автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Методы и системы автоматизации обработки результатов биомониторинга потенциально опасных объектов

авах рукописи [

ЯННИКОВ Игорь Михайлович

МЕТОДЫ И СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗАЦИИ ОБРАБОТКИ РЕЗУЛЬТАТОВ БИОМОНИТОРИНГА ПОТЕНЦИАЛЬНО ОПАСНЫХ

ОБЪЕКТОВ

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (в науке и промышленности)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

О 4 СЕН 2014

Нижний Новгород - 2014

005552184

005552184

Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Ижевский государственный технический университет имени М.Т. Калашникова»

Научный консультант: Алексеев Владимир Алексеевич

доктор технических наук, профессор, ФГБОУ ВПО «Ижевский государственный технический университет имени М.Т. Калашникова», учёный секретарь университета.

Официальные оппоненты:- Качанов Сергей Алексеевич

доктор технических наук, профессор, ФГБУ ВНИИ ГОЧС (ФЦ) МЧС России), заместитель начальника института по научной работе, заслуженный деятель науки РФ.

- Прохоров Сергей Антонович

доктор технических наук, профессор, ФГБОУ ВПО «Самарский государственный аэрокосмический университет имени академика С.П.Королёва (национальный исследовательский университет)», заведующий кафедрой «Информационные системы и технологии» заслуженный работник высшей школы РФ.

- Костарев Сергей Николаевич

доктор технических наук, профессор, ФГБОУ ВПО «Пермский национальный исследовательский политехнический университет», профессор кафедры «Безопасность жизнедеятельности».

Ведущая организация: Государственное учреждение «Научно - производственное объединение «Тайфун», (г. Обнинск, Калужская область)

Защита состоится 9 октября 2014 года в часов в ауд. заседании диссертационного совета Д 212.165.05 при ФГБОУ ВПО «Нижегородский государственный технический университет им. P.E. Алексеева» по адресу: 603950, г. Н. Новгород, ул. Минина, 24.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО НГТУ имени P.E. Алексеева и на сайте университета по адресу:

http://www.nntu.ru/content/aspirantura-i-doktorantura/dissertacii Автореферат разослан « Ö? »_¿9 Я_ 2014 года

Ученый секретарь диссертационного совета

Анна Сергеевна Суркова

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. В настоящее время не существует систем, дающих полную гарантию безопасной работы потенциально опасных объектов (ПОО) и, следовательно, методы контроля и осуществления мониторинга нуждаются в дополнении и совершенствовании.

Имеющиеся системы экологической безопасности отличаются друг от друга, видами и объёмом мониторинговых исследований, подходом к их проведению. Наиболее полно эти вопросы отработаны на объектах по уничтожению химического оружия (ОУХО) в связи с большим общественным резонансом при их проектировании и строительстве. Однако только химический анализ и инструментальные методы мониторинговых исследований, применявшихся на объектах, не дают полной характеристики воздействия ОУХО, а вопросы биомониторинга изначально не ставились. Для контроля состояния биоты в зоне влияния ПОО применяют «классический» биоэкологический подход, заключающийся в использовании методов популяционной экологии. Указанные методы (описание всех видов по всем параметрам) весьма трудозатратны. Собранные данные не учитывают отдаленных последствий воздействия малых доз загрязнителя, не имеют поправок на адаптивные и компенсационные механизмы биообъектов. Площадки отбора проб выбираются в основном эмпирическим путем, без учета особенностей ландшафта в сочетании с влиянием ПОО. То есть требования к организации биомониторинга ПОО: оперативность получения данных; учет поправки на адаптацию биоты; тестирование подсистемы биомониторинга, - не выполняются, либо носят формальный характер.

В связи с крайне ограниченным количеством центров мониторинга на объектовом и их отсутствием на местном уровнях, а также отсутствием эффективных методов обработки результатов биомониторинга, не обеспечивается комплексный, в том числе оперативный, мониторинг возникновения нештатных ситуаций на объектах и прогноз их развития. Решение вышеуказанных проблем позволит создавать системы экологического мониторинга, в которых по результатам анализа данных биологических подсистем можно принимать решение по коррекции регламента мониторинга или выполнению мероприятий по предупреждению и/или ликвидации воздействия ПОО на окружающую среду (ОС). Разделение решения таких проблем по этапам неэффективно, необходим комплексный подход. Виды и этапы ведения мониторинга, выполненные комплексно и последовательно, определяют выбор стратегии для принятия решений по предотвращению ЧС, снижению риска их возникновения и масштабов последствий. Экологическую безопасность функционирования ПОО предложено обеспечить за счет разработки и применения методологических подходов, методов и методик анализа и обработки результатов биомониторинга для оценки влияния объекта на окружающую среду в рамках системы интеллектуальной поддержки решения задач (СИПРЗ), являющейся частью экспертно-аналитической системы.

Актуальная научно-техническая проблема, решаемая в диссертационной работе, заключается в разработке и применении методов системного анализа к

организации, моделированию, оптимизации и обработке результатов биомониторинга с использованием идентификационных экологических полигонов, совершенствованию управления и принятия решений с целью повышения экологической безопасности потенциально опасных объектов, оказывающих влияние на окружающую среду.

Степень научной разработанности проблемы. Организации экологического мониторинга посвящено много работ отечественных и зарубежных авторов: Ю.А. Израэля, В.Н. Майстренко, Ю.А. Афанасьева, М.А. Глазовской, Ю. Одум, Т.Е. Гридэл, Е.В. Венецианова, и др. Теоретически вопросы организации всех видов экологического мониторинга достаточно хорошо изучены, базируются на стандартных методиках и нормативной документации. Организация биомониторинга не имеет такой нормативной и научной базы. Мониторингу биоты посвящены работы К.С. Бурдина, И.Н. Лозановской, Р. Шуберта, Т.Я. Ашихминой, В.Е. Мельченко и др. Применяемые биомониторинговые исследования в качестве базовой составляющей используют лишь методы популяцион-ной экологии. Построенные на потенциально опасных объектах системы производственного экологического мониторинга (ПЭМ) базируются в основном на инструментальных методах контроля загрязнений. Организация ПЭМ ПОО и аналитические исследования их функционирования компетентно представлены в работах В.П. Капашина, В.Д. Назарова, A.B. Толстых, Т.Г. Габричидзе.

При этом в отечественной и зарубежной литературе отсутствуют работы в которых системно исследуются вопросы автоматизации обработки результатов биомониторинга потенциально опасных объектов, оказывающих влияние на окружающую среду.

Цели и задачи работы

Целью работы является разработка способов автоматизации биомониторинга потенциально опасных объектов с использованием идентификационных экологических полигонов и обработки его результатов для создания комплексной системы безопасности ПОО обеспечивающей повышение достоверности получаемых данных и принимаемых решений в условиях:

- реального воздействия ПОО на окружающую среду;

—конкретных ландшафтных, климатических литологических и иных условиях;

— неопределённости развития ситуации в зоне влияния ПОО, затрудняющей оценку обстановки и принятие обоснованных решений.

Для достижения поставленной цели в диссертации поставлены и решены следующие задачи:

1.Обоснование методологического подхода к организации биомониторинга на объектах оказывающих влияние на окружающую среду с использованием идентификационных экологических полигонов и средств автоматизированной обработки данных.

