автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Информационное обеспечение систем анализа состояния геотехнических объектов на основе математико-геоинформационного моделирования

На правах рукописи

ГВОЗДЕВ Владимир Ефимович

ШФОРМАЦНОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ СИСТЕМ АНАЛИЗА СОСТОЯНИЯ ГЕОТЕХНИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ НА ОСНОВЕ МАТЕМАТИКО-ГЕОИНФОРМАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ (па примере Республики Башкортостан)

Специальность: 05.13.06 - Автоматизированные системы управления

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Научный консультант: заслуженный деятель науки н техники РФ, доктор техн. наук, профессор Б.Г. Ильясов

Уфа 19 99

Работа выполнена на кафедре технической кибернетики Уфимского государственного авиацио: технического университета и в отделе экологического мониторинга Научно-исследовательского института безопасности жизнедеятельное Республики Башкортостан

Официальные оппоненты:

Доктор технических наук, профессор В. А. Витгах Доктор технических наук, профессор Э. А. Мухачева Доктор физ.-мат. наук, профессор С.И. Спмвак

Ведущая организации:

Институт промышленной экологии УрО РАН (г. Екатеринбург)

Защита диссертации состоится 16 февраля 2000 г. в 10ЙО часов на заседании диссертационного совета ДР - 063.17.34 Уфимского государственного авиационного технического универсиге По адресу: 450000, Уфа-центр, ул. К. Маркса 12, УГАТУ

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета

0 7

Автореферат разослан декабря 1999 г.

Ученый секретарь /) , /

Си ^

диссертационного совета . [ Сц^^о-Афр« В.В. Мироно]

ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы

В «Повестке дня на XXI век», принятой в Рио-де-Жанейро (1992 год), мечалось, что как национальная, так и региональная политика государств в [стоящее время должна строится на основе долгосрочной стратегии :тойчивого развития. Это предполагает, что процесс принятия решений как I общегосударственном, так и на региональном уровнях должен :новываться на полной интеграции экономических, социальных и ;ологических проблем. Политика в области экономики, финансов, (ергетики, сельского хозяйства, транспорта и торговли правительством юдеральным и региональным) должна формироваться с обязательным ютом вопросов окружающей природной среды и человеческого развития.

Особо подчеркивается, что одним из необходимых условий принятия )фективных решений, направленных на экологически устойчивое развитие, ¡ляется обеспечение местных органов власти полной, достоверной (формацией о текущем и прогнозируемом состоянии природных сред, что 'здает основу для перехода от «реактивного» подхода, суть которого одится к устранению уже имеющего место негативного изменения стояния окружающей среды в результате хозяйственной деятельности, к гревентивному» подходу, основанному на управлении на базе прогнозных (енок возможных последствий хозяйственной деятельности.

Информационное обеспечение систем анализа состояния геотехнических 'Ъектов (ГТО), под которыми понимается совокупность природных и хнических объектов, находящихся в тесной взаимосвязи и формирующих еду жизни человека, является необходимым условием обеспечения ологической безопасности в промышленно развитых регионах, к числу торых относится Республика Башкортостан.

Для решения проблемы информационного обеспечения систем анализа стоянием ГТО отечественными и зарубежными учеными предпринимаются ачительные усилия в следующих направлениях:

1. Разработке концептуальных и теоретических вопросов, связанных с рмированием системы показателей и критериев состояния ГТО [узалевский А.А., Мамин Р.Т., Курамшина Н.Г., Доденко В.К. и др.).

2. Разработке теоретических основ и методов построения и обеспечения нкционирования систем экологического мониторинга как аппаратно-эграммных комплексов, предназначенных для сбора, передачи, хранения, ;тематизации, обработки, представления и отображения территориально-

распределенных данных, характеризующих техногенное воздействш состояние природных компонентов (Израэль Ю.А., Капралов Е.В., Па С .В., Хамитов Р.З., Cowan D.D., Munn R.E., Wiergma G.B. и др).

3. Разработке математических, математико-картографических математико-геоинформациониых моделей, предназначенных для исследов; территориальной и временной изменчивости параметров техноген; воздействия и природной среды, а также выявления и исследов; особенностей стохастических взаимосвязей между параметрами (Пет В.В., Васильев О.В., Берлянт A.M., Бочаров М.К., Горстко А.Б., Дэвис , Свирежев Ю.М., Пых 10.А. и др.).

4. Разработке теоретических основ и методов построения слож информационных систем, предназначенных для гибкого обслужив; разнородных информационных запросов на основе комплексной обраб< разноаспектной информации (Глушков В.М., Барзилович И.Л., Стогний / Мамиконов А.Г., Васкевич Д., Чеппел Д., Gutller R., Denzer R., LcnzRJMn;

5. Разработке прикладного программного обеспечения, реализую! математические, математико-картографические и матсмат геоинформационные модели, предназначенные для исследования (Горстко А.Б., Данченко В.К., Крысанов В., Пенешсо В.В., Корзухин М.Д., P., Peters D.G., Mugge h., Lombard R. и др.).

Значительное место в информационном обеспечении систем ana. состояния ГТО занимает решение разноплановых задач моделирова Однако сложившаяся к настоящему времени практика исследования методами математического, математико-картографического и матсмат геоинформационного моделирования направлена на решение частных з: исследовательского характера, осуществляется вне рамок существующих с информационного обеспечения государственных органов и оргашш занятых управлением состоянием геотехнических объектов, что снижает эффективность функционирования системы информационного обеспечен целом, так и значимость самих методов моделирования. Это связано с тем, к настоящему времени не разработаны методологические основь теоретические методы построения системы матсматико-геоинформациот моделирования как составной части автоматизированной сист информационного обеспечения анализа состояния геотехнических объекте

В связи с этим разработка методологических и теоретических ос методов и моделей, предназначенных для информационного обеспсч« систем анализа состояния геотехнических объектов на основе математ: r eo информационного моделирования является актуальной проблемой к; теоретическом, так и в практическом отношении.

Основания для выполнения работы

Работа выполнена в период 1980-1999 г.г. на кафедре технической [бернетики Уфимского государственного авиационного технического [иверситета в рамках ряда научно-исследовательских работ по заказу »едприятий г. Уфы (темы 3-04-82, 3-22-89, 3-17-90, ИФ-ТК-13-91-ОГ, ИФ-<-18-91-ОГ, ИФ-ТК-18-92-ОГ).

С 1994 года работа одновременно продолжалась в отделе экологического шигоринга Научно-исследовательского института безопасности «недеягельности в рамках республиканских программ: "Экологическая :зопасность Республики Башкортостан", "Создание Единой Государственной 1стсмы экологического мониторинга Республики Башкортостан", башкирская территориальная подсистема Единой государственной системы »едупреждения и ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций", 1,иоксин", "Дети-инвалиды" по заказу правительства Республики ипкортостан.

Цель работы и задачи исследования

Целью работы является решение актуальной научно-технической юблемы, которая заключается в разработке методологических и оретических основ информационного обеспечения систем анализа состояния отехничсских объектов на основе математико-геоинформационного эделирования и применение полученных результатов для решения >актических задач, связанных с анализом состояния окружающей среды на рригории Республики Башкортостан.

Для достижения поставленной цели требуется решение следующих

дач:

1. Разработать основы методологии информационного обеспечения (стем анализа состояния геотехнических объектов на основе математико-оинформационного моделирования.

2. Разработать методы и модели, пред/(а:шачешгые для анализа атистических характеристик параметров состояния геотехнических 1ъектов, в том числе при малых по объему и низких но точности исходных иных.

3. Разработать методы анализа территориально-временной менчивости состояния ГТО на основе математико-геоинформационного »делирования.

4. Разработать теоретические основы, методы и модели построения стемы математико-геоинформационного моделирования как составной сти автоматизированной системы информационного обеспечения анализа стояния ГТО.

5. Реализовать полученные теоретические результаты в виде методик,

математико-геоинформационных моделей, подсистем математ геоинформационного моделирования, картографических материа предназначенных для решения прикладных задач, связанных с анал! техногенной нагрузки, состояния окружающей среды и заболеваем населения на территории Республики Башкортостан.

Методы исследования

При разработке методологических основ и теоретических мел информационного обеспечения систем анализа состояния ГТО на ос: математико-геоинформационного моделирования используются меп системного анализа. Разработка моделей статистических характеристик проводится с использованием методов теории вероятностей и математиче< статистики, методов теории информации, методов имитациош моделирования. Разработка методов анализа территориально-времет изменчивости параметров состояния ГТО и исследование их взаимосв проводится с использованием методов теории вероятностей и матсматиче< статистики, методов теории информации, методов многомер! статистического анализа, методов имитационного моделирования. Разраб' методов построения системы математико-геоинформациош моделирования как составной части автоматизированной сист информационного обеспечения проводится с использованием мел динамического и линейного программирования, методов многомер! статистического анализа.

Результаты, выносимые на защиту

1. Основы методологии информационного обеспечения систем ана. состояния геотехнических объектов на основе математ! геоинформационного моделирования, основанная на системологичсс принципах и общенаучных подходах, сформулировашшх ирименительь построению системы математико-геоинформационного моделирование дополненная конфигурацией системы информационного обеспечения основе математико-геоинформационного моделирования.

2. Математико-статистические методы, модели и методика aнaJ статистических характеристик параметров состояния ГТО на осг выборочных данных с учетом границ возможных значений случай величин, позволяющие получать объективные оценки функций распределе параметров состояния ГТО, в том числе при малых по объему и низких точности исходных данных.

3. Математико-статистический метод и методика классифика территорий по выборочным данным параметров состояния Г Статистические методы, предназначенные для анализа территориал!

¡ременной изменчивости состояния ГТО по результатам математико-геоинформациогаюго моделирования. Математико-статистнческий метод уценки территориальных функциональных взаимосвязей между параметрами состояния ГТО на основе выборочных данных.

4. Теоретические основы и методы построения системы математико-геошформационного моделирования в составе автоматизированной системы информационного обеспечения анализа состояния ГТО. Методы комплексного шализа свойств математико-геоинформационных моделей по данным, характеризующим точность результатов моделирования и стоимость ¡юлучения результатов моделирования.

5. Математико-геоинформационные модели, подсистемы математико-е о и н форм а ц и о и н о го моделирования, картографические материалы, предназначенные для анализа техногенной нагрузки, состояние окружающей :реды и заболеваемости населения на территории Республики Башкортостан.

Научная новизна результатов

Научная новизна решения проблемы заключается:

1. В методологии информационного обеспечения систем анализа юстояния геотехнических объектов на основе математико-геоинформационного моделирования, основанной на принципах и общенаучных подходах, сформулированных применительно к описанию ГТО л построению системы математико-геоинформациошюго моделирования и дополненная конфигурацией системы информационного обеспечения на зенове математико-геоинформационного моделирования.

2. В разработке методов и моделей, предназначенных для анализа ггатистических характеристик параметров состояния ГТО по выборочным танньгм, формировании минимально-достаточных характеристик функций >аспредсления непрерывных случайных величин.

3. В разработке математико-статистического метода классификации ерриторий с учетом особенностей статистических характеристик параметров юстояния ГТО, теоретическом обобщении методов анализа территориально-ременной изменчивости состояния ГТО по результатам математа^о-еоинформационного моделирования, в разработке математико-татистического метода анализа функциональных взаимосвязей между 1араметрами состояния ГТО на основе выборочных данных.

4. Разработке теоретических основ и методов построения системы [атематико-геоинформационного моделирования как составной части втоматизированной системы информационного обеспечения.

Практическая ценность и внедрение результатов

Практическая ценность результатов заключается в следующем:

1. В разработке методики оценивания эмпирических функций

распределения случайных величин, позволяющей, в отличие от известь методик аналогичного назначения, полностью формализовать процед; оценивания, эффективно использовать информацию, заключенную выборочных данных и границах возможных значений случайных велич Использование методики повышает достоверность анализа эмииричео функций распределения параметров состояния ГТО, в том числе при малых объему и низких по точности исходных данных.

2. В разработке методики классификации территорий но выборочн значениям параметров состояния ГТО с учетом особенностей статистичее! характеристик параметров состояния. Методика позволяет осуществл классификацию территорий по значениям параметров, для kotoj отсутствуют ранее разработанные шкалы, что повышает объективно анализа состояния ГТО по статистическим данным.

3. В разработке унифицированных методов анализа территориаль временной изменчивости состояния ГТО по значениям однотиш (номинальных, ранговых, количественных) и совокупности разнотагл параметров состояния. Это позволяет, в отличие от известных частг подходов, осуществлять комплексный анализ состояния ГТО по результат получаемым посредством различных математико-геоинформационг моделей.

4. В разработке математико-геоинформационных моделей, подсис математико-геоинформационного моделирования, картографичса материалов, предназначенных для решения прикладных задач, связанны; анализом техногенной нагрузки, состояния окружающей среды и здоро населения на территории Республики Башкортостан.

Полученные результаты в виде методик, математи геоинформационных моделей, подсистем математико-геоинформационт моделирования и картографических материалов внедрены в Министерстве делам гражданской обороны и чрезвычайных ситуаций Рсспубл! Башкортостан, Министерстве здравоохранения Республики Башкортостан.

Результаты исследований по разработке математико-статистичсс! методов обработки малого числа исходных данных, методов nocipoci математико-геоинформационных моделей и систем математи геоинформационного моделирования используются в учебном процессе кафедре технической кибернетики Уфимского государственного авиациошк технического университета.

Полученные теоретические результаты послужили основой техпичес! решений, защищенных авторскими свидетельствами на изобретение (A.c. 1233164, 1310842, 1359784, 1418755 и др.).

Апробация работы

Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались, начиная с 1981 года, на 42 научных конференциях, совещаниях и конгрессах различного уровня, проводившихся в нашей стране и за рубежом по проблемам статистической обработки результатов испытаний и контроля состояния сложных объектов, математического моделирования, обработки информации и управления, проектирования информационных систем, применения современных информационных технологий в решении экологических проблем, и получили положительную оценку.

Результаты диссертационной работы непосредственно отражены в 115 публикациях, в том числе в 1 монографии, 31 статье, в 60 тезисах докладов и трудах конференций, 13 авторских свидетельствах на изобретения, а также 3 депонированных научно-технических отчетах.

Структура работы

Работа включает введение, 6 глав основного материала, библиографический список и приложеиия.

Работа без библиографического списка и приложения изложена на 359 страницах машинописного текста, кроме того содержит 88 рисунков и 28 таблиц. Библиографический список включает 338 наименований. Приложение к диссертации изложено на 25 страницах, включая 11 рисунков и 13 таблиц.

Автор выражает глубокую благодарность профессору Б.Г. Ильясову, эказавшему определяющее влияние на формирование его научных взглядов в эбласти системных исследований, под руководством которого была защищена кандидатская диссертация и который являлся научным консультантом автора в период обучения в докторантуре, искреннюю благодарность профессору Зайнашеву Н.К. и доценту Алыпову Ю.Е. за многолетнее полезное ютрудничество в области обработки малых выборок.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ПОДХОДОВ К ИНФОРМАЦИОННОМУ ОБЕСПЕЧЕНИЮ СИСТЕМ АНАЛИЗА СОСТОЯНИЯ ГЕОТЕХНИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ

Первая глава посвящена комплексному исследованию проблемы втоматизации информационного обеспечения систем анализа состояния еотехнических объектов, которая является особенно актуальной с точки рения принятия своевременных и обоснованных управленческих решений, [аправленных на стабилизацию и улучшение состояния окружающей среды в [ромышленно развитых регионах.

С позиций системного анализа выявлена и сформулирована комплексная

научная, проблема, связанная с исследованием состояния геотехническ объектов методами математико-геоинформационното моделирован! включающая в себя следующие аспекты:

• построение математико-геоинформационных модел< предназначенных для исследования геотехнических объектов;

• построение системы математико-геоинформационнс моделирования как составной части автоматизированной систе! информационного обеспечения анализа состояния геотехнических объектов.

Особенностями ГТО как объекта моделирования являют уникальность, что связано с неповторимыми особенностями сочетай природных условий и особенностей техногенного воздействия на различи участках исследуемой территории; малые объемы однородных данных, низ! точность данных официальной госстатотчетности; многомерное многоуровневость, многосвязность ГТО, ограниченные возможное проведения активных экспериментов; слабая теоретическая изученное процессов, протекающих в различных компонентах ГТО, сложный хараю взаимодействия различных процессов; территориальная и времеш изменчивость параметров состояния ГТО, большое число критер!^ состояния, практические использование которых ограничено из-за недоспи исходных данных.

Проведенный анализ позволил выявить основные классы задач в состг информационного обеспечения анализа состояния ГТО, решаемых метода математико-геоинформационного моделирования:

• классификации территорий по значениям параметров техногенн нагрузки, окружающей среды, здоровья населения;

• исследования территориально-временной изменчивости состоял

ГТО;

• исследования территориальных взаимосвязей между параметра состояния ГТО.

Необходимость комплексного подхода к анализу состояния ГТО, одной стороны, объективная сложность ГТО как объекта моделирования, другой, делает необходимым использование широкого спектра математт геоинформационных моделей, построенных на основе различи математических методов, использующих различные исходные дачшые, составе единой моделирующей системы. При анализе состояния Г' методами математико-геоинформационного моделирования особое мес занимают модели, построенные на основе статистических методе Использование статистических методов позволяет • осуществлять анал состояния ГТО на основе фактических данных, что повышает объективное результатов. Вместе с тем традиционные методы математической статиста

ориентированы на обработку больших массивов однородных даштых. В случае малых но объему и низких по точности исходных данных их использование оказывается неэффективным, что снижает достоверность анализа состояния ГТО. Отмеченное обстоятельство делает необходимым разработку специальных математико-статистическнх методов и моделей, ориентированных на решение задач анализа состояния ГТО при малых по объему и низких по точности исходных данных.

Сложившаяся к настоящему времени практика анализа состояния ГТО методами математико-геоинформационного моделирования направлена на решение частных задач исследовательского характера, зачастую не соответствующих информационным потребностям государственных органов и организаций, занятых анализом состояния ГТО, осуществляется вне рамок фактически существующих схем их информационного обеспечения, не ориентирована на эффективное использование доступной информации и снижение стоимости результатов моделирования, что снижает эффективность информационного обслуживания систем анализа состояния ГТО в целом. Это связано с тем, что к настоящему времени не разработаны методологические основы и теоретические методы, позволяющие строить систему математико-геоинформационного моделирования как составную часть автоматизированной системы информационного обеспечения анализа состояния геотехнических объектов.

На основе выполненного анализа определен круг научных и практических задач, решение которых позволит повысить эффективность информационного обеспечения анализа состояния геотехнических объектов на основе математико-геоинформационного моделирования.

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА ОСНОВ МЕТОДОЛОГИИ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ СИСТЕМ АНАЛИЗА СОСТОЯНИЯ ГЕОТЕХНИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ НА ОСНОВЕ МАТЕМАТИКО-ГЕОИНФОРМАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

Во второй главе выявлены основные аспекты проблемы информационного обеспечения на основе математико-геоинформационного моделирования, отражающие методологическую, математическую, информационную сторону исследований. Определены проблемные ситуации, связанные с разработкой математико-геоинформационных моделей и построением системы математико-геоинформационного моделирования как составной части автоматизированной системы информационного обеспечения анализа сложной, недостаточно изученной, динамической системы -геотехнического объекта. Обоснована необходимость разработки общей методологии информационного обеспечения систем анализа состояния

геотехнических объектов методами математико-геоинформацион моделирования, основу которой составляет системный подход к произвол информации на основе математико-геоинформационного моделирования.

Обобщены в систему и классифицированы принципы, позволяк корректно осуществлять формализацию исследований, связанны? разработкой математико-геоинформационных моделей ГТО, а т; построением системы математико-геоинформационного моделирования составной части автоматизированной системы информационного обеспече Выявлены и описаны общенаучные подходы, позволяющие с систел позиций подойти к разработке математико-геоинформационных модел< построению системы математико-геоинформационного моделировг Разработанная система принципов и общенаучных подходов состав основу методологии информационного обеспечения систем анализа состо геотехнических объектов на основе математико-геоинформацион моделирования.

