Door de architectuur van stadsafvoersystemen en metingen van overstromingsmeters op te nemen in een uitgebreid statistisch kader, onderzoekers van de Texas A&M University kunnen nu nauwkeurig de evolutie van overstromingen voorspellen in extreme situaties zoals orkanen. Met hun nieuwe aanpak de onderzoekers zeiden dat hun algoritme de stroom van overstromingswater in bijna realtime kon voorspellen, wat vervolgens kan leiden tot een snellere reactie op noodsituaties en planning.

"Niet weten waar het overstromingswater het volgende zal stromen, is bijzonder schadelijk voor eerstehulpverleners die het niveau van de overstroming moeten meten voor hun reddingsoperaties, " zei Dr. Ali Mostafavi, assistent-professor aan de Zachry Department of Civil and Environmental Engineering. "Ons nieuwe algoritme houdt rekening met de ondergrondse afvoerkanalen om een ​​nauwkeurige weergave te geven van hoe overstromingen zich voortplanten. Deze tool, we denken, kan enorm helpen bij rampenbeheer, omdat eerstehulpverleners in realtime kunnen zien in welke richting het overstromingswater zal stromen."

Een beschrijving van het algoritme van de onderzoekers is te vinden in het decembernummer van het tijdschrift Computerondersteunde civiele techniek en infrastructuur .

Orkanen zijn berucht omdat ze schade aanrichten aan de kusten, bomen omvallen, het afbreken van hoogspanningslijnen en vooral, ernstige overstromingen veroorzaken. conventioneel, wetenschappers hebben op fysica gebaseerde modellen gebruikt om te voorspellen waar water zich zou kunnen verzamelen, overstromen en overstromingen veroorzaken. In essentie, deze modellen leggen vast hoe fysieke kenmerken van het aardoppervlak en stedelijke landschappen de stroming van water over de grond beïnvloeden.

Hoewel robuust in het voorspellen waar en wanneer overstromingen zullen plaatsvinden onder de meeste regenvalomstandigheden, Mostafavi zei dat deze traditionele modellen niet zo goed presteren bij het voorspellen van overstromingen tijdens incidenten van stortregens, zoals orkaan Harvey.

"Fysicagebaseerde modellen bieden één perspectief op hoe overstromingen zich kunnen verspreiden, wat erg handig is, maar het beeld dat ze geven is enigszins onvolledig, " zei hij. "We wilden bestaande gegevens gebruiken over hoe eerdere overstromingen zich door de drainagekanalen hebben verspreid om een ​​model te ontwikkelen dat zou kunnen voorspellen, binnen een bepaalde mate van nauwkeurigheid, hoe toekomstige overstromingen zich zullen verspreiden."

Afvoerkanalen zijn een uitgebreid netwerk van met elkaar verweven kanalen die samenkomen op knooppunten die knooppunten worden genoemd. Dus, overstromingen in één geul kan direct of indirect gevolgen hebben voor andere kanalen en overstromingen veroorzaken, net als een domino-effect.

Om te voorspellen op welke manier hoogwater langs afvoerkanalen zal stromen en een overstroming zal veroorzaken, Mostafavi en zijn team ontwikkelden een op waarschijnlijkheid gebaseerd model dat werd gevoed, als een van zijn ingangen, de waterstandmetingen op overstromingsmeters. Deze metingen waren voor verschillende tijdstippen tijdens twee grote overstromingen in Texas:orkaan Harvey in 2017 en Houston's Memorial Day-overstroming in 2015.

Toen hun algoritme eenmaal was getraind in waterstroompatronen door het drainagenetwerk voor deze zware regenval, de onderzoekers testten of hun model werkte door te controleren of het de overstromingspatronen kon voorspellen die waren waargenomen tijdens de overstroming van Houston's Tax Day in 2016.

Ze ontdekten dat hun model een nauwkeurigheid van 85% bereikte bij het voorspellen van hoe de overstroming zich tijdens de overstroming van de belastingdag door het drainagesysteem van de stad verspreidde. Hoewel het model is gevalideerd met behulp van een overstromingsgebeurtenis in het verleden, Mostafavi zei dat het succes van het model suggereert dat het ook in staat zal zijn te voorspellen hoe nieuwe overstromingen zich door de drainagenetwerken van de stad zullen voortplanten. Dit inzicht kan hulpverleners helpen preventieve maatregelen te nemen voor evacuaties, hij zei.

Gezien de kanttekeningen bij hun model, Mostafavi zei dat de prestaties van hun algoritme in gevaar kunnen komen als de sensoren op overstromingsmeters falen. Echter, door de voorspellingen van op fysica gebaseerde modellen aan te vullen met die van het nieuwe algoritme van hun team, kan de nauwkeurigheid van de overstromingsvoorspelling opnieuw worden hersteld.

"Traditionele modellen en onze datagestuurde modellen kunnen worden gebruikt om elkaar aan te vullen om een ​​nauwkeuriger beeld te geven van waar het overstromingswater vervolgens heen zal gaan, " zei Mostafavi. "Orkanen van de omvang van Harvey of Katrina worden over het algemeen beschouwd als een gebeurtenis van één op de duizend jaar, maar ze zijn misschien niet zo zeldzaam als we kijken naar de veranderingen in wereldwijde weerpatronen als gevolg van klimaatverandering. Maar we hebben nu robuustere tools om de storm te doorstaan."