Анализ потока данных для подготовки к изменению климата
Изменение климата часто сводится к его влиянию на воду — будь то питьевое водоснабжение, выработка электроэнергии или воздействие наводнений на людей и инфраструктуру. Инженер по водным ресурсам из Национальной лаборатории Ок-Риджа (ORNL) Судершан Ганграде интегрирует знания — от крупномасштабных климатических прогнозов до локальной метеорологии и гидрологии — и использует высокопроизводительные вычисления для создания целостной картины будущего.
В одном из недавних проектов Ганграде провел гидрологическое моделирование в национальном масштабе для изучения влияния изменения климата на федеральные гидроэнергетические ресурсы. Проект проанализировал 132 федеральных объекта, составляющих около 40% гидроэнергетических мощностей страны. Чтобы точнее спрогнозировать влияние климатических экстремумов, исследователи перевели глобальные климатические прогнозы в воздействие на локальную гидрологию, используя несколько моделей для оценки будущего речного стока, работы ГЭС и испарения с водохранилищ. Этот подход помогает объектам подготовиться к неопределенностям в меняющемся климате.
«Гидрологический цикл становится более интенсивным, и в будущем можно ожидать больше экстремумов, — сказал Ганграде. — Это исследование предоставляет полезные данные для операторов гидроэлектростанций, чтобы они могли лучше управлять своими водохранилищами».
В другом проекте Ганграде помогает создать глобальную систему прогнозирования паводков с использованием модели TRITON (Two-dimensional Runoff and Inundation Toolkit for Operational Needs) для ВВС США. Инструмент, созданный ORNL и Технологическим университетом Теннесси, включает данные об осадках и русловом стоке для моделирования наводнений. Возможности модели будут масштабированы до разрешения в 10 метров для детального анализа. Ученый также интегрирует методы машинного обучения для разработки гибридных моделей управления водохранилищами и обнаружения исторических паттернов их эксплуатации.
Вскоре Ганграде возглавит новый проект по оценке уязвимости объектов Министерства обороны США к наводнениям, сочетающий его экспертизу в гидроклиматических оценках и моделях затопления. Моделирование будет проводиться с использованием даунскейлинга климатических прогнозов для выявления уязвимой инфраструктуры в текущих и будущих климатических сценариях.
В долгосрочной перспективе Ганграде хотел бы, чтобы его работа была интегрирована в систему прогнозирования паводков и раннего предупреждения для населения в реальном времени. «То, что мы разрабатываем сейчас в ORNL, дает нам гораздо лучшее понимание динамики воды в будущем», — отметил он. Следующим шагом станет создание более эффективной системы предупреждения для общества, чтобы у людей было больше времени на эвакуацию, а также разработка решений для повышения устойчивости сообществ.