Нові датчики блискавок можуть виявляти лісові пожежі в Тахо за лічені секунди. Ось як вони працюють.

Вісім датчиків високого ризику блискавок від Fire Neural Network, один з яких зображений на фотографії в лабораторії UC Berkeley Central Sierra Snow Lab, нещодавно були встановлені в басейні озера Тахо. Нові прилади будуть попереджати дослідників і рятувальників про удари блискавок, здатні спричинити лісові пожежі в горах Сьєрра-Невада. Вільям Хейл Ірвін/Для S.F. Chronicle

Коли наприкінці липня над Сьєрра-Невадою прокотилися грози, чиновники попередили, що блискавки можуть спричинити лісові пожежі в лісистих районах, де багато сухої рослинності.

Тисячі блискавок влучили в Сьєрра-Неваду і спричинили десятки невеликих пожеж, але чиновники зазвичай не можуть визначити, які саме удари блискавок спричинили лісові пожежі, якщо люди або веб-камери не повідомляють про дим. Нова мережа датчиків, встановлених у басейні Тахо, може змінити цю ситуацію, дозволивши пожежникам швидше реагувати на виклики.

Мережа може дозволити пожежникам виявляти пожежі до того, як вони вийдуть з-під контролю. Багато найбільших лісових пожеж у Каліфорнії були спричинені блискавками, зокрема у 2020 році — внаслідок потужної грозової бурі. Вісім датчиків було встановлено в басейні озера Тахо, зокрема на гірськолижних курортах, у пожежних частинах та в лабораторії UC Berkeley Central Sierra Snow Lab, яка очолила проект.

Датчики блискавок в басейні озера Тахо

Кожен датчик охоплює радіус 15 миль і може точно визначити місце удару блискавки в межах 100 футів.

Карта: Ентоні Едвардс/S.F. Chronicle Джерело: Fire Neural Network / UC Berkeley Central Sierra Snow Lab

«Це звучить трохи як «Зоряні війни», але вони відчувають порушення в електромагнітному полі і здатні скласти карту ударів блискавки», — сказав Ендрю Шварц, директор снігової лабораторії.

Високоточні детектори блискавок розроблені компанією Fire Neural Network із Флориди, яка встановила мережі детекторів на всьому Заході, включаючи округ Сан-Бернардіно. На відміну від інших технологій виявлення блискавок, ця мережа точно визначає місце удару блискавки, одночасно аналізуючи метеорологічні та екологічні дані, щоб визначити, які блискавки мають найвищий ризик спричинити лісову пожежу. Компанія заявляє, що може точно нанести на карту удари блискавок у радіусі 100 футів від місця їхнього падіння.

Не всі удари блискавки однакові. Деякі вивільняють більше енергії, ніж інші, що робить їх більш ймовірними для виникнення лісових пожеж. Але ці удари з високим ризиком становлять лише невелику частину всіх блискавок, сказала співзасновниця Fire Neural Network Керолайн Комо.

«Наші датчики здатні розрізняти ті удари блискавки, які тривають надзвичайно довго, — каже Комо. — Вони тривають до 1000 разів довше, створюючи набагато більше тепла, ніж звичайні удари».

Грози, що прокотилися регіоном Тахо з 22 по 29 липня, супроводжувалися 723 ударами блискавки. За даними Комо, нейронна мережа Fire Neural Network визначила, що 41 з цих ударів мали найвищу ймовірність спричинити пожежі.

Технології виявлення лісових пожеж у Каліфорнії набагато досконаліші, ніж десять років тому. Мережа веб-камер Каліфорнійського університету в Сан-Дієго використовує штучний інтелект і з 2023 року виявила понад 1200 пожеж у Каліфорнії.

Однак Комо каже, що потрібно ще швидше виявлення. За 40 секунд алгоритм Fire Neural Network обчислює, які удари мають високу ймовірність спричинити пожежі, і сповіщає про це органи влади.

«Якщо камера фіксує дим над лінією дерев, часто це вже запізно», — каже Комо.

Густа рослинність і висока щільність населення в басейні Тахо можуть становити небезпеку під час швидко поширюваної лісової пожежі. Нова технологія виявлення блискавок може стати ключовою системою раннього попередження для запобігання пожежам. Вільям Хейл Ірвін/Для S.F. Chronicle

Додатковий час для евакуації може стати вирішальним фактором для озера Тахо. Під час лісової пожежі може знадобитися до 11 годин, щоб покинути Південне озеро Тахо.

«Навколо басейну Тахо фактично існує вищий ризик, оскільки це густонаселений район і є обмежені шляхи евакуації», — сказав Шварц. «Існує певна тривога щодо пожеж, що починаються в басейні Тахо, і ці додаткові детектори можуть бути там корисними».

Ендрю Шварц — провідний дослідник і керівник Центральної лабораторії снігу Каліфорнійського університету в Берклі, розташованої на вершині Доннер-Самміт у Сьєрра-Неваді. Вільям Хейл Ірвін/Для S.F. Chronicle

Проте деякі вчені скептично ставляться до тверджень Fire Neural Network щодо точності та ефективності ударів.

«Я хотів би побачити підтвердження цих тверджень», — сказав Кріс Вагаскі, метеоролог і керівник Wisconsin Environmental Mesonet.

Маркус Ернандес, начальник підрозділу Cal Fire в Санта-Кларі, ще не «побачив кореляції між тим, що вони визначають як високий ризик удару блискавки, і займанням».

Якщо мережа зможе надавати пожежникам належне раннє попередження, це може допомогти зменшити зростаючу кількість мегапожеж в теплішому і сухішому кліматі.