Πρόβλεψη και παρακολούθηση κινδύνου χιονοστιβάδας με βάση μετεωρολογικά δεδομένα και τεχνολογίες τηλεπισκόπησης

πλήρης τίτλος: '''Πρόβλεψη και παρακολούθηση κινδύνου χιονοστιβάδας με βάση μετεωρολογικά δεδομένα και τεχνολογίες τηλεπισκόπησης χρησιμοποιώντας την πλατφόρμα Google Earth Engine'''

'''Avalanche Hazard Forecasting and Monitoring based on Meteorological Data and Remote Sensing Technologies using Google Earth Engine Platform'''

Συγγραφείς: Marzhan Rakhymberdina, Natalya Denissova, Yerkebulan Bekishev, Gulzhan Daumova, Roman Shults, Zhanna Assylkhanova and Azamat Kapasov

Έτος δημοσίευσης: 2025

Πηγή: [https://www.espublisher.com/journals/articledetails/1739/]


'''Εισαγωγή'''

Το άρθρο πραγματεύεται ένα ιδιαίτερα επίκαιρο και κρίσιμο ζήτημα της ορεινής γεωδυναμικής και της διαχείρισης φυσικών κινδύνων: την πρόβλεψη και παρακολούθηση χιονοστιβάδων μέσω της ολοκληρωμένης αξιοποίησης δεδομένων τηλεπισκόπησης και μετεωρολογικών αναλύσεων. Οι χιονοστιβάδες αποτελούν έναν από τους πλέον επικίνδυνους φυσικούς κινδύνους σε ορεινές περιοχές, με σημαντικές επιπτώσεις σε ανθρώπινες ζωές, υποδομές και οικονομικές δραστηριότητες, ιδίως σε περιοχές με αυξημένη χειμερινή τουριστική ή μεταφορική δραστηριότητα. Η παραδοσιακή πρόβλεψη βασίζεται κυρίως σε επιτόπιες μετρήσεις και εμπειρικά μοντέλα, τα οποία συχνά είναι χωρικά περιορισμένα και αδυνατούν να καλύψουν μεγάλες ή δυσπρόσιτες περιοχές. Στο πλαίσιο αυτό, η τηλεπισκόπηση και τα σύγχρονα υπολογιστικά περιβάλλοντα, όπως το Google Earth Engine (GEE), προσφέρουν νέες δυνατότητες για χωρικά εκτεταμένη, επαναλαμβανόμενη και σχεδόν σε πραγματικό χρόνο παρακολούθηση των παραμέτρων που σχετίζονται με τον κίνδυνο χιονοστιβάδων. Στόχος της μελέτης είναι η ανάπτυξη και αξιολόγηση ενός λειτουργικού πλαισίου πρόβλεψης κινδύνου χιονοστιβάδων, το οποίο συνδυάζει δορυφορικά δεδομένα, μετεωρολογικές μεταβλητές και μορφολογικά χαρακτηριστικά του εδάφους, ώστε να παραχθούν δυναμικοί χάρτες επικινδυνότητας σε περιφερειακή κλίμακα. Το πεδίο έρευνας της μελέτης είναι οι ανατολικοί ορεινοί όγκοι του Καζακστάν.


'''Μεθοδολογία'''

