автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Математическая и информационная поддержка систем экологического мониторинга водной среды

На правах рукописи

Прокофьев Александр Сергеевич

МАТЕМАТИЧЕСКАЯ И ИНФОРМАЦИОННАЯ ПОДДЕРЖКА СИСТЕМ ЭКОЛОГИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА ВОДНОЙ СРЕДЫ

Специальность 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (технические системы)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Санкт-Петербург 2004

Работа выполнена в Санкт-Петербургском государственном университете водных коммуникаций

Научный руководитель:

Доктор технических наук, профессор Гаскаров Диляур Baтизович

Официальные оппоненты:

Доктор физико-математических наук, профессор Пшеницын Владимир Иванович

Кандидат технических наук Морозов Сергей Николаевич

Ведущая организация:

Российский государственный гидрометеорологический унивенрситет

Защита диссертации состоится «01» июля 2004 года в 14— часов на заседании диссертационного совета D223.009.03 в Санкт-Петербургском государственном университете водных коммуникаций по адресу: 198035, Санкт-Петербург, ул. Двинская, д. 5/7.

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке Санкт-Петербургского государственного университета водных коммуникаций.

Автореферат разослан «01» июня 2004 года.

Ученый секретарь диссертационного совета доктор технических наук, профессор

Ю.М. Кулибанов

Введение

Актуальность темы. За последние десятилетия масштабы и физические особенности антропогенных и техногенных воздействий на природную среду порождают значительные отрицательные последствия в экологической системе (экосистеме) Неуправляемое техногенное влияние на окружающую среду приводит к существенному загрязнению среды обитания, питьевой воды и продуктов питания, неблагоприятному воздействию этих факторов на здоровье населения, фактическому возникновению зон экологического бедствия. В связи с этим проблемы снижения экологического риска, обеспечение экологической безопасности и рационального управления экологической ситуации приобретают первостепенное значение. Необходимым условием экологической безопасности является постоянное наблюдение за качеством жизненно важных природных сред, автоматизированная обработка и анализ полученных данных. Следует отметить, что стабилизация экологической ситуации может быть достигнута только в результате применения комплексных мероприятий с учетом состояния всех жизненно важных природных сред (воздуха, почвы, растительного покрова) и особенно окружающей водной среды. В настоящее время накоплен определенный опыт по изучению воздействия отдельных источников загрязнения, однако остается актуальной задача исследования и управления экологической ситуацией в целом на территории региона

В рамках экологической проблемы первостепенное место занимает система экологического контроля с управлением. Необходимо не только контролировать и констатировать экологическую обстановку в регионе, но и прогнозировать ее состояние во времени, принимать решения по природоза-щитным мероприятиям.

Задача создания и эксплуатация контролирующе-управляющей системы в регионе особенно актуальна в связи со слабым ее присутствием как на предприятиях, так и в регионе. Так возникло понятие экологического мониторинга окружающей среды. Научиться управлять параметрами среды обитания таким образом, чтобы обеспечить устойчивое развитие регионов и благоприятные условия для выживания населения — в конечном итоге, цель любого экологического мониторинга

Одним из средств решения этой задачи является разработка автоматизированных систем экологического контроля и управления, обеспечивающих интеграцию разнородной информации об экологической ситуации на территории региона в рамках единой информационной технологии. Основной задачей такой системы является сбор и анализ данных об экологической ситуации, получаемых о результате функционирования Б режиме реального времени информационно-измерительной сети, оценкой и прогнозированием экологической ситуации и выработкой рекомендаций по управлению экологической безопасностью.

Экологический мониторинг, как элемент системы контроля и управления качеством окружающей природной среды, одна из » -------------

областей научно-практических интересов промышленно развитых государств.

Как процесс создания и совершенствования информационной системы, характеризующей состояние глобальных и локальных изменений окружающей среды, тенденций их развития и рекомендаций на целенаправленное регулирование, экологический мониторинг требует для своей реализации создания инструментального обеспечения, совместимого с распространенными средствами компьютерной обработки и хранения информации.

Для предотвращения возможности экологических катастроф, определения очагов загрязнения окружающей среды и возможности их скорейшей ликвидации необходима регулярная, постоянно обновляемая информация о воздействии крупных промышленных центров на экологическое состояние окружающей среды. Все это определяет необходимость реализации системы экологического мониторинга за окружающей ситуацией и за состоянием водной среды особенно. В связи с этим тематика проводимых исследований безусловно актуальна, так как она постоянно в последние годы стала первоочередной важности.

Целью диссертационной рабдты является обобщение и разработка формализованного описания состояния водной среды для решения комплекса задач на основе математических моделей, связанных с оцениванием состояния водной среды и алгоритмизацией прогнозирования ситуации в водной экологической системе (аквоэкосистеме).

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи:

1. Осуществление структурной декомпозиции сложных природных акво-экосистем на совокупности компонентов для которых известны модели и алгоритмы: для структурного моделирования, для послойной схематизации бинарных отношений, для сопряжения разномасштабных процессов.

