Space-time analysis of meteorological parameters with geostatistical and machine learning methods
Authors: Άγου Βασιλική 
Published: July 2023

Οι τεχνολογικές εξελίξεις σε κλάδους όπως η τηλεπισκόπηση και το crowd-sourcing έχουν οδηγήσει σε αύξηση των διαθέσιμων χωροχρονικών δεδομένων. Τα πιο πρόσφατα διαθέσιμα δεδομένα τηλεπισκόπησης, όπως τα ERA5, έχουν αποδειχθεί πιο ακριβή από προηγούμενες συλλογές και επιτρέπουν την διερεύνηση σε περιοχές όπου το επίγειο δίκτυο σταθμών καταγραφής είναι περιορισμένο. Ωστόσο, η αποτελεσματική και ακριβής ανάλυση χωροχρονικών μετεωρολογικών δεδομένων εμπεριέχει διάφορες δυσκολίες. Κατά κανόνα τέτοιου είδους δεδομένα παρουσιάζουν εγγενείς συσχετίσεις μεταξύ χωρικών και χρονικών διαστάσεων και χαρακτηρίζονται από μη-Γκαουσιανές ιδιότητες. Η ανάλυση χωροχρονικών δεδομένων για μια συγκεκριμένη περιοχή είναι ζωτικής σημασίας, διότι οι παρούσες τοπικές συνθήκες είναι ικανές να επηρεάσουν και να μεταβάλουν σημαντικά υποθέσεις οι οποίες προκύπτουν από μεγαλύτερης έκτασης μοντέλα. Συνεπώς, εμπειρικά μοντέλα που βασίζονται στην ανάλυση δεδομένων είναι απαραίτητα για ακριβείς προβλέψεις. Η ανάλυση τέτοιων μεταβλητών έχει διερευνηθεί εκτενώς μέσω γεωστατιστικών προσεγγίσεων, ωστόσο, πολλές φορές η εξάρτηση τους στην Γκαουσιανή υπόθεση δημιουργεί περιορισμούς. Ως εκ τούτου, είναι σημαντικό να αναπτυχθούν υβριδικές μεθοδολογίες οι οποίες θα αξιοποιούν τα πλεονεκτήματα διαφόρων διακριτών τεχνικών. Ο πρωταρχικός στόχος αυτής της διατριβής είναι να διερευνήσει διαφορετικές μεθοδολογίες για χωροχρονική μοντελοποίηση εκτεταμένων και μη-Γκαουσιανών χωροχρονικών συνόλων δεδομένων. Χρησιμοποιήθηκαν προηγμένες γεωστατιστικές μεθοδολογίες και μεθοδολογίες μηχανικής μάθησης για την ανάλυση μετεωρολογικών δεδομένων που αποκλίνουν από τις συμβατικά χρησιμοποιούμενες παραμετρικές κατανομές. Πραγματοποιήσαμε μια σειρά αριθμητικών πειραμάτων για το νησί της Κρήτης, χρησιμοποιώντας 26 επιφανειακές μεταβλητές από το ERA5 σύνολο δεδομένων οι οποίες συλλέχθηκαν για 65 τοποθεσίες σε κανονικό πλέγμα. Τα σύνολα δεδομένων αντιστοιχούν σε πολλαπλές χρονικές κλίμακες (ωριαία έως ετήσια) και καλύπτουν την περίοδο από το 1979 έως το 2019.Τέσσερις διακριτές προσεγγίσεις εφαρμόστηκαν για την ανάλυση των μετεωρολογικών παραμέτρων: 1. Το σύνολο δεδομένων ERA5 χρησιμοποιήθηκε για τον προσδιορισμό των χαρακτηριστικών ξηρασίας για το νησί της Κρήτης. Η εκτίμηση πραγματοποιήθηκε χρησιμοποιώντας τους δείκτες ξηρασίας standardized precipitation index (SPI) και standardized precipitation evapotranspiration index (SPEI) για έξι χρονικές κλίμακες. Σκοπός της παρούσας μελέτης είναι να διαπιστωθεί ηεπίδραση της αύξησης της θερμοκρασίας στην συχνότητα των φαινομένων ξηρασίας. 