Полный цикл разработки и поддержки параллельного программного комплекса прогноза лесной пожарной опасности Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

ПОЖАРНАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ ЗДАНИЙ, СООРУЖЕНИЙ, ОБЪЕКТОВ

Н. В.Барановский

канд. физ.-мат. наук, докторант Томского политехнического университета, ст. научный сотрудник Научно-исследовательского института прикладной математики и механики, г.Томск, Россия

УДК 658.382.3:006.354

ПОЛНЫЙ ЦИКЛ РАЗРАБОТКИ И ПОДДЕРЖКИ ПАРАЛЛЕЛЬНОГО ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА ПРОГНОЗА ЛЕСНОЙ ПОЖАРНОЙ ОПАСНОСТИ

Рассматриваются технологии проектирования, разработки, модернизации и технической поддержки информационно-вычислительного параллельного программного комплекса (ППК). В качестве примера рассматривается ППК для прогнозирования лесной пожарной опасности. Предлагается использовать технологии "Microsoft" и провести их адаптацию на случай разработки информационно-вычислительного программного продукта для многопроцессорной вычислительной системы. Делается выводо необходимости подготовки кадровстакими навыками для служб МЧС, лесного хозяйства, пожарной охраны, а также внедрения соответствующих планов и программ подготовки (переподготовки) в учебный процесс.

Ключевые слова: лесная пожарная опасность; параллельный программный комплекс; учебный процесс; профессиональная подготовка (переподготовка).

Введение

Несмотря на интенсивный характер развития науки и техники, катастрофические явления и в настоящее время наносят значительный экономический и экологический ущерб и ведут к гибели людей. Ключевым моментом в решении этой проблемы является разработка мер по прогнозированию и предупреждению чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера. Интенсификация человеческой деятельности привела к увеличению антропогенной нагрузки на лесопокрытые территории, и, как следствие, лесные пожары из природного регулирующего фактора превратились в катастрофическое явление [1].

В последнее время широкое применение в области охраны лесов от пожаров находят информационно-вычислительные технологии [2-5]. Большую роль начинают играть технологии математического моделирования процессов лесопожарного созревания, сушки и зажигания лесных горючих материалов (ЛГМ) [6-8]. Стремительное развитие микроэлектроники позволяет создавать системы с параллельной обработкой данных различного масштаба — от многоядерного процессора до многопроцессорного суперкомпьютера [9]. Появилась возможность и необходимость разработки параллельных

© Барановский Н. В., 2010

программных средств в области прогнозирования и мониторинга лесных пожаров. Например, разработаны и применяются: подход ландшафтного распараллеливания для прогнозирования лесной пожарной опасности [10]; параллельная реализация модели атмосферы MM5 для получения прогнозных значений метеорологических полей [11]; параллельные вычислительные технологии при моделировании процесса распространения лесного пожара [12-14]. При разработке параллельных программ необходимы специализированные инструменты программирования [15], поддающиеся параллельной реализации численные методы, наличие естественного параллелизма в решаемой задаче и способность разработчика мыслить параллельными категориями [16].

Необходима разработка нового или адаптация существующего подхода для осуществления полного цикла разработки и поддержки программного продукта для высокопроизводительных систем. Следует особо выделить технологии компании "Microsoft" [17-19]. Цель работы - адаптация и внедрение в учебный процесс технологий создания программных продуктов "Microsoft" для проектирования, разработки, модернизации и технической поддержки

информационно-вычислительного параллельного комплекса прогноза лесной пожарной опасности.

Синтез технологии проектирования и разработки ППК

Специалисты "Microsoft" считают, что при создании приложений и развитии инфраструктуры надо ориентироваться на базовые концепции уровня предприятия и принципы разработки приложений Microsoft Solution Framework (MSF) [19], поскольку применение метода MSF позволяет получать комплексные, итерационные, работоспособные решения, приоритеты которых четко определены.

Одно из ключевых понятий — производственная архитектура, которая представляет собой скоординированный, единый технологический план. Цель разработки архитектуры формулируется следующим образом [19]: выработать логически связанный, цельный план рутинных работ и скоординированных проектов, необходимых для преобразования сложившейся структуры информационных систем и приложений организации к состоянию, определенному как долгосрочная цель на основе текущих и перспективных задач и процессов. Модель производственной архитектуры предполагает итерационный, поэтапный выпуск серии последовательных версий, по мере выпуска которых производственная архитектура постоянно корректируется (рис. 1). Однако по большей части технологии "Microsoft" направлены на разработку бизнес-приложений.

