تشكل الفيضانات الحضرية الناتجة عن الأمطار الغزيرة تحديًا متزايدًا، حيث تؤدي حالات الطقس القاسية إلى زيادة أعداد الفيضانات. في الوقت الذي تتزايد فيه الحاجة إلى تقنيات دقيقة للتنبؤ والمراقبة، تواجه المدن قيودًا عملية على الوقت والميزانية والتكنولوجيا. هنا يأتي دور التكنولوجيا المتقدمة.

يطرح الباحثون حلًا مبتكرًا من خلال نهج مُعتمد على البيانات يُعرف باسم قياس الاعتراف الضئيل (Sparse Sensing) باستخدام نموذج التوأم الرقمي (Digital Twin) لشبكات تصريف المياه. يعتمد هذا النظام على دمج أدوات إدارة المياه EPA-SWMM مع تقنيات اختزال القيم المفردة (Singular Value Decomposition) واختيار الحساسات بناءً على تحليل QR.

يركز هذا النهج على تحسين مواقع الحساسات، حيث تم تطبيقه في منطقة معالجة أمطار Woodland في مدينة دولوث، مينيسوتا. وقد أظهرت النتائج أن اختيار ثلاثة حساسات موضوعة استراتيجيًا من بين 77 موقعًا مقترحًا حقق كفاءة في تعزيز تدفق النظام بنسبة 0.949 استنادًا إلى معايير الأداء.

وعند مقارنة هذا النهج مع إعدادات حساسات مرجعية حصل عليها من بحث شامل وتوزيعات عشوائية، تبين أن إعادة بناء التدفق باستخدام الحساسات المختارة كانت شديدة الدقة وقريبة من الأمثل.

كما تم تقييم قدرة النموذج على مقاومة الضوضاء، مما أشارت النتائج إلى تأثير كبير لعدد الحساسات ومواقعها على دقة التحليلات. ويستعرض هذا الأمر أهمية التخطيط الجيد لاستخدام الحساسات في البيئات الحضرية المعقدة. في النهاية، يبرز هذا البحث الحاجة إلى تقنيات متقدمة ومستدامة لمواجهة التحديات المتزايدة في مجال إدارة المياه الحضرية.