Содержание к диссертации
Введение
1. Концепция геоинформационной поддержки формирования территориальной системы наблюдения на основе анализа метеорологических условий местности 19
1.1. Анализ построения и функционирования территориальных систем наблюдения 18
1.2. Анализ современного уровня исследований условий обнаружения объектов в нижней тропосфере 34
1.2.1. Строение нижней тропосферы 34
1.2.2. Основные факторы, определяющие условия обнаружения в оптическом диапазоне 48
1.2.3. Основные факторы, определяющие условия обнаружения в СВЧ диапазоне 72
1.3. Доступные информационные ресурсы для создания баз геоданных характеристик
обнаружения различных целей 86
1.3.1. Доступные информационные ресурсы гидрометеорологических наблюдений 86
1.3.2. Данные анализа и реанализа атмосферных процессов 100
1.4. Концептуальные основы поддержки принятия решений при формировании систем технического наблюдения с учетом влияния метеорологических условий 109
1.5. Выводы 115
2. Экспериментальные исследования условий обнаружения различных объектов с использованием технических средств. наблюдения 118
2.1. Организация экспериментов 118
2.2. Оптический диапазон 121
2.3. Наблюдения в сантиметровом диапазоне 130
2.4. Исследование характеристик атмосферы, определяющих условия-обнаружения в оптическом диапазоне 115
2.5. Выводы 148
3. Развитие теории применительно к созданию баз геоданных характеристик обнаружения различных объектов . 150
3.1. Проблема восстановления вертикальной структуры АПС на основе данных стандартной гидрометеорологической информации 150
3.2. Исследование характеристик обнаружения, определяемых вертикальными градиентами температуры и влажности в приземном слое 152
3.3. Метод восстановления структуры АПС, основанный на использовании численной модели суточных колебаний 168
3.4. Приложение метода восстановления структуры АПС для расчета характеристик обнаружения 184
3.5. Особенности пространственного анализа 190
3.6. Выводы 195
4. Геоинформационная система для поддержки принятия решений при формировании систем технического наблюдения 197
4.1. Общие принципы геоинформационной поддержки принятия решений
по повышению эффективности СТН 197
4.2. Задача синтеза информации и исследование расчетных характеристик обнаружения 201
4.3. Задача анализа - детализация информации для конкретных территорий и расчет критерия эффективности 215
4.4. Обеспечение поддержки принятия решений по функционированию СТО 223
4.5. Выводы 234
Заключение 236
Список источников 238
Приложение 253
- Основные факторы, определяющие условия обнаружения в оптическом диапазоне
- Исследование характеристик атмосферы, определяющих условия-обнаружения в оптическом диапазоне
- Исследование характеристик обнаружения, определяемых вертикальными градиентами температуры и влажности в приземном слое
- Задача анализа - детализация информации для конкретных территорий и расчет критерия эффективности
Введение к работе
Актуальность. Современные территориальные системы наблюдения характеризуются широким пространственным охватом, большим разнообразием технических средств наблюдения (ТСН) и сложными по содержанию процессами обработки геоинформации (ГИ) об окружающей природной и социальной среде.
Функционирование ТСН существенно зависит от состояния окружающей среды, поэтому широкое внедрение в практику охраны территорий перспективных ТСН предполагает детальный учет и обработку больших массивов ГИ о параметрах окружающей среды.
В настоящее время наиболее массовыми являются ТСН, функционирующие в оптическом и сантиметровом диапазонах электромагнитных волн. Условия распространения электромагнитных волн данных диапазонов существенно зависят от состояния атмосферы на пути их распространения. В зависимости oт вертикального распределения температуры, влажности, давления и водности формируются различные типы атмосферной рефракции и ослабления электромагнитных волн, которые существенным образом определяют характеристики обнаружения различных объектов.