Η μεθοδολογία της μελέτης βασίζεται σε μια πολυπαραμετρική προσέγγιση, όπου δεδομένα τηλεπισκόπησης και αναλύσεις κλίματος ενσωματώνονται σε ένα ενιαίο υπολογιστικό περιβάλλον. Κεντρικό ρόλο διαδραματίζει το Google Earth Engine, το οποίο επιλέγεται λόγω της δυνατότητάς του να επεξεργάζεται μεγάλους όγκους δεδομένων σε cloud, χωρίς την ανάγκη τοπικής υποδομής. Ως βασικά δεδομένα τηλεπισκόπησης χρησιμοποιούνται προϊόντα του προγράμματος Copernicus, κυρίως οπτικά δεδομένα Sentinel-2 για την εκτίμηση της χιονοκάλυψης και των χωρικών μεταβολών της, καθώς και ψηφιακά μοντέλα εδάφους για την εξαγωγή παραμέτρων κλίσης, προσανατολισμού και υψομέτρου, οι οποίες είναι κρίσιμες για τη γένεση χιονοστιβάδων. Παράλληλα, ενσωματώνονται μετεωρολογικά δεδομένα από το ERA5-Land, όπως ύψος και ένταση χιονόπτωσης, θερμοκρασία αέρα, μεταβολές θερμοκρασίας και ύψος χιονοκάλυψης, τα οποία παρέχουν συνεχή χρονική κάλυψη και επαρκή χωρική ανάλυση για περιφερειακές εφαρμογές.

[[Εικόνα: PPANAGIS_5.1.jpg|thumb|right|Στάδια σύνθεσης μετωρολογικών δεδομένων και παραγωγής μασκών]]

[[Εικόνα: PPANAGIS_5.2.jpg|thumb|right|Οι περιοχές του ανατολικού Καζακστάν με κλίσεις εδάφους μεγαλύτερες των 30 μοιρών]]


Η επεξεργασία των δεδομένων περιλαμβάνει αρχικά τη χωρoχρονική εναρμόνιση των επιμέρους πηγών, ώστε όλες οι μεταβλητές να αναφέρονται στο ίδιο χωρικό πεδίο και χρονικό βήμα. Στη συνέχεια, εφαρμόζεται ανάλυση κατωφλίων (threshold-based approach), όπου συγκεκριμένες τιμές ή συνδυασμοί τιμών μεταβλητών, όπως απότομη αύξηση του ύψους χιονόπτωσης σε συνδυασμό με απότομες κλίσεις, χρησιμοποιούνται ως δείκτες αυξημένης πιθανότητας εκδήλωσης χιονοστιβάδας. Η επιλογή των κατωφλίων βασίζεται τόσο στη διεθνή βιβλιογραφία όσο και σε εμπειρικές παρατηρήσεις από καταγεγραμμένα συμβάντα, ανά περιοχή αλλά και διεθνώς. Η τηλεπισκόπηση συμβάλλει καθοριστικά στη χωρική αποτύπωση της χιονοκάλυψης και στην παρακολούθηση των μεταβολών της, επιτρέποντας την αναγνώριση περιοχών με φρέσκο ή ασταθές χιόνι, χρησιμοποιώντας συνδυασμούς bands για αποτύπωση συγκέντρωσης και μεταβολής υγρασίας-νερού-πάγου κλπ, το οποίο αποτελεί βασικό παράγοντα κινδύνου.	

[[Εικόνα: PPANAGIS_5.3.jpg|thumb|right|Χιονοκάλυψη στο ανατολικό Καζακστάν τις χειμερινές περιόδους των ετών 2019 - 2024]]


Το τελικό στάδιο της μεθοδολογίας αφορά τη σύνθεση των επιμέρους δεικτών σε έναν ολοκληρωμένο δείκτη κινδύνου χιονοστιβάδας και την παραγωγή χαρτών επικινδυνότητας. Οι χάρτες αυτοί παράγονται δυναμικά για διαφορετικές χρονικές περιόδους και μπορούν να ενημερώνονται αυτόματα με την είσοδο νέων δορυφορικών και μετεωρολογικών δεδομένων. Η αξιολόγηση του συστήματος πραγματοποιείται μέσω σύγκρισης των προβλέψεων με ιστορικά καταγεγραμμένα γεγονότα χιονοστιβάδων, προκειμένου να εκτιμηθεί η ακρίβεια και η αξιοπιστία της προσέγγισης.


