ВКЛ / ВЫКЛ: ИЗОБРАЖЕНИЯ: ШРИФТ: A A A ФОН: Ц Ц Ц ЦНАСТРОЙКИ:
ФЕДЕРАЛЬНАЯ СЛУЖБА ПО ГИДРОМЕТЕОРОЛОГИИ И МОНИТОРИНГУ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ДОПОЛНИТЕЛЬНОГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ
«ИНСТИТУТ ПОВЫШЕНИЯ КВАЛИФИКАЦИИ РУКОВОДЯЩИХ РАБОТНИКОВ И СПЕЦИАЛИСТОВ»

ФЕДЕРАЛЬНАЯ СЛУЖБА ПО ГИДРОМЕТЕОРОЛОГИИ И МОНИТОРИНГУ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ДОПОЛНИТЕЛЬНОГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ
«ИНСТИТУТ ПОВЫШЕНИЯ КВАЛИФИКАЦИИ РУКОВОДЯЩИХ РАБОТНИКОВ И СПЕЦИАЛИСТОВ»

МЕНЮ

Уважаемые читатели сайта, вашему вниманию представлена интересная информация, а также статьи за апрель-июнь из зарубежных и отечественных журналов касательно актуальной в настоящее время темы - наводнения и поводки.

Данная тема рассматривается в связи с тем, что весной 2024 года в разных областях страны сложилась непростая ситуация с паводками. Уже более 40 регионов России в той или иной степени пострадали от наводнений. В результате сильного потепления стихия не собирается останавливаться. Рассмотрим в нашем материале ситуацию с наводнениями в России.

Предлагаю для начала ознакомиться с докладом о паводковой обстановке с выступления Глава Росгидромета Игоря Шумакова

Игорь Шумаков выступил с докладом о паводковой обстановке — Новости и события — Пресс-центр — Росгидромет (meteorf.gov.ru)

По поручению президента России Владимира Путина председателем правительства Михаилом Мишустиным была создана Правительственная комиссия по предупреждению и ликвидации последствий паводков.

Мишустин создал правкомиссию по ликвидации последствий паводков - Ведомости (vedomosti.ru)

В чем же причина сильных паводков? Существуют различные мнения. В статье ниже можно ознакомиться с причинами и последствиями паводков.

Паводки и наводнения в России – что нужно знать? - Hi-News.ru

По словам заведующего лабораторией климатологии Института географии РАН Владимира Семенова, главная причина наводнений в России — человеческий фактор.

 В чем причина сильных паводков в России: мнение климатологов | Вечерняя Москва | Дзен (dzen.ru)

По ссылке ниже можно ознакомиться со справкой о характере весеннего половодья 2024 года на реках Российской Федерации и предварительный прогноз притока воды в крупные водохранилища во втором квартале. Здесь описаны причины, по которым такие явления как паводки имели место.

Справка об ожидаемом характере весеннего половодья 2024 на реках Российской Федерации — Весеннее половодье и дождевые паводки-2024 — Пресс-центр — Росгидромет (meteorf.gov.ru)

По данным МЧС России и региональных экстренных служб, сложная ситуация с паводками сохраняется в следующих регионах страны.

Оренбургская область

В этом регионе жители первыми столкнулись с масштабными наводнениями. Уже 5 апреля 2024 года в городе Орске из-за резкого повышения уровня воды в реке Урал была прорвана дамба. В зоне затопления оказались города Орск и Оренбург. В настоящее время остаются затопленными 14,4 тысячи жилых домов и около 30 тысяч приусадебных участков. Бедствие охватило 35 населенных пунктов, расположенных на территории 10 городских округов и муниципальных районов.

Курганская область

Наводнение в Курганской области началось 8 апреля 2024 года, когда уровень воды в ряде районов области повысился более чем на 1 м. По сведениям МЧС, 9 апреля 2024 года в зоне подтопления находились уже более 18 000 жителей области. На 16 апреля 2024 года было затоплено 305 жилых домов и 685 приусадебных участков.

