Содержание к диссертации
Введение
1. Вычислительный эксперимент в проблемах геомониторинга природных катастроф 18
1.1. Информационно-вычислительные технологии в задачах геомониторинга природных катастроф 19
1.1.1. Факторы, определяющие кризисные ситуации природного характера 21
1.1.2. Основные задачи в проблеме геомониторинга природных процессов 24
1.1.3. Методология и технология вычислительного эксперимента 30
1.2. Информационное обеспечение вычислительного эксперимента 36
1.2.1. Быстрая нелинейная многопараметрическая регрессия Ъ1
1.2.2. Вейвлет-преобразование данных геомониторинга 43
1.2.3. Эффективная визуализация данных наблюдений 49
1.3. Информационное и алгоритмическое обеспечение ВЭ в проблеме цунами 54
1.3.1. Проблема цунами для приморских сейсмоактивных районов 54
1.3.2. Информационное обеспечение вычислительного эксперимента 57
1.3.3. Алгоритмическое обеспечение численного моделирования цунами 60
1.4. Сейсмический мониторинг исследуемого региона 68
1.4.1. Проблемы сейсмического мониторинга региона 68
1.4.2. Методическое обеспечение оценки сейсмической опасности 1Ъ
Выводы по первой главе. 81
2. Вычислительная методика анализа данных геомониторинга природных процессов 83
2.1. Нелинейная многопараметрическая регрессия 83
2.1.1. Алгоритм быстрой нелинейной регрессии данных наблюдений 83
2.1.2. Методика регрессионного анализа данных наблюдений 89
2.1.3. Восстановление скрытых параметров в данных наблюдений 99
2.2. Вейвлет-преобразование постранственно-временных данных 106
2.2.1. Быстрое вейвлет-преобразование сигналов 106
2.2.2. Быстрое вейвлет-преобразование пространственных данных 113
2.2.3. Методика комплексного анализа данных геомониторинга 118
2.3. Способы эффективной визуализации данных наблюдений 129
2.3.1. Построение множества Вороного 129
2.3.2. Визуализация данных на основе метода «упругих сеток» 133
2.3.3. Визуализация сейсмического процесса в очаговой области 137
Выводы по второй главе. 143
3. Информационное и методическое обеспечение сейсмического мониторинга региона 145
3.1. Сейсмический мониторинг в регионе 145
3.1.1. Основные задачи сейсмического мониторинга 146
3.1.2. Информационное и вычислительное обеспечение сейсмомониторинга 149
3.2. Оценка сейсмической опасности 154
3.2.1. Постановка задачи оценки сейсмической опасности 154
3.2.2. Анализ инструментальных сейсмологических данных 156
3.2.3. Моделирование сейсмической опасности 162
3.3. Сейсмический мониторинг очаговых зон землетрясений 166
3.3.1. Анализ данных о подготовке сильного землетрясения 166
3.3.2. Развитие системы сейсмического мониторинга 172
3.3.3. Анализ данных мониторинга очаговой области 176
3.4. Анализ данных сейсмического мониторинга на основе локальной
сейсмической группы 180
3.4.1. Алгоритмическое обеспечение анализа данных на основе ЛСГ 180
3.4.2. Анализ данных наблюдений на основе ЛСГ 187
Выводы по третьей главе 189
4. Модели экспертных систем на основе мониторинга цунами и вычислительного эксперимента 190
4.1. Система мониторинга и раннего предупреждения цунами 190
4.1.1. Международная система предупреждения о цунами 190
4.1.2. Иерархическая структура системы предупреждения о цунами 198
4.2. Методика построения моделей экспертных систем на основе ВЭ 201
4.2.1. Проблема локального прогноза опасности цунами 201
4.2.2. Особенности сбора и анализа данных в российской СПЦ 203
4.2.3. Модель экспертной системы на основе вычислительного эксперимента 206
4.3. Модель экспертной системы для оценки опасности цунами 207
4.3.1. Модель экспертной системы на основе ВЭ (Японское море) 208
4.3.2. Модель экспертной системы на основе натурных данных 217 4.4. Решение обратной задачи цунами на основе ВЭ 222
4.4.1. Постановка обратной задачи 223
4.4.2. Численный анализ расчетных и натурных мареограмм 225
4.4.3. Оценка параметров цунамигенности землетрясения 231 Выводы по четвертой главе 235
5. Модели и методы одержи опасносто цунами 236
5.1. Модели оценки опасности цунами 236
5. 1. 1. Оценка опасности цунами 236
5.1.2. Двухпараметрическая схема цунамирайонирования 244
5.1.3. Повторяемость периодов волн цунами 250
5.2. Оценка параметров наката цунами на берег 257
5.2.1. Оценка динамических параметров наката цунами 257
5.2.2. Оценка характеристик наката цунами в реальных акваториях 263
5.3. Методы детального цунамирайонирования 266
5.3.1. Методика детального цунамирайонирования 266
5.3.2. Оценка цунамиопасности для побережья г. Северо-Курильска 278
5.3.3. Оценка цунамиопасности для побережья п. Устъ-Камчатска 283
5.3.4. Апробация методики детального цунамирайонирования 287
Выводы по пятой главе 291
Заключение 294
Литература
- Факторы, определяющие кризисные ситуации природного характера
- Методика регрессионного анализа данных наблюдений
- Информационное и вычислительное обеспечение сейсмомониторинга
- Иерархическая структура системы предупреждения о цунами
Введение к работе
Актуальность проблемы. Определяющей тенденцией современного развития систем мониторинга для контроля природной среды и оценки опасности природных катастроф является возрастающая роль информационно-вычислительных технологий обработки и анализа больших массивов разнородных данных [13,28, 84-85,178,217,260-265,267-269,283,294,378-379,395,402].
Возможности вычислительной техники и существующих информационных технологий позволяют создавать многопараметрические нелинейные модели для решения актуальных задач в области природопользования и охраны окружающей среды [30, 149, 182, 395]. Обобщение и комплексирование указанных данных, формирование и выбор альтернативных вариантов решений на основе технологии вычислительного эксперимента позволяют поддержать системный подход для построения информационных и экспертных систем в области мониторинга и оценки опасности природных катастрофических явлений [106-107,207,230,248]. В тоже время, разработки достаточно универсальной технологии анализа поступающей информации, обеспечивающей решение проблемы эффективной поддержки указанной деятельности, нет [29,211,.256,282,404].