2. Разработка методологического подхода к размещению пунктов пространственной сети биомониторинга в зоне влияния ПОО с учётом местных условий.

3. Разработка системы интеллектуальной поддержки решения задач автоматизированной обработки результатов биомониторинга.

4. Разработка системы прогноза и принятия решений на базе ориентированных графов по результатам оценки экологической безопасности с учётом различных факторов деятельности ПОО.

5. Разработка, исследование и апробация методов обработки данных биомониторинга ПОО с учетом зависимостей параметров биообъектов от времени воздействия и величины дозы загрязнителя.

6. Создание программного комплекса обработки результатов биомониторинга.

Научная новизна. Полученное решение проблемы позволило разработать новые промышленные методы и алгоритмы оценки воздействия потенциально опасных объектов на окружающую среду, обеспечивающие автоматизацию оценки экологической ситуации на территории и в зоне влияния объекта и позволяющие получить наглядное представление о сложившейся обстановке, поддержку принятия управленческих решений по профилактическим и оперативным мероприятиям на ПОО. Разработаны принципиально новые положения организации системы биомониторинга потенциально опасных объектов и автоматизации обработки его результатов:

- методологический подход к определению степени воздействия ПОО на окружающую среду по результатам биомониторинга с применением идентификационных экологических полигонов (ИЭП) и средств автоматизированной обработки данных, в отличие от известных, позволяющий моделировать сценарии развития ситуации на ПОО;

- подход к автоматизированному размещению пунктов пространственной сети биомониторинга ПОО с учетом ландшафтных условий, отличающийся от известных автоматизацией выполняемых процедур, большей достоверностью и репрезентативностью пробоотбора;

- система прогноза и принятия решений на базе ориентированных графов по результатам оценки экологической безопасности, позволяющая учитывать технические, технологические, организационные факторы деятельности ПОО;

- система интеллектуальной поддержки решения задач обработки результатов биомониторинга, включающая, в отличие от аналогов: подсистему расстановки пунктов пространственной сети биомониторинга; подсистему обработки результатов измерений параметров биообъектов с учётом выявленных зависимостей «доза-эффект» и «время-реакция» и использованием функции обработки изображений; базу правил и логический вывод по изменению регламента исследований; базу данных биомониторинга.

Теоретическая значимость результатов исследования заключается в том, что полученные соискателем положения, выводы и предложения развивают и дополняют ряд существенных аспектов системного подхода к решению информационно-аналитических задач оценки влияния потенциально опасных объектов на окружающую среду. Предложены принципиально новые методологические подходы, методы и методики организации биомониторинга ПОО с использованием ИЭП и автоматизации обработки его результатов.

Практическая значимость диссертационной работы заключается в разработке и применении программно реализованных методов и технологий в виде комплексов проблемно-ориентированных программ на большинстве ПОО, оказывающих влияние на окружающую среду.

Предложенные методы и алгоритмы позволили обеспечить:

— автоматизированную расстановку пунктов пространственной сети биомониторинга в зоне влияния ПОО с учетом ландшафтных условий, обеспечивающих необходимую достоверность и репрезентативность пробоотбора;

— оценку уровня экологической безопасности ПОО с учетом технических, технологических, организационных факторов деятельности ПОО и данных мониторинга ОС;

— достоверность анализа степени влияния ПОО на ОС за счет учета зависимостей параметров биообъектов от времени воздействия и количества загрязнителя.

Предлагаемый комплексный подход к оценке влияния ПОО на ОС, а также разработанные на его основе методы, методики и алгоритмы системы интеллектуальной поддержки решения задач обработки результатов биомониторинга позволяют решить важную народно-хозяйственную проблему — обеспечение экологической безопасности функционирования ПОО.

Объекты исследования - методы и технологии организации мониторинга объектов, оказывающих влияние на окружающую среду, методы сбора, обработки и практического использования мониторинговой информации.

Предмет исследования:

1.Методы и технологии организации биомониторинга потенциально опасных объектов.

2. Методы анализа ситуаций на ПОО в различных режимах работы объекта (штатном и нештатном).

3. Методы учёта влияния конкретных (ландшафтных и иных) условий на поведение биоиндикатора.

4. Методы и алгоритмы принятия решений в автоматизированной системе обработки информации по результатам биомониторинга в условиях неопределённой обстановки.

Методы исследования. При решении поставленных задач использовались: методы экспериментального анализа и статистической обработки результатов, методы нечёткой логики, многомерного и кластерного анализа данных, классификации данных с применением квантификационных отношений, интеллектуальные методы обработки данных, методы пространственного анализа и вычислительной геометрии, теория графов.

Положения, выносимые на защиту:

1. Методологический подход к определению степени воздействия ПОО на окружающую среду по данным биомониторинга с применением идентификационных экологических полигонов (НЭП) и средств автоматизированной обработки данных.

2. Подход к автоматизированному размещению пунктов пространственной сети биомониторинга ПОО с учётом ландшафтных условий.

3. Система прогноза и принятия решений на базе ориентированных графов по результатам оценки экологической безопасности ПОО.

4. Система интеллектуальной поддержки решения задач, включающая:

- подсистему автоматизированной расстановки пунктов пространственной сети биомониторинга;

- подсистему обработки результатов измерений параметров биообъектов с учётом выявленных зависимостей «доза-эффект» и «время-реакция» и использования функции обработки изображений;

- базу правил и логический вывод по изменению регламента измерений;

- базу данных биомониторинга.

Достоверность и обоснованность выводов и практических результатов, полученных в диссертационной работе, подтверждается практикой реализации технологии, алгоритмов и программ обработки данных экомониторинга объектов, оказывающих влияние на окружающую среду, научными работами и апробациями результатов на научных конгрессах и конференциях, сравнительным анализом с результатами известных разработок и современных исследований.

Теоретические положения, применённые в работе, алгоритмы обработки информации, а также математические модели, основаны на математической статистике, методах кластерного анализа и обработки данных, теории графов и обосновываются адекватностью выбора исходных данных и последовательным применением аппарата математических выводов для получения аналитических выражений.

Внедрение и реализация результатов работы. Основные научные результаты данной работы получены в рамках выполнения Федеральной целевой программы «Уничтожение запасов химического оружия в Российской Федерации» (утв. Пост. Правительства РФ от 21.03. 1996 г. №305) и ряда научно-исследовательских работ:

- «Разработка специализированного программного обеспечения ИАЦ системы ПЭМ» №1/АР- между ГОУ ВПО «ИжГТУ» и Ассоциацией «РОСТ»;

- «Комплексное исследование экологической безопасности потенциально-опасных объектов» (ИжГТУ, № гос.регистрации 01200805056 от 02.02.2011);

- «Организация биомониторинга потенциально опасных объектов» (ГУ МЧС России по УР, МЧС Удмуртской Республики, №№171-174, №196 20062007гг.);

- «Принципы контроля оптических сред в биологии и экологии с использованием методов обработки результатов измерений на основе квантификаци-онных моделей», ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009-2013гг. Мероприятие 1.2.1., УДК 681.785, ГРНТИ 59.41.33. Исполнитель-ИжГТУ. №01201166500 от 15.06.2011г.

