Дипломы, курсовые, рефераты, контрольные...
Срочная помощь в учёбе

Контроль и прогнозирование параметров крупных лесных пожаров как динамических процессов на поверхности Земли

Диссертация: Контроль и прогнозирование параметров крупных лесных пожаров как динамических процессов на поверхности Земли
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Одной из актуальных задач современности является снижение рисков от природных и техногенных катастроф. Большой ущерб, разрушения и человеческие жертвы влекут за собой стихийные процессы на поверхности Земли. Наводнения, селевые потоки, оползни лесные пожары — это примеры таких процессов. В связи с глобальными изменениями климата такие процессы становятся все менее предсказуемыми (существующими… Читать ещё >

Содержание

  • Глава 1. Динамические процессы на поверхности Земли как объект математического моделирования
    • 1. 1. Классификация процессов на поверхности Земли
      • 1. 1. 1. Общие сведения о моделировании динамических процессов на основе онтологического подхода
      • 1. 1. 2. Виды динамических процессов на поверхности земли
      • 1. 1. 3. Обоснование выбора объекта исследования
    • 1. 2. Обзор методов моделирования лесных пожаров
      • 1. 2. 1. Модели аналитического типа
      • 1. 2. 2. Модели экспериментально-статистического типа
      • 1. 2. 3. Модели экспериментально-аналитического типа
      • 1. 2. 6. Нормативное регулирование в лесопожарной области
    • 1. 3. Информационные системы мониторинга лесных пожаров
    • 1. 4. Источники информации, использованные в работе
    • 1. 5. Постановка задачи моделирования параметров лесного пожара по данным дистанционного мониторинга

Контроль и прогнозирование параметров крупных лесных пожаров как динамических процессов на поверхности Земли (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Одной из актуальных задач современности является снижение рисков от природных и техногенных катастроф. Большой ущерб, разрушения и человеческие жертвы влекут за собой стихийные процессы на поверхности Земли. Наводнения, селевые потоки, оползни лесные пожары — это примеры таких процессов. В связи с глобальными изменениями климата такие процессы становятся все менее предсказуемыми (существующими методами) по масштабам и последствиям. Кроме того, к ущербу приводит и деятельность человека, например, при добыче нефти на шельфе возможны ее разливы по поверхности воды, что приводит к разрушению водных экосистем. Если рассмотреть разнородные природные и антропогенные процессы на поверхности Земли, то можно увидеть, что они обладают существенными чертами сходства. На рисунке В.1 представлены космические снимки лесного пожара, произошедшего в Красноярском крае в 2010 году [33].

Рисунок В.1 — Лесной пожар На рисунке В.2 представлены данные космической съемки процесса разлива нефти на поверхности Мексиканского залива [99].

Рисунок В.2 — Разлив нефтепродуктов И наконец, на рисунке В. З представлены данные по опустыниванию в Ливанской республике.

Рисунок В. З — Процесс опустынивания в Ливане Несмотря на разную физическую природу представленных процессов, у них можно обнаружить следующие черты сходства:

1. Все указанные процессы могут быть описаны как подвижные области, имеющие способности к расширению, сужению, перемещению, разделению и слиянию.

2. В первом приближении границы таких областей или множеств можно представить как пространственные (плоские) волны, которые подчиняются принципу Гюйгенса.

3. Все указанные процессы, вследствие своих характерных размеров, поддаются картографированию. В связи с этим, необходимым становится применение ГИС — технологий.

4. Методы дистанционного (в первую очередь, космического) мониторинга могут быть применены ко всем классам подобных динамических процессов.

5. Методы управления этими процессами имеют черты существенного сходства. Одним из основных методов борьбы со многими из этих процессов является метод локализациит.е. создания непреодолимых барьеров. С точки зрения теории управления — это объекты с распределенными параметрами и распределенным управлением.

Таким образом, приведенные процессы, и другие, подобные им, можно определить как динамические процессы на поверхности Земли. Изучение этих процессов позволит снизить риски разрушения и>. повреждения объектов экономики, инфраструктуры, жизни, и здоровью людей, уменьшить затраты на ликвидацию последствий: Следует заметить, что методы дистанционного мониторинга таких процессов достаточно хорошо развиты, но недостаточно развиты методы обработки данных, полученных в ходе такого мониторинга. Настоящая работа посвящена разработке методов контроля и прогнозирования, лесных пожаров, как динамических процессов на поверхности Земли на основе данных дистанционного мониторинга.

