Birleşmiş Milletler Afet Riskini Azaltma Ofisi’nin yakın tarihli bir raporuna göre, sel dünya çapında hava durumuyla ilgili felaketlerin %40’ını oluşturuyor ve bunların sıklığı 2000 yılından bu yana iki kattan fazla arttı. Küresel sel kayıpları artık yılda ortalama 388 milyar dolar. Eş zamanlı olarak kuraklıklar dünya çapında yaygınlaşıyor ve zarar veriyor.
Bu zorlukların üstesinden gelmeye yardımcı olmak için bir araştırmacı ekibi, sel etkilerini tahmin edebilen ve su kaynaklarını küresel ölçekte yönetebilen bir hidrolojik model geliştirdi. Yaklaşım, topluluklara su yönetimi, sel riskinin azaltılması, mahsullerin planlanması ve ekosistemlerin korunması için güvenilir, ayrıntılı veriler sağlamak amacıyla yapay zekayı (AI) fizik tabanlı modellemeyle birleştiriyor.
Model şu anda dünya çapında 36 kilometrekare veya 14 mil kare kadar küçük alanları simüle edecek ve daha ayrıntılı verilere sahip bölgelerde 6 kilometre kareye (2,5 mil kare) yakınlaştıracak bir çözünürlükle ayarlanmıştır. Ekibin bulguları şu tarihte yayınlandı: Doğa İletişimi.
Penn State inşaat ve çevre mühendisliği profesörü ve ilgili yazar Chaopeng Shen, “Bu model, küresel hidroloji için ezber bozan bir model” dedi. “Küresel kapsamı, daha iyi çözünürlüğü ve yüksek kalitesi nedeniyle, küresel ölçekli bir modelin yerel ölçekli su yönetimi ve taşkın tahminleri için gerçekten yararlı olması makul hale geliyor. Küresel uydu görevleri için güçlü ön hidrolojik bilgi sağlayabilir. Ayrıca bu hizmetlerden yoksun az gelişmiş bölgelere pratik yardım da sağlayabilir.”
Ekibe göre model birçok önemli bilgiyi ortaya çıkardı. Birincisi, nehirler, yeraltı suyu ve arazi arasındaki su dengesinin sabit olmadığını ve iklim ve yağıştaki değişiklikler nedeniyle yıldan yıla ve bölgeden bölgeye güçlü bir şekilde değiştiğini öne sürüyor.
Örneğin, Avrupa’daki nehir akışları azaldı, haliçler için daha az tatlı su kaldı, tuzluluk oranı arttı ve yerel ekosistemler değişti. İkincisi, bir nehrin veya derenin yağmur nedeniyle yükselme veya alçalma hızı ve çevredeki tepkiler de dünya çapında çarpıcı biçimde değişti. Yeni model bu hidrolojik davranış değişikliklerini doğru bir şekilde yakaladı.
Shen, modelin önemli bir gücünün, insan beynine benzer bir şekilde öğrenmek için tasarlanmış yapay zeka olan sinir ağlarını, matematiksel denklemlere ve fiziksel yasalara dayanan fizik tabanlı bileşenlerle birleştirmesi olduğunu söyledi.
Fizik tabanlı kısım, suyun topraktan buharlaşması ve bitkilerden su buharı olarak çıkması süreci olan yağış, toprak sızması, yeraltı suyu beslemesi, akıntı akışı ve buharlaşma-terleme dahil olmak üzere su döngüsünün önemli kısımlarını temsil eder. Sinir ağı daha sonra bu süreçleri kontrol eden parametreleri öğrenir ve eksik veya basitleştirilmiş bileşenler için gerçek zamanlı olarak ayarlama yapabilir.
Shen, “Bu uçtan uca yaklaşım, özellikle fizik tabanlı kısmın temel davranışı garanti ettiği veri kıtlığı olan bölgeler için çok daha sağlamdır” dedi. “Sinir ağları, büyük verilerden öğrenme ve verilerdeki daha önce gördükleri boşlukları doldurma konusunda harikadır, ancak bu aralığın ötesini tahmin etmede o kadar iyi değiller.
“Bu nedenle sinir ağlarını, sistemin gerçekte nasıl çalıştığının fiziğine dayanan süreç tabanlı modellerle birleştirmek, özellikle de küresel kalıplara baktığımızda çok önemli.”
Shen, bu yeni makine öğrenimi yaklaşımının, farklı bölgeler için model parametrelerine ince ayar yapmak için gereken manuel çabayı da büyük ölçüde azalttığını belirtti.
Shen, “Geleneksel yöntemler yavaştı, kapsamı sınırlıydı ve gerçek dünya verilerinden doğrudan öğrenemiyordu” dedi. “Parametre kalibrasyonu bir ter ve gözyaşı hikayesiydi. Farklılaştırılabilir programlamayla, birleştirilmiş sinir ağları artık gözlemlerden elde edilen geri bildirimleri kullanarak eğitilirken otomatik olarak parametreler üretebiliyor.”
Shen, yapay zekanın trilyonlarca parametre üzerinde eğitime olanak sağladığını ve bunun daha önce mümkün olanın çok ötesinde olduğunu söyledi. Bu, geçmiş tekniklerle karşılaştırıldığında benzeri görülmemiş bir tutarlılık, hız ve doğruluk sağlar.
Shen, modelin dünya çapında su kullanımı, sulama, taşkın yönetimi ve ekosistemin korunmasına ilişkin kararları şekillendireceğini öngördüğünü söyledi. Gelecekteki güncellemeler su kalitesini, besin takibini ve 3 boyutlu yeraltı suyu haritalamasını ekleyebilir.
