Новая модель для ускоренного прогнозирования наводнений

В июле 2021 года сильные дожди в Центральной Европе привели к катастрофическим наводнениям, унесшим жизни более 220 человек и причинившим ущерб на сумму свыше 25 миллиардов долларов США. Это лишь один из примеров разрушений, вызванных экстремальными осадками по всему миру, частота которых, вероятно, будет возрастать по мере потепления климата. Помимо действий по смягчению изменения климата, необходимы практические шаги для планирования и снижения рисков, в чем могут помочь инженеры-гидрологи.

Одной из основных задач является предоставление точных прогнозов надвигающихся паводков. Традиционно для этого используются высокоточные гидродинамические модели, которые решают сложные уравнения движения воды для миллионов ячеек сетки. Однако этот процесс крайне ресурсоемок и медлен, что делает невозможным оперативное использование самых точных моделей во время чрезвычайных ситуаций.

Команда исследователей из Мельбурнского университета разработала новую модель LSG (Low-fidelity, Spatial analysis, and Gaussian Process learning), детали которой опубликованы в журнале Nature Water. Её идея заключается в использовании упрощенной низкоточный гидродинамической модели для получения первоначальной оценки, которая затем математическими методами «повышается» до высокой точности и разрешения, сравнимых с традиционными высокодетальными моделями. Ключом к успеху стало создание чрезвычайно грубой и упрощенной низкоточный модели.

Новый подход обеспечивает ускорение вычислений более чем в 1000 раз при сохранении высокой точности прогнозов. Тестирование на двух различных речных системах в Австралии — равнинной пойме Човилла (740 км²) и крутом русле реки Бернетт (1479 км²) — показало, что модель LSG точно предсказывает динамику затопления, время прихода паводка, его площадь и максимальную глубину. Например, для поймы Човилла расчет занимает 33 секунды вместо 11 часов, а для реки Бернетт — 27 секунд вместо 36 часов. Точность определения площади затопления составила 99%.

Эта технология представляет собой большой шаг вперед. Она позволяет не только оперативно предоставлять жизненно важную информацию во время паводков, но и перейти от детерминированных прогнозов к вероятностным, которые оценивают неопределенность и риски. Кроме того, методология открывает возможности для проектирования более устойчивой инфраструктуры, моделируя различные сценарии паводков. Внедрение этой технологии в практику — следующий важный шаг для повышения готовности к экстремальным погодным явлениям.