Элементы системного и вепольного анализа инфраструктуры мониторинга окружающей среды (на примере геомагнитных данных) | Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. 2024. № 69. DOI: 10.17223/19988605/69/5

Элементы системного и вепольного анализа инфраструктуры мониторинга окружающей среды (на примере геомагнитных данных)

Принятие решений в области обеспечения техносферной безопасности базируется на своевременном получении актуальной и полной информации о состоянии окружающей среды. Геомагнитный мониторинг играет важную роль в сокращении негативного воздействия экстремальных геофизических событий на объекты и системы техносферы (линии электропередач, системы связи, автоматику железных дорог и пр.). В работе геомагнитный мониторинг рассмотрен с точки зрения системного подхода, идентифицированы и сформулированы основные проблемы получения геомагнитных данных, главной из которых является неполное покрытие сетью мониторинга. Предложен и с помощью вепольного представления формализован подход, дополняющий схему получения и использования данных интерполирующей компьютерной моделью. Реализация такой модели использует адаптивную пространственную интерполяцию для определения оптимальных методов интерполяции с учетом географического расположения интерполируемых точек и глобального индекса геомагнитной активности. Эффективность подхода продемонстрирована на примере геомагнитной информации проекта SuperMAG с помощью веб-ориентированного программного решения. Вклад авторов: все авторы сделали эквивалентный вклад в подготовку публикации. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Скачать электронную версию публикации

Загружен, раз: 2

Ключевые слова

системный анализ, вепольный анализ, геомагнитные данные, пространственная интерполяция, поддержка принятия решений

Авторы

ФИО	Организация	Дополнительно	E-mail
Воробьева Гульнара Равилевна	Уфимский университет науки и технологий	доктор технических наук, профессор кафедры вычислительной математики и кибернетики Института математики, информатики и робототехники	gulnara.vorobeva@gmail.com
Воробьев Андрей Владимирович	Уфимский университет науки и технологий; Геофизический центр Российской академии наук	доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой информатики Института математики, информатики и робототехники; научный сотрудник	geomagnet@list.ru
Фарваев Эмиль Фанильевич	Уфимский университет науки и технологий	аспирант кафедры вычислительной математики и кибернетики Института математики, информатики и робототехники	farvaev.emil@gmail.com
Орлов Глеб Олегович	Уфимский университет науки и технологий	аспирант кафедры вычислительной математики и кибернетики Института математики, информатики и робототехники	orlovgleb99@mail.ru

Всего: 4

Ссылки

Vorobey A., Soloviev A., Pilipenko V., Vorobeva G., Sakharov Y. An Approach to Diagnostics of Geomagnetically Induced Currents Based on Ground Magnetometers Data // Appl. Sci. 2022. V. 12. Art. 1522. 10.3390/ app12031522.

Vorobev A.V., Vorobeva G.R. Approach to Assessment of the Relative Informational Efficiency of Intermagnet Magnetic Observatories // Geomagn. Aeron. 2018. V. 58. P. 625-628.

Кориков А.М., Павлов С.Н. Теория систем и системный анализ. М.: ИНФРА-М, 2024. 288 с.

Imboden D., Pfenninger S.Introduction to Systems Analysis Mathematically Modeling Natural Systems. Berlin,: Spinger, 2012. 252 p.

Петров В. Структурный анализ систем. Вепольный анализ. ТРИЗ. Екатеринбург: Издательские решения, 2018. 280 с.

Гареев Р.Т. Эвристические приема: ТРИЗ. М.: МГИУ, 2008. 134 с.

Vorobey A.V., Soloviev A.A., Pilipenko V.A., Vorobeva G.R.Interactive computer model for aurora forecast and analysis // Solar-Terrestrial Physics. 2022. V. 8 (2). P. 84-90.

Vorobev A.V., Pilipenko V.A., Krasnoperov R.I., Vorobeva G.R., Lorentzen D.A. Short-term forecast of the auroral oval position on the basis of the "virtual globe"' technology // Russ. J. Earth Sci. 2020. V. 20. Art. ES6001.

Gjerloev J.W. The SuperMAG data processing technique // J. Geophys. Res. 2012. V. 117. Art. A09213.

Waters C.L., Gjerloev J.W., Dupont M., Barnes R.J. Global maps of ground magnetometer data // J. Geophys. Res. Space Physics. 2015. V. 120. P. 9651-9660.

Zhang H., Tian Y., Zhao P. Dispersion Curve Interpolation Based on Kriging Method // Applied Sciences. 2023. V. 13 (4). Art. 2557.

Lebrenz H., Bardossy A. Geostatistical interpolation by quantile kriging // Hydrology and Earth System Sciences. 2019. V. 23. P. 1633-1648.

Alexa M. Conforming weighted Delaunay triangulations // ACM Transactions on Graphics. 2020. V. 39. P. 1-16.

Weng Y., Cao J., Chen Zh. Global optimization of optimal Delaunay triangulation with modified whale optimization algorithm // Engineering with Computers. 2024. V. 40. P. 1-22.

Nguyen L. et al. Design and Implementation of Web Application Based on MVC Laravel Architecture // European Journal of Electrical Engineering and Computer Science. 2022. V. 6. P. 23-29.

Rahman M.H., Naderuzzaman M., Kashem M.A. et al.Comparative Study: Performance of MVC Frameworks on RDBMS // International Journal of Information Technology and Computer Science (IJITCS). 2024. V. 16 (1). P. 26-34.

Hule K., Ranawat R. Analysis of Different ORM Tools for Data Access Object Tier Generation: A Brief Study // International Journal of Membrane Science and Technology. 2023. V. 10. P. 1277-1291.

Marculescu B., Zhang M., Arcuri A. On the Faults Found in REST APIs by Automated Test Generation. // ACM Transactions on Software Engineering and Methodology. 2022. V. 31. P. 1-43.

Golmohammadi A., Zhang M., Arcuri A. Testing RESTful APIs: A Survey // ACM Transactions on Software Engineering and Methodology. 2023. V. 33 (1). Art. 27.

Bogner J., Kotstein S., Pfaff T. Do RESTful API design rules have an impact on the understandability of Web APIs? // Empirical Software Engineering. 2023. V. 28 (6). Art. 132.