Интегрируя архитектуру городских дренажных систем и показания датчиков наводнений в комплексную статистическую базу, исследователи из Техасского университета A & M теперь могут точно прогнозировать развитие наводнений в экстремальных ситуациях, таких как ураганы. С их новым подходом исследователи заявили, что их алгоритм может прогнозировать поток паводковых вод практически в реальном времени, что может привести к более своевременному реагированию на чрезвычайные ситуации и планированию.
«Незнание того, куда дальше будет течь вода для наводнения, особенно пагубно для тех, кто оказывает первую помощь, которым необходимо измерить уровень наводнения при проведении спасательных работ», — сказал доктор Али Мостафави, доцент кафедры гражданского и экологического строительства в Захри. «Наш новый алгоритм рассматривает подземные дренажные каналы, чтобы обеспечить точное представление о том, как распространяются наводнения. Мы полагаем, что этот инструмент может значительно помочь в ликвидации последствий стихийных бедствий, потому что первые спасатели смогут увидеть, в каком направлении будет течь вода в реальном времени».
Ураганы печально известны тем, что наносят ущерб береговой линии, сваливают деревья, разрушают линии электропередач и, что самое главное, вызывают сильные наводнения. Традиционно ученые использовали физические модели, чтобы предсказать, где вода может собираться, переливаться и вызывать наводнения. По сути, эти модели показывают, как физические особенности земной поверхности и городских ландшафтов влияют на поток воды над землей.
Несмотря на то, что Мустафави твердо предсказывал, когда и где произойдут наводнения при большинстве условий выпадения осадков, Мостафави сказал, что эти традиционные модели не так хороши при прогнозировании наводнений во время случаев проливных дождей, таких как ураган Харви.
«Физические модели предлагают одну точку зрения о том, как могут распространяться наводнения, что чрезвычайно полезно, но картина, которую они предоставляют, несколько неполна», — сказал он. «Мы хотели использовать существующие данные о том, как прошлые наводнения распространились по дренажным каналам, для разработки модели, которая могла бы предсказать, в пределах определенного уровня точности, как будущие наводнения будут распространяться».
Дренажные каналы представляют собой сложную сеть переплетенных каналов, которые встречаются в узлах, называемых узлами. Таким образом, наводнение в одном канале может прямо или косвенно влиять на другие каналы и вызывать распространение наводнений, подобно эффекту домино.
Чтобы предсказать, каким образом паводковая вода будет течь по дренажным каналам и вызывать затопление, Мостафави и его команда разработали модель, основанную на вероятности, которая в качестве одного из входных данных использовала показания уровня воды на датчиках наводнения. Эти показания были для разных моментов времени во время двух крупных наводнений в Техасе — урагана Харви в 2017 году и наводнения в День памяти Хьюстона в 2015 году.
После того, как их алгоритм был обучен схемам потока воды через дренажную сеть для этих явлений сильных дождей, исследователи проверили, работает ли их модель, проверив, может ли она предсказать схемы наводнений, которые наблюдались во время наводнения в Хьюстонский день в 2016 г.
Они обнаружили, что их модель достигла точности 85% в прогнозировании того, как наводнение распространялось через дренажную систему города во время наводнения в День налогов. Хотя модель была подтверждена с использованием события прошлого наводнения, Мостафави сказал, что успех модели предполагает, что она также сможет предсказать, как новые наводнения будут распространяться через дренажные сети города. Это понимание может помочь аварийным службам предпринять упреждающие шаги к эвакуации, сказал он.
Отметив предостережения своей модели , Мостафави сказал, что производительность их алгоритма может быть скомпрометирована, если датчики на измерительных приборах выйдут из строя. Тем не менее, дополнение прогнозов, основанных на физических моделях, к новым алгоритмам их команды может еще раз восстановить точность прогнозирования наводнений.
«Традиционные модели и наши модели, основанные на данных, могут использоваться для дополнения друг друга, чтобы дать более точное представление о том, куда пойдут паводковые воды» , — сказал Мостафави. «Ураганы такого масштаба, как Харви или Катрина, как правило, считаются событием« один на тысячу лет », но они могут быть не такими редкими, если мы рассмотрим изменения в глобальных погодных условиях из-за изменения климата. Но теперь у нас больше надежные инструменты, чтобы выдержать шторм «.
