23.11.2022
Wettervorhersagen zu verbessern und gleichzeitig den Rechenaufwand zu verringern, um Kosten und Energie einzusparen – das sind die Ziele des Projekts ASPIRE. Der Meteorologe Dr. Julian Quinting vom Karlsruher Institut für Technologie (KIT) nutzt dafür wiederkehrende Signale im tropischen Pazifik, die einen wichtigen Einfluss auf die atmosphärische Zirkulation in Europa haben. Zudem entwickelt er Modelle des Maschinellen Lernens, die Effekte einer hohen Auflösung nachahmen. Für sein Projekt erhält der Nachwuchswissenschaftler nun einen Starting Grant des Europäischen Forschungsrats (ERC).
Die intrinsische Vorhersagbarkeit in den Tropen besser zu nutzen und damit Vorhersagen in den mittleren Breiten verlässlicher zu machen – darauf zielt das Projekt ASPIRE.
Quelle: Dr. Julian Quinting; Daten:NOAA
Angesichts von Energiekrise und Klimawandel wächst die Bedeutung verlässlicher Wettervorhersagen für Zeiträume zwischen zwei Wochen und zwei Monaten. So ist es wichtig zu wissen, wo die Temperaturen in vier Wochen liegen werden, um den Heizbedarf für Gebäude abzuschätzen und die Gasspeicher entsprechend aufzufüllen. Auch gilt es, Wetterextreme wie Hitzewellen, Dürren oder Überschwemmungen möglichst genau vorherzusagen, damit Behörden und Öffentlichkeit rechtzeitig Maßnahmen ergreifen können, um Schäden zu verhindern oder zu begrenzen. Mit Vorhersagen auf der genannten Zeitskala, sogenannten subsaisonalen Prognosen, befasst sich Dr. Julian Quinting vom Institut für Meteorologie und Klimaforschung – Department Troposphärenforschung des KIT in seinem neuen Projekt ASPIRE (steht für: Advancing Subseasonal PredIctions at Reduced computational Effort). Der Europäische Forschungsrat (European Research Council – ERC) fördert das Vorhaben mit einem Starting Grant.
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