Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Анализ подходов к информационному обеспечению систем анализа состояния геотехнических объектов 21
1.1. Актуальность проблемы информационного обеспечения систем анализа состояния окружающей среды в Республике Башкортостан 21
1.2. Анализ основных проблем информационного обеспечения процесса анализа состояния геотехнических объектов 26
1.2.1. Информационные аспекты анализа состояния геотехнических объектов 26
1.2.2. Анализ автоматизированных систем информационного обеспечения управления и контроля состояния геотехнических объектов 37
1.2.3. Анализ подходов к моделированию геотехнических объектов 39
1.2.4. Анализ подходов к автоматизации математико-геоинформационного моделирования геотехнических объектов 42
1.2.5. Особенности анализа состояния ГТО статистическими методами 48
1.3. Формулировка целей и постановка задач исследования 54
Выводы по главе 1 57
ГЛАВА 2. Разработка основ методологии информационного обеспечения систем анализа состояния геотехнических объектов на основе математико-геоинформационного моделирования 59
2.1. Особенности информационного обеспечения систем анализа
состояния геотехнических объектов на основе математико геоинформационного моделирования 2.1.1. Общая характеристика проблем информационного обеспечения анализа ГТО методами математико-геоинформационного моделирования 59
2.1.2. Определение проблемных ситуаций, связанных с информационным обеспечением на основе математико-геоинформационного моделирования 67
2.2. Принципы построения системы информационного обеспечения
анализа состояния геотехнических объектов на основе
математико-геоинформационного моделирования 74
2.2.1. Общесистемные принципы 74
2.2.2. Принципы построения математико-геоинформационных
моделей геотехнических объектов 78
2.2.3. Принципы построения системы математико геоинформационного моделирования 82
2.3. Методологические подходы к информационному обеспечению
систем анализа состояния ГТО на основе математико геоинформационного моделирования 84
2.4. Конфигурация системы информационного обеспечения анализа
состояния геотехнических объектов на основе математико геоинформационного моделирования 89
2.4.1. Содержание основных этапов анализа состояния ГТО
методами математико-геоинформационного моделирования 89
2.4.2. Основные этапы построения системы математико-геоинформационного моделирования 101
2.4.3. Структурные модели системы математико-геоинформационного моделирования 109
Выводы по главе 2 117
3. Разработка методов оценивания статистических характеристик параметров состояния геотехнических объектов 119
3.1. Проблемы оценивания статистических характеристик параметров состояния геотехнических объектов 119
3.2. Разработка моделей функций распределения параметров состояния геотехнических объектов 120
3.2.1. Унифицированная параметрическая модель функций распределения параметров состояния геотехнических объектов 120
3.2.2. Формирование системы минимально-достаточных характеристик для построения оценок функций распределения параметров состояния геотехнических объектов 124
3.2.3. Унифицированная непараметрическая модель функций распределения параметров состояния геотехнических объектов 130
3.3. Исследование свойств унифицированных моделей функций распределения параметров состояния геотехнических объектов 135
3.3.1. Исследование влияния границ возможных значений случайной величины на эффективность использования выборочной информации 135
3.3.2. Исследование точности оценивания функций распределения по выборочным данным 142
3.3.3. Исследование точности интервального оценивания функций распределения случайных величин 146
3.4. Разработка обобщенной алгоритмической модели функций распределения параметров состояния геотехнических объектов 150
Выводы по главе 3 157
4. Разработка методов анализа территориально временной изменчивости состояния геотехнических объектов по результатам матёматико-геоинформационного моделирования 159
4.1. Проблемы анализа состояния геотехнических объектов 159
4.2. Разработка формальных методов классификации территории по выборочным данным 161
4.3. Разработка методов анализа территориально-временной изменчивости состояния геотехнических объектов по результатам математико-геоинформационного моделирования 176
4.3.1. Анализ изменчивости состояния геотехнических объектов в целом 176
4.3.2. Анализ изменчивости состояния геотехнических объектов с учетом территориальных особенностей результатов моделирования 183
4.4. Комплексный анализ изменчивости состояния геотехнических объектов на основе гетерогенных параметров состояния 192
4.5. Разработка методов анализа территориальных особенностей функциональных взаимосвязей параметров состояния ГТО 199
Выводы по главе 4 211
ГЛАВА 5. Разработка методов построения системы математико-геоинформационного моделирования геотехнических объектов 213
5.1. Проблемы построения системы математико геоинформационного моделирования геотехнических
объектов 213
5.2. Разработка методов планирования построения системы математико-геоинформационного моделирования 216
5.3. Разработка методов комплексного анализа свойств математико-геоинформационных моделей 232
5.3.1. Разработка методов анализа точности результатов математико-геоинформационного моделирования по множеству показателей 234
5.3.2. Разработка метода оценки стоимости результатов математико геоинформационного моделирования 239
Выводы по главе 5 243
ГЛАВА 6. Примеры решения задач анализа состояния геотехнических объектов методами математико-геоинформационного моделирования 245
6.1. Математико-геоинформационное моделирование диоксинового загрязнения территории города Уфы 245
6.2. Моделирование влияния хозяйственной деятельности на состояние и качество водных объектов Республики Башкортостан 251
6.2.1. Разработка структуры моделирующей подсистемы 254
