新系统使用Twitter，AI来预测洪水

科学家们正在将Twitter，公民科学和尖端的人工智能 (AI) 技术结合起来，为易受洪灾的社区开发预警系统。英国邓迪大学的研究人员展示了如何使用人工智能从Twitter提取数据，并从手机应用程序中众包信息，以建立对城市洪水的超分辨率监控。

由于数据收集和处理的复杂性，城市洪水难以监测。这样可以防止详细的风险分析，洪水控制和数值模型的验证。研究人员开始尝试通过探索如何使用最新的AI技术来挖掘社交媒体和应用程序以获取用户提供的数据来解决此问题。

他们发现，社交媒体和众包可以用来补充基于传统遥感和证人报告的数据集。在案例研究中应用这些方法，他们发现这些方法是真正的信息，人工智能可以在未来的洪水预警和监测系统中发挥关键作用。

“过去十年来，海平面以平均每年3.4毫米的速度上升。今天的极端将成为未来的平均水平，因此沿海城市和国家必须采取行动保护自己的土地，”王说。他说: “我们对我们所说的晴天洪水的发生率增加特别感兴趣 -- 洪水发生在没有任何极端天气事件的情况下，因为平均海平面更高。”

“就洪水数据而言，一条推文可能会提供非常多的信息。关键词是我们的第一个过滤器，然后我们使用自然语言处理来找出更多关于严重性、位置和其他信息，“王说。他补充说: “计算机视觉技术被应用于从众包应用程序MyCoast收集的数据，以自动识别用户发布的图像中的洪水场景。”

他说: “我们发现，这些基于大数据的洪水监测方法肯定可以补充现有的数据收集手段，并显示出未来改善监测和预警的巨大希望。”

Twitter数据在2015年的一个月内进行了流式传输，过滤关键字为 “洪水”，“洪水”，“大坝”，“堤坝” 和 “堤坝”。这次分析了7,500多条推文。MyCoast是许多环境机构用来收集有关各种沿海危害或事件的 “公民科学” 数据的系统。

该系统包含6,000多张洪水照片，所有这些照片都是通过移动应用程序收集的。AI工具提取的信息已针对降水数据和道路封闭报告进行了验证，以检查数据的质量。

洪水相关的推文显示与降水水平相关，而众包数据与道路封闭报告非常匹配。研究人员认为，像Twitter这样的工具对于大规模，廉价的监控更有用，而众包数据则在微观层面提供了丰富且定制的信息。

研究人员说，这些工具合在一起，可用于监测城市洪水对城市的水渗透。然后可以将其用于改进预测模型和预警系统，以帮助居民和当局为即将到来的洪水做准备。