Стремясь понять потенциальную опасность ледниковых озер, проект "Наводнения, вызванные выходом ледниковых озер в Центральной Азии" (GLOFCA) внес значительный вклад в развитие передового регионального опыта. Используя передовые технологии и международный опыт, проект направлен на создание более безопасного будущего для населения Центральной Азии.
Картирование ледниковых озер - первый важный шаг
Один из главных вкладов GLOFCA заключается в создании всеобъемлющей и актуальной инвентаризации ледниковых озер во всем регионе. Этот шаг крайне важен, поскольку позволяет экспертам отслеживать изменения с течением времени и выявлять озера, которые могут представлять потенциальную опасность. Уникальный рельеф Центральной Азии свидетельствует о том, что новые озера могут образовываться быстро, поэтому регулярное картирование крайне важно даже при неблагоприятных погодных условиях или облачности.
Для этого в рамках проекта разрабатывается инструментарий Glacial Lakes Inventory (GLI), использующий библиотеку python Tkinter. Этот инструментарий будет отслеживать динамику озер и предоставлять статистику по изменению площади поверхности, появлению новых и исчезновению существующих озер. Для обнаружения ледниковых озер в инструментарии используется нормализованный разностный водный индекс (NDWI) Sentinel-2, а также интересная методология глубокого обучения, объединяющая информацию, полученную с помощью радиолокатора с синтезированной апертурой (SAR) Sentinel-1 и оптических спутниковых данных Sentinel-2, что позволяет проводить мониторинг с высоким разрешением круглогодично.
Преодоление трудностей
Картирование и мониторинг ледниковых озер с помощью спутниковых датчиков сопряжены с определенными трудностями. Многие из этих озер невелики и замерзают в течение значительной части года, что затрудняет их обнаружение. Кроме того, дополнительные препятствия создают облака, отбрасываемые тени, мутность озер и атмосферные условия. Однако современные алгоритмы и методики проекта GLOFCA показывают многообещающие результаты, позволяя обнаруживать даже озера площадью до 0,01 км².
Роль глубокого обучения
В проекте GLOFCA используется передовой алгоритм глубокого обучения, называемый сетью мониторинга ледниковых озер (GLM). Эта сеть использует комбинацию спутниковых данных с датчиков Sentinel-1 SAR и Sentinel-2 для создания комплексного и основанного на данных подхода к мониторингу ледниковых озер. Процесс глубокого обучения включает в себя семантическую сегментацию, классифицируя каждый пиксель как озеро или фон, в итоге предоставляя экспертам ценные данные о размерах ледниковых озер.
Продвижение в оценке восприимчивости
Проект GLOFCA направлен не только на картирование озер, но и на оценку восприимчивости. Объединив региональный опыт и передовую международную практику, проект представляет экспертам всеобъемлющий контрольный список для оценки факторов, способствующих подверженности GLOF. Это руководство помогает определить приоритетность ледниковых озер для дальнейшего мониторинга и принятия мер.
Более безопасное будущее для Центральной Азии
По мере того как GLOFCA продолжает свою миссию, жители Центральной Азии могут быть уверены, что инновационные технологии и международное сотрудничество позволяют добиться больших успехов в понимании опасностей, связанных с ледниковыми озерами. Используя возможности спутниковых данных и глубокого обучения, проект закладывает основу для создания более безопасных и устойчивых сообществ перед лицом потенциальных наводнений, связанных с прорывом ледниковых озер.
Заключение
Подробную информацию можно найти в Главе 4 "Вклад GLOFCA в лучшие региональные практики" комплексного документа под названием: Наводнение при выходе ледниковых озер из берегов: Руководство по лучшей практике
