Illinoisi Ülikooli uuenduslik lähenemine veeringluse jälgimisele
Evapotranspiratsiooni mõõtmise revolutsioon tehisintellektiga
Illinoisi Ülikool Urbana-Champaignis on alustanud uuenduslikku teekonda ühe Maa teaduste keerukama probleemi lahendamiseks: veeringluse olulise komponendi, evapotranspiratsiooni (ET) täpse mõõtmiseks. See protsess, kus vesi kantakse maast atmosfääri, mängib võtmerolli planeedi veetasakaalus, mõjutades oluliselt põllumajanduslikku tootlikkust ja ökosüsteemi tervist.
Läbi keeruka arvutimudeli loomise, mis kasutab tehisintellekti võimu, suudavad teadlased nüüd ennustada ET-d märkimisväärse täpsusega. See tehisintellekti toel loodud tööriist ületab traditsiooniliste maa peal tehtavate mõõtmiste piirangud, mis on täpsed, kuid piiratud ulatusega, ning satelliitandmed, mis on piiratud looduslike takistustega nagu pilvkatte ja tehnoloogiliste küsimuste tõttu.
Ülikooli meeskonna poolt välja töötatud “Dünaamiline Maakatte Evapotranspiratsiooni Mudeli Algoritm” (DyLEMa) on täiustatud otsustuspuude masinõppimismudel, mis on loodud täitma lünki ruumilistes ja ajalistes ET-andmetes. DyLEMa süveneb maastiku keerukasse struktuuri, eristades nüansse erinevate maa kasutamise viiside ja põllukultuuride vahel ning lisades erinevaid muutujaid, sealhulgas kliimatingimusi ja mullaomadusi. Tulemusena pakub DyLEMa igapäevaseid ET ennustusi äärmiselt detailse 30 x 30 meetri suuruse skaalal Illinoisi osariigis, kasutades rikkalikku andmete valikut, mis ulatub kahe aastakümne jagu NASA ja teiste asutuste allikatest.
Tõendusmeetmed näitavad DyLEMa silmapaistvat jõudlust, vähendades oluliselt ebakindlust ET ennustustes võrreldes olemasolevate meetoditega. Vähendades vigu kumulatiivsetes ET hinnangutes, on see mudel tuleviku veega seotud uurimiste ja halduse jaoks vilgas teejuht, eriti põllumajandusmaastike kriitilises kontekstis, kus põllukultuuride mustrid on pidevas muutumises. Silmapaistev töö aitab ka laiematele mullakao uuringutele, millel on jätkusuutlikkuse ja ressursihalduse seisukohast globaalsed mõjud.
Täpsete evapotranspiratsiooni ennustuste tähtsuse rõhutamine
Evapotranspiratsioon (ET) on hüdroloogilise tsükli põhiline protsess. See mõjutab kliimaregulatsiooni, veeressursside jaotamist ning on oluline põllumajandusliku kastmise haldamiseks. Täpsed ET ennustused võivad viia jätkusuutlikemate vee halduspraktikateni ja anda teavet poliitiliste otsuste kohta veeressursside jaotamise ja kasutamise osas, eriti veenappides piirkondades. Näiteks põllumajanduses võivad täpsed ET mõõtmised aidata kindlaks teha täpse vee koguse, mida põllukultuurid vajavad, vältides seeläbi vee raiskamist ja tagades jätkusuutlikud põllumajandustavad.
Tehisintellekt ja veeringluse jälgimine
Tehisintellekti rakendamine ET ennustamisel pakub mitmeid eeliseid traditsiooniliste meetodite ees. Masinõppe algoritme kasutades suudavad AI mudelid analüüsida keerulisi andmustreid ja õppida suurest hulgast informatsioonist, mis võib hõlmata ajaloolist ilmateavet, mullaniiskust ja taimede füsioloogiat, et teha täpsemaid prognoose. AI kasutamine võimaldab ka kaaluda korraga arvukaid muutujaid, mis oleks inimese jaoks sellisel skaalal ja kiirusel peaaegu võimatu arvutada.
Küsimused ja vastused AI kasutamise kohta ET ennustamisel
K: Millised on peamised väljakutsed AI kasutamisel ET ennustamisel?
V: Mõned väljakutsed hõlmavad vajadust suurte ja mitmekülgsete andmestike järele mudeli treenimiseks, ebakindlustega andmete sisendi käsitlemist ning mudeli väljundi tõlkimist poliitikaks või haldusmeetmeteks. AI mudelid nõuavad ka märkimisväärseid arvutusressursse ning nende ennustuste usaldusväärsus võib sõltuda pidevatest uuendustest ja hooldusest.
K: Millised vaidlused või debatid on seoses AI ennustustega ökosüsteemi teenustes?
V: Võivad tekkida vaidlused andmeallikate kättesaadavuse ja usaldusväärsuse üle, mida kasutatakse AI mudelite treenimiseks, ning võimalike kallutatud tulemuste üle, kui andmed pole esinduslikud. Lisaks tõstatatakse küsimus mõnede AI mudelite “musta kasti” olemuse üle, kus otsustusprotsess võib puududa läbipaistvusest. Lisaks tekib küsimus sellest, kuidas kõige paremini integreerida AI ennustused olemasolevatesse juhtimisraamistikesse ja võimaliku vastuseisust traditsioonilistelt valdkonna esindajatelt.
Eelised ja puudused
AI kasutamise eelised ET ennustustes hõlmavad:
– Kõrget täpsust ja täpsust.
– Võimekust töödelda ja analüüsida suuri andmehulki tõhusalt.
– Ennustusmudeleid saab pidevalt täiendada uute andmetega.
– Veeressursside halduse ja jätkusuutlikkuse parandamist.
Puudused võivad hõlmata:
– Kõrgeid algkulusid seadistamiseks ja käitamiseks.
– Sõltuvust sisendandmete kättesaadavusest ja kvaliteedist.
– Erialase ekspertiisi vajadust AI mudelite väljatöötamisel ja tõlgendamisel.
– Võimalikku läbipaistmatust AI otsuste langetamise protsessides.
Lisateabe saamiseks maateaduste ja tehisintellektiga seotud teemadel saate külastada järgmisi veebisaite:
– NASA, teavet satelliitandmete ja Maa jälgimise kohta.
– NOAA, kliima- ja ilmateabe andmed, mida saab kasutada AI mudelites.
– USGS, teave maakatte, geoloogiliste andmete ja veeringlusuuringute kohta.
– UNEP, globaalne keskkonna jälgimine ja poliitikad.
Palun märkige, et nende URL-ide kehtivus sõltub nende staatusest teadmiste lõikamise kuupäeval ja eeldusel, et need jäävad stabiilseks institutsionaalseteks domeenideks.
The source of the article is from the blog foodnext.nl