Михалевська Т.В., Ісаєнко В.М., Гроза В.А. Основи статистичного обліку і банки інформації в екології. НАУ-друк, 2009

Подождите немного. Документ загружается.

ГЕОЕКОСИСТЕМА

УПРАВЛІННЯ

РЕЖИМОМ

МОНІТОРИНГУ

ВИМІРЮВАЛЬНІ СИСТЕМИ

супутники

стаціонарні

пункти

спосте

ежень

літаючі та

плаваючі

лабо

ато

АЛГОРИТМИ ПЕРВИННОЇ ОБРОБКИ ДАНИХ

СПОСТЕРЕЖЕНЬ

оцінка

параметрів

моделей

інтерполяція,

реконструкція,

інтегрування

класифікація,

картування

УПРАВЛІННЯ БАЗОЮ ДАНИХ

ЕВОЛЮЦІЯ НА ПЕРЕДІСТОРІЇ

ПРОГНОЗ

ПАРАМЕТРИ

РЯДИ МОДЕЛЕЙ

ОЦІНКА ІНФОРМАЦІЇ

КОРИГУВАННЯ МОДЕЛЕЙ

ІНТЕРАКТИВНЕ СЕРЕДОВИЩЕ

дані для еволюційних моделей

дані для стандартних моделей

відомі

невідомі

Рис. 2.1. Концепція ГІМС-технології

ГІМС

База моделей

База даних

База знань

Пакет

SOFTWARE

системного

призначення

Пакет

SOFTWARE для

реалізації

алгоритмів

обробки даних

Інтерфейс користувача

Рис. 2.2. Архітектура ГІМС

Моделі

ГІМС

Управління базами даних

Комп’ютерна картографія

Інформаційні системи

дистанційного зондування

Комп’ютерні технології

обробки даних

Рис. 2.3. Складові ГІМС-технології

Стан природних об’єктів характеризується великим різноманіт-

тям параметрів. Серед них параметри, що характеризують тип ґрун-

тів і рослинності, водний режим території, сольовий склад ґрунтів,

рівень залягання ґрунтових вод та багато інших. Потрібна інформа-

ція може бути отримана з різним ступенем вірогідності та продуктив-

ності із даних наземних спостережень, дистанційних

вимірювань та

з банків даних географічних інформаційних систем, де міститься

апріорна інформація, накопичена за минулі роки. Проблема, що ви-

никає перед відповідальним за прийняття певного рішення, полягає

в отриманні відповідей на такі питання:

• які прилади доцільно використовувати для проведення назем-

них і дистанційних вимірювань;

• які фінансові кошти виділити для

проведення наземних і дис-

танційних вимірювань;

• як збалансувати кількість наземних вимірювань та об’єм дис-

танційних даних з урахуванням їх інформаційного змісту і вартості;

• які математичні моделі просторово-часових змін параметрів при-

родних об’єктів доцільно використати для інтерполяції й екстраполяції

даних контактних і дистанційних спостережень задля зменшення

об’єму

(кількості) цих даних і, відповідно, зменшення вартості робіт в цілому,

а також для отримання прогнозу функціонування даного об’єкта?

ГІМС дає змогу відповісти на ці запитання. Вона може бути адап-

тована до досліджуваних об’єктів, таких як богарні землі, поливні

площі, заплави, системи річка—басейн водозбору, річка—дельта

річки, канал—територія, що зрошується, океанічна акваторія, регіо-

нальна аквагеосистема, біогеоценоз тощо.

За своєю структурою ГІМС включає кілька блоків, що викону-

ють такі функції:

• збирання інформації про об’єкт моніторингу;

• обробка, зведення, групування та зберігання інформації;

• моделювання (імітація, організація взаємозв’язків, навчання)

фізико-хімічних процесів різних видів геоекосистем;

• оцінка поточного стану геоекосистем;

• прогноз стану геоекосистем;

• зворотний зв

’язок, оцінка дефіциту інформації, її оптимізація;

• виконання специфічних операцій з обробки даних у межах

вимог споживача інформації (оцінка і прогноз стану об’єктів при

реалізації антропогенного сценарію тощо).

