Zmiany klimatu coraz mocniej ingerują w naszą rzeczywistość. Ekstremalne zjawiska pogodowe występują częściej i coraz trudniej je przewidzieć bez nowych technologii. Dynamika zaskakuje: zielone łąki zamieniają się w wyschnięte pola, a ulewne deszcze w miejscach rzadko dotkniętych nadmiarem wody doprowadzają do gwałtownych podtopień. Dzieje się to na obszarach, które jeszcze dekadę temu były stosunkowo stabilne pod względem hydrologicznym.
Rozwój sztucznej inteligencji, znany dotąd głównie z rozwiązywania problemów z pogranicza analizy big data znajduje również zastosowanie w sektorze zagrożeń klimatycznych. Automatyczne algorytmy uczą się z ogromnych zbiorów danych, integrują informacje z satelitów, czujników, a nawet smartfonów. To otwiera nowe horyzonty w skutecznym reagowaniu na susze i powodzie, choć wciąż pojawiają się pytania o jakość zebranych informacji, interpretowalność wniosków i niezbędne nakłady finansowe. Jedno jest pewne: zarządzanie ryzykiem wodnym jest priorytetem dla rolnictwa, miast i społeczności wiejskich. Kto nie wdroży najnowszych technik prognozowania w codzienne planowanie, może boleśnie odczuć konsekwencje nieprzewidywalnych żywiołów.
Zagrożenia w nowej epoce
Era intensywnych zjawisk pogodowych jest faktem. Susze niszczą rolnictwo, doprowadzając do strat i wzrostu cen. Z kolei gwałtowne powodzie, czasem w środku sezonu teoretycznie sprzyjającego stabilnym warunkom. Deszcze przynoszą duże opady w krótkim czasie. Zalewają całe dzielnice, ponieważ kanały burzowe nie radzą sobie ze spływającą wodą. Wzrost częstotliwości i nieprzewidywalności zjawisk wynika ze wzajemnych interakcji różnych czynników: ocieplenia oceanów, zmian cyrkulacji powietrza i intensyfikacji parowania. Światowa społeczność zaczyna dostrzegać, że klasyczne modele meteorologiczne, oparte głównie na statystycznych analizach danych historycznych, nie wyłapują współczesnej skali anomalii.
Gdy intensywne opady występują tam, gdzie gleba jest przesuszona, ziemia nie przyjmuje wody i dochodzi do błyskawicznych podtopień. Wpływa to na gospodarkę rolną, turystykę i systemy miejskie. Rolnicy nie wiedzą, kiedy rozpoczynać prace polowe, bo jeden nieprzewidziany epizod ulewy niszczy uprawy, a długotrwała susza może je osłabić. Mieszkańcy miast, obserwując zalane ulice, zaczynają wątpić w sprawność lokalnych systemów infrastruktury. Rośnie presja na władze, by dostarczały efektywne narzędzia ostrzegawcze.
Naukowcy, instytucje meteorologiczne i inżynierowie hydrolodzy pracują nad integracją danych z różnych źródeł: satelit, sensorów gruntowych i stacji meteorologicznych, aby stworzyć potężny zbiór informacji. W tym właśnie obszarze sztuczna inteligencja ukazuje swój potencjał. Jednak przy całej ekscytacji związanej z AI trzeba pamiętać o wyzwaniach — od trudności w integracji danych, przez ograniczoną interpretowalność modeli, aż po nieufność decydentów. Tak czy inaczej, intensyfikacja zjawisk klimatycznych to silny impuls motywujący do wdrażania innowacji w prognozowaniu i ochronie przed żywiołami.
Tradycyjne prognozy
Stosowane od lat modele meteorologiczne bazują na analizach statystycznych z przeszłości. Do opisania przepływów mas powietrza, parowania i opadów używają równań różniczkowych, a następnie próbują przewidzieć, jak te czynniki przełożą się na pogodę w kolejnych dniach. Choć wciąż rozwijane i precyzyjne w kontekście krótkoterminowych prognoz, mają ograniczenia w obliczu narastających anomalii. Zwłaszcza przy ekstremach, gdy historia pogodowa nie dostarcza podobnych przypadków.
Klasyczne prognozy często gubią się, gdy dwie masy powietrza — ciepła i wilgotna oraz chłodna — zderzają się w niespodziewanym miejscu. Albo gdy silne nasłonecznienie po wyjątkowo suchym miesiącu powoduje gwałtowny spadek wód gruntowych w krótkim czasie. Niewystarczająca ilość stacji meteorologicznych, a także ograniczenia pomiarowe w obszarach górskich i trudno dostępnych, jeszcze bardziej utrudniają sporządzanie wiarygodnych informacji. Co więcej, w wielkich miastach pojawiają się zjawiska specyficzne dla miejskiej wyspy ciepła. Przez to ogólna prognoza nie współgra z rzeczywistością w gęstej zabudowie.
