Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Современные методы принятия решений по оценке качества окружающей среды 13
1.1. Математическое моделирование распределенных динамических систем, как основа принятия решений по оценке качества окружающей среды 13
1.2. Многоатрибутный и многокритериальный комплексный характер задачи математического моделирования доза-эффект-динамики природных систем 15
1.3. Методы многоатрибутного комплексного анализа при математическом моделировании атмосферного переноса промышленных загрязнений 16
1.4. Интегральные индексы как комплексные многоатрибутные оценки экологического состояния природных систем 18
1.5. Методики управления качеством окружающей среды с использованием многоатрибутного и многокритериального принятия решений 22
1.6. Применение аппарата теории нечетких множеств для решения задач оценки качества окружающей среды 30
1.7. Цели и задачи диссертационной работы 33
Глава 2. Разработка методик и алгоритмов оценки качества окружающей среды в районе промышленных предприятий 35
2.1. Разработка концептуальной модели процедуры принятия решений по оценке качества окружающей среды 35
2.2. Разработка интегральных индексов для оценки качества окружающей среды в районе промышленных предприятий 48
2.3. Разработка алгоритмов многокритериальных и многоатрибутных оценок качества окружающей среды 58
2.3.1. Разработка методик и алгоритмов кластеризации лесных участков в районе промышленных предприятий 58
2.3.2. Разработка методик и алгоритмов расчета главного интегрального индекса для ранжирования состояния лесных участков 70
2.4. Разработка методик и алгоритмов оценки качества окружающей среды с использованием доза-эффект зависимостей 76
2.4.1. Алгоритм анализа доза-эффект зависимостей для формирования лингвистического словаря оценок качества окружающей среды 76
2.4.2. Алгоритм кластеризации лесных участков на основе метода k-средних 86
2.4.3. Агломеративный алгоритм кластеризации лесных участков 89
2.4.4. Алгоритмы расширения лингвистического словаря экологического районирования лесных участков 96
2.5. Методика использования космической съемки для экологического районирования лесных участков 100
2.6. Выводы 104
Глава 3. Программно-информационное обеспечение автоматизированной системы оценки качества окружающей среды в районе металлургических предприятий "АСКОС-МЛ" 107
3.1. Разработка архитектуры автоматизированной системы оценки качества окружающей среды в районе металлургических предприятий "АСКОС-МП" 107
3.2. Модуль управления "АСКОС-МП" 108
3.3. Базы данных показателей качества окружающей среды и модуль управления вычислительными процедурами 113
3.4. Выводы 121
Глава 4. Применение разработанного методического и программно- информационного обеспечения для эколого-экономических оценок в районе металлургического комбината "Печенганикель" 123
4.1. Доза-эффект зависимости для лесных участков в районе комбината "Печенганикель" 123
4.2. Интегральные характеристики качества лесных участков в районе комбината 127
4.3. Расчет главного интегрального индекса и ранжирование лесных участков в районе комбината 128
4.4. Интегральные индексы, экологическое зонирование и эколого-экономические оценки лесных участков в районе комбината 132
4.5. Аналитическое иерархическое оценивание качества окружающей среды в районе комбината 140
4.6. Выводы 146
Основные результаты научных исследований 149
ПРИЛОЖЕНИЯ 163
- Математическое моделирование распределенных динамических систем, как основа принятия решений по оценке качества окружающей среды
- Разработка концептуальной модели процедуры принятия решений по оценке качества окружающей среды
- Модуль управления "АСКОС-МП"
Введение к работе
Актуальность диссертации. По своей природе решения могут быть одноцелевыми или многоцелевыми, а также одно или многоатрибутными. Как правило основную массу проблем, решаемых системами поддержки принятия решений (СППР), составляют многоцелевые и многоатрибутные проблемы. Например, в состав комплексной оценки эрозии почвы могут входить такие показатели как: угол наклона земельного участка, процент хозяйственного использования, тип почвы и пр. При этом основная задача принятия решений сводится к проблеме объединения перечисленных показателей в комплексные оценки эрозии почвы. Задачи такого класса получили название многоатрибутных оценок. Они составляют основу при разработке эколого-лесоводственнных требований и нормативов, обеспечивающих лесохозяйств енную и лесопромышленную, деятельности, разведку и добычу полезных ископаемых, снижающих отрицательное воздействие на лесные экосистемы. Усиление защитной роли лесов предполагается решать путем разработки методов и нормативов повышения устойчивости, долговечности