авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ



Pages:     | 1 || 3 | 4 |   ...   | 6 |


-- [ Страница 2 ] --

23 days before 29 days before Depth=72km, M: 7. Depth=72km, M: 7. © Shunji Murai Red triangles were abnormal changes including near the epicenter Figure 5: Pre-signals of Miyagi Offshore Earthquake, a) 29 days before, b) 23 days before Miyagi Offshore Eq. Miyagi Offshore Eq.

15 days before 1 days before Depth=72km, M: 7.1 Depth=72km, M: 7. © Shunji Murai Eq. occurred on 25/5/ Blue triangles were abnormal changes excluding near the epicenter Figure 5: Pre-signals of Miyagi Offshore Earthquake, c) 15 days before, d) 1 day before As compared with Miyagi offshore Earthquake which is considered as the type of Inner Plate Type, Noto Peninsula Earthquake regarded as Inner Land Type showed a little different behavior as shown in Figure 6. Except a day before, pre-signals were found also in those triangles which do not include the epicenter.

Noto Pen. Eq. Noto Pen. Eq.

24days before 21days before Red triangles include the epicenter, while blue triangles exclude the epicenter Figure 6: Pre-signals of Noto Peninsula Earthquake, a) 24 days before, b) 21 days before Noto Pen. Eq. Noto Pen. Eq.

17days before 1day before Red triangles include the epicenter, while blue triangles exclude the epicenter Figure 6: Pre-signals of Noto Peninsula Earthquake, c) 17 days before, d) 1 day before 4. Sumatra Offshore Earthquake with Asian Tsunami Asian Tsunami triggered by Sumatra Offshore Earthquake (M9.0) occurred on 26th December 2004 lost about 300,000 victims which will be the worst record in these days. We selected 10 IGS GPS Stations surrounding the epicenter as follows.

1. Bako: Cibinong, Indonesia: E: 106.8500, S: 6. 2. Ban2: Bangalore, India: E: 77.5116, N: 13. 3. Coco: Cocos Island, Australia: E: 96.8339, S: 12. 4. Dgar: Diego Garcia Island: UK Territory: E: 72.3702, S: 7. 5. Hyde: Hyderabad, India: E: 78.5509, N: 17. 6. Iisc: Bangalore, India: E: 77.5704, N: 13. 7. Kunm: Kunming, China: E: 102.7972, N: 25. 8. Lhas: Lhasa, China: E: 91.1040, N:29. 9. Mald: Maldives: E: 73.5263, N:4. 10. 10) ntus: Singapore: E: 103.6799, N 1. I checked all possible combinations of triangles which are formed by those IGS GPS Stations whether any triangle exceeds a threshold or not in the daily change ratio of triangle area in XY, XZ and YZ plane. There was a drastic daily change of -1. ppm in YZ plane in the triangle of ntus-kunm-lhas from the 18th December 2004, days before the earthquake as shown in Figure 7. There was also big change of -0.04, 0.05 and -0.05 ppm in XZ plane in the triangle of bako-ntus-lhas on the 21st, 22nd and 23rd December 2004, 3 to 5 days before the earthquake. Though the distance between ntus (Singapore) near the epicenter and lhas (Lhasa) or kunm (Kunmin) is so far, such pre-signals are found. We realize that the earth is so complicate in the crustal movement. It would be possible to make early warning of such big earthquake.

Figure 7: Pre-signals of Sumatra Earthquake in YZ Plane 5. Pre-signals of Wenchuan Earthquake Wenchuan Earthquake occurred in Sichuan Province, China on the 12th May 2008 killed about 60,000 and damaged huge number of houses, roads, structures etc.

There are only four IGS GPS Stations available surrounding the epicenter;

Wuhan (WN), Xian (XN), Kunmin (KN) and Lhasa (LS). The epicenter and these four GPS Stations are shown in Fig. 8. and Fig. 9 shows the XZ plane in which the triangle connecting Lhasa, Xian and Wuhan showed 3 sigma abnormalities on the 6th May 2008, 6 days before the earthquake. This triangle includes the epicenter of the Wenchuan Earthquake. Though this triangle is so large with the longest side of more than 2000km, it would be valuable to know in advance around where an earthquake may happen within a critical triangle area.

Figure 8: Location of Epicenter and Four GPS Stations Figure 9: Pre-signals of Wenchuan Earthquake 6. Conclusion The author have checked many earthquakes with more than M6 mainly in Japan with data from GSI GPS Stations plus some in Asia with limited number of IGS/SOPAC GPS Stations. I found pre-signals from GPS data before those earthquakes. Some examples are shown in this paper. It would be possible to predict the occurrence and the location of the epicenter. But it needs some more research to make better prediction about the day of the occurrence. So far, the range of the prediction will be 1 to 90 days before.

Acknowledgement Thanks are due to Tokyo Electric Power Service Company for funding the validation research.

REFERENCES 1. Murai, Shunji and Araki, Harumi 2003. A New Method on GPS Network Triangles-Prediction of Earthquake using GPS. GIM International, Vol. 17.

2. Murai, Shunji and Araki, Harumi, 2004. Prediction of Earthquake and Volcanic Eruption using GPS. Asian Journal of Geoinformatics, Vol. 4, No.3, pp. 85 90.

3. Murai, Shunji and Araki, Harumi, 2005. Was early warning of Sumatra earthquake possible? Coordinates, July 2005, pp. 8-11.

4. Murai, Shunji and Araki, Harumi 2006. Was there any pre-signal of Pakistan earthquake? Coordinates, April 2006, pp. 6-7.

5. Murai, Shunji and Araki, Harumi 2008. Couldn’t we predict the Wenchuan Earthquake with GPS? Coordinates, December 2008, pp. 16-18.

6. Shunji Murai and Harumi Araki 2009, Earthquake Prediction: New Findings, GIM International, 1 June 2009, pp. 18-20.

NOTE ON CONTRIBUTOR Shunji Murai, h. c. is Professor Emeritus, University of Tokyo and President, Japan Society of Photogrammetry and Remote Sensing (JSPRS) since 2000. He was graduated from Civil Engineering Department, University of Tokyo in 1963 and was awarded Doctor of Engineering, University of Tokyo in 1970. Currently he is President, Japan Association of Surveyors since 2007.

Впервые опубликовано в “Early warning and crises/disaster and emergency management”. 28-29 April 2010. Novosibirsk, Russian Federation © Sh. Murai, G. Konecny Emeritus Professor, Leibniz University Hannover, Germany SOME OBSERVATIONS ABOUT THE USE OF REMOTE SENSING AND GIS IN CATASTROPHIC EVENTS MITIGATION 1. Introduction Catastrophic Events are unexpected disasters threatening the environment and human beings dependant on their living space. Imaging systems from the air and from space have traditionally been able to record such events quickly, so that it became possible to offer relief from the effects of the disaster. While aerial imaging using conventional optical systems requires suitable flight conditions in cloud-free daylight conditions, optical sensors can be supplemented by thermal and microwave systems operating at night or through clouds in special cases.

Aerial sensors suffer from the inability to cover large areas on a worldwide scale. Present satellite offers a suitable possibility to image remote disaster areas quickly. Meteorological satellites at 1km resolution permit to image cloud free global scenes at half hour intervals, while 1m or 0.5m high resolution satellites need to be targeted to cover limited specific areas, permitting to cover a particular disaster site only.

Depending upon the type of disaster different image resolutions are required:

Cyclones may already be monitored with coarse resolutions of 1 to 10km, and so are areas affected by drought.

Floods can be monitored with 10m resolution images, while effects of earthquakes and human caused disasters require images by high resolution satellites.

2. International Charter “Space and Major Disaster” The Space Agencies of Europe, France, Canada, India, the USA and of Argentina have offered their imaging capabilities to the United Nations, if a disaster is officially declared. This entails targeted image acquisition and processing of the imagery for the use in disaster mitigation. This includes the entire technical processes of sensor calibration, georeferencing, modelling, analysis archival and delivery of data during the process to transform raw data into information.

This data delivery system has proved to be very effective. In te case of the Sumatra tsunami the German Space Center DLR has provided 40 analysis products and maps of the tsunami affected areas within two weeks alone for the mitigation of post event effects.

Other German agencies, like the Geo Research Center in Potsdam has concentrated on developing an integrated system for the early warning of Tsunamis after an earthquake consisting of seismometers, tidal stations, pressure gauges, GPS buoys working in real time networks for the rapid determination of risk areas and evacuation plans. It is clear that such a system can only work within an established infrastructure to be internationally established with the mutual consent and the concerned nations.