Все это требует исследования гидрометеорологических аспектов наблюдений и создания геоинформационных систем с целью сбора, систематизации, анализа и распространения пространственно-координированных данных условий обнаружения различных объектов для внедрения в последующем практических методов эффективного планирования наблюдательных сетей с позиции минимизации затрат на их развертывание и обеспечение функционирования. Требуется специальная геоинформационная поддержка принятия решений по повышению эффективности систем технического наблюдения (СТН), под которой понимается совокупность процедур , хранения и обработки о характеристиках обнаружения различных объектов с использованием геоинформационных систем применительно к тем территориям, где специальные исследования в этом направлении никогда не производились и систематизированные данные отсутствуют.
Объектом исследования являются процессы обработки геоинформации при проектировании территориальных систем технического наблюдения.
Предмет исследования – модели и методы представления и анализа пространственных параметров обнаружения территориальных объектов на основе гидрометеорологических характеристик геосреды.
Таким образом, основной целью диссертационного исследования является разработка научного аппарата представления и обработки геоинформации для оптимизации систем технического наблюдения на стадии их проектирования в аспекте гидрометеорологического обеспечения.
Выявленными противоречиями предмета исследования, которые определяют научную проблему и перечень научных задач, являются современные требования к СТН по эффективному обнаружению нарушителей границ охраняемых территорий с одной стороны, и отсутствие необходимого для этих целей адекватного гидрометеорологического обеспечения с другой.
Таким образом, для достижения сформулированной цели исследования необходимо решить крупную научную проблему, заключающуюся в необходимости создания высокоточного научного аппарата учета метеорологических факторов для обработки и анализа геоданных с целью надежного обнаружения и идентификации объектов современными техническими средствами наблюдения.
Для достижения поставленных целей в диссертационной работе были сформулированы следующие задачи:
- определить основные подходы к обработке разнородной гидрометеорологической информации для обеспечения эффективного обнаружения объектов техническими средствами наблюдения;
- разработать модели представления и пространственного отображения параметров характеристик обнаружения объектов на основе геоинформационных технологий;
- разработать геоинформационные методы преобразования и анализа гидрометеорологической информации при решении задач обнаружения объектов;
- разработать базу геоданных, обеспечивающую решение задач территориального анализа при обнаружении объектов.
Основными методами решения поставленных задач являются методы создания, использования, обработки и пространственного анализа геоинформации при обнаружении территориальных объектов.
Основу исследования составили теоретические и практические труды крупных специалистов в области геоэкологии, геоинформатики, физики атмосферы и распространения электромагнитных волн, в числе которых А.Е. Алоян, А.М. Берлянт, П.П. Бескид, С.И. Биденко, Э.К. Бютнер, Б.Г. Вагер, А.С. Гаврилов, В.А. Гаврилов, Л.Н. Гутман, В.В. Дмитриев, М.П. Долуханов, В.Е. Зуев, С.С. Зилитинкевич, Е.Г. Капралов, Н.В. Кобышева, К.Я. Кондратьев, А.В. Кошкарев, Д.Л. Лайхтман, Г.И. Марчук, Л.Т. Матвеев, А.С. Монин, А.М. Обухов, В.В. Пененко, В.Д. Степаненко, В.И. Татарский, В.С. Тикунов, К.С. Шифрин, А.М. Яглом и многие другие.
Основные положения, выносимые на защиту:
1. Концепция геоинформационной поддержки формирования системы технического наблюдения на основе анализа метеорологических условий местности.
2. Экспериментальные зависимости связи характеристик дальностей обнаружения различных объектов с метеорологическими условиями.
3. Методы расчета характеристик обнаружения различных объектов по данным стандартной гидрометеорологической информации и их пространственного анализа на основе геоинформационных технологий.
4. База пространственных данных для ГИС-поддержки территориального анализа параметров обнаружения объектов.
Научная новизна исследования
1. Концепция геоинформационной поддержки функционирования технических средств наблюдения базируется на расширенном составе параметров и характеристик геосреды ( и - индексы рефракции, и - вертикальные градиенты индекса рефракции, - высота волновода, - параметр «цель-качество», - структурная характеристика оптического индекса рефракции, - толщина слоя потери изображения от перепада температур «поверхность-воздух»), используемых в наблюдениях объектов, что обеспечивает повышение обоснованности их идентификации, а также уточнение характеристик функционирования средств наблюдения.
