Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Анализ проблем, связанных с обработкой пространственной информации о воздействии промышленности на качественные характеристики водных объектов 13
1.1 Анализ проблем оценки воздействия промышленности на водные объекты 13
1.2 Сравнительный анализ информации и существующих информационных систем, используемых для оценки воздействия промышленности на качественные характеристики водных объектов в РФ 17
1.3 Анализ методов для определения водосборных бассейнов постов мониторинга 29
Результаты и выводы по 1-й главе 40
ГЛАВА 2. Разработка методов обработки пространственной информации для оценки воздействия промышленнности на качественные характеристики водных объектов на основе геоинформационных технологий 42
2.1 Анализ схемы управления и охраны водных объектов от воздействия промышленности (на примере зоны проведения Олимпиады 2014 г.) 42
2.2 Схема использования, обработки и анализа пространственной информации о воздействии промышленности на водные объекты 51
2.3 Разработка метода совместного описания и обработки пространственной информации для оценки воздействия промышленности на качественные характеристики водных объектов 60
2.4 Разработка метода определения объектов промышленности, оказывающих негативное воздействие на качественные характеристики водных объектов
2.5 Разработка метода визуализации информации, представленной в виде многомерных информационных объектов, о результатах мониторинга состояния водных объектов 77
Результаты и выводы по 2-й главе 88
ГЛАВА 3. Разработка гис для оценки воздействия промышлеьшых объектов на качественные характеристики водных объектов .90
3.1 Разработка функциональной модели процесса обработки пространственной информации для оценки о воздействия промышленности на качественные характеристики водных объектов 90
3.2 Разработка информационной модели процесса обработки пространственной информации для оценки воздействия промышленности на качественные характеристики водных объектов 93
3.3 Разработка алгоритмов ввода, хранения и обработки пространственной информации и решение на их основе задач по оценке воздействия
промышленности наводные объекты 104
Результаты и выводы по 3-й главе 118
ГЛАВА 4. Реализация и внедрение георшформационнои системы для информационной поддержки процессов оценки и снижения вредного воздействия промышленности на состояние водных объектов в зоне проведения олимпиады сочи-2014 и анализ ее эффективности 119
4.1 Основные требования к геоинформационной системе Кубанского БВУ .119
4.2 Реализация геоинформационной системы «Олимп-Вода» 124
4.3 Основные результаты внедрения геоинформационной системы 139
4.4 Анализ эффективности внедрения геоинформационной системы в Кубанском бассейновом водном управлении 142
Результаты и выводы по 4-й главе 149
Заключение 150
Список литературы
- Сравнительный анализ информации и существующих информационных систем, используемых для оценки воздействия промышленности на качественные характеристики водных объектов в РФ
- Схема использования, обработки и анализа пространственной информации о воздействии промышленности на водные объекты
- Разработка информационной модели процесса обработки пространственной информации для оценки воздействия промышленности на качественные характеристики водных объектов
- Основные результаты внедрения геоинформационной системы
Введение к работе
Актуальность работы
Водные ресурсы как разновидность природных ресурсов играют существенную роль в развитии экономики Российской Федерации, поскольку без обеспечения населения чистой питьевой водой и определенных запасов водных ресурсов не может быть обеспечено высокое качество жизни и дальнейшее социально-экономическое развитие общества. Водные объекты и ресурсы характеризуются значительной неравномерностью распределения по территории России. В европейской части РФ сосредоточено более 70 процентов населения и производственного потенциала, на которые приходится около 10 процентов водных ресурсов. Таким образом, рациональное управление водными ресурсами, защита и охрана водных объектов от негативного воздействия промышленных предприятий является одной из первостепенных задач по жизнеобеспечению государства.
Вместе с тем, в Российской Федерации существуют отдельные территории, к экологической обстановке в которых уделяется повышенное внимание как со стороны правительства и населения страны, так и международного сообщества, в связи с политической значимостью и резонансными событиями, которые там будут происходить. Одним из таких значимых событий является проведение XXII Олимпийских и XI Паралимпийских зимних игр на территории города Сочи в 2014 году (далее Олимпиада Сочи-2014).
