Прогнозирование последствий чрезвычайных ситуаций на основе математических моделей с применением ГИС-технологий тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.18, кандидат наук Абрахин, Сергей Иванович

• Абрахин, Сергей Иванович
• кандидат наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат наук Абрахин, Сергей Иванович

ОГЛАВЛЕНИЕ

Введение

ГЛАВА I. Современное состояние проблемы прогнозирования последствий ЧС

1.1 Обзор существующих методов и базовые подходы 11 1.1.1 Технологии моделирования и прогнозирования чрезвычайных ситуаций

1.2 Обоснование выбора рассматриваемых типов чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера для осуществления прогнозирования

1.2.1 Классификация и перечень факторов риска возникновения чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера

1.3 Методики моделирования и прогнозирования чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера с использованием базовых уравнений гидродинамики

1.3.1 Математические модели движения волны

1.3.2 Математические модели формирования стока жидкости

1.3.3 Лесные пожары: основные понятия и определения

1.4 Краткое введение в математические и программно-аналитическое обеспечение и инструментарий для моделирования и прогнозирования чрезвычайных ситуаций

1.4.1 Аппарат нечетких множеств в математическом моделировании

1.4.2 Отображение результатов математического моделирования в географических информационных системах

ГЛАВА II. Разработка общих подходов на основе математических

методов анализа последствий ЧС и соответствующих моделей их распространения

2.1 Математическое моделирование распространения волны прорыва речной плотины

2.1.1 Конечно-разностная аппроксимация

2.1.2 Устойчивость и сходимость разностной схемы

2.2 Математическое моделирование последствий аварийных разливов нефти и нефтепродуктов при авариях на магистральных нефтепродуктопроводах

2.2.1 Разработка математической модели, описывающей движение нефтепродуктов

2.2.2 Устойчивость и сходимость разностной схемы

2.3 Моделирование распространения лесного пожара

2.3.1 Разработка математической модели распространения лесного пожара

2.3.2 Соотношения для расчета скоростей движения кромки пожара

2.3.3 Учет влажности воздуха и крутизны склона на распространение лесных пожаров с учетом отсутствия лесных горючих материалов

2.3.4 Расчет количества непригодной к реализации древесины 77 ГЛАВА III. Разработка и реализация численных методов для прогнозирования последствий распространения ЧС на основе адекватных математических моделей в ассоциации с методами отображения результатов с использованием ГИС-технологий 79 3.1 Прогнозирование распространения волны прорыва речной плотины

3.1.1 Назначение программного обеспечения «Волна 2.0»

3.1.2 Вычисление параметров прорыва

3.1.3 Разработка и реализация методов получения исходных данных с электронной географической карты для моделирования прорыва плотины в

программе «Волна 2.0»

3.1.4 Данные о створах по реке

3.1.5 Отображение результатов моделирования на электронной карте

3.1.6 Описание системы прогнозирования распространения волны прорыва

3.2 Прогнозирование последствий аварийных разливов нефти и нефтепродуктов при авариях на магистральных нефтепродуктопроводах

3.2.1 Составляющие части загрязнения

3.2.2 Моделирование распространения нефтепродуктов в установившихся руслах

3.2.3 Описание системы прогнозирования последствий аварийных разливов нефти и нефтепродуктов при авариях на магистральных нефтепродуктопроводах

3.3 Прогнозирование распространения лесных пожаров

3.3.1 Решаемые задачи

3.3.2 Описание системы прогнозирования распространения лесных пожаров

ГЛАВА IV. Результаты использования разработанных математических моделей распространения последствий ЧС и их визуализация для информационно-аналитического обеспечения и поддержки принятия решений на базе адаптированного к данным задачам инструментария

ГИС-технологий (на примере Владимирской области)

4.1 Результаты прогнозирования распространения волны прорыва на речной плотине

4.1.1 Результаты прогнозирования в программе «Волна 2.0»

4.1.2 Результаты моделирования прорыва плотины на р.Содышка

4.2 Результаты прогнозирования последствий аварийных разливов нефти и нефтепродуктов при авариях на магистральных нефтепродуктопроводах

4.2.1 Результаты поиска наиболее вероятного пути водотока на электронной карте

4.2.2 Результаты прогнозирования распространения нефтепродуктов

4.3 Результаты прогнозирования распространения лесных пожаров 137 Заключение 144 Выводы 145 Список использованных источников 147 Приложения 154 Приложение 1 154 Приложение 2 161 Приложение 3

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Прогнозирование последствий чрезвычайных ситуаций на основе математических моделей с применением ГИС-технологий»

Введение

Актуальность работы

В настоящее время значительное внимание уделяется вопросам охраны окружающей среды и прогнозирования последствий чрезвычайных ситуаций (ЧС) природного и техногенного характеров. Для их решения необходим комплексный подход с использованием больших объемов экологической, картографической и другой количественной информации о состоянии компонент природной среды, что требует использования современных инструментов математического моделирования. Наиболее эффективными методами обработки и анализа подобных объёмов информации на сегодняшний день являются методы, основанные на использовании географических информационных систем, позволяющих проводить одновременный анализ многомерных данных и аналитическую обработку с использованием цифровых карт. Это упрощает процедуры прогнозирования, делает их наглядными и позволяет оценить комплексное воздействие техногенных факторов на природную среду с возможностью оперативного выявления аномалий и принятия необходимых мер для их устранения. Поэтому разработка и создание новых подходов на основе достижений современных информационных технологий, а также адекватного математического обеспечения и предложение конкретных средств для моделирования и прогнозирования последствий ЧС является актуальной задачей в аспекте информационно-аналитического обеспечения и поддержки принятия управленческих решений.

