Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Основные положения мониторинга загрязнений потенциально опасных объектов 17
1.1. Общие понятия об экологическом мониторинге. Проблемы мониторинга
загрязнений потенциально опасных объектов 17
1.2. Организация и проведение биомониторинга потенциально опасных объектов. Проблемы «классического подхода» к биомониторингу 42
1.3. Организация биомониторинга в комплексной системе безопасности потенциально опасного объекта 66
1.4. Решение научно-технических проблем создания комплексной системы безопасности потенциально опасных объектов с использованием идентификационных экологических полигонов. Цели и задачи исследования. 80
ГЛАВА 2. Применение информационных технологий при организации работы на идентификационных экологических полигонах 86
2.1. Основные функции и задачи идентификационных экологических
полигонов, особенности работы на них 88
2.2. Обоснование размещения участков исследований в зоне влияния ПОО по геометрии их расположения 103
2.3. Особенности размещения пространственной сети биомониторинга в зоне влияния потенциально опасного объекта. 115
2.4. Алгоритмы расстановки пунктов биомониторинга в зоне влияния
потенциально опасного объекта с применением экспертного анализа 126
ГЛАВА 3. Система прогноза и принятия решений на базе nориентированных графов по результатам оценки bэкологической безопасности 138
3.1. Построение модели оценки экологической безопасности, прогноза и принятия решений на базе ориентированных графов 142
3.2. Описание метода оценки экологической безопасности на базе ориентированных графов 155
3.3. Структурная схема системы прогноза и принятия решений на базе
ориентированных графов по результатам оценки экологической безопасности
170
3.4 Алгоритмы расчётов и формирования графов 176
ГЛАВА 4. Система интеллектуальной поддержки решения задач обработки результатов биомониторинга 184
4.1. Структурная схема системы интеллектуальной поддержки решения задач обработки результатов биомониторинга 186
4.2. Применение методов нечёткой логики при выборе регламента измерений 193
4.3. Построение базы данных биомониторинга 208
ГЛАВА 5. Обработка данных биомониторинга 235
5.1. Классификация параметров биомониторинга 237
5.2. Описание образа данных биомониторинга 240
5.3. Алгоритмы классификации параметров биомониторинга с использованием квантификационных отношений 246
5.4. Обработка экспериментальных данных биомониторинга с применением методов интерполяции и трёхмерных моделей 257
5.5. Разработка принципов определения повреждений биообъектов по их фотоизображениям 272
ГЛАВА 6. Апробация и тестирование разработанных систем обработки данных биомониторинга 282
6.1. Система прогноза и принятия решений на базе ориентированных графов на ОАО «Чепецкий механический завод» 283
6.2. Система размещения пунктов пространственной сети биомониторинга в зоне влияния ОАО «Элеконд» г. Сарапул 290
6.3 Система размещения пунктов пространственной сети биомониторинга в зоне влияния объекта 1203 УХО г. Камбарка 294
6.4. Определение степени повреждения биообъектов по их фотоизображениям 303
6.5. Пример обработки данных биомониторинга, полученных в ходе экспериментов на идентификационных экологических полигонах 307
6.6. Заполнение базы данных биомониторинга зоны влияния объекта 1203 УХО
в г. Камбарка Удмуртской Республики 315
Заключение 327
Список сокращений и условных обозначений 331
Список литературы
- Организация и проведение биомониторинга потенциально опасных объектов. Проблемы «классического подхода» к биомониторингу
- Обоснование размещения участков исследований в зоне влияния ПОО по геометрии их расположения
- Описание метода оценки экологической безопасности на базе ориентированных графов
- Алгоритмы классификации параметров биомониторинга с использованием квантификационных отношений
Введение к работе
Актуальность темы. В настоящее время не существует систем, дающих полную гарантию безопасной работы потенциально опасных объектов (ПОО) и, следовательно, методы контроля и осуществления мониторинга нуждаются в дополнении и совершенствовании.
Имеющиеся системы экологической безопасности отличаются друг от друга, видами и объёмом мониторинговых исследований, подходом к их проведению. Наиболее полно эти вопросы отработаны на объектах по уничтожению химического оружия (ОУХО) в связи с большим общественным резонансом при их проектировании и строительстве. Однако только химический анализ и инструментальные методы мониторинговых исследований, применявшихся на объектах, не дают полной характеристики воздействия ОУХО, а вопросы биомониторинга изначально не ставились. Для контроля состояния биоты в зоне влияния ПОО применяют «классический» биоэкологический подход, заключающийся в использовании методов популяционной экологии. Указанные методы (описание всех видов по всем параметрам) весьма трудозатратны. Собранные данные не учитывают отдаленных последствий воздействия малых доз загрязнителя, не имеют поправок на адаптивные и компенсационные механизмы биообъектов. Площадки отбора проб выбираются в основном эмпирическим путем, без учета особенностей ландшафта в сочетании с влиянием ПОО. То есть требования к организации биомониторинга ПОО: оперативность получения данных; учет поправки на адаптацию биоты; тестирование подсистемы биомониторинга, - не выполняются, либо носят формальный характер.
