На правах рекламы:
ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Авторитетность издания

ВАК - К1
RSCI, ядро РИНЦ

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

4
Ожидается:
09 Сентября 2024

В Уфимском государственном авиационном техническом университете предложен метод прогнозирования паводковой ситуации в сложных распределенных системах при угрозе нанесения материального ущерба

26.07.2021

К сложным распределенным системам относятся различные составляющие в виде физических, биологических и цифровых систем, для которых, как правило, существует опасность в виде внешних угроз, способствующих нанесению существенного материального ущерба (в том числе и целенаправленного воздействия на человека, а также прямого воздействия человека на объекты, создающие внешние угрозы). Например, в Республике Башкортостан одной из таких угроз является весенний паводок, ставящий под угрозу сложные распределенные системы из-за их возможного подтопления и затопления, поэтому задача прогнозирования паводковой ситуации важна и актуальна.

В связи с появлением новых технических возможностей автоматического измерения параметров состояния (уровня воды, температуры, скорости и направления ветра и др.) сложных распределенных систем в последнее время все большее применение находят автоматические станции измерения и видеофиксации уровня воды в водных объектах. Основное назначение этих станций – раннее обнаружение угрозы (паводка) и информирование о ней органов управления и населения. В то же время данные постов можно использовать для прогнозирования паводковой ситуации по предложенной в статье методике.

В условиях отсутствия архивных измерений на автоматических постах (ранее они просто не существовали) предлагается ввести оценку уровня воды в точках размещения автоматических станций на основе архивных значений соседних стационарных гидрологических постов. Причем уровень воды в этих точках находился на какой-то отметке и закономерность его (уровня) изменения такая же, как на стационарных гидрологических постах. Этот метод можно использовать только для тех автоматических постов, которые находятся между стационарными гидрологическими постами (один выше по течению, другой ниже), и для них интерполируется значение уровня воды. При этом необходимо учитывать, что на стационарных гидрологических постах ежедневно измеряется дискретно одно значение уровня воды в фиксированный момент времени (обычно в 8 часов утра по местному времени), а на автоматических постах уровень воды измеряется непрерывно. Таким образом, было бы корректным в качестве значения уровня воды на k-м гидрологическом посту на конкретную дату выбирать среднее из непрерывно измеренных значений за 10 минут (с 755 до 805) на дату измерения.

Одним из основных параметров возможного негативного воздействия паводковой ситуации на различные компоненты сложных распределенных систем является h – уровень воды в водных объектах, измеряющийся ежедневно на n стационарных гидрологических постах сотрудниками Башгидромета. Введем обозначения: – значение уровня воды, измеренное на n-м гидрологическом посту на i-ю дату j-го года. Здесь, где n – количество гидрологических постов, участвующих в расчетах на первом этапе краткосрочного прогнозирования уровней воды; j – номер года; i – конкретная дата измерения.

Далее вводим обозначение  – уровень воды водных объектов, измеряющийся ежедневно на na автоматических станциях в i-ю дату j-го года, где  Задача краткосрочного прогнозирования уровней воды на автоматических станциях аналогична задаче краткосрочного прогнозирования на стационарных гидрологических постах и заключается в том, чтобы в конкретный текущий i-й день измерения вычислить значение уровня подъема воды на следующий i + 1-й день, то есть  для любого . Но при этом также одной из важнейших задач в рамках как краткосрочного, так и заблаговременного прогнозирования павод-ковой ситуации является восстановление исторических данных для расчета значения уровня воды на необходимые дату и год. Соответственно, для дальнейших расчетов введем обозначения: – восстанавливаемое значение уровня воды в месте размещения na-й автоматической станции на i-ю дату j-го года; kdn – нижестоящий по течению реки гидрологический пост; kun – вышестоящий по течению реки гидрологический пост. Здесь и, где ka – количество автоматических станций контроля и мониторинга уровня воды, участвующих в расчетах; j – номер года; i – конкретная дата измерения; k – количество стационарных гидрологических постов. В рамках прогнозирования паводковой ситуации задача восстановления исторических значений уровней воды состоит в том, чтобы в конкретный i-й день измерения интерполировать значение уровня подъема воды на автоматической станции, находящейся между kdk и kuk.

Подробное описание дается в статье «Прогнозирование угроз в сложных распределенных системах на основе интеллектуального анализа больших данных автоматизированных средств мониторинга», авторы Христодуло О.И., Пальчевский Е.В., Павлов С.В. (Уфимский государственный авиационный технический университет, г. Уфа).