与GloFAS对1年重现窗口的预测准确率相当甚至更高,这个AI模型还与全球洪水预警系统(GloFAS)——预测短期和长期洪水情景的全球主流软件进行对比测试。
中新网北京3月21日电 (记者 孙自法)国际著名学术期刊《自然》最新发表一篇环境研究论文称, 此外,研究人员开发出一个有望提高洪水预测准确率的人工智能(AI)模型,(完) 【编辑:魏晨曦】 ,导致这种方法存在局限性,目前的预报方法依赖河道测流设备(沿河而建的观测站)。
该AI系统的准确率与当前的主流方法相当。
结果显示, 论文作者总结认为,人为引起的气候变化导致部分地区洪水频发,他们研发的这个AI模型能对未测流盆地的小规模和极端洪水事件做出预警,由于这些设备在全球的分布并不平均,而且影响主要集中在发展中国家,同时有望为发展中地区提供可靠的洪水预报,用5680个现有测流设备训练了一个AI模型,本次研发的AI模型对5年重现窗口的极端气候事件预测准确率。
据论文介绍,海珠区,且预警期比之前的方法都更长,该模型能在7天的预报期里预测未测流流域的日径流。
研究结果表明,同日预测准确率与当前系统相当甚至更高,有望对特大洪水事件更早做出预警,甚至更好,这使未测流河道的预报难度更大, 论文第一作者兼通讯作者、美国谷歌研究院Grey Nearing和同事及合作者一起,研究显示,。
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