Mô hình AI Trung Quốc dự báo lũ lụt cho mọi con sông trên Trái đất mà không cần dữ liệu lịch sử
- Các nhà khoa học Trung Quốc đã phát triển mô hình AI ED-DLSTM có thể dự báo rủi ro lũ lụt và lưu lượng dòng chảy xuyên vùng trên toàn cầu, kể cả ở các lưu vực thiếu hồ sơ thủy văn.
- Mô hình không dựa vào dữ liệu lưu lượng dòng chảy lịch sử như các mô hình dự báo khác, thay vào đó sử dụng các thuộc tính như độ cao và lượng mưa.
- Hơn 95% lưu vực nhỏ và vừa trên thế giới thiếu hoặc có hồ sơ thủy văn hạn chế, gây khó khăn cho các mô hình cần thông tin này để dự báo dòng chảy và lũ lụt.
- Mô hình ED-DLSTM được tiền huấn luyện trên quy mô lục địa sử dụng dữ liệu giám sát lịch sử từ năm 2010-2012 của hơn 2.000 lưu vực ở Mỹ, Canada, Trung Âu và Anh.
- Các thuộc tính tĩnh như đặc điểm đất có thể lấy từ dữ liệu vệ tinh có sẵn trên toàn cầu.
- Mô hình ED-DLSTM xử lý riêng biệt các thuộc tính không gian và đặc điểm khí hậu theo chuỗi thời gian, khác với các mô hình khác sử dụng chỉ số tổng hợp.
- Gần 82% lưu vực có lượng mưa lớn hơn hoặc dòng chảy nhiều hơn đạt hệ số hiệu quả Nash-Sutcliffe trung bình "xuất sắc" trên 0,6.
- Mô hình được kiểm tra chuyển giao sang các vùng chưa được nghiên cứu, áp dụng cho 160 lưu vực không có số liệu ở miền Trung Chile.
📌 Mô hình AI ED-DLSTM của Trung Quốc có thể dự báo lũ lụt và lưu lượng dòng chảy trên toàn cầu với độ chính xác cao, ngay cả ở 95% lưu vực thiếu dữ liệu, nhờ sử dụng các thuộc tính sẵn có như độ cao, lượng mưa thay vì dữ liệu lịch sử. Mô hình đạt hiệu quả dự báo xuất sắc trên 82% ở các lưu vực mưa nhiều và có thể chuyển giao sang vùng chưa nghiên cứu.
https://www.scmp.com/news/china/science/article/3261994/superior-capabilities-chinese-ai-can-make-flooding-forecast-every-river-earth
Thảo luận
Follow Us
Tin phổ biến