3. Past Natural Disasters in Historic Times Past historical records, shown here as incomplete examples, demonstrate that almost all continents have suffered from severe disasters:

The Yellow River Flood 1967 in China, which killed 1 million people The tidal wave of 1737 in the Bay of Bengal with 300 000 dead The Galveston tidal wave 1899 in Galveston, Texas, which killed 60 people The Lisbon Tsunami of 1755, which resulted in the loss of 10 000 lives The Indian Ocean Tsunami of 2004 with a death toll of 100 The Etna Volcanic Eruption of 1669, killing 100 000 people The Martinique volcanic eruption killing 30 000 humans.

Even Central Europe suffered severe earthquake damages in the 15th century in The City of Basel.

4. Causes and Effects of Natural Hazards A number of statistical studies have been internationally made identifying the impacts of the nature of catastrophic events with respect to:


32 % caused by floods 30 % caused by tropical storms 22 % caused by drought Number of persons affected:

33 % caused by drought 32 % caused by flood 30 % caused by tropical storms Number of deaths:

26 % caused by floods 19 % caused by tropical storms 17 % by epidemics 13 % by earthquakes (as seen recently in Turkey, Pakistan, China and Haiti).

5. Studies by EMERCOM in the Russian Federation In the Russian Federation the Ministry EMERCOM has been very effective in providing materials for disaster mitigation and in analyzing the causes of disasters within the territory of the Russian Federation:

According to these studies the causes for natural disasters in Russia are as follows:

Floods 35 % Storms 19 % Torrents 14 % Earthquakes 8% Landslides 5% Snowfalls 5% Frosts 3% Avalanches 2.5 % Droughts 2% Thunderstorms 1% With respect to the natural disasters, not to be ignored are the human caused technical disasters, which amount to a total of about 50 % of the damages caused.

The number of human caused disasters per year in the Russian Federation in the late 1990s was:

Building accidents Industrial accidents Big truck accidents Life support infrastructure Explosions in populated areas Pipeline accidents Chemical accidents Air crashes Ship accidents Railway accidents Human induced hazards refer particularly to:

Nuclear power plants Chemical hazards Industrial fires Pipelines Transport Dam breaks Municipal construction Energy and water supply Subsidence by water, oil or gas extraction It is evident, that all mentioned hazards are particular for a certain region.

In this respect danger zone maps have been prepared (e.g. for seismic dangers).

With regard to seismic dangers the most advanced monitoring system using permanent GPS receivers 10 km apart and seismic stations has been established in Japan.

EMERCOMs strategy in disaster mitigation is remarkable with respect to that of other countries:

It makes use of the existing map material It enhances the existing digital map data in form of a GIS with other thematic data (e.g. Population distribution, evacuation routes, building stability) It is like directly to the armed forces, which have a centralized decision and implementation structure, which is lacking in developing countries.

6. Conclusion Emercom posseses the desired Disaster Mitigation Infrastructure:

It has:

A central emergency decision center Real time satellite imagery reception facilities Sensor networks GIS information of all endangered regions based on Digital topographic maps Population distribution maps Evacuation routes Building material maps A fire, contamination or accident reporting system Computer enhanced analysis capabilities.

In the international context we must conclude:

Technology, which we all have throughout the world, is easy, but Organization is difficult in most countries with very few exceptions.

Впервые опубликовано в “Early warning and crises/disaster and emergency management”. 28-29 April 2010. Novosibirsk, Russian Federation © G. Konecny, Gienko G.A.

University of Alaska Anchorage, James Terry J.Р.

National University of Singapore GEOVISUALIZATION AND EXPLORATORY ANALYSIS OF TROPICAL CYCLONE TRACKS IN THE SOUTH PACIFIC Abstract The paper illustrates application of geovisualization methods and tools for spatio-temporal analysis of tropical cyclones in the South Pacific region. Results of this study will be used to outline further strategy and tactics for advanced processing of cyclone track data using numerical statistical and data mining methods.

Introduction The impacts of tropical cyclones on the environments of different types of islands across the tropical South Pacific region (TSPR) are not so well understood compared to hurricanes and typhoons in other regions (e.g. the Caribbean Sea and North West Pacific). There are many factors associated with the characteristics and behaviour of cyclones, such as their relatively frequent occurrence and the weather effects they bring (intense and prolonged rainfall, storm surge, violent winds driving large erosive waves). Scientists have invested considerable effort to uncover and understand the variability of cyclone characteristics associated with El Nio events, ocean warming and climate change. One important feature is cyclogenesis position and the subsequent spatio-temporal behaviour of cyclones in tropical areas of the South Pacific. Such information is hidden in thousands of records of cyclone tracks, containing various data from satellite measurements for more than 340 cyclones since 1970 till present times.

Analysis of a large data set (1969–2009) on tropical cyclone characteristics in the TSPR, recently provided by the Regional Specialized Meteorological Service (RSMC) in Fiji, requires careful and thorough (time-consuming) checking for errors and accuracy before analysis can begin. This can be done using a combination of manual checks, mathematical tools and GIS. Once corrections have been made, investigation can commence on long-term historical trends in tropical cyclogenesis positions (i.e. locations of origins);

track length;

storm duration;

maximum intensity produced;

cyclone decay position. This work is amongst the first of its kind on the RSMC data for the TSPR, and thus provides insight into geographical patterns and changing temporal variability, possibly climate-change driven, in tropical cyclone behaviour for this region. Such research is already continuing in other cyclone-prone oceans of the world (e.g. N. Atlantic, N. Pacific), but has lagged behind in the S.

Pacific owing the previous non-availability of (authenticated) data. At this stage our research is focused on developing an advanced geo-visualization methodology for exploratory analysis of spatio-temporal patterns of cyclones, which can also be used to carry out more demanding mathematical studies of storm movement.

Data Geovisualization Spatial data have a complex structure involving space, time, and a number of thematic attributes, which poses significant challenges to geovisualization. The geovisualization of spatial data requires the use of maps or 3D displays where at least two display dimensions are utilised to represent the physical space, which is different from information visualization dealing with


data spaces. This restricts the possibilities for the representation of the temporal and thematic components of the data. In modern geovisualization software, such data are represented using both traditional cartographic techniques based on the use of colours, textures, symbols, and diagrams;

and using computer-enabled techniques such as map animation and interactive 3D views. Moreover, maps are used in combination with non-geographic visualization techniques such as scatterplots or parallel coordinates. The use of multiple interactively linked views providing different perspectives into the data has become a kind of standard in geovisualization. However, a number of problems have yet to be solved, such as the scalability of geovisualization tools and their usability.

Geovisualization is set of innovative methods and tools for visualizing geospatial data, processes, analyses, and models for synthesizing and understanding geospatial phenomena. Geovisualization is one of the main tools if advanced exploratory visual analysis, widely used by geographers and environmental scientists to outline strategy and tactics for further processing using numerical statistical and data mining methods. The main objective of this research is to investigate methods and tools of geovisualization for exploratory visual analysis of spatio-temporal patterns of tropical cyclones to uncover and explore general tendencies and trends in tropical cyclone numbers, frequencies, seasonality and other future projections associated with El Nio events, ocean warming and climate change.

There are many factors associated with the characteristics and behaviour of cyclones, such as their relatively frequent occurrence and the weather effects they bring (intense and prolonged rainfall, storm surge, violent winds driving large erosive waves). As mentioned above, cyclogenesis is one of the important characteristics of tropical cyclones. Several geovisualization techniques have been used to explore different aspects of cyclogenesis in the TSPR based on cyclone track analysis from RSMC (Nadi) data base. Figure 1 (left) illustrates genesis of tropical cyclones in relation to months of a year, azimuth of the cyclone movement, and sinuosity of a trajectory. Tropical cyclones in the TSPR have clear seasonal pattern – the cyclone season starts in October and lasts till April. To explore temporal patterns of track sinuosity over a number of years, this seasonal nature of the phenomena has been taken into account and used as a focus for geovisualization (Figure 1, right).

Fig. 1. Left, top to bottom: Genesis of tropical cyclones (on the top) in relation to months of a year, azimuth of the cyclone movement, and sinuosity of a trajectory (top to bottom, horizontal and vertical axes represent longitude and latitude, respectively). Right: Cyclic temporal analysis of sinuosity (horizontal and vertical axes represent months and years, respectively).

While the previous studies were aimed at analysis of the entire set of available data to uncover general spatio-temporal patterns in cyclone activity in the TSPR, in other analysis individual tracks were targeted for exploration of cyclone behavior.

Figure 2 illustrates results of iterative polynomial fitting of track of TC Percy (2005).

In this case an attempt was made to use polynomial coefficients as one of the characteristics of cyclone trajectories to be used for data mining using decision tree algorithms. Figure 3 serves as an illustration of 3D visualization of the same track (TC Percy, 2005) when another attribute (wind speed) was used as the third dimension. These analyses assume temporal nature of the phenomena but do not use the time component explicitly.

Fig. 2. Polynomial fitting of the track of tropical cyclone Percy (2005). Fitting cyclone tracks using classical polynomial functions is not a trivial task as many cyclones have looping trajectories.

