Система информационной поддержки процедур принятия управленческих решений по предупреждению чрезвычайных ситуаций тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.10, кандидат технических наук Колесенков, Александр Николаевич

• Колесенков, Александр Николаевич
• кандидат технических наук
• 2012

Оглавление диссертации кандидат технических наук Колесенков, Александр Николаевич

ВВЕДЕНИЕ

1 АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ СИСТЕМ ИНФОРМАЦИОННОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРОЦЕДУР ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ ПО ПРЕДУПРЕЖДЕНИЮ ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ

1.1 Существующие проблемы мониторинга и предупреждения ЧС природного и техногенного характера

1.2 Подходы к оценке риска при мониторинге потенциально опасных объектов

1.3 Технологии мониторинга потенциально опасных объектов.

Постановка задачи

Выводы по 1 главе

2 МЕТОДИКА ОЦЕНКИ ВЛИЯНИЯ ПРИМЕНЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ НА ВЕРОЯТНОСТЬ ВОЗНИКНОВЕНИЯ ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ

2.1 Особенности логико-вероятностного управления риском

2.2 Автоматизированное структурно-логическое моделирование

2.3 Влияние применения информационных систем на вероятность

возникновения чрезвычайных ситуаций

Выводы по 2 главе

3 АЛГОРИТМЫ И ТЕХНОЛОГИИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ АЭРОКОСМИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ

3.1 Алгоритмы корреляционно-экстремальной идентификации изображений

3.2 Двухэтапный алгоритм вычисления корреляционно-экстремальной функции двух изображений в спектральной области

3.3 Технология привязки нового аэрокосмического изображения к

текущему

Выводы по 3 главе

4 РЕАЛИЗАЦИЯ ГИС МПЧС В ГЛАВНОМ УПРАВЛЕНИИ МЧС ПО

РЯЗАНСКОЙ ОБЛАСТИ

4.1 Основные модули ГИС МПЧС

4.2 Технологии создания трехмерных моделей ПОО для использования в геоинформационных системах мониторинга

4.3 Примеры функционирования ГИС МПЧС на объектах хранения и

реализации горюче-смазочных материалов Рязанской области

Выводы по 4 главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Система информационной поддержки процедур принятия управленческих решений по предупреждению чрезвычайных ситуаций»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность работы. На территории Рязанской области расположено множество производственных объектов повышенного риска, которые могут представлять угрозу жизни и здоровью людей в случае возникновения на них чрезвычайных ситуаций. Основные тенденции формирования техногенной опасности на территории Рязанской области на 2011 - 2012 годы будут определяться такими видами ЧС, как аварии на взрыво- и пожароопасных объектах, включая комплексы по хранению, переработке и реализации горючесмазочных материалов.

Мировая практика показывает, что самым эффективным способом снижения социально-экономических последствий от чрезвычайных ситуаций (ЧС) природного и техногенного характера является их предупреждение, в основе которого лежит непрерывный мониторинг потенциально опасных объектов (ПОО), позволяющий осуществлять информационную поддержку процедур принятия управленческих решений по предупреждению чрезвычайных ситуаций.

Анализ научных работ, выполненных в области развития систем мониторинга чрезвычайных ситуаций, выявил основные оперативно-тактические задачи, которые возложены на них:

- информационная поддержка работ, выполняемых в целях подготовки и реализации мер по обеспечению безопасного функционирования потенциально опасных объектов;

- сбор, обработка, хранение и передача информации о местоположении, параметрах состояния потенциально опасных объектов, маршрутов передвижения транспорта к ним и других необходимых данных;

- прогнозирование угроз потенциально опасным объектам и динамики изменения их состояния под влиянием природных, техногенных и других факторов.

Однако на сегодняшний день не существует общих подходов к разработке архитектуры систем, которые позволяли бы в полной мере

обеспечить нужды регионов России по информационной поддержке принятия решений по предупреждению чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера на потенциально опасных объектах.

Поэтому в настоящее время актуальной является задача разработки геоинформационных систем мониторинга и предупреждения ЧС природного и техногенного характера на ПОО (ГИС МПЧС) для субъектов РФ, одним из которых является Рязанская область. Основной задачей их функционирования является информационная поддержка разработки и реализации мер по своевременному прогнозированию, выявлению и предупреждению угроз и кризисных ситуаций на потенциально опасных объектах за счет использования различных данных, среди которых можно выделить аэрокосмическую информацию и трехмерные модели объектов.

Степень разработанности темы. Развитие системы прогнозирования чрезвычайных ситуаций МЧС России выявила чрезвычайную дороговизну и сложность обеспечения полноценного мониторинга обширных территорий России наземными средствами. Не выполнима в полной мере эта задача и с помощью авиации. Однако в последнее время на рынке поставщиков результатов космической деятельности появляется информация среднего и высокого разрешения, которая может быть использована для оперативного выявления изменений в ситуационных площадных моделях потенциально опасных объектов.

Вопросы использования аэрокосмических изображений в геоинформационных системах (ГИС) достаточно широко отражены в трудах Алпатова Б.А., Асмуса В.В., Еремеева В.В., Журавлева Ю.И., Злобина В.К., Лупяна Е.А., Сойфера В.А., Ташлинского А.Г., Шахраманьяна М.А., Gonzalez R., Kronberg P., Pratt W., Rosenfeld A., Woods R. и других отечественных и зарубежных ученых. Работы этих авторов составляют научно-методическую основу для решения задач, поставленных в диссертации.

Эффективное функционирование ГИС невозможно без периодического обновления аэрокосмической информации, для чего необходимы эффективные

алгоритмы совмещения разновременных снимков. Эта задача рассматривались в работах перечисленных авторов, имеются и программные реализации этой функции в существующих ГИС-системах. Однако вопросы разработки алгоритмов, адекватных реальным геометрическим искажениям аэрокосмических изображений и позволяющих выполнить поставленную задачу с заданной точностью и быстродействием, в должной степени в публикациях не представлены.

Цель работы состоит в снижении риска воздействия на потенциально опасные объекты факторов техногенного и природного характера за счет применения системы мониторинга, позволяющей осуществлять информационную поддержку разработки и реализации мер по своевременному прогнозированию, выявлению и предупреждению угроз и кризисных ситуаций в отношении потенциально опасных объектов.

Для достижения поставленной цели решаются следующие основные задачи:

- разработка структуры геоинформационной системы мониторинга и предупреждения чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера на потенциально опасных объектах Рязанской области;

- оценка влияния применения разрабатываемой геоинформационной системы на вероятность возникновения ЧС;

- разработка технологии совмещения разновременных аэрокосмических изображений для мониторинга ПОО;

- разработка технологии создания трехмерных моделей объектов для использования в геоинформационных системах;

- разработка ГИС МПЧС.

Научная новизна работы определяется созданием технологии совмещения разновременных изображений для оперативного мониторинга потенциально опасных объектов, применением трехмерных средств для отображения потенциально опасных объектов и разработкой на этой основе геоинформационной системы мониторинга и предупреждения ЧС природного и

техногенного характера на ПОО региона Российской федерации на примере Рязанской области.

На защиту выносятся следующие новые научные результаты:

- иерархическая структура геоинформационной системы мониторинга и предупреждения ЧС природного и техногенного характера на ПОО Рязанской области;

- методика оценки влияния применения информационных систем на вероятность возникновения ЧС на ПОО;

- технология совмещения разновременных изображений для оперативного мониторинг ПОО;

- технология создания трехмерных моделей ПОО для использования в геоинформационных системах;

- геоинформационная система мониторинга и предупреждения чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера на потенциально опасных объектах Рязанской области.

Практическая ценность работы состоит в том, что предложенные технологии, методики и алгоритмы позволяют существенно повысить эффективность мониторинга чрезвычайных ситуаций на ПОО региона РФ и оперативность принятия решений в экстренных ситуациях. Эти технологии доведены до практической реализации в виде геоинформационной системы мониторинга и предупреждения ЧС природного и техногенного характера на ПОО Рязанской области, с помощью которой осуществляется информационная поддержка процедур принятия управленческих решений по предупреждению чрезвычайных ситуаций.

Реализация и внедрение. Диссертация выполнена в Рязанском государственном радиотехническом университете.

Результаты диссертационной работы внедрены в Главном управлении МЧС России по Рязанской области, что подтверждает научную новизну, актуальность и практическую значимость проведенных исследований.

Результаты научных исследований, полученные в процессе работы над

диссертацией, использованы при выполнении следующих научно-исследовательских работ в РГРТУ:

1. НИР 7-08Г «Разработка методов и информационных технологий совмещения синхронно формируемых и разновременных изображений», г.р. № 01200802811.

2. НИР 36-09 «Информационная система предупреждения и прогнозирования развития чрезвычайных ситуаций на техногенных комплексах хранения горюче-смазочных материалов» г.р. № 01200963517, выполненной в рамках Государственного контракта № П2390 от 18 ноября 2009 г. по Федеральной целевой программе «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009-2013 гг.

