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城市排水系统与洪水计读数 实时预测洪灾水流

未来将可运用TAMU的机率模型预测未来洪水在城市排水系统泛滥的情况,协助紧急应变人员在洪水袭击前,抢先规划与采取疏散等预防性措施。 TAMU

美国德州农工大学(TAMU)的研究团队以城市排水系统结构与洪水计(Flood Gauge)读数构成全面性统计架构,建立机率模型与开发算法以在飓风与洪灾等极端气候事件时,近乎实时预测水流泛滥发展与模式,以强化紧急因应规划与更及时采取措施。

根据Electronics360报导,无法预料洪水泛滥的流向对紧急应变措施的规划与实施是极大的妨碍,由于排水系统是由纵横交错的下水道组成,单一下水道的泛滥会如骨牌效应般直接或间接影响其它相连的下水道,TAMU的研究团队认为地下排水系统的水流是随水灾蔓延,因此可实时且正确反映洪水泛滥的情况。

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TAMU的机率模型可精确预测洪灾水流,有助于及时规划与采取紧急因应措施。法新社

全球气候日趋异常,发生大型飓风的频率也随之升高。传统运用基于物理学的模型,判断地球与城市地貌的表面特征对水流的影响,虽然在大多数降雨情况可有效预测可能产生积水、溢流、泛滥的时间与位置,但在暴雨或飓风时,却无法集成考量其它可能影响洪灾水流走向的因素。

TAMU的研究团队建立基于机率且具备合理准确性的未来洪灾预测模型,运用德州在2015年休士顿阵亡战士纪念日(Memorial Day)洪灾与2017年飓风Harvey期间,不同时间点的洪水计积水高度读数,以排水系统泛滥的历史资料完成模型训练,在预测2016年休士顿纳税日(Tax Day)洪水流经排水系统的模式时,跟当时所观察到的实际情况吻合度达85%。

虽是以历史事件进行模型验证,但结果显示,未来将可运用TAMU的机率模型预测未来洪水在城市排水系统泛滥的情况,协助紧急应变人员在洪水袭击前,抢先规划与采取疏散等预防性措施。TAMU的机率模型以实心红圈标示淹水机率高的可能泛滥点,实心蓝圈标示淹水机率低的潜在非泛滥点,实心红圈的颜色越深泛滥机率越高。

不过洪水计的传感器却构成单点故障,若无法提供实时正确的资料,就会影响TAMU机率模型的运行表现,但若再集成物理学模型的预测结果,可望成为最佳的正确洪灾水流预测工具,传统物理学模型与资料驱动模型完美互补,有助于及早因应与强化减灾。

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