автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.14, диссертация на тему:Информационное обеспечение систем анализа состояния геотехнических объектов на основе обработки статистических данных

На правах рукописи

РГВ од

I С ЯНЭ £ИСР

ЗАЯЦ Евгений Викторович

ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ СИСТЕМ АНАЛИЗА СОСТОЯНИЯ ГЕОТЕХНИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ НА ОСНОВЕ ОБРАБОТКИ СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ

Специальность: 05.13.14- Системы обработки информации и управления

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Уфа 2000

.Работа выполнена на ? кафедре технической кибернетики Уфимского государственного авиационного технического университета и в отделе экологического мониторинга Научно-исследовательского института безопасности жизнедеятельности Республики Башкортостан

Научный руководитель

Доктор технических наук, доцент Гвоздев В.Е.

Официальные оппоненты:

Доктор технических наук, профессор Васильев В.И. Кандидат технических наук, доцент Ямалов И.У.

Ведущая организация:

Институт экологии Волжского бассейна РАН

Защита диссертации состоится « 29 » декабря в 10 часов на заседании диссертационного совета К-063.17.03 Уфимского государственного авиационного технического университета По адресу: 450000, Уфа-центр, ул. К. Маркса 12, УГАТУ

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета Автореферат разослан «26 » ноября 2000 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета, . .

д.т.н.,профессор и^Р^^^' В-Н- Ефанов

ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность задачи

Новейшие достижения в области науки и техники привели к резкому росту антропогенной нагрузки на окружающую природную среду, опасности и риска возникновения чрезвычайных ситуаций. Следствием этого является неспособность природы полностью компенсировать последствия негативного влияния хозяйственной деятельности человека. Накопление различного рода загрязняющих веществ в окружающей среде стало отрицательно влиять на формирование среды жизни для самого человека, и в конечном итоге привело к необходимости пересмотра основных принципов ведения хозяйства.

На современном этапе развития, когда резко возросла цена ошибки в планировании и осуществлении хозяйственной деятельности человека, наиболее перспективным является подход, основанный на управлении состоянием геотехнических объектов (ГТО). Под геотехническим объектом понимается совокупность природных и технических объектов, находящихся в тесной взаимосвязи и формирующих среду жизни человека. ГТО представляет собой открытую динамическую многокомпонентную систему, ограниченную в пространстве административными границами региона, обладающую диалектическим единством компонентов (природных и технических), территориальной разнородностью природной среды и особенностей техногенного воздействия. Состояние ГТО изменяется под влиянием природных процессов, деятельности человека, а также в результате поступления загрязняющих веществ из других регионов.

В настоящее время общепризнано, что управление состоянием сложной территориалыю-распределенной, многосвязной динамической системы - «геотехнического объекта» невозможно без специального информационного обеспечения. В работах современных авторов отмечается, что информационное обеспечение систем анализа состояния геотехнических объектов является одной из важнейших составных частей системы управления экобезопасностыо территорий.

К числу приоритетных задач, связанных с информационным обеспечением систем анализа состояния ГТО относятся:

• классификация территорий по значениям показателей состояния

ГТО;

• исследование взаимосвязи показателей состояния геотехнических объектов.

Исследованиям в этой области посвящено много работ. В них рассматриваются вопросы разработки математических, математико-картографических и математико-геоинформацнонных моделей, предназначенных для исследования

территориальной изменчивости показателей, характеризующих техногенное воздействие, состояние природных компонентов, опасность и риск возникновения чрезвычайных ситуаций, состояние здоровья населения. Выявляются и исследуются территориальные особенности стохастической взаимосвязи между различными показателями состояния. Однако вопросам эффективного использования фактически доступной информации при решении задач анализа состояния ГТО уделяется недостаточное внимание, что в конечном итоге снижает эффективность систем информационного обеспечения анализа состояния ГТО и как следствие снижает обоснованность принимаемых решений по управлению экобезопасностью.

Указанные обстоятельства обуславливают актуальность сформулированной темы исследования, направленной на разработку эффективных, с точки зрения использования фактически доступной информации, метода классификации территорий по значениям показателей состояний ГТО, метода оценки взаимосвязи показателей состояний ГТО, а также реализацию разработанных методов в виде прикладного программного обеспечения (ППО) в составе автоматизированной системы информационного обеспечения анализа состояния геотехнических объектов (АСИОАС ГТО).

Си язь темы исследования с научными программами

Работа выполнена в период 1997-2000 г.г. на кафедре технической кибернетики Уфимского государственного авиационного технического университета и 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 систем:,1 предупреждения и ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций", "Дегп-инвалиды" по заказу правительства Республики Башкортостан.

Цель работы

Целью работы являлось решение актуальной задачи, имеющей существенное значение для повышения эффективности информационного обеспечения систем анализа состояний геотехнических объектов по фактически доступным данным, которая заключается в разработке эффективных методов классификации территорий и оценки взаимосвязи показателей состояния ГТО по статистическим данным, реализации разработанных методов в виде ППО в составе АСИОАС ГТО и решения на их основе практических задач, связанных с анализом техногенной нагрузки на окружающую природную среду, оценки опасности, риска возникновения чрезвычайных ситуаций (ЧС) и исследования показа-

тел ей состояния здоровья населения на территории Республики Башкортостан.

Задачи исследования

Для достижения поставленной цели в рамках выполненной диссертационной работы были решены следующие задачи:

1) Разработан метод построения классификационных шкал по статистическим данным, позволяющий эффективно использовать информацию, содержащуюся в выборочных данных, в том числе при малых по объему и низких по точности исходных данных.

2) Разработан метод оценки взаимосвязи показателей состояния ГТО, позволяющий с единых позиции подходить к исследованию взаимосвязи показателей состояния геотехнических объектов, измеряемых в разных шкалах (количественных, номинальных, ранговых).

3) Разработана инженерная методика классификации территории по выборочным значениям показателей состояния ГТО.

4) Полученные теоретические результаты были реализованы в виде прикладного программного обеспечения в составе автоматизированной системы информационного обеспечения анализа состояния ГТО; картографических материалов, предназначенных для решения прикладных задач, связанных с анализом техногенной нагрузки, оценки опасности и риска возникновения ЧС, исследования показателей состояния здоровья населения на территории Республики Башкортостан.