В связи с крайне ограниченным количеством центров мониторинга на объектовом и их отсутствием на местном уровнях, а также отсутствием эффективных методов обработки результатов биомониторинга, не обеспечивается комплексный, в том числе оперативный, мониторинг возникновения нештатных ситуаций на объектах и прогноз их развития. Решение вышеуказанных проблем позволит создавать системы экологического мониторинга, в которых по результатам анализа данных биологических подсистем можно принимать решение по коррекции регламента мониторинга или выполнению мероприятий по предупреждению и/или ликвидации воздействия ПОО на окружающую среду (ОС). Разделение решения таких проблем по этапам неэффективно, необходим комплексный подход. Виды и этапы ведения мониторинга, выполненные комплексно и последовательно, определяют выбор стратегии для принятия решений по предотвращению ЧС, снижению риска их возникновения и масштабов последствий. Экологическую безопасность функционирования ПОО предложено обеспечить за счет разработки и применения методологических подходов, методов и методик анализа и обработки результатов биомониторинга для оценки влияния объекта на окружающую среду в рамках системы интеллектуальной поддержки решения задач (СИПРЗ), являющейся частью экспертно-аналитической системы.
Актуальная научно-техническая проблема, решаемая в диссертационной работе, заключается в разработке и применении методов системного анализа к
организации, моделированию, оптимизации и обработке результатов биомониторинга с использованием идентификационных экологических полигонов, совершенствованию управления и принятия решений с целью повышения экологической безопасности потенциально опасных объектов, оказывающих влияние на окружающую среду.
Степень научной разработанности проблемы. Организации экологического мониторинга посвящено много работ отечественных и зарубежных авторов: Ю.А. Израэля, В.Н. Майстренко, Ю.А. Афанасьева, М.А. Глазовской, Ю. Одум, Т.Е. Гридэл, Е.В. Венецианова, и др. Теоретически вопросы организации всех видов экологического мониторинга достаточно хорошо изучены, базируются на стандартных методиках и нормативной документации. Организация биомониторинга не имеет такой нормативной и научной базы. Мониторингу биоты посвящены работы К.С. Бурдина, И.Н. Лозановской, Р. Шуберта, Т.Я. Ашихминой, В.Е. Мельченко и др. Применяемые биомониторинговые исследования в качестве базовой составляющей используют лишь методы популяцион-ной экологии. Построенные на потенциально опасных объектах системы производственного экологического мониторинга (ПЭМ) базируются в основном на инструментальных методах контроля загрязнений. Организация ПЭМ ПОО и аналитические исследования их функционирования компетентно представлены в работах В.П. Капашина, В.Д. Назарова, А.В. Толстых, Т.Г. Габричидзе.
При этом в отечественной и зарубежной литературе отсутствуют работы в которых системно исследуются вопросы автоматизации обработки результатов биомониторинга потенциально опасных объектов, оказывающих влияние на окружающую среду.
Цели и задачи работы
Целью работы является разработка способов автоматизации биомониторинга потенциально опасных объектов с использованием идентификационных экологических полигонов и обработки его результатов для создания комплексной системы безопасности ПОО обеспечивающей повышение достоверности получаемых данных и принимаемых решений в условиях:
– реального воздействия ПОО на окружающую среду;
–конкретных ландшафтных, климатических литологических и иных условиях;
– неопределённости развития ситуации в зоне влияния ПОО, затрудняющей оценку обстановки и принятие обоснованных решений.
Для достижения поставленной цели в диссертации поставлены и решены следующие задачи:
1.Обоснование методологического подхода к организации биомониторинга на объектах оказывающих влияние на окружающую среду с использованием идентификационных экологических полигонов и средств автоматизированной обработки данных.
2. Разработка методологического подхода к размещению пунктов пространственной сети биомониторинга в зоне влияния ПОО с учётом местных условий.
-
Разработка системы интеллектуальной поддержки решения задач автоматизированной обработки результатов биомониторинга.
-
Разработка системы прогноза и принятия решений на базе ориентированных графов по результатам оценки экологической безопасности с учётом различных факторов деятельности ПОО.
-
Разработка, исследование и апробация методов обработки данных биомониторинга ПОО с учетом зависимостей параметров биообъектов от времени воздействия и величины дозы загрязнителя.
-
Создание программного комплекса обработки результатов биомониторинга.
Научная новизна. Полученное решение проблемы позволило разработать новые промышленные методы и алгоритмы оценки воздействия потенциально опасных объектов на окружающую среду, обеспечивающие автоматизацию оценки экологической ситуации на территории и в зоне влияния объекта и позволяющие получить наглядное представление о сложившейся обстановке, поддержку принятия управленческих решений по профилактическим и оперативным мероприятиям на ПОО. Разработаны принципиально новые положения организации системы биомониторинга потенциально опасных объектов и автоматизации обработки его результатов:
– методологический подход к определению степени воздействия ПОО на окружающую среду по результатам биомониторинга с применением идентификационных экологических полигонов (ИЭП) и средств автоматизированной обработки данных, в отличие от известных, позволяющий моделировать сценарии развития ситуации на ПОО;
– подход к автоматизированному размещению пунктов пространственной сети биомониторинга ПОО с учетом ландшафтных условий, отличающийся от известных автоматизацией выполняемых процедур, большей достоверностью и репрезентативностью пробоотбора;
– система прогноза и принятия решений на базе ориентированных графов по результатам оценки экологической безопасности, позволяющая учитывать технические, технологические, организационные факторы деятельности ПОО;
– система интеллектуальной поддержки решения задач обработки результатов биомониторинга, включающая, в отличие от аналогов: подсистему расстановки пунктов пространственной сети биомониторинга; подсистему обработки результатов измерений параметров биообъектов с учётом выявленных зависимостей «доза-эффект» и «время-реакция» и использованием функции обработки изображений; базу правил и логический вывод по изменению регламента исследований; базу данных биомониторинга.
