автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Информационные технологии прогноза пространственно-временных процессов по геолого-геофизическим данным

Введение.

1. Методология прогноза геологических пространственно-. временных процессов

1.1. Введение.

1.2. Проблемная область.

1.3. Методология решения задач пространственно-временного. прогноза свойств геологической среды при неполной

Информации

1.4. Среда информационного моделирования.

1.5. Выводы.

2. Пространственной прогноз свойств геологической среды,. не зависящих от времени

2.1. Введение.

2.2. Технология построения информационной модели. пространственного прогноза

2.3. Выводы.

3. Методы вывода эмпирических закономерностей в условиях. неопределенности

3.1. Введение.

3.2. Метод интервальных экспертных оценок.

3.2.1. Интервальные экспертные оценки.

3.2.2. Выборка прецедентов.

3.2.3. Алгоритм аппроксимации.

3.2.4. Статистическая модель.

3.2.5. Работа с несколькими экспертами.

3.3. Метод балльных экспертных оценок.

3.3.1. Постановка задачи.

3.3.2. Статистическая модель.

3.3.3. Алгоритм, оценивания.

3.3.4. Статистические свойства оценки.

3.3.5. Технология применения метода.

3.4. Выводы.

4. Технология прогноза максимальных энергий ожидаемых. землетрясений

4.1. Введение.

4.2. Основные подходы к прогнозированию максимальных магнитуд. ожидаемых землетрясений

4.3. Построение прогнозной карты максимальных магнитуд. землетрясений Кавказского региона

4.3.1. Причинно-следственная модель.

4.3.2. Исходные данные.

4.3.3. Признаки.

4.3.4. Выборка.

4.3.5. Информационная модель прогноза.

4.4. Построение карты Мтах для Ставропольского региона.

4.4.1. Введение.

4.4.2. Исходные данные.

4.4.3. Информационная модель прогноза.

4.5. Выводы.

5. Технология построения прогнозных карт нефтегазовых. месторождений

5.1. Введение.

5.2. Надрегиональный раздельный прогноз нефтегазоносности. в пределах Западно-Сибирской платформы

5.2.1. Причинно-следственная модель.

5.2.2. Исходные данные.

5.2.3. Выборка.

5.2.4. Прогнозирующая функция.

5.2.5. Информационная модель прогноза газовых месторождений.

5.2.6. Информационная модель прогноза нефтяных месторождений.

5.3. Прогноз нефтегазовых месторождений по комплексу. электроразведочных и сейсмических данных

Паннонская депрессия, Венгрия)

5.3.1. Исходные данные.

5.3.2. Информационная модель прогноза.

5.4. Прогноз концентраций углеводородов в пределах месторождения. месторождение Джоанси, Китай)

5.4.1. Введение.

5.4.2. Исходные данные.

5.4.3. Информационная модель прогноза.

5.5. Выводы.

6. Пространственно-временной анализ процессов подготовки. геологических катастроф

6.1. Введение.

6.2. Предметная область.

6.3. Технология поиска пространственно-временных предвестников. геологических катастроф

6.4. Методы обнаружения нестационарностей в динамических полях.

6.4.1. Обнаружение нестационарностей как задача проверки. статистических гипотез

6.4.2. Метод обнаружения для случая пуассоновских полей.

6.4.3. Метод обнаружения для случая гауссовских полей.

6.4.4. Метод обнаружения для случая нескольких. динамических полей

6.5. Распознавание аномалий в динамических полях.

6.5.1. Введение.

6.5.2. Оценивание математического ожидания.

6.5.3. Оценивание пространственно-временных аномалий.

6.6 Выводы.

7. Исследование процесса подготовки землетрясения. по временным рядам геомониторинга

7.1. Технология анализа.

7.1.1. Введение.

7.1.2. Исходные данные.

7.1.3. Предварительная обработка временных рядов.

7.1.4. Пространственная интерполяция.

7.1.5. Обнаружение аномалий.

7.2. Моделирование.

7.2.1. Информационная модель прогноза предвестников.

Таньшанского землетрясения

7.2.2. Информационная модель прогноза предвестников.

Датонгского землетрясения

7.3. Метод обнаружения эпицентральных аномалий.

7.3.1. Обоснование модели.

7.3.2. Информационная модель прогноза эпицентральных.

Предвестников Таньшанского землетрясения

7.4. Выводы.

8. Исследование процесса подготовки землетрясения. по каталогам землетрясений

8.1. Введение.

8.2. Адаптивный алгоритм подбора пространственно-временного. окна оценивания

8.3. Динамическое поле минимальных представительных магнитуд.

8.4. Параметры сейсмического режима.

8.5. Пространственно-временной анализ сейсмического. процесса в регионе Восточного Средиземноморья и Коринфского залива

8.6. Выводы.

9. Сетевые геоинформационные технологии и системы.

9.1. Введение.

9.2. Потребители сетевых аналитических ГИС.

9.3. Структура данных.

9.4. Сетевая среда информационного моделирования.

9.5. Пример спецификации запросов и операций по. анализу каталога землетрясений

9.5.1. Географическая информация.

9.5.2. Основные методы анализа и операции.

9.5.3. Игра для ознакомления сетевых пользователей. с элеменетами прогнозирования землетрясений

9.6. Технология взаимодействия методов анализа. пространственных данных в аналитических ГИС

9.6.1. Примеры задач с неполной информацией.

9.6.2. Постановка задачи.

9.6.3. Элементы технологии.

9.7. Алгоритмы правдоподобного вывода ГИС ГеоПроцессор. и КОМПАС

9.8. Сетевые ГИС ГеоПроцессор и КОМПАС.

9.9. Выводы.

Актуальность проблемы. Географическая информация (ГИ) включает в себя любую информацию, относящуюся к объектам, явлениям, и процессам, локализованным в пространстве. ГИ включает в себя существенно различающиеся по структуре типы данных: растровые цифровые модели, линии и полигоны, точечные поля, числовые и текстовые атрибуты, а также временные ряды и документальную информацию с координатной привязкой. ГИ составляет около 80% информационных потоков в технических системах и общественной среде. Объем цифровой ГИ постоянно пополняется новыми данными по природной среде и по человеческому измерению. Общество переходит от дефицита цифровой ГИ к ее избытку. В связи с этим наряду с проблемами сбора и хранения ГИ все более актуальной становится развитие технологий и систем ее обработки с целью извлечения наиболее существенной информации и знаний [11]. Обществу необходима переработка ГИ для управления в технических системах, навигации, анализа и прогнозирования экономических, социальных и природных процессов, поддержки принятия решений по администрированию, планированию и оценке риска природных и социальных катастроф.

Теоретической основой изучения структуры и свойств ГИ, а также основой создания информационных технологий ее представления, обработки и использования является геоинформатика [8, 70, 113, 114, 162-164]. Геоинформатика объединяет знания по таким разным дисциплинам как картографика, анализ и обработка данных, искусственный интеллект, науки о Земле, экономика и социология. Разнообразие приложений геоинформатики приводит к необходимости разработки предметно-ориентированных геоинформационных технологий, а ее междисциплинарность требует создания интегрированной дружественной инструментальной среды для специалистов различных предметных областей.

