Die Untersuchung hydrologischer Prozesse ist von größter Bedeutung für das Verständnis und die wirksame Bewirtschaftung unserer Wasserressourcen. Diese Prozesse sind von Natur aus komplex und nichtlinear, was eine Herausforderung für die hydrologische Modellierung darstellt. Herkömmliche Ansätze wie physikalische und pauschale Niederschlags-Abfluss-Modelle sind weit verbreitet, stoßen jedoch häufig an ihre Grenzen. Ihr Rechenaufwand kann beträchtlich sein, und ihre Vorhersagegenauigkeit wird durch inhärente Vereinfachungen eingeschränkt. Die neuronale Hydrologie bietet eine Alternative, indem sie das maschinelle Lernen nutzt, um direkt aus Daten zu lernen. Deep-Learning-Methoden, die sich an den Strukturen von Regen-Abfluss-Modellen orientieren, können Flüsse am Auslass des Wassereinzugsgebiets und zwischen verklumpten Speichereinheiten abschätzen und Einblicke in Zwischenprozesse wie Bodenfeuchte und Schneedeckendynamik geben. Dieser Ansatz ermöglicht es der neuronalen Hydrologie, die Fähigkeit von Modellen des maschinellen Lernens zu bewerten, wichtige hydrologische Funktionen effektiv nachzubilden.
Trotz dieser Fortschritte bei Anwendungen des maschinellen Lernens bleiben mehrere Herausforderungen ungelöst: (i) die Interpretierbarkeit dynamischer Prozesse ist noch unvollständig, (ii) die begrenzte Fähigkeit der Nutzer, das vorhandene Fachwissen einzufügen und wiederzuverwenden.
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 probabilistische Vorhersagen, sondern erleichtert auch die Integration von weichem und hartem Wissen über hydrologische Prozesse durch physikalisch informiertes Lernen. Darüber hinaus werden die gelernten Modelle mit dem menschlichen Verständnis in Einklang gebracht, was ihre Interpretierbarkeit und Anwendbarkeit verbessert. 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 Leistung der Bayes'schen Neuronalen Hydrologie als innovativen Ansatz zu bewerten, der genaue Modellierungsfähigkeiten mit einer verbesserten physikalischen Darstellung dynamischer Systeme kombiniert, werden wir hydrologisches Vorwissen in einen Bayes'schen Rahmen integrieren. Diese Integration zielt darauf ab, die Vorhersagegenauigkeit, die Generalisierung außerhalb von Stichproben und die Dateneffizienz der neuronalen Hydrologie zu verbessern. Darüber hinaus werden wir Massenbilanzgleichungen in den Bayes'schen Rahmen der neuronalen Hydrologie in kontrollierter und interpretierbarer Weise einbeziehen. Schließlich werden wir die variablen Speichermöglichkeiten der LSTM-basierten neuronalen Hydrologie innerhalb des Bayes'schen neuronalen Hydrologienetzes nutzen, um ein Werkzeug für die Modellierung von Wassereinzugsgebieten in Übereinstimmung mit physikalischen Prinzipien zu erhalten.