• Исследование тепловых и динамически процессов на поверхности океана и в атмосфере методами спутниковой СВЧ-радиометрии

  Руководитель направления Гранков Александр Георгиевич вед. науч. сотр., д.ф.-м.н. эл. почта: [email protected]

  
  

  Разрабатываются методы изучения тепловых и динамических процессов на поверхности океана и в атмосфере по измерениям со спутников собственного излучения системы океан-атмосфера в спектральной области поглощения радиоволн в водяном паре атмосферы. Проведенные исследования со спутников DMSP, EOS Aqua, GCOM-W, Метеор-М показали эффективность данного подхода для анализа интенсивности вертикальных турбулентных потоков тепла и влаги на поверхности океана, динамики среднеширотных атлантических циклонов и атмосферных фронтов, тепловых аномалий в зоне течения Гольфстрим. Изучаются возможности использования спутниковых СВЧ-радиометрических методов для анализа процессов циклогенеза в Мексиканском заливе и тропической Атлантике, а также тепловых режимов Баренцева, Карского и других северных морей России и их связи с переносом тепла течением Гольфстрим.

• Разработка и оптимизация математических моделей и вычислительных алгоритмов применительно к задачам поиска и обнаружения аномалий на Земной поверхности в условиях статистической и стратегической неопределённости

  Руководитель направления Климов Владимир Валерианович ст. науч. сотр., ддоцент эл. почта: [email protected]

  
  

  Разработка и оптимизация математических моделей базируется на общей задаче принятия оптимальных решений. которая представляется в виде кортежа элементов X, Y, Z, K, где X - множество управляющих параметров ( структурных или функциональных ).  Y -  множество состояний природы,  Z -  целевая или платёжная функция, заданная на декартовом произведении   X  и Y.  K  -  оператор такой. K ( X ) = X *,где X * является подмножеством множества  X. Оператор K является критерием оптимальности, а множество X * -  множеством оптимальных стратегий решающей системы. В зависимости от критерия оптимальности и от функции Z множество X * может совпадать с множеством X, состоять из одного элемента или нескольких элементов множества X,  быть пустым. В последнем случае оператор K заменяется на K*, а найденная на основе этого критерия является подоптимальной. В качестве критериев оптимальности рассматриваются: критерий Неймана -  Пирсона, Байесовский критерий, минимаксный критерий, а в качестве целевой функции берутся: объём поисковых усилий, вероятность обнаружения.вероятность ложной тревоги. время поиска, точность обнаружения, средний риск.
  При оптимизации вычислительных процессов в качестве целевой функции берутся: погрешность вычисления, ошибка округления, устойчивость алгоритма по отношению к внешним помехам, объём и скорость вычислений.
  В практических задачах реализация решающих систем может осуществляться в тех или иных технических устройствах. Одним из таких устройств является оптический адаптивный идентификатор, который на этапе обучения накапливает данные о возможных загрязнителях водной среды, а на этапе принятия решений идентифицирует водный объект по спектральным характеристикам загрязнителей и их концентрациям. На Рис. 1 приведена принципиальная схема адаптивного идентификатора.

  Рис. 1. Принципиальная схема адаптивного идентификатора.

• Информационные технологии в дистанционном мониторинге окружающей среды с применением оптических и микроволновых инструментальных средств

  Руководитель направления Мкртчян Ферденант Анушаванович вед. науч. сотр., д.ф.-м.н., профессор, иностранный член Национальной Академии Наук Армении эл. почта: [email protected] , [email protected]

  
  

  Тематика данного научного направления ориентирована на расширение накопленного опыта по развитию эффективных, экономичных и надежных информационных и моделирующих технологий для оснащения систем микроволнового и оптического мониторинга окружающей среды различного пространственного масштаба. Актуальность проблемы обусловлена необходимостью совершенствования имеющихся информационных технологий, включая технологию географических информационных систем (ГИС), в направлении расширения их функций и оптимизации инструментальных средств мониторинга с ориентаций на обнаружение экстремальных ситуаций в природных системах. Разработаны методы и технологии позволят совершенствовать и развить ГИС технологию за счет подключения моделей и повышения прогностических возможностей. В результате будет создана новая технология синтеза геоинформационных мониторинговых систем (ГИМС-технология) (Рис.1), основанная на гибком адаптивном сочетании аппаратурных, модельных и алгоритмических средств при решении задач диагностики состояния природных систем и ориентированная на достижение высокой эффективности и надежности.