Теоретическая значимость результатов исследования заключается в том, что полученные соискателем положения, выводы и предложения развивают и дополняют ряд существенных аспектов системного подхода к решению информационно-аналитических задач оценки влияния потенциально опасных объектов на окружающую среду. Предложены принципиально новые методологические подходы, методы и методики организации биомониторинга ПОО с использованием ИЭП и автоматизации обработки его результатов.
Практическая значимость диссертационной работы заключается в разработке и применении программно реализованных методов и технологий в виде комплексов проблемно-ориентированных программ на большинстве ПОО, оказывающих влияние на окружающую среду.
Предложенные методы и алгоритмы позволили обеспечить:
– автоматизированную расстановку пунктов пространственной сети биомониторинга в зоне влияния ПОО с учетом ландшафтных условий, обеспечивающих необходимую достоверность и репрезентативность пробоотбора;
– оценку уровня экологической безопасности ПОО с учетом технических, технологических, организационных факторов деятельности ПОО и данных мониторинга ОС;
– достоверность анализа степени влияния ПОО на ОС за счет учета зависимостей параметров биообъектов от времени воздействия и количества загрязнителя.
Предлагаемый комплексный подход к оценке влияния ПОО на ОС, а также разработанные на его основе методы, методики и алгоритмы системы интеллектуальной поддержки решения задач обработки результатов биомониторинга позволяют решить важную народно-хозяйственную проблему – обеспечение экологической безопасности функционирования ПОО.
Объекты исследования – методы и технологии организации мониторинга объектов, оказывающих влияние на окружающую среду, методы сбора, обработки и практического использования мониторинговой информации.
Предмет исследования:
1.Методы и технологии организации биомониторинга потенциально опасных объектов.
-
Методы анализа ситуаций на ПОО в различных режимах работы объекта (штатном и нештатном).
-
Методы учёта влияния конкретных (ландшафтных и иных) условий на поведение биоиндикатора.
-
Методы и алгоритмы принятия решений в автоматизированной системе обработки информации по результатам биомониторинга в условиях неопределённой обстановки.
Методы исследования. При решении поставленных задач использовались: методы экспериментального анализа и статистической обработки результатов, методы нечёткой логики, многомерного и кластерного анализа данных, классификации данных с применением квантификационных отношений, интеллектуальные методы обработки данных, методы пространственного анализа и вычислительной геометрии, теория графов.
Положения, выносимые на защиту:
-
Методологический подход к определению степени воздействия ПОО на окружающую среду по данным биомониторинга с применением идентификационных экологических полигонов (ИЭП) и средств автоматизированной обработки данных.
-
Подход к автоматизированному размещению пунктов пространственной сети биомониторинга ПОО с учётом ландшафтных условий.
3. Система прогноза и принятия решений на базе ориентированных гра
фов по результатам оценки экологической безопасности ПОО.
4. Система интеллектуальной поддержки решения задач, включающая:
– подсистему автоматизированной расстановки пунктов пространствен
ной сети биомониторинга;
– подсистему обработки результатов измерений параметров биообъектов с учётом выявленных зависимостей «доза-эффект» и «время-реакция» и использования функции обработки изображений;
– базу правил и логический вывод по изменению регламента измерений;
– базу данных биомониторинга.
Достоверность и обоснованность выводов и практических результатов, полученных в диссертационной работе, подтверждается практикой реализации технологии, алгоритмов и программ обработки данных экомониторинга объектов, оказывающих влияние на окружающую среду, научными работами и апробациями результатов на научных конгрессах и конференциях, сравнительным анализом с результатами известных разработок и современных исследований.
Теоретические положения, применённые в работе, алгоритмы обработки информации, а также математические модели, основаны на математической статистике, методах кластерного анализа и обработки данных, теории графов и обосновываются адекватностью выбора исходных данных и последовательным применением аппарата математических выводов для получения аналитических выражений.
