автореферат диссертации по документальной информации, 05.25.05, диссертация на тему:Информационное обеспечение задач планирования применения сил и средств МЧС России

Гогохия Ираклий Юрьевич

ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ЗАДАЧ ПЛАНИРОВАНИЯ ПРИМЕНЕНИЯ СИЛ И СРЕДСТВ МЧС РОССИИ

05.25.05 - информационные системы и процессы

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

1 4 мюн 2012

Санкт-Петербург - 2012

005045860

005045860

Работа выполнена в Санкт-Петербургском университете Государственной противопожарной службы МЧС России.

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Иванов Александр Юрьевич

Официальные оппоненты: Саенко Игорь Борисович,

доктор технических наук, профессор, Санкт-Петербургский институт информатизации и автоматизации РАН, ведущий научный сотрудник лаборатории проблем компьютерной безопасности;

Саратов Дмитрий Николаевич, кандидат технических наук, Санкт-Петербургский университет Государственной противопожарной службы МЧС России, заместитель начальника кафедры пожарной безопасности зданий и автоматизированных систем пожаротушения

Ведущая организация: ФГУП «Центральный научно-исследова-

тельский институт связи» Санкт-Петербургский филиал «Ленинградское отделение Центрального научно-исследовательского института связи»

Защита состоится «26» апреля 2012 года в 12 часов на заседании диссертационного совета Д 205.003.02 при Санкт-Петербургском университете Государственной противопожарной службы МЧС России (196105, Санкт-Петербург, Московский проспект, д. 149).

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Санкт-Петербургского университета Государственной противопожарной службы МЧС России.

Автореферат разослан «_» марта 2012 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 205.003.02 доктор технических наук, профессор

А.Ю. Иванов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Растущая опасность возникновения масштабных аварий и катастроф природного и техногенного происхождения обязывает органы управления МЧС России активнее переходить к новым методам и технологиям управления рисками чрезвычайных ситуаций (ЧС) и организации применения сил и средств в операциях, нацеленных на предупреждение и ликвидацию их последствий. Наиболее действенным направлением решения указанной глобальной задачи является информатизация деятельности должностных лиц всех уровней иерархии. В структурном аспекте это направление предполагает создание и внедрение в практику автоматизированных систем (АС) различного назначения как непременного инструмента управления. В функциональном аспекте речь идет об автоматизации решения задач должностных лиц с целью повышения оперативности и обоснованности принимаемых решений. При этом к наиболее трудоемким и ответственным задачам относятся такие как прогнозирование чрезвычайных ситуаций и планирование применения сил и средств в ЧС.

Специфика задач первого типа (прогнозирование) связана с необходимостью формирования трендов изменения параметров, характеризующих чрезвычайную ситуацию. Отличительная черта задач второго типа (планирование) состоит в многообразии возможных вариантов построения группировки сил и средств, создаваемой для действий в той или иной ЧС. Оба типа задач требуют для своего эффективного решения соответствующего информационного базиса. Традиционные подходы к построению информационного обеспечения АС МЧС России предполагают использование реляционных баз данных. Это обусловлено солидным научным фундаментом, широкой номенклатурой инструментальных средств их поддержки и богатым опытом применения. Тем не менее, ориентация на такие базы данных не позволяет ожидать качественных результатов решения задач прогнозирования и планирования. Основная причина заключается в слабой приспособленности классических реляционных БД к накоплению однородных изменяющихся дан-

ных. Выход из сложившегося положения состоит в переходе к базам данных, опирающимся на концепцию многомерности данных. Особенность таких баз данных состоит в ориентации на определенный класс прикладных задач, связанных с анализом данных. Следование этой концепции в плане решаемых задач по развитию ЧС и последующему применению в них сил и средств позволяет ввести в рассмотрение прогностические базы данных (ПБД), ориентированные на решение задач прогнозирования ЧС и выработки адекватных планов применения в них сил и средств.

Несмотря на богатый научный задел в области организации многомерных баз данных, они слабо адаптированы к рассматриваемой предметной области. В частности, отсутствуют модели и методики их организации и проектирования с целью формирования информационного обеспечения задач планирования операций по предупреждению и ликвидации ЧС. Это определяет проблему, решение которой видится на пути разработки или адаптации моделей и методик организации ПБД применительно к задачам планирования, решаемым должностными лицами органов управления МЧС России в автоматизированном режиме. Сказанное свидетельствует об актуальности темы диссертационной работы.

В основу диссертационного исследования положены труды видных отечественных и зарубежных ученых, среди которых Артамонов B.C., Кузнецов С.Д., Львов В.В., Малыгин И.Г., Сахаров С.С., Саенко И.Б., Дейт К., Ин-мон У., Кодд Э. и другие.

Цель исследования состоит в повышении эффективности формирования прогнозов возникновения и развития чрезвычайных ситуаций и разработки планов применения сил и средств в аварийно-спасательных и аварийно-восстановительных операциях по защите населения, окружающей среды и ликвидации последствий стихийных бедствий, техногенных аварий и катастроф.

Объект исследования - базы данных автоматизированных систем МЧС России.

Предмет исследования - модели и методы организации баз данных для систем и процессов прогнозирования и планирования.

Научная задача заключается в разработке моделей и методик построения баз данных в интересах информационной поддержки автоматизированного решения задач планирования применения сил и средств МЧС России в чрезвычайных ситуациях.

Частные научные задачи исследования:

1. Обоснование потребности в совершенствовании информационного обеспечения задач прогнозирования и планирования в сфере предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций.

2. Формирование общего подхода к организации информационного обеспечения задач прогнозирования и планирования.

3. Разработка принципов построения и концептуальной модели базы данных для задач планирования.

4. Разработка модели данных применительно к задачам планирования.

5. Разработка методики логического проектирования баз данных для задач планирования.

6. Выработка предложений по применению разработанных моделей и методики.

Методы исследования. Для решения научной задачи использовались методы системного анализа, теории баз данных, в частности, теории реляционных баз данных и теории многомерно-реляционного представления данных.

Результаты исследования. Основными результатами диссертационной работы, выносимыми на защиту, являются:

1. Концептуальная модель базы данных для задач планирования применения сил и средств МЧС России.

2. Модель представления данных в многовариантных базах данных.

3. Методика логического проектирования многовариантных баз данных.

Научная новизна результатов диссертационного исследования обусловлена формированием основных положений по организации баз данных, обеспечивающих автоматизированное решение задач планирования применения сил и средств в чрезвычайных ситуациях, на основе многомерно-реляционного подхода, адаптированного к многовариантному представлению данных; построением модели представления многовариантных данных, включающей структурный, манипуляционный и целостный компоненты и базирующейся на вариантно-реляционную ассоциацию1 как атомарный элемент модели; разработкой методики логического проектирования баз данных для решения задач планирования на основе метода «сущность-связь» с учетом специфики многовариантного представления данных.

Достоверность научных результатов обеспечивается использованием апробированных теоретических положений в области реляционных баз данных для модификации многомерно-реляционного представления применительно к задачам планирования применения сил и средств МЧС России в чрезвычайных ситуациях.

Практическая значимость полученных результатов определяется их важностью для автоматизированного решения практических задач, связанных с оперативным формированием вариантов применения сил и средств МЧС России для действий по предупреждению и ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций, за счет развития одного из перспективных направлений в области построения и использования реляционных баз данных.

Публикации по теме диссертации. Результаты диссертационного исследования опубликованы в четырех работах, в том числе в одном издании по перечню ВАК. Список публикаций приведен в конце автореферата.

