Кратко — сравнение и практические шаги для комбинирования.
Сравнение моделей
- Входные данные и масштаб
- Традиционные гидрологические методы: ручные/автоматические метео‑ и гидропосты (осадки, уровень), статистические и концептуальные модели (SCS‑CN, HBV, Sacramento), локальные ПВ‑ВДП; хороший локальный контроль, мелкомасштабная точность.
- Спутниковые подходы: космические осадки (GPM), радарные карты наводнений (Sentinel‑1 SAR), спутниковая гидрография/альтиметрия, почвенная влажность (SMAP), оптические карты (Sentinel‑2). Широкий охват, регулярное обновление, но с погрешностями по точности, задержкам и облачностью (для оптики).
- Временная и пространственная разреша́ция
- Традиционные: высокая частота в пунктах замера (мин/час), низкая пространственная плотность.
- Спутники: глобальное покрытие, пространственное разрешение от десятков метров (SAR) до км (альтиметрия, SMAP), повторяемость от часов до дней.
- Прогноз и дальность опережения
- Гидрологические модели дают прогноз при малых запаздываниях и хорошем качестве локальных данных; могут давать большее опережение (часы–сутки) при гидрологическом моделировании бассейна.
- Спутниковые данные больше для инициирования, наблюдения текущего состояния и верификации — реальное предсказание осадков/уровней требует интеграции спутниковских осадков или NWP.
- Сильные и слабые стороны
- Традиционные: точность уровней в пунктах, проверенные физические схемы; чувствительны к отсутствию данных и ошибкам параметризации.
- Спутники: покрытие, картирование затопленных территорий, инициализация модели (почва, затопления); ограничены задержками, ошибками измерения и разрешением.
- Работа с неопределённостью
- Традиционные: параметрическая калибровка, чувствительный анализ.
- Спутники: позволяют сократить неопределённость через прямую фоновую корректировку и постфактум‑верификацию.
Как комбинировать (практическая схема для раннего оповещения и эвакуации)
1) Составить гибридную цепочку моделей
- Осадки: объединять наземные измерения + спутниковые продукты (GPM, локальная радарная метеосеть) через коррекцию смещения.
- Гидрология: концептуальная/физическая модель водосбора для расчёта стока и уровня на контрольных сечениях.
- Гидродинамика: 1D/2D модель потоков для карт затопления (включая городской дренаж там, где нужно).
2) Ассимиляция спутниковых наблюдений
- Регулярно корректировать состояние модели (почвенная влага, начальный уровень, карты затопления) с помощью фильтра типа EnKF/EKF. Формула анализа (пример):
$$x^a=x^f+K(y-H{x}^f),K=P^f{H}^T(H{P}^f{H}^T+R{)}^{-1}$$ где $x^f$ — прогноз состояния, $y$ — наблюдения (SAR/альтиметрия), $P^f$ — ковариация прогноза, $R$ — ковариация наблюдений, $H$ — оператор наблюдения.
3) Многовариантное прогнозирование и вероятностные предупреждения
- Запуск ансамблей (N членов) по входным осадкам/NWP и параметрам модели. Среднее и вероятность превышения:
$$\bar{x}=\frac{1}{N}\sum _{i=1}^N{x}_i,P(S>c)=\frac{1}{N}\sum _{i=1}^{N}1(x_i>c)$$ Использовать пороги вероятности для уровней предупреждений (например, тревога при $P>p_1$, эвакуация при $P>p_2$, где $p_1<p_2$).
4) Использование спутников для быстрого картирования и валидации
- SAR (Sentinel‑1) для оперативных карт затопления; оптические (Sentinel‑2, Planet) для пост‑анализа; альтиметрия для уровней рек там, где нет постов.
- Сравнивать наблюдаемое затопление с прогнозируемым, корректировать модель и планы эвакуации в режиме обновления.
5) Интеграция с системой принятия решений (DSS)
- Автоматизация: инжест данных → ассимиляция → ансамбль → карты вероятности затопления → правила оповещения.
- Тайминги: обновление прогнозов минимум каждые $t$ часов (зависит от событии; при сильных осадках — каждые 1–3 часа).
6) Планирование эвакуации с учётом неопределённости
- Создать предвычисленные сценарии затопления (пороговые карты глубин при разных уровнях потока).
- Для маршрутов эвакуации строить графы дорог с атрибутами проходимости и обновлять их согласно последним картам затопления.
- Правило триггера эвакуации: запускать эвакуацию если
$$P(\text{глубина}>d_{\text{опасн}})>p_{\text{эвак}}$$ где $d_{\text{опасн}}$ — критическая глубина для жизни/транспорта, $p_{\text{эвак}}$ — допустимая вероятность (например $0.3-0.6$ в зависимости от риска).
- Оценка вместимости убежищ и времени эвакуации с учётом задержек и уязвимых групп.
7) Практические рекомендации по данным и инфраструктуре
- Объединять: наземные посты (гидро/метео) + радары + спутники (Sentinel‑1, GPM, SMAP, альтиметрия, SWOT в будущем) + DEM высокого разрешения (LiDAR).
- Минимизировать задержку: выбирать продукты с низкой латентностью; автоматизировать поток данных.
- Интерфейс для власти/служб: карты вероятности, сценарные таблицы (lead time, география, уязвимость), API для оповещений.
Коротко о приоритетах внедрения
- Первое: собрать гибридный набор данных (посты + SAR + GPM) и настроить автоматический конвейер.
- Второе: внедрить ассимиляцию спутниковых наблюдений в модель состояния и запуск ансамблей.
- Третье: подготовить пороговые карты и правила триггера эвакуации с учётом вероятностей и вместимости убежищ.
Эта схема обеспечивает лучшее раннее оповещение (широкое покрытие и валидация спутников) и надёжное планирование эвакуации (физическая модель + вероятностные решения).