Поддержка принятия решений по управлению мониторингом источников чрезвычайных ситуаций по данным спутниковых наблюдений тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Глушков Алексей Петрович

• Глушков Алексей Петрович
• кандидат наук
• 2026

Оглавление диссертации кандидат наук Глушков Алексей Петрович

Введение

Глава 1 Особенности специальных авиационных работ в чрезвычайных

ситуациях, вызванных ландшафтными пожарами

1.1 Современные авиационные технологии и их применение в условиях ландшафтных пожаров

1.2 Мониторинг ландшафтных пожаров

1.3 Факторы, влияющие на безопасность полетов при специальных авиационных работах

1.4 Особенности современного метеорологического обеспечения полетов

1.5 Поддержка принятия решений для авиации

1.6 Особенности научно-методического обеспечения мониторинга

источников чрезвычайных ситуаций

Выводы по главе

Глава 2 Разработка научно-методического обеспечения системы

поддержки принятия решений

2.1 Концепция системы поддержки принятия решений для управления безопасностью полетов в чрезвычайных ситуациях

2.2 Методика комплексного анализа метеоданных

2.3 Методика автоматизированного анализа спутниковых изображений пожарной опасности территории

2.4 Методика оптимального размещения авиационных формирований

Выводы по главе

Глава 3 Формализация поддержки принятия решений при специальных

авиационных работах

3.1 Функциональная модель управления безопасностью в чрезвычайных ситуациях при специальных авиационных работах

3.2 Модель пространственного положения воздушного судна

3.3 Реализация методики обработки и анализа данных спутниковых

наблюдений

3.4 Верификация разработанных модели, методики и программного

обеспечения для повышения оперативности принятия решений

Выводы по главе

Заключение

Список основных принятых сокращений

Список литературы

Приложение

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Поддержка принятия решений по управлению мониторингом источников чрезвычайных ситуаций по данным спутниковых наблюдений»

Введение

Актуальность темы исследования. В современном мире лесные ресурсы играют жизненно важную роль в обеспечении жизнедеятельности человека, регулируя климат, сохраняя биоразнообразие и смягчая последствия чрезвычайных ситуаций (ЧС) [1, 2].

Однако происходящие изменения климата, приводящие к повышению глобальных температур и появлению продолжительных засух привели к увеличению количества и частоты возникновения ландшафтных пожаров во всем мире [3]. Следует отметить, что в настоящее время, ландшафтные пожары являются одними из наиболее опасных и разрушительных явлений, наносящих огромный ущерб. Согласно статистическим данным, ежегодно в мире регистрируют более 200 тысяч ландшафтных пожаров, охватывающих площадь более 1 0 млн. гектаров и ведущим к значительным разрушениям в существующей инфраструктуре, человеческим потерям [4-7].

Необходимо отметить, что ландшафтные пожары распространяются быстро и на огромные площади, что создает серьезные сложности для их тушения. Существующие традиционные методы мониторинга ландшафтных пожаров не всегда позволяют достоверно обнаружить источники ЧС. Следует отметить, что в отличие от традиционных методов, тушение пожаров с воздуха предлагает такие преимущества, как большая доступность по различным типам местности, грузоподъемность и улучшенная маневренность [8, 9].

Однако традиционные подходы к тушению ландшафтных пожаров с воздуха малоэффективны, и пилоты сталкиваются в половине случаев с вероятностью аварии с летальным исходом. При этом, безопасность полетов в ЧС имеет первостепенное значение [10, 11].

Таким образом, актуальным является решение научной задачи совершенствования научно-методического обеспечения поддержки принятия решений по управлению мониторингом источников ЧС при специальных

авиационных работах (САР) на основе комплексного анализа данных спутниковых наблюдений.

Необходимо отметить, что решение данной задачи требует создания комплексной системы поддержки принятия решений (СППР) по управлению мониторингом источников ЧС на основе интеграции слабоструктурированных данных (метеостанций и спутникового мониторинга), что позволит повысить эффективность и безопасность применения авиации в ЧС.

Степень разработанности темы. Как правило, средства воздушного тушения ландшафтных пожаров включают две основные категории: самолеты и вертолеты, специализирующиеся на тушении пожаров [12, 13].

Вертолеты, обладающие высокой маневренностью и меньшими ограничениями по рельефу местности, предпочтительнее для тушения [14], в то время как самолеты выполняют значительные объемы работ по тушению ландшафтных пожаров. К числу известных примеров самолетов, используемых для тушения ландшафтных пожаров, относятся Бе-200, Ил-76, Douglas DC-10, серия Lockheed C-130, CL-415, Dash-8 [15, 16], McDonnell Douglas MD-87, Convair CV-580s, Consolidated PB4Y, Boeing 747 и AG600 [17, 18].

Отдельно необходимо отметить, что в настоящее время уже появились примеры применения беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) для тушения ландшафтных пожаров [19].

Как известно, на безопасность полета и эксплуатации ВС при мониторинге источников ЧС, тушении ландшафтных пожаров оказывают влияние множество факторов. При этом, следует отметить, что при мониторинге и ликвидации ЧС пилоты в основном полагаются на свой субъективный опыт при оценке безопасности полета. Как известно, при тушении ландшафтного пожара основная проблема, с которой сталкивается экипаж ВС, заключается в сопоставлении источников ЧС с величинами скорости, высоты и траектории полета для достижения оптимального эффекта пожаротушения. Необходимо отметить, что особую роль в оперативном

выявлении источников ЧС и отслеживании их динамики играют данные спутниковых наблюдений, обеспечивающие широкий охват территории, регулярность обновления информации и возможность анализа ситуации в труднодоступных районах. Однако, несмотря на развитие технологий спутникового мониторинга, число авиационных происшествий остается стабильно высоким. Более 50 % всех авиационных инцидентов происходит на аэродромах и прилегающих территориях, при этом 36 % приходится на этап посадки и 30 % - на взлет. Эти этапы полетов особенно чувствительны к турбулентности, ограниченной видимости, сдвигу ветра, которые могут усугубляться из-за источников ЧС, вызванных ландшафтными пожарами. Так, например, в период с 2000 по 2012 год в США произошло 29 смертельных аварий с применением самолетов для тушения пожаров, в результате которых погибли 59 пилотов [20-25].

Исследованием влияния метеоусловий на безопасность полетов авиации занимались исследователи С.Г. Андросенко, Ю.С. Афанасьева, А.М. Баранов, В.Н. Бобров, Н.О. Моисеев, В.А. Жулев, В.С. Иванов, А.А. Кирсанов, В.В. Михайлов [26-30]. По результатам анализа данных исследований установлено, что метеоусловия влияют на каждый этап полета: взлет, полет по маршруту в заданном эшелоне, посадка. Выявлено, что к основным причинам авиационных происшествий относятся: продолжение полета на высоте ниже безопасной в приборных метеоусловиях, недостаточные навыки пилотирования по приборам, попадание в зоны сильного обледенения, а также несвоевременное изменение плана полета при ухудшении погоды в условиях дефицита времени. Все перечисленные обстоятельства обусловлены влиянием человеческого фактора [31].

Вопросам влияния человеческого фактора на безопасность полетов авиации посвящены исследования В.Н. Боброва, И.Г. Малыгина [32].

Известно, что при САР необходимо комплексно оценивать совокупность метеоусловий, требуются точные и сложные модели прогнозирования динамики источников ЧС. Расчетные эксперименты по выявлению признаков

влияния метеоусловий на выполнение САР проводили Э.А. Болелов, В.В. Ерохин [33-35].

В проведенных исследованиях установлены закономерности изменения состояния метеорологических условий, использование которых позволяет прогнозировать и оценивать турбулентность, сдвиг ветра, изменения оптических свойств и других параметров, и высказано предположение об использовании ретроспективной информации с приборов дистанционного зондирования земли для обеспечения безопасности выполнения САР.

Быстрое развитие систем дистанционного зондирования Земли обеспечило возможность непрерывного получения данных об источниках чрезвычайных ситуаций в режиме реального масштаба времени. Однако для полного и эффективного использования этих ресурсов необходима разработка новых и совершенствование существующих подходов к объединению точных точечных измерений с обширными, но менее детализированными данными дистанционного зондирования.

Сравнительный анализ спутниковых данных по мониторингу пожарной обстановки был проведен С.А. Барталевым, В.А. Егоровым, Е.А. Лупян [3638]. Несмотря на возможность по результатам данных исследований выявлять очаги горения, остается недоступным их интегрирование в системы поддержки принятия решений (СППР) при САР.

Исследованию вопросов создания новых информационно-аналитических систем природно-техногенной безопасности посвящены работы В.В. Ничепорчука, А.В. Калача, Л.Ф. Ноженковой [39-42].

Исследования Е.Л. Чижевской, М.Ю. Земенковой, А.С. Соловьева, В.А. Акимова, Е.В. Арефьевой, С.Ю. Подорожникова, И.Ю. Олтян и других посвящены совершенствованию систем предиктивного управления, прогнозированию и мониторингу ЧС природного и техногенного происхождения [43-46].

Однако проанализированные результаты исследований сосредоточены на общих вопросах безопасности авиации и не учитывают специфику

выполнения САР в ЧС. Проведенный анализ исследований и обобщение литературных данных показали, что, несмотря на достигнутые успехи, отсутствуют комплексные исследования, направленные на мониторинг источников ЧС, связанных с ландшафтными пожарами при САР. Это не позволяет лицу, принимающему решение (ЛИР), получить обоснованную оценку риска с использованием существующего научно-методического обеспечения и затрудняет планирование мероприятий по повышению устойчивости систем жизнеобеспечения населения.