Под определение динамических процессов на поверхности* Земли попадает достаточно большое число процессов разной физической природы. Для изучения широкого спектра процессов необходимо использовать современные средства обработки и представления знаний. Наиболее подходящим из таких средств в этом случае является онтология предметной области. Онтология предметной области позволяет выйти за пределы этой области, понять, как, на некое явление влияет окружающая, его среда. Это ведет не только к более глубокому пониманию предметной области, но и к повышению качества проектирования информационных систем. Таким образоминструментом описания предметной области будет онтология. Тем не менее, целесообразно изучать разнородные процессы на каком-либо характерном примере.

Характерным примером таких процессов являются лесные пожары, на их примере предполагается разработать единый концептуальный подход к изучению динамических процессов на поверхности Земли. Разрабатываемые в рамках этого подхода модели должны обладать свойством переносимости на другие классы процессов.

В настоящее время созданы и успешно эксплуатируются системы дистанционного, в первую очередь космического, мониторинга состояния лесов, например информационная система дистанционного мониторинга лесных пожаров федерального агентства лесного хозяйства РФ (ИСДМ-Рослесхоз). Эта система, созданная консорциумом разработчиков, и продолжающая развиваться содержит наиболее полную информацию о лесопирологической, обстановке на территории России. Системы дистанционного мониторинга позволяют в режиме реального времени получать, информацию о пожарной обстановке в лесах на всей территории РФ. Однако глубина обработки этой информации не всегда достаточна, в частности, не реализованы функции прогнозирования динамических параметров лесных пожаров.

На' данный момент отсутствуют математические модели динамики крупных лесных пожаров, опирающиеся на данные дистанционного мониторинга и соответствующие методы прогнозирования динамики лесных пожаров. Также отсутствуют способы оценки интенсивности противопожарных мероприятий. Эта проблема особенно актуальна для крупных пожаров, которые нанося наибольший ущерб лесному фонду, населенным пунктам и объектам инфраструктуры, что наиболее ярко показал пожароопасный сезон 2010 года. Необходимость ликвидации этих проблем отмечена, в частности, в решениях международной конференции «Лесные пожары: Управление и международное сотрудничество в области предупреждения лесных пожаров в регионе азиатско-тихоокеанского экономического содружества».

Если шире взглянуть на проблему, можно обнаружить, что наряду с бурным развитием методов дистанционного мониторинга, существует отставание в методическом обеспечении использования данных такого мониторинга. Это касается не только лесных пожаров, но и других процессов, обладающих сходными особенностями. Отсутствует единый взгляд на моделирование и прогнозирование динамических процессов на поверхности Земли.

Целью работы является создание методов оценки и прогнозирования параметров крупных лесных пожаров по данным дистанционного мониторинга как динамических процессов на поверхности Земли.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Провести статистический анализ взаимосвязи между параметрами крупных лесных пожаров, на основе ретроспективной информации.

2. Предложить метод прогнозирования динамических параметров крупных лесных пожаров.

3. Разработать методы оценки параметров динамики крупных лесных пожаров на основе геометрической модели процесса распространения и применить их для более широкого класса процессов.

4. Создать метод оценки интенсивности процессов борьбы с крупными лесными пожарами по данным дистанционного мониторинга.

Таким образом, объектом диссертационного исследования являются крупные лесные пожары, как динамические процессы на поверхности Земли.

Предметом исследования будут данные дистанционного мониторинга лесных пожаров и методы их обработки, данные мониторинга других процессов на поверхности Земли.

Для решения поставленных задач были применены как классические методы научных исследований, такие как методы системного анализа, математической статистики, так и относительно новый в данной предметной области метод нейроинформатики. Для описания предметной области применялся интенсивно развивающийся в настоящее время метод онтологического описания.

Научная новизна работы состоит в применении новых методов исследования к решению актуальной проблемы управления объектами природной среды. Можно выделить следующие основные результаты, представляющие научную новизну:

1. Предложена математическая модель динамики площади крупного лесного пожара вида 8(^=к (М0)а, на ее основе, при использовании дополнительных гипотез, оценены другие параметры динамики' лесного пожара. Модель позволяет описывать динамику площади лесного пожара на1 основе данных дистанционного мониторинга. Отличие предложенной модели от существующих моделей динамики лесных пожаров заключается в. возможности, описания динамики крупных многодневных пожаров при использовании небольшого числа доступных входных параметров.