Необходим подход, основанный на современных алгоритмических и программных решениях, обеспечивающих значительное повышение эффективности создаваемых экспертных систем в данной предметной области. Развивается направление исследований, заключающееся в разработке теоретических и методических основ комплексного анализа разнородных (неточных, с пропусками) данных геомониторинга опасных природных процессов в рамках современной технологии вычислительного эксперимента, определяющее актуальность работы.
В диссертационной работе изложены результаты исследований автора, выполненные в 1980-2005 гг., и посвященные разработке технологии вычислительного эксперимента применительно к изучению природных катастроф, созданию алгоритмов анализа больших массивов данных геомониторинга для решения задач оценки сейсмической опасности и опасности от морских волн-наводнений сейсмической природы - цунами.
Усиление неблагоприятного воздействия природных процессов на развитие общества побудило ООН объявить 90-е годы прошлого столетия «Международным десятилетием уменьшения опасности стихийных бедствий». Обеспечение безопасности от природных катастроф становится важнейшей проблемой (С.К. Шойгу, Ю.Л. Воробьев, В.А. Владимиров [402]; Григорьев Ал.А., К.Я.Кондратьев [85]; Н.А.Махутов [177]; В.И.Осипов [261, 263-265]; Ю.И. Шокин [404] и другие исследования). Однако события в Юго-Восточной Азии 26 декабря 2004 г. показали незащищенность приморских районов от катастрофических землетрясений и вызываемых ими разрушительных цунами.
Известны значительные научные достижения по разработке подходов к оценке долгосрочной сейсмической опасности (А. Д. Гвишиани [56]; А.Г.Гамбурцев [55]; Г.С.Голицин [72]; А.А.Гусев, Л.С.Шумилина [89-90]; В.И. Кейлис-Борок [12, 50]; Б.В. Костров [169]; Ю.В. Резниченко [292]; М.А.Садовский, В.Ф. Писаренко [111,299-300]; В.П. Солоненко [349]; В.И.Уломов [309-310, 374-377]; С.А.Федотов {383, 385]; Н.В.Шебалин [397-399]; СИ. Шерман [401] и другие исследования).
Высока значимость решения проблемы средне- и краткосрочного прогноза сильных землетрясений на основе анализа данных сейсмического мониторинга очаговых областей (А.С.Алексеев, СВ.Гольдин, П.Г.Дядьков и др. [10, 11]; СС Арефьев [15-17]; В.Н. Гайский [51]; СВ. Гольдин,.. П.Г. Дядьков, B.C. Селезнев, А.Ф. Еманов и др. [74-76]; С.Н. Журков, B.C. Куксенко [128, 129]; А.Д. Завьялов [130]; В.И. Кейлис-Борок, В.Г. Кособокое [167-168, 295, 453-454]; К.Г. Леви [189]; Л.И. Лобковский, Б.В. Баранов [196-197]; А.А. Маловичко [208]; Г.М. Молчан [231]; В.А. Моргунов [233]; А.В. Николаев [240]; В.Н. Николаевский [241]; А.А.Никонов, А.Л. Стром [242, 366]; Е.А. Рогожин [291, 293]; А.Я.Сидорин [105, 314]; Г.А.Соболев [244, 342-347]; В.Н.Страхов [364-365]; Тихонов А.Н. [365] и другие исследования).
В свою очередь, решение проблем мониторинга подводных цунамигенных землетрясений связано с необходимостью разработки методов оперативного анализа поступающей разнородной информации для оценки опасности и раннего предупреждения о цунами. Изучению явления цунами посвящены
основополагающие работы Е.Ф. Саваренского [297-298], С.С. Войта [43-44], С.Л. Соловьева [352-358], А.С. Алексеева [9], Ю.И. Шокина [9, 214, 405-406], Б.В. Левина [37, 45, 190-191], Е.Н. Пелиновского [46, 272-273]. Цель научного исследования проблемы цунами заключается в разработке оптимальных мер защиты от их разрушительного воздействия и создании надежной системы раннего предупреждения. В качестве путей решения этой проблемы (В.К. Гусяков [42, 91-94, 95-98]; С.Ф. Доценко [112]; М.И.Железняк [126-127]; В.В.Иванов [138, 142]; А.И.Иващенко [94, 143, 145-146]; В.М. Кайстренко [151, 154]; Ю.П. Королев [166, 279]; Г.Л. Кофф [170-171]; Е.А. Куликов [114, 119, 180, 381]; А.А.Куркин [135, 183-184]; Л.И. Лобковский [196-197]; Р.Х.Мазова [203-205]; Ан.Г. Марчук [198, 212-214, 406]; Н.Р. Мирчина [226-227]; М.А. Носов [191, 257-258]; Т.К.Пинегина [277]; А.А.Поплавский [279-281]; А.Б.Рабинович [108, 119, 288-290]; М.С. Сладкевич [200], З.И.Федотова [243-244]; Л.Б.Чубаров [97-98, 214, 367, 406]; Г.В.Шевченко [166, 272-273, 381, 390] и другие лсследования) выделяют следующие:
-анализ энергетической структуры сейсмического процесса в очаговых зонах сильных подводных землетрясений для оценки цунамигенности и местоположения очаговой области вероятного цунами;
-изучение физической природы и механизмов генерации цунами, анализ трансформации при распространении в открытом океане и на шельфе, моделирование волны в прибрежной зоне и наката ее на берег; -исследование статистических характеристик как основы для разработки моделей оценки риска цунами и методов районирования по степени опасности и, следовательно, смягчения последствий от их разрушительного воздействия; -построение компьютерных экспертных моделей для оперативной оценки опасности по данным сейсмической и гидрофизической информации для наиболее цунамиопасных пунктов побережья в рамках региональных и локальных систем раннего предупреждения;
- зонирование прибрежной территории по уровню риска и ожидаемому ущербу от морских катастроф сейсмического происхождения на основе комплекса данных геомониторинга.
В современных условиях неотъемлемой частью обеспечения защиты от природных катастроф является оценка и управление рисками в кризисных ситуациях (В.А.Акимов [6-8, 395]; Г.Л.Кофф [170-171]; Г.Г.Малинецкий [206-207, 378]; В.И. Осипов [264-265]; А.Л. Рагозин [13, 267, 269]; Н.Н. Радаев [6-7]; М.А. Шахраманьян [395-396] и другие исследования). Важнейшим элементом при этом является качество поступающей информации мониторинга природных процессов, комплексный анализ которой является основой для оценки опасности и принятия решений.
