Содержание к диссертации
Введение
1 Анализ проблем образования и размещени промышленных отходов и проблем обработки пространственной информации об объектах размещения промышленных отходов 14
1.1 Анализ состояния управления промышленными отходами в Российской Федерации 14
1.2 Анализ информационных систем, используемых для управления промышленными отходами на территории региона Российской Федерации 27
1.3 Анализ подходов к обработке пространственной информации об объектах размещения отходов 31
1.4 Постановка задачи исследования 37
Результаты и выводы к главе 1 40
2 Разработка методов обработки пространственной информации о размещении объектов промышленных отходов на основе нечеткой логики 42
2.1 Пространственные данные о размещении объектов промышленных отходов 42
2.2 Принцип описания пространственной информации о размещении объектов промышленных отходов на основе нечеткой логики 48
2.2.1 Описание пространственных отношений между объектами, задействованными в управлении размещением промышленных отходов 48
2.2.2 Формализация описания пространственных отношений между объектами на основе нечеткой логики 52
2.3 Метод ранжирования территорий по степени их пригодности для размещения объектов промышленных отходов на основе нечеткого логического вывода 58
Результаты и выводы к главе 2 69
3 Разработка системы обработки пространственной информации о размещении объектов промышленных отходов на основе нечеткой логики 70
3.1 Разработка функциональной модели процесса обработки пространственной информации о размещении объектов промышленных отходов на основе нечеткой логики 70
3.2 Разработка информационной модели процесса обработки пространственной информации о размещении объектов промышленных отходов на основе нечеткой логики 78
3.3 Разработка алгоритмов обработки пространственной информации о размещении объектов промышленных отходов на основе нечеткой логики 86
Результаты и выводы к главе 3 97
4 Реализация и внедрение системы обработки пространственной информации о размещении объектов промышленных отходов на основе нечеткой логики и исследование ее эффективности (на примере субъекта Российской Федерации) 98
4.1 Разработка структуры системы обработки пространственной информации о размещении объектов промышленных отходов на основе нечеткой логики 98
4.2 Расчет пространственных характеристик размещения объектов промышленных отходов 102
4.2.1 Ранжирование территорий по степени их пригодности для размещения полигонов промышленных отходов 102
4.2.2 Ранжирование территорий по степени их пригодности для мусороперегрузочных станций промышленных отходов 112
4.2.3 Ранжирование территорий по степени их пригодности для размещения границы санитарно-защитной зоны полигона промышленных
4.3 Оценка эффективности системы обработки пространственной информации о размещении объектов промышленных отходов на основе нечеткой логики 125
Результаты и выводы к главе 4 134
Заключение 135
Список сокращений и условных обозначений 137
Список использованной литературы 138
- Анализ информационных систем, используемых для управления промышленными отходами на территории региона Российской Федерации
- Описание пространственных отношений между объектами, задействованными в управлении размещением промышленных отходов
- Разработка алгоритмов обработки пространственной информации о размещении объектов промышленных отходов на основе нечеткой логики
- Ранжирование территорий по степени их пригодности для мусороперегрузочных станций промышленных отходов
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Современное развитие экономики Российской Федерации характеризуется ростом объема и уровня промышленного производства. Вместе с увеличением произведенной промышленностью продукции естественным образом растет количество отходов производства, большая часть которых, как правило, не подлежат повторному использованию и отправляются к местам для захоронения или длительного хранения, и в целях сохранения благоприятной экологической обстановки в окрестностях промышленных предприятий требуется своевременное избавление от них.
Решение подобного рода задач влечет за собой необходимость в комплексном использовании и обработке пространственной информации об объектах размещения отходов и других объектов инфраструктуры, задействованных в управлении промышленными отходами. В связи с этим при организации информационного обеспечения поддержки принятия решений о размещении объектов промышленных отходов в качестве технологической основы предпочтительнее и наиболее перспективно использовать геоинформационные системы (ГИС).