2. Предложен метод нейросетевого прогнозирования прироста площади крупного лесного пожара по данным дистанционного мониторинга, оценена эффективность его применения. Использование данного метода делает возможным прогнозирование динамики лесного пожара по данным, содержащимся в информационных системах мониторинга лесных пожаров. Для данных космического мониторинга крупных лесных пожаров метод нейросетевого прогнозирования предложен впервые.

3. Разработан метод оценки интенсивности процесса тушения лесного пожара по данным мониторинга. Использование фазовых портретов динамики площади крупного лесного пожара позволяет оценить интенсивность противопожарных мероприятий как качественно, так и количественно.

Результаты проведенных исследований используются в качестве научной основы разработанного в СибГТУ метода нейросетевого прогнозирования крупных лесных пожаров. Предложенный метод используется ФГУ «Авиалесоохрана» и может быть использован при разработке регламента взаимодействия сил и средств единой государственной системы предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций (РСЧС) при тушении лесных пожаров. Разработанные модели и алгоритмы реализованы в виде программного средства. Разработанная онтология используется в образовательном процессе, при изучении студентами спецкурса «Распределенные системы экологического мониторинга» в ГОУ ВПО СибГТУ.

Результаты, полученные при выполнении диссертационной работы, имеют значение для развития теоретических основ обработки данных дистанционного зондирования Земли. Показана принципиальная возможность прогнозирования динамических параметров крупных лесных пожаров на основе данных дистанционного мониторинга. Приведены, черты сходства ряда динамических процессов, происходящих на поверхности Земли.

Исходя из анализа полученных в диссертационной работе результатов, на защиту выносятся следующие положения:

1. Математическая модель процесса распространения лесного пожара, как подвижного множества на поверхности Земли вида 8(1)=к (Ы0)а удовлетворительно описывает динамику площади лесного пожара и может быть перенесена на другие классы динамических процессов, на поверхности Земли.

2. Метод прогнозирования интегральных характеристик крупных лесных пожаров по данным дистанционного мониторинга, основанный на использовании искусственных нейронных сетей и геометрической модели процесса распространения пожара, позволяет получать прогнозы прироста площади пожара с приемлемой точностью.

3. Метод оценки интенсивности мероприятий по тушению многодневного лесного пожара по данным дистанционного мониторинга динамики площади имеет важное значение при борьбе с крупными, многодневными пожарами.

Валидация результатов работы проведена с использованием большого объема данных о лесных пожарах как природных процессах на поверхности Земли. Достоверность результатов также определяется корректным использованием современных методов научных исследований, подтверждается отсутствием противоречий с известными научными публикациями.

Заключение

.

В диссертационном исследовании предложены методы контроля и прогнозирования динамических процессов на поверхности Земли. Процессы исследованы на примере лесных пожаров, полученные модели применены к разливам нефтепродуктов на поверхности воды.

В первой главе проведен анализ литературных источников. Выявлены классы динамических процессов, на примере лесных пожаров рассмотрены разработанные на сегодняшний день математические модели динамического процесса на поверхности Земли их достоинства и недостатки. Описаны существующие информационные системы мониторинга лесных пожаров и организационная структура органов, осуществляющих мониторинг и ликвидацию пожаров.

Для концептуализации и обобщения результатов анализа литературных источников предложен онтологический подход. В рамках разрабатываемой концепции предложены способы преодоления недостатков существующих моделей лесных пожаров.

Предложена простая геометрическая модель лесного пожара и установлена зависимость скорости распространения горящей кромки от показателя степени этой модели. Разработаны расчетные методы позволяющие оценить основные динамические характеристики лесного пожара и эффективность его тушения. Все модели и методы опробованы на данных о пожарах, происходивших в Красноярском крае и Магаданской области в 2007 — 2009 годах.

Статистическая обработка данных о лесных пожарах выявила сложный характер плотности распределения переменных, от которых зависит площадь лесного пожара. Установлена слабость корреляционной зависимости этих факторов друг от друга. Регрессионный анализ показал сложность применения классических методов математической статистики к описанию процессов подобных лесным пожарам.

Исходя из этого, и в рамках единой концепции динамических процессов, на поверхности Земли, предложен* метод прогнозирования динамических характеристик лесных пожаров, основанный на использовании искусственных нейронных сетей. Метод опробован при решении реальных задач, предложенных ФГУ «Авиалесоохрана».