Результаты исследований и разработанные в процессе работы над кандидатской диссертацией программные комплексы «ГисКор - модуль привязки аэрокосмических изображений к электронной карте для геоинформационных систем» (Свидетельство о регистрации электронного ресурса ОФЭРНиО № 16976 от 07.04.2011) и «ИмКор - программный комплекс исследования построения взаимно-корреляционной функции изображений» (Свидетельство о регистрации электронного ресурса ОФЭРНиО № 16977 от 07.04.2011) внедрены в учебном процессе кафедры электронных вычислительных машин Рязанского государственного радиотехнического университета и используются студентами направления 230100 «Информатика и вычислительная техника» в курсах «Теория вероятностей, математическая статистика и случайные процессы» и «Обработка аэрокосмических изображений».

Соответствие паспорту специальности. Содержание диссертации соответствует п.6 - «Разработка и совершенствование методов получения и обработки информации для задач управления социальными и экономическими системами» и п. 10 - «Разработка методов и алгоритмов интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений в экономических и социальных системах» паспорта специальности 05.13.10 «Управление в социальных и

экономических системах».

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на XIV Всероссийской научно-технической конференции «Новые информационные технологии в научных исследованиях и образовании» (Рязань, 2009); Седьмой всероссийской открытой ежегодной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» (Москва, 2009), 16-й Международной научно-технической конференции «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций» (Рязань, 2010) и IV Всероссийской научно-практической конференции «Научное творчество XXI века» с международным участием (Красноярск, 2011).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 10 статей (4 статьи в изданиях, рекомендуемых ВАК РФ) и 2 тезиса доклада на международных и всероссийских конференциях, получено 2 свидетельства о регистрации электронных ресурсов.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4-х глав, заключения, списка литературы и приложения, которое содержит документы о внедрении и практическом использовании полученных результатов, а также свидетельства о регистрации электронных ресурсов. Основной текст работы содержит 140 страниц, 45 рисунков, 7 таблиц. Список литературы включает 96 наименований.

1 АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ СИСТЕМ

ИНФОРМАЦИОННОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРОЦЕДУР ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ ПО ПРЕДУПРЕЖДЕНИЮ ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ

1.1 Существующие проблемы мониторинга и предупреждения ЧС природного и техногенного характера

Под мониторингом (от лат. «Monitor» - предостерегающий) понимается определенная система наблюдения, оценки и прогноза состояния и развития природных, техногенных, социальных процессов и явлений [3]. Мониторинг состоит в слежении за состоянием каких-либо объектов, структур, процессов и явлений, а его результаты применяются для предупреждения о возникающих критических ситуациях и обеспечения данными информационных систем принятия управленческих решений.

Мониторинг чрезвычайных ситуаций может осуществляться различными средствами - от непосредственных измерений характерных признаков до дистанционных методов, выявляющих надвигающуюся опасность по косвенным признакам. Целесообразно применение геопространственных технологий и данных, полученных средствами дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). Однако сами по себе космические снимки не содержат информацию об опасности в явном виде. Чтобы получить эту информацию, данные ДЗЗ нужно дешифрировать, для чего необходимы соответствующие алгоритмы или специальные программные средства.

Подавляющее большинство современных ГИС-пакетов позволяют отображать снимки в качестве подложки для картографической информации, представленной в векторном виде, однако для всестороннего дешифрирования этого недостаточно. Здесь нужны специальные алгоритмы сравнения аэрокосмических изображений (АКИ), позволяющие выделить изменения на них, что при своевременном реагировании может предотвратить возникновение ЧС. Для этого используются специальные программные пакеты, например, система обработки изображений Erdas Imagine, распространяемая компанией

«Оа1а+». Эта система позволяет выполнять самые разные преобразования: от простейшего контрастирования до сложнейших математических преобразований, дающих качественно новое представление исходных снимков. Для задач мониторинга потенциально опасных объектов наибольшую значимость имеют такие функции, как сравнение разновременных снимков с выделением малейших отличий, тонкая геометрическая коррекция изображений для возможности совместного анализа снимков, полученных разными съемочными системами. Но ни одна из известных систем обработки изображений не позволяет выполнить необходимые для мониторинга ЧС операции в автоматическом режиме.

Чрезвычайная ситуация есть любое изменение сочетания условий и обстоятельств жизнедеятельности общества, приводящее к нарушению окружающей природной среды, человеческим жертвам или материальным потерям [13].

Обычно ЧС разделяются на две группы:

- вызванные природными факторами;

- вызванные техногенными авариями.

Оперативный космический мониторинг природных и техногенных ЧС в последние годы стал важнейшим и обязательным компонентом информационного обеспечения национальных служб мониторинга, предотвращения и ликвидации чрезвычайных ситуаций развитых государств. Для России с её огромными территориями применение космической информации для мониторинга и предотвращения ЧС является особенно актуальным.

На основе космической информации могут быть решены следующие задачи мониторинга ЧС:

- наблюдения за состоянием ПОО;

- оценка безопасности территорий;

- прогнозирование природных и техногенных ЧС;

- оценка масштаба ЧС;

- оценка ущерба от ЧС;

- планирование сценариев действий по ликвидации последствий ЧС;

- оценка эффективности предпринимаемых мер по ликвидации последствий ЧС.

Возможности космических средств мониторинга зон ЧС из космоса определяются оперативностью съёмки, пространственным разрешением наблюдаемых объектов, доступностью снимков. Спутниковая аппаратура съемки Земли делится на датчики низкого (более 250 м), среднего и высокого (1 м, 250 м) и сверхвысокого пространственного разрешения (1 м и менее).

В настоящее время существует несколько направлений создания спутниковых систем мониторинга ЧС (рис. 1.1):

- национальные многоспутниковые системы;

- международные системы с объединением ресурсов нескольких стран;

- международные организации, объединяющие ресурсы национальных

систем и обеспечивающие обмен продуктами по зонам ЧС.

Рисунок 1.1- Космические системы мониторинга ЧС

Впервые специализированная система мониторинга ЧС создана группой стран во главе с Великобританией (международная система Disaster Monitoring Constellation, DMC), вторая - национальная, создаётся в Китае.

В рамках международной системы мониторинга ЧС DMC объединены ресурсы нескольких серийных миниспутников, разработанных британской компанией SSTL по контрактам с Алжиром, Великобританией, Нигерией, Турцией и Китаем. В 2002 - 2011 гг. на типовые солнечно-синхронные орбиты высотой 686 км были выведены 9 миниспутников нового поколения: Alsat-1, Bilsat, Nigeriasat-1, UK-DMC, Beijing-1, UK-DMC-2 и Deimos-1, Nigeriasat-2 и Nigeriasat-X.

Несмотря на официальное наименование систем, описанные миниспутники предназначены в основном для съёмки в интересах национальных служб мониторинга ЧС.

Уникальными особенностями спутников системы DMC являются:

- получение изображений в трёх спектральных каналах: зелёный, красный, ближний ИК;

- возможность ежесуточного обзора любого района Земли;

- съёмка с широкой полосой захвата шириной 600 км;

- субпиксельная точность геопривязки ортоизображений уровня «LIT» (СКО менее 25 м).

В 2008 г. впервые в истории Китая на орбиту выведены два спутника, специально спроектированые для целей оперативной съёмки районов возможных катастроф, мониторинга окружающей среды и прогнозирования ЧС. Разработка космической системы мониторинга ЧС Small Satellite Constellation for Environment and Disaster Monitoring and Forecasting (SSCEDMF) началась в 2000 г. по совместному проекту государственного агентства охраны окружающей среды и госкомитета по защите от катастроф Китая.

В интересах мониторинга ЧС используются в основном ресурсы спутников ДЗЗ ведущих мировых операторов RADARSAT-1 (Канада), ENVISAT (ESA), EROS А/В (Израиль), SPOT 4/5 (Франция), IRS-P5/P6 (Индия),

Terra/Aqua (США), а также отечественного высокодетального спутника «Ресурс-ДК1» и метеоспутника нового поколения «Метеор-М» №1, оснащённого комплектом сканеров среднего пространственного разрешения. В планах Федерального космического агентства - запуски новых космических аппаратов с аппаратурой съёмки Земли, в том числе специализированного миниспутника для мониторинга ЧС «Канопус-В» №1 (запуск запланирован на январь 2012 г.).

В текущем десятилетии оперативный космический мониторинг ЧС сформировался как самостоятельное направление космической геоинформатики [3] и продолжает быстро развиваться, чему способствует прогресс в нескольких космических технологиях:

- значительное увеличение информативности данных ДЗЗ благодаря появлению разнообразных датчиков (многоспектральных и гиперспектральных оптических, РСА, СВЧ-зондировщиков атмосферы и ионосферы), в том числе с высоким и сверхвысоким пространственным разрешением;

- радикальное сокращение времени реакции системы с суток до нескольких часов, благодаря применению принципов децентрализации и организации центров прямого приёма информации, а также развитию сетевых и WEB - технологий;

- увеличение оперативности и надёжности съёмки вне зависимости от освещённости и метеоусловий благодаря объединению ресурсов различных спутниковых систем ДЗЗ, в том числе оптических и радарных.

