ПРОГНОЗУВАННЯ ВПЛИВІВ ВІД НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЙ НА ОСНОВІ АЛГОРИТМІВ НЕЧІТКОЇ ЛОГІКИ

Introduction. Nowadays information about various dangerous natural phenomena on our planet is heard quite often. These are frequently recurring earthquakes (Turkey), fires associated with global warming and human impact on nature, floods and other natural disasters. The problems of the impact of emergencies on people's lives need to be studied and analysed to predict their negative effects. Based on the conducted research, it is necessary to develop measures for adaptation to emergencies, namely the reduction of possible human and material losses.Assessing the risk of emergencies allows you to plan and implement preventive measures in the event of emergencies, in particular, to use the necessary means and resources to reduce losses during the elimination of emergency consequences.Purpose. Based on the analysis of existing emergencies and their negative impact, it is necessary to develop an information system for forecasting their effects to reduce the consequences of disasters and implement effective measures to respond to natural emergencies. Although many emergencies are often unpredictable, the use of automated software systems to forecast and predict natural anomalies can reduce the negative impact.Results. The article analyses emergencies of a man-made, natural and social nature, and evaluates threats due to the impact of coronavirus infection, fires, transport disasters and others. Since there is no accurate information about emergencies during the war in Ukraine, an analysis of emergencies was carried out for forecasting in 2020-2021. To assess the risk of negative impact from emergencies were taken the factors of danger in a certain place, socio-economic factors and vulnerability into account with the determination of the damage coefficient. The assessment of the risk of natural emergencies in the regions of Ukraine uses algorithms of fuzzy logic. We have developed an information system for predicting the effects of natural emergencies, which has the appearance of a website. The output parameter of the information model is the level of risk of natural emergencies. The input parameters of the model for assessing and predicting the level of risk of natural emergencies are geological, meteorological, hydrological, and biological hazards. For the obtained parameters of the analysis for the selected years was calculated the average value of the risk level.Conclusions. Fuzzy logic systems are used if expert knowledge about an object or process can only be formulated in a linguistic form and there is no simple mathematical model. As a result of the verification of the developed system of fuzzy logic, various input and output data were used in modelling processes for fuzzification, aggregation, activation, accumulation, and defuzzification procedures. It was established that the system works correctly, following the established requirements, as well as with the developed base of fuzzy rules.Проблема. Останнім часом досить часто звучить інформація про різноманітні небезпечні явища природного характеру на нашій планеті. Це є часто повторювані землетруси (Туреччина), пожежі, пов’язані з глобальним потеплінням та впливом людей на природу, повені та інші природні катаклізми. Проблеми впливу надзвичайних ситуацій на життя людей потрібно вивчати і аналізувати, щоб спробувати прогнозувати негативні впливи від них. На основі проведених досліджень потрібно розробляти заходи щодо пристосованості до надзвичайних ситуацій, а саме зменшення можливих людських та матеріальних втрат.Оцінка ризику виникнення надзвичайних ситуацій дозволяє спланувати та здійснити запобіжні заходи при виникненні надзвичайних ситуацій, зокрема використати необхідні засоби та ресурси для зменшення втрат під час ліквідації наслідків надзвичайних ситуацій.Мета. На основі аналізу існуючих надзвичайних ситуацій та їх негативного впливу потрібно розробити інформаційну систему прогнозування їх впливів для зменшення наслідків катастроф і реалізації на основі цього ефективних заходів реагування на надзвичайні ситуації природного характеру. Хоча багато надзвичайних ситуацій часто бувають непередбачуваними, використання автоматизованих програмних систем для прогнозування та передбачення природних аномалій дають змогу зменшити негативний вплив.Результати дослідження. В статті проведено аналіз надзвичайних ситуацій техногенного, природного та соціального характеру, здійснено оцінку загроз через вплив коронавірусної інфекції, пожеж, катастроф на транспорті та інших. Оскільки точної інформації про надзвичайні ситуації під час війни в Україні не існує, то здійснювався аналіз надзвичайних ситуацій для здійснення прогнозування в 2020-2021 роках. Для оцінки ризику негативного впливу від надзвичайних ситуацій враховувалися фактори небезпеки у певному місці, соціально-економічні фактори і вразливості з визначенням коефіцієнта шкоди. Для оцінки ризику виникнення надзвичайних ситуацій природного характеру в регіонах України використано алгоритми нечіткої логіки. Розроблено інформаційну систему для прогнозування впливів від надзвичайних ситуацій природного характеру, яка має вигляд web-сайту. Вихідним параметром інформаційної моделі є рівень ризику виникнення надзвичайних ситуацій природного характеру. Вхідними параметрами моделі для оцінювання і передбачення рівня ризику виникнення надзвичайних ситуацій природного характеру вибрано геологічну (Geological), метеорологічну (Meteorological), гідрологічну (Hydrological) та біологічну (Biological) небезпеки. Для отриманих параметрів аналізу за вибрані роки отримано середнє значення рівня ризику.Висновки. Системи з нечіткою логікою застосовують, якщо експертні знання про об’єкт чи процес можна сформулювати тільки у лінгвістичній формі і немає простої математичної моделі. В результаті верифікації розробленої системи нечіткої логіки було використано різні вхідні та вихідні дані в процесах моделювання для процедур фазифікації, агрегування, активізації, акумуляції, дефазифікації. Встановлено, що система працює коректно, відповідно до встановлених вимог, а також до розробленої бази нечітких правил