Между тем, для обеспечения адекватной решаемым задачам информационной поддержки нередко приходится сталкиваться с недостатком или неточностью исходной пространственной информации, а также с необходимостью использования множества факторов при принятии решений (санитарно-гигиенических, производственно-экономических, экологических и прочих), большинство из которых не поддаются формализованному описанию. В такой ситуации, имеющаяся неопределенность, обусловленная спецификой рассматриваемых условий, не позволяет на базе известных подходов выработать однозначные достоверные выводы, определяемых исключительно по входным данным и, как следствие, приводит к недостаточно обоснованным управленческим решениям. В этой связи, привлекательным выглядит применение методов теории нечетких множеств в процесс обработки пространственной информации, которые позволяют дать качественную оценку взаимного расположения объектов промышленных отходов и окружающей среды в условиях неопределенности.
Указанное обосновывает актуальность темы настоящего исследования, направленного на обработку пространственной информации для поддержки принятия решений о размещении объектов промышленных отходов на основе методов нечеткой логики.
Степень разработанности темы. Исследованию вопросов применения геоинформационных технологий при управлении процессами воздействия на состояние окружающей среды, рациональным использованием природных ресурсов и территорий, в том числе контроля над промышленными отходами, а также фор-
мированию информационной поддержки при принятии соответствующих решений посвящены работы многих отечественных ученых и специалистов:
B. А. Акимова, И. Б. Бутковской, М. В. Болгова, Д. С. Орлова, Р. З. Хамитова,
C. В. Павлова, О.И. Христодуло, В. Е. Гвоздева, А.П. Клепача, Л. В. Костенко,
И.А. Никифорова и других, а также зарубежных: Р. Томлинсона, М. Эгенхофера,
Д. Данджермонда, В.Кайнца, И. Хейвуда, Х. Вугдта, Л. Дюкштейна, Й. Перейры и
многих других.
Вопросам исследования нечетких множеств и их применения в поддержке принятия решений посвящены исследования и публикации многих отечественных и зарубежных ученых и специалистов: Л. Заде, Г. Весоловского, Дж. Мориса, Л. Снайдера, Д. А. Поспелова, С. Д. Штоба, Ю. А. Зака, Б. Г. Ильясова, В. И. Васильева, Л. Р. Черняховской и многих других.
Тем не менее, для рассмотрения проблем, связанных с размещением промышленных отходов на территории региона в их совокупности до настоящего времени не рассмотрены в полной мере особенности и принципы взаимосвязи атрибутивной и пространственной информации о промышленных отходах, не проведены количественные оценки рационального использования территорий и не исследованы проблемы разработки информационного обеспечения на базе геоинформационных технологий и методов нечеткой логики.
Объектом исследования настоящей диссертационной работы является процесс поддержки принятия решений о размещении объектов промышленных отходов с использованием методов нечеткой логики.
Предметом исследования являются методы обработки пространственной информации о размещении объектов промышленных отходов, а также описание расположения указанных объектов методами теории нечетких множеств.
Целью работы является повышение эффективности процесса поддержки принятия решений о размещении объектов промышленных отходов за счет обработки пространственной информации об их взаимном расположении с объектами окружающей среды с использованием методов нечеткой логики и пространственного анализа.
Задачи исследования
-
Разработать принцип описания пространственной информации о размещении объектов промышленных отходов на основе методов нечеткой логики.
-
Разработать метод ранжирования территорий по степени их пригодности для размещения объектов промышленных отходов на основе нечеткого логического вывода.
-
Разработать модель и алгоритм построения нечеткой базы знаний процесса обработки пространственной информации о размещении объектов промыш-
ленных отходов.
4. Разработать систему обработки пространственной информации о размещении объектов промышленных отходов на основе нечеткой логики и исследовать эффективность предложенных методов.
Научная новизна
-
Принцип описания пространственной информации о размещении объектов промышленных отходов на основе нечеткой логики, который заключается в представлении функций принадлежности, характеризующих взаимное расположение объектов на карте, в виде поверхности в географическом пространстве и отличается от известных в настоящее время методов описания тем, что позволяет проводить обработку экспертных знаний о размещении объектов промышленных отходов методами пространственного анализа.
-
Метод ранжирования территорий по степени их пригодности для размещения объектов промышленных отходов на основе нечеткого логического вывода, который заключается в последовательном комбинировании поверхностей, характеризующих функции принадлежности расположения объектов на карте, и отличается от существующих в настоящее время методов тем, что позволяет использовать правила логического вывода для получения результата поиска пригодного местоположения объектов отходов промышленных предприятий в виде карты местности.
