Содержание к диссертации
Введение
1. Анализ методов проектирования систем управления базами данных для географических исследований 8
1.1. Методы проектирования БД для географических исследований 8
1.2. Основные способы функционирования систем управления базами пространственных данных
1.2.1. Управление пространственными и атрибутивными данными с помощью ГИС-пакетов .14
1.2.2. Оптимизация работы с атрибутивной информацией. Гибридные системы 14
1.2.3. Использование архитектуры клиент-сервер для эффективной работы с пространственными данными 16
1.3. Особенности проектирования БД для полевых исследований территории 23
1.3.1. Специфика сбора данных при проведении комплексных полевых исследований 23
1.3.2. Данные физико-географического описания как основа для структурирования атрибутивной информации в БД 25
1.3.3. Разработка методов формализации и структурирования данных полевых исследований... 1.4. Принципы проектирования БД физико-географических исследований 31
1.5. Основные выводы главы 1 32
2. Разработка теоретических положений, структуры, содержания и пользовательского интерфейса баз данных полевых физико-географических описаний 34
2.1. Методы разработки БД для обеспечения полевых физико-географических исследований и
их оценка 34
2.1.1. Методика создания специализированных БД 34
2.1.2. Проектирование БД для работы с комплексными физико-географическими описаниями территорий
2.2. Обоснование выбора архитектуры баз данных комплексных полевых исследований 36
2.3. Оценка применимости стандартных серверов БД для работы с данными полевых исследований 38
2.4. Структура БД комплексных полевых исследований 2.4.1. Структура типового тематического блока 40
2.4.2. Общая структура базы данных 41
2.4.3. Представление тематических классификаций объекта изучения в базах данных 44
2.5. Разработка пользовательского интерфейса БД полевых исследований 48
2.5.1. Требования к пользовательскому интерфейсу з
2.5.2. Обеспечение основных операций над данными 49
2.5.3. Формирование пользовательских запросов к БД 50
2.6. Обеспечение возможности работы с позиционной составляющей пространственных данных 2.6.1. Определение и ввод координат точек описаний 51
2.6.2. Использование послойного представления пространственных данных в БД полевых физико-географических описаний 55
2.6.3. Формирование выборок с учетом позиционной составляющей данных 56
2.6.4. Применение позиционной составляющей данных в отчетах 59
2.7. Контроль качества данных 61
2.8. Основные выводы главы 2 72
3. Реализация разработанной методики проектирования системы распределенных БД для полевых физико-географических исследований 74
3.1. БД учебной ГИС «Сатино» 74
3.1.1. Специфика ГИС«Сатино» как учебной ГИС 75
3.1.2. Конфигурация ГИС «Сатино» и информационного обеспечения 77
3.1.3. Слои блоков «Геоморфология», «Почвы» и «Биота» 81
3.2. Разработка специализированных атрибутивных БД 85
3.2.1. Использование БД в геоморфологических исследованиях 87
3.2.2. БД для обеспечения почвенно-геохимических исследований 88
3.2.3. Применение БД в геоботанических исследованиях
3.3. Масштабируемость системы БД в условиях комплексных полевых исследований 96
3.4. Основные выводы главы 3 98
Заключение 99
Список литературы
- Оптимизация работы с атрибутивной информацией. Гибридные системы
- Проектирование БД для работы с комплексными физико-географическими описаниями территорий
- Обеспечение возможности работы с позиционной составляющей пространственных данных
- Использование БД в геоморфологических исследованиях
Введение к работе
Создание систем баз географических данных коллективного пользования, поддерживающих разные модели данных, основанные на векторном и растровом представлении компонентов геосистем, представляет одно из важнейших направлений исследований в области наук о Земле Оно связано с формированием инфраструктуры пространственных данных, требующим выполнения теоретических и технологических разработок способов их накопления, тематического согласования и обмена База географических данных, отнесенных к выбранной территории, составляет основу всякой проблемно-ориентированной ГИС, являясь, по существу, комплексной цифровой моделью территории
Совершенствование методов проектирования баз пространственно-определенных данных при выполнении исследований природных и социально-экономических геосистем, в том числе развитие методов интеграции разнотипных данных, является одной из приоритетных задач геоинформатики
