Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1 Анализ современных исследований в области оценивания гидрометеорологической безопасности в арктической зоне Российской Федерации 15
1.1 Общая характеристика Арктической зоны РФ 15
1.2 Характеристика климатических условий Арктической зоны РФ 20
1.3 Оценка тенденции изменений климата в Арктической зоне РФ 24
1.4 Влияние погодных условий и изменений климата в Арктической зоне РФ на геополитическую обстановку 32
1.4.1 Задачи гидрометеорологического обеспечения в Арктической зоне РФ 32
1.4.2 Природные опасности и риски, гидрометеорологическая безопасность 33
1.5 Выводы. Формулировка цели и задач исследования 43
ГЛАВА 2 Совершенствование путей обеспечения гидрометеорологической безопасности в арктической зоне Российской Федерации 46
2.1 Пути совершенствования гидрометеорологического и климатического обеспечения 46
2.1.1 Оценка значимости гидрометеорологической и климатической информации 46
2.1.2 Развитие системы сбора, хранения, обработки и распространения гидрометеорологической информации 49
2.2. Перспективные направления совершенствования поддержки принятия решений в целях обеспечения гидрометеорологической безопасности 54
2.3 Модифицированная методика оценивания тенденций динамики температурно-влажностного режима Арктической зоны РФ 65
2.3.1 Оценка особенностей и тенденций динамики температурного режима Арктической зоны РФ 65
2.3.2 Анализ температурных рядов на основе преобразования Фурье 77
2.3.3 Оценка особенностей и тенденций влажностного режима Арктической зоны РФ 81
2.3.4 Оценка ветрового режима Арктической зоны РФ 85
2.4 Выводы по главе 90
ГЛАВА 3 Нечеткая модель поддержки принятия решений по оценке гидрометеорологической безопасности в арктической зоне российской федерации 93
3.1 Структурная модель поддержки принятия решений по оценке гидрометеорологической безопасности 93
3.2 Математическая модель интегрального показателя экстремальности погодных и климатических условий 100
3.3 Методика поддержки принятия решений по оценке гидрометеорологической безопасности в Арктической зоне РФ 103
3.4 Выводы по главе 110
ГЛАВА 4 Апробирование методики поддержки принятия метеозависимых решений по оценке гидрометеорологической безопасности в арктической зоне Российской Федерации 112
4.1 Реализация методики поддержки принятия метеозависимых решений по оценке гидрометеорологической безопасности в Арктической зоне РФ 112
4.2 Показатели относительной эффективности применения разработанной методики 123
4.3 Процедура оценки эффективности разработанной методики 125
Заключение 127
Список литературы 130
- Влияние погодных условий и изменений климата в Арктической зоне РФ на геополитическую обстановку
- Развитие системы сбора, хранения, обработки и распространения гидрометеорологической информации
- Математическая модель интегрального показателя экстремальности погодных и климатических условий
- Показатели относительной эффективности применения разработанной методики
Введение к работе
Актуальность темы исследования. В диссертационной работе рассматривается научно-методический аппарат поддержки принятия решений по оценке гидрометеорологической безопасности в Арктической зоне РФ.
В настоящее время решение проблемы обеспечения гидрометеорологической безопасности и защищенности объектов Министерства обороны РФ в высокоширотных и полярных районах предполагает проведение постоянного мониторинга погодно-климатических условий, тенденции к изменению которых отчетливо проявляются в Арктической зоне РФ. Данные такого мониторинга являются основой для получения оценок экстремальных гидрометеорологических условий при определении типов состояния погоды и разработки сценариев деятельности войск (сил), эксплуатации объектов военной инфраструктуры, вооружения, военной и специальной техники.
