Иранские исследователи повысили точность моделирования качества воды до 43%
Новый подход к работе с данными повышает эффективность эксплуатации глубоких водохранилищ
Исследователи Тегеранского университета разработали метод, основанный на использовании данных, который значительно повышает точность моделирования качества воды в глубоких стратифицированных водохранилищах. Он позволяет снизить погрешность моделирования содержания растворенного кислорода на 43 процента, а температуры – на 16,8 процента. Об этом сообщает Mehr News Agency, партнер TV BRICS.
Специалисты в области инженерии и управления водными ресурсами объединили усвоение данных с динамическим обновлением параметров моделей. Этот подход позволяет моделям качества воды адаптироваться к изменениям состояния водохранилища с течением времени.
Профессор Школы гражданского строительства Тегеранского университета Реза Керачиан отметил, что сложные модели качества воды для глубоких стратифицированных водохранилищ должны учитывать неопределенность параметров, а также изменения физических и химических процессов на разной глубине. Использование фиксированных параметров ограничивает способность моделей точно воспроизводить меняющиеся условия в водохранилище.
«Мы разработали автоматизированную, адаптивную систему динамической калибровки параметров модели качества воды в водохранилищах с учетом неопределенности», – сказал Керачиан.
Он добавил, что метод использует данные наблюдений, полученные с помощью дистанционного зондирования, для периодического обновления параметров модели. Это позволяет корректировать результаты моделирования с учетом изменений окружающей среды и происходящих в водохранилище процессов.
По словам исследователей, динамическое обновление параметров модели также помогает учитывать процессы, которые отсутствуют в модели, упрощены в ней или представлены недостаточно полно. Новый подход повысит надежность моделирования качества воды для более эффективного управления и эксплуатации водохранилищ при изменении экологических и климатических условий.