Часы и дни после стихийных бедствий, таких как тайфуны или землетрясения, являются критическим временем для операций по оказанию помощи. Однако усилиям по оказанию помощи пострадавшим и распределению предметов снабжения часто препятствуют проблемы с инфраструктурой.
Например, когда тайфун Хайян — один из самых сильных циклонов за всю историю наблюдений — опустошил центральный филиппинский город Таклобан в 2013 году, выжившие на несколько недель застряли в труднодоступных районах.Эта катастрофа побудила Кристофера Монтерола и его сотрудников из A * STAR решить проблему оказания помощи при стихийных бедствиях, используя инструменты «сетевой науки».
Эти методы нацелены на количественную оценку взаимосвязей в сложных сетях путем построения графиков связей или «ребер» между отдельными объектами, известными как «узлы». Математический анализ этих параметров может выявить важные свойства, такие как размер и прочность соединений между отдельными узлами.Исследователи разработали процедуру, которая автоматически преобразует карты улиц в сеть узлов (перекрестков) и краев (сегментов дороги).
Затем мощные алгоритмы вычисляют минимальное необходимое время и лучший маршрут, по которому спасатели могут пройти между любыми двумя узлами. Встроенная гибкость позволяет непрерывно обновлять входные данные карты с помощью краудсорсинговых сайтов, таких как Humanitarian OpenStreetMap. Кроме того, муниципалитеты могут использовать этот инструмент для моделирования сценариев разрушения инфраструктуры до того, как они произойдут.Команда проверила, как такие параметры, как поток товаров в центры оказания помощи и из них, развивались в двух различных модельных сетях: сетке, общей для городов, и «безмасштабной» дорожной сети, которая представляет собой сочетание городских центров и сельских узлов.
Эти исследования показали, что традиционные идеализированные модели по своей сути отличаются от реальных дорог в таких городах, как Таклобан. По словам Монтеролы, это означает, что обычные допущения, используемые при планировании, могут не применяться, и что необходимы надежные данные с высоким разрешением для количественной оценки устойчивости и доступности дорожных конструкций для оказания помощи.
«Эта работа может иметь решающее значение при разработке планов действий в чрезвычайных ситуациях для операций по оказанию помощи при стихийных бедствиях», — говорит Монтерола. "Он показывает, что основанный на сетевых исследованиях инструмент, основанный на фактических данных, может направлять планирование логистики в районах, пострадавших от стихийных бедствий. В частности, он позволяет быстро, но точно планировать гуманитарную логистику даже при отсутствии полной информации о степени ущерба. . "