MeteoSchweiz nutzt neu ein KI-basiertes Vorhersagemodell für Gewitter. Welche Vor- und Nachteile dieses mit sich bringt, wie MeteoSchweiz damit die Gewitterwarnungen verbessern konnte und warum der Mensch immer noch unersetzlich ist, erklärt unser Experte im Interview.
Ein Gewitter kann sich innerhalb weniger Minuten von einem harmlosen Wolkenaufzug zu einer ernsthaften Bedrohung entwickeln. Starkregen kann Überschwemmungen und Erdrutsche verursachen; Sturmböen, Hagel und Blitze können Personen gefährden und verursachen in der Schweiz jedes Jahr Schäden in Millionenhöhe. Präzise und rechtzeitige Warnungen sind entscheidend – jede Minute kann Leben retten und Schäden vermindern.
MeteoSchweiz nutzt neu ein auf künstlicher Intelligenz basierendes Vorhersagemodell für Gewitter. Das Modell hat die Gewitterwarnungen verbessert und dafür gesorgt, dass Gewitter nun besser und genauer für die nahe Zukunft vorhergesagt werden können. Ulrich Hamann ist wissenschaftlicher Mitarbeiter bei MeteoSchweiz, arbeitet am Standort in Locarno und war federführend für die Entwicklung des neuen Modells zuständig.
Ulrich Hamann: MeteoSchweiz setzte schon früh auf weitgehend automatisierte Gewitterwarnungen und produzierte somit in den vergangenen 10 Jahren zuverlässig Gewittervorhersagen für die Schweiz. Für MeteoSchweiz ist die Einführung eines KI-basierten Vorhersagemodells für Gewitter der nächste grosse Meilenstein. Erstmals wird ein sogenannter «Deep Learning»-Algorithmus für diese Aufgabe verwendet, der die Vorhersagequalität noch weiter erhöht.
Die Vorhersage wurde in mehrfacher Hinsicht verbessert: Sowohl können wir mehr heftige Gewitter richtig erfassen als auch die Fehlerquote reduzieren, das heisst, es gibt weniger Fehlalarme. Und auch die Vorwarnzeit konnte verbessert werden. Insgesamt bedeutet das für die Bevölkerung: Wenn die MeteoSwiss-App oder andere Kanäle eine Gewitterwarnung ausgeben, ist diese noch zuverlässiger als bisher. Was man aber nicht vergessen darf: Die Natur bleibt die Natur, wir können nie 100% aller Gewitter richtig vorhersagen.
Die meisten bisherigen Modelle basieren auf dem sogenannten «Lagrangschen Ansatz». Zuerst wird eine Gewitterzelle entdeckt und ihr eine Intensität zugeordnet. Dann wird ihre Bewegungsrichtung und Geschwindigkeit bestimmt und damit ihre zukünftige Position berechnet. Bei diesem Ansatz wird angenommen, dass Intensität und Bewegung des Gewitters für den Vorhersagezeitraum konstant bleiben. Diese Einschränkungen haben wir mit dem neuen Algorithmus nicht mehr.
Der neue Algorithmus hat mehr Informationen, mit denen er arbeiten kann und kann daher eine bessere Prognose berechnen. Man muss sich das so vorstellen: Der Algorithmus wertet eine zeitliche Abfolge von Eingangsdaten wie z.B. Radarbildern aus. So kann er bestimmen, ob sich ein Gewitter abschwächt oder intensiviert. Er kann auch sehen, ob sich das Gewitter auf einen Bergkamm zubewegt und dort z.B. intensiviert. Zudem kann er Strukturen in den Bildern erkennen, die beispielsweise auf eine rotierende Aufwindzone hindeuten, wie sie bei besonders gefährlichen Gewittern (Superzellen) vorkommt. Der neue Algorithmus kann zudem die Position der Gewitter zueinander erfassen und ermitteln, wie sie sich gegenseitig beeinflussen.
Ja, wenn ein heftiges Gewitter kommt, dann warnt MeteoSchweiz davor. Die Vorhersagen werden alle 5 Minuten neu gerechnet, um immer die neuesten Radar- und Blitzbeobachtungen zu nutzen. Wir schätzen dann die von dem Gewitter ausgehenden Gefahren ab und geben Warnungen für Warnregionen aus. Auf der MeteoSwiss App werden auch Warnungen für einzelne Orte gesendet. Wenn die Nutzerinnen und Nutzer Mitteilungen erlaubt haben, erhalten sie Warnungen für ihre Favoritenorte.
