Университет XXI века: научное измерение

Агроинженерия и техносферная безопасность 227 на площади бассейна реки (осадки, запасы снега, испарение, интенсивность сне- готаяния, испарение); процессы изменения атмосферы. Необходимо отметить, что на формирование стока оказывает существенное влияние рельеф русла реки, характер почвы; степень заболоченности. Основанные на физических данных модели прогнозирования паводков поз- воляют изучать физические процессы осаждения, инфильтрации, стока и марш- рутизации, предлагая стабильные и надежные прогнозы при наличии точных ис- ходных условий. Модели, основанные на данных, используют исторические дан- ные для изучения сложных закономерностей без явного моделирования физиче- ских процессов, используя такие методы, как искусственные нейронные сети, методы опорных векторов и древовидные алгоритмы. Гибридные модели соче- тают в себе оба подхода, позволяющие использовать физическое понимание и адаптивное обучение для повышения точности. Прогнозируемые данные об осадках обычно используются в моделях рас- пределения дождевого стока и речных потоков для прогнозирования речных по- токов и уровней воды на несколько часов или дней вперед, в зависимости от раз- мера водосбора. Это позволяет осуществлять раннее предупреждение и предот- вращение стихийных бедствий. Модели искусственного интеллекта, подобные разработанным Google Research, объединяют гидрологические модели и модели наводнений со спут- никовыми снимками и погодными данными, чтобы в режиме реального вре- мени получать прогнозы наводнений и карты на 7 дней вперед. Эти модели повышают точность прогнозов и расширяют охват, особенно в регионах с де- фицитом данных, помогая правительствам и организациям по оказанию чрез- вычайной помощи в обеспечении готовности к наводнениям. При использова- нии моделирования паводковой обстановки необходимо учитывать, что каче- ство прогнозирования зависит от метеорологической обстановки; точность предлагаемых методик не должна уступать точности методик основанных на способе тенденций. Таким образом, прогнозирование наводнений преобразует планы реагиро- вания на чрезвычайные ситуации, предоставляя точную, своевременную и дей- ственную информацию о последствиях наводнений, которая повышает безопас- ность эвакуации, распределение ресурсов, межведомственную координацию и усилия по восстановлению, тем самым спасая жизни и уменьшая ущерб, свя- занный с наводнениями. Литература 1. Георгиевский Ю. М. Краткосрочные гидрологические прогнозы : учеб. пособие. М. : Изд. ЛПИ, 1982. 2. Георгиевский Ю. М., Шаночкин С. В. Гидрологические прогнозы : учеб. СПб. : Изд. РГГМУ, 2007. 3. Методические рекомендации по организации подготовки и сопровожде- ния паводкоопасного периода на территории субъекта Российской Федерации (Утв. МЧС России 11.10.2021). URL: // mchs.gov.ru (дата обращения: 02.04.2025).