Теоретичні основи розроблення інформаційної системи аналізу впливу метеорологічних факторів на підняття рівня води річок

Размещено на http://www.allbest.ru/

Івано-Франківський національний технічний університет нафти і газу

Теоретичні основи розроблення інформаційної системи аналізу впливу метеорологічних факторів на підняття рівня води річок

Белей Оксана Ігорівна Кандидат технічних наук, доцент

Штаєр Лідія Омелянівна Кандидат технічних наук, доцент

Кравець Андрій Сергійович

У сьогоднішніх реаліях через значні зміни природних умов, зокрема зміну клімату на Землі, бездумну господарську діяльність людини, вирубку лісів, паводки і повені створюють майже щорічні екологічні катаклізми, які супроводжуються руйнівними процесами та завдають значні економічними збитки економіці. Суть небезпеки полягає у виході на високі рівні води з річища на заплаву, що зумовлює пошкодження транспортно-дорожньої інфраструктури, затоплення будинків, угідь, комунікацій, господарських об'єктів тощо, активізуються зсувні та обвально-осипні процеси, що також несуть загрозу життю людей, у паводконебезпечних регіонах. Такі стихійні лиха не можна повністю відвернути, однак їхній вплив можна послабити, локалізувати і за своєчасного попередження звести до мінімуму економічні втрати. паводковий вода повінь затоплення

Здійснюючи аналіз існуючих патентів, систем та методів моніторингу метеорологічних факторів та паводкових вод, слід зазначити, що у [1] запропонована система і метод прогнозування та запобігання повеням, яка включає визначення оцінки ризику затоплення території на основі щонайменше однієї кліматичної змінної.

Недоліком даного методу є те, що для прогнозування виникнення паводкових вод чи повеней до уваги приймається тільки один метеорологічний фактор. У методі оцінки ризиків затоплення [2] виділяють етапи визначення регіону затоплення, поділу регіону на певні території, визначення даних, визначення ймовірності виникнення повені. Даний метод, у порівнянні з попереднім, включає у собі декілька вихідних величин, проте його основна увага зосереджена на оцінюванні переходу повеней з одного регіону у інший.

У [3] розроблено інформаційну систему попередження повеней, яка розкриває людству негативний вплив даного лиха. У ній міститься інформація про причини виникнення природних катаклізмів водного характеру, а також про те, хто несе відповідальність за завдані збитки і виступає як система комунікацій про висвітлення інформації, щодо повеней чи паводків.

Розглянута система, методи і комп'ютерний програмний продукт для прогнозування значення індексу на основі погоди включає у себе такі основні вихідні метеорологічні фактори: температуру, опади, вологість, кількість сонячних або похмурих днів за певний період часу, кількість морозних днів за певний період часу. Перечисленні величини і є індексами погоди [4].

Проведений аналіз існуючих патентів, щодо методів та способів, свідчить про те, що не існує єдиної комплексної інформаційної системи, яка б дозволяла здійснювати аналіз впливу усіх метеорологічних факторів на підняття рівня води річок.

Також у [5] запропоновано метод побудови апроксимаційних кривих, які дозволяють спрогнозувати виникнення паводкових вод під впливом метеоролог. факторів. Дані апроксимуючі криві дають можливість визначити піки паводку і цим самим попередити їх шкідливий вплив на навколишнє середовище та зберегти життя людей.

Для найшвидшого прогнозування ймовірності настання паводку в реальному часі необхідним є аналіз даних про паводки, які відбувались у період спостереження. Очевидним є той факт, що паводкам передують певні явища. Логічним виглядає спроба встановлення зв'язку між метеорологічними факторами, які передують паводку і його супроводжують та самим паводком (його рівнем). Авторами пропонується це робити методами статистичного аналізу.

