Что, если там лучший путь состоял в том, чтобы предсказать и сообщить разрушительные воздействия на экономику этих штормов, прежде чем они произойдут?Инженеры-строители Университета штата Колорадо развивали инновационный новый подход к оценке упругости прибрежных сообществ к ураганам.
Они создали «ураганную модель уровня воздействия мультиопасности», которая оценивает, что экономический ущерб вызван штормами, прежде чем они произойдут.Модель воздействия подробно изложена в недавней газете в Коммуникациях Palgrave, созданных Хуссэмом Махмудом, адъюнкт-профессором гражданского строительства и инженерной защиты окружающей среды, и Стефани Пилкингтон, аспиранта в гражданском строительстве, который проектировал и утвердил модель.«Наши образцовые прогнозы штурмуют больше с точки зрения воздействий», объяснил Махмуд. Синоптики, как правило, общаются о приближении к штормам, категоризируя поддержанные скорости ветра по шкале Саффира-Симпсона.
Скорость ветра, однако, обычно не является главной причиной смерти и разрушением от ураганов, говорят исследователи. Худшие воздействия обычно вызываются, затопляя, осадки и штормовая волна, объединенная с географией подхода к берегу, плотности населения и качества инфраструктуры.
Исследователи хотели придумать более точный способ говорить о воздействиях. Их цель состоит в том, чтобы обеспечить коммуникацию об ожидаемом экономическом ущербе тропического шторма, а не только метеорологическую интенсивность шторма, сказал Пилкингтон.
Махмуд и модель воздействия Пилкингтона используют искусственные нейронные сети и машинное обучение, чтобы «преподавать» компьютерную программу, как предсказать ущерб надвигающегося шторма долларовым показателем. Нейронная сеть, которая похожа на искусственный человеческий мозг, который становится умнее больше данных, которые это питается, приведена в действие подробными историческими данными из нескольких штормов.
Они включают ураган Катрина в 2005 и Ураган Артур в 2014.Махмуд и Пилкингтон использовали эти исторические данные, чтобы обучить нейронные сети соединять фактические штормовые особенности с фактическими известными результатами от тех штормов.
Чтобы накормить их модель, они использовали общедоступные данные федеральных агентств. Их образцовые исходные данные использования включая предполагаемый подход к берегу, население затронуло, максимальная скорость ветра, максимальная штормовая волна и сумма осадков.Затем они проверили модель в режиме реального времени во время фактических штормов, включая последний раз Ураган Харви, которые поражают Побережье Залива вокруг Хьюстона, Техас, в августе.Исследователи также использовали свою модель, чтобы проанализировать, смягчили ли физический и стратегические улучшения, такие как дамбы, Национальная Программа Страхования от наводнения и обновленные строительные нормы и правила воздействия сильных штормов.
Короче говоря, они не имеют, говорят исследователи.Согласно их данным, прибрежные сообщества во Флориде или Техасе почти так же экономически уязвимы, или даже проигрывают материально к ураганному опустошению, как они были 100 лет назад.
Это – успокаивающаяся действительность, инженеры надеются, что их работа может пролить свет на.Число людей, живущих в прибрежных сообществах, увеличилось по экспоненте за 100 лет, и с ним, инфраструктуру и шоссе. «Улучшенных строительных норм и правил и других изменений не было достаточно, чтобы не отставать от чистого объема богатства, инфраструктуры и людей в тех областях», сказал Пилкингтон.Pilkington, интересы которого пересекаются в метеорологии и гражданском строительстве, хочет, чтобы модель внесла реальные изменения в жизнях людей. «У моей конечной цели должен быть он использоваться кем-то – ли Национальная метеорологическая служба или в другом месте», сказала она. «Мы должны общаться общественности с точки зрения воздействия вместо интенсивности».
Махмуд и Пилкингтон продолжают продвигать их модель с лучшими данными, обеспечивая еще больше точной картины для ураганов продвижение. Они также планируют использовать его, чтобы предсказать эффекты изменения климата.