В связи с тем, что окружающая среда является третьим измерением олимпийского движения, наравне со спортом и культурой, комплексный мониторинг и оценка состояния водных и других природных объектов, позволяющие повысить их защищенность от отрицательного воздействия существующих и вновь строящихся промышленных и спортивных объектов, являются важными и необходимым задачами органов государственной власти различных уровней. Поскольку строительство олимпийских объектов, дорог и других объектов инфраструктуры при подготовке и проведении Олимпиады Сочи-2014 может привести к дополнительному промышленному загрязнению и истощению природных и, в том числе, водных объектов. При этом основным фактором, влияющим на качество принимаемых решений по защите водных объектов от вредного воздействия промышленности, является наличие у ответственных лиц актуальной, полной и точной пространственной и атрибутивной информации, описывающей водные объекты и их состояние, посты мониторинга и промышленность (заводы, промышленные предприятия и др.), характеризующиеся протяженностью и распределенностью по всей территории проведения Олимпиады Сочи-2014. В связи с этим при организации информационного обеспечения процессов контроля и управления для оценки воздействия промышленности на качественные характеристики водных объектов, в качестве технологической основы предпочтительнее и наиболее перспективно использовать геоинформационные системы (ГИС).
Аспектам проектирования и создания систем информационного обеспечения управления в различных отраслях, в том числе для управления водными ресурсами, посвящены работы отечественных и зарубежных авторов, в частности работы Р. 3. Хамитова, Б. Г. Ильясова, В. Г. Крымского, В. И. Данилова-Данильяна, М. А. Шахраманьяна, Н. И. Юсуповой, В. Г. Пряжинской, М. В. Болгова, В. И. Ва-
сильева, Э. Кодда, Ш. Шекхара, Р. Томлинсона, М. Эгенхофера и др., однако, в них обработке пространственной информации для оценки воздействия промышленности на качественные характеристики водных объектов с применением геоинформационных технологий уделялось недостаточно внимания, поэтому данная задача является актуальной как в теоретическом, так и в практическом плане.
Цель и задачи исследования
Целью исследования является разработка методов и алгоритмов обработки пространственной информации и их применение для оценки воздействия промышленности на качественные характеристики водных объектов, для повышения эффективности информационной поддержки процессов оценки и снижения вредного воздействия промышленности на состояние водных объектов.
Для достижения поставленной цели в диссертационной работе необходимо решить следующие задачи:
На основе системного анализа процессов и информации, используемой для оценки воздействия промышленности на состояние водных объектов в Российской Федерации, сформулировать требования к составу и виду пространственной и атрибутивной информации.
Разработать метод совместного описания и обработки (геокодирования информации о водопользователях, в том числе, объектов промышленности, верификации номеров государственной регистрации водопользователей и др.) разнородной (по типу, способу описания и формату) пространственной информации из различных источников (бумажных и электронных документов Государственного водного реестра, статистической отчетности об использовании воды, протоколов результатов мониторинга состояния водных объектов и др.) для оценки воздействия промышленности на качественные характеристики водных объектов для последующего определения объектов промышленности, оказывающих вредное воздействие на состояние водных объектов.
Разработать метод определения объектов промышленности, оказывающих негативное воздействие на качественные характеристики водных объектов, для оперативного установления потенциальных предприятий-загрязнителей.
Разработать метод визуализации пространственной информации, представленной в виде многомерных информационных объектов, о результатах мониторинга состояния водных объектов для сокращения времени оценки воздействия промышленности на состояние водных объектов.
Разработать функциональную и информационную модели процесса обработки пространственной информации для оценки воздействия промышленности на качественные характеристики водных объектов.
Разработать алгоритмы и их программную реализацию для информационной поддержки процессов оценки и снижения вредного воздействия промышленности на состояние водных объектов (на примере зоны проведения Олимпиады Сочи-2014).
Методика исследования
В работе использовались методы системного анализа сложных систем, структурного анализа и проектирования (SADT), унифицированный язык моделирования (UML), математический аппарат теории множеств, методы геоинформа-
пионного моделирования, концепция многомерных моделей данных, теория реляционных и объектно-ориентированных баз данных.
Научная новизна
Научная новизна работы содержится в следующих результатах:
Метод совместного описания и обработки пространственной информации для оценки воздействия промышленности на качественные характеристики водных объектов, основанный на теоретико-множественном описании с единых методических позиций разнородной пространственной информации из различных источников, позволяющий в последующем определить объекты промышленности, оказывающие вредное воздействие на состояние водных объектов.
Метод определения объектов промышленности, оказывающих негативное воздействие на качественные характеристики водных объектов, отличающийся построением границ водосборных бассейнов для любых точек забора воды (в частности, мобильных постов мониторинга), на которых было зарегистрировано превышение нормативного значения загрязняющего вещества, позволяющий определить перечень потенциальных предприятий-загрязнителей на основе информации об их местоположении и перечне сбрасываемых веществ.
