Entscheidungsorientierte Wettervorhersage: Neue Kriterien zeigen Unterschiede

Traditionell werden Wettervorhersagen aus der Sicht des Vorhersagers bewertet – ein Ansatz, der in der Praxis jedoch nicht immer die entscheidenden Fragen beantwortet. Eine neue Studie (arXiv:2512.14779v1) untersucht, wie Vorhersagen aus der Perspektive derjenigen beurteilt werden können, die auf Basis dieser Daten Entscheidungen treffen.

Das Herzstück der Arbeit ist die „Entscheidungskalibrierung“, ein innovatives Rahmenwerk, das die Leistung von Vorhersagen auf der Ebene der tatsächlichen Entscheidungen misst. Mit diesem Ansatz wurden moderne Machine‑Learning‑Modelle gegen klassische numerische Wettervorhersagen (NWP) in einer Reihe wetterabhängiger Entscheidungsaufgaben getestet.

Die Ergebnisse zeigen, dass die klassische Leistungsbewertung auf Vorhersageebene nicht zuverlässig auf die Entscheidungsperformance übertragbar ist. Einige Unterschiede zwischen den Modellen werden erst sichtbar, wenn die Vorhersagen in konkrete Entscheidungen eingebettet werden, und die Ranglisten der Modelle können je nach Aufgabe stark variieren. Damit wird klar, dass herkömmliche Evaluierungen nicht ausreichen, um das optimale Modell für eine spezifische Entscheidungsaufgabe auszuwählen.

Die Studie unterstreicht die Bedeutung einer Entscheidungskalibrierung für Modellentwickler und Entscheidungsträger. Sie liefert konkrete Hinweise darauf, wie Vorhersagen im Kontext realer Entscheidungen bewertet werden sollten, und legt damit einen wichtigen Schritt in Richtung praxisnaher Wettervorhersagen nahe.