Научная статья на тему 'ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ СБОРА И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ ДЛЯ АНАЛИЗА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ'

ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ СБОРА И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ ДЛЯ АНАЛИЗА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ Текст научной статьи по специальности «СМИ (медиа) и массовые коммуникации»

CC BY
3
0
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
системный анализ / DFD-диаграмма / потоки данных / прогнозы / оперативная сводка / чрезвычайные ситуации / systems analysis / DFD-diagram / data flows / forecasts / operational summary / emergency situations

Аннотация научной статьи по СМИ (медиа) и массовым коммуникациям, автор научной работы — Е.И. Сивцова, Н.Э. Кандаурова, И.А. Панфилов

Рассмотрен метод системного подхода для обеспечения эффективного сбора и обработки информации при анализе и прогнозировании чрезвычайных ситуаций в Красноярском крае. Применена методология графического структурного анализа, построена диаграмма потоков данных.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

INFORMATION SUPPORT FOR THE COLLECTION AND PROCESSING OF DATA FOR ANALYSIS AND FORECASTING OF EMERGENCIES

A systematic approach method for using the method of collecting and processing information for analyzing and predicting emergency situations in the Krasnoyarsk region is considered. The methodology of graphical structural analysis is applied, a data flow diagram is built.

Текст научной работы на тему «ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ СБОРА И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ ДЛЯ АНАЛИЗА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ»

УДК 004.04:614

ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ СБОРА И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ ДЛЯ АНАЛИЗА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ

Е. И. Сивцова*, Н. Э. Кандаурова Научный руководитель - И. А. Панфилов

Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31

E-mail: 12Liska@mail.ru

Рассмотрен метод системного подхода для обеспечения эффективного сбора и обработки информации при анализе и прогнозировании чрезвычайных ситуаций в Красноярском крае. Применена методология графического структурного анализа, построена диаграмма потоков данных.

Ключевые слова: системный анализ, DFD-диаграмма, потоки данных, прогнозы, оперативная сводка, чрезвычайные ситуации.

INFORMATION SUPPORT FOR THE COLLECTION AND PROCESSING OF DATA FOR ANALYSIS AND FORECASTING OF EMERGENCIES

E. I. Sivtsova*, N. E. Kandaurova Scientific supervisor - I. A. Panfilov

Reshetnev Siberian State University of Science and Technology 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation

E-mail: 12Liska@mail.ru

A systematic approach method for using the method of collecting and processing information for analyzing and predicting emergency situations in the Krasnoyarsk region is considered. The methodology of graphical structural analysis is applied, a data flow diagram is built.

Keywords: systems analysis, DFD-diagram, data flows, forecasts, operational summary, emergency situations.

Для автоматизации процесса формирования оперативной сводки за сутки, а также систематических прогнозов возникновения ЧС необходимо распознавать проблемы и причины риска, а для этого нужна достоверная и подробная информация [1].

Метод системного подхода (сбор, обработка и анализ достоверной информации) позволит наиболее эффективно руководить процессом прогнозирования и предотвращения ситуаций посредством оперативного реагирования.

Оперативная обстановка и прогнозы формируются из:

1. Общей обстановки (чрезвычайные ситуации, происшествия);

2. Гидрологической обстановки;

3. Состояние автомобильных дорог;

4. Лесопожарной обстановки;

5. Работ, проводимых поисково-спасательными подразделениями;

6. Работ, проводимых пожарно-спасательными подразделениями;

7. Сейсмической обстановки;

Актуальные проблемы авиации и космонавтики - 2021. Том 2

8. Прогнозов погоды.

Исходя из списка, можно увидеть, что информация разнородная и по каждому пункту поступает от разных источников. По этим данным делается прогноз. Автоматизация процесса формирования оперативной сводки за сутки, а также систематических прогнозов возникновения ЧС позволит проводить прогнозную аналитику с целью принятия оптимальных решений.

Для прогнозирования, принятия решения и формирования необходимых мер на неделю вперед ежедневно проводится процедура сбора данных от первоисточников [2]. На рисунке 1 показана ОББ-диаграмма и все потоки данных, которые собираются для формирования сводок и дальнейшего прогнозирования ситуаций. Всего 12 источников которые данные собирают, получают и обрабатывают.

