ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОСЛЕДСТВИЙ СЕЛЕВОГО ПРОРЫВА С УЧЕТОМ ХАРАКТЕРИСТИК ВОДОЕМА

2025

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Hybrid Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.58805/kazutb.v.1.26-878
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Весной 2010 года в Алматинской области, в 2014 году в Карагандинской области, а также в начале 2024 года в северных регионах Казахстана произошли разрушительные наводнения, сопровождавшиеся человеческими жертвами и значительным ущербом. Эти события подчеркнули необходимость создания эффективных систем мониторинга для гидротехнических сооружений. Современные системы мониторинга гидрологической ситуации на водоемах позволяют заранее выявлять потенциальные угрозы для человека и окружающей среды. Основная цель мониторинга заключается в предоставлении точных данных, необходимых для прогнозирования чрезвычайных ситуаций. Проектирование таких систем включает разработку и анализ математических моделей, способных в режиме реального времени рассчитывать объем воды, который может вместить водоем, а также предсказывать момент его заполнения и угрозы прорыва плотины. Применение таких систем способствует принятию оперативных мер по обеспечению экологической безопасности. В данной работе представлена система прогнозирования, способная оценивать последствия селевых прорывов. Разработанная система базируется на методах математического моделирования. В отличие от аналогов, предложенная модель учитывает, как параметры водоема, так и особенности русла реки. Для внедрения системы в практику создано программное обеспечение на языке Python. Проведенные эксперименты показали, что модель достоверно отражает реальные условия и может успешно применяться в различных сценариях.