2015_лекц_monitoring

Тема-1: Введение в курс «мониторинг ОС и ГИС»

1.Цель и задача курса
2.Определение термина «мониторинг». Концепции экологического мониторинга.
3.Принципы и цели регионального и глобального экологического мониторинга.
4.Сущность географической и геоэкологической информации. Система моделирования геосистем

Цель лекций: Введение студентов в курс «Мониторинг ОС и ГИС», ознакомление с основными задачами и видами мониторинга
Ключевые слова: мониторинг, экологический мониторинг, моделирование

Мониторинг - система регулярных наблюдений за состоянием окружающей среды и природных ресурсов.
В систему мониторинга должны входить следующие основные процедуры:
- выделение (определение) объекта наблюдения;
- обследование выделенного объекта наблюдения;
- составление информационной модели для объекта наблюдения;
- планирование измерений;
- оценка состояния объекта наблюдений и идентификации его информационной модели;
- прогнозирование измерения состояния объекта наблюдения;
- представление информации в удобной для пользователя форме и доведение ее до потребителя.
Основные цели экологического мониторинга состоят в обеспечении системы управления природоохранной деятельностью и экологической безопасности своевременной и достоверной информацией, позволяющей:
- оценить показатели состояния и функциональной целостности экосистем и среды обитания человека.;
- выявить причины изменения этих показателей и оценить последствия таких изменений, а также определить корректирующие меры в тех случаях, когда целевые показатели экологических условий не достигаются;
- создать предпосылки для определения мер по исправлению возникающих негативных ситуаций до того, как будет нанесен ущерб.
Объекты мониторинга, совокупность природных компонентов ландшафта, факторов ландшафтообразования и техногенных объектов, оказывающих влияние на окружающую среду, и, как следствие, на здоровье человека. К ним принадлежат атмосферный воздух, вода, земля, недра, животный и растительный мир в их взаимодействии, а также, промышленные, сельскохозяйственные, военные, научные и иные объекты.
При разработке проекта экологического мониторинга необходима следующая информация:
- источники поступления загрязняющих веществ в окружающую среду: выбросы загрязняющих веществ в атмосферу промышленными, энергетическими, транспортными и другими объектами; сбросы сточных вод в водные объекты; поверхностные смывы загрязняющих и биогенных веществ в поверхностные воды суши и моря; внесение на земную поверхность и (или) в почвенный слой загрязняющих и биогенных веществ вместе с удобрениями и ядохимикатами при сельскохозяйственной деятельности; места захоронения и складирования промышленных и коммунальных отходов; техногенные аварии, приводящие к выбросу в атмосферу опасных веществ и т.д.;
- переносы загрязняющих веществ – процессы атмосферного переноса; процессы переноса и миграции в водной среде;
- процессы ландшафтно-геохимического перераспределения ЗВ: миграция ЗВ по почвенному профилю до уровня грунтовых вод; миграция ЗВ по ландшафтно-геохимическому сопряжению с учетом геохимических барьеров и биохимических круговоротов; биохимический круговорот и т.д.;
- данные о состоянии антропогенных источников эмиссии – мощность источника эмиссии и месторасположение его, гидродинамические условия поступления эмиссии в ОС.
Основные задачи мониторинга:
I – наблюдение
– за источниками антропогенного воздействия;
– за факторами антропогенного воздействия;
– за состоянием природной среды и происходящими в ней процессами под влиянием факторов антропогенного воздействия;
II – оценка фактического состояния природной среды;
III – прогноз изменения состояния природной среды под влиянием факторов антропогенного воздействия и оценка прогнозируемого состояния природной среды.
Наиболее универсальным подходом к определению структуры системы мониторинга антропогенных изменений природной среды является его разделение на блоки:
– наблюдение;
– оценка фактического состояния;
– прогноз состояния;
– оценка прогнозируемого состояния.
Блоки «наблюдение» и «прогноз состояния» тесно связаны между собой
(рис. 1.).


Концепция экологического мониторинга
Уровни экологического мониторинга:
Глобальный
Государственный
Региональный
Локальный
Концепция экологического мониторинга представляет собой систему признанных государством принципов, на основании которых формируются основные направления деятельности в области мониторинга, экономические механизмы и правовая база. Правовой основой обеспечения мониторинга является Конституция, законодательные и иные нормативные правовые акты, а также международные договоры, ратифицированные Республикой Казахстан.
Система экологического мониторинга призвана осуществлять:
наблюдение, оценку и прогноз состояния окружающей среды по программам геофизического, биологического мониторингов и мониторинга источников антропогенного воздействия;
информационно-интеллектуальную поддержку подготовки и принятия управленческих решений, а также проведения научных исследований в сфере экологической безопасности.
Экологический мониторинг окружающей среды может проводиться на различных уровнях пространственной организации: на уровне промышленного объекта, города, области, края, республики в составе федерации, а также на национальном уровне.

Принципы и цели регионального и глобального экологического мониторинга
Объектами глобального мониторинга являются: атмосфера, озоновый экран, гидросфера, растительные и почвенные покровы, животный мир на Земле. Характеризуемые показатели для глобального мониторинга:
Радиационный баланс,
Тепловой баланс,
Газовый состав атмосферы и запыление,
Загрязнение больших рек и водоёмов,
Круговорот воды на континентах,
Глобальные характеристики состояния растительности, почв и животного мира,
Глобальные балансы углекислого газа и кислорода,
Крупномасштабные круговороты веществ
Сегодня сеть наблюдений за источниками воздействия и за состоянием биосферы охватывает уже весь земной шар. Глобальная система мониторинга окружающей среды (ГСМОС) была создана совместными усилиями мирового сообщества. Первоочередной задачей была признана организация мониторинга загрязнения окружающей природной среды и вызывающих его факторов воздействия.
Система мониторинга реализуется на нескольких уровнях, которым соответствуют специально разработанные программы:
импактном (изучение сильных воздействий локальном масштабе - И);
региональном (проявление проблем миграции и трансформации загрязняющих веществ, совместного воздействия различных факторов, характерных для экономики региона - Р);
фоновом (на базе биосферных заповедников, где исключена всякая хозяйственная деятельность - Ф).
Предметом регионального мониторинга, как следует из самого его названия, является состояние окружающей среды в пределах того или иного региона.
На региональном уровне экологический мониторинг и/или контроль обычно вменяется в обязанность:
Комитету по экологии (наблюдения и контроль за выбросами и сбросами действующих предприятий).
Комитету по гидрометеорологии и мониторингу (импактный, региональный и отчасти фоновый мониторинг).
Санитарно-эпидемиологической службе Минздрава (состояние рабочих, селитебных и рекреационных зон, качество питьевой воды и продуктов питания).
Министерству ООС и водных ресурсов (прежде всего, геологические и гидрогеологические наблюдения).
Предприятиям, осуществляющим выбросы и сбросы в окружающую среду (наблюдение и контроль за собственными выбросами и сбросами).
Различным ведомственным структурам (подразделениям Минсельхозпрода, Мин ЧС, Минтопэнерго, предприятиям водно-канализационного хозяйства и проч.)
Для того, чтобы эффективно использовать сведения, уже полученные государственными службами, важно точно знать функции каждого из них в области экологического мониторинга.
В области регионального мониторинга наблюдения ведутся в основном Казгидрометом, имеющим разветвленную сеть.
И, наконец, существует сеть фонового мониторинга, осуществляемого в рамках программы МАВ (Man and Biosphere).

Система моделирования геосистем
Под [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ] в экологии понимается исследование процессов и явлений, постановка различных экспериментов не в живой природе, а на специально созданных искусственных объектах. Примером простейших искусственных объектов является аквариум (террариум), или графические логические или математические схемы, более или менее отражающие свойства естественных систем. Одно из главных требований, предъявляемых к любой модели, - это ее подобие с моделируемой системой. Наиболее просты и традиционны физические модели тех или иных устройств, представляющих собой уменьшенные копии этих устройств в целом или их подсистем.
Математическое [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ] заключается в формализации и исследовании поведения систем и их компонентов при помощи математики. Существуют два подхода к использованию математического аппарата в описании биологических процессов. Первый - это формализация заведомо известных процессов, общая специфика и закономерности которых устанавливаются практическим путем (наблюдения или эксперименты). Получаемые результаты представляются в виде графиков, преобразуемых далее в уравнения. Таковы, например, уравнения, связывающие в логарифмической форме ПДК вредных [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ] в [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ] и [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ] с их физико-химическими свойствами ([ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ], [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ] и т.д.). Другой подход к [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ] заключается в том, что высказывается некое гипотетическое суждение о той или иной закономерности, например о биоценотических процессах, и эта гипотетическая закономерность «накладывается» на тот или иной известный закон поведения переменных в математическом уравнении.
Данные модели являются идеальными, имеющими методическое значение, но не отражающими реальные ситуации. Поэтому при теоретическом [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ] исследователи оперируют более сложными моделями. Реальные биологические процессы на уровне [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ] и биогеоценозов настолько сложны, что, в силу ограниченности доступной информации и трудностей ее формальной интерпретации, удовлетворительному анализу на основе математических моделей они пока не поддаются.
При математическом [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ] в отличие от других форм [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ] исследуемое явление заменяется его математическим описанием, воспроизводимым вычислительными средствами ЭВМ. Таким образом, эксперименты проводятся не с реальными объектами, а с ЭВМ, в которой реализована математическая модель явления. Такие модели называются кибернетическими, так как процессы, происходящие в живых системах, можно рассматривать как процессы управления с обратной связью. Эти модели могут быть реализованы как в виде уравнений функциональной зависимости, так и в виде программ для ЭВМ.

Контрольные вопросы:
1.Что такое мониторинг?
2.В чем заключается принцип экологического мониторинга?
3.Охарактеризуйте сущность геоэкологической информации?
Литература
1. «Охрана окружающей среды» А.С.Степановсих-Москва:«Юнити»,2000
2.«Экология» А.А.Демеген,Е.Т.ЖаSбыршин,А.Д.Демеев АKтау-2005
3.«Очисти природных и сточных вод» Я.Я.Кару,Я.Я.Пааль- Москва




Тема 2. Типы мониторинга и их взаимосвязь

1. Мониторинг-фоновый, долгосрочный и краткосрочный, геосистемный, биоэкологический, биосферный.
2.Организация общегосударственных систем контроля состояния природы (ОГСКП). Временная структура на структуре ОГСП
3.Методы повышения эффективности.

Цель лекции: Целью данной темы является раскрытие типов мониторинга, знакомство со структурой ОГКСП.

Ключевые слова: биоэкологическом (синоним - локальный) мониторинге, Биосферный (синонимы - фоновый, глобальный) мониторинг.

Виды мониторинга
Глобальный мониторинг предусматривает слежение за общемировыми процессами и явлениями в биосфере Земли, включая все ее экологические компоненты и предупреждение о возникающих экстремальных ситуациях (осуществление прогноза возможных изменений).
Для оценки критических проблем, связанных с практикой сельского хозяйства и землепользования, предполагается производить периодическое картирование городских районов, районов опустынивания, вырубки и насаждений лесов, прибрежных зон, орошаемых и неорошаемых сельскохозяйственных земель, районов вечной мерзлоты, заболоченных земель, открытых горных разработок. Очевидно, что районы опустынивания могут служить индикаторами климатических изменений.
Изменения состояния биосферы, проявляющиеся на больших территориях, в настоящее время отслеживаются с помощью спутниковых систем наблюдения.
Национальный мониторинг это мониторинг, объектами анализа которого, учитывая площадь и географическое положение государства, являются трансконтинентальные миграции ингредиентов в атмосфере, больших речных системах, морях и океанах.
Национальный мониторинг предусматривает осуществление оценки и разработки прогнозов состояния окружающей среды и воздействия на нее природных и антропогенных факторов в пределах страны. В задачи мониторинга входят: обеспечение единства измерений при получении данных мониторинга в национальном масштабе; подготовка и предоставление информации по результатам проведения мониторинга окружающей среды государственным органам; взаимодействие с международными информационными системами в области мониторинга окружающей среды.
Региональный мониторинг охватывает отдельные регионы, в пределах которых наблюдаются процессы и явления, отличающиеся по природному характеру или по антропогенным воздействиям от базового фона (от естественных биологических процессов), характерного для всей биосферы.
При региональном мониторинге оценивают взаимодействие человека и природы в различных отраслях народного хозяйства, дают характеристику общего нарушения природной среды, привноса и выноса из природных систем веществ и энергии.
Региональный мониторинг проводят агрослужба, гидроклиматическая, лесоустроительная, сейсмологическая и другие службы.
Локальный мониторинг осуществляет контроль за содержанием токсичных для человека химических веществ и других загрязнителей в атмосфере, природных водах, растительности, почве, подверженных воздействию конкретных источников загрязнения.
При локальном мониторинге состояние окружающей среды оценивается с точки зрения здоровья человека, что служит самым важным, емким и комплексным показателем состояния окружающей среды. Проводят локальный мониторинг природоохранные службы предприятий.
Импактный мониторинг обеспечивает наблюдения в особо опасных зонах и местах, непосредственно примыкающих к источникам загрязняющих веществ.
Импактный мониторинг (мониторинг источников антропогенного воздействия) – мониторинг региональных и локальных антропогенных воздействий в особо опасных зонах и местах, непосредственно примыкающих к источникам загрязняющих веществ.
Под источником антропогенного воздействия следует понимать источники эмиссии (выделения) веществ, энергии и излучений в природные среды, а также изъятие природных ресурсов, нарушение естественной структуры и их составляющих.
Фоновый мониторинг (синоним – базовый) – это слежение за общебиосферными, в основном природными, явлениями, слежение за состояние природных систем без наложения на них региональных антропогенных влияний. Для осуществления базового мониторинга используют удалённые от промышленных регионов территории, в том числе биосферные заповедники.
Биосферный мониторинг - это наблюдения за глобально-фоновыми изменениями в природе: степенью радиации; наличием в атмосфере СО2, О3; ее запыленностью; циркуляцией тепла; газовым обменом между океаном и воздушной оболочкой земли; мировой миграцией птиц, животных, растений и насекомых; погодно-климатическими изменениями на планете.

ФОНОВЫЙ МОНИТОРИНГ
Целью фонового мониторинга является проведение долговременных систематических наблюдений за уровнем содержания ЗВ во всех объектах окружающей среды в районах, которые находятся на значительном расстоянии от источников вредных выбросов.
Таким образом, в результате проведения фонового мониторинга должны быть выявлены глобальные тенденции в изменениях, происходящих в биосфере на фоновом уровне загрязнений при антропогенном воздействии.
Антропогенному воздействию в природе подвергаются:
- Биотические компоненты, население, его здоровье,
а) элементы природных экосистем, используемые человеком (лес, сельхозугодья, сады, отдельные участки морей, рек, озер).
б) элементы природных экосистем, не используемые человеком.
- абиотические составляющие биосферы и отдельных экосистем.
а) крупные составляющие биосферы, климатические системы, воздействие на которые ведет к геодезическим изменениям крупного масштаба.
б) абиотические природные элементы небольшого масштаба, но подверженные значительному антропогенному воздействию (береговые зоны, опушки леса и т. п.),
в) созданные человеком (города, каналы, здания, машины).
Для осуществления фоновых наблюдений создана сеть станций, которые подразделяются на базовые и региональные. Базовые обеспечивают получение информации об исходном состоянии биосферы и располагаются в районах, где отсутствует антропогенное воздействие, в большинстве случаев в биосферных заповедниках.
На региональных станциях получается информация о состоянии биосферы в зонах, подверженных антропогенному влиянию. Они могут располагаться вблизи урбанизированных районов.
Считается, что для всего Земного шара достаточно 30-40 базовых станций на суше и до 10 на акватории Мирового океана. Каждая станция должна иметь наблюдательный стационарный полигон и химическую лабораторию.
Отбор проб проводится на наблюдательном полигоне.
Состав показателей гидрометеорологических наблюдений: температура и влажность, скорость и направление ветра, давление, облачность, атмосферные явления (туман, метель, гроза и т. п.), количество и интенсивность осадков, снежный покров, температура почвы (на глубине до 20 м), состояние поверхности почвы.
На водных объектах: уровень, расход, температура воды, волнение, течения, ледовый покров, распространение водной растительности, уровень грунтовых вод.
Программа наблюдений за загрязнителями на сухопутных фоновых станциях:
В атмосферном воздухе: взвешенные вещества, аэрозольная мутность, озон, СО, СО2, SОx, NОx, SO42-, углеводороды, 3,4-бенз(а)пирен, ДДТ и другие хлорорганические пестициды, Pb, Cd, Hg, As. Определения проводятся ежедневно.
В атмосферных выпадениях и снеге определяют Pb, Cd, Hg, As, 3,4-бенз(а)пирен, ДДТ и другие хлорорганические пестициды, рН, главные катионы и анионы. Частота наблюдений: влажные осадки - интегральные пробы за 10 дней и 1 месяц, сухие выпадения - интегральная проба за 1 месяц, снег - интегральная проба на всю глубину перед сходом снежного покрова.
В поверхностных и подземных водах, взвесях, донных отложения и почве определяют то же, что и по п. 2, кроме главных катионов и анионов, а также биогенные элементы. Частота наблюдений: вода и взвеси - в характерные гидрологические периоды (половодье, летняя и зимняя межень, дождевые паводки), донные отложения и почва - 1 раз в год.
В биологических объектах - Pb, Cd, Hg, As, 3,4-бенз(а)пирен, ДДТ и другие хлорорганические пестициды
Программа наблюдений за загрязнителями на морских фоновых станциях:
- определение ЗВ (нефтяные УВ, пестициды, тяжелые металлы, фенолы, СПАВ),
- определение показателей среды (H2S, pH, NO3-, NO2-, NH4+, P(V), и Робщ., Si),
- показатели гидрометеорологического режима (соленость, температура воды и воздуха, скорость и направление ветра и течений, прозрачность, цветность).
Частота наблюдений - 1 раз в сезон.

Формирование фонового загрязнения окружающей среды обусловлено природными и антропогенными источниками загрязняющих веществ.
Природные источники: выветривание, выщелачивание и вынос морской соли с поверхности Мирового океана, извержения вулканов.
Антропогенные источники: промышленность, энергетика, транспорт, сельское хозяйство и т. д. Антропогенная деятельность, с одной стороны ускоряет процесс переноса различных химических элементов из литосферы в атмосферу, а с другой стороны - поставляет в окружающую среду такие соединения, которых в ней ранее не было.
Глобальное поступление ЗВ в атмосферу (тыс. т/год) по данным 2000 г.
Источники
Pb
Cd
As
Hg
3,4 -бенз(а)пирен

·S

Антропогенные
420
9,5
40
6,4
5
90 000

Природные
35
6,8
19
До 100
0,5
70 000

   
Поступление металлов в атмосферу по данным 2005 г. (тыс. т)
Металл
Природные источники
Антропогенные источники


Oкеан
Земная кора
Вулканы
Сжигание топлива
другое

Fe
50
10 000
300
2 000
4 000

Mn
7
200
9
8
400

Co
0,2
7
0,1
0,9
2

Cu
5
10
6
2
50

Zn
8
80
10
80
200

Pb
8
3
0,4
4
400


Факторы, влияющие на формирование загрязнения окружающей среды
1. Географическое положение
В среднем фоновое загрязнение Южного полушария ниже, чем Северного. Сравнительно высок уровень загрязнения районов Европы. Северной Америки. Низкий уровень фонового загрязнения атмосферы наблюдается над центральными частями Тихого и Индийского океанов.
Практически на всех материках встречаются металлоносные провинции, отличающиеся повышенным содержанием того или иного металла. В районах, к ним прилегающих, фоновые концентрации соответствующего металла повышены.
Наличие скоплений руд урана, тория, калия, а также их повышенное содержание в рудах других металлов и горных породах приводит к повышению радиационного фона в этих районах.
Наличие крупных пустынь в Азии, Африке и Южной Америке вызывает повышение запыленности воздуха на прилегающих территориях.
На территории Среднеазиатских республик СНГ "высохла" значительная часть Аральского моря и почти вся территория залива Кара-Богаз-Гол, что привело к засолению почв и переносу солей в атмосфере на большие расстояния.
Антропогенные источники загрязнения сосредоточены в основном в крупных городах и промышленных центрах, которые размещены, прежде всего, в промышленно развитых странах Европы, Северной Америки и Азии.
Соединения серы:
Наиболее высокие концентрации в северо-западном и центральном районах Европы (SO2 - 10 мкг/м3, SO42- 5,0 - 8,0 мкг/м3, SO2 - 14 мкг/м3, SO42- 7,0 - 10 мкг/м3) и на востоке США SO2 - 10 - 14 мкг/м3, SO42- - 8,0-10 мкг/м3).
Самые низкие концентрации:
Тихий океан: SO2 - 0,05 - 0,7 мкг/л, SO42- - 0,3 - 0,7 мкг/л,
Антарктида: SO2 - 0,05 - 0,5 мкг/л, SO42- - 1,6 мкг/л.
Тяжелые металлы:
Наибольшие концентрации:
Европа: Pb 2 - 107 нг/м3, Cd 0,15 - 3,0 нг/м3, As 0,23 - 5,4 нг/м3,
Северная Америка: Pb 3,6 - 7,2 нг/м3, Cd 0,17 - 2,0 нг/м3, As 0,3 - 2,5 нг/м3.
Африка: Cd 1,2 нг/м3, Азия: As 0,2 - 8,8 нг/м3.
Наиболее чистый район над Тихим океаном.

2. Фоновое загрязнение окружающей среды зависит от временных факторов (годовые, сезонные, месячные, суточные и внутрисуточные колебания).
Концентрации SO2, Pb, Cd, 3,4-бензапирен увеличиваются в холодный сезон, что связано с увеличением мощности теплоэлектростанций.
Увеличение концентраций Hg в теплый сезон связано с увеличением летучести ртути при повышении температуры.
Суточные колебания зависят от гидрометеорологических условий, прежде всего от направления и силы ветра. Наличие внутрисуточного изменения фонового загрязнения делает необходимым непрерывное или хотя бы многократное в течение суток изменение концентрации для получения истинных среднесуточных величин.

3. Экстремальные факторы:
- Природные (например, извержения вулканов).
- Антропогенные (крупные аварии, военные конфликты, лесные пожары).
Фоновое загрязнение атмосферы и литосферы зависти от возврата ЗВ из атмосферы. Плотность выпадений зависит от района формирования атмосферных осадков, площади региона выпадения, годового количества осадков.
Формирование фонового загрязнения почв достаточно сложный процесс, оно прежде всего связано с составом матрицы почвы, зависящим в свою очередь, от состава образующих почву данного района минералов. Кроме того, на фоновое загрязнение почвы оказывают влияние прямой сброс в нее антропогенных ЗВ, загрязнение атмосферных осадков, сухие выпадения из атмосферы, выщелачивание различных веществ атмосферными осадками и поверхностными водами.
Во всех случаях на формирование фонового загрязнения оказывает влияние целый комплекс физико-химических свойств ЗВ.
Вещество
Состояние в атмосфере
Растворимость в воде
Химическая активность
Типы хим. реакций
Время "жизни" в атмосфере

 
фаза
d ч-ц., мкм
 
 
 
 

SO2
Газ
 
Хорошая
Высокая
Окисление
Несколько дней

H2SO4
аэрозоль
0,1 - 1
То же
То же
Нейтрализация
4, 5 дня

HSO4-
аэрозоль
0,1 - 1
То же
Умеренная
Нейтрализация
 

SO42-
аэрозоль
0,1 - 1
То же
Нет
Осаждение
Несколько дней

NH3
Газ
0,1 - 1
То же
Умеренная
Окисление, нейтрализация
 

NO
Газ
0,1 - 1
Высокая
Плохая
Окисление
 

NO2
Газ
0,1 - 1
Умеренная
Высокая
Окисление, фото-диссоциация
 

HNO3
аэрозоль
0,5 - 5
Высокая
Высокая
Нейтрализация
 

NO3-
аэрозоль
0,5 - 5
Высокая
Слабая
Разложение
 

Тяжелыеметаллы
аэрозоль
0,5 - 5
Зависит от металла
нет
Осаждение
 


Методы фонового мониторинга
О3: - спектрофотометрический метод, основанный на поглощении УФ - излучения при
· 250 - 280 нм.
- хемилюминесцентный.
SO2: кулонометрия, флуориметрия, спектроскопия, пламенная фотометрия.
NОx: хемилюминесцентный.
Тяжелые металлы: ААС, ЭФС, РФА.
3,4-бенз(а)пирен, другие ПАУ: газовая хроматография, жидкостная хроматография, люминесцентная спектроскопия.
Диоксины: примерно 0,1 пг/м3 концентрируют экстракцией ДМСО, дополнительно очищают сорбцией на SiO2 и Al2O3. Метод определения - хромато- масс-спектрометрический.
Метод парных станций - проведение параллельных измерений конкретных загрязнителей в крупном городе и на региональной фоновой станции, расположенной в 100-200 км. "Разность" определенных величин загрязненности - локальная составляющая фонового загрязнения воздуха, обусловленная влиянием крупного близлежащего города.

При биоэкологическом (синоним - ЛОКАЛЬНЫЙ) мониторинге предполагается контроль за содержанием токсичных для человека химических [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ] в [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ], природных [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ], растительности, почве, подверженных воздействию конкретных источников загрязнения (промышленные предприятия, стройки, рудники, мелиоративные системы, предприятия [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ] и т.д.). При этом выявляют источник загрязнения и степень загрязнения природных сред. Состояние [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ] оценивают с точки зрения здоровья человека, что служит самым важным, емким и комплексным показателем. Проводят локальный мониторинг гидрометеорологические, водохозяйственные и санитарно-эпидемиологические службы.

Геосистемный (синонимы - геоэкологический, РЕГИОНАЛЬНЫЙ, природохозяйственный) мониторинг должен давать оценку антропогенного влияния на природную среду в ходе обычной хозяйственной деятельности человека, которая обязательно предполагает тот или иной вид взаимодействия с природой (градостроительство, сельское хозяйство, промышленность, [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ], лесное хозяйство, рыболовство, коммунально-бытовая деятельность и т.д.). Этот вид мониторинга предполагает оценку взаимодействия человека и природы во всех направлениях и дает характеристику привноса и выноса из природной среды [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ] и энергии. Региональный мониторинг проводят агрослужба, гидроклиматическая, сейсмологическая и другие службы.

Биосферный (синонимы - фоновый, ГЛОБАЛЬНЫЙ) мониторинг предполагает контроль за общепланетарными изменениями в [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ], которые связаны с деятельностью человека. Фоновый мониторинг проводят в соответствии с Глобальной системой мониторинга [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ], Международной программой «Наблюдения за планетой», Программой ЮНЕСКО «Человек и [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ]», Программой ООН по [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ] ЮНЕП.
Основные задачи биосферного мониторинга определены в одном из разделов Международной программы «Человек и [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ]» и состоят в следующем:
- установление взаимосвязи между загрязнением, структурой и функционированием [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ], их звеньев, [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ] или отдельных [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ];
- определение перечня тех показателей и измерений, которые необходимы для наблюдения и оценки существующего состояния [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ] и прогноза изменения его в будущем;
-анализ путей и скоростей преобразования загрязняющих [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ] в [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ];
- определение критических уровней показателей [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ].

Контрольные вопросы:
1.Перечислите основные типы мониторингаи их взаимосвязь?
2.Охарактерезуйте упрощенную схему структуры ОГСКП?
3.Вопросы применения мониторинга?

Литература
1.Комплексный глобальный мониторинг загрязнения окружающей среды Л.Гидрометиздат.1980г.
2.Проблемы фонового мониторинга состояния природной среды.Гидрометиздат, вып.1-5 1987г.

















Тема 3. Классификация мониторинга
1.Климатический и экологический мониторинг.
2.Сеть фонового загрязнения атмосферы и сеть мировой информации
Цель лекции: Целью данной темы является раскрытие классификации мониторинга,стуктуры экологического мониторинга.
Ключевые слова: контроль, региональный мониторинг.

В соответствии с приведенными определениями и возложенными на систему функциями мониторинг включает три основных направления деятельности:
наблюдения за факторами воздействия и состоянием среды;
оценку фактического состояния среды;
прогноз состояния окружающей природной среды и оценку прогнозируемого состояния.
Следует принять во внимание, что сама система мониторинга не включает деятельность по управлению качеством среды, но является источником необходимой для принятия экологически значимых решений информации. Термин контроль, нередко употребляющийся в русскоязычной литературе для описания аналитического определения тех или иных параметров (например, контроль состава атмосферного воздуха, контроль качества воды водоемов), следует использовать только в отношении деятельности, предполагающей принятие активных регулирующих мер.
Контроль экологический - деятельность государственных органов, предприятий и граждан по соблюдению экологических норм и правил. Различают государственный, производственный и общественный экологический контроль.

Классификация экологического мониторинга
Существуют различные подходы к классификации мониторинга (по характеру решаемых задач, по уровням организации, по природным средам, за которыми ведутся наблюдения). Отраженная на [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ] классификация охватывает весь блок экологического мониторинга, наблюдения за меняющейся абиотической составляющей биосферы и ответной реакцией экосистем на эти изменения. Таким образом, экологический мониторинг включает как геофизические, так и биологические аспекты, что определяет широкий спектр методов и приемов исследований, используемых при его осуществлении.
[ Cкачайте файл, чтобы посмотреть картинку ]
Рис.2. Классификация экологического мониторинга

Таблица 1. Классификация загрязняющих веществ по классам приоритетности, принятая в системе ГСМОС[ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ]
Kласс
Загрязняющее вещество
Среда
Тип программы (уровень мониторинга)

1
Диоксид серы, взвешенные частицы
Воздух
И,Р,Ф


Радионуклиды
Пища
И, Р

2
Озон [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ]
Воздух
И(тропосфера), Ф (стратосфера)


Хлорорганические соединения и диоксины
Биота, человек
И,Р


Кадмий
Пища, вода, человек
И

3
Нитраты, нитриты
Вода, пища
И


Оксиды азота
Воздух
И

4
Ртуть
Пища, вода
И, Р


Свинец
Воздух, пища
И


Диоксид углерода
Воздух
Ф

5
Оксид углерода
Воздух
И


Углеводороды нефти
Морская вода
Р, Ф

6
Фториды
Пресная вода
И

7
Асбест
Воздух
И


Мышьяк
Питьевая сода
И

8
Микробиологические загрязнения
Пища
И, Р


Реакционноспособные загрязнения
Воздух
И


Программы наблюдений формируются по принципу выбора приоритетных (подлежащих первоочередному определению) загрязняющих веществ и интегральных (отражающих группу явлений, процессов или веществ) характеристик. Классы приоритетности загрязняющих веществ, установленные экспертным путем и принятые в системе ГСМОС, приведены в [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ].

Государственный экологический мониторинг
Структура государственного экологического мониторинга, распределение ответственности
ГСМОС основывается на системах национального мониторинга, которые функционируют в различных государствах согласно как международным требованиям, так и специфическим подходам, сложившимся исторически или обусловленным характером наиболее остро стоящих экологических проблем. Международные требования, которым должны удовлетворять национальные системы-участники ГСМОС, включают единые принципы разработки программ (с учетом приоритетных факторов воздействия), обязательность наблюдений за объектами, имеющими глобальную значимость, передачу информации в Центр ГСМОС.
На территории СССР в 70-е годы на базе станций гидрометeослужбы была организована Общегосударственная служба наблюдений и контроля состояния окружающей среды (ОГСНК), построенная по иерархическому принципу.
[ Cкачайте файл, чтобы посмотреть картинку ]
Рис.3. Поток информации в иерархической системе ОГСНК

МОНИТОРИНГ ПРИРОДНЫХ СРЕД ВКЛЮЧАЕТ:
Мониторинг атмосферного воздуха – система наблюдений за состоянием атмосферного воздуха, его загрязнения и за происходящими в нем природными явлениями, а также оценка и прогноз состояния атмосферного воздуха и его загрязнения.
Мониторинг водных объектов – система регулярных наблюдений за гидрологическими или гидрогеологическими и гидрогеохимическими показателями их состояния, обеспечивающая сбор, передачу и обработку полученной информации в целях своевременного выявления негативных процессов, прогнозирования их развития, предотвращения вредных последствий и определения степени эффективности осуществляемых водоохранных мероприятий.
Является составной частью системы государственного мониторинга окружающей природной среды.
Мониторинг подземных вод – система наблюдений, на основе которой дается оценка существующего состояния подземных вод и прогноз его изменения под влиянием антропогенных факторов.
Осуществляется по широкому комплексу показателей, характеризующих количественные и качественные изменения в подземных водах: уровень или напор; расход; скорость; температуру; химический, газовый и бактериологический состав. Получение необходимой информации производится по данным режимных наблюдений по сети наблюдательных скважин в естественных и нарушенных хозяйственной деятельностью гидрогеологических условиях.
Почвенный мониторинг основывается на контроле за состоянием почвенного покрова, а также оценке и прогнозе изменения почв в результате их загрязнения. Основными показателями, которые оцениваются в процессе почвенного мониторинга, являются: кислотность, потеря гумуса, засоление, загрязнение нефтепродуктами.

ИСХОДЯ ИЗ СИСТЕМНОГО ПОДХОДА ВЫДЕЛЯЮТ:
Геоэкологический мониторинг, который осуществляет выявление размеров, глубины и степени воздействия ингредиентов загрязнений на компоненты природной среды, расчет динамики процесса загрязнения с учетом миграции загрязняющих веществ в средах, кумулятивных свойств компонентов природы и развития процесса загрязнения.
Эколого-геохимический мониторинг направлен на исследования геохимических изменений в среде проживания организмов и их влияния на организмы. Подразделяется на атмохимический, гидрохимический, гидрогеохимический, биогеохимический и литохимический.
Биоэкологический мониторинг выделяется как мониторинговая подсистема, включающая наблюдения за состоянием природной среды с точки зрения ее влияния на человека.
Мониторинг геосистемный – один из компонентов мониторинга окружающей среды, объектом которого являются природные и природно-антропогенные геосистемы.
Принцип его классификации основывается на реакции основных составляющих биосферы. При этом выделяют несколько типов подсистем мониторинга.
К геофизическому мониторингу относят определение данных о загрязнениях атмосферы, выборочных метеорологических и гидрологических характеристик среды. В эту подсистему можно включить мониторинг различных элементов неживой составляющей биосферы, в том числе конструкций, зданий, созданных человеком.
Основной задачей биологического мониторинга является определение состояния биотической составляющей биосферы и ее реакции на антропогенное воздействие.
Биологический мониторинг включает мониторинг живых организмов – популяций (по числу, биомассе, плотности и другим признакам), подверженных воздействию.
В этой подсистеме мониторинга целесообразно выделить следующие наблюдения:
– за состоянием здоровья человека, воздействием на него среды (медико-биологический мониторинг);
– за наиболее чувствительными к данному виду воздействия (или к комплексу воздействий) популяциями (например, растительности к воздействию двуокиси серы) или «критическими» популяциями по отношению к данному воздействию (например, зоопланктона в Байкале к сбросам целлюлозных предприятий).
– за возможными наследственными изменениями у различных популяций (генетический мониторинг)
Основными функциями является обследование геосистемы по установленному перечню показателей, проведение измерений, оценка состояния и прогнозирование измерения геосистемы. Мониторинг состояния природных ресурсов контролирует: атмосферный воздух; водные ресурсы (контроль за водозабором и водосбросом); земельные ресурсы (определяются их запасы и потери); минерально-сырьевые ресурсы; биологические ресурсы.

МОНИТОРИНГ ФАКТОРОВ И ИСТОЧНИКОВ ВОЗДЕЙСТВИЯ
Мониторинг факторов воздействия - мониторинг различных загрязнителей и других факторов воздействия, к которым можно отнести электромагнитное излучение, тепло, шумы.
По методам, способам ведения и объектам наблюдения выделяются например: авиационный, космический, дистанционный, окружающей человека среды и др.
Авиационный мониторинг – мониторинг, осуществляемый с самолетов, вертолетов и др. летательных аппаратов (воздушные шары, дирижабли и т.п.), не поднимающихся на космические высоты (в основном в пределах тропосферы).
Космический мониторинг – мониторинг с помощью космических средств наблюдения (часто авиационный и космический мониторинги объединяют в дистанционный, добавляя получение данных от приборов расположенных в труднодоступных местах без постоянного присутствия человека).
Дистанционный мониторинг – совокупность авиационного и космического мониторинга, который включает также контроль среды с помощью приборов, установленных в труднодоступных местах суши Земли (например, на Крайнем Севере) и в акватории Мирового океана, и предающих показания в центры наблюдения методами дальней передачи информации (по радио, через спутники). Дистанционный метод осуществляют также с помощью лазерной техники.

В системе гидромета за качеством атмосферного воздуха населенных пунктов ведутся наблюдения со стационарных, маршрутных и передвижных (подфакельных) постов. На стационарных постах устанавливаются павильоны типа "Пост-1", "Пост-2", "Воздух", оснащенные аппаратурой для отбора проб и приборами для определения метеорологических параметров. Для постов наблюдений ГОСТ 17.2.3.07-86 Правила контроля воздуха населенных пунктов[ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ] устанавливает четыре программы наблюдений: полную (ежедневные наблюдения в 1, 7, 13 и 19 часов с получением информации о среднесуточных и разовых концентрациях вредных веществ), неполную (ежедневные наблюдения в 7, 13 и 19 часов с получением информации о разовых концентрациях вредных веществ), сокращенную (наблюдения в 7 и 13 часов при температуре воздуха ниже -45° С в местах, где содержание примесей низкое) и суточную (непрерывный отбор проб для определения среднесуточных концентраций вредных веществ). Методы пробоотбора и анализа детально описаны и регламентированы соответствующим руководством [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ]. Выбор исследуемых примесей осуществляется в зависимости от количества выбросов этих веществ, их класса опасности, характерного размера города, рассеивающей способности атмосферы конкретного района. Считается, что при незначительных объемах выбросов, когда приземные концентрации близки к фоновым, наблюдения нецелесообразны. Порядок организации и проведения наблюдений за состоянием поверхностных вод определен ГОСТом 17.1.3.07-82 Охрана природы.

Гидросфера. Правила контроля качества воды, водоемов и водотоков[ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ] и соответствующими методическими указаниями. Разработанная система предусматривает согласованную программу работ по гидрологии, гидрохимии и гидробиологии. Пункты наблюдений устанавливают в зависимости от хозяйственного значения водных объектов, их размеров и экологического состояния. Периодичность наблюдений определяется категорией пункта. Пункты наблюдений первой и второй категорий устанавливают в крупных городах, в районах повторяющихся аварийных сбросов и высокой загрязненности - от 10 до 100 ПДКв или ПДКвр и более (в соответствии с типом водного объекта; определение указанных параметров см. в разделе"Нормирование качества воды"). Пункты третьей категории устанавливаются в районах расположения городов с населением менее 0,5 млн. человек (большая часть населения России проживает в малых городах), в замыкающих створах больших и средних рек и водоемов, в районах организованного сброса сточных вод, где систематическая загрязненность воды по одному или нескольким загрязняющим веществам достигает 10 ПДКв или ПДКвр (в соответствии с типом водного объекта).
Наблюдения за уровнем загрязнения почв носят, как правило, экспедиционный характер и выполняются в соответствии с требованиями ГОСТа 17.4.4.02-84 Охрана природы. Почвы. Методы отбора и подготовки проб для химического, бактериологического, гельминтологического анализа на определенных площадях по регулярной сети опробования, на ключевых участках, характеризующих типичные сочетания природных условий и антропогенного воздействия, на отдельных почвенно-геохимических профилях.
Унифицированная и строго регламентированная система определяет сопоставимость всех получаемых в сети мониторинга сведений. Однако, в ряде случаев это приводит к тому, что автоматически выполняются анализы, не имеющие особой практической ценности, в то время как реальные проблемы могут остаться вне поля зрения службы мониторинга. Невозможность использования других методик, кроме стандартизованных, также порождает ряд проблем.