Самарская область

Сильный разлив Волги отразился на всем Приволжском федеральном округе. Уровень воды поднялся до 4 м. В Самарской области бурный паводок начался 4 апреля 2024 года. В зоне затопления оказались 36 домов и 236 приусадебных участков. В наибольшей степени разлив затронул Алексеевский, Большечерниговский, Ставропольский, Большеглушицкий и Пестравской районы. Был введен режим повышенной готовности. На 16 апреля 2024 года затопленными оказались уже 181 жилой дом и 1053 приусадебных участка.

Алтайский край

Здесь уже 30 марта из-за паводка был веден режим ЧС. В первую очередь разгул водной стихии затронул Рубцовск, а также Шипуновский и Михайловский районы. Уровень воды в реке Обь поднялся от 2 до 4 м в разных регионах Алтайского края. В начале апреля было подтоплено более 470 домов и 940 участков. В дальнейшем уровень воды пошел на спад, и на 16 апреля 2024 года в зоне затопления осталось 23 жилых дома и 65 приусадебных участков.

Приморский край

Находится под натиском стихии. На календаре 24 июня, большинство городов и деревень постепенно уходят под воду – к сожалению, буквально. В связи с угрозой наводнения жителей Дальнереченска готовят к эвакуации, вода добралась уже до центра города и затопила центральный парк. В других муниципалитетах ситуация не лучше, придомовые участки и сами дома оказались затоплены, люди оказались отрезаны от мира, в некоторые населенные пункты еду и лекарства доставляют на лодках.

Специалистами Гидрометцентра прогнозируется подтопление целого ряда регионов России. В зоне наибольшего риска могут оказаться следующие области.

Московская область

Разлив Оки и ее притоков может привести к подтоплению таких городов, как Коломна, Кашира, Серпухов. Паводок угрожает также жителям Воскресенского, Озерского, Одинцовского и Луховицкого районов. Выйти из берегов может Иваньковское водохранилище, затопив набережную.

Ленинградская область

В этом регионе ожидается затяжное половодье в 2024 году. Наводнение грозит затронуть города Луга, Любань, Тихвин. Пока наводнение не очень высокое, но из-за перепада температур возможен приход циклонов, которые могут изменить ситуацию.

Архангельская область

Здесь наводнение ожидается в результате разлива Северной Двины. С наибольшей вероятностью оно грозит населенным пунктам Орлецы и Красноборск. Также в зоне подтопления могут оказаться районы, расположенные в устье и дельте Северной Двины.

Республика Татарстан

Сразу несколько рек в регионе выйдут из берегов. Река Казанка может подтопить поселения в Высокогорском и Арском районах. Река Кубня грозит затоплением жителям Кайбицкого и Зеленодольского районов. Разлив реки Свияги затронет населенные пункты Буинского района.

Республика Башкортостан

Из-за разлива рек, особенно реки Белой, в зоне наводнения могут оказаться города Уфа, Стерлитамак, Белорецк. В поймах рек региона подтопление грозит более 20 населенным пунктам. Также возможно повреждение мостов и дорог.

Тверская область

Выход из берегов рек Западная Двина, Межа, Обша, Молога повышает риск затопления городов Тверь, Западная Двина, Белый, поселков Жарковский, Максатиха. Разлив озера Селигер угрожает городу Осташков.

Республика Крым

Главными реками полуострова являются Бельбек, Кача, Альма, Биюк-Карасу, Черная. Вследствие засорения русел рек и в результате сброса воды из водохранилищ возможен прорыв дамб и выход водохранилищ из берегов. Риску затопления в таком случае подвергнуться десятки населенных пунктов.

Больше важной информации по теме можно найти в следующих источниках:

  1. Опасные и неблагоприятные явления на реках, озерах и водохранилищах Российской Федерации по состоянию на 16 апреля 2024 год. https://www.meteorf.gov.ru/press/polovod2024/37337/
  2. Борьба с паводком под контролем МЧС России.

         https://mchs.gov.ru/deyatelnost/press-centr/novosti/5252100

  1. Наводнения и весенние паводки.

         https://mchs.gov.ru/deyatelnost/bezopasnost-grazhdan/navodneniya-i-vesennie-pavodki_7

  

 

Далее прилагаю Российские журналы со свежими публикациями по теме наводнения и паводки.

