Содержание к диссертации
Введение
1 Методы и средства обработки данных об экстремальных природных явлениях ... 9
1.1 Информация об экстремальных природных явлениях в управлении производством 9
1.2 Анализ систем данных о природных явлениях 17
1.3 Вероятностные методы оценки изменчивости климатических характеристик 28
1.4 Методы восстановления и прогнозирования природных характеристик 37
1.5 Оптимизация производственных процессов с учетом природных рисков 45
2 Разработка алгоритмов оценки и прогнозирования природных событий 50
2.1 Определение комплекса природных событий для моделирования их изменчивости 50
2.2 Алгоритмы выделения событий 54
2.2.1 Двухуровневая модель 55
2.2.2 Многоуровневая модель 58
2.3 Система подходов и методов моделирования характеристик природных событий 61
2.4 Оптимизация использования земельных ресурсов в условиях проявления природных событий 74
3 Создание информационной системы моделирования природных событий 82'
3.1 Назначение и функции проектируемой системы 82
3.2 Информационное моделирование системы 85
3.3 Реализация разработанной модели системы 91
3.3.1 База данных информационной системы 91
3.3.2 Структура программно-аппаратного интерфейса системы 97
3.4 Применение разработанной информационной системы «Природные стихии 1.0» для управления предприятиями народного хозяйства региона 101
Заключение 116
Литература
- Анализ систем данных о природных явлениях
- Оптимизация производственных процессов с учетом природных рисков
- Алгоритмы выделения событий
- Информационное моделирование системы
Введение к работе
Актуальность. В последнее время увеличивается число исследований, посвященных информационным системам, связанным с экологией, климатологией и гидрометеорологией. К сожалению, среди них практически отсутствуют работы, описывающие в совокупности экстремальные климатические явления различного происхождения. Другим важным аспектом этой проблемы является использование результатов моделирования для управления региональными народнохозяйственными объектами в условиях природных рисков. Задача выявления закономерностей пространственно-временной изменчивости экстремальных природных явлений значительно усложняется при их рассмотрении в комплексе. Следует выделить два аспекта приложений моделирования природных экстремальных явлений: 1) определение территорий распространения этих явлений и оценка рисков хозяйственной деятельности человека; 2) прогнозирование тенденций их проявления для принятия решений по эффективному управлению народно-хозяйственными комплексами. Ввиду особенностей изменчивости природных событий и их существенного влияния на развитие урбанизированных территорий необходимо создание информационной системы, оценивающей изменчивость характеристик различных экстремальных климатических явлений для определения вероятных тенденций их проявления и управления производственными процессами в условиях рисков. Эта работа имеет значение для Восточно-Сибирского региона, в котором наблюдается значительное количество природных стихий различного происхождения. При этом необходимо получение достоверной информации об изменчивости климатических явлений для решения различных прикладных задач в промышленности, сельском хозяйстве, энергетике и др.
Актуальность темы диссертационного исследования обусловлена необходимостью создания и использования информационной системы моделирования изменчивости экстремальных природных явлений с целью принятия решений товаропроизводителями в условиях природных рисков.
Целью диссертационной работы является разработка информационной системы, позволяющей моделировать характеристики разных экстремальных природных явлений для решения задач управления региональными народнохозяйственными комплексами в условиях природных рисков.
Задачи исследования. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
1) проанализировать и систематизировать характеристики экстремальных природных
явлений для информационной поддержки различных отраслей;
2) выделить основные источники, содержащие информацию об экстремальных
природных явлениях для создания модели импорта данных;
3) сформировать базу данных характеристик экстремальных природных явлений;
систематизировать подходы и методы описания характеристик экстремальных природных явлений для разработки алгоритмов их оценки, реконструкции и прогнозирования;
создать информационную систему моделирования изменчивости характеристик экстремальных природных явлений для информационного обеспечения народнохозяйственных объектов региона.
Объектом исследования являются экстремальные природные явления во взаимодействии с производственными процессами.
Предмет исследования - технологии информационного моделирования природных событий для управления народно-хозяйственными объектами.
Методы исследования. В диссертационной работе использованы методы системного анализа, статистические методы обработки данных и прогнозирования, методы моделирования и проектирования баз данных и информационных систем.