-
Алгоритм построения нечеткой базы знаний процесса обработки пространственной информации о размещении объектов промышленных отходов, заключающийся в использовании реляционных структур для описания пространственной и атрибутивной информации о промышленных отходах, а также функций принадлежности и правил нечеткого вывода, и отличающийся тем, что позволяет хранить в унифицированном виде разнородные данные с сохранением их целостности и топологической корректности.
Теоретическая и практическая значимость работы
-
Метод ранжирования территорий по степени их пригодности для размещения объектов промышленных отходов на основе нечеткого логического вывода, который позволяет алгоритмизировать процесс обработки картографических поверхностей с целью определения пригодных участков для расположения объектов промышленных отходов.
-
Модель нечеткой базы знаний процесса обработки пространственной информации о размещении объектов промышленных отходов, которая позволяет обеспечивать взаимодействие базы пространственных и атрибутивных данных об отходах и базы знаний, содержащей описание нечетких условий расположения объектов промышленных отходов и правила нечеткого логического вывода.
-
Система обработки пространственной информации о размещении
объектов промышленных отходов, которая позволяет формировать исходные пространственные и атрибутивные данные о расположении объектов промышленных отходов с использованием электронных векторных карт, а также выполнять в автоматизированном режиме геообработку указанных данных для определения местоположения объектов, связанных с отходами промышленных предприятий.
Практическая значимость результатов подтверждается актом внедрения в производственную деятельность Министерства природопользования и экологии Республики Башкортостан, а также в учебный процесс УГАТУ.
Методология и методы исследования
В работе использовались методы системного анализа, структурного анализа и проектирования (SADT), математического и геоинформационного моделирования, технологии реляционных и объектно-ориентированных баз данных, а также методы теории нечетких множеств.
Положения, выносимые на защиту
-
Принцип описания пространственной информации о размещении объектов промышленных отходов на основе методов нечеткой логики, позволяющий использовать экспертные знания в пространственном анализе.
-
Метод ранжирования территорий по степени их пригодности для размещения объектов промышленных отходов на основе нечеткого логического вывода, позволяющий использовать правила логического вывода для комбинирования поверхностей, характеризующих функции принадлежности расположения объектов на карте, и получить рекомендуемое местоположение к размещению объектов промышленных отходов.
-
Модель и алгоритм построения нечеткой базы знаний процесса обработки пространственной информации о размещении объектов промышленных отходов, позволяющие обеспечить взаимодействие базы пространственных и атрибутивных данных об отходах и базы знаний, содержащей описание нечетких условий расположения объектов промышленных отходов и правила нечеткого логического вывода.
-
Система обработки пространственной информации о размещении объектов промышленных отходов на основе нечеткой логики, и результаты экспериментальной проверки эффективности предложенных методов на территории Республики Башкортостан.
Достоверность и апробация полученных результатов
Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях и семинарах: международная конференция «Информационные технологии интеллектуальной поддержки принятия решений» (Уфа, 2013), Всероссийской зимней школе-семинаре аспирантов и молодых ученых (Уфа, 2010–2012), международной конференции «Ма-
тематическое моделирование в проблемах рационального природопользования» (Ростов-на-Дону, 2011–2013), межрегиональном экологическом форуме «Уралэк-ология. Промышленная безопасность» (Уфа, 2011–2012), научно-практической конференции «Геоинформационные технологии в проектировании и создании корпоративных информационных систем» (Уфа, 2014).
Связь темы исследования с научными программами
Работа выполнена в период 2010–2013 гг. на кафедре геоинформационных систем Уфимского государственного авиационного технического университета в рамках государственных контрактов на тему «Сопровождение и развитие автоматизированной системы по формированию и ведению регионального кадастра отходов на территории Республики Башкортостан (АИС «Кадастр отходов»)» (2010–2013), «Сопровождение и развитие функциональных возможностей АИС «Инспекционная деятельность» в составе автоматизированной системы поддержки принятия решений по управлению природными ресурсами и охраной окружающей среды» (2010–2013), грант РФФИ на тему «Разработка программного обеспечения, структур и моделей данных для распределенной обработки пространственной информации в составе региональной инфраструктуры пространственных данных».
