塞古拉水文流域的综合水资源管理：一种人工智能方法

在需求多变、可用性不确定和治理政策复杂的情况下，有效管理资源是一项重大挑战。本文提出了一种在水资源管理场景中应对这些挑战的典型方法，该方法整合了先进的物理建模、遥感技术和人工智能算法。所提出的方法通过结合详细的水文模型、用于精确需水预测的农作物模型以及用于高效资源分配的高效数学规划，能够准确预测水资源可用性、估计需求，并在短期和长期内优化资源分配。在塞古拉水文流域的案例研究中，该方法在六个月内成功分配了约 6.42 亿立方米 ($hm^3$) 的水，将缺水率降至总需水量的 9.7%。该方法还展示了显著的环境效益，在优化资源分配的同时减少了碳排放。这一稳健的解决方案支持明智的决策过程，确保在不同情境下的可持续水资源管理。该方法的通用性使其能够应用于其他流域，有助于在更广泛的范围内改进治理和政策实施。最终，该方法已在西班牙塞古拉水文流域的运营水资源管理中得到验证并集成。