автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.13, диссертация на тему:Методы оценки опасности наводнения на основе данных мониторинга и средств вычислительного эксперимента

На правах рукописи

КИРИЛЛОВА Светлана Владимировна

МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ОПАСНОСТИ НАВОДНЕНИЯ НА ОСНОВЕ ДАННЫХ МОНИТОРИНГА И СРЕДСТВ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОГО ЭКСПЕРИМЕНТА

Специальность 05 11 13 - Приборы и методы контроля природной среды, веществ, материалов и изделий

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Красноярск - 2007

003069769

Работа выполнена в Сибирском федеральном университете

Научный руководитель кандидат физико-математических наук

Константин Васитьевич Симонов

Официальные оппоненты доктор технических наук, профессор

Валентин Борисович Кашкин

доктор физико-математических наук, профессор Михаил Михайлович Лаврентьев

Ведущая организация Институт вычислительной математики и

математической геофизики СО РАН, г Новосибирск

Защита диссертации состоится «24» мая 2007 года в 14 часов на заседании диссертационного совета Д 212 099 05 при Сибирском федеральном университете по адресу 660074, г Красноярск, ул Киренского, 26, корпус Г, ауд Г4-17

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке Сибирского федерального университета Сайт, на котором размещен автореферат диссертации \vw\v к^ш ги

Отзывы на автореферат в 2-х экземплярах с подписью составителя, заверенные печатью организации, просим направлять по адресу 660074, г Красноярск, ул Киренского, 26, ученому секретарю диссертационного совета Д 212 099 05

Автореферат разослан «23» апреля 2007 г

Ученый секретарь

диссертационного совета

кандидат технических наук, профессор

Е А Вейсов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

Актуальность темы. Актуальность темы исследований обусловлена необходимостью контроля и оценки опасности наводнений на основе дополнительной информации об ожидаемом процессе и его воздействии. Для проведения эффективного контроля за окружающей средой с целью уменьшения последствий опасных явлений требуется разработка методического и информационного обеспечения для систем экологического мониторинга и, следовательно, усовершенствование имеющихся или обоснование новых методов контроля природной среды, являющихся основой этих систем Неотъемлемой частью усовершенствования качества контроля и получения оценок опасности является разработка методик и алгоритмов обработки данных о явлении

Наводнения от весенних паводков наблюдаются на реках России и занимают первое место в ряду стихийных бедствий по повторяемости, площади охвата территории и суммарному материальному ущербу Для Красноярского края наибольшую опасность представляют наводнения в период весеннего половодья и ледохода на реках, летне-осенние высокие дождевые паводки, высокие уровни воды при установлении ледостава, а также затопления местности, связанные с разрушением плотин водохранилищ, размывом защитных дамб

Приносят колоссальный материальный ущерб и человеческие жертвы морские наводнения сейсмической природы, которым подвержено Тихоокеанское побережье России Ущерб, причиняемый сильными цунами, иногда значительно превосходит последствия, вызываемые цунамигенными землетрясениями Катастрофы происходят, несмотря на существование специальных служб предупреждения События в Юго-Восточной Азии в связи с цунами 26 декабря 2004 года показали высокую степень незащищенности береговых территорий мирового океана

В настоящее время существует достаточно большое количество методик прогнозирования опасности наводнений от весенних паводков, в основе которых лежат прогностические зависимости оценки уровня воды от различных факторов (например, модели дгн ДА Буракова и др), используя которые можно оценить высоту воды на ближайший год по известным характеристикам (толщине льда, температуре и т д) В диссертационной работе для решения задачи обеспечения безопасности исследованы модели другого рода - модели, позволяющие оценить опасность наводнения за некоторый промежуток времени

Получение оценок параметров волн цунами базируется на эмпирических зависимостях и численном моделировании процесса (Ан Г Марчук, Е Н Пелиновский, Л.Б. Чубаров и др). При этом используются, как правило, линейные зависимости В диссертационной работе для построения оценок опасности от параметров процесса предлагается использовать нелинейную многопараметрическую регрессию Таким образом, несмотря на значительные достижения в этой области, необходима разработка новых адекватных методов

оценки опасности в процессе контроля и мониторинга изучаемых явлений (наводнений от паводков и волн цунами) Повышение точности и заблаговременности прогноза является актуальной и практической задачей

Объектом исследований являются элементы системы мониторинга наводнения, предметом исследований - модели и методы контроля и оценки степени опасности наводнений

Идеей диссертационной работы является создание теоретических основ методики контроля процесса наводнения (как в случае паводков, так и при цунами), которая заключается в оценке основных параметров наводнений по имеющейся информации мониторинга явления и результатов вычислительного эксперимента

Цель работы. Разработка методов контроля и оценки опасности процесса наводнения (паводки, цунами)

Основные задачи.

1 Построение статистических моделей для оценки опасности наводнений от весенних паводков

2 Разработка метода контроля и оценки опасности процесса наводнения на основе регрессионного моделирования данных наблюдения и результатов вычислительного эксперимента

3 Разработка информационного и алгоритмического обеспечения систем мониторинга для оценки опасности наводнений

4. Создание методики зонирования береговой территории по степени опасности от наводнений

Научная новизна.

1 Адаптирована теория экстремальных статистик для решения задач обеспечения безопасности от наводнений от весенних паводков В результате построены зависимости оценки опасности наводнения с заданным уровнем воды от длительности интервала наблюдения для участка территории экосистемы реки Енисей в районе поселка Ворогово

2 Разработан метод контроля и оценки опасности процесса наводнения на основе нелинейной многопараметрической регрессии, позволяющий строить прогностические модели по имеющимся натурным данным и данным полученным в результате вычислительного эксперимента при отсутствии информации о виде зависимостей

3 Разработано методическое, информационное и алгоритмическое обеспечение локальных и региональных систем экологического мониторинга наводнений на основе вычислительной технологии регрессионного моделирования данных для снижения ущерба в береговой зоне

4 Адаптирована теория нечетких множеств для решения задачи оценки состояния повреждения объекта в результате наводнения и выявлены основные критерии, которые необходимо учитывать при решении задачи зонирования береговой территории1 риск возникновения опасного явления и стоимость объекта Разработано методическое и программное обеспечение, позволяющее повысить эффективность зонирования береговых территорий в критериях «риск - стоимость»

Положения, выносимые на защиту.

1. Методика оценки опасности наводнения на основе теории экстремальных статистик с учетом параметра Херста

2 Метод контроля и оценки опасности процесса наводнения на основе нелинейной многопараметрической регрессии данных наблюдения и результатов вычислительного эксперимента

3. Методика построения элементов информационного обеспечения для систем мониторинга и зонирования береговой территории по степени опасности

Методология, методы и фактический материал. При исследованиях использовались теория экстремальных статистик, методология и технология вычислительного эксперимента и системного анализа, метод наименьших квадратов в регрессионном моделировании, алгоритмы численного моделирования распространения цунами

Для решения задач оценки опасности наводнений использовался следующий фактический материал

- данные о морских наводнениях - цунами на Тихоокеанском побережье России,

-данные о наводнениях от весенних паводков для участков береговой территории экосистемы реки Енисей

Эти данные были получены с помощью приборов, имеющих высокую точность измерения, что позволило в диссертационной работе для оценки опасности наводнений построить модели, отличающиеся хорошим качеством Практическая значимость и востребованность результатов. Прикладным результатом исследований является решение задачи зонирования береговых территорий по степени опасности, а также задача построения элементов локальной системы предупреждения о морских наводнениях сейсмической природы Эти прикладные задачи являются актуальными, поскольку существующие методики районирования береговой территории учитывают только один критерий — опасность возникновения наводнения, но для практических целей необходимо учитывать и другие критерии (например, эффективность, стоимость)

Работа выполнялась в рамках сотрудничества с Институтом вычислительного моделирования СО РАН (г Красноярск) и Институтом вычислительных технологий СО РАН (г Новосибирск) Материалы расчетов и научные разработки использовались при выполнении следующих грантов и программ ФЦП «Мировой океан» (проект №47), гранта № RG1-2415-N0-02 CRDF «Data Assimilation and Inversion Scheme for Real-Time Tsunami Forecasting», Интеграционного проекта CO РАН «Моделирование катастрофических процессов в природной среде и аварийных ситуаций в техносфере», гранта РФФИ № 01-05-64704 «Теоретическое и экспериментальное исследование проблемы безопасности приморских территорий на основе оценки рисков сейсмического происхождения методом обратных задач», гранта РФФИ № 04-01-00823 «Кубатурные формулы, точные на системах функций»

Достоверность полученных результатов подтверждается сравнениями с данными наблюдений, с материалами натурных экспериментов, сопоставлениями с результатами работ других авторов

Апробация. Результаты проведенных исследований докладывались и обсуждались на международных и всероссийских научных конференциях

-Всероссийской ФАМ конференции (Красноярск, ИВМ СО РАН, 2003, Красноярск, КГТУ, 2005, Красноярск, ИВМ СО РАН, 2006),

-Международном семинаре «Кубатурные формулы и их приложения» (Красноярск, КГТУ, 2003, Улан-Удэ, ВСГТУ, 2005),

- Всероссийской конференции молодых ученых по математическому моделированию и информационным вопросам (Красноярск, ИВМ СО РАН, 2003),

- Всероссийском семинаре «Распределенные и кластерные вычисления» (Красноярск, ИВМ СО РАН, 2004),

-Всесибирском конгрессе женщин-математиков (Красноярск, СибГТУ,

2006),

- Всероссийской конференции «Молодежь и современные информационные технологии» (Томск, Институт «Кибернетический центр», 2006),

-Международной конференции «Изучение природных катастроф на Сахалине и Курильских островах» (Южно-Сахалинск, ИМГиГ ДВО РАН, 2006),

-Международной конференции «Вычислительные и информационные технологии в науке, технике и образовании» (Казахстан, Павлодар, 2006)

Публикации и личный вклад. По теме диссертации опубликованы 16 работ в сборниках статей и трудах международных и всероссийских научных конференций, в том числе 3 статьи в сборниках, рекомендованных ВАК в журнале «Вычислительные технологии», в Вестнике КрасГАУ и в Приложении к журналу «Открытое образование»

Личный вклад автора состоит в проведении теоретических и практических исследований, которые определяют основу диссертации и новизну полученных результатов, в обработке и интерпретации данных мониторинга и вычислительного эксперимента

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из Введения, 4 глав, Заключения, Списка литературы из 201 наименования и Приложений Работа изложена на 187 страницах машинописного текста, содержит 9 таблиц и иллюстрирована 57 рисунками

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во Введении обоснована актуальность темы диссертации, сформулированы цель работы и задачи исследований. Определена научная новизна полученных результатов, их практическая значимость.