Внедрение и реализация результатов работы. Основные научные результаты данной работы получены в рамках выполнения Федеральной целевой программы «Уничтожение запасов химического оружия в Российской Федерации» (утв. Пост. Правительства РФ от 21.03. 1996 г. №305) и ряда научно-исследовательских работ:
– «Разработка специализированного программного обеспечения ИАЦ системы ПЭМ» №1/АР- между ГОУ ВПО «ИжГТУ» и Ассоциацией «РОСТ»;
– «Комплексное исследование экологической безопасности потенциально-опасных объектов» (ИжГТУ, № гос.регистрации 01200805056 от 02.02.2011);
– «Организация биомониторинга потенциально опасных объектов» (ГУ МЧС России по УР, МЧС Удмуртской Республики, №№171-174, №196 20062007гг.);
– «Принципы контроля оптических сред в биологии и экологии с использованием методов обработки результатов измерений на основе квантификаци-онных моделей», ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009-2013гг. Мероприятие 1.2.1., УДК 681.785, ГРНТИ 59.41.33. Исполнитель-ИжГТУ. №01201166500 от 15.06.2011г.
В рамках соглашения о научно-техническом сотрудничестве между Иж-ГТУ имени М.Т. Калашникова и СВФУ имени М.К. Аммосова №1261-06/11 от 02.06.2011г. Грантов Министерства образования и науки РФ на 2012-2014 годы:
– «Разработка и экспериментальное исследование системы аэрокосмического и геоинформационного мониторинга для визуализации результатов геоэкологических исследований северных экосистем» (СВФУ №4043-ГЗ);
– «Комплексный экологический мониторинг урбанизированной террито-риии Крайнего Севера и разработка системы управления и обращения с отходами производства и потребления (СВФУ №5232-ГЗ МОН-05-2011).
Полученные результаты использованы в составе информационно-управляющей системы комплексной безопасности ОАО «Чепецкий механический завод» (Глазов) и ОАО «Элеконд» (Сарапул). Созданные программные средства позволили автоматизировать:
– процесс размещения пространственной сети биомониторинга;
– сбор и хранение данных биомониторинга;
– обработку результатов биомониторинга зоны влияния ПОО;
– оценку степени влиянии ПОО на окружающую среду с учетом зависимостей параметров биообъектов от дозы загрязняющего вещества и времени воздействия;
– оценку экологической безопасности ПОО на основе технических, технологических, социально-гигиенических, организационных и др. параметров.
Апробация работы
Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались на 22 международных, 22 всероссийских и 7 региональных и отраслевых научных конференциях, в том числе:
– на XIV Международной научно-практической конференции «Предупреждение, спасение, помощь» (Москва, 2007) и III Международной научно-практической конференции по военно-техническим проблемам обороны и безопасности, использованию технологий двойного применения (Минск, 2007);
– на международной конференции по биотехнологиям (Прага, 2007);
– на международных. научно-технических конференциях «Интеллектуальные системы» (AIS’08) и «Интеллектуальные САПР» (CAD-2008) и Конгрессе по интеллектуальным технологиям «AIS – IT ‘10» (Москва, 2008, 2010);
– на Международных научно-технических конференциях «Интеллектуальные системы» и «Интеллектуальные САПР» (Геленджик, 2008, 2009,2011) и Международном Конгрессе по интеллектуальным системам и информационным технологиям «AIS-IT’10» (Геленджик, 2010);
– на III, IV и V Международных конгрессах «ГЕО-Сибирь-2008», «ГЕО-Сибирь-2009», «Гео-Сибирь-2011» (Новосибирск, 2008, 2009, 2011);
– на I Международной научно-практической конференции "Наука и общество на грани тысячелетий" (Киев, 2009);
– на I и II Международной конференции «Трехмерная визуализация научной, технической и социальной реальности. Кластерные технологии моделирования» (Ижевск, 2009, 2010);
– на V Международной научно-практической конференции «Наука на рубеже тысячелетий» (Тамбов, 2008) и V Международной научно-практической конференции «Исследование, разработка и применение высоких технологий в промышленности» (Санкт-Петербург, 2008 );
– на I и II Международных научно-технических конференциях «Компьютерные науки и технологии» (Белгород, 2009, 2011), Международной научно-технической конференции «Актуальные проблемы анализа и построения информационных систем и процессов» (Таганрог, 2010) и III Международной научно-практической конференции «Перспективы развития информационных технологий» (Новосибирск, 2011);
– на Международной научно-практической конференции «Теоретические и практические аспекты социально- экономического иполитического развития Республики Казахстан, Центральной Азии и стран СНГ на современном этапе» (Алма-Аты, 2009);
– на VIII и X-й Международных научно-практических конференциях «Экология и ресурсо-и энергосберегающие технологии на предприятиях народного хозяйства» (Пенза, 2008, 2011) и II Международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы охраны природы, окружающей природной среды и рационального природопользования» (Чебоксары, 2011);
– на Международном форуме «Education Qualiti-2010» (Ижевск, 2010).
Публикации
Основные результаты исследований по теме диссертации опубликованы в 101 работе, в том числе в 27 статьях в журналах из «Перечня ведущих рецензируемых научных журналов и изданий для опубликования основных научных результатов докторских диссертаций», в 14 научно-технических отчётах. Является соавтором 4 монографий и 4 свидетельств о регистрации программ для ЭВМ.