2. Формулирование методологической технологии экологического мониторинга речного бассейна по оценке качества поверхностных вод на основе совокупности математических моделей, а также моделей системы «Атмосфера - Водосбор - Река», учитывающей атмосферное выпадение загрязняющих веществ от промышленных предприятий.

3. Определение основных задач гидроэкологического прогнозирования (динамики притока, запасов водных ресурсов, максимальных уровней, моделирования динамики) с применением традиционных и непараметрических моделей нестационарных процессов (непараметрической регрессии и непараметрической модели по методу компенсирования аналогов).

4. Предложение иргсшизлционно-структурных положений создания систем управления водными ресурсами на основе автоматизированных систем поддержки, принятия решения. Обобщение при этом имитационно-ошимизационных моделей решения задач управления.

5. Разработка методики прогнозирования осредненных временных показателей качества речных вод с применением вероятностных показателей,

дискриминантного анализа и имитационной модели, позволяющих осуществлять адаптированную «настройку» на конкретных наборах данных.

6. Исследование информационной поддержки систем экологического мониторинга с изучением информационных потоков и связей при оптимальном размещении контрольных станций для диагностирования и прогнозирования ситуации в водной окружающей среде.

Объектом исследования является окружающая водная среда в виде речного бассейна; качество которой зависит от загрязняющих веществ, ландшафтных элементов в атмосфере, в почве, в донных слоях, в стоках, от гидрологических процессов и т.д., требующая регулярного контроля, прогнозирования и принятия решений.

Предметом исследования являются методы и модели формализованного описания процессов, характеризующих качество окружающей водной среды речного бассейна, позволяющих решать задачи оценивания водной экологической ситуации и прогнозирование изменения этой ситуации на основе автоматизированных информационных систем.

Методы исследования. В диссертационной работе при проведении исследований использованы методы теории вероятностей и математической статистики, регрессионного анализа, дифференциального исчисления, линейной алгебры, теории информационных систем, теории имитационного моделирования, теории и практики регулирования речного стока.

Научная новизна работы заключается в разработке:

- структурной интерпретации сложных гидроэкологических систем, представляемых в виде взаимосвязанной совокупности компонентов, с предложением базовых элементов типовых гидроэкологических условий и набором системообразующих отношений, регламентирующих их сочетания ы пространстве;

- системы математических моделей «Атмосфера - Водосбор - Река», учитывающих влияние атмосферного загрязнения, и технологии экологического мониторинга речного бассейна по оценке качества поверхностных вод;

- обобщенного представления имитационно-оптимизационных моделей и их информационного и алгоритмического обеспечения в рамках автоматизированной информационной поддержки принятия решений;

- методологического обеспечения краткосрочного прогнозирования на основе осредненных временных показателей и применением вероятностных методов;

- математического обеспечения решения задач гидрологического прогнозирования, учитывающее стохастический характер речного стока и включающее наряды с традиционными нспарамстркчсскис модели прогнозирования;

- топологии автоматизированной системы экологического мониторинга, оптимизирующей.межстанционные связи, распределения потоков информации, числа станций наблюдения в экологически нестабильном районе.

Практическая. ценность работы заключается в обобщении методической технологии структурного моделирования; формировании иерархиче-

ской системы гидрологических моделей; рекомендациях по созданию автоматизированной системы экологического мониторинга речного бассейна; алгоритмическом обеспечении для имитационного моделирования и оптимизации управляющих решений по охране водной среды; методике прогнозирования изменения состояния качества воды речного бассейна по различным показателям на основе отличающихся математических моделей.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на: международной научно-технической конференции «ТРАНСКОМ-2001», (Санкт-Петербург, 2001 г.), международной научно-технической конференции «Региональная информатика-2004» (Санкт-Петербург, 2004 г.), Всероссийской научно-практической конференции «Безопасность транспоршых систем» (сентябрь 2003 г., Санкт-Петербург), кафедральных семинарах «Управление и диагностика транспортных систем» (200Ш004гг.).

Публикации. По теме диссертации опубликовано пять печатных работ

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы. Работа содержит страниц печатного текста, рисунков, таблиц.

Основное содержание работы

Во введении обосновывается актуальность темы, формулируются цель и основные задачи, решаемые в работе.

В первой главе исследуются структуры и модели водных экосиаем.

Для современного этапа применения вычислительной техники и математических методов в науках о Земле характерны две тенденции. С одной стороны, из вспомогательного приема для решения отдельных прикладных задач моделирование превратилось в ведущий способ изучения аквоэкоси-стем различных регионов. С другой стороны, уровень развития компьютерных технологий моделирования все еще уступает сложности объектов и задач исследований. Успех в автоматизации сервисных услуг не могут компенсировать недостатков методологического и теоретического обеспечения. В этой связи вопросы создания эффективных технологий моделирования при-родно-техногенных гидроэкологических систем становятся чрезвычайно важными.