В трудах А.И. Бедрицкого, В.Н. Дядюченко, А.И. Данилова, В.Г. Дмитриева, Ю.П. Переведенцева, И.Е.Фролова, М.О. Френкеля и др. рассмотрены вопросы погодных и климатических изменений, на основании которых определены проблемы обеспечения гидрометеорологической безопасности в Арктическом регионе. Проведенные рядом авторов исследования позволили сформулировать основные требования, предъявляемые к экспертным системам. Однако вне рассмотрения оказались задачи практического выполнения этих требований в условиях ограниченного объема гидрометеорологической информации в условиях Арктики. Вследствие того, что поля гидрометеорологических параметров имеют значительную пространственную и временную изменчивость, а объективная их оценка проводится только лишь в малочисленных точечных постах наблюдений (в условиях Арктики), анализ степени гидрометеорологической безопасности проводится пока с недостаточным качеством, что приводит к снижению эффективности функционирования войск (сил) и возможности эксплуатации вооружения, военной и специальной техники. Результативность функционирования войск (сил) находится в существенной зависимости от определенных типов погоды, учет которых осуществляется лицом, принимающим решение, на качественно-эмпирическом уровне. Существующие алгоритмы и методики поддержки принятия метеозависимых решений не всегда в полной мере учитывают специфические погодно-климатические условия Арктической зоны РФ и не всегда позволяют в достаточной степени использовать эту информацию при выработке оптимальных рекомендаций при обеспечении войск (сил). С другой стороны, сложность процессов взаимодействия при-
роды и человека заставляет искать новые, нестандартные пути решения рассматриваемой проблемы. Одно из направлений, которое предлагается использовать для решения задачи обеспечения гидрометеорологической безопасности, заключается в качественной и количественной оценке погодно-климатических характеристик при привлечении на каждом этапе оценивания субъективной информации, получаемой от исследователя или привлекаемого им эксперта.
Зонирование климатических экстремальных территорий Арктической зоны РФ в целях оценки степени гидрометеорологической безопасности предлагается проводить на основе модели поддержки принятия решений, использующей в качестве входной как объективную, так и субъективную информацию (нечеткую экспертную систему). Реализации данной модели обеспечивают процесс поддержки принятия решений, т.е. процесс разработки необходимых рекомендаций. В этом случае построение нечеткой экспертной системы сводится к выявлению предпочтений лица принимающего решение, а также к разработке на этой основе адекватной модели выбора наилучшей альтернативы с оптимальными для обеспечения гидрометеорологической безопасности гидрометеорологическими условиями.
Научной задачей исследования является построение научно-методического аппарата поддержки принятия решений по оценке гидрометеорологической безопасности функционирования войск (сил) в Арктической зоне РФ, основанного на методах обработки объективной и субъективной информации о погодных условиях.
Актуальность данной задачи обоснована возможностью существенного повышения качества оценки гидрометеорологической безопасности в условиях нечеткой информации и слабой освещенности районов Арктики гидрометеорологической и климатической информацией.
Целью исследования является повышение эффективности поддержки принятия метеозависимых решений по оценке гидрометеорологической безопасности при обеспечении войск (сил) в суровых погодных условиях на основе методов нечеткой логики.
Достижение поставленной цели требует решения следующих задач:
-
Анализ современных исследований в области задач по обеспечению гидрометеорологической безопасности с целью определения перспективных направлений их решения.
-
Модификация методики оценивания тенденций динамики температурно-влажностного режима Арктической зоны РФ по последовательным (скользящим) 15-летним периодам.
3. Построение структурной модели поддержки принятия решений по оценке
гидрометеорологической безопасности функционирования войск (сил) на основе
нечеткой исходной информации.
4. Построение математической модели интегрального показателя экстре
мальности погодных и климатических условий для Арктической зоны РФ.
-
Разработка методики поддержки принятия решений по оценке гидрометеорологической безопасности при обеспечении войск (сил) в Арктической зоне РФ, учитывающей на интегральном уровне экстремальные погодные и климатические условия.
-
Оценка потенциальной эффективности применения построенного аппарата научно-методического обеспечения, апробирование и анализ полученных научных результатов.
Объектом исследования является система поддержки управленческих решений при обеспечении войск (сил) и эксплуатации объектов военной инфраструктуры, вооружения, военной и специальной техники в Арктической зоне РФ, функционирующая в целях обеспечения гидрометеорологической безопасности.
Предметом исследования является научно-методический аппарат поддержки принятия метеозависимых решений, учитывающий обеспечение гидрометеорологической безопасности функционирования войск (сил).
Методы исследования. Для решения поставленных задач в работе использовались методы системного анализа, теории управления, нечеткой логики, статистического анализа и исследования операций, климатологии.
Научная новизна диссертационной работы заключается в следующем:
-
Осуществлена модификация методики оценки тенденций динамики температурно-влажностного режима Арктической зоны РФ. Отличительной особенностью модифицированной методики является использование нового подхода к расчету значений статистических параметров температурно-влажностного режима по последовательным (скользящим) 15-летним периодам для ряда условных областей Арктической зоны РФ.
-
Построена структурная модель поддержки принятия решений по оценке гидрометеорологической безопасности функционирования войск (сил) на основе нечеткой исходной информации. Отличительная особенность данной модели состоит в использовании нового подхода к построению вариантов принятия решений и оценки их эффективности по нечетким критериям.