Будь-яка підсистема навколишнього середовища розглядається

як елемент природи, що взаємодіє через біосферні, кліматичні та

соціально-економічні зв’язки з глобальною

системою Природа—

Суспільство (ПС). Для конкретного об’єкта моніторингу створюєть-

ся модель, що описує цю взаємодію та функціонування різних рівнів

просторово-часової ієрархії всієї сукупності процесів довкілля, які

впливають за попередніми оцінками на стан об’єкта. Модель охоп-

лює характерні для даної території процеси природного та антропо-

генного характеру і на

початку своєї розробки спирається на існую-

чу інформаційну основу. Структура моделі орієнтується на адаптив-

ний режим її використання відповідно до схеми (див. рис. 2.1).

У результаті об’єднання системи збирання інформації про навко-

лишнє середовище, моделі функціонування геоекосистеми даної те-

риторії, системи комп’ютерного картування і засобів штучного інте-

лекту синтезується

єдина ГІМС території, що забезпечує прогнозні

оцінки наслідків реалізації техногенних проектів та інші оцінки функ-

ціонування геоекосистеми.

Побудова ГІМС пов’язана з виділенням компонентів біосфери,

клімату і соціального середовища, характерних для даного рівня

просторової ієрархії. Послідовність дій з організації робіт і реаліза-

ції проекту ГІМС орієнтується на створення таких її підсистем

¾ збирання та експрес-аналіз даних;

¾ первинна обробка і накопичення даних;

¾ комп’ютерне картування;

¾ оцінка стану атмосфери;

¾ оцінка стану ґрунтово-рослинних покривів;

¾ оцінка стану водного середовища території;

¾ оцінка рівня екологічної безпеки та ризику для здоров’я насе-

лення території;

¾ ідентифікація причин порушення екологічного

та санітарного

стану;

¾ інтелектуальна підтримка комп’ютерних операцій та засобів

прийняття рішень.

Підсистема збирання та експрес-аналіз даних забезпечує сис-

тематичний збір, узагальнення, збереження, використання і розпо-

всюдження інформації про параметри навколишнього середовища у

формі, максимально адаптованій до практичного використання спо-

живачами. Розв’язується завдання планування експерименту з ука-

занням структури системи збирання даних про навколишнє середо-

вище регіону з використанням супутників, літаків

-лабораторій, пе-

ресувних і стаціонарних наземних пунктів спостереження. Лабора-

торії оснащуються вимірювальними засобами, що дають змогу ви-

значати ступінь забруднення довкілля, картувати екологічну обста-

новку, фіксувати порушення природного середовища, відображати

на карті місцевості характерні утворення, знаходити підповерхневі

місця екологічних порушень, здійснювати типізацію покривів, по-

рушень ґрунтових покривів, розливів нафти, оцінювати

стан лісів,

забруднення водних систем і оперативно виявляти критичні ситуації

та вказувати на джерела екологічної небезпеки.

Підсистема первинної обробки і накопичення даних аналізує

інформацію про навколишнє середовище та оцінює фактичний стан

природних систем у конкретних просторово-часових межах. Реалі-

зуються методика й алгоритм синхронного аналізу аерокосмічної

інформації і наземних вимірювань. За

рахунок методів просторово-

часової інтерполяції здійснюється відновлення даних по регіону і

зведення їх до єдиного моменту часу. Проводиться тематична кла-

сифікація даних і здійснюється просторово-часове об’єднання зоб-

ражень в оптичному, ІЧ та НВЧ діапазонах трасових вимірювань,

що отримані апаратурою різнотипних центрів вимірювань.