2. Модели представления параметров обнаружения объектов отличаются оригинальным составом используемых характеристик метеорологической составляющей геосреды ( - средняя водность в воздухе, - разность температур между подстилающей поверхностью и воздухом, V – метеорологическая дальность видимости), что позволяет более полно отображать состояние и пространственное определение технических средств наблюдения.
3. Методы обработки и пространственного анализа гидрометеорологической информации при обнаружении объектов отличаются переходом от статичных осредненных для метеостанций к динамическим территориально распределенным характеристикам, что обеспечивает повышение точности измерения и обоснованности идентификации наблюдаемых объектов.
4. База пространственных данных поддержки территориального анализа в функционирующих технических средствах наблюдения отличается содержательным составом геоинформации, ориентированным на задачи обнаружения объектов, что обеспечивает повышение оперативности пространственного анализа геоситуаций, непрерывность и согласованность процессов обработки разнородной гидрометеорологической информации.
Обоснованность и достоверность результатов подтверждаются статистической обеспеченностью результатов экспериментальных исследований, строгой математической постановкой задачи о численном моделировании атмосферного пограничного слоя (АПС), а также статистической обеспеченностью рассчитанных на основе архивов стандартной гидрометеорологической информации характеристик обнаружения различных объектов.
Теоретическая и практическая ценность диссертации состоит в разработке оригинальных методов, позволяющих лишь на основе стандартной гидрометеорологической информации рассчитывать характеристики обнаружения различных объектов в сантиметровом и оптическом диапазонах и, в итоге, построить карты данных характеристик для любого региона РФ и сопредельных государств.
По теме диссертации опубликовано 44 (38 без соавторства) печатные работы, результаты исследований нашли отражение в 18 отчётах о НИР. В том числе основные результаты исследований опубликованы и реализованы в следующих материалах:
1. В монографии (Василенко С.В. Методы расчета и прогноза условий наблюдаемости объектов на охраняемых территориях. - Калининград: КПИ ФСБ России, – 2008. – 144 с.
2. В 24-х статьях, опубликованных в материалах всероссийских, международных конференций и в электронных научных изданиях за период с 1996 по 2008 годы, в том числе 11 статей в изданиях перечня ВАК: «Геоинформатика», «Радиотехника», «Естественные и технические науки».
3. В свидетельствах о государственной регистрации программы для ЭВМ и базы данных, а также в патенте на изобретение.
4. В отчётах по 18 заказным НИР (шифры: «Гольф» (заказ ДВ ФПС России); «Горизонт-15КС-04» (заказ ПНИИЦ ПС ФСБ РФ); «РССОИ» (заказ администрации Калининградской обл.); «Концепция» (заказ НИКИРЭТ «СНПО «Элерон» Минатома РФ); «Монитор» и «Радиопрогноз» (заказ в/ч 35533); «Затухание-2» (заказ ОАО НИИ «Стрела»); «Эффективность-2007» (заказ аппарата ВМФ РФ по вооружению) в том числе в 9 НИР по заказу КПИ ФСБ России).
Результаты исследований апробированы и получили положительную оценку на 25 научно-практических конференциях различного уровня за период с 1996 по 2008 год в городах Москва, Санкт-Петербург, Калининград, в том числе на 6 международных: «Посвященной 40-летию пребывания КГТУ на Калининградской земле и 85-летию высшего рыбохозяйственного образования в России» (Калининград, 1998 г.); «Перспективные направления технического развития пограничных органов Федеральной службы безопасности России» «Граница-2005» (Москва, 2005 г.); «Использование современных информационных технологий в правоохранительной деятельности и региональные проблемы информационной безопасности» (Калининград, 2006 г.); «Инновации в науке и образовании-2006» (Калининград, 2006 г.); «Энергосбережение. Энергооборудование. Энергопотребление» (Санкт-Петербург, 2006 г.); «Посвященной 50-летию пребывания КГТУ на Калининградской земле» (Калининград, 2008 г.); 2 всероссийских и более 18 региональных и ведомственных научно-практических конференциях.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения и списка литературы. Всего в работе 252 страницы, приложение, 93 рисунка и 12 таблиц. Список источников включает 145 наименований, в том числе 18 на иностранных языках.