За последние годы передовые державы достигли существенного прогресса в области технологий космического мониторинга чрезвычайных ситуаций. В этих целях большинство стран используют метеоспутники, многоцелевые системы ДЗЗ (SPOT, IRS, RADARSAT, ENVISAT, EROS и др.), а также специализированные космические системы контроля ЧС (группа стран во главе с Великобританией).

Существующие зарубежные системы мониторинга и предупреждения чрезвычайных ситуаций на ПОО в своем большинстве свободно не

распространяются, а те, что продаются - обладают высокой стоимостью и не приспособлены к нашим условиям. Также ни одна из существующих систем не имеет полноценных средств визуализации потенциально опасных объектов.

Существующие в России системы космического мониторинга Земли [1] включают орбитальный и наземный сегменты, а также коммуникационная инфраструктура. Наземный сегмент состоит из сетей станций наблюдения, интегрированных баз данных, средств моделирования и принятия решения, опирающихся на результаты тематической обработки данных ДЗЗ. Для оперативного решения задач МЧС с помощью космических средств дистанционного зондирования Земли создана ведомственная «Система космического мониторинга ЧС» (СКМ ЧС), объединяющая элементы наземной инфраструктуры и коммуникации. В настоящее время в состав СКМ входят центры приёма и обработки космической информации в Москве, Вологде, Красноярске и Владивостоке. В основе СКМ ЧС лежат принципы открытой сетецентрической архитектуры, универсальности и поэтапного наращивания возможностей.

В рамках функционирующей СКМ ЧС космическая информация наиболее активно применяется только при установленном факте ЧС в целях оценки и снижения ущерба, а также при ликвидации последствий ЧС.

Территориально распределённая сеть приемных станций СКМ ЧС способна обеспечить охват большей части территории России и сопредельных государств, оперативный доступ к объективной космической информации. Главное преимущество СКМ ЧС - возможность работы со спутниковыми изображениями, как источником объективных и актуальных данных. В сети спутникового мониторинга ЧС внедрена централизованная система управления, что позволяет составлять расписания приёма для всех станций в едином центре.

Организация получения данных ДЗЗ в системе космического мониторинга ЧС продемонстрирована на рис. 1.2.

В СКМ ЧС остаются нерешенными ряд проблемных вопросов:

- отсутствие технологий автоматического выявления изменений на

потенциально опасных объектах;

- отсутствие технологии визуального отображения потенциально опасных объектов;

- отсутствие возможности работы с системой через локальную сеть или Интернет;

- отсутствие возможности обучения сотрудников МЧС и построения сценариев ЧС на ПОО.

Рисунок 1.2 - Организация получения космической информации СКМ ЧС

В настоящее время в России действует единая государственная система предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций (РСЧС), создано Агентство по мониторингу и прогнозированию чрезвычайных ситуаций МЧС России, введен в эксплуатацию Национальный центр управления в кризисных ситуациях (НЦУКС) [1].

В качестве главной задачи дальнейшего развития РСЧС рассматривается предупреждение и смягчение последствий ЧС, т.е. осуществление комплекса заблаговременно проводимых мероприятий, направленных на предупреждение чрезвычайных ситуаций, а также на снижение размеров ущерба окружающей природной среде, сохранение здоровья людей, минимизации материальных потерь [12].

В широком смысле управление риском - это создание и обоснование оптимальных сценариев действий, позволяющих эффективно реализовать

управленческие решения в области обеспечения безопасности населения и окружающей среды. Главный элемент такой деятельности - процесс оптимального распределения доступных ресурсов, направленный на снижение различных видов риска с целью достижения такого приемлемого с точки зрения экономических и социальных факторов уровня безопасности потенциально опасных объектов. Этот процесс основан на мониторинге ЧС на ПОО и анализе факторов, влияющих на риск [14,15].

Для решения проблем управления рисками возникновения ЧС на ПОО необходимо развивать [16]:

- информационную систему мониторинга, предупреждения и прогнозирования ЧС на ПОО как основы для повышения уровня безопасности потенциально опасных объектов;

- информационную систему для обучения специалистов и руководящего состава МЧС по предмету предупреждения чрезвычайных ситуаций и смягчения их последствий.

- механизмы управления риском возникновения ЧС на ПОО.

Каждый потенциально опасный объект имеет свои особенности и свою совокупность возможных чрезвычайных ситуаций. Современные средства моделирования позволяют разработать типовой сценарий функционирования для каждого ПОО, что позволяет оценить вероятность возникновения чрезвычайно ситуации при мониторинге, а в случае её возникновения ускорить и облегчить спасательные работы. Математические модели потенциально опасных объектов позволяют выявить наличие уязвимостей на них, а анализ этих моделей помогает понять, на что обратить внимание при разработке информационной системы мониторинга и предупреждения чрезвычайных ситуаций [17].

Рациональные меры предупреждения чрезвычайных ситуаций выбираются на основе анализа рисков и прогнозирования возможных ЧС на каждом объекте. При этом сначала анализируется риск возникновения чрезвычайной ситуации для территорий в целом, а затем - природных и

техногенных рисков для населения [18,19].

Основные оперативно-тактические задачи, решаемые системой мониторинга ЧС можно разделить на три категории [20]:

- сбор, обработка, хранение и передача информации о местоположении, параметрах состояния потенциально опасных объектов, маршрутов передвижения транспорта к ним и других необходимых данных;

- информационная поддержка работ, выполняемых в целях подготовки и реализации мер по обеспечению безопасного функционирования потенциально опасных объектов;

- прогнозирование угроз потенциально опасных объектов и динамики изменения их состояния под влиянием природных, техногенных и других факторов.

Таким образом, для решения задач по обеспечению безопасного функционирования ПОО необходимо продолжать работу по внедрению в систему мониторинга эффективных методов, моделей и алгоритмов, обеспечивающих адекватное моделирование и генерацию сценариев развития опасных ситуаций для прогнозирования и оценки рисков с целью предотвращения чрезвычайных ситуаций.

Рязанская область является одним из сложных в плане мониторинга и предупреждения ЧС регионов, поскольку на территории области размещено множество ПОО, лесных массивов, торфяников и т.п.

К северу от Оки преобладают торфяно-болотные почвы. Общая площадь лесного фонда - 1053 тыс. га. На территории Рязанской области 103,5 тыс. га особо охраняемых природных территорий, в том числе Мещёрский национальный парк, Окский заповедник, 47 заказников, 57 памятников природы.

Одна из важнейших экологических проблем - периодические лесоторфяные пожары в северо-восточных районах региона. Из анализа прошлых лет наиболее опасными в пожарном отношении являются леса и торфяники 11 районов Рязанской области: Касимовский, Клепиковский,

Спасский, Кадомский, Сасовский, Шиловский, Шацкий, Путятинский, Рыбновский, Ермишинский и Рязанский. К ПОО относятся:

- взрывоопасные объекты;

- пожароопасные объекты,

- химически-опасные объекты;

- радиационно-опасные объекты

- объекты гидродинамической опасности.

Функционирование на территории Рязанской области производственных объектов повышенного риска создает предпосылки к возникновению техногенных чрезвычайных ситуаций [21].

На территории Рязанской области расположено множество ПОО, которые могут представлять угрозу жизни и здоровью людей в случае возникновения ЧС, среди них можно выделить:

- ОАО "Хладокомбинат";

- МП "Водоканал города Рязани";

- ОАО АМК "Рязанский ("Амка");

- ООО Рязанский филиал "Ново-Рязанская ТЭЦ";

- ЗАО "РНПК";

- ОАО "Рязаньоблгаз";

- ОАО "Русская пивоваренная компания";

- ОАО "Рязанский шпалопропиточный завод";

- ОАО "Рязаньнефтепродукт";

- ОАО "Рязаньтранснефтепродукт"; -ЗАО "РОЗНХП";

- филиал ОАО "ТГК-4"-"Рязанская региональная генерация" и др. Исходя из характеристики области основными тенденциями

формирования техногенной опасности на территории Рязанской области в 2011 -2012 годах будут определяться такими видами ЧС, как аварии на взрыво- и пожароопасных объектах, аварии на газо- и нефтепроводах.

Анализ статистических данных показывает, что среднегодовой уровень количества техногенных чрезвычайных ситуаций в 2012 году может составить более 75% от их общего количества.

1.2 Подходы к оценке риска при мониторинге потенциально опасных объектов.

Риск - величина, отражающая меру опасности предполагаемой ситуации, для которой существуют факторы, потенциально способные к неблагоприятному воздействию на природу, общество или человека.

Риск чрезвычайной ситуации сочетает в себе вероятность возникновения ЧС и её объем, который выражается в социально-экономических потерях.

Такое определение риска можно объяснить логическими суждениями об опасности при нахождении субъекта в одной из трех идеализированных ситуациях, в которых риск равен нулю [15]:

- вероятность возникновения ЧС значительная, но связанный с этим событием ущерб бесконечно мал или равен нулю;

- ущерб от предполагаемой ЧС велик, но вероятность её возникновения равна нулю;

- вероятность предполагаемой ЧС и ущерб от неё равны нулю.

В других случаях и вероятность, и ущерб имеют определенные значения значения, а возможная чрезвычайная ситуация оценивается как опасная и характеризуется соответствующим риском.

