Аннотация результатов, полученных в 2017 году
Природные и природно-технологические объекты различного типа являются в настоящее время предметом пристального исследования в связи с усложнением создаваемых инфраструктурных, энергетических, гидротехнических, и т.д., комплексов, повышением внимания к процессам их взаимодействия с окружающей средой, с одной стороны, и ростом масштабов и негативных последствий от чрезвычайных ситуаций и стихийных бедствий, с другой. Одной из основных проблем мониторинга и управления ППТО является необходимость разработки и применения для описания процессов их функционирования не одной, а целого семейства моделей различного типа, а также потребность в максимально полной автоматизации всего цикла моделирования – от сбора исходных данных до прогнозирования и выдачи рекомендаций лицу, принимающему решения. В связи с этим назрела острая необходимость разработки методологических и методических основ теории оценивания и управления качеством моделей (полимодельных комплексов) или, по-другому, квалиметрии моделей. На основе развиваемой авторами прикладной квалиметрии и применительно к решаемой в проекте проблеме на первом этапе исследований были разработаны концепция, принципы, ия, предъявляемые к качеству создаваемого модельно-алгоритмического, программного и информационного обеспечения, проведено обобщенное концептуальное и формальное полимодельное описание ППТО. В качестве базовой модели в разрабатываемой системе автоматизированного моделирования ППТО была выбрана модифицированная обобщенная G-модель представления знаний, которая обеспечивает на концептуальном, модельно-алгоритмическом, информационном и программном уровнях согласование различных классов математических (аналитико-имитационных) моделей проактивного управления структурной динамикой ППТО с их логико-алгебраическими и логико-лингвистическими аналогами (моделями), построенными на основе интеллектуальных информационных технологий и обеспечивающих органичную интеграцию структурированных и неструктурированных знаний В основу классификации моделей ППТО, также, как и при обобщенном описании моделей и полимодельных комплексов ППТО, были положены основные принципы, используемые в рамках современных теоретико-множественного, структурно-математического и категорийно-функторного подходов к исследованию свойств сложных объектов (к числу которых относятся и ППТО). Полученная классификация моделей позволит в дальнейшем в рамках предложенного структурно-математического подхода связать все разработанные в ходе реализации проекта классы моделей (непосредственно, либо опосредованно) и на этой основе обеспечить автоматизацию выбора и адаптации параметров и структур моделей в зависимости от конкретно складывающейся обстановки. Главное отличие и новизна теоретических и практических результатов, связанных с исследованием проблем оценивания и анализа качества моделей и полимодельных комплексов ППТО, состоит в том, что, благодаря предложенной авторами системно-управленческой интерпретации всего спектра возникающих при этом частных задач, удается с единых методологических и методических позиций подойти к их формальному описанию и решению, что в конечном итоге, гарантирует полноту, замкнутость и непротиворечивость выводов, формулируемых и проверяемых в ходе выполнения данного проекта. Разрабатываемая методология положена в основу экспериментальной части исследований по созданию системы автоматизированного моделирования и интеллектуального интерфейса для выбора и настройки параметров моделей. На первом этапе выполнения проекта осуществлен выбор сервис-ориентированной архитектуры СОА) в качестве базовой для создаваемой системы. СОА обеспечивает сопряжение независимо разработанных территориально распределённых разнородных программных комплексов моделирования и соответствующих информационных продуктов, а каждый конкретный модуль системы реализуется как веб-сервис, оснащённый стандартизированным интерфейсом для работы в составе системы. При этом становится возможным использование разных языков программирования, инструментов взаимодействия, мониторинга