В диссертации развивается одно из наиболее высокотехнологичных направлений геоинформатики, которое связано с анализом географических объектов, процессов и явлений в природной среде, экономике и социологии. Аналитические задачи геоинформатики являются достаточно сложными как с точки зрения формализации и структуризации исходной информации, так и ее дальнейшей обработки и анализа. Многие из этих задач характеризуются существенной неполнотой информации: знания об изучаемом явлении часто носят описательный характер, инструментальные измерения параметров среды, прямо связанные с изучаемым явлениями, отсутствуют, а имеющиеся инструментальные косвенные измерения сильно зашумлены. Сложность задач дополнительно возрастает в связи с тем, что инструментальные измерения параметров среды иногда приходится заменять экспертными оценками или дополнять экспертными решениями, так как измерения либо невозможны, либо требуют геологической интерпретации.

Задачи с неполной информацией встречаются не только при обработке ГИ, но и в других дисциплинах, где накоплен большой набор экспериментальных фактов, а теория в основном носит описательный характер [1, 22, 52, 76, 77, 85, 88, 113]. Примерами таких дисциплин являются биология и медицина [49, 90, 105]. В отличие от этих дисциплин существенная особенность геоинформатики обусловлена дуальностью представления географических объектов: с одной стороны ГИ представляет множество количественных и качественных свойств объектов, а с другой - пространственно-временные отношения между ними, такие как отношение соседства, направлений, принадлежности пространственно-временной области. Аналогичные пространственно-временные отношения исследуемых объектов и их графическое представление характерны для задач обработки изображений [53, 57, 73, 1 14]. Отличие задач геоинформатики состоит в многообразии типов данных, которые необходимо комплексно обрабатывать. Кроме того, сложившиеся в науках о Земле системы сбора и хранения экспериментальной информации, с одной стороны, и бурное развитие современных сетевых технологий, с другой стороны, требуют развития сетевых геоинформационных технологий анализа информации в распределенных базах данных [71, 72, 162, 164].

Таким образом, проблемная область анализа и прогноза пространственно-временных свойств ГИ обладает существенной спецификой и требует разработки специализированных информационных технологий.

Представленные в диссертации геоинформационные технологии анализа и прогноза исследовались при решении двух классов задач прогноза с неполной информацией: задач анализа и прогноза свойств геологической среды, не зависящих от времени, и задач анализа пространственно-временных процессов и прогноза геологических катастроф. К первому классу относятся задачи построения прогнозных карт максимальных магнитуд ожидаемых землетрясений [29, 64, 80, 91, 94, 97, 121, 124, 126, 127, 129, 157] и прогноз нефтегазоносности [24, 25, 67, 83]. Ко второму классу относится задача анализа предвестников землетрясений по данным геомониторинга [82, 100, 121, 157, 158]. Рассматриваемые задачи имеют ярко выраженную прикладную направленность, так как их решение приводит к уменьшению социального и экономического риска природных катастроф [5, 69, 116] и уменьшению экономических затрат при поиске месторождений [67]. Применение для решения рассмотренных классов задач разработанных в диссертации предметно-ориентированных информационных технологий позволяет не только получить формальное решение, но и исследовать возможные причинно-следственные связи между явлениями, а также связи между прогнозируемым свойством или явлением и характеристиками геологической среды. Поэтому получаемые результаты органично связаны с развитием фундаментальных проблем сейсмотектоники, освоения недр, прогноза землетрясений, инженерной геологии и социально-экономического прогнозирования.

Таким образом, рассматриваемая в диссертации проблема разработки информационных технологий пространственно-временного прогноза по геологическим данным актуальна как для развития фундаментальных знаний в геоинформатике так и для поиска эффективных решений в практических приложениях.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка информационной технологии для обработки, моделирования, анализа и прогноза пространственно-временных объектов, явлений и процессов по геолого-геофизическим данным.

В ходе исследований ставились следующие задачи: • Разработать технологию и создать среду информационного моделирования для решения задач геолого-геофизического прогноза с неполной информацией.

• Разработать информационную технологию решения задач пространственного прогноза геологических объектов. Предметно ориентировать технологию на задачи оценки сейсмической опасности и задачи поиска месторождений.

• Разработать подход к пространственно-временному анализу процесса подготовки геологических катастроф. Разработать технологию обнаружения статистически значимых предвестников землетрясений по данным геолого-геофизического мониторинга.

• Разработать технологию представления, моделирования и анализа ГИ в сетевых аналитических ГИС.

• Исследовать разработанный подход на примерах решения практических задач прогноза по геолого-геофизическим данным: построение прогнозных карт максимальных магнитуд ожидаемых землетрясений, региональный и локальный прогноз нефтегазовых месторождений, обнаружение предвестников землетрясений по данным геомониторинга, представление, моделирование и анализ ГИ о природных и социальных процессах в сетевых ГИС.

Методы исследования. При выполнении диссертационной работы использовались методы теории вероятности, статистического моделирования, распознавания образов и прогнозирования, а также методы инженерии знаний при опросе экспертов предметных областей и методы компьютерного моделирования.

Научная новизна работы. Разработана новая информационная технология для задач моделирования, анализа и прогноза пространственно-временных объектов, явлений и процессов по геолого-геофизическим данным [35-38, 42,46, 50, 51, 135, 137, 140, 141, 147, 151, 152, 154, 155, 172]. Результатом решения является информационная модель исследуемого явления. Технология построения модели включает в себя методы формализации задачи геолого-геофизического прогноза, методы моделирования и генерирования пространственно-временных признаков объектов, явлений и процессов из различных типов ГИ, методы нахождения зависимостей прогноза от признаков и построения цифровой модели прогнозного поля, методы объяснения, обоснования и модификации версии прогноза.

Разработана базовая архитектура среды информационного моделирования ГЕО, в которой реализована предложенная технология [43, 136, 140, 145, 146, 150, 153].

Предложены и разработаны методы нахождения регрессионных зависимостей в задачах, где зависимая переменная оценивается экспертами: метод интервальных экспертных оценок [ 30, 31, 33, 48] и метод балльных экспертных оценок [32]. Впервые разработаны вид и вероятностные модели назначения интервальных и балльных экспертных оценок, учитывающие неопределенность экспертных знаний, разработаны алгоритмы оценивания параметров функции регрессии по данным с экспертными оценками, исследованы статистические свойства оценок и разработана технология применения методов.

Разработаны алгоритмы и создана аналитическая ГИС ГЕО 2.5 для решения задач пространственного прогноза геологических объектов. Разработаны предметные ориентации технологии пространственного прогноза: новая технология построения карт максимальных магнитуд ожидаемых землетрясений [12-20, 34, 38- 43, 135-139, 142, 143, 155, 171, 173 и технология прогноза нефтегазоносности [37, 144].