[ Cкачайте файл, чтобы посмотреть картинку ]
Рис.4. Уровни экологического мониторинга и распределение ответственности между государственными органами в РФ

В идеальном случае системаимпактногомониторинга должна накапливать и анализировать детальную информацию о конкретных источниках загрязнения и их воздействии на окружающую среду. Но в сложившейся в РФ системе сведения о деятельности предприятий и о состоянии среды в зоне их воздействия по большей части усреднены или основаны на заявлениях самих предприятий. Большая часть доступных материалов отражает характер рассеяния загрязняющих веществ в воздухе и в воде, установленный с помощью модельных расчетов, и результаты замеров (ежеквартальных - по воде, ежегодных или более редких - по воздуху). Состояние окружающей среды достаточно полно описывается лишь в крупных городах и промышленных зонах.
В области региональногомониторинга наблюдения ведутся в основном Росгидрометом, имеющим разветвленную сеть, а также некоторыми ведомствами (агрохимслужба Минсельхозпрода, водно-канализационная служба и др.) И, наконец, существует сеть фоновогомониторинга, осуществляемого в рамках программы MAB (Man and Biosphere[ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ]).
Практически не охваченными сетью наблюдений остаются малые города и многочисленные населенные пункты, подавляющее большинство диффузных[ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ]источников загрязнения. Мониторинг состояния водной среды, организованный, прежде всего, Росгидрометом и, до некоторой степени, санитарно-эпидемиологическими (СЭС) и коммунальными (Водоканал) службами, не охватывает подавляющее большинство малых рек. В то же время известно, что загрязнение больших рек в значительной части обусловлено вкладом разветвленной сети их притоков и хозяйственной деятельностью в водосборе. В условиях сокращения общего числа постов наблюдений очевидно, что государство в настоящее время не располагает ресурсами для организации сколько-нибудь эффективной системы мониторинга состояния малых рек.
Таким образом, на экологической карте ясно обозначены "белые пятна", где систематические наблюдения не проводятся. Более того, в рамках сети государственного экологического мониторинга отсутствуют предпосылки к их организации в этих местах. Именно эти "белые пятна" могут (а часто и должны) стать объектами общественного экологического мониторинга. Практическая ориентация мониторинга, концентрация усилий на местных проблемах в сочетании с продуманной схемой и корректной интерпретацией полученных данных позволяют эффективно использовать имеющиеся у общественности ресурсы. Кроме того, эти особенности общественного мониторинга создают серьезные предпосылки для организации конструктивного диалога, направленного на консолидацию усилий всех участников.

Контрольные вопросы:
1.Перечислите виды мониторинга?
2.Дайте характеристику измерения интегральных показателей.?
Литература
1.Родзин В.И. Семенцов Г.В. Основы экологического мониторинга. Учебник. Таганрог 1988г.
2.Проблемы фонового мониторинга состояния природной среды.Гидрометиздат, вып.1-5 1987г.







































Тема 4. Методы и технология дистанционного зондирования
1.Параметры космической информации. Космическая система зондирования
2.Авиационные средства наблюдений. Наземные системы приема и обработки космической информации.
3.Дистанционный контроль газообразных загрязнений в атмосфере.
Цель лекции: Целью данной темы является раскрытие классификации мониторинга,стуктуры экологического мониторинга.
Ключевые слова: дистанционное зондирование, радиолокация, гидролокатор.

Дистанционное зондирование Земли (ДЗЗ) наблюдение поверхности Земли авиационными и космическими средствами, оснащенными различными видами съемочной аппаратуры. Рабочий диапазон съёмочной аппаратуры составляет от долей микрометра (видимое оптическое излучение) до метров (радиоволны). Методы зондирования могут быть пассивные, то есть использовать естественное отраженное или вторичное тепловое излучение объектов на поверхности Земли, обусловленное солнечной активностью, и активные использующие вынужденное излучение объектов, инициированное искусственным источником направленного действия. Данные ДЗЗ, полученные с КА, характеризуются большой степенью зависимости от прозрачности атмосферы. Поэтому на КА используется многоканальное оборудование пассивного и активного типов, регистрирующие электромагнитное излучение в различных диапазонах.
Космические аппараты дистанционного зондирования Земли используются для изучения природных ресурсов Земли и решения задач метеорологии. КА для исследования природных ресурсов оснащаются в основном оптической или радиолокационной аппаратурой. Преимущества последней заключаются в том, что она позволяет наблюдать поверхность Земли в любое время суток независимо от состояния атмосферы.
Казахстан, с чьей земли берет историю покорение человеком далеких пространств, до недавнего времени не предпринимал активных действий для того, чтобы стать полноправной космической державой, но оставался на второстепенных позициях арендодателя. Однако с недавнего времени ситуация изменилась: начиная с 2002 года обсуждались перспективы участия Казахстана в космической деятельности на Байконуре, а несколько позже была принята госпрограмма развития космической деятельности, поставившая целью укрепление национальной и информационной безопасности, содействие социально-экономическому и научно-техническому развитию страны путем эффективного использования космических технологий. Несмотря на то, что дорога в космос оказалась не такой уж гладкой достаточно вспомнить эпопею первого казахстанского спутника KazSat республика намерена продолжить освоение космических технологий, в частности, в сфере дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). Об этом шла речь в ходе состоявшейся в Алматы конференции, посвященной обсуждению основных тенденций развития технологий ДЗЗ.
Новые тенденции на орбите
Согласно оценкам специалистов, в настоящее время отрасль дистанционного зондирования Земли относится к числу наиболее успешно и динамично развивающихся сфер информационного общества. Научно-технические достижения последних лет в деле создания и развития космических систем, технологий обработки, хранения, интерпретации и использования получаемых данных способствовали расширению круга и масштаба задач, решаемых с помощью ДЗЗ. Выросло и число потребителей этих данных, они используются не только в производственных и научных целях, но и в повседневной жизни. «Не будет преувеличением сказать, что в космосе сегодня ведется гонка за сегмент ДЗЗ. Если раньше на протяжении года запускали семь аппаратов этого класса, то сегодня порядка 18–20, и большинство из них обладает уникальными характеристиками, ведь государства, выходящие на рынок космических технологий, стремятся представить нечто новое, чего не было прежде. При этом значительная часть новых аппаратов имеет коммерческое назначение, их данные широко доступны», комментирует ситуацию в сегменте ДЗЗ Михаил Болсуновский, заместитель генерального директора российской компании «Совзонд», одного из лидеров на рынке поставки данных ДЗЗ.
По словам г-на Болсуновского, наряду с резким увеличением числа космических аппаратов ДЗЗ на орбите и с развитием национальных программ ДЗЗ, систем получения, обработки и предоставления данных потребителям среди основных тенденций развития отрасли можно выделить улучшение основных характеристик аппаратуры ДЗЗ и качества данных; появление космических аппаратов ДЗЗ сверхвысокого разрешения нового поколения и радарных космических аппаратов ДЗЗ сверхвысокого разрешения; увеличение скоростей передачи данных; сокращение времени поставки данных потребителю посредством развития концепции «виртуальных станций»; широкое использование сетевых технологий и возможностей интернета. Темпы запуска спутников сверхвысокого разрешения нового поколения растут год от года: в 2005 году, согласно данным, озвученным г-ном Болсуновским, на орбиту было выведено 4 таких аппарата, год спустя вдвое больше, в 2007 году 13, а в будущем году, по прогнозам, состоится запуск 18 спутников сверхвысокого разрешения нового поколения. В сегменте дистанционного зондирования Земли уверенно себя чувствуют «старички» США, Франция, Канада, Россия, Индия, но заявляют о себе и новые игроки, в частности, Таиланд и Вьетнам. Однако если новые игроки находятся в начале своего пути к покорению сегмента ДЗЗ, то державы, давно утвердившиеся в данной отрасли, выводят на орбиту спутники сверхвысокого разрешения, различающиеся в зависимости от специализации национальных программ.
Впереди планеты всей
В США, например, при серьезной государственной поддержке формируется новая система ДЗЗ, основу которой составят спутники сверхвысокого разрешения нового поколения. С одной стороны, сделана ставка на конкуренцию двух основных игроков рынка ДЗЗ компаний DigitalGlobe (одного из лидеров отрасли дистанционного зондирования) и GeoEye; вместе с тем, каждая из компаний разрабатывает аппараты, характеристики которых в значительной степени дополняют друг друга, при этом каждый из них обладает уникальными характеристиками и возможностями. Впрочем, спутники сверхвысокого разрешения нового поколения имеют и важную общую характеристику их отличает высокая производительность съемки. В 2007 году состоялся запуск космического аппарата WorldView-1, расчетный период эксплуатации спутника оценивается в 7 лет, однако практика показывает, что фактический срок работы спутников сверхвысокого разрешения примерно в полтора раза превышает период, оговоренный проектом. В сентябре нынешнего года был запущен спутник GeoEye-1, обладающий беспрецедентным пространственным разрешением, но несколько уступающий спутникам WorldView в маневренности, а на июль 2009 года запланирован запуск космического аппарата WorldView-2, для которого предусмотрено усиление мультиспектральных возможностей за счет увеличения числа спектральных каналов со стандартных четырех до восьми. Что касается появления новых сервисов, обеспечивающих разным категориям пользователей доступ к данным ДЗЗ, то, по словам г-на Болсуновского, следует упомянуть предложенный компанией DigitalGlobe сервис ImageConnect, позволяющий загрузить космические изображения со спутников QuickBird и WorldView-1 в программную среду пользователя непосредственно из архива компании DigitalGlobe.
Во Франции основным оператором ДЗЗ является компания Spot Image, которая еще в начале 1980-х годов сформировала и запустила группировку спутников SPOT1 SPOT4, а несколько лет тому назад вывела на орбиту космический аппарат SPOT5. В отношении данных со спутников этой серии компания-разработчик делает ставку на создание и реализацию продуктов с добавленной стоимостью на основе обработки исходных данных, а именно на цифровую модель местности, цифровую модель рельефа, картографические продукты Spot View и Spot Maps. Кроме того, Spot Image владеет эксклюзивными правами по распространению данных с корейского спутника Kompsat-2 и с тайваньского спутника Formosat-2. К слову, последний аппарат, по словам г-на Болсуновского, в свое время произвел революцию в области ДЗЗ. До запуска Formosat-2 данные дистанционного зондирования Земли можно было получать лишь с периодичностью в 3–5 суток. Благодаря особенностям орбиты, траектории движения, маневренности и ряду технических параметров Formosat-2 появилась возможность ежедневного мониторинга практически всей поверхности суши. С нынешнего года компания Spot Image предлагает сервис My Formosat, посредством которого заказчик может самостоятельно планировать новую съемку заданной территории, отслеживать ее выполнение, анализировать и загружать отобранные снимки на свой компьютер в течение 24 часов с момента выполнения съемки.
Программу формирования на орбите группировки радарных космических аппаратов ДЗЗ нового поколения Cosmo-SkyMed реализует итальянская компания Telespazio как отметил г-н Болсуновский, формирование группировок космических аппаратов вообще является одной из актуальных тенденций отрасли. Предполагается, что итальянская компания сформирует группировку в составе четырех спутников, которые позволят осуществлять съемку с разрешением лучше 1 метра в Х-диапазоне. В настоящее время на орбите находятся два аппарата Cosmo-SkyMed, запуск еще двух предполагается осуществить до конца нынешнего года. Над развитием национальной системы ДЗЗ активно работает Япония. На орбите находится космический аппарат ДЗЗ ALOS, владельцем которого является Японское космическое агентство JAXA, а оператором Центр дистанционного зондирования Земли Японии. Создатели этого уникального аппарата объединили в единую систему три типа целевой аппаратуры, каждый из которых обладает своими характеристиками: радар L-диапазона PALSAR, комплекс топографического назначения PRISM и систему природоресурсного назначения AVNIR-2. Реализация еще одного уникального проекта, отметил г-н Болсуновский, началась с запуском в августе нынешнего года группировки из пяти мини-спутников RapidEye, владельцем которой является немецкая компания RapidEye AG. Съемка земной поверхности ведется в пяти каналах, в том числе в уникальном «длинноволновом красном», оптимально подходящем, например, для наблюдения за состоянием растительного покрова. Данная особенность в совокупности с маневренностью, высоким пространственным разрешением, большой площадью съемки и возможностью ее ежедневного повтора делают возможным использование данных, полученных с RapidEye, в сельском и лесном хозяйстве.

«Плюсы» космического размаха
Сегодня шаги по развитию сегмента ДЗЗ предпринимают даже те страны, которые до сих пор не входили в мировую космическую элиту, и для этого имеются веские причины. В странах СНГ собственные программы дистанционного зондирования Земли наряду с такой признанной космической державой, как Россия, развивают Украина, Белоруссия и Казахстан. В частности, в Казахстане в рамках госпрограммы по развитию космической деятельности создается Национальная система космического мониторинга территории республики, призванная с помощью спутниковых данных обеспечить госструктуры оперативной информацией о состоянии окружающей среды и использовании природных ресурсов.
Интерес к сегменту дистанционного зондирования не случаен, ведь круг отраслей хозяйственной деятельности, для которых данные ДЗЗ могут сослужить хорошую службу, за последнее время заметно расширился. Метод дистанционного зондирования используют для сбора и записи информации о морском дне, атмосфере Земли, Солнечной системе. Что касается более «прикладного» применения таких методов, то, например, для обновления данных по городской застройке традиционно использовались аэрофотоснимки, но космическая съемка имеет ряд преимуществ перед традиционными методами. Аэрофотосъемка не позволяет оперативно обновлять полученные данные, что отчасти обусловлено необходимостью согласования съемки с местными административными органами. Между тем облик современных городов меняется очень быстро, и все перемены необходимо оперативно отразить в картах и специализированных базах данных. Технические же возможности космической съемки позволяют проводить мониторинг больших территорий с высокой степенью детализации, соответствующей необходимости частотой получения снимков, многовариантностью данных. Немаловажен и фактор экономии: аэрофотосъемка территории площадью в 1 кв. км в среднем обходится в $2000, тогда как стоимость космических снимков высокого разрешения в среднем составляет $25 за ту же единицу площади. При этом, отмечает генеральный директор ТОО «DigitalORB» Владимир Смирнов, трудозатраты на обработку нескольких десятков кадров аэрофотосъемки заметно выше, чем на обработку одного-двух кадров космического снимка. Данные дистанционного зондирования Земли с успехом используются при проектировании, строительстве и эксплуатации объектов транспортной инфраструктуры, трубопроводов, линий электропередачи и телекоммуникационных линий, для выбора оптимальных маршрутов прокладки автомобильных и железных дорог, для организации недропользования.
В ходе конференции опытом практического применения результатов дистанционного зондирования Земли для повышения эффективности социально-экономического развития регионов России поделились специалисты Федерального государственного унитарного предприятия «Российский научно-исследовательский институт космического приборостроения». В рамках целевой программы «Использование результатов космической деятельности и современных геоинформационных технологий в целях ускорения социально-экономического развития и повышения конкурентоспособности Калужской области» в этом регионе России создается интегрированная региональная информационная система, одним из основных структурных элементов которой является региональный центр космического мониторинга. Последний, в свою очередь, собирает данные информационных систем авиалесоохраны, космического мониторинга АПК, экологического мониторинга, системы приема, обработки, хранения и распространения спутниковых данных. На основе собранной информации формируются заявки на получение потребителями данных дистанционного зондирования, отслеживается обстановка и делаются прогнозы для аграрного сектора, ведется мониторинг критически важных объектов.
Казахстан: начало пути
Если говорить о внедрении технологий дистанционного зондирования Земли в Казахстане, то за последние 10 лет в республике разработаны технологии в области тематического дешифрирования данных дистанционного зондирования Земли. В республике создается сеть референцных станций, посредством которой будет обеспечена единая временная геодезическая основа точных и высокоточных глобальных навигационных систем, определение координат отдельных пунктов в заданной системе координат на всей территории страны. В Казахстане ранее были установлены одиночные базовые станции. На сегодняшний день РГКП «Астанатопография» установило три референцных станции и создало сеть между ними; сеть предназначается для определения координат с помощью GPS по Астане и Акмолинской области. В структуру сети референцных станций входит базирующийся в Астане вычислительный центр, в функции которого входит сбор и архивация данных сети, предоставление информации пользователям.
В настоящее время одним из наиболее активных потребителей новых разработок является Министерство сельского хозяйства. По словам специалиста АО «Национальный центр космических исследований и технологий» Надии Муратовой, перечень задач в сфере мониторинга сельского хозяйства включает мониторинг снежного покрова и оценку весеннего запаса влаги в почве, оценку посевных площадей и контроль севооборота, дистанционную диагностику состояния посевов яровых культур и прогноз урожайности, отслеживание динамики уборочных работ. «Космический мониторинг по всем ключевым направлениям ведется во всех зерносеющих регионах, для сельского хозяйства, ряда других областей технологии космического мониторинга разрабатываются, в Кызылординской области проводится оперативный космический мониторинг рисовых посевов. В северных регионах особенности расположения полей позволяют полномасштабно использовать оптические возможности спутниковых систем среднего разрешения, но в том случае много помех, особенно на протяжении вегетационного сезона, создавала облачность. Нередко бывает, что на всей большой территории Северного Казахстана сложно было найти безоблачные фрагменты. Отчасти эту проблему удалось решить после того, как к решению задачи мониторинга мы подключили еще одну спутниковую систему с более высокой разрешающей способностью. Увеличилась точность определения площадей если раньше мы оперировали ошибкой в пределах 5%, то сейчас она сведена к 2%. Для части областей Казахстана созданы соответствующие геоинформационные системы, которые позволяют вести историю полей. Еще одна важная задача связана с мониторингом площадей черных паров, которые имеют большое значение для накопления питательных веществ и борьбы с сорняками. Кроме того, эта работа необходима нам для дальнейшего прогноза урожайности», рассказала г-жа Муратова.
Не секрет, что актуальными для сельского хозяйства северных регионов Казахстана проблемами являются высокий уровень засоренности зерновых культур, болезни, нашествие вредителей. Как считают ученые, эти факторы могут обусловить снижение урожая на 30–40% по сравнению с прогнозными данными. В Центре космических исследований и технологий разработана методика, позволяющая оценивать не процент засоренности полей, а ее степень, и отслеживать динамику изменения засоренности, например, в результате применения гербицидов, прогнозировать погодные условия, при которых увеличивается вероятность развития грибковых заболеваний. Не менее важно отслеживать состояние снежного покрова. «На севере, в основных зерносеющих регионах земледелие ведется не на поливных землях, и потому накопление влаги в почве во многом определяет будущий урожай. Анализируя состояние снежного покрова, мы косвенно определяем, какой запас влаги будет в том или другом году. Данные, полученные, например, в 2007 и 2008 годах, показали совершенно разную картину: в 2007 году снежный покров сошел довольно поздно, и запас влаги в почве оказался достаточным, а в нынешнем году сложилось критическое положение, и мы смогли прогнозировать засуху. Сейчас перед аграрным сектором стоит задача введения в оборот всех бросовых полей. В рамках работы по данному направлению мы подготовили карты всех основных зерносеющих регионов, где отмечены и бросовые поля», констатировала г-жа Муратова.
Не меньшую пользу космические технологии могут сослужить в процессе подготовки и проведения посевной и уборочной кампаний. Так, космический мониторинг погодных условий позволяет определить оптимальные сроки посевной, благодаря чему в свою очередь можно добиться трехкратного увеличения урожайности. Данные технологии могут быть широко востребованы в Казахстане с его огромной территорией и различными для северных, южных, западных и восточных регионов погодными условиями.
Данные дистанционного зондирования Земли широко использовались в ходе реализации осуществляемого Всемирным банком и Глобальным экологическим фондом проекта по управлению засушливыми землями в Шетском районе Карагандинской области. На примере экосистемы района изучалась технология расчета величины углекислого газа, поглощенного растительным и почвенным покровом. Специалисты составили для проектной территории карты типов подстилающей поверхности и землепользования, провели оценку состояния и продуктивности надземной части растительного покрова, изучили зависимость объема зеленой биомассы от погодных условий в вегетационный период, составили карты сезонной продуктивности пастбищ.
Использование космического мониторинга позволяет оперативно получать информацию об обстановке по линии МЧС. В первую очередь это касается пожаров, ведь до того, как стало возможным использование результатов космического мониторинга, о реальных масштабах этих стихийных бедствиях на малозаселенных территориях органы ЧС зачастую просто не имели информации. В Казахстане систему космического мониторинга чрезвычайных ситуаций в 2001 году начал развивать Институт космических исследований. С 2002 года ведется оперативный космический мониторинг пожаров, в 2003 году начато наблюдение за паводковой обстановкой в ряде областей. На сегодняшний день, отмечают специалисты института, система космического мониторинга ЧС работает в Западно-Казахстанской, Восточно-Казахстанской и Карагандинской областях, где ведется наблюдение за пожарами и паводками, в Актюбинской области осуществляется мониторинг пожаров, а в Кызылординской области ведется наблюдение за паводками и состоянием Шардаринского водохранилища.
Регулярный космический мониторинг пожаров проводится в период с мая по октябрь. Два раза в сутки в органы ЧС передаются оперативные данные по результатам обработки снимков Terra MODIS карты очагов пожаров, таблицы с указанием их координат, расстояние до ближайшего населенного пункта. Примерно раз в неделю высылаются карты-маски пострадавших от пожара площадей с указанием старых и новых гарей, таблицы, в которых указывается величина таких площадей по районам и по областям в целом. Оперативные данные с координатами очагов возгорания поступают в областные управления МЧС. По словам специалистов Института космических исследований, данные мониторинга пожаров позволяют не только оперативно принять меры для ликвидации очага, но помогают найти виновников крупных возгораний; кроме того, эти данные фигурируют в официальных отчетах, представляемых на областных и республиканском уровнях. Руководящие структуры областей ежегодно принимают постановления об использовании результатов космического мониторинга пожаров, а местные органы ЧС разработали схему использования результатов этого мониторинга, определили порядок доведения информации до пожарных подразделений.
Мониторинг степных пожаров проводился и в рамках проекта по управлению засушливыми землями в Шетском районе Карагандинской области. Именно обработка спутниковых данных за период с 2001 по 2008 год позволила сделать вывод о том, что степные пожары являются важным фактором, определяющим объем растительной массы. В отдельные годы пожары охватывали очень большие площади, так, в 2002 году огонь охватывал около 30% территории проекта, а это обусловило выброс около 1,3 млн. тонн углекислого газа.
В регионах, где существует большая вероятность формирования паводков, проводится космический мониторинг этих природных явлений. Оперативные карты-маски территорий, подвергшихся затоплению, также передаются в органы ЧС, при необходимости специалисты могут выполнять мониторинг динамики заполнения водной поверхности водохранилищ. Как отмечают сотрудники Института космических исследований, в последние годы из-за регулярного затопления территорий в нижнем течении Сырдарьи складывается сложная обстановка в Кызылординской области, дополнительную угрозу создает риск переполнения Шардаринского водохранилища, поэтому регулярное отслеживание обстановки в регионе, оценка динамики заполнения Шардары на сегодняшний день признаны одним из ключевых направлений космического мониторинга в области ЧС. Впрочем, если в случае с пожарами результаты мониторинга позволяют начать оперативную работу по ликвидации чрезвычайного происшествия, то использование результатов мониторинга паводков носит главным образом информационный характер, дает материал для сравнения паводковой обстановки в разные годы.
Специалисты отмечают, что и для космического мониторинга паводков, так же, как и для мониторинга сельхозугодий, серьезную проблему представляет высокая облачность в период наблюдений. Особенно в Западном Казахстане. Выходом из положения могло бы стать использование радарных данных, однако применение этих технологий ограничивает ряд субъективных и объективных трудностей, в частности, высокая стоимость такой съемки, сложность оперативного заказа, а также большой временной интервал между повторными съемками. Одним из актуальных как для органов ЧС, так и для властей региона направлений развития технологий космического мониторинга ученым представляется использование данных дистанционного зондирования для моделирования возможных опасных ситуаций прорывов плотин, размывов берега, для оценки вероятности проникновения пожаров. В 2007 и 2008 годах подобную работу для водных объектов ЗКО казахстанские специалисты выполняли в сотрудничестве с российскими коллегами. Оценка риска возникновения чрезвычайных ситуаций имеет ценность не только с точки зрения возможных прогнозов и своевременного принятия защитных мер, но может оказаться полезной при проектировании и строительстве промышленных предприятий, магистральных газопроводов, ЛЭП. В дальнейшем, полагают в Институте космических исследований, система мониторинга в области чрезвычайных ситуаций будет развиваться как в сторону расширения числа охваченных им областей, так и в плане возможного создания региональных и республиканского центров. Появление последних позволит расширить спектр решаемых задач, включив в него, например, контроль за деформацией земной поверхности под воздействием антропогенных факторов. Такие данные очень актуальны в связи с тем, что в республике ведется интенсивная добыча полезных ископаемых.
Сельское хозяйство и область ЧС лишь две составляющие широкого круга задач, в решении которых можно рассчитывать на помощь космических технологий. По мнению г-на Смирнова, значение новых методов чрезвычайно велико для области геологоразведки, ведь сегодня поиск богатых полезными ископаемыми структур проводится методами, предполагающими использование буровых работ, а это требует значительных материальных затрат. Между тем проведение исследований с применением информации ДЗЗ, дешифрование космических снимков и сравнение полученных результатов с имеющимися материалами могло бы позволить сократить объем буровых работ. Не менее продуктивным было бы использование полученных данных для учета и анализа состояния природных ресурсов, тем более что за последние два десятка лет уровень госконтроля в этой сфере заметно снизился. В транспортной отрасли грамотное применение данных космических снимков позволяет не только определить оптимальные маршруты прокладки автомобильных и железнодорожных магистралей, но и выявить, например, участки дорожного покрытия, больше других нуждающиеся в ремонте. А в сфере городского хозяйства, например, использование методов дистанционного зондирования Земли позволяет получить информацию об участках незарегистрированной застройки или самозахваченных землях.
Достоинства космического мониторинга и его преимущества перед многими другими методами оценки, прогноза, обработки данных, очевидны. Ответ на вопрос о том, будет ли расширена орбита их применения, зависит от многих факторов, в том числе от готовности инвестировать в их развитие и внедрение, от активности спроса, уровня подготовки кадров.
ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ, сбор информации об объекте или явлении с помощью регистрирующего прибора, не находящегося в непосредственном контакте с данным объектом или явлением. Термин "дистанционное зондирование" обычно включает в себя регистрацию (запись) электромагнитных излучений посредством различных камер, сканеров, микроволновых приемников, радиолокаторов и других приборов такого рода. Дистанционное зондирование используется для сбора и записи информации о морском дне, об [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ], о Солнечной системе. Оно осуществляется с применением морских судов, самолетов, космических летательных аппаратов и наземных телескопов. Науки, ориентированные на полевые работы, к числу которых относятся такие, как геология, лесоводство и география, также обычно используют дистанционное зондирование для сбора данных в целях проведения своих исследований.

ТЕХНИКА И ТЕХНОЛОГИЯ
Дистанционное зондирование охватывает теоретические исследования, лабораторные работы, полевые наблюдения и сбор данных с борта самолетов и искусственных спутников Земли. Теоретические, лабораторные и полевые методы важны также для получения информации о Солнечной системе, и когда-нибудь их начнут использовать для изучения других планетных систем Галактики. Некоторые наиболее развитые страны регулярно запускают искусственные спутники для сканирования поверхности Земли и межпланетные космические станции для исследований дальнего космоса.
Системы дистанционного зондирования. В системе такого типа имеются три основных компонента: устройство для формирования изображения, среда для регистрации данных и база для проведения зондирования. В качестве простого примера такой системы можно привести фотографа-любителя (база), использующего для съемки реки 35-мм фотоаппарат (прибор-визуализатор, формирующий изображение), который заряжен высокочувствительной фотопленкой (регистрирующая среда). Фотограф находится на некотором расстоянии от реки, однако регистрирует информацию о ней и затем сохраняет ее на фотопленке.
Устройства формирования изображений, регистрирующая среда и база. Приборы, формирующие изображения, делятся на четыре основные категории: фото- и кинокамеры, многоспектральные сканеры, радиометры и активные радиолокаторы. Современные однообъективные зеркальные фотокамеры создают изображение, фокусируя ультрафиолетовое, видимое или инфракрасное излучение, приходящее от объекта, на фотопленке. После проявления пленки получается постоянное (способное сохраняться длительное время) изображение. Видеокамера позволяет получать изображение на экране; постоянной записью в этом случае будет соответствующая запись на видеоленте или фотоснимок, сделанный с экрана. Во всех других системах визуализации изображений используются детекторы или приемники, обладающие чувствительностью на определенных длинах волн спектра. Фотоэлектронные умножители и полупроводниковые фотоприемники, используемые в сочетании с оптико-механическими сканерами, позволяют регистрировать энергию ультрафиолетового, видимого, а также ближнего, среднего и дальнего ИК-участков спектра и преобразовывать ее в сигналы, которые могут давать изображения на пленке. Энергия микроволн (диапазон сверхвысоких частот, СВЧ) подобным же образом трансформируется радиометрами или радиолокаторами. В сонарах для получения изображений на фотопленке используется энергия звуковых волн.
Приборы, используемые для визуализации изображений, размещают на различных базах, в том числе на земле, судах, самолетах, воздушных шарах и космических летательных аппаратах. Специальные камеры и телевизионные системы повседневно используются для съемки представляющих интерес физических и биологических объектов на земле, на море, в атмосфере и космосе. Специальные камеры замедленной киносъемки применяются для регистрации таких изменений земной поверхности, как эрозия морских берегов, движение ледников и эволюция растительности.
Архивы данных. Фотоснимки и изображения, сделанные в рамках программ аэрокосмической съемки, надлежащим образом обрабатываются и сохраняются. В США и России архивы для таких информационных данных создаются правительствами. Один из основных архивов такого рода в США, EROS (Earth Resources Obsevation Systems) Data Center, подчиненный Министерству внутренних дел, хранит около 5 млн. аэрофотоснимков и ок. 2 млн. изображений, полученных со спутников "Лендсат", а также копии всех аэрофотоснимков и космических снимков поверхности Земли, хранящихся в Национальном управлении по аэронавтике и исследованию космического пространства (НАСА). К этой информации имеется открытый доступ. Обширные фотоархивы и архивы других изоматериалов имеются у различных военных и разведывательных организаций.
Анализ изображений. Самая важная часть дистанционного зондирования анализ изображений. Такой анализ может выполняться визуально, визуальными методами, усиленными применением компьютера, и целиком и полностью компьютером; последние два включают в себя анализ данных в цифровой форме.
Первоначально большинство работ по анализу данных, полученных дистанционным зондированием, выполнялось визуальным исследованием индивидуальных аэрофотоснимков или путем использования стереоскопа и наложения фотоснимков с целью создания стереомодели. Фотоснимки были обычно черно-белыми и цветными, иногда черно-белыми и цветными в ИК-лучах или в редких случаях многозональными.
Основные пользователи данных, получаемых при аэрофотосъемке, это геологи, географы, лесоводы, агрономы и, конечно, картографы. Исследователь анализирует аэрофотоснимок в лаборатории, чтобы непосредственно извлечь из него полезную информацию, нанести ее затем на одну из базовых карт и определить области, в которых надо будет побывать во время полевых работ. После проведения полевых работ исследователь еще раз оценивает аэрофотоснимки и использует полученные из них и в результате полевых съемок данные для окончательного варианта карты. Такими методами подготавливают к выпуску множество разных тематических карт: геологических, карт землепользования и топографических, карт лесов, почв и посевов.
Геологи и другие ученые ведут лабораторные и полевые исследования спектральных характеристик различных природных и цивилизационных изменений, происходящих на Земле. Идеи таких исследований нашли применение в конструкции многоспектральных сканеров MSS, которые используются на самолетах и КЛА. Искусственные спутники Земли "Лендсат" 1, 2 Ч 4 имели на борту MSS с четырьмя спектральными полосами: от 0,5 до 0,6 мкм (зеленая); от 0,6 до 0,7 мкм (красная); от 0,7 до 0,8 мкм (ближняя ИК); от 0,8 до 1,1 мкм (ИК). На спутнике "Лендсат 3" используется, кроме того, полоса от 10,4 до 12,5 мкм. Стандартные составные изображения с применением метода искусственного окрашивания получаются при комбинированном использовании MSS с первой, второй и четвертой полосами в сочетании с синим, зеленым и красным фильтрами соответственно. На спутнике "Лендсат 4" c усовершенствованным сканером MSS тематический картопостроитель позволяет получать изображения в семи спектральных полосах: трех в области видимого излучения, одной в ближней ИК-области, двух в средней ИК-области и одной в тепловой ИК-области. Благодаря этому прибору пространственное разрешение было улучшено почти втрое (до 30 м) по сравнению с тем, что давал спутник "Лендсат", на котором использовался только сканер MSS.
Поскольку чувствительные датчики спутников не предназначались для стереоскопической съемки, дифференцировать те или иные особенности и явления в пределах одного конкретного изображения пришлось, используя спектральные различия. Сканеры MSS позволяют различать пять широких категорий земных поверхностей: вода, снег и лед, растительность, обнаженная порода и почва, а также объекты, связанные с деятельностью человека. Научный работник, хорошо знакомый с исследуемой областью, может выполнить анализ изображения, полученного в одной широкой полосе спектра, каким, например, является черно-белый аэрофотоснимок, который в типичном случае получается при регистрации излучений с длинами волн от 0,5 до 0,7 мкм (зеленая и красная области спектра).
Однако с увеличением числа новых спектральных полос глазам человека становится все труднее проводить различия между важными особенностями похожих тонов в различных участках спектра. Так, например, только один съемочный план, снятый со спутника "Лендсат" с помощью MSS в полосе 0,5-0,6 мкм, содержит ок. 7,5 млн. пикселов (элементов изображения), у каждого из которых может быть до 128 оттенков серого в пределах от 0 (черный цвет) до 128 (белый цвет). При сравнении двух изображений одной и той же области, сделанных со спутника "Лендсат", приходится иметь дело с 60 млн. пикселов; одно изображение, полученное с "Лендсат 4" и обработанное картопостроителем, содержит около 227 млн. пикселов. Отсюда с очевидностью следует, что для анализа таких изображений необходимо использовать компьютеры.
Цифровая обработка изображений. При анализе изображений компьютеры используются для сравнения значений шкалы серого (диапазона дискретных чисел) каждого пиксела снимков, сделанных в один и тот же день либо в несколько разных дней. Системы анализа изображений выполняют классификацию специфических особенностей съемочного плана в целях составления тематической карты местности.
Современные системы воспроизведения изображений позволяют воспроизводить на цветном телевизионном мониторе одну или несколько спектральных полос, отработанных спутником со сканером MSS. Подвижный курсор устанавливают при этом на один из пикселов или на матрицу пикселов, находящихся в пределах некоторой конкретной особенности, например водоема. Компьютер выполняет корреляцию всех четырех MSS-полос и классифицирует все другие части изображения, полученного со спутника, которые характеризуются аналогичными наборами цифровых чисел. Исследователь может затем пометить цветным кодом участки "воды" на цветном мониторе, чтобы составить "карту", показывающую все водоемы на спутниковом снимке. Эта процедура, известная под названием регулируемой классификации, позволяет систематически классифицировать все части анализируемого снимка. Имеется возможность идентификации всех основных типов земной поверхности.
Описанные схемы классификации с помощью компьютера довольно просты, однако окружающий нас мир сложен. Вода, например, совсем не обязательно имеет единственную спектральную характеристику. В пределах одного съемочного плана водоемы могут быть чистыми или грязными, глубокими или мелкими, частично покрытыми водорослями или замерзшими, и каждый из них обладает собственной спектральной отражательной способностью (а значит, и своей цифровой характеристикой). В системе интерактивного анализа цифрового изображения IDIMS используется схема нерегулируемой классификации. IDIMS автоматически помещает каждый пиксел в один из нескольких десятков классов. После компьютерной классификации сходные классы (например, пять или шесть водных классов) могут быть собраны в один. Однако многие участки земной поверхности имеют довольно сложные спектры, что затрудняет однозначное установление различий между ними. Дубовая роща, например, может оказаться на изображениях, полученных со спутника, спектрально неотличимой от кленовой рощи, хотя на земле эта задача решается очень просто. По спектральным же характеристикам дуб и клен относятся к широколиственным породам.
Компьютерная обработка алгоритмами идентификации содержания изображения позволяет заметно улучшить MSS-изображение по сравнению со стандартным.
ПРИМЕНЕНИЯ
Данные дистанционного зондирования служат основным источником информации при подготовке карт землепользования и топографических карт.
Метеорологические и геодезические спутники NOAA и GOES используются для наблюдения за изменением облачности и развитием циклонов, в том числе таких, как ураганы и тайфуны. Изображения, получаемые со спутников NOAA, используются также для картирования сезонных изменений снегового покрова в северном полушарии в целях климатических исследований и изучения изменений морских течений, знание которых позволяет сократить продолжительность морских перевозок. Микроволновые приборы на спутниках "Нимбус" используются для картирования сезонных изменений в состоянии ледового покрова в морях Арктики и Антарктики.
Данные дистанционного зондирования с самолетов и искусственных спутников во все более широких масштабах используются для наблюдения за природными пастбищами. Аэрофотоснимки очень эффективны в лесоводстве благодаря достигаемому на них высокому разрешению, а также точному измерению растительного покрова и его изменения со временем.
И все же именно в геологических науках дистанционное зондирование получило наиболее широкое применение. Данные дистанционного зондирования используются при составлении геологических карт с указанием типов пород, а также структурных и тектонических особенностей местности. В экономической геологии дистанционное зондирование служит ценным инструментом для поиска месторождений полезных ископаемых и источников геотермальной энергии. Инженерная геология пользуется данными дистанционного зондирования для выбора мест строительства, отвечающих заданным требованиям, определения мест залегания строительных материалов, контроля за проведением горных работ с поверхности и за рекультивацией земель, а также для проведения инженерных работ в приморской зоне. Кроме того, эти данные используются при оценках сейсмической, вулканической, гляциологической и других опасностей геологического происхождения, а также в таких ситуациях, как лесные пожары и промышленные аварии.
Данные, полученные дистанционным зондированием, составляют важную часть исследований в гляциологии (имеющих отношение к характеристикам ледников и снегового покрова), в геоморфологии (формы и характеристики рельефа), в морской геологии (морфология дна морей и океанов), в геоботанике (ввиду зависимости растительности отлежащих под ней месторождений полезных ископаемых) и в археологической геологии. В астрогеологии данные дистанционного зондирования имеют первостепенное значение для изучения других планет и лун Солнечной системы, а также в сравнительной планетологии для изучения истории Земли.
Однако наиболее захватывающий аспект дистанционного зондирования состоит в том, что спутники, выведенные на околоземные орбиты, впервые предоставили ученым возможность наблюдать, отслеживать и изучать нашу планету как целостную систему, включая ее динамичную атмосферу и облик суши, изменяющийся под влиянием природных факторов и деятельности человека. Изображения, получаемые со спутников, возможно, помогут найти ключ к предсказанию изменений климата, вызванных в том числе естественными и техногенными факторами.
Хотя США и Россия с 1960-х годов ведут дистанционное зондирование, другие страны также вносят свой вклад. Японское и Европейское космические агентства планируют вывести на околоземные орбиты большое число спутников, предназначенных для исследования суши, морей и атмосферы Земли.
Контрольные вопросы:
1.Основные требования к параметрам космической информации?
2.Что такое зондирование.?
3.Как происходит зондирование аэрозолей?
Литература
1.Родзин В.И. Семенцов Г.В. Основы экологического мониторинга. Учебник. Таганрог 1988г.
2.Геосистемный мониторинг. Строение и функционирование геосистем.М.1986г














Тема 5. Методы наземных наблюдений
1.Наземная съемка, тест-полигоны, стационарные наблюдения.
2.Средства для автоматизированного отбора проб, системы сбора и передачи информации.
3.Методы обработки данных и их унификация
Цель лекции:.
Ключевые слова: информационно-справочный блок, модель, дистанционное зондирование, радиолокация, гидролокатор.

