Прогнозирование последствий природных катастроф

Когда ураган "Айрин" в августе этого года обрушился на восточное побережье США, прогнозисты достаточно точно определили его траекторию, ожидаемую силу ветра, осадки и штормовой нагон. Однако для оценки воздействия метеорологической мощи шторма на энергосистему и другую критическую инфраструктуру Восточного побережья потребовался дополнительный анализ.

Исследователи из Центра оценки инфраструктуры (Infrastructure Assurance Center, IAC) Национальной лаборатории Аргонн по заданию Министерства энергетики США оценили влияние приближающегося урагана на ключевую энергетическую инфраструктуру: электросети, поставки природного газа и нефтепроводы. Их анализ показал, что миллионы людей на Восточном побережье, вероятно, останутся без электричества, некоторые — на срок до нескольких недель. Используя данные о траектории шторма от NOAA (Национального управления океанических и атмосферных исследований США), они определили, какие штаты и коммунальные службы пострадают сильнее всего.

Работа IAC не ограничивается только энергетикой. В прошлом центр изучал так называемые "взаимозависимости" — то, как региональная энергосеть взаимодействует с другими системами, такими как муниципальное водоснабжение, транспорт или финансовый сектор. «Мы должны выходить за рамки энергетической инфраструктуры, потому что отключение электричества или повреждение нефтепроводов может поставить под угрозу целый ряд других критических сетей во время события», — пояснил инженер Аргонна Стив Фолга.

Как отметил директор IAC Джим Пиренбум, во время событий их задача — мониторинг информации в реальном времени. «Министерство энергетики тратит много времени на общение с владельцами и операторами нефтеперерабатывающих заводов, компаниями, занимающимися передачей и распределением электроэнергии, и трубопроводами, пытаясь собрать ценную информацию о том, будут ли они работать и когда», — сказал он. По словам Фолги, для создания полной картины реакции инфраструктуры на чрезвычайные ситуации необходимо объединять данные предварительного моделирования, мониторинга во время события и пост-анализа.