Реализация. По результатам работы получены акты реализации от следующих организаций: Институт сетевых технологий (г. Санкт-Петербург) и Санкт-Петербургский университет Государственной противопожарной службы МЧС России.

1 Ассоциация - соединение каких-либо единиц (Ожегов С.И., Шведова Н.Ю. Толковый словарь русского языка).

Апробация результатов исследования. Основные положения исследования докладывались и обсуждались в период с 2009 г. по 2011 г. на семинарах Санкт-Петербургского университета Государственной противопожарной службы МЧС России, IV Международной научно-практической конференции «Сервис безопасности в России: опыт, проблемы, перспективы» (г. Санкт-Петербург, 17 ноября 2011 г.) и V Всероссийской научно-практической конференции «Проблемы обеспечения взрывобезопасности и противодействия терроризму» (г. Санкт-Петербург, 20-21 апреля 2010 г.).

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и списка литературы. Общий объем диссертации составляет 95 страниц основного текста, в том числе 12 рисунков, 8 таблиц и список литературы из 87 наименований.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснованы выбор темы диссертации и ее актуальность, приведены основные атрибуты исследования, отражены научные результаты, выносимые на защиту, и их характеристика, а также указаны сведения об апробации и реализации результатов диссертационного исследования.

В первой главе «Проблема построения информационного обеспечения автоматизированных систем МЧС России для задач планирования применения сил и средств» проведено исследование средств автоматизированного формирования прогнозов возникновения и развития чрезвычайных ситуаций и планирования применения сил и средств в операциях по их предупреждению и ликвидации; выполнен анализ современных моделей и методов построения информационного обеспечения автоматизированных систем, связанных с прогнозированием и планированием; выявлены предпосылки и сформулирована проблема совершенствования информационного обеспечения задач прогнозирования чрезвычайных ситуаций и планирования применения сил и средств.

В современных условиях выработка и принятие решений, обеспечивающих адекватное реагирование на предпосылки или проявление чрезвычайных

ситуаций, невозможны без автоматизации процессов сбора, накопления и обработки информации, связанной с ЧС. В содержательном плане обработка информации предполагает, в том числе, формирование прогнозов возникновения и/или развития чрезвычайных ситуаций, а также разработку планов применения сил и средств для противодействия указанным ситуациям. Современные системы МЧС, такие как автоматизированная информационно-управляющая система (АИУС) Единой государственной системы предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций (РСЧС) и Автоматизированная система Национального центра управления в кризисных ситуациях (НЦУКС), реализуют функции прогнозирования и планирования.

В АИУС РСЧС предусмотрена и реализуется такая функция как подготовка рекомендаций и вариантов решений по прогнозу чрезвычайных ситуаций и действиям при их ликвидации, а к перечню функциональных задач, решаемых системой, относятся: прогнозирование ЧС, а также поддержка процесса подготовки управленческих решений по предупреждению и ликвидации ЧС.

Подсистема поддержки принятия решений АС НЦУКС обеспечивает решение задач следующих классов: прогнозирование обстановки, контроль и оценка обстановки, подготовка данных для принятия решения и планирования его реализации. Задачи прогнозирования обстановки обеспечивают получение данных обстановки на основе проведения расчетов по специальным алгоритмам (методикам). Задачи контроля и оценки обстановки обеспечивают сопоставление данных, полученных из различных источников, друг с другом, а также с результатами прогнозирования. Задачи подготовки данных для принятия решения и планирования его реализации обеспечивают определение требуемого состава, сроков проведения и объемов планируемых мероприятий, расчет рационального состава необходимых для осуществления выбранных мероприятий сил, средств и ресурсов, а также планов их применения.

В результате решения этих задач формируется ситуационный план ликвидации чрезвычайной ситуации. Он включает в себя следующие компоненты: план по составу, объемам и срокам проведения аварийно-спасательных

работ, план привлечения сил и средств, план обеспечения продовольственными, медицинскими, материально-техническими и другими ресурсами, план перевозок сил, средств и ресурсов.

Таким образом, задачи прогнозирования ЧС и планирования применения в них сил и средств МЧС России взаимосвязаны в том смысле, что ход и результаты формирования планов зависят от получаемых прогнозов.

Решение перечисленных задач требует соответствующего информационного обеспечения. В настоящее время этот вид обеспечения ориентирован на концепцию баз данных. При этом преимущественное распространение получили БД, организованные на основе классической реляционной модели данных. Такие базы данных относятся к классу операционных, т.е. поддерживающих технологию оперативной обработки транзакций (ООТ). Операционная база данных, являясь информационной моделью предметной области, хранит актуальное состояние этой области в виде последних зафиксированных значений атрибутов. Такие БД предназначены для обеспечения исполнения сложных транзакций и не предполагают одновременного хранения некоторого количества значений одного и того же атрибута.

Анализ содержания задач прогнозирования, решаемых должностными лицами в автоматизированном режиме, показывает, что их основу составляет обработка статистической информации об изменении во времени признаков чрезвычайной ситуации (при ее зарождении) или параметров протекания (при ее развитии). При оценке состава сил и средств, необходимых в ЧС, также предполагается использование экспертной и статистической информации (при ее наличии) о прошедших аналогичных чрезвычайных ситуациях. Динамика возникновения и/или развития ЧС не позволяет в режиме реального времени формировать план применения сил и средств для конкретной текущей ситуации. При планировании применения сил и средств в операциях по предупреждению и ликвидации последствий используется информация о прогнозах развития ЧС и по результатам ее анализа осуществляется выбор наиболее соответствующего плана из числа разработанных ранее. Специфика всех перечне-

ленных задач состоит в том, что они относятся к классу аналитических и для своего решения требуют обработки нескольких значений одного атрибута.

Таким образом, сложившееся положение дел в области информационного обеспечения задач прогнозирования ЧС и планирования применения в операциях по их предупреждению и ликвидации характеризуется наличием конфликтной ситуации, порождающей проблему исследования. Схематично возникновение этой ситуации показано на рисунке 1.

Рисунок 1 - Возникновение проблемы совершенствования информационного обеспечения задач прогнозирования и планирования

Реальным направлением решения этой проблемы является отход от монопольного применения классических реляционных баз данных в автоматизированных системах МЧС России и введение в рассмотрение БД, ориентированных на модели данных других типов. В этом отношении более адекватными задачам прогнозирования и планирования выступают аналитические базы данных. Такие БД поддерживают технологии оперативной аналитической обработки и интеллектуального анализа данных. Основу этих технологий составляет многомерное представление данных. В теоретическом плане классическая реляционная модель данных получила расширение до многомерно-реляционной модели.

Наличие произвольного числа информационных измерений позволяет отойти от ограничения обычной реляционной модели, выражаемого возможностью хранения единственного значения атрибута, называемого атрибутом-

фактором. Особые модификации многомерно-реляционной модели могут быть обнаружены в следующих случаях.

Первый предполагает наличие информационного измерения «Время». Тогда значения любого атрибута-фактора, отражающего состояние предметной области, может быть сохранено в БД несколько раз с привязкой к значению атрибута-измерения Время. Второй позволяет ввести в рассмотрение измерение «Вариант», и значение произвольного атрибута-фактора может быть сопряжено со значением атрибута-измерения Вариант.

Такие частные варианты многомерно-реляционной модели позволяют ввести в рассмотрение хронологические и многовариантные базы данных (ХБД и МВБД). Место этих БД в информационном процессе прогнозирования ЧС и планирования применения в них сил и средств МЧС показано на рисунке 2.