Геоинформатики ВНИИГеосистем в 1992 г. для конструирования прикладных природопользовательских ГИС-систем и для решения задач поиска и прогноза по комплексу геолого-геофизической, топографической, геоэкологической и другой информации. Эта система в полном или фрагментарном виде успешно функционирует во многих научно-исследовательских и производственных организациях стран СНГ. На ее основе была построена информационно-аналитическая система принятия управленческих решений для одного из министерств, создан набор электронных атласов для ЮНЕСКО, разработана компьютерная технология оценки урбанизированных территорий по геолого-геофизическим данным, исследовано глубинное строение Печенгского рудного района, проведен прогноз золоторудных полей в Приамурье, прогноз опустынивания республики Калмыкия и решено множество других разнородных и разноплановых проблем.
Задачи, возникающие в геологии, являются типичными для слабоформализованных областей знаний, к которым относятся геология, экология, социология, психология, медицина и т.п. Слабоформализованными эти науки называются потому, что связь между явлениями, которые они изучают, пока не может быть полностью осмыслена и переведена на строгий язык, аналогичный языку теоретической физики или неорганической химии. По этой причине здесь нельзя взять исходное состояние системы, решить соответствующую систему уравнений и на основании решения предсказать ее конечное состояние. Но задача предсказания в той или иной постановке тем не менее стоит и в этих науках, будь то утверждение о наличии или отсутствии полезных ископаемых на исследуемой территории или диагноз и прогноз течения болезни пациента клиники. Такая ситуация привела к созданию значительного числа методов и алгоритмов решения поставленной задачи (их создание началось еще в 60-е годы), но результаты отнюдь не всегда удовлетворяли геологов, социологов или медиков, поскольку к этим методам относились так же, как, например, к закону Кулона, в который нужно только подставить исходные данные и вычислить результат. Но, как отмечалось выше, между науками точными и слабоформализованными пролегает пропасть, за прыжок через которую надо платить. Опыт работы в геологии и наблюдения за коллегами, работающими в других слабоформализованных областях, доказали, что такой платой должна быть постановка задачи. При этом оказывается, что львиную долю времени занимают не написание тех или иных алгоритмов решения поставленной задачи и даже не подготовка исходных данных, а бесконечные разговоры со специалистом (геологом, психологом, медиком и др.), проясняющие, что же должно получиться в результате решения задачи, какой информацией располагает специалист, на какие знания об объекте можно рассчитывать и т.п. Таким образом, первым этапом каждой задачи, решаемой в слабоформализованной области знаний, должна быть ее формулировка. Хотя данное утверждение очевидно, однако на практике зачастую оказывается, что за формулировку пытаются выдать неосознанные до конца пожелания, а то и смутный дискомфорт от неприменения модной вычислительной техники. Поэтому необходимо определить, что же именно является формулировкой задачи.
Будем считать, что задача сформулирована, если имеется описание цели, модели объекта исследования, исходных данных, результата и требований к результату.
Цель – предвосхищение в мышлении результата деятельности. Нет смысла говорить о наличии задачи, если четко не сформулирована цель исследования. Содержательный пользователь (медик, эколог, геолог и пр.) обычно может сформулировать цель данного конкретного исследования, если поймет, чего же от него хотят. По собственной инициативе он зачастую формулирует свою "сверхзадачу", например, снижение онкологической заболеваемости. Также неприемлема формулировка научного плана, например, изучение маргинальных слоев общества. Такие общие формулировки обязательно должны быть разбиты на конкретные подцели.
Модель – образ (в том числе условный или мысленный) какого-либо объекта или системы объектов, используемый в определенных условиях в качестве их заместителя. В науке модель какой-либо системы – ее описание на языке некоторой научной теории. Модель является упрощенным образом оригинала, при этом моделирование может происходить даже на уровне самых общих не до конца фиксированных представлений. Описание модели исследований является наиболее сложным звеном в формулировании задачи. Кроме общей сложности этого предмета, связанной с недостаточной научной проработкой, множественностью гипотез и прочим, имеется колоссальный соблазн подменить объект исследований более проработанным. Например, вместо модели месторождения, позволяющей отличать его от пустого участка территории, дать модель образования горных пород. В точных науках обычно фигурирует знаковая модель, то есть описание объекта на языке подходящей математической теории. В слабоформализованных областях знания можно выделить несколько наиболее типичных моделей.
Критериальная модель, то есть модель, задаваемая группой критериев, наличие каждого из которых благоприятствует (реже препятствует) достижению на данном объекте максимума целевой функции. Под целевой функцией здесь, например, можно понимать ожидаемые запасы полезного ископаемого на исследуемой территории или вероятность выздоровления больного. Наличие такой модели знаменует либо достаточную теоретическую проработанность вопроса об объекте исследований, либо большую статистику (как в медицине), позволяющую сделать такие выводы.
Аналоговые модели, в которых постулируется принцип аналогий и представлено достаточное количество объектов, отвечающих различным значениям целевой функции. Здесь особенно важно иметь представителей не только для оптимальных, а для всех значений целевой функции. Например, должны быть известны не только месторождения, но и пустые участки территории. Кроме того, у постановщика должна быть уверенность в том, что эталонные объекты разных образов достаточно полно представляют все множество объектов. Совершенно недопустимо, взяв месторождения гвинейских бокситов и пустые площади Молдавии в качестве эталонов, пытаться определить на этом основании перспективность территорий в республике Коми.
Критериально-аналоговые модели соединяют в себе наличие критериев и использование принципа аналогий. В принципе от критериальной модели всегда можно перейти к критериально-аналоговой, организовав образы по значениям критериев. Однако далеко не всегда подобная операция имеет смысл, поскольку такие искусственно порожденные объекты могут не только не иметь аналогов в действительности, но и быть теоретически запрещенными, так как не любые наборы критериев оказываются совместными.
Исходная информация может быть представлена в самой различной форме: карты, графики, результаты тех или иных анализов, экспертные оценки и т.п. Таким образом, форма представления исходной информации не имеет существенного значения. Однако очень важна связь между данными и модельными представлениями: модель должна быть сформулирована в терминах данных.
Ожидаемый результат обычно является конкретизированной и уточненной переформулировкой цели исследований. Этот пункт программы обычно не вызывает затруднений у исследователя. Единственное, о чем здесь стоит подумать – это форма представления результата (число, график, карта и т.п.). Сложнее обстоит дело с критерием оценки результата. Мы все так привыкли к тому, что критерием оценки истины является практика, что обычно отвечаем, что критерием оценки результата является его подтверждение на практике (вариант – на соседней территории). Однако необходимо учитывать, что, во-первых, никто не позволит проверять на практике результаты наших умозрений, а во-вторых, сам результат непосредственно зависит от критерия оценки. Тут имеется в виду не школьная подгонка под ответ, а принципиально разные подходы к решению задачи, выбор которых зависит от критерия оценки. Так, например, прогнозная территория при поиске месторождений полезных ископаемых будет совершенно разной при следующих двух критериях оценки результата: площадь должна содержать хотя бы одно месторождение и быть минимальной; все месторождения должны быть включены в прогнозную площадь.
Ясно, что отсутствие критерия оценки результата, равно как и его неконструктивность, приводят к волюнтаристскому выбору метода решения задачи и к последующей неинтерпретируемости результата. Таким образом, требования к результату должны вытекать из модельных представлений и быть верифицируемыми, то есть каждый конкретный результат может быть проверен на соответствие требованиям.
За этапом формулировки задачи, производимым без участия вычислительной техники, следует этап формализации, который состоит в переводе на формальный язык элементов ее формулировки. Данный этап выполняется в тандеме формальным постановщиком задачи (математиком) и ее содержательным постановщиком (геологом, медиком, социологом и т.д.) и может использовать вычислительную технику и элементы программного обеспечения. На этом этапе большую роль играет специфика предметной области, поэтому далее мы будем говорить только о задачах природопользования, на решение которых нацелена ГИС-INTEGRO, хотя в других слабоформализованных областях можно провести аналогичные рассуждения и построить соответствующие системы.
В процессе формализации может уточняться и содержательная формулировка задачи. Необходимо иметь в виду, что вся задача формализуется в комплексе, поэтому порядок, в котором изложена формализация элементов формулировки, весьма условен. Однако первым ее пунктом безусловно должен быть выбор объекта привязки информации. Объект привязки информации обязан соответствовать по своим параметрам объекту исследования, отвечать цели исследования, а в случае аналоговой или критериально-аналоговой модели именно к нему должна относиться информация о значениях целевой функции. Отличительной чертой природопользовательских задач является многообразие типов используемых данных. При этом информация может приходить в виде растровых данных дистанционного зондирования, векторной картографической информации, числовых геофизических полей, снятых по равномерной сети или по профилям, текстовой информации об имеющихся месторождениях и т.д. Поэтому выбор объекта привязки должен быть прослежен по всем слоям информации, а система должна работать с различными видами информации, преобразовывая их друг в друга по мере надобности.
Задачи, которые конкретный пользователь ставит перед системой, могут быть совершенно различны, от удовлетворения простых информационно-поисковых потребностей до принятия сложных прогнозных или аналитических решений и проведения мониторинга. Однако опыт показывает, что любая цель исследования в природопользовательских задачах, не сводящаяся к чисто информационным, может быть формализована как цепочка задач из следующего набора:
- выделение во всей совокупности объектов групп объектов, близких между собой в том или ином смысле;
- разделение всей совокупности объектов на группы по степени их похожести на эталонные объекты (т.е. объекты, на которых задано значение целевой функции);
- упорядочение (ранжирование) всех или наиболее интересных объектов с целью определения очередности их дальнейшего изучения (оценки);
- описание объекта набором новых интегральных характеристик, при этом может измениться и сам первоначальный объект привязки информации, например, вместо отдельного человека объектом социологического исследования может стать семья;
- выбор информативного набора характеристик возникает обычно при избыточном и, следовательно, необозримом первоначальном наборе.
Очень возможно, что какая-то из формальных задач этого списка соответствует цели сама по себе. Более того, видимо, имеется возможность переходить от содержательной формулировки цели к соответствующей формальной задаче с помощью компьютерных методов лингвистического анализа текста (формулировки). Однако всегда целесообразно разбить процесс решения на этапы, а это в свою очередь приводит к распадению реализации цели на цепочку формальных задач. Если же попытаться решить только последнюю задачу из этой цепочки, согласующуюся формально с выбранной целью, то результат обычно будет удручающим из-за невозможности вместить богатство модельных представлений в сухие условия одной формальной задачи.
Еще более заметна роль модельных представлений при формализации исходных данных. Особенно рельефно она проявляется, если исходная информация представлена в виде карт, как это принято в геологии. При этом даже представление самой карты в машинном виде неоднозначно и зависит от модельных представлений. Проиллюстрируем это на следующем примере. Легко понять, что цифровая (компьютерная) модель карты может содержать точечные, линейные и площадные факторы. Однако для одних задач река, например, может быть площадным фактором, а для других – линейным; аналогично город также оказывается площадным или точечным в зависимости от решаемой задачи и т.д. Но возникающая здесь неопределенность не идет ни в какое сравнение с неопределенностью, возникающей при расчете характеристик объекта привязки информации, являющемся стандартным методом формализации векторной информации. Тут могут быть рассчитаны длины, площади, расстояния, углы и многое другое. Пытаться рассчитать все возможные характеристики совершенно нереалистично. В свою очередь отсутствие необходимых характеристик негативно скажется на результате решения задачи. Необходимо иметь в виду, что обратная операция, то есть построение исходной карты по набору характеристик, невозможна принципиально вне зависимости от количества и номенклатуры этих характеристик. Отсюда следует, что, как правило, одну характеристику невозможно рассчитать через другие. Поэтому построение набора характеристик является весьма ответственной задачей, и, выбирая каждую, содержательный специалист должен себе четко представлять, что именно он ждет от каждой характеристики для решения задачи и каким образом это согласуется с его модельными представлениями. Казалось бы, что все это не относится к информации, изначально имеющей числовую форму, однако это не так. Дело в том, что замеренная или каким-либо иным способом полученная характеристика может не иметь прямого касательства к решаемой задаче и даже не относиться к объекту привязки. Поэтому всегда необходимо осмысливать, каким образом каждое свойство соотносится с модельными представлениями, и на основании этого определять способы вычисления характеристик, предназначенных для решения задачи, на основе исходной информации.
Многообразие используемой информации, ее пространственного представления, объема и способов хранения, а главное, серьезное отличие атрибутивной информации не позволяет объединить в одном сервере данных (например реляционной СУБД) хранение и управление всей информацией. Поэтому возникает потребность в некоторой промежуточной компоненте, управляющей разного рода пространственнопривязанной информацией. Эта компонента (являющаяся по сути прикладным программным интерфейсом) была условно названа машиной картографических данных (МКД).
Наличие этой компоненты позволяет абстрагироваться от конкретного формата данных, тем самым облегчая задачу как презентационных (вьюеров), так и решающих (аналитических, прогнозно-поисковых и др.) приложений, работающих с пространственными данными.
Кроме того, МКД может предоставлять некоторые дополнительные возможности по связыванию атрибутивной и пространственной информации и по организации данных в некоторые сцены для их визуализации.
Информационно-справочный блок предназначен для совместной работы с картографическими и фактографическими базами данных, осуществляет связь между ними, позволяет пользователю работать с интересующими его объектами как с картографическими факторами, так и с элементами базы данных. Кроме того, информационно-справочный блок обеспечивает подключение внешних расчетных задач для выполнения специализированных функций. В нем предусмотрено также и использование изображений. Центральной частью информационно-справочного блока является генератор проектов.
Генератор проектов позволяет создавать конкретные информационно-справочные системы на основании уже введенных и отредактированных карт, поскольку один проект может строиться на целом наборе картографических и фактографических баз данных. Поэтому необходимо организовывать иерархию баз картографических данных и тем самым эффективно использовать разномасштабную картографическую информацию. Иерархичность организации, с другой стороны, обеспечивает высокую скорость доступа к информации и оптимизацию использования ресурсов. С помощью генератора проектов можно построить необходимое пользователю множество сцен на одной карте, набирая для различных сцен разные картографические слои и организуя иерархию картографических объектов, адекватную фактографическим базам данных и представлениям пользователя о важности и соподчиненности содержащейся в них информации. Это помогает оперативно организовывать подклассы картографических объектов, чем повышает наглядность отображаемой информации и комфортность работы с системой. Той же цели служит условная визуализация слоев и объектов, сущность которой состоит в том, что некоторая информация первоначально не выдается на экран, чтобы не загромождать его, однако при входе в достаточно крупную лупу (ее величина задается пользователем) она становится видимой. Тот же модуль позволяет интегрировать любые пользовательские программы. Тем самым информационно-справочный блок превращается в ГИС функционирования пользовательских программ. При этом программа может запускаться от объекта или класса объектов, использовать связанную с этим объектом или классом информацию, а результаты работы через машину данных могут попасть обратно в картографическую или фактографическую базу данных. Генератор проекта работает в интерактивном режиме и доступен пользователю, не специализирующемуся в программировании. Сгенерированный с его помощью проект представляет собой готовую информационно-справочную систему и может без дальнейших настроек выполнять необходимые презентационные функции.
Для решения более сложных задач, таких как прогноз месторождений полезных ископаемых, экологическое районирование или обнаружение геологических тел по слабым геофизическим аномалиям, предусмотрен расчетно-аналитический блок. Он представляет собой набор многообразных алгоритмов обработки результатов дистанционного зондирования, геолого-геофизических, геоэкологических, геохимических и других данных, объединенных в программный комплекс средствами интеллектуального интерфейса, в основу которого положена база формальных знаний о способах постановки и решения задач. База знаний включает в себя приведенную выше классификацию основных формальных задач, представления об этапах и функциях анализа данных, их сведении в единый граф обработки, а также правила модификации формулировок задач, коррекции данных и движения по графу обработки. Это позволяет, во-первых, организовать доступ к необходимым пользователю функциям на каждом из этапов обработки данных и, во-вторых, обеспечить анализ текущего состояния задачи с выработкой рекомендаций по коррекции данных, уточнению постановок задач, выбору методов решения и т.д.
Формализация требований к результату обычно приводит к расчету тех или иных характеристик. При этом иногда такие свойства характеризуют не сами объекты привязки информации, а таксономически более крупные объекты.
Далее необходимо решить поставленную на этапе формализации формальную задачу на основе формализованных данных. Для помощи при формализации и для решения должна функционировать система, способная комплексно обрабатывать разнородную информацию и справляющаяся с различными задачами. Чтобы достигнуть этого система должна состоять из небольшого ядра, позволяющего всем остальным модулям, а также пользователю видеть разнородную информацию из неограниченно расширяемого набора внешних модулей, реализующих ту или иную функцию. Это даст возможность оперативно конструировать для каждого конкретного заказчика необходимый ему компактный вариант системы. Таким образом, можно сформулировать несколько общих принципов построения системы.
1. В качестве входной информации могут использоваться растровые и векторные изображения карт, материалы дистанционного зондирования Земли, результаты геофизических геоэкологических и других съемок и фактографические данные разнообразных типов, привязанные к пространственным объектам.
2. Должна обеспечиваться совместная обработка различных исходных материалов как по представлению пространственных данных, так и по атрибутивным данным вне зависимости от применяемой технологии ввода. Система должна быть совместима по форматам данных с ведущими системами САПР и ГИС.
3. Программные средства должны эффективно интегрировать пространственные и фактографические данные в одной геоинформационной оболочке, обеспечивая прямые и обратные связи между системами управления пространственными и непространственными данными.
4. Должна поддерживаться возможность совмещения и интеграции данных, полученных различными способами, их преобразование в распространенные картографические проекции как отечественные, так и международные при условии открытости системы и легкости пополнения новыми проекциями.
5. Должен существовать интерфейс между цифровыми моделями карт и базами фактографических (цифровых) данных, позволяющий рассчитывать по картам широкий спектр прогнозно-поисковых и аналитических характеристик, необходимых для решения прикладных задач природопользования.
6. Способы решения содержательных задач, предлагаемые системой, должны быть встроены в ГИС-оболочку, а результаты решения должны интегрироваться с исходными данными и использоваться наравне с ними в дальнейшей работе.
7. Процесс решения содержательных задач должен базироваться на интерактивной технологии, сочетающей экспертные знания, заложенные в систему, со знаниями и представлениями о задаче конкретного пользователя.
8. Прикладная часть системы должна быть функционально полной, обеспечивающей адекватное решение поставленных пользователем задач, но не должна содержать множества однотипных функций и не перекладывать на плечи пользователя выбор одной из них.
9. Должна реализовываться возможность легкой наращиваемости системы новыми пользовательскими функциями по обработке пространственной и фактографической информации.
Вышеизложенные принципы положены в основу системы INTEGRO, включающей в себя ГИС-конструктор, позволяющий создавать сколь угодно сложные иерархические проекты и интегрировать любые расчетные модули, в том числе и реализующие стандартные ГИС-функции, блок преобразования информации из одной формы в другую (из растровой в векторную, из векторной в сеточную и т.п.) и блок интегрированного анализа разнородных данных, позволяющий рекомендовать пользователю оптимальный для его задачи способ решения. Такая идеология построения системы сказывается на ее архитектуре, структуре и организации пользовательского интерфейса. Тем самым создается качественно новый продукт, являющийся геоинформационной системой, но в то же самое время имеющий черты экспертной системы.
Структурно предпочтительна трехчастная схема построения системы: СУБД (сервер данных), прикладные модули (блок редактирования данных, информационно-справочный и расчетно-аналитический блоки) и модуль представления информации. Это позволяет четко разделить функции эффективного хранения и обеспечения целостности данных, преобразования и выполнения запросов и расчетов над данными, а также интерактивного интерфейса с пользователем.
Основным типом данных, используемым в этом блоке, является сеточный. Поэтому существует специальный модуль, обеспечивающий адекватный для конкретной задачи переход от векторного представления к сеточному.
Поскольку границы между перечисленными выше формальными задачами размыты, система не рассматривает первоначальный выбор формальной постановки как догму и может изменить его на какой-либо другой, если для решения поставленной задачи не хватает данных или они недостаточного качества. Пользователь так же может определить некоторые дополнительные параметры, которые окажут впоследствии влияние на решение задачи.
Уточнение данных и выбор конкретной постановки задачи проводится в блоке анализа данных. Здесь производится одномерный и многомерный анализ данных, их трансформация в соответствии с решаемой задачей. Блок представляет собой реализацию комплекса широко известных статистических методов, выстроенных в такой последовательности, чтобы пользователю было легче увидеть свои данные и определить, что нужно исключить, что изменить и т.д. Весь блок основан на системе вьюеров, которые визуализируют таблицу объекты-свойства (ТОС) или любое из свойств на площади. Это позволяет быстро находить нужные места в ТОС и при необходимости оперативно изменять их. Но корректировка информации не исчерпывает задачи блока. На основании вырабатываемых в нем рекомендаций могут измениться список обрабатываемых свойств, масштаб и шкала их измерения и т.д.
Блок решения задач обычно завершает работу над задачей. Алгоритмическим обеспечением этого блока является широкий спектр традиционных и оригинальных алгоритмов таксономии, упорядочения и распознавания образов. Выбор алгоритма решения задачи определяется постановкой задачи, результатами анализа данных, а также расположением исходных данных в признаковом пространстве. Однако система только предлагает человеку свой выбор, а решать, какой именно метод применять и в какой постановке решать задачу при желании может пользователь.
Все результаты, получаемые при решении задачи, могут быть внесены через машину данных как отдельные слои или сетки в информационную базу и использованы для дальнейших исследований. Тем самым обеспечивается переход к этапу интерпретации результатов решения задачи, который приводит в случае необходимости к уточнению формулировки или формализации задачи, а также к переходу к решению следующей подзадачи, формализующей нашу цель, или к постановке и решению следующей задачи.

Контрольные вопросы:
1.В чем заключается метод тест-полигон?
2.Какие лабораторные приборы применяются для отбора проб?
3.Организация баз данных и геоинформационных систем?
Литература
1.Родзин В.И. Семенцов Г.В. Основы экологического мониторинга. Учебник. Таганрог 1988г.
2.Геосистемный мониторинг. Строение и функционирование геосистем.М.1986г
3.«Очистка природных и сточных вод» Я.Я.Кару,Я.Я.Пааль- Москва

















Тема 6. Мониторинг среды океана
1.Мониторинг ресурсов Земли. Мониторинг открытого океана, региональных морей.
2.Применение космической информации для изучения ресурсов и недр, агропромышленных лесов, шельфа.
3.Мониторинг засушливых и полузасушливых земель, деградации почвы.
Цель лекции: Использование космических методов при исследовании природных ресурсов
Ключевые слова: почва, эрозия почвы.

К середине пятидесятых годов нашего столетия Сергею Павловичу Королеву стало ясно, что ракетная техника достигла уровня, позволяющего запускать искусственные спутники Земли. Тогда он обратился для [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ] по всему земному шару.
До последнего времени крупномасштабные физические карты мира, континентов, отдельных государств или крупных регионов создавались путем сведения и преобразования материалов топокарт крупных и средних масштабов, основанных на данных аэросъемочных и наземных топографо-геодезических работ. Такое обобщение контуров зависит от действующих инструкций и приемов картосоставления, а также от ряда чисто субъективных факторов. Благодаря региональным и глобальным космическим снимкам автоматически удалось получить новые объективные физические карты и со- поставить эти реальные изображения лика планеты со старыми сводными. Оказалось, что они не схожи: на прежних отсутствуют не только кольцевые структуры, но и следы движения ледников, границы ландшафтных зон, ряд вулканов, звездчатые структуры, русла древних рек и высохшие озера.
Так, например, взгляд из космоса выявил неизвестные ранее вулканы в Южной Аравии и Западной Сахаре, в Мексике и на юго-западе США, а также под льдами Земли Элсуорта, у 80 ю.ш. /Антарктида/. "С неба" были открыты древние вулканические постройки в Охотско-Чукотском регионе и газообразные выбросы над о.Беннета /северная часть Восточно - Сибирского моря/, зафиксированные четырежды на протяжении 1983-1984 г.г.: направленная туда экспедиция обнаружила подводный вулкан.
Космические снимки позволяют получить объективную информацию об исчезнувшей в наше время гидрографической сети и высохших водоемах. По "небесным" данным на карты нанесены древние долины и дельты Сырдарьи и Амударьи, ряда притоков Амазонки, а так же очертания значительных озер, занимавших некогда замкнутые котловины в Восточном Казахстане, Северо-Западном Китае и Южной Монголии.
Немалое число "старых" наук обрело новые силы, получив эту новую "точку" изучения явлений природы. И что интересно: уход, удаление от объекта наблюдения на сотни километров позволил увидеть истинную сущность природных процессов, выявить их новые свойства.
Количество открытий в науках о Земле, связанных с появлением космонавтики, огромно, эти открытия имеют глобальный характер. Недавно, например, на спутнике были размещены радиотеплокационные приборы, которые принесли на Землю сведения о радиоизлучении ее поверхности. И вот оказалось, что если [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ], географы, почвоведы будут знать электрические свойства песка, глины, различных почв и грунтов, то они смогут по спутниковым данным увидеть картину состояния земной поверхности. Геологи смогут получить сведения о выходах полезных ископаемых, почвоведы получат данные о влажности почвы, о состоянии посевов. И это в масштабах всей планеты!
В конце 1950-х годов в учебниках географии, в разделе о запасах полезных ископаемых в Советском Союзе, говорилось о нефтяных богатствах Азербайджана, Северного Кавказа, о "втором Баку" - Татарии. Здесь же указывалось ,что за Уральским хребтом нефть есть только на острове Сахалин. В эти же годы в Сибирь с берегов Волги был протянут тысячекилометровый нефтепровод. Тогда еще и не предполагали, что в наши дни нефтепромыслы Тюмени станут главной базой страны по добыче нефти и газа и будут давать более трехсот миллионов тонн "черного золота". Нефть непрерывным потоком идет отсюда в промышленные районы европейской части нашей Родины.
В непролазных болотах и топях Западной Сибири долгие годы геологические экспедиции упорно искали залежи нефти и газа. Геологи бурили сотни пробных скважин в различных районах Приобья в надежде обнаружить нефтеносные горизонты. Поиски только в одной Тюменской области, площадь которой составляет один миллион триста шестьдесят три тысячи квадратных километров и равна сорока пяти Бельгиям, было нелегким делом.
И вот в 1960 году близ поселка Шаим Ханты-Мансийского автономного округа наконец наткнулись на первый перспективный пласт. Забил долгожданный нефтяной фонтан !
Но даже этот первый крупный успех геологов только приоткрыл глубоко сокрытые тайны кладовых природы. Для того чтобы получить достаточно полное представление о залежах, сказать о возможности промышленной нефтедобычи, обнаружить, известные сейчас месторождения, потребовались еще многие годы работы разведчиков недр ...
Но пришло время космонавтики ...
Тридцать минут работы советского спутника "Метеор-Природа", семь снимков из космоса и полная картина состояния огромной поверхности столь труднодоступной территории - космическая фотография всей Западной Сибири готова!
На этом снимке отсутствуют живописные детали ландшафта, на нем не видны холмы, низины, рощи, болота, поселки
Снимок со спутника в единый момент времени объединяет обширные территории, позволяет выявить крупные черты строения Земли, он обладает свойством территориального обобщения. Снимок чрезвычайно напоминает геологическую карту. Он приоткрыл нам структуру планеты, строение земной коры.
Затем на космические фотографии были нанесены известные сейчас месторождения нефти и газа этого района. И что же ? Стало ясно, что все эти от стоящие друг от друга на сотни километров нефтеносные пласты размещаются в строго определенных районах: они расположены в местах вертикальных сдвигов и изломов земной коры.
Так определялись области, перспективные на нефть и газ. Поисковые партии, направленные в эти места , обнаружили новые , неизвестные ранее залежи нефти и газа, подтвердили прогнозы, сделанные с помощью космической техники.
Снимок с орбиты практически помог выяснить богатства недр этого района.
Условие частого, многократного общения для улучшения хорошего знакомства с нашей планетой предоставляет нам космонавтика. За одни сутки искусственный спутник много раз совершает кругосветное космическое путешествие, при этом число витков вокруг Земли зависит от высоты его орбиты.
Спутнику открываются картины состояния планеты в их чередовании. Явления природы предстают при этом в их развитии, в динамике. Последовательно брошенные взгляды из космоса на один и тот же район планеты позволяют определить сущность многих земных явлений. Ученым становится ясным суточный и сезонный ход изменения ритмических процессов в природе. Появляется возможность фиксировать состояние облачных систем, перенос воздушных масс в атмосфере, исследовать земную поверхность, морские течения, определять состояние ледового покрова.
Все четырнадцать морей, омывающих территорию в различной степени замерзают на некоторый период. Кратчайший путь из Европу в Японию, Канаду и США лежит, как известно, вокруг на - шей страны, через Северный морской путь . Увы , путь этот через арктические моря закрыт льдами в течении почти всего года. Мощные атомные ледоколы прокладывают дорогу караванам судов. Растет поток грузов в районы Дальнего Востока и Крайнего Севера. Все больше и больше вовлекаются эти районы в экономику нашей страны. Продлеваются сроки навигации...
Ледовая обстановка на море быстро меняется. Под действием ветров и течений, приливов и отливов в море возникают пространства, свободные ото льда, ими можно воспользоваться для проводки судов. Однако определить с капитанского мостика оптимальный, самый удобный курс во льдах - задача не простая. Прямой путь из одной точки в другую не всегда является самым быстрым и самым коротким.
Оперативные карты, передаваемые российскими метеорологическими спутниками Земли, дают подробную картину ледовой ситуации, сообщают о сплоченности льда. Радиолокационные спутниковые измерения несут ин- формацию и о структуре ледяного покрова. Морские льды, оказывается, совсем неодинаковы по своей толщине. Космические приборы позволяют выбирать слабые льды, наиболее подходящие для ледокольной проводки маршруты. Северное управление Государственного комитета РФ по метеорологии и контролю природной среды уже несколько лет составляет рекомендации для проводки судов в арктических морях. На первом этапе не все доверяли метеослужбе... Так, сомалийское судно "Дана" в конце мая 1969 года приняло решение следовать напрямик через сплошные льды от Архангельска до открытой воды. Оно затратило на переход десять суток. Суда, следовавшие рекомендованным курсом, преодолели этот путь менее чем за двое суток!
Спутниковые наблюдения - взгляд из космоса - продлили сроки навигации.
В "доспутниковую" эпоху для приема телепередач на больших расстояниях приходилось через каждую сотню километров сооружать ретрансляторы. Спутники обеспечивают уверенный прием на расстояниях в тысячи и десятки тысяч километров. Не все телезрители в наших отдаленных северных районах знают, что телевизионное изображение из Москвы к ним передается через специальный спутник, "неподвижно висящий" над Индийским океаном на высоте 36 тысяч километров.
С помощью спутников решена казавшаяся неразрешимой проблема одновременного комплексного изучения процессов на суше, в океанах, атмосфере и даже в глубинах Земли. Снята с повестки дня проблема составления крупномасштабных карт всего земного шара. Диапазон открытий с помощью спутников - от вихревых структур на суше до неизвестных ранее, затопленных ныне океаном древних.
Деградация почв
Почва - хранительница плодородия и жизни на Земле. Чтобы образовался ее слой толщиной в 1 см необходимо 100 лет. Но он может быть потерян всего за один сезон бездумной эксплуатации земли человеком. По оценкам геологов, до того, как человек начал заниматься сельскохозяйственной деятельностью, реки ежегодно сносили в океан 9 млрд. т почвы. При содействии человека эта цифра увеличилась до 25 млрд. тонн в год. Все большую опасность приобретает явление почвенной эрозии, т.к. плодородных почв становится на планете все меньше и жизненно важно сохранить хотя бы то, что имеется на данный момент, не допустить исчезновения этого единственного слоя земной литосферы, на котором могут расти растения.
Устойчивое ухудшение свойств почвы как среды обитания биоты, а также снижение ее плодородия в результате воздействия природных или антропогенных факторов. Д.п. может быть разделена на физическую (ухудшение гидрофизических свойств почвы, нарушение почвенного профиля), химическую (ухудшение химических свойств почвы, истощение запасов питательных элементов, вторичное засоление, вторичное осолонцевание, [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ] ксенобиотиками) и биологическую (снижение видового разнообразия, нарушение оптимального соотношения различных видов почвенной мезофауны и микроорганизмов, загрязнение почвы патогенными и др. не свойственными ей микроорганизмами, ухудшение санитарно-эпидемиологических показателей и др.). Причиной Д.п. являются с.-х. деятельность, перевыпас, сведение лесов и др.
В естественных условиях существует несколько причин для эрозии почв (выветривание и вымывание верхнего плодородного слоя), которые еще более усугубляются человеком. Миллионы гектаров почвы теряются из-за:
индустриализации, строительства зданий и дорог;
неправильной эксплуатации, направленной на то, чтобы максимально выжать из земли все, что возможно, а затем бросить более непригодный ни для чего пустырь;
химического и промышленного загрязнения;
вырубки лесов, которые защищают почву от выветривания и вымывания;
сооружения плотин ГЭС, перед которыми происходит заболачивание, а после которых - пересыхание почвы;
добычи из недр земли тонн пород, в составе которых - почти вся таблица Менделеева, в том числе и радиоактивных веществ.
Человек собственными руками превращает поверхность Земли в подобие Марса, забывая что он отличается от нашей планеты одной существенной деталью: на нет и не может быть жизни.  

Контрольные вопросы:
1.В чем заключаются особенности размещения наблюдательных станции?
2.Причины влияния техногенного воздействия на ландшафты?

Литература
1.Родзин В.И. Семенцов Г.В. Основы экологического мониторинга. Учебник. Таганрог 1988г.
2. Cоколов В. Е., Базилевич Н. И. Теоретические основы и опыт экологического мониторинга. Москва - 1983 г.
3.Геосистемный мониторинг. Строение и функционирование геосистем.М.1986г
4.«Очисти природных и сточных вод» Я.Я.Кару,Я.Я.Пааль- Москва


















Тема 7. Региональный и локальный мониторинг природной среды
1.Оценка качества окружающей среды.
2.Мониторинг источников загрязнения атмосферного воздуха, вод, суши.
3.Мониторинг состояния стратосферы.
Цель лекции: Нормирование качества окружающей среды, Классификация нормативов качества окружающей среды и принципы их определения
Ключевые слова: предельно допустимые концентрации,санитарно-защитные нормативы,гигиенические нормативы.

