автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.11, диссертация на тему:Исследование и разработка методов и системпрограммного обеспечения анализа данных,характеризующих радиационное загрязнениеокружающей среды

Российская Академия наук Институт проблем управления

Р Г б ОД Бородин Руслан Валентинович

1 5 ДЕК Ш)

Исследование и разработка методов и систем программного обеспечения анализа данных, характеризующих радиационное загрязнение окружающей среды.

Специальность 05.13.11 - Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов, систем и

сетей

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва 1996

Работа выполнена в НПО "Тайфун" (Обнинск)

Научный руководитель: доктор технических наук

профессор Трахтенгерц Э.А.

Официальные оппоненты: доктор физ.-мат. наук

профессор Гливенко Е.В.

кандидат физ.-мат. наук Устинов Ю.И.

Ведущая организация: Институт проблем безопасного

развития атомной энергетики РАН

Защита состоится "_"_ 1996 г. в_час.

на заседании Специализированного совета № 2 (Д002.68.01) Института проблем управления по адресу: 117806, г. Москва, Профсоюзная, 65.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Института проблем управления

Автореферат разослан . 1996 г.

Ученый секретарь Специализированного совета к.т.н.

/ Е.В. Юркевич /

Актуальность проблемы. Проблема обеспечения радиационной безопасности населения и охраны окружающей среды от загрязнения радиоактивными веществами является одной из важнейших при реализации программы развития, основанной на использовании атомной энергии. Это стало ясно после ряда крупных аварий на радиационно опасных объектах, особенно после аварии на Чернобыльской АЭС.

Наряду с развитием средств, повышающих надежность и безопасность эксплуатации самих атомных установок, необходимо создавать эффективные системы планирования и оперативного управления комплексами мероприятий по предупреждению и ликвидации последствий возможной чрезвычайной ситуации (ЧС).

Процесс анализа ситуации и принятия решений в условиях дефицита информации и времени, характерных для ЧС, невозможен без современной системы оперативного мониторинга и компьютерных систем информационной поддержки, основными функциями которых являются: . сбор, накопление, обработка, интерпретация и

визуализация первичных данных; . восстановление недостающей информации по косвенным данным;

. моделирование процессов переноса и трансформации загрязняющих веществ в природных средах;

• восстановление пространственно-временной картины процесса загрязнения, подготовка кратковременных и долгосрочных прогнозов ее изменения;

• генерация вариантов решений о применении тех или иных контрмер, моделирование последствий, отбор лучших вариантов и представление их лицам, принимающим решения (ЛПР).

Только на основании эффективного анализа ситуации возможен правильный выбор и своевременное применение действенных контрмер, в значительной степени

уменьшающих общий ущерб от аварии, что и определяет актуальность диссертации.

Цель работы, исследование и разработка методов и программного обеспечения анализа и обработки данных, характеризующих чрезвычайную ситуацию, обусловленную аварийным загрязнением окружающей среды, в рамках общей задачи информационной поддержки принятия решений в случае аварий на радиационно опасных объектах.

Методы исследования. В диссертации используются методы математической статистики, методы оптимизации нелинейных систем, методы общей теории выбора и многокритериальной оптимизации.

Научная новизна. В диссертационной работе получены следующие новые научные результаты: . разработаны новые методы анализа и обработки данных измерений, включающие методы построения полей по результатам измерений, построения полей с помощью вычисления автокорреляционных функций, предложена форма представления разнообразных пространственно распределенных данных в виде многомерных стохастических полей, разработана технология хранения и использования такой информации в едином формате; . разработан метод восстановления динамики мощности источника загрязнения, основанный на сопоставлении данных интегральных выпадений и результатов моделирования;

• разработан усовершенствованный метод кусочно-линейной аппроксимации поверхностей безразличия в многокритериальном пространстве, эффективная процедура выявления, фиксирования, хранения и использования структуры предпочтений эксперта (ЛПР);

• разработан эффективный подход решения задачи восстановления параметров источника загрязнения с помощью метода "адекватных трансформаций пространства наблюдений", использующего (в автоматическом режиме) предпочтения эксперта при решении задачи многокритериального выбора возможных вариантов решения.

