IX Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2017

Сейчас большое внимание уделяются вопросам охраны окружающей среды и проведению прогнозирований по последствиям чрезвычайных ситуаций (ЧС), касающихся природных и техногенных воздействий. С целью осуществления их решения требуется проводить комплексный подход, на основе привлечения больших объемов экологических, картографических и других видов количественной информации, связанной с состоянием компонентов природной среды, что определяет необходимость применения современных инструментов, позволяющих проводить математическое моделирование. Довольно эффективными подходами, связанными с обработкой и анализом таких объемов информации [1, 2] на настоящее время являются способы, которые основаны на применении географических информационных систем, которые дают возможности проведения одновременного анализа по многомерным данным и аналитическую обработку на базе цифровых карт. Указанные подходы упрощают решение вопросов, связанных с прогнозированием, что позволяет сделать анализ наглядным и осуществить оценку комплексного воздействия со стороны техногенных факторов на природные компоненты, для того, чтобы выявить аномалии и принять требуемые меры по их устранению. В этой связи проведение разработки и формирование новых подходов на базе достижений развивающихся информационных технологий, и формирование необходимого математического обеспечения и выдача рекомендаций по конкретным средствам для проведения процессов моделирования и прогнозирования различных последствий ЧС представляется как актуальная задача с точки зрения информационно-аналитического обеспечения и проведения процедур по принятию управленческих решений.

Необходимо проводить рассмотрение вопросов о опережающем отражении развития ЧС, основываясь на данных, касающихся объекта прогнозирования, которая раскрывает его характер при различных временах, а также законов его работы, и применения профильной информации при построении математической модели, описывающей поведение объекта, которая дает возможности на основе того или иного подхода проводить определение неизвестных параметров модели, осуществлять прогнозирование состояния рассматриваемых объектов для некоторых будущих интервалов времени.

В качестве основы для применяемых методов, способов и методик прогнозирования могут быть использованы два подхода - на основе эвристики и математики. Идея эвристического подхода заключается в применении мнений специалистов-экспертов. Его предпочтительно применять для осуществления прогнозирований сложных многофакторных и комплексных процессов, которые довольно сложно поддаются формализации, но по которым собрано большое количество данных, связанных с предшествующим опытом.

Среди важных блоков в проблемах, касающихся математического моделирования [3, 4] с точки зрения прикладного аспекта, можно отметить привязку к каким-то конкретным характеристикам территорий, которые определяют необходимость по визуализации расчитываемых данных. Весьма эффективными при решениитакихзадач являются ГИС, которые дают возможности проведения моделирования ЧС, географических условий, а также рельефов местности, осуществления автоматизации районирования территорий с точки зрения комплекса признаков, причем проведение обмена данными среди использованных моделей и ГИС является двунаправленным. Исходные данные для осуществления моделирования выбираются из ГИС.

ЛИТЕРАТУРА

1. Паневин Р.Ю. Структурные и функцинальные требования к программному комплексу представления знаний / Р.Ю.Паневин, Ю.П.Преображенский // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2008. № 3. С. 061-064.

2.Воронов А.А. Обеспечение системы управления рисками при возникновении угроз информационной безопасности / А.А.Воронов, И.Я.Львович, Ю.П.Преображенский, В.А.Воронов // Информация и безопасность. 2006. Т. 9. № 2. С. 8-11.

3.Паневин Р.Ю. Реализация транслятора имитационно-семантического моделирования / Р.Ю.Паневин, Ю.П.Преображенский // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2009. № 5. С. 057-060.

4.Львович И.Я. Основы информатики / И.Я.Львович, Ю.П.Преображенский, В.В.Ермолова // Учебное пособие. 2014. Издательство: Воронежский институт высоких технологий, 339 с.

Код для цитирования: Скопировать