Оценка качества окружающей среды осуществляется дифференцированно по следующим направлениям: качество воздушного бассейна, водного бассейна, почвенного слоя, продуктов питания и др. Для оценки используют нормативы, ограничивающие воздействие вредных факторов, в основе обоснования которых лежит общий принцип: естественная адаптационная возможность организма. При воздействии вредного вещества на организм вначале возникает адаптация, затем предболезнь и в дальнейшем при сохранении той же интенсивности воздействия развиваются различные патологические болезненные эффекты, включающие в себя токсические, канцерогенные, мутагенные, аллергенные, гонадотропные и эмбриотропные. Эти болезненные эффекты могут вызывать болезни и даже приводить к летальному исходу.
Нормативы качества окружающей среды подразделяются на санитарно-гигиенические, экологические, производственно-хозяйственные и временные.
К санитарно-гигиеническим нормативам относятся гигиенические и санитарно-защитные нормативы.
Под гигиеническими нормативами понимают предельно допустимые концентрации (ПДК) загрязняющих веществ в атмосфере, водоемах и почве, уровни допустимых физических воздействий вибрации, шума, электромагнитного и радиоактивного излучения, не оказывающие какого-либо вредного воздействия на организм человека в настоящее время и в отдаленные промежутки времени, а также не влияющие на здоровье последующих поколений.
Если вещество оказывает вредное воздействие на окружающую природу в меньших концентрациях, чем на организм человека, то при нормировании исходят из порога действия этого вещества на окружающую среду.
К гигиеническим нормативам относят также токсикометрические показатели, представляющие собой концентрации, дозы вредных веществ или физические факторы, которые вызывают фиксируемые реакции организма.
Эти нормативы наиболее распространены и едины по всей территории бывшего СССР. Наряду с ними в необходимых случаях устанавливают более жесткие нормативы допустимых воздействий для отдельных районов.
Санитарно-защитные нормативы предназначены для защиты здоровья населения и обеспечения достаточной чистоты пунктов водопользования при неблагоприятном вредном воздействии источников загрязнения. Их используют при образовании санитарных зон источников водоснабжения, пунктов водопользования, санитарно-защитных зон предприятий.
Экологические нормативы определяют предел антропогенного воздействия на окружающую среду, превышение которого может создать угрозу сохранению оптимальных условий совместного существования человека и его внешнего окружения. Они включают в себя эколого-гигиенические и эколого-защитные нормативы, а также предельно допустимые нормативные нагрузки на окружающую среду. При установлении эколого-гигиенических нормативов следует учитывать, что многие живые организмы более чувствительны к загрязнениям, чем человек, для которого установлены существующие нормативы, и поэтому целесообразно определить их на уровне, обеспечивающем нормальную жизнедеятельность живых организмов.
Эколого-защитные нормативы направлены на сохранение генофонда Земли, восстановление экосистем, сохранение памятников всемирного культурного и природного наследия и т.п. Они используются при организации охранных зон заповедников, природных национальных парков, биосферных заповедников, зеленых зон городов и т.п.
Применение системы показателей предельно допустимых нормативов нагрузки на окружающую среду направлено на предотвращение истощения природной среды и разрушения ее экологических связей, обеспечение рационального использования и воспроизводства природных ресурсов. Эти нормативы представляют собой научно обоснованные предельно допустимые антропогенные воздействия на определенный природно-территориальный комплекс.
Производственно-хозяйственные нормативы предназначены для ограничения параметров производственно-хозяйственной деятельности конкретного предприятия с точки зрения экологической защиты природной среды. К ним относятся технологические, градостроительные, рекреационные и другие нормативы хозяйственной деятельности.
Технологические нормативы включают: предельно допустимые выбросы (ПДВ) вредных веществ в атмосферу, предельно допустимый сброс (ПДС) загрязняющих веществ в водоемы, предельно допустимое количество сжигаемого топлива (ПДТ). Эти нормативы устанавливаются для каждого источника поступления загрязнений в окружающую среду и тесно связаны с профилем работы, объемом и характером загрязнений конкретного горного предприятия, цеха, агрегата. В связи с этим они могут быть разными даже в рамках одного горного предприятия (объединения). Область регламентированного воздействия ПДВ, ПДС и ПДТ на качество окружающей среды весьма широка. С помощью этих нормативов лимитируют отходы и выбросы в результате осуществления горных работ, шумовое загрязнение воздушной среды, расход топлива и пр. В то же время данные нормативы, характеризуя предельно допустимое количество загрязнений, поступающих в биосферу в зоне расположения источников, оборудованных системами обезвреживания, не позволяют дать оценку самим системам обезвреживания.
Градостроительные нормативы разрабатывают для обеспечения экологической безопасности при планировке и застройке городов и других населенных пунктов.
Рекреационные нормативы определяют правила пользования природными комплексами в целях обеспечения условий для полноценного отдыха и туризма.
В случае, когда по тем или иным объективным причинам не представляется возможным разработать гигиенические или технологические нормативы, устанавливают временные нормативы. По мере роста научных знаний, развития и совершенствования техники и технологии их регулярно пересматривают в сторону ужесточения, с тем чтобы воздействие на природу было минимальным.
При оценке качества компонентов биосферы применяются различные модификации рассмотренных нормативов.
Оценка качества воздушной среды осуществляется на основе следующих нормативов.
1. Предельно допустимая концентрация вредного вещества в воздухе рабочей зоны (ПДКр.з), мг/м3. При ежедневной восьмичасовой работе (кроме выходных дней) или при другой продолжительности рабочего дня, но не более 41 ч. в неделю, эта концентрация в течение всего рабочего дня не должна вызывать заболеваний или отклонений в состоянии здоровья, которые можно обнаружить современными методами исследований в процессе работы или в отдаленные сроки жизни человека.
2. Предельно допустимая максимальная разовая концентрация загрязняющего вещества в воздухе населенных мест (ПДКр.з), мг/м3. При вдыхании в течение 30 мин. эта концентрация не должна вызывать рефлекторных (в том числе субсенсорньгх) реакций в организме человека.
3. Предельно допустимая среднесуточная концентрация вредного вещества в воздухе населенных мест (ПДКс.в), мг/м3 которая не должна вызывать отклонений в состоянии здоровья настоящего и последующих поколений при неопределенно долгом (в течение нескольких лет) вдыхании.
4. Временно допустимая концентрация (ориентировочный безопасный уровень воздействия) загрязняющего вещества в воздухе рабочей зоны (ВДКр.з), мг/м3. Числовые значения этого показателя для различных веществ определяются расчетным путем и действуют в течение 2 лет.
5. Временно допустимая концентрация (ориентировочный безопасный уровень воздействия) вредного вещества в атмосфере (ВДКв.в), мг/м3, размер которой устанавливается расчетным путем и действует в течение 3 лет.
6. Предельно допустимый выброс загрязняющих веществ в атмосферу (ПДВ), кг/сут (или г/ч). Этот показатель должен обеспечивать соблюдение санитарно-гигиенических нормативов в воздухе населенных мест при наиболее неблагоприятных для рассеивания метеорологических условиях. Он определяется расчетным путем на 5 лет.
7. Временно согласованный выброс (ВСВ), кг/сут (или г/ч). Срок действия этого норматива не более 5 лет. Он устанавливается в том случае, если по объективным причинам нельзя определить ПДВ для источника выброса в данном населенном пункте.
8. Предельно допустимое количество сжигаемого топлива (ПДТ), т/ч. Этот показатель должен обеспечивать соблюдение санитарно-гигиенических нормативов по продуктам сгорания топлива в воздухе населенных мест при неблагоприятных для рассеивания метеорологических условиях. ПДТ устанавливается расчетным путем на срок не более 5 лет.
Оценка качества водного бассейна осуществляется с помощью системы основных показателей.
1. Предельно допустимая концентрация загрязняющих веществ в воде водоема (ПДКв), мг/л, при которой не должно оказываться прямого или косвенного вредного воздействия на организм человека в течение всей его жизни, а также на здоровье последующих поколений и не должны ухудшаться гигиенические условия водопользования.
2. Предельно допустимая концентрация загрязняющих веществ в воде водоемов, используемых для рыбохозяйственных целей, (ПДКв.р), мг/л. Величина последней для подавляющего большинства нормируемых веществ всегда значительно меньше ПДКв. Это объясняется тем, что токсические соединения могут накапливаться в организме рыб в весьма значительных количествах без влияния на их жизнедеятельность.
3. Временно допустимая концентрация (ориентировочно безопасный уровень воздействия) загрязняющих веществ в воде водоемов (ВДКв), мг/л. Нормативы, определяемые этим показателем, устанавливаются расчетным путем на срок 3 года.
4. Предельно допустимый сброс (ПДС), г/ч (кг/сут), регламентирующий массу загрязняющего вещества в сточных водах, сбрасываемых в водоем. Применение этого норматива должно обеспечивать соблюдение санитарно-гигиенических норм, установленных для водных объектов. Величина ПДС определяется расчетным путем на период, установленный органами по регулированию использования и охране вод. После этого она подлежит пересмотру в сторону уменьшения вплоть до прекращения сброса загрязняющих веществ в водоемы.
Оценка качества почвенного слоя проводится по нормативам, установленным в соответствии со следующими основными показателями.
1. Предельно допустимая концентрация загрязняющего вещества в пахотном слое почвы (ПДКп), мг/кг. При этом значении концентрации не должно оказываться прямого или косвенного отрицательного воздействия на контактирующие с почвой воду, воздух и, следовательно, здоровье человека, а также на самоочищающую способность почвы.
2. Временно допустимая концентрация (ориентировочно допустимая концентрация) вредного вещества в пахотном слое почвы (ВДКп), мг/кг. Устанавливается расчетным путем и действует в течение 3 лет.
При оценке шумового загрязнения биосферы используются следующие показатели.
1. Предельно допустимый уровень шума, (ПДУШ), дБ(А). Шум с таким уровнем при ежедневном систематическом воздействии в течение многих лет не должен вызывать отклонений в состоянии здоровья человека и мешать его нормальной трудовой деятельности.
2. Допустимый уровень шума (допустимый уровень звукового давления) (ДУШ), дБ(А), при котором длительное систематическое вредное воздействие шума на человека не проявляется или проявляется незначительно.
3. Допустимый уровень ультразвука (ДУУ), дБ. При таком уровне длительное систематическое воздействие на организм человека не проявляется или проявляется незначительно.
4. Предельно допустимый уровень инфразвука (ПДУИ), дБ. Длительное систематическое воздействие инфразвука с таким уровнем на организм человека не должно приводить к отклонениям в состоянии здоровья, обнаруживаемым современными методами исследований, и нарушать нормальную трудовую деятельность.
5. Предельно допустимая шумовая характеристика машин и механизмов (ПДШХ). Этот показатель должен обеспечивать соблюдение санитарно-гигиенических нормативов во всех октавных полосах частот. Его значение определяется по результатам статистической обработки шумовых характеристик однотипных машин и механизмов.
6. Технически достижимая шумовая характеристика машин и механизмов (ТДШХ), применяемая в тех случаях, когда по объективным причинам невозможно установить уровень ПДШХ. При этом ТДШХ вводится на срок, не превышающий срока действия стандарта или технических условий на машину или агрегат каждого конкретного вида.
Оценка радиоактивного загрязнения окружающей среды проводится с использованием показателей трех видов: основного дозового предела, допустимого уровня и контрольного уровня.
К показателям основного дозового предела относятся: предельно допустимая доза радиации за год для работающих с источниками радиоактивного излучения (ПДД), Дж/кг. При систематическом равномерном воздействии в течение 50 лет не должны возникать неблагоприятные изменения в состоянии здоровья человека, обнаруживаемые современными методами исследований, в настоящее время и последующие годы; предел дозы радиации за год для населения (ПД), Дж/кг, который на практике всегда устанавливается значительно меньше величины ПДД для предотвращения необоснованного облучения людей.
Показатели допустимого уровня:
- предельно допустимое годовое поступление радиоактивных веществ в организм работающих (ПДД), кБк/год, которое в течение 50 лет создает в критическом органе дозу, равную 1 ПДД;
- предел годового поступления радиоактивных веществ в организм человека (ПГП), кБк/год, за 70 лет создающий в критическом органе эквивалентную дозу, равную 1 ПД;
- допустимое среднегодовое содержание радиоактивных веществ в организме (критическом органе) (ДС), при котором доза облучения равна ППД или ПД, кБк;
- допустимое загрязнение поверхности (почвы, одежды, транспорта, помещений и т.д.) (ДЗ), частица/(см/мин).
Контрольные показатели устанавливают для планирования мероприятий по защите и для оперативного контроля за радиационной обстановкой в целях предотвращения превышения дозового предела загрязнений. К этим показателям относятся'.
- контрольное годовое поступление радиоактивных веществ в организм человека КГП, кБк/год;
- контрольное содержание радиоактивных веществ в организме человека (КС), кБк;
- контрольная концентрация радиоактивного вещества в воздухе или воде, с которыми оно поступает в организм человека, (КК), кБк/м3.
- контрольное загрязнение поверхности радиоактивными веществами (КЗ), частица/(см-мин).1
Несовершенство рыночных механизмов России, как и других членов СНГ, обусловленное осуществляемыми структурными изменениями в экономике, привело к тому, что эти страны лишились могущества хозяина-монополиста в лице государства, которое могло бы решать экономические проблемы, но не развили понимания важности этих проблем у частного сектора. В результате региональные эколого-экономические проблемы России и других стран СНГ приобретают катастрофические размеры.
В настоящем обзоре рассматривается современное состояние экосистемы озера Байкал в целом, а не отдельных участков его акватории, таких, как зона загрязнения вокруг Байкальского целлюлозно-бумажного комбината. Целью работы была оценка обстановки для информирования общественности и лиц, принимающих политические и хозяйственные решения, о том, какие факторы создают угрозу изменения именно всей этой уникальной экосистемы.
Необходимо отметить, что полная оценка экологического благополучия на Байкале должна включать оценки состояния водного тела озера и населяющих его популяций водных организмов, чистоты атмосферы над Байкалом, наконец, состояния прилегающих к берегу природных ландшафтов. Однако, эти компоненты природной среды не являются составляющими экосистемы Байкала. Обзоры об их состоянии должны быть подготовлены другими, обладающими соответствующими профессиональными знаниями, специалистами.
Рассматривая проблему современного состояния озера Байкал, следует иметь в виду, что эта экосистема весьма сильно изменялась в геологическом масштабе времени. На рис. 8.1. показано изменение содержания створок различных видов диатомей в осадках озера Байкал (Грачев и др., 1997). Возраст осадка на разных глубинах (верхняя горизонтальная ось) соответствует модели, описанной в работе автора и его коллег (Grachev et al., 1998). Осадок взят коробчатым пробоотборником, гравитационной и поршневой трубками. На верхней панели изображен профиль распределения биогенного кремнезема. Можно видеть, что в течение последних 250 тыс. лет этот показатель неоднократно и весьма сильно колебался. Обозначения МИС 1-7 соответствуют теплым морским изотопным стадиям 1-7. Высокое содержание биогенного кремнезема характерно для теплых климатов, а минимумы на его профиле - для периодов глобальных ледниковий. Из рис. 8.1 видно, что содержание отдельных видов диатомей при изменениях климата резко изменялось.
Байкала диатомея Aulacoseira baicalensis (ныне доминирующий вид) впервые появилась в Байкале в больших количествах менее 100 тыс. лет назад. Вымерший байкальский эндемик Stephanodisсus flabellatus появился 120 тыс. лет назад, затем исчез на несколько десятков тысяч лет назад и вновь появился на короткое время около 15 тыс. лет назад, в конце последнего ледниковья. Вымерший эндемик Stephanodiscus grandis присутствовал в значительных количествах во время МИС 7 и 5, но полностью исчез около 70 тыс. лет назад. Характерной особенностью байкальской летописи является то, что пики концентраций доминирующих диатомей в ней очень острые - виды появляются и исчезают за весьма короткие в геологическом масштабе интервалы времени, иногда порядка одной тысячи лет. Следовательно, экосистема Байкала никогда не прекращала свое развитие и непрерывно изменялась под влиянием факторов климата и других неантропогенных воздействий. Очевидно, что она будет изменяться и в дальнейшем. Значит, говоря об охране Байкала, мы должны говорить не о прекращении подобных изменений, а о том, чтобы темп этих изменений был сопоставим с геологическим масштабом времени.
Предположим, что цель охраны Байкала состоит в том, чтобы таких нежелательных изменений не произошло в течение ближайших 100 лет. Это предположение представляется разумным, поскольку, если прогресс человечества будет продолжаться, за это время будут созданы новые технологии и приняты новые нормативы и моральные ценности. Итак, рассмотрим прогноз на ближайшие 100 лет.
В табл. 8.1 дано сопоставление запасов некоторых веществ в Байкале сравнительно с годовыми сбросами этих веществ в составе вод Селенги - главного притока Байкала (30 км3 в год) и в составе стоков всех предприятий Иркутской области. Речь идет о тех веществах, нормирование которых производится в соответствии с законодательством об охране природы и здоровье человека. Промышленные стоки сбрасываются в озеро Байкал и его притоки лишь небольшим числом предприятий Иркутской области. Последние в данном случае выбраны здесь в качестве примера лишь по той причине, что аналогичную информацию по Республике Бурятия, территория которой включает значительную часть водосборного бассейна озера Байкал, автору обзора найти не удалось. При оценке приведенных ниже данных нужно иметь в виду, что промышленность Иркутской области существенно более развита, чем промышленность Республики Бурятия, и потому сбрасывает больше загрязнителей.
Организация наблюдений и контроля загрязнения атмосферного воздуха
В крупных промышленных центрах степень загрязнения атмосферного воздуха может в ряде случаев превысить санитарно-гигиенические нормативы. Характер временной и пространственной изменчивости концентраций вредных веществ в атмосферном воздухе определяется большим числом разнообразных факторов. Знание закономерностей формирования уровней загрязнения атмосферного воздуха, тенденций их изменений является крайне необходимым для обеспечения требуемой чистоты воздушного бассейна. Основой для выявления закономерностей служат наблюдения за состоянием загрязнения воздушного бассейна.
От возможностей и качества проводимых наблюдений зависит эффективность всех воздухо-охранных мероприятий.
Служба наблюдений и контроля за состоянием атмосферного воздуха, как следует из названия, состоит из двух частей, или систем: наблюдений (мониторинга) и контроля. Первая система обеспечивает наблюдение за качеством атмосферного воздуха в городах, населенных пунктах и территориях, расположенных вне зоны влияния конкретных источников загрязнения. Вторая система обеспечивает контроль источников загрязнения и регулирование выбросов вредных веществ в атмосферу.
Наблюдения за состоянием атмосферного воздуха проводятся в районах интенсивного антропогенного воздействия (в городах, промышленных и агропромышленных центрах и т.д.) и в районах, удаленных от источников загрязнения (в фоновых районах).
Наблюдения в районах, значительно удаленных от источников загрязнения, позволяют выявить особенности отклика биоты на воздействие фоновых концентраций загрязняющих веществ.
Как правило, фоновые наблюдения по специальной программе фонового экологического мониторинга проводятся в биосферных заповедниках и заповедных территориях. Ранее биосферные заповедники были расположены по всей территории СССР. В биосферных заповедниках осуществляется оценка и прогнозирование загрязнения атмосферного воздуха путем анализа содержания в нем взвешенных частиц, свинца, кадмия, мышьяка, ртути, бенз(а)пирена, сульфатов, диоксида серы, оксида азота, диоксида углерода, озона, ДДТ и других хлорорганических соединений. Программа фонового экологического мониторинга включает также определение фонового уровня загрязняющих веществ антропогенного происхождения во всех средах, включая биоты. Кроме измерения состояния загрязнения атмосферного воздуха, на фоновых станциях производятся также метеорологические измерения.
Сеть фоновых станций, расположенная на территории нашей страны, включена в Глобальную систему мониторинга окружающей среды (ГСМОС), функционирующую в соответствии с программой ООН по проблемам окружающей среды (ЮНЕП) под эгидой ЮНЕП. Информация, получаемая с фоновых станций, позволяет оценивать состояние и тенденции глобальных изменений загрязнения атмосферного воздуха. Фоновые наблюдения проводятся также с помощью научно-исследовательских судов в морях и океанах.
При наблюдении за фоновыми уровнями загрязнения атмосферного воздуха разрабатываются модели переноса примесей, и определяется роль в процессах переноса гидрометеорологических и техногенных факторов. На фоновых станциях исследуются и уточняются: критерии создания сети наблюдений, перечни контролируемых примесей, методики контроля и обработки данных измерений, способы обмена информацией и приборами, методы международного сотрудничества. Так, например, по международным соглашениям станция базисного и регионального мониторинга должна размещаться на расстоянии 40-60 км от крупных источников загрязнения с подветренной стороны. На территориях, примыкающих к станции, в радиусе 40-400 км не должен изменяться характер деятельности человека. Было также установлено, что пробы воздуха должны отбираться на высоте не менее 10 м над поверхностью растительности.
На станциях фонового мониторинга наблюдение за качеством атмосферного воздуха осуществляется по физическим, химическим и биологическим показателям.
Необходимость организации контроля загрязнения атмосферного воздуха в зоне интенсивного антропогенного воздействия определяется предварительными экспериментальными (в течение 1-2 лет) и теоретическими исследованиями с использованием методов математического и физического моделирования. Такой подход позволяет оценить степень загрязнения той или иной примесью атмосферного воздуха в городе или любом другом населенном пункте, где имеются стационарные и передвижные источники выбросов вредных веществ.
Обычно расположение источников выбросов и их параметры известны или их можно определить. Зная метеорологические параметры, в том числе "розу ветров" можно с использованием математических и физических моделей рассчитать поля концентраций загрязняющих веществ в атмосферном воздухе для любой ситуации. Но адекватность принятых моделей реальным ситуациям все равно должна проверяться экспериментально.
Для получения репрезентативной информации о пространственной и временной изменчивости загрязнения воздуха, нужно предварительно провести обследование метеорологических условий и характера пространственной и временной изменчивости загрязнения воздуха с помощью передвижных средств. Для этого чаще всего используется передвижная лаборатория, производящая отбор, а иногда и анализ проб воздуха во время остановок. Такой метод обследования называется рекогносцировочным. Он находит достаточно широкое применение за рубежом.
На карту-схему города (населенного пункта, района) наносится регулярная сетка с шагом 0,1; 0,5 или 1,0 км. На местности по специально разработанной программе случайного отбора проб отбираются и анализируются пробы в точках, совпадающих с узлами сетки, наложенной на карту-схему. Для получения статистически достоверных средних значений измеренных концентраций проводится анализ комбинаций точек на сетке, объединенных в квадраты, например, площадью (2-4) км 2, с учетом направлений ветра по направлениям. Такой метод позволяет выявить как границы промышленных комплексов и узлов, так и зоны их влияния. При этом обеспечивается возможность сравнения полученных результатов с расчетными данными математических моделей. Использование методов моделирования в этих работах является обязательным.
Если обнаруживается, что существует вероятность роста концентрации примеси выше установленных нормативов, то за содержанием такой примеси в выявленной зоне следует установить наблюдение. Если же такой вероятности нет и отсутствуют перспективы развития промышленности, энергетики и автотранспорта, установление стационарных постов наблюдений за состоянием атмосферного воздуха нецелесообразно. Такой вывод не распространяется на организацию наблюдений за фоновым уровнем загрязнения воздуха вне населенных пунктов.
Установив степень загрязнения атмосферного воздуха всеми примесями выбрасываемыми существующими и намечаемыми к строительству и пуску источниками, а также характер изменения полей концентрации примесей по территории и во времени с учетом карт загрязнения воздуха, построенных по результатам математического и физического моделирования, можно приступить к разработке схемы размещения стационарных постов наблюдений на территории города и программы их работ. Программа разрабатывается исходя из задач каждого измерительного пункта и особенностей изменчивости концентрации каждой примеси в атмосферном воздухе. Пост наблюдений может давать информацию об общем состоянии воздушного бассейна, если пост находится вне зоны влияния отдельных источников выбросов и осуществлять контроль за источниками выбросов, если пост находится в зоне влияния источников выбросов.
При размещении постов наблюдений предпочтение отдается районам жилой застройки с наибольшей плотностью населения, где возможны случаи превышения установленных пороговых значений гигиенических показателей ПДК. Наблюдения должны проводиться за всеми примесями, уровни которых превышают ПДК.
В обязательном порядке измеряются основные, наиболее часто встречающиеся загрязняющие воздух вещества: пыль, диоксид серы, оксид углерода, оксиды азота. Выбор других веществ, требующих контроля, определяется спецификой производства и выбросов в данной местности, частотой превышения ПДК.
Контроль за радиоактивным загрязнением атмосферного воздуха осуществляется как на фоновом уровне, так и в зонах влияния атомных электростанций и других источников возможных выделений или выбросов радиоактивных веществ. При контроле радиоактивного загрязнения на фоновом уровне используются существующие фоновые станции или специальные станции, установленные на расстоянии 50-100 км от возможного источника радиоактивного загрязнения. При контроле в радиусе до 25 км от возможных источников выбросов радиоактивных веществ используется как существующая сеть контроля. так и специальные посты наблюдений, где устанавливаются датчики гамма- излучения и приборы для отбора проб и анализа воздуха. Рекомендуется в зоне до 25 км иметь 10-15 специализированных пунктов контроля, оснащенных дистанционными системами и высокопроизводительными фильтрующими воздух установками, а также около 30 дополнительных стационарных пунктов контроля радиационной обстановки, оснащенных интегрирующими термолюминесцентными дозиметрами. При этом в пределах санитарно-защитной зоны создаются посты дистанционного контроля радиоактивного загрязнения атмосферного воздуха. Подсистемы дистанционного контроля оборудуются каналами связи. Для повышения достоверности информации в каждом пункте устанавливается несколько датчиков.
В 80-e годы на базе сетевых снегомерных съемок была создана новая сеть контроля переноса загрязняющих веществ воздушными массами. Мониторинг загрязнения территории на основе снегомерной съемки позволяет контролировать уровни загрязнения атмосферного воздуха как в незагрязненных (фоновых) районах, так и в городах, и других населенных пунктах.
Важными методами контроля так называемого трансграничного переноса глобальных потоков примесей, переносимых на большие расстояния от места выброса, является система наземных и самолетных станций, сопряженных с математическими моделями распространения примесей. Сеть станций трансграничного переноса оборудуется системами отбора газа и аэрозолей, сбора сухих и мокрых выпадений анализа содержания примесей в отобранных пробах. Информация поступает в метеорологические синтезирующие центры, которые осуществляют:
-сбор, анализ и хранение информации о трансграничном переносе примесей в атмосфере;
-прогнозирование переноса примесей на основе метеорологических данных;
-идентификацию районов выбросов и источников;
-регистрацию и расчет выпадений примесей из атмосферного воздуха на подстилающую поверхность и другие работы.
В целях сопоставимости результатов наблюдений, полученных в разных географических и временных условиях, используются единые унифицированные методы отбора и анализа проб, обработки и передачи информации. Информация, получаемая на сети наблюдений, по степени срочности подразделяется на три категории: экстренная, оперативная и режимная. Экстренная информация содержит сведения о резких изменениях уровней загрязнения атмосферного воздуха и передается в соответствующие (контролирующие, хозяйственные) организации незамедлительно. Оперативная информация содержит обобщенные результаты наблюдений за месяц, а режимная - за год. Информация по последним двум категориям передается заинтересованным и контролирующим организациям в сроки их накопления: ежемесячно и ежегодно. Режимная информация, содержащая данные о среднем и наибольшем уровнях загрязнения воздуха за длительный период, используется при планировании мероприятий по охране атмосферы, установлении нормативов выбросов, оценках ущерба, наносимого народному хозяйству загрязнением атмосферного воздуха.
Для того чтобы воздухо-охранные мероприятия были эффективными, информация должна быть полной и достоверной. Полнота информации определяется числом контролируемых ингредиентов, сроками наблюдений, размещением сети наблюдений. Достоверность информации достигается строгим соблюдением нормативных требований, обеспечивающих получение репрезентативных данных, однородность информации, полноту наблюдений, правильность статистической обработки и санитарно-гигиенической оценки по данным наблюдений загрязнения атмосферного воздуха, корректность объяснения причин повышенных уровней загрязнения и тенденций (или их отсутствие) изменения уровней загрязнения атмосферного воздуха во времени и по территории, учет метеорологических условий переноса и рассеяния примесей режима выбросов в данном районе.
Достоверность информации в значительной степени зависит от ее однородности. Необходимо иметь однородный ряд наблюдений за период, для которого средние характеристики оказываются достаточно устойчивыми и слабо зависящими от новых результатов измерений. В городах в результате застройки и реконструкции происходят изменения микроклиматических и метеорологических условий, поэтому получение среднего значения концентрации примеси для периода, в который меняется характер воздействия источников выбросов на атмосферу, является проблемной задачей. Средние годовые концентрации из-за погрешностей измерений, неоднородности рядов наблюдений, изменения метеоусловий и структуры городской застройки, могут значительно варьировать. В связи с этим для повышения качества воздухо-охранных рекомендаций необходимо использовать данные наблюдений за более длительные сроки (5 лет).
Существующая в нашей стране сеть наблюдений загрязнения атмосферного воздуха включает посты ручного отбора проб воздуха и автоматизированные системы наблюдений и контроля окружающей среды (АНКОС). Посты наблюдений загрязнения (ПНЗ) могут быть стационарными, маршрутными и передвижными (подфакельными). С постов ручного отбора пробы для анализа доставляются в химические лаборатории. Системы АНКОС являются стационарными, они оснащены устройствами непрерывного отбора и анализа проб воздуха и передачи информации по каналам связи в центр управления и регулирования состоянием атмосферного воздуха в заданном режиме.
Контроль и очистка вод
Практикуются три основных метода очистки сточных вод. Первый существует давно и наиболее экономичен: сброс сточных вод в крупные водотоки, где они разбавляются пресной проточной водой, аэрируются и нейтрализуются естественным образом. Очевидно, что этот метод не отвечает современным условиям. Второй метод во многом базируется на тех же естественных процессах, что и первый, и заключается в удалении и снижении содержания твердых и органических веществ механическим, биологическим и химическим способами. Его в основном используют на коммунальных очистных станциях, которые редко располагают оборудованием для переработки промышленных и сельскохозяйственных стоков. Широко известен и достаточно распространен третий метод, состоящий в сокращении объема сточных вод путем изменения технологических процессов; например, в результате вторичной переработки материалов или использования естественных методов борьбы с вредителями вместо пестицидов и т.д.
Очистка сточных вод
Хотя сейчас многие промышленные предприятия пытаются очистить свои стоки или сделать производственный цикл замкнутым, а производство пестицидов и других токсичных веществ запрещено, самым радикальным и быстрым решением проблемы загрязнения воды будет строительство дополнительных и более современных очистных сооружений.
Первичная (механическая) очистка
Обычно на пути потока сточных вод устанавливаются решетки или сита, которые улавливают плавающие предметы и взвешенные частицы. Затем песок и другие грубые неорганические частицы оседают в песколовках с наклонным дном или улавливаются ситами. Масла и жиры удаляются с поверхности воды специальными приспособлениями (нефтеловушками, жироловками и пр.). На некоторое время сточные воды перебрасываются в отстойники для осаждения мелких частиц. Свободноплавающие хлопьевидные частицы осаждают путем добавления химических коагулянтов. Полученный таким образом отстой, на 70% состоящий из органических веществ, пропускается через специальный железобетонный резервуар - метантанк, в котором он перерабатывается анаэробными бактериями. В результате образуются жидкий и газообразный метан, углекислый газ, а также минеральные твердые частицы. При отсутствии метантанка твердые отходы закапываются, сбрасываются на свалки, сжигаются (что приводит к загрязнению воздуха) или высушиваются и используются как гумус или удобрение.
Вторичная очистка
Вторичная очисткаосуществляется в основном биологическими методами. Поскольку на первом этапе органические вещества не удаляются, на следующем - используются аэробные бактерии для разложения взвешенной и растворенной органики. При этом главная задача заключается в том, чтобы привести стоки в контакт с как можно бльшим числом бактерий в условиях хорошей аэрации, так как бактерии должны иметь возможность потреблять достаточное количество растворенного кислорода. Сточные воды пропускают через различные фильтры - песчаные, из щебня, гравия, керамзита или синтетических полимеров (при этом достигается такой же эффект, как и в процессе естественной очистки в русловом потоке, преодолевшем расстояние в несколько километров).
На поверхности фильтрующего материала бактерии образуют пленку и разлагают органику сточных вод по мере их прохождения через фильтр, снижая таким образом БПК более чем на 90%. Это т.н. бактериальные фильтры. Снижение БПК на 98% достигается в аэротанках, в которых благодаря принудительной аэрации сточных вод и перемешиванию их с активным илом ускоряются естественные процессы окисления. Активный ил образуется в отстойниках из взвешенных в сточной жидкости частиц, не задержанных при предварительной очистке и адсорбируемых коллоидными веществами с размножающимися в них микроорганизмами.
Другим методом вторичной очистки является продолжительное отстаивание воды в специальных прудах или лагунах (поля орошения или поля фильтрации), где водоросли потребляют углекислый газ и выделяют необходимый для разложения органики кислород. В этом случае БПК снижается на 40-70%, но требуются определенные температурные условия и солнечное освещение.
Третичная очистка
Сточные воды, прошедшие первичную и вторичную очистку, еще содержат растворенные вещества, которые делают их практически непригодными для любых нужд, кроме орошения. Поэтому были разработаны и апробированы более совершенные методы очистки, предназначенные для удаления оставшихся загрязнителей. Некоторые из этих методов используются в установках, очищающих питьевую воду водохранилищ. Такие медленно разлагающиеся органические соединения, как пестициды и фосфаты, удаляются фильтрацией прошедших вторичную очистку сточных вод через активированный (порошкообразный) древесный уголь, либо добавлением коагулянтов, способствующих агломерации мелких частиц и осаждению образовавшихся хлопьев, либо обработкой такими реагентами, которые обеспечивают окисление.
Растворенные неорганические вещества удаляются ионным обменом (растворенные ионы солей и металлов); химическим осаждением (соли кальция и магния, которые образуют налет на внутренних стенках котлов, цистерн и труб), смягчающим воду; изменением осмотического давления для усиленной фильтрации воды через мембрану, которая задерживает концентрированные растворы питательных веществ - нитратов, фосфатов и др.; выведением азота потоком воздуха при прохождении стоков через аммиачно-десорбционную колонну; и другими методами. В мире существует лишь несколько предприятий, которые могут проводить полную очистку сточных вод.
Общие принципы водоочистки
Дезинфекция
Главная цель водоочистки - производство бактериально безопасной воды. Наиболее распространенный способ дезинфекции воды - ввод в нее хлора - сильного окислителя, который добавляется к воде в виде газа или концентрированного водного раствора. Эффективность обработки хлором зависит от ряда факторов, в том числе рН (меры кислотности или щелочности воды), времени обработки, температуры и наличия взаимодействующих с хлором органических веществ. Небольшое количество свободного хлора оставляется в воде на случай попадания загрязнений в потребительскую водопроводную сеть. Поскольку при бытовом использовании воды в водосток сбрасывается много колиформных бактерий, обнаружение этих бактерий служит показателем бытового загрязнения (коли-индекс).
Мутность
Мутность и цветность устраняются добавлением к воде химически активного вещества и ее последующим отстаиванием. Добавляемое вещество способствует росту малых частиц и превращением их в более крупные, пока под действием собственного веса они не начнут оседать. Такой вынужденный процесс оседания занимает 1-2 ч. Этот процесс образования осадка называется химической коагуляцией. В качестве химически активных веществ используются главным образом соединения, образующие в водном растворе ионы алюминия и трехвалентного железа (сульфат алюминия и хлорид или сульфат трехвалентного железа).
Вода и запах
Типичные источники вкуса и запаха природных, бытовых и промышленных вод - микроорганизмы, например водоросли, в поверхностных водах и сульфиды в подземных водах, бедных кислородом. Соединения, имеющие неприятный вкус и запах, обычно удаляются путем добавления к воде активированного угля и последующей седиментации. Можно также подвергнуть такие соединения окислению, например хлором или озоном.
Фильтрование
На водоочистной станции, где к воде добавляются химически активные вещества и она отстаивается для удаления примесей, вода также пропускается через песок для фильтрования. Вода и химреактивы-коагулянты тщательно и интенсивно перемешиваются. Через примерно 30 мин вода с укрупненными частицами примесей запускается в седиментационную установку, где большая часть примесей осаждается и удаляется из воды; этот процесс занимает около 2 ч. Осветленная вода направляется в отстойники, где фильтруется через слои песка и гравия и проходит через донную основу. Донная основа не только служит опорой для слоев гравия и песка, но также пропускает воду, периодически используемую для промывки фильтровальных слоев от осадков, оставленных очищаемой водой. Фильтрованная вода хранится в резервуарах или закачивается в водопроводную сеть после заключительного хлорирования.
Жесткость
Проблема уменьшения жесткости воды частично может быть решена путем использования синтетических моющих средств. С помощью химической коагуляции или ионного обмена частично или полностью удаляются создающие жесткость примеси (главным образом бикарбонаты кальция и магния). Этот процесс называется мягчением воды.
В системах химической коагуляции к воде для ее мягчения добавляется известь, которая реагирует с бикарбонатами, превращая их в карбонаты, выпадающие в осадок. Осадок удаляется седиментацией и последующим фильтрованием через песок.
Ионный (точнее, катионный) обмен для мягчения заключается в замещении ионов жесткости, кальция и магния, на ион нежесткости, натрий. На этом принципе основаны домашние системы мягчения воды. С помощью ионного обмена можно, в принципе, заменить все катионы в воде водородом, а все анионы - кислородом. В итоге получится H2O, т.е. чистая вода. Такой процесс называется обессоливанием.
Аэрация
В воде могут быть растворены или взвешены и другие химические элементы или соединения, влияющие на ее качество. Железо извлекается путем окисления кислородом воздуха и удаления нерастворимого соединения седиментацией или фильтрованием. Для магния наряду с аэрацией требуется контакт с адсорбентом. Если железо или магний присутствуют в воде в форме органических комплексов, следует использовать окисление и химическую коагуляцию.
Фторирование
Часто к водопроводной воде добавляется фтор по причине, не связанной с соблюдением основных стандартов безопасности и чистоты питьевой воды. Наличие в воде фтора в очень малой концентрации замедляет образование кариеса зубов, особенно у детей.

МОНИТОРИНГ ЗАГРЯЗНЕНИЯ ВОД СУШИ
Проблема загрязнения вод суши (рек, озер, водохранилищ, подземных вод) тесно связана с проблемой обеспеченности пресной водой, поэтому наблюдениям и контролю за уровнем загрязнения водных объектов уделяется особое внимание. Служба контроля за уровнем загрязнения пресных вод является частью национальных систем мониторинга загрязнения окружающей среды [2, 3]. Основная цель службы наблюдений и контроля за уровнем загрязнения вод суши заключается в получении информации о качестве вод, необходимой для осуществления мероприятий как по охране вод, так и по рациональному использованию водных ресурсов. Служба решает задачи контроля за уровнем загрязнения вод по физическим, химическим и гидробиологическим показателям и задачи изучения динамики загрязняющих веществ для прогнозов загрязнения водных объектов. Важная задача мониторинга - изучение процессов самоочищения водных объектов и накопления загрязняющих веществ в донных отложениях и изучение закономерностей выноса веществ в водоемы (моря, озера, водохранилища).
Основными объектами при выборе пунктов наблюдений за уровнем загрязнения поверхностных вод суши являются места сброса хозяйственно-бытовых и промышленных сточных вод, в том числе подогретых вод от ТЭС, ГРЭС, АЭС. Районами повышенного внимания экологи считают также крупные нерестилища и зимовья ценных пород рыб, устьевые зоны рек.
Система мониторинга поверхностных вод призвана обеспечивать получение надежной информации о состоянии водного объекта в любой его точке и в любой момент времени. Наряду с увеличением густоты сети наблюдений это достигается комплексным гидродинамическим и химико-биологическим моделированием процессов массообмена, аккумуляции, трансформации и миграции загрязняющих веществ в водных объектах, изучением взаимосвязи поверхностных и подземных вод, изучением динамики состава органических веществ в процессе химико-биологических превращений.
Например, 30-летний комплексный мониторинг различных природных сред Байкала позволил определить устойчивые изменения гидрохимических показателей притоков озера, рост отрицательного влияния на прибрежные зоны озера (водную толщу и донные отложения) Байкальского целлюлозно-бумажного комбината, Байкальско-Амурской железнодорожной магистрали, портов. Особенно сильное воздействие практической деятельности человека на экосистему Байкала наблюдалось в 60-80-е годы. Большую опасность для экосистем озера представляют малопредсказуемые изменения гидробиологических характеристик водоема: Байкал начал испытывать вторжение новых видов гидробионтов (организмов, обитающих в водной среде), существенные изменения произошли и в составе донных отложений.
Среди загрязняющих веществ, попадающих в притоки и озера, особую опасность представляют серосодержащие вещества, остротоксичные хлорорганические соединения (хлорфенолы, диоксины), тяжелые металлы. Все это свидетельствует о большой вероятности продолжения ухудшения состояния экосистемы Байкала в недалеком будущем.
Часто зонами наибольшей биологической продуктивности водных объектов являются устьевые участки рек (нижнее течение и дельта). Но в этих же зонах контакта речных вод и вод водоприемника (море, озеро, водохранилище) происходит наибольшее накопление всех загрязняющих веществ, смытых реками с их бассейнов. Поэтому они становятся зонами наибольшего экологического неблагополучия. Например, комплексный мониторинг Невской губы позволил выделить экологически опасные зоны водной системы на границе вода-дно. Загрязнение донных отложений играет негативную роль в изменении качества воды, особенно в маловодные годы.

