Subzero-Temperaturen und starker Schneefall haben Anfang 2026 weite Teile Europas erfasst und insbesondere die zentralen Regionen betroffen, während heftige Winde Korsika heimgesucht haben, so die MetDesk-Analysten Faye Hulton und Ed Walton. Der Kälteeinbruch, der durch zweistellige Minusgrade gekennzeichnet ist, begann an Silvester mit starkem Schneefall in Teilen Ost- und Mitteleuropas, darunter Polen und die Ukraine, und dehnte sich in den folgenden Tagen auf die Alpen aus.

Es wird erwartet, dass die arktische Luftmasse die ganze Woche über bestehen bleibt und die Temperaturen in fast ganz Europa, mit Ausnahme des Südostens, deutlich unter den saisonalen Durchschnittswerten liegen. Laut MetDesk-Prognosen werden die Temperaturen um etwa 5 °C unter dem Durchschnitt fallen, wobei einige Gebiete in Mittel- und Nordosteuropa Temperaturen von bis zu 10 °C unter dem Normalwert erleben werden. Der Einfluss des Windchill-Effekts wird diese Bedingungen voraussichtlich noch verschärfen.

Dieses extreme Wetter unterstreicht die zunehmende Volatilität der europäischen Klimamuster, ein Trend, den einige Wissenschaftler auf Störungen des Polarwirbels zurückführen. Der Polarwirbel, ein großes Gebiet mit niedrigem Druck und kalter Luft, das beide Pole der Erde umgibt, kann sich aufgrund des Klimawandels abschwächen und instabiler werden, was zu Ausbrüchen arktischer Luft nach Süden führt. Diese Ereignisse können erhebliche gesellschaftliche Auswirkungen haben, darunter ein erhöhter Energiebedarf, Transportstörungen und potenzielle Gesundheitsrisiken für gefährdete Bevölkerungsgruppen.

Die Fähigkeit, diese Ereignisse genau vorherzusagen und sich darauf vorzubereiten, ist zunehmend auf fortschrittliche Wettervorhersagemodelle angewiesen, die auf künstlicher Intelligenz basieren. Diese Modelle analysieren riesige Datensätze über atmosphärische Bedingungen, historische Wetterlagen und Klimaprojektionen, um genauere und zeitnahere Vorhersagen zu erstellen. KI-Algorithmen, insbesondere Deep-Learning-Modelle, sind in der Lage, subtile Muster und Beziehungen in den Daten zu erkennen, die von traditionellen Vorhersagemethoden möglicherweise übersehen werden.

Der Einsatz von KI in der Wettervorhersage wirft jedoch auch wichtige Fragen hinsichtlich des Datenschutzes, algorithmischer Verzerrungen und der potenziellen Überlastung automatisierter Systeme auf. Die Gewährleistung von Transparenz und Verantwortlichkeit bei der Entwicklung und dem Einsatz dieser Technologien ist entscheidend, um das Vertrauen der Öffentlichkeit aufzubauen und ihren Nutzen zu maximieren. Jüngste Entwicklungen im Bereich der erklärbaren KI (XAI) zielen darauf ab, diese komplexen Modelle verständlicher zu machen, sodass Prognostiker ihre Vorhersagen besser interpretieren und potenzielle Fehler erkennen können.

Mit Blick auf die Zukunft wird der Schwerpunkt auf der Überwachung der Intensität und Dauer der arktischen Luftmasse sowie ihrer potenziellen Auswirkungen auf die Energieinfrastruktur und die öffentliche Gesundheit liegen. Wetterdienste in ganz Europa arbeiten zusammen, um Daten auszutauschen und die Reaktionsmaßnahmen zu koordinieren. Die Situation ist weiterhin dynamisch, und im Laufe der Woche werden weitere Aktualisierungen bereitgestellt.