RainBalance: GNSS-Wettervorhersagen mit probabilistischer Modellierung

GNSS‑Stationsbasierte Niederschlagsvorhersagen (Nowcasting) prognostizieren innerhalb von 0‑6 Stunden den Regen, indem historische GNSS‑PWV‑Messungen und meteorologische Variablen genutzt werden. Diese Technologie ist entscheidend für die schnelle Entscheidungsfindung bei Katastrophen.

In den letzten Jahren wurden Zeitreihen‑Forecasting‑Methoden intensiv eingesetzt, doch die stark unausgeglichenen Niederschlagsdaten – vor allem die Dominanz von Nicht‑Regen‑Ereignissen und die Knappheit extremer Regenproben – schränken die Modellleistung erheblich ein.

Die neue Methode RainBalance adressiert dieses Dual‑Imbalance‑Problem durch kontinuierliches Wahrscheinlichkeitsmodellieren. Für jedes Eingabesample wird zunächst eine Cluster‑Probabilitätsverteilung erzeugt, die anschließend mittels eines Variational Autoencoders (VAE) in einen kontinuierlichen latenten Raum abgebildet wird. Dadurch wird die Aufgabe von der Anpassung einzelner, stark unausgewogener Labels zu einer Modellierung kontinuierlicher probabilistischer Label‑Verteilungen umgestaltet, was die Ungleichgewichtsproblematik mildert.

RainBalance ist ein Plug‑and‑Play‑Modul, das in mehrere moderne Modelle integriert werden kann. In allen getesteten Fällen zeigte es konsistente Leistungssteigerungen. Umfangreiche statistische Analysen und Ablationsstudien belegen die Wirksamkeit des Ansatzes.

Mit RainBalance wird die Genauigkeit von GNSS‑basierten Niederschlagsvorhersagen, insbesondere bei extremen Regenereignissen, deutlich verbessert – ein bedeutender Fortschritt für die Echtzeit‑Katastrophenprävention und -reaktion.