A szezonális hatás, amely gyakran előfordul az idősoros adatokban, az adott időszakokra vonatkozó szabályszerű, ismétlődő mintázatokat jelenti. Ennek meghatározására különböző statisztikai módszereket alkalmazunk, amelyek segíthetnek a mintázatok pontos azonosításában és az előrejelzés pontosságának javításában. A szezonális hatások eltávolítása érdekében alkalmazott szezonális kiigazítások például javíthatják a modellezési pontosságot, ahogy ezt az alábbi példában is bemutatjuk.

Példa 3.5: Egy állomás havi maximális átlaghőmérsékleti adatai 2011 és 2020 között a következő táblázatban szerepelnek. A szezonális hatás tesztelésére az ACF (autokorrelációs függvény) ábra és az Augmentált Dickey-Fuller (ADF) teszt kerül alkalmazásra. A hónapok adatait az alábbiakban találjuk, és a vizsgálat során az ACF ábra azt mutatja, hogy a 12 hónapos késleltetésnél erős csúcsok jelennek meg, ami a szezonális hatásra utal. Az ADF teszt eredményei alapján a nullhipotézist elvetjük, mivel a t-statisztika értéke kisebb, mint a kritikus érték, tehát az időszakos adatok szezonálisak.

Ez az eredmény az időszakos mintázatok meghatározásában kiemelt fontosságú, mivel azt jelzi, hogy a különböző hónapok adatainak közvetlenül van kapcsolatuk, és ezek az adatok év közben ismétlődnek. A szezonális hatások az ACF és az ADF tesztek segítségével könnyen kimutathatók, így az elemzők biztosak lehetnek abban, hogy a változások nem véletlenszerűek, hanem az év adott hónapjaihoz kötődnek.

Az időszakosság a sorozatban olyan ismétlődő mintázatot jelöl, amely nemcsak a szezonális hatásokat tartalmazza, hanem azokat a ciklikus változásokat is, amelyek más időtartamokban, például heti vagy napi időszakokban jelennek meg. Az időszakosság az olyan tényezőktől függ, mint az időjárás, a gazdasági ciklusok vagy akár az emberek viselkedése, és ezek mind hozzájárulhatnak a minta ciklikusságához.

A szezonális hatás és az időszakosság közötti különbség megértése kulcsfontosságú a pontos előrejelzéshez. Míg a szezonális hatás egy adott évben ismétlődő, kiszámítható változást jelent, addig az időszakosság olyan ciklusokat jelöl, amelyek bármilyen időintervallumban előfordulhatnak, és nem mindig egyformán ismétlődnek. Például a hét első napjain, hétfőn, az internetes keresések gyakorisága nagyobb lehet, míg a hétvégeken csökken.

A periódusos minták tesztelésére több módszer is rendelkezésre áll. Az ACF és PACF ábrák használata gyakori eszköz, amelyek segítségével azonosíthatóak azok a csúcsok, amelyek az idősor ismétlődő ciklusait mutatják. Az ACF az adatok közötti korrelációt méri különböző késleltetési időpontoknál, míg a PACF az előző értékek hatásait figyelembe véve méri a korrelációt. Az ACF és PACF ábrákon jelentkező kiemelkedő csúcsok segítenek meghatározni, hogy az idősorban periódikus mintázat van jelen.

Egy másik módszer a periódusdiagram használata, amely a frekvencia spektrumot ábrázolja. Ha egy adott frekvencián jelentős csúcsot tapasztalunk, akkor az azt jelzi, hogy az idősorban periódikus minta található az adott frekvencián. A spektrális elemzés, mint a Fourier vagy hullámtranszformációk, szintén alkalmazhatók, hogy azonosítsák a domináns frekvenciákat és ciklusokat az idősorban.

A szezonális és periódikus minták felismerése mellett nem szabad elfeledkezni arról, hogy az időszakos változások figyelembevételével készült előrejelzések és döntéshozatali modellek sokkal pontosabbak lehetnek. Az elemzőknek mindig tisztában kell lenniük azzal, hogy a különböző mintázatok hogyan hatnak az adatokra, és hogy ezek a változások előre jelezhetők-e.

A pontos előrejelzések és döntések meghozatalához elengedhetetlen a megfelelő modellezés. Az AR (autoregresszív) modellek és az ARMA (autoregresszív mozgó átlag) modellek például azok számára alkalmasak, akik az idősorok lineáris, állandó mintáit szeretnék modellezni. Az ARIMA (autoregresszív integrált mozgó átlag) modellek a nem állandó idősorok esetében alkalmazhatók, amelyek differenciálás után állandóvá válhatnak. Az előrejelzési modellek kiválasztása tehát szoros összefüggésben áll az időszakos mintázatok pontos felismerésével.

