Problems of risk management in the technosphere Problems of risk management in the technosphere Проблемы управления рисками в техносфере 1998-8990 121721 10.61260/1998-8990-2026-1-40-48 Снижение рисков и ликвидация последствий чрезвычайных ситуаций. Обеспечение безопасности при ЧС Risk reduction and elimination of consequences of emergency situations. Ensuring safety in case of emergency Снижение рисков и ликвидация последствий чрезвычайных ситуаций. Обеспечение безопасности при ЧС INVESTIGATION OF AVALANCHE DANGER OF TERRITORIES BASED ON ALMOST PERIODIC ANALYSIS OF SATELLITE IMAGES ИССЛЕДОВАНИЕ ЛАВИННОЙ ОПАСНОСТИ ТЕРРИТОРИЙ НА ОСНОВЕ ПОЧТИ ПЕРИОДИЧЕСКОГО АНАЛИЗА СПУТНИКОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ https://orcid.org/0000-0002-8926-3151 Калач Андрей Владимирович Kalach Andrey V. a_kalach@mail.ru

доктор химических наук;

doctor of chemical sciences;

 Крынецкий Борис Алексеевич Krynetsky Boris Alekseevich https://orcid.org/0000-0002-6150-1090 Соловьев Александр Семенович Семенович Soloviev Alexander S. ASoloviev58@yandex.ru

доктор технических наук;

doctor of technical sciences;

 Воронежский институт ФСИН России Воронеж Россия Voronezh institute of the federal penitentiary service of Russia Voronezh Russian Federation МИРЭА – Российский технологический университет Россия MIREA – Russian technological university Russian Federation МИРЭА – Российский технологический университет Россия MIREA – Russian technological university Russian Federation Воронежский институт ФСИН России Воронеж Россия Voronezh institute of the federal penitentiary service of Russia Voronezh Russian Federation 16 04 2026 16 04 2026 2026 1 40 48 29 08 2025 19 01 2026 https://journals.igps.ru/en/nauka/article/121721/view

Предложен подход к исследованию лавинной опасности территории на основе почти периодического анализа данных, в результате которого образуются интервалы единообразного поведения функции. Эти интервалы разделены равномерно отдалёнными границами, формирующими прямоугольную сетку в пространстве линеаризованных данных. Предложен алгоритм исследования лавинной опасности горной территории, основанный на почти периодическом анализе линеаризованных данных, полученных в ходе полигональной трансформации исходного спутникового снимка горного хребта. По результатам применения алгоритма определена композиция равномерных продольных и поперечных интервалов единообразного повеления линеаризованных данных, формирующая систему критических пространственных барьеров исходного изображения, определяющих степень лавинной опасности близлежащих территорий.

An algorithm for studying the avalanche hazard of a territory based on a nearly periodic analysis of data proposed, which results in intervals of uniform function behavior. These intervals divided by uniformly spaced boundaries that form a rectangular grid in the space of linearized data. An algorithm for studying the avalanche hazard of a mountainous territory proposed, based on a nearly periodic analysis of linearized data obtained during the polygonal transformation of the original satellite image of a mountain range. Based on the results of applying the algorithm, a composition of uniform longitudinal and transverse intervals of uniform behavior of linearized data is determined, forming a system of critical spatial barriers of the original image that determine the degree of avalanche hazard of nearby territories.

 снежная лавина опасность почти период спутниковое изображение avalanche danger near period satellite image