Fig. 3. 3D-visualization of cyclone Percy (2005) to explore correlation of spatial location and wind speed through all life phases of the cyclone (genesis, development, maturing and decay). Temporal behaviour can be implicitly reflected as cyclone location is recorded at certain time interval (6 or 12 hours).

Conclusion The goal of this research was to explore the wide range of methods and tools of geovisualization for analysis of cyclones in the tropical South Pacific region. The first results were encouraging and allowed us to uncover and explore certain patterns and dependences in cyclone behaviour, and outline our further strategy in advanced data analysis using appropriate statistical and data mining methods.

References 1. Terry, J.P. 2007 Tropical Cyclones – Climatology and Impacts in the South Pacific. Springer, New York, 210pp.

2. Terry, J.P. and Gienko, G. 2009 Locations of tropical cyclogenesis and decay in the South Pacific over the period of satellite record. 11th Pacific Science Association Intercongress, 2-6 March, Tahiti, French Polynesia.

3. Terry, J.P., Malsale, P., Rollings, N. and Gienko, G. 2009 Storms, islands and vulnerability: GIS investigation of tropical cyclone tracks in the South Pacific and some observations on changing patterns. Proceedings of An International Perspective on Environmental and Water Resources, American Society of Civil Engineers, 5- January 2009, Bangkok, Thailand.

CONTACTS SKTB “NAUKA” SB RAS Krasnoyarsk Russian Federation Irkutsk State Technical University (ISTU) 83, Lermontova UI.

Irkutsk Russian Federation Е-mail: irkplast@mail.ru Впервые опубликовано в “early warning and crises/disaster and emergency management”. 28-29 April 2010. Novosibirsk, Russian Federation © G.A. Gienko, J.Р. Terry, УДК 614. Лазарев В.М.


Tomsk State University of Architecture and Civil Engineering, Tomsk DEVELOPMENT OF THE GEOECOLOGICAL MONITORING SYSTEM FOR THE EARLY PREVENTION OF SLIDING PROCESSES TO ENSURE GEOECOLOGICAL SECURITY OF URBAN LANDS Development of the geoecological monitoring system is considered. It is to be used for the early prevention of sliding processes to ensure geoecological security of urban territories.

В последние годы по данным МЧС России количество чрезвычайных ситуаций природного и техноприродного происхождения непрерывно и интенсивно возрастает, что связано с одной стороны с ростом урбанизации, а с другой широким распространением и активизацией опасных природных и техноприродных процессов. Катастрофические процессы приводят к разрушению зданий и сооружений и представляют реальную угрозу для жизни людей как в нашей стране, так и за рубежом. Поэтому вопросы раннего предупреждения активизации опасных природных и техноприродных процессов для обеспечения геоэкологической безопасности урбанизированных территорий становятся все более актуальными, а природные катастрофы в России включены в число стратегических рисков. Принципы борьбы с ними изменились.

В основу новой стратегии обеспечения геоэкологической безопасности урбанизированных территорий положены три принципа – прогнозирование, своевременное предупреждение и управление природными опасностями, а не борьба с их последствиями. Реализация указанных принципов требует хорошего знания закономерностей и механизмов развития опасных явлений.

Поэтому одной из актуальных проблем современной геоэкологии является изучение состояния и устойчивости геологической среды урбанизированных территорий при активизации опасных процессов, из которых исключительное значение приобретает изучение оползневых процессов природного и техноприродного характера, а геодезический мониторинг дает координатную основу для принятия управленческих решений.

Для прогнозирования ожидаемых экстремальных явлений и организации инженерной защиты необходима организация современного комплексного геоэкологического мониторинга их развития во времени и пространстве. В связи с этим становится актуальным решение важной научно-технической проблемы развития и обоснования методов самого геоэкологического мониторинга оползнеопасных территорий и системы его геодезического обеспечения с использованием последних достижений геодезической науки и техники, что требует как разработки теоретических основ контроля за развитием опасных процессов и их раннего предупреждения, так и теоретического обоснования объединения различных методов и технологий в рамках комплексного геоэкологического мониторинга. Практическое применение результатов исследований оползнеопасных территорий и природно технических систем (ПТС) на урбанизированных территориях геодезическими методами позволяет реализовать на практике комплексную программу геоэкологического мониторинга за ПТС для раннего предупреждения активизации опасных процессов с целью организации инженерной защиты и предотвращения чрезвычайных ситуаций, что особенно актуально для обеспечения геоэкологической безопасности крупных городов и в частности для г. Томска, на территории которого решением городского координационного экологического Совета определено 33 оползнеопасные зоны, из которых наиболее опасными следует признать оползневой склон в мкр. «Солнечный» и район Лагерного сада на берегу р. Томь. Развитие оползневых процессов на этих участках наносит огромный ущерб городскому хозяйству из-за деформации и разрушения существующих зданий и инженерных сооружений, что потребовало принятия на территории Томской области закона «Об оползневых зонах, расположенных в границах городских и сельских районов Томской области».

Проблема геоэкологического мониторинга оползневых процессов на урбанизированных территориях актуальна уже давно, но до окончательного ее решения еще далеко. Выполненный в работе анализ существующих методов, традиционно используемых для исследования оползневых процессов показал, что оценку состояния и устойчивости ПТС необходимо решать в комплексе на основе системного подхода, который дает возможность своевременно выявить начало активизации оползневых процессов. Для контроля за развитием глубинных оползневых деформаций, за состоянием самого оползневого массива, его горизонтальными и вертикальными смещениями, а также за деформациями зданий и инженерных сооружений на склоне, необходимо кроме классических методов геодезии применить еще и современные спутниковые геодезические технологии, и магнитометрические методы измерений глубинных оползневых деформаций, и методы статистического моделирования и математического прогнозирования, что потребовало разработки теоретических и технологических основ объединения различных технологий измерений и методов статистического моделирования в рамках комплексной программы геоэкологического мониторинга, что в целом позволяет успешно решить поставленные выше проблемы прогнозирования, раннего предупреждения и управления опасными процессами, так как такая система уже приобретает новые свойства, становится технически более совершенной, результаты одного метода подтверждают результаты другого, значительно повышая достоверность установления закономерностей и прогноза развития опасных процессов, что необходимо для организации инженерной защиты и принятия управленческих решений. Для достижения указанной цели потребовалось решить следующие задачи:

1. Научное обоснование комплексной системы геодезического обеспечения геоэкологического мониторинга для решения геоэкологических проблем урбанизированных территорий, обусловленных развитием оползневых процессов и разработать теоретические и технологические основы обеспечения стационарного геодезического контроля за перемещениями во времени и пространстве оползневых массивов и инженерных сооружений на основе объединения классических и спутниковых технологий.

2. Разработка технологии и исследование методов математического прогнозирования появления деформаций в строительных конструкциях инженерных сооружений в процессе их эксплуатации на основе анализа изменения формы поверхности строительных конструкций по результатам геодезических измерений. Кроме этого появление деформаций косвенно подтверждает сам факт существования и развития оползневых процессов.

3. Развитие методов статистического моделирования и разработка технологии их применения для решения геодезических задач и оценки стабильности положения опорных пунктов для определения реальных смещений оползневых массивов. Так как достоверное прогнозирование опасных ситуаций требует анализа многолетних наблюдений, характеризирующих динамику взаимодействия оползневого склона и инженерных сооружений, а при сложном характере деформаций указанных объектов для решения данной проблемы наверное единственно возможным подходом является имитационное моделирование. Актуальность изучения причин образования и устойчивости оползневых процессов с применением современных методов математического моделирования и ГИС-технологий нашла подтверждение на 32-м международном геологическом конгрессе в Италии, на котором более 200 докладов было посвящено оползневой проблематике, причем 47 из них касалось использования методов статистического моделирования(Монте-Карло) и ГИС-технологий для оценки оползневой опасности и риска, а в остальных работах рассматривались вопросы разработки и апробации эффективных методов геомониторинга оползневых процессов, численного и физического моделирования с уточнением механизма оползня и параметров ожидаемого смещения, что еще раз подтверждает актуальность подобных работ на территории г. Томска.

4. Теоретическое обоснование и практическое применение новой модели трехосного атмосферного эллипсоида для учета влияния атмосферных ошибок на спутниковые измерения в процессе раннего предупреждения активизации оползневых процессов.

5. Разработана методология обеспечения геоэкологической безопасности объектов на основе комплексного геоэкологического мониторинга оползневых процессов и анализа состояния природно-технических систем в процессе их эксплуатации.