Результаты диссертационного исследования могут быть сформулированы в виде следующих научных положений.
Классификация характеристик по особенностям информации об экстремальных природных явлениях для разработки специального программного обеспечения.
Методика создания базы данных комплекса характеристик экстремальных природных явлений на основе систематизации инструментальных и доинструментальных данных.
Комплекс подходов, методов и алгоритмов для моделирования многолетней изменчивости природных событий.
Модель информационной системы оценки, реконструкции и прогнозирования характеристик экстремальных природных явлений для управления региональными народно-хозяйственными комплексами с учетом природных рисков.
Достоверность научных положений подтверждена использованием методов системного анализа, вероятностно-статистических методов, корректностью использования информации, сравнением полученных результатов с тестовыми, апробированием результатов моделирования на реальных объектах.
Практическая значимость работы состоит в том, что теоретические выводы и предложенные методики могут применяться в региональных народнохозяйственных комплексах: энергетике, агропромышленном комплексе, промышленности и др. Разработанная информационная система рекомендована научно-техническим советом Министерства сельского хозяйства Иркутской области для использования предприятиями агропромышленного комплекса. Полученные результаты используются в учебном процессе при изучении студентами дисциплин "Системный анализ и основы моделирования экосистем", "Информатизация социально-экономических процессов Восточно-Сибирского регаона" и "Методы моделирования производственных процессов".
Апробация работы. Основные положения диссертационной работы
докладывались на следующих научных конференциях и конкурсах: 1) XVI Научная
конференция молодых географов Сибири и Дальнего Востока (Иркутск, 2007г);
2)Научно-практическая конференция сотрудников ИрГСХА (Иркутск, 2007г.); 3)ХН
и XIII Байкальские Всероссийские конференции «Информационные и
математические технологии в науке и управлении» (Иркутск, 2007г., 2008г.); 4) II
Международная научно-техническая конференция «ОКРУЖАЮЩАЯ ПРИРОДНАЯ
СРЕДА - 2007» (Одесса, 2007г.); 5) Международная научно-практическая
конференция «Совместная деятельность сельскохозяйственных
товаропроизводителей и научных организаций в развитии АПК Центральной Азии» (Иркутск, 2008г.); б) I - III этапы Всероссийского конкурса на лучшую научігую работу среди аспирантов и молодых ученых ВУЗов Министерства сельского хозяйства РФ по номинации «Технические науки» (Иркутск, Красноярск, Москва,
2009); 7) Международная научно-практическая конференция, посвященная 75-летию образования ИрГСХА «Климат, экология, сельское хозяйство Евразии» (Иркутск, 2009); 8) The 11th International Workshop on Computer Science and Information Technologies (Crete, GREECE, 2009, при поддержке гранта РФФИ № 09-07-09258).
Сведения о публикациях. Основные результаты диссертационной работы опубликованы в 15 печатных работах (в том числе 4 публикации в изданиях, рекомендованных ВАК, из них 2 по специальности 05.13.01).
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы из 169 наименований и 12 приложений. Общий объем работы составляет 159 страниц, включая 8 таблиц, 26 рисунков и приложения на 22 страницах.
Анализ систем данных о природных явлениях
Экстремальные природные явления?— наводнения; засухи m суровые: зимы и-другие — каждышгод наносят большие экономические и социальные ущербы обществу. Отремясь полнее использовать природные ресурсы, общество вкладывает значительные средствам их освоение и потому больше теряет при резком нарушении условий окружающей среды. .
В литературе [27, 28, 30, 34, 48] встречаются различные понятия; приписываемые экстремальным явлениям. Очевидно; что эпитет "экстремальный" подчеркивает отличие от обычного; встречающегося, в преобладающем большинстве случаев; Причем в: этом слове раскрывается,. прежде всего, такая сторона как сила природного, явления. Термины "стихийное бедствие", «опасное природное явление» сильнее подчеркивают момент экологического последствия при взаимосвязи неживой; природы с органической, которое по своей интенсивности; масштабу распространения и продолжительности может вызвать отрицательные последствия? для жизнедеятельности людей, экономики и природной среды. И; наконец, "катастрофа 1 - событие с трагическими последствиями, крупная авария с гибелью людей. Исходя из содержания терминов, можно составить иерархическую лестницу.