Эффективным инструментом при проведении исследований, связанных с изучением природных катастрофических процессов и оценкой риска, является численное моделирование и комплексный анализ данных наблюдений, принимающие форму вычислительного эксперимента и опирающиеся на результаты лабораторных и натурных экспериментов. Фундаментальные основы методологии и технологии вычислительного эксперимента заложены в трудах Г.И.Марчука [210-211], А.А. Самарского [302-304], Ю.И. Шокина [403,405-406], Н.Н.Яненко[415].
Предлагаемые в диссертационной работе теоретические и методические основы решения проблем геомониторинга, в части анализа и интерпретации результатов наблюдений, разработанное алгоритмическое и программное обеспечение для быстрой обработки больших массивов данных в рамках технологии вычислительного эксперимента, позволяют решать эти новые задачи.
Цель работы заключается в разработке теоретических и методических основ комплексного анализа больших массивов данных геомониторинга природных процессов в рамках современной методологии и технологии вычислительного эксперимента.
Для достижения поставленной цели решались следующие задачи: -теоретическое и методическое обоснование применения технологии вычислительного эксперимента в проблемах геомониторинга землетрясений и цунами;
- разработка методики комплексного анализа данных наблюдений, включающая
быстрые нелинейный регрессионный анализ и вейвлет-преобразование данных,
способы эффективной визуализации изучаемого процесса;
-разработка методического и информационного обеспечения сейсмического мониторинга очаговых областей сильных землетрясений для исследуемого региона;
- разработка вычислительной технологии для построения элементов экспертной
системы и оперативной оценки опасности цунами в рамках систем мониторинга и
раннего предупреждения о цунами;
-разработка вычислительной методики комплексного анализа данных мониторинга для оценки долгосрочной опасности цунами и детального цунамирайонирования исследуемого побережья.
Научная новизна и основные положения, выносимые на защиту.
Научная новизна диссертационной работы определяется следующими полученными оригинальными результатами.
Теоретически и методически обосновано применение технологии вычислительного эксперимента для решения проблем геомониторинга землетрясений и цунами. Эффективность вычислительного эксперимента определяется как развитием его вычислительных- компонент, связанных с моделированием природного явления, так и разработкой быстрых алгоритмов анализа данных наблюдений и результатов расчетов.
Разработана вычислительная методика обработки и анализа больших массивов данных наблюдений природных процессов, включающая: алгоритмическое и программное обеспечение быстрого нелинейного многопараметрического регрессионного анализа и быстрого вейвлет-преобразования, а также способы эффективной визуализации данных, основанные на элементах теории квантизации и метода построения упругой сетки.
Разработано информационное и методическое обеспечение сейсмического мониторинга очаговых областей сильных землетрясений исследуемого региона. Выполнен анализ комплекса данных геомониторинга по уточнению сейсмической опасности. На основе вычислительной технологии
построения карт общего сейсмического районирования (ОСР-97) получены новые оценки сейсмической опасности. Предложен подход для интерпретации данных процесса подготовки сильных землетрясений. Разработано эффективное алгоритмическое и программное обеспечение обработки низкоэнергетических сейсмических сигналов.
Разработана вычислительная технология построения компьютерных экспертных систем для оценки опасности цунами в рамках систем мониторинга и раннего предупреждения о цунами. Рассчитаны элементы экспертной системы для оценки опасности и раннего предупреждения о цунами (применительно к побережью Авачинского залива на Камчатке). Построена модель экспертной системы оперативной оценки опасности цунами для побережья Приморья и цунамигенной области в акватории Японского моря. Предложен новый способ оперативного решения обратной задачи цунами на основе регрессионного моделирования данных цунами, зарегистрированных глубоководными датчиками, и результатов численного моделирования от эталонных (модельных) очагов цунами. Для оценки цунамигенности землетрясения на основе анализа форшоковой последовательности, наблюдаемой в очаговой области сильного подводного землетрясения, предложен новый подход, который использовался для исследования данных о катастрофическом землетрясении и цунами 26 декабря 2004 г. в районе Суматры.
Разработана вычислительная методика комплексного анализа данных мониторинга для оценки опасности цунами и детального цунамирайонирования. На основе теории экстремальных статистик получены формулы для оценки опасности цунами, впервые построена двухпараметрическая схема цунамирайонирования тихоокеанского побережья России. Построены оценки динамических параметров цунами на основе аналитической теории наката волны на однородный откос, выделен новый параметр подобия, имеющий смысл критерия необрушения волны. Показано, что практически всюду для исследуемого региона цунами проявляется в виде подтопления. Указанные оценки хорошо согласуются с данными наблюдений. Предложен новый способ обработки морфологических следов наводнений на основе анализа годовых колец
многолетних растений. Предложен подход для оценки волновых эффектов проникновения цунами в круглые бухты с узким входом.
6. Средствами вычислительного эксперимента исследована задача оценки максимальной цунамиопасности и получены новые оценки опасности для наиболее неблагоприятных районов тихоокеанского побережья России (г. Северо-Курильск, п. Усть-Камчатск). На основе серии вычислительных экспериментов построены карты-схемы детального цунамираионирования для региональных областей Камчатки, Командорских и Курильских островов, побережья Приморья.
Методы исследований и фактический материал. Исследование носит комплексный характер, методы математического моделирования сочетаются с физическим моделированием, анализом современных натурных данных и описаний исторических событий, представленных в каталогах землетрясений и цунами.
Разработанные алгоритмы нелинейного многопараметрического регрессионного анализа данных геомониторинга основывались на методе наименьших квадратов [32, 193, 202, 387, 389]. Неоднородная структура данных наблюдений изучалась с помощью теории вейвлет-преобразований пространственно-временных рядов [18, 33, 47, 109, 394]. Эффективная визуализация данных основывалась на теории квантизации [134] и методе упругих сеток [80, 137].
Методологической и вычислительной основой уточнения сейсмической опасности для изучаемой территории являлись исследования, связанные с созданием карт ОСР-97 (сотрудничество с ОИФЗ РАН). Тестирование и апробация разработанного алгоритмического и программного обеспечения для анализа данных сейсмического мониторинга очаговых зон сильных землетрясений осуществлялось на основе сотрудничества с ГС РАН (г. Обнинск), ГС СО РАН (г. Новосибирск) и КНИИГиМС (г. Красноярск).