Hogyan segíthetnek a távérzékelési technológiák az árvíz előrejelzésében és a vízminőség monitorozásában?

A távérzékelés és a geoinformatikai rendszerek (GIS) alkalmazása az árvízkezelésben és a vízminőség-monitorozásban kiemelkedő szerepet játszanak. Az ilyen technológiák nemcsak a vízfelületek kimutatásában segítenek, hanem lehetőséget adnak a vízállások folyamatos nyomon követésére, így megelőzve a potenciális katasztrófákat. Az árvízkezelés egyik alapvető kérdése a víztestek és vízgyűjtő területek pontos térképezése, amelyhez a legmodernebb műholdas megfigyelések és analitikai módszerek alkalmazása szükséges. A különböző vízi indexek, mint például a Normalized Difference Water Index (NDWI), hatékony eszközként szolgálnak az olyan vízi testek, mint folyók, tavak és mocsarak meghatározásában és monitorozásában.

A Google Earth Engine és hasonló platformok, amelyek hatalmas adatbázisokat és algoritmusokat kínálnak a térképezéshez, új lehetőségeket biztosítanak a távoli területek gyors és pontos vizsgálatára. Ezek a platformok különösen fontosak a katasztrófák előrejelzésében, mivel képesek real-time adatokat biztosítani, amelyek alapot adnak a döntéshozatalhoz. A víztestek és a vízgyűjtő területek monitorozása a Google Earth Engine segítségével lehetővé teszi a különböző spektrális indexek alkalmazását a vízfelületek pontos leképezésére, és a hosszú távú vízváltozások nyomon követésére.

Az optikai érzékelők és a szenzorok folyamatos fejlődése lehetővé teszi a vízfelületek pontosabb és részletesebb elemzését. Az ilyen típusú távérzékelés segíthet az árvízi veszélyek pontos térképezésében, valamint a vízminőség monitorozásában is. A vízminőség javítása érdekében alkalmazott módszerek széleskörű alkalmazásai a szenzoros adatok elemzésével történnek. A távérzékelés segítségével mérhetők a vízben található szennyeződések koncentrációi, a víz hőmérséklete és a vízi élővilág állapota. A különböző vízi testek állapotának folyamatos nyomon követése segíthet a vízminőség javításában, és a szennyezések mielőbbi elhárításában.

A távérzékelés folyamatos fejlődése az egyre jobb felbontású képek révén lehetővé teszi a nagyon részletes vizsgálatokat is, például a meder változásaival, a partvonalak eróziójával kapcsolatos adatokat. Az adatok gyors feldolgozása és a különböző spektrális indexek alkalmazása szintén lehetőséget biztosítanak az árvízi katasztrófák előrejelzésére, valamint a különböző víztestek és vízi élőhelyek állapotának nyomon követésére.

Bár a távérzékelés rendkívül hasznos az árvíz előrejelzésében és a vízminőség monitorozásában, az adatok elemzésénél figyelembe kell venni a különböző környezeti tényezőket és azok hatásait. A lokális éghajlati viszonyok, a talaj típusai és a növényzet jelenléte mind befolyásolják az adatok pontosságát, ezért az ilyen adatokat mindig a helyi környezet figyelembevételével kell értékelni.

A jövőben várható, hogy a távérzékelési technológiák és az AI alapú elemzések egyre inkább segíteni fogják az árvízvédelem és a vízminőség monitorozásának hatékonyabbá tételét, lehetővé téve a gyorsabb és pontosabb döntéshozatalt. Az ilyen típusú megoldások alkalmazása hozzájárulhat a környezeti katasztrófák megelőzéséhez és a fenntartható vízgazdálkodás megvalósításához.

Miért nem létezik univerzális gépi tanulási technika a vízgazdálkodásban?

A gépi tanulás (ML) alkalmazásai a vízgazdálkodás területén már régóta jelen vannak, sokkal régebben, mint hogy a "gépi tanulás" kifejezés divatos lett volna. Az egyik legkorábbi és legismertebb alkalmazás Karunanithi et al. (1994) munkájában található, akik a kaszkád-korrelációs technikát alkalmazták a hálózat architektúrájának kialakítására. Eredményeik alapján a hálózat képes volt reagálni a vízfolyás előzményeire, ellentétben az analitikus előrejelzésekkel, amelyek azt várták, hogy a folyó vízszintjének változásait a hálózat nem képes előre jelezni. Később Zealand et al. (1999) is bizonyította, hogy az ANNs képesek modellezni a nemlineáris interakciókat, és a jövőbeni vízfolyás értékek előrejelzésére, különösen néhány lépésre előre.

