22 Provinzen Wurden Von Schweren Überschwemmungen Heimgesucht. Kann Maschinelles Lernen Sie in Zukunft Vorhersagen?

Überschwemmungskatastrophen ereignen sich in der Menschheitsgeschichte jedes Jahr und zählen zu den schwerwiegendsten Naturkatastrophen weltweit. Obwohl die durch Überschwemmungen verursachten Schäden unvermeidlich sind, können sie durch genaue Vorhersagen um ein Drittel oder mehr reduziert werden. Wissenschaftler haben ein System maschinellen Lernens entwickelt, das genau vorhersagen kann, wann und wo Überschwemmungen auftreten werden. Es wird derzeit in Indien eingesetzt.

Auch in diesem Sommer kommt es wieder zu Überschwemmungen.

Seit Juni ist mein Land in eine umfassendeHochwassersaisonkam es in einigen Gebieten zu schweren Regenfällen und Überschwemmungen, und in den Zeitungen erschienen täglich Nachrichten über Hochwasserschutz und Katastrophenhilfe.

Berichten zufolge wurden während der diesjährigen Hochwassersaison in Guangdong, Guangxi, Jiangxi und anderen Provinzen 22 ProvinzenSie alle waren in unterschiedlichem Ausmaß von Hochwasserkatastrophen betroffen. Bis heute hat die Flutkatastrophe 6,75 Millionen MenschenBetroffene Fläche von Kulturpflanzen 623 Tausend Hektar, direkte wirtschaftliche Verluste von ca. 10 Milliarden.

In der Provinz Jiangxi, die besonders stark betroffen war, ist die Zahl der BetroffenenMehr als 2 Millionen, eingestürzte Häuser 531 Haushalte, 1357 Zimmer1.063 Häuser von 508 Haushalten wurden schwer beschädigt; An vier Stationen wurde die Warnstufe überschritten, an acht Stauseen die Hochwassergrenze..

Die Überschwemmungen dauern noch an und bis Mitte Juli wird es mehrere schwere Regenfälle geben. Die zuständigen Behörden sagen voraus, dass Jiangxi in den nächsten Tagen von einer mittelgroßen Überschwemmung heimgesucht werden könnte, wie sie nur einmal in einem Jahrzehnt vorkommt.Die Lage im Hochwasserschutz wird sich verschärfen.

Gleichzeitig leiden auch der Mittlere Westen der USA, der Iran und andere Orte unter schweren Überschwemmungen, und die Zahl der Todesopfer steigt weiter an.

Als Reaktion darauf wurden in vielen Orten unseres Landes dringende Notfallmaßnahmen eingeleitet und auch Feuerwehren sind in das Katastrophengebiet geeilt, um Rettungsmaßnahmen durchzuführen.

Angesichts von Naturkatastrophen scheint die menschliche Kraft jedoch immer unbedeutend. Aber glücklicherweise können wir jetzt wissenschaftliche Waffen einsetzen, umPräzise Vorhersage und Warnung, um Verluste zu minimieren. Feuerwehrleute müssen nicht mehr immer wieder ihr Leben riskieren, indem sie zur Front eilen.

Überschwemmungen: Eine lange Geschichte, ein globales Phänomen

Überschwemmungen zählen zu den schwerwiegendsten Naturkatastrophen weltweit.Das passiert jedes Jahr in der Menschheitsgeschichte. Es gibt viele Geschichten über Hochwasserkatastrophen auf der ganzen Welt, und die Geschichte von Noahs Arche ist eine davon.

Der Bibel zufolge verbrachten Noah und seine Familie 120 Jahre damit, an der Arche Noah zu bauen, um der von Gott aus irgendeinem Grund verursachten Flutkatastrophe zu entgehen. Als schließlich die große Flut kam, überlebten nur Noah und seine Familie sowie die Menschen in der Arche.

In Wirklichkeit gibt es weder die Arche Noah noch FlutkatastrophenJedes Jahr sterben Zehntausende Menschen daran und Hunderte Millionen werden vertrieben.Hochwasserkatastrophen werden häufig dadurch verursacht, dass starke Regenfälle in Flüsse, Seen und Stauseen eindringen und Überschwemmungen verursachen. Weitere Ursachen sind unterseeische Erdbeben, Hurrikane und Dammbrüche.

