Географы НИУ ВШЭ рассчитали климатический риск-профиль Красноярского края
Команда Центра геоданных факультета географии и геоинформационных технологий НИУ ВШЭ детально оценила природные риски, которым подвергается Красноярский край из-за изменения климата. Обсуждение риск-профиля состоялось на прошедшем в Новосибирске XII Международном форуме технологического развития «Технопром-2025».
Географы зонировали территорию края по степени опасности природных явлений на уровне муниципалитетов и рассчитали, какая доля населения и стоимость основных экономических фондов попадают под риск. Например, в зоне наиболее высокой опасности сильных ветров (со скоростями порывов более 20 м/с) оказываются освоенные территории на юге Таймырского полуострова и г. Норильск, где проживает 7% населения, которое может остаться без электроэнергии в случае обрыва электросетей, рассказала директор Центра геоданных факультета географии НИУ ВШЭ Татьяна Анискина на сессии «Цифровые решения для управления территориями и адаптации к изменениям климата».
На территории Красноярского края практически повсеместно встречаются единичные случаи жары: даже на берегу Северного Ледовитого океана она изредка, но достигает 32-34 градусов. В Норильске и северных муниципалитетах в целом максимальные температуры более, чем в два раза превышают средние за последние 15 лет. Это влечет за собой активизацию таких опасных процессов, как растепление вечной мерзлоты, увеличение частоты тундровых пожаров и изменение водного режима. При этом население и экосистемы здесь наименее адаптированы к высоким температурам, а значит, сюда нужно направить особое внимание.
Население северных регионов плохо адаптировано к жаре и, кроме того, населенные пункты их никак не защищают в отличие от южных городов, указал доцент факультета географии НИУ ВШЭ, старший научный сотрудник НИВЦ МГУ Михаил Варенцов. Например, многие города Сибири изначально были спроектированы с расчетом на то, что жителям придется справляться с экстремально низкими зимними температурами, а не с высокими. Южные города лучше адаптированы к жаре: много, где есть кондиционеры, озеленение в городах, больше тени.
Михаил Варенцов, доцент факультета географии НИУ ВШЭ, старший научный сотрудник НИВЦ МГУ
«В Сибири достаточно высокая влажность — много водоемов, озер, рек, болот, почва летом сохраняет много влаги. В жару воздух быстро насыщается влагой, и это повышает ощущаемую температуру и усиливает тепловой стресс».
К весьма опасным явлениям для края относятся паводки и половодье на Енисее и притоках, сильные осадки, пожарная опасность по всей территории. В зонах опасности пожаров уровней «опасно» и «весьма опасно» находится 3/4 зданий общей стоимостью 7,3 млрд рублей и проживают более 2 млн человек. Причем они опасны не только в тайге, где сконцентрированы крупные города и большинство населения края, но и в тундре, и на юге области. Они также представляют угрозу для сельского хозяйства региона, которое расположено в южных предгорных частях края и подвержено сильным ветрам, а значит и быстрому распространению пожаров.
В зонах наиболее высокого уровня опасности ландшафтных пожаров находится 85% сельскохозяйственных угодий края, стоимость продукции с которых составляет 53 млрд руб. Доля лесных угодий, попадающих в весьма опасные зоны, составляет только 7% с оценочной стоимостью 1,38 трлн руб., остальные 93% располагаются на территории со средним уровнем опасности.
Если же говорить об опасности сильных морозов, то в наиболее уязвимых зонах расположено 75% жилых строений, почти 70% населения и более 60% дорог (из них треть — в очень опасной зоне). Это важно учитывать при планировании соответствующих адаптационных мероприятий: размещении пунктов обогрева на трассах, теплоизоляции зданий, изменений условий труда. Однако сильные морозы — это единственное, что точно пойдет на убыль с потеплением климата, отмечают исследователи.
Изменение климата ставит перед государством, наукой и бизнесом новые вызовы. В то же время цифровые технологии помогают не только снижать риски, но и открывают возможности для устойчивого развития территорий.
С их помощью можно рассчитать риски на уровне отдельных объектов и дать экономическую оценку ущербов для разных уровней: от населенного пункта до территории действия бизнеса, муниципалитета, региона и страны в целом.
Собирать информацию о произошедших природных рисках и социально-экономических последствиях от них помогает, в том числе, разработанный географами Центра геоданных ВШЭ GPT-алгоритм, который превращает разномастные текстовые сводки из открытых авторизованных источников в структурированную базу геоданных, удобную для дальнейшего анализа. Из 8 млн исходных текстовых сообщений, собранных с сайтов и официальных пабликов в соцсетях, за несколько часов получилось 30 тысяч записей об опасных природных явлениях на всю РФ за последние 5 лет с точностью распознавания около 80%, рассказала Татьяна Анискина.
Татьяна Анискина, директор Центра геоданных факультета географии НИУ ВШЭ
«Наша задача заключается в выявлении с помощью геоаналитики и искусственного интеллекта подверженных территорий и объектов. Мы в короткий срок составляем полный климатический риск-профиль региона, рассчитываем возможные экономические последствия и предлагаем наиболее эффективные пути адаптации».
