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　　据论文介绍，人为引起的气候变化导致部分地区洪水频发，目前的预报方法依赖河道测流设备(沿河而建的观测站)，由于这些设备在全球的分布并不平均，导致这种方法存在局限性。这使未测流河道的预报难度更大，而且影响主要集中在发展中国家。

　　论文第一作者兼通讯作者、美国谷歌研究院Grey Nearing和同事及合作者一起，用5680个现有测流设备训练了一个AI模型，该模型能在7天的预报期里预测未测流流域的日径流。这个AI模型还与全球洪水预警系统(GloFAS)——预测短期和长期洪水情景的全球主流软件进行对比测试，结果显示，这个AI模型能提前5天进行洪水预测，同日预测准确率与当前系统相当甚至更高。

　　此外，本次研发的AI模型对5年重现窗口的极端气候事件预测准确率，与GloFA S对1年重现窗口的预测准确率相当甚至更高。