Геодезический мониторинг является важнейшей составляющей системы геодезического обеспечения геоэкологического мониторинга, поскольку обеспечивает его пространственно-временную привязку, являясь координатной основой и позволяет определить факторы, влияющие на состояние и развитие природно-технических систем. Разработанная на кафедре геодезии ТГАСУ комплексная технология геодезического контроля за оползневыми процессами и деформациями инженерных сооружений на оползневом склоне была применена в процессе реализации комплексной системы геодезического обеспечения геоэкологического мониторинга на территории г. Томска [1] и доведена до практических рекомендаций при решении градостроительных задач и корректировке генерального плана застройки города Томска с учетом развития опасных природных и техноприродных процессов.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 1. Ольховатенко В.Е., Рутман М.Г., Лазарев В.М. Опасные природные и техноприродные процессы на территории г. Томска и их влияние на устойчивость природно-технических систем. Томск: Печатная мануфактура, 2005. – 152 с.

Впервые опубликовано: ГЕО-Сибирь-2010. Т. 1. Геодезия, геоинформатика, картография, маркшейдерия. Ч. 3 : сб. матер. VI Междунар. научн. конгресса «ГЕО-Сибирь-2010», 19–29 апреля 2010 г., Новосибирск. – Новосибирск : СГГА, 2010. – 216 с.

© В.М. Лазарев, УДК 528.91:614.8(470.54) Серебряков С.В., Гусев В.В., Зраенко Ю.Д.


Uralgeoinform, Ekaterinburg EXPERIENCE OF CREATING THE GEOINFORMATION SYSTEM FOR EMERGENCY MANAGEMENT IN SVERDLOVSK REGION The article examines the experience of developing a geoinformation system for emergency management as well as its application in predicting damages and evaluating risks for population (territories).

Проблемы безопасности, оценки риска и защиты от опасностей сопровождали человечество со времени его появления. Ежегодно на территории нашей страны происходят сотни чрезвычайных ситуаций (ЧС), только 2009 г. в Российской Федерации произошло 424 ЧС, в том числе 270 техногенного, природного и 21 биолого-социального характера. В результате произошедших чрезвычайных ситуаций погибло 734 человека и пострадало 2 428 человек. На ликвидацию последствий ЧС было выделено 3,2 млрд. руб., привлекалось около 2 млн. человек и 600 тыс. единиц техники [1].

Эти факты подтверждают необходимость прогнозирования возможных чрезвычайных происшествий.

Решение задач прогноза ЧС и оценки уровня риска от ЧС для населения и территорий требует обработки больших массивов разнообразной информации, при этом специалисту довольно трудно вручную обработать эти данные, также возникают трудности с самими методиками: специалисту МЧС попросту некогда разбираться в сложных математических формулах, а потом кропотливо подставлять цифры и производить расчеты. К тому же ручной счет не позволяет оперативно получать необходимые прогнозы.

По этим причинам разработка и внедрение автоматизированных способов работы с этой информацией является непременным условием информационно аналитического обеспечения управления рисками чрезвычайных ситуаций. Для мониторинга и прогнозирования ЧС, оценки аварий, катастроф и стихийных бедствий невозможно обойтись без использования геоинформационных технологий. Средства моделирования, интегрированные в ГИС-пакеты, позволяют оперативно прогнозировать развитие ситуации с учетом пространственных данных и обеспечивать управление риском возможных ЧС, а цифровая тематическая карта является удобным средством визуализации расчетных и статистических данных и служит неотъемлемой составляющей при принятии управленческих решений. Основным преимуществом оценки риска с применением ГИС-технологий является автоматизация наиболее трудоемких этапов решения и наглядное представление зон уровней риска.

Территориальный центр мониторинга ГУ ГО и ЧС Свердловской области также столкнулся с этими проблемами, в связи с чем в ФГУП «Уралгеоинформ»

была разработана геоинформационная система управления рисками ЧС Свердловской области. Данная система служит для накопления информации об источниках чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера, паспортизации опасных объектов, решения расчетно-аналитических задач по прогнозированию последствий чрезвычайных ситуаций.

Система состоит из следующих компонентов:

Цифровая картографическая основа;

Прикладное программное обеспечение для прогноза последствий чс;

Базы данных.

Для решения расчетных задач и визуализации результатов в геоинформационной системе ГО и ЧС Свердловской области были использованы цифровые топографические карты следующих масштабов:

1 : 200 000 и 1 : 10 000 – 1 : 25 000.

В масштабе 1 : 200 000 создана обзорная карта на Свердловскую область.

На обзорной карте, помимо общетопографических, нанесены специфические тематические слои: «перевозка опасных грузов», «экологический мониторинг», «зоны сейсмической опасности», «сеть наблюдения и лабораторного контроля», «радиоэкологическая обстановка», «паводкоопасные направления», «очаги природных пожаров», «местное самоуправление». Помимо общего представления о территории карта применяется для решения задач мониторинга и прогноза ЧС.

Также в картографическую базу включены планы муниципальных образований Свердловской области масштаба 1 : 10 000 – 1 : 25 000. Планы использованы для нанесения потенциально опасных объектов, нанесения зон поражения при ЧС – реальных или рассчитанных, выполнения пространственных запросов с целью определения ущерба при ЧС – возможных потерь населения, жилого фонда и т. п. Планы используются также для подготовки отчетов и изготовления (печати) твердых копий для групп ликвидации ЧС.

Программный комплекс прогноза последствий ЧС состоит из следующих элементов.

1. Программа расчета выбросов вредных веществ в атмосферу при свободном горении нефти и нефтепродуктов.

2. Программа оценки последствий аварий на пожаровзрывоопасных объектах.

3. Программа оценки последствий ураганов.

4. Программа оценки последствий лесных пожаров.

5. Программа оценки последствий аварийных взрывов топливно-воздуш ных смесей.

6. Программа прогнозирования масштабов заражения сильнодействующими ядовитыми веществами при авариях на химически опасных объектах и транспорте.

7. Программа оценки последствий химических аварий «ТОКСИ».

8. Программа расчета рисков на потенциально опасных объектах.

9. Программа построения карт комплексного индивидуального риска.

10. Программа визуализации маршрута подвижного средства.

11. Программа расчета зон затопления.

В зависимости от вида возможной ЧС выбирается соответствующая программа. Пользователь вводит начальные данные и указывает место аварии или возникновения опасного природного явления на карте, после чего программа рассчитывает зоны действия поражающих факторов, количество погибших, пострадавших и количество населения, у которого возможны нарушения условия жизнедеятельности. Рассчитанные зоны поражения отображаются на карте, их параметры сохраняются в базе данных. Программы оценки последствий ЧС выполнены согласно утвержденной нормативной документации.

Прогноз зон затопления при паводках и наводнениях с использованием цифровых карт осуществляется с помощью программы, разработанной ФГУП «Уралгеоинформ». Моделирование паводкоопасной ситуации (рис. 1) заключается в построении пересечения поверхности рельефа с зеркалом поднявшейся воды. Исходными данными для построения модели рельефа служат объекты цифровой карты, имеющие в атрибутах характеристику «высота абсолютная»: горизонтали рельефа, отметки высот, пункты ГГС, отметки урезов воды, береговые линии озер и др. Плоскость, описывающая зеркало поднявшейся воды, задается по данным наблюдений на гидропостах.

Рис. 1. Пример моделирования: прогноз последствия техногенных аварий По данным Главного Управления по делам ГО и ЧС Свердловской области, точность прогнозов зон затопления, даже при использовании среднемасштабных карт составила ~ 90 %.

Эта же программа реализует методику расчета зон затопления (рис. 2) при катастрофических разрушениях гидротехнических сооружений.

Рис. 2. Прогноз зоны затопления на участке р. Ница с использованием карты масштаба 1 : 200 Программа определения маршрутов следования позволяет построить граф по любым линейным объектам (дорожная сеть, коммуникации и пр.), отображенным на цифровой карте, и при указании начальной и конечной точек маршрута высветить маршрут на карте. При удалении одного звена маршрута программа выбирает новый маршрут. Программа может использоваться и для прогноза последствий ЧС на теплосетях, линиях электропередач, трубопроводах.

Для хранения информации об опасных объектах создана база данных «Реестр потенциально опасных объектов». Данная база позволяет накапливать сведения о промышленных предприятиях области. Реестр представляет собой набор таблиц, спроектированных согласно структуре типового паспорта безопасности потенциально опасного объекта. При работе с базой данных пользователь имеет возможность вносить (редактировать) данные об организациях, имеющих потенциально опасные объекты, данные о потенциально опасных объектах, делать выборки по отдельным параметрам и набору параметров, экспортировать данные в офисные программы Word, Excel.

Также имеется возможность автоматической генерации паспорта безопасности опасного объекта в формате Word. Записи в базе данных возможно связывать с объектами, вынесенными на цифровую карту.

Внедрение паспортов безопасности объектов и территорий с середины 2005 г. в практику работы территориальных органов ГО и ЧС вызвало потребность разработки программного обеспечения, автоматизирующего процесс оценки рисков.

