CC BY
22МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, КОМПЬЮТЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ТЕОРИИ УПРАВЛЕНИЯ СЛОЖНЫХ ПРОЦЕССОВ
УДК 004:005.584.1:502/504
КОНЦЕПЦИЯ ПОСТРОЕНИЯ АРХИТЕКТУРЫ ИНФОРМАЦИОННЫХ РЕСУРСОВ СИСТЕМ МОНИТОРИНГА ПРИРОДНО-ТЕХНОГЕННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ
B.В. Ничепорчук, кандидат технических наук.
Федеральный исследовательский центр «Красноярский научный центр Сибирского отделения Российской академии наук» обособленного подразделения Института вычислительного моделирования Сибирского отделения Российской академии наук (ИВМ СО РАН), г. Красноярск. А.В. Калач, доктор химических наук, профессор. Воронежский государственный технический университет.
C.В. Шарапов, доктор технических наук, профессор. Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России
Статья посвящена построению архитектуры информационных ресурсов систем мониторинга природно-техногенной безопасности. Показано, что связи между видами информационных ресурсов поддержки управления и видами ресурсов информационно-аналитических систем взаимно однозначны, но имеют разные архитектуры. Разработана концептуальная схема систематизации информационных ресурсов на разных уровнях обобщения.
Ключевые слова: информационный ресурс, модель управления, мониторинг, онтология, чрезвычайная ситуация
THE CONCEPT OF BUILDING THE ARCHITECTURE OF INFORMATION RESOURCES OF NATURAL AND MAN-MADE SAFETY MONITORING SYSTEMS
V.V. Nichiporchuk. Federal research center «Krasnoyarsk scientific center of the Siberian branch of the Russian academy of sciences», a separate division of the Institute of computational modeling of the Siberian branch of the Russian academy of sciences, Krasnoyarsk. A.V. Kalach.. Voronezh state technical university.
S.V. Sharapov. Saint-Petersburg university of State fire service of EMERCOM of Russia
The article is devoted to the construction of the architecture of information resources of natural and man-made safety monitoring systems. It is shown that the relations between the types of information resources of management support and the types of resources of information and analytical systems are one-to-one, but have different architectures. A conceptual scheme of systematization of information resources at different levels of generalization is developed.
Keywords: information resource, management model, monitoring, ontology, emergency
61
Чрезвычайные ситуации (ЧС) техногенного характера являются опасными происшествиями, произошедшими в результате аварии, катастрофы или другого бедствия по вине человека на промышленных предприятиях, транспорте, нанесшие ущерб здоровью населения и окружающей среде, повлекшие за собой человеческие жертвы [1, 2]. Одна из основных причин, приводящая к ЧС, - несовершенство техники и технологических процессов, вызванных ошибками, допущенными при проектировании, износ оборудования, использование устаревших средств производства, ошибки персонала [3]. Значительный процент в общем количестве техногенных ЧС составляют аварии на наземном, воздушном и водном транспорте, в хранилищах высокотоксичных продуктов на промышленных объектах и ряд других причин [4]. К техногенным ЧС в 2018 г. относятся 75,94 % от общего числа ЧС, в которых пострадало 2 532 человек, что составляет 2,09 % от общего количества 64 пострадавших, погибло 498 человек (93,61 % от общего количества погибших) и спасено 1 979 человек. В 2019 г. произошло 202 ЧС техногенного характера, погибло 498 человек, пострадало 2 532 человек, были спасены 1 979 человек. Число пострадавших уменьшилось соответственно на 29,8 % (709 человек) и на 34 % (3 838 человек), а количество спасенных увеличилось на 81,2 % (1 092 человек) [5]. Согласно данным МЧС России, по виду источников ЧС техногенного характера в 2019 г. преобладали дорожно-транспортные происшествия; аварии пассажирских и грузовых поездов (10 ед., в 2018 г. - 4 ед.); взрывы в зданиях, коммуникациях, на промышленных объектах (5 ед., в 2018 г. - 4 ед.); обрушения зданий и сооружений (5 ед., в 2018 г. - 2 ед.), а также другие аварии.