Rövid távú előrejelzésekben (például néhány órás időtávban) Kuligowski és Barros (1998) bemutatták, hogy az ANNs hogyan alkalmazható csapadékelőrejelzéseknél, különösen az előző csapadékhullámok és a szélirány alapján. Azonban számos kutatás mutatott arra, hogy az ANNs és sok más gépi tanulási megközelítés nem tudja pontosan reprodukálni az egyedi, rövid távú csúcsokat a vízfolyás rekordjaiban. Ez a jól ismert simító hatás akkor lép fel, amikor az elrejtett rétegek neuronjaiban az információ összegződik az eredmények generálásához. Parasuraman et al. (2006) egy "spike" réteget adtak hozzá az elrejtett réteghez, különösen a magas vízfolyás esetén, hogy ellensúlyozzák ezt a simító hatást.

A vízfolyás előrejelzések pontossága szorosan összefügg a használt adatfeldolgozási módszerekkel is. Wang et al. (2006) egy szigorúbb egyváltozós megközelítést alkalmaztak, amelyben csak a vízfolyás adatokat használták a vízfolyás előrejelzésére. Ezen kívül fontos volt az előfeldolgozás, például az adat-szezonális eltávolítás, anélkül hogy normalizálás történt volna. Ennek eredményeként a legjobb teljesítményeket azok az ANNs adták, amelyek periódikusak voltak. Toth és Brath (2007) valós idejű előrejelzések esetén kiemelték az ANNs kiemelkedő teljesítményét, ugyanakkor hangsúlyozták a nagy hydrometeorológiai adatbázisok fontosságát, amelyek szükségesek a hálózatok hatékony képzéséhez.

Az ANN-ek mellett az Extreme Learning Machine (ELM) új típusú hálózatot is alkalmaztak a vízfolyás előrejelzésére, amely sokkal gyorsabb, mint a hagyományos ANNs. Yaseen et al. (2018) összehasonlították az ANNs-t és az ELM-et, ahol az utóbbi jóval gyorsabb volt, mivel az ELM súlyait analitikusan számították ki, nem pedig a hagyományos gradiens-alapú módszerekkel. Ezen kívül a rejtett rétegek számának növelésével és az online hálózati struktúrák változtatásaival a hagyományos ELM-nél jobb előrejelzéseket értek el. Ezt a módszert online szekvenciális ELM-nek nevezték (Lima et al., 2017).

A gépi tanulási módszerek mellett a support vector machine (SVM) alkalmazása is jelentős figyelmet kapott a vízgazdálkodásban. Lin et al. (2006) és Hong (2008) munkája is rámutatott, hogy az SVM-eknél ritkábban jelentkezik túltanulás, mint az ANNs esetében. Rasouli et al. (2012) a napi vízfolyás előrejelzésére alkalmazták az SVM-et és a Bayesiánus ANNs-t, és úgy találták, hogy az SVM hosszabb előrejelzési időhorizonton (5–7 nap) jobb teljesítményt nyújtott.

Bár a gépi tanulási megközelítések rengeteg ígéretes lehetőséget kínálnak, nem minden esetben jelenthetnek teljes megoldást. M5 és M5-Cubist modellek, mint a döntési fa és regressziós fa típusú algoritmusok, szintén hozzájárulnak a vízgazdálkodási előrejelzésekhez. Az M5 modellek, amelyek a faágakon nem egyetlen küszöbértéket alkalmaznak, hanem regressziós függvényeket, nagyobb pontosságot kínálnak a döntési pontokon. A M5-Cubist, mint az M5 továbbfejlesztett változata, megakadályozza a hirtelen "ugrásokat", amelyek előfordulhatnak, ha egy fa ágának váltása nem megfelelő.

Végül fontos kiemelni, hogy nem létezik egyetlen, minden esetben tökéletes gépi tanulási technika. A különböző módszerek erősségei és gyengeségei egyaránt fontosak, és a választott technika erőteljesen függ az alkalmazás konkrét követelményeitől, az adatok minőségétől és a modellezési céltól. Továbbá, nemcsak a gépi tanulási modellek teljesítményét érdemes mérlegelni, hanem azok előkészítési és adatfeldolgozási igényeit is, amelyek meghatározzák a sikeres alkalmazást. A gépi tanulás nem biztosít minden helyzetben gyors és könnyű megoldást, és sok esetben hagyományos vízgazdálkodási modellek kiegészítéseként nyújt hasznos eszközt.

Miért fontos megértenünk a nárcizmus dinamikáját a vezetésben?
Milyen kezelési lehetőségek léteznek a máj tályogok esetében?
Mi a geodézikus vonalak és hogyan határozza meg a görbület?