Еще одним научным результатом, полученным в работе, является успешное распространение геометрической модели, разработанной для лесных пожаров на другой класс динамических процессов — разливы нефтепродуктов на поверхности воды. Это свидетельствует о правильности предложенного концептуального подхода. В качестве примера для моделирования была выбрана одна из крупнейших катастроф, связанных с разливом нефти — авария на нефтяной платформе Deepwater Horizon в Мексиканском заливе.

Также проведено статистическое сравнение эффективности методов космического мониторинга в различных зонах. Подробно рассмотрены вопрос практического применения разработанных моделей и онтологии предметной области. Описана программная реализация предложенных. расчетных методов.

Таким образом, все поставленные в работе задачи решены и цель достигнута.

Достигнутые научные результаты позволяют продолжить исследования в выбранном направлении. Предполагается проведение исследований в следующих областях:

1. Дальнейшая разработка и совершенствование онтологии предметной области.

2. Совершенствование предложенного метода нейросетевого прогнозирования интегральных характеристик лесных пожаров, обучение нейронных сетей для всей территории РФ.

3. Адаптация предложенных моделей к другим классам динамических процессов на поверхности Земли.

4. Разработка численных методов и алгоритмов решения математических задач моделирования и прогнозирования динамических процессов, написание прикладных программ.

Все указанные перспективные направления имеют как научную, так и практическую значимость и актуальны на сегодняшний день.

