Auch wenn es bereits deutlich besser geworden ist, bin ich mit der Prognosegüte bei Regen, dichter Bewölkung,.. noch nicht zufrieden!
Ich habe heute noch einmal eine tiefergehende Analyse des Schlechtwetter-Verhaltens durchgeführt und dabei nicht nur die KI-Prognose, sondern auch die Wetter- und Strahlungskette im Detail untersucht.
Der aktuelle Befund ist, dass die verbleibenden Abweichungen bei sehr dichter Bewölkung nicht mehr nur aus dem AI-Pfad kommen, sondern vor allem aus der meteorologischen Strahlungsbewertung rund um die Mittagsstunden.
Im Rahmen dieser Analyse haben ich bereits eine technische Änderung umgesetzt:
Die bisherige feste Mindestgrenze für Strahlung unter Overcast-Bedingungen wurde durch eine dynamische Regime-Logik ersetzt. Meine für den Winter durchaus plausible Ground-Floor-Logik in Kombination mit Jahreszeiten reicht im Frühjahr und vermutlich Sommer nicht aus.
Vereinfacht gesagt bewertet SFML jetzt deutlich feiner, ob eine Wetterlage nur “bewölkt” ist oder ob tatsächlich eine dichte, optisch geschlossene Schlechtwetterlage vorliegt (Nebel, Luftverschmutzung, Regen, Unwetter,.. ) Dadurch kann die Prognose in genau diesen kritischen Fällen konservativer und realistischer reagieren. Ein wichtiger Baustein hierbei ist TFS HA und externe Sensoren.
Für euch wichtig:
*Ich beobachte es aktiv weiter
- Die Anpassung ist keine kosmetische Änderung, sondern ein Eingriff in die Kernlogik der Wetter- und Strahlungsbewertung, die im Rahmen des Umbaus auf Hybrid-Prognose sinnvoll war.
- Die Beta läuft und ich beobachte die Änderung gezielt mit Live-Daten und realen Ist-Werten, um die Wirkung sauber zu verifizieren.