Общая структура предметных знаний гидроэкосистем можег быть представлена тройкой

<БЗО, БЗЗ, БМЗ>,

где БЗО - база знаний об объектах (процессах) предметной области (ПрО) гидроэкологии; БЗЗ - база знаний о задачах. ПрО и сценариях их решения; БМЗ - база методических знаний, регламентирующих постановки и реализации задач для различных классов объектов (процессов).

Для аквоэкологии характерно различие между персональными базами знаний (ПБЗ) отдельных исследователей и общественными базами знаний (ОБЗ), представляющими ПрО в целом. Диалектика взаимосвязей ПБЗ и ОБЗ достаточно сложна. В отличие от классической однозвенной схемы <объект

исследования (ОН) - предмет исследования> в основу автоматизации исследований аквоэкосистем следует положить двухзвснную схему - <ОИ- субъект исследования (ПБЗ) - ОБЗ>.

В отечественной аквоэкологии основные усилия в последние годы были направлены на развитие технологии структурного моделирования гидроэкосистем. В основе структурного подхода лежит обобщенная схема моделирования, изображенная на рис. 1. Ее реализация предусматривает: отделение моделей гидроэкологических объектов (ГЭО) от решаемых на них гидроэкологических задач (ГЭЗ); разделение декларашвных моделей, характеризующих области геофильтрации (ОГФ), от процедурных моделей, описывающих процесс геофильтрации; разделение постановок задач и сценариев их решения; разделение моделей - «образов», специфицируемого обобщения типов гидроэкологических условий (ГЭУ), и моделей конкретных объектов; разделение универсальных моделей ГЭО и их целевых подмножеств; динамическое объединение и согласование моделей ГЭО и сценариев решения прикладных задач.

Синтез конкретного сценария решения задачи осуществляется на основании структурной схемы моделируемой ГЭС. При этом необходимо обеспечить два вида сопряжения: сопряжение по управлению, определяющее последовательность решения задачи на отдельных моделях и сопряжение по информации, предусматривающее согласование по граничных условий (ГРУ) связываемых моделей. Сопряжение по управлению реализуется путем выбора моделей в порядке, определяемом нормализованной структурной схемой. Сопряжение по информации реализуется с помощью специальных процедур-«шлюзов». В общем случае «шлюзы» должны обеспечивать сопряжение компонент с учетом: временной разномасштабностью процессов; особенностей пространственной схематизации областей геофильтрацией (сеток); различия граничных условий.

Инструментальный комплекс моделирования представляет собой автоматизированное рабочее место (АРМ) гидроэколога на базе персональных компьютеров. На рис. 2 приведена укрупненная схема АРМ, включающая три функциональных подсистемы: подсистему проектирования моделей ГЭС; подсистему проектирования сценариев решения задач (СРЗ); подсистему моделирования, обеспечивающую синтез и реализацию СРЗ.

АРМ имеет «двухэхапную» архитектуру. Первый «этаж» образует средства моделирования простых объектов. К ним, в частности, относятся: Редактор моделей, Библиотека модулей, из которых собираются сценарии решения прикладных ГЭЗ и Монитор задач, управляющий процессом решения простых задач на моделях простых объектов. Второй «этаж» базируется на первом и обеспечивает моделирование структурно сложных ГЭС. В его состав входят: Редактор структурных схем ГЭС; Библиотека процедур-«шлюзов»; Генератор СРЗ, осуществляющий синтез сценариев моделирования на моделях ГЭС; Интерпретатор схем, обеспечивающий выполнение СРЗ на структурно сложных моделях. Важную роль в функционировании АРМ

Рис. 1. Обобщенная схема моделирования гидроэкологических систем (ГЭС).

Рис. 2. Архитектура средств поддержки технологии структурного моделирования (I - простые ГЭО, II - ГЭС)

играет подсистема общения, которая осуществляет взаимодействие с пользованием на основе специальных сценариев диалога.

В рамках автоматизированной технологии структурного моделирования исследователю представляется возможности для конструирования и описания структурных схем ГЭС, формировании моделей ГЭО и описаний ГЭЗ, формулировки запросов на решение прикладных задач.

В современных гидроэкологических исследованиях приоритете отдается изучению регионов с экологически неблагополучной обстановкой и, в первую очередь, зонам интенсивного техногенного воздействия на окружающую гидросферу.

Комплексная экологическая модель «Атмосфера - Водосбор - Река» рассматривается применительно к речной системе на территории промышленного региона.

При исследовании изучается цепочка региональных процессов:

• выброс загрязняющих веществ промышленными источниками и перенос загрязняющих веществ в атмосфере;

• сухое выпадение веществ из воздуха на поверхность водосборов;

• прямое загрязнение поверхности водосбора;

• поверхностный смыв загрязняющих веществ с водосборов в речную сеть;

• распространение загрязнения по речной сети.