Численное моделирование цунами для решения задач оценки опасности, детального цунамираионирования и построения элементов экспертных систем осуществлялось в рамках теории мелкой воды [214]. В зависимости от характерных параметров процесса применялись различные приближения этой
теории [392]: линейное, нелинейное и нелинейно-дисперсионное (совместно с ИВТСОРАН).
Обоснование общей формы закона повторяемости высот цунами выполнено с использованием теории экстремальных порядковых статистик о предельных распределениях максимумов случайной величины [53, 88, 192]. На основе аналитической теории наката длинных волн на плоский откос [46,273] получены формулы для оценки динамических характеристик цунами в береговой зоне и параметра, характеризующего тип наката (условие .необрушения волны). Волновые эффекты в бухтах изучались на основе классических моделей волновой гидродинамики [185, 234] и численного анализа данных наблюдений (метод импульсной функции) [234, 370].
В работе проанализированы содержащиеся в каталогах цунами С.Л. Соловьева и Ч.Н. Го [354-358] данные о высотах, периодах и временах добегания цунами, наблюдавшихся на побережье тихоокеанского региона России. Использовались материалы,' полученные автором в процессе полевых экспедиционных работ (в том числе на о. Куба), а также при выполнении натурных экспериментов (совместно с ИМГиГ ДВО РАН).
Практическая значимость и востребованность результатов.
Практическая значимость работы определяется ее направленностью на решение задач прогноза, связанных с оценкой опасности землетрясений и цунами. Внедрение разработанной методики комплексного анализа данных геомониторинга обеспечивает повышение эффективности создания и деятельности экспертных и информационных систем поддержки принятия решений в исследуемой предметной области. Практическое применение разработанной технологии позволяет принципиально расширить класс решаемых задач, повысить уровень автоматизации процесса обработки данных и качество получаемых решений.
Работа выполнялась в соответствии с планами НИР ИВМ СО РАН по программе «Новые поколения вычислительной техники, математическое моделирование и информационные технологии»; поддержана грантами РФФИ №98-05-65280, №99-05-65372, №01-05-64704, №04-01-00823; грантом CRDF
№ RG1-2415-N0-02 «Data Assimilation and Inversion Scheme for Real-Time Tsunami Forecasting». Основанием для проведения исследований также являлись ФЦП «Мировой океан» - Подпрограмма 10 «Создание единой системы информации об обстановке в Мировом океане» (проект №47/2.1.6.3 «Обеспечить устойчивое функционирование и дальнейшее развитие национальной системы предупреждения о цунами»); ФЦНТП «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития науки и техники» на 2002-2006 годы», проект «Повышение безопасности прибрежных территорий...»; Программа РАН № 13 «Природные катастрофы» (проект № 12); Комплексный интеграционный проект СО РАН «Моделирование катастрофических процессов в природной среде и аварийных ситуаций в техносфере». Работы проводились, в том числе, по Программе ГКНТ «Мировой океан» (задание 14.02.Н «Разработать и внедрить методику наката цунами на берег и воздействия на сооружения, выполнить цунамирайонирование тихоокеанского побережья»); по Программе 0.74.03 (задание 02.II.H «Разработать практические методы оперативного и долгосрочного прогноза цунами, вызываемых подводными землетрясениями' и оползнями, и внедрить их в Единую службу прогноза цунами»), а также в рамках Программ ГКНТ и РАН: «Катастрофа» (проект №238), «Безопасность» (Пост. 1089 от 14.10.92), «Информатизация России» (проект № 13.9).
Двухпараметрическая схема цунамирайонирования тихоокеанского побережья отмечена бронзовой медалью ВДНХ (соавт.: Ч.Н. Го, В.М. Кайстренко) и включена в Геолого-Геофизический -Атлас Курило-Камчатской островной системы в раздел «Цунами на тихоокеанском побережье». Способ для уточнения границ зон затопления от цунами по морфологическим признакам защищен авторским свидетельством (А.С. 1142570 с приоритетом от 6 июня 1983 г., в соавт. с В.В. Ивановым).
Разработанная методика локального долгосрочного прогноза цунамиопасности и результаты детального цунамирайонирования участка побережья о. Куба использовались для оценки границ затопления береговой зоны от цунами в районе проектирования приморской АЭС (по контракту с ПО «Союзатомзагранэнерго»).
Разработанная методика оценки цунамиопасности, а также результаты расчетов и схемы цунамирайонирования побережья тихоокеанского региона России использовались при составлении: Рекомендаций к проекту главы «Цунами и их воздействия на сооружения и берега» СНИП (Горький, Южно-Сахалинск, 1983); Подраздела «Расчетные параметры цунами» раздела 7 «Воздействия цунами на сооружения и берега» дополнения к СНИП П-57-82 (Горький, Южно-Сахалинск, 1983); Руководства по расчету воздействия волн цунами на портовые сооружения, акватории и территории (Союзморниипроект, РД 31.33.07-86.-М., 1986).
В заинтересованные организации передавались результаты научных исследований, выполненных для ряда населенных пунктов и районов Курильских островов, Камчатки и Приморья, в том числе, информационное и программное обеспечение для оперативных служб Центров цунами в Петропавловске-Камчатском, Южно-Сахалинске и во Владивостоке (совместно с ИВТ СО РАН и ИМГиГ ДВО РАН). Результаты расчетов, алгоритмическое обеспечение и комплексы программ, непосредственно связанные с решением прогностических задач в проблеме цунами, отмечены 1-м местом на конкурсе прикладных исследований СО РАН в 1989 г., научный руководитель исследований академик Ю.И. Шокин.
Разработанное алгоритмическое и программное обеспечение для анализа данных мониторинга очаговых зон сильных землетрясений внедрено в Центр сейсмического мониторинга КНИИГиМС (руководитель ЦСМ В.Г. Сибгатулин) и используется при решении практических задач, связанных с проблемой сейсмического мониторинга.