Кроме того, накопленные достижения в области методического и технологического обеспечения прогнозирования и мониторинга источников ЧС представлены разрозненными разработками, не объединенными в единую систему.

В связи с установленными фактами необходимо совершенствование научно-методического обоснования реализации предиктивного мониторинга источников ЧС.

Научная задача исследования - разработать научно-методического обеспечение поддержки принятия решений по управлению мониторингом источников чрезвычайных ситуаций при специальных авиационных работах на основе комплексного анализа данных спутниковых наблюдений.

Цель диссертационного исследования - повышение безопасности полетов авиации при специальных авиационных работах на основе мониторинга и прогнозирования источников чрезвычайных ситуаций по данным спутниковых наблюдений.

Задачи диссертационного исследования

1) Провести комплексный анализ пространственно - временных характеристик быстроразвивающихся опасных природных явлений, влияющих на эффективность выполнения САР в ЧС.

2) Разработать модель и алгоритм комплексной обработки информации об источниках ЧС, обеспечивающих интеграцию и анализ слабоструктурированной гетерогенной метеорологической информации

(актуальных и статистических данных) от разнородных информационных источников для поддержки принятия решений по обеспечению безопасности полетов при САР.

3) Создать методику обработки и анализа данных спутниковых наблюдений MODIS в режиме реального масштаба времени, включающую комплекс оригинальных алгоритмов для непрерывного мониторинга источников ЧС.

4) Разработать и обосновать методику оптимального размещения авиационных формирований и спасательных технологий с учетом динамики развития ЧС и временных показателей реагирования.

5) Провести экспериментальную апробацию разработанных модели, методик и программного обеспечения на реальных данных с оценкой повышения оперативности принятия решений.

Объект исследования - система обеспечения безопасности полетов при

САР.

Предмет исследования - подсистема поддержки принятия решений при САР в ЧС.

Методы исследования.

В диссертации использованы методы системного анализа и экспертных оценок, теории алгоритмов и ретроспективный анализ данных.

Научная новизна диссертационного исследования:

1) Разработанные модель и алгоритм комплексной обработки информации об источниках ЧС отличаются от известных возможностью обработки слабоструктурированных данных от разнородных информационных источников (метеостанций и спутникового мониторинга) при выполнении САР.

2) Методика обработки и анализа данных спутниковых наблюдений, отличающаяся от известных аналогов реализацией оригинального комплекса алгоритмов анализа и обработки спутниковых данных MODIS для

непрерывного мониторинга источников ЧС в пределах крупного региона в рамках выполнения САР.

3) Методика оптимального размещения авиационных формирований и ее программная реализация, позволяющая адаптивно размещать авиационные формирования за счет моделирования с применением теоремы Ферма-Торричелли-Штейнера.

Теоретическая значимость работы.

Предложенная методика обработки и анализа данных спутниковых наблюдений MODIS дополняет опыт предыдущих исследователей выявлением с последующим построением новых сценариев развития ЧС для управления безопасностью в ЧС при выполнении САР.

Разработанная методика оптимального размещения авиационных формирований, и ее программная реализация дополняет опыт предыдущих исследователей результатами моделирования на основе теоремы Ферма-Торричелли-Штейнера и позволяет обосновать принятие управленческих решений по размещению авиационных формирований для обеспечения безопасности в ЧС с учетом выявления изменяющихся факторов и времени реагирования.

Практическая значимость работы.

Модель и алгоритм комплексной обработки информации об источниках ЧС позволяет лицу принимающему решение получать данные от наземных метеостанций и спутникового мониторинга для осуществления визуализации траектории полета летательного аппарата с учетом влияния источников ЧС и тем самым повысить оперативность принятия решений на 20-30 %.

Методика обработки и анализа данных спутниковых наблюдений MODIS позволяет осуществлять непрерывный мониторинг источников ЧС с точностью не менее 85 % при выполнении САР.

Методика оптимального размещения авиационных формирований, и ее программная реализация позволяет осуществлять оптимальное размещение

авиационных формирований по результатам мониторинга источников ЧС, и повысить оперативность реагирования и выполнения САР на 15-25 %.

Положения, выносимые на защиту

1) Модель и алгоритм комплексной обработки информации об источниках чрезвычайных ситуаций.

2) Методика обработки и анализа данных спутниковых наблюдений MODIS в режиме реального масштаба времени для мониторинга источников чрезвычайных ситуаций и поддержки принятия управленческих решений при выполнении специальных авиационных работ.

3) Методика оптимального размещения авиационных формирований и ее программная реализация.

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

Внедрение результатов работы:

в практическую деятельность ГУ МЧС России по Кемеровской области - Кузбассу;

в образовательный процесс ФКОУ ВО Воронежский институт ФСИН России при подготовке специалистов по образовательной программе: «Оператор беспилотных авиационных систем».

Соответствие паспорту специальности. Содержание диссертации соответствует п. 6 «Разработка научных основ создания и совершенствования систем и методов прогнозирования и мониторинга источников чрезвычайных ситуаций»; п. 25 «Разработка и совершенствование методов получения и обработки информации, новых информационных технологий для решения задач управления безопасностью в чрезвычайных ситуациях»; п. 26 «Разработка методов и алгоритмов интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений для обеспечения безопасности в чрезвычайных

ситуациях» 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: Всероссийской научно-практической конференции «Актуальные проблемы деятельности подразделений уголовно-исполнительной системы» (г. Воронеж, 2024); II Международный научно-исследовательский конкурс «Расширяя научные горизонты» (г. Петрозаводск, 2024); XIV Международной научно-технической конференции «Современное состояние и перспективы развития систем связи и радиотехнического обеспечения управления авиацией. Научные чтения им. А.С. Попова» (г. Воронеж, 2025); Международной научно-практической конференции «Техника и безопасность объектов уголовно-исполнительной системы» (Воронеж, 2025);

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

Автором разработаны модель и алгоритм комплексной обработки информации об источниках ЧС при выполнении САР, обработки и анализа спутниковых данных MODIS, а также осуществлена их программная реализация. Применение разработанных средств обеспечивает интеллектуальную поддержку принятия управленческих решений для обеспечения безопасности САР в ЧС, объединение данных о различных видах ЧС в единую систему и минимизацию влияния человеческого фактора за счет автоматизированной обработки данных.

Структура и объем диссертации.

Диссертация состоит из введения, 3 глав, заключения и списка использованных источников информации и содержит 108 страниц, 5 таблиц и 28 рисунков. Общий объем работы - 124 страницы.

Глава 1 Особенности специальных авиационных работ в чрезвычайных ситуациях, вызванных ландшафтными пожарами

1.1 Современные авиационные технологии и их применение в условиях

ландшафтных пожаров

Современные авиационные средства и технологии развиваются стремительно, расширяя возможности и открывая новые направления применения летательных аппаратов различного типа.

При этом, отдельного внимания заслуживают особенности применения ВС при САР в ЧС, вызванных ландшафтными пожарами.

Глобальное изменение климата на планете привело к возрастанию частоты появления и увеличению средней площади ландшафтных пожаров во всем мире [47, 48].

В качестве примера на Рисунке 1.1 приведены данные о площадях ландшафтных пожаров, произошедших на территории Российской Федерации за период с 2010 по 2024 г.г.

Рисунок 1.1 - Анализ площадей ландшафтных пожаров, зафиксированных на территории Российской Федерации

Динамика изменения площадей ландшафтных пожаров по регионам России приведена на Рисунке 1.2.

Рисунок 1.2 - Динамика изменения площадей ландшафтных пожаров, зафиксированных на территории Российской Федерации

Как известно, ежегодно ландшафтные пожары выбрасывают в атмосферу значительное количество парниковых газов [49-51].

Следует отметить, что по оценкам экспертов, ландшафтные пожары, в среднем, ежегодно повышают глобальные выбросы на порядка 2,2*105 г

углерода [52, 53], не только усугубляя глобальный парниковый эффект, но и приводя к деградации земель, эрозии почвы, гибели людей и потере имущества, истощению биоразнообразия и повреждению общественной инфраструктуры.

Как известно, ландшафтные пожары характеризуются сложной обстановкой и плохой доступностью, что затрудняет проведение эффективных спасательных операций традиционными наземными пожарными силами [54].

Анализ исследований современных авторов показал, что при САР в ЧС, связанных с ландшафтными пожарами, целесообразно использование вертолетов для эффективной транспортировки личного состава и грузов [55], тушению пожаров на небольшой площади.

Для САР при крупномасштабных ландшафтных пожаров, как правило, используют пожарные ВС самолетного типа [55-59].

Следует отметить, что БПЛА эффективно себя зарекомендовали для пожаротушения в труднодоступных районах, мониторинга ландшафтных пожаров, доставки грузов. Ландшафтные пожары характеризуются большой площадью, густым дымом и интенсивным тепловым излучением, что ведет к серьезному усложнению метеоусловий для САР на малых высотах.

Исследователями установлены ключевые факторы, такие как отказы двигателей, структурные и системные неисправности, потеря управления самолетом, неспособность избегать препятствий и неблагоприятное воздействие воздушного потока. Помимо механических неисправностей, многие из этих инцидентов связаны с особенностями профилей полета ВС.

