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佛罗里达州拥有横跨 2,175 英里的互联人造运河系统，在飓风来袭时扮演着至关重要的防洪角色。在风暴登陆前，水资源管理者会战略性地降低运河水位，以吸收降雨和风暴潮。然而，德克萨斯州和西班牙的悲剧表明，洪水既不可预测又危险，且越来越难以掌控。天气状况瞬息万变，任何突发变化都可能使传统洪水模型不堪重负。
传统基于物理学的模型虽能精细复制运河系统，考虑从水流到闸门操作的各种因素，但其庞大的计算需求导致模拟时间可能接近一小时。在快速变化的风暴条件下，这种延迟可能阻碍及时决策。因此，实时系统成为必需。
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来自 FIU 的合作团队开发了一种先进的 AI 模型，能够改变水资源管理者预测和应对佛罗里达州庞大运河系统中洪水的方式。这一突破详细发表在《水资源规划与管理杂志》上，提供了近乎即时的洪水情景模拟，并进一步提出了可行的策略。
“准确性对我们来说显然非常重要，因为对水位的高估可能导致虚假警报和恐慌，而低估则可能导致意外和危险的洪水事件，”FIU Knight Foundation 计算机与信息科学学院教授 Giri Narasimhan 说道。
最近从 FIU 毕业的 Jimeng Shi 在 Narasimhan 的研究小组中作为博士生领导了这项研究，开发了能够在几秒钟内运行复杂或最坏情况场景的模型。利用南佛罗里达水资源管理区收集的近十年的历史和天气数据，AI 系统被训练以识别降雨、潮汐、地下水和风暴潮在该地区的相互作用。历史风暴——包括 2017 年的飓风艾尔玛、2012 年的飓风桑迪和 2020 年的热带风暴伊萨亚斯——被用来微调模型的可靠性。研究人员在迈阿密河上进行了测试，该河流经迈阿密市中心并排入比斯坎湾。
据研究人员称，这都是他们更广泛努力的一部分，旨在使 AI 成为现实世界中高风险场景中的可信工具。研究合著者、FIU 海平面解决方案中心主任 Jayantha Obeysekera，曾任南佛罗里达水资源管理区首席建模师，表示该技术的潜力不仅限于即时防洪。
“该模型作为帮助机构做出长期决策的工具也具有很大的潜力，”他说。“通过高效筛选潜在解决方案，它可以指导 20 年或 30 年的基础设施投资，例如是否建造新的泵站、水库或堤坝。”
你将在这个故事中学到什么：,
- 研究人员开发了一种先进的 AI 模型，提供近乎即时的洪水模拟和可行的策略。
- 基于十年环境数据训练的 AI 系统不仅有助于管理即时洪水风险，还支持佛罗里达州的长期基础设施规划。
