Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ предметной области и постановка задач исследования 8
1.1. Организация экологического мониторинга в горнопромышленном регионе 20
1.2. Технологии моделирования распространения загрязнений 19
1.2.1. Математический аппарат моделирования и прогнозирования рас пространения загрязнений в атмосфере
1.2.3. Программное обеспечение для моделирования распространения загрязнений в атмосфере
1.3. Постановка задач исследования 29
Глава 2. Разработка геоинформационного подхода к моделированию экологических ситуаций
2.1. Применение ГИС-технологий при моделировании экологических процессов и ситуаций
2.2. Использование объектного подхода при построении структуры ГИС-проекта
2.3. Имитационное моделирование экологических процессов 44
2.3.1 Нестационарность и динамика экологических процессов 45
2.3.2 Структура имитационной модели 49
2.4. Основные этапы геоинформационного подхода 54
Глава 3. Моделирование распространения загрязнений на базе геоинформационного подхода
3.1. Разработка объектно-ориентированного метода представления данных об изменчивости загрязнений в пространстве и времени
3.2. Разработка методики расчета концентраций вредных веществ на базе динамических ГИС-моделей загрязнения
3.3. Формирование системы электронных карт горнопромышленного региона для моделирования экологических ситуаций
Глава 4. Реализация геоинформационного подхода к моделированию
4.1. Создание имитационной модели распространения загрязнений в атмосфере Междуреченского угледобывающего района
4.2. Апробация геоинформационного подхода на базе имитационной модели
4.3. Перспективы использования геоинформационного моделирования 93
Заключение $6
Список литературы 99
Приложения 106
- Технологии моделирования распространения загрязнений
- Использование объектного подхода при построении структуры ГИС-проекта
- Разработка методики расчета концентраций вредных веществ на базе динамических ГИС-моделей загрязнения
- Апробация геоинформационного подхода на базе имитационной модели
Введение к работе
Согласно Закону РФ "Об охране окружающей природной среды" промышленные предприятия, в том числе горнодобывающие, стремятся привести свою производственно-хозяйственную деятельность к установленным нормативно-правовым и экологическим требованиям (ГОСТы 17.2.3.02-78, 17.1.3.13-86, 17.0.0.04-90 и др.). Для горной промышленности особенно актуален экологический мониторинг в связи со значительными выбросами вредных веществ от различных производственных источников. С целью избежания штрафных санкций, а также рационального использования средств на природоохранные мероприятия необходимо своевременно реагировать на неблагоприятные (аварийные) ситуации, связанные с загрязнением окружающей среды.
Исследования в этой области показали, что достоверность мониторинга напрямую зависит от качества оборудования для замера проб наличия, постов, станций наблюдения за метеопараметрами и количества последних. Расходы на контроль состояния природной среды вокруг каждого промышленного объекта весьма значительны. Поэтому разработка методов и средств расчетного, модельного определения экологической ситуации по сравнительно небольшому количеству фактически замеряемых параметров, несомненно, является актуальной научной и практической задачей.
Цель исследования заключается в разработке нового геоинформационного подхода к моделированию экологических ситуаций, позволяющего объединять на единой картографической основе разнородные модели и данные и исследовать изменчивость состояния природной среды в пространстве и времени.
Задачи исследования: - анализ экологического мониторинга в горнопромышленном регионе с целью определения нового подхода к оценке состояния окружающей среды;
разработка геоинформационного подхода к моделированию экологических ситуаций для решения задач контроля и управления экологическим состоянием природной среды;
создание геоинформационных моделей и методов для моделирования выброса, переноса и накопления вредных веществ в горнопромышленном регионе;
разработка объектно-ориентированного метода представления данных об изменчивости загрязнений в пространстве и времени в виде динамических ГИС-моделей зон загрязнения;
апробация разработанных моделей и методов с использованием данных по Междуреченскому угледобывающему региону Кемеровской области.
Идея работы заключается в объединении ГИС - технологий и объектно-ориентированной методологии моделирования для создания имитационной модели распространения и накопления загрязнений. Такая модель позволяет учесть нестационарность выбросов вредных веществ, метеоусловий, характер подстилающей поверхности и дает возможность построения карт изменчивости загрязнений в пространстве и времени.