Методы исследования

В работе использовались методы математической статистики и теории вероятностей, методы теории информации, методы системного анализа, методы математического и геоинформационного моделирования.

Разработка программ для проведения статистических исследований осуществлялась на основе объектно-ориентированного подхода, применялась технология построения распределенных приложений (СОМ - технология).

Результаты, выносимые на защиту

• Метод построения классификационных шкал, основанный на использовании эмпирической функции распределения случайной величины, выборочных оценок первых двух начальных моментов, границ физически возможных значений случайных величин и объемов выборок.

• Информационный метод оценки взаимосвязи показателей состояния геотехнических объектов, основанный на впервые предложенном коэффициенте информационной связи.

• Инженерная методика классификации территории по выборочным дан-

ным, основанная на разработанном методе построения классификационных шкал и использующая стандартные методы геоинформационных систем (ГНС) для отображения результатов классификации.

• Прикладное программное обеспечение подсистемы классификации • территорий и исследования взаимосвязи показателей состояния ГТО в составе

автоматизированной системы информационного обеспечения анализа состояния ГТО.

• Тематические подборки картографических материалов, предназначенных для решения прикладных задач, связанных с анализом техногенной нагрузки. оценки опасности и риска возникновения ЧС, исследования показателен состояния здоровья населения на территории Республики Башкортостан..

Научная новизна результатов

1. Научная новизна разработанного метода построения классификационных шкал заключается в том, что в отличие от известных методов группирования выборочных данных, основанных на учете лишь объемов выборок либо статистических моментов третьего и четвертого порядков, при разработке классификационной шкалы учитываются статистические особенности выборки, выраженные совокупностью таких характеристик, как эмпирическая функция распределения случайной величины, выборочные оценки двух первых моментов, границ физически возможных значений случайной величины, объема выборки. Это позволяет более полно использовать фактически доступную информацию, содержащуюся в выборочных данных, и за счет этого повысить объективность классификации.

2. Научная новизна предлагаемого информационного метода оценки взаимосвязи показателей состояния ГТО заключается в использовании для ана-

' лиза взаимосвязи впервые предложенного коэффициента информационной связи, что позволяет с единых позиций подходить к исследованию взаимосвязи показателей измеряемых в количественных, ранговых и номинальных шкалах.

Практическая значимость полученных результатов

1) Методика классификации территорий по статистическим данным позволяет осуществлять классификацию территорий по выборочным значениям показателей, для которых отсутствуют предварительно разработанные шкалы, что повышает объективность анализа состояния ГТО по фактически доступным данным.

2) Информационный метод оценки взаимосвязи показателей состояния позволяет с единых позиций подходить к исследованию взаимосвязи показателей состояния, измеряемых в количественных, ранговых или номинальных шкалах, что дает возможность осуществлять комплексный анализ взаимосвязи

показателей состояния ГТО по фактически доступным данным.

3) Прикладное программное обеспечение позволяет решать задачи исследования взаимосвязи показателей состояния ГТО и осуществлять классификацию территорий по значениям показателей состояния ГТО. Кроме того, предоставляет средства для подготовки тематических подборок картографических материалов.

Полученные результаты в виде методик, ППО и картографических материалов внедрены в Министерстве по делам гражданской обороны и чрезвычайных ситуаций Республики Башкортостан, Министерстве здравоохранения Республики Башкортостан.

Апробация работы

Основные теоретические и практические результаты работ докладывались на следующих конференциях, симпозиумах и семинарах:

1. Международная научно-техническая конференция «Экологические проблемы промышленных зон Урала», Магнитогорск 1997;

2. Третья международная конференция пользователей программных продуктов фирм ESRI и ERDAS, Москва 1997;

3. Всероссийская молодежная научно-техническая конференция «Информационные и кибернетические системы управления и их элементы», Уфа 1997;

4. Международная конференция «Научно-практические проблемы рационального потребления воздуха. Воздух-98», Санкт-Петербург 1998;

5. Российская научно-практическая конференция «Общероссийские и региональные проблемы обеспечения национальной безопасности, Уфа 1998;

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

7. Пятый международный симпозиум «Чистая вода России - 99». Екатеринбург 1999;

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

9. Международная научно-техническая конференция "Наука - Образование - Производство в решении экологических проблем", Уфа 1999;

10.2-nd International Workshop on «Computer Scince and Information Technologies» (CSIT'2000).

Всего по теме диссертации опубликовано 12 работ, в том числе 5 статей и 7 тезисов докладов.

Структура работы

Работа включает введение, 4 главы основного материала, библиографиче-

ский список и приложения.

Работа без библиографического списка и приложения изложена иа 136 страницах машинописного текста, кроме того, содержит 44 рисунка и 17 таблиц. Библиографический список включает 155 наименований. Приложение к . диссертации изложено на 28 страницах, включая 22 рисунка и 5 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Первая глава посвящена аналнзу подходов к исследованию состояния геотехнических объектов на основе фактически доступных данных, а также особенностей разработки прикладного программного обеспечения в составе АСИОАС ГТО.

Показано, что в силу объективной сложности ГТО, его недостаточной изученности, ограниченных возможностей проведения активных экспериментов, методы математической статистики занимают особое место при решении задач информационного обеспечения систем анализа состояния ГТО. При этом, приоритетными задачами являются классификация территорий по статистическим данным показателей состояния и исследование взаимосвязи показателей состояния.

Использование методов математической статистики позволяет осуществлять классификацию территорий на основе лишь фактически доступных данных, что повышает обоснованность получаемых результатов. Это обуславливает актуальность задачи разработки формальных математнко-статнстических методов построения классификационных шкал по статистическим данным. Выделены основные проблемы, возникающие при разработке классификационных шкал по статистическим данным.

Исследование взаимосвязи показателей состояния ГТО предполагает использование обширного арсенала математико-статистических методов. Однако все они ориентированы на обработку данных, измеряемых в одинаковых шкалах (количественных, номинальных, ранговых), что делает невозможным оценку взаимосвязи показателей состояния, измеряемых в разнотипных шкалах. Кроме того, даже при однотипных данных, оценки взаимосвязи показателей, полученные на основе различных методов, часто противоречат друг другу, что снижает обоснованность принимаемых на их основе решений по управлению состоянием ГТО. Указанные обстоятельства обуславливают актуальность разработки метода оценки взаимосвязи, позволяющего с единых позиций подходить к исследованию взаимосвязи данных, измеряемых в различных шкалах. Выделены основные проблемы, возникающие при исследовании взаимосвязи показателей состояния по разнотипным статистическим данным.