Актуальность диссертационного исследования определяется необходимостью разработки эффективных методов формализации, структурирования и хранения информации специализированных географических исследований и недостаточной разработанностью проблем проектирования баз данных и управления ими на этапе сбора и анализа материалов полевых физико-географических исследований территорий
Цель исследования - теоретическое обоснование и разработка структуры, тематического содержания и программного интерфейса распределенных баз данных для полевых физико-географических исследований, а также практическая реализация разработок на примере территории УНС «Сатино»
В ходе выполнения научных исследований потребовалось решить следующие задачи
проанализировать и теоретически обобщить методы проектирования баз данных (БД) для цетей географических исследований,
сформулировать основные принципы и разработать методику проектирования систем распределенных баз данных для хранения физико-географических полевых описаний,
>У
разработать структуру, содержание, пользовательский интерфейс и функции системы распределенных БД для обеспечения полевых исследований,
реализовать разработанные методики и технологии проектирования БД и функции пользовательского интерфейса для создания и ведения баз данных полевых описаний, принятых в геоморфологических, почвенных и геоботанических исследованиях
Методологической базой для работы над диссертацией послужили труды представителей отечественной и зарубежной школы географической картографии и геоинформатики (AM Берлянт, А В Кошкарев, И К Лурье, Б Б Серапинас, С Н Сербенюк, В С Тикунов, Р A Burrough, С Jones), а также труды по теории реляционных баз данных (Э Ф Кодц, К Дж Дейт, С Д Кузнецов) Разработки выполнены на современном технологическом уровне с использованием СУБД MS SQL Server, MS Access
Научная новизна исследований состоит в следующем
впервые исследована проблема создания распределенных баз данных полевых физико-географических исследований территорий и теоретически обоснованы основные принципы их проектирования,
сформулированы требования к системе управления таких баз данных, разработаны структура, содержание и пользовательский интерфейс проектируемых БД, основанные на теоретическом обобщении и систематизации традиционных методов, как проектирования БД, так и выполнения полевых физико-географических исследований,
разработана новая методика двухэтапного проектирования баз данных в системе распределенных БД полевых физико-географических исследований, основное назначение которой создание тематических атрибутивных баз данных и их интеграция в систему, обеспечивающую пространственно согласованное комплексное описание территорий,
предложен и реализован метод определения и эффективного использования позиционной составляющей полевых данных в атрибутивных БД, базирующийся на разработанных средствах их хранения на сервере баз
данных и пользовательского интерфейса, а также способствующий установлению взаимосвязей с тематической БД ГИС
Практическая значимость исследования заключается в том, что разработка типовой структуры системы баз данных коллективного пользования позволяет специалистам разного профиля получать удобный и оперативный доступ ко всей тематической информации, собираемой в ходе полевых физико-географических исследований Тем самым обеспечивается наиболее эффективное решение теоретических и прикладных междисциплинарных задач Внедрение результатов работы Работа выполнена на основе личных исследований автора с 2001 по 2007 гг и материалах, собранных в результате творческого сотрудничества со специалистами кафедр географического факультета МГУ
Выполненные исследования послужили основой для разработки методик проектирования БД коллективного пользования, реализованных в рамках плана научно-исследовательских работ кафедры картографии и геоинформатики по темам «Картографирование геосистем на основе интеграции геоинформатики, телекоммуникации и аэрокосмического зондирования» (№ гос per 01 2 00 108036), «Картографирование с использованием геоинформационных, аэрокосмических методов и телекоммуникации для эколого-географических исследований и образования» (№ гос per 0120 0 603974), по программам ФЦНТП РИ-112/001/288 (№ гос контр 02 445 11 7065), 2006-РИ-112 0/001/111 (№ гос контр 02 445 11 7300), по грантам РФФИ 04-05-64753 и НШ-8306 2006 5
Отработка методик осуществлена путем создания действующей системы распределенных БД коллективного пользования, которая обеспечивает работу с пространственно-определенной информацией, размещаемой в локальных БД кафедр географического факультета МГУ Осуществлено внедрение разработок в ГИС «Сатино» и в учебный процесс - они используются как средство накопления и первичного анализа данных, собираемых в ходе летних студенческих полевых практик, а также в учебных курсах на кафедрах географии почв и геохимии ландшафтов и биогеографии