Личное участие автора состоит в разработке принципов методологического подхода к организации биомониторинга в зоне влияния потенциально опасных объектов с применением идентификационных экологических полигонов и средств автоматизированной обработки данных, включающего в себя: определение степени воздействия ПОО на окружающую среду; прогноз и принятие решений по результатам оценки экологической безопасности предприятия; автоматизированную расстановку пунктов биомониторинга с учётом местных условий, а также разработке и постановке задач исследования, разработке и выборе используемых алгоритмов. При непосредственном участии автора разработаны методики, алгоритмы и программный комплекс решения поставленных задач. При личном участии автора проводился анализ и интерпретация результатов.
Структура и объём работы. Объём основного текста диссертации составляет 370 страниц, включая 118 рисунков и 17 таблиц. Работа состоит из введения, 6 глав, заключения, списка литературы включающего 308 источников. Кроме того, имеется 5 приложений общим объёмом 48 страниц, включая 3 рисунка и 31 таблицу.
Организация и проведение биомониторинга потенциально опасных объектов. Проблемы «классического подхода» к биомониторингу
Система экологического мониторинга территорий, находящихся в зоне влияния потенциально-опасных объектов, содержит, как правило, следующие основные элементы: – мониторинг атмосферы и снежного покрова; – мониторинг поверхностных водных объектов и иловых отложений; – геологический мониторинг; – почвенный мониторинг; – мониторинг биоты.
Если первые четыре подсистемы базируются на имеющихся ГОСТах и стандартных методиках, то подсистема биомониторинга такой базы не имеет. Сложность её методического обеспечения заключается в разнообразии видов растительного и животного мира, наличии большого количества, воздействующих на биоту, веществ, которое невозможно изучить полностью. Кроме того, технический прогресс приводит к появлению новых веществ (химических соединений), которые в природе отсутствуют и, следовательно, предварительная оценка их действия на окружающую среду (биоту) часто невозможна.
Анализируя подходы к построению подсистем анализа растительного мира, учитывающие техногенное воздействие, выделим как объект анализа – флористический мониторинг, поскольку фитоценоз является основой любого биогеоценоза. По сравнению с фитомассой биосферы Земли биомасса прочих живых организмов является величиной пренебрежимо малой [48].
При изучении и оценке природных образований используются методы биоиндикации антропогенных воздействий на природные биогеоценозы. Биоиндикация – это обнаружение и определение степени воздействия по шкале реакции ин 43 дикатора биологически и экологически значимых антропогенных нагрузок по реакциям на них живых организмов и их сообществ. Когда в качестве индикаторов используют растения, то такая биоиндикация называется фитоиндикацией. Растения как биоиндикаторы проявляют дифференциальную чувствительность к различным видам антропогенных воздействий [22]. При биоиндикации используют некоторые общие допущения, в частности, принимают сходство путей поступления загрязняющих веществ в биосферу, тесную корреляцию между показателями видовой чувствительности различных видов растений к разным видам техногенных загрязнений.
По утверждению ряда авторов, например, если данный вид чувствителен к каким-либо загрязняющим веществам, то можно допустить, что он чувствителен и к другим: хвойные породы деревьев чувствительны как к радиоактивному загрязнению, так и к другим видам промышленного загрязнения. В пределах отдельных таксономических групп (роды, семейства) у древесных растений проявляется тесная корреляция между способностью адаптироваться к широкому спектру условий природной среды и устойчивостью к неблагоприятным физико-химическим воздействиям [59, 69, 89, 100, 107]. Однако данное утверждение не является общей закономерностью и на наш взгляд нуждается в уточнении.
По мнению И.Н. Лозановской во многих случаях удобно выделять так называемые критические экосистемы, или системы, чувствительные к широкому спектру антропогенных нагрузок. На наш взгляд, главным неудобством является то, что тест-объект должен реагировать на определенные воздействия. К таким критическим системам относятся хвойные леса. В лиственных лесах биоиндикационные исследования проводят на доминирующих видах травянистых растений, у которых визуально определяют поражение (ожоги, снижение роста, изменение формы и окраски листьев). Анализ вышеуказанных чувствительных систем позволяет выявить экологические нарушения на ранних стадиях, то есть при уровнях загрязнения, не представляющих опасности для населения, проживающего на данных территориях, и окружающей природной среды. К чувствительным звеньям природных экосистем, где аккумулируются загрязняющие вещества, относятся лесные подстилки, тонкий верхний слой целинных почв, что обусловлено поглотительной способностью почвы.
Одним из перспективных подходов в оценке состояния природной среды является контроль за биогенным круговоротом веществ и продуктивностью био-ты. Состояние биогеоценоза, по Криволуцкому и Федорову (1984), объективно характеризуют такие показатели, как запас доступных растениям биогенных элементов (азота, фосфора); первичная и вторичная продуктивность экосистем. При длительном воздействии загрязняющих веществ даже в очень низких концентрациях возможные экологические последствия могут проявиться спустя длительное время. Для прогноза этих последствий и их своевременного предупреждения можно использовать такие чувствительные показатели, как количество и фер-тильность пыльцы и количество и всхожесть семян, частоту нарушений хромосом в клетках меристемы, фракционный состав белков растительных тканей [89].
Данные утверждения, на наш взгляд, весьма спорны вследствие больших временных и финансовых затрат на исследования, недостаточной изученности методики и неоднозначности результатов исследования. Вопрос, в целом, нуждается в дополнительном изучении и уточнении.
