Анализ информативности пространственно-временных характеристик предвестников аномальных природных явлений по данным космического мониторинга

В современных условиях постоянного возрастания рисков природных катастроф анализ информативности и эффективности космического мониторинга их предвестников приобретает особую актуальность. Однако основным недостатком большинства научных исследований, посвященных различным предвестникам аномальных природных явлений, является отсутствие этапа получения численных критериев статистической значимости причинно-следственных связей различных геофизических параметров, сопутствующих природным катастрофам. Обычно результаты исследований представляются по принципу подбора некоторого количества примеров, которые, по мнению авторов, подтверждают гипотезу о возможной взаимосвязи аномалий некоторых наблюдаемых параметров с предстоящим стихийным бедствием. Однако за рамками таких исследований часто остаются вопросы устойчивости этих взаимосвязей и время их значимости в качестве предикторов.
Это в полной мере относится и к проблеме рассмотрения аномалий уходящей длинноволновой радиации (УДР) в качестве предвестников двух самых разрушительных природных явлений: землетрясений (ЗТ) и тропических циклонов (ТЦ). Большинство ученых и специалистов сходятся во мнении, что такая взаимосвязь существует и она достаточно устойчива. Это определяет практическую значимость и перспективность космического мониторинга аномалий УДР, поскольку, будучи интегральной характеристикой, она является важнейшим индикатором многих скрытых процессов, протекающих в преддверии проявления этих стихийных бедствий.
Оценить реальную информативность и возможность практического использования космического мониторинга вариаций УДР в качестве предиктора позволяет анализ лаговых корреляций. Для детального анализа корреляций аномалий УДР с мощностью ЗТ и ТЦ требуется наличие статистически значимых рядов их совместных наблюдений. Экспоненциальный рост объёмов космической информации в последние годы предоставляет такую возможность. Общий объем цифровых данных в научном мире на 2012 г. уже составляет около 2.7 зеттабайт (2.7•1021), что демонстрирует увеличение по сравнению с 2005 г. более чем в двадцать раз. Из большого разнообразия развивающихся информационных технологий, применимых к анализу лаговых корреляций, на текущий момент можно выделить три основных тренда: виртуализация, «облака» и область, относящаяся к хранению и обработке больших объемов данных (Big Data). Именно накопление огромных объёмов космической информации в последнее время и нежелание, чтобы эта информация лежала мертвым грузом, послужило причиной возникновения так называемой науки о данных (Data Science). Но прежде, чем приобрести какую-либо практическую ценность применительно к решению конкретной проблемы (в данном случае проблемы предвестников), космические данные должны пройти через несколько стадий обработки и анализа, что и является целью получения полезных и доступных интерпретации знаний (Data mining).
В докладе приводятся примеры организации и проведения расчетов лаговой корреляции аномалий УДР с мощностью стихийных бедствий (ЗТ и ТЦ) в рамках стратегии Data mining, позволяющих оценить пределы заблаговременности и статистическую значимость использования космического мониторинга вариаций УДР в качестве предикторов (предвестников) проявления этих природных явлений.
Работа поддержана грантом РФФИ № 10-01-00379а.