Using AI to expand global access to reliable flood forecasts

洪水是最常见的自然灾害，每年在全球造成约500亿美元的经济损失。自2000年以来，与洪水相关的灾害发生率增加了一倍以上，部分归因于气候变化。近15亿人——占世界人口的19%——面临严重洪水事件的重大风险。升级早期预警系统，使这些人群能够获得准确且及时的信息，每年可挽救数千人的生命。

受可靠的洪水预报对全球民众生活潜在影响的驱动，我们于 2017 年启动了洪水预报工作。通过这段多年历程，我们多年来在推进研究的同时，同步构建了一套实时业务化洪水预报系统，在 Google 搜索、地图、Android 通知以及通过 Flood Hub 提供预警。然而，为了实现全球规模化，尤其是在无法获得准确本地数据的地方，还需要更多的研究进展。

在发表于*Nature*的“Global prediction of extreme floods in ungauged watersheds”一文中，我们展示了机器学习（ML）技术如何在洪水相关数据稀缺的国家，相对于当前 SOTA 显著改进全球尺度的洪水预报。借助这些基于 AI 的技术，我们将现有全球临近预报的可靠性平均从零天延长至五天，并将非洲和亚洲各区域的预报改进到与欧洲当前水平相近。模型的评估是与欧洲中期天气预报中心（ECMWF）合作进行的。

这些技术还使 Flood Hub 能够提前最多七天提供实时河流预报，覆盖80 多个国家的河段。这些信息可供个人、社区、政府和国际组织用于采取预先行动，帮助保护脆弱人群。