BR24992865 ЖРН ғылыми-техникалық бағдарламасы, орындалу мерзімі 2024-2026 жж.

Басшы : Салихов Н.М., кандидат физ.-мат. наук

Осы бағдарлама аясында бұған дейін құрылған төтенше жағдайларды мониторингтеудің автоматтандырылған жүйесін одан әрі дамыту ұсынылады. Бұл даму жеке жер үсті қабылдау станциясымен жабдықталған ТЖ жедел мониторингі үшін деректерді қабылдау орталығын құруды, мониторинг бағыттарын кеңейтуді және барлық қолданыстағы әзірлемелер негізінде ерте құлақтандыру жүйесін жасауды көздейді.
Бүгінгі таңда жүйеде өрттер, су тасқындары, Каспий теңізі акваториясының мұнаймен ластануы және белсенді тектоникалық қозғалыстар бойынша мониторинг пен болжам жүргізіледі. Жер үсті және спутниктік деректерді автоматты түрде өңдеудің қолданыстағы әдістері мен алгоритмдері жасанды интеллект (AI) технологияларын қолдану арқылы жетілдірілетін болады. Сондай-ақ, үлкен деректерді (Big Data) неғұрлым икемді пайдалану және ТЖ мониторингі мен салдарын жоюдың белгілі бір міндеттеріне қолдану үшін Open Data Cube (ODC) талдау фреймворкі енгізіледі.
Мониторинг бағыттарын кеңейту ретінде парниктік газдар шығарындыларын мониторингтеу мен болжаудың және жерге жақын атмосфераның радионуклидтер құрамы бойынша радиациялық фонын бақылаудың ішкі жүйелері құрылады.

Сонымен қатар, Алматы қаласының маңындағы соңғы жойқын жер сілкіністеріне байланысты сейсмикалық оқиғалардың ионосфералық алғышарттарын анықтау және қысқа мерзімді болжау үшін машиналық оқытуды, нейрондық желілерді қолдану мен жасанды интеллект негізінде модельдер құру міндеттерін шешу қарастырылған.

Ұсынылып отырған жобаның негізгі нәтижесі төтенше жағдайлардың алдын алу бойынша ұсынымдар әзірлеуге және төніп келе жатқан қауіп-қатерлер туралы уақтылы ескертуге — хабарлау арналарын жолға қоюға және алынған нәтижелерді бейнелеу тәсілдерін қалыптастыруға мүмкіндік береді.

Бағдарлама мақсаты

Бағдарламаның мақсаты — Төтенше жағдайларды жедел мониторингтеу мен болжау үшін деректерді қабылдау және өңдеу орталығын құруды, жер сілкіністері алдындағы аномальды құбылыстарды бағалау әдістерін әзірлеуді, су тасқындары, өрттер, экологиялық қатерлер (соның ішінде Каспий теңізіндегі мұнай төгінділері мен парниктік газдар шығарындылары) үшін ерте құлақтандыру жүйесін («early warning system») құруды, сондай-ақ сейсмикалық қауіпті аймақтардағы тәуекелдерді азайту және халық пен инфрақұрылым қауіпсіздігін арттыру мақсатында жер сілкіністерін болжаудың дәлдігі мен жеделдігін арттыру үшін машиналық оқытудың инновациялық әдістерін әзірлеуді қоса алғанда, озық ғылыми-техникалық шешімдер негізінде табиғи және техногендік сипаттағы төтенше жағдайлар мен тәуекелдерді жер үсті-ғарыштық мониторингтеудің және ерте болжаудың автоматтандырылған жүйелерін жасау болып табылады.