Целью работы является разработка базовых методов для комплексного анализа, моделирования и прогнозирования последствий ЧС природного и техногенного характера с применением современных технологий математического моделирования и вычислительного эксперимента с отображением результатов в географической информационной системе (ГИС) и их использованием на конкретной территории - Владимирской области.

Для достижения поставленной цели в работе решены следующие задачи:

1. разработаны математические модели на базе утвержденных в Министерстве Российской Федерации по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий (МЧС) методик прогнозирования последствий распространения ЧС;

2. созданы алгоритмы для анализа многофакторных ситуаций, которые реализованы на базе ГИС Arc View Gis 3.3 и ArcGIS 9.3;

3. проведены вычислительные эксперименты по прогнозированию последствий ЧС с использованием данных по конкретной территории;

4. предложена технология и выполнена визуализация распространения последствий ЧС с применением ГИС-технологий;

5. предложены технологии для прогнозирования ряда ЧС.

Методы исследований

Поставленные задачи решались методами численного решения дифференциальных уравнений, теории нечетких множеств, вычислительного эксперимента.

Соответствие диссертации паспорту специальности

Диссертация соответствуют паспорту научной специальности 05.13.18. «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ»:

в части формулы специальности — «...применение математического моделирования, численных методов и комплексов программ для решения научных и технических, фундаментальных и прикладных проблем...»; в части области исследования - п. 5: «Реализация эффективных численных методов и алгоритмов в виде комплексов проблемно-ориентированных программ для проведения вычислительного эксперимента».

Достоверность основных научных положений и выводов работы подтверждается их сравнением с экспериментальными данными, а также опытом практического использования разработок в производственной и научной областях.

Обоснованность научных результатов подтверждается корректным использованием математического аппарата, адекватного решаемым задачам.

Научная новизна работы определяется разработкой в едином комплексе фундаментальных основ и прикладных методов для проведения математического моделирования, численных экспериментов и использования созданных комплексов программ для реализации сформулированной цели и решения обозначенных задач й сводится к следующему:

- разработке адекватных математических моделей и оригинальных алгоритмов для прогнозирования последствий ЧС, в том числе на базе теории нечетких множеств, опирающихся на утвержденные в МЧС методики;

- анализу точности оценки последствий ЧС, которые в значительной степени определяются правильным выбором управляющих параметров, положенных в основу вычислений;

- разработке методов компьютерной поддержки отображения последствий ЧС на основе ГИС-технологий с соответствующим программно-аналитическим обеспечением;

- созданию информационной системы с привязкой к реальной местности для наглядной оценки и анализа последствий ряда ЧС в динамике их развития;

- впервые проведённому с единых позиций зонированию и оценки риска конкретной территории (на примере Владимирской области) с учетом последствий и путей распространения ЧС - прорыва плотины, аварии на нефтепродуктопроводе, лесных пожаров.

Практическая ценность работы заключается в разработке и реализации математических подходов и методик, программных средств моделирования, анализа и прогнозирования последствий ЧС и путей их распространения, в т.ч. с применением аппарата нечетких множеств и ГИС-технологий.

Реализация и внедрение результатов

Разработанные в диссертации модели, алгоритмы, программные и методические средства использовались при выполнении госбюджетных и хоздоговорных научно-исследовательских работ с участием автора в рамках ряда ФЦП и ведомственных НТП, а также региональных программ данного профиля.

Получены свидетельства на официальную регистрацию пяти программ на ЭВМ: № 2007611385 от 29.03.2007; №2009612876 от 03.06.2009; №2009620463 от 18.09.2009; №2012610059 от 10.01.2012; № 2012610060 от 10.01.2012. Основные результаты работы в своих базовых частях внедрены в опытную эксплуатацию в Главном управлении МЧС России по Владимирской области, городском штабе МЧС г. Владимира, а также в Счетной палате Владимирской области, в учебном и научных процессах ВлГУ.

Апробация работы

Основные результаты работы докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях: «Экология речных бассейнов. Вторая международная научно-практическая конференция», 2002, г. Владимир; «Экология и рациональное природопользование», 2002, г. Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский государственный горный институт (технический университет); «Математические методы, информационные технологии и физический эксперимент в науке и производстве». Научно-техническая конференция факультета информатики и прикладной математики, 2003, г. Владимир; «Современные геоинформационные системы для предупреждения и ликвидации ЧС. Теория и практика» Первая всероссийская конференция, 2003, г. Москва; «XII Всероссийская научно-методическая конференция «Телематика — 2005», 2005, г. Санкт-Петербург; «Экология речных бассейнов», 3-я международная научно-практическая конференция, 2005, г. Владимир; «XIII Всероссийская научно-методическая конференция «Телематика - 2006», 2006, г. Санкт-Петербург; «XIV Всероссийская научно-методическая конференция «Телематика-2007», 2007, г. Санкт-Петербург; «XV Всероссийская научно-методическая конференция «Телематика - 2008», 2008, г. Санкт-Петербург «XVI Всероссийская научно-методическая конференция «Телематика - 2009», 2009, г. Санкт-Петербург; «Интеллектуальные системы (ШТЕЬБ 2010)», Девятый Международный симпозиум, 2010, г. Владимир.

