文献分享 | Nature：未测量流域极端洪水的全球预测

本文针对无测流流域洪水预测的长期科学难题展开研究。背景方面，传统水文模型依赖长期校准，在数据稀缺区域预测能力有限。研究目的旨在利用公开流量数据和机器学习技术构建全球尺度的极端洪水预测系统。结论显示，AI模型在5680个测站的交叉验证中，对5年一遇洪水事件的预测精度与GloFAS的1年一遇事件相当，且在5天预警期内保持可靠性，特别在非洲等数据稀缺地区性能提升达54%。该模型已集成至Google洪水预警系统，为80多个国家提供免费服务，推动了数据驱动的灾害减灾体系发展。