Auswirkungen der Verwendung von Wetterdaten aus Wettervorhersagen als Eingabe für die Schätzung der Evapotranspiration durch Deep-Neural-Network-Modelle

Core Concepts

Die Verwendung von Wettervorhersagedaten als Eingabe für Deep-Learning-Modelle zur Schätzung der Evapotranspiration kann zu zuverlässigen mittelfristigen Vorhersagen führen.

Abstract

Dieser Artikel untersucht den Einfluss der Verwendung von Wettervorhersagedaten als Eingabe für Modelle zur Schätzung der Referenz-Evapotranspiration (ET0). Es werden zwei Ansätze verglichen: (i) ein Modell, das ET0 direkt schätzt, und (ii) ein hybrides Modell, das zunächst die Solarstrahlung (SR) schätzt und dann die FAO56-PM-Methode verwendet, um ET0 zu berechnen.
Die Ergebnisse zeigen, dass:

Das hybride Modell bessere Ergebnisse liefert als das direkte Schätzmodell.
Die Verwendung von Wettervorhersagedaten der Online-Dienste Visual Crossing (VC) und OpenWeatherMap (OWM) zu ähnlichen Ergebnissen führt.
Die Modelle können für eine mittelfristige ET0-Vorhersage von bis zu 11 Tagen verwendet werden, bevor die Genauigkeit unter einen Schwellenwert fällt.
Insgesamt zeigt die Studie, dass die Verwendung von frei verfügbaren Wettervorhersagedaten eine vielversprechende Möglichkeit ist, um ET0 für die Optimierung von Bewässerungssystemen zu schätzen.

Stats

Bis zu Tag 6 liegt der Bestimmtheitsgrad (R²) für die Schätzung von Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Windgeschwindigkeit über 0,7.
Der R²-Wert für die Solarstrahlungsschätzung fällt bereits nach Tag 4 unter 0,2.
Für die ET0-Schätzung mit dem hybriden Modell liegt der R²-Wert bis zu Tag 11 über 0,7.

Quotes

"Die Verwendung von Wettervorhersagedaten als Eingabe für Deep-Learning-Modelle zur Schätzung der Evapotranspiration kann zu zuverlässigen mittelfristigen Vorhersagen führen."
"Das hybride Modell, das die Solarstrahlung schätzt und dann die FAO56-PM-Methode verwendet, liefert bessere Ergebnisse als das direkte ET0-Schätzmodell."

Key Insights Distilled From

Impact of Employing Weather Forecast Data as Input to the Estimation of Evapotranspiration by Deep Neural Network Models

by Pedr... at arxiv.org 03-28-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.18489.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte man die Genauigkeit der Wettervorhersage-basierten ET0-Schätzung weiter verbessern?

Um die Genauigkeit der Wettervorhersage-basierten ET0-Schätzung weiter zu verbessern, könnten folgende Ansätze verfolgt werden:

Integration zusätzlicher Parameter: Die Einbeziehung weiterer relevanter meteorologischer Parameter wie Luftdruck, Bewölkung oder Bodenfeuchte in die Modelle könnte zu genaueren Vorhersagen führen.
Feinabstimmung der Modelle: Durch die Feinabstimmung der neuronalen Netzwerkmodelle und die Optimierung der Hyperparameter könnte die Leistung der Modelle verbessert werden.
Berücksichtigung lokaler Gegebenheiten: Die Anpassung der Modelle an die spezifischen Gegebenheiten des Standortes, wie Bodentyp und Vegetation, könnte zu präziseren Schätzungen führen.
Integration von Echtzeitdaten: Die Integration von Echtzeitdaten aus Wetterstationen oder anderen Quellen könnte die Vorhersagen aktualisieren und verbessern.

Welche Auswirkungen hätte die Integration von Niederschlagsvorhersagen auf die Optimierung von Bewässerungssystemen?

Die Integration von Niederschlagsvorhersagen in die Optimierung von Bewässerungssystemen könnte folgende Auswirkungen haben:

Effizientere Bewässerung: Durch die Berücksichtigung von Niederschlagsvorhersagen können Bewässerungssysteme besser auf bevorstehende Regenfälle abgestimmt werden, was zu einer effizienteren Nutzung von Wasserressourcen führt.
Vermeidung von Überbewässerung: Die Vorhersage von Niederschlägen ermöglicht es, Bewässerungssysteme entsprechend anzupassen und Überbewässerung zu vermeiden, was wiederum Wasser spart und Umweltauswirkungen reduziert.
Anpassung an lokale Bedingungen: Die Integration von Niederschlagsvorhersagen ermöglicht es, Bewässerungssysteme an die spezifischen klimatischen Bedingungen und Niederschlagsmuster eines Standortes anzupassen.

Inwiefern lassen sich die Erkenntnisse aus dieser Studie auf andere Regionen und Kulturen übertragen?

Die Erkenntnisse aus dieser Studie könnten auf andere Regionen und Kulturen übertragen werden, indem ähnliche Ansätze und Modelle auf die spezifischen Gegebenheiten und Wetterbedingungen dieser Regionen angewendet werden. Hier sind einige Möglichkeiten, wie die Erkenntnisse übertragen werden könnten:

Anpassung der Modelle: Die Modelle und Methoden, die in dieser Studie verwendet wurden, könnten an die klimatischen und geografischen Bedingungen anderer Regionen angepasst werden.
Validierung der Modelle: Die Validierung der Modelle mit Daten aus anderen Standorten und Kulturen könnte zeigen, wie gut sie in verschiedenen Umgebungen funktionieren.
Integration lokaler Parameter: Die Integration lokaler meteorologischer Parameter und kultureller Praktiken in die Modelle könnte ihre Anwendbarkeit auf verschiedene Regionen verbessern.