В рассматриваемом нами случае речь идет о разработке ППК на базе наукоемкой информационно-вычислительной "начинки". Каждая итерация в рамках коррекции производственной архитектуры

должна содержать вложенный итерационный процесс разрешения научной задачи посредством математического моделирования. Шаг 1 — формулировка модели; шаг 2 — формализация модели на языке математических символов; шаг 3 — программная реализация модели и проведение вычислительных экспериментов; шаг 4 — анализ и верификация результатов; шаг5 — получение новых знаний об исследуемом явлении. Затем переход на шаг 1 и повтор процесса построения и исследования модели [20].

Разработка, поддержка и сопровождение

ППК прогноза лесной пожарной опасности

Разработка ППК должна проводиться проектной группой (рис. 2), которая в дополнение к модели "Microsoft" должна включать научно-исследовательский компонент: специалиста в предметной области (лесного пиролога), специалиста-вычислителя, специалиста-физика. В данном случае можно ожидать, что в запланированный срок будет разработана стабильная версия ППК с относительно оптимальными характеристиками производительности и программной реализацией математической модели, адекватной физике исследуемого процесса. Описание обязанностей каждого члена проектной группы представлено в таблице.

Менеджер продукта вместе с менеджером программы должны прийти к компромиссному решению относительно функциональных возможностей продукта, сроков его разработки и финансирования. В небольших организациях или при работе над мелким проектом роли могут быть совмещены. Однако в этом случае появляется другая проблема: как не упустить из виду ни одной существенной детали

азРЩ

Одобрение / -jçO плана / -ÇVÇ0® проекта /

Рис. 1. Модель производственной архитектуры и итерационный процесс выпуска версий программного продукта [19]

Подгруппа управления

Менеджер продукта

Менеджер программы

Подгруппа разработки

Физик

Вычислитель

Программист

Контакты

Инструктор

ЕН-специалист

Тестер

Логистик

Подгруппа внедрения

Рис. 2. Структура типичной студенческой исследовательской группы

16

ISSN 0869-7493 ООЖАРООЗРЫООБЕЗООАСНОСТЬ 2010 ТОМ 19 №9

проекта с точки зрения каждой роли. При работе над крупными проектами, наоборот, приходится делить проектную группу на тематические и функциональные подгруппы [19]. Например, в рассматриваемом нами случае могут быть выделены подгруппы, отвечающие за разработку модулей сушки слоя

ЛГМ, зажигания ЛГМ антропогенными и природными источниками. Разделение проектной группы на подгруппы (см. рис. 2) соответствует методологии корпорации "Microsoft" выделения функциональных групп, которые формируются в рамках одной роли.

Роли в проектной группе

Члены проектной группы

Менеджер продукта Менеджер программы

Роль в группе

Подгруппа управления

Цель — удовлетворение требований заказчика. Главная задача — сформулировать общее представление о поставленной задаче и методе ее решения [19]

Цель — соблюдение ограничений проекта. Главная обязанность — выполнить все стадии разработки таким образом, чтобы нужный продукт был выпущен в нужное время, а также координировать деятельность других членов группы

Физик Разработка физико-математических моделей для отдельных компонентов программного комплекса

Вычислитель Разработка оптимальных алгоритмов численной реализации физико-математических моделей Программист Разработка компонентов программного продукта, не связанных напрямую с численным моделированием

Подгруппа внедрения

ЕН-специ- Соответствие результатов моделирования данным наблюдений. Использование наработок и прак-алист тического опыта в предметной области

Тестер Проведение экспериментальных исследований и тестирование программного продукта. Разработка

стратегии, планов и сценариев тестирования [19] Логистик Развертывание и внедрение, постоянное сопровождение программного продукта

Особый компонент группы

Инструктор Цель группы обучения — повысить эффективность труда пользователей. Организация обучения пользователей работе с продуктом, разработка руководства пользователя, системы оп-1те-помощи, специализированных Вэб-страниц, учебного курса [19]

Математическая модель сушки слоя ЛГМ Версия 1 Детерминированно-вероятностный критерий 1-го поколения сч & о Детерминированно-вероятностный критерий 2-го поколения Я СП

-и -> IS К о & Я -►

Данные с метеостанции Статистика лесных пожаров Й* я Детерминированно-вероятностный критерий 3-го поколения

