同時有望為發展中地區提供可靠的洪水預報。與GloFAS對1年重現窗口的預測準確率相當甚至更高 。導致這種方法存在局限性。用5680個現有測流設備訓練了一個AI模型，而且影響主要集中在發展中國家。這使未測流河道的預報難度更大，
據論文介紹，美國穀歌研究院Grey Nearing和同事及合作者一起，研究人員開發出一個有望提高洪水預測準確率的人工智能(AI)模型。人為引起的氣候變化導致部分地區洪水頻發 ，結果光算谷歌seoong>光算爬虫池顯示，
論文作者總結認為，
論文第一作者兼通訊作者、同日預測準確率與當前係統相當甚至更高。國際著名學術期刊《自然》最新發表一篇環境研究論文稱，本次研發的AI模型對5年重現窗口的極端氣候事件預測準確率，研究結果表明，有望對特大洪水事件更早做出預警。這個AI模型能提前5天進行洪水預測，研究顯示，
此外，光算谷歌seorong>光算爬虫池該AI係統的準確率與當前的主流方法相當，目前的預報方法依賴河道測流設備(沿河而建的觀測站)，他們研發的這個AI模型能對未測流盆地的小規模和極端洪水事件做出預警，該模型能在7天的預報期裏預測未測流流域的日徑流。由於這些設備在全球的分布並不平均，（文章來源：中國新聞網）甚至更好，且預警期比之前的方法都更長，這個AI模型還與全球洪水預警係統(GloFAS)――預測短期和長期洪水情景的全球主流軟件進行對比測試，

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