Исследование и разработка методов и программных систем поддержки принятия решений в чрезвычайных ситуациях, связанных с радиоактивным загрязнением окружающей природной среды тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.11, доктор технических наук Шершаков, Вячеслав Михайлович

• Шершаков, Вячеслав Михайлович
• доктор технических наук
• 2001

Оглавление диссертации доктор технических наук Шершаков, Вячеслав Михайлович

Содержание.

Список сокращений.

Введение.

1. Системы поддержки принятия решений в чрезвычайных ситуациях, связанных с негативным воздействием на окружающую природную среду: методы построения и программные средства.

1.1. Введение.

1.2. Компьютерные системы анализа и прогноза процессов окружающей природной среды.

1.2.1. Использование математического и имитационного моделирования.

1.2.2. Требования к моделям ОПС - систем.

1.2.3. Многоуровневый подход в построении программного обеспечения ОСПР.

1.2.4. Категории ОСПР.

1.2.4.1. Проблемно ориентированные ОСПР.

1.2.4.2. Ситуационно ориентированные ОСПР.

1.2 5. Основные требования к возможностям программного обеспечения

ОСПР.

1.2.5.1. Получение и представление знаний.

1.2.5.2. Многоцелевое использование и интеграция моделей.

1.2.5.3. Управление пространственными данными.

1.2.5.4. Экспертная поддержка.

1.2.5.5. Анализ, управление и оптимизация.

1.2.5.6. Проблемы определения и решения.

1.3. Подготовка программного обеспечения ОСПР.

1.4. Программные средства для построения ОСПР.

1.4.1. Языки моделирования.

1.4.2. Программные инструменты для научных вычислений.

1.4.3. Оболочки для визуализации результатов модельных расчетов.

1.4.3.1. Метод мировой динамики в моделировании.

1.4.3.2. Метод теории систем.

1.4.4. Использования стандартных программных средств для подготовки

ОСПР.

1.5. Опыт интеграции и многоцелевого использовании моделей.

1.6. Требования к структуре программного обеспечения ОСПР.

1.7. Общие требования к функционированию системы оперативного реагирования на аварийные ситуации, связанные с радиационным загрязнением ОПС.

1.8. Математический формализм представления процесса защиты населения и окружающей природной среды.

1.9. Описание общей структуры программного обеспечения системы.

1.10. Описание программных компонент системы.

1.10.1. Подсистема анализа ПСА.

1.10.2. Подсистема генерации ПСК.

1.10.3. Подсистема оценки ПСО.

1.10.4. Подсистема управления ПСУ.

1.11. Выводы.

2. Компьютерные методы анализа путей распространения РВ и их возможного воздействия на население и ОПС в чрезвычайной ситуации. Подсистема ПСА.

2.1. Введение.

2.2. Структура и содержание программного обеспечения ПСА.

2.2.1. Модуль параметров источника.

2.2.1.1. Описание метода восстановления параметров источника.

2.2.2. Модуль мониторинга радиационного загрязнения.

2.2.2.1. Описание методов построения полей данных РО.

2.2.3. Гидрометеорологический модуль.

2.2.4. Модуль атмосферного и гидросферного переноса.

2.2.4.1. Описание моделей атмосферного переноса РВ.

2.2.4.2. Описание моделей переноса РВ в гидросфере.

2.2.5. Модуль мониторинга доз.

2.2.6. Модуль миграции по пищевым цепям.

2.2.7. Модуль оценки доз.

2.3. Некоторые результаты применения разработанного программного обеспечения подсистемы ПСА.

2.3.1. Применение программной реализации метода восстановления параметров источника (по данным трассерных экспериментов).

2.3.2. Применение разработанного программного обеспечения для анализа последствий Чернобыльской аварии.

2.3.3. Информационное обеспечение оперативных работ по оценке радиационной обстановки при аварии на Сибирском химическом ^^ комбинате.

2.3.4. Результаты применения гидрологических моделей.

2.4. Выводы.

3. Компьютерные методы генерации решений в чрезвычайных ситуациях, связанных с аварийным загрязнением ОПС. Подсистема ПСГ.

3.1. Введение.

3.2. Структура и содержание ПСГ.

3.3. Описание модуля генерации контрмер на основе имитационных процедур.

3.4. Описание модуля генерации перечня контрмер на основе когнитивного анализа.

3.4.1. Определения и методы построения когнитивных карт.

3.4.2. Анализ когнитивной карты.

3.4.3. Оценка ситуации и возможности принятия решений с помощью когнитивных карт.

3.4.4. Использование метода построения когнитивных карт для анализа и выбора мероприятий, направленных на реабилитацию загрязненных территорий.

3.5. Модуль генерации решений с использованием экспертной системы.

3.5.1. Назначение экспертной системы.

3.5.2. Представления знаний в объектно-ориентированной базе данных.

3.5.3. Генерации решений с использованием системы продукций.

3.6. Описание модуля генерации набора сценариев.

3.6.1. От когнитивных карт к наборам сценариев.

3.6.2. Генерация сценариев реализации ранних контрмер с помощью параллельно-временной порождающей грамматики.

3.7 Некоторые результаты применения разработанного программного обеспечения подсистемы ПСГ.

3.8. Выводы.

4. Глава 4. Компьютерные методы оценки возможных решений и их выбора в соответствии с предпочтениями ЛПР. Подсистема

4.1. Введение.

4.2. Структура и содержание ПСО.

4.3. Описание модуля выявления структуры предпочтения ЛПР.

4.3.1. Определение критерия.

4.3.2. Лексический интерфейс.

4.3.2.1. Принципы оценки на основе нечеткой логики.

4.3.2.2. Представление критериев с помощью лингвистические 188 переменных.

4.3.3. Формирование набора критериев и оценка их важности.

4.3.3.1. Желательные свойства набора критериев.

4.3.3.2. Оценка важности критерия.

4.3.4. Оценка возможных решений методом функций предпочтения

4.3.4.1. Формирование базового пространства и функций предпочтения

4.3.4.2. Построение функции предпочтения методом кусочно-линейной аппроксимации.