и экологической ценности насаждений, критериев оценки состояния лесов, в том числе особо охраняемых природных территорий, разработки методов восстановления функциональных качеств лесных территорий, деградировавших в результате нерегулируемого техногенного воздействия. Не потеряли актуальности разработки многоатрибутных оценок в области изучения различных воздействий на лесные экосистемы -разработка методов оценки результатов ведения лесного хозяйства на осушаемых землях лесного фонда; разработка нормативов предельно допустимых уровней техногенных загрязнений; методов контроля техногенного загрязнения лесных биогеоценозов поллютантами различного происхождения; комплекса мероприятий по организации ведения лесного хозяйства в условиях радиоактивного загрязнения и в районах с повышенной потенциальной радиационной опасностью; экономическая оценка ущерба, нанесенного лесным экосистемам в результате воздействия природных и антропогенных факторов, а также при катастрофических ситуациях. Экологически важными являются научные исследования по разработке нормативов и оценок ресурсного и природно-экологического потенциала лесов, в особенности при введении в лесные культуры перспективных лесообразующих пород, в том числе интродуцентов, созданию плантаций пищевых и технически ценных быстрорастущих лесных культур, а также в процессе восстановления
лесной растительности в зоне деятельности крупнейших металлургических, горнодобывающих, химических и других предприятий.
Для российского лесного хозяйства важной проблемой остается оценка воздействия лесных пожаров. Остаются актуальными разработки по совершенствованию методологии оценки пожарной опасности в лесу по условиям погоды, прогноза поведения лесных пожаров, совмещения традиционных и новых современных способов противопожарной деятельности и профилактики предупреждения распространения огня в лесу. Необходима разработка системы раннего обнаружения, определения координат и слежения за лесными пожарами на основе использования геоинформационных (ГИС) технологий, новых технических средств (грозопеленгаторы, лазерные дальномеры, космическая съемка, авиационная техника и др.).
Важной задачей исследований в области лесозащиты является обоснование и разработка экологических норматив и мероприятий (технологий) разного уровня, которые обеспечивают эффективную защиту леса от вредных организмов, сохранение биологического разнообразия и продуктивности лесов. К перспективным относятся разработки многокритериальных оценок по управлению численностью популяций вредных насекомых и болезням, моделированию экологических процессов и оптимизации стратегии и тактики лесозащиты с использованием системного анализа и современных информационных технологий.
Актуальными являются разработки по совершенствованию критериев и методов, составляющих основу наземных и дистанционных методов лесопатологического мониторинга, обследованию и оценки очагов вредных организмов; систем принятия решений и планирования лесозащитных мероприятий на базе эколого-экономических критериев и эколого-экономической оптимизации, а также комплекса профилактических и активных мер защиты, включая методы оценки результативности и оптимизации интегрированных систем.
В решении большинства вопросов лесоуправления важное место принадлежит лесоустройству, которое обеспечивает проведение периодической инвентаризации лесов и разработку комплексных проектов организации и ведения лесного хозяйства, в том числе выявление всего комплекса ресурсов и полезности лесов. Документы лесоустройства являются первичной информационной основой для организации и ведения лесного хозяйства, государственного учета лесного фонда, государственного лесного кадастра, мониторинга лесов, разработки государственных норматив использования, охраны, защиты лесного фонда и
воспроизводства лесов. Разрабатываемые методы многокритериальных оценок необходимые для осуществления эколого-экономического анализа и эколого-экономической оптимизации лесов в районе промышленных предприятий должны учитывать широкое применение ГИС-технологий.
При разработке многокритериальных оценок состояния лесов исключительно важным является выполнение международных обязательств, связанных с Конференцией ООН по окружающей среде и развитию 1992 г. в Рио-де-Жанейро, отраженных в документах «Лесные принципы» и «Повестка дня на XXI век», требований и рекомендаций последующих соглашений по сохранению лесов и устойчивому управлению лесами (Монреальский, Хельсинский процессы и другие), Программы действий по лесам стран восьмерки (1998), Конвенции по биологическому разнообразию (1995), Рамочной конвенции ООН об изменении климата (1994) и Киотского протокола к ней (1997).
