Методы и технологии распределенного вычислительного эксперимента для обеспечения защиты Санкт-Петербурга от наводнений

• Автор: Косухин, Сергей Сергеевич
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2013
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 125 с. : ил.

Содержание
Введение
Глава 1 Аналитический обзор и обоснование постановки задачи по разработке PSE ВЭ
1.1 Принципы создания и эксплуатации критических систем математического
моделирования
1.2 Технологии создания проблемно-ориентированных сред вычислительного
эксперимента
1.3 Наводнения в Санкт-Петербурге
1.4 Выводы по главе
Глава 2 Архитектура и состав проблемно-ориентированной среды вычислительного эксперимента
2.1 Общая программная архитектура PSE ВЭ
2.2 Вычислительные модели и прикладные пакеты
2.3 Источники данных, средства их обработки и усвоения в моделях
2.4 Выводы по главе
Глава 3 Сценарии вычислительных экспериментов и композитные приложения
3.1 Ансамблевый прогноз наводнений в Санкт-Петербурге на основе конкурирующих
моделей
3.2 Анализ неопределенности и чувствительности прогнозов уровня воды и планов
маневрирования затворами КЗС
3.3 Выработка коллаборативных планов маневрирования затворами КЗС
3.4 Моделирование затопления городских территорий
3.5 Использование технологии виртуальных моделирующих объектов для построения
вычислительных сценариев в PSE ЭВ
3.6 Выводы по главе
Глава 4 Прикладные задачи поддержки функционирования системы предотвращения наводнений в Санкт-Петербурге
4.1 Статистический контроль и заполнение пропусков в данных гидрометеорологических наблюдений
4.2 Ассимиляция данных в параметры прогностической модели с использованием
технологии OpenDA

4.3 Анализ эффективности работы PSE ЭВ
4.4 Выводы по главе
Заключение
Список использованных источников

Введение
Актуальность темы обусловлена необходимостью развития критических систем предсказательного моделирования чрезвычайных ситуаций, в частности — нагонных наводнений и их последствий. Нагонные наводнения возникают вследствие перемещения водных масс под воздействием барических образований и характеризуются отсутствием периодичности, а также значительным подъемом уровня воды. География нагонных наводнений очень обширна, от них страдают Европа, побережье Бенгальского залива, Центральная Америка, восточное побережье США. На территории России наиболее часто сильные штормовые нагоны возникают в Санкт-Петербурге (восточная часть Финского залива). С целью защиты Санкт-Петербурга от нагонных наводнений построен комплекс защитных сооружений (КЗС). Для решения задачи информационной поддержки процессов управления КЗС в условиях наводненческой ситуации используется система предотвращения угрозы наводнений (СПУН), прогнозирующая изменчивость уровня и течений в Финском заливе и при возникновении такой ситуации - вырабатывающая план маневрирования затворами КЗС.
Процессы сопровождения и развития комплекса моделей СПУН требуют выполнения ресурсоемких вычислительных экспериментов (ВЭ) при использовании композиции программных пакетов с различными интерфейсами и требованиями к вычислительным ресурсам, с организацией доступа к удаленным источникам данных1 и средствам визуализации результатов расчетов. Для автоматизации постановки и выполнения ВЭ используется традиционный инструментарий eScience - проблемно-ориентированные оболочки (Problem Solving Environment, PSE). PSE обеспечивают весь цикл работ по формированию сценариев моделирования, подготовке данных, проведению вычислений и интерпретации их результатов для исследователя-предметника средствами распределенных вычислений. В России исследования, связанные с созданием и применением PSE, отражены в работах научных школ А.П. Афанасьева, Ю.Я. Болдырева, В.А. Ильина, Б.Н. Четверушкина, М.В. Якобовского и др. Однако адаптация опыта создания и использования PSE применительно к специфике предметной области и особенностям функционирования моделируемого объекта (КЗС) требует проведения отдельных исследований, что и определяет актуальность работы.
Предметом исследования являются технологии распределенных вычислений для организации PSE ВЭ в части анализа и прогноза наводнений и их последствий.
1 Web-серверы метеорологических прогнозов, системы обмена данными (BOOS), измерительные устройства.

Поток задач помогает экспертам и лицам, принимающим решения, правильно оценить различные планы маневрирования на основе выбранных критериев для принятия окончательного решения. Так как экспертам предоставляются не только "сырые" данные моделирования, но и результаты автоматизированного анализа, то в простейшем случае или, например, при существенных ограничениях по времени, эксперту достаточно подтвердить сценарий маневрирования, подготовленный в автоматическом режиме. Однако у эксперта всегда остается возможность изменить оценки планов по различным критериям или предложить альтернативный сценарий.
При изменении экспертами автоматически рассчитанных оценок различных планов маневрирования на основе личного опыта и квалификации могут возникать конфликты решений. Например, наиболее безопасный, с точки зрения предотвращения наводнений, план может быть опасным для сохранности защитных сооружений. С другой стороны, наиболее экономически эффективный план может не гарантировать предотвращения наводнения. Блок поддержки принятия решений в составе потока задач должен позволять разрешать такие конфликты в автоматическом режиме.
Таким образом, структура PSE ВЭ должна воспроизводить как саму интеграционную платформу EWS, так и взаимодействия между основными ее элементами в составе оперативного WF и WF поддержки принятия решений. В соответствии с этим на рис. 2.2 приведена общая структурная схема PSE вычислительного эксперимента. Она включает в себя функциональные подсистемы PSE; используемые ресурсы; объекты, определяющие знания системы, и объекты, формируемые пользователем. Условия формирования системы в этом случае, помимо базовых требований целостности и производительности решения, определяются полнотой предметной функциональности формируемой PSE ВЭ (решение всех требуемых классов предметных задач) и возможностями, предоставляемыми пользователю для формирования объектов задачи с использованием доступного инструментария.
В качестве интеграционной платформы для PSE ВЭ в соответствии с выводами раздела 1.4 используется платформа CLAV1RE. Содержательной основой PSE являются вычислительные сервисы - прикладные пакеты гидрометеорологического моделирования и обработки данных, установленные на высокопроизводительных ресурсах под управлением CLAVIRE. Они снабжаются описаниями сценариев использования на предметно-ориентированном языке EasyPackage, которые позволяют задавать абстрактный сценарий вызова прикладного пакета и автоматически генерировать интерфейс взаимодействия с пользователем через web-браузер.