콜로라도, 유타 및 와이오밍의 상부 분지는 건조한 남서부와 더 유사할 수 있습니다.
새로운 연구에 따르면 산에서 녹은 눈의 변화는 광대한 콜로라도 강 유역의 최고 흐름을 올해 훨씬 더 일찍 이동시켜 전체 지역에 걸쳐 저수지 관리 및 관개를 변경시킬 것이라고 예측합니다.
Los Alamos National의 수문학자인 Katrina Bennett는 "지구 기후 변화로 인해 콜로라도, 유타, 와이오밍 지역에는 물이 훨씬 줄어들 수 있으며 미래의 수문학적 조건은 오늘날 분지의 건조한 남서부 지역과 더 유사할 수 있습니다."라고 말했습니다. 연구소 및 공동 저자 종이 지구 및 우주 과학 저널에 게재되었습니다.
이 분지는 캘리포니아 만의 해수면에서 콜로라도의 로키 산맥의 14,000피트 이상까지 뻗어 있으며 분지 안팎의 도시와 농부들에게 중요한 물을 제공합니다. 상당한 양의 물이 앨버커키, 덴버, 로스앤젤레스, 솔트레이크시티, 샌디에이고 및 산타페를 포함한 대규모 인구 중심지로 전용됩니다.
인공 지능을 사용하는 Los Alamos 팀의 연구에 따르면 일부 소유역에서는 눈이 녹아 완전히 사라지고 다른 소유역에서는 눈덩이가 많이 손실될 것으로 예측합니다.
팀은 또한 온도가 계속 상승함에 따라 분지의 고도가 높은 지역에서 눈덩이가 크게 손실될 것으로 예상된다는 사실을 발견했습니다. 특히 콜로라도 강 유역 상류의 로키산맥에서 팀은 미래 유출수의 계절성과 강도가 얼마나 변할 것인지에 있어 뚜렷한 변화를 발견했습니다.
특히, 이 연구는 콜로라도, 유타 및 와이오밍의 경계 근처에 있는 그린 리버 밸리의 더 건조한 조건을 예상합니다. 애리조나의 산악 지역은 토양 수분이 현저히 감소할 것입니다.
그러나 모델링은 수정 구슬이 아닙니다.
Bennett은 “우리가 사용한 여러 기후 모델에서 가뭄 행동의 상당한 불확실성을 관찰했습니다.
가장 건조할 가능성이 있는 영역을 찾아내는 혁신적인 AI
이 프로젝트의 목표 중 하나는 기후 및 수문학 데이터 분석을 크게 가속화하고 주요 기능과 추세를 식별하기 위해 방대한 데이터 세트를 선별하는 새로운 도구를 도입하는 비지도 머신 러닝(unsupervised machine learning)이라는 AI 형태를 시연하는 것이었습니다.
팀은 역사적 데이터와 30년 동안 여러 기후 모델에 의한 미래 시나리오 시뮬레이션 결과로부터 가뭄 지표를 도출했습니다. AI는 시뮬레이션을 분석한 다음 가뭄이 크게 증가할 것으로 예상되는 주요 소유역을 자동으로 찾아냈습니다. 방대한 결과 데이터 세트를 관리하기 위해 AI는 빠른 처리를 위해 크기를 줄이고 가능한 오류를 식별하고 예상치 못한 응답을 목표로 삼았습니다.
베넷은 “AI를 통해 가뭄 지표와 이에 영향을 미치는 요인 사이의 복잡한 시공간의 관계를 풀 수 있다”고 말했다. "우리는 이러한 주요 지표가 가뭄에 기여하는 부분과 미래에 행동이 어떻게 변할 것인지를 자동으로 분리하는 새로운 기능을 시연할 수 있었습니다."
비음수 행렬 인수분해라고 하는 AI 접근 방식은 지구 과학, 천문학, 생물학 및 기타 분야의 복잡한 데이터 세트에 숨겨진 신호를 자동으로 추출하는 데 널리 사용되었습니다. 이 기술은 사전 지식이나 물리적 지식이 거의 또는 전혀 필요하지 않습니다. 모델링 분석 중인 시스템의
종이: Carl J. Talsma, Katrina E. Bennett 및 Velimir V. Vesselinov가 지구 및 우주 과학 분야에서 "지도되지 않은 기계 학습을 사용하여 콜로라도 강 유역의 가뭄 행동 특성화". https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1029/2021EA002086
자금: Los Alamos 국립 연구소의 연구소 주도 연구 및 개발 프로그램.
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