SWOT satelit je 6. juna 2023. zabeležio poplavu izazvanu kvarom brane Kakhovka, pruživši retke dnevne snimke tokom i po završetku događaja. Studija Georgia Tech-a pokazuje da standardni modeli podcenjuju i dubinu i brzinu širenja poplave, čak i nakon ažuriranja topografskih podataka. Dnevna satelitska merenja otkrivaju gde modeli zaostaju i naglašavaju potrebu za unapređenjem simulacija i sistema ranog upozorenja.
SWOT Satelit Uhvatio Poplavu Kakhovke U Realnom Vremenu — Modeli Podcenjuju Dubinu I Brzinu Širenja
Photo Credit: Getty Images
6. juna 2023. godine kvar na brani Kakhovka na jugu Ukrajine podigao je nivo vode za približno 10 stopa (~3 metra) i primorao hiljade stanovnika na evakuaciju. U trenutku havarije preko pogođenog područja preleteo je tek raspoređeni NASA-in satelit SWOT, što je naučnicima dalo retki uvid u tok katastrofe u realnom vremenu.
Kako su satelitska zapažanja otkrila slabosti modela
Studija istraživača sa Georgia Institute of Technology, objavljena u časopisu Geophysical Research Letters, pokazala je da standardne simulacije poplava često podcenjuju koliko duboko i koliko brzo se šire izlivene vode pri urušavanju brana. Istraživači su uporedili opažanja SWOT-a sa računarskim simulacijama kvara brane Kakhovka kako bi procenili performanse modela tokom samog događaja — umesto da se oslanjaju samo na kasnije rekonstrukcije.
Kada su modeli koristili uobičajene globalne podatke o topografiji i dubini korita, predviđene poplave bile su značajno pliće i sporije nego što je SWOT zabeležio. Ažuriranje simulacija poboljšanim procenama dna rezervoara i korita reke smanjilo je razlike, ali modeli i dalje nisu mogli istovremeno verno prikazati visinu i dinamiku širenja poplave.
Šta meri SWOT i zašto je to važno
SWOT (Surface Water and Ocean Topography) koristi dve antene i interferometriju da meri nadmorsku visinu površine vode s preciznošću od oko 10 centimetara preko reka, jezera, močvara, rezervoara i okeana. Zbog dnevnih preleta i pokrivenosti cele rute poplave, satelit je omogućio praćenje kretanja vode kroz složen teren i verifikaciju modela na mnogim lokacijama i tačkama u vremenu.
"Dugotrajna zadržavanja vode mogu biti podjednako razorna kao i inicijalni udar — oštećuju infrastrukturu, narušavaju izvor prihoda i povećavaju rizike po javno zdravlje," rekao je Karl Lang, jedan od istraživača uključenih u studiju.
Implikacije i naredni koraci
Rezultati ukazuju da same bolje karte (topografija i batimetrija) možda nisu dovoljne: neophodno je i poboljšati fizičke modele koji simuliraju kretanje veliki masa vode preko kompleksnog zemljišta, posebno za brze i velike izlivne poplave. Kako rizici od poplava rastu zbog zastarele infrastrukture i ekstremnih vremenskih događaja, napredniji prognostički alati su ključni za planiranje evakuacije, ranije upozorenje i smanjenje štete po domaćinstva i ekonomiju.
Istraživači sada koriste SWOT-ova dnevna merenja da identifikuju tačke u kojima modeli zaostaju i da ciljano unaprede simulacije i sisteme za rano upozoravanje.
Zaključak
Satelitska opažanja poput onih koje daje SWOT pružaju novi, dragoceni izvor podataka koji omogućava testiranje i unapređenje modela poplava u realnom vremenu. Ipak, da bi ti podaci zaista spasavali živote i imovinu, modeli i procedure hitnih intervencija moraju biti dodatno razvijeni i prilagođeni brzim, velikim izlivanjima.
Pomozite nam da budemo bolji.
