Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Геофизический центр Российской академии наук О Т Ч Е Т О ВЫПОЛНЕНИИ ГОСУДАРСТВЕННОГО ЗАДАНИЯ на 2014 год Москва 2015 GEOPHYSICAL CENTER RUSSIAN ACADEMY OF SCIENCES R E P O R T O F G E O P H Y S I C A L C E N T E R O F R A S F O R 2 0 1 4 Results of the State Task Moscow 2015 The present edition contains information about the work of the Geophysical Center of the Russian Academy of Sciences (GC RAS) in 2014. The most important results of research carried out in the directions of the Program of fundamental scientific research of the state academies of sciences for 2013–2020, in the framework of the state task, programs of the Presidium of the Russian Academy of Sciences and departments of RAS and grants of the Russian Foundation for Basic Research. Research activities carried out at the expense of income-generating activities are listed. The full list of GC RAS employees’ publications in 2014 is also included. The edition is intended for specialists in the field of geophysics and related geosciences. Editors in chief: A. A. Soloviev, Dr., Deputy Director of Research T. A. Tatarinova, Scientific Secretary of GC RAS Editorial board: A. D. Gvishiani, Academician RAS E. O. Kedrov, Cand. Sci. (physics and mathematics) O. V. Alexanova Approved for publishing on 29.04.2015 Layout Production: O. V. Alexanova, E. O. Kedrov Report of Geophysical Center of RAS for 2014. M.: GC RAS, 2015, 149 pp., 92 Figs. DOI: 10.2205/2015BS017 URL: http://ebooks.wdcb.ru/2015/2015BS017/2015BS017.pdf ISSN: 2308-5983 © 2015 Geophysical Center of RAS В настоящем издании содержатся сведения о работе Федерального государственного бюджетного учреждения науки Геофизический центр Российской академии наук (ГЦ РАН) в 2014 году. Освещены наиболее важные результаты исследований, проводимых по направлениям Программы фундаментальных научных исследований государственных академий наук на 2013–2020 гг., в рамках государственного задания, программ Президиума и отделений РАН, а также грантов РФФИ. Перечислены научные исследования, проводимые за счет средств от приносящей доход деятельности. Приведен полный список публикаций сотрудников ГЦ РАН за 2014 год. Издание рассчитано на специалистов в области геофизики и смежных наук о Земле. Ответственные редакторы: А. А. Соловьев, д.ф.-м.н., заместитель директора по науке ГЦ РАН Т. А. Татаринова, ученый секретарь ГЦ РАН Редколлегия: А. Д. Гвишиани, академик РАН Э. О. Кедров, к.ф.-м.н. О. В. Алексанова Утверждено к печати 29.04.2015 г. Компьютерная подготовка оригинал-макета: О. В. Алексанова, Э. О. Кедров Отчет о выполнении государственного задания на 2014 год М.: ГЦ РАН, 2015, 149с., 92 ил. DOI: 10.2205/2015BS017 URL: http://ebooks.wdcb.ru/2015/2015BS017/2015BS017.pdf ISSN: 2308-5983 © ГЦ РАН, 2015 СОДЕРЖАНИЕ 1. О государственном задании ГЦ РАН на 2014 год ................................................................................ 6 2. Разработка информационных технологий организации доступа к ресурсам и совершенствование управления данными Мировых центров данных по физике твердой Земли и солнечно-земной физике ............................................................................................................... 12 3. Исследование и прогнозирование нелинейных геодинамических процессов в гетерогенной блочной среде при подземной изоляции радиоактивных отходов ........................... 24 4. Развитие и сопровождение интерактивного ресурса данных по солнечно-земной физике SPIDR .................................................................................................................................................. 35 5. Разработка и внедрение методов дискретного математического анализа для изучения состояния геомагнитной активности и контроля качества магнитных данных ........................... 40 6. Разработка алгоритмов сглаживания динамических геофизических данных на базе дискретного математического анализа .................................................................................................... 53 7. Интеллектуальная медицинская геоинформационная система для территории России в условиях изменяющегося климата ......................................................................................................... 60 8. Аналитическая геоинформационная система для комплексной оценки ресурсов стратегического минерального сырья (ГИС «Ресурсы») ..................................................................... 68 9. Расширение базы геоданных ГИС за счет включения новых данных по ГНСС, ДЗЗ и наблюдательным геофизическим сетям, данных о сплоченности морского льда и движениях земной поверхности в пунктах ГНСС; разработка архитектуры ГИС- приложения и интеграция алгоритмов пространственного анализа данных о геофизических полях в среду ГИС ............................................................................................................. 76 10. Разработка метода спектрально-временного анализа (СВАН) для распознавания магнитных бурь в наблюдениях магнитного поля Земли; разработка метода СВАН для оценивания параметров пульсаций магнитного поля Земли с использованием полигармонических моделей и параллельных вычислений ............................................................... 81 11. Развитие новых методов распознавания аномальных событий на временных рядах обсерваторских наблюдений магнитного поля Земли и расширение сети геомагнитных наблюдений в РФ ........................................................................................................................................... 92 12. Исследование геомагнитного поля и разработка методов фильтрации его естественных вариаций в целях повышения точности наклонного бурения скважин в Арктическом регионе .................................................................................................................................. 103 13. Создание семейства численных физико-математических моделей для изучения и прогнозирования электродинамики верхней атмосферы Земли с использованием данных геомагнитного спутника SWARM и высокопроизводительных компьютерных систем ........... 110 14. Распознавание предвестников геомагнитных бурь на основе спектрально-временного анализа наблюдений магнитных обсерваторий с использованием полигармонических моделей и вычислительных систем сверхвысокой производительности ...................................... 117 15. Оценка геомагнитной активности в режиме реального времени методами дискретного математического анализа .................................................................................................. 128 16. Усовершенствование моделей вариаций геомагнитного поля с использованием новых данных обсерваторий российско-украинского сегмента сети ИНТЕРМАГНЕТ ............ 131 17. Построение геодинамических моделей глубинного строения регионов природных катастроф ....................................................................................................................................................... 134 СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ СОТРУДНИКОВ ГЦ РАН за 2014 год ................................................. 137 6 1. О государственном задании ГЦ РАН на 2014 год Государственное задание Федерального государственного бюджетного учреждения науки Геофизический центр Российской академии наук (ГЦ РАН) на 2014 год включало в себя 17 научно-исследовательских работ по следующим приоритетным направлениям развития науки, технологий и техники в РФ: • Информационно-телекоммуникационные системы; • Науки о жизни; • Рациональное природопользование; • Энергоэффективность, энергосбережение, ядерная энергетика; разделам перечня критических технологий РФ: • Технологии мониторинга и прогнозирования состояния окружающей среды, предот- вращения и ликвидации ее загрязнения; • Технологии предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера; направлениям Программы фундаментальных научных исследований государственных академий наук на 2013–2020 гг.: • 70. Физические поля, внутреннее строение Земли и глубинные геодинамические про- цессы; • 74. Комплексное освоение и сохранение недр Земли, инновационные процессы разработки месторождений полезных ископаемых и глубокой переработки мине- рального сырья; • 78. Катастрофические эндогенные и экзогенные процессы, включая экстремальные изменения космической погоды: проблемы прогноза и снижения уровня негативных последствий; • 79. Эволюция окружающей среды и климата под воздействием природных и антропогенных факторов, научные основы рационального природопользования и устойчивого развития; территориальная организация хозяйства и общества; • 80. Научные основы разработки методов, технологий и средств исследования поверхности и недр Земли, атмосферы, включая ионосферу и магнитосферу Земли, гидросферы и криосферы; численное моделирование и геоинформатика (инфра- структура пространственных данных и ГИС-технологии). В рамках фундаментальных исследований по данным направлениям выполнялись: 1. Проекты в рамках тем НИР (базовое финансирование) – 5 2. Проекты фундаментальных программ Президиума РАН и ОНЗ РАН – 8 7 В рамках научных исследований за счет средств от приносящей доход деятельности: 1. Проекты РФФИ – 3 2. Государственные контракты – 1 3. Контракты с российскими заказчиками – 6 Согласно государственному заданию в рамках фундаментальных исследований ла- боратории ГЦ РАН выполняли научные исследования по следующим темам: 1. Тема № 01201456271 «Разработка информационных технологий организации досту- па к ресурсам и совершенствование управления данными Мировых центров данных по физике твердой Земли и солнечно-земной физике». Руководители – гл.н.с., к.ф.- м.н. Н. А. Сергеева; гл.н.с., д.т.н. В. И. Кафтан; зав. лаб., к.ф.-м.н. Э. О. Кедров; зав. сектором А. И. Рыбкина (тема продолжается); 2. Тема № 01201456270 «Исследование и прогнозирование нелинейных геодинами- ческих процессов в гетерогенной блочной среде при подземной изоляции радиоак- тивных отходов». Руководители – гл.н.с., д.т.н. В. Н. Морозов; зав. лаб., д.т.н. В. Н. Татаринов (тема продолжается); 3. Тема № 01201252859 «Развитие и сопровождение интерактивного ресурса данных по солнечно-земной физике SPIDR». Руководитель – в.н.с., к.ф.-м.н. М. Н. Жижин (тема завершена); 4. Тема № 01201252857 «Разработка и внедрение методов дискретного математиче- ского анализа для изучения состояния геомагнитной активности и контроля качества магнитных данных». Руководитель – зам. директора по науке, зав. лаб., д.ф.-м.н. А. А. Соловьев (тема завершена); 5. Тема № 01201252858 «Разработка алгоритмов сглаживания динамических геофизических данных на базе дискретного математического анализа». Руководи- тель – гл.н.с., д.ф.-м.н. С. М. Агаян (тема завершена). В 2014 г. ГЦ РАН принимал участие в выполнении следующих научных программ Президиума РАН и ОНЗ РАН согласно государственному заданию: 1. Программа Президиума РАН 5П «Фундаментальные науки – медицине». • Проект «Интеллектуальная медицинская геоинформационная система для территории России в условиях изменяющегося климата». 2. Программа Президиума РАН 27П «Фундаментальный базис инновационных технологий прогноза оценки, добычи и глубокой комплексной переработки страте- гического минерального сырья, необходимого для модернизации экономики России». • Проект «Аналитическая геоинформационная система для комплексной оценки ресурсов стратегического минерального сырья (ГИС «Ресурсы»)». 8 3. Программа Президиума РАН 44П «Поисковые фундаментальные научные исследования в интересах развития Арктической зоны Российской Федерации». • Проект «Исследование геомагнитного поля и разработка методов фильтрации его естественных вариаций в целях повышения точности наклонного бурения скважин в Арктическом регионе». 4. Программа Президиума РАН 43П «Фундаментальные проблемы математического моделирования». • Проект «Распознавание предвестников геомагнитных бурь на основе спек- трально-временного анализа наблюдений магнитных обсерваторий с использо- ванием полигармонических моделей и вычислительных систем сверхвысокой производительности»; • Проект «Создание семейства численных физико-математических моделей для изучения и прогнозирования электродинамики верхней атмосферы Земли с ис- пользованием данных геомагнитного спутника SWARM и высокопроизводи- тельных компьютерных систем». 5. Программа Отделения наук о Земле РАН № 7 «Геофизические данные: анализ и интерпретация». • Проект «Расширение базы геоданных ГИС за счет включения новых данных по ГНСС, ДЗЗ и наблюдательным геофизическим сетям, данных о сплоченности морского льда и движениях земной поверхности в пунктах ГНСС; разработка архитектуры ГИС-приложения и интеграция алгоритмов пространственного анализа данных о геофизических полях в среду ГИС»; • Проект «Разработка метода спектрально-временного анализа (СВАН) для распознавания магнитных бурь в наблюдениях магнитного поля Земли; Разра- ботка метода СВАН для оценивания параметров пульсаций магнитного поля Земли с использованием полигармонических моделей и параллельных вычис- лений»; • Проект «Развитие новых методов распознавания аномальных событий на временных рядах обсерваторских наблюдений магнитного поля Земли и рас- ширение сети геомагнитных наблюдений в РФ». Перечень научных исследований за счет средств от приносящей доход деятельности в 2014 году включает в себя: 1. Соглашение № 14.607.21.0058 о предоставлении субсидии. Выполнение прикладных научных исследований по лоту шифр 2014-14-579-0057 по теме «Разработка иннова- ционной технологии и создание экспериментального образца аппаратно-программ- ного комплекса для мониторинга экстремальных геомагнитных явлений с использо- ванием наземных и спутниковых данных» (шифр заявки «2014-14-579-0057-013») в рамках реализации федеральной целевой программы «Исследования и разработки по 9 приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2014–2020 годы». Заказчик: Министерство образования и науки Российской Фе- дерации. Руководитель: директор ГЦ РАН, академик А. Д. Гвишиани (продолжа- ется); 2. Грант РФФИ № 12-05-00583 «Оценка геомагнитной активности в режиме реального времени методами дискретного математического анализа». Руководитель: директор ГЦ РАН, академик А. Д. Гвишиани (завершен); 3. Грант РФФИ № 12-05-00029 «Построение геодинамических моделей глубинного строения регионов природных катастроф». Руководитель: гл.н.с., д.г.-м.н. А. Г. Родников (завершен); 4. Грант РФФИ № 14-05-90419 «Усовершенствование моделей вариаций геомагнит- ного поля с использованием новых данных обсерваторий российско-украинского сегмента сети ИНТЕРМАГНЕТ». Руководитель: директор ГЦ РАН, академик А. Д. Гвишиани (продолжается); 5. Договор № 1-ГД «Проведение цикла GPS-наблюдений за современными движени- ями земной коры». Заказчик: ОАО «Красноярская горно-геологическая компания» (ОАО «Красноярскгеология»). Руководитель: гл.н.с., д.т.н. В. Н. Морозов (договор завершен); 6. Договор №1/14 «Услуга по предоставлению цифрового демонстрационного ком- плекса со сферическим экраном для использования на VII-м Международном салоне «Комплексная безопасность 2014». Заказчик: ФГБУ «НПО «Тайфун». Руководитель: зав. сектором А. И. Рыбкина (договор завершен); 7. Лицензионный договор № 1 о предоставлении неисключительного права использования Атласа магнитного поля Земли. Заказчик: Комиссия по геологиче- ской карте мира (КГКМ). Руководитель: зав. сектором А. И. Рыбкина (договор за- вершен); 8. Договор б/н «Разработка сервиса геоинформационной системы (ГИС) по новообразованиям». Заказчик: Благотворительный фонд Марка Кауфмана. Руково- дитель: зав. сектором А. И. Рыбкина (договор завершен); 9. Договор № 12196 «Выполнение магниторазведочных работ на местности для выявления возможных мест строительства павильонов геофизической обсервато- рии». Заказчик: компания «Шлюмберже Лоджелко, Инк.». Руководитель: зав. лаб., д.ф.-м.н. А. А. Соловьев (договор завершен); 10. Договор № 355.433/2014 «Геодезические изыскания на полигоне ОАО «Вологод- ского оптико-механического завода». Заказчик: ОАО «Вологодский оптико-механи- ческий завод». Руководитель: зав. лаб., д.ф.-м.н. А. А. Соловьев (договор завершен). В 2013 году ГЦ РАН присоединился к Технологической платформе (ТП) «Техноло- гии экологического развития» (Протокол № 7 от 6 марта 2013 года заседания Правления ТП). Организация-координатор – Русское географическое общество. В соответствии с 10 решением Правительственной комиссии по высоким технологиям и инновациям под председательством В. В. Путина ТП «Технологии экологического развития» в 2011 г. была внесена в утвержденный правительственной комиссией перечень технологических платформ. В результате выполнения государственного задания в 2014 году сотрудниками ГЦ РАН получено 8 авторских свидетельств. Среди важнейших результатов научных исследований 2014 года следует выделить следующие: Результат № 1. В 2014 г. введен в строй Российско-украинский центр геомагнитных данных, являющийся ядром российско-украинского сегмента международной сети гео- магнитных наблюдений высшего стандарта качества ИНТЕРМАГНЕТ (http://geomag.gcras.ru/). Отличительной особенностью Центра является созданная впервые автоматизированная система распознавания техногенных возмущений на магнитограммах по мере их поступления. Данная система контроля качества облегчает экспертам подготовку окончательных магнитограмм из предварительных записей. В 2014 г. была значительно расширена сеть геомагнитных обсерваторий международного стандарта ИНТЕРМАГНЕТ на территории РФ. Введены в строй геомагнитные обсерватории «Климовская» (Архангельская область) и «Бор» (Красноярский край) (Соловьев А. А., Лукьянова Р. Ю., Красноперов Р. И., Сидоров Р. В., Добровольский М. Н., Груднев А. А.). Рисунок 1.1 – Сайт Российско-украинского центра геомагнитных данных и образец данных, поступающих в Центр Результат № 2. Впервые построены геодинамические модели глубинного строения литосферы регионов Охотского, Японского, Филиппинского и Южно-Китайского морей, характеризующихся повышенной сейсмичностью, извержениями вулканов и другими природными катастрофами. Модели основаны на комплексной интерпретации всех доступных геолого-геофизических данных. Установлено аномальное строение недр Земли под регионами природных катастроф, выделены древние и зарождающиеся субдукцион- ные зоны, обусловливающие сейсмические и вулканические явления, оконтурены астено- сферные диапиры, определяющие строение земной коры (Родников А. Г., Забарин- ская Л. П., Рашидов В. А., Сергеева Н. А.). http://geomag.gcras.ru/ 11 Рисунок 1.2 – Монография «Геодинамические модели глубинного строения регионов природных катастроф активных континентальных окраин» Результат № 3. В зоне сочленения Сибирской платформы и Западно-Сибирской плиты создан геодинамический полигон для наблюдений за современными смещениями блоков земной коры на основе глобальных навигационных спутниковых систем GPS/ГЛОНАСС. В 2014 г. была зарегистрирована геодинамическая активизация Муратов- ского разлома. Образование зон растягивающих напряжений в восточной части и сжима- ющих в западной части района, как следствия вертикальных положительных движений глыбы Сибирской платформы, принципиально важны для прогноза сохранности изоляци- онных свойств пород при проектировании первого в России пункта глубинного захороне- ния высокоактивных радиоактивных отходов (Морозов В. Н., Татаринов В. Н., Каф- тан В. И., Колесников И. Ю., Каган А. И.). Рисунок 1.3 – Изменения длин базисных линий за 2013–2014 гг. Черный цвет – длина линий не изменилась или увеличилась (растяжение), красный цвет – длина линий уменьшилась (сжатие) 12 2. Разработка информационных технологий организации доступа к ресурсам и совершенствование управления данными Мировых центров данных по физике твердой Земли и солнечно-земной физике Номер гос. регистрации № 01201456271 (0145-2014-0001) Руководители – гл.н.с., к.ф.-м.н. Н. А. Сергеева; гл.н.с., д.т.н. В. И. Кафтан; зав. лаб., к.ф.-м.н. Э. О. Кедров; зав. сектором А. И. Рыбкина Данная научно-исследовательская работа направлена на разработку новых информа- ционных технологий, обеспечивающих свободный и удобный доступ к ресурсам Мировых центров данных (МЦД) по физике твердой Земли (ФТЗ) и солнечно-земной физике (СЗФ) и базам электронных публикаций Геофизического центра РАН, а также на совершенство- вание системы управления данными МЦД для интеграции информационных ресурсов Центров в Мировую систему данных (МСД) Международного совета по науке (МСН), регулярными членами которой они являются с 2012 г. 2.1. Разработка новых информационных технологий доступа к данным МЦД, развитие пользовательского интерфейса, расширение информационных ресурсов в свободном доступе на сайтах Центров. Совершенствование управления данными в МЦД по СЗФ и ФТЗ В 2014 г. основным объектом исследования, обработки и реорганизации были все виды данных по разделу «Геомагнитные вариации» МЦД по СЗФ. В этом разделе пред- ставлены результаты наблюдений, полученные мировой сетью геомагнитных обсервато- рий и станций за период с 1957 г. по настоящее время: индексы геомагнитной активности, магнитограммы, минутные, среднечасовые и среднегодовые значения элементов магнит- ного поля Земли, данные о магнитных бурях, внезапных началах бурь и геомагнитных пульсациях. Проведена инвентаризация данных, проверены и дополнены записи о наличии дан- ных в регистрационной системе МЦД. Реорганизованы веб-страницы доступа к данным, размещенным на сайте МЦД. Обращение к каждому виду данных организовано по пря- мым ссылкам, для каждого вида данных создана отдельная интернет-страница, с которой можно перейти к подробному описанию данных, описанию формата представления данных и к самим данным (рис. 2.1). Подготовлены и размещены на сайте новые описания данных и описания форматов. Для данных, представляющих собой временные ряды за длительный промежуток времени и полученных на геомагнитных станциях России и стран СНГ, разработана структура реляционной базы данных под СУБД MySQL для организации доступа к дан- ным через форму запроса, позволяющую формулировать выбор данных из БД по различ- ным параметрам. База данных представляет собой структурированную совокупность данных, представленных изначально в текстовом (ASCII) формате. Это таблицы средне- 13 годовых, среднечасовых и минутных значений, элементов геомагнитного поля и уникаль- ный массив значений К-индекса, зарегистрированных на 33 станциях России и стран СНГ с 1957 г. по настоящее время. Создан макет формы запроса для выборки из БД необходи- мых данных по условиям, примененным к ряду параметров. Написан гипертекстовый код, формирующий интернет-страницу с формой запроса, разработана блок-схема выполнения запроса. Рисунок 2.1 – Пример интернет-страницы для доступа к различным индексам геомагнитной активности, с которой можно перейти к описанию данных, описанию формата представления данных и к самим данным Все новые информационные ресурсы в электронной форме, поступившие в Мировые центры данных в 2014 г., размещены на сайте в открытом доступе. В МЦД по СЗФ из геофизической обсерватории «Паратунка» ИКИР ДВО РАН был передан на хранение большой массив цифровых изображений магнитограмм за 40 лет (более 50 000 файлов). Поступившие данные были проверены и размещены на сайте вместе с сопроводитель- ными документами. Одновременно по-новому, более удобно для пользователей, был организован доступ ко всем данным из раздела «Магнитограммы» через сводную таблицу, в которой дана информация о станциях и периодах времени, для которых есть данные (рис. 2.2). Созданы программные модули для анализа, проверки качества и записи данных в стандартных форматах для индексов геомагнитной активности аm, an, as и аа. Осуществлен перевод 5 каталогов данных о солнечных протонных событиях за пе- риод 1970‒1996 гг. из отдельных постраничных изображений формата TIFF (более 900 страниц) в единые файлы формата PDF. Каталоги в новом формате размещены на сайте. С целью увеличения существующих электронных информационных ресурсов по геофизике, а также предотвращения утраты ценнейших старых данных, продолжалась начатая в 2013 г. работа по переводу исторических данных с бумажного носителя в элек- тронную форму (формат PDF) поточным сканированием. 14 Рисунок 2.2 – Интернет-страница доступа к цифровым изображениям магнитограмм Завершен перевод в электронную форму таблиц (36 000 бумажных документов) с определениями К и С индексов и данными о магнитных бурях на обсерваториях России и стран СНГ (1957‒2005 гг.) (таблица 2.1). Таблица 2.1 – Геомагнитные данные, переведенные в электронную форму Код станции K-индекс Бури Внезапные начала Код станции K-индекс Бури Внезапные начала AAA 1964‒1990 1989, 1990 MOL 1975‒1979 ARS 1976‒2005 2000‒2005 MOS 1957‒1990 2000‒2005 1957‒1978 ASH 1958‒1990 1958‒1970 NVS 1971‒2005 2000‒2005 CCS 1957‒1990 1989 ODE 1957‒1990 1989 1957‒1977 CWE 1957‒1990 1989, 1990 PET 1973‒2003 1989‒2003 1989‒1991 DIK 1957‒1990 POD 1974‒2005 1990‒2005 HIS 1959‒1990 1989, 1990 SRE 1957‒1966 1957‒1965 IRT 1957‒1990 1982‒1990 1957‒1988 SVD 1957‒1975 KNG 2001‒2005 2001‒2005 TFS 1957‒1990 1989‒2003 1957‒1983 KGD 1973‒1979 TIK 1957‒1990 1989 KIV 1958‒1990 1959‒1981 TKT 1957‒1990 1989 1957‒1979 KZN 1957‒1990 2000‒2005 1957‒1983 TMK 1958‒1970 LNN 1957‒1990 2000‒2005 UBA 1973‒1979 1988, 1989 1966‒1989 LVV 1957‒1990 1989 VLA 1957‒1990 2000‒2005 MGD 1965‒1994 2000‒2005 VOS 1958‒1979 MIR 1957‒1979 YAK 1957‒1990 2000‒2005 MMK 1957‒1990 1989 YSS 1957‒1979 2000‒2005 MNK 1962‒1990 2000‒2005 15 Все электронные документы прошли процедуры проверки и редактирования с ис- пользованием ПО ScanSoft PaperPort. Составлен каталог электронных документов. База данных сформирована и размещена на сайте в свободном доступе. О результатах этой работы был представлен доклад на конференцию CODATA 2014 г. [1]. Начат перевод в электронную форму таблиц среднечасовых значений элементов геомагнитного поля станций России и стран СНГ. Объем этой части данных около 350 тысяч документов. В 2014 г. переведено в электронную форму более 25 тысяч документов. В процессе работы были найдены таблицы за некоторые годы, отсутствовавшие в виде электронных число- вых массивов. Такие данные переведены в цифровую форму с использованием ПО ABBYY FineReader 9.0 для трансформации изображений в текстовый формат и с после- дующей проверкой при помощи ПО Microsoft Exсel 2007, используя вычисления средних значений строк и столбцов. Подготовлены метаданные для ряда данных из раздела «Геомагнитные вариации» на языке XML стандарта ISO (DIF-формат) и размещены в репозитории метаданных, из которого по протоколу OAI-PMH (Open Archives Initiatives Protocol for Metadata Harvesting) включены в базу метаданных Портала Мировой системы данных. В соответствии с решением Научного комитета МСД были подготовлены стендовые доклады [2, 3] в качестве отчетов о деятельности МЦД по СЗФ и МЦД по ФТЗ за два года для представления на Форуме членов МСД, проходившем 2 ноября 2014 г. в Нью Дели, Индия. Одновременно с описанными работами проведены научные исследования, основан- ные на использовании и анализе больших объемов данных, собранных в МЦД. 2.2. Построение геодинамических моделей глубинного строения пассивных континентальных окраин России вдоль Северного Ледовитого океана с целью возможного прогнозирования перспективных районов распространения залежей полезных ископаемых Одним из таких исследований является изучение глубинного строения пассивных континентальных окраин России вдоль Северного Ледовитого океана. В 2014 г. были собраны геолого-геофизические данные для региона Карского моря из фондов МЦД, многочисленных публикаций и интернет-источников. Рассмотрена геодинамика развития литосферных плит Северного Ледовитого океана, определяющая строение и эволюцию пассивных континентальных окраин. Построена структурная схема литосферных плит с указанием направления и скорости их перемещения по данным GPS. По данным много- численных сейсмических исследований построен глубинный разрез земной коры и верх- ней мантии Южно-Карской впадины [4‒6] (рис. 2.3). Юго-западная часть разреза распо- ложена в пределах Западно-Сибирской плиты, а северо-восточная открывается в океан. Кора впадины имеет двухслойное строение. Глубина Мохо увеличивается до 43 км. Максимальная мощность осадочного слоя составляет 12 км, слой характеризуется повы- шенным градиентом и скоростями от 3 до 6,2 км/с. Верхняя часть коры со скоростью от 16 6,4 до 6,8 км/с и мощностью около 12 км образует прогиб до глубины 25 км. Отмечаются пониженные сейсмические скорости в основании коры вдоль поверхности Мохо, свиде- тельствующие об активности глубинных процессов в верхней мантии. В основании впадины, вероятно, прослеживаются рифтовые системы, протянувшиеся со стороны Западно-Сибирской низменности. Рисунок 2.3 – Сейсмический разрез земной коры Южно-Карской впадины: 1 − главные разделы в земной коре; 2 − граница Мохо; 3 − изолинии сейсмических скоростей, км/с Установлено, что развитие Южно-Карской впадины связано с эволюцией Западно- Сибирской плиты и образованием Северного Ледовитого океана. До позднего мела Южно-Карская впадина была северной окраиной Западно-Сибирской плиты, образование которой связано с пермско-триасовыми процессами рифтогенеза, сопровождаемого излияниями траппов. В мезозое в связи с раскрытием Северного Ледовитого океана Южно-Карская впадина стала частью пассивной континентальной окраины с накоплением мощных толщ морских песчано-глинистых пород. В 2014 г. была подготовлена и опубликована монография «Геодинамические модели глубинного строения регионов природных катастроф активных континентальных окраин» [7], являющаяся итогом многолетней работы по изучению глубинного строения переход- ной зоны от Евразийского континента к Тихому океану. Впервые построены геодинами- ческие модели глубинного строения литосферы регионов Охотского, Японского, Филип- пинского и Южно-Китайского морей, характеризующихся повышенной сейсмичностью, извержениями вулканов и другими природными катастрофами. Модели основаны на комплексной интерпретации всех доступных геолого-геофизических данных. Установлено аномальное строение недр Земли под регионами природных катастроф, выделены древние и зарождающиеся субдукционные зоны, обусловливающие сейсмические и вулканические явления, оконтурены астеносферные диапиры, определяющие строение земной коры. 2.3. Изучение влияния физических полей различной природы на геодинамические процессы с целью создания нового подхода к прогнозированию природных катастроф Вторым направлением научных исследований является изучение связи сейсмично- сти и вулканизма Земли с солнечной активностью и процесса генерации нейтронов в связи с эндогенной активностью Земли. 17 Для исследования связи сейсмичности и вулканизма Земли с солнечной активностью использовался метод анализа, основанный на вейвлет-разложении сигналов в неортого- нальных базисах [8]. Результатом является вывод о существовании общего векового цикла в системе Солнце–Земля, имеющего свои особенности как на Солнце, так и на Земле. На Солнце в начале цикла активность незначительная, затем она постепенно увеличивается. На Земле, наоборот, в начале цикла сейсмичность максимальна, затем она постепенно уменьшается. Это свидетельствует об отрицательной корреляции сейсмичности Земли с солнечной активностью. Ранее было показано, что землетрясения и вулканические извержения являются ис- точником нейтронов. В экспериментах, проводимых в 2009‒2012 гг. одновременно в ИЗМИРАН и на пункте комплексных наблюдений Камчатского филиала Геофизической службы РАН вблизи г. Петропавловск-Камчатский, были зарегистрированы потоки частиц, связанные с сильными землетрясениями и вулканическим извержением в Ислан- дии. На этом приборном комплексе регистрируются тепловые нейтроны и быстрые нейтроны с энергией больше 2 МэВ. В 2013–2014 гг. наблюдались всплески потоков нейтронов не только на этом приборном комплексе, но и на нейтронных мониторах (НМ), пороговая энергия которых равна 20–30 МэВ (НМ Баксан, Эльбрус; НМ JUNG1, Швейца- рия). На этих НМ на фоне непрерывного нарастания величины потоков нейтронов наблю- дались всплески с интенсивностью потоков частиц, достигавшей около 10 000% и 1000% соответственно. Наблюдались они на протяжении нескольких часов. Эти исследования имеют важное научное и прикладное значение [9]. На их основании можно сделать вывод о том, что в ближайшее время могут произойти сильные землетрясения и вулканические извержения в различных районах мира, но определить их точное место и время невоз- можно из-за ограниченного количества данных. 2.4. Развитие геоинформационных технологий с целью повышения эффективности анализа пространственно-временного распределения геофизических полей. Расширение базы геопространственных данных ГИС по геологии, геофизике и дистанционному зондированию Осуществлен сбор данных по геологии, геофизике и дистанционному зондированию и предварительный анализ собранных данных. Проведена подготовка и оформление цифровых тематических карт в среде ГИС, подготовлены метаданные. Подготовленные с помощью серверного ПО тематические слои данных опубликованы в виде единого карто- графического веб-сервиса, обеспечивающего оперативный доступ к геопространственным данным. В базу геопространственных данных включена цифровая карта средних значений мощности осадочного чехла, подготовленная на основе имеющихся геологических карт разного масштаба, оцифрованных в ИФЗ РАН, GFZ Potsdam, NOAA [10‒15]. Включенные в базу данные были обработаны, оформлены и опубликованы в формате картографи- ческих веб-сервисов. К ним открыт свободный доступ посредством геопортала ГЦ РАН (рис. 2.4). 18 Рисунок 2.4 – Средние значения мощности осадочного чехла − глубины от поверхности твердой Земли до поверхности кристаллического фундамента 2.5. Организация удаленного доступа к картографическим веб- сервисам с помощью специализированного геопортала ГЦ РАН В 2014 г. представлена новая версия геопортала ГЦ РАН (http://gis.gcras.ru/), став- шего единой точкой интерактивного доступа к публикуемым картографическим веб- сервисам. Выбранная технология геопортала обладает большой гибкостью и имеет серь- езный потенциал для расширения своих функциональных возможностей. В интерфейсе геопортала предоставлены возможности использования различных вариантов представле- ния цифровых геопространственных данных. Функциональные возможности геопортала позволяют эффективно и быстро организовать многоуровневый авторизованный доступ к тем или иным картографическим сервисам. На главной странице геопортала представлено общее описание проекта, изложено основное назначение и цели проекта, кратко описано общее представление и архитектура всей системы. В разделе «Данные» представлено общее описание базы геоданных, пере- числены основные тематические категории геоданных, даны примеры оформления неко- торых тематических слоев. Отдельно дано описание структуры метаданных. Для органи- зации интерактивного доступа к базе метаданных через Интернет были использованы технологии JavaServer Pages (JSP) и JavaScript. В разделе «Сервисы» предоставлены возможности использования различных вариантов представления цифровых геопростран- ственных данных с использованием современных онлайн сервисов, таких как ArcGIS.com Map и Google Earth, в виде файлов для настольных приложений ArcMap или ArcGIS Explorer или в виде интерфейса программирования приложений ArcGIS JavaScript API (рис. 2.5). 19 Рисунок 2.5 – Раздел «Сервисы». Имеется выбор вариантов представления данных В разделе «Просмотр» также имеется доступ ко всем опубликованным картографи- ческим сервисам. В разделе «Поиск» реализована возможность интерактивного поиска по всем сервисам геопортала. В разделе «Публикации» перечислены основные опубликован- ные работы, подготовленные в ходе работы над системой. В разделе «Карта» можно вызывать из базы данных и просматривать цифровые слои геолого-геофизической инфор- мации, просматривать метаданные, создавать свои собственные цифровые слои путем использования ресурсов геопортала, сохранять и выводить их на печать, измерять пло- щадь и длину объектов, получать их координаты, делать собственные комментарии в виде закладок и др. 2.6. Выполнение функций Национального геофизического комитета РАН (НГК РАН). Общие итоги деятельности НГК РАН В 2014 г. были проведены заседания всех секций НГК РАН, на которых рассмотрены основные научные результаты, проекты и международные мероприятия International Union of Geodesy and Geophysics (IUGG), а также подведены итоги работы в 2014 г. Основное внимание было уделено началу подготовки к 26-й Генеральной ассамблее Международ- ного геодезического и геофизического союза. Важным вопросом является начало подго- товки четырехлетних национальных отчетов о деятельности научных секций Комитета. 2.7. Развитие технологий электронных публикаций как составной части интеграции данных и информации по наукам о Земле Развитие технологий электронных публикаций направлено на дальнейшее развитие разработанных ранее современных методов и инструментов отображения и публикации динамического и интерактивного научного контента. 