Метод визуализации пространственной информации, представленной в виде многомерных информационных объектов, о результатах мониторинга состояния водных объектов, отличающийся использованием предложенного в работе объектно-полевого преобразования многомерных информационных объектов, позволяющий осуществить переход от объектной модели пространственных данных к полевой модели данных и, тем самым, сократить время для оценки воздействия промышленности на качественные характеристики водных объектов.
Практическая значимость
Практическую значимость работы представляют следующие результаты:
Функциональная и информационная модели процесса оценки воздействия промышленности на качественные характеристики водных объектов (на примере зоны проведения Олимпиады Сочи-2014), позволяющие разработать алгоритмы и базу пространственных данных геоинформационной системы органов государственной власти, осуществляющих контроль состояния водных объектов.
Алгоритмы и их программная реализация в составе ГИС для информационной поддержки процессов оценки и снижения вредного воздействия промышленности на состояние водных объектов (на примере зоны проведения Олимпиады Сочи-2014), позволяющие автоматизировать процессы ввода результатов мониторинга состояния водных объектов, определения предприятий, негативно воздействующих на водные объекты, верификации номеров государственной регистрации водопользователей (в том числе, промышленности), геокодирования промышленных предприятий на основе информации о водопользователях из Государственного водного реестра, построения водосборных бассейнов для любых точек забора воды.
Основные результаты работы внедрены в Кубанском бассейновом водном управлении Федерального агентства водных ресурсов (свид. об офиц. per. программы для ЭВМ: № 2009641665 от 1.09.2009 г. и № 2009614389 от 20.08.2009 г.), а также в учебном процессе УГАТУ.
Связь темы исследования с научными программами
Работа выполнена в период 2007-2010 гг. на кафедре геоинформационных систем Уфимского государственного авиационного технического университета в рамках государственных контрактов № И-07-04 «Развитие геоинформационной системы Росводресурсов» (2007), № И-08-08 «Наполнение базы атрибутивных данных ГИС Росводресурсов специализированной информацией и разработка дополнительных функций» (2008), № И-09-01 «Разработка информационной системы представления сведений о состоянии водных объектов в зоне проведения олимпийских игр Сочи-2014 (ИС Олимп-Вода)» (2009), № И-10-14 «Разработка подсистемы ввода, обработки, хранения и формирования отчетов о состоянии водных объектов в зоне проведения олимпийских игр Сочи-2014 в составе ИС Олимп-Вода» (2010) и договора №ИФ-ГС-18-09-ХК «Разработка геоинформационных компонентов информационной системы представления сведений о состоянии водных объектов в зоне проведения олимпийских игр Сочи -2014 (ИС Олимп-Вода)» (2009).
На защиту выносятся
Метод совместного описания и обработки пространственной информации для оценки воздействия промышленности на качественные характеристики водных объектов.
Метод определения объектов промышленности, оказывающих вредное воздействие на качественные характеристики водных объектов.
Метод визуализации пространственной информации представленной в виде многомерных информационных объектов о результатах мониторинга состояния водных объектов.
Функциональная и информационная модели процесса обработки пространственной информации для оценки воздействия промышленности на качественные характеристики водных объектов.
Алгоритмы и их программная реализация для информационной поддержки процессов оценки и снижения вредного воздействия промышленности на состояние водных объектов (на примере зоны проведения Олимпиады Сочи-2014).
Апробация работы
Основные теоретические и практические результаты работы были представлены на следующих научно-технических конференциях и семинарах: Международной научно-практическая конференции «Computer Science and Informational Technologies» (GS/T'2008-2010); Всероссийской зимней школе-семинаре аспирантов и молодых ученых (Уфа, 2008-2010); Семинаре «Проблемы совершенствования подготовки IT-специалистов в высшей школе на основе требований рынка» (Уфа, 2007); Всероссийской конференции «Использование ГИС-технологий ESRI и ERDAS в нефтегазовой отрасли» (Тюмень, 2008); Межрегиональной конференции, посвященной международному дню воды (Уфа, 2010); Конференции пользователей ESRI в России и странах СНГ (Москва, 2008-2009).
Публикации
Основные положения и результаты диссертационной работы опубликованы в 15 источниках, включающих 9 статей, из них 2 в изданиях, входящих в перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий, выпускаемых в Российской Федерации в соответствии с требованиями ВАК Минобразования и науки
РФ, 2 материала конференций и семинаров, 2 свидетельства о регистрации программ для ЭВМ, 2 учебно-методические работы.
