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為何傳統洪水預測模型難以應對突如其來的災難？
洪水預測是一項複雜的任務，旨在預測特定區域洪水的發生、強度、時間和持續時間。雖然這一過程涉及許多水文、氣象和環境因素，然而傳統的洪水預測模型卻面臨著一些阻礙，使其難以有效應對突如其來的災難性洪水。
洪水預測的主要目標是向決策者提供及時且準確的信息，以便他們能夠採取適當措施來減輕洪水對人類生命、財產和環境的潛在影響。
洪水的範疇和定義在科學文獻和方法論中不盡相同。有時，洪水預測僅專注於估算當特定河流系統的閾值被超過的那一刻，而其他情況則需要預測洪水的範圍並利用水動力模型提供的資訊。
大多數傳統模型主要集中於預測水位或河流流量，以確定洪水發生的潛在時間。透過將歷史數據與已建立的風險級別相結合，這一方法能在某種程度上提供關於洪水發生的早期預警。然而，這種方法的局限性在於它無法充分考慮到洪水的空間分佈範圍，這通常是突發性洪水情境中的一個關鍵因素。
通常，傳統模式在遇到突如其來的極端天候事件時，無法準確預測洪水的程度、潛在淹沒區域及影響的範圍。
更現代的洪水預測方法開始利用水動力模型來預測洪水的範圍，這些模型考慮到超過閾值的情況及洪水的空間分佈、時間和範圍。透過模擬水流及其與周圍環境的互動，水動力模型如HEC-RAS和MIKE模型提供了更具體的洪水預測，包括洪水的深度和速度。
這些模型能夠考量基礎設施、農田和居民區的淹沒情況，從而幫助更有效的洪水管理及應對策略。然而，這些先進的模型仍然需要大量可靠的初步資料，否則可能無法準確預測洪水情況。
在很多運行系統中，預測的降雨量通過降雨-徑流模型以及流經模型來預測流程和水位，這樣的過程依賴於資料的即時性以及模型本身的效率。
洪水預測可以廣泛地分為基於物理的模型、數據驅動的模型，或者兩者的結合。選擇最合適的模型取決於多種因素，例如數據的可用性、流域特點和所需的預測準確性。
基於物理的模型模擬洪水生成和蔓延的基礎物理過程，它們對於過程的穩定性和可靠性一般較高。然而，在模型的“暖机阶段”，由於依賴於初始條件，其性能可能較低。
相對之下，數據驅動的模型則專注於挖掘歷史資料中的模式和關係，並能學習複雜的非線性關係，適合於數據豐富的情況。
混合型模型結合物理模型和數據驅動模型的優點，增強了洪水預測的準確性。
隨著技術的進步，實時洪水預測已成為可能，例如利用人工神經網絡技術，可以在數秒內完成區域性的實時洪水預測。這對於早期預警和災害防範至關重要，但仍需大量信賴的實時數據支持。
最後，洪水預測的挑戰不僅在於便於獲取可靠數據，更在於如何有效整合這些數據以形成全方位的預測模型。隨著氣候變化與環境變遷的加劇，未來的洪水預測模型必須更具靈活性和準確性，才能確保人們在突發洪水中不至於措手不及，否則政策及應對措施如何有效執行？