Объективное существование риска связывают с вероятностностной природой многих процессов, многовариантностью социальных и экономических отношений, в которые вступают субъекты социальной жизни [16]. Функционирование и развитие сложных систем описывается посредством статистических законов, поэтому невозможно однозначно предсказать наступление определенной ситуации.

Для оценки риска можно использовать вероятностный подход [1], в котором опасность выражается нагрузкой £, а уязвимость системы -

величиной Я. Предельное состояние системы характеризуется условием:

Риск, соответствующий предельному состоянию системы, вычисляется как вероятность разности:

где Ф - функция Лапласа, ат - среднеквадратичное отклонение.

Сравнивая величину риска с нормируемыми величинами, можно оценить степень опасности или степень риска.

Сложность оценки риска ЧС определяется не действием большого количества различных факторов или сложной структуры системы, а является результатом того, что система очень чувствительна к начальным условиям. Т.е. неустойчивость является неотъемлемой частью многих сложных систем, в том числе и простейших.

Система является безопасной, если отсутствуют возможные нарушения или причины, вызывающие их, на протяжении некоторого временного интервала. При этом система обладает циклической или полициклической системой связей, способной поддерживать своё существование. Эта способность рассматривается как основной признак сложной системы. В этом случае системный риск является неуправляемым или недостаточно управляемым системой фактором, способным нарушить или ослабить гомеостаз.

Риск ЧС для конкретного ПОО - мера опасности, характеризующая вероятность возникновения чрезвычайной ситуации на потенциально опасном объекте и тяжесть ее последствий. Основными количественными показателями риска ЧС являются [20]:

- индивидуальный риск - частота поражения отдельного индивидуума в результате воздействия исследуемых факторов опасности;

- социальный риск - зависимость частоты событий, в которых пострадало на том или ином уровне число людей больше определенного, от

Б-Л = т < 0.

(1.1)

(1.2)

этого определенного числа людей.

- коллективный риск - ожидаемое количество смертельно травмированных в результате возможных аварий за определенный период времени;

- потенциальный территориальный риск - пространственное распределение частоты реализации негативного воздействия определенного уровня;

Поскольку риск ЧС связан либо с событиями, возникающими в сложных многоуровневых системах, для анализа риска чрезвычайной ситуации обычно пользуются методами синергетики или нелинейной динамики.

В сложных системах существенную опасность представляют не только сверхсильные, но и слабые воздействия, способные к накоплению.

Таким образом, безопасность есть состояние системы, при котором риск находится в пределах допустимого уровня. Значительную роль при обеспечении требуемого уровня безопасности потенциально опасных объектов должна обеспечивать информационная система мониторинга потенциально опасных объектов.

Вероятность возникновения чрезвычайных ситуаций на территории Рязанской области остается достаточно высокой, что обусловлено наличием свыше тысячи опасных производственных объектов. В зонах возможного воздействия поражающих факторов опасных объектов проживает более 390 тысяч человек или 32,5% населения области. Не последнее место среди этих объектов занимают комплексы по хранению, переработке и реализации горючесмазочных материалов, находящиеся, как правило, вблизи густонаселенных районов крупных городов.

Развитие системы прогнозирования чрезвычайных ситуаций МЧС России выявила чрезвычайную дороговизну и сложность обеспечения полноценного мониторинга обширных территорий России наземными средствами. Не выполнима в полной мере эта задача и с помощью авиации. Решение создать в рамках РСЧС систему космического мониторинга чрезвычайных ситуаций с

помощью обзорных спутников не позволяет расширить перечень решаемых с их помощью задач. Однако в последнее время на рынке поставщиков результатов космической деятельности появляется информация среднего и высокого разрешения, которая может быть использована для оперативного выявления изменений в ситуационных площадных моделях потенциально опасных объектов.

Для получения оперативной и точной информации о факте чрезвычайной ситуации, в целях организации своевременного реагирования и эффективного применения средств создается единая электронная база данных информации, используемая в субъектах Российской федерации, включая картографическую продукцию, трехмерные изображения моделей потенциально опасных объектов и систем жизнеобеспечения населения.

Важнейшим направлением совершенствования процессов в региональных центрах управления кризисными ситуациями (РЦУКС) считается их автоматизация, целью которой является интеграция всех информационных ресурсов, повышения оперативности, полноты, достоверности и устойчивости информационного обеспечения РЦУКС. Для выполнения и соблюдения этих принципов актуальным является использование геоинформационных систем, в которые интегрированы средства мониторинга ЧС и средства визуализации потенциально опасных объектов.

Для потенциально опасного объекта в первую очередь следует выделить ЧС, вызванные техногенными авариями. В промышленно развитых странах подобные чрезвычайные ситуации ежегодно наносят огромные убытки экономике и социальной сфере.

Вероятность возникновения ЧС на ПОО зависит от [19]:

- вероятностного процесса в технологической цепи системы, возможных стихийных явлений, некомпетентности персонала;

- устойчивости функционирования, ремонтопригодности и долговечности технических систем и оборудования объекта;

- случайных факторов внешней среды.

С позиций безопасности задачи исследования технических систем заключаются в том, чтобы увидеть, каким образом элементы системы функционируют во взаимодействии с другими ее частями и по каким причинам может произойти отказ, грозящий негативными последствиями для социально-экономической системы и окружающей среды.

Традиционный подход теории надежности [15], связанный с построением дерева отказов, учитывает лишь простейшие взаимосвязи между элементами сложной системы, в то время как для сложных систем характерно взаимное влияние различных элементов друг на друга и более сложные причинно-следственные связи. Зачастую неудовлетворительным оказывается сам характер оценки риска чрезвычайной ситуации, связанный с вероятностным анализом.

Главный путь управления риском - снижение соответствующих вероятностных характеристик чрезвычайных ситуаций в природной и техногенной сферах. Это является основой вероятностного подхода к анализу надежности сложных технических систем. В большинстве случаев рассматриваются уникальные конструкции и редкие события, для которых корректно вычислить соответствующую вероятность затруднительно, поскольку с одной стороны - недостаточно статистических данных, а с другой - отсутствует теория, позволяющая рассчитывать величины на основе этих данных.

Состояние и безопасность системы невозможно оценивать без учета человеческого фактора, поскольку люди зачастую являются её «слабым звеном». Отсюда появляется проблема комплексного расчета риска в сложных социально-технических системах. На сегодняшний день оценку риска и безопасности систем необходимо проводить с использованием междисциплинарного анализа, основой которого является нелинейная динамика, позволяющая выявлять общие закономерности их развития и функционирования в техногенной, природной и социальной сферах.

Для прогноза ущерба могут быть использованы показатели,

характеризующие риск чрезвычайной ситуации, который обусловлен возможностью причинения ущерба в результате реализации угрозы ЧС техногенного или природного характера.

Риск от ЧС на ПОО можно оценить как математическое ожидание ущерба за интервал времени А/:

_ т _

м[\¥,л] = ^с(до^ = Е^сДЛО^, (1.3)

>1

_ со _

где Ж = (ю)с1м? - средний ущерб от ЧС; = _[и>/- средний ущерб

О ™ЧС]-\

от ЧС У-го класса по степени тяжести; ачс(А?) - математическое ожидание числа возможных ЧС на ПОО за интервал времени А?.

Оценка риска на изучаемой территории обычно включает расчет возможного числа погибших и пострадавших, а также экономических потерь, которые могут быть вызваны возникновением ЧС природного или техногенного характера. Вначале осуществляется сбор и систематизация данных, составляются каталоги опасных явлений, их типы, физические параметры и статистика появления. Затем разрабатываются карты природных и техногенных ЧС, отражающие частоту реализации опасных явлений. В зависимости от целей и задач карты имеют масштаб от глобального до локального. Далее анализируется относительное положение источников поражающих факторов и объектов их воздействия, после чего оценивается их возможное влияние на территории и население.

Различают методы оценки ущерба от гипотетических и реальных чрезвычайных ситуаций. Если рассматривается гипотетическое стихийное бедствие или авария, то об этом виде ущерба говорят как о предполагаемом. Из-за влияния на величину ущерба значительного числа факторов случайного происхождения в задачах прогнозирования ЧС следует рассматривать случайную величину возможного ущерба, описываемую функцией распределения Р(м?) - Р(м?). Для реально произошедших ЧС природного или

техногенного характера статистические данные об ущербе на некотором

временном интервале описываются статистической функцией распределения.

Средний ущерб от ЧС можно рассчитать на основе статистических данных, разработав и проанализировав возможные сценарии развития ЧС природного или техногенного характера.

При обосновании мероприятий по мониторингу и предупреждению чрезвычайных ситуаций и смягчению их последствий за риск обычно принимается интегральный показатель, включающий вероятность наступления опасного события за год и связанный с ним социально-экономический ущерб.

Вероятность наступления неблагоприятного события Р при условии, что произошла чрезвычайная ситуация, может быть определена с использованием математического ожидания ущерба элементам населенного пункта или населению:

Р-^, (1-4)

Р = (1.5)

N

где М(и) - математическое ожидание ущерба элементам населенного пункта; V - количество элементов в населенном пункте (зданий, сооружений, инженерных коммуникаций и т.п.); М(ы) - математическое ожидание потерь населения; N - общая численность населения.