Investigation of Unusual Atmospheric Warming over the Schirmacher oasis, East Antarctica

ABSTRACT The weather over the Schirmacher oasis (located at the periphery of east Antarctica) experiences impact of the severe katabatic winds flowing from the interior of the continent towards the periphery and the induction of warm, moist air associated with the moving cyclones along the east coast of Antarctica. These processes at times lead to unusual atmospheric warming which need in-depth investigations. In the present paper, an unusual atmospheric warming (surface air temperature touching +12 °C) observed at the two closely located stations (Russian Antarctic station, Novolazarevskaya-70°46'S; 11°52'E and the Indian Antarctic station, Maitri-70°46'S; 11°41'E) during February 1996 has been investigated by a number of complementary atmospheric techniques. This unusually high temperature has been investigated as a wide spread warming over the east Antarctic region, which was caused by the induction of warm, humid oceanic air around the Syowa, Japan station under a blocking polar high

About the warming in the region of the Antarctic Peninsula

W sprawie wzrostu temperatury powietrza (ocieplenia) w rejonie Półwyspu Antarktycznego Najbardziej wyraźne przejawy tak zwanego "globalnego ocieplenia" na Półkuli Południowej zarejestrowano w rejonie Półwyspu Antarktycznego; dotyczy to zarówno ocieplenia przypowierzchniowej warstwy jak i swobodnej atmosfery. Badania ilościowe mechanizmów kształtowania się znacznej zmienności klimatycznej na tym obszarze wymagają znajomości charakterystyk statystycznych struktury najważniejszych elementów meteorologicznych. Takie badania stały się możliwe dzięki stworzeniu w Instytucie Naukowo-Badawczym Arktyki i Antarktyki (AANII) bazy danych o klimacie południowych obszarów polarnych w ramach opracowywanego systemu geoinformatycznego "ANTARKTYKA" i międzynarodowego projektu SCAR READER. Zadaniem tej pracy jest przedstawienie uściślonych metod opisu statystycznego zmienności czasowej temperatury powietrza i ciśnienia atmosferycznego oraz oceny probabilistycznych charakterystyk ich reżimu w skalach zmienności wahań od międzyrocznych do wewnątrzdobowych z uwzględ-nieniem modulacji, na podstawie danych obserwacji przyziemnych w rejonie Półwyspu Antarktycznego. Danymi wyjściowymi są pełne szeregi obserwacji temperatury powietrza i ciśnienia atmosferycznego na poziomie morza wykonywane na rosyjskiej stacji subantarktycznej Bellingshausen cztery razy na dobę (lata 1969-2002). Dane te przeszły pełną ilościową kontrolę jakości oraz testy jednorodności szeregów czasowych. Pomiary meteorologiczne na stacji Bellingshausen, znajdującej się na Wyspie Króla Jerzego (King George - Waterloo) w archipelagu Szetlandów Południowych, rozpoczęły się 22 lutego 1968 roku i są, bez przerw, wykonywane na tej samej powierzchni. Wieloletnie szeregi czasowe pomiarów terminowych elementów hydrometeorologicznych pozwalają na analizę zmienności międzyrocznej, rytmikę roczną, zmienność wewnątrzsezonową, przebieg procesów skali synoptycznej i przebiegi dobowe. Podskalowa analiza probabilityczna uwzględnia efekty wpływu modulacji niskoczęstotliwościowej, przejawiającej się w wieloletnich zmianach charakterystyk rytmu rocznego, a także w sezonowej i międzyrocznej zmienności procesów przebiegu synoptycznego i dobowego. Taką modulację o niskiej częstotliwości traktuje się jako składową modulacyjną zmien-ności międzyrocznej w odróżnieniu od składowej addytywnej , przedstawianej przez szereg wartości średnich rocznych. Podstawowy wkład w sumaryczną dyspersję temperatury powietrza i ciśnienia atmosferycznego wnoszą rytmika roczna i procesy skali synoptycznej, przy czym jeśli dla temperatury wewnątrzroczna zmienność objaśnia ponad 50% dyspersji, to dla ciśnienia - mniej niż 20%. Wkład zmienności wartości średnich rocznych w sumaryczną dyspersję szeregów stanowi mniej niż 5%. W ten sposób składowa modulacyjna przewyższa intensywność składowej addytywnej. Trend zmienności międzyrocznej stanowi wielomian wyższego stopnia, uwzględniający komponenty liniowy i paraboliczny. Najważniejszą właściwością składowej addytywnej jest trend liniowy wartości oczekiwanej (dodatni i istotny na poziomie ufności 95% dla temperatury powietrza, ujemny i nieistotny (poziom ufności < 95%) dla ciśnienia atmosferycznego), objaśniający 10-15% dyspersji wartości średnich rocznych. Szeregi czasowe anomalii wartości średnich rocznych w stosunku do trendu wartości oczekiwanych są niestacjonarne pod względem ich dyspersji, ale wkład wielomianowego trendu oczekiwania matematycznego tych anomalii jest niewielki - wyjaśnia on nieco ponad 10% dyspersji względem wartości oczekiwanej dla ciśnienia i mniej niż 5% dla temperatury. Obniżanie się tła ciśnienia atmosferycznego stowarzyszone jest ze wzrostem amplitudy zmienności międzyrocznej, co w części może być wyjaśnione jako efekt lokalnego wzrostu aktywności cyklonalnej. Dla opisu procesów skali synoptycznej wykorzystuje się dyspersję wewnątrzmiesięczną i charakterystyki (ilość, intensywność i czas trwania) fluktuacji synoptycznych. Najważniejszą cechą jest przebieg roczny, w którym przejawia się intensyfikacja i nasilenie międzyrocznej zmienności procesów synoptycznych w sezonie zimowym, kosztem wzrostu zarówno amplitudy i ilości zaburzeń, jak i ich intensywności i czasu trwania. Trendy wieloletnie formują się w znacznym stopniu pod wpływem działania procesów skali synoptycznej. Źródłem zmienności skali synoptycznej jest dynamika (tworzenie się, przemieszczanie, transformacja i wypełnianie się) wirów atmosferycznych. Przeprowadzona analiza statystyczna szeregów terminowych obserwacji meteorologicznych na stacji Bellingshausen pozwoliła na ilościową ocenę wkładu procesów o różnej skali czasowej w formowanie zmienności obserwowanego