Bruchfreie Kürzestfrist-Ensemblevorhersagen – SINFONY-Luftfahrt

Die Sicherung des Luftverkehrs durch dessen Versorgung mit zielgerichteten Wetterinformationen und Vorhersagen gehört zu den hoheitlichen gesetzlichen Aufgaben des DWD. In der aktuellen DWD-Strategie wird hierzu unter Anderem das Ziel der Entwicklung von bruchfreien Vorhersageprodukten formuliert, die für die Endnutzer einheitlich und ohne „Sprünge“ von den Beobachtungen über Verfahren des Nowcastings (NWC) in Vorhersagen der Numerischen Wettervorhersage (NWV) übergehen, die zu jedem Vorhersagezeitpunkt möglichst die optimale Vorhersagequaltiät bieten sollen, sowie belastbare Informationen über die jeweils noch bestehende Vorhersageunsicherheit. Die ausgeschriebene Leistung verfolgt das Ziel der Konzeption und des Trainings von bruchfreien Ensemblevorhersagen für warnrelevante Ereignisse wie Starkniederschlag, Gewitter und Windböen im Zeitbereich von 0-12 h mit Fokus auf flugmeteorologischen Anwendungen mittels moderner KI-Methoden auf Basis des neuen SINFONY Kürzestfrist-Vorhersagesystems. Die Leistung ist in folgende Arbeitspakete gegliedert: AP 1: Übertragung der bisherigen KI-basierten probabilistischen Kombinationsmethoden für gitterbasierte Niederschlagsfelder auf konvektive Zell-Objekte und deren warnrelevante Begleiterscheinungen: Entsprechend aufbereitete andere Daten des DWD SINFONY-Systems (insbesondere Vorhersageensembles von konvektiven Zellobjekten, aber auch andere geeignete Modellfelder) sollen anstelle der bisherigen Niederschlagsfelder geeigneten KI-Methoden zur bruchfreien Kombination zugeführt werden. Gibt es evtl. besser geeignete Alternativen zu den bisher verwendeten Neuronalen Netzen? AP 2: Ableitung konkreter Szenarien für warnrelevante Wetterelemente aus den probabilistischen bruchfreien Wahrscheinlichkeitsvorhersagen für verschiedene Vorhersagezeiten: Entwurf und Training z.B. eines GANs (Generative Adversarial Network), welches zu den probabilistischen Input-Daten aus AP 1 passende 3D-Ensemble Vorhersagen (Szenarien) generiert. AP 3: Möglichkeiten der Erweiterung der SINFONY-Ansätze auf Input-Daten, die auf globaler Skala vorliegen: Möglicherweise lassen sich diese Methoden grundsätzlich auch auf andere Input-Daten auf globaler Skala übertragen. Erste Überlegungen sollen hierzu angestellt werden. Welche Datenquellen könnten das sein? Wie müssten sie ggf. aufbereitet werden?