A comparative evaluation of Bayesian inference, fuzzy time series, and adaptive neuro-fuzzy inference systems for predicting the intensity of concurrent drought-pluvial events
Diese Studie evaluiert Bayessche Inferenz, Fuzzy-Zeitreihen und adaptive neuro-fuzzy-Inferenzsysteme zur Vorhersage der Intensitäten konsekutiver Dürre-Sturzflut-Ereignisse unter Verwendung synoptischer Prädiktoren und stellt fest, dass keines der Modelle einfache Persistenz- oder Klimatologie-Baselines übertrifft, da sie nicht in der Lage sind, die bimodale Verteilung der Ereignisse zu erfassen, woraus sie letztlich schließt, dass die Intensität von CDPE nur schwach aus den zeitgleichen monatlichen synoptischen Zuständen vorhersagbar ist.
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Das Wetter ist selten über einen ganzen Kontinent hinweg einheitlich. Während ein Teil des Landes unter einer Hitzewelle leidet, ertrinkt ein anderer vielleicht in Regen. Manchmal treten diese Extreme gleichzeitig auf und erzeugen ein seltsames und kraftvolles Muster, bei dem eine schwere Dürre im selben Monat direkt neben einer schweren Flut liegt. Wissenschaftler nennen dies ein gleichzeitiges Dürre-Pluvial-Ereignis. Es ist ein räumliches Seilspringen, ein Trocken-Nass-Dipol, der sich über die Vereinigten Staaten erstreckt und durch komplexe Verschiebungen in der Atmosphäre angetrieben wird. Zu verstehen, wie diese Ereignisse entstehen und ob man ihre Intensität vorhersagen kann, ist entscheidend für die Verwaltung der Wasserressourcen und die Vorbereitung auf Katastrophen. Die Atmosphäre ist jedoch ein chaotisches System, und die Vorhersage dieser spezifischen, gleichzeitigen Extreme hat sich als schwierig erwiesen. Forscher wenden sich oft an fortschrittliche Computermodelle, um Muster im Chaos zu finden, in der Hoffnung, Signal von Rauschen zu unterscheiden. Es bleibt die Frage: Können moderne statistische Werkzeuge tatsächlich die Intensität dieser gegensätzlichen Wetterextreme vorhersehen, oder sind sie einfach zu unvorhersehbar?
Ein Forscher setzte sich zum Ziel, diese Frage zu testen, indem er drei verschiedene Arten von Computermodellen auf die Probe stellte. Er konzentrierte sich auf zweiundfünfzig dieser Trocken-Nass-Ereignisse, die in den zusammenhängenden Vereinigten Staaten auftraten. Um die Intensität jedes Ereignisses zu messen, betrachtete er die Differenz zwischen dem trockensten und dem nassesten Ort unter Verwendung eines Standardwerts, der sowohl den Niederschlag als auch die Menge des Wassers, das aus dem Boden verdunstet, berücksichtigt. Der Forscher fütterte jedes Modell mit einem Satz von sieben atmosphärischen Hinweisen, darunter Lufttemperatur, Luftfeuchtigkeit, Windrichtung und Windgeschwindigkeit, die aus zwei verschiedenen globalen Wetterdatenbanken stammten. Er testete die Modelle in drei verschiedenen Höhen der Atmosphäre, von der Oberfläche bis in den unteren Himmel, um zu sehen, ob die Datenquelle oder die Höhe die Ergebnisse veränderte. Das Ziel war simpel: Konnten diese Modelle besser vorhersagen, wie stark der Trocken-Nass-Kontrast für einen gegebenen Monat sein würde, als einfach nur den Durchschnitt zu raten oder davon auszugehen, dass das Wetter dem Vormonat entspräche?
Die Ergebnisse waren ernüchternd. Keines der drei Modelle, unabhängig davon, welche Daten es verwendete oder welche Höhe es betrachtete, vermochte es, die einfachsten möglichen Vermutungen zuverlässig zu übertreffen. Tatsächlich war der erfolgreichste Prädiktor kein komplexer Algorithmus, sondern eine grundlegende Annahme, dass das Wetter dem des Vormonats sehr ähnlich sein würde. Als der Forscher die Vorhersagen der Modelle mit den tatsächlichen Ereignissen verglich, stellte er fest, dass die ausgefeiltesten Methoden nicht in der Lage waren, die wahre Natur des Phänomens zu erfassen. Zwei der Modelle, die auf Wahrscheinlichkeiten und neuronalen Netzen basieren, neigten dazu, auf Nummer sicher zu gehen. Anstatt die extrem trockenen oder extrem nassen Bedingungen vorherzusagen, die tatsächlich auftraten, schätzten sie konsequent Werte nahe der Mitte, wodurch sie die sehr wohl die Extremwerte abflachten, die sie eigentlich vorhersagen sollten. Das dritte Modell, das Fuzzy-Logik verwendet, um mit Unsicherheit umzugehen, schaffte es zwar, eine breitere Palette von Ergebnissen, einschließlich der Extreme, vorherzusagen, aber seine Schätzungen waren so verstreut und ungenau, dass seine Gesamtfehlerrate genauso hoch war wie die der Modelle, die sich am Durchschnitt orientierten.
Die Studie untersuchte auch, was die Modelle aus den Daten „lernten“. Obwohl die Modelle die Intensität nicht genau vorhersagen konnten, stimmten sie darin überein, welche atmosphärischen Faktoren am wichtigsten waren. Sowohl das probabilitätsbasierte Modell als auch das neuronale Netz legten das höchste Gewicht auf Nord-Süd-Windmuster und die Bewegung von Feuchtigkeit in dieser Richtung. Dies ergibt physikalisch Sinn, da diese Ereignisse oft dadurch organisiert werden, dass Luft Feuchtigkeit von einer nassen Region zu einer trockenen oder umgekehrt transportiert. Die Modelle identifizierten korrekt die richtigen Zutaten, konnten sie aber nicht kombinieren, um eine korrekte Vorhersage des Endergebnisses zu treffen. Es ist, als ob ein Koch die Hauptgewürze eines Eintopfs korrekt identifiziert hätte, aber nicht den endgültigen Geschmack erraten könnte. Der Forscher fand heraus, dass die in einem einzelnen Monats-Wetterschnappschuss verfügbaren Informationen schlicht nicht ausreichten, um zu bestimmen, wie intensiv der Trocken-Nass-Kontrast sein würde.
Der Forscher kam zu dem Schluss, dass die Vorhersage der Stärke dieser gleichzeitigen Dürren und Fluten weitaus schwieriger ist als erwartet. Die von ihm getesteten Modelle, die nur sehr wenige Annahmen darüber treffen, wie sich die Daten verhalten sollten, kollabierten zum Durchschnitt, anstatt die wilden Schwankungen der Realität zu erfassen. Während sie korrekt identifizierten, dass der Nord-Süd-Feuchtigkeitstransport der entscheidende Faktor ist, führte dieses Wissen nicht zu einer nützlichen Vorhersage. Die Studie legt nahe, dass Wissenschaftler zur Verbesserung der Vorhersagen möglicherweise Wetterlagen über mehrere Monate vor dem Ereignis betrachten müssen, anstatt nur den Monat selbst, und dass sie möglicherweise separate Modelle für verschiedene Jahreszeiten entwickeln müssen. Für den Moment bleibt die Intensität dieser dramatischen Trocken-Nass-Dipole aus dem Zustand der Atmosphäre zum Zeitpunkt ihres Auftretens nur schwach vorhersagbar.
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