МОНИТОРИНГ ЗАГРЯЗНЕНИЯ ПОЧВ
Сеть наблюдений
Мониторинг земель, подверженных техногенному воздействию представляет собой систему наблюдений за состоянием и изменением почвенного покрова под влиянием химических, механических, биологических и иных загрязнителей, которая обеспечивает сбор и обработку получаемой информации в целях своевременного выявления негативных процессов, прогнозирования их развития, предотвращения вредных последствий и определения степени эффективности мероприятий, направленных на рациональное использование и охрану земель.
Мониторинг химического загрязнения почв проводится в рамках Национальной системы мониторинга окружающей среды по следующим направлениям:
мониторинг загрязнения почв крупных и средних городов республики;
мониторинг загрязнения почв придорожных полос автодорог республики;
мониторинг фонового загрязнения почв;
мониторинг загрязнения почв сельскохозяйственных угодий остаточными количествами хлорорганических пестицидов.
Сеть мониторинга промышленного загрязнения городских почв включает около 1,5 тыс. пунктов наблюдения, являющихся паспортизированными участками земной поверхности приуроченными к объекту загрязнения и представляющих собой пробные площадки для отбора образцов почвы в пределах землеустроительных границ 44 городов республики. Наблюдения проводятся с 4-летней периодичностью.
Мониторинг загрязнения почв придорожных полос автодорог республики проводится с периодичностью в четыре года на 23 почвенных профилях в зонах влияния автодорог с разной интенсивностью движения транспортных средств (от 1 до 11 тысяч автомобилей в сутки) и продолжительностью эксплуатации дороги не менее 20 лет. Почвенные профили заложены на открытых ландшафтах (без зеленых защитных изгородей) в луговых биогеоценозах с равнинным рельефом и однородным почвенным покровом без выраженного микрорельефа перпендикулярно полотну автодороги. Пробы почвы отбираются из поверхностного горизонта на глубину до 10 см на удалении в 5, 10, 25 и 75 м от полотна автодороги.
Мониторинг фонового загрязнения почв проводится на участках, не подверженных прямому техногенному загрязнению и представляющих сеть из 100 пунктов наблюдения в виде стационарных реперных площадок и ландшафтно-геохимических полигонов с 5-летней периодичностью отбора проб почвы на каждом пункте.
Мониторинг загрязнения почв сельхозугодий остаточными количествами пестицидов проводится на пахотных землях 29 хозяйств в 29 районах всех областей республики и характеризует площадь около 4 тыс. га .
Отбор проб почвы по всем направлениям осуществляется силами РЦРКМ и 38 сетевых производственных подразделений Департамента по гидрометеорологии. Химический анализ проводится в РЦРКМ, Могилевоблгидромете и отделе организации аналитического контроля Минприроды РБ. В соответствии с нормативными документами анализируется содержание тяжелых металлов, сульфатов, нитратов, нефтепродуктов, рН и остаточных количеств наиболее стойких к разложению хлорорганических инсек ДДТ (его метаболитов ДДЭ и ДДД), четырех изомеров ГХЦГ.
Результаты работ по мониторингу загрязнения почв, проведенные в 2007 году, свидетельствуют о том, что: 1.
Случаев превышения ПДК нитратов в почвах обследованных городов не зарегистрированы. Максимальное значение на уровне 0,8 ПДК обнаружено в Гомеле.
Значения, превышающие ОДК нефтепродуктов в почвах, отмечены для всех обследованных городов. Наибольшие площади загрязнения характерны для Горок, Шклова, Могилева и Витебска, Новополоцка, Молодечно, Гомеля (30, 28, 21, 17, 15, 14% проанализированных по городу проб, соответственно). Максимальное значение зарегистрировано в Новополоцке на уровне 11,7 ОДК.
Анализируя степень загрязнения городских почв тяжелыми металлами установлено, что наибольшее количество проб с превышением ПДК (ОДК) характерно для кадмия, свинца и цинка.
Превышения ОДК кадмия в почвах Могилева зарегистрированы в 28% отобранных проб, Шклова – в 25%, Гомеля - 24%, Молодечно – 23%, Горок – 22%, Минска – 16% и Новополоцка – в 1% отобранных и проанализированных проб почвы. Максимальное содержание кадмия на уровне 3,8 ОДК зафиксировано в одной из проб г. Молодечно.
Случаи превышения ПДК свинца установлены в Гомеле, Шклове, Могилеве и Горках (14, 5, 2 и 2% проб, соответственно) при максимальном содержании 1,8 ПДК в одной из проб Гомеля.
Максимальное содержание цинка на уровне 6,7 ОДК обнаружено в одной из проб, отобранных в г.Горки, а загрязнение (содержание на уровнях, превышающих ОДК) характерно для 15% проб, отобранных в Молодечно, 12% - в Шклове, 10% - в Могилеве и Горках, 9% - в Сморгони и 1% - в Новополоцке.
В одной из проб почвы г.Новополоцк содержание меди превышает значение ОДК в 2,3 раза.
Для почв большинства обследованных городов характерно превышение фоновых концентраций свинца, цинка, меди, никеля, кадмия, марганца, сульфатов и нитратов, полученных на реперной сети фонового мониторинга, что подтверждает факт накопления техногенных токсикантов в верхнем слое (0-10 см) городских почв.
2.Средневзвешенное остаточное количество (ОК) суммы ДДТ в почвах сельхозугодий Брестской области составило 0,00304 мг/кг, что соответствует 0,03 ПДК. Наибольшее значение суммы ДДТ (0,028 мг/кг или 0,28 ПДК) зарегистрировано на одном из полей обследования в Пружанском районе.
Средневзвешенное ОК суммы ГХЦГ составило 0,00001 мг/кг (0,0001 ПДК) при максимальном значении 0,00054 мг/кг (0,005 ПДК), эндосульфана – 0,00006 мг/кг (0,0006 ПДК), эндрина - 0,00009 мг/кг (0,0009 ПДК). Остаточные количества метоксихлора обнаружены лишь в двух проанализированных пробах почвы на уровне 0,002 – 0,003 ПДК.
3.Основными загрязнителями придорожных почв являются тяжелые металлы и нефтепродукты. Так, максимальное содержание кадмия и меди на уровне 2,4 ОДК обнаружено на удалении 25 м, никеля – 2,7 ОДК (удаление 10 м), цинка – 1,1 ОДК (удаление 5 м). Максимальное содержание нефтепродуктов составило 5,1 ОДК.
Достоверная корреляционная зависимость степени загрязнения почв от интенсивности движения транспорта не установлена, однако, прослеживается четкая зависимость уменьшения содержания техногенных токсикантов в придорожных почвах с удалением от полотна автодороги.

Контрольные вопросы:
1.Основные критерии оценки качества окружающей среды?
2.Особенность понятия пункт?
3.В чем заключается отличие в программах биосферных заповедников и базовых станций?
Литература
1.Родзин В.И. Семенцов Г.В. Основы экологического мониторинга. Учебник. Таганрог 1988г.
2. Cоколов В. Е., Базилевич Н. И. Теоретические основы и опыт экологического мониторинга. Москва - 1983 г.
3. Руководство по контролю загрязнения атмосферы. Москва 1991 г
4.Охрана атмосферы и предельно допустимые выбросы (ПДВ) – Москва: Сройиздат, 1987-98.











Тема 8. Мониторинг природно-технических геосистем
1.Мониторинг городского ГС.
2.Мониторинг воздействия поллютантов на здоровье человека..
3.Мониторинг сельскохозяйственных, мелиоративных и водохозяйственных природно-технических геосистем.
Цель лекции: направлено на создание нового качества территории как окружающей среды.
Ключевые слова: опережающее управление, природный ландшафт, система общество.

Природообустройство направлено на создание нового качества территории как окружающей среды. Под качеством окружающей среды в данной местности понимают ценностную характеристику функционального единства существенных ее свойств, новую внутреннюю и внешнюю определенность, относительную устойчивость, отличие ее от одних местностей и сходство с другими. Мелиорация земель различного назначения придает им новое качество в соответствии с требованиями конкретных землепользователей, например, в сельском хозяйстве - это прежде всего плодородие почвы, при этом почва выступает как среда обитания для сельскохозяйственных растений. При мелиорации земель лесного фонда учитываются требования леса к окружающей среде. При мелиорации земель населенных пунктов учитываются требования градостроительства к рельефу местности, прочности грунтов как оснований сооружений, глубинам и качеству подземных вод, контактирующих с подземными сооружениями; учитываются санитарно-гигиенические требования к качеству воздуха, почв, вод и другие. При рекультивации земель стоит задача восстановления качества окружающей среды, нарушенного при интенсивном природопользовании (добыче полезных ископаемых, рубке леса и т. п.). Требования к качеству восстанавливаемых территорий также зависят от вида будущего их использования. Природоохранное обустройство территорий также главной своей целью ставит создание окружающей среды нового качества.
Достижение нового качества окружающей среды, поддержание его на требуемом уровне осуществляется созданием техноприродных систем, т. е. природных систем, в которые человек встраивает искусственные блоки в виде сооружений, элементов и т. п.

1. Понятия об управлении
Воздействие человека на ландшафты обязательно сопровождается управлением природными процессами. С помощью управления человек поддерживает заранее выбранное состояние природной или техноприродной системы. Это может быть прежнее или вновь приобретенное состояние, обеспечивающее устойчивость геосистемы, необходимый режим функционирования, выполнение целевой производственной функции. Систему, осуществляющую функцию управления, называют системой управления. Она состоит из двух подсистем: управляющей (субъект) и управляемой (объект). Управляющая подсистема выдает управленческие команды и имеет инструменты управления, а управляемая -- принимает эти команды и согласно им через средства управления перестраивается. Направление связи от субъекта к объекту - прямая связь, а от объекта к субъекту - обратная.
К субъектам управления природопользованием или природо-обустройством относят научные, проектные, производственные, природоохранные, контролирующие организации.
Объектом управления выступают геосистемы и техноприродные системы различного масштаба и уровня.
Управлять природопользованием или природообустройством сложно, так как, во-первых, геосистемы - открытые системы, непрерывно обменивающиеся веществом и энергией, а во-вторых - это сложные системы в функционировании, динамике и эволюции. Здесь происходят изменения под влиянием естественных и техногенных факторов, когда процессы саморегулирования и самоорганизации геосистем сопровождаются процессами управления.
Управление может быть мягким и жестким. Мягкое управление основано на использовании субъектом естественных механизмов саморегулирования объекта. Например, окашивание, прополка сорняков, создание лесополос, рыхление, залужение. Жесткое управление осуществляется прямым техногенным воздействием субъекта на управляемый объект, строительством инженерных систем природообустройства (мелиоративных, рекультивационных, водохозяйственных, противостихийных и др.).
При организации управления природными процессами и поддержания заданных режимов необходимо разбираться в цепочках природных связей в геосистемах, обратимых или необратимых реакциях в ландшафте, устойчивости или изменчивости его состояний, скоростных условиях протекания процессов, видах локальной и региональной трансформации. Имея подобную информацию о цепочках взаимосвязей, выбирают наиболее приемлемые места, воздействуя на которые преобразуют компоненты геосистемы. Логическая последовательность воздействий и образует систему управления природными процессами. Необходимого эффекта в управлении добиваются через изменение свойств природных компонентов и через поддержание требуемых режимов их функционирования.
В управляющей деятельности техноприродными системами выделяют два взаимосвязанных этапа: опережающего и оперативного управления. Опережающее управление заключается в изучении объекта, проектировании технических систем, строительстве техноприродных систем, а оперативное -- в регулировании процессов в природно-технических системах. Через механизмы обратной связи информация о состоянии природно-технической системы передается человеку, который корректирует дальнейшее управление. Основная роль аналитика в управлении процессами функционирования природно-технических систем в ландшафтах--научное обоснование рациональных форм природопользования и природообустройства, выбор мягких или жестких форм регулирования, предварительное исследование ландшафта.
Опережающее управление - это комплекс последовательных и связанных между собой действий, состоящих:
из сбора исходной информации, содержащей объективные сведения о современном и будущем состоянии природных геосистем: их функционировании, динамике, эволюции, ресурсах ландшафта, фактических антропогенных нагрузках и загрязнении компонентов геосистем; использования литературных данных, фондового накопления стационаров, проектов, аэро- и космической съемки, топографических и специальных карт, природно-хозяйственного мониторинга; анализа полученной информации на соответствие изучаемого ландшафта экономическим потребностям общества, планируемых видов хозяйственной деятельности, сопутствующих антропогенных нагрузок, вероятных последствий при переводе ландшафта в другое состояние;
ландшафтно-экологического прогноза, позволяющего предсказать последствия антропогенного природопользования и природообустройства; рассмотрения для определения направлений, скорости и масштабов предстоящих изменений геосистем разных уровней; типов изменений: целенаправленных (осознанно изменяемых), нецеленаправленных (сопутствующей взаимосвязи), естественных (без участия человека). Прогнозирование можно осуществлять на математических моделях, описывающих изменение природных геосистем под влиянием проектируемых инженерных объектов и разных видов использования;
оценки изменений геосистем для выбора наилучшего варианта хозяйственного использования территории. У субъекта выделяют два основных направления: технологическое (производственное) и социально-экологическое. Технологическая оценка -- степень пригодности геосистемы для какого-либо вида хозяйственной деятельности (инженерно-строительной, сельскохозяйственной, лесохозяйственной и т.д.). Социально-экологическая оценка рассматривает изменения природной среды для жизни и деятельности людей;
проектирования техноприродных систем -- выбора территории для их размещения, назначения наиболее рациональных параметров и режимов эксплуатации технических сооружений и устройств, нормирования нагрузок на геосистемы и окружающие территории с учетом их устойчивости, прогнозирования соотношений между техникой и природой, разработки природоохранных мероприятий;
экологической экспертизы, заключающейся в согласовании планов хозяйственного развития с природно-ресурсным потенциалом территории. При этом критериями оценки являются правовые нормы, ГОСТы, СНиПы, нормативы ПДК и др.
В заключение проекта дают выводы и рекомендации экологического анализа.
Оперативное управление -- это регулирование, т. е. частный случай управления. Опережающее управление позволяет спланировать перевод геосистемы (ландшафта) из природного состояния в техноприродное (геотехническое). В дальнейшем работа геотехнической системы невозможна без оперативного управления. С помощью регулирования воздействуют на геотехническую систему, обеспечивая ее проектное состояние. Для этого контролируют измерения управляемых переменных и сравнивают их с заданными характеристиками. Регулирующая система ликвидирует отклонения в объекте регулирования.
Оперативное управление техноприродными системами возможно через цепи природных связей, круговороты в разных системах (почва -- растение и др.) или через изменение процессов, свойств компонентов геосистемы.
Круговороты и процессы в техноприродных системах можно регулировать с помощью технических сооружений, устройств, различных технологических приемов. Жесткое управление осуществляют с помощью инженерно-технических сооружений, мягкое -- с помощью природных механизмов саморегулирования ландшафта.

2. Техногенные воздействия на геосистемы
Важная проблема - сосуществование и взаимодействие естественных ландшафтов и встроенных в них человеком искусственных сооружений, устройств и определение, насколько меняется ландшафт при изменении растительного покрова, режима течения рек при строительстве водохранилищ, карьеров, шахт и т. д.
Встроенные в ландшафт или в геосистемы любого ранга искусственные сооружения или вносимые в него новые элементы (по посевы новых культур, здания, сооружения) функционируют в нем, подчиняясь природным законам. Новые техногенные или антропогенные объекты физически входят в ландшафт, становятся его элементами, но ландшафт остается природной системой. В некотором смысле неважно, как появился в составе ландшафта тот или иной элемент: образовался водоем в результате естественной запруды на реке или человек насыпал в русле плотину, образовался овраг естественным путем или в результате неправильной распашки склонов. Важно то, что эти элементы работают вместе с природными, и именно их взаимодействие нужно изучать, чтобы уменьшить негативные последствия изменения ландшафта.
При оценке воздействий человека на природу, конкретно на определенные геосистемы, в том числе и на ландшафты, надо иметь в виду фундаментальное обстоятельство, заключающееся в том, что как бы сильно ни был изменен ландшафт человеком, в какой бы степени ни был насыщен результатами человеческого труда, он остается частью природы, в нем продолжают действовать природные закономерности. Человек не в состоянии отменить объективные законы функционирования и развития геосистем, снивелировать качественные различия между ландшафтами тайги и степи, степи и пустыни.
Воздействие человека на ландшафт следует рассматривать как природный процесс, в котором человек выступает как внешний фактор. При этом надо иметь в виду, что новые элементы, внедряемые человеком в ландшафт (пашни, сооружения, техногенные выбросы), не вытекают из структуры ландшафта, не обусловлены им и поэтому оказываются чужеродными элементами, не свойственными конкретному ландшафту. Поэтому ландшафт стремится отторгнуть их или «переварить», модифицировать. В связи с этим антропогенные элементы, внедряемые в ландшафт, являются неустойчивыми, не способными самостоятельно существовать без постоянной поддержки человека. Так, культурные растения, если за ними не ухаживать, не возобновлять, будут вытеснены дикими, пашня зарастет, каналы в земляном русле или заплывут, или будут меандрировать, как реки, здания разрушатся.
Следствием этого, во-первых, является необходимость постоянной затраты человеком труда и ресурсов на поддержание таких элементов, необходимость ухода, ремонта, реконструкции, а во-вторых, для повышения устойчивости внедряемых элементов человек должен максимально уменьшать их «чужеродность» для ландшафта.
Для оценки видов и глубины техногенного воздействия, определения допустимого предела воздействия или допустимой антропогенной нагрузки на геосистему, за которыми наступают необратимые и нежелательные ее изменения, необходимо в каждом конкретном случае определять устойчивость геосистемы к техногенным нагрузкам.
Всякая геосистема приспособлена к определенным условиям, в пределах которых она устойчива и нормально функционирует даже при возмущениях внешних природных факторов (динамичность геосистемы). Техногенные возмущения часто превосходят природные, они более разнообразны, некоторые вообще отсутствуют в природе, например загрязнение искусственными веществами. Все это вызывает необходимость в специальных исследованиях реагирования геосистемы на конкретные воздействия, которые должны быть положены в основу проектов по природопользованию и природообустройству. Отметим здесь важность долговременных количественных прогнозов поведения геосистем при разных вариантах техногенных воздействий.
Степень изменения ландшафта зависит от того, какие компоненты подверглись модификации или даже разрушению. С этих позиций выделяют первичные и вторичные компоненты. Геологический фундамент и свойства воздушных масс, т. е. климат, являются базовыми, первичными, формирующими облик ландшафта. Кстати, их изменить человеку труднее всего, хотя примеры этого уже имеются: разработка месторождений открытым способом, когда карьеры достигают глубины 100...200 м и более, а в плане измеряются десятками километров. Легче всего человек изменяет вторичные компоненты: растительный покров, почвы, сильно воздействует на поверхностные воды, но вторичные компоненты и восстанавливаются легче.
Измененную геосистему нужно рассматривать как особую техноприродную систему, в которую встроены техногенные, инородные для природы блоки: посевы сельскохозяйственных культур, здания, сооружения, коммуникации и т. п. В такой системе техногенные и природные блоки функционируют, подчиняясь природным законам. Вместе с тем надо рассматривать и взаимодействие техногенных блоков, их зависимость от социально-экономических условий, например в отношении собственности: земля принадлежит одному субъекту, а сооружения, построенные на ней, -- другому.
Устойчивость техноприродных систем вступает в противоречие с устойчивостью измененной природной системы. Если природная система старается возвратиться в «первобытное» состояние, о чем было сказано ранее, то человек заинтересован в устойчивости техноприродных систем. Критерии устойчивости в обоих случаях противоположны. Если зарастание пашни служит критерием устойчивости геосистемы как природного образования, то этот же процесс рассматривают как свидетельство неустойчивости уже техноприродной системы, в данном случае -- агрогеосистемы, назначение которой -- поддерживать заданные свойства пашни для получения требуемого урожая определенных культур. Еще пример: осушительная система без поддержки человека приходит в негодность (мелеют каналы, заиляются и зарастают корнями дрены и т. п.). Следовательно, природная геосистема восстанавливает свой естественный водный режим, который был до осушения; и это - критерий ее устойчивости. С точки зрения техноприродной системы эта же ситуация является признаком неустойчивости.
Устойчивость преднамеренно модифицированной геосистемы (техноприродной системы) вместе с встроенным в нее техногенным блоком определяется как способность выполнять заданную социально-экономическую функцию.
Измененные человеком геосистемы, как правило, менее устойчивы, чем первичные, поскольку естественный механизм саморегулирования в них нарушен. Поэтому экстремальные отклонения параметров внешней среды, которые гасятся в естественной геосистеме, могут оказаться разрушительными для антропогенной модификации: один заморозок может погубить культурную растительность, пыльная буря за несколько дней может разрушить почвенный слой на распаханной территории.
Техногенный блок природно-технических систем менее устойчив и может существовать только при постоянной поддержке человеком.
Техноприродные системы природообустройства. Природообустройство -- это сложное дорогостоящее ресурсо- и энергоемкое мероприятие, проводимое длительное время, для его осуществления необходимо создание комплекса сложных инженерных сооружений и устройств, надежно функционирующих в разнообразных природных условиях, часто экстремальных, при переменных погодных условиях. Поэтому на больших площадях строят инженерные системы природообустройства, т. е. комплекс сооружений, устройств, машин и оборудования, предназначенных для достижения той или иной цели. Инженерные системы природообустройства по своей сути являются техноприродными системами или природно-техногенными комплексами. При их создании необходимо руководствоваться принципами природообустройства.
К инженерным системам природообустройства относят:
-мелиоративные, предназначенные для реализации требуемого мелиоративного режима земель;
-экологические, предназначенные для восстановления естественной самоочищаемости загрязненных территорий, сокращения поступления на них загрязняющих веществ и их удаления, локализации очага загрязнения;
-природоохранные;
-противостихийные, предназначенные для борьбы с наводнениями, подтоплением, размывом берегов, с оползнями, селями и т. п.;
-регулирования поверхностного стока, необходимые при комплексном использовании водных ресурсов;
-водоснабжения, обводнения и водоотведения.
Состав мелиоративной системы зависит от вида мелиорируемых земель, совокупности регулируемых показателей мелиоративного режима. В общем, мелиоративная система включает регулирующие элементы, непосредственно осуществляющие мелиоративные воздействия, проводящие и ограждающие элементы, источники привлекаемых ресурсов, например воды, приемники технологических сбросов с мелиорируемой территории (дренажные воды, вредные вещества, наносы и т. п.). Помимо этого в состав системы входят объекты энергетического обеспечения, дороги, сооружения; средства контроля, связи и управления, обеспечивающие обратную связь между управляющими воздействиями и управляемым объектом и мониторинг состояния мелиорируемой и прилегающей территории, а также природоохранные сооружения, производственные базы, служебные и жилые помещения службы эксплуатации и консультативной службы, осуществляющей постоянное взаимодействие между землепользователями и мелиораторами.
Мелиоративные системы в зависимости от их крупности, важности могут принадлежать отдельным землепользователям: фермеру, предприятию; группе землепользователей; могут быть муниципальными; крупные системы, имеющие важное значение для экономики, могут быть в собственности субъектов Российской Федерации или даже федеральными.
Мелиорируемые земли, обслуживаемые мелиоративной системой, не входят в ее состав как собственность.
Надежность мелиорации и ее эффективность во многом зависят не только от технического совершенства мелиоративной системы, но и от правильного ее функционирования, соблюдения технологических режимов, умения управлять ею в неопределенных погодных условиях. Это обстоятельство, требующее принятия решений в условиях неопределенности и сопряженное со значительным риском не только экономического ущерба, но и аварий и разрушений, значительно усложняет управление мелиоративной системой по сравнению с другими предприятиями, менее зависящими от внешних условий. Ошибки в управлении гидромелиоративной системой (оросительной или осушительной) могут привести к переувлажнению или иссушению земель, прорыву дамб или плотин, подтоплению земель и др.
Поэтому очень важна правильная, научно обоснованная эксплуатация мелиоративных систем и прежде всего грамотное управление ею, основанное на мониторинге состояния земель, долгосрочном и краткосрочном прогнозе погодных условий. Этому может способствовать моделирование процессов на мелиорируемых землях в режиме реального времени с помощью приведенных далее моделей, разработка вариантов действия системы в зависимости от прогнозов и минимизация риска от принимаемых решений.
Инженерно-экологические системы строят на сильно загрязненных территориях, признанных зоной чрезвычайной экологической ситуации или зоной экологического бедствия: загрязненных нефтепродуктами, тяжелыми металлами, другими техногенными загрязняющими веществами. Состав этих систем зависит от вида и степени загрязнения. Они содержат практически те же элементы, что и мелиоративные системы.

3. Основные положения проектирования техноприродных систем
В основе концепции проектирования и регламентирующих проектную практику принципов по природопользованию и природообустройству заложены следующие положения:
-выбирают из традиционных знаний некоторый минимум, который дополняют новейшими знаниями по ландшафтоведению;
- переводят геосистему в техноприродную геосистему или на более высокий уровень при проектировании техноприродных систем для выполнения ею заданных функций;
- предполагают, что работа на разных стадиях проектирования заключается в последовательном переходе от мелких масштабов (карт, схем, генеральных планов) к крупным масштабам для детальной планировки, при проектировании различных функциональных типов техноприродных систем с помощью своеобразных подходов, учете конкретных природных особенностей;
-переводят знания о геосистеме, используемые при проектировании, в традиционные формы и строго определенный принятый вид, которые будут основой для составления нормативных и рекомендательных документов (норм, правил, положений, указаний, руководств, пособий).
В процессе проектирования технических систем и для сохранения ландшафтов проектировщику необходимы некоторые знания: о природных комплексах, ландшафтах, свойствах ландшафтов, взаимодействии природы и человеческой деятельности, свойствах технической системы, свойствах новой природно-технической геосистемы, об особенностях сложных адаптивных систем и рекомендации, выраженные в виде принципов природообустройства.
При проектировании геотехнических систем необходимо руководствоваться следующими принципами:
любые природные территориальные системы сложены из взаимосвязанных компонентов природы и более мелких территориальных комплексов. Поэтому любое природное или антропогенное воздействие на ландшафт приводит к цепи изменений в его компонентах и образующих его частях и сопровождается изменениями на соседних и сопряженных с ним ландшафтах;
природный ландшафт -- целостное образование, обладающее внутренней и территориальной организацией, поэтому одинаковое воздействие на ландшафты приведет к разному по размеру и интенсивности изменению;
ландшафт, как пространственно-временное образование, характеризуется одновременным сочетанием изменчивости и устойчивости;
при взаимодействии общества и природы формируются сложные разноуровневые системы: территориальные производственные комплексы, природно-технические системы, демоэкологические системы, интегральные геосистемы и т.д. Их особенность -- неравнозначность;
система общество -- природа является адаптивной системой. В то же время она способна выполнять определенный набор социально-экономических функций;

интегральные техноприродные системы, как и природные геосистемы, обладают устойчивостью и изменчивостью, но в отличие от природных геосистем их устойчивость и изменчивость обеспечиваются сочетанием процессов организации и управления;
любое воздействие на интегральную геосистему влечет за собой цепь изменений как в природной составляющей, хозяйственной, так и в населении.

4. Нормы техногенного воздействия на ландшафты
Совершенствование природопользования и природообустройства невозможно без разработки нормативов антропогенного и техногенного воздействия на ландшафты. Разработка нормативов направлена на сохранение ресурсо- и средовоспроизводящих свойств ландшафтов. Норма (от лат. norma -- руководящее правило) -- узаконенный, признанный, обязательный порядок, мера. Известны нормы осушения, орошения, высева семян и т. д. С чем же связано определение норм антропогенного и техногенного воздействия? Нормы -- важнейшее средство управления, планирования, проектирования, закономерностей конструирования и контроля за любой деятельностью. Они -- компромисс между желаемым (допустимым) и экономически возможным. При обосновании норм учитывают реальные возможности фактического этапа развития хозяйства и геосистемы. Например, для сохранения состава атмосферы неизменным в процессе любого производства необходимо исключить выбросы вредных веществ. Если это не удается экономически или технологически, то вводят нормы предельно допустимых выбросов (ПДВ). Или по качеству воды -- ее чистота и степень очистки связаны с загрязненным стоком в водоисточник. Здесь вводят нормы предельно допустимых концентраций (ПДК) и т. д.
Компромисс между допустимым воздействием на геосистему (в конечном счете, на здоровье человека) и реально возможными воздействиями зависит от уровня материально-технического развития общества и отражен в существующих и разрабатываемых нормативах. При повышении экономических возможностей общества и развитии технологий нормы необходимо оправданно ужесточать и пересматривать в направлении сокращения разрыва между желаемым и возможным при их унификации и стандартизации. При проектировании различают ландшафтные, геосистемные, комплексные нормативы, величины и интенсивности антропогенно-техногенной нагрузки на ландшафты. В нем не должны нарушаться или разрушаться воспроизводящие механизмы и их свойства. Нормы ограничивают нарушение функционирования отдельных компонентов, их свойств и ландшафта в целом. Нормы отдельных свойств компонентов для всего ландшафта не суммируют, а теоретически рассматривают эффективность их взаимодействия. Помимо этого, выявляют некоторые общесистемные показатели для целого ландшафта и обосновывают соответствующие нормы.
Нормы применяют в тех случаях, когда существует какое-то воздействие (нагрузка) и обнаруживается его последствие или изменение каких-либо показателей. Нагрузка может накапливаться и принять вид цепной реакции. Для охраны природы нормы вводят перед предполагаемым воздействием, что способствует предотвращению возникновения цепных реакций, изменений и, в конечном итоге, снижению числа используемых норм. Нормы должны учитывать состояние ландшафта -- стабильное и устойчивое, оптимальное, среднее, переменное, допустимое или критическое. Отсюда непостоянность нормативов. Нормы не имеют пространственного назначения. Они учитывают территориальную дифференциацию свойств ландшафтов и ландшафтное разнообразие территорий. Например, дифференцируют водоохранные зоны вокруг водоемов, вдоль рек и каналов или санитарно-защитные зоны вокруг промышленных предприятий и т. д. Нормы планируют на значительный отрезок времени, отражают временную и пространственную организацию ландшафта, взаимодействие природы и техники при длительном функционировании техноприродной системы.
В первом случае ландшафт рассматривают как природно-антропогенную геосистему, в которой активная деятельность человека является одной из подсистем, и анализируют нагрузки на природную составляющую геосистемы, у которой должны быть сохранены ресурсе- и средовоспроизводящие свойства.
Во втором случае рассматривают деятельность технических систем, влияние которых распространяется на не анализируемый ландшафт. Здесь объектом считается активно воздействующая система, а субъектом -- ландшафт. Для технической системы разрабатывают технические условия и нормы, способствующие повышению надежности функционирования и эффективности.
Природообустройство направлено на создание нового качества территории как окружающей среды. Под качеством окружающей среды в данной местности понимают ценностную характеристику функционального единства существенных ее свойств, новую внутреннюю и внешнюю определенность, относительную устойчивость, отличие ее от одних местностей и сходство с другими. Мелиорация земель различного назначения придает им новое качество в соответствии с требованиями конкретных землепользователей, например, в сельском хозяйстве -- это прежде всего плодородие почвы, при этом почва выступает как среда обитания для сельскохозяйственных растений. При мелиорации земель лесного фонда учитываются требования леса к окружающей среде. При мелиорации земель населенных пунктов учитываются требования градостроительства к рельефу местности, прочности грунтов как оснований сооружений, глубинам и качеству подземных вод, контактирующих с подземными сооружениями; учитываются санитарно-гигиенические требования к качеству воздуха, почв, вод и другие. При рекультивации земель стоит задача восстановления качества окружающей среды, нарушенного при интенсивном природопользовании (добыче полезных ископаемых, рубке леса и т. п.). Требования к качеству восстанавливаемых территорий также зависят от вида будущего их использования. Природоохранное обустройство территорий также главной своей целью ставит создание окружающей среды нового качества.
Достижение нового качества окружающей среды, поддержание его на требуемом уровне осуществляется созданием техноприродных систем, т. е. природных систем, в которые человек встраивает искусственные блоки в виде сооружений, элементов и т. п.

Контрольные вопросы:
1.Понятие «горячих точек» и «критических» групп людей?
2.Наблюдения очаговых изменений?
Литература
1. Израэль Ю. А. Экология и контроль состояния природной среды. Ленинград 1984 г
2. Cоколов В. Е., Базилевич Н. И. Теоретические основы и опыт экологического мониторинга. Москва - 1983 г.
3. Руководство по контролю загрязнения атмосферы. Москва 1991 г
4.Охрана атмосферы и предельно допустимые выбросы (ПДВ) – Москва: Сройиздат, 1987-98.



Тема 9.Структура и функции ГИС
1.Классификация и структуризация геоэкологических данных..
2.Требования к ГИС.
3.Этапность, адаптивность, блочный принцип в разработке ГИС.
4.Структура ГИС.
5.Метрические и тематические данные в классификации картографической информации.
Цель лекции: раскрытие вопросов классификации и кодирования объектов и характеризующих их показателей.
Ключевые слова: геоинформационная технология,

Система классификации и кодирования геоэкологической информации
Организация любой машинной обработки геоэкологической информации не возможна без решения вопросов классификации и кодирования объектов и характеризующих их показателей. В проблеме создания АИПС ГЭМ эти вопросы еще более актуальны. Это обусловлено тем, что для нормального функционирования АИПС ГЭМ, в отличие от многих других информационных систем, необходима информационная база, содержащая показатели не только текущего состояния геоэкологической среды, но и большой объем данных ретроспективного характера. Чем больше ретроспективной информации хранится в ГЕОБАНКЕ, тем больше вероятность правильного диагноза текущего состояния геоэкологической среды и разработки модели, позволяющей уверенно прогнозировать будущие ее изменения. Однако, в течение длительного периода геоэкологических исследований на изучаемой территории интересующие нас данные получались многими организациями, разными методами. Менялись представления об условиях залегания и образования пород, способы документации геологических выработок. Все это говорит о том, что система классификации объектов предметной области АИПС ГЭМ должна быть очень гибкой и позволять вводить и хранить в ГЕОБАНКЕ практически любую информацию о геоэкологической среде, получавшуюся на пунктах наблюдений в разные годы.
Система классификации и кодирования объектов должна быть достаточно полной и обеспечивать решение всех комплексов задач АИПС ГЭМ. Структура системы АИПС ГЭМ предполагает, что большинство задач решается на нескольких уровнях детальности. При этом, как известно, требуется различный уровень генерализации информации о состоянии геоэкологической среды и воздействующих на нее факторах, получаемой на пунктах наблюдений. Следовательно, система классификации и кодирования информации должна обеспечивать ввод и хранение данных в том виде, в каком они приведены в первоисточнике, а также в генерализованном представлении, необходимом для решения задач определенного типа.
Для решения большинства задач, связанных с диагностикой и прогнозированием состояния геоэкологической среды, необходимо установление однозначного соответствия между наборами показателей, свойств и состояния среды, координатным пространством и исследованием этих показателей. В связи с этим система АИПС ГЭМ должна иметь развитую систему классификации и кодирования объектов территориального деления, позволяющую осуществлять поиск, систематизацию и обработку характеризующих их данных применительно к различным масштабам исследований. При этом, необходимым условием автоматизации решения различных комплексов задач является наличие четких и однозначных правил классификации объектов, их композиции и декомпозиции.
Система классификации и кодирования должна удовлетворять и ряду других требований, имеющих общий характер. Таким образом, по степени сложности, задача создания эффективной словарной системы приближается к задаче создания всей системы организации структуры базы данных. Поэтому на стадии проектирования банка данных этой задаче должно уделяться соответствующее внимание.
В предлагаемой концепции ГЕОБАНКА используется иерархическая и многоаспектная системы классификации. Иерархическая система классификации применяется в тех случаях, когда множество объектов одного типа последовательно подразделяется на более простые объекты по разработанным правилам.
Многоаспектная система классификации предполагает деление множества объектов одновременно по нескольким независимым признакам.
Процесс создания словарной системы проходит в несколько стадий. Сначала определяются общие контуры этой системы, предварительный перечень классификаторов, осуществляется поиск приемов кодирования информации. По мере отработки перечня показателей, хранимых в базе данных, работы с реальными массивами данных, извлекаемых из первоисточников, неизбежны изменения и дополнения словарной системы. При этом важно, чтобы это не приводило к необходимости повторного ввода данных в новой форме.
Одно из главных назначений словарной системы состоит в документировании данных. Так как базы данных обслуживают многих пользователей, крайне необходимо, чтобы они правильно понимали, что представляет собой каждый показатель, и придерживались выработанных соглашений о системах их классификации и кодирования. Эти соглашения в виде определений, описаний, инструкций должны быть точными, недвусмысленными и согласованными.
Словарная система АИПС ГЭМ является проблемно-ориентированной, т.е. учитывает особенности решаемых задач, применяемых математических моделей природных объектов, методов получения информации в разные годы. Поэтому значительная часть классификаторов предназначена для использования в пределах системы. Это значительно упрощает, например, ввод в систему ретроспективной информации, представленной в первоисточниках в нетрадиционной форме. Кроме того, применение локальных классификаторов позволяет, как правило, сократить длину записей значений показателей и упростить их кодовые обозначения. Обмен информации с другими информационными системами в этом случае возможен через специальный интерфейс.

Требования к ГИС
Геоинформационная технология зародилась в начале 60-х годов для автоматизации ряда операций по обработке географических данных. Первые системы создавались при отсутствии программного обеспечения, наличии примитивной вычислительной техники и устройств ввода-вывода графических данных.
Развитие информационных систем шло как по пути увеличения обрабатываемых объемов данных, так и усложнения структуры хранящейся информации. Поэтому информационные массивы, предназначенные для обработки на ЭВМ, организуются в базы данных (БД). Для обеспечения достаточно сложных операций по поиску и выборке данных в БД, их объединению в информационные массивы требуемой структуры разрабатываются системы управления базами данных.
В настоящий момент ГИС представляют собой сложную информационную систему, включающую мощную операционную систему, интерфейс пользователя, системы ведения без данных, отображения графической информации.
Наряду с ГИС широкое распространение получила организация проблемно-ориентированных БД, предназначенных для картографирования природных и социально-экономических явлений. Такие БД называются картографическими банками данных (КБД).
Важнейшая функция КБД заключается в автоматизированном картопостроении, выполняемой автоматизированной картографической системой (АКС), которая является неотъемлемой частью также ГИС.
В последние годы при создании информационных систем (ИС) в географии повышенное внимание уделяется построению экспертных систем (ЭС). Под ЭС понимается система логического вывода, основывающаяся на фактах (знаниях) и эвристических приемах (эмпирических правилах) обработки данных. Основные составляющие части ЭС: 1) база знаний (БЗ) - организованные наборы фактов и 2) механизм логического решения поставленной задачи.
Появление в последние годы массового интереса к построению ГИС требует выработки принципов оценки создаваемых информационных систем, их классификации, определения потенциальных возможностей. В определенной мере это возможно при выработке требований к идеальной ГИС:
1. Возможность обработки массивов покомпонентной гетерогенной пространственно-координированной информации.
2. Способность поддерживать базы данных для широкого класса географических объектов.
3. Возможность диалогового режима работы пользователя.
4. Гибкая конфигурация системы, возможность быстрой настройки системы на решение разнообразных задач.
5. Способность «воспринимать» и обрабатывать пространственные особенности геоэкологических ситуаций.
Разработка ГИС включает этап проектирования структуры, определения целей и задач, потенциальных пользователей. Проектирование ГИС, как сложной информационной системы, требует использования методов системного анализа, с помощью которых решаются следующие задачи:
- построение концептуальной модели ГИС, определение ее подсистем, характера взаимосвязи между ними;
- структуризация географической информации с учетом специфики обработки, хранения и представления на ЭВМ и автоматических устройствах;
- определение этапов преобразования и обработки поступающей природной и социально-экономической информации;
- создание человеко-машинных систем для математического моделирования природных и социально-экономических процессов в структуре ГИС.
Использование информационной технологии в геоэкологии предполагает автоматизацию процессов сбора и анализа параметров геосистем. Получение и обработка информации рассматриваются как единый процесс, включающий ряд последовательных этапов (табл. 1).Этапы информационной технологии в создании и эксплуатации ГИС включают следующие стадии: сбор первичных данных, ввод и хранение данных, анализ данных, анализ сценариев и принятие решений. Необходимо отметить, что выделенные этапы являются наиболее общими и повторяются при создании конкретных ГИС, различаясь в деталях, связанных с целями и задачами ГИС, а также техническими возможностями системы.
Очевидно, что источники информации, процедура ее получения, методы анализа должны рассматриваться как этапы единого технологического процесса, объединяемого общностью целей и задач построения и эксплуатации ГИС. Это означает, что в основу проектирования и создания ГИС должна быть положена единая методология. Поскольку ГИС можно рассматривать как средство машинного представления данных и знаний комплекса наук о Земле, то в качестве методологической основы ГИС должно быть выбрано направление их построения как инструментария познания закономерностей структуры и организации геосистем при помощи средств информатики, включающего математическое моделирование и машинную графику.

