Deep Learning nutzt räumliche Nähe zur genauen Mikroklimavorhersage

Ein neues Forschungsprojekt zeigt, wie moderne Deep‑Learning‑Modelle die Vorhersage von Mikroklimadaten deutlich verbessern können, indem sie die räumliche Umgebung berücksichtigen.

Traditionelle mikroklimatische Modelle bestimmen die Temperatur häufig unabhängig für jedes einzelne Gebiet und greifen auf stark vereinfachte Darstellungen seitlicher Wärmeübertragungen zurück. Dadurch bleiben die räumlichen Skalen, in denen benachbarte Umweltbedingungen lokale Mikroklimata beeinflussen, weitgehend unquantifiziert.

Die Forscher entwickelten ein auf Convolutional Neural Networks basierendes, auf die Aufgabe zugeschnittenes Deep‑Learning‑System. Sie trainierten mehrere Modelle, bei denen die Größe des Eingabebereichs systematisch variiert wurde. Dabei wurden hochauflösende Luftbilder von Drohnen sowie meteorologische Daten genutzt, um die Bodentemperatur an einem Fokuspunkt vorherzusagen. So konnte die Genauigkeit der Vorhersagen in Abhängigkeit vom räumlichen Kontext direkt untersucht werden.

Die Ergebnisse zeigen, dass die Einbeziehung angrenzender Informationen die Vorhersagegenauigkeit erheblich steigert, wobei die Nutzenabnahme ab einer räumlichen Ausdehnung von etwa 5 bis 7 m einsetzt. Dieser charakteristische Maßstab deutet darauf hin, dass Bodentemperaturen nicht nur von lokalen Oberflächeneigenschaften, sondern auch von horizontalen Wärme- und Strahlungswechselwirkungen zwischen benachbarten Mikrohabitat‑Zonen beeinflusst werden.

Die Stärke dieser räumlichen Effekte variiert systematisch mit Tageszeit, Mikrohabitattyp und lokalen Umweltbedingungen, was die kontextabhängige räumliche Kopplung in der Mikroklimaforschung unterstreicht. Durch die Anwendung von Deep‑Learning‑Ansätzen können Mikroklimamodelle künftig präziser auf die komplexen Wechselwirkungen in der Umwelt abgestimmt werden, was insbesondere für ökologische Studien und Klimaanpassungsstrategien von großer Bedeutung ist.