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論文第一作者兼通訊作者、美國(guó)谷歌研究院Grey Nearing和同事及合作者一起，用5680個(gè)現(xiàn)有測(cè)流設(shè)備訓(xùn)練了一個(gè)AI模型，該模型能在7天的預(yù)報(bào)期里預(yù)測(cè)未測(cè)流流域的日徑流。這個(gè)AI模型還與全球洪水預(yù)警系統(tǒng)(GloFAS)——預(yù)測(cè)短期和長(zhǎng)期洪水情景的全球主流軟件進(jìn)行對(duì)比測(cè)試，結(jié)果顯示，這個(gè)AI模型能提前5天進(jìn)行洪水預(yù)測(cè)，同日預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率與當(dāng)前系統(tǒng)相當(dāng)甚至更高。

千亿体育网址平台據(jù)論文介紹，人為引起的氣候變化導(dǎo)致部分地區(qū)洪水頻發(fā)，目前的預(yù)報(bào)方法依賴河道測(cè)流設(shè)備(沿河而建的觀測(cè)站)，由于這些設(shè)備在全球的分布并不平均，導(dǎo)致這種方法存在局限性。這使未測(cè)流河道的預(yù)報(bào)難度更大，而且影響主要集中在發(fā)展中國(guó)家。

此外，本次研發(fā)的AI模型對(duì)5年重現(xiàn)窗口的極端氣候事件預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，與GloFAS對(duì)1年重現(xiàn)窗口的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率相當(dāng)甚至更高。

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