На защиту выносятся

1. Математические модели и алгоритмы, созданные в едином комплексе для моделирования, анализа и отображения последствий ЧС с применением аппарата нечетких множеств и ГИС-технологий.

2. Прикладные аспекты сопряжения разнообразных математических методов, моделей и алгоритмов с инструментарием современных

информационных технологий, для которых разработаны соответствующие программно-аналитические модули, интерфейсы и сервисы. 3. Приложение разработанных подходов и методик для зонирования и оценки рисков конкретной территории (на основе созданной аналитической базы данных по Владимирской области) в условиях распространения последствий ряда ЧС: прорыва плотины, аварии на нефтепродуктопроводе, лесных пожаров.

Публикации

Основные результаты работы опубликованы в 24 изданиях, в том числе в 11 статьях, из которых 4 - из списка ВАК Минобрнауки, а также представлены в научно-технических отчетах НИР в рамках ряда федерально-целевых и ведомственных научно-технических программ, в том числе для решения задач в сфере ответственности региональных подразделений МЧС. Имеется 5 свидетельств об официальной регистрации разработанных программ на ЭВМ.

Объем и структура диссертации

Диссертация изложена на 184 страницах машинописного текста. Состоит из введения, четырех глав, списка использованных источников из 83 наименований, заключения и 3 приложений.

Личный вклад автора состоит в самостоятельном проведении вычислительных экспериментов, а также в участии в обсуждениях на всех этапах работы, как при постановке задач, так и при реализации и интерпретации полученных результатов. Общее направление исследований определялось научным руководителем диссертации.

1 Глава I. Современное состояние проблемы прогнозирования последствий ЧС

В этом разделе рассмотрено состояние дел и проводится анализ вопросов, связанных с прогнозированием последствий ЧС. Речь идет об опережающем отражении развития ЧС на основе, во-первых, анализа причин их возникновения, источника в прошлом и настоящем, природно-климатических и антропогенных условий. Во-вторых, - информации об объекте прогнозирования, раскрывающей его характер на разных временных промежутках, а также закономерности его функционирования. В-третьих, -использования профильной информации для построения математической модели поведения объекта, которая позволяет с использованием того или иного математического аппарата определять неизвестные параметры модели, спрогнозировать состояние интересующего объекта в некоторый будущий момент времени.

Достижения в реализации данной программы действий позволили существенно продвинуться в понимании фундаментальных процессов, происходящих в геосистемах, в аспекте классификации и прогнозирования природных и техногенных ЧС и смягчения их последствий. В зарубежной литературе это направление связывается как с изучением данных комплексных динамических процессов, так и с созданием широкой сети мониторинга на базе современного инструментария для раннего предупреждения и оценки допустимого риска (см., напр. [68-74]).

Важным блоком в задачах математического моделирования в прикладном аспекте является привязка к ключевым особенностям территорий, которая требует визуализации расчетных данных. Наиболее эффективными для этих задач являются географические информационные системы (ГИС), позволяющие проводить моделирование ЧС, географических условий и рельефа местности, а также автоматизировать районирование территорий по комплексу признаков. При этом обмен данными между использованными моделями и ГИС является двунаправленным.

В данной главе рассмотрены базовые методы для такого комплексного анализа, моделирования и прогнозирования последствий ЧС природного и техногенного характера с применением современных достижений математического моделирования и вычислительного эксперимента с отображением результатов в географической информационной системе (ГИС) и их использованием на конкретных территориях. При этом учитывается их природно-техногенное состояние в аспекте развития

технологий прогнозирования (качественные и приближенные аналитические методы, математические модели) для информационно-аналитического обеспечения и поддержки принятия управленческих решений.

1.1 Обзор существующих методов и базовые подходы

1.1.1 Технологии моделирования и прогнозирования чрезвычайных

ситуаций

Прогнозирование ЧС и их последствий - это опережающее отражение развития ЧС на основе анализа причин их возникновения, источников ЧС в прошлом и настоящем и условий их реализации.

Прогнозирование включает в себя ряд элементов. Один из них -информация об объекте прогнозирования, раскрывающая его поведение, а также закономерности этого поведения и процессы (в т.ч. фундаментальные), его определяющие. На основе консолидированных данных строится математическая модель поведения объекта, которая позволяет с использованием соответствующего математического аппарата определить неизвестные параметры модели, спрогнозировать состояние интересующего объекта в некоторый будущий момент времени и/или в определенный период времени/сезон.

В основе всех методов, способов и методик прогнозирования лежит эвристический или математический подход.

Суть эвристического подхода состоит в использовании мнений специалистов-экспертов на основе произошедших ранее событий. Он находит применение для прогнозирования процессов и явлений, формализовать которые достаточно трудно, но имеется достаточное количество информации по истории их развития. Поэтому определенные (качественные) суждения можно сделать с использованием феноменологических/эмпирических подходов (на этом основаны и методы нечетких множеств).

Математический подход заключается в использовании имеющихся данных о некоторых базовых характеристиках прогнозируемого объекта, их обработке математическими методами, моделировании, а в итоге — получении зависимостей, связывающих указанные характеристики во времени, в т.ч. в рамках определенных уравнений, и вычислении с помощью найденной зависимости характеристик объекта в требуемый момент/промежуток времени.

Этот подход предполагает применение определенных моделей и/или экстраполяции данных и зависимостей.

Под математической моделью (математическим описанием) некоторой системы (объекта) понимается совокупность соотношений, выражающая в формализованном виде связь между входными и выходными параметрами этой системы.

