擊敗全球 No.1 系統、覆蓋 80+ 國家，谷歌洪水預測模型再登 Nature

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原標題：擊敗全球 No.1 系統、覆蓋 80+ 國家，谷歌洪水預測模型再登 Nature
關鍵字：洪水,模型,河流,,流域
文章來源：HyperAI超神經
內容字數：8189字

內容摘要：

作者：十九
編輯：李寶珠，三羊
用長短期記憶網絡 (LSTM) 構建的河流預報模型，能夠提前 5 天實現對洪水的可靠預測，對于 5 年一遇級別的洪澇災害預測準確度，與一般性洪澇災害（1 年一遇）預測準確度相當。《尚書·堯典》中記載：「湯湯洪水方割，蕩蕩懷山襄陵，浩浩滔天，下民其咨。」堯舜時代，洪水泛濫讓百姓苦不堪言，堯舜決定找人治理洪水，鯀最初受命但未成功，后大禹繼承父業再度治水，于是就有了「大禹治水十三載，三過家門而不入」的傳說。
2023 年 7 月，一場由臺風「杜蘇芮」引發的罕見特大暴雨襲擊北京市，大清河流域出現破紀錄的洪峰流量。據人民網報道，本次洪澇災害造成北京超 129 萬人受災，房屋倒塌超 5.9 萬間、嚴重損壞超 14.7 萬間，農作物受災面積達 22.5 萬多畝。圖源：中國新聞社
從古至今，人類在面對洪水這樣的自然災害時，往往處于弱勢地位。谷歌研究科學家 Grey Nearing 曾在其論文中表明，一個有效的洪水預報系統能夠將相關死亡人數減少 43%，經濟損失降低 35%-50%。可見，建立洪水預報系統是人類應對洪水災害的一種重要手段。
當前的全球洪水預報系統大多依賴沿

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