Анализ причин возникновения ЧС техногенного характера показал, что предотвращение их возникновения - наиболее эффективная мера при разработке стратегии управления системой защиты населения. В первую очередь подобная практика связана с разработкой методологии оценки риска возникновения ЧС [6, 7]. Необходимо проведение глубокого статистического анализа вероятных источников ЧС, степени их опасности с точки зрения последствий аварии при оценке риска для экологии, жизни и здоровья людей [8]. Это весьма необходимо для эффективного управления конкретными рисками при возникновении ЧС.
Таким образом, представляется актуальной разработка единой архитектуры информационных ресурсов систем мониторинга природно-техногенной безопасности.
В последние годы всё отчетливее наблюдается колоссальное нарастание объемов информации, информационные технологии постоянно развиваются, в связи с чем повышается значимость системного подхода к их структурированию - формированию архитектуры информационных ресурсов [9-12].
Рассматривая вопросы унификации доступа к данным, нельзя оставить в стороне значение термина «архитектура информационных ресурсов», под данным определением авторы обозначают описание организации информационных ресурсов, которое неотделимо связано с взаимоотношениями компонентов и окружения информационной среды, а также с основными принципами, определяющими проектирование, актуализацию и формирование информационных ресурсов.
Концептуальная схема систематизации информационных ресурсов на разных уровнях обобщения - детализации представлена на рис. 1.
Модели верхних уровней содержат меньшее количество сущностей, но обладают большей степенью свободы при переходе к реализации конкретных структур данных. Уровни 1-3 используются при концептуальном проектировании и остаются неизменными в процессе эксплуатации информационно-аналитических систем. По мере появления новых источников данных, изменения задач управления и требований технологий обработки данных даталогическая и физическая модели информационных ресурсов 4-5 уровней могут быть изменены в определённых пределах. Поэтому в процессе эксплуатации региональных информационно-аналитических систем иногда целесообразно циклическое повторение процесса проектирования для расширения структур данных. Систематизация информационных ресурсов в модели системной архитектуры представлена выше.
62
Рис. 1. Концептуальная схема систематизации информационных ресурсов
Онтология архитектуры информационных ресурсов
Рассмотрим дальнейшую детализацию концептуальной схемы рис. 1 с использованием понятия онтологии.
Архитектуру информационных ресурсов представим в виде онтологии:
А=<£, D, T, H, Q, Ж>,
где £ - виды информационных ресурсов, использующихся для информационной поддержки управления природно-техногенной безопасностью территорий, отражающие понятийный аппарат лиц, принимающих решения (ЛИР); D - виды информационных ресурсов, использующихся при построении информационно-аналитических систем поддержки управления; Т - задачи управления; Н - виды ситуаций; Q - виды источников данных; W -виды доступа к данным.
Рассмотрим подробнее классы объектов онтологии и отношения между ними. Виды ситуаций Н=(к1,...,к127} описываются в соответствии с классификатором ситуаций МЧС России [13].
В классификаторе разделение ЧС основано на следующих правилах иерархии: разделение на техногенные ЧС (54 вида), биолого-социальные (16 видов), природные (47 видов), которые, в свою очередь, имеют промежуточную группировку «аварии на транспорте» или «опасные метеорологические явления». При формировании информационных ресурсов на основе существующего каталога событий целесообразно введение дополнительного типа - «Прочие ЧС», включающего события, фиксируемые органами управления МЧС России как чрезвычайные происшествия. К их числу относятся
63
инциденты на водных объектах, находящихся под контролем Государственной инспекции по маломерным судам, анонимные звонки о минировании, обнаружение ртути, боеприпасов и т.д.
Виды источников данных, информация из которых используется в региональных информационно-аналитических системах поддержки управления:
где - приборы инструментального контроля; - системы сбора донесений; ц3 - информационные системы мониторинга, включая корпоративные, объектовые, а также интеграторы мониторинговых данных; - способы организации хранения данных мониторинга (порталы, сайты, информационные шлюзы); - выборки из баз данных и других информационных ресурсов, загружаемых с использованием «ручной» пакетной обработки.