Для математического прогнозирования характерны следующие этапы:

- сбор и обработка исходных данных;

- выбор и обоснование математических моделей по объекту прогнозирования;

- обработка информации об объекте прогнозирования, ее уточнение, получение дополнительных характеристик, влияющих на устойчивость объекта к внешним воздействиям;

- непосредственно прогнозирование (обычно, ближне- и среднесрочное), т.е. получение характеристик объекта в заданный момент времени в будущие временные промежутки.

Отметим также, что в последнее время популярность приобретает комплексный подход, когда при решении задач математического моделирования особое внимание разработчики именно прикладных систем уделяют построению моделей, основанных и на экспертных оценках — на нечетких, приближенных рассуждениях экспертов с их использованием в компьютерных системах. Математическая теория нечетких множеств, предложенная в свое время Л.Заде (см., напр. [14,19,20]), позволяет описывать нечеткие понятия и знания, оперировать этими знаниями и делать определенные выводы.

Практическое доминирование применения аппарата нечетких множеств и нечеткой логики в задачах математического моделирования ЧС обусловлено тем, что описание условий и методов решения задачи происходит на языке, близком к естественному, а также тем, что согласно теореме FAT (Fuzzy Aproximation Theorem) любая математическая система может быть аппроксимирована соответствующей системой, основанной на нечеткой логике. Поэтому можно утверждать о перспективности данного подхода.

В настоящее время накоплен значительный опыт на основе утвержденных методик оперативного прогнозирования последствий ЧС природного и техногенного характера, однако, задачи математического моделирования процессов, ответственных за ЧС и распространение их последствий, требуют визуализации расчетных данных.

Наиболее эффективными для этих задач являются упомянутые ГИС, позволяющие математически моделировать территорию (местность), районировать опасные явления, а также автоматизировать оценку рисков

территорий по комплексу признаков; при этом обмен данными между математическими моделями и ГИС является двунаправленным.

Действительно, начальные условия для модели, в частности, координаты исследуемых объектов, могут быть получены из ГИС. В свою очередь, ГИС отображают результаты моделирования. Данное связывание математических моделей с ГИС уже достаточно хорошо разработано, и соответствующие технологии широко распространены. Однако, существует потребность в инструментарии для такого связывания моделей и ГИС, обладающем расширяемостью, т.е. не привязанного к конкретной модели и/или конкретной географической территории.

Для решения этой проблемы, в частности усилиями организаций -участников кооперации в рамках деятельности Федерального центра науки и высоких технологий ВНИИ ГОЧС - создана специальная ГИС «Экстремум» для оценки последствий опасных явлений природного и техногенного характера и подготовки эффективных сценариев реагирования на последствия этих явлений.

Штатными задачами ГИС «Экстремум» являются элементы по управлению риском: прогноз возможных последствий ЧС природного и техногенного характера, используемый для составления планов превентивных мероприятий; построение карт риска по отдельным видам опасности и комплексного риска в целом, а также оперативная разработка сценариев реагирования на произошедшее ЧС.

1.2 Обоснование выбора рассматриваемых типов чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера для осуществления прогнозирования

В соответствии с ГОСТ Р 22.0.02-94 «Безопасность в чрезвычайных ситуациях. Термины и определения основных понятий», ЧС - это обстановка на определенной территории или акватории, сложившаяся в результате аварии, опасного природного явления, катастрофы, стихийного или иного бедствия, которые могут повлечь или повлекли за собой человеческие жертвы, ущерб здоровью людей или окружающей природной среде, значительные материальные потери и нарушение условий жизнедеятельности людей (подробно - см., напр. в подборке материалов в [22-33]).

Следует также отметить, что в этой части (как и во всей диссертации) рассматриваются математические подходы к оценке техногенного риска без привязки к параметрам конкретной технической системы. Таким образом, в

рамках данной работы не решается задача прогнозирования рисков технических средств, что является отдельным научным направлением, а проводится анализ для оценки рисков применительно к ЧС техногенного и природного характера и прогнозу их последствий. Это позволяет обеспечить информационно-аналитическую поддержку принятия управленческих решений территориальными органами МЧС России.

Что касается упомянутой выше проблематики, оперирующей с надежностью технических систем (в частности, в области промышленности и энергетики) с жестко фиксированными параметрами, то они четко устанавливаются ГОСТами и техническими требованиями (см., напр. [34,35]) в отличие от нашего случая, когда речь идет о плохо формализуемых задачах, для анализа которых оптимально совместное использование методов классического математического моделирования и подходов искусственного интеллекта, а также феноменологических подходов. Это и есть предмет рассмотрения данной диссертации.

1.2.1 Классификация и перечень факторов риска возникновения

чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера

Различают ЧС по характеру источника (природные, техногенные, биолого-социальные и военные) и по масштабам (локальные, местные, территориальные, региональные, федеральные и трансграничные).

Источниками ЧС являются: опасное природное явление, авария или опасное техногенное происшествие, широко распространенная инфекционная болезнь людей, сельскохозяйственных животных и растений, а также применение современных средств поражения, в результате чего произошла или может возникнуть ЧС.

В соответствии с Федеральным законом от 21 декабря 1994 года №68-ФЗ «О защите населения и территорий от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера», принятым Государственной Думой 11 ноября 1994 года, мероприятия, направленные на предупреждение ЧС, а также на максимально возможное снижение размеров ущерба и потерь в случае их возникновения, проводятся заблаговременно. Планирование и осуществление мероприятий по защите населения и территорий от ЧС проводятся с учетом экономических, природных и иных характеристик, особенностей территорий и степени реальной опасности возникновения ЧС.

