Автор Татьяна Казакова
Кажется, что словосочетания «стихийное бедствие» и «прогноз» плохо сочетаются. Если начинается землетрясение или к берегу идёт цунами, остановить их человек не может. Но современная система предупреждения и не должна отменять само событие. Её задача — дать людям выиграть время.
Иногда это несколько дней, за которые можно эвакуировать людей и подготовить инфраструктуру. Иногда — минуты, а при землетрясении счёт может идти на секунды. И даже этого бывает достаточно, чтобы автоматически остановить поезд, перекрыть газ или предупредить людей о приближении сильной тряски.
Сегодня для таких прогнозов используют сразу несколько источников: спутниковые снимки, метеорологические данные, наземные датчики и модели на основе искусственного интеллекта.
У каждого бедствия — свой запас времени
Лучше всего прогнозируются гидрометеорологические явления. За развитием тропического циклона можно следить несколько дней, отслеживая перемещение и понимая, когда и как сильно какие районы будут затоплены.
Например, Национальный центр США по ураганам использует два уровня предупреждений: watch — когда опасные условия возможны в течение ближайших 48 часов, и warning — когда их уже ожидают в течение примерно 36 часов. Иными словами, сначала речь идёт о вероятной угрозе, а затем — о высокой вероятности того, что опасное явление действительно затронет конкретную территорию.
С наводнениями горизонт предсказания начала наводнения зависит от размера водосборного бассейна, то есть площади суши, с которой речная система собирает свои воды в притоки и главную реку, и причины подъема воды: внезапный паводок может оставить совсем немного времени, а развитие крупного речного наводнения иногда удается оценить за несколько дней.
Цунами невозможно спрогнозировать заранее, как погоду: сначала происходит землетрясение, после чего системы анализируют его параметры и рассчитывают угрозу. Там, где сеть датчиков плотная, первые сообщения могут появиться примерно через пять минут, в других районах — через 10–15 минут.
Совсем иначе работают системы предупреждения о землетрясениях. Предсказать, где и когда произойдёт конкретное землетрясение, современная наука пока не умеет. Учёные могут оценивать сейсмическую опасность отдельных территорий и вероятность сильных землетрясений в течение длительного времени, но не называть точную дату события. Поэтому системы раннего предупреждения работают уже после начала землетрясения: специальные датчики фиксируют первые сейсмические волны и передают сигнал быстрее, чем до населённых пунктов доходят более разрушительные колебания. Это позволяет выиграть несколько секунд, а иногда и десятки секунд. Впрочем, вблизи эпицентра времени на предупреждение может практически не остаться.
А для засух, наоборот, счёт может идти на недели и месяцы: здесь анализируют состояние почвы, осадки, температуру, растительность и другие показатели. Обзор современных систем предупреждения хорошо показывает этот разброс: от секунд для землетрясений до недель и месяцев для засух.
Причём здесь космос и искусственный интеллект
Ещё несколько десятилетий назад метеорологи располагали гораздо меньшим количеством данных. Информацию о погоде собирали наземные станции, морские суда и метеозонды. Особенно сложно было следить за тем, что происходит над океанами и в труднодоступных районах. Появление метеорологических спутников в 1960-х годах постепенно изменило ситуацию: учёные получили возможность наблюдать за облачностью и развитием крупных атмосферных процессов на огромных территориях.
Вместе со спутниками развивались и компьютерные модели прогнозирования погоды, они позволили не просто наблюдать за приближением опасного явления, но и рассчитывать, как оно будет развиваться. Постепенно прогнозы становились точнее, а времени на подготовку к ураганам, сильным осадкам и наводнениям становилось больше.
Сегодня спутники передают информацию о температуре поверхности океана, состоянии атмосферы, облачности, влажности почвы и других показателях. Эти данные объединяют с наблюдениями метеостанций, радаров и наземных датчиков. Компьютерные модели обрабатывают огромные массивы информации и помогают определить, где может возникнуть опасность.
А в последние годы к этой работе подключился искусственный интеллект. Например, алгоритмы машинного обучения помогают анализировать спутниковые снимки и данные метеорадаров, отслеживать развитие грозовых облаков и прогнозировать интенсивные осадки на ближайшие часы. ИИ также используют для уточнения прогнозов и оценки возможных последствий опасных явлений.
При этом искусственный интеллект не заменяет традиционные методы прогнозирования. Он дополняет их, помогая быстрее обрабатывать данные и находить закономерности, которые сложно заметить при обычном анализе.
Результаты развития этих технологий уже заметны. По данным Всемирной метеорологической организации, в 1970-е годы погодные, климатические и гидрологические катастрофы ежегодно уносили в среднем более 50 тысяч жизней. В 2010-е этот показатель снизился до менее чем 20 тысяч. Свою роль сыграли не только более точные прогнозы, но и развитие систем оповещения, эвакуации и подготовки населения к чрезвычайным ситуациям.
Генеральный директор SR Data Игорь Кожелин приводит в пример лесные пожары. По его словам, сочетание космических данных и алгоритмов уже позволяет оценивать риск возникновения пожаров на горизонте до двух недель. Сейчас компания также развивает направление прогнозирования засух — в том числе для задач сельского хозяйства и продовольственной безопасности.
ООО «СР Дата» (SR Data) — частная российская космическая ит-компания. Она вошла в ТОП-100 ведущих технологических компаний стран БРИКС в 2024 году, является резидентом инновационного научно-технологического центра «Сириус», а также входит в ассоциацию по развитию искусственного интеллекта. Именно эта компания выполняла несколько крупных региональных проектов, включая мониторинг и прогнозирование перемещения азота в декабре 2024 года, когда произошел разлив двух танкеров.
Важно, что речь идет не о «предсказании будущего» по одному снимку. Модель сопоставляет множество параметров: состояние территории, погоду, накопленные наблюдения и изменения, которые происходят во времени.
