Einsatz von maschinellem Lernen für saisonale Niederschlagsvorhersagen in Ostafrika

Ostafrika hat grosse Herausforderungen durch Veränderungen beim saisonalen Niederschlag. Eine genaue Vorhersage des Niederschlags kann Landwirten und Gemeinden helfen, ihre landwirtschaftlichen und Wasserbedürfnisse zu planen. Traditionelle Methoden basierten auf komplexen Klimamodellen, die verschiedene Elemente der Erdsysteme einbeziehen. Jüngste Fortschritte im maschinellen Lernen (ML) werden jedoch als Möglichkeit erkundet, diese Vorhersagen zu verbessern.

#Bedeutung des saisonalen Niederschlags

In Ostafrika ist der saisonale Niederschlag entscheidend für die Landwirtschaft, da etwa 75 % der Erwerbsbevölkerung in der Kleinbauernwirtschaft tätig sind. Der Lebensunterhalt von fast 400 Millionen Menschen in dieser Region hängt von regenabhängiger Landwirtschaft ab. Zudem sind viele Länder in Ostafrika auf Wasserkraft angewiesen, die grösstenteils aus saisonalem Niederschlag erzeugt wird. Folglich kann Unvorhersehbarkeit beim Niederschlag zu Lebensmittelknappheit, wirtschaftlicher Instabilität und erhöhter Verwundbarkeit gegenüber Klimaereignissen führen.

#Klimavariabilität und ihre Auswirkungen

Saisonale Wetterlagen in Ostafrika sind aufgrund zahlreicher Faktoren wie Topographie und Ozeanströmungen schwer vorherzusagen. Die Region hat zwei Hauptniederschlagszeiten: die langen Regenzeiten von März bis Mai und die kurzen Regenzeiten von Oktober bis Dezember. Jede Saison hat unterschiedliche klimatische Einflüsse, was es schwierig macht, den Niederschlag genau vorherzusagen.

#Maschinelles Lernen in Klimavorhersagen

Maschinelles Lernen hat sich als nützliches Werkzeug zur Vorhersage von Niederschlägen etabliert, da es grosse Datenmengen analysieren und Muster erkennen kann, die traditionelle Methoden möglicherweise übersehen. Indem Faktoren wie die globalen Meerestemperaturen und Windmuster betrachtet werden, können ML-Modelle Einblicke geben, wie diese Variablen den lokalen Niederschlag beeinflussen.

#Ziele der Studie

Ziel dieser Studie ist es, maschinelles Lernen zu nutzen, um die Vorhersage des saisonalen Niederschlags in Ostafrika zu verbessern. Der Fokus liegt auf der Erstellung interpretierbarer Modelle, die für operative Vorhersagen nützlich sind. Es ist wichtig zu erkunden, wie verschiedene Merkmale die Niederschlagsvorhersagen beeinflussen und die Effektivität verschiedener Algorithmen des maschinellen Lernens zu bewerten.

#Datenquellen

Die Studie wird mehrere Datensätze nutzen, um die ML-Modelle zu erstellen. Wichtige Quellen sind:

• Niederschlagsdaten: Zwei Hauptoptionen sind die Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Stations (CHIRPS) und das Global Precipitation Climatology Centre (GPCC). CHIRPS wird aufgrund seiner Kombination aus Satelliten- und bodengestützten Beobachtungen bevorzugt.

• Reanalyse-Daten: Der ERA5-Datensatz, der globale atmosphärische Daten bereitstellt, wird verwendet, um Prädiktoren zu ermitteln, die für die Niederschlagsvorhersagen relevant sind.

• Saisonale Vorhersagen: Das saisonale Vorhersagesystem des Europäischen Zentrums für mittelfristige Wettervorhersage (ECMWF) wird als Benchmark zur Bewertung der Fähigkeiten der ML-Modelle dienen.

#Datenvorverarbeitung

Bevor maschinelle Lerntechniken angewendet werden, müssen die Daten vorverarbeitet werden. Dazu gehört, Klimaanomaliewerte abzuleiten, indem langfristige Durchschnitte subtrahiert werden. Klimavariablen müssen sorgfältig behandelt werden, um ihre Integrität zu bewahren.

