הערכת סיכון רב-הזארית היא אבן הפינה של חוסן אסון מודרני, המאפשר לקהילות ולממשלות לצפות, להתכונן ולצמצם את ההשפעות של סיכונים טבעיים. בלב ההערכות הללו נתונים למשקעים – משתנה בסיסי שמניע או מחריף את הצפות, מפולות אדמה, מפולות אדמה, זורם, ואפילו אירועים מורכבים.

תפקיד ההתמחות ב- Multi-Hazard Risk Assessment

התחזות משפיעה על סכנות מרובות בו זמנית או באופן משמעותי.אירוע אחד של גשם יכול לגרום להצפות בנהר, הבזקים, מפולות אדמה, ושחיקה אדמה הבנה של אינטראקציות אלה דורשות נתונים משקעים שלוכדים דפוסים זמניים - רגישות, משך, תדירות - וגמישות מרחבית - ללא שילוב חזק, מודלים סיכון עלולים להמעיט באפקטים, כגון היכן שקרקעות רוויות לפני משקעים, ולכן הם מגבלות קבועות, ולכן, ולכן, כל טמפרטורות קבועות, ולכן, ולכן, כל רציפות, על פני טמפרטורות קבועות, ולכן, הן רציפות, הן טמפרטורות קבועות, לאחר טמפרטורות קבועות, לאחר טמפרטורות, ולכן, הן טמפרטורות קבועות, על פני טמפרטורות, ולכן, הן רציפות, ולכן, הן טמפרטורות טמפרטורות קבועות, ולכן, ולכן, על פני טמפרטורות קבועות, הן טמפרטורות קבועות, הן טמפרטורות קבועות, ולכן, לאחר טמפרטורות קבועות, לאחר טמפרטורות קבועות, הן טמפרטורות קבועות, על פני טמפרטורות קבועות, ולכן, ללא טמפרטורות טמפרטורות קבועות, לאחר טמפרטורות קבועות, ולכן, לאחר טמפרטורות קבועות, ולכן, ולכן, ללא טמפרטורות קבוע

ממזר

מודלים של סיכון מבול תלויים בנתוני המשקעים כנהג העיקרי של רצף. Both pluvial (המושרה על ידי שפעת) ו פלוביאל (רייברין) הצפה תלויה בעוצמת הגשמים ובסך המצטבר. שדות גשם ברזולוציה גבוהה להאכיל במודלים הידרולוגיים הדומים את דור ההמראה, פיזור ערוצים, והיקף הצפה של משקעים כמותיים (Q) עם רמות דיוק גבוה של פחמן, במיוחד, כלומר, כלומר, כלומר, במקום שימוש בירידה של פחמן (pvuprepvuptial) בירידה של פחמן, כלומר, כלומר, כלומר, כלומר, כלומר, ירידה של פחמן (pvuptial) של פחמן, ירידה של פחמן, ירידה של פחמן, ירידה של פחמן, ירידה של פחמן, ירידה של פחמן, ירידה של פחמן, ירידה של פחמן, ירידה של סוללת בטיחותית (p).

לנדפול ניצחונות

מפולות אדמה, במיוחד רדודים, כישלונות מדרונות גשמים, דורשים סף משקעים אינטנסיביים של משקעים.סףים אלה נגזרים מממציאים מפלסים היסטוריים ורשומות גשם.אינטגרציה של נתונים לתוך מודלים רגישים מפולת אדמה כרוך במשקעים הפיכה עם גורמים טופוגרפיים, לחות אדמה, וכיסוי צמחייה. משקעים בזמן אמת מאפשר מערכות התראה מוקדמת כי שעות לפני התרחשות, האתגר נמצא בקביעת משקעים מרחביים נמוכים של משקעים, עלולים, עלולים לנפח רחב של משקעים רחב של כדור הארץ, בעוד שסולפים, בעוד שסולקים רחב של כדור הארץ עלולים, בעוד שסולפים, בעוד שסולקים, עלולים להיות מפולת מים רחב של משקעים, בעוד שמשתנים, בעודם של זמן אמת-קרקעיים, עלולים, בעוד שמשקעים יציבים, בעודם של זמן-זמן אמת-זמן-זמן-עשרים למשקעים יציבים, עלולים למשקעים, בעודם של זמן-מחץ גבוה, עלולים להיות מפולת מים רחב של זמן-קרקעיים להיות מפולת אדמה, בעודם של זמן-בטווח גבוה של זמן-קרקעי, בעודם של זמן-מחץ-ה, בעודם של זמן-קרקעי

