Extreme Hitzewellen, die statistisch nur einmal in Jahrhunderten oder Jahrtausenden auftreten, sind besonders schwer vorherzusagen. Klassische Klimasimulationen brauchen dafür enorme Rechenleistung.
Forscher der University of Chicago haben nun gemeinsam mit internationalen Kollegen ein Hybridverfahren namens AI+RES entwickelt. Es kombiniert schnelle KI-Wettervorhersagen mit einem physikalischen Klimamodell.
Wie scinexx.de meldet, können mit der neuen Methode seltene Hitzeereignisse mit statistischen Wiederkehrzeiten von rund tausend Jahren deutlich effizienter erfasst werden.
„Die Stärke dieser Methode liegt darin, dass sie die Vorteile von KI und traditioneller Physik verbindet“, erklärt Pedram Hassanzadeh von der University of Chicago.
Beim Test erreichte AI+RES mit nur 400 gezielt geführten Durchläufen nahezu dieselben Häufigkeitskurven wie 50.000 herkömmliche Simulationen.
Angesichts der zunehmenden Häufigkeit extremer Hitzeereignisse könnte das Verfahren helfen, belastbare Statistiken über seltene, aber folgenreiche Wetterereignisse zu erstellen.
Als nächsten Schritt wollen die Forscher AI+RES mit komplexeren Wetter- und Klimamodellen koppeln und unter verschiedenen Klimaszenarien testen.