Основные факторы, определяющие условия обнаружения в оптическом диапазоне
Выбор конкретных видов описания может определяться на основе некоторой модели формирования признакового пространства либо с использованием определенных интуитивных соображений. К сожалению, к настоящему времени не существует законченной теоретической базы, позволяющей для произвольного типа сигналов сформировать оптимальное признаковое описание. При этом решающую роль при формировании признаковых описаний чаще всего имеют знания человека-эксперта, достаточно глубоко понимающего сущность решаемой задачи.
Общим подходом при решении этих задач является использование некоторой феноменологической модели формирования исходного описания объекта, декомпозиции ее на отдельные подмодели и формирование признакового описания применительно к определенной подмодели. При этом часто можно упорядочить рассматриваемые подмодели в виде некоторой иерархической структуры и соответственно построить многоуровневую систему признакового описаная. Этот подход был использован при разработке технологии нейросетевого распознавания геоинформационных ситуаций в системах охранного и природного мониторинга.
Общий подход к построению систем вторичного распознавания геоинформационных ситуаций включает следующие основные компоненты: - анализ внешних условий первичного принятия решений о геоинформационной ситуации (ее элементах); - формирование многоуровневой системы признакового описания геоинформационной ситуации.
Основной особенностью процесса разработки сложных систем вторичного распознавания геоинформационных ситуаций на всех уровнях является наличие существенной априорной неопределенности. Предлагается рассматривать указанную априорную неопределенность в широком смысле, понимая при этом такие виды неопределенности, как: параметрическая; непараметрическая; структурная.
Под параметрической неопределенностью понимается априорная неопределенность в случае, когда математические модели, описывающие формирование сигнала, условия его распространения, функционально определены с точностью до конечного набора параметров. Существуют хорошо разработанные подходы к преодолению (устранению) такого типа неопределенности [16].
Непараметрическая априорная неопределенность фактически сводится к отсутствию априори математической модели сигнала. Учет такого рода априорной неопределенности требует решения задач построения моделей сигналов, их идентификации и разработки методов устранения мешающих (априори неизвестных) факторов, входящих в эти модели. Задачи, связанные с неопределенностью такого типа, также рассматриваются в диссертационной работе. В качестве основных подходов к устранению такого типа неопределенности исследованы адаптивные методы настройки функций принадлежности нечетких информационных признаков геоинформационных ситуаций.
Под структурной неопределенностью в настоящей работе будет пониматься неопределенность структуры классов распознаваемых сигналов. Сюда входят рассмотренные выше проблемы с неопределенностью структуры множества классов. Различные методы построения решающих функций фактически являются средствами преодоления структурной априорной неопределенности. Предложенная в настоящей работе концепция «сложных классов», концепции многоуровневых систем принятия решений позволяют получить эффективные подходы к преодолению неопределенности рассматриваемого типа.
Важной компонентой процесса преодоления априорной неопределенности является идентификация ее типа. Идентификация типа априорной неопределенности является трудно формализуемой задачей, она требует существенного понимания всей структуры решаемой задачи распознавания, включая физические явления, лежащие в основе формирования сообщения об объекте мониторинга, методы получения признакового описания и методы построения системы принятия решений. Предлагаемые в настоящей работе решения основаны, фактически, на анализе знаний, связанных с особенностями приложений задач распознавания геоинформационньгх ситуаций. Под геоинформационной ситуацией следует понимать часть географического пространства, в котором существуют пространственно разнесенные линейные (элементы ГС линейного типа) и площадные (элементы ГС площадного типа) объекты, и информацию о состоянии этих объектов и характеристиках данного пространства в конкретный момент времени t. Такая информация накапливается и обрабатывается в информационно-аналитических центрах анализа геоинформационных ситуаций, зависит от системных факторов и комплекса текущих внешних условий и служит основой для выработки и принятия различных управленческих решений [17].
