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ECMWF AIFS Operational und AIFS Ensemble sind jetzt auf GribStream

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AIFS Operational und AIFS Ensemble sind auf GribStream verfügbar und liefern KI-basierte globale Vorhersagen mit deterministischen und probabilistischen Ausgaben über stabile Dataset-Codes.

Am 31. Juli 2025 hat GribStream die ECMWF-Datasets AIFS Operational und AIFS Ensemble hinzugefügt. Damit kommen KI-getriebene globale Vorhersagen in dieselbe API, die Sie bereits für physikbasierte numerische Modelle nutzen.

Die GribStream-Dataset-Codes sind:

Aktualisierung vom 24. August 2026: Dieser Beitrag dokumentiert den GribStream-Dataset-Start vom Juli 2025. ECMWF stellte AIFS Single und AIFS ENS mit dem Lauf 2026-05-12 06 UTC auf v2 um. Nun hat ECMWF AIFS v3 benannt, ein Eingabefeld für städtische Flächen vorgestellt und stündliche Vorhersagen wichtiger Oberflächenvariablen mit HourGlass für eine operative Version später im Jahr 2026 angekündigt. Der genaue Termin und das Ausgabeinventar stehen noch aus. Lesen Sie mehr über die AIFS-v2-Felder auf GribStream, den Ausblick auf städtische Wärmeinseln und die HourGlass-Ankündigung.

Über AIFS

AIFS ist ECMWFs KI-basiertes globales Vorhersagesystem. Es ist eine operative Vorhersagequelle, nicht nur ein experimentelles Kartenprodukt. ECMWF hat AIFS Single im Februar 2025 operativ implementiert und die Ensemble-Version, AIFS ENS, am 1. Juli 2025.

Der öffentliche Open-Data-Ausschnitt, den GribStream bereitstellt, nutzt:

  • 00/06/12/18 UTC Zyklen

  • 6-stündige Schritte bis 360 h (15 Tage)

  • globale 0,25-Grad Breiten-/Längengrad-Ausgabe

  • AIFS Oper liefert eine einzelne deterministische KI-Vorhersage.

  • AIFS Ensemble liefert ein Ensemble mit 51 Mitgliedern (50 perturbierte + 1 Kontrollmitglied) für probabilistische Workflows.

Die Struktur der Ensemblemitglieder ist wichtig. Sie lässt KI-Vorhersagen nicht nur als eine deterministische Vorhersage bewerten, sondern als Verteilung möglicher Ausgänge.

Warum das wichtig ist

KI-Vorhersagen sind jetzt operativ relevant, und Ensembles erlauben es, Unsicherheit zu quantifizieren, statt sich auf ein einzelnes Szenario zu verlassen. Mit AIFS in GribStream können Sie:

  • KI- und physikbasierte Vorhersagen vergleichen (AIFS vs. IFS).
  • Produkte für Perzentile und Überschreitungswahrscheinlichkeiten bauen.
  • Backtests mit asOf-Cutoffs nach Modelllaufzeit für konsistente Auswertung ausführen.
  • Verhalten über AIFS-Versionsgrenzen hinweg verfolgen, ohne GribStream-Dataset-Codes zu ändern.

Der praktische Workflow ist einfach: Nutzen Sie aifsoper, wenn Sie eine einzelne KI-Vorhersage brauchen, und aifsenfo, wenn Sie Ensemble-Spread, Perzentile oder Ereigniswahrscheinlichkeiten brauchen.

Links

Quellen

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