Структура и объем работы
Работа включает введение, 4 главы основного материала, заключение, библиографический список и приложения. Работа без библиографического списка и приложений изложена на 151 странице машинописного текста, включает в себя 64 рисунка, 3 таблицы, 65 формул. Библиографический список включает 156 наименований.
Сравнительный анализ информации и существующих информационных систем, используемых для оценки воздействия промышленности на качественные характеристики водных объектов в РФ
Предлагаемые в работе: методы; обработки, пространственной информации для оценки воздействия? промышленности на качественные характеристики (гидрохимические, гидробиологические и др.) поверхностных водных объектов основываются, в частности, на идентификации предприятий, пространственно размещенных в водосборном бассейне (зоне ответственности) поста: мониторинга; Под термином- «зона ответственности» поста мониторинга понимается некоторый; участок территории, ограниченный формой рельефа, поверхностный сток вод с которой попадает в водный объект, и замкнутый на: соответствующий пост мониторинга, контролирующий качественные показатели водного объекта на данном: участке. Таким образом;, для решения задачи определения зон ответственности постов мониторинга требуется создание и использование цифровой модели рельефа, которая может быть построена различными методами, каждый из которых рассмотрим в отдельности.
Прежде всего, дадим определение термину цифровая модель рельефа (ЦМР, digital elevation model, DEM): под ЦМР понимается совокупность значений отметок превышений рельефа, приуроченных к узлам достаточно мелкой регулярной сети, и является цифровым выражением высотных характеристик рельефа на топографической карте. Существует 4 метода представления поверхностей: 1) дискретное представление в виде точек, представляющих собой отметки высот; 2) отображение с помощью горизонталей; 3) TIN; 4) GRID (рис. 1.3, [128]).
Методы представления цифровой модели рельефа [128] Регулярная сеть (GRID) - цифровая модель, представляющая собой регулярную матрицу значений данных, полученную при интерполяции исходных данных, каждый элемент которой имеет определенное значение. Регулярная сеть используется для моделирования поверхностей и является растром, состоящим из. ячеек (пикселей или элементов) имеющих ширину и длину (для упрощения интерпретации равные друг другу). Каждая ячейка это квадрат, представляющий определенную часть территории. Все ячейки растра должны быть одного размера. Ячейки растрового набора данных могут быть любого размера, но они, должны быть достаточно»малы, чтобы отразить все детали, необходимые для анализа данных. Ячейка может представлять квадратный километр, метр или сантиметр, в зависимости от решаемой задачи. Растры- относятся к непрерывным данным, которые также называются полевыми, недискретными или поверхностями. ЦМР является одним из типов непрерывной поверхности и ячейке присваивается значение высоты, вычисляемое в зависимости от местоположения каждой точки поверхности от фиксированной опорной точки, которой является уровень моря. Рассмотрим более подробно методы построения цифровых моделей рельефа.
Метод обратно взвешенных расстояний
Метод обратно взвешенных расстояний (ОВР)» основан на главном принципе географии: чем ближе расположены объекты, те более они похожи. Таким образом, для ячейки, значение которой не измерено, в пределах заданной окрестности (или расстояния) будет вестись поиск измеренных значений. Поскольку более близкие значения должны» быть более похожи, на расчет значения ячейки они окажут больше влияния, чем дальние значения, отсюда название метода «Вес, обратно пропорциональныйфасстоянию» - чем больше расстояние, тем меньше вес значений. Данный процесс выполняется для каждой ячейки в исследуемой области. ОВРвычисляет значения ячеек по среднему от суммы значений точек замеров, находящихся вблизи каждой ячейки. Чем ближе точка к центру оцениваемой ячейки, тем больший вес, или влияние, имеет ее значение в процессе вычисления среднего. Метод ОВР предполагает, что влияние значения измеренной переменной убывает по мере увеличения расстояния от точки замера. Метод обратно взвешенных расстояний позволяет использовать барьеры, которые представляют собой полилинии, используемые для установки границы поиска точек измерений. Полилиния может представлять обрыв, горный хребет или другой разрыв в ландшафте. При вычислении значения ячейки будут учитываться только точки, расположенные по ту же сторону барьера, что и ячейка (рис. 1.4) [128]. Метод обратно взвешенных расстояний имеет следующий вид (формула (1.1)): N Z(s0) = А ZCstl (1.1) =1 где Z(s{) - измеренное значение в ячейке і; Лі - неизвестный вес измеренного значения ячейки /; sQ - расположение ячейки, для которой вычисляется прогноз; N - число измеренных значений. Формула для вычисления весов выглядит следующим образом (формула (1.2)): b = d7 /Zl1duP 53LiAf = l. (1.2)
С увеличением расстояния вес уменьшается за счет коэффициента р. Величина di0 это расстояние между искомой точкой s0 , и /-той опорной точкой, S[. Результирующая поверхность представлена на рисунке 1.5 [128].