Особливістю вимірювань з використанням літальних лабораторій

або супутників є трасовість і малі об’єми статистично вірогідних

вибірок, а також нестаціонарність одержаних рядів даних. Форму-

вання вхідної інформації для моделей і систем інтерпретації даних

про просторово-неоднорідні природні структури за результатами

уривчастих у просторі і нерегулярних у часі вимірювань вимагає

розв’язання завдання відновлення даних у міжтрасовому просторі

Це завдання може бути вирішене методом Беллмана—Роуса, еволю-

ційного моделювання та іншими. Вибір одного з цих методів віднов-

лення даних залежить від типу розв’язуваної задачи. Великомасш-

табні завдання картографічного зображення даних вимірювань

розв’язуються методом сплайн-інтерполяції, більш детальне ви-

вчення двовимірних об’єктів забезпечується методом Беллмана—

Роуса,

а відновлення даних в умовах відсутності апріорної інформа-

ції може бути виконано методом еволюційного моделювання.

До універсальних підходів у теорії наближення функцій нале-

жить метод диференціальної апроксимації, який часто застосову-

ють для аналізу динамічної інформації. У випадку, коли йдеться про

відновлення трасових вимірювань, завдання полягає в тому, щоб

звести виміри до єдиного моменту часу і визначити значення пара-

метрів у міжтрасовому просторі. За період вимірювання об’єкт до-

слідження змінюється, а тому очевидною є неможливість отримання

статистично достовірних вибірок. Метод диференціальної

апрокси-

мації найкращим чином відповідає такому завданню відновлення,

оскільки в ньому закладена механіка імітації динаміки даних. Ком-

бінація цього методу зі сплайн-апроксимацією в умовах, коли в

структурі трасових вимірів є перетини траєкторій польоту носія сис-

теми спостереження, за рахунок оптимізації режиму інтерполяції під-

вищує ефективність відновлення даних у всьому

просторі системи.

У зв’язку з вивченням природних об’єктів дистанційними мето-

дами була висунута парадигма «еволюційної обчислювальної тех-

нології» — технології знання, орієнтованої на відновлювальну адап-

тацію. Ця парадигма лягла в основу ГІМС-технології. Для того щоб

йти за цією парадигмою, необхідно вдосконалення «надінтелекту» з

урахуванням неусувної інформаційної невизначеності в

завданнях

глобальної екоінформатики. Таким надінтелектом є еволюційне мо-

делювання — метод адаптивної структурної ідентифікації об’єкта,

оснований на синтезі структурованих моделей через імітацію меха-

нізмів природної еволюції та їх самоорганізацію.

Еволюційна інтелектуальна технологія дає змогу створювати

модель об’єкта або процесу, що змінюється в часі непередбачувано,

тим самим забезпечує усунення інформаційної невизначеності

в до-

вільний момент моніторингу. Ця технологія описується ієрархічною

дворівневою структурою (рис. 2.4). На першому рівні є два процеси,

що постійно чергуються, — процес структурної адаптації і процес

використання. На довільному кроці адаптації синтезують моделі, які

використовують для прогнозування, інтерполяції та інших дій з

уривчастими даними. Крок за кроком у процесі адаптації

вибираєть-

ся найефективніша модель.

Процедура еволюційного відбору моделей забезпечує практично

необмежене у часі функціонування системи в умовах неусувної ін-

формаційної невизначеності.

Підсистема комп’ютерного картування реалізує алгоритми

формування комп’ютерних карт із нанесенням на них характеристик

екологічної обстановки в регіоні. Передбачається багаторівневе мас-

штабування і фрагментування території. Інформаційне наповнення

вихідних карт

забезпечується через інтерфейс користувача і зале-

жить від його потреб. Здійснюється підготовка оперативних інфор-

маційних зведень про зміни поточної ситуації для органів усіх рівнів

влади та громадськості.