  Рис. 1. ГИМС-технология и ее методическая основа.

• Развитие новой информационно-моделирующей технологии для обработки и конструктивного анализа многоканальных потоков больших данных, доставляемых микроволновыми и оптическими средствами природного мониторинга

  Впервые предложена модификация технологии Big Data применительно оперативной диагностики объектов окружающей среды с применением инструментальных средств спектроэллипсометрии и микроволновой радиометрии. Эта модификация основана на геоэкологической информационно-моделирующей системе (ГИМС), которая обладает функциями адаптации к объекту мониторинга и прогнозирования его динамики по данным эпизодического во времени и фрагментарного по пространству наблюдения за его характеристиками. Впервые использована, как информативный признак, модель «пятнистости» изучаемого пространства для обнаружения и классификации явлений на водной поверхности по данным дистанционных измерений (Рис.1). По предлагаемой методике были обнаружены и классифицированы штормовые зоны, зоны с умеренным волнением и спокойные зоны системы «океан-атмосфера», на основе данных ИСЗ для некоторых районов Мирового океана.

  Рис.1. Структурная схема ГИМС поиска аномалий на морской поверхности

  Публикации:
  
  • Varotsos C.A., Mkrtchyan F.A. and Soldatov V.Yu. Remote Monitoring of Atmospheric and Hydrophysical Characteristics of the Water Surface Based on Microwave Radiometric Measurements// Remote Sensing, 14(15), 3527, 2022.
  • Varotsos, C.A., Mkrtchyan, F.A., Soldatov, V.Y., Xue Y. Capabilities on Remote Microwave Technologies to Assess the State of Water Systems. Water, Air &Soil Pollutuion 233, 114, March 2022.
  • Varotsos, C.A., Krapivin, V.F., Mkrtchyan, F.A., Xue Y. Mission to Mars: effective tools for searching and diagnosing water resources, Remote Sensing Letters, April 2022.

• Эффект выглаживания поля водяного пара атмосферы перед зарождением ураганов в Мексиканском заливе

  Методами спутниковой СВЧ-радиометрии обнаружен эффект сильного снижения пространственной дисперсии (выглаживания) поля водяного пара атмосферы в Мексиканском заливе перед переходом тропических образований из стадии тропического шторма в стадию урагана [1, 2]. Полученный результат позволяет предупреждать зарождение ураганов в заливе за 2‒3 суток.
  Выдвинута концепция изучения процессов зарождения тропических ураганов в Мексиканском заливе, основанная на анализе группового отклика общего влагосодержания атмосферы (ОВА) в акватории залива на эти процессы на основе данных спутниковых СВЧ-радиометрических измерений.
  Проведен анализ статистических характеристик пространственной изменчивости ОВА над заливом в периоды зарождения и развития наиболее интенсивных ураганов Humberto (2007 г.), Lorenzo (2007 г.), Bret (1999 г.), Katia (2017 г.) со спутников DMSP (радиометры SSM/I и SSMIS), EOS Aqua (радиометр AMSR-E) и GCOM-W1 (радиометр AMSR-2). Обнаружен эффект сильного снижения пространственной дисперсии (выглаживания) поля водяного пара атмосферы в Мексиканском заливе перед переходом данных тропических образований из стадии тропического шторма в стадию урагана независимо от их синоптических историй (данный эффект иллюстрируется на рис. 1 для ураганов Bret и Katia).

