Развитие методов геомоделирования и оценки рисков в геосистемах природного характера: на примере наводнений тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 25.00.35, кандидат наук Слесарева, Людмила Сергеевна

• Слесарева, Людмила Сергеевна
• кандидат наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат наук Слесарева, Людмила Сергеевна

ОГЛАВЛЕНИЕ

Введение

Глава 1. Анализ моделей и методов оценки рисков в геосистемах

1.1. Методы моделирования и прогнозирования природных явлений

1.2. Стохастические модели и их применение для состояния систем

1.3. Модели рисков

Глава 2. Стохастическая модель геосистемы

2.1. Структура и использование геоинформационных систем и технологий

2.2. Задачи и методы геоинформационного моделирования

2.3. Модели оценки рисков в ГИС

Глава 3. Имитационное моделирование стохастической геоинформационной ситуации

3.1. Формирование базы данных о нагонных наводнениях в бассейне реки Невы

3.2. Анализ статистических данных и моделирование ГИС

3.3. Проверка статистических гипотез

3.4. Геоинформационная система обработки геоинформационных данных и оценки рисков природных явлений

Заключение

Список использованных источников

ПРИЛОЖЕНИЯ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Развитие методов геомоделирования и оценки рисков в геосистемах природного характера: на примере наводнений»

Введение

Актуальность исследования. Проблема наводнений сопутствует человеческому обществу с древнейших времен. На протяжении долгих лет человечество пытается найти способы защиты от этого страшного бедствия, но безрезультатно: с каждым годом наводнения наносят все больший ущерб. Во всем мире, включая Россию, наблюдается тенденция значительного роста ущербов от наводнений, вызванная нерациональным ведением хозяйства, усилением их хозяйственного освоения и потеплением климата.

Причины наводнений в различных районах земного шара различны. В приморских районах этой причиной являются штормовые нагоны.

Физический механизм формирования штормовых нагонов и сгонов - это воздействие ветра и атмосферного давления на водную поверхность, которое вызывает перераспределение водных масс внутри бассейна. Колебания атмосферного давления над морем обычно вызывают изменения уровня моря -повышения в областях пониженного атмосферного давления и понижения в антициклонах. Изменения уровня моря возбуждают длинные волны. Возникающие движения, таким образом, являются результатом совместного воздействия длинных внешних волн (в случаях бассейнов с открытой границей), локальных ветров (особенно в мелководных районах) и градиентов атмосферного давления (в глубоководных районах).

Основной характеристикой, по которой можно судить о величине нагона, является нагонный подъем уровня воды, обычно выражающийся в метрах. Другими величинами служат глубина распространения нагонной волны, площадь и продолжительность затопления. На величину нагонного уровня влияют скорость и направление ветра.

Нагонные наводнения нередко охватывают большие территории. Продолжительность затопления обычно находится в пределах от нескольких часов до нескольких суток. Чем крупнее водоем и меньше его глубина, тем больших размеров достигают нагоны.

Причина нагонных наводнений заключается в образовании в центре действия циклона при прохождении над морем длинной волны. При подходе к побережью в районе шельфовой зоны высота волны резко возрастает. Ее существенному возрастанию способствуют сужения в заливах и эстуариях. Петербург находится там, где сталкиваются жесткий ветер Арктики и умеренное тепло Атлантики. Возникающие циклоны и ветры увлекают за собой водные потоки Балтийского моря и Финского залива, которые в считанные часы поднимают уровень воды в Неве и заливают ее пологие берега. Все наводнения происходят из-за длинной волны, которая появляется из-за сильного понижения давления над центром Балтики и резкого усиления ветра.

История роста и развития Санкт-Петербурга неразрывно связана с поиском путей защиты города от нагонных наводнений. Они, как правило, сопровождаются подъемом Невы в ее дельте на 1,6 м выше ординара и более. Характерными особенностями этих бедствий, постоянно несущих угрозу затопления прибрежным районам города, являются внезапность, кратковременность и большая интенсивность перепадов уровня воды, которая колеблется от нескольких сантиметров до одного метра в час. Продолжительность наводнения обычно не превышает суток, при этом заблаговременность прогнозирования максимального уровня воды составляет в среднем 5-8 часов.

