Учёные из Канады столкнулись с проблемой нехватки данных для точного прогнозирования цунами на западном побережье страны. Чтобы решить эту проблему, исследователи из западных научных кругов объединили традиционные статистические методы с новейшими технологиями машинного обучения. В частности, они использовали искусственный интеллект для тестирования моделей раннего предупреждения о цунами в Тофино, расположенном на острове Ванкувер.
Профессор наук о Земле Кацуитиро Года, занимающийся оценкой рисков при различных природных угрозах, отметил, что их модели показывают: ожидание более длительного времени для выдачи предупреждения о цунами обеспечивает более безопасную и организованную эвакуацию большего числа людей. Однако такой подход проблематичен, поскольку более длительное ожидание может сделать предупреждающие сообщения менее эффективными и в конечном итоге более смертоносными для эвакуируемых и спасателей.
«Наши модели показывают, что при слишком коротких временных интервалах между предупреждением и цунами эффективность моделей раннего предупреждения о цунами значительно варьируется», — сказал Года. «Мы должны продолжать сбор данных и использовать несколько наборов данных для разработки надёжной модели раннего предупреждения о цунами для Тофино и других прибрежных сообществ на острове Ванкувер».
Тофино находится в зоне высокого риска возникновения цунами из-за своего расположения вблизи зоны субдукции Каскадия. Эта зона субдукции, расположенная в 100–200 километрах от тихоокеанского побережья Северной Америки, способна вызывать землетрясения магнитудой 9,0 и выше и цунами высотой до 20–30 метров. Локальные цунами, порождаемые землетрясениями в зоне субдукции Каскадия, могут достичь Тофино в течение 15–20 минут, оставляя мало времени для предупреждения.
В исследовании, опубликованном в журнале Coastal Engineering Journal, Года показал, что модели случайного леса — алгоритм машинного обучения, использующий деревья решений для прогнозирования, — оказался наиболее точной системой по сравнению с нейронными сетями и моделями множественной линейной регрессии. Однако Года настаивает на том, что все протестированные модели предоставляют ценные данные и должны использоваться и перекрёстно проверяться.
Тофино, с его уникальным географическим положением, известен своим мягким климатом, включая возможности для сёрфинга в течение всего года. Однако его открытая береговая линия и низкая топография также делают Тофино идеальным местом для потенциальных волн цунами. Фактически значительная часть экономических активов туристического центра стоимостью 2 миллиарда долларов находится под угрозой во время цунами.
Года изучает прибрежные сообщества, находящиеся в зоне риска, включая Тофино, Гавану, Кубу и Бали, Индонезия, в качестве главного исследователя проекта Community and Infrastructure Resilience to Climate-geological Long-term Effects (CIRCLE). Эта междисциплинарная и международная исследовательская инициатива проводит оценки воздействия множественных опасностей на физически взаимосвязанные инфраструктуры, чтобы лучше выявлять и защищать уязвимых людей и сообщества вдоль мировых побережий.