CauStream: Kausales Spatio-Temporales Lernen für Flussabflussprognosen
Die Vorhersage von Flussabflüssen ist entscheidend für die Bewässerungsplanung, die Hochwassersicherheit und das Wassermanagement insgesamt. Trotz der beeindruckenden Leistungen moderner Deep‑Learning‑Modelle bleiben viele physikalische Prozesse unberücksichtigt, was die Interpretierbarkeit und die Fähigkeit zur Generalisierung einschränkt.
Der neue Ansatz CauStream kombiniert kausales Lernen mit spatio‑temporaler Modellierung, um diese Lücken zu schließen. Dabei wird gleichzeitig ein kausales Graphenmodell für meteorologische Einflüsse und ein dynamisches Routing‑Graphenmodell für die Abhängigkeiten zwischen Messstationen gelernt.
Ein besonderes Merkmal von CauStream ist die theoretische Fundierung: Unter nichtparametrischen Annahmen werden Identifizierbarkeitsbedingungen für die beiden Graphen aufgestellt, sodass die erlernten Strukturen eindeutig aus den Daten abgeleitet werden können.
In umfangreichen Tests an drei großen US‑Flussbasins über drei Vorhersagehorizonte hinweg übertraf CauStream die bisherigen Spitzenmodelle konsequent. Der Leistungsgewinn wurde besonders bei längeren Vorhersagefenstern deutlich, was auf eine robuste Generalisierung hinweist.
Die von CauStream ermittelten kausalen Graphen spiegeln bekannte hydrologische Zusammenhänge wider und liefern damit nachvollziehbare Einblicke in die Dynamik von Wassersystemen. Diese Interpretierbarkeit ist ein großer Gewinn für Fachleute, die nicht nur genaue Vorhersagen, sondern auch erklärbare Modelle benötigen.
Mit seiner soliden theoretischen Basis und der nachgewiesenen Leistungsfähigkeit bietet CauStream eine vielversprechende Plattform, die weit über die Flussabflussprognose hinaus in vielen wissenschaftlichen und ökologischen Anwendungen eingesetzt werden kann.