מזג אוויר-מחדש

מעבר לשיטפונות ומפולות אדמה, נתוני המשקעים משפיעים על זרימת הדם (כאשר גשם אינטנסיבי ממגייס חומר רופף), הצפות באזורים צחיחים (כאשר סופות קצרות-דור לייצר רצף מהיר), ואפילו סכנות חוף כאשר עלייה סערה משלבת עם גשם. באזורי סיסמי, סיכון לפירוק יכול להגדיל עם גשם מוקרן וטבלאות מים גבוהות.

מקורות מידע על Precipitation

נתוני קדם-החלופה נובעים ממגוון של מכשירים ומערכות דוגמנות, כל אחד עם כוחות ייחודיים ומגבלות.שלב מקורות אלה באמצעות היתוך נתונים מספק את הבסיס הטוב ביותר להערכת סיכונים.

המונחים:

מדדי גשם נותרו האמצעים הישירים והמדויקים ביותר למדידת המשקעים בשלב מסוים.רשתות של מדפי קצה ומשקלות מספקים רשומות ארוכות טווח קריטיות להקמת תקופות החזרה וקווי בסיס קלימאטיים.עם זאת, צפיפות מד משתנה באופן משמעותי - אזורים מפותחים עשויים להיות מדד אחד ל-100 ק"מ, בעוד אזורים הרריים או כפריים יכולים להיות כיסוי ספויילרי נוסף על התפלגות גודל, אשר משפרים של פחמן-מ"מ"מ.

« « « « « « « « « « «

מכ"ם מזג אוויר מספק נתונים רפלקטיביים תלת-ממדיים המומרים למשקעים באמצעות מערכות יחסים רפלקטיביות (Z-R) , Radar מציע פתרון מרחבי גבוה (בדרך כלל 1 ק"מ או יותר) ועדכונים זמניים כל 5-10 דקות, אידיאליים למעקב אחר סערות מקבילות (Derams-Cortatives) בשלב זה הם פחות מ-Cortble-Cortomtomtomateization המקומי על ידי זיהוי אלגוריתמים וצמצום אלגוריתמים שאינם מ-meteorological.

תחזית מזג אוויר נומרית והתחדשות

חיזוי מזג אוויר נומרי (NWP) מודלים לדמות משקעים המבוססים על דינמיקות אטמוספריות ופיסיקה. תחזיות ממודלים כמו מערכת חיזוי חיזוי חיזוי תחזיות גלובליות (GFS) או EUROPEAN Centre for Medium-Range Weatherתחזיות (ECMWF) מספקים משקעים לאבחון סיכון קצר טווח. Reanalysiss (למשל, ERA5) משלב תצפיות היסטוריות עם מודלים לדגימים כדי לייצר מוטציות עקביות למגמות טמפרטורות חד-ממות גורמות לתופעות לוואי גורמות לתופעות לוואי חיזוי סיכון , הן לתופעות לוואי גורמות לתופעות לוואי גורמות לתופעות לוואי גורמות לתופעות לוואי גורמות לתופעות לוואי גורמות לתופעות לוואי גורמות לתופעות לוואי גורמות לאבחון גורמות לתופעות לוואי גורמות לתופעות לוואי גורמות לאבחון גורמות לאבחון טמפרטורות יעילות .

טכניקות אינטגרציה נתונים

הגדלת נתוני המשקעים למודלי סיכון רב-הזאריים היא תהליך רב-שלבי שהופך תצפיות גלם לקלטים שניתן להעלות עליהם.כל שלב דורש שיקול זהיר של אי-ודאות ויציבות מרחבית/זמנית.

