Extreme Wetterphänomene, insbesondere Starkregen, nehmen weltweit zu und stellen eine erhebliche Bedrohung für Menschenleben und Eigentum dar. Um diesen Herausforderungen besser begegnen zu können, haben Forscher des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) eine innovative Methode entwickelt, die es ermöglicht, grob aufgelöste globale Wetterdaten durch den Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) in hochaufgelöste Niederschlagskarten umzuwandeln. Diese bahnbrechende Technologie könnte das Leben vieler Menschen retten und den Schutz von Eigentum erheblich verbessern.
Laut Dr. Christian Chwala, einem Experten für Hydrometeorologie und Maschinelles Lernen am Institut für Meteorologie und Klimaforschung – Atmosphärische Umweltforschung (IMK-IFU) des KIT, sind Starkregen und die damit verbundenen Überschwemmungen heutzutage weitaus häufiger als noch vor einigen Jahrzehnten. In vielen Regionen fehlt es jedoch an verlässlichen Daten, um solche extremen Wetterereignisse regional präzise vorherzusagen. Hier setzt das Forschungsteam an, indem es eine KI-gestützte Methode etabliert hat, die globale Niederschlagsdaten mit einer Auflösung von etwa 24 Kilometern und stündlicher Frequenz in detaillierte Niederschlagskarten umwandelt. Diese neue Technologie wird besonders in Regionen ohne umfangreiche Wetterdaten von großem Nutzen sein.
Das KI-Modell, das von den Forschern entwickelt wurde, trägt den Namen SpateGAN-ERA5. Es nutzt nicht nur historische Wetterdaten, sondern lernt zusätzlich von hochaufgelösten Radarmessungen aus Deutschland. Dadurch kann das Modell die Beziehung zwischen Niederschlagsmustern und extremen Wetterereignissen auf verschiedenen Skalen analysieren und darstellen. Luca Glawion, der das Modell im Rahmen seiner Doktorarbeit im Forschungsprojekt SCENIC entwickelt hat, erklärt, dass das KI-System nicht nur eine verbesserte Version der Eingangsdaten produziert, sondern mehrere realistische und physikalisch plausible Niederschlagskarten generiert. Diese Karten bieten detaillierte Informationen über Niederschläge in Zeitabständen von bis zu 10 Minuten und zeichnen sich durch eine Auflösung von bis zu 2 Kilometern aus. Eine besondere Stärke des Modells ist die Möglichkeit, die statistische Unsicherheit der Ergebnisse zu quantifizieren, was besonders wichtig ist, wenn es um die Abbildung regionaler Starkregenereignisse geht.
Die Validierung der Methode mit Wetterradardaten aus den USA und Australien hat gezeigt, dass sie unter verschiedenen klimatischen Bedingungen anwendbar ist. Dies eröffnet neue Perspektiven zur Bewertung regionaler Klimarisiken und zur Einschätzung von Hochwasserrisiken in verschiedenen Teilen der Welt. Dr. Julius Polz, ebenfalls am IMK-IFU tätig, hebt hervor, dass in vielen vulnerablen Regionen häufig die Ressourcen für eine präzise Wetterbeobachtung fehlen. Mit dieser neuen KI-Methodik können Wissenschaftler künftig auch in datenarmen Gebieten zuverlässiger prognostizieren, wo Starkregen und Überschwemmungen drohen.
Die Bedeutung dieser KI-Technologie könnte nicht nur im Katastrophenschutz liegen, sondern auch bei der langfristigen Planung von Präventionsmaßnahmen wie Hochwasserschutz eine entscheidende Rolle spielen. Angesichts der globalen Herausforderungen, die durch den Klimawandel bedingt sind, wird die Entwicklung solcher Technologien immer relevanter.
Das KIT, als eine der führenden Forschungsuniversitäten in Deutschland, kombiniert in dieser Initiative Wissen aus verschiedenen wissenschaftlichen Disziplinen, um Lösungen für gesellschaftliche und umweltbezogene Herausforderungen zu finden. Die Forscher am KIT setzen sich dafür ein, durch innovative Ansätze und Technologien wirksame Beiträge zur Bewältigung der globalen Krisen in den Bereichen Energie, Mobilität und Information zu leisten.
Insgesamt zeigt die entwickelte KI-Technologie, wie durch die Kombination von historischen Wetterdaten und modernen KI-Methoden ein bedeutender Fortschritt bei der Abschätzung von Starkregenereignissen erzielt werden kann. Dies könnte nicht nur die Forschung voranbringen, sondern auch praktische Anwendungen zur Verbesserung der Lebensqualität in gefährdeten Regionen ermöglichen.
