=Paper=
{{Paper
|id=Vol-2033/55_paper
|storemode=property
|title=Использование инфраструктур данных для оценивания рисков чрезвычайных ситуаций
(Application of Data Infrastructure for Estimation of Emergency Risks)
|pdfUrl=https://ceur-ws.org/Vol-2033/55_paper.pdf
|volume=Vol-2033
|authors=Valery V. Nicheporchuk,Natalia A. Chernyakova
}}
==Использование инфраструктур данных для оценивания рисков чрезвычайных ситуаций
(Application of Data Infrastructure for Estimation of Emergency Risks)==
https://ceur-ws.org/Vol-2033/55_paper.pdf
APPLICATION OF DATA INFRASTRUCTURE FOR ESTIMATION OF EMERGENCY
RISKS
Valery V. Nicheporchuk1, Natalia A. Chernyakova2
1
Institute of Computational Modelling SB RAS, Federal Research Center Krasnoyarsk
Science Center of the Siberian Branch of Russian Academy of Sciences,
Krasnoyarsk, Russia
2
Institute of Computational Technologies SB RAS, Krasnoyarsk Branch,
Krasnoyarsk, Russia
Abstract
This paper presents a method of information resources formation to estimate and manage the
territorial risks. The monitoring data classification as a basis for formation of centralized data warehouse
is proposed in the paper.
Keywords: data warehouse, information exchange, data analysis technologies
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИНФРАСТРУКТУР ДАННЫХ ДЛЯ ОЦЕНИВАНИЯ РИСКОВ
ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ
Ничепорчук В.В.(1), Чернякова Н.А.(2)
1
Институт вычислительного моделирования СО РАН, Красноярск
2
Красноярский филиал Института вычислительных технологий СО РАН, Красноярск
Предложен метод формирования информационных ресурсов для оценивания и управления тер-
риториальными рисками. Дана классификация данных мониторинга, положенная в основу формиро-
вания централизованного хранилища данных.
Ключевые слова: хранилище данных, информационный обмен, технологии анализа данных.
В современных условиях проявляются новые и самые различные по характеру опасности
и угрозы, а, следовательно, и риски для населения и территорий. Масштабность реализации
опасностей природного и техногенного характера в Сибири обусловлены географическими
характеристиками, особенностями инфраструктуры и экономики, реализацией крупных инве-
стиционных проектов в области природопользования. Обеспечение безопасности жизнедея-
тельности населения является одной из приоритетных задач управления, без решения которой
невозможно устойчивое развитие территорий. Для оценивания состояния безопасности терри-
торий, определения приоритетных направлений снижения рисков жизнедеятельности и пла-
нирования превентивных мероприятий необходимо формирование информационных ресур-
сов, разработка методов их обработки и использования в территориальном управлении.
Актуальность решения задач управления рисками обусловлена необходимостью ком-
плексного рассмотрения процессов, происходящих в окружающей среде, техносфере и обще-
стве. Для аналитической оценки долгосрочных перспектив развития территории, прогнозиро-
вания вероятности и масштабов чрезвычайных ситуаций (ЧС) требуются базы данных дли-
тельных наблюдений, а также результаты их обработки, реализованные в виде, удобном для
восприятия и формирования управленческих решений. Помимо традиционных форм (таблиц
и диаграмм) широко используются картографические продукты: атласы опасностей и рисков,
инфографика, карты оперативной обстановки при техногенных авариях и стихийных бед-
ствиях. Существующий в настоящее время регламент актуализации результатов оценивания
территориальных рисков (3-5 лет) не отражает динамичность развития процессов в социально-
природно-техногенной системе [1]. Кроме того, методы оценивания и формирования управ-
ленческих решений, основанные на данных комплексного мониторинга и реализованные в
виде информационно-аналитической системы, позволяют детализировать оценки рисков до
регионального и муниципального уровней. В отличие от «статичных» отчётов информацион-
ная система позволяет манипулировать анализируемыми данными, изменять представления,
наборы данных, угол зрения и т.п.