Выбросы загрязняющих веществ в атмосферу состоят из смеси воздуха с загрязняющим атмосферу газами, аэрозолями и мелкодисперсными частицами. Выброшенные в атмосферу загрязняющие вещества захватываются воздушным потоком и переносятся им по ветру. За счет турбулентности и молекулярной диффузии происходит перемешивание загрязненного воздуха с чистым и концентрация загрязнения уменьшается. На процесс перемешивания влияет стратификация атмосферы по температуре, скорости ветра и ряд других параметров.

Модель сводится к последовательному расчету

• полей концентрации загрязняющего вещества в воздухе у поверхности земли С(х, у);

• распределения плотности сухого выпадения 1У/х, у) загрязняющего вещества на территорию с учетом ландшафтной структуры водосборов:

1У/х,у)=Уя(х,у)С(х,у), где - скорость осаждения,

У) = Уц (тип ландшафта в точке (х, у), состояние атмосферы, сосав загрязнения);

• суммарной интенсивности загрязнения каждого водосбора W

\WfdS,

где - интенсивность прямого загрязнения водосбора, S- площадь водосбора;

• суммарной величины интенсивности поверхностного смыва загрязнений с водосборов с учетом их ландшафтной структуры;

• распределения концентрации загрязняющих веществ в речной сети в предположении постоянства интенсивности бокового притока загрязняющего вещества в пределах одного водосбора с учетом точечных источников загрязнений.

Далее рассматриваются три основных направления моделирования функционирования экосистем: а) аналитические - агрегированные и демографические модели; методология системы Лотки - Вольтера; б) ими гацион-ное моделирование; в) методология Ивлева - Меншуткина - Холдинга (Н-М-Х).

Эволюцию экосистемы можно представить как непрерывное взаимодействие физиологических, генетических, репродуктивных и многих других процессов. Для того, чтобы иметь возможность исследовать функционирование полной экосистемы, необходимо регламентировать ее минимальный состав - фрейм. На рис. 3 приведена блок-схема фрейма экосистемы, где Р -продуцент (автотрофный компонент, куда входят представители растительного мира, потребляющие преимущественно неорганические вещества и некоторые бактерии, способные к ассимиляции СО2, ОН распадается на С -консумент и К - редуцент); консумент - представители голозойного типа питания (животные), которые потребляют авторофов, редуцентов, мертвое органическое вещество и представителей своей группы; редуценты - микроорганизмы, потребляющие мертвые ткани, не усвоенный материал и прижизненные выделения; D - мертвое органическое вещество (дитрит); L - РОВ (мертвое деотруктурированное органическое вещество); N - биогеиы (минеральные элементы питания).

Каждый блок фрейма может быть подразделен на необходимое число элементов.

Во второй главе рассматриваются задачи моделирования и управления водными ресурсами на основе автоматизированных информационных систем.

Рис. 3. Блок-схема фрейма экосистемы.

Одной из основных проблем современного этапа сохранения и развития водных ресурсов является проблема рационального их использования и охраны аквоэкосистемы, острота которой обусловлена преобладающим в течение длительного периода экстенсивным направлением водохозяйственной политики. Возникла объективная необходимость перехода к интенсивному направлению развития аквозкосистем, обеспечивающему более полное, эффективное и комплексное использование водных ресурсов.

Принципиальная особенность требуемого подхода к управлению защищенными водными ресурсами - формирование и развитие аквоэкосистем в пределах отдельных речных бассейнов и регионов, объединяющих совокупность источников воды, сооружения для управления ими и водопользова-1елей и средства экологического мониторинга. Сложность организационной структуры таких систем, развитие их внутренних и внешних связей требуют разработки адекватных систем управления, основанных на применении современных информационных технологий, созданных на базе совершенных методологических подходов, математических моделей и методов. В качестве подобных систем следует использовать автоматизированные информационные системы поддержки принятия решений (АИС ППР), в которых процесс подготовки и принятия управляющих решений, может быть представлен в виде следующей итерационной процедуры: оценка условий принятия решений — подготовка решений — анализ решений — корректировка и принятие подготовленных решений. Система, обеспечивающая реализацию такой схемы подготовки и принятия решений, содержит следующие элементы (рис. 4): модель объекта управления (математическая, информационная); сценарии и алгоритмы подготовки управляющих решений; диалоговые процедуры для общения лиц, оценивающих и принимающих решения (эксперты, ЛПР) с ЭВМ; программное обеспечение для реализации на ЭВМ сценариев и алгоритмов подготовки управляющих решений; специалистов, ответственных за подготовку и принятие решений; технические средства, обеспечивающие функционирование такой системы.

Рис. 4. Схема процесса управления ВХС на основе АИС ППР

Основой решения системой различного класса задач является иерархическая модель объекта управления, синтез которой осуществляется на основе комплекса моделей, включающих: модели отдельных элементов аквоэкоси-стем; модели взаимодействующих элементов; обобщенные модели, в которых объектами моделирования являются различные взаимосвязанные технологические процессы(распределение водных ресурсов, водохозяйственный баланс и т.д.).

