MaLeFiX - Machine-Learning-aided ForecastIng of drought-related eXtremes

Trockenheitsbedingte Extreme haben, verschärft durch den Klimawandel, in vielen Teilen der Welt schwerwiegende Auswirkungen auf die Umwelt, die Wirtschaft und die menschliche Gesundheit. Bislang wurden diese Auswirkungen meist separat in verschiedenen Forschungseinheiten der WSL untersucht. Die Plattform www.drought.ch informiert Endnutzerinnen und Endnutzer über die aktuelle Trockenheitssituation in der Schweiz, wobei hydro-meteorologische Aspekte im Vordergrund stehen. Sie wurde kürzlich mit sub-saisonalen (monatlichen) Vorhersagen ergänzt.

Die Forscherinnen und Forscher der WSL verfügen über beträchtliche Erfahrung in der probabilistischen Trockenheitsvorhersage sowie über Fachwissen in der Modellierung von Auswirkungen wie Waldbränden, Gletscherveränderungen, Borkenkäferbefall und Biodiversität. Es gibt bis jetzt jedoch wenig Erkenntnisse darüber, welche zusätzlichen Aufschlüsse und Vorteile die  Verknüpfung solcher Auswirkungsmodelle mit sub-saisonalen (monatlichen) Wetter- und hydrologischen Prognosen erzielen können.

Das WSL-Projekt MaLeFiX (Machine-Learning-aided ForecastIng of drought-related eXtremes) soll dazu beitragen, die verschiedenen beteiligten Disziplinen zusammenzubringen, indem es verschiedene Modelle auf benutzerfreundliche Weise kombiniert und dabei neuartige Machine-Learning-Methoden einsetzt. Es soll den Endnutzerinnen und Endnutzern ein Entscheidungsinstrument an die Hand geben, das in einfacher Sprache beispielsweise die Vorteile probabilistischer Vorhersagen erläutert.

Auch Sozialwissenschafterinnen und Sozialwissenschafter sind an der Benutzerfreundlichkeit des Tools beteiligt. So soll es potenziellen Interessengruppen ermöglichen, sich einige Wochen im Voraus über dürrebedingte Extreme zu informieren und so wertvolle Zeit zu gewinnen, um schwerwiegende ökologische und sozioökonomische Auswirkungen zu verhindern oder abzumildern.