Апробация работы. Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались: на Всесоюзных совещаниях Дальневосточной секции МСССС (Владивосток, 1982; Южно-Сахалинск, 1984; Петропавловск-Камчатский, 1986); Всесоюзных совещаниях по проблеме цунами (Южно-Сахалинск, 1981; Новосибирск, 1982; Звенигород, 1983; Горький, 1984; Обнинск, 1985, 1988; Шушенское, 1986, 1987); Всесоюзных конференциях по волновой гидродинамики (Абакан, 1987; Ростов-на-Дону, 1990), II съезде советских
океанологов (Ялта, 1982); Всесоюзной конференции «Актуальные проблемы вычислительной и прикладной математики» (Новосибирск, 1989); Региональном совещании Рабочей группы «Морские природные катастрофы» (Южно-Сахалинск, 1990), 27 Международном геологическом конгрессе (Москва, 1984); Международных симпозиумах по цунами (Гамбург, 1983; Сидней, 1985; Ванкувер, 1987; Новосибирск, 1989; Сиэтл, 2001; Саппоро, 2003; Крит, 2005); Международном симпозиуме по природным и антропогенным катастрофам (Энсенада, 1988); Международном симпозиуме по глубоководным желобам (Южно-Сахалинск, 1987); III Международном симпозиуме по анализу сейсмичности и сейсмического риска (Чехословакия, 1985); Международной Рабочей группы «Процессы переноса в океане и лабораторное моделирование» (Москва, 1993); Международном совещании «Современные методы математического моделирования природных и техногенных катастроф» (Красноярск, 1997, 2001, 2003; Кемерово, 2005); Международной конференции «Математические модели и методы их исследования» (Красноярск, 1997); Всероссийской конференции «Проблемы защиты населения и территории от чрезвычайных ситуаций» (Красноярск, 1997, 2001, 2003); Международной конференции «Inverse problems of mathematical physics» (Новосибирск, 1998); Международной конференции «Симметрия в естествознании» (Красноярск, 1998); Сибирском конгрессе по прикладной и индустриальной математике (Новосибирск, 1998, 2000); Международной конференции по сопряженным задачам механики и экологии (Томск, 1998); Международном семинаре-совещание «Кубатурные формулы и их приложения» (Уфа, 2001; Красноярск, 2003; Улан-Удэ, 2005); Всероссийском семинаре «Нейроинформатика и ее приложения» (Красноярск, 1999, 2003); Всероссийском семинаре «Моделирование неравновесных систем» (Красноярск, 1999, 2003); The International Workshop «The Tsunami Risk Assessment Beyond 2000: Theory, Practice and Plans» (Moscow, 2000); Международном симпозиуме «Комплексная безопасность России - исследования, управление, опыт» (Москва, 2002); International Symposium on Natural and Human-Made Hazards «Hazards 2002» (Turkey, Antalya, 2002); General Assembly European Geophysical Society (Nice,
2002; Venna, 2005, 2006); International Workshop «Local Tsunami Warning and Mitigation» (Petropavlovsk-Kamchatsky, 2002); The First International Conference «Inverse Problem: Modeling and Simulation» (Turkey, 2002); Международной конференции «Перспективы систем информатики», рабочем семинаре «Наукоемкое программное обеспечение» (Новосибирск, 2003); Международной конференции «Научное наследие академика Г.А. Гамбурцева и современная геофизика» (Москва, 2003); Международной конференции «Проблемы сейсмологии III тысячелетия» (Новосибирск, 2003); Международной конференции «Математические методы в геофизике» (Новосибирск, 2003); International Symposium «Topical problems of nonlinear wave physics» (Нижний-Новгород, 2003, 2005); Всероссийском семинаре «Распределенные и кластерные вычисления» (Красноярск, 2003,2004); Международной конференции ICCM-2004 (Новосибирск, 2004); Международной конференции «Вычислительные технологии и математическое моделирование в науке, технике и образовании» (Алматы, 2002, 2004); Международном научном симпозиуме «Проблемные вопросы островной и прибрежной сейсмологии (Южно-Сахалинск, 2005); 2nd Asia-Oceania Geophysical Society Annual Meeting (Singapore, 2005); Всероссийской конференции «Астероидно-кометная опасность-2005» (Санкт-Петербург, 2005); Международной конференции «Инновационные технологии для нефтегазового комплекса» (Новосибирск, 2005), Всероссийской конференции «Обратные задачи и информационные технологии рационального природопользования» (Ханты-Мансийск, 2006); Международной конференции «Workshop on Tsunami-2006» (Кейо Университет, Иокогама, Япония, 2006), а также обсуждались на семинарах в Президиуме КНЦ СО РАН, ИВМ СО РАН, ИВТ СО РАН, ИМГиГ ДВО РАН, ИВМиМГ СО РАН, ИБФ СО РАН, ИНГГ СО РАН, ИО РАН; ИФЗ РАН, ГОИН и ДВНИИ Госкомгидромета, на кафедрах в КГУ и КГТУ.
Достоверность полученных результатов подтверждается корректным применением известных гидродинамических и статистических моделей, аналитических и численных методов решения задач, согласованностью теоретических и экспериментальных результатов, а также сопоставлениями с результатами работ других авторов.
Публикации и личный вклад автора. По теме диссертации опубликованы две монографии и более чем 90 работ, в том числе в центральных отечественных и международных журналах, в трудах международных и российских научных конференций. Основные результаты исследований отражены в работах [1-50]. Личный вклад автора состоит в постановке и проведении теоретических и прикладных исследований, которые определяют основу диссертации и новизну полученных научных результатов, а также в руководстве экспериментальными и экспедиционными работами, в постановке и проведении .серий вычислительных экспериментов в указанной предметной области, в обработке и интерпретации полученных данных.
Материалы исследований положены в основу спец. курсов по теории риска и математическим моделям в естествознании, которые автор читает в КГТУ на кафедре «Прикладная математика». Разработанное алгоритмическое и программное обеспечение внедрено в учебный процесс в виде лабораторных занятий по изучению современных информационно-вычислительных технологий.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из Введения, пяти глав, Заключения и Приложений, где приводятся результаты обработки данных сейсмического мониторинга и вычислительных экспериментов по проблеме цунами. Объем диссертации с указанными приложениями составляет 386 страниц, включая 165 рисунков и 17 таблиц. Список литературы содержит 498 наименований.
Благодарности. Автор глубоко признателен академику Ю.И. Шокину, оказавшему большое влияние на формирование научных взглядов соискателя, за поддержку и постоянное внимание к работе.