В современных условиях для преодоления вышеуказанных недостатков, учитывая сложность информационных связей между подсистемами, используется хорошо зарекомендовавший себя на практике принцип иерархической организации таких систем [18; 19]. Соблюдение данного принципа привело к зональной (зоновой) организации геоинформационного пространства (ТИП) ТСН. Под первичной обработкой информации понимается процесс преобразования непрерывного спектра сигналов (информационных признаков) с вы хода сенсорных устройств в дискретное отображение на непрерывную шкалу времени результатов решающих схем отдельных средств. Под решающей схемой понимается устройство, программа, человек, либо их комбинация, обеспечивающая формализованный вид результата PC. Вторичной обработкой информации называются операции преобразования вектора формализованных описаний результатов первичных решающих схем в формализованный документ следующего уровня, например, в модель оперативной обстановки на электронной карте, например, вида М{ и М2 (рис. 1.6).
Исследование характеристик атмосферы, определяющих условия-обнаружения в оптическом диапазоне
Наиболее распространен в природе так называемый приводный волновод (ПВ) или волновод испарения, характерные высоты которого варьируют от нескольких метров в северных широтах, до нескольких десятков метров в тропических районах Мирового океана. В качестве основного его параметра обычно рассматривают высоту h.
Значительно реже и, главным образом, в связи с горизонтальной неоднородностью подстилающей поверхности, формируется приповерхностный волноводный слой (ПВС) вертикальной протяженностью порядка нескольких сотен метров, происхождение которого связано, в первую очередь, с процессами горизонтальной адвекции, наиболее значительной вблизи береговой черты и, особенно, во внутренних морях, когда адвекция теплого воздуха с поверхности суши приводит к образованию весьма протяженных по вертикали инверсий температуры с характерным для этих условий резким падением влажности с высотой (рис. 1.21 б).
Еще одним весьма распространенным типом распределения индекса рефракции с высотой является приподнятый отражающий слой, когда М-инверсия наблюдается на некоторой высоте над подстилающей поверхностью (рис. 1.21 в). Подобные слои, возникающие обычно на высотах до 2 - 3 км, по происхождению связывают с процессами оседания воздуха в антициклональных условиях [60].
Повсеместное распространение в атмосфере такого явления, как волновод испарения, приковывает к нему наибольшее внимание специалистов по радиолокации. Влияние именно этого механизма на снижение потерь мощности радиосигнала при загоризонтном распространении оказывается в большинстве случаев определяющим. Об этом наглядно свидетельствует рисунок 1.22, на котором приведены данные измерений и теоретический расчет (сплошная кривая) зависимости уровня потерь от высоты приводного волновода для частоты 17,7 ГГц (X, 1,7 см) на трассе длиной 81 км между двумя островами, расположенными у южнокалифорнийского побережья. Пунктирными линиями на этом рисунке показаны расчетные уровни потерь в свободном пространстве и при тропосферном рассеянии на той же трассе.
Эффект резкого возрастания дальности обнаружения надводных целей с ростом высоты приводного волновода подтверждается также и теоретическими расчетами. В качестве иллюстрации приведем здесь рисунок 1.23 из работы [55], на котором представлены расчетные зависимости дальности об 8наружения РЛС с длиной волны А,=10 см пяти классов целей (характеризуемых высотой и суммарным потенциалом РЛС и цели) от высоты волновода. Этот эффект аналогичен эффекту рассеяния волн оптического диапазона на турбулентных неоднородностях, кратко описанному в разделе 1.2, однако здесь он играет положительную роль.
Эксперименты на загоризонтных трассах [64;65] показывают, что механизм ДТР наблюдается практически повсеместно, что отличает его от механизма отражения от приподнятых отражающих слоев, также вносящего значительный вклад в уровень поля на больших дальностях. Именно это обстоятельство способствовало тому, что в классификации [35] он отнесен к числу "стандартных".
