CC BY
0УДК 004
Федотов И.С.
магистрант 1 курса Северный (Арктический) федеральный университет (г. Архангельск, Россия)
ПРОГНОЗ РИСКОВ НАВОДНЕНИЙ НА ОСНОВЕ КЛИМАТИЧЕСКИХ ДАННЫХ
Аннотация: в данной статье даётся расширенное описание применения методов машинного обучения и гидрологического моделирования для прогнозирования рисков наводнений на основе климатических, гидрологических и геопространственных данных. Особое внимание уделяется конкретным алгоритмам, таким как случайные леса (Random Forest), методы градиентного бустинга (LightGBM) и рекуррентные нейронные сети (LSTM), позволяющим эффективно учитывать локальные особенности рельефа, степень урбанизации и состояние гидротехнических сооружений. Подчеркивается значимость своевременных предупреждений и профилактических мер, позволяющих снизить ущерб от наводнений и адаптироваться к изменяющимся климатическим условиям.
Ключевые слова: наводнения, климатические данные, машинное обучение, гидрологический анализ, риск-менеджмент, предупреждение ЧС, водные ресурсы, рекуррентные нейронные сети, градиентный бустинг.
Наводнения по праву считаются одной из наиболее разрушительных природных катастроф: они приводят к значительным экономическим потерям, нарушению инфраструктуры и, что наиболее критично, создают непосредственную угрозу для жизни людей. С каждым годом ситуация усложняется в связи с глобальными изменениями климата: повышение среднегодовых температур, учащение экстремальных погодных явлений и таяние ледников меняют режим осадков и увеличивают вероятность паводков в самых разных регионах. В этих условиях традиционные методы
гидрологического анализа, основанные на статистических или эмпирических моделях, всё чаще оказываются недостаточно точными.
Методы машинного обучения (ML) дают возможность учитывать множество взаимосвязанных факторов, от распределения осадков и температуры воздуха до характеристик почв и состояния рек. Случайные леса (Random Forest) хорошо справляются с задачами регрессии и классификации при большом количестве гетерогенных признаков, а также позволяют определять наиболее существенные параметры, влияющие на риск наводнений. Методы градиентного бустинга (LightGBM, XGBoost) обеспечивают высокую точность прогнозирования при оптимальной настройке гиперпараметров, позволяя учитывать даже неявные корреляции между гидрометеорологическими показателями.
Рекуррентные нейронные сети (LSTM, GRU), в свою очередь, незаменимы, когда необходим анализ временных рядов уровня воды в реках или динамики осадков. Их ключевое преимущество заключается в способности «запоминать» предыдущие состояния и учитывать контекст на протяжении длительного временного отрезка. Например, LSTM-модель может отреагировать на прогностический всплеск осадков, совмещая информацию о накопленном объёме воды в верховьях реки и текущем состоянии почв (которые могут быть уже перенасыщены влагой), что существенно повышает точность предсказания времени и степени подъёма уровня воды в низинах.
Чтобы модели машинного обучения работали корректно, необходимы качественные, репрезентативные и оперативно обновляемые данные. Помимо классических источников (метеостанции, гидрологические посты), всё большую роль играют спутниковые наблюдения и сети автоматических сенсоров. Спутниковые снимки дают возможность в режиме близком к реальному времени определять площадь затопления, скорость таяния снегов, а также выявлять изменения русла рек и прилегающих ландшафтов. Системы Internet of Things (IoT), внедрённые на гидротехнических сооружениях (дамбах,
шлюзах), способны в режиме онлайн передавать информацию о состоянии водных объектов и возникновении потенциально опасных ситуаций.
Однако сбор данных - лишь половина дела, не менее важно обеспечить их корректную валидацию и преодоление проблем пропущенных значений. В некоторых случаях, особенно для малых водотоков или в труднодоступных районах, данные могут быть неполными или устаревшими. Машинное обучение отчасти помогает «заделать» эти пробелы, используя интерполяционные алгоритмы и выявляя закономерности, характерные для соседних территорий. Тем не менее, при планировании крупных проектов по предупреждению наводнений или при создании государственных программ мониторинга необходимо закладывать средства на развёртывание дополнительных постов и сенсоров, чтобы повысить точность и надёжность исходных данных.