Практическая ценность и внедрение результатов работы. Разработанное в результате диссертационной работы программное обеспечение является основой блоков обработки и анализа данных измерений, блоков восстановления параметров источника загрязнения, блоков многокритериальной оценки и хранения экспертной информации компьютерной системы радиоэкологического анализа RECASS, принятой за основу для решения задач радиационного мониторинга территории Российской Федерации, а также общеевропейской компьютерной системы поддержки принятия решений в случае радиационных аварий RODOS, разрабатываемой в настоящее время по контракту с Комиссией Европейских Сообществ. Использование результатов диссертационной работы подтверждено соответствующими документами о внедрении.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались на Международном форуме "Информатика на службе экологии и здоровья" (Тольятти, 1991 г.), на третьей международной конференции по системам поддержки принятия решений при ядерных инцидентах (Шлосс-Элмау, Бавария, 1992 г.), на третьей международной конференции "Проблемы управления в чрезвычайных ситуациях" (Москва, 1995 г.) и на первой международной конференции "Радиологические последствия Чернобыльской аварии" (Минск, 1996 г.).

Публикации. Основные результаты диссертации опубликованы в 8 работах.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и приложения, содержит 147 страниц машинописного текста, 25 рисунков, 6 таблиц, список литературы из 107 наименований.

Содержание работы

Во введении дается обоснование актуальности работы и краткое содержание диссертации.

В первой главе проведены исследования и выработаны требования к составу и структуре данных, характеризующих

аварийное загрязнение окружающей среды, проведен обзор основных методов построения программного обеспечения систем, принятых за основу в национальных программах обеспечения радиационной безопасности.

При решении задач обеспечения безопасности в условиях чрезвычайной систуации особое внимание следует уделить методам анализа и обработки оперативных данных. Как правило, оперативная информация отличается низкой степенью достоверности, причем эта степень различна для данных, поступающих из разных источников. Более того, в условиях чрезвычайной ситуации характерно частичное отсутствие оперативных данных, особенно на ранней стадии развития аварии. Необходимость частого обновления поступающей в больших количествах информации и дефицит времени накладывают свои ограничения на скорость анализа и обработки данных.

По результатам анализа состава и структуры современных компьютерных систем информационной поддержки принятия решений, принятых за основу в национальных программах обеспечения радиационной безопасности можно составить общую концептуальную схему (см. рис. 1), включающую в себя следующие основные функциональные блоки:

• блок объективного анализа и построения полей;

• блок восстановления параметров источника загрязнения;

• блок многокритериального анализа и экспертной информации;

. блок моделирования процессов распространения загрязняющих веществ в природных средах;

• блок генерации и оценки вариантов контрмер.

Основной целью работы является исследование, выбор и разработка методов и программного обеспечения, которые позволяют осуществить наиболее эффективную работу блоков, выделенных в списке, в единой функциональной среде современных компьютерных систем информационной поддержки принятия решений в случае радиационных аварий.

Рис. 1. Концептуальная структура системы информационной поддержки принятия решений в случае радиационной аварии.

Многообразие и большой объем поступающих из разных источников данных, отличающихся различной степенью достоверности и полноты, дефицит времени, характерный для ранней стадии развития аварии, определяют необходимые требования к оперативности, надежности и технологичности используемых методов и алгоритмов.

С этих позиций, выбираемые или разрабатываемые методы должны рассматриваться не только с точки зрения эффективности решения конкретных задач, но и с точки зрения быстродействия, мобильности, универсальности применения и удобства реализации.

Во второй главе описываются разработанные методы построения и хранения полей, восстановленных по результатам измерения их значений в отдельных точках, рассмотрены особенности расчета полей метеопараметров и

методы построения трехмерных сбалансированных полей скорости ветра, описывается алгоритм расчета объективных показателей радиационной обстановки.

Для измерений, связанных с мониторингом, можно выделить три основных направления обработки:

• исследование и классификация функций распределений в зависимости от типа измерений, измеряемой величины, характера местности, вида выпадений и т.д. (задача расчета статистических характеристик измерений);

• восстановление значения поля данных в некоторых точках или самого поля (как функции от координат) по результатам измерений значений этого поля (интерполяция данных);

. восстановление значения поля данных в некоторых точках или самого поля по результатам измерений этого и других полей (задача регрессии).

