Нейросеть Errorcastnet повышает точность прогнозирования наводнений в национальных моделях

Недавние достижения в области гидрологического моделирования на континентальном уровне, использующие искусственный интеллект на основе глубокого обучения, демонстрируют значительный потенциал для систем раннего предупреждения. Наводнения остаются наиболее частым стихийным бедствием, ежегодно затрагивающим миллионы людей, что делает разработку точных систем оповещения критически важной для подготовки к суровым погодным явлениям, особенно в регионах с ограниченными местными службами.

В основе нового подхода лежит фреймворк под названием Errorcastnet — нейронная сеть, разработанная для выявления и корректировки систематических ошибок в существующих национальных гидрологических моделях. Исследователи, в частности из Мичиганского университета, создали эту гибридную программу, объединив ИИ с Национальной водной моделью (National Water Model) Национального управления океанических и атмосферных исследований (NOAA), которая моделирует сток по всей территории Соединенных Штатов. Тестирование на исторических наводнениях показало, что гибридная модель улучшила точность прогнозирования в четыре-шесть раз по сравнению с предыдущими методологиями.

Errorcastnet функционирует путем анализа прошлых наводнений и соответствующих прогнозов Национальной водной модели. Система категоризирует ошибки на те, которые поддаются исправлению, и те, которые являются неустранимыми, например, из-за ограничений самой физической модели или неполноты исходных данных. Физические гидрологи подчеркивают, что физическая основа модели остается незаменимой, поскольку необходимо учитывать различия в ландшафте и доминирующие физические процессы. В отличие от этого, чистые модели ИИ, игнорирующие такие детали, как рельеф или растительность, часто недооценивают объемы паводковых вод.

Эта масштабируемая система способна генерировать быстрые прогнозы для тысяч местоположений, предлагая глобальное решение для смягчения последствий стихийных бедствий. Интеграция ИИ значительно сокращает время и ручной труд, требуемые для калибровки параметров модели для различных регионов, поскольку нейронные сети могут автономно генерировать параметры на основе обратной связи с наблюдательными данными. Такой подход, сочетающий глубокое обучение с существующими моделями, имеет решающее значение для регионов с дефицитом данных, таких как Африка и Азия, потенциально доводя надежность прогнозов до уровня, сопоставимого с европейскими показателями.

В более широком контексте, достижения в области гидрологического моделирования, включая использование дифференцируемых физико-информированных моделей, позволяют систематически интегрировать физические уравнения и глубокое обучение. Такие гибридные и ансамблевые модели демонстрируют высокую эффективность при работе со сложными пространственно-временными входными данными, что критически важно для управления водными ресурсами. Внедрение Errorcastnet представляет собой значительный шаг вперед в обеспечении своевременных и точных предупреждений, жизненно важных для защиты сообществ и инфраструктуры от разрушительных последствий наводнений.