Эффективной стратегией снижения числа аварий пожарных ВС является увеличение рабочей высоты и корректировка профиля полета (Рисунок 1.3). Однако с увеличением высоты происходит существенное снижение эффективности тушения пожара [60-63].

Таким образом, следует сделать вывод о том, что с изменением климата традиционные наземные методы мониторинга и выполнения работы в условиях ЧС, стали менее эффективными, а современные авиационные

аварийно-спасательные операции обеспечивают оперативное реагирование и достаточные спасательные возможности [64-70].

Рисунок 1.3 - Схематичное изображение тушения ландшафтного пожара с применением авиации

Таким образом, ландшафтные пожары представляют собой быстроразвивающиеся опасные явления, способные привести к ЧС, мониторинг возникновения, динамики развития и последующей ликвидации которых путем проведения только наземных операций весьма затруднен. Эффективное решение данной прикладной задачи возможно за счет воздушного тушение ландшафтных пожаров с учетом особенностей местности, инфраструктуры и результатов прогнозирования рисков.

1.2 Мониторинг ландшафтных пожаров

Выяснение механизмов возникновения и распространения ландшафтных пожаров представляет собой сложную актуальную прикладную задачу, предполагающую обязательное сценарное моделирование для установления общих закономерностей влияния метеорологических, географических факторов рельефа, особенностей человеческой деятельности, факторов растительного покрова и других [71].

В Таблице 1. 1 приведены результаты сравнительного анализа эффективности методов мониторинга ландшафтных пожаров [10].

Таблица 1.1 - Эффективность методов мониторинга ландшафтных пожаров [10]

Метод мониторинга Минимальное среднее время обнаружения, ч Средняя площадь на момент обнаружения, га Стандартное отклонение, мин

Наземное патрулирование 3,5 2,1 30

Авиационное патрулирование 2,0 1,5 25

Космический мониторинг 4,0 5,0 60 - 360

Современные исследователи природы ландшафтных пожаров в основном в своих работах делают упор на изучении закономерностей влияния данных факторов на пожары с использованием различных моделей классификации и регрессионного анализа [72], регрессии Гомпита [73] и др.

В последние годы, с развитием технологий, широкое распространение для прогнозирования возникновения, обоснования выбора способов тушения и ликвидации последствий получили методы машинного обучения и искусственного интеллекта. Например, известна архитектура трехмерной модели на основе искусственных нейронных сетей для высокоточного

прогнозирования и оценки риска возникновения ландшафтных пожаров в Сиднее [74].

Показано [75], что на основе анализа ретроспективных метеорологических данных возможно прогнозирование ландшафтных пожаров путем моделирования динамики индексов пожарной опасности.

С использованием возможностей сверточных искусственных нейронных сетей создана трехмерная модель прогнозирования возникновения ландшафтных пожаров [76].

В связи с возникновением ландшафтных пожаров в отдаленных районах с ограниченной инфраструктурой и сложной природной средой, актуальным становится планирование выбора вариантов рационального размещения авиационной аварийно-спасательной службы.

Необходимо отметить, что в настоящее время отсутствуют системные исследования в области выбора и обоснования вариантов рационального размещения авиационных аварийно-спасательных формирований. Известен авторский подход по обоснованию места расположения авиационной аварийно-спасательной службы на основе оценки рисков [77], сценарного моделирования [78], моделирования на основе генетических алгоритмов для обоснования выбор места расположения наземных станций хранения медицинского оборудования и гаражей машин скорой помощи авиационной аварийно-спасательной службы [79], оптимального планирования спасательных операций с привлечением авиации и авиационных технологий для ликвидации ландшафтных пожаров [80], моделирования вариантов размещения центров авиационной аварийно-спасательной службы с учетом региональных инфраструктурных особенностей реагирования на ЧС, времени реагирования и дальности полетов [81].

Таким образом, известные исследования в основном сосредоточены на планировке объектов авиационной аварийно-спасательной службы в конкретных сценариях.

Рассмотрим подробнее факторы, влияющие на безопасность полетов при выполнении САР.

1.3 Факторы, влияющие на безопасность полетов при специальных

авиационных работах

Выполнение САР в ЧС сопряжено с повышенным риском вследствие сочетания множества факторов, среди которых сложные метеоусловия, ограниченное время на принятие управленческих решений при выполнении точного маневрирования в условиях неопределенности и неполноты информации об источниках ЧС [82].

Как известно, ключевыми факторами, оказывающими существенное влияние на эффективность и безопасность САР в ЧС, связанных с ландшафтным пожаром, являются: температура, угол крена, угол тангажа, восходящие потоки воздуха [83-85].

Однако, эти источники ЧС не поддаются управлению, например, не существует способа изменить температуру или контролировать восходящие потоки воздуха, поэтому невозможно предложить в режиме реального масштаба времени при САР эффективные меры противодействия, даже при условии своевременного обнаружения источников ЧС.

К САР в ЧС относятся [86]:

доставка спасателей, медицинского персонала и гуманитарной помощи в зоны бедствий;

эвакуация пострадавших из труднодоступных или опасных районов;

авиационное пожаротушение (сбросы воды и огнегасящих составов);

воздушная разведка и мониторинг очагов ЧС;

установка заградительных барьеров (например, при разливах нефти);

поисково-спасательные операции с применением вертолетов и БПЛА;

десантирование грузов и оборудования в зоны ЧС.

Каждая из этих задач предъявляет особые требования к безопасности полетов, особенно в условиях быстро меняющейся обстановки.

Согласно данным статистического анализа авиационных происшествий, проведенного международными и российскими авиационными регуляторами [87], более 50 % авиапроисшествий происходят на аэродромах и прилегающих территориях.

Детальная статистика по этапам полета представляется следующим образом [87]. На этапе посадки ВС на долю происшествий происходит 36 % случаев. Основными причинами являются: ухудшение видимости, вызванной туманом, осадками или задымлением; сдвигом ветра, приводящего к потере управляемости ВС; обледенение взлетно-посадочной полосы (ВПП), а также ошибки пилотирования при выполнении посадки по приборам.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Глушков Алексей Петрович, 2026 год

Список литературы

1. Loomis, J.J. Integrated quantification of forest total economic value / J.J. Loomis, M. Knaus, M. Dziedzic // Land Use Pol. - 2019. - 84. - P. 335-34 6, 10.1016/j.landusepol.2019.03.018

2. Krecek, J. Role of forests in headwater control with changing environment and society / J. Krecek, J. Novakova, L. Palan, E. Pazourkova, E. Stuchlik // International Soil and Water Conservation Research. - 2021. - 9 (1). -P. 143-157, 10.1016/j.iswcr.2020.11.002

3. Artes, T. A global wildfire dataset for the analysis of fire regimes and fire behavior / T. Artes, D. Oom, D. De Rigo // Sci. Data. - 2019. - 6 (1). - P. 1-11, https://doi: 10.1038/s41597-019-0312-2

4. Ardiyani, V. The infiltration of wildfire smoke and its potential dose on pregnant women: lessons learned from Indonesia wildfires in 2019 / V. Ardiyani, M. Wooster, M. Grosvenor // Heliyon. - 2023. - 9. - Article e18513, 10.1016/j.heliyon.2023.e18513

5. Bowman, D.M.J.S. The severity and extent of the Australia 2019-20 Eucalyptus forest fires are not the legacy of forest management / D.M.J.S. Bowman, G.J. Williamson, R.K. Gibson // Nature Ecology & Evolution. - 2021. - 5. P. 10031010, 10.1038/s41559-021-01464-6

6. Lv, H. An integrated quantitative method of risk analysis and decision making for safety manipulation of a forest firefighting aircraft by using physical models of multi-hazard factors / Hui Lv, Yin Gu, Rui Zhou, Pei Pei, Zhiyong Cai // Heliyon. - 2024. - V. 10, Issue 22. - e38341, https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e38341.

7. Глушков, И.В. Оценка масштабов ландшафтных пожаров 2020 года на территории России / И.В. Глушков, В.В. Лупачик, И.В. Журавлева, А.Ю. Ярошенко, А.Ф. Комарова, М.А. Дроздовская, А.Н. Дроздовский, А.В. Пилипенко, Н.Ю. Баракова, М.Ю. Васильева, Д.Б. Кольцов, Ю.Э. Зенкевич,

А.Г. Зудкин, А.А. Андреева // Вопросы лесной науки. - 2021. - Т. 4, №2 2. - С.1-17, DOI: 10.31509/2658-607x-2021424

8. Wang. X. A fast optimization method of water-dropping scheme for fixed-wing firefighting aircraft / X. Wang, H. Liu, Y. Tian // IEEE Access. - 2021.

- 9. - P. 120815-120832, 10.1109/ACCESS.2021.3106538

9. McCarthy, G.J. Analysis of the resourcing and containment of multiple remote fires: the Great Divide Complex of fires, Victoria, December 2006 / G.J. McCarthy, M.P. Plucinski, J.S. Gould // Aust. For. - 2012. - 75. - P. 54-63, 10.1080/00049158.2012.10676385

10. Заворотный, А. Г. Комплексный анализ параметров эффективности применения беспилотных авиационных систем для мониторинга лесных пожаров / А. Г. Заворотный, И. В. Лавлинский // Пожары и чрезвычайные ситуации: предупреждение, ликвидация. - 2025. - № 3. - С. 59-71, DOI: 10.25257/FE.2025.3.59-71

11. Mckinney, E. Learning by fire: the learning challenges facing U.S. forest service aviation / E. Mckinney // Govern. Inf. Q. - 2004. - V. 21. - P. 86-98, 10.1016/j.giq.2003.11.002

12. Wang, Y.L. Study of the algorithm for dropping water with tanker / Y.L. Wang, Z.Y. Cai, H.J. Zhao // Microcomputer Information. - 2012. - V. 28 (9).

