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山洪可能毫无预警地袭来——这项新技术有望改变这一局面
6月9日清晨，Laura Lin正在印第安纳州南部乡村小镇Lanesville的家中办公，这里距离肯塔基州边界约15英里。她当时正在参加一场Zoom会议，没有意识到外面的大雨已经开始淹没她的院子。“我朝那边谷仓的方向看去，……”
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英文原标题：Flash floods can strike without warning — this new technology could change that
本文为英文原文的机器翻译摘要，原文见：The Verge AI ↗
- 文章以2024年6月9日印第安纳州Lanesville的突发洪水为例，当地数小时内降雨超过8英寸，居民Laura Lin在收到警报前已自行撤离，反映现有预警滞后。
- 洪水是美国第二大致命天气事件、全球最致命天气事件；仅6英寸急流可冲倒成人，12英寸可浮起汽车，2英尺可移动卡车和SUV。
- 美国国家气象局（NWS）目前依赖雨量计、河流水位计、卫星和雷达监测，并依据土壤类型和坡度制定山洪指导值，但技术存在局限：卫星在陆地上精度低于海洋，降雨追踪缺乏提前量，偏远地区雨量计稀疏。
- 新软件TACLS（Transient Artifact and Continuous Learning System）由UCSD、NWS和NASA合作开发，NASA地球科学技术办公室资助，利用GNSS卫星与地面传感器间的信号延迟反演大气可降水量，并结合机器学习识别可能从降雨转为危险山洪的区域。
- TACLS目前仅覆盖加州，但将推广至所有NWS办公室；NWS圣地亚哥办公室的Ivory Small表示，该技术有助于发布预警、拯救生命。
关键数据
- 2024年6月9日Lanesville数小时内降雨超过8英寸
- 美国有122个天气预报办公室负责发布包括山洪预警在内的恶劣天气警报
- 6英寸急流可冲倒成人，12英寸可浮起汽车，2英尺可移动卡车和SUV
- 若某地在6小时内发生洪水，NWS将其归类为山洪
- TACLS目前仅覆盖加州，但将推广至所有NWS办公室
引语
- “It will help you save lives,”
为什么值得看：文章介绍了TACLS这一利用卫星和机器学习改进山洪预警的新技术，有望解决现有预警滞后问题，从而减少洪水造成的人员伤亡。