 

В журнале метеорология и гидрология в апреле опубликована статья о применении методов обучения искусственных нейронных сетей при прогнозировании высших уровней воды на примере рек Двинско-Печорского бассейнового округа

А. Э. Сумачев, Л. С. Банщикова, С. А. Грига

 

Применение методов обучения искусственных нейронных сетей при прогнозировании высших уровней воды на примере рек Двинско-Печорского бассейнового округа (mig-journal.ru)

 

Рассмотрена реализация нейросетевых методик прогнозирования высших уровней воды за период весеннего ледохода на примере Сухоны, Северной Двины и Печоры. Все рассмотренные нейросетевые методики показали высокую эффективность по критериям, рекомендованным Гидрометцентром России, и по качеству выпускаемых прогнозов превзошли регрессионные зависимости. Стандартная ошибка прогнозирования при использовании метода обучения искусственных нейронных сетей снижается примерно на 10—20% по сравнению с регрессионными зависимостями.

В журнале экология производства опубликована статья о том, что в России изучат влияние паводков на деревья и их структуру

В России изучат влияние паводков на деревья и их структуру - Экология производства | Новости экологии (ecoindustry.ru)

Доктор биологических наук Марина Гурская сообщила, что это позволит прогнозировать последствия от наводнений в будущем

Ученые изучат влияние паводков на деревья и их структуру, исследования пройдут при поддержке Российского научного фонда на реках Свердловской области во время летней экспедиции. Это позволит прогнозировать последствия от наводнений в будущем, сообщила на пресс-конференции в Уральском региональном центре ТАСС ведущий научный сотрудник лаборатории дендрохронологии Института экологии растений и животных УрО РАН, доктор биологических наук Марина Гурская.

Сотрудниками фонда запланировано в этом году посетить шесть районов, которые будут охватывать три основных реки: Тавда, Тура, Чусовая. Они попытаются найти старые деревья, которые произрастают в пойме или непосредственной близости от реки, чтобы собрать там материал и посмотреть, как влияет река на годичный прирост деревьев, как влияет водность реки на анатомическую структуру деревьев. Результаты по исследованию паводков обеспечат, в первую очередь, экологическую безопасность региону — зная какие-то закономерности, можно говорить о ближайшем будущем, о том, как будет реагировать растительный мир на паводки.

В 1 выпуске журнала метеорология и гидрология за 2024 год представлена статья о возможности использования модельных прогнозов осадков для прогнозирования дождевых паводков в бассейне амура

О возможности использования модельных прогнозов осадков для прогнозирования дождевых паводков в бассейне Амура (elibrary.ru)

Вашему вниманию в статье представлены исследования возможности применения модельных данных об осадках в гидрологических расчетах и прогнозах на примере рек бассейна Амура. Показана эффективность применения модельных прогнозов осадков для прогнозирования дождевых паводков в условиях редкой сети наблюдений. Особенно ощутима недостаточность гидрологической информации и данных об осадках на водосборах правобережных притоков р. Амур, протекающих в Китае (р. Сунгари и ее притоки), сток которых составляет существенную часть водного баланса Амура в среднем и нижнем течении. Показано, что колебания значений модельных пятидневных сумм осадков, осредненных по водосбору, выше и ниже некоторого порогового значения связаны с временным ходом уровней воды в замыкающих створах частных водосборов р. Амур.

 

Предлагаем также подборку зарубежных журналов по тема наводнения, паводки, а также расскажем о ситуации в мире.

 

Ниже приведен видеоролик и страшной силе паводков и наводнений, какую угрозу здоровью, жизни и имуществу в мире они наносят.

 

Дубай сейчас. Наводнения Катаклизмы по всему Миру 2024 (youtube.com)

 

Сильнейшие по своей силе и разрушительности наводнения обрушились в 2024 году на США, ОАЭ, Китай и ряд множества других стран.

Предлагаю ознакомиться с интересными статьями из зарубежных источников по данной тематике.