Рассмотрены особенности архитектуры и программной реализации ком-

понентов автоматизированных систем информационного обеспечения анализа состояний ГТО. Показано, что с практической точки зрения наиболее перспективным является применение компонентной архитектуры для создания прикладного программного обеспечения в составе АСИОАС ГТО, поскольку это решение обеспечивает гибкость системы в обслуживании сложных информационных запросов; позволяет оперативно осуществлять перекомпоновку системы: модифицировать отдельные подсистемы без потери работоспособности системы в целом; сокращает время и стоимость развития функциональных возможностей информационной системы, и т.д. Вследствие.этого программную реализацию, разрабатываемых в рамках данной работы методов и методик, целесообразно осуществлять на основе этого подхода.

В результате проведенного анализа определен круг задач, решение которых позволит повысить эффективность функционирования системы информационного обеспечения анализа состояния геотехнических объектов, что в свою очередь способствует повышению обоснованности принимаемых решении по управлению экобезопасностыо территорий.

Вторая глава посвящена разработке математико-статистического метода формирования классификационных шкал по выборочным данным.

Показано, что в общем случае построение классификационных шкал по статистическим данным сводится к решению задачи оптимального группирования выборочных данных. Методом статистических испытаний проведены исследования свойств статистических оценок начальных моментов, получаемых при использовании известных (Хайнкольда и Гайда, Ченцова, Старджесса и др.) правил группирования статистических данных. Обобщенная схема статистического эксперимента представлена на рис.1.

Рис. 1 - Обобщенная схема проведения статистического эксперимента

Здесь Р(х) - заданный закон распределения случайных величин;

У/,сг- математическое ожидание (МО) и среднеквадратическое отклонение (СКО), соответствующее заданному закону распределения;

{.г;.....хт] - сгенерированная случайная выборка объемом т;

выборочные оценки МО и СКО по сгруппированным данным

Выбор показателя качества группирования в форме начальных моментов закона распределения случайной величины, обусловлен известным в теории математической статистики методом моментов. Показателями качества группирования являлись выборочные значения МО и СКО абсолютных отклонений »'/.¿г от соответствующих значений ^.сг. Рассматривались экспоненциальное, нормальное распределения и распределение Эрланга с различными значениями параметра формы.

Полученные результаты позволяют сделать вывод о том, что использование известных правил группирования, основанных на учете лишь объемов исходных данных и статистических оценок третьего и четвертого моментов, ие позволяют эффективно использовать выборочную информацию, что снижает объективность получаемых на их основе результатов, особенно при малых по объему исходных данных. Вместе с тем установлено, что учет статистических особенностей исходных данных в виде оценок третьего и четвертого начальных моментов повышает, по сравнению с учетом лишь объемов выборочных данных, эффективность использования выборочной информации. Выявленное обстоятельство позволило сделать заключение о том, что при группировании данных следует учитывать статистические особенности выборки, что и послужило основой разработки метода формирования классификационных шкал, основанного на учете особенностей статистических данных в виде эмпирической функции распределения случайной величины, эмпирических оценок двух первых начальных моментов, границ возможных значений случайной величины и объема выборки. Обобщенная схема построения классификационной шкалы на основе разработанного метода представлена на рис. 2.

{-V,.....-vj

{a,b}

Рис. 2 - Обобщенная схема формирования классификационной шкалы, на основе разработанного метода.

Здесь {а,Ь } - границы физически возможных значений параметра состояния ГТО;

F(x) - эмпирический закон распределения случайных величин

С целью исследования разработанного метода построения классификационных шкал был проведен статистический эксперимент, в результате которого было установлено, что разработанный метод позволяет, по сравнению с другими правилами группиррвания, более эффективно использовать выборочную информацию и за счет этого повысить обоснованность построения классификационных шкал по выборочным данным. Показателем качества группирования в экспериментах являлось количество информационных потерь, которое определялось в соответствии со следующим соотношением:

¿/ = £1-\100M.

где Бт-шенноновская мера энтропии, рассчитанная для заранее заданного закона распределения случайной величины Р(х)\

§ - выборочная оценка энтропии по статистическим данным.

На рис. 3 в качестве примера приведены результаты исследований для экспоненциального и нормального законов распределения случайной величины. На рисунке на оси абсцисс откладывается число классов состояния, по оси ординат - количество информационных потерь, вызванных группированием данных. I

2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 33 ОЭигм вьйзрки:

Нормальное распределение

2 3 4 5 6 7 8 9 10 1112 13 14 15 16 17 18 19 3) -0-5 -»-Л) -й-35 -*-'& -о-.43

Экспоненциальное распределение

Рис.3 - Результаты исследований разработанного метода разработки классификационных шкал с учетом статистических особенностей выборки

По результатам исследований была сформирована таблица !, позволяющая выбирать число классов состояния с учетом статистических особенностей выборки, где \'( / а - отношение эмпирических оценок математического ожидания (МО) к среднеквадратичному отклонению (СКО).

Таблица 1

Объем пыборйи— 0,5 1 1,41 1,73 2 2,24 2,45 2,65 2,83 3,16 3.32 3,5 4

10 2 2 2 2 2 2 2 2. 2 2 2 2 1

25 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3

40 1 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3

55 2 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4

70 2 3 3 3 3 4 4 4 4 4 5 5 6

85 3 3 3 4 4 4 4 5 5 5 6 6 7

100 п более 4 4 4 4 5 5 5 5 6 6 6 7 7

Установлено, что применение разработанного метода построения классификационных шкал позволяет в 5-10 раз снизить информационные потери ог группирования данных по сравнению с известными правилами группирования, при этом число классов состояния не превышает 7 и зависит от статистических особенностей выборочных данных.

Исследования статистической устойчивости результатов группирования к воздействию аддитивной ошибки показало, что разработанный метод группирования по выборочным данным, позволяет получать устойчивые результаты при обработке низких по точности исходных данных. Установлено, что информационные потерн, связанные с группированием выборочных данных при различных масштабах ошибки и разных законах распределения ошибки не превышают 10%.

Третьи глава посвящена разработке информационного метода оценки взаимосвязи показателей состояния геотехнических объектов по статистическим данным.

