Neues ML-Framework verbessert Erdmodellvorhersagen durch Online-Biaskorrektur
Die Vorhersagekraft von Erd- und Klimamodellen wird häufig durch grobe Auflösung, unvollständige Parameterisierungen und unsichere Anfangsbedingungen eingeschränkt. Traditionelle Bias‑Korrekturen, die über Datenassimilation erfolgen, verbessern die Simulationen zwar, bieten aber nur begrenzte Vorteile, sobald die Modelle eigenständig laufen.