Виды доступа к данным, использующимся в задачах аналитической обработки: Wl - единое централизованное хранилище данных;
- распределённые (облачные) сервисы хранения; w3 - доступ к ограниченным выборкам данных распределённых ресурсов и использованием ссылок.
Связи между классами онтологической модели архитектуры информационных ресурсов показаны на рис. 2.
Связи между видами ситуаций Н и задачами Т «определяют постановку задач» можно представить как (УНеН)(31еТ)(Н^;) - каждый конкретный вид ситуации определяет постановку задачи, требования к результатам её решения и необходимые информационные процессы. Связи между Н и 8, обозначенные на рис. 2 как «определяют состав информации», можно описать как (УНеН)(Б$е$)(Н^5), то есть каждый вид ситуации определяет состав информации, необходимый для описания конкретной ситуации или обстановки.
Q={qь■■■, q5},
Виды информационных ресурсов поддеркки управления
Виды ресурсов информационно-аналитических систем
5 = {О,, 0,0, Е}
В2 = ¡(1., ..., с17}
/
Т = 1 г
Зас
т
Рис. 2. Онтология архитектуры информационных ресурсов
64
Связи между задачами Т и видами информационных ресурсов 5, обозначенные на рис. 2 как «определяют представления», можно описать как (VI еТ)(Б$ е55)(1—$). Каждая задача определяет специфический состав и представления информации, требующейся в процессе ее решения. Например, для задачи оперативного реагирования на ситуацию «пожар в медицинском учреждении» необходимы сведения о распределении людей в здании, пожарной нагрузке, путях эвакуации, количестве маломобильных пациентов, наличии систем сигнализации, оповещения, дымоудаления (описание объекта защиты 02), а для той же задачи в ситуации «массовое заболевание людей» - число резервных коек, наличие специалистов, специализированных препаратов и средств диагностики (описание объекта управления 02).
Связи между видами информационных ресурсов поддержки управления 5 и видами ресурсов информационно-аналитических систем Б взаимно однозначны, но имеют разные архитектуры. Отображение между 5 и Б двунаправлено и нетривиально. Для любой информации, применяемой в решении задач специалистами, в информационной системе задана структура необходимых данных, и любой элемент из Б имеет соответствие в 5.
Виды информационных ресурсов 5 и Б, необходимых для решения конкретных задач ¿вТ, представлены в табл. 1.
Таблица 1. Детализация информационных ресурсов 3 и Б по задачам Т
Связанные инфо рмационные ресурсы
Задача Т
Б
- идентификация опасностей и угроз 0, 02, 03, Е ё}, ё2, ёз, ё4, ёб
¿12 - формирование сценариев ситуаций 02, 03, Е ё}, ёб, ёу
1 - прогнозирование обстановки 0 ь 02 ё1, ё2, ёз, ё4, ёб
¿14 - информирование и оповещение 0ь 02, 0з, Е ё4, ёу
¿21, ¿22 - оперативное реагирование на ситуацию О„ О 2, Оз йх, йб, йу
¿з1 - оценка территориальных рисков 0г, 02, 0з, Е ё1, ё2, ёз, ё4, ёб
¿з2 - контроль превентивных мероприятий 02, 0з ё1, ёб
Например, информационная поддержка задач оперативного реагирования ¿21, ¿22 заключается в предоставлении ЛПР характеристик опасностей 01; характеристик защищаемых объектов 02, полученных путём ситуационного моделирования и запросов к базам данных; данных о возможностях сил и средств (объектов управления 0з), являющихся результатом работы экспертной системы. Каталоги событий Е в оперативном режиме управления не используются, поскольку с их помощью уже спроектированы сценарии опасных ситуаций (задача ¿12). В процессе формирования различных представлений У задействуются данные мониторинга г4, статистические г5 и пространственные г6 данные, а также базы знаний г7.
