Геловани В.А. и др. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений в нештатных ситуациях

Подождите немного. Документ загружается.

5.1.

Базы данных о состоянии природной среды 15

о данных (ИНФОТЕРРА, ИНФОКЛИМА, МЕДИ), обзор этих и других

систем представлен в [5]. В этих системах отражены сведения о тысячах

наборов данных, имеющихся в различных странах, как по отдельным

районам, так и по всему земному шару.

В России создан автоматизированный каталог сведений о рейсах

научно-исследовательских судов (НИС), в состав его информационной

базы включено более 32 тыс. экспедиций. Результаты работы таких сн-

егам отражаются в печатных каталогах, как правило, по одному из видов

данных.

Международная общественность проявляет большой интерес к со-

хранности геофизических данных, их управлению, обработке. Вопросам

создания автоматизированных систем каталогизации данных уделяется

большое внимание. Межправительственная океанографическая комиссия

(МОК) в 1975 г. подготовила каталог фиксированных океанографических

станций мира по странам и географическим районам ответственности,

включающий описания 4 819 станций. В США (NOAA) создана наци-

ональная реферативная служба по окружающей среде NEDRES. Эта

служба организовала компьютерный банк с данными климатических,

океанологических, сейсмологических, геологических и космических ис-

следований для различных регионов земного шара и окружающего про-

странства. Сведение о данных описаны по следующей схеме. Описания

данных представлены по странам, а внутри страны по организациям.

Для каждой организации дается ее адрес, краткое описание, научные

интересы, наблюдательные программы, службы, регулярные публика-

ции и наборы данных, имеющиеся в этой организации. Характеристики

наборов данных объединены в 9 разделов: название базы данных, рефе-

рат, описание коллекции данных, период наблюдений, геофафический

район, параметры наблюдений, технический носитель, проект, публи-

кации. Коллекция данных имеет дополнительные характеристики: тип

наблюдательной станции, тип коллекции данных, число наборов, число

наблюдений, контроль качества. Имена параметров представлены в сле-

дующем виде: в начале приводится имя параметра, затем перечисляются

переменные, среда, высота или глубина, метод, тип данных, количество

данных, пространственно-временные представления. Система NEDRES

ЯШ1ЯСТСЯ наиболее полной по описанию наборов данных. Каталоги дан-

ных, подготовленные с помощью этой системы, легко читаются, а поиск

необходимых наборов данных в таких каталогах очень прост.

Межведомственный геофизический комитет РАН выпустил в свет

сборник, который содержит каталог эколого-географических и геофи-

зических баз данных Мехсдународной геосферно-биосферной программе

«Глобальные изменения» (МГБП). В каталоге отражены авторство, пред-

метная область баз данных, характер собранной информации, простран-

ственно-временная представительность данных, способ хранения инфор-

мации, условия представления информации сторонним пользователям.

Издание такого рода справочно-информационных материалов проводится

в соответствии с рекомендациями международных органов МГБП, соглас-

но которым предполагается создание единого международного каталога

152 Diaaa 5.

Системы

поддержки принятия решений

баз данных МГБП. В табл. 5.1 приводится перечень баз данных, сведения

о которых помещены в каталоге.

Таблица 5.1

Перечень баз данных о состоянии природной среды в России

Название источника данных

Всесоюзный НИИ гиирометеорологи-

ческой информации — Мировой центр

данных

Главная геофизическая обсерватория

Арктический и антарктический институт

Институт экснериментальной бота1шки

АН Белоруссии им В Ф. Куггревича

НПО «Сплава»

Институт зоологии АН Белоруссии

Институт экологической токсикологии

Биодого-почвенный факультет ЛГУ

Биологический институт СО РАН

Лаборатория лесоведения РАН

Институт зоологии РАН

Казанский институт биологии РАН

Благовещенский педагогический инсти-

тут

Трест инженерно-геологического мони-

торинга и изысканий, г Уренгой

Название источника данных

Имя базы данных

Основные мегеорологические

наблюдения

Судовые метеонаблюдения

Гидрологические данные по рекам

и каналам

Океанографические данные

Аэрологические данные

Авиационные наблюдения и др.

Загрязнение атмосферы

Ледовые наблюдения

Флора и растительность Белоруссии

Растительные сообщества

Флора

Вековые деревья

Сосудися-ые растения, Лесной фонд

Литвы

Герпетофауна Белоруссии

Зоопланктон

Вещество

Фитопланктон

Описание пробных площадок фитоце-

нозов

Численность земноводных, 1ггид и мле-

копитающих

Результаты фонового мониторинга запо-

ведных лесных сообществ Московской

области

Мелкие млекопитающие, грызуны

и насекомоядные

Региональная БД географического со-

держания

Региональная БД географического со-

держания

Региональная БД reoi-рафического со-

держания

Имя базы данных

5.1.