Для решения описанных задач разработан ряд методов и алгоритмов, которые реализованы в виде компьютерных программ и включены в состав системы поддержки радиоэкологического анализа ЛЕСАЗБ. Так, решая, например, задачу интерполяции, по этой информации можно построить поле данных - функцию, с помощью которой по координатам любой точки на территории, где проводились измерения, можно рассчитать предполагаемое значение исследуемого параметра и точность этой оценки.

В КЕСАББ одной из основных является форма представления данных в виде многомерных динамических стохастических полей. Эти поля строятся и хранятся в виде суммы конечных элементов, каждый из которых является минимальной параболой с областью определения на ячейке равномерной по каждой координате сетки:

У(х,у) =а+ Ъх + су + йху, где (х,у) € [0,1]-[0,1] - относительные координаты точки внутри соответствующей ячейки; У(х,у) - значение поля в точке (х,у); а, Ь, с, й - коэффициенты, зависящие от значений поля в узлах сетки.

В зависимости от характера решаемых задач, от объема и особенностей пространственного распределения исходных данных предложены следующие методы построения полей:

1. Оперативное построение полей с помощью весовых коэффициентов. В этом случае результаты измерений с помощью метода весовых коэффициентов интерполируются на узлы равномерной сетки по следующей формуле:

■ Уъ-Щ 9 Я2

где V3 - значение поля в /-ом узле сетки; г{ - значение измерения в г'-ой точке; - "вес" значения в /-ой точке; -расстояние от г-ой точки до узла; й - шаг сетки; к -безразмерный параметр. При этом усреднение проводится по значениям измерений, лежащих внутри ближайших к узлу прямоугольных ячеек сетки до глубины к.

Этот метод быстродействующий, он используется в случае частой сети измерений.

2. Построение полей в виде аналитических функций. В этом случае, для решения задачи построения полей как функции от координат используется стандартный метод интерполяции бикубическими сплайнами.

3. Построение полей с помощью вычисления автокорреляционных функций. В этом методе используется процедура расчета значений поля в узлах сетки, основанная на предварительном вычислении автокорреляционной функции.

Пусть г^х^у,-) - точка, в которой проводилось измерение, N - число таких точек в области определения восстанавливаемого поля 2. Разобьем (¿на. М колец С[" с центром в (х0у>;) (см. рис. 2). Пусть

/ ¡т

¡¡Г,

\>=о у

где /,т - число г-: (х^) е С/"; ¡Г^О.

Повторив эту операцию для Ы0 <М случайно выбранных точек, мы получим М пар согласованных рядов

причем в соответствующий ряд

включаются только те пары, для которых Г & 0.

Затем по этим парам рядов стандартным образом рассчитываются коэффициенты корреляции кт, т=1,М и, по критерию Стьюдента, их уровни значимости Р. Далее, выбрав критическое значение вероятности значимости отличия коэффициента корреляции от нуля Ро по условию Р>Ро, отбираем М0 первых коэффициентов корреляции.

Восстановление значения функции и расчет дисперсии в узле производится по формулам:

Рис. 2. Расчет автокорреляционной функции.

2Х

т= 1

IX

где Х),т - дисперсия внутри т-го кольца вокруг г-го узла сетки, а веса 1¥т вычисляются с помощью итерационной формулы:

"у+1-

V ¡=1 /

Здесь к5 - коэффициент корреляции, соответствующий первому из колец, в котором присутствуют измерения, 1{ -число таких колец.

Расчеты основных используемых величин (К,О, V) программно реализованы в виде эффективного алгоритма, позволяющего обрабатывать файл данных произвольного размера за два просмотра.

Таким образом, метод позволяет по результатам измерений в отдельных точках восстанавливать поле загрязнения вместе с его статистическими характеристиками.

Следует заметить, что описанные методы применяются для обработки не только данных радиационного мониторинга, но и других пространственно распределенных данных.

Представление разнообразных данных (метеорологической и топографической информации, результатов обработки данных измерений, демографической информации, результатов работы различного рода моделей и т.д.) в единой форме и в разработанном едином формате придает системе гибкость и позволяет развивать ее по модульному принципу.

В третьей главе описывается метод восстановления динамики мощности источника загрязнения на основе данных измерения выпадений загрязненной примеси на подстилающую поверхность и представляется новый метод, разработанный для решения задач восстановления неизвестных параметров источника, основанный на использовании подхода "адекватных трансформаций пространства наблюдений".

