Подробности

Категория: Июнь 2021

Долгосрочное прогнозирование речного стока по спутниковым данным и сезонной информации

Р. Эсмаэльзаде, С. Голиан, С. Шарифи, Б. Бигдели

Исследовано одновременное использование натурных гидрологических данных в сочетании с двумя разными методами искусственного интеллекта — адаптивной нейро-нечеткой системой вывода (АННСВ) и искусственной нейронной сетью (ИНС) — для разработки усовершенствованных моделей долгосрочного прогноза стока. Для повышения достоверности результатов расчетов рассматриваемых моделей предложен суббассейновый метод с использованием регионального подхода. Кроме того, для ускорения процесса обучения и более точного учета сезонных изменений введен параметр, характеризующий сезонные колебания. Рассматриваемые модели применены к горному бассейну Талезанг на юго-западе Ирана, для которого доступен 14-летний ряд ежемесячных данных натурных наблюдений и данных о площади снежного покрова, полученных с помощью спутникового спектрорадио- метра MODIS. Полученные результаты свидетельствуют о том, что использование суббассейнового подхода значительно повышает эффективность обоих методов искусственного интеллекта. Более того, сделан вывод, что использование сезонной информации и спутниковых данных оказывает большое влияние на качество модели. Сравнение долгосрочных прогнозов стока по обеим моделям показало, что модель АННСВ превосходит модель ИНС.