Предупреждения -- Гидрологический «отлет

(уровни воды на I исропосни.)

—11нфсрММШ1Я О! ОГДС.1Л I шроиро! 1Ю»Ь

Гидрологический бюллетень

—Паспорт территории Криснояр

^^-Протоколы-

Темпе|>лгурл ноиухл т архива

БД по уропням волы на |хт

и

БД по подтоплениям в шшодковыЯ период

ч-

Сводка от спасателей на почту кгянр01ШЗ@1ПвЦ.Л1

(Данные ГПМП Сервер ГУ МЧС

—Мегеобюллегеиь—

К оемомош ггорннг

БД (Прогноз к. оссл пожарной

БД (Прогнот о тфуоточкам)

Прогнш 1

каждому району

Прогнот утро ты от деашх пожаров в блттюсти потенциально ОПАСНЫХ

Прогнот рапнтто

мониторинга {удаленные районы)

1. Возможности возникновение происшествий Шрогно» по дрогнозиру смому периоду)

2. Предупреждения об опасных и мебаш аиршпии

3. Прогнот гидро логической ибеганови!

4. Прогноз происшествии н: водных обьехтах

5. Прогноз происшествий.

с потерей людей в Чаноситс» в—

природной среде

V

6. Просно> по ЛКОООапрнаЙ

обстановке

\

ПРОГНОЗНА НЕДЕЛЮ

Рис. 1. Диаграмма потоков данных для оперативной сводки и прогнозов на неделю

Как можно увидеть прогноз на неделю формируется из [3]:

1. Возможности возникновения происшествий (прогноза по прогнозируемому периоду);

2. Предупреждений об опасных и неблагоприятных явлениях погоды -метеорологический бюллетень;

3. Прогноза гидрологической обстановки;

3.1. Прогноза становления льда;

4. Прогноза происшествий на водных объектах;

5. Прогноза происшествий, связанных с потерей людей в природной среде;

6. Прогноза по лесопожарной обстановке;

6.1. Прогноза класса пожарной опасности на неделю по каждому району;

6.2. Прогноза угрозы от термоточек (лесных пожаров);

6.3. Прогноза угрозы от лесных пожаров в близости потенциально опасных объектов;

6.4. Прогноза развития лесного пожара в зоне космического мониторинга (удаленные районы);

7. Прогноза развития лесного пожара в зоне космического мониторинга (удаленные районы).

Данная диаграмма потоков данных взята за основу при проектировании информационно-аналитической системы. Автоматизирование процесса формирования оперативной сводки за сутки, а также систематических прогнозов возникновения ЧС позволит оперативно реагировать на возникающие ситуации. При этом формализуется и упростится учет и хранение данных об обстановке в крае и процесс создания прогнозов, сводок и отчетов. Система позволит снизить трудоемкость обработки большого объема информации и повысить качество выполняемой работы, которая является особо важной для благополучия населения края.

Библиографические ссылки

1. Приказ МЧС РФ от 4 марта 2011 г. N 94 «Об утверждении Положения о функциональной подсистеме мониторинга, лабораторного контроля и прогнозирования чрезвычайных ситуаций единой государственной системы предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций» [Электронный ресурс]. URL: http://docs.cntd.ru/document/902266598 (дата обращения: 22.03.2021).

2. Постановление от 24 марта 1997 г. N 334 «О Порядке сбора и обмена в Красноярском крае информацией в области защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций межмуниципального и краевого характера» [Электронный ресурс]. URL: http://docs.cntd.ru/document/985501246 (дата обращения: 23.03.2021).

3. Рекомендации по организации и ведению органами управления РСЧС мониторинга и прогнозирования чрезвычайных ситуаций (утв. МЧС России 18 февраля 2015 г. N 2-4-87-1014) [Электронный ресурс]. URL: http://www.consultant.ru/cons/cgi/online.cgi?req=doc&base =EXP&n=690254#03568628391670019 (дата обращения: 23.03.2021).

© Сивцова Е. И., Кандаурова Н. Э., 2021

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.