- pp. 265-266+276, doi: CNKI: SUN: WJSJ.0. 2012-09-109

13. Legendre D. Air tanker drop patterns / D. Legendre, R. Becker, E. Almeras// Int. J. Wildland Fire. - 2014. - V. 23 (2). - P. 272-280, 10.1071/WF13029

14. Zhou T.J. Numerical calculation and analysis of water dump distribution out of the belly tanks of firefighting helicopters / T.J. Zhou, J.Z. Lu, C.P. Wu, et al. // Saf. Now. - 2022. - V. 8 (4). - P. 69, 10.3390/safety8040069

15. Ачкасова, Е.А. Анализ современной пожарно-спасательной авиации западного и российского производства / Е.А. Ачкасова, К. Дутта // Материалы XXIV Международной научно-практической конференции, посвященной памяти генерального конструктора ракетно-космических систем

академика М. Ф. Решетнева «Решетневские чтения». В 2 ч.. под общ. ред. Ю. Ю. Логинова. Красноярск, 2020. - С. 316-318.

16. Calbrix C. Numerical simulation of aerial liquid drops of Canadair CL-415 and Dash-8 airtankers / C. Calbrix, A. Stoukov, A. Cadiere, et al. // Int. J. Wildland Fire. - 2023. - V. 32 (11). - P. 1515-1528, 10.1071/WF22147

17. Qin, J.E. Kunlong AG600M Enters Type Certification Test Flight Stage / J.E. Qin // China Aviation News. - 2023. - 10.28081/n.cnki.nchqb.2023.000172

18. Gu Y. Study on the ground fraction of air tankers / Y. Gu, R. Zhou, H. Xie, et al. // Int. J. Wildland Fire. - 2023. - V. 32. - 10.1071/WF22055

19. Pena, P.F. Wild hopper: a heavy-duty UAV for day and night firefighting operations / P.F. Pena, A.R. Ragab, M.A. Luna, et al. // Heliyon. - 2022.

- 8, Article e09588, 10.1016/j.heliyon.2022.e09588

20. Stonesifer, C.S. Developing an aviation exposure index to inform risk-based fire management decisions / C.S. Stonesifer // J. For. - 2014. - V. 112 (6). -P. 581-590, 10.5849/jof.13-096

21. Oban, H.O. Forest fire risk assessment using gis and ahp integration in bucak forest enterprise, Turkey / H.O. Oban, C. Erdin // Appl. Ecol. Environ. Res. -2020. - V. 18 (1). - P. 1567-1583, 10.15666/aeer/1801_15671583.018

22. Satir, O. Mapping regional forest fire probability using artificial neural network model in a mediterranean forest ecosystem / O. Satir, S. Berberoglu, C. Donmez // Geomatics, Nat. Hazards Risk. - 2016. - V. 7 (5). - P. 1645-1658, 10.1080/19475705.2015.1084541

23. Luo, X.Y. Risk assessment of forest fire based on hesitant fuzzy linguistic / X.Y. Luo, Z.M. Li // Forest Resources Management. - 2020. - V. 0 (1).

- P. 183-190, 10.13466/j.cnki. lyzygl .2020.01.024

24. Nuthammachot, N. Multi-criteria decision analysis for forest fire risk assessment by coupling AHP and GIS: method and case study / N. Nuthammachot, D. Stratoulias // Environ. Dev. Sustain. - 2021. - V. 23. - P. 17443-17458, 10.1007/s10668-021-01394-0

25. Zhou W.S. Discussion on the techniques of sprinkling water for aviation forest fire fighting / W.S. Zhou, H.G. Chen, L. Shi // Forest Fire Prevention. - 2009. - V. 3. - P. 56-59, 10.3969/j.issn.1002-2511.2009.03.021

26. Бобров, В. Н. Предиктивное управление безопасностью полетов авиации при ликвидации чрезвычайных ситуаций, вызванных ландшафтным пожаром / В. Н. Бобров, А. В. Калач, Е.Н. Кияткина // Проблемы управления рисками в техносфере. - 2025. - № 3(75). - С. 40-48.

27. Бобров, В. Н. Влияние вертикального распределения показателя преломления атмосферы на визуальное определение местоположения взлетно-посадочной полосы с борта воздушного судна / В. Н. Бобров, Г. С. Нахмансон // Метеорология и гидрология. - 2003. - № 1. - С. 58-63.

28. Кирсанов, А.А. Моделирование распространения загрязняющих веществ в атмосфере при лесных пожарах : специальность 25.00.30 «Метеорология, климатология, агрометеорология» : диссертация на соискание ученой степени кандидата географических наук / Кирсанов Александр Андреевич ; Гидрометеорологический научно-исследовательский центр Российской Федерации - Москва, 2016. - 141 с.

29. Михайлов, В.В. Модели принятия решений при управлении организационно-техническим системами в условиях метеорологической неопределенности: специальность 05.13.01 «Системный анализ, управление и обработка информации (в пищевой и химической промышленности)» : диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук / Михайлов Владимир Владимирович ; Воронежская государственная технологическая академия. □ Воронеж, 2006. - 350 с.

30. Андросенко, С. Г. Методика определения параметров работы пожарного самолета Ил-76ТП при локализации ландшафтных пожаров / С. Г. Андросенко // StudNet. - 2022. - Т. 5, № 5. - С. 55.

31. Глушков, А. П. Обеспечение безопасности полетов воздушных судов при выполнении специальных авиационных работ / В. Н. Бобров, А. В.

Калач, А. П. Глушков // Безопасность жизнедеятельности. - 2026. - №2 10(301).

- С. 24-30. - EDN ESDCBB.

32. Бобров, В. Н. Алгоритм учета влияния атмосферы на безопасность полетов авиации в экстремальных условиях / В. Н. Бобров, И. Г. Малыгин, А.

B. Калач // Проблемы управления рисками в техносфере. - 2025. - № 3(75). -

C. 8-16.

33. Болелов, Э. А. Методы и алгоритмы комплексной обработки метеоинформации при метеорологическом обеспечении полетов воздушных судов гражданской авиации : диссертация ... доктора технических наук : 05.22.14 / Болелов Эдуард Анатольевич; [Место защиты: ФГБОУ ВО «Московский государственный технический университет гражданской авиации»]. - Москва, 2020. - 423 с.

34. Болелов, Э.А. Расширение информационных возможностей метеорологических радиолокаторов в интересах повышения безопасности и регулярности полетов воздушных судов / Э.А. Болелов, О.В. Васильев, К.И. Галаева, Э.С. Бояренко // Научные чтения по авиации, посвященные памяти Н.Е. Жуковского. - 2025. - № 13. - С. 431-441.

35. Ерохин, В.В. Управление траекторией полёта воздушного судна на основе методов адаптивной фильтрации навигационных параметров / В.В. Ерохин, Б.В. Лежанкин, Н.П. Малисов, Э.А. Болелов // Научный вестник ГосНИИ ГА. - 2024. - № 48. - С. 33-45.

36. Lupyan, E.A. Estimating forest fire damage in Russia in the 21st century based on Modis burn intensity analysis / E.A. Lupyan, D.V. Lozin, S.A. Bartalev, I.V. Balashov, F.V. Stytsenko // Cosmic Research. - 2025. - Т. 63, №2 S1.

- С. S113-S124.

37. Матвеев, А.М. Анализ пространственной точности продуктов спутникового картографирования гарей на территории России / А.М. Матвеев, С.А. Барталев // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2025. - Т. 22, № 5. - С. 178-194.

38. Матвеев, А.М. Сравнительный анализ оценок эмиссии углерода от природных пожаров на территории России на основании глобальных продуктов ДЗЗ / А.М. Матвеев, С.А. Барталев // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2024. - Т. 21, №2 4. - С. 141161.

39. Ничепорчук, В.В. Проектирование интеллектуальной системы управления безопасностью территорий / В.В. Ничепорчук, У.С. Постникова, О.В. Тасейко // Онтология проектирования. - 2024. - Т. 14, № 1(51). - С. 4254.

40. Ничепорчук, В.В. Технология цифровизации управления безопасностью территорий / В.В. Ничепорчук, С.В. Кобыжакова // Информационные и математические технологии в науке и управлении. - 2025. - № 1(37). - С. 104-113.

41. Ничепорчук, В.В. Проектирование систем поддержки управления природно-техногенной безопасностью территорий с использованием онтологий / В.В. Ничепорчук, А.В. Калач, Е.В. Калач, И.А. Кубасов // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии. - 2021. - № 3. - С. 95-105.

42. Ничепорчук, В.В. Технологии комплексной поддержки управления природно-техногенной безопасностью / В.В. Ничепорчук, Л.Ф. Ноженкова // Вычислительные технологии. - 2023. - Т. 28, № 4. - С. 109-121.