ЦЕНТРАЛЬНИЙ ПРОЦЕСОР ДЛЯ СИНТЕЗУ ЗАГАЛЬНИХ МОДЕЛЕЙ

Засоби

відображення

інформації

Спецпроцесори

Відновлення даних

Масштабування

Стиснення

інформації

Ідентифікація

моделей

Опе

ато

Монітор

Засоби зв’язку

ІНФОРМАЦІЙНО-ОБЧИСЛЮВАЛЬНА ПІДСИСТЕМА

Рис. 2.4. Структура схеми підключення еволюційної нейротехнології

до бортової інформаційно-обчислювальної підсистеми моніторингу

Підсистема оцінки стану атмосфери реалізує моделі поши-

рення атмосферних забруднень, викликаних викидами продуктів

випаровування та спалювання палива у різних сферах людської дія-

льності. Розв’язується завдання оцінки запиленості атмосфери, ви-

значається аерозольний та газокомпонентний склад приземного ша-

ру атмосфери. Забезпечується облік в моделях системи ґрунти—

рослинність впливу атмосферних газів і

змін освітленості на біогео-

хімічні цикли.

Підсистема оцінки стану ґрунтово-рослинних покривів вклю-

чає засоби вимірювання характеристик земних покривів, алгорит-

мічне та програмне забезпечення, а також технології синтезу образів

ґрунтово-рослинних формацій за сукупністю вимірів і на основі на-

копичених у базах даних відомостей про них. У результаті

розв’язуються завдання

• типізації флористичного фону з урахуванням мікрорельєфу,

типу ґрунтів та їх засолення, зволоження і ступеня мінералізації;

• виявлення особливостей мікро- та макрорельєфу, підповерх-

невих аномалій;

• визначення топології структури земних покривів;

• індикації стану лісів, боліт, сільськогосподарських угідь, па-

совиськ та інших біоценозів.

Підсистема оцінки стану водного середовища реалізує комп-

лексну імітаційну модель водного режиму регіону з урахуванням

сезонних змін поверхневого та річкового стоку, впливу снігового

покриву, режиму опадів та евапотранспірації. Будується модель ди-

наміки якості води гідрологічної мережі регіону з урахуванням

мож-

ливих джерел її забруднення. Підсистема дає дані для моделей опи-

су функціонування системи ґрунти—рослинність.

Підсистема оцінки рівня екологічної безпеки та ризику для

здоров’я населення території розв’язує завдання розробки корот-

ко- і довгострокових прогнозів, забезпечення даних для ланок

управління станом навколишнього середовища, оповіщення про ка-

тастрофи, стихійні

лиха й екологічно небезпечні явища. Здійснюєть-

ся підготовка рекомендацій з нормалізації й оздоровлення екологіч-

ної ситуації, а також удосконалення систем екологічної безпеки. Ре-

алізуються алгоритми оцінки збитків для природи, економічної ста-

більності, здоров’я населення, будівель та інших споруд залежно від

змін у навколишньому середовищі регіону, пов’язаних із природни-

ми

трендами метеорологічних, біогеохімічних, мікробіологічних,

радіологічних та інших природних процесів, а також з виникненням

стресових станів антропогенного походження. Оцінюються показ-

ники біорізноманіття, виживання і біопристосування.

Підсистема ідентифікації причин порушення екологічного та

санітарного стану, здійснюючи контроль за станом навколишньо-

го середовища і джерелами антропогенного впливу на нього, забез-

печує неперервне спостереження за

станом і якістю природно-

територіальних комплексів та екосистем з урахуванням відповідних

реакцій біосфери, клімату, а також змін стану здоров’я населення.

Розв’язуються завдання виявлення джерел забруднення навколиш-

нього середовища (атмосфери, водоймищ, ґрунтів) за даними моні-

торингу. Визначаються координати джерел, їх потужності та час

можливого незапланованого викиду забруднювальних речовин. Да-

ються

динамічні характеристики джерел забруднення та виявляють-

ся апріорі невідомі місця викидів забруднювачів. Визначаються на-

прямки можливого транскордонного переносу забруднювачів через

атмосферу і з річками.

