Перевод заглавия: Comprehensive analysis of natural and technogenic safety of the Krasnoyarsk region based on data mining techniques
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
многомерный анализ данных -- интеллектуальная обработка данных -- анализ главных компонент -- кластерный анализ -- предупреждение чрезвычайных ситуаций -- мониторинг природно-техногенной безопасности -- multidimensional data analysis -- data mining -- Principal Component analysis -- cluster analysis -- natural and technogenic safety -- monitoring emergencies
Аннотация: Выполнен комплексный анализ характеристик природной и техногенной безопасности территорий Красноярского края, направленный на исследование географических особенностей и закономерностей возникновения чрезвычайных ситуаций на основе применения методов интеллектуальной обработки данных - анализа главных компонент и кластерного анализа - к данным паспортов безопасности населённых пунктов. Для моделирования данных определены две главные компоненты и выполнена их интерпретация с учётом вклада анализируемых характеристик. Проанализировано распределение данных по главным компонентам на разных уровнях детализации территории: группы районов, муниципальные образования и населённые пункты. В многомерном пространстве данных построены двух- и трёхкластерные структуры. Результаты анализа позволили определить зоны повышенного риска, ранжировать территории по степени опасности возникновения чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера, что дает возможность более эффективно планировать и проводить стратегические мероприятия по предупреждению и смягчению последствий чрезвычайных ситуаций на территории Красноярского края.
This paper presents the comprehensive analysis of natural and technogenic safety indicators of the Krasnoyarsk region in order to explore the geographical variations and patterns in occurrence of emergencies by applying the multidimensional analysis techniques - principal component analysis and cluster analysis - to data of the Territory Safety Passports. For data modeling two principal components are selected and interpreted taking into account the contribution of the data attributes to the principal components. Data distribution on the principal components is analysed at different levels of the territory details: groups of municipal areas, municipal areas and settlements. Two- and three- cluster structures are constructed in multidimensional data space. The results of this analysis identify the high-risk municipal areas and rank the territories according to danger degree for occurrence of the natural and man-made emergencies. It gives possibilities for authorities to develop a system of measures to prevent and mitigate consequences of the emergencies in the Krasnoyarsk region.
РИНЦ
Держатели документа:
Институт вычислительного моделирования Российской академии наук
Доп.точки доступа:
Ничепорчук, Валерий Васильевич; Nicheporchuk V.V.; Penkova T.G.