Многие проблемы принятия решений являются не только многоатрибутными, но и многоцелевыми. При этом большинство процедур решения многоцелевых задач защиты окружающей среды сводятся к задачам математического программирования [1-3]. Для правильной оценки принятых решений требуется, чтобы для каждого альтернативного решения проводилась оценка риска его принятия. Правильное решение как правило основано на надежной входной информации, имеющейся в базах данных. Однако эта информация редко бывает абсолютно достоверной. Это приводит к неопределенности, источником которой являются две причины: недостоверность данных и неточность решающих алгоритмов и правил.
Основной причиной неопределенности данных являются ошибки измерения. Однако в некоторых случаях неопределенности имеют принципиальный характер и связаны с неопределенностью положения границ между качественно различными областями. Например, неопределенность разграничения двух классов земельных участков на пологие и крутые в зависимости от величины склона. Другим примером является неопределенность разграничения территории вокруг промышленных предприятий на экологические зоны.
Рассмотрим в качестве следующего примера лесные массивы, расположенные в зоне воздействия промышленного химического загрязнения. В случае сильной техногенной нагрузки воздействие проявляется в виде физиономических симптомов заболевания: дефолиация и дехромация листьев, изреживание кроны и пр. При небольших нагрузках явные симптомы
экологического неблагополучия отсутствуют и изменение экологического состояния выражается в уменьшении видового разнообразия компонент экосистемы, в снижении общей продуктивности, в изменении трофических циклов и пр. Такие параметры лесной экосистемы, как степень дефолиации или дехромации листьев, изреживание кроны, суховершинность, класс бонитета и изменение трофических циклов описываются нечеткими лингвистическими переменными, например: "большой", "средний", "малый", "хороший" и пр. Неопределенности такого класса хорошо описываются с помощью формализма теории нечетких множеств (ТНМ), основы которой были разработаны Заде [4-8]. Неопределенность решения может быть также обусловлена неопределенностью решающих правил, которые в свою очередь возникают, как вследствие ошибок в численных параметрах моделей, так и по причине не правильной структуры самих решающих правил и алгоритмов.
Для решения проблемы неопределенности были разработаны различные теоретические модели, включая байесовские решающие правила [9] и нечеткие алгоритмы [10].
Как отмечалось выше, основной задачей многоатрибутного оценивания является построение комбинации качественно различных показателей в единые интегральные оценки или индексы. В случае булевских показателей удобным инструментом для получения комплексной оценки являются логические операции. Для непрерывных величин, как правило, используются взвешенные линейные или полиномиальные комбинации базовых показателей, которые в некоторых случаях умножаются на функции-ограничения. Таким образом, задача многоатрибутного оценивания сводится к задаче определения весовых коэффициентов интегральных индексов.
Интегральные индексы имеет достаточно широкое применение в различных научных и прикладных областях. Как правило, индексы представляют собой алгоритмы сжатия больших объемов информации в отдельные характеристики и показатели. В задачах кластеризации и распознавания образов интегральные индексы применяются для сегментации изображений [11]. Понятие индекса впервые введено в общей теории статистики, где индекс используется для экономического анализа, как показатель сравнения двух состояний одного и того же явления, состоящего из соизмеримых или несоизмеримых элементов [12]. Ряд интегральных индексов разработаны для проведения экологических оценок [13,14]. Важную роль интегральные индексы играют в экологических экспертных системах (ЭС) и экологических системах поддержки принятия решений. Следует отметить,
что экологическая информация является в основном нечеткой, поэтому экологические СППР должны оперировать нечеткой и лингвистической информацией, характеризующей экологическое состояние природных систем.
В настоящее время аппарат ТНМ широко применяется для решения следующих задач [15-18]:
разработка нечетких баз данных;
нечеткое структурное моделирование;
нечеткое регрессионное моделирование;
нечеткий групповой метод обработки данных;
нечеткое интегрирование и квантование;
разработка нечетких аналитических иерархических процессов;
нечеткое математическое планирование;
нечеткое многоцелевое планирование;
разработка методов нечеткого статистического принятия решений;
разработка методов нечеткого многоатрибутного принятия решений.
