在过去的几十年中，指数级增强计算能力并迅速改进机器学习算法来分析收集的数据，已改变了业务运营的几个方面。结果，这些类型的开拓技术趋势预计将继续增长并影响各个行业的许多不同部门。受机器学习对其他行业的变化的启发，机器学习启用的快速计算时间对于洪水预警系统特别有价值，并实时指导缓解活动。因此，为减少洪水的影响提供了新的有趣的机会。
越来越多的人受洪水影响
如今，由于较重的雨水和风暴以及人口增长以及在河流和沿海地区附近的发展，洪水的风险正在增加。由于数据显示受影响的人的增长，因此洪水是全球许多国家的关注。根据新分析通过世界资源研究所，到2030年将在全球范围内受到洪水影响的人数将增加一倍。这些发现不仅会影响人类的生活，而且会产生财务后果，因为重大洪水事件会对物业和城市基础设施造成重大损害。
随着越来越多的人和经济受到洪水事件的影响，组织和政府承认需要在接下来的几天，小时甚至几分钟内进行快速，准确和可靠的实时洪水预测，以便对何时进行高级预测以及洪水事件发生的地方。换句话说，洪水的实时知识将帮助决策者根据将要发生的特定洪水事件的特征确定最佳的补救选择。因此，通过机器学习方法补充现有的水文洪水预测方法可以帮助提高洪水的准备。
为什么要应用机器学习来创建洪水图和预测城市洪水？
本质上，机器学习算法在数据中发现模式，并使用这些模式来对新数据进行准确的预测。
考虑到这个概念，人工神经网络算法可用于根据降水数据来预测水位。然后，使用预测的水位和测深度数据的数据驱动的洪水映射工具，然后使用数据驱动的数据来产生洪水图（图1）。通过这样做，机器学习提供了一组数学方法，用于从数据中提取重要的见解，这些洞察力可以被利用并用作快速，准确的数据驱动决策的基础。通过快速的预测模型，决策者可以快速测试不同的补救活动，计算新的洪水图，从而在操作上决定要实施哪些活动，以便以最佳的方式减轻洪水的影响。
图1 - 丹麦的一片vejleÅ的洪水图。使用数据驱动的机器学习方法与地形GIS层结合映射©DHI
除了洪水地图外，还可以探索机器学习以预测城市地区的洪水。通常，数值模型用于流体动力模拟来预测洪水。但是，基于机器学习技术的模型最近已用于提供城市洪水的预警。结果已经表明，可以应用机器学习来改善洪水预测，估计最大的洪水深度以及洪水警报。统计分析基于机器学习和数值模型之间的比较，验证了机器学习模型可以为估计城市洪水提供快速准确的预测。
通过利用机器学习方法来训练基于水文模型生成的数据的机器学习模型，就可以根据历史数据和水文模型的数据培训机器学习模型。这使得预测更加健壮，更快。因此，可以将传统模型与机器学习相结合成为可能，从而使决策者能够获得两全其美。
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