Развитие методов геомоделирования и оценки рисков в геосистемах природного характера : на примере наводнений

• Автор: Слесарева, Людмила Сергеевна
• Шифр специальности: 25.00.35
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2013
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 174 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение
Глава 1. Анализ моделей и методов оценки рисков в геосистемах
1.1. Методы моделирования и прогнозирования природных явлений
1.2. Стохастические модели и их применение для состояния систем
1.3. Модели рисков
Глава 2. Стохастическая модель геосистемы
2.1. Структура и использование геоинформационных систем и технологий
2.2. Задачи и методы геоинформационного моделирования
2.3. Модели оценки рисков в ГИС
Глава 3. Имитационное моделирование стохастической геоинформационной ситуации
3.1. Формирование базы данных о нагонных наводнениях в бассейне реки Невы
3.2. Анализ статистических данных и моделирование ГИС
3.3. Проверка статистических гипотез
3.4. Геоинформационная система обработки геоинформационных данных и оценки рисков природных явлений
Заключение
Список использованных источников
ПРИЛОЖЕНИЯ

Введение
Актуальность исследования. Проблема наводнений сопутствует человеческому обществу с древнейших времен. На протяжении долгих лет человечество пытается найти способы защиты от этого страшного бедствия, но безрезультатно: с каждым годом наводнения наносят все больший ущерб. Во всем мире, включая Россию, наблюдается тенденция значительного роста ущербов от наводнений, вызванная нерациональным ведением хозяйства, усилением их хозяйственного освоения и потеплением климата.
Причины наводнений в различных районах земного шара различны. В приморских районах этой причиной являются штормовые нагоны.
Физический механизм формирования штормовых нагонов и сгонов - это воздействие ветра и атмосферного давления на водную поверхность, которое вызывает перераспределение водных масс внутри бассейна. Колебания атмосферного давления над морем обычно вызывают изменения уровня моря -повышения в областях пониженного атмосферного давления и понижения в антициклонах. Изменения уровня моря возбуждают длинные волны. Возникающие движения, таким образом, являются результатом совместного воздействия длинных внешних волн (в случаях бассейнов с открытой границей), локальных ветров (особенно в мелководных районах) и градиентов атмосферного давления (в глубоководных районах).
Основной характеристикой, по которой можно судить о величине нагона, является нагонный подъем уровня воды, обычно выражающийся в метрах. Другими величинами служат глубина распространения нагонной волны, площадь и продолжительность затопления. На величину нагонного уровня влияют скорость и направление ветра.
Нагонные наводнения нередко охватывают большие территории. Продолжительность затопления обычно находится в пределах от нескольких часов до нескольких суток. Чем крупнее водоем и меньше его глубина, тем больших размеров достигают нагоны.

Причина нагонных наводнений заключается в образовании в центре действия циклона при прохождении над морем длинной волны. При подходе к побережью в районе шельфовой зоны высота волны резко возрастает. Ее существенному возрастанию способствуют сужения в заливах и эстуариях. Петербург находится там, где сталкиваются жесткий ветер Арктики и умеренное тепло Атлантики. Возникающие циклоны и ветры увлекают за собой водные потоки Балтийского моря и Финского залива, которые в считанные часы поднимают уровень воды в Неве и заливают ее пологие берега. Все наводнения происходят из-за длинной волны, которая появляется из-за сильного понижения давления над центром Балтики и резкого усиления ветра.
История роста и развития Санкт-Петербурга неразрывно связана с поиском путей защиты города от нагонных наводнений. Они, как правило, сопровождаются подъемом Невы в ее дельте на 1,6 м выше ординара и более. Характерными особенностями этих бедствий, постоянно несущих угрозу затопления прибрежным районам города, являются внезапность, кратковременность и большая интенсивность перепадов уровня воды, которая колеблется от нескольких сантиметров до одного метра в час. Продолжительность наводнения обычно не превышает суток, при этом заблаговременность прогнозирования максимального уровня воды составляет в среднем 5-8 часов.
Петербургские наводнения обусловлены двумя причинами метеорологической и гидрографической. Первая вполне наглядна: заметные подъемы воды всегда происходят при резких изменениях погоды, вызываемых циклонами - мощными атмосферными вихрями. Вторая как бы скрыта, поскольку присутствует всегда, оставаясь неизменной. Она определяется очертаниями берегов Балтийского моря и Финского залива, их глубинами и расположением относительно путей циклонов. Над Прибалтикой, российским Северо-западом и Петербургом проходит примерно 50 - 60 циклонов в год. Но

т,,а1 - соответственно, математическое ожидание и
среднеквадратическое отклонение значений ьго параметра в начальный момент времени;
р - коэффициент корреляции между значениями технических параметров. При этом, как правило, априорно границы изменения коэффициентов диффузии процессов Х,1 и Х,2 неизвестны, поэтому их задают тривиально [0, оо/.
2) На втором этапе для конкретных сетевых изделий решается вариационная задача отыскании экстремумов по известным данным из Т*(х1,х2), Т*(х/,Х2) и выбранным границам варьирования величины иД).
3) На заключительном этапе производится отбор изделий по ПОЛучеННЫМ ЗНачеНИЯМ Т*(Х1,Хт) ИЛИ Т*(Х1,Х2).
Из выше изложенного понятно, что идея метода проста, однако его воплощение требует решения непростой вариационной задачи, решение которой сводится к нахождению экстремумов:
Т'(х ,,х2) =
Г.(х,,х2) =

Т2 + |Р,(/)-.Р2(г)сЛ,Хі <тх,х2 < т2;

Г2 + | <р(її, и2, /)Л, х, > т1, х2 > т2.

Т2 + | Р (^) • Рг х, > т,, х2 < т2;

Ти + |, й2, і)Л, х, < т,, х2 > т2.
Очень удобно описывать появление случайных событий в виде вероятностей переходов из одного состояния системы в другое, так как при этом считается, что, перейдя в одно из состояний, система не должна далее учитывать обстоятельства того, как она попала в это состояние.
Случайный процесс называется марковским процессом (или процессом без последействия), если для каждого момента времени ? вероятность любого