4.3.4.3. Построение функции предпочтения, учитывающей неопределенности в предпочтениях эксперта.

4.3.4.4. Описание пользовательского интерфейса подготовки информации для построения функции предпочтения ЛПР.

4.4. Описание модуля ранжирования альтернативных действий.

4.5. Некоторые результаты применения разработанного программного обеспечения подсистемы ПСО.

4.6. Выводы.

5. Применение разработанных методов и программных средств в Единой государственной системе контроля радиационной обстановки ЕГАСКРО.

5.1. Введение.

5.2. Назначение, цели и задачи АСКРО-РОО.

5.3. Основные положения организационной структуры АСКРО-РОО

5.4. Возможности системы RECASS по обеспечению взаимодействия информационно-аналитических центров

ЕГАСКРО.

5.5. Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Исследование и разработка методов и программных систем поддержки принятия решений в чрезвычайных ситуациях, связанных с радиоактивным загрязнением окружающей природной среды»

Актуальность. Разработано множество теорий и алгоритмов, помогающих лицу принимающему решения (ЛПР) определить и выбрать эффективную, с его точки зрения, стратегию действий при возникновении проблемы принятия решений, связанных с решением сложных многокритериальных задач. Все эти теории основываются на предположении о том, что ЛПР действительно хочет и готов сделать рациональный выбор. За последнее время, особенно в течение 90-х годов, появились значительные изменения в практике использования методов многокритериальной оптимизации и поддержки принятия решений, связанные с развитием компьютерной техники, что привело к активной разработке методов, принципиально ориентированных на решение многокритериальных задач с помощью компьютера, и появлением легко доступных развитых пакетов программных средств, реализующих эти методы. Огромные возможности современных компьютеров и системного программного обеспечения в части изобразительных средств создали реальные условия ЛПР применять эти методы самостоятельно, без участия специальных вспомогательных служб. Разработанные системы применяются в задачах, связанных с управлением значительными материальными ресурсами, либо в случаях с возможными критическими исходами для здоровья и благосостояния людей [1,2].

Однако с точки зрения развития научно-методических основ построения систем поддержки принятия решений за последнее время мало, что изменилось. Обзор современных систем, представленный в первой главе, показал, что существующие системы поддержки принятия решений в большинстве своем традиционно ориентированы на диалог с ЛПР, в процессе которого определяются основные факторы, влияющие на решение проблемы и их причинно-следственные связи. Иными словами, система поддержки принятия решения выполняет роль собеседника, в диалоге с которым ЛПР определяется в своем решении.

Содержание и особенности задач информационной поддержки принятия решений в случае радиационных аварий, характеризующихся, как показал опыт ликвидации последствий Чернобыльской аварии, экстремально серьезными последствиями для здоровья и благосостояния населения, глобальным экономическим ущербом, определяют актуальность применения подходов и инструментов поддержки принятия решений, методов и механизмов хранения и использования экспертной информации [3,4].

Специфика систем поддержки принятия решений в случае ядерных аварий, и это проиллюстрировано на рис. 1, состоит в том, что максимального эффекта от принимаемых решений можно достичь в начальный период (ранней фазе) аварии и поэтому система поддержки принятия решений должна обеспечивать выработку решений практически в

Большое

Эффективность принятого решения

Понимание ситуации

Малое

Время принятия решений

Выброс 1 день Ранняя фаза

1 неделя Промежуточная фаза

1 месяц Время

Поздняя фаза

Аварийная ситуация Нормализация ситуации

Рис. 1 реальном масштабе времени, что весьма проблематично реализовать с использованием традиционных методов и подходов. В тоже время низкая информационная обеспеченность системы и высокая неопределенность имеющихся данных предполагает значительное использование неформальных методов в процессе поддержки принятия решений.

Процесс анализа ситуации и принятия решений в подобных обстоятельствах невозможен без современной оперативной системы мониторинга, сетевого обмена и обработки данных и применения компьютерных систем поддержки принятия решений. Разработка такой системы в настоящее время остается актуальной научной и практической задачей.

Несмотря на значительное число научных работ и пакетов программ поддержки принятия решений, не существует единого комплекса методов, алгоритмов и программ, обеспечивающего эффективную поддержку принятия решений аварийного реагирования от момента возникновения аварии до принятия решений по реализации набора контрмер, направленных на ликвидацию последствий радиоактивного загрязнения окружающей среды. Подобный единый комплекс должен обеспечивать:

• сбор и накопление первичных данных систем мониторинга окружающей среды;

• анализ, обработку и систематизацию информации о состоянии загрязнения природных

• восстановление недостающих данных на основе анализа исходных данных и результатов моделирования;

• решение задач математического моделирования процессов переноса и трансформации сред; загрязняющих веществ в природных средах;

• восстановление пространственно-временной картины процесса загрязнения, подготовку кратковременных и долгосрочных прогнозов ее изменения;

• генерацию вариантов решений о применении тех или иных контрмер, моделирование последствий, отбор лучших вариантов и представление их ЛПР для окончательного решения;

• интерпретацию и визуализацию первичных данных и результатов моделирования, подготовку оперативных отчетов и карт радиационной обстановки с целью подтверждения состоятельности сгенерированных системой решений, предложенных для рассмотрения ЛПР.

Таким образом, важность задач, решаемых системой поддержки принятия решений в чрезвычайных ситуациях, связанных с аварийным загрязнением окружающей среды, и отсутствие нужной методологии и эффективных программных инструментов их решения в реальном масштабе времени, определяют актуальность и целевую направленность теоретических и прикладных исследований диссертации, решающих крупную научную проблему комплексной поддержки принятия решений аварийного реагирования.

Цели работы. Основными целями диссертационной работы являются:

1. Разработка комплекса моделей, методов их формализованного исследования, . теоретических и методических основ построения систем поддержки принятия решений в аварийных ситуациях, связанных с радиоактивным загрязнением окружающей среды, позволяющих:

• осуществлять функционально-структурное проектирование и тестирование процессов, обеспечивающих поддержку принятия решений;

• разрабатывать алгоритмическое и программное обеспечение для решения задач, связанных с поддержкой принятия решений.

