Ableitung physioklimatischer Regionen mit Hilfe fortgeschrittener Clustering-Techniken
Das Projektteam freut sich, mitteilen zu können, dass der erste EMERGENCE-Artikel im Fachjournal Environmental Modelling & Software veröffentlicht wurde. Die Studie mit dem Titel “Ableitung charakteristischer physioklimatischer Regionen durch dichtebasiertes räumliches Clustering hochdimensionaler Daten” (Lehner, Enigl, und Schlögl 2025) stellt eine innovative Methode zur physioklimatischen Regionalisierung vor. Diese Methode ermöglicht die Identifizierung räumlicher Cluster mit ähnlichen physioklimatischen Eigenschaften. Die Ergebnisse wurden zudem als Datensatz unter einen freien Lizenz auf Zenodo veröffentlicht (Lehner, Enigl, und Schlögl 2024).
Physioklimatische Regionen verstehen
Physioklimatische Regionen sind homogene geografische Einheiten, die sowohl klimatische Bedingungen als auch physiografische Merkmale teilen. Diese Regionen sind von großem Interesse für verschiedene Analysen in den Erdsystemwissenschaften, einschließlich der Klimafolgenforschung, der Modellierung von Naturgefahren und dem Umweltmonitoring.
Unser Ansatz
Unsere Methodik basiert auf einem nichtparametrischen Clustering-Workflow, der speziell darauf ausgelegt ist, hochdimensionale Eingangsdaten und nichtlineare Prozesse in der Natur zu verarbeiten. Der Workflow besteht aus vier Kernelementen:
- Hauptkomponentenanalyse (PCA) zur linearen Dimensionsreduktion.
- Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP) für die nichtlineare Dimensionsreduktion.
- Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (HDBSCAN) für das Clustering.
- Random Forest für die Bewertung der Wichtigkeit von Variablen.
Zentrale Ergebnisse
Durch die Analyse eines umfassenden Datensatzes klimatologischer und geomorphometrischer Indizes konnten wir sieben verschiedene physioklimatische Subregionen in Österreich identifizieren. Dazu gehören unter anderem die Ostalpen, Nordösterreich und die inneralpinen Täler. Unser Ansatz zeigt sowohl Übereinstimmungen als auch Unterschiede im Vergleich zu traditionellen Clusteringmethoden, was die Notwendigkeit einer quantitativen Bewertung der Qualitätsgüte sowie einer synoptischen Plausibilitätsprüfung unterstreicht.
Warum ist das wichtig?
Unser Workflow bietet eine Vorlage für die Abgrenzung konsistenter geografischer Regionen für verschiedene Anwendungen. Durch den Einsatz moderner Machine-Learning-Methoden können wir neue Perspektiven für die Regionalisierung aufzeigen und tiefere Einblicke in die zugrunde liegenden Merkmale dieser Regionen gewinnen. Dies kann dazu beitragen, komplexe Umweltmuster zu verstehen und die Genauigkeit von Klimafolgenabschätzungen zu verbessern.
Zukünftige Richtungen
Die entwickelte Methodik kann durch die Einbeziehung domänenspezifischer Inputdaten an andere Bereiche angepasst werden. Diese Flexibilität ermöglicht maßgeschneiderte Anwendungen in Bereichen wie der Agrarmeteorologie, der Hydrologie und der Biogeographie. Wir freuen uns darauf, das Potenzial dieses Ansatzes weiter zu erforschen und einen Beitrag zum breiteren Feld der Klimawissenschaft zu leisten.
Image Credit: Giammarco Boscaro via Unsplash