Автор выражает благодарность коллегам и участникам совместных
исследований: В.М. Кайстренко, Ан.Г. Марчуку, М.В. Носкову,
М.М. Лаврентьеву, мл., Е.Н. Пелиновскому, А.А. Поплавскому, В.Г. Сибгатулину, З.И. Федотовой, Р.Г. Хлебопросу, Л.Б. Чубарову.
Факторы, определяющие кризисные ситуации природного характера
Рассмотрим основные задачи, которые ставятся перед современными информационно-вычислительными технологиями в процессе управления в кризисных ситуациях, применительно к проблемам мониторинга и оценки опасности от землетрясения и цунами.
Сетевые коммуникации. Первоочередные задачи при наступлении кризисной ситуации состоят в локализации кризиса, в выяснении обстоятельства происходящего и в установлении связи. В результате должны быть обеспечены надежные каналы связи, по которым группы оперативного реагирования смогут докладывать о развитии кризисной ситуации. Необходимая в таких ситуациях система связи должна иметь открытую архитектуру, согласованные стандарты, совместимые протоколы.
Задачи, связанные с системой мониторинга. Другой важной группой задач является оптимизация распределенной управляемой сети датчиков соответствующей системы мониторинга и объединение поступающих от них данных с результатами моделирования. Известно, что цель мониторинга процесса землетрясения и цунами состоит в распределенном сборе данных (в режиме реального времени), их анализе и предоставлении полученной достоверной информации пользователям, которые находятся на значительном удалении как от точек сбора, так и от центров обработки. Наиболее серьезные проблемы здесь носят технический характер и связаны с обеспечением соответствующего частотного диапазона характеристик приемного и передающего оборудования, его быстродействием. Наличие сети датчиков системы мониторинга автоматически не гарантирует качество данных. В то время как глобальная навигационная система (GPS) обеспечивает информацию известной надежности, другие сети датчиков существующей системы предупреждения могут снижать качество данных в ходе кризисной ситуации, что делает спорным возможность их интеграции с математическими моделями или с другими специализированными базами данных.
Вычислительные задачи. Кризисное управление в период природных катастроф нуждается в высокопроизводительных вычислениях на всех этапах (от анализа оперативной обстановки до стратегического планирования) и на всех уровнях (локального, национального и международного). Для решения такой задачи требуется тщательно организованная совокупность компьютеров, выполняющих вычислительную работу, а также средства связи и устройства, обеспечивающие эффективное хранение больших объемов данных. Производительность вычислительных устройств проявляется не только в скорости вычислений, но и в возможности представить их результаты в разумно приемлемые временные интервалы. Актуальной задачей становится создание централизованных вычислительных средств управления кризисами, оснащенных наиболее высокопроизводительными компьютерами результаты работы, которых затем должны быть своевременно доставлены на «полевые» персональные компьютеры и рабочие станции. Дальнейшие усилия здесь должны быть сосредоточены на повышении эффективности и производительности соответствующих алгоритмов и программ.
Вычислительный эксперимент. Вычислительный эксперимент выступает здесь в качестве объединяющей технологии и оказывается полезным также при тестировании альтернативных вариантов действий спасателей в кризисных ситуациях, в качестве инструмента предварительного планирования и обучения персонала. Определенный опыт существует в связи с разработкой аппаратно-программного тренажерного комплекса «Цунами» [406] и моделированием сейсмической опасности в рамках региональной системы сейсмического мониторинга [320]. Отметим, что моделирование процессов, включающих наряду с физическими явлениями и значительное человеческое воздействие, средствами вычислительного эксперимента чрезвычайно сложно, и результаты такого моделирования могут быть далеки от действительного хода развития событий. Но такое моделирование позволяет усилить предварительную подготовку персонала, ответственного за принятие решений, и служить инструментом для проведения соответствующего обучения, а также является основанием для проведения соответствующих натурных экспериментов.
Помимо собственно компьютерного моделирования в высокопроизводительных вычислениях нуждаются все элементы информационной инфраструктуры. В том числе, элементы сбора данных мониторинга и поиска аномалий в централизованных базах данных; в процессе слияния данных с целью интеграции систем полевых датчиков с другими источниками информации. А также географические информационные системы и системы трехмерного изображения местности на основе множественных потоков видеоданных.
Управление информацией. Компьютерные приложения, предназначенные для управления информацией, требуют обеспечения баланса производительности и удобства, простоты использования. Управление потоками информации во время кризисов является ключевой задачей и может быть обеспечено с должной эффективностью только с помощью использования соответствующих вычислительных ресурсов на всех уровнях ответственности. В кризисных обстоятельствах источником проблем является как дефицит, так и избыток информации.
Методика регрессионного анализа данных наблюдений
Общая характеристика программного обеспечения. Описанный выше алгоритм реализован в программном комплексе (совместно с В.А. Охониным и А.Л. Щемелем), который предназначен для оперативного синтеза по большим массивам эмпирических и экспериментальных данных аналитических моделей, с регулируемым уровнем сглаживания этих данных. Программа работает в среде операционных систем MS" Windows 98/2000/ХР и Windows NT 4, а также в виде набора инструментальных функций вычислительной среды «Matlab».
Синтезируемые с помощью описанного выше алгоритма аналитические модели приближенно воспроизводят характерные для исходного объекта причинно-следственные связи в той мере, в какой эти связи проявили себя при сборе эмпирических данных. Имея аналитическую модель, можно вместо экспериментов с исходным объектом прибегать к численным экспериментам с моделью. Программа изначально создавалась в среде «Matlab» и существуют широкие возможности ее использования в данной среде: можно создавать, изменять, обучать, исследовать регрессионные модели, работающие по представленным выше принципам. Для организации и проведения численных экспериментов с данными программа может размещаться в среде «Excel».
В разработанной методике численного анализа данных реализован разработанный алгоритм, осуществляющий нелинейную многомерную регрессию с регулируемой гладкостью. В качестве аппроксимирующей функции используется один из вариантов многомерных представлений в виде интегралов Фурье с заменой интегралов конечными суммами. В матрице подстроечных коэфициентов хранятся параметры «оптимального» конечного Фурье-представления. При выполнении процедуры оптимизации используется метод быстрого вычисления многомерных градиентов (метод множителей Лагранжа) и вариант метода сопряженных градиентов. Как и все быстрые, предрасположенные к параллелизму методы нелинейной регрессии, использованный алгоритм может быть назван, по сложившейся традиции, «нейросетевым». Проблема плохой обусловленности многопараметрических статистик в рамках этой идеологии решается «внешним» образом - плохая обусловленность вполне может проявлять себя в неустойчивости параметров. Но эта неустойчивость регуляризуется так, что прогнозы и аппроксимации «в хороших случаях», когда «по смыслу» их неустойчивости не должно быть, действительно оказываются устойчивыми. В нашем случае для повышения устойчивости используется регуляризационное ограничение в обучающем алгоритме.
