Die Wettervorhersage hat sich in den letzten Jahren dramatisch verändert. Während klassische Verfahren wie MOS (Model Output Statistics) jahrzehntelang die Grundlage bildeten, dominieren heute hybride Systeme, die künstliche Intelligenz mit bewährten meteorologischen Methoden kombinieren. Dieser Artikel blickt auf den aktuellen Stand der Wetterprognose-Technologie im Jahr 2026 und erklärt, warum menschliche Expertise trotz fortschrittlicher KI vorläufig zumindest teilweise weiter benötigt wird. Vor einigen Monaten ist bereits der Artikel „KI-Ensemble-Prognosen: Warum ECMWF-Wettervorhersagen zu den genauesten der Welt gehören“ zu einer ähnlichen Thematik veröffentlicht worden.
Die Evolution der Wettervorhersage: Von MOS zu KI-gestützten Hybrid-Systemen
Klassische MOS-Verfahren: Noch nicht obsolet
Model Output Statistics (MOS) waren lange Zeit der Goldstandard für Wettervorhersagen. Diese statistischen Post-Processing-Verfahren korrigieren systematische Fehler numerischer Wettermodelle durch lineare Regression und historische Beobachtungsdaten. Der Deutsche Wetterdienst (DWD) setzt auch 2026 noch auf MOSMIX, sein bewährtes MOS-System, das die Outputs des hauseigenen ICON-Modells und des europäischen IFS-Modells optimiert.
Die große Stärke klassischer MOS-Verfahren liegt in ihrer Stabilität bei längeren Vorhersagefristen. Wenn die Unsicherheit numerischer Modelle zunimmt (etwa ab Tag 7), regressieren MOS-Systeme bewusst zu klimatologischen Normalwerten. Dies verhindert unrealistische Sprünge und sorgt für konsistente Prognosen – genau das, was Nutzer schätzen.
Multi-Model-Ensemble und KI-Blending: Der neue Standard
Kommerzielle Anbieter wie The Weather Company (IBM) haben MOS längst in moderne Hybrid-Systeme integriert. Ihr WxMix-System kombiniert Daten von fast 100 globalen Wettermodellen – darunter ECMWF, GFS, UKMO und das hauseigene GRAF-Modell – und gewichtet sie mithilfe künstlicher Intelligenz dynamisch nach Region, Tageszeit, Wettersituation und aktueller Treffsicherheit.
GRAF (Global High-Resolution Atmospheric Forecasting), das hochauflösende proprietäre Modell von The Weather Company, wird stündlich aktualisiert und erreicht eine Auflösung im Kilometerbereich. Es ist kein klassisches Ensemble-Modell mit Dutzenden parallelen Simulationen, sondern ein deterministischer High-Resolution-Run, der durch intelligentes Multi-Model-Blending stabilisiert wird.
Andere kommerzielle Anbieter mit ähnlichen hybriden Verfahren
Das Prinzip des dynamischen Gewichtens und Kombinierens multipler globaler Modelle (z. B. ECMWF, GFS, UKMO etc.) mit KI/ML zur Optimierung nach Region, Variable, Zeitraum und aktueller Performance ist mittlerweile Standard bei führenden kommerziellen Wetteranbietern. Es markiert den Übergang von reinem Single-Model- oder klassischem MOS-Ansatz hin zu intelligentem Ensemble-Blending mit modernem Post-Processing. Während globale Player wie The Weather Company (IBM) mit ihrem WxMix-System (KI-gestütztes Blending von ~100 Modellen plus Human-over-the-Loop mit über 100 Meteorologen) Maßstäbe setzen, zeigt die europäische Landschaft ein differenziertes Bild – von aggressiver KI-Innovation bis zu ECMWF-fokussierten, bewährten Hybrid-Lösungen.