20 Разработан пакет PROGCRAS для трансляции материалов электронной книжной се- рии «Труды по геоинформатике», издаваемой ГЦ РАН, обеспечивающий генерацию PDF- версий публикуемых материалов с одновременной генерацией XML-метафайлов для регистрации в системе CrossRef. Разработан новый LaTeX-класс ELXPAPER, обеспечивающий трансляцию статей для журналов ГЦ РАН и максимально адаптированный к конверсии статей в формат электронных книг EPUB3. Пакет также обеспечивает автоматическую генерацию XML- метаописаний для включения в фонды Национальной научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU. Выполнен не запланированный ранее большой объем работ по подготовке метаопи- саний всех статей, ранее опубликованных в «Российском журнале наук о Земле» с начала его издания (1998 г.) и загрузке его в eLIBRARY.RU. По материалам разработки опубли- кована статья [16]. Подготовлена и направлена заявка в Роспатент на регистрацию объекта интеллектуальной собственности. Разработана новая версия программного комплекса конверсии исходных текстов в LaTeX2e к формату электронных книг EPUB3, что делает доступными публикации статей не только на десктопах, но и на портативных устройствах, таких как iPad, iPhone, смарт- фонах на базе Android и эмуляторах типа AZARDI и др. Подготовлен проект технического задания на создание в ГЦ РАН на базе Мирового центра данных по солнечно-земной физике современной системы регистрации, публика- ции и цитирования геофизических данных с присвоением цифрового идентификатора объекта DOI (Digital Object Identifier). В качестве регистрационного агентства будет использоваться система CrossRef. Данный проект базируется на рекомендациях, разраба- тываемых Группой публикации данных Мировой системы данных Международного совета по науке (ICSU-WDS Working Group on Data Publication) и рядом других групп, в которых формулируется и развивается современный подход к документированию науч- ного контента. Получение новых данных не может более рассматриваться как некая вспомогательная деятельность, а становится важнейшей задачей геоинформатики. Данные следует считать полноценными результатами исследований, которые, будучи использо- ваны при создании научного продукта, подлежат цитированию так же, как и другие научно-исследовательские источники информации, такие как журналы, статьи, книги и т.п. [17]. Ведется разработка пользовательских интерфейсов. Будет сформирована база метаданных, включающая подробное описание самих данных, информацию о производи- теле данных и публикаторе данных. 2.8. Развитие технологий сферической визуализации в области геопространственных данных по наукам о Земле Разработаны информационные технологии интерактивной визуализации информа- ции из базы данных МЦД на многофункциональном программно-аппаратном демонстра- ционном комплексе со сферическим экраном (ПО «ORBUS», написанное на языке C++), включая возможность подготовки данных к визуализации. В качестве объектов, выводи- 21 мых на сферический экран, могут выступать текстовые надписи, векторные объекты, изображения, видео, бегущая строка и пр., что позволяет создавать презентации любого уровня сложности. Программное средство также позволяет демонстрировать различные анимации, представляющие либо изменение покрытия, либо изменение объектов на глобусе, что важно для создания полноценных видеопрезентаций. Создание анимаций позволяет визуализировать процессы, происходящие на Земле. В этом случае в качестве объектов могут выступать как данные полученные с космоснимков о передвижении воздушных масс, данные мониторинга цунами, информация о выбросах в атмосферу, так и модельные данные о строении литосферных плит, локализации месторождений полез- ных ископаемых и многое другое. Таким образом, можно наблюдать за формированием ураганов, локацией землетрясений и др., в том числе в режиме реального времени, в случае подключения демонстрационного комплекса к сети Интернет. Разработаны 3D-технологии в области сферических визуализаций. Изображение вы- водится сразу на 2 экрана (рис. 2.6). Рисунок 2.6 – Схема вывода изображений на 2 экрана Изображения на обоих экранах синхронизируются между собой так, чтобы изобра- жение на передней части сферического экрана выглядело идентично изображению гло- буса в перспективной проекции. Разработана база данных изображений для сферической визуализации, адаптирован- ная под ПО «ORBUS». Проведена каталогизация имеющихся изображений, создан от- дельный каталог сферических презентаций, включающий в себя тематически подобран- ные изображения, наборы изображений и видео. Проведена интеграция каталогизирован- ных изображений в многоуровневую структуру базы данных для корректного их отобра- жения на сферическом экране с помощью ПО «ORBUS». 22 Список публикаций по результатам проекта1 Статьи в журналах Савиных В. П., Быков В. Г., Карпик А. П., Молдобеков Б., Побединский Г. Г., Демьянов Г. В., Кафтан В. И., Малкин З. М., Стеблов Г. М. Организация международной комиссии по региональной земной геодезической основе Северо-восточной Евразии // Международный научно-технический и производственный электронный журнал «Науки о Земле». 2014. № 1/2. С. 16–25. Импакт-фактор РИНЦ 0,869. Родников А. Г., Забаринская Л. П., Сергеева Н. А. Глубинное строение сейсмоопасных регионов Земли (о. Сахалин) // Вестник ОНЗ РАН. 2014. Т. 6. NZ1001. 8 C. doi:10.2205/2014NZ000121. Сергеева Н. А., Шестопалов И. П., Забаринская Л. П., Нисилевич М. В., Згуровский М. З., Болдак А. А., Ефремов К. В. Исследование связи активности Солнца и сейсмической активности Земли с помощью вейвлет-преобразования // Вестник КРАУНЦ. Науки о Земле. 2014. Т. 23. № 1. С. 27–34. Импакт-фактор РИНЦ 0,184. Shestopalov I. P., Kharin E. P. Relationship between solar activity and global seismicity and neutrons of terrestrial origins // Russian Journal of Earth Sciences. 2014. V. 14. ES1002. 10 P. doi:10.2205/2014ES000536. Импакт-фактор РИНЦ 0,696. Свидетельства о государственной регистрации № 2014618293 «Программа визуализации данных для сферических экранов Орбус (Orbus)». Авторы: Рыбкина А. И., Бобков А. Е., Никифоров В. И., Пятыгина О. О. Заявка № 2014616042 от 24.06.2014 г. Дата гос. регистрации в Реестре баз данных 14 августа 2014 г. Список использованных источников 1. Sergeyeva N. A., Zabarinskaya L. P., Krylova T. A., Nisilevich M. V. Rescue of historical scientific data in the World Data Center for Solar-Terrestrial Physics // International Conference on Data Sharing and Integration for Global Sustainability (SciDataCon2014). 2–5 November 2014. New Delhi, India. 2 P. 2. Sergeyeva N., Nisilevich M., Shestopalov I., Krylova T., Ishkov V. The Activities of the World Data Center for Solar-Terrestrial Physics, Moscow, Russia. 2012–2014 // Poster presentation. WDS Members' Forum, 2.11.2014, New-Delhi, India. 3. Sergeyeva N., Zabarinskaya L., Nisilevich M., Rodnikov A. The Activities of the World Data Center for Solid Earth Physics, Moscow, Russia. 2012–2014 // Poster presentation. WDS Members' Forum, 2.11.2014, New-Delhi, India. 4. Куницын А. В., Пийп В. Б. Строение коры Баренцево-Карского региона по данным детальных исследований методом глубинного сейсмического зондирования // Вестник МГУ, серия геологическая. 2008. № 3. С. 55–63. 1 Здесь и далее выделены фамилии сотрудников ГЦ 23 5. Пийп В. Б., Родников А. Г. Глубинные структуры континентальной окраины Приморье − Японское море по сейсмическим данным // Вестник МГУ, серия геологическая. 2009. № 2. С. 61–67. 6. Родников А. Г., Забаринская Л. П., Пийп В. Б., Сергеева Н. А., Нисилевич М. В. Геодинамика осадочных бассейнов пассивных континентальных окраин Арктики // Труды 47 Тектонического совещания «Тектоника и геодинамика континентальной и океанической литосферы: общие и региональные аспекты». М.: МГУ, 2015. 7. Родников А. Г., Забаринская Л. П., Рашидов В. А., Сергеева Н. А. Геодинамические модели глубинного строения регионов природных катастроф активных континентальных окраин. М.: Научный мир, 2014. 172 с. 8. Сергеева Н. А., Шестопалов И. П., Забаринская Л. П., Нисилевич М. В., Згуровский М. З., Болдак А. А., Ефремов К. В. Исследование связи активности Солнца и сейсмической активности Земли с помощью вейвлет-преобразования // Вестник КРАУНЦ. Науки о Земле. 2014. № 1. Выпуск 23. С. 27–34. 9. Шестопалов И. П., Кужевский Б. М., Харин Е. П. Корреляция потоков нейтрино с сейсмичностью Земли. Гипотеза о возможности образования нейтрино в период сильных глубинных землетрясений // Инженерная физика. 2014. № 1. С. 4–12. 10. Artemjev M. E., Kaban M. K., Kucherinenko V. A., Demjanov G. V., Taranov V. A. Subcrustal density inhomogeneities of Northern Eurasia as derived from the gravity data and isostatic models of the lithosphere // Tectonophysics. 1994a. V. 240. P. 249–280. 11. Artemjev M. E., Kaban M. K. Density inhomogeneities, isostasy and flexural rigidity of the lithosphere in the Transcaspian region // Tectonophysics. 1994b. V. 240. P. 281–297. 12. Kaban M. K. Gravity Model of the North Eurasia Crust and Upper Mantle: 1. Mantle and Isostatic Residual Gravity Anomalies // Russian Journal of Earth Sciences. 2001. V. 3. No 2. P. 143–163. 13. Kaban M. K. A gravity model of the north Eurasia crust and upper mantle: 2. The Alpine- Mediterranean fold belt and adjacent structures of the southern former USSR // Russian Journal of Earth sciences. 2002. V. 4. No. 1. P. 19–33. 14. Stolk W., Kaban M., Beekman F., Tesauro M., Mooney W. D., Cloetingh, S. A. P. L. High resolution regional crustal models from irregularly distributed data: Application to Asia and adjacent areas. // Tectonophysics. 2013. V. 602. P. 55-68. DOI: 10.1016/j.tecto.2013.01.022 15. Tesauro M., Kaban M., Cloetingh S. EuCRUST-07: A new reference model for the European crust. // Geoph. Res. Let. 2008. V. 35. doi:10.1029/2007GL032244 16. Нечитайленко В. А. Технологии документирования научного контента. I. Онлайновый журнал // Исследования по геоинформатике. Труды Геофизического центра РАН. 2014. Т. 2. Вып. BS2003. С. 1–8. doi:10.2205/2014BS015 17. Лукьянова Р. Ю. Включение обсерваторских данных в систему цитирования DOI // Вестник ОНЗ РАН. 2013. Т. 5. 6 С. NZ9001. doi:10.2205/2013NZ000120 24 3. Исследование и прогнозирование нелинейных геодинамических процессов в гетерогенной блочной среде при подземной изоляции радиоактивных отходов Номер гос. регистрации № 01201456270 (0145-2014-0002) Руководители: гл.н.с., д.т.н. В. Н. Морозов; зав. лаб., д.т.н. В. Н. Татаринов В рамках данной темы НИР в 2014 году были решены следующие три научные за- дачи. 3.1. Разработка алгоритма и программы расчета напряженно- деформированного состояния пластинчатых структурных блоков геологической среды, обусловленных вертикальными перемещениями Для прогнозирования нелинейных геодинамических процессов при строительстве пунктов подземной изоляции РАО (ПГЗРО) особенно ценными являются данные инстру- ментальных наблюдений. В этой связи возникает задача использования данных высоко- точного геодезического нивелирования для прогнозирования напряженного состояния верхнего слоя земной коры, в котором собственно и будут находиться подземные выра- ботки ПГЗРО. Цель работ состояла в разработке алгоритма и программного модуля для расчета напряженно-деформированного состояния верхней части земной коры, идеализи- рованной в виде пластины, на основе использования вертикальных смещений по границам участка, которые могут быть получены на основе высокоточных геодезических наблюде- ний. Исследования велись в тесном контакте с учеными Горного института НИТУ «МИСиС» в рамках НОЦ «Геодинамика и геоэкология недр: моделирование, прогноз и мониторинг». Идея проиллюстрирована на рис. 3.1, где показана схема, поясняющая принципы геодинамического районирования территории по трем категориям в зависимо- сти от напряжений. Как видно, задачей моделирования становится выявление опасных зон в массиве горных пород, в которых возникает концентрация напряжений, обусловленная характером изменения граничных прогибов. Моделирование осуществлялось с помощью разработанного проблемно-ориентированного вычислительного комплекса, написанного на языке Фортран. Для проверки разработанного алгоритма была выполнена верификация с помощью программы расчета значений прогиба и изгибающих моментов в 121 точке квадратной пластины. В качестве теста был выбран участок Нижнеканского массива, на границе которого задавались характерные прогибы, моделируемые посредством синусоидального закона. 25 Рисунок 3.1 – Использование расчетов НДС в пластинчатых блоках при заданных вертикальных смещениях Тестовые расчеты производились со следующими целями: 1) проверить правильность полученного решения; 2) исследовать сходимость решения при увеличении числа точек; 3) исследовать влияние учета угловых точек. На рис. 3.2 приведены модели, для которых выполнялись тестовые расчеты. Резуль- таты практически совпадают (незначительное различие обусловлено ошибками округле- ния при суммировании конечных сумм решения). Сравнение результатов свидетельствует о том, что неучет угловых точек дает неправильные результаты, что связано с расходимо- стью соответствующих спектральных разложений, которые имеют сильную особенность в угловых точках. В случае учета угловых точек явление Гиббса для граничной функции практически устраняется, а производные не имеют сильных особенностей, что приводит к хорошим результатам, соответствующим физическим представлениям. На рис. 3.3‒3.6 показаны объемные модели точного решения для первой модели. На рис. 3.3 приведены смещения, рис. 3.4 ‒ изгибающий момент МХ, рис. 3.5 ‒ изгибающий момент МY. На рис. 3.6 приведена объемная диаграмма распределения величины MX для граничной функции прогибов. Для остальных вариантов объемные модели очень похожи ввиду незначительного расхождения в несколько процентов, поэтому не приводятся. 26 (а) (б) Рисунок 3.2 – Модель 1 тестового расчета: точное решение (а), приближенное решение (б) Рисунок 3.3 – Смещения для точного решения Рисунок 3.4 – Изгибающий момент МХ (сигма X) для точного решения 27 Рисунок 3.5 – Изгибающий момент МY (сигма Y) для точного решения Рисунок 3.6 – Объемная диаграмма распределения величины MX для граничной функции прогибов В итоге в явном аналитическом виде было получено приближенное решение задачи изгиба тонкой прямоугольной пластины Кирхгофа от действия заданных прогибов точек контура в граничных узлах. Число граничных узлов вдоль каждой стороны пластины выбирается в зависимости от гладкости граничной функции прогибов: там, где эта функ- ция изменяется наиболее быстро (например, в случае возможных осцилляций, которые проявляются при воздействии внезапных скачкообразных внешних воздействий, напри- мер, сейсмических) это число может быть достаточно большим, в отличие от ситуации плавного изменения граничных прогибов, когда достаточно ограничиться малым числом узлов вдоль соответствующей стороны пластины. -2 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 28 3.2. Выполнение третьего цикла GPS-наблюдений за современными движениями земной коры на геодинамическом полигоне ФГУП «ГХК» Наблюдения за современными движениями земной коры (СДЗК) в районе были начаты в 2010 г. В июне 2014 г. был выполнен очередной цикл наблюдений. По результа- там 4-х эпох наблюдений было выполнено уравнивание сети и проведена кинематическая обработка данных. В результате уравнивания наблюдений с использованием программного пакета MAGNET Office Tools были получены уравненные компоненты векторов базовых линий и оценки их точности ‒ средние квадратические ошибки (СКО). При уравнивании не ис- пользовались опорные значения координат. Такая сеть в геодезической литературе имену- ется нуль-свободной. При этом на поправки в неизвестные координаты накладывается условие минимума суммы их квадратов [δX2] = min. В результате получены уравненные компоненты векторов базовых линий и СКО. Результаты приведены на рис. 3.7. Распределение средних квадратических ошибок положения пунктов в плане Распределение средних квадратических ошибок положения пунктов по высоте 2012 год 2013 год 2014 год Рисунок 3.7 ‒ Результаты уравнивания геодинамической сети и оценки СКО 29 Визуальный анализ гистограммы распределения разностей длин базовых линий (рис. 3.7) показывает преобладание отрицательных разностей над положительными. Медиана гистограммы смещена в область отрицательных значений. Средняя разность составляет – 1,3 мм. Средняя квадратическая погрешность полученной средней разности равна 0,5 мм, нормированное значение средней разности t = -2,6. Пользуясь таблицей квантилей распределения Стьюдента, получим для выборки 100 и более значений (в нашем случае k = 103) критическое значение 2,6259 при доверительной вероятности Р = 0,99. Так как полученная оценка t практически достигает критического значения, можно отклонить гипотезу об отсутствии значимых деформаций с доверительной вероятностью 0,99. Полученную обобщенную оценку -2,6 можно отождествить с общей тенденцией деформации сжатия территории во временном интервале с 2012 по 2013 гг. В 2010, 2012, 2013 гг. максимальные изменения длин базисов не превышали 10– 11 мм, а в период 2013–2014 г. резко возросло количество базисов, для которых изменения длин лежат в интервале от 10 до 20 мм. Оценка СКО положения пунктов в плане для эпохи 2014 г. показала, что основная масса группируется в области 3 мм. Средние значения СКО в плане и по высоте составили 3,7 и 6,3 мм, соответственно. Результаты аналогичного уравнивания для эпохи 2013 г. показали, что средние значения СКО в плане и по высоте составляли приблизительно такие же величины ‒ 3,9 и 6,6 мм, соответственно. В 2012 г. ‒ 3,0 и 6,0 соответственно. Таким образом, очевиден вывод, что относительно высокие изменения длин базисов, полученные в 2014 г., вызваны природными причинами, а не помехами или возможными техническими ошибками в выполнении наблюдений или расчетов. На всей правобережной части района длины базовых линий за период с 2010 по 2013 год уменьшались, т.е. имелась тенденция к сжатию верхней части геологической среды, а в левобережной части, наоборот, почти все линии увеличили свою длину, т.е. среда испытывала растяжение. Через год (рис. 3.8) картина полностью сменилась на противопо- ложную. На правом берегу зарегистрированы растяжения почти для всех линий, а на левом – сжатие среды. В качестве объяснения этого факта можно предположить, что это следствие цикли- ческого развития природных процессов в регионе, и оно является ярким подтверждением фундаментальных закономерностей геодинамических процессов, неоднократно установ- ленных в различных (активных и платформенных) регионах земного шара. Именно в период 2013–2014 гг. произошел очередной цикл активизации тектонического режима территории. Этот вывод согласуется с хорошо известными геоморфологическими особенностями региона. Енисейский кряж четко делит территорию на две провинции – спокойную лево- бережную и воздымающуюся правобережную. В этом случае становится особенно важ- ным и необходимым анализ данных повторного нивелирования по профильным линиям, ориентированным с запада на восток, которые по идее должны подтвердить факт смены знаков движений в районе, прилегающем к р. Енисей. 30 Рисунок 3.8 ‒ Изменения длин базисных линий за 2013–2014 гг. Черный цвет – длина линий не изменилась или увеличилась (растяжение), красный цвет – длина линий уменьшилась (сжатие) На рис. 3.9 показан поперечный разрез с востока на запад, на котором показано раз- витие геодинамической обстановки в районе Енисейского кряжа, объясняющий данные наблюдений за СДЗК. Независимо от причин, которые можно обсуждать, совершенно очевидна современная тектоническая активность Муратовского (и, возможно, Правобе- режного) разлома, так как именно по его границам происходит смена направленности изменения длин базисов двух тектонических районов. Необходимо дальнейшее накопление информации. Более обоснованные выводы о возможности подземной изоляции РАО в этом регионе будут возможны при зарегистри- рованных скоростях СДЗК, как минимум превышающих паспортную точность метода. Необходим также комплексный анализ данных о горизонтальных движениях, полученных на основе применения GPS/ГЛОНАСС-систем, с результатами повторного нивелирования и других геолого-геофизических методов исследования. 31 Рисунок 3.9 ‒ Геодинамическая обстановка в районе Енисейского кряжа на основе наблюдений за СДЗК в 2010–2014 гг. (вертикальный масштаб сильно увеличен по отношению к горизонтальному). Коричневая линия ‒ рельеф, красная – активные разломы, голубой пунктир – позднеплиоценовая поверхность выравнивания. Красная пунктирная линия ‒ граница двух тектонических районов: Западно-Сибирской плиты и Сибирской платформы 3.3. Разработка инновационной методологии выделения перспективных площадей при поисково-разведочных работах на нефть и газ В настоящее время имеются веские основания считать, что локализация углеводоро- дов (УВ) в осадочном чехле ряда нефтяных провинций связана с абиогенным происхож- дением нефти и газа, поступающим из глубин кристаллического фундамента. Примером локализации углеводородов в кристаллическом фундаменте является месторождение нефти во Вьетнаме, Мексиканском заливе, Бразилии и др. Поиск промышленных залежей углеводородов связан с использованием широкого комплекса геолого-геофизических методов исследований, завершающихся бурением скважин, достигающих глубин 6–7 км. Бурению предшествуют площадные геофизические исследования, равномерно покрыва- ющие предполагаемую перспективную территорию (на региональном уровне более 104– 105 км2), с последующим выделением зон (на локальном уровне 102–103 км2) и поиском «ловушек», перспективных на локализацию промышленных скоплений углеводородов. 32 Исходя из геологических предпосылок, можно считать общепринятой концепцию промышленной локализации углеводородов, связанную с зонами разгрузки (тектониче- ской деструкции), как в породах фундамента, так и осадочного чехла. При этом предполагается, что разломная тектоника определяет региональную систе- му каналов вертикальной и горизонтальной фильтрации углеводородных флюидов в земной коре, формирующих промышленные запасы нефти и газа. В этой связи была разработана новая методология выделения перспективных участков на нефть и газ, по результатам моделирования напряженно-деформированного состояния геологической среды и процесса фильтрации газовожидких флюидов в блочных гетерогенных структу- рах, нарушенных системой тектонических разломов (шовных зон и др.), открывающая новые перспективы в выявлении потенциально возможной локализации углеводородов в поле современных тектонических напряжений. Подробно принципы работы методологии представлены в наших статьях. Эффективность методологии апробирована на ряде при- меров ретроспективного поиска промышленных месторождений нефти и газа, в том числе на нефтяных месторождениях Канадской провинции Британская Колумбия. На рис. 3.10 представлена тектоническая карта северо-восточной части провинции Британская Колумбия, построенная по данным 3D сейсморазведки и аэромагнитной съемки высокого разрешения. Рисунок 3.10 ‒ Тектоническая схема северо-востока Британской Колумбии, Канада 33 Доминирующим направлением тектонических сил является ось сжатия СВ–ЮЗ направления, что следует из анализа механизма очагов землетрясений. В модели напря- женно-деформированного состояния этого района Канады эти предпосылки использованы в качестве базовых, с последующим расчетом возможных векторов фильтрации УВ в верхней части кристаллического фундамента под действием градиентных полей тектони- ческих напряжений. Карта интенсивности тектонических напряжений и векторов скоростей фильтрации представлена на рис. 3.11. Красными квадратами на карте обозначены основные нефтяные поля региона. Из карты видно, что они в основном попадают в зоны низких значений тектонических напряжений, что соответствует геологической концепции о локализации углеводородов в зонах разгрузки тектонических напряжений. Применение новой методо- логии позволяет существенно сократить затраты на геофизические исследования и повы- сить эффективность дорогостоящих буровых работ. Рисунок 3.11 ‒ Карта интенсивности напряжений северо-востока Британской Колумбии 34 Список публикаций по результатам проекта Статьи в журналах Морозов В. Н., Каган А. И. К прогнозу локализации залежей углеводородов в центральных и шельфовых районах Камчатки // Недропользование XXI век. 2014. № 5. С. 48–54. Журнал из списка ВАК. Татаринов В. Н., Морозов В. Н., Каган А. И. Моделирование напряжений и направлений фильтраций подземных вод при выборе участков для подземной изоляции радиоактивных отходов // ГИАБ. 2014. № 6. С. 243–249. Импакт-фактор РИНЦ 0,053. Татаринов В. Н., Морозов В. Н., Кафтан В. И., Каган А. И. Геодинамический мониторинг как основа сохранения биосферы при захоронении радиоактивных отходов // Международный научно-технический и производственный электронный журнал «Науки о Земле». 2014. № 3. С. 47–60. Импакт-фактор РИНЦ 0,869. Татаринов В. Н., Морозов В. Н., Колесников И. Ю., Каган А. И. Кинематический метод геодинамического районирования при проектировании отработки месторождений подземным способом // Безопасность жизнедеятельности. 2014. № 7. С. 8–11. Импакт-фактор РИНЦ 0,138. Татаринов В. Н., Морозов В. В., Колесников И. Ю., Каган А. И., Татаринова Т. А. Устойчивость геологической среды как основа безопасной подземной изоляции радиоактивных отходов и отработавшего ядерного топлива // Надежность и безопасность энергетики. 2014. № 1(24). С. 25–29. Импакт-фактор РИНЦ 0,085. Свидетельства о государственной регистрации • Свидетельство о государственной регистрации базы данных №2014621300 «База данных по напряженно-деформированному состоянию района подземной изоляции радиоактивных отходов в пределах Нижнеканского массива (Красноярский край). «DATABASE STRESS AND DISPLACEMENTS NKM». Авторы: Татаринов В. Н., Морозов В. Н., Каган А. И. Заявка № 2014620837 от 24.06.2014 г. Дата гос. Регистрации в Реестре баз данных 15 сентября 2014 г. • Свидетельство о государственной регистрации базы данных №2014621299 «База данных по геологической среде Нижнеканского массива (Красноярский край) «Database on geological environment NKM». Авторы: Татаринов В. Н., Морозов В. Н., Колесников И. Ю., Каган А. И. Заявка № 2014620836 от 24.06.2014 г. Дата гос. Регистрации в Реестре баз данных 15 сентября 2014 г. 35 4. Развитие и сопровождение интерактивного ресурса данных по солнечно-земной физике SPIDR Номер гос. регистрации № 01201252859 (0145-2014-0003) Руководитель: в.н.с., к.ф.-м.н. М. Н. Жижин Основной задачей данной темы НИР является разработка современных методов, обеспечивающих непрерывное устойчивое функционирование сети взаимодействующих баз данных, а также приложений, реализующих, в частности, вычислительные модели околоземной среды и космической погоды. В качестве приложения использовалась со- зданная ранее сеть синхронных баз данных космической погоды SPIDR, позволяющая выбирать и визуализировать исторические научные данные в сети Интернет. В настоящее время узлы SPIDR уже установлены в России, США, Японии, Китае, и на Украине. Про- граммное обеспечение и базы данных системы разрабатываются совместно Националь- ным центром геофизических данных Национальной администрации по океанам и атмо- сфере (NOAA) США и Геофизическим центром РАН. Исходные коды программ и данные системы обмена данными открыты и свободно распространяются в сети Интернет через Мировые центры данных. Узел системы реализуется на компьютерном кластере и обеспечивает параллельный поиск, обработку и визуализацию больших объемов данных с применением методов искусственного интеллекта и нечеткой логики. Каждый сервер приложений имеет интер- фейс управления кластером баз данных, который позволяет выполнять модификацию данных удаленным пользователям с правами администратора по сети Интернет. Узлы системы автоматически обмениваются обновлениями баз данных и программного обеспе- чения. Существенное увеличение отказоустойчивости, масштабируемости и гибкости каж- дого узла в отдельности и системы в целом может быть достигнуто при использовании современных компьютерных технологий облачных вычислений. 4.1. Аппаратное обеспечение Аппаратной основой работ по теме стало создание комплекса распределенных вы- числений, объединяющего географически распределенные и, вообще говоря, разнородные вычислительные ресурсы. Для проведения исследований был использован управляющий сервер, расположенный в ГЦ РАН, и вычислительный кластер в Институте физики Земли (ИФЗ) РАН. Назначение управляющего сервера состоит в организации доступа к данным узла SPIDR, распределении заданий между узлами распределенной вычислительной системы и сборе результатов обработки данных из системы. В общем случае, такого рода управление ресурсами не требует существенных вычислительных мощностей и объемов памяти, что и обусловило использование единичного сервера для администрирования системы. 36 Рисунок 4.1 ‒ Корзина с серверами (вверху) и система хранения (внизу) В то же время выполнение запросов и проведение расчетов, наоборот, требует при- влечения значительных вычислительных мощностей. Для обеспечения функционирования системы был использован современный вычислительный кластер, состоящий из шести блейд-серверов и системы хранения данных (рис. 4.1), размещенный в Институте физики Земли РАН. 4.2. Виртуализация Для обеспечения максимальной гибкости системы мы использовали технологию виртуализации, являющуюся одной из компонент облачных технологий. Использование виртуальных машин позволяет более гибко распределять ресурсы между пользователями, сервисами, приложениями. Применительно к научным исследованиям, в которых, как правило, отсутствуют непрерывно функционирующие сервисы, и требуется запуск раз- личных задач, виртуализация существенно упрощает обслуживание и настройку системы. Для каждой задачи достаточно настроить свою виртуальную машину, с последующим клонированием необходимого количества экземпляров. На серверах установлена свободно распространяемая операционная система Linux, дистрибутив CentOS 6 от компании RedHat. Каждый из серверов является платформой (или «хост-машиной») для виртуальных серверов, эмулирующих поведение реальных машин с использованием части ресурсов платформы (рис. 4.2). Мы использовали мене- джер виртуальных машин KVM (или Kernel-based Virtual Machine), работающий под управлением ibvirt – свободной кросс-платформенной библиотеки управления виртуали- зацией. Рисунок 4.2 ‒ Иллюстрация технологии виртуализации 37 Технология виртуализации, используемая в данной работе, практически не снижает производительность процессора. Это достигается за счет использования аппаратного ускорения виртуализации, в частности технологий VT-x и Extended Page Tables (EPT), которые позволяют работать виртуальной машине практически без потерь в производи- тельности. 4.3. Промежуточное программное обеспечение Одной из целей проводимых исследований является адаптация расчетов, необходи- мых для решения геофизических задач, для слабо связанных вычислительных систем (ССВС). В отличие от локальных вычислений на суперкомпьютере, ССВС подразумевают значительную неоднородность вычислительных модулей и относительно большое время обмена между ними. Для управления распределенными системами создано и развивается специализированное, так называемое, промежуточное программное обеспечение (ППО). Название связано с тем, что оно является, по сути, надстройкой над операционной систе- мой, позволяющей автоматизировать параллельные вычисления. Наиболее простой в плане инфраструктуры ССВС является вычислительный кластер – группа компьютеров, объединенных высокоскоростным каналом связи. Дальнейшее объединение ресурсов приводит к необходимости использования глобальной сети Интернет для организации совместных вычислений. Это, с одной стороны, существенно снижает скорость обмена между узлами, а, значит, сужает круг решаемых задач. С другой стороны, использование соответствующего ППО позволяет объединить существенно неоднородные вычислитель- ные ресурсы. Такого рода ССВС получили название грид, от английского «grid» – ре- шетка. 4.4. Грид-инфраструктура Средства грид-инфраструктуры для поддержки вычислительных веб-сервисов вклю- чают в себя: удостоверяющий центр, хранилище реквизитов, файловое хранилище, мета- планировщик, веб-интерфейс, а также службу запуска и контроля задач, локального менеджера вычислительных ресурсов, а также локального планировщика задач (послед- ние три – на каждый вычислительный кластер). Ниже перечислены основные решения, принятые при реализации проекта. Удостоверяющий центр представляет собой набор инструментов для поддержки инфраструктуры открытых ключей (Public key infrastructure, PKI) для обеспечения аутен- тификации и авторизации пользователей и сервисов в грид. В настоящей реализации используется набор инструментов от проекта OpenSSL (The OpenSSL Project). Хранилище реквизитов. В грид на основе инструментария Globus Toolkit для про- цессов аутентификации и авторизации пользователей и сервисов используются не пользо- вательские сертификаты, а так называемые прокси-сертификаты. Создание прокси-серти- фиката инициируется пользователем или сервисом грид. При этом происходит генерация 38 новой пары ключей, после чего создается соответствующий сертификат, подписанный ключом пользователя. Прокси-сертификат имеет ограниченный срок действия и может использоваться командами и сервисами грид для выполнения действий от имени пользо- вателя без ввода пароля. Для доступа к сертификатам пользователей для последующей генерации прокси-сертификатов используется сервис MyProxy. Для его использования Globus Toolkit содержит специальный набор команд. Файловое хранилище. Для размещения данных и доступа к ним применяется про- токол GridFTP. GridFTP – это расширение протокола передачи данных FTP, с перерабо- танной системой контроля доступа и рядом других значительных улучшений. Безопас- ность GridFTP основана на средствах Globus Security Interface, которые, в свою очередь, опираются на прокси и X.509-сертификаты. Сервер GridFTP расположен на сервере ГЦ. Метапланировщик. Метапланировщик осуществляет распределение вычислитель- ных заданий между ресурсными центрами грид в целях балансировки нагрузки и оптими- зации времени вычислений. Метапланировщик позволяет также оценивать время выпол- нения задач на вычислительных узлах на основе информации о динамике выполнения и классе задачи. Служба запуска и контроля задач. Каждый вычислительный кластер является обособленным комплексом и может иметь инфраструктуру, как программную, так и аппаратную, отличную от других кластеров в грид. Для унификации процедур запуска и контроля выполнения в кластере настраивается программное обеспечение-посредник – грид-шлюз. Его задача – прозрачно оттранслировать контрольные и информационные сигналы между Globus Toolkit и локальными средствами контроля и запуска, а также передача необходимых для выполнения задания файлов. Локальный менеджер вычислительных ресурсов. Задачи в вычислительном кла- стере выполняются и останавливаются по сигналам от локального менеджера вычисли- тельных ресурсов. Это ПО работает только в пределах определенного кластера и обеспе- чивает непосредственный запуск и отслеживание вычислительных программных процес- сов. Система управления ресурсами управляет вычислительной нагрузкой путем предот- вращения возникновения «гонки» за ограниченные вычислительные ресурсы. Обычно система управления ресурсами состоит из собственно менеджера ресурсов, а также пла- нировщика задач. В качестве кластерного ППО нами был использован сервер TORQUE/PBS (Portable Batch System, переносимая система очередей). При выборе мы исходили из простоты установки и эксплуатации. Torque собирается на головных маши- нах каждого кластера с явным указанием сервера по умолчанию, генерируются пакеты для вычислительных узлов, которые затем распространяются и устанавливаются. В параметрах серверной части Torque задается как минимум одна очередь и указы- ваются все вычислительные узлы, в свою очередь на вычислительных узлах в конфигура- ционные файлы вносятся директивы для совместимости с общей файловой системой. Проведенные работы создали аппаратную и программную основу для перехода на поддержку узла SPIDR с помощью распределенной вычислительной системы. Созданная система облачных вычислений может быть, с одной стороны, легко клонирована для 39 установки в других узлах сети. С другой стороны, созданная система допускает при необходимости существенное наращивание мощности. Наконец, разработанное решение также пригодно для совместного использования с несколькими узлами сети. Список публикаций по результатам проекта Статьи в журналах Жижин М. Н., Крис Э., Пойда А. А., Годунов А. И., Велихов В. Е., Ерохин Г. Н., Алсынбаев К. С., Брыксин В. М. Использование данных ДЗЗ для мониторинга добычи углеводородов // Информационные технологии и вычислительные системы. 2014. № 3. С. 97–111. Импакт- фактор РИНЦ 0,46. Отчет по результатам проекта По результатам выполнения НИР в 2012–2014 г. подготовлен, сдан и размещен на сайте ФГАНУ ЦИТиС отчет. Регистрационный номер ИКРБС № 215020970016. 40 5. Разработка и внедрение методов дискретного математического анализа для изучения состояния геомагнитной активности и контроля качества магнитных данных Номер гос. регистрации № 01201252857 (0145-2014-0004) Руководитель: зам. директора по науке, зав. лаб., д.ф.-м.