国际著名学术期刊《自然》最新发表一篇环境研究论文称，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。研究显示，该AI系统的准确率与当前的主流方法相当，甚至更好，有望对特大洪水事件更早做出预警。
据论文介绍，人为引起的气候变化导致部分地区洪水频发，目前的预报方法依赖河道测流设备(沿河而建的观测站)，由于这些设备在全球的分布并不平均，导致这种方法存在局限性。这使未测流河道的预报难度更大，而且影响主要集中在发展中国家。
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，用5680个现有测流设备训练了一个AI模型，该模型能在7天的预报期里预测未测流流域的日径流。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，结果显示，这个AI模型能提前5天进行洪水预测，同日预测准确率与当前系统相当甚至更高。
此外，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，与GloFAS对1年重现窗口的预测准确率相当甚至更高。
论文作者总结认为，研究结果表明，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，且预警期比之前的方法都更长，同时有望为发展中地区提供可靠的洪水预报。