Петербургские наводнения обусловлены двумя причинами метеорологической и гидрографической. Первая вполне наглядна: заметные подъемы воды всегда происходят при резких изменениях погоды, вызываемых циклонами - мощными атмосферными вихрями. Вторая как бы скрыта, поскольку присутствует всегда, оставаясь неизменной. Она определяется очертаниями берегов Балтийского моря и Финского залива, их глубинами и расположением относительно путей циклонов. Над Прибалтикой, российским Северо-западом и Петербургом проходит примерно 50 - 60 циклонов в год. Но

только отдельные из них, иногда подряд, а иногда и не каждый год, приводят к наводнениям. Основные характеристики таких циклонов: размер - порядка 1000 км, срок действия - 1 - 3 суток, скорость - 50 - 90 км/час, перепады атмосферного давления от центра к периферии - 20 - 50 мм, скорости ветра -15-30 м/с, траектории - примерно по оси Балтики от юга Скандинавии на юг Финляндии, на Карелию и далее к Белому морю. Можно объединить стадии циклона и наводнения в Петербурге. На всех стадиях развития циклона и наводнения действуют гидрографические причины: рельеф дна, глубины, очертания берегов Балтийского моря и Финского залива. Они определяют размеры длинной волны, скорость ее перемещения, увеличение высоты гребня по мере движения, интервалы времени между наступлением пиков в различных пунктах.

Для народного хозяйства прогнозирование нагонных наводнений является важной задачей. Причём это необходимо не только для своевременного предупреждения о наводнении и для строительства защитных сооружений. Важно при планировании заложить риски, связанные с наводнениями. Именно поэтому исследование сгонно-нагонных колебаний уровня моря представляет собой задачу, решение которой имеет важное прикладное значение.

Актуальность проблемы. Большие нагоны происходят, как правило, неожиданно. Несомненно, ущерб, наносимый ими, мог бы быть меньше, если бы можно предсказать их заблаговременно. Прогноз должен быть не только достоверным, но и точным, поскольку важно отличать опасные подъемы уровня воды от незначительных. Известны случаи, когда подъем уровня воды в 4 метра мог быть относительно безопасным, тогда как дополнительный подъем в 30-40 сантиметров оказывался критическим и приводил к катастрофическим наводнениям.

Первые попытки предсказания колебаний уровня моря были предприняты еще в конце 19 века. Сначала появились регрессионные методы,

которые до сих пор успешно используются. Методы расчета и прогноза колебаний уровня моря и течений разрабатывались и совершенствовались в последние 100 лет, начиная с физико-статистического подхода, развитие которого привело к появлению более совершенного метода спектральной регрессии. Однако их общим недостатком является весьма ограниченная область применения и, в большинстве случаев, относительно малая заблаговременность.

В середине 20 века были разработаны методы прогноза нагонов, основанные на учете эффективных градиентов атмосферного давления. При использовании таких прогностических методов нужно принимать во внимание, что разность давления в двух точках может не характеризовать градиент поля атмосферного давления, регистрируемые значения градиентов давления не описывают сильные фронтальные ветры, не учитываются длинные волны, играющие большую роль в штормовых нагонах.

Существующие на сегодняшний день способы прогнозирования нагонных наводнений представляют собой, в основном, физические модели, которые не позволяют давать точные прогнозы.

Физико-статистические методы появились около века назад и до сих пор часто используются в прогностической работе. В их основе лежат физические гипотезы, которые являются результатом детального анализа изучаемых процессов на основании систематических наблюдений и теоретических исследований. Наибольшие трудности возникают при выборе предикторов, которые определяются физической сущностью изучаемого явления. От их удачного выбора зависит эффект искомой связи, поэтому важно правильно выбрать не только сами аргументы, но и их оптимальное количество.

В настоящее время существует сеть действующих метеорологических станций, ведутся наблюдения на кораблях и самолетах, есть данные спутников -разведчиков погоды. Это позволяет заблаговременно обнаружить штормы и ураганы, приближающиеся к берегам. Однако движение и сила этих штормов и

ураганов не могут быть точно предсказаны на 24 часа вперед. Кроме того, и cáMO вычисление подъема уровня моря по метеорологическим данным не может быть безошибочным. Дело в том, что в метеорологическом прогнозе в принципе существенна проблема начальных условий. Они задаются в большинстве случаев в виде полей давления и температуры. По ним пытаются предсказать новые поля, которые возникнут через некоторое время (скажем, через 24 часа). Ошибки прогноза зависят от неполноты или ошибочности информации о начальных полях, от дефектов основных прогностических моделей и т.п. Кроме того, такие модели не включают такие эффекты, как неадиабатическое нагревание и трение, которые влияют на длительные процессы в атмосфере. Из-за этого некоторая начальная ошибка будет возрастать с течением времени. Таким образом, практически достоверные прогнозы не могут иметь очень большую заблаговременность.

