科学家利用Twitter和人工智能技术研发洪水预警系统

本文由人工智能观察编译

译者：Sandy

科学家们正将Twitter、公民科学和尖端人工智能技术结合起来，为易发生洪水的社区开发预警系统。英国邓迪大学（UniversityofDundee）的研究人员展示了如何利用人工智能从Twitter中提取数据，以及从手机应用程序中获得众包信息，从而建立对城市洪水的超高分辨率的监控。

由于数据收集和处理的复杂性，城市洪水很难得到监测。从一定程度上，这也就阻碍了科学家们进行详细的风险分析、洪水控制以及数值模型的验证。现在，研究人员试图通过探索如何使用最新的人工智能技术来挖掘用户在社交媒体和应用程序上提供的数据的来解决这个问题。

他们发现，社交媒体和众包可以用来补充基于传统遥感和目击者报告的数据集。另外，通过将这些信息应用于案例研究中，他们发现这些方法确实是真实有效的，也就是说人工智能在未来的洪水预警和监测系统的研发中将发挥关键作用。

“在过去十年间，海平面每年平均上升3.4毫米。今天的极端天气情况将成为未来的平均水平，因此沿海城市和国家必须采取行动保护自己的土地，”研究员之一Wang表示，“我们最感兴趣的是“晴天里的洪水”，即在没有任何极端天气事件的情况下，由于平均海平面升高，会导致洪水的发生。”

他说：“在洪水泛滥的数据方面，Twitter可以提供非常丰富的信息。关键词是我们的第一个过滤器，之后我们会通过自然语言处理了解更多关于严重程度、地理位置以及其他信息。计算机视觉技术也被应用于分析从众包应用程序MyCoast收集到的数据，以自动识别用户发布的图像中的洪水场景。”

此外，Wang补充道：“我们发现，这些基于数据的洪水监测方法，可以补充现有的数据收集手段，并为今后改善洪水的监测和预警工作带来了希望。”研究员曾对Twitter在2015年某个月的数据进行过分析，当时过滤关键字为“洪水”、“泛滥”、“大坝”、“堤坝”等。

现在，研究员分析了超过7500条Twitter。MyCoast是一个由多个环境机构使用的系统，用于收集“公民科学”（CitizenScience）的关于各种沿海危险事故的数据。目前，该系统包含了超过6000张洪水的照片，需要注意的是，这些数据都是通过移动应用程序获得的。同时，他们还利用了人工智能工具提取的信息对降水数据及道路的关闭情况进行了验证，以此来检测数据的质量。

通过研究，研究员发现与洪水相关的Twitter与降水水平有关，而众包数据则与道路报告相吻合。因此，研究人员认为，像Twitter这样的工具对于展开大规模、廉价的监控更有用，而众包数据则可以在微观层面提供丰富的信息。

在研究人员看来，两者相结合，则可以通过这些工具监测城市洪水的渗透情况，进而改进预报模型和预警系统，以便帮助居民和政府为即将到来的洪水做好准备。