6.2.2. Построение моделей взаимосвязи показателей состояния водных объектов, степени техногенной нагрузки и ландшафтных характеристик водосборных бассейнов 260
6.2.3. Построение моделей взаимосвязи показателей состояния поверхностных вод с показателями качества поверхностных вод 266
6.3. Математико-геоинформационное моделирование техногенной нагрузки и состояния окружающей среды на территории города Уфы 271
6.3.1. Подсистема моделирования состояния атмосферного воздуха 274
6.3.2. Подсистема зонирования территории города Уфы по показателям техногенной нагрузки и состояние окружающей
среды 277
6.4. Перспективы развития исследований в данной области 283
Выводы по глава 6 286
Заключение 288
Литература
- Информационные аспекты анализа состояния геотехнических объектов
- Общая характеристика проблем информационного обеспечения анализа ГТО методами математико-геоинформационного моделирования
- Разработка моделей функций распределения параметров состояния геотехнических объектов
- Разработка формальных методов классификации территории по выборочным данным
Введение к работе
Актуальность проблемы
В «Повестке дня на XXI век», принятой в Рио-де-Жанейро (1992 год), тиечалось, что как национальная, так и региональная политика государств в істоящее время должна строится на осгюве долгосрочной стратегии тойчивого развития. Это предполагает, что процесс принятия решений как t общегосударственном, так и на региональном уровнях должен :новываться на полной интеграции экономических, социальных и ;ологических проблем. Политика в области экономики, финансов, іергетики, сельского хозяйства, транспорта и торговли правительством юдеральным и региональным) должна формироваться с обязательным гетом вопросов окружающей природной среды и человеческого развития.
Особо подчеркивается, что одним из необходимых условий принятия )фективных решений, направленных на экологически устойчивое развитие, ляется обеспечение местных органов власти полной, достоверной (формацией о текущем и прогнозируемом состоянии природных сред, что 'здает основу для перехода от «реактивного» подхода, суть которого одится к устранению уже имеющего место негативного изменения стояния окружающей среды в результате хозяйственной деятельности, к іревентивпому» подходу, основанному на управлении на базе прогнозных [еігак возможных последствий хозяйственной деятельности.
Информационное обеспечение систем анализа состояния геотехнических 'Ъектов (ГТО), под которыми понимается совокупность природных и хнических объектов, находящихся в тесной взаимосвязи и формирующих еду жизни человека, является необходимым условием обеспечения ологической безопасности в промышленно развитых регионах, к числу торых относится Республика Башкортостан.
Для решения проблемы информационного обеспечения систем анализа стоянием ГТО отечественными и зарубежными учеными предпринимаются ачительные усилия в следующих направлениях:
-
Разработке концептуальных и теоретических вопросов, связанных с рмированием системы показателей и критериев состояния ГТО [узалевский А.А., Мамин Р.Т., Курамшина Н.Г., Доденко В.К. и др.).
-
Разработке теоретических основ и методов построения и обеспечения нкционироваиия систем экологического мониторинга как аппаратно-эграммных комплексов, предназначенных для сбора, передачи, хранения, ;тематизации, обработки, представления и отображения территориально-
распределенных данных, характеризующих техногенное воздействш состояние природных компонентов (Израэль Ю.А., Капралов Е.В., Па СВ., Хамитов Р.З., Cowan D.D., Munn R.E., Wiergma G.B. и др).
-
Разработке математических, математико-картографических математико-геоинформационяых моделей, предназначенных для исследов; территориальной и временной изменчивости параметров техноген воздействия и природной среды, а также выявления и исследов; особенностей стохастических взаимосвязей между параметрами (Пет В.В., Васильев О.В., Берлянт A.M., Бочаров М.К., Горстко А.Б., Дэвис Свирежев Ю.М., Пых 10.А. и др.).
-
Разработке теоретических основ и методов построения слож информационных систем, предназначенных для гибкого обслужив; разнородных информационных запросов на основе комплексной обрабі разноаспектной информации (Глушков В.М., Барзилович И.Л., Стогний I Мамиконов А.Г., Васкевич Д., Чеппел Д., Gutller R., Denzer R., LenzRJMH/
-
Разработке прикладного программного обеспечения, реализую! математические, математико-картографические и математ геоинформационные модели, предназначешше для исследования (Горстко А.Б., Данченко В.К., Крысанов В., Пененко В.В., Корзухин М.Д., P., Peters D.G., Mugge h., Lombard R. и др.).
Значительное место в информационном обеспечении систем апа. состояния ГТО занимает решение разноплановых задач моделирова Однако сложившаяся к настоящему времени практика исследования методами математического, математико-картографического и математ геоинформационного моделирования направлена на решение частных з: исследовательского характера, осуществляется вне рамок существующих с информационного обеспечения государственных органов и оргаїшза занятых управлением состоянием геотехнических объектов, что снижает эффективность функционирования системы информационного обеспечен целом, так и значимость самих методов моделирования. Это связано с тем, к настоящему времени не разработаны методологические основь теоретические методы построения системы математико-геоинформациош моделирования как составной части автоматизированной сист информационного обеспечения анализа состояния геотехнических объекте
В связи с этим разработка методологических и теоретических ос методов и моделей, предназначенных для информационного обеспеч< систем анализа состояния геотехнических объектов на основе математ геоинформациошюго моделирования является актуальной проблемой к; теоретическом, так и в практическом отношении.
