Долгосрочное прогнозирование характеристик стока рек Арктической зоны на примере реки Колыма

​

Семенова Наталья Кирилловна�Научный консультант на курсе MSU.AI: Колпинский С.В.

Курс: «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях»

Введение в тему

Исследование Арктики имеет огромное значение для понимания природных процессов в этом регионе и разработки стратегий адаптации к изменяющимся климатическим условиям. Арктические реки, очень чувствительны к изменению климата, которое приводит к деградации вечной мерзлоты, сильно влияет на режимы стока и гидрологические процессы.

Долгосрочное прогнозирование характеристик стока необходимо для эффективного управления водными ресурсами и предотвращения опасных явлений, связанных с водным режимом.

Долгосрочное прогнозирование характеристик стока рек Арктической зоны на примере реки Колыма

Основная цель: разработать методику долгосрочного прогнозирования уровня воды заблаговременностью 1 месяц

Река Колыма

• Входит в десятку самых полноводных рек России
• Полностью расположена в области многолетней мерзлоты
• Является судоходной и обеспечивает грузоперевозки в Магаданскую, Якутскую и Чукотскую области
• Комплекс ГЭС на реке Колыма обеспечивает электроэнергией большую часть Магаданской области

​

Результаты исследования могут способствовать безопасному водопользованию и эффективному управлению водными ресурсами в регионе.

​

​

Долгосрочное прогнозирование характеристик стока рек Арктической зоны на примере реки Колыма

Долгосрочное прогнозирование характеристик стока рек Арктической зоны на примере реки Колыма

Гидрологические данные:

Были подготовлены данные суточного разрешения об уровне воды на гидрологических постах г. Среднеколымск, с. Колымское и р.п. Черский за период с 1985 по 2019 гг. Также, была подготовлена информация о расходах воды на гидрологическом посту г. Среднеколымск за тот же период.

Метеорологические данные:

Определены 16 метеостанций, относящиеся к бассейну Колымы и на которых есть продолжительные ряды наблюдений. По данным метеостанциям были подготовлены данные суточного разрешения о температуре и влажности воздуха, направлении и скорости ветра, суммарного количества осадков, температуры почвы и высоты снежного покрова в период с 1960 – 2020 гг. Данные не совсем равномерные.

Обучающая выборка: 2011 – 2019 гг.

​

Данные

Долгосрочное прогнозирование характеристик стока рек Арктической зоны на примере реки Колыма

Среднемесячные уровни воды

К сожалению, есть пропуски в данных

​

​

Гидрологические данные

Долгосрочное прогнозирование характеристик стока рек Арктической зоны на примере реки Колыма

Среднемесячные уровни воды

В итоге для построения модели был оставлен лишь один гидропост, расположенный в среднем бассейне реки.

​

Гидрологические данные

с.Колымское: большое количество пропусков в данных, проблема с зимним уровнем.

р.п. Черский: гидропост находится не на самой реке Колыма, а в рукаве

​

Долгосрочное прогнозирование характеристик стока рек Арктической зоны на примере реки Колыма

Исходные данные, предоставленные ВНИИГМИ МЦД (Всероссийский научно-исследовательский институт гидрометеорологической информации - мировой центр данных)

Разные периоды – разная структура данных

​

​

Метеорологические данные

Долгосрочное прогнозирование характеристик стока рек Арктической зоны на примере реки Колыма

• Для выбранного гидропоста было определено 11 метеостанций на его территории.
• Из архивов ВНИИГМИ МЦД удалось получить данные только по 9 метеостанциям.
• На основе данных этих метеостанций были подготовлены временные ряды суточного разрешения, включающие информацию о температуре и влажности воздуха, скорости ветра, суммарном количестве осадков, а также высоте снежного покрова
• Дополнительно были собраны ряды осредненной по водосбору метеорологии

Метеорологические данные

Долгосрочное прогнозирование характеристик стока рек Арктической зоны на примере реки Колыма

Суммарные месячные осадки

​

​

Метеорологические данные

Долгосрочное прогнозирование характеристик стока рек Арктической зоны на примере реки Колыма

Скользящие 5-летние средние для среднегодовой температуры на примере двух метеостанций

​

​

Метеорологические данные

Долгосрочное прогнозирование характеристик стока рек Арктической зоны на примере реки Колыма

Обзор существующих подходов

Советский/российский опыт

Анализ российского и советского опыта показал, что методы долгосрочного прогнозирования стока практически не развивались с 30-х годов прошлого века.

Зарубежный подход

В последнее время за рубежом все чаще используются современные методы, включая машинное обучение и глубокие нейронные сети.

Пример:

Реки Тайланда: ANN, LSTM

Реки Пакистана: LSTM, RBNN, LS-SVM

Река Саут-Платт (США): CNN, LSTM (на 7 суток вперед, среднесрочный прогноз)

Долгосрочное прогнозирование характеристик стока рек Арктической зоны на примере реки Колыма

Планируется рассмотреть несколько подходов:

1. Авторегрессионная модель SARIMAX, учитывающая как и сезонность, так и внешние факторы

2. LS-SVM – модификация SVM, использующая квадратичную функцию потерь

3. Рекуррентные нейронные сети: LSTM, GRU

​

В качестве Baseline можно использовать климатический прогноз – предсказание средним значением

Модели

Долгосрочное прогнозирование характеристик стока рек Арктической зоны на примере реки Колыма

Метрики

Долгосрочное прогнозирование характеристик стока рек Арктической зоны на примере реки Колыма

• Проанализировать все собранные данные, попробовать восполнить пропуски гидрологических данных данными из ежегодников.
• Реализовать все выбранные модели, обучить их на своих данных
• Сравнить полученные результаты.

​

​

​

План

Долгосрочное прогнозирование характеристик стока рек Арктической зоны на примере реки Колыма

​

​

​

Результаты

Долгосрочное прогнозирование характеристик стока рек Арктической зоны на примере реки Колыма

​

​

​

Результаты

​

​

​

Видно, что до весенних пиков мы не всегда дотягиваем ☹

Долгосрочное прогнозирование характеристик стока рек Арктической зоны на примере реки Колыма

Русскоязычные журналы:

• Водные ресурсы
• Метеорология и гидрология

Англоязычные журналы:

• Journal of Hydrology
• Water resources research

​

​

Журналы

Долгосрочное прогнозирование характеристик стока рек Арктической зоны на примере реки Колыма

• Добавление метеорологической информации позволило улучшить прогнозы в том числе и в случае классических моделей
• Лучше всего показали себя LSTM и GRU
• Согласно полученным результатам методику можно считать хорошей и рекомендовать к внедрению в оперативную работу

Заключение