Ob naraščajočem tveganju obalnih poplav postaja zanesljivo napovedovanje morske gladine vse pomembnejše. Takšne napovedi so ključne za obvladovanje obalnih tveganj, varnejše pomorske operacije in dolgoročno načrtovanje obalne infrastrukture.

HIDRA-D je model, ki omogoča goste tridnevne napovedi morske gladine po celotnem Jadranu, tudi tam, kjer ni merilnih postaj. V primerjavi z naprednim numeričnim modelom NEMO model HIDRA‑D zmanjša povprečno absolutno napako napovedi za 28 %, merjeno glede na satelitske altimetrične podatke.

Model je predstavljen v znanstvenem članku z naslovom »HIDRA‑D: deep‑learning model for dense sea level forecasting using sparse altimetry and tide gauge data«, ki je bil objavljen v ugledni mednarodni reviji Geoscientific Model Development. Avtorji članka so prof. dr. Matej Kristan in Marko Rus s Fakultete za računalništvo in informatiko, ter dr. Matjaž Ličer iz Agencije RS za okolje (ARSO).

Slika: Nevronska mreža HIDRA-D se uči iz merilnih postaj in satelitskih meritev.

V Laboratoriju ViCOS na UL FRI že več let v sodelovanju z ARSO razvijajo modele globokega učenja HIDRA za natančno napovedovanje dinamike morja. Nekatere različice teh modelov ARSO že uporablja v operativni praksi za dnevno napovedovanje obalnih poplav.

Dosedanje metode so bile omejene zgolj na napovedi na merilnih mestih, zato napovedovanje na lokacijah brez merilnih postaj ni bilo mogoče. Model HIDRA‑D pomeni pomemben korak naprej. Omogoča napovedovanje morske gladine po celotnem Jadranu, tudi tam, kjer merilne postaje ne obstajajo. Ključna novost metode je združevanje redkih satelitskih altimetričnih meritev z meritvami na obalnih postajah, pri čemer se model hkrati nauči tudi njihove medsebojne kalibracije. S tem lahko iz heterogenih virov podatkov zgradi enotno in prostorsko gosto sliko razvoja morske gladine za naslednje tri dni.

Pomemben stranski rezultat nove metode je tudi kalibracija merilnih postaj, ki odpira dodatne možnosti za nadaljnje oceanografske analize in raziskave ter dolgoročno prispeva k boljšemu razumevanju dinamike Jadranskega morja.

Več si lahko preberete tukaj:

• Rus, M., Ličer, M., and Kristan, M.: HIDRA-D: deep-learning model for dense sea level forecasting using sparse altimetry and tide gauge data, Geosci. Model Dev., 19, 2177–2195, https://doi.org/10.5194/gmd-19-2177-2026, 2026.