The object of research, development or design (in Russian) : Территории РК возможного возникновения ЧС природного и техногенного характера, сейсмоопасные и пожароопасные регионы, реки и водные объекты, подверженные паводкам и наводнениям, акватория Каспийского моря, подверженная риску загрязнения нефтепродуктами, территория г. Алматы, подверженная риску землетрясений и экологическому загрязнению атмосферы, вариации геофизических полей в системе литосфера-атмосфера-ионосфера.

The object of research, development or design (in Kazakh) : Табиғи және техногендік сипаттағы ТЖ туындауы мүмкін ҚР аумақтары, сейсмикалық қауіпті және өрт қаупі бар өңірлер, су тасқыны мен су басуға ұшырайтын өзендер мен су объектілері, мұнай өнімдерімен ластану қаупіне ұшыраған Каспий теңізінің акваториясы, жер сілкінісі және атмосфераның экологиялық ластану қаупіне ұшыраған Алматы қаласының аумағы, литосфера-атмосфера-ионосфера жүйесіндегі геофизикалық өрістердің вариациялары.

Aim of work (in Russian) : Разработка автоматизированных систем наземно-космического мониторинга и раннего прогнозирования чрезвычайных ситуаций и рисков природного и техногенного характера на основе передовых научно-технических решений.

Aim of work (in Kazakh) : Жетілдірілген ғылыми-техникалық шешімдер негізінде жерүсті аэроғарыштық мониторинг пен табиғи және техногендік сипаттағы төтенше жағдайларды алдын-ала болжау үшін автоматтандырылған жүйелерді әзірлеу.

Методы исследования (на русском) : Космический мониторинг, автоматизированная обработка данных ДЗЗ, математическое моделирование ЧС, мониторинг особенностей вариаций естественного радиационного фона приземной атмосферы, регистрация ионизирующих излучений интенсивности потока гамма-квантов, доплеровское зондирование ионосферы на наклонных радиотрассах, GPS мониторинг, радарная интерферометрия, обработка больших данных на основе искусственных нейронных сетей, оценка риска землетрясений на основе сверточных нейронных сетей (CNN) и рекуррентных нейронных сетей (RNN) с применением машинного обучения, автоматический мониторинг и прогнозирование выбросов парниковых газов (метана, углекислого газа и др.) на основе современных методах наблюдения химического состава атмосферы Земли с использованием ДЗЗ.

Методы исследования (на казахском) : Ғарыштық мониторинг, ЖҚЗ деректерін автоматтандырылған өңдеу, ТЖ математикалық модельдеу, жер бетіндегі атмосфераның табиғи радиациялық фонының вариацияларының ерекшеліктерін мониторингтеу, гамма-кванттар ағынының қарқындылығының иондаушы сәулеленуін тіркеу, көлбеу радиотрассаларда ионосфераны доплерлік зондтау, GPS мониторингі, радиолокациялық интерферометрия, жасанды нейрондық желілер негізінде үлкен деректерді өңдеу, машиналық оқытуды қолдана отырып конволюциялық нейрондық желілер (CNN) мен қайталанатын нейрондық желілер (RNN) негізінде жер сілкінісі қаупін бағалау, ЖҚЗ пайдалана отырып, Жер атмосферасының химиялық құрамын бақылаудың қазіргі заманғы әдістері негізінде парниктік газдар (метан, көмірқышқыл газы және т.б.) шығарындыларын aвтоматты мониторингтеу және болжау.