Восстановить полную пространственно-временную картину процесса загрязнения невозможно без привлечения методов физико-математического моделирования процессов распространения и трансформации загрязняющих веществ в природных средах.

Решение задачи восстановления параметров источника загрязнения традиционно основывается на сопоставлении данных измерений и результатов моделирования, т.е. становится возможным только при комплексном подходе -привлечении как всей имеющейся информации (данных измерений, данных о выбросе, данных об источнике, данных о состоянии природной среды), так и средств моделирования.

Наиболее значимым параметром, характеризующим масштаб аварии (степень потенциального ущерба) является количество загрязняющего вещества, выброшенного в окружающую среду за время развития аварии.

В зависимости от продолжительности действия источника и от типа доступных данных измерений предложены два метода восстановления значения мощности источника загрязнения:

1. В случае долговременной работы источника загрязнения возникает задача восстановления мощности источника как функции от времени. При наличии данных измерений поля интегральных выпадений, метеоинформации и при допущении о том, что высота выброса и дисперсный состав примеси известны, эта задача может быть сформулирована следующим образом.

Пусть А область моделирования. Обозначим через Y поле значений выпадений, определенное на А и построенное путем интерполирования измеренных данных. Пусть Т -время моделирования. Пусть X - искомая функция зависимости мощности выброса от времени. Разделим период (0,7) на М равных отрезков. Предположим, что мощность источника не меняется в течение интервала Т/М и обозначим ее как Xj. Через Zj будем обозначать модельное поле значений выпадений, соответсвующее источнику с мощностью равной нулю везде, кроме /-го интервала и равного 1 в j-ом временном интервале.

Далее, для учета сильной неравномерности распределения Y по области А разобьем область моделирования на L подобластей (зон) Si, содержащих примерно равное количество (запас) загрязняющего вещества (см. рис. 3):

Vk,m J Yds » J Yds.

Для оценки X ставим задачу определения условного минимума:

minF = X Jrcü- Zxjj(Zj)ds ,

Xj ¿0 j=l,M-l,

Рис.3. Разбиение области моделирования на зоны равного запаса.

л > ш Л

т.е. минимизации отклонении модельных и измеренных запасов в зонах при условии сохранения общего запаса загрязняющего вещества.

Минимизация квадратичного функционала Г проводится методом сопряженных градиентов, итерационный процесс которого состоит в последовательном изменении вектора решения на вектор, являющийся линейной комбинацией градиентов в текущей и нескольких предыдущих точках.

2. При наличии данных измерений концентрации примеси в воздухе или мощности экспозиционной дозы, сделанных в окрестности источника (например, с помощью датчиков сети радиомониторинга) возможно восстановление величины мощности источника в режиме реального времени.

Основным методом для такого восстановления является расчет "расстояния" ^ (целевой функции) между векторами измеренных и модельных значений в той или иной метрике. Варьируя параметры модели добиваются улучшения Т7. Большинство применяющихся для этой цели эстиматоров ведут себя подобно нормированной целевой функции метода наименьших квадратов (МНК):

1 N • »с ЛГ '

IX

1 = 1 1=1 где <2С - восстанавливаемое значение мощности источника; N - количество точек измерений; ^-значение измерения в точке с координатами Ц - расчетное (модельное) значение в

этой точке при единичной мощности источника.

Детальный анализ результатов оценки восстановления значения мощности источника с помощью традиционного МНК по данным натурных экспериментов показывает, что часто качество восстановления неприемлемо (завышение или занижение мощности источника более, чем в 3 раза). Причиной неудач является, главным образом, наличие неустранимых неопределенностей в метеопараметрах. Поэтому, часто расчетные и измеренные области значимых уровней концентрации хорошо согласуются по абсолютным

значениям самих концентраций, но различаются по форме и пространственному расположению.

Для восстановления значения мощности источника при сложных метеоусловиях была предложена новая комбинация модели атмосферного переноса и метода, независимого от модели, названного методом "Адекватных Трансформаций Пространства Наблюдений" ("Adequate Transformations of Observed Space", ATOS).

Вместо вариации входных параметров модели модифицируется пространство наблюдений с помощью ряда аффинных преобразований. Варьируя степень этих преобразований, мы получаем достаточно малое значение F и достаточно хорошее приближение величины мощности источника.