В рамках соглашения о научно-техническом сотрудничестве между ИжГТУ имени М.Т. Калашникова и СВФУ имени М.К. Аммосова №1261-06/11 от 02.06.2011г. Грантов Министерства образования и науки РФ на 2012-2014 годы:

- «Разработка и экспериментальное исследование системы аэрокосмического и геоинформационного мониторинга для визуализации результатов геоэкологических исследований северных экосистем» (СВФУ №4043-Г3);

- «Комплексный экологический мониторинг урбанизированной террито-риии Крайнего Севера и разработка системы управления и обращения с отходами производства и потребления (СВФУ №5232-Г3 МОН-05-2011).

Полученные результаты использованы в составе информационно-управляющей системы комплексной безопасности ОАО «Чепецкий механический завод» (Глазов) и ОАО «Элеконд» (Сарапул). Созданные программные средства позволили автоматизировать:

- процесс размещения пространственной сети биомониторинга;

- сбор и хранение данных биомониторинга;

- обработку результатов биомониторинга зоны влияния ПОО;

- оценку степени влиянии ПОО на окружающую среду с учетом зависимостей параметров биообъектов от дозы загрязняющего вещества и времени воздействия;

- оценку экологической безопасности ПОО на основе технических, технологических, социально-гигиенических, организационных и др. параметров.

Апробация работы

Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались на 22 международных, 22 всероссийских и 7 региональных и отраслевых научных конференциях, в том числе:

- на XIV Международной научно-практической конференции «Предупреждение, спасение, помощь» (Москва, 2007) и III Международной научно-практической конференции по военно-техническим проблемам обороны и безопасности, использованию технологий двойного применения (Минск, 2007);

- на международной конференции по биотехнологиям (Прага, 2007);

- на международных, научно-технических конференциях «Интеллектуальные системы» (AIS'08) и «Интеллектуальные САПР» (CAD-2008) и Конгрессе по интеллектуальным технологиям «AIS - IT 40» (Москва, 2008, 2010);

- на Международных научно-технических конференциях «Интеллектуальные системы» и «Интеллектуальные САПР» (Геленджик, 2008, 2009,2011) и Международном Конгрессе по интеллектуальным системам и информационным технологиям «AIS-IT40» (Геленджик, 2010);

- на III, IV и V Междумродных конгрессах «ГЕО-Сибирь-2008», «ГЕО-Сибирь-2009», «Гео-Сибирь-2011» (Новосибирск, 2008, 2009,2011);

- на I Международной научно-практической конференции "Наука и общество на грани тысячелетий" (Киев, 2009);

- на I и II Международной конференции «Трехмерная визуализация научной, технической и социальной реальности. Кластерные технологии моделирования» (Ижевск, 2009, 2010);

- на V Международной научно-практической конференции «Наука на рубеже тысячелетий» (Тамбов, 2008) и V Международной научно-практической конференции «Исследование, разработка и применение высоких технологий в промышленности» (Санкт-Петербург, 2008 );

- на I и II Международных научно-технических конференциях «Компьютерные науки и технологии» (Белгород, 2009, 2011), Международной научно-технической конференции «Актуальные проблемы анализа и построения информационных систем и процессов» (Таганрог, 2010) и III Международной научно-практической конференции «Перспективы развития информационных технологий» (Новосибирск, 2011);

- на Международной научно-практической конференции «Теоретические и практические аспекты социально- экономического иполитического развития Республики Казахстан, Центральной Азии и стран СНГ на современном этапе» (Алма-Аты, 2009);

- на VIII и Х-й Международных научно-практических конференциях «Экология и ресурсо-и энергосберегающие технологии на предприятиях народного хозяйства» (Пенза, 2008, 2011) и II Международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы охраны природы, окружающей природной среды и рационального природопользования» (Чебоксары, 2011);

- на Международном форуме «Education Qualiti-2010» (Ижевск, 2010).

Публикации

Основные результаты исследований по теме диссертации опубликованы в 101 работе, в том числе в 27 статьях в журналах из «Перечня ведущих рецензируемых научных журналов и изданий для опубликования основных научных результатов докторских диссертаций», в 14 научно-технических отчётах. Является соавтором 4 монографий и 4 свидетельств о регистрации программ для ЭВМ.

Личное участие автора состоит в разработке принципов методологического подхода к организации биомониторинга в зоне влияния потенциально опасных объектов с применением идентификационных экологических полигонов и средств автоматизированной обработки данных, включающего в себя: определение степени воздействия ПОО на окружающую среду; прогноз и принятие решений по результатам оценки экологической безопасности предприятия; автоматизированную расстановку пунктов биомониторинга с учётом местных условий, а также разработке и постановке задач исследования, разработке и выборе используемых алгоритмов. При непосредственном участии автора разработаны методики, алгоритмы и программный комплекс решения поставленных задач. При личном участии автора проводился анализ и интерпретация результатов.

Структура и объём работы. Объём основного текста дйссертации составляет 370 страниц, включая 118 рисунков и 17 таблиц. Работа состоит из введения, 6 глав, заключения, списка литературы включающего 308 источников. Кроме того, имеется 5 приложений общим объёмом 48 страниц, включая 3 рисунка и 31 таблицу.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении изложены основные положения, раскрывающие актуальность диссертационного исследования, его научную новизну, теоретическую и практическую значимость.

В первой главе проводится анализ методов комплексного экологического мониторинга потенциально опасных объектов (КЭМ ПОО), рассматриваются вопросы взаимодействия входящих в него систем: производственного экологического контроля и мониторинга (ПЭМ), экологического мониторинга окружающей природной среды (ОПС) и системы мониторинга здоровья персонала объекта и населения, проживающего в зоне влияния ПОО. Основными принципами КЭМ ПОО являются: системность, единство информационного поля, структурной организации и программы КЭМ, приоритетность, научное сопровождение на всех этапах функционирования ПОО. На основе проведённого анализа сделаны выводы, что существующие на ПОО методы контроля загрязнений дают достаточно точную и оперативную оценку состояния окружающей среды в пределах санитарно-защитной зоны (СЗЗ), но в зоне влияния объекта действенность контроля гораздо слабее.

Биомониторинг, как система наблюдений, оценки и прогноза различных изменений в биоте, вызванных факторами антропогенного происхождения, является важнейшей составной частью экомониторинга ОПС и делает возможной прямую оценку качества среды. Для выявления причинно-следственных связей в системе «ПОО - ОПС», основой комплексного экологического мониторинга ПОО (и подсистемы биомониторинга в частности), должна стать система интеллектуальной поддержки решения задач (СИПРЗ). Её предназначением является многофакторный анализ физико-химической, биологической и санитарно-гигиенической информации, выявление взаимосвязи поступающих данных первичного мониторинга и установление факторов, позволяющих дать объективную оценку экологической ситуации в районах влияния указанных объектов.