Как следует из спектра выше перечисленных задач, проблема нечеткого многоатрибутного принятия решений относится к числу наиболее важных и актуальных. Это связано в первую очередь с большими объемами информации различного качественного характера, на основании которой требуется осуществлять принятие правильных решений. Раработке методов, алгоритмов и программно-информационного обеспечения решения этой важной проблемы в части важного и актуального направления эколого-экономического анализа и СППР защиты окружающей среды и посвящена данная диссертационная работа.
Следует отметить также важность и актуальность задачи получения эколого-экономических оценок стоимости земельных участков в районе промышленных и в особенности металлургических предприятий, как крупных источников существенного химического загрязнения. Эта проблема связана с задачей экологического зонирования территории вокруг промышленных источников химического загрязнения, которая по своему существу имеет нечеткий характер вследствие мозаичности границы между экологическими зонами.
Основные направления исследований данной кандидатской диссертации выполнялись в соответствии с проектами Российского фонда фундаментальных исследований № 98-04-48259 "Теоретическое и экспериментальное исследование поведения лесных экосистем под воздействием газовых выбросов промышленных предприятий в окрестности порога токсического воздействия" и № 02-04-48233
"Теоретическое и экспериментальное исследование роли метастабильного состояния в доза-эффект динамике лесных экосистем под воздействием газовых выбросов промышленных предприятий".
Научная новизна диссертации состоит в следующем:
Разработана концептуальная модель системы поддержки принятия решений (СППР) защиты окружающей среды, в основу которой положены представления о многокритериальных и многоатрибутных оценках качества природных систем и покрытых лесом земельных участков с использованием доза-эффект зависимостей, эколого-экономического анализа и эколого-экономической оптимизации, которые являются необходимым условием устойчивого развития природно-техногенных систем.
Разработана методика использования интегральных индексов для формирования многокритериальных оценок экологического состояния природной среды в районе металлургических предприятий,
Разработана методика и алгоритмы для определения главного интегрального индекса, который необходим для решения задач ранжирования покрытых лесом земельных участков в районе металлургических комбинатов.
Разработаны методика и алгоритм анализа доза-эффект зависимостей, что необходимо для формирования лингвистического словаря оценок качества природной среды в районе металлургических комбинатов.
Разработан алгоритм, который предназначен для кластеризации покрытых лесом земельных участков с учетом притяжения кластеров к особым точкам доза-эффект зависимостей на основе метода k-средних. Алгоритм позволяет сгруппировать земельные участки в отдельные группы с одинаковым качеством природной среды.
Разработан агломеративный алгоритм, который предназначен для кластеризации покрытых лесом земельных участков с учетом притяжения кластеров к особым точкам доза-эффект зависимостей. Алгоритм позволяет на основании дендрограммы классов сгруппировать участки по критерию качества природной среды в отдельные группы, размеры которых приведены в соответствие с размерами зон экологического районирования, которые были получены в результате анализа доза-эффект зависимостей.
Разработана методика и алгоритмы расширения лингвистического словаря экологического районирования земельных участков в районе металлургических комбинатов. Методика и алгоритмы были использованы в
компьютерной автоматизированной системе оценки качества окружающей
среды в районе металлургических производств {АС КОС МП) для
автоматического увеличения количества термов лингвистического словаря
экологического районирования.
Разработана архитектура комплекса программных средств
автоматизированной системы оценки качества окружающей природной среды в районе металлургических предприятий (АСКОС МП), которая позволяет в рамках удобного интерфейса и без специальных знаний как в области программирования, так и в специальных предметных областях математической экотоксикологии, экологического моделирования, теории классификации и кластеризации, а также обработки космических изображений, использовать разработанные в диссертации алгоритмы и программные средства для кластеризации, ранжирования, выбора и оценки качества природной среды покрытых лесом земельных участков в районе металлургических производств.