Підсистема інтелектуальної підтримки реалізує алгоритми

програмно-математичного забезпечення інтелектуальної підтримки

користувача (оператора) при комплексному аналізі об’єктивної ін-

формації, що формується ГІМС. Забезпечується предметний діалог

із

системою, що дає змогу робити запит необхідної інформації в

зручному для використання вигляді і вносити корективи в процес

обробки даних.

Формується база знань про природні, антропогенні, демографічні та

соціально-економічні процеси на досліджуваній території. Створюєть-

ся бібліотека сценаріїв розвитку інфраструктури території і забезпечу-

ється програмне забезпечення для його інтерактивного використання.

Забезпечується можливість гнучкого використання інформаційних бан-

ків з урахуванням дискретної класифікації потоків даних.

Синтез ГІМС у такій структурі безперечно має базуватися

на ви-

користанні концепції банків даних для реалізації неперервної про-

цедури інформаційного забезпечення базової моделі. Побудова мо-

делі на цьому етапі належить до процедур, що погано піддаються

формалізації, і включає такі етапи виконання необхідних робіт:

• первинний змістовний опис об’єкта моніторингу;

• формулювання цілей дослідження;

• змістовний аналіз апріорної

інформації про об’єкт;

• побудова математичної (формалізованої) моделі функціону-

вання об’єкта;

• розробка алгоритму;

• синтез пакета програмного забезпечення для комп’ютерної ре-

алізації моделі;

• перевірка моделі й оцінка її параметрів;

• вибір альтернативних варіантів моделі з їх адаптацією до

структури наявних баз даних;

• розробка сценаріїв для

комп’ютерних експериментів з модел-

лю, що відображають цілі дослідження моделі та її практичного за-

стосування;

• використання моделі в реально функціонуючій системі моні-

торингу.

Побудова моделі як елемента ГІМС пов’язана також із завданням

виділення об’єкта моніторингу з навколишнього середовища. На

цьому етапі важливо знайти межі, що розділяють

власне об’єкт мо-

делювання та навколишнє середовище, яке в ГІМС визначається

моделлю більш високого рівня. Кількість рівнів залежить від бага-

тьох факторів і, зокрема, від типу моделі, а також від просторової

структури системи моніторингу. Серед типів моделей найширше

застосовують аналітичні, імітаційні, емпірико-статистичні, логіко-

лінгвістичні, а також моделі на основі

самоорганізації системи.

Розробка моделі функціонування екосистеми вимагає надання їй

багатьох функцій. Серед них найважливішими є:

– вимірювальна функція, що використовує властивість подібнос-

ті моделі й об’єкта моделювання;

– описова функція моделі, що характеризує властивості об’єкта

моделювання в різних станах;

– інтерпретаційна функція, що описує межі застосування моделі

й отриманих з її допомогою розв’язків;

– пояснювальна функція моделі — це її здатність інтерпретувати

дані моніторингу в термінах формального апарату математичних

методів, використаних у моделі;

– прогностична функція моделі, пов’язана з можливістю прогно-

зування із заданою точністю за уривчастими даними моніторингу

поведінки

та властивостей природної системи для умов, в яких ця

система не спостерігалась;

– критеріальна функція моделі, що дає змогу перевіряти істинність

знань про природну систему або процес і передбачає можливість екс-

периментування над моделлю задля одержання нової інформації.

КОНТРОЛЬНІ ПИТАННЯ

1. У чому полягають основні принципи ГІМС-технології?

2. Структурні елементи ГІМС та їх функції.

3. Які підсистеми включає реалізація проекту ГІМС?

