Улучшенный метод оценки вероятности экстремальных событий

Исследователи из Технического исследовательского центра Финляндии (VTT) разработали новый, более точный метод оценки вероятности экстремальных событий, таких как штормы, наводнения и землетрясения. Этот метод будет использоваться для обновления строительных норм и правил землепользования, а также применим в разработке искусственного интеллекта, экономике и анализе медицинских данных.

Оценка вероятности опасных экстремальных явлений, основанная на статистике ранее наблюденных событий (экстремальный анализ), является основой для подготовки к ним. Однако существовало множество методов такого анализа, и не было ясно, какой из них предпочтительнее. Исследователи VTT Лассе Макконен и Мария Тиканмяки разработали новый, более точный метод, а также решили проблему корректной оценки эффективности подобных методов.

С помощью численного моделирования методом Монте-Карло авторы показали, что их новый метод экстремального анализа значительно точнее широко используемых в настоящее время подходов. Разница особенно существенна, когда количество доступных данных о прошлых экстремальных событиях невелико. Как правило, текущие методы недооценивают вероятность наиболее опасных экстремальных явлений.

Внедрение нового метода позволит улучшить оценку вероятности экстремальных событий и, как следствие, оптимизировать подготовку к природным опасностям с точки зрения экономики и безопасности через обновление нормативов. Метод имеет широкую сферу применения, поскольку экстремальный анализ используется также в развитии искусственного интеллекта, экономике и анализе медицинских данных.

«Экстремальный анализ природных явлений направлен на адекватную подготовку к опасным событиям и формирует основу всех нормативов, призванных обеспечить безопасность зданий и инфраструктуры. Хорошая оценка вероятности экстремальных событий особенно важна для объектов, косвенный ущерб от редких событий для которых исключительно велик, например, для атомных электростанций и крупных плотин», — говорит Лассе Макконен.