Рассчитав риск, можно оценить уровень опасности на объекте и принять решение о необходимых действиях. Риск часто связывают с вероятностным источником различных процессов и многовариантными отношениями, которыми связаны субъекты социальной сферы, поэтому существование и функционирование сложных систем можно описать с помощью статистических законов.

При выходе некоторых параметров системы за пределы допустимого диапазона соответствующие специалисты должны быть проинформированы о возможности наступления чрезвычайной ситуации на потенциально опасном объекте. Для обеспечения необходимого уровня безопасности потенциально

опасных объектов и своевременной передачи информации о возможности наступления ЧС в МЧС целесообразно применять информационную систему мониторинга и предупреждения чрезвычайных ситуаций.

1.3 Технологии мониторинга потенциально опасных объектов. Постановка задачи

Масштабный фактор, связанный с большим количеством типов самостоятельных ПОО, приводит к понятию геоинформационной системы мониторинга и предупреждения чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера (ГИС МПЧС).

Одним из наиболее привлекательных свойств ГИС-технологий для МЧС России является их способность интегрировать как разнородную информацию, так и различные функциональные задачи. Это свойство базируется на том факте, что вся разнородная информация, необходимая для организации и управления деятельностью МЧС, напрямую или косвенно относится к территории России и ее окружению и, следовательно, может быть привязана к карте или объектам карты России или части ее территории.

Качество систем мониторинга потенциально опасных объектов определяют такие факторы как природный и техногенный риск. Величина природного или техногенного риска, которому подвергаются ПОО, зависит от трех факторов [14]:

- вероятности возникновения ЧС на ПОО;

- масштабов возможных ЧС для каждого ПОО;

- уровня защищенности ПОО.

Проблема снижения совокупного регионального риска, особенности работы в условиях ЧС порождают большое количество задач фундаментального и прикладного характера. В первую очередь, это задачи создания эффективной системы планирования и оперативного управления комплексами мероприятий по мониторингу и предупреждению чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера [23].

Создание автоматизированной геоинформационной системы мониторинга критически важных и потенциально опасных объектов связано, прежде всего, с решением задачи выбора структуры, соответствующего функционала, характеризующего свойства устройств, построением математических моделей и их тестированием [24]. Т.е. необходимо решение задач, связанных с многокритериальной оптимизацией и принятием решений. При этом строится многомерное пространство параметров будущей структуры и функционала информационной системы, определяющие ее качество.

Основные особенности функционирования систем оперативного управления в условиях чрезвычайной ситуации состоят в том, что ЧС развивается внезапно, и перед системой управления встают новые нестационарные задачи, на которые нужно оперативно реагировать. При анализе функционирования информационных систем управления в условиях мониторинга и предупреждения ЧС на ПОО выявляются их особенности по сравнению с традиционными, что представлено в таблице 1.1.

Таблица 1.1- Основные параметры систем мониторинга

Характеристика Традиционные В условиях ЧС

Режим работы Постоянный Разные

Жесткая структура Есть Нет

Функциональность Узкая Широкая

Тип структуры Моноструктура Полиструктуры

Информационные потоки Регламентированные Зависимые

Информация Точная и избыточная Недостоверная и недостаточная

Темп изменений Низкий Высокий

Предсказуемость ситуаций Есть Нет

Потенциал Функциональный Организационный

Функционирование информационной системы мониторинга и предупреждения ЧС на потенциально опасных объектов базируется на основополагающих положениях ситуационного управления [25], согласно

которым эффективность функционирования системы связывают с тем, насколько адекватно она реагирует на изменения окружающей среды и использует свои потенциальные возможности.

Информация, полученная при мониторинге и предупреждению чрезвычайных ситуаций, становится основным ресурсом эффективного принятия решений [13]. Как правило, в условиях ЧС основной проблемой в принятии и реализации эффективных управленческих решений является недостаток не ресурсов и капитала, а оперативной информации, необходимой для их использования с наибольшим успехом.

Поэтому геоинформационная система мониторинга и предупреждения чрезвычайных ситуаций на потенциально опасных объектах предназначена для информационной поддержки процессов централизованного оперативного мониторинга за состоянием стационарных и мобильных потенциально опасных объектов и своевременного выявления угроз возникновения ЧС на этих объектах, прогнозированию развития ЧС. По виду автоматизируемой деятельности данная система должна относиться к системам сбора, хранения, обработки и передачи информации [7].

Важной проблемой является также оценка ценности и установка приоритета поступающей в систему информации, ведь источник зачастую не может оценить ценность информационных сообщений. Вопрос об уровне важности поступающей информации должны решать получатели при оценке сложившейся ситуации.

Поступающие в систему информационные сообщения обрабатывается по следующим направлениям:

- проблемное;

- функциональное;

- территориальное;

- обобщающее.

В рамках обобщающего направления объединяются как поступающая информация, так и результаты ее анализа.

Таким образом, в создаваемой геоинформационной системе мониторинга и предупреждения чрезвычайных ситуаций на потенциально опасных объектах одним из самых важных направлений является информационная работа -анализ, обобщение и оценка всей имеющейся информации, имеющей отношение к тем или иным событиям и ситуацям, для прогноза возникновения и развития ЧС. Главным требованием к специалистам, участвующим в этом процессе, является способность объявить тревогу до того, как ситуация станет кризисной, для чего требуются высокая квалификация, оригинальность мышления и богатое воображение.

По функциональным признакам система мониторинга должна подразделяться на следующие компоненты [11]:

- функциональные модули (подсистемы) геоинформационного контроля, моделирования и аналитической обработки информации;

- функциональные модули (подсистемы) сбора и передачи аэрокосмической информации, а также данных от различных контроллеров и датчиков, установленных на объектах.

Совокупность подсистем и удаленных модулей должны связываться в единую сеть с помощью различных каналов и протоколов передачи данных. Модули сбора и передачи информации должны базироваться на специализированной микропроцессорной технике и объединять датчики, анализаторы, преобразователи и исполнительные механизмы для химического, пожарного, гидрологического и других видов мониторинга, установленные как непосредственно на технологическом оборудовании, так и в специальных помещениях и на территории контролируемых объектов.

Для удобства восприятия информации пользователем вся поступающая информация должна быть организована иерархически и иметь визуальное представление потенциально опасных объектов. Поэтому система должна иметь гибкую структуру, обеспечивать модификацию алгоритмов решения задач и наборов, участвующих в них переменных, конфигурирование схем сбора информации, содержать аппаратно-программные средства диагностики.

Для обеспечения необходимого качества и комфортности условий при работе персонала программное обеспечение системы мониторинга должно:

- поддерживать синхронную работу пользователей и обновление данных в оперативном режиме;

- иметь унифицированные форматы экранных окон и операций, приспособленные к технологическим процессам, в которых участвует пользователь;

- иметь во всех модулях унифицированный графический интерфейс пользователя;

- иметь пользовательское меню, через которое вызываются функции системы;

- отображать на экране информационные сообщения при выполнении операций в системе;

- иметь возможность быстрого доступа к основным функциям с помощью клавиш быстрого вызова;

- иметь контекстную помощь;

- содержать информативные сообщения;

- допускать модификацию размеров экранных окон в процессе выполнения операций;

- поддерживать обязательные для заполнения поля, без указания значений которых не выполняется сохранение данных;

В целях обеспечения информационной безопасности доступ к информации должен быть строго регламентирован и обеспечен на уровне администратора системы - в части доступа на выполнение функций самой системы и в части доступа к разделенным файлам локальной сети. Вход в систему должен осуществляться по уникальным именам и паролям. Установка и смена паролей, прав доступа должна осуществляться централизованно. А сохранность информации при авариях должна обеспечиваться на уровне системы управления базами данных (СУБД) и на уровне оборудования.

При создании системы мониторинга должно использоваться

общесистемное ПО известных производителей, имеющее поддержку на территории РФ, включая лицензионные ОС, СУБД, серверы приложений, сетевые ОС и т.д., адаптированные к потребностям структурных подразделений соответствующих ведомств, а также должна обеспечиваться унификация и стандартизация на уровне интерфейсов взаимодействия пользователей с различными подсистемами [26].

Геоинформационные системы предназначены для автоматизации хранения, обработки и отображения на картах различного масштаба данных о потенциально опасных объектах, а также для осуществления информационной поддержки разработки и реализации мер по своевременному прогнозированию, выявлению и предупреждению угроз и кризисных ситуаций в отношении потенциально опасных объектов.

ГИС - технологии позволяют оптимизировать и отображать в картографической форме маршруты выдвижения сил и средств, места складирования и утилизации, создавать схемы оповещения и связи для локализации и ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций.

Основу требований к разрабатываемой системе мониторинга составляют следующие блоки [27]:

- информационный блок сбора и обработки информации о состоянии

ПОО;

- экспертный блок.

