Jeden Herbst, wenn sich die Nordhalbkugel der Erde von der Sonne wegneigt und damit k\u00fcrzere Tage einleitet, macht sich Judah Cohen, ein erfahrener Wissenschaftler am Institut f\u00fcr Bau- und Umweltingenieurwesen des MIT, daran, ein gewaltiges atmosph\u00e4risches R\u00e4tsel zu l\u00f6sen. Das Ziel seiner umfangreichen Forschung besteht in erster Linie darin, zu entschl\u00fcsseln, wie die Bedingungen in der Arktis die Winterwetterlagen in Europa, Asien und Nordamerika beeinflussen.<\/p>\n
Cohens Karriere, die w\u00e4hrend seiner Postdoc-Zeit bei Professor Dara Entekhabi richtig in Schwung kam, begann mit einem Schwerpunkt auf der Schneedecke in Sibirien. Heute erstreckt sich seine Forschung auf eine umfassende Untersuchung von Klimasignalen in hohen Breitengraden und deren Einfluss auf die Gestaltung der Wintersaison. Mit dem Aufkommen der k\u00fcnstlichen Intelligenz erreichen Cohens vorausschauende Wetteranalysen bisher unerreichte H\u00f6hen. Doch damit ist die Geschichte noch nicht zu Ende.<\/p>\n
Fr\u00fcher st\u00fctzten sich Winterprognosen in der Regel stark auf das El-Ni\u00f1o-Southern-Oscillation-Ph\u00e4nomen (ENSO), einen Klimatrend, der von den Temperaturen im tropischen Pazifik bestimmt wird. Die Wendung in dieser Geschichte ist jedoch das in diesem Jahr schw\u00e4chere ENSO, das nur einen minimalen klimatischen Einfluss hat und Cohen dazu veranlasst, in der Arktis nach Antworten zu suchen.<\/p>\n
\u201cWenn ENSO schwach ist, spielen arktische Klimaindikatoren eine entscheidende Rolle\u201d, betont Cohen. Er beobachtet aufmerksam arktische Parameter, darunter die Schneebedeckung in Sibirien im Oktober, Temperaturanomalien zu Beginn der Saison und die Ausdehnung des Meereises sowie das Verhalten des Polarwirbels. Die Auswertung dieser Faktoren, erkl\u00e4rt er, k\u00f6nne \u00fcberraschende Einblicke in den kommenden Winter geben.<\/p>\n
Erst im vergangenen Oktober, als ein Gro\u00dfteil der n\u00f6rdlichen Hemisph\u00e4re ungew\u00f6hnlich warme Temperaturen verzeichnete, bildete Sibirien eine Ausnahme. Mit unterdurchschnittlichen Temperaturen und fr\u00fchem Schneefall entstanden dort Bedingungen, die traditionell zur Bildung von Kaltluftmassen f\u00fchren. Diese kalten Luftmassen k\u00f6nnten nach Europa und Nordamerika vordringen und dort zu regelm\u00e4\u00dfigeren K\u00e4lteeinbr\u00fcchen f\u00fchren.<\/p>\n
Faktoren wie warme Meerestemperaturen in der Barentssee und der Kara-See sowie eine bestimmte Phase der quasi-zweij\u00e4hrigen Oszillation deuten darauf hin, dass der Polarwirbel instabiler sein k\u00f6nnte als gew\u00f6hnlich. Sollte dies mit bestimmten Oberfl\u00e4chenbedingungen im Dezember zusammenfallen, k\u00f6nnte dies bereits zu Beginn der Wintersaison zu unterdurchschnittlichen Temperaturen in weiten Teilen Eurasiens und Nordamerikas f\u00fchren.<\/p>\n