-
Построена математическая модель интегрального показателя экстремальности погодных и климатических условий, которая отличается локализацией для
расчетов в Арктической зоне РФ, а также адаптацией для совместного использования с вербально-числовой шкалой Харрингтона.
4. Разработана методика поддержки принятия решений по оценке гидрометеорологической безопасности в Арктической зоне РФ, отличающийся сопряженностью территориально-временных зон однотипных погодно-климатических условий со стратегиями обеспечения войск (сил), при которых достигается требуемый уровень безопасности их функционирования.
Достоверность научных результатов. Научные положения, теоретические выводы и практические рекомендации, включенные в диссертационную работу, подтверждены корректностью разработанного научно-методического аппарата, использованием известных положений фундаментальных наук, сходимостью полученных теоретических результатов с данными численного эксперимента, экспертными оценками специалистов, а также широкой апробацией результатов на научных конференциях.
Теоретическая значимость работы заключается в разработке научно-методического аппарата поддержки принятия решений по оцениванию гидрометеорологической безопасности и развивает элементы теории нечеткой логики в рамках поддержки управленческих решений при обеспечении войск (сил) в Арктической зоне РФ в условиях метеорологической неопределенности. Разработанные модели и методика поддержки принятия решений на основе нечеткой исходной информации, обеспечивающие оценку степени гидрометеорологической безопасности функционирования войск (сил) вносят существенный вклад в развитие элементов теории принятия статистических решений, реализуемых в воинских формированиях при выполнении задач по предназначению.
Практическая значимость результатов исследования состоит в том, что
применение предложенного в работе научно-методического аппарата поддержки при
нятия решений по оцениванию гидрометеорологической безопасности функциониро
вания войск (сил) в Арктической зоне РФ позволяет без существенных материальных
затрат повысить безопасность и эффективность деятельности воинских формирова
ний и эксплуатации объектов военной инфраструктуры. Кроме того, результаты рабо
ты могут использоваться для решения широкого круга других практических задач,
связанных с поддержкой управления метеозависимыми организационно-
техническими системами.
Практическое использование результатов исследования. Методика поддержки принятия решений по оценке гидрометеорологической безопасности в Арктической зоне РФ, математическая модель интегрального показателя экстре-
мальности погодных и климатических условий внедрены в практическую деятельность Главного гидрометеорологического центра МО РФ и использованы при разработке новых алгоритмов гидрометеорологического обеспечения войск (сил) в условиях Арктики. Методика поддержки принятия решений, математическая модель интегрального показателя экстремальности погодных и климатических условий использованы в Гидрометеорологической службе ВС РФ (в части касающейся совершенствования гидрометеорологического обеспечения авиационных частей и соединений). Разработанные модели и методика принятия решений применяются в учебном процессе ВУНЦ ВВС «Военно-воздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина» (г. Воронеж) при изучении курсантами и слушателями дисциплин «Климатология» и «Методы поддержки принятия метеозависимых решений».
На защиту выносятся:
-
Модифицированная методика оценивания тенденций динамики температурно-влажностного режима Арктической зоны РФ по последовательным (скользящим) 15-летним периодам.
-
Структурная модель поддержки принятия решений по оценке гидрометеорологической безопасности функционирования войск (сил) на основе нечеткой исходной информации.
-
Математическая модель интегрального показателя экстремальности погодных и климатических условий для Арктической зоны РФ.
-
Методика поддержки принятия решений по оценке гидрометеорологической безопасности при обеспечении войск (сил) в Арктической зоне РФ.
Соответствие диссертации паспорту специальности. В диссертации разработан научно-методический аппарат поддержки принятия решений по оценке гидрометеорологической безопасности функционирования войск (сил) в Арктической зоне РФ в условиях нечеткой информации, что соответствует формуле специальности 25.00.30 – «Метеорология, климатология, агрометеорология». В соответствии с целью, задачами и полученными научными результатами диссертация соответствует следующим пунктам области исследования: п. 16. Метеорология и экология; п. 17. Прикладная климатология – атмосфера и строительство, медицина, курортология, транспорт, лесоведение.
