Во множестве практически значимых задач, решение которых опирается на пространственно-временные свойства явлений, существенны не столько точно измеренные значения базовых показателей, фактов или пространственных отношений, сколько их интегральная, часто принципиально нестрогая характеристика. В тех областях, где деятельности свойственны такие задачи, сложилась практика интегрального представления последних в виде бинарных, балльных, категориальных и непрерывных шкал. В данной работе предлагается формальный аппарат пространственно-временных явлений, позволяющий учесть аспекты, связанные с ограниченной применимостью понятийных аппаратов базовых предметных областей, аспекты пространственной и временной неопределенности явлений, аспекты принципиально нестрогого определения практически значимых понятий. Предложена человеко-машиночитаемая нотация, основанная на грамматике языка программирования Python 3, позволяющая описывать пространственно-временные явления и потенциально способная служить основой для их автоматической идентификации и локализации. Приведен набор примеров применения данной нотации для определения явлений из области метеорологии. Предложенные построения позволяют унифицировать процессы обработки данных о локализации комплексных явлений в пространстве и времени, в том числе в условиях взаимодействия различных предметных областей.
In many practical problems, solved via spatio-temporal properties of studied phenomenas, precisely measured values of basic indicators, facts or spatial relations are not as significant as integral characteristics, that are often can’t be strictly defined. In subject areas for which such problems are typical, has developed practice of their integral representation as binary, point, categorical and continuous scales. In this paper, a formal apparatus of spatio-temporal phenomena is proposed. It allows to take into account aspects related to the limited applicability of base subject area concepts, aspects of spatiotemporal uncertainty of studied phenomenas, and fundamentally non-strict definition of practically significant concepts. A human-machine-readable notation based on the grammar of the Python 3 is proposed. It allows to define spatio-temporal phenomena and, potentially, capable of serving as a base for their identification and localization automation. Several examples of its application for definition of meteorological phenomena is given. The proposed constructions allow to unifiy of data processing of the localization of complex phenomena in space and time, including circumstances different subject areas interaction.