Рисунок 2 — Место ПБД в информационном процессе прогнозирования ЧС и планирования применения сил и средств

В настоящее время ПБД не получили практического применения при построении информационного обеспечения автоматизированных систем МЧС России, решающих задачи прогнозирования ЧС и планирования применения сил и средств в операциях по их предупреждению и ликвидации. В определенной мере сдерживание объясняется недостаточным уровнем развития теоретических основ и практических методик, связанных с организацией введенных в рассмотрение классов баз данных применительно к исследуемой предметной области. При этом, если хронологические или темпоральные базы данных имеют определенное теоретическое подкрепление, то такое ут-

верждение не распространяется на МВБД, которые должны стать ядром информационного обеспечения процесса планирования применения сил и средств в чрезвычайных ситуациях.

Во второй главе «Модели информационной базы для задач планирования применения сил и средств в чрезвычайных ситуациях» определены принципы построения и сформирована концептуальная модель базы данных для решения задач планирования на основе многомерно-реляционного представления, а также разработана модель представления данных в многовариантных базах данных, ориентированных на обеспечение решения этого класса задач.

Качественный анализ сущности построения ХБД и МВБД показывает их сходство в том плане, что содержат накапливаемые данные о значениях атрибутов-факторов. Поэтому целесообразно формирование единой теоретической основы построения этих классов БД. Это позволит, во-первых, с общих позиций подходить к логическому проектированию ХБД и МВБД, во-вторых, использовать для их реализации единую систему управления базами данных (СУБД).

Если принять классическую реляционную БД за одномерное информационное образование, считая ее отношения единственным информационным измерением, то в ХБД и МВБД на одно измерение больше. В ХБД таким дополнительным измерением выступает «Время», для МВБД — «Вариант» (рисунок 3). Тогда

Рисунок 3 - Представление ХБД и МВБД как двухмерных информационных образований В основе построения ХБД и МВБД лежат определенные принципы. Их применимость к организации баз данных обоих классов приведена в таблице 1.

Таблица 1 - Принципы построения хронологических и многовариантных баз данных

№ Принцип ХБД МВБД

1 Двухмерность данных + +

2 Случайный характер дополнительного информационного измерения + _

3 Эволюционное изменение данных + _

4 Упорядоченность во времени + _

5 Продолженное действие значения атрибута-фактора +

6 Разнесение асинхронных атрибутов +

7 Модификация содержания базы через добавление данных + ■

8 Динамичность связей между объектами учета в базе данных + +

Первый принцип не нуждается в комментариях.

Второй принцип предполагает, что для ХБД формирование новых значений атрибутов-факторов может происходить в случайные моменты времени в соответствии с изменениями в зоне ЧС. Для МВБД это положение не актуально, поскольку варианты планов применения сил и средств не связаны со временем и могут вводиться в базу данных практически параллельно. Главное требование - возможность их одновременного хранения.

Третий принцип также распространяется лишь на ХБД, т.к. добавление в базу данных значений атрибутов-факторов осуществляется только в момент их изменения во времени.

Четвертый принцип также характерен только для ХБД, поскольку для МВБД упорядочение во времени не имеет смысла в силу отсутствия этого информационного измерения.

Пятый принцип ориентирует на то, что в ХБД каждое последующее значение атрибута-фактора устанавливается относительно предшествующего, что для МВБД не обязательно в силу отсутствия связи «предшествование-следование».

Шестой принцип интерпретируется так: «Если значения разных атрибутов-факторов изменяются асинхронно, то их следует хранить в разных отношениях, соответствующих разным значениям атрибута-измерения».

Седьмой принцип довольно прозрачен: «При изменениях в предметной области данные в базе не обновляются, а накапливаются», т.е. их история относительно измерений сохраняется. Однако для МВБД этот принцип относителен, поскольку при кардинальном изменении условий некоторые варианты

планов применения сил и средств могут исключаться, т.е. может происходить удаление данных из базы.

Восьмой принцип определяет то, что оба типа баз данных отображают изменение не только свойств объектов, но и связей между ними.

Формирование концептуальной модели МВБД требует введения в рассмотрение такого важного компонента модели как «атомарный элемент».

Для ХБД таковым является хроно-реляционная ассоциация (ХРА), формально определяемая следующим образом:

Бси{о(,))=(К,А), (2)

5сИ(р,(,))=(К,Т,Г,), (3)

где £>(<) - отношение со статическими атрибутами А, отношения с ди-

намическими атрибутами, К - ключевые атрибуты, Т - атрибут времени, /' = !,/?, п- число фиксируемых моментов времени. Схематичная интерпретация ХРА представлена на рисунке 4.

Рисунок 4 - Графическое изображение хроно-реляциошюй ассоциации Аналогично может быть описана вариантно-реляционная ассоциация (ВРА):

= {о'"',/7'"'}, (4)

БсИ^ )=(К,А), (5)

)=(*, V, (6)

где £>(1)- отношение с постоянными для множества вариантов атрибутами А, /7<1'- отношение с переменными атрибутами Р], К— ключевые атрибуты, V — номер варианта, ] = \,т, т — число вариантов.

В графическом представлении это описание иллюстрирует рисунок 5.

Рисунок 5 — Графическое изображение вариантно-реляционной ассоциации Сходные черты и отличия рассмотренных атомарных элементов приведены в таблице 2.

Таблица 2 - Особенности формирования атомарных элементов ХБД и МВБД

Хроно-реляционная ассоциация Вариантно-реляционная ассоциация

Наличие отношения для хранения значений атрибута-измерения Время не обязательно Наличие отношения для хранения значений атрибута-измерения Варианты не обязательно

Атрибут Время обязательно входит в число ключевых атрибутов Атрибут Вариант обязательно входит в число ключевых атрибутов

Отношения с атрибутами-факторами содержат, как правило, один такой атрибут в силу соблюдения принципа разнесения асинхронных атрибутов Отношение с атрибутами-факторами содержит все такие атрибуты, поскольку соблюдение принципа разнесения асинхронных атрибутов не обязательно

В ассоциацию входит несколько отношений с атрибутами-факторами В ассоциацию входит, как правило, одно отношение с атрибутами-факторами

Характер содержания атомарных элементов ХБД и МВБД и их определенное сходство позволяют ориентироваться на разработки, связанные с моделью данных в хронологических (темпоральных) базах. Однако определенные отличия предполагают построение оригинальной модели данных для МВБД.

Такая модель данных формируется из структурного, манипуляционного и целостного компонентов.

Структурное представление модели обеспечивает ВРА - атомарный элемент МВБД, описательно представленный в виде выражений (4)-(6) и схематично - на рисунке 5. Выражение (4) определяет, что ВРА всегда состоит из двух отношений. При этом действует допущение, что варианты не имеют иерархии, т.е. под-варианты в рассмотрение не вводятся. Пример ВРА приведен на рисунке 6.

/гсо

F,

Условный номер ЧС Тип ЧС

001 Пожар

002 Авария на ХОО

003 Крупное ДТП

XOO - химически опасный объект ДТП - дорожно-транспортное i [роисшествие ПСО - пожарно-спасательный отряд

Условный номер ЧС Вариант Основное подразделение Резервное подразделение

001 1 ПСО 1 ПСО 2

001 2 ПСО 1 ПСОЗ

001 3 ПСО 2 ПСО 1

002 1 ПСО 2 ПСОЗ

003 1 ПСОЗ ПСО 1

003 2 ПСО 1 ПСО 2

003 3 ПСО 1 ПСОЗ

Рисунок 6 — Пример вариантно-реляционной ассоциации

Манипуляционная составляющая модели представляется набором операций над отношениями, составляющими ВРА. Их можно объединить в две группы: первая соответствует реляционным операциям, вторая - теоретико-множественным. Основной интерес представляют операции первой группы, а именно проекция, селекция и соединение.