Неотъемлемой частью СИПРЗ является идентификационный экологический полигон (ИЭП) на котором производится изучение трансформации (реакции, особенностей и скорости самовосстановления, пределов насыщения и порогов воздействия) экологических (природных и техногенных) и экосоциаль-ных систем под влиянием опасных веществ и продуктов их превращений. Полигон представляет собой фрагмент природного ландшафта, расположенного в зоне влияния ПОО на котором путём проведения острых полевых экспериментов получают данные по вариантам воздействия указанного объекта на ОС. Он позволяет моделировать различные сценарии развития ситуации на объекте в режиме, наиболее приближенном к реальному с определением зависимостей «доза-эффект» и «время-реакция»

Предложенный подход к организации биомониторинга предполагает с позиции системного подхода соблюдения определенной последовательности действий его проведения для двух режимов: долговременного сбора данных о влиянии объекта и оперативного. Переход с диагностического на оперативный биомониторинг может происходить на основании результатов долгосрочного мониторинга, сигнала о ЧС поступившего от ИАЦ основной системы мониторинга или от руководства объекта.

В связи с созданием ИЭП для анализа воздействия ПОО на ОПС выполнена постановка научных теоретических и практических задач: разработки новых методов биомониторинговых исследований с использованием ИЭП и

средств обработки результатов; теоретически обоснованного автоматизированного выбора и размещения в зоне влияния ПОО пунктов пространственной сети биомониторинга; разработки методов создания и заполнения базы данных биомониторинга, подсистемы поддержки принятия решений (ППР) при различных режимах работы ПОО, создания системы интеллектуальной поддержки решения задач обработки данных биомониторинга.

Во второй главе производится обоснование предлагаемого методологического подхода к организации биомониторинга ПОО с использованием ИЭП и средств автоматизированной обработки данных с позиций системного анализа. На рисунке 1 представлена схема организации КЭМ ПОО с использованием ИЭП, где: ОВОС - оценка воздействия на окружающую среду; ХАЛ и ПЭЛ -химико- аналитическая и подвижная экологическая лаборатории; ИАЦ - информационно-аналитический центр; ЦМП - центр мониторинга и прогнозирования; ОПЧС - отдел предупреждения ЧС; ДДС - дежурно-диспетчерская служба объекта.

Рис. 1. Блок-схема организации комплексного мониторинга ПОО с использованием ИЭП Процесс биомониторинга с использованием ИЭП в зоне влияния ПОО можно описать в виде последовательности действий:

1. На ИЭП (без влияния объекта): биоиндикаторы подвергают воздействию загрязняющих веществ (ЗВ), производится анализ параметров биоиндика-

торов по каждому виду индикатора, ЗВ и его дозы. На основе экспериментальных данных определяются нелинейные зависимости параметров биоиндикаторов от дозы и времени действия ЗВ, формируются эталоны биоиндикаторов по дозировкам ЗВ, кратных фоновым значениям.

2. На основе анализа данных исследований с участков (пунктов биомониторинга), расположенных в зоне влияния ПОО. получают параметры биоиндикаторов в зоне влияния объекта.

3. Производится сравнительный анализ данных измерений полученных экспериментальным путём (эталонов биоиндикаторов) с параметрами биоиндикаторов, полученных с пунктов биомониторинга из зоны влияния объекта.

4. По совокупности данных с нескольких пунктов биомониторинга из зоны влияния объекта производится оценка экологической обстановки, принимается решение о необходимости изменения регламента измерений.

5. По параметрам биоиндикаторов полученных с пунктов биомониторинга, на основании выявленных зависимостей параметров биоиндикаторов от дозы и времени воздействия вредных факторов, производится прогноз дальнейшего развития ситуации.

Применение данной схемы, а именно оценка и прогноз экологической ситуации на основании выявленных на полигонах зависимостей «доза-эффект» и «время-реакция», является несомненной научной новизной предлагаемого подхода и позволяет, относительно «классического подхода», повысить достоверность получаемых данных, сократив затраты на исследования.

В ходе проведённой нами в 2005-2010 годах экспериментальной серии выявлена двухфазная зависимость отклика биообъектов на внесённую дозу загрязнителя, что не учитывается другими методами. Исходя из вышеуказанного факта нелинейного поведения биообъектов разработан методологический подход к учёту и обработке результатов биомониторинга с помощью технических средств, суть которого состоит в определении степени влияния ПОО на окружающую среду на основе сравнительного анализа эталонных значений параметров биоиндикаторов, полученных на идентификационных полигонах в результате воздействия дозы загрязняющего вещества, с данными измерений из зоны влияния ПОО. Критерии принятия решений в автоматизированной системе принимаются на основе экспертных оценок.

Одной из задач биомониторинга является выбор местоположения пространственной сети (пунктов и постов биомониторинга, пробных площадок, ключевых участков). Разработана схема решения указанной задачи с учетом геометрии расположения и заданных условий (количество и размеры пунктов, данные о ландшафте, геологических и лесорастительных условиях). Расстановка пунктов проводится с использованием ГИС на картографической основе в действующей сети географических координат путём покрытия максимально возможной для данных условий площади с последующей оптимизацией пунктов исходя из условий их необходимого количества и условий местности. Возможность регулирования количества расставляемых точек обеспечивает учет заданной плотности и регулярности. На рисунке 2 представлен алгоритм расстановки пунктов биомониторинга для максимального покрытия площади.

Начало алгоритма

Входная информация

Построение опорной линии первого слоя и пунктов первого слоя

Построение опорной линии _следующего слоя_

Перебор п вариантов размещения пунктов

Выбор варианта с тах количеством пунктов

Г Конец Л у алгоритма у Рис. 2. Алгоритм расстановки пунктов для максимального покрытия площади

Рис. 3. Построение опорной линии с использованием прямоугольника

Входной информацией является количество (п) вершин анализируемой области, координаты начальных пунктов и размер сторон пунктов (а= 1,6211), где К - радиус круга, в который вписан квадрат, соответствующий размерам пункта. Построение опорной линии первого слоя возможно по двум алгоритмам:

Алгоритм 1 подразумевает построение ломаной линии, параллельной контуру области, на расстоянии Я от границы контура внутрь области. Алгоритм 2 подразумевает построение прямоугольника минимальной площади, ограничивающего область построения. Далее на расстоянии Я внутрь прямоугольника строится линия, определяющая положение центров пунктов (рисунок 3). Координаты вершин опорной линии следующего слоя являются выходной информацией. Затем производится построение опорной линии второго и последующих слоев. Таким образом, получаем максимально возможное количество пунктов для всей области и их координаты. Поскольку выбор мест расположения пунктов необходимо соотносить с особенностями миграции и трансформации анализируемых ЗВ в ландшафтных условиях зоны влияния конкретных ПОО с учётом линий стока, типов почв и растительности разработан алгоритм прореживания анализируемой области с максимальным количеством пунктов исходя из вышеуказанных условий.

В блоке анализа положения пунктов биомониторинга разработанной системы расстановки пунктов происходит анализ атрибутов слоев карты местности, соответствующих пунктам. По совокупности всех данных в соответствии с правилами производится редактирование положения пунктов пространственной сети. В базе правил системы хранятся условия изменения положения пунктов (правила) в зависимости от типов растительности, почвы и уклона. Правило

корректировки положения пунктов пространственной сети определяется комбинацией (совокупностью) соответствующих атрибутов каждого слоя (коэффициенты проницаемости почв, общего проективного покрытия, значения крутизны ската). Блок корректировки положения пунктов учитывает рельеф, растительность и попадание пункта в буферную зону объектов. Выходная информация системы содержит сведения о географических координатах расставленных пунктов после корректировки их местоположения. Таким образом задача учёта особенностей ландшафта при расстановке пунктов биомониторинга решена, система программно реализована.

