网易科技讯 10月2日,据BBC报道,成百上千人死亡,数百万人无家可归,或面临巨大的财产损失,灾难性的洪水已经摧毁了世界上许多地方。大自然的愤怒似乎势不可挡,但科技至少能帮助我们更好地应对它吗?

凶猛的飓风和前所未见的暴雨袭击了世界各地,给许多国家和地区带来了混乱,包括孟加拉国、印度、加勒比、中国以及美国的德克萨斯州。联合国减灾办公室的数据显示,全球每年平均有9690万人受到洪水影响,造成137亿美元经济损失。在今年洪水过后,这些数字很可能会大幅上升。总部位于布莱顿的洪水风险评估公司Ambiental首席执行官贾斯汀·巴特勒博士(Dr Justin Butler)说:“现在有许多迹象表明,随着气候变化,暴风雨和持续降雨事件的发生率都在增加。”

但巴特勒表示,卫星和地面传感器可提供更精确的数据,再加上超级计算机建模和机器学习,让我们更清楚地了解哪些地区可能受到最严重的影响。他解释说:“成千上万的模拟需要运行起来以预测一系列可能发生的事件,因此每秒钟必须进行的计算数量会达到数以十亿计。”这种模型正帮助政府机构更有效地规划防洪设施,帮助保险公司提供更精确的风险评估,帮助应急服务改善反应速度,帮助房主采取更好的保护措施等。

Ambiental的“数字地形模型”是使用激光雷达技术和其他数据建成的,它显示出城市和乡村地形水流动的模式。它的流程模型引擎可以处理来自陆地和天空传感器的所有数据以及历史数据,通过模拟复杂的洪水流模式并做出预测。所有这些额外的数据和计算能力正在帮助保险公司改善他们的定价标准。

洪水保险公司Flood Assist创始人利兹·米切尔(Liz Mitchell)说:“最近的洪水事件让保险公司投资于更复杂的数据,这使得他们能够评估个人财产面临的洪水风险,而不是范围性评估。你可以在邮编中注册许多财产,有些可以在山顶上,而其他的则在底部,它们代表着截然不同的风险。”

巴特勒说,在2011年的布里斯班洪水中,Ambiental的模型模拟准确率达到了95%,正确预测了20场洪水中的19场。更准确的模型意味着,在以前的“高风险”地区,有些住户可能会看到他们的保费下降。当然,在重新评估之后,其他家庭的保费则会上涨。米切尔表示:“在保险公司之间,数据的使用差别很大。从理论上讲,数据越复杂,它们的定价就越准确。”

考虑到去年英国冬季洪水造成的损失估计为13亿英镑,保险公司迫切希望能更清楚地了解它们可能的负债状况。更极端的天气需要更精密的监测,这就是为什么美国宇航局资助了全球洪水监测系统(GFMS),这是一项由马里兰大学运行的实验性在线计算机程序。它可以将卫星数据与复杂的地表模型结合起来,结合植被覆盖、土壤类型和地形等信息,从而进行几乎实时的洪水分析。

如果水不能渗入地下,洪水就更有可能发生,而了解这些地方的具体信息可能对拯救生命至关重要。像红十字会和联合国世界粮食计划署这样的组织,在洪水之前、期间和之后,都已经在使用全球洪水监测系统,以便作为他们已有其他地面情报的补充。

马里兰大学高级研究科学家、全球洪水监测系统开发人员之一罗伯特·阿德勒(Robert Adler)博士表示,美国宇航局的新卫星数据已经帮助提高了模型的准确性,尤其是在最近的飓风哈维(Hurricane Harvey)的袭击中。但他并没有自满,并称:“虽然我们已经取得了很大的进步和成功,但这还远远不够。卫星降雨估计的改善将直接导致洪水分析的改善。”

如果没有精确的数据来计算,再强大的计算能力也无法发挥作用。因此,像日本Himawari 8号这样的突破性卫星正在产生巨大的影响。它产生的数据比以前的卫星多50倍,并且可以通过热红外图像分析云层顶部的温度来分析平均降雨量。

除了卫星的进步,更先进的地面传感器也在改进现代洪水预警系统。举例来说,英国的“洪水网络(Flood Network)”正在利用物联网,目的是为易发洪水的地区建立一个广泛的、局部的早期预警系统。它使用无线传感器监测河流、地下水和河流盆地的水位。这些数据可通过低功耗广域网进行长距离传输。

总部位于牛津的Nominet和“牛津洪水网络”推出的这项计划是在2015年启动的,此前该市遭受了大洪水的袭击,主要公路和住宅被切断联系数日。Nominet的研发主管亚当·利奇(Adam Leach)说:“尽管环保署提供了全面的警告,但它的资源有限,只使用了少数昂贵的专业传感器。我们认为,传感器的密度越大,才能获得更详细的数据,这对洪水多发地区的水位监测会产生更大的影响,尤其是在小型水道上。对于洪水网络来说,现在仍然处于相对较早的起步阶段,但已经证明物联网的巨大潜力,这类‘智能城市’项目必不可少。”

俗话说,凡事预则立,但未来更多的商业技术将可帮助保护户主和企业免受洪水破坏和影响。(小小)