Катастрофы техногенного и природного характера приводят к следующим возможным последствиям: пожары, взрывы, человеческие жертвы, массовые заболевания населения, перебои в обеспечении электроэнергией, водой и теплом и другие события.

14

1.2.1.1 Чрезвычайные ситуации природного характера

В соответствии с ГОСТ Р 22.0.06-95 «Безопасность в чрезвычайных ситуациях. Источники природных чрезвычайных ситуаций. Поражающие факторы. Номенклатура параметров поражающих воздействий», принятым и введенным в действие Постановлением Госстандарта России от 20 июня 1995г. N 308, возможны следующие неблагоприятные природные явления — источники чрезвычайных ситуаций, которые представлены ниже (Таблица 1.1):

Таблица 1.1. Источники природных ЧС

Источник природной ЧС Наименование поражающего фактора природной ЧС Характер действия, проявления поражающего фактора источника природной ЧС

1 Опасные геологические процессы

1.1 Землетрясение Сейсмический Сейсмический удар

Деформация горных пород

Взрывная волна

Извержение вулкана

Нагон волн (цунами)

Гравитационное смещение горных пород, снежных масс, ледников

Затопление поверхностными водами

Деформация речных русел

Физический Электромагнитное поле

1.2 Вулканическое извержение Динамический Сотрясение земной поверхности

Деформация земной поверхности

Выброс, выпадение продуктов извержения

Движение лавы, грязевых, каменных потоков

Гравитационное смещение горных пород

Тепловой Палящая туча

(термический) Лава, тефра, пар, газы

Химический Загрязнение атмосферы, почв, грунтов

Теплофизический гидросферы

Физический Грозовые разряды

1.3 Оползень, Динамический Смещение (движение) горных пород

Обвал Гравитационный Сотрясение земной поверхности

Динамическое, механическое давление смещенных масс

Удар

1.4 Карст (карстово-суффозионный Химический Растворение горных пород

Гидродинамический Разрушение структуры пород

Источник природной ЧС Наименование поражающего фактора природной ЧС Характер действия, проявления поражающего фактора источника природной ЧС

процесс) Перемещение (вымывание) частиц породы

Гравитационный Смещение (обрушение) пород

Деформация земной поверхности

1.5 Просадка в лесовых грунтах Гравитационный Деформация земной поверхности

Деформация грунтов

1.6 Переработка берегов Гидродинамический Удар волны

Размывание (разрушение) грунтов

Перенос (переотложение) частиц грунта

Гравитационный Смещение (обрушение) пород в береговой части

2 Опасные гидрологические явления и процессы

2.1 Подтопление Гидростатический Повышение уровня грунтовых вод

Гидродинамический Гидродинамическое давление потока грунтовых вод

Гидрохимический Загрязнение (засоление) почв, грунтов.

Коррозия подземных металлических конструкций

2.2 Русловая эрозия Гидродинамический Гидродинамическое давление потока воды

Деформация речного русла

2.3 Цунами, Гидродинамический Удар волны

Штормовой нагон воды Гидродинамическое давление потока воды

Размывание грунтов

Затопление территории

Подпор воды в реках

2.4 Сель Динамический Смещение (движение) горных пород

Гравитационный Удар

Механическое давление селевой массы

Гидродинамический Гидродинамическое давление селевого потока

Аэродинамический Ударная волна

2.5 Наводнение, Гидродинамический Поток (течение) воды

Половодье, Гидрохимический Загрязнение гидросферы, почв, грунтов

Паводок,

Катастрофический паводок

2.6 Затор, Гидродинамический Подъем уровня воды

Зажор Гидродинамическое давление воды

2.7 Лавина снежная Гравитационный Смещение (движение) снежных масс

Источник природной ЧС Наименование поражающего фактора природной ЧС Характер действия, проявления поражающего фактора источника природной ЧС

Динамический Удар

Давление смещенных масс снега

Аэродинамический Ударная воздушная волна

Звуковой удар

3 Опасные метеорологические явления и процессы

3.1 Сильный ветер, Аэродинамический Ветровой поток

Шторм, Ветровая нагрузка

Шквал, Аэродинамическое давление

Ураган Вибрация

3.2 Смерч, Аэродинамический Сильное разряжение воздуха

Вихрь Вихревой восходящий поток

Ветровая нагрузка

3.3 Пыльная буря Аэродинамический Выдувание и засыпание верхнего покрова почвы, посевов

3.4 Сильные осадки

3.4.1 Продолжительный дождь (ливень) Гидродинамический Поток (течение) воды

Затопление территории

3.4.2 Сильный снегопад Гидродинамический Снеговая нагрузка

Снежные заносы

3.4.3 Сильная метель Гидродинамический Снеговая нагрузка

Ветровая нагрузка

• Снежные заносы

3.4.4 Гололед Гравитационный Гололедная нагрузка

Динамический Вибрация

3.4.5 Град Динамический Удар

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Абрахин, Сергей Иванович, 2013 год

Список использованных источников

1. Георгиевский Ю.М., Шаночкин C.B. Гидрологические прогнозы: Учеб. пособие. - Санкт-Петербург: РГТМУ, 2007. - 436 с.

2. Калиткин H. Н. Численные методы: Учеб пособие. - М.: Наука, 1978. -512 с.

