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原標題：Nature重磅：AI擊敗最先進全球洪水預警系統，提前7天預測河流洪水，每年挽救數千人生命
關鍵字：模型,流量,洪水,氣象,數據
文章來源：人工智能學家
內容字數：7024字

內容摘要：

洪水是最常見的自然災害類型，全球有近 15 億人（約占世界人口的 19%）直接面臨嚴重洪水的巨大風險。洪水還造成巨大的物質損失，每年造成全球經濟損失約 500 億美元。近年來，人類造成的氣候變化進一步增加了一些地區的洪水頻率。然而，目前的預報方法主要依賴沿河而建的觀測站，其在全球的分布并不均勻，這就導致未經測量的河流更難預報，其負面影響主要體現在發展中國家。升級預警系統，使這些人群能夠獲得準確、及時的信息，每年可以挽救數千人的生命。那么，如何在全球范圍內進行可靠的洪水預報？人工智能（AI）模型或許大有可為。如今，來自 Google Research 洪水預測團隊的 Grey Nearing 及其同事開發的人工智能模型，通過利用現有的 5680 個測量儀進行訓練，可預測未測量流域在 7 天預測期內的日徑流。隨后，他們將該人工智能模型與全球領先的短期和長期洪水預測軟件——全球洪水預警系統（GloFAS）進行了對比測試。結果顯示，該模型同日預測準確率與當前系統相當甚至更高。此外，該模型在預測重現窗口（return window）期為五年的極端天氣時，其準確性與 GloFAS 預測重現

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作者簡介：致力成為權威的人工智能科技媒體和前沿科技研究機構