Компания Google создает интернет-службу, которая позволит жителям прибрежных районов США определять степень риска попасть под удар штормовых волн и оказаться в зоне затопления в случае приближения урагана. В качестве данных для новой онлайновой услуги используется история метеорологических наблюдений, накопленная, в частности, метеоцентром Майами и содержащая записи о волнах и наводнениях, вызванных ураганами различных категорий. Например, в 2005 г. во время урагана Катрина наводнение, вызванное сильным ветром и штормом, а также усиленное наличием области низкого давления в центре урагана, привело к тому, что уровень моря поднялся на семь метров. В то же время при урагане Эндрю уровень воды поднялся на пять метров. Разрушения, которые приносит ураган, в очень большой степени зависят именно от высоты и силы штормовых волн, а также от того факта, приходится ли основной удар стихии на густонаселенные районы. Наводнение же считается максимально опасным, если вода поднимается выше уровня крыш домов.

Функционирование службы основано на модели SLOSH (Sea, Lake and Overland Surges from Hurricanes), созданной Национальным центром ураганов США. Погрешность ее работы составляет около 20%. В качестве исходных данных модель использует сведения о давлении в центре урагана, его диаметре, скорости перемещения и траектории движения, о скорости ветра, рельефе прибрежных зон, о приливах и отливах, о впадающих в море реках, а также батиметрические данные. При этом итоговым является худший из возможных вариантов.

Когда служба заработает -- а произойдет это, как ожидается, к началу сезона ураганов, который длится с 1 июня по 30 ноября, -- людям достаточно будет набрать в строке поиска свой адрес, чтобы определить степень риска. Также планируется, что наличие такой службы снизит нагрузку на метеослужбы, получающие в условиях приближающегося урагана тысячи звонков от граждан, желающих знать, обойдет их стихия стороной или нет. На прогнозной карте степени риска будут обозначаться цветовыми индикаторами, при этом прогноз можно будет получить на разные сроки. Сервис будет также полезен местным службам быстрого реагирования, которые будут знать, в какие районы подтягивать основные силы спасателей.