Разработан новый подход к пространственно-временному анализу процесса подготовки землетрясений [40, 89, 136, 146, 150]. Подход основан на дополнении анализа отдельных временных рядов геомониторинга или подкаталогов землетрясений, относящихся к заранее выбранным геологическим зонам, анализом цифровых моделей динамических полей, заданных на 3-х мерных растрах с двумя пространственными и временной координатами. Разработана технология обнаружения предвестников землетрясений по временным рядам геолого-геофизического мониторинга и по каталогу землетрясений. Разработаны алгоритмы и создана аналитическая ГИС ГеоТайм для исследования пространственно-временных геологических процессов [136, 147].

Впервые разработаны основы технологии представления, моделирования, комплексного анализа и извлечения существенной информации и знаний из растровых и векторных географических данных в сетевых аналитических ГИС. Разработаны алгоритмы и созданы сетевые аналитические ГИС ГеоПроцессор [35, 36, 46, 140, 141] и КОМПАС в технологии клиент-сервер [36, 149].

Продемонстрирована эффективность применения технологии в различных предметных областях: построение прогнозных карт максимальных магнитуд ожидаемых землетрясений [41, 155, 171, 173], региональный и локальный прогноз нефтегазоносности [37, 144], обнаружение предвестников землетрясений по временным рядам и каталогам землетрясений [21, 89, 136], представление, моделирование и анализ ГИ в сетевых аналитических ГИС [35, 36, 140, 141, 176].

Практическое значение и реализация результатов. На основании разработанной технологии в ИППИ РАН создана инструментальная среда ГЕО. В нее входит ряд геоинформационных систем:

• ГЕО 2.5 - аналитическая ГИС для решения задач пространственного прогноза с неполной информацией по геологическим данным [39, 43, 145].

• Геопроцессор - аналитическая ГИС для анализа и обработки геолого-геофизических данных [79].

• ГеоТайм - аналитическая ГИС для анализа пространственно-временных данных геомониторинга и исследования предвестников землетрясений [40, 146, 150].

• ГеоРиск - аналитическая ГИС для оценивания прямого и косвенного ущерба от землетрясений [5, 38].

• ГеоПроцессор 2.0 -аналитическая сетевая ГИС для представления, обработки и комплексного анализа ГИ [35, 36, 46, 140, 141, 146].

• КОМПАС - аналитическая сетевая ГИС для интерактивного представления, моделирования и анализа ГИ [35, 36,.149].

Разработанная технология и системы применены при выполнении ряда важных народно-хозяйственных проектов.

Совместно с сотрудниками ОИФЗ РАН, Болгарской, Венгерской и Словацкой Академий наук технология и ГИС ГЕО 2.5 использовались для выполнения сейсмологических проектов по разработке методических рекомендаций и составлению карты сейсмического районирования СССР 1978 года [18, 34], по составлению карты сейсмического районирования Болгарии 1981 года [33], по оценке сейсмической опасности площадки АЭС в районе г. Пакш (Венгрия), Богуница (Словакия), по выделению зон возможных очагов землетрясений (ВОЗ) и расчетной интенсивности сейсмических сотрясений на территории Ставропольского края [41, 155].

Инструментальная среда ГЕО 2.5 передана в ряд исследовательских центров, таких как ОИФЗ РАН, Геофизический центр РАН, ЗАО «НИЦ Геонефтегаз», ВНИИГеофизика МИР РФ, Оренбургский Геологический комитет, НИИ Нефтеотдача, Горный институт Уральского отделения РАН, Институт горной механики Чешской Академии наук.

Система Геопроцессор была принята на конкурсной основе в Библиотеку программ Международной ассоциации по сейсмологии и геофизике (IASPEI) 1995 году и распространяется среди членов ассоциации.

Система ГеоТайм передана в ряд научных центров, такие как ОИФЗ РАН, Институт горной механики Чешской Академии наук, Институт прогноза землетрясений Государственного сейсмологического бюро Китая и др.

Сетевая аналитическая ГИС ГеоПроцессор используется для представления и анализа данных и результатов, полученных в рамках Европейской программы Inco-Copernicus, проект ASPELEA, контракт № ERBIC 15СТ970200 http://www.iitp.ru/projects/geo, http://ta-www.jrc.it/gitis/geoprocessor.html.

Сетевая ГИС КОМПАС с 1999 года используется Программой ООН по народонаселению для публикации и анализа демографических показателей Российской Федерации в сети Интернет (сайты http://www.unfpa.org.ru или http://gis.iitp.ru/compass-undp) и для анализа административной и коммерческой ГИ в сети Интранет Российского отделения фирмы Сименс (прототип находится на сайте http://gis.iitp.ru).

Результаты ИППИ РАН в области геоинформационных технологий и ГИС ГеоПроцессор и КОМПАС используются для совместной разработки новых сетевых аналитических ГИС в Европейском проекте по программе 5FP "Создание информационного общества": проект ^Spatial Mining for Data of Public Interest (SPIN!)", контракт EU IST-1999-10536 SPIN! (http://gis.iitp.ru, http://www.iitp.ru/projects/geo, http : //borneo. gmd. de/and/geoproces sor).

Апробация результатов диссертации. Результаты докладывались на ряде конференций: Национальные конференции по искусственному интеллекту в 1988, 1992, 1996, 1998, 2000 годах; ежегодные Форумы Всероссийской ГИС ассоциации с 1997 по 2000 годы; Генеральные Ассамблеи Европейской сейсмологической комиссии в 1990. 1992, 1994, 1996 и 1998 годах; Генеральные Ассамблеи IASPEI в

1993 и 1997 годах; Генеральные Ассамблеи IUGG в 1995 и 1999 годах; ежегодные Совещания Совета Европы по ГИС технологиям 2EC-GIS, 3EC-GIS, 4EC-GIS, 5ЕС-GIS с 1996 по 1999 годы.

Разработанные методы нахождения функциональных зависимостей по данным, содержащим экспертные оценки, были отмечены призом на конкурсе по методам распознавания образов, проводимом в России фирмой Hewlett Packard в 1993 г.

Системы Гео 2.5, ГеоТайм и ГеоРиск были выбраны на конкурсной основе Министерством науки Российской Федерации для представления на выставках: Российские технологии, 1994 г., Лиллехаммер, Норвегия; SIMO, 1994 и 1996 гг., Мадрид, Испания; CeBit, 1995, 1996, Ганновер, Германия; Модуль, 1996 г., Москва.

Сетевые ГИС ГеоПроцессор и КОМПАС были выбраны на конкурсной основе Министерством науки Российской Федерации для представления на выставках: SIMO, 1999 и 2000 гг., Мадрид, Испания; CeBit, 2000 г., Ганновер, Германия; Модуль, 1999 г., Москва; Выставка Министерства науки, 2000, Москва.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, девяти глав, заключения и списка литературы из 183 наименований. Работа изложена на 259 страницах и содержит 50 рисунков и 6 таблиц.