3. Коваленко В.В., Викторова Н.В., Гайдукова Е.В. Моделирование гидрологических процессов / Учеб. пособие. - Санкт-Петербург: РГТМУ, 2006. - 559 с.

4. Попов И.В., Чикинев М.А. Эффективное использование ArcObjects. Методическое руководство - Новосибирск: Издательство СО РАН, 2003. -160 с.

5. Программный комплекс MIKE 11, разработанный компанией DHI [Электронный ресурс]: описание функциональности прикладного программного пакета. - Режим доступа: http://www.volgaltd.ru/rus/programs/program/?id=3, свободный. - Загл. с экрана.

6. Самарский A.A., Гулин A.B. Численные методы.. М.: Наука, 1989. - 430 с.

7. ArcGIS 9 - семейство программных продуктов нового поколения. Продукты компании ESRL [Электронный ресурс]: описание структуры программного пакета и его характеристик. - Режим доступа: http://www.dataplus.m/Soft/ESRI/ArcGIS/ArcGIjS.htm, свободный. - Загл,'с экрана.

8. Боб Бут, Энди Митчелл Начало работы с ArcGIS. - Copyright ESRL -2001-2002.-253 с.

9. Гришин A.M., Перминов В.А. Математическое моделирование лесных пожаров и новые способы борьбы с ними. - Новосибирск: Наука, 1992. -404 с.

10. Джеф Шанер, Дженнифер Райтсел Редактирование в ArcMap. - Copyright ESRL-2004.-425 с.

И. Доррер Г.А. Математические модели динамики лесных пожаров. - М.: Лесная пром-ть, 1979. - 161 с.

12. Драйздел Д.Н. Введение в динамику пожаров. - М.: Мир, 1990. - 424 с.

13.Ивакина Е.А. Информационно-аналитическая система мониторинга и прогнозирования лесных пожаров. - ВлГУ, 2003. - 72 с.Конев Э.В., Василенко A.B., Ковалев В.И., Малютин A.M. О влиянии ветра и крутизны склона на распространение кромки лесного пожара // Лесной журнал. - 2000. -№1. - С. 98 - 103.

14. Кофман А.Ф. Введение в теорию нечетких множеств. — М.: Радио и связь, 1982.-432 с.

15. Ушанов C.B., Доррер Г.А., Бархатов Н.Г. Математическое моделирование процессов распространения лесных пожаров и борьбы с ними // Лесной журнал. - 2000. - №2. - С. 31.

16. Шахраманьян М.А., Нигметов Г.М. Методика оперативной оценки последствий лесных пожаров. - М.: ВНИИ ГОЧС, 2001. - 32 с.

17. Иванников А.Д., Кулагин В.П., Тихонов А.Н., Цветков В.Я. Геоинформатика. - М.: МАКС Пресс, 2001. - 349 с.

18. Железняк М.И., Беленовский E.H., Физико-математически модели наката цунами на берег. Накат цунами на берег. Горький, Институт прикладной физики АН СССР, 1985.

19. Заде JI.A. Понятие лингвистической переменой и его применение к принятию приближенных решений: Пер. с англ. -М.: МирД 976.-165с.

20. Круглов В.В., Дли М.И., Голунов Р.Ю. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети. М.: Физматлит, 2001. - 224 с.

21.Кучмент JI.C., Демидов В.Н., Мотовилов Ю.Г. Формирование речного стока. Физико-математические модели. М.: Наука, 1983.-216с.

22. Атлас природных и техногенных опасностей и рисков чрезвычайных ситуаций в Российской Федерации/Под общ. ред. С.К. Шойгу. -М.: ИПЦ «Дизайн. Информация. Картография», 2005. С. 270.

23. Барышников Н.,Б; Речные поймы (морфология и гидравлика); ,•-Л.:

* • * , * * , • • '

Гидрометеоиздат, 1978. С. 152.

24. Божинский А.Н., Лосев К.С. Основы лавиноведения. -Л.: Гидрометеоиздат, 1987. С. 280.

25. Воробьев Ю.Л., Акимов В.А., Соколов Ю.И. Лесные пожары на территории России: состояние и проблемы. -М.: ДЭКС-ПРЕСС, 2004.

26. Воробьев Ю.Л., Акимов В.А., Соколов Ю.И. Предупреждение и ликвидация аварийных разливов нефти и нефтепродуктов. -М.: Ин-октаво, 2005.

27. Воробьев Ю.Л., Акимов В.А., Соколов Ю.И. Катастрофические наводнения начала XXI века: уроки и выводы/Под общей редакцией Ю.Л. Воробьева -М.: ДЭКС-ПРЕСС, 2003.

28. Государственные доклады о состоянии защиты населения и территорий Российской Федерации от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера в 1997-2008 годах. -М.: ФГУ ВНИИ.

29. Каталог заторных и зажорных участков рек СССР. -Л.: Гидрометеоиздат, 1976.

30. Калинин H.A., Смирнова А.А.//Метеорология и гидрология. 2005. № 1. С. 84-95.

31. Нежиховский P.A. Наводнения на реках и озерах. -JL: Гидрометеоиздат, 1988. С. 184.

32. Огиевский A.B. Гидрология суши. -М., 1952.

33. Гидрометеорологические опасности/ТПриродные опасности России. -М.: Крук, 2001. Т.5.

34. Хенли Э. Дж., Кумамото X. Надежность технических систем и оценка риска. М.: Машиностроение, 1984. - 528 с.

