Оперативное прогнозирование наводнений на основе комплексного упреждающего моделирования и интеграции разнородных данных
Ключевые слова:
системы мониторинга, наземно-космический мониторинг, моделирование наводнений, прогнозирование наводнений, прогнозированиеАннотация
В статье описаны основы построения и практическая реализация систем оперативного прогнозирования речных наводнений, базирующиеся на интегрированном использовании современных разработок в области информационных технологий и комплексного упреждающего (проактивного) моделирования. Отличительными особенностями предлагаемого междисциплинарного подхода являются: a) широкое использование разнородных данных, получаемых от сети гидропостов и от космических аппаратов дистанционного зондирование Земли, б) реализация систем прогнозирования на базе сервис-ориентированной архитектуры, в) создание интеллектуального интерфейса для выбора типа и настройки параметров гидрологических моделей, и обеспечение удобного представления и доступности результатов прогноза, в том числе в виде Веб-сервисов. Практическая апробация созданного программного прототипа системы подтвердила возможность получения в автоматическом режиме высокоточного оперативного (от нескольких часов до нескольких суток) прогноза зон и глубин затоплений участков речных долин.Литература
1. Порфирьев Б.Н., Макарова Е.А. Экономическая оценка ущерба от природных бедствий и катастроф // Вестник Российской академии наук. 2014. Том 84. №12. С. 1059–1072.
2. Порфирьев Б.Н. Экономические последствия катастрофического наводнения на Дальнем Востоке в 2013 г. // Вестник Российской академии наук. 2015. Том 85. №22. С. 128–137.
3. Алексеевский Н.И., Фролова Н.Л., Христофоров А.В. Мониторинг гидрологических процессов и повышение безопасности водопользования // М.: Географический ф-т МГУ. 2011. 367 с.
4. Васильев О.Ф. Создание систем оперативного прогнозирования половодий и паводков // Вестник Российской академии наук. 2012. Том 82. №3. С. 237–242.
5. Данилов-Данильян В.И., Гельфан А.Н. Экстраординарное наводнение в бассейне реки Амур // Вестник Российской академии наук. 2014. Том 84. №9. С. 817–823.
6. Алабян А.М., Алексеевский Н.И., Евсеева Л.С., Жук В.А., Иванов В.В., Сурков В.В., Фролова Н.Л., Чалов Р.С., Чернов А.В. Генетический анализ причин весеннего затопления долины Малой Северной Двины в районе г. Великого Устюга // Эрозионные и русловые процессы. 2004. Том 14. С. 104–130.
7. Новаковский Б.А., Колесникова О.Н., Прасолова А.И., Пермяков Р.В. Геоинформационное моделирование наводнений по материалам космической съемки (на примере г. Бийск, Алтайский край) // Геоинформатика. 2015. №1. С. 15–20.
8. Зеленцов В.А., Петухова Ю.Ю., Потрясаев С.А., Рогачев С.А. Технология оперативного автоматизированного прогнозирования разлива реки в период весенних паводков // Труды СПИИРАН. 2013. Вып. 6(29). С. 40–57.
9. Merkuryeva G.V., Merkuryev Yu. A., Lectauers A., Sokolov B.V., Potryasaev S.A., Zelentsov V.A. Advanced timer flood monitoring, modeling and forecasting // Journal of Computational Science. 2014.
10. Шержуков Е.Л. Региональные системы мониторинга опасных природных и техногенных явлений на примере Краснодарского края // Водная стихия: опасности, возможности прогнозирования, управления и предотвращения угроз. Материалы всероссийской научной конференции. Новочеркасск: Изд. ЛИК. 2013. С. 261–265.
11. Romanovs A., Sokolov B.V., Lektauers A., Potryasaev S., Shkodyrev V. Crowdsourcing interactive technology for natural-technical objects integrated monitoring // Speech and Computer. LNCS vol. 8773. Heidelberg: Springer. 2014. pp. 176–183.
12. Крыленко И.Н. Опыт применения космических снимков для компьютерного моделирования затопления территории при наводнениях на реках // Земля из космоса – наиболее эффективные решения. II Международная конференция: тезисы докладов. М.: Изд-во Бином, 2005. С. 104–106.