Расчет рисков является ключевым и наиболее трудоемким этапом процедуры оценки риска. Для автоматизации этой процедуры разработан модуль для расчета рисков на потенциально опасных объектах и модуль расчета комплексного индивидуального риска. С помощью этих модулей пользователь может рассчитать показатели риска для территории и построить диаграммы социального (F/N) и материального (F/G) риска.

С помощью модуля расчета комплексного индивидуального риска можно рассчитать показатель комплексного индивидуального риска для территории и построить карту комплексного риска (рис. 3). Данный вид карт необходим при оформлении паспортов безопасности для муниципальных образований и субъектов Федерации. В связи с отсутствием руководящих документов, регламентирующих работы по проведению расчета комплексного индивидуального риска, сотрудниками ФГУП «Уралгеоинформ» совместно со специалистами центра мониторинга ГУ ГО и ЧС Свердловской области была разработана собственная методика, заложенная в основу работы модуля. Для корректной работы модуля необходимо подготовить слой, содержащий зоны действия поражающих факторов с известными показателями индивидуального риска для населения. В результате работы модуля получается слой изолиний уровня риска для территории и вычисляется численное значение показателя комплексного индивидуального риска (этот показатель является целью разработки паспорта безопасности территории).

Геоинформационная система управления рисками ЧС в настоящее время применяется в повседневной деятельности специалистами Территориального центра мониторинга Свердловской области.

Система может быть адаптирована для использования в любом территориальном центре мониторинга, решающем задачи обеспечения безопасности жизнедеятельности населения и территорий, а также может использоваться в штабах ГО и ЧС муниципальных образований. Поскольку система является открытой, то может расширяться для подключения новых задач по требованию пользователей.

С целью обеспечения оперативного межведомственного взаимодействия для предупреждения ЧС и информирования населения о рисках ЧС специалистами «Уралгеоинформ» разрабатывается технология публикации данных на портале www.geourfo.ru.

Рис. 3. Фрагмент карты комплексного индивидуального риска БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 1. Официальный сайт МЧС России [Электронный ресурс]. – Режим доступа: www.mchs.gov.ru.

2. Акимов, А.А. Природные и техногенные чрезвычайные ситуации:

опасности, угрозы, риски [Текст]: монография / А.А. Акимов, Д.В. Новиков и др. – М.: ЗАО ФИД «Деловой экспресс», 2001. – 345 с.

3. Гусев, В.В. Технический отчет по разработке и созданию 2 очереди ГИС система управления рисками «Информационно-аналитическая чрезвычайных ситуаций Свердловской области» [Текст] / В.В. Гусев, Ю.Д.

Баженова // Екатеринбург: ФГУП «Уралгеоинформ», 2006. – 97 с.

Получено 26.05. Впервые опубликовано: Вестник СГГА (Сибирской государственной геодезической академии) [Текст] : науч.-технич. журн. / учредитель ГОУ ВПО «СГГА». – Вып. 1(12). – Новосибирск: СГГА, 2010. – 202 с.

© С.В. Серебряков, В.В. Гусев, Ю.Д. Зраенко, УДК 656.225.073.436.08.

Медведев В.И., Тесленко И.О., Калиниченко Е.А.


Siberian Transport University (STU) 191 D. Kovalchuk, Novosibirsk, 630049, Russian Federation NEW EMERGENCY CARDS FOR THE PREVENTION AND LIQUIDATIONS OF EXTREME SITUATIONS WITH DANGEROUS GOODS ON THE RAILWAY In article there has been discussed the features of methodology of formation of emergency cards from a file of dangerous goods and factors of their updating. There are stated results of the researches executed by the development of a new package of emergency cards within the framework of work on harmonization of all major regulations on the transportation of dangerous goods. The results of this research are approved by the Council for Rail Transport and introduced on the railways of states.

На железнодорожном и других видах транспорта созданы системы предупреждения и ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций, причинами которых могут являться факторы различного рода. Перевозка опасных грузов – один из значимых факторов непрерывного действия, сбои в нормальном функционировании которого приводят к инцидентам, авариям и чрезвычайным ситуациям. Эти нарушения нормального режима перевозок создают угрозу жизни и здоровья людей, а также негативно воздействуют на объекты окружающей природной среды.

Экологической безопасности на железнодорожном транспорте последние годы уделяется повышенное внимание. Усилиями прежде всего Открытого Акционерного Общества «Российские железные дороги» реализуется экологическая программа отрасли, призванная кардинально снизить антропогенную нагрузку на природную среду /1/. Одним из направлений данной деятельности является всестороннее совершенствование условий перевозок опасных грузов.

В сложившейся Системе извещения об опасности (СИО) при перевозках опасных грузов по железным дорогам [2] одним из главных элементов являются аварийные карточки, принятые в том или ином виде на многих видах транспорта и во многих странах. Именно они предназначены, кроме других важных целей, для организации оперативных и адекватных природозащитных мероприятий при ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций.

Необходимо отметить, что назначением аварийных карточек в современных условиях (правовых, организационных и технических) по-прежнему является:

Служить элементом СИО, в частности, номер аварийной карточки отображается на знаке опасности, наносимом на все вагоны, содержащие опасные грузы;

Служить основным документом, регулирующим организационно техническую деятельность при предупреждении и ликвидации аварийных ситуаций с опасными грузами как причастных работников железнодорожного транспорта, так и привлеченных органов, специалистов и специализированных формирований;

Содействовать унификации и компактированию необходимых при ликвидации аварийных ситуаций информации (данных) и принимаемых решений;

выполнять функции "информационного пакета", который (либо его "образ" номер) передается средствами связи в установленных нормативно техническими документами случаях.

Эксперты большинства железных дорог-участников Содружества видели нарастание противоречий, несоответствий между неизменным составом и содержанием аварийных карточек, с одной стороны, и требованиями и положениями связанных с ними документов, с другой. Усиливавшееся научно техническое несоответствие привело Администрации железных дорог и их координационный исполнительный центр – Дирекцию Совета к решению о необходимости гармонизации всех основных регламентов по перевозке опасных грузов, включая пакет аварийных карточек. Такая работа может быть осуществлена только с учетом международных и национальных правил и регламентов, на передовой научно-методологической базе. На разных стадиях разработки был рассмотрен и реализован ряд предложений экспертов ОАО «РЖД», Украины, Белоруссии и Латвии.

Анализ периодичности перехода на новые пакеты аварийных карточек, то для Российских железных дорог она составила 13 и 12 лет (1984-1997, 1997 2009). В сообщении СНГ период перехода составил 9 лет (2000-2009), но и эту величину следует признать избыточной. С учетом внесения изменений в международные нормативы и регламенты, изменения государственного регулирования, организационных и экономических возможностей периодичность должна составлять, по нашей оценке, не более 5-6 лет.

Действовавшие до июля 2009 года на Российских железных дорогах, а также на железных дорогах стран СНГ и Балтии аварийные карточки [3, 4] были разработаны коллективом специалистов под руководством А.М. Островского.

При их создании учитывался опыт разработки и внедрения первого общесетевого документа – «Правил безопасности и порядок ликвидации аварийных ситуаций с опасными грузами при перевозке их по железным дорогам» [5], которые включали в качестве приложения 130 аварийных карточек.

Для построения пакета аварийных карточек на опасные грузы классов опасности 2, 3, 4.1, 4.2, 4.3, 5.1, 5.2, 6.1, 6.2, 8 и 9 была разработана методология [6–8], имеющая важное научное и практическое значение. На основе данной методологии решалась задача разработки нового пакета [9], общие результаты которой излагаются в настоящей статье. Указанная задача была поставлена Дирекцией Совета по железнодорожному транспорту государств – участников Содружества перед Сибирским государственным университетом путей сообщения в 2006 году, и научно-исследовательский этап был завершен утверждением документа 30 мая 2008 на 48 Совещании Совета. Внедрение в действие на железных дорогах 15 государств – участников и наблюдателей предписано с 1 июля 2009 года.

Необходимость в новом пакете аварийных карточек обусловлена несколькими причинами, наиболее существенными из них являются:

Появление в перечне допущенных к перевозке опасных грузов [9] новых опасных грузов, отнесенных к имеющимся в [3, 4] серийным номерам ООН;

Появление новых опасных грузов новых номеров ООН;

Изменение в международных регламентах некоторых классификационных критериев, вследствие чего для определенной совокупности грузов изменился основной или дополнительный вид опасности;

Изменение классификации классов 3 и 8, исключение деления данных классов на три подкласса;

Изменение классификационной таблицы по установлению классификационных шифров;

Значительная переработка состава грузов класса 9 и критериев отнесения к нему.