w rejonie Półwyspu Antarktycznego reżimu klimatycznego przyziemnej warstwy atmosfery. Otrzymane oceny wykazują na ile zmienia się wartość dyspersji tempe-ratury powietrza i ciśnienia atmosferycznego przy wykorzystaniu danych z różnych skal uśrednienia w czasie. Tym samym wyjaśniają, jaki odsetek zmienności temperatury i ciśnienia jest tracony w analizach wykorzystujących różne okresy uśrednienia.Sign of the so-called "global warming" in the Southern Hemisphere is most clearly revealed in the vicinity of the Antarctic Peninsula in the surface layer as well as in the free atmosphere. A quantitative study of the mechanisms of the climatic variability formation in the Antarctic requires an evidence of the statistical structure of the meteorological parameters fields. Such study has become possible due to creating a database on climate of Southern polar area in the framework of the geo-information system "The Antarctic" developed at the Arctic and Antarctic Research Institute and of International SCAR READER Project. The goal of this work is to define more precisely the method of the statistical analysis of time-series of surface air temperature and air pressure at sea level in Antarctic Peninsula region. This method is applied for determining of the probabilistic variability characteristics based on standard observations over the range from interannual to diurnal changes taking into account the low frequency modulation. The input data are uniform six-hourly time-series of surface air temperature and sea level pressure obtained at Bellingshausen station over the period 1969-2002 and processed by numerical data quality control and homogeneity testing. Meteorological observations at Bellingshausen station, located at King George (Waterloo) Island, Southern Shetlands archipelago, are provided since February, 22, 1968 without moving of observational place. Multiyear time-series of current hydrometeorological observations allow provide the analysis of interannual variability, annual rhythmic, intra-seasonal variations, synoptic scale processes and diurnal course. The results of by-range probabilistic analysis take into account the modulation of annual variations over the range of interannual variability and interannual and seasonal variations of synoptic scale variability. The interannual variability contains an additive and modulation components. The additive component is represented by a sequence of annual averages while the modulation component is manifested through the interannual variability of parameters of the annual variations and in the interannual variations of the synoptic variability characteristics. Both synoptic and annual variability make the main contribution to the total dispersion, while for temperature, the variability within a year accounts for more than 50% of dispersion, for pressure it is less than 20%. The contribution of the variability of annual averages to the total dispersion comprises less than 5%. However, the interannual variability consists not only of the changes of annual averages. The contribution of daily variations and of the variability within a day to the total dispersion is also small comprising both for air temperature and for pressure less than 10% of total dispersion. Thus modulation component exceeds additive component by intensity. The interannual variability trend is represented by a power polynomial that takes into account the linear and parabolic components. The most important feature of the additive component is a linear trend of mathematical expectation (positive and significant at a 95% level for temperature and negative and insignificant at a 95% level for pressure) accounting for about 10-15% of dispersion of the annual averages. The time series of annual averages anomalies relative to the mathematical expectation trend are non-stationary in dispersion, but the contribution of the polynomial trend of mathematical expectation of these anomalies is small accounting for slightly more than 10 % of dispersion relative to the mathe-matical expectation of pressure and less than 5 % for temperature. The decrease of the background atmospheric pressure is accompanied by the increase in the amplitude of interannual oscillations, which can be partly attributed to a local increase of cyclonic activity. For description of synoptic scale processes the intra-monthly dispersion and synoptic fluctuations characteristics (number, intensity and duration) are used. Annual course analysis demonstrates intensification and forcing of interannual variability in winter season due to increasing both number and intensity and duration of fluctuations. This is important feature of climate variability formation. Multiyear trends are formed in synoptic diapason mostly. Synoptic variability sources are atmospheric eddies dynamics (genesis, moving, transformation and disappearance). The trends of surface temperature and pressure at sea level have a different sign: the temperature time-series contain a positive linear trend while the pressure time-series contain a negative linear trend, which account approximately for 10-15% of dispersion of annual averages. The linear pressure trend is insignificant at a 95% level while the linear temperature trend is statistically significant. The statistical analysis of meteorological observations data at standard synoptic hours obtained at Bellingshausen station allowed to determine quantitatively the contribution of different time scale processes into formation of observed changes of climatic regime parameters of the surface atmospheric layer in the vicinity of the Antarctic Peninsula. The obtained estimates show in particular, how much is the dispersion of temperature and pressure changes (what part of variability is lost) when using data with different averaging scales