Основные результаты диссертации заключаются в следующем:

1. Разработана технология решения задач геолого-геофизического прогноза с неполной информацией. Технология направлена на построение информационной модели изучаемого объекта, явления или процесса. Технология позволяет получить решение задачи на основе всей имеющейся информации: разнотипных и разноформатных данных, знаний и экспертных решений. Технология включает в себя 6 основных групп методов: (1) Формализация задачи, (2) Формализация информационного пространства задачи, (3) Генерирование системы признаков, (4) Порождение решения, (5) Анализ и аргументация решения, (6) Модификация версии решения.

2. Разработаны два направления информационной технологии:

• Подход к решению задач пространственного прогноза геологических объектов. Подход предметно ориентирован на задачи построения карт максимальных магнитуд ожидаемых землетрясений и задачи прогноза нефтегазоносности.

• Подход к пространственно-временному анализу процесса подготовки геологических катастроф. Подход предметно ориентирован на задачи обнаружения предвестников землетрясений по временным рядам геолого-геофизического мониторинга и по каталогу землетрясений.

3. Разработана базовая архитектура среды информационного моделирования, которая реализует предложенную технологию решения задач геолого-геофизического прогноза. Среда включает в себя следующие компоненты:

• Информационное пространство задачи,

• Средства контекстно-зависимой формализации, структуризации и обработки данных, нахождения решения и извлечения знаний,

• Информационное содержание решения,

• Средства анализа и аргументации полученных формализмов.

4. Разработаны, экспериментально исследованы и внедрены инструментальные средства среды информационного моделирования:

• ГЕО 2.5 - аналитическая ГИС для решения задач пространственного прогноза с неполной информацией по геологическим данным,

• Геопроцессор - аналитическая ГИС для анализа и обработки геолого-геофизических данных,

• ГеоТайм - аналитическая ГИС для анализа пространственно-временных данных геомониторинга и исследования предвестников землетрясений,

• ГеоРиск - аналитическая ГИС для оценивания прямого и косвенного ущерба от землетрясений,

• ГеоПроцессор - аналитическая сетевая ГИС для представления, обработки и комплексного анализа ГИ,

• КОМПАС - аналитическая сетевая ГИС для интерактивного представления, моделирования и анализа ГИ.

5. Экспериментально показано, что разработанная информационная технология и аналитические ГИС среды ГЕО эффективны для научных исследований и для решения практических задач в области сейсмотектоники и поиска полезных ископаемых.

6. Разработаны новые методы нахождения регрессионных зависимостей в задачах, где зависимая переменная оценивается экспертами: метод интервальных экспертных оценок и метод балльных экспертных оценок. Предложен вид экспертных оценок, разработаны вероятностные модели назначения оценок, разработаны методы оценивания параметров функции регрессии, исследованы статистические свойства оценок и разработана технология применения методов.

7. Разработаны основы информационной технологии для сетевых аналитических ГИС.

• Предложена спецификация требований основных групп пользователей сетевых аналитических ГИС.

• Рассмотрена структура представления данных в сетевых аналитических ГИС.

• Предложена спецификация запросов пользователей и основных операций сетевой среды информационного моделирования по извлечению существенной информации и знаний из ГИ. 7. Разработанная технология исследована на примерах решения практических задач прогноза по геолого-геофизическим данным, таких как построение прогнозных карт максимальных магнитуд ожидаемых землетрясений, региональный и локальный прогноз нефтегазовых месторождений, обнаружение предвестников землетрясений по данным геомониторинга, представление, моделирование и анализ ГИ о природных и социальных процессах в сетевых ГИС.

Автор глубоко благодарен И.Т.Турбовичу, инициировавшему в 70-80-х годах начало исследований по данному тогда еще новому и неразвитому направлению информатики в ИППИ АН СССР, и В.В.Зяблову, поддержавшему развитие этого направления. Я искренне благодарен моим коллегам и друзьям за существенные, полезные советы и многолетнее сотрудничество, без которого данная работа не могла бы быть выполнена.

Заключение

1. Аверкин А.Н. Модели приближенных рассуждений: обзор зарубежных исследований. // Новости искусственного интеллекта. 1991. №3. С. 85-92.

2. Авсюк Ю.Н. Приливные силы и природные процессы. М.: ОИФЗ РАН. 1996. 188 с.

3. Айвазян С.А., Бежаева З.И., Староверов О.В. Классификация многомерных наблюдений. М.: Статистика. 1974. 240 с.

4. Айзерман М.А., Браверман Э.М., Розоноэр Л.И. Теоретические основы метода потенциальных функций в задаче об обучении автоматов разделению входных ситуаций на классы // Автоматика и телемеханика. 1964. Т.25, №6. С. 917-936.

5. Аптикаев Ф.Ф., Гитис В.Г., Кофф Г.Л., Фролова Н.И. Оценка сейсмической опасности и сейсмического риска (пособие для должностных лиц). М.: БСТС Центр. 1997. 53 с.

6. Арефьев C.B., Татевосян P.E. Структура и сейсмический режим очаговой зоны Спитакского землетрясения // Изв.АН СССР. Физика Земли. 1991. 11. С. 7485.

7. Артемьев М.Е. Изостазия территории СССР. М.: Наука. 1976. 215 с.

8. Берлянт A.M. Геоиконика. М.: МГУ, АЕН РФ, "Астрея". 1996. 208 с.

9. Бонгард М.М. Проблема узнавания. М.: Наука, 1967.

10. Бончев Е.К., Бунэ В.И., Карагюлева Ю. И др. Методика составления прогнозной карты сейсмического районирования территории Народной Республики Болгарии // Оценка сейсмической опасности. М.: Наука. 1983. С. 5-35. (Вопросы инженерной сейсмологии; Вып. 24).

11. Боровков A.A. Математическая статистика. М.: Наука. 1984. 472 с.

12. Буне В.И., Гитис В.Г., Каленик В.Н, Щукин Ю.К. Прогноз максимальных магнитуд землетрясений по комплексу геолого-геофизических данных // Детальное сейсмическое районирование. М.: Наука. 1980. С. 111-119.

13. Буне В.И., Гитис В.Г., Каленик В.Н., Щукин Ю.К. Методика и результаты прогноза максимальных магнитуд землетрясений региона Крым-Кавказ-Западная Туркмкния // Исследование земной коры и верхней мантии сейсмоопасных зон. М.: Наука. 1984. С. 148-174.

14. Буне В.И., Гитис В.Г., Каленик В.Н., Щукин Ю.К. Применение метода аппроксимации экспертных оценок для построения карты Ммах землетрясений Кавказа // Сейсмологические исследования. №9. М.: ВИНИТИ. 1986. С. 49-77.