Опасным природным явлением целесообразно считать такое, потенциальная сила проявления которого может нанести существенный ущерб жизнеобеспечению человека окружающей его среде, а также причинить большой вред природным объектам [47, 49]. Общий перечень опасных,, природных явлений согласно нормативной и научной литературе [34, 109, 135, 136 и др.] составляет более сотни наименований. Их анализ свидетельствует о том, что на практике используются явления различного генезиса, разного уровня? опасности, дублирующие друг друга, являющиеся. характеристиками состояния, (ветер,, туман, мороз и др.); При этом следует отметить, что подавляющее количество опасных явлений относится к гидрометеорологии. Это подтверждается и мировыми статистическими данными. Из общего ущерба, причиняемого опасными природными явлениями на долю наводнений приходится 40%, на тропические циклоны — 20%, на землетрясения»— 15%, и лишь 10% — на остальные явления; т.е. более 75% ущерба причиняют гидрометеорологические опасные явления [34]. Эти же события в первую очередь отмечались в летописях и других исторических документах. В литературе [28] изучены летописи X-XIX вв. и приводятся названия» семнадцати экстремальных природных явлений. Двенадцать из них или-71% являются гидрометеорологическими.
Природные явления представляют собой-широкую группу, включая в. себя составной частью экстремальные явления: В свою очередь в. пределах последних выделяются выдающиеся или редкие явления. Затем1 круг "выдающееся" сужается до минимального сектора "катастрофа [73].
Согласно историческим свидетельствам климатические экстремумы (аномальные климатические условия, характеризующие нетипичные состояния погодных условий в, течение довольно продолжительного периода), к которым относятся сильные засухи, избыточное увлажнение, жестокие морозы зимой, возвраты холодов в пору цветения- и др. наблюдаются постоянно [17, 85, 109]. - Анализ экстремальных природных явлений за многолетний период на территории Восточной Сибири показывает, что серьезные ущербы хозяйственной деятельности человека наносят засухи, наводнения, вызванные дождевыми паводками, весенним половодьем, заторами и зажорами, сильные ветры, пожары и ранний снегопад. При этом в наибольшей степени от стихий страдает население, сельское хозяйство, промышленность, энергетика и др. собо актуальна проблема изучения экстремальных природных явлений:в Иркутской области с резко континентальным климатом в которой; хозяйственная; деятельность человека? подвергается значительному отрицательному воздействию. Обращает внимание на острую необходимость создания методов -. долгосрочных прогнозовязасух и суровых зим: Всемирная .метеорологическая» организациягИіМеждународньїй. совет научных союзов: Поскольку отсутствие прогноза и постоянная; ориентация} на средние климатические показатели? приносят значительные убытки в том случае,, когда эти показатели; оказываются хуже или лучше ожидаемых j 126]:
Анализ. публикаций [3, 22, 30, 126 и др.] показывает, что ві них: рассматривается весьма разный перечень опасных явлений,.что затрудняет устанавливать взаимосвязи явлений; При этом отсутствует, систематизация; опасных явлений; по силе проявления; не учитываются; их генезис, времяї проявления и площадь распространения чередования? и связи, различных природных событий.
G экстремальными природными явлениями связаны, события; которые представляют собой значения характеристик, превышающих некоторый критический уровень, или; находящиеся ниже его; Єреди метеорологических явлений; часто достигающих критерия» стихийных явлений; можно выделить. ветер, максимальная- скорость которого превышает 25 м/с. Большую опасность для сельского хозяйства области представляют засухи. Критерием опасности для данной стихии является длительные (более 20 дней) бездождевые периоды с высокими дневными температурами (свыше 30). В гидрологической практике используется отметка, характеризующая опасность гидрологического явления - выход воды на пойму и изменение процессов движения потока. По данным статистического анализа событий дождевых паводков и весеннего половодья, причиняющих значительные материальные ущербы различным отраслям народного хозяйства, они появляются с частотой 1 раз в 4-6 лет
Оптимизация производственных процессов с учетом природных рисков
Заметим, что для оценки интервала колебаний расчетной вероятности1. превышения наибольших максимальных расходов воды с учетом исторических свидетельств используется степенная функция [73]: где р — вероятность превышения экстремального членам выборки, определяемая по закону распределения; Р — вероятность вероятности превышения экстремального члена ряда из множества рядов, объемом п.
