حوضه های رودخانه شانون و بخش ها

چکیده

برنامه ریزی، مدیریت و پیش بینی نیازها و استفاده از آب باید قبل از تجزیه و تحلیل تغییرات درازمدت برای پارامترهای مرتبط با آن، به منظور بهبود روند توسعه سناریوهای جدید، برای منابع آب سطحی یا آب های زیرزمینی صورت پذیرد. هدف از این مقاله ارائه یک روش مناسب برای پیش بینی طولانی مدت جریان آب و پارامترهای آب رودخانه "شانون" در ایرلند طی یک دوره 30 ساله از سال های 1983 تا 2013 و از طریق چارچوبی است که از سه مرحله تشکیل شده است: مقیاس گسترده تجزیه و تحلیل شهری، داده های تلفیقی، و مرحله حدود علم تحلیل داده ها که تمرکز اصلی مقاله است که با استفاده از یک مدل یادگیری ماشین بر اساس شبکه های عصبی پیچیده عمیق (DeepCNNs) بکار برده می شود. مدل یادگیری عمیق پیشنهاد شده را در سه ایستگاه مختلف آب در رودخانه شانون تست می کنیم و نشان می دهیم که چهار مدل پیش بینی سری زمانی شناخته شده است. ما در نهایت مدل پیشنهادی شبیه سازی جریان آب و سطح آب پیش بینی شده از سال های 2013 تا 2080 را نمایش می دهیم. راه حل پیشنهادی ما می تواند برای مقامات علوم آب بسیار مفید باشد. بخصوص برای برنامه ریزی بهتر تخصیص منابع آب در میان کاربران رقابتی مانند کشاورزان. علاوه بر این، می توان آن را برای تطابق ناهنجاری ها با تنظیم و مقایسه آستانه ها با جریان آب پیش بینی شده و سطح آب مورد استفاده قرار داد.