Einleitung

Überschwemmungen wirken sich unverhältnismäßig stark auf Entwicklungsländer mit spärlichen Wasserstandsmessnetzen aus, was die Notwendigkeit präziser Frühwarnungen unterstreicht. Die Beschleunigung von Überschwemmungskatastrophen aufgrund des Klimawandels unterstreicht die Dringlichkeit wirksamer Frühwarnsysteme, insbesondere in Ländern mit niedrigem und mittlerem Einkommen, in denen 90 % der gefährdeten Bevölkerungsgruppen leben. Nach Angaben der Weltbank könnten durch die Modernisierung der Hochwasserfrühwarnsysteme in Entwicklungsländern auf entwickelte Standards jährlich durchschnittlich 23,000 Menschenleben gerettet werden. Es bestehen jedoch weiterhin Herausforderungen, darunter die Notwendigkeit einer individuellen Wassereinzugsgebietskalibrierung und begrenzte Vorhersagen in gefährdeten Regionen. In diesem Artikel werden wir das Forschungspapier von Google verstehen, in dem der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) zur Vorhersage von Flussüberschwemmungen bis zu fünf Tage im Voraus untersucht wird, und erläutern die möglichen Auswirkungen auf über 5 Länder, insbesondere in datenarmen und gefährdeten Regionen.

Die verheerenden Auswirkungen von Überschwemmungen

Überschwemmungen sind die häufigste Art von Naturkatastrophen, und die Häufigkeit überschwemmungsbedingter Katastrophen hat sich seit 2000 mehr als verdoppelt. Dieser Anstieg ist auf den sich beschleunigenden Wasserkreislauf zurückzuführen, der durch den anthropogenen Klimawandel verursacht wird. Besonders schwerwiegend sind die Auswirkungen von Überschwemmungen in Entwicklungsländern, wo die Bevölkerung besonders anfällig für Überschwemmungsrisiken ist. Die verheerenden Folgen von Überschwemmungen unterstreichen die dringende Notwendigkeit präziser und rechtzeitiger Hochwasserwarnungen, um die Auswirkungen auf Menschenleben und Eigentum abzumildern.

Der aktuelle Stand der Hochwasservorhersage

Der aktuelle Stand der Hochwasservorhersage steht vor Herausforderungen, insbesondere in nicht vermessenen Einzugsgebieten, wo hydrologische Vorhersagemodelle zuverlässigere Daten für die Kalibrierung benötigen. Diese Einschränkung beeinträchtigt die Genauigkeit und Vorlaufzeit von Hochwasservorhersagen, insbesondere in Gebieten, die durch menschliche Einwirkungen von Überschwemmungen gefährdet sind. Das Fehlen dichter Strommessnetze in Entwicklungsländern verschärft die Ungenauigkeit von Hochwasserwarnungen noch weiter und verdeutlicht die dringende Notwendigkeit eines verbesserten globalen Zugangs zu zuverlässigen Hochwasservorhersagen.

Ein Hoffnungsschimmer: Google AI zur Rettung

Künstliche Intelligenz (KI) von Google stellt eine vielversprechende Lösung für die Herausforderungen der globalen Hochwasservorhersage dar. Durch die Nutzung von KI und offenen Datensätzen besteht das Potenzial, die Präzision, Erinnerung und Vorlaufzeit kurzfristiger Vorhersagen extremer Flussereignisse erheblich zu verbessern. Die Entwicklung eines Betriebssystems, das öffentlich zugängliche Vorhersagen in Echtzeit in über 80 Ländern erstellt, zeigt das Potenzial von KI, frühzeitige und genaue Hochwasserwarnungen in nicht vermessenen Einzugsgebieten bereitzustellen. Dies stellt einen bedeutenden Fortschritt bei der Verbesserung des weltweiten Zugangs zu zuverlässigen Hochwasservorhersagen und Frühwarnsystemen dar.

Google-Forschungspapier: KI revolutioniert die Hochwasservorhersage

Das Google-Forschungspapier stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Hochwasservorhersage unter Verwendung künstlicher Intelligenz (KI) dar, die auf offenen und öffentlichen Datensätzen trainiert wird. Die Studie bewertet das Potenzial von KI, den globalen Zugang zu Vorhersagen von Extremereignissen in internationalen Flüssen zu revolutionieren. Durch den Einsatz von KI wurde ein betriebsfähiges System entwickelt, um kurzfristige (7-tägige) Hochwasservorhersagen in über 80 Ländern zu erstellen und Echtzeitvorhersagen ohne Zugangsbarrieren wie Geldgebühren oder Website-Registrierung bereitzustellen.