На региональном уровне осуществляется контроль загрязнений в атмосфере, воде и почве небольших городов и районов, примыкающих к промышленным зонам. Такие измерения должны осуществляться повсеместно по регламенту и особенно важны для широко распространенных загрязнителей: нефтепродуктов, диоксида серы, радиоактивных осадков и др., которые распространяются на большие территории. Сюда же может быть отнесен и мониторинг распространения примесей при трансграничных переносах.
Контроль за глобальными экотоксикантами на фоновом уровне осуществляется в зонах, удаленных от локальных источников, например в биосферных заповедниках, а также на уникальных природных объектах.
Обоснование размещения участков исследований в зоне влияния ПОО по геометрии их расположения
Из приведённой схемы видно, что участки исследований (пункты биомониторинга) должны располагаться на наиболее типичных, как по природным условиям, так и по антропогенному фону, участках зоны влияния ПОО. При выборе их мест расположения необходимо учитывать особенности миграции и трансформации исследуемых загрязняющих веществ в конкретных ландшафтных условиях зоны влияния данных ПОО.
Анализируемая область должна иметь в качестве определяющих атрибутов значение уклона поверхности, типы почвы и растительности. Тип растительности определяет размер пункта (площадки) биомониторинга, а уклон поверхности и тип почвы – количество пунктов, необходимых для установки в данной области.
Векторный контур анализируемой области состоит из узлов (точек или вершин) и векторов их соединяющих, проходящих по границе определяемой типом растительности и уклона (рисунок 2.8).
Расстановка пунктов должна проводиться с использованием ГИС на картографической основе в действующей сети географических координат путём выставления максимально возможного для данных условий количества пунктов с последующей оптимизацией. Алгоритм расстановки максимально возможной численности пунктов приведён на рисунке 2.9. 109 Построение опорной линии первого слоя и пунктов первого слоя Построение опорной линии следующего слоя Перебори вариантов размещения пунктов Выбор варианта с max количеством пунктов Рис. 2.9. Алгоритм расстановки пунктов для максимально возможного покрытия площади Блок 1 Входной информацией является количество (п) вершин анализируемой области, координаты начальных пунктов и размер сторон пунктов а=1,62/?, где R - радиус круга, в который вписан квадрат, соответствующий размерам пункта. В блоке 2 осуществляется построение опорной линии первого слоя и пунктов первого слоя. Входной информацией являются координаты вершин области и 110 размер стороны пункта. Построение опорной линии возможно по двум алгоритмам.
Алгоритм 1 подразумевает построение ломаной линии, параллельной контуру области, на расстоянии R от границы контура внутрь области. Таким образом, строится первый слой пунктов на полученной ломаной (рисунок 2.10). При этом исходной линией является контур анализируемой области.
Алгоритм 2 подразумевает построение прямоугольника минимальной площади, ограничивающего область построения. Далее на расстоянии R внутрь прямоугольника строится линия, определяющая положение центров пунктов (рисунок 2.10).
Выходной информацией построения опорной линии первого слоя и пунктов первого слоя являются координаты вершин опорной линии первого слоя и координаты пунктов первого слоя.
В блоке 3 производится построение опорной линии второго и последующих слоев. Координаты вершин опорной линии первого слоя, координаты пунктов первого слоя будут входной информацией. Построение опорных линий возможно по двум алгоритмам.
При выборе алгоритма 1 от центров пунктов первого слоя внутрь области строятся дуги радиусом 2R, по точкам пересечения этих дуг строится опорная линия следующего слоя (рисунок 2.11).
Координаты вершин опорной линии следующего слоя являются выходной информацией. В блоке 4 осуществляется перебор вариантов размещения пунктов. Входной информацией являются координаты опорной линии текущего слоя.
Для осуществления перебора вариантов строятся несколько вариантов расположений пунктов, сдвигая начальный на 0,1R, 0,2R и т.д. Количество пунктов k для каждого варианта и их координаты являются выходной информацией данного блока.
В блоке 5 происходит выбор варианта с максимальным количеством пунктов kmax и соответствующего ему варианта расположения. Входными данными являются координаты пунктов для каждого расположения и их количество k. Выходными данными – максимальное количество пунктов kmax и координаты пунктов текущего слоя. В блоке 6 происходит проверка возможности размещения нового слоя. Входной информацией являются координаты уже построенных ранее пунктов на каждом слое. Проверка возможности размещения нового слоя возможна по двум алгоритмам.
При работе алгоритма 1 проверяется возможность построения еще слоя или пункта по условию «не пересекает ли он уже расставленные».
При работе алгоритма 2 проверяется возможность построения еще одного слоя или пункта по условию «не пересекает ли он уже расставленные». При этом проверка выполняется для всех точек ограничивающего прямоугольника, попадающих в область построения.
Выходной информацией являются координаты пунктов на каждом слое, количества этих пунктов и общее количество для всей области.
Таким образом, в результате работы алгоритма расстановки пунктов с максимальным заполнением анализируемой области получаем максимально возможное количество пунктов для всей области и их координаты в географической системе координат (долгота, широта).