13. Merkuryev Y., Okhtilev M., Sokolov B., Trusina I., Zelentsov V. Intelligent Technology for Space and Ground based Monitoring of Natural Objects in Cross-Border EU-Russia Territory // Proceedings of International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS 2012). Munich. Germany. 2012. pp. 2759–2762.
14. Sokolov B.V., Okhtilev M.Yu., Zelentsov V.A., Maslova M.A. The Intelligent Monitoring Technology Based on Integrated Ground and Aerospace Data // Proceedings of the Int. Conf. on Harbor Maritime and Multimodal Logistics M&S. Vienna, Austria. 2012. pp. 112–117.
15. Зеленцов В.А., Потрясаев С.А., Соколов Б.В. Интеллектуальная информационная технология решения задач интегрированного наземно-космического мониторинга // Сборник тезисов шестой международной конференции «Земля из космоса — наиболее эффективные решения». М.:ИТЦ СканЭкс. НП «Прозрачный мир». 2013. С. 143–145.
16. Зеленцов В.А., Ковалев А.П., Охтилев М.Ю., Соколов Б.В., Юсупов Р.М. Методология создания и применения интеллектуальных информационных технологий наземно-космического мониторинга сложных объектов // Труды СПИИРАН. 2013. Вып. 5(28). С. 7–81.
17. Соколов Б.В., Юсупов Р.М. Концептуальные основы оценивания и анализа качества моделей и полимодельных комплексов // Известия РАН. Теория и системы управления. 2004. №6. С. 5–16.
18. Зеленцов В.А., Зюбан А.В., Потрясаев С.А., Крыленко И.Н., Хименко В.И. Формирование системы обработки, хранения и визуализации данных дистанционного зондирования на базе сервис-ориентированной архитектуры // Экология. Экономика. Информатика. Сборник статей: в 2 т. Ростов–на–Дону: Изд. ЮФУ. 2014. Том 2. С. 71–75.
19. Алексеевский Н.И., Крыленко И.Н., Беликов В.В., Кочетков В.В., Норин С.В. Численное гидродинамическое моделирование наводнения в г. Крымске 6-7 июля 2012 г. // Гидротехническое строительство. 2013. №3. С. 29–35.
20. Лебедева С.В., Алабян А.М., Крыленко И.Н., Федорова Т.А. Наводнения в устье Северной Двины и их моделирование // Геориск. 2015. №1. С. 18–25.
21. Калугин А.С., Крыленко И.Н. Математическое моделирование движения паводочной волны при использовании исходной информации различной детальности // Водное хозяйство России: проблемы, технологии, управление. 2014. №3. С. 38–57.
22. Фролова Н.Л., Агафонова С.А., Завадский А.С., Крыленко И.Н. Оценка опасности гидрологических явлений на региональном и локальном уровнях // Водное хозяйство России: проблемы, технологии, управление. 2014. №3. С.58–74.
23. Барышников Н.Б. Гидравлические сопротивления речных русел // СПб:. Изд-во РГГМУ. 2003. 147 с.
24. Sokolov B.V., Zelentsov V.A., Brovkina O., Mochalov V.F., Potryasaev S.A. Complex Objects Remote Sensing Forest Monitoring and Modeling // Modern Trends and Techniques in Computer Science: Proceedings of the 3rd Computer Science On-line Conference 2014 (CSOC 2014). London: Springer. 2014. vol. 285. pp. 445–453.
25. Sokolov B.V., Zelentsov V.A., Yusupov R.M., Merkuryev Yu.A. Multiple models of information fusion processes: Quality definition and estimation // Journal of Computational Science. 2014. vol. 5. Issue 3. pp. 380–386.
26. Беликов В.В., Милитеев А.Н. Двуслойная математическая модель катастрофических паводков // В сб. "Вычислительные технологии". Новосибирск. 1992. Т. 1. №3. С. 167–174.
27. Skotner C. et al. MIKE FLOOD WATCH - managing real-time forecasting // URL: http://dhigroup.com/upload/publications/mike11/Skotner_MIKE_FLOOD_watch.pdf. (дата обращения: 20.05.2015).
