Ứng dụng công nghệ AI trong dự báo tài nguyên nước

 

Đề tài “Nghiên cứu cơ sở khoa học áp dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo dự báo lưu lượng vào hồ chứa áp dụng cho lưu vực sông Ba” của tác giả Cao Hoàng Hải và cộng sự đã sử dụng hai mô hình AI là Random Forest (RF) và Support Vector Machine (SVM/SVR), áp dụng thử nghiệm đối với hồ chứa  Sông Hinh thuộc lưu vực sông Ba. Trong ba trường hợp tính toán được đưa ra là: dự báo lưu lượng trung bình 3 ngày, 7 ngày và 1 tháng (tương ứng với ngắn, trung và dài hạn) đến hồ, sử dụng số liệu khí tượng, thủy văn trong khu vực đã được xây dựng để kiểm nghiệm khả năng dự báo của hai mô hình RF và SVR.

Kết quả cho thấy, cả hai mô hình đều đưa ra kết quả dự báo với độ chính xác tương đối cao thể hiện qua chỉ số NSE trung bình đạt trên 0,8, đặc biệt trong một số trường hợp tính toán như dự báo lưu lượng trung hạn và dài hạn, chỉ số NSE trung bình trên 0,9.

Trong 2 mô hình được thử nghiệm thì mô hình SVR nhìn chung cho kết quả tốt nhất đối với dự báo ngắn và dài hạn, trong khi đó mô hình RF lại cho thấy sự vượt trội ở dự báo trung hạn. Các mô hình AI thử nghiệm đều không dự báo chính xác một cách đồng nhất dòng chảy lũ do các mô hình không được huấn luyện tập trung vào dự báo dòng chảy lũ mà ưu tiên vào quá trình dòng chảy.

Bên cạnh đó, việc lựa chọn số liệu đầu vào có độ tương quan cao với lưu lượng đến hồ đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả dự báo của mô hình. Đây có thể coi là một phương án bổ sung cho công tác dự báo lưu lượng tới hồ bên cạnh các cách tiếp cận đang được sử dụng hiện nay.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

  1. Cao Hoàng Hải, 2019, “Nghiên cứu cơ sở khoa học áp dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo dự báo lưu lượng vào hồ chứa áp dụng cho lưu vực sông Ba”, Đề tài Khoa học công nghệ cấp cơ sở.
  2. Ngô Lê An, Nguyễn Thị Bích Ngọc, 2012. Nghiên cứu dự báo dòng chảy lũ đến hồ chứa trên lưu vực sông Ba. Tạp chí Khoa học kỹ thuật Thủy lợi và Môi trường, Số 38.

Phòng Công nghệ và Kỹ thuật tài nguyên nước

Viện Khoa học tài nguyên nước

 VienKHTNN.Core - VienKHTNN_SuKien

BÀI VIẾT LIÊN QUAN

Nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong dự báo lũ lụt

Lũ lụt là một trong những thảm họa thiên nhiên có sức tàn phá nặng nề nhất. Các mô hình

Đánh giá so sánh dữ liệu CHIRPS VÀ CFSR cho lưu vực thiếu dữ liệu bằng cách sử dụng mô hình SWAT

Hiện nay, công nghệ viễn thám đã được ứng dụng nhiều trong các nghiên cứu tài nguyên nước trên thế

Xác định biến động diện tích mặt nước bằng công nghệ Google Earth Engine

Theo dõi diễn biến diện tích mặt nước hồ chứa theo thời gian giúp xác định quy luật vận hành,

NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG HỆ THỐNG GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO DÒNG CHẢY VÀO HỒ CHỨA BẢN VẼ THEO THỜI GIAN THỰC TRÊN NỀN TẢNG WEBGIS

Thuộc đề tài khoa học và công nghệ cấp cơ sở năm 2020 Viện Khoa học tài nguyên nước

 VienKHTNN.Core - VienKHTNN_LienKet

 Content Editor

 VienKHTNN.Core - VienKHTNN_AnPham_Phai

ẤN PHẨM NỔI BẬT