DownscalingTechniken

DownscalingTechniken beziehen sich auf Verfahren, mit denen aus grob aufgelösten Daten hochauflösende Informationen gewonnen oder abgeleitet werden. Sie kommen in Geowissenschaften, Fernerkundung, meteorologischer Modellierung, Klimawandel-Studien und der Bildverarbeitung zum Einsatz. Ziel ist es, Details in Raum oder Zeit abzuleiten, die von den ursprünglichen Daten nicht direkt erfasst werden können.

Man unterscheidet räumliches Downscaling und zeitliches Downscaling sowie unterschiedliche Ansätze, die je nach Anwendungsfall variieren. In der Klima- und Wetterforschung bezeichnet man häufig dynamische oder physikalische Downscaling-Modelle sowie statistische Downscaling-Verfahren.

Dynamisches Downscaling erfolgt durch verschachtelte Modelle, zum Beispiel regionale Modelle, die grobe Klimamodell-Ausgaben auf eine feinkörnige Gitterstruktur übertragen. Diese Ansätze erzeugen konsistente Felder von Größe und Physik, benötigen aber hohe Rechenleistung und zeitliche Konsistenz muss geprüft werden.

Statistisches Downscaling nutzt statistische Modelle, um Beziehungen zwischen grob skalierten Variablen und Zielgrößen herzustellen. Typische Methoden sind Bias-Korrektur und Regressionen, Wahrscheinlichkeitsmodelle, Transferfunktionen sowie maschinelles Lernen wie Deep-Learning-basierte Superauflösung.

Anwendungen finden sich in der Klimafolgenabschätzung, Hydrologie, Stadtplanung, Landwirtschaft und Risikobewertung. Die Bewertung erfolgt über Kennzahlen wie RMSE, Korrelation, Bias sowie verifizierbare Wahrscheinlichkeitsverteilungen und Unsicherheiten.

Herausforderungen umfassen Unsicherheit, Abhängigkeiten von Ausgangsmodellen, Datenqualität und Transferfähigkeit in andere Gebiete oder Zeiträume.