Бағдарлама тапсырмасы

1-блок. Төтенше жағдайларды жедел мониторингтеу және болжау үшін деректерді қабылдау орталығын құру:

1.1 Жедел ақпаратпен қамтамасыз ету үшін деректерді қабылдау орталығын құру және оның жұмысын ұйымдастыру (жер үсті инфрақұрылымы жабдықтарын сатып алу, ғарыштық түсірілімдерді қабылдау станциясын орнату және жұмысын реттеу, серверде деректерді сақтау мен оларға қолжетімділікті реттеу);

1.2 Шикі спутниктік деректерді алдын ала өңдеу алгоритмдерін әзірлеу;

1.3 Таңдалған аймақтар үшін кеңістіктік ғарыштық деректердің үлкен жиынтықтарын талдауға арналған аналитикалық фреймворкті енгізу.

Бірінші блок міндеттерінің шешілуі жер үсті-ғарыштық деректерді алу мен талдаудың жеделдігі мен үздіксіздігін арттыруға мүмкіндік береді. Бұл міндет табиғи сипаттағы төтенше жағдайлардың мониторингі мен болжамының көпфакторлы жүйесін құрудың негізгі компоненттерінің бірі болып табылады.

2-блок. Ірі жер сілкіністері алдындағы аномальды құбылыстарды бағалаудың ғылыми-техникалық негіздері мен әдістерін әзірлеу:

2.1 Ірі жер сілкіністері алдындағы аномальды құбылыстарды анықтау үшін литосфера-атмосфера-ионосфера жүйесіндегі геофизикалық өрістерді мониторингтеу әдістемесін әзірлеу;

2.2 Алматы қаласы мен іргелес аумақтардағы жер бетінің заманауи қозғалыстарына, ғимараттар мен құрылыстардың ығысуына спутниктік мониторинг жүргізудің ғылыми-техникалық негіздерін әзірлеу, тектоникалық қозғалыстар мен ығысулардың аномальды мәндері бар аймақтарды анықтау;

2.3 Машиналық оқытуды қолдана отырып, жер сілкіністері эпицентрлерінің каталогын геологиялық-геофизикалық деректермен бірлесе талдау негізінде жер сілкінісі қаупін бағалау әдістерін әзірлеу.

Екінші блок міндеттерінің шешілуі сейсмикалық оқиғалардың ионосфералық алғышарттарын анықтауға, жер бетінің қозғалысына және ғимараттар мен құрылыстардың ығысуына спутниктік мониторинг жүргізуге, сондай-ақ сейсмикалық қауіпті бағалау үшін машиналық оқыту арқылы жасанды интеллектінің нейрондық желілерін қолдануға негіз қалайды. Бұл нәтижелерді болашақта ерте құлақтандыру жүйесіне енгізу жоспарлануда.

3-блок. «Early warning system» ерте құлақтандыру жүйесін құру:

3.1 Жер үсті және ғарыштық деректерді пайдалана отырып, табиғи өрттерді автоматты түрде мониторингтеу және болжау ішкі жүйесін құру;

3.2 Жер үсті және ғарыштық деректерді пайдалана отырып, су тасқындарын автоматты түрде мониторингтеу және болжау ішкі жүйесін құру;

3.3 Каспий теңізінің экологиялық ластануын (мұнай төгінділерін) және оның флора мен фауна алуан түрлілігіне әсер ету дәрежесін мониторингтеу және болжау ішкі жүйесін құру;

3.4 Парниктік газдар (метан, көмірқышқыл газы және т.б.) шығарындыларын автоматты түрде мониторингтеу және болжау ішкі жүйесін құру;

3.5 Алматы мегаполисі өңіріндегі жерге жақын атмосфераның табиғи және антропогендік радиоактивтілігін мониторингтеу ішкі жүйесін құру.

Үшінші блок міндеттерінің шешілуі құзыретті органдарды төтенше жағдайлардың алдын алу бойынша ұсынымдар әзірлеу мүмкіндігімен және төніп келе жатқан қауіп-қатерлер туралы уақтылы ескертумен қамтамасыз етуге жол ашады. Осы блоктың аясында хабарлау арналарын жолға қою және алынған нәтижелерді бейнелеу тәсілдері пысықталатын болады.

