Неожиданные локальные наводнения не так уж неожиданны в масштабах всего континента.

В 2021 году рекордное наводнение подняло реки в Европе, унеся сотни жизней и нанеся ущерб на десятки миллиардов евро. Наводнение стало неожиданностью, побив рекорды расхода воды во многих населённых пунктах. Но новые исследования показывают, что можно было предвидеть масштабы этой катастрофы и ей подобных.
Большинство меганаводнений в Европе можно было бы предвидеть, объединив данные из разных регионов, а не основывая прогнозы исключительно на местных данных, сообщили исследователи в журнале Nature Geoscience. Команда обнаружила, что 95% неожиданных для местного масштаба экстремальных наводнений в Европе в период с 1999 по 2021 гг. можно было предвидеть, объединив и обменяв данные со всего континента.
«Если вы посмотрите пространственно, у вас будет больше крайностей. И это даёт вам дополнительную информацию. Так что это абсолютно полезно», — сказал эксперт по рискам наводнений Фердинанд Дирмансе (Ferdinand Diermanse) из голландского некоммерческого исследовательского института Deltares, не участвовавший в работе.
Детали оценки риска наводнений различаются в зависимости от страны, даже в зависимости от водосбора, сказал Дирмансе. Но власти обычно прогнозируют вероятность крупных наводнений в данном месте, подгоняя функции, называемые распределениями вероятностей, к данным о расходе воды. Эти распределения вероятностей связывают вероятность события с его серьёзностью.
Возможно, это иронично, но учёным необходимо увидеть катастрофы, прежде чем они смогут их хорошо предсказать. Распределения вероятностей, соответствующие большему количеству данных, лучше отражают реальность. Но данные о наводнениях возвращаются в прошлое лишь на данный момент — редко более чем на несколько столетий. Экстремальные, очень редкие события могут не отражаться в записях, поэтому их труднее всего предвидеть.
Однако время — не единственное измерение, с которым приходится работать исследователям. Объединение данных с большей территории увеличивает шансы увидеть редкое экстремальное событие. Но когда дело доходит до наводнений, «на практике обычно используются данные только из одного места или, в лучшем случае, из региона вокруг него», — сказала гидролог Мириам Бертола (Miriam Bertola) из Технического университета Вены.
Бертола и её коллеги подозревали, что объединение данных со всей Европы может позволить предвидеть даже самые неожиданные и экстремальные наводнения. «Вопрос, который мы исследовали, заключается в том, являются ли неожиданные на местном уровне меганаводнения также удивительными в континентальном масштабе», — сказала Бертола.
Чтобы выявить меганаводнения, команда изучила данные о рекордных измерениях расхода воды, наблюдавшихся после 1999 года, которые были статистическими выбросами в местных наборах данных за последние 20 лет. Они нашли 510 таких событий. Затем они проверили, были ли эти события выбросами в наборах данных измерений из гидрологически и географически схожих мест в большом регионе.
Исследователи обнаружили, что почти все меганаводнения – 95,5% из них – вообще не стали статистическими сюрпризами при общеконтинентальном анализе. «Их можно было предвидеть, принимая во внимание данные из других подобных мест», — сказала Бертола.
Например, скорость сброса воды в водосборном бассейне реки Ар в Германии во время европейских меганаводнений 2021 года была локально рекордной и удивительной, но оказалась в пределах ожиданий, когда исследователи объединили данные нескольких аналогичных рек в Болгарии, Франции, Германии, Польше, Румынии, Сербии и Швейцарии.
Результаты показывают, что объединение международных данных о наводнениях может позволить предвидеть бедствия, которые в противном случае стали бы неожиданностью. Но собрать эту информацию легче сказать, чем сделать, согласились Бертола и Дирмансе.
Языковые барьеры, разные стандарты данных и политические препятствия — это лишь некоторые из проблем, препятствующих свободному перемещению данных через границы. «И это не обязательно только между странами», — добавил Дирмансе. У разных регионов и агентств внутри одной страны также часто возникают проблемы с обменом данными. А методы прогнозирования рисков, разработанные учёными, часто не применяются на практике, даже если они были бы полезны.
По словам Бертолы, понимание наиболее экстремальных наводнений, возможных в данном водосборе, выходит за рамки типичных соображений, касающихся большей части инфраструктуры защиты от наводнений. Вместо этого инженеры проектируют с учётом наводнений, которые случаются чаще. Прогнозирование меганаводнений «больше предназначено для сценариев гражданской защиты — чтобы понять, какое наихудшее событие мы можем ожидать».
И это важно, отметил Дирмансе. Хотя более частые и менее сильные наводнения со временем могут нанести больший ущерб, чем невероятно редкие меганаводнения, «важен не только ущерб, но и человеческие жертвы», сказал он. А поскольку люди не знают, чего ожидать, «скорее всего, именно эти меганаводнения вызовут наибольшее количество жертв».

Ссылка: https://eos.org/articles/pooling-data-could-help-anticipate-megafloods-in-europe