Serie: KI-Technologie aus China KI-Offensive von China: KI-Nutzung für Wetter und Umwelt – Teil 30

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China skaliert die KI-Nutzung bei Wetter, Klima und Umwelt mit hoher Geschwindigkeit. Besonders weit entwickelt sind meteorologische Großmodelle, die numerische Prognoseverfahren ergänzen und teilweise übertreffen. Gleichzeitig entstehen spezielle KI-Systeme für CO2-Bilanzierung, Luftqualität und Biodiversität.

China ist bei der KI-Nutzung für die Wettervorhersage innerhalb weniger Jahre zur internationalen Spitze aufgeschlossen. Modelle wie Pangu-Weather von Huawei, FengWu des Shanghai Artificial Intelligence Laboratory und FuXi der Fudan-Universität erreichen oder übertreffen bei einzelnen Kenngrößen inzwischen die Genauigkeit etablierter numerischer Systeme. Ein wesentlicher Vorteil liegt in der Geschwindigkeit. Prognosen, für die klassische Modelle erhebliche Rechenkapazitäten und Zeit benötigen, können KI-Systeme teilweise innerhalb weniger Minuten erstellen.

Die Modelle haben das experimentelle Stadium längst verlassen. FengWu kam bereits 2023 beim Taifun Doksuri zum Einsatz. Im August 2026 sagte das System beim Taifun Dolphin Zeitpunkt und Ort des Landfalls fünf Tage im Voraus mit einer Abweichung von lediglich 30 Minuten beziehungsweise 30 Kilometern voraus. Grenzen bleiben allerdings bestehen, besonders bei der Vorhersage der Intensitätsentwicklung tropischer Stürme sind konventionelle Verfahren teilweise weiterhin überlegen. Auch für langfristige Klimaentwicklungen sind die neuen Modelle bislang nicht hinreichend erprobt.

Die Entwicklung geht zugleich in Richtung längerer Prognosehorizonte. FuXi-Subseasonal soll Extremereignisse mehr als 35 Tage im Voraus erfassen können. Damit verändert KI nicht nur die Genauigkeit meteorologischer Vorhersagen, sondern vor allem den Zeitraum, der Unternehmen und Behörden für Vorsorgemaßnahmen zur Verfügung steht.

KI-Nutzung: Wetter wird zum Wirtschaftsfaktor

Wie eng meteorologische KI inzwischen mit wirtschaftlichen Anwendungen verbunden ist, zeigt Baguan der Alibaba Damo Academy. Das System arbeitet mit einer Rasterauflösung von bis zu einem Kilometer und stündlichen Aktualisierungen. In Shandong erreicht es nach Angaben der Entwickler eine Genauigkeit von mehr als 96 Prozent bei der Prognose von Wind- und Solarenergie sowie 98,1 Prozent bei Day-ahead-Lastprognosen.

Wetter-KI wird damit zu einem Instrument für die Steuerung volatiler Energiesysteme. Je präziser Wind, Sonneneinstrahlung, Temperatur und Verbrauch vorhergesagt werden können, desto besser lassen sich Stromerzeugung, Speicher und Netze koordinieren. Mit Baguan-Seasonal präsentierte Alibaba im November 2025 auf der COP30 zusätzlich eine saisonale Variante, die inzwischen unter anderem in Shandong, Zhejiang und Peking eingesetzt wird.

Vom Wettermodell zur Vorsorgeplattform

Eine weitere Entwicklungsstufe bilden Systeme, die unterschiedliche meteorologische Datenquellen und Modelle zusammenführen. Mit Mazu verfolgt die China Meteorological Administration einen ausdrücklich internationalen Ansatz. Das Multi-Hazard-Frühwarnsystem wird inzwischen von mehr als 40 Ländern über einen Cloud-Zugang genutzt. In Pakistan, Äthiopien, Jordanien, Sri Lanka, den Salomonen, der Mongolei und Dschibuti sowie weiteren Staaten existieren lokal angepasste Varianten.

Im Hafen von Dschibuti wurde zudem ein KI-basierter Wetter-Agent installiert, der hochaufgelöste Informationen für Ankergebiete, Fahrrinnen und Hafenkräne bereitstellt. Damit wird sichtbar, wohin die Entwicklung führt: Allgemeine Wetterprognosen werden durch eine kontextbezogene KI-Nutzung ergänzt, die ihre Informationen unmittelbar auf bestimmte Infrastrukturen und betriebliche Entscheidungen beziehen.