н. А. А. Соловьев В ходе выполнения НИР в 2014 году были получены следующие результаты: 1. Осуществлена программно-алгоритмическая реализация методов дискретного математического анализа для автоматизированного, формализованного и единооб- разного распознавания аномальных событий техногенной природы (скачков и дрейфа базового уровня) на минутных, секундных и полусекундных магнитограм- мах, зарегистрированных наземными обсерваториями и искусственными спутниками Земли. Разработаны методы оценки эффективности распознавания техногенных аномалий на множестве магнитограмм; 2. Разработаны и внедрены методы визуализации результатов геомагнитного монито- ринга для Российского центра геомагнитных данных; 3. Проведен обзор методов фильтрации наблюдений геомагнитного поля. Сформулиро- ваны задачи фильтрации наблюдений главного магнитного поля Земли; 4. Проведены магнитометрические полевые исследования на двух участках северной части острова Сахалин. 5.1. Разработка методов и алгоритмов распознавания скачков на магнитограммах 5.1.1. Описание алгоритма JM (JUMP) Неформальная логика Неформальная логика, лежащая в основе поиска скачков на записи, может быть опи- сана следующим образом: «Скачок – аномалия на записи, приводящая к смещению ее уровня». По аналогии с целью исследования будем называть соответствующий алгоритм JM, сокращенно от JUMP – скачок (англ.). В основе алгоритма JM лежит нечеткая мера скачкообразности (рис. 5.1), представ- ляющая собой функционал исходной записи с областью значений от 0 до 1. Большие значения этого функционала соответствуют резкому изменению уровня исследуемой записи, а их выбор происходит с использованием нечетких сравнений. 41 Рисунок 5.1 – На верхнем графике приведен фрагмент исследуемой записи компоненты Bz, на нижнем – соответствующий график меры скачкообразности Для построения меры скачкообразности нами было введено понятие нечетких гра- ней. На рис. 5.2, 5.3 показаны нечеткие грани первых пяти и трех порядков. Рисунок 5.2 – Пример вычисления нечетких верхней и нижней граней при k = 0, …, 5. При k = 0 нечеткая верхняя и нижняя грань показана фиолетовым цветом, в остальных случаях верхняя – красным, нижняя – зеленым Рисунок 5.3 – Нечеткие грани первых трех порядков. При k = 0 нечеткая верхняя и нижняя грань показана зеленым цветом, в остальных случаях верхняя – красным, нижняя – синим 100 200 300 400 500 600 700 800 900 -10 -5 0 42 Нечеткие грани с разной степенью жесткости позволяют определять наиболее харак- терный разброс значений числового множества A . Разницу ( ) ( ) ( )k k kW A S A S A + −= − естественно назвать стохастической шириной A k-го порядка. Ширина ( )kW A гибко отображает обычное статистическое отклонение ( ) ( )A d Aσ = . Конкретная реализация алгоритма JM определяется выбором следующих свободных параметров: h +∆∈R – параметр локального обзора алгоритма FCARS, h +Λ∈R – параметр глобального обзора, [0.9,1]α ∈ – уровень сильной вертикальной аномальности в алгоритме FCARS, [0.5,1]β ∈ – уровень скачкообразности аномалии. Два примера работы алгоритма JM на магнитных записях ИНТЕРМАГНЕТ приве- дены на рис. 5.4. (а) (б) Рисунок 5.4 – Пример выделения скачков (черный цвет) на предварительных записях ИНТЕРМАГНЕТ (внизу) и сравнение результатов с записями, прошедшими ручной контроль качества экспертами (вверху): фрагмент записи компоненты Y на обсерватории BOU (а), фрагмент записи компоненты Z на обсерватории BOU (б) 5.1.2. Распознавание скачков базовой линии на спутниковых магнитограммах Геостационарные спутники наблюдения окружающей среды (GOES) вращаются во- круг Земли по геосинхронной орбите со скоростью, соответствующей скорости вращения Земли. Это позволяет им непрерывно наблюдать за одной и той же позицией на поверхно- сти Земли. Получаемые с помощью GOES данные, которые являются очень точными и используются для краткосрочного прогнозирования, распространяются Национальной информационной службой спутниковых данных об окружающей среде (NESDIS) по целому ряду действующих научно-исследовательских центров. Сегодня эти данные используются очень большим числом пользователей: Национальной метеорологической службой США, коммерческими центрами погоды, университетами и мировым научно- 43 исследовательским обществом. На спутнике GOES помимо метеорологических измерений осуществляется регистрация магнитных данных. Они представляют собой вариации трех компонент магнитного поля, зарегистрированных двумя векторными магнитометрами с частотой 2 Гц. Эти данные характеризуются большим количеством скачков базовой линии. В большинстве случаев причиной скачков являются автоматические включения и отключения нагревательных систем, сопровождающих каждый магнитометр. Таким образом, задача фильтрации спутниковых данных во многом связана с устранением скачков базовой линии. Ситуация осложняется тем, что в большинстве случаев скачки настолько малы, что их весьма трудно распознать визуально. Для этой цели был разрабо- тан алгоритм JM (от JUMP), позволяющий в автоматизированном режиме единообразно распознавать скачки на магнитограммах со спутника GOES. Апробация алгоритма осуществлялась на суточных магнитограммах трех компонент магнитного поля (BX, BY, BZ), полученных спутником GOES-15 3 апреля 2010 г. Магнито- граммы также сопровождались двумя записями о статусе {0, 1, 2, 3} нагревателей с частотой 1 значение в 5 мин (S1 и S2). Статус 0 соответствует выключенному состоянию обоих нагревателей, статус 1 – включенному состоянию первого нагревателя, 2 – вклю- ченному состоянию второго нагревателя, 3 – включенному состоянию обоих нагревателей (рис. 5.5). (а) (б) Рисунок 5.5 – Фрагмент магнитограмм и записей статуса нагревателей на спутнике: в масштабе часов (а), в масштабе минут (б) В результате применения алгоритма JM к данным за 3 апреля 2010 г. были распо- знаны практически все скачки. Стоит отметить, что в большинстве случаев скачки на глаз не различимы, что видно из рис. 5.6 и 5.7. На рис. 5.6 показан часовой фрагмент исходной записи, рассчитанная мера скачкообразности и график состояния нагревателей. 44 Рисунок 5.6 – Иллюстрация фрагмента исходной записи (сверху), рассчитанной для него меры скачкообразности (посередине) и состояния нагревателей (снизу) Примеры работы алгоритма приведены на рис. 5.7. Рисунок 5.7 – Примеры работы алгоритма JM. Распознанные скачки выделены красным цветом 45 5.2. Разработка алгоритма распознавания дрейфа базового уровня в магнитограммах В момент времени t на записи ( )|T ty , ( ) { : }T t t T t t= ∈ ≤ алгоритм FCARS обнару- жил аномалию [ ( ), ( )]|t c t d tA y= , ( )d t t≤ . Если аномалия tA достаточно «свежая»: ( )t d t− < Λ , то ждем момента ( )d t + Λ для решения вопроса о существовании в t A скачка ( ) [ ( ), ( )]tJ A a t b t= . Допустим, что он существует. Но скачок – результат смещения (дрейфа) записи. Возникает вопрос о начале (зарождении) такого смещения. Ищем его циклом по t влево от начала скачка ( )c t . Итак, в качестве уже начала сме- щения, завершившегося скачком [ ( ), ( )]| a t b ty , предлагается ( )t c t< . Далее с помощью алго- ритма FCARS изучается стыковка фрагмента [ , ]| t ty −Λ с фрагментом ( ( ), ( ) ]|t d t d tA y +∆= . Стыковка имеет место (точка t «хорошая»), если выпрямление ( | ) y F t ∆  объединения [ , ] ( ( ), ( ) ]| t t d t d ty y −∆ ∪ +∆= в месте стыка [ , ( ) ]t d t h+ будет вертикально фоновым: ( | )y sF t α∆ < , где s α – сильный уровень вертикальной аномальности в алгоритме FCARS. Началом смещения считается точка *t h+ , где *t ближайшая к ( )c t хорошая точка. Таким образом, само смещение представляет собой фрагмент записи *[ , ( ))| t h a ty + . На рис. 5.8 представлен пример выделения дрейфа на магнитограмме. Рисунок 5.8 – Пример выделения дрейфа 5.3. Разработка метода оценки эффективности распознавания техногенных аномалий на множестве магнитограмм В качестве примера приведем описание метода оценки эффективности распознава- ния выбросов (спайков) алгоритмом SP. Для проведения процедуры обучения алгоритма SP введем следующие обозначения: { }kS s= , 1, 2k =  – множество обсерваторий ИНТЕРМАГНЕТ; { }iD d= , 1, , 4i =  , { , , , }id X Y Z F∈ – множество компонент магнитного поля, измеряемых на обсерваториях ИНТЕРМАГНЕТ; 152 153 154 155 156 157 -200 -150 -100 -50 46 ,s dy – компонента типа d , зарегистрированная обсерваторией s ; ,( )s dyψ – произвольный фрагмент временного ряда ,s dy , , ,( ) { ( )}s d s dy yψΨ = – множество всех таких фрагментов на записи ,s dy . Обучающая выборка Ω определяется подмножествами S S⊂ и D D⊂ и представ- ляет собой совокупность всех фрагментов всех записей ,s dy с s S∈ и d D∈ : ,( , ) { ( ) : , }s dS D y s S d DΩ = Ω = Ψ ∈ ∈ . Элементы Ω будем обозначать через ,( )s dyω ψ= , где s S∈ , d D∈ . Определим показатель качества работы алгоритма ( )SP π , ( , , , )π α β= ∆ Λ , на фраг- менте ω . Пусть ( )A ω – множество выбросов, найденных на фрагменте ω экспертом (эталонный результат распознавания), а ( )( )SP π ω – множество выбросов, найденных на фрагменте ω алгоритмом ( )SP π . Обозначим через 1 ( ( )( ))K SP π ω вероятность ошибки первого рода (пропуск цели), т.е. того, что найденные на фрагменте ω экспертом выбросы пропущены алгоритмом ( )SP π : 1 | ( ) ( )( ) |( ( )( )) 1 | ( ) | A SP K SP A ω π ω π ω ω ∩ = − . Обозначим через 2 ( ( )( ))K SP π ω вероятность ошибки второго рода (ложная тревога), т.е. того, что найденные на фрагменте ω алгоритмом ( )SP π выбросы не распознаны экспертом: 2 | ( ) ( )( ) |( ( )( )) 1 | ( )( ) | A SP K SP SP ω π ω π ω π ω ∩ = − . Общий критерий качества работы ( ( )( )) ( ( )( ))K SP K SPλπ ω π ω= алгоритма ( )SP π на фрагменте ω представляет собой их λ -линейную комбинацию: если 0 1λ≤ ≤ , то 1 2( ( )( )) ( ( )( )) (1 ) ( ( )( ))K SP K SP K SPλ π ω λ π ω λ π ω= + − . Теперь можно определить критерий качества ( ( )( ))K SP π Ω распознавания алгоритма ( )SP π на обучающей выборке Ω , как интегральный показатель Θ совокупности ( ( )( ))K SP π ω по всем ω ∈Ω : ( ( )( )) { ( ( )( )), }K SP K SPπ π ω ωΩ = Θ ∈Ω . Вариантами соединения Θ могут быть: Нечеткая дизъюнкция: 47 ( ( )( )) max{ ( ( )( )), }K SP K SPπ π ω ωΩ = ∈Ω Среднее по Колмогорову r∑ : 1 ( ( )( )) ( ( )( )) { ( ( )( )), } | | r r r K SP K SP K SP ω π ω π π ω ω ∈Ω  ∑ Ω = ∑ ∈Ω =  Ω  , 0r > . Нечеткое среднее ∑ : [0,1) | : ( ( )( )) | ( ( )( )) { ( ( )( )), } sup min , | | K SP K SP K SP γ ω π ω γ π π ω ω γ ∈   ∈Ω ≥ Ω = ∑ ∈Ω =   Ω   . Обучение алгоритма SP может происходить на выборках самой разной конфигура- ции, но самыми естественными представляются следующие уровни обучения: , (Глобальный уровень) , ( ровень компоненты) , ( ровень станции) , ( ровень фрагмента) S D S D У s D У Уω Ω = ×  Ω = ×  Ω = × Ω = Критерий ( ( )( ))K SP π Ω при фиксированном множестве Ω является функцией от свободных параметров алгоритма SP ( , , , )π α β= ∆ Λ и λ . Процесс обучения состоит в минимизации этой функции на некотором множестве параметров алгоритма, т.е. в полу- чении наборов оптимальных свободных параметров алгоритма *( )SP π на Ω , min( ( ( , , , ), ))Arg K SPπ α β∗ ∈ ∆ Λ Ω . Имея эталонный результат распознавания экспертом, существует возможность оценивать эффективность алгоритмического распознавания путем вычисления критерия 0 1Kλ≤ ≤ : чем меньше Kλ , тем эффективнее распознавание. Изменяя значение параметра λ , можно варьировать степень важности мнения эксперта (критерия 1K ) по отношению к алгоритму SP (критерий 2K ). 5.4. Разработка методов визуализации результатов геомагнитного мониторинга для российского центра геомагнитных данных 5.4.1. Веб-портал Центра геомагнитных данных На базе созданных веб-сервисов для интерактивной работы с данными был опубли- кован онлайн веб-портал Российско-украинского центра геомагнитных данных. Он доступен по адресу http://geomag.gcras.ru. Веб-портал содержит всю необходимую информацию о функционировании Центра геомагнитных данных. Для пользователей веб- портал предоставляет полный доступ к геомагнитным данным, поступающим и храня- щимся в Центре, благодаря разработанным веб-сервисам, интегрированным в работу веб- портала. Среди разделов веб-портала стоит отметить следующие: 48 1. «Data Products» – раздел интерактивного доступа к данным в графическом (рис. 5.9) и цифровом виде; в корне раздела содержится графическое представление магнито- грамм за последние сутки, полученные из всех станций и обсерваторий; 2. «Observatories» – раздел с описанием всех станций и обсерваторий, обслуживаемых Центром; в корне раздела приведена интерактивная карта мира с возможностью вы- бора интересующей станции или обсерватории, а также справочная информация по всем станциям и обсерваториям с указанием временных интервалов доступных дан- ных; 3. «Data Services» – раздел со службами по работе с данными, включая удаленную обработку пользовательских данных автоматизированной системой распознавания техногенных аномалий (спайков), подраздел для ввода результатов абсолютных из- мерений и подраздел доступа к абсолютным значениям компонент поля и значениям базовых линий в графическом и цифровом видах. Рисунок 5.9 – Подраздел «Plot» веб-портала для доступа к геомагнитным данным. Для выбора интересующей обсерватории на странице имеется интерактивная карта мира. Результаты запроса к данным доступны как в цифровом, так и графическом видах и содержат информацию о распознанных техногенных аномалиях (справа выделены серым) 5.4.2. Видео-стенд для отображения геомагнитных данных На видео-стенде, установленном в ГЦ РАН (рис. 5.10), отображаются геомагнитные данные по мере их поступления в Центр. Источником информации служат исходные файлы данных, присылаемые из обсерваторий и станций. Таким образом, видео-стенд функционирует независимо от работы базы данных и, тем самым, служит дополнитель- ным индикатором работы всей системы в целом. 49 Рисунок 5.10 – Видео-стенд центра геомагнитных данных, установленный в ГЦ РАН 5.5. Обзор методов цифровой фильтрации наблюдений геомагнитного поля Проведен обзор и анализ методов фильтрации наблюдений геомагнитного поля (ГМП), применяемых для существующей научно-технической практики. Кратко описаны особенности применения традиционных цифровых фильтров для наблюдений ГМП. Рассмотрены методы фильтрации наблюдений ГМП, основанные на регрессионном анализе; отдельно проанализированы нелинейные и линейные регрессионные модели. Существенное место в обзоре занимают методы фильтрации, использующие вейвлет- функции. Произведен обзор публикаций реализованных задач фильтрации наблюдений ГМП по отечественным и зарубежным литературным источникам, благодаря чему предложено рассмотрение современных задач фильтрации наблюдений ГМП, которые на сегодня требуют решения. 5.6. Формирование общей постановки задачи аппроксимационной фильтрации наблюдений ГМП Произведено формирование общей постановки задач аппроксимационной фильтра- ции наблюдений ГМП. Реализована постановка задачи аппроксимационной фильтрации на последователь- ности локальных интервалов с использованием локальных аппроксимационных моделей. Предложены задачи фильтрации и на их основе задачи оценивания параметрических функций. Предложена математическая технология скользящей аппроксимационной фильтра- ции и оценивания параметров наблюдений ГМП. Разработаны методы аппроксимацион- ной сплайновой фильтрации, реализованные на полиномах общего вида и ортогональных полиномах. Реализована фильтрация на основе сплайнов с разрывами первых производ- 50 ных, использованная для аппроксимационного сглаживания наблюдений ГМП с джер- ками. Рассмотрена постановка задачи аппроксимационной фильтрации наблюдений ГМП на основе совместной обработки наблюдений векторного и скалярного магнитометра, которая позволяет снизить погрешности оценок наблюдений ГМП. 5.7. Геомагнитные исследования на о. Сахалин Состоялась экспедиция на о. Сахалин, в ходе которой были выполнены магнитораз- ведочные исследования территории, планируемой под установку совместно с компанией Schlumberger геомагнитной обсерватории стандарта ИНТЕРМАГНЕТ. Целью экспедиции было определение участков, пригодных для строительства обсерваторского павильона. В результате экспедиции была проведена площадная магнитоградиентометрическая съемка в нескольких масштабах для многоуровневого исследования характера распределения аномалий магнитного поля на участках «Москальво» и «Пионер» (рис. 5.11). На каждом из участков была выбрана наиболее оптимальная площадь для строительства обсервато- рии и определены ее координаты. Рисунок 5.11 – Карта магнитных аномалий масштаба 10×10 м на участке «Пионер» (слева сверху), комбинированная карта результатов съемки аномальной составляющей и вертикального градиента поля масштаба 3×3 м на участке «Пионер» (посередине сверху), карта вертикального градиента масштаба ~6×6 м на участке «Москальво» (слева снизу), комбинированная карта результатов масштаба 4×4 м на участке «Москальво» (посередине снизу), расположение исследуемых участков на о. Сахалин (справа) 51 5.8. Выводы Осуществлена программно-алгоритмическая реализация метода дискретного мате- матического анализа (ДМА) для автоматизированного, формализованного и единообраз- ного распознавания таких аномальных событий техногенной природы на наземных и спутниковых магнитограммах, как скачок и дрейф базового уровня. Разработанные алго- ритмы обладают существенной адаптивностью и универсальностью в силу наличия свободных параметров. Разработанные алгоритмы связаны общей математической осно- вой с использованием нечеткой логики и базируются на единой математической теории – ДМА. Это делает соответствующую алгоритмическую систему эффективным и универ- сальным инструментарием, позволяющим решать широкий круг геофизических задач, связанных с анализом временных рядов и распознаванием отраженных на них аномаль- ных событий. Оптимизирована система обучения алгоритмов и создан формализованный метод оценки эффективности работы алгоритмов при их применении к множеству магни- тограмм. Разработаны методы визуализации результатов геомагнитного мониторинга и внед- рены в работу Российского центра сбора и анализа геомагнитных данных. Проведен обзор методов фильтрации наблюдений геомагнитного поля. В обзор во- шли методы, основанные на традиционных цифровых фильтрах, регрессионном анализе, wavelet-функциях, а также специальные методы фильтрации геомагнитных наблюдений. Сформулированы задачи цифровой фильтрации наблюдений магнитного поля Земли. Сформирована общая постановка задачи аппроксимационной фильтрации геомаг- нитных наблюдений. В частности, рассмотрены фильтрация с использованием локальных аппроксимационных моделей, скользящих локальных аппроксимационных моделей, аппроксимационная сплайновая фильтрация, наблюдения с джерками, а также аппрокси- мационная фильтрация на основе совместной обработки наблюдений векторного и ска- лярного магнитометров. Проведена полевая магнитоградиентометрическая съемка двух участков на севере о. Сахалин. В результате выбраны оптимальные площадки для строительства павильонов будущей магнитной обсерватории. Список публикаций по результатам проекта Статьи в журналах Хохлов A. В. Вековые геомагнитные вариации. методы статистики палеомагнитных направлений в осадочных породах // Физика Земли. 2014. № 4. С. 106–111. Импакт-факторы: РИНЦ 0,503; WoS 0,494; Scopus 0,376. Gvishiani A., Lukianova R., Soloviev A., Khokhlov A. Survey of Geomagnetic Observations Made in the Northern Sector of Russia and New Methods for Analysing Them // Surveys in Geophysics. 2014. Vol. 35. № 5. P. 1123–1154. doi: 10.1007/s10712-014-9297-8. Импакт-факторы: WoS 5,112; Scopus 3,657. 52 Kozlovsky А., Shalimov S., Lukianova R., Lester M. Ionospheric effects of the missile destruction on December 9, 2009 // Journal of Geophysical Research (Space Physics). 2014. Vol. 119. № 5. P. 3873– 3882. doi:10.1002/2013JA019531. Импакт-факторы: WoS 3,440; Scopus 2,376. Zelinskiy N. R., Kleimenova N. G., Kozyreva O. V., Agayan S. M., Bogoutdinov Sh. R., Soloviev A. A. Algorithm for recognizing Pc3 geomagnetic pulsations in 1-s data from INTERMAGNET equatorial observatories // Izvestia-Physics of the Solid Earth. 2014. Vol. 50. № 2. P. 240–248. Импакт- факторы: РИНЦ 0,503; WoS 0,494; Scopus 0,376. Свидетельства о государственной регистрации • Свидетельство о государственной регистрации базы данных №2014620725 «База данных Российско-украинского центра геомагнитных данных». Авторы: Медведев Д. П., Добровольский М. Н., Соловьев А. А. Заявка № 2014620130 от 13.02.2014 г. Дата гос. регистрации в Реестре баз данных 21 мая 2014 г. • Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2014613741 «Программа загрузки данных наблюдений компонент магнитного поля Земли в базу данных Российско- украинского центра геомагнитных данных». Авторы: Медведев Д. П., Добровольский М. Н., Соловьев А. А. Заявка № 2014611076 от 13.02.2014 г. Дата гос. регистрации в Реестре программ для ЭВМ 04 апреля 2014 г. • Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2014613651 «Программа доступа и визуализации данных наблюдений компонент магнитного поля Земли, хранящихся в базе данных Российско-украинского центра геомагнитных данных». Авторы: Медведев Д. П., Добровольский М. Н., Соловьев А. А. Заявка № 2014611025 от 13.02.2014 г. Дата гос. регистрации в Реестре программ для ЭВМ 02 апреля 2014 г. Отчет по результатам проекта По результатам выполнения НИР в 2012–2014 г. подготовлен, сдан и размещен на сайте ФГАНУ ЦИТиС отчет. Регистрационный номер ИКРБС № 215020970014. 53 6. Разработка алгоритмов сглаживания динамических геофизических данных на базе дискретного математического анализа Номер гос. регистрации № 01201252858 (0145-2014-0005) Руководитель: гл.н.с., д.ф.-м.н. С. М. Агаян В течение отчетного года на основе гравитационного сглаживания был разработан новый алгоритм выделения аномалий на магнитограммах, который, как представляется, удачно дополняет алгоритмы SP и SPs. 6.1. Сбои на записях сети ИНТЕРМАГНЕТ Глобальная сеть геомагнитных наблюдений ИНТЕРМАГНЕТ на сегодняшний день насчитывает 144 обсерватории и 5 региональных центров обработки и распространения данных GIN (Geomagnetic Information Node), расположенных по всему миру (рис. 6.1). Ежегодно эксперты обсерваторий и центров осуществляют вручную обработку и филь- трацию накопленных сырых (предварительных ‒ preliminary) данных, делая обработанные (окончательные ‒ definitive) данные доступными мировому научному сообществу. Не- смотря на тесное сотрудничество между обсерваториями, подходы к обработке данных могут отличаться и нести в себе субъективность оценки того или иного эксперта. Кроме того, даже у одного эксперта процесс обработки данных может меняться со временем, к примеру, с учетом усталости. В связи с этим математическая формализация распознавания временных возмущений могла бы способствовать существенному повышению качества окончательных данных ИНТЕРМАГНЕТ [1]. В свою очередь, повышение качества наблюденных магнитных данных внесет существенный вклад в наши знания о магнитном поле Земли. Рисунок 6.1 – 144 обсерватории и 5 GIN (2014) 54 Наблюдение за главным магнитным полем Земли и его изучение является одной из важнейших задач геофизики. Система ИНТЕРМАГНЕТ служит основой мониторинга состояния магнитного поля Земли, поэтому требования к достоверности предоставляемой ею информации очень высоки. Несмотря на жесткий высокий стандарт качества регистри- рующих приборов, они подвержены внешним воздействиям, которые отражаются на качестве записей. Поэтому важной задачей является объективное, формализованное распознавание, а затем и устранение возникающих аномалий (сбоев) на записи. На рис. 6.2 приведены примеры характерных временных аномалий, которые требуется устранить для дальнейшего использования полученных наблюдений в целях мониторинга магнитного поля Земли и других фундаментальных исследований. Подобные аномалии (сбои), как правило, вызваны следующими причинами: • природные явления; • техногенные явления, включая перемещения больших объемов металла; • калибровка измерительного прибора; • искажение данных при их передаче из обсерваторий в информационные узлы посредством сети Интернет. Рисунок 6.2 – Примеры аппаратных сбоев магнитометра, отраженных на записях К природным явлениям, прежде всего, относятся грозы, которые индуцируют элек- трические токи внутри Земли и вызывают кратковременные изменения естественного хода ее магнитного поля. Полярное сияние при максимальной амплитуде магнитной бури может также оказывать кратковременное воздействие на обсерватории, расположенные в полярных областях, за счет возникновения токов в атмосфере. Примером подобных природных явлений являются и пульсации магнитного поля, вызванные солнечной актив- ностью. К техногенным явлениям можно отнести близость городов, аэродромов, железных дорог, линий электропередачи. Это также приводит к индуцированию токов внутри Земли 55 и созданию помех в работе магнитного оборудования. При регулярной калибровке при- бора искусственно создаются помехи для проверки его работоспособности, что также сказывается на регистрируемых записях. При передаче данных через Интернет нестабильный канал связи (например, спутни- ковый) может быть причиной появления сбоев на записях. Такие сбои обнаруживаются экспертом при сравнении интернет-данных с данными за тот же период регистрации, хранимыми независимо в локальных архивах. В то же время на выделенных каналах подобные сбои не наблюдаются. Важный шаг в направлении такой математической формализации распознавания аномалий был предпринят в [2], где приведен созданный алгоритм SP(Δ, λ, α, β). Он был применен к распознаванию временных возмущений на магнитограммах, записанных на приборах с минутной регистрацией. При этом были обработаны записи, которые были получены семью обсерваториями ИНТЕРМАГНЕТ, расположенными в разных частях земного шара. Сейчас большинство обсерваторий функционирует в режиме минутной регистрации. Одной из важнейших задач ИНТЕРМАГНЕТ является переход всех обсерваторий сети на режим секундной регистрации геомагнитных данных. Такой переход даст возможность изучения магнитных пульсаций типа Pc2, Pc3 и Pc4 [3], в частности и с помощью описан- ного алгоритма. Необходимо отметить, что в случае секундных магнитограмм формализация распо- знавания временных возмущений становится еще более актуальной задачей. Действи- тельно, на таких высокочастотных записях малые возмущения, как правило, визуально неотличимы. Наряду с повседневной деятельностью, работа с такими данными требует от экспертов повышенного внимания при более детальном изучении предварительных записей. В то же время, при переходе от минутной регистрации к секундной, количество возмущений на магнитограммах становится несравнимо больше. В огромной мере возрас- тает вероятность ошибок и субъективного подхода экспертов. Эти обстоятельства делают преобразование предварительных данных в окончательные крайне затруднительным, а иногда и невозможным. Последнее является ярким подтверждением необходимости разработки и использования оригинальных формализованных алгоритмов распознавания возмущений на магнитных временных рядах. В работе описан алгоритм Sps (µ, ρ1, ρ2), решающий задачу выделения спайков на секундных записях. Несмотря на то, что алгоритмы SP и SPs решают подобные задачи, они сильно отли- чаются друг от друга. Другим существенным недостатком этих алгоритмов является множество параметров, не всегда понятных с физической точки зрения. 56 6.2. Секундные данные Чтобы показать работу нового алгоритма выделения аномалий, были использованы секундные данные сети ИНТЕРМАГНЕТ (рис. 6.3, 6.4). Рисунок 6.3 – Исходная магнитограмма Рисунок 6.4 – Фрагмент магнитограммы Далее для двух существенно различных λ были построены гравитационные сглажи- вания. Сглаживание при большем λ = 0,9999 будет аналогом некоторого идеального течения процесса, отображенного на магнитограмме (рис. 6.5). Сглаживание при меньшем λ = 0,4 лучше сканирует исходную запись, игнорируя маленькие, несущественные колеба- ния, и сохраняя большие, существенные всплески (рис. 6.6). Рисунок 6.5 – Сглаживание магнитограммы с λ=0,9999 5 10 15 20 -1.9636 -1.9634 -1.9632 -1.963 -1.9628 -1.9626 -1.9624 -1.9622 -1.962 x 10 4 IPM, Component Z, (02-07-2009) Time nT 15.5 15.55 15.6 15.65 15.7 15.75 15.8 15.85 15.9 -1.9632 -1.9632 -1.9632 -1.9632 -1.9632 -1.9632 -1.9632 -1.9632 -1.9632 x 10 4 IPM, Component Z, (02-07-2009) Time nT 15.5 15.55 15.6 15.65 15.7 15.75 15.8 15.85 15.9 -1.9632 -1.9632 -1.9632 -1.9632 -1.9632 -1.9632 -1.9632 -1.9632 -1.9632 x 10 4 IPM, Component Z, (02-07-2009) Time nT 57 Рисунок 6.6 – Сглаживание магнитограммы с λ=0,4 Модуль разности этих двух сглаживаний будет аналогом выпрямления в алгоритме FCARS [4, 5]. Далее, используя нечеткие сравнения алгоритма FCARS, строится уровень максимальности, обозначенный на рис. 6.7 и 6.8 зеленой линией. Рисунок 6.7 – Выпрямление c рассчитанным уровнем максимальности Рисунок 6.8 – Фрагмент выпрямления Все точки выпрямления, выходящие за пределы, считаются аномальными. Последу- ющий анализ этих точек на разнице сглаживаний и их объединение с соседними близкими точками позволяет выделить аномалию целиком (рис. 6.9). 15.5 15.55 15.6 15.65 15.7 15.75 15.8 15.85 15.9 -1.9632 -1.9632 -1.9632 -1.9632 -1.9632 -1.9632 -1.9632 -1.9632 -1.9632 x 10 4 IPM, Component Z, (02-07-2009) Time nT 5 10 15 20 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 IPM, Component Z, (02-07-2009) Time ab s( S m 0. 99 99 - S m 0. 4 ) 15.5 15.55 15.6 15.65 15.7 15.75 15.8 15.85 15.9 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0.14 0.16 0.18 0.2 0.22 IPM, Component Z, (02-07-2009) Time ab s( S m 0. 99 99 - S m 0. 4 ) 58 Рисунок 6.9 – Объединение аномальных точек Результаты работы алгоритма показаны на рис. 6.10 и 6.11. Рисунок 6.10 – Исходная магнитограмма с выделенными аномальными фрагментами Рисунок 6.11 – Исходная магнитограмма с выделенными аномальными фрагментами 15.5 15.55 15.6 15.65 15.7 15.75 15.8 15.85 15.9 -0.2 -0.15 -0.1 -0.05 0 0.05 0.1 0.15 0.2 IPM, Component Z, (02-07-2009) Time S m 0. 99 99 - S m 0. 4 15.5 15.55 15.6 15.65 15.7 15.75 15.8 15.85 15.9 -1.9632 -1.9632 -1.9632 -1.9632 -1.9632 -1.9632 -1.9632 -1.9632 -1.9632 x 10 4 IPM, Component Z, (02-07-2009) Time nT 5 10 15 20 -1.9636 -1.9634 -1.9632 -1.963 -1.9628 -1.9626 -1.9624 -1.9622 -1.962 x 10 4 IPM, Component Z, (02-07-2009) Time nT 59 Список публикаций по результатам проекта Статьи в журналах Агаян С. М., Богоутдинов Ш. Р., Добровольский М. Н. Дискретные совершенные множества и их применение в кластерном анализе // Кибернетика и системный анализ. 2014. № 2. С. 17–32. Импакт-фактор: Scopus 0,235. Соловьев А. А., Гвишиани А. Д., Горшков А. И., Добровольский М. Н., Новикова О. В. Распознавание мест возможного возникновения землетрясений: методология и пути развития // Физика Земли. 2014. № 2. С. 3–20. Импакт-факторы: РИНЦ 0,326; WoS 0,494; Scopus 0,376. Agayan S. M., Bogoutdinov Sh. R., Dobrovolsky M. N., Kagan A. I. Weighted gravitational time series smoothing // Russ. J. Earth Sci. 2014. Vol. 14, ES3002. doi:10.2205/2014ES000543. Импакт- фактор: РИНЦ 0,696. Отчет по результатам проекта По результатам выполнения НИР в 2012-2014 г. подготовлен, сдан и размещен на сайте ФГАНУ ЦИТиС отчет. Регистрационный номер ИКРБС № 215020970017. Список использованных источников 1. Соловьев А. А. и др. Распознавание возмущений с заданной морфологией на временных рядах. II. Выбросы на секундных магнитограммах. Физика Земли. 2012. № 5. С. 37–52. 2. Богоутдинов Ш. Р. и др. Распознавание возмущений с заданной морфологией на временных рядах. I. Выбросы на магнитограммах всемирной сети ИНТЕРМАГНЕТ. Физика Земли. 2010. 2011. С. 99–112. 3. Клейменова Н. Г. и др. Геомагнитные пульсации Модели космоса. М.:МГУ. 2007. ред. Панасюк М. И. Т. 1. С. 511–627. 4. Гвишиани А. Д. и др. Определение аномалий на временных рядах методами нечеткого распознавания. Доклады Академии наук. 2008, Т. 421, 1, С. 101–105. 5. Гвишиани А. Д. и др. Математические методы геоинформатики. III. Нечеткие сравнения и распознавание аномалий на временных рядах. Кибернетика и системный анализ. 2008, Т. 44, 3, С. 3–18. 60 7. Интеллектуальная медицинская геоинформационная система для территории России в условиях изменяющегося климата Номер гос. регистрации № 0145-2014-0006 Руководитель: директор ГЦ, академик А. Д. Гвишиани Соруководитель: в.н.с., к.ф.-м.н. Ю. С. Любовцева В результате выполнения госзадания по данному проекту в 2014 году впервые для всей территории России создана современная интеллектуальная многодисциплинарная геоинформационная система (ИМГИС), объединяющая данные по демографии, здоровью населения, экологии и климату. На основе инновационных методов, использующих демографические эволюционные модели, проведен анализ и оценка влияния окружающей среды и климата на здоровье населения регионов РФ. Программа фундаментальных исследований Президиума РАН «Фундаментальные науки – медицине» предусматривает создание систем количественных критериев, которые одновременно отражали бы климатические изменения, изменения показателей природных факторов и показателей уровня жизни и здоровья населения. Использование географических информационных систем (ГИС) является самым со- временным методом сбора, хранения, обработки и визуализации пространственных данных, а также получения на их основе новой информации и знаний о пространственно- координированных связях в сложных многодисциплинарных системах. Технология ГИС объединяет традиционные операции работы с базами данных с преимуществами полно- ценного визуального представления и пространственного анализа. В настоящее время существуют примеры успешного построения МГИС отдельных регионов. Между тем, практически не предпринимались попытки построения МГИС для всей территории России, включающей в себя одновременно климатические, экологиче- ские, природные и медико-географические данные. Поэтому целью проекта явилось создание современной аналитической многодисциплинарной интеллектуальной МГИС России, охватывающей всю территорию страны в условиях изменяющегося климата и экологии, а также получение на этой основе информации об их связи и корреляции. Система ИМГИС составлена на основе накопленной информации институтами РАН, РАМН, Росгидромета, Минздравсоцразвития, Федеральной службы государственной статистики о динамике изменений климата, изменений состояния экосистем в простран- стве и во времени, рисков заболеваемости и смертности населения. Впервые использованы инновационные методы, основанные на демографических эволюционных моделях для анализа геомедицинских данных и прогноза рисков наруше- ния здоровья населения всех регионов РФ. Создана современная аналитическая интеллектуальная многодисциплинарная ГИС для анализа влияния окружающей среды на здоровье населения России. 61 Разработана методика, на основе которой построены карты и проведено районирова- ние территории РФ по состоянию здоровья и по медико-экологическим показателям для всех регионов России. Принципиальной особенностью созданной ИМГИС является наличие в ее составе приложения для взаимодействия удаленных пользователей с унифицированными цифро- выми слоями. Все слои сопровождаются подробным описанием в соответствующих файлах метаданных. Доступ к описанию ИМГИС, метаданным, а также опубликованным веб-серверам осуществляется посредством единого веб-ресурса www.gis.gcras.ru. Система ИМГИС позволяет выявлять тенденции изменения состояния здоровья населения в различных регионах России, связанные с климатическими изменениями, и получать полную информацию о географическом распределении медико-демографиче- ских индикаторов на текущий момент. Инновационные методы районирования территории России по уровню здоровья и прогнозирование медико-экологической обстановки на различных территориальных уровнях позволяет обосновывать и разрабатывать меры по адаптации населения к меняю- щимся климатоэкологическим условиям. Созданная ИМГИС приспособлена для контроля результатов деятельности региональных организаций при планировании ими санитарно- профилактических мероприятий по социально-экологической защите населения. Впервые создана современная интеллектуальная многодисциплинарная геоинфор- мационная система – ИМГИС, объединяющая данные по демографии, здоровью населе- ния, экологии и климату на территории России. Актуальность проблемы обусловлена растущей смертностью населения России, связанной со старением населения и низкой скоростью его воспроизводства. Основные результаты, полученные в ходе работ над проектом: 1. Проанализированы медико-экологическая и медико-демографическая ситуации в целом по стране и по отдельным ее регионам и выделены основные факторы, веду- щие к депопуляции и сокращению продолжительности жизни населения. 2. Проведено медико-экологическое районирование территории России, позволяющее оценить риски заболеваемости и смертности, связанные с загрязнениями атмосферы, воды и почвы. 3. Продемонстрировано влияние климатических изменений на здоровье и смертность населения на территории РФ. 4. Осуществлена визуализация пространственных данных о здоровье, демографии, заболеваемости и изменении климата в виде цифровых карт по территории РФ. 5. Исследовано влияние климатических факторов на смертность населения в различ- ных возрастных группах. Показано, что даже короткопериодные температурные из- менения (волны жары) ведут к существенному увеличению смертности в старшей возрастной группе (старше трудоспособного возраста). 62 6. Показано, что в старшей возрастной группе основной причиной смертности явля- ются сердечно-сосудистые и онкологические заболевания. В других возрастных группах основные риски связаны с внешними причинами. 7. Сформулирована новая трехкомпонентная математическая модель развития эпидемических заболеваний. 