Уральские ученые создали систему для точного предсказания селевых потоков в горных регионах

Фото: пресс-служба УрФУ

ЕКАТЕРИНБУРГ. Ученые Уральского федерального университета с китайскими специалистами разработали математическую модель для точного предсказания селевых потоков в горных регионах. Новые расчеты значительно ускорят работу системы оповещения и спасут жизни. Исследование опубликовано в научном журнале PLOS One. Об этом сообщает пресс-служба УрФУ.

«Селевые потоки представляют собой постоянную проблему для прогнозирования стихийных бедствий в горных регионах из-за их крайне непредсказуемых механизмов запуска, на которые может влиять множество факторов. Обычно системы оповещения полагаются только на осадки, но мы выявили: риск возникновения селей значительно возрастает, когда энергия рыхлого материала превышает 3 млрд Дж/м², а максимальные суточные осадки - 27 мм. При этом для возникновения селя необходимы оба условия: без первого фактора второй практически не приводит к событию. Благодаря нашему исследованию точность прогноза существенно повысилась: средняя ошибка составила всего 0,006 %, что в 4000 раз меньше, чем у аналогичных моделей», - поясняет руководитель исследования, директор института строительства и архитектуры УрФУ Никита Фомин.

Математическую модель, учитывающую подвижную потенциальную энергию и общую энергию рыхлых отложений в селевых руслах, ученые апробировали на данных 159 селевых очагов в бассейне реки Нуцзян (провинция Юньнань, Китай). Исследования проводили на протяжении года. Анализ впервые помог выявить действующие закономерности: при энергии рыхлого материала (грунтов) >3,12 млрд Дж/м² риск возникновения селей возрастает в шесть раз. При этом снижение осадков с 29,5 мм до 27 мм уменьшает угрозу на 59 %.

В зонах с высокой энергией рыхлого материала ученые рекомендуют дополнительно устанавливать датчики температуры и давления пара: эти параметры могут существенно усиливать риск образования селей при превышении локальных порогов (16°C и 15 гПа соответственно). В ближайших планах - адаптация модели для других регионов.

«Пороговые значения зависят от геологии, но подход универсален. Например, для Урала или Кавказа их можно рассчитать на местных данных», - отмечает Никита Фомин.

Полученная исследователями математическая модель (IKOA-CNN-BiGRU-Attention) превзошла 13 используемых эталонных моделей прогнозирования селей. Также, чтобы модель лучше обобщала новые данные и не переобучалась, ее проверили пять раз на разных частях данных, усредняя результат. При этом модель сохранила высокую стабильность в 50 повторных экспериментах, что доказывает надежность и практическую применимость полученных данных.

Добавим, что традиционные системы оповещения, основанные только на порогах осадков, могут давать ложные оповещения в 26 % случаев, новая модель сокращает ошибку до 0,006 %.

© Служба новостей «АПИ»