28. Delft3D-FLOW Version 3.06 User Manual. WL | Delft hydraulics. 2001.
29. HEC-RAS river analysis system User’s Manual. 2002.
30. FLO-2D. Version 2006.01 User Manual. URL: http://www.flo-2d.com (дата обращения: 25.05.2015).
31. Алабян А.М., Алексеевский Н.И., Евсеева Л.С., Жук В.А., Иванов В.В., Сурков В.В., Фролова, Чалов Р.С. Чернов А.В. Генетический анализ причин весеннего затопления долины Малой Северной Двины в районе г. Великого Устюга // В сб. Эрозия почв и русловые процессы. М.: Изд-во МГУ. 2003. Вып. 14. С. 105–131.
32. Таратунин А.А. Наводнения на территории Российской Федерации / Под ред. Н.И. Коронкевича // Екатеринбург: Изд-во ФГУП Рос НИИВХ. 2008. 432 с.
33. Беликов В.В., Кочетков В.В. Программный комплекс STREAM_2D для расчета течений, деформаций дна и переноса загрязнений в открытых потоках // Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2014612181. Российское агентство по интеллектуальной собственности. 2014.
34. Микони С.В, Соколов Б.В, Юсупов Р.М. Применение алгебраического подхода в квалиметрии моделей и полимодельных комплексов // Материалы Шестой всероссийской научно-практической конференции "Имитационное моделирование. Теория и практика" ИММОД-2013. Казань: Изд-во "Фэн" Академии наук РТ. 2013. Т. 1. С. 68–79.
35. Охтилев М.Ю., Соколов Б.В., Юсупов Р.М. Интеллектуальные технологии мониторинга и управления структурной динамикой сложных технических объектов // М.: Наука. 2006. 410 с.
36. Букатова И.Л. Эволюционное моделирование и его приложения // М.: Наука. 1979. 231 с.
37. Laurent S. St., Johnston J., Dumbil E. Programming Web Services with XML-RPC // O'Reilly Media, Inc. 2001. 213p.
38. Merkuryev Y., Merkuryeva G., Sokolov B., Zelentsov V. Information Technologies and Tools for Space-Ground Monitoring of Natural and Technological Objects // Riga Technical University. 2014. 110 р.
39. Van der Knijff J.M., Younis J., De Roo A.P.J. LISFLOOD: a GIS-based distributed model for river-basin scale water balance and flood simulation // International Journal of Geographical Information Science. 2010. vol. 24. no. 2. pp. 189–212.
2. Порфирьев Б.Н. Экономические последствия катастрофического наводнения на Дальнем Востоке в 2013 г. // Вестник Российской академии наук. 2015. Том 85. №22. С. 128–137.
3. Алексеевский Н.И., Фролова Н.Л., Христофоров А.В. Мониторинг гидрологических процессов и повышение безопасности водопользования // М.: Географический ф-т МГУ. 2011. 367 с.
4. Васильев О.Ф. Создание систем оперативного прогнозирования половодий и паводков // Вестник Российской академии наук. 2012. Том 82. №3. С. 237–242.
5. Данилов-Данильян В.И., Гельфан А.Н. Экстраординарное наводнение в бассейне реки Амур // Вестник Российской академии наук. 2014. Том 84. №9. С. 817–823.
6. Алабян А.М., Алексеевский Н.И., Евсеева Л.С., Жук В.А., Иванов В.В., Сурков В.В., Фролова Н.Л., Чалов Р.С., Чернов А.В. Генетический анализ причин весеннего затопления долины Малой Северной Двины в районе г. Великого Устюга // Эрозионные и русловые процессы. 2004. Том 14. С. 104–130.
7. Новаковский Б.А., Колесникова О.Н., Прасолова А.И., Пермяков Р.В. Геоинформационное моделирование наводнений по материалам космической съемки (на примере г. Бийск, Алтайский край) // Геоинформатика. 2015. №1. С. 15–20.
8. Зеленцов В.А., Петухова Ю.Ю., Потрясаев С.А., Рогачев С.А. Технология оперативного автоматизированного прогнозирования разлива реки в период весенних паводков // Труды СПИИРАН. 2013. Вып. 6(29). С. 40–57.
9. Merkuryeva G.V., Merkuryev Yu. A., Lectauers A., Sokolov B.V., Potryasaev S.A., Zelentsov V.A. Advanced timer flood monitoring, modeling and forecasting // Journal of Computational Science. 2014.