Исходя из своего назначения, аварийная карточка должна регламентировать только общие принципы, так как принятие тактических и дополнительных мер делегируется руководителям и специалистам исходя из складывающихся условий (тех обстоятельств, которые невозможно учесть в обобщающем документе аварийной карточке). С учетом международного статуса комплекта [9] и добровольности железных дорог по их введению в действие аварийные карточки должны базироваться не только на реалиях отечественного перевозочного процесса, но и отвечать таковым большинства стран Содружества. Прежде всего, тех, на которых осуществляются значимые объемы внутренних и транзитных перевозок опасных грузов. Вследствие этого был видоизменен подход, так, указания карточек менее императивные, более вариабельные. Например, наряду с определенными марками средств индивидуальной защиты (СИЗ) допускается применение образцов с аналогичными тактико-техническими характеристиками. Также характерная аббревиатура наименования организации (ЦСЭН) заменена на «органы санитарно-эпидемиологического надзора».

На предварительном этапе реализовывались 2 концепции: создание новых аварийных карточек из полного массива опасных грузов («пересортировка») и частичное изменение существующих аварийных карточек с добавлением новых при недостаточности первых («корректировка»). В конечном итоге оба подхода приводят практически к аналогичным результатам. В силу меньшей трудоемкости предпочтение может быть отдано «корректировке», включающей в себя 4 основных процесса:

Внесение нового опасного груза в существующую аварийную карточку, иначе говоря, дополнение аварийной карточки;

Включение в существующую аварийную карточку известного груза, т. е. Перемещение груза из одной карточки в другую;

Исключение из аварийной карточки груза (как неопасного);

Образование новых аварийных карточек и включение в них новых опасных грузов.

Согласно методу /6/, первичные оперативные действия {z1, z2,..., zи} вызываются необходимостью устранения опасности, возникшей в связи с опасным грузом G, воздействие которого обусловлено его опасными {x1, x2,..., xµ} свойствами. Необходимые действия определяются не только опасными факторами груза, но и другими "характеристическими" параметрами вещества, в том числе физико-химическими свойствами, органолептическими показателями, особенностями молекулярной структуры и другими {у1, у2,..., у}. В принятых терминах аварийная карточка (АК) это документ, устанавливающий соответствие (z) опасным и характеристическим свойствам опасного груза необходимые меры по предупреждению и ликвидации опасности:

G ({x1, x 2,..., x µ }, { y1, y 2,..., y }) Z {z1, z 2,..., z }, (1) представляющий информацию в определенных знаковых символах по установленной структуре:

у1, у2,..., у x11, x12,..., x x, x,..., x 21...

АК = x µ 1, x µ 2,..., x µ (2) z, z,..., z 11 12 z21, z22,..., z...

zи1, zи 2,..., zи Не все параметры опасного груза, отражаемые соответствием z, представлены в АК в явном виде. В ряде случаев необходимости в таком указании (свойства) нет, существенным является наличие указания действия.

В части внутренней структуры и содержания аварийной карточки применялся принятый метод, изменения коснулись некоторых редакционных положений, о чем сказано выше.

Основное видоизменением метода касалось формирования аварийных карточек как совокупности опасных грузов с идентичной опасностью.

Как уже было сказано, грузы классов 3 и 8 не подразделяются на подклассы, согласно новой классификации. Другое существенное изменение связано с тем, что третьим характеристическим признаком (после класса – р и подкласса – р2) был определен серийный номер ООН. По мнению экспертов выбор этого признака продолжает логический ряд: класс (р1) – подкласс (р2) – номер ООН (р3) – классификационный шифр (р4) – группы сходных грузов (р5) – отдельные опасные грузы, обладающие индивидуальными свойствами (р6).

Этот подход существенно видоизменяет концепцию, т.к. номер ООН «содержит в себе» разнородные по отношению к ранее выбранным /6/ характеристические признаки. Можно отметить при этом, что фактически признак р2 теперь распространяется только на класс 2 (особенности его применения для классов 4.1, 4.2, 4.3 будут рассмотрены в отдельной работе).

Процедура формирования аварийных карточек состоит в последовательном преобразовании совокупностей (массивов) опасных грузов Ni,j в совокупности (массивы) грузов Ni,j(xy, x, … x, yy, y, …y) каждый из которых является базовым набором грузов для формирования аварийной карточки. Таким образом, переход от массива грузов N к аварийным карточкам осуществляется путем последовательных преобразований р1 – рi с образованием подпакетов аварийных карточек, т.е. совокупностей карточек, включающих опасные грузы определенных классов (см. табл. 1):

N (p, p, p, …, p ) N n, (3) где р1…pi – характеристические признаки;

Nj – число опасных грузов в j-м подпакете аварийных карточек;

nj – число аварийных карточек в j-м подпакете;

k – общее число подпакетов (в данном анализе 10).

В результате сортировки получили подпакеты аварийных карточек соответствующих классов в количества n*2, представленным в табл. 1. Там же приведены величины n*1 и коэффициент увеличения К = n*2/n*1. Данный коэффициент показывает кратность увеличения числа подпакетов и характеризует увеличение внутренней «разнородности» свойств того или иного подпакета при увеличении числа опасных грузов в нем. Общее увеличение числа опасных грузов N*2 /N*1 составило примерно 3. По величине К разбили на 3 группы классов:

I – К = 1.0 – число аварийных карточек практически не изменилось ( подпакета);

II – К = 1.8 + 0.1 – число аварийных карточек увеличилось почти вдвое (4 подпакета);

III – К = 3.2 + 0.2 – число аварийных карточек увеличилось почти втрое (3 подпакета).

Величина К характеризует внутреннее разнообразие свойств подпакетов и в последующем будет детально исследована. В табл. 2 приведены сводные значения по обоим пакетам.

Таблица 1. Группировка классов опасности и закономерности построения пакетов аварийных карточек /3/ и /9/ Группа Классы К N 1/3/ n2 /8/ классов (подпакеты) 1 1.0 79 I 5.2 1.0 1 6.2 1.0 1 2 1.8 10 3 1.7 21 II 6.1 1.9 22 9 1.8 5 4.1,4.2,4.3 3.2 9 III 5.1 3.0 5 8 3.3 11 Таблица 2. Сравнительная характеристика пакетов аварийных карточек Число аварийных карточек N1 N2 K В целом по пакету:

- с учетом всех классов 164 269 1. -без учета класса 1 85 185 2. В среднем на один класс (без кл.1) 9.0 20.6 2. Выводы.

В настоящей работе изложены результаты исследований, направленных на предотвращение чрезвычайных ситуаций, повышение безопасности движения и экологической безопасности на железнодорожном транспорте.

Выполнена разработка нового пакета аварийных карточек на опасные грузы, предназначенного для применения при грузовых перевозках в сообщении стран СНГ и Балтии.

Обсуждены особенности методологии формирования аварийных карточек из массива опасных грузов и факторы их корректировки. Выявленные закономерности позволяют глубже анализировать совокупность опасных и других характеристических свойств, присущих опасным грузам различных классов.

Результаты могут быть применены специалистами по предотвращение чрезвычайных ситуаций, повышению безопасности движения и экологической безопасности на других видах транспорта.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 1. Медведев В.И., Калиниченко Е.А. Безопасность жизнедеятельности и экологическая безопасность на железнодорожном транспорте // Совершенствование работы железнодорожного транспорта: Сб. науч. тр. – Новосибирск: Изд-во СГУПСа, 2009. – C. 17–25.

2. Островский А.М. Пути совершенствования транспортирования опасных грузов в условиях интенсификации перевозочного процесса. Автореф.

дисс. докт. техн. наук. – М.: МИИТ, 1988. – 36 с.

3. Правила безопасности и порядок ликвидации аварийных ситуаций с опасными грузами при перевозке их по железным дорогам. – М., 1997. – 435 с.

4. Аварийные карточки на опасные грузы, допущенные к перевозке по железным дорогам государств-участников СНГ, Латвийской Республики, Литовской Республики, Эстонской Республики. – М.: Транспорт, 2000. – 847 с.

5. Правила безопасности и порядок ликвидации аварийных ситуаций с опасными грузами при перевозке их по железным дорогам. – М.: Транспорт, 1984. – 277с.

6. Медведев В.И. Методология разработки аварийных карточек на опасные грузы // Матер. научн.-практич. конф. "Транссиб-99". – Новосибирск, 1999. – С. 42–44.

7. Медведев В.И. Моделирование процесса формирования пакета аварийных карточек.// Матер. Научн.-практич. конф. "Транссиб-99". – Новосибирск, 1999. – С. 45–48.

8. Медведев В.И. Методы управления безопасностью перевозочного процесса опасных грузов и пути повышения экологической безопасности на железнодорожном транспорте/ Дисс. докт. техн. наук. – Новосибирск: Изд-во СГУПС, 2001. – 256 с.