Связи между источниками Q и видами данных Б, обозначенные на рис. 2 как «определяют экземпляры процедур загрузки», можно описать как (Vq£Q)(Зd£D)(q — ё), то есть для каждого источника и конкретного вида данных необходим способ консолидации данных из внешней среды. Экземпляры (^ ё) определяют типизированные процедуры загрузки данных. В случае доступа к ограниченным выборкам данных распределённых ресурсов с использованием ссылок нз решение задач управления Т реализуется, минуя этап консолидации.
Несмотря на большое количество элементов Q и Н в архитектуре информационных ресурсов многие элементы имеют вырожденный характер. Например, приборы инструментального контроля являются только источником данных об опасностях 01, а данные 02, 0з, Е консолидируются в хранилище данных из других информационных систем и веб-ресурсов. Сбор информации о событиях Е различных видов Н реализован в МЧС России по формам донесений 2/ЧС, дополненных впоследствии формами табеля
65
срочных донесений. Уровень развития технологий и особенности ситуаций природного и биолого-социального характера не позволяет решить задачу раннего предупреждения опасностей.
По аналогичным причинам часть связей элементов онтологии информационных ресурсов являются пустыми. Системный анализ всего множества сочетаний элементов позволяет выявить такие связи и спроектировать хранилища данных на основе значимых экземпляров онтологии.
Связи между задачами управления Т и видами доступа к данным Ж, обозначенные на рис. 2 как «определяют виды доступа», можно описать как (У1еТ)(Э\у то есть
каждая задача определяет приемлемый по скорости и требованиям актуализации способ хранения данных. Примеры экземпляров (¿, w)^.
- в задачах оценивания рисков 1з1 и формирования сценариев ситуаций tl2, где требуется использование большого объёма информационных ресурсов, используется единое централизованное хранилище данных wl;
- в оперативном режиме (задачи t2l и t22), а также при аналитической обработке данных оперативного мониторинга tll и tl3, когда требуются актуальные данные, целесообразно использование распределённых (облачных) сервисов хранения
- при оперативном реагировании (задачи t2l и t22), когда невозможно получить доступ ко всему объёму данных из-за больших размеров и (или) конфиденциальности информации, используется доступ к ограниченным выборкам данных по ссылкам Это могут быть данные вида г4 - характеристики абонента мобильного телефона, обратившегося в Службу-112, либо вида г6 - пространственные объекты, попадающие в опасную зону (данные Росреестра), перечень гидрантов, использующихся для тушения пожаров (данные Водоканала).
В процессе проектирования структуры данных, представленных в информационно-аналитических системах как элементы Б, а во внешней среде (источники данных и представления результатов обработки) как элементы подмножества 8, необходимо установить соответствие элементов подмножеств Б и 8 (табл. 2).
Возможное количество экземпляров онтологической модели архитектуры, которые в дальнейшем используются при проектировании структур данных, равно произведению мощностей всех элементов А с учётом нижнего уровня иерархий. Информационные ресурсы Б, как правило, консолидируются из 1-2 источников данных Q и используют один способ доступа Ж.
Экземпляры объектов онтологии и их атрибуты далее раскрываются на конкретных примерах, позволяющих в дальнейшем перейти к даталогическому и физическому проектированию структур данных, конкретизирующих решение задач Т.
Таблица 2. Соответствие видов информационных ресурсов
Элементы множества Б Перечни материалов, используемых при проектирования структур данных
d1 Требования к представлениям аналитических моделей. Константы методик ситуационного моделирования
d2 Техническое описание приборов
d3 Нормативные документы МЧС России и других ведомств
d4 Описание информационных потоков систем мониторинга
d5 Описание информационных потоков систем мониторинга и сбора данных
d6 Требования к картографическому отображению результатов аналитического и ситуационного моделирования
d7 Состав и содержание сценарного описания ситуаций в планах действий по ликвидации ЧС
66
Поясним подробнее структуру данных для каждого вида информационных ресурсов множества Б.
Структура справочников имеет вид (а), где а - элемент списка, т - время актуализации. Справочники могут иметь дополнительные элементы, расположенные в основном массиве или таблице свойств: р - пространственная характеристика, и- числовые значения (например, предельные значения показателя).
