Microsoft Researchs Probabilistic Bias Correction (PBC) ist ein Verfahren, das bestehende Wetterprognosen nachbearbeitet, statt selbst Wettervorhersagen zu erzeugen. Eine am 14. Oktober 2026 in Nature veröffentlichte Studie untersuchte Prognosen für die dritte und vierte Woche und fand in vielen ausgewerteten Rasterzellen höhere Vorhersagegüte als bei ECMWF-Prognosen. Die Studie bewertet dabei unter anderem Temperatur, Niederschlag und den Luftdruck auf Meereshöhe.
Was PBC tatsächlich macht
PBC setzt eine bereits berechnete Wahrscheinlichkeitsprognose voraus. Das Verfahren lernt aus früheren Vorhersagen und Beobachtungen, wo ein Wettermodell systematische Fehler macht, und passt anschließend die Wahrscheinlichkeitsverteilung an. Es ist für Prognosen aus dynamischen, KI-gestützten oder hybriden Modellen gedacht.
Dafür laufen die Korrekturverfahren Debias++ und Persistence++ parallel. Anschließend werden ihre Ergebnisse zu gültigen kumulativen Verteilungsfunktionen zusammengeführt und gemittelt. So korrigiert PBC nicht bloß einen einzelnen erwarteten Wert, sondern die Verteilung möglicher Ergebnisse.
Was die Studie gemessen hat
Die Untersuchung konzentrierte sich auf Vorhersagen für Woche 3 (Tage 19–25) und Woche 4 (Tage 26–32). Sie erfasste die mittlere Temperatur in zwei Metern Höhe über Land, den Gesamtniederschlag über Land und den mittleren Luftdruck auf Meereshöhe. Verglichen wurde PBC mit ECMWFs bereits bias-korrigiertem dynamischem Prognosemodell. Die Auswertung nutzte fünf Wahrscheinlichkeitsklassen und den Ranked Probability Skill Score (RPSS), einen Wert für die Güte probabilistischer Prognosen gegenüber einer Klimatologie als Vergleichsmaßstab.
| Wettergröße | Vorhersagezeiträume | Ausgewertete Rasterzellen mit höherer Vorhersagegüte als bei ECMWF |
| Niederschlag | Woche 3 und 4 | 98 % |
| Temperatur | Woche 3 und 4 | 91–92 % |
| Mittlerer Luftdruck auf Meereshöhe | Woche 3 und 4 | 89–91 % |
Die Prozentwerte geben den Anteil der untersuchten Rasterzellen an, in denen PBC die Vorhersagegüte gegenüber ECMWFs bereits bias-korrigiertem dynamischem Modell erhöhte. Sie sind keine Trefferwahrscheinlichkeit für eine Wetterprognose an einem bestimmten Ort.
Weitere Tests verglichen PBC mit KI- und hybriden Prognosesystemen. Für ECMWFs AIFS-SUBS verdoppelte PBC im Testjahr 2025 den mittleren RPSS von 0,03 über die untersuchten Wettergrößen und Vorhersagezeiträume. Beim hybriden System POET stieg der RPSS in den 2024er Tests beim Niederschlag um 68–98 %, beim mittleren Luftdruck auf Meereshöhe um 15–23 % und bei der Temperatur um 5–7 %.
Die Studie untersuchte außerdem katalogisierte Hochwasserereignisse: Dort stieg der ausgewiesene Prognoseskill um 76–92 %, bei schweren Überschwemmungen um 86–150 %. Das sind Änderungen des Skill-Scores für die untersuchten Ereignisse, keine Wahrscheinlichkeiten, dass eine konkrete Überschwemmung vorhergesagt wird.
MicroDuet gewann die erste AI Weather Quest-Saison
Das PBC-basierte Ensemble MicroDuet belegte in der ersten Saison der AI Weather Quest von September bis November 2025 bei jeder ausgewerteten Wettergröße und jedem Vorhersagezeitraum den ersten Platz. Der von ECMWF veranstaltete Echtzeit-Wettbewerb umfasste Systeme aus sechs operativen Wettervorhersagezentren und Beiträge von 34 Teams. Das Ergebnis gilt für diese Saison und die dort ausgewerteten Größen und Zeiträume.
Frühe Nutzung in Kenia
Microsoft Research berichtet, dass Fachleute der Kenya Meteorological Service Authority (KMSA) PBC testeten und während der Regenzeit 2026 für die Vorbereitung wöchentlicher Prognosen nutzten. Phillip Okello, leitender Meteorologe der KMSA, bewertete PBC laut Microsoft als besser als die anderen von seinem Team getesteten Verfahren für die Region Greater Horn of Africa. Als weiteren Bedarf nannte er genauere Prognosen für Starkregen und Trockenperioden. Microsofts Bericht über die frühe Nutzung enthält keine unabhängig quantifizierte Feldversuchsbewertung.
Offener Code ist kein öffentlicher Wetterdienst
Der PBC-Quellcode und der Code für die Experimente sind Open Source. Microsofts separate S2S-Prognose, die wöchentliche Wahrscheinlichkeitsprognosen bis zu sechs Wochen liefern soll, beschrieb das Unternehmen im Oktober 2026 dagegen als private Vorschau für ausgewählte Kunden.