Для прогноза штормового нагона по данной метеорологической ситуации, помимо данных атмосферного давления и ветра, также используют начальные данные. Поэтому в таком прогнозе также будет иметь место некоторая начальная ошибка и, соответственно, такой прогноз не будет обладать большой забл aro временностью.

В последние десятилетия в связи с быстрым развитием численных методов и прогрессом в компьютерной технике активно развиваются гидродинамические методы прогноза различных параметров морской среды. В частности, начиная с 2000 года, прогноз наводнений в Невской губе осуществляется при помощи гидродинамической модели Балтийского моря (BSM), автором которой является дошедших лет данная модель доктор физ.-мат. наук К.А. Клеванный. В течение десяти прошедших лет данная модель развивалась и совершенствовалась, сегодня функционирует седьмая модель. Благодаря внедрению модели заблаговременность Невских наводнений увеличилась до 48 часов, хотя уверенный прогноз пока все равно не превышает 6 часов.

Из выше изложенного становится ясно, что проблему составляет не оперативный прогноз, а долгосрочный. В связи с этим эффективным представляется прогноз, основанный не на физических моделях, а на математических. Часто возникают задачи, когда нет необходимости знать точное значение уровня воды, а достаточно знать сам факт возникновения возможности превышения уровня воды определенных пределов на определенный момент времени. Накопленный опыт и объем статистической информации позволяет наряду с физическими моделями строить стохастические модели прогнозирования. Данная работа предполагает использование уже известных стохастических моделей, позволяющих прогнозировать состояние параметров технической системы к геосистемам. В частности, имеются одно- и многопараметрические модели, созданные на базе Марковских процессов, позволяющих прогнозировать возможность невыхода этих параметров из заданной зоны. Задача же состоит в том, чтобы исследовать возможность применение описанных моделей для прогнозирования водной и окружающей среды и адаптировать их к реальным условиям. Результаты исследования предполагается в дальнейшем использовать при создании информационной системы прогнозирования водной среды. Актуальность данной работы заключается в том, что полученные прогностические модели могут быть использованы как для краткосрочного, так и долгосрочного прогнозирования водной среды.

Цели диссертационной работы: Повышение оперативности оценивания характеристик состояния геосистемы и минимизации временных затрат при оценке рисков экстремальных ситуаций.

Основные задачи исследования: 1. Проанализировать существующие методы и модели прогнозирования экстремальных ситуаций в геосистемах природного характера, их точность и эффективность.

2. Построить стохастическую модель оценки состояния геосистемы природного характера при известных значениях ее параметров на настоящий момент времени.

3. Оценить качество построенной модели, сравнить ее с уже существующими моделями.

4. Оценить состоятельность предложенной модели и методики оценки рисков геоинформационных систем.

5. Разработать информационную систему обработки геоданных для оценки рисков нагонного наводнения.

6. Разработать методику оценки рисков в геосистемах.

Методы решения поставленных задач. Задачи решались с использованием современных научных методов исследований:

1. Обобщение и анализ существующего опыта моделирования динамики водной среды;

2. Системный анализ и концептуальное моделирование;

3. Аналитические исследования;

4. Математическое моделирование;

5. Прогнозирование;

6. Эксперимент.

Научная новизна состоит в том, что:

- впервые представлена модель оценки рисков в геосистеме природного характера при ограниченной (недостаточной) информации о параметрах её состояния. Для анализа состояния параметров геосистемы в заданный момент времени используются вероятностные характеристики случайного процесса, которым описано поведение параметров этой системы, основанные на знании текущего состояния этих параметров;

- в методике впервые был предложен коэффициент ущерба, а расчет рисков осуществляется при условии, что известны параметры состояния геосистемы на текущий момент времени, а оценка осуществляется на

рекомендованный (заданный момент времени). Для расчета достаточно знать значение только одного параметра на текущий момент времени;

- в информационной системе проводится анализ не только поступающих данных и оценка соответствия их выбранной модели с использованием методов проверки статистических гипотез на наличие трендов у первых моментов, а также осуществляется проверка моделируемых и текущих данных на принадлежность их одной генеральной совокупности с дальнейшей обработкой данных, а получение искомых оцениваемых характеристик (параметров риска наводнения) осуществляется при условии знания уровня воды на текущий момент времени. Представленная информационная система существенно отличается от имеющихся тем, что в основе моделирования лежат не физические, а математические вероятностные модели.

При решении поставленных в работе задач получены следующие результаты, выносимые на защиту:

1. Стохастическая модель оценки состояния природной среды при известных значениях параметров на текущий момент времени.

2. Методика оценки рисков в геосистемах.

