水文模型
Hydrologic Model
预测降雨过后河流水量会增加多少、何时上涨的AI模型,是洪水预警系统的前端环节。
简单来说
水文模型是一种AI模型,用来预测降雨之后河水沿河流会增加多少、何时到达。
可以把河流想象成一根水管。当上游某处降下一定量的雨这一信息输入进来后,水文模型就会计算这些水沿着管道流下时,河流水量会猛涨到什么程度。至于具体哪个地区的地面会被淹没,那是下一阶段要处理的事;水文模型只专注于更前面的这一步——计算河水本身会涨多少。
以往这类计算依赖于当地长期积累的水位记录。问题在于,越是最需要洪水预警的地方,往往越缺乏这类记录。而近来的模型不再依赖某一地区自身的历史记录,转而广泛学习全球气象与地形数据,因此即便是没有记录的河流,也能参考地形相近、气候模式相似的地区来推算流量。
在报道中是这样出现的
文章通常这样表述:"水文模型(hydrologic model)接收气象数据,预测河水沿河流会流动多少;淹没模型(inundation model)则接收水文模型算出的流量数值,描绘出实际哪些地区会被淹没。"一个常见的误解是,听到"洪水预测AI"就以为有一个模型从头到尾全部搞定。实际上,计算河水量的水文模型与描绘水淹范围的淹没模型是分工合作的,两个模型按顺序衔接运行。