Errorcastnet深度學習框架提升全球水文預報準確性

近期在洲際尺度的洪水預測領域，深度學習人工智慧（AI）的應用展現出對全球水文模型建構的重大潛力。一項名為Errorcastnet的新框架正引領氣候災害預警邁向更精確的時代。Errorcastnet的設計核心是作為一個修正層，疊加於現有的國家級水文模型之上，旨在識別並學習歷史預報中的系統性誤差，從而顯著提升預測的可靠性與準確性。

這項創新由密西根大學（University of Michigan）研究團隊主導，他們將Errorcastnet與美國國家海洋暨大氣總署（NOAA）的國家水文模型（National Water Model, NWM）相結合，形成一個混合系統。研究結果顯示，與先前方法相比，此混合模型的準確性提升了四到六倍，尤其是在一至十天的中程預報時效內，這對於及時的應變規劃至關重要。該研究團隊的首席科學家Vinh Ngoc Tran博士，這位來自越南的學者，於2023年完成了關於提升洲際尺度中程洪水預報準確性、可靠性及經濟價值的首個專案，並在美國地球物理聯合會（AGU）旗下的《AGU Advances》等頂尖期刊上發表了成果。

Errorcastnet的訓練過程極具針對性，它透過分析歷史上的洪水事件及其NWM的預測結果來學習。該AI模型能夠區分無法修正的誤差（如模型本身的物理限制或數據不完整性）與可修正的偏差，從而專注於優化其能力範圍內的預測偏差。這種混合方法體現了當前科學界探索如何結合AI的數據驅動洞察與基於物理定律的模型的優勢，而非完全取代後者。純粹的AI模型若缺乏對海拔、植被等物理因素的考量，預測表現往往不佳，而Errorcastnet的加入則彌補了此一不足。

此系統的擴展性是其另一項關鍵優勢，它能夠針對全球數千個地點生成快速預報，為全球範圍內的災難緩解提供了一個可規模化的解決方案。Errorcastnet的計算效率也值得關注，它能在數分鐘內為近5,500個地點生成預報，並且可以在普通電腦上運行，無需依賴超級電腦，這對於資源有限的地區尤其重要。同時，賓州州立大學（Penn State University）的團隊也開發了另一套結合AI與物理模型的全球水文模型，該模型能模擬小至約36平方公里的區域，其研究成果發表於《自然通訊》（Nature Communications）。

洪水事件在全球範圍內極為頻繁。根據聯合國減少災害風險辦公室的報告，洪水佔所有與天氣相關的災難高達40%，且自2000年以來其頻率已增加一倍以上，每年平均造成高額損失。Errorcastnet系統能提供機率性情境分析，這對於高風險決策制定至關重要。透過此技術，研究人員期望能強化全球水文管理的基礎，並在氣候變遷加劇的背景下，為社區提供更堅實的風險預警與調適基礎。