Метод Сплайн
Сплайн рассчитывает значения ячеек на основе математической функции, минимизирующей кривизну поверхности, вычисляя наиболее ровную поверхность, точно проходящую через все точки измерений. Идея аналогична растягиванию резиновой пленки, так чтобы она проходила через все точки, при минимизации кривизны поверхности. Она располагается в соответствии с математической функцией от заданного числа ближайших точек при условии прохода через все точки замеров. Этот метод наиболее удобен для медленно меняющихся поверхностей, таких, как высота земной поверхности (рис. 1.6, [128]), уровень грунтовых вод или концентрация вредных веществ.
Существует два метода сплайна: регуляризация и натяжение. Метод регуляризации создает гладкую, постепенно меняющуюся поверхность, значения в которой могут выходить за пределы диапазона значений замеров. _ Метод натяжения меняет жесткость поверхности в зависимости от характера моделируемого явления. Он создает менее гладкую поверхность, значения в которой ближе к рамкам диапазонов значений замеров.
Методы интерполяции обратно взвешенных расстояний и Сплайн называют детерминистическими методами интерполяции, поскольку они непосредственно опираются на окружающие измеренные значения или на заданные математические формулы, определяющие гладкость итоговой поверхности. Вторая группа методов интерполяции состоит из геостатистических методов (таких, как Кригинг), основанных на геомоделях, включающих самокорреляцию (статистическая взаимосвязь между измеренными точками). Поэтому такая технология позволяет не только получить расчетную поверхность, но также определить значение точности или достоверности расчета.
Кригинг похож на ОВР в том, что он учитывает вес окружающих измеренных значений для того, чтобы определить расчетное значение для ячейки, в которой не было данных. Общая формула для обеих интерполяций представляет собой суммирование данных с учетом веса (см. формулу (1.1)). В ОВЕ вес, ЛІ, зависит только от расстояния от оцениваемой ячейки. Однако в Кригинге вес зависит не только от расстояния между отдельной точкой измерения и точкой вычисления, но также от общего-пространственного распределения точек замеров. Для учета пространственного» распределения при назначении веса необходимо вычислить автокорреляцию. Так, в обычном кригинге вес, Л зависит от модели согласования точек замеров, расстояния до оцениваемой- точки и пространственного распределения» точек замеров вокруг оцениваемой точки.
Для расчетов по методу Кригинга необходимо следующее: 1) нужно выявить правила зависимости, 2).вычислить предполагаемое значение. Для решения этих задач Кригинг выполняет двухшаговый процесс: 1) создаются вариограммы и ковариационные функции для оценки значений статистических зависимостей (называемых пространственной автокорреляцией), которые зависят от модели автокорреляции (модели согласования), и 2) определяются предполагаемые значения пустых ячеек. Из-за такого явного разделения задачи на две говорят, что Кригинг использует данные дважды: первый раз для оценки пространственной автокорреляции данных и второй раз для вычислений.значений.
Схема использования, обработки и анализа пространственной информации о воздействии промышленности на водные объекты
Таким образом, анализ схемы управления и охраны водных объектов показал, что в процесс обработки и анализа информации для оценки воздействия промышленных предприятий на качественные показатели водных объектов вовлечено множество специалистов различных ведомств и органов государственной власти, поэтому требуется разработка методов обработки пространственной информации, которые повысят качество информационной поддержки процессов оценки и снижения вредного воздействия1 промышленности на водные объекты.
Для информационного объединения, выделенных в параграфе 1.2, источников информации, используемых для оценки воздействия промышленности на качественные характеристики водных объектов и ресурсов, необходимо с единых методических позиций описать все процессы обработки, загрузки, анализа и извлечении из БД пространственной и атрибутивной информации.