Основные научные положения, разработанные соискателем и их новизна:
разработан геоинформационный подход к моделированию экологических ситуаций, позволяющий объединять на единой картографической основе разнородные модели и данные с целью исследования и контроля состояния природной среды;
на основе совокупности объектно-ориентированной методологии и технологий ГИС разработана открытая, масштабируемая в пространстве и времени имитационная модель распространения загрязнений, позволяющая проводить исследование изменчивости экологического состояния окружающей среды в пространстве и времени;
предложен метод представления данных о загрязнении в виде динамических ГИС-моделей, который позволяет учесть нестационарность выбросов, метеоусловий и подстилающей поверхности;
предложен методический подход к расчету концентраций загрязняющих веществ в атмосфере и на поверхности земли.
Достоверность научных положений, сформулированных в диссертации, подтверждается:
- корректным использованием нормативных методик расчета рассеяния,
методов математической статистики и геомоделирования;
- положительными результатами апробации имитационной модели, по
строенной на основе разработанного автором геоинформационного под
хода.
Научная значимость работы состоит в разработке нового геоинформационного подхода к моделированию экологических ситуаций, заключающегося в объединении на единой картографической основе разнородных моделей и данных с целью исследования изменчивости состояния природной среды в пространстве и времени.
Методы исследований. В работе использован комплекс методов исследований, включающий:
системный анализ;
объектно-ориентированная методология разработки и моделирования сложных систем;
методы теории вероятностей и математической статистики;
методы пространственного анализа, хранения, преобразования, отображения и обработки пространственно-распределенных данных в ГИС.
Практическая значимость работы состоит:
- в разработке методики расчета приземных концентраций вредных веществ
на базе ГИС-моделей зон загрязнения, позволяющей учесть динамику
процесса распространения загрязнений;
в формировании системы электронных карт горнопромышленного региона как основы геомоделирования экологических ситуаций;
в создании программного обеспечения, обеспечивающего функционирование имитационной модели распространения загрязнений на базе ГИС Arc View.
Апробация работы. Основное содержание работы и ее отдельные положения докладывались на научных симпозиумах «Неделя горняка» (г. Москва, 2001-2003 гг.).
Публикации. Основные положения диссертации опубликованы в 7 печатных работах.
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, приложений. Общий объем диссертации составляет 111 страниц, в том числе содержит 105 страниц основного текста, 22 рисунка, 12 таблиц. Список литературы включает 57 наименований.
Технологии моделирования распространения загрязнений
В этом разделе рассмотрим технологии моделирования распространения загрязнений - одного из важных этапов экологического мониторинга. Подчеркнем недостатки традиционного подхода к моделированию и определим предпосылки создания нового, геоинформационного подхода. В связи с большой стоимостью оборудования и обслуживания стационарных, передвижных лабораторий и постов наблюдений повышается интерес экологов к моделированию процесса распространения примеси. Многие исследователи подчеркивают в своих работах, что в настоящее время отсутствует единая физико-математическая модель, способная объяснить и учесть все многочисленные аспекты атмосферной диффузии [7-10 л другие]. Математическое моделирование атмосферной диффузии развивается по двум направлениям: на основе статистической теории, конечным результатом которой является гауссова модель распределения примеси в облаке выброса; и путем решения дифференциальных уравнений переноса, полученных в предположении пропорциональности потока примеси градиенту его концентрации в воздухе (аналитический подход). В качестве примера дифференциальной модели переноса можно привести модель Смолуховского - Колмогорова - Чепмена [51, 52]. Согласно этой модели, поток примеси в однородной среде определяется совокупностью броуновских частиц, переходящих из состояния q в состояние q . Начальное состояние, которому соответствует (qo, to), задано. Вводится понятие вероятности перехода из состояния q в состояние q за малый промежуток времени At: p{qQytQ - q,tQ + At) и функции Y,, такой, что Hm p{q0 ,tQ - q,t0+ At) = At У" (q0 - q,t0). Основное уравнение модели при t-At t t таково: вероятность системы оказаться в состоянии (q,t) зависит только от ее состояния q в момент f и не зависит от времени. Наиболее популярной и чаще всего используемой статистической моделью переноса является так называемая гауссова модель. Она рекомендова на для практического использования Международными организациями, включая: Всемирную метеорологическую организацию (ВМО), Международное Агенство по атомной энергии (МАГАТЭ), Всемирную организацию здравоохранения (ВОЗ) и др. Согласно этой модели, поступающая в атмосферу от источника выбросов примесь рассеивается и переносится в воздухе постоянно существующими в атмосфере турбулентными вихрями разных масштабов. Спектр вихрей в атмосфере определяется главным образом двумя факторами: вертикальным распределением температуры в атмосфере (схема Паквилла) и скоростью ветра. Согласно проведенным ЕРА исследованиям, для стационарных условий распространения выброса модели переноса могут быть однотипными, независимо от типа источника - точечного (труба), линейного, площадного или объемного, - различаясь только значениями параметров.