Практическая значимость диссертации состоит в следующем: Разработанное методическое и программно-информационное обеспечение СППР защиты окружающей среды было использовано для эколого-экономических оценок в районе металлургического комбината "Печенганикель" и может быть предложено для аналогичных оценок в районе других промышленных источников химического загрязнения, а также в качестве инструментария в экспертных системах и системах экологического мониторинга.
Разработанны методы и алгоритмы анализа экспериментальных данных о состоянии природной среды в районе металлургических предприятий, позволяющие на практике производить многосторонние и объективные оценки качества природной среды. На основании экспериментальных данных по доза-эффект зависимостям были рассчитаны интегральные характеристики дозы и эффекта для лесных массивов в районе металлургического комбината "Печенганикель" на Кольском полуострове, а также рассчитана интегральная доза-эффект зависимость, анализ которой позволил выделить пять зон различного экологического качества природной среды в районе комбината.
С помощью разработанного агломеративного алгоритма кластеризации покрытых лесом земельных участков с учетом притяжения кластеров к особым точкам доза-эффект зависимостей были построены дендрограммы расстояний в пространстве признаков для 12 лесных участков в районе комбината. Полученные
дендрограммы позволили выделить эквивалентные по качеству природной среды группы земельных участков, которые затем были ранжированы по величине суммарного интегрального индекса.
С использованием разработанного алгоритма кластеризации покрытых лесом земельных участков с учетом притяжения кластеров к особым точкам доза-эффект зависимостей на основе метода k-средних была проведена кластеризация лесных участков в районе комбината. В качестве центров притяжения были использованы центры пяти экологических зон, найденные с помощью интегральной доза-эффект зависимости. Участки, находящиеся в одном и том же кластере, эквивалентны друг другу, что было учтено при проведении их стоимостной оценки.
Важное практическое значение имеют также разработанные в диссертации методы и алгоритмы экологического зонирования лесов в районе промышленных источников химического загрязнения, а также алгоритмы и программы эколого-экономической оценки земельных участков.
Математическое моделирование распределенных динамических систем, как основа принятия решений по оценке качества окружающей среды
Проблема интеграции разнообразных математических моделей экологических процессов и систем в единую информационную систему для решения задач математической экологии, экологического мониторинга и принятия эффективных экологически обоснованных решений является важной и актуальной задачей.
В качестве примера одной из основных задач математической экологии рассмотрим задачу техногенного воздействия атмосферных выбросов промышленных предприятий на природные системы и, в частности , на лесные экосистемы. Эта задача включает в свой состав следующие задачи математической экологии:
- Математическое моделирование технологических процессов и систем газоочистки;
- Математическое моделирование атмосферного переноса поллютантов в пограничном слое атмосферы;
- Математическое моделирование атмосферного переноса поллютантов в лесном пологе;
- Математическое моделирование процессов деградации и восстановления лесов под воздействием техногенной нагрузки. В свою очередь эта проблема включает в свой состав две основные задачи:
(1) Квазистационарной крупномасштабной (годовой) динамики, когда отклик лесной экосистемы может быть описан с помощью математических моделей доза-эффект зависимостей.
(2) Мелкомасштабной (среднесуточной) динамики лесов с учетом процессов накопления поллютантов и процессов самоочистки.
Математическое моделирование процессов деградации и восстановления лесов под воздействием техногенной нагрузки невозможно без математического моделирования лесов, как экосистемы. Большинство современных моделей лесов ограничены рамками разнопородных, разновозрастных древостоев (модель Чумаченко, МЛТУ [29]; Комаров, Березовская, Карев ЦЭПЛ РАН [30] и др.). Однако математическое моделирование лесов невозможно без включения в модели процессов взаимодействия между собой таких компонентов лесной экосистемы, как травя но-кустарничковый ярус, подстилка и верхние горизонты почвы. Эти процессы должны включать локальные биохимические циклы.
Важным результатом развития методов математического моделирования сложных систем явилось открытие так называемых базовых математических моделей (Малинецкий.1992, 1997, 2000) [33-35]. Поданным Малинецкого в эпоху становления вычислительного эксперимента казалось, что изучение сложной системы аналогично складыванию мозаичной картины. Например, при моделировании биосферы, одной группе исследователей можно поручить строить модель атмосферы, другой океана, третьей биоценозов тундры и т.д. Затем эти куски-модули соединяются в единое целое и должна получиться модель биосферы. Провал нескольких крупных проектов такого сорта, показал, что результаты полученных таким образом больших моделей не имеют ясной интерпретации и трудно поддаются анализу.
