За последние 300 лет люди кардинально изменили реки посредством добычи полезных ископаемых, осушения, дноуглубительных работ, строительства дамб и других мероприятий. Искусственные дамбы, например, создают барьер между реками и их поймами для предотвращения наводнений, но могут препятствовать важным природным процессам.
Чтобы лучше понять, как искусственные дамбы влияют на современные реки в Соединенных Штатах, важно иметь надежную, обновляемую базу данных о расположении дамб. Однако существующая Национальная база данных о дамбах, разработанная в 2006 году Инженерным корпусом армии США, не может охватить многие из небольших национальных сооружений. В новом исследовании Нокс и др. использовали машинное обучение для обнаружения искусственных дамб, отсутствующих в базе данных.
Чтобы создать свой алгоритм , команда опробовала несколько различных моделей машинного обучения и переменных, взятых из Национального набора данных о высотах, Национальной базы данных о земном покрове и Национального набора данных по гидрографии. После нескольких испытаний они разработали алгоритм, точность обнаружения искусственных дамб которого составляет 97%.
Они обнаружили 113 222 мили (182 213 км) потенциальных дамб или областей, которые могут быть искусственными дамбами, но не идентифицированы базой данных, через 100-летние поймы Соединенных Штатов, которые не включены в текущую базу данных. Этот вывод предполагает, что существующая база данных содержит только одну пятую часть фактического общего количества дамб в стране , и большинство этих областей были расположены в верхнем и нижнем бассейнах Миссисипи и Миссури.
В своем исследовании, опубликованном в Water Resources Research, исследователи пришли к выводу, что с добавлением дамб, обнаруженных с помощью новой модели, 2% рек страны изменены дамбами, хотя более крупные потоки изменены до 35% их длины. Такие обширные модификации могут иметь последствия для здоровья этих речных экосистем.
Теги: вода, ИИ