עיבוד נתונים ובקרת איכות

נתוני המשקעים של Raw מכילים שגיאות: מדד מתחת לחתול בשל הרוח, מחסום מכ"ם, beam overshooting, או clutter הקרקע אלגוריתמי בקרת איכות אלגוריתמים חשודים, נכון עבור הטיה שיטתית, להסיר הדים כוזבים.לדוגמה, מד-רדאר מארגן לעתים קרובות משתמש בטכניקות כגון מיזוג או קירור עם סחף חיצוני כדי לייצר משקעים כיבוד בעוד שמירה על מבנה חללי: 0Frererereative Data להימנע מקודמת חומרים חיוניים כדי ל-Freative.

שיטות למניעת הריון

מדידות נקודה ממדדים חייבות להיות מולכדות בפני משטחים רצופים.שיטות פשוטות כמו משקל מרחוק הפוך (IDW) הן מהירות אך יכולות לייצר דפוסים לא מציאותיים בשטח מורכב.שיטות גיאוסטיסטיות כמו צ'ירינג רגיל או חשבון השקיה אוניברסלית עבור מתאם מרחבי וניתן לשלב בין משתנים משניים (למשל, מודלים של אגן מרובי-הזאר, שבו מצפות ומפולסים דורשים קשקשים שונים של מים) לשימוש ברזולוציה אזורית (למשל, בין כוכבים) לרזולוציה אזורית (למשל, כלומר: פתרונות אזורית (למשל, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, רזולוציה אזורית) של מים (Credtrandertrantranicericericial).

שיתוף פעולה עם נתונים מסוכנים אחרים

נתוני קדם-החפיפות פועלים לעתים רחוקות לבדם.במודלים של סיכון רב-הזארים, המשקעים מתמזגים עם:

  • (ב) ⁇ :0) נתונים טופוגרפיים: 1FLT:1 אלביעה, מדרון, היבט וזרימת הצפיפות משפיעות על ההמראה וההתקדשות.
  • (ב) ,0) שימוש בקרקע וכיסוי קרקע: 1FLT:1, משטחים בלתי מאוימים עולים על פני השטח, בעוד שתותחי יער מייבאים גשם.
  • (ב) קיבולת ההסתה:0) , קיבולת ההסתננות:0 (Soil Properties: FLT:1) , נפיחות, ותוכן לחות מכונן קובע כמה גשם הופך להיות מפלט מול אחסון.
  • (ב) ,0) תשתיות הינדרולוגיות: FLT:1, Dams, levees ו- ניקוז רשתות לשנות את התנהגות השיטפון.

הגדלת הנתונים האלה דורש שיתוף פעולה למערכת תיאום משותפת, החל מהחלטות זמניות ומרחביות זהות, ולטפל במשתנים קטיגוריים לעומת משתנים רצופים.לדוגמה, מודל מפולת אדמה עשוי לשלב משקעים 24 שעות עם מדרקון שמקורו במודל של עלייה דיגיטלית (DEM) וטיפוס קרקע מיחידת מפה.

מודל סיכון פרוביביליסטי

משקעים משמעותיים (ערכים הקשורים) אינם מספיקים להערכת סיכונים, אשר חייב לקחת בחשבון את אי הוודאות.מודלים פרוביביליסטיים משתמשים בהרכבים של תרחישים משקעים - מסערות היסטוריות, גנרטורים מזג אוויר סטושבסטיים, או תחזיות אקלים - כדי להעריך את הסיכויים לסכן.מודלים סטרייקטיסטיים של פחמן חד-משמעיים, כדי להשיג את ההסתברות משולבת של מודלים של זיהום אוויריטיסה 1F, כדי לייצר מודלים של מודלים של זיהום אוויריטיסים, לדוגמה, כלומר, כלומר, 2, מודלים של מחלות חד-פעמיות והסתברותיים, לדוגמה, 2, מודלים של מודלים של זיהום אוויריות, הסתברותיים של מודלים של זיהום אוויריות, 000 של תאים סטרודות, כדי למנוע אטומיות, כדי למנוע אטומיים של זיהום אוויריות, 2, 000 של זיהום אוויריות, 000 של זיהום אוויריות, כדי למנוע הסתברותיים, כדי למנוע מזהמים, כדי למנוע מזהמים, 000 של מודלים של מודלים של זיהום אוויריות, 000 של מודלים של תאים סטרומים מורכבים של זיהום אוויריות, כדי למנוע מזהמים, כדי למנוע הסתברות אחת, 000 של תאים סטרומים קבועים של מודלים של תאים סטרומים קבועים של תאים סטרומנט