Здійснення статистичного аналізу передбачає такі послідовні етапи [6]:

- встановлення причинно-наслідкових зв'язків між досліджуваними ознаками (виявлення факторів та вибір серед них тих, які найбільше впливають на результативний показник);

- формування кореляційно-регресійної моделі (інформаційне забезпечення аналізу, вибір типу і форми зв'язку, складання моделі);

- визначення кореляційних характеристик (показників зв'язку);

- статистична оцінка параметрів зв'язку (інтерпретація, оцінка значимості коефіцієнтів кореляції (наскільки відібрані фактори пояснюють варіацію результативного показника) та використання їх для вирішення практичних завдань, наприклад прийняття рішень, прогнозування, планування, нормування тощо.

Узагальнений алгоритм роботи програми є тривіальним і полягає у послідовному обчисленні коефіцієнта лінійної кореляції Пірсона та асоціативного аналізу (рис. 1).

Алгоритм знаходження кореляційного зв'язку за Пірсоном полягає у обчисленні математичного очікування досліджуваної величини. Алгоритм асоціативного аналізу дозволяє встановлювати ступінь взаємозв'язку безвідносно до її лінійності, а саме: кількісна міра кореляційного зв'язку оцінюється найчастіше за значеннями коефіцієнта кореляції від +1 до -1, від'ємні значення коефіцієнта кореляції свідчать про зворотній зв'язок та додатні - про прямий. Нульове значення може свідчити про відсутність зв'язку.

Рис. 1 Узагальнений алгоритм програми

На рисунку 1 «ввід даних» - це вхідні величини (метеорологічні фактори), які використовуватимуться для встановлення взаємозв'язку між двома величинами.

Призначенням запропонованої інформаційної системи аналізу впливу метеорологічних факторів на підняття рівня води річокє не лише накопичення та візуалізація даних моніторингу, але створення єдиного інформаційного простору для надання широких можливостей системного аналізу інформації та прийняття ефективних управлінських рішень, забезпечення безпеки життєдіяльності населення.

Дана система дозволить також встановити взаємозв'язок підняття рівня води річок з метеорологічними факторами, таких як атмосферні опади та тиск, швидкість вітру, вологість та інші [7].

Джерела

1. System and method for predіctіng and preventing floodmg: patent CA2854132A Untied States: WO2013063699A1. No. PCT/CA2012/050772; apptied on 31.10.2012; pubhshed on 10.05.2013. URL: https://patents.google.com/patent/WO2013063699A1/en.

2. Method for evaluating flood plam risks: patent CA2854132A Umted States: US20040199410A1. No. US10/753,150; apptied on 2004-01-07; pubhshed on 2009-12-01. URL: https://patents.google.com/patent/US20040199410A1/en

3. researchgate.net/ Електронний ресурс]: A Patent Apphcation for NEXTGEN Flood Early Warmng System. Офіційний сайт. Режим доступу: https://www.researchgate.net/pubhcation/3 53225765_A_Patent_Apptication_for_NEXTGEN_Flood_Early_Warmng_System

4. System, method, and computer program product for predating a weatherbased fmanmal mdex value: patent CA2854132A Umted States:US7752106B1. No. US10/753,150; apptied on 2005-07-19; pubhshed on 2010-07-06. URL: https://patents.google.com/patent/US7752106]

5. Zamikhovskii L. M., Oliinyk A. P., Klapoushchak O. I., Shtaiyer L. O. The flood process mathematical modelling an their prediction methods based on static data // Life Science Journal. 2014. №11 (8s). pp. 473-477. ISSN: 1097-8135 (Print) / ISSN: 2372-613X (Online); Impact Factor 2014: 0.165/ UML: http://www.lifesciencesite.com/lsj/life1108s/104_25000life1108s14_473_477.pdf

6. КПІ ім. Ігоря Сікорського. UML: https://ela.kpi.ua > bitstream > statistical_analysis

7. Грибінчак А. В. алгоритм аналізу впливу метеорологічних факторів на рівень підняття водойм та поверхневі стоки з використанням статистичного аналізу / Грибінчак А.В., Кравець А.С., Белей О.І., Штаєр Л.О. // Пріоритетні напрями досліджень в науковій та освітній діяльності: матеріали VIII Міжнародної науково-практичної конференції. м. Львів: 2023. ст. 22-24.

Размещено на Allbest.ru