Основания для выполнения работы
Работа выполнена в период 1980-1999 г.г. на кафедре технической [бернетики Уфимского государственного авиационного технического [иверситета в рамках ряда научно-исследовательских работ но заказу >едприятий г. Уфы (темы 3-04-82, 3-22-89, 3-17-90, ИФ-ТК-13-91-ОГ, ИФ-С-18-91-ОГ, ИФ-ТК-18-92-ОГ).
С 1994 года работа одновременно продолжалась в отделе экологического шиторинга Научно-исследовательского института безопасности «недеятельности в рамках республиканских программ: "Экологическая :зопасность Республики Башкортостан", "Создание Единой Государственной істсмьі экологического мониторинга Республики Башкортостан", іашкирская территориальная подсистема Единой государственной системы >едупреждения и ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций", ц-юксин", "Дети-инвалиды" по заказу правительства Республики ипкортостан.
Цель работы и задачи исследования
Целью работы является решение актуальной научно-технической юблемы, которая заключается в разработке методологических и еретических основ информационного обеспечения систем анализа состояния отсхнических объектов на основе математико-геоинформационного эделирования и применение полученных результатов для решения іактических задач, связанных с анализом состояния окружающей среды на рритории Республики Башкортостан.
Для достижения поставленной цели требуется решение следующих дач:
-
Разработать основы методологии информационного обеспечения (стем анализа состояния геотехнических объектов на основе математико-оштформациошюго моделирования.
-
Разработать методы и модели, предназначенные для анализа атлетических характеристик параметров состояния геотехнических іьектов, в том числе при малых по объему и низких но точности исходных иных.
-
Разработать методы анализа территориально-временной менчивости состояния ГТО на основе математико-геоинформационного )делирования.
-
Разработать теоретические основы, методы и модели построения стемы математико-геоинформационного моделирования как составной сти автоматизированной системы информационного обеспечения анализа стояния ГТО.
-
Реализовать полученные теоретические результаты в виде методик,
математико-геоинформационных моделей, подсистем математ геоинформационного моделирования, картографических материа предназначенных для решения прикладных задач, связанных с аналі техногенной нагрузки, состояния окружающей среды и заболеваем населения на территории Республики Башкортостан.
Методы исследования
При разработке методологических основ и теоретических мел
информационного обеспечения систем анализа состояния ГТО на ос:
математико-геоинформационного моделирования используются меп
системного анализа. Разработка моделей статистических характеристик
проводится с использованием методов теории вероятностей и математиче*
статистики, методов теории информации, методов имитациош
моделирования. Разработка методов анализа территориалыю-времет
изменчивости параметров состояния ГТО и исследование их взаимосв
проводится с использованием методов теории вероятностей и матсматичеі
статистики, методов теории информации, методов многомері
статистического анализа, методов имитационного моделирования. Разраб'
методов построения системы математико-геоинформациош
моделирования как составной части автоматизированной сист информационного обеспечения проводится с использованием меті динамического и линейного программирования, методов многомері статистического анализа.
Результаты, выносимые на защиту
-
Основы методологии информационного обеспечения систем ана. состояния геотехнических объектов на основе математ геоинформационного моделирования, основанная на системологичсс принципах и общенаучных подходах, сформулироваїшьіх применительк построению системы математико-геоинформационного моделирование дополненная конфигурацией системы информационного обеспечения основе математико-геоинформационного моделирования.
-
Математико-статистические методы, модели и методика aHaj статистических характеристик параметров состояния ГТО на осі выборочных данных с учетом границ возможных значений случаи, величин, позволяющие получать объективные оценки функций распределе параметров состояния ГТО, в том числе при малых по объему и низких точности исходных данных.
3. Математико-статистический метод и методика классифика
территорий по выборочным данным параметров состояния Г
Статистические методы, предназначенные для анализа территориагц
іременной изменчивости состояния ГТО по результатам математико-геоинформационного моделирования. Математико-статистический метод эценки территориальных функциональных взаимосвязей между параметрами состояния ГТО на основе выборочных данных.
-
Теоретические основы и методы построения системы математико-геоинформационного моделирования в составе автоматизированной системы информационного обеспечения анализа состояния ГТО. Методы комплексного шализа свойств математико-геоинформационных моделей по данным, характеризующим точность результатов моделирования и стоимость получения результатов моделирования.
-
Математико-геоинформационные модели, подсистемы математико-геоинформационного моделирования, картографические материалы, предназначенные для анализа техногенной нагрузки, состояние окружающей :реды и заболеваемости населения на территории Республики Башкортостан.
Научная новизна результатов
Научная новизна решения проблемы заключается:
1. В методологии информационного обеспечения систем анализа
;остояния геотехнических объектов на основе математико-
еоинформационного моделирования, основанной на принципах и
общенаучных подходах, сформулированных применительно к описанию ГТО
і построению системы математико-геоинформациошюго моделирования и
юполненная конфигурацией системы информационного обеспечения на
основе математико-геоинформациошюго моделирования.
