Мониторинг динамики развития чрезвычайных ситуаций, вызванных тропическими циклонами, на основе почти периодического анализа спутниковых изображений тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Парамонов Александр Александрович

• Парамонов Александр Александрович
• кандидат наук
• 2025

Оглавление диссертации кандидат наук Парамонов Александр Александрович

Введение

Глава 1 Современные аспекты прогнозирования опасных природных явлений

1.1 Методы прогнозирования опасных погодных явлений

1.2 Современные модели прогнозирования тропических циклонов

1.3 Применение спутниковых данных и дистанционного зондирования при мониторинге и прогнозировании тропических циклонов

1.4 Выводы по первой главе

Глава 2 Почти периодический анализ факторов, сопутствующих циклону

2.1 Почти периодический анализ

2.2 Анализ температурного фона Земли

2.3 Анализ влияния вариаций атмосферного давления на образование циклонов

2.4 Анализ энергии тайфунов

2.5 Выводы по второй главе

Глава 3 Программный комплекс для прогнозирования и мониторинга источников чрезвычайных ситуаций

3.1 Особенности кадрирования видеоряда

3.2 Методика обработки и анализа спутниковых фото- и видеоизображений тропических циклонов для выявления почти периодических характеристик

3.3 Почти периодический анализ изображений тайфунов

3.4 Почти периодический анализ временных рядов

3.5 Верификация программного комплекса при прогнозировании динамики тайфунов

3.6 Прогнозирование развития структуры тайфунов на основе почти периодического анализа

3.7 Методика прогнозирования динамики развития тропических циклонов

на основе почти периодического анализа спутниковых изображений

3.8 Выводы по третьей главе

Заключение

Список используемых источников информации

Приложение

4

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Мониторинг динамики развития чрезвычайных ситуаций, вызванных тропическими циклонами, на основе почти периодического анализа спутниковых изображений»

Введение

Актуальность темы исследования. Из-за множества факторов, таких как рост населения, глобализация и изменение климата, человечество становится все более уязвимым к природным и техногенным катастрофам. Статистические данные свидетельствуют о росте числа опасных природных явлений по всему миру. Частота и интенсивность чрезвычайных ситуаций (ЧС), имеющих неблагоприятные последствия для экономического развития государств и объектов окружающей среды, значительно возросли за последние десятилетия. Установлено, что среднее число зарегистрированных ЧС увеличилось в среднем с 227 в период с 1980 по 2000 год до 388 в период с 2001 по 2022 год. Следует отметить, что такое заметное увеличение частоты и тяжести ЧС сопровождается огромными прямыми и косвенными экономическими издержками.

Кроме того, ежегодно опасные природные явления (геофизические, метеорологические, гидрологические и др.) приводят к гибели 40-50 тысяч человек в мире. Средний размер экономического ущерба от ЧС колебался от 0,03 до 0,5 % ВМП в период с 1960 по 2022 год, достигнув пика в 0,5 % в 1995 и 2011 годах. Необходимо отметить, что из этой суммы львиную долю неизменно составляли затраты от ЧС, вызванных тропическими циклонами (ураганы) и наводнениями. В денежном выражении общий оценочный экономический ущерб увеличился с 32 миллиардов (1980) до 211 миллиардов долларов США (2022).

Согласно статистике МЧС России, в 2023 году произошло 122 природных чрезвычайных ситуации, при которых погибло 29 человек, а пострадало почти 246 тыс. человек, общий материальный ущерб составил более 60 млрд. руб.

Установлено, что одной из основных причин чрезвычайных ситуаций природного происхождения являются тропические циклоны, представляющие собой мощные атмосферные вихри, возникающие в тропических и

субтропических широтах над тёплыми водами океанов. К основным разрушительным факторам, которыми обладает такой циклон, относят шквалистый ветер и заливные дожди, способные наносить структурный ущерб даже самым крепким конструкциям.

В связи с этим, актуальным является разработка научных основ создания и совершенствования систем и методов прогнозирования и мониторинга источников чрезвычайных ситуаций, вызванных опасными природными явлениями. Решение данной задачи возможно за счет использования современных численных методов и инструментов математического моделирования, что, в свою очередь, способствует заблаговременному принятию мер по обеспечению безопасности людей и противодействия чрезвычайным ситуациям. Следует отметить, что современные методы численного моделирования хорошо зарекомендовали себя в вопросах прогнозирования возникновения и развития опасных природных явлений в мире. При этом, как правило, средняя погрешность прогнозирования траектории тропических циклонов в интервале до 120 ч составляет 350 км.

Степень разработанности темы.

Изучением влияния океанских течений Эль-Ниньо и Ла-Нинья, которые оказывают значительное влияние на траектории и интенсивность тропических циклонов, занимались исследователи О.В. Марчукова, Е.Н. Воскресенская, В.Н. Малинин, М.А. Смирнов, И.И. Мохов. По результатам проведённых исследований было установлено, что опасные природные явления изменяют температуру поверхности океана и ветровые условия, что, в свою очередь, влияет и на циклообразующие процессы. Исследованы закономерности и зависимости между течениями и климатическими изменениями в зоне Тихого океана, выявив различия тенденций для явлений Эль-Ниньо и Ла-Нинья. Результаты исследований показали, что взаимодействие атмосферы и океана требует более точных и сложных моделей прогнозирования и анализа динамики циклонов.

Расчетные эксперименты по выявлению признаков влияния тропических циклонов на сейсмичность в зоне действия тропических циклонов были проведены М.И. Ярошевичем. Установлены взаимосвязи энергетического характера в динамике циклонической активности тропических циклонов. Выявлена зависимость суммарной энергии двух одновременно действующих тропических циклонов от расстояний между ними в данное время; зависимость суммарной энергии двух циклонов от длительности временного интервала между двумя такими последовательными случаями. В проведённых исследованиях выявлены особенности характера скорости нарастания и скорости спада энергии всплеска циклонической активности, возможная многолетняя цикличность циклонической энергии в длительной хронологии тропических циклонов и было сформулировано предположение о влиянии на сейсмический режим северо-западной части Тихого океана с особо высокой циклонической и сейсмической активностью.

Сравнительный анализ данных по очагам землетрясений и тропических циклонов, времени их возникновения был проведён В.М. Костиным. Исследованию вопросов создания новых информационно-аналитических систем при-родно-техногенной безопасности посвящены работы В.В. Ничепорчука, М.М. Горохова, А.В. Калача.

Вопросам повышения эффективности систем предиктивного управления, прогнозирования и мониторинга чрезвычайных ситуаций природного и природно-техногенного характера посвящены исследования В.А. Акимова, Е.В. Арефьевой, М.Ю. Земенковой, А.С. Соловьева, И.Ю. Олтян.

Необходимо отметить, что проведенный анализ и обобщение литературных данных выявил отсутствие результатов комплексных исследований по прогнозированию и мониторингу источников чрезвычайных ситуаций, вызванных опасными природными явлениями, что не позволяет получить общую оценку риска с использованием существующего научно-методического обеспечения и планирования мероприятий по повышению устойчивости систем жизнеобеспечения населения.

Кроме того, накопленные достижения в области методического и технологического обеспечения прогнозирования и мониторинга источников чрезвычайных ситуаций находятся в разрозненном состоянии в виде разноплановых разработок, полноценно не консолидированных в единую систему.

В связи с установленными фактами, необходимы современные разработки инновационных методик реализации системы непрерывных наблюдений и анализа состояния природных объектов и техносферы (предиктивного мониторинга) для заблаговременного выявления, оценки вероятности, предсказания развития и масштабов потенциальных ЧС, а также для подготовки и проведения мер по их предупреждению и ликвидации.

Научная задача исследования - разработка научно-методического обоснования реализации предиктивного мониторинга источников чрезвычайных ситуаций, вызванных тропическими циклонами.

Цель диссертационного исследования - повышение оперативности прогнозирования источников чрезвычайных ситуаций, вызванных тропическими циклонами, за счёт применения метода почти периодического анализа спутниковых изображений опасного природного явления.

Задачи диссертационного исследования

1) Анализ существующих подходов к прогнозированию и мониторингу чрезвычайных ситуаций, вызванных тропическими циклонами.

2) Разработать комплекс алгоритмов почти периодического анализа спутниковых фото- и видеоизображений тропических циклонов на основе сдвиговых функций.

3) Разработать методику обработки и анализа спутниковых фото- и видеоизображений тропических циклонов, определения наличия почти периодических характеристик для данных с упорядоченным аргументом.

4) Разработать методику прогнозирования динамики тропических циклонов на основе почти периодического анализа спутниковых изображений и создание её программной реализации для данных с упорядоченным аргументом с использованием параллельных вычислений.

Объект диссертационного исследования - система мониторинга динамики чрезвычайных ситуаций, обусловленных тропическим циклоном.

Предмет диссертационного исследования - методические средства мониторинга динамики чрезвычайных ситуаций, вызванных тропическим циклоном.

Методы исследования

В диссертации использованы математические методы геометрических преобразований (преобразование декартовых координат в полярные); численные методы для почти периодического анализа (исключение тренда на основе теории пропорций, расчёт сдвиговых функций для векторов значений), теории вероятностей и математической статистики.

Научная новизна диссертационного исследования

1) Комплекс алгоритмов обработки спутниковых фото- и видеоизображений тропических циклонов для почти периодического анализа на основе сдвиговых функций, отличающийся от известных возможностью учёта пространственно-временных структурных особенностей циклона для прогнозирования и мониторинга источников чрезвычайных ситуаций, вызванных тропическими циклонами по результатам почти периодического анализа спутниковых изображений при помощи последовательной процедуры кадрирования спутниковых видеоизображений, последующего преобразования полученных фотоизображений в полярные координаты и выявления почти периодических характеристик для радиус-векторов структуры циклона.

2) Методика обработки и анализа спутниковых фото- и видеоизображений тропических циклонов для выявления почти периодических характеристик для данных с упорядоченным аргументом, отличающаяся от известных аналогов реализацией оригинального комплекса алгоритмов обработки спутниковых фото- и видеоизображений тропических циклонов для почти периодического анализа на основе сдвиговых функций независимо от априорных представлений о структуре исследуемых данных.

3) Методика прогнозирования динамики тропических циклонов на основе почти периодического анализа спутниковых изображений и её программная реализация для данных с упорядоченным аргументом с использованием параллельных вычислений, в отличие от аналогов позволяющая определять наличие почти периодических характеристик на спутниковых фото- и видеоизображениях тропических циклонов и осуществлять прогнозную оценку динамики источников чрезвычайных ситуаций с использованием параллельных вычислений на ранних этапах развития опасного природного явления; с использованием разработанного критерия оценки опасности тропического циклона, на основе выявленных почти периодов, проводить классификацию по степени опасности выявленных структурных зон тропического циклона в рамках научного обоснования мероприятий, направленных на предупреждение чрезвычайных ситуаций.

Теоретическая значимость работы

Выявлены и исследованы индивидуальные особенности (признаки), ключевые рубежные структуры динамики тропических циклонов на спутниковых фото- и видеоизображениях и показана взаимосвязь выявленных характеристик на начальных этапах с почти периодическими характеристиками пиковой стадии формирования и стадии расформирования циклонов.