Апробация работы. Основные результаты работы докладывались на международных и российских конференциях Международной конференции студентов и аспирантов «Ломоносов-2002» (Москва, 2002), конференции «Ломоносовские чтения» (Москва, 2004), Конференция Международной картографической ассоциации (ICC2005) (Коруна, 2005), Международной конференции ИнтерКарто/ИнтерГИС 11 (Ставрополь-Домбай-Будапешт, 2005), Всероссийской конференции «Экспериментальная информация в почвоведении теория, методы получения и пути стандартизации» (Москва, 2005), XIII Всероссийском ГИС-форуме «Рынок георщформатики в России Современное состояние и перспективы развития» (Москва, 2006)
Всего по теме диссертации опубликовано 12 научных работ
Структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы. Материал работы изложен на 102 страницах машинописного текста, содержит 4 таблицы, 27 рисунков
Автор выражает искреннюю благодарность научному руководителю профессору кафедры картографии и геоинформатики д г н Ирине Константиновне Лурье, зав кафедрой картографии и геоинформатики д г н профессору, заслуженному деятелю науки Александру Михайловичу Берлянту за поддержку на всех этапах выполнения исследований, ст преп кафедры картографии и геоинформатики Сучилину А А не Семину В Н , н с Аляутди-нову А Р и всем сотрудникам кафедры и лабораторий за ценные замечания при обсуждении работы, сотрудникам кафедры географии почв и геохимии ландшафтов сне Гавриловой И П , н с Исаченковой Л Б , в н с Кошелевой Н Е , кафедры биог его графин доц Сусловой Е Г , с н с Микляевой И М , н с Леонтьевой О А , кафедры геоморфологии и палеогеографии проф Болысо-ву С И, в инж Шеремецкой Е Д за предоставленные исходные материалы и всестороннее содействие практической реализации результатов исследования
Оптимизация работы с атрибутивной информацией. Гибридные системы
Примером системы с приоритетом пространственной составляющей могут служить системы, использующие технологию ArcSDE компании ESRI. Как правило, это трехзвенная архитектура, когда между клиентом и сервером БД, находится так называемый сервер приложений, обеспечивающий не только эффективную работу с данными, но и, например, проверку прав доступа. Подробно организация работы с данными посредством службы ArcSDE рассматривается в работе [58].
Схема системы, использующей технологию ArcSDE. Расширения реляционных СУБД для работы с позиционной составляющей данных Клиент-серверные системы с приоритетом атрибутивной составляющей информации реализуются средствами самой СУБД, что является несомненным достоинством, т.к. для сопровождения системы достаточно лишь приобрести сервер СУБД. В то же время для работы с данными необходима разработка программы для работы с БД, что может увеличить время и стоимость разработки системы. Возможности работы с пространственными данными могут быть реализованы как непосредственно в самой СУБД (например, PostgreSQL), так и виде отдельного модуля, поставляющегося лишь по требованию (например, Oracle Spatial). Следует отметить, что обеспечение работы с пространственными данными средствами СУБД является скорее исключением, чем правилом, причин здесь несколько: сложность разработки, недостаточная востребованность данной функциональности и пр. Немаловажную роль играет и то, что подобное пространственное расширение БД не включено ни в один стандарт SQL, хотя эта тема появляется всякий раз при разработке нового стандарта.
Следует отметить, что при выборе сервера баз данных, распространяемого бесплатно (такого как PostgreSQL), можно существенно снизить общую стоимость проекта по разработке информационной системы.
Выделяют следующие преимущества использование расширений СУБД для хранения пространственных данных: хранение пространственных данных в открытом, стандартизованном формате; хранение позиционной и атрибутивной составляющих в единой СУБД; стандартизованный, унифицированный доступ, как к пространственной, так и к атрибутивной составляющей через язык запросов; обеспечение совместной работы с данными и разделение доступа на уровне СУБД; поддержка со стороны крупнейших производителей ГИС; надёжность, производительность и масштабируемость, обеспечиваемые серверами БД;
В настоящее время рядом производителей программных продуктов предлагаются новые разработки СУБД, пригодные для работы с пространственными данными. Среди них следует выделить модуль Oracle Spatial (Oracle) и СУБД PostgreSQL (Калифорнийский университет).
