人工智能为何在2025年德克萨斯州洪水中失败：灾害管理的关键教训

2025年XNUMX月，德克萨斯州遭遇了历史上最严重的洪水之一。这场灾难夺走了超过 145生活 并造成了数十亿美元的损失。许多社区对洪水上涨的速度和力量毫无准备。尽管人们普遍相信洪水能够 DigiOps与人工智能 预测和管理此类事件。

多年来，人工智能一直被视为预测极端天气的重要解决方案。各国政府和专家都依赖它来改进预警系统。然而，在此次危机中，这项技术的表现却不如预期。此次事件表明，人工智能虽然带来诸多益处，但也存在局限性。为了在未来气候相关紧急情况下提高公共安全，我们必须清晰地理解并应对这些局限性。

2025年德克萨斯州洪水：警钟

4年2025月XNUMX日，德克萨斯州中部遭遇了美国近代史上最严重的内陆洪水之一。 山洪暴发巷此前，该地区已经历了数日的强降雨。但这一天，情况迅速恶化。短短几个小时内，瓜达卢佩河水位就从不到 3 英尺到 34 英尺以上 在一些地区，洪水冲垮了河岸，冲走了房屋、车辆，并造成人员伤亡。

罕见的天气组合导致了这场灾难——热带风暴“巴里”残留的水分与其他正在穿过该地区的风暴交织在一起。该地区因干旱而硬化的土壤无法吸收突如其来的暴雨。结果，一些地方在短短三个小时内就下了超过10英寸的雨。该地区很少有人见过如此强度的降雨。

克尔维尔等社区受灾最为严重。至少有135人死亡，其中包括37名儿童和来自 神秘营位于河畔的夏令营。整个街区被洪水淹没。许多企业受损或被摧毁。道路、桥梁和关键基础设施倒塌。专家估计总损失在18亿美元至22亿美元之间，使其成为该地区历史上损失最惨重的自然灾害之一。

紧急救援服务不堪重负。国家气象局前一天发布了超过22条警报和洪水预警。但水位上涨过快。在一些地区，不同模型的预测结果不一。这造成了混乱，并延误了一些疏散决定。在几个城镇，紧急警报器失灵。许多人未能及时收到足够的预警。电力故障和移动网络问题也使救援人员难以接触到民众或共享信息。

在危机期间，像X（以前称为Twitter）这样的平台成为了重要的信息来源。人们发布视频寻求帮助。志愿者利用这些信息组织救援工作。然而，许多帖子未经核实。这导致了混乱，有时还会传播虚假信息。

2025年的洪水凸显了该州灾害响应系统的重大缺陷。预测工具未能跟上风暴的速度；通讯故障和协调不足进一步加剧了损失。这场灾难凸显了改进预警系统、强化规划和建设更可靠基础设施的必要性，以便在未来保护脆弱的社区。

人工智能为何无法正确预测德克萨斯州的洪水

2025年XNUMX月德克萨斯州的洪水表明，人工智能系统远非完美。这些系统未能提供清晰的早期预警。许多技术和人为问题交织在一起，包括数据缺失、模型薄弱、沟通不畅以及应急团队对人工智能的使用有限。这些问题将在下面讨论：

数据薄弱和信息缺失

准确及时的数据对于人工智能有效预测洪水至关重要。在2025年XNUMX月的德克萨斯州洪水期间，中部许多小流域缺乏足够的传感器。在一些地方，由于极端天气，流量计出现故障或达到最大限度。这使得在最关键的时段收集可靠数据变得困难。

NASA的SMAP 卫星提供了有用的土壤湿度数据，但其分辨率（9 至 36 公里）对于局部洪水预测来说过于粗糙。此前，SMAP 拥有一个分辨率更高的雷达传感器，分辨率范围为 1 至 3 公里。该传感器于 2015 年停止工作。现在，只使用辐射计，无法探测快速、小规模的变化。在德克萨斯州中部等地，这是一个巨大的差距，那里的山洪暴发范围可能在一公里内变化。缺乏细粒度的数据，人工智能工具难以提供准确且早期的洪水预警。

在德克萨斯州的洪水期间，气象雷达系统也遭遇了困境。丘陵地区的强降雨导致信号丢失和散射，降低了降雨量读数的准确性。这造成了盲点，影响了传统和基于人工智能的洪水预报。

像平台一样 谷歌洪水中心 结合卫星图像、雷达数据、传感器输入和过往洪水记录。然而，如果没有来自流量计和传感器的实时本地数据，这些系统就会失去准确性。在2025年的洪水期间，许多数据源并未完全连接。卫星、雷达和地面传感器数据通常被单独处理，导致延迟和协调性差。这限制了人工智能实时追踪洪水的能力。