Owszem, wciąż rozwija się klasyczna meteorologia: superkomputery liczą modele, a meteorolodzy mają do dyspozycji nowe instrumenty satelitarne. Jednak w zakresie przewidywania rzadkich, lecz niszczycielskich zdarzeń, limit pewności takich metod jest dosyć niski. A jeśli chodzi o susze, problem jest jeszcze trudniejszy — opiera się na długoterminowych trendach opadowych i zasobach wodnych, co z reguły wykracza poza typowy horyzont prognozy pogody na kilka dni. Efektem są mylące komunikaty: spodziewano się umiarkowanych deszczy, ale nie przyszły, więc uprawy obumierają. Lub odwrotnie: zapowiadano brak opadów, a nagle nadeszła nawałnica.
AI – Nowy sojusznik w walce z ekstremami pogodowymi
Sztuczna inteligencja dostarcza brakujące narzędzia. Modele oparte na sieciach neuronowych uczą się na setkach tysięcy rekordów danych z różnorodnych źródeł. Sprawdzają klasyczne pomiary z satelitów, stacji pogodowych, dane z dronów, sensorów rolniczych, a nawet bieżące wpisy w mediach społecznościowych. To przewaga AI nad konwencjonalnymi modelami, te bazują głównie na fizycznych równaniach i liczbach zebranych w stacjach meteo.
Silną stroną uczenia maszynowego jest zdolność adaptacji do zmiennych warunków. Algorytm może aktualizować model w czasie rzeczywistym. W porównaniu z tradycyjną statystyką, AI ma większy potencjał w identyfikacji nietypowych wzorców. Przykładowo, potrafi wykryć rosnące zagrożenie powodzią w mieście, analizując równocześnie intensywność opadów, stan rzeki, nasycenie gleby, topografię oraz informacje o infrastrukturze kanalizacyjnej. Oprócz ogólnych prognoz dla całego regionu, stworzy szczegółowe mapy ryzyka.
Mimo ekscytujących możliwości, sztuczna inteligencja wymaga odpowiedniego zaplecza. Potrzebuje zestawów uczących i systematycznie gromadzonych danych, w spójny sposób. Jeśli AI nie dostanie kompleksowego obrazu, wygeneruje błędne prognozy.
Strumienie danych – integracja informacji
Aby skutecznie wykorzystać AI w obliczaniu ryzyka suszy albo powodzi trzeba dopracować system gromadzenia i łączenia informacji. Współczesne czujniki mierzą poziom wody w rzekach, wilgotność gleby na plantacjach, stan rezerw zaporowych i przepływy w kanałach burzowych. Jednak dane są rozproszone: jedna instytucja monitoruje rzeki, inna – poziom wód gruntowych, kolejna – parametry meteorologiczne. Platformy big data muszą je zintegrować, a sporo zależy od formatu i jakości źródeł.
Wyzwanie to standaryzacja, by informacje z sensorów różnych firm i agencji mogły wspólnie zasilać modele AI. Najwyższej klasy analizy satelitarne, np. te z programów typu Copernicus, dostarczają globalnego spojrzenia na opady i ewolucję zasobów wodnych. Z kolei drobne stacje pomiarowe instalowane w gospodarstwach rolnych zapewniają szczegółowy wgląd w warunki lokalne.
Zintegrowanie danych pozwoli AI wykryć niuanse – np. sygnał, że w rejonie o normalnie wysokich opadach zaczyna się dziwnie długi okres bez deszczu. Albo, że w pewnej dolinie rzeki odnotowano znaczny przyrost wody w krótkim czasie, a w górze rzeki padało dłużej i intensywniej – co w sumie oznacza ryzyko nagłej fali powodziowej. Im głębiej algorytmy wnikną w zależności między warunkami atmosferycznymi a stanem hydrologicznym, tym sprawniej zaalarmują służby i mieszkańców.
Zapobieganie suszom
Długotrwała susza często zaczyna się niewinnie: mniej deszczu w okresie, kiedy gleba powinna się nasycić wodą, a temperatury rosną szybciej niż zwykle. W rezultacie woda odparowuje z powierzchni, rezerwy wód gruntowych spadają, a rośliny cierpią z niedoboru wilgoci. Dla rolników to ogromny kłopot, bo zbiory są zagrożone, a koszty nawadniania rosną. AI w tym obszarze ma do zaoferowania sporo: może śledzić kluczowe wskaźniki, np. poziom wilgotności gleby, temperaturę, opady w ostatnich tygodniach, zapasy wód gruntowych. Gdy zauważy sygnał niebezpiecznych trendów – wcześniej ostrzeże przed potencjalną suszą.
Taka wiedza przydaje się administracji publicznej, żeby odpowiednio wcześnie wdrożyć programy racjonowania wody, ograniczyć zużycie w rolnictwie albo uruchomić plany pomocy w regionach najbardziej narażonych. Można też lepiej zarządzać rezerwami w zbiornikach retencyjnych, przesuwając wodę między nimi tak, by uniknąć krytycznego obniżenia poziomu w kluczowych rejonach. Wreszcie, duże gospodarstwa rolne mogą zaplanować zmianę gatunków upraw, postawić na rośliny mniej wrażliwe albo w porę zaplanować dostawę wody z innego źródła.