-
В разработке методов и моделей, предназначенных для анализа ггатистических характеристик параметров состояния ГТО по выборочным юнньгм, формировании минимально-достаточных характеристик функций тспредсления непрерывных случайных величин.
-
В разработке математико-статистического метода классификации ерриторий с учетом особенностей статистических характеристик параметров «стояния ГТО, теоретическом обобщении методов анализа территориально-ременной изменчивости состояния ГТО по результатам математйкЧ)-еоинформационного моделирования, в разработке математико-татистического метода анализа функциональных взаимосвязей между іараметрами состояния ГТО на основе выборочных данных.
-
Разработке теоретических основ и методов построения системы [атематико-геоинформационного моделирования как составной части втоматизированной системы информационного обеспечения.
Практическая ценность и внедрение результатов
Практическая ценность результатов заключается в следующем:
1. В разработке методики оценивания эмпирических функций
распределения случайных величин, позволяющей, в отличие от известь методик аналогичного назначения, полностью формализовать процед оценивания, эффективно использовать информацию, заключенную выборочных данных и границах возможных значений случайных велич Использование методики повышает достоверность анализа эмииричео функций распределения параметров состояния ГТО, в том числе при малых объему и низких по точности исходных данных.
-
В разработке методики классификации территорий но выборочн значениям параметров состояния ГТО с учетом особенностей статистичес: характеристик параметров состояния. Методика позволяет осуществи классификацию территорий по значениям параметров, для кото{ отсутствуют ранее разработанные шкалы, что повышает объективно анализа состояния ГТО по статистическим данным.
-
В разработке унифицированных методов анализа территориаль временной изменчивости состояния ГТО по значениям однотиш (номинальных, ранговых, количественных) и совокупности разнотип? параметров состояния. Это позволяет, в отличие от известных часті подходов, осуществлять комплексный анализ состояния ГТО по результат получаемым посредством различных математико-геоинформационг моделей.
-
В разработке математико-геоинформационных моделей, иодеис математико-геоинформационного моделирования, картографичссі материалов, предназначенных для решения прикладных задач, связанны: анализом техногенной нагрузки, состояния окружающей среды и здоро населения на территории Республики Башкортостан.
Полученные результаты в виде методик, математи геоинформационных моделей, подсистем математико-геоинформационт моделирования и картографических материалов внедрены в Министерстве делам гражданской обороны и чрезвычайных ситуаций Республі Башкоргостан, Министерстве здравоохранения Республики Башкортостан.
Результаты исследований по разработке математико-статистичссі методов обработки малого числа исходных данных, методов построеі математико-геоинформационных моделей и систем математи геоинформационного моделирования используются в учебном процессе кафедре технической кибернетики Уфимского государственного авиациошк технического университета.
Полученные теоретические результаты послужили основой техпичесі решений, защищенных авторскими свидетельствами на изобретение (А.с. 1233164, 1310842,1359784, 1418755 и др.).
Апробация работы
Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались, начиная с 1981 года, на 42 научных конференциях, совещаниях и конгрессах различного уровня, проводившихся в нашей стране и за рубежом по проблемам статистической обработки результатов испытаний и контроля состояния сложных объектов, математического моделирования, обработки информации и управления, проектирования информационных систем, применения современных информационных технологий в решении экологических проблем, и получили положительную оценку.
Результаты диссертационной работы непосредственно отражены в 115 публикациях, в том числе в 1 монографии, 31 статье, в 60 тезисах доіоіадов и грудах конференций, 13 авторских свидетельствах на изобретения, а также 3 депонированных научно-технических отчетах.
Структура работы
Работа включает введение, 6 глав основного материала, библиографический список и приложения.
Работа без библиографического списка и приложения изложена на 359 страницах машинописного текста, кроме того содержит 88 рисунков и 28 таблиц. Библиографический список включает 338 наименований. Приложение к диссертации изложено на 25 страницах, включая 11 рисунков и 13 таблиц.
Автор выражает глубокую благодарность профессору Б.Г. Ильясову, эказавшему определяющее влияние на формирование его научных взглядов в эбласти системных исследований, под руководством которого была защищена ашдидатская диссертация и который являлся научным консультантом автора в іериод обучения в докторантуре, искреннюю благодарность профессору Зайнашеву Н.К. и доценту Альтову Ю.Е. за многолетнее полезное ;отрудничество в области обработки малых выборок.
Информационные аспекты анализа состояния геотехнических объектов
Охрана окружающей природной среды-одна из насущных задач человечества. Научно-техническая революция, ставшая возможной в результате открытий в биологии, физике, химии, многих других науках, намного расширяет возможности интенсивного использования природных ресурсов. В то же время научно-техническая революция крайне усложняет взаимоотношения человека с окружающей природной средой, вносит весьма заметные и непредвиденные изменения в экологические системы, В регуляцию биосферы в целом. Основным источником опасности для всего существующего на Земле стала созданная человеком техносфера. Загрязнение воздушного бассейна, поверхностных и подземных вод, нарушения почвенного покрова и ландшафтов, аварии и катастрофы приводят к уничтожению окружающей среды, ее глобальной деградации, что в свою очередь, может вызвать необратимые генетические изменения у людей. Между человеком и природой появилось и стало быстро углубляться серьезное противоречие. Его следует рассматривать сегодня как одно из основных противоречий современности.