Представленная методика обработки и анализа спутниковых фото- и видеоизображений тропических циклонов для выявления почти периодических характеристик для данных с упорядоченным аргументом дополняет опыт предыдущих исследователей выявлением с последующим построением новых почти периодических характеристик тропических циклонов по результатам анализа данных с упорядоченным аргументом о структуре циклона.

Представленная методика прогнозирования и мониторинга источников чрезвычайных ситуаций на основе почти периодического анализа спутниковых изображений опасного природного явления и её программная реализация для данных с упорядоченным аргументом с использованием параллельных вычислений дополняет опыт предыдущих исследователей выявлением на основе

почти периодического анализа ключевых рубежных структур развития динамики тропических циклонов и установлением взаимосвязи выявленных характеристик на начальных этапах с почти периодическими характеристиками пиковой стадии формирования и стадии их расформирования для научного обоснования мероприятий, направленных на предупреждение чрезвычайных ситуаций.

Практическая значимость работы

Комплекс алгоритмов позволяет проводить мониторинг источников чрезвычайных ситуаций за счет пространственно-временного почти периодического анализа динамики развития тропического циклона по спутниковым изображениям; на основе сдвиговых функций позволяет выявить почти периодические значения тропических циклонов вне зависимости от априорных предположений о поведении и развитии исследуемой динамической системы.

Методика обработки и анализа спутниковых фото- и видеоизображений тропических циклонов позволяет выявлять почти периодические характеристики для данных с упорядоченным аргументом, представленных кадрами тропических циклонов.

Методика прогнозирования динамики развития тропических циклонов на основе почти периодического анализа спутниковых изображений и её программная реализация для данных с упорядоченным аргументом с использованием параллельных вычислений позволяет осуществлять прогнозирование и мониторинг источников чрезвычайных ситуаций, вызванных тропическими циклонами, на основе почти периодического анализа спутниковых изображений и повысить точность определения почти периодических структур тропических циклонов и динамику их структурного развития с дальнейшей классификацией по степени опасности выявленных структурных зон согласно предложенному критерию при разработке прогнозно-аналитической системы для данных с упорядоченным аргументом.

Научные положения, выносимые на защиту

1) Комплекс алгоритмов обработки спутниковых фото- и видеоизображений тропических циклонов для почти периодического анализа на основе сдвиговых функций.

2) Методика обработки и анализа спутниковых фото- и видеоизображений тропических циклонов для выявления почти периодических характеристик для данных с упорядоченным аргументом.

3) Методика прогнозирования динамики тропических циклонов на основе почти периодического анализа спутниковых изображений и её программная реализация для данных с упорядоченным аргументом с использованием параллельных вычислений.

Достоверность результатов обеспечена надёжными исходными данными из открытых источников официальных ведомственных структур, адекватностью выбранного математического аппарата и корректностью применения указанных алгоритмов исследования.

Внедрение результатов работы

ООО «Центр интеграции приложений», ООО «Новые технологии и материалы».

Соответствие паспорту специальности. Содержание диссертации соответствует п. 6 «Разработка научных основ создания и совершенствования систем и методов прогнозирования и мониторинга источников чрезвычайных ситуаций»; п. 22 «Научное обоснование мероприятий, направленных на предупреждение чрезвычайных ситуаций, разработка прогнозно-аналитических систем, экономико-математических моделей и методик управления риском» паспорта специальности 3.2.6 - Безопасность в чрезвычайных ситуациях (технические науки).

Апробация результатов исследования. Апробация результатов исследования представлена публикациями в научных журналах, выступлениями на научных конференциях и семинарах: международная конференция «Актуальные проблемы прикладной математики, информатики и механики» (Воронеж,

2023); международный круглый стол «Теория и практика повышения устойчивости урбанизированных территорий в чрезвычайных ситуациях» (Кубинка, Московская обл., 2024); XX Всероссийская школа-конференция молодых ученых «Управление большими системами» (УБС-24, Новочеркасск Ростовской области, 2024); II Международная научно-техническая конференция «Космические технологии» (Москва, 2024); 33-я Международная научно-техническая конференция «Системы безопасности - 2024» (Москва, 2024).

Публикации. Основные результаты диссертационной работы, к настоящему времени, опубликованы в 23 научных работах, в том числе 8 статей в журнале из перечня, рекомендованных ВАК при Минобрнауки России и 6 свидетельств о государственной регистрации программ для ЭВМ.

Личный вклад автора. В совместных публикациях основные научные результаты исследования получены автором лично.

Автором разработан комплекс алгоритмов обработки спутниковых фото- и видеоизображений тропических циклонов для почти периодического анализа на основе сдвиговых функций; разработана методика обработки и анализа спутниковых фото- и видеоизображений тропических циклонов для выявления почти периодических характеристик для данных с упорядоченным аргументом; разработана методика прогнозирования динамики тропических циклонов на основе почти периодического анализа спутниковых изображений и её программная реализация для данных с упорядоченным аргументом с использованием параллельных вычислений.

Структура и объем диссертации.

Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и списка использованных источников информации (156 наименований) и приложения. Диссертация содержит 163 страницы основного текста, включающего 2 таблицы и 90 рисунков. Общий объем работы - 171 страница.

Глава 1 Современные аспекты прогнозирования опасных природных явлений

1.1 Методы прогнозирования опасных погодных явлений

Прогнозирование погодных явлений имеет важное значение для обеспечения безопасности и устойчивого развития общества. Нарастающий ритм жизни и колоссальные объёмы информационного обмена требуют от органов управления принятия оперативных, взвешенных и научно обоснованных решений, базирующихся на соответствующих достоверных прогнозных оценках.

Актуальные прогнозы погоды имеют большое значение, в первую очередь, для таких секторов экономики, как сельское хозяйство, транспорт и строительство. Так, например, в сельском хозяйстве точные метеорологические данные позволяют спланировать сроки посева и сбора урожая, прогнозировать перероды засухи или избыточных осадков, что повышает эффективность производства и труда, а также снижает потери урожая. Необходимо отметить, что в сфере транспорта, включая, наземный, авиацию и морские перевозки, используют прогнозы для оптимизации маршрутов и минимизации рисков, связанных с неблагоприятными погодными условиями.

Современные технологии, такие как спутниковые системы наблюдения, численное моделирование атмосферных процессов и системы искусственного интеллекта значительно повышают точность получаемых данных с систем наблюдения и результаты их анализа, что позволяет более точно произвести прогнозы погоды. Системы раннего предупреждения, основанные на этих данных, способны минимизировать риски для населения и инфраструктуры.

Математическое и численное моделирование погоды являются ключевыми методами точного и своевременного прогнозирования атмосферных явлений. Большая часть моделей основано на решении сложных дифференциальных уравнений, описывающих динамику атмосферы и её взаимодействие с поверхностью земли и океана. С развитием вычислительных мощностей

численные модели стали гораздо более точными и детализированными. Современные метеорологические центры используют супермощные компьютеры для выполнения сложных расчетов, что позволяет моделировать атмосферные процессы на уровне нескольких километров, так называемое, высокое пространственное разрешение. Это значительно улучшило точность локальных прогнозов погоды.

В качестве основных моделей выделяют глобальные модели ^СМ) и региональные модели ^СМ), которые позволяют учитывать ряд атмосферных особенностей, как глобального уровня, так и специфику локального уровня. Применение ОСЫ показано в работе [1] в рамках задачи моделирования и анализа облаков, поскольку они являются ключевыми компонентами гидрологического цикла и климатической системы, их оценка в моделях, используемых для климатических прогнозов, является важной предпосылкой для оценки достоверности результатов, полученных с помощью этих моделей. В работе сравниваются результаты двух моделей СМ1Р6 и СМ1Р5, которые показали преимущество в получении оценок первой модели над второй.

Сравнение работы региональных моделей приводится в работе [2]. В работе ансамбли десяти моделей оценивались с точки зрения неопределенности и погрешности, рассчитанных с помощью различных статистических индексов и индексов погрешности. Результаты показали, что, среднее мультимо-дельное ансамблевое значение (ММЕМ) может покрыть неопределенность выходных данных моделей, но при этом увеличивает ошибку выходных данных. С другой стороны, RCM с наименьшей ошибкой может привести к высокой неопределенности выходного сигнала модели и значения для результатов. Таким образом, различные мультимодельные подмножества ансамблей (ММЕМ-s) из десяти RCM моделей получены с помощью предложенного алгоритма для различных расчетов и прогнозов моделей воздействия, обеспечивая компромисс между двумя важными недостатками выходных данных моделей - ошибкой и неопределенностью.

Взаимодействие океана и суши оказывает большое влияние на формирование погодных циклонов. Для взаимодействия атмосферы и океана применяются различные модели для прогнозирования и разрабатываются новые. Так, в статье Фадеева Р.Ю. и Степаненко В.М. [3] показывается разработанная модель LAKE, одномерная модель озера, которая была протестирована в отношении термического и ледового режима на ряде озер в контрастных климатических условиях в автономном режиме. В данной статье описывается и оценивается численный алгоритм на основе энергетического баланса для внедрения модели LAKE в SLAV - математическая модель атмосферы Земли, которая прогнозирует погоду в будущем на основе текущих погодных условий. Результаты, полученные в результате численного моделирования, указывают на применимость разработанного подхода для воспроизведения связи озеро-атмосфера.

Применение модели SLAV показано также в рамках одномерной параметризации ледников для использования в численных моделях прогноза погоды в статье Фадеева Р.Ю. [4]. Результаты численных экспериментов с моделью SLAV показали, что введение упрощенного описания теплоемкости ледников может значительно улучшить точность долгосрочного прогноза погоды.

Прогнозирование погоды является важным аспектом при обеспечении безопасности полетов авиации. В [5] рассматриваются современные к математическому моделированию прогнозирования погоды для авиационных целей. В данной работе представлен обзор современных тенденций и перспектив в области метеорологического прогнозирования, которые могут быть полезны для инженеров, ученых и специалистов в области авиации и аэрокосмической промышленности. В частности, в статье описывается авиационные метеорологические прогнозы, которые создаются на базе исследований и полученных данных при применении этих методов.

В метеорологии и авиации применяется специальный формат для сообщения информации о прогнозе погоды на аэродроме - TAF (terminal aerodrome forecast). В результате полученной информации строятся специальные сводки, например, формата GAMET (Ground Area Meteo). GAMET содержит информацию о погоде, которая ожидается в районе, направление и сила ветра,

температура воздуха, давление, видимость и т.д., а также информацию об опасных явлениях на малых высотах таких как, например, сильный ветер, плохая видимость, обледенение или турбулентность. Построение таких прогнозных сводок в гражданской авиации на основе использования математической модели атмосферных уравнений приведено в [6].

Для прогнозирования погодных условий исследуются возможности применения численных систем с открытым исходным кодом для расчёта краткосрочного прогноза для отдельных регионов на кластерных системах , таких как, например, WRF (Weather Research and Forecasting system) [7] и MPAS (Model for Prediction Across Scales) [8]. Поскольку расчет прогноза погоды для всей планеты с приемлемой точностью возможен только на сверхмощных суперкомпьютерах, то исследователи изучают возможности проведения прогнозных оценок на менее производительных системах. Так, представлена в работе Арсеньева-Образцова возможность практического применения каждой из моделей для расчета прогноза погоды для отдельного региона планеты на доступной кластерной системе [9].

