Использование средств спутникового наблюдения в комплексе методов оценки рисков метеорологических и климатических чрезвычайных ситуаций на урбанизированных территориях
Рубрика:
| Костюченко, ЮВ, Белоус, ЮГ, Соловьев, ДМ, Копачевский, ИМ |
| Косм. наука технол. 2013, 19 ;(6):27-37 |
| https://doi.org/10.15407/knit2013.06.027 |
| Язык публикации: Украинский |
Аннотация: Рассматриваются отдельные аспекты создания теоретикометодической базы использования данных спутниковых наблюдений снежного покрова в задаче оценки метеорологических, климатических и гидролого-гидрогеологических рисков городских агломераций. Предложено метод определения характеристик снежного покрова на основе комплексного использования спутниковой информации (а именно, продуктов MOD10A1 и SWE, нормализованного индекса снежного покрова NDSI, локальных метеорологических наблюдений, наземных калибровочных и заверочных измерений). Предложено метод интеграции данных с разных источников, который базируется на модифицированном методе трансформации ансамблей фильтрацией Кальмана и методе кернель-анализа главных компонент распределений данных. Применимо к анализу городских агломераций, предложенный подход имеет относительно высокую достоверность по отношению к существующим методам, алгоритмам и продуктам (отдельно использованных продуктов MOD10A1 и SWE). В качестве апробации метода рассмотрено случай экстремальных снегопадов 21—23 марта 2013 г. в г. Киев. Предложено количественные оценки показателей рисков и параметров уязвимости городской инфраструктуры по отношению к негативным влияниям чрезвычайной ситуации. |
| Ключевые слова: городская инфраструктура, снежный покров, спутниковые данные |
References:
1. Изменения земных систем в Восточной Европе / Отв. ред. В.И. Лялько. — Киев, 2010. — 582 с.
2. Костюченко Ю.В. Завіркові дані для вирішення задач прогнозування паводкової небезпеки // Багатоспектральні методи дистанційного зондування Землі в задачах природокористування / За ред. В.І. Лялька, М.О. Попова. — Київ: Наук. думка, 2006. — С. 282—283.
3. Кравченко А.Н. Каскад гидрометеорологических моделей для прогнозирования паводков // Кибернетика и вычислительная техника. — 2007. — № 2. — С. 35—42.
4. Кравченко А.Н., Куссуль Н.Н., Лупян Е.А. та ін. Мониторинг водных ресурсов на основе интеграции разнородных данных и высокопроизводительных вычислений // Кибернетика и системный анализ. — 2008. — № 6. — С. 117—126.
5. Петравчук Л. В., Марухно Т. В., Першина Н. Г. та ін. Основні показники здоров’я та медичної допомоги населенню м. Києва. — Київ: Міський науковий інформаційно-аналітичний центр медичної статистики, Департамент охорони здоров’я Київської міської державної адміністрації. 2013. — 170 c.
6. Anderson E.A. A point energy and mass balance model of a snow cover // NOAA Technical Report NWS. — 1976. — 19. — 150 p.
7. Christianini N., Shawe-Taylor J. An introduction to support vector machines and other kernel-based learning methods. — Cambridge: Univ. Рress, 2000. — 212 р.
8. Comprehensive Preparedness guide: Developing and maintaining emergency operations plans. — U.S. FEMA, 2011. — 124 p.
9. Cowpertwait P.S.P. A generalized spatial-temporal model of rainfall based on a clustered point process // Proc. Roy. Soc. London A. — 1995. — 450. — P. 163—175.
10. Dozier J. Remote sensing of snow in visible and near-infrared wavelengths // Theory and applications of optical remote sensing / Ed. G. Asrar. — New York: John Wiley & Sons, 1989. — P. 527—547.
11. Ermoliev Yu., von Winterfeldt D. Risk, security and robust solutions // IIASA Interim Report. — 2010. — IR-10-013, IIASA. — 41 p.