и хранения данных, что позволяет оптимизировать инфраструктуру системы автоматизированного моделирования ППТО путём подбора лучшего программно-аппаратного решения для каждого конкретного сервиса. Отличительной особенностью предложенного архитектурного решения является совместное использование программно-технологических компонентов, которое до настоящего времени не было известно, а также введение в состав системы интеллектуального интерфейса, что позволяет осуществить максимально полную автоматизацию процессов моделирования ППТО, а также построить семейство систем моделирования для различных типов ППТО, включая системы оперативного прогнозирования речных наводнений. Одним из наиболее актуальных примеров важности предлагаемых разработок является задача оперативного многомодельного прогнозирования речных наводнений на освоенных и технологически насыщенных участках речных долин. Апробацию системы планируется провести в рамках проекта на примере прогнозирования наводнений в бассейне реки Северная Двина, как одном из самых проблемных регионов с часто повторяемыми паводками. Для наиболее полного и заблаговременного учета всех особенностей формирования половодий и паводков в бассейне р. Северной Двины адаптированы гидрологические и гидродинамические модели для оперативного моделирования в разных масштабах: от процессов формирования стока на водосборе до анализа детальной картины затопления на участках речных долин на основе двумерных гидродинамических моделей. В качестве базового программного комплекса для моделирования процессов формирования стока на водосборе обосновано использование российского программного комплекса ECOMAG (авт. Мотовилов Ю.Г.), т.к. он наиболее адекватно отражает процессы на водосборах рек России (включая снегонакопление и снеготаяние, промерзание и оттаивание почвы) на основе стандартной информации метеорологических станций (температура, влажность воздуха, осадки) и воспроизводит расходы воды в речной сети с суточным шагом. Для описания движения воды по русловой сети дополнительно привлекается одномерная модель движения воды по русловой сети, включающая более 1700 км русел р. Сев. Двины и притоков, и на настоящем этапе реализованная на основе датской модели DHI MIKE 11. Для получения детальной картины затопления на ключевых участках у г. Великий Устюг и в устьевой области Северной Двины (г. Архангельск и Северодвинск) адаптирована двумерная гидродинамическая модель STREAM_2D (авт. В.В. Беликов), основанная на численном решении уравнений движения водного потока. Исходными данными для разработки моделей являлась информация о подстилающей поверхности водосбора, и рельефе пониженной части речных долин. Калибровка и верификация моделей проводились на основе данных рядов наблюдений по гидрологическим постам в бассейне р. Северной Двины за период 1970-2014г.; для двумерных моделей узла слияния рек Сухоны и Юга и устьевой области Северной Двины дополнительно привлекались материалы экспедиционных изысканий и космические снимки. На основе проведенных расчетов было показано, что модель формирования стока хорошо воспроизводит расходы воды в заданных точках речной сети, и эти данные могут обеспечить входной информацией гидродинамические модели. Используемые гидродинамические модели адекватно отражают реальную картину затопления и динамику потока на исследуемых участках для широкого спектра гидрологических ситуаций: половодий, в том числе при ледовых заторах, приливно-отливных условий и ветровых нагонов в устьевой области реки. Разработанные требования для работы системы моделей включают сведения о составе и периодичности наблюдений, получаемых по данным действующей сети гидрометеорологических постов, и спутниковой информации различного пространственного разрешения. Данные требования согласованы с руководством и специалистами Северного управления по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды (г. Архангельск), а также Агентства государственной противопожарной службы и гражданской защиты Архангельской обрасти. План работ на первый этап выполнения проекта выполнен полностью.