При этом параметры модели устанавливаются на основе опытных данных, это означает, что фактически, гауссова модель является удобной эмпирической формой представления многочисленных экспериментальных данных и результатов наблюдений за действующими источниками выбросов.
Согласно гауссовой модели, на период моделирования условия рассеяния (метеопараметры и параметры источника) считаются постоянными. При этом рассеяние в вертикальной и горизонтальной плоскости подчинено нормальному (гауссову) закону. Образующиеся таким образом облако примеси, вытянуто вдоль оси направления ветра.
В каждой точки (х,у) определяется значение концентрации примеси по формуле: С (х,у) = QV(x,y)U(x,y)/u , где Q — концентрация примеси в момент выброса; и - скорость ветра на высоте трубы (источника выброса); V(x,y) - турбулентная диффузия в вертикальной плоскости; U(x,y) - турбулентная диффузия в горизонтальной плоскости.
В настоящее время в России широко распространена и рекомендованна к использованию Росгидрометом методика ОНД-86. Она позволяет определить величины максимальных приземных концентраций загрязняющих веществ в атмосферном воздухе. Под максимальными здесь понимаются концентрации вредных веществ, превышаемые только в 2% случаев. Расчеты в .каждой точке проводятся для наиболее опасных метеоусловий - скоростей и направлений ветра. Поскольку даже в расположенных близко точках опасные метеоусловия могут различаться, строится так называемое "мажорантное" поле концентраций. Это поле, в реальности не существующее, имеет важный практический смысл - в каждой точке (х,у) можно рассчитать максимально возможную концентрацию, на которую необходимо ориентироваться при принятии решений об установлении предельно-допустимых выбросов, проведении природоохранных мероприятий и т. п.
Поскольку методика направлена на расчет только полей максимальных концентраций примеси она является более упрощенной, требует использования меньшего числа параметров, чем гауссова модель. Гауссово приближение для профиля выброса в ОНД-86 появляется постфактум, после приведения дифференциальных уравнений распространения к алгебраической форме.
В отдельные периоды, неблагоприятные для рассеяния выбросов, концентрации вредных веществ могут значительно возрасти относительно среднего и фонового загрязнения. Частота и продолжительность периодов высокого загрязнения атмосферного воздуха будут зависеть от режима выбросов вредных веществ (разовых, аварийных и др.), а также от характера и продолжительности метеоусловий, способствующих повышению концентрации примесей в приземном слое воздуха.
Во избежание повышения уровней загрязнения атмосферного воздуха при неблагоприятных для рассеяния вредных веществ условиях необходимо прогнозировать и учитывать эти условия.
Суть статистических методов заключается в прогнозировании распространения загрязнения на основе регулярных замеров в точках контроля и
Использование объектного подхода при построении структуры ГИС-проекта
ГИС проект Arc View 3.1 представляет собой набор документов (таблиц, графиков, компоновок картографических материалов), текстов программ и интерфейсов пользователя.
Все компоненты объектно-ориентированной методологии (ООМ), такие объектно-ориентированное проектирование, объектно-ориентированный анализ и объектно-ориентированное программирование используются при разработке ГИС проекта в ArcView.
