Die Autoren betonen, dass die Kombination von maschinellem Lernen mit physikalischen Klimamodellen dazu beiträgt, die komplexen Zusammenhänge zwischen Niederschlag, Verdunstung und Temperatur zu berücksichtigen. Das Projekt plant, seine geografische Abdeckung zu erweitern und wirtschaftliche Indikatoren zur Risikobewertung auf Betriebsebene zu integrieren. Die neuen Instrumente werden voraussichtlich für Behörden und Unternehmen der Wasserversorgung und landwirtschaftlichen Verarbeitung nützlich sein.
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Die Veröffentlichung in der Fachzeitschrift Environmental Research Letters ist aufgrund ihres praxisorientierten Ansatzes für die internationale Wissenschaftsgemeinschaft von Interesse. Experten weisen darauf hin, dass rechtzeitige Dürrevorhersagen Ernteverluste reduzieren und die Widerstandsfähigkeit von Regionen gegenüber Klimarisiken erhöhen können. Die Studie zeigt, wie wichtig die Zusammenarbeit zwischen Wissenschaftlern, Behörden und Unternehmen ist, um sich an veränderte Bedingungen anzupassen.
