Глобальная цель ООН по системам предупреждения о катастрофах сталкивается с трудностями

План ООН обеспечить каждого жителя Земли системами раннего предупреждения о стихийных бедствиях к 2027 году, объявленный в прошлом году, на практике сталкивается с нехваткой данных и экспертных знаний. Об этом говорят участники усилий, многие из которых собрались на исторической конференции ООН по водным кризисам в Нью-Йорке. Проект с относительно небольшим бюджетом в $3,1 млрд направлен на реализацию принципов таких систем: оценку рисков, прогнозирование, подготовку населения и рассылку оповещений.

Однако на каждом этапе возникают уникальные проблемы. В Таджикистане, например, 100-летние данные о погоде существуют только на бумаге, и их оцифровка может значительно улучшить прогнозы. Для заполнения пробелов в данных NOAA (Национальное управление океанических и атмосферных исследований США) планирует размещать по всему миру метеостанции, изготовленные на 3D-принтерах. Кроме того, существует острая нехватка местных экспертов для анализа данных и прогнозирования. После оценки рисков главным препятствием становится доставка предупреждений до удаленного населения.

Помощь в этом оказывает Международная федерация обществ Красного Креста и Красного Полумесяца (МФОККиКП). В качестве модели для подражания приводится Бангладеш, который после разрушительного циклона 1970 года десятилетиями создавал укрытия от штормов и систему оповещения. Хотя в изолированных районах все еще используют церковные колокола и сирены, основным каналом стали SMS и мобильные сети, охватывающие 95% населения мира. Установка таких систем имеет относительно низкую стоимость и, по словам главы ВМО (Всемирной метеорологической организации) Петтери Тааласа, окупается как минимум в десятикратном размере.

Однако простого оповещения недостаточно. Необходимы регулярные учения, чтобы люди понимали сигналы и знали пути эвакуации. Это особенно важно, поскольку наводнения и засухи составляют 75% климатических бедствий, а их частота растет. Системы прогнозирования засух на основе климатического моделирования критически важны для планирования продовольственной безопасности, особенно в развивающихся странах с аграрной экономикой.