AI ska förutsäga framtida vattennivåer i Kristianstad
Foto: Adobe stock
Kristianstads kommun arbetar sedan tidigare med ett system som utfärdar prognoser för översvämning. Nu har man tagit nästa kliv och genomfört en pilotstudie i Degeberga för att med hjälp av AI förbättra sina riskprognoser.
I dagsläget använder Kristianstads kommun prognossystemet Storm water management model (SWMM), en modell som simulerar hur vatten rör sig genom kommunens dagvattensystem. Aspekter som systemet väger in är markanvändning, terräng och vattenrörelser i marken.
I pilotstudien har man i samarbete med Högskolan Kristianstad och Malmö universitet, valt att testa maskininlärningsmodellen Nonlinear autoregressive with Exogenous Inputs (NARX). Det unika med den är att den i stället använder stora mängder historiska data för att förutsäga de framtida vattennivåerna.
Bättre på att förutsäga risker
All data till NARX hämtades in via 653 IOT-sensorer som finns på strategiska platser runtom i Degeberga, som en del i ett större projekt. Resultatet visade att NARX med hjälp av kommunens data blev bättre på att förutsäga vattennivåerna och var översvämningar skulle komma att ske, än det etablerade systemet. Bland annat hade den AI-baserade modellen cirka 35 procent lägre medelfel jämfört med den befintliga prognosmodellen.
– Det är mycket spännande att AI-modellen fungerade så bra. Nu kommer vi att gå vidare med att söka finansiering för att utveckla ett verktyg som kan visualisera översvämningsriskerna. Det kommer hjälpa oss att bygga bort svaga länkar i ledningsnätet, men även att kunna förvarna medborgarna. Vår ambition är att göra verktyget tillgängligt för alla i kommunen, säger Magnus Lindgren, VA-ingenjör på Kristianstads kommun i ett pressmeddelande.
Läs mer om ämnet:
