KI und die schwierigen Probleme der Welt · Erd- & Klimawissenschaften · arXiv · 2026-10-22
Abhängigkeit der räumlichen Verteilung dekameterskaliger ionosphärischer Unregelmäßigkeiten vom Weltraumwetter
Originaltitel: Space weather dependence of decameter-scale ionospheric irregularities spatial distribution
Ein Nowcast- und Vorhersagemodell für dekametrische ionosphärische Irregularitäten in hohen Breiten wurde mit SuperDARN- und SECIRA-Radardaten sowie Weltraumwetterparametern entwickelt. Die Methode beruht auf selbstlernender Mustererkennung in der Weltraumwetterdynamik, wobei ein von Graph Neural Networks inspiriertes neuronales Netz die räumliche Verteilung der Irregularitäten approximiert. Trainiert und getestet an Daten von 11 Radaren über 2010-2025 erreicht das Modell akzeptable Vorhersagequalität bis zu 7-9 Stunden im Voraus, mit der besten Leistung für den Nowcast.