Аннотация результатов, полученных в 2018 году
Природные и природно-технологические объекты (ППТО) различного типа являются в настоящее время предметом пристального исследования в связи с усложнением создаваемых инфраструктурных, энергетических, гидротехнических, и т.д., комплексов, повышением внимания к процессам их взаимодействия с окружающей средой, с одной стороны, и ростом масштабов и негативных последствий от чрезвычайных ситуаций и стихийных бедствий, с другой. Одной из основных проблем мониторинга и управления ППТО является необходимость разработки и применения для описания процессов их функционирования не одной, а целого семейства моделей различного типа, а также потребность в максимально полной автоматизации всего цикла моделирования – от сбора исходных данных до прогнозирования и выдачи рекомендаций лицу, принимающему решения. В развитие выполненного на первом этапе обобщенного концептуального и формального полимодельного описания ППТО, на втором этапе исследований основное внимание уделено разработке модельно-алгоритмического обеспечения задач многокритериального оценивания, анализа, упорядочения, параметрической и структурной адаптации и ситуационного выбора наиболее предпочтительных моделей (полимодельных комплексов) функционирования ППТО с конкретизацией на примере выбора моделей оперативного прогнозирования речных наводнений). В том числе разработаны методы и алгоритмы комбинированного использования технологий эволюционного моделирования и оптимального управления при параметрической и структурной адаптации как моделей функционирования ППТО, так и при структурно-функциональном синтезе облика системы многомодельного оперативного прогнозирования речных наводнений. Основное достоинство предлагаемого научно-методического подхода состоит, во-первых, в том, что при решении перечисленных задач гармонично используются как знания субъектов моделирования, представленные экспертами рассматриваемой предметной области, так и возможности современного математического аппарата анализа и синтеза сложных объектов, и, во-вторых, в рамках предлагаемого подхода к комплексному моделированию удается взаимно компенсировать недостатки и ограничения используемых классов разнотипных моделей и их комбинаций (аналитические, имитационные, логико-алгебраические, логико-лингвистические модели и их комбинации). При описании конкретных моделей, методик и алгоритмов получены новые научные результаты в части: • разработки модельно-алгоритмического обеспечения функционирования интеллектуального интерфейса для решения задач выбора и настройки параметров моделей в системе автоматизированного многомодельного оперативного прогнозирования речных наводнений, включающего наборы настраиваемых параметров комплекса рассматриваемых в проекте гидродинамических моделей и модели формирования стока, и рекомендации по их выбору в зависимости от гидрометеорологической ситуации; • создания и программной реализации методики интеграции сервисов отечественных и зарубежных систем космического мониторинга для обеспечения систем мониторинга и управления ППТО необходимыми исходными данными для валидации моделей, адаптации их параметров, выполнения прогноза и верификации результатов; • разработки методики определения характеристик наводнений различного генезиса на участках освоенных долин рек на основе данных дистанционного зондирования Земли и мультимасштабного ряда гидрологических моделей, включая модели формирования стока, одномерные и двумерные гидродинамические модели движения водных потоков. Новизна методики заключается в сочетании различных типов моделей в зависимости от гидрологической ситуации и адаптации комплекса моделей для получения характеристик наводнений в автоматизированном режиме. Прикладные исследования, выполненные на втором этапе исследований в 2018 г., включали разработку первой версии прототипа системы автоматизированного многомодельного оперативного прогнозирования речных наводнений, и ее апробацию, в том числе тестирование совместной работы модели формирования стока и гидродинамических моделей для различных гидрологических ситуаций. Кроме того, выполнен ретроспективный анализ прошедших наводнений на основе разработанной методики с выделением вклада генетических составляющих уровней воды, определяющих масштабы затопления. Первая версия прототипа системы разработана на базе сервис-ориентированной архитектуры и включает в свой состав 15 программных модулей, реализованных как веб-сервисы, и в том числе содержит простой интерфейс пользователя, программный прототип интеллектуального интерфейса для выбора и настройки параметров моделей; программные инструменты для обработки и хранения разнородных наземно-аэрокосмических данных; инструменты мультивременного анализа разнородных пространственных данных для проведения верификации результатов моделирования. Программная реализация выполнена на открытых кодах без использования проприетарного ПО. Проведенное тестирование созданной версии прототипа системы на исторических данных, а также в оперативном и сценарном режимах в период весеннего паводка 2018 г. на участке реки Северная Двина показало достаточно высокую точность результатов прогнозирования. В целом по области моделирования расхождение между площадями затопления по данным расчетов и результатами обработки космических снимков составило 7%, расхождение смоделированных и наблюденных максимальных уровней воды по гидропосту Великий Устюг составило 15 см. Точность прогноза, оцененная по составу объектов инфраструктуры, попадающих в зону затопления в ходе половодья, составила не менее 90 %. Дополнительным преимуществом системы, продемонстрированным во время тестирования, является тот факт, что вся сложность, связанная с использованием разнородных территориально распределённых информационных ресурсов при моделировании, скрыта от пользователя за счёт полной автоматизации вычислительного процесса. Это позволяет использовать систему не только специалистам с высоким уровнем знаний в области ГИС и информационных технологий, но и специалистам в предметной области (гидрологии), а также другим пользователям, заинтересованным в результатах прогноза наводнений (службы по чрезвычайным ситуациям, органы исполнительной власти, коммерческие организации и граждане). Результаты работы прототипа системы предоставлялись специалистам Росгидромета, МЧС и Администраций городов Архангельска, Вологды и Великого Устюга. После окончания периода весеннего паводка результаты разработки и функционирования прототипа обсуждены и получили одобрение на совещаниях в Северном УГМС, Правительстве Вологодской области и Правительстве Архангельской области.