8. Представлены прогнозы численности населения и общей картины заболеваемости социально значимыми болезнями до 2040 года для регионов РФ. 9. Конечный результат моделирования представлен в виде компьютеризированного набора карт, позволяющих оценивать текущее состояние здоровья населения на фе- деральном и региональном уровнях, предсказывать тренды возможных изменений состояния здоровья населения и устанавливать связи фактора здоровья с экологи- ческими и климатическими характеристиками, а также социально-экономическим состоянием всех территориальных единиц РФ. На рисунках представлены результаты анализа смертности населения в 2009 и 2010 году в трех возрастных группах (рис. 7.1–7.3) и результаты заболеваемости в 2011 г. (рис. 7.4) и прогноза заболеваемости болезнями системы кровообращения в 2040 г. (рис. 7.5). На рис. 7.6 показано районирование территории России по уровню здоровья населе- ния в 2011 году. Здесь: 1 означает высокий уровень здоровья населения, 9 – крайне низкий уровень здоровья населения. На рис. 7.7 представлена карта медико-экологического районирования территории России, построенная с учетом загрязнения воды и почвы различных регионов. Выделены территории повышенного риска (кластеры 7‒9). Проведен анализ медико-демографического состояния территориальных единиц РФ. Продемонстрирована существенная неравномерность уровня заболеваемости различными группами болезней и смертности взрослого и детского населения по территории РФ, и, как следствие, различной демографической нагрузки. Представлено медико-экологи- ческое районирование регионов РФ и выделены зоны максимальных рисков для здоровья населения. Рисунок 7.1 – Смертность населения в возрасте 0-17 лет от всех причин смерти на 100 000 человек соответствующего возраста 63 Рисунок 7.2 – Смертность населения трудоспособного возраста от всех причин смерти на 100 000 человек соответствующего возраста Рисунок 7.3 – Смертность населения старше трудоспособного возраста от всех причин смерти на 100 000 человек соответствующего возраста Рисунок 7.4 – Болезни системы кровообращения взрослого населения на 100 000 человек, 2011 г. 64 Рисунок 7.5 – Прогноз заболеваемости болезнями системы кровообращения взрослого населения на 100 000 человек, 2040 г. Рисунок 7.6 – Районирование территории России по уровню здоровью населения, 2011 г. 65 Рисунок 7.7 – Районирование территории России по медико-экологическому состоянию, 2011 г. Список публикаций по результатам проекта Статьи в журналах Голубков Г. В., Манжелий М. И., Лушников А. А. Радиохимическая физика верхней атмосферы земли // Химическая физика. 2014. Т. 33. № 7. С. 101–108. (Lushnikov A. A., Golubkov G. V., Manzhelii M. I. Radiochemical physics of the upper Earth’s atmosphere // Russian Journal of Physical Chemistry B. 2014. Vol. 8, Issue 4. P. 604–611. doi:10.1134/S1990793114040034). Импакт- факторы: РИНЦ 0,430; WoS 0,336; Scopus 0,283. Лушников А. А., Загайнов В. А., Любовцева Ю. С., Гвишиани А. Д. Образование наноаэрозолей в тропосфере под действием космического излучения. // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 2014. Т. 50. № 2. С. 175–184. (Lushnikov A. A., Zagaynov V. A., Lyubovtseva Yu. S., Gvishiani A. D. Nanoaerosol Formation in the Troposphere under Action of Cosmic Radiation // Atmospheric and Oceanic Physics. 2014. Vol. 50. No. 2. P. 152–159.). Импакт-факторы: РИНЦ 0,589; WoS 0,597; Scopus 0,580. Любовцева Ю. С., Каган А. И., Пятыгина О. О., Воронова Е. В. Медико-экологическое районирование территории России // Геофизические процессы и биосфера. 2014. Т. 13. № 4. С. 41–59. Импакт-факторы: РИНЦ 0,614; WoS 0,597; Scopus 0,580. Lushnikov A. A. Composition distributions of particles in a gelling mixture // Physical Review E 89, 032121. 2014. doi:10.1103/PhysRevE.89.032121. Импакт-факторы: WoS 2,326; Scopus 0,970. Lushnikov A. A., Kagan A. I., Lyubovtseva Yu. S., Gvishiani A. D. Modeling the Evolutionary Demographic Processes for Geomedicine // Izvestia, Atmospheric and Oceanic Physics. 2014. Vol. 50, Issue 7. P. 661–668. doi: 10.1134/S0001433814040021. Импакт-факторы: РИНЦ 0,517; WoS 0,597; Scopus 0,580. 66 Статьи в монографии Лушников А. А., Каган А. И. Математическое моделирование геомедицинских процессов // Здоровье населения России: влияние окружающей среды в условиях изменяющегося климата / Под общ. ред. академика А. И. Григорьева; Российская академия наук. М.: Наука, 2014. 428 с. С. 194–217. Любовцева Ю. С., Гвишиани А. Д., Макоско А. А., Пятыгина О. О., Воронова Е. В. Интеллектуальная медицинская геоинформационная система России в условиях изменяющегося климата // Здоровье населения России: влияние окружающей среды в условиях изменяющегося климата / Под общ. ред. академика А. И. Григорьева; Российская академия наук. М.: Наука, 2014. 428 с. С. 325–343. Любовцева Ю. С., Каган А. И., Пятыгина О. О., Воронова Е. В. Оценка медико- демографической и медико-экологической ситуации на территории России // Здоровье населения России: влияние окружающей среды в условиях изменяющегося климата / Под общ. ред. академика А. И. Григорьева; Российская академия наук. М.: Наука, 2014. 428 с. С. 168–193. Отчет по результатам проекта Материалы исследований размещены в итоговом отчете по программе Президиума РАН 5П «Фундаментальные науки – медицине». Книга 2, раздел III «Окружающая среда и здоровье населения в условиях изменяющегося климата», подраздел 3.3 «Научные основы мониторинга и создания технологий снижения негативного влияния факторов окружающей среды на здоровье человека», проект 132 «Интеллектуальная аналитическая многодисциплинарная медицинская геоинформационная система для территории России», стр. 521‒528. А также в монографии Президиума РАН по Программе № 5 «Здоровье населения России: Влияние окружающей среды в условиях изменяющегося климата». Список использованных источников 1. Бокерия Л. А. (ред.) Здоровье России. Атлас, М. НССХ им. А. Н. Бакулева РАМН. 2011, 374 с. 2. Бокерия Л. А. (ред.) Здоровье России. Атлас, М. НССХ им. А. Н. Бакулева РАМН. 2010, 266 с. 3. Демографический ежегодник России, 2010, сс. 295–300. 4. Гофман В. В. //. ГИС в здравоохранении и медицине в РФ, ARCREVIEW 2012, 1, [60] сс. 1–3. 5. Заболеваемость населения. Здравоохранение в Российской Федерации. Статистический сборник, Госкомстат России, М. 1996 6. Коэффициенты смертности по основным классам причин смерти по субъектам Российской Федерации (2010) // Демографический ежегодник России 2010, сс. 295–300. 252–253. 7. Любовцева Ю. С., Красноперов Р. И., Гвишиани А. Д., Макоско А. А., Воронова Е. В., Лушников А. А. // Информационное наполнение медицинской геоинформационной системы России, Тезисы доклада на международной конференции «Влияние космической погоды на человека в космосе и на Земле», 2012. (ИКИ РАН, Москва, Россия 2–8 июня 2012 года) 8. Население России за 100 лет (1897–1997) // Статистический сборник. М. Госкомстат России. 1998. 222 с. 67 9. Последствия изменения климата. // Оценочный доклад об изменениях климата и их последствиях на территории Российской Федерации. Т. 2 Федеральная служба по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды (РОСГИДРОМЕТ) М. 2008, 287 с. 10. Обзор загрязнений природной среды за 2005 год. // Федеральная служба по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды Росгидромета М. 2006. 11. Об особенностях изменения климата на территории РФ в 2009 году // доклад Федеральной службы по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды Росгидромета М. 2009. 12. Об особенностях климата на территории РФ за 2011 год // доклад Федеральной службы по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды Росгидромета М. 2012. 13. О состоянии и об охране окружающей среды Российской Федерации в 2010 году // Государственный доклад Федеральной службы по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды Росгидромета М. 2011. 14. Ревич Б. А. // Экологические приоритеты и здоровье: социально-уязвимые территории и группы населения. Экология человека. 2010 № 7. 15. Российский статистический ежегодник 2011, сс. 99–105. 16. Стандартизованные коэффициенты смертности по основным классам причин смерти // Демографический ежегодник России, Статистический сборник, М. 1997. 17. Струков Д. П. // ГИС здравоохранения Санкт-Петербурга: задачи, геопорталы, опыт. ARCREVIEW 2012 1 [60] c. 7–10. 18. Численность населения Российской Федерации по полу и возрасту на 1 января 2009 года// Статистический Бюллетень, М. Росстат, 2009. cc. 26–29. 19. Численность и миграция населения Российской Федерации в 2008 г.: Статистический бюллетень. М. Росстат. 2009. С. 29. 68 8. Аналитическая геоинформационная система для комплексной оценки ресурсов стратегического минерального сырья (ГИС «Ресурсы») Номер гос. регистрации № 0145-2014-0008 Руководитель: директор ГЦ, академик А. Д. Гвишиани Соруководитель: c.н.с., к.ф.-м.н. Р. И. Красноперов 8.1. Цели и задачи исследования Направление 1.1 «Геологическая и минералого-технологическая оценка ресурсов стратегического минерального сырья» программы фундаментальных исследований Пре- зидиума РАН № 27 (ППРАН № 27) является важнейшим элементом государственной стратегии геологического изучения недр и воспроизводства минерально-сырьевой базы. Научно-аналитическое и информационное обеспечение мероприятий программы является одним из необходимых ее элементов, направленным на разработку аналитической геоин- формационной системы (ГИС), предназначенной для сбора, хранения, анализа и предо- ставления данных, собранных в ходе реализации программы. В 2014 г. в рамках проекта в ГЦ РАН продолжалась разработка инструмента, позво- ляющего собирать, анализировать и редактировать цифровую геопространственную информацию о минерально-сырьевых ресурсах, а также использовать генетически связан- ную информацию о геолого-геофизических полях с целью получения новых фундамен- тальных научных обобщений, оценки масштабов распределения и прогнозирования минерально-сырьевых запасов. Основной целью проекта являлась разработка современной аналитической ГИС, предназначенной для интеграции, визуализации и передачи пользователям информации, позволяющей выполнять сравнительный анализ характеристик сырьевых геолого-минера- логических ресурсов и осуществлять оценку тенденций распространения рудных узлов и месторождений. Решение подобных задач требует наличия специалиста-эксперта, способ- ного анализировать массивы пространственных данных различной тематики. В связи с этим возникает задача создания современных информационных систем, обеспечивающих эксперту удобный и оперативный доступ к данным различной тематики и позволяющих оперировать массивами пространственных данных, и выполнять сложный многоуровне- вый интеллектуальный анализ. При этом повышение автоматизации процедур анализа данных позволяет эксперту сосредоточиться на принятии конкретных управленческих решений. Основу исследований и разработок представляют цифровые геопространствен- ные данные о сырьевых геолого-минералогических ресурсах РФ, о геологическом строе- нии и геофизических полях Земли. В 2014 г. исследовательские работы в рамках проекта велись по следующим основ- ным направлениям: • Расширение базы геопространственных данных и метаданных за счет включения новых тематических данных по геологии и геофизике. 69 • Совершенствование и расширение инструментария и функциональных возможно- стей веб-интерфейса для взаимодействия с картографическими веб-сервисами, опуб- ликованными в рамках проекта. • Разработка и оптимизация алгоритмов кластерного анализа и их адаптация для ра- боты с геопространственными данными. 8.2. Расширение базы геопространственных данных проекта В результате исследований по проекту в 2014 г. были обработаны и помещены в ГИС новые слои геолого-геофизической информации. Первичная обработка включала в себя конвертацию данных в формат, совместимый с используемым программным обеспе- чением (ПО) ESRI ArcGIS, оформление соответствующих цифровых карт, подготовку метаданных, отражающих основные характеристики включаемого тематического слоя данных. Подготовленные с помощью серверного ПО тематические слои данных были опубликованы в виде единого картографического веб-сервиса, обеспечивающего опера- тивный доступ к геопространственным данным [1–5]. Также было выполнено обновление тематических слоев данных, включенных в ГИС на этапе 2012–2013 гг. Основное направ- ление обновления уже имеющихся в базе слоев заключалось в составлении более совер- шенной легенды. В качестве основы картографического сервиса в базе геоданных ГИС присутствуют собранные ранее в рамках выполнения проекта цифровые слои данных, обновленные в 2014 г.: • Геологическая карта России масштаба 1:2 500 000 [6]; • Прогнозно-минерагеническая карта на твердые полезные ископаемые территории России, увязанная с материалами по странам СНГ масштаба 1:2 500 000 [7]; • Минерагеническая карта Российской Федерации и сопредельных государств (в пределах бывшего СССР) масштаба 1:2 500 000 [8]. В 2014 г. в картографический веб-сервис проекта включены тематические слои дан- ных, построенные на основе опубликованных ранее результатов геофизических исследо- ваний. Включены тематические слои, построенные на основе модели гравитационного поля EIGEN-6c2. Модель получена путем совместной обработки данных наземных наблюдений и спутниковых данных, включая данные спутников LAGEOS, GRACE и GOCE со времени их запуска по 2012 г. Максимальное разрешение 1949 гармоник для модели EIGEN-6c2 [9]. На основе модели EIGEN-6c2 были рассчитаны аномалии геоида для всего земного шара. Эти данные были включены в веб-сервис в виде отдельного тематического слоя. Данные по аномальному гравитационному полю, создаваемому осадочным чехлом, также включены в базу данных ГИС. 8.3. Интерактивный доступ к результатам проекта В 2014 г. значительно усовершенствован инструментарий для предоставления до- ступа к данным, собранным в рамках проекта. Основной компонент интерактивного 70 получения и анализа геопространственных данных о ресурсах стратегического материаль- ного сырья России представлен одним из сервисов единого геопортала ГИС «Данные наук о Земле по территории России» (http://gis.gcras.ru). Обновленный интерфейс геопортала позволяет вызывать из базы данных и просмат- ривать цифровые слои геолого-геофизической информации, просматривать метаданные, а также выполнять простейшие операции (рис. 8.1). Рисунок 8.1 – Интерфейс для просмотра и редактирования картографической информации в режиме онлайн Интерфейс обеспечивает сравнительный пространственный анализ разных темати- ческих слоев с целью обеспечения новой информацией исследователей в области про- странственного распределения минерально-сырьевых ресурсов, выявления простран- ственных закономерностей и взаимосвязей с различными геолого-геофизическими по- лями. Эти возможности делают данный веб-сервис эффективным аналитическим инстру- ментом в области освоения, оценки перспектив и прогнозирования запасов минерально- сырьевых ресурсов России. 8.4. Разработка и оптимизация алгоритмов кластерного анализа и их адаптация для работы с геопространственными данными Аналитическая компонента геопортала предусматривает использование современ- ных алгоритмов искусственного интеллекта (в области распознавания образов). В настоя- щее время проводится опробование уже созданных и разработка новых алгоритмов с целью их применения в предлагаемом геологическому научному сообществу интерактив- ном геоинформационном средстве. В Геофизическом центре РАН разработан и реализован алгоритм Discrete Perfect Sets (DPS), который при соответствующем выборе параметров выделяет области повышенной 71 плотности в многомерном массиве на основе формальной конструкции плотности [10–13]. Построены новые модификации алгоритма, позволяющие выделять аномалии на времен- ных рядах и двумерных рельефах. Позднее алгоритм DPS был усовершенствован за счет использования его в совокуп- ности с разработанным алгоритмом плоского расширения кластеров E2XT [14]. Эффек- тивность нового подхода была продемонстрирована в процессе анализа данных сейсмиче- ской активности двух регионов мира. Наиболее показательным является результат анализа сейсмичности Кавказа. Результаты распознавания зон возможного возникновения эпицен- тров землетрясений с М≥5,0 представлены на рис. 8.2. Рисунок 8.2 – Зоны возможного возникновения землетрясений с М ≥ 5,0 на Кавказе и эпицентры землетрясений с М ≥ 5,0. Из 105 рассматриваемых сильных землетрясений эпицентры только восьми земле- трясений не попали в распознанные зоны, что свидетельствует о высокой эффективности метода. Алгоритм DPS включен в банк данных алгоритмов ГИС и проводится работа по его внедрению в веб-портал для использования с различными слоями геолого-геофизиче- ской информации. В рамках взаимодействия институтов-участников программы алгоритмы дискрет- ного математического анализа применены для оценки перспектив нефтегазоносности невскрытой части разреза фундамента в центральной части Западной Сибири на границе осадочные породы/фундамент. Получены оценки значимости и иерархии важнейших критериев оценки перспективности глубоких месторождений [15]. 72 8.5. Участие в научных мероприятиях В 2014 г. участниками Программы была организована Международная конференция «Современные информационные технологии для фундаментальных научных исследова- ний в области наук о Земле» (Modern Information Technologies in Earth Sciences – ITES- 2014), прошедшая в Петропавловске-Камчатском 8–13 сентября (http://kamchatka2014.fegi.ru). Организаторами конференции являлись: Отделение наук о Земле РАН, Дальневосточное отделение РАН, Дальневосточный геологический институт ДВО РАН, Институт вулканологии и сейсмологии ДВО РАН, Северо-Восточный ком- плексный научно-исследовательский институт ДВО РАН им. Н. А. Шило и Геофизиче- ский центр РАН. Конференция объединила ведущих российских и зарубежных специалистов в обла- сти информационных и телекоммуникационных технологий, прикладной математики и математического моделирования, системного анализа, геоинформатики, геофизики, дистанционного зондирования, баз данных и других смежных дисциплин. Конференция явилась важным событием в ходе работ по Программе. Участники Программы в своих устных и стендовых докладах представили ключевые результаты работы по своим проек- там, а также подвели предварительные итоги работы. Некоторые доклады были включены в пленарную сессию конференции. Представители организаций-участников Программы выступили в качестве модераторов тематических сессий. В ходе заседаний обсуждался широкий круг вопросов: • Геоинформационное обеспечение фундаментальных исследований в области наук о Земле. Инфраструктура пространственных данных. Проблемы интеграции простран- ственных данных, сервисов и приложений. Интеллектуальные ГИС. • Дистанционное зондирование. Спутниковый мониторинг окружающей среды. Ме- тоды анализа спутниковых данных. Сервисы оперативного доступа к спутниковым данным и системам их обработки. • Организация сетей сбора информации. Разработка систем удаленного мониторинга природных объектов. • Унифицированные коммуникации. Облачные технологии. Корпоративные порталы. Опыт построения и проблемы. • Математическое моделирование природных процессов. Математические методы анализа информации. • Открытый доступ как современная практика научной коммуникации. Электронные библиотеки и коллекции. Интеграция территориально распределенных разнородных научных данных в области наук о Земле. • Виртуальные научные среды и лаборатории. В докладах, представленных участниками Программы, обсуждались современные проблемы и перспективы математической геологии и геофизики. Затрагивалась проблема управления данными (data management) и извлечения знаний и интеллектуального анализа данных (data mining). Эта проблема в настоящее время стоит наиболее остро, поскольку 73 имеет место быстрый постоянный рост объемов геолого-геофизических данных. Кроме того, ведутся непрерывные работы по переводу накопленных архивов геофизических данных из аналогового формата в цифровой. Это приводит к необходимости создания научно-обоснованного эффективного управления базами данных геофизических наблюде- ний во всей их совокупности. В связи с этим возникает проблема организации эффектив- ного доступа к имеющимся базам геопространственных данных по геологии и геофизике. На конференции подробно обсуждалась актуальная проблема развития инфраструктуры пространственных данных (ИПД) в области данных наук о Земле. В ходе выступлений отмечалось, что проблема ИПД сохраняется также на терминологическом и понятийном уровнях [16]. Было отдельно подчеркнуто, что на сегодняшний день при создании элемен- тов ИПД наиболее прогрессивным является использование стандартов, разработанных Open Geospatial Consortium (OGC). Ряд докладов был посвящен онлайн-сервисам, предоставляющим доступ к базам геоданных по наукам о Земле. Среди прочих были отмечены сервис OneGeology, геопор- тал ВСЕГЕИ, геопортал «Техногенные минеральные образования России» ГГМ им. В. И. Вернадского РАН, геопортал ИВиС ДВО РАН и другие известные онлайн-сервисы. В отдельном докладе были представлены результаты работы, полученные в рамках настоя- щего проекта программы [5]. Отдельная сессия конференции была посвящена математическим методам анализа данных и моделированию природных процессов. Список публикаций по результатам проекта Статьи в журналах Kaban M. K., Tesauro M., Mooney W. D., Cloetingh S. A. P. L. Density, temperature, and composition of the North American lithosphere – New insights from a joint analysis of seismic, gravity, and mineral physics data: 1. Density structure of the crust and upper mantle // Geochem. Geophys. Geosyst. 2014. Vol. 15. doi:10.1002/2014GC005483. Kaban M. K., Yuanda T. R. Density Structure, Isostatic Balance and Tectonic Models of the Central Tien Shan. // Surveys in Geophysics. 2014. Vol. 35, No. 6. pp. 1375–1391. doi: 10.1007/s10712-014- 9298-7 Tesauro M., Kaban M. K., Mooney W. D., Cloetingh S. A. P. L. NACr14: A 3D model for the crustal structure of the North American Continent // Tectonophysics. 2014. Vol. 631, pp. 65–86. doi: 10.1016/j.tecto.2014.04.016 Импакт-факторы: WoS 2, 866; Scopus 1,817. Tesauro M., Kaban M. K., Mooney W. D., Cloetingh S. A. P. L. Density, temperature, and composition of the North American lithosphere–New insights from a joint analysis of seismic, gravity, and mineral physics data: 2. Thermal and compositional model of the upper mantle // Geochem. Geophys. Geosyst. 2014. Vol. 15. doi: 10.1002/2014GC005484 74 Материалы конференций Soloviev A. A., Gvishiani A. D., Pyatygina O. O., Rybkina A. I., Nikiforov O. V. Web mapping services for providing geological, geophysical and medical geography geodata // In «Modern information technologies in Earth sciences»: Proceedings of the International Conference, Petropavlovsk-Kamchatsky, Russia, September 8–13, 2014. Vladivostok: Dalnauka. 2014. P. 90. Список использованных источников 1. Березко А. Е., Соловьев А. А., Гвишиани А. Д., Жалковский Е. А., Красноперов Р. И., Смагин С. А., Болотский Э. С. Интеллектуальная географическая информационная система «Данные наук о Земле по территории России» // Инженерная экология. 2008. № 5. С. 32–40. 2. Beriozko A., Lebedev A., Soloviev A., Krasnoperov R., Rybkina A. Geoinformation system with algorithmic shell as a new tool for Earth sciences // Russian Journal of Earth Sciences. 2011. Vol. 12. No. 1. ES1001. doi: 10.2205/2011ES000501 3. Красноперов Р. И., Лебедев А. Ю., Пятыгина О. О., Рыбкина А. И., Шибаева А. А. Многодисциплинарная аналитическая ГИС для обработки и представления данных дистанционного зондирования // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2012. Т. 9. № 3. С. 50–54. 4. Rybkina A., Krasnoperov R., Pyatygina O., Shibaeva A. Geoinformation system with algorithmic shell as a new tool for Earth sciences / In Proceedings of 1st Czech-Russian Forum of Young Scientists (19–22 April 2012, Pilsen, Czech Republic). Pilsen: University of West Bohemia. 2012. P. 17–18. 5. Soloviev A. A., Gvishiani A. D., Pyatygina O. O., Rybkina A. I., Nikiforov O. V. Web mapping services for providing geological, geophysical and medical geography geodata // In «Modern information technologies in Earth sciences»: Proceedings of the International Conference, Petropavlovsk-Kamchatsky, Russia, September 8–13, 2014. Vladivostok: Dalnauka. 2014. P. 90. 6. Андрианова О. Н., Гурьева И. Г., Кузнецова Г. Н., Липатов А. В., Сирота Ю. Н., Чистякова Т. Н. Государственная геологическая карта масштаба 1:2 500 000. СПб.: ФГУП «ВСЕГЕИ». 2011. 7. Петров О. В. (гл. ред.), Феоктистов В. П. (ред.) и др. Прогнозно-минерагеническая карта на твердые полезные ископаемые территории России, увязанная с материалами по странам СНГ масштаба 1:2 500 000. СПб.: ФГУП «ВСЕГЕИ». 2008. 8. Роднов Ю. Н., Белкина И. Л. (ред.) и др. Минерагеническая карта Российской Федерации и сопредельных государств (в пределах бывшего СССР) масштаба 1:2 500 000. М.: ФГУНПП «Аэрогеология». 2009. 9. Förste C., Bruinsma S. L., Shako R., et al. A new release of EIGEN-6: The latest combined global gravity field model including LAGEOS, GRACE and GOCE data from the collaboration of GFZ Potsdam and GRGS Toulouse // Geophysical Research Abstracts. 2012. Vol. 14. Abstract No. EGU2012-2821. 10. Агаян С. М., Богоутдинов Ш. Р., Добровольский М. Н. Об одном алгоритме поиска плотных областей и его геофизических приложениях / В сб. «Математические методы распознавания образов: 15-я Всероссийская конференция» (г. Петрозаводск, 11–17 сентября 2011). М.: 2012. C. 543–546. 75 11. Агаян С. М., Богоутдинов Ш. Р., Добровольский М. Н. Дискретные совершенные множества и их применение в кластерном анализе // Кибернетика и системный анализ. 2014. № 2. С. 17–32. 12. Добровольский М. Н., Агаян С. М., Богоутдинов Ш. Р., Лебедев С. А. Алгоритмы дискретного математического анализа (ДМА) для обработки геофизических данных и возможность их применения к обработке данных дистанционного зондирования / В сб. «Спутниковые методы и системы исследования Земли» (Материалы Третьей международной Школы-семинара, Таруса, 28 февраля – 5 марта 2012). М.: ИКИ. 2012. 13. Agayan S. M., Bogoutdinov Sh. R., Dobrovolsky M. N. Discrete Perfect Sets and their application in cluster analysis // Cybernetics and Systems Analysis. 2014. Vol. 50. No. 2. P. 176-190. doi: 10.1007/s10559-014-9605-9 14. Гвишиани А. Д., Агаян С. М., Добровольский М. Н., Дзебоев Б. А. Объективная классификация эпицентров и распознавание мест возможного возникновения сильных землетрясений в Калифорнии // Геоинформатика. 2013. № 2. С. 44–57. 15. Богоутдинов Ш. Р., Шустер В. Л., Агаян С. М., Цаган-Манджиев Т. Н., Кафтан В. И. Оценка перспектив нефтегазоносности фундамента в центральной части Западной Сибири с применением алгоритмов нечеткой логики и системного анализа // Науки о Земле. 2015. № 2. 16. Кафтан В. И., Цветков В. Я. О форме и содержании понятия «инфраструктура пространственных данных» // Геодезия и картография. 2013. № 6. С. 46–50. 76 9. Расширение базы геоданных ГИС за счет включения новых данных по ГНСС, ДЗЗ и наблюдательным геофизическим сетям, данных о сплоченности морского льда и движениях земной поверхности в пунктах ГНСС; разработка архитектуры ГИС-приложения и интеграция алгоритмов пространственного анализа данных о геофизических полях в среду ГИС Номер гос. регистрации № 0145-2014-0007 Руководитель: гл.н.с., д.т.н. В. И. Кафтан Соруководитель: с.н.с., к.ф.-м.н. Р. И. Красноперов 9.1. Цели и задачи проекта Основной целью проекта являлась разработка современной аналитической ГИС, предназначенной для хранения, интеграции, визуализации и предоставления пользовате- лям пространственных геофизических данных для их дальнейшего анализа и интерпрета- ции. Основными задачами в разработке ГИС являются интеграция в единой геоинформа- ционной среде баз данных по наукам о Земле и реализация системы представления про- странственных данных, которая обеспечивает взаимодействие между ГИС и пользовате- лями посредством тонкого клиента [1–3]. Ранее создаваемые пользовательские ГИС, предназначенные для анализа различных геолого-геофизических данных, обладали рядом существенных недостатков, в том числе: • необходимость установки на рабочие места пользователей дорогостоящего программного обеспечения; • высокие требования к квалификации пользователей ГИС; • отсутствие возможности работы с ГИС в режиме удаленного доступа; • невозможность многопользовательского режима; • узкая тематическая направленность. ГИС, разработанная в ГЦ РАН в рамках настоящего проекта, предназначена для комплексного анализа геолого-геофизических данных и данных ДЗЗ и свободна от выше- перечисленных недостатков: • Специализированное программно-аппаратное обеспечение необходимо лишь разработчику системы. Пользователю предлагаемой ГИС требуется только про- граммное обеспечение, находящееся в свободном доступе, для просмотра веб-стра- ниц. 77 • Предлагаемая реализация интеллектуальной ГИС в виде приложения на основе картографического веб-сервиса обладает ясным и простым в обращении интерфей- сом и не требует специальной подготовки и квалификации пользователя. • Система функционирует в режиме удаленного доступа и требует только наличия сетевого соединения. В 2014 гг. исследовательские работы в рамках проекта велись по следующим основ- ным направлениям: • Расширение базы геопространственных данных и метаданных за счет включения новых тематических данных по ГНСС, ДЗЗ и наблюдательным геофизическим се- тям, данных о сплоченности морского льда и движениях земной поверхности в пунктах ГНСС. • Совершенствование и расширение инструментария и функциональных возможно- стей веб-интерфейса для взаимодействия с картографическими веб-сервисами, опуб- ликованными в рамках проекта. 9.2. Цифровые пространственные данные по геофизике Основу исследований и разработок, проводимых в рамках проекта, представляют цифровые геопространственные данные о физических полях Земли. В результате исследо- ваний по проекту были обработаны и помещены в ГИС новые цифровые тематические слои по наукам о Земле. Были добавлены данные по тепловой модели верхней мантии, характеризующие распределение температуры на глубинах 50–300 км [4]. Температура верхней мантии рассчитана по данным о распределении сейсмических скоростей с использованием урав- нений физики минералов (рис. 9.1). Рисунок 9.1 – Значения температуры верхней мантии на глубине 100 км 78 Среди прочего, была добавлена томографическая модель внутренней структуры верхней мантии [5] (рис. 9.2). Рисунок 9.2 – Значения вариаций скорости поперечных волн в процентах от заданного стандартного значения для слоя на глубине 150 км В рамках работ по проекту был также обновлен созданный ранее тематический слой по ГНСС. Слой содержит информацию о постоянно действующих пунктах, оборудован- ных приемной аппаратурой ГЛОНАСС/GPS. Было добавлено описание пунктов наблюде- ний, расположенных на территории России и сопредельных государств. Для исследования сплоченности морского льда использовались данные ДЗЗ между- народного проекта GHRSST (GODAE High Resolution Sea Surface Temperature) экспери- мента по усвоению океанографических параметров GODAE (Global Ocean Data Assimilation Experiment). Они представляют собой среднесуточные поля температуры поверхности океана (ТПО), представленные на регулярной сетке с шагом 0,25° по широте и долготе и обработанные методом оптимальной интерполяции, начиная с сентября 1981 г. по настоящее время. Данные получены с помощью радиометров AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer), установленных на спутниках NOAA. 9.3. Развитие геопортала ГЦ РАН В 2014 г. была введена в строй обновленная версия инструмента интерактивного до- ступа к данным проекта. Основной компонент интерактивного получения и анализа геопространственных данных по геофизике представлен картографическими веб-серви- сами единого геопортала ГИС «Данные наук о Земле по территории России» (http://gis.gcras.ru). В качестве основы при реализации геопортала выбрано свободно распространяемое ПО ESRI Geoportal Server. Данный программный продукт предназначен для организации интерактивного доступа к публикуемым картографическим веб-сервисам с использованием стандартных протоколов обмена картографической информацией. В интерфейсе геопортала предоставлены возможности использования различных ва- риантов представления цифровых геопространственных данных с использованием совре- 79 менных сетевых сервисов, таких как ArcGIS.com Map и Google Earth, в виде файлов для настольных приложений ESRI ArcMap или ESRI ArcGIS Explorer или в виде модулей для интерфейса программирования приложений ArcGIS JavaScript API (рис. 9.3). Рисунок 9.3 – Интерфейс для предварительного просмотра метаданных картографического веб-сервиса. Имеется выбор вариантов представления данных Веб-интерфейс был модифицирован с целью получения возможности обращаться непосредственно к определенному цифровому слою с его главной страницы, где имеется доступ не только к геолого-геофизическим данным, но также и к политико-экономиче- ским, экологическим, демографическим, медицинским и другим цифровым слоям ГИС [6]. Интерфейс геопортала позволяет вызывать из базы данных и просматривать цифро- вые слои геолого-геофизической информации, просматривать метаданные, создавать свои собственные цифровые слои путем использования ресурсов геопортала, сохранять и выводить их на печать, измерять площадь и длину объектов, получать их координаты, делать собственные комментарии в виде закладок и др. (рис. 9.4). Рисунок 9.4 – Интерфейс для просмотра и редактирования картографической информации в режиме онлайн 80 Функциональные возможности геопортала позволяют эффективно и быстро органи- зовать многоуровневый авторизованный доступ к тем или иным картографическим серви- сам. Для реализации этой функции имеется возможность регистрации пользователей с последующим присвоением определенных прав. Интерфейс обеспечивает сравнительный пространственный анализ разных темати- ческих слоев с целью обеспечения новой информацией исследователей в области наук о Земле. Эти возможности делают данный веб-сервис эффективным аналитическим инстру- ментом при анализе и интерпретации геофизических данных. Список публикаций по результатам проекта Статьи в журналах Tesauro M., Kaban M. K., Mooney W. D., Cloetingh S. A. P. L. NACr14: A 3D model for the crustal structure of the North American Continent // Tectonophysics. 2014. Vol. 631, pp. 65–86. doi: 10.1016/j.tecto.2014.04.016 Импакт-факторы: WoS 2, 866; Scopus 1,817. Список использованных источников 1. Березко А. Е., Гвишиани А. Д., Соловьев А. А., Красноперов Р. И., Рыбкина А. И., Лебедев А. Ю. Интеллектуальная ГИС «Данные наук о Земле по территории России» / В кн. Проблемы защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций. – М.: ФГУ ВНИИ ГОЧС (ФЦ). 2010. c. 210–218. 2. Березко А. Е., Гвишиани А. Д., Соловьев А. А., Красноперов Р. И., Рыбкина А. И., Лебедев А. Ю. Многодисциплинарная ГИС для наук о Земле // Прикладные аспекты геологии, геофизики и геоэкологии с использованием современных информационных технологий: Материалы Международной научно-практической конференции. 16–20 мая 2011 г., г. Майкоп (Россия) – Майкоп: Изд-во. «Магарин О.Г.», 2011. с. 37–43. 3. Красноперов Р. И., Лебедев А. Ю., Пятыгина О. О., Рыбкина А. И., Шибаева А. А. Многодисциплинарная аналитическая ГИС для обработки и представления данных дистанционного зондирования // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2012. Т. 9. № 3. С. 50–54. 4. Tesauro M., Audet P., Kaban M. K., Bürgmann R. Cloetingh S. The effective elastic thickness of the continental lithosphere: Comparison between rheological and inverse approaches // Geochemistry, Geophysics, Geosystems. 2012. Vol. 13. No. 9. Q09001. doi: 10.1029/2012GC004162 5. Schaeffer A. J., Lebedev S. Global shear-speed structure of the upper mantle and transition zone // Geophysical Journal International. 2013. Vol. 194. No. 1. P. 417–449. 6. Любовцева Ю. С., Макоско А. А., Воронова Е. В., Пятыгина О. О., Шибаева А. А., Красноперов Р. И. Медицинская геоинформационная система России в условиях изменяющегося климата / В сб. «Влияние космической погоды на человека в космосе и на земле» (ИКИ РАН, Москва 4–8 июня 2012 г.). М.: ИКИ РАН. 2013. С. 435–449. 81 10. Разработка метода спектрально-временного анализа (СВАН) для распознавания магнитных бурь в наблюдениях магнитного поля Земли; разработка метода СВАН для оценивания параметров пульсаций магнитного поля Земли с использованием полигармонических моделей и параллельных вычислений Номер гос. регистрации № 0145-2014-0012 Руководитель: гл.н.с., д.т.