Dazu kommt Fenghe, ein großes KI-Sprachmodell für Wetterdienste, das der chinesische Wetterdienst im Januar 2026 vorstellte und im Juli auf der World Artificial Intelligence Conference in Shanghai unter MIT-Lizenz als Open-Source-Projekt freigab. Fenghe ist kein numerisches Prognosemodell, sondern ein Service- und Dialogmodell, das meteorologische Informationen erschließen und vermitteln soll. Ein unabhängiger Nachweis einer dadurch verbesserten Prognosegüte steht bislang aber noch aus.

Ebenfalls vorgestellt wurde die MAZU-FengYun Satellite AI Box, die den internationalen Zugang zu chinesischen Wettersatellitendaten erleichtern soll. Gleichzeitig startete das China-Thailand Joint Laboratory for Intelligent Prediction and Early Warning of Meteorological Disasters. Wetter-KI wird damit zunehmend auch zu einem Instrument chinesischer Technologie- und Wissenschaftskooperation.

Digitale Zwillinge verbinden Prognose und Auswirkung

Für die praktische Nutzung reicht es allerdings nicht, ein Extremwetterereignis möglichst präzise vorherzusagen. Entscheidend ist die Frage, welche konkreten Auswirkungen Starkregen, Hitze oder Hochwasser auf Städte, Verkehrswege und Infrastrukturen haben werden.

Hier gewinnen digitale Zwillinge an Bedeutung. Wetter- und Umweltdaten lassen sich mit digitalen Abbildern von Städten, Flusssystemen oder Industrieanlagen verbinden. Aus der abstrakten Information Starkregen kann so eine wesentlich konkretere Aussage werden: Welche Straßen oder Unterführungen könnten überflutet werden? Welche Gebäude und Anlagen sind betroffen? Welche Wasserstände sind zu erwarten?

In Wuhan entstand beispielsweise ein digitales Abbild von rund 1.200 Quadratkilometern Stadtgebiet mit mehr als 900 Echtzeitindikatoren. Für das Einzugsgebiet des Wujiang verarbeitet ein 2026 vorgestelltes System mehr als 50 Terabyte Daten und über 60 Datentypen, um Abfluss- und Hochwasserentwicklungen nahezu in Echtzeit vorherzusagen.

Damit entsteht eine wichtige neue Verbindung. KI prognostiziert das Wetter, der digitale Zwilling übersetzt die Prognose in räumliche und infrastrukturelle Auswirkungen. Für europäische Städte, Energieunternehmen, Industrieparks und Infrastrukturbetreiber dürfte gerade diese Kombination interessant sein.

Chinesische Daten für die globale Klimadiskussion

Im Klimabereich liegt der chinesische Schwerpunkt weniger auf kurzfristigen Prognosen als auf der Erfassung und Interpretation komplexer Emissionsdaten. Strategisch besonders relevant ist das Panshi-Yuheng Carbon Accounting Large Model der Chinesischen Akademie der Wissenschaften, das im April 2026 in Shanghai vorgestellt wurde.

Das System soll erstmals eine umfassende CO2-Bilanzierung ermöglichen, die Produktions- und Konsumseite ebenso berücksichtigt wie natürliche Quellen und Senken. Mit 32 Milliarden Parametern und fünf spezialisierten KI-Agenten automatisiert es unter anderem CO2-Fußabdrücke von Produkten und analysiert komplexe Handelsströme.

Welche politische Bedeutung solche Modelle besitzen können, zeigt bereits eine erste Anwendung. Für 2022 weist Panshi-Yuheng Chinas Treibhausgasemissionen um 17,7 Prozent niedriger aus als ein etabliertes UN-Referenzsystem, während der Wert für die Vereinigten Staaten um 15,2 Prozent höher liegt. Damit wird deutlich, dass KI im Klimabereich nicht nur Rechenleistung bereitstellt. Sie kann auch Einfluss darauf nehmen, mit welchen Daten, Systemgrenzen und Berechnungsmethoden internationale Klimapolitik betrieben wird.