Verwendung von KI für globale Hochwasservorhersagen

Das Google-Forschungspapier befasst sich mit der Verwendung von KI für globale Hochwasservorhersagen und hebt die Entwicklung eines KI-Modells zur Vorhersage von Wasserabflüssen hervor, das frühere Arbeiten an hydrologischen Nowcast-Modellen erweitert. Das Modell nutzt Langes Kurzzeitgedächtnis (LSTM) Netzwerke zur Vorhersage des täglichen Stromflusses über einen 7-Tage-Vorhersagehorizont. Bemerkenswert ist, dass das KI-Modell keine Streamflow-Daten als Eingaben verwendet, wodurch die Herausforderung der Datenverfügbarkeit in Echtzeit, insbesondere an Standorten ohne Messung, gelöst wird. Die Modellarchitektur umfasst ein Encoder-Decoder-Modell mit separaten LSTM-Einheiten für historische und prognostizierte meteorologische Eingabedaten.

Von offenen Daten zu Echtzeitprognosen

Das auf Basis des KI-Modells entwickelte Betriebssystem liefert Hochwasservorhersagen in über 80 Ländern in Echtzeit und markiert damit einen wichtigen Meilenstein bei der Verbesserung des weltweiten Zugangs zu zuverlässigen Hochwasserwarnungen. Die Fähigkeit des Systems, kurzfristige Prognosen ohne Zugangsbarrieren zu erstellen, was durch die Verfügbarkeit von Prognosen in Echtzeit belegt wird

 und kostenlos, unterstreicht das Potenzial von KI, Frühwarnsysteme für Hochwasserereignisse zu verbessern.

Mehr als nur State-of-the-Art

Die Leistung des KI-Modells übertrifft das aktuelle, hochmoderne globale Modellierungssystem, das Copernicus Emergency Management Service Global Flood Awareness System (GloFAS). Die Studie berichtet, dass KI-basierte Vorhersagen eine Zuverlässigkeit bei der Vorhersage extremer Flussereignisse in nicht vermessenen Wassereinzugsgebieten mit einer Vorlaufzeit von bis zu fünf Tagen erreichen, die mit der Zuverlässigkeit von Nowcasts von GloFAS vergleichbar oder sogar besser ist. Darüber hinaus ist die Genauigkeit des KI-Modells bei Ereignissen mit Wiederkehrperioden von fünf Jahren ähnlich oder besser als die aktuelle Genauigkeit bei Ereignissen mit Wiederkehrperioden von einem Jahr.

Unter der Haube: Das KI-Modell

Das Gehirn aufbauen

Das AI-Stromflussvorhersagemodell erweitert frühere Arbeiten an hydrologischen Nowcast-Modellen mithilfe von LSTM-Netzwerken, um Sequenzen von Stromflussdaten aus meteorologischen Eingabedaten zu simulieren. Das Modell verwendet eine Encoder-Decoder-Architektur, wobei ein LSTM über eine historische Sequenz meteorologischer Eingabedaten läuft (der Encoder-LSTM) und ein weiterer LSTM über den 7-Tage-Vorhersagehorizont mit Eingaben aus meteorologischen Vorhersagen läuft (der Decoder-LSTM). Das Modell verwendet keine Streamflow-Daten als Eingaben, da an nicht gemessenen Standorten keine Echtzeitdaten verfügbar sind, und der Benchmark (GloFAS) verwendet keine autoregressiven Eingaben. Der Datensatz umfasst Modelleingaben und Abflussziele für 152,259 Jahre aus 5,680 Wassereinzugsgebieten mit einer Gesamtgröße von 60 GB, die auf der Festplatte gespeichert sind.

Die Datenzeitleiste

Die Abbildung zeigt die verfügbaren Datenzeiträume aus jeder Quelle, die für das Training und die Vorhersage mit dem KI-Modell verwendet werden. Während des Trainings wurden fehlende Daten entweder durch die Verwendung einer ähnlichen Variablen aus einer anderen Datenquelle oder durch Imputation mit einem Mittelwert und Hinzufügen eines binären Flags zur Angabe eines imputierten Werts imputiert. Das Modell verwendet eine Hindcast-Sequenzlänge von 365 Tagen mit einer versteckten Größe von 256 Zellzuständen sowohl für die Encoder- als auch die Decoder-LSTMs.

Wie gut sagt das KI-Modell voraus?

