“全球干旱”,被AI更准确预测了!

文摘   2024-10-28 18:38   中国香港  
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图|在埃塞俄比亚西南部,气候变化导致干旱加剧。(来源:联合国儿童基金会/Pouget)


     
       

“水是生命之源”,这句话我们从小听到大,可你是否想过,有一天水会变得极度稀缺,全球干旱如同一只凶猛的巨兽,张牙舞爪地威胁着人类的生存?就在我们为干旱问题焦头烂额之际,AI 却如同一颗闪耀的新星,在这片干涸的土地上带来了一丝希望的曙光。但这真的是解决全球干旱的终极答案吗?


来自《联合国防治荒漠化公约》(UNCCD)的数据显示,截至 2022 年,全球有高达18.4 亿人遭受干旱,其中4.7%遭受严重或极端干旱,25%的人口面临土地退化的风险。干旱问题带来的水资源短缺、粮食危机、公共卫生危机正显著影响人类的正常生产生活,已严重威胁全球生态系统安全。


另外一项发表在Science上的研究显示,在过去几十年中,全球范围的干旱正由缓旱向骤旱转变,骤旱或将成全球干旱的“新常态”。

     
   
     
       

曾几何时,我们以为干旱只是局部地区的偶尔现象,是老天爷偶尔的“小脾气”。然而,现实却给了我们沉重的一击。全球有高达 18 亿人遭受干旱,这个数字如同一块沉甸甸的巨石,压在每一个人的心头。想象一下,在炎热的非洲大陆,曾经肥沃的土地如今干裂得如同老人脸上的皱纹,庄稼颗粒无收,孩子们因为缺水而嘴唇干裂、眼神无助;在亚洲的一些地区,河流干涸,水井枯竭,人们不得不长途跋涉去寻找那一丝珍贵的水源;拉丁美洲,连续多年的干旱让无数人陷入了粮食危机。这一切,都在告诉我们,全球干旱已经不再是一个遥远的威胁,而是近在咫尺的危机。

     
   
     
       

传统的干旱预测方法,就像是一位年迈的智者,虽然有着丰富的经验,但在面对日益复杂的气候变化时,却显得有些力不从心。标准化降水指数、标准化降水蒸散指数等传统干旱指数,在实际应用中暴露出了投入大、计算成本高、跨地区结果不可靠等缺点。我们花费了大量的时间和精力去收集数据、分析模型,但得到的结果却往往不尽如人意,就像是在黑暗中摸索,始终无法找到那扇通往光明的门。

     
   
     
       

就在我们陷入迷茫和困惑之时,AI 犹如一道划破夜空的闪电,给我们带来了新的希望。来自沙迦大学的研究团队及其合作者基于决策树、广义线性模型、支持向量机等 6 种 AI 模型,开发出了一种新的基于 AI 的气象干旱指数。这种新的指数在与传统的干旱指数对比评估中显示出了明显的优势,它能够更好地评估和缓解干旱,为我们提供了更准确的干旱预警。就好像是一位年轻而聪明的探险家,带着我们穿越了那片迷茫的沙漠,找到了通往水源的道路。


图|研究框架示意图。9 个常规指数分别为:标准化降水指数、标准化降水蒸散指数、Palmer 干旱严重程度指数、正常百分比指数(PNI)、China-Z 指数(CZI)、修正 China-Z 指数(MCZI)、降雨异常指数(RAI)、Z 得分指数(ZSI)和 RDI,用于评估干旱的严重程度和持续时间


图|AI 模型与常规干旱指数的相关性。



图|干旱指标与几种 AI 模型的相关性。(来源:该论文)


以上结果显示,所有机器学习算法都表现出较高的测试准确性,其中 SVM 的均方根误差最低,为 0.031,其次是 RF 和 DL,分别为 0.034 和 0.036。此外,AI 模型更好地捕捉了气候数据与干旱指标之间的关系,其中 DT 模型与 RAI 的相关性最高,达到了 0.972。而 GLM 在干旱指标相关性方面表现最佳,与 DI4 的相关性系数为 0.778。总体而言,AI 模型被证明是快速且准确模拟干旱的有效方法,为决策者提供了可靠的干旱管理和监测工具。


然而,这项研究也存在一些局限性。例如,在 AI 模型训练方面,即使在最理想的条件下,AI 模型的表现也只能达到与用于训练的传统干旱指数相当的水平,无法超越用于训练它的传统指数。这表明,当前 AI 模型的表现仍受限于传统指数的局限性。


为了解决这一问题,研究团队提出了一种创新方法,使用多个最佳传统指数的平均归一化值作为训练数据,提高了模型的性能,但未来的研究仍有必要扩展这些 AI 干旱指数的应用范围,尤其是在全球不同气候特征和条件的地区进行验证,以进一步评估其适用性和鲁棒性。


     
   
     
       

但是,AI 真的是万能的吗?它真的能够成为我们解决全球干旱的“救命稻草”吗?我们不能过于乐观AI 模型的训练仍然受限于传统指数的局限性,即使在最理想的条件下,它的表现也只能达到与用于训练的传统干旱指数相当的水平。这就像是一个刚刚学会走路的孩子,虽然有着无限的潜力,但还需要不断地学习和成长。而且,AI 模型的应用范围还需要进一步扩展和验证,尤其是在全球不同气候特征和条件的地区。我们不能仅仅因为它在某个地区取得了一些成果,就盲目地认为它可以适用于整个世界。

     
   
     
       

或许,AI 只是我们解决全球干旱问题的一个有力工具,但绝不是唯一的答案。我们仍然需要从根本上解决问题,比如减少温室气体的排放、加强水资源的管理、提高人们的节水意识等。只有这样,我们才能真正地战胜全球干旱,让那 18 亿遭受干旱的人们重新迎来生命的源泉。

     
   
     
       

在这个充满挑战和机遇的时代,我们既要看到 AI 带来的希望,也要保持清醒的头脑。全球干旱是一个复杂而严峻的问题,它需要我们全社会的共同努力。让我们一起携手,为了那片绿色的土地,为了那清澈的水源,为了人类的未来,不懈奋斗。也许,在不久的将来,我们能够真正地战胜全球干旱,让这个世界重新焕发生机与活力。但在那之前,我们还有很长的路要走。

     
   
来源:学术头条
相关研究论文以“Drought prediction using artifcial intelligence models based on climate data and soil moisture”为题,已发表在 Nature 子刊 Scientifc Reports 上。
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