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NOAA-AIGFS-Vorhersagen für Oberfläche und Drucklevel sind jetzt auf GribStream

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GribStream stellt jetzt NOAA/NCEP-AIGFS-GRIB2-Vorhersagen für Oberfläche und Drucklevel über die API bereit, mit globalen 0,25-Grad-Feldern bis 384 Stunden.

GribStream unterstützt jetzt die operative deterministische Vorhersage des NOAA/NCEP Artificial Intelligence Global Forecast System als zwei API-Datasets:

Das bedeutet, dass AIGFS über dieselben /timeseries-, /runs-, Punkt- und Grid-Workflows abgefragt werden kann, die bereits für GFS, GEFS, IFS und GraphCast GFS genutzt werden.

Was AIGFS ist

NOAA hat AIGFS v1.0 am 17. Dezember 2025 im 12Z-Zyklus operativ geschaltet, zusammen mit AIGEFS und HGEFS. Das deterministische AIGFS-Modell basiert auf Google DeepMinds GraphCast-Modell und wurde von NCEP gemeinsam mit NOAA-Forschungslaboren und EPIC entwickelt.

Der wichtige operative Punkt ist: Das ist nicht nur ein Forschungsprodukt mit Karten. Es ist ein operativer globaler NOAA/NCEP-Modellfeed auf NOMADS, mit vier Zyklen pro Tag und Forecast Steps, also Vorhersageschritten, bis 384 Stunden.

Was verfügbar ist

Das Dataset aigfssfc ist der kompakte Feed für bodennahe Felder:

  • UGRD und VGRD auf 10 m über Grund
  • TMP auf 2 m über Grund
  • PRMSL auf mittlerem Meeresspiegel
  • APCP akkumulierter Niederschlag an der Oberfläche

Das Dataset aigfspres enthält den Feed für Drucklevel in der freien Atmosphäre:

  • HGT geopotenzielle Höhe
  • TMP Temperatur
  • SPFH spezifische Feuchte
  • UGRD und VGRD Windkomponenten
  • VVEL vertikale Geschwindigkeit im Druckkoordinatensystem

Drucklevel-Felder sind auf 13 Standardlevels verfügbar: 50, 100, 150, 200, 250, 300, 400, 500, 600, 700, 850, 925 und 1000 mb.

Beide Datasets sind global, auf einem 0,25-Grad-Breiten-/Längengrad-Grid, mit Zyklen um 00, 06, 12 und 18 UTC und 6-stündigen Forecast Steps bis Stunde 384.

Warum das relevant ist

AIGFS gibt Nutzern eine weitere operative deterministische globale Vorhersage, die sie mit physikbasierten Vorhersagen vergleichen können. Für praktische Workflows ist das nützlich, wenn Sie Fragen stellen wie:

  • Stimmt die KI-Vorhersage mit GFS beim synoptischen Muster überein?
  • Aktualisiert sich AIGFS schneller für eine Dashboard-Ansicht, die nur wenige Oberflächenfelder braucht?
  • Wie stark unterscheiden sich AIGFS-Winde oder Temperaturen auf Druckleveln von GFS, IFS oder GraphCast GFS zur gleichen gültigen Zeit?
  • Kann ein operatives KI-Modell ein nützliches zusätzliches Signal für mittelfristige Entscheidungen liefern?

Weil GribStream AIGFS über dieselbe API-Form bereitstellt, brauchen diese Vergleiche keinen separaten NOMADS-Scraper im Client-Code. Sie können AIGFS, GFS, GEFS, IFS und GraphCast GFS mit demselben JSON-Muster und denselben Koordinaten- oder Grid-Workflows abfragen.

Ein praktischer Vergleichs-Workflow

Der nützliche Weg, AIGFS zu bewerten, ist der direkte Vergleich mit den Modellfamilien, auf die Meteorologen und Vorhersagesysteme bereits vertrauen. Sie können zum Beispiel TMP und 10-m-Wind aus aigfssfc abfragen und dieselben Koordinaten und gültigen Zeiten mit GFS vergleichen. Für synoptische Checks in der freien Atmosphäre vergleichen Sie HGT, TMP, UGRD und VGRD aus aigfspres mit GFS, IFS oder GraphCast GFS.

Das ergibt einen konkreten API-Workflow für AIGFS-Vorhersagen: Nutzen Sie das Oberflächenprodukt für Dashboard-Felder und kundenorientierte Punktvorhersagen, das Drucklevel-Produkt für synoptischen Kontext, und behalten Sie dieselbe Request-Struktur bei, wenn Sie zwischen KI- und physikbasierten globalen Modellen wechseln.

Startpunkte

Quellen

Verwandte Modelle

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