Über die Quellen von NINOBOT

Wer wir sind

一般社団法人 にのラボ (GIA NINOLAB Japan) ist ein japanischer gemeinnütziger Verein, gegründet, um interaktive Stories zu veröffentlichen, die Klima- und Politikinformationen für die Öffentlichkeit handlungsfähig machen. Die redaktionelle und technische Arbeit hinter jeder Story wird in Partnerschaft mit 合同会社 TMP Climate durchgeführt, einer auf Klimafragen spezialisierten Beratung, die mit Regierungsbehörden, Forschungsinstituten und operationellen Vorhersagezentren zusammenarbeitet. Die regionalen Spezialistinnen und Spezialisten von TMP — die verschiedene Weltregionen abdecken — verfassen und prüfen die Story-Inhalte im Korpus des Bots.

Was Sie zitiert sehen werden

Die Zitatmarkierungen in den Antworten des Bots gehören in der Regel zu einer dieser Kategorien:

Erklärungen

Kurze, allgemeinverständliche Artikel darüber, wie El Niño funktioniert, wie er gemessen wird und wie sich seine Auswirkungen ausbreiten. Verfasst vom TMP-Team.

Regionale Zusammenfassungen

Länder- oder regionsbezogene Berichte darüber, was zurückliegende El-Niño-Ereignisse für das lokale Klima, Wasser, die Landwirtschaft und die Energieversorgung bedeutet haben. Jede wird von der zuständigen regionalen Fachperson bei TMP geprüft.

Vorhersage-Bulletins

Aktuelle Ausblicke operationeller Zentren wie des Climate Prediction Center der NOAA, der Japanischen Meteorologischen Behörde, des International Research Institute for Climate and Society und des EZMW. Sie werden nach dem Veröffentlichungsplan des jeweiligen Zentrums aktualisiert.

Methoden-Notizen

Dokumentation der Daten, Definitionen und Analysemethoden, die den Antworten des Bots zugrunde liegen.

Wissenschaftliche Arbeiten

Begutachtete Klimaforschung, für die Suche indexiert und in Chunks zerlegt, mit Nennung von Autorenschaft, Zeitschrift und DOI.

Karten und Referenztabellen

Ergänzendes visuelles und tabellarisches Referenzmaterial aus maßgeblichen Datensätzen wie ERA5, GADM und HydroBASINS.

Wie Quellen entstehen

Die vom TMP-Team verfassten Inhalte — Erklärungen, regionale Zusammenfassungen und Methoden-Notizen — durchlaufen einen strukturierten Arbeitsablauf. Jedes Dokument enthält maschinenlesbare Metadaten zu Autorenschaft, letztem Aktualisierungsdatum, Version, Lebenszyklusstufe, Herkunft und Prüfstatus. Entwürfe werden vom Bot nicht abgerufen. Bevor ein Entwurf aktiv wird, prüft ihn eine TMP-Fachperson mit einschlägiger thematischer oder regionaler Expertise. Aktive Quellen sind über unsere sechs Startsprachen hinweg versionssynchron: Eine Aktualisierung in einer Sprache stößt geplante Aktualisierungen in den anderen an. Externe Quellen — Vorhersage-Bulletins und wissenschaftliche Arbeiten — werden unter Wahrung der Attribution aufgenommen, sodass jeder zitierte Chunk Verlag, Quell-URL und Vertrauensebene registriert.

Die hauseigene empirische Analyse

Einige der nützlichsten Antworten von NINOBOT — diejenigen, die mit „basierend auf unserer hauseigenen Analyse historischer El-Niño-Auswirkungen“ beginnen — stammen aus einer Analyse, die wir eigens für den Bot berechnet haben. Die Analyse nutzt 47 Jahre (1979–2025) ERA5-Land-Reanalysedaten mit rund 10 Kilometern Auflösung, erstellt vom Europäischen Zentrum für mittelfristige Wettervorhersage (EZMW) und über den Copernicus Climate Data Store verteilt. Der ENSO-Zustand wird mit dem Relative Oceanic Niño Index (RONI) klassifiziert, der vom Climate Prediction Center der NOAA gepflegt wird; RONI löste im Februar 2026 den älteren Oceanic Niño Index als operationelles ENSO-Klassifizierungsmaß ab. Die Analyse erzeugt kalibrierte qualitative Wirkungs-Etiketten — niedrig oder typisch, moderat, oder hoch — für jeden administrativen Polygonbereich und jedes Teileinzugsgebiet in unseren räumlichen Referenzschichten. Das vollständige Methodendokument ist Teil des Korpus und kann direkt aus jeder Zitierung geöffnet werden, die darauf verweist.

Warum wir das für verlässlich halten

Drei Verpflichtungen verankern die Verlässlichkeit. Erstens: Jede von TMP verfasste Quelle wird vor Aufnahme in das Korpus von einer regionalen oder thematischen Fachperson geprüft, und diese Prüfung wird Teil der Metadaten. Zweitens: Der Bot ist auf Enthaltung ausgelegt. Findet die Recherche keine belegte Evidenz oberhalb einer Konfidenzschwelle, sagt der Bot das offen, statt zu improvisieren — Schweigen ist besser als Erfindung. Drittens: Jede Aussage des Bots verweist auf einen zitierfähigen Chunk, den Sie selbst nachlesen können. Wir machen unsere Argumentation sichtbar. Wo wir unsicher sind, sagen wir das.