Базы данных о состоянии природной среды

153

Продолжение таблицы

5.1

Институт географии РАН

Харьковский Госуниверситет

ВНИИШесресурс

Институт биологической физики РАН

Государстве1гаый научно-исследователь-

ский институт земельных ресурсов

Белорусский гфоектно-конструкторский

технологический институт

Инсгитут автоматизированных систем

управления (БелПКТИАСУ)

Почвенный институт им В. В Докучаева

(ВАСХНИЛ)

МиД-Б2

Мид-Б1

ИГКЭ Росгидромета

ПО «ЮЖМОРГЕОЛОГИЯ»

Всероссийский научно-исследователь-

ский институт рыбного хозяйства и оке-

анографии

География населения и хозяйства России

и США

Географии хозяйства и населения

мирового, России, США, Канады, стран

западной Европы

ГЬоморфология бассейна р Уды

Каргографическая БД о лесах

Скорости химических и ядерных реак-

ций

Земельный кадастр

Агрохимические свойства почв Белорус-

сии

Ъшовая региональная БД по защите

растений

Почвоведение

Геофизические данные

Океанографические, морские биологи-

ческие, геологические данные

Механометрическая информация

Морские геологические и геофизические

данные

Морские биологические данные

В последние годы резко возрос интерес к географическим информа-

ционным системам. Для проведения любых экологических оценок необ-

ходимо иметь отправные наборы данных, и, прежде всего, карту-основу

Земного шара — карту, относительно которой будет производиться гео-

графическая привязка. На эту карту-основу осуществляется наложение

данных по таким элементам окружающей среды, как почва, раститель-

ность, виды растений, животных, климат и человеческие поселения.

Безусловно, вся эта информация интенсивно используется в раз-

личных отраслях экономики как на основе автоматизированных, так

и не автоматизированных схем обеспечения. Созданная в стране и в мире

система центров данных позволяет не только сохранить их, но и эффек-

тивно использовать для решения различного рода научно-прикладных

задач (прогноз, исследование климата и др.) и для принятия различного

уровня решений (как глобальных, так и локальных).

154 Глава 5.

Системы

поддержки принятия решений

В задачу информационной службы центров входит создание и рас-

пространение различных типов данных, регулярная публикация каталогов

и справочников данных, часть которых доступна в онлайновом режиме

через международные телекоммуникационные сети. МЦД, НЦОД, СЦД,

ОНЦОД, метеослужбы представляют пользователям следующие услуги-

• разработка руководящих указаний по сбору и передаче данных;

• разработка планов управления данными;

• получение и обработка инвентарных сводок;

• получение и обработка данных, а также контроль их качества;

• перевод данных в международные форматы;

• вычисление параметров, характеризующих изменчивость среды;

• специальная сортировка, структурная обработка

баз

данных, выборка

отдельных параметров;

• разработка поднаборов данных;

• представление специальных консультаций и оказание содействия

в области обработки данных и программирования.

Продукцией этих центров являются инвентарные сводки; листин-

ги обрабатываемых данных; статистические сводки в форме таблиц;

сведения об освещенности; текущие данные наблюдений; вертикальные

и горизонтальные профили, полученные с помощью ЭВМ; карты, атласы,

табличные пособия.

5.2. Обзор существующих систем,

используемых для поддержки принятия решений

В 1986 и 1987 годах бьши проведены первые конференции по иссле-

дованию окружающей среды с помощью методов искусственного интел-

лекта. Основное внимание было сосредоточено на развитии и примене-

нии компьютерных экспериментальных систем в метеорологии, создании

банков данных, формах представления накопленных знаний, провер-

ке и оценке методов искусственного интеллекта. В 1986 году в Осло

(Норвегия) был проведен региональный симпозиум «Подходы и методы

принятия решений при планировании использования водных ресурсов»,

на котором были представлены доклады об экономических оценках при

принятии решений, использовании компьютерных систем с графическим,

текстовым и цифровым представлением информации.

Имеется еще ряд интересных систем, построенных на принципах

искусственного интеллекта [И, 24, 38, 61, 100, 132, 147, 156, 167, 183J.

На основе этих материалов можно сделать следующие выводы. Основ-

ными направлениями создания ЭС в области охраны природной среды

могут быть:

• автоматизированная обработка информации, связанная с принятием

решений оператором ЭВМ, анализом данных, машинных дампов

и др.;

• анализ и прогноз гидрометеорологических условий;

• описание климата и классификация данных;

• контроль, управление и мониторинг данных.