Статистические параметры, полученные с учетом расширенной информации, уточняют координаты функции распределения- вероятностей превышения. Расчетные расходы воды могут быть ниже найденных обычным способом более чем на 10% [88]. Отличные значения характерны и для вероятностей превышения в окрестностях редкого явления. Как правило, статистическая повторяемость наибольшего члена выборки больше той, которая определяется по данным инструментальных наблюдений.
Помимо вероятностной оценки значений усеченного ряда необходимо рассматривать повторяемости появления событий, которые на разных отрезках многолетнего периода появляются неравномерно [15, 16, 54, 72, 94, 118 и др.]. Поток событий — зтої последовательность однородных событий, наступающих одно за другим в случайные промежутки времени. За? эталон потока в моделировании принято брать пуассоновский поток. Пуассоновский поток — это ординарный поток без последействия. Вероятность того, что за интервал времени t произойдет п событий, определяется из закона Пуассона [38]. Помимо этого для описания» потока климатических событий, используются законы распределения в виде экспоненты и кривых Ахманова-С.А. и Раунера Ю.Л. [85, 118]"(таблица 1.2). Кроме того, анализ многолетних рядов климатических характеристик показывает, что имеют место периоды, в пределах которых обязательно имеет место событие [14]. Поэтому необходимо использовать законы распределения с заданным периодом проявления события (таблица 1.2).
Очень часто приходится рассматривать ситуации проявления множества событий различного происхождения. В частности, возможны случаи формирования в один год нескольких гидрологических явлений. Для многих северных рек Восточно-Сибирского региона характерны в один год весенние половодья и заторы. На водотоках, например, средней части Ангарского бассейна имеют место половодья и дождевые поводки. В этом случае предлагается использовать двухмерные законы распределения. Двухмерная функция представляет собой сумму вероятностей одномерных распределений за вычетом их произведения: Р = Рі+Р2-Р\ Р2, (1.7) гдррі ир2— вероятности одномерных распределений.
При построении двухмерных функций могут встречаться различные ситуации когда:
1) значения pi и р2 представляют собой одинаковые распределения, например, гамма-распределение;
2) значения /?; и р2 описываются с помощью различных распределений, например, гамма-распределение и логнормальное; 3) ряды климатических характеристик описываются в виде усеченных .t распределений с одинаковыми и разными законами распределения.
Для гидрологических характеристик наиболее часто используются гамма и логнормальный законы распределения. При усеченных распределениях применим нормальный закон распределения для гидрологических выборок. Исследования, показали, что, как правило, связи между рядами весенних половодий, дождевых паводков, заторов и зажоров отсутствуют.
Пространственная оценка событий. Климатические показатели, регистрируемые на гидрометеорологических станциях, т.е. в точках, отображают состояние некоторого пространства. Ответ на вопрос о границах территорий, в пределах которых имеют место очень, низкие минимальные температуры, редкие осадки; высокие-уровни или расходы воды и другие подобные характеристики, может быть получен с помощью группового анализа ряда пунктов наблюдений .
Метод совместного анализа, учитывающий, как групповую,, так и индивидуальную информацию о рядах, основан на разделении1 дисперсии колебаний оценок выборочных параметров D на случайную Д: и географическую составляющие Dr:
В качестве оценки А рассмотрены средние значения ряда климатической характеристики, коэффициенты изменчивости и асимметрии, а точнее их отношения. Величина случайной составляющей с учетом коррелятивной связи между оценками определяется по выражению
Алгоритмы выделения событий
Числовые показатели климата, встречающиеся не чаще одного раза в течение 100 лет, во многих случаях резко отличаются от второго- по значимости члена ранжированного ряда. Иными словами, в общем случае ряд выделенных по критерию событий является неоднородным. Наименьшие значения могут отличаться от наибольших. При этом условия их формирования имеют свои особенности. Поэтому в работе [59] предложена методика описания многолетнего ряда средних годовых температур воздуха и годовых расходов воды в виде иерархической структуры.