К настоящему времени не выработано достаточно эффективных практических мер по разрешений противоречий между человеком и природой. В лучшем удается ослабить некоторые проблемы, но кардинально ничего не меняется. Причина этого в том, что противоречия между человеком и природой носит глобальный характер, а подходы к его разрешению предпринимаются частные. Жизнь требует новых подходов к восстановлению гармонии между человеком и природой, основанных на управлении состоянием геотехнических объектов.
Геотехнические объекты (иначе именуемые «геотехническими системами», «природно-техническими системами», «природно 22 хозяйственными комплексами», «природно-производственными комплексами») - это совокупность природных и технических объектов, находяпщхся в тесной взаимозависимости и формирующих среду жизни человека. Геотехнический объект (ГТО) представляет собой открытую динамическую многокомпонентную систему, ограниченную в пространстве административными границами, обладающую диалектическим единством компонентов (природных и технических), территориальной разнородностью природной среды и особенностей техногенного воздействия. Состояние ГТО изменяется под влиянием природных процессов, деятельности человека, а также в результате поступления загрязняющих веществ из других регионов. Важнейшим принципом управления состоянием геотехнических объектов является принцип комплексности. Согласно ему управление состоянием геотехнических объектов должно осуществляться с учетом единства природной и техногенной компонент с тем, чтобы при осуществлении хозяйственной деятельности обеспечивалась экологическая целостность территорий. Отсюда вытекает потребность в комплексном территориальном подходе к программированию управления состоянием геотехнических объектов с учетом того, какую максимальную техногенную нагрузку в виде изъятия природных ресурсов и загрязнения природной среды может длительное время переносить территория без нарушения ее структурных и функциональных свойств [6]. В настоящее время общепризнанно, что программирование управления состоянием сложной территориально-распределенной, многосвязной динамической системы - «геотехнического объекта» невозможно без специального информационного обеспечения. В работах [144, 146, 286, 273, 290, 303] и многих других отмечается, что система информационного обеспечения процесса управления состоянием геотехнических объектов является одной из важнейших составных частей системы управления экобезопасностью территорий. При этом анализ текущего и будущего состояния ГТО является неотъемлемой частью информационного обеспечения управления и контроля состояния геотехнических систем.
Республика Башкортостан (РБ) - суверенная республика в составе Российской Федерации. Она расположена на Южном Урале и прилегающих к нему равнинах Предуралья и Зауралья. Площадь республики составляет 143.6 тыс. кв. км, население - более 4 млн. человек. В республике - 20 городов, наиболее крупные из них - Уфа, Стерлитамак, Салават, Нефтекамск, Октябрьский. Столица Башкортостана - город Уфа с населением более 1.1 млн. человек. Республика является одним из самых промышленно развитых регионов Российской Федерации. Концентрация промышленного производства существенно превышает общероссийские показатели, особенно в части размещения предприятий нефтепереработки и химии.
В государственных докладах "О состоянии окружающей природной среды Республики Башкортостан" отмечается, что в настоящее время Республика Башкортостан является крупным центром химической и нефтехимической промышленности. Наличие в республике самого крупного в России комплекса химических и нефтехимических производств, горнодобывающих и машиностроительных предприятий, построенных без учета нагрузки на окружающую среду, привело к возникновению серьезных экологических проблем. В конце 80-х Башкортостан входил в пятерку регионов России, лидирующих по выбросам загрязняющих веществ в атмосферу, и в десятку - по сбросам загрязняющих стоков. В последнее время наблюдается некоторая стабилизация экологического состояния, что связано, в основном, со спадом промышленного производства в первую очередь на предприятиях оборонного и машиностроительного комплекса. Однако, последствия работы этих предприятий ощущаются до сих пор. Наряду с высокотоксичными органическими соединениями, природная среда многих городов и поселков Башкортостана загрязнена тяжелыми металлами, которые попадают в водные источники и загрязняют сельскохозяйственные поля.
На территории республики расположено более 3500 промышленных предприятий, сельскохозяйственных объектов, выбрасывающих загрязняющие вещества в атмосферу. Объем выбросов загрязняющих веществ в атмосферу только в 1996 году от стационарных и передвижных источников составил 1343.7 тыс. тонн, причем доля стационарных источников составила 53.9 %. Всего в 1996 году по республике насчитывалось 33394 стационарных источников выбросов, из них оснащено газоочистными установками - 5677 (17 %). Выброс загрязняющих веществ на одного жителя республики составил 329 кг, по городу Уфа эта величина составила 302 кг, по Стерлитамаку - 437 кг, по Салавату - 600 кг.