СУБД PostgreSQL. Реализованное в PostgreSQL расширение стандарта SQL позволяет организовать работу с пространственной информацией. Следует отметить, что речь идет не столько о хранении объектов географических (как неверно трактуется в ряде источников), сколько о геометрических объектах. Подобное представление зачастую не может передать все особенности расположения объекта, но в ряде случаев, например, при введении плановых систем координат может использоваться в работе с цифровыми представлениями реальных объектов.
Для хранения информации о геометрических объектах в системе PostgreSQL используются следующие типы данных [13]: point (точка) - в определенном смысле фундаментальная структура данных при работе с остальными типами геометрических объектов. Объект типа point содержит два поля: координата по оси абсцисс и координата по оси ординат. Значения хранятся в виде чисел с плавающей точкой. Объект типа point записывается как (х, у); line (линия) - пара объектов point (один определяет начало линии, другой - конец). Объект записывается как (х, у), (х, у); Iseg (сегмент линии) - эквивалентен типу line; box (прямоугольник) - используется для хранения прямоугольника, который задается своими вершинами (описываемыми как объекты point); path (путь) - замкнутая или незамкнутая последовательность объектов типа point; polygon (полигон) - объект данного типа фактически тождественен замкнутому объекту типа path, но хранится иначе и поэтому выделен в особый тип; circle (окружность) - состоит из объекта point и радиуса (хранится как неотрицательное число с плавающей точкой). Объект данного типа записывается как (х, у, г).
Очевидно, что подобное выделение типов отличается от того, которое традиционно применяется в геоинформатике, где классификация типов данных, используемых для цифрового представления реальных объектов основана на пространственной размерности [37]: точка - объекты, имеющие положение в пространстве, но не имеющие длины (0-мерные); линия - объекты, имеющие длину, они состоят из двух и более 0-мерных объектов (1-мерные); полигон - объекты, имеющие длину и ширину, они ограничены по крайней мере тремя 1-мерными объектами (отрезками) (2-мерные); объемная фигура - объекты, имеющие длину и ширину, они ограничены по крайней мере четырьмя 2-мерными объектами (3-мерные).
Эти типы хорошо отражают тип пространственной локализации реальных объектов и являются достаточньми для описания любых объектов в пространстве. Можно провести сравнение типов данных, используемых в системе PostgreSQL и в БД ГИС.
Как видно (из табл. 2), из семи предоставляемых системой типов данных для целей цифрового представления реальных объектов на плоскости достаточно лишь трех, т.е. PostgreSQL отличает избыточность типов данных. Дополнительные типы данных удобны для создания представления объектов определенного вида, позволяют сэкономить память. Так, например тип box позволяет сохранить 100 байт на каждый объект, а тип circle - от 160 байт. Но введение дополнительных типов увеличивает время совершения операций над данными на величину, необходимую для определения конкретного типа данных.
Использование типов данных для геометрических объектов не имеет особого смысла при использовании их только для вывода на просмотр. По настоящему все преимущества введения описанных типов данных проявляются при использовании специальных операций и функций, позволяющих проводить: вычисление метрических характеристик объектов: длины, ширины, периметра, площади, центроида; определение характеристик геометрических объектов: количества узлов, замкнутости/разомкнутости ломаных линий;
Применение встроенных операций над пространственными данными позволяет существенно увеличить общую эффективность работы системы, а также создавать «бесшовные» запросы к БД, в которых одновременно используются атрибутивная и пространственная составляющие.
Проектирование БД для работы с комплексными физико-географическими описаниями территорий
При проектировании БД для хранения возможных значений качественного или рангового показателей традиционно используются так называемые справочники. В структуре конкретной базы данных они преимущественно реализованы таблицами несложной структуры с ключевым столбцом, содержащим уникальные коды для значений показателя и столбцом с собственно значениями. В свою очередь в таблице, содержащей описания объектов, в столбце, предназначенном для хранения признака, хранятся лишь коды показателей. Связь между таблицей справочника и таблицей объектов «один-ко-многим» (рис. 10). Эти справочники можно условно назвать простыми. В литературе подобную схему называют схемой типа «звезда».