Проекция. Рассмотрим ВРА 51(1') = , /г1(у)) и = (р^ » ). при этом

= рго/ес^^лДгде Ар - условие проекции, 5с/г(д](у))= Зс^О*у)) = (К,А),

= (/Г,Р,,/г1,/г2...). Результирующая ВРА зависит от состава А и может принимать следующий вид (таблица 3):

Таблица 3 — Содержание операции проекции над ВРА

Состав А 41U, A, IH=0

Fj U Ар D<"> = project[D\vyp) Fjv) = project{F^\Ap) D[v) = 0 F2(v) = project(F™\Ap)

FjUAp=0 D<v) = project{D\v)\Ap) F2(v) =0 £><v)=0 F2(v) =0

Селекция. Здесь возможны три модификации рассматриваемой операции: прямая (в условие отбора входят вариантно-независимые атрибуты), обратная (в условие отбора входят вариантно-зависимые атрибуты) и смешанная селекция (в условие отбора входят оба типа атрибутов).

Прямая селекция. Исходные ВРА: =^/)|("),/г1(11),/г1<21')...^ и

S<v) = (d?\f£\f£)..). При этом S<"> = select(D\v)\P{A% где Р{Л) -условие

отбора, А - неключевые атрибуты, входящие в условие. Тогда результирующая ВРА принимает вид:

D<v) = selecí{D\v)\P{A)),FP = joiniprojeJp^K^F^). (7)

Обратная селекция. Исходные ВРА: S\v) = (p\v),Fx{v)} и S{2] = (z)<v),F2(v)}.

При этом S(2V> = select[s\v)\P{Fl)), где P(F¡) - условие отбора, Ft - вариантно-

независимый атрибут, входящий в Ft<v>. Тогда результирующая ВРА принимает вид:

Fjv) = selecí[Fl>v)\p(F])), D<v) = project{join(F¡v), D\v)) \К,л). (8)

Смешанная селекция. Исходные ВРА: S\v) =^Ol(v),F1(v>^ и S(2V) = (d<v),F2(v)).

При этом S2'] = select[s\v)\P{An)), где Л(/1ет) -условие отбора, Аа- атрибуты отбо-

s

ра, содержащие все виды атрибутов S\v). Если Р(Аа)= \/{Ps(a)/\ P(Fx,F2, ...)), то

Л = 1

= Üí^M^M^^ (л)) Я, (Ft, F2,...))), (9)

j=i

s

где |J - операция объединения ассоциаций, каждая из которых получена в резуль-

j=i

тате селекции по 5-му условию.

Соединение. Рассмотрению подлежат два типа этой операции. Первый предполагает использование общего вариантно-независимого атрибута. Исходные ВРА: S\v) =(d\v\F^) и S<v)=(d<v),F2(v)), Sch{D\v))=(Kx,A¡)

и Sch{p2)}=(K2,A2). Кроме того, К] с Л2. Тогда результирующая вариант-но-реляционная ассоциация определяется как

Sy={DY\Fl?,F£), (Ю)

где £><"> = D<V>, F^=project{join(D^,F^) |K2,V,FUF2\ F¡¡> = F™.

При переходе ко второму типу соединения рассматриваются те же вари-антно-реляционные ассоциации: и З^1'* = , ,

8сИ(оУ)=(К2,А2), и К2 = Г,. Тогда

(И)

где - ргсцес^от^^^) и

/£> = рго/ес^оф™, /¡(">) |К,, V, ).

Целостная часть модели может быть представлена в табличном виде (таблица 4).

Таблица 4 - Ограничения целостности модели многовариантно-реляционного представления данных

Ограничения структуры Ограничения заполнения Ограничения обработки

Обязательность наличия первичного ключа во всех отношениях ВРА Уникальность значения первичного ключа Обязательность включения измерения в условие проекции ВРА

Ссылочная целостность таблиц факторов и измерений Обязательность присутствия всех значений первичного ключа таблицы измерения в значениях составного первичного ключа соответствующей ей таблицы факторов Идентичность составов таблиц общего измерения в обоих ВРА, являющихся операндами операции соединения двух ВРА

Отсутствие в таблицах факторов нулевых значений атрибутов-факторов Идентичность схем таблиц -компонентов ВРА, являющихся операндами операции соединения

В третьей главе «Проектирование баз данных для информационной

поддержки задач планирования применения сил и средств» представлена методика логического проектирования многовариантных баз данных, а также приведены рекомендации по построению и применению названных баз данных в автоматизированных системах МЧС России для планирования применения сил и средств в операциях по предупреждению и ликвидации чрезвычайных ситуаций.

Общая последовательность проектирования БД представляется четырьмя этапами: анализ информационных потребностей, информационно-логическое моделирование, логическое проектирование и физическая реализация. Наиболее ответственным этапом выступает логическое проектирование, на котором осу-

ществляется преобразование информационно-логической модели предметной области (концептуальной модели БД) в логическую структуру базы данных.

Для решения этой задачи предпочтение отдается методу преобразования концептуальной модели (КМ) в логическую структуру БД, получившему название «сущность-связь» (метод £/?-диаграмм). При осуществлении преобразования опираются на следующие понятия: арность связи, степень связи, класс принадлежности, альтернативность, вариантная зависимость. Введем в рассмотрение две сущности: сущность 1 имеет атрибуты <КЬ Аь Fi>, а сущность 2 - атрибуты <К2, А2, F2>, где А, и А2 - вариантно-независимые, а Fi и F2 - вариантно-зависимые атрибуты. Атрибут Варианты обозначен V. Тогда правила преобразования концептуальной модели в логическую структуру MB БД могут быть сведены в таблицу 5.

Процедурная часть методики логического проектирования МВБД представляется в виде последовательности этапов.

1. Формирование КМ БД в виде £7?-диаграммы.

1.1. Выделение в предметной области атрибутов, их характеристик и функциональных зависимостей между ними.

1.2. Формирование сущностей и связей между ними, определение характеристик связей с учетом многовариантного представления данных.

1.3. Формирование фрагментов КМ, включающих несколько сущностей, объединенных одной связью.

1.4. Объединение фрагментов в единую КМ, уточнение состава сущностей и связей, структуры фрагментов КМ.

2. Формирование логической структуры МВБД в терминах ВРА.

2.1. Выделение на КМ связей между сущностями и выявление значений их характеристик.

2.2. Выбор правила преобразования фрагмента КМ, определяемого заданной связью.

2.3. Формирование фрагмента логической структуры МВБД в терминах универсальных отношений ВРА.

2.4. Объединение полученных фрагментов логической структуры МВБД.

Таблица 5 — Правила формирования логической структуры МВБД

Класс принадлежности Альтернативность Вариантная зависимость Результирующий фрагмент схемы БД

Сущн. 1 | Сущи. 2

Арность связи - Бинарная

Степень связи 1:1

Обязат. Обязат. - - Бск(Ц)=< КьК2,АьА2,К, РьР2 >

Обязат. Не обязат. - - 5с/г()=<К 1,А1,К, Р,>; 6'с/г(0'2)=<К2.Л2,К,.('.К2>.

Не обязат. Обязат. - - ^((Л^КиЛьК^'.Г,?-; 5с/;(г72)=<К2.Л2,К Р2>.

Не обязат. Не обязат. - - 5с/г({Л)=<КьАьК, Р,>; 5с/г( {/2)=<К2,А2, V, Р2>. 5СЛ(С/3)=<К,,К2,Г>.

