就算暴雨让这座城市颠倒,AI给你怀抱_河南迪富|官网
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    2018-07-19 16:39| 发布者: | 查看: |

    
    你知道就算大雨让这座城市颠倒
    我会给你怀抱
    受不了看见你背影来到
    写下我度秒如年难捱的离骚

    ——苏打绿《小情歌》

     

     

    苏打绿的一首《小情歌》唱出了多少痴男怨女的心事

    但是

    让城市颠倒的大雨是酱紫的吗

    emmmm 看清现实吧

     

    北京市气象台16日07时55分发布暴雨蓝色预警,预计当前至10时本市大部分地区有雷阵雨天气,局地雨强较大,一小时可达30mm以上,山区及浅山区可能出现强降水诱发的中小河流洪水、山洪、地质灾害等次生灾害,低洼地区可能出现积水,请注意防范。

     

    网友们纷纷在网上吐槽此次大雨对生活带来的影响,段子手们更是不甘落后,来了一个看图说话——“我在西二旗公交站,等一艘船来接我。”
     

     

    在这场突如其来的滂沱大雨里,人们等的其实是一个如何让道路不再积水成河的解决办法,这也是目前所有人最为关心的话题。

     

    面对城市内涝这个问题,我们在2012年就提出了“海绵城市”这个概念,2014年开始试点建设,虽然取得了成效,但从去年湖南多个城市内涝,今年北京暴雨的现状来看,“海绵城市”建设的速度和效果显然还不够理想。

     

    大雨让城市颠倒,AI能做些什么?

    AI涤荡传统气象模式

     

    1.深度学习助力天气预报

    目前已经有研究人员致力于利用机器学习的方法和技术来处理气候问题。在机器学习中,AI系统通过学习越来越多的数据来不断完善自身的性能。一方面,研究人员通过建立“气候信息学”来处理不断增长的巨量数据,并用机器学习的方式来进行有效的处理。

     

    另一方面,利用深度学习的方式来进行研究。2016年研究人员就曾报道基于深度学习来识别那些传统上由富有经验的专家来判断气候模式,包括热带气旋、大气流以及天气锋面等。这表明算法是有可能复制人类的经验的。

     

    Monteleoni 发明了一种可以自动评估30种气候模型并赋予不同的权重。通过学习出不同模型的强弱,这一算法可以比传统算法对所有模型一视同仁的方法得到更好的结果。Monteleoni 表示气象学界已经开始逐渐采用AI系统来评估气候模型,从而帮助他们改善预测结果。


    2.AI智能网格预报增强预测精确度

     

    从气候预报的演进过程来看,其演化一般经历了从定性预报、描述性预报到数字化、格点化预报三个阶段。

     

    智能网格就宛如地球上的经纬网,将我国以及每个城市地点的区域分解成许多个5公里×5公里、乃至1公里×1公里的网格,进行每个网格的差异化监测。

     

    以北京为例,本来的预报仅仅以南郊观象台这一个点的气温、降水等来代表整个城市气候情况,但经过展开网格化预报,北京的气候不再由一个定点来反映,而是精密地反映在整座城市每个不同的网格之中。

     
    这一AI加持下的智能网格化预报,不只让形式愈加细化,还供给了更为详尽和丰厚的预报内容,从本来的气温、风和气候现象单个要素细化到基本要素、环境气候要素、灾害性气候要素、海上气候要素四大类18个气候要素。

    AI能处理些什么

    面对如此复杂的原因,“治因”显然是太为难AI了,但是用智慧水务“治果”还是十分具有可行性的。

     

    一般来说,智慧水务由感知层、传输层、数据层、业务层和智能分析层构成,其中计算机模型包含水动力模型、内涝模型和活性污泥模型,能够起到内涝预警和调剂功能,伴有决策支持系统和智慧水务沙盘。
     


     

    在每一场可能导致“巴士变大船”的暴雨中,智慧水务首先要能够感知情况,其次,把这些观察与需求和动态反应模型相结合,最后,使用得到的预测结果来校正系统以符合人们的需求。

     

    在感知方面,智慧水务系统可以通过运用各种感知技术,将布置在海绵设施、污水处理厂、泵站、管网、下立交、河道等关键区域的传感器与智能设备组成物联网,实时对水资源流动全过程进行测量、监控与分析。

     

    在感知的基础上,系统可以通过计算机模拟获得雨水径流的流态、水位变化、积水范围和淹没时间等信息,采用单一指标或者多个指标叠加,可以综合评估城市内涝灾害的危险性,结合城市区域重要性和敏感性,也可以对城市进行内涝风险等级进行划分。

     

    智慧水务要如何通向未来?正如上文中提到的,治水的关键在于人类自身。

     

    智慧水务系统不应该只关注于感知和分析,我们更需要由居民的需求和行为特征驱动的网络化、自调节的系统。比起感知水体循环,评估城市内涝灾害的危险性,在早期就能预测甚至能预防内涝的功能才是我们的需求。

     

    这些由数据驱动的预报可以让我们提前为峰值需求做好准备,从而实现更好的管理。我们也希望,在大雨中赶去上班,的士是管够的,而不用把自己变成“货物”坐上“货拉拉”。


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