Республика Башкортостан, Россия
Республика Башкортостан, Россия
Республика Башкортостан, Россия
Республика Башкортостан, Россия
ГРНТИ 27.43 Теория вероятностей и математическая статистика
ОКСО 01.03.02 Прикладная математика и информатика
ББК 221 Математика
ТБК 6117 Теория вероятностей. Математическая статистика
С появлением новых источников и технологий получения данных о местоположении и взаимном расположении объектов и систем в целом, а также их интеграции в методы и алгоритмы управления в реальном времени – сформировались условия для более современного и качественного использования компьютерных технологий в управлении сложными распределенными системами (СРС). Компоненты таких СРС сами являются сложными распределенными системами и оказывают (или потенциально могут оказывать), в том числе, негативное воздействие друг на друга, то есть представляют собой или формируют угрозу друг для друга. Одной из актуальных задач современности является разработка различных, как правило высоко компьютеризированных, средств и методов парирования угроз на основе контроля и прогнозирования развития процессов (в том числе физических), составляющих основу этих угроз. В данной статье рассматривается задача парирования одного из видов угроз – паводка. Рассмотрены вопросы использования различных видов информации, поступающей из различных источников – сенсоров, для контроля и прогнозирования уровня воды и связанного с ним затопления соответствующих территорий. Сама система использования в реальном времени автоматически измеряемых параметров СРС и их дальнейшего применения для цифровой поддержки принятия решений по парированию угроз является сложной высоко компьютеризированной технической системой, относящейся к классу интернета вещей. В то же время она является одной из цифровых подсистем СРС, оказывающих положительное воздействие на другие компоненты СРС в целом. Вся эта информация поступает из различных (технически и ведомственно) неоднородных источников, поэтому для ее оперативного и качественного хранения и использования для целей контроля, прогнозирования и парирования угроз для СРС, она нуждается в специализированных методах анализа, структурирования и распределенного хранения.
мультисенсорные системы, сложные распределенные системы, парирование угрозы, прогнозирование развития, пространственные данные, паводок, зона затопления
1. Ефремова О.А. Алгоритм построения зон фактиче-ского затопления местности при разливах рек на ос-нове радиолокационных космических снимков и ана-лиза характерных точек рельефа / О.А. Ефремова, Ю. Н. Кунаков, С. В. Павлов, А. Х. Султанов // Компью-терная оптика. – 2018. – Том 42. – С. 695–703.
2. Крымский В.Г. Информационное обеспечение оцен-ки состояния водных ресурсов и управления ими на основе геоинформационных технологий: Моногра-фия. / В.Г. Крымский, С.В. Павлов , О.И. Христодуло ̶ Москва: Изд-во «ООО Дата+»., 2010 г. ̶ 276 с.
3. Павлов С.В. Разработка геоинформационной модели речной сети с учетом картографической, гидрологи-ческой и морфометрической информации для опре-деления границ зон подтопления при изменении уровня воды в водных объектах // С.В. Павлов, О.И. Христодуло, Р.Р. Шарафутдинов // Вестник УГАТУ: Научный журнал Уфимск. госуд. авиац. техн. ун-та. ̶ 2008. ̶ Т. 11, №1 (28). ̶ С. 18-27.
4. Павлов С.В. Построение зон фактического затопле-ния местности при разливах рек на основе обработки радиолокационных космических снимков и анализа характеристик точек рельефа / С.В. Павлов, Ю. К. Кунаков // Вестник УГАТУ: Научный журнал Уфимск. госуд. авиац. техн. ун-та. ̶ 2009 г. ̶ Т. 13, №2(35). – С. 3 – 10
5. Павлов С.В. Информационное сопровождение весен-него половодья на территории Республики Башкор-тостан с использованием ГИС – технологий / С.В. Павлов, Ю.Н. Кунаков, И.У. Ямалов, А.Ф. Атнабаев // Вестник УГАТУ: Научный журнал Уфимск. госуд. авиац. техн. ун-та. – 2011 г – Т. 15, №2(42). – С. 29 – 38
6. Barbetta S., Coccia G., Moramarco T., Todini E., «Real-time flood forecasting downstream river confluences us-ing a Bayesian approach», Journal of Hydrology, vol. 565, 2018, pp. 516–523.
7. Bonakadri H., Zaji A.H., Binns A.D., Gharabaghi B., «Integrated Markov chains and uncertainty analysis techniques to more accurately forecast floods using sat-ellite signals», Journal of Hydrology, vol. 572, 2019, pp. 75–79.
8. Chang C.H., Lee H., Hossain F., Basnayke S., Jaya-singhe S., Chishtie F., Saah D., Hanwen Yu., Sothea K., Bui D.D., «A model-aided satellite-altimetry-based flood forecasting system for the Mekong River», Environmen-tal Modelling & Software, 2019, vol. 112, pp. 112–127.
9. Kim K., Pant P., Yamashita E., «Integrating travel de-mand modeling and flood hazard risk analysis for evac-uation and sheltering», International Journal of Disaster Risk Reduction, vol. 31, 2018, pp. 1177–1186.
10. Noymanee J., Theeramunkong T., «Flood Forecasting with Machine Learning Technique on Hydrological Modeling», Procedia Computer Science, vol. 156, 2019, pp. 377–386.
11. Policelli F., Hubbard A., Chul Jung H., Zaitchik B., Ichoku C. «A predictive model for Lake Chad total sur-face water area using remotely sensed and modeled hy-drological and meteorological parameters and multivari-ate regression analysis», Journal of Hydrology, vol. 568, 2019, pp. 1071–1080.
12. Shafizadeh-Moghadam H., Valave R., Shahabi H., Chapi K., «Shirzadi A. Novel forecasting approaches using combination of machine learning and statistical models for flood susceptibility mapping», Journal of Environ-mental Management, 2018, vol . 217, pp. 1–11.
13. Wing O.E.J., Sampson C.C., Bates P.D., «A flood inun-dation forecast of Hurricane Harvey using a continental-scale 2D hydrodynamic model», Journal of Hydrology X, vol. 4, 2019, P. 1–17.
14. Wesemael A.V., Landuyt L., Lievens H., Verhoest N., «Improving flood inundation forecasts through the as-similation of in situ floodplain water level measurements based on alternative observation network configura-tions», Advances in Water Resources, vol. 130, 2019, pp. 229–243.
15. Zhou Y., Guo S., Chang F., «Explore an evolutionary recurrent ANFIS for modelling multi-step-ahead flood forecasts», Journal of Hydrology. 2019. Vol. 570. pp. 343–355.