За основной инструмент прогнозирования помимо известных моделей, реализуются отдельные модели подсистем предварительного прогнозирования метеорологических условий [10], а также предлагаются модификации известных методов. Так, в исследовании Цепелева В.Ю. [11] предложен метод классификации членов ансамбля прогнозов погоды и выявления из полученного набора того класса, который с наибольшей вероятностью отражает будущее состояние атмосферы ,что позволяет повысить качество прогнозов погоды в северо-западной части РФ и Арктическом бассейне.

Искусственный интеллект и машинное обучение стали важными инструментами в метеорологии, значительно улучшая точность и эффективность прогнозирования погоды. Они позволяют анализировать огромные объемы данных, находить скрытые закономерности и улучшать результаты моделирования атмосферных процессов.

Традиционные численные модели погоды основаны на решении сложных дифференциальных уравнений, описывающих физику атмосферы. Однако эти модели имеют ограничения в точности и требуют значительных вычислительных

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Парамонов Александр Александрович, 2025 год

Список используемых источников информации

1. Lauer, A. Cloud Climatologies from Global Climate Models - A Comparison of CMIP5 and CMIP6 Models with Satellite Data / A. Lauer, L. Bock, B. Hassler // Journal of Climate. - 2023. - V. 36, N. 2. - P. 281-311. - DOI 10.1175/j cli-d-22-0181.1.

2. Minaei, A. Ensemble Evaluation and Member Selection of Regional Climate Models for Impact Models Assessment / A. Minaei, S. Todeschini, R. Sitzenfrei, E. Creaco // Water. - 2022. - V. 14, N. 23. - P. 3967. - DOI 10.3390/w14233967.

3. Fadeev, R.Y. Numerical Aspects and Implementation of LAKE Scheme into a Global Atmospheric Model SLAV / R. Y. Fadeev, V. M. Stepanenko // Lobachevskii J Math. - 2024. - V. 45. - P. 2248-2261. - DOI 10.1134/S1995080224602601.

4. Fadeev, R.Yu. Glacier parameterization in SLAV numerical weather prediction model / R.Yu. Fadeev, K.A. Alipova, A.S. Koshkina // Russian Journal of Numerical Analysis and Mathematical Modelling. - 2022. - V. 37, N. 4. - P. 189201. - DOI 10.1515/rnam-2022-0016.

5. Драгова Т.А. Математические модели прогнозирования погоды для авиационных целей: использование методов статистики и численного моделирования для прогнозирования погоды и оптимизации безопасности полетов / Т.А. Драгова, И.А. Булдакова, М.М. Горбачев, С.Ю. Лозница // Научный аспект. - 2024. - Т. 6, № 4. - С. 730-742.

6. Некрасов, Т.Д. Использование математической модели атмосферных уравнений для численного прогнозирования погоды NWP в гражданской авиации / Т.Д. Некрасов, С.Ю. Лозница, Т.С. Дроц, Д.В. Боровикова // Международный журнал информационных технологий и энергоэффективности. -2024. - Т. 9, № 6(44). - С. 34-39.

7. WRF [Электронный ресурс]. - URL: https://www.mmm.ucar.edu/models/wrf (дата обращения: 14.09.2024).

8. MPAS [Электронный ресурс]. - URL: https://mpas-dev.github.io (дата обращения: 14.09.2024).

9. Арсеньев-Образцов, С.С. Исследование возможности применения численных систем прогнозирования погоды с открытым исходным кодом для расчета краткосрочного прогноза для отдельных регионов / С.С. Арсеньев-Образцов, Д.Ф. Волосатов // Губкинский университет в решении вопросов нефтегазовой отрасли России: Тезисы докладов VII Региональной научно-технической конференции, посвященной 100-летию В.Л. Березина, Москва, 19-21 сентября 2023 года. - Москва: Российский государственный университет нефти и газа (национальный исследовательский университет) имени И.М. Губкина, 2023. - С. 84.

10. Маслобойщиков, А.Н. Модель предварительного прогнозирования метеорологических условий образования опасных явлений погоды / А.Н. Маслобойщиков, Н.А. Веремьев, А.В. Каморников // Информатика: проблемы, методы, технологии: Материалы XXIV Международной научно-практической конференции им. Э.К. Алгазинова, Воронеж, 14-15 февраля 2024 года. - Воронеж: Воронежский государственный университет, 2024. - С. 404-410.

11. Цепелев, В.Ю. Классификация прогностического ансамбля как метод повышения качества долгосрочного прогноза погоды / В.Ю. Цепелев // Оптика атмосферы и океана. - 2023. - Т. 36, № 4(411). - С. 313-319. - DOI 10.15372/А0020230408.

12. Ben Bouallegue, Z. The Rise of Data-Driven Weather Forecasting: A First Statistical Assessment of Machine Learning-Based Weather Forecasts in an Operational-Like Context / Z. Ben Bouallegue, M. C. A. Clare, L. Magnusson, E. Gascon, M. Maier-Gerber, M. Janousek, M. Rodwell // Bulletin of the American Meteorological Society. - 2024. - V. 105, N. 6. - P. E864-E883.

13. Bi, K. Accurate medium-range global weather forecasting with 3D neural networks / K. Bi, L. Xie, H. Zhang, X. Chen, X. Gu, Q. Tian // Nature. - 2023. -V. 619, N. 7970. - P. 533-538.

14. Chen, L. Swinrdm: integrate swinrnn with diffusion model towards high-resolution and high-quality weather forecasting / L. Chen, F. Du, Y. Hu, Z. Wang, F. Wang // In: Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. - 2023. - V. 37, N. 1. - P. 322-330.

15. Wu, H. Interpretable weather forecasting for worldwide stations with a unified deep model / H. Wu, H. Zhou, M. Long, J. Wang // Nature Machine Intelligence. - 2023. - V. 5, N. 6. - P. 602-611.

16. Lam, R. Learning skillful medium-range global weather forecasting / R. Lam, A. Sanchez-Gonzalez, M. Willson, P. Wirnsberger, M. Fortunato, F. Alet, S. Ravuri, T. Ewalds, Z. Eaton-Rosen, W. Hu, A. Merose // Science. - 2023. - V. 382, N. 6677. - P. 1416-1421.

17. Chen, L. FuXi: A cascade machine learning forecasting system for 15-day global weather forecast / L. Chen, X. Zhong, F. Zhang, Y. Cheng, Y. Xu, Y. Qi, H. Li // Climate and Atmospheric Science. - 2023. - V. 6, N. 1. - P. 190.

18. Syromyatnikov, D.A. Machine learning in meteorology: modern methods and prospects for the development of weather forecasting methods / D.A. Syromyatnikov // Сборник научных статей по материалам XIV Международной научно практической конференции «Перспективные научные исследования: опыт, проблемы и перспективы развития» (10 мая 2024 г., г. Уфа). - Уфа: Изд. НИЦ Вестник науки, 2024. - С. 349-354.

19. Солдатенко, С.А. Искусственный интеллект и его применение в задачах численного прогноза погоды / С.А. Солдатенко // Метеорология и гидрология. - 2024, № 4. - С. 5-27. - DOI 10.52002/0130-2906-2024-4-5-27.

20. Шарапов, Р.В. Использование нейронных сетей для прогнозирования погоды / Р.В. Шарапов // Машиностроение и безопасность жизнедеятельности. - 2022. - № 1(43). - С. 50-54.

21. Киселев, А.А. Создание модели машинного обучения для прогнозирования погоды / А.А. Киселев, Э.Х. Габдуллин, П.А. Москаленко, Н. Л. Леонова // Дневник науки. - 2022. - № 3(63).

22. Соколов, А.А. Технологии искусственного интеллекта в управлении нагрузкой и прогнозировании погоды на станции, работающей на ВИЭ / А.А. Соколов, Я.Е. Шевченко // Цифровые системы и модели: теория и практика проектирования, разработки и применения: Материалы национальной (с международным участием) научно-практической конференции, Казань, 10-11 апреля 2024 года. - Казань: Казанский государственный энергетический университет, 2024. - С. 1115-1118.

23. Гончаров, И.А. Использование искусственного интеллекта для анализа и прогнозирования погоды и климатических изменений / И.А. Гончаров, А.А. Пахомов, Л.В. Гаев // Структурная модернизация науки как основа устойчивого развития общества: сборник статей по итогам Международной научно-практической конференции, Тюмень, 15 апреля 2024 года. - Стерлита-мак: ООО "Агентство международных исследований", 2024. - С. 79-81.

24. Панкратова, Е.В. Применения алгоритмов искусственного интеллекта для прогнозирования космической погоды / Е.В. Панкратова, А.В. Голиков, К.В. Кочелаевская // Техногенная и природная безопасность. Медицина катастроф (Safety-2023): Сборник научных трудов VII Всероссийской научно-практической конференции с международным участием, Саратов, 19-20 октября 2023 года. - Саратов: ООО "Центр социальных агроинноваций СГАУ", 2023. - С. 414-418.

25. Mukashev, D.S. Information technology for weather forecast based on modern platform solutions / D.S. Mukashev, G.A. Abitova // Bulletin of Shakarim University. Technical Sciences. - 2023. - N. 4(12). - P. 18-25. - DOI 10.53360/2788-7995-2023-4(12)-3.

26. Мошуров, В.М. Новые технологии и подходы в сфере прогнозирования погоды / В.М. Мошуров, В.Д. Русскин, И.С. Логинов // Информационные технологии и системы: управление, экономика, транспорт, право. - 2023. - № 2(46). - С. 37-43.

27. Моисеева, Н.О. Проблемы и перспективы совершенствования методов свехкраткосрочного прогнозирования особых для авиации явлений

погоды / Н.О. Моисеева, Д.Н. Арзаманов, В.А. Демчук, А.Б. Лебедев // Материалы 21-й Международной конференции "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса", Москва, 13-17 ноября 2023 года. -Москва: Институт космических исследований Российской академии наук, 2023. - С. 163.

28. Горбушин, П.А. Применение цифровых технологий для разработки системы прогнозирования метеорологических элементов и атмосферных явлений / П.А. Горбушин, А.Д. Исаев // Современные проблемы и перспективы развития строительства, теплогазоснабжения и энергообеспечения: Материалы XII Национальной конференции с международным участием, Саратов, 21-22 апреля 2022 года. - Саратов: ФГБОУ ВО Саратовский ГАУ, 2022. - С. 269-273.

29. Семенов, В.В. Мониторинг и прогнозирование опасных метеорологических процессов и явлений / В.В. Семенов, В.В. Сериков, Н.А. Цыбиков // Актуальные проблемы обеспечения пожарной безопасности и защиты от чрезвычайных ситуаций: Материалы IV Всероссийской научно-практической конференции, Красноярск, 21 апреля 2023 г. - Железногорск: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Сибирская пожарно-спасательная академия" Государственной противопожарной службы Министерства Российской Федерации по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации стихийных бедствий", 2023. - С. 171-173.

30. Бахарева, В.Б. Применение регрессионного анализа для прогнозирования погоды / В.Б. Бахарева, А.В. Гурская // Тенденции развития науки и образования. - 2024. - № 106-11. - С. 13-17. - DOI 10.18411/trnio-02-2024-594.

31. Максимов, С.Ю. Исследование возможности применения нечеткой логики при нейросетевом краткосрочном прогнозировании погоды / С.Ю. Максимов, А.И. Ларин // DSPA: Вопросы применения цифровой обработки сигналов. - 2023. - Т. 13, № 1. - С. 47-54.

