Интерактивная карта показывает пороги прибрежного затопления при наводнениях

Студентка Университета Алабамы Садаф Махмуди под руководством доктора Хамеда Мофтаххари обучила алгоритмы машинного обучения выявлять глубинные факторы, способствующие повышению уровня моря и затоплению во время приливов. Результатом исследования, опубликованного в Nature Communications, стала интерактивная карта с пространственно распределенной информацией, показывающая предполагаемые локальные темпы повышения уровня моря и пороги затопления во время приливов вдоль всего побережья США.

Работа имеет важное практическое значение, так как 75% прибрежных населенных пунктов США не имеют установленного в радиусе 10 км приливного датчика, данные с которого собирает NOAA. Часто ближайший датчик находится в 100 км, что критично, поскольку темпы подъема воды и пороги затопления сильно варьируются. Например, в Техасе и Луизиане уровень моря растет в 2–4 раза быстрее глобального среднего. Алгоритмы, обученные на данных NOAA, позволили создать карту с более высоким пространственным разрешением, чем ранее доступные.

Для оценки угрозы так называемого nuisance flooding (затопления, причиняющего неудобства) команда также разработала метод определения порога прилива, превышение которого начинает вызывать последствия для инфраструктуры и бизнеса. На основе распределенной карты подъема уровня моря были обучены дополнительные алгоритмы для создания аналогичной карты порогов затопления.

«Наш анализ может помочь политикам, домовладельцам и страховым компаниям выработать стандартизированный подход для оценки рисков и затрат, связанных с затоплением во время приливов», — отметил Мофтаххари. Карты Махмуди показывают данные для различных климатических сценариев, что важно для проактивного планирования и обоснования финансирования мер по адаптации.