Wettervorhersage für sechs Wochen: Neue KI verdoppelt Prognosequalität im Test
Neue KI verdoppelt im Test die Prognosequalität eines Wettermodells für mehrere Wochen und verbessert die Vorhersage von Extremwetter.
Eine gewaltige Wolkenfront zieht über einen See. Neue KI-Verfahren können das Risiko solcher Wetterlagen bereits Wochen im Voraus besser einschätzen. © Pexels
Ob eine Kältewelle ganze Regionen lahmlegt, Flüsse über die Ufer treten oder eine Dürre die Ernte bedroht, entscheidet sich oft erst wenige Tage vorher. Für Landwirte, Energieversorger und Katastrophenschützer bleibt dann kaum Zeit zur Vorbereitung. Denn nach etwa zwei Wochen werden Wettervorhersagen zunehmend unzuverlässig. Eine neue KI könnte diese Grenze nun verschieben: Sie verbessert Prognosen für mehrere Wochen im Voraus erheblich und erkennt sogar drohendes Extremwetter früher.
Ein internationales Forschungsteam um das Massachusetts Institute of Technology (MIT) und Microsoft Research hat dafür eine Methode entwickelt, die systematische Fehler bestehender Wettermodelle korrigiert. Im Test verdoppelte sie die statistische Prognosequalität eines europäischen KI-Wettermodells. Im November 2025 sagte das System sogar eine außergewöhnliche Kältewelle im Osten der USA für Mitte Dezember voraus, die ein herkömmliches Modell übersehen hatte. Die Ergebnisse erschienen am 14. Oktober 2026 im Fachjournal Nature.
Neue KI korrigiert Fehler bestehender Wettermodelle
Herkömmliche Wettermodelle berechnen die Entwicklung der Atmosphäre anhand von Temperatur, Luftdruck, Wind und zahlreichen weiteren Messwerten. Schon kleine Ungenauigkeiten können sich über mehrere Wochen verstärken. Hinzu kommen systematische Fehler, die bestimmte Wetterlagen regelmäßig zu warm, zu kalt oder zu niederschlagsreich erscheinen lassen.
Das neue Verfahren namens Probabilistic Bias Correction (PBC) lernt aus solchen Abweichungen. Es vergleicht frühere Prognosen mit den tatsächlich eingetretenen Wetterbedingungen und passt die berechneten Wahrscheinlichkeiten an. Dabei fließen auch aktuelle Wetterentwicklungen und langjährige Durchschnittswerte ein.
Die KI-Wettervorhersage liefert damit keine präzisen Tagesprognosen für sechs Wochen im Voraus. Sie kann jedoch besser abschätzen, ob eine kommende Woche ungewöhnlich warm, kalt oder niederschlagsreich ausfallen dürfte. Die Methode funktioniert sowohl mit klassischen Wettermodellen als auch mit KI-Systemen.
Bei 98 Prozent der Gebiete verbessert sich die Regenprognose
Für die Überprüfung nutzten die Wissenschaftler unter anderem Wettervorhersagen aus den Jahren 2016 bis 2024. Sie verglichen ihre Ergebnisse mit Prognosen des Europäischen Zentrums für mittelfristige Wettervorhersage (ECMWF). Im Vordergrund standen Temperatur, Niederschlag und Luftdruck für die dritte und vierte Vorhersagewoche.
Die wichtigsten Ergebnisse:
- Niederschlag: In 98 Prozent der untersuchten geografischen Rasterzellen verbesserten sich die Prognosen gegenüber dem bereits korrigierten ECMWF-Modell.
- Temperatur: In 91 bis 92 Prozent der Rasterzellen lieferte das Verfahren bessere Ergebnisse.
- KI-Wettermodell: Die durchschnittliche statistische Prognosequalität des ECMWF-Systems AIFS-SUBS verdoppelte sich.
Die Verdopplung bezieht sich auf einen wissenschaftlichen Bewertungsmaßstab für Wahrscheinlichkeitsprognosen. Da die ursprüngliche Prognosequalität gering war, bedeutet das Ergebnis keine Verdopplung der tatsächlichen Trefferquote.
KI verbessert Prognosen schwerer Überschwemmungen um bis zu 150 Prozent
Auch bei außergewöhnlich starken Niederschlägen erzielte das System bessere Ergebnisse. Die Wissenschaftler untersuchten dafür mehr als 2400 dokumentierte Überschwemmungen zwischen 2016 und Mai 2026. Darunter befanden sich 88 besonders schwere Ereignisse mit erheblichen humanitären Folgen.