В первой главе описана методология и технология вычислительного эксперимента и системного анализа применительно к решению задач контроля и оценки опасности наводнений. Показано, что вычислительный эксперимент

является мощным инструментом научных исследований, в то же время задачи оценки опасности наводнений требуют анализа различной информации и выбора оптимальных решений Поэтому использование подходов системного анализа является важным при решении указанных задач Приводятся общие сведения о риске и связанных с ним понятий, так как понятие «риск» является основополагающим при постановке и решении задачи зонирования береговых территорий по степени опасности

Приведен ряд моделей и методов для оценки опасности морских наводнений сейсмической природы и наводнений от весенних паводков

Получение оценок параметров волн цунами базируется на эмпирических зависимостях и численном моделировании процесса Для получения оценки о возможности возникновения цунами используют магнитуду землетрясения Далее оценки опасности воздействия волны уточняются по поступающей гидрофизической информации Приведены модели для оценки опасности возникновения цунами с высотой волны, превышающей некоторый порог за промежуток наблюдения

При прогнозировании уровней воды при весенних паводках выделяют различные факторы, влияющие на уровень Примером могут служить исследования д г н ДА Буракова и др, где были построены линейные регрессионные модели зависимости уровня воды от пяти факторов для анализа данных от весенних паводков на реке Енисей

В результате приведенного обзора существующих исследований по данной проблеме сформулирована идея диссертационной работы, которая заключается в необходимости разработки новых моделей и методов для контроля и оценки опасности наводнений

Во второй главе исследуются статистические модели для оценки опасности наводнений, в основе которых лежат теория экстремальных статистик, распределение Эрланга, методика Херста.

Метод оценки опасности от наводнений на основе теории экстремальных статистик.

Строится модель оценки опасности возникновения наводнения с высотой воды Я, превышающей некоторый заданный порог И в течение промежутка времени Т лет, на который производится прогноз Вид модели обосновывается на основе использования теории экстремальных статистик В результате по данным об уровне воды на реке Енисей в районе поселка Ворогово построены модели, используя которые можно, задавая пороговый уровень и промежуток времени прогнозирования, оценить опасность возникновения наводнения

Классическая теория экстремальных значений в основном имеет дело со свойствами распределения максимума Мп = тах(£,,£2, ,£„), где -

последовательность независимых и одинаково распределенных случайных величин, Мп- максимум первых п из этих величин.

Основой теории экстремальной статистики является теорема об экстремальных типах (впервые была доказана Фишером и Типпетом (1928) и позднее, в полной общности, Гнеденко (1943)), которая утверждает, что если

для некоторых констант а„>0, Ьп Р{а„(М„-Ь„)<.х}—и й(х) -

невырожденная функция распределения, то (50) является функцией распределения одного из трех типов.

Тип1 С(х) = ехр(-е"), -со<х<оо,

Здесь символ —^ означает сходимость в точках непрерывности предельной функции.

Пусть Я,,Я2, ,//, - уровни воды при наводнении в 1-тый, 2-ой и тд годы. Я, - одинаково распределенные случайные величины Тогда оценка риска превышения высоты воды Я порогового уровня И в течение Т лет имеет вид.

Я, (Я > К) = Р(М7 > К), где М, = шах(Я„Я2> ,Н1)

Исходя из того, что случайные величины Я, распределены по экспоненциальному закону

построен общий вид оценки Л, (Я >h). Доказано, что в случае экспоненциального распределения F{h) принадлежит области притяжения

In Т

типа I, при этом а, = Я, Ь, =-+ к

А

Тогда имеем-

R-,{H>h) = Р{МТ >h) = l~P(MT <й) = = 1 - Р(а, (М, -b1)<aJ{h-bl)) —^ 1 - G(a, (h -b,)) = = 1 - exp(-e"°r"'"i')) = 1 -exp(-7" А е'т), где А = еи, В = Я

Рассмотрен случай, когда случайные величины Я, имеют функцию распределения i,(/i) = exp(-e"'('"") - предельное распределение экстремальных значений типа I Следовательно, F(h) принадлежит области притяжения типа I,

при этом о, =/, Ь, =^у- + к Аналогично строим модель оценки превышения

уровня воды при наводнении порога h для периода времени наблюдения Т лет Я7(#>А) = 1-ехр(-Г А евн), где А = е1к, В = /.

Таким образом, обоснован общий вид модели оценки опасности наводнения Далее, по материалам статистики наводнений от паводков в районе поселка Ворогово (участок среднего Енисея, Красноярский край) за 86 лет - с 1913 по 1999 годы (материалы предоставлены Красноярским УГМС ДА Бураковым), построены функции распределения я, исходя из предположений о законе распределения Я (рис !)•

* < 0, а> 0, х>0, а > 0, х £ О х>0

экспоненциальным

{ О Л <980 предельный типа I ^(А) = ехрС-е"0 0063""1000')

В результате, оценивается риск превышения высоты воды Я порогового уровня А в течение Т лет, используя следующие расчетные формулы (Я > А) = 1 - ехр(-Г 584,0578 №ИА), Л7 (Я > Л) = 1 - ехр(-Г 544,5719 е"0 006«)

Первая расчетная формула пригодна для оценки риска больших наводнений (с высотой воды > 12 м) Вторая применима для любых Я В таблице 1 приведены оценки риска возникновения наводнения с критическим уровнем воды, превышающим А за периоды времени Т, равные 5,10 и 86 лет

Рисунок 1 - Эмпирическая и модельные функции распределения уровня

воды Н

Таблица 1

Оценка риска поднятия уровня воды более заданного к в течение периода

времени Т

к Риск наводнения за Риск наводнения за Риск наводнения за

Т=5лет Т=10лет Т=8блет

1203 0,751352 0,938174 1

1330 0,464886 0,713653 0,999979

1436 0,274333 0,473407 0,995976

1503 0,189618 0,34328 0,973118

1672 0,069935 0,134979 0,712637

Предлагаемый подход позволяет получить оценку риска на основе первого предельного распределения экспоненциального типа В результате построены модели оценки риска превышения высоты воды Я порогового уровня h в течение Глет, которые апробированы применительно к данным наблюдения для поселка Ворогово (р Енисей) Полученные с помощью этого метода оценки опасности использованы при решении задачи зонирования береговой территории, так как один из критериев, который необходимо учитывать при выборе оптимального участка - это оценка риска возникновения наводнения

Метод оценки промежутков времени между наводнениями, приводящими к чрезвычайным ситуациям.

Исследованы временные промежутки между наводнениями, приводящими к чрезвычайным ситуациям (В А Акимов, В Д Новиков, H H Радаев, 2001)

Критерием наступления наводнения является выполнение условия h > h„, где hH - некоторый критический уровень Ущерб для объекта наступает при выполнении условия h>HKp, где Нкр - предельный уровень воды, при котором повреждение или разрушение расположенного в зоне возможного затопления объекта еще не наступает.

Значение h„ было выбрано как минимальное значение уровня поднятия воды за период наблюдения Исходя из такого определения, экстремальное природное явление наступает ежегодно, т е частота наводнений Л(А„) = 1.

Далее рассмотрены два случая определения ЧС применительно к данным для поселка Ворогово. превышение уровня воды во время наводнения 12 м, превышение уровня воды во время наводнения 13 м

Условные вероятности ЧС для этой территории, при условии, что экстремальное природное явление (наводнение) произошло, равны

, 29

1 <7 = Р(й>1200 й>Л„) = —,

86

2 q = P{h>\m\h*h„)^

00

Приведены результаты исследования временных промежутков для первого случая ЧС (рис 2) В качестве моделей функции распределения промежутков времени между ЧС F(/) = Р{Т < /) рассмотрены экспоненциальное распределение, распределение Эрланга и гиперэрланговское распределение

- распределение Эрланга (второго порядка)

F(i) = l-Y^-^-expH О ИЛИ F(0 = l-(l + i + 0,5fz)exp(-/),

S

- гиперэрланговское распределение

( ' tm 2 t" ^

F{t) = 1-10,03£—exp(-f) + 0,97£^ехр(-0 I,

- экспоненциальное распределение

F(t) = 1 - ехр(-0,34 О

В результате расчетов показано, что модель экспоненциального распределения дает нижнюю оценку безопасности Более опасной является ситуация при длительном сроке, для которого использование экспоненциального распределения завышает безопасность, поэтому здесь необходимо рассматривать распределение Эрланга

В результате комбинации экспоненциального распределения и распределения Эрланга получена верхняя оценка опасности возникновения наводнения, приводящего к ЧС за промежуток времени ? Построенная модель сможет более точно оценить опасность возникновения катастрофического наводнения в течение заданного промежутка времени и, следовательно, позволит снизить ущерб от катастрофических наводнений

Рисунок 2 - Функции распределения промежутков времени между ЧС при

Построение параметра Херста для наводнений от весенних паводков.

Рассмотрен метод Херста (метод нормированного размаха) для анализа временных рядов данных наблюдений природных процессов применительно к наводнениям от весенних паводков

Разработано соответствующее алгоритмическое и программное обеспечение для анализа данных о наводнениях Анализ данных о наводнениях по поселку Ворогово выполнен методом Херста В итоге, построен параметр Херста для различных интервалов наблюдения ? (рис. 3) В результате сделан вывод, что на небольших интервалах наблюдения уровни воды при наводнении можно рассматривать как независимые случайные величины, а на больших -случайные величины являются зависимыми Для периода наблюдений в диапазоне от 2 до 7 лет показатель Херста равен 0,58±0,08, те воздействие природных факторов на исследуемое распределение максимальных уровней

носит случайный характер Для периода наблюдения в диапазоне от 14 до 86 лет показатель Херста равен 0,92±0,05 - это означает наличие существенной зависимости распределения максимальных уровней от климатических факторов, характеризующих в целом бассейн реки Енисей. Таким образом, с помощью метода нормированного размаха показана необходимость учета факторов, связанных со всем бассейном реки Енисей, для больших периодов наблюдений

Рисунок 3 - Отношение как функция от / и результаты аппроксимации Л/5=(Ы)" Н- параметр Херста

В третьей главе разработан метод оценки опасности и контроля процесса наводнения с учетом регрессионного моделирования данных наблюдения и результатов вычислительного эксперимента Метод позволяет создавать элементы информационной поддержки экспертных систем для раннего предупреждения об опасности цунами. В результате решаются две задачи контроля процесса и оценки опасности воздействия наводнений сейсмической природы для реальных акваторий. Первая задача - это оценка высоты волны на побережье по данным об очаге Вторая задача - оценка местоположения реального очага цунами по данным регистрации волны глубоководными датчиками

Нелинейная многопараметрическая регрессия данных наблюдения. Для информационного обеспечения контроля и оценки опасности наводнений предлагается использовать технологию нелинейного многопараметрического регрессионного моделирования данных наблюдений, включающую процедуры построения модели (обучение) и ее тестирование В результате адаптировано соответствующее алгоритмическое и программное обеспечения для решения задач по обеспечению безопасности от наводнений типа цунами и от весенних паводков

В качестве аппроксимирующей функции использована зависимость вида1

п т

где X - входы; а - выходы, п - число гармоник, т - число входов, г -номер выхода, ] - номер гармоники; к - номер входа, / - номер задачи в выборке, Ъ, с, ■и>, <р - подстраиваемые параметры Для регуляризации использовано ограничение на негладкость аппроксимации.

Качество аппроксимации определяется величиной следующего функционала

Г -л ~ ^

'I 5 У, I'

где I - номер точки в выборке, п - количество точек в выборке, х - вектор переменных, от которых находится зависимость, у^х^р) - аппроксимирующая

функция, р - вектор подстраиваемых параметров функции; у1 -

экспериментальные значение, $ у1 - доверительные интервалы. Алгоритм

процедуры обучения модели является оптимизированным методом сопряженных градиентов

На рисунке 4 показана блок-схема алгоритма, предназначенного для оперативного синтеза по большим массивам эмпирических и экспериментальных данных регрессионных моделей Синтезируемые модели приближенно воспроизводят характерные для исходного объекта причинно-следственные связи в той мере, в какой эти связи проявили себя при сборе эмпирических данных Имея модель, можно вместо экспериментов с исходным объектом прибегать к численным экспериментам с этой моделью

Рисунок 4 - Схема регрессионного моделирования данных наблюдений.

