Wie künstliche Intelligenz die Taifunvorhersage in Hongkong verändert

Hongkongs Sprung in die KI-gestützte Taifunvorhersage

Hongkong, eine Stadt, die seit Langem den zerstörerischen Kräften von Taifunen und extremen Wetterereignissen ausgesetzt ist, setzt auf künstliche Intelligenz (KI), um seine Wettervorhersagen grundlegend zu verbessern. Die Wetterwarte Hongkong (HKO) hat bedeutende Investitionen in KI-Technologie angekündigt. Ziel ist es, die Genauigkeit und Rechtzeitigkeit von Warnungen vor tropischen Wirbelstürmen, Regenstürmen und anderen schweren Wetterereignissen zu verbessern. Der Schritt folgt auf bemerkenswerte Erfolge von KI-Modellen bei jüngsten Rekordregenfällen und Taifunen. Allerdings bestehen weiterhin Schwierigkeiten, die Stärke und die genauen Auswirkungen solcher Ereignisse vorherzusagen.

Da der Klimawandel Stürme verstärkt und Wetterverläufe unberechenbarer macht, war präzise Vorhersage wichtiger denn je. Hongkongs Bemühungen sind Teil eines umfassenderen regionalen und weltweiten Trends hin zu KI-gestützter Meteorologie. Auch das benachbarte Taiwan und führende Forschungseinrichtungen weltweit nutzen maschinelles Lernen, um die Katastrophenvorsorge zu verbessern.

Warum ist eine genaue Taifunvorhersage für Hongkong so entscheidend?

Hongkongs subtropische Lage bringt die Stadt unmittelbar in die Zugbahn pazifischer Taifune, die verheerende Winde, sintflutartige Regenfälle, Überschwemmungen und Erdrutsche verursachen können. Angesichts der dichten Besiedlung und komplexen Infrastruktur der Stadt können schon kleine Verbesserungen bei der Vorhersagegenauigkeit Leben retten, wirtschaftliche Verluste verringern und den Behörden helfen, Notfallmaßnahmen besser zu koordinieren.

In den vergangenen Jahren kam es immer wieder zu extremen Wetterereignissen. Im August verzeichnete Hongkong die höchsten Tagesniederschläge seit Beginn der Aufzeichnungen im Jahr 1884. Daraufhin gab die Stadt ihre zweitlängste Schwarze Regenwarnung heraus. In der Folge kam es zu schweren Überschwemmungen, Erdrutschen und weitreichenden Störungen. Überschwemmungen mit Todesopfern in der benachbarten Provinz Gansu und Massenevakuierungen in Guangdong verdeutlichten die dringende Notwendigkeit besserer Frühwarnsysteme.

Herkömmliche Vorhersagemethoden sind zwar wirksam, haben aber ihre Grenzen, insbesondere bei der Prognose der genauen Zugbahn und der raschen Intensivierung tropischer Wirbelstürme. Hier kann KI einen Unterschied machen.

Wie verbessert KI die Wettervorhersage?

KI-gestützte Wettervorhersagen beruhen auf Algorithmen des maschinellen Lernens, die mit umfangreichen historischen Wetterdaten trainiert werden. Anders als herkömmliche numerische Wettervorhersagemodelle (NWP), die die Atmosphärenphysik mithilfe komplexer Gleichungen und Supercomputer simulieren, lernen KI-Modelle Muster und Zusammenhänge aus jahrzehntelangen weltweiten Wetterbeobachtungen. Nach dem Training können diese Modelle Vorhersagen deutlich schneller und mit weniger Rechenleistung erstellen.

Die aktuelle Generation der von der HKO eingesetzten KI-Modelle wurde beispielsweise mit rund 40 Jahren globaler Reanalysedaten trainiert – das entspricht etwa 25 Billionen Datenpunkten. Die Modelle können die Entwicklung von Wettersystemen, darunter Taifunen, analysieren und vorhersagen, indem sie subtile Anzeichen erkennen, die herkömmlichen Modellen möglicherweise entgehen.