При этом задача оптимизации ставится следующим образом: найти достаточно малое F при достаточно малой трансформации. В этом случае качество решения необходимо оценивать по двум критериям. Задача усложняется тем, что степень важности критериев меняется с изменением абсолютных значений оценок вариантов по этим критериям. Так, в области больших значених F и малой степени трансформации важно уменьшить значение целевой функции за счет, возможно, более решительной трансформации, тогда как в области низких значений F и большой степени трансформации важнее уменьшить величину последней.

При решении задачи многокритериальной оптимизации в этих условиях были использованы возможности системы поддержки многокритериального выбора M-Crit, описанной в приложении.

Алгоритм реализован путем многократной генерации случайных вариантов параметров трансформации, определении глобального ранга варианта, используя предварительно созданную модель системы предпочтений эксперта и выбора варианта, которому соответствует минимальный ранг, т.е наилучшего из всего множества сгенерированных вариантов.

В четвертой главе приводятся результаты проверки методов и их программных реализаций на основе данных

натурных экспериментов, описываются примеры использования разработанного программного обеспечения при авариях на Чернобыльской АЭС и Сибирском химическом комбинате.

Так, разработанный метод "адекватных трансформаций пространства наблюдений" АТОБ проверялся на данных 77 натурных трассерных экспериментов, проведенных в Центре ядерных исследований КЖ (Карлсруэ,ФРГ) в течение 6 лет, при разнообразных метеорологических условиях. Выбросы специального безвредного легкоизмеряемого вещества (трассера) осуществлялись на различной высоте (в пределах 60-200м). Одновременно проводились измерения приземной концентрации трассера в различных точках.

Разработанное программное обеспечение применялось для восстановления значения мощности источника загрязнения на основе результатов моделирования и данных измерений приземной концентрации трассера.

Результаты восстановления значения мощности источника для каждого эксперимента оценивались по четырехбалльной системе: 5 (отлично) -завышение или занижение мощности источника менее, чем в 2 раза; 4 (хорошо) - менее, чем в 3 раза; 3 (неудовл.) - менее, чем в 5 раз; 2 (плохо) - завышение или занижение мощности источника более, чем в 5 раз.

На рис. 4 изображена диаграмма сравнения результатов применения метода АТОБ и традиционного подхода, основанного на методе наименьших квадратов (МНК), показывающая преимущества использования нового метода.

Метод восстановления динамики мощности источника по данным измерений поля интегральных выпадений был успешно применен при решении задач реконструкции

Рис. 4. Сравнение результатов применения метода АТ08 и традиционного МНК.

пространственно-временных характеристик загрязнения "ближней" зоны (зоны радиусом 70км вокруг Чернобыльской АЭС) и территории России основными дозообразующими радионуклидами после Чернобыльской аварии.

При решении задачи оценки временной зависимости мощности источника, "ответственного" за выпадения в ближней зоне, в качестве исходных данных использовались результаты детальной аэрогаммасъемки местности.

Данные, полученные в результате восстановления значения мощности выброса изотопа 137Св, были затем использованы для моделирования. При этом коэффицент корреляции между результатами расчета и данными измерений составил 0.7 (при равном запасе), что указывает на приемлемое качество результатов, так как оценка коэффициента корреляции для сеток, построенных по данным аэрогаммасъемки и пробоотбора по реперной сети, составила 0.78.

Полученные результаты позволили дополнить и уточнить существующие оценки, а в ряде случаев -реконструировать лучевые нагрузки на население, проживающее на загрязненных вследствие аварии на Чернобыльской АЭС территориях, что увеличивает достоверность прогноза возможных отдаленных медицинских последствий, действенность проводимых реабилитационных мероприятий.

На примере аварии на Сибирском химическом комбинате показано эффективное взаимодействие всех блоков современной компьютерной системы радиоэкологического анализа (начиная от обработки данных пробоотбора, восстановления значения мощности источника, и до построения полной пространственно-временной картины загрязнения и прогноза ее изменения, оценки доз, выработки рекомендаций по проведению контрмер), позволившее своевременно представлять качественные и оперативные оценки радиационной обстановки с первых часов развития аварии.