Апробация работы. Материалы диссертационной работы докладывались и обсуждались на Международных и Всероссийских конференциях: «Современные проблемы и перспективные направления развития авиационных комплексов и систем военного назначения, форм и способов их боевого применения», Всерос-
сийская научно-практическая конференция, Военный авиационный инженерный университет, г. Воронеж, 22-23 ноября 2011 года; «Военно-воздушные силы – 100 лет на страже неба России: история, современное состояние и перспективы развития», Всероссийская научно-практическая конференция, Военный авиационный инженерный университет, г. Воронеж, 16-17 мая 2012 года; «Обеспечение безопасности в чрезвычайных ситуациях», Международная научно-практическая конференция, Воронежский государственный технический университет, 18 декабря 2013 года а также 12 ноября 2014 года; «Академические Жуковские чтения. Системы гидрометеорологического, экологического и специального мониторинга: методологические аспекты повышения качества функционирования», Всероссийская научно-практическая конференция, ВУНЦ ВВС «ВВА», г. Воронеж, 20-21 ноября 2013 года; «Методологические аспекты развития метеорологии специального назначения, экологии и систем аэрокосмического мониторинга» Всероссийская научно-практическая конференция, ВУНЦ ВВС «ВВА» г. Воронеж, 27-28 мая 2014 года и 26-27 мая 2015 года; «Проблемы безопасности при ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций», Всероссийская научно-практическая конференция с Международным участием, Воронежский институт ГПС МЧС России, 19 декабря 2013 года; «Пожарная безопасность: проблемы и перспективы», Международная научно-практическая конференция, Воронежский институт ГПС МЧС России, 18-19 сентября 2014 года; «Комплексные проблемы техносферной безопасности», Международная научно-практическая конференция, Воронежский государственный технический университет, 12 ноября 2015 года; «Академические Жуковские чтения. Системы гидрометеорологического, экологического и специального мониторинга: методологические аспекты повышения качества функционирования», Всероссийская научно-практическая конференция, г. Воронеж, 25-27 ноября 2014 года и 26-27 ноября 2015 года.
Публикации. По результатам исследования опубликовано 20 печатных работ, в том числе 3 – в изданиях, рекомендованных ВАК РФ для публикации основных результатов диссертационных исследований, общим объемом 97 стр. (лично автором выполнено 63 стр.). В работах, опубликованных в соавторстве, личное участие автора заключается в определении целей и задач работы [1, 6-9], в разработке соответствующих моделей и методик [2-5, 10-20].
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из 4 глав, введения, заключения и двух приложений, библиографического списка из 142 наименований, содержит 146 страниц основного текста, 47 рисунков, 17 таблиц.
Влияние погодных условий и изменений климата в Арктической зоне РФ на геополитическую обстановку
Физико-географический подход основывается на классификации ландшафтов и исходит из того, что все частные факторы среды интегрированы в базовые параметры ландшафтов, определяющие общие закономерности географической дифференциации территории. В настоящее время существуют обобщающие картографические материалы, необходимые для установления границы Арктики на территории России в соответствии со структурой ландшафтов и характером растительного покрова, как индикаторов суровости природной среды.
На заседании Экспертного совета по Арктике и Антарктике при председателе Совета Федерации Федерального Собрания Российской Федерации (16 мая 2012 г., Тюмень) внесено предложение по уточнению границ Арктической зоны РФ [11, 49, 73].
Разработчики карты, представленной на рисунке 1.1 [73, 74], поддерживают предложение провести южную границу Арктики не только по границам субъектов РФ, но и муниципальных образований, которые имеют выход к морям Северного Ледовитого океана. По данному критерию в Арктической зоны РФ вошли Мурманская область, три муниципальных образования республики Карелия, Ненецкий, Ямало-Ненецкий, Чукотский автономные округа, муниципальные образования Красноярского края, 11 улусов республики Саха Якутия. Из Архангельской области – Онежский и Приморский районы, города Архангельск, Северодвинск и Новодвинск.
Учитывая экстремальные природно-климатические условия Арктики, удаленность и транспортную труднодоступность этого региона, объекты экономики и социальной сферы расположены здесь на ограниченных локальных территориях. Вместе с тем, особенность Российской Арктики, по сравнению с другими странами региона, заключается в значительной численности населения. В Арктической зоне РФ проживает 1,95 млн. чел., т.е. около 1,3% населения всей страны, при этом свыше 87% населения региона проживает в городах. Здесь расположено 46 городов с населением свыше 5 тыс. чел., из них 4 города с населением свыше 100 тыс. чел. (Мурманск, Норильск, Новый Уренгой и Ноябрьск) [3 ,4, 10].