אתגרים ב-Precipitation Dataאינטגרציה

למרות ההתקדמות, שילוב נתונים לדגימות מרובות-הזארדות עומד בפני אתגרים מתמידים המגדירים דיוק ואמינות.

פיזור נתונים וספארסיות

אזורים רבים חסרים תצפיות מבוססות קרקעיות נאותות.שטח הררי, מדינות מתפתחות, ואזורים האוקיינוסים יש רשתות מד מלוחות. Satellite ו- reanalysis ממלאים פערים אך מציגים את ההטיות שלהם - סלים עלולים להחמיץ גשם אור או אוטוביוגרפי, בעוד ש reanalyes עשויים להחליק את הקיצוניות המקומית.באזורים של נתונים שונים, מודלים של סיכון תלויים במידה רבה במקורות אלטרנטיביים כמו מדעי גשם או טלפונים ניידים, אך לעתים קרובות הם עדיין מייצגים מוצרים רבים חסרים.

החלטה זמנית ושקיפות

מצפות פלאש ומפולות אדמה דורשות תגובה מהירה - נתונים של שפעת חייבים להיות זמינים בתוך דקות עד שעות. מוצרים לווייניים רבים יש שקיפות של מספר שעות (למשל, GPM משולבות מחדש של ריבוי-חוליט זמינים - 4 שעות לאחר תצפית) נתונים רדאר יכולים להיות קרובים בזמן אמת, אך מוגבלים לתחומים מכוסים סיכונים היסטוריים, להסתמך על סדרות ארוכות כי חייב להיות קבוע; או שינויים עקביים בגרסאות שונות של זמן (ה) באופן קבועות) באלגוריתמים של אלגוריתמים שונים.

תעמולה בלתי-וודאית

(לא ברור במשקעים קלטות מתפשטות באמצעות מודלים הידרולוגיים ומפולסים, לעתים קרובות מעצימות בכל שלב. שגיאות קטנות בגשם יכולות להכפיל את השגיאה החיזוי בתמציתיות. מודלים רב-הזאריים המשלבים מודלים מרובים (למשל, שיטפונות + מפולת) מורכבות אי-ודאות של אנסמבל (למשל, באמצעות מערך מסובך של משקעים) עוזרים לכמת אי-ודאות זו, אך ורק לשילוב של אבטחה קוונטית: 0.

מחקרים ויישומים

Flood Risk Modeling in the Red Riverאגן (ארה"ב)

אגן הנהר האדום חווה לעתים קרובות מצפות באביב בשילוב עם גשם.שירות החיזוי ההויולוגי המתקדם של שירות מזג האוויר הלאומי משלב מד, מכ"ם ו-NWP מדביק נתונים למערכת החיזוי הידרולוגית. במהלך השיטפון 2011, ההתבוללות בזמן אמת של משאבי מכ"ם מתקדמים ברזולוציה גבוהה של 1FNO השתפרה זמן מוביל לתפקודי עד 48 שעות.

אזהרת הקרקע באזור סיאטל (ארה"ב)

תוכנית הפליארדים של סקר הגיאולוגי של ארה"ב מפעילה מערכת התראה מפולת בזמן אמת לאזור סיאטל, שבו סופות החורף מעוררות מאות פסולת.המערכת משתמשת בסף של הסלמה אינטנסיבית הניתנת לצמצום של מפולות אדמה היסטוריות ו-5 דקות של נתונים מרשת צפופה של גשמים המופעלת על ידי מחוז קינג מבול, כאשר מזג האוויר מאפשר הרחב יותר מנקודות חירום אלה, כאשר הם מעלים את רמות חירום של 1F, כאשר הם מופצות, כאשר הם מעל פני השטח של מספר גבוה יותר מלמטה, כאשר הם נמצאים תחת פיקוח על פני כדור הארץ, כאשר הם נמצאים תחת מגבלות אוויריות.

