Wissenschaftler entwickeln KI-Modelle, die zukünftige Dürreperioden hochgenau vorhersagen können

Forschung, veröffentlicht im Journal Wissenschaftliche Berichtehebt die erheblichen Vorteile der Verwendung von KI-Modellen gegenüber herkömmlichen Dürreindizes hervor, wenn es darum geht, die Ursachen und das Ausmaß von Bedingungen vorherzusagen, die zu Regen- und Wasserknappheit führen.

„Die Ergebnisse waren vielversprechend. Die KI-Modelle konnten zukünftige Dürrebedingungen mit hoher Genauigkeit vorhersagen. Die KI-Modelle zeigten starke Korrelationen mit mehreren Dürreindikatoren und übertrafen bestehende Indizes durchweg“, sagte Dr. Mohamed Abdallah, außerordentlicher Professor für Bauingenieurwesen an der Universität Sharjah und Hauptautor der Studie.

Die Bedeutung der Forschung liegt darin, dass sie es den Behörden ermöglichen kann, die Dürre zu überwachen und geeignete Reaktionsstrategien zu entwickeln. Die Autoren integrierten KI in die Dürrevorhersage und lieferten damit ihrer Ansicht nach zuverlässigere Prognosen als bisher.

Dass es keine verlässlichen Dürrevorhersagen gibt, führen die Autoren auf die Komplexität des Phänomens und die unterschiedlichen hydroklimatischen Bedingungen zurück.

Sie schreiben: „Aufgrund der inhärenten Komplexität von Dürrephänomenen und der Unterschiede in den hydroklimatischen Bedingungen gibt es keinen universellen Dürreindex, mit dem sich Dürre weltweit effektiv überwachen lässt. Daher zielte diese Studie darauf ab, einen neuen meteorologischen Dürreindex zu entwickeln, um Dürre auf der Grundlage verschiedener Modelle der künstlichen Intelligenz (KI) zu beschreiben und vorherzusagen.“

Die Autoren unterstreichen in ihrer Studie die Grenzen traditioneller Dürreindizes. Um diese Nachteile zu identifizieren, trainierten sie mehrere fortschrittliche Modelle der künstlichen Intelligenz (KI) anhand historischer Klimadaten und Bodenfeuchtigkeitswerte, um die Genauigkeit der Dürrevorhersage zu verbessern.

„Wir haben die entwickelten KI-basierten Indizes mit mehreren konventionellen Dürre-Indizes verglichen, und zwar auf Grundlage ihrer Korrelationen mit verschiedenen Dürreindikatoren. Unsere KI-Modelle erwiesen sich als besonders effizient bei der Erfassung extremer Klimaveränderungen und mit verbesserter Prognosegenauigkeit“, sagte Dr. Abdallah.

„Diese Fähigkeit ist in Regionen von entscheidender Bedeutung, in denen zunehmende Wasserknappheit und stärkere Klimaschwankungen erhebliche Herausforderungen darstellen. Unsere KI-Modelle können dazu beitragen, Wasserressourcen effizienter zu planen und die Auswirkungen von Dürren auf Ökosysteme zu mildern.

„Die Umsetzung dieses datengesteuerten Ansatzes ist besonders wichtig, da er eine bessere Anpassung an die Herausforderungen des Klimawandels ermöglicht, insbesondere in den Regionen, die am anfälligsten für seine Auswirkungen sind.“

Die Forschung belegt, dass KI ein wirkungsvolles Instrument bei der Dürreeinschätzung sein kann und möglicherweise den Weg für wirksamere und proaktivere Managementstrategien zur Bekämpfung der Wasserknappheit ebnet.