Преимущество предлагаемой методологии состоит в том, что она. первых, позволяет выявить и обобщить основные свойства ГТО как объ моделирования, сформулировать с единых теоретических позиций разли' задачи, связанные с анализом состояния ГТО и определить способь решения; во-вторых, базируется на сформулированных и адантироваг применительно к построению системы математико-геоинформацион моделирования принципах построения динамических систем.

Обобщенный комплекс системных принципов и общенаучных подх( дополнен конфигурацией системы информационного обеспечения на оа математико-геоинформационного моделирования, включающей: оиис; содержания основных этапов, связанных с разработкой и использовав математико-геоинформационных моделей, а также построением сист математико-геоинформационного моделирования; комплекс структур моделей, составляющих основу исследования системы моделирования составной части автоматизированной системы информационного обеспече<

В рамках разработанной методологии на основе статистических мете построены обобщенные модели решения основных классов задач ана. состояния ГТО:

• классификации территорий, в основе чего лежит формирош классификационных шкал на основе выборочных данных парамеп состояния ГТО;

• анализа территориально-временной изменчивости состояния ГТС основе чего лежит сопоставление оценок, получаемых на основе различ математико-геоинформационных моделей;

• анализа территориальных взаимосвязей между параметрами состоя

ГТО, основанное на построении функциональных зависимостей по результатам сопоставления эмпирических функций распределения параметров состояния, соответствующих разным участкам исследуемой территории.

На основе предлагаемой методологии сформулированы основные подходы к построению системы математико-геоинформационного моделирования как составной части автоматизированной системы информационного обеспечения анализа состояния ГТО. Построены обобщенные модели планирования построения системы математико-геоинформационного моделирования; целенаправленного отбора моделей, включаемых в состав моделирующей системы, на основе комплексного анализа точности результатов моделирования и стоимости их получения.

Разработанная во второй главе методология обладает следующими особенностями:

• отражает специфику автоматизации информационного обеспечения систем анализа состояния ГТО методами математико-геоинформационного моделирования;

• учитывает гетерогенные свойства объекта моделирования и системы математико-геоинформационного моделирования;

• пригодна для практической реализации информационной поддержки систем анализа состояния ГТО на основе математико-геоинформационного моделирования.

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ ОЦЕНИВАНИЯ

СТАТИСТИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК ПАРАМЕТРОВ СОСТОЯНИЯ ГЕОТЕХНИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ

Третья глава диссертации посвящена разработке и исследоцанию свойств унифицированных параметрической и непараметрической моделей функций распределения непрерывных случайных величин, разработке на!их; основе обобщенной алгоритмической модели функций распределения одномерных непрерывных случайных величин, формированию системы минимально-достаточных характеристик для построения оценок эмпирических-функций распределения на основе выборочных данных параметров состояния1' ГТО.

В основе построения унифицированной параметрической модели лежит известный подход, основанный на принципе максимизации энтропии.!-На'• примере двумерной системы случайных величин разрабатывается универсальное аппроксимирующее выражение, позволяющее получать оценки "1 различных функций распределения (в общем случае - многомерных) параметров состояния ГТО.

Оценка двумерной плотности распределения на основе принципа

максимизации энтропии получается в результате решения следую] вариационной задачи: найти экстремум функционала

N Ь»2

Э = - | |г(х1,х2)1п£(х1,х2)с1х1с1х2 ->тах,

а., а.

удовлетворяющего уравнениям связи

ьх К

] /х'Дх^^ск^з*4

г,1=1,2, ■ к+г-т

где &*ч^ = 0;т) - статистические оценки начальных моментов .¡-го поря величин х^И, 2);

к"2 " статистические оценки смешанных начальных моментов;

[аХ1 ,ЬХ) },{ах2 'ЬХ2} - грашщы возможных значений величин Хь Х^.

Решение задачи методом неопределенных множителей Лагра1 позволяет получить следующую унифицированную параметрическую мод двумерной плотности распределения

Г 4 4 -Л

^ ¡-1 1<3 1=1

где р,,р„,р18 - параметры, получаемые в результате решения системы (2 учетом (3).

Использование унифицированной параметрической модели исюпочае-отличие от известных статистических методов, необходимость выдвижени проверки гипотез о типах функций распределения, что повыш объективность оценивания статистических характеристик по выборочн данным, а также делает возможным реализовать процедуру построения оце1 функций распределения в виде программного продукта.

В результате проведенных исследований установлено, что в слу одномерных непрерывных случайных величин при учете границ возможн значений случайной величины практически вся информация о функн распределения заключается в значениях двух первых моментов. При эт идентификатором формы функции распределения выступает отношен математического ожидания к среднеквадратическому отклонению.

Достоинством унифицированной параметрической модели является ■ что она пригодна для аппроксимации широкого класса непрерывных функц

распределения случайных величин. Однако при учете лишь первых двух моментов аппроксимирующие возможности модели оказывается ограниченными, что приводит к возникновению систематической погрешности оценивания функций распределения.

В ходе исследований разработана унифицированная непараметрическая модель, предназначенная для построения оценок непрерывных одномерных функций распределения случайных величин по значениям двух первых моментов при известной левой границе возможных значений случайной величины.

Основу непарамстрической модели составляет таблица значений эталонных интегральных функций распределения

т , . ч

где т - число записей в таблице;

Р|Э(х*,6 ) - значения уя эталонной интегральной функции эаспределсттия, которые представлены в виде отдельной записи таблицы. Гочки х*, в которых рассчитывались значения эталонных интегральных функций распределения, выбирались заранее перед построением таблицы;

О - значения вектора параметров ]-й эталонной интегральной функции распределения.

Векторы параметров подбирались таким образом, чтобы веем эталонным штегральным функциям распределения _ соответствовало

;реднеквадратическое отклонение равное единице. В качестве эталонных тнтегральных функций распределения использовались известные 1епрерывт,ге функции распределения, для которых х е [0;со).

Учет левой границы возможных значений случайной величины приводит ; тому, что исчерпывающей характеристикой формы интегральной функции )аспределения является отношение матожидания к среднеквадратическому

)тклонению. Подбор значений параметров 0 , обеспечивающих значение реднеквадратического отклонения равного единице, приводит к тому, что щентификатором формы эталонной интегральной функции распределения

* , ■ -

тановится значение матожидания V! . Поэтому каждой записи таблицы

*

тавится в соответствие значение V, и модель (4) преобразуется к виду

(5)

г-1

Это исключает в дальнейшем необходимость расчета параметров 0 и

позволяет оперировать непосредственно со значениями эталонш интегральных функций распределения, рассчитанных в точках х .

Процедура построения оценок эмпирических функций распределения выборочным данным распадается на два этапа: расчету по данным выбор эмпирического значения V* и построению на основе (5) нормированн интегральной функции распределения; изменению масштаба нормированн эмпирической функции с учетом выборочного значен среднеквадратического отклонения.

Аппроксимирующие возможности унифицирована

непараметрической модели выше, чем у унифицированной параметрическс Это объясняется тем, что в основе (5) лежит широкий спектр различш функций распределения, в то время как унифицированная параметрическ модель предписывает описывать различные функции распределен случайных величин единым аппроксимирующим выражением. В то же пропри обработке малых но объему и низких по точности выборочных дашп использование унифицированной параметрической модели оказывается бол предпочтительным. Это связано с тем, что случайная погрешнос оценивания, связанная с малым объемом и низкой точностью исходш данных, может превалировать над систематической, связанной использованием более грубой модели функции распределения.

Исследование статистических свойств оценок функций распределен! случайных величин, получаемых на основе унифицирование параметрической и непараметрической моделей, выполненное методе статистических испытаний, позволило заключить следующее. Учет граш возможных значений случайных величин позволяет, в зависимости ог вщ истинной функции распределения, в 1.5-5 раз повысить эффективное использования выборочной информации, благодаря чему в 1.2-2.2 ра повышается точность оценивания функций распределения случайных величи Сравнение интервальных оценок, получаемых с помощью разработаннь моделей, с результатами, получаемыми другими статистическими методам показало, что они оказываются в 1.2-3 раза меньше, что свидетельствует статистической устойчивости получаемых результатов.

Установлено, что точность оценивания функций распределена случайных величин на основе унифицированных параметрической непараметрической моделей в значительно большей степени зависят с объемов исходных данных, чем от точности данных и степени однородност выборок. Непараметрическая модель более чувствительна к объема исходных данных по сравнению с параметрической, причем чувствительное! тем выше, чем более асимметричной является функция распределен и:

Остановлено, что при объеме N исходной выборки N<50 лучшие результаты юлучаются на основе параметрической модели, а при N>50 - на основе гепараметрической модели.

На основе унифицированных параметрической и непараметрической юделей разработана обобщенная алгоритмическая модель. На основе >бобщенной алгоритмической модели разработана методика оценивания 1мпярических функций распределения параметров состояния геотехнических >бъсктов по выборочным данным.

ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ АНАЛИЗА ТЕРРИТОРИАЛЬНО-ВРЕМЕННОЙ ИЗМЕНЧИВОСТИ СОСТОЯНИЯ ГЕОТЕХНИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ ПО РЕЗУЛЬТАТАМ МАТЕМАТИКО-

1ЮИНФОРМАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

Четвертая глава диссертации посвящена разработке математико-;татистического метода классификации территорий по выборочным значениям тараметров состояния ГТО, разработке статистических методов анализа ерриториально-временной изменчивости состояния ГТО по результатам латематико-геоинформационного моделирования, разработке математико-ггатистического метода анализа функциональных пространственных паимосвязей параметров состояния ГТО.

В общем виде задача классификации территории по выборочным ¡начениям параметров в случае отсутствия заранее разработанных шкал ;остояния имеет вид (рис. 2).

Рис. 2. Обобщенная схема решения задачи классификации

Здесь 2(х;,у£) - выборочные значения параметра состояния ГТО,

»егистрируемые в узлах (хь у;) сетки измерений (х = 1;Ы), где N - объем отборочных данных;

(а г, Ь2} - границы физически возможных значений параметра состояни

ГТО;

- эмпирическая интегральная функция распределения параметр состояния, определяемая на основе методики, разработанной в предыдуще: главе диссертации;

§(х,у) -территориальная структура, получаемая в результате отнесени различных участков территории к различным классам.

В основе формирования классификационных шкал лежит решени задачи оптимального группирования, причем критерием оптимальносп является минимизация информационных потерь, связанных с замено! непрерывной эмпирической функции распределения ?(£) ступенчатьв аналогом Р^).

М - М(ТП (7,)) -> гаю, (6

л

где п - число интервалов группирования. Оценка информационных потер] осуществляется на основе ПГенноновской меры энтропии.

Исследования, выполненные методом статистических испытаний показали, что разработанный метод, по сравнению с известным! статистическими методами группирования, позволяет в 5-10 раз повысит! эффективность использования выборочной информации. Исполъзованш метода позволяет, в зависимости от объема выборочных данных и вид; эмпирической функции распределения, на каждом этапе классификации выделять небольшое (2 - 8) число классов, что облегчает содержательны! анализ получаемых результатов.

В результате проведенных исследований разработана методике построения классификационных шкал по выборочным данным параметрог состояния ГТО, позволяющая осуществлять многоуровневую классификации территорий на основе факгических данных, что повышает объективность анализа состояния ГТО. На основе методики разработаны картографические материалы, характеризующие техногенную нагрузку и заболеваемость населения на территории Республики Башкортостан.

В основе разработанных статистических методов анализа территориально-временной изменчивости состояния ГТО по результатам математико-геоинформационного моделирования лежит модель вида

(2^(х,У),...,2^(х,у))>(2^(х,у),...Д^(х,у))-т^ркм'- -МЧх,у), (7) где Ё^8^ (х, у) - результаты, получаемые посредством математико-геоинформационных моделей Мь ...,Мчв!-хи§-х условиях исследования;

Рк (х,у) - характеристика изменения состояния исследуемои

территории в смысле к-й меры.

При анализе изменчивости состояния ГТО в целом по гомогегашм параметрам состояния в качестве объекта выступают условия моделирования. При анализе территориальных особенностей изменчивости состояния ГТО по гомогенным и гетерогенным параметрам состояния в качестве объектов выступают отдельные участки исследуемой территории. В результате сопоставления различных объектов формируются матрицы вида "объект-объект", элементами которых являются скалярные величины. Определены правила формирования элементов матрицы в случае, когда результаты моделирования представляются в однотипных (номинальных, ранговых, количественных) и смешанных шкалах.

Полученные результаты позволяют с единых формальных позиций рассматривать известные частные подходы к анализу территориально-временной изменчивости состояния ГТО и создают основу для разноаспектного исследования ГТО методами многомерного статистического анализа. Приводятся описания математико-геоинформационных моделей и результатов анализа состояния окружающей среды на территории г. Уфы и заболеваемости населения на территории Республики Башкортостан.

Обобщенная схема математико-статистического метода анализа функциональных пространственных взаимосвязей параметров состояния ГТО имеет вид (рис. 3).

Рис. 3. Схема анализа функциональных пространственных взаимосвязей

Здесь 2п(хпу1), Ёк(х,,у;) - выборочные значения т-го и к-го параметра состояния ГТО, регистрируемые в узлах (х, ,у£) (1 = 1,Ъ!) на исследуемой

территории; е {1,...,]М};

{а?1П ,Ь7,„ },{а/к, Ьук} - границы физически возможных значепг

параметров состояния;

Ф - функциональная взаимосвязь т-го и к-го параметров дт

I -го и q-гo участков территории.

Оценивание интегральных функций распределения парамстр( состояния на отдельных участках территории осуществляется на осно! значений матожидания и дисперсии порядковых статистик по следующе схеме:

Здесь Р(2') - оценки интегральной функции распределения по выборочны значениям 2 ' (х, ) .¡-го параметра состояния;

Ёп[2'], Оп ] - оценки матожидания и дисперсии порядковс статистики, соответствующей п-му участку территории;

Р,^-1) - оценка интегральной функции распределения _|-го парамст| состояния, соответствующая п-му участку территории.

Проведенные исследования показали, что предлагаемый метод нозволж разработать формализованную процедуру оценивания функциональны взаимосвязей на основе выборочных данных параметров состояния ГТС Показано, что известный подход, основанный на анализе территориальны особенностей парных корреляционных взаимосвязей, является части ы случаем предлагаемого метода. Исследования, выполненные методо статистических испытаний, показали, что средняя относительная погрешнос'1 оценивания параметров функциональных зависимостей при различны функциях распределения параметров состояния ГТО, разных вида функциональных взаимосвязей и различных объемах выборочных данных и превышает двенадцати процентов. Это свидетельствует о том, чт предлагаемый метод позволяет выносить обоснованные заключения характере территориальных функциональных взаимосвязей, в том числе пр малых по объему исходных данных, что повышает достоверность анализ состояния ГТО.

ГЛАВА 5. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМЫ МАТЕМАТИКО-ГЕОИНФОРМАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

ГЕОТЕХНИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ

Пятая глава диссертации посвящена разработке методов планирования построения системы математико-геоинформационного моделирования в составе автоматизированной системы информационного обеспечения анализа состояния ГТО, разработке методов комплексного анализа точности результатов математико-геоинформационного моделирования, а также опенки стоимости результатов матемагико-геоинформационного моделирования.

Построение системы математико-геоинформационного моделирования как составной части автоматизированной системы информационного обеспечения является достаточно длительным процессом, поэтому планирование ее развития носит мультивременной характер.

Планирование построения системы математико-геоинформационного моделирования сводится к распределению доступных на начало планового периода финансовых средств по видам работ, связатшых: с исследованием информационных потребностей; формальной постановкой задач моделирования; разработкой и программной реализацией математико-геоинформационных моделей; получением необходимых для расчетов исходных данных. Распределение финансовых средств осуществляется с учетом различной важности решаемых задач для анализа состояния ГТО. Под задачей математико-геоинформационного моделирования понимается совокупность информационно связанных математико-геоинформационных моделей, описывающих явления и процессы, протекающие в компонентах ГТО.

Модель планирования построения системы математико-геоинформационного моделирования в общем случае имеет вид

Ф = 2Х?,)(и,) + + -» тах (8)

¡=1

при ограничениях

ь

м _ [, (9)

и1+Т;-+5;<С; (¡=Щ

7№ Ь - число классов информационных запросов, которые обслуживаются методами математико-геоинформационного моделирования;

1)| - сумма ассигнований, выделяемых на изучение информационных ютребностей и формальную постановку задач ¿-го класса;

у1 - сумма ассигнований, выделяемых на разработку математико-ео информационных моделей и программную реализацию задач 1-го класса;

5j - сумма ассигнований, выделяемых на подготовку исходных дайны для решения задач ¡-го класса;

с^'^и,) - показатель состояния системы математике геоинформационного моделирования, характеризующий дол! информационных запросов ¡-го класса, для которых разработаны формально постановки задач;

с'^ ('{{') - показатель состояния системы математик! геоинформационного моделирования, характеризующий долю постановс задач ¿-го класса, для которых разработаны и программно реализован математико-геоинформационные модели;

" показатель состояния системы математике геоинформационного моделирования, характеризующий долю программа реализованных задач моделирования ¿-го класса, обеспеченных необходимым для расчетов исходными данными;

с; -ассигнования, выделяемые на решение задач 1-го класса; С - общая сумма ассигнований, выделяемая на построение систем математико-геоинформационного моделирования в начале планового периодг Сформированная система показателей состояния системы математике геоинформационного моделирования делает возможным сконструировав показатель, характеризующий эффективность информационно! обслуживания системы анализа состояния ГТО в начале каждого плановог периода

W = ¿0>,=ЧÍ')ЧÍ2ЧÍ3) (К

¡=1

где ю, - весовые коэффициенты, характеризующие значимость решения зада 1-го класса с точки зрения удовлетворения информационных потребностс системы анализа состояния ГТО. Определены условия, при котором модель (Ь при ограничениях (9) сводится к известной задаче динамическог программирования ("погруженной задаче распределения усилий"), а так же задаче линейного программирования. Разработаны формальные процедур) выделения непересекающихся классов задач математико-геоинформациониог моделирования, основанные на анализе вхождения математике геоинформационных моделей в состав различных задач моделирования, чт делает возможным использовать для выделения классов задач метод] автоматической классификации.

Полученные результаты создают методическую и теоретическую основ целенаправленного развития системы математико-геоинформациониог моделирования в составе автоматизированной системы информационног

обеспечения, что делает возможным повышение эффективности информационного обслуживания систем анализа состояния ГТО на основе методов математико-геоинформационного моделирования.

Информация, необходимая для анализа состояния ГТО, может быть получена различными способами (путем натурных измерений, в результате обработки аэрокосмических снимков, экспертным оцениванием, на основе математико-геоинформационного моделирования). При этом одним их основных аргументов в пользу применения математико-геоинформационного моделирования является более низкая стоимость получения результата. Это приводит к необходимости обеспечения приемлемого соотношения точности и стоимости результатов моделирования. Точность результатов математико-геоинформационного моделирования, получаемых при различных условиях (различные модели, разные наборы исходных данных), может характеризоваться множеством частных показателей. С целью повышения обоснованности заключений о точности результатов моделирования необходимо проведение комплексного анализа точности на основе частных показателей. В ходе исследований разработан статистический метод комплексного анализа точности результатов математико-геоинформационного моделирования, в основе которого лежит построение матриц вида "объект-свойство", где в качестве объекта выступают математико-геоинформациониые модели, а в качестве свойств - вектор показателей точности результатов моделирования при фиксированном наборе данных. Формирование матриц упомянутого вида делает возможным использовать для комплексного анализа точности модельных результатов методы многомерного статистического анализа.

Показано, что при использовании математико-геоинформационных моделей в составе автоматизированной системы информационного обеспечения анализа состояния ГТО стоимость результатов моделирования определяется затратами, связанными с получением данных для проведения модельных расчетов, а также особенностями программной реализации моделей, что выражается в возможности их включения без изменения кодов в состав различных моделирующих программ.

