OmniTools 9月18日消息，美国国家气象局（NWS）正测试一款名为“瞬态异常与持续学习系统”（TACLS）的新技术，旨在提升山洪暴发的早期预警能力。该系统融合全球导航卫星系统（GNSS）大气水汽观测数据与长短期记忆（LSTM）架构的机器学习模型，可实时识别暴雨向危险性山洪转化的关键信号。
目前TACLS已在加州试点运行，后续将推广至全美122个气象预报办公室。项目由加州大学圣地亚哥分校、NASA地球科学科技办公室及NWS联合开发，获NASA先进信息系统技术计划资助。
传统山洪预警依赖雨量计、雷达和数值预报，存在监测盲区与响应滞后问题。TACLS通过分析GNSS信号延迟反演大气可降水量，结合历史山洪事件、大气河流及降水数据训练模型，为预报员提供更及时的决策支持。研究人员指出，该技术无法完全消除误报，但能显著缩短预警提前量。