Die Leistung des KI-Modells wurde mithilfe von Kreuzvalidierungsexperimenten bewertet, wobei Daten von 5,680 Messgeräten zeitlich und räumlich aufgeteilt wurden, um Vorhersagen außerhalb der Stichprobe sicherzustellen. Das Modell sagt Parameter einer einzelnen asymmetrischen Laplace-Verteilung über den flächennormalisierten Stromabfluss zu jedem Zeitschritt und prognostizierten Vorlaufzeit voraus. Das Modell wurde an 50,000 Minibatches mit einer Batchgröße von 256 und standardisierten Eingaben trainiert, indem der Mittelwert subtrahiert und durch die Standardabweichung der Trainingszeitraumdaten dividiert wurde.

Das Modell auf die Probe stellen

Die Kreuzvalidierungsexperimente umfassten Aufteilungen nach Kontinenten, Klimazonen und Gruppen hydrologisch getrennter Wassereinzugsgebiete. Das KI-Modell wurde sowohl örtlich als auch zeitlich außerhalb der Stichprobe bewertet und die Ergebnisse wurden über einen Ganglinienverlauf berichtet, der sich aus der Mittelung der vorhergesagten Ganglinien eines Ensembles von drei separat trainierten Encoder-Decoder-LSTMs ergab.

Bewerten des Modells mit Hydrograph-Metriken

Es wurden Ganglinienmetriken für das KI-Modell und GloFAS-Gesamtbewertungsmessgeräte bewertet, wobei die Bewertungen mit zunehmender Vorlaufzeit abnahmen. Die Ergebnisse wurden für den Zeitraum 2014–2021 berechnet und die Metriken sind in der erweiterten Datentabelle 1 aufgeführt. Darüber hinaus wurden Ganglinienmetriken für das AI-Modell und GloFAS über die 1,144 Messgeräte ausgewertet, auf denen GloFAS kalibriert ist, wobei die Werte mit zunehmender Voreilung abnahmen Zeit.

Wie tickt die KI?

Mithilfe von Merkmalswichtigkeitsrankings von Zuverlässigkeitsklassifizierern wurde angegeben, welche geophysikalischen Attribute eine hohe oder niedrige Zuverlässigkeit im KI-Modell bestimmen. Zu den wichtigsten Merkmalen des KI-Modells gehörten die Entwässerungsfläche, die mittlere jährliche potenzielle Evapotranspiration (PET), die mittlere jährliche tatsächliche Evapotranspiration (AET) und die Höhe. Diese Attribute wurden mit Zuverlässigkeitswerten korreliert, was auf einen hohen Grad an Nichtlinearität und Parameterinteraktion im Modell hinweist.

Zusammenfassung

Während die hydrologische Modellierung ausgereift ist, mangelt es in vielen überschwemmungsgefährdeten Regionen an zuverlässigen Prognose- und Frühwarnsystemen. Das Google-Forschungspapier zeigt, wie die Nutzung von KI und offenen Daten die Präzision, Erinnerung und Vorlaufzeit kurzfristiger Vorhersagen für extreme Flussereignisse erheblich verbessern kann. KI-basierte Prognosen bieten eine vielversprechende Lösung, indem sie die Zuverlässigkeit aktueller globaler Nowcasts auf eine Vorlaufzeit von 5 Tagen erweitern und die Prognosefähigkeiten in Afrika auf ein mit Europa vergleichbares Niveau verbessern.

Darüber hinaus ermöglicht die öffentliche Bereitstellung dieser Vorhersagen in Echtzeit ohne Zugangsbarrieren eine rechtzeitige Verbreitung von Hochwasserwarnungen. Trotz dieser Fortschritte gibt es Raum für weitere Verbesserungen, indem der Zugang zu hydrologischen Daten verbessert wird, um genaue Modelle und Echtzeitaktualisierungen durch Open-Source-Initiativen wie Caravan zu trainieren. Die Verbesserung globaler Hochwasservorhersagen und Frühwarnungen ist von entscheidender Bedeutung, um Millionen Menschen weltweit vor den verheerenden Auswirkungen von Überschwemmungen auf Leben und Eigentum zu schützen. Die Kombination von KI, offenen Daten und kollaborativen Bemühungen ebnet den Weg zu diesem wichtigen Ziel.

• SEO-gestützte Content- und PR-Distribution. Holen Sie sich noch heute Verstärkung.
• PlatoData.Network Vertikale generative KI. Motiviere dich selbst. Hier zugreifen.
• PlatoAiStream. Web3-Intelligenz. Wissen verstärkt. Hier zugreifen.
• PlatoESG. Kohlenstoff, CleanTech, Energie, Umwelt, Solar, Abfallwirtschaft. Hier zugreifen.
• PlatoHealth. Informationen zu Biotechnologie und klinischen Studien. Hier zugreifen.
• Quelle: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/03/google-ai-predicts-riverine-flood-in-advance/