При использовании многоуровневой модели, полученные хронологические последовательности годовых максимальных и минимальных значений характеристик тепла и влаги представляют собой ряды, характеризующие различные уровни состояния природной среды. Другими словами, совокупность ежегодных величин делима на четыре верхние и нижние уровни, для которых сформированы ряды значений. По сравнению с предыдущей каждая последующая ступень иерархии характеризует более высокие значения экстремумов (рисунок 2.4). годы
Рисунок 2.4 - Иерархическая структура изменчивости зимней минимальной температуры в Иркутске за 1809 — 2009 гг.
При увеличении уровня иерархии уменьшается число точек, образующих ряд. Метод выделения вершин или ложбин основан на определении монотонно изменяющихся ординат до смены их направлений [60].
Алгоритм выделения событий методом многоуровневой организации разработан и реализован с помощью циклического типа (рисунок 2.5).
Каждый последующий элемент ряда сравнивается с предыдущим элементом и если он оказывается больше, переходит в разряд первого уровня событий. Далее из значений ряда первого уровня таким же способом выделяются элементы второго уровня событий. Алгоритм продолжает находить элементы других уровней до тех пор, пока не выделит выдающееся событие.
Таким образом, согласно иерархической организации событий разработан алгоритм многоуровневой модели выделения событий.
В информационной системе пользователю предлагается выбор обработки информации согласно первой или второй модели. При выборе той или иной модели — методы дальнейшей обработки данных не меняются. При этом предусмотрено сравнение полученных критериев по предложенным моделям. .t 2.3 Система подходов и методов моделирования характеристик природных событий
Обобщим методы оценки, прогнозирования и восстановления- событий, используемые в проектируемой информационной системе обеспечения, организации данными об экстремальных природных явлениях (рисунок 2.6). Главной функцией системы является обработка сведений об экстремальных гидрометеорологических событиях.
Обработка осуществляется на основе данных, которые пользователь получает в виде многолетних рядов максимальных и минимальных значений характеристик и исторических свидетельств. В результате выполнения функции пользователь получает информацию об экстремальных природных явлениях для оказания информационной и методической поддержки отраслей народного хозяйства; информационного обеспечения различных сторон антропогенной деятельности человека; определения оценок и прогнозов характеристик экстремальных явлений; комплексного определения изменчивости.событий; восстановления данных за предыдущие периоды.
Для выявления и использования закономерностей изменчивости экстремальных характеристик, при построении моделей необходимо применять комплексное математическое описание природных явлений.
В данной системе предполагается анализ природных явлений по четырем направлениям: одно явление в одной точке; множество явлений в одной точке; одно явление в пространстве; множество явлений в пространстве. При этом методы обработки информации связаны со свойствами исходных данных и их объемом: продолжительные ряды наблюдений, короткие выборки, наличие историко-архивных материалов и др. Подходы к пространственно-временному анализу данных
В условиях увеличения информации возрастает роль статистических методов обработки данных, зачастую не имеющих альтернативы при исследовании некоторых сложных систем. В рамках задачи построения системы для статистической обработки структурированной информации, в частности, гидрометеорологической, основными проблемами являются:» во-первых, создание модели, отражающей многоуровневую структуру исходных данных; во-вторых, адаптация исходных данных для последующего применения процедур статистического анализа; в-третьих, наличие достаточного набора процедур и-функций для статистического анализа. При всем этом необходимо обеспечить удобство пользователю и простоту диалога- с ЭВМ, возможность специалисту в области- гидрологии, метеорологии, гидрометеорологии и чрезвычайных ситуаций легко общаться: с системой. Для оценки.потока событий используются следующие методы: 1) оценивание вероятности появления события с помощью законов распределения потока событий; 2) определение- циклов в рядах природных характеристик с помощью корреляционно -регрессионногои спектрального анализа; 3) распределения событий по эпохам. Для определения возможных многолетних циклов различной продолжительности использован автокорреляционный анализ на последовательно изменяющихся интервалах.
Что касается оценки значений событий, то- здесь, можно применить следующие методы: определения законов распределения полных, усеченных. выборок с учетом и без учета исторических свидетельств; выделения выдающихся явлений; нахождение их повторяемости; выявление факторов их определяющих.
Обработав информацию об одном экстремальном природном.явлении в точке пространства, пользователь может по аналогии получить результат в других точках пространства.