About surface wind regime over Western Antarctica

Statystyczna analiza prędkości wiatru przyziemnego została przeprowadzona w oparciu o dane z obserwacji terminowych (4 razy w ciągu doby) przeprowadzonych na stacji Russkaya (Antarkyda Zachodnia). Wykorzystano szeregi obserwacyjne od 1980 do 1990 roku. Oceny parametrów zmienności międzyrocznej, rytmiki rocznej, procesów skali synoptycznej i przebiegu dobowego dokonano w kategoriach wektora oczekiwania matematycznego (przestrzeni probabilistycznej) i inwariantów tenzorów dyspersji i gęstości spektralnej oraz korelacji okresowej wektorów procesu losowego. Dla parametryzacji zmienności skali synoptycznej wykorzystano model losowego procesu impulsowego w postaci kolejnych następstw "sztormów" i "okien pogody". "Sztorm" oznacza przewyższenie zadanego poziomu prędkości wiatru, a "okno pogody" - odstęp czasu między dwoma kolejnymi sztormami. Dla opisania statystyki zjawisk skali synoptycznej utworzono szeregi czasowe charakterystyk inten-sywności sztormów oraz czasu trwania sztormów i okien pogody. Poziomy progowe wyznaczono na podstawie analizy kwantyli jako kryteria graniczne niebezpiecznych lub szczególnie niebezpiecznych warunków pogodowych. Zmienność skali synoptycznej najbardziej celowo jest analizować w szeregach centrowanych względem wartości średnich rocznych oraz względem rocznego przebiegu wartości średnich miesięcznych. Modulację sezonową i zmienność międzyroczną intensywności procesów skali synoptycznej można opisać za pomocą szeregu czasowego dyspersji wewnątrzmiesięcznej prędkości wiatru, jako wyniku okresowych korelacji zachodzących w procesie losowym.Statistical analysis of surface wind velocity is executed on the base of current observations (six-hourly) at Russkaya station, located in Western Antarctic for period from 1980 to 1990. Estimates of inter-annual variability parameters, parameters of annual rithmics, processes of synoptic scale and diurnal variability with account of low frequency modulation are obtained in terms of mathematics expectance vector and of invariant of dispersion tensor and spectral density in suggestion of stationary and periodic correlation vector stochastic process. For parameterization of synoptic scale variability the model of stochastic impulse process is applied as consequence of 'storms' and 'weather windows'. 'Storm' is defined as an excess of wind regime parameter values over defined level, and 'weather windows' are the intervals between two consequed storms. For synoptic events statistics description there are formed time-series of storm intensity characteristics, storms and weather windows durations. Threshold levels are prescribed on the base of quantile analysis or as a criteria of dangerous or especially dangerous parameters of wind regime. Synoptic variability based on time-series, centered on annual mean values and annual course of monthly mean values is analysed. Seasonal modulation and inter-annual variability of synoptic scale processes intensivity by time-series of intra-monthly dispersion as realization of periodic correlated process are described