人工智能工具需要快速、完整且高度集成的数据。在这种情况下，缺失和不同步的输入使得它们难以预测洪水将如何发展。

人工智能模型尚未准备好应对极端降雨

2025年10月德克萨斯州的洪水暴露了传统和基于人工智能的预测系统的巨大缺陷。在德克萨斯州中部部分地区，三小时内降雨量超过4英寸。最高峰时，降雨量达到每小时500英寸。气象学家称这是一场0.2年一遇的洪水，每年发生的概率为XNUMX%。

大多数用于天气和洪水预测的人工智能模型都是基于过去的数据进行训练的。当天气遵循已知模式时，它们会表现良好。但在极端或罕见事件中，它们往往会失效。这些事件被称为“分布外事件”。德克萨斯州的洪水就是这样一个事件。这些模型以前从未遇到过类似的情况，因此它们的预测要么不准确，要么出现延误。

其他问题使情况雪上加霜。该地区曾面临干旱，干燥的土壤无法快速吸收水分。丘陵地形增加了径流。河水快速上涨，导致河水泛滥。基于物理的模型可以模拟这种复杂的情况。但许多人工智能模型却无法做到这一点。它们缺乏物理推理能力，有时得出的结果看似正确，但实际上并不现实。

通讯和警报系统运行不佳

人工智能预测只有在清晰及时地传达时才有用。在德克萨斯州，这种情况并没有发生。国家气象局 (NWS) 使用了以下模型： 高分辨率快速刷新 (HRRR)预测洪水来临前48小时将有大雨。但预警并不清晰。人工智能输出的是网格和概率。当地官员需要简单的警报。将复杂的数据转化为清晰的预警仍然是一项技术挑战。

紧急警报也失效了。基于电话的系统CodeRED需要手动激活。在一些县，激活延迟了2到3个小时。过时的软件和与人工智能工具的集成薄弱导致了问题。人工智能模型在云系统上运行，但当地机构使用的数据库较旧。这些数据库无法处理实时数据。在某些情况下，数据共享延迟超过30分钟。

一些私人模型表现更好。 风传例如，使用高空气球收集数据。其模型比美国国家气象局的工具提供了更准确的局部降雨预报。然而，美国国家气象局未能及时利用这些模型。外部模型需要数周的验证。此外，也没有用于快速数据共享的标准API。WindBorne的数据格式与美国国家气象局的系统不匹配。因此，即使是准确的预报在紧急情况下也未能得到应用。

人类问题使情况变得更糟

人为因素加剧了技术问题。应急管理人员被海量数据淹没。人工智能模型生成了各种输出，包括降雨图和洪水风险等级。这些数据来自不同的来源，例如谷歌洪水中心和美国国家气象局。有时，预测结果并不一致。一个系统显示洪水风险为60%，而另一个系统显示风险为80%；这种混乱延误了官员的决策。

培训也是一个问题。许多本地团队缺乏人工智能经验，无法理解复杂的模型输出。 深入学习 虽然有洪水中心等系统可用，但没有证据表明当地应急小组在危机期间积极使用或了解这些系统。 可解释的AI 诸如 SHAP 之类的工具可以增强可解释性，从而帮助更有效地管理这种情况。

此外，应急人员面临着海量信息。他们必须处理人工智能生成的预报、雷达图像和公共警报。这些数据的庞大规模和不一致性导致了响应延迟，并加剧了混乱。

灾害管理中人工智能的经验教训和未来

2025年XNUMX月德克萨斯州中部发生的洪灾展现了人工智能在应急响应中的潜力。与此同时，它也暴露出了一些重大缺陷。尽管人工智能系统能够提供早期预警和预测，但它们往往在关键时刻失灵。为了更好地应对未来的灾害，我们必须从此次事件中汲取教训。关键经验教训与数据质量、模型设计、沟通差距、气候适应和协作相关。

薄弱的数据基础限制了人工智能的准确性

人工智能系统依赖于实时、高质量的数据。在像克尔维尔这样的农村地区，流量计数量很少，这留下了很大的盲区。结果，预测无法捕捉到当地的洪水模式。卫星数据虽然有所帮助，但缺乏细节。例如，NASA的SMAP传感器覆盖范围广，但分辨率较低。需要本地地面传感器来完善此类数据。