Экспериментальные данные

Генератор псевдослучайных чисел

Модель зажигания слоя ЛГМ горячей частицей

& Я

Модель зажигания хвойного дерева грозовым разрядом

Модель зажигания лиственного дерева грозовым разрядом

и &

Я

Детерминированно-вероятностный вфитерий 4-го поколения

Детерминированно-вероятностная модель умышленного поджога

и &

Я

00 С.У.Д.А.Н. g Источники антропогенной нагрузки: й точечный, линейный, площадной Jo* Метеополя из моделей к численного прогноза погоды g, Я

Рис. 3. Примерный план разработки ППК посредством последовательного выпуска версий (С.У.Д.А.Н. — система усвоения данных об уровне антропогенной нагрузки)

-------г~ Корневой процесс

Конвертер Статический

входных алгоритм

данных балансировки

Подготовка информационных пакетов

Рассылка данных

Модуль сушки слоя ЛГМ

Модуль зажигания ЛГМ антропогенным « источником

Генератор псевдослучайных чисел

Модуль зажигания ЛГМ грозовым разрядом

Расчет вероятности возникновения и числа лесных пожаров

Модуль усвоения данных об уровне антропогенной нагрузки

Модуль интегральной

оценки лесной пожарной опасности

Подготовка данных к выводу

Корневой процесс

Файлы результатов: вероятность возникновения и число лесных пожаров. Детализация от выдела до всей территории государства

Рис. 4. Проектный алгоритм функционирования ППК прогноза лесной пожарной опасности

Выпуск каждой версии ППК должен заканчиваться переходом к уточнению производственной архитектуры и спецификации последующей версии. На рис. 3 демонстрируется примерный процесс разработки ППК прогноза лесной пожарной опасности (на схеме обозначены компоненты, которые добавляются в каждой последующей версии). Обозначенные пунктиром версии к настоящему времени уже реализованы.

На рис. 4 представлен проектный алгоритм функционирования ППК после завершения работ над версией 9 [21]. Работу начинает корневой процесс параллельной программы, который считывает информацию из файлов, содержащих исходные данные. Прогностические поля метеоданных Гидрометцентра РФ представлены в коде ОЫВ, поэтому необходимо конвертирование входных данных во внутренний формат ППК. Для балансировки вычислительной нагрузки между ветвями параллельной программы в настоящее время используется

статический алгоритм. Показано, что основное влияние на время сушки слоя ЛГМ (и соответственно на время расчета) оказывает его начальное влагосо-держание [6]. Этот факт также может быть положен в основу динамической эвристики алгоритма балансировки.

На следующем этапе корневой процесс осуществляет подготовку и рассылку информационных пакетов с исходными данными по всем ветвям параллельной программы. В каждой такой ветви для каждого лесотаксационного выдела определяются времена сушки и зажигания антропогенным (Iи природным ^зМ) источниками, которые используются для определения вероятности возникновения пожара. Для задания некоторых параметров следует использовать генератор псевдослучайных чисел.

На завершающем этапе корневой процесс собирает информационные пакеты со всех ветвей параллельной программы, проводит интегральную оценку лесной пожарной опасности и выводит данные в файлы результатов.

Перспективы подготовки высококвалифицированных кадров

Следует внедрять принципы группового проектирования и разработки программных продуктов в учебный процесс, примерная схема которого представлена на рис. 5. Групповая работа над дипломным проектом возможна как с фиксированным распределением ролей, так и с их перестановкой в течение работы над проектом. Выполнение дипломного проекта предваряется серией курсовых работ по нескольким дисциплинам (в том числе спецкурсам). Возможен вариант выполнения проекта студентами разных факультетов и разных специализаций. Процедура защиты такого проекта также должна быть коллективной и носить характер семинара, когда каждый из исполнителей защищает свою часть проекта. В начале и конце выступлений ответственный исполнитель озвучивает информацию относительно объединяющей части и роли каждого из под-проектов.

В обязательном порядке на факультетах, имеющих отношение к разработке информационно-вычислительного программного обеспечения, следует внедрить в учебный процесс спецкурс "Основы современных технологий проектирования и разработки программных продуктов". Цель предлагаемого спецкурса заключается в подготовке специалиста, понимающего и способного проектировать и разрабатывать программное обеспечение, отвечающее современным требованиям. Примерная программа такого спецкурса приведена ниже. Автор разработал и использовал программу этого спец-

18

0869-7493 ПОЖАРООЗРЫООБЕЗООАСНОСТЬ 2010 ТОМ 19 №9

курса при проведении занятий со студентами 3-го курса механико-математического факультета Томского государственного университета.