Затем возникает задача пространственного обобщения точечных данных об одном явлении. Для. территориального анализа использованы методы совместного анализа и выделения однородных группировок.
О существовании группировок суровых зим или выдающихся наводнений за исторический период можно судить на основе статистических моделей потока экстремальных событий.
Информационное моделирование системы
Чем больше информации о предмете исследования; тем достовернее выявление закономерностей о нем и более высока вероятность оправдываемости прогнозов: В условиях большого- объема информации возрастает роль статистических методов, зачастую не имеющих альтернативы при исследовании некоторых сложных систем. Типичным примером может быть система мониторинга характеристик экстремальных климатических явлений региона, в частности, Восточной Сибири.
В рамках задачи построения системы для статистической обработки структурированной информации, основными, проблемами являются: во-первых, создание модели, отражающей многоуровневую» структуру исходных данных, во-вторых, построение базы данных для последующего применения статистического анализа, в-третьих, наличие достаточного.набора процедур и. функций для статистического анализа и моделирования изменчивости: экстремальных характеристик. При всем этом необходимо обеспечить удобство пользователю и простоту диалога с ЭВМ.
Современные пакеты статистической обработки имеют большой арсенал процедур для анализа данных, позволяющий специалисту провести более или менее полное исследование. Однако, как правило, исходные данные представляются в виде простых таблиц, т. е. пользователю необходимо осуществлять предварительную подготовку данных. Особенно сложно бсуществлять подобную подготовку при исследовании многомерных показателей в условиях большого массива исходной информации. Поскольку экстремальные характеристики отличаются от усредненных и помимо методов большое значение имеют подходы и выявленные закономерности их изменчивости, создана специфическая» система статистического анализа данных.
Информационная система предложена для использования сотрудникам промышленных, гидрометеорологических, сельскохозяйственных организаций и др. Ее назначение — предоставлять полную и систематизированную информацию по различным аспектам-экстремальных природных явлений с одновременным раскрытием» (пояснением) методики выбора приемлемых сценариев развития.
Обеспечить лицо, принимающее решение, необходимой информацией невозможно в современных условиях без применения методов системного анализа, без разработки и применения систем сбора, первичной обработки и хранения информации [164].
Основные функции проектируемой системы: расчет вероятности появления событий; прогнозирование тенденций появления событий;-предоставление информации для моделирования производственных процессов с учетом экстремальных природных явлений; восстановление данных за предыдущие периоды и др.
Основой разработанной системы является гидрометеорологическая реляционная-база данных с дополнительными элементами пользовательского сервиса. Система представляет собой развитый инструментарий количественного анализа данных как для специалистов в области гидрометеорологии и промышленности, так и для широкого круга пользователей, использующих прикладной статистический анализ в деятельности, связанной с природными явлениями [140, 144, 145, 146]. свидетельств по природным явлениям. Модуль оценки,событий экстремальных природных явлений,позволяет определить закономерности изменчивости многолетних рядов характеристик. На этой основе подбираются адекватные статистические модели:
Модуль прогнозирования экстремальных характеристик связан с предшествующим модулем, поскольку предсказание связано с выбранной моделью, учитывающей особенности рассматриваемых временных последовательностей. Естественно, что система содержит подходы, методы и ранее установленные закономерности, способствующие получению тенденций об изменчивости комплекса экстремальных характеристик. При этом используется несколько подходов к решению одной задачи, что имеет болыпое значение в.условиях неопределенности информации.
Модуль реконструкции данных основан на использовании разработанного справочника об историко-архивных свидетельствах, что способствует расширению информации об экстремальных природных явлениях как во времени, так и в пространстве. Модуль позволяет восстанавливать факты, события и значения исторического прошлого климата.
Разработка информационной системы осуществлялась по стандарту ГОСТ 34.601-90 с соблюдением следующих этапов проектирования ИС: При проектировании системы использовался структурно-ориентированный подход. Разработанная информационная- система выполняет функции реконструкции, моделирования» и прогнозирования характеристик экстремальных природных явлений. Она включает в себя базу данных с историко-архивными сведениями и модули оценки, восстановления и прогнозирования комплекса экстремальных характеристик.