10. Шержуков Е.Л. Региональные системы мониторинга опасных природных и техногенных явлений на примере Краснодарского края // Водная стихия: опасности, возможности прогнозирования, управления и предотвращения угроз. Материалы всероссийской научной конференции. Новочеркасск: Изд. ЛИК. 2013. С. 261–265.
11. Romanovs A., Sokolov B.V., Lektauers A., Potryasaev S., Shkodyrev V. Crowdsourcing interactive technology for natural-technical objects integrated monitoring // Speech and Computer. LNCS vol. 8773. Heidelberg: Springer. 2014. pp. 176–183.
12. Крыленко И.Н. Опыт применения космических снимков для компьютерного моделирования затопления территории при наводнениях на реках // Земля из космоса – наиболее эффективные решения. II Международная конференция: тезисы докладов. М.: Изд-во Бином, 2005. С. 104–106.
13. Merkuryev Y., Okhtilev M., Sokolov B., Trusina I., Zelentsov V. Intelligent Technology for Space and Ground based Monitoring of Natural Objects in Cross-Border EU-Russia Territory // Proceedings of International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS 2012). Munich. Germany. 2012. pp. 2759–2762.
14. Sokolov B.V., Okhtilev M.Yu., Zelentsov V.A., Maslova M.A. The Intelligent Monitoring Technology Based on Integrated Ground and Aerospace Data // Proceedings of the Int. Conf. on Harbor Maritime and Multimodal Logistics M&S. Vienna, Austria. 2012. pp. 112–117.
15. Зеленцов В.А., Потрясаев С.А., Соколов Б.В. Интеллектуальная информационная технология решения задач интегрированного наземно-космического мониторинга // Сборник тезисов шестой международной конференции «Земля из космоса — наиболее эффективные решения». М.:ИТЦ СканЭкс. НП «Прозрачный мир». 2013. С. 143–145.
16. Зеленцов В.А., Ковалев А.П., Охтилев М.Ю., Соколов Б.В., Юсупов Р.М. Методология создания и применения интеллектуальных информационных технологий наземно-космического мониторинга сложных объектов // Труды СПИИРАН. 2013. Вып. 5(28). С. 7–81.
17. Соколов Б.В., Юсупов Р.М. Концептуальные основы оценивания и анализа качества моделей и полимодельных комплексов // Известия РАН. Теория и системы управления. 2004. №6. С. 5–16.
18. Зеленцов В.А., Зюбан А.В., Потрясаев С.А., Крыленко И.Н., Хименко В.И. Формирование системы обработки, хранения и визуализации данных дистанционного зондирования на базе сервис-ориентированной архитектуры // Экология. Экономика. Информатика. Сборник статей: в 2 т. Ростов–на–Дону: Изд. ЮФУ. 2014. Том 2. С. 71–75.
19. Алексеевский Н.И., Крыленко И.Н., Беликов В.В., Кочетков В.В., Норин С.В. Численное гидродинамическое моделирование наводнения в г. Крымске 6-7 июля 2012 г. // Гидротехническое строительство. 2013. №3. С. 29–35.
20. Лебедева С.В., Алабян А.М., Крыленко И.Н., Федорова Т.А. Наводнения в устье Северной Двины и их моделирование // Геориск. 2015. №1. С. 18–25.
21. Калугин А.С., Крыленко И.Н. Математическое моделирование движения паводочной волны при использовании исходной информации различной детальности // Водное хозяйство России: проблемы, технологии, управление. 2014. №3. С. 38–57.
22. Фролова Н.Л., Агафонова С.А., Завадский А.С., Крыленко И.Н. Оценка опасности гидрологических явлений на региональном и локальном уровнях // Водное хозяйство России: проблемы, технологии, управление. 2014. №3. С.58–74.
23. Барышников Н.Б. Гидравлические сопротивления речных русел // СПб:. Изд-во РГГМУ. 2003. 147 с.
24. Sokolov B.V., Zelentsov V.A., Brovkina O., Mochalov V.F., Potryasaev S.A. Complex Objects Remote Sensing Forest Monitoring and Modeling // Modern Trends and Techniques in Computer Science: Proceedings of the 3rd Computer Science On-line Conference 2014 (CSOC 2014). London: Springer. 2014. vol. 285. pp. 445–453.