#Modelle des maschinellen Lernens

Diese Studie konzentriert sich auf mehrere Algorithmen des maschinellen Lernens, darunter:

• LASSO-Regression: Eine Technik, die hilft, die relevantesten Prädiktoren auszuwählen und gleichzeitig das Risiko von Überanpassung zu minimieren.

• Elastic Net: Eine Kombination aus LASSO und Ridge-Regression, die mehr Flexibilität und bessere Variablenauswahl in Datensätzen mit vielen Prädiktoren ermöglicht.

Durch die Nutzung dieser Algorithmen ist das Ziel, Modelle zu entwickeln, die den saisonalen Niederschlag vorhersagen können und deren Leistung im Vergleich zu klimatologischen Vorhersagen bewertet wird.

#Bewertungsmetriken

Um die Effektivität der Modelle zu bestimmen, werden mehrere Bewertungsmetriken wie der Multicategory Brier Skill Score (MBSS) verwendet. Diese Metrik bewertet, wie gut die vorhergesagten Wahrscheinlichkeiten für unterdurchschnittliche, normale und überdurchschnittliche Bedingungen mit den tatsächlichen Beobachtungen übereinstimmen.

#Ergebnisse und Diskussion

#Saisonale Vorhersagen für MAM, JJAS und OND

Die Bewertung konzentriert sich auf drei Regenzeiten:

• MAM (März bis Mai): Diese Saison stellt aufgrund ihrer Variabilität oft Herausforderungen bei der Vorhersage dar. Die Studie erwartet, dass sowohl die ML-Modelle als auch die ECMWF-Vorhersagen Schwierigkeiten haben werden, in dieser Zeit klare Signale zu liefern.

• JJAS (Juni bis September): Diese Saison, die durch einen stärkeren Monsun-Einfluss gekennzeichnet ist, wird voraussichtlich bessere Vorhersagen durch die ML-Modelle bringen.

• OND (Oktober bis Dezember): Diese Saison hat in der Regel vorhersehbarere Niederschlagsmuster, was sie zu einem wichtigen Bereich für die Bewertung des maschinellen Lernansatzes macht.

#Vergleich der ML-Modelle mit traditionellen Vorhersagen

Die maschinellen Lernmodelle werden mit dem ECMWF-Vorhersagesystem verglichen. Während beide Methoden darauf abzielen, saisonale Niederschlagsvorhersagen zu liefern, werden die Leistungsunterschiede analysiert, um Vorteile und Einschränkungen zu identifizieren.

#Einfluss der Prädiktorauswahl

Die Wahl der Prädiktoren spielt eine entscheidende Rolle für die Effektivität des Modells. Durch die Untersuchung verschiedener Klimaindizes und ihrer Wechselwirkungen zielt die Studie darauf ab, die besten Kombinationen für die Niederschlagsvorhersage zu bestimmen.

#Datenqualität vs. Datenmenge

Der Kompromiss zwischen der Nutzung von hochwertigen Daten und einer grösseren Stichprobengrösse wird ebenfalls untersucht. Während grössere Datensätze das Trainieren des Modells verbessern können, ist die Genauigkeit der Niederschlagsdaten selbst ebenso wichtig.

#Fazit

Die Ergebnisse dieser Studie werden zum Verständnis der Anwendungen des maschinellen Lernens in der Klimavorhersage beitragen. Saisonale Niederschlagsvorhersagen könnten erheblich von diesen fortschrittlichen Techniken profitieren und wertvolle Einblicke für Landwirte und Politiker in Ostafrika bieten.

#Zukünftige Arbeiten

In Zukunft gibt es Potenzial für weitere Forschungen zur Verbesserung der maschinellen Lernmodelle. Dazu gehört die Erforschung zusätzlicher Merkmale, die Verfeinerung der Datenvorverarbeitungstechniken und die Erweiterung des Datensatzes, um neuere Klimavariablen einzubeziehen. Durch kontinuierliche Verbesserungen der Vorhersagemethoden kann die Widerstandsfähigkeit der Gemeinschaften in Ostafrika gegenüber den Auswirkungen der Klimavariabilität gestärkt werden.