Выполнение комплексного анализа точности результатов математико-геоинформационного моделирования с учетом стоимости получения модельных результатов позволяет осуществлять целенаправленный отбор моделей, включаемых в состав системы математико-геоинформационного моделирования, а также формировать обоснованные требования к наборам исходных данных, что умецыцает стоимость информационного обеспечения систем анализа состояния ГТО на основе математико-геоинформационного моделирования.

Проведенные исследования позволяют с системных позиций подход к построению системы математико-геоинформационного моделирования составной части автоматизированной системы информационного обеспече! анализа состояния ГТО.

ГЛАВА 6. ПРИМЕРЫ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ АНАЛИЗА СОСТОЯН ГЕОТЕХНИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ МЕТОДАМИ МАТЕМАТШ ГЕОИНФОРМАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

В шестой главе диссертации приводятся примеры использова! разработанных в предыдущих главах диссертации теоретических методо статистических моделей для решения практических задач, связанных анализом состояния различных компонентов ГТО на примере Ресиубл] Башкортостан.

В рамках работ по республиканской программе "Диоксин" разработ подсистема математико-геоинформационного моделирования для onei рассеяния диоксинового загрязнения, поступающего с газовыми выброс;: ПО "Химпром". Оценка состояния атмосферы осуществлялась по косвеннс показателю-загрязнению снежного покрова. Исходными данными для pcnici задачи являлись геоинформационная модель г.Уфы М 1:25 ООО, содержа1 информацию о местах отбора проб и содержанию диоксина в пробах снега качестве математической основы для решения задачи был выбран анпа регрессионного анализа. Решение задачи осложнялось тем, что из-за высо) стоимости и сложности выполнения лабораторных анализов чи' выборочных данных оказалось малым (изначально число выборочных дат равнялось семнадцати).

С целью увеличения объемов исходных данных для построс! математико-геоинформационной модели без дополнительного отбора нро( проведения лабораторных анализов было выполнено тиражирование даши В основе решения задачи тиражирования лежит следующее положение: ei условия распространения загрязнения от источника по различим направлеш: были одинаковы, то уровни загрязнения на одинаковом удалении от источш также должны быть одинаковы. С учетом изложенного построй математико-геоинформационной модели описывается следующей схемой: (aso;b = p;...;n = v)=>(A = B)'

dA е А—!—>dB еВ (dAUdB}^->Z(x,y)

(

2(х,у)-^->§(х,у)

где а,в,...п; а,р,...,у - параметры явлений, принимаемые во внимание с цел установления аналогий в условиях распространения загрязнения;

= - обозначение подобия;

Т - операция тиражирования данных натурных измерений, характеризующих содержание диоксина в пробах на участках территории А, в данные do для подобных участков территории В;

Pi - операция построения территориального распределения диоксинового загрязнения Z(x,y) по объединенным данным dA UdB;

Р2 - операция классификации территории г.Уфы по данным о содержании диоксина;

§(х,у) - результаты классификации территории по содержанию диоксина в снежном покрове.

Для установления аналогий в условиях распространения загрязнений использовалась информация о повторяемости и средней скорости ветра по направлениям переноса (16 румбам) в период существования устойчивого снежного покрова. Сектора на круговой диаграмме, соответствующие румбам, рассматривались в качестве объектов. Для выделения групп однотипных объектов использовался метод вроцлавской таксономии. Для оценки качества тиражирования выполнялось сопоставление интегральных функций распределения содержания диоксина в пробах снега, построенных по исходным, а также исходным и тиражированным данным. Для построения оценок эмпирических функций распределения использовалась обобщенная методика, разработанная в третьей главе диссертации. Для классификации территории использовалась методика, разработанная в четвертой главе диссертации.

По результатам моделирования было рассчитано суммарное поступление диоксина с газовыми выбросами. Сопоставление полученного результата с данными, полученными в ходе независимых исследований, показало, что расхождение составляет 20 %, что свидетельствует об адекватности результатов моделирования реальной ситуации.

В рамках работ по программе «Создание Единой Государственной системы экологического мониторинга Республики Башкортостан» была разработана подсистема математико-геоинформационного моделирования, предназначенная для исследования влияния хозяйственной деятельности на состояние и качество вод р.Белая. В ходе исследований на основе аппарата регрессионного анализа была построена модель, устанавливающая взаимосвязь показателя, интегрально характеризующего состояния водного объекта (индекса загрязнения воды, в дальнейшем ИЗВ), с показателями, характеризующими поступления загрязняющих веществ от хозяйственных объектов, а также в результате смыва с сельхозугодий

I = fi(D,L>, (12)

• где I - комплексный показатель состояния водного объекта (ИЗВ);

О - вектор показателей, характеризующий поступления загрязнений хозяйственных объектов (с учетом классов опасности загрязняющих вещее! находящихся в водосборных бассейнах, привязанных к стационарным пункп контроля состояния поверхностных вод;

Ь - вектор характеристик водосборных бассейнов (площади лес сельхозугодий, длина речной сети).

Исходной информацией для построения модели являлись: официалы) данные госстатотчетности 2ТГ1-водхоз, ежегодники состояния поверхности вод Башкирского территориального Управления по гидрометеорологи'1СС1' службе и мониторингу окружающей среды (БашУГМС), геоипформациош модель М1:200 ООО, результаты обработки космических снимков, получаем со спутника «Ресурс-01».

На основе аппарата регрессионного анализа построена моде устанавливающая взаимосвязь показателей состояния поверхностных во; показателями качества поверхностных вод

В = Г2(1). (

Исходной информацией для построения модели являлись: штд< загрязнения воды, рассчитанный по значениям гидрохимических показател регистрируемых в пунктах контроля БашУГМС; значения показате; качества водного объекта, определяемы на основе биоиндикаторов.

Из-за отсутствия систематического сбора данных о биоиндикатор изначально удалось выделить лишь семь пар совместно зарегистрированн показателей состояния и качества поверхностных вод. Для увеличения чш исходных данных без проведения дополнительных натурных исследован был использован механизм тиражирования данных, основанный следующем положении: если для группы однотипных объектов, находящие в одинаковых условиях, известны значения характеристик хотя бы одне объекта, то остальным объектам могут быть поставлены в соответствие те : значения характеристик. В решавшейся задаче в качестве объекта выступа значения индекса загрязнения воды, в качестве характеристик - показате качества водных объектов, определяемые на основе биоиндикаторов. Д выделения групп значений ИЗВ использовался формальный аппар построения классификационных шкал по выборочным данным, описанной четвертой главе диссертации.

Методом имитационного моделирования определены гранш возможных изменений показателей состояния и качества поверхностных в вдоль течения р.Белая. Сравнительный анализ осредненных моделып значений ИЗВ и данных, представленных в ежегодниках БашУГМС показ; что средняя величина расхождения составила 30%. Доля попадал

усредненных модельных значений в границы, определяемые по максимальным п минимальным значениям ИЗВ, полученным по данным БашУГМС, составила 0.74. Это позволяет сделать заключение об адекватности результатов моделирования реальной ситуации.

В рамках работ по программе «Создание Единой Государственной системы экологического мониторинга Республики Башкортостан» была разработана подсистема математико-геоинформационного моделирования техногенной нагрузки и состояния окружающей среды на территории г.Уфы. В состав подсистемы входят две функциональные компоненты:

• моделирование состояния атмосферного воздуха на основе данных о характеристиках источников выбросов и по результатам натурных измерений стационарных постов и станций контроля состояния атмосферы;

• классификация территории г.Уфы по показателям техногенной нагрузки и состояния окружающей среды.

В качестве исходных данных для решения задач математико-геоинформационного моделирования выступают:

• измерительные данные, характеризующие уровни загрязнения атмосферы в местах расположения стационарных постов контроля БашУГМС, Башкирэнерго, автоматических станций контроля состояния атмосферы Научно-исследовательского института безопасности жизнедеятельности (НИИ БЖД);

• данные госстатотчетности о выбросах загрязняющих веществ предприятиями г. Уфы по форме 2ТП-воздух;

• геоинформационная модель г.Уфы М 1: 25 ООО;

• данные специальных научных исследований об аккумуляции загрязняющих веществ в различных природных средах (почве, снеге), проводимых в НИИ БЖД.

• местоположение и характеристики источников выбросов, определяемые на основе данных томов предельно-допустимых выбросов 'ПДВ) предприятий;

• данные о метеопараметрах.

Обобщенная схема решения задачи моделирования состояния атмосферы имеет вид:

/к л/ „к „кч

(^к,У2,хк,ук)->г1(х)-,у]) (г1(х1,у.1),г2(х.1,у1))->г\г1)

(г'^.удг3^1))-^4^,^)

ЗдесьУ,кПдВ- вектор характеристик к-го стационарного источш

выбросов в атмосферу, компоненты которого определяются па основе том ПДВ;

Утл - выбросы загрязняющих веществ предприятием, на территор которого находится к-й источник, по данным госстатотчетности 2ТП-воздух;

У,к - скорректированный вектор характеристик к-го стационарнс источника;

У2 - вектор метеопараметров;

(хк, ук) - местоположение к-го стационарного источника в городск системе координат;

2'(Х]>У])- уровень загрязнения атмосферы в результате выбросов

стационарных источников промышленных предприятий, рассчитанный в j узле равномерной сетки, наложенной на территорию г.Уфы;

Z2(xiyi) - уровень загрязнения атмосферы, фиксируемый стационар!и постом контроля, находящимся в точке с координатами (х;у();

'/} С/} ) - корректирующая функция, построенная на основе метод регрессионного анализа по значениям 21(х1у1), 22(х^);

- уровень загрязнения атмосферы, рассчитанный по значена г'(Х(,у^ с учетом

8(х,у)- результаты классификации территории г.Уфы по выборочнь значениям уровней загрязнения атмосферы.

Классификация территории г.Уфы но параметрам, характеризуюнц техногенную нагрузку и состояния окружающей среды, сводится к решет следующих задач:

• классификация по данным об уровнях загрязнения, фиксируемых стационарных постах контроля;

• классификация по комплексу параметров на основе расчс коэффициента экологической безопасности;

• классификация по комплексу параметров, характеризуют поступление загрязняющих веществ в атмосферу от стационарных источник! (с учетом классов опасности веществ);

• классификация по параметрам, характеризующим накоплен] загрязняющих веществ в природных средах (почве, снеге).

• анализ территориально-временной изменчивости уровней загрязнет отдельными веществами и комплексом загрязняющих веществ.

При классификации территории г. Уфы по параметра

арактеризующим накопление загрязняющих веществ в природных средах, использовалась методика построения классификационных шкал, описанный в четвертой главе диссертации.

Основу анализа территориально-временной изменчивости состояния составили методы, описанные в четвертой главе диссертации.

Разработанная подсистема позволяет получать оценки уровней загрязнения атмосферного воздуха на территории г.Уфы, исследовать территориально-временную изменчивость параметров, характеризующих техггогегшую нагрузку и аккумуляцию загрязняющих веществ в природных средах.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В данной работе решена актуальная, имеющая важное народнохозяйственное значение проблема информационного обеспечения систем анализа состояния геотехнических объектов на основе магематико-геоинформационного моделирования. Использование результатов математико-геоинформационного моделирования повышает достоверность анализа состояния ГТО, способствует выработке обоснованных управленческих решений, направленных на улучшение состояния окружающей среды в условиях интенсивного техногенного воздействия, ограниченных финансовых, временных, интеллектуальных, материальных, информационных ресурсов.

При решении этой проблемы получены следующие научные и практические результаты.

1. Разработаны основы методологии информационного обеспечения систем анализа состояния ГТО на основе математико-геоинформационного моделирования в виде системы принципов, общенаучных подходов, дополненных конфигурацией системы информационного обеспечения на основе математико-геоинформационного моделирования. Это позволяет, в отличие от известных концепций, с системных позиций подойти к производству информации на основе математико-геоинформационного моделирования, что повышает эффективность информационного обеспечения систем анализа состояния ГТО.

2. Разработаны методы анализа статистических характеристик параметров состояния ГТО. Построены унифицированные параметрическая, яепараметрическая и обобщенная алгоритмическая модели функций распределения непрерывных случайных величин, использование которых, в зтличие от известных математико-статистических методов, делает возможным юлностью формализовать процедуру оценивания эмпирических функций заспределения по выборочным данным. Разработана система минимально-юстаточных характеристик функций распределения случайных величин в

виде двух первых начальных моментов и границ возможных значен случайных величин, что позволяет повысить точность оценивал эмпирических функций распределения, в том числе при малых по объему низких по точности исходных данных.

Исследования, проведенные методом статистических испыташ показали, что использование разработанных моделей в совокупности системой минимально-достаточных характеристик позволяет, в зависимое от вида функции распределения случайных величин, в 1,5-5 раз повыс! эффективность использования выборочной информации, благодаря чему в - 2,2 раза повышается точность оценивания функций распределен) Сравнение интервальных оценок, получаемых с помощью разработанн моделей, с результатами, получаемыми другими статистическими методал показало, что они оказываются в 1,2-3 раза меньше, что свидетельствует статистической устойчивости получаемых результатов. Разработана методи анализа статистических характеристик параметров состояния ГТО.

3. Разработаны методы анализа территориально-временн изменчивости состояния ГТО на основе математико-геоинформационнс моделирования, включающие в себя:

а) Математико-статистический метод классификации территорий выборочным данным параметров состояния ГТО, основанный формировании системы классификационных шкал с учетом особенност статистических характеристик параметров состояния. Это позволя полностью формализовать процедуру классификации, осуществлю классификацию территорий по значениям параметров, для котор! отсутствуют предварительно разработанные шкалы состояния; в зависимое от объема выборочных данных и вида эмпирической функции распределен выделять небольшое (2 - 8) число классов, что облегчает содержательт анализ получаемых результатов. Разработана методика классификащ территорий по выборочным значениям параметров состояния ГТО.

б) Методы анализа территориально-временной изменчивости состоян ГТО по однотипным (номинальным, ранговым, количественным) совокупности разнотипных параметров состояния, получаемых посредствс различных математико-геоинформационных моделей. Полученные результат обобщают известные частные подходы к анализу состояния ГТО, а таю создают основу для унификации исследования ГТО на основе метод многомерного статистического анализа.

в) Метод исследования функциональных взаимосвязей меле, параметрами состояния ГТО, основанный на анализе функций распределен] порядковых статистик параметров состояния ГТО на различных участк; исследуемой территории. Показано, что известные подходы, основанные 1

анализе территориальных особенностей парных корреляционных взаимосвязей, являются частным случаем предлагаемого метода. В результате проведения статистического эксперимента установлено, что средняя относительная погрешность оценивания параметров функциональных зависимостей при различных функциях распределения случайных величин, различных видах функциональных взаимосвязей и различных объемах исходных данных не превышает двенадцати процентов. Это свидетельствует о том, что предлагаемый метод позволяет выносить обоснованные заключения о характере территориальных функциональных взаимосвязей, в том числе при малых по объему исходных данных, что повышает достоверность анализа состояния ГТО.

4. Разработаны теоретические основы и методы построения системы математико-геоинформационного моделирования как составной части автоматизированной системы информационного обеспечения, включающие в себя:

• формирование системы показателей, характеризующих состояние системы математико-геоинформационного моделирования. В основе сформированной системы показателей лежит анализ видов работ, связанных с построением и использованием математико-геоинформационных моделей. Сформированная система показателей делает возможным формализовать планирование построения системы математико-геоинформационного моделирования на базе известных методов динамического и линейного программирования;

• метод отбора математико-геоинформационных моделей, включаемых в состав системы математико-геоинформационного моделирования, основанный на комплексном анализе точности результатов моделирования и стоимости получения модельных данных. Комплексный анализ точности основан на рассмотрении модели как объекта, который характеризуется вектором показателей точности результатов моделирования, что делает возможным использовать для сопоставления моделей известные методы многомерного статистического анализа. Показано, что стоимость результатов моделирования определяется затратами, связанными с получением исходных данных для моделирования, а также простотой включения математико-геоинформационных моделей без внесения изменений в коды программных продуктов в состав различных приложений. Выполнение комплексного анализа точности результатов математико-геоинформациошгого моделирования с учетом стоимости получения модельных данных позволяет уменьшить стоимость информационного обеспечения систем анализа состояния ГТО.

Полученные результата позволяют, в отличие от известных подходов к

построению и использованию математако-картографических и математик! геоинформационных моделей, осуществлять целенаправленное развит! системы математико-геоинформационного моделирования как составнс части автоматизированной системы информационного обеспечения.

5. Полученные результаты в виде методик, математик' геоинформационных моделей, подсистем математико-геоинформационно! моделирования, картографических материалов внедрены в Министерстве г делам гражданской обороны и чрезвычайным ситуациям Рсспублш Башкортостан и Министерстве здравоохранения Республики Башкортоста Использование полученных результатов позволило: сократить время повысить достоверность анализа состояния территории но комплеш параметров техногенной нагрузки, загрязнения природных сред, опасное! возникновения чрезвычайных ситуаций техногенного характера; выяви несоответствие между декларируемым и фактическим экологически состоянием отдельных участков территорий; улучшить организаци комплекса профилактических и лечебных мероприятий по снижен и заболеваемости; повысить обоснованность формирования штатно] расписания в лечебных учреждениях, что подтверждается соответствующие, актами внедрения.

СПИСОК ОСНОВНЫХ ПУБЛИКАЦИЙ

1. Алыпов Ю.Е., Гвоздев В.Е. Метод оценки надежности элементе систем управления по результатам малого числа испытаний '// Электрошп. системы управления и контроля летательных аппаратов: Межвуз. научи, сб. Уфа, 1980.-Вып. 5. - С. 117-121.

2. Способ оценки динамических свойств САУ со случайным параметрами / Алыпов Ю.Е., Гвоздев В.Е., Ильясов Б.Г., Кабальной Ю.С. Кибернетические системы управления подвижными объектами: Межву научи, сб. - Уфа, 1982. - С. 125-129.

3. Об одном способе определения коэффициентов статически линеаризации / Альтов 10.Е., Гвоздев В.Е., Ильясов Б.Г., Кабальнов Ю.С. Управление сложными техническими системами: Межвузов, научи, сб. - Уф. 1982.-Вып. 5. - С. 33-37.

4. Гвоздев В.Е., Алыпов Ю.Е., Шагалеев Р.Ф. Метод выбо{: контролируемых параметров динамических систем // Электронные узл систем контроля и управления летательных аппаратов: Межвузов, научи, сб. Уфа, 1982, - Вып. 7. - С. 155-158.

5. Алыпов Ю.Е., Гвоздев В.Е., Гайнанов Д.А. Об одном подходе определению многомерного закона распределения параметров САУ п ограниченной опытной информации // Кибернетические системы управлени

подвижными объектами: Межвузов, сб. - Вып. 2. - Уфа, 1983. - С. 63-65.

6. Гвоздев В.Е., Альтов Ю.Е., Мелитицкий А.Р. Сравнительный анализ неклассических методов оценки законов распределения случайных параметров систем управления // Кибернетические системы управления подвижными объектами: Межвузов, сб. - Вып. 2. - Уфа, 1983. - С. 113-117.

7. Гвоздев В.Е., Алыпов Ю.Е. Интервальное оценивание показателей надежности элементов технических систем при малом числе наблюдений // Вопросы технической диагностики: Межвузов, научн. сб. - Ростов-па-Дону, 1984, С.86-91.

8. Гвоздев В.Е., Алыпов Ю.Е., Фатиков C.B. Непараметрический подход к оцениванию интенсивности отказов элементов электронных систем управления // Вопросы автоматизации проектирования информационных и кибернетических систем: Межвуз. научн. сб. - Уфа, 1985. - С. 145-148.'

9. Устройство для определения закона распределения случайной величины / Алыпов Ю.Е., Гвоздев В.Е., Фатиков C.B., Васильев Д.К. -Авторское свидетельство на изобретение № 1233164,1986. - 7 с.

10. Алыпов Ю.Е., Гвоздев В.Е. Использование информационной технологии обработки статистических данных в системах автоматизированного контроля оборудования // Теория и практика оценки народнохозяйственной эффективности научно-технического прогресса: Тез. докл. науч.-практич. конф. - Новосибирск, 1986. - С. 76-77.