Экспертный блок включает в себя следующие возможности:

- тематическую обработку данных мониторинга ЧС на ПОО;

- моделирование сценариев развития ЧС на ПОО;

- прогнозирование возможных ЧС на ПОО;

- экспертную оценку и выдачу рекомендаций по снижению риска ЧС;

- оценку эффективности принимаемых управленческих решений.

Для полноценного функционирования разрабатываемой системы мониторинга необходимо решить задачу периодического обновления аэрокосмической информации, соответствующей каждому ПОО, для чего

необходимо использовать эффективные методы и алгоритмы совмещения изображений. Анализ литературных источников и результаты выполненных исследований показали, что наиболее рационально поиск одноименных сюжетов выполнять на уровне элементов растра с использованием корреляционно-экстремального подхода [4].

При решении рассматриваемой задачи появилось ряд трудностей [8]:

- одним из основных факторов, затрудняющим сопоставление одноименных сюжетов является взаимное геометрическое искажение текущего и нового снимка;

- содержательные различия разновременных АКИ снижают эффективность интерпретации одноименных объектов и приводят к ошибкам. Содержательные различия двух снимков могут быть вызваны наличием на одном из снимков облачности и снежного покрова, а также экологическими и антропогенными изменениями земной поверхности: обмелением рек и озер, затоплением территорий и т.п.;

- большие размеры снимков затрудняют оперативное сопоставление одноименных сюжетов;

- классические корреляционные алгоритмы имеют значительные вычислительные затраты и не учитывают специфики сопоставляемой информации, что приводит к снижению точности и надежности совмещения двух изображений.

В связи с рассмотренными особенностями совмещения АКИ возникает необходимость в решении следующих основных задач:

- разработка алгоритмов корреляционно-экстремальной идентификации, которые позволят осуществлять автоматический поиск одноименных точек на разновременных АКИ;

- исследование возможности повышения производительности алгоритмов корреляционно-экстремального совмещения разновременных аэрокосмических изображений.

Эффективность функционирования геоинформационной системы

мониторинга и предупреждения ЧС в значительной степени зависит от качества и достоверности поступаемой информации. В этом аспекте исключительно важным условием для разработки данной информационной системы является организационная деятельность по обработке и упорядочиванию первичных данных.

Основой для этого должна стать СУБД, управление которой должно осуществляться средствами системы мониторинга. Данный комплекс должен представлять собой интегрированное хранилище аэрокосмических, графических данных и трехмерных моделей потенциально опасных объектов, имеющее интерфейсы с информационными и экспертными модулями, средствами моделирования на базе программных средств, осуществляющих решение функциональных задач мониторинга ПОО.

До недавнего времени источником информации о том или ином объекте служили данные обычных двумерных чертежей, что не давало возможности рассмотреть все важные детали реального объекта при возникновении аварийной ситуации. Создание интерактивных трехмерных моделей ПОО позволит в дальнейшем более четко прогнозировать возможные чрезвычайные ситуации и проводить диагностику внешних факторов, влияющих на их возникновение.

Имея трехмерную модель потенциально опасного объекта, можно оценить зону возможных разрушений, смоделировать саму ЧС, а также разработать меры предупреждения и план ликвидации ЧС применительно к данному конкретному объекту.

На основе данных системы мониторинга должны выявляться угрозы безопасности потенциально опасным объектам, а также осуществляться прогнозирование и оценка тяжести возможного ущерба. Для обеспечения контроля над функционированием системы мониторинга требуется решение управленческих задач, направленных на снижение риска, противодействие угрозе, а также снижение тяжести последствий [28,29].

Заключение диссертации по теме «Управление в социальных и экономических системах», Колесенков, Александр Николаевич

Основные результаты работы состоят в следующем:

1. Разработана иерархическая структура геоинформационной системы мониторинга и предупреждения чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера на потенциально опасных объектах Рязанской области, позволяющая обеспечить информационную поддержку работ, выполняемых в целях подготовки и реализации мер по обеспечению безопасного функционирования потенциально опасных объектов, которая состоит из 5 уровней:

- общая информация о ПОО региона;

- детальная информация о ПОО населенного пункта;

- планы и карты высокого разрешения;

- аэрокосмические изображения ПОО;

- трехмерные модели потенциально опасных объектов.

2. Разработана методика оценки влияния применения информационных систем на вероятность возникновения чрезвычайных ситуаций, основанная на использовании логико-вероятностного метода, позволяющего количественно оценить влияние отдельных элементов ГИС на вероятность возникновения ЧС на ПОО региона.

3. Разработана технология совмещения разновременных изображений для оперативного мониторинг ПОО, включающая:

- алгоритм поиска эталонных фрагментов на аэрокосмическом снимке, основанный на вычислении автокорреляционной функции;

- ряд алгоритмов корреляционно-экстремальной идентификации двух изображений, устраняющих информационную избыточность коррелируемых изображений в процессе вычисления их спектров и позволяющих получить выигрыш в объеме вычислений до 3 раз по сравнению с классическим алгоритмом совмещения изображений;

- двухэтапный алгоритм вычисления корреляционной функции в спектральной области с уменьшением масштаба эталонного и текущего изображений, позволяющий на 87% сократить трудоемкость вычислений;

4. Разработана структурная схема геоинформационной системы мониторинга и предупреждения чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера на потенциально опасных объектах Рязанской области, состоящая из:

- модуля картографического представления информации

- модуля мониторинга потенциально опасных объектов;

- модуля трехмерного представления информации.

5. Разработана комплексная технология создания трехмерных моделей потенциально опасных объектов для использования в геоинформационных системах, которая позволит специалистам Главного управления МЧС по Рязанской области:

- повысить оперативность и качество представления информации о пространственных данных для руководства Главного управления МЧС и администрации Рязанской области;

- планировать расположения сил и средств для проведения возможных аварийно-спасательных работ на реальной местности;

- вести мониторинг состояния объектов;

- учитывать размещения объектов относительно друг друга;

- проводить дистанционное обучение сотрудников МЧС и персонала предприятия мерам предотвращения, ликвидации и оценки последствий ЧС.

6. Разработана ГИС МПЧС, в основе функционирования которой лежит информационная поддержка разработки и реализации мер по своевременному прогнозированию, выявлению и предупреждению угроз и кризисных ситуаций в отношении потенциально опасных объектов за счет использования различных данных, среди которых можно выделить аэрокосмическую информацию и трехмерные модели объектов.

7. Разработанная ГИС МПЧС позволит сотрудникам Главного управления МЧС по Рязанской области осуществлять:

- сбор, обработку, хранение и передачу информации о состоянии, местоположении потенциально опасных объектов, маршрутов передвижения транспорта к ним и других необходимых данных;

- прогнозирование угроз влияния природных, техногенных и других факторов на потенциально опасные объекты;

- прогнозирование угроз потенциально опасных объектов и динамики изменения их состояния под влиянием природных, техногенных и других факторов;

- оценку зону возможных разрушений, моделирование возможных ЧС, а также разработку мер предупреждения и планов ликвидации ЧС для каждого потенциально опасного объекта.

8. Разработан модуль «ИмКор - программный комплекс исследования построения взаимно-корреляционной функции изображений», на который получено свидетельство о регистрации электронного ресурса ОФЭРНиО № 16977 от 07.04.2011.

9. Разработан модуль «ГисКор - модуль привязки аэрокосмических изображений к электронной карте для геоинформационных систем», на который получено свидетельство о регистрации электронного ресурса ОФЭРНиО № 16976 от 07.04.2011.

Результаты диссертационной работы внедрены в Главном управлении МЧС России по Рязанской области, что подтверждает актуальность, научную новизну, достоверность и практическую значимость работы.

Результаты научных исследований, полученные в процессе работы над диссертацией, использованы при выполнении следующих научно-исследовательских работ в РГРТУ:

- НИР 7-08Г «Разработка методов и информационных технологий совмещения синхронно формируемых и разновременных изображений», г.р. № 01200802811, использованы алгоритмы вычисления корреляционной функции двух изображений в спектральной области.

- НИР 36-09 «Информационная система предупреждения и прогнозирования развития чрезвычайных ситуаций на техногенных комплексах хранения горюче-смазочных материалов» г.р. № 01200963517, выполненной в рамках Государственного контракта № П2390 от 18 ноября 2009 г. по Федеральной целевой программе «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009-2013 гг., в рамках реализации мероприятия № 1.2.2 Проведение научных исследований научными группами под руководством кандидатов наук, использованы, использованы технологии мониторинга чрезвычайных ситуаций на потенциально опасных объектах.

Результаты исследований и разработанные в процессе работы над кандидатской диссертацией программные комплексы «ГисКор - модуль привязки аэрокосмических изображений к электронной карте для геоинформационных систем» (Свидетельство о регистрации электронного ресурса ОФЭРНиО № 16976 от 07.04.2011) и «ИмКор - программный комплекс исследования построения взаимно-корреляционной функции изображений» (Свидетельство о регистрации электронного ресурса ОФЭРНиО № 16977 от 07.04.2011), внедрены в учебном процессе кафедры электронных вычислительных машин Рязанского государственного радиотехнического университета и используются студентами-магистрантами направления 230100 «Информатика и вычислительная техника» в курсах «Теория вероятностей, математическая статистика и случайные процессы» и «Обработка аэрокосмических изображений».