9. Аварийные карточки на опасные грузы, перевозимые по железным дорогам СНГ, Латвийской Республики, Литовской Республики, Эстонской Республики /Утверждены решением 48 Совета по железнодорожному транспорту 30 мая 2008 г. – Новосибирск: Изд-во СГУПС, 2010. – 785 с.

Впервые опубликовано: ГЕО-Сибирь-2010. Т. 1. Геодезия, геоинформатика, картография, маркшейдерия. Ч. 3 : сб. матер. VI Междунар. научн. конгресса «ГЕО-Сибирь-2010», 19–29 апреля 2010 г., Новосибирск. – Новосибирск : СГГА, 2010. – 216 с.

© В.И. Медведев, И.О. Тесленко, Е.А. Калиниченко, Seredovich V.A., Dubrovskiy A.V.

SSGA, Novosibirsk, Russian Federation THE FORECAST OF TECHNOGENIC AND NATURAL THREATS CONNECTED WITH EXPOLOITING OF THE NOVOSIBIRSK WATER BASIN The modern society is exposed to natural and technogenic risks. Annually in the Russian Federation more than 100 big emergency situations happen, which accompanied by deaths and serious economic damage. The Novosibirsk region has average index of quantity of emergency situations of natural and technogenic character. However on some possible natural and technogenic accidents the territory of the Novosibirsk region is in a risk zone. First of all possibility of emergency situations is connected with the existence on the territory of an man made hydraulic engineering construction - the Obsky water basin.

The water basin is the largest technogenic natural and territorial complex in the Novosibirsk region. The water basin hasthe name of the Ob sea, its area is 1082 sq.

km that exceeds twice the territory of Novosibirsk. Water resources of the Novosibirsk water basin are used for: water supply of cities Novosibirsk and Berdsk, power, navigation, agriculture and fishing, recreation.

However, along with positive consequences of the construction of the Ob water basin its exploiting carries a number of threats of ecological and technogenic character.

Threats of natural character are:

Flooding of productive agriculture lands and valuable wood grounds;

Progressing ravines and erosion of coasts, Fig. 1 a);

Washing out in water of woods;

extent of a coast line with progressing process of erosion is 140 km (Fig. 2);

Water pollution by products of rotting of wood, reproduction of seaweed;

Developing of fish parasitic diseases;

Infecting of the population of the region by parasitic diseases and infections extending by infected fish or bathing (Fig. 1, b);

а) б) Figure 1: Examples of environmental problems in territory of the Novosibirsk water basin: branches and even trunks of trees on the water basin ashore casts in spring;

“no bathing” а) б) Figure 2: The combined raster and vector model of the Novosibirsk water basin, places of coast destruction are shown in black on the scheme Threats of technogenic character are:

Possibility of catastrophic flooding of territory of the left part of Novosibirsk caused by the destruction of a dam of the water basin. In Novosibirsk there can be catastrophic floodings if the pressure head front of Novosibirsk HYDROELECTRI HYDROELECTRIC POWER STATION is destructed And situations connected with flooding can happen.


Using geoinformational system the mark of “Height” of flooding was calculated. The flooding area can be about 100 sq. km. In the flooding zone, only in the territory of the Leninsky district can get 12 700 industrial buildings and houses with the population about 100 thousand people. Besides, possible failure of life support objects of the city can lead to serious economic losses. In Fig. 3 the fragment of computer model of catastrophic flooding of territory of the Leninsky district is presented.

Possibility of occurrence of the tehnogenno-induced geodynamic situations in the territory near the water basin. According to some scientists, the water basin has strengthened force of the earthquake which has happened in 2002 in Novosibirsk;

The organization of illegal dumps, pollution of the water basin coasts by an industrial and domestic waste. Including the pollution of some territories of the Ob water basin because of using them as “wild rest” places of the population;

Accumulation of harmful chemical substances in the bottom.

No doubt that the organization of monitoring system for operative and efficient territory control of the Ob water basin is required. The timely account and the forecast of changes of the condition of basic elements of the water basin should become an integral part of conducting any economic activities of people in this area.

Thus it is necessary to organize the unique system of actions for research of the district, including as one of basic elements geoinformational monitoring of territory of the Novosibirsk water basin.

Figure 3: Computer model of catastrophic flooding of territory of the Leninsky district;

three-dimensional model of the Novosibirsk water basin area References 1. Dubrovsky, A.V. Use of a matrix method of the analysis of a condition of a surrounding environment for drawing up of cards of technogenic loading [Text] / A.V.

Dubrovsky // GEO-Siberia-2005. Т.3. Land management, a cadastre of the earths and the real estate – Novosibirsk: SGGA, 2005. – P. 203–208.

2. Dubrovsky, А.В. About necessity of creation of system of monitoring of ground resources within territory of the Obsky water basin by means of a geoinformation technology [Text] / A.V. Dubrovsky, N.V. Fadeenko//Materials of 4 th International Research/ Practical Conference – Novosibirsk, 2009. – P. 100–104.

CONTACTS Alexey V. Dubrovsky “Digitaizer” Laboratory Siberian State Academy of Geodesy 10, Plakhotnogo Ul.

Novosibirsk, Russian Federation Phone: +7 (383) 361-01- E-mail: avd5@mail.ru Prof. Vladimir A. Seredovich Siberian State Academy of Geodesy 10, Plakhotnogo Ul.

Novosibirsk, Russian Federation Phone: +7 (383) 343-39- E-mail: v.seredovich@list.ru Впервые опубликовано: “early warning and crises/disaster and emergency management”. 28-29 April 2010. Novosibirsk, Russian Federation.

© V.A. Seredovich, A.V. Dubrovsky, УДК 504.5+911.6+911. Ротанова И.Н.


Institute for Water and Environmental Problems SB RAS 1 Molodyozhnaya St., Barnaul, 656038, Russian Federation GEOINFORMATION TECHNOLOGIES AND MAPPING FOR PREVENTION AND ASSESSMENT OF NATURAL AND ECOLOGICAL RISKS (ALTAI KRAI AS A CASE STUDY) The assessment of ecological risk for the territory is based on ecological geographical and geoinformation-cartographical analyses. It makes it possible to determine the specific natural conditions and anthropogenic load as well as to assess the environment and human health. The cartographical modeling treats landscape structure of the territory as an information unit. In the course of landscape-ecological mapping of Altai Krai the matrix of conditions, factors and relationships was created.

It allows the description and the analysis of relationship between the features of natural complexes and the anthropogenic load to be carried out, and the environment change causing the prerequisites for the occurrence of unfavorable ecological processes and phenomena, i.e. the ecological risk, to be revealed.

В понятие экологического риска входит как минимум две составляющих, которые могут результативно анализироваться с использованием геоинформационно-картографического инструментария. Одной составляющей является природный риск, проявления которого выражаются в резких событийных изменениях геосистем и отдельных их компонентов.

Геоинформационно-картогра-фический метод исследований позволяет проводить пространственный анализ состояния геосистем по их природно экологически значимым характеристикам, в том числе выполнять оценку вероятности природно-экологического риска. Картографическое моделирование применяется для оценки климатического, геоморфологического, эколого почвенного, гидрологического, гидрогеологического и других видов природных рисков.

Другая составляющая – социо-технологический риск, определяемый вероятностью возникновения технологических катастроф;

чрезвычайных ситуаций, возникающих под влиянием загрязнения окружающей среды;

степенью потенциальной и актуальной опасности для здоровья человека.

Картографическое моделирование экологических ситуаций, сложившихся на отдельных территориях, позволяет выделить региональные и локальные очаги с различной степенью проявления экологического риска, исследовать предпосылки его возникновения, оценить реальное воздействие факторов риска на человека и окружающую среду. Выявление источников риска, определение набора оценочных параметров, типизация территорий могут выполняться как на основе непосредственного визуально-интерактивного анализа объектов картографирования, так и с использованием атрибутивной и количественной информации баз данных компьютерных карт и геоинформационных систем.

Природные риски, определенная степень проявления которых присуща природным системам в их естественном состоянии, имеют выраженную тенденцию роста и перерастания в экологические риски в связи с активным хозяйственным воздействием на природные системы и наблюдающимся экологическим неблагополучием территорий. В системе управления рисками вопросы оценки природного и экологического риска, в том числе визуализация территорий риска и пространственный анализ ситуации риска не теряют своей актуальности.

Географические карты (топографические и тематические) часто используются в задачах моделирования природных и природно-техногенных процессов не только в качестве источников информации или для наглядного пространственного отображения результатов, но и в процессе анализа и интерпретации получаемых промежуточных данных. Так, аналитические карты, содержащие первичную информацию (результаты измерений), могут быть базой для комплексных и синтетических карт, получаемых в автоматизированном режиме по результатам картографического и математического моделирования. Создаваемые геоинформационные системы (ГИС) и входящие в них базы данных (БД) позволяют создавать и использовать массивы разноплановой информации, характеризующей как саму территорию, так и предпосылки рисков. В совокупности это позволяет выявить специфику природных условий, нагрузку антропогенно-техногенного воздействия, а так же дать оценку состояния окружающей среды и здоровья населения. В качестве единиц исследований при геоинформационно-картографическом анализе чаще всего принимается ландшафтная структура территории.