11. Алыпов Ю.Е., Гвоздев В.Е. Влияние границ области возможных значений контролируемых параметров на точность оценивания законов распределения//Вопросы проектирования информационных кибернетических систем: Межвуз. научн. сб. - Уфа, 1987. - С. 125-128.

12. Устройство для определения границ доверительного интервала по выборкам малого объема / Алыпов Ю.Е., Гвоздев В.Е., Фатиков C.B., Душшок А.Б. // Авторское свидетельство на изобретение № 1368891, 1987. - 3 с.

13. Статистический анализатор / Алыпов Ю.Е., Гвоздев В.Е., Фатиков C.B., Китабов Ф.И. // Авторское свидетельство на изобретение № 1310842, 1987. - 3 с.

14. Гвоздев В.Е., Алыпов Ю.Е. Методика оценки закона распределения показателя качества сложной технической системы по результатам ограниченного числа испытаний // Управление сложными техническими объектами: Межвуз. научн. сб. - Уфа, 1987. - С. 32-37.

15. Устройство для определения одномерных начальных параметров / Гвоздев В.Е., Алыпов Ю.Е., Фатиков C.B., Евсеев Д.Г. // Авторское свидетельство на изобретение № 1359784, 1987. - 3 с.

16. Статистический анализатор / Гвоздев В.Е., Алыпов Ю.Е., Фатиков C.B. // Авторское свидетельство на изобретение № 1418755, 1988. - Зс.

17. Гвоздев В.Е. Программное обеспечение для определения показателе надежности технических изделий по малому числу данных // Теория практика разработки и внедрения средств автоматизации и роботизащ технологических и производственных процессов: Тез. докл. V респуб межотрасл. науч.-техн. конф. - Уфа, 1989. - С.23-26.

18. Коррелометр / Гвоздев В.Е., Алыпов Ю.Е., Фатиков C.B., Шипулг Г.А. //Авторское свидетельство на изобретение №1478225, 1989. - Зс.

19. Статистический анализатор / Алыпов Ю.Е., Гвоздев В.Е., Фатию C.B., Горохова J1.A. // Авторское свидетельство на изобретение № 163155 1990. -4 с.

20. Статистический анализатор / Алыпов Ю.Е., Гвоздев В.Е., Фатикс C.B., Евсеев Д.Г. // Авторское свидетельство на изобретение № 1691854, 199 -5 с.

21. Гвоздев В.Е., Павлов C.B., Ульданов Э.А. Принципы создания систс моделирования в рамках Единой государственной системы экологическо1 мониторинга (ЕГСЭМ) // Проблемы создания и функциопироват информационно-аналитических систем: Тез. докл. науч. сем. - Казань, 1994, С. 14-19.

22. Гвоздев В.Е. Использование статистических методов оценивая* законов распределения случайных величин по выборкам малого объема /и контроля состояния технических объектов и прогнозирования аварийны ситуаций // Промышленная безопасность: управление риском, социальнс экономические и экологические аспекты: Тез. докл. 2-й междунар. конф. Москва, 1994.-С. 28-29.

23. Хамитов Р.З., Гвоздев В.Е., Ильясов Б.Г. Энтропийный подход построению статистических моделей чрезвычайных экологических ситуаций Математические проблемы экологии: Тез. докл. Второй Всероссийск. конф. и математическим проблемам экологии, - Новосибирск, 1994. - С. 73-74.

24. Место геоинформационных технологий в Единой государственно системе экологического мониторинга Республики Башкортостан / Хамито Р.З., Павлов C.B., Гвоздев В.Е., Васильев АН., Иванов И.Г. // Перва конференция пользователей программных продуктов ARC/1NFO: Мат. конф. Голицыно, 1994.-С. 112-115.

25. Создание геоинформационной модели Республики Башкортостан Хамитов Р.З., Павлов C.B., Гвоздев В.Е., Васильев АН., Иванов ИГ. , Геоинформационные технологии. Управление. Природопользование. Бизнес. Москва, 1995, - С. 26-27 .

26. Хамитов Р.З., Павлов C.B., Гвоздев В.Е. Место ГИС в систем обеспечения экологической безопасности РБ // Гидрологические экологические процессы в водоемах и их водосборных бассейнах: Mai

Междунар. симп. - Новосибирск, 1995. - С. 109-110.

27. Creation of Geoinformational Model of Bashkortostan Republic Territory / Vasiliev A.N., Pavlov S.V., Gvozdev V.E., Ivanov LG., Khamitov R.Z. // Procedings 10th European ARC/INFO User Conference, Prague, Czech Republic, 1995. - p.p. IIÏ-2-III-6.

28. Место ЕГСЭМ в обеспечении экологической безопасности Республики Башкортостан / Гвоздев В.Е., Павлов C.B., Хамитов Р.З., Ямалов И,У. II Проблемы экологического мониторинга: Мат. конф. - Уфа, 1995. - Кн. 1.-С. 2-10.

29. Распределенная система моделирования экологических процессов / Гвоздев В.Е., Осипов Е.А., Ульданов Э.А., Хатыпов А.Ф. // Проблемы экологического мониторинга: Мат конф. - Уфа, 1995. - Кн. 2. - С. 302-310.

30. Гвоздев В.Е., Осипов Е.А., Ульданов Э.А. Макет распределенной системы моделирования в составе системы информационного обеспечения принятия решений по управлению качеством окружающей среды // Проблемы экологического мониторинга: Мат. конф. - Уфа, 1995. - Кн. 2. - С. 311-317.

31. Гвоздев В.Е., Хатыпов А.Ф. Оценка риска загрязнения поверхностных вод по агрегированным данным экологического мониторинга // Проблемы экологического мониторинга: Мат. конф. - Уфа, 1995. - Кн. 2. -С. 346-349.

32. Гвоздев В.Е., Павлов C.B., Хамитов Р.З. Автоматизированная система обработки информации о результатах контроля загрязнения территории Республики Башкортостан диоксинами // Диоксины: экологические проблемы и методы анализа: Мат. конф. - Уфа, 1995, - С. 26-31.

33. Оболочка для разработки систем моделирования процессов загрязнения окружающей среды / Гвоздев В.Е., Павлов C.B., Ульданов Э.А., Хамитов Р.З. // Научно-практические аспекты управления качеством воздуха "Воздух-95": Сб. тез. докл. - Санкт-Петербург, 1995, - С. 151.

34. Оболочка для разработки систем моделирования в рамках Родиной государственной системы экологического мониторинга / Гвоздев В.Е., Низамов P.P., Ульданов Э.А., Хатыпов А.Ф. // Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетических системах: Межвуз. научн. сб. - Уфа, 1996. - С. 130-136.

35. Гвоздев В.Е., Делев В.А., Ульданов Э.А. Совместное использование результатов математического моделирования и данных наземных наблюдений при контроле уровня загрязнения атмосферного воздуха // Геоэкология в Урало-Каспийском регионе: Тез. Междунар. науч.-практ. конф. - Уфа, 1996. -С. 147-148.

36. Гвоздев В.Е. Подсистема математического моделирования в сосУаве ЕГСЭМ Республики Башкортостан // Экологический мониторинг: проблемы

создания и развития Единой Государственной Системы Экологичесш Мониторинга (ЕГСЭМ): Тез. докл. - Москва, 1996. - С. 17-18.

37. Khamitov R., Gvozdev V., Pavlov S. The ecological Informatio Managing System of Bashkortostan Republic. // Environmental Software System Chapman & Hall, London, 1996. -P.101-109.

38. Environmental Information Management System of the Republic Bashkortostan / Pavlov S.V., Khamitov R.Z., Gvozdev V.E., Uldanov E.A. // Pro of the Ecological Summit'96: Royal Danish School of Pharmacy, Copenhage

1996. - P. 76.

39. Гвоздев B.E., Ульданов Э.А., Хатынов А.Ф. Совмести* использование результатов математического, информационного гсоинформационного моделирования при управлении качеством окружающ< среды // Медицина труда и промышленная экология. - 1997. - № 8. - С. 42-44.

40. Багманов В.Х., Гвоздев В.Е., Павлов С.В. Единая государствен!!; система экологического мониторинга в Республике Башкортостан Экологические проблемы регионов России. Республика Башкортостан / Пс ред. Ю.М. Арского. - М.:ВИНИТИ, 1997. - Инф. вып. 4. - Гл. 2. - С. 23-60.

41. Хамитов Р.З., Павлов С.В., Гвоздев В.Е. Система информационпс поддержки управления состоянием окружающей природной среды Республике Башкортостан // Медицина труда и промышленная экология.

1997. - № 8. - С. 1-5.

42. Gvozdev V.E., Shagiakhmetov A.M. Hazard Ranking for Industrial Area // Air Pollution in the Ural Mountains. Environmental, Health and Policy Aspect Klumer Academic Publishers, 1997. - P. 355-356.

43. Gvozdev V., Pavlov S., Khamitov R. Automation of Information Suppo for Environmental Management in the Republic of Bashkortostan. // Environment Software Systems, vol. 2. Chapman & Hall, London, 1997. - P. 136-143.

44. Khamitov R.Z., Gvozdev V.E., Pavlov S.V. Risk Assessment an Consequences Analysis for Technical Plants Accidents in the Republic с Bashkortostan. 4 Risk Analysis and Management in the Global Econoni; Conference Risk Management in Europe: New Challenges for the Industrial Work Proceding of the SRA Annual Conference in Stuttgart, vol. 1, num. 1, Stuttgar 1997. - P. 496-509.

45. Гвоздев B.E., Шагиахметов A.M., Заяц E.B. Категорировани территорий промышленных центров по степени опасности // Экологически проблемы промышленных зон Урала: Сб. научн. тр. Междунар. науч.-техт конф. - Магнитогорск, 1998. - С. 57-61.

46. Гвоздев В.Е. Имитационное моделирование влияния хозяйственно деятельности на состояние и качество вод р. Белая // Экологические проблем! бассейнов крупных рек - 2: Тез. междунар. конф. - Тольятти, 1998. - С. 13.

, 47. Информационное обеспечение управления и контроля экологической безопасности на территории РБ / Гвоздев В.Е., Павлов C.B., Хамитов Р.З., Ямалов И.У. // Проблемы предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций и обеспечения экологической безопасности: Республ. науч.-практ. конф. - Уфа, 1999.-С. 27-33.

48. Гвоздев В.Е., Заяц Е.В. Метод объективного зонирования состояния водных объектов по выборочным значениям показателей состояния // Проблемы предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций и обеспечения экологической безопасности: Республ. науч.-практ. конф, - Уфа, 1999.-С. 83-87.

49. Математическое моделирование в изучении влияния хозяйственной деятельности на состояния и качество реки Белая / Гвоздев В.Е., Курамшина Н.Г., Хабибуллина Э.Ф., Заяц Е.В., Павлов C.B. // Чистая вода России-99: Тез. Пятого междунар. снмп. - Екатеринбург, 1999. - С. 185-186.

50. Подходы к комплексной оценке загрязнения территории г. Уфы по данным дистанционного и контактного экологического мониторинга / Павлов C.B.. Гвоздев В.Е., Курамшина Н.Г., Багманов В.Х. // Башкирский экологический вестник. - 1999. - № 1 (4). - С. 3-10.

51. Применение современных информационных технологий для решения задач по оценке, моделированию и прогнозированию ЧС в РБ / Батманов В.Х., Васильев А.Н., Гвоздев В.Е., Иванов И.Г., Павлов C.B., Суслов А.С., Бабкин Г.П., Магадеев М.Ш., Хамитов Р.З., Ямалов И.У. // Проблемы предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций и обеспечения экологической безопасности: Республ. науч.-практ. конф. - Уфа, 1999. - С. 3-9.

Гвоздев В.Е.

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ПОДХОДОВ К ИНФОРМАЦИОННОМУ ОБЕСПЕЧЕНИЮ СИСТЕМ АНАЛИЗА СОСТОЯНИЯ ГЕОТЕХНИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ

анализа состояния окружающей среды в Республике Башкортостан 21

1.2. Анализ основных проблем информационного обеспечения процесса анализа состояния геотехнических объектов 26

1.2.1. Информационные аспекты анализа состояния геотехнических объектов 26

1.2.2. Анализ автоматизированных систем информационного обеспечения управления и контроля состояния геотехнических объектов 37

1.2.3. Анализ подходов к моделированию геотехнических объектов 39

1.2.4. Анализ подходов к автоматизации математико-геоинформационного моделирования геотехнических объектов 42

1.2.5. Особенности анализа состояния ГТО статистическими методами 48

1.3. Формулировка целей и постановка задач исследования 54 Выводы по главе 1 57 ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА ОСНОВ МЕТОДОЛОГИИ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ СИСТЕМ АНАЛИЗА СОСТОЯНИЯ ГЕОТЕХНИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ НА ОСНОВЕ МАТЕМАТИКО-ГЕОИНФОРМАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ 59 2.1. Особенности информационного обеспечения систем анализа состояния геотехнических объектов на основе математико-геоинформационного моделирования 59

2.1.1. Общая характеристика проблем информационного обеспечения анализа ГТО методами математико-геоинформационного моделирования

2.1.2. Определение проблемных ситуаций, связанных с информационным обеспечением на основе математико-геоинформационного моделирования

2.2. Принципы построения системы информационного обеспечения анализа состояния геотехнических объектов на основе математико-геоинформационного моделирования

2.2.1. Общесистемные принципы

2.2.2. Принципы построения математико-геоинформационных моделей геотехнических объектов

2.2.3. Принципы построения системы математико-геоинформационного моделирования

2.3. Методологические подходы к информационному обеспечению систем анализа состояния ГТО на основе математико-геоинформационного моделирования

2.4. Конфигурация системы информационного обеспечения анализа состояния геотехнических объектов на основе математико-геоинформационного моделирования

2.4.1. Содержание основных этапов анализа состояния ГТО методами математико-геоинформационного моделирования

2.4.2. Основные этапы построения системы математико-геоинформационного моделирования

2.4.3. Структурные модели системы математико-геоинформационного моделирования

Выводы по главе 2

3. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ ОЦЕНИВАНИЯ СТАТИСТИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК ПАРАМЕТРОВ СОСТОЯНИЯ ГЕОТЕХНИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ

3.1. Проблемы оценивания статистических характеристик параметров состояния геотехнических объектов

3.2. Разработка моделей функций распределения параметров состояния геотехнических объектов 120

3.2.1. Унифицированная параметрическая модель функций распределения параметров состояния геотехнических объектов 120

3.2.2. Формирование системы минимально-достаточных характеристик для построения оценок функций распределения параметров состояния геотехнических объектов 124

3.2.3. Унифицированная непараметрическая модель функций распределения параметров состояния геотехнических объектов 130

3.3. Исследование свойств унифицированных моделей функций распределения параметров состояния геотехнических объектов 135

3.3.1. Исследование влияния границ возможных значений случайной величины на эффективность использования выборочной информации 135

3.3.2. Исследование точности оценивания функций распределения по выборочным данным 142

3.3.3. Исследование точности интервального оценивания функций распределения случайных величин 146

3.4. Разработка обобщенной алгоритмической модели функций распределения параметров состояния геотехнических объектов 150

Выводы по главе 3 157

4. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ АНАЛИЗА ТЕРРИТОРИАЛЬНО-ВРЕМЕННОЙ ИЗМЕНЧИВОСТИ СОСТОЯНИЯ ГЕОТЕХНИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ ПО РЕЗУЛЬТАТАМ МАТЁМАТИКО-ГЕОИНФОРМАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ 159 4.1. Проблемы анализа состояния геотехнических объектов 159

4.2. Разработка формальных методов классификации территории по выборочным данным

4.3. Разработка методов анализа территориально-временной изменчивости состояния геотехнических объектов по результатам математико-геоинформационного моделирования

4.3.1. Анализ изменчивости состояния геотехнических объектов в целом

4.3.2. Анализ изменчивости состояния геотехнических объектов с учетом территориальных особенностей результатов моделирования

4.4. Комплексный анализ изменчивости состояния геотехнических объектов на основе гетерогенных параметров состояния

4.5. Разработка методов анализа территориальных особенностей функциональных взаимосвязей параметров состояния ГТО Выводы по главе 4

ГЛАВА 5. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМЫ МАТЕМАТЖО-ГЕОИНФОРМАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ГЕОТЕХНИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ

5.1. Проблемы построения системы математикогеоинформационного моделирования геотехнических объектов

5.2. Разработка методов планирования построения системы математико-геоинформационного моделирования

5.3. Разработка методов комплексного анализа свойств математико-геоинформационных моделей

5.3.1. Разработка методов анализа точности результатов математико-геоинформационного моделирования по множеству показателей

5.3.2. Разработка метода оценки стоимости результатов математико-геоинформационного моделирования

Выводы по главе 5

ГЛАВА 6. ПРИМЕРЫ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ АНАЛИЗА СОСТОЯНИЯ ГЕОТЕХНИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ МЕТОДАМИ МАТЕМАТИКО-ГЕОИНФОРМАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ 245 6.1. Математико-геоинформационное моделирование диоксинового загрязнения территории города Уфы 245

6.2. Моделирование влияния хозяйственной деятельности на состояние и качество водных объектов Республики

Башкортостан 251

6.2.1. Разработка структуры моделирующей подсистемы 254

6.2.2. Построение моделей взаимосвязи показателей состояния водных объектов, степени техногенной нагрузки и ландшафтных характеристик водосборных бассейнов 260

6.2.3. Построение моделей взаимосвязи показателей состояния поверхностных вод с показателями качества поверхностных вод 266

6.3. Математико-геоинформационное моделирование техногенной нагрузки и состояния окружающей среды на территории города Уфы 271

6.3.1. Подсистема моделирования состояния атмосферного воздуха 274

6.3.2. Подсистема зонирования территории города Уфы по показателям техногенной нагрузки и состояние окружающей среды 277

6.4. Перспективы развития исследований в данной области 283 Выводы по глава 6 286 ЗАКЛЮЧЕНИЕ 288 ЛИТЕРАТУРА 292 АКТЫ ВНЕДРЕНИЯ 324 ПРИЛОЖЕНИЯ 330

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

АФС - аэрофотоснимки

БашУГМС - Башкирское территориальное Управление по гидрометеорологической службе и мониторингу окружающей среды Республики Башкортостан БД - база данных

ГИМ - геоинформационная модель

ГИС - геоинформационная система

ГТО - геотехнический объект

ЕГСЭМ - Единая государственная система экологического мониторинга ЗВ - загрязняющие вещества

ИЗА - индекс загрязнения атмосферы

ИЗВ - индекс загрязнения воды

ИППЭП - Институт проблем прикладной экологии и природопользования КФС - космофотоснимки

КЭБ - коэффициент экологической безопасности

МГМ - математико-геоинформационная модель

МЧС РБ - Министерство по делам гражданской обороны и чрезвычайным ситуациям Республики Башкортостан НИИБЖД - Научно-исследовательский институт безопасности жизнедеятельности ПДВ - предельно-допустимые выбросы

ПДК - предельно-допустимая концентрация

ПТК - природно-территориальный комплекс

РБ - Республика Башкортостан

СИО - система информационного обеспечения

СМГМ - система математико-геоинформационного моделирования

СОКИ - система обработки космической информации

ТПК - территориально-производственный комплекс

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность проблемы

В «Повестке дня на XXI век», принятой в Рио-де-Жанейро (1992 год), отмечалось, что как национальная, так и региональная политика государств в настоящее время должна строится на основе долгосрочной стратегии устойчивого развития. Это предполагает, что процесс принятия решений как на общегосударственном так, и на региональном уровнях должен основываться на полной интеграции экономических, социальных и экологических проблем. Политика в области экономики, финансов, энергетики, сельского хозяйства, транспорта и торговли правительством (федеральным и региональным) должна формироваться с обязательным учетом вопросов окружающей природной среды и человеческого развития.