Публикации. Основные материалы диссертационной работы опубликованы в 20 источниках, включая 4 статьи в изданиях из перечня, утвержденного ВАК России («Современные проблемы науки и образования», «Электротехнические и информационные комплексы и системы», «Инженерный вестник Дона», «Вестник УГАТУ»), 7 материалов научных конференций и 2 свидетельства о регистрации программ.
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из 177 страниц машинописного текста, включающего в себя введение, четыре главы, заключение, список литературы из 117 наименований и четыре приложения.
Анализ информационных систем, используемых для управления промышленными отходами на территории региона Российской Федерации
Органы государственной власти в процессе управления промышленными отходами сталкиваются с целым рядом проблем различного происхождения. Это могут быть как и отмеченные раннее постоянный рост объемов образованных отходов и ежегодное увеличение стоимости транспортировки и размещения отходов, так и недостаток полной и актуальной информации о расположении полигонов отходов, количеству и типах хранимых на них отходов, сведений о несанкционированных свалках и экологических зонах, на территориях или по соседству с которыми они располагаются.
Информационная поддержка принятия решений для обозначенных задач должна обеспечивать целостный подход к управлению всех объектов, вовлеченных в жизненный процесс промышленных отходов, начиная от источников образования отходов, заканчивая конечными пунктами их переработки или захоронения.
В РФ в настоящее время накоплен достаточный опыт разработки такого рода автоматизированных систем, широко используемых в различных регионах [13, 72, 69, 71, 70, 1]:
1. Программный комплекс «Русь» и ГИАС «Экобезопасность», являются наиболее известными из ранее разработанных систем. Они имеют в своем составе блок "Отходы производства и потребления" и предназначены для обеспечения единой информационно-технологической цепочки сбора, хранения, обработки информации в области обращения с опасными отходами, проверки достоверности представления и обработки информации по всей информационной вертикали, динамического нормирования при установлении лимитов на размещение отходов.
Этот программный комплекс предназначен для ведения баз данных в области экологической безопасности и охраны окружающей среды и обеспечивает информационный обмен между органами государственной власти и различными инстанциями, которые вовлечены в управление отходами и их мониторингу.
2. Программный продукт «ОКО» (Отходы: Контроль обращения) обеспечивает формирование следующих баз данных: хозяйствующие субъекты, каталог отходов, реестр объектов размещения отходов, территориальный банк данных объектов по использованию и обезвреживанию отходов и раздел данных по обращению с отходами в пределах контролируемой территории. Совместная обработка перечисленных разделов базы данных позволяет проводить контроль соблюдения природоохранного законодательства, а также решать ряд практических задач по вводу и редактированию сведений об образовании, использовании и накоплении отходов, формирования информации, необходимой органам государственной власти для контроля экологической ситуации, в различных разрезах административных образований, отраслей производства и видов отходов.
3. Программный комплекс «Региональный кадастр отходов» предназначен для автоматизации работ по сбору и обработке данных о региональном кадастре отходов и включает в себя региональный классификационный каталог отходов, реестр объектов размещения, обезвреживания и переработки отходов, банк данных об отходах, банк данных о технологиях использования и обезвреживания отходов, перечень юридических лиц и индивидуальных предпринимателей, осуществляющих деятельность по сбору и транспортировке отходов различных видов, обезвреживанию отходов. необходимых для ведения регионального кадастра отходов и федеральный классификационный каталог отходов. Взаимодействие между указанными информационными блоками ПК "Региональный кадастр отходов" позволяет автоматизировать формирование реестра природопользователей, осуществляющих деятельность по обращению с отходами, и приема от природопользователей следующих данных: сведения о наличии лицензии; данные по форме 2-ТП (Отходы); данные производственного контроля о движении отходов, а также систематизацию сведений о местах хранения и захоронения отходов производства и потребления; сведений о существующих технологиях использования, обезвреживания отходов.
