Neuer Nordostmonsun-Index verbessert monatsweise Regenvorhersage in Thailand

Wissenschaftler haben einen innovativen Nordostmonsun-Index entwickelt, der die monatliche Regenvorhersage in Thailand deutlich präziser macht. Der Index basiert auf Meerestemperaturdaten und spiegelt die klimatischen Bedingungen des borealen Wintermonsuns wider.

Um die optimale Region für die Indexberechnung zu bestimmen, setzte ein Deep Q‑Network Reinforcement Learning Agent gezielt auf die Auswahl von Rechtecken, die die höchste Korrelation mit saisonalem Niederschlag aufweisen. Durch diese Optimierung konnten die relevanten Gebiete exakt definiert werden.

Die Regenstationen wurden in zwölf Cluster unterteilt, um die unterschiedlichen Niederschlagsmuster zwischen Südthailand und dem oberen Teil des Landes zu berücksichtigen. In den meisten Cluster‑Bereichen zeigte sich, dass die Einbindung des optimierten Index in Long Short‑Term Memory Modelle die Vorhersagegenauigkeit signifikant steigerte.

Die Ergebnisse demonstrieren einen deutlichen Rückgang des Root Mean Square Error bei 12‑monatigen Vorhersagen, was die langfristige Wetterprognose in Thailand erheblich verbessert. Diese Methode eröffnet neue Möglichkeiten für regionale Klimaforschung und -planung.