|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИПМех РАН |
||
Высокочастотный мониторинг и модели машинного обучения для оценки синоптической изменчивости стока взвешенных наносов малой городской рекистатья
Дата последнего поиска статьи во внешних источниках: 19 июня 2024 г.
- Авторы: Чалов С.Р., Морейдо В.М., Денисова И.С., Солоников И.А.
- Журнал: Гидросфера. Опасные процессы и явления
- Том: 5
- Номер: 1
- Год издания: 2023
- Издательство: Научно-производственное объединение "Гидротехпроект"
- Местоположение издательства: Валдай
- Первая страница: 59
- Последняя страница: 74
- DOI: 10.34753/HS.2023.5.1.59
- Аннотация: В статье приводятся результаты высокочастотного мониторинга стока наносов крупнейшего правого притока р. Москвы в пределах города - р. Сетуни, осуществлявшегося в 2020–2021 гг. автоматическими регистраторами оптической мутности и уровня воды. Задействованы ряда записи с 16 ноября 2019 года по 19 марта 2020 года (частота записи 10 минут), с 1 марта 2021 г. по апрель 2021 г. и с июля 2021 г. по октябрь 2021 г. (частота записи 1 минута). В условиях высокой антропогенной нагрузки средняя мутность воды р. Сетунь достигает 100 мг/л, что в 3–4 раза выше фоновых значений. Отмечается корреляция мутности с расходами воды, которая возрастает при увеличении лага по времени от 0 до 50 часов. На основе совмещения измерений мутности воды с характеристиками уровня и расхода воды, атмосферных осадков и температуры воздуха, а также производных от них, проведена настройка 5 моделей машинного обучения для прогнозирования стока наносов с разрешением 30-минут и 1 сутки. Наилучшие результаты продемонстрировала рекуррентная нейросеть LSTM RNN для прогноза суточных значений мутности воды: при среднеквадратической ошибке 10,8 NTU были верно определены время и величина локальных увеличений пика мутности.
- Добавил в систему: Денисова Ирина Сергеевна