Multivariate probabilistische Wettervorhersage mittels Joint Distributional Regression

Ziel des Projektes ist die Entwicklung neuer statistischer Methoden zur Gewinnung von multivariaten probabilistischen Informationen aus numerischen Wettervorhersagemodellen. Die Phrase multivariat probabilistisch soll an dieser Stelle an einem kleinen Beispiel veranschaulicht werden: Multivariat heißt, dass eine meteorologische Größe, z.B. Temperatur, für mehrere Zeitpunkte oder Orte gleichzeitig vorhergesagt wird. Probabilistisch heißt, dass die Unsicherheit, die mit einer bestimmten Wettervorhersage verbunden ist, mit in die Wettervorhersage integriert ist. Dies ist z.B. der Fall, wenn neben der zu erwartenden Temperatur auch die Breite möglicher Schwankungen vorhergesagt wird. Herkömmlicher Weise werden bei multivaraiten probabilistischen Methoden zunächst die (probabilistischen) Randverteilungen kalibriert und danach die multivariate Information mittels sogenannten empirischen Copulas wiederhergestellt. In diesem Projekt wir eine Methode vorgeschlagen mit der die Kalibrierung der Randverteilungen und Korrelationen vereinheitlicht wird. Die Neuheit des Ansatzes ist die Synthese aus multivariaten Verteilungen (engl. joint distribution) und Verteilungsregression (engl. distributional regression) zur multivariaten Verteilungsregression (engl. joint distributional regression). Für die Entwicklung dieser neuen Methoden bedarf es interdisziplinärer Zusammenarbeit. Die Forschungstätigkeit findet an der Schnittstelle von Meteorologie und Statistik statt. Wissen aus beiden Feldern trägt zum Gelingen des Projektes bei. Zunächst ist ein Verständnis der physikalischen Prozesse in der Atmosphäre und deren Anwendung in der numerischen Wettervorhersage erforderlich. Darüber hinaus müssen statistische Methoden theoretisch formuliert und in komputativ effiziente Software umgesetzt werden. Die neuen Methoden werden an unterschiedlichen Fragestellungen erprobt, z.B. für Temperatur, Luftdruck und Windgeschwindigkeit.

Forscher haben bahnbrechende Fortschritte bei der Wettervorhersage erzielt und den Weg für genauere und zuverlässigere Vorhersagen geebnet. Durch die Entwicklung eines neuen Rahmens für die multivariate Nachbearbeitung in Ensemblesystemen der numerischen Wettervorhersage (NWP) können Wissenschaftler nun atmosphärische Parameter und ihre Korrelationen effektiver modellieren. Dieser innovative Ansatz, der auf Verteilungsregression und Regularisierungstechniken basiert, gewährleistet physikalisch konsistente Vorhersagen und verbessert unser Verständnis komplexer Wettermuster. Darüber hinaus hat die Integration von Methoden des maschinellen Lernens in die klassische statistische Modellierung zu einer wetterangepassten Nachbearbeitung geführt, die die Vorhersagegenauigkeit verbessert und gleichzeitig kleinere Trainingsdatensätze erfordert. Diese Durchbrüche haben weiterreichende Auswirkungen, einschließlich der Schätzung von Blitzklimatologien, die ein tieferes Verständnis des Auftretens von Blitzen und ihrer Reaktion auf Klimaveränderungen ermöglichen. Diese Fortschritte sind entscheidend für das Katastrophenmanagement, die Klimaanpassung und die Risikobewertung und treiben den Fortschritt in den Atmosphären- und Umweltwissenschaften voran.