Все
 
 
 


ГИС-ориентированная база данных по оценке сейсмической опасности для регионов Кавказа и Крыма
 
Код статьиS020596140003241-6-1
DOI10.31857/S020596140003241-6
Тип публикации Статья
Статус публикации Опубликовано
Авторы
Соловьев Анатолий А. 
Аффилиация: ФГБУН Геофизический центр Российской академии наук (ГЦ РАН)
Адрес: Российская Федерация
Соловьев Александр А.
Аффилиация: ФГБУН Геофизический центр Российской академии наук (ГЦ РАН)
Адрес: Российская Федерация
Гвишиани А. Д.
Аффилиация: ФГБУН Институт физики Земли им. О.Ю. Шмидта Российской академии наук (ИФЗ РАН)
Адрес: Российская Федерация
Николова Ю. И.
Аффилиация: ФГБУН Геофизический центр Российской академии наук (ГЦ РАН)
Адрес: Российская Федерация
Николов Б. П.
Аффилиация: ФГБУН Геофизический центр Российской академии наук (ГЦ РАН)
Адрес: Российская Федерация
Название журналаИсследование Земли из космоса
ВыпускНомер 5
Страницы52-64
Аннотация

В нашей стране зоны повышенной сейсмической опасности занимают около 20% территории, из них 5% — чрезвычайно опасные. К ним относятся территории Кавказа и Крыма, где проживают около 15 млн человек. Для оценки сейсмической опасности и минимизации последствий возможных землетрясений в этих регионах были созданы и продолжают развиваться специализированная база данных и многофункциональный пользовательский интерфейс для работы с ней. Впервые в единой среде собраны наиболее полные результаты распознавания зон повышенной сейсмичности независимыми методами, а также исходные данные, лежащие в основе распознавания. Таким образом, система дает возможность проведения комплексной, многокритериальной оценки сейсмической опасности в заданных регионах. Благодаря современным географическим информационным системам (ГИС) значительно упрощается процесс подготовки, организации и анализа таких данных. ГИС на основе комплексного подхода к оценке сейсмической опасности позволяет группировать и наглядно отображать на интерактивной карте соответствующую информацию. Интегрированные в ГИС инструменты анализа и интерактивных запросов дают возможность исследователю самостоятельно оценивать степень риска в интересующих регионах по различным критериям на основе различных методов. База данных по оценке сейсмической опасности и ее пользовательский интерфейс реализованы с использованием ПО ESRI ArcGIS. Она полностью отвечает требованию масштабируемости как по функциональности, так и по объему данных.

Ключевые словаГИС, сейсмическая опасность, распознавание образов, инструменты геообработки, база геопространственных данных, системный анализ
Источник финансированияРабота выполнена в рамках государственного задания ГЦ РАН, утвержденного Министерством науки и высшего образования РФ. В работе использовались данные ЦКП «Аналитический центр геомагнитных данных» Геофизического центра РАН.
Получено26.12.2018
Дата публикации26.12.2018
Цитировать   Скачать pdf Для скачивания PDF необходимо авторизоваться
Размещенный ниже текст является ознакомительной версией и может не соответствовать печатной.

