KI und die schwierigen Probleme der Welt · Erd- & Klimawissenschaften · arXiv · 2026-10-22
Hybride Ensemblevorhersage, die physikbasierte und Machine-Learning-Vorhersagen durch spektralisches Nudging kombiniert
Originaltitel: Hybrid ensemble forecasting combining physics-based and machine-learning predictions through spectral nudging
Die erste Anwendung von Spectral Nudging in der probabilistischen Ensemblevorhersage kombiniert das physikbasierte ECMWF IFS-ENS mit Vorhersagen des maschinell gelernten AIFS-ENS. Großräumige Strukturen der virtuellen Temperatur und der Vorticity werden an die maschinell gelernten Vorhersagen angenähert, während mesoskalige Strukturen weiterhin vom physikbasierten Modell bestimmt werden. Die Gewinne bei der Vorhersagefähigkeit erstrecken sich auf bis zu zwei Tage in den Tropen und etwa einen halben Tag in den Außertropen, und die Zugbahnvorhersagen tropischer Zyklone verbessern sich deutlich.