5.2. Обзор существующих систем

155

Уже в конце восьмидесятых годов было известно около 100 систем,

основанных на методах искусственного интеллекта, в области исследова-

ния окружающей среды. Так, для прогноза состояния окружающей среды

было создано 22 системы, диагноза погоды — 3, автоматического распо-

знавания ситуаций — 6, помощника оператора обработки данных — 9,

помощника по исследованию окружающей среды — 5, обучения ме-

теорологии — 1, исследования коротко- и ддиннопериодных колебаний

климата — 15, управления водными ресурсами — 8, исследования про-

цесса прогнозирования состояния окружающей среды — 5 систем.

Ткблица 5.2

Системы поддержки принятия решений с использованием

в гидрометеорологической и экологической информации

Название

системы

PROP

Неизвестно

Полив расте-

ний

Потери в вод-

^ыx системах

Активный мо-

лив растений

Многократное

использова-

ние воды

QUALARX)

Назначение

Определение зафязнения

воды от тепловой элек-

тростанции и выдача ре-

комендаций по вмеша-

тельству оператора

Выбор времени полива

растений с учетом по-

требностей в воде и ее

стоимости

Определение времени по-

лива с учетом требуемого

количества и качества во-

ды,

предложения по тре-

буемым мероприятиям

Анализ комплектов дан-

ных, собранных от си-

стем наблюдений за во-

дой Определение точек

уте'пси

Помощь операторам-по-

ливальщикам. Диагности-

ка проблем и улучшение

состояния растений

Определение объемов

оперативных резервуа-

ров для оптимизации

получения гидроэлектро-

энергии и уменьшение

непредвиденных воздей-

ствий окружающей среды

Анализ загрязнения окру-

жающей среды

Тип гфо-

граммы

ЭС

GURU

ЭСКЕЕ

ЭС

ЭСМ 1

ЭСКЕЗ

ЭС RULE

MASTER

Тип ЭВМ

IBM PC

Микро

IBM PC

Разработчик

и/или

библиография

CISE (Итания) |)3]

[13|

[13]

156

Глава 5.

Системы поддержки

принятия решений

Продолжение таблицы

5 2

CESSAL

GPLAH

Система кон-

троля и вы-

дача разре-

шений упра-

влением ЕРЛ

на сброс сточ-

ных вод

PLANT

ПЭКС

АСПР-воздух

Информаци-

онно-совету-

ющая система

Паводок

СЕНТИТЕЛ

Погода —

сельское хо-

ЗЯЙСТ1Ю

Оптимизация

Выбор места строитель-

ства

Анализ процессов загряз-

нения и выдача рекомен-

даций

Помогает в оформлении

и пересмотре разрешений

на сброс сточных вод,

выдашемых Управлением

по охране окружающей

среды (ЕРА)

Выдача рекомендаций

по культивации зерновых

с учетом прогноза дождя

Управление шюдородием

почвы

Планирование охраны

воздушного бассейна

Обеспечение информа-

ционной поддержки си-

стемы управления нри-

родоохрашюй деятель-

ностью на территории

г Кемерово

Оповещение об угрозе

паводка и вызванных им

потерях

Экономия энер1"ии, опти-

мизация управления, ли-

квидация аварий

Влияние метеорологи-

ческих условий на рост

растений и урожай зерно-

вых

Системный анализ ситуа-

ций методом независимой

многоцелевой оптимиза-

ции сложных ситуаций

с противоречивыми кри-

териями

эс

эс Интср

эксперт

ЭС,

Па-

скаль

ипс

АСУ

Модель

IBM PC

Микро

IBM PC

СМ-4,

ЕС ЭВМ

—

Мшги,

Микро

Мини

«Искра-

226»

[1321

Университет Пердго,

США

Software Arcyitecture

and Engineenng Inc

T Мануэль. Попыт-

ки внедрения ЭС

и проблемы HHTeipa-

нли // Элек'роника

1988.

НПО «Ценгр-

программсистем»

1581

Горкин А. И , Зе-

нин А Т., Фрид А Г

Опыт разработки ЭС

для оценки 1шодоро-

дия и выработки ре-

комендапий // Почво

•

ведение. 1988 Вып 5.

С 103-107

[23]

[104]

[591

[69]

5 2. Обзор существующих систем 157

Продолжение таблицы 5.2

Альтернатива

Построение модели, на-

хождение и исследование

чувствительности реше-

ния задач принятия реше-

ний в условиях риска или

неопределенности при

наличии нескольких кри-

териев

«Форт-

ран-4».