н. В. Г. Гетманов Данный проект выполнялся в рамках Программы ОНЗ РАН № 7 «Геофизические данные: анализ и интерпретация». В 2014 году рассматривался метод спектрально-вре- менного анализа (СВАН) наблюдений сигналов геомагнитного поля (ГМП) для распозна- вания магнитных бурь. Использовался математический аппарат функций частотно-вре- менных распределений (ЧВР), базирующийся на вычислении скользящих дискретных преобразований Фурье и локальных функций ЧВР. Снижение погрешностей СВАН было реализовано на основе методов простого и взвешенного усреднения локальных функций ЧВР. Для оценивания погрешностей СВАН произведено статистическое моделирование. Осуществлено тестирование предложенного СВАН на наблюдениях сигналов ГМП с магнитными бурями для системы магнитных обсерваторий. Предложенный метод СВАН может быть эффективно использован в задаче распо- знавания магнитных бурь в наблюдениях ГМП, применен для вычисления индексов геомагнитной активности на основе спектрально-временных представлений и может дополнить существующие технологии распознавания магнитных бурь, основанные на вычислении индексов геомагнитной активности во временной области. Здесь метод СВАН базируется на введении функции частотно-временного распреде- ления (ЧВР) ( , )P tω , определяющей величину, пропорциональную энергии сигнала, приходящуюся на интервалы , dω ω ω+ , ,t t dt+ . Запишем дифференциальное равенство и интеграл полной энергии: ( , )dE P t d dtω ω= , ( , )E d P t dtω ω ∞ ∞ −∞ −∞ = ∫ ∫ . (10.1) Представим функцию ЧВР на прямоугольной сетке значений частот и моментов времени 10 1 2 ..., Nω ω ω ω< < < < , 20 1 2 ..., Nt t t t< < < < ; положим, что вне данной сетки эта функция ЧВР равна нулю. В точках kω и it , 1k k kω ω ω +≤ < , 1i i it t t +≤ < определим значение функции ЧВР ( , )k iP tω . Вполне можно считать, что ( , ) ( , )k iP t P tω ω= для 1k kω ω ω +≤ < , 1i it t t +≤ < , 10,1,..., 1k N= − , 20,1,..., 1i N= − . В частном случае положим, что k kω ω= , ,i it t= тогда ( , ) ( , )k iP t P tω ω= . Примем 1k k kdω ω ω+= − , 10,1,..., 1k N= − , 1i i idt t t+= − , 20,1,..., 1i N= − , просуммируем, также как и в (10.1): 82 , ( , )k i k i k idE P t d dtω ω= , 1 21 1 0 0 ( , ) N N k i k i k i E P t d dtω ω − − = = = ∑ ∑ . (10.2) Произведем построение функции ЧВР на основе дискретного преобразования Фурье (ДПФ). Зададим дискретизованный сигнал ( )y Ti в точках 0,1,..., 1i N= − . Сформируем дискретные значения частот и моментов времени: 2 k k kNT π ω ω= = ∆ , 2 NT π ω∆ = , 0,1,..., 1k N= − , it Ti= , 0,1,..., 1i N= − . С помощью ДПФ определим полигармоническую модель для рассматриваемого сиг- нала с амплитудами гармоник ( )C k и частотами k kω ω= ∆ : 21 0 1 ( ) ( ) kiN N i C k y Ti e N π− − = = ∑ , 0,1,..., 1k N= − , 21 0 ( ) ( ) kiN N k y Ti C k e π− = = ∑ , 0,1,..., 1i N= − . С использованием величины 2 *( ) ( ) ( )С k C k C k= определим энергию сигнала, прихо- дящуюся на интервал времени длительностью TN и гармонику с частотой kω∆ : 1 1 22 0 0 ( ) ( ) N N i k E y Ti N C k − − = = = =∑ ∑ . Примем допущение, что энергия гармоники с частотой kω∆ равномерно распределяется по дискретным моментам времени Ti , 0,1,..., 1i N= − . Запишем сумму: 21 1 0 0 ( )N N k i С k E N N − − = = = ∑∑ . Получим выражение для функции ЧВР ( , )P k Tiω∆ на основе ДПФ, аналогично (10.2): 21 1 0 0 ( )N N k i С k E T T ω ω − − = = = ⋅∆ ⋅ ∆ ∑∑ , 1 1 0 0 ( , ) N N k i E P k Ti Tω ω − − = = = ∆ ⋅∆ ⋅∑∑ , 2 ( ) ( , ) , 0,1,..., 1, 0,1,..., 1 C k P k Ti k N i N T ω ω ∆ = = − = − ∆ . (10.3) Введем 1 2,j jN N ‒ граничные точки для скользящих локальных интервалов размером N точек с единичным шагом скольжения 1 1jN j= − , 2 1 1j jN N N= + − , 1,...,j m= , 83 1fm N N= − + ‒ число скользящих локальных интервалов, j ‒ номер локального интер- вала, fN mN= . Вычислим скользящие ДПФ для скользящих локальных интервалов: 12 1 2 ( ) 1 ( ) ( ) jj j k i NN N j i N C k y Ti e N π − − = = ∑ , 1,...,j m= , 0,1,..., 1k N= − . На основе указанных ДПФ определим скользящие локальные модельные функции ЧВР ( , )jP k Tiω∆ для последовательности локальных интервалов с номерами 1,...,j m= : 21 ( , ) ( ) 2j j P k Ti C kω π ∆ = , 1 2j jN i N≤ ≤ , 0,1,..., 1k N= − , ( , ) 0jP k Tiω∆ = , 10 ji N≤ < , 2 1j fN i N< ≤ − , 0,1,..., 1k N= − . Для частоты kω∆ и момента времени Ti величины ( , )jP k Tiω∆ могут служить в качестве локальных оценок значений исходной функции ЧВР. Оценка функции ЧВР ( , )P k Tiω∆ для частоты kω∆ и момента времени Ti может быть представлена в виде взвешенной суммы локальных оценок: 1 ( , ) ( , ) ( , ) m j j P k Ti Q i j P k Tiω ω = ∆ = ∆∑ , 0,..., 1fi N= − , 1fm N N= − + , (10.4) где ( , )Q i j ‒ двумерная функция взвешенного усреднения. Нетрудно убедиться в том, что индекс j в общем случае для (10.4) должен удовлетворять неравенствам 1 21 i iJ j J m≤ ≤ ≤ ≤ , где предельные верхние и нижние граничные точки 1 2,i iJ J для суммирования находятся следующим образом: 1 1iJ = , 0,..., 1i N= − , 1 1iJ i N= + − , ,..., 1fi N N= − , 2 1iJ i= + , 0,..., 1i m= − , 2iJ m= , ,..., 1fi m N= − . На практике, суммирование по индексу j осуществляется в окне суммирования с нижними и верхними граничными точками 1 2,i iJ J , которые удовлетворяют неравенствам 1 1 2 2i i i iJ J j J J≤ ≤ ≤ ≤ . Эти точки могут быть определены следующими формулами: 0 02 01(( ) / 2)i i iJ ent J J= − , 1 0i i mJ J J= − , 2 0i i mJ J J= + , ,...,m f mi J N J= − , 84 где 2 1 01 2 1i i mJ J J J− + = + = ‒ ширина окна суммирования. Простое усреднение в окне суммирования применяется, когда величины погрешно- стей оценок локальных ЧВР в точке Ti для частоты kω∆ при введенной ширине окна являются одинаковыми. В этом случае значения локальных функций ЧВР ( , )jP k Tiω∆ , 1 2i iJ j J≤ ≤ могут быть представлены следующей моделью: 0 ,( , ) ( , )j i jP k Ti P k Ti wω ω∆ = ∆ + ∆ , (10.5) где 0 ( , )P k Tiω∆ ‒ значение локальной функции ЧВР для kω∆ и Ti , погрешности ,i jw∆ ‒ случайные некоррелированные числа с нулевым математическим ожиданием и дисперси- ями 2,i jσ , для которых выполняются равенства 1 1 2 2 2 2 2 , , 1 ,...i i ii J i J i J iσ σ σ σ+= = = ; предполагается, что для (10.5) отсутствуют систематические погрешности, что возможно допустить при условии малых 0J . Для такой модели общеизвестно, что оптимальная оценка локальной функции ЧВР для kω∆ и Ti производится на основе простого усреднения: 0 ( , )P k Tiω∆ =  2 10 1 ( , ) i i J j j J P k Ti J ω = ∆∑ . Очевидно, что в этом случае двумерная функция простого усреднения ( , )EQ i j для точек 0 0,..., fi J N J= − и 1 2i iJ j J≤ ≤ будет иметь вид 0( , ) 1 /EQ i j J= . Для точек 00,..., 1i J= − и 1 01i iJ J= , 2 02i iJ J= , 1 2i iJ j J≤ ≤ будет иметь место равенство ( , ) 1 / ( 1)EQ i j i= + ; для точек 0 1,.., 1f fi N J N= − + − и 1 01i iJ J= , 2 02i iJ J= , 1 2i iJ j J≤ ≤ будет справедливо равенство ( , ) 1 / ( )E fQ i j N i= − . Для остальных точек ,i j в прямоуголь- нике 0,..., 1fi N= − , 1,...,j m= функция простого усреднения будет равна нулю ( , ) 0EQ i j = . Результат простого усреднения локальных ЧВР-функций представляется в виде формулы, позволяющей вычислить оценку функции ЧВР ( , )ЕP k Tiω∆  : 2 1 ( , ) ( , ) ( , ) i i J Е E j j J P k Ti Q i j P k Tiω ω = ∆ = ∆∑ , 0,..., 1fi N= − , 0,1,..., 1k N= − . (10.6) Взвешенное усреднение в окне суммирования применяется, когда величины по- грешностей оценок локальных ЧВР в точке Ti для частоты kω∆ для введенного окна не являются одинаковыми. В этом случае значения локальных функций ЧВР ( , )jP k Tiω∆ , 1 2i iJ j J≤ ≤ могут быть представлены моделью, совпадающей по форме с (10.5); отличие состоит в том, что дисперсии 2,i jσ , 1 2i iJ j J≤ ≤ погрешностей для окна суммирования не являются одинаковыми для заданных Ti и kω∆ . Для такой модели оптимальная оценка локальной функции ЧВР для kω∆ и Ti производится на основе следующей формулы: 85 2 1 ( , ) ( , ) ( , ) i i J G G j j J P k Ti Q i j P k Tiω ω = ∆ = ∆∑ , 0,..., 1fi N= − , 0,1,..., 1k N= − , (10.7) где функция весового усреднения ( , )GQ i j , учитывающая неодинаковые дисперсии имеет вид: 2 1 2 2 , , 1 1 ( , ) / i i J G k Ji j i k Q i j σ σ=     =          ∑ , 1 2i iJ j J≤ ≤ . Дисперсии 2,i jσ , 1 2i iJ j J≤ ≤ , как правило, не бывают точно известными. Воспользу- емся возможной моделью дисперсий 2 ,Mi jσ . Как правило, погрешности больше на концах весового окна, чем в его центре. В качестве оценки сверху для неизвестных величин дисперсий примем кусочно-линейную модельную функцию: , 0 1 0 2 1( )Mi j M M ij Jσ σ σ= + − + , 1 1,...,i i mj J J J= + , , 0 1 0 2 ( ( 1))Mi j M M mj Jσ σ σ= + − + , 22,...,m ij J J= + . Параметры 0 1 0 2,M Mσ σ выберем таким образом, чтобы выполнялись неравенства , ,i j Mi jσ σ< , 1 2i iJ j J≤ ≤ . Тогда, будем иметь: 2 1 2 2 , , 1 1 ( , ) / i i J MG k JMi j Mi k Q i j σ σ=     =          ∑ . Был сформирован модельный сигнал ( )My Ti , приближенно имитировавший спокой- ные и возмущенные магнитной бурей наблюдения ГМП: 1 2( ) ( ) ( )My Ti y Ti y Ti= + , 0,1,..., 1fi N= − , где 1 ( )y Ti ‒ составляющая, соответствующая спокойному состоянию ГМП, 2 ( )y Ti ‒ возмущенному магнитной бурей состоянию ГМП, 60 сT = ‒ шаг дискретизации, 1440 30 43200fN = ⋅ = ‒ число наблюдений за месяц. Составляющая 1 ( )y Ti приближенно имитировала суточные низкочастотные колебания ГМП 1 10 1 1 01 1( ) (2 ) ( )y Ti Е Е сos f Ti w Tiπ φ= − + + , где 1 11 / 2f T= , 1 1440 60T = ⋅ ‒ суточный период, 01φ ‒ начальная фаза, 10E ‒ постоянная составляющая ГМП, 1E ‒ средняя амплитуда суточных колебаний ГМП, 1 ( )w Ti ‒ шум с 0σ . Вторая составляющая 2 ( )y Ti представлена формулой ( )2 2 2 2( ) ( ) cos ( ) ( )y Ti E Ti Ti w Tiϕ= + , где 2 ( )E Ti ‒ переменная амплитуда второй составляющей, которая была сформирована на основе модулирующей функции 0 ( )G Ti типа гауссовой 86 2 0 0 1 0 ( ) i I G Ti ехр I α   −  = −      , 00,1,..., 1i I= − , 2 0 0 2 0 ( ) i I G Ti ехр I α   −  = −      , 0 ,..., 1fi I N= − , 2 20 0( ) ( )E Ti E G Ti= , 20E ‒ средняя амплитуда, 0I определяет положение во времени магнитной бури, 1 2,α α ‒ регулируют крутизну для модулирующей функции, которая имитирует внезапное начало, нарастание и спад модельной магнитной бури. Фазовая функция 2 2 02( ) 2Ti f Tiϕ π ϕ= + , где 2 02,f ϕ ‒ некоторая заданная частота и начальная фаза колебаний магнитной бури. Дисперсия шума 2 ( )w Ti зависит от времени 0 0 0( ) ( )Ti G Tiσ σ α= , 0,1,..., 1fi N= − . Для моделирования были приняты следующие значения параметров: 0 43700E = , 10 50E = , 6 1 5, 71 10 Гцf −= ⋅ , 01 0, 2ϕ = , 0 1, 0σ = , 20 200E = , 1 315α = , 2 35α = , 0 13650I = , 5 2 1, 62 10 Гцf −= ⋅ , 02 0ϕ = , 0 10, 0α = . На рис. 10.1 изображена реализация ( )y Ti . Рисунок 10.1 – Реализация ( )My Ti модельного сигнала ГМП с магнитной бурей На рис. 10.2 помещена СВАН-диаграмма 1/ 2( , ) ( ( , ))E k i P Fk Ti= ∆ , / 2F ω π∆ = ∆ для сигнала рис. 10.1. Интервал, на котором анализировался сигнал, ограничивался точками 01 5000N = , 02 25000N = , параметр ДПФ ‒ 4096N = , СВАН-диаграмма была сформиро- вана для точек 01 02N i N≤ ≤ , 01 01 / 2 7048N N N= + = , 02 02 / 2 22952N N N= − = . Число дискретных частот в ДПФ-спектре бралось равным 10pK = , частотный диапазон состав- лял 5(0 ( 1) / ( )) (0 3, 66 10 ) ГцpK NT −÷ − = ÷ ⋅ . Применялось простое усреднение с ( , )ЕQ i j по (10.6, 10.7) с 3mJ = . 87 Рисунок 10.2 – Амплитудная СВАН-диаграмма модельного сигнала ГМП с магнитной бурей На предложенном модельном сигнале было произведено оценивание погрешностей СВАН. В качестве референтной была взята функция 0 ( , )P k Tiω∆ без шумов ‒ 0 0σ = и без усреднения ( 0mJ = ). Вычислялись СВАН-диаграммы простого и взвешенного усреднения для различных величин mJ при фиксированном значении 0σ . Формировались последова- тельности реализаций наблюдений ( )sy Ti , СВАН-диаграммы 0 ( , )P k Tiω∆ , ( , , )Еs mP k Ti Jω∆ , ( , , )Gs mP k Ti Jω∆ , где 1,...,s M= , s ‒ номер реализации, M ‒ число реализаций. Вычисля- лись погрешности ( )Е mdS J и ( )G mdS J : 0( , , ) ( , ) ( , , )Еs m Еs mdP k Ti J P k Ti P k Ti Jω ω ω∆ = ∆ − ∆ , 02 01 1 2 1 002 01 1 1 ( ) ( , , ) ( 1) pK NM Е m Es m s k i Np dS J dP k Ti J M K N N ω − = = = = ∆ − + ∑ ∑ ∑ , 0( , , ) ( , ) ( , , )Gs m Gs mdP k Ti J P k Ti P k Ti Jω ω ω∆ = ∆ − ∆ , 02 01 1 2 1 002 01 1 1 ( ) ( , , ) ( 1) pK NM G m Gs m s k i Np dS J dP k Ti J M K N N ω − = = = = ∆ − + ∑ ∑ ∑ . На рис. 10.3 помещены результаты статистического моделирования – относительные погрешности ( ) ( ) ( )/ 0E m Е m EJ dS J dSδ = , ( ) ( ) ( )/ 0G m G m GJ dS J dSδ = . Параметры прини- мали значения: 4096N = , 0 2, 0σ = , 0 1 2Mσ = , 0 2 0,1Mσ = . Рисунок 10.3 – Относительные погрешности с простым и взвешенным усреднением 88 На рис. 10.3 помещены графики относительных погрешностей с простым (индекс 1) и взвешенным усреднением (индекс 2). Простое усреднение снижает погрешность СВАН- диаграммы на ≈15‒20%, взвешивание снижает на ≈ 2‒4%. Возрастание кривых ( )E mJδ , ( )G mJδ связано с систематическими погрешностями при увеличении окна суммирования. Для тестирования алгоритма СВАН были использованы магнитограммы обсервато- рии ABG. На рис. 10.4 изображена магнитограмма ( )xH Ti с минутной дискретизацией, произведенная в течение месяца, начиная с 01.10.2004, 0 ч. 00 м. В интервале времени начиная с 06.10.2004 по 12.10.2004 (9000‒18000 мин.) имела место магнитная буря. СВАН-диаграмма на рис. 10.5 соответствует временному интервалу с точками 01 1,N = 02 25000N = , реализовывались скользящие ДПФ с 4096N = , 20pK = , 5(0 ( 1) / ( )) (0 7, 73 10 ) ГцpK NT −÷ − = ÷ ⋅ . Полученные здесь СВАН-диаграммы реализованы с повышенной точностью по сравнению со СВАН-диаграммами отчета 2013 года. Рисунок 10.4 – Обсерватория ABG. Магнитограмма xH Рисунок 10.5 – Обсерватория ABG. СВАН-диаграмма xH Участки СВАН-диаграмм, соответствующие спокойным состояниям ГМП, сосредо- точены в полосе со средней частотой, соответствующей суточной частоте; возникновение магнитной бури приводит к расширению частотной полосы и повышению амплитуд. Рассмотрим задачу аппроксимации наблюденного сигнала ( )z t конечным набором тригонометрических функций: { }cos , sin , 1, ,l l l la t b t l Lω ω = … , где L – число используемых гармоник. Будем считать, что все частоты / 2l lf ω π= упорядочены по величине и лежат в заданном интервале 1 2[ , ]f f . При заданном числе гармоник задача сводится к поиску частот и амплитуд, минимизирующих функционал ( ) ( ) ( ) ( ) 2 10 1 , , cos sin L l l l l i F a b z t a t b t W t dt τ ω ω ω τ =   = − +    ∑∫   . 89 Здесь стрелка над символом означает, что соответствующая величина является мер- ным вектором, τ – временной интервал, для которого выполняется аппроксимация, ( )W t – весовая функция. Если набор частот задан, то определение оптимальных значений амплитуд a  и b  сводится к решению линейной системы, составленной из условий мини- мума функционала F . Выполнив дифференцирование, получим: ( ) ( ) ( ) ( ) 1 1 , L L a b ml l ml l m lm l ml l m l l A a C b Z C a B b Z = = + = + =∑ ∑ . Здесь введены обозначения: ( ) ( ) 0 0 1 1 cos cos , sin sin ml m l lm ml m l lmA t t W t dt A B t t W t dt B τ τ ω ω ω ω τ τ = = = =∫ ∫ , ( ) ( ) ( ) 0 0 cos 1 1 cos sin , . sin a kb ml m l m l t C t t W t dt Z z t W t dt t τ τ ω ω ω ωτ τ         = =     ∫ ∫ Из приведенных формул видно, что матрица коэффициентов системы уравнений близка к диагональный. То есть, по крайней мере в этом случае вычисление «спектраль- ных компонент» может быть осуществлено весьма эффективно. Для формального пере- хода от непрерывного сигнала к дискретному следует выбрать весовую функцию в виде «гребенки Дирака». В этом случае интегрирование по времени следует заменить на сум- мирование. Получим: ( )1 0 1 1 1 cos sin cos cosec Φ , 2 2 2 2 2 n k n nx x kx x n x n n= +      = ≡            ∑ , ( )2 1 1 1 1 sin sin sin cosec Φ , 2 2 2 2 2 n k nx n x kx x n x n n= +      = ≡            ∑ . Элементы матриц A , B , C можно представить в виде: ( ) ( )1 1Φ , Ω Φ , Ωml ml mlA N N− += + , ( ) ( )1 1Φ , Ω Φ , Ωml ml mlB N N− += − , ( ) ( )2 2Φ , Ω Φ , Ωml ml mlC N N− += + , ( )Ω Δml m l tω ω± = ± . Видно, что и для дискретных сигналов при выполнении условий матрица коэффици- ентов в исходных уравнениях близка к диагональной. Наличие независящих от числа отсчетов N экстремумов означает, что все коэффициенты становятся одного порядка. В 90 этом случае предложенные оценки перестают быть справедливыми, а условие разрешимо- сти системы приводит к ограничению разрешающей способности по частоте, что означает возможность двух-трехкратного увеличения частотного разрешения по сравнению с методом дискретного преобразования Фурье. Вернемся теперь к определению значений частот. Зависимость функционала от этих параметров является нелинейной. Более того, в общем случае функционал, помимо гло- бального минимума, имеет несколько локальных, что существенно усложняет поиск. Ограничимся вариантом решения методом нулевого порядка: разобьем исходный интер- вал частот на K равных промежутков. Поиск оптимальных значений будем осуществлять перебором всех возможных комбинаций частот. Число перебираемых комбинаций частот при больших L по-прежнему экспоненциально возрастает с увеличением сложности модели, так что в отсутствии значительных вычислительных ресурсов мы вынуждены ограничиться тремя-пятью гармониками. Тем не менее, из приведенного ниже примера видно, что и в этом случае использование полигармонической модели вполне оправдано. Приведем пример построения спектрально-временных диаграмм для пульсаций гео- магнитного поля. В верхней части рис. 10.6 изображена компонента ГМП, зафиксирован- ная на станции AAE, Аддис-Абеба. Запись была отфильтрована в диапазоне частот 8‒20 мГц. Ниже, сверху вниз, приведены спектрально-временные диаграммы, построен- ные с использованием полигармонических моделей с двумя, тремя и шестью частотами, соответственно. Рисунок 10.6 – Спектрально-временные диаграммы пульсаций ГМП 91 Предложенный метод СВАН на основе скользящих ДПФ и взвешенного усреднения локальных функций ЧВР адекватен рассматриваемой проблеме анализа сигналов ГМП магнитных бурь и позволяет получить дополнительную информацию относительно спектральных характеристик протекающих во времени физических процессов в магнито- сфере. Интерпретация результатов СВАН наблюдений сигналов ГМП с магнитными бурями от системы обсерваторий позволяет сделать вывод, что предложенная электроме- ханическая модель магнитной бури является вполне реалистичной. Простое усреднение локальных функций ЧВР, как показало статистическое моделирование, позволяет снизить погрешности вычисления СВАН-диаграмм, в среднем, на ≈15‒20%, введение взвешенного усреднения обеспечивает дополнительное снижение погрешностей на ≈2‒4%. Полигармо- ническая модель, даже в случае небольшого числа используемых гармоник, может быть использована в качестве простого и эффективного инструмента анализа геомагнитных возмущений. При необходимости применения в полигармонической модели большего числа параметров можно воспользоваться ресурсами ГРИД. Список публикаций по результатам проекта Статьи в журналах Гетманов В. Г., Сидоров Р. В. Фильтрация 1-секундных наблюдений от векторного и скалярного магнитометров на основе аппроксимационных кусочно-линейных моделей // Геомагнетизм и аэрономия. 2014. Т. 54. № 5. С. 670‒677. Импакт-факторы: РИНЦ 0,429; WoS 0,510; Scopus 0,339. Отчет по результатам проекта Материалы исследований размещены в отчете «Физические поля Земли: анализ и интерпретация» по Программе ОНЗ РАН № 7 за 2014 год, часть 1, глава 1, параграф 1.4, стр. 46‒55 и стр. 66‒82. 92 11. Развитие новых методов распознавания аномальных событий на временных рядах обсерваторских наблюдений магнитного поля Земли и расширение сети геомагнитных наблюдений в РФ Номер гос. регистрации № 0145-2014-0013 Руководитель: директор ГЦ, академик А. Д. Гвишиани Целью работы является развитие математических методов автоматизированной об- работки данных и их применение к анализу дискретных временных рядов геомагнитных наблюдений. В рамках данной работы анализ временных рядов направлен на распознава- ние всплесков векового ускорения главного магнитного поля Земли (ГМПЗ) как индика- торов геомагнитных джерков. Вариации ГМПЗ, регистрируемые на поверхности Земли и в космосе, меняются на временных масштабах от 1 года до десятков миллионов лет. Эти вариации содержат в себе различные проявления геомагнитного векового хода (ВХ), такие как западный дрейф, медленное ослабление геомагнитного диполя, расширение зоны аномально низкого поля в Южной Атлантике и дрейф Северного магнитного полюса. Причиной ВХ служат потоки во внешнем ядре Земли, либо конвективные, либо связанные с магнитогидродинамическими волнами, а также диффузионные процессы (напр., [1]). На временных интервалах до десятка лет менее явные вариации в ВХ обнаруживаются путем расчета второй временной производной поля, иными словами, векового ускорения (ВУ). При анализе обсерваторских данных можно наблюдать нерегулярные внезапные измене- ния полярности ВУ, происходящие менее чем за год. Эти события, именуемые геомагнит- ными джерками, имеют место на стыке двух временных интервалов, в течение которых ВХ меняется практически линейно. Несмотря на широкое изучение геомагнитных джер- ков на протяжении последних 30 лет, вопрос об их происхождении по-прежнему остается открытым. Они бывают как региональные, так и глобальные в своей пространственной протяженности с максимальным сдвигом по времени в 2‒3 года между проявлениями на разных обсерваториях. После 1999 г. геомагнитные джерки были зафиксированы в 2003 [2] и 2007 гг. [3]. В работе также решаются задачи разработки методов распознавания аномалий на двумерных рядах геофизических данных. В настоящее время в задачах анализа геомаг- нитных измерений такие методы особо актуальны, поскольку с 2013 г. научное сообще- ство располагает спутниковыми данными высокой точности, представляющими собой двумерное распределение характеристик магнитного поля по поверхности Земли. Третье направление исследований было связано непосредственно с непрерывной ре- гистрацией и накоплением геомагнитных данных. Работы по вводу в эксплуатацию обсерватории «Климовская» в 2014 г. в основном касались установки визирной цели, требуемой для проведения измерений абсолютных значений (склонения, наклонения и полной напряженности) магнитного поля, и определения ее азимута с помощью высоко- точных геодезических измерений. 93 11.1. Применение метода гравитационного сглаживания для изучения всплесков векового ускорения ГМПЗ С недавних пор, с появлением спутниковых наблюдений магнитного поля Земли беспрецедентной точности, появилась возможность более глубокого исследования проис- хождения джерков. Благодаря этим данным, имеющим, в отличие от обсерваторских, глобальное покрытие земного шара, были построены весьма точные модели ГМПЗ за последнее десятилетие. Эти модели разложения ГМПЗ по сферическим гармоникам позволяют строить карты ВУ не только на поверхности Земли, но и на границе ядра и мантии. Последние исследования показывают, что, по крайней мере, некоторые геомагнит- ные джерки, наблюдаемые на поверхности Земли, являются результатом начальной или конечной фаз всплесков ВУ на границе ядра и мантии. В частности, в работе [3] было показано, что полная энергия ВУ на границе ядра и мантии согласно модели CHAOS-2 [4] достигла максимума между 2005 и 2006 гг. и регионально была сосредоточена преимуще- ственно в центральной части Атлантики (рис. 11.1а). Было показано, что фаза возрастания этого всплеска ВУ являлась причиной геомагнитного джерка, наблюдаемого на поверхно- сти ядра около 2003 г., а фаза убывания всплеска привела к джерку 2007 г. Последний выявленный всплеск ВУ относится к 2009 г. (рис. 11.1б), а последний джерк – к 2011 г. [5]. (а) (б) Рисунок 11.1 – Карты ВУ (радиальная компонента, нТл/год2) на границе ядра и мантии за 2006 (а) и 2009 (б) гг. согласно модели разложения по сферическим гармоникам до степени 10 серии CHAOS, построенной по спутниковым данным [5] За 2009 г. три участка ВУ чередующейся полярности, расположенные в атлантиче- ском секторе, схожи по форме с участками ВУ в том же регионе за 2006 г., но имеют обратную полярность. ВУ в центральной части Атлантики в 2009 г. достигает 600 нТл/год2, что по модулю немного больше, чем в 2006 г., когда ВУ составило около -400 нТл/год2 на том же участке. Менее очевидна взаимосвязь между другими участками аномального ВУ за 2006 и 2009 гг. В особенности это касается крупных и интенсивных участков в районе Индийского океана [5]. 94 Итак, современные модели на базе спутниковых данных позволяют выделять всплески ВУ с большой точностью. В основном это связано с тем, что спутниковые данные по сравнению, например, с наземными наблюдениями, наиболее гладкие, не зашумленные и однородные с точки зрения географического покрытия. Однако это обсто- ятельство делает затруднительным изучение всплесков до 2000 г., когда спутниковые измерения магнитного поля Земли не проводились. Таким образом, возникла задача разработки нового подхода к распознаванию всплесков ВУ ГМПЗ исключительно по обсерваторским данным. В 2014 г. задача состо- яла в апробации подхода на примере всплесков ВУ, имеющих место после 2000 г., и сравнении полученных результатов с результатами моделирования на базе спутниковых данных. В основе предлагаемого подхода использовался метод гравитационного сглаживания [6, 7], разработанный на предыдущих этапах проекта. Метод положительно себя зареко- мендовал в моделировании ВХ, что было подтверждено результатами сравнения с моде- лированием ВХ на базе спутниковых данных. Технологии отбора исходных геомагнитных данных и расчета первой и второй производных подробно описаны в отчете за 2013 г. Отобранные записи представляют собой регулярные временные ряды с шагом 1 месяц. В данном исследовании проверка метода осуществлялась на примере последних двух всплесков ВУ, которые имели место в 2006 и 2009 гг. в атлантическом и южно- азиатском регионах по причине их изученности в уже опубликованных работах ([5]). В качестве исходных данных рассматривались записи восточной (Y) и вертикальной (Z) компонент вектора магнитного поля, полученные на нескольких обсерваториях в двух рассматриваемых регионах, за период с 1997 по 2011 гг. В атлантическом регионе рас- сматривались 9 обсерваторий, в южно-азиатском – 6. Отбор обсерваторий проводился по двум критериям: расположение в интересующих регионах и наличие непрерывных рядов наблюдений за период 1997‒2011 гг. Карты с указанием мест расположения выбранных обсерваторий приведены на рис. 11.2. (а) (б) Рисунок 11.2 – Карты расположения обсерваторий в атлантическом (а) и южно-азиатском (б) регионах, отобранных для исследования 95 ВУ рассчитывалось для каждой обсерватории согласно методу, описанному в отчете за 2013 г. Пример расчета ВУ для компоненты Y проиллюстрирован на рис. 11.3. Рисунок 11.3 – Пример расчета ВУ компоненты Y для двух обсерваторий. Стрелками отмечены смены знака ВУ Для выделения значительных всплесков ВУ рассматривались несколько пороговых значений A (горизонтальная пунктирная линия на рис. 11.3): 2, 3, 4 и 5 нТл/год2. Для каждого порогового значения A были обработаны данные всего множества обсерваторий и выделены фрагменты ВУ, превышающие по модулю установленные пороговые значе- ния. Для возможности комплексной оценки полученных результатов рассчитывалась характеристическая функция отдельно для каждого региона, для каждой компоненты Y и Z и для каждого порогового значения A. Каждая характеристическая функция отражает количество обсерваторий в заданном регионе, для которых ВУ по заданной компоненте превышает заданное пороговое значение A за каждый месяц из рассматриваемого времен- ного интервала. Таким образом, в итоге было построено 16 графиков (2 региона, 2 компо- ненты, 4 пороговых значения A). На рис. 11.4 представлены графики характеристической функции, рассчитанной для компоненты Z по атлантическому региону (рис. 11.4а) и для компоненты Y по южно-азиатскому региону (рис. 11.4б) с учетом всех пороговых значе- ний A. Как видно из рис. 11.4а, в атлантическом регионе при всех пороговых значениях A наблюдаются ярко выраженные возвышенности характеристической функции обеих полярностей в окрестностях 2006 и 2009 гг. При этом, с увеличением A возвышенности становятся более локализованными. Это легко объяснимо тем обстоятельством, что, согласно «спутниковым» моделям, в атлантическом регионе ВУ за указанные периоды проявляется наиболее интенсивно (см. рис. 11.1). Для южно-азиатского региона ситуация менее очевидна, что также вполне есте- ственно – интенсивность ВУ на границе ядра и мантии существенно ниже, чем в атланти- ческом регионе (см. рис. 11.1). Однако чем больше A, тем более отчетливо прослежива- ются локальные максимумы характеристической функции обеих полярностей в окрестно- стях 2006 и 2009 гг. При этом, при наивысшем значении A максимум в окрестности 2009 г. является абсолютным. 96 (а) (б) Рисунок 11.4 – Графики характеристической функции, рассчитанной по данным обсерваторий из атлантического (а) и южно-азиатского (б) регионов. Для Атлантики рассматривалась компонента Z, для Южной Азии – компонента Y. Использовались следующие пороговые значения A: 2 (верхние графики), 3, 4 и 5 (нижние графики) нТл/год2. На графиках синим цветом обозначено количество обсерваторий за каждый месяц, для которых d2Y/dt2<-A (d2Z/dt2<-A), красным – для которых d2Y/dt2>A (d2Z/dt2>A) Итак, полученные результаты демонстрируют эффективность и перспективность предлагаемого метода для распознавания всплесков ВУ исключительно по обсерватор- ским данным. Данное обстоятельство дает серьезные основания для использования метода в задаче распознавания и анализа всплесков ВУ до 2000 г., когда спутниковые измерения магнитного поля Земли не проводились. Всплески ВУ, наблюдаемые в регистрируемых 97 геомагнитных данных, являются прямым проявлением динамических процессов в жидком ядре. Подобный подход к анализу динамики векового хода ГМПЗ используется впервые. 11.2. Разработка метода распознавания аномалий на двумерных рядах геофизических данных В ГЦ РАН разработан и реализован алгоритм Discrete Perfect Sets (DPS) [8, 9], кото- рый при соответствующем выборе параметров выделяет области повышенной плотности в многомерном массиве на основе формальной конструкции плотности. Построены новые модификации алгоритма, позволяющие выделять аномалии на двумерных временных рядах и рельефах (рис. 11.5). Рисунок 11.5 – Исходный рельеф, синтетические данные 11.2.1. Построение 2D-выпрямлений Обозначим через 1 2 =h h h + + +×R R R декартово произведение дискретных полуосей 1h +R и 2h +R : 1 1 1 11 2 2 2 22 1 1 2 2 1 2 1 2 = { , > 0, = 1, 2, } = { , > 0, = 1, 2, } = { = ( , ); = ( , ), = ( , )} h h h k h h k k h h k kh k h k h h h h k k k + + +   R R R Двумерный ряд 1 1 2 2= { = ( ) = ( , )}ky y y kh y k h k h предполагается заданным на подмножестве hY +∈ R . Введем на h +R параметр локального обзора 1 2= ( , )∆ ∆ ∆ кратный h, h +∆∈ R . Фрагментом локального обзора назовем следующий участок временного ряда y с центром в 1 1 2 2= ( , )kh k h k h : 2 21 21 2 1 1 = , ,k k k h h hh y y y ∆ ∆ ∆ − + ∆  + +      ∆ ∈     R . 98 Определение 1: Выпрямлением ( ) = ( )ky k yΦ Φ ∆ двумерного ряда y назовем неотрицательное отображение, определенное на множестве фрагментов { }k y∆ . Пример: 1. Длина фрагмента обзора 1 2 ( ) = ( ) ( )k k j k h h y y L y j j k k∆ ∆ − ≤ < + ∂ ∂ ∆ + ∂ ∂ ∑ . 2. Энергия фрагмента обзора 2 = ( ) = k h k j k j k h E y y y ∆ + ∆ − ∆ −∑ , где = 1 2 1 2 = 2 2 1 1 k h j j k h k y y h h ∆ + ∆ −   ∆ ∆ + +      ∑ . 3. Осцилляция фрагмента обзора == ( ) = max min k k h hk j j j kj k hh O y y y ∆ ∆ + + ∆∆ −− ∆ − . 11.2.2. Применение DPS для распознавания аномалий на 2D-выпрямлениях По выпрямлению yΦ на множестве Y строится плотность P . Это неотрицательная функция множества и точки: : 2YP Y +× → R . Если A Y⊂ , k Y∈ , то ( ) = ( ), ,A yP k k k A k kh h ∆ ∆  Φ ∈ ∩ − +   ∑ . В результате применения алгоритма DPS( , )Y P к множеству Y с плотностью P получается подмножество yAnom YΦ ∈ всех аномальных для ряда y точек на основе выпрямления Φ (рис. 11.6). 99 Рисунок 11.6 – yAnom YΦ ∈ Заключительный этап – разбиение множества аномальных точек yAnomΦ на компоненты дискретной связности (рис. 11.7): 1= ( ) ( )sy y yAnom Anom AnomΦ Φ ∨ ∨ Φ . Рисунок 11.7 – ( ) , = 1, ,iyAnom i sΦ  Подмножества ( )iyAnomΦ , = 1, ,i s являются аномалиями двумерного ряда y на основе выпрямления Φ . 11.3. Ввод в эксплуатацию геомагнитной обсерватории стандарта ИНТЕРМАГНЕТ «Климовская» (Архангельская обл.) С 25 по 29 августа 2014 г. состоялась экспедиция сотрудников ГЦ на магнитную об- серваторию «Климовская», функционирующую на базе геобиостационара «Ротковец» (деревня Поповка, Климовское сельское поселение, Коношский район Архангельской обл.) Института физиологии природных адаптаций Уральского отделения Российской 100 академии наук (ИФПА УрО РАН). Основной целью поездки являлась установка визирной цели для абсолютных наблюдений и определение ее азимута с помощью геодезических измерений. Визирная цель является неотъемлемым элементом геомагнитной обсервато- рии. Значение ее азимута используется для привязки горизонтальных отсчетов на декли- нометре к абсолютным значениям и последующего определения склонения вектора магнитного поля. На южной оконечности мыса, вдающегося в оз. Святое, была установлена визирная цель для измерений абсолютного магнитного склонения и наклонения. Визирная цель представляет собой геодезическую марку, закрепленную на стальном винте на торце 8- метровой стальной трубы, установленной вертикально. Труба была вкопана в землю приблизительно на 2 м в специально сделанную ручным шнековым буром скважину и забетонирована. Расположение визирной цели отмечено на плане обсерватории (рис. 11.8а). Расстояние между точкой расположения деклинометра (феррозондового теодолита) в абсолютном павильоне и визирной целью (рис. 11.8б) составляет 177 м. Цель хорошо просматривается из окна абсолютного павильона через зрительную трубу теодо- лита. (а) (б) Рисунок 11.8 – (а) – Схема расположения зданий и сооружений магнитной обсерватории «Климовское»; (б) – установленная мира С помощью ГНСС-приемников и электронного тахеометра (рис. 11.9) были опреде- лены координаты визирной цели и постамента в абсолютном павильоне, на котором располагается деклинометр. Был рассчитан геодезический азимут визирной цели. Предва- рительное значение азимута составляет 174° 57′ 10ʺ. Точность определения азимута составляет ~8ʺ и удовлетворяет обсерваторским стандартам. При последующей дополни- тельной обработке ГНСС-измерений будут уточнены координаты визирной цели и поста- мента, а также будет заново рассчитано значение азимута. Для этого необходимо исполь- 101 зовать точные эфемериды навигационных спутников GPS, которые были изданы в течение 14 дней после момента измерений. Кроме того, следует учитывать, что в процессе усадки визирная цель может поменять свое положение. Таким образом, в любом случае будут проведены повторные геодезические измерения через 1 год после закладки визирной цели. Рисунок 11.9 – Работы по определению азимута миры 11.4. Объемы данных, полученных и обработанных за отчетный период Объем исходных обсерваторских данных ИНТЕРМАГНЕТ, которые использовались в задаче распознавания всплесков ВУ, составил ~120 Мб. За отчетный период в Российско-украинский центр геомагнитных данных, функцио- нирующий на базе ГЦ РАН, из геомагнитных обсерваторий и станций поступили опера- тивные данные объемом ~960 Мб. Их объем при хранении в геомагнитной БД составил ~116 Мб. Кроме того, за отчетный период в центр поступили магнитограммы в отсканирован- ном виде в объеме ~304 Гб. Итого, общий объем геомагнитных данных, полученных и обработанных за отчет- ный период, составил ~305,2 Гб. 102 Список публикаций по результатам проекта Статьи в журналах Зелинский Н. Р., Клейменова Н. Г., Козырева О. В., Агаян С. М., Богоутдинов Ш. Р., Соловьев А. А. Алгоритм распознавания геомагнитных пульсаций Pc3 на секундных данных экваториальных обсерваторий сети ИНТЕРМАГНЕТ // Физика Земли. 2014. № 2. С. 91‒99. Импакт-факторы: РИНЦ 0,326; WoS 0,494; Scopus 0,376. Материалы конференций Soloviev A. A., Bogoutdinov Sh. R., Agayan S. M. New Fuzzy Logic Technique for Modelling Geomagnetic Secular Variation Using Onground Observations // Proc. Int. Conf. «Modern Inform. Technologies in Earth Sciences», Petropavlovsk on Kamchatka, Sept. 8‒13, 2014. p. 113‒114. Soloviev A., Agayan S., Bogoutdinov S., Dzeboev B. New methods of geoinformatics for analysing nonregular geophysical data // International Conference on Data Sharing and Integration for Global Sustainability (SciDataCon), 2‒5 November 2014, New Delhi (India). Отчет по результатам проекта Материалы исследований размещены в отчете «Физические поля Земли: анализ и интерпре- тация» по Программе ОНЗ РАН № 7 за 2014 год, часть 1, глава 1, параграф 1.4., стр. 46‒55. Список использованных источников 1. Finlay C. C., Dumberry M., Chulliat A., Pais M. A. Short timescale core dynamics: Theory and observations, Space Sci. Rev. 2010. Vol. 155, P. 177–218. 2. Olsen N., Mandea M. Investigation of a secular variation impulse using satellite data: The 2003 geomagnetic jerk. Earth Planet. Sci. Lett. 2007. Vol. 255, P. 94–105. 3. Chulliat A., Thébault E., Hulot G. Core field acceleration pulse as a common cause of the 2003 and 2007 geomagnetic jerks, Geophys. Res. Lett. 2010. Vol. 37, L07301, doi: 10.1029/2009GL042019 4. Olsen N., Mandea M., Sabaka T. J., Tøffner-Clausen L. CHAOS-2—A geomagnetic field model derived from one decade of continuous satellite data, Geophys. J. Int. 2009. Vol. 179, P. 1477–1487. 5. Chulliat A., Maus S. Geomagnetic secular acceleration, jerks, and a localized standing wave at the core surface from 2000 to 2010. JGR Solid Earth. 2014. Vol. 119 , doi: 10.1002/2013JB010604 6. Агаян С. М., Гвишиани А. Д., Богоутдинов Ш. Р., Каган А. И. Сглаживание временных рядов методами дискретного математического анализа // Российский журнал наук о Земле. 2010. Т. 11. RE40001 (doi: 10.2205/2009ES000436) 7. Гвишиани А. Д., Агаян С. М., Богоутдинов Ш. Р., Каган А. И. Гравитационное сглаживание временных рядов // Тр. ИММ УрО РАН. 2011.Т. 17. № 2. С. 62–70. 8. Агаян С. М., Богоутдинов Ш. Р., Добровольский М. Н. Об одном алгоритме поиска плотных областей и его геофизических приложениях // Доклады 15-й Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов. ММРО-15». 2011. С. 543‒546. 9. Агаян С. М., Богоутдинов Ш. Р., Добровольский М. Н. Дискретные совершенные множества и их применение в кластерном анализе // Кибернетика и системный анализ. 