Поэтому стратегия моделирования в настоящее время базируется в основном на следующем подходе. На первоначальном этапе выделяются основные, ключевые процессы, играющие главную роль в изучаемом явлении на данном пространственном и временном масштабах. Затем строиться еще более простая модель явления, учитывающая еще меньшее количество факторов. И так происходит до тех пор, пока не возникает простейшая модель, поведение которой уже понятно. Только после того, как модель нижнего уровня изучена и понята, удается перейти на следующий более высокий уровень.
Как отмечено Малинецким в его книге "Хаос, Структуры. Вычислительный эксперимент" [34], основной целью моделирования сложных систем является построение иерархии упрощенных моделей.
Эти модели являются общими для разнообразных систем и явлений и называются базовыми математическими моделями. Чрезвычайно важным в этой связи является также осознание того факта, что базовых моделей - немного (Малинецкий.1997) [34]. Классическим примером базовой модели, при помощи которой были открыты новые сценарии перехода к турбулентности и хаосу, является дискретная модель логистического отображения простейшего вида: хк+\ = Л хк \п хк ) і где Хк - комплексная переменная, характеризующая экологическое состояние экосистемы, А. - параметр модели. Эта базовая модель обладает большими прогностическими возможностями и была использована для моделирования широкого диапазона процессов и явлений, в том числе механических, экологических, экономических и пр. К числу базовых математических моделей экологических систем следует отнести модели доза-эффект динамики, а в качестве базовых переменных этих моделей следует использовать многоатрибутные и многокритериальные комплексные оценки -интегральные индексы.
Даже краткий перечень задач математического моделирования данной частной задачи выявляет ее чрезвычайно сложный и комплексный характер.
Следует подчеркнуть, что решение любой из вышеперечисленных частных задач также в свою очередь распадается на задачи комплексного характера.
Разработка концептуальной модели процедуры принятия решений по оценке качества окружающей среды
Концептуальная модель системы поддержки принятия решений (СППР) защиты окружающей среды в районе промышленных предприятий должна быть основана на концепции эколого-экономической оптимизации и интегрирована в парадигму устойчивого развития (УР) [57-59]. Как отмечено в книге [57J, вся история человечества связана с поисками и мечтами о справедливом, гармоничном обществе. Новые модели возникали, когда существующие социально-экономические формы не обеспечивали развитие общества. Поэтому появление новых моделей, к которым следует отнести на данный момент парадигму устойчивого развития, является закономерным. Понимание существа новой модели невозможно без выяснения сущности предшествующих ей форм. Исповедуемый ныне западный вариант развития человечества основан на научно-технических достижениях, рыночной форме экономики и демократических принципах организации общества. Эта модель появилась более двух столетий назад и обеспечила потрясающие успехи в производстве материальных ценностей, которых создано больше, чем за всю предыдущую историю существования цивилизации. Однако в настоящее время стали проявляться явные признаки несоответствия данной модели принципам гармонического развития. Не были решены существовавшие ранее проблемы, в частности имущественное и социальное неравенство: 20% населения планеты владеют более 80% материальных средств [57-59] — фактически сформировался «золотой миллиард», если учесть, что нынешнее население составляет 6 млрд чел. Межгосударственные, межэтнические, межрелигиозные противоречия не только не сняты с повестки дня, но и продолжают решаться старым способом: с позиции силы, оружия: для этого периода характерны наиболее кровопролитные и разрушительные войны. Помимо усугубления старых проблем появились новые, ранее представлявшиеся несущественными: перенаселение отдельных стран и планеты в целом, ограниченность природных ресурсов, пагубное антропогенное воздействие на окружающую среду.