В Арктической зоне РФ создана мощная промышленная инфраструктура: объекты нефтегазового комплекса, магистральные трубопроводы протяженностью тысячи километров, электростанции, в том числе Билибинская АЭС, шахты, железные дороги, аэродромы, морские и речные порты. Здесь сосредоточены разнообразные и значительные по запасам минерально-сырьевые и другие природные ресурсы, многие из которых уже вовлечены в хозяйственный оборот. В Арктической зоне РФ добывается около 80% российского газа, более 90% никеля и кобальта, 60% меди, 96% платиноидов, 100% барита. В Арктической зоне РФ начальные извлекаемые ресурсы углеводородов на шельфе достигают 100 млрд т условного топлива, в том числе 15,5 млрд т нефти и 84,5 трлн. м3 газа. Это составляет 20-25% общего количества мировых ресурсов углеводородов. Примерно 35% общих запасов нефти в России находятся в отдаленных регионах с экстремальными транспортными условиями. Районы нефтедобычи расположены в акватории Баренцева моря, в Тимано-Печорском регионе, в северной части Западной Сибири. К перспективным относятся шельфы Карского, Восточно-Сибирского, Чукотского морей и моря Лаптевых [4, 51-53].
Большая часть морской границы Российской Федерации проходит по территории Арктической зоны. Исключительную роль для транспортной системы России играет Северный морской путь.
Правительство Российской Федерации уделяет особое внимание развитию Арктической зоны РФ. В 2008 году Президентом Российской Федерации утверждены Основы государственной политики Российской Федерации в Арктике на период до 2020 года и дальнейшую перспективу [1]. В документе отмечается, что Арктика должна стать основной стратегической ресурсной базой России. Для этого необходимо обеспечить защиту национальных интересов на континентальном шельфе, снизить диспропорции в уровне развития арктических территорий по сравнению с другими регионами России, учитывать при этом интересы коренных народов Севера и требования экологической и гидрометеорологической безопасности. Достижение намеченных целей предполагается через реализацию Федеральной целевой программы, стратегий социально-экономического развития субъектов Российской Федерации. Координацию работ по устойчивому развитию Арктической зоны РФ в соответствии с распоряжением Правительства Российской Федерации от 28.05.2007 № 673-р осуществляет Минрегион России во взаимодействии с различными федеральными органами исполнительной власти, в том числе и Министерством обороны РФ.
Особенностями Арктической зоны РФ, оказывающими влияние на формирование государственной политики в Арктике, являются [4-7]: – экстремальные природно-климатические условия, включая постоянный ледовый покров или дрейфующие льды в арктических морях; – очаговый характер промышленно-хозяйственного освоения территорий и небольшая плотность населения; – удаленность от основных промышленных центров, высокая ресурсо-емкость и зависимость хозяйственной деятельности и жизнеобеспечения населения от поставок топлива, продовольствия и товаров первой необходимости из других регионов России; – низкая устойчивость экологических систем, определяющих биологическое равновесие и климат Земли, и их зависимость даже от незначительных антропогенных воздействий.
Развитие системы сбора, хранения, обработки и распространения гидрометеорологической информации
Для реализации технологического направления создания ИК ГМС ВС РФ предполагается [83]: – создание хранилищ информации и разработка программно-технических средств их ведения; – развитие телекоммуникационных систем, обеспечивающих решение задач ГМС ВС РФ. Основные усилия при этом могут быть сосредоточены на разработках: – комплекса базовых информационных и телекоммуникационных технологий, а также технических средств, прикладных программных продуктов и информационного обеспечения для их реализации; – обеспечения совместимости и взаимодействия информационных, вычислительных и коммуникационных ресурсов; – системы обеспечения информационного обмена с различными структурами ВС РФ и организациями Росгидромета; – системы информационной безопасности ИК ГМС ВС РФ.
Принципы создания информационного кластера ГМС ВС РФ будут являться основой создания планируемой информационно-аналитической системы по учету влияния погодных условий и изменений климата на деятельность объектов военной инфраструктуры в Арктической зоне РФ [44].
В настоящее время работы по созданию ЕИП проводятся различными министерствами и ведомствами (Министерством обороны, Министерством внутренних дел, Федеральной службой безопасности и др.) [82]. Эти работы не скоординированы между собой, проводятся на основе различных инфор 65
мационных моделей, принципов построения информационного обмена и визуализации информации. В перспективе это потребует проведения сложных и дорогостоящих мероприятий по взаимной увязке ЕИП различных органов в Единое информационное пространство страны. Поэтому представляется целесообразным определенная межведомственная координация проводимых исследований и работ по созданию ИК ГМС ВС РФ.
В рамках формирования ИК ГМС ВС РФ были проведены исследования особенностей и тенденций изменения климата в Арктической зоне РФ. Данные исследования были автоматизированы для использования на персональном компьютере, что позволяет использовать данные решения в виде модулей ИК [22].
