AI sel haritası, 11 milyon Amerikalının resmi risk bölgelerinden çıkarılabileceğini ortaya koyuyor

Resmi sel haritaları afet hazırlığını, sigorta kararlarını ve şehir planlamasını şekillendiriyor, ancak Amerika Birleşik Devletleri’nin büyük bir kısmı haritalandırılmamış veya yetersiz haritalandırılmış durumda. Bu, bazı toplulukların karşılaştıkları risklerden habersiz kalabileceği ve gelecekteki sellere hazırlık yeteneklerini sınırlayabileceği anlamına geliyor.

Singapur Ulusal Üniversitesi (NUS) Tasarım ve Mühendislik Koleji’nden (CDE) ve NUS Mimarlık Bölümü’nden Doçent Rudi Stouffs liderliğindeki Tsinghua Üniversitesi Mimarlık Okulu’ndan araştırmacılar, bitişik Amerika Birleşik Devletleri’ndeki eksik ve eksik haritalandırılmış sel tehlikesi bölgelerini tamamlayan bir derin öğrenme çerçevesi geliştirdiler.

Mevcut resmi sel kayıtlarından ve arazi verilerinden öğrenerek, çerçeve, mevcut resmi haritaların gösterdiğinden çok daha büyük bir sel maruziyeti ölçeğini ortaya koyan, mekansal olarak tam 30 metrelik bir sel tehlikesi haritası oluşturdu.

Makale, şu tarihte yayınlandı: Doğa İletişimi Yapay zekanın sel riski bilgilerine halkın erişimini güçlendirme ve daha hedefe yönelik dayanıklılık planlamasına rehberlik etme potansiyelini vurguluyor.

Gözden kaçan sel risklerinin boyutunu ortaya çıkarmak

Araştırmacılar, resmi veritabanlarının yaklaşık 11 milyon insanı ve 4,1 milyon binayı haritalanan sel bölgelerinden çıkarmış olabileceğini buldu. Resmi referans çizgisiyle birlikte ele alındığında bulgular, bitişik ABD’deki sel maruziyetinin şu anda bilinenden önemli ölçüde daha fazla olabileceğini öne sürüyor.

Çalışma aynı zamanda bu boşlukların eşit şekilde dağılmadığını da ortaya çıkardı. Haritalandırılmamış ve haritası çıkarılmamış pek çok alan, başta yaşlılar ve çocuklar olmak üzere sosyal açıdan savunmasız nüfusları içermektedir; bu durum, risk iletişimi, dayanıklılık planlaması ve kamu kaynaklarının en çok ihtiyaç duyan topluluklara tahsisi konusunda daha geniş sonuçlara işaret etmektedir.

Bununla birlikte araştırma, yoğun nüfuslu bölgelerde ve ekonomik açıdan daha zayıf bölgelerde daha eksiksiz haritalama sağlamak için ortak bir çaba sarf edildiğini de gösterdi.

Model düzensiz ve tutarsız verileri nasıl tamamlıyor?

Çerçeve, arazi özellikleri ile bilinen sel tehlikesi bölgeleri arasındaki ilişkiyi öğrenmek için eğitildi. Yükseklik verilerini ve mevcut resmi taşkın kayıtlarını kullanan model, taşkın tehlikesi olan alanlarla ilişkili modelleri belirledi ve bu anlayışı taşkın haritasının eksik olduğu veya bulunmadığı yerlere uyguladı.

Araştırmacılar, bitişik Amerika Birleşik Devletleri’nde sürekli 30 metrelik bir sel tehlikesi katmanı oluşturdu. Yaklaşım, maliyetli ve zaman alıcı olabilen geleneksel taşkın haritalamasına ölçeklenebilir bir tamamlayıcı sunuyor.

Yapay zeka modelinin en önemli gücü, modern arazi verileri ile su baskını modelleri arasındaki temel ilişkiyi genelleştirme kapasitesidir. Model, yüksek kaliteli ve güncel olmayan haritaların bir karışımını içeren gürültülü bir veri seti üzerinde eğitilmiş olmasına rağmen, geçmiş hatalar yerine hidrolojik olarak tutarlı modellere öncelik vermeyi öğrendi.

Bu yetenek çıktısında açıkça görülmektedir. Örneğin model, bazı haritalarda bulunan ve çoğu zaman idari sınırların ürünü olan hatalı, ani sınırları göz ardı etmektedir. Bunun yerine araziyi mantıksal olarak takip eden taşkın bölgeleri oluşturur.

Diğer durumlarda, topoğrafik bağlamı daha iyi yansıtabilmek için hafife alınan taşkın bölgelerinin sınırları genişletilir. Resmi haritaların tamamen bulunmadığı bölgelerde model hâlâ güvenilir sel riski değerlendirmeleri üretebiliyor.

Stouffs, “Model, sağlam bir doğrulama ve düzeltme sistemi olarak işlev görüyor. Yalnızca güncel olmayan bilgileri kopyalamakla kalmıyor; daha tutarlı ve birçok durumda kaynak materyalden daha doğru olan taşkın haritaları üretmek için mevcut topografik verilerden aktif olarak yararlanıyor” dedi.

Makalenin ortak yazarlarından biri olan Mimarlık Bölümü’nden Yardımcı Doçent Ye Zhang (ve Tsinghua Üniversitesi’nde doçent) şunları söyledi: “Çalışmamız yapay zekanın mevcut haritaları yeniden üretmekten daha fazlasını yapabileceğini gösteriyor. Sel riskinin nerede gözden kaçtığını tespit etmeye, kimlerin etkilenebileceğini incelemeye ve ne tür sosyal etkileri olabileceğini ortaya çıkarmaya yardımcı olabilir.”

“Bu, risk ve bunun sosyal etkileri konusunda halkın farkındalığını artırmak ve daha stratejik taşkınlara karşı dayanıklılık çabalarını desteklemek için bir fırsat yaratıyor.”

Herkese açık bir rehber, bir yedek değil

Araştırmacılar, yapay zeka tarafından oluşturulan haritaların, resmi düzenleyici taşkın haritalarının yerini almayı amaçlamadığını belirtse de, gözden kaçan riskleri vurgulayan ve gelecekteki haritalama ve uyarlama çabalarının daha iyi hedeflenmesini destekleyen halka açık bir rehber olarak hizmet edebilirler.

Makalenin ilk yazarı, Mimarlık Bölümü’nde eski doktora öğrencisi ve şu anda Tsinghua Üniversitesi’nde araştırma görevlisi olan Dr. Abraham Noah Wu, “Gizli riski daha görünür hale getirerek, bu yaklaşım toplulukların ve karar vericilerin daha erken hareket etmesine ve daha etkili planlama yapmasına yardımcı olabilir” dedi.