Повышение температуры приводит к росту числа экстремальных погодных явлений — разрушительных наводнений, мощных ураганов и циклонов, а также лесных пожаров, усиливающихся из-за засухи. Однако инструменты, которыми пользуются местные сообщества, службы экстренной помощи и рынки страхования и оценки рисков, не успевают за обновлёнными данными и моделями, позволяющими точно предсказывать развитие таких событий. Решением этой проблемы занялись в рамках программы MIT Climate Grand Challenges (глобальные климатические вызовы Массачусетского технологического института), запущенной в 2022 году для ускорения научно обоснованных подходов к климатическим проблемам.
• Некачественный бензин грозит владельцам китайских авто неожиданным ремонтом
Одно из пяти выбранных направлений получило название «Подготовка к новому миру погодных и климатических экстремумов». Его задача — создавать инструменты, помогающие оценить уязвимость конкретной территории к наводнениям, циклонам, влажным волнам жары и другим климатическим явлениям. Спустя четыре года совместная работа более 40 преподавателей и студентов-исследователей принесла 29 опубликованных научных статей, а также цифровые инструменты и наборы данных, которые уже применяются или близки к внедрению. Отдельные проекты охватывают прогнозирование, оценку рисков, планирование на местах и устойчивую инфраструктуру.
«Сообщества по всей территории США и в других странах мира уже сталкиваются с последствиями экстремальной погоды», — говорит Эвелин Ван, вице-президент MIT по энергетике и климату, чей офис с 2024 года финансирует и поддерживает все Grand Challenges. По её словам, междисциплинарная команда MIT в рамках программы развивает науку, технологии и практические стратегии, необходимые для того, чтобы помочь сообществам предвидеть эти риски и повышать устойчивость.
Пол О’Горман, профессор наук о Земле и планетах имени Роберта Р. Шрока и один из руководителей направления, уточняет научные основы прогнозирования экстремальных явлений, таких как крупные наводнения прошлого года в центральном Техасе и Пакистане. «Было много беспрецедентных, рекордных событий, и мы хотим понять, как они меняются по мере потепления климата и как эти изменения различаются по регионам», — отмечает он. Его группа изучала связь между экстремальными ливнями и потеплением: климатические модели предсказывают, что в большей части США и Европы интенсивность экстремальных осадков летом растёт меньше, чем в другие сезоны. Исследователи выяснили, что эти сезонные сдвиги связаны не только с количеством влаги в атмосфере (удельной влажностью), но и с тем, насколько воздух близок к насыщению (относительной влажностью). «Мы обнаружили, что изменения относительной влажности играют большую роль, чего раньше не учитывали, и это необходимо принимать во внимание», — говорит О’Горман. Моделирование осложняется тем, что относительная влажность зависит от циркуляции воздуха, скорости нагрева суши по сравнению с океаном, влажности почвы и растительности.
• ИИ уже «распределил» Госдуму: кто получит большинство на выборах 2026 года
Керри Эмануэль, профессор атмосферных наук MIT и ещё один руководитель направления, ищет более точные способы оценки рисков экстремальных ураганов и сильных конвективных штормов — гроз и торнадо. «Что касается ураганов, мы практически достигли цели. Мы можем очень хорошо воспроизводить статистику реальных ураганов, используя только грубые погодные данные, в которых самих ураганов нет», — поясняет он. Однако с сильными конвективными штормами, по его словам, «мы ещё далеки от этого», хотя за последнее десятилетие такие штормы унесли больше жизней и нанесли больше ущерба, чем ураганы. Исследования физики штормов уже влияют на практику: например, компания First Street применяет методы Эмануэля, чтобы консультировать местные власти, страховщиков, застройщиков и платформы недвижимости по экологическим рискам для каждого частного объекта в США.
Другой этап программы под руководством Михо Мазареув, доцента архитектурного факультета MIT и эксперта по устойчивому проектированию, переводит данные научного моделирования и сбора информации в инструменты для планировщиков на местах. Совместно с руководителями и жителями Бостона и округа Броуард во Флориде команда создала интерактивные веб-инструменты, упрощающие планирование на случай наводнений при разных сценариях. «Когда происходит экстремальное событие, возникает разрыв между научным знанием и практически применимой публичной информацией», — говорит Адитья Барве, научный сотрудник Urban Risk Lab. Команда сделала результаты моделирования наводнений доступными для широкого круга пользователей: «Пользователи могут задавать практические вопросы, например, какие школы с наибольшей вероятностью останутся сухими при разных сценариях наводнения, и получать ответы на основе моделей и городских данных за считанные секунды», — отмечает Барве. Что касается восстановления после экстремальной погоды, Мазареув указывает: у большинства муниципалитетов есть план экстренного реагирования, но мало кто заранее готовит план восстановления, включающий жильё. По её словам, если сообщества планируют, как восстановление может улучшить будущее города, они эффективнее используют средства помощи, которые становятся доступны после бедствия.
Доцент Майкл Хауленд вместе с командой, включающей профессора Джессику Трансик и профессора Моше Бен-Акиву, анализирует влияние экстремальной погоды на энергетическую инфраструктуру, уделяя особое внимание электросетям и оптимизации решений о размещении и мощности новых объектов. Хауленд отмечает, что электроэнергетические системы одновременно меняются под действием двух факторов: распространения возобновляемых источников энергии и накопителей, а также масштабных изменений погоды и экстремальных явлений из-за климата. «Каждый из этих факторов по отдельности мог бы вывести нашу энергосистему за привычные рамки, а их совместное, синергетическое воздействие может оказаться ещё больше, поскольку они происходят одновременно», — говорит он. Объединение климатического моделирования с работой над сетевой инфраструктурой ускорило практические выводы о том, как адаптироваться к изменению климата и одновременно смягчать его. Например, оптимизационная модель размещения энергоресурсов в Техасе привела к решению построить ряд ветряных электростанций вдоль побережья Мексиканского залива, хотя карта средних скоростей ветра указывала бы на северо-запад штата. Дело в том, что суточные циклы ветра в этих районах дополняют друг друга, а распределённые ветропарки сглаживают выработку и лучше сочетаются с солнечной генерацией. Сейчас исследователи стремятся не просто сглаживать генерацию, но и согласовывать её с меняющимся во времени и пространстве спросом на электроэнергию, чтобы снизить потребность в накопителях, передаче и резервной генерации. Эмануэль добавляет, что программа уже дала много конкретной и детальной информации, способной направлять политические, экономические и гражданские решения, хотя её применение в реальном мире идёт медленно — «как поворот супертанкера», но прогресс будет.
Читайте также:
• Пришла повестка на Госуслуги: что грозит россиянам за неявку в военкомат