Модель

СМ-4

1241

Наиболее четко проявившимся направлением исследования в этой

области является создание СППР для различных объектов, использующих

информацию о состоянии природной среды. По характеру объекта упра-

вления СППР является организационной системой и относится к классу

систем управления коллективами людей в случае стихийных метеороло-

гических явлений (СГЯ).

Автоматизация использования информации о состоянии природной

среды имеет следующие стадии развития.

• Информационная стадия. По полученным данным система выда-

ет информацию в удобном для восприятия человеком виде (таблицы,

графики, карты, и др.). В этом случае информационная система обеспе-

чивает ЛПР всей доступной информацией о состоянии природной среды.

Несмотря на большую работу по созданию баз данных и средств реа-

лизации вьщачи информации, эти системы существенно не улучшили

работу объектов, так как ЛПР «утонули» в огромном объеме информации

и не смогли эффективно ее использовать при подготовке решений.

• Информационно-советующая стадия. ЭВМ по данным, получае-

мым на информационной стадии, выполняет информационно-советую-

щие функции, т. е. умеет оценить состояние объекта управления и найти

перечень управляющих рекомендаций. Свои оценки состояния и реко-

мендации система отображает оператору вместе с информацией, полу-

ченной на предыдущей стадии, в виде, удобном для восприятия. Эта

стадия частично реализована в виде отдельных моделей, комплексного

и постоянного использования информации в ЭВМ нет. На этой стадии

наиболее подходят СППР, которые обеспечивают ЛПР рекомендациями

по принятию решений и предусматривают возможность получения до-

полнительной информации. Этот вариант сложнее в реализации, но более

эффективен, так как ЛПР может осмыслить часть информации о состо-

янии природной среды.

• Стадия полуавтоматического управления. ЭВМ получает полностью

или частично информацию о состоянии природной среды и не только

выдает рекомендации ЛПР, но частично осуществляет и прямое воздей-

ствие в виде выдачи команд исполнительным механизмам. Эта стадия

осуществима в ближайшие годы для отдельных технологических про-

цессов. Например, постоянный учет внешней температуры и влажности

воздуха для холодильников, ТЭЦ, кондиционерных устройств, в трюмах

158 Глава 5.

Системы

поддержки принятия решений

судов и т. п. В Англии разработана система контроля состояния окру-

жающей среды вокруг предприятия, которая вьщает телефонный сигнал

в случае превышения предельно-допустимой нормы.

• Стадия полного автоматического управления. Эта стадия преду-

сматривает получение всей информации о состоянии природной среды

(автоматическое получение и выдачу всех команд управления). При этом

человеку отводится не только роль наблюдателя за ходом управляю-

щего процесса, но оставляется возможность вмешательства в процесс

с целью тгроверки правильности его исполнения и внесения корректив.

Такая стадия осуществима только для отдельных очень ответственных

объектов, например, создание автоштурмана для управления судном

с учетом ветра, волнения и течений, управление буровой установкой

при работе на шельфе морей, работа на морском дне различного вида

устройств и др. При этом может быть режим косвенного управления,

когда средства СППР автоматически изменяют параметры настрой'^и

(регулирования), например, в зависимости от температуры наружно;

го воздуха и внутри помещений изменяется мощность рабо1Ъ1 конди-

ционера, и режим прямого управления, когда СППР формирует воз-

действие на исполнительные механизмы, например на рулевое устрой-

ство судна.

5.3. Краткое описание особенностей предметной области

к основным чертам объектов, использующих информацию о состо-

янии природной среды можно отнести:

• сложность процессов влияния условий среды на объекты производ-

ства;

• значительное количество параметров природной среды, влияющих

на выбор управляющих решений;

• непрерывный характер воздействия на объекты, случайный характер

воздействия опасных гидрометеорологических явлений;

• частая коррекция управляющих воздействий в связи с отсутствием

точных методов прогнозирования;

• наличие многочисленных и разнообразных ограничений (технологи-

ческих, производственных и др.).

Особенностями задач учета состояния природной среды на объектах

хозяйства страны являются:

• Задачи учета состояния природной среды обладают большим разно-

образием способов их возможного решения, и при этом используется

широкий диапазон знаний.

• Полностью одинаковые условия среды повторяются очень редко.

Это приводит к тому, что знания, приобретенные руководителя-

ми объектов в процессе своей деятельности, через некоторое время

утрачиваются и не могут быть использованы при повторном возник-

новении аналогичных условий

5.3. Краткое описание особенностей предметной области 159

• Входные данные характеризуются большим объемом, нуждаются

в прикладной обработке и не обладают свойствами абсолютной

полноты, достоверности и своевременности.

