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利用人工智能 (AI) 结合遥感和地理信息进行洪水预测
摘要：考虑到洪水对人们的影响，每年在尼日利亚的一些州，洪水有时会导致生命、动物、农作物、土地、建筑物等的损失，研究预测洪水的新兴技术方法变得非常必要，以便制定适当的规划并采取必要的措施，防止任何损失或将影响降至最低。因此，这项工作旨在研究人工智能这种新兴技术可用于使用遥感和 GIS 数据预测洪水的各种方式。这项研究采用回顾和解释性研究方法进行，数据是二手数据，包括教科书、在线发表的研究成果和图书馆资料。从研究结果可以看出，人工智能算法可用于通过洪水范围测绘、卫星图像分析、洪水脆弱性评估、变化检测分析等利用遥感和 GIS 技术预测洪水。结论是，人工智能是一种强大的工具，可用于遥感和地理信息系统 (GIS) 中的洪水预测。建议由于洪水难以控制，在未来的工作中应研究使用人工智能进行洪水预测，因为结果将为救援机构及其类似机构提供重要信息。
白金汉郡理事会地方洪水风险管理策略
政府要求国家基础设施委员会评估英格兰的负责人如何更好地管理和减轻地表水灾。“降低地表水洪水的风险”报告于2022年11月发布，并规定了许多建议，以更好地管理和有针对性的投资来解决地表水洪水，这对主要地方洪水范围的作用有影响，包括：
德本汉姆洪水调查 - 2023 年 10 月风暴巴贝特
环境署河流水位测量站显示，许多流量接近或超过了有记录以来的最高水平，本月剩余时间的天气仍然比平均水平潮湿。2023 年 10 月是自 1871 年以来英格兰东部有记录以来最潮湿的一个月。在风暴巴贝特期间，萨福克郡东英吉利地区降雨量最大，导致道路和房屋被严重淹没。由于现有条件，整个集水区的河流系统水位迅速上升，这是不寻常的，因为风暴通常会影响一小片区域并导致下游洪水持续蔓延。10 月 20 日下午，萨福克郡联合应急计划组 (JEPU) 宣布发生重大事件，原因是交通严重中断，大量社区被洪水淹没。
霍克湾独立洪水审查的报告
我们承认我们有幸参观的每个Hapū和Marae的生活面孔和声音。向您致Waiohiki的Tangoio和Petane的Whānau，我们向您致意。 到Moteo，Timi Kara和Omahu的Whānau，请接受我们的衷心感谢。 我们也感谢Pōrangahau的Mataweka Marae和Rongomaraeroa的Whānau，谢谢大家。 ，我们感谢您主持我们，尽管当时盛行了悲伤和悲伤，但还是以诚实和同情的方式表达了您的想法。 我们再次感谢大家。向您致Waiohiki的Tangoio和Petane的Whānau，我们向您致意。到Moteo，Timi Kara和Omahu的Whānau，请接受我们的衷心感谢。我们也感谢Pōrangahau的Mataweka Marae和Rongomaraeroa的Whānau，谢谢大家。，我们感谢您主持我们，尽管当时盛行了悲伤和悲伤，但还是以诚实和同情的方式表达了您的想法。我们再次感谢大家。
洛克耶谷规划方案：2024 年第 1 版临时地方规划文书（洪水条例）
注意——在指定洪灾危险区内进行的建筑工程必须符合《建筑法》中有关建筑评估规定的要求。注意——在洪灾危险性高且流速超过每秒 1.5 米的区域进行的建筑工程需要结构工程设计能够承受建筑物将要遭受的危险性质，并符合有关建筑评估规定的要求，并由昆士兰州注册专业工程师编写一份（或多份）报告，其中应指明洪灾危险和将要采用的结构方法。
估计不同...
最近发布了更新的ARR气候变化指南（Wasko等，2024）。该指南建议调整BOM 2016 IFD，以说明自其开发数据中期以来发生的变暖（1961- 1990年）。这导致现有条件洪水水平的显着增加。建议在不同的风暴持续时间内进行不同的缩放，但包括PMP在内的所有AEP保持相同。还建议使用四种社会经济途径来评估设计洪水，包括SSP1-2.6，SSP2-4.5，SSP3-7和SSP5-8.5在三个时间表上：当前和近期（2021-2040），中期（2041-2060），长期（2041-2060），长期（2081-2100）。为每个途径提供了中点和90％的不确定性范围。还提出了调整气候变化影响的损失和时间模式的过程。
防洪计划制定指南 - 2024 年更新
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在尼日利亚南部，机器学习在洪水预测和评估中的应用
这项研究探讨了尼日利亚南部的机器学习技术在洪水预测和分析中的应用。机器学习是一种人工智能技术，它使用基于计算机的指令分析和将数据转换为有用的信息，以使系统能够进行预测。传统的洪水预测和分析方法通常无法提供有效灾难管理的准确和及时信息。更重要的是，由于无法将复杂的大气动力学简化为简单方程式，因此对19世纪的洪水灾害的数值预测不是很准确。在这里，我们使用了机器学习（ML）技术，包括随机森林（RF），逻辑回归（LR），幼稚的贝叶斯（NB），支持向量机（SVM）和神经网络（NN）来建模引起洪水泛滥的复杂物理过程。数据集包含59个具有目标特征“事件类型”的案例，其中包括39例洪水和20例洪水/暴雨。基于使用历史记录创建的模型的评估指标的比较，结果表明，NB的性能比所有其他技术都更好，其次是RF。开发的模型可用于预测洪水事件的频率。大多数洪水场景表明，该事件对人们的生命构成了重大风险。因此，每个紧急响应要素都需要足够了解洪水事件，持续的预警服务和准确的预测模型。本研究可以扩大有关弱势领域洪水预测建模的知识和研究，以告知有效，可持续的应急计划，政策和管理洪水灾害事件的行动，特别是在其他技术欠发达的环境中。
使用经典和量子机学习模型的洪水预测
这项研究研究了量子机学习的潜力（QML）改善洪水预测。我们专注于2023年德国武河沿线的每日洪水事件。我们的方法将经典的机器学习（SVM，KNN，回归，AR模型）与QML技术（adaboost，量子变异电路，Qboost，qsv c _ ml）结合在一起。该混合模型利用量子和纠缠等量子特性，以提高准确性和效率。经典模型和QML模型。结果表明，QML模型的竞争训练时间和提高了预测准确性。这项研究意味着朝着利用量子技术进行变化适应的一步。我们强调合作和持续创新，以在现实世界中实施这种模型，最终增强了针对洪水的全球弹性。