- - Да - 5сЛ({/1)=<КьАьК, Р|>; 5с/г(£/2)=<К2,А2,Кь КГ2>.

- - - Да 7])=<К],АЬК, Р,>; &А(£/2)=<К2,А2,Г, Р2>. 5сЛ([/3)=<КьК2,(/>.

Степень связи 1:А/

Обязат. Обязат. - - 5'сА(1/,)=<К1Д1,К, Р,>; 5СЛ((У2)=<К2,А2,К1,Г,Р2>.

Обязат. Не обязат. - - 5сЛ(£/1)=<КьА,,К, Р]>; 5СЛ({/2)=<К2,А2,К, Р2>. 5СЙ(ОД=<К,,К2,К>.

Не обязат. Обязат. - - 5сЛ({/2)=< К2,А2,К1,К,Р2>.

Не обязат. Не обязат. - - ¿■сАСС/О^КьАьК, р,>; 5с/г(ОД=<К2,А2,К, Р2>. 5,с/г((/з)=<КьК2,Г>.

- - - Да 5сй(СЛ)=<К,,А1,К, Р,>; 5сИ(и2)=<К2,А2,У, Р2>. 5СЛ(6'3)=<К1,К2,Г>.

Степень связи Л/:Л-

- - - - ¿с/г(ОД=<К2,А2,У, Г2>. 5,СА({/3)=<КьК2,^>.

Арность связи — и-арная

- - - - 5с/г(£Л)=<КьАьК, Р,>; ¿с/г(и2)=<К2,А2,V, Р2>. 8сИИп)=<К„Лп, V, Р„>.

3. Формирование логической структуры МВБД в терминах реляционной модели.

3.1. Преобразование схем ВРА, представленных в виде схем универсальных отношений, в исходные фрагменты реляционной структуры МВБД.

3.2. Оптимизация исходных фрагментов реляционной структуры МВБД с учетом критериев эффективности логического проектирования БД.

3.3. Разработка алгоритмов и процедур программной надстройки СУБД, обеспечивающих поддержку модели многовариантного представления данных.

Пример вариантно-реляционной ассоциации и соответствующего ей фрагмента реляционной базы данных приведен на рисунках 7 и 8.

На»»<енова»ве объекта

Тип объекта Координаты объекта Площадь объекта Ноша ювлис ЧС Масштаб ЧС

Нагиеновагие подразделе»««

Принадлежность

Натенование объекта Наименование ЧС Вариант

На»«енова»*1е подразделения

Численность привлекаемого личного состава Период ликвидации Время прибытия Техника

Рисунок 7-Вариантно-реляционная ассоциация

На»»«еяооа1ме объекта

Тип объекта Координаты объекта

Иатеновате ЧС Вариант

Натеновате подраздел&ия

численность привлекаемого личного состава Период ликвидации Время прибытия Техника

Ндхс» юванме подразделе» "

Принадлежность "

Рисунок 8 - Фрагмент реляционной базы данных ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

В диссертационной работе представлены технические и технологические решения, связанные с разработкой общего подхода, моделей и методик построения и проектирования баз данных, создаваемых с целью повышения эффективности формирования планов применения сил и средств МЧС России в операциях по предупреждению и ликвидации последствий стихийных бедствий, техногенных аварий и катастроф.

Проведено исследование средств автоматизированного формирования прогнозов возникновения и развития чрезвычайных ситуаций и планирования применения сил и средств МЧС России.

Выполнен анализ современных моделей и методов построения информационного обеспечения автоматизированных систем, решающих задачи прогнозирования и планирования.

Сформулирована проблема совершенствования информационного обеспечения задач прогнозирования чрезвычайных ситуаций и планирования применения в них сил и средств.

Определены принципы построения и представлена концептуальная модель базы данных для решения задач оперативного планирования на основе многомерно-реляционного представления данных.

Разработана модель представления данных в многовариантных базах данных.

Предложена процедура проектирования многовариантных баз данных для планирования применения сил и средств в чрезвычайных ситуациях, а также разработана методика логического проектирования указанных баз данных.

Сформулированы рекомендации по построению и применению многовариантных баз данных в автоматизированных системах МЧС России для решения задач планирования применения сил и средств в чрезвычайных ситуациях.

Результаты диссертационной работы способны найти применение при разработке информационного обеспечения процессов автоматизированного прогнозирования чрезвычайных ситуаций и формирования планов применения сил и средств МЧС России для их предупреждения и ликвидации последствий.

Основные работы, опубликованные по теме диссертации

Издания по Перечню ВАК

1. Гогохия И.Ю. Организация многовариантных баз данных для задач планирования применения сил и средств в чрезвычайных ситуациях / И.Ю. Гогохия, А.Ю. Иванов // Проблемы управления рисками в техносфере. -2012.-№ 1(21), (0,8/0,5 пл.).

Другие издания

2. Гогохия И.Ю. Логическое проектирование многовариантных баз данных для автоматизированных систем МЧС России / И.Ю. Гогохия, А.Ю. Иванов // Природные и техногенные риски (физико-математические и прикладные аспекты). - 2011. - № 2, (0,7/0,4 п.л.).

3. Гогохия И.Ю. Модель представления многовариантных данных / И.Ю. Гогохия // Материалы V Всероссийской научно-практической конференции «Проблемы обеспечения взрывобезопасности и противодействия терроризму», Санкт-Петербург, 20-21 апреля 2010 г. / Санкт-Петербургский университет Государственной противопожарной службы МЧС России. -2010. (0,3 п.л.).

4. Гогохия И.Ю. Концепция многовариантных баз данных и возможности ее реализации в интересах оперативного формирования планов применения сил и средств МЧС России / И.Ю. Гогохия // Материалы IV международной научно-практической конференции «Сервис безопасности в России: опыт, проблемы, перспективы», Санкт-Петербург, 17 ноября 2011 г. / Санкт-Петербургский университет Государственной противопожарной службы МЧС России. - 2011. (0,3 п.л.).

Формат 60x84 '/,6 Тираж 100 экз.

Подписано в печать 23.03.2012

Печать цифровая_Объем 1.0 п.л.

Отпечатано в Санкт-Петербургском университете ГПС МЧС России 196105, Санкт-Петербург, Московский проспект, дом 149

ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ПРОБЛЕМА ПОСТРОЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННОГО

ОБЕСПЕЧЕНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ МЧС РОССИИ ДЛЯ ЗАДАЧ ПЛАНИРОВАНИЯ ПРИМЕНЕНИЯ СИЛ И СРЕДСТВ.

1.1. Исследование методов и средств автоматизированного формирования прогнозов возникновения и развития чрезвычайных ситуаций и планирования применения сил и средств.

1.2. Анализ современных моделей и методов построения информационного обеспечения автоматизированных систем.

1.3. Формулировка проблемы совершенствования информационного обеспечения прогнозирования чрезвычайных ситуаций и планирования применения сил и средств.

Выводы.

ГЛАВА 2. МОДЕЛИ ИНФОРМАЦИОННОЙ БАЗЫ ДЛЯ ЗАДАЧ ПЛАНИРОВАНИЯ ПРИМЕНЕНИЯ СИЛ И СРЕДСТВ В ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЯХ.

2.1. Концептуальная модель базы данных для решения задач планирования на основе многомерно-реляционного представления.

2.1.1. Принципы построения баз данных для решения задач планирования.

2.1.2. Атомарный элемент модели.

2.2. Модель представления данных в многовариантных базах данных.

2.2.1. Структурный компонент модели.

2.2.2. Манипуляционный компонент модели.

2.2.3. Целостный компонент модели.

