Моделирование способов эффективной организации эвакуации населения при катастрофическом наводнении

Эффективная организация экстренной эвакуации населения при угрозе катастрофических ситуаций (например, экстремальных наводнений) в условиях ограниченного времени требует использования методов предсказательного моделирования и управления процессом в режиме времени, близком к реальному.

Мы умеем моделировать процессы эвакуации населения крупных городских районов в условиях развивающихся катастроф, изменяющих возможные пути и условия перемещения людей. Для этого используется модель транспортных потоков на динамическом графе дорожной сети, доступность которой связана с развитием самого бедствия (например, прогрессирования затопления при наводнении). Эта модель позволяет исследовать различные сценарии, в том числе использующие методы персонального оповещения, а также обеспечивает поддержку принятия решений по организации процесса эвакуации в условиях развития катастрофической ситуации.

В качестве иллюстрации сравниваются четыре сценария организации эвакуации людей на личном транспорте при катастрофическом наводнении в Санкт-Петербурге, возможном один раз в тысячу лет, в случае гипотетического отказа защитных сооружений. Рассмотрены различные варианты поведения индивидов: от безусловного следования к заданному мосту (слева вверху) до "умного" выбора маршрута с учетом информации о текущем трафике и распространении затопления (справа внизу).

Публикации

  • 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.

  • Knyazkov K., Balakhontсeva M., Ivanov S.

    Towards a framework for simulation-based evaluation of personal decision support systems for flood evacuation // 14th International Multidisciplinary Scientific Geoconference SGEM 2014. GeoConference on Informatics, Geoinformatics and Remote Sensing.Conference Proceedings. — 2014. — Vol. 1., Issue 2. — pp. 883-892.

Проекты

  • РНФ № 14-11-00823 от 15.07.2014 г.