В журнала Current Climate Change Reports опубликована статья Риски наводнений из-за изменения климата и экономические потери в сельском хозяйстве и несельскохозяйственной сфере в подверженных наводнениям домохозяйствах района Музаффаргарх в Пенджабе, Пакистан

Риски наводнений из-за изменения климата и экономические потери сельского хозяйства и несельскохозяйственной сферы после наводнения в подверженных наводнениям семьях Bait, район Музаффаргарх, Пенджаб, Пакистан | Окружающая среда, развитие и устойчивость (springer.com)

В глобальной перспективе серьезность изменения климата привела к усилению стихийных бедствий, в то время как последовательная частота наводнений, особенно в развивающихся странах, таких как Пакистан. Эти наводнения привели к увеличению экономических потерь подверженных наводнениям фермерских общин, проживающих в окрестностях рек. Целью данной исследовательской работы было изучение влияния риска наводнения на уровне домохозяйств на потери после наводнения в Пенджабе, Пакистан. В течение нескольких десятилетий Пакистан столкнулся с последовательными и частыми разрушительными наводнениями, которые привели к перемещению миллионов людей, обширному разрушению домов, многочисленным жертвам, гибели урожая и падежу скота. В этом исследовании проверенная и хорошо разработанная анкета использовалась для сбора данных о 380 домохозяйствах, подверженных наводнениям, в районе Музаффаргарх. При определении фактической оценки уязвимости домохозяйств на основе литературы использовались показатели адаптационной способности, чувствительности и подверженности, где риск на уровне домохозяйства определялся как функция опасности и уязвимости. В эмпирической оценке для измерения взаимосвязи между риском домохозяйств и воздействием наводнения с точки зрения как несельскохозяйственных, так и сельскохозяйственных потерь использовался однофакторный дисперсионный анализ Крускала-Уоллиса. Результаты исследования показали, что потери из-за наводнения не являются случайной функцией воздействия природы, в то время как домохозяйства с более высоким уровнем риска наводнений столкнулись с более высоким уровнем несельскохозяйственных и сельскохозяйственных потерь. Эти выводы подчеркнули важность устранения основных факторов риска для снижения уязвимости домохозяйств, а не просто реагирования на посткризисные чрезвычайные ситуации. Уязвимость домохозяйств в районах с повышенным риском наводнений должна быть сосредоточена на приоритетной основе путем строительства домов, устойчивых к наводнениям, облегчения доступа к экстренным запасам продовольствия и развития предварительной структуры системы раннего предупреждения. Для сокращения потерь в сельском хозяйстве заинтересованным органам необходимо принять продуманные меры. Заинтересованные органы власти должны помочь фермерам, выращивающим сельскохозяйственные культуры, и уязвимым домохозяйствам снизить риски, используя такие действия, как диверсификация культур, заключение полиса страхования урожая и предложение практически осуществимых действий по защите сельскохозяйственных культур в отношении климатических явлений, таких как наводнения.

Социальные Последствия Наводнений: Тематическое Исследование Пяти Чрезвычайных Ситуаций В Различных Глобальных Дренажных Бассейнах

Социальные последствия наводнений: тематическое исследование пяти чрезвычайных ситуаций в различных водосборных бассейнах мира | Бондарев | ГЕОГРАФИЯ, ОКРУЖАЮЩАЯ СРЕДА, УСТОЙЧИВОЕ РАЗВИТИЕ (rgo.ru)

Социальные последствия являются важным аспектом рассмотрения чрезвычайных ситуаций, связанных с наводнениями. В научных публикациях должно быть больше общего мнения о том, какие социальные последствия стихийных бедствий, включая чрезвычайные наводнения, следует выделять и учитывать для полного анализа этого вопроса и дальнейшего принятия правильных управленческих решений. Для выяснения структуры и динамики научного интереса к социальным последствиям был проведен построчный контент-анализ более 100 научных статей о пяти крупнейших чрезвычайных наводнениях начала 2010-х годов, произошедших в различных глобальных бассейнах мира в странах с разным уровнем человеческого развития. Как правило, цикл интереса к событиям составляет 6-7 лет, с пиком на второй или третий год. Бывают исключения из этой тенденции, связанные либо с совершенно неожиданным событием, либо с совпадением нескольких значимых событий в течение нескольких лет.