Расчет климатического риск-профиля выполнен в рамках проекта «Информационные ресурсы и инструменты для управления климатическими рисками» стратегического технологического проекта «Мультиагентная платформа ИИ-решений для отраслевых задач» программы развития НИУ ВШЭ на 2025-2036 годы, победившей в конкурсе программ стратегического академического лидерства «Приоритет-2030».
Вам также может быть интересно:
Исследователи ВШЭ показали, как создавать регуляторную ДНК напрямую
Исследователи НИУ ВШЭ разработали модель для генерации промоторов и энхансеров — участков ДНК, регулирующих работу генов. Модель работает с нуклеотидами ДНК напрямую, без промежуточного преобразования в непрерывное числовое пространство. Разработка может быть полезна в синтетической биологии и генной терапии. Результаты исследования представлены на воркшопе конференции ICLR 2026.
Развивая сотрудничество: совместный семинар ФКН ВШЭ и Харбинского технологического университета
13–16 июля на факультете компьютерных наук прошел Российско-китайский научно-исследовательский семинар по приложениям машинного обучения, организованный Научно-учебной лабораторией облачных и мобильных технологий совместно с Харбинским политехническим университетом (Китай). Делегация из семи студентов и трех представителей университета прибыла в Москву, чтобы принять участие в интенсивной четырехдневной программе.
«Работа с ИИ — решение целого спектра инженерных задач»
Искусственный интеллект — рабочий инструмент, построенный на сбалансированном сочетании алгоритмов с инженерной проработкой. Как технологии ИИ способны улучшить приложение, устройство, систему и какие инженерные задачи решаются при этом, рассказывают специалисты и аспиранты Московского института электроники и математики ВШЭ.
Новая секция по ИИ и призовое место: молодые ученые Вышки на Международной конференции IEEE EDM
В Республике Алтай прошла 27-я Международная конференция молодых специалистов в области электронных приборов и материалов (IEEE EDM). В этом году ученые НИУ ВШЭ представили на ней результаты своих исследований, а также приняли участие в организации новой секции по искусственному интеллекту. Доклад магистранта Вышки Родиона Сидоренко занял третье место в конкурсе научных работ конференции.
НИУ ВШЭ инициировал разработку этического стандарта для антропоморфных роботов
Развитие антропоморфной робототехники требует не только технологических, но и этических решений. В июле на площадке Института робототехнических систем НИУ ВШЭ прошла форсайт-сессия, посвященная разработке Этического стандарта для антропоморфных робототехнических комплексов. Представители бизнеса, органов государственной власти, научных организаций и университетов обсудили ключевые этические и правовые вопросы, связанные с развитием антропоморфных робототехнических комплексов. Главным итогом встречи стала подготовка проекта Этического стандарта.
НИУ ВШЭ первым среди университетов начал фиксировать интеллектуальные права на научные результаты в блокчейне
Высшая школа экономики подключила свой Репозиторий научно-технической информации к доверенной блокчейн-сети РЦИС.РФ как самостоятельный узел. Теперь каждый исследовательский результат, размещенный в цифровом хранилище НИУ ВШЭ, может получить признаваемую госорганами запись в распределенном реестре, подтверждающую авторство и принадлежность исключительных прав.
ФКН ВШЭ и ЧГУ реализовали три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту
В 2025/26 учебном году факультет компьютерных наук (ФКН) ВШЭ совместно с Череповецким государственным университетом реализовал три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту. Инициатива была представлена в рамках проекта «Топ-ИИ» Минцифры России при участии АНО «Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации». Эксперты НИУ ВШЭ совместно с индустриальными партнерами разработали линейку отраслевых образовательных модулей в области искусственного интеллекта.
В НИУ ВШЭ появится суперкомпьютер для работы с ИИ
Высшая школа экономики готовит к запуску второй суперкомпьютер. Новый кластер будет ориентирован прежде всего на задачи ИИ и дополнит уже действующий суперкомпьютер cHARISMa. Его запуск планируется на конец 2026 года.
В НИУ ВШЭ создан Фонд науки и технологий
Фонд науки и технологий НИУ ВШЭ (ФНТ) будет финансировать перспективные научные инициативы, имеющие прикладную направленность и содействующие достижению технологического лидерства России. На поддержку могут рассчитывать проектные команды из всех кампусов университета. Заявку в ФНТ можно подать в любой момент. Рассматривать заявки будет созданный Совет по науке и технологиям НИУ ВШЭ.
Нейросеть НИУ ВШЭ iFORA.LLM включена в Реестр российского программного обеспечения
Адаптированная большая языковая модель для сферы науки, технологий и инноваций (далее — iFORA.LLM, модель), разработанная экспертами Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ, включена в Реестр российского ПО. Модель создана для эффективного анализа массивов научно-технической информации — от поиска релевантных публикаций до оценки технологических трендов и формирования аналитических отчетов.