3. Информационная система обработки геоинформационных данных для оценки рисков наводнения.

Апробация работы:

1. III Международная научно-практическая конференция «Инновационное развитие российской экономики» г. Москва (МЭСИ), 9-10 декабря 2010 г.

2. XI международная конференция «Информатика: проблемы, методология, технологии» г. Воронеж, 10-11 февраля 2011 г.

3. Свидетельство о регистрации электронного ресурса «Программа расчета георисков и вероятности появления нагонного наводнения» №19308. 24.09.2013 г.

4. Седьмая Всероссийская научная конференция «Экология 2013 и человек» г. Таганрог, 17-20 сентября 2013 г.

Глава 1. Анализ моделей и методов оценки рисков в геосистемах

1.1. Методы моделирования и прогнозирования природных явлений

Река Нева соединяет Ладожское озеро с Финским заливом Балтийского моря. Ее бассейн (территория водосбора) имеет площадь 281 ООО км . По характеру рельефа бассейн Невы разделяется на две области примерно по линии Выборг — Приозерск — Петрозаводск — Усть-Видлица. К югу от этой линии простирается в общем слабопересеченная равнина с мягким холмистым рельефом, к северу — местность сильнопересеченная. В целом рельеф бассейна равнинный. По видам растительности бассейн относится к лесной зоне. Почвы представлены в основном дерново-подзолистыми супесями и суглинками, чередующимися с торфяниками. Леса занимают 55% площади бассейна, болота—13%, пахотные земли — 12%.

В бассейне Невы насчитывается множество озер — всего около 50 ООО, и среди них крупнейшие озера Европы — Ладожское и Онежское, площадью соответственно 17 680 км2 и 9720 км2. К другим крупным озерам относится озеро Сайма на территории Финляндии (площадь 4400 км2) и озеро Ильмень (площадь 1000 км2). Все озера невского бассейна занимают площадь 48000 км2, или 17% его площади. Объем воды в озерах бассейна огромен — 1350 км3. Этой воды хватило бы для питания такой реки, как Днепр, в течение 25 лет, а такой, как Дон, в течение 48 лет.

В бассейне Невы насчитывается также 60 000 рек общей протяженностью 160 000 км. Четыре крупные реки: Нева, Свирь, Волхов, Вуокса. Средние и малые реки южной половины бассейна — это преимущественно типично равнинные реки с пологими берегами и широкими заливными поймами. Реки северной половины бассейна имеют иной характер: текут в крутых лесистых берегах то бурным потоком, то разливаются глубоким озеровидным плесом с

едва заметным на глаз течением. Реки эти обычно короткие и соединяют одно озеро с другим.

Реки, болота и озера бассейна образуют в совокупности его гидрографическую сеть, в устройстве которой имеется одна характерная черта. Малые озера, а также болота располагаются преимущественно в верхнем течении рек, несколько большие озера — в среднем и нижнем течении. Крупные же озера — Онежское, Сайма, Ильмень — собирают воду со значительных территорий бассейна и служат своего рода коллекторами. Вытекающие из этих озер реки — Свирь, Вуокса, Волхов — несут воду в еще больший коллектор - Ладожское озеро, получая по пути лишь небольшое пополнение.

Река Нева вытекает из мелководной Шлиссельбургской губы (бухта Петрокрепость) Ладожского озера и впадает в Невскую губу Финского залива. Длина реки 74 км. Открытые районы Ладоги отгорожены от истока реки Невы широкой песчано-каменистой отмелью в самой южной части Шлиссельбургской губы. Устье отделено от Невской губы песчаной отмелью (Невский бар). Истоком реки принято считать место у города Петрокрепость (Шлиссельбург), напротив Шлиссельбургской крепости на острове Орешек. За устье реки принимается створ против Невских ворот Морского канала у входа в Гутуевскую гавань (ковш Морского порта).

В Неву впадает 26 небольших рек и речек, основные — Мга, Тосна, Ижора, Охта. На берегах Невы расположены четыре города: Шлиссельбург, Кировск, Отрадное, Санкт-Петербург — и несколько десятков других населенных пунктов.

Нева протекает по широкой (30—50 км) и относительно глубокой (50— 100 м) долине, называемой Приневской низменностью. Дно долины представляет собой равнину, нисходящую ступенями в направлении Финского залива и к руслу реки Невы. В отличие от других равнинных рек Нева не имеет поймы. По характеру режима Неву делят на две части: верхнюю — от истока до

Ивановских порогов, длиной 30 км, и нижнюю — от Ивановских порогов до устья, длиной 44 км. В верхней части реки на уровни воды, скорости течения и т. д. преобладающее влияние оказывает Ладожское озеро, а в нижней — Финский залив. Вблизи устья река разделяется на рукава, образуя дельту.