43. Чижевская, Е. Л. Предиктивное управление безопасностью объектов нефтегазового комплекса с применением технологий беспилотных летательных аппаратов / Е. Л. Чижевская, М. Ю. Земенкова, Н. А. Ческидова [и др.] // Тюменский научный журнал. - 2024. - № 2(2). - С. 69-78. - Б01 10.24412/3034-154Х-2024-2-69-78.

44. Парамонов, А. А. Мониторинг динамики развития чрезвычайных ситуаций, вызванных тропическими циклонами, на основе почти периодического анализа спутниковых изображений : диссертация ... кандидата технических наук : 3.2.6. / Парамонов Александр Александрович ; [Место

защиты : «Казанский национальный исследовательский технический университет им. А. Н. Туполева - КАИ» ; Диссовет 99.2.118.02 (Д 999.XXX.02)]. - Москва, 2025. - 171 с.

45. 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.

46. Баканов, М.О. К вопросу о резервировании и управлении беспилотными воздушными судами при мониторинге ландшафтных пожаров / М.О. Баканов, В.А. Смирнов, М.В. Анкудинов // Мониторинг. Наука и технологии. - 2016. - № 4 (29). - С. 77-79. EDN: XQUZZZ

47. Gu, Y. Study on the ground fraction of air tankers / Y. Gu, R. Zhou, H. Xie // Int. J. Wildland Fire. - 2023. - V. 32 (4). - P. 576-592

48. Ricci, F. Safety distances for storage tanks to prevent fire damage in wildland-industrial interface / F. Ricci, G.E. Scarponi, E. Pastor, P. Eulalia, V. Cozzani // Process Saf. Environ. - 2021. - V. 147. - P. 693-702

49. Gajendiran, K. Influences of wildfire on the forest ecosystem and climate change: a comprehensive study / K. Gajendiran, S. Kandasamy, M. Narayanan // Environ. Res. - 2024. - V. 240. - Article 117537

50. Blazquez, E. Fires and explosions / E. Blazquez, C. Thorn // Anaesthesia & Intensive Care Medicine. - 2010. - V. 11 (11). - P. 455-457, 10.1016/j.mpaic.2010.08.007

51. Flannigan Mike, D. Implications of changing climate for global wildland fire / D. Flannigan Mike, A. Krawchuk Meg, J. de Groot William, B Wotton, Mike, Gowman Lynn M. // International Journal of Wildland Fire. - 2009.

- V. 18. - P. 483-507, 10.1071/WF08187

52. Walker X.J. Mack Increasing wildfires threaten historic carbon sink of boreal forest soils / X.J. Walker, J.L. Baltzer, S.G. Cumming, N.J. Day, C. Ebert, S. Goetz, J.F. Johnstone, S. Potter, B.M. Rogers, E.A.G. Schuur, M.R. Turestky, M.C. // Nature. - 2019. - V.572. -P. 520-523

53. van der G.R.W. Global fire emissions estimates during 1997-2016 / G.R.W. van der, J.T. Randerson, L. Giglio, L. van, T. Thijs, Y. Chen, B.M. Rogers, M. Mu, M. van, J.E. Margreet, D.C. Morton, G.J. Collatz // Earth Syst. Sci. Data. -2017. -V.9 (2). - P. 697-720

54. Sun, H. Water-absorbing bags for high-altitude aerial firefighting: Mathematical modeling and drop pattern analysis / Haoran Sun, Chengyun Wu, Dachuan Zhang, Yang Wu, Renyu Hu, Yanmeng Wang, Yaru Tian, Chuyun Luo, Haitao Hu // Results in Engineering. - 2025. - V. 27. - 105940, https://doi.org/10.1016/j.rineng.2025.105940.

55. Kopylov, N.P. Peculiarities of the forest firefighting with the use of aircrafts / N.P. Kopylov, V.N. Karpov, A.E. Kuznetsov, D.V. Fedotkin, I.R. Khasanov, E.Y. Sushkina // Tomsk State Univ. J. Math. Mech. - 2019. - V.59. - P. 79-86

56. Wang, X. A fast optimization method of water-dropping scheme for fixed-wing firefighting aircraft / X. Wang, Y. Zhao // J. Fire Sci. - 2021. - V.39 (9). - P. 1593-1610

57. Amorim, J. H. Numerical modelling of the aerial drop of firefighting agents by fixed-wing aircraft. Part I: model development / J. H. Amorim // Int. J. Wildland Fire. - 2011. - V.20 (3). - P. 384-393

58. Amorim, J. H. Numerical modelling of the aerial drop of firefighting agents by fixed-wing aircraft. Part II: model validation / J.H. Amorim // Int. J. Wildland Fire. - 2011. - V.20 (3). - P. 394-406

59. Кузнецов, Г.В. Разработка фундаментальных основ ресурсоэффективных и безопасных технологий тушения крупных лесных пожаров распределенными во времени и пространстве потоками капель воды полидисперсного состава с использованием авиации / Г.В. Кузнецов // Отчет о НИР № 14-39-00003. Российский научный фонд. - 2016.

60. Войтков, И.С. Экспериментальное исследование температурных следов капель воды, водных массивов и аэрозольных потоков, движущихся через высокотемпературные продукты сгорания / И.С. Войтков, Р.С. Волков,

О.В. Высокоморная, Г.А. Чернова, А.В. Фадеев // Пожаровзрывобезопасность.

- 2016. - Т. 25, № 8. - С. 17-26 (). EDN: WYJWGV

61. Волков, Р.С. Определение объема воды для подавления термического разложения лесных горючих материалов / Р.С. Волков, А.О. Жданова, Г.В. Кузнецов, П.А. Стрижак // Инженерно-физический журнал. -2017. - Т. 90, № 3. - EDN: ZCRHLR

62. Накоряков, В.Е. Deformation of a water shell during free fall in air / Деформация водяного снаряда при его свободном падении в воздухе / Накоряков В.Е., Кузнецов Г.В., Стрижак П.А. // Doklady Physics / Доклады Академии Наук. - 2016. - V. 61, Iss. 4. - P. 195-200 / Т. 467. № 5. С. 537-542 ().

63. Long, C. Unique status of civil aviation: an empirical research on emergency air transportation / C. Long, C. Xuerui // 2020 International Conference on Wireless Communications and Smart Grid, ICWCSG, IEEE. - 2020. - P. 269274.

64. Chen, J. Trans-province transfer of 10,373 patients injured in wenchuan earthquake / J. Chen, W. Zhao, M. Xian, J. Lu, Z. Liang // J. Evidence-Based Med.

- 2009. - V.2 (4). - P. 270-276

65. 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.

66. 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.

67. 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.

68. Глушков, А. П. Алгоритмизация поддержки принятия управленческих решений для обеспечения безопасности в чрезвычайных ситуациях природного и техногенного характера на основе данных MODIS / А. П. Глушков // Техносферная безопасность. - 2026 - Т. 1, №2 50. - С. 100-108.

69. Глушков, А. П. Разработка и исследование модуля питания программно-аппаратной платформы комплексной идентификации окружающей обстановки беспилотного подвижного объекта / А. И. Сукачев, Р. В. Кузьменко, Е. В. Корчагина, Д. А. Рыбников, А. П. Глушков // Вестник Воронежского института ФСИН России. - 2024. - № 4. - С. 25-30. - EDN BPVVUC.

70. Sevinc, V. A Bayesian network model for prediction and analysis of possible forest fire causes / V. Sevinc, O. Kucuk, M. Goltas // For. Ecol. Manage. -2020. - V.457, Article 117723

71. Guo, F. Spatial modelling of fire drivers in urban-forest ecosystems in China / F. Guo, Z. Su, M. Tigabu, X. Yang, F. Lin, H. Liang, G. Wang // Forests. -2017. - V.8 (6). - P. 180

72. Shao, Y. Mapping China's forest fire risks with machine learning / Y. Shao, Z. Feng, L. Sun, X. Yang, Y. Li, B. Xu, Y. Chen // Forests. - 2022. - V.13 (6). - P. 856

73. Tosic, I. Potential influence of meteorological variables on forest fire risk in Serbia during the period 2000-2017 / I. Tosic, D. Mladjan, M.B. Gavrilov, S. Zivanovic, M.G. Radakovic, S. Putnikovic, S.B. Markovic // Open Geosci. - 2019. -V.11 (1). - P. 414-425

74. Milanovic, S. Forest fire probability mapping in eastern Serbia: logistic regression versus random forest method / S. Milanovic, N. Markovic, D. Pamucar, L. Gigovic, P. Kostic, S.D. Milanovic // Forests. - 2020. - V.12 (1). - P. 5

75. Zhang, G. Forest fire susceptibility modeling using a convolutional neural network for Yunnan province of China / G. Zhang, M. Wang, K. Liu // Int. J. Disaster Risk Sci. - 2019. - V. 10 (3). - P. 386-403

76. Wang, X. An integrated Multiattribute group decision-making approach for risk assessment in aviation emergency rescue / X. Wang, X.D. Liang, X.Y. Li, P. Luo // Int. J. Aerosp. Eng. - 2022. - V.1, Article 9713921

77. Li, Y. A study on the route planning of aviation emergency rescue considering disaster victims splitting according to backpacks / Y. Li, G. Zha, X. Pan, Y. Xiao // Comput. Ind. Eng. - 2023. - V.181, Article 109339

78. Erdemir, E.T. Joint ground and air emergency medical services coverage models: a greedy heuristic solution approach / E.T. Erdemir, R. Batta, P.A. Rogerson, A. Blatt, M. Flanigan // Eur. J. Oper. Res. - 2010. - V.207 (2). - P. 736749

79. Pan, W. Optimal collaborative scheduling of multi-aircraft types for forest fires general aviation rescue / W. Pan, Y. Huang, Z. Yin, L. Qin // Aerospace. - 2023. - V.10 (9). - P. 741

80. Liao, Y. A study on site selection for regional air Rescue centers based on multi-objective jellyfish search algorithm / Y. Liao, Y. Zhao, N. Fang, J. Huang // Biomimetics. - 2023. - V.8 (2). - P. 254

81. Камзолов, С. Б. Обеспечение безопасности полетов в сложных метеоусловиях / С.Б. Камзолов // Межвузовский сборник научных трудов. Мос. гос. техн. ун-т ГА. - Москва: МГТУГА, 1996. - С. 12-18.