Поскольку выбор мест расположения пунктов необходимо соотносить с особенностями миграции и трансформации анализируемых загрязняющих веществ в ландшафтных условиях зоны влияния конкретных ПОО с учетом типа 113 почвы, растительности, линий стока, следующей задачей является разработка алгоритма прореживания анализируемой области с максимально возможным количеством пунктов, исходя из вышеуказанных условий. На рисунке 2.13 приведена схема алгоритма прореживания пунктов биомониторинга с учетом требований к их размещению на местности. Начало алгоритма Входная информация 2 Ограничение области прямоугольником площади Построение регулярной сетки Уменьшение радиуса в 1,1 раза Выделение ближайших к узлам сетки пунктов R =. S пл Проверка типа почвы Выходная информация ( Конец алгоритма ) Рис. 2.13. Схема алгоритма прореживания пунктов биомониторинга с учетом требований к их размещению на местности
Блок 1. Анализируемая область определяется векторным контуром, состоящим из узлов (точек или вершин) и векторов их соединяющих. Входной информацией алгоритма прореживания является количество (n) вершин анализируемой области, и их координаты.
В блоке 2 осуществляется ограничение области прямоугольником площади Smin . Входной информацией является значения координат вершин области. Построенный прямоугольник должен иметь минимально возможную площадь для ограничения анализируемой области.
Выходной информацией являются координаты вершин прямоугольника, L и l – длины его большей и меньшей сторон.
В блоке 3 осуществляется построение регулярной сетки. Входными данными являются координаты вершин прямоугольника, L и l – длины его большей и меньшей сторон, количество пунктов n, которое необходимо оставить после прореживания.
Описание метода оценки экологической безопасности на базе ориентированных графов
Информационные системы, с помощью которых можно эффективно накапливать и обрабатывать результаты экосистемных исследований, помимо базы данных, должны включать: – электронные карты с послойным разбиением изображений; – программы статистической и более сложной математической обработки данных; – систему построения прогностических моделей развития экосистем.
Принципы организации ГИС позволяют в определенной мере выявлять структуру природных сообществ на основе разрозненных данных по разным компонентам экосистем. Однако для эффективного изучения экосистемных связей и разработки адекватных методов сбора, хранения и обработки информации с помощью компьютерных программ необходимо использовать описанные выше системные методы сбора первичных данных [180].
В настоящее время реализованных интеллектуальных систем поддержки принятия решений по данным биомониторинга для потенциально химически опасных объектов, в том числе объектов хранения и уничтожения химического оружия, нам не известно. Особенностью такой системы должен быть комплексный учет ситуации на объекте не только по данным биомониторинга, но и по всей совокупности данных системы производственного экологического мониторинга (ПЭМ) ПХОО. Система интеллектуальной поддержки решения задач обработки результатов биомониторинга должна дополнить существующую систему безопасности в районах расположения потенциально химически опасных объектов для независимой оценки их влияния на окружающую среду и прогнозирования последствий. При этом необходимо среди всего спектра представителей флоры и фауны выявить индикаторы, аккумуляторы и деструкторы для каждого конкретного поллютанта. Кроме того, данные биомониторинга должны учитывать возможности адаптации биологических объектов к воздействию объекта, т.е. использовать индивидуальные выявленные зависимости «доза-эффект» и «время-реакция» для каждого конкретного вида биообъекта [219, 228].
Основной задачей систем поддержки принятия решений (СППР) при анализе данных экологического мониторинга ПХОО является их сопоставление и выявление взаимосвязи большого количества разнородных показателей. Существующие системы производственного экологического мониторинга (СПЭМ), проводимого на ПОО и в его санитарно-защитной зоне, государственного экологического мониторинга, проводимого в зоне влияния ПОО, а также медико-социального мониторинга (мониторинга здоровья), проводимого на объекте и в селитебной зоне зачастую не взаимоувязываются, не сопоставляются и не анализируются с целью выявления причинно-следственных связей ухудшения экологической ситуации и здоровья людей. Кроме того, существующие инструментальные методы контроля загрязнений не могут выявлять наличие долговременных «подпороговых утечек», в связи с чем возможность осуществления многофакторного анализа приобретает первостепенное значение. Таким образом, входной информацией для анализа ситуации в СППР должно являться [221, 236, 281, 293]: – данные биомониторинга; – данные медико-социального мониторинга; – данные химико-аналитической лаборатории; – производственного экологического мониторинга; – данные об аварийной (нештатной) ситуации на объекте.
Таким образом, сущность предлагаемого подхода по организации контроля загрязнений в районах потенциально опасных объектов с применением идентификационных экологических полигонов заключается в поэтапном решении задач [243]: – формировании эталонов биоиндикаторов; – разработке системы интеллектуальной поддержки решения задач обработки результатов биомониторинга; – определении уровней фонового содержания в исследуемых биообъектах; – оценке ситуации и выдаче информации о загрязнении для принятия управленческих решений.
Структура системы интеллектуальной поддержки решения задач обработки результатов биомониторинга приведена на рисунке 4.1. В состав системы входят [280, 288, 295]: – база данных; – база правил; – расчетно-аналитический модуль; – модуль логического вывода; – модуль поддержки принятия решений; – модуль визуализации.
