Исследователи призывают к более надёжному подходу к пониманию опасностей, связанных с водными ресурсами, путём явного учёта неопределённости в их прогнозах. Они утверждают, что это может улучшить подготовку сообществ к рискам наводнений, засух и эрозии рек.
Омар Вани, гидролог из Инженерной школы Тандон при Нью-Йоркском университете, и его соавторы в недавней статье, опубликованной в PLOS Water, утверждают, что многие текущие оценки гидроклиматических опасностей имеют существенный недостаток: они дают только один ответ.
Например, модели могут предсказать, что река выйдет из берегов на 4,5 метра, но не говорят, насколько учёные уверены в этом прогнозе или какие возможны другие исходы.
Вани, который присоединился к Инженерной школе Тандон в качестве доцента кафедры гражданского и городского строительства в 2023 году, возглавляет Группу гидрологических систем. Она объединяет статистические и вычислительные методы для изучения динамики воды в искусственной и естественной среде. Группа Вани сосредоточена на понимании гидроклиматического риска и обеспечении более надёжного принятия решений в условиях неопределённости.
Такой подход, ориентированный на неопределённость, является центральным в аргументации Вани и его соавторов из PLOS в пользу моделей, которые работают больше как прогнозы погоды, предоставляя диапазон возможностей с соответствующими вероятностями.
Вместо того чтобы сказать: «Уровень воды в реке достигнет 4,5 метров», эти модели могут сказать: «Существует 80% вероятность того, что уровень воды превысит 4,5 метра, 30% вероятность — что он превысит 6 метров и 10% вероятность — что он достигнет 6,1 метра».
Этот подход имеет реальную актуальность. Примерно 75% смертей, связанных с наводнениями, происходят, когда люди въезжают в зоны затопления на автомобиле или переходят их пешком. Ожидается, что изменение климата приведёт к дополнительному дефициту пропускной способности ливневой инфраструктуры, что приведёт к огромным финансовым потерям.
В исследовании, опубликованном в Earth Surface Dynamics, Вани и его соавторы продемонстрировали практическое применение этого подхода, показав, как вероятностные модели могут генерировать «геоморфологические карты рисков», отображающие вероятность эрозии берегов рек в разных местах с течением времени.
Используя спутниковые данные из быстро мигрирующей реки Укаяли в бассейне Амазонки в Перу, исследователи показали, что их новый вероятностный подход последовательно превосходит традиционные прогнозы. Метод сочетает математические модели, основанные на форме и изгибах рек, с компьютерным моделированием, которое запускает тысячи различных сценариев для изучения возможных будущих исходов.
Помимо научной ценности этого исследования для улучшения нашего понимания речных систем, такие «карты рисков» относительно более информативны в плане избежания ложных отрицательных результатов, которые могут быть как пагубными, так и дорогостоящими в контексте оценки эрозионных опасностей, — сказал Вани.
Их результаты показали, что вероятностные прогнозы присваивают соответствующие вероятности регионам, которые могут подвергнуться эрозии, избегая при этом самоуверенных бинарных классификаций традиционных подходов.
Работа группы Вани охватывает широкий спектр задач: от повышения надёжности систем раннего предупреждения о наводнениях для распределённой ливневой инфраструктуры до тестирования передовых вероятностных алгоритмов для классификации ущерба от наводнений на основе спутниковых данных.
Эта система представляет собой переход от поиска единственного «наиболее вероятного» исхода к принятию всего диапазона возможностей.
Исследования имеют непосредственное практическое применение для планирования инфраструктуры, управления чрезвычайными ситуациями и повышения устойчивости сообществ. Поскольку изменение климата вносит дополнительную неопределённость в поведение ручьёв и рек во всём мире, исследователи утверждают, что вероятностные подходы становятся всё более важными.
Работа отражает растущее признание того, что неопределённость — это не ограничение, которое необходимо преодолеть, а важная информация, которая позволяет принимать более взвешенные решения.