Процесс подготовки управляющих решений начинается с анализа состояния аквоэкосистемы на основе оперативной информации, ежесекундно поступающей в систему. Оперативная ситуация в бассейне описывается вектором состояния аквоэкосистемы:

е=(и;, я;, у;, ч{ ¡у?, х\),

где - соответственно, объемы и уровни воды в водохранилищах; V,'

попуски из водохранилищ; - соответственно, расходы и уровни воды в

контрольных створах; - концентрации загрязняющих веществ в контрольных створах; - соответственно, объем сточных вод в накопителях и сбросы из накопителей; - прогноз пршочности воды по основным створам бассейна; X - дата; 1 - индекс водохранилища; / г, к - соответственно, индексы гидрологического, гидрохимического постов контроля и накопителя сточных вод.

Состояние системы определяется на основе сравнения фактических значений элементов вектора Е с установленными для них критическими значениями. Недопустимым считается состояние аквоэкосистемы, при котором нарушается условие допустимости хотя бы для одного элемента вектора Е. Для анализа возникшей ситуации и определения способов перевода системы в допустимое состояние привлекаются ЛПР, численные значения управляющих переменных находится в результате решения конкретных задач.

Имитационные модели играют большую роль при решении задач оценки надежности функционирования аквоэкосистемы речного бассейна. Необходимость развития и применения метода имитационного моделирования к анализу аквоэкосистемы связана, прежде всего, со сложностью таких систем как объектов управления. При этом необходимо аквоэкосистему рассматривать как элемент природной и социально-экономической систем и развивать методы управления аквосистемами, учитывающие природоохранные требования. Выбор наиболее применимого варианта правил управления водной системой из множества допустимых по результатам моделирования осуществляется в результате комплексной оценки полученных данных.

Поскольку аквоэкосистема является динамической системой и если ее состояние связано с водохранилищем, то необходимо построить динамические диспетчерские правила управления аквосшлемой комплексного назначения. На рис. 5 приведена технологическая схема моделирования динамиче-

ских диспетчерских правил управления аквосистемой, в основе которой лежит ряд процедур, обеспечивающих технологическую подготовку данных, расчет элементов и компоновку динамического графика, состоящего из серии фрагментов и правил, регламентирующих порядок их использования в многолетнем цикле регулирования стока.

В результате реализации результатов моделирования строятся ситуационные схемы водной и эколошческой обстановки в бассейне рек, определяется перечень опасных по экологической обстановке бассейнов рек и участков, списки хозяйственных объектов и точечных загрязнений, создающих неблагоприятную экологическую обстановку.

Целью организации экологического мониторинга речного бассейна (или его части) может быть интеграция, обработка и передача существующих потоков данных в единую информационную систему о состоянии водной среды. В укрупненном виде функции информационной базы и собственно экологического мониторинга отображены на рис. 6.

Далее в работе рассматриваются эмпирические и концептуальные типы моделей. Эмпирические расчетные методы широко используются на практике. Концептуальные модели основываются на компьютерной имитации основных экологических процессов. Эколого-экономическая модель предприятия формулируется в соответствии с совершенной нормативной базой и задача сводится к дискретному и нелинейному типу. Лицо, принимающее решение (ЛПР) выбирает стратегию «долгосрочных» и «приоритетных» природоохранных мероприятий для предприятия, позволяющих поддержать на требуемом уровне экологическую безопасность.

Для целей имитационного моделирования, как правило, используются детерминированные или вероятностные модели. Поскольку изменение экологической ситуации можно рассматривать как стохастический процесс, рассмотрим вероятностную имитационную модель формирования качества речных вод. В основе этой модели лежит введенная система осредненных временных показателей. Предполагается, что концентрация загрязняющего вещества х = х(() является функцией времени Рассматривается наиболее общий случай п классов загрязненности Е,, Е,...,Е„, которые задаются числовыми промежутками:

£, = {х:х<х\},..., Е-, ={х:х,'.| <*<*•} ¡ = 2,п-1,...,

Для каждого гола наблюдения вводится система осредненных временных показателей 7}(/ = 1,л) так, что значение Т равно времени пребывания концентрации х(() в ьм классе загрязненности, отнесенному к продолжительности Г рассматриваемого года.

Используется правило классификации качества вод: х-*Ек :Тк =тах7),

1</<л

согласно которому концентрация по рассматриваемому ингредиенту х оценивается классом Ek, если время пребывания в этом классе является наибольшим.