15. Буне В.И., Турбович И.Т., Борисов Б.А., Гитис В.Г., Рейснер Г.И., Юрков Е.Ф. О методе выявления связи магнитуды землетрясений с тектоническими параметрами района//Докл. АН СССР т.214 №3.1974. С. 553-556.

16. Буне В.И., Турбович И.Т., Борисов Б.А., Гитис В.Г., Рейснер Г.И., Юрков Е.Ф. Метод прогнозирования максимальной магнитуды землетрясений // Изв. АН СССР Физика Земли. №10.1975. С. 31-43.

17. Вайншток А.П., Гитис В.Г., Ошер Б.В., Пирогов С.А., Юрков Е.Ф. Задачи пространственно-временного прогноза в науках о Земле. // Труды 5-й конференции по искусственному интеллекту. Казань. 1996. С. 212-214.

18. Вапник В.Н., Червоненкис А.Я. Теория распознавания образов. М.: Наука. 1974.

19. Воронин Ю.Я. Введение мер сходства связи для решения геолого-географических задач//Докл. АН СССР. 1971. Т. 199. №5. С.1011-1015.

20. Воронин Ю.Я., Черемисина E.H. Использование ЭВМ для эффективного опробования участков и выделения месторождений. // Математические проблемы геофизики. Новосибирск. 1971. С. 321-341.

21. Габриелов A.M., Дмитриева О.Д., Кейлис-Борок В.И. и др. Долглсрочный прогноз землетрясений. М.: ИФЗАНСССР. 1986. 125 с.

22. Евишиани А.Д., Горшков А.И., Ранцман Е.Я, Систернас А., Соловьев A.A. Прогнозирование мест землетрясений в регионах умеренной сейсмичности. М.: Наука. 1988. 174 с.

23. Гельфанд И.М., Губерман Ш.А., Жидков М.П. и др. Распознавание мест возможного возникновения сильных землетрясений. 2. Четыре региона Малой Азии и Юго-Восточной Европы // Машинный анализ цифровых сейсмических данных. М.: Наука. 1974. С. 3-40.

24. Гитис В.Г. Алгоритмы прогнозирования и синтеза признаков с использованием одномерных кусочно-линейных функций // Нелинейные и линейные методы в распознавании образов. М.: Наука. 1974. С. 20-30.

25. Гитис В.Г. Об одном классе задач прогнозирования // Распознавание образов. М.: Наука. 1977. С. 5-11.

26. Гитис В.Г. Метод аппроксимации функциональных зависимостей по балльным экспертным оценкам // Проблемы передачи информации, том XXIII. 1987. Вып. 3. С. 94-100.

27. Гитис В.Г., Буне В.И., Вычев В.Т., Миронов М.А. Построение карты Ммах землетрясений на основе метода аппроксимации интервальных экспертных оценок// Физика Земли. №4. 1982. С. 31-44.

28. Гитис В.Г., Вайншток А.П., Довгялло A.B., Ошер Б. Сетевые геоинформационные технологии и системы // Тезисы докладов VII Всероссийский форума Геоинформационные технологии. Управление. Природопользование. Бизнес. Образование. М.: РАГС. 2000. С. 91-97.

29. Гитис В.Г., Вайншток А.П., Довгялло A.B., Ошер Б. Сетевые аналитические геоинформационные технологии и системы // Труды VII Национальной конференции по искусственному интеллекту (КИИ'2000). Переславль-Залесский: 2000. С. 741-749.

30. Гитис В.Г., Вайншток А.П., Ошер Б.В., Юрков Е.Ф. Инструментальная среда GEO // Труды 3-й конференции по искусственному интеллекту. Том.1. Тверь: 1992. С. 169-172.

31. Гитис В.Г., Деарт Д.А., Ошер Б.В., Руденко C.JL ГЕО экспертная система для геолого-геофизического прогноза // Экспертные системы: состояние и перспективы. М.: Наука. 1989. С. 119-130.

32. Гитис В.Г., Добрев Т.В., Ермаков Б.В., Кубарева Н.Ю., Щукин Ю.К. Применение экспертной системы ГЕО для регионального прогноза свинцово-цинковых месторождений Болгарии // Геофизический журнал. 1989. Том 11. №4. С. 36-48.

33. Гитис В.Г., Добрев Т.В., Ермаков Б.В., Щукин Ю.К., Вычев В.Т., Юрков Е.Ф. Региональный прогноз медных месторождений Болгарии по геофизическим данным // Карпато-Балканская геологическая ассоциация. Труды XIV Конгресса CBGA. София: 1989. С. 1247-1250.

34. Гитис В., Довгялло А., Ошер Б. Geonet: информационная технология для анализ геолого-геофизических данных в сети ИНТЕРНЕТ // Труды VI национальной конференции по искусственному интеллекту (КИИ 98). Пущино. 1998. С. 473-479.

35. Гитис В.Г., Миронов М.А., Буне В.И., Вычев В.Т. Применение метода аппроксимации интервальных экспертных оценок в построении карты Ммах землетрясений Болгарии // Geologica Balcanica. V. 12. №2. Sofia: June 1982. С. 49-70.

36. Гитис В.Г., Миронов М.А., Буне В.И., Щукин Ю.К., Каленик В.Н. Прогноз MM,dK землетрясений на основе аппроксимации интервальных экспертных оценок// Физика Земли. №4. 1986. С. 24-31.

37. Гитис В.Г., Петрова E.H., Пирогов С.А. Математическая модель комплексного развития природных и природно-техногенных катастроф и оценка риска // Тезисы конференции Проблемы управления в чрезвычайных ситуациях. М.: 1992. 28-29.

38. Гитис В.Г., Петрова E.H., Пирогов С.А. Модель косвенного ущерба от природных катастроф на основе экспертных оценок уязвимости // Тезисы Зеи международной конференции Проблемы управления в чрезвычайных ситуациях. М.: 1995. С. 89-90.

39. Городецкий В.И. Интервальные вероятностные меры неопределенности в инженерии знаний // Теоретические и прикладные задачи интеллектуальных информационных технологий. СПб., 1998. С. 44-59.

40. Гуревич И.Б. Основные принципы дескриптивной теории распознавания изображений // Тезисы докл. Всесоюзной конф. По искусственному интеллекту. Переславль-Залесский, 21-25 ноября 1988, М.: 1988. Т. 2. С. 76-81.

41. Джиовамбаттиста Р.Ди., Тюпктн Ю.С. Особенности сейсмичности перед серией опасных землетрясений, произошедших в Центральной Италии в сентябре-октябре 1997 г. //Вулканология и сейсмология, 1999. №4-5. С.73-77.

42. Журавлев Ю.И., Загоруйко Н.Г. Класс коллективно-групповых решающих правил, основанных на дисперсионном критерии компетентности предикатов // Анализ данных и сигналов. Новосибирск: 1998. Вып. 163: Вычислительные системы. С. 82-90.

