За пределами скорости ветра — новая мера для прогнозирования последствий ураганов

Инженеры-строители из Университета штата Колорадо разработали инновационный подход к оценке устойчивости прибрежных сообществ к ураганам. Они создали «модель уровня воздействия урагана с учётом множества опасностей», которая оценивает экономический ущерб от надвигающихся штормов.

Эта модель, описанная в статье в Palgrave Communications, фокусируется на прогнозировании последствий, а не только на метеорологической интенсивности. Исследователи подчёркивают, что скорость ветра — не главная причина разрушений; наиболее тяжёлые последствия обычно вызываются наводнениями, осадками и штормовым нагоном в сочетании с географией места выхода на сушу, плотностью населения и состоянием инфраструктуры. Цель модели — предоставлять информацию об ожидаемом экономическом ущербе.

Нейронные сети

Модель использует искусственные нейронные сети и машинное обучение, «обучая» программу прогнозировать ущерб в денежном выражении. Нейросеть обучалась на подробных исторических данных по нескольким ураганам, включая «Катрину» (2005) и «Артур» (2014). Входными данными служат прогнозируемое место выхода на сушу, затронутое население, максимальная скорость ветра, максимальный штормовой нагон и общее количество осадков. Модель тестировалась в реальном времени во время ураганов, включая недавний ураган «Харви».

Уязвимость сохраняется

Используя модель, исследователи также проанализировали, смягчили ли последствия мощных штормов такие улучшения, как дамбы, Национальная программа страхования от наводнений и обновлённые строительные нормы. Согласно их данным, прибрежные сообщества во Флориде или Техасе остаются примерно столь же экономически уязвимыми к разрушениям от ураганов, как и 100 лет назад, или даже более уязвимыми. Резкий рост населения, инфраструктуры и материальных ценностей в этих районах опередил эффект от улучшений.

Исследователи продолжают совершенствовать модель с помощью более точных данных и планируют использовать её для прогнозирования последствий изменения климата.