Истражувачите од Универзитетот во Мелбурн развија компјутерски модел за кој велат дека може да ги предвиди поплавите попрецизно и 1000 пати побрзо од симулациите што се користат во моментов. Новиот модел го намалува времето за прогноза на поплави од часови или денови на само неколку секунди. Едноставниот модел со просторна анализа и со Гаусов процес на учење (LSG) е детално опишан во трудот објавен оваа недела во Nature Water.

LSG моделот бил тестиран на два мошне различни, но подеднакво сложени австралиски речни системи. Симулациите успеале да ги предвидат со 99% точност поплавите во поплавната рамнина Човила во јужна Австралија, и тоа го направиле за само 33 секунди, наспроти 11-те часа што им се потребни на сегашните напредни модели. Новиот модел потрошил само 27 секунди за предвидување на поплавите во системот на реката Барнет во Квинсленд, наспроти 36-те часа што им се потребни на сегашните модели за изработка на прогноза.

Надоаѓање на поплавата во поплавната рамнина Човила симулирано со помош на LSG моделот

Новиот модел, исто така, им овозможува на тимовите за реакција да се прилагодат на променливите и непредвидливи временски услови. Со користење на математички трансформации и машинско учење, LSG моделот овозможува да се симулира несигурноста во временските прогнози, наместо да се фокусира на најверојатното сценарио како што тоа го прават сегашните модели.

Како што тешките временски настани стануваат сѐ почести поради климатските промени, потребата од системи за рано предупредување и модели што ќе даваат приказ во реално време, кои ќе можат да ги информираат службите за итни случаи,  може и тоа како да бидат корисни и да спасат животи.