Leveraging Artificial Neural Networks for Modeling Hydrogeological Time Series

Bei der Lösung globaler Herausforderungen, wie der nachhaltigen Bewirtschaftung und Nutzung der verfügbaren Grundwasserressourcen, ist die Entwicklung neuer, effizienter und leicht übertragbarer Modellierungsansätze von entscheidender Bedeutung. Hierfür bieten sich vor allem künstliche neuronale Netze (KNN) an, die als Verfahren des maschinellen Lernens selbstständig relevante Zusammenhänge aus größeren Datensätzen geeigneter Parameter lernen und nutzen können. Die vorliegende Arbeit untersucht die Nutzung von KNN zu Modellierung und Vorhersage von hydrogeologischen Zeitreihen. In vier Studien, die den Hauptteil dieser Arbeit bilden, werden verschiedene Fragestellungen entwickelt und deren Lösbarkeit mit Hilfe von KNN demonstriert. Das Clustern von Ganglinien ist eine Möglichkeit räumliche und zeitliche Muster der Grundwasserdynamik zu erkennen. Dies ist wichtig um Aquifere zu charakterisieren, Einflussfaktoren zu identifizieren und effektive Bewirtschaftungsmethoden zu entwickeln. Aus diesen Gründen wird in der ersten Studie auf Basis von Self-Organizing Maps ein Clustering Verfahren entwickelt, mit dessen Hilfe sich in heterogenen Datensätzen von Grundwasserganglinien solche mit ähnlicher Dynamik gruppieren lassen. Das Verfahren nutzt zur Charakterisierung der Grundwasserdynamik sogenannte Features, die auch die Verarbeitung von Ganglinien mit variabler Datenqualität ermöglichen. Anhand eines Datensatzes von ca. 1800 wöchentlichen Ganglinien wird die Anwendung im Oberrheingraben in Deutschland und Frankreich erfolgreich demonstriert. Eine Analyse der Clusterergebnisse zeigt, dass sich externe Einflussfaktoren räumlich und zeitlich komplex überlagern und eine Trennung häufig nicht möglich ist. Dennoch sind einige Cluster eindeutig auf externe Faktoren (z.B. Grundwasserbewirtschaftung) zurückzuführen. Es folgt ein detaillierter Vergleich verschiedener KNN Modelle zur Grundwasserstandsvorhersage. Untersucht werden hierbei Nonlinear Autoregressive Models with Exogenous Inputs (NARX), Long Short-Term Memory Networks (LSTM) und Convolutional Neural Networks (CNN) sowohl jeweils für Einzelwert- als auch Sequenzvorhersagen. Als Eingangsdaten werden nur wenige, aber dafür weithin verfügbare und leicht zu messende meteorologische Parameter verwendet, wodurch die breite Übertragbarkeit des Ansatzes gewährleistet ist. Es zeigt sich, dass alle Modelltypen grundsätzlich gute Prognoseeigenschaften aufweisen und NARX hierbei in der Regel die präzisesten Vorhersagen treffen, dicht gefolgt von CNNs. Für die praktische Anwendbarkeit zeigen CNNs insgesamt das größte Potenzial, da diese eine geringere Abhängigkeit von der pseudorandomisierten Netzinitialisierung als NARX sowie eine vielfach höhere Berechnungsgeschwindigkeit aufweisen als beide rekurrenten Alternativen. Dabei erreichen CNNs dennoch eine hohe Güte und sind gleichzeitig flexibel implementierbar. CNNs bilden daher die Grundlage für weitere untersuchte Fragestellungen. Die nachfolgende Studie untersucht die Entwicklung der Grundwasserstände in Deutschland im Kontext des Klimawandels. Hierfür werden auf Basis von CNNs und anhand von Temperatur und Niederschlag aus drei Klimaszenarien (RCP2.6, 4.5 und 8.5) die zukünftigen Grundwasserstände an 118 ausgewählten Messstellen in Deutschland modelliert und der direkte Einfluss des zukünftigen Klimas abgeschätzt. Wichtige sekundäre Faktoren wie anthropogene Einflüsse, werden jedoch nicht in die Simulationen mit einbezogen. Unter RCP8.5 (pessimistisches Szenario) sind flächenhaft und ausgeprägt fallende Grundwasserstände zu erwarten, mit einem räumlichen Muster von stärkeren Abnahmen vor allem in Nord- und Ostdeutschland. Ebenfalls abnehmende Trends zeigen die Ergebnisse für die optimistischeren Szenarien RCP2.6 und RCP4.5, jedoch mit vergleichsweise wenig signifikanten Veränderungen. Hier wird der positive Einfluss der verminderten Treibhausgasemissionen deutlich, jedoch werden auch noch für das optimistischste Szenario RCP2.6 in einigen Projektionen deutschlandweit abnehmende Grundwasserstände festgestellt. Abschließend stehen Karstquellschüttungen im Fokus der Arbeit. Zur Modellierung werden zum einen die vorhandenen CNN Ansätze herangezogen, zum anderen wird ein ebenfalls auf CNNs basierender 2D-Ansatz entwickelt, der die direkte Verarbeitung von flächenhaften Rasterdaten als Inputs erlaubt. Hierdurch lässt sich vielfach das Problem der ungenügenden Datenverfügbarkeit von meteorologischen Eingabedaten im Einzugsgebiet lösen. Beide Ansätze zeigen in allen Testgebieten sehr gute Ergebnisse und übertreffen teils die Ergebnisse bereits existierender Modelle. Der direkte Vergleich zwischen herkömmlichem und flächenhaftem Modellierungsansatz erlaubt kein abschließendes Urteil zur Überlegenheit einer der beiden Ansätze hinsichtlich der Genauigkeit der Ergebnisse. Die räumliche und zeitliche Vollständigkeit der Eingabedaten ist jedoch ein schwerwiegender Vorteil des flächenhaften Ansatzes. Weiterhin zeigt der flächenhafte Ansatz Potenzial für die Lokalisierung und, bei entsprechender Datenverfügbarkeit und Weiterentwicklung des Ansatzes, auch für die Abgrenzung von Quelleinzugsgebieten im Karst