Аннотация результатов, полученных в 2019 году
Природные и природно-технологические объекты (ППТО) различного типа являются в настоящее время предметом пристального исследования в связи с усложнением создаваемых инфраструктурных, энергетических, гидротехнических, и т.д., комплексов, повышением внимания к процессам их взаимодействия с окружающей средой, с одной стороны, и ростом масштабов и негативных последствий от чрезвычайных ситуаций (ЧС) и стихийных бедствий, с другой. Одной из основных проблем мониторинга и управления ППТО является необходимость разработки и применения для описания процессов их функционирования не одной, а целого семейства моделей различного типа, а также потребность в максимально полной автоматизации всего цикла моделирования – от сбора исходных данных до прогнозирования и выдачи рекомендаций лицу, принимающему решения. В развитие выполненных на первых двух этапах исследований этапе по обобщенному концептуальному и формальному полимодельному описанию ППТО, разработке модельно-алгоритмического обеспечения и первого прототипа программного комплекса для решения задач многокритериального оценивания, анализа, упорядочения, параметрической и структурной адаптации и ситуационного выбора наиболее предпочтительных моделей (полимодельных комплексов) функционирования ППТО с конкретизацией на примере выбора моделей оперативного прогнозирования речных наводнений), на третьем этапе исследований основное внимание уделено разработке и апробации полнофункционального программного прототипа системы оперативного автоматизированного многомодельного прогнозирования речных наводнений, базирующегося на сервис-ориентированной архитектуре, а также интеграции в автоматизированную систему комплекса гидродинамических и гидрологических моделей. Для реализации процедур выбора, структурной и параметрической адаптации моделей ППТО реализован исследовательский прототип программного модуля, автоматизирующего процедуры многокритериального оценивания, анализа, упорядочения, ситуативного выбора и использования моделей (полимодельных комплексов) ППТО. Тестирование работы модуля проведено в составе системы оперативного прогнозирования речных наводнений. Здесь в качестве моделей использован комплекс гидрологических и гидродинамических моделей, и модели искусственных нейронных сетей для прогнозирования уровней воды на гидропостах исследуемого участка реки Северная Двина. Основными настраиваемыми в системе параметрами будут являться коэффициент шероховатости для различных гидрометеорологических ситуаций, параметры модели формирования стока ECOMAG, а также параметры, связанные с движением льда и ледовыми заторами. Для проведения процедур верификации результатов расчетов использованы спутниковые данные с КА дистанционного зондирования семейств Sentinel (Европейское космическое агентство), Ресурс-П и Канопус-В (Роскосмос). При создании полнофункционального прототипа системы оперативного прогнозирования речных наводнений выполнена интеграция в систему комплекса гидродинамических и гидрологических моделей, разработка программных модулей, обеспечивающих обмен данными между гидрометеорологическими моделями различных типов. При уточнении состава моделей и их взаимодействия дополнительно оценены границы применимости одномерной гидродинамической модели и разработаны алгоритмы совместной работы моделей водосбора на базе искусственных нейронных сетей и ECOMAG c гидродинамическими моделями. Важным результатом исследований является методика оперативного прогноза характеристик водного режима (уровней и расходов воды), динамики зон и глубин затопления селитебных территорий. При этом учтены и возможные ледовые явления (заторы, шугообразование), которые могут приводить к дополнительным катастрофическим подъемам уровня воды. Детальный учет объектов инфраструктуры и