גישה חדשנית לחיזוי תנאי מזג אוויר קיצוניים על גביו, אותה מוביל האקדמיה הסינית למדעים (CAS). המודל החדש, בשם ED-DLSTM, ממליץ על עצמו את הספיגת שימוש בנתוני זרימה היסטוריים, שמשתמשים בהם מודלים אחרים, ומציע אלטרנטיבה מרעננת מבוססת על תכונות כגון גובה ואור גשם.
פורט בפרט ביומון החדשנות ב־6 במאי, החוקרים של CAS ממליצים על יכולתו הגבוהה של ED-DLSTM לחזות את הנתונים על פני אזורי הפארות עם דיוק גבוה יותר בהשוואה למודלים מקובלים של למידת מכונה והידרולוגיה. אוינג' צ'או-ג'ון, מחבר מרכזי ופרופסור ב־CAS, חשף יישומי מודל מוצלחים באזורים שונים שמסתמכים היסטורית על נתונים שנשמרו.
רמת המומחות של המודל הקיימת ביכולתו לחזות את זרמי המים בבקעות הנעדרות מנתוני זרימה – אזורים הרכבים בדרך כלל ממעטים הכנסות גשם אך חסרי מידע זרימה היסטורי. מעל 95% מהבקעות הבינוניות והקטנטניות בעולם נתקלות במגבלה זו המהווה אתגר חשוב לחזוי גשם ושטפון.
החוקרים הדגישו את הקושי העמוק בפיתוח תחזיות זרימתיות אמינות לאלפי בקעות נעדרים מפרמטרים פיזיקליים או נתונים היסטוריים. אסטרטגיות ניבוי שטפון לאומיות או אזוריות חייבות להתגבר על הקשת בחינת זרמים מבית עמוק לייבוש מתוך מאות בקעות בלויות.
על מנת להשיג קפיצת מדרג מתחילה בכוח ביבואי, המדענים מציעים מודל המשתמש באופן בלעדי בפרמטרים כמו גשם וטמפרטורה, לצד תכונות קרקע סטטיות, שניתן לקבל מנתוני לווין כדיד שנפזרים בכל העולם. הריגור של המודל נבדק באמצעות נתוני רישום היסטוריים בניתוח עוקב מ־2010 עד 2012, כולל מעל 2000 בקעות בארצות הברית, קנדה, מרכז אירופה ובריטניה.
על פי אוינג', הנה הבחינה הראשונה ברמה גלובלית לבית ההשוואה על ידי מודל הידרולוגי שמובון־נתון, ובכך קובעת סטנדרטים חדשים בכיבוד מאפיינים מרחביים ובהתמודדות עם מאפייני מזג האוויר, סיווג מוחלש מבדיקת גדל עשקות לעיתוני־ניב/שימולציית מאמצים רב יותר. ספקיות הקיבוץ של ED-DLSTM הוכחה היותה מתקדמת במיוחד.