Университет ИТМО

Система поддержки принятия решений для предотвращения наводнений в Санкт-Петербурге

Ученые нашего Центра разработали наукоемкие модули, отвечающие за улучшение качества гидродинамического прогнозирования нагонной волны и систему поддержки принятия решений на основе алгоритмов, создающих оптимальное расписание для маневрирования затворами. Результат – почти два десятка отраженных наводнений за 8 лет успешной работы дамбы и ни одной ложной тревоги.

Штормовые нагоны являются проблемой для многих прибрежных городов по всему миру. Санкт-Петербург за свою историю пережил более 300 нагонных наводнений, которые обычно формируются вследствие наложения эффектов аномальной циклонической активности над Балтийским морем, локального ветрового нагона и сейшевых колебаний уровня. Пересекая Балтийское море, глубокие циклоны создают эффект «обратного барометра» с низким давлением в центре (локальный подъем уровня моря), вследствие этого от центра циклона распространяется длинная волна. При выходе на мелководную и узкую акваторию Финского залива высота волны увеличивается, и ее распространение приводит к быстрому росту уровня воды в устье Невы.

На основе комплекса гидродинамических и вероятностных моделей можно прогнозировать развитие нагонных наводнений. Результаты моделирования можно использовать для выработки оптимальных планов маневрирования затворами Комплекса защитных сооружений Санкт-Петербурга от наводнений (введен в строй в 2011 г.). При прогнозировании учитываются основные факторы, влияющие на жизненный цикл штормовых нагонов: атмосферное давление, ветер, ледовое покрытие, ветровое волнение, различные гидродинамические процессы. Высокое качество прогнозов достигается путем применения различных технологий обработки и усвоения данных измерений, настройки моделей и ансамблевого прогнозирования.

Наши разработки внедрены в оперативную эксплуатацию (24×7) в составе Системы предотвращения наводнений в Санкт-Петербурге, созданной компанией ВСС для Дирекции Комплекса защитных сооружений.

«Мы прогнозируем изменение уровня воды и предсказываем оптимальные сценарии закрытия и открытия затворов Комплекса защитных сооружений, чтобы спасти город от наводнения, не мешая при этом работе морского порта», – Сергей Иванов.

В качестве иллюстрации представлен пример формирования и развития штормового нагона, а также последующего предотвращения вызванной им угрозы наводнения в январе 2015 года.

 

Публикации по теме:

  • Ivanov S.V., Kosukhin S.S., Kalyuzhnaya A., Boukhanovsky A.V.

    Simulation-based collaborative decision support for surge floods prevention in St. Petersburg // Journal of Computational Science. — 2012. — Vol. 3., Issue 6. — pp. 450-455.

  • Belleman R.G., Krzhizhanovskaya V.V., Shirshov G.S., Melnikova N.B., Rusadi F.I., Broekhuijsen B.J., Gouldby B.P., Lhomme J., Balis B., Bubak M., Pyayt A.L., Mokhov I.I., Ozhigin A.V., Lang B., Meijer R.J.

    Flood early warning system: design, implementation and computational modules // Procedia Computer Science. — 2011. — Vol. 4., Issue 2011. — pp. 106-115.

  • Kosukhin S.S., Kalyuzhnaya A., Nasonov D.A.

    Problem solving environment for development and maintenance of St. Petersburg's Flood Warning System // Procedia Computer Science. — 2014. — Vol. 29. — pp. 1667-1676.

  • Krzhizhanovskaya V.V., Melnikova N.B., Chirkin A.M., Ivanov S.V., Boukhanovsky A.V., Sloot P.M.A.

    Distributed simulation of city inundation by coupled surface and subsurface porous flow for urban flood decision support system // Procedia Computer Science. — 2013. — Vol. 18. — pp. 1046-1056.

  • Pyayt A.L., Kozionov A.P., Kusherbaeva V.T., Mokhov I.I., Krzhizhanovskaya V.V., Broekhuijsen B.J., Meijer R.J., Sloot P.M.A.

    Signal analysis and anomaly detection for flood early warning systems // Journal of Hydroinformatics. — 2014. — Vol. 16. — pp. 1025-1043.

  • Kalyuzhnaya A., Nasonov D.A., Boukhanovsky A.V.

    Ensemble risk assessment for flood warning in Saint-Petersburg // International Multidisciplinary Scientific GeoConference Surveying Geology and Mining Ecology Management, SGEM. — 2014. — Vol. 1. — pp. 247-256.

  • Kalyuzhnaya Anna V., Visheratin Alexander A., Dudko Alexey, Nasonov Denis, Boukhanovsky Alexander V.

    Synthetic storms reconstruction for coastal floods risks assessment // Journal of Computational Science. — 2015. — Vol. 9. — pp. 112-117.

  • Kosukhin S.S., Kovalchuk S.V., Boukhanovsky A.V.

    Cloud Technology for Forecasting Accuracy Evaluation of Extreme Metocean Events // Procedia Computer Science. — 2015. — Vol. 51., Issue 1. — pp. 2933-2937.

  • Kalyuzhnaya Anna V., Boukhanovsky A.V.

    Computational uncertainty management for coastal flood prevention system // Procedia Computer Science. — 2015. — Vol. 51., Issue 1. — pp. 2317-2326.

  • Pyayt A.L., Shevchenko D.V., Kozionov A.P., Mokhov I.I., Lang B., Krzhizhanovskaya V.V., Sloot P.M.A.

    Combining Data-driven Methods with Finite Element Analysis for Flood Early Warning Systems // Procedia Computer Science. — 2015. — Vol. 51., Issue 1. — pp. 2347-2356.