Индустриализация производства с ее масштабностью и интенсивным потреблением природных ресурсов привела к небывалому воздействию человека на окружающую среду. В начале симптомы носили территориально ограниченный
— локальный характер: загрязнение рек и водоемов в промышленно развитых государствах, локальные кислотные дожди. Хотя наличие кислот в дождевых каплях было обнаружено в середине XIX в. с помощью химико-аналитических методов, их негативное воздействие, значительное по силе и масштабам, проявилось почти через столетие. Появились проблемы глобального масштаба -истощение озонового слоя, планетарное потепление из-за парникового эффекта. Выбросы производства и быта привели к тому, что антропогенная циркуляция по ряду химических элементов и веществ в окружающей среде стала превышать естественную: по железу в 13 раз, цинку—11, свинцу — 13, олову — ПО, сурьме — 31 и т. д. [60]. Более того, в окружающей среде появились искусственные (неприродные) химические вещества, которые также оказывают негативное влияние, например хлорфторуглероды, «обвиняемые в появлении озоновых дыр». Количество факторов, вызывающих тревогу экологов, стремительно растет в последние десятилетия, что представлено на рис.2.1, взятом из [57], Из рис.2.1 отчетливо видна нарастающая проблематичность. Антропогенные воздействия на окружающую среду столь масштабны, а в ряде случаев и необратимы, что наряду с ограниченными ресурсами приводят к сокращению биоразнообразия на планете. Количество вымерших видов животных исчисляется десятками и сотнями, а многие из существующих видов находятся под угрозой вымирания и нуждаются в защите. Ситуация еще драматичней для флоры, где исчезнувшие виды исчисляются сотнями, а исчезающие и редкие — тысячами [58]. Важность биоразнообразия была удачно подчеркнута в книге [61]: «Разнообразие - причина и следствие устойчивого развития в природе». Следовательно, уменьшая биоразнообразие, мы уменьшаем возможность устойчивого развития биосферы.
Биоразнообразие является важнейшим фактором, который должен обязательно входить в перечень показателей оценки качества природной среды в СППР защиты окружающей среды.
Уменьшение биоразнообразия во многом связано с изменением соотношения биогеографических зон на планете в результате деятельности человека: опустыниванием, осушением болот, заболачиванием, затоплением территорий искусственными водоемами, высыханием естественных озер из-за нарушения водного баланса вследствие человеческой деятельности, но наибольшей проблемой является уничтожение лесов.
Модуль управления "АСКОС-МП"
Модуль баз данных показателей качества природной среды в районе металлургических комбинатов включает в свой состав программы первичной обработки баз данных показателей качества природной среды. Первичная обработка предназначена для преобразования таблиц базы данных в форму необходимую для обработки таблиц алгоритмами многоатрибутного и многокритериального анализа, разработанными во второй главе диссертации.
Таблицы баз данных показателей качества природной среды в районе металлургических комбинатов можно разделить на два основных типа: таблицы стандартных описаний лесных массивов; таблицы доза-эффект зависимостей.
Таблицы стандартных описаний лесных массивов включают следующие параметры: состав лесных насаждений, возраст, высоту, диаметр, бонитет, тип леса, площадь участка и пр.
В верхнем левом углу панели управления модулем (см. рис.3.5) расположены управляющие элементы конвертора, цель которого преобразовать стандартные таблицы базы данных к форме, удобной для численной кластеризации. В нижней части окна расположена кнопка "Вьюер" ("Просмотровщик"), предназначенная для просмотра таблиц базы данных.
Исходная таблица стандартных описаний лесных участков имеет в своем составе текстовые атрибуты: формула леса и тип леса. Вид фрагмента этой таблицы из окна "Вьюера" представлен на рис.3.6. Для преобразования формулы состава лесных насаждений к численной форме была разработана специальная программа, осуществляющая распаковку текстовой информации.
В результате применения алгоритма распаковки текстовой информации исходная таблица стандартных описаний принимает числовую форму удобную для обработки. Фрагмент преобразованной таблицы стандартных описаний представлен на рис.3.7. Элементы управления позволяют провести преобразования таксационных описаний, как для всего файла, так и для отдельных указанных пользователем земельных участков.
Похожие диссертации на Неч#тко-кластерные алгоритмы и программно-информационное обеспечение автоматизированной системы оценки качества окружающей среды в районе металлургических предприятий