Структура данных мониторинга й.1, й4 представлена набором элементов () р, а, и), где т- момент времени, р - пространственная характеристика, а-наименование показателя (элемент соответствующего справочника), и - значение показателя (число, элемент из справочника и др.).
Примеры представления данных показаны в табл. 3.
Таблица 3. Примеры представления исходных данных в информационно-аналитических
системах
Элементы время, т параметр, а
Б место,р число, л
Ох 2, 4 момент измерения пункт наблюдения физический параметр значение параметра
О2 ё3, й5 время актуализации географические координаты, код территории, адрес показатель значение показателя
показатель
регламент (личный
О3 ё3, й5 представления донесений о готовности место нахождения, реквизиты для связи состав, техника, ресурсы, виды работ) значение показателя
Е ё3, й5 период территория, объект, участок вид события, вид работ масштаб события, объём работ
Например, запись данных о метеорологической обстановке содержит поля «дата/время», «станция», «погодное явление», «количественное значение». Для опасных событий фиксируется время «обнаружения/реагирования/локализации/ликвидации», место «строение/населенный пункт/дистанция», а вид события выбирается из классификатора МЧС России, масштаб события определяется в зависимости от количества потерь и материального ущерба. Для информации о характеристиках территории показатель времени актуализации данных относится к служебной информации. Полей типов а и / в записи может быть несколько.
Практическое использование информационно-аналитических систем показало, что акцентировать внимание на выявлении опасностей и угроз в повседневном режиме функционирования gl, а также на основных характеристиках ситуации при оперативном управлении g2, позволяет использование различных сочетаний элементов множества У.
В отличии от нормативно утверждённых отчётных форм, использование динамически настраиваемых таблиц, карт и графиков позволяет адаптировать формируемые решения под конкретную ситуацию и предпочтения лиц, принимающих решения, исключить избыточность информации, замедляющей выработку системы неотложных мероприятий.
67
Современные информационные технологии позволяют решить проблему частого изменения представления результатов обработки мониторинговых данных, предписываемого нормативными документами. При явном преимуществе средств динамической визуализации результатов аналитической обработки данных на основе веб-технологий, интегрирующих различные способы представления с инструментами манипулирования данными.
Структуру пространственных данных d6 на верхнем уровне можно описать в виде набора элементов:
d6=<b, z, x, k>,
где b - топографическая основа; z - цифровая модель рельефа; x - тематические слои в векторном формате, k - пространственные данные в растровом формате.
Векторные данные b и x состоят из графических элементов и табличной (атрибутивной) информации. При отображении результатов аналитической обработки в качестве b целесообразно использование веб-ресурсов, таких как YandexMap, Google, OSM, состоящих из иерархии тайловых слоев для отображения различных масштабов. Мультимасштабная цифровая топографическая основа используется в ситуационном моделировании опасных событий. Растровый формат представления k используется при работе с данными дистанционного зондирования Земли, а также в качестве топографической основы при необходимости использования крупномасштабных планов или тематических карт. Библиотеки растровых форматов содержат сведения о порядке «сшивки» листов и картографической привязки объектов для формирования композитных карт в ГИС и выполнения операций картографического анализа.
Тематические слои x линейного и площадного типа представляются в открытых форматах, например shp, kml, geojson; цифровые модели рельефа - в виде текстовых файлов, содержащих данные регулярной сетки высот.
Поддержка геоданных r6 в актуальном виде с учетом больших объемов информации наиболее эффективна с использованием распределённых информационных ресурсов w2 или в виде оперативного доступа WMS w3. При этом взаимодействие с пользователем осуществляется через веб-интерфейс. Поступающие запросы обрабатывает сервер приложений с установленными на нем компонентами системы. Вызов вычислительных модулей выполняется через сервис WPS, расположенный на картографическом сервере, который отвечает также за отображение пространственных данных и результатов расчетов. Масштабируемость обеспечивается за счет объединения кэширующего сервера с набором картографических серверов. Управление картографическим сервером осуществляется через REST API.
