Тут розглядається
визначення і класифікація надзвичайних
ситуацій, аналіз довгострокових тенденцій
розвитку надзвичайних ситуацій, огляд методів і засобів супутникового контролю
та моніторингу надзвичайних ситуацій, визначення місця і ролі космічних
технологій в задачах моніторингу надзвичайних ситуацій, визначення супутникових
місій і сенсорів, що використовуються в задачах контролю і моніторингу надзвичайних
ситуацій, приклади використання даних супутникового спостереження в
задачах прогнозування і моніторингу повеней і підтоплень, моніторингу пожеж,
детектування забруднень водних ресурсів, морської поверхні і повітря, оцінки
наслідків надзвичайних ситуацій та гуманітарного супроводження, роль методів
ДЗЗ в плануванні структурних і неструткурних заходів зменшення збитків.
Контроль та моніторинг надзвичайних ситуацій є традиційною
задачею ДЗЗ. В більшості випадків він також має на меті передбачення розвитку
небезпечного процесу, тобто передбачає наукову постановку проблеми.
Не існує узагальненої феноменологічної моделі катастрофи,
але, безперечно, для більшості надзвичайних ситуацій можуть бути побудовані
фізико-математичні моделі формування і поширенні небезпечних процесів.
В задачах контролю (функціональної складової системи
управління: аналіз поведінки системи за змінними параметрами по відношенню до очікуваного
результату, зазвичай з метою адаптації), для кожного типу небезпек
(гідрологічних, метеорологічних, геологічних тощо), моделі визначають свої
специфічні змінні, що є інформативними ознаками для методів ДЗЗ. Це дає змогу
не лише контролювати хід процесу, але й передбачувати його перебіг.
В задачах моніторингу (реєстрації змін по відношенню до
заданих критеріїв) можна обмежитися реєстрацію змін, що відбуваються, тобто
залишатися в рамках методології «change detection».
Основні задачі для застосування даних ДЗЗ
- Моніторинг розвитку надзвичайних ситуацій: дані зйомок в оптичному, тепловому і радіодіапазонах;
- Контроль збитків: дані зйомок в оптичному і радіодіапазонах;
- Контроль параметрів формування небезпеки (короткочасові прогнози виникнення та розвитку надзвичайних ситуацій): дані зйомок в оптичному, тепловому і радіодіапазонах;
- Монгіторинг параметрів формування небезпеки (середньо- та довгострокові прогнози виникнення та розвитку надзвичайних ситуацій): дані зйомок в оптичному, тепловому і радіодіапазонах;
- Гуманітарне супроводження, забезпечення рятувальних операцій, підтримка прийняття рішень: багатоспектральна зйомка високого розрізнення;
- Підтримка неструктурних стратегій зменшення збитків
Слід зазначити, що зараз задачі контролю і моніторингу
надзвичайних ситуацій все більше стають складовими більш інтегральної задачі
управління ризиками і безпекою.
При вивченні НС необхідно слідувати моделям окремих явищ. А крім того, отримані дані мають бути використані при ухваленні управлінських рішень. В такому разі, ми маємо орієнтуватися на усталену класифікацію НС, яка враховує як генезис НС, так і засади ухвалення рішень. Національна класифікація є складною і багаторівневою.
Слід пам'ятати, що коли ми маємо справу з глобальними системами спостереження і глобальними даними, нам доводиться уніфікувати методологію з загальноприйнятими стандартами. Зокрема, з міжнародною класифікацією НС.
Наразі, кількість, а особливо інтенсивність НС демонструє тенденцію до зростання.
Особливо важливим є аналіз наслідків НС.
Зростаючи наслідки, частота та інтенсивність НС, зумовлюють необхідність застосування інтегрованих засобів спостереження, які б дозволили застосувати нові методи аналізу та найкращим чином адаптувати соціально-економічну систему по відношенню до глобальних змін.
Наразі існує умовна схема розподілу задач ДЗЗ в галузі вивчення катастроф.
При цьому слід дотримуватися загальної семи використання даних, яка передбачає проблемну орієнтованість засобів аналізу, та спрямованість на користувача.