Примерная программа спецкурса "Основы современных технологий проектирования и разработки программных продуктов"

Введение

Обзорная информация по технологическому процессу аппаратного и программного обеспечения. Типы программного обеспечения. Объем — 2 часа.

Раздел 1. Современные технологии разработки программных продуктов

Языки и средства разработки. RAD- и CASE-системы. Машинная графика и разработка 3D-при-ложений.

Объем — 2 часа.

Раздел 2. Проектирование и разработка крупных программных продуктов

Производственная архитектура (2 часа).

Приложения масштаба предприятия (4 часа).

Проектные группы (2 часа).

Процесс разработки (4 часа).

Предпроект (2 часа).

План проекта (2 часа).

Объем — 16 часов.

Раздел 3. Современные информационно-вычислительные технологии

Технологии пользовательского и прикладного уровня. Технологии уровня данных. 2D-, 3D-графи-ка и визуализация. Последовательные и параллельные вычислительные технологии. Экспертные системы. Географические информационные системы. Тестирование и производственный цикл. Защита приложения. Стадия "Разработка" и ее результаты. Объем — 10 часов.

Раздел 4. Выпуск финальной версии продукта

Стабилизация продукта. Выпуск продукта. Обсуждение продукта. Объем — 4 часа.

Заключение

Подведение итогов. Объем — 2 часа.

Итого 36 часов. Форма отчетности — зачет. Примерная структура билета:

Вопрос 1. Современные подходы к проектированию программных продуктов.

Вопрос 2. Средства разработки программных продуктов.

Вопрос 3. Характеристика информационно-вычислительных технологий.

Набор студентов на факультеты по направлениям: физико-математические технические естественно-научные

_!_±_

Базовые знания

(освоение в различном объеме с учетом специфики факультета)

Углубленные знания: как по профилю факультета, так и в рамках междисциплинарной тематики исследований (освоение в различном объеме с учетом специфики факультета)

В м

IS

•eg

u с

о м О

£

Учебно-исследовательская работа студентов (УИРС)

! ! !

Физ.-мат. Техн. ЕН

Выполнение курсовых проектов (вычислительных, экспериментальных, информационных, бизнес-планирования)

г г

5

о

6

(О cd

о< !1

1 s s

В « Е 'Я в о « о « f

s I

о и Ю и СО s & Ё

s

я

11 nio

s°î

а о ^

Ii IS

s

Πs

I

§1 IM

m

я о и

0) ö я m О

Ê"

Интеграция подпроектов

с S Я

Процедура коллективной защиты отдельных подпроектов и проекта в целом

I I ""

Трудоустройство. Продолжение обучения в аспирантуре, адъюнктуре, докторантуре

Рис. 5. Схема типичного учебного процесса: ЕН — специалист в области естественных наук

Обязательными спецкурсами, необходимыми для подготовки специалиста, способного проектировать, разрабатывать и обслуживать параллельные программные комплексы, являются курсы "Параллельное программирование в MPI" и "Методы параллельных вычислений". Автором были разработаны программы этих спецкурсов и проводились занятия со студентами 4-го курса механико-математического факультета ТГУ. В рамках первого спецкурса студенты знакомятся с инструментальными средствами разработки параллельных программ посредством программирования в модели передачи сообщений MPI (Message Passing Interface). Второй спецкурс позволяет студентам освоить некоторые

параллельные (или поддающиеся распараллеливанию) численные методы. Автор не приводит примерных программ данных курсов, так как в настоящее время выпущен достаточный объем учебной литературы по технологии программирования в MPI и параллельной реализации некоторых численных методов. Кроме того, в периодической научной литературе этому вопросу также уделяется должное внимание.

Выводы

В настоящей работе представлена стратегия обеспечения полного цикла разработки информационно-вычислительного программного обеспечения для высокопроизводительных систем параллельной архитектуры. В качестве примера приведен алгоритм разработки параллельного программного комплекса прогнозирования лесной пожарной опасности. Представленный принцип разработки ППК является достаточно общим и может применяться практически в любой предметной области, где требуется обработка больших объемов данных в режиме, опережающем реальное время развития процесса.