Справочники простой структуры В БД полевых исследований такого вида справочники необходимо использовать преимущественно для хранения характеристик окружения базового объекта и дополнительных характеристик его составляющих. Но для хранения признаков самого базового объекта и основных характеристик его составляющих такого рода структуры недостаточно, т.к. набор возможных значений этих показателей является отражением научных классификаций, представленных в иерархическом виде. Существует два основных способа организации работы с иерархическими данными, удовлетворяющих реляционной модели:
Если количество уровней классификации известно заранее, а значения выбираемые пользователем находятся на самом нижнем уровне иерархии, то можно создать по одной таблице для каждого уровня, связанных между собой отношениями «один-ко-многим» (рис.11). Такой способ организации данных называется схема типа «снежинка». Преимущество данного способа заключается в том, что достаточно просто реализуется выбор значений, доступных для выбора пользователю, кроме того, для отдельных уровней можно ввести дополнительный набор аналитических признаков, связанных только с ним. Недостатки способа вытекают из его ограничений: сложно добавить новый уровень -требуется менять модель данных, а значит обращаться к программисту; возникают проблемы с поддержанием целостности, если требуется указывать значения признака с более чем одного уровня классификации.
Модель смежных вершин графа является типичной, она известна также как схема «родитель-потомок». Реализуется путем добавления в справочник простой структуры колонки, содержащей код родительского узла (рис. 12). Вся уровни помещаются при этом в одну таблицу. Главным преимуществом этого способа является возможность предоставления опытным пользователям полного контроля над иерархией: добавления/удаления уровней, перемещение значений с одного уровня на другой и пр. Кроме того, появляется возможность при характеристике объекта наблюдений использовать значения разных уровней. Так, например, если невозможно точно определить вид почвы, можно указать значение уровнем выше - род. Недостаток подобного способа организации данных иерархической природы заключается в необходимости дополнительных вычислений, связанных в основном с определением уровня конкретного значения или необходимостью копирования справочника целиком.
Таким образом, существуют два традиционных способа представления иерархически организованных данных в реляционных базах данных. В базе данных полевых исследований более предпочтительна реализация схемы «родитель-потомок», так она позволяет переложить всю работу по заданию иерархии на пользователей. Но сложность определения уровней является существенным ограничением при работе со справочником.
Исследования показывают, что его можно обойти при помощи частичной денормализации структуры БД. В результате добавления отдельной таблицы уровней (своего рода «справочника уровней классификации») с их названиями и служебной информацией (рис. 13) получается, что каждое значение в иерархии знает уровень, к которому относится. При этом в большинстве случаев пользователю не нужно знать порядковые номера уровней. Так, например, когда на уровне проекта указывается что при описании окружения почвенного разреза достаточно указывать только тип растительности, то совершенно неважно знание о том каким по счету в иерархии фитоценозов идет уровень типа растительности. При организации частичной избыточности данных особенно важно следить за соблюдением целостности данных. В данном случае всю работу по согласованному изменению данных в разных таблицах можно возложить на сервер БД. Практически все ведущие СУБД предоставляют возможность создания особых процедур - триггеров, автоматически отрабатывающих при определенных изменениях в данных. Этим используется одно из дополнительных преимуществ клиент-серверной архитектуры.
Представление иерархии при помощи расширенной модели смежных вершин графа При работе с приложением пользователю должен быть доступен не только выбор из списка значений. Ему должна быть предоставлена возможность увидеть иерархические данные в виде дерева, чтобы, последовательно раскрывая значения верхнего уровня, он дошел до нужного ему листового значения. Особенно это полезно при наличии большого количества возможных значений (например, при работе со списками видов животных или растений) и в учебных целях. 2.5. Разработка пользовательского интерфейса БД полевых исследований
Для обеспечения работы с БД комплексных полевых исследований необходим специальный пользовательский интерфейс, основное требования, к которому можно сформулировать следующим образом - он должен быть:
Следует отметить, что одной из целей диссертационной работы и является разработка интерфейса пользователя БД комплексных полевых исследований. Необходимость ее вызвана сложной структурой данных, содержащихся в БД.
