Исследователи из Университета штата Орегон разработали новую методологию построения компьютерных моделей, которая прокладывает путь к лучшему пониманию рисков наводнений, с которыми сталкиваются прибрежные сообщества.
Это важно, потому что прибрежные города часто расположены вблизи устьев рек, что делает их уязвимыми как для наводнений, так и для речных наводнений.
Устья встречаются там, где реки впадают в океан, что означает, что реки подвержены влиянию приливных наводнений, а также испытывают частые периодические изменения солености, солнечного света и кислорода.
Участком для этого исследования была гавань Грейс в штате Вашингтон, но методология может быть применена к любой области, подверженной затоплению в эстуарии.
«Наводнения в таких районах, как Тихоокеанский Северо-Запад, сложны, поскольку этому способствуют многие процессы, такие как приливы, большие волны и речной сток», - сказал Кай Паркер, соответствующий автор исследования, опубликованного в журнале Coastal Engineering. «Мы должны иметь возможность прогнозировать уровень воды в нескольких временных масштабах».
В краткосрочной перспективе, то есть в случае наводнения в результате конкретного шторма, прогнозы могут информировать о принятии решений о таких действиях, как эвакуация и перекрытие дорог. Кроме того, очень важно понимать, как происходят наводнения в более длительных временных масштабах - например, чтобы планировщики могли иметь больше информации при принятии решения о застройке низменного участка земли.
Новая компьютерная модель включает в себя «эмуляцию» и использует статистические методы, в отличие от традиционных моделей, которые пытаются напрямую воспроизвести широкий набор физических процессов, происходящих при наводнении в эстуариях.
Это прямое воспроизведение, как отметил Паркер, требует много времени и вычислительной мощности.
«Вычислительные затраты затрудняют изучение наводнений в долгосрочных масштабах», - сказал он. «Ключевой вопрос, на который мы хотели ответить в этом исследовании, заключается в следующем: существует ли лучший способ справиться с длительным временем моделирования для моделей наводнения, требующих больших вычислительных ресурсов?»
Исследование было частью докторской диссертации Паркера. программа в OSU под руководством профессоров Дэвида Хилла из Инженерного колледжа и Питера Руджеро из Колледжа наук о Земле, океане и атмосфере. Также среди сотрудников была Кэти Серафин, выпускница Университета штата Орегон, которая вскоре станет преподавателем Университета Флориды.
«Мы уменьшили сложность модели, используя статистические методы», - сказал Паркер, ныне стипендиат программы Фулбрайта в Техническом университете Федерико Санта-Мария в Чили. «После создания статистической модели или эмулятора - после того, как мы создадим обучающий набор данных и обучим эмулятор - его дополнительное использование практически не потребует затрат. Это происходит практически мгновенно."
Эмулятор хорошо воспроизвел экстремальные уровни воды во время недавних наводнений в Грейс-Харбор, сказал Паркер.
Примерно в 140 милях к северо-западу от Портленда, штат Орегон, Грейс-Харбор представляет собой неглубокую бухту со средней глубиной около 5 метров и глубоководным навигационным каналом, обслуживаемым Инженерным корпусом армии США.
Грейс-Харбор занимает площадь 235 квадратных километров, питается пятью реками, которые истощают водораздел площадью более 7000 квадратных километров, и «подвергается сильным штормам и климатическим волнам», - сказал Паркер, предоставив надежный тест для модель.
«Наша модель очень полезна, поскольку мы можем использовать ее для изучения бесконечного множества будущих сценариев наводнений», - сказал Паркер. «Это позволяет нам лучше понять риск затопления прибрежных населенных пунктов, а также то, как этот риск изменится в будущем».
Национальное управление океанических и атмосферных исследований поддержало это исследование, как и племенные правительства области Договора Куино.