2. Создание принципов построения, моделей и алгоритмов комплекса программных средств системы поддержки принятия решений при ядерных авариях, обеспечивающей:

• диагноз и прогноз развития чрезвычайной ситуации;

• генерацию возможных противоаварийных действий;

• оценку вариантов действий с целью определения наиболее приемлемого для реализации в аварийной ситуации.

3. Создание на основе разработанных принципов системы поддержки принятия решений, связанных с реализацией противоаварийных мероприятий и защитой и населения в случае ядерной аварии. 4. Исследование на практике эффективности созданной системы поддержки принятия решений, точности заложенных в ней методов анализа и прогноза радиационной обстановки и алгоритмов подготовки решений.

При этом, решение крупной научно-технической проблемы - создание единой государственной автоматизированной системы контроля радиационной обстановки на территории Российской Федерации (ЕГАСКРО), обеспечивается за счет теоретического обобщения и исследования проблем и прикладных задач поддержки принятия решений в области аварийного реагирования, стоящих перед органами государственной исполнительной власти различного уровня и администрациями радиационно-опасных предприятий.

Методы исследования. Проведенные теоретические и прикладные исследования базируются на методах теории множеств, теории графов, теории формальных языков и порождающих грамматик, методах математической статистики и геостатистики, методах оптимизации систем, методах теории выбора и многокритериальной оптимизации.

Научная новизна. Научная новизна работы заключается:

• в создании комплекса программных средств решения задач, связанных с информационным обеспечением и реализацией процесса поддержки принятия решений аварийного реагирования и защиты населения в случае радиационного загрязнения окружающей среды, включая анализ и прогноз аварийной радиационной обстановки, генерацию возможных сценариев противоаварийных действий и оценку эффективности их применения в прогнозируемых условиях развития аварии с учетом экспертных предпочтений;

• в разработке и исследовании метода представления процесса развития аварийной ситуации, обусловленной радиационным загрязнением окружающей среды, как последовательности событий взаимодействия трех объектов: источника, среды и объекта воздействия, положения которого стали основой для построения функциональной структуры системы поддержки решений, обеспечивающей многоцелевое использование моделей системы и их интеграцию;

• в разработке и исследовании методов комплексной обработки данных, характеризующих радиационную обстановку, включая восстановление отсутствующих данных, интерполяцию и построение стохастических полей данных, расчета объективных показателей радиационной обстановки.

• в разработке и реализации методологии моделирования и расчета процессов распространения радиоактивных веществ в объектах окружающей среды на основе использования цепочки вложенных разномасштабных моделей.

• в разработке и реализации методов генерации решений и оценки применимости возможных сценариев противоаварийных действий на основе заранее построенных функций предпочтений ЛПР, позволяющих учитывать как неопределенности в предпочтениях экспертов, так и неопределенности атрибутов оцениваемых альтернатив.

Достоверность. Достоверность научных положений, выводов и практических результатов, полученных в диссертационной работе, подтверждена результатами практической проверки методов, алгоритмов и программного обеспечения с использованием разнообразных реальных данных, существующих аналитических решений и специально разработанных тестов на основе существующих методик, корректным обоснованием и анализом моделей, а также результатами использования разработанных в диссертации математических алгоритмических и программных методов и средств.

Внедрение и реализация результатов работы. Разработанные методы, алгоритмы и программные средства поддержки принятия решений вошли в состав математического и программного обеспечения созданной в НПО «Тайфун» Росгидромета компьютерной системы RECASS поддержки принятия решений в чрезвычайных ситуациях, связанных с аварийным радиоактивным загрязнением окружающей среды, а также общеевропейской системы RODOS поддержки принятия решений при ядерных авариях, создаваемой под эгидой Европейской комиссии.

Внедрение и использование системы RECASS в информационно-аналитических центрах Единой государственной автоматизированной системы контроля радиационной обстановки на территории России (ЕГАСКРО) обеспечило решение вопросов взаимодействия объектовых, территориальных и функциональных (ведомственных) подсистем ЕГАСКРО и поддержки принятия решений в аварийной ситуации.

С использованием программного обеспечения системы RECASS как составной части программного и информационного обеспечения автоматизированной информационно-управляющей подсистемы (АИУП) ЕГАСКРО был создан действующий экспериментальный участок подсистемы контроля радиационной обстановки вокруг радиационно опасного объекта (АСКРО-РОО), включающий системы радиационного мониторинга Минатома России и Росгидромета вокруг Калининской, Кольской, Смоленской, Курской, Нововоронежской и Балаковской АЭС, Ситуационно-кризисный центр (СКЦ) Минатома

России, Кризисный центр (КЦ) Государственного концерна Росэнергоатом, Федеральный информационно-аналитический центр (ФИАЦ) Росгидромета и локальные кризисные центры (ЛКЦ) перечисленных АЭС.

Практическое использования разработанных методов и программных средств позволили дополнить и уточнить существующие оценки последствий различных аварийных ситуаций, а в ряде случаев, таких как аварии на Чернобыльской АЭС и Томском СХК, - реконструировать лучевые нагрузки на население, проживающее на загрязненных вследствие аварии территориях, что позволило повысить достоверность прогноза возможных отдаленных медицинских последствий, действенность проводимых реабилитационных мероприятий.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались на международной конференции IDNDR по системам раннего предупреждения для снижения последствий природных и техногенных катастроф (Потсдам, Германия, 1998 г.), пятой международной конференции «Проблемы управления безопасностью сложных систем» (Москва, 1998 г.), шестой международной конференции по аварийной готовности и реагированию (Сан-Франциско, США, 1997г.), четвертой международной конференции «Поддержка принятия решений в аварийном реагировании» (Аронсборг, Швеция, 1996 г.) международном семинаре OECD «Управления данными при реагировании на ядерные аварии» (Цюрих, Швейцария, 1996 г.), первой международной конференции "Радиологические последствия Чернобыльской аварии" (Минск, 1996 г.), международной конференции "Радиоактивность при ядерных взрывах и авариях" (Москва, 2000 г.), международной конференции «Радиационное наследие XX века: Восстановление окружающей среды» (Москва, 2000 г.), Российско-Белорусской конференции по реализации "Программы совместной деятельности по преодолению последствий чернобыльской катастрофы в рамках Союза Беларуси и России на 1998 - 2000 годы" (Москва, 1999 г.), международном форуме "Информатика на службе экологии и здоровья" (Тольятти, 1993 г.), на третьей международной конференции по системам поддержки принятия решений при ядерных инцидентах (Шлосс-Элмау, Германия, 1992 г.), и третьей международной конференции "Проблемы управления в чрезвычайных ситуациях" (Москва, 1995 г.).

