Спутник SWOT может радикально улучшить модели водных ресурсов
22 сентября 2026 г.
Снимки спутника SWOT помогли раскрыть, насколько реки сложны для моделирования. «В глобальном речном ландшафте преобладают странные реки, на которые оказала влияние деятельность человека», – замечает Колин Глисон, гидролог из Массачусетского университета в Амхерсте и руководитель исследования, опубликованного в Geophysical Research Letters.
До запуска SWOT в конце 2022 года учёным сложно было наблюдать реки планеты на регулярной основе. Приборы измеряли глубину воды в режиме реального времени в определённых немногочисленных пунктах. Спутники могли фиксировать или ширину реки, или уровень воды. Чтобы восполнить пробелы, исследователи полагались на модели, которые нередко были основаны на искусственном интеллекте, обученном на отрывочных данных. Для прогнозов делались простые допущения о форме русла и о том, сколько воды в него поступает.
Данные SWOT позволяют радикально улучшить эти модели. Этот спутник возвращается к большинству мест наблюдения с интервалом в 11 дней. Он способен картографировать небольшие реки и озёра шириной от 30 метров. Спутник излучает радиолокационные импульсы; две антенны, разнесённые на 10 метров, улавливают отраженные сигналы, получая данные об одном и том же участке воды под разными углами. Сравнение этих сигналов позволяет одновременно определить высоту водной поверхности и её протяжённость. Точность и разрешение полученных данных превзошли ожидания.
В новом исследовании Колин Глисон и его коллеги изучили около 68000 рек, сравнив данные SWOT с гидрологическими моделями. Они обнаружили, что существующие модели с трудом улавливали поведение многих рек, особенно в Китае, Арктике и засушливых регионах. В некоторых случаях модели предсказывали подъём воды, тогда как SWOT позволял наблюдать её спад. «Мы получили атлас регионов, для которых наших базовых знаний о реках может не хватать», – говорит исследователь.
Глисон утверждает, что работа не столько призвана поставить под сомнение речные модели, сколько показать, как SWOT может их улучшить.
Одним из первых применений SWOT стало улучшение глобальных моделей наводнений, на которые полагаются страховые компании и политики для прогнозирования. В исследовании, опубликованном в Water Resources Research, Джеффри Нил, гидролог из Бристольского университета, и его соавторы показали: модель наводнений, построенная на данных SWOT, может быть столь же точной, как модель, основанная на гидролокационном картировании русла реки – немногочисленных и дорогостоящих данных.
SWOT раскрывает процессы, которые учёные ранее могли наблюдать только на реках, оснащённых измерительными приборами. Один из примеров – длительные подъёмы воды, вызывающие внезапные наводнения. SWOT может фиксировать эти явления, как показала работа, возглавленная Ханной Турман, аспиранткой Виргинского политехнического института.
Спутник также может выявлять волны, которые движутся вверх по течению, подталкиваемые океанскими приливами. В исследовании, опубликованном в Nature, Михаэль Харт-Дэвис, океанограф из Мюнхенского технического университета, и его коллеги использовали SWOT для изучения более 51000 речных рукавов. Они выявили более 165000 километров русел рек, в которые проникают приливы, подвергая экосистемы воздействию солоноватой воды. К примеру, в случае с некоторыми реками Южной Африки приливы проникали удивительно далеко.
«Мы изменяем сток рек повсюду на планете», – полагает Арно Сербело, гидролог по дистанционному зондированию из CNES и ведущий автор статьи в Nature, документирующей годовые изменения запасов воды в реках мира. Он и его коллеги обнаружили, что уровень некоторых рек, таких как Нил, оказался гораздо ниже, чем предполагали модели – возможно, из-за орошения или строительства огромной новой плотины в Эфиопии.
Источник: Science.