Преобразования природной среды Алтайского края отражаются на его экологическом состоянии. Одной из экологических характеристик служит оценка предпосылок и проявлений природного и экологического риска.

Природный потенциал территории Алтайского края отличается разнообразием и достаточной устойчивостью, он определяется совокупностью естественных факторов, связанных с геологическими, климатическими, орографическими, гидрологическими, почвенными условиями и биоразнообразием.

Анализ составляющих антропогенного воздействия показывает, что различные виды природопользования могут инициировать существенные изменения в природной среде. Можно выделить природнообусловленные, природно-антропогенные и антропогенно-техногенные факторы экологического риска.

При оценке экологического риска основное внимание уделялось выявлению негативных последствий воздействия различных видов хозяйственной деятельности, имеющих проявление в преобразованных природных комплексах и приводящих их к тому или иному экологическому состоянию. Нарушенность природно-территориальных структур края, определяющая экологический риск, связана с освоением почвенно-земельных, лесных и водных ресурсов и, в меньшей мере, минерально-сырьевых. Очаги экологической напряженности в основном приурочены к крупным урбо индустриальным комплексам. Однако и другие территории изменены частично или полностью. К ним относятся сельскохозяйственные угодья.

Оценка экологического риска выполнялась на двух уровнях: региональном и топологическом. На региональном – в пределах единиц природного районирования. На топологическом – в границах природных территориальных комплексов уровня местностей.

Проведение работ, связанных с оценкой экологического риска территории, основано на учете и анализе большого объема разнообразных и разнородных сведений, которые подразделены в две основные группы:

Информация о природных комплексах и природных условиях как о факторах и предпосылках природного риска;

Информация об антропогенных (социально-экономических) воздействиях и изменениях природной среды как о факторах и предпосылках экологического риска.

К наиболее проявляющимся негативным площадным процессам территории края отнесены: изменение структуры почвенного покрова вследствие распашки, водная эрозия, дефляция, засоление, заболачивание, дигрессия пастбищ, деградация растительности. Эти параметры характеризуют природную предрасположенность ландшафтных комплексов к проявлению негативных изменений, дают возможность оценить их проявление. В связи с тем, что проявления негативных процессов практически невозможно разделить на обусловленные только природной или только антропогенной составляющей, анализ проводился совместно по природно- и антропогеннообусловленным факторам.

Критерии значимости природных факторов определялись по доминирующей роли в геосистеме, а также по возможности преодоления его неблагоприятного или лимитирующего влияния на состояние геосистемы в целом. Выявление определяющих экологических факторов проводилось на основе физико-географических характеристик территории.

Для территории края к экологически значимым факторам отнесены:

дефляция, водная эрозия почв, первичное и вторичное засоление, переувлажненность (заболачивание). При этом учитывались характерность (степень) проявления их на территории края и площадное распространение.

Наибольшее пространственное воздействие на территории края имеет сельскохозяйственная деятельность, в том числе существенное воздействие оказывает распашка земель. Также на основные компоненты среды воздействует животноводство. При анализе использованы показатели изменения структуры почвенного покрова (по площади распаханных земель), дигрессии пастбищ (по нагрузке скота на единицу площади и превышению емкости пастбищ) и деградации естественной растительности.

Локальные антропогенные воздействия, не всегда имеющие большое территориальное проявление, рассматривались как источники наиболее концентрированного влияния, к ним отнесены промышленные предприятия и зоны их влияния, территориально значительно превосходящие зону размещения.

Наряду с различными видами производств на природную среду оказывает влияние инфраструктура, включающая транспортную сеть, энергообеспечение, теплообеспечение, водоснабжение и канализование. Для них свойственен свой набор инженерных сооружений и систем коммуникаций, проводящих устройств. Среди сооружений выделяют различные постройки, трассы, каналы, трубопроводы, геотехнические системы. Все эти элементы характеризуются определенным отчуждением земли и нарушением структуры и функционирования природных комплексов. К основным факторам риска относятся селитебные территории, здесь полностью нарушается естественная природная структура. Состояние водных объектов определяется совокупностью воздействий хозяйства и населения, которые приводят к их загрязнению и истощению.

Совокупные предпосылки экологического риска были получены путем синтеза всей значимой информации, выполняемого как экспертным путем, так и с применением математических методов на основе факторного, компонентного и других видов анализа. Риск был определен степенью выраженности предпосылок или проявления негативных факторов с учетом их территориальных сочетаний, характера и интенсивности изменений экологически значимых свойств ландшафтов и в соответствии с трехступенчатой градацией оценки: низкая, средняя и высокая степени.

К территориям с наименьшим значением риска отнесены горные лесные ландшафты, ложбины древнего стока, покрытые сосновыми лесами, и заозеренные понижения с галофитными сообществами. Территории слабоосвоенные, со значительной долей естественных ландшафтов. Плотность населения менее 1 человека на кв.км. Существующие изменения в ландшафтах не ведут к нарушению естественных свойств в них.

К средней степени экологического риска отнесены территории, где распаханность не превышает 30 %, негативные изменения наблюдаются в отдельных компонентах ландшафтов.

К территориям с высоким значением экологического риска отнесено 11 (из 23) физико-географических районов. Они характеризуются высокой степенью изменений в структуре почвенного покрова, имеют значительную деградацию естественной растительности, проявления дефляции, засоления.

Для отработки системы управления рисками оценка выполнена и в границах муниципальных образований края. К территориям с высоким экологическим риском отнесены 25 (из 60) административных районов, со средним – 27, с низким – 8.

В целом Алтайский край относится к территориям полифакторного, малой интенсивности, длительного и постоянного антропогенно-техногенного воздействия, т.е. перманентного проявления предпосылок природного и экологического риска. Полученные результаты использованы при разработке материалов к стратегии социально-экономического развития региона, целевых комплексных программ рационального природопользования и охраны природной среды, схем территориального планирования муниципальных образований и обоснования рекреационного развития Алтайского края.

Впервые опубликовано: ГЕО-Сибирь-2010. Т. 1. Геодезия, геоинформатика, картография, маркшейдерия. Ч. 2 : сб. матер. VI Междунар. научн. конгресса «ГЕО-Сибирь-2010», 19–29 апреля 2010 г., Новосибирск. – Новосибирск: СГГА, 2010. – 216 с.

© И.Н. Ротанова, УДК 528.91: 614.8 (571.14) Щербаков Ю.С.


Siberian State Geodesic Academy, Novosibirsk USE OF GEOINFORMATIONAL MAPPING FOR EMERGENCY MANAGEMENT In the present paper emergency management strategy on the basis of geoinformational mapping by means of forming and implementation of management decisions, is considered.

Исходя из современных подходов, методов, средств обеспечения безопасности функционирования опасных объектов и алгоритма возникновения и развития аварий, можно предложить следующие стратегии государственного управления в кризисных ситуациях:

Стратегия предотвращения причин возникновения аварийных ситуаций, реализуемая за счет средств автоматизации, компьютеризации и интеллектуальных систем, позволяющих контролировать, диагностировать и прогнозировать всевозможные отклонения в протекании процессов и предотвращать или компенсировать эти отклонения;

Стратегия локализации и скорейшего подавления возникшей аварии, реализуемая за счет специальных технических, организационных и технологических методов, автоматических средств локализации, исключения источников опасностей и рисков;

Стратегия ликвидации последствий аварий и катастроф, связанная со смягчением риска и ущерба от негативных последствий ЧС за счет четкой организации действий всех сил чрезвычайного реагирования, быстрой эвакуации населения в безопасные зоны и проведения аварийно-спасательных и восстановительных операций и работ.

По экспертным оценкам применение той или иной стратегии требует примерно следующих объемов затрат (в процентах от стоимости первоначальных капиталовложений): первая стратегия – 15–40 %;

вторая – 40.

80 %;

третья – 100–1 000 %, что обусловливается негативными последствиями для экологии, биосферы и социума, необходимостью длительного восстановления пораженного потенциала.

Стратегии управления в условиях раннего предупреждения ЧС должна состоять из двух этапов: разработка стратегии управления и ее реализацию.

Разработка стратегии управления включает оценку и управление риском:

информационное обеспечение процесса управления;

анализ данных с позиции оценки риска для здоровья людей, определение приоритетов источников и факторов риска;

прогнозирование потенциальной ЧС и её последствий;

разработка стратегических планов (правовых, экономических и других мер) по минимизации риска возникновения ЧС и её последствий.

Pages:     | 1 || 3 | 4 |   ...   | 6 |


© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.