В «Повестке дня на XXI век» особо подчеркивается, что одним из необходимых условий принятия эффективных решений, направленных на экологически устойчивое развитие, является обеспечение местных органов власти полной, достоверной информацией о текущем и прогнозируемом состоянии окружающей среды, что создает основу для перехода от «реактивного» подхода, суть которого сводится к устранению уже имеющего место негативного изменения состояния окружающей среды в результате хозяйственной деятельности, к «превентивному» подходу, основанному на выработке управленческих решений на базе прогнозных оценок возможных последствий хозяйственной деятельности.

Информационное обеспечение систем анализа состояния геотехнических объектов (ГТО), под которым понимается совокупность природных и технических объектов, находящихся в тесной взаимосвязи и формирующих среду жизни человека [230, 290], является необходимым условием обеспечения экологической безопасности в промышленно развитых регионах, к числу которых относится Республика Башкортостан.

Работа посвящена решению актуальной научной проблемы, состоящей в разработке методологических и теоретических основ и методов построения системы математико-геоинформационного моделирования как составной части автоматизированной системы информационного обеспечения анализа состояния ГТО, разработке методов и моделей анализа территориально-временной изменчивости показателей, характеризующих техногенное воздействие, состояние природных компонентов и здоровья населения по фактически доступной информации, что обеспечивает повышение обоснованности принятия решений и эффективности реализации мероприятий, направленных на улучшение состояния среды обитания в условиях интенсивного техногенного воздействия, ограниченных финансовых, материальных, временных, интеллектуальных и информационных ресурсов.

Для решения проблемы информационного обеспечения систем анализа состоянием ГТО отечественными и зарубежными учеными предпринимаются значительные усилия в следующих направлениях:

1. Разработке концептуальных и теоретических вопросов, связанных с формированием системы показателей, характеризующих состояние ГТО [43, 48, 121, 131, 136, 149, 152, 155,164, 166 и др.].

2. Разработке теоретических основ и методов построения и обеспечения функционирования систем экологического мониторинга как аппаратно- программных комплексов, предназначенных для сбора, передачи, хранения, систематизации, обработки, представления и отображения территориально-распределенных данных, характеризующих техногенное воздействие и состояние природных компонентов [135, 138, 144, 152, 153, 222,288, 304, 308 и др.].

3. Разработке математических, математико-картографических и математико-информационных моделей, предназначенных для исследования территориальной и временной изменчивости показателей, характеризующих техногенное воздействие и состояние природных компонентов, а также выявления и исследования особенностей стохастических взаимосвязей между показателями [39-43, 46, 123, 129-131, 182-184, 193-195, 210 и др.].

4. Разработке теоретических основ и методов построения сложных информационных систем, предназначенных для гибкого обслуживания разнородных информационных запросов на основе комплексной обработки разноаспектной информации [58, 107-109, 132, 172, 177, 189, 210, 228, 255, 283, 309, 325 и др.].

5. Разработке прикладного программного обеспечения, реализующего математические и математико-картографические модели, описывающие гетерогенные процессы и явления, характеризующие ГТО [110, 118, 140, 183, 228, 235, 236, 240, 317, 320, 335 и др.].

Значительное место в информационном обеспечении занимает решение разноплановых задач моделирования, направленных на анализ территориально-временной изменчивости показателей, характеризующих техногенное воздействие, состояние природных компонентов и здоровья населения, причинно-следственные связи между территориальными явлениями. Однако, сложившаяся к настоящему времени практика исследования ГТО методами математического и математико-картографического моделирования направлена на решение частных прикладных задач, осуществляется вне рамок общего процесса информационного обеспечения систем анализа состояния геотехнических объектов, что снижает как эффективность функционирования системы информационного обеспечения в целом, так и значимость самих методов моделирования. Это связано с тем, что к настоящему времени не разработаны методологические и теоретические основы и методы построения системы информационного обеспечения на основе математико-геоинформационного моделирования как составной части информационного обеспечения систем анализа состояния геотехнических объектов.

Основания для выполнения работы

Работа выполнена в период 1980-1999 г.г. на кафедре технической кибернетики Уфимского государственного авиационного технического университета в рамках ряда научно-исследовательских работ по заказу предприятий г. Уфы (темы 3-04-82, 3-22-89, 3-17-90, ИФ-ТК-13-91-ОГ, ИФ-ТК-18-91-ОГ, ИФ-ТК-18-92-ОГ).

С 1994 года работа одновременно продолжалась в отделе экологического мониторинга Научно-исследовательского института безопасности жизнедеятельности в рамках республиканских программ: "Экологическая безопасность Республики Башкортостан", "Создание Единой Государственной системы экологического мониторинга Республики

Башкортостан", "Башкирская территориальная подсистема Единой государственной системы предупреждения и ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций", "Диоксин", "Дети-инвалиды" по заказу правительства Республики Башкортостан.

Цель работы и задачи исследования

Целью работы является решение актуальной научно-технической проблемы, которая заключается в разработке методологических и теоретических основ информационного обеспечения систем анализа состояния геотехнических объектов на основе математико-геоинформационного моделирования и применение полученных результатов для решения практических задач, связанных с анализом состояния окружающей среды на территории Республики Башкортостан.

Для достижения поставленной цели требуется решение следующих задач:

1. Разработать основы методологии информационного обеспечения систем анализа состояния геотехнических объектов на основе математико-геоинформационного моделирования.

2. Разработать методы и модели, предназначенные для анализа статистических характеристик параметров состояния геотехнических объектов, в том числе при малых по объему и низких по точности исходных данных.

3. Разработать методы анализа территориально-временной изменчивости состояния ГТО на основе математико-геоинформационного моделирования.

4. Разработать теоретические основы, методы и модели построения системы математико-геоинформационного моделирования как составной части автоматизированной системы информационного обеспечения анализа состояния ГТО.

5. Реализовать полученные теоретические результаты в виде методик, математико-геоинформационных моделей, подсистем математико-геоинформационного моделирования, картографических материалов, предназначенных для решения прикладных задач, связанных с анализом техногенной нагрузки, состояния окружающей среды и заболеваемости населения на территории Республики Башкортостан.

Методы исследования

При разработке методологических основ и теоретических методов информационного обеспечения систем анализа состояния ГТО на основе математико-геоинформационного моделирования используются методы системного анализа. Разработка моделей статистических характеристик ГТО проводится с использованием методов теории вероятностей и математической статистики, методов теории информации, методов имитационного моделирования. Разработка методов анализа территориально-временной изменчивости параметров состояния ГТО и исследование их взаимосвязей проводится с использованием методов теории вероятностей и математической статистики, методов теории информации, методов многомерного статистического анализа, методов имитационного моделирования. Разработка методов построения системы математико-геоинформационного моделирования как составной части автоматизированной системы информационного обеспечения проводится с использованием методов динамического и линейного программирования, методов многомерного статистического анализа.

Результаты, выносимые на защиту

1. Основы методологии информационного обеспечения систем анализа состояния геотехнических объектов на основе математико-геоинформационного моделирования, основанная на системологических принципах и общенаучных подходах, сформулированных применительно к построению системы математико-геоинформационного моделирования и дополненная конфигурацией системы информационного обеспечения на основе математико-геоинформационного моделирования.

2. Математико-статистические методы, модели и методика анализа статистических характеристик параметров состояния ГТО на основе выборочных данных с учетом границ возможных значений случайных величин, позволяющие получать объективные оценки функций распределения параметров состояния ГТО, в том числе при малых по объему и низких по точности исходных данных.

3. Математико-статистический метод и методика классификации территорий по выборочным данным параметров состояния ГТО. Статистические методы, предназначенные для анализа территориально-временной изменчивости состояния ГТО по результатам математико-геоинформационного моделирования. Математико-статистический метод оценки территориальных функциональных взаимосвязей между параметрами состояния ГТО на основе выборочных данных.

4. Теоретические основы и методы построения системы математико-геоинформационного моделирования в составе автоматизированной системы информационного обеспечения анализа состояния ГТО. Методы комплексного анализа свойств математико-геоинформационных моделей по данным, характеризующим точность результатов моделирования и стоимость получения результатов моделирования.

5. Математико-геоинформационные модели, подсистемы математико-геоинформационного . моделирования, картографические материалы, предназначенные для анализа техногенной нагрузки, состояние окружающей среды и заболеваемости населения на территории Республики Башкортостан.

Научная новизна результатов

Научная новизна решения проблемы заключается:

1. В методологии информационного обеспечения систем анализа состояния геотехнических объектов на основе математико-геоинформационного моделирования, основанной на принципах и общенаучных подходах, сформулированных применительно к описанию ГТО и построению системы математико-геоинформационного моделирования и дополненная конфигурацией системы информационного обеспечения на основе математико-геоинформационного моделирования.

2. В разработке методов и моделей, предназначенных для анализа статистических характеристик параметров состояния ГТО по выборочным данным, формировании минимально-достаточных характеристик функций распределения непрерывных случайных величин.

3. В разработке математико-статистического метода классификации территорий с учетом особенностей статистических характеристик параметров состояния ГТО, теоретическом обобщении методов анализа территориально-временной изменчивости состояния ГТО по результатам математико-геоинформационного моделирования, в разработке математико-статистического метода анализа функциональных взаимосвязей между параметрами состояния ГТО на основе выборочных данных.

4. В разработке теоретических основ и методов построения системы математико-геоинформационного моделирования как составной части автоматизированной системы информационного обеспечения.

Практическая ценность и внедрение результатов

Практическая ценность результатов заключается в следующем:

1. В разработке методики оценивания эмпирических функций распределения случайных величин, позволяющей, в отличие от известных методик аналогичного назначения, полностью формализовать процедуру оценивания, эффективно использовать информацию, заключенную в выборочных данных и границах возможных значений случайных величин. Использование методики повышает достоверность анализа эмпирических функций распределения параметров состояния ГТО, в том числе при малых по объему и низких по точности исходных данных.

2. В разработке методики классификации территорий по выборочным значениям параметров состояния ГТО с учетом особенностей статистических характеристик параметров состояния. Методика позволяет осуществлять классификацию территорий по значениям параметров, для которых отсутствуют ранее разработанные шкалы, что повышает объективность анализа состояния ГТО по статистическим данным.

3. В разработке унифицированных методов анализа территориально-временной изменчивости состояния ГТО по значениям однотипных (номинальных, ранговых, количественных) и совокупности разнотипных параметров состояния. Это позволяет, в отличие от известных частных подходов, осуществлять комплексный анализ состояния ГТО по результатам, получаемым посредством различных математико-геоинформационных моделей.

4. В разработке математико-геоинформационных моделей, подсистем математико-геоинформационного моделирования, картографических материалов, предназначенных для решения прикладных задач, связанных с анализом техногенной нагрузки, состояния окружающей среды и здоровья населения на территории Республики Башкортостан.

Полученные результаты в виде методик, математико-геоинформационных моделей, подсистем математико-геоинформационного моделирования и картографических материалов внедрены в Министерстве по делам гражданской обороны и чрезвычайных ситуаций Республики Башкортостан, Министерстве здравоохранения Республики Башкортостан.

Результаты исследований по разработке математико-статистических методов обработки малого числа исходных данных, методов построения математико-геоинформационных моделей и систем математико-геоинформационного моделирования используются в учебном процессе на кафедре технической кибернетики Уфимского государственного авиационного технического университета.

Полученные теоретические результаты послужили основой технических решений, защищенных авторскими свидетельствами на изобретение (А.с. № 1233164, 1310842, 1359784, 1418755 и др.).

Апробация работы

Основные положения, представленные в диссертации, регулярно докладывались и обсуждались, начиная с 1981 года, на научных мероприятиях различного уровня. Среди них:

1. Научно-техническая конференция "Испытания, контроль техническая диагностика в процессах разработки и постановки изделий на производство", Горький, 1981;

2. Ш-я Всесоюзная научно-практическая конференция по безопасности полетов "Предотвращение авиационных происшествий в гражданской авиации", Ленинград, 1982;

3. Научно-практический семинар "Эксплуатация радиоэлектронных систем надежность их элементов", Минск, 1983;

4. Республиканская межотраслевая научно-практическая конференция "Автоматизация и механизация трудоемких производственных процессов на предприятиях республики", Уфа, 1984;

5. IY-ая Всесоюзная научно-практическая конференция по безопасности полетов "Безопасность и эффективность эксплуатации воздушного транспорта", Ленинград, 1985;

6. Республиканская научно-техническая конференция "Автоматизированное управление сложными системами", Уфа, 1985;

7. Научно-практическая конференция "Теория и практика оценки народнохозяйственной эффективности научно-технического прогресса", Новосибирск, 1986;

8. Республиканская межотраслевая научно-техническая конференция "Проблемы внедрения достижений научно-технического прогресса в области автоматизации и механизации производственных процессов" Уфа, 1986;

9. Республиканская научно-техническая конференция "Актуальные проблемы научно-технического творчества молодежи в свете решений XXVII съезда КПСС", Уфа, 1987; lO.IV-ая Республиканская межотраслевая научно-техническая конференция "Теория и практика разработки и внедрения средств автоматизации и роботизации технологических и производственных процессов Уфа, 1987;

11 .Всесоюзная научно-техническая конференция "Автоматизация электротехнологических процессов в гибких производственных системах машиностроения на основе полупроводниковых преобразователей частоты", Уфа, 1987;

12.У-Я Всесоюзная научно-практическая конференция по безопасности полетов "Безопасность полетов и профилактика авиационных происшествий", Ленинград, 1988;

13.У-я Республиканская межотраслевая научно-техническая конференция "Теория и практика разработки и внедрения средств автоматизации и роботизации технологических и производственных процессов ", Уфа, 1989;

14.Вторая международная конференция "Промышленная безопасность: управление риском, социально-экономические и экологические аспекты", Москва, 1994;

15.Вторая Всероссийская конференция "Математические проблемы экологии", Новосибирск, 1994;

16. Научный семинар "Проблемы создания и функционирования информационно-аналитических систем", г. Казань, 1994;

17. Первая конференция пользователей программных продуктов ARC/INFO, Голицыне, 1994;

18.Научная конференция "Диоксины. Экологические проблемы и методы анализа" Уфа, 1995;

19.Научная конференция "Проблемы экологического мониторинга", Уфа, 1995;

20.Международный симпозиум "Environmental Software Systems", Penn State Great Valley Malvern, PA, USA, 1995;

21. Международная конференция "2nd International IAWQ Specialized Conference" and Symposia on Diffuse Pollution, Brno & Prague, Czech Republic, 1995;

22.Международная конференция "10th European ARC/INFO User Conference", Prague, Czech Republic, 1995;

23. Всероссийский форум "Геоинформационные технологии. Управление. Природопользование. Бизнес.", Москва, 1995;

24.Международная конференция " Risk Analysis and Management in a Global Economy", Forum Ludwigsburg, Germany, 1995;

25. Международная конференция "Научно-практические аспекты управления качеством воздуха "Воздух-95", Санкт-Петербург, 1995;

26.Международная конференция "Экологические аспекты устойчивого развития регионов", Новгород, 1995;

27.Международный конгресс "46th International Astronautical Congress", Oslo, Norway, 1995;

28.Республиканская научно-техническая конференция "Роль технической диагностики в обеспечении промышленной и экологической безопасности на объектах нефтегазохимического комплекса", Уфа, 1995;

29.Международный симпозиум "Гидрологические и экологические процессы в водоемах и их водосборных бассейнах", Новосибирск, 1995;

30. Вторая конференция пользователей программных продуктов ESRI&ERDAS в странах СНГ, Голицыно, 1996;

31. Международный саммит "Ecological Summit'96", Copenhagen, Denmark, 1996;

32.Международная научно-практическая конференция "Геоэкология в Урало-Каспийском регионе", Уфа, 1996;

33.Всероссийская научно-техническая конференция "Экологический мониторинг: проблемы создания и развития Единой Государственной Системы Экологического Мониторинга (ЕГСЭМ)", Москва, 1996;

34.Второй международный симпозиум "Environmental Software Systems, ISESS 1997", Whistler, Canada, 1997;

35.Ежегодная международная конференция "Risk Management in Europe: New Challenges for the Industrial World", Stuttgart, 1997;

36.Международная научно-практическая конференция "Экологические проблемы промышленный зон Урала", Магнитогорск, 1997;

37.Международная конференция "Air Pollution in the Ural Mountains. Environmental, Health and Policy Aspects", Magnitogorsk, Russia, 1997;

38.Международная научно-техническая конференция "Экологические проблемы промышленных зон Урала", Магнитогорск, 1998;

39.Международная конференция "Экологические проблемы бассейнов крупных рек - 2", Тольятти, 1998;

40.Республиканская научно-практическая конференция "Проблемы предупреждения ликвидации чрезвычайных ситуаций и обеспечение экологической безопасности", Уфа, 1999;

41. Пятый международный симпозиум и выставка "Чистая вода России", Екатеринбург, 1999;

42.Международный научно-технический семинар "Проблемы трансфер технологий Ufa ТТ-99", Уфа, 1999.

Результаты диссертационной работы непосредственно отражены в 115 публикациях, в том числе в 1 монографии, 31 статье, в 60 тезисах докладов и трудах конференций, 13 авторских свидетельствах на изобретения, а также 3 депонированных научно-технических отчетах.

Структура работы

Работа включает введение, 6 глав основного материала, библиографический список и приложения.

Работа без библиографического списка и приложения изложена на 291 страницах машинописного текста, кроме того содержит 88 рисунков и 28 таблиц. Библиографический список включает 338 наименований. Приложение к диссертации изложено на 25 страницах, включая 11 рисунков и 13 таблиц.

Первая глава посвящена анализу проблем информационного обеспечения систем анализа состояния геотехнических объектов, определению роли системы математико-геоинформационного моделирования как составной части автоматизированной системы информационного обеспечения анализа состояния ГТО, анализу существующих подходов к построению и использованию математико-геоинформационных моделей.

Вторая глава посвящена разработке методологических основ анализа состояния ГТО методами математико-геоинформационного моделирования, а также построения системы математико-геоинформационного моделирования как составной части автоматизированной информационной системы анализа состояния ГТО.

Третья глава посвящена разработке методов оценивания статистических характеристик территориально-разделенных показателей по выбросам данным, разработке и исследованию свойств унифицированных параметрической и непараметрической моделей функций распределения случайных величин, разработке на их основе обобщенной алгоритмической модели функций распределения, обоснованию выбора системы минимально-достаточных характеристик функций распределения в виде двух первых моментов и границ области возможных значений случайных величин.

Четвертая глава посвящена разработке математико-статистического метода классификации состояния ГТО по выборочным данным, разработке методов анализа территориально-временной изменчивости состояния ГТО, разработке метода анализа функциональных территориальных взаимосвязей показателей состояния ГТО по выборочным данным.

20

Пятая глава посвящена разработке теоретических основ построения системы математико-геоинформационного моделирования как составной части автоматизированного системы информационного обеспечения анализа состояния геотехнических объектов, разработке методов комплексного анализа свойств математико-геоинформационных моделей.

В шестой главе представлены результаты, полученные в ходе решения прикладных задач анализа состояния ГТО методами математико-геоинформационного моделирования.

Приложения содержат результаты статистического эксперимента, а также исходные данные, использовавшиеся при решении представленных в работе задач математико-геоинформационного моделирования.

Автор выражает глубокую благодарность профессору Б.Г. Ильясову, оказавшему определяющее влияние на формирование его научных взглядов в области системных исследований, под руководством которого была защищена кандидатская диссертация и который являлся научным консультантом автора в период обучения в докторантуре, искреннюю благодарность профессору Зайнашеву Н.К. и доценту Алыпову Ю.Е. за многолетнее полезное сотрудничество в области обработки малых выборок.

Выводы по главе 6

1. Методами математико-геоинформационного моделирования выполнено зонирование территории г. Уфы по содержанию диоксинового загрязнения в снежном покрове. Число выборочных данных о содержании диоксинового загрязнения, имеющих территориальную привязку, составляло семнадцать значений. Установление аналогий в условиях рассеяния загрязнений, основанное на анализе повторяемости и Средней скорости ветра по различным направлениям, позволило увеличить число исходных для выполнения модельных расчетов. Сопоставление результатов моделирования о суммарном содержании диоксинового загрязнения в снежном покрове с данными, полученными из независимых источников, показало, что расхождение не превышает 20%. В условиях малого числа исходных данных это свидетельствует о достаточно высокой достоверности результатов моделирования.