Как правило, показателем климатических изменений является термический режим, так как от него зависят все другие составляющие климатической системы. Поэтому на первом этапе исследования, проводя общую оценку особенностей и тенденций изменения климата в Арктической зоне РФ, основное внимание уделяется климатическим характеристикам температурного режима.
Вследствие значительных размеров территории России, ее географического положения и разнообразия климатов реакция природных и хозяйственных систем на изменения климата может весьма различаться в разных регионах. Тем более, территория Арктической зоны РФ охватывает большую площадь Российской Федерации. Поэтому в данном исследовании уделено внимание региональным аспектам состояний климатической системы.
Для анализа исследуемая территория Арктической зоны РФ условно разделена на области, представленные на рисунке 2.13. Введены обозначения областей: 1.1, 1.2, …, 3.11. Для справки на том же рисунке дана изотерма 10оС термического режима июля северного полушария, которая в некоторых случаях принимается в качестве южной границы Арктической территории [50].
В качестве исходной информации в работе использованы архивные данные реанализа на ресурсе ВНИИГМИ-МЦД, представленные на сайте Лаборатории автоматизированной информационной системы ВНИИГМИ-МЦД (URL: http://meteo.infospace.ru/).
Известны наиболее значительные проекты реанализа – систем глобального резервного объективного анализа параметров атмосферы: – Национальных центров по изучению окружающей природной среды США (NCEP, National Centers for Environmental Prediction) – NCEP/NCAR и NCEP/ DOE AMIP-II [90-94]; – Европейского центра среднесрочных прогнозов (ECMWF) [95, 96].
Проект реанализа NCEP был разработан в 1990 г. в Национальном метеорологическом центре США, NMC (National Meteorological Center, в настоящее время NCEP). Первый этап этого проекта реанализа параметров атмосферы назван R-1 или NCEP/NCAR (NCEP/National Center Atmospheric Research, Национального Центра атмосферных исследований США) [97]. Данные R-1 с 1948 года по настоящее время представлены в свободном доступе [98-100].
Рассматривались срочные (00, 06, 12, 18 UTC) значения температуры воздуха уровня 1000 гПа в узлах регулярной сетки с шагом 2,5о: – 80; 82,5; 85о сев. широты, 30-60, 60-90, 90-120, 120-150, 150-180о вост. долготы – в областях 1.1-1.5 северного пояса; – 72,5; 75; 77,5о сев. широты, 30-60, 60-90, 90-120, 120-150, 150-180о вост. долготы – в областях 2.1-2.5; – 65; 67,5; 70 о сев. широты, 30-45, 45-60, 60-75, 75-90, 90-105, 105-120, 120-135, 135-150, 150-165, 165-180, 180-195о вост. долготы – в поясе областей 3.1-3.11. Для каждой рассматриваемой области рассчитаны основные статистические характеристики температурного режима (за период 1981–2013 гг.) для центральных месяцев сезонов: средние суточные значения температуры воздуха, максимум, минимум, среднее квадратическое отклонение. Результаты представлены в таблицах В.1–В.4 приложения В. Эти данные могут быть использованы в специализированных климатических описаниях районов базирования в Арктической зоне РФ, а так же в качестве исходных данных для оценивания ГМБ.
Математическая модель интегрального показателя экстремальности погодных и климатических условий
Разработка методики поддержки принятия решений по оценке ГМБ при обеспечении войск (сил) осуществляется в несколько этапов.
Определение набора локальных территорий и интервалов времени которые характеризуют однотипные состояния уровня ГМБ на период вы полнения задач воинскими формированиями. Используемый набор из тп состояний окружающей среды определяется множеством А: А={а11, а12,..,а..,..,атп\, (3.8) где т - число локальных территорий с однотипными климатическими и гидрометеорологическими условиями, п - число интервалов времени определяемых однотипными климатическими и гидрометеорологическими условиями (с однотипным уровнем ГМБ).
Так как погода Арктической зоны РФ достаточно изменчива, то число интервалов времени с однотипной погодой не превышает 2-3 дней, и зависит от продолжительности выполнения поставленной задачи воинскими формированиями. Поскольку проведение таких задач, как правило, планируется в сроки не менее 10-15 дней, роль климатической информации приобретает немаловажное значение.
Предлагается оценку погодных условий рассматривать как нечеткое множество, представленное выражением: Rijk = {juRk (а11)/а11, juRk (а12)/а12,.., /%[ау )/аtj,.., juRk(атп)/атп}, (3.9) где JUR fa) є [ОД] - функция принадлежности треугольного вида, т.е. нечеткая оценка погодных условий щ- по показателю Rijk, характеризующая степень соответствия состояния понятию, определяемому показателем Rijk,
В зависимости от наличия ГМИ эксперты в качестве показателей выделяют: интегральный показатель экстремальности погодных и климатических условий, являющийся основополагающим показателем, климатический температурный режим, климатический влажностный режим, климатический ветровой режим, вид барического образования, параметры поля осадков.