Элементы ГИС проекта: Вид (карта), Тема (слой карты), Легенда и другие являются отдельными классами объектов; им присущи свойства наследования, иерархии, полиморфизма. На рисунке 7 показана иерархия классов, отвечающих за отображение графики в Виде.
Как показано на рисунке 7, графика в Виде (Класс View) представлена набором тематических слоев или Тем (Класс Theme), включающих в себя набор логически связанных пространственных объектов разной формы (производные класса Shape). В ArcView отдельная Тема, может содержать объекты только одного типа (линейные, точечные и площадные). Например, Тема «Дороги» содержит линейные объекты; Тема «Постройки» - площадные; «Населенные пункты», в зависимости от масштаба карты, - точечные или площадные.
На самом верхнем уровне иерархии классов находится класс Obj. Это абстрактный суперкласс, и все прочие классы (Application - Приложение, Со-ordSys - координатная система, Shape - Форма, Theme - Тема и другие) являются производными от Obj и наследуют такие его свойства, как правила преобразования, механизмы запросов и управления [14].
В оответствии с идеологией ООМ, для расширения стандартных функций ArcView предусмотрен механизм подключаемых внешних и внутренних модулей. В качестве примера внутренних модулей расширений можно привести такие:- Report Writer/Генератор отчетов - обеспечивает прямую связь с Crystal Reports для увеличения возможностей построения отчетов и графиков.- Geoprocessing/Пространственные операции - использует интерфейс Мастеров для создания буферных зон, разбиения, пересечения, вырезания, объединения объектов разных тем.- Grid and Graticules/Координатная сетка - используется в компоновках для добавления заданных пользователем координатных и других сеток к карте.- CAD Reader обеспечивает прямую поддержку для файлов AutoCAD (DWG, DXF) и MicroStation (DGN) и другие.
Дополнительные (внешние) модули ArcView - это ArcView Spatial Analyst - предназначен для создания, отображения и анализа растровых данных в виде регулярной сетки (грид); ArcView 3D Analyst - включает средства для создания, анализа и отображения трехмерных данных и другие.
Разработчик ГИС проекта может дополнять список расширений своими программами, написанными на языке Avenue. Понятно, что созданная на базе объектно-ориентированной методологии ГИС ArcView предлагает богатый инструментарий для картографического моделирования. Этот инструментарий необходимо использовать для решения задач, поставленных в первой главе. Имитационное моделирование - это метод исследования и анализа математических моделей, который заключает в себе возможности представления величин, имеющих случайный характер, наряду с величинами с заранее известным поведением. Только данный метод позволяет рассмотреть процессы и ситуации в динамике их развития. При проведении имитационного эксперимента сначала имитируется, поведение исследуемой системы в условиях, максимально приближенных к реальным. Далее на основании результатов имитации делаются выводы о поведении реальной системы и определяются условия, при которых выбранный критерий качества достигает экстремальных значений. В имитационной модели должны быть описаны лишь правила действии объектов системы. Модель строится таким образом, что в ходе ее испытаний объекты начинают функционировать «самостоятельно», выполняя предписанные им операции и взаимодействуя друг с другом. Задача исследователя сводится, таким образом, к наблюдению и последовательной модификации модели, а также к обозрению получаемых данных. Достоинства имитационного моделирования таковы: - гибкость и универсальность метода, - низкий уровень априорной информации, - возможность управлять масштабом времени, в котором функционирует исследуемая система, - нет необходимости в аналитическом решении математических соотношений, достаточно лишь разработать комплексную программу, описывающую поведение компонентов системы и взаимодействия между ними. Недостатки - результаты имитации носят более частный характер, чем информация, полученная при аналитическом решении. Тем не менее, исследования показывают, что использование единой модели для прогноза экологической ситуации на достаточно длительное время обычно не выдерживает испытаний на точность прогноза. При этом правильная проверка адекватности модели - это оценка ее способности воспроизводить или предсказывать характеристики поведения системы, общие взаимосвязи переменных, изменяющихся во времени, тенденцию к усилению или ослаблению возмущений, вызванных внешними причинами, что и позволяет производить имитационная модель. Известно, что на процесс распространения загрязнений влияют множество факторов, имеющих случайный характер (сила и направление ветра, распределение концентраций примесей в пространстве и т.д.) и факторов, поведение которых известно заранее - сезонная интенсивность образования выбросов и другие. Аппарат имитационного моделирования позволяет реализовать динамику экологических процессов, учесть, например, нестационарность выбросов (и таким образом избежать неоправданного завышения значений концентраций и больших штрафов за загрязнение окружающей среды, трат лишних средств на проведение природоохранных мероприятий).