32. Максимов, С.Ю. Исследование эффективности квантизации значений входных параметров для нейронной сети прогнозирования погоды / С.Ю. Максимов // Наукосфера. - 2023. - № 4-2. - С. 258-263. - DOI 10.5281/zenodo.7918488.

33. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2022619661 Российская Федерация. Программа для прогнозирования погоды: № 2022618890 : заявл. 17.05.2022 : опубл. 24.05.2022 / В.Е. Хон.

34. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2024611303 Российская Федерация. Предсказатель погоды: № 2023686576 : заявл. 30.11.2023 : опубл. 19.01.2024 / С.Р. Асадуллин.

35. Малинин, В.Н. Изменчивость уровня в тропической зоне Тихого океана и Эль-Ниньо - Южное колебание / В.Н. Малинин, М.А. Смирнов // Гидрометеорология и экология. - 2022. - № 68. - С. 463-477. - DOI 10.33933/27133001-2022-68-463-477.

36. Мохов, И.И. Изменения частот фазовых переходов разных типов явлений Эль-Ниньо в последние десятилетия / И.И. Мохов // Известия Российской академии наук. Физика атмосферы и океана. - 2022. - Т. 58, № 1. - С. 39. - DOI 10.31857/S0002351522010084.

37. Марчукова, О.В. Классификация явлений ла-Нинья и их влияние на климат Атлантико-Европейского региона / О.В. Марчукова, Е.Н. Воскресенская. - Севастополь: Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Институт природно-технических систем", 2023. - 156 с. - DOI 10.33075/978-5-6048608-6-1.

38. Zhang, S. Statistical characteristics and composite environmental conditions of explosive cyclones over the Japan Sea and Kuroshio/Kuroshio Extension / S. Zhang, G. Fu, Y. Zhang // Atmosphere. - 2022. - V. 13, N. 1. - P. 17. - DOI 10.3390/atmos13010017.

39. Lee, J. Enhancing tropical cyclone intensity forecasting with explainable deep learning integrating satellite observations and numerical model outputs / J. Lee, J. Im, Y. Shin // iScience. - 2024. - V. 27. - DOI 10.1016/j.isci.2024.109905.

40. Lin, S. S. Applying Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System to Improve Typhoon Intensity Forecast in the Northwest Pacific / S. S. Lin // Water. -2023. - V. 15, N. 15. - P. 2855.

41. Zhang, J. To improve the prediction skills of typhoon intensity by identifying target observation using particle filter assimilation method / J. Zhang // Atmospheric Research. - 2024. - V. 303. - P. 107326.

42. Shao, X. The impact of observed drag reduction over land on typhoon forecasting / X. Shao, N. Zhang, J. Tang // Journal of Geophysical Research: Atmospheres. - 2023. - V. 128, N 17. - pp. e2022JD038278.

43. Opryshko, O. V. Numerical Simulation of Nea-Bottom Parts Of A Tornado And A Tropical Cyclone In A Stationary Case / O. V. Opryshko // Journal of Computational and Engineering Mathematics. - 2023. - V. 10, N. 1. - P. 30-43. -DOI 10.14529/jcem230104.

44. Chen, Y. C. Water level forecasting in tidal rivers during typhoon periods through ensemble empirical mode decomposition / Y. C. Chen // Hydrology. -2023. - V. 10. - № 2. - P. 47.

45. Liu, C. A. New Post-Processing Method for Improving Track and Rainfall Ensemble Forecasts for Typhoons over Eastern China / C. A. Liu // Atmosphere. - 2024. - V. 15, N 8. - P. 874.

46. Xu, D. Time Neighborhood Method for the Verification of Landfalling Typhoon Track Forecast / D. Xu, J. C. H. Leung, B. Zhang // Advances in Atmospheric Sciences. - 2023. - V. 40. - N 2. - P. 273-284.

47. Veretenenko, S. V. Long-term effects of solar activity on cyclone tracks in the North Atlantic / S. V. Veretenenko, P. B. Dmitriev, V. A. Dergachev // St. Petersburg State Polytechnical University Journal. Physics and Mathematics. -2023. - V. 16, N. S1.2. - P. 454-460. - DOI 10.18721/JPM.161.269.

48. Zhang, S. Statistical characteristics and composite environmental conditions of explosive cyclones over the Japan Sea and Kuroshio/Kuroshio Extension / S. Zhang, G. Fu, Y. Zhang // Atmosphere. - 2022. - V. 13, N 1. - P. 17. - DOI 10.3390/atmos13010017.

49. Li, W. Multimodal Adversarial Fusion for Typhoon Intensity Forecasting / W. Li // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. - 2024. - V. 62. - P. 1-12.

50. Huo, H. Typhoon disaster emergency forecasting method based on big data / H. Huo, Y. Chen, S. Wang // PLoS one. - 2024. - V. 19, N 4. - P. e0299530.

51. Huang, Y. J. Bayesian typhoon precipitation prediction with a mixture of ensemble forecast-based and historical event-based prediction functions / Y. J. Huang // Journal of Hydrology. - 2024. - V. 635. - P. 131176.

52. Ярошевич, М.И. О некоторых особенностях сейсмичности в зоне действия тропических циклонов / М.И. Ярошевич // Динамические процессы в геосферах. - 2024. - Т. 16, № 1. - С. 25-31. - DOI 10.26006/29490995_2024_16_1_25.

53. Ярошевич, М.И. Динамика энергии тропических циклонов в зависимости от их взаимного расположения / М.И. Ярошевич // Исследование Земли из космоса. - 2022. - № 3. - С. 30-36. - DOI 10.31857/S0205961422030095.

54. Ярошевич, М.И. О взаимной динамике тропических циклонов / М.И. Ярошевич // Известия Российской академии наук. Физика атмосферы и океана. - 2022. - Т. 58, № 5. - С. 534-542. - DOI 10.31857/S0002351522050121.

55. Ярошевич, М.И. Циклоническая активность тропических циклонов и некоторые ее особенности. Часть I. Некоторые закономерности всплесков циклонической активности тропических циклонов / М.И. Ярошевич // Проблемы анализа риска. - 2023. - Т. 20, № 6. - С. 34-39. - DOI 10.32686/18125220-2023-20-6-34-39.

56. Ярошевич, М.И. Циклоническая активность тропических циклонов и некоторые ее особенности. Часть II. О возможной многолетней цикличности энергии тропических циклонов / М.И. Ярошевич // Проблемы анализа риска. - 2024. - Т. 21, № 1. - С. 50-55.

57. Ярошевич, М.И. Циклоническая активность тропических циклонов и некоторые ее особенности. Часть III. Об одной особенности совместной

динамики годовых значений циклонической и сейсмической энергий в зоне действия тропических циклонов / М.И. Ярошевич // Проблемы анализа риска. - 2024. - Т. 21, № 2. - С. 34-41.

58. Костин, В.М. Тропические циклоны - триггер литосферных землетрясений / В.М. Костин, О.Я. Овчаренко, Е.П. Трушкина // Триггерные эффекты в геосистемах: Тезисы VI Международной конференции (Москва, 2124 июня 2022 г.) ИДГ РАН. - 2022. - С. 52.

59. Костин, В.М. Особенности взаимосвязи тропических циклонов и землетрясений / В.М. Костин, Г.Г. Беляев, О.Я. Овчаренко, Е.П. Трушкина // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. -2022. - Т. 19, № 1. - С. 125-139.

60. Костин, В.М. Взаимосвязь динамики тропических циклонов и землетрясений во время афтершоков Landers-92 / В.М. Костин, О.Я. Овчаренко, Е.П. Трушкина // Материалы 20-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». - Москва: ИКИ РАН, 2022. - С. 369. - DOI 10.21046/20DZZconf-2022a.

61. Костин, В.М. О возможности краткосрочного предсказания сильных землетрясений по метеорологическим данным прогноза развития тропических циклонов / В.М. Костин, О.Я. Овчаренко, Е.П. Трушкина // Современные методы оценки сейсмической опасности и прогноза землетрясений: материалы III Всероссийской конференции с международным участием, посвященной памяти чл.-корр. РАН, д.ф.-м.н. Александра Анатольевича Соловьева, Москва, 25-26 октября 2023 г. - Москва: Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт теории прогноза землетрясений и математической геофизики Российской академии наук, 2023. - С. 124-128.

62. Костин, В.М. Особенности взаимосвязи тропических циклонов и землетрясений / В.М. Костин, Г.Г. Беляев, О.Я. Овчаренко, Е.П. Трушкина // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. -2022. - Т. 19, № 1. - С. 125-139. - DOI 10.21046/2070-7401-2022-19-1-125-139.

63. Чупин, В.А. Микросейсмические колебания как индикатор тропических циклонов / В.А. Чупин // Фундаментальная и прикладная гидрофизика.

- 2023. - Т. 16, № 3. - С. 9-17. - 001 10.59887/2073-6673.2023.16(3)-1.

64. Долгих, Г.И. Дистанционный сейсмоакустический мониторинг тропических циклонов / Г.И. Долгих, С.Г. Долгих, В.А. Чупин, В.А. Швец // Физика геосфер: Материалы докладов, Владивосток, 11-15 сентября 2023 года.

- Владивосток: Тихоокеанский океанологический институт им. В.И. Ильичева ДВО РАН, 2023. - С. 39-41. - Б01 10.34906/9785604968383.039.

65. Левина, Г.В. Применение теории турбулентного вихревого динамо для ранней диагностики зарождения тропических циклонов / Г.В. Левина // Фундаментальная и прикладная гидрофизика. - 2022. - Т. 15, № 2. - С. 47-59.

- Б01 10.48612^р§/уах§-хёшу-11 рп.

66. Опрышко, О.В. Численное моделирование придонных частей торнадо и тропического циклона в стационарном случае / О.В. Опрышко // Научная сессия НИЯУ МИФИ-2022 по направлению "Инновационные ядерные технологии": Сборник научных трудов всероссийской научно-практической конференции, Снежинск, 31 января - 02 февраля 2023 года. - Москва-Снежинск: Национальный исследовательский ядерный университет МИФИ, 2023. - С. 9293.

67. Баутин, С.П. Численное моделирование разрушения тропических циклонов / С.П. Баутин, В.Е. Замыслов, А.Г. Обухов // Лазерные, плазменные исследования и технологии. ЛАПЛАЗ-2022: Сборник научных трудов VIII международной конференции, посвященной 100-летию со дня рождения лауреата Нобелевской премии по физике Басова Н. Г., Москва, 22-25 марта 2022 года. - Москва: Национальный исследовательский ядерный университет "МИФИ", 2022. - С. 98.

68. Топталов, В.С. Анализ гидродинамики закрученных потоков в прямоточных циклонах / В.С. Топталов, Ю.Г. Чесноков, О.М. Флисюк // Журнал прикладной химии. - 2023. - Т. 96, № 1. - С. 112-120. - Б01 10.31857/80044461823010139.

69. Федотов, Т.М. Сравнение расчётных скоростей ветра в циклоне с данными реанализа / Т.М. Федотов // Гидрометеорология и физика атмосферы: современные достижения и тенденции развития: Материалы II Международной научно-практической конференции, Санкт-Петербург, 20-22 марта 2024 года. - Санкт-Петербург: Издательско-полиграфическая ассоциация высших учебных заведений, 2024. - С. 513-515.

