طور باحثون صينيون نموذجًا جديدًا للتعلم العميق للعمل على معالجة التنبؤ بتدفق المجاري المائية في مناطق مستجمعات المياه على نطاق عالمي، لتحسين التنبؤ بالفيضانات.
وبحسب وكالة أنباء الصين الجديدة "شينخوا"، فإن أكثر من 95% من مستجمعات المياه الصغيرة والمتوسطة الحجم في العالم تفتقر لبيانات الرصد، إذ استخدم الباحثون مجموعات البيانات لأكثر من 2000 مستجمع مياه في جميع أنحاء العالم، لإجراء تدريب نموذجي للتنبؤ بتدفق المجاري المائية على نطاق عالمي لجميع المستجمعات المائية المقيسة وغير المقيسة.
وأظهرت النتائج أن دقة التنبؤ لهذا النموذج كانت أعلى من النماذج الهيدرولوجية التقليدية وغيرها من نماذج الذكاء الاصطناعي.
وعرضت الدراسة إمكانات أساليب التعلم العميق في التغلب على نقص البيانات الهيدرولوجية وأوجه القصور في بنية النموذج الفيزيائي وعملية المعايرة.
وأنشأت الصين أكبر وأشمل نظام شبكة رصد في العالم بشأن البيئة الإيكولوجية، إذ بلغ عدد المواقع التي تراقبها البلاد 33 ألف موقع مع تحسينات كبيرة في جودة المراقبة وكفاءتها والبراعة التكنولوجية والرقابة التنظيمية.
وسيتم تكثيف الجهود لتعزيز قدرات البلاد في مجالي التحليل والتنبؤ والنهوض بالرصد المتكامل الممتد من المناطق الجبلية إلى المناطق البحرية.
وتهدف الصين إلى استكمال بناء النظام بحلول عام 2035، ما يرفع قدرات رصد البيئة الإيكولوجية في البلاد إلى مستوى متقدم عالمي.