Третья глава посвящена разработке системы прогноза и принятия решений по результатам оценки экологической безопасности ПОО. При выборе метода анализа риска аварийной ситуации выбран метод оценки экологической безопасности (ОЭБ) на основе ориентированных графов, который позволяет учитывать разнородные показатели и критерии, относящиеся к различным направлениям оценки: техническому, технологическому, организационному и др.

-прямое положительное влияние

----->■ косвенное положительное влияние

прямое отрицательное влияние ----- косвенное отрицательное влияние

Рис. 4. Оценка экологической безопасности в зоне влияния потенциально химически опасного объекта в условиях безаварийного режима работы

Понятие экологической безопасности в зонах влияния ПОО рассматривается с двух позиций: в штатном режиме (в условиях безаварийной работы) и нештатном режиме (при угрозе и возникновении аварийной ситуации). Формализованную модель ОЭБ, как сложной системы строим, представив переменные

и оценки в виде системы признаков и описав структуру такой системы через ориентированные графы (орграфы).

В первом случае экологическая безопасность (в)) описывается с помощью ряда переменных, каждая из которых представляет множество параметров А1 - Аю (рис. 4), где: А| - А5 параметры вредных воздействий ПХОО на окружающую среду, персонал и население, проживающее в зоне влияния объекта; А6- Аз - параметры, характеризующие превентивные мероприятия проводимые на объекте; А9 - экономические выигрыши проекта, направляемые на программы по обеспечению безопасности; Аю - организация контроля за выполнением превентивных мероприятий.

Орграф имеет одиннадцать вершин и связи между ними. Причем сплошной линией показано прямое влияние, а пунктирной — косвенное. Если влияние положительное (жирная связь), то исходный фактор усиливает последующий.

Во втором случае орграф (7> существенно отличается от орграфа <7/, имеет 16 вершин, содержит новые элементы и связи, которые дополняют и детализируют систему для описания аварийного процесса. Увеличение параметров всех вершин орграфа в целом негативно влияет на экологическую безопасность (вг), поскольку увеличиваются не только негативные последствия аварийных ситуаций, но и финансово-временные затраты на их предупреждение и ликвидацию последствий.

Точно спрогнозировать какое может произойти ЧС и отношение каких параметров (вершин орграфа) необходимо при этом учитывать очень сложно. Если произойдёт несколько ЧС, то будет необходимо анализировать часть орграфа - подграф. Причем, каждой возникшей ситуации будет соответствовать свой орграф, а следовательно своя формализованная оценка экологической безопасности.

Из этого следует вывод: для оценки экологической безопасности опасных объектов должна использоваться не единая оценка, а множество оценок, характерных для различных сценариев (ситуаций) их работы (формула 1).

{С,}",-,—{<?,}",-, О)

где С; - оценка для ¡-ой ситуации, где 1 от 1 до Ы;

О; - граф для ¡-ой ситуации.

Путем операции объединения и через матрицы инциденций получен обобщенный граф во, который дополняется по мере уточнения сценариев работы объекта. Путем разбиения графа во на подграфы получено множество оценок, которое является конечным.

Система содержит множество различных вариантов принятия решений для всех рассматриваемых сценариев развития ситуации в зонах влияния ПОО, имеет модуль опроса, базы данных с эталонами ситуаций, модуль анализа и сравнения результатов и выполняет следующие функции: проводит опрос пользователя; формирует граф, описывающий экологическую безопасность ПОО и зон его влияния на момент проведения опроса; проводит сравнение сформированного графа с эталонными графами; отображает результаты сравнения гра-

фов в виде визуализации полученного и наиболее близкого к нему эталона с выделением проблемных аспектов и сравнения эталонов, а также описания экологической ситуации и состояния экологической безопасности, прогноза и рекомендаций к действию в текстовом режиме.

Предлагаемые графы служат математической моделью оценки безопасности ПОО, достаточности принимаемых мер.

При создании системы поддержки принятия решений (СППР) по результатам оценки экологической безопасности использован вариант формирования графа с помощью «путей». Этот вариант является наиболее подходящим, т.к. к каждой вершине эталонных графов приписан не один вопрос, а целая группа вопросов, объединенных одним заголовком.

Каждая связь в орграфе оценивается некоторой величиной, названной весом связи. Данная величина означает степень влияния одного фактора на другой в зависимости от сути факторов, и она различна. Значение величины присваивается экспертами при проектировании системы.

С учётом весов степень совпадения орграфов оценивается некоторой величиной X, которая высчитывается по формуле (2).

.(2)

\а i=i о ¿.I с ¡-1 а ¡=1 )

где: а, Ь, с, d — количество связей соответствующего типа (прямого усиливающего, прямого ослабляющего, косвенного усиливающего, косвенного ослабляющего в орграфах текущей ситуации, совпадающих с эталонным графом ;

а', Ъ', с', d' — количество связей соответствующего типа в эталонных графах с которыми проводится сравнение;

abed

]Га, X!A X5' - сумма весов, совпавших с эталонным графом, свя-

/=1 1*1 Ы1 ы\

зей соответствующего типа а,; /=1... а, типа/?,; i=\...b, у,; ¿-1... с, <5,-; ;=1... d.

Таким образом, при создании системы прогноза и принятия решений предложен критерий сравнения графов по количеству совпавших связей и значению весовой связи, т.к. он точнее отображает степень совпадения графов. Визуализацию орграфов можно осуществлять несколькими способами. Наиболее приемлемым представляется способ размещения всех вершин орграфа по кругу. В этом случае расположение вершин высчитывается каждый раз при вызове процедуры рисования орграфа в зависимости от количества вершин, входящих в орграф.

На основе разработанной модели оценки экологической безопасности и требований к СППР разработана система прогноза и принятия решений по результатам ОЭБ.

Получение исходных данных о ситуации на объекте производится по установленным формам путём опроса специалистов. Фактически определяются вершины неизвестного орграфа G% и связи между ними. Выполняется построение графа Gx и происходит сравнение полученного графа Gx с эталонными графами, хранящимися в БД эталонных графов, которая представляет собой базу уже известных подграфов. Организация БД представлена в виде классификации

графов согласно принципу, определенному экспертами. Классификация определяет эталонные графы, когда для каждого графа существует своя ситуация, а соответственно и свои решения.

Если процент совпавших отношений в любом из эталонных графов и полученном менее 50% то создаётся новый эталонный граф, либо редактируются существующие эталоны. Полученный новый эталон, либо измененный старый сохраняется в БД эталонных графов. В случае превышения отдельными вершинами графа заданных пределов весовых характеристик, из сформированной заранее библиотеки вызываются соответствующие рекомендации по предупреждению и ликвидации последствий аварийных ситуаций. Существует возможность просмотра ранее выполнявшихся анкетирований, что может помочь в выявлении некоторых тенденций в функционировании ПХОО.

Формирование графа по результатам опроса пользователя производится по отдельному алгоритму, при этом («путь» состоит из пар «вопрос-ответ») в полученном массиве.