70. Бугаенко, А.А. Газодинамические течения в торнадо и тропических циклонах / А.А. Бугаенко, А.О. Казачинский, И.Ю. Крутова, О.В. Опрышко // XIII Всероссийский Съезд по теоретической и прикладной механике: Сборник тезисов докладов. В 4-х томах, Санкт-Петербург, 21 -25 августа 2023 года. - Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, 2023. - С. 325-327.

71. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2022682718 Российская Федерация. Программный комплекс для построения корреляционных климатических сетей и оценки ассоциации сетевых метрик с положением тропических циклонов: № 2022682118: заявл. 17.11.2022: опубл. 25.11.2022 / М.И. Кривоносов, О.С. Вершинина, А.Ю. Пи-рова, О.И. Канаков.

72. Подрезов, Ю.В. Современные особенности вихревых процессов тропических циклонов последних лет / Ю.В. Подрезов // Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций. - 2022, №2 3. - С. 81-86. - БСТ 10.36535/08694176-2022-03-11.

73. Уварова, А.А. Исследование характеристик тропических циклонов на примере сезона ураганов 2020 г. в Атлантике, Индийском и Тихом океанах / А.А. Уварова, И.В. Латышева // Российская цивилизация: история, проблемы, перспективы: Материалы XXVI региональной молодёжной научно-практической конференции с международным участием, Иркутск, 12 декабря 2021 года. - Иркутск: Общество с ограниченной ответственностью "Издательство Оттиск", 2022. - С. 246-249.

74. Лазарева, Н.Н. Влияние солнечной активности на повторяемость и интенсивность тропических циклонов в северо-западной части Тихого океана / Н.Н. Лазарева // Балтийский морской форум: Материалы XI Международного Балтийского морского форума. В 8-ми томах, Калининград, 25-30 сентября 2023 года. - Калининград: Калининградский государственный технический университет, 2023. - С. 28-38.

75. Озерова, Н.А. Исследования тропических циклонов северо-западной части Тихого океана / Н.А. Озерова // Современные тенденции и перспективы развития гидрометеорологии в России: Материалы V Всероссийской научно-практической конференции, Иркутск, 23-25 ноября 2022 года / Отв. редактор Е. Н. Сутырина. - Иркутск: Иркутский государственный университет, 2023. - С. 253-257.

76. Ломоносова, А.А. Сравнительный анализ характеристик тропических циклонов Атлантического и Тихого океанов (на примере 2021 года) / А.А. Ломоносова, И.В. Латышева // Российская цивилизация: история, проблемы, перспективы: Материалы XXVI региональной молодёжной научно-практической конференции с международным участием, Иркутск, 12 декабря 2021 года. - Иркутск: Общество с ограниченной ответственностью "Издательство Оттиск", 2022. - С. 218-222.

77. Левина, Г.В. Квазитропические циклоны в Черном море (20022021) / Г.В. Левина // Материалы 20-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». -Москва: ИКИ РАН, 2022. - С. 427. - DOI 10.21046/20DZZconf-2022a.

78. Озерова, Н.А. Исследование особенностей эволюции тропических циклонов, влияющих на погоду Дальнего Востока России / Н.А. Озерова // Сборник материалов участников XIX Большого географического фестиваля: электронное издание, Санкт-Петербург, 07-09 апреля 2023 года / Санкт-Петербургский государственный университет, Институт Наук о Земле, Профсоюзная организация студентов и аспирантов СПбГУ. - Санкт-Петербург: Свое издательство, 2023. - С. 300-304.

79. Дорожко, Н.В. Анализ метеорологической ситуации при прохождении активного циклона на территории Беларуси / Н.В. Дорожко // Материалы I Белорусского географического конгресса: Материалы конгресса к 90-летию факультета географии и геоинформатики Белорусского государственного университета и 70-летию Белорусского географического общества. В 7-ми частях, Минск, 08-13 апреля 2024 года. - Минск: Белорусский государственный университет, 2024. - С. 183-187.

80. Потапов, Н.А. Тайфуны. Методы прогнозирования и противодействия / Н.А. Потапов, Д.Е. Ишевских, С.А. Кокшаров // Состояние и перспективы развития современной науки по направлению "Новые материалы и энергетика в ВС РФ": сборник статей научно-технической конференции, Анапа, 26-28 апреля 2023 года / Военный инновационный технополис «ЭРА». -Анапа: Б. и., 2023. - С. 152-156.

81. Киреева, Т.В. Вопросы предупреждения возникновения чрезвычайных ситуаций, связанных с неблагоприятными метеорологическими явлениями в районах Крайнего Севера / Т.В. Киреева // Научные революции как ключевой фактор развития науки и техники: сборник статей по итогам Международной научно-практической конференции, Пермь, 27 марта 2024 года. -Стерлитамак: ООО "Агентство международных исследований", 2024. - С. 5660.

82. Маслобойщиков, А.Н. Модель предварительного прогнозирования метеорологических условий образования опасных явлений погоды / А.Н. Маслобойщиков, Н.А. Веремьев, А.В. Каморников // Информатика: проблемы, методы, технологии: Материалы XXIV Международной научно-практической конференции им. Э.К. Алгазинова, Воронеж, 14-15 февраля 2024 года. - Воронеж: Воронежский государственный университет, 2024. - С. 404-410.

83. Коробкина, Ю.Ш. Моделирование стихийных бедствий / Ю.Ш. Коробкина, А.В. Осипов, В.Ю. Шендеров// Международный круглый стол "Системы раннего предупреждения о чрезвычайных ситуациях: теория и практика": Сборник материалов (в рамках проведения XIV Международного

салона средств обеспечения безопасности "Комплексная безопасность-2023"), Кубинка, Московская обл., 02 июня 2023 года. - Москва: Всероссийский научно-исследовательский институт по проблемам гражданской обороны и чрезвычайных ситуаций МЧС России, 2023. - С. 12-25.

84. Верескун, А.В. Комплекс мероприятий по предупреждению чрезвычайных ситуаций в условиях ограничения режима потребления электрической энергии / А.В. Верескун // Международный круглый стол "Системы раннего предупреждения о чрезвычайных ситуациях: теория и практика": Сборник материалов (в рамках проведения XIV Международного салона средств обеспечения безопасности "Комплексная безопасность-2023"), Кубинка, Московская обл., 02 июня 2023 года. - Москва: Всероссийский научно-исследовательский институт по проблемам гражданской обороны и чрезвычайных ситуаций МЧС России, 2023. - С. 61-69.

85. Минлигареев, В.Т. Информационное обеспечение при возникновении опасных явлений космической погоды / В.Т. Минлигареев, В.Ю. Коло-мин, Д.Д. Вишняков, А.С. Калишин // Безопасность населения от быстрораз-вивающихся опасных природных явлений: XXV Международная научно-практическая конференция по проблемам защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций по теме (в рамках проведения XIV Международного салона средств обеспечения безопасности «Комплексная безопасность-2023»), Кубинка, 01 июня 2023 года. - Москва: ФГБУ ВНИИ ГОЧС (ФЦ), 2023. - С. 30-37.

86. Фаткулина, А.В. Мониторинг и прогноз чрезвычайных ситуаций природного происхождения / А.В. Фаткулина, С.А. Липски // Безопасность населения от быстроразвивающихся опасных природных явлений: XXV Международная научно-практическая конференция по проблемам защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций по теме (в рамках проведения XIV Международного салона средств обеспечения безопасности "Комплексная безопасность-2023"), Кубинка, 01 июня 2023 года. - Москва: ФГБУ ВНИИ ГОЧС (ФЦ), 2023. - С. 38-44.

87. Арефьева Е.В. Модели и методы прогнозирования чрезвычайных ситуаций техногенного характера на урбанизированных территориях / В.А. Акимов, Е.В. Арефьева, И.Ю. Олтян, Е.О. Иванова, Д.И. Ростовцев, Ю.А. Шишков - Москва : ФГБУ ВНИИ ГОЧС (ФЦ), 2025. - 136 с.

88. Земенкова, М.Ю. Методы системного анализа в решении задач управления сложными техническими системами / М.Ю. Земенкова, Д.А. Бабичев, Ю.Д. Земенков // Электронный научный журнал Нефтегазовое дело. -2007. - № 2. - С. 22.

89. Li, Z.L. Satellite remote sensing of global land surface temperature: Definition, methods, products, and applications / Z.L. Li // Reviews of Geophysics. - 2023. - V. 61. - № 1.

90. Yifter, T. Deep Transfer Learning of Satellite Imagery for Land Use and Land Cover Classification / T. Yifter, Yu. Razoumny, V. Lobanov // Informatics and Automation. - 2022. - V. 21, N. 5. - P. 963-982. - DOI 10.15622/ia.21.5.5.

91. Aliyeva, N. Assessment of the dynamics of changes in the coastline of the Azerbaijan sector of the Caspian Sea based on satellite images / N. Aliyeva, M. Abdullayeva, B. Mekhtieva // Universum: технические науки. - 2024. - N. 5-8(122). - P. 27-30.

92. Минкин, А.С. Распознавание облаков на гиперспектральных спутниковых изображениях с использованием объяснимой модели машинного обучения / А.С. Минкин, О.В. Николаева // Оптика атмосферы и океана. -2024. - Т. 37, № 2(421). - С. 149-157. - DOI 10.15372/AOO20240209.

93. Колпаков, Д.М. Расчет маски облаков по изображениям предварительного просмотра мультиспектральных спутниковых снимков / Д.М. Колпаков, Е.В. Вершинин, Е.В. Зеленцова // Известия Института инженерной физики. - 2022. - № 2(64). - С. 61-63.

94. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2024618118 Российская Федерация. Программа для реконструкции трехмерных моделей облаков по данным пассивного спутникового зондирования: № 2024616088: заявл. 27.03.2024: опубл. 09.04.2024 / А.В. Скороходов.

95. Чурсин, В.В. Выделение с помощью нейронных сетей вероятностных зон развития грозы по данным спутникового зондирования / В.В. Чурсин, И.В. Кужевская // Геосферные исследования. - 2022. - № 3. - С. 162-171. - DOI 10.17223/25421379/24/11.

96. Панфилова, М.А. Определения скорости ветра в циклонах по данным радиолокатора DPR и радиометра GMI на спутнике GPM / М.А. Панфилова, В.Ю. Караев, Л.М. Митник // Материалы 19-й Международной конференции "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса", Москва, 15-19 ноября 2021 г. - Москва: Институт космических исследований Российской академии наук, 2021. - С. 269.

97. Атаджанова О.А. Особенности поверхностных проявлений малых вихрей в Беринговом море в летний сезон по данным спутниковых радиолокационных изображений / О.А. Атаджанова, А.В. Зимин, К.А. Круглова // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2022. -Т. 19, № 3. - С. 270-278. - DOI 10.21046/2070-7401-2022-19-3-270-278.

98. Гришкин, В.М. Глубокая нейронная сеть для семантической сегментации спутниковых изображений / В.М. Гришкин, С.И. Каримов // Наукоемкие технологии в космических исследованиях Земли. - 2024. - Т. 16, № 3. -С. 12-17. - DOI 10.36724/2409-5419-2024-16-3-12-17.

