地球水循環從理論上看好像簡單，但在實踐中卻很難預測。再加上不斷變化的氣候，預測過程就會變得更加復雜。水循環專家需要來自浩瀚大地的高分辨率數據才能模擬地球上的水。

水循環的建模必須足夠復雜，要包括土壤濕度和山上的積雪等。最近，研究人員構建了迄今為止最詳細的水循環模型，在地球水循環建模方面邁出了重要的一步。

地球的數字孿生

由意大利國家研究委員會的Luca Brocca博士帶領的一個研究小組為地中海盆地的水循環創建了數字孿生案例研究。

他們的目標是設計一個非專家可以運行的交互式計算機模擬系統。他們在題為“陸地水循環的數字孿生：通過高分辨率地球觀測窺見未來”的研究報告中描述了他們的工作成果。

科學家可以利用地球的數字孿生體通過不斷更新數據模擬最好和最壞的情況。科學家還可以借助地球的數字孿生體在危險情況發生之前評估風險并監測危險因素的變化。這些信息對于可持續發展和保護弱勢群體非常重要。

Brocca和他的團隊利用大量衛星數據建立了一個數字孿生模型。他們將這些數據與量化的降水、土壤測量、河流排水、蒸發和積雪深度等新地球觀測數據整合在一起。獲得的新數據包括更頻繁的跨時空測量，每小時一次，每公里一次。

更高分辨率的數據可生成更詳細的圖像，類似更多像素的屏幕。該團隊的科學家們利用這些數據建立了一個模型，建好的模型可以整合到云平臺中進行模擬和可視化。最終，他們創建了一個互動工具平臺，任何人都可以用這個工具平臺繪制山體滑坡和洪水等風險地圖。

通過模擬規劃未來

該研究團隊首先對波河（Po River）流域進行了數字孿生建模。然后他們將該數字孿生擴展到地中海地區的其他地方。團隊的專家們在未來計劃將該數字孿生擴展到整個歐洲，并通過合作將同樣的原理應用到全球各地。

該平臺的主要用途是改善洪水和滑坡預測以及優化水資源管理。該項目要在更加基層地區發揮作用的話則需要更精細的數據和更復雜的建模。例如，要最大限度地發揮數字孿生平臺在農業方面的潛力就需要以幾十米而不是幾百米為單位的數據分辨率。

而且還需要考慮其他的挑戰，包括更多的衛星數據驗證所需的地面觀測數據、向模型傳輸衛星數據的延遲，以及日益復雜的數據處理算法。

完美的模型是不存在的，地球的數字孿生也不完美。

此外，衛星數據可能包含不確定性，必須適當地描述這些不確定性才能令用戶準確了解模型的可靠性。

Brocca認為，機器學習和人工智能可以很好地解決這些挑戰。其做法是采取簡化數據質量評估、增強數據分析和收集及處理的速度等方法。