Таким образом, конечным результатом работы общего алгоритма предлагаемой системы является построение модели оценки экологической безопасности на объекте, построение прогноза, а также вывод рекомендаций для принятия решений по складывающейся обстановке.

Система прогноза и принятия решений на базе орграфов по результатам ОЭБ ПХОО является законченным программным продуктом, используемым на ряде промышленных предприятий, оказывающих влияние на окружающую среду.

Четвёртая глава посвящена разработке системы интеллектуальной поддержки решения задач обработки данных биомониторинга.

Основной задачей СППР при анализе данных экологического мониторинга ПХОО является их сопоставление и выявление взаимосвязи большого количества разнородных показателей. Существующие системы производственного экологического мониторинга (ПЭМ), проводимого на ПОО и в его санитарно-защитной зоне, государственного экологического мониторинга, проводимого в зоне влияния ПОО, а также медико-социального мониторинга (мониторинга здоровья), проводимого на объекте и в селитебной зоне зачастую не взаимоувязываются, а их результаты не сопоставляются и не анализируются с целью выявления причинно-следственных связей ухудшения экологической ситуации и здоровья людей.

Кроме того, существующие инструментальные методы контроля загрязнений не могут выявлять наличие долговременных «подпороговых утечек», в связи с чем возможность осуществления многофакторного анализа приобретает первостепенное значение. Таким образом, входной информацией для анализа ситуации в СППР являются: данные биомониторинга; данные медико-социального мониторинга; данные химико-аналитической лаборатории; производственного экологического мониторинга; данные об аварийной (нештатной) ситуации на объекте.

Структура разработанной системы интеллектуальной поддержки решения задач обработки данных биомониторинга приведена на рисунке 5. В состав сис-

темы входят: подсистема расстановки пунктов пространственной сети биомониторинга; база данных; база правил; расчетно-аналитический модуль; модуль

Измерения вблизи ГОСОО

С N Измерения на поли-

гоне мэл

ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКИЙ ЦЕНТР СИСТЕМЫ ПЭМ ПХОО

Уточнение

местопол.

Эксперт

Подсистема

оценки, прогноза и принятия решений с помощью орграфов

Т

Расстановка пунктов простр. сети БМ

База правил

Хим.-аналит. лаборатория

СИСТЕМ I ИНТЕ IЛЕКТУР ПОДДЕРЖКИ РЕШЕНИЯ

База данных

Модуль логического вывода

льнои

5АДАЧ

Модуль обработки изображений

Результаты оценки

Уточнение регламента измерений

Расчетно-

аналитическии

модуль

* г

Модуль визуализации (интерфейс пользователя)

Процедура принятия решений

Принятие

решении

[Ы1Ь

Предварительные распоряжения

Уточнение ситуации

Рис. 5. Структура системы интеллектуальной поддержки решения задач

обработки результатов биомониторинга Входными данными системы являются данные исследований параметров биоиндикаторов вблизи ПХОО, а также в зоне его влияния на идентификационном экологическом полигоне (ИЭП). Для достоверного анализа необходимо сравнить данные по биоиндикаторам в зоне влияния объекта с эталонами и определить уровень влияния ПХОО по выявленным нелинейным зависимостям «доза-эффект» и «время-реакция» по каждому виду. Время и периодичность отбора образцов (проб) устанавливаются в зависимости от особенностей их жизненного цикла.

В базе данных (БД) хранится информация о сформированных эталонах с указанием вида биоиндикатора, количества вносимого ЗВ, сезоне, времени и методах анализа, выявленных параметрах. В неё поступает информация о параметрах анализа биологических объектов, взятых в зоне влияния ПХОО, с ука-

занием вида и параметров биоиндикаторов, времени, сезона, координатах места изъятия.

В расчетно-аналитическом модуле используются эталоны из БД и определяются зависимости «доза-эффект» «время-реакция» для каждого исследуемого биоиндикатора по которым определяется степень влияния ПХОО в количествах - УФС ЗВ с учетом перерасчета уровня в зависимости от параметров ОС. Для расчета содержания ЗВ в перерасчете на уровни фона с учетом зависимостей использованы разработанный алгоритм многомерной классификации и методы интерполяции.

База правил (БП) предназначена для хранения долгосрочных данных и правил, описывающих целесообразные преобразования данных. Знания (данные и правила) определяет эксперт, обеспечивая их полноту и правильность. Он описывает правила анализа и совокупность данных об УФС ЗВ в биообъектах из зоны влияния ПХОО. В БП прописаны условия изменения регламента биомониторинга по видам биоиндикаторов, периодичности сбора, проверяемым параметрам в зависимости от рассчитанных в расчетно-аналитическом модуле данных. В ней содержатся условия перехода к оперативному мониторингу биообъектов вблизи ПХОО в зависимости от данных диагностического мониторинга.

Модуль логического вывода, используя исходные данные из рабочей памяти (БД), знания из БП, данные расчетно-аналитического модуля, формирует последовательность правил, которые будучи приложенными к исходным данным, приводят к решению задачи. В нашем случае это заключение о необходимости изменения регламента измерений или проведении оперативного мониторинга на основании превышения УФС ЗВ некоторого задаваемого уровня по определенным видам и количеству биоиндикаторов.

Модуль eu3yanu3aifuu (диалоговый компонент СИПРЗ) ориентирован на организацию общения с пользователем. Он обеспечивает отображение результатов расчетно-аналитнческих операций по расчету УФС ЗВ в исследуемых биоиндикаторах вблизи ПХОО. Результаты отображаются на карте местности с привязкой к месту взятия проб и построением методами интерполяции картины пространственного распределения. Модуль визуализации отображает результаты работы модулей логического вывода и поддержки принятия решений.

Разработанная СИПРЗ даёт возможность решения трудноформализуемой задачи обработки данных и изменения регламента биомониторинга, позволяет пользователю-непрограммисту вести диалог на естественном языке и применять методы визуализации информации, накапливать данные и знания для получения более достоверных и квалифицированных выводов или решений.

На первоначальном этапе у органов управления и персонала объекта, как правило, отсутствует четкая и полная информация об источниках, виде, масштабах аварии и её возможных последствиях. Недостаточная точность и объективность информации обусловлена различными причинами, в т. ч. и самой методикой измерений, поскольку ряд параметров определяются «на глазок» и, следовательно, носят субъективный характер. Получаемые данные a priori

субъективны, поскольку зависят от исполнителя и условий проведения исследований (доступности участков исследований, погодных условий, сезона и т.д.).

Эксперт интуитивно, на основании накопленного опыта или логического вывода делает предположение о возможном регламенте. Самая сложная проблема автоматического регламента - формальное описание этого процесса с помощью нечетких метаимпликаций, поскольку известно, что при достижении очень большого (порядка тысячи) числа нечетких метаимпликаций в модели БП практическая ценность и выполнение результата нечеткого логического вывода становятся проблематичными. Кроме того метод не позволяет быстро адаптировать структуру в процессе функционирования и выполнять достоверный прогноз результата или направления его поиска.