Программный комплекс и разработанная методика регрессионного анализа данных использовались для решения ряда сложных научно-технических задач, для моделирования значительных по объему массивов данных и дополнительной разнородной информации, в частности: - анализ геолого-геофизических данных в задачах прогноза дебита нефти (Тохомо-Юрубченская нефтяная залежь); - построение нелинейной многопараметрической регрессионной модели рудного тела для оценки качества руды на различных горизонтах (Кия-Шалтырское месторождение глинозема); - анализ сейсмогеологических данных, каталога землетрясений и сейсмических сигналов для решения задачи оценки сейсмической опасности на территории юга Красноярского края; - построение экспертных систем поддержки принятия решений для оценки опасности цунами тихоокеанского побережья России; - построение аппроксимационных моделей для анализа и оценки опасности наводнений от весенних паводков на реках Красноярского края.
Имеется значительный опыт работы и в других областях моделирования данных, при решении многомерных прямых и обратных задач геоэкологии, при решении задач аппроксимации многопараметрических палеточных функций, оценки сложных функций Грина и быстрого счета специальных функций, встроенных в численные алгоритмы для решения прямых и обратных задач в проблемах геомониторинга.
Процедура размещения данных в программе. Для работы программы необходимо указать расположение в рабочих книгах «Excel» исходных эмпирических данных, а также позиций, в которые будут размещаться итоги работы программы (рис. 2.1.2.1).
Рис. 2.1.2.1. Функциональные панели программного комплекса. Предполагается, что эмпирические данные организованы в виде бимассива, состоящего из двух связанных между собой массивов - массива входов («причин») и массива выходов (ответов, «следствий»). Причем первая строка массива входов соответствует первой строке массива ответов (первому причинно-следственному сочетанию), вторые строки - второму причинно-следственному сочетанию и т.д. (рис. 2.1.2.2.).
Информационное и вычислительное обеспечение сейсмомониторинга
В режиме реального времени выполняется предварительная и сводная обработка записей сейсмических событий, а также анализ сейсмической обстановки в очаговых зонах. Конфигурация сети адаптируется к сейсмическим проявлениям, реагируя на ход сейсмического процесса в каждой из исследуемых сейсмоактивных зон, регистрируя низкоэнергетические сейсмические события, ранее не доступные при анализе сейсмического режима.
Задачи, решаемые ЦСМ.
1. Проведение сейсмического мониторинга и оценка сейсмической активности очаговых зон сильных землетрясений, которые включают регистрацию и оперативную предварительную обработку сейсмических сигналов региональных и местных землетрясений; а также обеспечение оперативной передачи сейсмической информации.
2. Сводная оперативная обработка сейсмической информации на основе нового программного и методического обеспечения, которая включает формирование информативной базы данных сейсмических событий по результатам проведения сейсмического мониторинга, оперативное составление каталога эпицентров землетрясений восточной и южной частей Алтае-Саянской сейсмоактивной области, оценку сейсмической обстановки в регионе для оперативного обмена сейсмической информацией с ГС СО РАН (г. Новосибирск), ГС РАН (г. Обнинск) и соответствующими региональными структурами МЧС. 3. Обоснование мест для размещения новых сейсмостанций красноярской сети для проведения сейсмического мониторинга и контроля за сейсмичностью территории Красноярской промышленной агломерации, восточной и южной частей Алтае-Саянской сейсмоактивной области.
Эффективность деятельности системы мониторинга, в части обработки данных, определяется: -качеством материалов мониторинга и оперативностью контроля за сейсмичностью исследуемой территории; - качеством базы данных сейсмических явлений, как основы для оценки сейсмич еской опасности и сейсмического районирования.
Информационное и вычислительное обеспечение системы регионального мониторинга создано с учётом специфики решаемых задач. Информационное обеспечение включает геофизическую базу данных, охватывающую как инструментальные наблюдения комплекса геофизических измерений на сети станций, так и различного рода обработанную геологическую и геофизическую информацию, необходимую для мониторинга очаговых зон землетрясений.
Информационное обеспечение мониторинга включает также систему сбора данных и комплекс программ оперативной обработки поступающей информации. Отметим, что региональная сеть сейсмических станций в методическом и техническом аспекте является частью федеральной сети ГС РАН и ГС СО РАН. Информация, зарегистрированная сейсмической сетью, поступает в сводную обработку, проводимую соответствующими центрами ГС (г. Обнинск и г. Новосибирск). Принципиальной особенностью в деятельности системы мониторинга является то, что она нацелена, прежде всего, на регистрацию низкоэнергетических сейсмических событий, происходящих в сейсмоактивных областях региона, потенциально опасных. в сейсмическом отношении для Красноярской промышленной агломерации и сопредельных территорий. Оперативная передача информации и обработка данных происходит в режиме реального времени для своевременного оповещения структур МЧС о происшедших сейсмических событиях.
Основой информационного обеспечения системы мониторинга является разветвленная локальная вычислительная сеть. В ее состав входят: средства связи с сейсмостанциями; средства накопления данных наблюдений; средства обработки и интерпретации данных; средства отображения информации; средства связи с региональными информационно-обрабатывающими центрами Федеральной службы сейсмических наблюдений, подразделениями МЧС, ведомственными и федеральными службами. Вычислительные средства для оперативной обработки и эффективного хранения сейсмической информации системы мониторинга подключены к серверу КНИИГиМС, что позволяет поддерживать оперативную связь с Администрацией края, СРЦ МЧС и центрами обработки сейсмологических данных ГС СО РАН и ГС РАН. Созданы автоматизированные рабочие места (АРМ) оператора-сейсмолога и сервер баз данных для сбора и обработки сейсмологической информации. Сервер базы данных сейсмического мониторинга используется как хранилище сейсмологической, геофизической и картографической информации.