Күтілетін нәтижелер:

Төтенше жағдайлар кезіндегі жабдықтармен, сертификатталған мамандармен және өзара іс-қимылдың пысықталған алгоритмдерімен қамтамасыз етілген ТЖ жедел мониторингтеу үшін деректерді қабылдау орталығы;

Төтенше жағдайлар бойынша қауіптілік деңгейінің градациясымен әртүрлі деңгейдегі атқарушы органдарды хабардар етуге арналған «early warning system» ерте құлақтандыру жүйесі;

Ірі жер сілкіністері алдындағы аномальды құбылыстарды бағалаудың ғылыми-техникалық негіздері мен әдісі.

2024 жылда жеткен нәтижелер:

Жедел мониторинг деректерін қабылдау және өңдеу орталығының құрылымы, сервердегі деректерді сақтау мен оларға қолжетімділік блоктық схемасы әзірленді. Қажетті жабдықтардың техникалық ерекшелігі (спецификациясы) дайындалды. Ұңғымадағы иондаушы сәулелерді тіркеу құралдарын таңдай отырып, эксперименттік әдістеме әзірленді және Алматы өңірінде гамма-кванттар ағынының қарқындылығын тіркеу пункті құрылды. Алматы қаласы мен іргелес аумақтардағы 1995-2005 жылдардағы мониторингтің ерте кезеңдеріндегі реперлік GNSS пункттеріне рекогносцировка жасалып, олардың сақталуы мен техникалық жағдайына бағалау жүргізілді. GNSS мониторингінің ерте кезеңдерінің бастапқы нәтижелері жаңартылған ITRF14_EURA координаттар жүйесіне қайта есептелді. Жер сілкіністерін жіктеу үшін қолданылатын машиналық оқытуы бар нейрондық желілердің әртүрлі алгоритмдеріне талдау жасалды. Қазақстан Республикасы аумағының жеке аймақтық ерекшеліктерін ескере отырып, рекурренттік және конволюциялық (сверточные) нейрондық желілер негізінде модель архитектурасы құрылды. Төтенше жағдайларды автоматты түрде мониторингтеу және болжау ішкі жүйелері үшін кіріс деректерін автоматты түрде қалыптастыру алгоритмдері әзірленді. Мониторингтік жұмыстарды жүргізу және ТЖ болжау үшін қажетті өзекті ЖҚЗ (жерді қашықтықтан зондтау) деректерінің бірыңғай форматтағы ақпараттық базасы жасалды.

Жобаны орындаушылар

Салихов Назыф Мунипович	Researcher ID Web of Science: DPY-6872-2022, ORCID ID: 0000-0002-6150-0207, Author ID в Scopus: 6602291209.
Нұртас Марат	Researcher ID Web of Science: JWP-4213-2024, ORCID ID: 0000-0003-4351-0185, Author ID в Scopus: 57189710532
Виляев Андрей Викторович	Researcher-ID: https://orcid.org/0000-0002-8854-5691 Web of Science ResearcherID: EDF-9621-2022 Scopus-ID: 57194505192
Дедова Татьяна Владимировна	Researcher-ID: https://orcid.org/0000-0001-5310-6931 Web of Science ResearcherID: AAE-4060-2021 Scopus-ID: 57222987462
Чепашев Даникер Васильевич,	Web of Science ResearcherID: IRV-2661-2023
Елисеева Алена Викторовна	Researcher-ID: https://orcid.org/0000-0002-6161-6293 Web of Science ResearcherID: AAS-6088-2020 Scopus-ID: 57200140989
Балакай Лариса Анатольевна	Researcher-ID: https://orcid.org/0000-0001-6660-4796 Web of Science ResearcherID: AAC-1177-2022 Scopus-ID: 6504367336
Пак Галина Давидовна	Researcher-ID: https://orcid.org/0000-0002-3359-7494 Web of Science ResearcherID: ABC-6871-2020 Scopus-ID: 56135169600

Басқа жаңалықтар