КОГНИТИВНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОБЛЕМ И ПРИЕМОВ ЗАЩИТЫ ТЕРРИТОРИЙ ОТ ОПОЛЗНЕЙ

Авторы:Горелова Галина Викторовна, Кацко Дмитрий Игоревич, Кацко Александр Игоревич

631.6:551.435.627
Тематика: Мелиорация, водное хозяйство и агрофизика
Просмотры: 144

Аннотация

Цель: развитие методов моделирования оползневых процессов на этапе доформального исследования.

Материалы и методы. Базой для разработки методики послужил авторский опыт проек-тирования противооползневых мероприятий, а также опыт оценки оползневой опасно-сти по имеющимся данным (визуальные наблюдения, инженерные изыскания и норма-тивная документация). Были использованы теория природообустройства, системный подход, когнитивное моделирование.

Результаты и обсуждение. В настоящей статье предложена и реализована идеология когнитивного моделирования в качестве основы доформального исследования проблем (причин) и приемов защиты территорий от оползней. Когнитивная карта позволила решить задачу идентификации или отождествления реального оползневого процесса и приемов защиты территорий от оползней с их графическим представлением в виде концептов (вершин графа) и причинно-следственных связей между ними (ребер графа), что в дальнейшем позволяет перейти к формализации – построению математических моделей (байесовских сетей доверия, систем одновременных уравнений, моделей путевого анализа и т. д.). Получены сценарии развития сложных ситуаций, связанных с имитацией активности одной или нескольких вершин когнитивной карты, что позволяет отвечать на вопросы «что будет, если …» и таким образом оказывать поддержку в принятии решений по проведению мелиоративных мероприятий противооползневой защиты.

Выводы. Полученные когнитивные модели позволяют проводить имитационное моде-лирование и получать сценарии развития различных сложных ситуаций. Результаты могут быть использованы в системе поддержки принятия решений для разработки мо-делей вероятностного управления оползневым риском при формировании и эксплуата-ции инженерных сооружений.

doi: 10.31774/2712-9357-2025-15-2-225-244

Ключевые слова

оползень, защита территорий, мелиоративные мероприятия, пахотные земли, природные ресурсы, природообустройство, когнитивная карта, имитационная модель

Для цитирования

Горелова Г. В., Кацко Д. И., Кацко А. И. Когнитивное моделирова-ние проблем и приемов защиты территорий от оползней // Мелиорация и гидро-техника. 2025. Т. 15, № 2. С. 225–244. https://doi.org/10.31774/2712-9357-2025-15-2-225-244.

Об авторах

Г. В. Горелова – научный руководитель института управления в экономических, экологических и социальных системах, доктор технических наук, профессор, Почетный работник высшего профессионального образования Российской Федерации, Южный Федеральный университет, Таганрог, Российская Федерация, gorelova-37@mail.ru, ORCID: 0000-0001-6637-6586;

Д. И. Кацко – аспирант 2 курса факультета гидромелиорации, Кубанский государственный аграрный университет имени И. Т. Трубилина, Краснодар, Российская Федерация, katsko99@mail.ru, ORCID: 0009-0001-8484-159X;

А. И. Кацко – аспирант 1 курса факультета гидромелиорации, Кубанский государст-венный аграрный университет имени И. Т. Трубилина, Краснодар, Российская Федера-ция, katsko99@mail.ru.

Список литературы

1. Ивонин В. М. Мелиоративные системы: основы общей теории // Мелиорация и гидротехника [Электронный ресурс]. 2022. Т. 12, № 1. С. 119–140. URL: https://rosniipm-sm.ru/article?n=1264 (дата обращения: 27.01.2025). DOI: 10.31774/2712-9357-2022-12-1-119-140. EDN: ZECJFV.

2. Калинин Э. В., Кропоткин М. П. Методы расчета устойчивости склонов и откосов: российские подходы в сопоставлении с мировыми тенденциями // Инженерная геоло-гия. 2022. Т. 17, № 4. С. 22–38. DOI: 10.25296/1993-5056-2022-17-4-22-38. EDN: HBTWHO.

3. Ивонин В. М. Теоретическая концепция агролесомелиоративных систем // Орошае-мое земледелие. 2024. № 1(44). С. 59–64. DOI: 10.35809/2618-8279-2024-1-9. EDN: ILDRGH.

4. Axelrod R. Structure of decision: The Cognitive Maps of Political Elites. Princeton, NJ: Princeton University Press, 1976. 404 p.

5. Максимов В. И., Корноушенко Е. К. Аналитические основы применения когнитивного подхода при решении слабоструктурированных задач // Труды Института проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН. 1999. С. 95 109.

6. Горелова Г. В., Захарова Е. Н., Радченко С. А. Исследование слабоструктурирован-ных проблем социально-экономических систем: когнитивный подход: монография. Ростов н/Д.: ЮФУ, 2006. 332 с. EDN: RSGKOT.

7. Кацко Д. И., Кацко А. И., Маций В. С. Когнитивное моделирование проблем мелио-рации // Системный анализ в проектировании и управлении: сб. науч. тр. XXVII Междунар. науч.- практ. конф. В 2 ч. Ч. 2. Санкт-Петербург, 13–14 окт. 2023 г. СПб.: Политех-Пресс, 2024. С. 83–87. DOI: 10.18720/SPBPU/2/id24-150. EDN: FUZBSS.

8. Маций С. И., Базиз А. Гидрологическая классификация оползней Краснодарского // Институциональные преобразования АПК России в условиях глобальных вызовов: сб. тез. по материалам V Междунар. конф., Краснодар, 15–16 июля 2020 г. Краснодар: Ку-банский ГАУ им. И. Т. Трубилина, 2020. С. 14. EDN: TUGZSR.

9. Ламердонов З. Г., Хаширова Т. Ю., Жирикова И. А. Способы расчета и усиления проволочных анкерных систем, устройства для их установки // Мелиорация и гидро-техника [Электронный ресурс]. 2025. Т. 15, № 1. С. 232–245. URL: https://rosniipm-sm.ru/article?n=1512 (дата обращения: 27.01.2025). DOI: 10.31774/2712-9357-2025-15-1-232-245. EDN: TBFBCD.

10. Дегтярев В. Г., Дегтярев Г. В., Дегтярева О. Г. Численное моделирование и цифровой математический анализ при исследовании сложных систем // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: наука и высшее профессиональное образование. 2023. № 3(71). С. 540–553. DOI: 10.32786/2071-9485-2023-03-53. EDN: GXGHRA.