В результате предлагается методика контроля и оценки опасности наводнений, в основе которой лежит обработка данных мониторинга и вычислительного эксперимента с помощью нелинейной многопараметрической регрессии. Регрессионный анализ позволяет строить информационные прогностические модели изучаемого опасного процесса и использовать их в системах контроля и раннего предупреждения в службах экологического мониторинга

Оценка высоты волны на побережье по данным об очаге.

Разработана вычислительная методика построения элементов информационной поддержки локальной системы предупреждения цунами на основе технологии вычислительного эксперимента по моделированию распространения волн и нелинейного регрессионного многопараметрического анализа данных, которая заключается в следующем

-выполняется ряд расчетов распространения волны для региональной области и исследуемой цунамигенной зоны с целью выявления оптимального местоположения локального пункта наблюдения и контроля (береговые и морские мареографные точки),

-выполняется ряд расчетов распространения волны для выделенного локального участка побережья, для тех же источников возмущения и полного набора точек регистрации (береговые, морские и шельфовые мареографы),

- на основе указанного набора данных выполняется регрессионное моделирование распределений высот волны, как для региональной, так и для локальной областей (для каждого набора мареографоных точек), т.е. строятся базовые прогностические модели

Предложенная методика адаптирована на примере построения элементов информационной поддержки локальной системы предупреждения цунами для побережья Приморья и цунамигенной зоны в Японском море Используя исторические данные о цунамигенных землетрясениях были выделены пять основных очаговых зон, расположенных в восточной части акватории Японского моря. Побережье Приморья разбито на шесть локальных зон наблюдения Разработанная методика реализовалась в три этапа

- на первом этапе в ходе выполнения вычислительного эксперимента по моделированию распространения волны в акватории Японского моря от основных очаговых зон вдоль побережья Приморья выявлена предпочтительная локальная область, которая связывается с условным пунктом наблюдения -район п Ольга, здесь наблюдается минимальное время добегания цунами от основных цунамигенных зон в акватории Японского моря;

- на втором этапе в результате вычислительного эксперимента выполнено моделирование распределения высот волны вдоль указанной локальной области для ряда мареографных пунктов (береговые, морские и шельфовые), с целью более точного выявления оптимального местоположения гидрофизических датчиков (один из результатов представлен на рисунке 5, а),

- третий этап - разработка элементов информационной поддержки системы принятия решения, которая позволяет оперативно оценить опасность зарегистрированной волны для любой точки побережья. Для этого на основе

полученных в ходе вычислительного эксперимента данных строятся базовые регрессионные модели, которые устанавливают функциональные зависимости между регистрируемой высотой волны в условном пункте наблюдения и характеристиками очага (местоположением, его размерами и начальной высотой волны) (рис 5, б) Используя эти базовые модели, можно, задавая все характеристики очага зарегистрированной волны, оперативно оценить высоту волны в любом пункте наблюдения

Помимо регрессионных моделей, построенных по расчетным данным, построены регрессионные модели по натурным данным, с помощью которых можно оценить цунамиопасность вдоль побережья Приморья, используя сейсмическую (магнитуду землетрясения) и гидрофизическую (высоту зарегистрированной волны) информацию Проведено сравнение результатов прогнозов по натурным и расчетным регрессионным моделям

1 2 3 4 5

условное местополох®ние очага

Рисунок 5 - Результаты моделирования волны для одного из условных пунктов наблюдения (центральная береговая точка наблюдения локальной области в районе п Ольга)

а-графики расчетных мареограмм, очаги цунами 1-5, тип очага А (радиус г = 20* 1854 м и 11=40x1854 м, высота волны в очаге 2 м),

б - результаты прогноза цунамиопасности в зависимости от местоположения очага цунами (1-5), тип очага А, ряд 1 - прогноз высоты волны, ряд 2 - расчетные данные моделирования волны

Оценка местоположения очага цунами по данным регистрации глубоководных гидрофизических датчиков.

Развит способ быстрого решения задачи оценки параметров очага цунами в рамках технологии вычислительного эксперимента на основе нелинейного регрессионного моделирования соответствующих данных, который возможно эффективно применять в системах оперативной оценки опасности морских наводнений Апробация подхода выполнялась в ходе оценки местоположения очага Андриановского цунами 1996 года, которое было зарегистрировано глубоководными американскими датчиками, расположенными вдоль Алеутских островов

Для оценки местоположения очага использованы расчетные мареограммы, полученные в результате численного моделирования цунами от ряда модельных очагов, которые были расположены вдоль Алеутских островов

На первом этапе строились регрессионные модели для каждого датчика, отражающие зависимости характеристик волны на натурной мареограмме от набора характеристик волн на расчетных мареограммах, полученных в результате численных расчетов от модельных (эталонных) очагов, расположенных вдоль исследуемой области

На втором этапе строились регрессионные модели, отражающие зависимость координат центров модельных очагов от различий в основных характеристиках волн на натурной и расчетных мареограммах

В итоге, разработан способ для оценки параметров очага, для последующего численного моделирования распространения волны и расчета опасности защищаемых участков побережья

В четвертой главе разработана методика зонирования побережья по степени опасности Предлагается использование теории нечетких множеств для оценки состояния повреждения объекта после наводнения Методика оценки состояния повреждения объекта рассматривается как важная составляющая в экспертной системе зонирования прибрежных территорий, предназначенная для оценки ожидаемого ущерба от наводнения Ядром решения оптимизационной задачи при зонировании территории является технология построения множества Парето Методика зонирования территории основана на технологии выделения множества Парето, что позволяет выделять оптимальные участки на побережье по критерию оптимального сочетания риска и ущерба

Оценка риска и величины ущерба от наводнений на основе теории нечетких множеств.

При решении задачи зонирования береговой территории для оценки риска наводнения возникает задача получения количественной оценки состояния повреждения (уязвимости) объекта по отношению к этому опасному явлению Но многим входным данным, факторам, влияющим на оценку состояния повреждения, невозможно сопоставить количественное значение Часто они определяются качественными признаками, такими, как «много», «сильное» и так далее Входные данные также зависят от субъективной оценки экспертов и содержат в себе неопределенность и неоднозначность, которые важно учитывать в процессе принятия решения Например, известно, что уязвимость объекта зависит от геологических условий участка, где он размещается, но разбиение исследуемой территории на относительно одинаковые по геологическим характеристикам зоны можно произвести только условно

В результате предлагаются элементы информационной системы для оценки состояния повреждения объекта на основе нечетких множеств Выделяются основные характеристики, определяющие состояние повреждения объекта, и приводится пример базы нечетких лингвистических правил

Предлагается, если функции принадлежности нечетких переменных заданы таблично и вид их неизвестен, то аппроксимировать их с помощью нелинейной многопараметрической регрессии. Таким образом, предложенная методика оценки состояния повреждения рассматривается как элемент экспертных систем зонирования прибрежных территорий, предназначенный для оценки риска.

Зонирование береговой территории по степени опасности.

Разработана методика зонирования территории по степени опасности. Задачу зонирования определим как задачу выбора оптимальных, по нескольким критериям, участков побережья для строительства некоторых объектов. Методика основана на технологии выделения множества Парето, по которому в дальнейшем эксперт выбирает оптимальный участок на побережье.

Предлагаемая методика включает следующие основные процедуры:

- структурирование защищаемой территории (зоны, подверженной весенним паводкам или цунами) и разделение ее на отдельные элементарные ячейки - «пиксели»;

- выявление экспертом необходимых критериев, характеризующих пиксели;

- заполнение экспертом базы данных по отдельным пикселям;

- выделение Парето-оптимальных решений;

-выбор экспертом из множества Парето-оптимальных участков побережья.

Рисунок 6 - Карта-схема защищаемой береговой зоны. Пар сто - опти м альн ы е решения выделены темно-серым цветом.

Приведен модельный пример зонирования территории, где предполагается строительство береговых объектов В качестве критериев были выбраны вероятность разрушительного наводнения, эффективность функционирования объекта и стоимость строительных работ (на рисунке 6 представлены оценки этих критериев для каждого пикселя в указанном порядке) Для расчета множества Парето разработано соответствующее алгоритмическое и программное обеспечение

Таким образом, предлагаемое алгоритмическое и методическое обеспечение позволяет существенно повысить эффективность защищаемых мероприятий для береговых территорий в критериях «риск-стоимость»

В приложении 1 представлены результаты расчетов на основе многопараметрической регрессии данных наблюдений для оценки опасности наводнений от весенних паводков

В приложении 2 представлено адаптированное алгоритмическое и программное обеспечение для численного моделирования распространения длинных гравитационных волн в реальных акваториях. В качестве математической модели использованы нелинейные уравнения теории мелкой воды Представлены расчетные и натурные мареограммы для решения задачи оценки местоположения очага цунами

В приложении 3 представлены модели функций принадлежности значений лингвистической переменной «состояние повреждения объекта», построенные с помощью нелинейной многопараметрической регрессии Так же представлено программное обеспечение для расчета множества Парето

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1 Адаптирована теория экстремальных статистик для решения задач обеспечения безопасности от наводнений от весенних паводков В результате предложен метод оценки опасности наводнения на основе предельного распределения экстремальных значений типа I, позволяющий получать оценки риска превышения высоты воды при весенних паводках порогового уровня в течение промежутка прогнозирования, который был апробирован на данных мониторинга для территории экосистемы р. Енисей в районе п Ворогово.

Полученные оценки опасности наводнения важно использовать при решении задачи зонирования береговой территории, так как один из критериев, который необходимо учитывать при выборе оптимального участка - это оценка риска возникновения наводнения Использование моделей оценки опасности позволяет существенно снизить ущербы от катастрофических природных явлений в экосистемах крупных рек

2 Разработан метод оценки опасности и контроля процесса наводнения с учетом регрессионного моделирования данных наблюдения и результатов вычислительного эксперимента для построения прогностических моделей при отсутствии информации о виде зависимостей. Предложенный метод позволяет строить модели изучаемого опасного процесса (тренда, гармонической и шумовой составляющих)

3 Разработано методическое, информационное и алгоритмическое обеспечение для локальных и региональных систем экологического мониторинга наводнений на основе вычислительной технологии регрессионного моделирования данных для снижения ущерба в береговой зоне

Методика построения элементов информационных систем поддержки принятия решений в службах контроля и мониторинга наводнений апробированы на примерах реальных акваторий

- методика построения элементов локальной системы предупреждения о цунами апробирована для побережья Приморья и цунамигенной зоны Японского моря;

-способ быстрого решения задачи оценки параметров очага цунами апробирован в ходе оценки местоположения Андриановского цунами 1996 г

Информационной основой для систем принятия решения являются.

