Модель ИИ для снижения неопределённости в прогнозировании эвапотранспирации
При оценке доступной воды для экосистемных услуг важно учитывать не только осадки, но и движение воды с поверхности в атмосферу — процесс эвапотранспирации (ET). ET включает испарение с почвы и водоёмов, а также транспирацию растений. Разница между осадками и ET определяет водный баланс для нужд общества.
Измерение ET сложно. Новое исследование Университета Иллинойса представляет компьютерную модель на основе искусственного интеллекта (ИИ) для прогнозирования ET на основе дистанционного зондирования.
- Проблема: Наземные измерения ET точны, но локальны. Спутниковые данные дают глобальную картину, но часто неполны из-за облачности или сбоев, а цикл пролёта занимает дни.
- Цель: Предсказать недостающие данные и создать непрерывные ежедневные данные ET с учётом динамики землепользования и атмосферных процессов.
Исследователи создали «Dynamic Land Cover Evapotranspiration Model Algorithm» (DyLEMa) на основе моделей машинного обучения типа «дерево решений». Алгоритм обучен предсказывать недостающие пространственные и временные данные ET.
- Масштаб: Модель оценивалась для Иллинойса на ежедневной сетке 30 x 30 метров за 20 лет с использованием данных NASA, USGS и NOAA.
- Особенности: DyLEMa различает типы землепользования (лес, город, сельхозугодья) и культуры (кукуруза, соя). Учитывает осадки, температуру, влажность, солнечную радиацию, стадию развития растительности и свойства почвы, что критично для быстро меняющихся сельхозландшафтов.
Проверка точности:
- Временная: Сравнение с наземными измерениями на четырёх участках в Иллинойсе (2009–2016 гг.).
- Пространственная: Создание искусственных сценариев с «синтетическим облаком» на безоблачном изображении и сравнение результата алгоритма с исходными данными.
Результат: DyLEMa значительно снизила неопределённость прогноза. Погрешность в совокупных оценках ET уменьшилась в среднем с +30% (переоценка) до примерно -7% (недооценка) по сравнению с существующими измерениями.
Исследование — часть большого проекта по эрозии почв. ET контролирует влажность почвы, что влияет на процессы стока и водной эрозии. Следующий шаг — интеграция данных в распределённую гидрологическую модель для лучшей оценки эрозии.
Эта модель позволяет показать долгосрочное влияние современных методов землепользования (через 10–20 лет и за пределами конкретного хозяйства), что важно для работы с сообществами и формирования политики.
Исследование опубликовано в журнале Computers and Electronics in Agriculture.