Doświadczenia na naszym polskim podwórku i w Hiszpanii mówią jasno: w sytuacji powodzi czas jest na wagę złota — szczególnie jeżeli obywatele są odpowiednio wcześnie powiadomieni o zagrożeniu. Nie ma się co oszukiwać — mimo naszych działań w kierunku prewencji powodziowej, zmiany klimatyczne są nieubłagane i tego typu sytuacji może być więcej. Natomiast naukowcy z Uniwersytetu Concordia opracowali narzędzie oparte na sztucznej inteligencji, które może znacząco poprawić dokładność krótkoterminowych prognoz hydrologicznych.
Model stworzony przez doktoranta Mohameda Almetwally Ahmeda i profesora Samuela Li wykorzystuje uczenie maszynowe do analizy danych historycznych i warunków pogodowych. Kluczowym elementem technologii jest pomiar adwekcji, czyli prędkości ruchu wody między dwiema stacjami hydrologicznymi (właściwie: hydrometrycznymi). Na potrzeby badań analizowano dane z Ottawy, gdzie historyczne pomiary były prowadzone całe dekady przez władze Kanady. W modelu uwzględniono nie tylko klasyczne parametry: opady, temperaturę czy wilgotność, ale również szczegółowe dane o przepływie wody. Dzięki temu udało się uzyskać wiarygodne prognozy dziennego zrzutu wody.
Unikalną cechą rozwiązania jest możliwość przewidywania przepływu wody z wyprzedzeniem krótszym niż 24 godziny. Taki model jest niezwykle przydatny w sytuacjach kryzysowych, zwłaszcza przy planowaniu ewakuacji. Zastosowanie krótszych ram czasowych pozwala zwiększyć precyzję prognoz, co z kolei może wpłynąć na skuteczność działań ratowniczych.
Metoda opiera się na algorytmie obsługującym grupowanie danych. Dzięki wielokrotnemu analizowaniu i sortowaniu parametrów pogodowych oraz danych hydrologicznych model identyfikuje najbardziej istotne czynniki wpływające na zrzut wody. Co istotne, algorytm dostosowuje się zarówno do specyfiki konkretnej rzeki, jak i do wymagań czasowych.
Technologię przetestowano na rzekach Boise i Missouri w Stanach Zjednoczonych, udało się potwierdzić jej skuteczność i możliwość zastosowania w różnych warunkach hydrologicznych. Naukowcy uważają, że w przyszłości narzędzia oparte na AI staną się powszechnie dostępne w hydrologii, umożliwiając użytkownikom sprawdzanie prognoz na swoich telefonach w sposób analogiczny do prognoz pogody. Dzięki temu mieszkańcy terenów zagrożonych powodzią mogliby otrzymywać informacje o poziomach wody i potencjalnych zagrożeniach zasadniczo w czasie rzeczywistym.
Celem badaczy jest stworzenie narzędzia, które nie tylko ułatwi prognozowanie, ale również wesprze władze w planowaniu ewakuacji. Precyzyjne dane o dostępności metod ewakuacji, punktów zbornych, itp. z odpowiednio dużym wyprzedzeniem mogłyby pomóc lokalnym systemom transportu w tworzeniu dynamicznych planów działania, zwiększając bezpieczeństwo mieszkańców.
Otrzymujemy tym samym narzędzie do znacznie lepszego zarządzania ryzykiem powodziowym. Wdrożenie technologii może nie tylko ratować życie ludzi i zwierząt, ale również ograniczać straty materialne, które w przypadku powodzi liczone są w miliardach — niezależnie od waluty. To także ogromna tragedia dla mieszkańców zagrożonych powodziami.