Общий объем сбрасываемых сточных вод составил 760 млн. м , в том числе в поверхностные водные объекты - 646 млн. м3. Масса загрязняющих веществ, сброшенных веществ, сброшенных со сточными водами в окружающую природную среду на территории республики, составила в 1996 году 1098.6 тыс. тонн, в том числе в поверхностные водные объекты было сброшено 627.9 тыс. тонн. Основную нагрузку на водные объекты оказывают города Уфа, Стерлитамак, Салават. Содержание загрязняющих веществ в районе города Уфы в 1996 году составило 20 % от всей массы сбрасываемой в поверхностные водные объекты по республике, в черте города Стерлитамак - 67.8 %, доля города Салават - 3.2. %.
В государственном докладе «О состоянии защиты населения и территории Республики Башкортостан от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера в 1996 году» приводятся сведения о том, что на территории республики расположено 25 экологически опасных объектов, производящих токсичные отходы. К настоящему времени накоплено около 90 млн. тонн токсичных отходов, причем ежегодно дополнительно образуется около 3 млн. тонн токсичных отходов 350 наименований, среди которых: ртуть, циансодержащие, радиоактивные отходы, хлоруглеводороды.
Общая характеристика проблем информационного обеспечения анализа ГТО методами математико-геоинформационного моделирования
Эта группа принципов определяет основные требования к составу, структуре, физической реализации и функционированию СМГМ. Большинство принципов носит общесистемный характер, поэтому при построении СМГМ уточняется содержание элементов и особенности функционирования системьг
Принцип согласованности выражается в том, что моделирующие программы, входящие в состав СМГМ, с одной стороны должны соответствовать информационным запросам, поступающим со стороны системы анализа состояния ГТО, с другой стороны должны обеспечиваться необходимыми для расчетов актуальными исходными данными, получаемыми из других подсистем автоматизированной системы информационного обеспечения, с третьей стороны результаты расчетов должны быть пригодны для представления в виде тематических покрытий. Реализация этого принципа является необходимым условием изучение СМГМ как составной части автоматизированной системы информационного обеспечения анализа состояния ГТО.
Принцип пропорциональности и планомерности. Реализация этого принципа предполагает распределение доступных ресурсов по различным видам работ, связанным с построением СМГМ (исследованию информационных потребностей системы анализа ГТО, формальной постановке задач моделирования, разработке математико геоинформационных моделей и их программной реализации, обеспечению моделирующих программ исходными данными) с учетом важности для целей анализа различных модельных результатов.
Принцип преемственности заключается в том, что при создании новых моделирующих программ должны использоваться уже существующие программные компоненты. Реализация этого принципа способствует сокращению сроков разработки математико-геоинформационных моделей, уменьшению их стоимости, повышению надежности функционирования.
Принцип инвариантности предполагает, во-первых, такую организацию программных компонентов СМГМ и такой схемы взаимодействия между ними в составе системы моделирования, чтобы изменения отдельных компонентов не вызывали необходимости внесения изменений в других компонентах; во вторых, структурные изменения в обеспечивающих по отношению к СМГМ подсистемах (базах данных, геоинформационных моделях), в составе автоматизированной системы информационного обеспечения анализа ГТО в минимальной степени затрагивали существующие математико-геоинформационные модели.
Принцип унифицированного информационного пространства, означающий такую организацию математико-геоинформационных моделей, которая допускает их многократное использование для решения различных задач. Реализация этого принципа предписывает строить моделирующие программы как открытые информационные системы, что обеспечивает плавный рост функциональных возможностей СМГМ при скачкообразном изменении характера информационных запросов, поступающих со стороны системы анализа состояния ГТО.
Принцип эффективного использования исходных данных, Основой эффективного функционирования СМГМ является наличие не только программных продуктов, реализующих различные алгоритмы моделирования, но и актуальных исходных данных для моделирования. Наличие необходимых исходных данных можно обеспечивать за счет увеличения объемов измерительной информации (экстенсивный подход), либо за счет комплексного, разноаспектного использования имеющихся данных (интенсивный подход). По смыслу этот принцип тесно связан с принципом аналогий. Реализация этого принципа обеспечивает повышение степени удовлетворения информационных потребностей системы анализа состояния ГТО за счет эффективного использования имеющихся данных.
Принцип обработки информации в реальном времени означает, что результаты моделирования должны быть получены к определенному директивному сроку. Назначение директивных сроков на ряду с запросами на информационное обеспечение является проявлением влияния внешней среды на СМГМ. Реализация этого принципа накладывает ограничение на выбор моделирующего алгоритма, а также состав, объем и точность исходных данных для моделирования.
При исследовании системы информационного обеспечения анализа состояния ГТО на основе математико-геоинформационного моделирования можно выделить принципы функционирования (законы статики) и принципы развития (законы динамики).
Законы статики лежат в основе подходов, используемых для разработки математических методов и моделей.
Динамика СМГМ проявляется в темпах развития ее функциональных возможностей в соответствии с доступностью ресурсов (финансовых, информационных, методологических, интеллектуальных), динамическим характером информационных запросов со стороны системы анализа состояния ГТО, изменением технологий реализации математико-геоинформационных моделей в виде программных продуктов.