В основе разработанного метода лежат следующие положения. Распределение информации между элементами выборок, образованных по значениям показателей состояния ГТО, зависит от особенностей пространственного распределения сопоставляемых показателей. Формирование пространственного распределения показателей происходит под влиянием внешних факторов (возможно и друг друга). Если сравниваемые показатели взаимосвязаны, то есть формирование значений показателей происходит в результате воздействия одних и тех же факторов и/или друг друга, то они имеют сходное пространственное распределение. Следовательно, информационные вклады элементов выборок, соответствующих одной точке в пространстве, в суммарную информацию, определяемую по выборкам, будет одинакова.

Для количественной оценки взаимосвязи показателей состояния ГТО предложен коэффициент информационной связи, который определен следующим образом:

1<х> + ГП> _ ]1ХГ> ТС — У6 Уд

1У1) т ' уО « /С-»'; ,„ ^ГТ;

где _ Л., -удельное количество информации,

привнесенное элементами выборок Л'и У соответственно;

», /(V) уО)

' = Ь)—{у) "УДельное количество информации, возникаю-

/~/ I I

щей в результате совместного анализа выборок X и У; м - объем выборок Хм У.

Выбор удельных оценок количества информации обусловлен тем, что в этом случае обеспечивается независимость получаемого результата от масштаба исходных данных.

В данной работе оценка количества информации, заключенной в выборочных значениях показателей состояния ГТО осуществлялась на основе шен-ноновской меры энтропии. При расчете энтропии по выборочным данным, представленным в ранговых шкалах, учитывалось перераспределение информации вследствие упорядочивания элементов выборки. Схема' расчета шенноновской меры энтропии в этом случае представлена на рис. 4.

.....{Ф^^м).....Фк(*т. ?(*»}-*

Рис. 4 - Схема расчета шенноновской меры энтропии в случае измерения исходных данных в ранговой шкале

Обозначение х[}) означает то, что /-Й элемент исходной выборки имеет„ /-Й ранг в упорядоченной выборке;

ф}(х,Р(х)) - оценка функции плотности распределенияу'-й порядковой статистики;

Р(х) - оценка закона распределения случайных величин по неупорядоченной выборке;

¿у - выборочная оценка энтропии, соответствующая _)-й порядковой статистике.

В ходе исследований рассчитывалось удельное количество информации соответствующее различным элементам выборок. Для формирования функций плотности распределения порядковых статистик применялись описанные в литературе известные соотношения. Рассматривались случаи, когда оценка Р(х) соответствовала равномерному, экспоненциальному и нормальному законам распределений. В таблице 2 в качестве примера приведены результаты, соответствующие равномерному закону распределения.

Таблица 2

рангов в выборке № ранга 2 3 4 5 6 7 В 9 10

1 4,41 4,17 3,96 3,79 3,64 3,51 3,40 3,29 3,20

2 4,33 4,47 4,37 4,24 4,12 4,00 3,96 3,81 3,75

3 4,06 4,36 4,33 4,26 4,17 4,09 4,00 3,93

Выполненные исследования показали, что разработанный метод оценивания наличия взаимосвязи между показателями состояния ГТО позволяет делать более обоснованные, по сравнению с другими методами аналогичного назначения, заключения в случае нелинейных зависимостей между показателями состояний ГТО.

В четвертой главе описана методика классификации территории по статистическим данным, основанная на разработанном методе построения классификационных шкал и использующая для визуализации результатов классификации территорий стандартные средства геоинформационных систем (ГИС); описаны особенности программной реализации разработанных методов и методики как компонентов автоматизированной информационной системы обеспе» чения управления состоянием ГТО; описана структура автоматизированной информационной подсистемы, предназначенной для решения задач анализа состояния ГТО по фактически доступным данным о техногенной нагрузке на окружающую природную среду, опасности и риска возникновения ЧС, показателям состояния здоровья населения и использующая стандартные средства ГИС для отображения результатов анализа в виде картографических материалов. Представлены примеры решения прикладных задач.

Методика классификации территории по показателям состояния заключается в реализации трех последовательных этапов:

• определение числа классов состояния на основе таблицы 1;

• построение оценки эмпирической функции распределения и формирование на ее основе классификационной шкалы (с учетом определенного числа классов состояний).

• Классификации территории в соответствии с разработанной шкалой и отображение результатов классификации в виде карты.

Методика реализована в виде невизуального компонента, входными данными для которого являлись выборочные данные и границы физически возможных значений показателя состояния ГТО, на выходе формируется классификационная шкала. Визуализация результатов классификации территории осуществляется стандартными методами ГИС, присутствующей в автоматизированной системе информационного обеспечения анализа состояния ГТО в качестве одной из подсистем.

Схема информационных потоков представлена на рис. 5.

Рис. 5 - Схема информационных потоков внутри программного компонента, реализующего процедуру построения классификационной шкалы

В блоке построения эмпирических функций распределения реализованы, описанные в литературе параметрическая и непараметрическая модели построения оценок законов распределения случайных величин по выборочным. данным. ' '

В приложении представлены исходные данные для решения прикладных задач, а также тематические подборки картографических материалов.

Заключение

В данной работе решена актуальная задача, имеющая существенное значение для повышения эффективности информационного обеспечения систем анализа состояний геотехнических объектов по фактически доступным данным, которая заключается в разработке методов классификации состояния террито-

рий и исследования взаимосвязи показателей состояний ГТО по статистическим данным.

При решении этой задачи получены следующие научные и практические результаты.

1. Разработан метод построения классификационных шкал по выборочным данным, основанный на анализе статистических особенностей выборочных данных, представленных в виде совокупности характеристик: эмпирических функций распределения, статистических оценок двух первых моментов, границ физически возможных значений случайной величины, объемов выборок. Показано, что его применение позволяет в 5-10 раз снизить информационные потери, связанные с группированием данных по сравнению с известными правилами группирования, при этом число классов состояния не превышает 7 и зависит от статистических особенностей выборочных данных. Установлено, что разработанный метод построения классификационных шкал позволяет получать устойчивые результаты при низких по точности исходных данных. Показано, что информационные потери, связанные с группированием данных содержащих ошибку при различных масштабах и разных видах законов распределения ошибок;не превышает 10% от информационных потерь, связанных с группированием данных без ошибки.

