/https%3A%2F%2Fs3.eu-central-1.amazonaws.com%2Fmedia.my.ua%2Ffeed%2F1%2F0119ef3f603fe261f4b24513052461c6.jpg)
Природа месяц посылала предупреждения: в Непале могли спасти людей от катастрофы
Наводнение в Непале можно было предсказать / © Associated Press
26 августа 2026 года у гималайской вершины Лангтанг-Лирунг на границе Непала и Китая произошел катастрофический обвал ледника, повлекший за собой масштабное наводнение с тысячами жертв. Спасательные работы в регионе продолжаются до сих пор, поскольку более тысячи человек официально признаны погибшими, а еще почти 4 тысячи человек считаются пропавшими без вести.
Об этом пишет Gizmodo.
Тревожные сигналы и спутниковые данные
Анализируя данные европейских спутников Sentinel-1, ученые обратили внимание на едва заметное ускорение движения массива льда и горных пород еще за несколько недель до стихийного бедствия. Исследователи обнаружили доказательства того, что система ледника медленно двигалась вниз со скоростью около 10 миллиметров в месяц у зоны предполагаемого обвала.
По словам геофизика Манучехра Ширзаи, сама по себе такая скорость не является критической, однако стремительные темпы ее нарастания стали действительно тревожным индикатором. Ученый объяснил, что именно ускорение намного важнее скорости, поскольку оно четко указывает на изменение скорости деформации склона непосредственно перед катастрофой.
Мониторинг угрозы и искусственный интеллект
Для создания современной системы раннего предупреждения о лавинах ученые предлагают использовать мощные радары как инструмент предварительного скрининга с помощью специальных алгоритмов. Как только склон начинает вести себя аномально, правительства должны разворачивать более интенсивный локальный мониторинг с привлечением оптических спутников высокого разрешения и наземных сейсмических датчиков.
В то же время, снимки с американского спутника Landsat 9 зафиксировали ускорение потоков коричневой талой воды внутри ледника, что свидетельствовало о необратимом разрушении скалистых хребтов. Эксперты отмечают необходимость инвестирования в мониторинг с помощью искусственного интеллекта, чтобы находить масштабируемые решения для тысяч потенциально опасных ледников в горах Азии.