Хотя уже первые опыты эксплуатации средств связи в УКВ диапазоне в 20 - 30-х годах продемонстрировали сильную зависимость характера их распространения от метеорологических условий, систематическое изучение этого вопроса началось лишь в 40-х годах с целью обеспечения эксплуатации радиолокационных средств и тропосферных линий связи. Серьезность проблемы была подчеркнута тем, что уже на этом этапе началась координация подобных исследований со стороны МККР, который еще в своем отчете 1950-х годов [2] отметил огромное значение этих исследований для организации и эксплуатации линий связи.
Все работы по исследованию распространения радиоволн в той или иной степени требовали привлечения на различных этапах специалистов-метеорологов, перед которыми ставились задачи интерпретации данных радиофизических наблюдений и отыскания взаимосвязей между уровнями регистрируемых радиофизических параметров и метеорологическими условиями. Степень развития знаний об атмосфере в 40 - 50-х годах, а также недостаточная ясность функционирования различных механизмов распространения, ограничивали в большинстве случаев круг проводимых в то время исследований определением лишь самых общих закономерностей и установлением корреляционных связей между уровнем поля и доступными метеорологическими параметрами. Однако была сделана попытка разработки практической методики расчета дальности радиолокационной наблюдаемости по метеопараметрам (Безуглый И.М. [82]), применяемой на практике в 60 - 70-е годы. Этот этап исследований нашел свое логическое завершение в монографии [59], а также изданном в США Радиометеорологическом атласе [83], включающем основные сведения о климатических характеристиках индекса рефракции и его среднего градиента в нижнем километровом слое тропосферы.
Развитый подход, опирающийся во многом на качественно-географический метод исследований, оказался, разумеется, не в состоянии решить проблему диагноза и прогноза условий распространения радиоволн на требуемом уровне точности. Дальнейшее продвижение вперед в этом направлении потребовало развития исследований в области теоретической радиофизики и теоретической метеорологии.
В результате проведения широкого круга теоретических исследований в настоящее время разработаны эффективные методы решения задач распространения для произвольных осредненных профилей индекса рефракции и флуктуационных характеристик. Хотя подобные методы и требуют больших затрат времени ЭВМ, на существующем уровне развития вычислительной техники уже возможно осуществлять оперативные диагностические расчеты условий распространения радиоволн. Для этой цели служит, в частности, внедренная в ВМС США судовая автоматизированная система диагноза условий радиолокационной наблюдаемости различных объектов над океаном [65], ориентированная на использование данных рефрактометрического зондирования.
Исследование характеристик обнаружения, определяемых вертикальными градиентами температуры и влажности в приземном слое
Для решения поставленной задачи прогноза характеристик обнаружения различных объектов необходимо найти способ расчета непрерывных во времени полей температуры, влажности и водности с высоким пространственным разрешением (метры по вертикали, сотни метров по горизонтали) до высот в несколько сотен метров и на территориях в сотни километров [96].
