AI精准预测河流流量,为洪水灾害“把关”

物理数字与科技 2024-11-23 16:10:52

近期,西班牙等地发生的洪水灾害再次提醒我们,提前一分钟的洪水预警都可能挽救无数生命和财产。而《水文学》杂志上发表的一篇新论文,或许能借助康考迪亚大学研究人员开发的机器学习模型,为洪水预警和疏散方案带来新希望。

博士生Mohamed Almetwally Ahmed和建筑、土木与环境工程系教授Samuel Li,共同研发了一种利用人工智能预测短期河流流量的新方法。

他们利用历史数据和一套先进的天气预报系统,以渥太华河上两个水文站之间的水流速度为研究基础。这两个水文站相距约30公里,其中下游站已停用多年,但上游站仍在运行。

加拿大政府几十年来收集的河流流量、降雨量、温度和湿度等历史数据,都被输入到机器学习模型中。这些数据为模型提供了可靠的每日流量估计值,并能实时显示河流特定截面的水量。

“亚日预报,也就是少于24小时的预报,对于疏散工作至关重要。与长期预报相比,亚日预报的准确率更高,”Ahmed说,“这些预报都是基于概率的,预报时间越短,准确率就越高。”

研究人员基于一种名为数据处理分组方法的现有算法,通过对数据进行排序和组合来构建预测模型。他们使用了九个预测因子,包括七个天气参数和两个水电站的历史数据。模型会对这些参数进行排序和重新排序,以创建多个组合,直到找到最佳、最可靠的数据组合。

“值得注意的是,模型不一定使用所有预测因子,也不会对它们进行同等权重。它会选择那些被证明最准确的预测因子。”Ahmed解释说。

此外,该模型还会根据预测的时间范围和河流特点进行调整。为了测试模型的适用性,Ahmed还对美国博伊西河和密苏里河的数据进行了计算。

“随着技术的不断发展,我们相信这个模型将变得更加实用。人们将能够在手机上查看河流流量估计值,就像查看天气预报一样方便,”Li教授说,“我们可以提供水位信息,而不是仅仅预测未来的气温或降雨量。”

对于正在研究洪水疏散方案的Ahmed来说,这个模型只是他希望当局在洪水来临前能够利用的工具之一。“我希望这些数据能够作为洪水易发地区模型的输入信息,”他说,“有了这个工具,我们可以帮助预测哪些道路适合疏散,为当地交通系统提供实时行动计划,从而挽救生命和财产。”

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