4. Программный комплекс "Отходы-регион" предназначен для контроля обращения с отходами производства и потребления на территории города/региона и состоит из следующих модулей: инвентаризация отходов и мест их размещения, учет обращения с отходами, классификационные каталоги отходов.
5. Информационная система «Региональный кадастр Самарской области» предназначена для своевременного пополнения и систематизации сведений о происхождении, количестве, составе, свойствах, классе опасности отходов производства и потребления, условиях и конкретных объектах размещения отходов, технологиях их использования и обезвреживания на территории Самарской области.
ИС «Региональный кадастр Самарской области» поддерживает формирование следующего вида справочников: каталог отходов, реестр объектов размещения отходов, региональный банк данных об отходах, банк данных о технологиях использования и обезвреживания отходов. Анализ функционирования, возможностей и использования ПП "Русь", ГИАС "Экобезопасность" и прочих ПП, показывает, что все они относятся к так называемым системам документооборота. Безусловно, систематизация сведений об отходах и возможность дальнейшего комплексного использования атрибутивных характеристик отходов является необходимой на сегодняшний день поддержкой в сопровождении деятельности органов государственной власти для своевременного контроля обращения с отходами в регионах. Но, как отмечалось ранее в п. 1.1, большая часть информации, необходимой для грамотного управления промышленными отходами, характеризует географически распределенные объекты, однако реализованных возможностей в данном направлении по объему информации в использованных системах недостаточно для комплексной обработки всего перечня сведений об отходах. Для достижения приемлемых результатов в комплексном исследовании объектов размещения отходов необходимо внедрение в систему поддержки принятия решений при управлении отходами методов, которые бы позволили получать и анализировать данные об объектах на земной поверхности и изучать поведение и взаимоотношение этих объектов в пространстве. В мировой и отечественной практике широкое развитие получили геоинформационные технологии, которые представляют средства и методы по получению, обработке, анализу, отображению и распространению информации, характеризующую пространственно-распределенные объекты, на основе электронных карт [9, 10, 11]. В сфере обращения с отходами среди информационных систем, использующих в качестве технологической базы ГИС, можно выделить следующие: 1. Геоинформационная система «Юнидо» предназначена для обеспечения информацией процессов принятия управленческих решений в области утилизации потенциально опасных и промышленных отходов и содержит такие тематические слои, как перерабатывающие предприятия, информацию о перемещении отходов и местах сбора, информацию об образовании отходов. Основные задачи системы включают мониторинг: образования отходов по местам сбора и приема; доставки отходов с мест приема до предприятий переработки; образования и использования вторичного сырья; размещения и загруженности перерабатывающих предприятий; нормативной правовой базы и технической и технологической документации. Базис системы основан на электронных картах 1:1 000 000 на территорию России и 1:200 000 на территорию Республики Татарстан. 2. Геоинформационная система «Чистый город» предназначена для управления вывозом ТБО и включает в себя задачи моделирования маршрутов движения отходов и наполнение базы данных по контейнерным площадкам. Система используется в Ростове-на-Дону и подразделяется на 4 уровня: накопление ТБО, сбор ТБО, вывоз ТБО и утилизация ТБО.
Описание пространственных отношений между объектами, задействованными в управлении размещением промышленных отходов
Как отмечалось ранее, объекты, участвующие в управлении размещением промышленными отходами, связаны между собой различными отношениями, примеры таких отношений: расстояние или степень уклона между двумя и более объектами, их пересечение, касание и пр., которые принимаются в качестве входных параметров при исследовании пригодности территории для размещения объектов промышленных отходов.
Определим отношения между объектами на карте M, на которой представлена окрестная территория полигона промышленных отходов и содержащая такие географические объекты, как населенный пункт, водные объекты, растительность и дороги, описываемые в соответствии с их типом соотношениями (2.8) – (2.12). Если принять, что степень уклона рассматриваемой территории незначительная, ее изучение будет состоять лишь в определении расстояний и различных типов связности объектов ("пересекает...", "соединен с...").
