Wetenschap
Een nieuwe manier om aardverschuivingen te bestuderen en te helpen voorkomen
Rochester Instituut voor Technologie Ph.D. student Kamal Rana (beeldvormingswetenschap) was hoofdauteur van een artikel dat onlangs is gepubliceerd in Nature Communications , samen met co-auteur Nishant Malik, assistent-professor aan de School of Mathematics and Statistics van RIT. Kushanav Bhuyan, van de Universiteit van Padova en het Machine Intelligence and Slope Stability Laboratory, was ook een van de hoofdauteurs.
De huidige voorspellende modellen zijn gebaseerd op databases die doorgaans geen informatie bevatten over het type falen van in kaart gebrachte aardverschuivingen. Door gebruik te maken van luchtfoto's en hoogtegegevens van aardverschuivingslocaties in combinatie met machinaal leren, konden de onderzoekers een nauwkeurigheid van 80-94% bereiken bij het identificeren van aardverschuivingsbewegingen op verschillende locaties over de hele wereld. Concreet introduceert het onderzoek een methode voor het onderzoeken van verschuivingen, stromen en mislukkingen, waarbij duidelijke patronen worden gevonden.
"Ons algoritme voorspelt geen aardverschuivingen", legt Malik uit. "Maar de mensen die zich bezighouden met het voorspellen van aardverschuivingen moeten meer informatie over deze aardverschuivingen weten, zoals de oorzaak ervan en welke mechanismen ze waren."
Er zijn verschillende locaties onderzocht, waaronder Italië, de Verenigde Staten, Denemarken, Turkije en China. Het brede scala aan landen heeft de kracht van de bevindingen bevestigd, omdat ze met succes kunnen worden gebruikt in verschillende regio's en klimaten.
"Het was behoorlijk opwindend toen we de succescijfers zagen", zei Bhuyan. "We hebben resultaten behaald, die heel goed zijn, maar we moeten dit kunnen koppelen aan de realiteit."
De toepassing van dit onderzoek in de echte wereld heeft een persoonlijke impact voor Rana, die uit de Himalaya-regio van India komt.
"Ik heb zoveel gevallen gezien waarin aardverschuivingen hebben plaatsgevonden", zei Rana. "De wegen zijn twee tot drie weken geblokkeerd. Er is geen communicatie van de steden naar de dorpen. Het blokkeert mensen om naar hun werk te gaan en studenten om naar school te gaan."
De hoop is dat dit diepere begrip van faalbewegingen degenen die werken aan het voorspellen van dodelijke gebeurtenissen zal helpen en de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van gevaren- en risicobeoordelingsmodellen zal verbeteren, wat zal helpen levens te redden en schade te verminderen.
Co-auteurs van het artikel zijn naast Rana, Bhuyan en Malik onder meer Joaquin V. Ferrer, Fabrice Cotton en Ugur Ozturk van de Universiteit van Potsdam, en Filippo Catani van de Universiteit van Padua.