Hier die wichtigsten Beispiele (Stand Februar 2026), die am nächsten an WxMix herankommen:
Xweather (ehemals AerisWeather, jetzt Teil von DTN/Weather Company-ähnlichem Ökosystem)
Nutzt ein intelligentes Ensembling mit AI/ML-Techniken und traditionellen statistischen Methoden (z. B. lineare Regression), um multiple Modelle zu blenden. Der Fokus liegt auf Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Genauigkeitsverbesserung durch dynamische Modell-Auswahl. Es wird explizit als „ensemble approach, blending multiple models“ beschrieben – sehr ähnlich zu WxMix, inklusive AI zur Bestimmung der besten Modelle pro Situation.
Tomorrow.io
Verwendet ein proprietäres Multi-Model-System mit AI-Modellen für hyperlokale und probabilistische Vorhersagen (1F-Modell mit Percentilen). Es blendet eigene Modelle mit globalen Quellen und nutzt ML für Optimierung – ähnlich dynamisch wie WxMix, mit Fokus auf Minute-by-Minute-Updates und hoher Auflösung.
Spire Weather
Hat mit AI-WX (AI Ensemble Weather Model) eines der ersten kommerziellen AI-powered Ensemble-Modelle lanciert (30-Member-Ensemble bis +20 Tage). Es kombiniert proprietäre Satellitendaten mit globaler Data Assimilation und AI-Architektur – kein klassisches perturbatives Ensemble, sondern intelligentes Blending mit Fokus auf probabilistische Genauigkeit für Branchen wie Trading, Landwirtschaft und Logistik.
AccuWeather (indirekt)
Nutzt zwar kein exakt benanntes „WxMix-Äquivalent“, aber Multi-Model-Integration mit AI-Post-Processing und Blending-Elementen (z. B. in Genauigkeitsvergleichen oft hinter The Weather Company, aber mit ähnlichen hybriden Techniken). ForecastWatch-Rankings zeigen, dass sie in manchen Regionen konkurrieren, aber WxMix oft überlegen ist.
Diese Anbieter zielen alle auf höhere Stabilität und Genauigkeit durch Vermeidung von Single-Model-Bias ab – genau wie bei WxMix. Der Trend 2026: Immer mehr kommerzielle Provider gehen von reinen NWP-Modellen zu hybriden AI-Blending-Systemen über, oft mit Zugang zu ECMWF AIFS oder Google/NVIDIA-Modellen via API. The Weather Company bleibt aber (laut aktuellen Verifikationen) in vielen Regionen führend bei diesem Ansatz.
Die Europäische Wetterprognose-Landschaft – Vom Legacy-System zur modernen Hybrid-Lösung
Während global agierende Anbieter wie The Weather Company mit ihrem KI-gestützten WxMix-System und 100 Meteorologen im Human-over-the-Loop-Modus Schlagzeilen machen, zeigt die europäische Wetterprognose-Landschaft ein differenzierteres Bild. Traditionelle Dienste haben sich nach Firmenübernahmen und Umstrukturierungen neu positioniert – mit unterschiedlichen Strategien zwischen vollautomatisierter KI-Innovation und bewährter ECMWF-Expertise.
Ein interessantes Beispiel ist wetter24.de und die WeatherPro-App, die ihre Wurzeln in der MeteoGroup haben. Nach der Übernahme der MeteoGroup durch DTN (2018/2019) und dem Verkauf des Weather Suite-Bereichs an Chyron (2021) wird der Dienst heute von DTN Germany betrieben. Anders als The Weather Company setzt wetter24.de nicht auf hochentwickeltes Multi-Model-Blending mit KI-Gewichtung von Dutzenden Modellen, sondern verfolgt einen ECMWF-lastigen Ansatz mit klassischem Post-Processing aus MeteoGroup-Zeiten. Die Philosophie: Warum hundert Modelle kombinieren, wenn das europäische Spitzenmodell ECMWF bereits Weltklasse-Genauigkeit liefert?