всего просмотров: 1608

Оценка читателей: голосов 0 

1. Алексеевская М. А., Габриэлов А. М., Гвишиани А. Д., Гельфанд И. М., Ранцман Е. Я. Морфоструктурное районирование горных стран по формализованным признакам. Распознавание   спектральный анализ в сейсмологии / Под ред. В. И. Кейлис-Борока. М.: Наука, 1977. С. 33–49 (Вычисл. Сейсмология. Вып. 10).
2. Березко А. Е., Соловьев А. А., Гвишиани А. Д., Жалковский Е. А., Красноперов Р. И., Смагин С. А., Болотский Э. С. Интеллектуальная географическая информационная система «Данные наук о Земле по территории России» // Инж. экол. 2008. № 5. С. 32–40.
3. Бондур В. Г. Современные подходы к обработке больших потоков гиперспектральной и многоспектральной аэрокосмической информации // Исслед. Земли из космоса. 2014. № 1. С. 4–16. DOI: 10.7868/S0205961414010035.
4. Бондур В. Г., Зверев А. Т. Метод прогнозирования землетрясения на основе линеаментного анализа космических изображений // Докл. РАН. 2005. Т. 402. № 1. С. 98–105.
5. Бондур В. Г., Зверев А. Т. Механизмы формирования линеаментов, регистрируемых на космических изображениях при мониторинге сейсмоопасных территорий // Исслед. Земли из космоса. 2007. № 1. С. 47–56.
6. Бондур В. Г., Зверев А. Т., Гапонова Е. В. Линеаментный анализ космических изображений сейсмоопасных территорий России // Совр. пробл. дист. зондир. Земли из космоса. 2012. Т. 9. № 4. С. 213–222.
7. Гвишиани А. Д., Соловьев А. А. О приуроченности эпицентров сильных землетрясений к пересечениям морфоструктурных линеаментов на территории Южной Америки. Методы и алгоритмы интерпретации сейсмологических данных / Под ред. В. И. Кейлис-Борока, А. Л. Левшина. М.: Наука, 1981. С. 46–50 (Вычисл. сейсмология; Вып. 13).
8. Гвишиани А. Д., Агаян С. М., Богоутдинов Ш. Р., Соловьев А. А. Дискретный математический анализ и геолого-геофизические приложения // Вестн. КРАУНЦ. Науки о Земле. 2010. № 2. Вып. № 16. С. 109–125.
9. Гвишиани А. Д., Дзебоев Б. А., Агаян С. М. О новом подходе к распознаванию мест возможного возникновения сильных землетрясений на Кавказе // Физика Земли. 2013. № 6. С. 3–19. DOI: 10.7868/S0002333713060045
10. Гвишиани А. Д., Дзебоев Б. А., Агаян С. М. Интеллектуальная система распознавания FCAZm в определении мест возможного возникновения сильных землетрясений горного пояса Анд и Кавказа // Физика Земли. 2016. № 4. С. 3–23.
11. Гвишиани А. Д., Агаян С. М., Дзебоев Б. А., Белов И. О. Распознавание мест возможного возникновения эпицентров сильных землетрясений с одним классом обучения // Докл. РАН. 2017а. Т. 474. № 1. С. 86–92. DOI: 10.7868/S0869565217130175
12. Гвишиани А. Д., Дзебоев Б. А., Сергеева Н. А., Рыбкина А. И. Формализованная кластеризация и зоны возможного возникновения эпицентров значительных землетрясений на Крымском полуострове и Северо-Западе Кавказа // Физика Земли. 2017б. № 3. С. 33–42. doi: 10.7868/S0002333717030036
13. Гельфанд И. М., Губерман Ш. А., Извекова М. Л., Кейлис-Борок В.И., Ранцман Е. Я. О критериях высокой сейсмичности // Докл. АН СССР. 1972. Т. 202. № 6. С. 1317–1320.
14. Горшков А. И. Распознавание мест сильных землетрясений в Альпийско-Гималайском поясе. М.: КРАСАНД, 2010. 472 с. (Вычисл. сейсмология; Вып. 40). Горшков А. И., Соловьев А. А., Жарких Ю. И. Морфоструктурное районирование горной части Крыма и места возможного возникновения сильных землетрясений // Вулканология и сейсмология. 2017. № 6. С. 21–27, doi:10.7868/S0203030617060025