82. Куксова, М.А. Применение авиации для борьбы с природными пожарами: особенности оперативного реагирования / М.А. Куксова, В.И. Науекайтите, И.В. Лямин, В.Н. Матросова, И.Я. Яндиев // НаукаПарк. - 2017. № 8 (59). - С. 87-94.

83. Москвилин, Е.А. Применение авиации для тушения лесных пожаров / Е. А. Москвитин // Пожарная безопасность. - 2009. - № 1. - С. 8992.

84. Бурлов, В. Г. Методы обеспечения пожарной безопасности в лесах / В. Г. Бурлов, С. А. Шавуров, А. И. Шершнева // Современные проблемы гидрометеорологии и мониторинга окружающей среды на пространстве СНГ : Сборник тезисов Международной научно-практической конференции, посвященной 90-летию Российского государственного гидрометеорологического университета, Санкт-Петербург, 22-24 октября 2020 года. - Санкт-Петербург: Российский государственный гидрометеорологический университет, 2020. - С. 589-591.

85. Приказ МЧС России от 01 октября 2018 года № 418 «Об утверждении методических рекомендаций по применению авиации и авиационно-спасательных технологий в Министерстве Российской Федерации по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий» // СПС Консультант плюс. - режим доступа http: //www. consultant.ru.

86. Дьячков, Д. В. Анализ статистики авиакатастроф на основе исследования множества факторов / Д. В. Дьячков, О. В. Золотарев // Физико-техническая информатика (CPT2020): Материалы 8-ой Международной конференции, Пущино, Московская обл., 09-13 ноября 2020 года. Том Часть 2. - Нижний Новгород: Автономная некоммерческая организация в области информационных технологий «Научно-исследовательский центр физико-технической информатики», 2020. - С. 289-320. - DOI 10.30987/ conferencearticle_5fd755c09f2c91.06817396.

87. Приказ Минтранса России от 31 июля 2009 № 128 «Об утверждении Федеральных авиационных правил «Подготовка и выполнение полетов в гражданской авиации Российской Федерации» // СПС Консультант плюс. - режим доступа http://www.consultant.ru.

88. Баранов, А. М. Авиационная метеорология / А.М. Баранов, С.В. Солонин. - Москва : Военное издательство, 1981. - 383 с.

89. Афанасьева, Ю. С. Оценка метеорологических рисков в гражданской авиации / Ю. С. Афанасьева, О. Г. Богаткин // Вестник Санкт-

Петербургского государственного университета гражданской авиации. - 2017. - № 1(14). - С. 5-13.

90. Барталев, С. А. Оценка площади пожаров на основе комплексирования спутниковых данных различного пространственного разрешения МОБК и ЬапёваММ/ЕТМ+ / С. А. Барталев, В. А. Егоров, В. Ю. Ефремов [и др.] // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2012. - Т. 9, № 2. - С. 9-26.

91. Барталев, С. А. Исследования и разработки ИКИ РАН по развитию методов спутникового мониторинга растительного покрова / С. А. Барталев, Е. А. Лупян // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2013. - Т. 10, № 1. - С. 197-214.

92. Опыт использования данных МОБК при решении задач мониторинга природных пожаров и их последствий / Е. А. Лупян, С. А. Барталев, И. В. Балашов [и др.] // Материалы 23-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса», Москва, 10-14 ноября 2025 года. - Москва: Институт космических исследований РАН, 2025. - С. 7.

93. Оценка площадей, проходимых лесными пожарами, на основе данных УПЯБ / И. В. Балашов, Е. А. Лупян, К. С. Сенько, Ф. В. Стыценко // Материалы 23-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса», Москва, 10-14 ноября 2025 года. - Москва: Институт космических исследований РАН, 2025. - С. 76.

94. Оптимизация схем оценки площадей, проходимых лесными пожарами, по результатам наблюдения их горения по данным систем МОБК и УПЯБ / Е. А. Лупян, И. В. Балашов, Ф. В. Стыценко [и др.] // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2025. - Т. 22, № 6. - С. 214-228. - БО1 10.21046/2070-7401-2025-22-6-214-228.

95. Оценка повреждений российских лесов пожарами в XXI веке на основе анализа интенсивности горения по данным прибора МОБК / Е. А. Лупян, Д. В. Лозин, С. А. Барталев [и др.] // Современные проблемы

дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2024. - Т. 21, №2 6. - С. 233249. - Б01 10.21046/2070-7401-2024-21-6-233-249.

96. Калач, А. В. Современные аспекты интеллектуальной поддержки принятия решений при чрезвычайных ситуациях / А. В. Калач, П. М. Агеев, А. И. Федотов // Техника и безопасность объектов уголовно-исполнительной системы : сборник материалов Международной научно-практической конференции, Воронеж, 22-23 мая 2024 года. - Воронеж: Строки, 2024. - С. 327-329.

97. Глушков, А. П. К вопросу разработки предикативной модели управления безопасностью полетов в неопределенных условиях окружающей среды // Техника и безопасность объектов уголовно-исполнительной системы : Сборник материалов Международной научно-практической конференции. В 4-х томах, Воронеж, 14-15 мая 2025 года. - Воронеж: ИП Копыльцов П.И., 2025. - С. 453-456.

98. Глушков, А. П. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2025697074 Российская Федерация. «Программа для определения пожарной опасности территории на основе ретроспективной информации» : № 2025695771 : заявл. 08.12.2025 : опубл. 22.12.2025 / А. В. Калач, А. П. Глушков, Д. М. Валитова, Н. А. Кисурин.

99. Глушков, А. П. Свидетельство о государственной регистрации базы данных №2 2025626372 Российская Федерация. «База данных термоточек, обнаруженных по спутниковым наблюдениям методом М0В1Б, для определения пожарной опасности (Воронежская область в период с 2000 по 2024 гг.)» № 2025626080 : заявл. 11.12.2025 : опубл. 22.12.2025 / А. В. Калач, А. П. Глушков, Д. М. Валитова, Н. А. Кисурин.

100. Глушков, А. П. Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2025626404 Российская Федерация. «База данных термоточек, обнаруженных по спутниковым наблюдениям методом УПЯБ, для определения пожарной опасности (Воронежская область в период с 2017 по

2024гг.)» : №2025626076 заявл. 11.12.2025 : опубл. 22.12.2025 / А. В. Калач, А. П. Глушков, Д. М. Валитова, Н. А. Кисурин.

101. Глушков, А. П. Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2025626549 Российская Федерация. «База данных термоточек, обнаруженных по спутниковым наблюдениям методом УПЯБ, для определения пожарной опасности (Ростовская область в период с 2018 по 2024гг.)» №2025626230 : заявл. 16.12.2025 : опубл. 26.12.2025 / А. В. Калач, А. П. Глушков, А. А. Ярцева, Н. А. Кисурин.

102. Глушков, А. П. Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2026620051 Российская Федерация. «База данных термоточек, обнаруженных по спутниковым наблюдениям методом МОВ1Б, для определения пожарной опасности (Ростовская область в период с 2000 по 2024гг.)» №2025626249 : заявл. 16.12.2025 : опубл. 13.01.2026 / А. В. Калач, А. П. Глушков, А. А. Ярцева, Н. А. Кисурин.

103. Глушков, А. П. Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2025626180 Российская Федерация. «База данных термоточек, обнаруженных по спутниковым наблюдениям методом МОВ1Б, для определения пожарной опасности (Красноярский край в период с 2001 по 2011 гг.)» №2025625870 : заявл. 04.12.2025 : опубл. 16.12.2025 / А. В. Калач, А. П. Глушков, Н. М. Лоран, Н.А. Кисурин, Д. М. Валитова.

104. Глушков, А. П. Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2026620114 Российская Федерация. «База данных термоточек, обнаруженных по спутниковым наблюдениям методом МОВ1Б, для определения пожарной опасности (Красноярский край в период с 2012 по 2024 гг.)» №2025626329 : заявл. 19.12.2025 : опубл. 14.01.2026 / А. В. Калач, Д. М. Валитова, А. П. Глушков, Н. А. Кисурин, Н.М. Лоран.

105. Глушков, А. П. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2025614000 Российская Федерация. «Программа визуализации траектории полета летательного аппарата по вертикальной

плоскости»: №«22025611109: заявл. 29.01.2025 опубл. 18.02.2025 / В. Н. Бобров, А. Л. Шкерин, А. В. Калач, А. П. Глушков.

