Повышение уровня моря влияет на прибрежные режимы наводнений и создаёт серьёзные проблемы для управления рисками наводнений, особенно на неохваченных наблюдениями побережьях. Чтобы решить проблему мониторинга повышения уровня моря в локальных масштабах, авторы предлагают систему определения порогов приливных паводков, которая использует методы машинного обучения для оценки порогов повышения уровня моря и порогов приливных паводков с относительно высоким пространственным разрешением (10 км) вдоль береговых линий на территории Соединённых Штатов. Предлагаемая система, дополняющая традиционные линейные и точечные оценки порогов приливных паводков и скоростей повышения уровня моря, может оценивать эти значения на неохваченных наблюдениями участках побережья. Эта система, обученная и проверенная на основе данных Национального управления океанических и атмосферных исследований (NOAA), демонстрирует многообещающие результаты со средней эффективностью Клинга-Гупты 0,77. Результаты могут повысить осведомленность сообщества о воздействии повышения уровня моря, документируя постоянный сигнал порогов приливных паводков и предоставляя полезную информацию для планирования адаптации. Полученные результаты стимулируют дальнейшее применение машинного обучения для достижения пространственно распределённых порогов.

 

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41467-024-48545-1