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Updated: Sep 10, 2025

Watershed Planning within a Quantitative Scenario Analysis Framework
Published on: July 24, 2016
深度学习时间序列建模用于评估地下水使用减少的土地沉降情况
Chih-Yu Liu1,2, Cheng-Yu Ku3,4, Chuen-Fa Ni5
1Department of Harbor and River Engineering, National Taiwan Ocean University, Keelung, 202301, Taiwan.
地下水的大量提取导致台湾的土地沉降. 机器学习模型显示,减少抽水可以恢复地下水位,显著减缓沉降,提供可行的缓解策略.
科学领域:
- 地质科学
- 环境科学
- 数据科学
背景情况:
- 台湾的水三角洲面临着土地沉降的恶化,
- 有效的预测模型对于缓解脆弱的三角洲地区的土地沉降至关重要.
研究的目的:
- 开发和应用用于分析土地沉降的机器学习框架.
- 通过使用电力消耗数据,确定地下水位下降是沉降的主要原因.
- 评估地下水抽水减少策略的有效性,以缓解沉降.
主要方法:
- 使用长期短期记忆 (LSTM) 神经网络重建沉降记录和预测趋势.
- 使用人工神经网络 (ANN) 与地下水位波动相关联.
- 模拟了两个人工场景,以评估地下水抽取减少对沉降率的影响.
主要成果:
- 该LSTM模型准确地复制了历史沉降数据,并提供了可靠的未来预测.
- 地下水位因抽水而下降被认为是土地沉降的关键因素.
- 模拟的抽水减少导致地下水位恢复,沉降率显著下降,例如,从关键监测井的2.23厘米/年降至1.34厘米/年.
结论:
- 将地下水提取指标整合到沉降模型中至关重要.
- 限制地下水的开采有效地减轻了脆弱的三角洲地区的土地沉降.
- 机器学习为了解和管理土地沉降提供了强大的工具.
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