Проблема формирования комплексных информационных ресурсов заключается в необ-
ходимости интеграции большого количества данных ведомственных информационных систем
[2]. Однако большинство корпоративных систем управления построено по вертикальному (от-
раслевому) принципу и ориентировано на решение функциональных задач ведомства. Орга-
низация межведомственного обмена и создание интегрированных проблемно ориентирован-
ных хранилищ данных (ХД) территориального управления идёт недостаточно интенсивно.
Примером системы, консолидирующей ведомственные ресурсы, является веб-портал Рос-
стата. Однако степень агрегации и частота актуализации данных позволяет использовать их
для обоснования уровней рисков только на федеральном уровне управления. Для создания ХД
и информационно-аналитических систем поддержки управления необходимо дальнейшее со-
вершенствование нормативно-правовой базы, разработка стандартов хранения и обмена дан-
ными мониторинга, включая архивы наблюдений, справочники и классификаторы, а также
280
пространственную информацию. Формирование надведомственного информационного про-
странства должно привести к синергетическому эффекту – повышению оперативности, каче-
ства и результативности управления территориями.
В работе описаны методы создания и использования инфраструктур данных для оцени-
вания территориальных рисков на основе больших объёмов мониторинговой информации и
современных технологий анализа данных.
Этапы создания системы информационной поддержки мероприятий
по управлению территориальными рисками. Как показано в [3], математическое описание
предельных состояний технических систем хорошо разработано в математике и механике.
Применение этих методов к описанию событий и процессов в региональном масштабе требует
использования методов системного анализа и синтеза модели социально-природно-техноген-
ной системы с привлечением данных комплексного мониторинга, включая данные дистанци-
онного зондирования. При этом должно быть обеспечено совмещение аналитических, имита-
ционных и сложных нелинейных моделей системы с регулярно обновляемыми базами данных
наблюдений.
В обобщенном виде этапы разработки информационной системы оценки и управления
территориальными рисками представлены на рис. 1.
Перечень показателей, используемых для оценки рисков, аналогичен используемым
при оценивании устойчивого развития территорий [4]. Однако информационная система, по-
стоянно используемая в процессах территориального управления, должна иметь автоматиче-
ски актуализируемые информационные ресурсы. Иными словами, добавление нового источ-
ника данных приводит к расширению перечня анализируемых характеристик территории,
большей обоснованности формируемых управленческих решений. Информационная модель
системы при этом не изменяется.
Рис. 1. Этапы и результаты элементов информационной системы.
Технологии консолидации данных в централизованное ХД должны отвечать следующим
требованиям:
работать со всеми распространенными СУБД;
281
содержать универсальные процедуры формализации пакетов данных в обменных фор-
матах (xml, json, kml и др.);
выполнять оценку качества, коррекцию ошибок и обогащение данных, загружаемых в
виде html-страниц;
выполнять автоматическую актуализацию данных на основе настраиваемого регламента.
Функциональная модель системы должна предусматривать модульное подключение раз-
личных подсистем анализа и отображения данных. В качестве формы представления резуль-
татов должны использоваться как офисные документы, так и динамически изменяемые веб-
страницы. Основным элементом отчётных форм помимо таблиц и диаграмм являются карты.
С использованием ГИС-технологий строятся картограммы распределения рисков по террито-
рии, отображаются зоны концентрации опасных событий, результаты моделирования ЧС, дан-
ные тематического дистанционного зондирования и др.
