Mit KI gegen Datenmangel in der Arktis

Machine-Learning-Modell zeigt, dass sich der Arktische Ozean im Winter weniger stark abkühlt, als frühere Daten vermuten ließen – mit Folgen für das Meereis.
Das Meereis in der Arktis hat gleich mehrere Schlüsselfunktionen im Klimasystem unserer Erde: Es reflektiert große Teile der Sonneneinstrahlung, bremst so eine drastische Erderhitzung und treibt globale Meeres- und Luftströmungen an, was sich direkt auf das Wetter vor unserem Fenster auswirkt. Wie sich das Meereis zurückzieht oder ausdehnt, hängt maßgeblich vom Energiehaushalt der Oberfläche des Arktischen Ozeans ab. Allerdings fehlt es hierfür an Daten aus direkten Beobachtungen, sodass sich Studien auf Modellierungen mit Reanalysedaten der Vergangenheit stützen müssen, um Prognosen für die Zukunft stellen zu können. Diese können durch die mangelnde Datenlage jedoch verzerrt sein. Forschende des Alfred-Wegener-Instituts haben nun ein KI-gestütztes Modell entwickelt, das diese Verzerrungen korrigieren kann und so dazu beiträgt, die arktischen Klimaprozesse besser zu verstehen. In der Fachzeitschrift Geophysical Research Letters stellen sie ihre Methode vor.  Mehr erfahren…