Git Product home page Git Product logo

maximazzik / no_flood_with_ai_aij2020 Goto Github PK

View Code? Open in Web Editor NEW

This project forked from ai-forever/no_flood_with_ai_aij2020

0.0 0.0 0.0 141.81 MB

Материалы соревнования AI Journey 2020, посвященного прогнозированию паводков на реке Амур, https://ai-journey.ru/contest/task02

Home Page: https://ods.ai/tracks/aij2020/competitions/aij-noflood

License: MIT License

Jupyter Notebook 100.00%

no_flood_with_ai_aij2020's Introduction

NoFloodWithAI: прогнозирование паводков на реке Амур

The English version of this document is here

Хакатон по прогнозированию уровня воды на реке Амур на его различных участках. Подготовлен совместно с МЧС, Минприроды и Росгидрометом.

Описание задачи

Необходимо разработать алгоритм прогнозирования уровней воды р. Амур для следующих населенных пунктов (гидропостов): Джалинда, Благовещенск, Иннокентьевка, Ленинское, Хабаровск, Комсомольск-на-Амуре, Николаевск-на-Амуре на 10 дней вперед.

Река Амур является трансграничной рекой, основная часть бассейна которой находится в пределах Российской Федерации. Для Амура характерна низкая водность в зимний период, небольшие половодья весной и неоднократные резкие подъемы воды во второй половине лета и в начале осени. Маловодные периоды сменяются годами большой воды. В многолетнем режиме водного стока Амура отчётливо выражено чередование периодов пониженной и повышенной водности, каждый продолжительностью 12-17 лет. Амур по оценке гидрологов и исходя из истории наблюдений вошел в очередной период высокой водности в конце 2000-х. Исходя из данной гидрологической закономерности режима Амура, в ближайшие 5-7 лет следует ожидать сложную паводковую обстановку в течении Среднего и Нижнего Амура (наиболее сложная обстановка от слияния р. Сунгари и до Комсомольского района включительно).

Наиболее крупномасштабные наводнения произошли в 2013 и 2019 гг. Причиной наводнений стали тропические циклоны, которые несли теплый влажный воздух, вызывали фронтальные разделы и сильные атмосферные осадки. В 2013 на значительной площади за 2-3 мес. сумма выпавших осадков превысила годовую, а местами и полуторагодовую норму.

В целях минимизации экономического ущерба необходимо создать инструмент для прогнозирования паводковых волн на Амуре и его притоках.

На карте выше представлен бассейн реки Амур и его основные притоки с градацией по среднему расходу воды. Синие точки — все гидропосты из датасета, белые — интересующие гидропосты, розовые — метеостанции.

Описание данных

Данные можно скачать тут.

Подробное описание этих данных можно найти в desc/datasets_description_ru.md

Бейзлайн

Ноутбук с бейзлайном: baseline.ipynb

Краткое описание предложенного в бейзлайне метода (LightGBM) можно найти в файле desc/baseline_description.pdf

Оценка решения

Соревнование проходит в формате хакатона.

Решением считается репозиторий на github. Пример такого репозитория от организаторов хакатона можно найти тут.

Жюри будет выставлять оценки от 0 до 10, принимая во внимание как глубину идеи (в том числе возможность ее переиспользования для предсказания паводков на других реках), так и качество работы предложенного алгоритма в определенные (интересующие жюри) моменты времени.

Более подробно о критериях оценивания и о формате решения также можно прочитать в desc/solution_requirements_ru.md

no_flood_with_ai_aij2020's People

Contributors

amirants avatar denndimitrov avatar kclosu avatar king-menin avatar

Recommend Projects

  • React photo React

    A declarative, efficient, and flexible JavaScript library for building user interfaces.

  • Vue.js photo Vue.js

    🖖 Vue.js is a progressive, incrementally-adoptable JavaScript framework for building UI on the web.

  • Typescript photo Typescript

    TypeScript is a superset of JavaScript that compiles to clean JavaScript output.

  • TensorFlow photo TensorFlow

    An Open Source Machine Learning Framework for Everyone

  • Django photo Django

    The Web framework for perfectionists with deadlines.

  • D3 photo D3

    Bring data to life with SVG, Canvas and HTML. 📊📈🎉

Recommend Topics

  • javascript

    JavaScript (JS) is a lightweight interpreted programming language with first-class functions.

  • web

    Some thing interesting about web. New door for the world.

  • server

    A server is a program made to process requests and deliver data to clients.

  • Machine learning

    Machine learning is a way of modeling and interpreting data that allows a piece of software to respond intelligently.

  • Game

    Some thing interesting about game, make everyone happy.

Recommend Org

  • Facebook photo Facebook

    We are working to build community through open source technology. NB: members must have two-factor auth.

  • Microsoft photo Microsoft

    Open source projects and samples from Microsoft.

  • Google photo Google

    Google ❤️ Open Source for everyone.

  • D3 photo D3

    Data-Driven Documents codes.