नए सुपर-फास्ट बाढ़ मॉडल में जान बचाने की क्षमता है: अध्ययन

मेलबर्न (एएनआई): शोधकर्ताओं ने एक नया मॉडल पाया है जिसमें बाढ़ के पूर्वानुमान के समय को घंटों से घटाकर दिनों में कम करने और एक घटना के रूप में सुपर-फास्ट गति से बाढ़ के व्यवहार का विश्वसनीय अनुमान लगाने की अनुमति देकर आपातकालीन प्रतिक्रिया में उल्लेखनीय सुधार करने की क्षमता है। खुलता है.

यह अध्ययन नेचर वॉटर में प्रकाशित हुआ था।

मेलबर्न विश्वविद्यालय के पीएचडी छात्र नील्स फ्रैहर ने लो-फिडेलिटी, स्थानिक विश्लेषण और गॉसियन प्रोसेस लर्निंग (एलएसजी) बनाने के लिए इंजीनियरिंग और सूचना प्रौद्योगिकी संकाय के प्रोफेसर क्यू जे वांग, डॉ वेनयान वू और प्रोफेसर रोरी नाथन के साथ सहयोग किया। ) बाढ़ के प्रभावों की भविष्यवाणी करने वाला मॉडल।

यह मॉडल ऐसी भविष्यवाणियां कर सकता है जो हमारे सबसे उन्नत सिमुलेशन मॉडल जितनी सटीक हैं लेकिन 1000 गुना तेज गति से।

प्रोफेसर नाथन के अनुसार, आपातकालीन प्रतिक्रिया उपकरण के रूप में विकास में जबरदस्त संभावनाएं हैं।

इंजीनियरिंग और पर्यावरण जल विज्ञान में 40 वर्षों का अनुभव रखने वाले प्रोफेसर नाथन ने कहा, “वर्तमान में, हमारे सबसे उन्नत बाढ़ मॉडल बाढ़ व्यवहार का सटीक अनुकरण कर सकते हैं, लेकिन वे बहुत धीमे हैं और बाढ़ की स्थिति के दौरान उनका उपयोग नहीं किया जा सकता है।” .

“यह नया मॉडल पिछले मॉडलों की तुलना में एक हजार गुना अधिक तेजी से परिणाम प्रदान करता है, जिससे आपातकालीन स्थिति के दौरान वास्तविक समय में अत्यधिक सटीक मॉडलिंग का उपयोग किया जा सकता है। किसी आपदा के दौरान नवीनतम मॉडलिंग तक पहुंचने में सक्षम होने से आपातकालीन सेवाओं और समुदायों को बाढ़ के जोखिमों के बारे में अधिक सटीक जानकारी प्राप्त करने और तदनुसार प्रतिक्रिया देने में मदद मिल सकती है। यह गेम-चेंजर है।”

जब ऑस्ट्रेलिया में दो बेहद अलग लेकिन समान रूप से जटिल नदी प्रणालियों पर परीक्षण किया गया, तो एलएसजी मॉडल ने दक्षिणी ऑस्ट्रेलिया में चौविला बाढ़ के मैदान पर 11 घंटे के बजाय 33 सेकंड में और क्वींसलैंड में बर्नेट नदी पर 27 सेकंड में 99 प्रतिशत सटीकता के साथ बाढ़ की भविष्यवाणी की। वर्तमान में उपयोग किए जाने वाले उन्नत मॉडलों की तुलना में, 36 घंटे के बजाय।

नए मॉडल की गति उत्तरदाताओं को मौसम पूर्वानुमानों में महत्वपूर्ण अस्थिरता को ध्यान में रखने में भी मदद करती है। वर्तमान बाढ़ पूर्वानुमान मॉडल की सीमाओं के कारण, बाढ़ सिमुलेशन अक्सर सबसे संभावित परिदृश्य पर ध्यान केंद्रित करते हैं।

इसके विपरीत, शोधकर्ताओं का एलएसजी मॉडल उन्हें यह नकल करने की अनुमति देता है कि मौसम के पूर्वानुमानों में निहित अनिश्चितता बाढ़ की घटना के बढ़ने पर जमीनी स्तर पर बाढ़ के प्रभावों को कैसे प्रभावित करती है। यह मॉडल व्यापक रूप से उपलब्ध कंप्यूटिंग प्लेटफार्मों का उपयोग करते हुए बड़ी मात्रा में डेटा का तेजी से दोहन करने के लिए गणितीय परिवर्तनों और एक परिष्कृत मशीन लर्निंग दृष्टिकोण को नियोजित करता है।

प्रोफेसर नाथन ने कहा कि यह मॉडल, दो साल के विकास प्रयास का परिणाम है, जिसके ऑस्ट्रेलिया और दुनिया भर में कई संभावित लाभ हैं।

“इस नए मॉडल के हमें अधिक लचीले बुनियादी ढांचे को डिजाइन करने में मदद करने के संभावित लाभ भी हैं। प्रोफेसर नाथन ने कहा, केवल एक मुट्ठी भर के बजाय हजारों अलग-अलग बाढ़ परिदृश्यों का अनुकरण करने में सक्षम होने से बुनियादी ढांचे को डिजाइन करने में मदद मिलेगी जो अधिक अप्रत्याशित या चरम मौसम की घटनाओं को झेल सकता है।

“जैसे-जैसे हमारी जलवायु अधिक चरम होती जा रही है, ऐसे मॉडल ही हम सभी को तूफान का सामना करने के लिए बेहतर ढंग से तैयार होने में मदद करेंगे।” (एएनआई)