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Колесенков, Александр Николаевич, 2012 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. M.А. Шахраманьян. Новые информационные технологии в задачах обеспечения национальной безопасности России (природно-техногенные аспекты). - М.: ФЦ ВНИИ ГОЧС, 2003. - 398 с.

2. Приказ МЧС России № 174 от 27.03.1997 г. «О создании Всероссийского центра мониторинга и прогнозирования ЧС природного и техногенного характера». -М.: МЧС России. - 1997.

3. Павлов C.B. ГИС для информационной поддержки деятельности по предупреждению и ликвидации последствий ЧС// ArcReview: современные геоинформационные технологии. - 2003. - № 3. - С.12-14.

4. Злобин В.К., Еремеев В.В., Кузнецов А.Е. Обработка изображений в геоинформационных системах: учебное пособие. - Рязань:РГРТУ, 2008. - 264 с.

5. Гонзалес Р. , Вудс Р. Цифровая обработка изображений. -М.: «Техносфера», 2006. - 1072 с.

6. Прэтт У. Цифровая обработка изображений. - М.: Мир, 1982. - 790 с.

7. Зятькова Л.К., Лесных И.В. Геомониторинг природной среды: Монография. Т. 1. - Новосибирск: СГГА, 2004. - 376 с.

8. Визильтер Ю.В., Желтов С.Ю., Бондаренко A.B., Ососков М.В., Моржин A.B. Обработка и анализ изображений в задачах машинного зрения. Курс лекция и практических занятий. М.: Физматкнига, 2010. - 672 с.

9. Королев Ю.К. Модели данных геоинформационных систем// Инф. бюлл. ГИС-Ассоциации. - 1998. - № 3(15). - С. 68-70.

10. Цветков В Л. Третье измерение в ГИС// ГИС-обозрение. - 1997. - № 2. - С. 22-26.

11. Информационная система предупреждения и прогнозирования развития чрезвычайных ситуаций на техногенных комплексах хранения горюче-смазочных материалов: Отчет о НИР (1 этап)/ РГРТУ; руководитель Б.В.Костров; ГР № 02201054444. - Рязань, 2009. - 147 с. - Соисполн.: Злобин В.К., Колесенков А.Н. и др.

12. Воробьев Ю.Л. Основы формирования и реализации государственной

политики в области снижения рисков чрезвычайных ситуаций: Монография. -М.: Деловой экспресс, 2000. - 248 с.

13. Архипова Н.И., Кульба В.В. Управление в чрезвычайных ситуациях. -М.: Российский государственный гуманитарный ун-т, 1998. - 316 с.

14. Архипова Н.И., Кульба В.В. Управление в чрезвычайных ситуациях.

- М.: ГРРУ, 1998.-317 с.

15. Владимиров В.А., Воробьев Ю.Л., Малинецкий Г.Г., и др. Управление риском. Риск, устойчивое развитие, синергетика. - М.: Наука, 2000. - 432 с.

16. Бурков В.Н., Буркова И.В., Горгидзе H.A. и др. Задачи управления в социальных и экономических системах. - М.: СИНТЕГ, 2005. - 256 с.

17. Распоряжение Правительства Российской Федерации № 1314—р от 27.08.2005 г. Об утверждении концепции федеральной системы мониторинга критически важных объектов и (или) потенциально опасных объектов инфраструктуры Российской Федерации и опасных грузов. - М.: Российская газета, 2005.

18. Белов П.Г. Методологические аспекты национальной безопасности России. - М: ФЦНТП Безопасность, 2002. - 300 с.

19. Статистические методы анализа безопасности сложных технических систем: учебник / Л. Н. Александровская и др.; Ред. В. П. Соколов. - М.: Логос, 2001 .-232 с.

20. Елохин А.Н. Анализ и управление риском: Теория и практика. - М.: Лукойл, 2000.- 185 с.

21. ПОСТАНОВЛЕНИЕ Губернатора Рязанской области № 485-пг от 08.09.2004 "О создании территориальной системы мониторинга, лабораторного контроля и прогнозирования чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера". - Рязань: Рязанские ведомости, 2004.

22. 25 лет - от идей до технологий: сборник научно-технических трудов.

- М.: ИИЦ ВНИИ ГОЧС, 2001. - 400 с.

23. Радаев H.H. Структура системы управления безопасностью потенциально опасных объектов. //Известия вузов. Ядерная энергетика. -

1998 - №.2. - с.7-13.

24. Лопандя A.B., Немтинов В.А. Основы ГИС и цифрового тематического картографирования: Учебно-методическое пособие. - Тамбов: ТГТУ, 2007. - 72 с.

25. Тельнов Ю.Ф. Интеллектуальные информационные системы в экономике. Учебное пособие. - М.: СИНТЕГ, 2002. - 316 с.

26. Environmental Analysis Using Integrated GIS and Remotely Sensed Data: Some Research Needs and Priorities// Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 1991.-No. 6.-Pp. 689-697.

27. Фадин С. И. Автоматизированный мониторинг физических опасных и вредных производственных факторов: Дис... канд.техн.наук.- СПб, 004. - 230 с.

28. Селянин А.О. Информационно-аналитическая система мониторинга, анализа и прогнозирования социально-экономического развития субъектов Российской Федерации: Дис... канд.экон.наук. - Пермь, 2004. - 204 с.

29. Соложенцев Е.Д. Сценарное логико-вероятностное управление риском в бизнесе и технике. - СПб.: Бизнес-пресса, 2004. - 432 с.

30. Колмогоров А.Н., Драгалин А.Г. Введение в математическую логику.-М.: МГУ, 1982.- 120 с.

31. Соложенцев Е.Д., Карасев В.В. Идентификация логико-вероятностных моделей риска структурно-сложных систем с группами несовместных событий// Автоматика и телемеханика, 2002. № 3. - С. 97-113.

32. Черкесов Г.Н., Можаев A.C. Логико-вероятностные методы расчета надежности структурно-сложных систем. В кн. Надежность и качество изделий. М.: Знание, 1991. - с.3-65.

33. Рябинин И. А., Черкесов Г.Н. Логико-вероятностный метод исследования надежности структурно-сложных систем. - М.: Радио и связь, 1981.-264 с.

34. Ступина Т.А. Построение логико-вероятностной модели прогнозирования системы разнотипных переменных: Дис... канд.физ.-мат.наук - Новосибирск, 2006. - 156 с.

35. Чертков P.A. Анализ структурной надежности при проектировании сложных систем передачи информации с применением логико-вероятностных методов: Дис... канд.техн.наук.. - Воронеж, 2004. - 115 с.

36. Можаев A.C., Громов В.Н. Теоретические основы общего логико-вероятностного метода автоматизированного моделирования систем. - СПб.: БИТУ, 2000. - 145 с.

37. Mozhaev A.S. Theory and practice of automated structural-logical simulation of system. International Conference on Informatics and Control. Tom 3. St.Petersburg: SPIIRAS, 1997. - Pp.1109-1118.

38. Рябинин И. А. Надежность и безопасность структурно-сложных систем. СПб.: Политехника, 2000. - 248 с.

39. Проурзин В.А. Алгоритмы численного анализа надежности и риска для сложной системы на основе деревьев отказов// Труды Международной Научной Школы «Моделирование и анализ безопасности, риска и качества в сложных системах». - СПб.: НПО «Омега», 2001. - С. 263-268.

40. Нозик A.A. Технология автоматизированного структурно-логического моделирования в проектных расчетах надежности систем// Труды второй межд. науч. школы "Моделирование и анализ безопасности и риска в сложных системах". - СПб.: Бизнес-Пресса, 2002. - С. 337-344.

41. Можаев A.C. Современное состояние и некоторые направления развития логико-вероятностных методов анализа систем// Теория и информационная технология моделирования безопасности сложных систем. Вып. 1.СП6, 1994.-С. 23-53.

42. Можаев A.C., Алексеев А.О. Автоматизированное структурно-логическое моделирование и вероятностный анализ сложных систем// Теория и информационная технология моделирования безопасности сложных систем. Вып.2. - СПб.: ИПМАШ РАМ, 1994 - С. 17-42.

43. Райншке К., Ушаков И. А. Оценка надежности систем с использованием графов. - М.: Радио и связь, 1981. - 264с.

44. Бурков В.Н., Ириков В.А. Модели и методы управления

организационными системами. М.: Наука, 1994. - 270 с.

45. Ближин A.A., Малыгин И.Г., Цыганов В.В. Адаптивные механизмы управления пожарно-спасательными подразделениями. Монография. СПб.: СПбИ ГПС МЧС России, 2005. - 90 с.

46. Доценко СМ. и др. Единое информационно-функциональное пространство ВМФ: от идеи до реализации. - СПб.: Ника, 2003. - 490 с.

47. Злобин В.К., Костров Б.В., Асаев A.C., Муратов Е.Р. Спектральные методы обработки изображений// Вестник РГРТУ. Вып. 21,- Рязань, 2007.-С. 3-8.

48. Хармут X. Теория секвентного анализа. - М.: Мир, 1980. - 574 с.