- расчетные номограммы для оценки опасности наводнений в береговой зоне,

- расчетные номограммы для оценки местоположения очага по данным регистрации,

- расчетные номограммы для оценки состояния объекта после наводнения

4 Для выделения оптимальных по нескольким критериям участков побережья для строительства гидротехнических объектов разработана методика зонирования береговой территории по степени опасности, которая позволяет повысить уровень их защищенности Адаптирована теория нечетких множеств для решения задачи оценки состояния повреждения объекта в результате наводнения Полученные таким способом количественные оценки состояния повреждения объектов используются при решении задачи зонирования береговой территории

Список публикаций по теме диссертации

1 Симонов, К В Оценка цунамиопасности на основе регрессионного моделирования данных о цунами IК В Симонов, А Л Щемелъ, С В Болотина П II Всероссийская ФАМ конференция Тез докл. - Красноярск ИЦП КГТУ, 2003 - С 92-93

2 Симонов, К В Решение прямых и обратных задач на основе регрессионного моделирования данных о цунами / К В Симонов, Л Б Чубарое, ЗИ Федотова, С В Болотина II Кубатурные формулы и их приложения сб науч тр -Красноярск ИЦП КГТУ, 2003. - С 187-193.

3 Болотина, С В Оценка цунамиопасности на основе регрессионного моделирования данных о цунами / СБ Болотина II IV Всероссийская конференция молодых ученых по математическому моделированию и информационным вопросам Тез док - Красноярск ИВМ СО РАН, 2003 -С 69-70

4 Симонов, К В Алгоритмические средства обработки больших массивов данных / К В Симонов, С А Перетокин, АЛ Щемелъ, С В Болотина II Распределенные и кластерные вычисления сб. науч тр - Красноярск: ИВМ СО РАН, 2004 - С. 176-197

5 Симонов, КБ Вычислительный эксперимент решение обратной задачи для Андриановского цунами 1996 г I К В Симонов, С Б Болотина Н Вестник КГТУ «Математические методы и моделирование» - Красноярск-ИЦПКГТУ, 2004 -Вып 33 -С 42-49

6 Симонов, КБ Оценка параметров очага цунами в системе раннего предупреждения о цунами / КБ Симонов, С А Перетокин, СБ Болотина И Труды IV Всероссийской ФАМ конференция - Красноярск ИВМ СО РАН,

2005 -С 86-91

7 Симонов, КБ Катастрофические землетрясения и цунами в районе Суматры прогноз и моделирование / КБ Симонов, С А Перетокин, С В Болотина // Кубатурные формулы и их приложения сб науч тр - Улан-Удэ Изд-во ВСГТУ, 2005 - С 122-125

8 Кириллова, СБ Моделирование данных о цунами в рамках вычислительного эксперимента / СБ Кириллова И IV Всесибирский конгресс женщин-математиков сб науч тр - Красноярск. РИО СибГТУ, 2006 - С 79-80

9 Кириллова, СБ Вычислительные технологии обработки данных геомониторинга /СБ Кириллова // Молодежь и современные информационные технологии сб науч тр - Томск Институт «Кибернетический центр» ТПУ,

2006 - С. 99-100

10 Симонов, К В Оптимизационная процедура зонирования береговой территории по степени риска цунами / КБ Симонов, В Г Суховольский, СБ Кириллова И V Всероссийская ФАМ конференция Тез докл -Красноярск ИВМ СО РАН, 2006 - С 56.

11 Кириллова, СБ Зонирование береговой территории по степени риска цунами / СБ Кириллова И I (XIX) Международная конференция «Изучение природных катастроф на Сахалине и Курильских островах» Тез. докл - Южно-Сахалинск- ИМГиГ ДВО РАН, 2006 - С. 68

12 Кириллова, СБ Вычислительный эксперимент в задачах оценки цунамиопасности / С В Кириллова // Приложение к журналу «Открытое образование» - Красноярск, 2006 - С 83-88

13 Кириллова, СБ Моделирование риска и ущерба от наводнений на основе нечетких множеств / СБ Кириллова, МВ Ноское, К В Симонов И Вычислительные технологии Спец выпуск.-2006 -Т. 11 -С 51-58

14 Кириллова, С В Нелинейная многопараметрическая регрессия данных наблюдений о наводнениях I СБ Кириллова, КБ Симонов, АЛ Щемелъ // Вопросы математического анализа сб. науч. статей. - Красноярск. ИПЦ КГТУ, 2006 -Вып 9 -С 47-54

15 Кириллова, С В Построение параметра Херста для наводнений от весенних паводков / С В Кириллова И Вестник КрасГАУ - 2006 - Вып 14. -С.457-460

16 Носков, МВ Зонирование береговой территории по степени риска цунами / МВ Носков, К В Симонов, В Г Суховольский, С В Кириллова II Вычислительные и информационные технологии в науке, технике и образовании сб науч. тр - Павлодар ТОО НПФ «ЭКО», 2006 - Т 2. - С 206208

I У

ЛП № 04943 от 02 03 99 Подписано в печать 10 04 2007 Формат бумаги 60x86x1/16 Уел печ л 1,1 Тираж 100 экз Заказ № 11 Отпечатано на ризографе ИВМ СО РАН 660036, г Красноярск, Академгородок

ВВЕДЕНИЕ.;.

1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ КОНТРОЛЯ И ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРОВ НАВОДНЕНИЙ.

1.1. Вычислительный эксперимент как технология научных исследований.

1.2. Модели оценки характеристик морских наводнений сейсмической природы.:.

1.3. Контроль и прогнозирование максимальных уровней воды при весенних паводках.

1.4. Оценка риска и ущерба от наводнений.

Выводы к главе 1.

2. СТАТИСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ КОНТРОЛЯ И ОЦЕНКИ ОПАСНОСТИ НАВОДНЕНИЙ ОТ ВЕСЕННИХ ПАВОДКОВ.

2.1. Метод оценки опасности от наводнений от весенних паводков на основе теории экстремальных статистик.

2.1.1. Основные понятия и определения теории экстремальных статистик.

2.1.2. Модель оценки опасности от наводнений.:.

2.1.3. Оценки опасности от наводнения по данным об уровне воды на реке Енисей в районе поселка Ворогово.

2.2. Метод оценки промежутков времени между наводнениями от весенних паводков.

2.2.1. Процесс риска наводнения, обусловленный весенними паводками.

2.2.2. Оценка промежутков времени между наводнениями для поселка Ворогово.

2.3. Построение параметра Херста для наводнений от весенних паводков.

2.3.1. Методика Херста для анализа данных наблюдений.

2.3.2. Моделирование максимального уровня воды методом Херста.

2.3.3. Интерпретация результатов моделирования.

Выводы к главе 2.

3. МЕТОДЫ КОНТРОЛЯ И ОЦЕНКИ ОПАСНОСТИ ЦУНАМИ.

3.1. Нелинейный многопараметрический регрессионный анализ данных мониторинга.

3.1.1. Методика построения регрессионной модели.

3.1.2. Описание алгоритмического и программного обеспечения.

3.2. Оценка опасности от морских наводнений сейсмической природы в Японском море.

3.2.1. Описание вычислительного эксперимента.

3.2.2. Построение нелинейной регрессионной модели для оценки цунамиопасности.

3.2.3. Оценки цунамиопасности на основе регрессионной модели, применительно к побережью Приморья и цунамигенной зоны в Японском море.

3.2.4. Сравнительный анализ прогнозируемых данных о цунами.

3.3. Оценка опасности цунами на основе регистрации волны в открытом океане.

3.3.1. Постановка задачи.

3.3.2. Анализ расчетных и натурных мареограмм.

3.3.3. Регрессионное моделирование данных о цунами.

Выводы к главе 3.

4. ЗОНИРОВАНИЕ ПРИБРЕЖНОЙ ТЕРРИТОРИИ ПО СТЕПЕНИ

ОПАСНОСТИ.

4.1. Оценка риска и ущерба от наводнений на основе нечетких множеств.

4.1.1 Основные понятия теории нечетких множеств.

4.1.2. Системы нечеткого вывода.

4.1.3. Оценка состояния повреждения объекта на основе теории нечетких множеств.

4.1.4. Моделирование риска на основе нечетких множеств.

4.2. Зонирования береговой территории по различным критериям.

4.2.1. Постановка многокритериальной задачи принятия решений.

4.2.2. Принцип Парето-оптимальности.

4.2.3. Численные методы построения множества Парето.

4.2.4. Метод обобщенного критерия.

4.2.5. Общая структура алгоритма зонирования береговой территории по степени опасности.

4.2.6. Пример зонирование береговой территории по степени опасности.

Выводы к главе 4.

Актуальность темы. Актуальность темы исследований обусловлена необходимостью контроля и оценки опасности наводнений на основе дополнительной информации об ожидаемом процессе и его воздействии [4,8,9,39,123]. Для проведения эффективного контроля за окружающей средой с целью уменьшения последствий опасных явлений требуется разработка методического и информационного обеспечения для систем экологического мониторинга и, следовательно, усовершенствование имеющихся или обоснование новых методов контроля природной среды, являющихся основой этих систем. Неотъемлемой частью усовершенствования качества контроля и получения оценок опасности является разработка методик и алгоритмов обработки данных мониторинга неблагоприятных явлений [2,6,10,26,40,51,88,112, 128].

Наводнения от весенних паводков наблюдаются на реках России и занимают первое место в ряду стихийных бедствий по повторяемости, площади охвата территории и суммарному материальному ущербу [8,14,15,47, 60-63, 85-87,98,125,154,160]. Для Красноярского края наибольшую опасность представляют наводнения в период весеннего половодья и ледохода на реках, летне-осенние высокие дождевые паводки, высокие уровни воды при установлении ледостава, а также затопления местности, связанные с разрушением плотин водохранилищ, размывом защитных дамб [8,16,17, 24, 25,27, 73,74, 76,77].

Приносят колоссальный материальный ущерб и человеческие жертвы морские наводнения сейсмической природы, которым подвержено Тихоокеанское побережье России [11,12, 21,22, 30-35, 53,100,118,130,147— 153]. Ущерб, причиняемый сильными цунами, иногда значительно превосходит последствия, вызываемые цунамигенными землетрясениями [20,100, 134]. Катастрофы происходят, несмотря на существование специальных служб предупреждения [20,100]. События в Юго-Восточной Азии в связи с цунами 26 декабря 2004 года показали высокую степень незащищенности береговых территорий мирового океана [137, 201].

В настоящее время существует достаточно большое количество методик прогнозирования опасности наводнений от весенних паводков, в основе которых лежат прогностические зависимости оценки уровня воды от различных факторов (например, модели д.г.н. Д.А. Буракова и др.), используя которые можно оценить высоту воды на ближайший год по известным характеристикам (толщине льда, температуре и т.д.) [16,17]. В диссертационной работе для решения задачи обеспечения безопасности исследованы модели другого рода -модели, позволяющие оценить опасность наводнения за некоторый промежуток времени.

Получение оценок параметров волн цунами базируется на эмпирических зависимостях и численном моделировании процесса (Ан.Г. Марчук, E.H. Пелиновский, Л.Б. Чубаров и др.)[1, 5,7,23,28,38,41,43-45,48-50, 54-59, 79, 90, 92, 94, 96, 97, 105, 116-119, 121, 124, 135, 141, 144, 145,162-168, 173180,186,189, 192]. При этом используются, как правило, линейные зависимости. В диссертационной работе для построения оценок опасности от параметров процесса предлагается использовать нелинейную многопараметрическую регрессию. Таким образом, несмотря на значительные достижения в этой области, необходима разработка новых адекватных методов оценки опасности в процессе контроля и мониторинга изучаемых явлений (наводнений от паводков и волн цунами). Повышение точности и заблаговременности прогноза является актуальной и практически значимой задачей.

