Кратко, по шагам, как оценить достоверность источников и составить карту риска.
1) Быстрая классификация источников
- Локальные наблюдения (жители): плюсы — высокая пространственно‑временная плотность, знание локальной истории; минусы — субъективность, неточные координаты, возможная повторная передача слухов.
- Удалённые измерения (датчики, спутник, ЛИДАР): плюсы — объективность, геопривязка, калибровка; минусы — пространственные пробелы, систематические ошибки, задержки по времени.
2) Оценка надёжности каждого источника
- Присвойте каждому сообщению/датчику оценку качества $w_i$ по критериям: точность/разрешение, повторяемость, своевременность, независимость, согласованность с другими данными.
- Нормируйте вес: ${\tilde{w}}_i=\frac{w_i}{{\sum }_j{w}_j}$.
- Для агрегирования вероятностей опасности используйте взвешенное среднее: $\hat{p}=\frac{{\sum }_i{\tilde{w}}_i{p}_i}{{\sum }_i{\tilde{w}}_i}={\sum }_i{\tilde{w}}_i{p}_i$.
3) Байесовское объединение (если есть априорная информация)
- Если есть априорная вероятность опасного процесса $P(H)$ и данные $D$, обновите оценку: $P(H|D)=\frac{P(D|H)P(H)}{P(D)}$.
- Для последовательного обновления используйте постериор как новый априор.
4) Геоинтеграция и интерполяция
- Приведите все данные к единой геопривязке и временному окну.
- Для непрерывных полей используйте взвешенное кривое усреднение или геостатистику (например, обычный кри́гинг): $\hat{Z}(x_0)={\sum }_i{\lambda }_{i}Z(x_i)$ при ${\sum }_i{\lambda }_i=1$, где ковариационная модель учитывает дисперсию измерений.
- Для событийного (дискретного) характера применяйте индикаторный кри́гинг или вероятностную интерполяцию.
5) Количественная карта вероятности и карта риска
- Получите карту вероятности опасного события $H$: в каждой ячейке — $P(H)$.
- Оцените экспозицию $E$ (люди, инфраструктура) и уязвимость $V$ (потери при событии).
- Рассчитайте риск: $R=H\cdot E\cdot V$ (где $H$ — вероятность/интенсивность), и/или приведите уровни риска по классам.
6) Оценка и представление неопределённости
- Постройте карту неопределённости (стандартное отклонение или доверительный интервал).
- Для валидации используйте перекрёстную проверку: разбейте данные, оцените ошибку и метрики качества: точность $\text{accuracy}=\frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}$, F1: $F1=2\frac{precision\cdot recall}{precision+recall}$.
- Включите сценарии «пессимистичный/базовый/оптимистичный».
7) Разрешение конфликтов данных
- Трассируйте места расхождений; приоритет — наблюдения с высокой логической согласованностью, геофизическая верификация или наземная проверка.
- Организуйте целевые полевые проверки (ground‑truth) там, где расхождения критичны для принятия решения.
- При отсутствии возможности верификации отразите конфликт как повышенную неопределённость и давайте рекомендации предосторожности.
8) Практическая реализация карты риска
- Слой 1: вероятность опасности $P(H)$ (градиент/границы).
- Слой 2: экспозиция $E$.
- Слой 3: уязвимость $V$.
- Итоговый слой: риск $R$ и карта классов (например: низкий/средний/высокий).
- Документация: метаданные по каждому источнику, веса $w_i$, дата последнего обновления, уровень доверия.
9) Коммуникация и обновление
- Представьте карту и неопределённость местным сообществам и специалистам для обратной связи.
- Обновляйте карту по мере поступления новых данных; используйте итеративное байесовское обновление.
Короткая формула процедуры взвешенного решения (сведение данных):
$\hat{p}(x)=\sum _i{\tilde{w}}_i(x)p_i(x)$,
где ${\tilde{w}}_i(x)$ учитывают точность, независимость и актуальность источника в точке $x$.
Если нужно, могу: 1) предложить шкалу весов и пример её заполнения; 2) показать пример workflow в GIS; 3) привести список полевых проверок для конкретных типов геоопасностей.