Интерфейс строится на методах разработки оконных приложений. Интерактивное управление пользовательским приложением осуществляется с помощью командного интерфейса - набора команд, организованных в форме различных видов строчных и кнопочных меню. Команды сгруппированы в меню и панелях инструментов по своему назначению так, чтобы пользователю было интуитивно ясно, где должна находиться определенная команда и в каких случаях следует ее выполнять. Любые операции над атрибутивными данными выполняются в соответствующих формах. Специальные программные модули осуществляют контроль всех действий пользователя (в подавляющем большинстве случаев для него незаметный) - от проверки правильности ввода данных до предотвращения непреднамеренного или умышленного повреждения самой информационной системы. Простота в освоении и работе не сказывается отрицательным образом на функциональности приложений, осуществляющих работу с информационной системой - все необходимые инструменты для работы с данными предоставляются пользователю. Необходимо также отметить, что разработка собственных программ в отличие от использования стандартных программных средств позволяет, начиная уже с механизма управления приложением, отразить специфику объектов, представленных в информационной системе, тем самым максимально адаптируя ее к особенностям изучаемых процессов и явлений.
Обеспечение возможности работы с позиционной составляющей пространственных данных
Содержание блока разработано специалистами кафедры геоморфологии и палеогеографии. На геоморфологической карте представлены 2 генетических типа рельефа -ледниково-водноледниковый, подразделяющийся по близости залегания коренного фундамента, и флювиальный, представленный долинным комплексом с тремя уровнями пойменных и надпойменных террас, а также долинами малых эрозионных форм. Знаками на карте (индексами в слое) показаны отдельные наиболее значимые формы рельефа - конусы выноса и водосборные понижения малых эрозионных форм, моренные западины, а также отдельные элементы рельефа - обрывы, бровки террас, тальвеги балок и оврагов.
На карте и тематическом слое БД «Четвертичные отложения» представлены 16 показателей возраста четвертичных отложений, образовавшихся в ходе чередования эпох покровных оледенений и межледниковий. Легенда слоя «Четвертичные отложения» отражает 2 этапа в формировании отложений: ледниковый, когда главная роль в формировании рельефа и накопления рыхлых отложений принадлежала ледникам и водноледниковым потокам, и поздне- и послеледниковый этап, когда среди рельефообразующих процессов на первое место выдвигаются флювиальные. На цифровой карте «Современные экзогенные процессы» отражены основные группы процессов, распространенных как на поверхностях междуречий и их склонов, так и в долине р. Протвы: выветривание и эоловая аккумуляция, делювиальный смыв и солифлюкция, дефлюкция, делювиальная и дефлюкционная аккумуляция, пойменная аккумуляция, пролювиальная аккумуляция на конусах выноса и в днищах малых эрозионных форм, озерная и биогенная аккумуляция в днищах ложбин стока талых ледниковых вод, старинная озерная аккумуляция. Важной особенностью карты является показ степени активности некоторых процессов. Карта может быть использована в качестве информационной для получения представлений о пространственном распространении основных процессов, их геоморфологической приуроченности, для анализа эрозионной опасности склоновых и флювиальных процессов и при составлении прогноза дальнейшего развития территории.
Почвенная карта ключевого участка составлена в традициях генетической географии почв. Основной картографируемой единицей на карте являются почвы, принадлежащие различным таксономическим уровням [7]. Ими являются преимущественно типы и подтипы почв (в терминах и объеме понятий «Классификации и диагностики почв СССР» [24] с уточнением названий подзолистых и освоенных почв по новой «Классификации и диагностике почв России» [25]). В ряде случаев показаны виды почв. Вспомогательные элементы содержания отражают проявления антропогенных изменений почв.
