614.8:502/504:004.048

Выполнен комплексный анализ характеристик природной и техногенной безопасности территорий Красноярского края, направленный на исследование географических особенностей и закономерностей возникновения чрезвычайных ситуаций на основе применения методов интеллектуальной обработки данных - анализа главных компонент и кластерного анализа - к данным паспортов безопасности населённых пунктов. Для моделирования данных определены две главные компоненты и выполнена их интерпретация с учётом вклада анализируемых характеристик. Проанализировано распределение данных по главным компонентам на разных уровнях детализации территории: группы районов, муниципальные образования и населённые пункты. В многомерном пространстве данных построены двух- и трёхкластерные структуры. Результаты анализа позволили определить зоны повышенного риска, ранжировать территории по степени опасности возникновения чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера, что дает возможность более эффективно планировать и проводить стратегические мероприятия по предупреждению и смягчению последствий чрезвычайных ситуаций на территории Красноярского края.

This paper presents the comprehensive analysis of natural and technogenic safety indicators of the Krasnoyarsk region in order to explore the geographical variations and patterns in occurrence of emergencies by applying the multidimensional analysis techniques - principal component analysis and cluster analysis - to data of the Territory Safety Passports. For data modeling two principal components are selected and interpreted taking into account the contribution of the data attributes to the principal components. Data distribution on the principal components is analysed at different levels of the territory details: groups of municipal areas, municipal areas and settlements. Two- and three- cluster structures are constructed in multidimensional data space. The results of this analysis identify the high-risk municipal areas and rank the territories according to danger degree for occurrence of the natural and man-made emergencies. It gives possibilities for authorities to develop a system of measures to prevent and mitigate consequences of the emergencies in the Krasnoyarsk region.

кандидат технических наук, старший научный сотрудник, ФГБУН Институт вычислительного моделирования Российской академии наук

кандидат технических наук, старший научный сотрудник, ФГБУН Институт вычислительного моделирования Российской академии наук

Государственный доклад «О состоянии защиты населения и территорий Красноярского края от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера в 2014 году» - Красноярск: ГУ МЧС РФ по Красноярскому краю, 2015. - 260 с.

Об утверждении положения о краевой подсистеме мониторинга, лабораторного контроля и прогнозирования чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера на территории Красноярского края: Постановление Правительства Красноярского края от 9.02.2011 г. № 80-п.

Penkova T.G., Korobko A.V., Nicheporchuk V.V., Nozhenkova L.F. On-line modelling and assessment of the state of technosphere and environment objects based on monitoring data // Procedia Computer Science: Elsevier. - 2014. - Vol. 35. - PP. 156-165.

Yronen Y.P., Yronen E.A., Ivanov V.V., Kovalev I.V., Zelenkov P.V. The concept of creation of information system for environmental monitoring based on modern gis-technologies and earth remote sensing data // IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering. - 2015. - Vol. 94, 012023.

Шапарев Н.Я. Мониторинг окружающей среды Красноярского края в показателях устойчивого природопользования // Горный информационно-аналитический бюллетень. - 2009. - Т.18., № 12. - С. 110-113.

Брюханова Е.А., Кобалинский М.В., Сибгатулин В.Г., Шишацкий Н.Г. Cовершенствование информационного обеспечения экологического мониторинга как инструмента устойчивого социально-экономического развития региона (на примере Красноярского края) // Информатизация и связь. - 2014. - № 1. - С. 43-47.

Об утверждении типового паспорта безопасности территорий субъектов Российской Федерации и муниципальных образований: Приказ МЧС России от 25.10.2004 г. №484 (ред. от 11.09.2013).

Williams G.J., Simoff S.J. Data Mining: Theory, Methodology, Techniques, and Applications: Springer. - 2006.- 329 p.

Ничепорчук В.В., Пенькова Т.Г. Паспорт территорий - динамический инструмент анализа опасностей // Научные и образовательные проблемы гражданской защиты. - 2014. - №1.- С.3-8.

Gorban, A., Pitenko, A., Zinovyev, A. ViDaExpert: user-friendly tool for nonlinear visualization and analysis of multidimensional vectorial data: Cornell University Library. - 2014 [Электронный ресурс]. URL http://arxiv.org/abs/1406.5550.

Using ArcViewGIS: The Geographic Information System of Everyone: ESRI Press. - 1999. - 350 p.

Abdi H., Williams L. Principal Components Analysis. Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics. - 2010. - 2(4). - PP. 439-459.

Peres-Neto P., Jackson D., Somers K. How many principal components? Stopping rules for determining the number of non-trivial axes revisited // Computational Statistics & Data Analysis. - 2005. - 49(4). - PP. 974-997.

Jain A., Dubes R. Algorithms for Clustering Data. Michigan State University: Prentice Hall, 1988. - 320 p.