Разработка методики расчета концентраций вредных веществ на базе динамических ГИС-моделей загрязнения
Методика расчета концентраций вредных веществ на базе ГИС-моделей загрязнения состоит из следующих основных частей: 1. Расчет максимальных приземных концентраций вредных веществ; 2. Расчет параметров распределения приземных концентраций относительно каждой оси розы ветров; 3. Построение интегральной поверхности зоны загрязнения вдоль каждого из направлений ветра; 4. Настройка модели процесса распространения загрязнений; 5. Имитационное моделирование распространения загрязнений с использованием ГИС-технологий, сохранение результатов в репозитории. Рассмотрим эти этапы более подробно. Расчет поля максимальных приземных концентраций вредных веществ Для расчета полей максимальных концентраций вдоль каждого из і -направлений ветра используется методика ОНД-86 (подробное описание методики в подразделе 1.2.1). Степень загрязнения атмосферы выбросами вред ных веществ из непрерывно действующих источников здесь определяется по наибольшему значению разовой приземной концентрации вредных веществ (Cmj), которая устанавливается на некотором расстоянии (xmj,) от места выброса при неблагоприятных метеорологических условиях, когда скорость ветра достигает опасного значения, и в приземном слое происходит интенсивный турбулентный обмен. M,(t) - исходная концентрация примеси в порции выброса, мг/м3. Mj(t) пропорциональна /Юи (0; j Wj (t) - линейная скорость газов на выбросе, м/с. Wj (t) обратно пропорциональна Uj(t); AT(t) - разность температур между температурой газа в выбросе и воздухом, град; cmj - максимальная приземная концентрация вредных веществ, мг/м3; xmi расстояние от источника нагретых выбросов до границы зоны cm , м. Расчет параметров распределения приземных концентраций веществ-загрязнителей относительно каждой оси розы ветров Согласно ОНД-86 принят гауссов закон распределения концентраций вредностей перпендикулярно к направлению ветра.
Согласно этой модели, можно рассчитать значения приземных концентраций примеси для каждой точки поверхности. При этом распределение полей максимальных концентраций при разных скоростях ветра будет иметь вид, показанный на рисунке 13. где X - вероятность ошибки при определении значения /л по известной теоретической дисперсии D, X 1. Вероятность ошибки принимает ся в диапазоне (0,05...0,2) в зависимости от требуемой точности расчета. При уровне значимости близком к единице, уменьшается вероятность ошибки (более точно можно рассчитать значение JU по известной теоретической дисперсии D). Построение интегральной поверхности зоны загрязнения вдоль каждого из направлений ветра После выброса из источника примесь рассеивается, а с течением времени оседает, накапливается в приземном слое атмосферы. Определим понятие «интегральная поверхность зоны загрязнения вдоль оси воздействия ветра» для приземного слоя атмосферы. По гауссовой модели, горизонтальная и вертикальная дисперсии примеси подчиняются нормальному закону распределения. Но поскольку пере-нос ветром заметно сильнее диффузии в перпендикулярном направлении, в модели гаусса параметры нормального распределения входят в итоговое уравнение только как промежуточные величины. Т.е. использовать в явном виде нормальный закон для моделирования распределения примеси не представляется возможным. В условиях, когда можно выделить один фактор, оказывающий превалирующее воздействие на рассеяние (ветер), логнормальный закон является более удобной формой описания распределения примеси, скапливающейся в приземном слое атмосферы вдоль оси направления ветра, [35]. В направлении, перпендикулярном оси воздействия ветра все факторы, оказывающие влияние на рассеяние действуют достаточно равномерно, так что их суммарное воздействие можно описать нормальным законом распределения
Апробация геоинформационного подхода на базе имитационной модели
