Розробка AI-системи прогнозування надзвичайних ситуацій
Прогнозування НС – завдання злиття різнорідних даних: метеорології, геології, гідрології, соціально-економічних факторів. AI-система не замінює експертів МНС, але дає їм кількісний інструмент для пріорітизації ресурсів та завчасного попередження населення.
Типологія прогнозованих НС
Природні:
- Повені: від 48 годин до кількох тижнів прогнозу
- Лісові пожежі: 24-72 години (Fire Weather Index)
- Сілі та зсуви: після інтенсивних опадів, години-дні
- Землетруси: короткостроковий прогноз (дні) обмежений, але після-진 оцінки можливі
- Урагани/тайфуни: 5-7 днів при NWP-моделюванні
Техногенні:
- аварії на промислових об'єктах: аналіз історичних інцидентів + поточний моніторинг
- Транспортні катастрофи: передиктивні патерни за сезоном, погодою
- Комунальні аварії: прогноз проривів трубопроводів
Соціальні:
- Епідемії: моделі SIR/SEIR + ML прогноз розповсюдження
- Масові заворушення: sentiment analysis + історичні патерни (делікатна область)
Модель прогнозування лісових пожеж
Канадський індекс погоди для лісових пожеж (FWI): Стандартний агрометеорологічний індекс пожежонебезпечності:
def calculate_fwi(temp, humidity, wind, precipitation):
"""
FFMC (Fine Fuel Moisture Code): сухость мелкого горючего
DMC (Duff Moisture Code): влажность слоя опада
DC (Drought Code): глубокий засушливый слой
ISI = FFMC × Wind function
BUI = DMC + DC
FWI = f(ISI, BUI)
"""
# Реализация на Python: pyrogue или cffdrs пакеты
...
ML на основі FWI + додаткових факторів:
- Супутникові дані: NDVI (сухість рослинності), NBR (Normalized Burn Ratio)
- Топографія: схил, аспект, висота
- Історія пожеж у районі
- Lightning density (грози без дощу = ignition risk)
Модель: Random Forest для ймовірності пожежі у конкретному grid cell у наступні 24-72 години. Точність: AUC 0,85-0,92 при 24-годинному горизонті.
Модель прогнозування повеней
Гідрологічна модель + ML:
Розподілена гідрологічна модель (HEC-HMS, SWAT): Фізична модель басейну: опади → поверхневий стік → рівень річки.
ML-корекція: Фізична модель має систематичні помилки (неправильна параметризація ґрунту, невідомі підземні потоки). LSTM додає з урахуванням залишків.
Прогноз раптової повені: Раптові повені (< 6 годин) найбільш небезпечні. Flash Flood Guidance (FFG): скільки опадів за 1/3/6 годин потрібно для переповнення каналу:
def flash_flood_risk(observed_precipitation, ffg_threshold, soil_moisture, antecedent_rain):
"""
Если accumulated_rain / FFG > 1 → flash flood imminent
ML добавляет soil_moisture как корректор FFG threshold
"""
Рання система попередження
LEWS (Локальна система раннього попередження): Рівні:
- Watch: ймовірність НС > 30% у наступні 72 години
- Warning: ймовірність > 60% у наступні 24 години
- Emergency: НС відбувається або неминуча у < 6 годин
Автоматичні дії за рівнями:
| Рівень | Системні дії |
|---|---|
| Watch | Повідомлення РСЧС, підготовка ресурсів |
| Warning | SMS-розсилка населенню зони ризику |
| Emergency | Запуск систем оповіщення (сирени), евакуація |
Зони ризику: GIS-аналіз: які населені пункти в зоні затоплення за прогнозованого рівня води. QGIS + FloodMapping: DEM + flood level → inundation map.
Дані та інфраструктура
Джерела:
- Росгідромет: гідропости, метеостанції, NWP-прогнози (ЦФО)
- ECMWF/GFS: глобальні NWP моделі
- NASA FIRMS: супутникові hotspots пожеж (MODIS, VIIRS) - реальний час
- Sentinel-1 SAR: моніторинг повеней через радар (проходить хмарність)
- МНС РСЧС: історія НС у регіонах
Архітектура:
- Apache Kafka: стрімінг даних від датчиків
- Apache Flink: real-time обробка, розрахунок індексів
- ClickHouse: аналітика за історичними даними
- GeoServer: публікація геошарів для ГІС-інтерфейсів
- Grafana GeoMap: оперативний дашборд для чергової зміни МНС
Інтеграція з РСЧС: ЦУКС (Центри управління кризовими ситуаціями) МНС – інтеграція через API чи захищений канал зв'язку.
Терміни: модель FWI + пожежний ризик + інтеграція з FIRMS - 6-8 тижнів. Повноцінна система з повенями, мультиризиковим моніторингом та РСНС-інтеграцією - 5-7 місяців.