Показать весь текст

Список литературы

  1. , А. А. Глобальные и региональные проблемы опустынивания аридных и семиаридных ландшафтов / А. А. Абдулкасимов // Вестн. Воронеж, гос. ун-та. Сер. География. Геоэкология. Воронеж, 2006. — С. 20−24.
  2. , С. И. Прогнозирование распространения лесных пожаров с применением теории нечетких множеств / С. И. Абрахин // Нечеткие системы и мягкие вычисления: сб. ст. Ульяновск, 2008. — С. 29−36.
  3. , Г. А. Некоторые закономерности развития лесных низовых пожаров / Г. А. Амосов // Возникновение лесных пожаров. — М.: Наука, 1964. — С. 152−183.
  4. , Н. В. Выбор методов и средств онтологического анализа стандартов информационной безопасности / Н. В. Андреева, А. В. Любимов // VI Всероссийская межвузовская конференция молодых ученых. — СПб.: СПбГУ ИТМО, 2009. Вып. 6. — С. 29−33.
  5. , С. В. Чрезвычайная ситуация природного характера -наводнение / С. В. Балкин, А. К. Рябченко // Вологдинские чтения. 2005. — № 55.-С. 54−56.
  6. , В. М. Математические модели окружающей среды : учеб. пособие / В. М. Белолипецкий. Красноярск: КГУ, 1995. — Ч. 1. — 1995. — 101 с.
  7. , JI. Н. Таблицы математической статистики / Л. Н. Болышев, Н. В. Смирнов. М.: Наука, 1983. — 416 с.
  8. , Э. Н. Влияние теплового излучения лесного пожара на окружающую среду / Э. Н. Валендик, И. В. Косов // Сибирский экологический журнал. 2008. Т. 15. № 4. — С. 517−523.
  9. , М. С. Моделирование процессов распространения лесных пожаров на основе параллельных алгоритмов : автореф. дис.. канд. техн. наук: 05.13.18 / М. С. Вдовенко. Красноярск, 2009. — 24 с.
  10. , А. В. Влияние полога леса на задержание, проникновение и распределение жидких осадков / А. В. Волокитина, М. А. Софронов // Метеорология и гидрология. 2001. — № 10. — С. 80−88.
  11. , А. В. Классификация и картографирование растительных горючих материалов / А. В. Волокитина, М. А. Софронов. — Новосибирск: Изд. СО РАН, 2003. 314 с.
  12. , А. В. Прогноз поведения низовых пожаров на основе карт растительных горючих материалов : учеб. пособие / А. В. Волокитина, М. А. Софронов, Т. М. Софронова. Красноярск: Институт леса СО РАН: СибГТУ, 2005.-92 с.
  13. , С. М. Интенсивность огня, низовых пожаров и ее практическое значение / С. М. Вонский. Л.: ЛенНИИЛХ, 1957. — 53 с.
  14. , Н. М. Лесная пирология / Н. М. Горшенин, Н. А. Диченко, А. И. Швиденко. — Львов: Вища школа, Изд-во при Львов, унте, 1981.-160 с.
  15. ГОСТ 17.6.1.01−83. Охрана природы. Охрана и защита лесов. Термины и определения. -Введ. 01.01.85. -М.: Изд-во стандартов, 1983. — 5 с.
  16. ГОСТ Р22.1.09−99. Безопасность в чрезвычайных ситуациях. Мониторинг и прогнозирование лесных пожаров. Общие требования. — Введ. 25.05.99. М.: Изд-во стандартов, 1999. — 18 с.
  17. , A. M. Математические модели лесных пожаров / А. М. Гришин. Томск: Изд-во ТГУ, 1981.-278 с.19: Гришин, А. М. Математическое моделирование лесных пожаров и новые способы борьбы с ними / А. М. Гришин. Новосибирск: Наука, 1992. — 407 с.
  18. Группа компаний «ИНКОМ». Системы мониторинга лесопожарной обстановки «Ясень» Электронный ресурс. Электрон, дан. — Томск: Группа компаний «ИНКОМ», 2010. — Режим доступа: http://www.incom.tomsk.ru/index.php?n=75.
  19. , В. Г. Физико-математические модели распространения пожаров и противопожарные барьеры в сосновых лесах / В. Г. Гусев. — СПб.: ФГУ «СПбНИИЛХ», 2005. 199 с.
  20. , Г. А. Динамика лесных пожаров / Г. А. Доррер. — Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2008. 404 с.
  21. , Г. А. Математические модели, динамики лесных пожаров / Г. А. Доррер. M.: Jlecm пром-сть, 1979. — 161 с.
  22. , Г. А. Математические модели лесных пожаров: основные понятия, классификация, требования / Г. А. Доррер, Н. П. Курбатский // Прогнозирование лесных пожаров: Красноярск: ИлиД СО АН СССР, 1978. -С. 5−26.
  23. , Г. А. Теория распространения лесного пожара как волнового процесса : автореф. дис. канд. с.-х. наук / Г. А. Доррер — Ин-т леса и древесины им. В. Н. Сукачева. Красноярск, 1989. — 48 с.
  24. , Л. А. Применение технологии OLAP для подготовки данных к нейросетевому прогнозированию / Л. А. Жуков, В. С. Коморовский //
  25. Проблемы информатизации региона: материалы XI науч.-практ. конф. -Красноярск, 2009. С. 184−185.