В приложении рассматриваются подходы и механизмы выявления и хранения экспертной информации, методы

многокритериального анализа, использующиеся в задачах обработки и восстановления данных, рассматривается задача моделирования предпочтений ЛПР, показываются преимущества использования аппроксимационного подхода, основанного на реальных предпочтениях ЛПР, в задачах как интерактивного так и автоматического выбора, приводится разработанная диалоговая процедура построения кусочно-линейной аппроксимации поверхностей безразличия и алгоритм глобальной сортировки пространства возможных решений.

Программная реализация метода кусочно-линейной аппроксимации структуры предпочтений ЛПР, M-Crit, разработанная в рамках проекта RODOS, предназначена для обеспечения удобного процесса выявления, хранения и использования модели предпочтений ЛПР.

Процесс создания структуры предпочтений построен следующим образом:

• задается информация о всех критериях, по которым оценивается качество решения поставленной задачи: вводятся названия критериев, единицы измерения, задается направление качества, шкала значений каждого критерия разбивается на интервалы, внутри которых функция полезности представляется приблизительно линейной;

. выбирается "опорный" критерий;

• в каждом "кубике" с помощью ЛПР определяются коэффициенты замещения: для каждого критерия ЛПР задает некоторое значительное (по его мнению) приращение, а затем указывает соответствующее "компенсирующее" приращение по опорному критерию; коэффициенты замещения определяют плоскость безразличия в "кубике";

. проводится глобальная сортировка всего пространства решений;

. готовая к использованию структура предпочтений сохраняется в банке данных.

В реальной ситуации, количество "кубиков" может оказаться слишком большим. Для облегчения процесса

построения структуры предпочтений используется способ "фиксации-согласования". ЛПР предлагается указать предпочтения только в некоторых, характерных по его мнению, "кубиках". Значения коэффициентов замещения в этих "кубиках" фиксируются, а значения в остальных -"согласуются" со значениями в "зафиксированных". ЛПР видит получающуюся картину и может подкорректировать ее.

Наличие библиотеки служебных функций позволяет внешней прикладной программе использовать созданную предварительно структуру предпочтений для решения задач многокритериального выбора в автоматическом режиме.

На рис. 5 показан пример применения М-Сгк для построения структуры предпочтений ЛПР.

Quit

Structure Xex_atos J

Description I

(lumber of criteria 2 | boxes 1111) |

Global aiCjust

Completed

:ffi|

Number of layers in the box iix I Free I Mjust

Local preference -0.8818

-8.ВВЗ

+0.025

sc

Рис. 5. М-СгП, построение структуры предпочтений.

Содержание и особенности задач обеспечения радиационной безопасности и охраны окружающей среды в

случае радиационных аварий (характеризующихся экстремально серьезными последствиями для здоровья и благосостояния населения, глобальным экономическим ущербом) определяют актуальность применения современных подходов и инструментов многокритериального программирования, методов и механизмов хранения и использования экспертной информации, позволяющего значительно повысить эффективность использования компьютерных систем информационной поддержки принятия решений.

Основные результаты работы

Разработаны новые методы анализа и обработки данных, характеризующих аварийное загрязнение окружающей среды, применение которых позволяет повысить эффективность решения задач информационной поддержки принятия решений в случае радиационных аварий. В частности:

1. Проведены исследования и выработаны требования к составу и структуре данных, характеризующих аварийное загрязнение окружающей среды.

2. Проведен обзор основных методов построения программного обеспечения систем, принятых за основу в развитых национальных программах обеспечения радиационной безопасности, на основе которого построена общая концептуальная схема современной компьютерной системы информационной поддержки принятия решений в случае радиационных аварий.

3. Разработаны новые методы анализа и обработки данных измерений, включающие методы построения полей по результатам измерений, построения полей с помощью вычисления автокорреляционных функций, предложена форма представления разнообразных данных в виде многомерных стохастических полей, разработана технология хранения и использования такой информации

в едином формате.

4. Разработан новый метод восстановления динамики мощности источника загрязнения, основанный на сопоставлении данных интегральных выпадений и результатов моделирования.

5. Разработан усовершенствованный метод кусочно-линейной аппроксимации поверхностей безразличия в пространстве возможных решений, основанный на реальных предпочтениях ЛПР и предназначенный для применения в задачах как интерактивного, так и автоматического многокритериального выбора.

6. Разработан новый эффективный метод восстановления параметров источника загрязнения с помощью подхода "адекватных трансформаций пространства наблюдений", использующего (в автоматическом режиме) предпочтения эксперта при решении задачи многокритериальной сортировки возможных вариантов решения.