106. Глушков, А. П. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2025614631 Российская Федерация. «Программа визуализации траектории полета летательного аппарата по горизонтальной плоскости»: № 2025611768: заявл. 04.02.2025: опубл. 24.02.2025 / А. Л. Шкерин, А. П. Глушков, В. Н. Бобров, А. В. Калач.

107. Глушков, А. П. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2025615671 Российская Федерация. «Программа для расчета ошибок определения пространственного положения наземных объектов при выполнении визуального полета экипажем воздушного судна»: № 2025613931 : заявл. 26.02.2025 : опубл. 06.03.2025 / А. П. Глушков, В. Н. Бобров, А. В. Калач, А. Л. Шкерин.

108. Глушков, А. П. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2 2025616859 Российская Федерация. «Программа учета влияния атмосферы на безопасность полетов авиации в экстремальных условиях»: № 2025615754 : заявл. 20.03.2025 : опубл. 20.03.2025 / А. В. Калач, Е. Н. Кияткина, А. Л. Шкерин, А. П. Глушков.

109. Глушков, А. П. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2025619368 Российская Федерация. «Программа прогнозирования устойчивости и характера турбулентности атмосферы» : № 2025617464 : заявл. 04.04.2025 : опубл. 16.04.2025 / А. В. Калач, Е. Н. Кияткина, А. Л. Шкерин, А. П. Глушков.

110. Глушков, А. П. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2025693256 Российская Федерация. «Программа обоснования выбора места расположения авиационных формирований и авиационно-спасательных технологий на основе теоремы Ферма-Торричелли-Штейнера» : №№ 2025689548 : заявл. 28.10.2025 : опубл. 27.11.2025 / А. В. Калач, Е. Н. Кияткина, А. И. Пахомова, А. П. Глушков, А. Л. Шкерин.

Приложение

РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ __

__RU

-V--

ФЕДЕРАЛЬНАЯ СЛУЖБА ПО ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СОБСТВЕННОСТИ

(12) ГОСУДАРСТВЕННАЯ РЕГИСТРАЦИЯ ПРОГРАММЫ ДЛЯ ЭВМ

Номер регистрации (свидетельства): Авторы:

2025614000 Бобров Владимир Николаевич (Ии),

Дата регистрации: 18.02.2025 Шкерин Алексей Леонидович (Ки), Калач Андрей Владимирович (1*11),

Номер и дата поступления заявки: Глушков Алексей Петрович (1Ш)

2025611109 29.01.2025 П ра вообл адател ь:

Дата публикации и номер бюллетеня: Федеральное казенное образовательное

18.02.2025 Бюл. №2 учреждение высшего образования «Воронежский

Контактные реквизиты: [e-mail] институт Федеральной службы исполнения наказаний» (Я11)

Название программы для ЭВМ:

«Программа визуализации траектории полета летательного аппарата по вертикальной плоскости»

Реферат:

Программа предназначена для визуализации траектории полета по вертикальной плоскости. Рассматривается задача визуального выполнения посадки экипажем воздушного судна при наличии неоднородностей преломляющих свойств атмосферы на глиссаде планирования. Полагаются известными геометрические параметры захода на посадку воздушного судна, высота полета и дальность по горизонтали до торца взлетно-посадочной полосы и вертикальное распределение гидрометеорологических величин в приземном слое атмосферы до высоты 1000 метров. Программа будет полезна при выполнении специальных авиационных работ авиацией в условиях ограниченного информационного ресурса в условиях чрезвычайных ситуаций. Тип ЭВМ: IBM РС-совмест. ПК; ОС: Windows.

Язык программирования: Python 3.11

Объем программы для ЭВМ: 10 КБ

2025614000

RU

2025615671

ФЕДЕРАЛЬНАЯ СЛУЖБА ПО ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СОБСТВЕННОСТИ

(12) ГОСУДАРСТВЕННАЯ РЕГИСТРАЦИЯ ПРОГРАММЫ ДЛЯ ЭВМ

Номер регистрации (свидетельства): Авторы:

2025615671 Глушков Алексей Петрович (КЫ),

Дата регистрации: 06.03.2025 Бобров Владимир Николаевич (К11),

Калач Андрей Владимирович (1Ш),

Номер и дата поступления заявки: Шкерин Алексей Леонидович (1*11)

2025613931 26.02.2025 Правообладатель:

Дата публикации и номер бюллетеня: федеральное казенное образовательное

06.03.2025 Бюл. № 3 учреждение высшего образования «Воронежский институт Федеральной службы исполнения

Контактные реквизиты: наказаний» (Я11)

[e-mail]

Название программы для ЭВМ:

«Программа для расчета ошибок определения пространственного положения наземных объектов при выполнении визуального полета экипажем воздушного судна»

Реферат:

Программа предназначена для расчета ошибок определения пространственного положения наземных объектов при выполнении визуального полета экипажем воздушного судна. Рассматривается задача влияния неоднородностей преломляющих свойств атмосферы на визуальное определение местоположения объектов, расположенных на земной поверхности, при выполнении полета на малых и предельно малых высотах авиацией. Полагаются известными эшелон полета воздушного судна, характер подстилающей поверхности, ориентиры, расположенные на земной поверхности и численные значения градиентов гидрометеорологических величин приземного слоя атмосферы на эшелоне полета воздушного судна в районе чрезвычайной ситуации. Программа будет полезна при выполнении специальных авиационных работ, при выполнении авиационного пожаротушения в условиях переменного рельефа подстилающей поверхности. Тип ЭВМ: IBM РС-совмест. ПК; ОС: Windows.

Язык программирования: Python 3.11

Объем программы для ЭВМ: 22 КБ

RU

2025616859

ФЕДЕРАЛЬНАЯ СЛУЖБА ПО ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СОБСТВЕННОСТИ

(12) ГОСУДАРСТВЕННАЯ РЕГИСТРАЦИЯ ПРОГРАММЫ ДЛЯ ЭВМ

Номер регистрации (свидетельства): 2025616859

Дата регистрации: 20.03.2025

Номер и дата поступления заявки: 2025615754 20.03.2025

Дата публикации и номер бюллетеня: 20.03.2025 Бюл. № 3

Авторы:

Калач Андрей Владимирович (КГ), Кияткина Екатерина Николаевна (1111), Шкерин Алексей Леонидович Глушков Алексей Петрович (1*11)

Правообладатель: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Сибирская ножарно-спасательная академия» Государственной противопожарной службы Министерства Российской Федерации по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий (1*11)

Название программы для ЭВМ:

Программа учета влияния атмосферы на безопасность полетов авиации в экстремальных условиях

Реферат:

Программа предназначена для учета влияния атмосферы на безопасность полетов авиации в экстремальных условиях. Пользователь используя заданные значения вертикального профиля показателя преломления в приземном слое атмосферы, получает возможность выделять неоднородные слои, приводящие к ошибкам визуального определения местоположения наземных объектов при выполнении визуального полета на малых и предельно-малых высотах. При заданных высотах полета проводится расчет ошибок определения местоположения наземных объектов в трех возможных ситуациях нахождения воздушного судна относительно положения неоднородных слоев: над неоднородным слоем, над приподнятым неоднородным слоем, из неоднородного слоя. Программа может быть полезна для практического применения в подразделениях метеослужб при обеспечении полетов на малых и предельно малых высотах.

Язык программирования: Python

Объем программы для ЭВМ: 15 Кб

RU

2025626372

ФЕДЕРАЛЬНАЯ СЛУЖБА ПО ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СОБСТВЕННОСТИ

(12) ГОСУДАРСТВЕННАЯ РЕГИСТРАЦИЯ БАЗЫ ДАННЫХ

Номер регистрации (свидетельства): Авторы:

2025626372 Калач Андрей Владимирович (1Ш),

Дата регистрации: 22.12.2025 Глушков Алексей Петрович (Я1)),

Валитова Диана Марсовна (ТШ),

Номер и дата поступления заявки: Кисурин Никита Андреевич (1*11)

2025626080 11.12.2025 Правообладатель:

Дата публикации и номер бюллетеня: ФЕДЕРАЛЬНОЕ КАЗЕННОЕ

22.12.2025 Бюл. № 1 ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "ВОРОНЕЖСКИЙ

Контактные реквизиты: ИНСТИТУТ ФЕДЕРАЛЬНОЙ СЛУЖБЫ

Нет ИСПОЛНЕНИЯ НАКАЗАНИЙ" (ЯУ)

Название базы данных:

База данных термоточек, обнаруженных по спутниковым наблюдениям методом MODIS, для определения пожарной опасности (Воронежская область в период с 2000 по 2024 гг.)

Реферат:

База данных содержит информацию о пожарах, возникших в период 2000-2024 гг. на территории Воронежской области. В базе данных содержатся ключевые характеристики пожаров: географические координаты, мощность излучения пожара (МВт), температура (К), достоверность возникновения (%), тип пожара (лесной, ландшафтный, городской) дата снятия параметров в системе UTC, что упрощает навигацию и идентификацию в рамках анализа. База данных может использоваться при планировании сил и средств, задействованных для ликвидации пожаров, в управлении природно-техногенной безопасностью для оценки рисков, а также в научных исследованиях. Тип ЭВМ: IBM РС-совмест. ПК; ОС: Windows.