43. Завялов А.Д., Славина Л.Б., Васильев В.Ю., Мячкин В.В. Методика расчета карт ожидаемых землетрясений по комплексу прогностических признаков. М.: ОИФЗ РАН. 38 с.

44. Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. Новосибирск. Изд. Института математики, 1999, 268 с.

45. Землетрясения в СССР в 1975-1988 гг. М.: Наука. 1978-1990.

46. Зоненшайн Л.П., Савостин Л.А., Вардапетян А.И., Володина В.И. Кайнозойская тектоника плит и геологическая история срединного отрезка

47. Альпийско-Гималайского пояса // Строение литосферных плит М. Наука. 1979.

48. Ибрагимов И.А., Хасьминский Р.З. Асимптотическая теория оценивания. М.: Наука. 1978.

49. Исследования земной коры и верхней мантии сейсмоопасных зон территории СССР. Ред. Е.В.Карус. М.: Наука. 1984. 199 с.

50. Карта новейшей тектоники юга СССР, масштаб 1:1000000. Под ред. Л.П. Полкановой. М.: ГУГК, 1971.

51. Карта разломов территории СССР и сопредельных стран, масштаб 1:2500000 . Под ред. А.В.Сидоренко. М., Аэрогеология, 1980.

52. Кейлис-Борок В.И. Сейсмология и логика // Вычислительная сейсмология. М.: Наука. 1968. Вып. 7.

53. Кейлис-Борок В.И., Кособоков В.Г., Мажкенов С.А. О подобии в пространственном распределении сейсмичности // Вычислительная сейсмология. 1989. Вып. 22. С. 28-40.

54. Колмогоров А.Н., Фомин C.B. Элементы теории функций и функционального анализа. М.: Наука. 1972.

55. Конторович А.Э., Фотиади Э.Э., Демин В.И., Леонтович В.Б., Растегин A.A. Прогноз месторождений нефти и газа. М.: Недра. 1981. 350 с.

56. Копп М.Л. Некоторые вопросы позднеальпийской геодинамики Юго-Восточного Кавказа, Талыша и Нижнекуринской впадины // Проблемы геодинамики Кавказа. М.: Наука. 1982.

57. Кузнецов H.A. Математическое обеспечение телекоммуникационных систем // Вестник Российской АН// 1995. Т. 65. №11. С. 975-981.

58. Кошкарев A.B., Тикунов B.C. Геоинформатика. М.: Картоцентр. Геодезиздат. 1993. 213 с.

59. Кузнецов H.A. О развитии фундаментальных исследований по информационному взаимодействию в природе и обществе // Проблемы передачи информации. 1997. Т 33. Вып. 3. С. 11-12.

60. Кузнецов H.A., Полонников Р.П., Юсупов P.M. Состояние, перспективы и проблемы развития информаттики // Теоретические и прикладные задачи интеллектуальных информационных технологий. СПб., 1998. С. 23-31.

61. Кузнецова К.П., Ханутин Г.Б. Положение очагов сильных землетрясе5ний в деформационной структуре Кавказа // Сейсмичность и сейсмическое районирование Северной Евразии. Вып. 1. М.: ИФЗ РАН. 1993. С. 45-50.

62. Ларичев О.И., Мечитов А.И., Мошкович Е.М., Фуремс Е.М. Выявление экспертных знаний//М.: Наука. 1989. 128.

63. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений, а также хроника событий в волшебных странах. М.: Логос. 2000. С. 295.

64. Ларичев О.И., А.И., Мошкович Е.М., Качественные методы принятия решений. М.: Физматлит.1996.

65. Левин Б.В., Сасорова Е.В. Низкочастотные сейсмические сигналы как региональные признаки подготовки землетрясения // Вулканология и сейсмология. №4. 1996. С. 75-80.

66. Лихачева Э.А., Гитис В.Г., Бахирева Л.В., Вайншток А.П., Юрков Е.Ф. Комплексное районирование городской территории по степени устойчивости к динамическому воздействию // Ееоморфология. №4. 1993. С. 41-47.

67. Молчан Е.М. Статистическое оценивание эффектов сейсмичности: Диссертация на соискание ученой степени доктора физ.-мат. Наук. М.: ИФЗ АН СССР. 1975

68. Молчан Е.М., Дмитриева O.E. Идентификация афтершоков: обзор и новые подходы//Вычислительная сейсмология. 1991. Вып. 24. С. 19-50.

69. Мячкин В.И., Костров Б.В., Соболев Е.А., Шамина O.E. Основы физики очага и предвестники землетрясений // Физика очага землетрясений. М.: Наука. 1975. С. 6-29.

70. Никитин A.A. Теоретические основы обработки геофизической информации. М.: Наука. 1986. 232 с.

71. Новый каталог сильных землетрясений на территории СССР с древнейших времен до 1975 г. Ред. Н.В.Кондорская, Н.В.Шебалин. М.: Наука. 1977. 535 с.

72. Осипов Г.С. Приобретение знаний интеллектуальными системами: Основы теории и технологии.-М.: Наука, Физматлит, 1997.-112 с.

73. Писаренко В.Ф. О частотно-магнитудной зависимости землетрясений // Дискретные свойства геологической среды. М.: Наука. 1989. С. 47-60.

74. Полякова Т.П., Медведева Н.С., Степанова М.Б. Оценка Ммах и сейсмологической обстановки методом сканирования // Сейсмичность и сейсмическое районирование Северной Евразии. Вып. 1. М.: ИФЗ РАН, 1993. С. 51-56.

75. Поспелов Д.А. ситуационное управление. Теория и практика.-М.: Наука. 1986.

76. Ратнер М.Я., Гельфанд И.М., Варшавский В.А. и др. Морфоклинические варианты хронического гломерулонефрита и их значение для оценки тяжести болезни // Архив патологии. 1984. Т. 16. №11. С. 46-51.

77. Рейснер Г.И. Геологические методы оценки сейсмической опасности. М.: Недра. 1980. 176 с.

78. Рейснер Г.И, Иогансон Л.И. Сейсмический потенциал Западной России, других стран СНГ и Балтии // Сейсмичность и сейсмическое районирование Северной Евразии. Вып. 1. М.: ИФЗ РАН. 1993. С. 24-44.

79. Рейснер Г.И, Иогансон Л.И. Возможны ли сильные землетрясения в пределах равнинных территорий // Федеральная система сейсмологических наблюдений и прогноза землетрясений. 3. 1994. С. 48-51.

80. Ризниченко Ю.В. Проблемы сейсмологии. М.: Наука. 1985. 408 с.

81. Рябой В.З. Структура верхней мантии территории СССР по сейсмическим данным. М.: Недра. 1979. 246 с.

82. Садовский М.А., Писаренко В.Ф. Сейсмический процесс в блоковой среде. М.: Наука. 1991. 96 с.

83. Сейсмическое районирование территории СССР. Бунэ В. И., Горшков Г. П -ред., М.: Наука, 1980. 307 с.