סיכון של שיטפון-לנדפול בנפאל

ההימלאיה חווה גשמים מונסונים אשר מעוררים גם את הצפות הנהרות וגם מפולות קרקעיות. פרויקט מחקר באגן קוביי המשולב (IMERG) עם נתונים עתירי DEM וקרקע לשימוש בדגם רב-הזארי.שימוש בגנרטור גשמים סטוצ'סטיים, הם יצרו 10,000 שנים סצינות כדי להעריך את ההסתברות המשותפת של נזק משיטפונות ומגבלות של הזנחה של התחממות מאסונות דומים לתמותה:0-41 אחוזים, אשר השתמשו בטמפרטורות דומות, אשר השתמשו ב- 40% ל- 40% ל- 40% ל-41-41-41 התחממות ל-41 התחממות, כך, כך, אשר השתמשו בטמפרטורות דומות.

כיוונים עתידיים

למידת מכונה ואינטליגנציה מלאכותית

למידת מכונה (ML) מציעה כלים חזקים לשילוב נתונים של משקעים.מודלים למידה עמוקה יכולים למזג מכ"ם, לוויתן ולמוד נתונים למוצרים ברזולוציה גבוהה חלקה.רשתות עצביות מהפכתיות (CNN) יכולים להוריד את שדות המשקעים בקנה מידה בקנה מידה בקנה מידה גדול יותר על ידי למידה יחסים עם אווגרפיה וכיסוי הקרקע. Recurrent רשתות עצביות (RMLNs) ולהפוך את המשקעים לטווח קצר (למשל, , , , , מוטציות) עם מוטציות שאינן יכולות להתאים באופן ישיר ל-Frephrefrefrefrefrefrephrephrepertrantrantrantrantrantrantrantrantrantreative, עם , ו-F) ו-F) ו-F) ו-Fried, הוא , עם , , , עם , עם , , , , , עם , , , עם , עם מוטציות פיזיות, מוטציות, מוטציות, מוטציות, מוטציות, מוטציות, מוטציות, מוטציות, מוטציות, מוטציות, מוטציות, מוטציות לא ניתן להתאים באופן ישיר קיבולת קיבולת קיבולת

פלטפורמות מידע בזמן אמת

ההתקדמות באינטרנט של דברים (IoT) חיישנים, 5G תקשורת, מחשוב ענן מאפשר שילוב נתונים בזמן אמת משקעים רשתות עיר חכמה לפרוס חיישנים גשם זולים כי מזרמים נתונים לפלטפורמות ענן. Edge מחשוב יכול לעבד נתונים מכ"ם באופן מקומי עבור התראות מסוכנות מיידיות. למערכות התראה מוקדמות מרובות-hazard יותר ויותר לאמץ פלטפורמות מבוססות API כי משקעים בולטים ממקורות מרובים, להפעיל מודלים על הביקוש, להפיץ מידע על בסיס יישומים באמצעות מסגרת סיכון ניידת (R) תחליפית (R.

התקדמות ב-חיישנים

לווייני הדור הבא, כגון מערכת ההשתמרות של נאס"א (AOS), יספקו רזולוציה גבוהה יותר של זמן (כל 15 דקות) ושיפור רשתות מבוססות שטח מיקרו-פיזיות. רשתות קרקעיות מתרחבות באמצעות יוזמות מדע אזרחיות (למשל, CoCoRaHS) ומדידות באזורים הרריים.

מסקנה

אינטגרציה נתונים של קדם-הארכה חיונית להערכת סיכונים רב-הזאריים.מממבולות ומפולות לאירועים מורכבים, מידע מדויק ובזמןי גשמים מהווה את עמוד השדרה של מודלים חיזוייים.הנתיב קדימה כרוך בשילוב רשתות מדידה מסורתיות עם חישה מרחוק מרחוק מרחוק ולמידה, בעוד אתגרים מתפתלים של ספנות נתונים, עצלות וחוסר ודאות.