Diese Strategie zeigt sich besonders bei 14-Tage-Prognosen für Mitteleuropa. Während amerikanische Dienste auf dynamisches AI-Blending setzen, nutzt wetter24.de primär ECMWF-Ensemble-Input kombiniert mit bewährten statistischen Verfahren. Das Ergebnis: bemerkenswert stabile Temperaturkurven ohne dramatische Sprünge zwischen Updates. Die Stabilität entsteht nicht durch KI-Magic, sondern durch die inhärente Qualität des ECMWF-Systems und dessen intelligente Regression zu klimatologischen Normalwerten bei zunehmender Unsicherheit. Für Nutzer in Deutschland und Europa ist dieser Ansatz oft präziser als global optimierte Systeme, die regionale Besonderheiten weniger gut erfassen.
Ein weiteres Beispiel für innovative europäische Ansätze ist Meteomatics, das AI-gestützte Multi-Model-Verfahren mit hyperlokaler Auflösung kombiniert und sogar experimentelle KI-Modelle wie GraphCast integriert. Der Schweizer Anbieter zielt auf B2B-Kunden in Energie, Logistik und Landwirtschaft, wo probabilistische Vorhersagen mit Unsicherheitsbändern geschäftskritisch sind. Hier zeigt sich ein Trend: Während Consumer-Apps wie Weather Channel auf Einfachheit und Stabilität setzen (eine klare Vorhersage ohne verwirrende Wahrscheinlichkeiten), erwarten professionelle Nutzer vollständige Ensemble-Informationen zur Risikoabschätzung.
Der Deutsche Wetterdienst bleibt mit seinem MOSMIX-System bewusst konservativ, aber hocheffektiv. MOSMIX kombiniert ICON-Modell und ECMWF-Daten mit statistischem Post-Processing für über 5.400 Standorte weltweit. Die Kontinuität dieses Ansatzes – regelmäßig optimiert, aber ohne radikale KI-Umstellung – garantiert Vergleichbarkeit über Jahre und hohe Verlässlichkeit für behördliche Warnungen. Während kommerzielle Anbieter aggressiv auf KI-Innovation setzen, zeigt der DWD: Evolutionäre Verbesserung bewährter Systeme kann genauso erfolgreich sein wie Revolution.
Diese Vielfalt der Ansätze – von KI-getriebenen Hybrid-Systemen bis zu ECMWF-fokussierten Legacy-Methoden – verdeutlicht: Es gibt nicht die eine perfekte Wettervorhersage-Strategie. Die optimale Lösung hängt von Region, Zielgruppe und Anwendungsfall ab. Für Mitteleuropa kann ein ECMWF-lastiger Ansatz präziser sein als globales Multi-Model-Blending, während für hyperlokale Nowcasts in den USA KI-Radar-Extrapolation unschlagbar ist.
Der Trend 2026: Immer mehr Provider wechseln zu hybriden AI-Blending-Systemen, oft mit Zugang zu ECMWF AIFS, Google/NVIDIA-Modellen via API – doch bewährte evolutionäre Verbesserungen (wie beim DWD mit MOSMIX) bleiben ebenso erfolgreich. Die optimale Lösung hängt von Region, Zielgruppe (Consumer vs. B2B) und Anwendungsfall ab.
Künstliche Intelligenz in der Wettervorhersage: Revolution im Nowcasting
Nowcasting: Wo KI dominiert
Im Bereich des Nowcasting (0-3 Stunden Vorhersage) haben KI-Systeme menschliche Meteorologen längst überholt. Radarbasierte Extrapolationssysteme wie TITAN, STEPS und PySTEPS sowie Deep-Learning-Modelle von Google, Huawei und experimentelle Systeme des DWD liefern in Sekunden präzisere Vorhersagen für lokale Gewitter und Starkregen als jeder Mensch.
JEDI (Joint Effort for Data Assimilation Integration), das The Weather Company als erstes kommerzielles Unternehmen weltweit einsetzt, verbessert die Datenassimilation massiv und ermöglicht bessere Ensemble-Modellierung für Unsicherheitsabschätzungen.