2. Разработан метод исследования взаимосвязи показателей состояния, основанный на оценке удельного количества информации соответствующей различным элементам исходной выборки, который в отличие от известных ма-тематико-статистических методов, позволяет с единых позиций оценивать наличие взаимосвязи показателей состояния ГТО, в случае их измерения в количественных, номинальных или ранговых шкалах. Показано, что оценка количества информации, содержащейся в выборке, может быть получена на основе шенноновской меры энтропии вне зависимости от типов измерительных шкал. Установлено, что разработанный метод оценивания взаимосвязи показателей состояния ГТО позволяет делать более обоснованные, по сравнению с другими математико-статистическими методами аналогичного назначения, заключения в случае нелинейных зависимостей между показателями состояния.

3. Разработана инженерная методика решения задач классификации территории по статистическим данным, в которой формирование классификационных шкал осуществляется на основе разработанного метода построения классификационных шкап с учетом статистических особенностей исходных данных. Методика реализована в виде программной компоненты в составе АСИОАС ГТО.

4. Разработана автоматизированная информационная подсистема классификации территорий н исследования взаимосвязи показателей состояния ГТО в составе автоматизированной системы информационного обеспечения анализа

состояния ГТО. Приведены примеры решения практических задач классификации территории и оценки взаимосвязи показателей состояния ГТО по данным о техногенной нагрузке, оценке опасности и риску возникновения ЧС, по показателям состояния здоровья населения на территории Республики Башкортостан.. Получены тематические подборки картографических материалов.

СПИСОК ОСНОВНЫХ ПУБЛИКАЦИЙ

1. Гвоздев В.Е, Заяц Е.В. Комплексная оценка экологической безопасности по геохимическим показателям и данным об экономических ущербах. II Вычислительная техника и новые информационные технологии: Меж. вуз. на-учн. сб. -Уфа: УГАТУ, 1997. - С. 45-47

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

3. Гвоздев В.Е., Заяц Е.В. Применение ГИС - технологий для оценки загрязнения атмосферы территории РБ // Третья международная конференция пользователей программных продуктов фирм ESRI и ERDAS, - Москва, 1997. -С. 56

4. Заяц Е.В. Применение ГИС для анализа распределения техногенных выбросов в атмосферу на примере республики Башкортостан // Информационные и кибернетические системы управления и их элементы: Всероссийская молодежная научно-техническая конференция. - Уфа, 1997. -С. ¡7

5. Гвоздев В.Е., Заяц Е.В., Митакович С.А., Яковлев В.Н. Комплексная оценка состояния атмосферы по данным о техногенной нагрузке // Воздух-98. Научно-практические проблемы рационального потребления воздуха: Международная конференция. - Санкт-Петербург.:Ризо-Копи, 1998. - С. 89-93

6. Заяц Е.В. Региональные проблемы экологического образования и воспитания // Общероссийские и региональные проблемы обеспечения национальной безопасности: Российская научно-практическая конференция. -Уфа, 1998. С. 34-35

7. 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: Республиканская научно-практическая конференция. -Уфа, 1999. С. 65-67

8. Гвоздев В.Е., Заяц Е.В., Курамшина Н.Г. Метод объективного зониро-. вания состояния водных объектов по выборочным значениям показателей //

Чистая вода России - 99: Тезисы Пятого международного симпозиума. - Екатеринбург, 1999. С. 29-31

9. Павлов С.В., Гвоздев В.Е., Заяц Е.В., Курамшина Н.Г., Хабибуллина Э.Ф. Математическое моделирование в изучении влияния хозяйственной деятельности на состояния и качество реки Белая // Чистая вода России - 99: Тезисы Пятого международного симпозиума. - Екатеринбург, L999. С. 54-55

10. Гвоздев В.Е., Заяц Е.В., Хуснутдинова З.А Медико-географическое районирование территории Республики Башкортостан по показателям детской инвалидности // Экология 99. Наука - образование - производство в решении экологических проблем: Материалы докладов международной научно-технической конференции. - Уфа, 1999. С. 87 - 90

11. Zagidullin Sh.Z, Gvozdev V.E., Zayats E.V., Khalikova A.F. Implementation of GIS Technologies for Analysis and Prognosis of Epidemiological Situation in the Republic of Bashkortostan // Problems of Transfer Technology. Proceedings of International scientific Technical Workshop. - Ufa, 1999. C. 112-118

12. Pavlov S.V., Zagidullin Sh.Z., Gvozdev V.E., Khalikova A.F., Zayats E.V. Analysis of Time and Spatial Changes of Epidemiological Situation in the Republic of Bashkortostan on the Basis of GIS Technologies // Computer Science and Information Technologies. Proceedings of the 2"d International Workshop, Volume 2. - Ufa, 2000. C. 74-78

Диссертант

Заяц E.B.

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ —

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА I. ИССЛЕДОВАНИЕ ПОДХОДОВ К

ИНФОРМАЦИОННОМУ ОБЕСПЕЧЕНИЮ СИСТЕМ АНАЛИЗА СОСТОЯНИЯ ГЕОТЕХНИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ

1.1. Актуальность автоматизации информационного обеспечения систем анализа состояния геотехнических объектов

1.2. Основные аспекты создания автоматизированных систем информационного обеспечения анализа состояния геотехнических объектов

1.3. Формулировка целей и постановка задач исследования 33 Выводы по первой главе

ГЛАВА И. РАЗРАБОТКА МЕТОДА ПОСТРОЕНИЯ

КЛАССИФИКАЦИОННЫХ ШКАЛ ПО СТАТИСТИЧЕСКИМ ДАННЫМ

2.1. Формальная постановка задач исследования

2.2. Исследование влияния статистических свойств исходных данных на результаты классификации

2.3. Разработка метода построения классификационных шкал с учетом статистических свойств исходных данных

2.4. Исследование устойчивости метода построения классификационных шкал с учетом статистических свойств исходных данных

Выводы по второй главе

ГЛАВА III. РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННОГО МЕТОДА ОЦЕНКИ ВЗАИМОСВЯЗИ ПОКАЗАТЕЛЕЙ СОСТОЯНИЯ ГЕОТЕХНИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ

3.1. Разработка коэффициента информационной связи показателей состояния геотехнических объектов

3.2. Исследование свойств коэффициента информационной связи при разных типах исходных данных

