г. Москва и Московская область, Россия
Россия
По сей день мировая общественность сталкивается с проблемами возникновения чрезвычайных ситуаций, реагирования на них, а также моделирования и прогнозирования развития такого рода процессов. Обработка данных по причинам возникновения чрезвычайных ситуаций имеют критически важное значение для обеспечения безопасности населения, а также минимизации последствий разрушительных событий, вызванных источниками опасных ситуаций. Анализ накопленных исторических данных о чрезвычайных ситуациях и причинах их возникновения даёт возможность выявить и изучить систематические факторы динамики развития чрезвычайных ситуаций. Одним из основных источников, вызывающих чрезвычайные ситуации, являются тропические циклоны. Данные природные явления характеризуются сильными ветрами, значительными осадками, а в прибрежных регионах и возникновением штормовых приливов. В настоящее время наблюдение за тропическими циклонами осуществляется в основном методами дистанционного спутникового зондирования, что ставит перед исследователями задачу по реализации и применению методов обработки и моделирования медиа данных. Большая часть методов и исследований направлена на анализ движения тропического циклона, то есть динамику его развития по скорости и направления движения. В данной статье рассматривается подход анализа динамики развития структуры тайфуна на основе почти периодического анализа. В работе рассматривается применения метрик расстояния, лежащих в основе сдвиговых функций – основного инструмента почти периодического анализа данных с упорядоченным аргументом. Приведены некоторые из метрик расстояния для сдвиговой функции и проведён анализ изображений тропического циклона "Нанмандол" при различных метриках оценки расстояния. Полученные результаты показали независимость получаемых почти периодов от вида применяемой метрики расстояния в сдвиговой функции.
почти период, анализ данных, обработка изображений, чрезвычайная ситуация, тропические циклоны, метрики
1. Сазонова, С. А. Моделирование вариантов развития пожара на объекте массового пребывания людей / С. А. Сазонова, Т. В. Зязина, В. А. Горюнов // Моделирование систем и процессов. – 2022. – Т. 15, № 3. – С. 69-81. DOI: https://doi.org/10.12737/2219-0767-2022-15-4-69-81; EDN: https://elibrary.ru/HEVLBQ
2. Сазонова, С. А. Моделирование возможной обстановки при пожаре на объектах с массовым пребыванием людей / С. А. Сазонова, Е. Н. Епифанов, В. Ф. Асминин, Н. В. Мозговой, А. А. Осипов, Е. В. Дружинина, С. Н. Кораблин // Моделирование систем и процессов. – 2022. – Т. 15, № 1. – С. 85-96. DOI: https://doi.org/10.12737/2219-0767-2022-15-1-85-96; EDN: https://elibrary.ru/XTCELC
3. Шипилова, Е. А. Математическое моделирование и программная реализация процесса управления обеспечением безопасности полетов и деятельностью авиационного персонала / Е. А. Шипилова, А. А. Платонов, Р. Ф. Равлык, А. А. Господ // Моделирование систем и процессов. – 2022. – Т. 15, № 2. – С. 100-109. DOI: https://doi.org/10.12737/2219-0767-2022-15-2-100-109; EDN: https://elibrary.ru/FWXYEN
4. Парамонов, А. А. Современные аспекты анализа больших данных с упорядоченным аргументом / А. А. Парамонов, Т. Е. Смоленцева, А. В. Калач // Актуальные проблемы прикладной математики, информатики и механики : сборник трудов Международной научной конференции, Воронеж, 04–06 декабря 2023 года. – Воронеж: ООО "Вэлборн", Издательство «Научно-исследовательские публикации», 2024. – С. 609-613. EDN: https://elibrary.ru/UCCWEA
5. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2024663550 Российская Федерация. «Программа для определения почти-периодов в эмпирических данных с упорядоченным аргументом на основе сдвиговой функции» : № 2024661738 : заявл. 21.05.2024 : опубл. 07.06.2024 / Б. А. Крынецкий, В. А. Данилова, А. А. Парамонов [и др.] ; заявитель Федеральное казенное образовательное учреждение высшего образования «Воронежский институт Федеральной службы исполнения наказаний».