Объектом исследований являются элементы системы мониторинга наводнения, предметом исследований - модели и методы контроля и оценки степени опасности наводнений.

Идеей диссертационной работы является создание теоретических основ методики контроля процесса наводнения (как в случае паводков, так и при цунами), которая заключается в оценке основных параметров наводнений по имеющейся информации мониторинга явления и результатов вычислительного эксперимента [94].

Цель работы. Разработка методов контроля и оценки опасности процесса наводнения (паводки, цунами).

Основные задачи.

1. Построение статистических моделей для оценки опасности наводнений от весенних паводков.

2. Разработка метода контроля и оценки опасности процесса наводнения на основе регрессионного моделирования данных наблюдения и результатов вычислительного эксперимента.

3. Разработка информационного и алгоритмического обеспечения систем мониторинга для оценки опасности наводнений.

4. Создание методики зонирования береговой территории по степени опасности от наводнений.

Научная новизна.

1. Адаптирована теория экстремальных статистик для решения задач обеспечения безопасности от наводнений от весенних паводков. В результате построены зависимости оценки опасности наводнения с заданным уробнем воды от длительности интервала наблюдения для участка территории экосистемы реки Енисей в районе поселка Ворогово.

2. Разработан метод контроля и оценки опасности процесса наводнения на основе нелинейной многопараметрической регрессии, позволяющий строить прогностические модели по имеющимся натурным данным и данным полученным в результате вычислительного эксперимента при отсутствии информации о виде зависимостей.

3. Разработано методическое, информационное и алгоритмическое обеспечение локальных и региональных систем экологического мониторинга наводнений на основе вычислительной технологии регрессионного моделирования данных для снижения ущерба в береговой зоне.

4. Адаптирована теория нечетких множеств для решения задачи оценки состояния повреждения объекта в результате наводнения и выявлены основные критерии, которые необходимо учитывать при решении задачи зонирования береговой территории: риск возникновения опасного явления и стоимость объекта. Разработано методическое и программное обеспечение, позволяющее повысить эффективность зонирования береговых территорий в критериях «риск - стоимость».

Положения, выносимые на защиту.

Методика оценки опасности наводнения на основе теории экстремальных статистик с учетом параметра Херста.

2. Метод контроля и оценки опасности процесса наводнения на основе нелинейной многопараметрической регрессии данных наблюдения и результатов вычислительного эксперимента.

3. Методика построения элементов информационного обеспечения для систем мониторинга и зонирования береговой территории по степени опасности.

Методология, методы и фактический материал. При исследованиях использовались: теория экстремальных статистик, методология и технология вычислительного эксперимента и системного анализа, метод наименьших квадратов в регрессионном моделировании, алгоритмы численного моделирования распространения цунами.

Для решения задач оценки опасности наводнений использовался следующий фактический материал:

- данные о морских наводнениях - цунами на Тихоокеанском побережье России [53, 147-153],

-данные о наводнениях от весенних паводков для участков береговой территории экосистемы реки Енисей [16-17].

Эти данные были получены с помощью приборов, имеющих высокую точность измерения, что позволило в диссертационной работе для оценки опасности наводнений построить модели, отличающиеся хорошим качеством.

Практическая значимость и востребованность результатов.

Прикладным результатом исследований является решение задачи зонирования береговых территорий по степени опасности, а также задача построения элементов локальной системы предупреждения о морских наводнениях сейсмической природы. Эти прикладные задачи являются актуальными, поскольку существующие методики районирования береговой территории учитывают только один критерий - опасность возникновения наводнения, но для практических целей необходимо учитывать и другие критерии (например, эффективность, стоимость) [32, 35, 135].

Работа выполнялась в рамках сотрудничества с Институтом вычислительного моделирования СО РАН (г. Красноярск) и Институтом вычислительных технологий СО РАН (г. Новосибирск). Материалы расчетов и научные разработки использовались при выполнении следующих грантов и программ: ФЦП «Мировой океан» (проект №47); гранта № RG1-2415-N0-02 CRDF «Data Assimilation and Inversion Scheme for Real-Time Tsunami Forecasting»; Интеграционного проекта CO РАН «Моделирование катастрофических процессов в природной среде и аварийных ситуаций в техносфере»; гранта РФФИ № 01-05-64704 «Теоретическое * и экспериментальное исследование проблемы безопасности приморских территорий на основе оценки рисков сейсмического происхождения методом обратных задач»; гранта РФФИ № 04-01-00823 «Кубатурные формулы, точные на системах функций».

Достоверность полученных результатов подтверждается сравнениями с данными наблюдений, с материалами натурных экспериментов, сопоставлениями с результатами работ других авторов.

Апробация. Результаты проведенных исследований докладывались и обсуждались на международных и всероссийских научных конференциях:

-Всероссийской ФАМ конференции (Красноярск, ИВМ СО РАН, 2003; Красноярск, КГТУ, 2005; Красноярск, ИВМ СО РАН, 2006);

-Международном семинаре «Кубатурные формулы и их приложения» (Красноярск, КГТУ, 2003; Улан-Удэ, ВСГТУ, 2005); .

-Всероссийской конференции молодых ученых по математическому моделированию и информационным вопросам (Красноярск, ИВМ СО РАН, 2003);

-Всероссийском семинаре «Распределенные и кластерные вычисления» (Красноярск, ИВМ СО РАН, 2004);

- Всесибирском конгрессе женщин-математиков (Красноярск, СибГТУ,

2006);

- Всероссийской конференции «Молодежь и современные информационные технологии» (Томск, Институт «Кибернетический центр», 2006);

-Международной конференции «Изучение природных катастроф на Сахалине и Курильских островах» (Южно-Сахалинск, ИМГиГ ДВО РАН, 2006);

-Международной конференции «Вычислительные и информационные технологии в науке, технике и образовании» (Казахстан, Павлодар, 2006).

Публикации и личный вклад. По теме диссертации опубликованы 16 работ в сборниках статей и трудах международных и всероссийских научных конференций, в том числе 3 статьи в сборниках, рекомендованных ВАК: в журнале «Вычислительные технологии», в Вестнике КрасГАУ и в Приложении к журналу «Открытое образование».

Личный вклад автора состоит: в проведении теоретических и практических исследований, которые определяют основу диссертации и новизну полученных результатов; в обработке и интерпретации данных мониторинга и вычислительного эксперимента.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из Введения, 4 глав, Заключения, Списка литературы из 201 наименования и Приложений. Работа изложена на 187 страницах машинописного текста, содержит 9 таблиц и иллюстрирована 57 рисунками.

Выводы к главе 4

Предложена методика оценки состояния повреждения гидротехнического объекта, подверженного воздействию морских наводнений сейсмической природы или наводнениям от весенних паводков, с использованием теории нечетких множеств. На основе регрессионного моделирования данных построены соответствующие модели для заданных функций принадлежности. Предложенную методику можно рассматривать как элемент экспертных систем зонирования прибрежных территории, предназначенный для оценки ожидаемого ущерба от наводнения и, следовательно, вероятного риска.

Разработана методика зонирования защищаемых территории по степени опасности наводнений. Методика основана на технологии расчета множества Парето, по которому в дальнейшем эксперт выбирает оптимальный участок для строительства гидротехнических объектов. Приведен пример зонирования береговой территории по степени опасности. Предлагаемое алгоритмическое и методическое обеспечение позволяет существенно повысить эффективность защищаемых мероприятий для береговых территорий в критериях «риск-стоимость».

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Адаптирована теория экстремальных статистик для решения задач обеспечения безопасности от наводнений от весенних паводков. В результате предложен метод оценки опасности наводнения на основе предельного распределения экстремальных значений типа I, позволяющий получать оценки риска превышения высоты воды при весенних паводках порогового уровня в течение промежутка прогнозирования, который был апробирован на данных мониторинга для территории экосистемы р. Енисей в районе п. Ворогово.

Полученные оценки опасности наводнения важно использовать при решении задачи зонирования береговой территории, так как один из критериев, который необходимо учитывать при выборе оптимального участка - это оценка риска возникновения наводнения. Использование моделей оценки опасности позволяет существенно снизить ущербы от катастрофических природных явлений в экосистемах крупных рек.

2. Разработан метод оценки опасности и контроля процесса наводнения с учетом регрессионного моделирования данных наблюдения и результатов вычислительного эксперимента для построения прогностических моделей при отсутствии информации о виде зависимостей. Предложенный метод позволяет строить модели изучаемого опасного процесса (тренда, гармонической и шумовой составляющих).

3. Разработано методическое, информационное и алгоритмическое обеспечение для локальных и региональных систем экологического мониторинга наводнений на основе вычислительной технологии регрессионного моделирования данных для снижения ущерба в береговой зоне.

Методика построения элементов информационных систем поддержки принятия решений в службах контроля и мониторинга наводнений апробированы на примерах реальных акваторий:

- методика построения элементов локальной системы предупреждения о цунами апробирована для побережья Приморья и цунамигенной зоны Японского моря;

-способ быстрого решения задачи оценки параметров очага цунами апробирован в ходе оценки местоположения Андриановского цунами 1996 г.

Информационной основой для систем принятия решения являются:

- расчетные номограммы для оценки опасности наводнений в береговой зоне;

-расчетные номограммы для оценки местоположения очага по данным регистрации;

- расчетные номограммы для оценки состояния объекта после наводнения.

4. Для выделения оптимальных по нескольким критериям участков побережья для строительства гидротехнических объектов разработана методика зонирования береговой территории по степени опасности, которая позволяет повысить уровень их защищенности. Адаптирована теория нечетких множеств для решения задачи оценки состояния повреждения объекта в результате наводнения. Полученные таким способом количественные оценки состояния повреждения объектов используются при решении задачи зонирования береговой территории.

1. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Исследование зависимостей. М.: Финансы и статистика, 1985. - 464 с.

2. Акимов В.А., Лесных В.В., Радаев H.H. Основы анализа и управления риском в природных и техногенной сферах. М.: ЗАО ФИД «Деловой экспресс», 2004 - 352 с.

3. Акимов В.А., Новиков В.Д., Радаев H.H. Природные и техногенные чрезвычайные ситуации: опасности, угрозы, риски. М.: ЗАО ФИД «Деловой экспресс», 2001.

4. Алексеев A.C., Гусяков В.К., Чубаров Л.Б., Шокин Ю.И. Численное исследование генерации и распространения волн цунами при реальной топографии дна. Линейная модель // Изучение цунами в открытом океане. М.: Наука, 1978. - С. 5-20.

5. Астафьева Н. М. Вейвлет-анализ: основы теории и примеры применения //Успехи физических наук, 1998.-Т. 166.-№ П.-С. 1145-1170.

6. Безопасность России. Правовые, социально-экономические и научно-технические аспекты. Региональные проблемы безопасности. Красноярский край М.: МГФ «Знание», 2001. - 576 с.

7. Белолипецкий В.М., Шокин Ю.И. Математическое моделирование в задачах охраны окружающей среды. Новосибирск: Инфолио-пресс, 1997.-240 с.

8. Бендат Д., Пирсол А. Прикладной анализ случайных данных. М.: Мир, 1989.-540 с.

