薩塞克斯大學的研究人員開發(fā)了一種系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以準確地預測東非干旱的發(fā)生時間，最多可以提前十周。

肯尼亞已經(jīng)使用衛(wèi)星圖像監(jiān)測草場狀態(tài)，并使用一種稱為“植被狀況指數(shù)”的指標來確定植被的健康狀況。這些信息通過干旱預警系統(tǒng)傳達給肯尼亞干旱和半干旱地區(qū)的決策者。

但是，這些由國家干旱管理局(NDMA)運作的系統(tǒng)僅允許組織和社區(qū)在已經(jīng)發(fā)生干旱影響時進行干預。到那時，這種極端天氣已經(jīng)對當?shù)厝嗣竦纳嬙斐闪藲缧杂绊憽?/p>

相反，來自薩塞克斯大學和NDMA的一組研究人員開發(fā)了一種稱為Astrocast的新系統(tǒng)。

該項目由科學技術設施理事會資助，該項目使人道主義機構和干旱風險管理人員能夠在發(fā)生極端天氣之前通過預測其變化來積極應對。

在發(fā)表于《環(huán)境遙感》的研究論文中，他們解釋了由數(shù)據(jù)科學家(天文學家和數(shù)學家)與地理學家組成的跨學科團隊如何利用天文學科學的技術。在使用先進的統(tǒng)計方法預測極端天氣之前，直接處理來自太空望遠鏡的數(shù)據(jù)。

地理高級講師兼Astrocast聯(lián)合創(chuàng)始人Pedram Rowhani博士說：“在許多情況下，可以在自然植被上看到干旱的最初跡象，可以從太空進行監(jiān)測。

“我們的方法測量過去和現(xiàn)在的植被狀況指數(shù)(VCI)，該指標是基于衛(wèi)星圖像的，通常用于識別干旱狀況，以了解VCI隨時間變化的趨勢和總體行為，以預測植被可能發(fā)生的變化。未來。”

該論文的聯(lián)合第一作者兼機器學習和數(shù)據(jù)科學講師Adam Barrett博士說：“在與Rowhani博士就AstroCast進行了交談之后，我看到了一個將我在理論神經(jīng)科學方面發(fā)展的方法學應用于醫(yī)學的機會。具有真正的人道主義影響潛力的項目。

“在蘇塞克斯大學積極鼓勵跨學科工作的過程中，我們決定結合各種技能?？吹轿覀兊募夹g如何應用??于現(xiàn)實世界問題并改善生活，這令人大開眼界。”

人道主義部門對開發(fā)注重預警和鼓勵采取更積極主動的災害處理系統(tǒng)的需求日益增長。

肯尼亞NDMA已經(jīng)為每個縣提供了每月的干旱公告，該州檢測到植被的變化，并用于決定是否宣布干旱警報。

但是根據(jù)Astrocast的預測，這些公告還可能包括對VCI在幾周后的預測，從而為農(nóng)民和牧民提供了寶貴的準備時間。

天體物理學教授，Astrocast聯(lián)合創(chuàng)始人塞布·奧利弗(Seb Oliver)表示：“我的天體物理學研究很大一部分需要處理來自天文太空望遠鏡(例如赫歇爾太空天文臺)的數(shù)據(jù)。對地觀測衛(wèi)星并沒有什么不同。

“我們經(jīng)常使用最先進的統(tǒng)計數(shù)據(jù)和機器學習方法來解釋我們的天文數(shù)據(jù)。在這種情況下，我們使用機器學習方法，并且能夠預測未來十周的植被狀況。很好的信心。

“我們認為我們的報告可能會用來定義一個新的警告標志，使縣領導可以更早地做出決定，從而更好地進行準備。但是，這些信息也可以被諸如肯尼亞紅十字會之類的人道主義組織以及諸如肯尼亞之類的其他組織所使用。大都會部。

“眾所周知，早做比反應性反應有效得多。”