Большие данные помогают прогнозировать стихийные бедствия

Глобальное потепление – глобальная проблема

Глобальное потепление, которое продолжается на нашей планете, привело к росту частоты и интенсивности наводнений, циклонов, а также засух, что было отмечено в опубликованном в конце августа отчете Экономической и социальной комиссии для Азии и Тихого океана (UN ESCAP), действующей в составе ООН. При этом методы прогнозирования стихийных бедствий, разработанные ранее теряют эффективность, что ведет к росту количества жертв среди населения стран Юго-Восточной Азии (ЮВА) и увеличению экономического ущерба.

Для решения этой проблемы на помощь приходят новые технологии. В частности, благодаря анализу больших данных удается выявить скрытые закономерности и повысить точность прогнозов стихийных бедствий. Как отмечает Армида Алишахбана (Armida Alisjahbana), исполнительный секретарь UN ESCAP, в этом процессе задействован огромный массив информации – от сведений, получаемых со спутников до данных с мобильных телефонов.

От спутников до машинного обучения

По данным комиссии с 1970 г. в Юго-Восточной Азии от различных стихийных бедствий погибли, по меньшей мере, 2 млн. человек. Не говоря уже об огромном ущербе для ВВП региона. Но технологические инновации уже сегодня позволяют снизить некоторые риски, говорится в докладе. Тициан Бонапас (Tiziana Bonapace), директор подразделения по снижению риска бедствий UN ESCAP в Бангкоке, отмечает: «Современные технологии способны помочь в определении местонахождения людей, которые подвергаются наибольшему риску, предупредить их до наступления стихийного бедствия и оказать целевую помощь после». Одним из эффективных инструментов в этом процессе является анализ больших данных, который позволяет выявить закономерности, тенденции и взаимосвязи, которые скрыты или существуют в неявном виде.

Источником первичной информации становятся сведения, получаемые с дронов, датчиков, спутников, от станций наблюдения и просто волонтеров (например, через социальные сети). Кроме того, существенно помогают в борьбе с последствиями стихийных бедствий и технологии машинного обучения. Прогнозирование наводнений и циклонов в настоящее время основано на компьютерном моделировании, а машинное обучение делает его более эффективным. «Прогнозирование стихийных бедствий на основе больших данных, их моделирование и предупреждение – это, несомненно, большая и перспективная область применения аналитики данных. Постоянно расширяющийся арсенал устройств, собирающих информацию в различных точках нашей планеты, позволяет получать гигантские объемы данных о текущем состоянии и изменении климатических показателей. Но для того, чтобы информация с датчиков превратилась в ценный прогноз, необходимы ресурсы хранения и управления данными, поддерживающие работу чувствительных к производительности приложений, такие, какие есть в сегодняшнем портфолио NetApp, – говорит Татьяна Бочарникова, глава представительства NetApp в России и странах СНГ. – Компания NetApp активно сотрудничает с метеорологическими службами по всему миру, такими как, например, немецкая DWD. В ее распоряжении есть 2000 станций и 17 радаров, каждый из которых генерирует огромное количество данных, поступающих на системы управления NetApp для дальнейшей оперативной обработки и анализа».

Сенсорные сети, использующие технологии интернет вещей позволили создать действенные системы раннего оповещения о землетрясениях, в то время как дистанционное зондирование с помощью спутников и беспилотников обеспечивает быструю оценку ущерба стихийных бедствий и позволяет оперативно расставить приоритеты в процессе оказания помощи пострадавшим. В частности, Армида Алишахбана особенно подчеркивает тот факт, что значительное сокращение смертности и экономических потерь от тайфунов в Северной и Восточной Азии за последние три десятилетия можно объяснить применением больших данных.

Значение новых технологий продолжит расти

Кроме того, новые технологии позволяют бороться и с последствиями других природных явлений. Так, система цифровой идентификации фермеров в Индии помогла обеспечить целевое использование средств, предназначенных для компенсации потерь хозяйствам, пострадавшим от засухи. Решение основано на том, что каждому гражданину страны присваивается уникальный идентификационный номер, использующий биометрические данные. Такой подход радикально снижает количество случаев мошенничества, связанных с выделением целевых пособий, но, вместе с тем, требует и мощных технологий работы с большими данными, учитывая общее количество населения Индии.

UN ESCAP прогнозирует, что последствия глобального потепления с каждым годом будут ощущаться все сильнее – в Северной и Центральной Азии продолжит увеличиваться частота и продолжительность периодов сильной жары и засухи, а в Юго-Восточной Азии возрастает количество циклонов и наводнений. И это значит, что значение инновационных технологий, таких как интернет вещей, большие данные, машинное обучение и других, продолжит расти. Без них построение эффективной работы по предотвращению последствий стихийных бедствий будет попросту невозможной.