Выводы.

ГЛАВА 3. ПРОЕКТИРОВАНИЕ БАЗ ДАННЫХ ДЛЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ ПОДДЕРЖКИ ЗАДАЧ ПЛАНИРОВАНИЯ ПРИМЕНЕНИЯ СИЛ И СРЕДСТВ.

3.1. Модификация метода «сущность-связь» для проектирования многовариантных баз данных.

3.2. Методика логического проектирования многовариантных баз данных.

3.3. Рекомендации по построению и применению многовариантных баз данных для планирования применения сил и средств в операциях по предупреждению и ликвидации чрезвычайных ситуаций.

Выводы.

Растущая опасность возникновения масштабных аварий и катастроф природного и техногенного происхождения обязывает органы управления МЧС России активнее переходить к новым методам и технологиям управления рисками чрезвычайных ситуаций (ЧС) и организации применения сил и средств в операциях, нацеленных на предупреждение и ликвидацию их последствий. Наиболее действенным направлением решения указанной глобальной задачи является информатизация деятельности должностных лиц всех уровней иерархии. В структурном аспекте это направление предполагает создание и внедрение в практику автоматизированных систем (АС) различного назначения как непременного инструмента управления. В функциональном аспекте речь идет об автоматизации решения задач должностных лиц с целью повышения оперативности и обоснованности принимаемых решений. При этом к наиболее трудоемким и ответственным задачам относятся такие как прогнозирование чрезвычайных ситуаций и планирование применения сил и средств в ЧС.

Специфика задач первого типа (прогнозирование) связана с необходимостью формирования трендов изменения параметров, характеризующих чрезвычайную ситуацию. Отличительная черта задач второго типа (планирование) состоит в многообразии возможных вариантов построения группировки сил и средств, создаваемой для действий в той или иной ЧС. Оба типа задач требуют для своего эффективного решения соответствующего информационного базиса. Традиционные подходы к построению информационного обеспечения АС МЧС России предполагают использование реляционных баз данных. Это обусловлено солидным научным фундаментом, широкой номенклатурой инструментальных средств их поддержки и богатым опытом применения. Тем не менее, ориентация на такие базы данных не позволяет ожидать качественных результатов решения задач прогнозирования и планирования. Основная причина заключается в слабой приспособленности классических реляционных БД к накоплению однородных изменяющихся данных. Выход из сложившегося положения состоит в переходе к базам данных, опирающимся на концепцию многомерности данных. Особенность таких баз данных состоит в ориентации на определенный класс прикладных задач, связанных с анализом данных. Следование этой концепции в плане решаемых задач по развитию ЧС и последующему применению в них сил и средств позволяет ввести в рассмотрение прогностические базы данных (ПБД), ориентированные на решение задач прогнозирования ЧС и выработки адекватных планов применения в них сил и средств.

Несмотря на богатый научный задел в области организации многомерных баз данных, они слабо адаптированы к рассматриваемой предметной области. В частности, отсутствуют модели и методики их организации и проектирования с целью формирования информационного обеспечения задач планирования операций по предупреждению и ликвидации ЧС. Это определяет проблему, решение которой видится на пути разработки или адаптации моделей и методик организации ПБД применительно к задачам планирования, решаемым должностными лицами органов управления МЧС России в автоматизированном режиме. Сказанное свидетельствует об актуальности темы диссертационной работы.

В основу диссертационного исследования положены труды видных отечественных и зарубежных ученых, среди которых Артамонов B.C.,

Кузнецов С.Д., Львов В.В., Малыгин И.Г., Сахаров С.С., Саенко И.Б., Дейт К., Инмон У., Кодд Э. и другие [3,42-44,59-62,64,82,83,85-87].

Цель исследования состоит в повышении эффективности формирования прогнозов возникновения и развития чрезвычайных ситуаций и разработки планов применения сил и средств в аварийно-спасательных и аварийно-восстановительных операциях по защите населения, окружающей среды и ликвидации последствий стихийных бедствий, техногенных аварий и катастроф.

Для достижения названной цели в диссертации поставлена и решена научная задача, заключающаяся в разработке моделей и методик построения баз данных в интересах информационной поддержки автоматизированного решения задач планирования применения сил и средств МЧС России в чрезвычайных ситуациях.

Решение сформулированной научной задачи излагается в трех главах диссертационной работы.

В первой главе проведено исследование средств автоматизированного формирования прогнозов возникновения и развития чрезвычайных ситуаций и планирования применения сил и средств в операциях по их предупреждению и ликвидации; выполнен анализ современных моделей и методов построения информационного обеспечения автоматизированных систем, связанных с прогнозированием и планированием; выявлены предпосылки и сформулирована проблема совершенствования информационного обеспечения задач прогнозироваI ния чрезвычайных ситуаций и планирования применения сил и средств.

В рамках второй главы определены принципы построения и сформирована концептуальная модель базы данных для решения задач планирования на основе многомерно-реляционного представления, а также разработана модель представления данных в многовариантных базах данных, ориентированных на обеспечение решения этого класса задач.

Третья глава посвящена разработке методики логического проектирования многовариантных баз данных. В ней также приведены рекомендации по построению и применению названных баз данных в автоматизированных системах МЧС России для планирования применения сил и средств в операциях по предупреждению и ликвидации чрезвычайных ситуаций

На защиту выносятся следующие научные результаты.

1. Концептуальная модель базы данных для задач планирования применения сил и средств МЧС России.

2. Модель представления данных в многовариантных базах данных.

3. Методика логического проектирования многовариантных баз данных.

Заявленные результаты докладывались и обсуждались в период с 2009 г. по

2011 г. на семинарах Санкт-Петербургского университета Государственной противопожарной службы МЧС России, IV Международной научно-практической конференции «Сервис безопасности в России: опыт, проблемы, перспективы» (г. Санкт-Петербург, 17 ноября 2011 г.) и V Всероссийской научно-практической конференции «Проблемы обеспечения взрывобезопасности и противодействия терроризму» (г. Санкт-Петербург, 20-21 апреля 2010 г.).

Результаты диссертационного исследования опубликованы в четырех работах, в том числе в одном издании по перечню ВАК, и внедрены в деятельность Института сетевых технологий (г. Санкт-Петербург) и Санкт-Петербургского университета Государственной противопожарной службы МЧС России.

ВЫВОДЫ

1. Проектирование многовариантных баз данных осуществляется в соответствии с общепринятой последовательностью и включает в себя следующие этапы: анализ информационных потребностей, информационно-логическое моделирование, логическое проектирование и физическая реализация.

2. Информационно-логическую модель предметной области целесообразно представлять в виде диаграммы «сущность-связь» (^-диаграммы). Переход от этой модели к логической структуре базы данных осуществляется при помощи правил, учитывающих класс принадлежности сущностей, арность, степень и альтернативность связи между сущностями.

3. В результате преобразований формируются отношения базы данных (для реляционной модели) или универсальные отношения (для модели многовариантного представления данных). В последнем случае с помощью операции проекции дополнительно проводится декомпозиция универсального отношения на два отношения: первое - с вариантно-независимыми, второе - с вариантно-зависимыми атрибутами.

4. Методика логического проектирования многовариантных баз данных включает в себя такие этапы как формирование ЕЯ-диаграммы, формирование логической структуры многовариантной базы данных в терминах вариантно-реляционной ассоциации и формирование логической структуры многовариантной базы данных в терминах классической реляционной модели. В итоге это позволяет использовать для управления многовариантными базами данных традиционные реляционные СУБД.

