AI Increases Global Access to Reliable Flood Forecasts

Grey Nearing, Deborah Cohen, Vusumuzi Dube, Martin Gauch, Oren Gilon, Shaun Harrigan, Avinatan Hassidim, Frederik Kratzert, Asher Metzger, Sella Nevo, Florian Pappenberger, Christel Prudhomme, Guy Shalev, Shlomo Shenzis, Tadele Tekalign, Dana Weitzner, Yoss Matias
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用AI提高全球可靠洪水预测的可用性

  • 动机：洪水是最常见、影响最大的自然灾害之一，在发展中国家由于缺乏密集的水流监测网络，其影响更为严重。准确和及时的预警对于减轻洪水风险至关重要，但准确的水文模拟模型通常需要根据每个流域的长期数据记录进行校准。
  • 方法：开发了一种人工智能(AI)模型，用于预测长达7天的极端水文事件。该模型在全球范围内、各大洲、不同预报时段和不同复现期下，显著优于当前最先进的全球水文模型。
  • 优势：开发了一种人工智能模型，可以在预报时限为7天的情况下，准确预测极端水文事件，特别是在未监测流域方面表现出色，这对于发展中国家尤其重要。

开发了一种AI模型，可在全球范围内预测长达7天的极端水文事件，优于当前最先进的全球水文模型，并已应用于80多个国家的实时公共洪水预报系统。

https://arxiv.org/abs/2307.16104 


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