Language
Country/Area
No result found
洪水預測的未來：機器學習如何幫助拯救生命？
洪水預測是一個複雜的過程，旨在預測特定地區洪水的發生、強度、時間及持續時間。這一過程通常通過分析各種水文、氣象及環境因素來進行。洪水預測的主要目標是提供及時且準確的信息給決策者，使其能夠採取適當的行動，減輕洪水可能對人類生命、財產和環境造成的影響。考慮到洪水事件的不同維度，包括發生、強度、持續時間及空間範圍，洪水預測模型能夠提供更全面和詳細的風險表現，並促進更有效的應對策略。
洪水預測是一個多面向的學科，旨在預測洪水事件的各個方面，包括其發生、強度、時間、持續時間及空間範圍。
在某些情況下，洪水預測專注於估計特定河流系統中超過某一閾值的時間，而在另外一些情況下，則涉及預測洪水的範圍，並利用模型中的水動力信息來達成。當洪水預測僅限於估算閾值被超過的瞬間時，研究人員通常會專注於預測某一地點的水位或河流排放。這種方法提供了有益的信息，使決策者可以提前採取預防措施，並減少潛在損失。
更全面的洪水預測方法則運用水動力信息來預測洪水的范圍，不僅考慮閾值的超越，也旨在估算洪水的空間分佈、時間及強度。
水動力模型如水利工程中心的河流分析系統（HEC-RAS）或MIKE模型組，會模擬水流及其與周圍環境的互動，提供洪水範圍、深度及速度的詳細預測。將水動力信息納入洪水預測模型可以更全面地理解洪水事件的潛在影響，考慮基礎設施、農田和住宅區的淹沒等因素。這些模型的空間分佈考量使得洪水管理和應對策略更有效，保證資源的適當配置，並充分保護脆弱群體。
洪水預測的方法可分為物理模型、數據驅動模型，或二者的結合。選擇最合適的方式取決於數據的可用性、流域特徵及所需的預測準確性。
物理模型模擬洪水生成及傳播的基本物理過程，如降水、滲透、徑流及流向。這些模型因其固有的物理表述而通常較為穩定和可靠，相較於數據驅動模型，它們更不易因預測錯誤而導致不良後果，尤其是在缺乏降雨等輸入情況下。然而，物理模型對初始條件的要求較高，無法避免在所謂的“回暖期”內表現欠佳。
數據驅動模型則專注於從歷史數據中發現模式和關係，並不明確地表述物理過程。這些模型能夠學習複雜的非線性關係，並隨著條件的變化而調整，使其在數據豐富且物理過程難以準確表達的情況下十分有用。數據驅動模型的例子包括回歸技術、人工神經網絡（ANN）、支持向量機（SVM）和基於樹的算法，如隨機森林或XGBoost。
混合模型結合了物理模型和數據驅動模型的優勢，以提高洪水預測的準確性和可靠性。混合模型可以利用物理模型中的物理解釋，同時受益於數據驅動模型的自適應學習能力。一個例子是將水文模型與機器學習算法結合，以提高洪水預測的準確性。
在許多操作系統中，預報降水量將被輸入到降雨-徑流和流水路由模型中，以預測幾個小時到幾天的流量和水位，具體取決於流域或河流區域的大小。
洪水預測是洪水警告的重要組成部分，需要區分兩者之間的差異。洪水預測的結果是一組各地區渠流或河流水位的預測時間曲線，而“洪水警告”的任務則是利用這些預測來發出洪水警告。隨着人工神經網絡的技術進步，實時洪水預測在區域範圍內的完成速度可達數秒。有效的實時洪水預測模型可用於早期預警和災害預防。
未來，隨著機器學習技術的發展，洪水預測將更加準確，能否有效地減少災難帶來的損害？