Формирование информационных ресурсов для оценивания рисков. Наиболее значи-
мым элементом, определяющим архитектуру системы территориального управления рисками,
являются информационные ресурсы. Состав, объём, детализация и другие характеристики ис-
ходных данных в значительной мере определяют степень обоснованности управленческих ре-
шений. Описание кризисных баз данных и алгоритмы обработки статистической и экспертной
информации для получения количественных оценок территориальных рисков приведены в ра-
боте [5]. Технологии автоматической консолидации гетерогенных данных на момент написа-
ния работы (2011) находились в стадии формирования. Тогда же разработана концепции фор-
мирования инфраструктур пространственных данных (ИПД) федерального и регионального
уровней, которые позиционировались как элементы общегосударственных информационных
ресурсов [6]. На основе терминологии ИПД, инфраструктуру данных для оценивания рисков
можно определить, как совокупность информационных ресурсов, технологий создания, обра-
ботки и обмена данными, а также организационных структур и нормативно-правовых меха-
низмов, обеспечивающих доступ лицам, принимающим решения по управлению территори-
альной безопасностью.
В качестве способа организации информационных ресурсов использована технология
хранилищ данных. Данная технологии позволяет использовать современные методы интел-
лектуального анализа данных (OLAP, ГИС, Data Mining), позволяющих обнаруживать в сырых
данных ранее неизвестных, практически полезных и доступных к интерпретации знаний, не-
обходимых для принятия решений в различных сферах деятельности [7].
Структурная модель хранилища данных наряду с «сырыми» данными мониторинга
включает системообразующие ресурсы (справочники и классификаторы). Справочная система
имеет ряд особенностей:
общероссийские классификаторы, такие как ОКАТО, используются совместно с оглав-
лениями (выборка данных за конкретный регион);
записи в справочниках не удаляются, а отменяются, позволяя тем самым проследить ди-
намику характеристик объекта;
поддерживается расширенное описание объектов с возможностью хранения дополни-
тельной атрибутивной информации в таблице свойств.
В процессе системного анализа методов оценивания рисков сформулированы критерии
мониторинговых данных, которые интегрируются в единое хранилище. Содержание данных
должно отвечать одному из следующих требований:
базы данных опасных событий или их фрагменты – содержать показатели смертности и
травматизма от неестественных причин (аварийные риски);
базы обстановки – содержать показатели мониторинга окружающей среды (в том числе
данные дистанционного зондирования) и контроля объектов техносферы, выход значе-
ний которых за предельные состояния повышает вероятность ЧС и влияющие на нор-
мальную жизнедеятельность населения (напряженность);
282
статистические базы – должны содержать социально-экономические характеристики
территорий (показатели урбанизации), используемые для оценивания конкретных видов
рисков. Например, аналитические модели оценивания и управления лесопожарной об-
становкой помимо базы данных природных пожаров должны учитывать площади лесной
территории, характеристики повреждений растительности, показатели деятельности в
лесу, климатические характеристики территории.
Предложенный подход оправдан по следующим причинам: консолидация ведомствен-
ных данных обо всех опасных событиях позволяет избежать грубых оценок состояния без-
опасности территорий, присущих оценкам на основании информации о единичных случаях
ЧС, различные представления данных можно использовать для решения широкого спектра за-
дач управления; привлечение к анализу дополнительных характеристик территории, позво-
ляет сформировать перечень управляемых факторов и оценить стоимость мероприятий сни-
жения рисков.
Применение «классической» формулы оценки рисков, как произведения вероятности на
ущерб, для большинства баз данных опасных событий возможно только при определённых
попущениях. Статистически достоверная оценка вероятности реализуется для достаточно
длинных рядов наблюдений (20 лет и более). Однако за это время программное обеспечение
неоднократно модернизировалось, изменялась структура информационных ресурсов. Автома-
тизировать интеграцию годовых архивов затруднительно. Стандартизация инфраструктур
данных позволяет сформировать ресурсы централизованного хранилища с минимальными по-
терями информативности.