Промышленные предприятия и другие водопользователи, оказывающие негативное воздействие на водные объекты, посты мониторинга, на которых осуществляется контроль состояния водных ресурсов, «зоны ответственности» постов мониторинга и другие окружающие объекты инфраструктуры и окружающей среды характеризуются территориальной привязанностью, то есть любой существующий объект описывается географическими координатами или границами (например, в зависимости от масштаба карты, предприятие описывается либо парой координат, либо некоторой областью). Поэтому информацию о местоположении различных объектов на местности целесообразно анализировать и систематизировать в виде тематических географических карт, которые объединяют базовую топографическую основу и специальную информацию (о постах мониторинга, промышленных предприятиях, водохозяйственных участках и др.) в единое информационное топологическое пространство.
Поскольку (пространственный) анализ воздействия промышленных предприятий на водные объекты требует учета не только планового расположения объектов на местности, но и значения высотных отметок, а любой объект реального мира (природный или. антропогенный) в пространстве характеризуется значениями трех координат: х - координата долготы, у - координата широты, z - высота над уровнем моря. Тогда Т есть функция, описывающая положение этого объекта в пространстве: T = T(x,y,z). (2.1)
Информация о высоте поверхности земли относительно уровня моря в базе пространственных данных хранится только для ограниченного дискретного набора точек (отметок высот) и совокупности изолиний (горизонталей), поэтому необходимо создать цифровую модель рельефа, на основе описанных ранее методов интерполяции, которая позволит использовать функцию (2.1) и определять значение высоты в любой точке местности. Таким образом, в функцию (2.1) можно преобразовать к виду T T Qcy). (2.2)
Для определения местоположения водных объектов, промышленных предприятий, оказывающих воздействие на водные объекты, водопользователей, постов мониторинга и других объектов инфраструктуры бассейновым водным управлением используется цифровая топографическая карта местности масштаба 1:200 000, которая является приближенным описанием местности, и представляющая собой совокупность тематических и общегеографических слоев, каждый из которых содержит простые и сложные объекты, определяемые своими координатами. Одновременно со слоями для описания местности используются космические снимки, цифровые модели рельефа различной степени детализации, «отмывки» рельефа и другие объекты, представленные в виде растров. Поэтому цифровую карту местности предлагается описывать в виде совокупности множества слоев и растров, необходимых для обработки и анализа всей требуемой пространственной информации: Map = {Li,Kr}, і — 1,Щауегз, г = l,nrasters, (2.3) где nlayers - количество векторных слоев, nrasters — количество растров цифровой карты местности. Под слоем понимается совокупность однотипных пространственных объектов, тематически объединенных в границах некоторой территории и имеющих единую систему координат: 1) для точечных объектов (например, водопользователи, колодцы, посты мониторинга, объекты придорожной инфраструктуры и другие) Lpnt = {(( PntSyPnt0 tr 9a і = ї , (2.4) где nPnt — количество точечных объектов в слое.
Разработка информационной модели процесса обработки пространственной информации для оценки воздействия промышленности на качественные характеристики водных объектов
При исследовании изменений в состоянии водных объектов из-за воздействия промышленности часто возникает потребность в установлении зависимости между гидрологическим, гидрохимическими, микро- и гидробиологическими показателями за некоторый период на одном посту мониторинга или на некоторой совокупности постов мониторинга за состоянием водных объектов.
Природные явления и процессы весьма сложны и многообразны, поэтому комплексный учет множества факторов влияющих на данные процессы оказывается практически не реализуемым. В качестве одного из примеров можно привести достаточно распространенное явление в районе Кавказских гор, как ливневый паводок, который зависит не только от количества выпавших осадков, но и от предварительного увлажнения почвы, температуры окружающей среды (наличия или, отсутствия ледяной корки на поверхности земли),, рельефа местности и; типа почв; наличия и типов растительности, а также непосредственной области выпадения.осадков. В связи с невозможностью учета всех факторов? зависимость между количеством.» выпавших осадком: и максимальнымшуровнями поднятия водыносит приближенный характер:
Связи, наблюдающиеся между гидрологическими; явлениями,, бывают в. большинстве случаев- корреляционными? Методкорреляциш широко используется в гидрологических расчетах для; приведения-; коротких периодов наблюдений к длительному периоду. [44]. Многообразие и сложность выявлениям истинных причин изменения или превышения? над нормативным: значений тех или иных показателей; на постах мониторинга обусловлено как отсутствием необходимых ретроспективных сведений о состоянии водных объектов, так и рядом других причин. Поэтому предлагается метод визуализации для сравнения информации о результатах мониторинга состояния водных объектов, который позволит специалистам БВУ и Центрального аппарата Росводресурсов, определить причину изменения значения показателя; путем визуальной оценки пары графиков, каждый из і которых будет показывать динамику изменения значений определенного показателя (задаваемого специалистом, информация о значениях: которого хранится в базе пространственных данных): на выбранном:: посту мониторинга1.