12. Ermoliev Yu., von Winterfeldt D. Systemic risk and security management // Managing Safety of Heterogeneous Systems, Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems. — Berlin Heidelberg: Springer-Verlag, 2012. — P. 19—49.
13. Ermoliev Y.M., Ermolieva T.Y., Amendola A., et al. A system approach to management of catastrophic risks // Eur. J. Operational Res. — 2000. — 122. — P. 452—460.
14. Hall D.K., Salomonson V.V., Riggs G.A. MODIS/Terra snow cover monthly L3 global 0.05deg CMG. Version 5. Boulder, Colorado USA: National Snow and Ice Data Center, 2006.
15. Hall D.K., Salomonson V.V., Riggs G.A. MODIS/Terra snow cover daily L3 global 500 m grid. Version 5. [indicate subset used]. Boulder, Colorado USA: National Snow and Ice Data Center, 2006.
16. Kostyuchenko Yu.V., Zlateva P., Stoyka Yu., et al. Role of systemic risk in regional ecological long-term threats analysis // Sustainable Civil Infrastructures — Hazards, Risk, Uncertainty / Phoon K. K., Beer M., Quek S. T., Pang S. D. (editors), (Proc. of Fifth Asian-Pacific Symposium on Structural Reliability and its Applications (APSSRA), 23—25 May, 2012), Research Publishing, Singapore, 2012. — P. 551—556, ISBN: 978-981-07-2219-7: doi:10.3850/978-981-07-2219-7 P226.
17. Kussul N., Shelestov A., Skakun S. Grid system for flood extent extraction from satellite images // Earth Sci. Inform. — 2008. — 1, N 3. — P. 105—117.
18. Lee J.-M., Yoo C.K., Choi S.W., et al. Nonlinear process monitoring using kernel principal component analysis // Chem. Eng. Sci. — 2004. — 59. — P. 223 — 234.
19. National Disaster recovery framework: strengthening disaster recovery for the nation. U.S.FEMA, 2011. — 116 p.
20. National Infrastructure Protection Plan. IS-860.a. U.S. FEMA, 2009. — 29 p.
21. Ogata Y. Estimation of the parameters in the modified Omori formula for aftershock frequencies by the maximum likelihood procedure // J. Phys. Earth. — 1983. — 31. — P. 115—124.
22. Ramsay B. The interactive multisensor snow and ice mapping system // Hydrol. Processes. — 1998. — 12. — P. 1537—1546.
23. Scheolkopf B., Smola A. J., Muller K. Nonlinear component analysis as a kernel eigenvalue problem // Neural Computation. — 1998. — 10, N 5. — P. 1299—1399.
24. Strategic National risk assessment. The strategic national risk assessment in support of PPD 8: A comprehensive risk-based approach toward a secure and resilient nation. U.S.FEMA, 2011. — 7 p.
25. Tedesco M., Kelly R., Foster J. L., Chang A. T. C. AMSR-E/ Aqua 5-day L3 global snow water equivalent EASE-grids. Version 2. Boulder, Colorado USA: National Snow and Ice Data Center, 2004.
26. Villez K., Ruiz M., Sin G., et al. Combining multiway principal component analysis (MPCA) and clustering for efficient data mining of historical data sets of SBR processes // Water Sci. and Technology. — 2008. — 57, N 10. — P. 1659—1666.
27. Wang X., Bishop C.H. A Comparison of breeding and ensemble transform Kalman filter ensemble forecast schemes // J. Atmos. Sci. — 2003. — 60. — P. 1140—1158.
28. Zhang Y.Z., Jin C., Yan S., Chiu L.S. Seasonal snow monitoring in Northeast China using space-borne sensors: preliminary results // Ann. Geogr. Inf. Sci. — 2008. — 14. — P. 113—119.
29. Zhang Yu., Yan S., Lu Y. Snow cover monitoring using MODIS data in Liaoning province, Northeastern China // Remote Sens. Environ. — 2010. — 2. — P. 777—793; doi:10.3390/rs2030777.