Lion Algorithm-Optimized Long Short-Term Memory Network for Groundwater Level Forecasting in Udupi District, India

Groundwater is a precious natural resource. Groundwater level (GWL) forecasting is crucial in the field of water resource management. Measurement of GWL from observation-wells is the principle source of information about the aquifer and is critical to its evaluation. Most part of the Udupi district of Karnataka State in India consists of geological formations: lateritic terrain and gneissic complex. Due to the topographical ruggedness and inconsistency in rainfall, the GWL in Udupi region is declining continually and most of the open wells are drying-up during the summer. Hence, the current research aimed at developing a groundwater level forecasting model by using hybrid long short-term memory-lion algorithm (LSTM-LA). The historical GWL and rainfall data from an observation well from Udupi district, located in Karnataka state, India, were used to develop the model. The prediction accuracy of the hybrid LSTM-LA model was better than that of the feedforward neural network (FFNN) and the isolated LSTM models. The hybrid LSTM-LA-based forecasting model is promising for a larger dataset

XVI Agricultural Science Congress 2023: Transformation of Agri-Food Systems for Achieving Sustainable Development Goals

The XVI Agricultural Science Congress being jointly organized by the National Academy of Agricultural Sciences (NAAS) and the Indian Council of Agricultural Research (ICAR) during 10-13 October 2023, at hotel Le Meridien, Kochi, is a mega event echoing the theme “Transformation of Agri-Food Systems for achieving Sustainable Development Goals”. ICAR-Central Marine Fisheries Research Institute takes great pride in hosting the XVI ASC, which will be the perfect point of convergence of academicians, researchers, students, farmers, fishers, traders, entrepreneurs, and other stakeholders involved in agri-production systems that ensure food and nutritional security for a burgeoning population. With impeding challenges like growing urbanization, increasing unemployment, growing population, increasing food demands, degradation of natural resources through human interference, climate change impacts and natural calamities, the challenges ahead for India to achieve the Sustainable Development Goals (SDGs) set out by the United Nations are many. The XVI ASC will provide an interface for dissemination of useful information across all sectors of stakeholders invested in developing India’s agri-food systems, not only to meet the SDGs, but also to ensure a stable structure on par with agri-food systems around the world. It is an honour to present this Book of Abstracts which is a compilation of a total of 668 abstracts that convey the results of R&D programs being done in India. The abstracts have been categorized under 10 major Themes – 1. Ensuring Food & Nutritional Security: Production, Consumption and Value addition; 2. Climate Action for Sustainable Agri-Food Systems; 3. Frontier Science and emerging Genetic Technologies: Genome, Breeding, Gene Editing; 4. Livestock-based Transformation of Food Systems; 5. Horticulture-based Transformation of Food Systems; 6. Aquaculture & Fisheries-based Transformation of Food Systems; 7. Nature-based Solutions for Sustainable AgriFood Systems; 8. Next Generation Technologies: Digital Agriculture, Precision Farming and AI-based Systems; 9. Policies and Institutions for Transforming Agri-Food Systems; 10. International Partnership for Research, Education and Development. This Book of Abstracts sets the stage for the mega event itself, which will see a flow of knowledge emanating from a zeal to transform and push India’s Agri-Food Systems to perform par excellence and achieve not only the SDGs of the UN but also to rise as a world leader in the sector. I thank and congratulate all the participants who have submitted abstracts for this mega event, and I also applaud the team that has strived hard to publish this Book of Abstracts ahead of the event. I wish all the delegates and participants a very vibrant and memorable time at the XVI ASC

Massachusetts Domestic and Foreign Corporations Subject to an Excise: For the Use of Assessors (2004)

International audienc