11 июня 2025 г.

Приамурский государственный университет имени Шолом-Алейхема провел первую на Дальнем Востоке Школу молодых ученых по оценке и прогнозу чрезвычайных ситуаций в России «ТехноПрогноз». Проект реализуется в рамках Программы стратегического академического лидерства «Приоритет-2030» при поддержке Правительства ЕАО. На мероприятие съехались ученые и исследователи, занимающиеся вопросами применения современных информационных технологий, математического моделирования и машинного обучения для решения задач прогнозирования и мониторинга как природных, так и техногенных чрезвычайных ситуаций на территории России.

В течение двух дней работы Школы участники познакомились с передовым научно-методическим опытом в области разработки и применения современных информационных систем для прогнозирования и мониторинга ЧС, а также получили практические навыки построения научных работ в области моделирования и прогнозирования.

В рамках работы Школы состоялось экспертное заслушивание докладов участников. Среди выступавших были и сотрудники Вычислительного центра ДВО РАН: научный сотрудник, выпускник аспирантуры ХФИЦ ДВО РАН Александр Тен и инженер, аспирант ХФИЦ ДВО РАН Дмитрий Батяев. В своем докладе Александр Тен рассказал о разработке алгоритма для автоматического выделения ионосферных возмущений, возникающих в результате сильной вулканической активности, с использованием данных глобальных навигационных спутниковых систем, таких как: ГЛОНАСС или GPS. Алгоритм основан на методах машинного обучения и способен с высокой точностью различать естественный геофизический ионосферный фон от вариаций, вызванных извержениями, что делает его ценным инструментом для апостериорного мониторинга и потенциально - для мониторинга в режиме, близком к реальному времени.

Научный сотрудник Вычислительного центра ДВО РАН Александр Тен

Инженер Вычислительного центра ДВО РАН
Дмитрий Батяев

Инженер Вычислительного центра ДВО РАН Дмитрий Батяев представил результаты исследования в докладе «Оценка пожарной опасности в лесах Нижнего и Среднего Амура по данным спутниковых и наземных наблюдений с помощью машинного обучения». В рамках работы он использовал совокупность разнообразных факторов – природных (температурные данные, вегетационный индекс NDVI и др.) и антропогенных факторов (расстояние до дорог, плотность населения), а также индекс пожарной опасности по Нестерову. На основе этих признаков был проведен ряд экспериментов с использованием алгоритмов XGBoost, SVM, Random Forest, а также различными настройками датасета, всего получилось 75 экспериментов, в которых алгоритмы классифицировали входные сигналы. Проведен анализ и выделены наиболее важные признаки для классификации лесного пожара на следующий день.

Первый заместитель ГУ МЧС России по ЕАО Алексей Шапошников отметил важность качественной реализации подходов, связанных с оценкой вероятности возникновения ЧС, и значимость работы молодых ученых в этой области:

«В настоящее время на постоянной основе Министерством изучаются современные подходы по организации мониторинга и прогнозирования чрезвычайных ситуаций. Разработки исследуются в том числе при написании кандидатских и докторских диссертаций по данной тематике. Особая роль при исследовании основных видов опасностей, связанных с рисками возникновения ЧС, уделена методологии оценки этих рисков и должна быть отведена молодым ученым».

Пресс-служба ХФИЦ ДВО РАН
по информации ВЦ ДВО РАН

Вернуться к списку новостей раздела