新系统采用Twitter和AI来预测洪水

2018年01月04日 由 nanan 发表 620713 0
新系统采用Twitter和AI来预测洪水

  • 研究人员试图通过探索最新的AI技术如何应用于社交媒体和用户提供的数据应用程序来解决这一问题。


在伦敦,科学家们将Twitter、公民科学和先进的AI技术结合起来,为易发洪水的社区开发早期预警系统。

英国邓迪大学(University of Dundee)的研究人员已经展示了如何利用AI提取Twitter上的数据和来自手机应用程序的众包信息,从而建立对城市洪涝的高分辨率监测。

由于数据收集和处理的复杂性,城市洪水难以监测。这影响了详细的风险分析、洪水控制和数值模型的验证。

研究人员试图通过探索最新的AI技术如何应用于社交媒体和用户提供的数据应用程序来解决这一问题。

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非常有用的,AI可以在未来的洪水预警和监测系统中发挥关键作用。

王建宙说:“在过去的十年里,海平面一直以每年3.4毫米的速度上升。今天的极端天气将成为未来的平均水平,所以沿海城市和国家必须采取行动保护他们的土地。”“我们特别感兴趣的是,在没有发生任何极端天气事件的情况下,由于平均海平面上升的原因,我们所称的“阳光日洪水”的发生率增加了。”

“一条推文在洪水数据方面就可以提供非常丰富的信息。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发现更多关于严重性、位置以及其他的一些信息,”王建宙说,“计算机视觉技术应用于从众包应用MyCoast收集的数据,以自动识别用户发布的图像中的洪水场景。”

他还说:“我们发现这些以数据为基础的大型洪水监测方法,绝对可以配合现有的资料收集手段,对于今后改善监测和预警工作,显示出巨大的希望。”

Twitter数据在2015年的一个月内进行流式处理,过滤关键词是“洪水”、“淹没”、“大坝”、“堤防”和“堤坝”。 这次分析了超过7500条推文。

MyCoast是由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6000多张洪水照片,这些照片都是通过手机APP收集的。

利用AI工具提取的信息对降水数据和道路封闭报告进行了验证,以检验数据的质量。

与洪水相关的推文被显示与降水量相关,而众包数据与道路关闭报告强烈匹配。

研究人员认为,像Twitter这样的工具对于大规模、简单的监控更有用,而众包数据则在微观层面提供丰富而个性化的信息。总之,这些工具可以用来监测城市洪水对城市的渗透情况。这可以用来改善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好准备。
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