Текущее состояние в области прогнозирования чрезвычайных ситуаций природного характера, а именно лесной пожарной опасности, требует привлечения современных информационно-вычислительных технологий. Анализ зарубежных систем прогнозирования лесной пожарной опасности (канадской Canadian Wildland Fire Information System — CWFIS [3], американской National Fire Danger Rating System—NFDRS [22], европейской European

Forest Fire Information System — EFFIS [23]) показывает, что вычислительная компонента и технологическая база этих систем превосходят уровень отечественной методики [24] и государственного стандарта на ее основе [25]. Эффективная деятельность по предупреждению возникновения и последствий лесных пожаров невозможна без разработки и внедрения новых технологий в практику охраны лесов. В связи с этим возникает необходимость подготовки (переподготовки) высококвалифицированных кадров для лесного хозяйства и МЧС РФ. Разработка новой физически обоснованной системы прогнозирования лесной пожарной опасности будет соответствовать задачам Концепции развития лесного хозяйства Российской Федерации на 2003-2010 годы [26] в части внедрения достижений науки для обеспечения интенсивного, комплексного использования лесных ресурсов при сохранении экологического потенциала лесов. Настоящая работа приближает решение этих задач в части разработки и совершенствования методов прогнозирования пожароопасных ситуаций в лесах и подготовки кадров высокой квалификации. В отличие от канадской и американской систем ГОСТ РФ на прогноз лесной пожарной опасности совершенно не учитывает уровня грозовой активности и антропогенной нагрузки [24]. Таким образом, проведенные проектные исследования соответствуют приоритетам, обозначенным в Концепции [26], в части приведения российских стандартов в сфере лесного хозяйства в соответствие с мировыми.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Turcq В., Sifeddine А., Martin L., AbsyM. L., Soubies F., Suguio K., Volkmer-Ribeiro С. Amazonia rainforest fires : a lacustrine record of 7OOO years //Ambio. — 1998. — Vol. 27. — P. 139-142.

2. Сухинин А. И., Пономарев E. И. Картирование и краткосрочное прогнозирование пожарной опасности в лесах Восточной Сибири по спутниковым данным // Сибирский экологический журнал. — 2OO3. — № б. — С. бб9-б75.

3. Lee В. S., Alexander M. E., Hawkes В. С., Lynham T. J., Stocks В. J., Englefield P. Information systems in support of wildland fire management decision making in Canada // Computers and Electronics in Agriculture. — 2OO2. — Vol. 37, No. 1-2. — P. 185-198.

4. Vakalis D., Sarimveis H., Kiranoudis С., AlexandridisA., Bafas G. A GIS based operational system for wildland fire crisis management I. Mathematical modeling and simulation //Applied Mathematical Modelling. — 2OO4. — Vol. 28, No. 4. — P. 389-41O.

5. Копылов В. H., ПолищукЮ. M., Хамедов В. А. Геоинформационная технология оценки последствий лесных пожаров с использованием данных дистанционного зондирования // Геоинформатика. — 2OO4. — № 2. — С. 5б-б1.

6. Гришин А. M., Барановский H. В. Сравнительный анализ простых моделей сушки слоя ЛГМ, включая данные экспериментов и натурных наблюдений // Инженерно-физический журнал. — 2OO3. — T. 7б, № 5. — С. 1бб-1б9.

7. Кузнецов Г. В., Барановский H. В. Математическое моделирование зажигания слоя лесных горючих материалов нагретой до высоких температур частицей // Пожаровзрывобезопас-ность. — 2OO6. — T. 15, № 4. — С. 42-4б.

20

ISSN 0869-7493 8OlKAPOB3PblBOÁE3OnACHOCTb 2010 TOM 19 №9

8. Кузнецов Г. В., Барановский Н. В. Математическое моделирование зажигания дерева хвойной породы наземным грозовым разрядом // Пожаровзрывобезопасность. — 2008. — Т. 17, № 3. — С. 41-45.

9. Абрамов С. М., Заднепровский В. Ф., Шмелев А. Б., Московский А. А. СуперЭВМ Ряда 4 семейства СКИФ: штурм вершины суперкомпьютерных технологий // Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ2009) : труды Международной научной конференции. — Челябинск : Изд-во ЮУрГУ, 2009. — С. 5-16. — ISBN 978-5-696-03854-4.

10. Барановский Н. В. Ландшафтное распараллеливание и прогноз лесной пожарной опасности // Сибирский журнал вычислительной математики. — 2007. — Т. 10, № 2. — С. 141-152.

11. HoadleyJ. L., Rorig M. L., BradshawL., Ferguson S. A., Westrick К. J., GoodrickS. L., Werth P. Evaluation of MM5 model resolution when applied to prediction of National Fire Danger Rating indexes // International Journal ofWildland Fire. — 2006. — Vol. 15, No. 2. — P. 147-154.