Нева — широкая и глубокая река. Преобладающая ширина 400 - 600 м. Самые широкие места (1000—1250 м) — в дельте у Невских ворот Морского торгового порта в так называемой воронке рукава Большая Нева, у окончания Ивановских порогов при впадении реки Тосны и у острова Фабричный вблизи истока. Самое узкое место (210 м) — напротив мыса Святки у начала Ивановских порогов. Преобладающая глубина 8—11 м; наибольшая глубина (24 м) у правого берега против Арсенальной улицы в Санкт-Петербурге, наименьшая (4,0—4,5 м) — в Ивановских порогах. Широких отмелей и кос на Неве нет нигде. Почти всюду берега реки приглубые, что позволяет судам подходить к ним вплотную, за исключением немногих мест. По многоводности Нева уступает в Европейской части России лишь Волге, Каме и Печоре. За период наблюдения с 1859 года наибольшая водность наблюдалась в 1924 году (116 км3), наименьшая — в 1900 году (40,2 км3). Средний многолетний годовой расход воды в Неве — 78,9 км3 (в среднем 2500 м3/с). [13]

Рис. 1.1. Географическое положение р. Невы

За время существования Санкт-Петербурга гидрологическая сеть города претерпела существенные изменения. Строительство города в низком болотистом месте потребовало сооружения каналов и прудов для осушения. Вынутая при этом земля использовалась для повышения поверхности. В конце XIX века дельта Невы состояла из 48 рек и каналов, образующих 101 остров. С течением времени по мере строительства города многие водоёмы теряли своё первоначальное значение, загрязнялись и засыпались. В XX веке в результате засыпки каналов, проток и рукавов число островов сократилось до 42-х.

Наиболее значительны рукава дельты: Большая и Малая Нева, Большая, Средняя и Малая Невки, Фонтанка, Мойка, Екатерингофка, Крестовка, Карповка, Ждановка, Смоленка, Пряжка, Кронверкский пролив; каналы — Морской канал, Обводный канал, Канал Грибоедова, Крюков канал. До постройки Обводного канала левым притоком Невы была река Волковка, её участок при впадении теперь носит название реки Монастырки. У истоков из Невы начинаются Староладожский и Новоладожский каналы. Они соединяют Неву вдоль южного берега Ладожского озера с Волховом.

Росгидромет РФ классифицирует Неву как «Сильно загрязнённую», большую часть реки относят к третьему классу загрязнённости. Основные загрязняющие вещества БПК5(02), медь, цинк, марганец, нитритный азот. Наиболее грязные притоки Невы, имеющие 4А класс загрязнения — Мга, Славянка, Охта, Чёрная речка.

Нева является основным источником водоснабжения Санкт-Петербурга и пригородов. Из неё забирается более 96 % воды, которая проходит обработку на 5 наиболее крупных водопроводных станциях.

Часты опасные и катастрофические наводнения в результате нагона воды из Финского залива. Наводнения - самое опасное стихийное бедствие в Петербурге, связанное с его природными условиями. Петербург находится на 60° северной широты. Из крупнейших городов мира это самый северный -менее 750 километров отделяют его от Полярного круга. Но Петербург также и

западный город, расположенный на 30-м восточном меридиане на берегу Балтийского моря в относительной близости от Атлантического океана. Географическое положение определяет изменчивость и неустойчивость петербургской погоды, поскольку здесь сходятся жестокий холод Арктики и умеренное тепло Атлантики. От столкновения воздушных масс различного свойства образуются циклоны - атмосферные вихри, которые, двигаясь преимущественно с запада, и определяют «атмосферу» Санкт-Петербурга. Наиболее интенсивные из них сопровождаются штормовыми ветрами с моря. И еще одна природная особенность Петербурга: он стоит на низком берегу в устье короткой, но полноводной Невы. Когда циклоны и ветры набирают определенную силу, они увлекают за собой водные потоки из Балтийского моря и Финского залива, которые возвышают уровень воды и заливают пологие берега речной дельты и Невской губы. Подъемы воды в устье Невы обратили на себя внимание с самого основания города. Но только после организации в 1878 году водного поста Горный институт учет наводнений можно считать достаточно надежным. Нынешнее состояние проблемы изучения и прогнозирования петербургских наводнений довольно противоречиво. Систематические исследования почти прекращены. Регулярное измерение уровня воды в Неве стали производить еще в 1715 году по распоряжению Петра I. Вначале измерения велись у Петропавловской крепости. Для этой цели была установлена специальная металлическая рейка с делениями — так называемый футшток. Затем такие же наблюдения проводились близ западного павильона Адмиралтейства. В 1877 году Главной физической обсерваторией создается против Горного института другой водомерный пост, более совершенный. Он был снабжен, например, специальным прибором, непрерывно записывающим на ленте изменение уровня воды в Неве. Этот пост, известный под названием «Горный институт», стал основным и отправным. Отметим, что средний уровень воды (ординар) в районе Горного института на 11 сантиметров выше среднего уровня в Финском заливе у Кронштадта. [65]

