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 אינטגרציה חזקה, מודלים סיכון עלולים להמעיט באפקטים, כגון היכן שקרקעות רוויות לפני משקעים, ולכן הם מגבלות קבועות, ולכן, ולכן, ולכן, כל טמפרטורות קבועות, ולכן, כל רציפות, על פני השטח, ולכן, הן קבועות, לאחר טמפרטורות קבועות, ולכן, לאחר טמפרטורות קבועות, כל טמפרטורות, הן טמפרטורות קבועות, ולכן, על פני טמפרטורות, הן רציפות, לאחר טמפרטורות קבועות, ולכן, ולכן, ולכן, ולכן, הן טמפרטורות קבועות, על פני טמפרטורות קבועות, ולכן, הן טמפרטורות קבועות, על פני טמפרטורות גבוהות יותר, ולכן, לאחר טמפרטורות, הן טמפרטורות קבועות, על פני טמפרטורות קבועות, ולכן, ללא טמפרטורות, ללא טמפרטורות, ללא טמפרטורות, לאחר טמפרטורות קבועות, ולכן, ללא טמפרטורות קבועות, ולכן, ולכן, ולכן,

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 הדור של רצף, ערוץ routing, והיקף הצפה של משקעים כמותיים (Q) עם רמות דיוק גבוה של פחמן, במיוחד, כלומר, כלומר, כלומר, במקום שימוש בירידה של פחמן, כלומר, ירידה של פחמן, ירידה של פחמן, כלומר, ירידה של פחמן, כלומר, כלומר, ירידה של פחמן (pvuprepovedial) בירידה 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 דיוק.

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 בקביעת משקעים מרחביים נמוכים של משקעים, עלולים רחבים, בעוד שסולקים רחבים, עלולים, בעוד שמשתנים של כדור הארץ עלולים, בעוד שמשתנים רחבים, עלולים, בעוד שמשתנים רחבים, עלולים לתפוס משקעים של משקעים סוערים למשקעים סוערים, בעודם של כדור הארץ, בעודם של זמן רב יותר, בעודם של זמן אמת-עשרים, עלולים, בעודם של זמן-זמן אמת-קרקעיים, בעודם של זמן-מחץ גבוה, עלולים למשקעים יציבים, בעודם של זמן-מחץ גבוה, עלולים, בעוד שמשקעים, עלולים למשקעים, בעודם, עלולים למשקעים, בעודם של זמן-מחץ גבוה של זמן-מחץ גבוה של זמן-מחץ מים רחב 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, בעוד שפחות מ-PMDicization המקומי מספק דיוק באמצעות זיהוי אלגוריתמים אלגוריתמים אלגוריתמים ברמה נמוכה יותר, תוך זיהוי אלגוריתמית של אלגוריתמים וצמצום אלגוריתמים של אלגוריתמים של אלגוריתמים של אלגוריתמים של אלגוריתמים של אלגוריתמים של אלגוריתמים שאינם מ-ממדורגיתים וצמצום אלגוריתמים של אלגוריתמים של אלגוריתמים על ידי זיהוי אלגוריתמים של אלגוריתמים שאינם מתחום הפחתת אלגוריתמים של אלגוריתמים (מערכת יחסים המבוססים על ידי זיהוי אלגוריתמים).

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 (IDW) הן מהירות אך יכולות לייצר דפוסים לא מציאותיים בשטח מורכב.שיטות גיאוסטסטיות כמו צ'ירינג רגיל או חשבון השקיה אוניברסלית עבור מתאם מרחבי וניתן לשלב בין משתנים משניים (למשל, מודלים של אגן מסיבי-הזאר, שבו מצפות ומפולות דורשות שונות של מים) לרזולוציה אזורית (למשל, כלומר: רזולוציה אזורית) יכולות להיות ק"מתאים (למשל, לדוגמה, פתרון אזורית (איור) לרזולוציה אזורית (איור 10).

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) , porosity, 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 משותף לייצר רצפים סינתטיים משמרים תכונות סטטיסטיות (למשל, מציאות סינתטית, הסתברות קיצונית, שני הסתברותיים) למלכודת, לתאים מורכבים של מודלים של תאים מפולסים.

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 מסתמכים במידה רבה על מקורות חלופיים 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 הם מוגבלים לאזורים מכוסים סיכונים היסטוריים, להסתמך על סדרות ארוכות כי חייב להיות קבוע; או שינויים עקביים בגרסאות שונות של זמן (ה) באלגוריתמים) באופן קבועות (ה) באופן קבוע) באופן קבוע (הת) באופן קבוע (Rounding נתונים באופן קבוע) באופן קבוע (Roundregontgenerguallygation) באלגוריתמים של אלגוריתמים של אלגוריתמים 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 סט מסובך של משקעים) עוזרים לכמת אי-ודאות קוונטית כגון אינטגרציה: 0Ficials) אינטגרציה של אבטחה מפורשת (למשל, כולל אינטגרציה של אבטחה מפורשת: 1.

מחקרים ויישומים

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

אגן הנהר האדום חווה לעתים קרובות מצפות באביב בשילוב עם גשם.שירות החיזוי החיזוי ההויולוגי המתקדם של שירות מזג האוויר הלאומי משלב מדד, מכ"ם ו-NWP מדביק נתונים למערכת החיזוי הידרולוגית. במהלך השיטפון 2011, הטמעה 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 בארה"ב מפעילה מערכת התראה מפולת בזמן אמת לאזור סיאטל, שבו סופות החורף מעוררות מאות פסולת.המערכת משתמשת בסף של תנופה אינטנסיביות המידרדרת נגד מפולות אדמה היסטוריות ו-5 דקות של נתונים מרשת צפופה של גשמים המופעלת על ידי מחוז קינג מבול, עם הערכות מזג אוויריות, אשר ניתן לצמצום של מעל פני השטח:0 מדינות אלה, כאשר הם עברו את רמת חירום.

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 ברזולוציה גבוהה DEM וקרקע לשימוש בנתונים למודל רב-הזארי.שימוש בגנרטור גשמים סטוצ'סטיים, הם יצרו 10,000 סערות סינתטיות כדי להעריך את ההסתברות המשותפת של נזק משיטפונות ומגבלות של התחממות מקרקעות הראו כיבודקים ב- 40%- 1- 0-41 מקרים דומים ל- 40%:

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 , עם מוטציות שאינן יכולות להתאים באופן ישיר ל-Frefrefrefrefrefrefreatives, , , , , , , , , , , קיבולת , , , , קיבולת , , , , , מוטציות פיזיות, , , קיבולת קיבולת קיבולת קיבולת קיבולת קיבולת קיבולת קיבולת קיבולת קיבולת קיבולת קיבולת קיבולת קיבולת קיבולת קיבולת קיבולת קיבולת קיבולת קיבולת קיבולת קיבולת קיבולת קיבולת קיבולת קיבולת קיבולת קיבולת קיבולת קיבולת קיבולת קיבולת קיבולת קיבולת קיבולת 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.