Блок «Вывод отчетных документов, карт» предполагает отображение полей концентраций примеси, участков превышений ПДК, идентификацию зон аварийных превышений, идентификацию источников, определение безопасных режимов работы источников, границ расчетных санитарно-защитных зон. Согласно модели данных ГИС, графические данные хранятся в специальных индексированных двоичных файлах, оптимизированных для быстрого отображения и доступа к ним, а атрибутивные данные хранятся в таблицах, причем число записей в таблицах равно числу графических объектов в двоичных файлах. Связь между этими двумя типами данных осуществляются с помощью поля общего идентификатора. На рисунке 21 отдельно показан Блок 3 «Создание сценария моделирования». При задании сценария устанавливаются следующие временные характеристики: - Начальный момент времени: Тнач; - Период моделирования: Т0= AT, ; - Шаг моделирования (координатный интервал времени): ДТ = AT, ; - Интенсивность источника I: порция выброса за Т\\ - Частота изменчивости і-го внешнего воздействия: Т, ; - Частота изменчивости j-ro параметра источника: Tj3 Tj; - Частота принятия решений: Т4; - Интенсивность оседания примеси: доля примеси за Т5. Все моменты времени задаются относительно Тнач и расположены в интервале (Тнач , Тнач + Т0 ). Кроме того, все моменты времени больше или равны AT. Блоки с 6-го по 9-й, а также 13-й и 15-й подробно описаны в Главе 3 и соответствуют основным этапам реализации методики расчета концентра ций. В блоке «Наложение модели загрязнения на поверхность» используются функции географического анализа данных, описанные в разделе 2.1. Интегральные поверхности зон загрязнения, участвующие в построении ГИС моделей загрязнения приземного слоя атмосферы, рассчитываются на конец каждого расчетного периода, сопровождаются атрибутами времени и хранятся в виде формул. Блок «Оседание» реализуется в соответствии со стандартной методикой [17]. Здесь учитывается плотность воздуха, плотность вещества, размер частиц вещества, коэффициент вымывания примеси осадками и другие параметры. В блоке 14 выполняется проверка адекватности модели загрязнения фактическим наблюдений. Предварительно для настройки модели производится ряд контрольных (элементарных) расчетов, по результатам которых судят о логичности и непротиворечивости ее построения.
При необходимости модель корректируют и вновь производят контрольный расчет.
Согласно проведенным исследованиям, на достоверность результатов в значительной степени оказывает влияние точность представления метеорологических параметров (т.е. достоверность исходных данных моделирования). Точность прогноза, кроме того, зависит от временных параметров сценария модели. Имитационная модель, прошедшая проверку на адекватность, может использоваться для решения текущих задач мониторинга атмосферы (экологический контроль, прогнозирование загрязнения, поддержка принятия решений по управлению производством и других). При этом на базе ГИС осуществляется интеграция метеорологической, технико-экономической информации и географических данных о территории горнопромышленного региона. Основные функциональные возможности имитационной модели таковы: - моделирование распространения загрязнения за любой период по заданному географическому объекту (СЗЗ, жилая зона, группа расчетных точек и т.д.) для заданного источника (источников); - формирование в виде диалога сложных запросов и выборка из базы атрибутивных данных; - поиск данных посредством обращения к накопленной информации через запросы к картографическому изображению на экране дисплея; - представление результатов перечисленных выше действий в виде тематических карт, таблиц и графиков; - районирование путем выделения цветом объектов на карте в соответствии с заданной цветовой шкалой диапазонов значения параметра (например, концентрации вещества-загрязнителя) и другие. 4.2. Апробация геоинформационного подхода на базе имитационной модели Для тестирования имитационной модели распространения загрязнений были использованы данные за 1997-2002 годы. От метеорологов получены следующие данные: повторяемость направлений ветра и скорость ветра по направлениям; осадки; даты появления и схода снежного покрова; повторяемость приземных и приподнятых инверсий. Форма представления этих данных показана в Приложении 1. Основные результаты расчетов приведены в Приложении 2, на рисунках 22, 23 и в таблице 11. ІІШЮІК ЗЗ юіі СЗЗ На базе имитационной модели пронедеио сравнение точности расчетов по традиционной гауссовой модели рассеяния и по предложенной автором динамической модели распространения загрязнений. При сравнении использованы такие соотношения [36, 37]: 1. Относительная погрешность расчетов: Error{x ,, ,) = 100 С{х„у,)-С (.w,) П-V.v,) 2. Средняя квадратичная ошибка: RMSE= l f lCix yJ-C ix,,} ,))2 , здесь (хі.