Публикации. Основные результаты диссертации опубликованы в 38 работах.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав и заключения, содержит 255 страницы машинописного текста, 65 рисунков, 24 таблицы, список литературы из 161 наименования.

Заключение диссертации по теме «Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей», Шершаков, Вячеслав Михайлович

Основные результаты заключаются в следующем:

1. Создан комплекс программных средств решения задач, связанных с информационным обеспечением и реализацией процесса поддержки принятия решений аварийного реагирования и защиты населения в случае радиационного загрязнения окружающей среды, включая анализ и прогноз аварийной радиационной обстановки, генерацию возможных сценариев противоаварийных действий и оценку эффективности их применения в прогнозируемых условиях развития аварии с учетом экспертных предпочтений;

2. Разработан и исследован метод представления процесса развития аварийной ситуации, обусловленной ' радиационным загрязнением окружающей среды, как последовательности событий взаимодействия трех объектов: источник, среда и объект воздействия, положения которого стали основой для построения функциональной структуры системы поддержки решений, обеспечивающей многоцелевой использование моделей системы и их интеграцию;

3. Разработаны принципы построения, модели и алгоритмы комплекса программных средств системы поддержки принятия решений при ядерных авариях в части диагноза и прогноза развития чрезвычайной ситуации, связанной с загрязнением окружающей среды. В том числе:

• Разработан и реализован метод восстановления неизвестных параметров источника загрязнения на основании данных мониторинга радиационного загрязнения, обеспечивающий возможность восстановления параметров источника в реальных условиях аварийной ситуации, когда информация об источнике весьма неопределенна. Исследование работы метода на основе использования данных многочисленных экспериментов показало, что разработанный метод эффективен в реальных условиях сложной метеообстановки и, в то же время, достаточно оперативен, что позволяет использовать его в режиме реального времени.

• Разработаны и реализованы методы обработки данных измерений, интерполяции и построения стохастических полей, расчета объективных показателей радиационной обстановки. Разработанные на основе этих методов программы позволяют строить нормированные автокорреляционные функции и стохастические поля загрязнений по данным из различных источников. Представление с помощью этого программного обеспечения разнообразных данных (метеорологической и топографической информации, результатов обработки данных измерений, демографической информации, результатов работы различного рода моделей и т.д.) в едином формате придает системе гибкость и позволяет развивать ее по модульному принципу.

• Разработана оригинальная методология моделирования и расчета процессов распространения РВ в объектах ОПС на основе использования цепочки вложенных разномасштабных моделей. Решен ряд конкретных задач по совершенствованию математического обеспечения и программно-алгоритмической реализации моделей направленных на их интеграцию и многоцелевое использование.

• С использованием разработанных методов и программного обеспечения проведен пространственный корреляционный анализ данных загрязнения окружающей среды в результате Чернобыльской аварии, построены модели работы источника загрязнения и воспроизведена пространственная и временная динамика процесса загрязнения окружающей среды на ранней стадии аварии на Чернобыльской АЭС, что позволило ' реконструировать Ьучевые, нагрузки на население, проживающее на загрязненных вследствие аварии территориях. Включение полученных результатов в фонд

Национального радиационно-эпидемиологического регистра позволило повысить ' - -> ' А достоверность прогноза возможных отдаленных медицинских последствии, действенность проводимых реабилитационных мероприятий.

4. Разработаны принципы построения, модели и алгоритмы генерации возможных противоаварийных действий. В том числе:

• Разработан и исследован метод предварительного выбора приемлемых действий (контрмер) в нестандартной аварийной ситуации путем содержательного анализа факторов, влияющих на решение проблемы противоаварийного реагирования, на основе эвристических предпочтений эксперта (ЛПР) с использованием когнитивных карт.

• Для обеспечения генерации сценариев, задающих пространственный и временной порядок применения контрмер, разработаны алгоритмы подготовки сценариев с использованием экспертных систем и порождающих грамматик.

6. Разработаны принципы построения, модели и алгоритмы оценки вариантов действий с целью определения наиболее приемлемого для реализации в анализируемой аварийной ситуации. В том числе:

• Исследованы вопросы многокритериальной сортировки (оценки) различных вариантов противоаварийных действий на основе прогнозируемых результатов их применения в анализируемой аварийной ситуации. Разработан метод построения функции предпочтения эксперта в виде схемы многокритериальной сортировки путем кусочно-линейной аппроксимации поверхностей безразличия в пространстве возможных результатов (атрибутов) применения контрмер с помощью человеко-машинной процедуры.

• Разработан метод ранжирования статистических альтернатив для построения функции предпочтения, позволяющий фиксировать неопределенности в предпочтениях экспертов при построении функции и учитывать неопределенности атрибутов ранжируемых альтернатив.

7. Точность и достоверность разработанных методов проверена в процессе комплексного анализа различных аварийных ситуаций (на Чернобыльской АЭС, Сибирском химическом комбинате и др.) путем сравнения расчетных данных с многочисленными данными измерений, полученными в период аварии.

