Паводки относятся к стихийным бедствиям. Наводнения приводят к разрушениям, даже к вспышке инфекционных заболеваний. С другой стороны, наш проект решает задачу подпроекта федерального проекта "Искусственный интеллект" для Росгидромета (Федеральной службы по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды) на территории Республики Саха (Якутия) (ФГБУ Якутское УГМС и МЧС) в части цифровизации, разработки технологии системы сервисов в области гидрометеорологии и мониторинга окружающей среды с применением методов искусственного интеллекта и глубокого машинного обучения, а также сервиса интерпретации результатов численных прогнозов погоды. Мы изучаем и внедряем технологию наукастинга метеорологических данных и явлений погоды, прогноза наводнений в период паводка. Прогнозирование уровня воды на реке - многоуровневая задача, которая может быть решена с помощью искусственного интеллекта. Актуальность применения искусственных нейронных сетей объясняется их востребованностью и практичностью в использовании.

Наводнения порождают целый комплекс проблем, отражающих взаимосвязь природы и человеческого общества. Вопросы организации защиты территорий и предотвращения или минимизации ущерба от паводков и половодий интересуют население практически во всех районах мира и в нашей Республике Саха(Якутия). В Республике Саха (Якутия) очень сложно прогнозировать паводки на реке Лена из-за того, что много факторов оказывают влияние на этот процесс, а также изменение ландшафта русла реки и поведение в условиях вечной мерзлоты. Весной, когда река начинает скрываться в некоторых местах (Якутск, Кангалассы, Табага) образуются заторы из-за чего начинает затапливать прибрежные населенные пункты, критически важные и потенциально опасные объекты инфраструктуры и сельскохозяйственные угодья. Проблема в отсутствии цифрового сервиса для достаточно точного прогнозирования с помощью решений искусственного интеллекта, которая позволяет рационально спланировать и провести превентивные мероприятия по недопущению, либо минимизации ущерба от наводнений.

Создать модель искусственного интеллекта для прогнозирования уровня воды на реке Лена с помощью нейронных сетей с визуализацией данных для прогноза и регулирования паводка для минимизации последствий от наводнения.

Таким образом, поставленные цели и задачи достигнуты.

1. Изучили статьи по использованию машинного обучения для прогнозирования и также статьи по прогнозированию паводка на реках
2. Провели экспертное интервью и получили понимание полученных данных из Якутского УГМС
3. Собрали метеорологические данные, обработали и построили графики
4. Обучили некоторые модели и получили результат. Разработали рекуррентную нейронную сеть LSTM для прогнозирования уровня воды

Данный проект может быть реализован через Министерство инноваций и цифрового развития Республики Саха (Якутия) в рамках реализации национального проекта "Цифровая экономика" и федерального проекта "Искусственный интеллект" на территории Республики Саха (Якутия) совместно с ФГБУ Якутское УГМС. Представленная модель рекуррентной нейронной сети позволяет сделать краткосрочные и среднесрочные прогнозы паводка на реке Лена. Наличие большего массива климатических и гидрологических параметров обучающей выборки нейронной сети позволяет ускорить процесс и повысить эффективность нейросетевого моделирования, что особенно актуально в чрезвычайных ситуациях, когда необходимо принимать оперативные решения для предупреждения паводка.