Obtained results and novelty (in Russian) : Разработана структура Центра приема и обработки данных оперативного мониторинга, блок-схема хранения и доступа к данным на сервере. Подготовлена техническая спецификация необходимого оборудования. Разработана экспериментальная методика с выбором средств регистрации ионизирующих излучений в скважине и создан пункт регистрации интенсивности потока гамма-квантов в регионе г. Алматы. Проведена рекогносцировка, оценка сохранности и технического состояния реперных GNSS пунктов г. Алматы и прилегающих территорий ранних этапов мониторинга 1995-2005 гг. Первичные результаты ранних этапов GNSS мониторинга пересчитаны в обновленной системе координат ITRF14_EURA. Выполнен анализ различных алгоритмов нейронных сетей с машинным обучением, используемых для классификации землетрясений. Построена архитектура модели на основе рекуррентных нейронных сетей и сверточных нейронных сетей с учетом индивидуальных региональных особенностей территории РК. Разработаны алгоритмы автоматического формирования входных данных для подсистем автоматического мониторинга и прогнозирования ЧС. Создана в едином формате информационная база актуальных данных ДЗЗ, необходимых для проведения мониторинговых работ и прогнозирования ЧС.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Жедел мониторинг деректерін қабылдау және өңдеу орталығының құрылымы, сервердегі деректерді сақтау мен оған қол жеткізудің блок-схемасы әзірленді. Қажетті жабдықтың техникалық сипаттамасы дайындалды. Ұңғымада иондаушы сәулеленуді тіркеу құралдарын таңдаумен эксперименттік әдістеме әзірленді және Алматы қ. өңірінде гамма-кванттар ағынының қарқындылығын тіркеу пункті құрылды. Алматы қаласы және 1995-2005 жж. мониторингтің ерте кезеңдерінің іргелес аумақтарының реперлік GNSS пункттерінің техникалық жай-күйі мен сақталуын барлау, бағалау жүргізілді. GNSS мониторингінің алғашқы кезеңдерінің бастапқы нәтижелері жаңартылған ITFR14-EURA координаттар жүйесінде қайта есептелді. Жер сілкіністерін жіктеу үшін қолданылатын машиналық оқытумен нейрондық желілердің әртүрлі алгоритмдеріне талдау жасалды. ҚР аумағының жеке өңірлік ерекшеліктерін ескере отырып, қайталанатын нейрондық желілер мен конволюциялық нейрондық желілер негізінде модель архитектурасы құрылды. Төтенше жағдайларды автоматты бақылау және болжау ішкі жүйелері үшін кірістерді автоматты түрде қалыптастыру алгоритмдері жасалды. Мониторингтік жұмыстарды жүргізу және ТЖ болжау үшін қажетті ЖҚЗ өзекті деректерінің ақпараттық базасы бірыңғай форматта құрылды.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Полная автоматизация на этапах приема, хранения, обработки, анализа и визуализации спутникового мониторинга и данных ДЗЗ. Компоненты системы мониторинга включают в себя алгоритмы автоматической предобработки и анализа различных данных для оперативного обнаружения, оценки масштаба процесса и моделирования динамики его развития. При тематической обработке и анализе данных используются методы машинного обучения и искусственного интеллекта, математического и геомеханического моделирования и ГИС технологии.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Спутниктік мониторинг пен ЖҚЗ деректерін қабылдау, сақтау, өңдеу, талдау және визуализациялау кезеңдерінде толық автоматтандыру. Мониторинг жүйесінің құрамдас бөліктері жедел анықтау, процестің ауқымын бағалау және оның даму динамикасын модельдеу үшін әртүрлі деректерді автоматты түрде өңдеу және талдау алгоритмдерін қамтиды. Деректерді тақырыптық өңдеу және талдау кезінде машиналық оқыту және жасанды интеллект, математикалық және геомеханикалық модельдеу мен ГАЖ технологиялары қолданылады.

Level of implementation (in Russian) : В рамках продолжения предыдущего этапа международной программы МАКСМ выполняется техническая и информационная поддержка разработанного Геопортала системы оперативного мониторинга ЧС природного и техногенного характера. Выполняется сопровождение Telegram-бота оперативной рассылки данных через мессенджер о действующих лесных и степных пожарах для любого пользователя. На этапе 2024 г. (июль-декабрь) дополнительного внедрения не предусматривалось.

Level of implementation (in Kazakh) : Әзірленген табиғи және техногендік сипаттағы ТЖ жедел мониторингі жүйесінің Геопорталына МАКСМ халықаралық бағдарламасының алдыңғы кезеңін жалғастыру шеңберінде техникалық және ақпараттық қолдау жүзеге асырылады. Белсенді орман және дала өрттері туралы мессенджер арқылы деректерді кез келген пайдаланушыға жедел таратудың Telegram-ботына сүйемелдеу орындалады. 2024 жылғы кезеңде (шілде-желтоқсан) қосымша енгізу көзделмеген.

Efficiency (in Russian) : Результаты научно-технической программы, в виде автоматизированной системы совместного наземно-космического оперативного мониторинга и прогнозирования чрезвычайных ситуаций (ЧС) разработанные с использованием новых подходов и методик обработки больших данных (big data) на основе искусственных нейронных сетей (Artificial neural networks), модели возникновения и динамики распространения очагов пожаров, зон затопления, нефтяных разливов, не имеющие аналогов в СНГ (в Казахстане), существенно повышают качество и оперативность информационного обслуживания лиц, принимающих решения на различных уровнях, повышают эффективность управляющих решений, что минимизирует экономический ущерб от техногенных и геоэкологических катастроф природного и техногенного характера.

Efficiency (in Kazakh) : Жасанды нейрондық желілер (Artificial Neural networks) негізінде үлкен деректерді (Big Data) өңдеудің жаңа тәсілдері мен әдістемелерін, өрт ошақтарының, су басу, мұнай төгілу аймақтарының пайда болу моделі мен таралу динамикасын пайдалана отырып әзірленген, төтенше жағдайларды (ТЖ) жерүсті-ғарыштық жедел мониторингтеу мен болжаудың бірлескен автоматтандырылған жүйесі түріндегі ТМД-да (Қазақстанда) баламасы жоқ ғылыми-техникалық бағдарламаның нәтижелері әр түрлі деңгейдегі шешімдер қабылдайтын адамдарға ақпараттық қызмет көрсетудің сапасы мен жеделдігін айтарлықтай жоғарылатады, басқарушы шешімдердің тиімділігін арттырады, бұл табиғи және техногендік сипаттағы геоэкологиялық және техногендік апаттардан болатын экономикалық залалды азайтады.

Field of application (in Russian) : Гидрология, геодинамика, сейсмология, экология

Field of application (in Kazakh) : Гидрология, геодинамика, сейсмология, экология