Kurzfrist- und Mittelfristvorhersagen: KI als Turbo
Für Vorhersagen zwischen 3 und 48 Stunden sowie im Mittelfristbereich (2-10 Tage) haben sich hybride AI-Modelle als überlegen erwiesen. Maschinelles Lernen übernimmt:
- Bias-Korrektur: Systematische Modellfehler werden automatisch erkannt und korrigiert
- Intelligente Kalibrierung: Neuronale Netze und Gradient-Boosting-Modelle lernen komplexere Muster als klassische lineare Regression
- Dynamische Gewichtung: KI entscheidet situationsabhängig, welchem Modell sie am meisten vertrauen sollte
Der Mensch bleibt teilweise mit dabei: Human-over-the-Loop
Warum menschliche Expertise noch zählt
Trotz beeindruckender KI-Fortschritte bleibt der Mensch in der Wettervorhersage weiterhin ein – wenn auch kleinerer – Bestandteil. Das Konzept „Human-over-the-Loop“ (HOTL) beschreibt den modernen Ansatz: Etwa 100 Meteorologen bei The Weather Company überwachen kontinuierlich die KI-Outputs und greifen gezielt ein, wenn nötig.
Seltene und extreme Ereignisse stellen die größte Herausforderung für KI dar. Algorithmen lernen aus historischen Daten – bei noch nie dagewesenen Konstellationen wie neuartigen Blocking-Lagen, explosiver Zyklogenese oder extremen Hitzewellen in veränderten Klimaregimen können erfahrene Meteorologen Muster erkennen, die im Trainingsdatensatz fehlen.
Impact-Based Forecasting: Vom „Was“ zum „Was bedeutet das?“
Modelle sagen, was passiert – Menschen übersetzen dies in was es für wen bedeutet:
- Wie wirken sich 5 cm Schnee in einer Großstadt versus auf dem Land aus?
- Welche Straßen sind bei Starkregen überschwemmungsgefährdet?
- Wie beeinflusst ein Gewitterzug ein großes Open-Air-Event?
Reine Automatisierung liefert hier oft zu generische Warnungen. Eine Studie der Australian Bureau of Meteorology (2026) zeigte, dass menschliche Korrekturen in hochkomplexen Szenarien die Vorhersagegenauigkeit um 1-2 Tage steigerten.
Qualitätskontrolle und Bias-Erkennung in Echtzeit
Selbst beste KI-Systeme können systematische Fehler entwickeln – etwa die Überschätzung von Konvektion in bestimmten Regionen. Meteorologen bei NOAA, ECMWF und DWD prüfen kontinuierlich und korrigieren gezielt. Das ist der Kern des HOTL-Ansatzes, der maßgeblich zur anhaltenden Genauigkeitsführung beiträgt.
Funktioniert Human-over-the-Loop wirklich?
Evidenz aus der Praxis
Die Skepsis ist berechtigt: Bleiben Meteorologen aufmerksam genug, wenn 98% der Fälle automatisiert laufen? Studien aus 2025/2026 zeigen ein nuanciertes Bild:
Messbare Verbesserungen bei Extremereignissen: Das NHC-DeepMind-Projekt (2025) kombinierte KI-Stärken bei der Hurricane-Pfadvorhersage mit menschlichem Judgment bei der Intensitätseinschätzung. Eine AMS-Studie unterstreicht, dass Menschen bei „unprecedented events“ wie der pazifischen Nordwest-Hitzewelle 2021 Warnungen effektiver machten, indem sie Wahrscheinlichkeiten und Auswirkungen interpretierten.
Systemdesign verhindert Complacency: Bei The Weather Company werden Meteorologen alarmiert, wenn Unsicherheiten (z.B. Ensemble-Spread) steigen. Sie arbeiten mit Echtzeit-Feedback-Loops und Verifizierungstools wie dem Jive-System, das Vertrauen aufbaut und ihnen zeigt, wann Eingriffe sich lohnen.
Training hält Aufmerksamkeit hoch: Simulationsszenarien und kontinuierliches Training verhindern, dass Meteorologen den Blick für kritische Situationen verlieren. Eine Review (2025) betont, dass „Human-in-the-Loop“-Designs genau dieses Problem adressieren.
Sub-seasonale Vorhersagen: ECMWF führt weiterhin
Der aktuelle Stand der Langfristprognosen
Für sub-seasonale Vorhersagen (+10 bis +30 Tage) bleibt das European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) weltweit führend. Die Vier-Wochen-Prognosen laufen zweimal wöchentlich als 51-Member-Ensemble bis +46 Tage.
