Оценка рисков речных наводнений в условиях изменения климата является сложной задачей, во многом из-за взаимодействия и комбинированного влияния различных факторов, вызывающих наводнения. Однако более подробный количественный анализ таких сложных эффектов и последствий их взаимодействия остаётся недостаточно изученным в широком масштабе. Авторы используют объяснимое машинное обучение, чтобы распутать совокупные эффекты между движущими силами и количественно оценить их важность для различных масштабов наводнений в тысячах водосборных бассейнов по всему миру. Полученные результаты демонстрируют повсеместное распространение усугубляющихся эффектов во многих наводнениях. Их значение часто возрастает с увеличением масштабов наводнений, но сила этого увеличения варьируется в зависимости от условий водосбора. Традиционный анализ может недооценивать опасность экстремальных наводнений в водосборных бассейнах, где вклад усугубляющихся эффектов сильно варьируется в зависимости от масштаба наводнения. В целом, данное исследование подчёркивает необходимость тщательного учёта сложных эффектов при оценке рисков для улучшения оценок экстремальных наводнений. 

 

Ссылка: https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adl4005