基於LoRaMesh網絡和機器學習的洪水監控與預測 (ART/337CP)

基於LoRaMesh網絡和機器學習的洪水監控與預測 (ART/337CP)

基於LoRaMesh網絡和機器學習的洪水監控與預測 (ART/337CP)
ART/337CP
平台
01 / 03 / 2022 - 31 / 08 / 2023
5,636.150

洪俊傑 先生

渠務署


香港每年遭受若干次水災。渠務署採取了一系列防洪策略,例如製定防洪標準、研究排水系統和預防性維修。儘管不斷改進防洪措施,極端天氣引發的洪水風險依然存在。在這個政府發起的項目中,應科院將與渠務署合作,通過多方面的數據和機器學習來擴展當前用於洪水監測和預測的水力和水文方法。 洪水可能是由暴雨、風暴潮和越堤浪點引起的。因此開發洪水預報系統將依賴氣象數據和現場數據。系統將通過卷積網絡提取時間序列雷達圖像的空間特徵,並將使用循環神經網絡訓練降雨預測引擎。系統亦會利用具有智能傳輸的 LoRaMesh 網絡從洪水黑點整合水力和水文數據。最後,來自多個來源的數據將輸入深度神經網絡,並為每個試驗地點生成洪水預報系統。 本項目響應香港政府的智慧城市計劃,將為香港提供高效益的洪水監測和預測方案。 一方面,它可以為渠務署目前採用的防洪方法帶來新的見解。另一方面,它可以幫助政府及時制定戰略,避免潛在的巨大經濟損失和人員傷亡。