Зсуви в епоху кліматичних змін: як машинне навчання допомагає передбачати майбутнє
В останні роки світ зіткнувся зі зростаючим числом екстремальних погодних явищ. Урагани стають сильнішими, посухи тривалішими, а повені – руйнівнішими. І в цьому контексті, розуміння і прогнозування зсувів набуває критичного значення. Недавні дослідження, проведені вченими Північно-Західного університету та Каліфорнійського університету в Лос-Анджелесі, пропонують перспективний підхід до вирішення цієї проблеми, поєднуючи гідрологічні дані та машинне навчання для створення більш точних та динамічних систем прогнозування.
Чому традиційні методи не справляються?
Традиційні системи раннього попередження про зсуви часто спираються на Історичні дані про опади та минулі зсуви. Однак, як справедливо зазначають дослідники, ці системи не враховують вплив зміни клімату. В умовах глобального потепління, ми спостерігаємо збільшення інтенсивності опадів, більш часті і тривалі періоди випадання рясних дощів, а також зміна режиму танення снігу і льоду. Ці фактори роблять Історичні дані менш релевантними для прогнозування майбутнього.
Більш того, багато існуючих моделей оперують спрощеними уявленнями про процеси, що відбуваються в землі. Вони часто ігнорують складні взаємодії між водою, ґрунтом, рослинністю та геологією. В результаті, вони можуть випускати з уваги важливі фактори, які впливають на ймовірність сходу зсувів.
Революція в прогнозуванні: інтеграція гідрології та машинного навчання
Новий підхід, розроблений вченими, є значним кроком вперед у цій галузі. Він заснований на інтеграції гідрологічних даних (дані про дощ, танення снігу, інфільтрації води в грунт і т.д.) з моделями машинного навчання. Це дозволяє створити більш реалістичну і деталізовану картину процесів, що відбуваються в землі, і враховувати вплив різних факторів, які можуть спровокувати зсуви.
Ключовий момент-це облік “стану водного балансу” (WBS).Цей показник дозволяє оцінити, наскільки перенасичена водою певна територія. Позитивний WBS означає, що води більше, ніж може вмістити або відвести земля, що значно підвищує ризик зсуву.
Що нового в підході дослідників?
Підхід вчених відрізняється від існуючих рішень кількома важливими аспектами:
- Комплексний облік гідрологічних процесів:Модель враховує не тільки інтенсивність опадів, але й інші важливі фактори, такі як танення снігу, інфільтрація води в ґрунт, випаровування та дренаж.
- Використання даних про минулі лісові пожежі:Пожежі можуть значно змінити властивості ґрунту та рослинності, роблячи територію більш схильною до зсувів. Облік цих даних дозволяє підвищити точність прогнозів.
- Машинне навчання для виявлення прихованих закономірностей:Алгоритми машинного навчання дозволяють виявляти складні взаємозв’язки між різними факторами і прогнозувати ймовірність зсувів з високою точністю.
- Визначення основних шляхів сходу зсувів:Аналіз даних про минулі зсуви дозволяє виявити найбільш поширені причини і умови, які призводять до сходу зсувів.
Приклад із реального життя:” парад ” штормів у Каліфорнії
Дослідники застосували свою модель для аналізу екстремальних погодних умов у Каліфорнії взимку 2022-23 років, коли штат пережив безпрецедентний “парад” з дев’яти атмосферних річок поспіль. Аналіз показав, що близько 89% зсувів в Каліфорнії відбулися в районах з позитивним WBS, що підтверджує ефективність нового підходу.
Три основні причини зсувів, виявлені дослідниками:
- Інтенсивні опади:Сильні зливи, що викликають швидкий приплив води до схилів.
- Дощі на просочені грунту:Помірні дощі після періодів рясних опадів, коли грунти вже насичені вологою.
- Танення снігу та льоду:Дощі, що прискорюють танення снігу і льоду, що призводять до різкого збільшення обсягу води в грунті.
Особистий досвід та спостереження:
Я багато років займаюся аналізом даних про стихійні лиха, і можу сказати, що точність прогнозування – це ключовий фактор для зниження ризиків і захисту людей. У минулому я працював над проектом моделювання повені в гірських районах, і ми зіткнулися з проблемою дефіциту даних. Використання супутникових знімків та даних дистанційного зондування дозволило нам значно покращити якість наших прогнозів.
Перспективи розвитку та практичне застосування:
Новий підхід, розроблений вченими, має величезний потенціал для практичного застосування. Він може бути використаний для:
- Створення більш точних систем раннього попередження про зсуви:Це дозволить своєчасно евакуювати людей з небезпечних районів і вжити заходів для захисту інфраструктури.
- Планування землекористування:Врахування ризиків зсувів при плануванні будівництва та землекористування дозволить уникнути будівництва в небезпечних районах.
- Розробки стратегій з адаптації до зміни клімату:Врахування ризиків зсувів при розробці стратегій з адаптації до зміни клімату дозволить знизити вразливість населення та інфраструктури.
- Інтеграції з моделями прогнозування погоди:Це дозволить отримувати прогнози зсувів в режимі реального часу.
Ключові висновки та рекомендації:
- Зміна клімату-це реальна загроза:Збільшення інтенсивності опадів та танення снігу та льоду роблять традиційні методи прогнозування зсувів менш ефективними.
- Інтеграція гідрології та машинного навчання є ключем до майбутнього:Поєднання даних про воду, ґрунт, рослинність та геологію з алгоритмами машинного навчання дозволяє створювати більш точні та динамічні системи прогнозування.
- Необхідно враховувати місцеві особливості:Ризики зсувів залежать від багатьох факторів, таких як геологія, топографія, рослинність та землекористування.
- Важливо співпрацювати між науковцями, державними органами та місцевими громадами:Тільки спільними зусиллями можна ефективно знизити ризики зсувів і захистити людей.
Укладення:
Розробка вченими Північно-Західного університету і Каліфорнійського університету в Лос – Анджелесі нового підходу до прогнозування зсувів-це важливий крок вперед у боротьбі з цими руйнівними явищами. Інтеграція гідрологічних даних та машинного навчання дозволяє створювати більш точні та динамічні системи прогнозування, які можуть допомогти врятувати життя та запобігти пошкодженню. В умовах зміни клімату, розвиток таких технологій стає все більш важливим. Майбутнє за розумними системами, здатними передбачати і адаптуватися до мінливих умов навколишнього середовища.
Ключовий висновок: майбутнє прогнозування стихійних лих – за інтеграцією даних і застосування передових технологій машинного навчання.