• Возможный ущерб от недоучета условий среды достаточно велик,

а следовательно и велика цена ошибки рекомендаций.

• Основную роль при учете условий среды играет человек, что требует

при создании СППР привлечения опытных и квалифицированных

экспертов.

• Подготовка руководителей, способных правильно учитывать состоя-

ние природной среды, требует достаточно больших затрат.

• Стремление к улучшению качества учета состояния среды путем

увеличения объемов разнообразной информации приводит к еще

большим трудностям для ЛПР.

Отметим еще одну важную особенность рассматриваемой области —

число различных погодных ситуаций весьма велико, их заранее, нельзя

даже и перечислить, а число решений конечно и невелико. Информация о

состоянии природной среды в основном учитывается в организационных

системах, где перечень действий можно определить заранее и необходимо

только регулярно напоминать руководителям о тех действиях, которые

им надо выполнить при тех или иных условиях среды.

Решение задач принятия решений на основе информации о состо-

янии природной среды требует непрерывного слежения за состоянием

среды и выявления аномалий — мониторинга, являющегося инфор-

мационной основой управления. Объектовое управление может осуще-

ствляться только при наличии опережающей информации, позволяющей

прогнозировать развитие ситуаций, принимать плановые решения и оце-

нивать их по критериям стоимости, времени, эффективности и риска.

Практически необходимо создавать открытую следящую систему, упра-

вляющую производственными процессами в зависимости от условий

среды. Например, при наводнении уровень воды является индикатором,

критические значения уровня, при которых необходимо проводить те

или иные превентивные мероприятия, являются критериями этого явле-

ния. Разумеется, управлять уровнем мы не можем, но можно вовремя

сообщить ЛПР о надвигающейся опасности, знать при каком значении

уровня какие мероприятия целесообразно проводить, чтобы не выполнять

лишних мероприятий и в тоже время уменьшить ущерб.

Процесс принятия решений может включать в себя (рис. 5.1) сбор

и комплексирование информации об объекте и среде управления (вы-

явление аномалий) и при необходимости первое оповещение; обработку

и хранение этой информации с приемлемыми степенями агрегации;

автоматическую и/или человеко-машинную оценку состояний объекта

и среды управления с прогнозированием возможной смены состояний;

определение целей и критериев эффективности (безопасность людей,

имущества, эффективность и др.); автоматический и/или человеко-

машинный поиск решений по управлению, инициируемый оценками

состояний объекта и среды управления или неблагоприятными про-

гнозами тенденций развития управляемых процессов (определяются все

160 Глава 5.

Системы поддержки

принятия решений

ГМУ

До

"* Сбор данных

-• Обработка

-р.

Анализ и прогноз

-• Сравнение

Поручить

Предложить

После

явления

Действия

"*• Спасай

_^ Убрать

Рис.

5.1. Упрощенная схема принятия решений

на основе информации о состоянии природной среды

возможные способы и пути достижения цели); автоматическую и/или

человеко-машинную оптимизацию найденных и рекомендуемых челове-

ку, коллективу людей решений; человеко-машинное принятие решений

с возможностями вызова для анализа как данных, лежащих в основе

поиска рекомендуемых решений, так и используемой логики и математи-

ческих методов, на которых базировался поиск предлагаемых решений;

согласование и утверждение мероприятий; юридическое оформление акта

решения; реализация решений — приведение объекта в целевое состоя-

ние (ограждение, принятие контрмер, перемещение, устранение и т. п.);

оценка результатов (корректировка целей, способов и путей достижения

целей), документирование, возмещение убытков.

Рассмотрим неформализованную модель процесса подготовки ре-

шений на основе использования информации о состоянии природной

среды. На рис. 5.2 показана организационная схема передачи сведений

о природных ситуациях для принятия решений. Центральное место в этой

системе занимает хозяйственный объект, чувствительный к воздействию

условий среды, которым может быть любой промышленный или соци-

альный объект.

В результате наблюдений' за природной средой выявляются сигна-

лы в виде изменения значений некоторых параметров. Сравнивая этот

сигнал со средним значением, получаем отклонение от средних условий.

На основе исходных (текушдх) значений гидрометеорологических пара-

метров составляется также прогноз его изменений на ближайшие сутки,

неделю и т. п. с соответствующей заблаговременностью. Если текущее

значение параметра превышает некоторую критическую величину для

рассматриваемого объекта и оно подтверждается прогнозом, то на объект