2. Προκειμένου να καταστεί δυνατή η βέλτιστη απόδοση των κλασικών γεωστατιστικών μεθόδων όπως το kriging, χρησιμοποιήθηκε η Γκαουσιανή Αναμόρφωση με Ερμιτιανά πολυώνυμα (GAH) για τη μετατροπή των μη-Γκαουσιανών δεδομένων βροχόπτωσης σε κανονικά κατανεμημένα. Διερευνήθηκαν δέκα σενάρια επεξεργασίας και αξιολογήθηκε η απόδοσή τους σε σχέση με τη χωρική παρεμβολή (με βάση το κανονικό kriging). Τα σενάρια περιλαμβάνουν τη χρήση ή μη της GAH με ποικίλους πολυωνυμικούς βαθμούς, τη χρήση είτε του εκθετικού είτε του Σπαρτιάτικου μοντέλου βαριογράμματος και την ενσωμάτωση ή παράλειψη προσομοιώσεων Monte Carlo. 3. Χρησιμοποιήθηκαν δώδεκα τεχνικές μηχανικής μάθησης (ML) για την ταξινόμηση των δεδομένων βροχόπτωσης σε οκτώ τάξεις. Οι μέθοδοι περιλαμβάνουν τα fine, medium, και coarse classification trees, linear, quadratic, cubic, fine Gaussian, medium Gaussian, και coarse Gaussian Support Vector Machines, Boosted Ensemble trees, Bagged Ensemble trees, και Ensemble RUSBoosted trees. Διερευνήθηκε η επίδραση είκοσι έξι (26) βοηθητικών μεταβλητών (ποιοτικές και ποσοτικές) στα πλαίσια της χωροχρονικής ταξινόμησης των βροχοπτώσεων. Λόγω της ανισοκατανομής των δεδομένων (κυριαρχία των γεγονότων «χωρίς βροχή»), το σύνολο χωρίστηκε περαιτέρω σε δύο ξεχωριστά σύνολα δεδομένων. Το πρώτο σύνολο περιέχει δύο κλάσεις, οι οποίες καθορίζονται από ένα ορισμένο κατώφλι και χαρακτηρίζεται ως το “Binary” σύνολο δεδομένων, το οποίο ταξινομεί την απουσία ή την ύπαρξη βροχόπτωσης. Το δεύτερο σύνολο αποτελείται αποκλειστικά από τις τάξεις που υπερβαίνουν το όριο κατωφλίου (πέντε τάξεις) και χαρακτηρίζεται ως το “Only Rain” σύνολο δεδομένων, το οποίο ταξινομεί την ένταση των συμβάντων βροχόπτωσης. 4. Τέλος, χρησιμοποιήσαμε τα Στοχαστικά μοντέλα Τοπικών Αλληλεπιδράσεων (Stochastic Local Interaction models, SLI) για την πλήρωση κενών σε δεδομένα βροχόπτωσης, θερμοκρασίας και ηλιακής ακτινοβολίας. Στη μελέτη μας χρησιμοποιήσαμε τη μέθοδο SLI για ανάλυση στο χρόνο και στο χωροχρόνο. Οι αναλύσεις στο χρόνο αποτελούνταν από 2535 χρονοσειρές για τη βροχόπτωση, 2600 χρονοσειρές για τη θερμοκρασία και επιπλέον 2600 χρονοσειρές για δεδομένα ηλιακής ακτινοβολίας. Οι χωροχρονικές αναλύσεις αναφέρονται σε εκτιμήσεις βροχόπτωσης και θερμοκρασίας. Το χωροχρονικό σύνολο βροχόπτωσης περιλαμβάνει 10920 ωριαίες τιμές που αντιστοιχούν σε επτά συνεχόμενες ημέρες και το σύνολο δεδομένων θερμοκρασίας περιέχει 10920 ωριαίες τιμές για το ίδιο χρονικό διάστημα. Τα σημαντικότερα συμπεράσματα που προκύπτουν σε αυτή τη διατριβή είναι: 1. Το ξηρό κλίμα της Κρήτης επιβεβαιώθηκε μέσω της εκτίμησης των δεικτών