Die Eingangsdaten sind zum einen Radarprodukte: Hier erkennen wir Hagel, Regen und Schnee, die Daten kommen von den fünf Wetterradaren, die MeteoSchweiz betreibt. Dazu kommen aktuelle Blitzdaten. Jeder einzelne Blitz wird vermessen und die Informationen werden in das Modell eingespeist.
Der Algorithmus funktioniert mit zwei Arbeitsschritten:. Im ersten Schritt wird das Modell mit Radar- und Blitzbeobachtungen aus mehreren Jahren sowie hochauflösenden Geländedaten beim nationalen Hochleistungs-Rechenzentrum CSCS in Lugano trainiert. Am Anfang kann der Algorithmus noch keine gute Vorhersage machen. Im Laufe des Trainings beginnt er zu lernen, wie sich Gewitter zeitlich entwickeln, dabei merkt er sich vielfältige Wechselwirkungen zwischen Gewitter und dem Gelände - das ist das sogenannte «Deep Learning». Das Modell lernt also, wie sich Gewitter in der Schweiz typischerweise verhalten. Der zweite Arbeitsschritt ist dann die Anwendung des trainierten Modells auf die aktuellen Beobachtungen, also die Vorhersage der gegenwärtigen Gewitter.
Die neue Gewittervorhersage wird auf unserer internen Visualisierungs-Plattform dargestellt. Dabei können die Meteorologinnen und Meteorologen sowohl die separaten Vorhersageprodukte für grossen Hagel, Blitze und Niederschlag als auch die Warnungen sehen, die das neue Vorhersagemodell produziert.
Die wissenschaftliche Entwicklung des neuen Gewittervorhersage- Modells wurde durch ein EUMETSAT-Stipendium ermöglicht, welches eine Post-Doc-Stelle bei MeteoSchweiz für drei Jahre finanzierte. Dann arbeiteten wir weitere zwei Jahre daran, den Algorithmus zuverlässig, robust und effizient in den operativen Betrieb zu implementieren.
Es gab ein paar Herausforderungen, ich nenne ein Beispiel: Die Meteorolog/-innen können, wenn nötig, eigene manuelle Gewitterwarnungen ausgeben. Wenn ihre Erfahrung und die Wetterbeobachtung sie dazu bewegt, zu sagen «es kommen Gewitter», obwohl das Modell keine Gewitter vorhersagt, können sie die Technik sozusagen überstimmen. Diese Funktion in das neue Modell zu integrieren, war nicht einfach.
Seine erste Bewährungsprobe bestand das System am 9. Juni 2026 im Tessin. Am Abend des ersten Betriebstages zog ein aussergewöhnlich starkes Gewitter über das Mendrisiotto. Hagelkörner von bis zu fünf Zentimetern und Rekordniederschläge verursachten erhebliche Schäden. Das neue System warnte vor heftigen Gewittern rund 35 Minuten bevor über 2 cm grosser Hagel per Radar bestätigt wurden. Das neue System hat die Gefahr präzise mit der höchsten Warnstufe auf die Region eingeschränkt und die weniger betroffene Region am Luganersee mit einer Warnstufe 3 gewarnt. Damit bewährte es sich bereits am ersten Einsatztag.
Der grösste Vorteil des Modells ist auch gleichzeitig sein Nachteil. Wir verwenden hier moderne Technologien. Die Zusammenhänge zwischen Eingangsdaten und Resultat sind komplex und sind schwieriger zu erklären. Es werden spezielle Techniken angewendet, um zu verstehen, wie genau das Modell arbeitet. «Explainable AI», oder XAI ist ein ganzer Werkzeugkasten, der uns dabei hilft.
Unsere Dienstleistungen für die Allgemeinheit, die Behörden und unsere Kundinnen und Kunden werden auch weiterhin eine Kombination aus automatischen Vorhersagen und Beratung durch die Meteorolog/-innen sein. Dank der Einführung automatischer Algorithmen werden wir effizienter, schneller und genauer. Aber das menschliche Urteilsvermögen wird auch in Zukunft unersetzlich bleiben: Meteorolog/-innen schauen Vorhersagen kritisch an und beurteilen sie mit ihrer langjährigen Erfahrung mit komplexen Wetter- und Warnlagen.