25. Sokolov B.V., Zelentsov V.A., Yusupov R.M., Merkuryev Yu.A. Multiple models of information fusion processes: Quality definition and estimation // Journal of Computational Science. 2014. vol. 5. Issue 3. pp. 380–386.
26. Беликов В.В., Милитеев А.Н. Двуслойная математическая модель катастрофических паводков // В сб. "Вычислительные технологии". Новосибирск. 1992. Т. 1. №3. С. 167–174.
27. Skotner C. et al. MIKE FLOOD WATCH - managing real-time forecasting // URL: http://dhigroup.com/upload/publications/mike11/Skotner_MIKE_FLOOD_watch.pdf. (дата обращения: 20.05.2015).
28. Delft3D-FLOW Version 3.06 User Manual. WL | Delft hydraulics. 2001.
29. HEC-RAS river analysis system User’s Manual. 2002.
30. FLO-2D. Version 2006.01 User Manual. URL: http://www.flo-2d.com (дата обращения: 25.05.2015).
31. Алабян А.М., Алексеевский Н.И., Евсеева Л.С., Жук В.А., Иванов В.В., Сурков В.В., Фролова, Чалов Р.С. Чернов А.В. Генетический анализ причин весеннего затопления долины Малой Северной Двины в районе г. Великого Устюга // В сб. Эрозия почв и русловые процессы. М.: Изд-во МГУ. 2003. Вып. 14. С. 105–131.
32. Таратунин А.А. Наводнения на территории Российской Федерации / Под ред. Н.И. Коронкевича // Екатеринбург: Изд-во ФГУП Рос НИИВХ. 2008. 432 с.
33. Беликов В.В., Кочетков В.В. Программный комплекс STREAM_2D для расчета течений, деформаций дна и переноса загрязнений в открытых потоках // Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2014612181. Российское агентство по интеллектуальной собственности. 2014.
34. Микони С.В, Соколов Б.В, Юсупов Р.М. Применение алгебраического подхода в квалиметрии моделей и полимодельных комплексов // Материалы Шестой всероссийской научно-практической конференции "Имитационное моделирование. Теория и практика" ИММОД-2013. Казань: Изд-во "Фэн" Академии наук РТ. 2013. Т. 1. С. 68–79.
35. Охтилев М.Ю., Соколов Б.В., Юсупов Р.М. Интеллектуальные технологии мониторинга и управления структурной динамикой сложных технических объектов // М.: Наука. 2006. 410 с.
36. Букатова И.Л. Эволюционное моделирование и его приложения // М.: Наука. 1979. 231 с.
37. Laurent S. St., Johnston J., Dumbil E. Programming Web Services with XML-RPC // O'Reilly Media, Inc. 2001. 213p.
38. Merkuryev Y., Merkuryeva G., Sokolov B., Zelentsov V. Information Technologies and Tools for Space-Ground Monitoring of Natural and Technological Objects // Riga Technical University. 2014. 110 р.
39. Van der Knijff J.M., Younis J., De Roo A.P.J. LISFLOOD: a GIS-based distributed model for river-basin scale water balance and flood simulation // International Journal of Geographical Information Science. 2010. vol. 24. no. 2. pp. 189–212.
Опубликован
2015-08-14
Как цитировать
Алабян, А. М., Зеленцов, В. А., Крыленко, И. Н., Потрясаев, С. А., Соколов, Б. В., & Юсупов, Р. М. (2015). Оперативное прогнозирование наводнений на основе комплексного упреждающего моделирования и интеграции разнородных данных. Труды СПИИРАН, 4(41), 5-33. https://doi.org/10.15622/sp.41.1
Раздел
Статьи
Авторы, которые публикуются в данном журнале, соглашаются со следующими условиями:
Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и передают журналу право первой публикации вместе с работой, одновременно лицензируя ее на условиях Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным указанием авторства данной работы и ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале.
Авторы сохраняют право заключать отдельные, дополнительные контрактные соглашения на неэксклюзивное распространение версии работы, опубликованной этим журналом (например, разместить ее в университетском хранилище или опубликовать ее в книге), со ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале.
Авторам разрешается размещать их работу в сети Интернет (например, в университетском хранилище или на их персональном веб-сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению, а также к большему количеству ссылок на данную опубликованную работу (Смотри The Effect of Open Access).