Ostrzeganie przed powodziami
Zagrożenie powodziowe stoi na przeciwległym biegunie problemów wodnych, lecz skutek jest tak samo niszczycielski. Wystarczy kilka godzin intensywnego deszczu, by rzeki i potoki gwałtownie wystąpiły z koryta i zalały pola, drogi, domy. Miejskie powodzie błyskawiczne występują w sytuacji, gdy system kanalizacyjny nie nadąża z odprowadzaniem wielkich ilości wody. Woda nie wsiąka w grunt i płynie tam, gdzie znajdzie ujście. AI może połączyć dane o prognozowanych opadach z informacjami o przepustowości kanałów burzowych, stanie rzek i rezerwuarów.
Gdy system sztucznej inteligencji wykryje, że nagromadzenie opadów w jednym punkcie intensywnie narasta, może automatycznie powiadomić lokalne służby o groźbie zalania. Dzięki temu strażacy i administracja miejska są w stanie na czas przygotować worki z piaskiem, ewakuować ludzi z nisko położonych terenów albo zablokować część ulic i kierować ruch bezpieczniejszą trasą. AI może ocenić, że powyżej danej miejscowości poziom wody szybko rośnie, a przy dopływających z boku mniejszych strumieniach i przewidywanym dalszym deszczu za kilkanaście godzin dojdzie do kulminacji fali powodziowej.
Bariery rozwoju
Żeby AI w pełni rozwinęła skrzydła, musimy zapewnić spójne i bogate w szczegóły dane. W niektórych krajach sieć stacji pogodowych i hydrologicznych jest uboga, a urządzenia pomiarowe mają ograniczoną wiarygodność. Dla rolnika z odległego rejonu bez szerokopasmowego internetu korzyści z predykcji AI nie mają wielkiej wartości, bo i tak informacja dotrze z opóźnieniem albo będzie niedostępna. Podobnie w regionach słabo zaludnionych.
Kolejna kwestia to brak standardów wymiany danych. Nawet w obrębie jednego kraju poszczególne instytucje naukowe, agencje meteorologiczne i samorządy stosują różne formaty zapisu, różne częstotliwości raportowania. Efekt? Utrudniona integracja. Bez wspólnych protokołów i jasnych reguł algorytmy nie rozwiną maksymalnych możliwości.
Praca w modelu AI wymaga odpowiedniego sprzętu obliczeniowego – wydajnych serwerów i usług chmurowych. To z kolei pociąga za sobą koszty, co dla małych gmin i biedniejszych regionów stanowi barierę trudną do przeskoczenia.
Przejrzystość algorytmów i akceptacja społeczna
Zaufanie do sztucznej inteligencji rośnie, gdy jej przewidywania się sprawdzają i są zrozumiałe. Problem w tym, że złożone modele głębokiego uczenia wydają decyzje trudne do odtworzenia w warstwie logicznego wytłumaczenia. W prognozach susz i powodzi to kłopot. Brak przejrzystości może tworzyć niepewność i brak woli współpracy z AI.
Na akceptację społeczną wpływa również aspekt odpowiedzialności. Kiedy system AI się myli, kto bierze za to odpowiedzialność? Politycy, producenci oprogramowania czy meteorolodzy? Pojawiają się pytania natury etycznej, bo nikt nie chce brać na siebie ryzyka, jeśli algorytm się pomyli. Społeczeństwo musi zrozumieć, że narzędzie jest tylko wsparciem. Czynnik ludzki wciąż powinien mieć głos decydujący.
Perspektywy i wyzwania
Szybki rozwój technologii daje nadzieję. Sieci 5G przyspieszą przepływ danych z rozbudowanej sieci czujników, rosnąca moc obliczeniowa umożliwi bardziej złożone analizy. Być może w niedalekiej przyszłości rolnik dysponujący niewielkim gospodarstwem w odległej dolinie będzie miał na swoim smartfonie aplikację ostrzegającą o nadchodzącej suszy, formułowaną w czasie rzeczywistym przez AI. Wielkie miasta mogą powiązać systemy zarządzania wodą z modelami, które automatycznie sterują zaporami i kanałami, aby wyrównać poziomy w zbiornikach i uniknąć powodzi.
Wymaga to jednak globalnej współpracy. Zarządzanie wodą w jednym regionie oddziałuje na sąsiednie – rzeka płynie przez wiele państw, a susza w jednym obszarze może przełożyć się na kryzys żywnościowy i migracje ludności. Rośnie zapotrzebowanie na programistów i specjalistów z branży hydrologii, meteorologii i sztucznej inteligencji.
Rzecz jasna, sztuczna inteligencja nie zastąpi racjonalnych decyzji w obliczu zmian klimatu. Zapewnia jednak bardziej dynamiczną i precyzyjną analizę danych. Czy zmniejszy liczbę zaskakujących podtopień w strefach zurbanizowanych, a rolnikom pozwoli oszczędzić wodę dzięki inteligentnym systemom nawadniania? Gdy skoordynuje się te wszystkie możliwości, AI będzie realnym sojusznikiem w starciu z naturalnymi wyzwaniami. A te w nadchodzących dekadach raczej się nie cofną, tylko nabiorą siły. Zapraszamy po więcej ciekawych treści na dafi.pl/blog.