Блоки

Технологическая подготовка исходной информации

Расчет элементов диспетчерского графика

Построение плана многолетнего регулирования стока

Оптимизация диспетчерского графика

Содержание расчетных процедур _

С • Статистическая обработка гидрологической информации

• Укомплектование 1рафиков отдач из водохранилища

• Расчет приведенных огдач и обеспе-ченностей

• Моделирование искусственных гидроло-

Чл ических рядов г* Выбор гидрографов-аналогов

• Построение проти-восборовых линий

• Построение проти-воперебойных линий

• Построение линий ограничения отдач

• Компоновка диспетчерского графика

• Анализ группировок маловодных лет

• Построение динамического диспетчерского графика

Моделирование диспетчерского управления водохранилищем

• Уточнение элементов динамического

^графика_

Входная и выходная информация

РкШ Рр(0), Рг(0) „

г0н х<р'р3

хДР5^АГ)-, х\Р

,Ч5Ь Рф

Р>Рф,Д, Д,,РФ ^

Условные обозначения / ый номер водопользователя, 5 номер диспетчерской зоны, Р, -обеспеченность отдачи, Ри(0), Рц(0), РАО) - кривые обеспеченности стока, О,. -1идроло-

I ические ряды, Х[ - график укомплектованной отдачи, д ;у < р , д " , о " - гидрографы аналоги, X 5, Р - приведенная годовая отдача и обеспеченность, 1с6р _ _ - диспетчерские линии, Д- дисие! черский I рафии, Д„ Д ( - фрагменты ДинимичсхкиГи I рафика, £„ - дли 1слЫ1шТЬ группировок маловодных и многоводных лет в календарном ряду, £ ^ - расчетная длительность маловодного периода, - расчетная величина дефицита за год группировки длительности Ц , Рф - фактическая обеспеченность отдач

Рис. 6. Функции информационной базы и экологического мониторинга

Для аппроксимации и сглаживания изменения осредненных временных показателей по годам наблюдения используются полиномы Чебышева.

Прогнозируемые значения осредненных временных показателей служат параметрами вероятностной имитационной модели, которая строится так. Вводятся случайные функции у() определенные раьешлвами

{о, если х(() £ Е, / = I, п '

а также индикатор качества вой — Лпгтпттм/'Л вида

Х<)=2>И<)> к=1

значения которой в каждый фиксированный момент времени Г равны номеру к-го класса загрязненности Ек, в котором находится текущее значение концентрации х({).

Дальнейшее построение систе;мы уравнений А.Н. Колмогорова позволяет выполнить прогноз текущего изменения класса загрязненности.

В третьей главе приводятся комплекс стохастических моделей прогнозирования стока рек.

Общеизвестно, что водные ресурсы гидрологии формируются за счет стока рек, за счет образуемых водохранилищ и др. Поэтому гидрологические прогнозы имеют важное значение в задачах управления не только аквоэкоси-стемой, но и, кроме того, транспортными и энергетическими системами. К основным задачам гидрологического прогнозирования отнесем: прогнозирование динамики притока воды в водохранилище; оценивание запасов водных ресурсов в снежных покровах территорий; расчет максимальных уровней по-

ловодья и паводков, включая уровни воды в судоходных реках; моделирование динамики формирования и таяния ледовых покрытий рек и водоемов.

Планирование функционирования аквоэкосистемы требует знания динамики притока воды. На рис. 7 показана модель речного стока как сложной распределенной системы.

Рис. 7. Речной сток как сложная распределенная система

Обнаружение закономерностей колебаний речного стока может быть проведено путем постановки и проверки по экспериментальным данным V последовательности общих гипотез о характере и взаимосвязи свойств системы, составляющих содержание, ее структуры 5. Порядок формирования гипотез о структуре у = 1, Р и предельная степень Р их конкретизации

зависят от уровня априорной информации V. Причем в данном процессе должно выполняться соотношение

5, (V) с (К) с Бр {У),

т.е. каждое подмножество структур содержаться в множестве

] = Р — \ и следует из него. Дальнейшая конкретизация структуры

системы за счет сужения 5р(У) может быть осуществлена в результате привлечения дополнительной информации.

Используя понятийный аппарат теории систем {а}, определенный на теоретико-множественном уровне можно осуществить математические постановки х(/), >•(/)} задач моделирования систем, наметить содержа-

ние и последовательность решения отдельных их этапов Е. Задачи каждого этапа е е Е с учетом взаимосвязи между ними менее сложны в структурном отношении и характеризуется уровнем априорной информации, соответствующими исходному. Поэтому адекватным инструментом алгоритмической реализации П(£) являются методы Л(Д(£)) теории обучающих систем.

Тогда методологические основы исследования динамики речного стока, в частности, роль общей теории систем в этом процессе наглядно представляется следующей схемой:

отражающий процесс построения модели Q системы от обнаружения общих закономерностей ее функционирования до их конкретизации с позиций более детальных теорий.

На основе изложенного предлагаемая модель годового стока рек запишется в виде:

- математическое ожидание и коэффициент автокорреляции случайного процесса.