Вид и версия системы управления базой данных: SQLite Объем базы данных: 9640 Кб

ни

2025626404

ФЕДЕРАЛЬНАЯ СЛУЖБА НО ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СОБСТВЕННОСТИ

(12) ГОСУДАРСТВЕННАЯ РЕГИСТРАЦИЯ БАЗЫ ДАННЫХ

Номер регистрации (свидетельства): Авторы:

2025626404 Калач Андрей Владимирович (Ки),

Дата регистрации: 22.12.2025 Глушков Алексей Петрович (1111), Валитова Диана Марсовна (Ии),

Номер и дата поступления заявки: Кисурин Никита Андреевич (1311)

2025626076 11.12.2025 Правообладатель:

Дата публикации и номер бюллетеня: 22.12.2025 Бюл. № 1 ФЕДЕРАЛЬНОЕ КАЗЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "ВОРОНЕЖСКИЙ ИНСТИТУТ ФЕДЕРАЛЬНОЙ СЛУЖБЫ ИСПОЛНЕНИЯ НАКАЗАНИЙ" (1*11)

Название базы данных:

База данных термоточек, обнаруженных но спутниковым наблюдениям методом У1Ш8, для определения пожарной опасности (Воронежская область в период с 2017 по 2024гг.)

Реферат:

База данных содержит информацию о пожарах, возникших в период 2017 - 2024 гг. на территории Воронежской области. В базе содержатся ключевые характеристики пожаров: географические координаты, мощность излучения пожара (МВт), температура (К), достоверность возникновения (%), тип пожара (лесной, ландшафтный, городской) дата снятия параметров в системе иТС, что упрощает навигацию и идентификацию в рамках анализа. База данных может использоваться при планировании сил и средств, задействованных для ликвидации пожаров, в управлении природно-техногенной безопасностью для оценки рисков, а также в научных исследованиях.

Вид и версия системы управления базой данных: 8()ЬЦе

Объем базы данных: 4304 Кб

(12) ГОСУДАРСТВЕННАЯ РЕГИСТРАЦИЯ БАЗЫ ДАННЫХ

Номер регистрации (свидетельства): Авторы:

2026620051 Калач Андрей Владимирович (1Ш),

Дата регистрации: 13.01.2026 Глушков Алексей Петрович (1*и), Ярцева Анна Александровна (1*11),

Номер и дата поступления заявки: Кисурин Никита Андреевич (Ш!)

2025626249 16.12.2025 Правообладатель:

Дата публикации и номер бюллетеня: 13.01.2026 Бюл. № 1 ФЕДЕРАЛЬНОЕ КАЗЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "ВОРОНЕЖСКИЙ ИНСТИТУТ ФЕДЕРАЛЬНОЙ СЛУЖБЫ ИСПОЛНЕНИЯ НАКАЗАНИЙ" (1*11)

Название базы данных:

База данных термоточек, обнаруженных по спутниковым наблюдениям методом MODIS, для определения пожарной опасности (Ростовская область в период с 2000 но 2024гг.)

Реферат:

База данных содержит информацию о пожарах, возникших в период 2000-2024 гг. на территории Ростовской области. В базе содержатся ключевые характеристики пожаров: географические координаты, мощность излучения пожара (МВт), температура (К), достоверность возникновения (%), тип пожара ( лесной, ландшафтный, городской) дата снятия параметров в системе UTC, что упрощает навигацию и идентификацию в рамках анализа. База данных может использоваться при планировании сил и средств, задействованных для ликвидации пожаров, в управлении природно-техногенной безопасностью для оценки рисков, а также в научных исследованиях. Тип ЭВМ: IBM PC -совмест. ПК; ОС: Windows.

Вид и версия системы управления базой данных: SQLite Объем базы данных: 7393 КБ

РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ

RU

2026620114

ФЕДЕРАЛЬНАЯ СЛУЖБА ПО ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СОБСТВЕННОСТИ

(12) ГОСУДАРСТВЕННАЯ РЕГИСТРАЦИЯ БАЗЫ ДАННЫХ

Номер регистрации (свидетельства): 2026620114

Дата регистрации: 14.01.2026

Номер и дата поступления заявки: 2025626329 19.12.2025

Дата публикации и номер бюллетеня: 14.01.2026 Бюл. № \

Контактные реквизиты: [e-mail]

Авторы:

Калач Андерй Владимирович (1*11), Вали гова Диана Марсовна (1*и), Глушков Алексей Петрович (1*и), Кисурин Никита Андреевич (ЯП), Лоран Николай Михайлович (1*11)

Правообладатель: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Сибирская ножарно-снасательная академия» Государственной противопожарной службы Министерства Российской Федерации но делам гражданской обороны чрезвычайным ситуациям ликвидации последствий стихийных бедствий (1Ш)

Название базы данных:

База данных термоточек, обнаруженных по спутниковым наблюдениям методом MODIS, для определения пожарной опасности (Красноярский край в период с 2012 но 2024 гг.)

Реферат:

База данных содержит информацию о пожарах, возникших в период 2012 - 2024 гг. на территории Красноярского края. В базе содержатся ключевые характеристики пожаров: географические координаты, мощность излучения пожара (МВт), температура (К), достоверность возникновения (%), тип пожара (лесной, ландшафтный, городской) дата снятия параметров в системе UTC, что упрощает навигацию и идентификацию в рамках анализа. База данных может использоваться при планировании сил и средств, задействованных для ликвидации пожаров, в управлении природно-техногенной безопасностью для оценки рисков, а также в научных исследованиях. Тип ЭВМ: IBM РС-совмест. ПК, ОС: Windows.

Вид и версия системы управления базой данных: SQLite Объем базы данных: 61645 КБ

УТВЕРЖДАЮ Заместитель начальника Главного управления МЧС России по Кемеровской областа - Кузбассу (по антикризисному управлению) нней службы

A.B. Павленко 2026 г.

АКТ /\-JUH-49-4C о внедрении результатов диссертационного исследования Глушкова Алексея Петровича на тему: «Поддержка принятия решений по управлению средствами мониторинга источников чрезвычайных ситуаций по

данным спутниковых наблюдений»

Комиссия в составе председателя - заместителя начальника Главного управления МЧС России по Кемеровской области - Кузбассу (по антикризисному управлению), полковника внутренней службы Павленко Алексей Владимировича; членов комиссии: начальника отдела организации оперативной службы центра управления в кризисных ситуациях Главного управления МЧС России по Кемеровской области - Кузбассу, капитана внутренней службы Авдеева Алексея Михайловича; начальника отдела мониторинга, моделирования и организации проведения превентивных мероприятий центра управления в кризисных ситуациях Главного управления МЧС России по Кемеровской области Кузбассу, капитана внутренней службы Болдыревой Екатерины Александровны; заместителя начальника отдела оперативно-аналитического отдела центра управления в кризисных ситуациях Главного управления МЧС России по Кемеровской области - Кузбассу, капитана внутренней службы Потапова Владимира Владимировича, начальника отдела автоматизации процессов управления центра управления в кризисных ситуациях Главного управления МЧС России по Кемеровской области - Кузбассу, старшего лейтенанта внутренней службы Пелихосова Александра Сергеевича, начальника отдела информационного сопровождения и оперативных событий центра управления в кризисных ситуациях Главного управления МЧС России по Кемеровской области - Кузбассу, подполковника внутренней службы Торгунаковой Олеси Владимировны, настоящим актом подтверждает, что разработанная модель размещения авиационных формирований (по результатам мониторинга источников чрезвычайных ситуаций) внедрена в практическую деятельность Главного управления МЧС России по Кемеровской области - Кузбассу.

Использование данной модели позволяет оптимизировать организацию размещения подразделений оперативного реагирования на чрезвычайные

УТВЕРЖДАЮ Заместитель начальника ФКОУ ВО Вор^$сский институт ФСИН России поштучной работе полковник внутренней службы, кан д и дат Те); 11 и ч^с и х наук, доцент • ( Е.А. Печенин

<Щ>> Ж^-Ы^ 2025

АКТ

о внедрении результатов диссертационного исследования Глушкова Алексея Петровича на тему: «Поддержка принятия решений по управлению мониторингом источников чрезвычайных ситуаций по данным спутниковых наблюдений»

Комиссия в составе председателя - начальника кафедры технических комплексов охраны и связи, кандидата технических наук, доцента Кобзистого С.Ю., членов комиссии: профессора кафедры безопасности информации и защиты сведений, составляющих государственную тайну, кандидата технических наук, доцента Бокадарова С А., профессора кафедры технических комплексов охраны и связи, кандидат географических наук, доцента Лубенцова А.В., настоящим актом подтверждает, что разработанное алгоритмическое обеспечение и комплекс программ для ЭВМ позволяют обеспечить оперативный мониторинг чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера на объектах уголовно-исполнительной системы и реализованы в образовательном процессе в ФКОУ ВО Воронежский институт ФСИН России в качестве дополнительных материалов при подготовке лекций по основной программе профессионального обучения (программе профессиональной подготовки по профессиям рабочих, должностям служащих) «Оператор беспилотных авиационных систем (с максимальной массой 30 килограммов и менее)».

Председатель комиссии: начальник кафедры технических комплексов охраны и связи кандидат технических наук, доцент

Члены комиссии:

профессор кафедры безопасности информации и защиты сведений, составляющих государственна кандидат технических наук, доцент Г

профессор кафедры

технических комплексов охраны и связи кандидат географических наук, доцент

С.Ю. Кобзистый

айну

С.А. Бокадаров

А.В. Лубенцов