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原標題：分析訓練全球 2k+ 水文站數據，中科院團隊發布 ED-DLSTM，實現無監測數據地區洪水預測
關鍵字：流域,模型,數據,洪水,水文
文章來源：HyperAI超神經
內容字數：9940字

內容摘要：

作者：梅菜
編輯：李寶珠，三羊
中國科學院成都山地災害與環境研究所歐陽朝軍團隊，提出了一種全新的基于 AI 的徑流洪水預測模型 ED-DLSTM，利用全球超 2 千個水文站數據進行模型訓練，以解決全球范圍內有監測數據流域和無監測數據流域徑流預測問題。隨著全球氣候變化，洪水災害正變得愈發頻繁。聯合國減少災害風險辦公室與比利時魯汶大學災害流行問題研究中心聯合發布的報告指出：過去 20 年間，全球洪水災害數量從 1,389 起上升到 3,254 起，增加了超兩倍，占到災害總數的 40%，影響人數達 165 萬人。
洪災會帶來巨大的人員傷亡和財產損失。今年 4 月，洪澇和地質災害共造成我國江西、廣東等 17 省 (區、市) 159.8 萬人不同程度受災，因災死亡失蹤 24 人，農作物受災面積 140.3 千公頃，直接經濟損失 119.8 億元，災害損失為近 10 年同期最重。
如何有效地預測洪水流量對降低洪水災害風險至關重要。去幾十年里，基于水文過程的洪水流量預測取得了顯著進步，但當前方法的預測結果依然嚴重依賴監測數據和參數率定。事實上，全球 95% 以上的流域沒有任何監測數據，如何無監測

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