Определение субъективных терминов для оценки состояний окружающей среды. " Полностью Значительно Не оказывает Частично Значительно Полностью не удовлетворяет не удовлетворяет влияния удовлетворяет удовлетворяет удовлетворяет 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0 Rijk
В качестве критерия для субъективной (нечеткой) оценки состояний окружающей среды используется лингвистическая переменная следующего вида Rijk={полностью удовлетворяет, значительно удовлетворяет, частично удовлетворяет, не оказывает влияния, значительно не удовлетворяет, полностью не удовлетворяет}. Функции принадлежности каждого значения переменной представляются как нечеткие числа, показанные на рисунке 3.3.
Эксперты назначают для показателя термин «полностью удовлетворяет» при условии, что, по их мнению, погодные и климатические условия на локальной территории в оцениваемый интервал времени в полной мере благоприятны для выполнения всех видов задач воинскими формированиями (обеспечивается высокий уровень ГМБ). Чем больше погодные и климатические условия отличаются от идеальных, тем более низкую оценку выставляют эксперты показателям, отвечающим за данные условия.
На базе реализаций представленных трех этапов строятся т матриц лингвистических переменных, состоящих из к строк и п столбцов.
Определение относительной важности каждого из к показателей, задаваемой коэффициентом ак.
Оценка вклада каждого показателя осуществляется на основе процедуры парного сравнения показателя экспертами. Данная процедура дает возможность использовать не абсолютные фиксированные значения функции принадлежности коэффициентов важности, а рассчитывать их согласно суждениям экспертов [34, 47, 131-137].
Сущность предлагаемого метода заключается в следующем [34, 36, 37, 41, 138,139]. Значения коэффициентов важности определяются как собственный вектор матрицы В из решения уравнения
Возможность изменять коэффициенты относительной важности позволяет оценивать границы территорий с однотипным состоянием обеспеченности ГМБ применительно к деятельности личного состава при действии в районах с развитой военной инфраструктурой либо вне их, или эксплуатации вооружения и военной техники при различных гидрометеорологических условиях в рамках Арктической зоны РФ.
Так как в рассматриваемом случае Rijk являются нечеткими числами с функцией принадлежности треугольного вида, то для каждой интервала вре т мени можно получить взвешенные нечеткие оценки R = X akRjk , которые к=\ также определяются функцией принадлежности треугольного вида, а границы и вершина рассчитываются по формулам где R - левая, R - правая границы, і? - вершина нечеткого числа R. Первая реализация осуществляется как эталонная, для которой эксперты выбирают наиболее благоприятные значения лингвистической переменной Rjk по p показателям, хотя и в данном случае могут быть незначительные субъективные расхождения. Последующие реализации проводятся по фактической и прогностической гидрометеорологической и климатической информации (в зависимости от поставленной перед экспертами задачи). Таким образом, в процессе оценивания происходит получение ряда нечетких чисел, функции принадлежности которых характеризуют состояние погодных условий на n локальных территориях за m интервалов времени.
Проведение ранжирования и определения уровня ГМБ на локальных территориях на основе полученных взвешенных оценок R-. Для этого вводится нечеткое множество /, заданное на множестве индексов состояний погодных условий {1, 2,.., у,.., п}. Значение соответствующей функции принадлежности элементов множества интерпретируется как характеристика степени того, насколько состояние погодных условий ближе к эталонному. JUj (/) вычисляется по формуле:
Для функций принадлежности треугольного вида значение //7 (/) может быть получено не только по формуле (3.16), но и графически. На рисунке 3.4 приведен пример оценивания состояния окружающей среды на двух локальных территориях для одного интервала времени. Видно, что вторая локальная территория является менее экстремальной по погодным условиям, чем первая. Величина (1-Pi) характеризует уровень ГМБ второй территории по отношению к погодным условиям эталонной области, а (1-P1) - первой. Оценивание степени ГМБ локальных территорий проводится ЛПР по значениям величин (1-P i). R2 R3 Яг
Показатели относительной эффективности применения разработанной методики
Анализ эффективности предложенной методики предлагается осуществить путем сравнения специальных показателей относительной верификации у и со, рассчитанных по числовым характеристикам функций принадлежности
R при различных стратегиях обеспечения поддержки принятия решений по оценке гидрометеорологической безопасности [104, 112,141,142].
