Enligt nya studier är översvämningar en av de vanligaste naturkatastroferna som drabbar samhällen över hela världen och orsakar cirka $50 miljarder i ekonomiska skador varje år. Behovet av att förbättra tidiga varningssystem har intensifierats, särskilt med tanke på ökningen av översvämningsrelaterade katastrofer sedan år 2000, delvis på grund av klimatförändringar. Dessa system är avgörande för att rädda liv, särskilt för de 1,5 miljarder människorna, som utgör 19% av den globala befolkningen, som löper betydande risker vid svåra översvämningshändelser.
Uppgradering av Översvämningsprognoser:
I en banbrytande forskningsstudie har ett team av forskare lyckats använda avancerade maskininlärningstekniker för att förutsäga och förebygga översvämningar på global nivå. Genom att utnyttja maskininlärningsmodeller erbjuder deras plattform nu realtidsprognoser för floder upp till sju dagar i förväg för över 80 länder. Denna omfattande databas möjliggör att både individer och myndigheter kan vidta förebyggande åtgärder för att skydda sårbara befolkningsgrupper.
Effekten av Maskininlärningstekniker:
Genom samarbete med ledande partners, inklusive akademiska institutioner, regeringar och icke-statliga organisationer, har detta forskningsprojekt utvecklat avancerade modeller för översvämningsprognoser genom att använda sig av LSTM-modeller. Dessa teknologier har visat sig prestera överlägset jämfört med traditionella hydrologiska modeller genom att öka noggrannheten vid simulering av extrema händelser, även när dessa inte ingår i träningsdatamängden. Resultatet visar på en påtaglig förbättring av tillförlitligheten hos globala prognoser, vilket har inneburit att möjligheten att förutse översvämningar i Afrika och Asien nu står i nivå med Europa.
Utmaningar med Datatillgång:
Ett av de stora hindren för översvämningsprognoser är bristen på tillförlitlig och exakt lokal data i många regioner. Mätstationer för flöden, som tillhandahåller avgörande information för hydrologiska modeller, är dyra att installera och driva. Dessutom finns det en korrelation mellan ett lands BNP och tillgängligheten av offentligt tillgängliga data, vilket innebär att länder med lägre inkomster ofta har begränsade resurser till sin förfogande. Maskininlärningstekniker erbjuder en nyskapande lösning genom att möjliggöra träning av modeller med tillgängliga floddata globalt, vilket i sin tur kan användas för att förutsäga vattennivåer även i de regioner där det saknas mätningsstationer.
Öppen Vetenskap som drivkraft:
Genom sitt åtagande för öppen vetenskap har forskningsprojektet släppt en omfattande hydrologisk datamängd i Nature Scientific Data 2023. Denna gemenskapsdrivna databas underlättar fortsatta framsteg inom hydrologisk forskning och uppmuntrar samarbete mellan forskare världen över.
FAQ
F: Vad är betydelsen av maskininlärningstekniker inom översvämningsprognoser?
S: Maskininlärningstekniker har revolutionerat översvämningsprognoser genom att utöka tillförlitligheten hos prognoserna och förbättra noggrannheten vid förutsägelser av översvämningshändelser, särskilt i regioner med begränsad tillgång till data.
F: Hur hanterar maskininlärning utmaningen med brist på data inom översvämningsprognoser?
S: Maskininlärningsmodeller kan tränas globalt med tillgängliga floddata, vilket möjliggör förutsägelser för områden där data är knapphändig. Detta möjliggör en mer omfattande täckning av översvämningsprognoser på global nivå.
F: Vilka samarbeten har forskningsprojektet genomfört för att förbättra möjligheterna att förutse översvämningar?
S: Forskningsprojektet har samarbetat med akademiska institutioner, regeringar, internationella organisationer och icke-statliga organisationer för att driva framåt med modeller baserade på maskininlärning. Noterade samarbeten innefattar samarbete med JKU Institute for Machine Learning och forskare vid Yale University.
F: Hur fungerar Google Researchs flodprognosmodell?
S: Flodprognosmodellen utnyttjar LSTM-baserade modeller som analyserar historiska väderdata och prognostiserade väderdata för att göra framtida prognoser. Denna sekventiella approach förbättrar noggrannheten vid flodprognoserna.
F: Vad är målet med Google Researchs Flood Hub-plattform?
S: Målet med Flood Hub-plattformen är att tillhandahålla realtidsprognoser för floder upp till sju dagar i förväg, med täckning över 80 länder. Informationen som genereras av plattformen ger olika intressenter möjlighet att vidta förebyggande åtgärder och skydda sårbara befolkningsgrupper.
Avslutning:
Genom innovativ användning av maskininlärningstekniker har forskningsprojektet omdefinierat översvämningsprognoser på global nivå. Genom att dra nytta av AI-baserade modeller erbjuder Flood Hub-plattformen nu realtidsprognoser för floder upp till sju dagar i förväg, vilket förbättrar förmågan att skydda sårbara befolkningsgrupper. Genom samarbeten med akademiska institutioner och släppandet av öppna datamängder fortsätter Google Research att driva framsteg inom översvämningsprognoser och bidrar till det gemensamma målet att mildra de förödande effekterna av översvämningar över hela världen.
Källa:
Google Research Publications
The source of the article is from the blog revistatenerife.com