CONNECTING FLOODWATER, RAINFALL AND RESERVOIR DATA TO INTELLIGENT WATER REDISTRIBUTION FOR DROUGHT-RESILIENT RESOURCE MANAGEMENT - (AQUA RESCUE)
Mr. R. Ramu, Golla Indu Prasanna, Mallavalap Divya Reddy, Boddapati Manjunadh, Pembarthi Rohith
构建Aqua Rescue数据管道与决策系统，将洪水、降雨和水库数据整合，优化调水以缓解干旱。
整合多源数据，用LSTM预测入库流量、梯度提升估需水、线性规划优化调水。
系统能连接分散数据，预测盈余与亏缺，在约束下推荐跨区调水方案。
可探索实时物联网数据同化与多目标优化，提升跨流域调水的动态响应与公平性。
面向印度流域的水数据融合与智能调配决策支持系统，方法链条完整、数据源多元，对农业抗旱与水资源管理有参考价值，但属境外区域性研究，公共影响层级有限。
印度许多地区在同一年内既遭遇洪水又面临干旱，有时两者相距仅几百公里。在季风强降水期间，一个流域的水库为保护大坝而泄放大量水量，其中大部分流入海洋，而邻近流域的各区在几个月后却面临饮用水和灌溉用水短缺。可用于管理这种失衡的数据——包括降雨记录、水库蓄水量、河流水位和洪水范围——由不同机构分别收集，鲜有综合分析。本文提出Aqua Rescue，一个数据管道与决策支持系统，将上述来源连接起来，以规划将盈余水重新分配至易旱地区。该管道摄入来自雨量计网络和格点产品的日降雨量、水资源部门公报中的水库水位与泄放量、水文站的河流流量、观测井的地下水位，以及由卫星雷达影像提取的洪水范围图。每个数据源均经过清洗、转换为统一单位，并映射至流域、子流域、水库和区的共享空间框架。一个经过整理的数据仓库保存每个水库和区的每日历史记录与当前状态，数据质量检查可捕捉公报缺失、单位错误以及蓄水量值的突然非现实跳变。机器学习模型以三种方式使用这些整理后的数据。长短期记忆网络（Long Short-Term Memory network）根据近期降雨、上游流量和流域土壤湿度预报未来十四天的水库入库流量。梯度提升模型（gradient boosting model）利用人口、种植模式和温度数据估算各区的生活、灌溉和工业需水量。干旱风险评分由标准化降水指数（Standardised Precipitation Index）、地下水下降量和蓄水亏缺计算得出。随后，预报盈余量与估算亏缺量被输入线性规划优化器，该优化器在尊重输水能力、防洪库容和最小环境流量约束的前提下，推荐通过现有渠道、连接河道和泵站方案输送多少水量。