Дополняют информацию о почвенном покрове слои «Палеокриогенный микрорельеф» и «Районы сноса и накопления вещества» показывают элементы строений почвенного покрова, связанные с палеокриогенным микрорельефом и воздействие склоновых процессов на почвы соответсвенно. Блок «Биота»
Структура баз данных и цифровые карты блока «Биота» разработаны с учетом современных динамических и антропогенных процессов на основе отредактированных бумажных крупномасштабных тематических карт ключевого участка [40]. Содержание блока БД «Биота», объем имеющейся и хранящейся в цифровом виде информации определяются также программой учебной практики. В настоящее время в него входят слои «Растительность», «Местообитания животных», «Грибы». Разработка БД «Биота» способствует созданию новых тематических компьютерных карт. Слой «Растительность» этого блока является базовым для серии сопряженных с ним слоев.
Основной картографируемой единицей на карте «Растительность», является растительная ассоциация. Легенда карты построена по иерархическому принципу и отражает типологическое разнообразие растительности ключевого участка и их динамику под влиянием антропогенных факторов. Представлено 3 типа естественной растительности (леса, луга и болота) и 3 типа культурной растительности: однолетние посевы и посадки растений; многолетние посевы растений; сады. Входящие в них растительные сообщества специфичны по видовому составу, структуре, хозяйственному использованию, природной и антропогенной динамике, степени антропогенной трансформации, размерам занимаемой ими площади. Поэтому при их картографировании были использованы разные классификации и изобразительные средства.
Леса являются основным типом растительности на полигоне и на карте их представляют 4 класса лесных формаций, 15 классов ассоциаций и 21 эпиассоциация.
В используемой классификации лесной растительности эпиассоциация представляет собой динамическую систему, объединяющую коренные сообщества и все производные, образовавшиеся в результате естественной и антропогенной динамики на ее месте [7]. Условно-коренные, короткопроизводные и длительнопроизводные леса, возникшие на месте коренных, объединены в одну эпиассоциацию и рассматриваются как три динамические стадии трансформации коренных лесов, составляющих один динамический ряд. Из них коренные и условно-коренные сообщества представляют наиболее устойчивые состояния лесов в развитии современного растительного покрова [28]. Названия эпиассоциациям даны по наименее измененным сообществам, находящимся на верхней ступени динамического ряда - условно-коренным лесам.
При отражении динамики лесных сообществ учитывалась также их ландшафтная приуроченность, так как в различных ландшафтах антропогенная трансформация растительных сообществ и процессы их восстановления протекают по-разному и с разной скоростью. Разнообразие растительных сообществ на ключевом участке обусловлено разнообразием местообитаний, наличием расчлененного рельефа, а также разными формами хозяйственной деятельности. Представленные на карте вырубки и разновозрастные посадки лесных культур (ель, сосна, липа), представляют собой стадии сукцессионного ряда, образовавшиеся в результате лесохозяйственного использования угодий.
Классификация лугового типа растительности, отражающая 11 ассоциаций, основана на экологических различиях условий местообитания по характеру увлажнения и богатству почв [51]. Болотный тип растительности представлен экологическим рядом сообществ низинных болот с участками переходных болот.
Культурная растительность, занимающая примерно половину площади полигона, представлена тремя типами. Преобладают агрофитоценозы, относящиеся к типу многолетних посевов растений (озимые посевы зерновых и многолетние посевы кормовых трав). Сообщества, относящиеся к типу однолетние посевы и посадки растений (посевы и посадки огородных растений) и типу сады (яблоневые сады) занимают небольшую площадь.
Оформление слоя «Растительность» блока «Биота» выполнено в соответствии с условными обозначениями, принятыми в картографировании растительности для отражения современного состояния и динамики.
Использование БД в геоморфологических исследованиях
На географическом факультете МГУ в рамках работ по созданию ГИС на территорию ключевого участка - УНС «Сатино» был разработан ряд специализированных баз данных: почвенно-геохимических и геоботанических описаний [40], разработана модель данных для геоморфологической БД. Создание атрибутивных баз данных было обусловлено недостаточностью функций, реализуемых ГИС-пакетами, для обеспечения работы с большим объемом данных комплексных полевых исследований территории. Разработанные системы основаны на специально созданной модели данных и содержат приложения для работы с данными, среди особенностей которых можно выделить реализацию логики, специфичной для указанных предметных областей, а также обеспечение пространственной привязки наблюдаемых объектов [41], что в свою очередь позволяет обеспечить связь базовых объектов со слоями БД ГИС.