Например, повышение значения концентрации: загрязняющего вещества в водном объекте на посту мониторинга в определенную дату может быть связано с уменьшением величины расхода воды, в связи с возросшим водопотреблением определенного промышленного предприятия — водопользователя в «зоне ответственности» поста мониторинга, данная? корреляционная связь: может быть определена путем анализа соответствующей пары графиков. На рисунке 2.18 приведен график изменения значений показателя bs от времени за период:(tl,t4) на посту мониторинга тпс, красным цветом проведена линия, соответствующая нормативному значению показателя — (p(bs): obsc = obsc(t), bs = const, mc = const, (2.56) пост мониторинга и показатель - константы, задаваемые аналитиком, время меняется в диапазоне, определяемом аналитиком.
Для сравнения измерений строится по аналогичному принципу график изменения другого показателя, после чего аналитиком производится визуальная оценка корреляционной связи. При анализе динамики изменения и взаимосвязи определенной пары показателей на совокупности постов мониторинга, предлагается применять следующие виды графиков: 1) график изменения значений v-ro показателя от расстояния поста мониторинга от устья, на дату t (рис. 2.19). Данный вид графиков целесообразно применять только в том случае, если посты мониторинга расположены на одном водном объекте (число постов может варьироваться).
График изменения значений 5-го показателя за период (tl,t4) на с-ом посту мониторинга 2) график изменения значений v-ro показателя от номера поста мониторинга в выборке, определяемой аналитиком, на дату t (рис. 2.20). Данный вид графиков можно применять в случае расположения постов мониторинга как на одном, так и на разных водных объектах. Для сравнения измерений аналогично строится два графика для разных показателей, после чего аналитиком производится визуальная оценка корреляционной связи.
Разработанный метод, который позволяет отобразить результаты измерений нескольких показателей на совокупности постов мониторинга для последующей экспертной оценки воздействия промышленности на водные объекты путем определения зависимости между гидрологическим, гидрохимическими, микро- и гидробиологическими показателями за некоторый период на одном посту мониторинга или на некоторой совокупности постов мониторинга.
Используемые в настоящее время в государственных службах и ведомствах методы анализа для оценки воздействия промышленности на качественные характеристики водных объектов характеризуются недостаточной оперативностью, связанной с реализацией на основе OLTP-CHCTGM, также ограниченными возможностями совместного анализа больших групп параметров в их системном единстве. К недостаткам применяемых методов также можно отнести высокую трудоемкость выполнения процесса анализа, значительное время подготовки и аналитической обработки данных [84]. Поэтому комплексное решение задач оперативного анализа требует интеграции традиционного OLAP-подхода с геоинформационными технологиями с учетом специфики решаемых задач.
Внедрение в крупные системы технологии OLAP является сравнительно новым подходом к анализу данных, получающим в последние десятилетия все более частое и широкое применение [139]. Интеграция OLAP и ГИС предполагает развитие методов пространственного оперативного анализа данных за счет интеграции OZ P-технологий и методов ГИС-средств обработки, хранения и визуализации, что позволит повысить информационную обеспеченность руководства и специалистов ведомств, осуществляющих оценку воздействия? промышленности на состояние водных объектов.
Основные результаты внедрения геоинформационной системы
В Федеральном агентстве водных ресурсов разработана и введена в промышленную эксплуатацию геоинформационная: система - ГИС Росводресурсов, котораяосуществляет оперативное обеспечение руководства Росводресурсов и его структурных подразделений полной и достоверной пространственной информацией (справочной и аналитической) для поддержки принятия стратегических и оперативных решений по управлению водными ресурсами. ГИС Росводресурсов реализована в виде веб-приложения на основе- сервис-ориентированной архитектуры, что обеспечивает высокую степень доступности, как для сотрудников; Агентства, так и для удаленных пользователей; использующих систему через Интернет. В рамках ГИЄ Росводресурсов: решены, многие технологические задачи; в связи с этим, для разработки ГИС «Олимп-Вода» необходимо использовать сервис-ориентированную технологию, совместимую с ГИС Росводресурсов.