9. Богданов Г.С, Митрофанов В.Н., Фаин И.В., Шельтинг Е.В. Распространение длинных волн в районе Усть-Камчатска // Природные катастрофы и стихийные бедствия в Дальневосточном регионе. -Владивосток: ДВО АН СССР, 1990.-С. 193-205.

10. Богданов Г.С., Го Ч.Н., Иванов В.В., Кайстренко В.М., Симонов К.В. и др. Цунамирайонирование Усть-Камчатска // Всесоюзное совещание по цунами «Теоретичуеские основы, методы прогноза цунами». Тез. докл. -Обнинск: ЦКБ ГМП, 1988. С. 38-40.

11. Болотина C.B. Оценка цунамиопасности на основе регрессионного моделирования данных о цунами // IV Всероссийская конференция молодых ученых по математическому моделированию и информационным вопросам. Красноярск: ИВМ СО РАН, 2003. - С. 6970.

12. Бузин В.А, Факторы, опеделяющие максимальный заторный уровень воды // Труды ГГИ, Вып.270. JL: Гидрометеоиздат, 1973. - С. 33-39.

13. Булатов С.Н. О возможности создания универсального метода расчета времени вскрытия рек // Труды Гидрометцентра СССР. Вып. 112. JL: Гидрометеоиздат, 1972.-С. 100-107.

14. Бураков Д.А., Кореньков B.JI. Разработка методики прогноза уровней воды, вызванных заторными наводнениями в районе населенного пункта Ворогово // Заключительный отчет. Красноярск: КНИИГиМС, 2000. -73 с.

15. Вабишевич П.Н. Численное моделирование М.: Изд-во МГУ, 1993 -152 с.

16. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М.: Наука, 1959. - 576 с.

17. Виген С. Проблема цунами и ее значение для жизни и деятельности человека на побережье Тихого океана // Труды ДВНИИ. Динамика длиннопериодных волн в океане и исследования цунами. Вып. 103. JL: Гидрометеоиздат, 1984. - С. 3-7.

18. Войт С.С. Волны цунами // Исследования цунами. М., 1987. - № 1. - С. 8-26.

19. Войт С.С. Цунами // Океанология. Физика океана. М.: Наука, 1978. -Т. 2. - С. 229-254.

20. Вольцингер Н.Е., Клеванный К.А., Пелиновский E.H. Длинноволновая динамика прибрежной зоны. JL: Гидрометеоиздат, 1989. - 271 с.

21. Воронов С.П., Николаев В.А., Симонов К.В., Щемель A.J1. Проблемы управления безопасностью применительно к весенним паводкам //Труды VIФАМ конференции. Красноярск: ИВМ СО РАН, 2002. - С. 56-60.

22. Галамбош Я. Асимптотическая теория экстремальных порядковых статистик. М.: Наука, 1984. - 304 с.

23. Го Ч.Н., Иващенко А.И., Кайстренко В.М., Поплавский A.A., Симонов К.В. Цунами на тихоокеанском побережье СССР // Геолого-Геофизический Атлас Курило-Камчатской островной системы. / Ред.: К.Ф. Сергеев, M.J1. Красный. Ленинград, 1987. - С. 36-37.

24. Го Ч.Н., Кайстренко В.М., Пелиновский E.H., Симонов К.В. Прогноз цунамиопасности для побережья Камчатки // Метеорология и гидрология. 1986.-№ 7.-С. 74-81.

25. Го Ч.Н., Кайстренко В.М., Симонов К.В. Локальный долгосрочный прогноз цунами и цунамирайонирование. Южно-Сахалинск, 1982. -28 с. (Препринт / ДВНЦ АН, СахКНИИ).

26. Го Ч.Н., Кайстренко В.М., Симонов К.В. О возможности локального долгосрочного прогноза цунами // Оперативный и долгосрочный прогноз цунами. Южно-Сахалинск: Изд.-во ИМГиГ ДВНЦ АН, 1983. - С. 150162.

27. Го Ч.Н., Кайстренко В.М., Симонов К.В. Предварительные данные о цунамиопасности побережья Японского моря // Нестационарные длинноволновые процессы на шельфе Курильских островов. -Владивосток: Изд-во ДВНЦАН, 1984.-С. 138-141.

28. Го Ч.Н., Симонов К.В. Районирование побережья Курильских островов по степени цунамиопасности // Всесоюзное совещание по цунами «Вопросы оперативного и долгосрочного прогноза цунами». Тез. докл. -Южно-Сахалинск: ИМГиГ ДВНЦ АН, 1981. С. 79.

29. Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей М.:СП «ParaGraph», 1990160 с.

30. Горбань А.Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональном компьютере. Новосибирск: Наука, 1996. - 276 с.

31. Григораш З.К., Заклинский A.B. Моделирование цунами во Втором Курильском проливе // Изв. АН СССР. Сер. геофиз. 1962. - № 5 - С. 162-178.

32. Григорьев Ал.А., Кондратьев К.Я. Природные и антропогенные экологические катастрофы // Исследование Земли из космоса. 2000. -№2,-С. 72-82.

33. Григорьев Ал.А., Кондратьев К.Я. Спутниковый мониторинг природных и антропогенных катастроф // Исследование Земли из космоса. 1996. -№3.-С. 68-79.

34. Грошев Е.Б., Симонов К.В., Сладкевич М.С. и др. Вычислительный эксперимент в проблеме цунами: моделирование затопления побережья г. Северо-Курильска. Красноярск, 1986. - 47 с. (Препринт /ВЦ СО АН, №3).

35. Гумбель Э. Статистика экстремальных значений. М.: Мир, 1965. - 449 с.

36. Гусяков В.К., Марчук А.Г., Титов В.В. Интерактивная система моделирования цунами на персональной ЭВМ // Вычислительные технологии. 1992. - Т. 1. -№ 3.- С. 189-196.

37. Гусяков В.К., Осипова A.B. Автоматизированный каталог землетрясений и цунами Курило-Камчатского региона // Вычислительные технологии. -1992.-Т. 1.-№3.-С. 197-204.

38. Гусяков В.К., Чубаров Л.Б. Численное моделирование возбуждения и распространения цунами в прибрежной зоне // Изв. АН СССР. Физика Земли. 1987. - №> 11. - С. 53-64.

39. Джексон П. Введение в экспертные системы. Москва: «Вильяме». -2001.

40. Донченко Р.В. Оценка максимальных зажорных и заторных подъемов уровней воды // Материалы конференций и совещаний по гидротехнике. -JL: Энергоатомиздат, 1984. С. 284-285.

41. Доценко С.Ф., Соловьев C.JI. Математическое моделирование процессов возбуждения цунами подвижками океанского дна // Исследования цунами М., 1990. - № 4. - С. 42-51.

42. Железняк М.И., Клеванный К.А., Пелиновский E.H., Симонов К.В. и др. Численные методы расчета наката длинных волн на берег // Всесоюзное совещание по цунами. Тез. докл. Горький: ИПФ АН, 1984. - С. 62-63.

43. Железняк М.И., Пелиновский E.H. Физико-математические модели наката цунами на берег // Накат цунами на берег. Горький: ИПФ АН СССР, 1985.-С. 8-33.

44. Загоруйко Н.Г. Методы обнаружения закономерностей. М.: Наука, 1981.-115с.

45. Заде JI. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. -М.: Мир, 1976. 165 с.

46. Заякин Ю.А., Лучинина А.Д. Каталог цунами на Камчатке. Обнинск: МЦЦ, 1987.-51 с.

47. Иванов В.В., Симонов К.В. Способ определения границы затопления побережья. Авторское свидетельство № 1142570. - М.: ВНИИПИ, 1983. -4 с.

48. Иващенко А.И., Го Ч.Н. Цунамигенность и глубина очага землетрясения // Волны цунами. Вып. 32. Южно-Сахалинск: ДВНЦ АН СССР, 1973. -С. 152-155.

49. Иващенко А.И., Орлов В.А., Поплавский A.A. Задача оперативного прогноза цунами как задача распознавания образов // Теоретические и экспериментальные исследования по проблеме цунами. -М.: Наука, 1977. -С. 104-113.

50. Иващенко А.И., Поплавский A.A. Некоторые результаты дополнительного исследования задачи узнавания цунамигенности землетрясения // Теория и оперативный прогноз цунами. М.: Наука, 1980.-С. 42-48.

51. Кайстренко В.М. Вероятностная модель заплесков цунами применительно к проблеме прогноза // Гидродинамика тектоносферы зоны сочленения Тихого океана с Евразией. Т. 8. Проявления конкретных цунами. Южно-Сахалинск: ИМГиГ ДВО РАН, 1997. - С. 80-90.

52. Карев В.Ю., Симонов К.В., Чубаров Л.Б., Шокин Ю.И. Вычислительный эксперимент в проблеме цунами: детальное цунамирайонирование Тихоокеанского побережья Камчатки // Исследование цунами. № 4. М.: Наука, 1990.-С. 64-84.

53. Карнович В.Н. Влияние интенсивности подъема уровня воды на процесс заторообразования и возможность прогноза максимальных заторных уровней на Днестре // Труды координационных совещаний по гидротехнике. Вып. 56. Л.: Энергия, 1970. - С. 115-122.

54. Карнович В.Н. Методы прогноза максимальных уровней воды при заторах льда // Материалы конференций и совещаний по гидротехнике. -Л.: Энергоатомиздат, 1991. С. 93-96

55. Карнович В.Н., Куполевский Г.А., Куликова Т.В. Прогнозирование максимальных заторных уровней на участке береговых складовдревесины в нижнем течении р. Ангары // Материалы конференций и совещаний по гидротехнике. -JL: Энергия, 1979.-С. 150-155.

56. Каталоги заторных и зажорных участков рек СССР. Азиатская часть. JL: Гидрометеоиздат, 1976 - Т.2. - 288 е.

57. Кириллова C.B. Вычислительный эксперимент в задачах оценки цунамиопасности // Приложение к журналу «Открытое образование». Материалы конференции «IV Всесибирский конгресс женщин-математиков». Красноярск, 2006. - С. 83-88.

58. Кириллова C.B. Зонирование береговой территории по степени риска цунами // I (XIX) Международная конференция «Изучение природных катастроф на Сахалине и Курильских островах». Тезисы докл. Южно-Сахалинск: ИМГиГ ДВО РАН, 2006. - С. 68.

59. Кириллова C.B. Моделирование данных о цунами в рамках вычислительного эксперимента // IV Всесибирский конгресс женщин-математиков. Материалы конференции. Красноярск: РИО СибГТУ, 2006. - С. 79-80.

60. Кириллова C.B. Построение параметра Херста для наводнений от весенних паводков // Вестник КрасГАУ. Вып. 14. Красноярск, 2006. -С 457-460.

61. Кириллова C.B., Носков М.В., Симонов К.В. Моделирование риска и ущерба от наводнений на основе нечетких множеств // Вычислительные технологии. 2006. - Т. 11.- С. 51 -58.

62. Кириллова C.B. Информационное моделирование данных наблюдений цунами // VI Всероссийская конференция молодых ученых поматематическому моделированию и информационным технологиям. Тез. док. Кемерово, 2005. http://www.ict.nsc.ru/ws/YM2005

63. Кириллова С.В., Симонов К.В., Щемель A.JI. Нелинейная многопараметрическая регрессия данных наблюдений о наводнениях // Вопросы математического анализа: Сб. науч. статей. Вып. 9. -Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2006 С. 47-54.