  Рис. 1. Стандартные отклонения ОВА σ от среднесуточных значений в периоды зарождения и развития тропических образований Bret (а) и Katia (б). Стрелкой отмечен момент перехода тропического образования из стадии тропического шторма в стадию урагана.

  Результат может быть полезен для разработки технологий ранней диагностики зарождения тропических ураганов в Мексиканском заливе.

  Публикации:
  
  • Grankov A.G., Milshin A.A. Novichikhin E.P., Shelobanova N.K. On the reaction of atmospheric characteristics in the Gulf of Mexico to the origin of hurricanes based on satellite microwave radiometric measurements // Journal of Physics: Conference Series, 2021, vol. 1991, iss. 1, on page 012010
  • Grankov A.G. Relationship between the Atmosphere Humidity Fields in the Gulf of Mexico and the Processes of Hurricane Origin and Development // Izvestiya Atmospheric and Oceanic Physics, 2021, vol. 57, No. 4, 435–445

• Применение спутниковых технологий для изучения связи тропического циклогенеза с переносом водяного пара в Атлантике

  Развит и обоснован подход к решению проблемы предсказания процессов в тропической Атлантике, Карибском море, Мексиканском заливе с помощью спутниковых технологий, основанных на мониторинге не только самих районов зарождения ураганов, но и удаленных от них областей у западного побережья Африки. С помощью методов спутниковой СВЧ-радиометрии обнаружена связь процессов зарождения тропических ураганов с трансатлантическим переносом атмосферного водяного пара из этих областей в районы циклогенеза тропическими волнами (рис. 1).

  Рис. 1. Эволюции полей ОВА Q и скорости приводного ветра V в районе циклогенеза (а), зарождение (б) и развития урагана Irma (в, г): (а) – 29.08.2017; (б) – 31.08.2017; (в) – 02.09.2017; (г) – 04.09.2017). Кружком отмечен глаз урагана.

  Полученный результат может позволить увеличить срок предсказуемости времени зарождения тропических ураганов на несколько суток.

  Публикации:
  
  • Grankov A.G., Milshin A.A. On the efficiency of the integration of satellite microwave radiometric means for monitoring atmospheric humidity fields in the zones of hurricane origin // Journal of Communications Technology and Electronics, 2022, vol. 67, no. 7, 820–826.
  • Grankov A.G., Milshin A.A., Novichikhin E.P. Field of the atmospheric water vapor as a characteristic of heat and dynamic processes at the ocean surface observed by the microwave radiometric means from space. Russian Journal of Earth Sciences, 2023, Vol. 23, ES1004

• Метод своевременного обнаружения и диагностики пожароопасных зон на лесных территориях

  Разработан метод своевременного обнаружения и диагностики пожароопасных зон на лесных территориях, основанный на совместном использовании средств математического моделирования и дистанционного зондирования. На основе этого метода создана экспертная система принятия решений о наличии на контролируемой территории леса зон с высокой вероятностью появления лесного пожара. Экспертная система обладает функциями расчета и прогнозирования элементов водного баланса территории леса с оценкой влажности лесной подстилки и полога леса как источников возможного загорания при ударе молнии или при высокой температуре. Алгоритм расчета вероятности загорания леса учитывает большие потоки медленно и быстро изменяющихся входных геофизических и метеорологических данных. Экспертная система применена для расчета вероятности лесных пожаров на территории Сибири в июле 2019 г., и полученные карты пожарной опасности сопоставлены со спутниковыми снимками, что позволило оценить диапазон точности обнаружения до 17%.

  Публикации:
  
  • C. A. Varotsos, V. F. Krapivin and F. A. Mkrtchyan. A New Passive Microwave Tool for Operational Forest Fires Detection: A Case Study of Siberia in 2019// Remote Sens., 2020, 12(5), 835
  • Крапивин В.Ф., Мкртчян Ф.А., Потапов И.И. Экономически эффективная технология обнаружения и локализации пожароопасных зон в лесах Сибири// Экономика природопользования, №2, 2020, с. 90-116
  • В.Ф. Крапивин, Ф.А. Мкртчян. Экспертная система для локализации и диагностики лесных пожароопасных зон в Сибири// Экологические системы и приборы, №4, 2020, с. 6-23
  • Мкртчян Ф.А. Алгоритмы обнаружения, классификации и анализа изображений// Проблемы окружающей среды и природных ресурсов, №11, 2020, с.3-14.