35. Ветошкин А.Г. Надежность технических систем и техногенный риск: Учебное пособие. 2003.

36. Абрахин С.И. Прогнозирование последствий чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера с применением ГИС технологий. Современные наукоемкие технологии. 2008. № 3. С. 20.

37. Абрахин С.И., Прокошев В.Г., Зуев К.И., Трифонова Т.А., Аракелян С.М. Прогнозирование процессов нефтяных загрязнений в природных средах при аварии на нефтепроводе с применением математических моделей/Записки горного института. «Экология и рациональное природопользование». Санкт-Петербург, 2001 год, с.269

38. Абрахин С.И., Аракелян С.М, Прокошева Н.С., Прокошев В.Г., Трифонова Т.А. Математическое моделирование и прогнозирование .последствий аварии на магистральном нефтепроводе. Экология речных

. . бассейнов. Вторая Международная научно-практическая конференция, ВлГУ, Владимир, 2002г, стр. 219-221.

39. С.И. Абрахин, В.В. Лапшин, В.Г. Прокошев, Т.А. Трифонова. Математическая модель разлива нефти на основе численного расчета двумерного открытого потока с подвижными границами. Труды X Всероссийской научно-методической конференции «Телематика'2003», том 1, Санкт-Петербург, 2003г, стр. 224.

40. С.И. Абрахин, В.Г. Прокошев, С.М. Аракелян. Математическое моделирование и прогнозирование последствий чрезвычайных ситуаций с применением ГИС-технологий. Математические методы, информационные технологии и физический эксперимент в науке и производстве. Материалы научно-технической конференции факультета информатики и прикладной математики (25-26 ноября 2003г.). ВлГУ, Владимир, 2003, стр. 47.

41. С.И. Абрахин, В.Г. Прокошев, С.М. Аракелян. Математическое моделирование распространения загрязнений при аварии на нефтепроводе с учетом сложного рельефа. XII Всероссийская научно-

методическая конференция «Телематика'2005», Санкт-Петербург, 6-9 июня 2005 г., т.1, с.217-219.

42. С.И. Абрахин, С.М. Аракелян, Ю.В. Брюханова, А.Е. Коршунов. Математическое моделирование формирования стока жидкости с применением нечеткой логики: Труды 3-й международной научно-практической конференции «Экология речных бассейнов», Владимир, 2830.09.05, с.378-381.

43. Абрахин С.И., Математическое моделирование последствий прорыва плотины на реке с использованием ГИС-технологий. Труды XIII Всероссийской научно-методической конференции «Телематика'2006», т.2, стр. 289.

44. С.И. Абрахин, A.C. Голубев, Д.П. Троицкий. Типовая региональная геоинформационная система «Учреждения образования». Печ. Труды XIV Всероссийской научно-методической конференции, г. Санкт-Петербург, «Телематика'2007», т.1, с. 271-272.

45. С.И. Абрахин Информационно-аналитическая система прогнозирования последствий чрезвычайных ситуаций. Труды XV Всероссийской научно-методической конференции «Телематика'2008» (23-26 июня 2008 г., СПб.), Т.1, стр. 139-140.

46. Абрахин С.И. Прогнозирование распространения лесных пожаров с применением теории нечетких множеств // Нечеткие системы и мягкие .вычисления (НСМВ-2008): сборник научных трудов второй

• всероссийской научной конференции с международным участием — Т 2. -Ульяновск: УлГТУ, 2008. - С. 3-9.

47. Абрахин С.И. Моделирование последствий прорыва плотины на реке с использованием теории нечетких множеств. // Нечеткие системы и мягкие вычисления (НСМВ-2008): сборник научных трудов второй всероссийской научной конференции с международным участием — Т 2. — Ульяновск: УлГТУ, 2008. - С. 9-23.

48. Аракелян С.М., Сергеев А.Г., Вильдяев В.М., Козубай М.П. Прогнозирование ЧС на основе нейросетей и средств нечеткой логики. Гражданская защита. 1996, N 5, с.92-94.

49. Аракелян С.М., Вильдяев В.М., Трифонова Т.А., Тихомиров А.Л., Демидов К.В., Прокошев В.Г., Гаврилов В.П. Прогнозирование чрезвычайных ситуаций различной природы на основе нейросистем. Труды Международного семинара «Мягкие вычисления-96», Казань, 1996г., с.72-74.

50. Аракелян С.М., Сергеев А.Г., Вильдяев В.М., Козубай М.П., Демидов К.В., Прокошев В.Г. Прогнозирование экологических и чрезвычайных

ситуаций (на примере Владимирской области). Экология и промышленность России, 1997, с.26-29

51. Аракелян С.М., Трифонова Т.А., Мищенко Н.В., Вильдяев В.М., Козубай М.П., Прокошев В.Г., Максимов С.А. Проблема риска территории и оценка последствий для населения Владимирской области функционирования Судогодского водозабора. Гражданская защита, 1997, N11,0.52-53.

52. Аракелян С.М., Прокошев В.Г., Чернов В.Г., Трифонова Т.А., Козубай М.П., Рощин С.В., Духанов А.В. Оценка ущерба от аварий на нефтепродуктопроводе и ее экологические последствия на базе аппарата нечетких чисел. Экология и промышленность России, 1998, с.32-37.

53. Аракелян С.М., Козубай М.П., Прокошев В.Г., Чернов В.Г. Методика определения ущерба окружающей среде с помощью аппарата нечетких чисел. Гражданская защита, 1998, №5, с.78-79.

