Hybridmodell SARIMA‑LSTM revolutioniert lokale Wettervorhersage
Die präzise Vorhersage langfristiger atmosphärischer Variablen bleibt ein zentrales Problem der Meteorologie, weil die Luftbewegungen chaotisch und schwer zu extrapolieren sind. Temperaturdaten setzen sich aus deterministischen, saisonalen Mustern und stochastischen, kurzfristigen Schwankungen zusammen. Während klassische SARIMA‑Modelle die linearen, saisonalen Trends gut erfassen, stoßen sie bei abrupten, nichtlinearen Übergängen an ihre Grenzen und erzeugen systematische Residuen.
Deep‑Learning‑Ansätze wie LSTM‑Netze sind dagegen hervorragend darin, komplexe, nichtlineare Abhängigkeiten zu lernen. Sie kämpfen jedoch mit Instabilität im offenen Loop: ohne Rückmeldung der wahren Werte können kleine Fehler sich exponentiell vergrößern und die Vorhersage divergieren.
Die vorgestellte Hybridarchitektur kombiniert die Stärken beider Methoden. Durch eine Residual‑Learning‑Strategie wird die Temperatur in einen vorhersagbaren Klimakomponenten‑Teil und einen nichtlinearen Wetter‑Residual‑Teil zerlegt. SARIMA liefert die lineare Basis, während ein LSTM das Residuum modelliert. Die beiden Vorhersagen werden anschließend addiert, wodurch sowohl saisonale Muster als auch kurzfristige Schwankungen akkurat erfasst werden.
Ergebnisse aus der Analyse zeigen, dass das Hybridmodell die Fehlerquote gegenüber reinen SARIMA‑ oder LSTM‑Vorhersagen deutlich reduziert. Damit eröffnet es neue Möglichkeiten für die operative Wettervorhersage auf lokaler Ebene und könnte die Genauigkeit von Temperaturprognosen in den kommenden Jahren nachhaltig verbessern.