Структура баз знаний d7 в обобщенном виде отражает представление многоуровневой агрегированной модели знаний, использующейся в процессе решения задач t12, t21, t22.
d7=<frames, rules, models, solver, interfaces, thésaurus, decisions>,
где frames - база фреймов, представляющих возможные сценарии развития и ликвидации ЧС; rules - база правил типа «condition-action-rules»; models - библиотека расчетных моделей развития ЧС; solver - решатель - машина логического вывода; interfaces - библиотека интерфейсов базы знаний; thesaurus - словарь, описывающий фактовые переменные и их свойства; decisions - база проектов решений.
Фреймы используются для представления сценариев возникновения и развития ситуаций; правила представляют события, действия и условия их выполнения. Правила могут использоваться в качестве присоединенных процедур во фреймах.
Решатель выполняет интерпретацию расчетных и интерфейсных процедур и реализует стратегию вывода путем выбора по заданным критериям предпочтительного правила или процедуры из числа применимых в текущей ситуации.
68
Создание структуры информационных ресурсов понимаемых в данном случае как «базы знаний», в хранилище данных н'1 включает реализацию перечисленных выше элементов, которые представляются как логически связанные таблицы.
Таким образом, разработана обобщенная системная архитектура информационной поддержки процессов управления природно-техногенной безопасностью территорий, позволяющая создавать мультизадачные проблемно ориентированные программные комплексы территориального управления. Архитектура конкретизирует системную модель в виде описаний источников данных, блока консолидации информационных ресурсов, подсистем и сервисов обработки данных, человеко-машинных интерфейсов.
Функционирование подсистем и сервисов обработки данных реализует аналитическое и ситуационное моделирование, а также динамическую визуализацию результатов формирования решений. Человеко-машинные интерфейсы включают всё разнообразие доступа к информации для лиц, формирующих и принимающих управленческие решения, -настольные программные комплексы, веб-сайты и мобильные приложения.
Литература
1. Алексеев С.П. Безопасность жизнедеятельности в чрезвычайных ситуациях. М.: Изд-во Политехнического университета, 2017. 482 с.
2. Безопасность жизнедеятельности. Безопасность в чрезвычайных ситуациях природного и техногенного характера: учеб. пособие / В.А. Акимов [и др.]. М.: Высш. шк., 2016. 592 с.
3. Защита населения и территорий в чрезвычайных ситуациях / В.М. Емельянов [и др.]. М.: Академический проект, 2015. 480 с.
4. Жуков В.И., Горбунова Л.Н. Защита и безопасность в чрезвычайных ситуациях. М.: ИНФРА-М, 2016. 400 с.
5. О состоянии защиты населения и территорий Российской Федерации от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера в 2019 году: Государственный доклад. М.: МЧС России. ФГБУВНИИГОЧС(ФЦ), 2020. 239 с.
6. Цаликов Р.Х., Акимов В.А., Козлов К.А. Оценка природной, техногенной и экологической безопасности России. М.: ФГУ ВНИИ ГОЧС (ФЦ), 2009. 464 с.
7. Концептуальные основы государственной стратегии снижения рисков и смягчения последствий чрезвычайных ситуаций / С.Г. Харченко, А.А. Прохожев [и др.]. М., СПб.: Питер, 2017. 461 с.
8. Юсупова Н.И., Еникеева К.Р. Интеллектуальная информационная поддержка принятия решений при анализе рисков чрезвычайных ситуаций и управлении ими. М.: Машиностроение, 2017. 208 с.
9. Ничепорчук В.В., Ноженков А.И. Архитектура территориальной системы мониторинга чрезвычайных ситуаций // Информатизация и связь. 2018. № 2. С. 35-41.
10. Ничепорчук В.В. Концепция формирования и использования информационных ресурсов для управления безопасностью территорий // Актуальные проблемы обеспечения пожарной безопасности и защиты от чрезвычайных ситуаций: сб. статей по материалам Всерос. науч.-практ. конф. 2019. С. 14-22.
11. Ничепорчук В.В. Принципы формирования информационных ресурсов поддержки управления природно-техногенной безопасностью // Моделирование сложных процессов и систем: сб. трудов секции № 12 XXIX Междунар. науч.-практ. конф. М.: Акад. гражданской защиты МЧС России, 2019. С. 42-49.