Входными данными системы являются данные исследований параметров биоиндикаторов вблизи ПХОО, а также в зоне его влияния на идентификационном экологическом полигоне. Задача биомониторинга состоит не только в анализе поведения того или иного вида биоиндикатора, определении содержания загрязняющего вещества (ЗВ) в биообъекте, но и, прежде всего, в выявлении характера развития ситуации на объекте по имеющейся информации.
Информация, характеризующая степень влияния опасного объекта по анализу биологических объектов, должна учитывать определенные зависимости изменения параметров биообъектов от значений уровня фонового содержания загрязняющих веществ (ЗВ), особенности миграции и трансформации соединений ЗВ в природных средах и особенности биоиндикаторов для спектра видов животных и растений.
Для достоверного анализа необходимо сравнить данные по биоиндикаторам в зоне влияния объекта с эталонами и определить уровень влияния ПХОО по выявленным нелинейным зависимостям «доза-эффект» и «время-реакция» для отдельных видов биоиндикаторов. Для проведения биомониторинга время и периодичность отбора образцов (проб) различных видов биоиндикаторов устанавливаются в зависимости от особенностей жизненного цикла организмов.
Алгоритмы классификации параметров биомониторинга с использованием квантификационных отношений
По результатам ответов на вопросы сформирован и визуализирован граф и граф эталонной ситуации – нештатного режима работы объекта (рис. 6.9).
Ситуация на ОАО «Чепецкий механический завод» (г. Глазов) определена как «В пределах нормы». Руководству предприятия выданы рекомендации по устранению выявленных недостатков. По результатам тестирования системы сформулированы замечания и предложения по дальнейшей доработке и совершенствованию системы, такие как: – повысить наглядность визуализации оценки экологической безопасности; – не задается период опроса для анализа аварийных ситуаций, произошедших за исследуемый период; – пункт 3.4 опроса при штатном режиме работы объекта - конкретизировать критерий загрязнения технологического оборудования; – пункт 5.1 при нештатном режиме дополнить подпунктом «Отсутствие данных измерений», в том случае, когда биомониторинг не проводился. Указан 289 ный подпункт является негативным фактором, в связи с чем его вес должен быть скорректирован в сторону снижения оценки экологической ситуации; – в пункте 7.3 детализировать: технические и канализационные стоки отдельно; – и др.
Данные замечания устранены при доработке системы.
Как уже отмечалось в главе 3 настоящей диссертационной работы система прогноза и принятия решений на базе ориентированных графов по результатам оценки экологической безопасности потенциально химически опасного объекта является законченным программным продуктом, имеет Свидетельство о государственной регистрации [133] и отвечает основным требованиям, предъявляемым к системам поддержки принятия решений, обеспечивая:
– оперативность получения данных;
– легкую конвертируемость и перепрофилизацию (за счет изменения вопросов) и, как следствие, возможность ее использования на любом потенциально опасном объекте, оказывающем влияние на окружающую среду;
– возможность повышения уровня объективности оценки экологической безопасности на объекте, оказывающем влияние на окружающую среду, достоверности прогнозов и обоснованности рекомендаций для принятия решений по улучшению экологической обстановки, недопущению аварий и катастроф за счет дальнейшей детализации вопросов и ответов пользователя;
– возможность повышения уровня объективности оценки экологической безопасности на объекте, достоверности прогнозов и обоснованности рекомендаций для принятия решений с течением времени за счет непрерывного накопления (ежесуточное заполнение) и использования статистических данных об эксплуатации объекта и его влиянии на окружающую среду;
– использование выходных данных системы прогноза и принятия решений на базе ориентированных графов по результатам оценки экологической безопасности на потенциально химически опасном объекте в качестве входных данных экспертно-аналитической системы обработки данных биомониторинга.
Результаты апробации и тестирования указанной системы на потенциально опасных химических объектах: ОАО «Чепецкий механический завод» г. Глазов и ОАО «Элеконд» г. Сарапул изложены в научно-технических отчётах [65, 66].
Система прогноза и принятия решений на базе ориентированных графов по результатам оценки экологической безопасности потенциально химически опасного объекта позволяет учитывать различные факторы, влияющие на экологическую безопасность предприятия и определять причинно-следственные связи, улучшающие или ухудшающие ситуацию [248].
Программный продукт используется службой радиационной безопасности и окружающей среды ОАО «Чепецкий механический завод» и бюро охраны окружающей среды ОАО «Элеконд» для периодического контроля за состоянием окружающей среды на территории объектов и в зоне их влияния, что подтверждено соответствующими Актами использования научных результатов.
Кроме того алгоритмы и программное обеспечение вышеуказанной системы могут использоваться и в других областях, в том числе экологии человека. В настоящее время филиалом (г. Ижевск) ФКУ НИИ ФСИН России, использующей программный продукт для оценки экологической безопасности подведомственных учреждений, ведётся работа по его применению для оценки эпидемиологического риска, оценке качества работы медицинской службы и др., что подтверждено соответствующим Актом использования научных результатов.