ξηρασίας SPI και SPEI. Το ανατολικό τμήμα του νησιού βρέθηκε να είναι πιο επιρρεπές στην ερημοποίηση από το βορειοδυτικό τμήμα. Επιπλέον, το Ηράκλειο πλήττεται σοβαρά από την άνοδο της θερμοκρασίας και την αυξημένη εξατμισοδιαπνοή λόγω της κλιματικής αλλαγής. Οι αποκλίσεις μεταξύ των δεικτών που παρουσιάζονται στις τελευταίες δεκαετίες υποδηλώνουν ότι ο δείκτης ξηρασίας που περιλαμβάνει τη θερμοκρασία είναι πιο κατάλληλος για την εκτίμηση των φαινομένων ξηρασίας στην περιοχή μελέτης. 2. Η αύξηση της τάξης των πολυωνύμων στην εφαρμογή GAH έχει μικρή επίδραση στην ακρίβεια των αποτελεσμάτων για τα μηνιαία δεδομένα βροχόπτωσης. Επιπλέον, η ενσωμάτωση προσομοιώσεων δεν βελτιώνει απαραίτητα τα αποτελέσματα. Το Σπαρτιάτικο μοντέλο συνδιακύμανσης βρέθηκε να είναι πιο κατάλληλο για την αναμόρφωση χωρίς τις προσομοιώσεις, ενώ το εκθετικό μοντέλο βρέθηκε να είναι πιο κατάλληλο για τα σενάρια που ενσωματώνουν τις προσομοιώσεις. 3. Στην εφαρμογή των μοντέλων μηχανικής μάθησης για την ταξινόμηση της ωριαίας βροχόπτωσης, τα Τυχαία Δάση (Random Forests ή Bagged Ensemble Trees) έχουν την καλύτερη ακρίβεια και στα δύο σύνολα δεδομένων (“Binary” και “Only Rain”). Ένα υβριδικό μοντέλο μπορεί να είναι πιο κατάλληλο για το σύνολο δεδομένων “Only Rain” λόγω του πολύ μικρού δείγματος δεδομένων στις υψηλότερες τάξεις. 4. Το μοντέλο SLI είναι μια αποτελεσματική μέθοδος παρεμβολής μεγάλου συνόλου χρονικών και χωροχρονικών δεδομένων, καθώς δεν απαιτεί την αντιστροφή μεγάλων πινάκων ή εκτεταμένη προεργασία. Το SLI είναι πολύ αποτελεσματικό για όλα τα διαφορετικά σύνολα δεδομένων (θερμοκρασία, βροχόπτωση, ηλιακή ακτινοβολία) σε σύγκριση με την μέθοδο του κοντινότερου γείτονα (Nearest Neighbor interpolation). Η παρούσα μελέτη διερευνά ένα εύρος μεθοδολογικών προσεγγίσεων για την ανάλυση μη-Γκαουσιανών, μεγάλης κλίμακας μετεωρολογικών μεταβλητών. Παρέχει μία εκτενή ανάλυση για δεδομένα βροχόπτωσης, θερμοκρασίας και ηλιακής ακτινοβολίας για το νησί της Κρήτης, χρησιμοποιώντας τα δεδομένα ERA5 σε πολλαπλές χρονικές κλίμακες. Επιπλέον, δύο δείκτες ξηρασίας συγκρίνονται με σκοπό να αξιολογηθεί η επίδραση της αύξησης της θερμοκρασίας λόγω κλιματικής αλλαγής στα φαινόμενα ξηρασίας στο νησί. Ποικίλα σενάρια επεξεργασίας τα οποίαχρησιμοποιούν την GAH σε συνδυασμό με την εκτίμηση kriging και προσομοιώσεις Monte Carlo διερευνώνται και αξιολογούνται. Επιπρόσθετα, πραγματοποιείται σύγκριση δώδεκα μεθόδων μηχανικής μάθησης για την ταξινόμηση των δεδομένων βροχόπτωσης που ενισχύονται από πληροφορία από 26 μετεωρολογικές μεταβλητές. Τέλος, τα SLI μοντέλα εφαρμόζονται εδώ για πρώτη φορά σε δεδομένα χωροχρονικής βροχόπτωσης και ηλιακής ακτινοβολίας.