99. Хрящев, В.В. Сегметрация объектов на спутниковых изображениях с использованием сверточных нейронных сетей / В.В. Хрящев, А.Л. Приоров, В.А. Павлов, Л.И. Ивановский // Наукоемкие технологии. - 2024. - Т. 25, № 2. - С. 82-90. - DOI 10.18127/j20700784-201906-04.

100. Окуньков, С.В. Сегментация спутниковых изображении алгоритмическими методами и методами машинного обучения / С.В. Окуньков, М.А. Барулина // RusNanoSat-2023: Сборник тезисов докладов пятого российского симпозиума по наноспутникам с международным участием, Самара, 06-08 сентября 2023 г. - Самара: Самарский национальный исследовательский университет им. акад. С.П. Королева, 2023. - С. 124-126.

101. Гумерова, Д.И. Разработка методологии оперативного прогнозирования погоды на основании спутниковых данных Ь-диапазона / Д.И. Гуме-рова // Современные проблемы биологии, наук о Земле, спорта и туризма: Сборник статей Всероссийской научно-практической конференции с международным участием, посвященной 100-летию Ф.А. Максютова, Уфа, 05 декабря 2023 года. - Уфа: Уфимский университет науки и технологий, 2023. - С. 149-150.

102. Панкратова, Е.В. Применения алгоритмов искусственного интеллекта для прогнозирования космической погоды / Е.В. Панкратова, А.В. Голиков, К.В. Кочелаевская // Техногенная и природная безопасность. Медицина катастроф (Safety-2023): Сборник научных трудов VII Всероссийской научно-практической конференции с международным участием, Саратов, 19-20 октября 2023 г. - Саратов: ООО "Центр социальных агроинноваций СГАУ", 2023. - С. 414-418.

103. Березин, И.А. Система прогнозирования космической погоды по данным наблюдений телескопов ГАС Гао / И.А. Березин, А.Г. Тлатов, А.Д. Шрамко // Солнечная и солнечно-земная физика - 2023: Труды XXVII Всероссийской ежегодной конференции по физике Солнца, Санкт-Петербург, 09-13 октября 2023 года. - Санкт-Петербург: ООО «Издательство ВВМ», 2023. - С. 27-30. - БСТ 10.31725/0552-5829-2023-27-30.

104. Ковриго П.А. Оценка информативности спутниковых ИК-снимков и их интерпретация при синоптическом анализе и прогнозировании опасных явлений погоды / П.А. Ковриго, А.В. Семеник // Фундаментальные и прикладные исследования в гидрометеорологии: Материалы международной научно-практической конференции, посвященной 50-летию кафедры общего землеведения и гидрометеорологии Белорусского государственного университета, Минск, 11 -13 октября 2023 года. - Минск: Белорусский государственный университет, 2023. - С. 650-656.

105. Лысенко, С.А. Повышение точности численных прогнозов погоды на территории Беларуси с использованием оперативных спутниковых данных

/ С.А. Лысенко, П.О. Зайко // Природопользование. - 2022. - № 2. - С. 86-98. - БО! 10.47612/2079-3928-2022-2-86-98.

106. Якушева, А.Н. Развитие алгоритмов технического зрения для уточнения параметров тропических циклонов по данным дистанционного зондирования Земли / А.Н. Якушева, Д.М. Ермаков // Материалы 20-й Международной конференции "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса", Москва, 14-18 ноября 2022 г. - Москва: Институт космических исследований Российской академии наук, 2022. - С. 477.

107. Пичугин, М.К. Диагностика эволюции интенсивных внетропиче-ских циклонов с экстремальным ветром над северной частью Тихого океана / М.К. Пичугин, И.А. Гурвич, А.В. Баранюк // Материалы 21-й Международной конференции "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса", Москва, 13-17 ноября 2023 г. - Москва: Институт космических исследований Российской академии наук, 2023. - С. 169.

108. Петрова, А.Н. Исследование циклонов в восточном секторе Арктики по спутниковым данным / А.Н. Петрова // Сборник трудов VI Международной конференции "Гидрометеорология и экология: достижения и перспективы развития" имени Л. Н. Карлина / М00-2022: Сборник трудов VI Международной конференции, Санкт-Петербург, 14-15 декабря 2022 года. - Санкт-Петербург: Издательство "Перо", 2022. - С. 186-190.

109. Михальцева, С.В. Изучение тонкой структуры циклона с помощью спутниковой информации / С.В. Михальцева // Моря России: Вызовы отечественной науки: Тезисы докладов Всероссийской научной конференции, Севастополь, 26-30 сентября 2022 г. - Севастополь: ФГБУН Морской гидрофизический институт РАН, 2022. - С. 228-229.

110. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2024617732 Российская Федерация. «Определение стадий развития циклонов по спутниковым снимкам на основе нейросетевого моделирования»: № 2024616334: заявл. 25.03.2024: опубл. 04.04.2024 / И.З. Денега.

111. Юровская, М.В. Совместное использование спутниковых наблюдений и численного моделирования волн в ураганах на примере тропического циклона Гони / М.В. Юровская, В.Н. Кудрявцев, А. Муш // Материалы 19-й Международной конференции "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса", Москва, 15-19 ноября 2021 г. - Москва: Институт космических исследований Российской академии наук, 2021. - С. 297.

112. Коляда, В.С. Конфигурация и эволюция полей скорости ветра в полярных циклонах на основе моделирования с ассимиляцией данных спутниковых скаттерометров / В.С. Коляда, П.А. Голубкин // Материалы 21-й Международной конференции "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса", Москва, 13-17 ноября 2023 г. - Москва: Институт космических исследований Российской академии наук, 2023. - С. 151.

113. Кузнецов, Д.А. Повышение эффективности технологии создания анимационных изображений тропических циклонов / Д.А. Кузнецов // Новые информационные технологии в научных исследованиях: Материалы XXVIII Всероссийской научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов, Рязань, 22-24 ноября 2023 г. - Рязань: Рязанский государственный радиотехнический университет им. В.Ф. Уткина, 2023. - С. 160.

114. Пичугин, М.К. Анализ экстремального ветра в интенсивных вне-тропических циклонах над северной частью Тихого океана на основе измерений со спутника SMAP / М.К. Пичугин, И.А. Гурвич, А.В. Баранюк // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2022. -Т. 19, № 5. - С. 287-302. - БСТ 10.21046/2070-7401-2022-19-5-287-299.

115. Митник, Л.М. Эволюция взрывных циклонов над северной частью Тихого океана по мультисенсорным спутниковым измерениям / Л.М. Митник, В.П. Кулешов, М.Л. Митник, А.В. Баранюк // Материалы 20-й Международной конференции "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса", Москва, 14-18 ноября 2022 года. - Москва: Институт космических исследований Российской академии наук, 2022. - С. 434.

116. Степочкин, И.Е. Совместное использование данных активного и пассивного дистанционного зондирования для параметризации апвеллинга и мониторинга изменчивости уклона морской поверхности при прохождении тропических циклонов в Северо-западной части Тихого океана / И.Е. Степочкин // Материалы 19-й Международной конференции "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса", Москва, 15-19 ноября 2021 г. - Москва: Институт космических исследований Российской академии наук, 2021. - С. 287.

117. Стокоз, А.К. Отклик Баренцева моря на движущиеся полярные циклоны / А.К. Стокоз, В.Н. Кудрявцев, К.С. Хворостовский // Материалы 21-й Международной конференции "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса", Москва, 13-17 ноября 2023 года. - Москва: Институт космических исследований Российской академии наук, 2023. - С. 260.

118. Захаров, В.И. Тропический циклон как источник возмущений ионосферы в широком высотном интервале / В.И. Захаров, С.Л. Шалимов, П.К. Сигачев // Материалы 20-й Международной конференции "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса", Москва, 14-18 ноября 2022 года. - Москва: Институт космических исследований Российской академии наук, 2022. - С. 363.

119. Захаров, В.И. Возмущения от крупных тропических циклонов, совместно регистрируемые в общем содержании озона и в ионосфере / В.И. Захаров, П.К. Сигачев // Материалы 19-й Международной конференции "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса", Москва, 15-19 ноября 2021 года. - Москва: Институт космических исследований Российской академии наук, 2021. - С. 405.

120. Зольникова, Н.Н. Численный анализ динамики тропического циклогенеза и её связь с изменениями климата в рамках малопараметрической модели / Н.Н. Зольникова, Н.С. Ерохин, Р. Шкевов, Л.А. Михайловская // Материалы 19-й Международной конференции «Современные проблемы

дистанционного зондирования Земли из космоса», Москва, 15-19 ноября 2021 года. - Москва: Институт космических исследований Российской академии наук, 2021. - С. 26.

121. Якушева, А.Н. Развитие процедур автоматического детектирования и локализации центров тропических циклонов на спутниковых изображениях / А.Н. Якушева, Д.М. Ермаков // Материалы 21 -й Международной конференции "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса", Москва, 13-17 ноября 2023 года. - Москва: Институт космических исследований Российской академии наук, 2023. - С. 184.

122. Якушева, А.Н. Разработка новой автоматической методики восстановления интенсивности тропических циклонов по данным многоспектральных спутниковых наблюдений Земли с помощью искусственных нейросетей / А.Н. Якушева, Д.М. Ермаков // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2024. - Т. 21, № 2. - С. 336-349. - БСТ 10.21046/2070-7401 -2024-21 -2-336-349.

123. Баданов, А.Ю. Анализ возможностей уточнения оперативного прогноза траектории тропического циклона с использованием данных спутникового радиотепловидения / А.Ю. Баданов, Д.М. Ермаков // Материалы 20-й Международной конференции "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса", Москва, 14-18 ноября 2022 года. - Москва: Институт космических исследований Российской академии наук, 2022. - С. 404.

124. Парамонов, А.А. Анализ динамики макроэкономических показателей России / А.А. Парамонов, В.И Кузьмин // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и технические науки. - 2022. - № 11-2. - С. 123-128. - БСТ 10.37882/2223-2966.2022.11-2.24.

125. Парамонов, А.А. Асимптотический анализ алгоритма поиска по-чти-периодов в данных с упорядоченным аргументом / А.А. Парамонов, Б.А. Крынецкий // Защита информации. Инсайд. - 2023 - Т. 112, № 4. - С. 53-57.

126. Парамонов, А.А. Программный комплекс обработки сигналов, представленных нелинейными колебаниями с трендом / А.А. Парамонов, В.И

Кузьмин // Оптические методы исследования потоков : Труды XVII Международной научно-технической конференции, Москва, 26-30 июня 2023 года. -Москва: Научно-технологический центр уникального приборостроения РАН,

2023. - С. 265-273.

127. Парамонов, А.А. Почти-периодический анализ, как инструмент анализа и прогнозирования курса валют / А.А. Парамонов, Б.А. Крынецкий // Инновации и инвестиции. - 2024. - № 2. - С. 422-425.

128. Парамонов, А.А. Практическая значимость почти периодического анализа / А.А. Парамонов, Т.Е. Смоленцева, Б.А. Крынецкий // Труды международного симпозиума "Надежность и качество". - 2024. - Т. 1. - С. 227-230.

129. Paramonov, A.A. Near-periodic Analysis of Global Monthly Temperature Anomaly / A.A. Paramonov, B.A. Krynetsky // 4th International Conference on Technology Enhanced Learning in Higher Education, Lipetsk, Russia, 20-21 June

2024. - DOI 10.1109/TELE62556.2024.10605706.