Задачи, решаемые в рамках АРМ: первичная и сводная обработка сейсмологической информации в режиме реального времени на основе данных, получаемых от сейсмостанций; комплексный анализ- сейсмологической и геофизической информации в оперативном режиме и оценка результатов мониторинга очаговых зон землетрясений с принятием решений об оповещении подразделений МЧС и административных структур региона о выявленных сейсмических угрозах. Для оперативной связи с удаленными сейсмостанциями используются коммутируемые телефонные каналы передачи данных. Использование выделенных высокоскоростных каналов связи является наиболее предпочтительным способом передачи данных, так как позволяет работать с удаленными сейсмостанциями в режиме реального времени.-В настоящее время оперативная передача цифровой информации реализована для всех сейсмических станций системы мониторига. Передается информация как прошедшая предварительную обработку на удаленной станции сети, так и непосредственно передаются исходные данные, запрашиваемые ЦСМ.
Анализ данных сейсмического мониторинга. Рассмотрим общую схему анализа данных сейсмического мониторинга, принятую в ЦСМ (рис. 3.1.2.1). Первый уровень: на базе геолого-геофизических исследований (региональных профилей) и сейсмологической информации (унифицированных региональных каталогов землетрясений) создаётся региональная сейсмотектоническая основа (сейсмотектоническая карта-модель) региона в масштабе 1:1 000000 для обеспечения высокого качества составления или уточнения нормативной карты регионального сейсмического районирования, то есть карта ОСР-97 детализируется на региональном уровне с учётом сейсмогеологической специфики региона.
Иерархическая структура системы предупреждения о цунами
Предлагается следующая структура СПЦ. Национальный уровень в виде Федерального центра, который осуществляет разработку общей методологии (техническое обеспечение измерений, методика первичной обработки и передачи данных; задачи вычислительно-программных комплексов, структуры и функции баз данных), контроль и дублирование информационных потоков при ЧС, предупреждение об опасности цунами по всей зоне ответственности от удаленных цунамигенных зон на основе анализа гидрофизической информации международной СПЦ и сети приливных станций.
Региональный уровень представляется в виде региональных СПЦ, на которые возлагается адаптация измерительных и вычислительно-программных комплексов. Осуществляется также развитие средства связи, существующих методик и баз данных, дублирование информационных потоков, при ЧС и предупреждение об опасности от удаленных цунамигенных зон по соответствующей региональной зоне ответственности.
Локальный уровень раннего предупреждения о цунами возлагается на местные территориальные системы, где с заданной заблаговременностью производится оценка критериев и зон безопасности при ЧС. Осуществляется оптимальная расстановка датчиков системы мониторинга за опасными событиями в ближней цунамигенной зоне. Производится обработка и анализ информации, в соответствии с заданным регламентом принимается решение о степени угрозы цунами. Таким образом, предлагаемый вариант структуры российской СПЦ основан на концепции об иерархической системе раннего предупреждения о цунами, которая включает в первую очередь создание локальных систем для каждого защищаемого пункта в цунамиопасной зоне Дальнего Востока. Приведем некоторые рекомендации по структуре СПЦ.
Национальный уровень СПЦ. Очевидна необходимость организации центрального звена СПЦ, которое обеспечит федеральную поддержку и развитие локальных и региональных систем, ввод концептуальных изменений СПЦ в целом (хранение информации, глубокая обработка, координация, межрегиональный и международный обмен и т.п.). Существенным является также формирование и реализация политики по модернизации технического обеспечения измерений опасных явлений, разработка программно-вычислительных комплексов и регламентов взаимодействий между различными уровнями системы и с внешней средой (федеральными структурами МЧС, ГС РАН и Росгидромета). Важной функцией этого уровня системы станет контроль и дублирование информационных потоков при ЧС и координация принятия решений в случае трансокеанских цунами от удаленных цунамигенных зон.
Полагаем, что именно реализация технологии построения локальных систем раннего предупреждения о цунами в сочетании с развитием региональных центров и становлением центральной службы российской СПЦ обеспечат необходимый уровень безопасности прибрежных территорий от природных морских катастроф сейсмического происхождения.
Региональный уровень СПЦ. Для регионального уровня СПЦ предлагается статус аналитического и информационного Центра, который в состоянии также выполнять расчеты по моделированию опасных природных явлений с помощью установленных программных комплексов и созданных баз данных. Принятие ответственных решений при ЧС в ближней цунамигенной зоне возлагается, прежде всего, на локальные системы раннего предупреждения о цунами, региональный уровень поддерживает информационное обеспечение принятия решений в оперативном режиме при ЧС в условиях неопределенности при возникновении опасности от удаленных цунамигенных областей.
Локальный уровень СПЦ для защищаемого участка побережья предполагает: -оценку уровня опасности заданного участка береговой зоны от неблагоприятных природных явлений и расчет уровня приемлемого риска по каждому неблагоприятному фактору; -реализацию при построении ЛС основных принципов управления рисками от природных и техногенных катастроф, а также применение технологии управления кризисными ситуациями; - построение и оптимальную расстановку сети датчиков в системе мониторинга для измерений опасных событий; -разработку и адаптацию регламента взаимодействий отдельных компонент системы при принятии решений в условиях ЧС; -оценку имеющихся ограниченных ресурсов при решении задач обеспечения безопасности и управления рисками при ЧС; - разработку моделей рефлексивного поведения населения и их адаптацию в
период вероятных сценариев развития ЧС.
Указанные положения требуют определенной детализации как в части методологических построений, так и при конкретной реализации отдельных элементов локальных систем раннего предупреждения о цунами и обеспечения безопасности для защищаемых участков береговой зоны.
Выводы: Как показал проведенный анализ состояния современных систем мониторинга цунами, исследования, связанные с развитием концепции о структуре СПЦ, в первую очередь должны быть направлены на глубокую интеграцию информационно-вычислительных технологий в процесс сбора, обработки, анализа данных и принятия решений. Успешное управление кризисными ситуациями в рамках локальных систем раннего предупреждения о цунами в значительной степени опирается на возможности эффективных вычислений и на качество информационных систем. Как показывает анализ реальных ситуаций, отсутствие взаимодействующих коммуникационных систем связи в период сильных землетрясений и цунами - основная причина возникновения серьезного ущерба и многочисленных жертв. Публикации автора по этой тематике [179,247,330,335,408,455].