  26. , Я. Б. Сложные волновые режимы в распределенных динамических системах : обзор / Я. Б. Зельдович, Б. А. Маломед // Радиофизика. 1982. — Т. 25, № 6. — С. 591−618.
  27. , Л. П. Система оценки и снижения природной пожарной опасности южно-таежных лесов Восточной Сибири : автореф. дис.. канд. техн. наук: 05.13.01 / Л. П. Золотухина. Красноярск, 2007. — 19 с.
  28. , В. А. Методологические основы классификации лесов средней Сибири по степени пожарной опасности от гроз : дис.. докт. с-х. наук: 06.03.03: защищена 01.10.06 / В. А. Иванов. Красноярск, 2006. — 352 с.
  29. Интегральное информационное поле в науках о земле / Н. П. Лавёров и др. // Вестн. Рос. Акад. наук. 2008. — Т. 78, № 10. — С. 875 879.
  30. Информационная система «Динамические модели в биологии» Электронный ресурс. / Каф. биофизики Москов. гос. ун-та им. М. В. Ломоносова. — Электрон, дан. М., 2009. — Режим доступа: http://dmb.biophys.msu.ru.
  31. Информационная система дистанционного мониторинга федерального агентства лесного хозяйства Электронный ресурс. — Электрон, дан. — Пушкино: ФГУ Авиалесоохрана, 2010. — Режим доступа: http://www.pushkino.aviales.ru/rus/main.sht.
  32. , П. П. Инструментальные средства построения комплексов моделей и аналитических приложений в ОЬАР-технологии : дис.. канд. техн. наук / П. П. Ишенин — науч. рук J1. Ф. Ноженкова — ИВМ СО РАН. Красноярск, ^ 2005.- 128 с.
  33. , Д. И. ICF-онтология для анализа документов в технологии semantic web / Д. И. Каширин // Вестник ТГТУ. Тамбов, 2007. — Т. 13, № 4.-С. 892−901.
  34. , В. Б. Автоматизированная обработка изображений. Космические средства контроля окружающей среды / В. Б. Кашкин — Краснояр. гос. техн. ун-т. Красноярск: КГТУ, 2000. — 199 с.
  35. , И. Ю. Использование онтологий для создания баз общих знаний при классификации информации о предметной области / И. Ю. Квятковская // Вестн. Астрахан. гос. техн. ун-та. Астрахань, 2007. — № 4.-С. 225−227.
  36. , Д. С. Геоморфология и четвертичная геология / Д. С. Кизевальтер, Г. И. Раскатов, А. А. Рыжова. М.: Недра, 1981. — 216 с.
  37. , Ю. Ф Аэрокосмические методы географических исследований : учебник / Ю. Ф. Книжников, В. И. Кравцова, О. В. Тутубалина. М.: Академия, 2004. — 336 с.
  38. , А. В. Система поддержки принятия решений при тушении лесных пожаров силами авиационной охраны лесов : автореф. дис.. канд. техн. наук / А. В. Коляда — науч. рук. Г. А. Доррер. — Красноярск: СибГТУ, 2002.-21 с.
  39. , В. С. Оценка параметров динамики лесных пожаров на основе данных космического мониторинга / В. С. Коморовский, Г. А. Доррер
  40. Труды IX международной конференции по финансово-актуарной математике и эвентоконвергенции технологий. Красноярск: КГТЭИ: СФУ, 2010. — С. 131−136.
  41. , Э. В. Анализ процесса распространения лесных пожаров и палов / Э. В. Конев // Теплофизика лесных пожаров. Новосибирск: Ин-т теплофизики СО АН СССР, 1984. — С. 99−125.
  42. , Э. В. Физические основы горения растительных материалов : монография / Э. В. Конев — отв. ред. Ю. А. Гостинцев — Акад. наук СССР, Сиб. отд-ние, Ин-т леса и* древесины им. В. Н. Сукачева. Новосибирск: Наука, Сиб. отд-ние, 1977. — 239 с.
  43. , Г. Н. Методика расчета некоторых параметров низовых лесных пожаров / Г. Н. Коровин // Сб. науч.-исслед. работ по лесному хозяйству / ЛенНИИЛХ. Л., 1969. — Вып. XII. — С. 244−262.
  44. , В. И. Автоволны: результаты, проблемы, перспективы / В. И. Кринский // Математическая биофизика: межвуз. сборник. Красноярск: Изд-во КГУ, 1985. — С. 82−95.
  45. , Н. П. Исследование количества и свойств лесных горючих материалов / Н. П. Курбатский // Вопросы лесной пирологии. -Красноярск: ИЛиД, 1970. С. 5−58.
  46. , Н. П. Статистическая многофакторная модель кромки низового лесного пожара / Н. П. Курбатский, Г. А. Иванова // Моделирование в охране лесов от пожаров / ИЛиД СО АН СССР. Красноярск,.1979. — С. 17−32.
  47. , Н. П. Терминология лесной пирологии / Н. П. Курбатский // Вопросы лесной пирологии / ИлиД СО АН СССР. -Красноярск, 1972.-С. 171−231.
  48. , Н. П. Техника и тактика тушения лесных пожаров / Н. П. Курбатский. М.: Гослестехиздат, 1962. — 153 с.
  49. , Н. А. Оценка пожарной опасности лесов по вероятности возникновения пожаров с определенной скоростью распространения на основе анализа состояний ландшафтов / Н. А. Марченко // География и природные ресурсы. 1993. — № 4.