Структура ГИС и ее основные функции
В самом общем виде структура ГИС может быть представлена следующим образом: диалоговая система пользователя программно-технический комплекс, базы данных, блок моделей, блок оценки и принятия решений. Построение ГИС выполняется по блочному (модельному) принципу. Это дает возможность расширять систему за счет добавления новых блоков (программ) или работать только с определенной частью (модулем) ГИС.
Многоцелевые ГИС могут быть использованы для решения различных задач. Выполнение решаемых задач связано с осуществлением определенных функций. Так, наряду с другими, ГИС выполняет следующие основные функции: подготовку и ведение банков данных; информационно -правочные; имитационного моделирования; экспертного моделирования; автоматизированного картографирования.
ГИС может рассматриваться как информационная основа (база данных) для изучения природных особенностей региона и как инструмент исследования динамики или прогноза явлений и процессов (система моделей).
Кроме этого, ГИС может использоваться как информационно-справочная система, по определенному запросу выполняющая поиск и выборку данных. Следующий момент работы ГИС связан с разработкой математических моделей или системы экспертных оценок с целью анализа динамики геосистем.
Для решения каждой из перечисленных задач необходима разработка алгоритмического и программного обеспечения, а также создание диалоговых человеко-машинных систем, поддерживающих работу пользователя и представление результатов моделирования в традиционном картографическом виде.
Программно-технический комплекс. В настоящий момент ГИС комплектуются как графические станции, использующие разнообразные средства ввода-вывода графической информации. Для организации региональных ГИС требуется ЭВМ с достаточно большим объемом оперативной памяти и значительным быстродействием, работающая как в интерактивном, так и в пакетном режиме. С этой целью могут быть использованы как большие ЭВМ (для обработки космической информации), так и персональные компьютеры.
Устройства ввода графической информации подразделяются на автоматические (сканеры) и полуавтоматические (цифрователи). Для построения картографических изображений используются: графопостроители, матричные принтеры, цветные струйные печатающие устройства. В состав графической системы входит также цветной графический дисплей, который обеспечивает диалоговый режим пользователя.
Информационный блок (базы данных). Информационные массивы в ГИС объединяются в базы данных, доступ к которым обеспечивается СУБД. Основное назначение баз данных заключается в обслуживании информационных потребностей пользователя, а также поддержке системы моделей ГИС. В БД хранится не только фактологическая информация на определенный момент времени, но также начальные условия и коэффициенты уравнений модели, используемых в режиме имитационного моделирования.
Для поиска и выборки данных используются различные команды запросов пользователя. Использование или комбинирование различных команд дает возможность представлять результаты запроса в различном виде: табличном, графическом, картографическом. В зависимости от запроса, фактическая информация может быть дополнена статистически параметрами: средним значением, дисперсией и т.д.
Блок моделей. Данный блок включает программное обеспечение, предназначенное для различных операций по обработке данных. Поскольку ГИС строится как многоцелевая и многофункциональная информационно-моделирующая система, то в ее состав включаются пакеты прикладных программ, а также банк стандартизованных моделей.
Центральное место в ГИС занимает система автоматизированного картографирования. При организации ГИС могут быть использованы уже готовые модели или программные блоки, отвечающие требованиям решаемых задач. Стандартизация частных моделей, моделирующих отдельные свойства ландшафта или его компонентов (почва, растительность, миграция веществ в ландшафте) упрощает процедуру информационного обеспечения моделей, а главное, дает возможность использовать имеющийся опыт в области моделирования конкретных процессов в ландшафте при решении новых задач.
Важное место в ГИС отводится блоку экспертного моделирования и экспертных оценок. В данной части ГИС ведущая роль отводится эксперту, специалисту в конкретной предметной области. Работа данного подблока ГИС состоит в автоматизации традиционных методов анализа и синтеза геокологической информации, выполняемых экспертом на основе набора эмпирических правил.
Система управления диалогом пользователя. Функционирование ГИС как целостной системы обеспечивается системой управления диалогом пользователя. Данный блок осуществляет взаимосвязь между отдельными подсистемами ГИС, организуя диалоговое взаимодействие пользователя с системой. В зависимости от решаемой задачи выполняется автоматическая настройка ГИС на ее решение. Для этого из банка моделей выбирается необходимая модель, из информационного блока все необходимые данные.
Диалоговый режим ГИС рассчитан на пользователей различной степени подготовленности: прикладных программистов, аналитиков и исследователей и случайных пользователей. Для каждого типа пользователя выбирается свой уровень ведения диалога.
Блок оценки и принятия решений. Результаты работы ГИС анализируются в блоке оценки и принятия решений. Следует отметить, что система управления диалогом пользователя неразрывно связана с блоком оценки и принятия решений посредством формирования набора сценариев, выборов методов отображения (табличного, картографического) получаемых результатов.
Блок оценки, как и диалоговая система, рассчитан на различные режимы работы ГИС. Наиболее простой - это использование ГИС как информационно-справочной системы, более сложный, касается разработки автоматизированной методики анализа результатов имитационного моделирования.
Выбор сценариев напрямую связан с оценкой геоэкологических ситуаций и во многом опирается на знание эксперта о наиболее типичных или вероятных условиях поведения изучаемого природного объекта под воздействием возмущающих факторов.
В современных системах контроля и управления качеством окружающей среды важное место занимает оперативность получения результатов машинного прогнозирования. ЛПР требуется в сжатые сроки просмотреть различные сценарии моделирования, проанализировать полученные результаты и предложить наиболее оптимальные управленческие решения, опирающиеся на результаты работы моделей ГИС.

Любая ГИС работает с 2 основными типами информации:
1.Метрические (пространственные, географические, координатные) данные.
2. Семантические (тематические, атрибутивные) данные
Семантический в пер. с греческого «обозначающий».
Таким образом, в можно сказать, что основа любой ГИС это «метрика» и «семантика».
Метрические данные это данные, указывающие на локализацию объекта в пространстве.
Семантические данные представляются в виде описательной информации об определенных пространственных объектах и их временных параметрах. Это могут быть данные любого типа - числовые, логические или текстовые (числовые - число, логические «да»-«нет», текстовые – текст произвольный или из заданного набора терминов (словаря).
О представлении информации в базах данных мы на следующей лекции поговорим).
Однородные семантические (атрибутивные) данные в ГИС формируют слой данных (другие термины – оверлей (over lay), покрытие, тема). В MapInfo каждому слою (и используется именно термин «слой» соответствует файл «таблицы» .tab.
От слов over lay, говорят, что ГИС имеют оверлейную, или послойную структуру данных.
Комбинируя слои и их последовательность (верхние, нижние) мы можем получать различные тематические карты.
Многослойная организация карты позволяет упростить анализ картографической информации, делать тематические или пространственные выборки, проводить анализ и.т.д. В результате анализа слоев, отображающих “сырые” данные об объектах строятся новые слои в соответствии с задачей исследования.

а –пространственная, б – тематическая выборки данных.

Данные об объекте в ГИС могут быть представлены в двух видах – в табличном – обычная таблица, как и в “обычных” базах данных, в которой информация об объекте представлена в текстовой и цифровой форме (т.е. это не специфическая ГИС функции).
Либо в виде “картинки”. В этом виде – в виде “картинки” данные о пространственных объектах представляются в ГИС при помощи двух основных моделей (двух способов представления) векторной, и растровой моделей.
Растровая модель основывается на представлении исследуемой территории с помощью сетки одинаковых ячеек, образующих регулярную сеть. При этом каждой ячейке соответствует одинаковый по размерам, но разный по характеристикам (цвет, интенсивность) участок поверхности. Растровая модель использует те же форматы данных, что и различные графические программы - .jpg, .tif, .bmp и.т.д.
Векторная модель строится на основе комбинации элементарных графических примитивов – точек, отрезков прямых и дуг, занимаюших лишь часть пространства, а остальной место картинки занимает фон.
И в том и в другом случае положение либо ячейки растровой модели, либо характерных точек примитива векторной модели базируется на задании ее координат. Причем каждая точка имеет два набора координат. Один набор – это географические координаты, о которых мы говорили в прошлый раз, т.е. это
1. Эллипсоид (Datum) (WGS-84, CK-42, EU-72 и др.)
2. Собственно координаты
·,
·, h; либо номер зоны, E, N, h
Второй набор – это координаты той же точки на “картинке”, очевидно, что их может быть только две x,y, а остальная информация о географических координатах должна каким-то образом учитываться при использовании картинки в ГИС.

Контрольные вопросы:
1.Основные этапы информационной технологии данных?
2.Определение взаимозависимостей геосистем?
3.Геодезический контроль в ГИС?
Литература
1. Израэль Ю. А. Экология и контроль состояния природной среды. Ленинград 1984 г
2. Cоколов В. Е., Базилевич Н. И. Теоретические основы и опыт экологического мониторинга. Москва - 1983 г.
3. Геосистемный мониторинг. Строение и функционирование геосистем.М.1986г






































Тема 10. Матричное и векторное представление данных
1.Оцифровка по квадратам регулярной сети, способы оцифровки точечных, линейных и площадных объектов матрично представлений.
2.Метод полигонов, набор графических элементов, способы оцифровкив векторном формате точечных линейных и площадных объектов, формирование контуров.
Цель лекции: Выбор сущностей, которые будут отображены в модели точечными объектами.
Ключевые слова: узел, дуга,точечные объекты

Точечные данные
Выбор сущностей, которые будут отображены в модели точечными объектами, зависит от масштаба карты, изученности территории и т.д. Например, на мелкомасштабных картах населенные пункты представлены точками, а на крупномасштабных – площадными объектами. В общем, условия, при которых сущность отображается точечным объектом, могут быть выражены следующими положениями:
- Пространственное расположение сущности важно;
- Метрические размеры сущности не важны;
- Размер объекта не выражается в масштабе модели.
Точечные объекты – самый простой тип пространственных объектов. Координаты каждой точки могут быть представлены парой дополнительных столбцов базы данных. В этом случае каждая строка – точка, вся информация о точке заключена в строке, столбцы, не содержащие ординат, - атрибуты. Точки не зависят друг от друга.









Рис. 4. Точечные объекты.

Линейные данные
Линейными объектами представляются сущности, “не имеющие ширины, а лишь протяженность”. Линейные данные часто называют сетями.
Примеры сущностей, представляемых сетями: сети инфраструктуры, транспортные сети (автодороги и железные дороги), линии электропередачи, газопроводы и т.д. Естественные сети: речная сеть.
Объекты линейной сети состоят из узлов – мест, где линия заканчивается, прерывается, и дуг, соединяющих узлы.

Определение
Узел (Node, junction) - начальная точка (beginning point, start node) или конечная точка (ending point, end node) дуги в векторно-топологическом представлении (линейно-узловой модели) пространственных объектов типа линии или полигона; списки или таблицы. Узлы содержат атрибуты, устанавливающие топологическую связь со всеми замыкающимися в нем дугами; узлы, образованные пересечением двух и только двух дуг или замыканием на себя одной дуги, носят название псевдоузлов (Pseudo node).
Дуга (Arc, link) - 1. последовательность сегментов, имеющая начало и конец в узлах; элемент (примитив) векторно-топологических (линейно-узловых) представлений линейных и полигональных пространственных объектов (см. линия, полигон); 2. кривая, описываемая относительно множества точек некоторыми аналитическими функциями.








0-D
Точка


1-D
Строка


0-D
Узел


1-D
Дуга


1-D
Отрезок

1-D
Направленная
Дуга


1-D
Сегмент


1-D
Цепочка



Рис. 5. Элементы линейной сети

Валентность узла – число дуг, связанных с узлом. Окончание линии имеет валентность 1, узлы с валентностью 4 часто встречаются в дорожных сетях, а с валентностью 3 – в сети рек.
Разновидностью сети является дерево, имеющее только один путь между парами узлов. Большинство речных сетей являются деревьями.
Примеры атрибутов дуг:
направление и объем трафика, время движения по дуге;
диаметр трубы, направление движения газа;
напряжение линии электропередачи, высота столбов.

Примеры атрибутов узлов:
названия пересекающихся в узле улиц;
количество трансформаторов на подстанции.
Некоторые атрибуты связаны с частями дуг: например, часть железнодорожной ветки (представленной дугой) может проходить внутри тоннеля.
Площадные данные
Границы контуров могут представлять различные природные феномены, такие, как озера, леса, крупные населенные пункты.
Сущности являются изолированными областями, возможно перекрывающимися. Любая точка может находиться внутри любого количества объектов. Объекты могут не полностью покрывать исследуемую область. Например, лесные пожары.
Любая точка должна находиться внутри одного объекта. Объекты полностью покрывают исследуемую область. Каждая линия границы разделяет два площадных объекта. Площадные объекты не могут пересекаться.
Любой слой первого типа может быть преобразован в слой второго типа: каждый площадной объект может теперь иметь любое число атрибутов.
Площадные объекты могут иметь «дыры», имеющие набор атрибутов, отличных от атрибутов основного объекта. Например, на реках есть острова.














Рис. 6. Сложные площадные объекты

МЕТОД ПОЛИГОНОВ, изучение процессов, явлений, объектов или систем на участках суши или моря, специально оборудованных для проведения различного рода полустационарных исследований в течение определенного промежутка времени.
Векторная модель данных - цифровое представление точечных, линейных и полигональных пространственных объектов в виде набора координат с описанием только геометрии объектов, что соответствует нетопологическому векторному представлению линейных и полигональных объектов, или геометрии и топологических отношений (топологии) в виде векторно-топологического представления. Векторно-топологическое представление - линейно-узловое представление, разновидность векторного представления линейных и полигональных пространственных объектов, описывающего не только их геометрию, но и топологическое отношение между полигонами, дугами и узлами.
В отличие от занимающих все пространство растровых моделей векторные модели данных строятся на линиях, занимающих часть пространства. Это определяет основное преимущество векторных моделей, которое заключается в том, что им требуется на порядки меньшая память для хранения и меньшие затраты времени на обработку и представление.
При построении векторных моделей объекты создаются путем соединения точек прямыми линиями, дугами, полилиниями. Площадные объекты в векторных моделях задаются наборами линий.
Геоинформационные системы, работающие с векторными моделями, получили название векторных ГИС.
Конечно в реальности имеют дело не с абстрактными линиями и точками, а с объектами, содержащими линии и ареалы, занимающими пространственное положение, а также со сложными взаимосвязями между ними. Поэтому полная векторная модель данных отображает пространственные данные как совокупность следующих основных частей:
- геометрические (метрические) объекты (точки, линии и полигоны);
- атрибуты признаки, связанные с объектами;
- связи между объектами.
Векторные модели отображают все типы координатных моделей: точечные, линейные, площадные. Напомним, что типы координатных моделей определяются через базовый элемент линия следующим образом.
Точка определяется как линия нулевой длины. Линия как линия конечной длины. Площадь представляется последовательностью связанных между собой линейных отрезков.
Векторные модели получают разными способами. Один из наиболее распространенных векторизация сканированных (растровых) изображений. Она заключается в выделении векторных объектов со сканированного изображения и получении их Р векторном формате. Другой способ построение модели в режиме редактирования.
Некоторые объекты являются векторными по определению, например, дороги, границы соответствующего земельного участка, границы районов и т.д. Поэтому векторные модели обычно используют для сбора данных о границах и протяженных линейных или сетевых объектах.
В векторной форме упрощаются операции анализа и проектирования. Например, анализ сети, разработка маршрутов движения по сети дорог, анализ интенсивности движения и пр.
Векторные модели могут иметь любую заданную ширину линий, включая нулевую. В этом их преимущество перед растровыми, в которых точечный или линейный объект должен занимать группу ячеек. Это создает зависимость размеров растрового объекта от величины растра.
Поэтому точность векторных данных выше, чем растровых, так как векторные данные могут кодироваться с любой мыслимой степенью точности, которая ограничивается лишь возможностями метода внутреннего представления координат. Обычно для представления векторных данных используется 8 или 16 десятичных знаков (одинарная или двойная точность).
Только некоторые классы данных, получаемых в процессе измерений, соответствуют точности векторных данных. Это данные, полученные точной съемкой (координатная геометрия), карты небольших участков, составленные по топографическим координатам и политические границы, определенные точной съемкой.
Не все природные явления имеют характерные четкие границы, которые можно представить в виде математически определенных линий. Это обусловлено динамикой явлений или способами сбора пространственной информации. Почвы, типы растительности, склоны, место обитания диких животных все эти объекты не имеют четких границ.
Поэтому для полного изучения явлений окружающей действительности нужно использовать как векторные так и растровые данные, используя их преимущества.

Контрольные вопросы:
1.Разновидность матричного ввода?
2.Сущность метода LEFT-RIGHT?
Литература
1. Израэль Ю. А. Экология и контроль состояния природной среды. Ленинград 1984 г
2. Cоколов В. Е., Базилевич Н. И. Теоретические основы и опыт экологического мониторинга. Москва - 1983 г.
3. Геосистемный мониторинг. Строение и функционирование геосистем.М.1986г
























Тема 11. Компьютерные технологии и региональные геоинформационные системы
1.Постановка геоэкологических систем, моделирование и класс задач, решаемых с помощью ГИС.
2.Примеры использования ГИС для регионального геоэкологического прогноза, для изучения биосферных процессов, для оперативного управления лесными и земельными ресурсами.
Цель лекции: исследование природопользовательских ГИС-систем и для решения задач поиска и прогноза по комплексу геолого-геофизической, топографической, геоэкологической и другой информации.
Ключевые слова: ГИС, картография.

Геоинформационная система (ГИС) INTEGRO была разработана в лаборатории Геоинформатики ВНИИГеосистем в 1992 г. для конструирования прикладных природопользовательских ГИС-систем и для решения задач поиска и прогноза по комплексу геолого-геофизической, топографической, геоэкологической и другой информации. Эта система в полном или фрагментарном виде успешно функционирует во многих научно-исследовательских и производственных организациях России и стран СНГ. На ее основе была построена информационно-аналитическая система принятия управленческих решений для одного из министерств, создан набор электронных атласов для ЮНЕСКО, разработана компьютерная технология оценки урбанизированных территорий по геолого-геофизическим данным, исследовано глубинное строение Печенгского рудного района, проведен прогноз золоторудных полей в Приамурье, прогноз опустынивания республики Калмыкия и решено множество других разнородных и разноплановых проблем.
Задачи, возникающие в геологии, являются типичными для слабоформализованных областей знаний, к которым относятся геология, экология, социология, психология, медицина и т.п. Слабоформализованными эти науки называются потому, что связь между явлениями, которые они изучают, пока не может быть полностью осмыслена и переведена на строгий язык, аналогичный языку теоретической физики или неорганической химии. По этой причине здесь нельзя взять исходное состояние системы, решить соответствующую систему уравнений и на основании решения предсказать ее конечное состояние. Но задача предсказания в той или иной постановке тем не менее стоит и в этих науках, будь то утверждение о наличии или отсутствии полезных ископаемых на исследуемой территории или диагноз и прогноз течения болезни пациента клиники. Такая ситуация привела к созданию значительного числа методов и алгоритмов решения поставленной задачи (их создание началось еще в 60-е годы), но результаты отнюдь не всегда удовлетворяли геологов, социологов или медиков, поскольку к этим методам относились так же, как, например, к закону Кулона, в который нужно только подставить исходные данные и вычислить результат. Но, как отмечалось выше, между науками точными и слабоформализованными пролегает пропасть, за прыжок через которую надо платить. Опыт работы в геологии и наблюдения за коллегами, работающими в других слабоформализованных областях, доказали, что такой платой должна быть постановка задачи. При этом оказывается, что львиную долю времени занимают не написание тех или иных алгоритмов решения поставленной задачи и даже не подготовка исходных данных, а бесконечные разговоры со специалистом (геологом, психологом, медиком и др.), проясняющие, что же должно получиться в результате решения задачи, какой информацией располагает специалист, на какие знания об объекте можно рассчитывать и т.п. Таким образом, первым этапом каждой задачи, решаемой в слабоформализованной области знаний, должна быть ее формулировка. Хотя данное утверждение очевидно, однако на практике зачастую оказывается, что за формулировку пытаются выдать неосознанные до конца пожелания, а то и смутный дискомфорт от неприменения модной вычислительной техники. Поэтому необходимо определить, что же именно является формулировкой задачи.
Будем считать, что задача сформулирована, если имеется описание цели, модели объекта исследования, исходных данных, результата и требований к результату.
Цель – предвосхищение в мышлении результата деятельности. Нет смысла говорить о наличии задачи, если четко не сформулирована цель исследования. Содержательный пользователь (медик, эколог, геолог и пр.) обычно может сформулировать цель данного конкретного исследования, если поймет, чего же от него хотят. По собственной инициативе он зачастую формулирует свою "сверхзадачу", например, снижение онкологической заболеваемости. Также неприемлема формулировка научного плана, например, изучение маргинальных слоев общества. Такие общие формулировки обязательно должны быть разбиты на конкретные подцели.
Модель – образ (в том числе условный или мысленный) какого-либо объекта или системы объектов, используемый в определенных условиях в качестве их заместителя. В науке модель какой-либо системы – ее описание на языке некоторой научной теории. Модель является упрощенным образом оригинала, при этом моделирование может происходить даже на уровне самых общих не до конца фиксированных представлений. Описание модели исследований является наиболее сложным звеном в формулировании задачи. Кроме общей сложности этого предмета, связанной с недостаточной научной проработкой, множественностью гипотез и прочим, имеется колоссальный соблазн подменить объект исследований более проработанным. Например, вместо модели месторождения, позволяющей отличать его от пустого участка территории, дать модель образования горных пород. В точных науках обычно фигурирует знаковая модель, то есть описание объекта на языке подходящей математической теории. В слабоформализованных областях знания можно выделить несколько наиболее типичных моделей.
Критериальная модель, то есть модель, задаваемая группой критериев, наличие каждого из которых благоприятствует (реже препятствует) достижению на данном объекте максимума целевой функции. Под целевой функцией здесь, например, можно понимать ожидаемые запасы полезного ископаемого на исследуемой территории или вероятность выздоровления больного. Наличие такой модели знаменует либо достаточную теоретическую проработанность вопроса об объекте исследований, либо большую статистику (как в медицине), позволяющую сделать такие выводы.
Аналоговые модели, в которых постулируется принцип аналогий и представлено достаточное количество объектов, отвечающих различным значениям целевой функции. Здесь особенно важно иметь представителей не только для оптимальных, а для всех значений целевой функции. Например, должны быть известны не только месторождения, но и пустые участки территории. Кроме того, у постановщика должна быть уверенность в том, что эталонные объекты разных образов достаточно полно представляют все множество объектов. Совершенно недопустимо, взяв месторождения гвинейских бокситов и пустые площади Молдавии в качестве эталонов, пытаться определить на этом основании перспективность территорий в республике Коми.
Критериально-аналоговые модели соединяют в себе наличие критериев и использование принципа аналогий. В принципе от критериальной модели всегда можно перейти к критериально-аналоговой, организовав образы по значениям критериев. Однако далеко не всегда подобная операция имеет смысл, поскольку такие искусственно порожденные объекты могут не только не иметь аналогов в действительности, но и быть теоретически запрещенными, так как не любые наборы критериев оказываются совместными.
Исходная информация может быть представлена в самой различной форме: карты, графики, результаты тех или иных анализов, экспертные оценки и т.п. Таким образом, форма представления исходной информации не имеет существенного значения. Однако очень важна связь между данными и модельными представлениями: модель должна быть сформулирована в терминах данных.
Ожидаемый результат обычно является конкретизированной и уточненной переформулировкой цели исследований. Этот пункт программы обычно не вызывает затруднений у исследователя. Единственное, о чем здесь стоит подумать – это форма представления результата (число, график, карта и т.п.). Сложнее обстоит дело с критерием оценки результата. Мы все так привыкли к тому, что критерием оценки истины является практика, что обычно отвечаем, что критерием оценки результата является его подтверждение на практике (вариант – на соседней территории). Однако необходимо учитывать, что, во-первых, никто не позволит проверять на практике результаты наших умозрений, а во-вторых, сам результат непосредственно зависит от критерия оценки. Тут имеется в виду не школьная подгонка под ответ, а принципиально разные подходы к решению задачи, выбор которых зависит от критерия оценки. Так, например, прогнозная территория при поиске месторождений полезных ископаемых будет совершенно разной при следующих двух критериях оценки результата: площадь должна содержать хотя бы одно месторождение и быть минимальной; все месторождения должны быть включены в прогнозную площадь.
Ясно, что отсутствие критерия оценки результата, равно как и его неконструктивность, приводят к волюнтаристскому выбору метода решения задачи и к последующей неинтерпретируемости результата. Таким образом, требования к результату должны вытекать из модельных представлений и быть верифицируемыми, то есть каждый конкретный результат может быть проверен на соответствие требованиям.
За этапом формулировки задачи, производимым без участия вычислительной техники, следует этап формализации, который состоит в переводе на формальный язык элементов ее формулировки. Данный этап выполняется в тандеме формальным постановщиком задачи (математиком) и ее содержательным постановщиком (геологом, медиком, социологом и т.д.) и может использовать вычислительную технику и элементы программного обеспечения. На этом этапе большую роль играет специфика предметной области, поэтому далее мы будем говорить только о задачах природопользования, на решение которых нацелена ГИС-INTEGRO, хотя в других слабоформализованных областях можно провести аналогичные рассуждения и построить соответствующие системы.
В процессе формализации может уточняться и содержательная формулировка задачи. Необходимо иметь в виду, что вся задача формализуется в комплексе, поэтому порядок, в котором изложена формализация элементов формулировки, весьма условен. Однако первым ее пунктом безусловно должен быть выбор объекта привязки информации. Объект привязки информации обязан соответствовать по своим параметрам объекту исследования, отвечать цели исследования, а в случае аналоговой или критериально-аналоговой модели именно к нему должна относиться информация о значениях целевой функции. Отличительной чертой природопользовательских задач является многообразие типов используемых данных. При этом информация может приходить в виде растровых данных дистанционного зондирования, векторной картографической информации, числовых геофизических полей, снятых по равномерной сети или по профилям, текстовой информации об имеющихся месторождениях и т.д. Поэтому выбор объекта привязки должен быть прослежен по всем слоям информации, а система должна работать с различными видами информации, преобразовывая их друг в друга по мере надобности.
Задачи, которые конкретный пользователь ставит перед системой, могут быть совершенно различны, от удовлетворения простых информационно-поисковых потребностей до принятия сложных прогнозных или аналитических решений и проведения мониторинга. Однако опыт показывает, что любая цель исследования в природопользовательских задачах, не сводящаяся к чисто информационным, может быть формализована как цепочка задач из следующего набора:
выделение во всей совокупности объектов групп объектов, близких между собой в том или ином смысле;
разделение всей совокупности объектов на группы по степени их похожести на эталонные объекты (т.е. объекты, на которых задано значение целевой функции);
упорядочение (ранжирование) всех или наиболее интересных объектов с целью определения очередности их дальнейшего изучения (оценки);
описание объекта набором новых интегральных характеристик, при этом может измениться и сам первоначальный объект привязки информации, например, вместо отдельного человека объектом социологического исследования может стать семья;
выбор информативного набора характеристик возникает обычно при избыточном и, следовательно, необозримом первоначальном наборе.
Очень возможно, что какая-то из формальных задач этого списка соответствует цели сама по себе. Более того, видимо, имеется возможность переходить от содержательной формулировки цели к соответствующей формальной задаче с помощью компьютерных методов лингвистического анализа текста (формулировки). Однако всегда целесообразно разбить процесс решения на этапы, а это в свою очередь приводит к распадению реализации цели на цепочку формальных задач. Если же попытаться решить только последнюю задачу из этой цепочки, согласующуюся формально с выбранной целью, то результат обычно будет удручающим из-за невозможности вместить богатство модельных представлений в сухие условия одной формальной задачи.
Еще более заметна роль модельных представлений при формализации исходных данных. Особенно рельефно она проявляется, если исходная информация представлена в виде карт, как это принято в геологии. При этом даже представление самой карты в машинном виде неоднозначно и зависит от модельных представлений. Проиллюстрируем это на следующем примере. Легко понять, что цифровая (компьютерная) модель карты может содержать точечные, линейные и площадные факторы. Однако для одних задач река, например, может быть площадным фактором, а для других – линейным; аналогично город также оказывается площадным или точечным в зависимости от решаемой задачи и т.д. Но возникающая здесь неопределенность не идет ни в какое сравнение с неопределенностью, возникающей при расчете характеристик объекта привязки информации, являющемся стандартным методом формализации векторной информации. Тут могут быть рассчитаны длины, площади, расстояния, углы и многое другое. Пытаться рассчитать все возможные характеристики совершенно нереалистично. В свою очередь отсутствие необходимых характеристик негативно скажется на результате решения задачи. Необходимо иметь в виду, что обратная операция, то есть построение исходной карты по набору характеристик, невозможна принципиально вне зависимости от количества и номенклатуры этих характеристик. Отсюда следует, что, как правило, одну характеристику невозможно рассчитать через другие. Поэтому построение набора характеристик является весьма ответственной задачей, и, выбирая каждую, содержательный специалист должен себе четко представлять, что именно он ждет от каждой характеристики для решения задачи и каким образом это согласуется с его модельными представлениями. Казалось бы, что все это не относится к информации, изначально имеющей числовую форму, однако это не так. Дело в том, что замеренная или каким-либо иным способом полученная характеристика может не иметь прямого касательства к решаемой задаче и даже не относиться к объекту привязки. Поэтому всегда необходимо осмысливать, каким образом каждое свойство соотносится с модельными представлениями, и на основании этого определять способы вычисления характеристик, предназначенных для решения задачи, на основе исходной информации.
Многообразие используемой информации, ее пространственного представления, объема и способов хранения, а главное, серьезное отличие атрибутивной информации не позволяет объединить в одном сервере данных (например реляционной СУБД) хранение и управление всей информацией. Поэтому возникает потребность в некоторой промежуточной компоненте, управляющей разного рода пространственнопривязанной информацией. Эта компонента (являющаяся по сути прикладным программным интерфейсом) была условно названа машиной картографических данных (МКД).
Наличие этой компоненты позволяет абстрагироваться от конкретного формата данных, тем самым облегчая задачу как презентационных (вьюеров), так и решающих (аналитических, прогнозно-поисковых и др.) приложений, работающих с пространственными данными.
Кроме того, МКД может предоставлять некоторые дополнительные возможности по связыванию атрибутивной и пространственной информации и по организации данных в некоторые сцены для их визуализации.
Информационно-справочный блок предназначен для совместной работы с картографическими и фактографическими базами данных, осуществляет связь между ними, позволяет пользователю работать с интересующими его объектами как с картографическими факторами, так и с элементами базы данных. Кроме того, информационно-справочный блок обеспечивает подключение внешних расчетных задач для выполнения специализированных функций. В нем предусмотрено также и использование изображений. Центральной частью информационно-справочного блока является генератор проектов.
Генератор проектов позволяет создавать конкретные информационно-справочные системы на основании уже введенных и отредактированных карт, поскольку один проект может строиться на целом наборе картографических и фактографических баз данных. Поэтому необходимо организовывать иерархию баз картографических данных и тем самым эффективно использовать разномасштабную картографическую информацию. Иерархичность организации, с другой стороны, обеспечивает высокую скорость доступа к информации и оптимизацию использования ресурсов. С помощью генератора проектов можно построить необходимое пользователю множество сцен на одной карте, набирая для различных сцен разные картографические слои и организуя иерархию картографических объектов, адекватную фактографическим базам данных и представлениям пользователя о важности и соподчиненности содержащейся в них информации. Это помогает оперативно организовывать подклассы картографических объектов, чем повышает наглядность отображаемой информации и комфортность работы с системой. Той же цели служит условная визуализация слоев и объектов, сущность которой состоит в том, что некоторая информация первоначально не выдается на экран, чтобы не загромождать его, однако при входе в достаточно крупную лупу (ее величина задается пользователем) она становится видимой. Тот же модуль позволяет интегрировать любые пользовательские программы. Тем самым информационно-справочный блок превращается в ГИС функционирования пользовательских программ. При этом программа может запускаться от объекта или класса объектов, использовать связанную с этим объектом или классом информацию, а результаты работы через машину данных могут попасть обратно в картографическую или фактографическую базу данных. Генератор проекта работает в интерактивном режиме и доступен пользователю, не специализирующемуся в программировании. Сгенерированный с его помощью проект представляет собой готовую информационно-справочную систему и может без дальнейших настроек выполнять необходимые презентационные функции.
Для решения более сложных задач, таких как прогноз месторождений полезных ископаемых, экологическое районирование или обнаружение геологических тел по слабым геофизическим аномалиям, предусмотрен расчетно-аналитический блок. Он представляет собой набор многообразных алгоритмов обработки результатов дистанционного зондирования, геолого-геофизических, геоэкологических, геохимических и других данных, объединенных в программный комплекс средствами интеллектуального интерфейса, в основу которого положена база формальных знаний о способах постановки и решения задач. База знаний включает в себя приведенную выше классификацию основных формальных задач, представления об этапах и функциях анализа данных, их сведении в единый граф обработки, а также правила модификации формулировок задач, коррекции данных и движения по графу обработки. Это позволяет, во-первых, организовать доступ к необходимым пользователю функциям на каждом из этапов обработки данных и, во-вторых, обеспечить анализ текущего состояния задачи с выработкой рекомендаций по коррекции данных, уточнению постановок задач, выбору методов решения и т.д.
Формализация требований к результату обычно приводит к расчету тех или иных характеристик. При этом иногда такие свойства характеризуют не сами объекты привязки информации, а таксономически более крупные объекты.
Далее необходимо решить поставленную на этапе формализации формальную задачу на основе формализованных данных. Для помощи при формализации и для решения должна функционировать система, способная комплексно обрабатывать разнородную информацию и справляющаяся с различными задачами. Чтобы достигнуть этого система должна состоять из небольшого ядра, позволяющего всем остальным модулям, а также пользователю видеть разнородную информацию из неограниченно расширяемого набора внешних модулей, реализующих ту или иную функцию. Это даст возможность оперативно конструировать для каждого конкретного заказчика необходимый ему компактный вариант системы. Таким образом, можно сформулировать несколько общих принципов построения системы.
1. В качестве входной информации могут использоваться растровые и векторные изображения карт, материалы дистанционного зондирования Земли, результаты геофизических геоэкологических и других съемок и фактографические данные разнообразных типов, привязанные к пространственным объектам.
2. Должна обеспечиваться совместная обработка различных исходных материалов как по представлению пространственных данных, так и по атрибутивным данным вне зависимости от применяемой технологии ввода. Система должна быть совместима по форматам данных с ведущими системами САПР и ГИС.
3. Программные средства должны эффективно интегрировать пространственные и фактографические данные в одной геоинформационной оболочке, обеспечивая прямые и обратные связи между системами управления пространственными и непространственными данными.
4. Должна поддерживаться возможность совмещения и интеграции данных, полученных различными способами, их преобразование в распространенные картографические проекции как отечественные, так и международные при условии открытости системы и легкости пополнения новыми проекциями.
5. Должен существовать интерфейс между цифровыми моделями карт и базами фактографических (цифровых) данных, позволяющий рассчитывать по картам широкий спектр прогнозно-поисковых и аналитических характеристик, необходимых для решения прикладных задач природопользования.
6. Способы решения содержательных задач, предлагаемые системой, должны быть встроены в ГИС-оболочку, а результаты решения должны интегрироваться с исходными данными и использоваться наравне с ними в дальнейшей работе.
7. Процесс решения содержательных задач должен базироваться на интерактивной технологии, сочетающей экспертные знания, заложенные в систему, со знаниями и представлениями о задаче конкретного пользователя.
8. Прикладная часть системы должна быть функционально полной, обеспечивающей адекватное решение поставленных пользователем задач, но не должна содержать множества однотипных функций и не перекладывать на плечи пользователя выбор одной из них.
9. Должна реализовываться возможность легкой наращиваемости системы новыми пользовательскими функциями по обработке пространственной и фактографической информации.
Вышеизложенные принципы положены в основу системы INTEGRO, включающей в себя ГИС-конструктор, позволяющий создавать сколь угодно сложные иерархические проекты и интегрировать любые расчетные модули, в том числе и реализующие стандартные ГИС-функции, блок преобразования информации из одной формы в другую (из растровой в векторную, из векторной в сеточную и т.п.) и блок интегрированного анализа разнородных данных, позволяющий рекомендовать пользователю оптимальный для его задачи способ решения. Такая идеология построения системы сказывается на ее архитектуре, структуре и организации пользовательского интерфейса. Тем самым создается качественно новый продукт, являющийся геоинформационной системой, но в то же самое время имеющий черты экспертной системы.
Структурно предпочтительна трехчастная схема построения системы: СУБД (сервер данных), прикладные модули (блок редактирования данных, информационно-справочный и расчетно-аналитический блоки) и модуль представления информации (вьюep). Это позволяет четко разделить функции эффективного хранения и обеспечения целостности данных, преобразования и выполнения запросов и расчетов над данными, а также интерактивного интерфейса с пользователем.
Основным типом данных, используемым в этом блоке, является сеточный. Поэтому существует специальный модуль, обеспечивающий адекватный для конкретной задачи переход от векторного представления к сеточному.
Поскольку границы между перечисленными выше формальными задачами размыты, система не рассматривает первоначальный выбор формальной постановки как догму и может изменить его на какой-либо другой, если для решения поставленной задачи не хватает данных или они недостаточного качества. Пользователь так же может определить некоторые дополнительные параметры, которые окажут впоследствии влияние на решение задачи.
Уточнение данных и выбор конкретной постановки задачи проводится в блоке анализа данных. Здесь производится одномерный и многомерный анализ данных, их трансформация в соответствии с решаемой задачей. Блок представляет собой реализацию комплекса широко известных статистических методов, выстроенных в такой последовательности, чтобы пользователю было легче увидеть свои данные и определить, что нужно исключить, что изменить и т.д. Весь блок основан на системе вьюеров, которые визуализируют таблицу объекты-свойства (ТОС) или любое из свойств на площади. Это позволяет быстро находить нужные места в ТОС и при необходимости оперативно изменять их. Но корректировка информации не исчерпывает задачи блока. На основании вырабатываемых в нем рекомендаций могут измениться список обрабатываемых свойств, масштаб и шкала их измерения и т.д.
Блок решения задач обычно завершает работу над задачей. Алгоритмическим обеспечением этого блока является широкий спектр традиционных и оригинальных алгоритмов таксономии, упорядочения и распознавания образов. Выбор алгоритма решения задачи определяется постановкой задачи, результатами анализа данных, а также расположением исходных данных в признаковом пространстве. Однако система только предлагает человеку свой выбор, а решать, какой именно метод применять и в какой постановке решать задачу при желании может пользователь.
Все результаты, получаемые при решении задачи, могут быть внесены через машину данных как отдельные слои или сетки в информационную базу и использованы для дальнейших исследований. Тем самым обеспечивается переход к этапу интерпретации результатов решения задачи, который приводит в случае необходимости к уточнению формулировки или формализации задачи, а также к переходу к решению следующей подзадачи, формализующей нашу цель, или к постановке и решению следующей задачи.
Использования ГИС для регионального геоэкологического прогноза, для изучения биосферных процессов, для оперативного управления лесными и земельными ресурсами.
Начало практического освоения нефтепромысловых акваторий северо-восточного побережья сахалинского шельфа обусловило повышенный интерес общественности к проблемам экологической безопасности и сохранения многообразия природы наших северных морей, тесно связанным с решением задач по обеспечению безопасности ведения работ в сложнейших условиях охотоморского шельфа о-ва Сахалин.
Исследования экологически значимых показателей состояния природы требуют не только высокоточной измерительной техники, но также и постоянное сопоставление вновь получаемой информации с архивами наукоемких материалов об истории биологических, метеорологических и океанологических процессов, происходящих на островах и прилегающих морских акваториях Сахалинской области.
По заданию администрации Сахалинской области и при непосредственном участии Сахалинского государственного комитета по экологии и охране природы, на базе СКБ средств автоматизации морских исследований Дальневосточного отделения Российской академии наук (СКБ САМИ ДВО РАН) ведутся постоянные исследования и подготовительные работы по созданию такой действенной системы непрерывного наблюдения за состоянием морских акваторий, которая позволила бы обеспечить как контроль за опасными или экологически необратимыми процессами на сахалинском побережье и в прилегающих морских акваториях, так и решение оперативных задач информационного обеспечения при возникновении аварийных ситуаций или экологических катастроф, в том числе связанных с морскими нефтеразливами [4].
Центральным звеном такой системы является автоматизированная экспертно-информационная система, в которой должны обобщаться все материалы океанографических наблюдений прошлых лет, непрерывно пополняться и анализироваться данные о текущем состоянии моря, в том числе с использованием телеметрических каналов сбора информации, и где должны постоянно отрабатываться вопросы прогнозирования и упреждающего математического моделирования различных гидрофизических и гидрометеорологических процессов в жизненно важных для Сахалинской области шельфовых акваториях.
В настоящее время уже создан прототип такой информационно-картографической системы и получены первые результаты ее опытного опробования для анализа экологической ситуации в шельфовой зоне, в том числе на примерах реальных и экологически значимых ситуаций, возникавших с началом эксплуатации морского нефтедобывающего комплекса «Витязь». В качестве базовой электронно-картографической основы использовано программное обеспечение MapMaster и GisMaster (фирма «Ингит», Санкт-Петербург), разработанное по заказу Федерального агентства правительственной связи и информации для географической информационной системы (ГИС) органов государственной власти [5]. Объединение электронно-картографических материалов и океанографических баз данных уже позволяет делать качественные оценки экологического риска любой хозяйственной деятельности, а в применении к наземным территориям и морским акваториям Сахалинской области является незаменимым инструментом повышения качества экологического мониторинга и контроля состояния окружающей среды.
Пополнение баз данных новой информационно-картографической системы, названой «Экология Сахалинской области», происходило постоянно. В нее вошли специализированные информационно-аналитические комплексы исторических данных по экологически значимым параметрам состояния окружающей среды, предназначенные для отработки новых экспертных, прогностических оценок экологической безопасности на территории Сахалинской области и ее акваторий; паспортные характеристики природоохранных объектов на Сахалине и Курильских островах, с использованием которых был подготовлен Государственный кадастр, также включенный в состав новой информационной системы.
Кроме этого информационно-картографическая система содержит несколько тематических слоев:
1. Трубопроводный транспорт и хранение нефтепродуктов:
нефтеперекачивающие станции, нефтепарки УМНГ, Охинский р-н, нефтесборные пункты НГДУ "Оханефтегаз"; нефтесборные пункты НГДУ "Катанглинефтегаз"; нефтебазы и склады ГСМ.
2. “Разливы нефти на суше” с привязкой к 21 географическому объекту хранения и транспортировки нефти и газа. По нефтегазопроводам дается дополнительная информация в текстовых файлах о разливах на примыкающих и соседних ветках трубопроводов. Использованы материалам 1968-1992 г.г., собранные «Экологической компанией Сахалина», и 1994-1998 г.г., имеющиеся в распоряжении Госкомэкологии Сахалинской области.
3. Места организованных стоков с указанием количества загрязняющих веществ.
Каждый такой слой содержит сведения о природных территориях, требующих особой охраны, или опасных объектах и выводится на свою электронную карту.
Пополнение базы данных продолжается:
обозначаются места затонувших судов;
территории, пострадавшие от лесных пожаров;
места размещения складов химически опасных веществ (хлора, аммиака, пестицидов и др.) и взрывчатых веществ;
места выпуска стоков промышленных предприятий, сбросы очистных сооружений городов и других населенных пунктов
трубопроводы с потенциально опасными веществами, проходящие по дну водоемов в непосредственной близости от них
маршруты судов различного класса, перевозящих опасные и вредные вещества и т.д.
По каждому источнику загрязнения в информационной системе имеются данные о расположении мест поступлений сточных вод от указанных объектов в акваторию, расходе, количестве и качестве выбрасываемых вредных веществ, степени их опасности. Все материалы получены из официальных источников, а также из годовых отчетов Госкомэкологии Сахалинской области, отчетов об авариях и экологически опасных ситуациях.
Использование сведений о потенциально опасных объектах в комплексе с возможностями по визуализации данных электронной картографии может существенно повысить эффективность контролирующих или спасательных служб, их оперативность при принятии управленческих решений, что в целом должно обеспечивать существенное снижение риска экологических катастроф при повторении аварийных сбросов вредных веществ или нефтепродуктов в реки и морские акватории Сахалинской области. ГИС уже находит практическое применение в процессе планирования и выполнения комплекса мероприятий по охране важных, легкоранимых территорий и акваторий Сахалинской области.
В качестве примера проанализируем информацию по нефтедобывающему комплексу «Витязь» в связанной с картографической системой базе данных. В отчете Комитета природных ресурсов Сахалинской области показано, что Ногликский район в 1999 г. сбросил в Охотское море 3,45 т нефтепродуктов и 4313,84 т взвешенных веществ. Общий объем сбросов для всех охотоморских районов о-ва Сахалин соответственно 3,99 т и 4854,16 т. Аналогичные цифры в базе данных за 1998 г., когда нефтедобывающий комплекс "Витязь" еще не работал, меньше на порядки: нефти – 0,0003 т и 453,2 т взвешенных веществ. Это указывает либо на существенный прирост уровня загрязнения вод сахалинского шельфа, либо на то, что до начала работы комплекса «Витязь» реальных наблюдений за количеством сбросов в морскую среду не производилось.
Для оценки величины сбросов взвешенных веществ, производимых комплексом «Витязь» в открытом море на 30 - метровой глубине, сопоставим их со сбросами рек, которые способны выносить загрязнения непосредственно в наиболее чувствительные мелководные акватории сахалинского шельфа. Так, малые реки Даги и Очипуха выносят в море по 7-8 тыс. т взвешенных веществ; р. Сусуя в районе пос. Новоалександровск и р. Лютога в районе пос. Огоньки - не менее 100 тыс. т твердых взвесей в год, а р. Тымь, выносящая свои «загрязненные» воды в Охотское море непосредственно в районе нефтепромысловых акваторий сахалинского шельфа, даже в районе пос. Адо-Тымово - не менее 200 тыс. т твердых веществ ежегодно [1]. Учитывая, что на берегах рек расположены все населенные пункты, сельскохозяйственные угодья и производственные предприятия, следует отметить, что чистота морских акваторий и побережья сахалинского шельфа в большей степени обусловлена качеством вод наших сахалинских рек, которые определяют динамику и устойчивость экологических процессов, а также современное биоразнообразие в прибрежных акваториях и в многочисленных лагунах на северо-восточном побережье острова.
Безусловно, воздействие речных стоков, влияние которых уравновешено многолетней эволюцией живой природы в прилегающих морских акваториях, существенно отличается от инородного по составу химического и токсического воздействия на морскую среду со стороны нефтедобывающего комплекса, концентрация вредных веществ от которого при разведочном бурении может превышать предельно допустимые нормы (ПДК) даже за пределами контрольного радиуса 250 м в створе по течению за буровой платформой. Реальный контроль экологической обстановки возможен только после установки высокоточного измерительного оборудования в контрольных точках на побережье и в открытом море, а также на борту всех морских нефтепромысловых комплексов с использованием телеметрических каналов связи, что очень важно для организации автоматизированного анализа всего комплекса данных о динамике и текущем состоянии экологически значимых процессов как в открытом море, так и на побережье о-ва Сахалин.
В базе данных «Сброс стоков в море» содержатся сведения о сбросах семи сахалинских целлюлозобумажных заводов до 1998 г., когда заводы почти полностью прекратили производство и сбросы стоков в морскую среду. Поэтому в экологических отчетах 1999 г. показано воздействие на морскую среду только со стороны новых морских производств (нефтеразведочных буровых платформ и нефтедобывающего комплекса «Витязь»), однако это не означает отсутствия загрязнений морской среды от бесхозяйственного использования полуразрушенных предприятий.
Использование картографической информационной системы позволяет показать связь между обнаруженным в 1999 г. замором рыбы в зал. Пильтун и сбросом нефти в речную сеть о-ва Сахалин в результате Нефтегорского землетрясения 28 мая 1995 г. В те трагические дни было не до забот об экологических последствиях, но отмечено, что землетрясение повредило 33 магистральных нефтепровода, повреждения сконцентрировались в локальной области, а наибольшее расстояние дефекта трубопровода от г. Нефтегорск не превысило 35 км. На нефтепроводах и в коллекторах скважин обнаружено 96 порывов [3], а, по известным ныне оценкам, в болотистые поймы рек Эри, Сабо и Кодыланьи тогда вылилось не менее 4 500 т нефти [2]. Такой концентрированный удар, нанесенный по водным системам северо-восточного побережья Сахалина, вызвал чрезвычайную гидроэкологическую ситуацию [5], но она отошла на задний план ввиду трагедии, связанной с гибелью в период этого землетрясения более 2 тысяч человек жителей Нефтегорска и проблемами расселения оставшихся в живых. Сопоставление местоположения участков замора сельди и мест поступления огромного объема нефтепродуктов в болотные массивы побережья зал. Пильтун уже не позволяет однозначно отвергать возможность замора сельди из-за дефицита кислорода. Скорее всего, не разложившаяся нефть периодически поступала в воду на каждой фазе отлива в результате давления льда на торфяное дно, забирая на свое окисление кислород из вод залива.
В 1999 г. в прессе активно обсуждалось мнение, что причиной замора сельди, в которой была обнаружена чрезмерная концентрация нефтеуглеводородов, является начало производственной деятельности нефтедобывающего комплекса «Витязь». Однако достаточно простого взгляда на карту речной сети в нефтегорском районе, чтобы понять, что нефть, от которой погибла сельдь, попала в зал. Пильтун из болотистых речных пойм, загрязненных еще в 1995 г. На научно-техническом семинаре-совещании «Память и уроки Нефтегорского землетрясения» [3], проведенном в мае 2000 г., также не обсуждалось воздействие приведенного разлива на реки и болота региона.
Рекогносцировочные полевые исследования в апреле 2001 г. на р. Сабо (рис. 1) и в зал. Пильтун подтвердили выводы, полученные ранее на основе анализа материалов ГИС. В реке и в заливе были отобраны керны льда с примерзшим ко льду грунтом. В воде, образовавшейся при размораживании нижних горизонтов керна, была обнаружена нефть в концентрации от 0,096 до 2,78 мг/л, т.е. в количестве, превышающим ПДК от 2 до 56 раз. Наибольшая концентрация отмечена в кернах льда с примерзшим илом в 300 м ниже по течению от места разрыва нефтепровода. На этом участке реки даже наблюдались промоины во льду, заполненные нефтью. В промежуточных горизонтах ледового керна концентрация нефти составляла от 0,185 до 0,576 мг/л. Была обнаружена нефть и в нижних слоях керна, взятого в пойменном болоте в 400 м от устья р. Сабо (0,98мг/л).
В керне, взятом непосредственно в зал. Пильтун, нефть присутствовала в незначительных количествах, на пороге обнаружения, однако в пойменном озере с песчаным дном уровень загрязнений составлял до 20 ПДК. Это подтверждает значительное влияние динамики вод заливов, связанных с морем, на процесс самоочищения грунтов. Наибольшее количество загрязнений из рек и болот выносится в морские заливы при таянии льда, чему в немалой степени способствует вынос загрязненного грунта, примерзшего ко льду. Не исключено, что именно в период половодья 1999 г. в зал. Пильтун из загрязненных рек и пойменных болот поступило значительное количество нефти, что и привело к гибели большого косяка сельди.
Вывод о необходимости экологического исследования мест аккумуляции нефтепродуктов в болотистых берегах зал. Пильтун не только в летний, но и в зимний период напрашивается сам собой. И основным толчком к скорейшему решению вопроса о проведении подобной экспедиции послужило создание настоящей информационно-картографической системы, на базе которой возможно объединение всех данных о состоянии загрязненного участка сахалинского побережья, с последующим контролем его экологического состояния. У одного из авторов работы имеется более чем 35-летний опыт подобных зимних и ледовых экспедиций, включая первые гидрометеорологические экспедиции на шельфе о-ва Сахалин в 1972 г. (рис. 2). Появляется надежда, что исходные материалы подобных экспедиций, за чей бы счет они ни проводились, не станут вновь невостребованными или "конфиденциальными" и найдут должное применение в составе автоматизированной информационно-картографической системы "Экология Сахалинской области".
Информационная система составит основу для разработки научно обоснованных методик реагирования на опасные или аварийные ситуации, позволит принимать обоснованные решения о проведении целенаправленных экологических исследований в конкретных морских акваториях.

