Учёные разработали новый метод прогнозирования оползней с использованием гидрологии и машинного обучения

Автор: CC0 Public Domain

Исследователи из Северо-Западного университета и Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе (UCLA) разработали новый метод прогнозирования оползней, который объединяет гидрологические процессы с моделью машинного обучения. Этот подход позволяет более точно предсказывать риски на больших территориях по сравнению с традиционными методами, основанными только на интенсивности осадков.

«Текущие системы раннего предупреждения используют исторические данные об осадках и оползнях, но не учитывают изменения климата», — пояснил ведущий автор исследования Чуксюань Ли.

Новая система анализирует комплекс факторов, включая таяние снега, состояние почвы и другие условия, что позволяет выявлять различные сценарии возникновения оползней. Метод был протестирован на примере катастрофических событий в Калифорнии зимой 2022-23 годов, когда серия из девяти атмосферных рек вызвала более 600 оползней.

Учёные использовали компьютерную модель, симулирующую движение воды в окружающей среде, и разработали метрику «водного баланса» (WBS), которая показывает, когда в определённой области становится слишком много воды. Оказалось, что 89% оползней произошли в зонах с положительным WBS.

«Мы обнаружили, что большинство оползней вызваны чрезмерно влажными условиями, когда осадки превышают способность почвы удерживать или дренировать воду», — отметил Ли.

Исследователи выделили три основных механизма возникновения оползней: интенсивные ливни (32%), дожди на уже насыщенных почвах (53%) и таяние снега или льда (15%). В будущем этот метод планируется интегрировать с системами прогнозирования погоды для заблаговременного предупреждения об опасности.

Исследование «Mixed hydrometeorological processes explain regional landslide potential» опубликовано в журнале Geophysical Research Letters.

Интересный факт: по данным учёных, из-за глобального потепления атмосферные реки не становятся чаще, но их воздействие усиливается — они приносят больше осадков, что увеличивает риски наводнений и оползней.