Что, если бы существовал лучший метод спрогнозировать и сказать о разрушительных экономических последствиях этих ураганов перед тем, как они случатся?Инженеры-строители Университета штата Колорадо создали новый инновационный подход к оценке устойчивости прибрежных сообществ к ураганам.
Они создали «модель уровня действия ураганов с множеством опасностей», которая оценивает экономический ущерб, что возможно нанесен штормами перед тем, как они случатся.Модель действия детально обрисована в недавней статье в Palgrave Communications, автором которой есть Хусам Махмуд, доцент кафедры окружающей среды и гражданского строительства, и Стефани Пилкингтон, аспирант в области гражданского строительства, которая создала и утвердила модель.
«Отечественная модель предвещает, что штормы больше с позиций действия», — пояснил Махмуд. Синоптики в большинстве случаев информируют о приближающихся штормах, классифицируя устойчивые скорости ветра по шкале Саффира-Симпсона.Но исследователи говорят, что скорость ветра в большинстве случаев не есть главной причиной разрушений и смерти от ураганов. Нехорошие последствия в большинстве случаев вызываются наводнениями, штормовыми нагонами и осадками в сочетании с географией выхода на берег, качеством инфраструктуры и плотностью населения.
Исследователи желали придумать более надежный метод сказать об ударах. Их цель — дать данные об ожидаемом экономическом ущербе от тропического шторма, а не только о метеорологической интенсивности шторма, сообщил Пилкингтон.
Модель удара Махмуда и Пилкингтона применяет неестественные машинное обучение и нейронные сети, дабы «научить» компьютерную программу предвещать ущерб от надвигающегося шторма в долларовом выражении. Нейронная сеть, которая похожа на неестественный мозг человека, что делается умнее, чем больше данных в нее поступает, трудится на подробных исторических данных нескольких штормов.
К ним относятся ураган Катрина в 2005 году и ураган Артур в 2014 году.Махмуд и Пилкингтон применяли эти исторические эти для обучения нейронных сетей, дабы связать фактические характеристики шторма с фактическими известными результатами этих штормов. Дабы подкрепить собственную модель, они применяли общедоступные эти федеральных агентств. В их модели употребляются входные эти, включая оценку выхода на сушу, затронутого населения, большую скорость ветра, большой общее количество и штормовой нагон осадков.
После этого они протестировали модель в настоящем времени на протяжении настоящих штормов, включая недавний ураган Харви, обрушившийся на побережье Мексиканского залива недалеко от Хьюстона, штат Техас, в августе.Исследователи кроме этого применяли собственную модель, дабы проанализировать, смягчили ли физические и политические улучшения, такие как морские плотины, Национальная программа страхования от наводнений и обновленные правила и строительные нормы, действие сильных штормов. Другими словами, нет, говорят исследователи.
В соответствии с их данным, прибрежные общины Флориды либо Техаса приблизительно так же экономически уязвимы либо кроме того в нехорошем случае перед ураганами, как и 100 лет назад. Инженеры сохраняют надежду, что их работа прольет свет на эту отрезвляющую действительность.
Число людей, живущих в прибрежных общинах, за 100 лет увеличилось в геометрической прогрессии, а вместе с ним и дороги и инфраструктура. «Улучшенных строительных норм и других изменений и правил было не хватает, дабы успевать за огромным количеством достатка, людей и инфраструктуры в этих регионах», — сообщил Пилкингтон.Пилкингтон, интересы которого пересекаются в области гражданского строительства и метеорологии, желает, дабы эта модель вправду поменяла жизнь людей. «Моя конечная цель — сделать так, дабы им кто-то пользовался — будь то Национальная метеорологическая работа либо где-то еще», — сообщила она. «Мы должны общаться с общественностью с позиций действия, а не интенсивности».Махмуд и Пилкингтон продолжают продвигать собственную модель с более правильными данными, снабжая еще более правильную картину будущих ураганов.
Они кроме этого собираются использовать его для прогнозирования последствий трансформации климата.