利用地球“數(shù)字孿生”系統(tǒng)模擬水循環(huán)及預測自然災害

地球水循環(huán)從理論上看好像簡單，但在實踐中卻很難預測。再加上不斷變化的氣候，預測過程就會變得更加復雜。水循環(huán)專家需要來自浩瀚大地的高分辨率數(shù)據(jù)才能模擬地球上的水。

水循環(huán)的建模必須足夠復雜，要包括土壤濕度和山上的積雪等。最近，研究人員構建了迄今為止最詳細的水循環(huán)模型，在地球水循環(huán)建模方面邁出了重要的一步。

地球的數(shù)字孿生

由意大利國家研究委員會的Luca Brocca博士帶領的一個研究小組為地中海盆地的水循環(huán)創(chuàng)建了數(shù)字孿生案例研究。

他們的目標是設計一個非專家可以運行的交互式計算機模擬系統(tǒng)。他們在題為“陸地水循環(huán)的數(shù)字孿生：通過高分辨率地球觀測窺見未來”的研究報告中描述了他們的工作成果。

科學家可以利用地球的數(shù)字孿生體通過不斷更新數(shù)據(jù)模擬最好和最壞的情況。科學家還可以借助地球的數(shù)字孿生體在危險情況發(fā)生之前評估風險并監(jiān)測危險因素的變化。這些信息對于可持續(xù)發(fā)展和保護弱勢群體非常重要。

Brocca和他的團隊利用大量衛(wèi)星數(shù)據(jù)建立了一個數(shù)字孿生模型。他們將這些數(shù)據(jù)與量化的降水、土壤測量、河流排水、蒸發(fā)和積雪深度等新地球觀測數(shù)據(jù)整合在一起。獲得的新數(shù)據(jù)包括更頻繁的跨時空測量，每小時一次，每公里一次。

更高分辨率的數(shù)據(jù)可生成更詳細的圖像，類似更多像素的屏幕。該團隊的科學家們利用這些數(shù)據(jù)建立了一個模型，建好的模型可以整合到云平臺中進行模擬和可視化。最終，他們創(chuàng)建了一個互動工具平臺，任何人都可以用這個工具平臺繪制山體滑坡和洪水等風險地圖。

通過模擬規(guī)劃未來

該研究團隊首先對波河（Po River）流域進行了數(shù)字孿生建模。然后他們將該數(shù)字孿生擴展到地中海地區(qū)的其他地方。團隊的專家們在未來計劃將該數(shù)字孿生擴展到整個歐洲，并通過合作將同樣的原理應用到全球各地。

該平臺的主要用途是改善洪水和滑坡預測以及優(yōu)化水資源管理。該項目要在更加基層地區(qū)發(fā)揮作用的話則需要更精細的數(shù)據(jù)和更復雜的建模。例如，要最大限度地發(fā)揮數(shù)字孿生平臺在農業(yè)方面的潛力就需要以幾十米而不是幾百米為單位的數(shù)據(jù)分辨率。

而且還需要考慮其他的挑戰(zhàn)，包括更多的衛(wèi)星數(shù)據(jù)驗證所需的地面觀測數(shù)據(jù)、向模型傳輸衛(wèi)星數(shù)據(jù)的延遲，以及日益復雜的數(shù)據(jù)處理算法。

完美的模型是不存在的，地球的數(shù)字孿生也不完美。

此外，衛(wèi)星數(shù)據(jù)可能包含不確定性，必須適當?shù)孛枋鲞@些不確定性才能令用戶準確了解模型的可靠性。

Brocca認為，機器學習和人工智能可以很好地解決這些挑戰(zhàn)。其做法是采取簡化數(shù)據(jù)質量評估、增強數(shù)據(jù)分析和收集及處理的速度等方法。