About climatic changes of troposphere over Antarctic Peninsula

O zmianach klimatu troposfery w rejonie Półwyspu Antarktycznego. Porównanie rezultatów oceny trendów otrzymanych różnymi metodami z opracowania zbiorów danych CARDS i AANII wykazało ich zgodność. W przypadku trendów szacowanych za pomocą przedstawionej metody punktowej, ich średni kwadratowy błąd jest praktycznie zawsze mniejszy, niż błąd oceny trendu oszacowanego metodą tradycyjną. Oznacza to, że istotność statystyczna trendu oszacowanego metodą punktową jest wyższa, a sam trend jest oszacowany bardziej dokładnie. Metoda punktowa pozwala na uzyskanie wyraźnie gładszego przebiegu linii trendu co potwierdza jego wyższe prawdopodobieństwo, trend szacowany tą metodą jest również mniej wrażliwy na zmienne długości ciągów danych (w sensie dużego podobieństwa ocen wartości trendu ze zbiorów danych o różniących się długościach). Wykorzystanie zróżnicowanych metodyk dla obliczania trendów wykazało, że przedstawione nowe podejście, opierające się na wykorzystaniu danych terminowych z uwzględnieniem ich korelacji w czasie, pozwala otrzymać dokładniejsze i bardziej wiarygodne oceny wartości trendów w porównaniu z metodami tradycyjnymi. Jest to szczególnie ważne przy badaniach zmian klimatu zachodzących na trudnodostępnych obszarach polarnych naszej planety. Przedstawione badania wykonano w ramach podprogramu "Poznanie i badania Antarktyki" Federalnego Programu Celowego "Ocean Światowy", a także projektu RFFI No 04-05-64681.Comparison of estimations of trend values, obtained by different methods on the base of CARDS and AARI data set, has shown its consistency. Research reveals: trend error determination for points method is less than in months method and therefore statistical significance of trend can be determined more carefully; points method gives the possibility of getting much smoother trend profiles and this is likelihood; points method estimation results are less sensitive to the time series length. The using of different methods for estimations of the trend values has shown that new presented robust method, based on the using of hourly observed values with provision for correlation dependence in time (points method), presents the possibility to more accurate estimate of trends values in comparison with the traditional approach in trend estimation. This is important for investigation of climate change of Polar Regions of the Earth due difficult weather conditions and weather observations at the regions. The study was supported by Russian Program 'Study and Investigation of Antarctica' and RFBR Project 04-05-64681

Role of agriculture in climate change and adaptability: Use of innovative technologies in the Russian agricultural sector for climate conservation and protection

Global climate change poses two major challenges to the agricultural sector of the economy. First, it is necessary to assess the value and extent of its impact on atmospheric pollution by greenhouse gases, and, based on this, to determine priorities and the emission reduction strategy. The second concerns the adaptation of agriculture to threats and the use of causes from global climate change. Therefore, the purpose of the study is to disclose these two aspects. First, the national contribution of agriculture to greenhouse gas pollution was studied using the example of the Russian Federation according to the author’s methodology. Then the directions of the state adaptation policy towards the studied sector in the light of climate change are proposed. The results of the study can be useful in developing the adaptation strategy, increasing the flexibility of the agricultural sector of different countries to climate change