开元KYKG棋牌官网據(jù)論文介紹，人為引起的氣候變化導致部分地區(qū)洪水頻發(fā)，目前的預報方法依賴河道測流設備(沿河而建的觀測站)，由于這些設備在全球的分布并不平均，導致這種方法存在局限性。這使未測流河道的預報難度更大，而且影響主要集中在發(fā)展中國家。

論文第一作者兼通訊作者、美國谷歌研究院Grey Nearing和同事及合作者一起，用5680個現(xiàn)有測流設備訓練了一個AI模型，該模型能在7天的預報期里預測未測流流域的日徑流。這個AI模型還與全球洪水預警系統(tǒng)(GloFAS)——預測短期和長期洪水情景的全球主流軟件進行對比測試，結(jié)果顯示，這個AI模型能提前5天進行洪水預測，同日預測準確率與當前系統(tǒng)相當甚至更高。

此外，本次研發(fā)的AI模型對5年重現(xiàn)窗口的極端氣候事件預測準確率，與GloFAS對1年重現(xiàn)窗口的預測準確率相當甚至更高。