在过去的几十年里，计算能力呈指数级增长，分析收集到的数据的机器学习算法迅速改进，已经改变了商业运营的几个方面。因此，这些类型的先锋技术趋势预计将继续增长，并影响许多不同行业的不同部门。受机器学习给其他行业带来的变化的启发，机器学习带来的快速计算时间对洪水预警系统和实时指导减灾活动尤其有价值。因此，为减少洪水的影响提供了新的和有趣的机会。
越来越多的人受到洪水的影响
今天，由于暴雨和风暴的加剧，以及人口的增长和靠近河流和沿海地区的发展，洪水的风险正在增加。数据显示受影响的人数在增加，洪水是世界上许多国家关注的问题。根据新的分析根据世界资源研究所的预测，到2030年，全球受洪水影响的人数将翻一番。这些发现不仅会影响人们的生活，而且还会造成经济后果，因为重大洪水事件会对财产和城市基础设施造成重大破坏。
随着越来越多的人和经济受到洪水事件的影响，各组织和政府都认识到有必要对未来几天、几小时甚至几分钟的时间进行快速、准确和可靠的实时洪水预报，以便提前预测洪水事件将在何时何地发生。换句话说，实时洪水信息将帮助决策者根据即将发生的特定洪水事件的特征确定最佳补救方案。因此，用机器学习方法补充现有的水文洪水预报方法有助于提高洪水的防范能力。
为什么要应用机器学习来创建洪水地图和预测城市洪水?
本质上，机器学习算法发现数据中的模式，并使用这些模式对新数据做出准确的预测。
考虑到这一概念，人工神经网络算法可以用来预测基于降水数据的水位。数据驱动的洪水制图工具使用预测的水位和水深和海拔数据，然后用于生成洪水地图(图1)。通过这样做，机器学习提供了一套数学方法，从数据中提取重要的见解，可以利用并用作快速和准确的数据驱动决策的基础。有了快速预测模型，决策者可以快速测试不同的补救活动，计算新的洪水图，从而在操作上决定实施哪些活动，以尽可能最好的方式减轻洪水的影响。
图1 -丹麦Vejle河段的洪水图Å。使用数据驱动的机器学习方法结合地形GIS层©济
除了洪水地图，机器学习也可以用来预测城市地区的洪水。数值模型通常用于水动力模拟来预测洪水。然而，基于机器学习技术的模型最近被用于提供城市洪水的早期预警。结果已经证明机器学习可以用于改进洪水预报，估计最大洪水深度以及洪水警报。基于机器学习和数值模型对比的统计分析表明，机器学习模型能够快速、准确地预测城市洪水。
通过使用机器学习方法来训练基于水文模型生成的数据的机器学习模型，机器学习模型在历史数据和水文模型数据的基础上进行训练。这使得预测更加稳健和快速。因此，将传统模型与机器学习结合起来成为可能，这使得决策者可以两全其美。
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