Цифровые спутниковые решения, разработанные Азербайджанским космическим агентством (Азеркосмос) в рамках сотрудничества с Министерством по чрезвычайным ситуациям Кыргызстана, применены для оценки риска стихийного бедствия и его предотвращения.

Как сообщили АЗЕРТАДЖ в Азеркосмосе, представленная цифровая модель рельефа (DEM – Digital Elevation Model) высокой точности сыграла важную роль в предотвращении потенциальных стихийных бедствий в Кыргызстане и помогла спасти сотни жизней.

Отмечается, что DEM – это модель географических данных, предоставляющая сведения о высоте местности в цифровой форме. Она используется для точного описания структуры и формы рельефа. На основании анализа спутниковых снимков и дополнительных данных мониторинга была установлена невозможность осуществления превентивных мер против выхода из берегов горного озера в Иссык-Кульской области Кыргызстана, а окрестным селам может грозить серьезное наводнение. На основании этих данных соответствующие органы Кыргызстана незамедлительно приняли меры и организовали эвакуацию людей из населенных пунктов, находящихся в зоне риска. Всего через четыре дня после эвакуации произошло ожидаемое наводнение. Однако благодаря своевременным мерам удалось спасти жизнь 500 человек.

В Кыргызстане насчитывается более 2000 горных озер, и 320 из них представляют серьезную угрозу потенциальных чрезвычайных ситуаций. Выход из берегов этих озер, расположенных в высокогорных районах, может иметь масштабные последствия для региона Центральной Азии. Одной из основных причин возникновения стихийного бедствия является нарастающая уязвимость горных озер на фоне климатических изменений. Повышение температуры ускоряет таяние ледников, что приводит к тому, что уровень озер достигает критического предела.

В целом же, более детальный спутниковый мониторинг в зонах риска и усиление структуры безопасности этих озер могут предотвратить подобные катастрофы в будущем. Цифровые модели рельефа и спутниковые данные позволяют сэкономить как человеческие, так и финансовые ресурсы, обеспечивая высокоточные прогнозы в управлении стихийными бедствиями.