В свою очередь расстояния между объектами на карте определяются по различным метрикам: манхэттенское, евклидово, Чебышева и др. [102]. Наиболее распространенной является Евклидова метрика , которая может быть рассмотрена для изучения отношения между объектами размещения промышленных отходов на относительно небольших участках местности и определяется как:
Тем не менее, в ситуации с определением пригодного местоположения для размещения объектов промышленных отходов, когда необходимо исследовать всю предполагаемую территорию, а точнее, позиционировать каждую точку этой территории относительно объектов, участвующих в управлении отходами, предлагается провести дискретизацию непрерывной поверхности в растр, ячейки которого несут в себе содержательную информацию о занимаемом местоположении [18, 23]. При преобразовании векторного представления в растровое, принадлежность ячейки к объекту устанавливается бинарным правилом (рис. 2.5):
Тогда, в соответствии с приведенными соотношениями в формулах (2.14) – (2.19) расстояние от любой ячейки поверхности до объекта Ojk будет равно минимальному расстоянию от этой ячейки до каждой ячейки, покрывающей исследуемый объект (рис. 2.6):Необходимо отметить, что вычисление растров расстояний для всего множества объектов т в рассматриваемом fc-том слое нецелесообразно по следующим причинам:
- при увеличении количества объектов в слое пропорционально увеличивается количество растров расстояний, что ведет к информационной избыточности;
- в рамках специфики рассматриваемой области территория анализа всегда ограничена и не имеет практического смысла выполнять расчет растров расстояний до всех объектов на карте. Каждую точку пространства следует идентифицировать только по отношению к ближайшему объекту в исследуемом слое.
Соответственно, растр расстояний до объектов, содержащихся в fc-том слое, будет найден следующим образом:
В общем случае процедуру преобразования векторного слоя в группу растровых слоев и получение в последующем растра расстояний обозначим как S. Тогда построение поверхности, в каждой ячейке отображающей значение ближайшего расстояния этой ячейки к одному из объектов объявленной группы, будет выражаться как:
Как указано в [98, 19, 27, 38, 75] в практических ситуациях при описании пространственных отношений между объектами, зачастую бывает затруднительно задать, адекватное реальной ситуации, фиксированное правило, определяющее их положение друг относительно друга. В этом случае допустимо привлечь дополнительную информацию для улучшения результатов пространственного анализа в определении территории для размещения промышленных отходов.
Обратимся к примеру. Для обеспечения необходимого уровня экологической безопасности эксплуатации полигона промышленных отходов "Цветаевский" [68] Гафурийского района Республики Башкортостан следует определить и установить территорию с ограниченным режимом ее использования для жизнедеятельноти и сельхозназначения, и оценить площадь рекультивационных работ в непосредственной близи защитной зоны. Согласно [68] эти зоны были установлены 0 - 2500 м и 2500 - 5000 м (рис. 2.7).
В таких ситуациях территории, отдаленные от полигона на 2499 метров и 2501 метра не имеют существенных отличий по своим свойствам (составу почв, степени загрязненности) и могут быть использованы с одинаковой возможностью. С другой стороны, с такой же возможностью эти территории могут быть отнесены к опасной зоне и исключены из хозяйственной деятельности.
Напрашивается вывод, что в ситуации, когда выбор подходящего участка осуществляется на основе жестких, фиксированных границ классификации исходного множества (точек анализируемой территории) использование такого подхода может привести к их ограниченной применимости для принятия управленческих решений.
Окрестная территория вблизи полигона “Цветаевский” (Гафурийский район, Республика Башкортостан). Классификация территории на класса (0 – 2500 м и 2500 – 5000 м).
В географических источниках неоднократно указывается целесообразность применения классификации на основе методов теории нечетких множеств [37, 106, 8]. Эта теория, предложенная Л.А. Заде [40, 116] и развитая другими авторами [99, 94, 98, 100], предлагает возможность относить территорию не к одному, а сразу к нескольким классам по различным принадлежностям. Целесообразность такой классификации применима в случае, когда границы между классами имеют переходный характер, что необходимо учитывать при моделировании и отображении на карте.