Таким образом последовательность упрощенных аппроксимаций динамики речного стока относительно набора опорных точек построим следующим образом. Пусть имеется обучающая выборка типа Уш (где ц> - параметры процесса). Поставим в соответствие каждой точке (уи^е где ;у(0=У — речной сток, под выборку и упрощенную аппроксима-

цию речного стока

параметры которой удовлетворяют условиям

а, = а^тт -/Ди-'.а,))2.' (1)

В соответствии с условием (1) аппроксимирующая функция /Ди'.а,) проходит через опорные точки и близка в среднеквадратичном при-

ближении к наблюдениям за речным стоком после времени 1

В комплекс используемых математических моделей включены и непараметрические модели, используемые для прогнозирования речного стока.

Пусть на основе системы ф у н /1(\»,а,),1 = 1,п — р1 р у е т с я коллектив

ятУ)=и о,»*).

- некоторая мера близости между точками в многомер-

ном пространстве их признаков.

Кроме того, в работе рассматриваются непараметрические модели прогнозирования речного стока, использующие непараметрическую регрессию и непараметрическую модель по методу комплексирования аналогов.

В четвертой главе излагаются отдельные вопросы построения информационных систем локального экологического мониторинга.

Основные этапы реализации автоматизированной системы экологического мониторинга (АСЭМ), как правило, заключается в следующем:

- выбор технического решения (метод доступа, комплекса технических средств, технических принципов их построения и т.п.);.

- выбор структуры, т.е. определение числа ступеней иерархии и числа узлов коммутации в каждой ступени их связанности;

- решение задач маршрутизации сети с учетом минимизации капитальных затрат;

- решение географической задачи, т.е. привязки рабочих станций наблюдения и линий связи к местности;

- подбор стандартных средств связи с учетом экономической эффективности;

-разработка декларативного технологически ориентированного протокола передачи данных.

Но прежде всего необходима конкретизация структурной схемы автоматизированной системы экологического мониторинга предприятия и создания возможности ее интегрирования в автоматизированную систему управления транспортным предприятием (АСУП) (рис. 8). При этом следует выделить алгоритмы. функционирования и взаимодействия составных частей АСЭМ, учитывая классификацию аварийных ситуаций, имеющих место в процессе выполнения производственного процесса.

На рисунке используются следующие обозначения: РМ - радио модем; РСУиК - рабочая станция управления и контроля за состоянием производственно-технологической стадии транспортного процесса; СУиК - сервер управления и контроля за состоянием производственно - технологического транспортного процесса; УРСН - удаленная рабочая станция наблюдения за состоянием окружающей водной среды в санитарной зоне транспортного предприятия; РСН - рабочая станция наблюдения за состоянием аквоэкоси-стемы непосредственно вблизи технологических установок; СН - сервер наблюдения за состоянием окружающей водной среды.

При решении задачи оптимизации сети АСЭМ необходим выбор критерия оптимизации и сведение ее к минимизации целевой функции по критерию суммарных затрат и отслеживанию выполнения ограничений по качест-

ву связи (2, среднему времени доставки сообщений Г, достоверности приема сообщений дд и суммарному количеству приемопередающих каналов ):

Решение задачи оптимизации сети АСЭМ предлагается основывать на многоэтапном методе субоптимизации.

Рис. 8. Структурная схема автоматизированной системы экологического мониторинга транспортного предприятия.

Далее в работе изложены особенности программного обеспечения автоматизированной системы экологического мониторинга, которое обеспечивает решение задач имитационного моделирования изменения состояния экологической ситуации в виде временных рядов параметров, характеризующих загрязнение водной среды, с варьированием тренда изменения и накладываемой помехи.

Распознаем модель с помощью добавления линии тренда Линия тренда используется для аппроксимации данных по методу наименьших квадратов в соответствии со следующими моделями:

1. Линейная; 2. Полиномиальная; 3. Логарифмическая

Заключение.

В результате проведенных исследований в работе получены следующие основные результаты.

1. Обобщены концептуальные и теоретические аспекты структурного моделирования, объединяющие средства и методы автоматизации оценивания состояния сложных природных аквоэкосистем. В соответствии с принципами структурного моделирования сложные гидроэкологические системы представляются в виде взаимосвязанной совокупности компонентов, для которых известны модели и алгоритмы решения прикладных задач.

Показано, что для формирования моделей гидроэкосистем, допускающих послойную схематизацию, достаточно четырех бинарных отношений (контактировать по потоку, контактировагь в плане, контактировать в разрезе и являться целым (частью)) и множества специальных соединительных процедур - «шлюзов».

2. Сформулирована методическая технология экологического мониторинга речного бассейна по оценке качества поверхностных вод, предложена соответствующая структура и инструментальные средства в системе экологического мониторинга кроме того,

При этом создан комплекс математических моделей оценки качества поверхностных вод по основным видам загрязняющих веществ, позволяющий делать прогноз качества воды на основе текущих измерительных данных экологического мониторинга кроме того, предложена система моделей «Атмосфера - Водосбор - Река», которая учитывает атмосферное выпадение загрязняющих веществ от промышленных предприятий.

