יום ראשון, 4 באוקטובר 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.AI ·

C-STRIDE: תאום-אי-דיגיטלי לצפייה בפלישת-מים בבסין-כללי מאפייני-זרימה-קצרי-היסטוריה

C-STRIDE: An Observation-Driven AI Digital Twin for Predicting Basin-Wide Flood Fields from Sparse Stream-Gauge Histories
C-STRIDE הוא תאום-אי-דיגיטלי שמציע צפייה בפלישת-מים בבסין-כללי מאפייני-זרימה-קצרי-היסטוריה. הוא משתמש בשמורות-זרימה-קצרי-היסטוריה, רכס-קרקע ומזג-מזג, ומציע צפייה בעומק-מים ובשינוי-עומק-מים בכל-בסין-כללי.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.39005v1 Announce Type: new Abstract: Emergency managers need to know where floodwater is, how deep it is, and how it will change over the coming hours across an entire river basin. During a flood, however, real-time measurements come from only a handful of stream gauges, and high-resolution hydrodynamic models are too costly to rerun each time new data arrive or to run as large ensembles. We present C-STRIDE, an observation-driven AI digital twin that turns short records from a few stream gauges, together with terrain and rainfall, into basin-wide maps of water depth and extends these predictions up to a day ahead. It is trained on simulations from a calibrated two-dimensional hydrodynamic model and needs no separate data-assimilation step. In the Des Plaines River basin near Ch
קרא במקור המקורי