Между тем, доступной информацией для этого, как следует из материала 1 главы, могут служить лишь данные наблюдений на метеостанциях (в отдель ных точках) с периодичностью 3-6 часов, данные высотного радиозондирова ния (один-два пункта на регион) с периодичностью 6-12 часов или данные анализа (реанализа) в грубой пространственной сетке (примерно 130 - 270 км по горизонтали и 0,6 -1 км по вертикали). ч С учетом сложной вертикальной структуры полей температуры и влажности в АПС (раздел 1.1), испытывающих к тому же суточные колебания, задача не может быть решена путем простой интерполяции стандартной первичной и вторичной гидрометеорологической информации из одной пространственной сеточной области в другую. Подобную процедуру оказывается возможным реализовать только путем адаптации всех имеющихся данных наблюдений некоторой физически содержательной математической моделью АПС, играющей, по существу, роль некоторого «пространственно-временного интерполянта». Впервые подобная проблема адаптации данных наблюдений применительно к метеорологическим процессам была сформулирована в работах академика Г.И. Марчука [97] и его учеников- [98] в конце 70-х годов прошлого века. В наибольшей степени эти работы были ориентированы на масштабы «мезометеорологических процессов» (сотни километров по горизонтали) и решение практических задач в области охраны окружающей среды. Применительно к масштабам АПС это направление развивалось позднее в работах профессора А.С. Гаврилова [32] и его учеников [99 - 103] и нашло законченное практическое приложение в разработанном под его руководством экологическом программном комплексе (ЭПК) Zone [103 - 107], также ориентированном на решение задач охраны окружающей среды. Этот комплекс включает библиотеку программ для расчета структуры АПС на алгоритмическом языке Fortran, которая и была любезно предоставлена авторами в наше распоряжение. Первый уровень сложности достаточно прост и использовался нами на начальной стадии исследования по большей части для отработки методических вопросов [108 - 114], однако уже здесь удается решить некоторые важные практические задачи, связанные, в частности с исследованием условий рефракции в оптическом и сантиметровом диапазоне в приземном слое атмосферы. Второй уровень дает возможность извлекать из стандартной метеоинформации значительно более подробные сведения об условиях наблюдения, в том числе и на наклонных трассах [115-118]. Тем не менее, наиболее последовательным, хотя и значительно более трудным в реализации, способом решения проблемы является восстановление полной трехмерной структуры АПС на третьем уровне сложности, что откроет возможности для создания методов краткосрочного специализированного прогноза характеристик обнаружения различных объектов с заблаго-временностью, обеспечиваемой прогнозом фоновых метеорологических полей (доступных в форматах GRIB). Реализация этого способа требует чрезвычайно высокой степени информационного обеспечения (детальные электронные карты местности, густая сеть метеостанций и пр.) и может быть осуществлена лишь в будущем. 3.2. Исследование характеристик обнаружения, определяемых вертикальными градиентами температуры и влажности в приземном слое В соответствии с выводами разделов 1.2 и 1.3 дальность видимого горизонта в оптическом диапазоне определяется вертикальным градиентом температуры, а дальность обнаружения в диапазоне радиоволн РЛС — еще и вертикальным градиентом влажности. Кроме того, на особенности наблюдаемости в оптическом диапазоне, как это отмечалось в разделе 1.2, влияют турбулентные флуктуации индекса рефракции, определяемые структурной характеристикой спектра флуктуации индекса рефракции Сп. Решение проблемы расчета вертикальных градиентов температуры и влажности, а также расчет Сп на основе стандартных гидрометеорологических наблюдений, может в настоящее время осуществляться с использованием методов математического моделирования. В работе [110] рассматривается самая простая модель такого рода, ориентированная на применение в условиях горизонтально-однородного и стационарного приповерхностного слоя атмосферы и основанная на положениях теории подобия Монина - Обухова для приземного слоя (раздел 1.1). Выводы этой теории позволяют построить методику восстановления высотных зависимостей температуры и влажности по измерениям всего лишь на двух уровнях, причем в качестве нижнего (по отношению к уровням измерения скорости ветра Zy, температуры ZT или влажности Zq) может рассматриваться также и подстилающая поверхность (суша или вода).
Задача анализа - детализация информации для конкретных территорий и расчет критерия эффективности
Имеется множество определений понятия «системы поддержки принятия решений» (системы ПНР). Как отмечается в [128], системы ППР представляют собой «совокупность инструментальных средств, обеспечивающих формирование (моделирование) альтернативных решений на разных этапах принятия решений, их анализ и выбор вариантов, удовлетворяющих поставленным условиям». В работе [129] этому понятию придается смысл «...системы, обеспечивающие получение информации, необходимой для тактического планировании и деятельности лиц, принимающих решения». Эти системы основаны на обработке данных из баз данных, в том числе с использованием математических методов и с применением средств визуализации.
