Tiefenlernen entschlüsselt historische und zukünftige Muster atmosphärischer Blockierungen

BerlinAtmosphärische Blockierungen sind bedeutende Wetterphänomene, bei denen Hochdruckgebiete lange an einem Ort verharren und den Verlauf des Jetstreams sowie von Stürmen stören. Diese Ereignisse haben 2023 in Europa zu extremen Wetterbedingungen wie schweren Überschwemmungen und Hitzewellen geführt. Jüngste Forschungen von Christina Karamperidou von der Universität von Hawai'i in Manoa nutzen Deep Learning, um diese Phänomene in den letzten tausend Jahren zu untersuchen und zukünftige Entwicklungen vorherzusagen.

Karamperidous Untersuchung nutzt ein Deep-Learning-Modell, das auf historischen Daten basiert und umfangreiche Klimasimulationen einschließt. Dieses Modell kann durch die Analyse von Temperaturanomalien der letzten 1.000 Jahre feststellen, wie häufig atmosphärische Blockierungsereignisse auftraten. Die Methode greift auf Temperaturdaten aus Baumringaufzeichnungen zurück, um Einblicke in vergangene Wetterbedingungen zu geben.

Einige zentrale Aspekte dieser Studie umfassen:

• Die Entwicklung eines Deep-Learning-Modells zur Erkennung von Blockierungsfrequenzen anhand historischer Temperaturdaten.
• Die Verknüpfung von Paläoklimadaten mit historischen Wetterphänomenen durch den Einsatz von maschinellem Lernen.
• Das Liefern von Einblicken in Klimaphänomene und die Verbesserung von Klimavoraussagemodellen.

Verständnis über die Häufigkeit und Intensität von atmosphärischen Blockaden ist von großer Bedeutung, besonders im Kontext des Klimawandels. Diese Muster beeinflussen sowohl lokale als auch globale Wetterextreme und wirken sich auf Regionen wie Hawai'i, den Pazifischen Nordwesten und Europa aus. Da mögliche Effekte mit Ereignissen wie El Niño und den Temperaturen der tropischen Pazifik-Meeroberfläche verbunden sein können, sind präzise Rekonstruktionen und Vorhersagen unerlässlich.

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Die Forschung von Karamperidou geht über die bloße Erforschung der Geschichte hinaus. Durch die Verknüpfung der Häufigkeit von Blockadeereignissen mit Veränderungen im tropischen Pazifikklima trägt ihr Modell zur Verbesserung der Genauigkeit von Klimamodellen bei. Diese Methode reduziert Unsicherheiten in zukünftigen Klimavorhersagen und leistet einen wichtigen Beitrag zur Fähigkeit der Wissenschaft, Klimaauswirkungen präziser vorherzusagen.

Diese Studie betont die Anwendung von offenen Forschungsmethoden. Studierende der UH Manoa entwickelten eine Weboberfläche, die ermöglicht, das Modell und dessen Ergebnisse zu erforschen. Diese Plattform ist auf Jetstream-2 gehostet und unterstreicht die Notwendigkeit eines klaren und einfachen Zugangs zur Klimaforschung, insbesondere da KI und maschinelles Lernen einen immer größeren Einfluss auf wissenschaftliche Studien ausüben.

Zukünftig gibt es Pläne, das Modell weiterzuentwickeln und möglicherweise nicht nur auf atmosphärische Blockadeereignisse zu beschränken. Dies könnte die Untersuchung anderer Klimaereignisse umfassen, die bedeutende Auswirkungen auf Gesellschaft und Wirtschaft haben, und so das Wissen erweitern, das durch den Einsatz von Deep Learning in der Klimawissenschaft gewonnen wird.