Lo Ka-wai, wissenschaftlicher Mitarbeiter der Wetterwarte, sagte: „Indem die KI-Modelle aus diesem umfangreichen Datensatz lernen, können sie Muster und Zusammenhänge bei der Entwicklung des Wetters erkennen und diese anschließend nutzen, um künftige Wetterveränderungen vorherzusagen.“

KI-Modelle haben ihren Nutzen im praktischen Einsatz bereits unter Beweis gestellt. Als sich beispielsweise der tropische Wirbelsturm Wutip näherte, sagten KI-gestützte Vorhersagen seine Zugbahn genauer voraus als herkömmliche Modelle. Das half der Wetterwarte, rechtzeitig Warnungen herauszugeben und unnötige Beeinträchtigungen zu vermeiden.

KI-Modelle im Einsatz: Der Fall Taifun Wutip

Im Juni, als Taifun Wutip Hongkong bedrohte, stützte sich die Wetterwarte bei der Vorhersage seiner Zugbahn sowohl auf herkömmliche als auch auf KI-basierte Modelle. Ein europäisches Modell sagte voraus, Wutip werde sich der Südküste Chinas nähern, während ein amerikanisches Modell eine Zugbahn näher an Hongkong vermutete. Zwei KI-Modelle berechneten dagegen einen weiter westlich verlaufenden Kurs – näher an der tatsächlichen Zugbahn. Hongkong blieb dadurch von einem direkten Treffer verschont, und die Warnungen der Wetterwarte orientierten sich an den genaueren KI-Prognosen.

Dieser Erfolg war kein Einzelfall. Bei der Vorhersage von Taifunzugbahnen, insbesondere bei Stürmen im westlichen Pazifik, haben KI-Modelle wiederholt eine ähnlich hohe oder höhere Genauigkeit als herkömmliche Modelle erreicht. Die Wetterwarte hat ihren KI-Einsatz inzwischen ausgeweitet und Modelle wie FuXi (entwickelt von der Fudan-Universität), Pangu-Weather (von Huawei) und das Artificial Intelligence Forecasting System (AIFS) des Europäischen Zentrums für mittelfristige Wettervorhersage (ECMWF) integriert.

Welche Stärken und Grenzen hat die KI-Wettervorhersage?

KI-Modelle bieten gegenüber herkömmlichen Methoden mehrere Vorteile:

• Geschwindigkeit: KI kann Vorhersagen innerhalb von Minuten erstellen, während physikbasierte Modelle dafür Stunden benötigen.
• Energieeffizienz: KI-Modelle benötigen deutlich weniger Rechenleistung und sind dadurch nachhaltiger.
• Genauigkeit der Zugbahn: Bei der Vorhersage der Zugbahn tropischer Wirbelstürme sind KI-Modelle herkömmlichen Modellen häufig überlegen.
• Frühwarnung: KI kann Muster erkennen und früher Warnungen ausgeben, sodass Behörden und Bevölkerung mehr Zeit zur Vorbereitung haben.

Es bestehen jedoch weiterhin Herausforderungen. KI-Modelle unterschätzen häufig die Stärke tropischer Wirbelstürme, insbesondere bei einer raschen Intensivierung – einem Vorgang, bei dem die Windgeschwindigkeit eines Sturms innerhalb kurzer Zeit stark zunimmt. Das ist eine entscheidende Einschränkung, da sich fast 80 % der großen Hurrikane und Taifune rasch intensivieren. Aufgrund des Klimawandels nimmt die Zahl solcher Ereignisse zu.

Eine weitere Herausforderung ist die begrenzte Fähigkeit von KI-Modellen, seltene oder beispiellose Extremwetterereignisse vorherzusagen, da diese in den zum Training verwendeten historischen Daten möglicherweise nicht ausreichend abgebildet sind. Beim Rekordregen im September 2023 lieferten KI-Modelle beispielsweise hilfreiche Hinweise, hatten aber Schwierigkeiten, das gesamte Ausmaß der Niederschläge und ihren genauen Schwerpunkt zu erfassen.