130. 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: Общество с ограниченной ответственностью "Вэ-лборн", Издательство «Научно-исследовательские публикации», 2024. - С. 609-613.

131. Global monthly temperature anomaly [Электронный ресурс]. - URL: https://ourworldindata.org/grapher/global-monthly-temp-anomaly (дата обращения: 17.08.2024).

132. Global warming: monthly sea surface temperature anomaly [Электронный ресурс]. - URL: https://ourworldindata.org/grapher/sea-surface-temperature (дата обращения: 17.08.2024).

133. Гидрометцентр России: официальный сайт [Электронный ресурс]. - Москва. - URL: https://meteoinfo.ru/ (дата обращения: 17.08.2024).

134. Our World in Data [Электронный ресурс]. - URL: https://our-worldindata.org/ (дата обращения: 17.08.2024).

135. National Centers for Environmental Information [Электронный ресурс]. - URL: https://www.ncei.noaa.gov/ (дата обращения: 17.08.2024).

136. МЧС России [Электронный ресурс]. - URL: https://mchs.gov.ru/ (дата обращения: 12.04.2025).

137. Калач А.В., Парамонов А.А., Крынецкий Б.А. К вопросу анализа метеоданных с упорядоченным аргументом в аспекте решения задач техно-сферной безопасности / А.В. Калач, А.А. Парамонов, Б.А. Крынецкий // Технологии техносферной безопасности. - 2024 -№ 3 (105). - С. 170-180 - DOI 10.25257/TTS.2024.3.105.170-180.

138. Парамонов, А.А. Почти периодический анализ накопленной энергии тайфунов при исследовании развития чрезвычайных ситуаций, обусловленных активностью тропических циклонов / А.А. Парамонов, А.В. Калач, И.Г. Малыгин // Проблемы управления рисками в техносфере. - 2024. - Т. 71, № 3 - С. 55-62.

139. Парамонов, А.А. Почти-периодический анализ накопленной энергии циклонов в аспекте решения задач техносферной безопасности / А.А. Парамонов, А.В. Калач, И.Г. Малыгин // Проблемы управления рисками в техносфере. - 2024. - Т. 71, № 3 - С. С. 55-62.

140. 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.

141. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2024666193 Российская Федерация. «Программа для почти периодического анализа данных с упорядоченным аргументом»: № 2024664410: заявл. 24.06.2024: опубл. 11.07.2024 / А.В. Калач, А.А. Парамонов, Т.Е. Смоленцева.

142. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2024683357 Российская Федерация. «Мультипроцессорная обработка данных для почти периодического анализа»: №2 2024682913 : заявл. 01.10.2024: опубл. 14.10.2024 / А. А. Парамонов, В. А. Данилова, А. В. Калач.

143. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2024688438 Российская Федерация. «Программа почти периодической обработки данных с возможностью выбора параллельных вычислений»: № 2024686766: заявл. 08.11.2024: опубл. 27.11.2024 / А.В. Калач, А.А. Парамонов, И.С. Толстова, В.А. Данилова.

144. National Oceanic and Atmospheric Administration [Электронный ресурс]. - URL: https://www.noaa.gov/ (дата обращения: 01.11.2024).

145. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2024668093 Российская Федерация. «Программа для кадрирования видео ряда»: №№ 2024666554: заявл. 16.07.2024: опубл. 01.08.2024 / А. В. Калач,

A. А. Парамонов, Т. Е. Смоленцева.

146. Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2025620264 Российская Федерация. База данных характеристик тропических циклонов: заявл. 24.12.2024: опубл. 16.01.2025 / А.А. Парамонов, А.В. Калач,

B.И. Трушина, Е.В. Калач, К.А. Кузнецова.

147. Парамонов, А.А. Применение почти периодического анализа изображений динамики активности циклонов в целях выработки управленческих решений по повышению устойчивости территорий в чрезвычайных ситуациях / А. А. Парамонов, А. В. Калач // Теория и практика повышения устойчивости урбанизированных территорий в чрезвычайных ситуациях : Сборник материалов международного круглого стола (в рамках проведения XV Международного салона средств обеспечения безопасности "Комплексная безопасность-2024"), Конгрессно-выставочный центр "Патриот", г. Кубинка, Московская обл., 30 мая 2024 года - Москва: Всероссийский научно-исследовательский институт по проблемам гражданской обороны и чрезвычайных ситуаций МЧС России, 2024. - С. 106-112.

148. Парамонов, А.А. О возможностях применения метода почти периодического анализа для прогнозирования чрезвычайных ситуаций, вызванных циклонами / А.А. Парамонов, Б.А. Крынецкий, А.В. Калач // Сборник материалов XI Международной заочной научно-практической конференции, посвященной Всемирному дню охраны окружающей среды, Минск, 5 июня 2024 г. - Минск: Университет гражданской защиты министерства по чрезвычайным ситуациям республики Беларусь, 2024. - С. 73-75.

149. Парамонов, А.А. Программная обработка спутниковых изображений тайфуна в аспекте решения задач техносферной безопасности / А.А. Парамонов, А.В. Калач // Управление большими системами: Труды XX Всероссийской школы-конференции молодых ученых, Новочеркасск, 10-13 сентября 2024 года. - Новочеркасск: Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) им. М.И. Платова, 2024. - С. 258-263.

150. Парамонов, А.А. Обработка данных космического мониторинга для анализа активности тропических циклонов на основе почти периодических характеристик / А.А. Парамонов, А.В. Калач // II Международная, межведомственная научно-техническая конференция «Космические технологии», Москва, 16-20 сентября 2024 года - Международная межведомственная научно-техническая конференция «Космическиетехнологии — 2024» [Электронный ресурс]: Сборник научных статей / сост. Замуруев С. Н., Чистяков Е. А. — М.: МИРЭА — Российский технологический университет, 2025. - С. 308312.

151. Калач, А.В. О возможностях применения метода почти-периодического анализа для обработки изображений / А.В. Калач, А.А. Парамонов // Моделирование систем и процессов. - 2024. - Т. 17, № 3. - С. 44-52.

152. Парамонов, А.А. Выявление почти-периодических характеристик спутниковых изображений тайфунов в аспекте решения задач техносферной безопасности / А.А. Парамонов // Техносферная безопасность. - 2024 - Т. 44, № 3. - С. 71-76.

153. Парамонов, А.А. Моделирование чрезвычайных ситуаций с применением почти-периодического анализа изображений структуры тайфунов / А.А. Парамонов, А.В. Калач // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Математика. Механика. Физика. - 2024. - Т. 16, № 4. -С. 67-74. - БСТ 10.14529/шшрЪ240408.

154. Парамонов, А.А. О сравнении результатов почти периодического анализа спутниковых видео данных тропических циклонов / А.А. Парамонов, А.В. Калач // Мониторинг, моделирование и прогнозирование опасных природных явлений и чрезвычайных ситуаций: Сборник материалов научно-практической конференции, г. Красноярск, 25 октября 2024 г. - Красноярск: Сибирская пожарно-спасательная академия МЧС России, 2024. - С. 198-203.

155. Парамонов, А.А. Исследование структуры тропического циклона на основе анализа данных спутникового видеоряда с применением метода почти периодического анализа / А.А. Парамонов, А.В. Калач, А. С. Кравченко // Моделирование систем и процессов. - 2024. - Т. 17, № 4. - С. 67-76. - БСТ 10.12737/2219-0767-2024-17-4-67-76.

156. Парамонов, А.А. Актуальные аспекты прогнозирования чрезвычайных ситуаций, вызванных циклонами методом почти-периодического анализа изображений / А.А. Парамонов, А.В. Калач, Б.А. Крынецкий // Актуальные проблемы обеспечения пожарной безопасности и защиты от чрезвычайных ситуаций : Материалы VI всероссийской научно-практической конференции, Красноярск, 19 апреля 2024 года. - Железногорск: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Сибирская пожарно-спасательная академия Государственной противопожарной службы Министерства Российской Федерации по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации стихийных бедствий», 2024. -С. 295-301.

164 Приложение

УТВЕРЖДАЮ

- ООО «Айта Класс»

к I .'а Л* / г

" ~- ^Чч Генеральный директор

у '' И.С. Кожевников

АКТ

о внедрении результатов диссертационного исследования Парамонова Александра Александровича «Мониторинг динамики развития чрезвычайных ситуаций, вызванных фоническими циклонами, на основе почти периодического анализа спутниковых изображений»

Комиссия в составе председателя - генерального директора Кожевникова Ильи Сергеевича: членов комиссии: аналитика больших данных Немчиновича В.А., системного аналитика Кончсвского А.И., настоящим актом подтверждав! использование методики прогнозирования динамики развития тропических циклонов на основе почти периодического анализа спутниковых изображений и её программной реализации для данных с упорядоченным аргументом с использованием параллельных вычислений в практической деятельности аналитического департамента.

Председатель комиссии:

Системный аналитик

Генеральный директор

Члены комиссии:

Аналитик больших данных

УТВКРЖДАЮ Генеральный директор

(НИ4.«НОВЫГ. ТЕХНОЛОГИИ

/ \ лГМХтоиаш»

А.Гу Карпенко ' 2025

АКТ

о внедрении результатов диссертационного исследования Парамонова Александра Александровича «Мониторинг динамики развита чрезвычайных ситу аций, вызванных тропическими циклонами, на основе почти периодического анализа спутниковых изображений»

Комиссия в составе председателя - начальника департамента проектного разни I ии Авилова Сергея Николаевича: членов комиссии: главного конструктора -Палешкина Андрея Вячеславовича и инженера по качеству Черных Любови Юрьевны, настоящим акшм подтверждает использование методики обработки и анализа спутниковых фото- и видеоизображений тропических циклонов для выявления почти периодических характеристик для данных с упорядоченным аргументом в практической деятельности департамента проектного развития.

Председатель комиссии: Начальник департамента

проект но1 о развития

С.Н. Авилов

Члены комиссии: Главный конструктор

Инженер но качеств)

Л.Ю. Черных

А.В. Налешкнн

Kill < 1111! K.\H '|i ]■! Л J'- Г A1111Я

RU

2024688438

(ИКЛККЛЛЬИЛН СЛУЖБА 111) llll II .LIl k 1ЛЛЛМ11Ш CO EC I'll 111 IIIIH' I II

(12) ГОСУДАРСТВЕННАЯ РЕГИСТРАЦИЯ ПРОГРАММЫ ДЛЯ ЭВМ

Номер регистрации (сьщетвпьства): 20246SB43S

Дата регистрации: 27.11.2024

Помор и дата поступления шьки. 20246Ш66 0Я. 11.2024

Дат а публикации и номер бюллетеня: 27JLU114 Ьнш. Л? 12

Авторы:

К;1.1;1Ч Андреи ВД* JIIM1I р<№1Г1 (КГ),

Парамонов АЛ№И|ДР .Л. If hT аНДрИНН1! (KI ), Го.ттшн Ирина Ceprtiкиa (КГ), Данилова Виктории Алексеем на |К1 )

] 1равообладател ь:

Федеральное государе гневное »ниже пое oftраэонате льнос учреждение вые шего «и pa ювашш «Воронежский государс гненныЁ университет инженерных ичнотш ий» |КГ)

Название программы для ЭВМ:

«Протрамма ночтн -нерн одн ческой »»рмошю! данных ■а рал ле л ь ни I нш не л ен нй»

е tAliiHWIWTklt выбора

Реферат:

Представленная программа да£г юзможноств проводить раечеты обобщенной сдвиговой функции дтм анализа почти-периодических зависимостей последовательный исполнением кода и параллельным В задачи реализации, помимо загрузки данных и демонстрации расчетных значений в 1рафичес*ой форме, входит расчет колебаний после исключения тренда из данных с упорядоченным a pi у ментом и сдвиговых функций, на основе полученных, поеле исключения тренда, колебаний. Техническое исполнение параллельного выполнения кода происходит на основе мультипроцессорной обработки. Для отслеживавия хода выполнения операций предусмотрен вспомогательный функционал ¡S виде информационного оповещения через экранное оповещение. Результаты вычислений сохраняются в отдельных файлах. Тип ')ВМ: IBM РС-совмесх ПК. ОС: Windows.

