Допотопное время: в России придумали, как заранее предсказать разливы рек
Сильнейшего затопления в Иркутске и ряде других регионов можно было избежать при грамотном прогнозировании масштабов разлива рек. Для предотвращения подобных катастроф российские ученые создали программу, которая способна быстро рассчитать уровень подъема воды на местности при заданном количестве выпавших осадков. Сначала алгоритм переводит двумерные снимки в трехмерную цифровую карту, где указаны высоты каждого объекта, а затем определяет динамику потоков.
От плоскости к объему
Наводнение в Иркутской области летом 2019 года привело не только к обильным разрушениям, но и к человеческим жертвам. Избежать затоплений в разных регионах страны от Приморья до Сочи, а также минимизировать последствия для инфраструктуры можно было бы с помощью программы, быстро прогнозирующей разлив местных рек. Идею создания такого алгоритма реализовали в Научно-исследовательском институте радиоэлектронных систем (НИИ РЭС) Юго-Западного государственного университета. Теперь, имея цифровую карту местности, можно за одну-две минуты рассчитать масштаб паводков при указанном уровне осадков.
Сначала разработчики научились пересчитывать двумерные снимки местности в трехмерную цифровую карту, на которой указаны все параметры рельефа, включая высоты. Обработке подлежат как фотографии, полученные из космоса с помощью дронов и других методов, так и топографические карты. Причем созданная российскими учеными программа формирует трехмерную модель в пять раз быстрее, чем все существующие аналоги.
Ликвидация последствий паводка в одном из населенных пунктов в Иркутской области
— Важный момент состоит еще в том, что алгоритмы конкурентов не могут переводить снимки в трехмерный вид без участия оператора, — поясняет директор НИИ РЭС Юго-Западного государственного университета Вячеслав Варганов. — Это и влекло за собой увеличение времени. Например, если другие продукты переводят топографическую карту в цифровую за час, то российская программа справится с этим за 10–12 минут. Такая скорость представляет собой преимущество в ситуациях, когда прогноз нужно сделать максимально быстро. Точность цифровой карты зависит от качества фотоаппаратуры и фотоснимков, погоды в момент съемок, мастерства оператора и других факторов.
Оценка рисков
Ученые решили усовершенствовать программу так, чтобы она смогла решать информационно-расчетные задачи. Сейчас ученые работают над программой, которая сможет автоматически рассчитывать районы разлива при заданном объеме осадков.
На основе полученных данных опытный специалист, знающий темпы уменьшения и нарастания уровня воды, спрогнозирует, к каким именно последствиям приведет полученный в программе масштаб разлива, оценит потенциальный риск для живущих в домах людей, отмеченных на карте производств или сельскохозяйственных угодий, а также для особо опасных сооружений. На основе этого анализа можно принимать решение об эвакуации граждан из определенных населенных пунктов.
Улица поселения в Тулунском районе, пострадавшем от паводка
— Уровень подъема воды зависит не только от количества осадков, — добавляет старший научный сотрудник Научно-исследовательской лаборатории геоинформатики и информационной безопасности Самарского университета (вуз-участник «5-100») Андрей Чернов. — Дело в том, что на масштабы паводков влияют и другие факторы: свойства почвы, степень ее промерзания, время, за которое выпало определенное количество осадков, климатические особенности. Учесть всё это — действительно нетривиальная задача, и для ее решения надо привлекать разных специалистов — гидрометеорологов, гидрологов. Но в таком случае точность расчетов таких алгоритмов, несомненно, возрастет.
Есть еще одно препятствие на пути создания качественных прогнозов разлива рек. Погрешность в определении высот на цифровой карте должна быть не более метра. Особенно это актуально для равнин, где даже небольшой подъем воды в реках приводит к затоплению больших площадей. Поэтому для создания цифровой модели нужны качественные снимки местности (или топографические карты), которые можно получить с помощью высокоточной космической или аэросъемки, что требует немалых финансовых затрат. Подобные цифровые модели созданы для крупных городов, и хотя делать их для обширной территории России дорого, это необходимая мера для корректного прогнозирования ситуаций, подобных создавшейся в Тулуне.
Затопленная улица в городе Тулуне Иркутской области
По словам Андрея Чернова, подобные созданной в НИИ РЭС программы существуют и в России, и за рубежом и используются, например, в МЧС. Однако чтобы понимать, как развивается ситуация, нужен еще точный прогноз погоды и количества осадков. Дело в том, что любая программа лишь обрабатывает входные данные. Если внесенная информация была неверной (например, количество осадков меньше, чем выпало на самом деле) или неполной (не было информации о состоянии почвы), алгоритм просто не мог дать правильный результат.
Профессор кафедры МГТУ им. Н.Э. Баумана «Экология и промышленная безопасность» Сергей Сущев добавил, что на территории поблизости Тулуна за всё время наблюдений за погодой не было таких обильных осадков, как летом 2019 года. Местная дамба выдержала напор, однако вода просто перелилась через нее, так как проектировщики не рассчитывали на такой высокий уровень осадков. В случае использования программы высоту уровня воды можно было бы увидеть задолго до произошедших событий.
