Общепринятая мудрость — от Южной Калифорнии до южной части Тихого океана — как жителей побережья, так и ученых давно заключалась в том, что прибрежные острова создают буфер, блокирующий силу цунами. Фактически, компьютерное моделирование цунами, обрушившегося на самые разные геометрические формы прибрежных островов, не дало результатов, когда материк позади них жил лучше.Вместо этого острова сосредоточили энергию цунами, увеличив наводнения на материке до 70 процентов.
«Именно здесь расположено множество рыбацких деревень, за прибрежными островами, в надежде, что они будут защищены от ветровых волн. Даже жители Южной Калифорнии верят, что Нормандские острова и Каталина защитят их», — сказал Костас Синолакис из школы USC Viterbi. of Engineering, член многонациональной группы, проводившей исследование.Исследование было вдохновлено полевым исследованием воздействия цунами 2010 года на Ментавайские острова у Суматры. Данные исследования показали, что деревни, расположенные в тени небольших прибрежных островков, пострадали от самых сильных воздействий цунами, хуже, чем деревни, расположенные вдоль открытого побережья.
Последующее компьютерное моделирование, проведенное Хосе Борреро, адъюнкт-профессором исследовательского центра Университета Южной Калифорнии в Витерби, исследовательского центра цунами, показало, что прибрежные острова действительно способствовали, а не уменьшали, воздействию цунами.Затем Синолакис объединился с исследователями Эмилем Конталем и Николасом Ваятисом из Ecoles Normales de Cachan в Париже; и Фемистоклис С. Стефанакис и Фредерик Диас, которые вместе посещают Ecoles Normales de Cachan и Дублинского университетского колледжа, чтобы определить, была ли это единственная в своем роде ситуация или нормой.Их исследование, автором которого является Диас, было опубликовано в Proceedings of the Royal Society A 5 ноября.
Команда разработала компьютерную модель, которая учитывала различные склоны острова, склоны пляжа, глубину воды, расстояние между островом и пляжем и длину волны надвигающегося цунами.«Даже случайный анализ этих факторов потребовал бы сотен тысяч вычислений, каждое из которых могло занять до получаса», — сказал Синолакис. «Вместо этого мы использовали машинное обучение».Машинное обучение — это математический процесс, который упрощает определение максимальных значений взаимозависимых процессов с множеством параметров, позволяя компьютеру «учиться» на предыдущих результатах.
Компьютер начинает понимать, как различные настройки параметров влияют на общий результат, и быстрее находит лучший ответ. Таким образом, результаты, на обнаружение которых обычно требовались сотни тысяч моделей, были получены с 200 моделями.«Эта работа применима к некоторым из наших участков исследования цунами в Новой Зеландии», — сказал Борреро, который составляет карты опасности цунами для регионов побережья Новой Зеландии. «У северо-восточного побережья Новой Зеландии есть много небольших островов в прибрежных водах, подобных островам Индонезии, и наше моделирование показывает, что это приводит к участкам с повышенной высотой цунами».
«Необходимы значительные усилия в области просвещения населения, чтобы помочь лучше объяснить жителям прибрежных районов опасность цунами, а также когда им нужно проявлять особую осторожность и оперативность при эвакуации во время реальных чрезвычайных ситуаций», — сказал Синолакис.