Überschwemmungen treten häufig in dicht besiedelten Gebieten mit intensiver landwirtschaftlicher Nutzung, zahlreichen Flüssen und Seen sowie reichlich Niederschlag auf, wie etwa in den warmen gemäßigten Zonen und den Subtropen der nördlichen Hemisphäre.China, BangladeschEs ist die Region weltweit, in der es am häufigsten zu Überschwemmungskatastrophen kommt.

Laut historischen Statistiken ist mein LandIm Durchschnitt kommt es alle zwei Jahre zu einer Hochwasserkatastrophe.. In der Vergangenheit kam es fünfmal zu Überschwemmungen in Peking und achtmal in Tianjin. Abgesehen von Wüsten, extrem trockenen Gebieten und kalten Höhenlagen, mein LandEtwa zwei DrittelIn allen Teilen des Landes kommt es zu Hochwasserkatastrophen unterschiedlichen Ausmaßes und unterschiedlicher Art.

In vielen Provinzen im Süden kommt es jeden Sommer zu heftigen Regenfällen wie Regenstürmen und sintflutartigen Regenfällen.„Das Meer von der Stadt aus betrachten“Szenarien wie diese sind keine Seltenheit mehr. Die Überflutung von Städten und die Eindämmung von Hochwasserkatastrophen sind schwierige Probleme, mit denen Anwohner und Verwalter gemeinsam konfrontiert sind und an deren Lösung harte Arbeit nötig ist.

Die Flut scheint ruhig, ist aber in Wirklichkeit sehr heftig. Vor jeder Überschwemmung werden zu viele Menschen aufgrund mangelnder Informationen und Vorbereitung von der unbarmherzigen Flut schlagartig mitgerissen.

Wie Naturkatastrophen wie Erdbeben sind auch Überschwemmungen von Natur aus unvorhersehbar und unvermeidbar. Aber wenn wir das tunGenaue Prognose, können die Verluste minimieren. Einigen Forschungsergebnissen zufolge kann das Frühwarnsystem die durch Überschwemmungen verursachten Todesfälle und wirtschaftlichen Verluste verringern.Um mehr als ein Drittel reduziert.

Maschinelles Lernsystem: Präzise Prognosen zur Verhinderung von Überschwemmungen

Forscher von Google, dem Technion (Israel Institute of Technology) und der Bar-Ilan-Universität haben eine Methode zur Erkennung und Behandlung von Krebs mithilfe künstlicher Intelligenz und leistungsstarker Computer entwickelt.Ein maschinelles Lernsystem, das Flussüberschwemmungen genau vorhersagt.

Diese Vorhersagen verwendenMaschinelles Lernen, Niederschlagsaufzeichnungen und HochwassersimulationenKombination. Im maschinellen Lernmodell werden verschiedene Elemente hinzugefügt -ausVon historischen Ereignissen über Flusspegelmessungen bis hin zur Topografie und Höhe eines bestimmten Gebiets.Basierend auf diesen Elementen erstellen sie Karten und führen bis zuHunderttausende Simulationen.

Durch die Kombination dieser Informationen erstellten sie Modelle zur Vorhersage von Flusshochwasser, mit denen sich nicht nur genauer vorhersagen lässt, wann und wo Hochwasser auftreten, sondern auch, wie schwerwiegend die Ereignisse sein werden.

„Eine großflächige und effektive Hochwasservorhersage wird durch mehrere Faktoren erschwert, vor allem durch die Abhängigkeit von einer manuellen Kalibrierung, die mühsam und zeitaufwändig ist, die begrenzte Menge an Daten, die an bestimmten Standorten verfügbar sind, und die rechnerische Schwierigkeit bei der Erstellung …“, schrieb das Team.Das Modell ist genau genug.Maschinelles Lernen ist in diesem Zusammenhang äußerst nützlich: Erlernte Modelle können in komplexen, hochdimensionalen Szenarien menschliche Experten oft übertreffen. "

Wie in der Studie dargelegt, besteht eine der größten Herausforderungen bei der Erstellung von Hochwasservorhersagemodellen darin,Parameterkalibrierung. Dies ist ein Optimierungsprozess, der die Vorhersagen des Algorithmus mit einer Basismessung abgleichen soll. Traditionelle Methoden erfordern manuelle Arbeit, und die resultierenden ModelleObwohl die Leistung gut ist, ist sie nicht verallgemeinerbar.

