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.