84. Смирнов В.Б. Повторяемость землетрясений и параметры сейсмического режима // Вулканология и сейсмология. 1995. №3. С. 59-70.

85. Смирнов В.Б., Завьялов А.Д. Концентрационный критерий разрушения с учетом фрактального распределения разрывов // Вулканология и сейсмология. №4-5. 1999. 75-80.

86. Соболев Г.А. Основы прогноза землетрясений // М.: Наука. 1993. 313 с.

87. Соболев Г.А. Стадии подготовки сильных камчатских землетрясений // Вулканология и сейсмология, 1999. №4-5. С. 63-72.

88. Соболев Г.А., Тюпкин Ю.С. Аномалии в режиме слабой сейсмичности перед сильными землетрясениями Камчатки // Вулканология и сейсмология, 1996. №4. С. 64-74.

89. Старовойт O.E., Чернобай И.П. Участие России в международных проектах // Федерапдьная система сейсмологических наблюдений и прогоза землетрясений. Информационный и аналитический бюллетень, том 1, №2. М.: ФССН, 1994. С. 33-40.

90. Тектоническая карта юга СССР, масштаб 1:1000000 /Под ред. Г.Х. Дикенштейна. М.: ГУГК, 1975.

91. Турбович И. Т., Виницкая Р. С., Гитис В. Г. и др. Анализ связи между тяжестью состояния больного и его функциональными показателями // Распознавание образов. М.: Наука. 1977. С. 22 -26.

92. Турбович И.Т., Гитис В.Г., Дополнительная минимизация числа первичных признаков при использовании информации о параметрах опознающей машины // Опознание образов. М.: Наука. 1968. С. 67-76.

93. Турбович И.Т., Гитис В.Г., Маслов В.К. Опознание образов (детерминированно-статистический подход). М.: Наука. 1971. 246 с.

94. Тюпкин Ю.С. Кинетика афтершоковой последовательности // Доклады Академии наук. 2000. Том 373. №5. С. 684-687

95. Уломов В.И. Сейсмогеодинамика и сейсмическое районирование Северной Евразии // Вулканология и сейсмология. №4-5. 1999. С. 6-22.

96. Юрков Е.Ф. Нахождение одномерных нелинейных преобразований на основе одномерных статистических характеристик при прогнозирования // Нелинейные и линейные методы распознавания образов. М.: Наука. 1974. С. 13-18.

97. Юрков Е.Ф. Оценка апостериорной вероятности в задачах распознавания образов и прогнозирования // Проблемы передачи информации. 1983. Т. 17. №2. С. 85-92.

98. Юсупов P.M., Киселев В.Б. Введение в геофизическую кибернетику // Теоретические и прикладные задачи интеллектуальных информационных технологий. СПб.: 1998. С. 166-172.

99. Цветков В.Я. Геоинформационные системы и технологии. М.: Финансы и статистика. 1998. 287 с.

100. Цыпкин Я.З. Основы теории обучающихся систем. М.: Наука, 1970.

101. Amendola A., Bayer J., Ermoliev Y., Ermoliev Т., Gitis V., Koff G. A System Approach to Modeling Catastrophic Risk and Insurability // Natural hazards. 21. Kluver Academic Publishers. Netherlands: 2000. P. 381-393.

102. Andrienlco, G.; Andrienko, N. Interactive Maps for Visual Data Exploration // International Journal of Geographical Information Science. 13(5). 1999. P. 355-374.

103. Andrienko, G.; Andrienko, N., Voss H., Carter J. Internet mapping for dissemination of statistical information // Computer Environment and Urban Systems. 23. 1999. P. 425-441.

104. Andrienko, G., Andrienko N, Knowledge-Based Visualization to Support Spatial Data Mining // In: Hand, D.J., Kok, J.N., and Berthold, M.R., Advances in Intelligent Data Analysis. IDA-99, Amsterdam, Berlin, Springer. 1999. P. 149-160.

105. Bolt B.A. Earthquakes //New York: W.H.Freeman and Company. 1999. 366 p.

106. Bonchev Ek., Bune V.I., Christoscov L., Karaguleva J. A et al. Method for Compilation of Seismic Zoning Prognostic Maps for the Territory of Bulgaria // Geologica Balcanica. Vol. 12.2. Sofia: 1982. P. 3-48.

107. Bradley R. A., Terry M. E. Rank Analysis of incomplete Block Designs. I. The method of paired comparisons // Biometrika. 1952. № 39. P. 324-345.

108. Bune V.I., Gitis V.G., Kalenik V.N., Mironov M.A., Shchukin Yu.K. Approximation method of Expert Interval Evalutions of Earthquake Mmax // Proc. of Seventh European Conference on Earthquake Engineering, Athens. 1982. P.77-85.

109. Bune V.I., Gitis V.G., Kalenik V.N., Mironov M.A., Shchukin Yu.K. Mmax earthquake prediction map method of elaboration of maps for prediction of maximum magnitudes of earthquakes // Acta Geophys. Polonika. 1980. P. 111-119

110. Burton P.W. Seismic risk in Southern Europe through to India examined using Gumbel's third distribution of extreme values // Geophys. J. R. Astr. Soc. 1979. 59. P. 249-280

111. Datgahi-Nobary G.R. A procedure for estimation of the upper bound for earthquake magnitudes // Phys. Earth. Planet. Interior. 1983. Vol. 33, №2. P. 91-93.

112. Dorking, D.Visualizing the 1991 Census // In book Stan Openshaw, editor: Census Users' Handbook. Cambrigde, UK, 1995. P. 167-209.

113. Dubois J.О., Gvishiani A.D. Dynamic Systems and Dynamic Classification Problems in Geophysical Applications // Springer. 1999. 259 p.

114. Chen Yong,Wang Wei, Zhu Yueqing and Ji Ying., Multidisciplinary approach used in expert system for earthquake prediction in China // Journal of Earthquake Prediction Research. Vol. l.No. 1, 1992. P. 107-113.

115. Fukunaga K. Introduction to statistical pattern recognition. ACADEMIC PRESS, New York and London. 1972. 321 p.

116. Gitis V. GIS Technology for the Design of Computer-Based Models in Seismic Hazard Assessment // Geographical Information Systems is Assessing Natural Hazards, A.Carrara and F Guzzetti (eds.). 1995. Kluver Academic Publishers. P. 219-233

117. Gitis V.G. Information environment to study geotectonic processes // Proceedings of the 3rd EC-GIS Workshop, Leuven, Belgium, 1997. JRC of EC. P. 37-49.

118. Gitis V., Dovgyallo A., Osher В., Gergely T. GeoNet: an information technology for WWW on-line intelligent Geodata analysis // Proceedings of the 4th EC-GIS Workshop. Hungary. 1998. Joint Research Centre of European Commission. P. 124-135.

119. Gitis V., Dovgyallo A., Osher B., Gergely T. An approach to Online Geoinformation Modeling // Proceedings of the 1st International Workshop on Computer Science and Information Technologies, Moscow, January 18-22. 1999. P.181-186.