3.3. Исследование эффективности информационного метода оценки взаимосвязи показателей состояния геотехнических объектов Выводы по третьей главе

ГЛАВА IV. АВТОМАТИЗАЦИЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ

КЛАССИФИКАЦИИ ТЕРРИТОРИЙ И ОЦЕНКИ ВЗАИМОСВЯЗИ ПОКАЗАТЕЛЕЙ СОСТОЯНИЯ ГТО

4.1. Методика классификации территории по статистическим данным

4.2. Программная реализация методики классификации территории по статистическим данным в составе автоматизированной информационной системы анализа состояния геотехнических объектов

4.3. Автоматизированная информационная подсистема классификации территории и оценки взаимосвязи показателей состояния геотехнических объектов

4.4. Примеры решения прикладных задач Выводы по четвертой главе ЗАКЛЮЧЕНИЕ

АКТЫ ВНЕДРЕНИЯ

Актуальность проблемы

Новейшие достижения в области науки и техники привели к резкому росту антропогенной нагрузки на окружающую природную среду, опасности и риска возникновения чрезвычайных ситуаций. Следствием этого является неспособность природы полностью компенсировать последствия негативного влияния хозяйственной деятельности человека. Накопление различного рода загрязняющих веществ в окружающей среде стало отрицательно влиять на формирование среды жизни для самого человека, и в конечном итоге привело к необходимости пересмотра основных принципов ведения хозяйства.

На современном этапе развития, когда резко возросла цена ошибки в планировании и осуществлении хозяйственной деятельности человека, наиболее перспективным является подход, основанный на управлении состоянием геотехнических объектов (ГТО). Под геотехническим объектом понимается совокупность природных и технических объектов, находящихся в тесной взаимосвязи и формирующих среду жизни человека. ГТО представляет собой открытую динамическую многокомпонентную систему, ограниченную в пространстве административными границами региона, обладающую диалектическим единством компонентов (природных и технических), территориальной разнородностью природной среды и особенностей техногенного воздействия. Состояние ГТО изменяется под влиянием природных процессов, деятельности человека, а также в результате поступления загрязняющих веществ из других регионов.

В настоящее время общепризнано, что управление состоянием сложной территориально-распределенной, многосвязной динамической системы -«геотехнического объекта» невозможно без специального информационного обеспечения. В работах [66; 133; 129] и многих других отмечается, что информационное обеспечение систем анализа состояния геотехнических объектов является одной из важнейших составных частей системы управления экобезопасностью территорий.

К числу приоритетных задач, связанных с информационным обеспечением систем анализа состояния ГТО относятся:

• классификация территорий по значениям показателей состояния ГТО;

• исследование взаимосвязи показателей состояния геотехнических объектов.

Исследованиям в этой области посвящено много работ, в частности [13-17; 18; 58-60]. В них рассматриваются вопросы разработки математических, математико-картографических и математико-геоинформационных моделей, предназначенных для исследования территориальной изменчивости показателей, характеризующих техногенное воздействие, состояние природных компонентов, опасность и риск возникновения чрезвычайных ситуаций, состояние здоровья населения. Выявляются и исследуются территориальные особенности стохастической взаимосвязи между различными показателями состояния. Однако вопросам эффективного использования фактически доступной информации при решении задач анализа состояния ГТО уделяется недостаточное внимание, что в конечном итоге снижает эффективность систем информационного обеспечения анализа состояния ГТО и как следствие снижает обоснованность принимаемых решений по управлению экобезопасностью.

Указанные обстоятельства обуславливают актуальность сформулированной темы исследования, направленной на разработку эффективных, с точки зрения использования фактически доступной информации, метода классификации территорий по значениям показателей состояний ГТО, метода оценки взаимосвязи показателей состояний ГТО, а также реализацию разработанных методов в виде прикладного программного обеспечения (ППО) в составе автоматизированной системы информационного обеспечения анализа состояния геотехнических объектов (АСИОАС ГТО).

Связь темы исследования с научными программами

Работа выполнена в период 1997-2000 г.г. на кафедре технической кибернетики Уфимского государственного авиационного технического университета и 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", "Дети-инвалиды" по заказу правительства Республики Башкортостан.

Цель работы

Целью работы являлось решение актуальной задачи, имеющей существенное значение для повышения эффективности информационного обеспечения систем анализа состояний геотехнических объектов по фактически доступным данным, которая заключается в разработке эффективных методов классификации территорий и оценки взаимосвязи показателей состояния ГТО по статистическим данным, реализации разработанных методов в виде НПО в составе АСИОАС ГТО и решения на их основе практических задач, связанных с анализом техногенной нагрузки на окружающую природную среду, оценки опасности, риска возникновения чрезвычайных ситуаций (ЧС) и исследования показателей состояния здоровья населения на территории Республики Башкортостан.

Задачи исследования

Для достижения поставленной цели в рамках выполненной диссертационной работы были решены следующие задачи:

1) Разработан метод построения классификационных шкал по статистическим данным, позволяющий эффективно использовать информацию, содержащуюся в выборочных данных, в том числе при малых по объему и низких по точности исходных данных.

2) Разработан метод оценки взаимосвязи показателей состояния ГТО, позволяющий с единых позиций подходить к исследованию взаимосвязи показателей состояния геотехнических объектов, измеряемых в разных шкалах (количественных, номинальных, ранговых).

3) Разработана инженерная методика классификации территории по выборочным значениям показателей состояния ГТО.

4) Полученные теоретические результаты были реализованы в виде прикладного программного обеспечения в составе автоматизированной системы информационного обеспечения анализа состояния ГТО; картографических материалов, предназначенных для решения прикладных задач, связанных с анализом техногенной нагрузки, оценки опасности и риска возникновения ЧС, исследования показателей состояния здоровья населения на территории Республики Башкортостан.

Методы исследования

В работе использовались методы математической статистики и теории вероятностей, методы теории информации, методы системного анализа, методы математического и геоинформационного моделирования.

Разработка программ для проведения статистических исследований осуществлялась на основе объектно-ориентированного подхода, применялась технология построения распределенных приложений (СОМ - технология).

Результаты выносимые на защиту

На защиту выносится:

• Метод построения классификационных шкал, основанный на использовании эмпирической функции распределения случайной величины, выборочных оценок первых двух начальных моментов, границ физически возможных значений случайных величин и объемов выборок.