Контрольные вопросы:
1.Сущность ГИс «Дельта»?
2.Совершенствование компьютерной технологии в ГИС?
Литература
1. Израэль Ю. А. Экология и контроль состояния природной среды. Ленинград 1984 г
2. Cоколов В. Е., Базилевич Н. И. Теоретические основы и опыт экологического мониторинга. Москва - 1983 г.
3. Геосистемный мониторинг. Строение и функционирование геосистем.М.1986г








Тема 12. Современные ГИС-технологии.
1.Состояние и перспективы развития ГИС в зарубежье.
2.Системы диалогового картографирования.
3.Особенности создания экспертных систем.
Цель лекции: знакомство с основными положениями системно-ориентированного проектирования.
Ключевые слова: картографи, экспертные системы.

Географическая информационная система (ГИС) - это возможность нового взгляда на окружающий нас мир. Если обойтись без обобщений и образов, то ГИС - это современная компьютерная технология для картирования и анализа объектов реального мира, также событий, происходящих на нашей планете. Эта технология объединяет традиционные операции работы с базами данных, такими как запрос и статистический анализ, с преимуществами полноценной визуализации и географического (пространственного) анализа, которые предоставляет карта. Эти возможности отличают ГИС от других информационных систем и обеспечивают уникальные возможности для ее применения в широком спектре задач, связанных с анализом и прогнозом явлений и событий окружающего мира, с осмыслением и выделением главных факторов и причин, а также их возможных последствий, с планированием стратегических решений и текущих последствий предпринимаемых действий.
Создание карт и географический анализ не являются чем-то абсолютно новым. Однако технология ГИС предоставляет новый, более соответствующий современности, более эффективный, удобный и быстрый подход к анализу проблем и решению задач, стоящих перед человечеством в целом, и конкретной организацией или группой людей, в частности. Она автоматизирует процедуру анализа и прогноза. До начала применения ГИС лишь немногие обладали искусством обобщения и полноценного анализа географической информации с целью обоснованного принятия оптимальных решений, основанных на современных подходах и средствах.
В настоящее время ГИС - это многомиллионная индустрия, в которую вовлечены сотни тысяч людей во всем мире. ГИС изучают в школах, колледжах и университетах. Эту технологию применяют практически во всех сферах человеческой деятельности - будь то анализ таких глобальных проблем как перенаселение, загрязнение территории, сокращение лесных угодий, природные катастрофы, так и решение частных задач, таких как поиск наилучшего маршрута между пунктами, подбор оптимального расположения нового офиса, поиск дома по его адресу, прокладка трубопровода на местности, различные муниципальные задачи.
Составные части ГИС
Работающая ГИС включает в себя пять ключевых составляющих: аппаратные средства, программное обеспечение, данные, исполнители и методы.
Аппаратные средства. Это компьютер, на котором запущена ГИС. В настоящее время ГИС работают на различных типах компьютерных платформ, от централизованных серверов до отдельных или связанных сетью настольных компьютеров.
Программное обеспечение ГИС содержит функции и инструменты, необходимые для хранения, анализа и визуализации географической (пространственной) информации. Ключевыми компонентами программных продуктов являются: инструменты для ввода и оперирования географической информацией; система управления базой данных (DBMS или СУБД); инструменты поддержки пространственных запросов, анализа и визуализации (отображения); графический пользовательский интерфейс (GUI или ГИП) для легкого доступа к инструментам.
Данные. Это вероятно наиболее важный компонент ГИС. Данные о пространственном положении (географические данные) и связанные с ними табличные данные могут собираться и подготавливаться самим пользователем, либо приобретаться у поставщиков на коммерческой или другой основе. В процессе управления пространственными данными ГИС интегрирует пространственные данные с другими типами и источниками данных, а также может использовать СУБД, применяемые многими организациями для упорядочивания и поддержки имеющихся в их распоряжении данных
Исполнители. Широкое применение технологии ГИС невозможно без людей, которые работают с программными продуктами и разрабатывают планы их использования при решении реальных задач. Пользователями ГИС могут быть как технические специалисты, разрабатывающие и поддерживающие систему, так и обычные сотрудники (конечные пользователи), которым ГИС помогает решать текущие каждодневные дела и проблемы.
Методы. Успешность и эффективность (в том числе экономическая) применения ГИС во многом зависит от правильно составленного плана и правил работы, которые составляются в соответствии со спецификой задач и работы каждой организации.

Как работает ГИС?
ГИС хранит информацию о реальном мире в виде набора тематических слоев, которые объединены на основе географического положения. Этот простой, но очень гибкий подход доказал свою ценность при решении разнообразных реальных задач: для отслеживания передвижения транспортных средств и материалов, детального отображения реальной обстановки и планируемых мероприятий, моделирования глобальной циркуляции атмосферы.
Любая географическая информация содержит сведения о пространственном положении, будь то привязка к географическим или другим координатам, или ссылки на адрес, почтовый индекс, избирательный округ или округ переписи населения, идентификатор земельного или лесного участка, название дороги и т.п. При использовании подобных ссылок для автоматического определения местоположения или местоположений объекта (объектов) применяется процедура, называемая геокодированием. С ее помощью можно быстро определить и посмотреть на карте где находится интересующий вас объект или явление, такие как дом, в котором проживает ваш знакомый или находится нужная вам организация, где произошло землетрясение или наводнение, по какому маршруту проще и быстрее добраться до нужного вам пункта или дома.
Векторная и растровая модели. ГИС может работать с двумя существенно отличающимися типами данных - векторными и растровыми. В векторной модели информация о точках, линиях и полигонах кодируется и хранится в виде набора координат X,Y. Местоположение точки (точечного объекта), например буровой скважины, описывается парой координат (X,Y). Линейные объекты, такие как дороги, реки или трубопроводы, сохраняются как наборы координат X,Y. Полигональные объекты, типа речных водосборов, земельных участков или областей обслуживания, хранятся в виде замкнутого набора координат. Векторная модель особенно удобна для описания дискретных объектов и меньше подходит для описания непрерывно меняющихся свойств, таких как типы почв или доступность объектов. Растровая модель оптимальна для работы с непрерывными свойствами. Растровое изображение представляет собой набор значений для отдельных элементарных составляющих (ячеек), оно подобно отсканированной карте или картинке. Обе модели имеют свои преимущества и недостатки. Современные ГИС могут работать как с векторными, так и с растровыми моделями.
Задачи, которые решает ГИС. ГИС общего назначения, в числе прочего, обычно выполняет пять процедур (задач) с данными: ввод, манипулирование, управление, запрос и анализ, визуализацию.
Ввод. Для использования в ГИС данные должны быть преобразованы в подходящий цифровой формат. Процесс преобразования данных с бумажных карт в компьютерные файлы называется оцифровкой. В современных ГИС этот процесс может быть автоматизирован с применением сканерной технологии, что особенно важно при выполнении крупных проектов, либо, при небольшом объеме работ, данные можно вводить с помощью дигитайзера. Многие данные уже переведены в форматы, напрямую воспринимаемые ГИС-пакетами.
Манипулирование. Часто для выполнения конкретного проекта имеющиеся данные нужно дополнительно видоизменить в соответствии с требованиями вашей системы. Например, географическая информация может быть в разных масштабах (осевые линии улиц имеются в масштабе 1: 100 000, границы округов переписи населения - в масштабе 1: 50 000, а жилые объекты - в масштабе 1: 10 000). Для совместной обработки и визуализации все данные удобнее представить в едином масштабе. ГИС-технология предоставляет разные способы манипулирования пространственными данными и выделения данных, нужных для конкретной задачи.
Управление. В небольших проектах географическая информация может храниться в виде обычных файлов. Но при увеличении объема информации и росте числа пользователей для хранения, структурирования и управления данными эффективнее применять системы управления базами данных (СУБД), то специальными компьютерными средствами для работы с интегрированными наборами данных (базами данных). В ГИС наиболее удобно использовать реляционную структуру, при которой данные хранятся в табличной форме. При этом для связывания таблиц применяются общие поля. Этот простой подход достаточно гибок и широко используется во многих, как ГИС, так и не ГИС приложениях.
Запрос и анализ. При наличии ГИС и географической информации Вы сможете получать ответы простые вопросы (Кто владелец данного земельного участка? На каком расстоянии друг от друга расположены эти объекты? Где расположена данная промзона?) и более сложные, требующие дополнительного анализа, запросы (Где есть места для строительства нового дома? Каков основный тип почв под еловыми лесами? Как повлияет на движение транспорта строительство новой дороги?). Запросы можно задавать как простым щелчком мышью на определенном объекте, так и с посредством развитых аналитических средств. С помощью ГИС можно выявлять и задавать шаблоны для поиска, проигрывать сценарии по типу “что будет, если”. Современные ГИС имеют множество мощных инструментов для анализа, среди них наиболее значимы два: анализ близости и анализ наложения. Для проведения анализа близости объектов относительно друг друга в ГИС применяется процесс, называемый буферизацией. Он помогает ответить на вопросы типа: Сколько домов находится в пределах 100 м от этого водоема? Сколько покупателей живет не далее 1 км от данного магазина? Какова доля добытой нефти из скважин, находящихся в пределах 10 км от здания руководства данного НГДУ? Процесс наложения включает интеграцию данных, расположенных в разных тематических слоях. В простейшем случае это операция отображения, но при ряде аналитических операций данные из разных слоев объединяются физически. Наложение, или пространственное объединение, позволяет, например, интегрировать данные о почвах, уклоне, растительности и землевладении со ставками земельного налога.
Визуализация. Для многих типов пространственных операций конечным результатом является представление данных в виде карты или графика. Карта - это очень эффективный и информативный способ хранения, представления и передачи географической (имеющей пространственную привязку) информации. Раньше карты создавались на столетия. ГИС предоставляет новые удивительные инструменты, расширяющие и развивающие искусство и научные основы картографии. С ее помощью визуализация самих карт может быть легко дополнена отчетными документами, трехмерными изображениями, графиками и таблицами, фотографиями и другими средствами, например, мультимедийными.
Связанные технологии. ГИС тесно связана рядом других типов информационных систем. Ее основное отличие заключается в способности манипулировать и проводить анализ пространственных данных. Хотя и не существует единой общепринятой классификации информационных систем, приведенное ниже описание должно помочь дистанциировать ГИС от настольных картографических систем (desktop mapping), систем САПР (CAD), дистанционного зондирования (remote sensing), систем управления базами данных (СУБД или DBMS) и технологии глобального позиционирования (GPS).
Системы настольного картографирования используют картографическое представление для организации взаимодействия пользователя с данными. В таких системах все основано на картах, карта является базой данных. Большинство систем настольного картографирования имеет ограниченные возможности управления данными, пространственного анализа и настройки. Соответствующие пакеты работают на настольных компьютерах - PC, Macintosh и младших моделях UNIX рабочих станций.
Системы САПР способны чертежи проектов и планы зданий и инфраструктуры. Для объединения в единую структуру они используют набор компонентов с фиксированными параметрами. Они основываются на небольшом числе правил объединения компонентов и имеют весьма ограниченные аналитические функции. Некоторые системы САПР расширены до поддержки картографического представления данных, но, как правило, имеющиеся в них утилиты не позволяют эффективно управлять и анализировать большие базы пространственных данных.
Дистанционное зондирование и GPS. Методы дистанционного зондирования - это искусство и научное направление для проведения измерений земной поверхности с использованием сенсоров, таких как различные камеры на борту летательных аппаратов, приемники системы глобального позиционирования или других устройств. Эти датчики собирают данные в виде изображений и обеспечивают специализированные возможности обработки, анализа и визуализации полученных изображений. Ввиду отсутствия достаточно мощных средств управления данными и их анализа, соответствующие системы вряд ли можно отнести к настоящим ГИС.
Системы управления базами данных предназначены для хранения и управления всеми типами данных, включая географические (пространственные) данные. СУБД оптимизированы для подобных задач, поэтому во многие ГИС встроена поддержка СУБД. Эти системы не имеют сходных с ГИС инструментов для анализа и визуализации.

Что ГИС могут сделать для вас?
Делать пространственные запросы и проводить анализ. Способность ГИС проводить поиск в базах данных и осуществлять пространственные запросы позволила многим компаниях сэкономить миллионы долларов. ГИС помогает сократить время получения ответов на запросы клиентов; выявлять территории подходящие для требуемых мероприятий; выявлять взаимосвязи между различными параметрами (например, почвами, климатом и урожайностью с/х культур); выявлять места разрывов электросетей. Риэлторы используют ГИС для поиска, к примеру, всех домов на определенной территории, имеющих шиферные крыши, три комнаты и 10-метровые кухни, а затем выдать более подробное описание этих строений. Запрос может быть уточнен введением дополнительных параметров, например стоимостных. Можно получить список всех домов, находящих на определенном расстоянии от определенной магистрали, лесопаркового массива или места работы.
Улучшить интеграцию внутри организации. Многие применяющие ГИС организации обнаружили, что одно из основных ее преимуществ заключается в новых возможностях улучшения управления собственной организацией и ее ресурсами на основе географического объединения имеющихся данных и возможности их совместного использования и согласованной модификации разными подразделениями. Возможность совместного использования и постоянно наращиваемая и исправляемая разными структурными подразделениями база данных позволяет повысить эффективность работы как каждого подразделения, так и организации в целом. Так, компания, занимающаяся инженерными коммуникациями, может четко спланировать ремонтные или профилактические работы, начиная с получения полной информации и отображения на экране компьютера (или на бумажных копиях) соответствующих участков, например водопровода, и заканчивая автоматическим определением жителей, на которых эти работы повлияют, и уведомлением их о сроках предполагаемого отключения или перебоев с водоснабжением.
Принятие более обоснованных решений. ГИС, как и другие информационные технологии, подтверждает известную поговорку о том, что лучшая информированность помогает принять лучшее решение. Однако, ГИС - это не инструмент для выдачи решений, а средство, помогающее ускорить и повысить эффективность процедуры принятия решений, обеспечивающее ответы на запросы и функции анализа пространственных данных, представления результатов анализа в наглядном и удобном для восприятия виде. ГИС помогает, например, в решении таких задач, как предоставление разнообразной информации по запросам органов планирования, разрешение территориальных конфликтов, выбор оптимальных (с разных точек зрения и по разным критериям) мест для размещения объектов и т. д. Требуемая для принятия решений информация может быть представлена в лаконичной картографической форме с дополнительными текстовыми пояснениями, графиками и диаграммами. Наличие доступной для восприятия и обобщения информации позволяет ответственным работникам сосредоточить свои усилия на поиске решения, не тратя значительного времени на сбор и обмысливание доступных разнородных данных. Можно достаточно быстро рассмотреть несколько вариантов решения и выбрать наиболее эффектный и эффективный.
Создание карт. Картам в ГИС отведено особое место. Процесс создания карт в ГИС намного более прост и гибок, чем в традиционных методах ручного или автоматического картографирования. Он начинается с создания базы данных. В качестве источника получения исходных данных можно пользоваться и оцифровкой обычных бумажных карт. Основанные на ГИС картографические базы данных могут быть непрерывными (без деления на отдельные листы и регионы) и не связанными с конкретным масштабом. На основе таких баз данных можно создавать карты (в электронном виде или как твердые копии) на любую территорию, любого масштаба, с нужной нагрузкой, с ее выделением и отображением требуемыми символами. В любое время база данных может пополняться новыми данными (например, из других баз данных), а имеющиеся в ней данные можно корректировать по мере необходимости. В крупных организациях созданная топографическая база данных может использоваться в качестве основы другими отделами и подразделениями, при этом возможно быстрое копирование данных и их пересылка по локальным и глобальным сетям.

Картография
Картография – наука о географических картах, о методах их создания и использования.
Современный взгляд на географические карты как наглядные образно-знаковые модели пространства приводит к более строгому определению предмета и метода картографии. Картография – наука об отображении и исследовании пространственного размещения, сочетаний и взаимосвязей явлений природы и общества (и их изменений во времени) посредством картографических изображений, воспроизводящих те или иные стороны действительности. Это определение включает в круг интересов картографии карты небесных тел и звёздного неба, а также глобусы, рельефные карты и другие пространственные модели в картографических знаках. Предмет картографии и развитие тематических карт всё более причисляют её к естественным наукам.
Современная картография включает:
1) Теоретические основы науки, в том числе учение о предмете и методах картографирования и учение о карте (или, полнее, о картографическом отображении действительности); последнему принадлежат теория картографических проекций, теории генерализации и способов изображения (знаковой системы); в нём рассматриваются виды, типы и классификация карт, а также их анализ.
2) Историю картографической науки и производства.
3) Картографическое источниковедение (систематический обзор и анализ картографических источников и относящиеся сюда вопросы теории научной информации).
4) Теорию и технологию проектирования и изготовления карт.
5) Теорию и методы использования карт.
Проблемы картографирования исторически возникали разновременно и находятся в своей разработке на разных стадиях зрелости, что отразилось в подразделении картографии на отдельные дисциплины: картографирование, картоведение, математическую картографию, автоматизированную картографию, цифровую картографию, экономическую картографию, картометрию, проектирование карт, оформление карт.
Своеобразие отдельных видов карт, например геологических, почвенных, экономических и др., основанных на материалах соответствующих наук (геологии, почвоведения, экономической географии и т.д.), а также особенности создания подобных карт, повлекли разработку и выделение тематических разделов картографии – геологической картографии, почвенной картографии, экономической картографии и т.д. Эти пограничные дисциплины принадлежат картографии по методу и другим наукам – по содержанию карт.
В специальную подготовку картографов входят также дисциплины: издание карт (занимается разработкой методов воспроизведения и размножения карт) и экономика и организация картографического производства. Но первая из них, базирующаяся в основном на физико-технических науках, принадлежит к полиграфии, а вторая относится к отраслевым экономикам.
Картография тесно связана с геодезическими и географическими науками. Геодезия доставляет ей точные данные о форме и размерах Земли, а топография и аэрофототопография – первичные картографические источники – крупномасштабные топографические карты, которые образуют исходную основу всех географических карт. Географические науки вооружают картографа знаниями, необходимыми для обоснованного выбора количественных и качественных характеристик картографируемых явлений и для их правильного отображения с учётом региональных особенностей. В свою очередь география (как и другие науки) получает в картах эффективное средство для исследования пространственного размещения, сочетаний и взаимосвязей любых природных и социальных явлений.
Практическое значение картографии определяется ценностью и незаменимостью географических карт как наглядных и точных пространственных моделей, широко используемых в народнохозяйственных, культурно-образовательных и оборонных целях.
В картографическом производстве карты получают либо в результате полевых съёмок и обработки их материалов, либо в камеральных, т. е. в кабинетных или лабораторных, условиях путём использования и переработки разнообразных источников – картографических, географических, экономико-статистических и др.
Методы полевых съёмок и их обработки для создания топографических карт рассматриваются топографией и аэрофототопографией. Тематические съёмки – геологические, почвенные и др. – входят в задачи картографирования геологического, почвенного и т.д. Методы проектирования и камерального изготовления карт разрабатываются собственно картографией. При камеральной работе, исходя из назначения проектируемой карты, намечают её предварительную программу: масштаб, картографическую проекцию, содержание карты (перечень элементов содержания, их классификации, полноту и подробность передачи каждого элемента и т.д.) и способы изображения. Далее подбирают необходимые источники и изучают по ним картографируемые явления, чтобы установить их типические черты и характерные особенности, которые следует отобразить на карте. С учётом результатов этой работы готовят окончательную программу карты.
Далее следуют работы по графическому изготовлению оригинала карты (картосоставительские процессы), включающие построение картографической сетки, перенос на неё содержания источников (полностью или выборочно), генерализацию и вычерчивание оригинала в установленных программой картографических знаках. При составлении тематических карт содержание источников переносится на заранее подготовленную (или выбранную) географическую основу.
В процессе подготовки карты к изданию нередко готовят по первичному оригиналу карты (черчением или гравированием на пластике) вторичные издательские оригиналы как чистовые копии, обеспечивающие получение печатных форм высокого качества. Изготовление карты завершается картоиздательскими процессами, в результате которых карта печатается в необходимом количестве экземпляров. В современном картографическом производстве в создании карты обычно участвует коллектив специалистов разной квалификации. Поэтому появляется надобность в едином научно-техническом руководстве на всех этапах изготовления карты (включая издание). Это руководство принято называть редактированием карты.
Наиболее древние из уцелевших картографических изображений созданы в Вавилонни и Египте в 3–1 тыс. до н. э. Свои первые научные основания картография получила в Древней Греции, где были созданы географические карты, учитывавшие шарообразность Земли. Знаменитое «Руководство по географии Клавдия Птолемея» (2 в.) было по существу руководством к составлению географических карт. Оно включало карту мира и 16 карт крупных подразделений Земли. Развитие торговли, мореплавания и колонизации в эпоху Возрождения и Великих географических открытий (15 и 16 вв.) вызвало огромный спрос на географических карты, в частности мировые, что потребовало разработки новых картографических проекций и повлекло за собой общее совершенствование картографии. Своего наивысшего развития средневековая картография достигла в трудах Г. Меркатора, из которых особенно известен атлас 1595. В России становление научной картографии относится к 18 в. и связано главным образом с деятельностью Географического департамента АН, в котором был подготовлен и издан в 1745 г. первый полный «Атлас Российской». В 19 в. интересы военного дела вызвали надобность в подробных топографических картах местности. В этот период картографию считали либо отделом геодезии, либо ограничивали её научные интересы картографическими проекциями и отчасти способами измерения по картам, т. е. конкретными и относительно узкими математическими проблемами. Между тем дифференциация наук и потребности практики во 2-й половины 19 в. обусловили разработку большого числа разнообразных тематических карт – геологических, климатических, почвенных, экономических и др. Чисто геометрическая трактовка картографии того времени препятствовала её развитию. Новые взгляды на картографию установились ранее всего в СССР, где плановое хозяйство нуждалось в разностороннем картографировании страны: уже в 30-х гг. под картографией стали понимать науку о методах и процессах составления и воспроизведения карт, что было прогрессивным явлением по сравнению с прежним представлением о картографии. Однако в тени ещё оставались изучение существа карт и разработка методов их использования. Создание в СССР капитальных картографических трудов (Большого советского атласа мира и др.) потребовало заполнения этого пробела и разработки соответствующих разделов картографии, что привело к её нынешниму определению.
Международные научные связи в области картографии первоначально возникли и развивались в рамках международных географических конгрессов. В частности, их инициативе обязаны созыв Вашингтонской конференции по выбору единого начального меридиана (конгресс 1871 в Антверпене), составление Международной миллионной карты (конгресс 1891 в Берне) и Международной батиметрической карты океанов (конгресс 1899 в Берлине) и т.д. Основание в 1922 Международного географического союза, организующего (наряду с географическими конгрессами) международные комиссии по разработке важнейших проблем науки, содействовало расширению исследований также по картографии (национальные и региональные комплексные атласы, картографирование населения, карты использования земель, международные геоморфологические карты и т.д.). Наконец, создание в 1961 Международной картографической ассоциации обеспечило систематическое исследование проблем картографии на основе сотрудничества заинтересованных стран.
Большой подъем в картографии произошел после совместного (Болгария, Великобритания, Венгрия, ГДР, Италия, Польша, СССР, Чехословакия) составления и выпуска в 1971 г. Международной карты мира масштаба 1: 2500000 с гипсометрическим изображением рельефа, дающая сопоставимое изображение континентов и Мирового океана.
С появлением компютерных технологий появилась цифровая картография. Так, с 80-х годов 20 века стали разрабатываться первые цифровые карты, что послужило возникновению целой науки – геониформатики, занимающейся разработкой географических информационных систем (ГИС).

Назначение экспертных систем
В начале восьмидесятых годов в исследованиях по искусственному интеллекту сформировалось самостоятельное направление, получившее название "экспертные системы" (ЭС). Цель исследований по ЭС состоит в разработке программ, которые при решении задач, трудных для эксперта-человека, получают результаты, не уступающие по качеству и эффективности решениям, получаемым экспертом. Исследователи в области ЭС для названия своей дисциплины часто используют также термин "инженерия знаний", введенный Е.Фейгенбаумом как "привнесение принципов и инструментария исследований из области искусственного интеллекта в решение трудных прикладных проблем, требующих знаний экспертов".
Программные средства (ПС), базирующиеся на технологии экспертных систем, или инженерии знаний (в дальнейшем будем использовать их как синонимы), получили значительное распространение в мире. Важность экспертных систем состоит в следующем:

технология экспертных систем существенно расширяет круг практически значимых задач, решаемых на компьютерах, решение которых приносит значительный экономический эффект;

технология ЭС является важнейшим средством в решении глобальных проблем традиционного программирования: длительность и, следовательно, высокая стоимость разработки сложных приложений;
высокая стоимость сопровождения сложных систем, которая часто в несколько раз превосходит стоимость их разработки; низкий уровень повторной используемости программ и т.п.;

объединение технологии ЭС с технологией традиционного программирования добавляет новые качества к программным продуктам за счет: обеспечения динамичной модификации приложений пользователем, а не программистом; большей "прозрачности" приложения (например, знания хранятся на ограниченном ЕЯ, что не требует комментариев к знаниям, упрощает обучение и сопровождение); лучшей графики; интерфейса и взаимодействия.
По мнению ведущих специалистов , в недалекой перспективе ЭС найдут следующее применение:

ЭС будут играть ведущую роль во всех фазах проектирования, разработки, производства, распределения, продажи, поддержки и оказания услуг;

технология ЭС, получившая коммерческое распространение, обеспечит революционный прорыв в интеграции приложений из готовых интеллектуально-взаимодействующих модулей.
ЭС предназначены для так называемых неформализованных задач, т.е. ЭС не отвергают и не заменяют традиционного подхода к разработке программ, ориентированного на решение формализованных задач.
Неформализованные задачи обычно обладают следующими особенностями:

ошибочностью, неоднозначностью, неполнотой и противоречивостью исходных данных;

ошибочностью, неоднозначностью, неполнотой и противоречивостью знаний о проблемной области и решаемой задаче;

большой размерностью пространства решения, т.е. перебор при поиске решения весьма велик;

динамически изменяющимися данными и знаниями.
Следует подчеркнуть, что неформализованные задачи представляют большой и очень важный класс задач. Многие специалисты считают, что эти задачи являются наиболее массовым классом задач, решаемых ЭВМ.
Экспертные системы и системы искусственного интеллекта отличаются от систем обработки данных тем, что в них в основном используются символьный (а не числовой) способ представления, символьный вывод и эвристический поиск решения (а не исполнение известного алгоритма).
Экспертные системы применяются для решения только трудных практических (не игрушечных) задач. По качеству и эффективности решения экспертные системы не уступают решениям эксперта-человека. Решения экспертных систем обладают "прозрачностью", т.е. могут быть объяснены пользователю на качественном уровне. Это качество экспертных систем обеспечивается их способностью рассуждать о своих знаниях и умозаключениях. Экспертные системы способны пополнять свои знания в ходе взаимодействия с экспертом. Необходимо отметить, что в настоящее время технология экспертных систем используется для решения различных типов задач (интерпретация, предсказание, диагностика, планирование, конструирование, контроль, отладка, инструктаж, управление ) в самых разнообразных проблемных областях, таких, как финансы, нефтяная и газовая промышленность, энергетика, транспорт, фармацевтическое производство, космос, металлургия, горное дело, химия, образование, целлюлозно-бумажная промышленность, телекоммуникации и связь и др.
Коммерческие успехи к фирмам-разработчикам систем искусственного интеллекта (СИИ) пришли не сразу. На протяжении 1960 - 1985 гг. успехи ИИ касались в основном исследовательских разработок, которые демонстрировали пригодность СИИ для практического использования. Начиная примерно с 1985 г. (в массовом масштабе с 1988 - 1990 гг.), в первую очередь ЭС, а в последние годы системы, воспринимающие естественный язык (ЕЯ-системы), и нейронные сети (НС) стали активно использоваться в коммерческих приложениях.
Следует обратить внимание на то, что некоторые специалисты (как правило, специалисты в программировании, а не в ИИ) продолжают утверждать, что ЭС и СИИ не оправдали возлагавшихся на них ожиданий и умерли. Причины таких заблуждений состоят в том, что эти авторы рассматривали ЭС как альтернативу традиционному программированию, т.е. они исходили из того, что ЭС в одиночестве (в изоляции от других программных средств) полностью решают задачи, стоящие перед заказчиком. Надо отметить, что на заре появления ЭС специфика используемых в них языков, технологии разработки приложений и используемого оборудования (например, Lisp-машины) давала основания предполагать, что интеграция ЭС с традиционными, программными системами является сложной и, возможно, невыполнимой задачей при ограничениях, накладываемых реальными приложениями. Однако в настоящее время коммерческие инструментальные средства (ИС) для создания ЭС разрабатываются в полном соответствии с современными технологическими тенденциями традиционного программирования, что снимает проблемы, возникающие при создании интегрированных приложений.
Причины, приведшие СИИ к коммерческому успеху, следующие.
Интегрированность. Разработаны инструментальные средства искусственного интеллекта (ИС ИИ), легко интегрирующиеся с другими информационными технологиями и средствами (с CASE, СУБД, контроллерами, концентраторами данных и т.п.).