Я 1ык программировании: Pvltmn

ОБ'ьем программы для )B.\I: 17 КБ

РО( ( llllt КАЯ ФЬДЕРЛЦНЯ

RU 2024663550

Д ЕРАЛЬНЛЯ СЛУЖБА 1Ш ИНТЕ.I. Il k ПЛ. IMLUÍÍ СОБСТВЕННОСТИ

(12) ГОСУДАРСТВЕННАЯ РЕГИСТРАЦИЯ ПРО]"РА.ММЫ Д.Ш )ВЛ1

Номер регистрации (свидетельства):

ашшо

Авторы:

Криле 1IK1Iи biiplf Ал(ННВ1Ч (fil l, Данилова Викторы Ajioittfuil (КГ), Парамонов Ал^ычмдр Ал г kl в од рои и ч (КГ), Сн0л(Ц(Ц Т|тиц Евгеньевич (КГК К'илдч Андрей Владимирович (КГ)

Дата регистрация: <17.(16.2024

Номер и дага поступления заявки: 211246617311 21.05.2014

Дага публикации и номер бюллетеня: 117.116.2024 Ьшл.Л? 6

Контактные реки из ты: a Lalauh и uiail.ru

11 ра вообла дате л ь. Федеральное липшие оора швательное учреждение шсил'П) oi>pa юванна «Воронежский институт Федеральной елужйы и с и о. i нен нн пака ¡atiuii» (КГ)

Название программы для ЭВМ.

«Пр41 ранни дли нн }■ сделен ни ночш-нерншов л )HUpi4(tHi данлы\ е j мори.шчошим api уменгом на иеновс Сдвиговой функции»

Программа предназначена для опрабогки эмпирических данных и определения почти-периодически* значений при анализе больших данных с упорядоченным аргументом, предусматривает загрузку данные из файлов формата sls.x, предполагает исключение тренда, сохранение полученных значений в файлах формата пру, построение сдвиговой функции для выявления почт и-периодов; и сохранение полученных значений в файла* формага пру. В программе реализован алгоритм анализа периодических характеристик эмпирических данных с упорядоченным api у менгом на основе сдвиговой функции. Тип ЭВМ: IBM РС-еовмест. ПК; ОС: Windows.

Я M.iK" iijioi рамм нрованнн:: Python

Объем программы для ЭВ.М: 4 КБ

Реферат:

КОС ( IHK кЛН ФкДкГЛЦПИ

RU

2024666193

ФЕДЕРАЛЬНАЯ СЛУЖБА I II) 1111 ГИ IЛ Е к [ У\Л Ы11 41 ( О Ь( LH EH Н ОСТ II

(12) ГШ y,UF(TI»:][][.ЛЯ РГГШ ГРАЦИЯ HPU]"РА.Ч.ЧЫ Д.1Я ШМ

Номер регистрации (свидетельства): 2 Tift IЦД

Дач а peí но рации: 11.07.1014

Номер и дага поступления заявки. 2024664410 24.06.2024

Дага публикации и номер бюллетеня: ] ГП7.2112-1 Ьео:1. .Vi 1

Контактные реквизиты: a kahili inaiLrn

А вгоры.

Калач Андрей Владимирович ( KI ), Парамонов Алскса нлр Александрович |К1 ), Сиоленцева Татьяна Kbi ciibcitii;! (Kl I, Кузнецова Карина Андреевна (Kl1), Данилова Вистория Алексее вид (КС)

11 ра вообла дате л ь. федеральное казенное пора шва сельное учрежден я* высшего оорашвамнн «Вороне жскнИ институт ФС II El России» (Kl1)

Название программы для :ЭВМ:

«II pin pa ныд дли iL о* j гн-нернодн ческого аналн ;а данвьн t > норядвченвыи a pi>мен го№ Реферат:

Программа предназначена для идент ификации почти периодических, значений при анализе данных с упорядоченным аргументом и предусматривает загрузку данных из фактов [[юрмата .xls и esv с устройств, позволяет осуществить исключение тренда, сохранение полученных значений ¡s файлах формата пру. В программе реализован алгоритм построения сдвиговой функции тремя различными метриками для выявления почти-периодов и последующего еохранения полученных значений ¡s файлах формага пру и дальнейшей визуализации результатов анализа, В качестве вспомогательного инструмента is программе для оценки подозрительных на почт и-периоды значений и редуи митр ей функционал по выявлению локальных минимумов с заданной пользователем точностью. Тип ЭВМ: IBM РС-с он мест. ПК: ОС: Windows,

Я !ыь~ iL pin раммнрованнн: Pyltmn

Объем нршраммы ллн )ltM: 22 Kb

РШ ( I1IK КЛН ФЕДЕРАЦИЯ

RU

2024668093

ФЕДЕРАЛЬНАЯ СЛУЖБА 111) 1111 I K I. П К ПЛЛЫ11Ш ( 1)Ь( I IIKIllllH I II

(12) ГОСУДАРСТВЕННАЯ РЕГИСТРАЦИЯ ПРОГРАММЫ ДЛЯ )ВМ

Номер регистрации (свидетельства): А вгоры:

21)2466*093 Калач Андрей Владимирович (КГ),

Дата регистрации: 0 Е0&.2014 Парамонов Александр АлекеандривнЧ (КГ), Смо.iciiucBa Татьяна Еви'ньевна (КГ),

Номер и дата поступления заявки: Куше нова Карнна Анрнша (КГ)

20ДОШ54 16-07.2024 11 равообладатель:

Дата публикации и номер бюллетеня: фс i е р a. i j. j i ое казенное о ftp а 3 ов ат ел ь вое

II КИК.21121 Ьнрл. .Yt N учрежден If вые in его u tipa № и ал ни «Воронежский и ВС Ti тут Федеральной Служйы н слил пенни

Контактные реквизиты. наказаний России» (КГ)

akalach а mail.ru

Название программы для ЭВМ:

иП poi рамма для ыдрировцы itn.ieopii.ja)>

Реферат:

Про|-рамна предназначена для нарезки видеоряда по кадрам с целью дальнейшего анализа изображений. В Е503м0жн0сти программы входит загрузка видео, нарезка ею по кадрам с заданной частотой и сохранения их ¡s отдельную папку. Результат нарезанных кадров возможно просмотреть в экранной форме, при необходимости, варьируя границы интересующего фрагмента. Программа можег стать вспомогательным инструментом для обрабогки данных, представленных к впдеоформате с целью отслеживания динамики исследуемых процессов, например, в метеорологии. Гип ЭВМ: IBM PC - еовмест. ПК; ОС: Windows.

Н 1ык программировании: PyLhon

Объем jijiiii раммы дли ЭВМ; 7 Kb

PO( ( Hill кЛН ФЕДЕРАЦИЯ

170 RU

2024683357

федеральная СЛУЖБА НО ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СОБС [ЦЕННОЕ [II

(12) ГОСУДАР<.ТВЕННАЯ РЕГИСТРАЦИЯ ПРОГРАММЫ ДЛЯ ЭВМ

Номер регист рации (свидетельства.): ЩЩТ

Дата регистрации: 14,10,2024

Номер и дата поступления заявки: 20ШЯ291Э 01,10,2024

Дата публикаций н номер бюллетеня: ] UIL2II21 Ьшл. Л? 1Ü

Контактные реквизиты: a kalath ti HiaiKrn

A вторы.

Парамонов Александр Александрович (КГ), Данилова Виктория Алекс ее вла (КГ), Калач Андрей Владимирович (КГ), Смоле л лева Татьяна Ebi сньенла (кг)

] 1 ра вообла дате л ь: Ф ej е р а л ь н о е к a 1с11 j i oe обра зов ait л ьл oe учреждение высшего o opa юна и iih «Воронежский институт Федеральной службы нсвил вен ня наказаллл» (КГ)

Название программы для ЭВМ.

«Мультипроцессорная обработка данных для почти-периодического анализа» Реферат:

Программа реализует параллельный расчет одновременно нес кол ь к и* рядои исключения тренда из данные с упорядоченным a pi у ментом и сдвиговых функций, на основе полученных, после исключения тренда, колебаний. Техническое исполнение параллельного выполнения кода происходит на основе мультипроцессорной обработки. Для отслеживания хода выполнения операций предусмотрен вспомогательный функционал в виде информационного оповещения через консольный выход программы. Результаты вычислений сохраняются ¡s отдельных файлах. Тип ЭВМ: IBM РС-совмест. ПК. ОС: Windows.

Я|ык программирования: PyLhon

Обь ем нро1[1аммы дли ЭВМ: 6 Kb

l'IH ( I1I1C КЛН ФЕДЕРАЦИЯ

RU 2025620264

ФЕДЕРАТИВНАЯ СЛУЖБ A 111) ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СОБСТВЕННОСТИ

(12) ГОСУДАРСТВЕННАЯ РЕГИСТРАЦИЯ БАЗЫ ДАННЫХ

Номер регистрации (свидетельства):

A вгоры.

Парамонов Алскеанлр Алекеанлривнч (К1'),

2025620264

Дата регистрации: J 4.11 ] .2(125

Номер и дата гоступления заявки:

202462643 J 24.12.2(124

Калач Андреи Владимирович (КГ), Гр\ ниша Вероника Игореына (КГ), Калач Елена Влалнмнровна (КГ), Кузнецова Rap ли а Андреевна (К11)

Дача публикации и номер бюллетеня: 16.(11.2025 brn.i. .Vi 1

Контакты ы е реквизиты. a_U:ilaihíf mail.rii

] 1 pa вообла дате л ь: Федеральное казенное оорашвасельное учреждение иысиш » оора шванлн «Воронежский инпи|у| Фелеральной службы исполнении наказаллл» (КГ)

Название базы данных:

«:Ьа ta данных характеристик тропических циклонов» Реферат:

Ьаза данных сочетает es себе основные хараклсрнстнкн тропического циклона, такие как ею центр на протяжении всей динамики, радиус охвата, скорость и направление вееров, осадки. Фиксируется время снятия параметров и наименование циклона. Дополнительно база снабжена графической нш^юрмацией по структуре наблюдаемого тропического циклона. Ьаза данных можег использоваться в метеорологии для прогнозирования движения и интенсивности циклонов, в управлении природно-ге.хногенной безопасностью дтя оценки рнеков, а также в научных исследованиях климатических изменений. Тип ')ВМ: IBM РС-еовмест. ПК; ОС: Windows.

Вил л не рели е нетемы управления оаюн данных: OBeaver Объем оаты данных: 1123 КБ