Ответ структурировано по этапам: обнаружение/картографирование, дистанционное зондирование, статистический анализ и приоритизация/координация. Кратко, с методами и формулами.
1) Общая стратегия (фазы)
- Немедленная (0–7 дней): быстрое картографирование распространения загрязнения, определение эвакуационных коридоров и точек сбора проб.
- Краткосрочная (1–3 месяца): количественная оценка поражённых экосистем, населения и инфраструктуры.
- Средне/долгосрочная: восстановление, мониторинг последствий и модель прогноза повторных рисков.
2) Предварительная база и верификация
- Сбор «доаварийных» (baseline) данных: цифровые карты рельефа (DEM), гидрология, землепользование, население (WorldPop/HRSL), инфраструктура.
- Полевая валидация: stratified random или cluster sampling для проб воды/почвы; протоколы и координаты GPS.
3) Дистанционное зондирование — датчики и продукты (рекомендуемая частота/разрешение)
- Оптические спутники: Sentinel‑2 (10–20 м, мультиспектр) — растительность, осадок, нефтяные плёнки; Landsat 8/9 (30 m + TIR) — тепло/трубопроводные утечки; Planet/WorldView для детальной оценки объектов.
- SAR: Sentinel‑1 (C‑band) — картирование затоплений, обнаружение нефти (темные пятна) под облаками; ALOS‑2 (L‑band) для тяжёлых масел/зрелищности растительности.
- Гиперспектраль: PRISMA/EnMAP для идентификации химических составов, водных загрязнителей.
- Модифицированные индексы для воды и растительности:
- NDVI: $\mathrm{NDVI}=\frac{NIR-Red}{NIR+Red}$ — состояние растительности.
- NDTI (турбидность/осадок): $\mathrm{NDTI}=\frac{Red-Green}{Red+Green}$.
- Индексы хлорофилла/фертилизаторов из OLCI/Sentinel‑3 или модифицированные алгоритмы для $Chl$ и TSM.
- Термальные измерения: Landsat TIR, ECOSTRESS — идентификация тепловых стоков/плавающих пламенных областей.
- Частые временные ряды: MODIS/Sentinel‑2 для change detection (дневные/неделные тренды).
4) Картографирование ущерба и изменение во времени
- Классификация и сегментация: Random Forest / XGBoost / CNN (U‑Net) для детекции загрязнённых участков, масок нефти, пролитий. Обучение на сочетании оптических, SAR и полевых меток.
- Change detection: многовременная разница: $\Delta A=\frac{A_{post}-A_{pre}}{A_{pre}}\times 100\%$ — процент изменения площади; алгоритмы BFAST, CCDC для обнаружения разрывов тренда.
- Спеливание данных (data fusion): объединение Sentinel‑1 SAR + Sentinel‑2 оптика через временное и частотное слияние для покрытия при облачности.
- Гидрологическое картирование: карты затопленных зон, временные коридоры движения загрязнения по течению с использованием DEM и гидрологической сетки.
5) Гидродинамика и прогноз распространения загрязнения
- Модели транспорта по реке: адвекция‑диффузия + гидродинамика (HEC‑RAS 2D, Delft3D, MIKE 21/3). Связать входные поля расхода, скорость течения, диффузионные коэффициенты.
- Формула базового адвекционно‑диффузионного уравнения (контаминация C):
$$\frac{\partial C}{\partial t}+\mathbf{u}\cdot \nabla C=D{\nabla }^{2}C-\lambda C+S$$ где $\mathbf{u}$ — вектор скорости, $D$ — коэффициент диффузии, $\lambda$ — деградация, $S$ — источники.
- Калибровка моделью с использованием дистанционных индексов (TSM, NDTI) и полевых проб.
6) Статистический анализ и оценка воздействия
- Простая модель риска: $\mathrm{Risk}=\mathrm{Hazard}\times \mathrm{Exposure}\times \mathrm{Vulnerability}$.
- Экспозиция: население (WorldPop), критическая инфраструктура, агроугодья, рыбные хозяйства.
- Простая агрегированная приоритетная оценка (взвешенная сумма, MCDA):
$$S=\sum _i{w}_i{s}_i$$ где $s_i$ — нормированные показатели (плотность населения, токсичность, доступность), $w_i$ — веса заинтересованных сторон.
- Пространственный статистический анализ:
- Hotspot‑анализ (Getis‑Ord $G_i^{\ast }$), кластеризация (SaTScan) для очагов высокой концентрации.
- Пространственная автокорреляция — Moran’s I:
$$I=\frac{n}{W}\frac{{\sum }_i{\sum }_j{w}_{ij}(x_i-\bar{x})(x_j-\bar{x})}{{\sum }_i(x_i-\bar{x}{)}^2}$$ - Байесовские и иерархические модели для объединения полевых проб и спутниковых индексов с оценкой неопределённости; Монте‑Карло для распространения ошибок и доверительных интервалов.
- Валидация: confusion matrix (точность, полнота), RMSE для количественных оценок (TSM, концентрации).
7) Приоритизация действий и логистика
- Критерии приоритизации: риск для здоровья, чувствительные экосистемы, критическая инфраструктура, доступность/логистика, трансграничный эффект.
- Создать градации приоритета (например, H/M/L) по скоринг‑модели MCDA; ранжирование по $S$.
- Маршрутизация помощи: графы дорог/рек с учётом ограничений (мосты, блокировки); алгоритмы кратчайшего пути (Dijkstra), least‑cost corridors для доставки.
- Определение точек распределения/пунктов отбора проб и мест временных центров помощи с учётом охвата населения и скорости доступа.
8) Координация международной помощи и информационный обмен
- Открытые стандарты и протоколы: OGC WMS/WFS, GeoJSON, INSPIRE, CAP (Common Alerting Protocol) для оповещений.
- Единственная панель ситуационной осведомлённости (dashboard): интерактивные карты, слои по загрязнению, эвакуации, местам проб; автоматическое обновление от Sentinel/Sentinel‑1 и полевых отчётов.
- Метаданные и лицензии, соглашения об обмене данными (SLA) между странами; единые шаблоны SITREP (situation report).
- Кластеры реагирования (UN OCHA модель) и национальные контакт‑центры; согласование на уровне речных комиссий (например, комитета бассейна Нигера) для трансграничных решений.
9) Верификация, неопределённость и коммуникация
- Описывать погрешности: точность классификации, погрешности модели транспорта, интервалы доверия из байесовских выводов.
- Монте‑Карло‑симуляции для оценки устойчивости приоритетов и логистики.
- Прозрачная визуализация неопределённости (карты доверия, полосы ошибок).
10) Выходы (deliverables)
- Карты распространения загрязнения (текущая/историческая), концентрационные поля, прогнозы распространения.
- Таблицы и карты затронутого населения/инфраструктуры, приоритетные полигоны для реагирования.
- Рекомендации по размещению полевых лабораторий, маршрутам логистики и нуждам в ресурсах.
- API/портал с WMS/WFS и регулярными SITREP.
Короткая формула приоритета для оперативного ранжирования:
$$\mathrm{PriorityScore}=w_1\cdot \mathrm{PopulationExposed}+w_2\cdot \mathrm{EcosystemValue}+w_3\cdot \mathrm{AccessibilityFactor}-w_4\cdot \mathrm{ResponseCapacity}$$
Готовность: совмещать оперативные SAR‑снимки + Sentinel‑2 аналитические индексы + полевые пробы + гидродинамическую модель и MCDA/байесовский анализ для принятия обоснованных трансграничных решений.