Разработка алгоритмов обработки пространственной информации о размещении объектов промышленных отходов на основе нечеткой логики
При выборе места размещения для объектов промышленных отходов в первую очередь следует определить в пределах какой территории будет проводится оценка текущего положения объектов, напрямую или косвенно влияющих на решение поставленной задаче. Перечень используемой информации в этом случае включает в себя пространственную и атрибутивную характеристику представленных на карте объектов, мнения экспертов, выраженные в виде критериев выбора расположения объектов и хранящиеся в базе нечетких знаний. Дальнейший процесс решения задачи состоит в комбинировании и преобразовании информации из подготовленного перечня в соответствии с алгоритмом решения и последующая интерпретация полученных результатов в виде карты местности.
Графическое представление используемых алгоритмов в виде блок-схем дает возможность компактного и ясного представления принципов функционирования программы независимо от синтаксиса языка программирования и среды разработки программного обеспечения. Первый алгоритм, отображающий способ описания расположения объектов на карте, используется на первоначальном этапе анализа территории. На основе результатов его работы выполняются дальнейшие преобразования данных в зависимости от выбранного типа задачи (рис. 3.14). Поскольку для решения задачи требуется анализ всего множества точек, образующих непрерывную поверхность (изучаемую территорию), то необходимо установить это множество с помощью преобразования исходного векторного представления объектов в растровое - регулярную ограниченную сетку, с каждой ячейкой которой ассоциировано свое местоположение и значение определенного свойства в данном месте. Таким образом можно сформировать п растров, содержащих информацию о местоположении объектов - ячейки со значением “1” - и с информацией об отсутствии объектов - ячейки с “No Data (0) ” (рис. 3.14).
Рисунок 3.14 - Преобразование векторного слоя в растровый Информация о расположении ячеек (х, у) и их значении описывается матрицей (количество ячеек по оси х количество ячеек по оси у, 3). Следовательно, исследование всего множества точек растра поверхности размером sxr заключается в обходе всех элементов матрицы B (sxr, 3), которая первоначально имеет значение “No Data” для всех ячеек (рис. 3.15). Аналогичным образом, представим матрицу, описывающую z-тый слой объекта A (кх I, 3). Расстояние от любой точки пространства до объекта на карте описывается соотношениями (2.14) – (2.19), и представляет собой вычисление гипотенузы по катетам (xточки – xобъекта) и (yточки - yобъекта) (рис. 3.16), при этом указываются координаты центра ячеек растра. Поэлементный обход матрицы A позволяет для каждого его элемента a[j] указать вычисленное его значение расстояния. При этом, если точка на плоскости t имеет целый набор расстояний до объекта, то для элемента матрицы b[t] указывается минимум из at[j] (Рис. 3.17).
Вычисление расстояния между точкой на плоскости и объектом Блок-схема описанного выше алгоритма представлена на рисунке 3.21. В результате таких операций формируется набор n растров расстояний для каждой группы объектов, которые в дальнейшем используются для вычисления значений принадлежности каждому терму лингвистической переменной. Алгоритм этого процесса представлен на рисунке 3.22. Рассмотрим его более подробно. После определения местоположения объекта i-го слоя относительно каждой точки анализируемой территории, сопоставим все эти точки растра функциям принадлежности термов, определенных в [п. 2.2 - 2.3]:
Формирование матрицы B по результатам вычисления r(a,b)
Сформируем новый набор g растров для каждого i-го слоя, значения которых будут содержать степень принадлежности r к одному из классов l (рис. 3.18 – 3.19).
Функция принадлежности для Ai Результатом выполнения операций по вычислению значений для ячеек растра в соответствии с описанным алгоритмом будет множество растров принадлежности к каждому терму каждой входной лингвистической переменной (рис. 3.20).
Заключительным этапом задачи поиска наилучшего местоположения является получение значения пригодности территории исходя из задаваемых факторов с помощью системы нечеткого логического вывода, правила которой основаны на комбинировании результатов вычисления принадлежности точки к одному из входных термов лингвистической переменной и сопоставлению их выходному терму.
Согласно структуре хранения информации в нечеткой базе знаний, сформированной п. 3.2 настоящей работы, каждой строке коньюкции и последующей ей выводу соответствует номер правила/?:
Согласно п. 2.3, правила логического вывода состоят из операторов нечеткого И, которые соответствуют минимуму значений принадлежности для одного p, и ИЛИ - максимум для каждого j - терма выходной переменной, для которой формируется перечень правил p. Результаты каждого шага нечеткого вывода для одного класса выходной переменой записываются в матрицу обхода В (sxr, 3) и представлены на рисунке 3.23. На рисунке 3.24 представлена результирующая матрица, вычисляемая по формуле (2.44) по результатам вывода всех значений y. Блок-схема описанного алгоритма представлена на рисунке 3.25.
