Международная группа учёных разработала новый метод прогнозирования влияния осадков на речные потоки по всей территории США.
Суть метода
Методика, сочетающая знания в области физики с передовым искусственным интеллектом (ИИ), направлена на то, чтобы помочь лицам, принимающим решения, лучше подготовиться к экстремальным погодным условиям и последствиям изменения климата.
Команда под руководством Университета Клемсона в сотрудничестве с Кардиффским университетом и Институтом водного образования IHE Delft разработала интерпретируемые модели ИИ, основанные на физических принципах, для моделирования стока воды.
Модели ИИ превзошли несколько традиционных гидрологических подходов, одновременно оценивая вероятность различных сценариев речного стока. Это помогло учёным выявить ограничения и улучшить прогнозы.
Результаты исследования
Результаты исследования, опубликованные в журнале Water Resources Research, могут улучшить прогнозирование речных потоков, управление водными ресурсами и устойчивость к изменению климата в США и за их пределами.
Ведущий автор доктор Видья Самади, доцент кафедры инженерии водных ресурсов в Университете Клемсона, сказала: «Эта работа была вызвана необходимостью в более точных и понятных инструментах для прогнозирования того, как осадки влияют на речной сток».
«Традиционные гидрологические модели часто сталкиваются с трудностями при описании сложных процессов в водосборных бассейнах и моделирования речного стока», — добавила доктор Самади.
Модели ИИ были обучены на обширных данных об осадках и стоке воды с использованием передовых архитектур глубокого обучения, включая трансформеры, для выявления сложных закономерностей во времени.
Садег Садеги Табас, один из авторов статьи, отметил: «Встраивая физические характеристики водосборного бассейна, наши модели достигли высокой точности и интерпретируемости».
«Это позволяет учёным, специалистам по управлению водными ресурсами и другим заинтересованным сторонам лучше понимать гидрологические процессы, выявлять потенциальные уязвимости и оценивать неопределённости в прогнозах речного стока», — пояснил он.
Профессор Кэтрин Уилсон из Школы инженерии Кардиффского университета объяснила: «Наше исследование показывает, как сочетание физики с передовыми интерпретируемыми моделями ИИ приводит к более точным и прозрачным прогнозам речного стока. Это помогает учёным и исследователям лучше понимать и, что особенно важно, доверять моделям ИИ, чтобы их можно было с уверенностью использовать для прогнозирования водных потоков и управления водными ресурсами».
Профессор Бисва Бхаттачария из Института водного образования IHE Delft и другой соавтор исследования пояснил: «Наша цель — создать инструменты прогнозирования речных потоков, которые были бы не только более точными, но и вызывали бы больше доверия».
Команда планирует расширить возможности модели, интегрировав дополнительные экологические переменные, такие как влажность почвы, изменения в землепользовании и климатические прогнозы, для повышения точности прогнозов в различных условиях.
Они также намерены тесно сотрудничать со заинтересованными сторонами, включая специалистов по управлению водными ресурсами, спасателей, политиков и других, чтобы применять ИИ в процессе принятия решений в реальных условиях, совершенствовать его интерпретируемость и поддерживать более устойчивое управление водными ресурсами.