Дмитрий Игоревич Кацко, аспирант факультета гидромелиорации
350044, Краснодарский край, г. Краснодар, ул. им. Калинина, 13
Dmitry I. Katsko, post graduate student of the faculty of hydro reclamation
350044, Krasnodar Territory, Krasnodar, Kalinin St., 13
Целью исследований явилась разработка оценки оползневой опасности, основанной на байесовской сети доверия. Выполнена оценка оползневого риска на базе систематического использования (после ливней, снегопадов и др. природных явлений) экспертных баз фрагментов знаний, реализованных в графических вероятностных моделях – байесовских сетях доверия (Bayesian Belief Network – BBN), позволяющих использовать объективные и субъективные оценки вероятностей и знания экспертов о структуре связей (зависимости и независимости) переменных, для управления неопределенностью и риском. Управление рисками при формировании мелиоративных систем предполагает использование различных детерминированных и вероятностных методов. Одна из важнейших процедур управления риском – его оценка. Опасные природные явления (оползни, сели, водная и ветровая эрозия, затопление, подтопление и размыв земель) могут угрожать жизни, здоровью населения и причинять значительный экономический ущерб. Ограничения ресурсов (временных, финансовых и др.) часто не позволяют проводить полноценный мониторинг и дополнительные исследования с использованием ГИС и других средств. Для минимизации рисков и своевременного принятия управленческих решений по защите людей и территорий требуется использовать методы и модели, основанные на знаниях экспертов (субъективные вероятностные оценки) о причинно-следственных связях и законах распределения интегральных характеристик проявления опасных природных явлений (например, в случае оползневой опасности – коэффициента устойчивости FS склона). В результате использования предложенной методики на реальном примере была получена вероятность оползня на разных этапах наблюдений за склоном. Предложенная идеология вероятностной оценки оползневого риска, опирающаяся на систематическое использование знаний экспертов в байесовских сетях доверия, хорошо себя проявила в рассматриваемом примере. Факторы, по которым оценивалась вероятность оползня, являются универсальными и могут быть использованы для оценки рисков на других участках, где развиваются склоновые процессы.
Development of a landslide hazard assessment based on a Bayesian belief network. Methodology. Landslide risk assessment with basic systematic use (after heavy rains, snowfalls, etc.) of expert fragments of basic knowledge implemented in graphical probabilistic models – Bayesian Belief Networks (BBN), resolved objective and selective probabilities and knowledge. We considered possible relationships (dependencies and independences) for uncertainty and risk management. Results. Risk management during the closure of drainage systems involves the use of various deterministic and probabilistic methods. One of the risk management procedures is its assessment. Hazardous natural phenomena (landslides, mudflows, water and wind erosion, flooding, waterlogging and land erosion) can threaten the lives and health of the population and lead to significant damage. Resource limitations (time, financial, etc.) often do not allow for full-fledged monitoring and additional research using GIS and other means. To minimize risk and make timely management decisions to protect people and territories, it is necessary to use methods and models based on expert knowledge (subjective probabilistic assessments) about cause-and-effect relationships and distribution laws of integral characteristics of the manifestation of characteristic conditions (for example, in the case of landslide hazard – the slope stability coefficient FS). As a result of using the proposed methodology in the first example, restrictions were obtained that allow using different methods to maintain the slope. Conclusions. The proposed ideology of probabilistic landslide risk assessment based on the system of using expert knowledge in Bayesian belief networks is well applied in the context under consideration. The factors affected by the landslide zone are universal and can be used to assess risks in other areas where slope processes are developing.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.