Wie die Wetterwarte Hongkong anmerkt: „Die Fähigkeit von KI-Modellen, extreme Wetterereignisse vorherzusagen, muss erst noch überprüft werden, da diese in der Vergangenheit selten aufgetreten sind. Hinzu kommt, dass Rekordwetterereignisse in den Trainingsdaten der KI-Modelle nicht enthalten waren.“

KI-Modelle im Vergleich: weltweite und regionale Perspektiven

Jüngere wissenschaftliche Studien haben die Leistung führender KI-Wettermodelle in Ostasien und im westlichen Pazifik verglichen. Fünf große Modelle – Pangu-Weather, FourCastNet v2, GraphCast, FuXi und FengWu – wurden daraufhin untersucht, wie gut sie Zugbahnen und Stärke von Taifunen vorhersagen können. Bei den Zugbahnen erwies sich FengWu als am genauesten; auch FuXi und GraphCast schnitten gut ab. Bei der Vorhersage der Stärke hatten jedoch alle Modelle Schwierigkeiten. Das unterstreicht den Bedarf an weiterer Forschung und regionalen Modellen mit höherer Auflösung.

Ensembleverfahren, bei denen die Ergebnisse mehrerer Modelle kombiniert werden, haben sich als vielversprechend erwiesen, um die Zuverlässigkeit von Vorhersagen zu verbessern. Die raschen Fortschritte in der KI-gestützten Meteorologie deuten darauf hin, dass eine kontinuierliche Zusammenarbeit zwischen KI-Forschern und Wetterdiensten entscheidend sein wird, um die aktuellen Grenzen zu überwinden.

Wie integriert Hongkong KI in den Vorhersagebetrieb?

Die Wetterwarte Hongkong nimmt bei der Einführung von KI in der Meteorologie eine Vorreiterrolle ein. Seit Mitte 2023 hat die HKO mehrere KI-Modelle in Echtzeit-Testläufe aufgenommen und ihre Vorhersagen über die Webseite Earth Weather und die App MyObservatory öffentlich zugänglich gemacht. Die Wetterwarte nutzt KI nicht nur zur Verfolgung von Taifunen, sondern auch, um Niederschlag, Wind, Temperatur und Luftfeuchtigkeit bis zu 15 Tage im Voraus vorherzusagen.

He Yuheng, kommissarischer leitender wissenschaftlicher Mitarbeiter der HKO, erklärte, dass KI-Modelle eine Regenzone, die eine Woche vor dem Starkregen im August heftige Niederschläge an die Küste Guangdongs brachte, erfolgreich vorhergesagt hätten. Die Modelle konnten zwar die genauen Orte mit den stärksten Regenfällen nicht präzise bestimmen, lieferten aber eine wertvolle Grundlage für rechtzeitige Warnungen und die Vorbereitung von Notfallmaßnahmen.

Die Wetterwarte arbeitet außerdem mit internationalen Partnern und privaten Unternehmen zusammen, um bei der KI-gestützten Vorhersage auf dem neuesten Stand zu bleiben. So werden etwa Weather Lab von Google DeepMind und das AIFS des ECMWF neben lokalen Modellen getestet. Dadurch erhalten Meteorologen neue Werkzeuge, um Prognosen zu bewerten und miteinander zu vergleichen.

Einführung in der Region: Lehren aus Taiwan und darüber hinaus

Hongkong ist mit seinem KI-Einsatz nicht allein. Auch Taiwans Wetterbehörde Central Weather Administration nutzt KI-Modelle zur Verfolgung von Taifunen und hat damit beachtliche Ergebnisse erzielt. Bei Taifun Gaemi sagten KI-gestützte Prognosen einen direkten Treffer acht Tage im Voraus voraus. Damit waren sie herkömmlichen Modellen überlegen und verschafften den Behörden mehr Zeit zur Vorbereitung. Lu Kuo-Chen, stellvertretender Leiter der CWA, sagte: „KI stärkte das Vertrauen der Meteorologen in ihre Vorhersagen und verschaffte den Behörden mehr Zeit zur Vorbereitung.“

Die Beteiligung der Privatwirtschaft beschleunigt die Fortschritte. Unternehmen wie Nvidia, Google und Microsoft entwickeln fortschrittliche KI-Wettermodelle und arbeiten mit Wetterdiensten weltweit zusammen. Diese Kooperationen fördern Innovationen und helfen dabei, die Herausforderungen bei der Vorhersage der Sturmstärke und der Auswirkungen vor Ort anzugehen.

