Неопределенность в моделях водных рисков может улучшить готовность к наводнениям и засухам

Исследователи призывают к более надежному подходу к оценке водных опасностей, предлагая явно учитывать неопределенность в прогнозах. Это может улучшить подготовку сообществ к рискам наводнений, засух и речной эрозии.

В недавней статье-мнении, опубликованной в PLOS Water, гидролог Омар Вани из NYU Tandon School of Engineering и его соавторы указывают на ключевой недостаток многих современных оценок гидроклиматических опасностей: они дают лишь один ответ. Например, модель может предсказать подъем уровня реки до 15 футов, но не показывает, насколько ученые уверены в этом прогнозе или какие другие исходы возможны.

Вани и его соавторы предлагают подход, при котором модели работают подобно прогнозам погоды, давая диапазон возможностей с привязанными вероятностями. Вместо утверждения «уровень воды достигнет 15 футов» такая модель может показать: «вероятность превышения уровня 15 футов составляет 80%, уровня 18 футов — 30%, а вероятность прорыва отметки в 20 футов — 10%».

Этот подход имеет практическую значимость. Около 75% смертей, связанных с наводнениями, происходят, когда люди едут или идут через паводковые воды. Изменение климата, как ожидается, приведет к дополнительной перегрузке ливневой инфраструктуры и огромным финансовым потерям. В исследовании, опубликованном в Earth Surface Dynamics, Вани и коллеги продемонстрировали практическое применение подхода, создав «карты геоморфологического риска», которые показывают вероятность эрозии берега в разных точках с течением времени.

Используя спутниковые данные быстро мигрирующей реки Укаяли в бассейне Амазонки (Перу), исследователи показали, что их новый вероятностный подход постоянно превосходит традиционные прогнозы. Метод сочетает математические модели, основанные на форме и изгибах реки, с компьютерными симуляциями, которые запускают тысячи различных сценариев для изучения возможных будущих исходов.

«Такие карты риска более информативны для избегания ложноотрицательных результатов, которые могут быть пагубными и дорогостоящими в контексте оценки эрозионных опасностей», — отметил Вани. Результаты показали, что вероятностные прогнозы присваивают соответствующие вероятности регионам, которые могут подвергнуться эрозии, избегая излишне уверенных бинарных классификаций традиционных подходов.

«Чтобы люди могли использовать свои предпочтения и отношение к риску при принятии решений на основе гидроклиматических предупреждений или проектировании, им необходимо осознавать неопределенности в количественном анализе и прогнозах», — пояснил Вани. Работа его группы сейчас охватывает как повышение надежности систем раннего предупреждения о наводнениях, так и тестирование передовых вероятностных алгоритмов для классификации ущерба от наводнений по спутниковым данным.

Этот подход представляет собой сдвиг от поиска единственного «наиболее вероятного» исхода к принятию всего спектра возможностей. Поскольку изменение климата вносит дополнительные неопределенности в поведение рек по всему миру, вероятностные методы становятся все более важными. Работа отражает растущее признание того, что неопределенность — это не ограничение, которое нужно преодолеть, а важная информация, которая позволяет принимать более обоснованные решения.