Nova metoda je testirana na 162 njemačka riječna sliva sa različitim hidrološkim i fizičko-geografskim uslovima.
Koliko vode protiče kroz reku nakon jake kiše? Kako zemljište reaguje na periode suše? I šta se dešava u regionima u kojima postoji vrlo malo mjernih podataka?
Istraživački tim sa bečkog BOKU-Univerziteta u stručnom časopisu "Springer Nature" pokazuje kako vještačka inteligencija može da pomogne da se preciznije predvide poplave i vodni bilans, čak i tamo gde gotovo da nema mjernih stanica.
Hidrološki modeli su neophodni za predviđanje poplava i upravljanje vodnim resursima. Međutim, njihova tačnost u velikoj mjeri zavisi od toga koliko su parametri modela prilagođeni konkretnim područjima. To predstavlja poseban izazov u regionima gdje je dostupno vrlo malo mjernih podataka.
Istraživački tim sa Instituta za hidrologiju i vodoprivredu BOKU-Univerziteta, zajedno sa startapom "Baseflow AI solutions", razvio je nov pristup koji koristi vještačku inteligenciju za automatsko i transparentno određivanje tih parametara. VI uči iz postojećih podataka i samostalno razvija formule koje opisuju kako karakteristike jednog slivnog područja, kao što su sastav zemljišta, vegetacija ili topografija, utiču na ponašanje oticanja vode.
Praktična primjenljivost metode testirana je na 162 nemačka rečna sliva sa različitim hidrološkim i fizičko-geografskim uslovima.
"Posebno je važno to što naša metoda funkcioniše i tamo gdje gotovo da nema mjernih podataka. Time se otvaraju nove mogućnosti za održivo upravljanje vodnim resursima u uslovima klimatskih promjena", ističe hidrolog Karsten Šulc sa bečkog Univerziteta BOKU.
(EUpravo zato/Kancelarija Grada Beča)