2. Построена подсистема математико-геоинформационного моделирования, позволяющая оценить влияние сбросов загрязняющих веществ от хозяйственных объектов на состояние и качество поверхностных вод р. Белая. Функционирование подсистемы основано на использовании разнородной информации, получаемой из различных источников. официальных данных госстатотчетности, геоинформационной модели Республики Башкортостан, результатов обработки космических снимков, результатов специальных научных исследований. Построены уравнения взаимосвязи показателей состояния и качества водных объектов в зависимости от характера техногенной нагрузки в водосборных бассейнах, привязанных к стационарным пунктам контроля БашУГМС, а также ландшафтных особенностей водосборных бассейнов. Методом имитационного моделирования определены границы возможных изменений показателей состояния и качества поверхностных вод. Сравнительный анализ осредненных модельных данных и данных, представленных в отчетах БашУГМС показал, что средняя величина расхождения составила 30%. Доля попадания осредненных модельных значений в границы, определяемые по максимальным и минимальным значениям ИЗВ, полученным по данным БашУГМС, составила 0,74. Это позволяет сделать заключение об адекватности результатов моделирования реальной ситуации

3. Построена подсистема математико-геоинформационного моделирования, предназначенная для исследования территориально-временной изменчивости показателей, характеризующих техногенную нагрузку, а также состояние различных природных сред на территории г. Уфы. Функционирование подсистемы основано на использовании разнородной информации, получаемой из различных источников: данных измерений стационарных постов БашУГМС, данных измерений станций автоматического контроля состояния атмосферы, данных официальной госстатотчетности, данных об источниках выбросов в атмосферу, расположенных на территориях промышленных предприятий, геоинформационной модели г. Уфы, результатах специальных научных исследований.

Система позволяет получать оценки уровней загрязнения атмосферного воздуха, анализировать территориально-временную изменчивость: загрязнения атмосферы; комплексной оценки экологической безопасности; интенсивности выбросов загрязняющих веществ от стационарных источников; содержания загрязняющих веществ в различных природных средах.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В данной работе решена актуальная, имеющая важное народнохозяйственное значение проблема информационного обеспечения систем анализа состояния геотехнических объектов на основе математико-геоинформационного моделирования. Использование результатов математико-геоинформационного моделирования повышает достоверность анализа состояния ГТО, способствует выработке обоснованных управленческих решений, направленных на улучшение состояния окружающей среды в условиях интенсивного техногенного воздействия, ограниченных финансовых, временных, интеллектуальных, материальных, информационных ресурсов.

При решении этой проблемы получены следующие научные и практические результаты.

1. Разработаны основы методологии информационного обеспечения систем анализа состояния ГТО на основе математико-геоинформационного моделирования в виде системы принципов, общенаучных подходов, дополненных конфигурацией системы информационного обеспечения на основе математико-геоинформационного моделирования. Это позволяет, в отличие от известных концепций, с системных позиций подойти к производству информации на основе математико-геоинформационного моделирования, что повышает эффективность информационного обеспечения систем анализа состояния ГТО.

2. Разработаны методы анализа статистических характеристик параметров состояния ГТО. Построены унифицированные параметрическая, непараметрическая и обобщенная алгоритмическая модели функций распределения непрерывных случайных величин, использование которых, в отличие от известных математико-статистических методов, делает возможным полностью формализовать процедуру оценивания эмпирических функций распределения по выборочным данным. Разработана система минимально-достаточных характеристик функций распределения случайных величин в виде двух первых начальных моментов и границ возможных значений случайных величин, что позволяет повысить точность оценивания эмпирических функций распределения, в том числе при малых по объему и низких по точности исходных данных.

Исследования, проведенные методом статистических испытаний, показали, что использование разработанных моделей в совокупности с системой минимально-достаточных характеристик позволяет, в зависимости от вида функции распределения случайных величин, в 1,5-5 раз повысить эффективность использования выборочной информации, благодаря чему в 1,2 - 2,2 раза повышается точность оценивания функций распределения. Сравнение интервальных оценок, получаемых с помощью разработанных моделей, с результатами, получаемыми другими статистическими методами, показало, что они оказываются в 1,2-3 раза меньше, что свидетельствует о статистической устойчивости получаемых результатов. Разработана методика анализа статистических характеристик параметров состояния ГТО.

3. Разработаны методы анализа территориально-временной изменчивости состояния ГТО на основе математико-геоинформационного моделирования, включающие в себя: а) Математико-статистический метод классификации территорий по выборочным данным параметров состояния ГТО, основанный на формировании системы классификационных шкал с учетом особенностей статистических характеристик параметров состояния. Это позволяет полностью формализовать процедуру классификации, осуществлять классификацию территорий по значениям параметров, для которых отсутствуют предварительно разработанные шкалы состояния; в зависимости от объема выборочных данных и вида эмпирической функции распределения выделять небольшое (2 - 8) число классов, что облегчает содержательный анализ получаемых результатов. Разработана методика классификации территорий по выборочным значениям параметров состояния ГТО. б) Методы анализа территориально-временной изменчивости состояния ГТО по однотипным (номинальным, ранговым, количественным) и совокупности разнотипных параметров состояния, получаемых посредством различных математико-геоинформационных моделей. Полученные результаты обобщают известные частные подходы к анализу состояния ГТО, а также создают основу для унификации исследования ГТО на основе методов многомерного статистического анализа. в) Метод исследования функциональных взаимосвязей между параметрами состояния ГТО, основанный на анализе функций распределения порядковых статистик параметров состояния ГТО на различных участках исследуемой территории. Показано, что известные подходы, основанные на анализе территориальных особенностей парных корреляционных взаимосвязей, являются частным случаем предлагаемого метода. В результате проведения статистического эксперимента установлено, что средняя относительная погрешность оценивания параметров функциональных зависимостей при различных функциях распределения случайных величин, различных видах функциональных взаимосвязей и различных объемах исходных данных не превышает двенадцати процентов. Это свидетельствует о том, что предлагаемый метод позволяет выносить обоснованные заключения о характере территориальных функциональных взаимосвязей, в том числе при малых по объему исходных данных, что повышает достоверность анализа состояния ГТО.

4. Разработаны теоретические основы и методы построения системы математико-геоинформационного моделирования как составной части автоматизированной системы информационного обеспечения, включающие в себя:

• формирование системы показателей, характеризующих состояние системы математико-геоинформационного моделирования. В основе сформированной системы показателей лежит анализ видов работ, связанных с построением и использованием математико-геоинформационных моделей. Сформированная система показателей делает возможным формализовать планирование построения системы математико-геоинформационного моделирования на базе известных методов динамического и линейного программирования;

• метод отбора математико-геоинформационных моделей, включаемых в состав системы математико-геоинформационного моделирования, основанный на комплексном анализе точности результатов моделирования и стоимости получения модельных данных. Комплексный анализ точности основан на рассмотрении модели как объекта, который характеризуется вектором показателей точности результатов моделирования, что делает возможным использовать для сопоставления моделей известные методы многомерного статистического анализа. Показано, что стоимость результатов моделирования определяется затратами, связанными с получением исходных данных для моделирования, а также простотой включения математико-геоинформационных моделей без внесения изменений в коды программных продуктов в состав различных приложений. Выполнение комплексного анализа точности результатов математико-геоинформационного моделирования с учетом стоимости получения модельных данных позволяет уменьшить стоимость информационного обеспечения систем анализа состояния ГТО.

Полученные результаты позволяют, в отличие от известных подходов к построению и использованию математико-картографических и математико-геоинформационных моделей, осуществлять целенаправленное развитие системы математико-геоинформационного моделирования как составной части автоматизированной системы информационного обеспечения.

5. Полученные результаты в виде методик, математико-геоинформационных моделей, подсистем математико-геоинформационного моделирования, картографических материалов внедрены в Министерстве по делам гражданской обороны и чрезвычайным ситуациям Республики Башкортостан и Министерстве здравоохранения Республики Башкортостан. Использование полученных результатов позволило: сократить время и повысить достоверность анализа состояния территории по комплексу параметров техногенной нагрузки, загрязнения природных сред, опасности возникновения чрезвычайных ситуаций техногенного характера; выявить несоответствие между декларируемым и фактическим экологическим состоянием отдельных участков территорий; улучшить организацию комплекса профилактических и лечебных мероприятий по снижению заболеваемости; повысить обоснованность формирования штатного расписания в лечебных учреждениях, что подтверждается соответствующими актами внедрения.

1. Автоматизированная информационно-управляющая система «Экологическая безопасность России». Основные положения системного проекта / Руководитель д.т.н., проф. А.А. Федулов. - М., 1993. - 21 с.

2. Айвазян С.А., Бухштабер В.М. Анализ данных, прикладная статистика и построение общей теории автоматической классификации // Методы анализа данных / Пер. с фр. М.: Финансы и статистика, 1985. -Вступ. ст. - С. 5-22.

3. Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989. - 607 с.

4. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин А.Д. Основы моделирования и первичная обработка данных. М.: Финансы и статистика, 1983.-431 с.

5. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Исследование зависимостей. М.: Финансы и статистика, 1985. -488 с.

6. Акимова Т.А., Коновалов С.М., Хаскин В.В. О функциональной структуре управления природопользованием в России (концептуальные положения) // Проблемы окружающей среды и природных ресурсов. 1997, №6, с. 2-48.

7. Алыпов Ю.Е. Оценка надежности элементов и технических средств управления по результатам малого числа испытаний: Дис. канд. техн. наук. -Уфа, 1977. 168 с.

8. Алыпов Ю.Е., Гвоздев В.Е. Исследование статистических свойств распределения, получаемых с помощью информационного метода / Эксплуатация радиоэлектронных систем и надежность их элементов: Тез.докл. науч.-техн. сем,- Минск, 1983. С. 14-16.

9. Алыпов Ю.Е., Гвоздев В.Е., Фатиков С.В., Душнюк А.Б. Устройство для определения границ доверительного интервала по выборкам малого объема // Авторское свидетельство на изобретение № 1368891, 1987. -Зс.

10. Алыпов Ю.Е., Гвоздев В.Е., Фатиков С.В., Китабов Ф.И. Статистический анализатор // Авторское свидетельство на изобретение № 1310842, 1987.-3 с.

11. Алыпов Ю.Е., Гвоздев В.Е., Фатиков С.В., Горохова JI.A. Статистический анализатор // Авторское свидетельство на изобретение № 1631557, 1990.-4 с.

12. Алыпов Ю.Е., Гвоздев В.Е., Фатиков С.В., Евсеев Д.Г. Статистический анализатор // Авторское свидетельство на изобретение № 1691854, 1991.-5 с.

13. Алыпов Ю.Е., Гвоздев В.Е. Статистические методы оценки надежности промышленных изделий по результатам малого числа испытаний. Уфа: Уфимский ордена Ленина авиационный институт им. С. Орджоникидзе, 1983. - 44 с.

14. Алыпов Ю.Е., Гвоздев В.Е. Об одном методе прогнозирования надежности аппаратуры // Испытания, контроль и техническая диагностика в процессах разработки и подготовки изделий на производство. Горький, 1981.-С. 184-187.

15. Алыпов Ю.Е., Гвоздев В.Е., Ильясов Б.Г., Кабальнов Ю.С. Способоценки динамических свойств САУ со случайными параметрами. // Кибернетические системы управления подвижными объектами: Межвуз. научн. сб. Уфа, 1982. - С. 125-129.

16. Алыпов Ю.Е., Гвоздев В.Е., Ильясов Б.Г., Кабальнов Ю.С. Об одном способе определения коэффициентов статической линеаризации // Управление сложными техническими системами: Межвузов, научн. сб. -Уфа, 1982.-№5.-С. 33-37.

17. Алыпов Ю.Е., Гвоздев В.Е. Исследование статистических свойств распределений, получаемых с их помощью информационного метода // Эксплуатация радиоэлектронных систем надежность их элементов: Тез. докл. науч.-техн. сем. Минск, 1983. - С. 14-16.

18. Алыпов Ю.Е., Гвоздев В.Е., Фатиков С.В., Васильев Д.К. Устройство для определения закона распределения случайной величины // Авторское свидетельство на изобретение № 1233164, 1986. 7 с.

19. Алыпов Ю.Е., Гвоздев В.Е. Влияние границ области возможных значений контролируемых параметров на точность оценивания законов распределения // Вопросы проектирования информационных кибернетических систем: Межвуз. научн. сб. Уфа, 1987. - С. 125-128.

20. Алыпов Ю.Е., Зайнашев Н.К. Метод оценки закона распределения случайной величины по малой выборке // Статистические методы обработки малого числа наблюдений при контроле качества и надежности приборов и машин. Л.: ЛДНТП, 1976. - С. 34-36.

21. Алыпов Ю.Е., Зайнашев Н.К. Современные методы статистической оцени качества промышленных изделий по результатам малого числа испытаний. Л.: ЛДНТП, 1982. - С. 5-11.

22. Беккер А.А., Агаев Т.Б. Охрана и контроль загрязнения природной среды. Л.: Гидрометеоиздат, 1989. - 286 с.

23. Беляев В.И., Ивахненко А.Г., Флейшман Б.С. Имитация, самоорганизация и потенциальная эффективность // Автоматика. -1979. №6. -С. 9-17.

24. Берлянт A.M. Геоэконика. М.: МГУ, 1996. - 208 с.

25. Берлянт A.M. Картографический метод исследования. М.: МГУ, 1988.-252 с.

26. Берлянт A.M. Образ пространства: карта и информация. М.: Мысль, 1986.-254 с.

27. Берлянт A.M. Развитие картометрии и морфометрии в связи с проблемами охраны окружающей среды // Геодезия и картография. 1980. № 10. - С. 17-32.

28. Берлянт A.M., Мусин О.Р., Свентэк Ю.В. Геоинформационныетехнологии и их использование в эколого-географических исследованиях // География. М.: Изд-во МГУ, 1993. - 47 с.

29. Бикбулатов И.Х., Еришко В.М., Зейферт Д.В., Иванов П.А. Программа мониторинга и оценки окружающей среды США. Уфа: УГНТУ, 1996.-82 с.

30. Большаков В.Н. Экологическое прогнозирование. М.: Знание, 1983.-62 с.

31. Бочаров М.К. Методы математической статистики в географии. -М.: Мысль, 1971.-371 с.

32. Боярский Э.А. Порядковые статистики. М.: Статистика, 1972.119 с.

33. Бретшнайдер Б., Курфюрст И. Охрана воздушного бассейна от загрязнения: технология и контроль: Пер. с англ. / Под ред. А.Ф. Туболкина. -Л.: Химия, 1989.-288 с.

34. Брусиловский П.М. Становление математической биологии. М.: Знание, 1985. - 62 с.

35. Брусиловский П.М., Розенберг Г.С. Имитация, самоорганизация и экология. Препринт. Уфа, 1981. - 40 с.

36. Брусиловский П.М., Розенберг Г.С. Проверка адекватности имитационных моделей динамической системы с помощью алгоритмов МГАУ // Автоматика. 1981, - №6, - С. 43-48.

37. Будыко М.И. Глобальная экология. М.: Мысль, 1977. - 327 с.

38. Буч Г. Объектно-ориентированное проектирование с примерами применения /Пер. с англ. К.: "Диалектика", 1992 - 519 с.

39. Вагнер С. Основы исследования операций. М., Мир, 1973. - Т. 1.501 с.

40. Васильев В.И., Гусев Ю.М., Ефанов В.Н. и др. Многоуровневое управление динамическими объектами. М.: Наука, 1987. - 309 с.

41. Васильев В.И., Ильясов Б.Г. Интеллектуальные системы управления с использованием нечеткой логики: Учеб. пособие. Уфа: Изд. УГАТУ, 1995. - 80 с.

42. Васкевич Д. Стратегии клиент/сервер. Руководство по выживанию для специалистов по реорганизации бизнеса. К.: "Дианетика", 1996. - 396с.

43. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М.: Наука, 1969. - 576с.

44. Викторов А.С. Рисунок ландшафта. -М.: Мысль, 1986. 179 с.

45. Внедрение географических информационных технологий для систем экологического мониторинга: Отчет о НИР / Руководитель С.В. Павлов. № ГР 01.9.60.004386; Инв. № 02.9.60004288. - Уфа, 1995. - 90 с.

46. Волков И.В., Заличева И.Н., Шустова Н.К., Ильмаст Т.Б. Есть ли экологический смысл у системы общефедеральных рыбохозяйственных ПДК // Экология, 1996. № 5. - С. 350-354.

47. Воронков Н.А. Основы общей экологии: Учеб. пособие для студентов вузов и учителей. М.: Агар, 1997. - 87 с.

48. Вунш Г. Теория систем. М.: Сов. радио, 1973. - 351 с.

49. Гаскаров Д.В., Голинкевич Т.А., Мозгалевский А.В. Прогнозирование технического состояния и надежности радиоэлектронной аппаратуры. М.: Сов. радио, 1974. - 224 с.

50. Гаскаров Д.В., Шаповалов В. М. Малая выборка. М.: Статистика, 1978.-248 с.

51. Гаспарский В. Праксеологичекий анализ проектно-конструкторских разработок. М.: Мир, 1978. -172 с.

52. Гвоздев В. Е. Анализ надежности элементов электронных систем управления по ограниченному числу опытных данных: Дисс. канд. техн наук. Уфа, 1983. - 302 с.

53. Гвоздев В.Е., Алыпов Ю.Е. Интервальное оценивание показателей надежности элементов технических систем при малом числе наблюдений //

54. Вопросы технической диагностики: Межвуз. сб. Ростов-на-Дону, 1984. -С. 86-91

55. Гвоздев В.Е., Алыпов Ю.Е., Мелитицкий А.Р. Сравнительный анализ неклассических методов оценки законов распределения случайных параметров систем управления // Кибернетические системы управления подвижными объектами: Межвуз. сб. Уфа, 1983. - С. 16-21

56. Гвоздев В.Е., Алыпов Ю.Е., Шагалеев Р.Ф. Метод выбора контролируемых параметров динамических систем // Электронные узлы систем контроля и управления летательных аппаратов: Межвузов, научн. сб. Уфа, 1982. - Вып. 7. - С. 155-158.

57. Гвоздев В.Е., Алыпов Ю.Е. Методика оценки закона распределения показателя качества сложной технической системы по результатам ограниченного числа испытаний // Управление сложными техническими объектами: Межвуз. научн. сб. Уфа, 1987. - С. 32-37.

58. Гвоздев В.Е., Алыпов Ю.Е., Фатиков С.В., Евсеев Д.Г. Устройство для определения одномерных начальных параметров // Авторское свидетельство на изобретение № 1359784,1987. 3 с.

59. Гвоздев В.Е., Алыпов Ю.Е., Фатиков С.В. Статистический анализатор // Авторское свидетельство на изобретение № 1418755, 1988. Зс.

60. Гвоздев В.Е., Алыпов Ю.Е., Фатиков С.В., Шипулин ГА. Коррелометр // Авторское свидетельство на изобретение № 1478225, 1989. 3 с.

61. Гвоздев В.Е., Гайнанов Д.А., Дегтярев Е.Н. Упрощенная процедура оценки параметров распределения Вейбулла о экспериментальным данным // Вопросы проектирования информационных и кибернетических систем: Межвуз. научн. сб. Уфа, 1992. - С. 40-42.

62. Гвоздев В.Е., Павлов С В., Хамитов Р.З., Ямалов И.У. Место ЕГСЭМ в обеспечении экологической безопасности Республики Башкортостан // Проблемы экологического мониторинга: Мат. конф. Уфа, 1995. - Кн. 1. -С. 2-10.

63. Гвоздев В.Е., Осипов Е.А., Ульданов Э.А., Хатыпов А.Ф. Распределенная система моделирования экологических процессов // Проблемы экологического мониторинга: Мат. конф. Уфа, 1995. - Кн. 2.1. С. 302-310.

