Компьютерная модель поможет управляющим водными ресурсами снизить ущерб в случаях экстремальных паводков

Исследователи из Университета Путра Малайзия обучили искусственную нейронную сеть (ИНС) прогнозировать ежедневный речной сток реки Бертам в водохранилище Ринглет, расположенное в 200 километрах к северу от Куала-Лумпура. Для этого они использовали данные о ежедневных осадках и речном стоке в бассейне реки Бертам за десятилетний период (2003–2012 гг.) и оценили ежедневное испарение воды, используя данные о температуре. Модель, обученная на 70% данных, смогла прогнозировать приток воды в водохранилище с точностью 76%.

Эта разработка важна, потому что связь между осадками и формированием стока — одна из самых сложных гидрологических проблем. Точный прогноз позволяет управляющим водными ресурсами эффективно регулировать водохранилище во время экстремальных событий, таких как наводнения или засухи, минимизируя потенциальный ущерб.

«Результаты показывают, что искусственная нейронная сеть является мощным инструментом для моделирования осадков и стока», — сообщают исследователи в журнале Pertanika Journal of Science & Technology. По их словам, прогностическую силу модели можно улучшить, добавив такие факторы, как вырубка лесов, сельскохозяйственная деятельность и характер землепользования.