KI und die schwierigen Probleme der Welt · Erd- & Klimawissenschaften · arXiv · 2026-10-20
Permafrost-erweiterte Simulation und Vorhersage durch hybride Modellierung mittels spektraler neuronaler Netze
Originaltitel: Permafrost augmented simulation and forecast using hybrid modeling through spectral neural networks
Physikbasierte Permafrost-Simulationen sind langsam und energieintensiv, was langfristige Vorhersagen einschränkt. Die Autoren entwickelten ein schnelles Surrogatmodell auf Basis eines spektralen neuronalen Netzes, das mit hochperformanten numerischen Simulationen des Wasser- und Wärmetransfers an einem bewaldeten Standort mit kontinuierlichem Permafrost trainiert wurde, und erweiterten es in einem hybriden Ansatz um Messdaten. Das Hybridmodell zeigte auf Testmessungen deutlich bessere Genauigkeit und wurde verwendet, um das Permafrostverhalten im kommenden Jahrzehnt unter CMIP6-Klimaszenarien vorherzusagen.