„Insgesamt bewiesen die Ergebnisse, dass Soft-Computing-Modelle als robuste Ansätze für die schnelle und genaue Modellierung von Dürren gelten können“, schreiben die Autoren. „Dieses Papier präsentierte neuartige, leistungsstarke Dürre-Indizes, die Entscheidungsträgern ein zuverlässiges Instrument für Dürremanagement und -überwachung bieten können.“

Dr. Abdallah sagte, die Erkenntnisse, zu denen er und seine Kollegen gelangt seien, seien nicht bloß theoretischer Natur, sondern hätten erhebliche Auswirkungen. „Diese Fortschritte sind nicht bloß akademischer Natur; sie stellen einen transformativen Schritt hin zu einer Revolutionierung der Dürrevorsorge und -reaktion dar und stellen sicher, dass Gemeinden den sich verändernden Klimarealitäten besser standhalten und sich an sie anpassen können.“

„Die Bedeutung dieses Projekts liegt in seinem Potenzial, die Praktiken des Dürremanagements zu revolutionieren. Indem sie genauere und zeitnahere Vorhersagen liefern, können die entwickelten KI-basierten Dürreindizes politischen Entscheidungsträgern, ländlichen Planern und Landwirten helfen, besser informierte Entscheidungen zu treffen und so möglicherweise die negativen Auswirkungen von Dürren auf die Landwirtschaft und die Wasserressourcen abzumildern.“

„Im Nahen Osten zum Beispiel, wo die Wasserressourcen in einer prekären Lage sind, kann die Fähigkeit, Dürrefolgen vorherzusagen und zu mildern, die Region vor möglichen sozioökonomischen und geopolitischen Krisen bewahren und die Stabilität der landwirtschaftlichen Produktion und des Wassermanagements fördern“, sagt Abdulrahman Abdeljaber, wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Fakultät für Bau- und Umweltingenieurwesen der Universität Sharjah und Mitautor.

Die Forschung entwickelt eine Methodik, die auf die spezifischen Bedürfnisse verschiedener Regionen zugeschnitten werden kann, und zwar in Übereinstimmung mit den verfügbaren Klima- und Umweltdaten. „Dieser Ansatz hat praktische Auswirkungen, indem er Dürreüberwachungssysteme verbessert, die frühere Warnungen ermöglichen. Solche Fortschritte ermöglichen es Regierungen und Landwirten, den Wasserverbrauch und die Speicherstrategien während Trockenperioden zu optimieren.“

Das von den Autoren entwickelte innovative KI-Tool soll sogar zu einer besseren Ressourcenverteilung, landwirtschaftlichen Planung und Katastrophenbewältigung beitragen und sicherstellen, dass die Wasser- und Nahrungsmittelsicherheit auch bei zunehmenden Klimaveränderungen nicht gefährdet wird.

Das Tool kann Frühwarnungen und präzisere Daten liefern und so trockene Regionen in die Lage versetzen, sich wirksam auf die harten Realitäten klimabedingter Dürren vorzubereiten und diese zu bewältigen.

Der Hauptautor der Studie, Mhamd Oyounalsoud, ein wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Fakultät für Bau- und Umweltingenieurwesen der Universität Sharjah, sagte, die Studie sei ein Beleg dafür, dass KI ein effizientes Instrument zur Dürreeinschätzung und -überwachung sei und Experten die Möglichkeit gebe, „Minderungsstrategien in wasserarmen Regionen“ zu entwickeln.

KI-basierte Dürreindizes, wie sie die Autoren entwickeln, sollen optimiertere Wassermanagementstrategien ermöglichen, die für die Aufrechterhaltung der Nahrungsmittelsicherheit von entscheidender Bedeutung sind, insbesondere in einer Welt, die von einer schweren Klimakrise heimgesucht wird.

„Indem wir KI in die Dürreüberwachung integrieren, bieten wir einen transformativen Ansatz, der die Entscheidungsfindung bei der Ressourcenzuteilung verbessert, was für Regionen mit anhaltender Wasserknappheit von entscheidender Bedeutung ist“, sagte Dr. Abdullah Yilmaz, Dozent an der School of Computing der australischen La Trobe University und Co-Autor.