Для устранения этих недостатков используем метод представления знаний в виде нечетких отношений на множестве нечетких ситуаций, представляющих собой совокупность всех значений параметров, описывающих все регламенты мониторинга. При этом нечеткая ситуация представляет собой конкатенацию (последовательный набор или запись) нечетких значений лингвистических переменных тех параметров, от которых существенно зависит данный регламент. «

В качестве примера приведена стандартная форма записи одной нечеткой ситуации, соответствующей регламенту «оперативный мониторинг». Тогда, используя выражение для метаимпликации (формула 3).

(((*, есть Е) & (х2 есть Ь)) V ((.г, есть Б) & (х, есть (К V £))) V

^(Оч есть в) & (х2 есть (/ V А" V £)))) -» (у есть Ор), ^

где х/ - переменная «количество биоиндикаторов», которая принимает значение Е - «выше среднего», Г- «большое», С - «предельное»;

Х2 - переменная «величина превышения», которая принимает значения I -«низкая», К-«средняя», Ь - «высокая»;

у - переменная «мониторинг», принимающая значение Ор - «оперативный мониторинг».

стандартную форму нечеткой ситуации можно записать в виде (4):

5,={(£|дг,),(ф2)}^(С!р|>>) (4)

Ситуации представлены в таблице 1.

Таблица 1

__Модель базы знаний

Обозначение Описание нечеткой Обозначение регламента

ситуации ситуации

Б] {<В|х,>,<1|х2>} <Рег1^|у> .

Э2 {<В|х,>,<К|х2>} <Рег1^|у>

Яз {<В|Х1>,<ЦХ2>} <РеЛе^у>

54-517

в18 {<С|х1>,<Ь|х2>} <Ор|у>

Построим логический вывод по ситуации. Представим каждый шаг логического вывода в виде выражения «если А, то В», где А - посылка, которая представляет собой совокупность экспериментальных данных - измеренные

значения биомониторинга; В - заключение, которое представляет собой принимаемое по посылке А решение. Порядок построения логического вывода по конкретной ситуации приведен в таблице 2.

Таблица 2

Ситуации А - посылка, которая представляет собой совокупность экспериментальных данных - измеренные значения биомониторинга В - заключение, которое представляет собой решение, принимаемое по посылке А

Исходное утверждение Измеренные значения

<>Г первичный регламент диагностического мониторинга проводится при малом количестве биоиндикаторов с низким, средним или высоким превышением уровня фонового содержания (УФС) загрязняющего вещества (ЗВ). Малое количество биоиндикаторов с низким превышением необходимо проводить первичный регламент

малое количество биоиндикаторов со средним превышением

й1 малое количество биоиндикаторов с высоким превышением

<*> Со оперативный мониторинг проводится при количестве биоиндикаторов выше среднего с высоким превышением УФС ЗВ или при большом количестве биоиндикаторов со средним или высоким превышением или при предельном количестве биоиндикаторов с низким, средним или высоким превышением предельное количество биоиндикаторов с высоким превышением При таких измеренных значениях необходимо проводить оперативный мониторинг

Г........... х--------- V1 1 ».л лициш, ириппмашхцгш рьшспил ни

данным диагностического и оперативного мониторинга и в случае прогноза ЧС. В качестве входной информации используются данные системы оценки экологической ситуации с помощью орграфов. В случае уточнения данных измерений проводятся повторные измерения параметров биообъектов в зоне влияния ПХОО.

Поддержка принятия решений осуществляется по двум направлениям в зависимости от выявленного характера влияния ПХОО: изменению регламента проведения биомониторинга с целью дальнейшего уточнения складывающейся ситуации и выдачи предварительных или окончательных распоряжений по предупреждению и ликвидации последствий аварийных ситуаций.

В пятой главе рассматриваются вопросы обработки данных биомониторинга, включающей в себя: построение эталона полигона в условиях отсутствия влияния ПОО по нескольким параметрам; проведение измерений на НЭП по сформированной программе; занесение полученных данных в БД; обработку результатов для сравнения эталона с данными измерений на полигоне; установ-

ление корреляции между характером влияния объекта и полученными данными; подготовку решения об изменении регламента измерений и данных для отправки в ИАЦ.

Из существующих способов представления экспериментальных данных биомониторинга в системах обработки информации можно выделить следующие: графическое представление экспериментальных данных (изображения, графики); словесное описание данных; относительное описание; численные значения или количественные признаки отдельных параметров биоиндикаторов; задание исследуемых данных в виде решетчатой функции (РФ). Данные биомониторинга (значения измеренных параметров биоиндикаторов) представлены в виде РФ (сигналов), используемых в АСОИ.

Исходя из анализа различных методов классификации сигналов: лингвистического, статистического, по ранжиру, с использованием матриц отношения, выбран последний. В этом случае необходимо произвести сопоставление матрицы отношения исследуемой РФ матрице отношения составляющих эталонной кривой. Сравнение матриц можно производить сравнивая количество совпадений (несовпадений) их элементов, можно накладывать весовые коэффициенты на элементы матрицы отношений, таким образом, чтобы наиболее значимые элементы имели больший вес. Учитывая, что полученные данные носят как количественный так и качественный характер можно составить «портрет» получаемого при измерениях образа (рисунок 6).

Рис. 6. «Портрет» образа совокупности данных биомониторинга

Полученные количественные показатели в ходе биомониторинга {*,'}, {у[}, приводятся к условным единицам, вычисляя соотношения {*,'}/{*,}. {У,'} / (Л}. {*»') Ч*,) Полученные данные можно представить в виде решетчатой функции (далее - РФ) для каждого ¡-параметра в виде <а1,а1,...,а„ >, где а, =х\!хг, <Ьх,Ьг,...,Ьт>,Ь,=у',/у1;<с^с2,...,ск >, с,=г',/г,.

Таким образом, будет получен ряд решетчатых функций РФа =<аиаг,...,а„ >; РФЬ =< bl,b2,...,bm >, и РФС =< c„c2,...,ct >.

Подобное представление полученных данных позволяет рассматривать РФ как некий единый сигнал-образ измерений, полученных при биомониторинге. Набор РФ представляет полный образ полученных данных.

Для классификации данных биомониторинга предлагается использовать описание экспериментальных данных экологического мониторинга, поступающих с некоторой периодичностью, в виде РФ. Классификация данного образа представляет 2 этапа: - сравнение отдельных значений РФ с заданным допуском возможных отклонений; - сравнение формы огибающей РФ с заданной формой эталонной Рфэ, которая отражает допустимые изменения параметров.

Для классификации РФ выбран способ с использованием матриц отношения, что дает возможность получить как общее представление о характере формы РФ, так и описать локальные свойства отдельных участков.

Схема работы расчёта УФС с помощью классификации и использованием матриц отношений составляющих РФ приведена на рисунке 7.

Входные данные-. База данных для хранения информации о биоиндикаторах, их параметрах и эталонах, Reg - множество регламентов = {первичный, регламент 1, регламент 2, регламент 3, оперативный}.

Выходные данные: Необходимо определить УФС ЗВ по каждому измеренному биоиндикатору.

Алгоритм расчета: Выбирается регламент измерения из множества регламентов Reg. Вводятся значения параметров для всех биоиндикаторов этого регламента.

В данной подсистеме существует 2 способа ввода данных: а) ввод вручную; б) загрузка измерений из файла.