особенностей рельефа позволил значительно повысить точность расчета зон, глубин затоплений и скоростей течений в случаях затопления густозаселенных территорий. Основными итогами прикладных исследований явились разработка и апробация полнофункционального прототипа системы оперативного автоматизированного многомодельного прогнозирования речных наводнений, базирующегося на сервис-ориентированной архитектуре и результатах полученных на первых двух этапах теоретических исследований по адаптивному выбору и настройке параметров ППТО. Полнофункциональный прототип обеспечивает: взаимодействие и скоординированную работу асинхронно функционирующих модулей системы, которые выполняют в автоматическом режиме загрузку данных с гидропостов, а также методанных, их предобработку, визуализацию и загрузку в модели формирования стока и движения воды по руслу с выбором типа используемых моделей и настройкой их параметров; выполнение расчетов, выгрузку и интерпретацию результатов; вывод рассчитанных контуров и зон затоплений на интерфейс пользователя; оповещение пользователей и формирования отчетов о возможных ущербах. Кроме того, выполняется загрузка космических снимков для реализации процедур сравнительного анализа рассчитанных и реальных границ зон затоплений и мультивременного анализа разнородных пространственных данных на единой временной шкале. Апробация разработанного прототипа системы выполнена применительно к участку бассейна реки Северная Двина на участке, включающем узел слияния рек Сухоны и Юга (г. Великий Устюг и его окрестности), и участок русла до г. Котлас. Результаты тестирования системы для каждого из этапов моделирования (моделирование формирования стока, гидродинамическое моделирование) оценены на основе общепринятых в практике гидрологического моделирования и прогнозов критериев. Также были разработаны новые важные для практики парные критерии, основанные на соотношении площадей затопления, верно и ложно диагностируемых моделью. Результаты тестирования программного прототипа системы автоматизированного многомодельного оперативного прогнозирования речных наводнений обсуждались на совместных семинарах, проведенных на базе Института водных проблем РАН с участием представителей Северного УГМС, гидрометцентра России и других заинтересованных организаций. В результате обсуждений и в соответствии с результатами апробации на заключительном этапе исследований разработаны рекомендации по использованию полученных результатов для развития квалиметрии моделей и полимодельных комплексов, для построения систем автоматизированного моделирования ППТО, и применения системы автоматизированного многомодельного оперативного прогнозирования речных наводнений на реках России и за рубежом. Показано, что основной научно-практический результат проекта – первая версия системы автоматизированного многомодельного оперативного прогнозирования речных наводнений может быть внедрена для разработки оперативных гидрологических прогнозов в Северное управление по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды Росгидромета (г.Архангельск). При этом дальнейшее развитие системы возможно по трем основным направлениям: 1) географическое расширение областей применения, распространение на участки речных долин в России и за ее пределами, подверженные риску наводнений; 2) совершенствование математических моделей формирования стока и движения русло-пойменных потоков по затопленной пойме, развитие, автоматизация и адаптация системы наблюдения за гидрометеорологическими параметрами для передачи в систему; 3) совершенствование возможностей системы в отношении оперативного анализа, обработки и распространения гидрометеорологической информации с переходом на функции круглогодичного непрерывного мониторинга и прогнозирования гидрометеорологической обстановки в бассейнах рек.