  50. Математическая теория горения и взрыва / Я. Б. Зельдович и др. — М.: Наука, 1980.-478 с.
  51. Материал из Википедии свободной энциклопедии. Взрыв нефтяной платформы Deepwater Horizon Электронный ресурс. — Электрон, дан. — М., 2010. — Режим доступа: http://ш.wikipedia.org/wiki/BзpьIвнeфтянoйплaтфopмьIDeepwaterHoгizon
  52. Нейроинформатика / А. Н. Горбань и др. — Новосибирск: Наука, СО РАН, 1998.-296 с.
  53. Нейронные сети и анализ данных Электронный ресурс. / В. Г. Царегородцев. Электрон, дан. — Красноярск, 2010. — Режим доступа: http://www.neuropro.ru/index.shtml.
  54. , И. П. Интеллектуальные технологии на базе онтологий / И. П. Норенков // Информационные технологии. 2010. — № 1. — С. 17−23.
  55. Подходы к созданию онтологии лесных пожаров / Р. С. Акинфеев и др. // Проблемы информатизации региона: материалы XI науч.-практ. конф. — Красноярск, 2009. С. 161−163.
  56. Применение информационной системы дистанционного мониторинга «ИСДМ-Рослесхоз» для определения пожарной опасности в лесах Российской Федерации: учеб. пособие / Р. В. Котельников и др. — Пушкино: ФГУ «Авиалесоохрана», 2007. 82 с.
  57. Разработка систем управления пожарами в красноярском крае для повышения эффективности охраны лесов: отчет о НИР / Ин-т леса им. В. Н. Сукачева СО РАН — рук. П. А. Цветков. Красноярск, 2009. — 131 с.
  58. Российская Федерация. Законы. Лесной кодекс Российской Федерации: принят ГД ФС РФ 08.11.2006. // Рос. газета. 2006. — 08 дек. (№ 277).
  59. , X. Дифференциальная геометрия финслеровых пространств / X. Рунд. М.: Наука, 1981.-340 с.
  60. , А. А. Математическое моделирование / А. А. Самарский, А. П. Михайлов. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2005. — 320 с.
  61. , М. А. Лесные пожары в горах Южной Сибири / М. А. Софронов.-М.: Наука, 1967. 152 с.
  62. , М. А. Лучистая энергия как фактор высыхания горючих материалов под пологом древостоев / М. А. Софронов, А. В. Волокитина // Лесоведение. 1985. — № 4. — С. 9−16.
  63. , М. А. Пирологическое районирование в таежной зоне / М. А. Софронов, А. В. Волокитина. — Новосибирск: Наука, 1990. — 205 с.
  64. , А. И. Сравнительный анализ нарушения пожарами лесов приангарья по данным спутников TERRA, DMCII / Е. А. Юрикова,
  65. А. И. Сухинин // Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета им. академика М. Ф. Решетнева. 2007. № 2. — С. 4−8.
  66. , А. А. Модель динамики контура природного пожара под действием совместного влияния ландшафтно-метеорологических факторов /
  67. A. А. Тарасенко // Проблемы пожарной безопасности. 2008. — Вып. 24. — С. 194−200.
  68. , Г. П. О распространении горения в лесу / Г. П. Телицын // Горение и пожары в лесу. Красноярск: ИЛиД СО АН СССР, 1973. — С. 164 176.
  69. Тестирование моделей поведения лесных пожаров и методики прогнозирования распространения лесного пожара для оценки возможности использования их в ИСДМ-Рослесхоз: отчет о НИР / Ин-т леса им.
  70. B. Н. Сукачева СО РАН — рук. А. В. Волокитина. Красноярск, 2009. — 165 с.
  71. Указания по обнаружению и тушению лесных пожаров / Гослесхоз СССР! М.: Лесн. пром-сть, 1976. — 110 с.
  72. , Ф. Нейрокомпьютерная техника: теория и практика / Ф. Уосермен — пер. Ю. А. Зуев, В^ А. Точенов. М.: Мир, 1985. — 294 с.
  73. , М. ИМЬ. Основы: пер. с англ. / М. Фаулер. — 3-е изд. — СПб.: Символ-Плюс, 2004. 192 с.
  74. , А. А. Предметная онтология как способ формирования семантической модели знаний грузового порта / А. А. Ханова, И. О. Григорьева
  75. Вестн. Астрахан. гос. техн. ун-та. Сер. Управление, вычислительная техника и информатика. Астрахань, 2009. — № 1. — С. 76−81.
  76. , В. Г. Взгляд на архитектуру и требования к нейроимитатору для решения современных индустриальных задач /
  77. B. Г. Царегородцев // Нейроинформатика и ее приложения: материалы XI Всерос. семинара. Красноярск, 2003. — С. 171−175.
  78. , С. Н. Онтологический подход и его использование в системах представления знаний / С. Н. Щеглов // Известия ЮФУ. Технические науки: тем. выпуск. — Таганрог, 2008. Т. 81, № 4. — С. 146−153.
  79. Albini, F. A. Estimating wildfire behavior end effects: general technical report INT-122 / F. A. Albini — USDA Forest Service. Ogden, 1976. — 92 p. -(Intermountain Forest and Range Exp. Stn.).