120. Gitis V.G., Jurkov E.F., Osher B.V. GEO an expert system for geological and geophysical prognosis // Proc. of the 4th International Conference on Seismic Zonation, August 25th-29th, 1991, California, USA. P.59-64.

121. Gitis V., Jurkov E., Osher B., Pirogov S., Ponomarev A., Sobolev G. Dynamic fields analysis system. Cahiers du Centre Européen de Geodynamique et de Seismologie. 1995. Vol. 9. P. 129-140.

122. Gitis V., Jurkov E., Osher B., Pirogov S., Vainchtok A. Information technology for forecasting geological processes and phenomena // Journal Artificial Intelligence in Engeneering. 11. 1997. P. 41-48.

123. Gitis V., Osher B., Dovgiallo A., Vainshtok A. COMPASS: Cartography On-line Modeling, Presentation and Analysis System /7 Proc. of the 5th EC-GIS Workshop. Stresa. Italy, EC JRC. 2000. P. 487-497.

124. Gitis V.G., Osher B.V., Pirogov S.A., Ponomarev A.V., Sobolev G.A., Jurkov E.F. A System for Analysis of Geological Catastrophe Precursors // Journal of Earthquake Prediction Research. Vol. 3. 1994. P. 540-555.

125. Gitis V.G., Petrova E.N., Pirogov S.A. Catastrophe Chains: Hazard Assessment // Natural Hazards. 10. 1994. P. 117-127.

126. Gitis V.G., Petrova E.N., Pirogov S.A. Expert knowledge approach to catastrophe Chains // Cahiers du Centre Européen de Geodynamique et de Seismologie. Vol. 12. 1996. P. 67-72.

127. Gitis V.G., Schenk V. Fundamental Principle of the GEO 1.2 Expert System and Application for Central Europe // Proc. of ESC-Workshop on Expert System and Seismic Risk Mitigation. Milan: May, 1990. P. 35-36

128. Gitis V.G., Shulcloper J.R., Gomez L.A. Reconcimiento de elementos de estructuras espaciales. Editorial Academia, La Habana. 1992. 120 p.

129. Gitis V., Vainchtok A., Tatevosjan R. Maximum expected magnitude assessment in GEO computer environment: case study // Natural Hazards 17. 1998. Kluver Academic Publishers. Netherlands. P. 225-250.

130. Gomez-Fernandez, F., Contribution of Geographical Information systems to the Management of Volcanic Crises // Natural hazards. 21, 2000, Kluver Academic Publishers, Netherlands. P. 347-360.

131. European Seismological Commission. Activity Report 1996-1998. Proceedings XXVI General Assembly, August 24-28, 1998. Tel Aviv, Israel: Geophysical Institute of Israel. 58 p.

132. Keilis-Borok V.l. Intermediate-term earthquake prediction // Proc. Nat 1. Acad. Sei. USA, Vol. 93. April 1996. P. 3748-3755.

133. Ma Zonglin, Fu Zhengxiang, Zhang Yingzhen et al., Earthquake Prediction. Seismol. Press: Springer. 1989. 332 p.

134. Haining, R. Spatial data analysis in the social and environmental sciences, Cambridge University Press, 1991.

135. Hayes-Roth F., Waterman D.A., Lenat D.B. Building Expert Systems // Addison-Wesley. 1983. P. 444.

136. Hirtle, S.C., Frank A.U. eds. Spatial Information Theory: A theoretical Basis for GIS, Lecture Notes in Computer Science, 1329, Springer, Berlin, 1997.

137. Openshaw, S., Building automated Geographical Analysis and Exploration Machines // in Longley, P. A., Brooks, S. M. and Mcdonnell, B. (eds.) Geocomputation: A primer Macmillan Wiley Chichester. 1998. P. 95-115

138. Openshow, S., Openshow, C.,. Artificial Intelligence in Geography. John Wiley&Sons,1997. 329 p.

139. Osher, B.V.: 1996, Statistical estimation of maximum magnitude and its uncertainty from the catalogue including magnitude errors // in V.Schenk (ed.), Earthquake hazard and risk. Kluwer Academic Publishers, Netherlands. P. 25-38.

140. Papadopoulos G.A., Voidomatis P. Evidence for periodic seismicity in the inner Aegean seismic zone // Pageophis. 1987. V. 125. P. 613-628.

141. Philip H., Cisternas A., Gvishiani F. & Gorshkov A. The Caucasus -an actual example of the initial stages of continental collision.- Tectonophysics. 1989. V.161. P.1-21

142. Pyle, D., Data preparation for data mining // Morgan Kaufman Published, Inc., San Francisko, California, 1999. 540 p.

143. Robinson, A.H., Morrison, J.L., Muehrcke, P.C., A.J. Kimerling, P.C., Guptill, S.C. Elements of Cartography. John Wiley & Sons, 1995. 673 p.

144. Schenk V., Schenkova Z., Gitis V.G. Characteristic Features of Geonomic Forecasting Functions for the Maximum Possible Earthquake. Natural Hazards. 10. 1994. P. 97-115

145. Sibson R.H. Frictional constraints on thrust, strike slip and normal faults. Nature, 1974. V.249, P.542-544.

146. Vainshtok A., Gitis V., Andrienko G., Ermakov В., Erkhov V. RESOURCE: knowledge based GIS on oil and gas resource monitoring // Proceedings of the 4th EC-GIS Workshop, Hungary, 1998. Joint Research Centre of European Commission. P. 141-145.

147. Wyss M. And Hubermann Precursory quiescence // Pageoph., 1988. 126 (2/4). P. 319-322.

148. Wyss M., Console R., Muggu M. Seismicity raTE CHANGE BEFORE THE Iprina (M=6.9) 1980 earthquake // Bull. Seism. Soc. Amer., 1997, V.87. P. 318-326.

149. Zhang Guomin, Zhang Zhaocheng The study of multidisciplinary earthquake prediction in China // Journal of Earthquake Prediction Res. 1992. V. 1, № 1. H. 7186.

150. Zhang Zhaocheng, Zheng Dalin, Luo Yongsheng and Jia Qing., Studies on earthquake precursors and the multidisciplinary earthquake prediction in China mainland. Journal of Earthquake Prediction Research, Vol. 1, no. 2, 1992. P. 191205.

151. Zhuravlev, Yu. I., An algebraic approach to recognition or classification problems.-Pattern Recognition and Image Analysis. M., 1998. №8(10), 59-100.

152. Zschau J. et al SEISMOLAP: A new approach to prediction // Proceeding of the International Conference on Earthquake prediction: state of art. Council of Europe, Strasbourg. 1996. P. 444-453.

153. Zsiros T. Expected Seismic Source Zones in Hungary // Proc. of the 3rd International Simposium on the Analysis of Seismicity and Seismic Risk, Liblice Castle, Czechoslovakia, June. 17-22, 1985.P.240-247.