8. Разработанные в диссертации методология, методы и алгоритмы поддержки принятия решений в чрезвычайных ситуациях, связанные с аварийным радиационным загрязнением окружающей среды, применены при разработке компьютерной системы КЕСАББ, как базовой системы в составе программного и информационного обеспечения Единой государственной автоматизированной системы контроля радиационной обстановки на территории РФ (ЕГАСКРО).

На основе программного обеспечения компьютерной системы поддержки принятия решений ИЕСАЗБ, как составной части программного и информационного обеспечения автоматизированной информационно-управляющей подсистемы (АИУП) ЕГАСКРО, был создан действующий экспериментальный участок подсистемы АСКРО-РОО, включающий системы радиационного мониторинга Минатома России и Росгидромета вокруг Калининской, Кольской, Смоленской, Курской, Нововоронежской и Балаковской АЭС, Ситуационно-кризисный центр (СКЦ) Минатома России, Кризисный центр (КЦ)

243

Государственного концерна Росэнергоатом, Федеральный информационно-аналитический центр (ФИАЦ) Росгидромета и локальные кризисные центры (ЛКЦ) перечисленных АЭС.

Разработанные методы, алгоритмы и программные средства поддержки принятия решений вошли также в состав математического и программного обеспечения общеевропейской системы RODOS поддержки принятия решений при ядерных авариях, создаваемой под эгидой Европейской комиссии.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В рамках диссертационной работы проведено теоретическое обобщение и получено решение важной научно-технической проблемы создания методологической базы, моделей, методов, алгоритмов и программных средств информационного обеспечения и поддержки принятия решений в чрезвычайной ситуации, связанной с радиоактивный загрязнением окружающей среды, как основы для построения Единой государственной автоматизированной системы контроля радиационной обстановки на территории Российской Федерации (ЕГАСКРО).

Список литературы диссертационного исследования доктор технических наук Шершаков, Вячеслав Михайлович, 2001 год

1. Our Common Future. The World Commission on Environment and development. Oxford, New York: Oxford University Press, 1987, 400 p.

2. Материалы Международной конференции IDNDR по системам раннего предупреждения для снижения последствий природных и техногенных катастроф (EWC'98). Потсдам, Германия, 7-11 сентября, 1998

3. Легасов В.А. Проблемы безопасного развития техносферы. Бюллетень МАГАТЭ, 29, № 4, с 28-30

4. Guariso, G. and Werther, Н. (1989) Environmental Decision Support Systems. Ellis Horwood-Wiley, New York.

5. Шершаков B.M., Косых B.C., Бородин P.B. Годько A.M., Баранов А.Ю., Мелешкин М.А. Компьютерное информационное обеспечение решения задач радиоэкологического анализа. В сб.: Эколого-геофизические аспекты ядерных аварий. Москва, Гидрометеоиздат, 1993

6. Шершаков В.М., Косых B.C., Годько A.M., Баранов А.Ю., Мелешкин М.А. Система информационной поддержки решения задач радиоэкологического анализа. Труды Международного форума "Информатика на службе экологии и здоровья", Тольятти, 1993

7. Borzilov V.A., Shershakov V.M. Radiological Analysis Support System. Munchen: Informatikfur den Umweltschutz Computer Science for Environmental Protection. 6. Symposium, Dezember 1991

8. Shershakov V.M., Kosykh V.S. Borodin R.V. Radioecological Analysis Support System (RECASS). Radiation Protection Dosimetry, 1993, Vol.50, Nos 2-4

9. Rizzoli, A. E. and Young, W.J. Environmental Modeling & Software, Vol. 12, Nos 2-3, pp.237-249,1997.

10. Davis, V.R. and Farley, T.F. (1997) CMSS: policy analysis software for catchment managers. Environmental Modelling & Software, Vol 12, Nos 2-3, p.p. 197-210

11. USBR (United states Burean of Reclamation) (1998). Colorado River Simulation System Documentation, Denver.

12. Cere, S., Tanaka K. and Tsur, S. (eds.) (1993) Deductive and object-oriented databases. Third International Conference, DOOD'93, Phoenix, Arizona, USA, Springer, Berlin.

13. Parsaye, K., Chignell, M.,Khoshafian, S. and Wong, H., (1989) Intelligent Databases: Object-Oriented, Deductive, Hypermedia Technologies, Wiley, New York

14. Dolk, D.R. and Konsynski, B.R. (1984) Knowledge representation for model management systems. IEEE Transaction on Software Engineering 10, 619-628

15. Mackay, D.S., Robinson, V.B. and Band, L.E. (1993) An integrated Knowledge-based system for managing spatio-temporal ecological simulations. AI Applications 7.

16. Rozenblit, J.W. and Jankowski, P.L. An integrated framework for Knowledge based modeling and simulation of natural systems. Simulation 57. (1991)

17. Brachman, R. and Levesque, H (eds.) Readings in Knowledge Representation. Morgan Kaufman, San Mateo, CA (1985)

18. Guariso, G. and Rizzoli, A. Developing environmental model base. In Development and Applications of Computer Techniques to Environmental Studies. VI, eds. P. Zaunetti and C.A. Brebbia. Computational Mechanics Publications, Southampton, (1996)

19. Борзилов В.А., Тесленко В.П., Шершаков B.M. Концепция ГИС как основа разработки средств информационного обеспечения систем экологического контроля. Труды ИЭМ, Гидрометеоиздат, М., 1991, вып. 12 (154), с 3-15

20. Додонов И.Н. Шершаков В.М. Компьютерное оборудование географических информационных систем. Труды ИЭМ, Гидрометеоиздат, М., 1991, вып. 12 (154), с 15-29

21. Годько A.M. Шершаков В.М. Управление данными в ГИС. Труды ИЭМ, Гидрометеоиздат, М., 1991, вып. 12 (154), с 40-56

22. Abel, D.J. and Kilby, P.J. The systems integration problem. International Journal of Geographical Information Systems, 81,1-12, (1994)

23. Nyerges, TCoupling GIS and spatial analytical models. In Proceeding of 5th International Symposium on Spatial Data Handling, Charleston, South Carolina, eds. P. Breshanan, E. Corwin and D. Cowen, pp 534-543. (1992)

24. Kemp, K.K.( Spatial models for environmental modeling with GIS. In Proceedings of 5th International Symposium on Spatial Data Handling, Charleston, South Carolina, eds. P. Breshanan, E. Corwin and D. Cowen, pp 524-533 1992).