64. Гвоздев В.Е., Хатыпов А.Ф. Оценка риска загрязнения поверхностных вод по агрегированным данным экологического мониторинга. // Проблемы экологического мониторинга: Мат. конф. Уфа, 1995.-Кн. 2.-С. 346-349.

65. Гвоздев В.Е., Делев В.А., Ульданов Э.А. Совместное использование результатов математического моделирования и данных наземных наблюдений при контроле уровня загрязнения атмосферного воздуха //

66. Геоэкология в Урало-Каспийском регионе: Тез. Междунар. науч.-практич. конф. Уфа, 1996. - С. 147-148.

67. Гвоздев В.Е., Шагиахметов A.M., Заяц Е.В. Категорирование территорий промышленных центров по степени опасности // Экологические проблемы промышленных зон Урала: Сб. научн. трудов Междунар. науч,-техн. конф. Магнитогорск, 1998. - С. 57-61.

68. Гвоздев В.Е. Имитационное моделирование влияния хозяйственной деятельности на состояние и качество вод р. Белая // Экологические проблемы бассейнов крупных рек-2: Тез. междунар. конф. Тольятти, 1998. -С. 13.

69. Гвоздев В.Е., Павлов С.В., Хамитов Р.З. Использование ГИС при моделировании загрязнения поверхностных вод в Республике Башкортостан // Экологические аспекты устойчивого развития регионов: Тез. докл. междунар. конф. Новгород, 1995. - С. 56.

70. Гвоздев В.Е., Павлов С.В., Хамитов Р.З., Ямалов И.У. Место ЕГСЭМ в обеспечении экологической безопасности Республики Башкортостан // Проблемы экологического мониторинга: Мат. конф. Уфа, 1995. -Кн.1. - С. 2-10.

71. Гвоздецкий Н.А. Основные проблемы физической географии. -М., 1978.- 183 с.

72. Гиг Дж. Ван. Прикладная общая теория систем. М.: Мир, 1981. -Кн. 1.-341 е., Кн. 2-730 с.

73. Глушков В.М. Основы безбумажной информатики. М.: Наука, 1987.-552 с.

74. Глушков В.Н., Стогний А.А., Базилевич И.Л. Средства работы со структурированными данными в сетях ЭВМ (обзор) / Управляющие системы и машины. 1980. - № 26. - С. 63-69.

75. Горбунов-Посадов М.М. Конфигурации программ. Рецепты безопасных изменений. М.: Малип, 1993. - 192 с.

76. Горстко А.Б. Математическая модель экосистем Азовского моря. -М.: Знание, 1979.-62 с.

77. Государственный доклад о состоянии защиты населения итерритории Республики Башкортостан от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера в 1996 году. Уфа.: МЧС и экобезопасности РБ, 1997. - 150 с.

78. Государственный доклад о состоянии окружающей природной среды Республики Башкортостан. Совет министров Республики Башкортостан. Госкомитет Республики Башкортостан по экологии и природопользованию. Уфа, 1993. - 223 с.

79. Государственный доклад о состоянии окружающей природной среды Республики Башкортостан. Совет министров Республики Башкортостан. Госкомитет Республики Башкортостан по экологии и природопользованию. Уфа, 1994. - 182 с.

80. Государственный доклад о состоянии окружающей природной среды Республики Башкортостан. Министерство по чрезвычайным ситуациям и экобезопасности РБ. Уфа, 1995. - 143 с.

81. Государственный доклад о состоянии окружающей природной среды Республики Башкортостан. Министерство по чрезвычайным ситуациям и экобезопасности РБ. Уфа, 1996. - 223 с.

82. Громов Г.Р. Национальные информационные ресурсы: проблемы промышленной эксплуатации. М.: Наука, 1985. - 237 с.

83. Губанов В.А., Захаров В.В., Коваленков А.Н. Введение в системный анализ. JL: Изд-во ЛГУ, 1988. - 232 с.

84. Данченко В.К., Воронцов Н.А., Расторгуев В.В. Программное обеспечение интегральной оценки техногенного воздействия на окружающую среду/ Экологическая химия. 1993. - № 2. - С. 151

85. Демиденко Е. 3. Линейная и нелинейная регрессии. М.: Финансы и статистика, 1981. - 320 с.

86. Динамика эколого-экономических систем / Под ред. Л.М. Галкина, А.Н. Москаленко, В.В. Конторина. Новосибирск: Наука, 1981. - 224 с.

87. Доденко В.К. Система контроля состояния окружающей среды (СК СОС) для управления экологически безопасным развитием С.Петербурга / Регион. Экол. 2, 1994. - С. 39

88. Дэвис Д., Барбер Д., Прайс У., Соломенидес С. Вычислительные сети и сетевые протоколы. М.: Мир, 1982. - 476 с.

89. Дэвис Дж. Статистика и анализ геологических данных. М.: Мир, 1977-439 с.

90. Дэйвисон М. Многомерное шкалирование: Методы наглядного представления данных / Перевод с англ. В. С. Каменского. М.: Финансы и статистика, 1988. - 254 с.

91. Единая государственная система экологического мониторинга России. Требования к территориальной подсистеме. М.: Минприроды России, 1996. - 13 с.

92. Ежегодники качества поверхностных вод по территории деятельности Башгидромета (1989-1994 г.г.)

93. Ефимов А. Н. Порядковые статистики их свойства и приложения. - М.: Знание, 1980. - 64 с.

94. Жинкина И.Ю. Стратегия безопасности России, проблемы формирования понятийного аппарата. М.: Изд. Рос. научн. фонд, 1995.

95. Жуков В.Т., Сербенюк С. Н., Тикунов В. С. Математико-картографическое моделирование в географии. М.: Мысль, 1980. - 223 с.

96. Жуков В.Т., Чистов Е.В. Временные методологические рекомендации по картографированию экологического состояния природных комплексов. М.: МГУ, 1991. - 10 с.

97. Зайцева Н.В., Май И.В., Кирьянов Д.А. Применение экспертно-аналитических систем при обосновании принятия управленческих решений в области охраны окружающей среды // Оценка риска для здоровья населения: Мат. сем. М., 1995.-С. 184-192.

98. Иванов С.Д. Комплексный мониторинг токсических радиохимических факторов акватории методами биотестирования // Теория и практика комплексных экологических экспертиз: Мат. междунар. симп. С.Петербург, 1993. - С. 14-17.

99. Израэль Ю.А. Экология и контроль состояния природной среды. -М.: Гидрометеоиздат, 1984. 560 с.

100. Ильясов Б.Г., Исмагилова JI.A., Валеева Р.Г. Моделирование производственно-рыночных систем. Уфа: Изд-во УГАТУ, 1995. - 321 с.

101. Ильясов Б.Г., Павлов С.В., Хамитов Р.З. Об основных подходах и принципах создания Единой государственной системы экологического мониторинга Республики Башкортостан // Проблемы экологического мониторинга: Тез. докл. научн. сем. Уфа, 1994. - С.1.

102. Имитационное моделирование системы "Водосбор-река-морской залив" / Под ред. В. Крысанов, Ч. Луйк Таллинн, Ваигу, 1989. - 428 с.

103. Исаченко А.Г. Основы ландшафтоведения и физико-географического районирования. Ландшафты. М.: Мысль, 1989. - 504 с.

104. Иодан Э. Структурное проектирование и конструирование программ. М., Мир, 1974. - 415 с.

105. Каган A.M., Линник Ю.В., Рао С.Р. Характеризационные задачи математической статистики. М.: Наука, 1972. - 656 с.

106. Капралов Е. Использование геоинформационных технологий в природоохранной деятельности: практика и перспективы // Информационный бюллетень ГИС ассоциации. 1998. - №3 (15). - С. 32-39

107. Каста Дж. Большие системы. Связность, сложность и катастрофы:

108. Пер. с англ. М.: Мир, 1982. - 216 с.

109. Катастрофы и человек. Российский опыт противодействия чрезвычайным ситуациям / Под ред. Воробьева Ю.Л. М.: Изд-во АСТ-ЛТД, 1997.-Кн. 1.-256 с.

110. Качество вод и научные основы их охраны / Труды V Всесоюзного гидрологического съезда. Ленинград, Гидрометеоиздат, 1991. - Т. 5. - 504 с.

111. Кисляков Ю.Я. Теоретические основы комплексного метода биологического тестирования качества воды: Сб. науч. раб. СПб: РАН, 1991. - С. 124

112. Кожова О.М., Павлов Б.К. Экологическое прогнозирование и состояние планктона Байкала // Изменчивость природных явлений во времени. Новосибирск: Наука, 1982. - С. 141-152

113. Комплексная гигиеническая оценка степени напряженности медико-экологической ситуации различных территорий, обусловленной загрязнением токсикантами среды обитания населения. М.: Минздрав РФ, 1997.-26 с.

114. Коновалова Н.В., Капралов Е.Г. Введение в ГИС: Учеб. пособие. -Петрозаводск, 1995. 148 с.

115. Концепция перехода Российской федерации к устойчивому развитию // Зеленый мир. 1996. - Спец. вып. № 12.

116. Концепция экологического мониторинга в Уральском регионе. Межрегиональный координационный совет по экологическим проблемам Урала. Екатеринбург, 1995. - 10 с.

117. Корзухин М.Д. Компьютерная реализация gap-модели FORCOM // Проблемы экологического мониторинга и моделирования экосистем. СПб., 1993.-Т. XV. -С. 274-283.

118. Кормилицын В.И., Цицкишвили М.С., Яламов Ю.Э. Основы экологии: Учеб. пособие. -М.: МПУ, 1997. 368 с.

119. Королев Ю. О роли растровой информации в сегодняшних ГИС // ARC Review. Современные геоинформационные технологии. 1998. - № 1 -С. 14

120. Королева Е.Г. Экотоксикологические исследования последствий техногенного загрязнения // Токсикологический вестник. 1995. - № 1.1. С. 15-20.

121. Косолапов А.Б. Методика расчета основных демографических показателей для составления медико-географических карт / Тихоокеанский институт географии ДВНЦ АН СССР. Владивосток: ДВНЦ АН СССР, 1982. -17 с.

122. Коутс Р., Влеймник И Итнерфейс "человек компьютер". - М.: Мир, 1990.- 501 с.

123. Кошкарев А.В., Каракин В.П. Региональные геоинформационные системы. М.: Наука, 1987. - 126 с.

124. Кошкарев А.В., Тикунов B.C. Геоинформатика. М.: "Картгеоцентр'-Теодезиздат", 1993. - 213 с.

125. Крамер Г. Математические методы статистики. М.:Мир, 1975.648 с.

126. Крапивин В.Ф., Свирежев Ю.М., Тарко A.M. Математическое моделирование глобальных биосферных процессов. М.: Наука, 1982. -270 с.

127. Критерии оценки экологической обстановки территорий для выявления зон чрезвычайной экологической ситуации и зон экологического бедствия. М.: Министерство охраны окружающей среды и природных ресурсов РФ, 1992. - 58 с.

128. Кузин Л.Т. Основы кибернетики. М.:Энергия, 1973. - Т. 1. - 503 с.

129. Курамшина Н.Г., Курамшин Э.М., Майстренко В.Н. Применение наземных моллюсков для оценки загрязнения территории г. Уфы тяжелыми металлами // Медицина труда и промэкология. 1997. - № 12. - С. 15-17.

130. Курамшина Н.Г., Павлов С.В., Вахитов В.А., Юрьева В.В., Юрьева Е.В. Интегральная оценка качества окружающей среды с помощью подсистемы биомониторинга в РБ // Промышленные и бытовые отходы. Проблемы решения: Мат. конф. Уфа, 1996. - С. 189-196.

131. Курамшина Н.Г., Павлов С.В., Юрьева В.В., Юрьева Е.В. К проблеме разработки подсистемы биомониторинга (ЕГСЭМ РБ), почва // Проблемы экологического мониторинга: Мат. российск. науч. конф. Уфа, 1995. - С. 123-127.

132. Левич А.П. Биотическая концепция контроля природной среды // Доклады академии наук, 1994. № 2. - Т. 337. - С. 280-282.

133. Липаев В.В. Управление разработкой программных средств. Методы, стандарты, технология. М.: Финансы и статистика, 1993. - 159 с.

134. Лит Г., Маркерт Б. Составление кадастров концентрации элементов в экосистемах (ЕССЕ) в различных растительных зонах земли // Биоиндикация в городах и природных зонах. М. Наука, 1993. - 121 с.

135. Майерс Г. Надежность программного обеспечения. М., Мир, 1980.-360с.

136. Майстренко В.Н., Хамитов Р.З., Будников . Эколого-аналитичекий мониторинг супертоксикантов. М.: Химия, 1996. - 319 с.

137. Мамиконов А.Г., Кульба В.В., Косяченко С.А., Ужастов И.А. Оптимизация структур распределенных данных в АСУ. М.: Наука, 1990. -240 с.

138. Мамин Р.Г. Способы оценки степени экологической безопасности урбанизированной территории // Экологическая экспертиза, 1996. С. 20-24.

139. Марков Ю.Г. Обобщенная оценка состояния природной среды // Математические проблемы экологии: Тез. докл. II Всероссийск. конф. по математическим проблемам экологии. Новосибирск, 1994. - С. 152-153.

140. Марчук Г.И. Математическое моделирование в проблеме окружающей среды. М.: Наука, 1982. - 320 с.

141. Математические модели водных экосистем / Ред. Ю.М. Свирежев. М : ВЦ АН СССР, 1984. - 146 с.

142. Математические проблемы экологии. СОР АН. Новосибирск, 1994.- 161 с.

143. Материалы научных конференций "Качество вод и научные основы их охраны". Д., Гидрометеоиздат, 1991. - Т. 5. - 504 с.

144. Методика прогнозирования масштабов заражения сильно действующими ядовитыми веществами при авариях (разрушениях) на химически опасных объектах и транспорте. М.: Госгидромет СССР, 1991. -24 с.

145. Методика расчета концентраций в атмосферном воздухе вредных веществ, содержащихся в выбросах предприятий. ОНД-86. Д.: Гидрометеоиздат, 1987. -93 с.

146. Методические рекомендации по формализованной комплексной оценке качества поверхностных и морских вод по гидрохимическим показателям. Госкомитет СССР по гидрометеорологии. Управление наблюдений и контроля загрязнения природной среды. М., 1988. - 113 с.

147. Милов Ю.Г., Лукьященко В.И., Успенский Г.Р., Саульский В.К. Концепция региональной системы контроля природной среды // Дистанционное зондирование земли и решение задач природопользования отраслевого семинара. М.: 1996. - С. 28-47.

148. Мильков Ф.Н. Физическая география: современное состояние, закономерности, проблемы. Воронеж, 1981. - 136 с.

149. Минаев В.В. Проектирование программных средств. М. Высшая школа, 1990.-303 с.

150. Миронов В.В. Автоматизированная поддержка решений при управлении сложными техническими объектами в критических ситуациях // Дисс. док тех наук. Уфа, 1995. - 290 с.

151. Мирский Г.Я. Характеристики стохастической взаимосвязи и их изменения. М.: Энергоиздат, 1982. - 320 с.

152. Михайлов Н.И. Физико-географическое районирование. М.: Издво МГУ, 1985.- 184 с.

153. Модели природных систем / Ред. В.И. Гурман, И.П. Дружинин. -Новосибирск: Наука, 1978. 22 с.

154. Музалевский А.А. Информационное обеспечение системы контроля состояния окружающей среды для управления экологически безопасным развитием // Инженерная экология. С.-Петербург , 1993. - № 3. -С. 12-14.

155. Музалевский А.А. Простая модель количественной оценки экологической безопасности локальной области окружающей среды // Экологическая химия. 1996. Т.5. - № 3. - С. 193.

156. Мухачева Э.А., Рубинштейн Г.Ш. Математическое программирование. Новосибирск: Наука, Сиб. отд., 1987. - 271 с.

157. Налимов В.В. Анализ оснований экологического прогноза. Паттерн-анализ как ослабленный вариант прогноза // Человек и биосфера.-М.: Изд-во Моск. ун-та, 1983. Вып. 8. - С. 31-47.

158. Никаноров A.M., Жулидов А.В., Покаржевский А.Д. Биомониторинг тяжелых металлов в пресноводных экосистемах Ленинград, Гидрохимический институт, 1985. - 144 с.

159. Никитин Д.П., Новиков Ю.В. Окружающая среда и человек. М.: Высш. шк., 1986.-415 с.

160. Николаев В.А. Мелкомасштабное ландшафтное картографирование. М., 1979. - 154 с.

161. Николаев В.И., Брук В.М. Системотехника: Методы и приложения. Л.: Машиностроение, Ленингр. отделение, 1985, - 199 с.

162. Окружающая среда: энциклопедический словарь-справочник: Пер. с нем. -М.: Прогресс, 1993. 640 с.

163. Олдендерфер М.С., Блэшфилд Р.К. Кластерный анализ // Факторный, дискриминантный и кластерный анализ / Под ред. Енюкова Н.С. М.:, Финансы и статистика, 1989. - С. 139-210.

164. Основы эколого-географической экспертизы /Под ред. Дьяконова К.Н. и др. -М., 1992. -240 с.

165. Павлов С.В. Гвоздев В.Е., Курамшина Н.Г., Багманов В.Х. Подходы к комплексной оценке загрязнения территории г. Уфы по данным дистанционного и контактного экологического мониторинга // Башкирский экологический вестник, 1999. № 1 (4). - С. 3-10.

166. Павловский 3. Введение в математическую статистику. М.: Статистика, 1967. - 287 с.

167. Парницкий Г. Основы статистической информатики. М.: Финансы и статистика, 1981. - 199 с.

168. Пененко В.В. Информационно-моделирующая система для решения природоохранных задач в промышленных районах: Отчет ВЦ СО РАН.-1992.-65 с.

169. Пененко В.В. Системная организация математических моделей для задач физики атмосферы, океана и охраны окружающей среды. -Новосибирск: Препринт ВЦ СО АН СССР, 1985. 43 с.

170. Перекрест В.Т. Нелинейный типологический анализ социально-экономической информации. JL: Наука, 1983. - 175 с.

171. Первушина Р.И., Самсонов Д.П. Орлов М.Ю. и др. Результаты локального мониторинга диоксинов в районах некоторых предприятий химической промышленности России / Диоксины: экологические проблемы и методы анализа: Мат. конф. Уфа, 1995. - С. 19-24.

172. Повестка дня на XXI век. Встреча на высшем уровне "Планета Земля" / Центр за наше общее будущее: Программа действий. Женева, Швейцария, 1993. - 70 с.

173. Полканов М.Ю., Павлов С.В., Гвоздев В.Е., Шагиахметов A.M. Использование концепции управления риском в целях обеспечения экобезопасности РБ / Геоэкология в Урало-Каспийском регионе: Тез. докл. междунар. науч.-практ. конф. Уфа, 1996. - С. 169-171.

174. Положение о Министерстве по чрезвычайным ситуациям и экологической безопасности Республики Башкортостан. Уфа, 1996. - 17 с.

175. Постановление Кабинета Министров РБ от 15 декабря 1995 года

176. Об утверждении Программы создания Единой государственной системы экологического мониторинга Республики Башкортостан. -Уфа, 1995.- 1с.

177. Постановление Кабинета Министров РБ от 30 марта 1994 года № 100. О создании Единой государственной системы экологического мониторинга Республики Башкортостан. Уфа, 1994. - 1с.

178. Постановление правительства Российской Федерации о 24 ноября 1993 года № 1229. О создании Единой государственной системы экологического мониторинга. Москва, 1993. - 2 с.

179. Приемы прогнозирования экологических систем / Ред. О.М. Кожова, Л.Я. Ащенкова. Новосибирск: Наука, 1985. - 119 с.

180. Проблемы экологического мониторинга и моделирования экосистем: Тр. совещ. С.-Петербург: Гидрометиздат, 1993. - Т. XV. - 289 с.

181. Программа действий по охране окружающей среды для Центральной и Восточной Европы (Русская версия) OECD and World Bank, 1995.- 140 с.