'''Αποτελέσματα'''
Τα αποτελέσματα της μελέτης καταδεικνύουν ότι ο συνδυασμός δεδομένων τηλεπισκόπησης και μετεωρολογικών αναλύσεων σε περιβάλλον GEE μπορεί να αποδώσει ικανοποιητικά αποτελέσματα στην πρόβλεψη και παρακολούθηση κινδύνου χιονοστιβάδων. Οι χάρτες επικινδυνότητας που παρήχθησαν, παρουσιάζουν καλή χωρική συμφωνία με τις περιοχές όπου έχουν καταγραφεί ήδη πραγματικά συμβάντα, ιδιαίτερα σε ζώνες με μεγάλες κλίσεις και αυξημένη χιονόπτωση. Τα οπτικά δορυφορικά δεδομένα αποδείχθηκαν ιδιαίτερα χρήσιμα για την αποτύπωση της χιονοκάλυψης και την ανίχνευση πρόσφατων μεταβολών, ενώ τα μετεωρολογικά δεδομένα συνέβαλαν καθοριστικά στην κατανόηση της χρονικής δυναμικής του κινδύνου. Επιπλέον, αναδείχθηκε η σημασία της συνεχούς ενημέρωσης των δεδομένων, καθώς μικρές μεταβολές στις καιρικές συνθήκες μπορούν να οδηγήσουν σε σημαντικές αλλαγές στο επίπεδο επικινδυνότητας. Παρότι η προσέγγιση βασίζεται σε σχετικά απλά κατώφλια και όχι σε πολύπλοκα μοντέλα μηχανικής μάθησης, τα αποτελέσματα δείχνουν ότι μπορεί να αποτελέσει ένα πολύ αξιόπιστο εργαλείο προειδοποίησης, στα χέρια της εκάστοτε τοπικής αυτοδιοίκησης και των τοπικών φορέων.

[[Εικόνα: PPANAGIS_5.4.jpg|thumb|right|Τελικός χάρτης πρόβλεψης κινδύνου χιονοστιβάδας στις ορεινές περιοχές του ανατολικού Καζακστάν]]



'''Συμπεράσματα'''

Συμπερασματικά, το άρθρο αναδεικνύει τη δυναμική της τηλεπισκόπησης ως βασικού πυλώνα σύγχρονων συστημάτων πρόβλεψης χιονοστιβάδων. Η αξιοποίηση δορυφορικών δεδομένων Copernicus σε συνδυασμό με αναλύσεις ERA5-Land και η επεξεργασία τους σε πλατφόρμα cloud, όπως το Google Earth Engine, επιτρέπουν την ανάπτυξη λειτουργικών, επαναλήψιμων και χωρικά εκτεταμένων εργαλείων εκτίμησης κινδύνου. Η μελέτη δείχνει ότι ακόμη και σχετικά απλές μεθοδολογικές προσεγγίσεις, όταν υποστηρίζονται από υψηλής ποιότητας δεδομένα τηλεπισκόπησης, μπορούν να προσφέρουν αξιόπιστες πληροφορίες για τη διαχείριση φυσικών κινδύνων. Παράλληλα, αναγνωρίζονται περιορισμοί που σχετίζονται με τη χωρική ανάλυση των δεδομένων και την ανάγκη τοπικής διαβάθμισης των κατωφλίων, γεγονός που υποδεικνύει κατευθύνσεις για μελλοντική έρευνα, εστιασμένες πιθανά στην κλίμακα του τοπικού. Συνολικά, το άρθρο συμβάλλει ουσιαστικά στη διασύνδεση της επιστήμης της τηλεπισκόπησης με την επιχειρησιακή πρόβλεψη χιονοστιβάδων, παρέχοντας ένα πλαίσιο που μπορεί να προσαρμοστεί και σε άλλες ορεινές περιοχές, συμπεριλαμβανομένων περιοχών με περιορισμένα επίγεια δεδομένα, όπως η Νοτιοανατολική Ευρώπη και τα Βαλκάνια.






 [[category:Χιονοστιβάδες]]