| 12. |
Приоритет Стратегии НТР России, согласно Указу Президента Российской Федерации от 28 февраля 2024 г. № 145 |
Повышение уровня связанности территории Российской Федерации путем создания интеллектуальных транспортных, энергетических и телекоммуникационных систем, а также занятия и удержания лидерских позиций в создании международных транспортно-логистических систем, освоении и использовании космического и воздушного пространства, Мирового океана, Арктики и Антарктики |
| 19. |
Аннотация |
Проблема модернизации методов и подходов к прогнозированию и диагностированию экстремальных геофизических событий в условиях низкой ситуационной осведомленности путем перехода к передовым информационным технологиям и применения систем обработки больших данных стоит перед современным обществом достаточно остро, что подтверждается пп. 13, 19 Перечня критических технологий РФ, а также п. 20a Стратегии научно-технологического развития РФ.
АКТУАЛЬНОСТЬ: Рассматривая данную проблему в контексте Арктической зоны Российской Федерации (АЗРФ), установленным можно назвать тот факт, что наивысшие техносферные риски, связанные с экстремальными геофизическими событиями и значениями параметров космической погоды (сбои систем коротковолновой радиосвязи, дополнительные погрешности магнитных инклинометрических систем, отказы систем энергораспределения и автоматики железных дорог и пр.), проявляются именно в области аврорального овала.
Принимая во внимание вышесказанное, оправданно предположить, что эффективное наблюдение и своевременное диагностирование экстремальных геофизических событий в АЗРФ с целью уточнения механизмов их возникновения и развития, а также совершенствования алгоритмов их прогнозирования может качественно повысить уровень техносферной безопасности в Арктическом регионе, способствуя таким образом успешной реализации Стратегии развития АЗРФ.
Вместе с этим следует сказать, что ни один из используемых на сегодняшний день источников геофизической информации или методов прогнозирования экстремальных геофизический событий не гарантирует достаточного качества получаемых, передаваемых, диагностируемых или прогнозируемых данных. Пропуски данных, пространственная фрагментарность, выбросы и аномальные значения являются распространенной проблемой, касающейся практически любой системы геофизического мониторинга, и являются фактором неопределенности на пути обработки и анализа разнородной геофизической информации с целью принятия эффективных управленческих решений.
Перспективным междисциплинарным подходом к решению данной проблемы может являться создание и интеграция в процесс сбора геофизической информации проблемно-ориентированных цифровых двойников геофизических станций и обсерваторий, позволяющих с известной точностью моделировать и прогнозировать поведение их физических прототипов. Принимая во внимание передовые достижения и накопленный опыт в данной области, допустимо предположить, что адаптация данной концепции к рассматриваемой проблематике способна существенно повысить эффективность функционирования сетей наземных геофизических станций и обсерваторий и вывести процессы обработки, анализа и прогнозирования экстремальных геофизических событий на качественно новый уровень.
НАУЧНАЯ НОВИЗНА:
- Разработанный на базе элементов теории надежности технических систем адаптированный комплекс параметров для оценки показателей надежности систем, моделей, методов и алгоритмов сбора и обработки геофизической информации, используемой в отраслевых системах поддержки принятия решений.
- Сформированная по результатам наблюдения геофизических параметров на территории АЗРФ электронная база данных экстремальных геофизических событий, характерных для рассматриваемого региона (время начала магнитных бурь, суббурь, периоды наблюдения полярных сияний и пр.).
- Разработанные на базе технологий цифровых двойников и искусственного интеллекта концепция, модели, и методы обработки больших объемов пространственно-временной геофизической информации, в совокупности обеспечивающие эффективное прогнозирование и диагностирование экстремальных геофизических событий в условиях низкой ситуационной осведомленности (на примере АЗРФ).
- Алгоритмы ансамблирования методов машинного обучения и интеллектуальной обработки данных, способные обеспечить наилучшее качество прогнозирования экстремальных геофизических событий (характерных для АЗРФ) в условиях низкой ситуационной осведомленности. |