При решении задачи оценки эффективности показатели относительной верификации [110,113,141] рассчитываются по следующим формулам: NR(CM)-R(CJ W, ГГ, У =—У м мм к/, \/к = і,к N& R (CK) где N - объем выборки, с к – k-ая эмпирическая стратегия поддержки принятия решений, Си – идеальная стратегия, см – стратегия, основанная на теории нечеткой логики (методическая). В представленной интерпретации разность значений R (CM) и R (CK) представляет собой приращение величины R, обусловленное заменой стратегии с к на стратегию см, следовательно, несет информацию об эффективности применения стратегии См [110].
Таким образом, в соотношении (4.18) значение показателя у позволяет судить о том, в какой степени применение полученной в работе методики использования гидрометеорологической информации способствует повышению (понижению) результативности принимаемых решений относительно к-ой эмпирической методики. Очевидно, что в общем случае величина у может меняться в пределах от - до +. В реальных же условиях многократного изменения значений критерия эффективности, связанного с изменением стратегии использования гидрометеорологической информации, не происходит. Поэтому значения показателя у обычно находятся в пределах от -1 до +1. Для неэффективных стратегий величина у всегда отрицательна или равна нулю, что указывает на факт нецелесообразности их применения [110].
В соотношении (4.19) значения показателя со теоретически лежат в пределах от - до +1. На практике же, по вышеизложенным причинам, они изменяются от -1 до +1. Данный показатель показывает, какое место, с точки зрения своей полезности, занимает исследуемая стратегия по отношению к эмпирической стратегии и к стратегии при идеальных гидрометеорологических условиях.
При практических вычислениях максимум показателей у и со, рассчитанных по соотношениям (4.18), (4.19), соответствует наилучшей стратегии си при поддержке принятия метеозависимых решений по оценке гидрометеорологической безопасности в Арктической зоне РФ при обеспечении войск (сил). Применение данной стратегии обеспечивает минимум негативного влияния ос 125 таточной метеонеопределенности на качество поддержки принятия решений.
Реализации методики поддержки принятия решений по оценке гидрометеорологической безопасности при обеспечении войск (сил) в Арктической зоне РФ в условиях гидрометеорологической неопределенности (2.1) - (2.19), полученные в рамках ее реализации, позволили рассчитать с помощью соотношений (4.18), (4.19) численные значения показателей верификации у и со [110].
В процессе реализации методики поддержки принятия решений по оценке гидрометеорологической безопасности при обеспечении войск (сил) в Арктической зоне РФ был определен ряд классических стратегий Ск по обеспечению испытаний. Стратегии определялись на основе исследованных в работе вариантов использования гидрометеорологической информации, имеющейся в распоряжении ЛПР при определении степени ГМБ.
В работе использованы адекватные по предлагаемым критериям эффективности стратегии оценки ГМБ. В качестве данных стратегий определены следующие. Си - идеальная стратегия, подразумевающая, что оценка ГМБ проводится таким образом, что она в полной мере соответствует наблюдаемым впоследствии погодным условиям; Скі - стратегия, основанная на анализе синоптического положения в локальных районах; Ск2 - стратегия на основе интегрального показателя экстремальности погодных и климатических условий в локальных районах; Скз - стратегия на основе интегрального показателя экстремальности погодных и климатических условий, климатическом температурном режиме, климатическом влажностном режиме, климатическом ветровом режиме и анализе синоптического положения в локальных районах.
Применение любой из рассматриваемых стратегий обеспечивает определение соответствующего варианта принятия решений. В таблице 4.9 представлены значения показателей / и со, характеризующих результативность методической стратегии См по отношению к эмпирическим классическим стратегиям Ск1-Ск3
Значения показателей относительной результативности стратегий Показатель относительной верификации Значение результативности В данной таблице показана эффективность стратегии, построенной на основе полученной в работе методики относительно соответствующих классических эмпирических стратегий.
Анализ данных таблицы 4.9 указывает на существенный разброс значений показателей у и со в зависимости от того с какой из эмпирических стратегий соотносится методическая стратегия. Данный разброс объясняется включением различного объема гидрометеорологической информации в эмпирические стратегии. Наиболее важным является анализ соотношения методических стратегий См с эмпирической стратегией Ск3, при реализации которой используется весь имеющийся у ЛПР объем гидрометеорологической информации. В этом случае по показателю у применение стратегии, основанной на нечеткой логике, дает повышение качества на 5%, а по показателю со - на 7%.