2014. № 2. С. 17‒32. 103 12. Исследование геомагнитного поля и разработка методов фильтрации его естественных вариаций в целях повышения точности наклонного бурения скважин в Арктическом регионе Номер гос. регистрации № 0145-2014-0009 Руководитель: директор ГЦ, академик А. Д. Гвишиани Соруководитель: гл.н.с., д.ф.-м.н. Р. Ю. Лукьянова 12.1. Методы определения траектории бурения и коррекции с учетом главного, литосферного и внешнего геомагнитного поля Технология горизонтального бурения скважин требует непрерывного контроля ори- ентации буровой колонны под землей. Строгое следование заданному направлению необходимо для достижения нефтеносного слоя, а при проводке скважин кустами ‒ для соблюдения условий непересечения стволов скважин. Для измерения зенитного угла и географического азимута применяются скважинные измерительные системы с использо- ванием гироинклинометров или приборов, измеряющих магнитное поле Земли. Несмотря на все измерительные достоинства гироинклинометров, они имеют относительно низкую вибро- и ударопрочность, вследствие чего их затруднительно использовать в буровом забойном оборудовании. Магнитометрическая технология является значительно более экономичной, так как магнитные инклинометры более стабильны и могут использоваться в качестве забойных навигационных систем. Однако при геомагнитном сопровождении бурения в Арктическом регионе возникают проблемы, которых нет в более низких гео- графических широтах. Эти проблемы связаны со строением магнитного поля Земли и мощными спорадическими возмущениями геомагнитного поля во время магнитных бурь. В 2014 г. проводились работы по разработке научных основ и созданию технологического задела в области геомагнитного сопровождения наклонно-направленного бурения сква- жин в арктической зоне РФ, исследования спорадических геомагнитных вариаций и эволюции внутреннего магнитного поля Земли. Полный спектр работ включал в себя теоретические (изучение локальных аномалий и вариаций геомагнитного поля в арктиче- ском регионе) и прикладные (методические и технологические работы по развертыванию обсерваторий) задачи. В случае наклонно-направленного или горизонтального бурения забойные двигатели ориентируют в скважине по определенному азимуту, и бурение идет в строго заданном направлении. Постепенно набирается зенитный угол вплоть до 90°, и ствол скважины становится горизонтальным. В скважине измерения производятся компонентным сква- жинным магнитометром, расположенным в немагнитной капсуле на конце буровой колонны (рис. 12.1). По известным значениям магнитного склонения D и наклонения I можно однозначно определить направление на истинный северный полюс (географиче- ский азимут) и величину отклонения от вертикали. Скважинный магнитометр входит в систему телеметрического контроля, которая носит название «Measurements While Drilling» (MWD, «Измерения в процессе бурения»), и широко используется при проведе- нии буровых работ и строительстве скважин во всех географических зонах. Методика определения координат с учетом главного магнитного поля Земли, литосферных магнит- 104 ных аномалий и вариаций внешнего геомагнитного поля известна как «Interpolation In- Field Referencing» (IIFR «Интерполяционная привязка к месту»). Для коррекции телемет- рических магнитных данных применяется параллельный мониторинг геомагнитного поля на поверхности Земли с помощью магнитных обсерваторий, развернутых в районе прове- дения работ, но магнитометрическая аппаратура должна находиться вне техногенных помех. Как правило, обсерватории располагаются на некотором удалении, и для коррек- ции показаний системы MWD решается задача математической интерполяции данных ближайших обсерваторий. Рисунок 12.1 – Ствол наклонно-направленной скважины, буровой инструмент и измерительные приборы для контроля заданного направления по магнитному склонению и азимуту Принятые в нефтегазовой промышленности стандарты точности определения пара- метров геомагнитного поля составляют 0,1° для D, 0,05° для I и 50 нТл для модуля пол- ного вектора геомагнитного поля F. В Арктике величина I превышает 80°, т.е. силовые линии магнитного поля Земли направлены почти вертикально, а горизонтальная состав- ляющая невелика. Поэтому естественные и техногенные аномалии магнитного поля вносят дополнительную, часто значительно превышающую допустимые значения, по- грешность в показания телесистемы MWD. Основной причиной возникновения помех в высоких широтах являются геомагнитные бури, связанные с солнечной активностью. Во время бурь средней интенсивности амплитуда горизонтальных наземных магнитных вариаций от авроральных ионосферных электрических токов достигает 1000 нТл. При экстремальных бурях могут наблюдаться отклонения азимутальной компоненты вектора геомагнитного поля в 4000 и более нТл. В магнитовозмущенные периоды в авроральной зоне амплитуда спорадических вариаций горизонтальной компоненты внешнего геомаг- нитного поля может быть сравнима по величине с главным геомагнитным полем, по которому осуществляется навигация подземного скважинного рабочего инструмента. 105 12.2. Геомагнитное поле в Арктическом регионе На карте, представленной на рис. 12.2, показаны действующие в арктическом реги- оне магнитные обсерватории, которые входят в мировую сеть обсерваторий реального времени ИНТЕРМАГНЕТ и удовлетворяют высшему стандарту качества геомагнитных измерений полного цикла для индустриальных потребителей. Рисунок 12.2 – Магнитные обсерватории, действующие в Арктическом регионе севернее 60°N. На территории РФ обозначены действующие обсерватории (синие контурные звездочки), в том числе входящие в ИНТЕРМАГНЕТ (синие звездочки), обсерватории, готовящиеся к вводу в эксплуатацию (синие точки) и магнитовариационные станции (треугольники) 106 В целях расширения российского сегмента ИНТЕРМАГНЕТ в Арктике разработана методическая база и проведены работы по установке аппаратного магнитометрического комплекса стандарта ИНТЕРМАГНЕТ на геофизической обсерватории «Мыс Шмидта» ИКИР ДВО РАН. Вариации магнитного поля регистрируются с помощью: (1) феррозондового компонентного вариометра MAGDAS COLD; магнитометр (оверхау- зеровский датчик GSM-19), расположенный в системе двойных колец, регистрирует вариации dH, dD, dZ с частотой 1 Гц, синхронизация к точному времени с помощью встроенного GPS-приемника; и (2) dIdD-магнитометра GSM-19FD GEM Systems, Канада, периодичность измерений 2,5 с. Регистрируются вариации dD, dI и модуль F. Были уста- новлены магнитометры для абсолютных измерений: I-магнитометр (DIflux, DIF) Mag-01H (Bartington Instr., UK) на базе немагнитного теодолита Wild-T1 (Швейцария) для опреде- ления магнитного склонения D и наклонения I с погрешностью 0,1' и протонный магни- тометр ММП-203-М2 для абсолютных измерений модуля вектора магнитной индукции F, точность 0,1 нТл, оверхаузеровский магнитометр POS-1 для измерений F, чувствитель- ность 0,01 нТл, точность 0,5 нТл, измерения с периодичностью до 1 с. Основу для мето- дического обеспечения магнитных измерений составляют требования ИНТЕРМАГНЕТ. Были разработаны алгоритмы и программы для обработки измерений в виде набора скриптов для математического пакета MATLAB, которые обеспечивают: чтение исходных файлов с результатами измерений dIdD GSM-19FD и MAGDAS; визуализацию исходных данных, контроль сбоев таймера; выделение и отбраковку помех в исходных данных; вывод исходных данных в формате MATLAB и текстовом; вычисление среднеминутных значений dF, dD, dI, dZ, вывод в суточные файлы в стандартах IMFv1.23 и IAGA2002; вывод графических файлов и расчет K-индексов геомагнитной активности; сравнение данных dI, dD и MAGDAS. Минутные данные в формате IMF по электронной почте раз в сутки передаются в ГЦ РАН для пополнения базы данных (БД) и представления на сайте центра геомагнитных данных (http://geomag.gcras.ru). Организован интерактивный доступ к данным через набор веб-сервисов и визуализация на видео-стенде. Автоматическое обновление БД происходит по мере поступления новых данных. Тестовые непрерывные измерения проводились в течение нескольких месяцев. Следующая часть работ связана с определением характеристик главного поля. Мо- дели главного поля из-за недоучета вековой вариации могут содержать значительные погрешности. Для построения скорректированных локальных магнитных карт в первую очередь необходимо иметь оценки отклонений реально наблюдаемой вековой вариации от статистической модели и изменение этих отклонений во времени. Для ряда высокоширот- ных станций проанализирован вековой ход F по модели IGRF и по данным периодических наблюдений абсолютных величин. На рис. 12.3 показан вековой ход на станции Диксон (DIK, 71,1°N, 129°E) и мыс Челюскин (CCS, 77,72°N, 104,28°E) за период с 1940 по 2006 г. Наблюдаемое поле на несколько десятых процента слабее, чем модельное. Разность между ними постепенно увеличивалась и в современную эпоху достигает 300 нТл. За полвека интенсивность поля увеличилась, в среднем, на 2%. Межгодовая изменчивость F по данным измерений и сглаженная кривая имеют медленно меняющуюся гармонику с периодом 50‒60 лет, а разность между модельной и измеренной межгодовой изменчиво- стью ‒ линейный тренд: отрицательный для DIK и положительный для CCS. 107 Рисунок 12.3 – Левая колонка: вековая вариация F для станций Диксон (а) и мыс Челюскин (b), рассчитанная по модели IGRF (черные точки), и по данным измерений (красные точки). Средняя колонка: межгодовая изменчивость F по данным измерений и сглаженная по 5 точкам кривая (синяя линия). Правая колонка: разность между модельной и измеренной межгодовой изменчивостью и линейный тренд Разработаны и протестированы алгоритмы для оценки локальной возмущенности внешнего геомагнитного поля, основанные на методах дискретного математического анализа, описывающих меру вертикальной аномальности на магнитограммах геомагнит- ных вариаций. Для высокоширотных станций проведено сопоставление мер аномальности с традиционными 3-часовыми традиционными геомагнитными индексами К, которые рассчитываются ретроспективно. Получен коэффициент корреляции >0,9, что позволяет перейти к расчету нового индекса активности, основанному на мере аномальности гео- магнитного поля – меры аномальности с высоким (вплоть до минутного) временным разрешением и режиме квазиреального времени. Следующая часть работ связана с определением характеристик внешнего геомагнит- ного поля для оценки частоты возникновения условий, когда величина геомагнитных возмущений превышает допустимую погрешность точности измерений магнитометров MWD по среднесуточным значениям горизонтальных магнитных элементов I, D и модуля полного вектора поля F на арктических станциях. На рис. 12.4 для обс. Соданкюля (SOD, 67,3°N, 26,6°E) за два солнечных цикла с 1993 по 2013 гг. показаны гистограммы числа дней в году, когда возмущения внешнего магнитного поля, величины I, D и F, превышали заданные пороговые значения 1° (0,5°), 1,5° (0,75°) и 500 нТл (200 нТл), соответственно. Показано, что на широтах 60‒70°N дни значительных возмущений могут занимать более трети года, особенно в период солнечного максимума. 108 Рисунок 12.4 – Гистограммы, показывающие число дней в году, когда амплитуда среднесуточных отклонений магнитных элементов D, I и интенсивности F от спокойного уровня превышала заданные пороговые значения (обс. SOD, 1993‒2013 гг.) В ходе выполнения работ по проекту получены результаты как прикладного, так и теоретического характера, а именно: • Для развития российского сегмента геомагнитных обсерваторий и его расширения в арктическую зону разработана методическая база и проведены работы по установке аппаратного магнитометрического комплекса стандарта ИНТЕРМАГНЕТ на наибо- лее высокоширотной на сегодняшний день магнитной обсерватории «Мыс Шмидта» (69°с.ш., 179,5°в.д.). Проведены тестовые непрерывные (в течение нескольких меся- цев) измерения полного вектора и вариаций геомагнитного поля с организацией ка- нала связи и передачи данных из обсерватории с дискретностью раз в сутки в центр сбора, расположенный в ГЦ РАН, для пополнения базы данных и представления на сайте. • Вековой ход модуля полного вектора геомагнитного поля F для трех российских высокоширотных станций, полученный по модели главного поля IGRF и по данным наблюдений, имеет различия, достигающие 300 нТл, скорость изменения F имеет период около 50 лет и амплитуду до 100 нТл, разность между модельным и измерен- ным вековым ускорением знакопеременна и зависит от географического положения. Результат показывает необходимость обсерваторского мониторинга абсолютных значений геомагнитного поля в возможно большем числе точек и локальной коррек- ции IGRF. • Аналог локального индекса геомагнитной активности К, рассчитанный как дискрет- ная мера вертикальной аномальности на магнитограммах, имеет коэффициент кор- реляции с традиционным 3-часовым К-индексом, превышающий 0,9 для всех меся- цев года, что позволяет перейти к расчету индекса с высоким (до 1-мин) временным разрешением. • Оценки частоты возмущений внешнего магнитного поля, при которых величины геомагнитных элементов превышали заданные пороговые значения, показывают, что дни значительных возмущений могут занимать более трети года в период солнеч- ного максимума и на спаде цикла. 109 Список публикаций по результатам проекта Статьи в журналах Гвишиани А. Д., Лукьянова Р. Ю. Геоинформатика и наблюдения магнитного поля Земли: российский сегмент // Физика Земли. 2015. С. 3–20. Гвишиани А. Д., Лукьянова Р. Ю. Наклонно-направленное бурение скважин в Арктике: найти полюс и не потерять его // Арктические Ведомости / Arctic Herald. № 4, 2014. Отчет по результатам проекта Материалы о проведенных исследованиях размещены в итоговом отчете по Программе Пре- зидиума РАН 44П «Поисковые фундаментальные научные исследования в интересах развития Арктической зоны Российской Федерации» за 2014 год: Книга 3, Раздел II «Нефтегазовые и минеральные ресурсы Арктики и их глубокая переработка», параграф 2.1. «Разработка новых геолого-геофизических и геодинамических моделей строения и эволюция литосферы Арктики и прогноз месторождений полезных ископаемых», подраздел 2.2. «Разработка научных основ новых технологий поиска, разведки и эксплуатации месторождений полезных ископаемых», стр. 123. 110 13. Создание семейства численных физико-математических моделей для изучения и прогнозирования электродинамики верхней атмосферы Земли с использованием данных геомагнитного спутника SWARM и высокопроизводительных компьютерных систем Номер гос. регистрации № 114101670061 (0145-2014-0010) Руководитель: директор ГЦ, академик А. Д. Гвишиани Соруководитель: гл.н.с., д.ф.-м.н. Р. Ю. Лукьянова 13.1. Концепция Эмпирические модели конвекции основаны на сопоставлении значений ионосфер- ного электрического потенциала с соответствующими значениями солнечного ветра (СВ), межпланетного магнитного поля (ММП) и другими внешними управляющими парамет- рами. При этом получается, что характеристики продольных токов (ПТ), которые связы- вают магнитосферу и ионосферу, непосредственно контролируются параметрами СВ и ММП и являются драйверами ионосферных электрических полей, учитываются лишь косвенно. В отличие от предыдущих подходов, в предложенной модели в качестве вход- ных данных и источника потенциала естественным образом используется именно распре- деление ПТ, причем индивидуальное для каждого полушария. В окончательном виде, после обработки всех данных космической миссии Swarm, статистическая модель ПТ должна быть детально параметризована. В совокупности с соответствующим распределе- нием ионосферной проводимости это дает глобальную картину крупномасштабных электродинамических характеристик ионосферы. Математическое моделирование во многих случаях является более эффективным способом количественного описания элек- тродинамических процессов в ионосфере и прогнозирования развития экстремальных ситуаций. Численные модели прогностического типа предполагают не только адекватное описание физических процессов, но и использование различных способов ассимиляции данных наблюдений. В целом, задача разработки семейства моделей ионосферной элек- тродинамики состоит из двух компонентов: (1) создание статистической модели ПТ по измерениям магнитных вариаций над высокоширотной ионосферой спутниками Swarm, параметризованной по межпланетному магнитному полю, уровню солнечной и геомаг- нитной активности, величине солнечного зенитного угла, полушарию и (2) создание численной модели глобального распределения ионосферного электрического потенциала (модели конвекции ионосферной плазмы) с учетом электродинамической связи ионосфер противоположных полушарий, где источником возбуждения конвекции является ПТ магнитосферного происхождения из модели (1), а проводимость ионосферы рассчитыва- ется по модели, основанной на измерениях авроральных частиц спутниками DMSP и TIMED. В дальнейшем, семейство моделей может быть расширено за счет создания численной модели расчета 3-мерного распределения электронной концентрации в поляр- ной ионосфере, где конвекция плазмы играет определяющую роль. Для определения эволюции траекторий плазменных трубок в этом случае может использоваться модель (2). 111 13.2. Магнитное поле, создаваемое продольными токами над ионосферой Разработана методика численного расчета распределения магнитного поля над ионо- сферой, которое создается произвольно заданным распределением ПТ. Модель базируется на решении уравнения: В = rot A при дополнительном условии divA = 0, (13.1) где А – векторный магнитный потенциал. Уравнение (13.1) записывается в сферических координатах θ, φ, r, где θ – геомагнит- ная коширота, φ ‒ долгота, r – радиус Земли + 120 км и дискретизируется на сетке (θ,φ) с шагом ∆θ, ∆φ. Электрический ток (в нашем случае ПТ) плотностью j, создающий магнит- ное поле, направлен нормально к внешней поверхности тонкой ионосферной оболочки. Тогда из В = rotA (θ,φ)er зональная и меридиональная компоненты магнитного поля определяются как (13.2) и для узла сетки (i,j) (13.3) Для единичного контура периметром L: (13.4) Итерационное уравнение для А: (13.5) где f – левая часть (13.4), w – параметр релаксации, n – номер итерации. 112 Для решения задачи был разработан алгоритм, реализованный в программном мо- дуле на языке Fortran. Плотность ПТ задавалась в каждом узле сетки согласно статистиче- ским картам, полученным ранее по данным измерений предыдущих космических аппара- тов Triad, Magsat, Oersted. На рис. 13.1 представлено распределение плотности ПТ над ионосферой (рис. 13.1а), магнитного потенциала, который создается этим ПТ (рис. 13.1б), зональная Bφ (рис. 13.1в) и меридиональная Вθ (рис. 13.1г) компоненты магнитного поля. Для избранных случаев было проведено сравнение рассчитанного распределения магнит- ного поля с современными измерениями новых спутников Swarm. На рис. 13.2 показано модельное распределение Вφ вдоль траектории пролета спутника. Рисунок 13.1 – Распределение плотности ПТ над ионосферой (а), магнитного потенциала, который создается этим ПТ (б), зональная Bφ (в) и меридиональная Вθ (г) компоненты магнитного поля для равноденствия, ММП Bz = -5 нТл, By = -5 нТл. Карты построены в геомагнитных координатах, северное полушарие. Внешняя граница находится на 50° MLat (геомагнитная широта). Красным и синим цветом на диаграмме (а) обозначен ПТ, соответственно втекающий в ионосферу и вытекающий из нее. Красный и синий цвет на диаграммах (б, в, г) соответствуют положительным и отрицательным значениям параметров 12 12 06 0618 18 0000 0000 а) б) в) г) 113 Рисунок 13.2 – Модельное и измеренное распределение Вφ вдоль траектории пролета спутника 13.3. База данных по магнитным вариациям, измеряемым группировкой Swarm над ионосферой Было начато создание базы данных по магнитным вариациям, измеряемым группи- ровкой Swarm в высоких широтах северного и южного полушарий. Разработана структура СУБД и алгоритмы, автоматизирующие привязку данных по магнитному полю к данным по географическим координатам, процесс выделения из спутниковых данных сигнала внутреннего магнитного поля Земли с использованием модели главного поля. Имеющийся в настоящее время объем магнитных данных приведен в табл. 13.1. Таблица 13.1 Код Спутник Количество файлов Начало периода Последние данные Объем (Мб) MAGx_CA SAT_A 339 26.11.2013 18.11.2014 2694 MAGx_CA SAT_B 337 28.11.2013 18.11.2014 2678 MAGx_CA SAT_C 319 04.12.2013 05.11.2014 2535 MAGx_HR SAT_A 341 26.11.2013 18.11.2014 111631 MAGx_HR SAT_B 337 28.11.2013 18.11.2014 110321 MAGx_HR SAT_C 319 04.12.2013 05.11.2014 104429 MAGx_LR SAT_A 539 26.11.2013 18.11.2014 5501 MAGx_LR SAT_B 536 28.11.2013 18.11.2014 5470 MAGx_LR SAT_C 511 04.12.2013 05.11.2014 5215 -15 -10 -5 0 5 10 15 90 MLat (Pole)50 MLat B , n T 50 MLat 114 13.4. Модуль расчета двумерного распределения интегральной ионосферной проводимости Разработаны алгоритмы и программный модуль для расчета двумерного распределе- ния интегральной ионосферной проводимости в зависимости от следующих входных параметров: день года, универсальное время, уровень солнечной и геомагнитной активно- сти. Учитывался вклад солнечного ультрафиолетового излучения и ионизация энергич- ными авроральными частицами магнитосферного происхождения согласно опубликован- ным данным наблюдений высыпаний энергичных частиц в ионосфере c помощью спутни- ков DMSP и TIMED и приведенным там параметризациям. Расширение аврорального овала с ростом геомагнитной активности параметризовано согласно cтатистической модели. Проведен подбор параметров сплайн-интерполяции для сглаживания градиентов проводимости на границах высыпаний частиц и на терминаторе. 13.5. Реализация численного решения краевой задачи для уравнения непрерывности токов, обеспечивающих магнитосферно-ионосферное взаимодействие Программные модули реализуют задачу непрерывности токов, обеспечивающих ионосферно-магнитосферное взаимодействие (13.6) где J – интегральные ионосферные токи, j – плотность ПТ, χ – магнитное наклонение. Проводящая ионосферная оболочка разделена на три области: северная и южная по- лярные шапки и остальная часть сферы. Двумерное уравнение непрерывности интеграль- ного ионосферного тока в сферических геомагнитных координатах (θ ‒ коширота, φ – долгота) решается для северной, южной и среднеширотной областей отдельно, а соответ- ствующие граничные условия связывают эти три области в единую систему. Внутри северной и южной полярных шапок процесс описывается своим уравнением непрерывно- сти, с присущим данной шапке распределением проводимости и плотности ПТ. Гранич- ные условия отражают неразрывность общей токовой цепи и выравнивание потенциала на границах шапок. Краевая задача для трех областей ионосферной оболочки (α=1 и 2 – северная и юж- ная полярные шапки, α=3 – среднеширотная область): (13.7) 115 где Uα, Jα, jα – электрический потенциал, интегральный ионосферный ток и ПТ, текущий нормально к внешней границе ионосферной оболочки в соответствующих областях α=1, 2, 3. θ1 (θ2) ‒ экваториальная граница северной (южной) полярной шапки, θ1 и θ3 – границы среднеширотной области. В ионосфере закон Ома с учетом тензора проводимости записывается: (13.8) Уравнения (13.8) для каждой из трех областей дискретизируются на сетке, и задача решается итерационным методом с введением новой переменной Z (τ – параметр релакса- ции): (13.9) Примеры распределения ионосферного электрического потенциала для различных значений ММП и моментов времени приведены на рис. 13.3. Рисунок 13.3 – Изолинии электрического потенциала (траектории конвекции ионосферной плазмы) для различных значений ММП и моментов времени 116 13.6. Заключение Разработана методика и алгоритмы численного расчета распределения магнитного поля над ионосферой, которое создается произвольно заданным распределением электри- ческих токов магнитосферного происхождения, текущих вдоль высокопроводящих сило- вых линий геомагнитного поля между пограничными слоями магнитосферы и ионосферой (продольных токов ‒ ПТ). Разработана структура базы данных для вариаций магнитного поля, связанных с ПТ по измерениям группировки спутников последнего поколения Swarm и проводится ее наполнение данными по мере их поступления. Разработаны про- граммные модули расчета распределения ионосферной проводимости. Разработаны алгоритмы и программные модули для реализации физико-математической модели рас- пределения электрического потенциала в ионосфере в глобальной постановке, т.е. при учете электродинамической связи между ионосферными оболочками северного и южного полушарий. Модель основана на численном решении краевой задачи для уравнения непрерывности электрических токов, обеспечивающих ионосферно-магнитосферное взаимодействие (интегральные горизонтальные ионосферные токи и ПТ). Постановка граничных условий, отражающих неразрывность общей токовой цепи и выравнивание потенциала на границах шапок, приводит к взаимозависимости распределения электриче- ских полей внутри полярных шапок и влияние обеих шапок на распределение потенциала в среднеширотной области. В качестве источника потенциала задается распределение ПТ на внешней границе ионосферы. Список публикаций по результатам проекта Статьи в журналах Уваров В. М., Лукьянова Р. Ю. Моделирование высокоширотной ионосферы с учетом влияния параметров межпланетной среды // Гелиогеофизические исследования (Научный электронный журнал) № 7, 2014. URL: http://vestnik.geospace.ru/index.php?id=245 Свидетельства о государственной регистрации • Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2014660976 «sigma_PH». Автор: Лукьянова Р. Ю. Заявка № 2014618636 от 28.08.2014 г. Дата госрегистрации в Реестре программ для ЭВМ 21 октября 2014 г. • Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2014661138 «DIFFUR_3REG». Автор: Лукьянова Р. Ю. Заявка № 2014618901 от 02.09.2014 г. Дата госрегистрации в Реестре программ для ЭВМ 23 октября 2014 г. Отчет по результатам проекта Материалы исследований размещены в итоговом отчете по Программе 43П Президиума РАН «Фундаментальные проблемы математического моделирования», тема 24, стр. 144‒150. По результатам выполнения проекта в 2014 г. подготовлен, сдан и размещен на сайте ФГАНУ ЦИТиС отчет. Регистрационный номер ИКРБС № 215020970015. 117 14. Распознавание предвестников геомагнитных бурь на основе спектрально-временного анализа наблюдений магнитных обсерваторий с использованием полигармонических моделей и вычислительных систем сверхвысокой производительности Номер гос. регистрации № 0145-2014-0011 Руководитель: гл.н.с., д.т.н. В. Г. Гетманов События-предвестники магнитных бурь ‒ Sudden commencement (SС) и магнитные бури (МБ) фиксируются на магнитограммах наблюдений геомагнитного поля (ГМП) и являются процессами, возможно, близкими по своей физической природе. МБ представляют собой существенно нестационарные колебания ГМП со средней длительностью ≈ 1‒2 суток, с амплитудами до ≈ сотен нТл. Сигналы SC появляются в сигналах ГМП за ≈ 5‒10 часов до возникновения МБ в виде коротких импульсов (неск. минут) с малыми амплитудами (десятки нТл). Характерная особенность импульсов SC ‒ наличие крутых передних и задних фронтов-больших значений первых производных. Согласно используемой здесь феноменологической модели, очевидно, что при от- сутствии МБ, сигналы ГМП должны быть низкочастотными, иметь малые амплитуды и быть сосредоточенными в некоторой частотной полосе. Появление SC и последующее возникновение МБ связывается с расширением указанной частотной полосы сигналов ГМП за счет подключения новых мод и возрастанием амплитуд. Рассмотрим магнитограммы сигналов SC и МБ от обсерватории ААЕ. На рис. 14.1 представлена магнитограмма события SC для координаты ГМП ( )zH Ti , время наблюде- ния в течение суток 12.11.2011, 1 сT = , 18000 с 26000 сТi≤ ≤ . Для времен 21500 с 22000 сТi≤ ≤ имеют место два импульса SC с амплитудами ≈ 2 нТл ; длитель- ность переднего фронта составляет примерно 100 с. Таким образом, первая производная для сигнала SC ГМП составляет величину ≈ 0, 020 нТл c . Рисунок 14.1 – Обсерватория ААЕ. Магнитограмма с SC 118 На рис. 14.2 представлено событие МБ для координаты ГМП ( )xH Ti , время наблюдения – в течение месяца, начиная с 01.10.2004, 60 сT = , 0 43199 60 сТi≤ ≤ ⋅ , начало МБ ‒ ≈ 06.10.2004, конец МБ ‒ ≈ 12.10.2004. Рисунок 14.2 – Обсерватория ААЕ. Магнитограмма с МБ Видно, что в данном случае, МБ начинается со скачка вниз, начиная с 4 1 60 0, 8 10 сTi ≈ ⋅ ⋅ до момента с 4 2 60 1,1 10 сTi ≈ ⋅ ⋅ . Длительность скачка составляет 460 0, 3 10 с≈ ⋅ ⋅ . Величина скачка равна (36240 35670) нТл≈ − . Следовательно, максимальное значение первой производной для сигнала МБ ГМП в данном случае принимает значение ≈ 0, 003 нТл/c , что значительно меньше, чем в случае с SC. На рис. 14.3, 14.4 помещены результаты спектрально-временного анализа (СВАН) указанных сигналов SC и МБ с использованием скользящих ДПФ. Приведенные СВАН-диаграммы в виде зависимостей амплитуд ( , )E k i от Fk∆ и Ti ( 1 /F NT∆ = ‒ разрешающая способ- ность ДПФ, N ‒ размерность ДПФ, для SC ‒ 64N = , для МБ ‒ 4096N = ) позволяют составить первоначальное представление о поведении SC и МБ в частотно-временной области. Рисунок 14.3 – Обсерватория ААЕ. СВАН-диаграмма SC 119 Рисунок 14.4 – Обсерватория ААЕ. СВАН-диаграмма МБ Видно, что СВАН-диаграммы подтверждают, в общих чертах, правильность пред- ложенной модели. Общая постановка задачи SC-распознавания базируется на вычислении текущих СВАН-диаграмм сигналов ГМП и реализации их сравнений с заданными референтными СВАН-диаграммами. Недостатки СВАН на основе скользящих ДПФ ‒ малые разрешаю- щие способности по времени и частоте. Полигармонические модели (ПГМ), применяемые для СВАН, позволяют улучшить разрешение по времени и частоте за счет реализации возможно меньших локальных временных интервалов и оптимизации расположения частот для ПГМ. Алгоритм построения локальных ПГМ базируется на стандартных составляющих: определении модели, наблюдений, функционала и формулировки задачи аппроксимации. ПГМ в дальнейшем будут использоваться для реализации СВАН. Будем полагать, что ПГМ, предназначенная для аппроксимации наблюдений координат вектора напряженно- сти ГМП на локальном интервале, представляется в следующем виде: 1 ( , , , ) ( cos sin ), 0,1,..., 1 L M l l l l l y a b Ti a Ti b Ti i Nω ω ω = = + = −∑ , где ,a b ‒ векторы линейных параметров, 1( ,..., ) T Lω ω ω= ‒ вектор частотных параметров размерности ( ,1)L , 0 Lω ∈Ω , 0 LΩ ‒ допустимое множество частотных векторов. Пусть вектор наблюдений имеет вид ( ( 0), ( 1),..., ( ( 1))TY y T y T y T N= ⋅ ⋅ − ; формируется функцио- нал: 1 2 0 ( , , , ) ( ( ) ( , , , )) N M i W a b Y y Ti y a b Tiω ω − = = −∑ . На первом этапе аппроксимации для ( , , , )W a b Yω фиксируются нелинейные частот- ные параметры constω = и находятся частично оптимальные линейные параметры: 120 ( ) { }, , const( , ), ( , ) arg min ( , , , )a ba Y b Y W a b Yωω ω ω==  . На основе ( , )a Yω , ( , )b Yω формируется функционал частичной остаточной суммы, зависящий от ω : 0 ( , ) ( ( ), ( ), , )W Y W a b Yω ω ω ω=   . На втором этапе для 0 ( , )W Yω осуществляется оптимизация по 0 Lω ∈Ω . Оцениваются частоты ω и, с использованием , ω , вычисляются оценки амплитудных параметров a , b : ( ) { } 0 0arg min ( , )LY W Yω ω ω ω ∈Ω = =  , ( , )a a Yω=   , ( , )b b Yω=   . Ввиду того, что функционал 0 ( , )W Yω зависит от многих переменных и является многоэкстремальным, его минимизацию целесообразно производить на основе поисковой процедуры нулевого порядка. Для указанной минимизации и получения оценок ампли- тудных параметров β  реализуется процедура перечисления векторов поисковых частот. Пусть значения координат векторов поисковых частот выбираются на сетке дискретных значений kω в диапазоне min max( , )ω ω : max min( ) / ( 1)fkω ω ω∆ = − − , min ( 1)k kω ω ω= + ∆ − , 1,..., fk k= , где fk ‒ число дискретных частот на сетке, ω∆ ‒ шаг дискретности. Частоты 1 2 , ,..., Lk k k ω ω ω назначаются из заданного набора дискретных значений kω , 1,..., fk k= . Очевидно, индексы 1 2, ,..., Lk k k для этих частот с учетом неравенств должны удовлетво- рять системе из L неравенств: 11 1fk k L≤ ≤ − + , 1 21 2fk k k L+ ≤ ≤ − + ,…, 2 11 1L L fk k k− −+ ≤ ≤ − , 1 1L L fk k k− + ≤ ≤ . Для 2, 3, 4L = системы неравенств для индексов представятся следующим образом: 2L = 11 1fk k≤ ≤ − , 1 21 fk k k+ ≤ ≤ ; 3L = 11 2fk k≤ ≤ − , 1 21 1fk k k+ ≤ ≤ − , 2 31 fk k k+ ≤ ≤ ; 4L = 11 3fk k≤ ≤ − , 1 21 2fk k k+ ≤ ≤ − , 2 31 1fk k k+ ≤ ≤ − , 3 41 fk k k+ ≤ ≤ . Введенные индексы удобно объединить в векторы: 1 2( , ,..., ) Т Lk k k k= . Известно, что в общем случае задача перечисления векторов индексов решается на основе известных комбинаторных алгоритмов. Для случая малых значений ,fk L последовательности векторов индексов 1 2( , ,..., ) Ts s s s Lk k k k= , 1,..., fs s= достаточно просто могут быть сформированы и пронумерованы на основе вложенных циклов. 121 При организации поиска по частоте каждому номеру 1,..., fs s= ставится в соответ- ствие вектор индексов sk и вектор поисковых частот sω . Координаты 1 2 , ,..., L s s s k k kω ω ω для этого вектора вычисляются по формулам: ( ) 1 2 , ,..., L s s s s k k kω ω ω ω= , min ( 1)l s s k lkω ω ω= + ∆ − , 1, 2,...,l L= , 1,..., fs s= . Отыскание оптимальных частотных и амплитудных параметров ПГМ на локальном интервале с наблюдениями Y сводится к последовательным вычислениям для 1,..., fs s= векторов sω и функционалов 0 ( , ) sW Yω и организации перебора: { }01,...,arg min ( , )f ss ss W Yω== , sω ω=  , ( )sβ β ω=   . Построение ПГМ на локальном интервале сводится к решению задачи локальной аппроксимации и вычислению оценок оптимальных частот и амплитуд: ( )1 2 1 2, ,..., , , ,...,L Lf f f A A A      , / 2l lf ω π=  , 2 2 1/ 2( )l l lA a b= +    , 1, 2,...,l L= . Сформированной сетке частот kω , 1,..., fk k= могут быть поставлены в соответствие амплитуды kА , 1,..., fk k= , где 2 2 1/ 2( ) l l k k k А a b= +   , 1, 2,...,l L= и lk k=  ‒ координаты опти- мального вектора индексов, для остальных индексов lk k≠  будем иметь 0kА = . Результа- том спектрального анализа на локальном интервале оказывается введенный одномерный массив амплитуд kА , 1,..., fk k= , где индекс k определяет частоту. Для большого временного исходного интервала с точками 0,1,..., 1fi N= − , строится последовательность скользящих локальных интервалов по N точек, расположенных внутри исходного интервала, 2 jN , 1 jN ‒ граничные точки локальных интервалов, j ‒ номер локального интервала, 1,...,j m= . Например, 1 ( 1)jN dN j= − , 2 1 1j jN N N= + − , 1,...,j m= , dN ‒ шаг скольжения. Решаются задачи локальной аппроксимации – нахожде- ния ПГМ для последовательности скользящих локальных интервалов. На их основе вычисляются двумерные массивы оптимальных частотных и соответствующих им ампли- тудных параметров: ( )1 2 1 2, ,..., , , ,...,j j Lj j j Ljf f f A A A      , / 2lj ljf ω π=  , 2 2 1/ 2( )lj lj jlA a b= +    , 1, 2,...,l L= , 1,...,j m= . Результатом СВАН на исходном временном интервале будет двумерный массив ам- плитуд ,k jА , 1,..., fk k= , 1,...,j m= , где индекс k определяет частотный параметр. Повышение точности СВАН может быть реализовано на основе взвешенного суммирова- ния. 122 На основе полученного двумерного массива амплитуд вычисляются локальные функции частотно-временных распределений (ЧВР) 2,( , )j k k jP Ti Аω = , 1 fk k≤ ≤ , 1 2j jN i N≤ ≤ , 1,...,j m= , ( , ) 0j kP Tiω = , 10 ji N≤ < , 2 1j fN i N< ≤ − для частотно-времен- ного прямоугольника, которые имеют вполне отчетливый физический смысл. С использо- ванием феноменологической модели задаются референтные ЧВР-функции для спокойных состояний ГМП 0 ( , )j kP Tiω . Принятие решений о распознавании SC осуществляется на основе сравнений референтной и локальных ЧВР-функций. В случае выполнения неравенства 0 ( , ) ( , )j k j kP Ti P Tiω ω< принимается решение за- дачи распознавании SC на прямоугольнике 1 fk k≤ ≤ , 1 2j jN i N≤ ≤ . При невыполнении неравенства принимается противоположное решение. Процедура сравнения реализуется на последовательности локальных интервалов 1,...,j m= . Окончательное решение о SC- распознавании должно производиться на основе обработки результатов процедур приня- тия решений на последовательности локальных интервалов. Эффективность алгоритма построения ПГМ зависит от процедур поиска по частотам в допустимых множествах 0 LΩ и 0 LΩ , не учитывающих или учитывающих упорядочен- ность частотных векторов. Очевидно, эффективность алгоритма поиска определяется размером допустимых множеств. Были вычислены размеры для множеств 0 LΩ и 0 LΩ в виде интегралов 0( ) LV Ω , 0( ) LV Ω и коэффициент относительного уменьшения размеров ( )Lε : 0 0 1( ) ... L L LV d d ω ω ω ∈Ω Ω = ∫ , 0 0 1( ) ... L L LV d d ω ω ω ∈Ω Ω = ∫ , ( ) 0 0( ) / ( )L LL V Vε = Ω Ω . Данный коэффициент для 1, 2, 3, 4L = принимал значения: (1) 1ε = , (2) 0, 5ε = , (3) 0,166ε = , (4) 0, 002ε = , которые свидетельствовали о соответствующем повышении эффективности поиска по векторам частот вследствие учета упорядоченности. Эффективность алгоритма СВАН определяется количеством вычислений fs основ- ного функционала, которое зависит от параметров fk и L и может быть вычислено как число сочетаний из fk элементов по L : ! !( )! f f f k s L k L = − . Примем время вычисления функционала, определяемое вектором sω , за условную временную единицу (базовую операцию). Тогда, временная сложность исходного после- довательного алгоритма с перебором может быть принята равной величине 1 ( , ) !/ ( !