Установление пороговых значений наводнений для передачи информации о воздействии повышения уровня моря

Установление пороговых значений наводнений для информирования о последствиях повышения уровня моря | Nature Communications

Повышение уровня моря влияет на режим наводнений в прибрежных районах и создает серьезные проблемы для управления рисками наводнений, особенно на необорудованных побережьях. Чтобы решить проблему мониторинга зеркального отражения в локальных масштабах, мы предлагаем систему определения пороговых значений приливных паводков (HTF), которая использует методы машинного обучения (ML) для оценки пороговых значений зеркального отражения и HTF с относительно высоким пространственным разрешением (10 км) вдоль береговых линий Соединенных Штатов. Предлагаемая система, дополняющая традиционные линейные и точечные оценки пороговых значений HTF и коэффициентов SLR, позволяет оценить эти значения на неисследованных участках побережья. Подготовленная и проверенная на соответствие измерительным данным Национального управления океанических и атмосферных исследований (NOAA), наша система демонстрирует многообещающие навыки со средним коэффициентом полезного действия по шкале Клинга-Гупты (KGE), равным 0,77. Полученные результаты могут повысить осведомленность сообщества о воздействии SLR путем документирования хронического проявления HTF и предоставления полезной информации для планирования адаптации. Полученные результаты стимулируют дальнейшее применение ML

В журнале Meteorological applications в свободном доступе представлена статья о глобальных гидрологические повторных анализах на примере Глобальной системы оповещения о наводнениях GloFAS

https://doi.org/10.1002/met.2192

Глобальные гидрологические реанализы представляют собой смоделированные наборы данных, предоставляющие информацию об эволюции речного стока во всем мире. Благодаря ежедневным временным рядам, рассчитанным на несколько десятилетий, они обеспечивают долгосрочный контекст для выявления экстремальных гидрологических явлений, таких как наводнения и засухи. Охватывая большую часть суши в мире, они могут заполнить многие пробелы в данных наблюдений за речным стоком на месте, особенно на глобальном Юге. Эти пробелы затрудняют знание как гидрологического статуса, так и будущего развития, а также препятствуют развитию надежных систем раннего предупреждения для уменьшения опасности стихийных бедствий, связанных с гидрологией. Речной сток является естественным интегратором круговорота воды на суше. Наборы данных глобального гидрологического реанализа позволяют понять его пространственно-временную изменчивость и, следовательно, имеют решающее значение для решения проблемы связи вода-энергия-продовольствие-окружающая среда. В этом документе описывается, как глобальный гидрологический повторный анализ может восполнить недостаток наземных измерений за счет использования земной системы или гидрологических моделей для получения временных рядов речного стока. После инвентаризации альтернативных источников наборов данных о расходе рек, рассмотрения их преимуществ и ограничений, в документе представлена цепочка моделирования Глобальной системы осведомленности о наводнениях (GloFAS) Службы управления чрезвычайными ситуациями Copernicus (CEMS) и ее набор данных реанализа в качестве примера глобального набора данных гидрологического реанализа. . Затем рассматриваются примеры последующих применений глобального гидрологического повторного анализа, включая мониторинг водных ресурсов суши и динамики океана, понимание крупномасштабных гидрологических экстремальных колебаний, системы раннего предупреждения, диагностику моделей земной системы, а также калибровку и обучение моделей, с примерами из трех Copernicus Services (управление чрезвычайными ситуациями, морская среда и изменение климата).

В журнале Nature можно ознакомиться с интересной актуальной публикацией о том, что Искусственный интеллект может обеспечить точные прогнозы экстремальных наводнений в глобальном масштабе

Искусственный интеллект может давать точные прогнозы экстремальных наводнений глобального масштаба (nature.com)

Антропогенное изменение климата ускоряет гидрологический цикл, вызывая увеличение риска стихийных бедствий, связанных с наводнениями. Система, использующая искусственный интеллект, позволяет создавать надежные глобальные прогнозы речных паводков даже в тех местах, где точные местные данные недоступны.