25. Lam, D.C.L., Wong, I., Swayne, D.A. and Fong, P. Data and Knowledge visualisation in an environmental information system. Journal of Biological Systems, 2 ,481-497(1994)

26. Young W.J., Martson F.M. Davis J.R. An expert systems for estimating diffuse source nutrient exports rates. AI Applications, 11(2) 1997 p.p. 11-18.

27. Calori G., Colombo F., Fiuzi G. Frame a Knowledge-based tool to support the choice of the right air pollution model. In Computer Support for Environmental Impact, Assessment, eds. G.Guarisa and B. Page. North Holland, Amsterdam, 1994

28. Kelly G.N., Ehrhardt J., Shershakov V.M. Decision Support for Off-Site Emergency Preparedness in Europe. Radiation Protection Dosimetry, Vol. 64 Nos. 1-2, 1996, pp. 129-142.

29. Muetzenfeldt R., Robertson D., Bundy A., Uschold M. The use of Prolog for improving the rigour and accessibility of ecological modelling. Ecological Modelling, 46, 1994, p.p. 9-34.

30. Doherty J. PEST: model independent parameter estimation. In GIS - Hydrologic Modeling -DSS, Report on a Technical Workshop, ed. R. Shaw, Occasional Paper Series, No. 11, 1994, LWRRDC, Canberra.

31. Fishwick P.A. Qualitative methodology in simulation model engineering. Simulation, 52(3), 1989

32. Khardon R., Roth D. Reasoning with models. In: Proceedings of the Twelfth National Conference on Artificial Intelligence, Seattle, Washington, 1994, p.p. 1148 1153.

33. Heller U., Struss P. Transformation of qualitative dynamic models application in hydroecology. Workshop Notes of 10th International Workshop on Qualitative Reasoning (QR-96), AAAI Press, 1996.

34. Dahl O. J., Myhrhang B., Nygaard K. SIMULA 67 common base language. Publication N S22, Norwegian Computing Centre, Oslo, 1970.

35. Mitchell E.E.L., Gauthier J.S. ACSL Reference Manual. MGA Software, Concord, 1995

36. Guariso G., Hitz M., Werthner H. Experience in the development of advance modeling environments. In: Proceedings of EUROCAST 91, Krems, Austria, 15-19 April, 1991, Springer, Berlin.

37. The Math Work Inc. MATLAB User's Guide. MathWork, Natick, 1993.

38. Wolfram S. Matematica, A System for Doing Mathematics By Computer. Addison- Wesley, Reading, 1991.

39. Mathsoft Inc. MathCAD 3.1. User's Guide. MathSoft, Cambrige, 1992.

40. Forrester J. W. World Dynamics. Wright-Allen, Cambridge, Massachusetts, 1971/

41. High Performance Systems, Inc. STELLA and STELLA Research software, 1996.

42. Eberlein R.B. Vensim User's Guide and Reference Manual version 1.62. Ventana Systems, Belmont, 1996.

43. Walker A. Model Maker Manual. Cherwell Scientific Publishing, Oxford, 1994.

44. High Performance Systems, Inc. Ithink and ithink Analyst software. 1996

45. Wilson B. Systems: Concepts, Methodologies and Applications. Wiley, Chichester, 1984

46. Darnoll K. VisSim User Manual. Visual Solutions. Westford, MA, 1996

47. Diamond P.A. Extend User Manual. Imagine That, San Jose, CA, 1996

48. Beck M.B., Jakeman A J., Mc Aleer M.J. Construction and evaluation of models of environmental systems. In: Modelling Change in Environmental Systems, eds. M.B.Beck, AJ. Jakeman, M.J. Mc Aleer. Wiley, Chichester, 1993

49. Dolk D.R. Kottexmann J.E. Model integration and theory of models. Decision Support Systems, No. 9,1993, pp.51-63

50. Dolk D.R. Kottemann J.E. Model integration and modeling languages: a process perspective. Information Systems Research, No 3, 1992, pp. 1-16

51. Muhanna W.A. SYMMS: a model management system that supports model reuse, sharing and integration. European Journal of Operational Research, No 72, pp. 214-242

52. Garcia L.A. Meyer S.P., Vadas R.G., Crossman J. A decision support system for wetland development. In: Proceedings of the ASAE Conference on Application of Advance Information Technologies for management of Natural Resources, Spokane, 1993.

53. Garcia L. A., Mangnera H.B. Consumptive use model using GIS and database. In: Proceedings of the First International Conference in Water Recourses Engineering, San Antonio, 1995.

54. Ehrhardt J., Shershakov V.M. Real-time on-line decision support systems (RODOS) for off-site emergency management following a nuclear accident. EUR 16533, 1996.

55. Shershakov V.M., Kosykh V.S., Borodin R.V. Computer Information Technology for Support of Radiation Monitoring Problems. Third International Workshop on Decision Making Support for Off-site Emergency Management, Schloss-Elmau, Bavaria, 1992

56. Ржаницын Н.А. Морфологические и гидрологические закономерности строения речной сети. JI. Гидрометеоиздат, 1961,238.

57. Nettervill D.D.J. Plume rise, entrainment and dispersion in turbulent winds. Atm. Env., 1990, V.24A, N5, p.1061-1081.

58. Атмосферная турбулентность и моделирование распространения примеси. Под ред.Ф.Т.М. Ньистадта и Х.Ван Допа. JL: Гидрометеоиздат, 1985, 351с.

59. Arya S.P. Modeling and Parameterization of Near-Sourse Diffusion in Weak Wind. J. of App. Meteor., 1995, v.34, p.l 112-1122.