( )!)f f fT k L k L k L= − . Переходя к асимптотическим оценкам, после очевидных упрощений для fk L>> получим асимптотическую оценку временной сложности в виде функции 2 ( , ) ( / ) L f fT k L О k L= . Алгоритм, на котором основывается предлагаемый СВАН, 123 имеет экспоненциальную временную сложность. На рис. 14.5 представлены графики зависимостей числа векторов поисковых частот ( , )f fs C k L= в логарифмическом мас- штабе для параметров 21 40fk = − ; параметр L принимал значения: индекс 1 ‒ 3L = , 2 ‒ 5L = , 3 ‒ 7L = , 4 ‒ 9L = . Рисунок 14.5 – Графики зависимостей числа частотных векторов 10log ( , )f fs k L Графики на рис. 14.5 подтверждают результаты анализа: последовательный алго- ритм, на котором основывается предлагаемый СВАН, имеет экспоненциальную времен- ную сложность. Рассмотрение оценивания погрешностей вычисления параметров ПГМ производится на основе задания вида наблюдений для многочастотного сигнала: 0 0 0 0 1 ( ) ( cos sin ) ( ) L l l l l l y Ti a Ti b Ti w Tiω ω = = + +∑ , 0,1,..., 1i N= − с известными параметрами 0 0 0, ,l l la b ω , 1,...,l L= и дисперсией шума 2σ . В качестве ПГМ, естественно, берется функция 1 ( , , , ) ( cos sin ) L М l l l l l y a b Ti a Ti b Tiω ω ω = = +∑ . Погрешности оценивания могут быть определены вполне очевидным образом: 0l l la a aδ = −   , 0l l lb b bδ = −   , 0l l lδω ω ω= −   , 1,...,l L= . Очевидна их зависимость от параметров исходных наблюдений 2, ,N T σ и шага по- иска по частоте. Поскольку ПГМ – это нелинейная функция параметров, и функционал частичной остаточной суммы является многоэкстремальным, то рассматриваемые по- грешности ведут себя весьма необычным образом. Так, к примеру, при значительном увеличении 2σ имеет место скачкообразное нарушение непрерывности функции погрешности частоты из-за перемены местами локальных и глобальных экстремумов. 124 Для выяснения характера погрешностей целесообразно рассмотреть одночастотный случай c 1L = для малых 2σ , чтобы иметь корректную возможность линеаризации. Приведем формулы для оценок статистических характеристик погрешностей частоты и амплитуд. На основе произведенных достаточно громоздких расчетов были получены формулы для оценки математического ожидания погрешности определения частоты, которая оказалась равной нулю (оценивание без смещений) и оценки дисперсии, величина которой убывает при увеличении N : [ ] 0M δω = , 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 0 0 1 3(4 10 100 99) [ ] ( ) ( 12 1) N N N M T a b N N N δ ω σ + − + = + − −  . Рассмотрение амплитудных погрешностей, произведенное на основе линеаризации позволило получить формулы для математических ожиданий и дисперсий. Запишем: [ ] 0M aδ = , [ ] 0M bδ = , 2 2 3 2 2 2 0 2 2 2 2 2 0 0 36( 1) (4 10 100 99) [ ] ( 12 1) b N N N N M a a b N N N δ σ − + − + = + + −  , 2 2 3 2 2 2 0 2 2 2 2 2 0 0 36( 1) (4 10 100 99) [ ] ( 12 1) a N N N N M b a b N N N δ σ − + − + = + + −  . Анализ формул для 2[ ]M aδ  , 2[ ]M bδ  позволяет сделать вывод, что дисперсии по- грешностей оценивания амплитудных параметров уменьшаются с ростом N . Формулы для 1L > могут быть получены обобщением предложенного подхода. Для уменьшения временной сложности последовательного алгоритма СВАН форми- руется алгоритм параллельных вычислений. Его структура реализуется с использованием ГРИД-системы и предполагает наличие главного процесса, связанного посредством интернет-каналов с компьютерными кластерами, расположенными в различных географи- ческих точках. В компьютерном кластере реализуется функционирование набора процес- сов-исполнителей. Главный процессор обеспечивает управление работой параллельного алгоритма. В нем формируются задания для процессоров-исполнителей в виде файлов с исполнительными модулями и входными данными. В свою очередь, процессоры-исполни- тели передают результаты своей работы в виде файлов на главный процессор. Будем полагать, что: 1) суммарное число процессоров-исполнителей составляет величину fn ; 2) процессоры-исполнители имеют одинаковые производительности и объемы оператив- ной памяти. Число процессоров-исполнителей fn зависит от объема памяти fV , требуемого для размещения fs векторов поисковых частот с размерностями ( ,1)L в оперативной памяти для главного процесса и 0fV -объема оперативной памяти для процессора-исполнителя. Очевидна формула для 64 ( , ) / 10f fV L s k L= ⋅ ⋅ (Мб). Используя fV , 0fV (Мб), можно 125 сделать приближенную оценку fn для системы параллельных вычислений в зависимости от параметров 0, ,f fk L V 6 0 0 4 ( , ) / 10f f f f f V L s k L n V V ⋅ ⋅ = = . Параллельный алгоритм для СВАН базируется на разбиении последовательности номеров векторов поисковых частот 1,..., fs s= на fn равных по длине участков. Вводятся параметр 0 ( / )f fds ent s n= и граничные точки 1 2,n ns s для последовательности индексов 1,..., fs s= , которые могут быть вычислены на основе следующих рекуррентных формул: 11 1s = , 2 1 0 1n ns s ds= + − , 1, 1 2 1n ns s+ = + , 1,..., 1fn n= − , 2, fn fs s= . Введенное разбиение последовательности номеров векторов индексов на равные участки корректно, поскольку: - не увеличивает количество вычислений и объем памяти, которые требуются для реализации алгоритма СВАН; - обеспечивает равномерную загрузку вычислительных узлов за счет разбиения по- следовательности индексов с номерами 1,..., fs s= на равные участки индексов; - обеспечивает масштабируемость при увеличении числа вычислительных узлов пу- тем уменьшения длин участков индексов. Алгоритм параллельных вычислений для СВАН основывается на двухшаговых вы- числительных процедурах, в которых: 1. Осуществляются прямые переборы для функционала 0 ( , ) sW Yω по векторам поисковых частот, которые могут быть сведены к переборам по целым индексам 1 2n ns s s≤ ≤ . В вычислительных узлах решаются задачи оптимизации функционалов и находятся последовательности значений оценок векторов параметров и функционалов nω  , nβ  , 0nW , 1,..., fn n= : { } 1 2 0arg min ( , ) n n s n s s s s W Yω ≤ ≤ = , nsnω ω=   , ( )nsnβ β ω=    , 0 0 ( , )n s nW W Yω=  , 1,..., fn n= . 2. Осуществляются пересылки последовательностей значений оценок nω  , nβ  , 0nW , 1,..., fn n= на главный вычислитель, в котором находятся оптимальные оценки векторов частотных и амплитудных параметров для ПГМ: { }01arg minf nn nn W≤ ≤= , nω ω=   , nβ β=   . 126 Вполне очевидно, что предложенный алгоритм параллельных вычислений позволяет снизить временную сложность алгоритма СВАН. Для исследования алгоритма СВАН был сформирован модельный сигнал ( )Y Ti : 1 2( ) ( ) cos( ( ) ( )) ( )Y Ti E Ti Ti Ti w Tiφ φ= + + , 0,1,..., 1fi N= − . Амплитудные и фазовые модуляционные функции представлялись следующим об- разом: 1 0 0( ) 2Ti f Tiφ π φ= + , 2 2 ( ) ( ) / 2Ti Tiφ β= , 2 0 0( ) exp( ( ) )E Ti E Ti N Tα= − − . Случайные нормально-распределенные числа ( )w Ti с нулевым математическим ожиданием и дисперсией 2σ имитировали действие шумов в наблюдениях. Параметры модели принимали значения ‒ 60 сT = , 0 1, 0E = , 3 0 0, 2 10 Гцf −= ⋅ ( 30 01 / 5 10 cT f= = ⋅ ), 0 0, 2ϕ = , 80, 75 10 Гц/сβ −= ⋅ , 8 -21 10 сα −= ⋅ , 0 350N = . Частота сигнала изменялась по линейному, амплитуда ‒ по гауссовскому закону. Данный сигнал предназначался для имитации сигналов CS и МБ и проверки предложенного алгоритма СВАН в рамках вычислительного эксперимента и тестирования работы СВАН-алгоритма в ГРИД-системе при реализации параллельных вычислений. Локальный интервал принимался состоящим из 128N = точек; в среднем, на локальных интервалах умещалось ≈ 1,5 периода исход- ного сигнала. Параметр скольжения выбирался равным / 4 32dN N= = , при этом число локальных интервалов оказывалось равным 21fm = . Задавались следующие параметры для формирования векторов поисковых частот ‒ 21fk = , 21fk = , число векторов соста- вило величину 165fs = . Назначались границы поискового диапазона по частоте ‒ 3 min 0,1 10 Гцf −= ⋅ , 3max 0, 6 10 Гцf −= ⋅ , шаг дискретности по частоте принимал значение 40, 25 10 Гцf −∆ = ⋅ . Для вычислительного эксперимента принималось 5fn = . На рис. 14.6 представлена СВАН-диаграмма распределений амплитуд ( , )A f t . Рисунок 14.6 – СВАН-диаграмма модельного сигнала с амплитудной и частотной модуляцией 127 На СВАН-диаграмме видно, что при данных параметрах сигнала и алгоритма осу- ществляется эффективная работа алгоритма СВАН: оценки частоты реализуются в виде линейной функции времени, оценки амплитуды ‒ в виде гауссовой кривой. Для реализации параллельных вычислений и сверхвысокой вычислительной произ- водительности была сформирована ГРИД-система. На рис. 14.7 представлена двумерная СВАН-диаграмма для рассмотренного сигнала вычисленная на основе ГРИД-системы. Рисунок 14.7 – СВАН-диаграмма модельного сигнала с амплитудной и частотной модуляцией Видно, что на основе СВАН-алгоритма, реализованного в данной ГРИД-системе, можно сделать оценки частотной и амплитудной модуляции в модельном сигнале. Список публикаций по результатам проекта Статьи в журналах Алешин И. М., Холодков К. И. Применение распределенных вычислительных систем к расчету апостериорных распределений // Геофизические исследования. 2014. Т.15 № 4. С. 73‒80. Импакт-фактор РИНЦ 0,179. Отчет по результатам проекта Результаты работы над проектом размещены в полном отчете по Программе Президиума РАН 43П за 2014 г. «Фундаментальные проблемы математического моделирования». Координатор программы академик В. Б. Бетелин, ученый секретарь проф. Н. Н. Смирнов. Тема 25 «Распознава- ние предвестников геомагнитных бурь на основе спектрально-временного анализа наблюдений магнитных обсерваторий с использованием полигармонических моделей, специальных технологий цифровой обработки одномерных и двумерных рядов данных и вычислительных систем сверхвы- сокой производительности», стр. 150‒154. 128 15. Оценка геомагнитной активности в режиме реального времени методами дискретного математического анализа Номер гос. регистрации № 0145-2015-0001 Руководитель: директор ГЦ, академик А. Д. Гвишиани 15.1. Распознавание всплесков геомагнитных пульсаций и глобальная оценка их динамики в режиме реального времени Самым распространенным видом магнитных колебаний, регистрируемых на земной поверхности, являются дневные геомагнитные пульсации типа Рс3 в полосе частот 20‒50 мГц с амплитудой в средних широтах порядка нескольких нТл. Как правило, пуль- сации Рс3 являются результатом резонансных колебаний силовых линий геомагнитного поля в магнитосфере Земли. С переходом большинства наземных геомагнитных обсерваторий на цифровую ми- нутную регистрацию данных исследование пульсаций Рс3 (f = 20–50 мГц) по данным этих обсерваторий стало невозможным, поскольку их периоды в среднем составляют порядка 30 с. В ходе модернизации регистрации данных на некоторых магнитных обсерваториях глобальной сети ИНТЕРМАГНЕТ (http://www.intermagnet.org) в 2010 году была введена регистрация с частотой дискретизации 1 Гц. Это позволило использовать данные таких наблюдений для изучения пульсаций Рс3. Однако при этом возникла трудность выделения этих колебаний, поскольку их амплитуда значительно меньше более длиннопериодных колебаний, и на исходных данных колебания Рс3 не видны. Целью исследования является разработка алгоритма автоматического выделения дневных геомагнитных пульсаций Pc3 по данным наземных цифровых наблюдений с частотой дискретизации 1 Гц. Разработан подход на основе использования методов нечет- кой логики. 15.2. Входные данные В работе использовались трехкомпонентные геомагнитные данные ( ) ( ( ), ( ), ( ))i i i iM t Mx t My t Mz t= , где it менялось от местного магнитного полудня (MLD) до магнитной местной полуночи (MLM) с шагом 1| | 1 .i ih t t с−= − = В этом временном окне могут наблюдаться пульсации Pc3. Предлагаемый подход был опробован на геомагнитных данных за 5 апреля 2010 года, полученных на десяти обсерваториях французской сети BCMT (Bureau Central de Magnétisme Terrestre, http://www.bcmt.fr): AAE, CLF, DMC, DRV, IPM, LZH, MBO, PAF, PHU, PPT (см. рис. 15.1). Указанные обсерватории также входят и в сеть ИНТЕРМАГНЕТ. 129 Рисунок 15.1 – Пространственное распределение использовавшихся геомагнитных обсерваторий на карте мира, даны названия обсерваторий. В работе использовались данные за 5 апреля 2010 года. Жирной черной линией показан магнитный экватор 15.3. Использование алгоритма при решении реальной задачи Алгоритм использовался при анализе 1 с геомагнитных наблюдений на сети разне- сенных по долготе приэкваториальных и низкоширотных обсерваторий ИНТЕРМАГНЕТ в начальную фазу умеренной магнитной бури (5–7 апреля 2010 г.) нового цикла солнеч- ной активности. Для анализа было выбрано два интервала: внезапное начало бури SC (удар по дневной магнитосфере) и начало большой глобальной суббури, наблюдающейся через полчаса после SC («удар» с ночной стороны магнитосферы). Были исследованы спектральные характеристики геомагнитных пульсаций диапазона Рс3 (f = 20–50 мГц) как на средних, так и на приэкваториальных широтах. Таких исследований в глобальном по долготе масштабе ранее не проводилось. Роль приведенного алгоритма в этих исследова- ниях – одновременное автоматическое выделение пульсаций Pc3 на нескольких станциях, что позволяет сопоставить пульсации сразу на нескольких станциях (рис. 15.2, 15.3). 130 Рисунок 15.2 – Пример выделения единичных пульсаций. Вверху – пульсации на фильтрованной записи Bx, красным цветом отмечены пульсации Pc3. Внизу – пульсации на соответствующей исходной записи Mx, красным цветом отмечены пульсации Pc3 Рисунок 15.3 – Пример результата работы алгоритма (станция CLF 1 с, данные 5 апреля 2010 года). Выделенные продолжительные пульсации Pс3 показаны красным на фильтрованной записи Bx (вверху) и соответствующей исходной магнитограмме Mx (внизу). Светлым кружком показано положение местного магнитного полдня, а черным – положение местной магнитной полуночи 131 16. Усовершенствование моделей вариаций геомагнитного поля с использованием новых данных обсерваторий российско-украинского сегмента сети ИНТЕРМАГНЕТ Номер гос. регистрации № 0145-2015-0002 Руководитель: директор ГЦ, академик А. Д. Гвишиани Из наиболее важных задач, направленных на развитие российско-украинского сег- мента мировой сети магнитных обсерваторий ИНТЕРМАГНЕТ в 2014 году, важно отме- тить в первую очередь задачи развертывания новых обсерваторий и обновления и обу- стройства существующих магнитных обсерваторий на территории России. Во время отчетного периода на обсерватории «Климовская» доустановлен полный комплект оборудования стандарта ИНТЕРМАГНЕТ, включающий в себя: феррозондовый магнитометр на немагнитном теодолите, протонный оверхаузеровский скалярный магни- тометр, трехкомпонентный феррозондовый векторный магнитометр (вариометр) и си- стему сбора и передачи магнитных данных. В вариометрическом павильоне обсерватории была смонтирована автоматизированная система отопления. На территории обсерватории установлена визирная цель для абсолютных наблюдений магнитного склонения и накло- нения. Были проведены работы по доразвертыванию магнитной обсерватории «Бор». В частности, в октябре 2014 г. были проведены геодезические измерения по определению координат имеющейся на обсерватории визирной цели. Также настроена передача данных с обсерватории в ГЦ РАН через сервер Среднесибирского УГМС. В 2014 г. произведена отладка оборудования на магнитной обсерватории «Санкт-Пе- тербург», где регулярно выполняются абсолютные наблюдения. Была произведена точная настройка векторного магнитометра, а также отладка системы отопления павильонов. В настоящее время обсерватория «Санкт-Петербург», как и «Климовская», передает данные в Российско-украинский центр геомагнитных данных во времени, близком к реальному – раз в 10 минут, что представляет существенное значение для мониторинга геомагнитной активности. В рамках развития российско-украинского сегмента мировой сети магнитных наблюдений ИНТЕРМАГНЕТ начата передача данных из обсерватории «Хабаровск» (IAGA-код KHB, Хабаровский край) и из украинской обсерватории «Академик Вернад- ский» (IAGA-код AIA) в Антарктиде. На веб-сайте Центра запущена интерактивная служба для расчета и отображения абсолютных данных и базовых значений в реальном времени. В рамках дискретного математического анализа (ДМА), созданного в ГЦ РАН но- вого подхода к анализу и обработке геофизических данных, построены так называемые регрессионные производные дискретных функций, определенных на произвольных, в общем случае нерегулярных, конечных сетках в многомерных евклидовых пространствах. Как показали исследования, кроме удачной основы для сглаживания нерегулярных вре- менных рядов (рис. 16.1), регрессионные производные дискретных функций обладают 132 свойствами, аналогичными свойствам обычных производных для гладких функций, в частности, тесно связаны с трендами и экстремумами (рис. 16.2). Рисунок 16.1 – Нерегулярное гравитационное сглаживание функции sin 15% noisexe x + sin sin 2 sin 3 sin 4 20% noisex x x x+ + + + DMA derivation Рисунок 16.2 – Красный цвет – область возрастания функции (производная больше нуля), зеленый цвет – область убывания функции (производная меньше нуля) Соединение регрессионных производных с регулярным ДМА-сглаживанием позво- лило распространить ДМА-сглаживания на нерегулярные временные ряды. Разработано программное обеспечение по приведению данных с геомагнитных об- серваторий российско-украинского сегмента сети ИНТЕРМАГНЕТ и других обсерваторий мира в формат, который будет использоваться для анализа и проведения научных иссле- дований. Проведены исследования долговременных изменений геомагнитной активности с использованием новых данных расширенной сети магнитных обсерваторий России и Украины, которые входят в российско-украинский сегмент ИНТЕРМАГНЕТ. Показано, -2 -1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5 2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 -2 -1.5 -1 -0.5 0 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 -2 -1.5 -1 -0.5 0 -4 -2 0 2 4 6 8 133 что геомагнитная активность достигла максимума в конце пятидесятых годов двадцатого века, в девятнадцатом цикле солнечной активности, и в дальнейшем наблюдается ее постепенное уменьшение. Наименьшая активность наблюдается на фазе развития 24-го цикла. Сравнение геомагнитной активности с солнечной показало, что резкое уменьшение геомагнитной активности связано с уменьшением величины крупномасштабного магнит- ного поля Солнца и приближения минимума ~ 200-летнего цикла солнечной активности. Уменьшение солнечной и геомагнитной активности приведет к изменениям метеорологи- ческих процессов в земной атмосфере. Исследована динамика пространственных и временных изменений возрастных ва- риаций геомагнитного поля в высоких широтах Земли. В высоких широтах возрастные вариации отражаются в вертикальной компоненте поля. Показано, что возрастная вариа- ция в высоких широтах имеет две компоненты: одна связана с внутренним, вторая ‒ с внешним источниками. Компонента, которая связана с внешними источниками хорошо коррелирует с геомагнитной активностью. Уменьшение солнечной и геомагнитной актив- ности привели к уменьшению абсолютных величин вековых вариаций геомагнитного поля. Проведено исследование вклада индукционных токов в возрастную вариацию гео- магнитного поля по данным украинских геомагнитных обсерваторий. Показано, что величина вклада индукционных токов в возрастную вариацию зависит от геомагнитной активности. В бурные дни амплитуда изменений возрастных вариаций возрастает в 1,5‒2 раза. Проведен расчет силовых и угловых компонент магнитного поля Земли на районы со сложным характером геомагнитного поля путем разработки трехмерных моделей земной коры и вычисления от них вектора аномального магнитного поля. 134 17. Построение геодинамических моделей глубинного строения регионов природных катастроф Номер гос. регистрации № 0145-2015-0003 Руководитель: гл.н.с., д.г.-м.н. А. Г. Родников 17.1. О проекте Проект был направлен на решение фундаментальной проблемы изучения глубин- ного строения регионов природных катастроф Земли. Работа проводилась в рамках меж- дународных программ «InterMargins» и «GeoPRISMS». Район исследования – переходная зона от Евразийского континента к Тихому океану. В 2014 г. выполнен третий этап про- екта – завершено построение геодинамических моделей регионов с различными тектони- ческими режимами Охотского, Японского, Филиппинского и Южно-Китайского морей, характеризующихся активной сейсмичностью, извержениями вулканов и другими при- родными катаклизмами (рис. 17.1). Рисунок 17.1 – Геодинамические модели глубинного строения регионов природных катастроф переходной зоны от Евразии к Тихому океану Изучено глубинное строение недр Земли под сейсмоопасными и вулканическими зо- нами, установлена роль глубинных процессов, протекающих в мантии, в формировании структур земной коры. Под сейсмоопасными зонами установлено аномальное глубинное строение земной коры и верхней мантии, выделены астеносферные диапиры, древние 135 субдукционные зоны, отмечены зоны повышенного сейсмического риска. Отличительной особенностью глубинного строения переходной зоны от Евразийского континента к Тихому океану является распространение в верхней мантии астеносферного слоя, от которого отходят диапиры аномальной мантии, процессы в которых обусловливают формирование структур земной коры. На поверхности поднятиям астеносферы соответ- ствуют рифтовые образования и излияния, в основном, толеитовых магм. 17.2. Результаты исследований Для региона Охотского моря впервые построена геодинамическая модель глубин- ного строения региона Нефтегорского землетрясения, происшедшего на Северном Саха- лине в 1995 г. Подтверждено расположение древней субдукционной зоны под Сахалином, действующей в позднемеловое–палеогеновое время. Вероятно, что очаг Нефтегорского землетрясения непосредственно образовался в связи с активизацией этой древней субдук- ционной зоны. Для региона Японского моря установлено, что Японская островная дуга заключена с запада и востока между субдукционными зонами. На востоке под Японскую дугу погру- жается Тихоокеанская плита, ответственная за землетрясение Тохоку 11 марта 2011 г., с юго-восточной – субдуцирует плита Филиппинского моря, с которой связано землетрясе- ние Канто 1923 г. С запада под Японские острова 2 млн лет назад начала субдуцировать плита Японского моря, с которой связана серия землетрясений вдоль западного побережья о. Хонсю. Формирование структур региона Филиппинского моря также связано с субдукцион- ными процессами и действиями астеносферных диапиров. Коллизия Тихоокеанской и Филиппинской плит в палеогеновую эпоху привела к формированию Марианской остров- ной дуги и образованию астеносферного слоя под глубоководными котловинами Филип- пинского моря и Северо-Китайской плитой. Марианский трог представляет собой между- говой бассейн, образованный 6 млн лет назад в результате спрединговых процессов. С рифтовыми структурами связаны излияния толеитовых базальтов и интенсивная гидро- термальная деятельность. Регион Южно-Китайского моря расположен между двумя континентами − Евразий- ским и Австралийским, и двумя океанскими плитами − Тихоокеанской и Индийской. Формирование структур связывают с коллизией Индии и Азии и возникновением мощной Индонезийской субдукционной зоны. Затем очередная структурная перестройка произо- шла в связи с субдукцией океанской плиты Филиппинского моря под структуры Филип- пин. Возникла система островных дуг и задуговых бассейнов, где субдукционные про- цессы привели к активному вулканизму, сопровождавшемуся излияниями преимуще- ственно щелочных базальтов, и интенсивной сейсмичности в восточной части региона исследования. Создана междисциплинарная информационная база геолого-геофизических данных по регионам Охотского, Японского, Филиппинского и Южно-Китайского морей. Постро- ение геодинамических моделей глубинного строения регионов природных катастроф 136 является значительным вкладом в общую программу изучения глубинного строения и геодинамической обстановки районов исследований, необходимую для дальнейшей оценки рисков в той или иной зоне и подготовки действий населения на случай природной катастрофы. Результаты работ обсуждены на Генеральной ассамблее Европейского союза наук о Земле (Вена, 2013 и 2014 гг.); на XX Международной научной конференции по морской геологии (Москва, 2013 г.); Всероссийской конференции «Геологические процессы в обстановках субдукции, коллизии и скольжения литосферных плит» (Владивосток, 2014). Список публикаций по результатам проекта Монография Родников А. Г., Забаринская Л. П., Рашидов В. А. Сергеева Н. А. Геодинамические модели глубинного строения регионов природных катастроф активных континентальных окраин. М.: Научный мир, 2014. 172 с. Статьи в журналах Родников А. Г., Забаринская Л. П., Сергеева Н. А., Нисилевич М. В. Геодинамические модели глубинного строения регионов природных катастроф переходной зоны Евразия – Тихий океан // Вестник ОНЗ РАН. 2013. Rodnikov A. G., Sergeyeva N. A., Zabarinskaya L. P. Ancient subduction zone in the Sakhalin Island // Tectonophysics. 2013. Rodnikov A. G., Sergeyeva N. A., Zabarinskaya L. P. Crustal and mantle structure of the Sea of Okhotsk, Pacific Northwest: A review // Episodes. 2014. 137 СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ СОТРУДНИКОВ ГЦ РАН за 2014 год МОНОГРАФИИ Лушников А. А., Каган А. И. Математическое моделирование геомедицинских процессов // Здоровье населения России: влияние окружающей среды в условиях изменяющегося климата / Под общ. ред. академика А. И. Григорьева; Российская академия наук. М.: Наука, 2014. 428 с. С.194–217. Любовцева Ю. С., Гвишиани А. Д., Макоско А. А., Пятыгина О. О., Воронова Е. В. Интеллектуальная медицинская геоинформационная система России в условиях изменяющегося климата // Здоровье населения России: влияние окружающей среды в условиях изменяющегося климата / Под общ. ред. академика А. И. Григорьева; Российская академия наук. М.: Наука, 2014. 428 с. С. 325–343. Любовцева Ю. С., Каган А. И., Пятыгина О. О., Воронова Е. В. Оценка медико- демографической и медико-экологической ситуации на территории России // Здоровье населения России: влияние окружающей среды в условиях изменяющегося климата / Под общ. ред. академика А. И. Григорьева; Российская академия наук. М.: Наука, 2014. 428 с. С. 168–193. Родников А. Г., Забаринская Л. П., Сергеева Н. А., Рашидов В. А. Геодинамические модели глубинного строения регионов природных катастроф активных континентальных окраин. М.: Научный мир, 2014. 172 c. Boldyrev S. I., Egorov I. B., Ishkov V. N. et al. The impact of Solar activity on the Earth upper atmosphere as inferred from the CORONAS-F scientific experiments // CORONAS-F Space Mission. Springer. 2014. P. 419–456. Dobrovolskaya L. P., Dobrovolsky M. N., Dobrovol’skii N. M., Dobrovolsky N. N. On Hyperbolic Zeta Function of Lattices. In: Continuous and Distributed Systems. Solid Mechanics and Its Applications. V. 211. 2014. P. 23–62. doi:10.1007/978-3-319-03146-0_2 Kostianoy A. G., Lavrova O. Yu., Mityagina M. I., Solovyov D. M., Lebedev S. A. Satellite Monitoring of Oil Pollution in the Southeastern Baltic Sea // Oil Pollution in the Baltic Sea / Eds. A. G. Kostianoy, O. Yu. Lavrova. Hdb Env Chem. V. 27. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag, 2014. P. 125-153. doi: 10.1007/698_2013_236 Kostianoy A. G., Lebedev S. A. Three-Dimensional Digital Elevation Model of the Karashor Depression and Altyn Asyr Lake // The Turkmen Lake Altyn Asyr and Water Resources in Turkmenistan / Eds. I. S. Zonn, A. G. Kostianoy. Hdb Env Chem. V. 28. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag, 2014. P. 177–195. doi: 10.1007/698_2013_238 Kostianoy A. G., Lebedev S. A., Solovyov D. M. Satellite monitoring of the Caspian Sea, Kara-Bogaz- Gol Bay, Sarykamysh and Altyn Asyr Lakes, and Amu Darya River // The Turkmen Lake Altyn Asyr and Water Resources in Turkmenistan / Eds. I. S. Zonn, A. G. Kostianoy. Hdb Env Chem. V. 28. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag, 2014. P. 197–231. doi: 10.1007/698_2013_237 138 СТАТЬИ В ЖУРНАЛАХ И СБОРНИКАХ Агаян С. М., Богоутдинов Ш. Р., Добровольский М. Н. Дискретные совершенные множества и их применение в кластерном анализе // Кибернетика и системный анализ. 2014. № 2. С. 17–32. (Agayan S. M., Bogoutdinov Sh. R., Dobrovolsky M. N. Discrete Perfect Sets and Their Application in Cluster Analysis // Cybernetics and Systems Analysis. 2014. Vol. 50. № 2. P. 176–190.) Алешин И. М., Холодков К. И. Применение распределенных вычислительных систем к расчету апостериорных распределений // Геофизические исследования. 2014. Т.15 № 4. С. 73–80. Алешин И. М., Васильев А. Е., Холодков К. И., Передерин Ф. В. Использование технологий виртуальных частных сетей для организации оперативных систем геофизических наблюдений // Сейсмические приборы. 2014. Т. 50. № 1. С. 63–69. Алешин И. М., Алпатов В. В., Васильев А. Е., Бургучев С. С., Холодков К. И., Будников П. А., Молодцов Д. А., Корягин В. Н., Передерин Ф. В. Оперативная служба мониторинга ионосферы по данным станций глобальных навигационных спутниковых систем // Геомагнетизм и аэрономия. 2014. Т. 54. № 4. С. 496-503. (Aleshin I. M., Alpatov V. V., Vasil'ev A. E., Burguchev S. S., Kholodkov K. I., Budnikov P. A., Molodtsov D. A., Koryagin V. N., Perederin F. V. Online service for monitoring the ionosphere based on data from the global navigation satellite system // Geomagnetism and Aeronomy. 2014. Vol. 54, № 4. P. 456–462. doi: 10.1134/S0016793214040094) Артюшков Е. В., Беляев И. В., Казанин Г. С., Павлов С. П., Чехович П. А., Шкарубо С. И. Механизмы образования сверхглубоких прогибов: Северо-Баренцевская впадина. Перспективы нефтегазоносности // Геология и геофизика. 2014. № 5–6. С. 821–846.(Artyushkov E. V., Belyaev I. V., Kazanin G. S., Pavlov S. P., Chekhovich P. A., Shkarubo S. I. Formation mechanisms of ultradeep sedimentary basins: The North Barents basin. Petroleum potential implications // Russian Geology and Geophysics. 2014. Vol. 55. № 5–6. P. 649–667). Артюшков Е. В., Чехович П. А. Новейшие поднятия на раннедокембрийских кратонах вследствие метаморфизма с разуплотнением пород в земной коре // Доклады Академии наук. 2014. Т. 458. № 5. С. 567–571. (Artyushkov E. V., Chekhovich P. A. Neotectonic Uplift of Early Precambrian Cratons Caused by Metamorphism with Rock Expansion in the Earth Crust // Doklady Earth Sciences. 2014. Vol. 458, Issue 2. P. 1215–1219. doi: 10.1134/S1028334X14100158) Гетманов В. Г., Сидоров Р. В. Фильтрация 1-секундных наблюдений от векторного и скалярного магнитометров на основе аппроксимационных кусочно-линейных моделей // Геомагнетизм и аэрономия 2014. Т.54. № 5. С.670-678. (Getmanov V. G., Sidorov R. V. Filtration of one-second observations from vector and scalar magnetometers based on approximation piecewise linear models // Geomagnetism and Aeronomy. 2014. Vol. 54, № 5. P. 625–632. doi:10.1134/S0016793214050053) Голубков Г. В., Манжелий М. И., Лушников А. А. Радиохимическая физика верхней атмосферы земли // Химическая физика. 2014. Т. 33. № 7. С. 101–108. (Lushnikov A. A., Golubkov G. V., Manzhelii M. I. Radiochemical physics of the upper Earth’s atmosphere // Russian Journal of Physical Chemistry B. 2014. Vol. 8, Issue 4. P. 604–611. doi:10.1134/S1990793114040034) Жижин М. Н., Крис Э., Пойда А. А., Годунов А. И., Велихов В. Е., Ерохин Г. Н., Алсынбаев К. С., Брыксин В. М. Использование данных ДЗЗ для мониторинга добычи углеводородов // Информационные технологии и вычислительные системы. 2014. № 3. С. 97–111. Зелинский Н. Р., Клейменова Н. Г., Козырева О. В., Агаян С. М., Богоутдинов Ш. Р., Соловьев А. А. Алгоритм распознавания геомагнитных пульсаций Pc3 на секундных данных экваториальных обсерваторий сети ИНТЕРМАГНЕТ // Физика Земли. 2014. № 2. С. 91–99. (Zelinskiy N. R., Kleimenova N. G., Kozyreva O. V., Agayan S. M., Bogoutdinov Sh. R., 139 Soloviev A. A. Algorithm for recognizing Pc3 geomagnetic pulsations in 1-s data from INTERMAGNET equatorial observatories // Izvestia-Physics of the Solid Earth. 2014. Vol. 50. № 2. P. 240–248). Ишков В. Н. Солнце в августе–сентябре 2013 г. // Земля и Вселенная. 2014. № 1. С. 22–24. Ишков В. Н. Солнечные вспышечные суперсобытия: когда они могут происходить и энергетические пределы их реализации // Сборник статей Междисциплинарного коллоквиума «Космические факторы эволюции биосферы и геосферы», Москва, 21–23 мая 2014 г. Ред. В. Н. Обридко. СПб.: ВВН. 2014. С.85–98. Камнев Е. Н., Морозов В. Н., Татаринов В. Н., Каган А. И., Качур Л. И. Геодинамическое районирование при проектировании отработки урановых месторождений // ГИАБ. 2014. № 6. С. 374–380. Костяной А. Г., Гинзбург А. И., Лебедев С. А. Климатическая изменчивость гидро- метеорологических параметров морей России в 1979–2011 годах // Труды Главной геофизической обсерватории им. А. И. Воейкова. 2014. № 570. С. 50–87 Костяной А. Г., Гинзбург А. И., Лебедев С. А., Шеремет Н. А. Южные моря России // Второй оценочный доклад Росгидромета об изменениях климата и их последствиях на территории Российской Федерации. 2014. С. 644–683. Лебедев С. А. Климатические изменения температуры поверхности и уровня Балтийского моря по данным дистанционного зондирования // Янтарный мост. Журнал региональных исследований. 2014. № 1(1). С. 78–95. (Lebedev S. A. Climatic changes in the surface temperature and the sea level of the Baltic (Research based on remote sensing data) // Amber Bridge. Journal of Regional Researches. 2014. № 1(1). P. 68–86.) Леонов А. В., Аникушкин М. Н., Бобков А. Е., Рысь И. В., Козликин М. Б., Шуньков М. В., Деревянко А. П., Батурин Ю. М. Создание виртуальной 3D-модели денисовой пещеры // Археология, этнография и антропология Евразии. 2014. № 3 (59). С. 14–20. Логачев Ю. И., Базилевская Г. А., Ишков В. Н., и др. Каталоги солнечных протонных событий и их источников в 20–23 циклах СА // Космические лучи и солнечная активность. Ред. И. Я. Либин. Серия космические лучи, Т. 29. М.: МАОК, 2014. С. 156–175. Лукьянова Р. Ю. Исследование Арктики из космоса // Арктические ведомости. 2014. № 3(11). С. 68–77. Лушников А. А., Загайнов В. А., Любовцева Ю. С., Гвишиани А. Д. Образование наноаэрозолей в тропосфере под действием космического излучения. // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 2014. Т. 50. № 2. С. 175–184. (Lushnikov A. A., Zagaynov V. A., Lyubovtseva Yu. S., Gvishiani A. D. Nanoaerosol Formation in the Troposphere under Action of Cosmic Radiation // Atmospheric and Oceanic Physics. 2014. Vol. 50. No. 2. P. 152–159.) Любовцева Ю. С., Каган А. И., Пятыгина О. О., Воронова Е. В. Медико-экологическое районирование территории России // Геофизические процессы и биосфера. 2014. Т. 13. № 4. С. 41–59. Морозов В. Н., Каган А. И. К прогнозу локализации залежей углеводородов в центральных и шельфовых районах Камчатки // Недропользование XXI век. 2014. №5. С. 48–54. Морозов В. Н., Колесников И. Ю., Каган А. И., Пятыгин В. А., Татаринов В. Н., Татаринова Т. А. Расчет параметров деформирования геологической среды вокруг хранилищ 140 РАО по результатам наблюдений смещений земной поверхности спутниковыми системами // ГИАБ. 2014. № 5. С. 239–250. http://giab-online.ru/catalog/10880 Музаев И. Д., Малиев И. Н., Дзебоев Б. А. Фрикционная математическая модель динамики гляциального селевого потока // Ледник Колка: вчера, сегодня, завтра / отв. ред. акад. Ю. Г. Леонов, В. Б. Заалишвили.; Центр геофизических исследований Владикавказского научного центра РАН и РСО-А. Владикавказ, 2014. C. 184–186. Нечитайленко В. А. Технологии документирования научного контента. I. Онлайновый журнал // Исследования по геоинформатике. Труды Геофизического центра РАН. 2014. Вып. BS2002. С. 1–8. doi:10.2205/2014BS015 Пятыгин В. А., Татаринов В. Н., Пятыгина О. О. Экспертная система оценки участков земной коры для размещения экологически опасных отходов // ГИАБ. (деп. рук.) 2014. № 5 С. 355. http://giab-online.ru/catalog/10880 Родников А. Г., Забаринская Л. П., Сергеева Н. А., Нисилевич М. В. Геодинамика активных континентальных окраин переходной зоны Евразийский континент – Тихий океан // Тектоника складчатых областей Евразии: сходство, различие, характерные черты новейшего горообразования, региональные обобщения // Материалы XLVI Тектонического совещания. М.: ГЕОС, 2014. Т. 2. С. 134–139. Родников А. Г., Забаринская Л. П., Сергеева Н. А. Глубинные очаги генерации углеводородов в верхней мантии региона Охотского моря // Глубинная нефть. 2014. Т. 2. № 2. С. 210–219. Родников А. Г., Забаринская Л. П., Сергеева Н. А. Глубинное строение сейсмоопасных регионов Земли (о. Сахалин) // Вестник ОНЗ РАН. 2014. Т. 6, NZ1001, doi:10.2205/2014NZ000121 Ростовцева Ю. В., Рыбкина А. И. Циклостратиграфия понтических отложений Восточного Паратетиса (разрез мыс Железный Рог, Тамань) // Вестник Московского Университета. Серия 4: Геология. 2014. № 4. С. 50–55. Рыбкина А. И., Ростовцева Ю. В. Астрономическая цикличность верхнемиоценовых отложений Восточного Паратетиса (разрез мыс Железный Рог, Тамань) // Вестник Московского Университета. Серия 4: Геология. 2014. № 5. С. 72–77. Савиных В. П., Быков В. Г., Карпик А. П., Молдобеков Б., Побединский Г. Г., Демьянов Г. В., Кафтан В. И., Малкин З. М., Стеблов Г. М. Организация международной комиссии по региональной земной геодезической основе Северо-восточной Евразии // Международный научно-технический и производственный электронный журнал «Науки о Земле». 2014. № 1/2. С. 16–25. (Savinykh V. P., Bykov V. G., Karpik A. P., Moldobekov B., Pobedinsky G. G., Demianov G. V., Kaftan V. I., Malkin Z. M., Steblov G. M. Organization of the North East Eurasia reference frame // International scientific, technical and industrial electronic journal «Geo Science». 