Das obere Becken in Colorado, Utah und Wyoming ähnelt eher dem trockenen Südwesten
Neue Forschungsergebnisse sagen voraus, dass Änderungen der Schneeschmelze in den Bergen die Spitzenströme des riesigen Colorado River Basin auf viel früher im Jahr verschieben werden, was die Verwaltung der Stauseen und die Bewässerung in der gesamten Region verändern wird.
„Aufgrund des globalen Klimawandels könnten Gebiete in Colorado, Utah und Wyoming viel weniger Wasser haben, und die zukünftigen hydrologischen Bedingungen könnten denen der trockenen südwestlichen Regionen des heutigen Beckens eher ähneln“, sagte Katrina Bennett, Hydrologin am Los Alamos National Labor und Mitautor der Krepppapier veröffentlicht in der Zeitschrift Earth and Space Science.
Das Becken erstreckt sich vom Meeresspiegel am Golf von Kalifornien bis über 14,000 Fuß in den Rocky Mountains von Colorado und versorgt Städte und Landwirte innerhalb des Beckens und darüber hinaus mit wichtigem Wasser. Bedeutendes Wasser wird in große Bevölkerungszentren umgeleitet, darunter Albuquerque, Denver, Los Angeles, Salt Lake City, San Diego und Santa Fe.
Die Studie eines Teams aus Los Alamos, das künstliche Intelligenz einsetzt, sagt voraus, dass die Schneeschmelze in einigen Wassereinzugsgebieten vollständig verschwindet und in anderen große Schneedeckenverluste.
Das Team fand auch heraus, dass höher gelegene Gebiete des Beckens voraussichtlich einen großen Verlust der Schneedecke erleben werden, wenn die Temperaturen weiter steigen. Insbesondere in den Rocky Mountains des oberen Colorado River Basin fand das Team deutliche Unterschiede darin, wie sehr sich die Saisonalität und Intensität des zukünftigen Abflusses ändern werden.
Insbesondere prognostiziert die Studie trockenere Bedingungen im Green River Valley nahe der Grenze zwischen Colorado, Utah und Wyoming; Berggebiete in Arizona werden eine deutlich verringerte Bodenfeuchtigkeit aufweisen.
Die Modellierung ist jedoch keine Kristallkugel.
„Wir haben bei den verschiedenen Klimamodellen, die wir verwendet haben, eine erhebliche Unsicherheit im Dürreverhalten festgestellt“, sagte Bennett.
Innovative KI lokalisiert Bereiche, die am wahrscheinlichsten austrocknen
Ein Ziel des Projekts war es, eine Form der KI namens unüberwachtes maschinelles Lernen zu demonstrieren, die die Analyse von Klima- und Hydrologiedaten erheblich beschleunigt, und ein neues Tool zum Durchsuchen riesiger Datensätze einzuführen, um Schlüsselmerkmale und Trends zu identifizieren.
Das Team leitete die Dürreindikatoren aus historischen Daten und Ergebnissen von Simulationen zukünftiger Szenarien durch mehrere Klimamodelle über einen Zeitraum von 30 Jahren ab. Die KI analysierte die Simulation und lokalisierte dann automatisch wichtige Wassereinzugsgebiete mit stark erwarteter Zunahme der Dürre. Um die enormen resultierenden Datensätze zu verwalten, reduzierte die KI ihre Größe für eine schnelle Verarbeitung, identifizierte mögliche Fehler und zielgerichtete unvorhergesehene Reaktionen.
„Mit der KI konnten wir die komplizierten räumlichen und zeitlichen Beziehungen zwischen Dürreindikatoren und den Faktoren, die sie beeinflussen, entwirren“, sagte Bennett. „Wir konnten eine neue Fähigkeit demonstrieren, automatisch zu isolieren, wo diese Schlüsselindikatoren zur Dürre beitragen und wo und wie sich das Verhalten in Zukunft ändern wird.“
Der KI-Ansatz, der als nicht-negative Matrixfaktorisierung bezeichnet wird, wird häufig verwendet, um automatisch Signale zu extrahieren, die in komplexen Datensätzen in den Geowissenschaften, der Astronomie, der Biologie und anderen Disziplinen verborgen sind. Die Technik erfordert wenig oder keine Vorkenntnisse oder körperliche Modellieren des zu analysierenden Systems.
Das Papier: „Charakterisierung des Dürreverhaltens im Colorado River Basin mit unüberwachtem maschinellem Lernen“, von Carl J. Talsma, Katrina E. Bennett und Velimir V. Vesselinov, in Earth and Space Science. https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1029/2021EA002086
Die Finanzierung: Laborgesteuertes Forschungs- und Entwicklungsprogramm am Los Alamos National Laboratory.
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