15. Кособоков В. Г. Прогноз землетрясений и геодинамические процессы. Ч. I. Прогноз землетрясений: основы, реализация, перспективы. М.: ГЕОС, 2005. 179 с. (Вычисл. сейсмология; Вып. 36).
16. Кузнецов Н. А., Гитис В. Г. Сетевые аналитические ГИС в фундаментальных исследованиях // Инф. процессы. Т. 4. № 3. 2004. С. 221–240.
17. Красноперов Р. И., Соловьев А. А. Аналитическая геоинформационная система для комплексных геолого-геофизических исследований на территории России // Горный журн. 2015. № 10. С. 89–93. doi: 10.17580/gzh.2015.10.16
18. Красноперов Р. И., Соловьев А. А., Николов Б. П., Жарких Ю. И., Груднев А. А. Интерактивное веб-приложение для комплексного изучения пространственной информации по наукам о Земле с использованием базы геоданных ГЦ РАН // Исслед. по геоинф. 2016. Т. 4. № 1. doi:10.2205/2016BS039
19. Некрасова А. К., Кособоков В. Г. Общий закон подобия для землетрясений: Крым и Северный Кавказ // Докл. РАН. 2016. Т. 470. № 4. С. 468–470.
20. Ранцман Е. Я. Места землетрясений и морфоструктура горных стран. М.: Наука, 1979. 170 с.
21. Соловьев А. А. Моделирование динамики систем блоков и разломов и сейсмичности // Тр. Инст. мат. и мех. УрО РАН. Т. 17. № 2. Екатеринбург: ИММ УрО РАН, 2011. С. 174–190.
22. Соловьев А. А., Новикова О. В., Горшков А. И., Пиотровская Е. П. Распознавание расположения потенциальных очагов сильных землетрясений в Кавказском регионе с использованием ГИС-технологий // Докл. РАН. 2013. Т. 450. № 5. С. 599–601. DOI:10.7868/S0869565213170222
23. Соловьев А. А., Гвишиани А. Д., Горшков А. И., Добровольский М. Н., Новикова О. В. Распознавание мест возможного возникновения землетрясений: Методология и анализ результатов // Физика Земли. 2014. № 2. С. 3–20. DOI:10.7868/S0002333714020112
24. Соловьев Ал.А., Горшков А. И., Соловьев Ан. А. Применение данных по литосферным магнитным аномалиям в задаче распознавания мест возможного возникновения землетрясений // Физика Земли. 2016. № 6. С. 21–27.
25. Соловьев А. А., Горшков А. И. Моделирование динамики блоковой структуры и сейсмичности Кавказа // Физика Земли. 2017. № 3. С. 3–13.
26. Соловьев А. А., Красноперов Р. И., Николов Б. П., Жарких Ю. И., Агаян С. М. Веб-ориентированный программный комплекс для анализа пространственных геофизических данных методами геоинформатики // Исслед. Земли из космоса. 2018. № 2. С. 65–76. doi: 10.7868/S0205961418020070
27. Уломов В. И. Актуализация нормативного сейсмического районирования в составе Единой информационной системы «Сейсмобезопасность России» // Вопр. инж. сейсмол. 2012. Т. 39. № 1. С. 5–38.
28. Уломов В. И., Богданов М. И. Новый комплект карт общего сейсмического районирования территории Российской Федерации (ОСР–2012) // Инж. изыскания. 2013. № 8. С. 8–17.
29. Agayan S., Bogoutdinov S., Soloviev A., Sidorov R. The study of time series using the DMA methods and geophysical applications // Data Sci. J. 2016. № 15:16. Р. 1–21. DOI: https://doi.org/10.5334/dsj-2016–016 
30. Alexeevskaya M., Gabrielov A., Gel’fand I., Gvishiani A., Rantsman E. Formal morphostructural zoning of mountain territories // J. Geophys. Spr. Intern. 1977. V. 43. P. 227–233.
31. ArcGIS World Imagery. URL: http://goto.arcgisonline.com/maps/World_Imagery  (дата обращения: 12.02.2018). Beriozko A., Lebedev A., Soloviev A., Krasnoperov R., Rybkina A. Geoinformation system with algorithmic shell as a new tool for Earth sciences // Russ. J. Earth. Sci. 2011. V. 12. ES1001. DOI: 10.2205/2011ES000501