2014. № 1/2. С. 16–25.) Сергеева Н. А., Шестопалов И. П., Забаринская Л. П., Нисилевич М. В., Згуровский М. З., Болдак А. А., Ефремов К. В. Исследование связи активности солнца и сейсмической активности Земли с помощью вейвлет-преобразования // Вестник КРАУНЦ. Науки о Земле. 2014. Т. 23. № 1. С. 27–34. Соловьев А. А., Гвишиани А. Д., Горшков А. И., Добровольский М. Н., Новикова О. В. Распознавание мест возможного возникновения землетрясений: методология и пути развития // Физика Земли. 2014. № 2. С. 3–20. (Soloviev A. A., Gvishiani A. D., Gorshkov A. I., http://giab-online.ru/catalog/10880 http://giab-online.ru/catalog/10880 141 Dobrovolsky M. N., Novikova O. V. Recognition of earthquake-prone areas: Methodology and analysis of the results // Izvestiya-Physics of the Solid Earth. 2014. Vol. 50. № 2. P. 151–168. doi:10.1134/S1069351314020116) Сычева Н. К., Щербаков В. П., Хохлов А. В. Результаты совместной статистической обработки современных мировых баз данных по палеомагнетизму и палеонапряженности по схеме большого гауссовского процесса // Ученые записки Казанского университета. Серия: Естественные науки. 2014. Т. 156. № 1. С. 111–127. Татаринов В. Н., Морозов В. Н., Колесников И. Ю., Каган А. И., Татаринова Т. А. Устойчивость геологической среды как основа безопасной подземной изоляции радиоактивных отходов и отработавшего ядерного топлива // Надежность и безопасность энергетики. 2014. №1(24). С. 25–29. Татаринов В. Н., Морозов В. Н., Каган А. И. Моделирование напряжений и направлений фильтраций подземных вод при выборе участков для подземной изоляции радиоактивных отходов // ГИАБ. 2014. № 6. С. 243–249. Татаринов В. Н., Морозов В. Н., Колесников И. Ю., Каган А. И. Кинематический метод геодинамического районирования при проектировании отработки местoрождений подземным способом // Безопасность жизнедеятельности. 2014. № 7. С. 8–11. Татаринов В. Н., Морозов В. Н., Кафтан В. И., Каган А. Я. Геодинамический мониторинг как основа сохранения биосферы при захоронении радиоактивных отходов // Международный научно-технический и производственный электронный журнал «Науки о Земле». 2014. № 3. С. 47–60. (Tatarinov V. N., Morozov V. N., Kaftan V. I., Kagan A. Ya. Geodinamical monitoring as a basis for conservation biosphere at disposal of radioactive waste // International scientific, technical and industrial electronic journal «Geo Science». 2014. № 3. P. 47–60). Уваров В. М., Лукьянова Р. Ю. Моделирование высокоширотной ионосферы с учетом влияния параметров межпланетной среды // Гелиогеофизические исследования. 2014. № 7. С. 108–118. Хохлов A. В. Вековые геомагнитные вариации. методы статистики палеомагнитных направлений в осадочных породах // Физика Земли. 2014. № 4. С. 106–111. (Khokhlov A. V. The secular geomagnetic variation. Statistical methods for paleomagnetic directions in sediments // Izvestia- Physics of the Solid Earth. 2014. Vol. 50. № 4. P. 562–567). Шестопалов И. П., Кужевский Б.М., Харин Е.П. Корреляция потоков нейтрино с сейсмичностью Земли. Гипотеза о возможности образования нейтрино в период сильных глубинных землетрясений // Инженерная физика. 2014. № 1. С. 4–12. Шестопалов И. П., Баркин Ю. В., Белов С. В. Солнечные пятна и эндогенная активность Земли // Смирновский сборник – 2014 (научно-литературный альманах). Гл. ред. В. И. Старостин. Фонд им. академика В. И. Смирнова. М.: ВИНИТИ РАН. 2014. С. 134–148. Шутяев В. П., Лебедев С. А., Пармузин Е. И., Захарова Н. Б. Чувствительность оптимального решения задачи вариационного усвоения данных спутниковых наблюдений для модели термодинамики Балтийского моря // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2014. Т. 11. № 4. С. 17–30. Щербаков В. П., Хохлов А. В., Сычева Н. К. Сравнение вековых вариаций геомагнитного поля в эпохе брюнеса, записанных в вулканических и осадочных породах // Физика Земли. 2014. № 2. С. 73–79. (Shcherbakov V. P., Khokhlov A. V., Sycheva N. K. Comparison of the Brunhes epoch 142 geomagnetic secular variation recordet in the volcanic and sedimentary rocks // Izvestia-Physics of the Solid Earth. 2014. Vol.50. № 2. P. 222–228. doi: 10.1134/S1069351314020098) Agayan S. M., Bogoutdinov Sh. R., Dobrovolsky M. N., Kagan A. I. Weighted gravitational time series smoothing // Russ. J. Earth Sci. 2014. Vol. 14, ES3002. doi:10.2205/2014ES000543 Burmina V. Yu., Avetisyan A. M., Sergeeva N. A., Kazarya K. S. Some Seismicity Regularities of the Caucasus // Seismic Instruments. 2014. Vol.50. № 1. P. 192–195. doi: 10.3103/S0747923914030025 Gvishiani A., Lukianova R., Soloviev A., Khokhlov A. Survey of Geomagnetic Observations Made in the Northern Sector of Russia and New Methods for Analysing Them // Surveys in Geophysics. 2014. Vol. 35. № 5. P. 1123–1154. doi: 10.1007/s10712-014-9297-8 Kaban M. K., Petrunin A. G., Schmeling H., Shahraki M. Effect of Decoupling of Lithospheric Plates on the Observed Geoid // Surveys in Geophysics. 2014. Vol. 35, Issue 6, P. 1361–1373. doi: 10.1007/s10712-014-9281-3 Kaban M. K., Yuanda T. R. Density Structure, Isostatic Balance and Tectonic Models of the Central Tien Shan // Surveys in Geophysics. 2014. Vol. 35, Issue 6. P. 1375–1391. doi:10.1007/s10712-014- 9298-7 Kozlovsky А., Shalimov S., Lukianova R., Lester M. Ionospheric effects of the missile destruction on December 9, 2009 // Journal of Geophysical Research (Space Physics). 2014. Vol.119. № 5. P. 3873– 3882. doi:10.1002/2013JA019531 Lushnikov A. A. Composition distributions of particles in a gelling mixture // Physical Review E 89, 032121. 2014. doi:10.1103/PhysRevE.89.032121 Lushnikov A. A., Kagan A. I., Lyubovtseva Yu. S., Gvishiani A. D. Modeling the Evolutionary Demographic Processes for Geomedicine // Izvestia, Atmospheric and Oceanic Physics. 2014. Vol. 50, Issue 7. P. 661–668. doi: 10.1134/S0001433814040021 Rodnikov A. G., Sergeyeva N. A., Zabarinskaya L. P. Crustal and mantle structure of the Sea of Okhotsk, Pacific Northwest: A review // Episodes. Special Issue. 2014. Vol. 37. № 4. P. 313–317. Shestopalov I. P., and Kharin E.P. Relationship between solar activity and global seismicity and neutrons of terrestrial origins // Russian Journal of Earth Sciences. 2014. Vol. 14. ES1002, doi: 10.2205/2014ES000536 Sharkov E., Lebedev V., Chugaev A., Zabarinskaya L., Rodnikov A., Sergeeva N., Safonova I. The Caucasian-Arabian segment of the Alpine-Himalayan collisional belt: Geology, volcanism and neotectonics // Geoscience Frontiers. 2014. 11 Р. doi:10.1016/j.gsf.2014.07.001 Tesauro M., Kaban M. K., Mooney W. D., Cloetingh S. (2014, online). NACr14: A 3D model for the crustal structure of the North American Continent // Tectonophysics. 2014. Vol. 631. P. 65–86. Special Issue: SI doi:10.1016/j.tecto.2014.04.016 Usoskin I. G., Hulot G., Gallet Y., Licht A., Thébault E., Khokhlov A., Roth R., Joos F., Kovaltsov G. A. Evidence for distinct modes of solar activity // Astronomy and Astrophysics. 2014. Vol. 562. Article number L10. doi:10.1051/0004-6361/201423391 Vinnik L., Oreshin S., Makeyeva L., Peregoudov D., Kozlovskaya E., Pedersen H., Plomerova J., Achauer U., Kissling E., Sanina I., Jamsen T., Silvennoinen H., Pequegnat C., Hurskainen R., Guiguet R., Hausmann H., Jedlicka P., Aleshin I., Bourova E., Bodvarsson R., Bruckl E., Eken T., Heikkinen P., Houseman G., Johnsen H., Kremenetskaya E., Komminaho K., Munzarova H., Roberts R., Ruzek B., Shomali H., Schweitzer J., Shaumyan A., Vecsey L., Volosov S., Grp P. L. W. http://dx.doi.org/%20doi:10.1016/j.gsf.2014.07.001 143 Anisotropic lithosphere under the Fennoscandian shield from P receiver functions and SKS waveforms of the POLENET/LAPNET array // Tectonophysics. 2014. Vol. 628. P. 45–54. doi: 10.1016/j.tecto.2014.04.024 Wang L. S., Chen C., Kaban M. K., Du J. S., Liang Q., Thomas M. The use of the A10-022 absolute gravimeter to construct the relative gravimeter calibration baselines in China // Metrologia. 2014. Vol. 51. № 3. P. 203–211. doi:10.1088/0026-1394/51/3/203 МАТЕРИАЛЫ И ТЕЗИСЫ ДОКЛАДОВ КОНФЕРЕНЦИЙ Белов С. В., Шестопалов И. П. Пространственно-временные закономерности главных проявлений эндогенной активности Земли // Всероссийская конференция с международным участием «Эндогенная активность Земли и биосоциальные процессы» (ГеоБио2014), 5–7 ноября 2014 г., ИФЗ РАН, Москва, Россия. Гетманов В. Г., Гребенкин М. Д. Применение кусочно- синусоидальных моделей для определения солнечных циклов по среднемесяным числам Вольфа // Научная сессия НИЯУ МИФИ-2014. Аннотации докладов. Т. 3. М.: НИЯУ МИФИ. 2014. С. 77. Гетманов В. Г., Дабагян Р. А. Метод оценивания переменных скоростей вращения роторных систем на основе цифровой обработки вибрационных сигналов с использованием локальных аппроксимационных моделей // Научная сессия НИЯУ МИФИ-2014. Аннотации докладов. Т. 3. М.: НИЯУ МИФИ. 2014. С. 77. Забаринская Л. П. Геодинамические процессы в переходной зоне Евразийский континент – Тихий океан // Вторая Всероссийская конференция с международным участием «Геологические процессы в обстановках субдукции, коллизии и скольжения литосферных плит» 17–20 сентября 2014 г., Дальневосточный геологический институт ДВО РАН, г. Bлaдивоcток. (Постер) Зелинский Н. Р., Клеменова Н. Г., Агаян С. М., Лабунцова Л. М. Применение дискретного математического анализа для изучения геомагнитных пульсаций // «Physics of Aurora Phenomena». Proc. XXXVII Annual Seminar, Apatity, 2014. Р. 67–70. Ишков В. Н. Структура солнечной цикличности: 165 лет достоверным наблюдениям солнечной активности // 9 ежегодная конференция «Физика плазмы в Солнечной системе» 10–14 февраля 2014 г., ИКИ РАН. Сборник тезисов. 2014. С. 16. http://plasma2014.cosmos.ru/sites/plasma2014.cosmos.ru/files/Abstract_Book_IKI_Plasma-2014.pdf Ишков В. Н. Солнечные протонные события в шести циклах солнечной активности // 9 ежегодная конференция «Физика плазмы в Солнечной системе» 10–14 февраля 2014 г., ИКИ РАН. Сборник тезисов. 2014. С. 36. Ишков В. Н. Сценарий солнечной цикличности по достоверному ряду чисел Вольфа // Научная сессия НИЯУИ МИФИ-2014. Аннотация докладов. НИЯУИ МИФИ. 2014. Т. 1. С. 80. Ишков В. Н. Солнечные активные явления и их геоэффективность в текущем 24 солнечном цикле // Научная сессия НИЯУИ МИФИ-2014. Аннотация докладов.НИЯУИ МИФИ. 2014. Т. 1. С. 80. Красноперов Р. И. Картографические веб-сервисы для предоставления геоданных по геологии, геофизике и медицинской географии // 20-я конференция Esri в России и странах СНГ. 22–24 октября 2014 г. Московская область, пансионат «Клязьма» (Устный) Лебедев С. А. Модель средних высот поверхности Балтийского моря по данным спутниковой альтиметрии // Двенадцатая Всероссийская открытая конференция «Современные проблемы http://plasma2014.cosmos.ru/sites/plasma2014.cosmos.ru/files/Abstract_Book_IKI_Plasma-2014.pdf 144 дистанционного зондирования Земли из космоса», 10–14 ноября 2014, Москва, Россия. CD Тезисов. ИКИ, Москва, Россия, 2014. 261. Лебедев С. А. Продвижение паводка реки Волга по акватории Каспийского моря по данным спутниковой альтиметрии // Двенадцатая Всероссийская открытая конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса», 10–14 ноября 2014, Москва, Россия. CD Тезисов. ИКИ, Москва, Россия, 2014. 262. Лебедев С. А., Гинзбург А. И., Костяной А. Г. Межгодовая изменчивость уровня Каспийского моря по данным спутниковой альтиметрии (1993–2012 гг.) // Двенадцатая Всероссийская открытая конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса», 10–14 ноября 2014, Москва, Россия. CD Тезисов. ИКИ, Москва, Россия, 2014. 263. Логачев Ю. И., Базилевская Г. А., Ишков В. Н. и др. // Опыт создания каталогов солнечных протонных событий. Научная сессия НИЯУИ МИФИ-2014. Аннотация докладов.НИЯУИ МИФИ. 2014. Т. 1. С. 72. Лушников А. А. Наноаэрозоли в атмосфере // Международная конференция памяти проф. Г. В. Розенберга 24–30 октября 2014 Москва, Институт физики атмосферы (Plenary). Лушников А. А., Любовцева Ю. С., Каган А. И., Гвишиани А. Д. Интеллектуальная геомедицинская система для территории РФ // Международная конференция Крым Hi-Tech 24– 30 сентября 2014 г. Севастополь. Сборник тезисов на диске. Любовцева Ю. С. Интеллектуальная геомедицинская система для территории РФ // Международная конференция Крым Hi-Tech 24–30 сентября 2014 г. Севастополь пленарный (соавтор). Любовцева Ю. С. Наноаэрозоли в атмосфере // Международная конференция памяти проф. Г. В. Розенберга 24–30 октября 2014 Москва, Институт физики атмосферы пленарный (соавтор) Морозов В. Н. Прогнозирование мест локализации углеводородов // 3-и Кудрявцевские чтения. Москва, ЦГЭ, 20–23 октября. (устный) Морозов В. Н., Татаринов В. Н., Каган А. И., Колесников И. Ю. К генезису месторождений нефти и газа в переходных зонах «континент-океан» // 3-е Кудрявцевские чтения – Всеросийская конференция по глубиному генезису нефти. 20–23 октября 2014. Москва, ЦГЭ (устный). Нисилевич М. В., Сергеева Н. А., Харин Е. П. Современная мировая система обмена геофизическими данными: прошлый опыт и перспективы на будущее // Всероссийская научно- практическая конференция с международным участием «Полярная геофизика Ямала: наблюдения, базы данных и информационные системы в практике освоения месторождений нефти и газа, ПОЛАР-2014», Салехард, 14–15 апреля. 2014. С. 25. Родников А. Г., Забаринская Л. П., Сергеева Н. А. Геодинамические процессы в переходной зоне Евразийский континент – Тихий океан // Геологические процессы в обстановках субдукции, коллизии и скольжения литосферных плит: Материалы Второй Всероссийской конференции с международным участием, Владивосток, 17–20 сентября 2014 г. Bлaдивоcток: Дальнаука, 2014. C. 113–116. Родников А. Г., Забаринская Л. П., Сергеева Н. А., Нисилевич М. В. Геодинамика активных континентальных окраин переходной зоны Евразийский континент – Тихий океан // Тектоника складчатых областей Евразии: сходство, различие, характерные черты новейшего 145 горообразования, региональные обобщения // Материалы XLVI Тектонического совещания. Т. 2. М.: ГЕОС, 2014. С. 134–139. Рыбкина А. И. Astronomically-tuned cyclicity in maeotian sediments of the eastern Paratethys // Международная научная конференция "Regional Committee on Neogene Stratigraphy (RCMNS): The Mediterranean Messinian salinity crisis: from geology to geobiology" («Региональный комитет по неогеновой стратиграфии: Средиземноморский Мессинский кризис солености») 25–28 сентября 2014 г., Турин, Италия. (устный). Рыбкина А. И. Spherical screen and ORBUS software as a new tool in data visualization // Международная научно-практическая конференция "International Conference on Data Sharing and Integration for Global Sustainability (SciDataCon)" («Международная конференция по обмену данными и интеграции для глобальной устойчивости (SciDataCon)») 2–5 ноября 2014 г., Нью- Дели, Индия. (постерный). Татаринов В. Н., Морозов В. Н. Геодинамическая безопасность при строительстве объектов подземной изоляции РАО // Международная научно-техническая конференция «Проблемы экологии» в горном деле» 22–23 апреля 2014 г. Москва: ВНИПИпромтехнологии, 2014. C. 34– 39. Татаринов В. Н. Гипотеза развития геодинамического процесса в регионе при катастрофическом землетрясении Tohoku-Oki // Вторая Всероссийская конференция с международным участием: «Геологические процессы в обстановках субдукции, коллизии и скольжения литосферных плит» 17–20 сентября 2014 г. Россия, Владивосток. С. 122–124. Gvishiani A. D. Data Center of the Russian-Ukrainian INTERMAGNET Segment (poster) // International Conference "Modern Information Technologies in Earth Sciences". Petropavlovsk on Kamchatka, September 8–13, 2014. Gvishiani A. D. Data Web Mapping Services for Providing Geological, Geophysical and Medical Geography Geodata (poster) // International Conference "Modern Information Technologies in Earth Sciences". Petropavlovsk on Kamchatka, September 8–13, 2014. Gvishiani A. D. The Atlas of the Earth's Magnetic Field 1500–2010 (oral) // International Conference "Modern Information Technologies in Earth Sciences". Petropavlovsk on Kamchatka, September 8– 13, 2014. Gvishiani A. D., Soloviev A. A., Krasnoperov R. I. Geomagnetic Data Center of the Russian-Ukrainian INTERMAGNET Segment // Proceedings of the International Conference "Modern Information Technologies in Earth Sciences", Petropavlovsk on Kamchatka, Russia, September 8–13, 2014. P. 23. Gvishiani A. D., Soloviev A. A., Rybkina A. I., Pyatygina O. O., Nikiforov O. V. The Atlas of the Earth's Magnetic Field 1500–2010 // Proceedings of the International Conference "Modern Information Technologies in Earth Sciences", Petropavlovsk on Kamchatka, Russia, September 8–13, 2014. P. 81. Ishkov V. N. Solar flare superevents: When they occur and the energy limits of their realization // Abstracts of Sixth Workshop “Solar Influences on Magnetosphere, Ionosphere and Atmosphere – First SEE/VarSITI kickoff meeting”, Nessebar, Bulgaria, May 26–30, 2014. P. 1. Ishkov V. N. Development of the current 24 Solar cycle and the real scenario of the Solar cyclicity // Abstracts of Sixth Workshop “Solar Influences on Magnetosphere, Ionosphere and Atmosphere – First SEE/VarSITI kickoff meeting”, Nessebar, Bulgaria, May 26–30, 2014. P. 2. 146 Ishkov V. N. D2.2-0048-14 SCENARIO OF SOLAR CYCLICITY ON RELIABLY WOLF NUMBERS SERIES; D2.2-0050-14 SOLAR PROTON EVENTS IN SIX SOLAR CYCLES ; PSW2-006-14 The Sun in the low solar cycles: evolution, the basic facts and the current 24 cycle development forecast (oral) // Симпозиум COSPAR, Москва, МГУ, 1–10.09.2014. Ishkov V. N. PSW2-006-14 The Sun in the low solar cycles: evolution, the basic facts and the current 24 cycle development forecast // COSPAR abstract. 2014. P. PSW2-006-14. Ishkov V. N. D2.2-0048-14 SCENARIO OF SOLAR CYCLICITY ON RELIABLY WOLF NUMBERS SERIES // COSPAR abstract. 2014. P. D2.2-0048-14. Ishkov V. N. D2.2-0048-14 D2.2-0050-14 SOLAR PROTON EVENTS IN SIX SOLAR CYCLES // COSPAR abstract. 2014. P. D2.2-0050-14. Ishkov V. N. Sun in the epoch “lowered" Solar activity: the comparative analysis of the current 24 Solar cycle and past authentic low cycles // COSPAR-14-PSW.2-0006-14: Solar Cycle 24: a cross- disciplinary view of this Solar Maximum. The 40th COSPAR Scientific Assembly, 2–10 August 2014, Moscow, Russia. Kaftan V. N. Caspian Sea Level and Cosmo-Geophysical Processes: Satellite and Terrestrial Data Analysis (oral) // Ассамблея COSPAR, 2–10 августа 2014. Kaftan V. N. Periodicities in results of local structural monitoring using global navigation satellite systems (oral) // Ассамблея COSPAR, 2–10 августа 2014. Kaftan V., Komitov B., Lebedev S. Caspian Sea Level and Cosmo-Geophysical Processes: Satellite and Terrestrial Data Analysis // COSPAR Moscow 2014 40th Scientific Assambly, Russia, Moscow, 2–10 August 2014, Book of abstracts (electronic) ISSN 1815-2619. Bremen, Deuschland, 2014.COSPAR_A2.1-0012-14. Kaftan V., Ustinov A. Periodicities in results of local structural monitoring using global navigation satellite systems // COSPAR Moscow 2014 40th Scientific Assembly, Russia, Moscow, 2–10 August 2014, Book of abstracts (electronic) ISSN 1815-2619. Bremen, Deuschland, 2014. Kostianoy Andrey, Lebedev Sergey. The Caspian Sea water dynamics based on satellite imagery and altimetry // 40th Scientific Assembles of Committee on Space Research (COSPAR), Moscow, Russia, 2–10 August 2014. COSPAR-A2.1-0013-14. (oral) Krasnoperov R. I. Modern technological solutions for geophysical survey during the deployment of INTERMAGNET observatories in Russia (oral) // Международная Конференция "Современные информационные технологии для фундаментальных научных исследований в области наук о Земле", 8–13 сентября 2014 г., г. Петропавловск-Камчатский. Lavrova Olga, Mityagina Marina, Soloviev Dmitry, Kostianoy Andrey, Lebedev Sergey, Kalashnikova Nina, Kraushkin Evgeny The impact of dynamic and circulation processes in sea surface pollution propagation // The 12th Biennial Conference Pan Ocean Remote Sensing Conference «Ocean Remote Sensing for Sustainable Resources» (PORSEC–2014), 4–7 November 2014, Bali, Indonesia. (Poster). Lebedev S. A. Climate Change of the Adriatic Sea Level and Sea Surface Temperature Based on Satellite Altimetry and Radiometry // I International Scientific conference «Integrated Coastal Zone Management in the Adriatic Sea», 29 September – 1 October 2014, Kotor, Montenegro. Book of Abstracts. Podgorica: AP Print, 2014. P. 31. Lebedev S. A. Detection and discrimination of different types of anthropogenic and biogenic pollution in the coastal zones based on hyperspectral and multispectral data analysis // The 12th Biennial 147 Conference Pan Ocean Remote Sensing Conference «Ocean Remote Sensing for Sustainable Resources» (PORSEC–2014), 4–7 November 2014, Bali, Indonesia. (Poster). Lebedev S. A. The Caspian Sea Water Dynamics Based on Satellite Altimetry and Imagery // The 12th Biennial Conference Pan Ocean Remote Sensing Conference «Ocean Remote Sensing for Sustainable Resources» (PORSEC–2014), 4–7 November 2014, Bali, Indonesia. (Oral). Lebedev S. A. Time Space Variability of Petroleum Hydrocarbon Background Concentrations in the Baltic Sea Based on Remote Sensing Data and Simulation // The 12th Biennial Conference Pan Ocean Remote Sensing Conference «Ocean Remote Sensing for Sustainable Resources» (PORSEC–2014), 4–7 November 2014, Bali, Indonesia. (Oral). Lebedev S. A. Climatic change of the Baltic Sea level and sea surface temperature based on satellite altimetry and radiometry // Baltic International Symposium (BALTIC), 2014IEEE/OES, 2014, P. 1–5. doi: 10.1109/BALTIC.2014.6887870 Lebedev S. A., Troitskaya Yu. I., Rybushkina G. V., Dobrovolsky M. N. Satellite altimetry of large lakes of the Baltic Basin // Baltic International Symposium (BALTIC), 2014 IEEE/OES, 03.09.2014. P. 1–5. doi:10.1109/BALTIC.2014.6887880 Lebedev S. A. River Volga Flood Propagation on the Caspian Sea Area Based on Satellite Altimetry // 40th Scientific Assembles of Committee on Space Research (COSPAR), Moscow, Russia, 2–10 August 2014. COSPAR-A2.1-0051-14. (oral). Lebedev S. A. Climatic change of the Baltic Sea level and sea surface temperature based on satellite altimetry and radiometry // Book of Abstracts. IEEE/OES Baltic International Symposium 2014, Tallinn, Estonia, 26–29 May 2014. P. 111. Lebedev S. A., Troitskaya Yu. I., Rybushkina G. V., Dobrovolsky M. N. Satellite altimetry of large lakes of the Baltic Basin // Book of Abstracts. IEEE/OES Baltic International Symposium 2014, Tallinn, Estonia, 26–29 May 2014. P. 67. Lukianova R. Yu. Numerical model of the high latitude ionosphere taking into account the solar wind parameters // 40th Scientific Assembles of Committee on Space Research (COSPAR), Moscow, Russia, 2–10 August 2014. (oral). Lukianova R. Yu. Response of the high latitude magnetic field intensity to the exceptionally high solar wind streams // 40th Scientific Assembles of Committee on Space Research (COSPAR), Moscow, Russia, 2–10 August 2014. (Poster). Lushnikov A. A., Kagan A. I., Lyubovtseva Yu. S., Gvishiani A. D. Evolution equations for modelling the medico{demographic state in population (oral)) // Abstracts International Conference on statistical physics, Sheraton Rhodes Resort, Rhodes – Greece, 7–11 July 2014. P. 71. Lushnikov A. A. Multidisciplinary analytical geoinformation system for assessing the impact of environmental factors on human health // Крым Hi-Tech. Севастополь, 25–28 сентября 2014 г. (oral). Lushnikov A. A. Intellectual geomedical system for the territories RF // Крым Hi-Tech. Севастополь, 25–28 сентября 2014 г. (Plenary + Moderator of the Session). Nikiforov O. V., Rybkina A. I., Pyatygina O. O., Bobkov A. E. Method of spherical visualization, as modern technology of submission of geospatial data of earth sciences (oral) // International Conference "Modern Information Technologies in Earth Sciences". Petropavlovsk on Kamchatka, September 8–13, 2014. P. 87. 148 Nikiforov O. V., Rybkina A. I. Presentation of ORBUS software // Семинар "Monitoring of dynamic processes using spherical screens" 19–23 октября 2014 г., г. Йаксинг, Китай. (устный). Nikiforov O. V. Method of spherical visualization, as modern technology of submission of geospatial data of earth sciences (oral) // International Conference "Modern Information Technologies in Earth Sciences". Petropavlovsk on Kamchatka, September 8–13, 2014. Nisilevich M. V., Sergeyeva N. A., Zabarynskaya L. P. Geophysical data provided by the World Data Сenters for Solid Earth Physics and Solar-Terrestrial Physics, Moscow // XVI IAGA Workshop on geomagnetic observatory instruments, data acquisition and processing. October 7–16, 2014. Hyderabad, India. Sergeyeva N., Zabarinskaya L., Nisilevich M., Rodnikov A. The Activities of the World Data Center for Solid Earth Physics, Moscow, Russia. 2012–2014 // Poster presentation. WDS Members' Forum, 2.11.2014, New-Delhi, India. Sergeyeva N. A., Zabarynskaya L. P., Krylova T. A., Nisilevich M. V. Rescue of historical scientific data in the World Data Center for Solar-Terrestrial Physics // International Conference on Data Sharing and Integration for Global Sustainability (SciDataCon2014). 2–5 November 2014. New Delhi, India. 2 P. Soloviev A. A. World Data Center for Solar-Terrestrial Physics and World Data Center for Solid Earth Physics Moscow, Russia // WDS Forum, 2–5 November 2014, New Delhi (India). (Poster). Soloviev A. A., Kaftan V. I., Krasnoperov R. I., Sidorov R. V. Modern Technological Solutions for Geophysical Survey During the Deployment of INTERMAGNET observatories in Russia // Proceedings of the International Conference "Modern Information Technologies in Earth Sciences", Petropavlovsk on Kamchatka, September 8–13, 2014. P. 44. Soloviev A. A., Gvishiani A. D., Pyatygina O. O., Rybkina A. I., Nikiforov O. V. Web Mapping Services for Providing Geological, Geophysical and Medical Geography Geodata // Proceedings of the International Conference "Modern Information Technologies in Earth Sciences", Petropavlovsk on Kamchatka, September 8–13, 2014. P. 90. Soloviev A. A., Bogoutdinov Sh. R., Agayan S. M. New Fuzzy Logic Technique for Modelling Geomagnetic Secular Variation Using Onground Observations // Proceedings of the International Conference "Modern Information Technologies in Earth Sciences", Petropavlovsk on Kamchatka, September 8–13, 2014. P. 113–114. Soloviev A., Agayan S., Bogoutdinov Sh., Dzeboev B. New methods of geoinformatics for analysing nonregular geophysical data // International Conference on Data Sharing and Integration for Global Sustainability (SciDataCon), 2–5 November 2014, New Delhi (India). Tatarinov V. N., Kagan A. I., Tatarinova T. A. Hypothesis of geodynamic processes in the lithosphere under catastrophic earthquake Tohoku-Oki // International conference «GeoMod2014», Potsdam, Germany, 31 August 2014. P. 47–50. doi:10.2312/GFZ.geomod.2014.001 Troitskaya Yuliya, Rybushkina Galina, Soustova Irina, Papko Vladislav, Baidakov Georgy, Lebedev Sergey, Andrey Panyutin. Adaptive re-tracking algorithm for retrieval of water level variations and wave heights from satellite altimetry data for middle-sized inland water bodies // 40th Scientific Assembles of Committee on Space Research (COSPAR), Moscow, Russia, 2–10 August 2014. COSPAR-A2.1-0013-15. (oral) 149 Zaalishvili V. B., Melkov D. A., Dzeboev B. A. Investigation of wavefield of intense seismic vibrations using multivariate statistical, polarization, spectral and wavelet analysis // Proceedings of Second European Conference on Earthquake Engineering and Seismology, Istanbul, August 25‒29, 2014. Zabarinskaya L., Rodnikov A., Sergeyeva N. Activization of ancient subduction zone and crust destruction on Sakhalin Island // Abstracts of EGU General Assembly, Vienna, 2014. V. 16. EGU2014-13. ДИССЕРТАЦИИ Дзебоев Б. А. Кластеризация в распознавании мест возможного возникновения сильных землетрясений в Калифорнии и на Кавказе // диссертация на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук: 25.00.10 / Институт физики Земли им. О. Ю. Шмидта РАН. Москва, 2014. 132 с. Лебедев С. А. Спутниковая альтиметрия Каспийского моря // диссертация на соискание ученой степени доктора физико-математических наук: 28.00.29 / Институт физики атмосферы им. А. М. Обухова РАН. Москва, 2014. 350 с. Соловьев А. А. Методы распознавания аномальных событий на временных рядах в анализе геофизических наблюдений: диссертация на соискание ученой степени доктора физико- математических наук: 25.00.10 / Институт физики Земли им. О.Ю. Шмидта РАН. Москва, 2014. 310 с. О Т Ч Е Т О ВЫПОЛНЕНИИ ГОСУДАРСТВЕННОГО ЗАДАНИЯ на 2014 год Москва 2015 / 1. О государственном задании ГЦ РАН на 2014 год 2. Разработка информационных технологий организации доступа к ресурсам и совершенствование управления данными Мировых центров данных по физике твердой Земли и солнечно-земной физике 2.1. Разработка новых информационных технологий доступа к данным МЦД, развитие пользовательского интерфейса, расширение информационных ресурсов в свободном доступе на сайтах Центров. Совершенствование управления данными в МЦД по СЗФ и ФТЗ 2.2. Построение геодинамических моделей глубинного строения пассивных континентальных окраин России вдоль Северного Ледовитого океана с целью возможного прогнозирования перспективных районов распространения залежей полезных ископаемых 2.3. Изучение влияния физических полей различной природы на геодинамические процессы с целью создания нового подхода к прогнозированию природных катастроф 2.4. Развитие геоинформационных технологий с целью повышения эффективности анализа пространственно-временного распределения геофизических полей. Расширение базы геопространственных данных ГИС по геологии, геофизике и дистанционному зондированию 2.5. Организация удаленного доступа к картографическим веб-сервисам с помощью специализированного геопортала ГЦ РАН 2.6. Выполнение функций Национального геофизического комитета РАН (НГК РАН). Общие итоги деятельности НГК РАН 2.7. Развитие технологий электронных публикаций как составной части интеграции данных и информации по наукам о Земле 2.8. Развитие технологий сферической визуализации в области геопространственных данных по наукам о Земле Список публикаций по результатам проекта0F Статьи в журналах Свидетельства о государственной регистрации Список использованных источников 3. Исследование и прогнозирование нелинейных геодинамических процессов в гетерогенной блочной среде при подземной изоляции радиоактивных отходов 3.1. Разработка алгоритма и программы расчета напряженно-деформированного состояния пластинчатых структурных блоков геологической среды, обусловленных вертикальными перемещениями 3.2. Выполнение третьего цикла GPS-наблюдений за современными движениями земной коры на геодинамическом полигоне ФГУП «ГХК» 3.3. Разработка инновационной методологии выделения перспективных площадей при поисково-разведочных работах на нефть и газ Список публикаций по результатам проекта Статьи в журналах Свидетельства о государственной регистрации 4. Развитие и сопровождение интерактивного ресурса данных по солнечно-земной физике SPIDR 4.1. Аппаратное обеспечение 4.2. Виртуализация 4.3. Промежуточное программное обеспечение 4.4. Грид-инфраструктура Список публикаций по результатам проекта Статьи в журналах Отчет по результатам проекта 5. Разработка и внедрение методов дискретного математического анализа для изучения состояния геомагнитной активности и контроля качества магнитных данных 5.1. Разработка методов и алгоритмов распознавания скачков на магнитограммах 5.1.1. Описание алгоритма JM (JUMP) Неформальная логика 5.1.2. Распознавание скачков базовой линии на спутниковых магнитограммах 5.2. Разработка алгоритма распознавания дрейфа базового уровня в магнитограммах 5.3. Разработка метода оценки эффективности распознавания техногенных аномалий на множестве магнитограмм 5.4. Разработка методов визуализации результатов геомагнитного мониторинга для российского центра геомагнитных данных 5.4.1. Веб-портал Центра геомагнитных данных 5.4.2. Видео-стенд для отображения геомагнитных данных 5.5. Обзор методов цифровой фильтрации наблюдений геомагнитного поля 5.6. Формирование общей постановки задачи аппроксимационной фильтрации наблюдений ГМП 5.7. Геомагнитные исследования на о. Сахалин 5.8. Выводы Список публикаций по результатам проекта Статьи в журналах Свидетельства о государственной регистрации Отчет по результатам проекта 6. Разработка алгоритмов сглаживания динамических геофизических данных на базе дискретного математического анализа 6.1. Сбои на записях сети ИНТЕРМАГНЕТ 6.2. Секундные данные Список публикаций по результатам проекта Статьи в журналах Отчет по результатам проекта Список использованных источников 7. Интеллектуальная медицинская геоинформационная система для территории России в условиях изменяющегося климата Список публикаций по результатам проекта Статьи в журналах Статьи в монографии Отчет по результатам проекта Список использованных источников 8. Аналитическая геоинформационная система для комплексной оценки ресурсов стратегического минерального сырья (ГИС «Ресурсы») 8.1. Цели и задачи исследования 8.2. Расширение базы геопространственных данных проекта 8.3. Интерактивный доступ к результатам проекта 8.4. Разработка и оптимизация алгоритмов кластерного анализа и их адаптация для работы с геопространственными данными 8.5. Участие в научных мероприятиях Список публикаций по результатам проекта Статьи в журналах Материалы конференций Список использованных источников 9. Расширение базы геоданных ГИС за счет включения новых данных по ГНСС, ДЗЗ и наблюдательным геофизическим сетям, данных о сплоченности морского льда и движениях земной поверхности в пунктах ГНСС; разработка архитектуры ГИС-приложения и интеграция ал... 9.1. Цели и задачи проекта 9.2. Цифровые пространственные данные по геофизике 9.3. Развитие геопортала ГЦ РАН Список публикаций по результатам проекта Статьи в журналах Список использованных источников 10. Разработка метода спектрально-временного анализа (СВАН) для распознавания магнитных бурь в наблюдениях магнитного поля Земли; разработка метода СВАН для оценивания параметров пульсаций магнитного поля Земли с использованием полигармонических модел... Список публикаций по результатам проекта Статьи в журналах Отчет по результатам проекта 11. Развитие новых методов распознавания аномальных событий на временных рядах обсерваторских наблюдений магнитного поля Земли и расширение сети геомагнитных наблюдений в РФ 11.1. Применение метода гравитационного сглаживания для изучения всплесков векового ускорения ГМПЗ 11.2. Разработка метода распознавания аномалий на двумерных рядах геофизических данных 11.2.1. Построение 2D-выпрямлений 11.2.2. Применение DPS для распознавания аномалий на 2D-выпрямлениях 11.3. Ввод в эксплуатацию геомагнитной обсерватории стандарта ИНТЕРМАГНЕТ «Климовская» (Архангельская обл.) 11.4. Объемы данных, полученных и обработанных за отчетный период Список публикаций по результатам проекта Статьи в журналах Материалы конференций Отчет по результатам проекта Список использованных источников 12. Исследование геомагнитного поля и разработка методов фильтрации его естественных вариаций в целях повышения точности наклонного бурения скважин в Арктическом регионе 12.1. Методы определения траектории бурения и коррекции с учетом главного, литосферного и внешнего геомагнитного поля 12.2. Геомагнитное поле в Арктическом регионе Список публикаций по результатам проекта Статьи в журналах Отчет по результатам проекта 13. Создание семейства численных физико-математических моделей для изучения и прогнозирования электродинамики верхней атмосферы Земли с использованием данных геомагнитного спутника SWARM и высокопроизводительных компьютерных систем 13.1. Концепция 13.2. Магнитное поле, создаваемое продольными токами над ионосферой 13.3. База данных по магнитным вариациям, измеряемым группировкой Swarm над ионосферой 13.4. Модуль расчета двумерного распределения интегральной ионосферной проводимости 13.5. Реализация численного решения краевой задачи для уравнения непрерывности токов, обеспечивающих магнитосферно-ионосферное взаимодействие 13.6. Заключение Список публикаций по результатам проекта Статьи в журналах Свидетельства о государственной регистрации Отчет по результатам проекта 14. Распознавание предвестников геомагнитных бурь на основе спектрально-временного анализа наблюдений магнитных обсерваторий с использованием полигармонических моделей и вычислительных систем сверхвысокой производительности Список публикаций по результатам проекта Статьи в журналах Отчет по результатам проекта 15. Оценка геомагнитной активности в режиме реального времени методами дискретного математического анализа 15.1. Распознавание всплесков геомагнитных пульсаций и глобальная оценка их динамики в режиме реального времени 15.2. Входные данные 15.3. Использование алгоритма при решении реальной задачи 16. Усовершенствование моделей вариаций геомагнитного поля с использованием новых данных обсерваторий российско-украинского сегмента сети ИНТЕРМАГНЕТ 17. Построение геодинамических моделей глубинного строения регионов природных катастроф 17.1. О проекте 17.2. Результаты исследований Список публикаций по результатам проекта Монография Статьи в журналах СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ СОТРУДНИКОВ ГЦ РАН за 2014 год