  80. Anderson, H. E. Aids to determining fuel models for estimating fire behavior: general technical report INT-122 / H. E. Anderson. Ogden, 1982. — 22 p. '
  81. Andrews, P. L. BehavePlus fire modeling system, version 4.0: user’s Guide. Gen. Tech. Rep. RMRS-GTR-106WWW Revised / P. L. Andrews,
  82. C. D. Bevins, R. G. Seli. Ogden: Department of Agriculture, Forest Service, Rocky Mountain Research Station, 2008. — 116 p.
  83. Ecological. Systems of the United States: A working classification of US terrestrial systems / Comer et al.- Nature Serve. Arlington, VA, 2003. — 75 p.
  84. ESRI. GIS software that gives you the geographic advantage. Gulf of Mexico Oil Spill. Timeline-map Электронный ресурс. / ESRI. Электрон, дан. — 2010. — Режим доступа: http://www.esri.com/services/disaster-response/gulf-oil-spill-2010/timeline-map.html.
  85. European Forest Fire Information System электронный ресурс. / European Commission Joint Research Center, Institute of Environment and Sustainability. Электрон, дан. — 2009. — Режим доступа: http://effis-viewer.jrc.ec.europa.eu/wmi/viewer.html.
  86. Finney, M. A. Efforts at comparing simulated and observed fire growth patterns: final report 2/25/2000 INT-95 066-RIVA / M. A. Finney — Systems for Environmental Management. Missoula, Montana, 2000 — 20 p.
  87. Finney, M. A. Use of the FARSITE fire growth model for fire prediction in US National Parks / M. A. Finney, K. S. Ryan // Proc. The International Emergency Mgt. and Engineering Conf. Sofia, 1995. — P. 186.
  88. Development and structure of the Canadian Forest Fire Behavior Prediction System: Inf. Rep. ST-X-3 / Science and Sustainable Development Directorate. Forestry Canada, Fire Danger Group. Ottawa, 1992. — 63 p.
  89. Goddard Space Flight Center Электронный ресурс. / Scientific visualization studio. Fire occurrence. — Электрон, дан. 2010. — Режим доступа: http://svs.gsfc.nasa.gov/search/Keyword/FireOccurrence.html.
  90. IDEF5 Method^Report / Knowledge Base System, Inc., College Station. Texas: KBS, 1−994. — 188 p.
  91. Impacts of fire and its use for sustainable land and forest management in Indonesia and northern Australia Электронный ресурс. / Project Team. — Электрон. Дан. 2007. — Режим доступа: http://fireindon.cdu.edu.au/
  92. International Multi-Lingual Fire Management Terminology / Global Fire Monitoring Center (GFMC). Irkutsk, 2010. — 360 p.
  93. Krasnow, K. Forest fuel mapping and evaluation of LANDFIRE fuel maps in Boulder County / K. Krasnow, T. Schoennagel, Т. T. Veblen // Forest Ecology and Management. Colorado USA., 2009. — Vol. 257. — P. 1603−1612.
  94. National center of atmospheric research. Wildfire Visualizations Электронный ресурс. Элекрон. дан. — UCAR, 2002. — Режим доступа: http ://www. vets .ucar. edu/vg/categories/wildfires. shtml.
  95. National Interagency Fire Center Электронный ресурс. Электрон, дан. — Режим доступа: http://www.nifc.gov/index.html.
  96. National oceanic and' atmospheric administration Электронный ресурс. Электрон, дан. — Режим доступа: http://www.noaa.gov/index.html.
  97. О’Regan, W.C. Bias in the contagion analog to fire spread1 / W. С. О’Regan, P. H. Kourtz, S. Nozaki // Forest Science. 1976. — Vol. 22, № 1. -P. 61−68.
  98. Protege Web site Электронный ресурс. / Stanford Center for Biomedical Informatics Research. Электрон, дан. — Stanford, 2010. — Режим доступа: http://protege.stanford.edu.
  99. , R. С. A mathematical model for predicting fire spread in wildland fuels. Int-115: Inter-Mountain forest and range experiment Station / R. C. Rothermel. Ogden: USDA, Forest Service Research Paper, 1972. — 40 p.
  100. Rothermel, R. C. Predicting behavior and size of crown fires in the Northern Rocky Mountains: res. pap. INT-438 / R. C. Rothermel. Ogden: UT: U.S. Department of Agriculture, Forest Service, Intermountain Research Station, 1991.-46 p.
  101. S-495: Geospatial fire analysis, interpretation, and application. — Sacramento! California., 2008. 20 p.
  102. The Canadian Interagency Forest Fire Centre Электронный ресурс. — Электрн. дан. 2007. — Режим доступа: http://www.ciffc.ca.
  103. Van Wagner, С. Е. Conditions for the start and spread of crown fire / С. E. Van Wagner // Canadian Journal of Forest Research. 1977. — Vol. 7, № 1. — P. 23−34.
Заполнить форму текущей работой

Заказал и сдал!