Учёные создали цифрового двойника Земли для моделирования природных катастроф

В ответ на растущую угрозу природных катастроф учёные с поддержкой Европейского космического агентства (ESA) разработали «цифрового двойника» Земли — инновационную модель для моделирования природных бедствий. Этот проект позволит лучше понять и предотвратить реальные риски, связанные с изменением климата, благодаря моделированию различных климатических условий и их последствий для нашей планеты.

Источник изображения: geralt / Pixabay

Земля не смогла бы выжить без воды, которая занимает 71 % всей её поверхности, а океаны составляют примерно 97 % этой цифры. Круговорот воды в природе является крайне сложным процессом из-за непрерывно меняющегося климата, на который оказывает влияние и человек. Поэтому прогнозирование стихийных бедствий, таких как наводнения, оползни и засухи, требует создания и анализа моделей, содержащих как можно больше данных с высоким разрешением, охватывающих каждый сантиметр планеты, от самых высоких горных вершин до водных глубин.

Проект создания «цифрового двойника» Земли направлен на то, чтобы предоставить учёным инструмент, с помощью которого можно вводить в модель новые данные и симулировать сценарии природных катастроф в различных условиях по всему миру. Это позволит наблюдать за потенциальными рисками, которые могут возникнуть во время оползней или других бедствий, как если бы они происходили в реальном времени, что, в свою очередь, поможет лучше подготовиться к возможным разрушительным событиям в будущем.

Разработка такой модели требует огромных усилий от учёных, которые используют данные, полученные со спутников, включая измерения влажности почвы, осадков, глубины снега, испарения и течения рек, собранные в определённые промежутки времени. Эти данные позволяют создать подробную картину динамики этих переменных на планете. Модель, содержащая данные с высоким разрешением, может служить интерактивным инструментом для учёных.

«Моделирование Земли с высоким разрешением очень сложно, поэтому идея состоит в том, чтобы сначала сосредоточиться на конкретной цели, — сообщил Лука Брокка (Luca Brocca) из Национального исследовательского совета (CNR) Италии, являющийся ведущим автором исследования. — Именно эта идея лежит в основе разработанного нами проекта — цифровые двойники для изучения земного водного цикла в Средиземноморском бассейне. Наша цель — создать систему, которая позволит неспециалистам, в том числе лицам, принимающим решения, и гражданам проводить интерактивное моделирование».

На первом этапе были смоделированы территории вокруг реки По в Северной Италии и другие части Средиземноморского бассейна. «Мы должны начать с того, что нам хорошо известно, — добавил Брокка. — Долина реки По очень сложная: у нас есть Альпы, есть снег, который трудно моделировать, особенно на неровном и сложном рельефе, как горы. Затем есть долина со всеми видами человеческой деятельности — промышленностью, ирригацией. Затем у нас есть река и экстремальные события — наводнения, засуха. А затем мы переместились в Средиземноморье, которое является хорошим местом для изучения экстремальных явлений, связанных как с избытком, так и с недостатком воды».

Усилия учёных сфокусированы на анализе крупных регионов с целью последующего расширения исследований на более локальные области. Планируется расширение модели на другие регионы Европы и сотрудничество с учёными других континентов. Отмечается, что сложность разработанных алгоритмов требует их доработки по мере поступления значительных объёмов данных. Кроме того, по словам учёных, необходимо проводить больше наземных наблюдений, чтобы продолжать проверять данные, полученные со спутников.

График, показывающий устойчивый рост средней температуры по планете с 1880 года (источник изображения: NASA)

Для повышения точности и надёжности «цифрового двойника» Земли проект предусматривает внедрение искусственного интеллекта (ИИ). Использование ИИ позволит минимизировать ошибки, возникающие вследствие атмосферных колебаний в момент получения спутниковых данных. Предполагается, что ИИ, эффективно обученный на соответствующих данных, сможет работать как дополнительный инструмент анализа, уточняя модели в режиме реального времени.

Это будет не только способствовать повышению точности прогнозов, но и оптимизировать время, требуемое для аналитической обработки данных, тем самым освобождая ресурсы для решения других критически важных задач в области климатических исследований. Примеры применения ИИ в области прогнозирования погодных условий и предсказания лесных пожаров уже демонстрируют значительные преимущества данного подхода, подтверждая его эффективность и перспективность для реализации проекта «цифрового двойника» Земли.