Открытость и переносимость. ИС ИИ разрабатываются с соблюдением стандартов, обеспечивающих открытость и переносимость [14].
Использование языков традиционного программирования и рабочих станций. Переход от ИС ИИ, реализованных на языках ИИ (Lisp, Prolog и т.п.), к ИС ИИ, реализованным на языках традиционного программирования (С, C++ и т.п.), упростил обеспечение интегриро-ванности, снизил требования приложений ИИ к быстродействию ЭВМ и объемам оперативной памяти. Использование рабочих станций (вместо ПК) резко увеличило круг приложений, которые могут быть выполнены на ЭВМ с использованием ИС ИИ.
Архитектура клиент-сервер. Разработаны ИС ИИ, поддерживающие распределенные вычисления по архитектуре клиент-сервер, что позволило:снизить стоимость оборудования, используемого в приложениях, децентрализовать приложения, повысить надежность и общую производительность (так как сокращается количество информации, пересылаемой между ЭВМ, и каждый модуль приложения выполняется на адекватном ему оборудовании).
Проблемно/предметно-ориентированные ИС ИИ. Переход от разработок ИС ИИ общего назначения (хотя они не утратили свое значение как средство для создания ориентированных ИС) к проблемно/предметно-ориентированным ИС ИИ [9] обеспечивает: сокращение сроков разработки приложений; увеличение эффективности использования ИС; упрощение и ускорение работы эксперта; повторную используемость информационного и программного обеспечения (объекты,классы,правила,процедуры).

Структура экспертных систем

Типичная статическая ЭС состоит из следующих основных компонентов (рис. 1.):
решателя (интерпретатора);
рабочей памяти (РП), называемой также базой данных (БД);
базы знаний (БЗ);
компонентов приобретения знаний;
объяснительного компонента;
диалогового компонента.
База данных (рабочая память) предназначена для хранения исходных и промежуточных данных решаемой в текущий момент задачи. Этот термин совпадает по названию, но не по смыслу с термином, используемым в информационно-поисковых системах (ИПС) и системах управления базами данных (СУБД) для обозначения всех данных (в первую очередь долгосрочных), хранимых в системе.
База знаний (БЗ) в ЭС предназначена для хранения долгосрочных данных, описывающих рассматриваемую область (а не текущих данных), и правил, описывающих целесообразные преобразования данных этой области.
Решатель, используя исходные данные из рабочей памяти и знания из БЗ, формирует такую последовательность правил, которые, будучи примененными к исходным данным, приводят к решению задачи
Компонент приобретения знаний автоматизирует процесс наполнения ЭС знаниями, осуществляемый пользователем-экспертом.
Объяснительный компонент объясняет, как система получила решение задачи (или почему она не получила решение) и какие знания она при этом использовала, что облегчает эксперту тестирование системы и повышает доверие пользователя к полученному результату.



Диалоговый компонент ориентирован на организацию дружественного общения с пользователем как в ходе решения задач, так и в процессе приобретения знаний и объяснения результатов работы.
В разработке ЭС участвуют представители следующих специальностей:
эксперт в проблемной области, задачи которой будет решать ЭС;
инженер по знаниям - специалист по разработке ЭС (используемые им технологию, методы называют технологией (методами) инженерии знаний);
программист по разработке инструментальных средств (ИС), предназначенных для ускорения разработки ЭС.
Необходимо отметить, что отсутствие среди участников разработки инженеров по знаниям (т. е. их замена программистами) либо приводит к неудаче процесс создания ЭС, либо значительно удлиняет его.
Эксперт определяет знания (данные и правила), характеризующие проблемную область, обеспечивает полноту и правильность введенных в ЭС знаний.
Инженер по знаниям помогает эксперту выявить и структурировать знания, необходимые для работы ЭС; осуществляет выбор того ИС, которое наиболее подходит для данной проблемной области, и определяет способ представления знаний в этом ИС; выделяет и программирует (традиционными средствами) стандартные функции (типичные для данной проблемной области), которые будут использоваться в правилах, вводимых экспертом.
Программист разрабатывает ИС (если ИС разрабатывается заново), содержащее в пределе все основные компоненты ЭС, и осуществляет его сопряжение с той средой, в которой оно будет использовано.
Экспертная система работает в двух режимах: режиме приобретения знаний и в режиме решения задачи (называемом также режимом консультации или режимом использования ЭС).
В режиме приобретения знаний общение с ЭС осуществляет (через посредничество инженера по знаниям) эксперт. В этом режиме эксперт, используя компонент приобретения знаний, наполняет систему знаниями, которые позволяют ЭС в режиме решения самостоятельно (без эксперта) решать задачи из проблемной области. Эксперт описывает проблемную область в виде совокупности данных и правил. Данные определяют объекты, их характеристики и значения, существующие в области экспертизы. Правила определяют способы манипулирования с данными, характерные для рассматриваемой области.
Отметим, что режиму приобретения знаний в традиционном подходе к разработке программ соответствуют этапы алгоритмизации, программирования и отладки, выполняемые программистом. Таким образом, в отличие от традиционного подхода в случае ЭС разработку программ осуществляет не программист, а эксперт (с помощью ЭС), не владеющий программированием.
В режиме консультации общение с ЭС осуществляет конечный пользователь, которого интересует результат и (или) способ его получения. Необходимо отметить, что в зависимости от назначения ЭС пользователь может не быть специалистом в данной проблемной области (в этом случае он обращается к ЭС за результатом, не умея получить его сам), или быть специалистом (в этом случае пользователь может сам получить результат, но он обращается к ЭС с целью либо ускорить процесс получения результата, либо возложить на ЭС рутинную работу). В режиме консультации данные о задаче пользователя после обработки их диалоговым компонентом поступают в рабочую память. Решатель на основе входных данных из рабочей памяти, общих данных о проблемной области и правил из БЗ формирует решение задачи. ЭС при решении задачи не только исполняет предписанную последовательность операции, но и предварительно формирует ее. Если реакция системы не понятна пользователю, то он может потребовать объяснения:
"Почему система задает тот или иной вопрос?", "как ответ, собираемый системой, получен?".
Структуру, приведенную на рис. 1.1, называют структурой статической ЭС. ЭС данного типа используются в тех приложениях, где можно не учитывать изменения окружающего мира, происходящие за время решения задачи. Первые ЭС, получившие практическое использование, были статическими.



На рис. 1.2 показано, что в архитектуру динамической ЭС по сравнению со статической ЭС вводятся два компонента: подсистема моделирования внешнего мира и подсистема связи с внешним окружением. Последняя осуществляет связи с внешним миром через систему датчиков и контроллеров. Кроме того, традиционные компоненты статической ЭС (база знаний и машина вывода) претерпевают существенные изменения, чтобы отразить временную логику происходящих в реальном мире событий.
Подчеркнем, что структура ЭС, представленная на рис. 1.1 и 1.2, отражает только компоненты (функции), и многое остается "за кадром". На рис. 1.3 приведена обобщенная структура современного ИС для создания динамических ЭС, содержащая кроме основных компонентов те возможности, которые позволяют создавать интегрированные приложение в соответствии с современной технологией программирования.

Этапы разработки экспертных систем

Разработка ЭС имеет существенные отличия от разработки обычного программного продукта. Опыт создания ЭС показал, что использование при их разработке методологии, принятой в традиционном программировании, либо чрезмерно затягивает процесс создания ЭС, либо вообще приводит к отрицательному результату.
Использовать ЭС следует только тогда, когда разработка ЭС возможна, оправдана и методы инженерии знаний соответствуют решаемой задаче. Чтобы разработка ЭС была возможной для данного приложения, необходимо одновременное выполнение по крайней мере следующих требований:
1) существуют эксперты в данной области, которые решают задачу значительно лучше, чем начинающие специалисты;
2) эксперты сходятся в оценке предлагаемого решения, иначе нельзя будет оценить качество разработанной ЭС;
3) эксперты способны вербализовать (выразить на естественном языке) и объяснить используемые ими методы, в противном случае трудно рассчитывать на то, что знания экспертов будут "извлечены" и вложены в ЭС;
4) решение задачи требует только рассуждений, а не действий;
5) задача не должна быть слишком трудной (т.е. ее решение должно занимать у эксперта несколько часов или дней, а не недель);
6) задача хотя и не должна быть выражена в формальном виде, но все же должна относиться к достаточно "понятной" и структурированной области, т.е. должны быть выделены основные понятия, отношения и известные (хотя бы эксперту) способы получения решения задачи;
7) решение задачи не должно в значительной степени использовать "здравый смысл" (т.е. широкий спектр общих сведений о мире и о способе его функционирования, которые знает и умеет использовать любой нормальный человек), так как подобные знания пока не удается (в достаточном количестве) вложить в системы искусственного интеллекта.
Использование ЭС в данном приложении может быть возможно, но не оправдано. Применение ЭС может быть оправдано одним из следующих факторов:

решение задачи принесет значительный эффект, например экономический;

использование человека-эксперта невозможно либо из-за недостаточного количества экспертов, либо из-за необходимости выполнять экспертизу одновременно в различных местах;

использование ЭС целесообразно в тех случаях, когда при передаче информации эксперту происходит недопустимая потеря времени или информации;

использование ЭС целесообразно при необходимости решать задачу в окружении, враждебном для человека.

Приложение соответствует методам ЭС, если решаемая задача обладает совокупностью следующих характеристик:
1) задача может быть естественным образом решена посредством манипуляции с символами (т.е. с помощью символических рассуждений), а не манипуляций с числами, как принято в математических методах и в традиционном программировании;
2) задача должна иметь эвристическую, а не алгоритмическую природу, т.е. ее решение должно требовать применения эвристических правил. Задачи, которые могут быть гарантированно решены (с соблюдением заданных ограничений) с помощью некоторых формальных процедур, не подходят для применения ЭС
3) задача должна быть достаточно сложна, чтобы оправдать затраты на разработку ЭС. Однако она не должна быть чрезмерно сложной (решение занимает у эксперта часы, а не недели), чтобы ЭС могла ее решать;
4) задача должна быть достаточно узкой, чтобы решаться методами ЭС, и практически значимой.
При разработке ЭС, как правило, используется концепция "быстрого прототипа". Суть этой концепции состоит в том, что разработчики не пытаются сразу построить конечный продукт. На начальном этапе они создают прототип (прототипы) ЭС. Прототипы должны удовлетворять двум противоречивым требованиям: с одной стороны, они должны решать типичные задачи конкретного приложения, а с другой - время и трудоемкость их разработки должны быть весьма незначительны, чтобы можно было максимально запараллелить процесс накопления и отладки знаний (осуществляемый экспертом) с процессом выбора (разработки) программных средств (осуществляемым инженером по знаниям и программистом). Для удовлетворения указанным требованиям, как правило, при создании прототипа используются разнообразные средства, ускоряющие процесс проектирования.
Прототип должен продемонстрировать пригодность методов инженерии знаний для данного приложения. В случае успеха эксперт с помощью инженера по знаниям расширяет знания прототипа о проблемной области. При неудаче может потребоваться разработка нового прототипа или разработчики могут прийти к выводу о непригодности методов ЭС для данного приложения. По мере увеличения знаний прототип может достигнуть такого состояния, когда он успешно решает все задачи данного приложения. Преобразование прототипа ЭС в конечный продукт обычно приводит к перепрограммированию ЭС на языках низкого уровня, обеспечивающих как увеличение быстродействия ЭС, так и уменьшение требуемой памяти. Трудоемкость и время создания ЭС в значительной степени зависят от типа используемого инструментария.
В ходе работ по созданию ЭС сложилась определенная технология их разработки, включающая шесть следующих этапов (рис. 1.4):
идентификацию, концептуализацию, формализацию, выполнение, тестирование, опытную эксплуатацию. На этапе идентификации определяются задачи, которые подлежат решению, выявляются цели разработки, определяются эксперты и типы пользователей.




На этапе концептуализации проводится содержательный анализ проблемной области, выявляются используемые понятия и их взаимосвязи, определяются методы решения задач.
На этапе формализации выбираются ИС и определяются способы представления всех видов знаний, формализуются основные понятия, определяются способы интерпретации знаний, моделируется работа системы, оценивается адекватность целям системы зафиксированных понятий, методов решений, средств представления и манипулирования знаниями.
На этапе выполнения осуществляется наполнение экспертом базы знаний. В связи с тем, что основой ЭС являются знания, данный этап является наиболее важным и наиболее трудоемким этапом разработки ЭС. Процесс приобретения знаний разделяют на извлечение знаний из эксперта, организацию знаний, обеспечивающую эффективную работу системы, и представление знаний в виде, понятном ЭС. Процесс приобретения знаний осуществляется инженером по знаниям на основе анализа деятельности эксперта по решению реальных задач.

Интерфейс с конечным пользователем
Система G2 предоставляет разработчику богатые возможности для формирования простого, ясного и выразительного графического интерфейса с пользователем с элементами мультипликации. Предлагаемый инструментарий позволяет наглядно отображать технологические процессы практически неограниченной сложности на разных уровнях абстракции и детализации. Кроме того, графическое отображение взаимосвязей между объектами приложения может напрямую использоваться в декларативных конструкциях языка описания знаний.
RTworks не обладает собственными средствами для отображения текущего состояния управляемого процесса. Разработчик приложения вынужден использовать систему Dataview фирмы VI Corporation, что в значительной степени ограничивает его возможности.
Интерфейс с пользователем TDC Expert ограничен возможностями системы TDC 3000, т.е. взаимодействие с конечным пользователем
ограничивается текстовым режимом работы.
Представление знаний в экспертных системах
Первый и основной вопрос, который надо решить при представлении знаний, - это вопрос определения состава знаний, т.е. определение того, "ЧТО ПРЕДСТАВЛЯТЬ" в экспертной системе. Второй вопрос касается того, "КАК ПРЕДСТАВЛЯТЬ" знания. Необходимо отметить, что эти две проблемы не являются независимыми. Действительно, выбранный способ представления может оказаться непригодным в принципе либо неэффективным для выражения некоторых знаний.
По нашему мнению, вопрос "КАК ПРЕДСТАВЛЯТЬ" можно разделить на две в значительной степени независимые задачи: как организовать (структурировать) знания и как представить знания в выбранном формализме.
Стремление выделить организацию знаний в самостоятельную задачу вызвано, в частности, тем, что эта задача возникает для любого языка представления и способы решения этой задачи являются одинаковыми (либо сходными) вне зависимости от используемого формализма.
Итак, в круг вопросов, решаемых при представлении знаний, будем включать следующие:
определение состава представляемых знаний;
организацию знаний;
представление знаний, т.е. определение модели представления. Состав знаний ЭС определяется следующими факторами:
проблемной средой;
архитектурой экспертной системы;
потребностями и целями пользователей;
языком общения
В соответствии с общей схемой статической экспертной системы (см. рис. 1.1) для ее функционирования требуются следующие знания:


знания о процессе решения задачи (т.е. управляющие знания), используемые интерпретатором (решателем);

знания о языке общения и способах организации диалога, используемые лингвистическим процессором (диалоговым компонентом);

знания о способах представления и модификации знаний, используемые компонентом приобретения знаний;

поддерживающие структурные и управляющие знания, используемые объяснительным компонентом.

Для динамической ЭС, кроме того, необходимы следующие знания:
1) знания о методах взаимодействия с внешним окружением;
2) знания о модели внешнего мира.
Зависимость состава знаний от требований пользователя проявляется в следующем:

какие задачи (из общего набора задач) и с какими данными хочет решать пользователь;

каковы предпочтительные способы и методы решения;

при каких ограничениях на количество результатов и способы их получения должна быть решена задача;

каковы требования к языку общения и организации диалога;

какова степень общности (конкретности) знаний о проблемной области, доступная пользователю;

каковы цели пользователей.

Состав знаний о языке общения зависит как от языка общения, так и от требуемого уровня понимания.
С учетом архитектуры экспертной системы знания целесообразно делить на интерпретируемые и неинтерпретируемые . К первому типу относятся те знания, которые способен интерпретировать решатель (интерпретатор). Все остальные знания относятся ко второму типу. Решатель не знает их структуры и содержания. Если эти знания используются каким-либо компонентом системы, то он не "осознает" этих знаний. Неинтерпретируемые знания подразделяются на вспомогательные знания, хранящие информацию о лексике и грамматике языка общения, информацию о структуре диалога, и поддерживающие знания. Вспомогательные знания обрабатываются естественно-языковой компонентой, но ход этой обработки решатель не осознает, так как этот этап обработки входных сообщений является вспомогательным для проведения экспертизы. Поддерживающие знания используются при создании системы и при выполнении объяснений. Поддерживающие знания выполняют роль описаний (обоснований) как интерпретируемых знаний, так и действий системы. Поддерживающие знания подразделяются на технологические и семантические. Технологические поддерживающие знания содержат сведения о времени создания описываемых ими знаний, об авторе знаний и т.п. Семантические поддерживающие знания содержат смысловое описание этих знаний. Они содержат информацию о причинах ввода знаний, о назначении знаний, описывают способ использования знаний и получаемый эффект. Поддерживающие знания имеют описательный характер.

Интерпретируемые знания можно разделить на предметные знания, управляющие знания и знания о представлении. Знания о представлении содержат информацию о том, каким образом (в каких структурах) в системе представлены интерпретируемые знания.
Предметные знания содержат данные о предметной области и способах преобразования этих данных при решении поставленных задач. Отметим, что по отношению к предметным знаниям знания о представлении и знания об управлении являются метазнаниями. В предметных знаниях можно выделить описатели и собственно предметные знания. Описатели содержат определенную информацию о предметных знаниях, такую, как коэффициент определенности правил и данных, меры важности и сложности. Собственно предметные знания разбиваются на факты и исполняемые утверждения. Факты определяют возможные значения сущностей и характеристик предметной области. Исполняемые утверждения содержат информацию о том, как можно изменять описание предметной области в ходе решения задач. Говоря другими словами, исполняемые утверждения - это знания, задающие процедуры обработки. Однако мы избегаем использовать термин "процедурные знания", так как хотим подчеркнуть, что эти знания могут быть заданы не только в процедурной, но и в декларативной форме.
Управляющие знания можно разделить на фокусирующие и решающие. Фокусирующие знания описывают, какие знания следует использовать в той или иной ситуации. Обычно фокусирующие знания содержат сведения о наиболее перспективных объектах или правилах, которые целесообразно использовать при проверке соответствующих гипотез (см. п. 9.2). В первом случае внимание фокусируется на элементах рабочей памяти, во втором - на правилах базы знаний. Решающие знания содержат информацию, используемую для выбора способа интерпретации знаний, подходящего к текущей ситуации. Эти знания применяются для выбора стратегий или эвристик, наиболее эффективных для решения данной задачи.
Качественные и количественные показатели экспертной системы могут быть значительно улучшены за счет использования метазнании, т.е. знаний о знаниях. Метазнания не представляют некоторую единую сущность, они могут применяться для достижения различных целей. Перечислим возможные назначения метазнаний :
1) метазнания в виде стратегических метаправил используются для выбора релевантных правил ;
2) метазнания используются для обоснования целесообразности применения правил из области экспертизы;
3) метаправила используются для обнаружения синтаксических и семантических ошибок в предметных правилах;
4) метаправила позволяют системе адаптироваться к окружению путем перестройки предметных правил и функций;
5) метаправила позволяют явно указать возможности и ограничения системы, т.е. определить, что система знает, а что не знает.
Вопросы организации знаний необходимо рассматривать в любом представлении, и их решение в значительной степени не зависит от выбранного способа (модели) представления. Выделим следующие аспекты проблемы организации знаний :

организация знаний по уровням представления и по уровням детальности;

организация знаний в рабочей памяти;

организация знаний в базе знаний.

Уровни представления и уровни детальности
Для того чтобы экспертная система могла управлять процессом поиска решения, была способна приобретать новые знания и объяснять свои действия, она должна уметь не только использовать свои знания, но и обладать способностью понимать и исследовать их, т.е. экспертная система должна иметь знания о том, как представлены ее знания о проблемной среде. Если знания о проблемной среде назвать знаниями нулевого уровня представления, то первый уровень представления содержит метазнания, т.е. знания о том, как представлены во внутреннем мире системы знания нулевого уровня. Первый уровень содержит знания о том, какие средства используются для представления знаний нулевого уровня. Знания первого уровня играют существенную роль при управлении процессом решения, при приобретении и объяснении действий системы. В связи с тем, что знания первого уровня не содержат ссылок на знания нулевого уровня, знания первого уровня независимы от проблемной среды.
Число уровней представления может быть больше двух. Второй Уровень представления содержит сведения о знаниях первого уровня, т.е. знания о представлении базовых понятий первого уровня. Разделение знаний по уровням представления обеспечивает расширение области применимости системы.
Выделение уровней детальности позволяет рассматривать знания с различной степенью подробности. Количество уровней детальности во многом определяется спецификой решаемых задач, объемом знаний и способом их представления. Как правило, выделяется не менее трех уровней детальности, отражающих соответственно общую, логическую и физическую организацию знаний. Введение нескольких уровней детальности обеспечивает дополнительную степень гибкости системы, так как позволяет производить изменения на одном уровне, не затрагивая другие. Изменения на одном уровне детальности могут приводить к дополнительным изменениям на этом же уровне , что оказывается необходимым для обеспечения согласованности структур данных и программ. Однако наличие различных уровней препятствует распространению изменений с одного уровня на другие.
Организация знаний в рабочей системе
Рабочая память (РП) экспертных систем предназначена для хранения данных. Данные в рабочей памяти могут быть однородны или разделяются на уровни по типам данных. В последнем случае на каждом уровне рабочей памяти хранятся данные соответствующего типа. Выделение уровней усложняет структуру экспертной системы, но делает систему более эффективной. Например, можно выделить уровень планов , уровень агенды (упорядоченного списка правил, готовых к выполнению) и уровень данных предметной области (уровень решений).
В современных экспертных системах данные в рабочей памяти рассматриваются как изолированные или как связанные. В первом случае рабочая память состоит из множества простых элементов , а во втором - из одного или нескольких (при нескольких уровнях в РП) сложных элементов (например, объектов). При этом сложный элемент соответствует множеству простых, объединенных в единую сущность. Теоретически оба подхода обеспечивают полноту, но использование изолированных элементов в сложных предметных областях приводит к потере эффективности.
Данные в РП в простейшем случае являются константами и (или) переменными. При этом переменные могут трактоваться как характеристики некоторого объекта, а константы - как значения соответствующих характеристик. Если в РП требуется анализировать одновременно несколько различных объектов, описывающих текущую проблемную ситуацию, то необходимо указывать, к каким объектам относятся рассматриваемые характеристики. Одним из способов решения этой задачи является явное указание того, к какому объекту относится характеристика.
Если РП состоит из сложных элементов, то связь между отдельными объектами указывается явно, например заданием семантических отношений. При этом каждый объект может иметь свою внутреннюю структуру. Необходимо отметить, что для ускорения поиска и сопоставления данные в РП могут быть связаны не только логически, но и ассоциативно.

Организация знаний в базе данных
Показателем интеллектуальности системы с точки зрения представления знаний считается способность системы использовать в нужный момент необходимые (релевантные) знания. Системы, не имеющие средств для определения релевантных знаний, неизбежно сталкиваются с проблемой "комбинаторного взрыва". Можно утверждать, что эта проблема является одной из основных причин, ограничивающих сферу применения экспертных систем. В проблеме доступа к знаниям можно выделить три аспекта: связность знаний и данных, механизм доступа к знаниям и способ сопоставления.
Связность {агрегация) знаний является основным способом, обеспечивающим ускорение поиска релевантных знаний. Большинство специалистов пришли к убеждению, что знания следует организовывать вокруг наиболее важных объектов (сущностей) предметной области. Все знания, характеризующие некоторую сущность, связываются и представляются в виде отдельного объекта. При подобной организации знаний, если системе потребовалась информация о некоторой сущности, то она ищет объект, описывающий эту сущность, а затем уже внутри объекта отыскивает информацию о данной сущности. В объектах целесообразно выделять два типа связок между элементами: внешние и внутренние. Внутренние связки объединяют элементы в единый объект и предназначены для выражения структуры объекта. Внешние связки отражают взаимозависимости, существующие между объектами в области экспертизы. Многие исследователи классифицируют внешние связки на логические и ассоциативные. Логические связки выражают семантические отношения между элементами знаний. Ассоциативные связки предназначены для обеспечения взаимосвязей, способствующих ускорению процесса поиска релевантных знаний.
Основной проблемой при работе с большой базой знаний является проблема поиска знаний, релевантных решаемой задаче. В связи с тем, что в обрабатываемых данных может не содержаться явных указаний на значения, требуемые для их обработки, необходим более общий механизм доступа, чем метод прямого доступа (метод явных ссылок). Задача этого механизма состоит в том, чтобы по некоторому описанию сущности , имеющемуся в рабочей памяти, найти , базе знаний объекты, удовлетворяющие этому описанию. Очевидно, что упорядочение и структурирование знаний могут значительно ускорить процесс поиска.
Нахождение желаемых объектов в общем случае уместно рассматривать как двухэтапный процесс. На первом этапе, соответствующем процессу выбора по ассоциативным связкам, совершается предварительный выбор в базе знаний потенциальных кандидатов на роль желаемых объектов. На втором этапе путем выполнения операции сопоставления потенциальных кандидатов с описаниями кандидатов осуществляется окончательный выбор искомых объектов. При организации подобного механизма доступа возникают определенные трудности: Как выбрать критерий пригодности кандидата? Как организовать работу в конфликтных ситуациях? и т.п.
Операция сопоставления может использоваться не только как средство выбора нужного объекта из множества кандидатов; она может быть использована для классификации, подтверждения, декомпозиции и коррекции. Для идентификации неизвестного объекта он может быть сопоставлен с некоторыми известными образцами. Это позволит классифицировать неизвестный объект как такой известный образец, при сопоставлении с которым были получены лучшие результаты. При поиске сопоставление используется для подтверждения некоторых кандидатов из множества возможных. Если осуществлять сопоставление некоторого известного объекта с неизвестным описанием, то в случае успешного сопоставления будет осуществлена частичная декомпозиция описания.
Операции сопоставления весьма разнообразны. Обычно выделяют следующие их формы: синтаксическое, параметрическое, семантическое и принуждаемое сопоставления. В случае синтаксического сопоставления соотносят формы (образцы), а не содержание объектов. Успешным является сопоставление, в результате которого образцы оказываются идентичными. Обычно считается, что переменная одного образца может быть идентична любой константе (или выражению) другого образца. Иногда на переменные, входящие в образец, накладывают требования, определяющие тип констант, с которыми они могут сопоставляться. Результат синтаксического сопоставления является бинарным: образцы сопоставляются или не сопоставляются . В параметрическом сопоставлении вводится параметр, определяющий степень сопоставления. В случае семантического сопоставления соотносятся не образцы объектов, а их функции. В случае принуждаемого сопоставления один сопоставляемый образец рассматривается с точки зрения другого. В отличие от других типов сопоставления здесь всегда может быть получен положительный результат. Вопрос состоит в силе принуждения. Принуждение могут выполнять специальные процедуры, связываемые с объектами. Если эти процедуры не в состоянии осуществить сопоставление, то система сообщает, что успех может быть достигнут только в том случае, если определенные части рассматриваемых сущностей можно считать сопоставляющимися.

Методы поиска решений в экспертных системах
Методы решения задач, основанные на сведении их к поиску, зависят от психодиагностика в психосоматике, а также другие системы. особенностей предметной области, в которой решается задача, и от требований, предъявляемых пользователем к решению. Особенности предметной области с точки зрения методов решения можно характеризовать следующими параметрами:

размер, определяющий объем пространства, в котором предстоит искать решение;

изменяемость области, характеризует степень изменяемости области во времени и пространстве (здесь будем выделять статические и динамические области);

полнота модели, описывающей область, характеризует адекватность модели, используемой для описания данной области. Обычно если модель не полна, то для описания области используют несколько моделей, дополняющих друг друга за счет отражения различных свойств предметной области;

определенность данных о решаемой задаче, характеризует степень точности (ошибочности) и полноты (неполноты) данных. Точность (ошибочность) является показателем того, что предметная область с точки зрения решаемых задач описана точными или неточными данными; под полнотой (неполнотой) данных понимается достаточность (недостаточность) входных данных для однозначного решения задачи.
Требования пользователя к результату задачи, решаемой с помощью поиска, можно характеризовать количеством решений и свойствами результата и (или) способом его получения. Параметр "количество решений" может принимать следующие основные значения: одно решение, несколько решений, все решения. Параметр "свойства" задает ограничения, которым должен удовлетворять полученный результат или способ его получения. Так, например, для системы, выдающей рекомендации по лечению больных, пользователь может указать требование не использовать некоторое лекарство (в связи с его отсутствием или в связи с тем, что оно противопоказано данному пациенту). Параметр "свойства" может определять и такие особенности, как время решения ("не более чем", "диапазон времени" и т.п.), объем памяти, используемой для получения результата, указание об обязательности (невозможности) использования каких-либо знаний (данных) и т.п.
Итак, сложность задачи, определяемая вышеприведенным набором параметров, варьируется от простых задач малой размерности с неизменяемыми определенными данными и отсутствием ограничений на результат и способ его получения до сложных задач большой размерности с изменяемыми, ошибочными и неполными данными и произвольными ограничениями на результат и способ его получения. Из общих соображений ясно, что каким-либо одним методом нельзя решить все задачи. Обычно одни методы превосходят другие только по некоторым из перечисленных параметров.
Рассмотренные ниже методы могут работать в статических и динамических проблемных средах. Для того чтобы они работали в условиях динамики, необходимо учитывать время жизни значений переменных, источник данных для переменных, а также обеспечивать возможность хранения истории значений переменных, моделирования внешнего окружения и оперирования временными категориями в правилах.
Существующие методы решения задач, используемые в экспертных системах, можно классифицировать следующим образом:

методы поиска в одном пространстве - методы, предназначенные для использования в следующих условиях: области небольшой размерности, полнота модели, точные и полные данные;

методы поиска в иерархических пространствах - методы, предназначенные для работы в областях большой размерности;

методы поиска при неточных и неполных данных ;

методы поиска, использующие несколько моделей, предназначенные для работы с областями, для адекватного описания которых одной модели недостаточно.

Предполагается, что перечисленные методы при необходимости должны объединяться для того, чтобы позволить решать задачи сложность которых возрастает одновременно по нескольким параметрам.

Инструментальный Комплекс Для Создания Статических Экспертных Систем (На Примере Интегрированного Комплекса Эко)
Рассмотрим особенности инструментальных средств для создания статических ЭС на примере комплекса ЭКО, разработанного в РосНИИ ИТ и АП. Наиболее успешно комплекс применяется для создания ЭС, решающих задачи диагностики (технической и медицинской), эвристического оценивания (риска, надежности и т.д.), качественного прогнозирования, а также обучения.
Комплекс ЭКО используется: для создания коммерческих и промышленных экспертных систем на персональных ЭВМ, а также для быстрого создания прототипов экспертных систем с целью определения применимости методов инженерии знаний в некоторой конкретной проблемной области.
На основе комплекса ЭКО было разработано более 100 прикладных экспертных систем. Среди них отметим следующие:

поиск одиночных неисправностей в персональном компьютере;

оценка состояния гидротехнического сооружения (Чарвакская ГЭС);

подготовка деловых писем при ведении переписки с зарубежными партнерами;

проведение скрининговой оценки иммунологического статуса;

оценка показаний микробиологического обследования пациента, страдающего неспецифическими хроническими заболеваниями легких;

Средства представления знаний и стратегии управления
Комплекс ЭКО включает три компонента.
Ядром комплекса является интегрированная оболочка экспертных систем ЭКО, которая обеспечивает быстрое создание эффективных приложений для решения задач анализа в статических проблемных средах типа 1 и 2.
При разработке средств представления знаний оболочки преследовались две основные цели: эффективное решение достаточно широкого и практически значимого класса задач средствами персональных компьютеров; гибкие возможности по описанию пользовательского интерфейса и проведению консультации в конкретных приложениях. При представлении знаний в оболочке используются специализированные (частные) -утверждения типа "атрибут - значение" и частные правила, что позволяет исключить ресурсоемкую операцию сопоставления по образцу и добиться эффективности разрабатываемых приложений. Выразительные возможности оболочки удалось существенно расширить за счет интегрированности, обеспечиваемой путем вызова внешних программ через сценарий консультации и стыковки с базами данных (ПИРС и dBase IV) и внешними программами. В оболочке ЭКО обеспечивается слабая структуризация БЗ за счет ее разделения на отдельные компоненты - для решения отдельных подзадач в проблемной среде - модели (понятию "модель" ЭКО соответствует понятие "модуль" базы знаний системы G2).
С точки зрения технологии разработки ЭС оболочка поддерживает подходы, основанные на поверхностных знаниях и структурировании процесса решения.
Оболочка функционирует в двух режимах: в режиме приобретения знаний и в режиме консультации (решения задач). В первом режиме разработчик ЭС средствами диалогового редактора вводит в БЗ описание конкретного приложения в терминах языка представления знаний оболочки. Это описание компилируется в сеть вывода с прямыми адресными ссылками на конкретные утверждения и правила. Во втором режиме оболочка решает конкретные задачи пользователя в диалоговом или пакетном режиме. При этом решения выводятся от целей к данным (обратное рассуждение).
Для расширения возможностей оболочки по работе с глубинными знаниями комплекс ЭКО может быть дополнен компонентом К-ЭКО (конкретизатором знаний), который позволяет описывать закономерности в проблемных средах в терминах общих (абстрактных) объектов и правил. К-ЭКО используется на этапе приобретения знаний вместо диалогового редактора оболочки для преобразования общих описаний в конкретные сети вывода, допускающие эффективный вывод решений средствами оболочки ЭКО. Таким образом, использование конкретизатора обеспечивает возможность работы с проблемными средами типа 2 (см. гл.З).
Третий компонент комплекса - система ИЛИС, позволяющая создавать ЭС в статических проблемных средах за счет индуктивного обобщения данных (примеров) и предназначенная для использования в тех приложениях, где отсутствие правил, отражающих закономерности в проблемной среде, возмещается обширным экспериментальным материалом. Система ИЛИС обеспечивает автоматическое формирование простейших конкретных правил и автономное решение задач на их основе; при этом используется жесткая схема диалога с пользователем. Поскольку при создании реальных приложений эксперты представляют, как правило, и знания о закономерностях в проблемной среде, и экспериментальный материал (для решения частных подзадач), возникает необходимость в использовании правил, сформированных системой ИЛИС, в рамках более сложных средств представления знаний. Комплекс ЭКО обеспечивает автоматический перевод таких правил в формат оболочки ЭКО. В результате удается получить полное (адекватное) представление реальной проблемной среды, кроме того, задать гибкое описание организации взаимодействия ЭС с конечным пользователем.

Инструментальный комплекс для создания экспертных систем реального времени (на примере интегрированной среды g2-gensym corp., Сша)
История развития ИС для создания ЭС реального времени началась в 1985 г., когда фирма Lisp Machine Inc. выпустила систему Picon для символьных ЭВМ Symbolics. Успех этого ИС привел к тому, что группа ведущих разработчиков Picon в 1986 г. образовала частную фирму Gensym, которая, значительно развив идеи, заложенные в Picon, в 1988 г. вышла на рынок с ИС под названием G2, версия 1.0. В настоящее время функционирует версия 4.2 и готовится к выпуску версия 5.0.
Основное предназначение программных продуктов фирмы Gensym (США) - помочь предприятиям сохранять и использовать знания и опыт их наиболее талантливых и квалифицированных сотрудников в интеллектуальных системах реального времени, повышающих качество продукции, надежность и безопасность производства и снижающих производственные издержки. О том, как фирме Gensym удается справиться с этой задачей, говорит хотя бы то, что сегодня ей принадлежат 50% мирового рынка экспертных систем, используемых в системах управления.
С отставанием от Gensym на 2 - 3 года другие фирмы начали создавать свои ИС для ЭС РВ. С точки зрения независимых экспертов NASA, проводивших комплексное исследование характеристик и возможностей некоторых из перечисленных систем, в настоящее время наиболее продвинутым ИС, безусловно, остается G2 (Gensym, США); следующие места со значительным отставанием (реализовано менее 50% возможностей G2) занимают RTWorks - фирма Talarian (США), COMDALE/C (Comdale Techn. - Канада), COGSYS (SC - США), ILOG Rules (ILOG - Франция).
Классы задач, для которых предназначена G2 и подобные ей системы:

мониторинг в реальном масштабе времени;

системы управления верхнего уровня;

системы обнаружения неисправностей;

диагностика;

составление расписаний;

планирование;

оптимизация;

системы - советчики оператора;

системы проектирования.

Инструментальные средства фирмы Gensym являются эволюционным шагом в развитии традиционных экспертных систем от статических предметных областей к динамическим. Немалую долю успеха фирме Gensym обеспечивают основные принципы, которых она придерживается в своих новых разработках:

проблемно/предметная ориентация;

следование стандартам;

независимость от вычислительной платформы;

совместимость снизу-вверх с предыдущими версиями;

универсальные возможности, не зависимые от решаемой задачи;

обеспечение технологической основы для прикладных систем;

комфортная среда разработки;

поиск новых путей развития технологии;

распределенная архитектура клиент-сервер;

высокая производительность.

Основным достоинством оболочки экспертных систем G2 для российских пользователей является возможность применять ее как интегрирующий компонент, позволяющий за счет открытости интерфейсов и поддержки широкого спектра вычислительных платформ легко объединить уже существующие, разрозненные средства автоматизации в единую комплексную систему управления, охватывающую все аспекты производственной деятельности - от формирования портфеля заказов до управления технологическим процессом и отгрузки готовой продукции. Это особенно важно для отечественных предприятий, парк технических и программных средств которых формировался по большей части бессистемно, под влиянием резких колебаний в экономике.

Кроме системы G2, как базового средства разработки, фирма Gensym предлагает комплекс проблемно/предметно-ориентированных расширений для быстрой реализации сложных динамических систем на основе специализированных графических языков, включающих параметризуемые операторные блоки для представления элементов технологического процесса и типовых задач обработки информации. Набор инструментальных сред фирмы Gensym, сгруппированный по проблемной ориентации, охватывает все стадии производственного процесса и выглядит следующим образом:

интеллектуальное управление производством - G2, G2 Diagnostic Assistant (GDA), NeurOn-Line (NOL), Statistical Process Control (SPC), BatchDesign_Kit;

оперативное планирование - G2, G2 Scheduling Toolkit (GST), Dynamic Scheduling Packadge (DSP);

разработка и моделирование производственных процессов - G2, ReThink, BatchDesign_Kit;

управление операциями и корпоративными сетями - G2, Fault Expert.

Контрольные вопросы:
1.Поиск и выборка картографических данных?
2.Основные положения архитектуры ГИС?

Литература
1. Израэль Ю. А. Экология и контроль состояния природной среды. Ленинград 1984 г
2. Cоколов В. Е., Базилевич Н. И. Теоретические основы и опыт экологического мониторинга. Москва - 1983 г.
3. Геосистемный мониторинг. Строение и функционирование геосистем.М.1986г




1

2

3

1

2

3

4

1

2

3

4

ID
Владелец
H, мм.
X
Y

1
Сидоров
44
1,4
1,2

2
Петрова
112
3,3
0,4

3
Иванова
83
2,1
1,9

4
Федоров
67
3,3
3,1



Колодцы

Сущность «Озеро»

Сущность «остров»

Сущность «остров»

Область 1

Область 3

Область 2

Сложный объект




Приложенные файлы

  • doc 18356893
    Размер файла: 1 018 kB Загрузок: 0

Добавить комментарий