64. Колмогоров А.Н. Теория вероятностей и математическая статистика М.: Наука, 1986-535 с.

65. Кореньков В.А., Бабкина И.В. Состояние и проблемы государственного мониторинга поверхностных водных объектов Красноярского края // Проблемы использования и охраны природных ресурсов Центральной Сибири. Вып. 2. Красноярск: КНИИГиМС, 2000 - С. 45-50.

66. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств: Пер. с франц. М.: Радио и связь, 1982. - 432 с.

67. Кофф Г.Л., Левин Б.В., Морозов E.H., Борсукова О.В. Оценка риска цунами и сейсмического риска береговых зон сахалинской области -Москва, Южно Сахалинск, 2005. - 61 с.

68. Курант Р., Фридрихе К., Леви Г. О разностных уравнениях математической физики // УМН, Вып. 8. 1940. - С. 125-160.

69. Куркин A.A., Пелиновский E.H., Чой Б.Х., Ли Д.С. Сравнительная оценка цунамиопасности япономорского побережья России на основе численного моделирования цунами // Океанология. 2004. - Т. 44. - № 2 -С. 163-172.

70. Лаврентьев М.А., Шабат Б.В. Проблемы гидродинамики и их математические модели. М.: Наука, 1973. - 416 с.

71. Ле Меоте, Б. Введение в гидродинамику и теорию волн на воде. Л.: Гидрометеоиздат, 1976. - 367 с

72. Леоненков A.B. Нечеткое моделирование в среде MATL AB и fuzzy TECH. СПб.: БХВ-Петербург, 2005. - 736 с.

73. Лидбеттер М., РотсенХ., ЛиндгренГ. Экстремумы случайных последовательностей и процессов. М.: Мир, 1989. - 392 с.

74. Линник Ю.В. Метод наименьших квадратов и основы математико-статистической теории обработки наблюдений. М.: Физматизд., 1958.

75. Лисер И.Я. Весенние заторы льда на реках Сибири. Л.: Гидрометеоиздат, 1967. - 104 с.

76. Лисер И.Я. Заторы льда и борьба с ними // Сборник трудов «Методы борьбы с ледовыми затруднениями на гидростанциях Сибири». -Новосибирск, 1965.-С.23-37.

77. Лисер И.Я. Методика, прогноза максимального уровня при вскрытии р. Оби у п. Колпашево // Труды Западно-Сибирского регионального НИИ гидрометинститута, Вып.43. -М.: Гидрометеоиздат, 1980. С. 3-8.

78. Литтл Р., Рубин Д. Статистический анализ данных с пропусками. -М.: Финансы и статистика, 1991. 336 с.

79. Лобковский Л.И., Баранов Б.В. К вопросу о возбуждении цунами в зонах поддвига литосферных плит // Процессы возбуждения и распространения цунами. М.: ИО АН СССР, 1982. - С. 7-17.

80. Мазова Р.Х., Пелиновский E.H., Соловьев C.JI. Статистические данные о характере наката волн цунами // Океанология. 1983. - Т. 23. - № 6. -С. 932-936.

81. Макаров И.И., Соколов A.C., Шульман С.Г. Моделирование гидротермических процессов водохранилищ охладителей ТЭС и АЭС. -М.: Энергоатомиздат, 1986.- 181 с.

82. Марчук Ан.Г. Технологическая поддержка при создании батиметрических баз данных для моделирования волн цунами // Труды ИВМиМГ СО РАН. Серия: Математическое моделирование в геофизике, Новосибирск, ИВМиМГ СО РАН, 1998. Вып. 5. - С. 186-198.

83. Марчук Ан.Г., Симонов К.В., Охонин В.А., Щемель A.A. Нелинейный регрессионных анализ сейсмологических данных // Природно-техногенная безопасность Сибири: Труды научных мероприятий. -Красноярск, 2001.-Т. 1.-С. 233-237.

84. Марчук Ан.Г., Чубаров Л.Б., Шокин Ю.И. Численное моделирование волн цунами. Новосибирск: Наука, 1983. - 175 с.

85. Марчук Г.И. Методы вычислительной математики. М.: Наука, 1977. -455 с.

86. Мирчина Н.Р., Пелиновский E.H. О связи периода волны цунами в береговой зоне с размерами очага // Изв. АН СССР, ФАО. 1980. - Т. 16. -№11.-С. 1218-1219.

87. Мирчина Н.Р., Пелиновский E.H., Шаврацкий С.Х. О параметрах волны цунами в очаге Горький, 1981- 15 е.- (Препринт / АН СССР, ИПФ, № 24).

88. Митропольский А.К. Техника статистических вычислений М.: Физмагиз, 1961.-479 с.

89. Мурти Т.С. Сейсмические морские волны-цунами. Д.: Гидрометеоиздат, 1981.-447 с.

90. Нейроинформатика. Сборник статей / Под. ред. А.Н. Горбаня. -Новосибирск: Наука, 1998.-296 с.

91. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения. / Под. ред. P.P. Ягер. М.: Радио и связь, 1986. - С. 405.

92. Новиков В.А., Симонов К.В., Чубаров Л.Б., Шокин Ю.И. Принципы создания и расчет параметров локальной системы предупреждения о цунами. Красноярск, 1991. - 48 с. (Препринт /ВЦ СО АН, № 5).

93. Новоселов A.A., Симонов К.В. Проблема страхования рисков от морских природных катастроф // Труды Всероссийской конференции «Проблемы защиты населения и территории от чрезвычайных ситуаций». -Красноярск: КГТУ, 1997. С. 106-108.

94. Носков М.В., Симонов К.В., Щемель A.JI. Нелинейная многопараметрическая регрессия данных наблюдений // Вопросы математического анализа. Красноярск: ИЦП КГТУ, 2003. - Вып. 7. -С. 103-120.

95. Омельченко O.K., Гусяков В.К. Планирование сети сейсмических станций для службы предупреждения о цунами // Вулканология и сейсмология. -1996.-№2.-С. 68-85.

96. Осипов В.И. Управление природными рисками // Вестник Российской Академии наук. Т. 72, №8, 2002. С.678-686.

97. Отнес Р., Эноксон JI. Прикладной анализ временных рядов: основные методы. М.: Мир, 1982. - 428 с.

98. Оценка и управление природными рисками // Материалы общеросс. конференции «Риск-2000» / Под. ред. A.JI. Рогозина. М.: «АНКИЛ», 2000.-480 с.

99. Оценка и управление рисками // Материалы общеросс. конференции «Риск-2003» М.: Изд-во «РУДН», 2003. - Т. 1,416 е.; Т. 2, 408 с.

100. Оценка и управление рисками. Тематический том / Под. ред. A.JI. Рогозина. М.:'Изд-во «КРУК», 2003. 320 С.

101. Пелиновский E.H. Гидродинамика волн цунами. Нижний-Новгород: ИПФ РАН, 1996.

102. Пелиновский E.H. Нелинейная динамика волн цунами. Горький: ИПФ АН СССР, 1982.-226 с.

103. Пелиновский E.H., Плинк A.JI. Предварительная схема цунамирайонирования побережья Курило-Камчатской зоны на основеодномерных расчетов (модельный очаг). Горький, ИПФ АН, 1980. - 16 с. (Препринт / АН СССР, ИПФ, № 5).

104. Пелиновский E.H., Рябов И.А. Функции распределения высот заплеска цунами (по данным международных экспедиций 1992-1998 гг.) // Океанология. 2000. - Т. 40. - № 5. - С. 645-652.

105. Подиновский В.В., Ногин В.Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач. М.: Наука, 1982. - 256 с.

106. Поплавский A.A., Куликов Е.А., Поплавская JI.H. Методы и алгоритмы автоматизированного прогноза цунами. М.: Наука, 1988. - 164 с.

107. Потапов Б.В., Радаев H.H. Экономика природного и техногенного рисков. -М.:ЗАО ФИД «Деловой экспресс», 2001. 513 с.

108. Природные опасности России / Под общей ред. Осипова В.И., Шойгу С.К., Т. 1-6. -М.: Изд-во «КРУК», 2003.

109. Рабинович А.Б. Длинные гравитационные волны в океане: захват, резонанс, излучение. Санкт-Петербург: Гидрометеоиздат, 1993.

110. Радаев H.H. Оценка повторяемости катастрофических наводнений на основе статистического анализа динамики уровня рек // Метеорология и гидрология, №3, 2002. С. 79-89.

111. Родкин М.В. Землетрясения и другие виды катастроф: типовые законы распределений и процессы развития катастроф. Автореферат дисс. д-ра. физ.-мат. наук. М.: ОИФЗ РАН, 2004. - 44 с.

112. Родкин М.В. Модель развития синергетического эффекта при сильных катастрофах // Геология Инженерная геология. Гидрогеология. Геокриология. №1. 2005. - С.81-87.

113. Рождественский A.B. Статистические методы в гидрологии. Л.: Гидрометиздательство, 1974.-423 с.

114. Румшинский JI.3. Элементы теории вероятностей. М.: Наука, 1970. -254 с.

115. Саваренский Е.Ф. Проблема цунами // Бюлл. Совета по сейсмологии АН СССР.-М, 1958.-№ 2.-С. 3-7.

116. Саваренский Е.Ф. Сейсмические волны.-М.: Недра, 1972.-286 с.

117. Самарский A.A. Математическое моделирование и вычислительный эксперимент // Вестник АН СССР. 1979. - № 5. - С. 38-49.

118. Самарский A.A., Михайлов А.П. Математическое моделирование. Идеи. Методы. Примеры. М.: Физматлит, 2001. - 320 с.

119. Сейсмический риск и инженерные решения. Пер. с англ. / Под. ред. Ц. Ломнитца, Э. Розенблюта.-М.: Недра, 1981.-375 с.

120. Симонов К.В., Болотина C.B. Вычислительный эксперимент: решение обратной задачи для Андриановского цунами 1996 г. // Вестник КГТУ «Математические методы и моделирование» Красноярск: ИЦП КГТУ, 2004.-Вып. 33.-С. 42-49.

121. Симонов К.В., Перетокин С.А. , Болотина C.B. Катастрофические землетрясения и цунами в районе Суматры: прогноз и моделирование. Кубатурные формулы и их приложения // Материалы VIII Международного семинара. Улан-Удэ: Изд-во ВСГТУ, 2005. - С. 122— 125.

122. Симонов К.В., Перетокин С.А., Болотина C.B. Оценка параметров очага цунами в системе раннего предупреждения о цунами // Труды IV Всероссийской ФАМ конференция. Красноярск: ИВМ СО РАН, 2005. -С. 86-91.

123. Симонов К.В., Перетокин С.А., Щемель А.Л., Болотина C.B. Алгоритмические средства обработки больших массивов данных // Труды

124. Всероссийского семинара «Распределенные и кластерные вычисления» Красноярск, ИВМ СО РАН, 2004 - С. 176-197.

125. Симонов К.В., Суховольский В.Г., Кириллова C.B. Оптимизационная процедура зонирования береговой территории по степени риска цунами // V Всероссийская ФАМ конференция. Тезисы докл. Красноярск: ИВМ СО РАН, 2006.-С. 56.

126. Симонов К.В., Храмушин В.Н. Численные расчеты распространения волн цунами в районе Усть-Камчатска // Природные катастрофы и стихийные бедствия в Дальневосточном регионе. Владивосток: Изд-во ДВО, 1990. -С. 179-192.

