【CAE案例】结合水动力仿真软件、地球观测和AI进行河流动态预测

研究背景

径流和冲积出流的变化会导致河流坡度、深度、蜿蜒程度、河床宽度和植被的变化。在径流量大的情况下，河床载荷和悬浮载荷将会改变河床的形态。这对于起通航作用的河流有着直接影响。所以提供预测河流形态变化的工具对于协助维护通航河流是非常重要的,包括预测沉积物量和河流径流，并确定它们将如何改变河流系统形态。预测沉积物量取决于各种气象和环境因素，如浊度、地表反射率、降水、积雪、土壤湿度、植被指数等，这些信息可以由卫星数据提供。

研究人员为预测河流构建了一套深度学习管线，包括了生成对抗网络（GAN）、卷积神经网络（CNN）以及长短期记忆（LSTM），利用气象特征的历史卫星数据以及对水位、流量和浊度的现场测量，对河流流量、水位和泥沙沉积物进行预测。为了提高混合模型对河流形态预测的适用性，使用水动力模型进行校准。研究者还展示了一种融合复杂地球数据与AI的方法，其可以使用地球观测数据训练AI模型，反之也可以使用AI以便能更好的探测地球上的物体或现象。

案例展示

1. 神经网络模型架构

图1 神经网络模型架构

研究者构建了一套用于预测神经网络框架（如图1），包括GAN、CNN、LSTM等神经网络层。使用如降水和土壤湿度等对河流动态有影响的气象特征的历史卫星数据以及水位、流量和浊度等现场测量的水力特征作为神经网络的训练数据。在该神经网络管线中，首先使用GAN处理不连续的卫星数据，通过生成缺失的值将其填补为协调的时间序列。接着使用CNN网络用于生成预测，其将使用大量的地理数据作为输入，得到图像的识别以及预测结果。LSTM是一种循环神经网络（RNN），有着记忆层并且支持多变量输入，支持预测序列。前任超级科学家，共同面对这一世纪难题，但前方其实有着他们未曾预料到的凶险，究竟他们是否能够平安归来么？由此，一场充满调整却又高潮不断的宇宙之行拉开序幕。

2. 水动力仿真软件

在得到预测河流数据之后，研究者将河流水深和沉积物的物理模型与河流流量和水位的预测数据相结合，采用复合建模（CM）方法综合物理和数值模型的平衡使用。利用预测数据作为水动力仿真软件的输入进行水动力仿真（如图2）。

图二 物理模型与数字模型的融合

3. 数据获取

预测流量、水位和泥沙沉积取决于各种气象和环境因素，如降水、积雪、土壤湿度、植被指数、浊度、地表反射率等。可以通过卫星数据得到丰富多样的数据集。此外还需要现场测量流量、水位和浊度以及水动力模型的增益尺寸和水深测量。

卫星数据来源于ADAM（http://adamplatform.eu），它允许访问各种多年的全球地理数据，从而实现数据发现、可视化、组合、处理和下载。

由于研究人员主要研究对象为多瑙河，所以现场数据来源于多瑙河上的三个水文站Lom、Svistov以及Silistra。

研究人员所在国家气象和水文研究所提供了一部分浊度和粒度的历史数据。

研究人员所在国家的多瑙河勘探和维护机构提供了多瑙河的几何建模数据。

研究结果

1. 使用GAN可以很好的生成令人满意的缺失数据。

2. 使用神经网络预测得到的流量数据与记录的实际数据较吻合（如图3）。

 图3 三个水文站三十天内的预测流量与实际流量对比

3. 使用水动力仿真软件利用预测数据进行水动力仿真，对三个水文点附近的关键区域进行模拟， 得到了能良好预测河床形状的结果。如图4为Svishtov水文站附件关键区域的河床预测，通过在一个月之内的河床的真实深度和预测深度的比较可以看出预测效果良好。

图4 真实河床与预测河床对比图

研究结论

文章提出了一种利用AI、地球观测与水动力仿真软件来预测河流动态的方法，并使用预测得到的流量与水位进行水动力仿真软件水动力仿真。构建了一套GAN+CNN+LSTM的神经网络管线并使用气象信息的历史卫星数据与现场测量数据训练该模型，可以得到非常好的预测结果。使用多瑙河下游的河流航道作为验证案例，证明了该方法的可行性和鲁棒性。研究团队后续将计划使用电子基础设施方法检测大坝和河流以实现可持续发展。 

小结

笔者看来，如何将AI方法引入仿真领域是一条持续探索的道路，如果想要使用AI直接进行仿真的模拟计算，需要面临训练数据量大、精度不能保证等问题。并且，在水动力仿真中，还有泥沙、水质、波浪以及生态等多种情况，虽然目前已经有比较成熟的物理模型方法，但由物理模型和数据模型综合和平衡使用组成的复合模型也有着很大的发展潜力。本文尝试了一种新的思路，将AI技术用于一些仿真所需特定参数的预测上，通过历史卫星气象数据与现场实际数据训练出可以预测一段时间内河流的水位、流量等变化，使用这些预测数据经过水动力仿真软件的水动力仿真后可以得到河流在一段时间后的动态变化预测，有助于相关人员进行提前分析，对数字孪生系统中预测实体世界变化的起到重要作用。

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