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在佛罗里达州，长达 2,175 英里的人工运河系统在飓风季节扮演着关键角色：防洪。水资源管理者通常会在风暴来临前降低运河水位，以应对即将到来的降雨和风暴潮。然而，洪水既危险又难以预测，传统的洪水模型在瞬息万变的天气条件下往往显得力不从心。
传统的基于物理的洪水模型虽然精确，但需要巨大的计算能力，可能需要近一个小时才能完成一次模拟。在快速变化的风暴条件下，这种延迟可能会妨碍及时决策。为此，来自佛罗里达国际大学（FIU）的研究团队开发了一种先进的 AI 模型，有望彻底改变水资源管理者对佛罗里达庞大运河系统中洪水的预测和响应方式。
这项突破性成果发表在《Journal of Water Resources Planning and Management》上，提供了近乎即时的洪水场景模拟，并进一步提出了可行的策略。FIU Knight Foundation 计算与信息科学学院教授 Giri Narasimhan 表示：“准确性显然对我们非常重要，因为对水位的高估可能会导致误报和恐慌，而低估则可能导致意外且危险的洪水事件。”
该 AI 系统利用南佛罗里达水资源管理区收集的近十年历史环境和天气数据进行训练，以识别降雨、潮汐、地下水和风暴潮在整个区域的相互作用。历史风暴——包括飓风 Irma（2017 年）、飓风 Sandy（2012 年）和热带风暴 Isaias（2020 年）——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。
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，他开发的模型可以在几秒钟内运行复杂或最坏情况的场景。Shi 表示：“我们能够创建一种工具，为水资源管理者提供信息，以消除洪水事件或大幅减少其影响。”
这项技术不仅限于即时防洪。FIU 海平面解决方案中心主任 Jayantha Obeysekera 表示：“该模型作为帮助机构做出长期决策的工具也具有很大潜力。它可以通过高效筛选潜在解决方案，指导 20 年或 30 年的基础设施投资，例如是否建造新泵站、水库或堤坝。”
这项研究是研究人员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下的可靠工具。随着气候变化加剧，洪水风险不断增加，这种实时决策工具将为水资源管理者提供前所未有的支持，帮助他们更好地应对未来的挑战。
