ПРОСТОРОВО-РОЗПОДІЛЕНА ДИНАМІЧНА ОЦІНКА РИЗИКУ ВІД ПРОЦЕСІВ РУЙНІВНОГО ХАРАКТЕРУ

Марина Жарікова, Богдан Сакович, Радій Назаренко

Анотація


Мета статті полягає в докладному висвітленні проблеми аналізу та оцінки ризиків від руйнівних проце-
сів та стихійних лих, оскільки нині все частіше відбуваються різні природні катаклізми на кшталт землетрусів, повеней,
пожеж, посух, зсувів ґрунту, оскільки зростає необхідність у масових наукових дослідженнях, що вирішуються шляхом
застосування новітніх технологій, таких як машинне навчання, аналіз даних та глибоке навчання. Необхідно проаналізу-
вати наявні методи та алгоритми аналізу ризиків і загроз та їх доцільність застосування у визначеній місцевості.
Методи дослідження. Головними методами даного дослідження виступають методи якісної та кількісної оцінки
й відповідно аналізу ризиків.
Основні результати дослідження. У ході проведення даного дослідження розроблено концепцію ризику, що засно-
вана на трьох стадіях: потенційного ризику, джерело якого описується небезпекою, ризику загроз від активного сце-
нарію процесу руйнівного характеру (ПРХ), який ще не охоплює цільовий (цінний) об’єкт (ЦО), та ризику руйнувань
від активного сценарію, котрий вже охоплює ЦО та викликає зміну його цінності, що, на відміну від існуючих концеп-
цій ризику, дозволяє описувати динаміку ризику, якого зазнає цінний об’єкт від певного сценарію ПРХ, в системах
реального часу. Існуючу модель ризику, яка враховує ймовірність процесу руйнівного характеру, його інтенсивність
та ефект, розширено за допомогою додаткової компоненти – загрози, що є прогностичною просторово-часовою скла-
довою ризику та дозволяє в будь-який момент спрогнозувати можливість втрат та оцінити ризик для конкретних ЦО
в умовах розвитку ПРХ у системах реального часу.
Наукова новизна. Запропонована модель представлення ризику як динамічного, просторово-розповсюдженого
процесу. Практична значимість. Створення моделей та алгоритмів для проведення аналізу певних територій з метою 

подальшого вдосконалення виявлення ризиків.


Ключові слова


аналіз; ризик; небезпека; процес руйнівного характеру; цільовий (цінний) об’єкт; алгоритм; модель; оцінка; дослідження

Повний текст:

PDF

Посилання


Cees J. van Westen, Stefan Greiving, Nicolas R. Dalezios (2017). Chapter 2: Multi-Hazard Risk Assessment And Decision Making. Environmental

Hazards Methodologies for Risk Assessment and Management, IWA Publishing, 64 р.

Sven Fuchs, Thomas Glade (2016). Foreword. Vulnerability assessment in natural hazard risk–a dynamic perspective. Springer Science+Business

Media Dordrecht, 5 р. DOI: 10.1007/s11069-016-2289-x.

Sven Fuchs, Joern Birkmann, Thomas Glade (2012). Vulnerability assessment in natural hazard and risk analysis: current approaches and future challenges. Springer Science+Business Media B.V., 7 р. DOI: 10.1007/s11069-012-0352-9.

Goldammer J.G., Mueller-Dombois D. (2012). Fire in the Tropical Biota: Ecosystem Processes and Global Challenges, 496 р.

Dimitrios I. Myronidis, Dimitrios A. Emmanouloudis, Ioannis A. Mitsopoulos, Evangelos E. Riggos (2010). Soil Erosion Potential after Fire and Rehabilitation Treatments in Greece, Environmental Modeling & Assessment 15, pp. 239–250.

Ming Tu, Visar Berish, Martin Woolf, Jae-sun Seo, Yu Cao та ін. (2016). IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing

(ICASSP), DOI: 10.1109/ICASSP.2016.7472157

Westen van C.J., Asch van T.W.J. & R. Soeters (2006). Landslide hazard and risk zonation – hy is it still so difficult? Bulletin of Engineering Geology and the Environment, 65, 67–184.

Greiving, S. (2006). Integrated risk assessment of multi-hazards: a new methodology. Natural and technological hazards and risks affecting the

spatial development of European regions. Geological Survey of Finland, Special Paper, 42, pp. 75–82.

van Westen C.J., Damen M.C.J., Kerle N., Kingma N.C. (2011). RiskCity Case study: GIS for Multi-hazard risk assessment. United Nations University, ITC School on Disaster Geo-information Management (UNU-ITC DGIM).

Marvin Rausand (2011). Risk Assessment: Theory, Methods, and Applications. John Wiley & Sons, Inc. Norwegian University of Science and

Technology, 649 р.

Baranovskiy N.A. (2014). Web-oriented geoinformation system for forest fire danger prediction in typical forests of the Ukraine. In Baranovskiy N.V.,

Zharikova M.V., Bandariva T., Konechy M., Zlatanova S. (Eds.). Thematic cartography for society. Lecture notes in geoinformation and cartography.

New York : Springer, pp. 13–22. DOI: 10.1007/978-3-319-08180-9_2

Sherstjuk V.G. (2017). Approximate model of spatially distributed Markov process for GIS-based decision support system. In V. Sherstjuk,

M. Zharikova. Proc. of IEEE 12th Int. Sc. and Tech. Conf. on Comp. Sciences and Inf. Technologies (CSIT), Lviv, pр. 300–304.

Sherstjuk V.G. (2017). Approximate Spatial Model Based on Fuzzy-Rough Topology for Real-Time Decision Support Systems. In V. Sherstjuk,

M. Zharikova and I. Sokol. 2017 IEEE First Ukraine Conference on Electrical and Computer Engineering (UKRCON). Kyiv, Ukraine (May 29 – June 2, 2017), pp. 1037–1042.

Zharikova M.V. (2015). The plausible wildfire model in geoinformation decision support system for wildfire response.Conference proceedings, vol. 2, Albena, Bulgaria, 2015, pp. 575–583. DOI: 10.5593/SGEM2015/B32/S14.077.321

Zharikova M.V. (2016). Threat assessment method for intelligent disaster decision support system. M. Zharikova, V. Sherstjuk. Advances in Int.

Systems and Computing. Springer,Vol. 512, pp. 81–99, 322.

Zhongqiang L. (2015). A three-level framework for multi-risk assessment. L. Zhongqiang et al. Georisk, Vol. 9, No. 2, pp. 59–74.

https://doi.org/10.1080/17499518.2015.1041989




DOI: https://doi.org/10.35546/2313-0687.2019.26.100-109

Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.