在商店附近的重大洪水地图中的延长洪水地图示例
迪莉帮助了丹麦环境保护局（DEPA）对斯托尔河进行初步研究，以发展使用人工智能（AI）和物联网（物联网）来预测水平和洪水。
斯托尔河跨越104公里（65mi），是丹麦的第二大河流，在Holstebro镇和周围的农业领域拥有严重洪水问题的历史。StoråRiver项目使用易于获得的测量数据来减轻洪水问题。
潜在国家洪水缓解的试点项目
StoråRiver项目是第三个试点项目DHI与DEPA合作，调查AI和IOT在预测水平和洪水方面的使用。这些测试将帮助DEPA确定这些方法是否可以扩展到其水生和陆地环境的国家监测与评估计划（Novana）。
前两个试点项目在2019年和2020年在Vejle River上进行。Vejle River项目的重点是使用Depa收集的数据开发和测试AI和机器学习方法。Stortå河试点项目的重点是进一步在其他河流背景下进行这些方法。
使用IOT和AI进行河流发展
DHI部署了由DEPA收集的历史河流数据，作为事物互联网（物联网）和人工智能（AI）的一部分，用于未来的预测。
IOT包括任何对象 - 或“东西” - 通过传感器，软件，互联网网络和其他技术来连接和接收数据。此连接使得这些数据的收集和分析能够做出明智的决策。在这种情况下，DEPA在国家监测流水水平和流动周围具有广泛的水位站网络。
然后使用AI技术来增强IOT网络，具有高级分析和机器学习的力量。AI使DHI不仅可以管理和处理大量的IOT数据集，而是从中分析和学习。随着AI，DHI能够利用物联网数据集中的知识，以便在未来几小时和日期和随后潜在的洪水风险的未来几小时和日子中提供商店的预测。
传统河水洪水缓解发展
没有AI和IOT，洪水管理和缓解传统上，静态地图仅显示潜在的洪水扩展。但是，这些地图不是交互式的，并且不考虑实时条件，这就是为什么这些地图不能用于指导在洪水事件期间的决策。
一些具有高风险洪水区的城市已开发出其他类型的水位预测系统，用于水位升高和洪水。然而，这些系统通常是昂贵的，建立并且仅适用于关键焦点区域，而不是整个城市，河流或集水区。这些系统通常也不包括洪水映射，这可能是由于完成所需的计算时间而实时实时进行。
关于斯托尔河
商店源于Ikast附近，是Silkeborg和Herning之间的一个小镇。它流向西北朝着霍尔斯贝罗，这座位于商店最大的城市，通过尼森峡湾进入北海。
在Holstebro附近的河上是大型大坝，Vandkraftsøen，该大坝建于1941年，为水电厂建造，现在部分用来管理洪水。这种大坝和河流的整个下部都是划独木舟和皮划艇的水上运动。
在所有丹麦的河流中雇用物联网和AI
该项目展示了DHI如何采用AI技术，以提供有价值的信息，以使用DEPA收集的历史水位数据来预测和减轻洪水。该项目的思想是有第二次申请，以评估AI方法的优势和缺点，以便提前洪水预警，并确定是否可以使用AI方法为所有丹麦开发这种系统。
有关更多项目相关信息联系方式：
尼古拉巴巴里尼
水资源工程师，迪施
niba@dhigroup.com.
安徒生。埃希森，
销售经理，DHI A / s
er@dhigroup.com.
奥努福德·杰伦，
水资源部门，迪施
ozj@dhigroup.com.