随着全球气候变化的加剧，洪水灾害的频率和严重性不断上升，特别是在低收入和中等收入国家，这些地区的脆弱人群占全球的90%。世界银行指出，将这些国家的洪水预警系统提升至发达国家标准，每年可以挽救约23000条生命。然而，挑战依然存在，包括对个别流域校准的需求和在脆弱地区的有限预测。本文将探讨谷歌的研究论文，该论文研究了如何利用人工智能（AI）提前5天预测河流洪水，详细阐述了其对80多个国家的潜在影响，特别是在数据稀缺和脆弱地区。
洪水是最常见的自然灾害类型，自2000年以来，与洪水相关的灾害发生率增加了一倍以上。这一增长归因于人为气候变化加速的水文循环。洪水对发展中国家的影响尤为严重，这些国家的人口极易受到洪水风险的影响。洪水的破坏性后果突显了准确及时的洪水预警对于减轻对人类生命和财产的影响的紧迫需求。
当前的洪水预测面临挑战，特别是在未测量流域，水文预测模型需要更可靠的数据进行校准。这一限制阻碍了洪水预测的准确性和提前时间，尤其是在易受洪水影响的地区。发展中国家缺乏密集的流量计网络，进一步加剧了洪水预警的不准确性，突出了改善全球可靠洪水预测获取的迫切需求。
谷歌人工智能（AI）为全球洪水预测的挑战提供了一个有希望的解决方案。通过利用AI和开放数据集，有可能显著提高极端河流事件短期预测的精度、召回率和提前时间。开发了一个在80多个国家实时提供公开可用预测的操作系统，展示了AI在未测量流域提供早期和准确洪水预警的潜力。这标志着在全球范围内提高可靠洪水预测和早期预警系统获取方面取得了重大进展。
谷歌的研究论文展示了利用人工智能（AI）训练在开放和公共数据集上的洪水预测的重大进步。该研究评估了AI在全球河流极端事件预测方面革命化全球获取预测的潜力。通过利用AI，开发了一个操作系统，为80多个国家提供短期（7天）洪水预测，提供实时预测，无需支付费用或网站注册即可访问。
谷歌的研究论文深入探讨了使用AI进行全球洪水预测，强调了开发一个AI流量预测模型，该模型扩展了之前在水文现在预测模型上的工作。该模型利用长短期记忆（LSTM）网络，通过7天预测范围预测日流量。值得注意的是，AI模型不使用流量数据作为输入，解决了实时数据在未测量位置的可用性挑战。模型架构包括一个编码器-解码器模型，分别为历史和预测气象输入数据设置单独的LSTM单元。
基于AI模型开发的操作系统在80多个国家提供实时洪水预测，这是提高全球获取可靠洪水预警的一个重大里程碑。系统的能够无需访问障碍，如货币费用或网站注册，即可产生短期预测，突显了AI增强洪水事件早期预警系统的潜力。
AI模型的性能超越了当前技术全球建模系统，即哥白尼紧急管理服务全球洪水意识系统（GloFAS）。研究报告称，基于AI的预测在未测量流域预测极端河流事件的可靠性，提前时间可达五天，与GloFAS的现在预测的可靠性相当或更好。此外，AI模型在五年回归期事件的准确性与当前一年回归期事件的准确性相当或更好，表明其在未测量流域提供更大和更具影响力的事件的早期和准确洪水预警的潜力。
AI流量预测模型扩展了之前使用LSTM网络的水文现在预测模型的工作，以模拟从气象输入数据的流量数据序列。模型使用编码器-解码器架构，一个LSTM在历史气象输入数据序列上运行（编码器LSTM），另一个LSTM在7天预测范围上运行，输入来自气象预测（解码器LSTM）。由于未测量位置缺乏实时数据，模型不使用流量数据作为输入，基准（GloFAS）不使用自回归输入。数据集包括来自5680个流域的152259年的模型输入和流量目标，总大小为60GB保存在磁盘上。
图表显示了用于AI模型训练和预测的每个数据源的可用数据周期。在训练期间，缺失数据通过使用另一个数据源的类似变量或通过使用均值并添加一个二进制标志来表示插补值来进行插补。模型使用365天的回溯序列长度，编码器和解码器LSTM的隐藏大小为256个单元状态。
使用交叉验证实验评估了AI模型的性能，将5680个流量计的数据在时间和空间上分割，以确保样本外预测。模型预测每个时间步骤和预测提前时间的单峰不对称拉普拉斯分布在面积归一化流量排放上的参数。模型在50000个迷批次上进行训练，批量大小为256，并通过减去均值并除以训练期间数据的标准差来标准化输入。
交叉验证实验包括跨大陆、气候区和水文分离流域组的分割。AI模型在位置和时间上都进行了样本外评估，结果报告在通过平均预测水文图得到的水文图上，该水文图来自三个单独训练的编码器-解码器LSTM的集合。