• Новая информационно-моделирующая инструментальная оптическая технология для диагностики качества воды в режиме реального времени

  Предложена новая информационно-моделирующая инструментальная оптическая технология для диагностики качества воды в режиме реального времени. В отличие от традиционных физико-химических анализов проб воды эта технология не требует взятия проб воды. Технология основана на формировании базы спектральных эталонов водных объектов, которая используется для распознавания и оценки качества водных растворов. Разработан алгоритм для распознавания оптических спектральных изображений водных объектов. Алгоритм ориентирован на учет внешней информации о типе водного объекта и решаемой задачи. Рассмотрены ситуации распознавания типов водных объектов, определения концентрации химических элементов в однокомпонентном и многокомпонентном растворах. Представлены три варианта инструментальной части технологии с использованием 8- и 35-канальных фотометрических устройств и 128-канального спектроэлипсометрического устройства. Спектральные изображения, полученные этими устройствами, являются основой для диагностики качества воды с использованием алгоритма распознавания спектральных изображений. Эффективность разработанной технологии показана при мониторинге ряда водоемов на территории Южного Вьетнама и озера Севан. Представлены результаты определения различных загрязнителей в поверхностных водах этих водоемов.

  Публикации:
  
  • Varotsos, C.A., Krapivin, V.F. & Mkrtchyan, F.A. On the Recovery of the Water Balance//Water Air Soil Pollut., 2020,Vol. 231, Issue 4, 170, pp.1-16.
  • F.A. Mkrtchyan, V.F. Krapivin. New Optical Tools for Spectral Diagnostics of Liquid Solutions// American Journal of Biomedical Science & Research, May 2020, Vol.9, Issue 1, pp. 54-59
  • Costica Nitu, Vladimir F. Krapivin, Ferdenant A. Mkrtchyan. Advanced Ecology. Monitoring, diagnostics, prognosis. Vol.1, Matrix Rom, Bucharesti, 2020, 396P.
  • Varotsos, C.A., Krapivin, V.F., MKrtchyan F.A., Gevorkyan, S.A., Cui, T. A Novel Approach to Monitoring the Quality of Lakes Water by Optical and Modeling Tools: Lake Sevan as a Case Study.Water Air Soil Pollution 231, 435 (2020)
  • F. A. Mkrtchyan "Problems of statistical decisions for remote environmental monitoring", Proc. SPIE 11501, Earth Observing Systems XXV, 115010R (August 2020)

• Новый подход к построению комплекса математических и программных средств для экологического мониторинга окружающей среды на основе многоканальной регистрации радиометрической информации

  Разработан и научно обоснован новый подход к построению комплекса математических и программных средств для экологического мониторинга окружающей среды на основе многоканальной регистрации радиометрической информации её анализа и качественной интерпретации. Для решения прямой и обратной задачи получены простые аналитические соотношения, связывающие основные радиофизические параметры с параметрами окружающей среды. Подробно рассмотрены случаи, когда коэффициент поглощения имеет полиномиальный и экспоненциальный вид. В случае однородной среды получены рекомендации по выбору оптимального диапазона рабочих частот при решении обратной задачи, приводящей к системе линейных уравнений с определителем Вандермонда, дающей единственное решение.

