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IAHR 白皮书：人工智能。水资源规划和管理如何从中受益？
为了真正应对新的和持续的挑战，我们需要更多接受过人工智能培训的熟练人员来解决问题，并实现包括人工智能/机器学习在内的“数字”技术的潜在优势。仅接受过人工智能/机器学习培训的数据科学专业人员无法领导将这些技术成功应用于水管理问题的过程，因为他们不完全了解水行业的复杂性及其挑战。实现人工智能驱动的水资源未来涉及高端、前沿技术，需要一种接受过水和人工智能/机器学习科学培训的新型专业人员——水文信息学家！水文信息学学科涉及一个持续开发和使用水数据、模型和工具的过程，以了解我们的环境，让所有利益相关者参与进来，并支持实现更可持续环境的决策。只有拥有这样一群专业人士，
应用系统思维分析事件并从中学习
本期特刊论文所依据的研讨会计划书思考了为什么事件分析和从经验中学习没有像预期的那样成功。我们最近似乎在减少大多数行业的事故方面没有取得太大进展。重大事故不断发生，这些事故似乎可以预防，并且具有相似的系统性原因。我们常常无法从过去吸取教训，对事故做出的改变也不够充分。计划书提出了三种可能的解释：（1）我们的分析方法没有发现事件的根本原因，或（2）从经验中学习没有发挥应有的作用，或（3）学习发生在错误的地方。更一般地说，为什么我们用来从事件中学习的方法在当今世界不起作用，其中大多数方法可以追溯到几十年前，并且随着时间的推移而逐渐改进？答案或许在于重新审视安全工程背后的假设和范式，其中大部分可以追溯到几十年前，以确定与当今世界存在的任何潜在脱节。虽然抽象和简化在处理复杂的系统和问题时很有用，但那些与现实背道而驰的抽象和简化可能会阻碍我们前进。事故分析中有太多信念——从