Уі) координаты расчетных точек; С(Х[,у,)- измеренное значение концентрации; С (х,у) - расчетное значение концентрации. Сравнение показало снижение средней квадратичной ошибки 15% при применении динамической модели, предложенной авторов 9] 3. Средняя ошибка расчетов с использованием полей концентраций: Ej(t) - ошибка расчета по методу j для і-го значения концентрации в момент времени t; Zj(t) - сводное поле концентрации, построенное по данным наблюдений в момент времени t (представляет собой объединение наблюдаемых-полей с i-ым заданным значением граничной концентрации); z jj(t) - сводное поле концентрации, построенное с использованием метода j в момент времени t (представляет собой объединение расчетных полей с i-ым заданным значением граничной концентрации); S(z) - площадь поля. В таблице 12 показано сравнение полей концентрации, рассчитанных по методике автора и нормативной методике ОНД-86 с фактическими данными наблюдений. На рисунке 22 фактически замеренные концентрации примеси показаны сплошной черной линией.
При этом средняя ошибка расчетов по традиционной гауссовой модели, составляет 16,697 %. Для предложенной методики средняя ошибка -11,890%. модулей, которые позволят снизить размерность и трудоемкость проектирования, сделать имитационную модель открытой системой. Разработанный объектно-ориентированный метод представления загрязнения природной среды в виде динамических ГИС моделей может быть применен при моделировании экологического состояния любого промышленного региона, там, где используются пространственные данные, распределенные во времени. Кроме того, разработка и использование динамических ГИС моделей зон загрязнения позволит не только обобщать, ранжировать и организовывать разнородную информацию, полученную в результате проведения мониторинга, но и активно использовать ее в целях экологического контроля и управления. Так, инструментарий ГИС позволяет осуществлять пространственные запросы к данным и выбирать, все жилые объекты, попавшие в зону загрязнения со значением концентрации примеси, превышающим ПДК в заданное число раз. Для таких объектов следует разработать необходимые защитные мероприятия или дать рекомендацию провести дополнительные исследования загрязнения на объектах. На базе созданной имитационной модели распространения загрязнений предполагается решать задачи анализа и контроля сети мониторинга (сокращать количество постов наблюдений). Поля концентраций примеси, наложенные на карту поверхности, могут быть использованы: - при проектировании природоохранных мероприятий (планировании границ санитарно-защитных зон, территорий, участков лесопосадок и т.д.). - для анализа взаимосвязей между различными факторами производства и состоянием окружающей среды (выявление зависимости увеличения концентрации на заданном участке расчетной площадки от сезонной интенсивности выбросов и другие). Перспективным является исследование картографических образов -моделей загрязнения с помощью паттерн-анализа. Этот метод позволяет рас считывать для заданного источника типичные рисунки загрязнений по различным классам загрязняющих веществ и, далее, используя ограниченное количество фактических измерений, достраивать всю карту загрязнений на выбранный период. Например, параметры, характеризующие распространение примеси (изменение температуры; изменение интенсивности выбросов, связанное с переходом на зимний режим работы котельных), меняются друг относительно друга не как угодно, а поддерживают определенные соотношения. Такое стабильное соотношение ассоциированных друг с другом параметров будет более типичным, чем отклонения от него. Оно называется паттерном (буквально - "узор") и относительно легко распознается на карте. Найденный паттерн может применяться как элемент портрета экологической ситуации. Перспективы использования разработанного геоинформационного подхода, включают и моделирование распространения загрязнений в воде, почве, различных слоях атмосферы. Геоинформационный подход применим при моделировании различных ситуаций, связанных с использованием пространственных данных, изменяющихся во времени.