  Публикации:
  
  • Климов В.В. Методика решения радиометрических задач при исследовании природных ресурсов//Проблемы окружающей среды и природных ресурсов , 2021, № 4, с.42 -53.
  • Мкртчян Ф.А., Климов В.В., Солдатов В.Ю. Адаптивный идентификатор и его применение в гидрохимических исследованиях// Проблемы окружающей среды и природных ресурсов . 2021, № 6, с.115- 121.
  • Costica Nitu, Vladimir F. Krapivin, Ferdenant A. Mkrtchyan. Advanced Ecology. Monitoring, diagnostics, prognosis. Vol. 2, Matrix Rom, Bucharesti, 2021, 374p.
  • Крапивин В.Ф., Мкртчян Ф.А., Солдатов В.Ю. Развитие нового эффективного метода решения обратной задачи многоканальной спектроэллипсометрии, основанного на векторном преобразовании спектрального пространства//Проблемы окружающей среды и природных ресурсов. -2021. №8.- С.36-45.

• Новая инструментальная технология для оценки качества воды в Арктическом бассейне

  Предлагается новая инструментальная технология для оценки качества воды, основанная на сочетании спектральных измерений с помощью многоканальных оптических датчиков и математической модели распространения загрязняющих веществ в Арктическом бассейне. Разработана пространственная имитационная модель динамики загрязнителей в Арктическом бассейне с ориентацией на оценку распределения загрязнителей в акваториях арктических морей в максимальных границах, в том числе в Норвежском и Беринговом морях. Модель принята для изучения динамики тяжелых металлов, нефтяных углеводородов, фосфатов и других загрязняющих веществ. Модель описывает взаимодействия загрязняющих веществ с компонентами арктических экосистем, включая хлорофилл «а». Показано, что фрагментарные и эпизодические спектрофотометрические или спектроэллипсометрические измерения совместно с разработанной моделью обеспечивают реконструкцию распределения тяжелых металлов и нефтяных углеводородов во всех акваториях Арктического бассейна. Сформированы спектральные изображения арктических акваторий.

  Публикации:
  
  • C.A. Varotsos, V. F. Krapivin, F.A. Mkrtchyan,  Y. Xue. Optical Spectral Tools for Diagnosing Water Media Quality: A Case Study on the Angara/Yenisey River System in the Siberian Region//Land, March 2021, Vol.10, Issue 4, 342
  • Krapivin, V.F., Mkrtchan, F.A., Varotsos, C.A., Y. Xue . Operational Diagnosis of Arctic Waters with Instrumental Technology and Information Modeling. Water Air Soil Pollution,Vol. 232, Issue 4, Article 137, April 2021.
  • F. A. Mkrtchyan and V. F. Krapivin "Remote monitoring capabilities for arctic water surface and ice covers", Proc. SPIE 11829, Earth Observing Systems XXVI, 1182907 (1 August 2021)
  • В.Ф. Крапивин, Ф.А. Мкртчян. Об оценках рисков и принятия решений при мониторинге окружающей среды// Экологические системы и приборы, №10, 2021, с. 20-35. DOI: 10.25791/esip.10.2021.1255.

• Новые математические модели и алгоритмы обработки радиометрической и радиооптической информации

  Разработаны новые математические модели и алгоритмы обработки радиометрической и радиооптической информации, позволяющей решать прямые и обратные задачи в реальном масштабе времени. При этом большое внимание уделяется вопросам повышения точности решения прямой задачи и корректности восстановления параметров природной среды при решении обратной задачи. При решении этих задач возникают вопросы, связанные с оптимизацией вычислительного процесса в задачах построения дискретного преобразования Фурье на классах функций. В качестве критерия оптимальности используется вычислительная погрешность, ошибка округления, объём работы. Сокращение времени вычислений достигается с помощью быстрого преобразования Фурье (БПФ). Следовательно, оптимизация численных методов спектральной обработки, является одним из возможных моментов ускорения процесса принятия решения.

