ИСТИНА

Проект направлен на разработку методических основ динамической системы оперативного краткосрочного прогнозирования речного стока на основе открытых баз данных климатического реанализа, региональных моделей погоды и натурных наблюдений, а также результатов физико-математического моделирования и машинного обучения. В качестве результата проекта запланировано создание интерактивной платформы в сети Интернет, на которой любой пользователь сможет в реальном времени получить прогноз стока воды для опорных речных водосборов с заблаговременностью три дня, а также информацию о верификации используемой модели прогноза и неопределенности ее расчетов. Проект также направлен на изучение ценности разрабатываемой системы прогнозирования речного стока как для специалистов-гидрологов, так и для широкой аудитории пользователей. Для реализации проекта в этом направлении нами будут подготовлены тематические опросы, а также проверены два реальных сценария использования разрабатываемой системы на практике: для оценки гидроэкологического состояния питьевого водохранилища, а также для оперативного прогноза затопления городских территорий. Прототип системы прогнозирования, созданный для поддержки данной заявки, работает в оперативном режиме в сети Интернет по адресу: https://hydrogo.github.io/openforecast/.

Relying on results of runoff formation processes investigation, we will develop an operational short-term runoff forecasting system based on open data of climate reanalysis, results of regional weather modeling and local observations, and also on results of physically based modeling and machine learning. As the main project’s findings, we want to develop an interactive web platform where every interested person can obtain either runoff forecast with a lead time of three days for some supporting basins, or information about model verification results and estimated prediction uncertainty. The second focus of the presented project is on an estimation of an added value of developing forecasting system both for professionals in hydrology and society. For this research direction, we will prepare thematic interviews, and check two real-life usability scenarios of the developing methods in practice: for drinking reservoir ecological risk assessment, and for operational inundation forecasting of urban territories. For support the presented application, we have created the first prototype of the forecasting system which is in operation and freely available on the website https://hydrogo.github.io/openforecast/.

1) Наборы оптимальных и устойчивых параметров концептуальных моделей формирования речного стока для опорных водосборных бассейнов; 2) Оценка структурной неопределенности расчетов речного стока с использованием концептуальных гидрологических моделей; 3) Система получения, обработки и анализа оперативных данных региональных моделей погоды; 4) Система оперативного краткосрочного прогнозирования речного стока; 5) Метод непрерывной верификации краткосрочных гидрологических прогнозов; 6) Комплекс моделей машинного обучения для диагностики ошибок прогноза речного стока и их оперативной корректировки; 7) Анализ ценности системы краткосрочного прогнозирования стока для специалистов-гидрологов при использовании ее в качестве инструмента оценки природных рисков, а также для населения в качестве информационного сервиса; 8) Веб-сервис для организации свободного доступа к разработанной системе краткосрочного прогнозирования речного стока, включающей в себя как сами прогнозы по опорным бассейнам, так и оценки неопределенностей, возникающих при моделировании речного стока, а также информацию о верификации применяемых моделей и их эффективности; 9) Открытый исходный код всех компонентов созданной системы.