Глобальный прогноз экстремальных наводнений в неучтенных водоразделах

Глобальное прогнозирование экстремальных наводнений на незагрязненных водоразделах | Nature

Наводнения являются одним из наиболее распространенных стихийных бедствий, оказывающих непропорционально сильное воздействие на развивающиеся страны, где зачастую отсутствует плотная сеть водомерных систем1. Точные и своевременные предупреждения имеют решающее значение для снижения рисков наводнений2, но гидрологические имитационные модели обычно должны быть откалиброваны с учетом длинных записей данных в каждом водоразделе. Здесь мы показываем, что прогнозирование на основе искусственного интеллекта обеспечивает надежность прогнозирования экстремальных речных явлений в неизмеренных водоразделах с заблаговременностью до пяти дней, которая аналогична или превосходит надежность прогнозов текущей погоды (заблаговременность нулевого дня) из текущего состояния. -современная глобальная система моделирования (Глобальная система оповещения о наводнениях Службы управления чрезвычайными ситуациями «Коперник»). Кроме того, мы достигаем точности событий с пятилетним периодом повторяемости, которая аналогична или превосходит текущую точность событий с повторяемостью в один год. Это означает, что искусственный интеллект может предупреждать о наводнениях раньше, а также о более крупных и влиятельных событиях в неизмеренных бассейнах. Разработанная здесь модель была включена в оперативную систему раннего предупреждения, которая производит общедоступные (бесплатные и открытые) прогнозы в режиме реального времени в более чем 80 странах. Эта работа подчеркивает необходимость увеличения доступности гидрологических данных для дальнейшего улучшения глобального доступа к надежным предупреждениям о наводнениях.

 

Картирование глубины городского паводка в реальном времени: сверточные нейронные сети для имитации плювиальных и речных наводнений

Картирование глубины затопления городов в режиме реального времени: сверточные нейронные сети для моделирования паводков в плювиальных и речных зонах | Управление водными ресурсами (springer.com)

Подверженный наводнениям город Зайо в Марокко требует точной и быстрой модели картирования глубины наводнений в режиме реального времени из-за повторяющейся истории наводнений. Будь то эксклюзивный прогноз одной категории наводнений, использование трудноизмеримых входных данных, таких как гидрографы паводков, или использование менее точных методов обучения, таких как модели клеточных автоматов, существующие модели сверточных нейронных сетей (CNN) сталкиваются с ограничениями в прогнозировании глубины наводнения в город, на динамику наводнений которого влияют внешние водоразделы, такие как Зайо. В настоящем исследовании эти проблемы решаются путем внедрения CNN, предназначенной для картирования глубины плювиальных и речных паводков в Зайо в режиме реального времени с высоким разрешением (2 м). В обучении использовались восемь гиетографов осадков, четыре из которых использовались для тестирования. Проверка модели включала три «невидимые» модели распределения осадков. Предлагаемая CNN органично объединяет моделирование дождевого стока и гидродинамическое двумерное моделирование глубины паводка с новизной в прогнозировании глубины как плювиального, так и речного паводка, а также сокращает время вычислений на значительные 99,17%.

Статья об улучшении оценки риска наводнений в округе Харрис: интеграция карт восприимчивости к наводнениям и социальной уязвимости, опубликовано: 22 мая 2024 г.

Улучшение анализа риска наводнений в округе Харрис: интеграция картографирования подверженности наводнениям и социальной уязвимости | Журнал геовизуализации и пространственного анализа (springer.com)

Из-за изменения климата частота и интенсивность наводнений во всем мире резко возросли. Врожденное социальное неравенство было выявлено и даже усугублено усилением наводнений. Крайне важно оценивать риск наводнения комплексно, учитывая как физическое воздействие, так и социальную уязвимость. Округ Харрис в Техасе, США, выбран в качестве района исследования, поскольку в новейшей истории он пережил несколько разрушительных наводнений, наиболее разрушительным из которых стал ураган Харви (2017 г.). Во-первых, это исследование создает карту восприимчивости к наводнениям (FSM) путем применения модели случайного леса (RF) с 500 точками инвентаризации наводнений и 12 факторами, обусловливающими наводнение. Затем он создает карту социальной уязвимости (SoVM) путем применения анализа главных компонентов (PCA) с десятью социальными переменными на уровне переписного участка. Наконец, FSM объединяется с SoVM для создания карты риска наводнений (FRM) округа Харрис. Результаты этого исследования показывают, что 9,06% территории округа Харрис имеют высокую подверженность наводнениям, а 1,45% территории имеют очень высокую социальную уязвимость. Это исследование, сочетающее в себе как подверженность наводнениям, так и социальную уязвимость, показывает, что 5,59% общей площади подвержены очень высокому риску наводнений. В этом исследовании FRM дополнительно сравнивается с картой поймы Федерального агентства по чрезвычайным ситуациям (FEMA) за 100 лет и отмечаются основные различия. Сравнение показывает, что 76,7% зон очень высокого риска и 81,8% территорий высокого риска в FRM недооценены 100-летней поймой FEMA. Это исследование представляет собой всеобъемлющий FRM, выделяя области, где наводнения могут усугубить социальное неравенство и привести к более высоким экономическим издержкам. 100-летняя карта пойм FEMA недооценивает значительную часть территорий высокого риска, что позволяет предположить, что нынешняя политика зонирования и развития может не учитывать риски наводнений должным образом.