  Публикации:
  
  • Klimov V.V. On Some Canonical Representations of Radiometric Problems//Journal of Communications Technology and Electronics, 2022, Vol. 67, Issue 6, pp. 611–615
  • Климов В.В. Численное преобразование Фурье на классах функций. Доклады МНТОРЭС им. А.С. Попова, Серия: Проблемы экоинформатики, Выпуск XV, Москва, 2022, с. 55-61.
  • Мкртчян Ф.А., Климов В.В., Солдатов В.В., Красножен Л.А., Мкртчян М.А. Спектрофотометрия и спектроэллипсометрия при диагностики водных растворов, Доклады МНТОРЭС им. А.С. Попова, Серия: Проблемы экоинформатики, Выпуск XV, Москва, 2022, с.144-149.
  • Мкртчян Ф.А., Климов В.В., Солдатов В.Ю., Потапов И.И., Шон Ку Тхань. Результаты экспериметальных исследований физико-химических параметров водных объектов Южного Вьетнама// Проблемы окружающей среды и природных ресурсов.- 2022.- № 1.- с.129-142.

• Критерий для оптимального выбора спектральных каналов оптического адаптивного идентификатора при решении обратных задач

  Разработан критерий для оптимального выбора спектральных каналов оптического адаптивного идентификатора при решении обратных задач в лабораторных условиях. Разработана методика определения концентрации жидкого вещества в растворе с помощью оптического адаптивного идентификатора. Процедура определения концентрации осуществляется в два этапа. На первом этапе происходит обучение идентификатора, состоящее в записи спектральных характеристик данных веществ в оперативную память компьютера. Максимальное число веществ не должно превышать числа каналов. Если их оказывается больше числа каналов. тогда вещества разбиваются на группы, и в память компьютера записываются спектральные характеристики всех групп. Второй этап состоит в решении обратных задач для всех комбинаций спектральных каналов. Проведённые эксперименты с двумя и тремя жидкими веществами показали, что погрешность полученного оптимального решения не превышает 5 % .

  Публикации:
  
  • F. A. Mkrtchyan "About mathematical models of “spotting” in the problems of remote monitoring of aquatic ecosystems", Proc. SPIE 11829, Earth Observing Systems XXVI, 1182908 (1 August 2021)
  • Климов В.В. Алгоритм редукции в задачах принятия решений в условиях неопределённости// Проблемы окружающей среды и природных ресурсов, 2021, № 5, c.38- 44.
  • Мкртчян Ф.А., Климов В.В., Солдатов В.Ю., Красножен Л.А., Мкртчян М.А., Алешина О.В. Лабораторные и натурные измерения для диагностики качества водных растворов_с использованием методов спектроэллипсометрии и спектрофотометрии. Доклады РНТОРЭС им. А.С. Попова, Серия: Инженерная экология, Выпуск XI, 2021, с.150-160.
  • Costica Nitu, Vladimir F. Krapivin, Ferdenant A. Mkrtchyan. Advanced Ecology. Monitoring, diagnostics, prognosis. Vol. 2, Matrix Rom, Bucharesti, 2021, 374p.

• Анализ эффективности комплексирования спутниковых пассивных микроволновых средств

  Проведен анализ эффективности комплексирования спутниковых пассивных микроволновых средств (радиометров SSM/I, SSMIS. AMSR-E, AMSR 2) для мониторинга быстропеременных процессов зарождения и развития тропических ураганов. На примерах ураганов Bret (1999 г.), Frances (2004 г.), Wilma (2005 г.), Irma (2017 г.) показано, что переход от одиночных к групповым спутниковым измерениям обеспечивает более надежную пространственно-временную локализацию источников зарождения данных ураганов в Мексиканском заливе и тропической Атлантике.

  Публикации:
  
  • Grankov A.G., Milshin A.A. On the Efficiency of the Integration of Satellite Microwave Radiometric Means for Monitoring Atmospheric Humidity Fields in the Zones of Hurricane Origin//Journal of Communications Technology and Electronics Vol. 67, No. 7, 2022, pp.820-826.
  • Гранков А.Г., Мильшин А.А. О факторах, влияющих на прохождение радиоволн по трассе «спутник-земля» в СВЧ и УВЧ диапазонах в телекоммуникационных системах»// Проблемы окружающей среды и природных ресурсов.- 2022.- № 5.- с.47-58.
  • Гранков А.Г., Мильшин А.А., Новичихин Е.П. Спутниковая СВЧ-радиометрия тепловых и динамических процессов на поверхности океана и в атмосфере. М.: Российская Академия наук, 2022, 303с.