一种解决方案是在高风险地区扩展传感器网络。另一种解决方案是让当地社区参与进来。在印度阿萨姆邦，当地机构部署了移动气象站，并试行了公民报告工具，以提高洪水易发地区的覆盖率。德克萨斯州的类似系统可以邀请学校和当地团体来报告洪水迹象。

人工智能模型需要现实世界的推理

目前大多数人工智能模型都是从模式而非物理角度学习的。它们可以预测降雨，但难以准确模拟真实的洪水行为。深度学习系统通常无法捕捉河流上涨和泛滥的方式。在德克萨斯州的洪水期间，一些模型低估了洪水的涌入。这延误了关键决策。

混合模型是更好的选择。这些模型将人工智能与基于物理的系统相结合，以提高真实性和可信度。例如，谷歌的洪水预报计划就采用了一种混合方法，将基于机器学习的水文模型与基于物理模拟的洪水模型相结合。该系统已在100多个国家的河流洪水预报中展现出更高的准确性和预测时间可靠性。

沟通不畅使情况变得更糟

洪水期间，人工智能系统提供了有用的预报。然而，这些信息未能及时传达给相关人员。许多应急小组已经承受着巨大的压力。他们收到来自不同系统的警报。有些信息令人困惑，甚至相互矛盾。这导致行动延误。

一个主要问题是信息共享的方式。一些应急工作人员没有接受过理解人工智能输出的培训。很多情况下，虽然有工具可用，但当地团队缺乏有效使用它们的适当知识。

显然，我们需要更好的沟通工具。警报必须清晰、简洁、易于响应。日本使用包含疏散指示的简短洪水信息。这些警报有助于缩短响应时间。类似的系统在德克萨斯州或许能有所帮助。

通过人们熟悉的平台呈现人工智能预测也至关重要。例如，在谷歌地图上显示洪水预警可以帮助更多人了解风险。这种方法有助于在紧急情况下做出更快、更安全的决策。

极端气候正在打破旧模型

2025年的降雨量打破了多项纪录。大多数人工智能系统都没有预料到如此强烈的天气。这是因为这些模型是基于过去的数据进行训练的。然而，过去的模式已不再适用于今天的气候。

为了保持实用性，人工智能必须更频繁地更新。训练应该涵盖新的气候情景和罕见事件。全球数据集，例如来自 IPCC可以提供帮助。模型还应在极端情况下进行测试，以验证其应对未来冲击的能力。

合作仍然是一个挑战

许多组织在危机期间拥有实用的工具。然而，它们未能有效协作。重要数据未能及时共享。例如，WindBorne收集了有助于改进洪水预报的高空气球数据。但由于技术问题和法律限制，这些信息被延迟发布。

这些差距限制了先进系统的全部优势。公共和私人机构通常使用不同的模型，彼此之间缺乏实时连接。这使得构建清晰完整的疫情信息更加困难。

为了改善这种情况，我们需要通用的数据标准。系统应该能够快速安全地共享信息。不同模型之间的实时协调也至关重要。此外，收集当地社区的反馈有助于提高系统的准确性和有效性。

技术在进步，但需要支持

新技术可以改善洪水管理，但它们需要适当的基础设施和政策支持。一种颇具前景的方法是物理感知型人工智能。它将科学知识与机器学习相结合，以改进洪水预测。麻省理工学院等研究小组已经测试了这种方法，以提高预测的准确性和真实性。然而，详细结果尚未公开。

其他工具，例如无人机和边缘设备，也发挥了作用。即使在地面系统受损或缺失的地区，它们也可以实时收集数据。在荷兰，简单的公共仪表盘以清晰的视觉效果显示洪水风险。这有助于人们了解情况并迅速采取行动。

这些例子表明，先进的工具也必须易于使用。它们应该与公共系统连接，以便专家和社区都能从中受益。

底线

洪水预报不再仅仅依靠天气图和预警。如今，它涉及人工智能系统、卫星数据、本地报告和快速通讯工具。然而，真正的挑战不仅在于构建更智能的工具，更在于确保它们能够被一线人员有效使用。

2024年德克萨斯州的洪水事件表明，延误、协调不力和警报不清晰可能会抵消先进技术的优势。为了改进，我们需要清晰的政策、共享的系统以及本地团队能够理解并快速采取行动的工具。

日本和荷兰等国家的经验表明，将智能预报与便捷的公共服务相结合是可能的。人工智能不仅应该预测洪水，还必须帮助预防灾害并挽救生命。洪水管理的未来取决于创新与行动、技术与信任、智能与本地应对措施的结合。这种平衡将决定我们如何应对日益上升的气候风险。