Erkenntnisse über hydrologische Prozesse mittels Deep Learning und Bayesscher neuronaler Hydrologie

Die Erforschung hydrologischer Prozesse ist von großer Bedeutung für das Verständnis und die effektive Bewirtschaftung unserer Wasserressourcen. Diese Prozesse sind von Natur aus komplex und nichtlinear, was die hydrologische Modellierung vor Herausforderungen stellt. Traditionelle Ansätze, wie physikalisch basierte und konzeptionelle Niederschlag-Abfluss-Modelle, werden zwar weit verbreitet eingesetzt, stoßen jedoch oft an Grenzen. Ihr Rechenaufwand kann beträchtlich sein, oder ihre Vorhersagegenauigkeit durch vereinfachende Annahmen eingeschränkt sein.

Die sogenannte neuronale Hydrologie bietet einen alternativen Ansatz: Sie nutzt maschinelles Lernen, um direkt aus großen Datensätzen zu lernen. Deep-Learning-Methoden, die sich an den Strukturen von Niederschlags-Abfluss-Modellen orientieren, können Abflüsse am Einzugsgebietsauslass und hydrologische Speicherzustände abschätzen und somit Einblicke in Prozesse wie die Bodenfeuchte und die Schneedeckendynamik geben.

Trotz dieser Fortschritte in der neuronalen Hydrologie bleiben mehrere Herausforderungen bestehen: (i) die Interpretierbarkeit dynamischer Prozesse ist noch unvollständig, (ii) die Fähigkeit der Nutzer, vorhandenes Fachwissen einzufügen und wiederzuverwenden, ist eingeschränkt. 

Wir sind davon überzeugt, dass die neuronale Hydrologie durch die Anwendung eines bayes’schen Rahmens erheblich weiterentwickelt werden kann. Dieser Ansatz ermöglicht nicht nur eine sinnvolle Quantifizierung von Unsicherheiten und probabilistischen Vorhersagen, sondern erleichtert auch die Integration von sowohl hartem als auch weichem Wissen über hydrologische Prozesse durch physikalisch informiertes maschinelles Lernen. Zudem bringt er die gelernten Modelle in Einklang mit dem menschlichen Prozessverständnis und erhöht so ihre Interpretierbarkeit und Anwendbarkeit. Unser Forschungsziel ist die Entwicklung der bayes’schen neuronalen Hydrologie als neuer, zukunftsweisender Ansatz, der das Potenzial hat, unser Verständnis hydrologischer Systeme zu revolutionieren. 

Um die Leistungsfähigkeit der Bayesschen Neuralen Hydrologie als innovativen Ansatz zu bewerten, der präzise Modellierung mit einer verbesserten physikalischen Darstellung dynamischer Systeme verbindet, werden wir hydrologisches Vorwissen in einem Bayesschen Rahmen integrieren. Diese Integration zielt darauf ab, die Vorhersagegenauigkeit, die Generalisierungsfähigkeit außerhalb der Stichprobe und die Dateneffizienz der neuronalen Hydrologie zu steigern. Darüber hinaus werden wir Massenbilanzgleichungen auf kontrollierte und interpretierbare Weise in den bayes’schen neuronalen Hydrologie-Rahmen einbinden. Schließlich werden wir die variablen Speicherfähigkeiten von LSTM-basierter neuronaler Hydrologie innerhalb des Bayesschen neuronalen Hydrologie-Netzwerks nutzen, um ein Werkzeug für die Einzugsgebietsmodellierung zu entwickeln, welches physikalischen Prinzipien folgt.

In unserem Rahmen integrieren wir eine effektive hydrologische Sensitivitätsfunktion zusammen mit vorhandenem hydrologischem Wissen in Massenbilanzgleichungen, die anschließend mit Neuronalen Differentialgleichungen (Neural ODEs) modelliert werden. Diese physikalisch fundierte Integration zielt darauf ab, die Vorhersagegenauigkeit sowie die Generalisierungsfähigkeit auf Daten außerhalb von Trainingsdatensätzen als auch die Dateneffizienz zu verbessern. Unsere Methode soll zuverlässige hydrologische Vorhersagen zu liefern, ohne dass große Trainingsdatensätze erforderlich sind, und bietet damit ein physikalisch konsistentes und praktisches Werkzeug für die hydrologische Einzugsgebietsmodellierung.