Исходным методологическим положением эниологического подхода к проблеме является то, что любые энергоинформационные взаимодействия между материальными объектами в природе осуществляются посредством множества физических полей, образующих в совокупности единое поле энергоинформационного обмена — ЭНИОполе).

Концепция существования такого поля не противоречит современной физической картине мира [219]. В рамках этой концепции совершенно естественным является утверждение, что все процессы эниологического обмена в природе отражаются в изменениях пространственно-временной структуры физических полей.

Таким образом, единственным источником информации о структуре материальных объектов природы и механизмов ЭНИОобмена между ними являются наблюдения амплитудных и частотно-фазовых вариаций пространственных компонент соответствующей, максимально широкой совокупности физических полей.

В этом отношении традиционные физические и геофизические наблюдения с существующей узкоспециализированной аппаратурой оказываются малоэффективными, поскольку не позволяют обеспечить синхронную регистрацию, унифицированную обработку и достаточно глубокий комплексный анализ даже минимального набора пространственных компонент различных физических полей. Поэтому использование серийной аппаратуры и традиционных методик измерений для целей прогноза чрезвычайных ситуаций представляется недостаточным. Необходима разработка автономного многофункционального комплекса аппаратуры для синхронных наблюдений и оперативного анализа регистрируемой информации.

В настоящее время разработкой подобного комплекса занимается группа сотрудников физического и математического факультетов Красноярского университета под руководством д-ра ф-м. наук Нестерова А.И.

Разработка осуществляется на базе имеющихся данных о физической природе, механизмах генерации, закономерностях распространения и особенностях пространственно-временной структуры аномальных физических полей, возбуждаемых в процессе подготовки и развития естественных и естественно-техногенных чрезвычайных ситуаций. К подобным ситуациям отнесены землетрясения, извержения вулканов, обвалы и оползни, паводковые и селевые потоки, ураганы, смерчи, интенсивные магнитные бури, мощные потоки жестких космических излучений, интенсивные акустические излучения атмосферы и гидросферы, потоки жесткого ультрафиолета через озонные дыры, лесные пожары, ветровые шквалы и т. п.

Все они возникают не внезапно, характеризуются наличием ЭНИОпредвестников, развиваются на протяжении достаточно длительных промежутков времени и охватывают значительные области пространства. Их зарождение и развитие определенным образом, в соответствующих масштабах, проявляются в аномалиях магнитотеллурического, электростатического, сейсмического, акустического, гравитационного и радиационного полей [220-222]. Параметры этих аномалий сравнительно легко определяются и контролируются, что дает реальную возможность прогнозирования и контроля указанных чрезвычайных ситуаций автоматизированным комплексом.

Практическая реализация подобной разра­ботки, с учетом технических возможностей имеющейся отечественной аппаратуры и вы­числительной техники, потребовала пред­варительного анализа информативности компонент физических полей, перспективных для целей прогноза и контроля ситуации. В результате проведенного анализа наиболее информативными были признаны: горизон­тальные электрические компоненты Е_х, Е_у магнитотеллурического поля, вертикальная магнитная компонента Н _z магнитотеллу­рического поля, вертикальная компонента электростатического поля Е _z в приземной атмосфере, вертикальная компонента I _z сейсмического поля, вертикальная компонен­та I _y акустического поля, напряженность G гравитационного поля,  интенсивность ионизируещего излучения ? (см. рис. 8.5.)

Непрерывный синхронный контроль и оперативный комплексный анализ аномальных вариаций этих компонент позволит прогнозировать вероятность реализации указанных чрезвычайных ситуаций и заблаговременно сигнализировать об их зарождении и открытии. Все основания для этого дает тот факт, что катастрофы различного происхождения специфическим образом отражаются в вариациях амплитудных и частотно-фазовых характеристик компонент связанных с ними аномальных физических полей [223, 224].

Как видно из обобщенной схемы рис. 8.5, прогнозирование чрезвычайных ситуаций должно осуществляться не по одному каналу (геофизические параметры), а как минимум шести каналам (плюс космические и космобиоритмические факторы), эниогеофизические предвестники, данные от биообъектов, данные от биолокационной съемки геофизических объектов, субсенсорно-психологические и экстрасенсорные факторы, которые практически ранее не использовались.

Установлено, что дикие животные (волки, лисицы) появлялись в населенных пунктах, расположенных в 1,5 км от эпицентра землетрясения за 2-3 дня до сильного подземного толчка, в 3 км от очага землетрясения беспорядочно в большом количестве перемещались полевые мыши за 2-3 часа до события, в 5 км от эпицентра сороки и вороны вели себя беспокойно за 20-40 минут до толчка, а кеклики и улары — за 45-60 минут; в 7 км от очага землетрясения появились крысы за 30 минут до первого ощутимого подземного удара, майны покинули место ночевок за 1,5 часа до подземного толчка в 655 км от эпицентра.

Аналогичным образом вели себя и домашние животные. Собаки за 2-3 дня до землетрясения проявляли признаки угнетенного состояния в 1,5 км от очага землетрясения. Лошади, коровы и овцы в 7 км от эпицентра землетрясения за 15-20 минут до сильного толчка также были беспокойны. Куры и индюки в 65 км от очага покинули насест за 30 минут до начала землетрясения. Таким образом, дикие животные более чувствительны к приближающемуся землетрясению, так как у них более обострен инстинкт самосохранения. (Л. Б. Байбосонов).

Система должна осуществлять в режиме реального или квазиреального масштаба времени одновременную регистрацию информации, поступающей от всех источников, включая традиционные измерители геофизических параметров, преобразование разнородной информации к единому стандартному виду (в том числе преобразование образной информации от ЭНИОоператоров к заданной информационной схеме) и передачу данных в Центр обработки. В Центре обработки происходит синтезирование стандартизованной энио- и традиционной информации в информационную модель, анализ путем сопоставления с эталонными моделями эниопроцессов и эниообстановки в регионе и собственно выработка прогноза в интерпретаторе с учетом социально-экономической модели региона.

Совместная обработка и синтез информации должны производиться на основе самообучающихся моделей состояния региона и эниопроцесса с формированием оценки угрозы стихийного бедствия или аварии. Обеспечивается универсальность и самонастройка системы к типам стихийных бедствий — землетрясениям, засухам, смерчам, наводнениям, экологическим и техногенным катастрофам. Системой реализуются все типы прогноза — перспективный, долгосрочный (по месяцам), краткосрочный (по суткам и часам). Сигналы предупреждения сопровождаются оценкой вероятности события и возможным уровнем ущерба.