• Информационный метод оценки взаимосвязи показателей состояния геотехнических объектов, основанный на впервые предложенном коэффициенте информационной связи.

• Инженерная методика классификации территории по выборочным данным, основанная на разработанном методе построения классификационных шкал и использующая стандартные методы геоинформационных систем (ГИС) для отображения результатов классификации.

• Прикладное программное обеспечение подсистемы классификации территорий и исследования взаимосвязи показателей состояния ГТО в составе автоматизированной системы информационного обеспечения анализа состояния ГТО.

• Тематические подборки картографических материалов, предназначенных для решения прикладных задач, связанных с анализом техногенной нагрузки, оценки опасности и риска возникновения ЧС, исследования показателей состояния здоровья населения на территории Республики Башкортостан.

Научная новизна результатов

1. Научная новизна разработанного метода построения классификационных шкал заключается в том, что в отличие от известных методов группирования выборочных данных, основанных на учете лишь объемов выборок либо статистических моментов третьего и четвертого порядков, при разработке классификационной шкалы учитываются статистические особенности выборки, выраженные совокупностью таких характеристик, как эмпирическая функция распределения случайной величины, выборочные оценки двух первых моментов, границ физически возможных значений случайной величины, объема выборки. Это позволяет более полно использовать фактически доступную информацию, содержащуюся в выборочных данных, и за счет этого повысить объективность классификации.

2. Научная новизна предлагаемого информационного метода оценки взаимосвязи показателей состояния ГТО заключается в использовании для анализа взаимосвязи впервые предложенного коэффициента информационной связи, что позволяет с единых позиций подходить к исследованию взаимосвязи показателей измеряемых в количественных, ранговых и номинальных шкалах.

Практическая ценность и внедрение результатов

1) Методика классификации территорий по статистическим данным позволяет осуществлять классификацию территорий по выборочным значениям показателей, для которых отсутствуют предварительно разработанные шкалы, что повышает объективность анализа состояния ГТО по фактически доступным данным.

2) Информационный метод оценки взаимосвязи показателей состояния позволяет с единых позиций подходить к исследованию взаимосвязи показателей состояния, измеряемых в количественных, ранговых или номинальных шкалах, что дает возможность осуществлять комплексный анализ взаимосвязи показателей состояния ГТО по фактически доступным данным.

3) Прикладное программное обеспечение позволяет решать задачи исследования взаимосвязи показателей состояния ГТО и осуществлять классификацию территорий по значениям показателей состояния ГТО. Кроме того, предоставляет средства для подготовки тематических подборок картографических материалов.

Полученные результаты в виде методик, ППО и картографических материалов внедрены в Министерстве по делам гражданской обороны и чрезвычайных ситуаций Республики Башкортостан, Министерстве здравоохранения Республики Башкортостан.

Апробация работы

Основные теоретические и практические результаты работ докладывались на следующих конференциях, симпозиумах и семинарах:

1. Международная научно-техническая конференция «Экологические проблемы промышленных зон Урала», Магнитогорск 1997;

2. Третья международная конференция пользователей программных продуктов фирм ESRI и ERDAS, Москва 1997;

3. Всероссийская молодежная научно-техническая конференция «Информационные и кибернетические системы управления и их элементы», Уфа 1997;

4. Международная конференция «Научно-практические проблемы рационального потребления воздуха. Воздух-98», Санкт-Петербург 1998;

5. Российская научно-практическая конференция «Общероссийские и региональные проблемы обеспечения национальной безопасности, Уфа 1998;

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

7. Пятый международный симпозиум «Чистая вода России - 99», Екатеринбург 1999;

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

9. Международная научно-техническая конференция "Наука

12

Образование - Производство в решении экологических проблем", Уфа 1999;

10. 2-nd International Workshop on «Computer Scince and Information Technologies» (CSIT'2000).

Всего по теме диссертации опубликовано 12 работ, в том числе 5 статей и 7 тезисов докладов.

Структура работы

Работа включает введение, 4 главы основного материала, библиографический список и приложения.

Работа без библиографического списка и приложения изложена на 136 страницах машинописного текста, кроме того, содержит 44 рисунка и 17 таблиц. Библиографический список включает 155 наименований. Приложение к диссертации изложено на 28 страницах, включая 22 рисунка и 5 таблиц.

Выводы по четвертой главе

1. Разработана инженерная методика классификации территории по статистическим данным. Формирование классификационных шкал осуществляется на основе разработанного метода построения классификационных шкал с учетом статистических особенностей исходных данных.

2. Показаны особенности программной реализации разработанной методики классификации территории по статистическим данным, как одной из компонент в составе автоматизированной системы информационного обеспечения анализа состояния геотехнических объектов.

3. Разработана автоматизированная информационная подсистема классификации территории и оценки взаимосвязи показателей состояния геотехнических объектов.

4. Приведены примеры решения практических задач классификации территории и оценки взаимосвязи показателей состояния ГТО по реальным данным.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В данной работе решена актуальная задача, имеющая существенное значение для повышения эффективности информационного обеспечения систем анализа состояний геотехнических объектов по фактически доступным данным, которая заключается в разработке методов классификации состояния территорий и исследования взаимосвязи показателей состояний ГТО по статистическим данным.

При решении этой задачи получены следующие научные и практические результаты.

1. Разработан метод построения классификационных шкал по выборочным данным, основанный на анализе статистических особенностей выборочных данных, представленных в виде совокупности характеристик: эмпирических функций распределения, статистических оценок двух первых моментов, границ физически возможных значений случайной величины, объемов выборок. Показано, что его применение позволяет в 5-10 раз снизить информационные потери, связанные с группированием данных по сравнению с известными правилами группирования, при этом число классов состояния не превышает 7 и- зависит от статистических особенностей выборочных данных. Установлено, что разработанный метод построения классификационных шкал позволяет получать устойчивые результаты при низких по точности исходных данных. Показано, что информационные потери, связанные с группированием данных содержащих ошибку при различных масштабах и разных видах законов распределения ошибок, не превышают 10% от информационных потерь, связанных с группированием данных без ошибки.

