Regression based Prediction and Analysis of Rainfall Data for Heavy Rainfall and Drought of Sikta Weather Station-Banke District Nepal

Technische Zusammenfassung: Regressionsbasierte Vorhersage und Analyse von Niederschlagsdaten für Starkregen und Dürre der Wetterstation Sikta, Distrikt Banke, Nepal

Problemstellung
Die ländliche Entwicklung in Nepal ist stark von der Landwirtschaft abhängig, da über 80 % der Bevölkerung in ländlichen Gebieten leben. Die landwirtschaftliche Planung und das Wasserressourcenmanagement werden jedoch durch unvorhersehbare Wettermuster, insbesondere Dürren und Starkregenereignisse, massiv erschwert. Der Distrikt Banke, der in der Terai-Region liegt, ist mit einer zunehmenden Klimavariabilität konfrontiert, wobei die Niederschlagsmuster sowohl in der Saisonalität als als auch im Volumen unbeständig geworden sind. Während frühere Studien die Verbindungen zwischen meteorologischen und hydrologischen Dürren untersucht haben, besteht ein kritischer Bedarf an regionalspezifischen, datengestützten Strategien zur Überwachung und Anpassung an diese Bedingungen. Das primäre Ziel dieser Studie ist es, die Schwierigkeit der Niederschlagsprognose im Gebiet der Wetterstation Sikta im Distrikt Banke zu adressieren, mit dem Ziel, eine Prognosemethode zu identifizieren, die eine Genauigkeit von mindestens 60 % erreicht, da Vorhersagen unter diesem Schwellenwert fatale Auswirkungen auf die Planung haben könnten.

Methodik
Die Forschung nutzt einen umfassenden Datenanalyseansatz, der auf dem Datensatz der Wetterstation Sikta basiert und monatliche sowie jährliche Niederschlagsmengen von 1993 bis 2023 abdeckt. Der Datensatz enthält saisonale Aufschlüsselungen (JF, MAM, JJAS, OND) und wird mittels Python analysiert.

Die Kernmethodik umfasst eine vergleichende Evaluierung von fünf regressionsbasierten Machine-Learning-Modellen, um den optimalen Ansatz für die Vorhersage von Niederschlags- und Dürrebedingungen zu bestimmen:

1. Lineare Regression: Modelliert die Beziehung zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen durch Minimierung des mittleren quadratischen Fehlers (MSE).
2. Lasso-Regression (L1-Regularisierung): Integriert einen Strafterm, um Koeffizienten zu schrumpfen, was effektiv eine Merkmalsauswahl (Feature Selection) durchführen kann, indem bestimmte Koeffizienten auf Null reduziert werden.
3. Ridge-Regression (L2-Regularisierung): Führt einen Strafterm ein, um Schätzungen in Gegenwart von Multikollinearität zu stabilisieren und so eine hohe Varianz in den Vorhersagen zu verhindern.
4. Elastic Net Regression: Kombiniert L1- und L2-Regularisierung, um korrelierte meteorologische Prädiktoren zu handhaben und gleichzeitig eine Merkmalsauswahl durchzuführen.
5. XGBoost (Extreme Gradient Boosting): Eine Ensemble-Learning-Methode, die mehrere schwache Entscheidungsbäume kombiniert, um ein starkes prädiktives Modell zu erstellen, welches für seine Geschwindigkeit und Effizienz bei großen Datensätzen bekannt ist.

Der Arbeitsablauf umfasst Datenbereinigung, explorative Datenanalyse (EDA) zur Identifizierung von Mustern, Desaisonalisierung der Niederschlagsdaten sowie die Anwendung sowohl von Klassifikations- als auch von Regressionsverfahren. Die Modellleistung wird streng anhand des Korrelationskoeffizienten (R), des mittleren absoluten Fehlers (MAE) und des quadratischen Mittelwertfehlers (RMSE) bewertet.

Wichtigste Ergebnisse
Die Studie verglich die Leistung der fünf Modelle gegenüber den historischen Niederschlagsdaten. Die Analyse ergab, dass, obwohl alle Modelle unterschiedliche Grade an Erkenntnissen lieferten, das XGBoost-Regressionsmodell die höchste Genauigkeit bei der Vorhersage von Niederschlagsmustern und potenziellen Dürrebedingungen aufwies.

Visuelle und statistische Auswertungen, einschließlich Konfusionsmatrizen und Fehlermetriken (MAE und RMSE), bestätigten die Überlegenheit von XGBoost gegenüber den Linearen, Lasso-, Ridge- und Elastic-Net-Modellen für diesen spezifischen Datensatz. Das Modell erfasste erfolgreich die nicht-linearen Interaktionen, die in den Niederschlagsdaten inhärent sind, insbesondere für die JJAS-Monsunzeit (Juni–September), die den höchsten durchschnittlichen Niederschlag aufweist.

Bedeutung und Ansprüche
Die Arbeit behauptet, dass die vorgeschlagene Wetterstrategie unter Verwendung des XGBoost-Regressionsmodells eine signifikante Verbesserung für die landwirtschaftliche Planung und das Wasserressourcenmanagement im ländlichen Nepal bietet. Durch die genaue Vorhersage von Starkregen und Dürrebedingungen legt die Studie nahe, dass lokale Akteure besser auf klimabedingte Risiken vorbereitet werden können.

Darüber hinaus hebt die Analyse eine praktische Anwendung für die parametrische Versicherung hervor. Die Studie postuliert, dass die identifizierten Triggerpunkte und Niederschlagsschwellenwerte es Landwirten in Banke ermöglichen können, sich für kostengünstige parametrische Versicherungssysteme anzumelden (potenziell unter 50 Cent). In diesem Rahmen würden Landwirte automatisch Ansprüche geltend machen können, sobald spezifische Niederschlagsbedingungen (Dürre- oder Flutschwellen) erfüllt sind, wodurch wirtschaftliche Verluste ohne komplexe Schadensbewertungen gemindert werden.

Letztlich kommt die Forschung zu dem Schluss, dass der Einsatz solcher prädiktiven Datenanalysen entscheidend ist, um die nachhaltige ländliche Entwicklung in Nepal zu unterstützen, indem historische Wetterdaten in handlungsrelevante Erkenntnisse für die Klimaanpassung transformiert werden.