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擊敗全球 No.1 系統、覆蓋 80+ 國家,谷歌洪水預測模型再登 Nature

AIGC動態1年前 (2024)發布 HyperAI超神經
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擊敗全球 No.1 系統、覆蓋 80+ 國家,谷歌洪水預測模型再登 Nature

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原標題:擊敗全球 No.1 系統、覆蓋 80+ 國家,谷歌洪水預測模型再登 Nature
關鍵字:洪水,模型,河流,,流域
文章來源:HyperAI超神經
內容字數:8189字

內容摘要:


作者:十九
編輯:李寶珠,三羊
用長短期記憶網絡 (LSTM) 構建的河流預報模型,能夠提前 5 天實現對洪水的可靠預測,對于 5 年一遇級別的洪澇災害預測準確度,與一般性洪澇災害(1 年一遇)預測準確度相當。《尚書·堯典》中記載:「湯湯洪水方割,蕩蕩懷山襄陵,浩浩滔天,下民其咨。」堯舜時代,洪水泛濫讓百姓苦不堪言,堯舜決定找人治理洪水,鯀最初受命但未成功,后大禹繼承父業再度治水,于是就有了「大禹治水十三載,三過家門而不入」的傳說。
2023 年 7 月,一場由臺風「杜蘇芮」引發的罕見特大暴雨襲擊北京市,大清河流域出現破紀錄的洪峰流量。據人民網報道,本次洪澇災害造成北京超 129 萬人受災,房屋倒塌超 5.9 萬間、嚴重損壞超 14.7 萬間,農作物受災面積達 22.5 萬多畝。圖源:中國新聞社
從古至今,人類在面對洪水這樣的自然災害時,往往處于弱勢地位。谷歌研究科學家 Grey Nearing 曾在其論文中表明,一個有效的洪水預報系統能夠將相關死亡人數減少 43%,經濟損失降低 35%-50%。可見,建立洪水預報系統是人類應對洪水災害的一種重要手段。
當前的全球洪水預報系統大多依賴沿


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