Юго-западные и западные ветры приводят к нагону воды в Финский залив и подъёму её уровня в низовьях Невы, что вызывает наводнения. Наводнения фиксируются при подъёме воды более чем на 160 см над нулём Кронштадтского футштока или выше 150 см над ординаром у Горного института. Наводнения с подъёмом воды до 210 см считаются опасными, до 299 см — особо опасными, свыше 300 см — катастрофическими. Вода в Неве поднимается почти ежегодно, чаще всего осенью.

Нагонные наводнения обычно сопровождаются штормовым ветром, порывы которого достигают скорости 30 — 40 м/с, и образованием на акватории залива ветровых волн, обладающих большой разрушительной силой. При зимних наводнениях происходят значительные подвижки льда, на отмелях и берегах образуются торосы высотой до 6 — 8 м.

Во время катастрофических наводнений затоплению может быть подвергнуто до 33% городской территории, на которой сосредоточены жилые и общественные здания, крупные промышленные предприятия, большое количество памятников истории, архитектуры и культуры мирового значения.

Наводнения в Санкт-Петербурге нарушают нормальные условия жизни, затрудняют использование и эксплуатацию его приморских территорий, причиняют большой ущерб промышленности и хозяйству города. Они создают постоянную угрозу уничтожения материальных ценностей, памятников культуры и представляют опасность для жизни людей. Размер ущерба, нанесенного городу непогодой, может составить до 50 млн. руб. Именно в такую сумму обошлось петербургскому бюджету самое сильное предыдущее наводнение. Оно произошло зимой 1999 г., тогда вода поднялась на 260 см и нарушила работу ЛАЭС.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Слесарева, Людмила Сергеевна, 2013 год

Список использованных источников

1. Дулин С.К., Духин C.B. Множественно-реляционная модель данных геоинформационной системы //. Сб. научных трудов Ш-го Международного научно-практического семинара «Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте». - М.: Физматлит, 2005. С. 342- 350.

2. Дулин С.К., Духин C.B. Множественно-реляционная модель как средство обеспечения гомоморфизма геоинформационной системы. -М.: ВЦ РАН, 2006.-30 с.

3. Духин C.B. Формализация геоданных на основе множественно-реляционной модели // Системы и средства информатики. Специальный выпуск «Математические модели и методы информатики, стохастические технологии и системы». - М.: ИЛИ РАН, 2005. С. 253-269.

4. Розенберг И.Н., Духин C.B. Автоматизированная система ведения геоинформационной базы данных, увязанная с параметрами работы и развития ОАО «РЖД» //Труды девятой научно-практической конференции «Информационные технологии в железнодорожном транспорте». «ИНФОТРАНС-2004», 6-9 октября, Санкт-Петербург, 2004. С. 12 - 16.

5. Цветков В. Я. Геоинформационные системы и технологии. М.: Финансы и статистика, 1998. 288с.

6. Беляков C.JI. Нечеткие знания и вывод в геоинформационной системе // Информационные технологии. 2001. №12. С. 16-19.

7. Дрейзин В.Э. Типизация задач и методы анализа и поддержки принятия решений в геоинформационных автоматизированных системах управления // Информационные технологии. 2003. №3. С. 28.

8. Хомяков Д.М., Искандарян P.A. Информационные технологии и

математическое моделирование в задачах природопользования при реализации концепции устойчивого развития // Экологические и социально-экономические аспекты развития России в условиях глобальных изменений природной среды и климата. -М.: Геос, 1997. -сс. 102-119.

9. Петросян H.A., Захаров В.В. Введение в математическую экологию. -Л.: Изд-во Ленингр. ун-та, 1986. -222 с

10. Джефферс Дж. Введение в системный анализ: применение в экологии. М.: Мир, 1981. -256 с.

11. Франс Дж., Торнли Дж. Х.М. Математические модели в сельском хозяйстве / Пер. с англ. A.C. Каменского; под ред. Ф.И. Ерешко. Предисл. Ф.И. Ерешко и A.C. Каменского.-М.:Агропромиздат, 1987. -400с.

