ИИ может помочь системам раннего предупреждения, которые прогнозируют последствия экстремальных погодных явлений, таких как засухи и сильные дожди.
2024 год вновь показал, что Европа особенно уязвима к изменению климата
В 2024 году на юго-востоке Европы было несколько особенно сильных волн жары, включая самую продолжительную с начала погодных рекордов. Также там была выраженная засуха.
В том же году другие части Европы пережили сильнейшие наводнения с 2013 года, которые унесли 335 жизней, затронули около 413 000 человек и причинили ущерб на сумму около 18 миллиардов евро. В сентябре шторм «Борис» вызвал разрушительные наводнения в восьми странах Центральной и Восточной Европы, а рекордные осадки в октябре привели к катастрофе в испанском регионе Валенсия.
Но экстремальные погодные явления могут иметь самые разные последствия. 2021 год особенно хорошо демонстрирует этот факт. В июле постоянные сильные дожди привели к наводнению, которое унесло много жизней и нанесло ущерб на несколько миллиардов евро, особенно в долине Эр, а также в других частях Рейнланд-Пфальца и Северного Рейна — Вестфалии.
Подобная погодная ситуация в Бранденбурге в том же году означала, что пересохшие песчаные почвы наконец-то получили много воды. Этот пример показывает, что точные прогнозы погоды важны, но их недостаточно для уменьшения ущерба от штормов. Это касается не только сильных дождей, но и засух и других экстремальных метеорологических явлений.
Международная команда разработала концепцию новых систем раннего предупреждения
В исследовании, опубликованном в Nature Communications, международная команда под руководством Маркуса Райхштейна и Витуса Бенсона, которые проводят исследования в Институте биогеохимии Общества Макса Планка в Йене, Германия, разработала концепцию новых систем раннего предупреждения, поддерживаемых искусственным интеллектом. Они призваны помочь организациям и учреждениям по борьбе со стихийными бедствиями уменьшить ущерб, причинённый, например, засухами или сильными дождями, где он может быть особенно серьёзным.
Организации уже используют прогнозы экстремальных погодных явлений, чтобы предотвратить катастрофы с помощью превентивных мер или, по крайней мере, планировать операции в районах стихийных бедствий на ранней стадии. Улучшенная система раннего предупреждения с помощью ИИ позволяет им использовать свои ресурсы ещё более целенаправленно и эффективно.
«Системы раннего предупреждения обычно рассчитаны на краткосрочные периоды — от нескольких недель до нескольких месяцев, чтобы обеспечить возможность принятия неотложных защитных мер. Но мы также должны стратегически мыслить о системах раннего предупреждения на более длительные периоды времени — от нескольких лет до десятилетий, чтобы планировать и осуществлять далеко идущие превентивные меры», — объясняет Райхштейн.
Системы раннего предупреждения могут предоставлять информацию о том, как общества могут адаптироваться к экстремальным явлениям, которые становятся всё более частыми и серьёзными в результате антропогенного изменения климата. Это может означать расширение инфраструктуры или переселение населённых пунктов, чтобы избежать ущерба от наводнений. Однако это также может означать адаптацию сельского хозяйства и лесного хозяйства к изменившимся климатическим условиям и выращивание более устойчивых к засухе культур, чем, возможно, было в течение нескольких поколений.
Меры по предотвращению наводнений, неурожаев и голода могут быть весьма далеко идущими и дорогостоящими
«Мы должны не только как можно точнее прогнозировать экстремальные погодные явления и их возможные последствия, — подчёркивает Райхштейн. — Не менее важно учитывать данные коммуникационных наук и психологии, чтобы предупреждения были поняты, воспринимались всерьёз и воплощались в эффективные действия — как индивидуально, так и на политическом уровне».
Соответственно, концепция раннего предупреждения, представленная Райхштейном и его коллегами, предусматривает шесть модулей: начиная с временных и пространственных измерений воздействия экстремальных погодных явлений с высоким разрешением, через точные прогнозы погоды и прогнозы экологических и экономических последствий, до коммуникационных наук и психологических методов, призванных сделать предупреждения максимально эффективными. Искусственный интеллект может быть полезен как для прогнозирования ущерба, причинённого экстремальными погодными явлениями, так и для эффективной коммуникации через голос, изображение и звук.
С помощью традиционных физических климатических моделей невозможно точно рассчитать, какое влияние засуха или сильные дожди окажут на разные места. Это связано с тем, что играют роль многие влияющие факторы.
«Чтобы иметь возможность точно прогнозировать последствия экстремального погодного явления, необходимо учитывать на очень локальном уровне, например, состояние почвы, растительности и рельефа местности», — говорит Райхштейн. «Мы можем предсказать с разрешением в 20 метров, то есть для каждого поля или сада, какой ущерб может нанести, например, засуха».
Это стало возможным благодаря обширным данным, доступным со спутников Коперника. ИИ может затем извлечь уроки из последствий такого события в геологически и экологически сопоставимом районе. Команда Райхштейна уже очень хорошо умеет прогнозировать, как засухи повлияют на различные экосистемы. Другие исследовательские группы разработали алгоритмы, которые могут прогнозировать последствия сильных дождей.
Цель состоит в том, чтобы создать системы раннего предупреждения, которые надёжно выявляют последствия различных экстремальных погодных явлений по всему миру, обеспечивают эффективные предупреждения и, в идеале, также предлагают меры по минимизации ущерба. Но есть ещё несколько препятствий, которые необходимо преодолеть. Это касается не только доступности значимых данных и увязки утверждений об эффектах в большом и малом масштабе, но и объяснимости решений, принимаемых ИИ. Искусственный интеллект выводит свои результаты из статистических корреляций, а не из причинных.
«Этот март был самым засушливым в Германии за всё время. Чтобы система раннего предупреждения с помощью ИИ могла предсказать что-то подобное, она не может просто обобщать и говорить, что в Германии не будет таких экстремальных засух в марте — она должна ссылаться на физические причины, такие как общая погодная ситуация», — говорит Витус Бенсон.
Команда Института биогеохимии Общества Макса Планка разрабатывает системы, которые дают более разумные рекомендации, особенно когда дело касается прогнозирования последствий экстремальных погодных явлений. «Сообщения о раннем предупреждении часто всё ещё довольно общие, особенно в странах Глобального Юга. Наши разработки в области прогнозирования воздействия засухи призваны демократизировать доступ и сделать даже мелкомасштабную информацию доступной для всех», — говорит Бенсон.
Команда хочет использовать этот прогресс для других экстремальных погодных условий, а затем предоставить систему раннего предупреждения в приложении.
Предоставлено Обществом Макса Планка.