12. Ничепорчук В.В. Перспективы виртуализации управления единой государственной системой предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций // Науч.-аналит. журн. «Вестник С.-Петерб. ун-та ГПС МЧС России». 2020. № 2. С. 118-127.
13. О классификации чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера: постановление Правительства Рос. Федерации от 21 мая 2007 г. № 304. Доступ из справ. -правовой системы «КонсультантПлюс».
69
References
1. Alekseev S.P. Bezopasnost' zhiznedeyatel'nosti v chrezvychajnyh situaciyah. M.: Izd-vo Politekhnicheskogo universiteta, 2017. 482 c.
2. Bezopasnost' zhiznedeyatel'nosti. Bezopasnost' v chrezvychajnyh situaciyah prirodnogo i tekhnogennogo haraktera: ucheb. posobie / V.A. Akimov [i dr.]. M.: Vyssh. shk., 2016. 592 c.
3. Zashchita naseleniya i territorij v chrezvychajnyh situaciyah / V.M. Emel'yanov [i dr.]. M.: Akademicheskij proekt, 2015. 480 c.
4. Zhukov V.I., Gorbunova L.N. Zashchita i bezopasnost' v chrezvychajnyh situaciyah. M.: INFRA-M, 2016. 400 c.
5. O sostoyanii zashchity naseleniya i territorij Rossijskoj Federacii ot chrezvychajnyh situacij prirodnogo i tekhnogennogo haraktera v 2019 godu: Gosudarstvennyj doklad. M.: MCHS Rossii. FGBUVNIIGOCHS(FC), 2020. 239 s.
6. Calikov R.H., Akimov V.A., Kozlov K.A. Ocenka prirodnoj, tekhnogennoj i ekologicheskoj bezopasnosti Rossii. M.: FGU VNII GOCHS (FC), 2009. 464 s.
7. Konceptual'nye osnovy gosudarstvennoj strategii snizheniya riskov i smyagcheniya posledstvij chrezvychajnyh situacij / S.G. Harchenko, A.A. Prohozhev [i dr.]. M., SPb.: Piter, 2017. 461 c.
8. Yusupova N.I., Enikeeva K.R. Intellektual'naya informacionnaya podderzhka prinyatiya reshenij pri analize riskov chrezvychajnyh situacij i upravlenii imi. M.: Mashinostroenie, 2017. 208 c.
9. Nicheporchuk V.V., Nozhenkov A.I. Arhitektura territorial'noj sistemy monitoringa chrezvychajnyh situacij // Informatizaciya i svyaz'. 2018. № 2. S. 35-41.
10. Nicheporchuk V.V. Koncepciya formirovaniya i ispol'zovaniya informacionnyh resursov dlya upravleniya bezopasnost'yu territorij // Aktual'nye problemy obespecheniya pozharnoj bezopasnosti i zashchity ot chrezvychajnyh situacij: sb. statej po materialam Vseros. nauch.-prakt. konf. 2019. S. 14-22.
11. Nicheporchuk V.V. Principy formirovaniya informacionnyh resursov podderzhki upravleniya prirodno-tekhnogennoj bezopasnost'yu // Modelirovanie slozhnyh processov i sistem: sb. trudov sekcii № 12 HKHIX Mezhdunar. nauch.-prakt. konf. M.: Akad. grazhdanskoj zashchity MCHS Rossii, 2019. S. 42-49.
12. Nicheporchuk V.V. Perspektivy virtualizacii upravleniya edinoj gosudarstvennoj sistemoj preduprezhdeniya i likvidacii chrezvychajnyh situacij // Nauch.-analit. zhurn. «Vestnik S.-Peterb. un-ta GPS MCHS Rossii». 2020. № 2. S. 118-127.
13. O klassifikacii chrezvychajnyh situacij prirodnogo i tekhnogennogo haraktera: postanovlenie Pravitel'stva Ros. Federacii ot 21 maya 2007 g. № 304. Dostup iz sprav.-pravovoj sistemy «Konsul'tantPlyus».
70