Анализ большой совокупности разнородных данных приводит к необходимости исполь-
зования экспертных коэффициентов, использующихся для перевода характеристик опасных
событий к единой шкале ущербов для последующего вычисления интегрированных показате-
лей опасности территорий. Коэффициенты применяются для перевода в денежный эквивалент
человеческой жизни, ущерба здоровью, продолжительности и пространственных характери-
стик опасных событий. Они же позволяют учесть нелинейность масштабов произошедших
опасных событий. Экспертные коэффициенты включаются в аналитические модели с возмож-
ной корректировкой в зависимости от необходимости информационного обоснования управ-
ленческих решений.
Перечень информационных ресурсов ведомственных систем, консолидируемых в централизованном
хранилище данных мониторинга территорий Красноярского края (фрагмент).
Начало периода, Собственник (источник)
База данных
год информации
Опасные события
Чрезвычайные ситуации и происшествия 1999
Бытовые и промышленные пожары 1994 МЧС России
Аварии систем ЖКХ 2006
Дорожно-транспортные происшествия 2015 КРУДОР
Природные пожары 1994
МинПрироды
Затопления территорий 1969
Землетрясения 1900 СО РАН
Данные оперативного мониторинга
Метеорологическая обстановка 1936
Гидрологическая обстановка 2001 МинПрироды (Росгидромет)
Загрязнение атмосферного воздуха 1997
Радиационная обстановка 2011 Росатом
Статистические сведения
Состояние здоровья населения 2013 Минздрав
Демография 2007 Росстат
Социально-экономические паспорта 2013 МинЭкономРазвития
283
Заключение. На основании анализа существующих подходов к оцениванию и управле-
нию территориальными рисками можно сделать вывод, что ощутимый прогресс в поиске пу-
тей достижения приемлемых значений рисков может быть достигнут при комплексном си-
стемном подходе к многофункциональному мониторингу территорий. Перечень показателей,
используемых для оценки состояния социально-природно-техногенных систем должен фор-
мироваться не только на основе анализа предметной области, но и с учётом доступности акту-
ализируемых данных мониторинга территорий, объёмов и качества архивов наблюдений. Раз-
нообразие современных технологий обработки и представления данных, включая средства
ГИС, OLAP, Data Mining, Веб должно позволить лицам, принимающим решения по более пол-
ному «осознанию» информации о состоянии безопасности на отдельных территориях и в ре-
гионе в целом.
Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ (грант №16-37-00014).
ЛИТЕРАТУРА
[1] Москвичёв В.В., Бычков И.В., Потапов В.П., Тасейко О.В., Шокин Ю.И. Информационная система
территориального управления рисками развития и безопасностью // Вестник РАН, 2017. – том
87, №8. – с. 696-705.
[2] Бычков И.В., Ружников Г.М., Хмельнов А.Е. и др. Интеграция информационно-аналитических
ресурсов и обработка пространственных данных в задачах управления территориальным разви-
тием. ИСДТУ СО РАН. – Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2011. 369 с.
[3] Бондур В.Г., Крапивин В.Ф., Савиных В.П. Мониторинг и прогнозирование природных ката-
строф. – М.: Научный мир, 2009. 692 с.
[4] Левкевич В.Е., Лепихин А.М., Москвичёв В.В., Никитенко В.Г., Ничепорчук В.В., Шапарев Н.Я.,
Шокин Ю.И. Безопасность и риски устойчивого развития территорий. – Красноярск: Сиб. федер.
ун-т, 2014. 224 с.
[5] Шокин Ю.И., Москвичев В.В., Ноженкова Л.Ф., Ничепорчук В.В. Кризисные базы данных для
управления безопасностью территорий // Вычислительные технологии. 2011. Т.16. – №6. С.115-
126.
[6] Бычков И.В., Ружников Г.М., Хмельнов А.Е., Гаченко А.С. и др. Инфраструктура пространствен-
ных данных для создания информационно-аналитических систем территориального управления.
ИСДТУ имени В.М. Матросова СО РАН. – Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2016. 242 с.
[7] Чубукова И.А. Data Mining: учебное пособие. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2008. – 382 с.
284