Моделювання природних катастроф на основі ГІС та великих даних

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.24144/2616-7700.2025.47(2).267-277

Ключові слова:

великі дані, геоінформаційні системи, моделювання, повінь, управління ризиками, цифрова модель рельєфу, LiDAR

Анотація

У статтi запропоновано вдосконалену методологiю моделювання повеней на основi iнтеграцiї геоiнформацiйних систем (ГIС) i технологiй великих даних (ВД). Розроблено концептуальну модель, що поєднує LiDAR-данi, метеорологiчнi та соцiальнi потоки iнформацiї для створення цифрових моделей рельєфу та карт ризику. Доведено, що iнтеграцiя ГIС i ВД пiдвищує точнiсть прогнозування, оперативнiсть реагування та ефективнiсть управлiнських рiшень у сферi цивiльного захисту. Результати дослiдження можуть бути використанi для систем раннього попередження та розроблення стратегiй адаптацiї до клiматичних змiн.

Біографії авторів

В. В. Ткаченко, Військова академія, м. Одеса

Старший викладач кафедри загальновійськових дисциплін. Кандидат технічних наук

О. В. Зарицький, Харківський національний університет міського господарства ім. О. М. Бекетова

Старший викладач кафедри комп'ютерних наук та інформаційних технологій. Кандидат технічних наук

Д. О. Боровик, Сумський державний університет

Аспірант кафедри комп'ютерних наук

Посилання

  1. Ustinova, I., & Matsokha, A. (February 2, 2024). Preserving World Heritage Sites in the Context of Climate Change through Landscape Architecture. Collection of scientific papers «ΛOHOΣ», Oxford: UK. 432–442. https://doi.org/10.36074/logos-02.02.2024.090
  2. Dobrokhodova, O. V., Andrusiak, V. M., & Sushchenko, V. O. (2025). Deformation monitoring of land and natural processes. Scientific Bulletin of Construction, 112, 355–361. https://doi.org/10.33042/2311-7257.2025.112.1.44
  3. Peiris, P. S. H. (2020). Geographical information system (GIS) for disaster management. Univ. Moratuwa, 1, 1–10. Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/345179571_Geographical_Information_System_GIS_for_Disaster_Management
  4. Mozumder, C., & Karthikeya, N. S. (2023). Geospatial big Earth data and urban data analytics. Application of Remote Sensing and GIS in Natural Resources and Built Infrastructure Management, 105, 57–76. https://doi.org/10.1007/978-3-031-14096-9_4
  5. Pollard, J. A., Spencer, T., & Jude, S. (2018). Big Data Approaches for coastal flood risk assessment and emergency response. Wiley Interdisciplinary Reviews: Climate Change, 9(5), 1–14. https://doi.org/10.1002/wcc.543
  6. Nozhko, I. O., & Kachan, N. (2025). Prevention of emergencies: strategic approaches, innovative technologies, and practical experience. In Theory and practice of firefighting and emergency response: Proceedings of the XVI International Scientific and Practical Conference. Cherkasy. 62–64. Retrieved from https://repositsc.nuczu.edu.ua/handle/123456789/25790
  7. Daud, M., Ugliotti, F. M., & Osello, A. (2024). Comprehensive analysis of the use of Web-GIS for natural hazard management: A systematic review. Sustainability, 16(10), 1–24. https://doi.org/10.3390/su16104238
  8. Sarker, M. N. I., & et al. (2020). Disaster resilience through big data: Way to environmental sustainability. International journal of disaster risk reduction, 51, 1–9. https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2020.101769
  9. Calka, B., & Szostak, M. (2025). GIS-Based Environmental Monitoring and Analysis. Applied Sciences, 15(6), 1–6. https://doi.org/10.3390/app15063155
  10. Shah, S. A., & et al. (2019). Towards disaster resilient smart cities: Can internet of things and big data analytics be the game changers? IEEE, 7, 91885–91903. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2928233
  11. Zarytskyi, O. V., & Kostenko, O. B. (2020). Ranking of spatially distributed systems for monitoring resources in emergency situations. Problems of emergency situations, 2(32), 118–132. https://doi.org/10.5281/zenodo.4400179
  12. Yu, M., Yang, C., & Li, Y. (2018). Big data in natural disaster management: a review. Geosciences, 8(5), 1–26. https://doi.org/10.3390/geosciences8050165
  13. Zhezhnych, P. I., & Osyka, V. O. (2010). Geographic information systems based on spatiotemporal data models. Bulletin of Lviv Polytechnic National University. LVIV: Published by Lviv Polytechnic National University, 149–158. Retrieved from https://science.lpnu.ua/uk/sisn/vsi-vypusky/vypusk-689-2010/geoinformaciyni-systemy-na-osnovi-prostorovo-chasovyh-modeley-danyh
  14. Ayawa, M., & et al. (2024). Geographic Information System (GIS) For Disaster Management. Int. J. Built Environ. Earth Sci., 3, 1–17. Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/380724028_GEOGRAPHIC_INFORMATION_SYSTEM_GIS_FOR_DISASTER_MANAGEMENT
  15. Qin, F., Huang, C., & Lin, Z. (2024). Big data and artificial intelligence-driven natural disaster prediction and prevention: Technological advances and prospects. Geographical Research Bulletin, 3, 381–398. https://doi.org/10.50908/grb.3.0_381
  16. APACHE Spark. Spark Streaming Programming Guide. Retrieved from https://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html

##submission.downloads##

Опубліковано

2025-10-28

Як цитувати

Ткаченко, В. В., Зарицький, О. В., & Боровик, Д. О. (2025). Моделювання природних катастроф на основі ГІС та великих даних. Науковий вісник Ужгородського університету. Серія «Математика і інформатика», 47(2), 267–277. https://doi.org/10.24144/2616-7700.2025.47(2).267-277

Номер

Том 47 № 2 (2025)

Розділ

Iнформатика, комп’ютернi науки та прикладна математика

Ліцензія

Авторське право (c) 2025 В. В. Ткаченко, О. В. Зарицький, Д. О. Боровик

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.