5. Разработанные рекомендации по построению и применению многовариантных баз предназначены для методической поддержки процессов, связанных с разработкой и использованием многовариантных баз данных при формировании планов реагирования на возникающие или прогнозируемые чрезвычайные ситуации.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе представлены технические и технологические решения, связанные с разработкой общего подхода, моделей и методик построения и проектирования баз данных, создаваемых с целью повышения эффективности формирования планов применения сил и средств МЧС России в операциях по предупреждению и ликвидации последствий стихийных бедствий, техногенных аварий и катастроф.

1. Проведено исследование средств автоматизированного формирования прогнозов возникновения и развития чрезвычайных ситуаций и планирования применения сил и средств МЧС России.

2. Выполнен анализ современных моделей и методов построения информационного обеспечения автоматизированных систем, решающих задачи прогнозирования и планирования.

3. Сформулирована проблема совершенствования информационного обеспечения задач прогнозирования чрезвычайных ситуаций и планирования применения в них сил и средств.

4. Определены принципы построения и представлена концептуальная модель базы данных для решения задач оперативного планирования на основе многомерно-реляционного представления данных.

5. Разработана модель представления данных в многовариантных базах данных.

6. Предложена процедура проектирования многовариантных баз данных для планирования применения сил и средств в чрезвычайных ситуациях, а также разработана методика логического проектирования указанных баз данных.

7. Сформулированы рекомендации по построению и применению многовариантных баз данных в автоматизированных системах МЧС России для решения задач планирования применения сил и средств в чрезвычайных ситуациях.

Результаты диссертационной работы способны найти применение при разработке информационного обеспечения процессов автоматизированного прогнозирования чрезвычайных ситуаций и формирования планов применения сил и средств МЧС России для их предупреждения и ликвидации последствий.

Основное содержание работы отражено в публикациях [13-16]. Результаты апробированы на научных конференциях и внедрены в практику научно-проектной организации и образовательную деятельность.

В работах, опубликованных в соавторстве, автору принадлежат предложения по формированию общего подхода к организации многовариантных баз данных, по обоснованию структурного, манипуляционного и целостного компонентов модели представления данных в многовариантных базах данных, а также по характеру процедурной части методики логического проектирования многовариантных баз данных.

Направления дальнейших исследований могут быть связаны с совершенствованием предложенных моделей и методик, изучением и реализацией новых подходов, связанных с построением баз данных применительно к задачам планирования применения сил и средств МЧС России, а также с расширением области применения многовариантных баз данных.

•Щ

1. Альянах И.Н. Моделирование вычислительных систем. Л.: Машиностроение. Ленингр. отд-ние, 1988.-223 с.

2. Антюхов В.И., Гвоздик М.И., Евграфов В.Г., Исаков С.Л., Ходасевич Г.Б. Системный анализ и принятие решений / Под ред. B.C. Артамонова, СПб. СПбУ ГПС МЧС России. Гриф МЧС России, 2009.26,6 п.л.

3. Артамонов B.C., Кадулин В.Е., Козленко Р.Н. Информационное обеспечение государственной пожарно-спасательной службы в условиях чрезвычайных ситуаций // Вестник СПбИГПС, № 3, СПб., 2003.

4. Артамонов B.C., Спесивцев A.B. Методологические аспекты теории анализа и управления риском на основе формализации экспертной информации // Вестник Санкт-Петербургского института ГПС МЧС России. № 3 (10), 2005.

5. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. М.: Наука, 1978. -399 с.

6. В.В. Кульба, С.С. Ковалевский, С.А. Косяченко, В.О. Сиротюк. Теоретические основы проектирования оптимальных структур распределенных баз данных. Российская академия наук, институт проблем управления. М.: СИНТЕГ, 1999-660 с.

7. ВенцельЕ.С. Исследование операций. М.: Советское радио, 1972. -552 с.

8. Волков А.Е. и др. Задачи анализа и синтеза типовых структур распределенных баз данных. Российская академия наук, институт проблем управления им. В.А. Трапезникова. М.: ИЛУ, 2002.

9. Волков П.И., Иванов А.Ю., Иванов Е.В. Построение критерия эффективности систем автоматизации управления.- СПб.: ВАС, 1989. 74 с.

10. Вьюкова Н.И., Галатенко В.А. Информационная безопасность систем управления базами данных // СУБД. 1996. №1.

11. ГогохияИ.Ю. Логическое проектирование многовариантных баз данных для автоматизированных систем МЧС России / И.Ю. Гогохия, А.Ю. Иванов // Природные и техногенные риски (физико-математические и прикладные аспекты).-2011.-№ 2.

12. ГогохияИ.Ю. Организация многовариантных баз данных для задач планирования применения сил и средств в чрезвычайных ситуациях / И.Ю. Гогохия, А.Ю. Иванов // Проблемы управления рисками в техносфере. -2012.-№1(21).

13. Голенищев Э.П., Клиненко И.В. Информационное обеспечение систем управления. Серия «Учебники и учебные пособия». Ростов-на-Дону.: «Феникс», 2003. - 285 с.

14. Горшков B.C. Информационный базис систем анализа и прогнозирования пожарной обстановки // Предупреждение пожаров и организация надзорной деятельности: Материалы Международного семинара. СПб.: Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России, 2010.

15. Горшков B.C., Иванов А. Ю. Концепция распределенных информационных хранилищ // Проблемы управления рисками в техносфере. СПб.: Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России, № 1 13., 2010 г. -С.67-74.

16. Григорьев О.Г. Доступ к информационным ресурсам в распределенных системах. // Электросвязь. 2004. № 9. С. 28-30.

17. ГрэйП. Логика, алгебра и базы данных / Пер. с англ. Х.И. Килова, Г.Е. Минца; Под ред. Г.В. Орловского, А.И. Слисенко. М.: Машиностроение, 1989.-386 с.

18. Дарвин X. и Дэйт К. Третий манифест // СУБД. 1996. №1. С. 110-123.

19. Джексон Г. Проектирование реляционных баз данных для использования с микроЭВМ. М.: Мир, 1991. - 252 с.

20. ЗиндерЕ.З. Критерии выбора современной СУБД как объекта инвестиций для развития предприятия // СУБД. 1995. №1.

21. Иванов А.Ю. Мобильные распределенные базы данных автоматизированных информационно-управляющих систем МЧС России.: Монография / Под ред. В.С.Артамонова. СПб.: Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России, 2008. - 152 с.

22. Иванов А.Ю., СаенкоИ.Б. Основы построения и проектирования реляционных баз данных. СПб.: ВАС, 1998. - 80 с.

23. Иванов Е.В. Имитационное моделирование средств и комплексов связи и автоматизации СПб.: ВАС, 1992. - 206 с.

24. Калиниченко JI.A. Методы и средства интеграции неоднородных баз данных / Под ред. Л.Н.Королева. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1983.

25. Калянов Г.Н. CASE структурный системный анализ (автоматизация и применение). М.: Лори, 1996. - 242 с.

26. Клейнрок Л. Теория массового обслуживания. М.: Машиностроение, 1979.-432 с.

27. КоддЕ.Ф. Реляционная модель данных для больших совместно используемых банков данных // СУБД. 1995. №1.

28. Коннолли Т., Бегг К. Базы данных: Проектирование, реализация и сопровождение. Теория и практика. Пер. с ант. 3-е изд. - М., СПб: Вильяме, 2003.-1440 с.

29. Концепция национальной безопасности Российской Федерации. Утверждена Указом Президента Российской Федерации от 17 декабря 1997 года № 1300 (с изменениями и дополнениями от 10 января 2000 года № 24).