2. Разработан метод исследования взаимосвязи показателей состояния, основанный на оценке удельного количества информации соответствующей различным элементам исходной выборки, который в отличие от известных математико-статистических методов, позволяет с единых позиций оценивать наличие взаимосвязи показателей состояния ГТО, в случае их измерения в количественных, номинальных или ранговых шкалах. Показано, что оценка количества информации, содержащейся в выборке, может быть получена на основе шенноновской меры энтропии вне зависимости от типов измерительных шкал. Установлено, что разработанный метод оценивания взаимосвязи показателей состояния ГТО позволяет делать более обоснованные, по сравнению с другими математико-статистическими методами аналогичного назначения, заключения в случае нелинейных зависимостей между показателями состояния.

3. Разработана инженерная методика решения задач классификации территории по статистическим данным, в которой формирование классификационных шкал осуществляется на основе разработанного метода построения классификационных шкал с учетом статистических особенностей исходных данных. Методика реализована в виде программной компоненты в составе АСИОАС ГТО.

4. Разработана автоматизированная информационная подсистема классификации территорий и исследования взаимосвязи показателей состояния ГТО в составе автоматизированной системы информационного обеспечения анализа состояния ГТО. Приведены примеры решения практических задач классификации территории и оценки взаимосвязи показателей состояния ГТО по данным о техногенной нагрузке, оценке опасности и риску возникновения ЧС, по показателям состояния здоровья населения на территории Республики Башкортостан. Получены тематические подборки картографических материалов.

1. Адлер Ю.П., Макарова Е.В., Грановский Ю.В. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. М.: Наука, 1976. - 280 с.

2. 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.

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

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

5. 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.

6. 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.

7. 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.

8. 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 имашин. Л.: ЛДНТП, 1976. - С. 34-36.

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

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

11. Берлянт A.M. Образ пространства: 4карта и информация. М.: Мысль, 1986. -254 с.

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

13. Берлянт A.M., Мусин O.P., Свентэк Ю.В. Геоинформационные технологии и их использование в эколого-географических исследованиях // География. М. : Изд-во МГУ, 1993. - 47 с.

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

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

16. Бретшнайдер Б., Курфюрст И. Охрана воздушного бассейна от загрязнения: технология и контроль: Пер. с англ. / Под ред. А.Ф. Туболкина.1. Д.: Химия, 1989.-288 с.

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

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

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

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

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

22. Викторов A.C. Рисунок ландшафта. М.: Мысль, 1986. - 179 с.

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

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

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

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

27. 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.

28. Гвоздев В.'Е., Павлов C.B., 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.

29. Гвоздев В.Е., Шагиахметов А.М., 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.

30. 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.

31. Гвоздев В.Е., "Павлов C.B., Хамитов Р.З., Ямалов И.У. Информационное обеспечение управления и контроля экологической безопасности на территории РБ // Проблемы предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций и обеспечения экологической безопасности:

32. Республ. науч.-практич. конф. Уфа, 1999. - С. 27-33.

33. Гвоздецкий H.A. Основные проблемы физической географии. М., 1978.- 183 с.

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

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

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

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

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

39. ДеМерс, Майкл Н. Географические Информационные Системы. Основы. :Пер. с англ. М.: Дата+, 1999. - 492 с.

40. Демиденко Е. 3. Линейная и нелинейная регрессии. М.: Финансы истатистика, 1981. 320 с.

41. Демидович Б.П., Марон И.А. Основы вычислительной математики. М.: Наука, 1966.- 664 с.

42. Динамика эколого-экономических систем / Под ред. JT.M. Галкина, А.И. Москаленко, В.В. Конторина. Новосибирск: Наука, 1981. - 224 с.

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

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

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

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

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

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

49. 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.

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

51. Йодан Э. Структурное проектирование и конструирование программ. М., Мир, 1974. - 415 с.

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

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

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

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

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

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

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

59. Кошкарев A.B., Каракин В.П. Региональные геоинформационные системы. М.: Наука, 1987. - 126 с.

60. Кошкарев A.B., Тикунов B.C. Геоинформатика. М.: "Картгеоцентр"-Теодезиздат", 1993. - 213 с.

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

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

63. Кузин JI.T. Основы кибернетики. М.:Энергия, 1973. - Т. 1. - 503 с.

64. Курамшина Н.Г., Павлов C.B., 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.

65. Липаев В.В. Системное проектирование сложных программных средств для информационных систем. М.: СИНТЕГ, 1999. - 224 с.

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

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

68. 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.

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

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

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

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

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

74. Михайлов Н.И. Физико-географическое районирование. М.: Изд-во МГУ, 1985.- 184 с.

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

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

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

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

79. 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.

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

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

82. Постановление Кабинета Министров РБ от 15 декабря 1995 года №441. Об утверждении Программы создания Единой государственной системы экологического мониторинга Республики Башкортостан. -Уфа, 1995.- 1с.

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

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

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

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

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

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

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

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

91. Райх E'.JI. Моделирование в медицинской географии. М.: Наука, 1984.- 156 с.

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

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

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

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

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

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

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

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

100. Рябииин И.А. Основы теории и расчета надежности судовых электроэнергетических систем. JL: Судостроение, 1971. - 362 с.

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

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

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

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

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

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

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

108. 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.

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

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

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

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

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

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

115. 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

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

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

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

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

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

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

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

123. Ярыгин Г.А., Равикович В.И., Темкин В.М. и др. Информационные

124. ГИС-технологии в системах регионального экологического мониторинга // Геоинформационные технологии. Управление, природопользование, бизнес: Всероссийский форум. М., 1994. - С. 45-46.

125. 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.

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

127. Burrough P.A. Geographical Information System for Natural Resources Assessment. New York: Oxford University Press, 1983. 147 p.

128. 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.

129. Davis J.C. Statistics and Data Analysis in Geology, 2nd ed. New York: John Wiley&Sons, 1986. 213 p.

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

131. 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.

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

133. Hodgson M.E. Searching Methods for Rapid Grid Interpolation. / Professional Geographer, № 41(1), 1989. P. 51-61.

134. Oliver M.A., Oliver R.W. Kriging: A Method of Interpolation for Geographic Information Systems. I International Journal of Geographical Information Systems, № 4(3), 1990. P. 313-332.

135. 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. *

136. 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.

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

138. Schwartz S.M., Boboricken S. GIS Applications Development in

139. Heterogeneous Computing Environment: Implementing GIS as a Tool forth

140. Community Policing. Proceedings of the 18 Annual ESRI User Conference, 1998, CD.151