2025年，全球多地遭受毁灭性洪水侵袭，引发了人们对来年预防措施的疑问。从东南亚到北美和中东，各社区都因水位上涨而面临严峻挑战。尼泊尔加德满都特里布万大学土木工程系助理教授帕万·巴塔拉伊表示，洪水已成为当年最主要的气候灾害。

加沙经历了尤为恶劣的状况，暴雨和严寒加剧了近两百万流离失所者的困境。持续两年的以色列轰炸已导致许多居民居住在废墟中的帐篷里，缺乏足够的住所和资源。

洪水发生频率和强度的增加促使气候专家研究其根本原因，并倡导政府采取积极主动的策略。巴塔拉伊强调，政府迫切需要实施全面的洪水管理计划，包括改善基础设施和建立早期预警系统。他指出，人工智能驱动的预测模型可以在预测洪水风险和实现及时疏散方面发挥关键作用。这些模型分析包括天气模式、地形信息和历史洪水数据在内的大量数据集，以识别高风险区域。

开发更先进的用于洪水预测的人工智能系统是一个持续的过程。最近的进展包括使用机器学习算法来提高降雨预报的准确性，以及整合卫星图像来实时监测水位。然而，在确保公平地获取这些技术以及解决围绕其部署的伦理考量方面仍然存在挑战。例如，训练数据中的偏差可能导致对某些社区的预测不准确，从而可能加剧现有的不平等现象。

展望2026年，各国政府和研究人员正在探索一系列解决方案，从恢复湿地等基于自然的措施到建造防洪堤等工程解决方案。这些措施的有效性将取决于减少温室气体排放和适应气候变化的协调努力。问题仍然是，面对日益严重的极端天气事件，这些努力是否足以让各社区免受洪涝灾害。