Разработка моделей функций распределения параметров состояния геотехнических объектов
Для исследования точности интервального оценивания посредством параметрической и непараметрической моделей выполнялся статистический эксперимент, состоящий в генерации с помощью программных датчиков серий длины п последовательностей случайных чисел различного объема N, соответствующих законам распределения F3(x), и определения по этим выборкам оценок исходной функции распределения Fn H(x) посредством параметрической и непараметрической моделей. Доверительная область определялась нижней и верхней огибающими полученного семейства кривых. В соответствии с рекомендациями, изложенными в [7, 238], длина серии л, принималась равной пятидесяти, что соответствует а = 0,9.
На рисунках 3.9-3.11 показаны доверительные границы, соответствующие различным законам распределения при объеме исходных выборок N=20. Через R ,RB обозначены 90 %-е доверительные границы оценок, полученных с помощью параметрической модели, RH,RB -доверительные границы оценок, полученных с помощью непараметрической модели. Пунктирные линии соответствуют доверительным границам, полученным традиционным методом. Через F3(x) обозначена истинная функция распределения.
В результате проведенных исследований было выяснено, что максимальная величина доверительного интервала (3.48) Amax=max(RB(x)-RH(x)), (3.48) x получаемая на основе параметрической модели при фиксированном объеме выборки практически не зависит от типа функции распределения. При использовании непараметрической модели при одном и том же объеме выборки ширина доверительного интервала оказывалась тем большей, чем более симметричен закон распределения. Для выборок объема N 10 параметрическая модель обеспечивала более узкие доверительные границы, чем непараметрическая.
На рисунке 3.12 показаны зависимости Amax(N), соответствующие традиционному методу, а также параметрической и непараметрической моделей, там же приведены результаты, соответствующие использованию метода прямоугольных вкладов [66, 67, 281]. Сопоставление с методом прямоугольных вкладов было обусловлено тем, что среди известных статистических методов, предназначенных для обработки выборок малого объема, он обеспечивал получение лучших результатов [15, 71]. Отметим, что при нахождении Amax(N) с помощью метода прямоугольных вкладов, ширина вкладов выбиралась с учетом вида Fj(x), то есть являлась оптимальной.
На основании проведенных исследований можно заключить, что при том же объеме выборки ширина доверительных границ в случае использования параметрической модели оказывалась в 1,5-2 раза меньше чем доверительных границ, получаемых с помощью известных статистических методов. Ширина доверительных границ, получаемых с помощью непараметрической модели, оказывается в 1,2-3 раза меньше, чем границ, получаемых с помощью других статистических методов, причем доверительные границы оказываются теми уже, чем более асимметричен закон распределения и чем больше объем выборки.
В целом по результатам экспериментального исследования точности доверительного оценивания посредством параметрической и непараметрической моделей можно заключить, что при объемах выборок N=(20-50) целесообразно использовать параметрическую модель, а при N 50 - непараметрическую.
Традиционная схема конструирования моделей функций распределения параметров состояния ГТО сводится к подбору какого-либо типа параметрической модели, оцениванию на основе фактических данных значений параметров моделей и дальнейшей эксплуатации полученной оценки [46, 60]. Недостатком такого подхода является сужение всего многообразия статистических моделей до модели одного класса, что снижает достоверность оценивания статистических характеристик параметров состояния ГТО. Рассмотренные в предыдущих разделах диссертации унифицированные параметрическая и непараметрическая модели позволяет решить одну из основных проблем оценивания функции распределения -формализацию процедуры оценивания на основе выборочных данных. Вместе с тем, результаты проведенных исследований не позволяют отдать однозначного предпочтения какой-либо из рассмотренных моделей. Следует также учитывать, что существенным, с точки зрения использования моделей в составе информационных систем, является то, насколько сложна их программная реализация [254]. Опыт исследования унифицированной параметрической модели (3.8) с учетом (3.10) позволяют заключить, что численное нахождение параметров модели по значениям начальных моментов связано со значительными вычислительными трудностями [7, 69].
В связи с этим целесообразно разработать на базе рассмотренных моделей обобщенную алгоритмическую модель, сочетающую в себе достоинства обеих моделей, а также позволяющая разработать простую вычислительную процедуру построение оценок функций распределения по выборочным данным.
Основой для разработки обобщенной алгоритмической модели функций распределения показателей состояния ГТО является следующие положения: как параметрическая, так и непараметрическая модели позволяют строить оценки функций распределения по значениям двух первых начальных моментов и известной границе физически возможных значений параметров состояния ГТО; форма функции распределения однозначно идентифицируется отношением математического ожидания к среднеквадратическому отклонению, а масштаб - величиной среднеквадратического отклонения; при N 50 лучшие результаты получаются посредством параметрической модели, а при N 50 - посредством непараметрической.
