新系統使用 Twitter、人工智慧來預測洪水

科學家們正在將 Twitter、社區科學和先進的人工智慧 (AI) 技術相結合，為遭受洪水襲擊的社區開發預警系統。英國鄧迪大學的研究人員展示瞭如何利用人工智慧從 Twitter 中提取數據以及從手機應用程式中提取信息，從而構建一個監測城市洪水水位的工具。

由於數據收集和處理的複雜性，城市洪水難以監測。這阻礙了詳細的風險分析、洪水控制和標準預警數值模型的驗證。研究人員試圖透過探索如何使用最新的人工智慧技術來分析來自社群媒體的數據以及它可以為用戶提供哪些應用程式來解決這個問題。

他們發現社群媒體可以用來補充基於傳統目擊者和遙感報告的資料集。透過將這些方法應用於案例研究，他們找到了一種提供真實資訊和人工智慧的方法，可以在未來的洪水預警和預警系統中發揮重要作用。

「過去十年海平面平均每年上升3.4毫米。今天的最高極端值將成為明天的平均水平，因此沿海城市和國家必須採取行動保護他們的土地，」王說。「我們特別擔心我們所說的晴天洪水的增加，這種洪水是在沒有任何極端天氣事件的情況下發生的，但由於平均海平面較高而突然發生」。

他說：“我們看到，基於數據的重大洪水監測方法肯定可以補充現有的數據收集手段，並為改善未來的監測和預警顯示出巨大的前景”。

Twitter 數據在 2015 年的一個月內進行了流式傳輸，過濾關鍵字「洪水」、「淹沒」、「水壩」、「堤壩」非常流行。在此期間分析了7500多份相關資訊。MyCoast 是許多環境機構用來收集有關各種沿海災害或事件的「群體科學」數據的系統。

該系統包含 6,000 多張洪水照片，全部透過行動應用程式收集。從人工智慧工具提取的資訊根據降雨數據進行了驗證。

此外，研究人員認為，像 Twitter 這樣的工具對於大規模且廉價的監控會更有用，而收集的數據將提供更豐富、更具包容性的信息。微觀層面上的個人報告資訊。

研究人員表示，這些工具可用於監測城市的水入侵和洪水。這可以用來改進預測模型和早期預警系統，幫助人們和當局為即將到來的洪水做好準備。

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