Применение интеллектуальных методов прогнозирования рисков наводнений не исчерпывается только управлением чрезвычайными ситуациями. Они могут помочь и в долгосрочном планировании: выясняется, что во многих регионах повышенная частота паводков сильно влияет на аграрный сектор, вынуждая фермеров изменять структуру посевов или переносить хозяйства из зон риска. Синтетическое моделирование, где машинное обучение интегрировано с экономическими и климатическими сценариями, даёт возможность оценивать убытки не только от непосредственных разрушений, но и от перестройки целых отраслей.
Другим важным направлением является оценка уязвимости инфраструктуры. Плотины, каналы, ирригационные системы, дорожные развязки и жилые массивы, расположенные в поймах рек, могут быть подвержены большим рискам. Модель машинного обучения, анализирующая текущее состояние объектов на основе георадиолокационных исследований (выявление пустот, трещин, ослабленных участков в плотине), данных о деформациях грунта и статистики прошлых аварий, способна своевременно указывать на элементы инфраструктуры, требующие неотложного ремонта или
модернизации. Это позволяет минимизировать вероятность разрушений и высокие затраты на ликвидацию последствий.
Важной частью комплексного подхода к управлению паводками остаётся экологическая составляющая. Нарушение естественных пойм, вырубка прибрежных лесов и необдуманная застройка низинных участков усугубляют силу наводнений, поскольку снижается способность почвы и растительности поглощать и задерживать влагу. Анализ спутниковых снимков с последующей обработкой нейронными сетями позволяет фиксировать темпы деградации экосистем, а интеграция этих данных с гидрометеорологическими показателями помогает прогнозировать долгосрочные последствия.
В целом, прогнозирование рисков наводнений на основе машинного обучения должно стать неотъемлемой частью государственной политики в сфере природопользования и безопасности. Разработка инновационных систем раннего предупреждения, совершенствование гидротехнической инфраструктуры, сохранение и восстановление природных экосистем в бассейнах рек - все эти меры должны базироваться на современном научном инструментарии. Машинное обучение, в сочетании с большими данными и ГИС-технологиями, даёт возможность непрерывно повышать уровень защищённости территорий и сохранять жизни тысяч людей, живущих в зонах риска.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Методы прогнозирования паводковых наводнений на основе мониторинга бассейнов открытых водоемов // ЬАр8://суЬег1ешпка.га/аг11с1е/п/те1:оёу-рго§по71гоуап1уа-рауоёкоууЬ-пауоёпеп1у-па-о8поуе-топ11ог1п§а-Ьа88еупоу-otkrytyh-vodoemov/viewer;
2. Применение ГИС-технологий для прогнозирования паводковой опасности // https://cyЬeг1eninka.гu/aгtic1e/n/pгimenenie-gis-tehno1ogiy-d1ya-prognozirovaniya-pavodkovoy-opasnosti;
3. Machine Learning Applications in Hydrology // https: //w.researchgate. net/publication/339751225_Machine_Learning_Applications_i n_Hydrology
Fedotov I.S.
Northern (Arctic) Federal University (Arkhangelsk, Russia)
FLOOD RISK FORECASTING BASED ON CLIMATE DATA
Abstract: article provides an expanded overview of how machine learning and hydrological modeling can forecast flood risks using climate, hydrological, and geospatial data. Special emphasis is placed on specific algorithms such as Random Forest, gradient boosting methods (LightGBM), and recurrent neural networks (LSTM), which effectively account for local topographical features, urbanization levels, and the condition of hydraulic structures. The critical importance of timely alerts and preventive measures is also discussed, enabling communities to mitigate flood damage and adapt to evolving climatic conditions.
Keywords: floods, climate data, machine learning, hydrological analysis, risk management, disaster prevention, water resources, recurrent AI, gradient boosting.