60. Hanna S.R. and Chang J.C. Boundary-Layer parametrizations for applied dispersion modeling over urban areas. Boundary-Layer Meteorol., 1992, v.58, p.229-259.

61. Ларичев О.И. Объективные модели и субъективные решения. "Наука". М. 1987.

62. Трахтенгерц Э.А. Принятие решений на основе компьютерного анализа. М. Институт проблем управления. 1996.

63. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа анархий. М. Радио и связь. 1993.

64. Бурков В.Н., Новиков В.А. Введение в теорию активных систем. М. ИПУ. 1996.

65. Бурков В.Н., Еналеев А.К., Новиков Д.А. Механизмы функционирования социально-экономических систем с сообщением информации // АиТ №3, 1996, с.3-25.

66. Венцель Е.С. Исследование операций. Задачи, принципы, методология. М. Наука, 1988.

67. Shershakov V.M., Trakhtengerts Е.А. Decision-making in an emergency by using computer analysis with dynamically changeable rules. Radiation Protection Dosimetry, Vol. 73, Nos.1-4, pp. 141-142, 1997, Nuclear Technology Publishing

68. Franclin J.E., Carmody C.L., Keller K., Levit T.S., Butean B.L. Expert system technology for molitary selected samples. // Proc. IEEE, oct. v.76, №10,1988.

69. Hwang Ch.-L., Lin M.J. Group decision making under multiple criteria. // Lecturre Notes in Economics and Mathematical Systems, vol.28, 1987.

70. Роберте Ф.С. Дискретные модели с приложеиями к социальным биологическим и экологическим задачам. М. Наука. 1986.

71. Силов В.Б. Принятие стратегических решений в нечеткой обстановке. М. ИНПРО РЕС. 1995.

72. Roberts F.S. Building and analizying an energy demand signed digraph. // Environment and planning, vol. 5, pp. 199-221, 1973.

73. European Commission. EUR 16530-Strategies of decontamination. 1996-VII, ISBN 92-8275195-3,174 pp.

74. Попов Э.В., Фоминых И.Б., Кисель Е.Б., Шапот М.Д. Статические и динамические экспертные системы. М. Финансы и статистика. 1996.

75. Построение экспертных систем. Хейс-Рот Ф., Уотерман Д., Ленит Д., ред. М., Мир, 1987.

76. Трахтенгерц Э.А. Представление знаний в экспертных системах. Информатика за рубежом, август 1989, стр. 1-25.

77. Quillian M.R. Semantic Memory//Semantic information processing MIT press. Cambridge Mass. 1968, pp. 354-402.

78. Schapiro S.C., Woodmansce C.N. A net structure based relational question answerer.//Proc. int'l Joint conf. AI, Wascington, DC, 1971, pp. 325-345.

79. Нормы радиационной безопасности НРБ-99. СП 2.6.1.758-99 Издание официальное, Минздрав России, 1999

80. Rios Insua D. Sensetivity Analysis in Multy-Objective Decision Making. Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems. N 347, Springer Verlag, Berlin, 1990

81. A. Ахо, Дж. Ульман. Теория синтаксического анализа, перевода и компиляции. Том 1. М. Мир. 1978.

82. Advances in Programming and Non-Numerical Computation. Ed. by Fox. Pergamon Press, 1966.

83. Backus I.W. The syntax and semantics of the proposed international language of the Zurich ACM-GAMM. // Conference ICIP. Paris, June, 1959.

84. Хомский H. О некоторых формальных свойствах грамматик. Кибер-нетический сборник №5. Изд. иностр. лит. 1962.

85. Трахтенгерц Э.А. Компьютерный анализ в динамике принятия решений.// Приборы и системы управления, №1, стр. 49-56.

86. Адельсон-Вельский Г.М., Арлазаров В.П., Донской М.В. Программирование игр. М.Наука. 1978.

87. French S. The role of sensitiving analysis in decision analysis in decision analysis. In Executive Information Systems and Deciion Making. Chapman Hall, London, 1991.

88. Walson S.R., Buede D. Decision Synthesis: the Principles and Practice of Decision Analysis Combridge University Press, Cambridge, 1987.

89. Wakker P. Additive Representations of Preferences: a New Foundation of Decision Analysis. Kluwer, Dordrecht, 1989.

90. Ларичев О.И., Мошкович E.M. Качественные методы принятия решений. M. Наука. Физматлит. 1996.

91. Айзерман М.А., Вольский В.И., Литваков Б.М. Элементы теории выбора. Псевдокритерии и псевдокритериальный выбор. Москва. 1994.

92. Zadeh L.A. Fuzzy sets//Inf. and Control N 8, 1965, p. 338-353.

93. Кузьмин В.Б. Травкин С.И. Теория нечетких множеств в задачах управления и принципах устройства нечетких процессоров//АиТ, № 11, 1992, с. 7-36.

94. Yamakawa Т. Intrinsic Fuzzy electronic circuits for dixth generation computer. //Fuzzy Computing. North Holland, 1988, p. 157-171.

95. Танака К. Итоги рассмотрения факторов неопределенности и неясности в инженерном искусстве. //В кн.: Нечеткие множества и теория возможностей под ред. Ягера Р.Я. М., Радио и связь, 1986, с. 37-50.

96. Saaty T.L. Exploring the interface between hierarchical structures. Fuzzy Sets and Systems, v.l, №1, 1978, p.57-68.

97. Zadeh L.A. Test-score semantics a basis for a computational approach to the representation of meaning//Literary Ling. Comput. vol. 1, 1986, p. 24-35.

98. Трахтенгерц Э.А. Генерация, оценка и выбор сценария в системах поддержки принятия решения. // АиТ, №3, 1997, с. 167-178.

99. Хирота К. Теория нечетких множеств.// Прикладные нечеткие системы. М.Мир. 1993.

100. Dubios D; Prade H. The use of fuzzy nimbers in decision analysis. In: Fuzzy Information and Decision Processes North Holland, 1982, p.309-321.

