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Artificial intelligence for modeling and understanding extreme weather and climate events

Camps-Valls, Gustau und Fernández-Torres, Miguel-Ángel und Cohrs, Kai-Hendrik und Höhl, Adrian und Castelletti, Andrea und Pacal, Aytac und Robin, Claire und Martinuzzi, Francesco und Papoutsis, Ioannis und Prapas, Ioannis und Pérez-Aracil, Jorge und Weigel, Katja und Gonzalez-Calabuig, Maria und Reichstein, Markus und Rabel, Martin und Giuliani, Matteo und Mahecha, Miguel D. und Popescu, Oana-Iuliana und Pellicer-Valero, Oscar J. und Ouala, Said und Salcedo-Sanz, Sancho und Sippel, Sebastian und Kondylatos, Spyros und Happé, Tamara und Williams, Tristan (2025) Artificial intelligence for modeling and understanding extreme weather and climate events. Nature Communications, 16 (1). Nature Publishing Group. doi: 10.1038/s41467-025-56573-8. ISSN 2041-1723.

[img] PDF - Verlagsversion (veröffentlichte Fassung)
1MB

Offizielle URL: https://dx.doi.org/10.1038/s41467-025-56573-8

Kurzfassung

In recent years, artificial intelligence (AI) has deeply impacted various fields, including Earth system sciences, by improving weather forecasting, model emulation, parameter estimation, and the prediction of extreme events. The latter comes with specific challenges, such as developing accurate predictors from noisy, heterogeneous, small sample sizes and data with limited annotations. This paper reviews how AI is being used to analyze extreme climate events (like floods, droughts, wildfires, and heatwaves), highlighting the importance of creating accurate, transparent, and reliable AI models. We discuss the hurdles of dealing with limited data, integrating real-time information, and deploying understandable models, all crucial steps for gaining stakeholder trust and meeting regulatory needs. We provide an overview of how AI can help identify and explain extreme events more effectively, improving disaster response and communication. We emphasize the need for collaboration across different fields to create AI solutions that are practical, understandable, and trustworthy to enhance disaster readiness and risk reduction.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/213222/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Artificial intelligence for modeling and understanding extreme weather and climate events
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Camps-Valls, GustauUniversitat de València, Spainhttps://orcid.org/0000-0003-1683-2138NICHT SPEZIFIZIERT
Fernández-Torres, Miguel-ÁngelUniversitat de València, Spainhttps://orcid.org/0000-0002-0801-199XNICHT SPEZIFIZIERT
Cohrs, Kai-HendrikUniversitat de València, Spainhttps://orcid.org/0000-0002-2286-7487NICHT SPEZIFIZIERT
Höhl, AdrianTU Münchenhttps://orcid.org/0000-0003-3380-4489NICHT SPEZIFIZIERT
Castelletti, AndreaPolitecnico di Milano, Milan, Italyhttps://orcid.org/0000-0002-7923-1498NICHT SPEZIFIZIERT
Pacal, AytacDLR, IPA und Univ. Bremenhttps://orcid.org/0000-0002-1324-2389180325022
Robin, ClaireMPI and ELLIS Unit JenaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Martinuzzi, FrancescoUniv. Leipzig and ScaDS.AI Leipzighttps://orcid.org/0000-0003-3249-3703NICHT SPEZIFIZIERT
Papoutsis, IoannisUniversity of Athens and National Observatory of Athens and Archimedes/Athena Research Center, GreeceNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Prapas, IoannisUniversitat de València, Spainhttps://orcid.org/0000-0002-9111-4112NICHT SPEZIFIZIERT
Pérez-Aracil, JorgeUniversidad de Alcalá, Madrid, Spainhttps://orcid.org/0000-0002-4456-9886NICHT SPEZIFIZIERT
Weigel, KatjaUniv. Bremen and DLR, IPAhttps://orcid.org/0000-0001-6133-7801NICHT SPEZIFIZIERT
Gonzalez-Calabuig, MariaUniversitat de València, Spainhttps://orcid.org/0000-0003-1254-2387NICHT SPEZIFIZIERT
Reichstein, MarkusMPI and ELLIS Unit Jenahttps://orcid.org/0000-0001-5736-1112NICHT SPEZIFIZIERT
Rabel, MartinDLR, Institute for Data Science, JenaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Giuliani, MatteoPolitecnico di Milano, Milan, Italyhttps://orcid.org/0000-0002-4780-9347NICHT SPEZIFIZIERT
Mahecha, Miguel D.Univ. Leipzig and ScaDS.AI Leipzighttps://orcid.org/0000-0003-3031-613XNICHT SPEZIFIZIERT
Popescu, Oana-IulianaDLR, Institute for Data Science, JenaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Pellicer-Valero, Oscar J.Universitat de València, SpainNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Ouala, SaidIMT Atlantique, Brest, FranceNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Salcedo-Sanz, SanchoUniversidad de Alcalá, Madrid, SpainNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Sippel, SebastianUniversität Leipzig, Germanyhttps://orcid.org/0000-0002-4510-4458NICHT SPEZIFIZIERT
Kondylatos, SpyrosUniversitat de València, Spainhttps://orcid.org/0000-0002-0949-8592NICHT SPEZIFIZIERT
Happé, TamaraVU Amsterdam, The Netherlandshttps://orcid.org/0000-0002-4548-506XNICHT SPEZIFIZIERT
Williams, TristanUniversitat de València, SpainNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:24 Februar 2025
Erschienen in:Nature Communications
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Ja
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:16
DOI:10.1038/s41467-025-56573-8
Verlag:Nature Publishing Group
ISSN:2041-1723
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Climate sciences, Natural hazards, artificial intelligence
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Atmosphären- und Klimaforschung
Standort: Jena , Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Physik der Atmosphäre > Erdsystemmodell -Evaluation und -Analyse
Institut für Datenwissenschaften
Hinterlegt von: Weigel, Katja
Hinterlegt am:18 Mär 2025 14:28
Letzte Änderung:18 Mär 2025 14:28

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