Разрабатывается система прогнозирования на основе воздействия для улучшения раннего предупреждения о наводнениях

Прочитано: 61 раз(а)


Изменение климата увеличивает частоту экстремальных явлений, таких как наводнения. Это усиливает необходимость разработки методов более точного и быстрого прогнозирования наводнений, чтобы лучше защитить население в будущем.

Исследовательская группа из Центра экологических исследований имени Гельмгольца (UFZ) и Немецкого исследовательского центра геонаук (GFZ) представила в журнале Nature Communications систему прогнозирования наводнений , которая обеспечивает не только своевременный уровень воды, но и динамические карты затопления в высоком разрешении. Исследователи смогли объединить различные модели прогнозирования таким образом, чтобы точно спрогнозировать воздействие наводнения на отдельные здания.

За последние годы был достигнут большой прогресс в пространственно-временном прогнозировании наводнений. Таким образом, теперь можно прогнозировать максимальные уровни паводков в местах расположения речных водомеров. Однако до сих пор оценки последствий наводнений для городов и муниципалитетов были лишь приблизительными или даже совершенно неточными, особенно для людей, живущих в нижнем течении реки вдали от водомерных станций. Однако эта информация имеет решающее значение, поскольку пострадавшее население должно быть уведомлено как можно быстрее, чтобы инициировать любые необходимые меры по эвакуации.

«Что необходимо, так это современная система раннего предупреждения о наводнениях, которая своевременно предоставляет прогнозы о наводнениях с высоким разрешением и указывает на воздействие наводнения на отдельные здания», — говорит старший автор и разработчик моделей UFZ профессор Луис Саманьего. Это будет ключевым улучшением в антикризисном управлении.

На первом этапе разработки новой системы прогнозирования наводнений исследователи из двух Центров Гельмгольца объединили прогнозы осадков Немецкой метеорологической службы (система ансамблевого прогнозирования NWP для ограниченной территории) с мезомасштабной гидрологической моделью (mHM), разработанной в UFZ. Эта модель не только предоставляет информацию о расходе воды, но также информацию о временной влажности почвы — одном из критических факторов развития наводнений.

Основываясь на имеющихся данных о катастрофическом наводнении в долине Ар в июле 2021 года и ансамблевой системе прогнозирования, состоящей из 20 участников, они смогли спрогнозировать ежечасные пиковые расходы паводка на гидрометрическом уровне Альтенар в ретроспективном режиме. С помощью этого подхода они оценили вероятность превышения 50-летнего или 100-летнего уровня наводнений.

Моделирование показало, что 15% членов ансамбля спрогнозировали бы превышение 100-летнего наводнения с заблаговременностью в 47 часов и, таким образом, почти за два дня до пика наводнения в долине Ар. Чем ближе наступало событие, тем больше вероятность того, что 100-летний уровень, определенный в то время, действительно будет превышен: 75% всех членов ансамбля прогнозировали 100-летнее наводнение за 17 часов до пика наводнения, и, наконец, 100% сделали это. 7 часов вперед.

«Если 75% прогнозов в ансамбле предсказывают 100-летнее наводнение, существует высокая вероятность того, что оно произойдет», — говорит ведущий автор и разработчик модели UFZ доктор Хусейн Наджафи.

На втором этапе исследователи Гельмгольца объединили поток реки, созданный гидрологической моделью mHM, с гидродинамической моделью паводка RIM2D, разработанной GFZ Potsdam. RIM2D очень быстро моделирует динамику наводнений и изменение глубины наводнений. Эта модель с пространственным разрешением 10 х 10 метров сначала позволяет ежечасно прогнозировать площади и глубину затопления и, следовательно, показывает, какие места и в какой степени конкретные здания, улицы, железнодорожные участки, больницы или другие критически важные элементы инфраструктуры будут затронуты затоплением. событие наводнения.

«Поэтому ответственные органы и население имеют не только информацию о возможном уровне воды в 30 километрах вверх по течению, но и карту паводков с высоким разрешением, показывающую последствия наводнения. Например, они могут знать, где люди могут находиться в опасности или которых необходимо эвакуировать», — говорит гидролог ГФЗ доктор Сергей Ворогушин.

Комбинированная модель прогноза UFZ и GFZ прошла первое испытание при реконструкции экстремального наводнения в долине Ар. На следующем этапе испытаний, который начнется этим летом, цепочка автоматизированных моделей будет протестирована в режиме реального времени в рамках второго этапа Климатической инициативы Гельмгольца на двух дополнительных водосборах рек Фильс и Мурр в Баден-Вюртемберге.

Если модельная система также пройдет этот этап, ее можно будет применять для регионов, подверженных высокому риску наводнений, особенно из-за ливневых паводков. Это могло бы существенно укрепить существующие системы раннего предупреждения о наводнениях и расширить горизонт прогнозов, включив в них последствия наводнений. Это может значительно уменьшить пострадавшее население и материальный ущерб в будущем.

Разрабатывается система прогнозирования на основе воздействия для улучшения раннего предупреждения о наводнениях



Новости партнеров