Новый подход к мониторингу засух
Исследователи из Национального института науки и технологий Ульсана (UNIST) предложили метод мониторинга засух с использованием спутниковых данных, который позволяет адекватно отразить сложные условия засухи в едином комплексном индексе. Новый индекс привлек значительное внимание как метод для мониторинга и прогнозирования засух благодаря своей точности и отсутствию пространственно-временных ограничений.
Засуха является одним из наиболее сложных природных бедствий, и в отличие от других катастроф, часто трудно определить момент ее начала. Для мониторинга и управления рисками используются различные индексы, отражающие интенсивность, площадь, продолжительность и время засухи. Существующие индексы, как правило, специфичны для отдельных типов индикаторов, поэтому для комплексного анализа необходимы более обобщенные показатели.
Профессор Чунгхо Им и его команда предложили новый подход на основе адаптивного индекса — анализа векторных проекций (Vector Projection Analysis, VPA) и индекса засух на основе векторных проекций (Vector Projection Index of Drought, VPID). Метод учитывает множественные индикаторы засухи в различных климатических зонах на территории континентальной части США (CONUS) и Восточной Азии. Ключевое преимущество VPA заключается в использовании множественных зависимых (наземные индексы засухи) и независимых (спутниковые факторы засухи) переменных для учета разнообразных климатических и экологических характеристик.
В исследовании были оценены три схемы VPID, сфокусированные на комплексной, краткосрочной и долгосрочной засухе (VPIDinte, VPIDshort и VPIDlong соответственно). Все три схемы продемонстрировали хорошее соответствие как многомасштабным наземным индексам, так и референсным данным о засухах (USDM и EM-DAT) на континентальном масштабе.
«Это означает, что VPA может улавливать общие тенденции множественных индексов засухи на обширных территориях с неоднородными характеристиками. Поскольку VPA — это простой метод определения весов в расчетах с учетом множественных зависимых переменных, он поможет отслеживать общие характеристики сложных условий засухи простым способом», — отметили исследователи.