Говоря о геоинформационной системе поддержки принятия решений, следуя [130] отметим, что общий геоинформационный метод предназначен для организации сквозной интегральной обработки геоинформации, включая, в первую очередь, автоматизацию создания и использования картографической (геопространственной) информации пользователями-неспециалистами как в области картографии, так и в той или иной предметной области.
В своих подходах это направление деятельности опирается как на положения классической теории и методологии автоматизированного управления [131-132], картографического представления [135-137] и теоретическую геоинформатику [136;137]. Как известно (например, [130;131;139]), классическая методика управления включает такие классические процедуры, как оценка обстановки, планирование и реализации решения. В геоинформационных системах 111 IP отрабатываются те же этапы и функции управления, но на базе совместного, сквозного интегрального использования разнородной геоинформации.
Существенно, что при этом используются не только те или иные выборки из имеющихся баз данных, но осуществляется их контроль, статистический анализ и обработка с использованием тех или иных моделей с целью преобразования имеющейся информации в новую форму. Такого рода подход названный в [129] «исследованием данных», направлен уже на поиск тех или иных закономерностей в соответствующей предметной области и определен в [107] как «интеллектуальная геоинформационная система».
Таким образом, понятие «геоинформационная поддержка принятия решений по повышению эффективности СТН» означает реализацию процедур вычисления, хранения и обработки информации о характеристиках обнаружения различных объектов с использованием геоинформационных систем применительно к тем территориям, где специальные исследования в этом направлении никогда не производились и систематизированные данные отсутствуют.
Исходя из принятого (например, [130]) разделения геоинформационных методов исследования на общие и частные, разрабатываемый нами метод геоинформационной поддержки следует рассматривать как частный, направленный непосредственно на решение задач такой предметной области, как обеспечение управления системами технического наблюдения.
В общем виде такие управляющие воздействия и критерии, по которым можно оценить их результативность, приведены в таблице 4.1.
Как отмечалось в разделе 1.4, в управлении системами технического наблюдения особенно выделяется начальный этап, когда наблюдение осуществляется почти полностью на основании внешней информации, так как сама система обладает минимальными данными относительно обстановки. При этом в качестве основного критерия следует рассматривать величину эффективности функционирования отдельного ТСН и всей СТН в целом. За критерий эффективности 3(ґ)в последнем случае принимается относительная средняя площадь контролируемой поверхности суши или моря с учетом вероятности исправной работы средств наблюдения (формула (1.56)), а также влияние среды.
Из предыдущих глав диссертационной работы совершенно очевидно,
что все элементы S/ оказываются функциями не только пространства, но и
времени (суточные и сезонные вариации), что приводит к необходимости в соответствие с общими принципами, сформулированными в работах [105;107;130], разбиения всей процедуры геоинформационной поддержки принятия решения на два этапа: этап синтеза и анализа (рис. 4.1).
Главная задача обработки информации для решения задачи поддержки принятия управленческих решений на первом этапе - получение комплексных оценок состояния природной среды в части особенностей обнаружения тех или иных объектов в направлении, в первую очередь, пространственного анализа. Здесь происходит синтез информации всех слоев в один с построением, в итоге, пространственного поля условного тематического индекса — некоторого наиболее информативного параметра обнаружения без детализации временной изменчивости. Такой подход дает возможность строить вполне обозримый в количественном отношении комплект электронных карт и использовать их в работе привычным образом. Такой подход, как показывает практика, в любом случае необходим при первоначальном ознакомлении с обстановкой для той или иной территории.
Дальнейший более детальный анализ может производиться по двум направлениям. Для первого из них осуществляется исследование поля того или иного тематического индекса с целью выявления территорий с его экстремальными значениями, для которых, в итоге, производится уже детальный анализ всех информационных компонентов, устанавливаются причинно-следственные связи и вырабатываются те или иные рекомендации для принятия управленческих решений. Кроме того, при планировании размещения ПТН возникает проблема определения критерия эффективности Э(У) функционировании СТН уже как функции времени, с тем, чтобы обеспечить решение последующей задачи выбора альтернативных решений.