In einem Bereich hat die KI bereits bedeutende Fortschritte erzielt: bei kurzfristigen Wettervorhersagen mit einer Zeitspanne von einem bis zehn Tagen. Die Anwendung der KI auf l\u00e4ngere Zeitr\u00e4ume stellt jedoch nach wie vor eine Herausforderung dar. Insbesondere die subseasonale Vorhersage f\u00fcr einen Zeitraum von zwei bis sechs Wochen gilt seit langem als H\u00fcrde f\u00fcr die Meteorologie. Doch es scheint, als w\u00fcrden sich die Zeiten \u00e4ndern.<\/p>\n
In diesem Jahr wurden Cohen und sein Team zu den Gewinnern der Herbstsaison des Wettbewerbs \u201eAI WeatherQuest\u201c f\u00fcr subseasonale Vorhersagen 2025 gek\u00fcrt, der vom Europ\u00e4ischen Zentrum f\u00fcr mittelfristige Wettervorhersagen (ECMWF) organisiert wurde. Im Rahmen des Wettbewerbs wurde bewertet, wie effektiv KI-Modelle Temperaturverl\u00e4ufe Wochen im Voraus vorhersagen k\u00f6nnen. Das Siegermodell, das maschinelles Lernen mit Cohens umfassender Erfahrung im Bereich des arktischen Klimas verband, \u00fcbertraf die bisherigen KI- und statistischen Referenzwerte deutlich.<\/p>\n
\u201cWenn diese Leistungsf\u00e4higkeit \u00fcber mehrere Jahreszeiten hinweg konstant bleibt, k\u00f6nnte dies einen enormen Fortschritt bei der Verbesserung der subseasonalen Vorhersagen bedeuten\u201d, bemerkt Cohen. Dar\u00fcber hinaus sorgte die Vorhersage des Modells, wonach Mitte Dezember an der US-Ostk\u00fcste ein m\u00f6glicher K\u00e4lteeinbruch bevorstehe \u2013 und zwar Wochen bevor herk\u00f6mmliche Modelle dies erfassten \u2013, f\u00fcr betr\u00e4chtliches Medieninteresse. Sollte sich dies best\u00e4tigen, k\u00f6nnte dies eine deutliche Verbesserung der Fr\u00fchwarnm\u00f6glichkeiten f\u00fcr extreme Wetterereignisse bedeuten.<\/p>\n
Nach Cohens neuem Modell k\u00f6nnte der Winter 2025\/26 in Teilen Eurasiens und Zentral-Nordamerikas unterdurchschnittliche Temperaturen mit sich bringen, insbesondere im Hochwinter. Auch wenn es sich hierbei um vorl\u00e4ufige Prognosen handelt, die sich noch \u00e4ndern k\u00f6nnen, scheinen die grundlegenden Anzeichen f\u00fcr einen k\u00e4lteren Winter bereits vorhanden zu sein.<\/p>\n
Da sich die Arktis weiterhin in alarmierendem Tempo erw\u00e4rmt, werden die Auswirkungen auf das Winterwetter immer deutlicher. Das Verst\u00e4ndnis dieser Zusammenh\u00e4nge ist f\u00fcr die Planung in wichtigen Bereichen wie Energie, Verkehr und \u00f6ffentliche Sicherheit von entscheidender Bedeutung.<\/p>\n
Cohen ist fest davon \u00fcberzeugt, dass die Arktis ein enormes unerschlossenes Potenzial zur Verbesserung subseasonaler Vorhersagen birgt und dass KI der Schl\u00fcssel sein k\u00f6nnte, um dieses Potenzial zu erschlie\u00dfen. Seine Arbeit schreitet nicht nur stetig an der wissenschaftlichen Grenze voran \u2013 sie ebnet auch den Weg f\u00fcr eine breitere gesellschaftliche Anerkennung. Ein Beweis f\u00fcr die wachsende Popularit\u00e4t seiner Forschung war, als Cohen als Hinweis in Die Washington Post<\/em> Kreuzwortr\u00e4tsel im November.<\/p>\n \u201cDie Arktis war f\u00fcr mich schon immer ein wichtiger Beobachtungsbereich. Nun er\u00f6ffnet die KI neue M\u00f6glichkeiten, ihre Signale zu interpretieren\u201d, sagt Cohen. Um \u00fcber Cohens aktuelle Winterprognosen auf dem Laufenden zu bleiben, k\u00f6nnen Sie einen Blick auf seine Blog<\/a>.<\/p>\n