Neues Modell liefert präzise Schneewasserprognosen mit Unsicherheitsabschätzung

In schneebasierten Wassersystemen ist die Vorhersage des Schneewasseräquivalents (SWE) entscheidend für die Wasserbewirtschaftung. SWE variiert stark in Raum und Zeit, weil es von Topografie, Wetterbedingungen und anderen Faktoren abhängt. Traditionelle Prognosemethoden nutzen diese räumlich‑zeitlichen Zusammenhänge nicht ausreichend und liefern keine Unsicherheitsangaben, die für Entscheidungsträger wichtig sind.

Das neue Modell ForeSWE kombiniert Deep‑Learning‑Techniken mit klassischen probabilistischen Verfahren. Ein Attention‑Mechanismus integriert räumliche und zeitliche Merkmale, während ein Gaussian‑Process‑Modul die Unsicherheit der Vorhersagen quantifiziert. So entsteht eine probabilistische Spatio‑Temporal‑Prognose, die sowohl präziser als auch transparenter ist.

Bei der Evaluation mit Daten von 512 SNOTEL‑Stationen im Westen der USA zeigte ForeSWE signifikante Verbesserungen in der Vorhersagegenauigkeit und in den Vorhersageintervalle im Vergleich zu bestehenden Ansätzen. Die Ergebnisse unterstreichen die Wirksamkeit der Unsicherheitsabschätzung und bieten eine solide Basis für den Einsatz in der Praxis.

Die Forschung liefert damit ein leistungsfähiges Werkzeug für die Wasserbewirtschaftung, das sowohl genaue Prognosen als auch verlässliche Unsicherheitsinformationen bereitstellt und so die Entscheidungsgrundlage für die Zukunftssicherung von Wasserressourcen stärkt.