49. Злобин В.К., Еремеев В.В. Обработка аэрокосмических изображений. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2006. - 288 с.

50. Колесенков А.Н., Костров Б.В., Саблина В.А.. Применение вещественно-диадной свертки для идентификации аэрокосмических изображений// В мире научных открытий. - Красноярск: Научно-инновационный центр, 2011. - №1(13). - С. 122-127.

51. Костров Б.В. Основы цифровой передачи и кодирования информации. - Рязань: РГРТУ, 2010 -196 с.

52. Методы компьютерной обработки изображений/ Под ред. В.А Сойфера. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. - 784 с.

53. Колесенков А.Н., Костров Б.В., Поспехова О.И. Применение генетического алгоритма поиска взаимно корреляционной функции изображений// Методы и средства обработки и хранения информации: Межвузовский сборник научных трудов. Рязань: РГРТУ, 2011. - С. 148-153.

54. Злобин В.К., Колесенков А.Н., Костров Б.В. Корреляционно-экстремальные методы совмещения аэрокосмических изображений// Вестник РГРТУ. - Рязань: РГРТУ, 2011. - № 3 (37). - С. 12-17.

55. Бабаев С.И., Колесенков А.Н. Алгоритмы геометрической коррекции радиолокационных изображений в режиме реального времени (тезисы доклада)// Новые информационные технологии в научных исследованиях и

образовании: материалы XIV Всероссийской науч.-тех. конф. студ., молодых ученых и специалистов. - Рязань: РГРТУ, 2009. - С. 295-296.

56. Залманзон JI.A. Преобразования Фурье, Уолша, Хаара и их применение в управлении, связи и других областях. - М.: Наука, 1989. - 496 с.

57. Яне Б. Цифровая обработка изображений, - М: Техносфера, 2007,584 с.

58. Ахмед Н., Pao K.P. Ортогональные преобразования при обработке цифровых сигналов. - М: Связь, 1980. - 248 с.

59. Walsh J.L. A closed set of normal orthogonal functions // American Journal of Mathematics. - USA: Harvard University, 1923. № 45. - pp. 5_24.

60. Dial, G., Grodecki, J. Block Adjustment with Rational Polynomial Camera Models// Proceedings of ASPRS 2002 Conferences. - Washington: DC, 2002.

61. Вентцель E.C., Овчаров JI.A. Теория вероятностей и ее инженерные приложения: Учеб. пособие для вузов. -М.: Высшая школа, 2000. - 480 с.

62. Колесенков А.Н., Костров Б.В. Метод корреляционно-экстремальной идентификации фрагментов двух аэрокосмических изображений// Математическое и программное обеспечение вычислительных систем, под ред. А.Н.Пылькина. - М.: Горячая линия, 2009. - С. 67-70.

63. Колесенков А.Н., Костров Б.В. Метод прореживания базисных функций в корреляционно-экстремальных алгоритмах совмещения изображений// Вопросы радиоэлектроники. Сер. общетехническая. Вып. 1, 2010. С. 176- 183.

64. Колесенков А.Н., Костров Б.В.. Исследование корреляции двух аэрокосмических изображений в неполной системе кусочно-постоянных функций (тезисы доклада) // Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций: Материалы 16-й Международной науч-техн. конф. Рязань: РГРТУ, 2010. - С. 100-101.

65. Колесенков А.Н., Костров Б.В. Использование корреляционно-экстремальных алгоритмов для информационной системы мониторинга и прогнозирования чрезвычайных ситуаций на потенциально опасных объектах //

Программные информационные системы: Межвузовский сборник научных трудов. - Рязань: РГРТУ, 2010. - С. 129-133.

66. Колесенков А.Н., Костров Б.В. Технология повышения производительности корреляционных алгоритмов совмещения для информационной системы космического мониторинга// Научное творчество XXI века: Материалы IV Всероссийской научно-практической конференции с международным участием. Приложение к журналу "В мире научных открытий". - Красноярск: Научно-инновац. центр, 2011. - Вып. 2. - С. 80-82.

67. Grodecki J., Dial G. Block Adjustment of High-Resolution Satellite Images Described by Rational Polynomials// Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. - 2003. - Vol. 69, № 1. - Pp. 59-68.

68. Petrou M., Bosdogianni P. Image Processing: The Fundamentals. - UK: John Wiley & Sons, 1999. - 354 p.

69. S.E. Umbaugh Computer Imaging: Digital Image Analysis and Processing. - Boca Raton, FL: CRC Press, 2005. - 696 p.

70. Колесенков A.H., Костров Б.В., Саблина B.A. Применение вещественно-диадной свертки для идентификации аэрокосмических изображений// В мире научных открытий. - Красноярск: Научно-инновационный центр, 2010. -№3(09). - 4.1. - С. 122-127.

71. Колесенков А.Н., Костров Б.В. «ИмКор - программный комплекс исследования построения взаимно-корреляционной функции изображений» // Свидетельство о регистрации электронного ресурса ОФЭРНиО № 16976 от 07.04.2011.

72. Еремеев В.В., Курбасов М.В., Федоткин Д.И. Экспериментальное исследование методов автоматического совмещения космических изображений с электронной картой местности// ЭВМ и информационные технологии: Межвуз. сб. науч. тр. - Рязань: РГРТУ, 1998. - С. 26-33.

73. Лурье И. К. Основы геоинформационного картографирования. М.: МГУ, 2000. - 143 с.

74. Колесенков А.Н. «ГисКор - модуль привязки аэрокосмических

изображений к электронной карте для геоинформационных систем» // Свидетельство о регистрации электронного ресурса ОФЭРНиО № 16976 от 07.04.2011.

75. Грузман И.С., КиричукВ.С. Цифровая обработка изображений в информационых системах: Учеб. пособие. - Новосибирск: НГТУ, 2002. - 352 с.

76. Seul M. , О'Gorman L., Sammon M.J. Practical Algorithms for Image Analysis. - UK: Cambridge University Press, 2000. - 302 p.

77. Васмут A.C. Электронные карты и перспективы их развития// Изв. вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. М.: МИИГАиК , 1990. - №5. - С. 145-150.

78. Колесенков А.Н., Костров Б.В. Исследование чувствительности корреляционно-экстремальной функции двух разновременных аэрокосмических изображений к углу поворота и масштабу// Информатика и прикладная математика: Межвузовский сборник научных трудов. Рязань: РГУ, 2010.-С. 49-52.

79. Голубов Б.И., Ефимов A.B., Скворцов В.А. Ряды и преобразования Уолша: Теория и применения. - М.: «Наука», 1987. - 344 с.

80. Smith S.W. The Scientist and Engineers Guide to Digital Signal Processing. - San Diego: California Technical Publishing, 1999. - 650 p.

81. Хармут X. Передача информации ортогональными функциями. - M.:

Связь, 1980.-272 с.

82. Колесенков А.Н., Костров Б.В. Исследование влияния поворота изображения на их взаимную корреляционную функцию// Методы и средства обработки и хранения информации. Межвузовский сборник научных трудов. Рязань: РГРТУ, 2010. - С. 125-130.

83. Злобин В.К., Колесенков А.Н., Костров Б.В., Саблина В.А. Сравнение особенностей гармонического и секвентного анализа на примере эффектов ограничения спектров// Информатика и прикладная математика. Межвузовский сборник научных трудов. Рязань:РГУ, 2009. - С. 59-65.

84. Harmuth H.F. Sequency theory: foundations and applications. - NY: Academic Press, 1977. - 505 p.

85. Бухарцев Ю.А., Ильин В.Е. Автоматизированные информационные

системы. - Л.: ВАС, 1987. - 304 с.

86. Острейковский В.А. Теория систем. М.: Высшая школа, 1997. - 240 с.

87. Цветков В.Я. Геоинформационные системы и технологии. - М.:

Финансы и статистика, 1998. - 288 с.

88. Чернышев М.К., Гаджиев М.Ю. Математическое моделирование

иерархических систем. - М.: Наука, 1987. - 192 с.

89. Проектирование специализированных информационно-вычислительных систем: учебное пособие/ Под ред. Ю.М. Смирнова. - М:

Высшая школа, 1984. - 359 с.

90. Кэнту М. Е. Delphi 7:для профессионалов. - СПб. Литер, 2004.-1076 с.

91. Jerome Е. A conceptual Framework for intergrating remote sensing, GIS, and geography// Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. - 1993 - Vol.59. -Pp. 1491-1496.

92. Иванов В.П., Батраков A.C. Трехмерная компьютерная графика. М.:

Радио и связь, 1995. - 224с.

93. Kilgour A.C. Techniques for modelling and displaying 3D scenes// Advances in Computer Graphics. NY: Springer-Verlag, 1989. - 1123p.

94. Tao, V., Hu Y. 3D Reconstruction Methods Based On The Rational Function Model// Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. - 2002. - Vol.

68,No. 7.-Pp. 705-714.

95. Li J., Jay Kuo C., Progressive coding of 3D graphic models// Proc. IEEE,

1998. - vol. 86. - Pp. 1252-1263.

96. Тихомиров Ю.В. Программирование трехмерной графики. - СПб.:

БХВ-Петербург, 2002. - 304с.