2.3. Оцінка екологічної безпеки

Поняття «екологічна безпека» з’явилось у зв’язку з необхідністю

оцінки небезпеки для населення деякої території зазнати збитку для

здоров’я, будівель чи майна унаслідок змін параметрів навколиш-

нього середовища. Ці зміни можуть бути викликані як природними,

так і антропогенними причинами. В першому випадку небезпека

виникає за

рахунок флуктуацій в природних процесах, пов’язаних зі

змінами синоптичної обстановки, виникненням епідемій або внаслі-

док стихійного лиха. В іншому випадку небезпека з’являється як

реакція природи на дії людини.

У загальному випадку виникнення екологічної небезпеки на пев-

ній території є наслідком відхилення параметрів середовища за ме-

жі, де за

тривалого перебування живий організм починає змінюва-

тись у напрямі, невластивому природному процесові еволюції. По

суті поняття «екологічна небезпека» або «екологічна безпека»

пов’язані з поняттями стійкості, живучості та цілісності біосфери і її

елементів. Більше того, система Космос—Природа—Суспільство

(КПС), що характеризується самоорганізацією та самоструктуру-

ванням і розвивається за законами

еволюції, створює всередині себе

сукупності екологічних ніш, ступінь придатності яких для населення

даної території визначається, як правило, національними критерія-

ми, такими як сукупність ГДК, релігійні догми, національні традиції

тощо. Але при розгляді перспектив життя на Землі необхідно вихо-

дити із загальнолюдських критеріїв оцінки рівнів деградації навко-

лишнього середовища, оскільки з часом локальні та регіональні змі-

ни в довкіллі переходять в глобальні. Амплітуди таких змін визна-

чаються механізмами функціонування системи КПС

, що забезпечу-

ють оптимальність змін її елементів. Людство дедалі більше відхи-

ляється від цієї оптимальності в своїй стратегії взаємодії з біотич-

ними й абіотичними компонентами середовища. В той же час людс-

тво як елемент системи КПС усвідомлено намагається зрозуміти

характер великомасштабних взаємовідносин з природою, направля-

ючи на це зусилля багатьох

наук і вивчаючи причинно-наслідкові

зв’язки в цій системі. Оскільки структура людського суспільства

прив’язана до поділу світу на держави, то під елементом соціально-

економічної компоненти системи КПС слід розуміти країну.

Національна безпека будь-якої країни в сучасних умовах має оці-

нюватися на основі багатьох критеріїв військового, економічного,

екологічного та

соціального характеру. Розробка ефективної мето-

дики об’єктивного аналізу проблеми національної безпеки країни

вимагає залучення найновіших методів збирання та оброблення да-

них про різноманітні сторони функціонування світової системи. Такі

методи можуть бути надані ГІМС.

З позицій системного аналізу будь-яку країну можна розглядати

як систему, що функціонує в просторі серед

інших складних систем.

Взаємодія цих систем пов’язана з контрольованими та неконтрольо-

ваними обмінами елементів, що належать до економічних та еколо-

гічних категорій. Виникає завдання пошуку оптимальних стратегій

для кожної системи. При цьому необхідно враховувати неоднорідний

науково-технічний рівень цих систем, а отже, відмінність підходів до

вибору критеріїв оцінки національної безпеки

. ГІМС-технологія про-

понує наступний шлях розв’язання завдань, що виникають.

Розробляється глобальна модель системи КПС. Ця модель описує

основні процеси в системі з їх дискретизацією в просторі та часі.

Модель опирається на наявні бази даних та інформаційні простори.

Вона вписується в єдину національну систему екологічного моніто-

рингу території країни

і суміщається з аналогічними світовими і на-

ціональними системами, взаємодію з якими необхідно враховувати в

межах поставленого завдання.

Для забезпечення функціонування інформаційних потоків на різ-

них рівнях необхідна розробка засад глобального геоінформаційно-

го моніторингу з єдиним міжнародним центром, концепцію якого

зображено на рис. 2.5.