Herausforderungen und Ausblick

Trotz der vielversprechenden Möglichkeiten von KI müssen noch mehrere Hürden überwunden werden, bevor sie herkömmliche Vorhersagemethoden vollständig ersetzen oder übertreffen kann:

• Datenqualität und -verfügbarkeit: KI-Modelle sind auf hochwertige, umfassende Datensätze angewiesen. Lücken in historischen Daten oder Ungenauigkeiten können die Leistung der Modelle einschränken.
• Vorhersage der Sturmstärke: Die rasche Intensivierung und die höchsten Windgeschwindigkeiten vorherzusagen, bleibt für KI-Modelle ebenso wie für herkömmliche Modelle eine große Herausforderung.
• Auswirkungen vor Ort: Um örtlich begrenzte Folgen wie Sturzfluten und Erdrutsche vorherzusagen, sind regionale Modelle mit hoher Auflösung erforderlich.
• Menschliche Kontrolle: Fachkundige Meteorologen bleiben unverzichtbar, um die Ergebnisse von KI-Modellen zu interpretieren, insbesondere in Situationen mit hohem Gefahrenpotenzial.

Die Wetterwarte Hongkong und ihre Partner wollen die Forschung und Modellentwicklung fortsetzen und die Bevölkerung weiter informieren. Ziel ist nicht nur, die Genauigkeit von Vorhersagen zu verbessern, sondern auch das Vertrauen der Bevölkerung zu stärken und sicherzustellen, dass Warnungen verstanden und beachtet werden.

Weiterreichende Bedeutung: KI und Klimaresilienz

Die Integration von KI in die Wettervorhersage ist mehr als eine technologische Neuerung – sie ist ein wichtiger Schritt hin zu größerer Klimaresilienz in einer Zeit zunehmender Extremwetterereignisse. Wenn Stürme heftiger und unberechenbarer werden, können frühe und präzise Warnungen für Millionen Menschen den Unterschied zwischen Sicherheit und Katastrophe ausmachen.

Hongkongs Erfahrungen bieten wertvolle Erkenntnisse für andere Städte und Regionen, die ähnlichen Gefahren ausgesetzt sind. Die rasche Einführung von KI, verbunden mit internationaler Zusammenarbeit und der Einbindung der Bevölkerung, zeigt einen proaktiven Umgang mit Klimarisiken. Mit der weiteren Verbesserung der KI-Modelle werden diese eine immer wichtigere Rolle beim Schutz von Gemeinschaften und bei der Unterstützung einer nachhaltigen Entwicklung spielen.

Zusammenfassung

• Hongkong investiert nach erfolgreichen Tests bei jüngsten Stürmen in KI, um die Vorhersage von Taifunen und extremen Wetterereignissen zu verbessern.
• Bei der Vorhersage von Taifunzugbahnen waren KI-Modelle herkömmlichen Methoden überlegen, haben aber weiterhin Schwierigkeiten, die Sturmstärke und lokale Auswirkungen vorherzusagen.
• Die Wetterwarte Hongkong integriert mehrere KI-Modelle in ihren Betrieb und arbeitet mit internationalen Partnern zusammen.
• Auch Nachbarn in der Region wie Taiwan setzen auf KI. Private Unternehmen beschleunigen die Innovation auf diesem Gebiet.
• Weitere Forschung und menschliches Fachwissen bleiben unverzichtbar, um die Grenzen der KI zu überwinden und wirksame Frühwarnsysteme sicherzustellen.
• Der Einsatz von KI in der Meteorologie ist ein wichtiger Schritt zu größerer Klimaresilienz in Hongkong und der gesamten Region.