Основными программными компонентами геоинформационной системы «Олимп-Вода» являются (рис. 4.1): база геоданных (БГД); набор iSOC-сервисов, набор ASP.NET-сервисов и оу/г-модуль.
База пространственных данных обеспечивает хранение атрибутивных и пространственных данных информационной системы.. БПД реализуется-средствами ArcSDE 9.3 и системы управления базами данных Microsoft SQL Server и размещается на сервере базы данных.
ОС-сервисы и ASP.NET-cQpBucbi реализуют отдельные задачи геоинформационной системы. Сервисы создаются на платформах .NETFramework 3.5 и ArcGIS Server 9.3, их функциональность используется клиентским flash-MopynQM, обращение к сервисам выполняется через интернет посредством веб-сервера (Microsoft IIS). Клиентский flash-модуяь загружается» автоматически при обращении специалистов Кубанского БВУ к сайту геоинформационной системы, для работы необходимо наличие на персональных компьютерах специалистов Кубанского БВУ веб-браузера Internet Explorer 7 или выше и флеш-плеера версии 10 или выше: Сервисы реализуют функции геоинформационной системы и напрямую взаимодействуют с базой пространственных данных. Клиентский модуль координирует их работу и реализует интерфейс пользователя.
Пользователю в Кубанском БВУ с помощью геоинформационной системы «Олимп-Вода» передаются сервером из Росводресурсов: обновленные данные наблюдений, обновленные точечные специальные объекты, обновленные площадные объекты зон застройки, пополненные справочники показателей и периодичности наблюдений, присоединенные файлы. Пользователь (оператор или администратор) имеет возможность определять промышленные предприятии, оказывающие негативное воздействие на водные объекты, осуществлять ввод данных наблюдений (результатов мониторинга за состоянием водных объектов), точечных специальных объектов, площадных зон застроек и лесной растительности, пополнять справочники показателей и периодических наблюдений, присоединять файлы, формировать графики для сравнения измерений различных показателей на одном или совокупности постов мониторинга.
Данные дистанционного зондирования и цифровые карты передаются администратору базы данных ГИС «Олимп-Вода», который выполняет необходимую обработку и загрузку в базу геоданных.
Требования к аппаратному и программному обеспечению геоннформационной системы «Олимп-Вода»
Разрабатываемая геоинформационная система «Олимп-Вода» должна функционировать на следующих аппаратных и программных средствах (рис. 4.2).
1. Физический сервер для базы геоданных ГИС «Олимп-Вода» должен иметь следующие характеристики: центральный процессор Intel Хеоп (2 ядра), ОЗУ 4ГБ, RAID 0+1 200 ГБ, локальная сеть Gigabit Ethernet , операционная система (ОС) Microsoft Windows Server 2003 (2008); база пространственных данных информационной системы «Олимп-Вода»-разворачивается под управлением системы управления базой данных Microsoft SQL Server 2005 и ArcSDE 9.3:
2. Физический сервер приложений для ОС-сервисов должен иметь следующие характеристики: центральный процессор Intel Хеоп (2—4 ядра), ОЗУ 4 ГБ, локальная сеть Gigabit Ethernet; ОС MS Windows Server 2003 (2008), ГИС-сервер ArcGISServer 9.3, Microsoft .NETFramework 3.5.
3. Физический сервер приложений (веб-сервер)- для ASP.NET-сервисов и веб-сервера должен иметь следующие характеристики: центральный процессор Intel Хеоп, оперативное запоминающее устройство 4 ГБ, локальная сеть Gigabit-Ethernet, подключение к Интернету 10 Мбит/с; операционная система Microsoft Windows Server 2003 (2008); ГИС-сервер ArcGIS Server 9.3; Microsoft .NETFramework 3.5, Microsoft Office 2003. Рабочие места пользователей геоинформационной системы (пользователей, операторов и администраторов-, работающих в Кубанском БВУ) должны иметь следующие минимальные характеристики: подключение к сети Интернет 1 Мбит/с, центральный процессор Intel Pentium IV, оперативное запоминающее устройство 1 ГБ, монитор 1024x800 17", операционная система Microsoft Windows ХР, веб-браузер Internet Explorer 7 с дополнительным программным обеспечением Flash Player 10.
5. Рабочее место администратора базы геоданных должно иметь следующие характеристики: локальная сеть Gigabit Ethernet, центральный процессор Intel Core Duo, оперативное запоминающее устройство 2 ГБ, дисплей 1280x1024 19", НЖМД 100 ГБ, операционная система Microsoft Windows ХР Professional.
