Colorado, Utah ve Wyoming'deki üst havza, kurak Güneybatı'ya daha çok benzeyebilir
Yeni araştırmalar, dağlardaki kar erimesindeki değişikliklerin, geniş Colorado Nehri Havzası'ndaki en yüksek akarsu akışlarını yılın çok daha erken dönemlerine kaydıracağını, bunun da tüm bölgedeki rezervuar yönetimini ve sulama sistemini değiştireceğini öngörüyor.
Los Alamos National'dan hidrolog Katrina Bennett, "Küresel iklim değişikliği nedeniyle Colorado, Utah ve Wyoming bölgelerinde çok daha az su olabilir ve gelecekteki hidrolojik koşullar, havzanın bugünkü kurak Güneybatı bölgelerine daha çok benzeyebilir" dedi. Laboratuvar ve ortak yazar kâğıt Dünya ve Uzay Bilimleri dergisinde yayınlandı.
Havza, Kaliforniya Körfezi'ndeki deniz seviyesinden Colorado'nun Rocky Dağları'ndaki 14,000 feet'in üzerine kadar uzanıyor ve havza içindeki ve dışındaki şehirlere ve çiftçilere kritik su sağlıyor. Önemli miktarda su, Albuquerque, Denver, Los Angeles, Salt Lake City, San Diego ve Santa Fe dahil olmak üzere büyük nüfus merkezlerine yönlendiriliyor.
Los Alamos ekibinin yapay zeka kullanarak yaptığı çalışma, kar erimesinin bazı alt havzalarda tamamen ortadan kalkacağını, diğerlerinde ise büyük kar yığını kayıplarını öngörüyor.
Ekip ayrıca, sıcaklıklar artmaya devam ettikçe havzanın yüksek kesimlerinde büyük miktarda kar örtüsü kaybı yaşanacağının tahmin edildiğini buldu. Ekip, özellikle Yukarı Colorado Nehri Havzası'ndaki Rocky Dağları'nda, gelecekteki akışın mevsimselliği ve yoğunluğunun ne kadar değişeceğine dair belirgin farklılıklar buldu.
Çalışma özellikle Colorado, Utah ve Wyoming sınırına yakın Green River Vadisi'nde daha kurak koşulları öngörüyor; Arizona'nın dağlık bölgelerinde toprak neminin önemli ölçüde azaldığı görülecektir.
Ancak modelleme kristal bir küre değil.
Bennett, "Kullandığımız çeşitli iklim modelleri arasında kuraklık davranışında önemli belirsizlikler gözlemledik" dedi.
Yenilikçi yapay zeka, kuruması muhtemel alanları tespit ediyor
Projenin amaçlarından biri, iklim ve hidroloji verilerinin analizini büyük ölçüde hızlandıran, temel özellikleri ve eğilimleri belirlemek için geniş veri kümelerini elemeye yönelik yeni bir araç sunan, denetimsiz makine öğrenimi adı verilen bir yapay zeka biçimini göstermekti.
Ekip, kuraklık göstergelerini geçmiş verilerden ve 30 yıllık bir süre boyunca çeşitli iklim modelleriyle gelecek senaryolarının simülasyonlarından elde etti. Yapay zeka simülasyonu analiz etti ve ardından kuraklıkta beklenen büyük artışların olduğu önemli alt havzaları otomatik olarak belirledi. Ortaya çıkan devasa veri kümelerini yönetmek için yapay zeka, hızlı işleme amacıyla bunların boyutlarını küçülttü, olası hataları belirledi ve öngörülemeyen yanıtları hedefledi.
Bennett, "Yapay zeka, kuraklık göstergeleri ile bunları etkileyen faktörler arasındaki uzay ve zamandaki karmaşık ilişkileri çözmemize olanak tanıyor" dedi. "Bu temel göstergelerin kuraklığa nerede katkıda bulunduğunu ve gelecekte davranışın nerede ve nasıl değişeceğini otomatik olarak izole etmek için yeni bir yetenek göstermeyi başardık."
Negatif olmayan matris çarpanlarına ayırma olarak adlandırılan yapay zeka yaklaşımı, yer bilimleri, astronomi, biyoloji ve diğer disiplinlerdeki karmaşık veri kümelerinde gizli olan sinyalleri otomatik olarak çıkarmak için yaygın olarak kullanılmaktadır. Teknik çok az ön bilgi veya fiziksel bilgi gerektirir veya hiç gerektirmez Modelleme Analiz edilen sistem.
Kağıt: Carl J. Talsma, Katrina E. Bennett ve Velimir V. Vesselinov, Yer ve Uzay Bilimleri alanında “Denetimsiz Makine Öğrenimi Kullanılarak Colorado Nehri Havzasındaki Kuraklık Davranışının Belirlenmesi”. https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1029/2021EA002086
Finansman: Los Alamos Ulusal Laboratuvarı'nda Laboratuvara Yönelik Araştırma ve Geliştirme programı.
CleanTechnica'nın özgünlüğünü takdir etmek ister misiniz? Bir CleanTechnica Üyesi, Destekleyen, Teknisyen veya Büyükelçi - veya bir patron Patreon.
