ГидроПрогноз - — цифровая платформа для краткосрочного и среднесрочного прогнозирования стока рек на основе выходных данных численных моделей прогноза атмосферы, гидрологических наблюдений, спутниковых данных и характеристик водосборов.

Система будет преобразовывать метеорологические прогнозы — осадки, температуру воздуха, влажность, скорость ветра, снеговой покров и другие параметры — в прогнозы расхода и уровня воды в реках.

Платформа позволит:

— прогнозировать изменение расхода и уровня воды;
— выявлять вероятность паводков и опасных подъёмов воды;
— рассчитывать приток воды в водохранилища;
— учитывать снеготаяние, ливневые осадки и промерзание почвы;
— предоставлять прогнозы для территорий с ограниченным количеством гидрологических постов;
— формировать предупреждения и рекомендации для заинтересованных организаций.

Идея проекта:

1. Объединение атмосферных и гидрологических данных
Создание единой системы, которая получает данные из численных моделей прогноза погоды и сопоставляет их с наблюдениями на гидрологических постах.

2. Преобразование прогноза погоды в прогноз стока
Разработка алгоритмов, которые на основе ожидаемых осадков, температуры, снегозапасов и состояния почвы рассчитывают будущий расход воды в реке.

3. Прогнозирование паводков
Автоматическое выявление ситуаций, при которых уровень или расход воды могут превысить опасные отметки.

4. Применение машинного обучения
Использование алгоритмов машинного обучения для повышения точности прогноза и адаптации модели к особенностям конкретного водосбора.

5. Прогнозирование в районах с недостатком наблюдений
Использование спутниковых данных, цифровых моделей рельефа и атмосферных прогнозов для расчётов в малонаблюдаемых и труднодоступных бассейнах.

6. Создание цифрового двойника речного бассейна
Формирование цифровой модели водосбора, учитывающей рельеф, почвы, растительность, водохранилища, русловую сеть и другие факторы.

7. Поддержка управленческих решений
Предоставление органам власти, МЧС, гидроэнергетическим и водохозяйственным организациям наглядной информации для своевременного реагирования.

8. Автоматизация подготовки прогнозов
Снижение объёма ручной работы специалистов и сокращение времени между получением метеорологического прогноза и выпуском гидрологического прогноза.

Проект соответствует приоритетам НПТЛ по нескольким направлениям:

— развитие отечественных цифровых технологий и программных платформ;
— применение искусственного интеллекта и машинного обучения;
— обработка больших объёмов пространственно-временных данных;
— развитие отечественных численных моделей атмосферы и гидрологических моделей;
— создание систем мониторинга природных и климатических рисков;
— повышение технологической независимости в области гидрометеорологии;
— развитие геоинформационных систем и цифровых двойников территорий;
— обеспечение экологической и техносферной безопасности;
— цифровизация управления водными ресурсами

Цель проекта:

1. Разработать отечественную цифровую платформу для прогнозирования стока рек.
2. Повысить точность и оперативность гидрологических прогнозов за счёт использования выходных данных атмосферных численных моделей.
3. Создать инструменты раннего выявления паводковых и маловодных ситуаций.
4. Обеспечить прогнозирование стока на территориях с недостаточной плотностью гидрологических наблюдений.
5. Сформировать основу для цифрового управления водными ресурсами.
6. Снизить потенциальный ущерб от наводнений, паводков и дефицита воды.

Задачи проекта:

1. Собрать и подготовить метеорологические и гидрологические данные.

2. Подключить выходные данные атмосферных численных моделей.
3. Разработать модель прогнозирования речного стока.
4. Применить методы искусственного интеллекта и машинного обучения.
5. Создать базу данных прогнозов и наблюдений.
6. Разработать веб-интерфейс с картами, графиками и показателями стока.
7. Реализовать систему предупреждений о паводках и маловодье.
8. Проверить точность и надёжность прогнозной модели.
9. Провести пилотное внедрение на выбранном речном бассейне.

Ожидаемые результаты:
1. Научно-технические результаты
— разработана методика прогнозирования речного стока на основе атмосферных моделей;
— создана комбинированная гидрологическая модель;
— разработаны алгоритмы машинного обучения для обработки метеорологических и гидрологических данных;
— определены показатели качества и точности прогнозов;
— сформированы методические рекомендации по применению системы.
2. Программные результаты
— создан прототип цифровой платформы

— разработан модуль загрузки и обработки данных;
— создана база метеорологических, гидрологических и геопространственных данных;
— реализован веб-интерфейс с картами и графиками;

На страницу проекта