Горные регионы по всему миру ежегодно страдают от разрушительных селевых потоков, которые уносят жизни и наносят колоссальный экономический ущерб. Традиционные методы прогнозирования зачастую оказываются недостаточно точными, поскольку не учитывают ключевые факторы, провоцирующие сход селей. Однако теперь ситуация может кардинально измениться благодаря совместной разработке ученых Уральского федерального университета и их китайских коллег. Они создали математическую модель, способную предсказывать селевые потоки с точностью, близкой к 100%.
Исследование демонстрирует революционный подход к прогнозированию стихийных бедствий. В отличие от традиционных систем, которые опираются исключительно на данные об осадках, новая модель учитывает также энергию рыхлого материала — показатель, отражающий потенциальную подвижность грунта. Как объясняет соавтор исследования, директор института строительства и архитектуры УрФУ Никита Фомин, именно сочетание двух факторов — критического уровня осадков и превышения энергии рыхлого материала — становится триггером для формирования селя.
«Наши расчеты показали, что риск возникновения селей резко возрастает, когда энергия рыхлого материала превышает 3 млрд Дж/м², а максимальные суточные осадки достигают 27 мм. При этом отсутствие одного из факторов практически исключает вероятность катастрофы. Точность модели оказалась впечатляющей: средняя ошибка составила всего 0,006%, что в 4000 раз меньше, чем у существующих аналогов».
Для проверки эффективности модели ученые проанализировали данные 159 селевых очагов в бассейне реки Нуцзян в Китае. Годовое исследование позволило выявить ранее неизученные закономерности. Оказалось, что при энергии рыхлого материала свыше 3,12 млрд Дж/м² вероятность схода селей увеличивается в шесть раз. При этом снижение уровня осадков с 29,5 мм до 27 мм уменьшает угрозу на 59%.
Особое внимание ученые уделили зонам с высокой энергией рыхлого материала. В таких районах они рекомендуют устанавливать дополнительные датчики, измеряющие температуру и давление пара. Эти параметры, как выяснилось, могут значительно усиливать риск при превышении определенных пороговых значений (16°C и 15 гПа соответственно).
Разработанная модель, получившая название IKOA-CNN-BiGRU-Attention, превзошла 13 существующих методов прогнозирования. Для обеспечения максимальной надежности ее протестировали пять раз на различных наборах данных, а также провели 50 повторных экспериментов, подтвердивших стабильность результатов.
Ранее ученые рассказалаи, что гобальное потепление не только меняет климат, но и может вызывать землетрясения.