Отмеченные обстоятельства лежат в основе разработки обобщенной алгоритмической модели функций распределения. Ядром модели являются таблицы эталонных интегральных функций распределения. Эти таблицы получаются при заранее выбранной левой границе интервала (например, в качестве левой границы может быть принят нуль) и фиксированном значении среднеквадратического отклонения а (в качестве фиксированного значения среднеквадратического отклонения может быть принята, например, единица). Строки таблицы представляют собой значения интегральных функций распределения
Разработка формальных методов классификации территории по выборочным данным
Если эволюция осуществляется в основном за счет первой компоненты, стоящей в правой части выражения (5.2), то такой тип развития можно назвать экстенсивным (заметим, что этот тип эволюции характерен для случая, когда моделирующие программы создаются либо в виде монолитных конструкций, либо на основе использования подпрограмм, то есть в случае, когда включение программы в состав нового приложения требует изменения исходного кода программы). Если эволюция достигается в основном за счет второй компоненты, входящей в выражение (5.2), то имеет место интенсивное развитие эффективности системы моделирования за счет разноаспектного использования одних и тех же математико-геоинформационных моделей и исходных данных в составе различных приложений (в основе этого типа эволюции лежит архитектура открытых информационных систем).
Таким образом, в качестве факторов, определяющих эффективность функционирования системы моделирования, выступают следующие: количество программ, входящих в состав системы моделирования и реализующих различные математико-геоинформационные модели; способ программной реализации математических моделей, определяющий возможность повторного использования существующих программных продуктов и исходных данных в составе различных приложений.
Развитие функциональных возможностей системы математико-геоинформационного моделирования осуществляется в результате взаимодействия трех взаимосвязанных видов работ (рис. 5.2):
Обобщенная схема решения задач математико-геоинформационного моделирования исследование информационных потребностей системы анализа состояния ГТО и постановки задач моделирования; разработку математико-геоинформационных моделей и их программную реализацию; обеспечение математико-геоинформационных моделей актуальными исходными данными и выполнение модельных расчетов.
В основе планирования построения системы моделирования лежит следующее. Обобщенно процесс производства информации методами математико-геоинформационного моделирования можно представить в виде трехзвеннои цепочки преобразований
Здесь через (П-»3) обозначено преобразование информационных потребностей в формальные постановки задач, (3—»Q) соответствует преобразованию формальных постановок задач в математико-геоинформационные модели и разработку программных продуктов, реализующих математико-геоинформационные модели, (Q— R) соответствует этапу использования моделей, то есть сбору актуальных исходных данных и выполнению расчетов.
Если предположить, что: реализацией каждого звена занимается независимая группа специалистов; эффективность реализации каждого вида работ находится в прямой зависимости от количества финансовых средств; финансовые средства, выделяемые на построение СМГМ, являются ограниченными, то есть увеличение финансирования какого-либо вида работ неизбежно приводит к снижению финансирования других видов работ, то в качестве обобщенного показателя эффективности планирования выступает линейная функция wn=p(1)+p(2)+P(3), где p(1) - характеризует эффективность работ, направленных на изучений информационных потребностей и формальную постановку задач моделирования; р(2) - характеризует эффективность работ, связанных с разработкой и программной реализацией математико-геоинформационных моделей; р(3) - характеризует эффективность работ, связанных с использованием математико-геоинформационных моделей.
Построение системы информационного обеспечения на основе математико-геоинформационного моделирования является достаточно длительным процессом, поэтому задача планирования мероприятий носит мультивременной характер [55]. Учитывая, что ассигнования на построение системы моделирования выделяются отдельно на каждый плановый период AT (обычно в качестве планового периода выступает календарный год), задача динамического планирования может быть сформулирована в следующем виде.
Допустим имеется L классов задач, решение которых составляет информационное обеспечение систем анализа состояния ГТО. Пусть о; -сумма ассигнований, выделяемых на информационные потребности и постановку задач моделирования для і-го класса (i = l;L); yi - сумма ассигнований, выделяемых на разработку моделей і-го класса и их программную реализацию; 5; - сумма ассигнований на сбор актуальных исходных данных для моделирования и преобразование их в базы данных и геоинформационные модели.
Требуется распределить ресурсы таким образом, чтобы максимизировать общую эффективность мероприятий, связанных с созданием и использованием системы математико-геоинформационного моделирования с учетом различной важности классов решаемых задач.
Математическая модель показателя, характеризующего эффективность мероприятий по созданию системы математико-геоинформационного моделирования имеет вид где [ (UiX P Yj), Р(8І) _ показатели состояния системы моделирования; С - общая сумма ассигнований, выделяемых на развитие системы математико-геоинформационного моделирования; СІ - верхний предел ассигнований, выделяемых на решении задач і-го класса.
Полагается, что управляемые переменные и;,у;, 8; представляют собой неотрицательные целые числа для любого і, значения с; назначаются с учетом важности решения задач і-го класса для целей анализа ГТО. Например, значения СІ могут определяться из условия с; = С со;,
Показатели состояния рассчитываются по следующим правилам. Эффективность мероприятий, связанных с исследованием информационных потребностей и постановкой задач моделирования описываются выражением (иі) = Зі(оі)/ПГ, (5.8) количество формальных постановок задач, соответствующих информационным запросам 1-го класса П; , известным к началу планового периода. Следует отметить, что в течение планового периода могут AT возникнуть новые информационные запросы числом ДЦ Если предположить, что для вновь возникающих информационных запросов в течение планового периода разработка постановок задач не производится, то и число информационных запросов, для которых отсутствуют формальные постановки задач на конец планового периода П; составит