30. Концепция создания Единой автоматизированной системы антикризисного управления жизнедеятельностью государства в условиях повседневной деятельности, предупреждения и ликвидации ЧС. М.: МЧС, 2008. - 137 с.

31. Концепция создания Национального центра управления в кризисных ситуациях. М.: МЧС, 2005. - 35 с.

32. Котенко И.В. Теория и практика построения автоматизированных систем информационной и вычислительной поддержки процессов планирования связи на основе новых информационных технологий. СПб.: ВАС, 1998 г. -404 с.

33. КуватовВ.И., Величко Г.А. Исследование операций. Петродворец: ВМИРЭ, 2000. - 374 с.

34. Кузнецов С.Д. Направления исследований в области управления базами данных: краткий обзор // СУБД. 1995. №1. С.23-32.

35. Кузнецов С.Д. Основы современных баз данных. М.: Центр Информационных Технологий, 1998.-263 с.

36. Львов В. Создание систем поддержки принятия решений на основе хранилищ данных // Системы Управления Базами Данных. 1997. №3. С.30-40.

37. Мамаев Е.В. Microsoft SQL Server 2000. СПб.: БХВ-Петербург, 2004. -1280 с.

38. Мамиконов А.Г. и др. Оптимизация структур распределенных баз данных в АСУ. М.: Наука, 1990. - 240 с.

39. Мейер Д. Теория реляционных баз данных. М.: Мир, 1987. - 608 с.

40. Мельников В. Защита информации в компьютерных системах. М.: Финансы и статистика, 1997. - 368 с.

41. Мусаев А. А., Шерстюк Ю. М. Аналитические информационные технологии в задаче управления безопасностью промышленного предприятия.// Труды СПИИРАН, т. 1. — СПб: СПИИРАН, 2001.

42. Национальный центр управления в кризисных ситуациях. Эскизно-техническое задание. М.: МЧС, 2005. - 54 с.

43. О федеральной целевой программе «Электронная Россия (2002-2010 годы)». Постановление Правительства Российской Федерации от 28 января 2002 года № 65 (с изменениями на 15 августа 2006 года).

44. Об основах государственной политики в сфере информатизации. Указ Президента РФ № 170 от 20.01.94.

45. Положение о Единой государственной системе предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций. Утверждено постановлением Правительства Российской Федерации от 30 декабря 2003 г. № 794.

46. Положение о классификации чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера. Утверждено постановлением Правительства РФ № 1094 от 13 сентября 1996 г.

47. Разработка САПР: В 10 кн. Кн. 9. Имитационное моделирование: Практ. пособие. / В.М. Черненький; Под ред. А.В.Петрова М.: Высш. шк., 1990.-87 с.

48. Распределенная обработка информации. Вычислительные системы. Сборник научных трудов / Под ред. Хорошевского В.Г. Новосибирск. 1984. -Вып. 105.-162 с.

49. Распределенные СУБД // Сети. 1993, № 3. - С. 20-27.

50. Рыжиков Ю.И., Хомоненко А.Д. Расчет разомкнутых немарковских цепей с преобразованием потоков // АВТ. 1989, №3. - С. 15-24.

51. Саенко И. Б. Принципы построения концептуальной модели баз данных АСУ связью на основе подхода "агрегат-сущность-связь" // Модели и методы исследования информационных систем. Сб.науч. трудов МАИ. Вып.З.-СПб.: ТЕМА, 1999.-С. 109-116.

52. Саенко И.Б. Расширение реляционной модели для представления темпоральных данных в реляционных информационных системах // III Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям SCM'2000" 2730.06.2000. Сб.докладов. СПб.:ЛЭТИ. - с.133-136.

53. Саенко И.Б. Саенко И.Б., Панюшев С.В. Построение баз динамических данных в АСУ связью // Модели и методы исследования информационных систем. Сб.научных трудов МАИ. Вып.1. СПб.: ТЕМА, 1999. - С.61-66.

54. Саенко И.Б. Теоретические основы многомерно-реляционного представления данных и их применение для построения баз данных АСУ связью. -СПб.: ВУС, 2001.-176 с.

55. Саймон А. Стратегические технологии баз данных: Менеджмент на 2000 год. М.: Финансы и статистика, 1999.

56. Сахаров С.С. Принципы проектирования многомерных баз данных (на примере Oracle Express Server) II СУБД. 1996. №3. C.44-59.

57. Системный анализ в управлении: Учеб.пособие / B.C. Анфилатов, A.A. Емельянов, A.A. Кукушкин; Под ред. A.A. Емельянова.- М.: Финансы и статистика, 2002. 386 с.

58. Советов Б.Я. и др. Базы данных: Теория и практика: Учебник для вузов / Б .Я. Советов, В.В. Цехановский, В.Д. Чертовской. М.: Высшая школа, 2005. -463 с.

59. Тамер Оззу, Патрик Валдуриз. Распределенные и параллельные системы баз данных // СУБД. 1996, № 4. - С. 4-26.

60. Таранцев А.А. Инженерные методы теории массового обслуживания. Монография. СПбУ ГПС МЧС России, 2006.

61. Теория и практика обеспечения информационной безопасности / Под ред. П.Д. Зегжды. М.: Яхтсмен, 1996. - 192 с.

62. Тиори Т., Фрай Дж. Проектирование структур баз данных. В 2-х кн. Кн.1. М: Мир, 1985.-288 с.

63. Тиори Т., ФрайДж. Проектирование структур баз данных. В 2-х кн. Кн.2 М: Мир, 1985.-276 с.

64. Указ Президента Российской Федерации «Вопросы Министерства Российской Федерации по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий» от 11 июля 2004 г. № 868.

65. Федеральный Закон «О защите населения и территорий от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера» от 21 декабря 1994 г. № 68-ФЗ.

66. Федеральный закон «Об информации, информационных технологиях и о защите информации». 27 июля 2006 года № 149-ФЗ.

67. Хансен Г. и др. Базы данных: разработка и управление. М.: Бином, 1999.-704 с.

68. Ходасевич Г.Б. Математическое обеспечение АСОД / Под ред. П.И. Волкова. Д.: ВАС, 1981.- 176 с.

69. Цаленко М. Ш. Моделирование семантики в базах данных. М.: Наука, Гл. ред. Физ.-мат. лит., 1989. - 288 с.

70. Цикритзис Д., Лоховски Ф. Модели данных. М.: Финансы и статистика, 1985.

71. Чен П.П.-Ш. Модель "сущность-связь" шаг к единому представлению о данных // СУБД, №3,1995.

72. Чери С., Перничи Б., Видерхольд Дж. Методологии проектирования распределенных баз данных // ТИИЭР. т.75.1987. №5. С. 7-22.

73. Чикало О.В. Применение SQLBench для тестирования серверной части клиент-серверных приложений // СУБД. 1996. N 3. С. 77-83.

74. Чуприян А.П., Малыгин И.Г. Интегрированная система поддержки принятия решений в информационной системе органов управления подразделениями МЧС // «Проблемы управления рисками в техносфере», СПбУГПС, №1, СПб., 2007.

75. ШтойерР. Многокритериальная оптимизация. Теория, вычисления и приложения. М.: Радио и связь, 1992. - 270 с.

76. Codd E.F., Codd S.B., Salley С.Т. Providing OLAP (On-Line Analytical Processing) to User-Analysts. An ITMadate. NY, Addison-Wesley, 1993.

77. Date C., Darven H. Foundation for Object/Relational Databases: The Third Manifesto. NY, Addison-Wesley, 1998.

78. Inmon W.H. Building The Data Warehouse (Second Edition). NY, John Wiley, 1993.