Оценка влияния цифровых моделей рельефа на моделирование городских наводнений: комплексный анализ наводнений, картирование опасностей и оценка ущерба

Оценка влияния цифровых моделей рельефа на моделирование городских наводнений: комплексный анализ наводнений, составление карт опасностей и оценка ущерба | Управление водными ресурсами (springer.com)

Цифровые модели рельефа (DEM) играют решающую роль в управлении наводнениями. Целью данного исследования является оценка влияния различных глобальных DEM (GDEM), включая ALOS-12,5 m, ALOS-30 m, SRTM-30 m, SRTM-90 m и NASADEM-30 m, на моделирование рисков наводнений в густонаселенных городских районах. область. Для моделирования наводнения использовалась гидравлическая модель 1D-2D MIKE FLOOD. Процесс включал использование ЦМР высокого разрешения (Плеяды-1А 1 м) в качестве эталонной карты (RM1) наряду с другими GDEM для моделирования наводнения с 50-летним периодом повторяемости. Затем эффективность GDEM оценивалась с точки зрения степени затопления, опасности наводнений и оценки ущерба от наводнений, оценивая их точность по сравнению с RM1. В исследовании также изучались компромиссы между точностью и эффективностью путем изучения последствий замены карты с высоким разрешением картой с разрешением 5 м (Res_5 м), созданной посредством повторной выборки. Результаты показали, что GDEM имеют тенденцию переоценивать масштабы наводнений и недооценивать глубину, что приводит к неточной оценке риска наводнений. Среди GDEM NASADEM-30 и SRTM-30 превзошли другие модели в моделировании степени затопления, но привели к более равномерному распределению глубины паводка; примерно 70% площади наводнения приходилось на глубину менее 0,3 м, что почти вдвое больше, чем у RM1. Данное несоответствие привело к занижению и завышению высшего (H3-H6) и низшего (H1) уровней опасности примерно на 50% соответственно. Более того, GDEM значительно переоценили ущерб от наводнения: NASADEM-30 показал завышение на 161% по сравнению с RM1. В конечном счете, Res_5 m стал жизнеспособной альтернативой для моделирования городских наводнений, поскольку он привел лишь к скромному уменьшению площади зоны затопления на 6%.

Поддаются ли данные катаклизмы прогнозированию и что мы можем сделать для большей осведомленности и готовности к катаклизмам. И в чем же причина столь сильных наводнений. А сводится все к изменению климата на планете.

О разрушительных катастрофах писали аргентинские спириты в сборнике «Третье тысячелетие» 1956 года. Их предсказания намного масштабнее. Они говорили о губительных катастрофах, которые уничтожат целые народы. Многие страны могут исчезнуть с лица Земли и превратиться в руины. Ось нашей планеты может сдвинуться, и это вызовет наводнения повсеместно.


© 2024. ФЕДЕРАЛЬНАЯ СЛУЖБА ПО ГИДРОМЕТЕОРОЛОГИИ И МОНИТОРИНГУ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ДОПОЛНИТЕЛЬНОГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «ИНСТИТУТ ПОВЫШЕНИЯ КВАЛИФИКАЦИИ РУКОВОДЯЩИХ РАБОТНИКОВ И СПЕЦИАЛИСТОВ» .