32. ESRI shapefi le technical description. Redlands, CA, USA: ESRI, 1998. 34 p.
33. Forste C., Bruinsma S. L., Shako R. et al. A new release of EIGEN-6: The latest combined global gravity fi eld model including LAGEOS, GRACE and GOCE data from the collaboration of GFZ Potsdam and GRGS Toulouse // Geophys. Res. Abstr. 2012. V. 14. № EGU2012–2821. Fu P. Getting to Know Web GIS. Redlands, CA, USA: ESRI Press, 2016. 422 p.
34. Gvishiani A. D., Agayan S. M., Bogoutdinov Sh.R., Ledenev A. V., Zlotniki Z., Bonnin Z. Mathematical methods of geoinformatics. II. Fuzzy-logic algorithms in the problems of abnormality separation in time series // Cybern. and Syst. Anal. 2003. V. 39. Is 4. P. 555–563.
35. Gvishiani A. D., Agayan S. M., Bogoutdinov Sh.R., Tikhotsky S. A., Hinderer J., Bonnin J., Diament M. Algorithm FLARS and recognition of time series anomalies // Syst. Res. & Inf. Technol. 2004. № . 3. P. 7–16.
36. Gvishiani A., Dobrovolsky M., Agayan S., Dzeboev B. Fuzzybased clustering of epicenters and strong earthquake-prone areas // Environm. Eng. and Manag. J. 2013. V.12. № 1. P. 1–10.
37. Ismail-Zadeh A., Le Mouel J.- L., Soloviev A., Tapponnier P., Vorobieva I. Numerical modeling of crustal block-andfault dynamics, earthquakes and slip rates in the Tibet-Himalayan region // EPSL. 2007. V. 258. № 3–4. Р. 465–485. DOI:10.1016/j.epsl.2007.04.006
38. Lesur V., Hamoudi M., Choi Y., Dyment J., Thebault E. Building the second version of the World Digital Magnetic Anomaly Map (WDMAM) // Earth, Plan. and Space. 2016. V. 68.
39. № 27. P. 1–13. DOI: 10.1186/s40623–016–0404–6 Mitchell A. The ESRI Guide to GIS Analysis. 2005. V. 2. Redlands, CA, USA: ESRI Press, 252 p.
40. Nekrasova A., Kosobokov V., Peresan A., Aoudia, Panza G. F. A multiscale application of the Unifi ed Scaling Law for earthquakes in the Central Mediterranean area and Alpine region // Pure Appl. Geophys. 2011. V.168. № 1–2. Р. 297–327. DOI:10.1007/s00024–010–0163–4
41. Nikolov B. P., Zharkikh J. I., Soloviev A. A., Krasnoperov R. I., Agayan S. M. Integration of data mining methods for Earth science data analysis in GIS environment // Russ. J. Earth Sci. 2015. V. 15. № ES4004. DOI: 10.2205/2015ES000559
42. Parvez I. A., Nekrasova A., Kossobokov V. Estimation of seismic hazard and risks for the Himalayas and surrounding regions based on Unifi ed Scaling Law for Earthquakes // Nat. Haz. 2014. V.71. № 1. Р. 549–562.
43. Shako R., Forste C., Abrikosov O., Bruinsma S., Marty J., Lemoine J., Flechtner F., Neumayer H., Dahle C. EIGEN-6C: A High-Resolution Global Gravity Combination Model Including GOCE Data // Observation of the System Earth from Space – CHAMP, GRACE, GOCE and future missions / Eds. F. Flechtner, N. Sneeuw, W.-D. Schuh. 2013. P. 155–161. DOI: 10.1007/978–3–642–32135–1_20
44. Soloviev A. A., Zharkikh J. I., Krasnoperov R. I., Nikolov B. P., Agayan S. M. GIS-oriented solutions for advanced clustering analysis of geoscience data using ArcGIS platform // Russ. J. Earth. Sci. 2016. V.16. № ES6004. doi: 10.2205/2016ES000587
45. Ulomov V. I., and the Working Group of the GSHAP Reg. 7. Seismic hazard of northern Eurasia // Ann. Geofi s. 1999. V. 42. P. 1023–1038. World Imagery Map Contributors. [Электр. ресурс].
46. URL: http://esriurl.com/WorldImageryContributors  (дата обращения: 12.02.2018).
47. Zandbergen P. A. Python Scripting for ArcGIS. Redlands, CA, USA: ESRI Press, 2014. 358 p.

Система Orphus

Загрузка...
Вверх