Das Wetter lässt sich mit Machine Learning korrekt vorhersagen

Mit dem Fortschreiten des Klimawandels ist eine ständige Überwachung des Territoriums unerlässlich. Das gilt doppelt für geografisch wechselnden Wetterbedingungen ausgesetzte Gebiete wie Thailand. Die Thammasat School hat daher gezeigt, dass sich das Wetter mit Machine Learning bis zu 12 Monate im Voraus genau vorhersagen lässt.

Die im September 2018 veröffentlichte Forschungsarbeit der Thammasat School hat einige sehr interessante Ergebnisse erbracht. Das in dem Beitrag vorgestellte Machine-Learning-Modell beruht wissenschaftlich auf der Überwachung der Niederschläge zwischen 1991 und 2010. Die Wissenschaftler gewannen ihre wissenschaftlichen Belege jedoch, indem sie die monatlich gefallene Niederschlagsmenge zwischen 2011 und 2016 an der Station Pluak Deang in Thailand überwachten. Das Wetter lässt sich also mit Machine Learning korrekt vorhersagen.

Das Machine-Learning-Vorhersagemodell

Das betrachtete Machine-Learning-Modell nutzte als Ansatz die neuronalen Netze des Deep Learning. Das optimale Modell muss daher folgende Variablen berücksichtigen: Lufttemperatur, geopotenzielle Höhe, Südwind, Omega, langwellige Strahlungsabgabe, relative Luftfeuchtigkeit, spezifische Luftfeuchtigkeit, Luftdruck auf Meereshöhe, Meeresoberflächentemperatur, Zonalwind, Niederschlagsrate und niederschlagsfähiges Wasser.

Das Bild stammt aus einer Forschungsarbeit, die unter folgendem Link veröffentlicht wurde: https://www.tci-thaijo.org/index.php/easr/article/view/127733

Die Ergebnisse der wissenschaftlichen Belege verleihen dem Modell große Robustheit. Die Ergebnisse bestätigten, dass das Modell Vorhersagen von einem Monat bis zu 12 Monaten treffen kann. Der Zeitraum, der korrekte und verlässliche Vorhersagen erlaubt, beträgt 30 Tage; dort entsprechen etwa 70 % der erwarteten Werte den beobachteten.

Ergebnisse und abschließende Überlegungen

Schließlich kann das Modell die monatlichen Niederschläge für feuchte bis sehr regenreiche Jahre recht gut vorhersagen. Tatsächlich sind in Thailand nur wenige Modelle für Wettervorhersagen zuverlässig. Das hier vorgeschlagene DNN-Modell liefert daher über die Zeit korrekte und verlässliche Vorhersagen. Dennoch ist es ratsam, die Belastbarkeit des Modells durch weitere Prüfungen zu erhöhen.

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