Tatsächlich gab es im Bereich der Hochwasservorhersage viele Versuche zur Automatisierung, doch keiner konnte ein für den Einsatz in operativen Systemen ausreichendes Maß an Genauigkeit und Zuverlässigkeit erreichen. Daher sind praktische Anwendungen auf halbautomatische Prozesse beschränkt, die manuelle Eingriffe oder Interaktionen erfordern.

Maschinelles Lernen eignet sich gut, um die oben genannten Einschränkungen zu überwinden.Denn viele der zentralen Herausforderungen hydrologischer Modelle liegen in der automatischen Kalibrierung, und genau hier liegen die Stärken maschinellen Lernens. Heutzutage ersetzen und verbessern die meisten groß angelegten Systeme des maschinellen Lernens frühere, minderwertige Systeme, die auf manueller Kalibrierung basierten.

Die Forscher überwanden einige dieser Hindernisse, indem sie Echtzeitmessungen der Flusspegel und kurzfristige Prognosen nutzten, aus denen ihr Modell eineHochwasserkarte(Eine Karte, die zeigt, wo voraussichtlich hohe Wasserstände auftreten werden) Schätzen Sie das Ausmaß der vorhergesagten Überschwemmung.

Sie sagen, dass die Vorhersagen auf Grundlage der während der Monsunzeit 2018 generierten Warnungen genau waren. 300 mDie Auflösung übersteigt 90 % und 75 % Rückruf und Präzision.

Aufgrund des hohen Rechenaufwands physikbasierter Simulationen und der durch Fehler und Verzerrungen verursachten Ungenauigkeiten handelt es sich hierbei nicht um ein perfektes Modell. Das Team ist jedoch davon überzeugt, dass Techniken des maschinellen Lernens der Schlüssel zur Verbesserung der Vorhersagen für künftige Arbeiten sind und dass mit einem breiteren Datenspektrum bessere Modelle erlernt werden können.

Sie glauben außerdem, dass die jüngsten Fortschritte bei der induktiven Übertragung, dem Transferlernen und dem Multitasking-Lernen die Schwierigkeit überwinden können, effektive Modelle aus mehreren verwandten Quellen zu erlernen. Und diese Techniken könnten eines Tages dazu verwendet werden, Ereignisse vorherzusagen, die nicht durch physikalische Modelle simuliert werden, wie etwa Schneeschmelze und Flussströmungen.

Diese Ergebnisse werden schließlich in GooglesGoogle Public Alert-Programm,Das Programm benachrichtigt Benutzer von Apps wie Google Search, Maps und Google News über laufende oder drohende Naturkatastrophen wie Hurrikane, Vulkanausbrüche, Tsunamis und Erdbeben.

Derzeit beteiligen sich Regierungsbehörden aus den USA, Australien, Kanada, Kolumbien, Japan, Taiwan, Indonesien, Mexiko, den Philippinen, Indien, Neuseeland und Brasilien an dem Projekt.

„Wir glauben, dass maschinelles Lernen die Qualität mehrerer Komponenten verbessern kann“, sagten die Forscher. „Um dieses Ziel zu erreichen, sammeln, organisieren und kombinieren wir Daten aus verschiedenen Quellen.Offene Datensätze, um dieses Problem der Community für maschinelles Lernen zugänglicher zu machen. "

Überschwemmungen sind unvermeidlich, ihre Schäden jedoch vermeidbar

Noch immer richten Überschwemmungen im ganzen Land verheerende Schäden an, doch Wissenschaftler und Techniker arbeiten Tag und Nacht daran, Möglichkeiten zu ihrer Bekämpfung zu erforschen. Naturkatastrophen sind unvermeidlich, aber mit guten Vorhersagen können Menschenleben und Eigentum vor Katastrophen geschützt werden.

Ich hoffe, dass wir bei der nächsten Überschwemmung nicht Feuerwehrleute sehen, die an die Front eilen, sondern dass KI rechtzeitig Prognosen für uns erstellt und die Menschen im Voraus evakuiert, um die Flutkatastrophe zu minimieren.

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