康奈尔大学领导的一项研究合作发现，寻求在地区利益相关者之间分散水基础设施项目成本负担的合作伙伴关系往往最终迫使当地合作伙伴承担潜在供应和金融风险的冲击。
这种不平衡是由一系列因素造成的，从制度的复杂性到水文气候的可变性。然而，研究人员证明，人工智能驱动的计算和建模算法可以帮助设计具有更高供水效益和一小部分财务风险的合作伙伴关系。
为了探索这些水利基础设施合作关系的内在权衡，由康奈尔大学工程学院约瑟夫·c·福特工程学教授帕特里克·里德领导的研究人员以加州圣华金河谷的弗里安特-克恩运河为例进行了研究。
该团队的论文《在制度复杂的系统中，弹性水基础设施伙伴关系面临供应和金融风险权衡的挑战》发表在8月27日的《自然通讯》上。第一作者安德鲁·汉密尔顿(Andrew Hamilton)是里德实验室的前博士后研究员。
里德说，这种影响远远超出了金州。
“这不仅仅是加州的故事，”他说。“在美国，我们有数千个市政供水系统都面临着某种程度的不确定性和财务风险，我们有大量的基础设施正在老化，此外还面临着一些不必要的条件。
“我们要如何合作，在这个问题上走到一起?谁来面对这些风险?”里德说。“这是一个大问题。我们的工作是朝着强调一些关键问题的方向迈出的一步，但我认为还有很多更广泛的工作可以而且应该做，特别是考虑到大部分金融风险将是地方性的。”
气候变化、经济增长和监管变化的综合影响导致加州和整个美国对水资源短缺的担忧日益增加，增加了对新基础设施投资的需求，如主要运河和地下水银行设施。为大型基础设施项目融资的一种流行方法是合作伙伴关系，也称为合并或区域化，即多个供水商和用户共同努力，为共享设施融资、建设和运营。
汉密尔顿说:“当你有可能有几十个独立的区域实体管理水资源时，从效率和成本效益的角度来看，把它们联合起来建立合作伙伴关系是有意义的，或者把这些分散的系统区域化成一个协调的系统，或者把规划和投资整合起来。”
但是，考虑到如此多相互关联的系统的复杂性，以及计算利益的综合方式，单个合作伙伴的脆弱性可能很难评估。为了更好地理解相互冲突的目标和权衡，里德、汉密尔顿和他们的合著者——北卡罗来纳大学教堂山分校的博士生罗希尼·古普塔、格雷格·查拉克利斯和哈里森·泽夫——研究了加州圣华金谷地区，该地区有400多万人口和500万英亩的灌溉农田。
研究人员使用人工智能驱动的计算和建模，或“多目标智能搜索”，在2000多个不同的场景年中，在各种可能的气候条件下，代表30万个不同候选伙伴关系的系统动态。这项工作需要大量的数据收集和计算工具的开发，以获得有关变量的准确图像。
该团队的模型表明，对合作伙伴关系收益的累积估计可能会掩盖实质性的不平等和对那些已经有微薄财务利润的合作供水商的负面影响。
当谈到最有利的基础设施项目类型时，研究人员发现，大多数合作伙伴可以通过投资运河扩建和地下水银行的组合来分散风险，而不是仅仅依靠一种策略来解决水资源短缺问题。
研究人员还发现，与目前的弗里安特-克恩运河合作伙伴关系相比，他们的算法可以帮助确定“金发姑娘”配置，这种配置可以为所有参与者提供更多的水，并降低财务风险。
研究人员正在免费分享该算法，希望水利基础设施合作伙伴能够更好地理解并更有效、更公平地资助他们自己的项目。
Reed说:“新的智能搜索工具和模拟框架能够在许多不同的场景中测试许多不同的替代方案，并真正使权衡更加明确。”
汉密尔顿说:“我们不想说我们比操作系统的人更了解这个系统。”“这个问题的关键是，这个系统很复杂，也许我们应该退一步，想想更好的方法，在我们进行大规模、在许多情况下是不可逆转的投资时，避免意想不到的后果。”
该研究得到了美国国家科学基金会(NSF)的部分支持，以及先进的网络基础设施协调生态系统服务和支持计划，以及极端科学与工程发现环境计划，这两个计划都得到了NSF的支持。作为多部门动力学、地球和环境系统建模项目研究的一部分，美国能源部科学办公室提供了额外的支持。
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希望本篇文章《利用人工智能建模提升效益，降低水资源合作风险》能对你有所帮助！
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