Некоторые методы, которые применяются для прогнозирования и предотвращения селевых потоков:

• Машинное обучение. 1 Решающие деревья и случайные леса выявляют взаимосвязи между различными факторами и определяют наиболее значимые переменные для прогнозирования. 1 Поддерживающие векторные машины (SVM) помогают определить условия, при которых возникает высокий риск селевых потоков. 1 Нейронные сети и глубокое обучение моделируют сложные нелинейные зависимости и используются для прогнозирования на основе больших массивов данных. 1
• ГИС-технологии. 13 С их помощью создают детализированные карты рисков, учитывая топографические и геологические характеристики местности. 1
• Обработка больших данных. 1 Данные, полученные с различных сенсоров, спутников, метеостанций и других источников, используются для тренировки моделей прогнозирования. 1 Методы обработки больших данных позволяют эффективно анализировать эти данные в реальном времени и выявлять закономерности, которые могут указывать на повышенный риск селевых потоков. 1
• Гибридные модели. 1 Для повышения точности прогнозирования различные интеллектуальные методы сочетают. 1 Например, методы машинного обучения комбинируют с физическими моделями оползней, что позволяет учитывать как статистические закономерности, так и физические процессы, происходящие в грунте. 1
• Аэрофотосъёмки селевого бассейна. 2 По дешифрованным аэрофотоснимкам определяют селевые русла, поля и конусы выноса селевых потоков, селевые очаги. 2 Контуры опознанных и интерпретированных селевых объектов наносят на рабочую топокарту крупного масштаба, которая используется для прогнозирования возможного распространения селевых потоков. 2