Hofmann J, Holt A, Hahn J, Kuchem M (2025) Generalisiertes KI-Modell für operationelle 2D-Hochwasservorhersagen und Einsatzmanagement in Echtzeit. KW Korrespondenz Wasserwirthschaft 18, 2, 87-95 – https://doi.org/10.3243/kwe2025.02.002 – article pdf preko naročnine na revijo

Abstract (Povzetek):

Zaradi vse večjih tveganj, ki so posledica ekstremnih hidrometeoroloških dogodkov, je treba razviti inovativna in prilagodljiva orodja za napovedovanje, da bi se izboljšalo obvladovanje močnih (obilnih) padavin in poplavnih tveganj. Nujen cilj je, da se napovedi padavin in odtoka pretvorijo v njihove dejanske hidravlične vplive, da se zagotovijo napovedi poplav, ki temeljijo na vplivu in površini, tudi za večja regionalna območja. Vendar pa prehodni 2D izračun poplav z uporabo tradicionalnih hidrodinamičnih modelov predstavlja akutno težavo v smislu računskega časa. Prvi pristopi z uporabo modelov umetne inteligence za napovedovanje poplav so pokazali, da je mogoče znatno skrajšati računski čas, vendar je uporaba še vedno povezana s temeljnimi omejitvami. V tem članku je predstavljen splošni model umetne inteligence DeepWaive, ki lahko ustvari ad hoc simulacije pluvialnih in fluvialnih dogodkov s poljubnim trajanjem za velika območja. Model združuje zmogljive arhitekture globokega učenja s hidrodinamično-numeričnimi 2D modeli in lahko pretvori vrednosti padavin ali odtoka v površinske hidravlične poplavne procese s časom izračuna nekaj sekund. Možne aplikacije modela vključujejo napovedi na podlagi vpliva, dinamične analize tveganja, načrtovanje ukrepov v realnem času in simulacije porušitve nasipov in jezov. Prihodnja integracija vremenskih napovedi, ki temeljijo na združevanju (ansamblu) napovedi, bi lahko omogočila izdelavo napovedi poplav na podlagi verjetnosti in s tem bistveno podprla upravljanje tveganj v primeru poplav.

Ključne tematike in ideje v članku:

Članek predstavlja DeepWaive, generaliziran model umetne inteligence (UI) (angl. Artifical intelligence – AI), namenjen napovedovanju poplav in upravljanju intervencij v realnem času. Poudarek je na premagovanju omejitev tradicionalnih hidrodinamičnih modelov, ki zahtevajo veliko računalniškega časa, in obstoječih UI modelov, ki so pogosto specifični za določeno območje. DeepWaive združuje arhitekturo globokega učenja (angl. Deep Learning – DL) s hidrodinamično-numeričnimi 2D modeli, kar omogoča hitro in natančno napovedovanje pluvialnih dogodkov (posledica močnih padavin) in fluvialnih dogodkov (posledica visokih vodostajev).

Glavne ideje in dejstva:

• Problem: Naraščajoča tveganja zaradi hidrometeoroloških ekstremnih dogodkov zahtevajo inovativna in prilagodljiva orodja za napovedovanje. Tradicionalni hidrodinamični modeli so časovno potratni, UI modeli pa imajo omejitve pri splošni uporabnosti.
• Rešitev: DeepWaive – Model UI, ki lahko v nekaj sekundah prevede podatke o padavinah ali odtoku v ploskovne hidravlične procese poplavljanja.
• Arhitektura in učenje: DeepWaive uporablja specializirane arhitekture globokega učenja, ki so bile razvite posebej za učenje nelinearnih povezav ter prostorskih in časovnih podatkov. Trenirajo ga z uporabo podatkov, generiranih z 2D hidrodinamičnimi modeli, ki simulirajo različne scenarije padavin in zgodovinske dogodke poplav v različnih regijah. V trening se vključujejo tudi prosto dostopni geopodatki (topografija, vodotoki, lastnosti tal, infrastruktura). Cilj je, da model ekstrahira invariantne značilnosti preko različnih domen.
• Prednosti:
  • Hitrost: Zmanjšanje računalniškega časa za faktor 10⁵ do 10⁶ v primerjavi s tradicionalnimi hidrodinamičnimi modeli.
  • Splošna uporabnost (posplošitev): Model je mogoče uporabiti na neznanih območjih brez ponovnega treninga, kar je velika prednost pred modeli, specifičnimi za določeno območje.
  • Prilagodljivost: Lahko se prilagodi spremembam v digitalnem modelu terena (DMT) in vključuje učinke protipoplavnih ukrepov. Lahko simulira tudi kombinirane pluvialne in fluvialne dogodke.
  • Skalabilnost: Uporaben na območjih do 40.000 km².
• Uporaba:
  • Analiza tveganja in preventiva: Celovite analize tveganja, hitre analize učinkov, identifikacija kritičnih obremenitev, načrtovanje ukrepov in infrastrukture.
  • Operativna napoved in upravljanje intervencij: Izboljšana odzivnost, analiza ukrepov v realnem času, napovedovanje vplivov, zagotavljanje operativnih pregledov situacije.
• Omejitve: DeepWaive ni nadomestilo za hidrodinamične 2D modele, ampak njihova dopolnitev. Zahteva visoko kakovostne podatke in se opira na fizikalne temelje in natančnost hidrodinamičnih modelov za trening.
• Nadaljnji Razvoj: Vključevanje ansambelskih vremenskih napovedi za ustvarjanje probabilističnih napovedi poplav. Razvoj strategij komuniciranja, ki upoštevajo negotovost napovedi. Integracija realnočasovnih meritev senzorskih podatkov za izboljšanje napovedi.

Zaključek:

DeepWaive predstavlja obetavno rešitev za hitro, prilagodljivo in skalabilno napovedovanje procesov poplavljanja. Kombinacija arhitektur globokega učenja s hidrodinamičnimi modeli omogoča hitro in natančno napovedovanje poplav, kar je pomembno tako v preventivnem kot operativnem smislu. Nadaljnji razvoj bo usmerjen v izboljšanje natančnosti in uporabnosti modela z integracijo novih virov podatkov in arhitektur globokega učenja. Poudarek je na razumevanju, da DeepWaive ni nadomestilo za klasične modele, ampak je komplementarno orodje za kritične aplikacije. Uspeh v upravljanju hidrometeoroloških tveganj zahteva koordinirano delovanje vseh vpletenih akterjev.

URL: https://de.dwa.de/de/kw-korrespondenz-wasserwirtschaft.html