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GroundHog: Revolutionizing GLDAS Groundwater Storage Downscaling for Enhanced Recharge Estimation in Bangladesh

Created by
  • Haebom

저자

Saleh Sakib Ahmed, Rashed Uz Zzaman, Saifur Rahman Jony, Faizur Rahman Himel, Afroza Sharmin, A. H. M. Khalequr Rahman, M. Sohel Rahman, Sara Nowreen

개요

본 논문은 장기 지하수위(GWL) 측정의 중요성을 강조하며, 기존 방법의 단기 예측 중심적 접근과 다년 적용성 부족, 그리고 희소한 현장 측정으로 인한 저해상도 위성 데이터 의존 문제점을 지적합니다. 이를 해결하기 위해, 머신러닝(ML) 모델을 개발하여 데이터 간극을 해소하고 (최대 GWL 예측 $R^2$ = 0.855, 최소 GWL 예측 $R^2$ = 0.963), 저해상도 GLDAS 데이터를 입력으로 사용하여 고해상도(2km) GWL을 생성하는 업샘플링 모델을 개발했습니다 ($R^2$ = 0.96). 2003년부터 2024년까지 GLDAS 데이터의 업샘플링을 성공적으로 수행하여 고해상도 함양량 추정 및 중요한 추세를 파악하여 사전적 자원 관리에 기여했습니다. 본 연구는 공식적으로 관리되는 피에조미터 데이터와 독립적으로 GLDAS로부터 고해상도 GWL로 지하수 저장량(GWS)을 업샘플링할 수 있어 의사결정에 유용한 도구를 제공합니다.

시사점, 한계점

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시사점:
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머신러닝 기반 모델을 활용하여 지하수위 예측의 정확도를 높이고 데이터 부족 문제를 해결.
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저해상도 위성 데이터를 고해상도로 업샘플링하여 정밀한 지하수 관리 및 함양량 추정 가능.
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장기적인 지하수 관리 및 정책 수립에 필수적인 고해상도 지하수위 데이터 제공.
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공식 피에조미터 데이터에 의존하지 않고 고해상도 지하수위 데이터 생성 가능.
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한계점:
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모델의 정확도는 사용된 GLDAS 데이터의 질에 의존적일 수 있음.
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모델의 일반화 성능은 다른 지역이나 다른 유형의 지하수 시스템에 대한 추가 검증이 필요.
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장기간의 데이터만을 사용하여 학습하였으므로 단기간 변화 예측에는 적합하지 않을 수 있음.
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특정 지역에 대한 결과이므로 다른 지역으로의 일반화 가능성에 대한 추가 연구 필요.
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