論文の概要: Integrated Water Resource Management in the Segura Hydrographic Basin: An Artificial Intelligence Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.13566v1
• Date: Mon, 11 Nov 2024 10:35:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-24 04:37:26.030919
• Title: Integrated Water Resource Management in the Segura Hydrographic Basin: An Artificial Intelligence Approach
• Title（参考訳）: 瀬倉川流域における総合的な水資源管理 : 人工知能によるアプローチ
• Authors: Urtzi Otamendi, Mikel Maiza, Igor G. Olaizola, Basilio Sierra, Markel Flores, Marco Quartulli,
• Abstract要約: 本稿では,水管理シナリオにおけるこれらの課題に対処するためのパラダイム的枠組みを提案する。 提案手法は, 短時間と長期の双方で, 水利用率を正確に予測し, 需要を推定し, 資源配分を最適化する。 この手法は, スペインの瀬倉水文盆地において, 運用水管理の実践に検証され, 統合されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4189718223541044
• License:
• Abstract: Managing resources effectively in uncertain demand, variable availability, and complex governance policies is a significant challenge. This paper presents a paradigmatic framework for addressing these issues in water management scenarios by integrating advanced physical modelling, remote sensing techniques, and Artificial Intelligence algorithms. The proposed approach accurately predicts water availability, estimates demand, and optimizes resource allocation on both short- and long-term basis, combining a comprehensive hydrological model, agronomic crop models for precise demand estimation, and Mixed-Integer Linear Programming for efficient resource distribution. In the study case of the Segura Hydrographic Basin, the approach successfully allocated approximately 642 million cubic meters ($hm^3$) of water over six months, minimizing the deficit to 9.7% of the total estimated demand. The methodology demonstrated significant environmental benefits, reducing CO2 emissions while optimizing resource distribution. This robust solution supports informed decision-making processes, ensuring sustainable water management across diverse contexts. The generalizability of this approach allows its adaptation to other basins, contributing to improved governance and policy implementation on a broader scale. Ultimately, the methodology has been validated and integrated into the operational water management practices in the Segura Hydrographic Basin in Spain.
• Abstract（参考訳）: 不確実な要求、可変可用性、複雑なガバナンスポリシでリソースを効果的に管理することは、大きな課題です。 本稿では, 高度な物理モデリング, リモートセンシング技術, 人工知能アルゴリズムを統合することにより, 水管理シナリオにおけるこれらの問題に対処するためのパラダイム的枠組みを提案する。 提案手法は水利用率を正確に予測し, 需要を推定し, 資源配分を短期・長期的に最適化し, 総合的な水文モデル, 正確な需要推定のための農作物モデル, 効率的な資源分配のための混合整数線形計画法を組み合わせた。 瀬倉水文盆地の調査では,6ヶ月で約6200万立方メートル (hm^3$) の水が確保され,総需要の9.7%の赤字が最小化された。 この手法は、資源分布を最適化しながら二酸化炭素排出量を削減し、大きな環境効果を示した。 この堅牢なソリューションは、情報的な意思決定プロセスをサポートし、さまざまなコンテキストにわたって持続可能な水管理を保証する。 このアプローチの汎用性は、他の階層への適応を可能にし、より広範な規模でのガバナンスとポリシー実装の改善に寄与する。 最終的に, この手法はスペインの瀬倉盆地において, 運用水管理の実践に検証され, 統合されている。

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