101. Zadeh L.A.Knowledge representation in fuzzy logic//IEEE Transaction jn Knowledge and Data Engineering N 1, March 1989, p. 89-100.

102. Кини Р.Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения. М. Радио и связь. 1984.

103. Пб.Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. Пер. с англ. М.: Радио и связь.

104. Березовский Б. А., Барышников Ю.М., Борзенко В.И., Кемпнер Л.М. Многокритериальная оптимизация: математические аспекты. М.: Наука, 1989.

105. Ларичев О.Н. Объективные модели и субъективные решения. М.: Наука, 1987.

106. Borzenko V.I. Approximational approach multicriyeria problems.// Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems. Springes Vertag, 1989, vol.337.

107. Dagan V., Volij O. The bancrupcy problem: a cooperative bagraining approach. // Mathematical Social Sciences, 1993,№3, p.205-218.

108. Beroggi C.E. G., Wallace W.A. Operational risk management: a new paradigm for decision making // IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetic. V. 24, №10, 1994, p. 1450-1457.

109. Бурков B.H., Новиков B.A. Введение в теорию активных систем. М. ИПУ. 1996.

110. Бурков В.Н., Еналиев А.К., Новиков Д.А. Механизмы функционирования социально-экономических систем с сообщением информации // АиТ №3, 1996, с.3-25.

111. Райфа X. Анализ решений. Введение в программу выбора в условиях неопределенностию. М.: Наука, 1977.

112. Трахтенгерц Э.А., Шершаков B.M. Структура и алгоритмы поддержки принятия решения системы RODOS. 5-я международная конференция «Проблемы управления безопасностью сложных систем», Тезисы докладов, ИПУ, М., 1998, с. 259-260.

113. Трахтенгерц Э.А. Принятие решений на основе компьютерного анализа. М. ИПУ. 1996.

114. Shershakov V.M. , Trakhtengerts Е.А. Development of the RODOS/RECASS system as a distributed, decision making support system in an emergency. // Radiation Protecting Dosimetry. Vol.64, №1,2, p.143-147,1996.

115. Борзенко В.И., Трахтенгерц Э.А., Шершаков B.M. Аппроксимационная многокритериальная оптимизация в вычислительных системах// АиТ, N 9, 1986, с. 152162.

116. Borzenko V.I., Trakhtengerts Е.А., Shershakov V.M. Approximation multi-criteria sheduling in computer system//12 IFIP Conference on System Modelling and Optimization Budupest, Sept. 2-6 1985. Abstract i.6, p. 59-60.

117. Chen Arlee L.P., Brill D., Templeton M., Clement T. Distributed query processing in a multiple database system//IEEE J. Selec. Arleas Commun. v.7, N 3, 1989, p. 390-398.

118. Борзенко В.И., Голубенков A.B., Трахтенгерц Э.А., Шершаков B.M. Многокритериальный выбор параметров оптимального режима функциониро-вания в вычислитльных системах//АиТ, № 2, 1988, с. 173-177.

119. Goloubenkov, A., Shershakov V., Kamaev d., Ustinov U. Method of Ranking of Statistics Alternatives (RSA) on the basis of preliminary made expert judgements. Mathematical principle; Radiation Protection Dosimetry, Vol.73, Nos 1-4, pp.261-264 (1997).

120. Bartels R.H A Numerical Investigation of the Simplex Method 1968.

121. Kelly G.N., Shershakov V.M. (Edrs). Environmental contamination, radiation doses and health consequences after the Chernobyl accident. Radiation Protection Dosimetry. Spetial Commemorative Issue.Vol. 64, 1996

122. Nos. 1-2, pp 149-156, 1995, Nuclear Technology Publishing.

123. Shershakov V.M. Computer information technology for support of radiation monitoring problems. OECD Proceedings of an International Workshop «Nuclear Emergency Data Management», Zurich, Switzerland, 1998, pp. 377-388

124. Shershakov V.M. RECASS: Radioecological analysis support system. OECD Proceedings of an International Workshop «Nuclear Emergency Data Management», Zurich, Switzerland, 1998, pp. 389-402

125. Thomas P. et al. Experimental determination of the atmospheric dispersion parameters at the

126. Karlsruhe Nuclear Research Centre. Report KfK 3090, Sep., 1981, and KfK 3456, Mar., 1983.

127. Lochard J., Belyaev S. Decision aiding system for the management of post-accidental situations. EUR 16534, 1996az

128. Hubert P., Anisimova L., Antsipov G., Ramsaev V., Sobotovich V. Strategies of decontamination. EUR 16530, 1996

129. Атмосферная турбулентность и моделирование распространение примесей. Под ред. Ф.Т. Ньюистадта и X. Ван Долиа, Л., Гидрометеоиздат, 1985 г.

130. Учет параметров гидрологической дисперсии радиоактивных веществ при выборе площадок для атомных электростанций. МАГАТЭ, Серия изданий по безопасности №50-SG-S6, Вена, 62 стр.

131. G. Jolankai. 1992 Hydrological, chemical and biological process of contaminant transformation and transport in river and lake systems. A state of art report. IHP-IV Project H-3.2, UNESCO, Paris, 147 pp.

132. Hydrological Aspects of Accidental Pollution of Water Bodies, WMO,N754,1992-208p.

133. W.Raskob, A.Popov, M.J.Zheleznyak, R.Heling. 1998. Radioecological Models for Inland Water Systems. FZKA 6089a Forschungszentrum Karlsruhe GmbH, Karlsruhe, 225 pp.

134. Ю.Б. Виноградов. Математическое моделирование процессов формирования стока. JI. Гидрометеоиздат, 1988, 312 стр.

135. В.Е.Гурман. Теория вероятности и математическая статистика. М. "Высшая школа", 1977,319 с.

136. Е.Г. Голыптейн, Д.Б. Юдин. Задачи линейного программирования транспортного типа. М., Наука, 1969, 382 с.

137. Бюллетень Национального радиационно-эпидемиологического регистра "Радиация и риск", М., Медицинский радиологический научный центр, Специальный выпуск, 1999,