7. На основе разработанных в диссертации методов автором созданы следующие комплексы программ:

• М-Сгк - программная реализация метода кусочно-линейной аппроксимации, интерактивная оболочка, предназначенная для обеспечения удобного процесса выявления, хранения и использования модели системы предпочтений ЛПР;

• БЬСпД - комплекс интерактивных программ расчета, хранения и отображения стохастических полей, построенных по данным различных измерений;

• Ме1ео - комплекс интерактивных программ расчета и представления полей метеоэлементов, в том числе -трехмерных полей вектора скорости ветра;

• ВупИа1е - программная реализация метода восстановления динамики мощности источника загрязнения;

• АТОЭ - программная реализация метода адекватных трансформаций пространства наблюдений.

Публикации

1. Shershakov V.M., Borodin R.V. and Kosykh V.S. Radioecological Analysis Support System (RECASS). Radiation Protection Dosimetry, Vol. 50, Nos 2-4, pp. 181184, 1993.

2. Вакуловский C.M., Шершаков B.M., Голубенков А.В., Баранов А.Ю., Бородин Р.В., Бочков Л.П., Годько A.M., Косых B.C., Крымова Н.В., Мелешкин М.А. Компьютерное информационное обеспечение задач анализа радиационной обстановки на территориях, загрязненных в результате аварии на Чернобыльской АЭС. Бюллетень "Радиация и риск", вып. 3, 1993, с. 39-61. ISSN 0131-3878.

3. Golubenkov A.V. and Borodin R.V. An Optimisation Technology for More Precise Determination of a Source for Modelling Radioactive Releases to the Atmosphere. Radiation Protection Dosimetry, Vol. 50, Nos 2-4, pp. 311315, 1993.

4. Годько A.M., Бородин P.B. Технология компьютерной обработки результатов аэрогамма-съемки. Методика и некоторые результаты авиационной гамма-съемки радиоактивного загрязнения территории европейской части России. С-П.: Гидрометеоиздат, 1994, с. 155-158.

5. Borzenko V., Trakhtengerts Е., Borodin R., Shershakov V. M-Crit: A Multi-Criterial decision support subsystem for RODOS Prototype 2. Jan. 1995. RODOS(D)-TN(95)03.

6. Бородин P.B., Голубенков A.B. Методы построения программного обеспечения анализа данных, характеризующих чрезвычайную ситуацию, обусловленную аварийным загрязнением окружающей среды. Тезисы докладов на третьей международной конференции "Проблемы управления в чрезвычайных ситуациях". Москва, 1995, с. 70-71.

7. Goloubenkov A.V., Borodin R.V. and Meleshkin М.А. Radioecological Analysis Support System (RECASS), Input/Output Data Processing, Creating, Manipulation and Visualisation of the Multidimensional Dynamic Stochastic

Fields. Radiation Protection Dosimetry, Vol. 64, No. 1/2, pp. 97-101, 1996.

8. Goloubenkov A., Borodin R., Sohier A. Real-Time Software for Multi-Isotopic Source Term Estimation. Proceedings of the first international conference: The radiological consequences of the Chernobyl accident. Minsk, Belarus, 1822 March 1996, pp. 1177-1180.

Личный вклад. Все научные результаты, составляющие основное содержание диссертации, были получены автором самостоятельно. В работы, выполненные в соавторстве, внесен следующий вклад:

в [1] - разработаны методы и алгоритмы анализа, обработки и представления данных радиомониторинга;

в [2] - разработаны методы и алгоритмы построения полей по результатам измерений, построения полей с помощью вычисления автокорреляционной функции;

в [3] - разработана усовершенствованная реализация метода восстановления динамики мощности источника;

в [4] - предложен метод оперативного построения полей с помощью весовых коэффициентов, разработано программное обеспечение;

в [5] - предложен модифицированный алгоритм построения модели системы предпочтений ЛПР, разработано программное обеспечение;

в [6] - предложена общая концептуальная схема построения современной компьютерной системы анализа и обработки данных, характеризующих радиационное загрязнение окружающей среды;

в [7] - предложена форма представления разнообразных данных в виде многомерных стохастических полей, разработана технология хранения и использования такой информации в едином формате;

в [8] - предложен метод адекватных трансформаций пространства наблюдений, разработана программная реализация.