127. Симонов К.В., Чубаров Л.Б., Перетокин С.А., Щемель А.Л. Нелинейный регрессионный анализ и вейвлет-преобразования данных сейсмического мониторинга // Вычислительные технологии. 2003. - Т.8. - Часть 3 (совм. вып., КазНУ) - С. 134-138.

128. Симонов К.В., Чубаров Л.Б., Шокин Ю.И. Вычислительный эксперимент в проблеме цунами. Красноярск, 1985. 44 с. (Препринт /ВЦ СО АН, № 10).

129. Симонов К.В., Щемель А.Л., Болотина C.B. Оценка цунамиопасности на основе регрессионного моделирования данных о цунами // Вторая

130. Всероссийская ФАМ конференция. Тезисы докл. Красноярск: ИЦП КГТУ, 2003.-С. 92-93.

131. Соловьев СЛ. Землетрясение и цунами 13 и 20 октября 1963 г. на Курильских островах. Южно-Сахалинск: Изд-во СахКНИИ ДВНЦ АН СССР, 1965.- 102 с.

132. Соловьев C.JI. Основные данные о цунами на тихоокеанском побережье СССР. 1737-1976 гг. // Изучение цунами в открытом океане. М.: Наука, 1978.-С. 61-136.

133. Соловьев C.JI. Повторяемость землетрясений и цунами в Тихом океане // Волны цунами, Труды СахКНИИ, вып.29. Южно-Сахалинск, 1972. -С. 7-47.

134. Соловьев C.JI. Цунами в Тихом океане в 1969-1978 гг. // Эволюция цунами от очага до выхода на берег. М.: Радио и связь, 1982. - С. 75872.

135. Соловьев С.Л., Го Ч.Н. Каталог цунами на восточном побережье Тихого океана. -М.; Наука, 1975.-204 с.

136. Соловьев C.JI., Го Ч.Н. Каталог цунами на западном побережье Тихого океана.-М.: Наука, 1974.-310 с.

137. Соловьев C.JI., Го Ч.Н., Ким Х.С. Каталог цунами в Тихом океан. 19691982 гг. М.: МВД, 1986. - 164 с.

138. Софер М.Г. Опыт расчета толщины затора льда и его влияние на высоту подъема уровней // Труды координационных совещаний по гидротехнике. Вып. 42. Л.: Энергия, 1968. - С. 196-205.

139. Стокер Дж. Волны на воде-М.: ИЛ, 1959.-617 с.

140. Уизем Дж. Линейные и нелинейные волны М.: Мир, 1977. - 622 с.

141. Федер Ф. Фракталы. М.: Мир, 1991. - 260 с.

142. Феллер В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения. В 2-х томах. Т. 1 : Пер. с англ. -М.:Мир, 1984.-528 с.

143. Хургин Я.И. Проблемы неопределенности в задачах нефти и газа. -Москва-Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2004. 320 с.

144. Чижов А.Н., Козицкий И.Е., Бузин В.А. Формирование заторов льда на р. Днестре// Труды ГГИ. Л.: Гидрометеоиздат, 1974. - С. 3-22.

145. Численное моделирование в задачах волновой гидродинамики / Отв. ред. Ю.И Шокин., Л.Б. Чубаров. Препринт № 1. - ВЦ СО РАН, 1990 - 62 с.

146. Шокин Ю. И., Ривин Г. С., Хакимзянов Г. С., Чубаров Л.Б. Вычислительный эксперимент как инструмент для исследования природных явлений // Вычислительные технологии. Новосибирск: ИВТ СО РАН. - 1992.-Т 1.-С. 12-33.

147. Шокин Ю.И. Вычислительный эксперимент при исследовании природных явлений // Актуальные проблемы информатики, прикладной математики и механики. Часть II. Математическое моделирование. -Новосибирск Красноярск: Изд-во СО РАН. 1996. - С. 139-156.

148. Шокин Ю.И., Чубаров Л.Б., Марчук Ан.Г., Симонов К.В. Вычислительный эксперимент в проблеме цунами. Новосибирск: Наука, СО, 1989.- 168 с.

149. Шокин Ю.И., Чубаров Л.Б., Симонов К.В. Вычислительная технология построения локальных систем предупреждения о цунами // Природно-техногенная безопасность Сибири: Труды научных мероприятий. -Красноярск, 2001.-Т. 1.-С. 122-130.

150. Шокин Ю.И., Чубаров Л.Б., Симонов К.В. Вычислительный эксперимент: моделирование Андриановского цунами (1996) в Тихом океане // Вычислительные технологии. Т. 9 (спец. вып.) - 2004. - С. 111-115.

151. Шокин Ю.И., Чубаров Л.Б., Симонов К.В., Федотова З.И. Вычислительный эксперимент в проблеме моделирования и оценки риска природных катастроф // Вычислительные технологии. 2004. - Т. 9. -Часть 4 (совм. вып., КазНУ) - С. 335-345.

152. Шокин, Ю.И., Чубаров Л.Б., Гусяков В.К. и др. О комплексе программ для моделирования цунами // Модульный анализ. Новосибирск: ИТПМ СО АН СССР, 1978.-С. 73-100.

153. Шурыгин А.М. О долгосрочном прогнозе сильных цунами // Теория и оперативный прогноз цунами. -М.: Наука, 1980. С. 141-145.

154. Яненко Н.Н., Карначук В.И., Коновалов А.Н. Проблемы математической технологии // Численные методы механики сплошной среды. -Новосибирск: ВЦ СО РАН СССР ИТПМ СО АН СССР, 1977. - Т. 8. -№3.-С. 129-157.

155. Carrier G.F., Greenspan Н.Р. Water waves of finite amplitude on a sloping beach // J. Fluid Mech. 1958. - Vol. 4. - № 1. - P. 97-109.

156. Casdagli M. Nonlinear prediction of chaotic time series // Physics D. -1989. -№ 35. P. 335-356.

157. Choi B.H., Hong S.J., Pelinovsky E., Ryabov I. A numerical simulations of the 1993 East Sea Tsunami and Estimations of Potential Tsunamis // Proc. Korean Nuclear Society, Autumn Meeting, Seoul, Korea, 1999. 13 p.

158. Chubarov L.B., Shokin Yu.I., Simonov K.V. Computer experiment in the tsunami problem // Proc. of the Intern. Tsunami Symp. Seattle, NOAA, 1987. -P. 147-178.

159. Chubarov L.B., Shokin Yu.I., Simonov K.V. Using Numerical Modelling to Evaluate Tsunami Hazard Near the Kuril Island // Natural Hazards. 1992. -№5-P. 293-318.

160. Chubarov L.B., Shokin Yu.I., Khakimzyanov G.S. New Potentialities of Computational Experiment in Tsunami Problem // Fluid Dynamics, D. Leutloff, R. C. Srivastava (Eds.), Springer, 1995. P. 53-61.

161. Chubarov L.B., Shkuropatskii D.A. Nonlinear-Dispersive Shallow-water Models of High Order Approximation // International Journal of Computational Fluid Dynamics. 1998.-Vol. 10.-№2.-P. 91-100.

162. Chubarov L.B., Shokin Yu.I., Simonov K.V. Computational Technology for Constructing Tsunami Local Warning Systems // Science of Tsunami Hazards. 2001.-Vol. 19.-№ l.-P. 23-38.

163. Curtis G.D., Pelinovsky E.N. Evaluation of tsunami risk for mitigation and warning// Sei. Tsunami Hazards. 1999.-Vol. 17.-№. 3. - P. 187-192.

164. Fillcux J.H. Tsunami Recorded on the Open Ocean Floor // Geoph. Res. Let. -1982. -Vol. 9. № 1. - P. 25-28.

165. Garcia A.W., Houston J.R. Tsunami run-up predictions for southern California, coastal communities USA // Proc. IUGG Conf. Tsunamis, Tsunami Res., (Willington, Jan., 1974). Wellington, N.Z, R. Soc. N.Z, Bull., 1976. -№ 15. -P. 5-17.

166. Geist E. Local tsunamis and earthquake source parameters. In: Tsunamigenic Earthquakes and Their Consequence (R.Dmovska and B.Saltzman, Editors) // Advances in Geophysics., 1998. Vol. 39. - P. 117-209.

167. Gonzalez F., Kulikov Y. Tsunami dispersion observed in the deep ocean // Tsunamis in the World. Kluwer, 1993. - P. 7-16.

168. Kaistrenko V.M., Mazova R.Kh., Pelinovsky E.N., Simonov K.V. Analytical Theory for Tsunami Run Up on a Smooth Slope // J. Tsunami Soc. 1991. -Vol. 9.-№2.-P. 72-79.

169. Okal E.A. Seismic parameters controlling far-field tsunami amplitudes: a review // Natural Hazards, 1988. Vol. 1. - P. 69-96.

170. Pelinovsky E.N., Go Ch.N., Kaistrenko V.M., Simonov K.V. The methods of the tsunami risk estimate // 3rd Intern. Symp. on the Analysis of Seismisity and on Seismic Risk. Abstracts. Czechoslovakia, CAS, Geoph. Inst, 1985.1. P. 34.

171. Perspectives on Tsunami Hazard Reduction: Observations, Theory and Planning. / G.Hebenstreit, (Editor). Kluwer Academic Publisher, Dordrecht-Boston-London, 1997.

172. Satake K., Kanamori H. Use of tsunami waveforms for earthquake source study // Natural Hazards, 1991. Vol. 4. - P. 193-208.

173. Shokin Yu.I., Chubarov L.B., Novikov V.A., Simonov K.V. Constraction of Local Tsunami Warning System Based on Computing Experiments // Proc. of the Intern. Tsun. Symp. Novosibirsk, 1990. - P. 254-259.

174. Tsunami Hazard. A Practical Guide for Tsunami Hazard Reduction. / Edited by E.N.Bernard, 1991.

175. Tsunamis in the World, edited by S. Tinti. Kluwer Academic Publishers, Dordrecht, 1993.

176. Titov V.V., Gonzalez F.I. Implementation and testing of the method of splitting tsunami (MOST) model // NOAA Technical Memorandum ERL PMEL-112, 1997.- 11 p.

177. Titov V.V., Gonzalez F.I., Mofjeld H.O., Newman J.C. Project SIFT (Short-term Inundation Forecasting for Tsunamis // Proceedings of the International Tsunami Symposium 2001 (ITS 2001).-Seattle, 2001.-P. 715-721.

178. Tsunamis: 1992-1994. Their Generation, Dynamics, and Hazards. Edited by K.Satake and F.Imamura // Pageoph Topical Volumes. 1995. - Vol. 144. -№ 3. - P. 890.

179. Van Dorn W.G. Tsunamis // Advances in Hydrocience. New-York. London: Acad. Press, 1965.-Vol. 2.-P. 1-48.

180. Worldwide Tsunami Database, 2000 B.C. to present, Boulder, Colorado, NOAA/NGDC, 2002, http://www.ngdc.noaa.gov/seg/hazard/tsudb.html

181. Yeh. H., Gusiakov V., Titov V., Pelinovsky E., Khramushin V., Kaistrenko V. The 1994 Shikotan earthquake tsunamis // PAGEOPH. 1995. - Vol. 144. -N3/4.-P. 855-874.