3. Определено существование трех основных направлений моделирования функционирования экосистем (аналитическое, имитационное, методологическое Н - М - X), приведены математические выражения используемых при этом моделей. Проанализирована схема потоков трансформации потребленной субстанции в экосистеме. В анализируемое представление включено классическое описание экологического состояния водной среды в виде блок-схемы фрейма экосистемы.

4. Предложены организационно-структурные положения создания систем управления водными ресурсами на основе автоматизированных информационно - советующих систем поддержки принятия решения, определены вопросы построения математического и информационного обеспечения процесса подготовки и принятия решений в таких системах. При этом обобщена система имитационно-оптимизационных моделей, их информационно-технологическое обеспечение для решения задач, возникающих в процессе управления ЕОДНЫМИ ресурсами на уровне бассейна реки

5. Предложен метод ситуационного анализа состояния водных объектов, основанной на оценке аквоэкологической обстановки и качества вод в бассейне реки. Изучено влияние реализации различных стратегий регионального органа управления на изменение сбросов загрязняющих веществ для промышленного предприятия. Использована система осредненных временных показателей, которая обладает статистической устойчивостью, и поэтому их

применение обеспечивает возможность надежной оценки и прогноза качества речных вод. Обоснована и подтверждена экспериментально имитационная модель изменения качества речных вод, основанная на методах теории марковских процессов.

6. Разработана методика краткосрочного прогноза изменения осреднен-ных временных и вероятностных показателей с временным шагом в один год, что позволяет выполнить прогноз качества вод с указанным опережением. Построенная динамическая модель формирования концентрации загрязняющих вещее 1 в, предполагающая использование вероятностных показателей и методов дискриминантного анализа, обеспечивает возможность прогнозирования временного изменения концентрации с шагом в один год.

7. Определены основные задачи гидрологического прогнозирования (динамика притока, запасы водных ресурсов, максимальные уровни, моделирование динамики) и установлен стохастический характер речного стока, являющийся результатом сложного взаимодействия теплообменных и гидрологических процессов. Проанализирована концептуальная модель исследования динамики речного стока в условиях априорной неопределенности.

8. Приведены статистические методы прогнозирования годового стока рек с использованием статистического моделирования сезонного изменения стока рек. Обоснована методика прогнозирования стока. Для устранения вопросов сложности и априорной неопределенности при моделировании речного стока предлагается использовать непараметрические модели нестационарных стохастических зависимостей (непараметрическую регрессию и непараметрические модели по методу комплексирования аналогов).

9. Обобщена структура автоматизированной системы экологического мониторинга с учетом ее интеграции в автоматизированную систему управления предприятием. При этом сформирована общая задача АСЭМ и приведено разделение данной задачи на ряд взаимосвязанных подзадач меньшей размерности. Кроме того, поставлена и исследована задача оптимизации межстанционной связи АСЭМ.

10. Разработано программное обеспечение решения задач имитационного моделирования прогнозирования изменения состояния экологической ситуации по временному ряду параметров водной среды.

Публикации по теме диссертации:

1. Белоусов В.В., Жданов А.Д., Прокофьев А.С. Базисные модели межу-ровневого системного компромисса. // Труды международной научно-практической конференции «Безопасность водного транспорта», посвященной 300-летию Санкт-Петербурга, сентябрь 2003 г., Санкт-Петербург /, т. I. СПб.: 2003. С. 55-58.

2. Алексеев МА, Жданов А.Д., Прокофьев А.С. Системный анализ задач согласования решений в производственно-транспортных системах. // Труды международной научно-практической конференции «Безопасность водного транспорта», посвященной 300-летию Санкт-Петербурга, сентябрь 2003 г., Санкт-Петербург/, т. I. СПб.: 2003. С. 123-126.

3. Алексеев МА, Сидоров А.А., Прокофьев Л.С. Графическая интерпретация моделей системного компромисса для анализа и оптимизации производственно-экономических объектов. // Труды международной научно-практической конференции «Безопасность водного транспорта», посвященной 300-летию Санкт-Петербурга, сентябрь 2003 г., Санкт-Петербург /, т. I. СПб.: 2003. С. 127-130.

4. Гаскаров Д В., Dang Van Uy, Прокофьев А.С. Анализ распределенных корпоративных систем. Труды Российской академии транспорта, СПб.: СПГУВК, 2004. С. 72-83.

5. Зайцев А.А., Лемишевская А.Л., Прокофьев А.С. Информационные системы управления производством. Труды Российской академии транспорта, СПб.: СПГУВК, 2004. С. 141-155.

Подписано в печать 27.05.04. Сдано в производство 27.05.04.

Лицензия № 000283 от 19.10.98. Формат 60x84 1/16 Усл.-печ. 1,45. Уч. -ИЗД.Л. 1,75. Тираж 60 экз. Заказ № 208

Отпечатано в ИИЦ Ф ГОУ ВПО СПГУВК 198035, Санкт-Петербург, Межевой канал, 2

• 12 6 24