Bei diesen Katastrophen verbesserte die KI die statistische Prognosequalität gegenüber dem unkorrigierten ECMWF-Modell um 86 bis 150 Prozent. Grundlage waren Wahrscheinlichkeiten für extreme Niederschläge in größeren geografischen Gebieten. Die Ergebnisse erlauben jedoch keine zuverlässige Vorhersage des exakten Überschwemmungsortes mehrere Wochen im Voraus.
Neues Prognosesystem gewinnt internationalen Wettbewerb
Im Jahr 2025 nahm das Forschungsteam mit seinem System MicroDuet am internationalen Wettbewerb AI Weather Quest des ECMWF teil. Die Teilnehmer mussten ihre Vorhersagen unter realen Bedingungen abgeben, bevor die tatsächlichen Wetterentwicklungen bekannt waren.
MicroDuet erreichte in der ersten Wettbewerbssaison bei allen untersuchten Wettervariablen und beiden Vorhersagezeiträumen den ersten Platz. Das System übertraf dabei:
- die korrigierten Modelle von sechs staatlichen Wetterdiensten,
- ein gemeinsames Prognosemodell dieser sechs Dienste,
- drei KI-Modelle des ECMWF,
- die Vorhersagesysteme von 34 weiteren Teams.
Besonders bei Niederschlagsprognosen war der Vorsprung groß. Das gemeinsame Modell der sechs Wetterdienste erreichte bereits bessere Ergebnisse als viele einzelne Systeme. MicroDuet erzielte jedoch in der dritten Vorhersagewoche die doppelte und in der vierten Woche die dreifache statistische Prognosequalität dieses Vergleichsmodells.
Landwirte und Energieversorger erhalten mehr Vorbereitungszeit
Zuverlässigere Prognosen könnten Energieversorgern helfen, zusätzliche Reserven rechtzeitig bereitzustellen. Bei drohenden Eisstürmen lassen sich beispielsweise Brennstofflieferungen und Reparaturteams früher organisieren.
MIT-Wissenschaftler Judah Cohen berichtet von Gesprächen mit Verantwortlichen der Energiebranche. Einer von ihnen habe ihm erklärt: „Wenn man mir zwei Tage vorher sagt, dass ein Eissturm kommt, habe ich nicht genug Zeit. Aber mit zwei Wochen Vorlauf könnte ich angemessene Vorbereitungen treffen.“
Auch die Landwirtschaft profitiert von genaueren Wettervorhersagen. Bauern können Düngung und Bewässerung besser an erwartete Regenperioden anpassen oder frostempfindliche Kulturen frühzeitig schützen. Nach MIT-Angaben hat sich bereits der meteorologische Dienst Kenias für das Verfahren interessiert, um Regenprognosen für die Landwirtschaft zu verbessern.
Wetterdienste können die KI kostengünstig einsetzen
Das neue Verfahren benötigt im laufenden Betrieb vergleichsweise wenig Rechenleistung. Anders als große Wettermodelle muss es die Entwicklung der Atmosphäre nicht selbst simulieren. Es verarbeitet bereits vorhandene Prognosen und korrigiert deren Wahrscheinlichkeiten.
Die Wissenschaftler haben den Programmcode frei zugänglich gemacht. Wetterdienste können das System dadurch auf bestehende Vorhersagemodelle aufsetzen und an ihre Daten anpassen. Auch Einrichtungen ohne leistungsstarke Supercomputer könnten ihre längerfristigen Wetterprognosen damit verbessern.
Kurz zusammengefasst:
- Bessere Wettervorhersagen: Eine neue KI korrigiert Fehler bestehender Wettermodelle und verbessert Prognosen für mehrere Wochen im Voraus.
- Doppelte Prognosequalität: Im Test verdoppelte das Verfahren die statistische Vorhersageleistung eines KI-Wettermodells und erkannte Extremwetterrisiken zuverlässiger.
- Mehr Zeit zur Vorbereitung: Landwirte, Energieversorger und Katastrophenschützer könnten sich früher auf Kältewellen, Starkregen und Überschwemmungen einstellen.
Übrigens: Während KI Wetterprognosen für mehrere Wochen verbessert, erreicht ein japanischer Supercomputer eine beeindruckende Detailgenauigkeit: Er simuliert die gesamte Erdatmosphäre mit einer Auflösung von nur 220 Metern. Mehr dazu in unserem Artikel.
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