Tài liệu kỹ thuật

CÔNG CỤ LẬP BẢN ĐỒ LŨ LỤT THẾ GIỚI - P2

07/12/2021 GeoLink Thu Giang 0 Nhận xét

(English below)

Lập bản đồ lũ lụt chính xác với dữ liệu hạn chế
Với khả năng hiện có thể tạo bản đồ lũ lụt ở các khu vực có dữ liệu hạn chế, các cơ quan viện trợ đã gấp rút sử dụng công cụ này, bao gồm cả những người làm việc ở các quốc gia dễ bị tổn thương với dữ liệu kém như Nam Sudan và Afghanistan.

Các bên liên quan cũng đã hỗ trợ xác thực mô hình của công cụ, đó là ước tính sự kiện lũ lụt, trong đó hồ sơ và kiến ​​thức địa phương đã được sử dụng để xác nhận các ước tính thu được từ dữ liệu vệ tinh.

Lũ lụt ở Bangladesh vào ngày 25 tháng 7 năm 2020. Hình ảnh: NASA, Máy đo quang phổ hình ảnh độ phân giải vừa phải (MODIS) trên vệ tinh Aqua.

Ví dụ, trong trận lũ lụt năm 2017 ở Bangladesh, công cụ đã chứng minh nó có độ chính xác khoảng 83%, với độ chính xác trung bình tổng thể được ước tính là khoảng 82% bằng cách sử dụng các ví dụ kịch bản khác từ các khu vực khác nhau.

Mặc dù những kết quả này có vẻ không cao lắm, nhưng chúng là một cải tiến đáng kể so với những gì đã có trước đây ở một số quốc gia. Đó là, kết quả ở một số quốc gia tốt hơn so với mức độ sẵn có của dữ liệu.

Kết quả ban đầu cho thấy các nhà nghiên cứu có thể cải thiện kết quả thông qua việc kết hợp các kỹ thuật học máy bằng cách thêm nhiều dữ liệu hơn và tốt hơn vào các mô hình hiện tại.

Các phương pháp và công nghệ được cải tiến để hỗ trợ chuẩn bị cho lũ lụt
Công cụ Lập bản đồ Lũ lụt là một phần của xu hướng cải tiến các phương pháp và công nghệ được sử dụng để hỗ trợ sẵn sàng với lũ lụt.


Ví dụ, các công cụ hiện đang sử dụng hình ảnh chụp các vùng lũ lụt, bao gồm cả ảnh chụp, sau đó có thể ước tính độ sâu mà các trận lũ lụt trong quá khứ đã đạt tới. Các công cụ này sử dụng các thuật toán mạng nơron sâu để xác định độ sâu tiềm năng mà vùng nước tiếp cận từ các bức ảnh có các điểm tham chiếu như biển báo.

Sau đó, các công cụ này có thể được sử dụng để định vị địa lý các bức ảnh và cung cấp ước tính lũ lụt trên các khu vực địa lý rộng lớn hơn, tạo ra thông tin hữu ích như độ sâu lũ ước tính cho các khu vực cũng có khả năng nghèo dữ liệu liên quan đến hồ sơ lũ lụt.

Các công cụ khác cũng đang được tạo ra để không chỉ ước tính rủi ro lũ lụt bằng cách sử dụng dữ liệu cũ, mà ý tưởng là dự báo rủi ro trong tương lai cũng như sử dụng các mô hình ước tính trong các kịch bản khí hậu khác nhau. Một trong những công cụ đó là Gestion et Analyze du Risque d'Inondation (GARI), đang được phát triển để hỗ trợ rủi ro tiềm ẩn lũ lụt trong các kịch bản khí hậu khác nhau cho cộng đồng.

Điều rõ ràng là nhiều công cụ đang được phát triển để ứng phó với những thách thức khí hậu mà chúng ta phải đối mặt trong tương lai gần. Hội nghị về biến đổi khí hậu của Liên hợp quốc năm 2021 gần đây, hội nghị khí hậu (COP26) đã nêu bật không chỉ các mối đe dọa của chúng ta mà còn nêu rõ những nhiệm vụ to lớn sẽ được yêu cầu để giảm thiểu tác động khí hậu.


Chìa khóa của chiến lược giảm thiểu này sẽ là các công cụ cho phép cộng đồng thích ứng tốt hơn và hiểu rõ hơn các loại mối đe dọa mà họ phải đối mặt. Ngập lụt là một trong những mối đe dọa lớn nhất mà các cộng đồng phải đối mặt, đặc biệt là khi phần lớn dân số toàn cầu sống gần các vùng nước lớn.

Các công cụ sẽ ngày càng cần sử dụng dữ liệu lịch sử nhưng cũng là dữ liệu có thể ước tính tốt hơn mức độ lũ lụt có thể sẽ trở nên nghiêm trọng hơn hoặc thường xuyên hơn ở các khu vực. Các công cụ này cũng sẽ cần được phát triển và áp dụng chặt chẽ với các cộng đồng để tối đa hóa lợi ích tiềm năng của họ.

-----

WORL FLOOD MAPPING TOOL -P2

Accurate Flood Mapping With Limited Data
Given the ability now to create flood maps in regions that have limited data, aid agencies have been rushing to use the tool, including those who work in vulnerable countries with poor data such as South Sudan and Afghanistan.

Stakeholders have also assisted with the model validation of the tool, that is the flood event estimates, where records and local knowledge have been used to validate estimates derived from the satellite data.

Flooding in Bangladesh on July 25, 2020. Image: NASA, Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) on Aqua satellite.

For example, in a 2017 flood in Bangladesh, the tool demonstrated it had about 83% accuracy, with overall mean accuracy estimated to be around 82% using other scenario examples from different regions.

While these accuracy results may not seem very high, they are a significant improvement relative to what was present previously in some countries. That is, results were better in some countries relative to the data availability.

The initial results show that researchers can improve results through incorporating machine learning techniques by adding more and better data to current models.

Improved Methods and Technologies to Aid with Flood Preparedness
The Flood Mapping Tool is part of a trend in improving methods and technologies used to aid with flood preparedness.


For instance, tools now are using images taken of flood regions, including photographs, that can then estimate the depth in which past floods reached. These tools use deep neural network algorithms to determine potential depths that waters reach from photographs that have given reference points such as signs.

Such tools can then be used to potentially geolocate photographs and provide flood estimates across wider geographies, creating useful information such as estimated flood depths for regions that are also potentially data poor with regards to flood records.

Other tools are also being created to not only estimate flood risk using old data, but the idea is to project future risk as well using estimated models under different climate scenarios. One such tool is Gestion et Analyse du Risque d’Inondation (GARI), which is being developed to enable flood potential risk under different climate scenarios for communities.

What is clear is many tools are being developed as a response to the climate challenges we face in the near future. The recent 2021 United Nations Climate Change Conference, (COP26) climate conference has highlighted not only our threats but the enormous tasks that will be required to mitigate climate impacts.


Key to this mitigation strategy will be tools that enable communities to better adapt and understand the types of threats they face. Flooding is one of the greatest threats faced by communities, particularly as the majority of the global population lives near major water bodies.

 

Tools will increasingly need to utilize historical data but also data that can better estimate how flooding will likely become more severe or frequent in regions. These tools will also need to be closely developed and applied with communities to maximize their potential benefit.

Geolink tổng hợp từ Gislounge

Bình luận

VIẾT BÌNH LUẬN CỦA BẠN:

popup

Số lượng:

Tổng tiền: