Исследователи разработали новую модель для оценки рисков наводнений

Масштабные наводнения, затопившие части самых густонаселенных регионов провинции Квебек в 2017 и 2019 годах, выявили серьезные пробелы в системе подготовки к паводкам. Эти катастрофы, в результате которых тысячи людей были перемещены, а ущерб составил сотни миллионов долларов, стимулировали срочное переоснащение устаревших систем.

В статье, опубликованной в журнале Hydrological Processes, исследователи из Университета Конкордия представили новую методологию создания модели риска наводнений для целого водосборного бассейна на основе данных LiDAR. Ведущий автор, научный сотрудник Гвеноле Шоне, и профессор Паскаль Бирон использовали данные, собранные Министерством лесного хозяйства, дикой природы и парков Квебека и общедоступные на сайте Forêt ouverte.

В отличие от традиционных крупномасштабных карт опасности наводнений, которые полагаются на спутниковые данные с разрешением около 30 метров, модель использует LiDAR с разрешением один метр. Это позволяет получать данные о высоте с точностью до 15–20 сантиметров. Исследователи комбинируют точные данные о поверхности воды с LiDAR с информацией о расходе реки от Министерства окружающей среды и борьбы с изменением климата, чтобы рассчитать глубину русла (батиметрию).

Знание пропускной способности реки позволяет властям заранее предупреждать жителей о риске наводнений. Эта система применима как к крупным рекам, таким как Гатино или Шодьер, так и к малым рекам шириной от 10 метров, которых в южном Квебеке насчитывается около 25 000 км. Профессор Бирон сравнивает модель с каталогом, который можно использовать для прогнозирования масштабов потенциальных паводков.

Это исследование является частью государственной программы Projet INFO-Crue по обновлению карт наводнений для 50 ключевых водосборных бассейнов. «Крупномасштабное моделирование позволило Квебеку выйти на передний край оценки рисков наводнений, поскольку отправить геодезистов для измерения батиметрии на 25 000 километров невозможно», — говорит Паскаль Бирон.