12. Хомяков Д.М., Хомяков П.М. Основы системного анализа. М.: Изд-во мех.-мат. ф-та. МГУ, 1996. -107 с.

13. Нежиховский P.A. - Река Нева и Невская губа. - СПб: Гидрометеоиздат, 2001

14. Истомин Е.П. Приближенная оценка вероятности пребывания случайного процесса в заданной области. Труды МВТУ, Планирование и оценка результатов экспериментов, Выпуск 1, МВТУ, 1986 г.

15. Карташов Г.Д., Шведова И.Г. Об одной задаче отбора изделий. - Изд. АН СССР. Техническая кибернетика. - 1983. № 3. - с. 70-75

16. Национальный доклад на Всемирной конференции по уменьшению опасности бедствий, 2005. Кобе, Япония, 18-22 января 2005 г.

17. P. We lander. Numerical prediction of storm surges. Advances in Geophisics v.8, 1961.

18. http://www.meteo.nw.ru/articles/index.php?id=532

19. Авакян А. Природные и антропогенные причины наводнений. /

Авакян А. // Основы Безопасности Жизнедеятельности. 2001. № 9. С. 22-27

20. Антонов А. Е. Климатология экстраординарных невских наводнений и их прогнозирование. СПб. 2001.

21. Гаскаров Д.В., Истомин Е.П., Фролов А.К. Информационная поддержка систем экологического контроля и управления. СПб.: Изд-во СПГУВК, 1999, 253 с.

22. Истомин Е.П. Приближенный метод оценки математического ожидания времени невыхода двумерного управляемого случайного процесса из заданной области. Труды ВВМУРЭ им. A.C. Попова, 1992 г.

23. Гаскаров Д.В., Истомин Е.П., Кутузов О.И. Сетевые модели распределенных административных систем. - СПб. : Энергоатомиздат, Санкт-Петербургское отделение, 1998.- 353 с.

24. Harris D.L. The equivalence between certain statical prediction methods and linearised dynamical methods. Monthly Weather Rev., 1962, vol. 90, N 8.

25. Mysak L.A. On the very low frequency of the sea level on a continental shelf. J. Geophys. Res., 1967, vol. 72, N 12.

26. Ветрова H.A., Горлачева E.H., Гудков А.Г. Анализ и моделирование технологических инноваций // Известия ВУЗов. Машиностроение. -2005. -№11.-С.47-58

27. Горлачева E.H. Механизм межфирменного взаимодействия // Инженер. Технолог. Рабочий. - 2008. - №4. - С.2-8

28. Петров A.A., Поспелов И.Г., Шананин A.A. Опыт математического моделирования экономики. - М.: Энергоатомиздат, 1996. - 544 с

29. Проектирование интегрированных производственно-корпоративных структур: эффективность, организация, управление / под ред. A.A. Колобова, А.И. Орлова. - М.: Из-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2006. -

728 с.

30. Саркисян Р.Е. Системный анализ и принятие решений. Вероятностные модели и методы. - М.: МИИТ, 2009 - 255 с. - Ч.З.

31. Соловьев В.И. Стохастические модели математической экономики и финансовой экономики. Уч. Пос. -М.: ГУУ, 2001. - 92 с. Riemer К., Gogolin М., Klein S. Introduction to Organizational

32. Networks: Emergence, Motives, Classification and Types. Teaching Note. - Institut fuer Wirtschaftsinformatik, Universitaet Muenster, 2005.

33. G. Silverberg, B. Verspagen Self-organization of R&D search in complex technology spaces // Journal of economic interaction and coordination. -2007. - №2.- 195-210.

34. Аргучинцева А. В. Методы статистической обработки и анализа гидрометеорологических наблюдений : учеб. пособие / А. В. Аргучинцева. - Иркутск : Иркут. гос. ун-т, 2007. - 105 с.

35. Kevin Sene Flood Warning, Forecasting .and Emergency Response. Springer Science + Business Media B.V., 2008

36. Бернстайн П. Против богов: Укрощение риска / Пер. с англ. — М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2000. — 400 с

37. Слесарева JI.C. О некоторых вопросах прогнозирования нагонных наводнений. Информационные технологии и системы: управление, экономика, транспорт, право. Сб.науч.тр./Вып. 1(6) СПб: Андреевский издательский дом - 2008

38. Истомин Е.П., Слесарева JI.C. Анализ экономических аспектов прогнозирования состояния водной среды в прибрежных зонах. Информационные технологии и системы: управление, экономика, транспорт, право. Сб.науч.тр./Вып. 7(7) СПб: Андреевский издательский дом - 2010

39. Истомин Е.П., Слесарева JI.C. Оценка риска экстремальных

гидрометеорологических явлений. - Ученые записки РГГМУ, выпуск 16, РГГМУ, 2010.