12. Барановский Н. В. Основные принципы параллельной реализации общей математической модели лесного пожара // Пожарная безопасность. — 2008. — № 1. — С. 98-102.

13. Вдовенко М. С., Доррер Г. А. Разработка параллельных алгоритмов, моделирующих распространение лесных пожаров // Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ2009) : труды Международной научной конференции. — Челябинск : Изд-во ЮУрГУ, 2009. — С. 420-426. — ISBN 978-5-696-03854-4.

14. McDonoughJ. M., Yang Т. Parallel performance of a new model for wildland fire spread prediction// Proceedings of International Conference Parallel CFD'04, Gran Canaria, Canary Island, Spain, May 24-27, 2004. — P. 37-42.

15. Корнеев В. Д. Параллельное программирование в MPI. — Новосибирск : Изд-во СО РАН, 2000. — 213 с. — ISBN 5-7692-0304-8.

16. Малышкин В. Э., Корнеев В. Д. Параллельное программирование мультикомпьютеров : учеб. пособие. — Новосибирск : Изд-во НГТУ, 2006. — 295 с. — ISBN 5-7782-0702-6.

17. Маккарти Дж., Маккарти М. Правила разработки программного обеспечения. — М. : Русская редакция, 2007. — 240 с. — ISBN 978-5-91180-437-4.

18. Вигерс К. И. Разработка требований к программному обеспечению. — М. : Русская редакция, 2004. — 576 с. — ISBN 5-7502-0240-2.

19. Уилсон С. Ф., Мейплс Б., Лэндгрэйв Т. Принципы проектирования и разработки программного обеспечения. Учебный курс MCSD : пер. с англ. — М. : Русская редакция, 2000. — 608 с. — ISBN 5-7502-0179-1.

20. Прохоров Ю. В. Математический энциклопедический словарь. — М. : Советская энциклопедия, 1988. — 845 с. — ISBN 5-8527-0278-1.

21. Барановский Н. В. Перспективы создания российской системы прогноза лесной пожарной опасности // Инженерная физика. — 2009. — № 8. — С. 39-49.

22. Deeming J. Е., Burgan К. Е., Cohen J. D. The national fire danger rating system. Ogden, Utah: USDA Forest Service, General Technical Report. INT-39. 1978. — 66 p.

23. CamiaA., Barbosa P., Amatulli G., San-Miguel-Ayanz J. Fire Danger Rating in the European Forest Fire Information System (EFFIS) : Current developments // Forest Ecology and Management. — 2006. — Vol. 234, Supplement 1. — P. 20.

24. Кузнецов Г. В., Барановский Н. В. Прогноз возникновения лесных пожаров и их экологических последствий. — Новосибирск : Изд-во СО РАН, 2009. — 301 с. — ISBN 978-5-7692-1067-9.

25. ГОСТР22.1.09-99. Безопасность в чрезвычайных ситуациях. Мониторинг и прогнозирование лесных пожаров. Общие требования. — Введ. 2000-01-01. — М. : ИПК Издательство стандартов, 1999.

26. Концепция развития лесного хозяйства России на 2003-2010 годы (внесенные изменения). — М. : МПР Рослесхоз, 2007. — 12 с.

Материал поступил в редакцию 11 мая 2010 г.

Электронный адрес автора: iredanger@yandex.ru.

®W]/7 Издательство

ЖНАУКА

А. Я. Корольченко, О. Н. Корольченко

«Средства огне- и биозащиты»

Срок выхода - сентябрь 2010 г.

В книге будут изложены требования нормативных документов к средствам и способам огне- и биозащиты и проведению огне- и биозащитных работ, в том числе по обеспечению огнестойкости и огнезащиты строительных конструкций, методы испытаний огне- и биозащитных составов, порядок лицензирования и сертификации в области огне-и биозащиты, контроль качества и правила приемки огне- и биозащитных работ.

В книге будут приведены характеристики огне- и биозащитных составов различного назначения, рассмотрены их физические свойства, даны сведения об огнезащитной эффективности, удельных расходах, представлены технологии нанесения и срок службы.

В конце книги будет приведен перечень фирм — производителей средств огне- и биозащиты.

ПС

По вопросам оформления заявки на бесплатное Рекламодателям:

получение справочника просьба обращаться тел-: (495) 445-42-29

по тел.: (495) 228-09-03 (многоканальный) Координатор отдела рекламы

или по e-mail: maii@firepress.ru Майорова Екатерина Валерьевна