• Вьетнамская академия наук и технологий (ВАНТ)
  Институт прикладной механики и информатики ВАНТ, г. Хошимин
  Распоряжение РАН от 4 сентября 2012 г. №10107-777. Этим распоряжением сформулированы три проблемы, которые охватывают основные моменты проблемно-тематического плана научного сотрудничества:
  Проект №10: Современные проблемы экоинформатики.
  Проект № 11: Радиофизические и оптические методы в экологической экспертизе.
  Проект № 12: Спектроэллипсометрический адаптивный идентификатор для мониторинга водных систем.
  Сотрудничество осуществляется путем проведения совместных научных мероприятий, обмена научно-технической информацией, обмена научными кадрами и публикацией научных работ.
  В связи с тем, что Вьетнамская академия науки и технологий обращает особое внимание на оптимизацию использования природных ресурсов Южно-Китайского моря, особенно в дельте р. Меконг, план научного сотрудничества предусматривает внедрение новых информационных технологий в решение возникающих здесь фундаментальных и прикладных задач. В рамках плана научно-технического сотрудничества РАН и ВАНТ по указанной проблеме будет использован накопленный опыт решения задач мониторинга и охраны окружающей среды. Будут разработаны новые информационные и инструментальные технологии для оперативной диагностики состояния экологических, геохимических и гидрофизических процессов в системе атмосфера-море-суша применительно к климатическим условиям Южного Вьетнама.
  
  
• Университет Бинь Зыонг, провинция Бинь Зыонг, Вьетнам
  Сотрудничество предусматривает обмен научными делегациями, чтение лекций, консультации, руководство аспирантами, оказание научно-технической помощи, обмен научно-технической литературой, публикация совместных научных работ. Крапивин В.Ф., Мкртчян Ф.А. и Климов В.В. являются членами Ученого Совета университета и членами редколлегии научного журнала Университета:“Binh Duong University Journal of Science and Technology”.
  
  
• Национальный и Каподистриан университет Афины. Физический факультет, Лаборатория средней и верхней атмосферы, г. Афины, Греция.
  Сотрудничество осуществляется в форме обмена научными идеями и публикации совместных научных работ. За время сотрудничества опубликовано 25 научных статей и 11 монографий. За высокие научные достижения в области естественных наук и за активное научное сотрудничество с российскими учеными ( в частности, с учеными ИРЭ им. В.А. Котельникова РАН (лаб. 209)) проф. в области физики атмосферы Национального и Каподистриан университета Афины Константинос A. Варотсос(Costas A. Varotsos) 25 ноября 2020 г. был награжден медалью В.И Вернадского РАЕН)
  
  
• Научный Центр Зоологии и Гидроэкологии Национальной Академии Наук Армении, г. Ереван, Армения
  Сотрудничество осуществляется путем проведения совместных научных мероприятий, обмена научно-технической информацией и публикацией научных работ. по комплексному изучению гидрофизических и гидрохимических процессов различного масштаба, происходящих в экосистеме озера Севан, основанный на развитии технологии синтеза геоэкологических информационно-моделирующих систем (ГИМС-технология).
  Особенность методики, развиваемой в данной работе, заключается в использовании преимуществ многоканальных измерений, с применением устройств оптической и микроволновой областей электромагнитного спектра. ГИМС – технология обеспечивает комплексный подход к созданию высокоэффективных информационных технологий для решения задач классификации и идентификации водных объектов, и позволяет сократить объемы наблюдений и этим повысить эффективность системы гидрофизического и гидрохимического мониторинга. Предлагается подход адаптации ГИМС к условиям мониторинга региона оз. Севан.

Информация о лаборатории доступна также на сайте Фрязинского филиала ИРЭ им. В.А.Котельникова РАН