54. Аракелян С.М., Трифонова Т.А., Демидов К.В., Прокошев В.Г., Мищенко Н.В. Прогнозирование чрезвычайных ситуаций различной природы на основе нейрокомпьютерных систем. Известия высших учебных заведений. Радиофизика, 1997, т.4, вып.2, с. 192.

55. Аракелян С.М., Владимиров В.А., Козубай М.П., Прокошев В.Г., Кузьмин О.В., Трифонова Т.А. Прогнозирование уровня весенних паводков и мониторинг зон затопления на основе ГИС-технологий и систем искусственного интеллекта. Сборник материалов Центра стратегических исследований гражданской защиты; М., 1999, вып. 17, с.68-89.

56. Аракелян С.М., Вапота А.Р., Чернов В.Г. Задача идентификации при нечетких критериях классификации. Сборник трудов VI Международной конференции «Актуальные проблемы информатики» (АПИ-98), 2630.10.1998г., 1999, Минск, ч.З, с.645-649

57. Флейшман С.М. Сели. - Л.: Гидрометеоиздат, 1970, 351с.; Флейшман С.М. Сели. - Л.: Гидрометеоиздат (2-е изд.), 1978, 312 е.;

58. Перов В.Ф. Селеведение. Учебное пособие. - М.: "Географический факультет МГУ, 2012., 272с.

59. Черноморец С.С. Селевые очаги до и после катастрофы. - М.: Научный мир, 2005, 184 с.

60. Селевые потоки: катастрофы, риск, прогноз, защита. Труды Второй конференции, посвященной 100-летию со дня рождения С.М. Флейшмана. Ответственный редактор С.С. Черноморец. М., Географический факультет МГУ, 2012г.

61. Атлас природных и техногенных опасностей и рисков чрезвычайных ситуаций в Российской Федерации/Под общ. ред. С.К. Шойгу. -М.: ИПЦ «Дизайн. Информация. Картография», 2005. С. 270.

62. Боголюбова И.В. Селевые потоки и их распространение на территории СССР. Л.:Гидрометиздат, 1980, 143с.

63. Котляков В.М., Комарова А.И. География. Понятия и термины. - М.: Наука, 2007, 860с.

64. Зекцер И.С. Подземный сток и ресурсы пресных подземных вод. - М.: Научный мир, 2012, 372с.

65. J.Holden (Ed. by). An Introduction to Physical Geography and the Environment (Third edition). - Harlow, England: Pearson Edu. Lim., 2012. 875p.

66. Hydrologic Engineering Centers River Analysis System [Электронный ресурс]: файлы для загрузки, техническая документация и руководства. -Режим доступа: http://www.hec.usace.army.mil/software/hec-ras/, свободный. - Загл. с экрана.

67. Нигметов Г.М., Савватеев Г.А., Юзбеков Н.С., Угаров А.Н., Гаврилюк А.В. Справочная система «VolnaHelp» 2.0Ядро методики: ВИА им. Куйбышева, ЦИЭКС, ВНИИ ГОЧС, Москва 1998.

68. David Archer. Global Warming: Understanding the Forecast. 2nd Edition. [e-mail]. 2011,207р.

69. B^sniev K. S:, Dmitriev N. M., Chilingar G. .V. Mechanics of fluid (gks-oil-water) flow. Wiley-VCH Verlag [e-mail]'. 2012. 568 p.

70. Battarbee R.W., Binney H.A. Natural Climate Variability and Global Warming: A Holocene Perspective. Wiley-VCH Verlag [e-mail]. 2008, 276 p.

71.Caers J. Modeling Uncertainty in the Earth Sciences. Wiley-VCH Verlag [e-mail]. 2011. 246p.

72. George L.Heritage, Andrew R.G.Large. Laser Scanning for the Environmental Sciences. Wiley-VCH Verlag [e-mail]. 2009, 302p.

73. Bimal Kanti Paul. Environmental Hazards and Disasters - Contexts. Wiley-VCH Verlag [e-mail]. 2011, 334 p.

74. Manfred Wendisch, Jean-Louis Brenguier. Airborne Measurements for Environmental Research. Wiley-VCH Verlag [e-mail]. 2013, 520 p.

75. Кивва С.Л., Железняк М.И. Численное моделирование двумерного открытого потока. Труды международной конференции RDAMM-2001, Новосибирск, т. 6, ч. 2, спец. выпуск, с. 343-350.

76. Самарский А.А. Введение в теория разностных схем. - М.: Наука, 1971. -552 с.

77. Радкевич Е.В., Меликулов A.C. Краевые задачи со свободной границей. Ташкент: Фан. 1988. - 183 с.

78. Вабишевич Т.Н. Численные методы решения задач со свободной границей. М.: Издательство МГУ, 1987. - 163 с.

79. ArcGIS 9. 3D Analist. Руководство пользователя. Environmental System Research Institute, ESRI Press, 2000. - 225 c.

80. ArcGIS 9. Spatial Analyst. Руководство пользователя. Environmental System Research Institute, ESRI Press, 2001. - 216 c.

81. Arc View 3D Analist. Руководство пользователя. © Environmental System Research Institute, ESRI Press, 1998.

82. ArcView Avenue. Руководство пользователя. © Environmental System Research Institute, ESRI Press, 1996.

83. ArcView Spatial Analyst. Руководство пользователя. © Environmental System Research Institute, ESRI Press, 1998.