Прогнозирование наводнений, на основе которого лица, принимающие решения, могут действовать.

Чтобы удовлетворить эти потребности, крайне необходима система прогнозирования, сочетающая в себе высокую точность и масштабируемость (например, на общенациональном уровне). Однако большинство существующих подходов по-прежнему ориентированы либо только на точность, либо только на глобальный масштаб. Локальные модели обладают отличной точностью, но требуют огромных временных и финансовых затрат на полевые исследования и калибровку параметров, что делает их непригодными для широкого географического развертывания. Глобальные модели, в свою очередь, хорошо масштабируются, но часто оказываются недостаточно эффективными, когда лицам, принимающим решения на местах, требуются конкретные данные для совершения действий.

Мы считаем, что существующие системы прогнозирования наводнений сталкиваются с неизбежным компромиссом (трейд-оффом). Детализированные модели позволяют повысить точность, однако они требуют огромных затрат на полевые исследования, калибровку параметров и инженерные ресурсы, а их развертывание занимает месяцы, что крайне затрудняет масштабирование. С другой стороны, глобальные модели легко масштабируются, но их разрешение и точность часто оказываются недостаточными для принятия обоснованных решений на местах.