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Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit von Niederschlag durch Ensemble-Lernverfahren


Core Concepts
Ensemble-Lernverfahren, die mehrere Quantilregressionsalgorithmen kombinieren, können die Vorhersagegenauigkeit von Niederschlag im Vergleich zu einzelnen Algorithmen deutlich verbessern.
Abstract
Die Studie führt neun Ensemble-Lernverfahren ein, die sechs individuelle Quantilregressionsalgorithmen auf verschiedene Weise kombinieren. Die Verfahren werden auf einen großen Datensatz von 15 Jahren monatlicher Boden- und Satellitenniederschlagsdaten in den USA angewendet. Die Ergebnisse zeigen, dass zwei Stacking-Verfahren, die Quantilregression (QR) bzw. Quantilregressions-Neuronale-Netze (QRNN) als Kombinierer verwenden, die besten Vorhersagen liefern. Sie übertreffen die Referenzmethode QR um 3,91% bis 8,95% in Bezug auf die Quantilscores. Andere leistungsfähige Ensemble-Verfahren sind Stacking mit Gradientenboostingmaschinen (GBM) sowie die individuellen Algorithmen Quantilregressionsforsten (QRF) und GBM. Die Wichtigkeit der Prädiktoren wurde ebenfalls untersucht. Dabei zeigt sich, dass die IMERG-Satellitendaten wichtiger sind als die PERSIANN-Daten, und dass die Stationsgeländehöhe bei höheren Quantilniveaus eine wichtige Rolle spielt.
Stats
Die Vorhersagen der Stacking-Verfahren mit QR und QRNN als Kombinierer übertreffen die Referenzmethode QR um 3,91% bis 8,95% in Bezug auf die Quantilscores.
Quotes
"Ensemble learning can be made either in simple (equal weight averaging, e.g., Petropoulos and Svetunkov 2020) or complex (e.g., Wolpert 1992) ways. Here, we formulate methods from both these types, because simple averaging can be hard to beat in practice (Smith and Wallis 2009; Lichtendahl et al. 2023)." "Stacking with QR and stacking with QRNN are the two best-performing algorithms. For the quantile levels {0.075, 0.100, 0.200, 0.300, 0.400, 0.500, 0.600, 0.700, 0.800}, LightGBM and the best learner exhibit the same performance and share the third position."

Deeper Inquiries

Wie lassen sich die Ensemble-Lernverfahren auf andere Anwendungsfelder der Fernerkundung und Geoinformation übertragen, in denen Vorhersageunsicherheit eine wichtige Rolle spielt?

Die Ensemble-Lernverfahren, die in der Studie zur Unsicherheitsschätzung in der räumlichen Interpolation von Satelliten-Niederschlagsdaten verwendet wurden, können auf verschiedene Anwendungsfelder der Fernerkundung und Geoinformation übertragen werden, in denen die Vorhersageunsicherheit eine wichtige Rolle spielt. Zum Beispiel könnten sie in der Umweltmodellierung eingesetzt werden, um die Unsicherheit bei der Vorhersage von Umweltvariablen wie Bodenfeuchte, Temperatur oder Luftqualität zu schätzen. Ebenso könnten sie in der hydrologischen Modellierung verwendet werden, um die Unsicherheit bei der Vorhersage von Hochwasserereignissen oder Wasserressourcen zu quantifizieren. Darüber hinaus könnten sie in der Klimaforschung eingesetzt werden, um die Unsicherheit bei der Vorhersage von Klimavariablen wie Niederschlag, Temperatur oder Meeresströmungen zu analysieren.

Welche Auswirkungen hätten andere Kombinationsstrategien, wie z.B. gewichtete Mittelwerte oder nichtlineare Kombinierer, auf die Leistung der Ensemble-Lernverfahren in diesem Kontext?

Die Verwendung anderer Kombinationsstrategien wie gewichtete Mittelwerte oder nichtlineare Kombinierer könnte verschiedene Auswirkungen auf die Leistung der Ensemble-Lernverfahren in diesem Kontext haben. Gewichtete Mittelwerte könnten beispielsweise dazu beitragen, die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern, indem sie den Beitrag jedes Base-Learners entsprechend seiner Leistung gewichten. Nichtlineare Kombinierer könnten die Flexibilität des Modells erhöhen und komplexere Beziehungen zwischen den Vorhersagen der Base-Learners erfassen. Dies könnte insbesondere in komplexen Umgebungen mit nichtlinearen Zusammenhängen zwischen den Variablen vorteilhaft sein. Es wäre interessant, diese alternativen Kombinationsstrategien in zukünftigen Studien zu untersuchen, um ihre Auswirkungen auf die Leistung der Ensemble-Lernverfahren zu bewerten.

Inwiefern können die Erkenntnisse zur Wichtigkeit von Prädiktoren dazu beitragen, die Datenerhebung und -verarbeitung in der Niederschlagsfernerkundung zu optimieren?

Die Erkenntnisse zur Wichtigkeit von Prädiktoren, die in der Studie gewonnen wurden, können dazu beitragen, die Datenerhebung und -verarbeitung in der Niederschlagsfernerkundung zu optimieren, indem sie Einblicke in die relevanten Variablen und ihre Auswirkungen auf die Vorhersagegenauigkeit liefern. Durch die Identifizierung der wichtigsten Prädiktoren können Forscher und Praktiker gezieltere Datenerhebungsstrategien entwickeln, um die relevanten Variablen zu erfassen und die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern. Darüber hinaus können die Erkenntnisse zur Wichtigkeit von Prädiktoren dazu beitragen, die Datenverarbeitung zu optimieren, indem sie die Auswahl und Gewichtung der Prädiktoren in den Modellen leiten. Dies kann zu effizienteren und präziseren Vorhersagen führen und die Leistung der Niederschlagsfernerkundung insgesamt verbessern.
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