182. Программа создания Единой государственной системы экологического мониторинга Республики Башкортостан. Уфа, 1995. - 23 с.

183. Прусанов В.М., Вержбицкая Э.А. Количественная оценка экологически обусловленного риска для здоровья населения промышленных городов (на примере г. Ангарска) // Медицина труда и промышленная экология, 1999. № 5. - С. 12-20.

184. Пугачев B.C. Теория вероятностей и математическая статистика. -М.: Наука, 1979.-496 с.

185. Пугачев B.C., Казаков И.Е., Евланов Л.Г. Основы статистической теории автоматических систем. М., Машиностроение, 1974. - 400 с.

186. Пых Ю.А., Малкина-Пых И.Г. Об оценке состояния окружающей среды. Подходы к проблеме // Экология, 1996. № 5. - С. 323-329.

187. Райх Е.Л. Моделирование в медицинской географии. М.: Наука, 1984.- 156 с.

188. Реализация на ЭВМ глобальной модели биосферы / Н.Н. Моисеев, Ю.М. Свирежев, В.Ф. Крапивин и др. // Вопросы математического моделирования. М.: ИРЭ АН СССР, 1979,- С.333-368.

189. Редкозубов С.А. Статистические методы прогнозирования в АСУ. -М.: Энергоатомиздат, 1981, 150 с.

190. Реймерс Н.Ф. Природопользование: Словарь-справочник. М.: Мысль, 1990. - 637 с.

191. Республиканская программа "Диоксин", Уфа, 1993. 93 с.

192. Республиканская целевая программа "дети-инвалиды". Уфа, 1997.-54 с.

193. Республиканская целевая программа "Предупреждение чрезвычайных ситуаций и ликвидация их последствий" Уфа, 1995. - 68 с.

194. Роджерсон Д. Основы СОМ / Пер. с англ. Издательский отдел "Русская редакция" ТОО "Channel Trading Ltd.", 1997. - 376 с.

195. Розенберг Г.С. Математические модели в экологическом прогнозировании // Человек и биосфера. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1983. -Вып. 8. - С. 86-108

196. Розенберг Г.С., Шитиков В.К., Брусиловский П.М. Экологическое прогнозирование (функциональные предикторы временных рядов). -Тольятти, 1994. 182 с.

197. Руководящий документ. Руководство по контролю загрязнения атмосферы РД 52.04.186 89.-М.: 1991.-693 с.

198. Рябинин И.А. Основы теории и расчета надежности судовых электроэнергетических систем. Л.: Судостроение, 1971. - 362 с.

199. Сахаев В.Г., Щербинский Б.В. Справочник по охране окружающей среды. Киев: Будивельник, 1986. - 148 с.

200. Свентэк Ю.В., Тикунов B.C. Создание синтетических карт на основе метода "вроцлавской таксонометрии" / Синтез в картографии. М.: 1976.-С. 23-28.

201. Свирежев Ю.М. Моделирование окружающей среды и проблема недостатка информации // Математические модели в экологии и генетике. -М.: Наука, 1981.-С. 17-22.

202. Свирежев Ю.М., Лагофет Д.О. Устойчивость биологических сообществ. М.: Наука, 1978. - 352 с.

203. Свирежев Ю.М., Пасеков В.Н. Математические модели в экологии и генетике. М.: Наука, 1981. - 176 с.

204. Семеновский Ф.Н., Семенов С.М. Математическое моделирование экологических процессов. Ленинград, Гидрометеоиздат, 1982. - 280 с.

205. Сергеев А.Э. Поговорим о геоинтранетике // Информационный бюллетень ГИС ассоциации. 1998. - № 3(15)6. - С. 75-79.

206. Ситуация с диоксинами в Республике Башкортостан: состояние проблемы и пути ее решения // Итоговый отчет по результатам выполнения Республиканской программы "Диоксин" в 1995 году. Уфа: ИППЭП РБ, 1995.-32 с.

207. Смирнов Н.В. О распределении общего члена вариационного ряда. -Metron. V. 12.-С. 59-81

208. Смирнов Н.В., Дунин-Барковский И.В. Курс теории вероятностей и математической статистики для технических приложений. М.: Наука, 1969.-511с.

209. Соболь И.М. Численные методы Монте-Карло. М.: Наука, 1973. -311 с.

210. Справочник по специальным функциям / Под ред. М. Абрамовича и И. Стиган. М.: Наука, 1979. - 832 с.

211. Сташенко А.Г., Захаров В.Ю., Зубцовский Н.Е. Контроль окружающей среды: концепция и принципы построения мониторинговых систем реального времени // Экология и промышленность России. 1997. -С. 8-11.

212. Султанов А.Х. Основы проектирования и моделирования информационных систем анализа аномальных явлений на поверхности земли и океана по данным дистанционного зондирования. Дисс. д-ра техн. наук. -Уфа, 1996.-290 с.

213. Терехина А.Ю. Анализ данных методами многомерного шкалирования. М.: Наука, 1986. - С. 4-68.

214. Технология системного моделирования / Е. Ф. Аврамчук, А. А. Вавилов, С. В. Емельянов и другие // Под общ. ред С. В. Емельянова и др. -М.: Машиностроение; Берлин: Техник, 1988. 520 с.

215. Тикунов B.C. Моделирование в социально-экономической географии. М.: Изд-во МГУ, 1985. - 219 с.

216. Трайбус М. Термостатика и термодинамика. М.: Энергия 1970,504 с.

217. Труды совещания "Проблемы экологического мониторинга и моделирования экосистем". Т. I-XV.

218. Указ Президента РБ "Об утверждении республиканских программ по экологической безопасности, предупреждению ЧС и ликвидации их последствий" от 8 мая 1997 года " УП-227. Уфа, 1997.

219. Управление природоохранной деятельностью в Российской Федерации. Учебное пособие. М.: Лит. Агенство "Варяг", 1996. - 208 с.

220. Усманов З.Д. Моделирование времени. М.: Знание, 1991. - 48 с.

221. Устойчивое развитие: мифы и реальность / Розенберг Г.С., Краснощеков Г.П., Крымов Ю.М., Павловский В.А., Писарев А.С., Черникова С.А.- Тольятти: ИЭВБ РАН, 1998. 191 с.

222. Федина А.Е. Физико-географическое районирование. М.: МГУ, 1981,- 128 с.

223. Флейшман Б.С. Основы сис^гемологии. М.: Радио и связь, 1982.368 с.

224. Флейшман Б.С., Брусиловский П.М., Розенберг Г.С. О методах математического моделирования сложных систем: Системные исследования. Ежегодник. М.: Наука, 1982. - С. 65-79.

225. Форрестер Дж. Антиинтуитивное поведение сложных систем // Современные проблемы кибернетики. -М.: Знание, 1977. С. 9-25.

226. Хамитов Р. 3. Проблемы охраны окружающей среды в Республике Башкортостан // Экологические проблемы регионов России. Республика Башкортостан. М. Госкомитет РФ по охране окружающей среды, ВИНИТИ, 1997.-С. 5-22.

227. Хамитов Р.З., Павлов СБ., Гвоздев В.Е., Васильев А.Н., Иванов И.Г. Создание геоинформационной модели Республики Башкортостан // Геоинформационные технологии. Управление. Природопользование. Бизнес: Москва, 1995. - С. 26-27 .

228. Хамитов Р.З., Павлов С.В., Гвоздев В.Е. Место ГИС в системе обеспечения экологической безопасности РБ // Гидрологические и экологические процессы в водоемах и их водосборных бассейнах: Мат. Междунар. симп. Новосибирск, 1995. - С. 109-110.

229. Хамитов Р.З., Павлов С.В., Гвоздев В.Е. Система информационной поддержки управления состоянием окружающей природной среды в Республике Башкортостан // Медицина труда и промышленная экология, 1997.-№8. С. 1-5.

230. Харченко С. Г., Прохожев А. А., Шматкова Л. Е. Что должен знать специалист в области экологической безопасности и риска (некоторые аспекты экологического образования) // Экология и промышленность России, 1996. № 11. - С. 41-44

231. Харченко С.Г., Кузьмин И.И., Човушан Э.О. Региональные проблемы обеспечения экологической безопасности / Экология и промышленность России, 1996. № 6. - С. 30-34.

232. Харченко С.Г., Кузьмин Н.Н., Човушан Э.О. Принципы управления экологическим риском в регионах России // Экология и промышленность России, 1996. № 8. - С. 29-31.

233. Хастингс Н., Пикок Дж. Справочник по статистическим распределениям. М.: Статистика, 1980. - 95 с.

234. Хейз Д. Причинный анализ в статистических исследованиях. / Перев. с англ. Ю.Н. Гаврильца, Л.М. Кутикова, М.А. Родионова. М.: Финансы и статистика, 1981. - 255 с.

235. Холлинг Н.С. Экологические системы. Адаптивная оценка и управления. М.: Мир, 1981. - 397 с.

236. Хорошевский В.Г. Инженерный анализ функционирования вычислительных машин и систем. М.: Радио и связь, 1987. - 256 с.

237. Худсон Д. Статистика для физиков. М.: Мир, 1970. 297 с.

238. Хьюз Дж., Мичтом Дж. Структурный подход к программированию. М.: Мир, 1980. - 278 с.

239. Чавчанидзе В.В., Кумсишвилли В.А. Об определении законов распределения на основе малого числа наблюдений // Применения вычислительной техники для автоматизации производства: Труды совещания 1959 г.). М.: Машгиз, 1961. - С. 71-75

240. Чалый-Прилуцкий В.А. Риск и безопасность. Разработка методов анализа риска и обеспечения безопасности при особых ситуациях: Анализ, оценка, управление риском. М., 1991. - Ч. 5,4. - 72 с.

241. Чеппел Д. Технологии ActiveX и OLE / Пер. с англ. М.: Издательский отдел "Русская редакция" ТОО "Channel Trading LTD.", 1997. -320 с.

242. Черемисина Е.Н., Финкелынтейн М.Я., Митракова О.В. ГИС INTEGRO инструмент постановки и решения природопользовательских задач // Информационный бюллетень ГИС ассоциации. - 1998. - № 3(15)6. -С.38-42.

243. Шойгу С. К., Воробьев Ю. Л., Владимиров В. А. Катастрофы и государство. М.: Энергоатомиздат, 1997. - 159 с.

244. Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления. Мир, 1975.- 683с.

245. Экоинформатика. Теория. Практика. Методы и системы / Под ред. Соколова В.Е. Санкт-Петербург. Гидрометеоиздат, 1992. - 520 с.

246. Экологическая безопасность России: Мат. Межведом, комиссии по экологич. безопасности (октябрь 1993г. июнь 1994 г.). - М.: Юрид. лит., 1994. -Вып. 1.-224 с.

247. Экологические информационные системы в Российской Федерации: Оценка ОЭСР. Проблемы окружающей среды и природных ресурсов. - М.: 1997. -№ 7. -114 с.

248. Экологические системы. Адаптивная оценка и управление / Под ред. К.С. Холинга. М.: Мир, 1981.-396 с.

249. Юсупов И.Ю. Автоматизированные системы принятия решений. -М.: Наука, 1983.- 185 с.

250. Якубайтис Э.А. Информационно-вычислительные сети. М.: Финансы и статистика, 1984. -232 с.

251. Ярыгин Г.А., Равикович В.И., Темкин В.М. и др. Информационные ГИС-технологии в системах регионального экологического мониторинга // Геоинформационные технологии. Управление, природопользование, бизнес: Всероссийский форум. М., 1994. - С. 45-46.V

252. A global network for environmental monitoring / A report to the Executive Committee U.S. National Committee for the International Biological Program. Prepared by the Ad Hoc Task Force on GNEM, September 1970. -113 p.

253. Airviro: An Integrated System for Air Quality Management/ Airviro Specification Version 2.10. Indie AB, Sweden, 1997,- 100 p.

254. An Integrated System for Air Quality Management. Air vivo Specification version 2.10. Indie, Sweden, 1995. 92 p.

255. Assessment of long-range transboundary air pollution (Peat one: The Fourth Phase of EMEP: 1987-1989). UN ECE, Air Pollution Studies, №7,P.3-15.

256. Biological Variables for monitoring the effects of pollution in small catchment areas. Sweden, University of Land, Department of Ecology, The working Group for Environmental Monitoring, January 1990. - 56 p.

257. Bruns D.A., Wiersma G.B., Rykiel E.J. Ecosystem monitoring at global baseline sites. Environmental Monitoring and Assessment. 1991. - № 17. -P. 3-31.

258. CARDINAL. Справочник пользователя программы. Сб., 199471с.

259. Cattran S., Dr. W. Mackaness. Rapid Prototyping: A Customization Strategy. Proceedings of the 18th Annual ESRI User Conference, 1998, CD.

260. Cowan D.D., Koch P.M., Mayfield C.I., Swayne D.A. An information framework for environmental research and management / Proc. of the International Symposium on Environmental Software Systems, IFIP, 1996. P. 69-79.

261. Design philosophy for the global environment monitoring system (GEMS). Prepared by Task Force II Committee on International Environmental Affairs. Draft. - January, 7, 1976. - 76 p.

262. Eschelbeck G., Hartl C. A framework for distributed processing of air pollution dispersion models. Proceedings of the International Symposium on Environmental Software Systems, IFIP, 1996. P. 123-129.

263. Framework for ecological risk assessment. / Risk Assessment Forum, EPA/630/R 92/001, 1992. - 41 p.

264. Gibert J., Maheepala S. Applying the object-oriented paradigm to integrated water resource planning and management: Proc. of the International Symposium on Environmental Software Systems. IFIP, 1997. p. - Volume 2. -P. 343-352.

265. Grutzner R. Environmental modeling and simulation applications and future requirements: Proc. of the International Symposium on Environmental Software Systems. - IFIP, 1996. - P. 113-122.

266. Gutller R., Denzer R. SIRIUS Saarbruecken Information Retrieval and Interchange Utility Set: Proc. of the International Symposium on Environmental Software Systems. - IFIP, 1996. - P. 219-228.

267. Gvozdev V., Pavlov S., Khamitov R. Automation Support for Environmental Management in the Republic of Bashkortostan // Second International Symposium on Environmental Software Systems, Whistler, Canada, 1997. P. 136-143.

268. Gvozdev V., Shagiakhmetov A.M. Hazard ranking for industrial areas // Proceedings of the NATO Advanced Research Workshop on Air Pollution in the Ural Mountains, Magnitigorsk, 1997. P. 355-356.

269. Huber P.J. Protection Pursuit. Invited paper // The Annals of Statistics. 1985. - Vol. 13. - №2. - P. 435-475, Discussion. - P. 475-525.

270. Jaynes E.T. Information theory and statistical mechanics. The physical review, 1957. V. 106, № 4. - P. 620-630.

271. Jere P. Folgert ESRI An Investigation of Dynamic Simulation The Integration of ARC-INFO with Air Dispersion Modeling To Facilitate Data Handling and Visualization. Proceedings of the 18 Annual ESRI User Conference, 1998, CD.

272. Khamitov R. Gvozdev V., Pavlov S., The Ecological Information-Managing System of Bashkortostan Republic // International Symposium on Environmental Software Systems, June 13-15. Pennstate, Great Valley, Malvern, -PA, USA, 1996.-P. 101-109.

273. Krabbe H., Matheja A. Groundwater modeling using the random walk method on top of distributed object-oriented systems. Proceedings of the International Symposium on Environmental Software Systems, Volume 2, IFIP, 1997.-P. 327-334.

274. Kuramshina N.G., Kuramshin E.M., Pavlov S.V., Maistrenko V.N., MinigazimovN.S. Bio-monitoring of heavy metals at Republic of Bashkortostan // Abstr. Internal Russian-American Congress Ecological Initiative, Воронеж, 1996. -P. 123-124.

275. Lam D.C.L., Bowen G.S., Mayfield C.I. The development of computer-based watershed management systems. Proceedings of the International Symposium on Environmental Software Systems, Vol. 2, IFIP, 1997. P. 13-20.

276. Lam D.C.L., Swayne D.A., Bowen G.S., Kay D.F. A teamwork approach to decision support system development for watershed management problems. Proceedings of the International Symposium on Environmental Software Systems, IFIP, 1996. P. 175-184.

277. Lenz R.J.M. Requirements on integrated information systems from an ecological point of view. Proceedings of the International Symposium on Environmental Software Systems, IFIP, 1996. P. 41-53.

278. Lombard K., Mc Knight M. Extending Object Oriented Concepts to Design a Complex GIS Application. Proceedings of the 18th Annual ESRI User Conference, 1998, CD.

279. Mugge H., Meyer R., Hilty L.M., Page B. Object-oriented specification of models and experiments in traffic simulation. Proceedings of the International Symposium on Environmental Software Systems, Vol. 2, IFIP, 1997. P. 335-342.

280. Munn R.E. Global Environmental Monitoring System (GEMS). Action Plan for Praze I. Scope Report 3. Toronto Canada, 1973. - 129 p.

281. Overview of the multimedia Environmental Pollutant Assessment System (MEPAS) Hazardous Waste & Hazardous Materials, V.9, №2, 1992. -P.191-205.

282. Page B. Environmental informatics toward a new discipline in applied computer science for environmental protection and research. Proceedings of the Environmental Software Systems, IFIP, 1996. P. 3-22.

283. Pavlov S.V., Khamitov R.Z., Gvozdev V.E., Uldanov E.A. Environmental Information Management System of the Republic of Bashkortostan. // Proc. of the Ecological Summit'96: Royal Danish School of Pharmacy, Copenhagen, 1996. P. 76.

284. Penn P. Creating Reusable Components for Data Browser Using Map Objects with Three-Tiered Architecture. Proceedings of the 18th Annual ESRI User Conference, 1998, CD.

285. Peters D.G., Robertson P.K., Cordy R.L. Software for hard decisions:323scientific influence through interactive visualization: Proc. of the International Symposium on Environmental Software Systems, IFIP, 1996. P.54-68.

286. Proceeding of the Second International IAWQ Specialized Conference and Symposia on Diffuse Pollution, Brno & Prague, Chech Republic, 1995. -215 p.

287. Rod D. Kuhns. Strategies for Designing and Building Reusable GIS Application Components. Proceedings of the 18th Annual ESRI User Conference, 1998, CD.

288. Schwartz S.M., Boboricken S. GIS Applications Development in Heterogeneous Computing Environment: Implementing GIS as a Tool for Community Policing. Proceedings of the 18th Annual ESRI User Conference, 1998, CD.

289. Vasiliev A.N., Pavlov S.V., Gvozdev V.E., Ivanov I.G., Khamitov R.Z. Creation of Geoinformation Model of Bashkortostan Republic Territory. // Proceedings 10th ARC/INFO European User Conference, Prague, Czech Republic, 1995. P. III-2-III-7.

290. Первый зам. министра, к.т.н.1. Начальник отдела ИТО1. И.Н. Заитов

291. РЖДАЮ заместитель инистра здравоохранения Башкортостан Певцов В.А. 1999 г.1. АКТвнедрения в Министерстве здравоохранения Республики Башкортостан результатов диссертационной работы Гвоздева В.Е.

292. Информационное обеспечение систем анализа состояния геотехнических объектов на основе математико-геоинформационного моделирования (на примере Республики Башкортостан)"

293. Заместитель министра, доцент

294. Главный пульмонолог МЗ РБ, д.м.н., профессор

295. Главный терапевт МЗ РБ, к.м.н., доцент

296. Б.А. Сочилов Ш.З. Загидуллин В.Ф. Шакиров1. УТВЕРЖДАЮ1. АКТоб использовании результатов диссертационной работы Гвоздева В.Е.

297. Информационное обеспечение систем анализа состояния геотехнических объектов на основе математико-геоинформационного моделирования (на примере Республики Башкортостан)"г

298. Декан факультета информатики и робототехники

299. Заместитель заведующего кафедрой ТК по специальности АСОИ1. Н.К. Криони1. Н.И. Юсупова1. А.Ю. Хасанов10 15 20 25 30 35 40 45 50 55

300. Нормальное распределение, гауссовская помеха

301. Нормальное распределение, равномерная помехаоо