На основе анализа потребностей специалистов разработана общая схема проектирования автономных атрибутивных БД и их отношений с общей тематической БД ГИС «Сатино». Главной таблицей в каждой автономной БД является таблица базового объекта исследования, в которой содержатся его характеристики и связи с компонентами этого объекта. В качестве кода используется уникальный идентификатор объекта, имеющий форму составного индекса компонент. Связанные с главной таблицы содержат описания разных объектов, представляющих цель исследования специалистов в пределах некоторого выдела в районе точки описания, и включают классификаторы показателей (справочники-классификаторы), часть из которых содержит современные научные классификации природных объектов.
В соответствии с разработанной методикой пользовательский интерфейс позволяет производить работу с данными, специфичными для разных предметных областей, а также обеспечивает пространственную привязку наблюдаемых объектов, что позволяет связать данные из атрибутивных БД со слоями БД ГИС (рис. 21). Для выполнения анализа информации разработан специальный пользовательский конструктор типовых запросов, а для отражения результатов работы с БД разработаны формы и отчеты, имеющие нестандартный, свойственный тематическим исследованиям вид, и создаваемые автоматически.
Преимущество разработанной структуры БД и пользовательского интерфейса заключается в возможности использования БД практически на любых компьютерах в полевых условиях. Слои тематического „
Геоморфологическая БД состоит из 2-х основных блоков: справочного и информативно-аналитического. В справочный блок включены генетические и временные индексы с расшифровкой, штриховые литологические обозначения. Информативно-аналитический блок включает информация о буровых скважинах ключевого участка (рис. 22): координаты в условной системе координат, описание местоположения скважины (географическая и геоморфологическая привязки), описание скважин с указанием мощности слоев, глубин подошвы и кровли слоев, их генетической и временной принадлежности. Файлы для наполнения автономной геологической БД содержат описанием 383 буровых скважин, расчисток, шурфов, заложенных в разное время на территории ключевого участка. Каждое из них содержит послойное описание вскрытых отложений. Осадки каждого слоя характеризуются тремя показателями: генезис, возраст, литология. Структура БД обеспечивает просмотр описания скважин и их литологической колонки (в графическом виде), поиск информации по одному и/или трем параметрам, характеризующим геологическое строение полигона - генезис, возраст и литология отложений. Пользовательский интерфейс и запросы к базе данных позволяют решать следующие задачи: построение карт палеорельефа различного возраста на основе выбора данных по абсолютной высоте кровли или подошвы тех или иных слоев для иллюстрации истории развития рельефа территории; анализ изменения мощности литологических типов отложений, например, для целей добычи строительных полезных ископаемых; формирование отчетов по строению отдельных скважин, которые могут использоваться впоследствии для построения профилей; Название скважиныМезорельефГенезис рельефаXYАбсолюная высота устьяДата бурения FK1 Код скважины Индекс стояПорядковый номер МощностьМеханический состав Зернистость Цвет слоя FK1 Код слояМеханический состав ЗернистостьЦвет включения Процентное содержание
Почвенно-геохимическая БД содержит сведения о более чем 2300 почвенных разрезах, заложенных на ключевом участке с 1989 по 2006 гг. БД содержит описания разрезов, результаты химико-аналитических работ и координаты почвенных разрезов, географически привязанных к базовым тематическим слоям комплексной ГИС [30]. Все почвенные разрезы отнесены к одному из восьми комплексных профилей, представляющих основные типы ландшафтов на территории ключевого участка [28].
Структура почвенно-геохимической БД представлена на рис. 23. Основу модели БД составляют таблицы «Разрезы», «Горизонты» и «Новообразования». Главной является таблица «Разрезы», в которой хранятся номер, координаты разреза, дата его описания, полное название почвы, общие сведения о факторах почвообразования. Таблица «Горизонты» содержит данные о строении почвенного профиля - последовательность генетических горизонтов, их морфологические свойства и результаты химических анализов отдельных образцов. В таблице «Новообразования» приводится список включений и новообразований по генетическим горизонтам, которые структурированы по трем показателям: код горизонта; вид новообразования; обилие.
Похожие диссертации на Теоретическое обоснование и разработка структуры баз данных для обеспечения полевых физико-географических исследований