Теоретично, зважаючи на різноманіття процесів, що призводять до небезпечних наслідків (див. класифікацію НС), більшість наявних сенсорів можуть використовуватися в задачах вивчення НС.
За допомогою цих сенсорів можна контролювати параметри формування небезпеки (змінні моделей окремих небезпечних процесів) на різних рівнях. Наразі контролюється більшість необхідних для моделей параметрів.
Це може біти зроблено на регіональному рівні.
А також на локальному рівні з високим розрізненням за окремими показниками з метою вирішення окремих задач.
Прямі спостереження дозволяють оцінювати масштаби повеней.
Наслідки повеней і підтоплень також можна оцінювати за даними ДЗЗ в оптичному діапазоні.
З використанням даних гідрологічних наземних вимірювань можна оцінювати і прогнозувати параметри гідрологічної безпеки.
Моніторинг ландшафтних і, зокрема, лісових пожеж, є традиційною задачею ДЗЗ. Розроблено ефективну методику реєстрації пожеж, яка базується на детектуванні місць з підвищеною температурою.
За цією методикою зазвичай використовуються дані кількох супутників.
Отримувані дані дозволяють контролювати пожежі на глобальному рівні.
А також на регіональному рівні.
Таким чином можна вивчати особливості розподілів цієї НС.
Використання індексів посухи (спектральних індексів оптичного діапазону) дозволяє оцінювати розподіл і небезпеку посух на великих територіях.
На основі використання даних супутникового спостереження і наземних вимірів може бути побудована система короткочасового прогнозування небезпек.
Моніторинг і контроль розповсюдження тропічних циклонів є традиційною задачею ДЗЗ.
Моніторинг розповсюдження катастрофічних морських хвиль (за показниками висоти поверхні моря), а також контроль нанесених ними збитків (за прямими оптичними спостереженнями постраждалих територій), є важливим завданням супутникового спостереження.
Моніторинг вулканічної діяльності є важливою складовою вивчення НС.
Контроль забруднень морської поверхні відбувається за прямими ознаками відбиття.
Окремою задачею є аналіз епідемічної безпеки. Тут застосовують спектральні індекси відбиття.
Спектральні індекси дозволяють оцінювати показники безпеки і вивчати надзвичайні ситуації на основі кількісних показників. Зокрема, показники епідемічної безпеки в прибережних районах Азовського моря.
Наприклад, ймовірність виникнення епідемії холери (що ми спостерігали в 2011), залежить від стійкості інфраструктури, яка містить збудник, по відношенню до опадів і температури (яка визначає розвиток збудника). Це може біти контрольоване за допомогою методів ДЗЗ.
Після потрапляння збудника в екосистему, ймовірність його розвитку залежить від стану екосистеми, яка контролюється показниками спектрального відбиття. При цьому розподіл показників має бути коректно проаналізований за допомогою алгоритмів усереднення як на суходолі, так на поверхні моря.
Це дає можливість оцінити інтегральні показники безпеки.
Таким чином може не лише проведений моніторинг показників епідемічної безпеки, а й бути визначений показник ризику виникнення епідемії. Це можливо на основі застосування наборів моделей конкретних процесів.
Отже, універсальної феноменологічної "моделі катастрофи" будь-якого типу не існує. Але існує щось, що поєднує всі моделі. Це - показники збитків і спрямованість аналізу на зменшення цих збитків з метою визначення адекватних заходів управління безпекою.
Практика показує, що саме методи управління безпекою і ризиками дозволяють суттєво зменшити збитки.
Таким чином, вивчення катастроф слід розглядати як складову методик управління ризиками, спрямованими на розробку ефективних стратегій управління безпекою.
Завдання для
самостійної роботи/практичні заняття:
1.Порівняльний аналіз ефективності
застосування даних супутникових спостережень для моніторингу надзвичайних ситуацій
різних типів.
2.Приклад застосування даних
супутникових спостережень при ліквідації наслідків природних катастроф: оцінка
ефективності, визначення переваг і обмежень.
