Прогнозирование наводнений

Прогнозирование наводнений — это процесс прогнозирования возникновения, величины, времени и продолжительности наводнений в конкретной области, часто путем анализа различных гидрологических, метеорологических и экологических факторов. Основная цель прогнозирования наводнений — предоставить своевременную и точную информацию лицам, принимающим решения, давая им возможность принимать соответствующие меры для смягчения потенциальных последствий наводнений для жизни людей, имущества и окружающей среды. Учитывая различные аспекты наводнения, такие как возникновение, масштаб, продолжительность и пространственный масштаб, модели прогнозирования наводнений могут предложить более целостное и подробное представление о надвигающихся рисках и способствовать более эффективным стратегиям реагирования.

Прогнозирование наводнений — это многогранная дисциплина, целью которой является прогнозирование различных аспектов наводнений, включая их возникновение, масштабы, время, продолжительность и пространственный масштаб. Однако объем и определение прогнозирования наводнений могут различаться в зависимости от научных публикаций и методологий. В некоторых случаях прогнозирование паводков сосредоточено на оценке момента превышения определенного порога в речной системе, тогда как в других случаях оно включает в себя прогнозирование масштабов паводка и использование гидродинамической информации из моделей.

Когда прогнозирование наводнений ограничивается оценкой момента превышения порогового значения, исследователи часто концентрируются на прогнозировании уровня воды или расхода реки в конкретном месте. Этот подход предоставляет ценную информацию о потенциальном начале наводнения, позволяя лицам, принимающим решения, инициировать превентивные меры и минимизировать потенциальный ущерб. В этом контексте модели прогнозирования наводнений предназначены для прогнозирования того, когда уровень воды или расход воды превысят заранее определенный порог, обычно на основе исторических данных и установленных уровней риска.

С другой стороны, более комплексные методы прогнозирования наводнений включают прогнозирование масштабов наводнения путем использования гидродинамической информации из моделей. Эти подходы не только учитывают превышение порогового значения, но также направлены на оценку пространственного распределения, времени и масштабов наводнения. Гидродинамические модели, такие как Система анализа рек Гидрологического инженерного центра (HEC-RAS) или набор моделей MIKE, моделируют поток воды и его взаимодействие с окружающей средой, предоставляя подробные прогнозы масштаба, глубины и скорости наводнения.

Включение гидродинамической информации в модели прогнозирования наводнений позволяет более полно понять потенциальные последствия наводнений с учетом таких факторов, как затопление инфраструктуры, сельскохозяйственных земель и жилых районов. Учитывая пространственное распределение наводнений, эти модели позволяют более эффективно управлять наводнениями и разрабатывать стратегии реагирования, гарантируя правильное распределение ресурсов и адекватную защиту уязвимых групп населения.

Прогнозирование наводнений может осуществляться с использованием различных методологий, которые можно в общих чертах разделить на физические модели, модели, основанные на данных, или их комбинацию. Выбор наиболее подходящего подхода зависит от таких факторов, как наличие данных, характеристики водосбора и желаемая точность прогнозирования. Вот обзор каждого подхода:

Физически обоснованные модели моделируют основные физические процессы, связанные с образованием и распространением наводнений, такие как осадки, инфильтрация, сток и маршрутизация. Эти модели, как правило, более стабильны и надежны благодаря присущему им представлению физики, что делает их менее восприимчивыми к ошибкам прогноза по сравнению с моделями, основанными на данных, особенно в отсутствие входных данных, таких как количество осадков. Однако физические модели зависят от состояния и требуют точных начальных условий для оптимальной производительности. В так называемый «период потепления» модели производительность может быть ниже из-за зависимости от начальных условий.

Модели, управляемые данными, направлены на обнаружение закономерностей и взаимосвязей в исторических данных без явного представления физических процессов. Они могут изучать сложные нелинейные взаимосвязи и адаптироваться к изменяющимся условиям, что делает их полезными в ситуациях, когда данных много, а точное представление физических процессов затруднено. Примеры моделей, управляемых данными, включают методы регрессии, искусственные нейронные сети (ANN), машины опорных векторов (SVM) и древовидные алгоритмы, такие как Random Forest или XGBoost.

Гибридные модели сочетают в себе сильные стороны физически обоснованных и управляемых данными моделей для повышения точности и надежности прогнозирования наводнений. Гибридные модели могут использовать физическое понимание физически обоснованных моделей, одновременно извлекая выгоду из возможностей адаптивного обучения моделей, управляемых данными. Примером гибридной модели является объединение гидрологической модели с алгоритмом машинного обучения для повышения точности прогнозирования наводнений. Гибридные модели также могут включать физические процессы в структуру моделей машинного обучения.

Прогнозирование наводнений можно математически представить как:

$\displaystyle F(t)=f(P_{t},X_{t},H_{t},C_{t})$

где:

• $F(t)$ прогноз наводнения в данный момент $t$,
• $P_{t}$ представляет количество осадков в момент времени $t$,
• $X_{t}$ обозначает вектор прокси-переменных (например, влажность почвы, землепользование, топография) во времени $t$,
• $H_{t}$ актуальные исторические данные $t$,
• $C_{t}$ представляет начальные условия и характеристики водосбора,
• $f$ — это модель прогнозирования наводнений, которая может быть физической моделью, моделью на основе данных или гибридной моделью в зависимости от выбранного подхода.

Во многих оперативных системах прогнозируемые осадки учитываются в дождевого стока и моделях маршрутизации речного стока для прогнозирования скорости стока и уровня воды на периоды от нескольких часов до дней вперед, в зависимости от размера водораздела или речного бассейна . В прогнозировании наводнений можно также использовать прогнозы осадков, чтобы попытаться продлить имеющееся время заблаговременности.

Прогнозирование наводнений является важным компонентом предупреждения о наводнениях , причем различие между ними заключается в том, что результатом прогнозирования наводнений является набор прогнозируемых временных профилей русловых потоков или уровней рек в различных местах, тогда как «предупреждение о наводнениях» является задачей использование этих прогнозов для принятия решений по предупреждениям о наводнениях.

Прогнозирование наводнений в регионе в режиме реального времени можно выполнить за считанные секунды с помощью технологии искусственной нейронной сети. Эффективные модели прогнозирования наводнений в режиме реального времени могут быть полезны для раннего предупреждения и предотвращения стихийных бедствий.

См. также

• Модель стока (водохранилище)
• Оповещение о наводнении
• Модельер наводнений Pro

Ссылки

Абхишек ТрипатиМанджу Деви Официальный Прадхан

Внешние ссылки

• Применение самоорганизующихся карт и многослойных искусственных нейронных сетей на основе перцептрона для прогнозирования стока и уровня воды в водосборных бассейнах с недостаточным объемом данных: пример поймы Нижнего Шира, Малави
• Delft-FEWS, современная система прогнозирования наводнений и оперативного управления водными ресурсами (наиболее совершенная доступная система, используемая в национальном масштабе в Европе и США)
• RainOff , концептуальная модель дождевого стока с использованием нелинейного резервуара.
• hepex.org — «Эксперимент по прогнозированию гидрологического ансамбля» — неформальная, но очень активная группа исследователей в области прогнозной гидрологической неопределенности.