Entwicklung eines KI-basierten prä-operationallen Prototyps für die probabilistische Windböen-Vorhersage (T04# (T03))

• Fachliche Zuordnung: Physik und Chemie der Atmosphäre
• Förderung: Förderung seit 2023
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 257899354

Die Anwendung von Methoden zur statistischen Nachbearbeitung von Ensemble-Wettervorhersagen zur Korrektur systematischer Fehler hat vielfältige Anwendungen in Forschung und Praxis gefunden. Während insbesondere mit neuen Methoden basierend auf neuronalen Netzen und anderen Verfahren des Maschinellen Lernens vielversprechende Forschungsergebnisse erreicht wurden, haben keine dieser neuen Ansätze die praktische Anwendung bei Wetterdiensten erreicht. Im Rahmen des beantragen Transferprojekts werden daher verbleibende Herausforderungen für einen erfolgreichen Transfer von Forschung zur Anwendung adressiert werden. Insbesondere werden wir Nachbearbeitungsmodelle basierend auf neuronalen Netzen für Windböen-Vorhersagen entwickeln, die proabilistische Überschreitungswahrscheinlichkeiten relevanter Schwellenwerte für Wetterwarnungen in beliebig definierten Regionen erzeugen und damit spezifisch an die Anforderungen bei KNMI angepasst sind. Das Modell wird als Prototyp eines Vorhersageprodukts bei KNMI implementiert und im Rahmen einer Testphase in der operationellen Vorhersage erprobt werden.

• DFG-Verfahren: Transregios (Transferprojekt)
• Teilprojekt zu: TRR 165: Wellen, Wolken, Wetter
• Internationaler Bezug: Niederlande
• Antragstellende Institution: Ludwig-Maximilians-Universität München
• Unternehmen: Royal Netherlands Meteorological Institute
• Teilprojektleiter: Dr. Sebastian Lerch