40. Истомин Е.П., Слесарева JI.C. Применение стохастических моделей для прогнозирования рисков в геосистемах. - Ученые записки РГГМУ, выпуск 17, РГГМУ, 2011.

41. Истомин Е.П., Слесарева JI.C. О некоторых вопросах моделирования поведения ГИС - Ученые записки РГГМУ, выпуск 18, РГГМУ, 2011.

42. Слесарева J1.C. Анализ экономических аспектов прогнозирования рисков катастрофических наводнений. / III Международная конференция «Инновационное развитие российской экономики»: сборник докладов. - Москва (МЭСИ), 9-10 декабря 2010 г.

43. Слесарева Л.С. Прогнозирование ущерба от наводнения. / XI международная конференция «Информатика: проблемы, методология, технологии»: сборник докладов, г. Воронеж, 10-11 февраля 2011 г.

44. Осипов В.И. Природные катастрофы на рубеже XXI века / В.И. Осипов // Вестн. РАН. 2001. № 4. С. 291 - 302.

45. Найденов В.И., Кожевникова И.А. «Российская наука: дорога жизни». М., 2002 г.

46. http://nevariver.ru/flood_list.php Лебедев В.В. Математическое и компьютерное моделирование экономики. М, 2002г.

47. Немировский В.Г. Универсумный подход к прогнозированию социальных систем. / В.Г. Немировский, В.И. Кудрявцева. Минск: Изд-во БГУ, Красноярск, РИО КрасГУ, 2003 г.

48. Ивановский Р.И.Компьютерные технологии в науке и образовании. Практика применения систем MathCad Pro. М., 2003г.

49. Ивановский Р.И. Теория вероятностей и математическая статистика. Основы, прикладные аспекты с примерами и задачами в среде Mathcad. СПб, 2008г.

50. http://enrin.grida.no/htmls/belarus/water2003ru/Text/ch3-l.htm

51. http://www.library.by/portalus/modules/different/readme.php

52. Болдаков Е. В. Жизнь рек.— М. Гос. изд-во технико-теоретической литературы. 1993.—64 с.

53. Кругов В. В. Методы прогнозирования многомерных временных рядов / В.В.Круглов // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. - 2005. - № 2. - С. 62-66.

54. Винтизенко Игорь Георгиевич ОБЛАСТИ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРИЛОЖЕНИЙ ВЕКТОРНОЙ ДИАДИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ РИСКА Научный журнал КубГАУ, №65(01), 2011 года

55. Найт Ф.Х. Риск, неопределённость и прибыль. - М.: Издательство «Дело», 2003.-360 с.

56. http://hydroteh.ru/gts-stroitelstvo-ekspluatacija-rekonstrukcija/kompleks-sooruzheni-zaschiti-sankt-peterburga-ot-navodneni.html

57. http://dambaspb.ru/about

58. Е. Н. Дворкин, Ю. В. Захаров, Н. В. Мустафин Сезонные и многолетние колебания уровня Арктических морей. - Проблемы Арктики и Антарктики, 1985, вып. 60, с. 10-17

59. Швыряев А.А., Меньшиков В.В. Оценка риска воздействия загрязнения атмосферы в исследуемом регионе: Учебное пособие для вузов. - М.: Изд-во МГУ, 2004. - 124с.

60. Померанец К.С. Наводнения в Петербурге, 1703 - 1997 г.г. С.Пб.: Балтрус-бук, 2002

61. Авакян А. Б., Полюшкин А. А., 1989. Влияние наводнений на жизнь общества и защита от них, Известия АН СССР, сер. геогр., № 2, с. 4154.

62. Гинко С.С. Катастрофы на берегах рек.— Л. Гидрометеоиздат. 1997.— 128 с.

63. Авакян А. Б., Истомина М. Н., 2000. Наводнения в мире в последние

годы XX в., Водные ресурсы, т. 27, № 5, с. 469-475.

64. Малик Л. К., 2005. Факторы риска повреждения гидротехнических сооружений. Проблемы безопасности, М., Наука, 354 с.

65. Санкт-Петербург: Энциклопедия. — М.: Российская политическая энциклопедия. 2006.

66. http://www.rossija.inlb

67. http://ppt.ru/news/88551