Snow avalanche in the Indian Himalayas: Hazard zonation and climate change trends in Kullu region of Himachal Pradesh, India / J.K. Bansal [et al.] // Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C. 2025. Vol. 138. P. 103882. DOI: 10.1016/j.pce.2025.103882 Snow avalanche in the Indian Himalayas: Hazard zonation and climate change trends in Kullu region of Himachal Pradesh, India / J.K. Bansal [et al.] // Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C. 2025. Vol. 138. P. 103882. DOI: 10.1016/j.pce.2025.103882 Review of spatial variability of snowpack properties and its importance for avalanche formation / J. Schweizer [et al.] // Cold Regions Science and Technology. 2008. Vol. 51. Iss. 2–3. P. 253–272. DOI: 1016/j.coldregions.2007.04.009 Review of spatial variability of snowpack properties and its importance for avalanche formation / J. Schweizer [et al.] // Cold Regions Science and Technology. 2008. Vol. 51. Iss. 2–3. P. 253–272. DOI: 1016/j.coldregions.2007.04.009 Лавинная активность в России в условиях изменяющегося климата / А.С. Турчанинова [и др.] // Вестник Российского фонда фундаментальных исследований. 2022. № 3–4 (115–116). С. 122–131. Lavinnaya aktivnost' v Rossii v usloviyah izmenyayushchegosya klimata / A.S. Turchaninova [i dr.] // Vestnik Rossijskogo fonda fundamental'nyh issledovanij. 2022. № 3–4 (115–116). S. 122–131. Рицинский реликтовый национальный парк. Федерация альпинизма и скалолазания. Снег и лавины в горах. Прогноз и безопасность. Гудаута: РРНП, 2024. 36 с. Ricinskij reliktovyj nacional'nyj park. Federaciya al'pinizma i skalolazaniya. Sneg i laviny v gorah. Prognoz i bezopasnost'. Gudauta: RRNP, 2024. 36 s. Barbolini M., Keylock C. A new method for avalanche hazard mapping using a combination of statistical and deterministic models // Natural Hazards and Earth System Sciences. 2002. Vol. 2. P. 239–245. DOI: 10.5194/nhess-2-239-2002 Barbolini M., Keylock C. A new method for avalanche hazard mapping using a combination of statistical and deterministic models // Natural Hazards and Earth System Sciences. 2002. Vol. 2. P. 239–245. DOI: 10.5194/nhess-2-239-2002 Singh A., Ganju A. A supplement to nearest-neighbour method for avalanche forecasting // Cold Regions Science and Technology. 2004. Vol. 39. Iss. 2–3. P. 105–113. DOI: 10.1016/j.coldregions.2004.03.005 Singh A., Ganju A. A supplement to nearest-neighbour method for avalanche forecasting // Cold Regions Science and Technology. 2004. Vol. 39. Iss. 2–3. P. 105–113. DOI: 10.1016/j.coldregions.2004.03.005 Snow avalanche hazard prediction using machine learning methods / B. Choubin [et al.] // Journal of Hydrology. 2019. Vol. 577. P. 123929. DOI: 10.1016/j.jhydrol.2019.123929 Snow avalanche hazard prediction using machine learning methods / B. Choubin [et al.] // Journal of Hydrology. 2019. Vol. 577. P. 123929. DOI: 10.1016/j.jhydrol.2019.123929 Chen M., Mao S., Liu Yu. Big data: survey // Mobile Netw Appl. 2014. Vol. 19 (2). P. 171–209. Chen M., Mao S., Liu Yu. Big data: survey // Mobile Netw Appl. 2014. Vol. 19 (2). P. 171–209. Jaseena K.U., David J.M. Issues, challenges, and solutions: big data mining // Comput Sci Inf Technol (CS & IT). 2014. Vol. 4. P. 131–40. Jaseena K.U., David J.M. Issues, challenges, and solutions: big data mining // Comput Sci Inf Technol (CS & IT). 2014. Vol. 4. P. 131–40. Big data analytics: a survey / C.W. Tsai [et al.] // J Big Data. 2015. Vol. 2 (1). P. 21. Big data analytics: a survey / C.W. Tsai [et al.] // J Big Data. 2015. Vol. 2 (1). P. 21. Программа полигонального разбиения изображений с объектами нелинейной структуры: свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2024688034 / Кузнецова К.А., Калач А.В., Парамонов А.А., Смоленцева Т.Е., Крынецкий Б.А; зарег. 05.11.2024; опубл. 25.11.2024. Programma poligonal'nogo razbieniya izobrazheniy s ob'ektami nelineynoy struktury: svidetel'stvo o gosudarstvennoy registracii programmy dlya EVM № 2024688034 / Kuznecova K.A., Kalach A.V., Paramonov A.A., Smolenceva T.E., Kryneckiy B.A; zareg. 05.11.2024; opubl. 25.11.2024. Programma poligonal'nogo razbieniya izobrazhenij s ob"ektami nelinejnoj struktury: svidetel'stvo o gosudarstvennoj registracii programmy dlya EVM № 2024688034 / Kuznecova K.A., Kalach A.V., Paramonov A.A., Smolenceva T.E., Kryneckij B.A; zareg. 05.11.2024; opubl. 25.11.2024. Programma poligonal'nogo razbieniya izobrazhenij s ob"ektami nelinejnoj struktury: svidetel'stvo o gosudarstvennoj registracii programmy dlya EVM № 2024688034 / Kuznecova K.A., Kalach A.V., Paramonov A.A., Smolenceva T.E., Kryneckij B.A; zareg. 05.11.2024; opubl. 25.11.2024.