Ранжирование территорий по степени их пригодности для мусороперегрузочных станций промышленных отходов
При организации размещения промышленных отходов на территории Республики Башкортостан одной из актуальных задач является планирование мест размещения мусороперегрузочных станций (МПС) для промышленных отходов. Потребность в установке МПС обусловлена необходимостью сокращения неупорядоченных и несанкционированных свалок на территории Республики Башкортостан и сокращению затрат на транспортирование отходов от мест их образования до мест хранения и переработки. Согласно [65, 64] к 2020 году на территории республики планируется построить около 240 МПС.
При выборе местоположения МПС следует придерживаться некоторых обязательных [85, 87] и рекомендуемых специалистами факторов:
1. санитарно-защитная зона МПС должна быть не менее 100 м.;
2. плечо вывоза отходов от промышленных предприятий до МПС должно быть как можно меньше и не превышать 35 км.;
3. плечо вывоза отходов от МПС до полигона должно быть как можно меньше и не превышать 55 км.;
4. МПС желательно располагать ближе к крупным населенным пунктам;
5. МПС желательно располагать ближе к крупным полигонам отходов и др.
Для указанного перечня факторов были выделены следующие лингвистические переменные:
A1Inp –расстояние до промышленных предприятий,
A2Inp – расстояние до полигонов отходов,
A3Inp – расстояние до крупных населенных пунктов,
A4Inp – расстояние до автодорог.
Принцип формирования информации о размещении санитарно-защитных зон аналогичен принципу, описанному п. 4.2.1. Термы и функции принадлежности входных лингвистических переменных приведены в соотношениях (2.13) – (2.18) и графиками 4.15 – 4.18. Дополнительно следует учитывать близость к дорогам для транспортировки отходов, а также близость к населенным пунктам - источникам образования отходов. Для этих факторов достаточно оперировать значениями «Близко» и «Далеко». Функции принадлежности входных третьей и пятой лингвистических переменных выражены в соотношениях (4.17) - (4.18) и представлены графиками на рисунках 4.17 - 4.18. Растры принадлежностей по указанным функциям термов входных лингвистических переменных приведены в приложении В. Согласно п. 2.3, зависимость пригодности участка местоположения установки МПС от расположения и характеристик объектов на карте определяется правилами логического вывода (прил. Б). Составление результирующей поверхности выполняется процедурой деффазификации согласно формуле (2.44). Рассмотрим пример для расчета мест размещения МПС в Стерлитамакском районе, на территории которого (согласно [80]) планируется проведение мероприятий, снижающих негативное влияние отходов производства и потребления. В число этих мероприятий входит установка мусороперегрузочных станций.
Приступим к формированию территории пригодности для установки МПС на выделенном участке района (рис. 4.19). Как видно из рисунка, территория анализа насыщена мелкими свалками, большинство из которых не упорядочено и не имеет никаких сооружений для экологической защиты от хранящихся на них отходов. Тем не менее, можно выделить перечень достаточно крупных полигонов отходов, которые и могут послужить одним из вышеперечисленных факторов, влияющих на выбор местоположения МПС (рис. 4.20).
Поскольку площадь анализируемой территории достаточно велика для поиска места размещения МПС, на ней присутствуют все факторы, которые необходимо учитывать. Результат выполнения анализа представлен на рисунке 4.21.Здесь можно выделить два наиболее предпочтительных места для установки МПС, между которыми следует сделать окончательный выбор. В приведенном примере учитывались не только обязательные, но и рекомендуемые требования к выбору местоположения установки МПС. Разработанные в п. 2.2 алгоритмы обработки пространственной информации с нечеткостью дают возможность в сравнительно простой процедуре проанализировать достаточно большую по площади территорию, и, тем самым, сократить затраты времени на подготовку вариантов расположения МПС.
