Н.Ю. Гушан1

1 Финансовый университет при Правительстве РФ (Москва, Россия)
1 249351@edu.fa.ru

Постановка проблемы. Современные лесные экосистемы сталкиваются с возрастающими угрозами. Для эффективного управления такими динамичными системами требуются комплексные системы сбора и анализа данных в реальном времени.

Цель. Выявить принципы функционирования ситуационных центров и оценить их роль в обеспечении устойчивого управления лесными ресурсами. Для этого проведен анализ международного опыта на примере четырех стран.

Результаты. Проанализирован опыт создания и использования ситуационных центров в лесном хозяйстве указанных стран. Применение геоинформационных систем, аналитических моделей и методов искусственного интеллекта позволяет не только фиксировать происходящие события, но и моделировать сценарии их развития. Описаны подходы к интеграции разнородных данных и национальные особенности решений, а также рассмотрены перспективы международного сотрудничества и использования предиктивной аналитики для повышения устойчивости лесного хозяйства.

Практическая значимость. Полученные выводы и рекомендации имеют прикладное значение: предложенные подходы могут быть использованы лесными ведомствами, службами экстренного реагирования и природоохранными организациями для совершенствования систем ситуационного мониторинга и управления лесами. Это способствует повышению оперативности принятия решений и общей устойчивости лесоуправления.

Гушан Н.Ю. Ситуационные центры в лесных экосистемах // Динамика сложных систем. 2025. Т. 19. № 5. С. 126−133. DOI: 10.18127/j19997493-202505-14

1. Ситуационные центры [Электронный ресурс] // Совзонд. URL: https://sovzond.ru/services/situational-centers/ (дата обращения: 20.09.2025).
2. Ситуационный центр Минприроды аккумулирует информацию нескольких десятков подведомственных ИС [Электронный ресурс] // Connect WIT 2022. URL: https://www.connect-wit.ru/situatsionnyj-tsentr-minprirody-akkumuliruet-informatsiyu-neskolkih-desyatkov-podvedomstvennyh-is.html (дата обращения: 20.09.2025).
3. Автоматизированная информационная система «Авиалесоохрана» [Электронный ресурс] // ФБУ «Авиалесоохрана». URL: https://aviales.ru/ default.aspx?textpage=117 (дата обращения: 20.09.2025).
4. 林火远程视频监控系统项目新增第二批试点市 [Электронный ресурс]. CMA.gov.cn. URL:https://www.cma.gov.cn/2011xwzx/ 2011xqxxw/2011xqxyw/201703/t20170310_399011.html (дата обращения: 29.09.2025).
5. China and Brazil to cooperate in stopping illegal trade fueling deforestation [Электронный ресурс]. Climate Change News. URL: https://www.climatechangenews.com/2023/04/14/china-and-brazil-to-cooperate-in-stopping-illegal-trade-fueling-deforestation/ (дата обращения: 29.09.2025).
6. Tracking Amazon Deforestation from Above [Электронный ресурс]. NASA Earth Observatory. URL: https://earthobservatory. nasa.gov/images/145988/tracking-amazon-deforestation-from-above (дата обращения: 20.09.2025).
7. Using Technology to Monitor Deforestation and Prevent Forest Fires in Brazil’s Cerrado Biome [Электронный ресурс]. The World Bank. URL:https://www.worldbank.org/en/results/2022/05/02/using-technology-to-monitor-deforestation-and-prevent-forest-fires-in-brazil-s-cerrado-biome (дата обращения: 20.09.2025).
8. Canadian Wildland Fire Information System [Электронный ресурс]. Natural Resources Canada. URL: https://cwfis.cfs.nrcan.gc.ca/home (дата обращения: 20.09.2025).
9. A Multi-Stage Fusion Method for Remote Sensing Fire Monitoring Based on Categorical Boosting and MODIS and Landsat-8 Satellites Imagery [Электронный ресурс]. Applied Sciences. 2020. V. 10. № 20. Art. 7379. URL: https://www.mdpi.com/2076-3417/10/20/7379 (дата обращения: 20.09.2025).
10. Tracking Amazon Deforestation from Above [Электронный ресурс]. NASA Earth Observatory. URL: https://earthobservatory. nasa.gov/images/145988/tracking-amazon-deforestation-from-above (дата обращения: 20.09.2025).
11. Кочкаров Р.А., Чиров Д.С., Тимошенко А.В., Казанцев А.М. Модель пространственно-распределенной информационной системы непрерывного мониторинга с предфрактальной динамической структурой в условиях воздействия дестабилизирующих факторов // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2025. Т. 19. № 1. С. 4–12. DOI: 10.36724/2072-8735-2025-19-1-4-12 (дата обращения: 20.09.2025).
12. Кочкаров Р.А., Балдычев М.Т., Казанцев А.М. и др. Алгоритм оценки структурно-функциональной устойчивости и целостности гетерогенной сети передачи данных пространственно-распределенной системы мониторинга // Труды МАИ. 2024.
    № 137. EDN: IJZRAI.
13. Шевцов В.А., Казанцев А.М., Тимошенко А.В. и др. Показатель структурной эффективности управления информационным взаимодействием в гетерогенной сети передачи данных пространственно-распределенной системы мониторинга // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2024. Т. 20. № 2. С. 124–131. DOI: 10.36622/1729-6501.2024. 20.2.019 (дата обращения: 20.09.2025).
14. Шевнина Ю.С., Рябов П.Е., Прокопчина С.В., Кочкаров Р.А. Подходы к прогнозированию изменения состояния обеспечивающих компонентов информационно-управляющей системы // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2024. Т. 12. № 2(45). DOI: 10.26102/2310-6018/2024.45.2.023 (дата обращения: 20.09.2025).
15. Кочкаров Р.А., Кочкаров А.А. Теоретико-графовый алгоритм динамического назначения средств системы непрерывного мониторинга // Успехи современной радиоэлектроники. 2023. Т. 77. № 9. С. 44–50. DOI: 10.18127/j20700784-202309-05 (дата обращения: 20.09.2025).
16. Тимошенко А.В., Кочкаров Р.А., Кочкаров А.А. Выделение условий разрешимости NP-полных задач для класса предфрактальных графов // Моделирование и анализ информационных систем. 2021. Т. 28. № 2. С. 126–135. DOI: 10.18255/1818-1015-2021-2-126-135 (дата обращения: 20.09.2025).
17. Казанцев А.М., Кочкаров Р.А., Тимошенко А.В., Сычугов А.А. Некоторые подходы к оценке процесса функционирования структурно-динамических систем мониторинга в условиях внешних воздействий // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2021. Т. 9. № 4(35). DOI: 10.26102/2310-6018/2021.35.4.005 (дата обращения: 20.09.2025).
18. Кочкаров А.А., Яцкин Д.В., Кочкаров Р.А. Применение методов теории просачиваемости для решения задач потокового планирования в транспортных сетях с учетом их структурной динамики // Теоретическая и прикладная экономика. 2021.
    № 1. С. 13–20. DOI: 10.25136/2409-8647.2021.1.34965 (дата обращения: 20.09.2025).
19. Chernoritskii S.S., Gushan N.Y., Khuranova K.M. Assessment of tree biomass using remote sensing techniques: validation at the territory of the 'forest lake' educational and recreational complex / Environmental Studies and Protection Issues–- 2024: Proceedings of the International Youth Scientific and Academic Conference. Moscow, April 19. 2024. Moscow: RUDN University. 2024. P. 74–81.