Skill-Entwicklung 2025/2026:
- Woche 2 (+8-14 Tage): Hoher Skill, ROC-Scores >0.7 für Temperaturanomalien
- Woche 3 (+15-21 Tage): Positiver RPSS, typisch 0.1-0.3 über Klimatologie
- Woche 3-4 (+19-32 Tage): Skill oberhalb Persistence, besonders bei starken Signalen wie Blockaden oder Polar Vortex-Störungen
Das Modell-Update Cycle 49r1 (November 2024) und die Integration von AIFS (AI-basiert) haben die Genauigkeit weiter verbessert. AIFS zeigte im Winter 2024/25 Vorteile bei 2m-Temperatur in antizyklonischen Lagen über Europa.
Praxisbeispiel: Die Kältewelle Winter 2025/26
Die ECMWF extended-range Forecasts signalisierten die kalte Phase von Ende Dezember 2025 bis Januar/Februar 2026 bereits 2-3 Wochen im Voraus. Die Kombination aus La Niña-Einfluss, Polar Vortex-Schwächung und stratosphärischen Störungen wurde konsistent erfasst – ein Bereich, in dem ECMWF anderen Modellen überlegen war.
Die Zukunft: Vollautomatisierung oder ewige Partnerschaft?
Wann kommt AGI in der Meteorologie?
Mit Artificial General Intelligence (AGI) könnte der Bedarf an menschlichen Eingriffen theoretisch sinken.
WMO-Reports (2025) betonen, dass selbst fortschrittliche KI wie DeepMind menschliche Überwachung braucht, um inklusiv zu bleiben. Tests zeigen: KI ist schneller und besser bei Routine-Aufgaben, aber Menschen bleiben für Edge Cases in Teilen weiter notwendig.
Das optimale System 2026
Die Realität der modernen Wettervorhersage ist hybrid:
| Bereich | KI-Dominanz | Menschliche Rolle |
|---|---|---|
| Nowcasting (0-3h) | Sehr hoch | Warn-Freigabe, QC bei Artefakten, Kommunikation |
| Kurzfrist (3-48h) | Hoch | Gezielte Intervention bei Unsicherheit/Extremen |
| Mittelfrist (2-10 Tage) | Hoch | gering |
| Langfrist (10-30 Tage) | Moderat | Interpretation, Story-Telling |
| Warnkommunikation | Automatisierbar | notwendig |
Fazit: Die Zukunft ist hybrid
Die Wettervorhersage 2026 zeigt eindrucksvoll, wie KI und menschliche Expertise sich optimal ergänzen. Klassische MOS-Verfahren sind nicht obsolet, sondern in moderne Hybrid-Systeme integriert. Multi-Model-Ensemble mit KI-Blending sorgen für stabile, präzise Vorhersagen. Gleichzeitig bieten erfahrene Meteorologen teilweise Verbesserungen für Extremereignisse, Impact-Assessment und verständliche Kommunikation.
Der Human-over-the-Loop-Ansatz hat sich in der Praxis bewährt und bringt messbare Verbesserungen. Vollautomatisierung ohne jegliche menschliche Überwachung ist weder technisch sinnvoll noch gesellschaftlich wünschenswert – zumindest nicht in absehbarer Zeit.
Die beeindruckende Stabilität moderner Wetterprognosen, wie sie bei The Weather Company oder ECMWF zu sehen ist, resultiert aus der intelligenten Kombination: KI als Turbo für Datenverarbeitung und Mustererkennung, Menschen als letzte Gatekeeper für Kontext, Verantwortung und ethische Entscheidungen. Diese Partnerschaft macht Wettervorhersagen heute zuverlässiger als jemals zuvor.
Auf den Seiten Wetter für Deutschland und Langfristprognosen werden teilweise auch schon KI-unterstützte Vorhersagemethoden und auch ECMWF-Ensembleprognosen veröffentlicht.
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