1. Строится матрица отношений по измеренным значениям ||р,"|[ для одного биоиндикатора п х п, где п ~ количество параметров биоиндикатора, по правилу (5):

[1, xt rx,

' ' ' ' (5)

pU =

-- 1..л —l;i < j <rii

элементы множества М

[0,-,(Л-,. ДЛГ,.) где - элемент матрицы отношения; хь xj (множество значений параметров биоиндикатора); Я, - соотношение между элементами множества (Л = «больше», -■Я = «не больше»). Матрица отношения ||Р,у|| представлена следующим образом (б):

Л^ЯцХ, x,rnx2 . pu pn ■ •• pu

x2rnx, x 2r22x 2 .. x2r2„x„ = r» p72 ■ •■ pu

■■ x„r„„x„ p, p.2 ■ ■ pnn

з:

Выбор регламента

Ввод значений измерегагых параметров

биообъектов

X

Хранимые параметры биообъектов

Построение матрицы отношений для параметров _биоиндикатора_

Построение матрицы отношений для каждого эталона биоиндикатора_

Нахождение суммы разности элементов матриц эталонной и измерений О*

\РЦ

Выбор С шш

Расчет погрешности отклонения измерений от измерений эталона биоиндикатора

Д/ = 100%

100% -х°

Определение УФС в биоиндикаторе по эталону

Конец алгоритма ^ Рис. 7. Схема работы алгоритма

2. Строится матрица отношений для каждого эталона для данного

биоиндикатора по выбранному регламенту.

3. Находится сумма разностей элементов двух матриц - измеренной и эталонной (7):

= (7)

где />° — элемент матрицы отношений измеренных значений; рЦ - элемент матрицы отношений эталона; г — количество эталонов у к-го биоиндикатора.

Выбирается 2 = для наиболее верного определения эталона.

4. Считается погрешность отклонения измерения от эталона. Находится погрешность отклонения по каждому параметру (формула 8).

д/=1оо%-!^, (8)

х1

где д/ — погрешность отклонения измеренного значения от эталона по / — параметру; х" - значение измеренного / — параметра; — значение эталонного / -параметра.

Определяется средняя погрешность отклонения по всем параметрам биоиндикатора.

Г" Начало алгоритма I

Создание матриц отношений из решетчатых функций

Ш

Выбор матрицы с максимальной и минимальной размерностью

JZ

N. для I = 1 ..п, где п - размерность _большей матрицы_

Сравнить все элементы матриц, расположив меньшую на месте (¡, ¡) в большей

N

М, для 1 = 1..ш, где т - размерность _меньшей матрицы_

Преобразование соответствующее сдвигу РФ

Сравнение матриц отношения

M

Выбор максимального результата сравнения

Конец алгоритма ^

А ср ■

Е,"=1Д/

(9)

Рис.8. Общий алгоритм сравнения решетчатых функций необходимо предусмотреть возможность преобразования матрицы отношения,

Выбирается Д = тт(Дс/>) для определения наиболее близкого по значениям эталона. Эталон выбран методом сравнения матриц отношений и определения погрешности отклонения.

5. Выполняются действия п.З -п.6 для каждого биоиндикатора по выбранному регламенту. Записываются в базу данных рассчитанные значения УФС.

6. На выходе алгоритма имеем эталон биоиндикатора с известным значением УФС наиболее близкий по параметрам измерений. Производится запись в БД рассчитанных значений УФС в следующем виде: <Дата, Регламент, Полигон, Биоиндикатор, УФС>.

В результате проведения классификации каждому измеренному биоиндикатору при выбранном регламенте приводится в соответствие эталонное значение уровня фонового содержания загрязняющего вещества. Алгоритм реализован в виде отдельного модуля Си#.

Если матрицы отношений разного порядка, рассматриваемая функция является периодической, либо начало отсчёта её значений смещено,

соответствующего перестановке первых элементов решетчатой функции в конец. Описание функции сравнения двух матриц при реализации алгоритма (рисунок 8) можно построить следующим образом. На вход подаются указатели на матрицы отношения, из них выбирается матрица с наибольшей размерностью. На выходе функции получается отношение максимального количества совпадений к количеству элементов меньшей матрицы отношения. Рассматриваемый алгоритм программно реализован.

На диаграмме (рисунок 9) в течение первых 7 суток проведения эксперимента данной лабораторной серии прослеживается зависимость токсического эффекта от дозы мышьяка в парадоксальной (двухфазной) форме, далее постепенно растительный организм выходит из состояния острого токсического шока, и зависимость приобретает нормальную форму: с увеличением дозы мышьяка количество живых почек уменьшается.

Рис. 9. Динамика усыхания почек на МВ При обработке данных на вход программы подаются решетчатые функции, соответствующие данным динамики усыхания почек на ветвях липы: контрольные и при 10-кратном превышении фона загрязнителя (мышьяка). Им соответствуют последовательности значений:

100; 90; 80; 70; 70; 70; 60 и 100; 50; 40; 65; 65; 70; 85. Для автоматизированного расчета значений УФС по параметрам биообъекта с учетом зависимости «доза-эффект» обработка разбивается на 2 этапа:

1этап. Распознавание принадлежности исследуемого биообъекта определенному эталону. При этом эталоны задаются в виде словесного описания признаков, которое приводится к относительному описанию. При разбросе параметров, зависящем от многих факторов (климатические условия, время года и т.д.) эталон характеризуется набором реализаций. В таком случае эталон представляет собой кластер или область реализаций, в пространстве параметров.

2 этап. Определение уровня содержания ЗВ в биообъекте.

Предлагаемый алгоритм расчета значения уровня ЗВ в биоиндикаторе приведен на рисунке 10. Для начала рассчитываются расстояния от исследуемого биоиндикатора до эталонов, выбирается минимальное и соответствующая эталону точка. Определяются координаты точек пересечения нормалей, проведенным к линиям, содержащим смежные к этой точке отрезки. Зная расстояние от

точки пересечения нормали и отрезка до точки, соответствующей эталону, нетрудно рассчитать предполагаемый уровень фонового содержания ЗВ в исследуемом биоиндикаторе с применением процедуры интерполяции

^ Начало алгоритма ^

Л

Ввод параметров исследуемого биоиндикатора

Конец алгоритма ^

Рис. ГО. Алгоритм расчета уровня содержания ЗВ

В вышеуказанных расчётах для определения уровня фонового содержания по параметрам биообъекта в зоне влияния ПХОО учитывалась только зависимость «доза-эффект», т.е. при воздействии определенной дозы с! ЗВ получали эффект - изменение параметров / биообъектов^^ и не учитывалось изменение параметров биоиндикаторов во времени /¡({) («время-реакция»). Необходимость учета этой зависимости возникла исходя из реакции биоиндикаторов в разные периоды времени после воздействия на полигонах дозой ЗВ, в связи с чем предложено одновременно учитывать зависимости «доза-эффект» и «время-реакция».

Объединенные зависимости в пространстве параметров представляют собой набор ломаных линий (рисунок 11), а после применения процедуры сглаживания -набор кривых.

Рис. 11. Трехмерное пространство параметров биообъекта (зависимости «доза-эффект» и «время-реакция»)

Объединяя эти кривые, получаем поверхность Дс1, г) в пространстве параметров х1,х2,х3 выбранного для анализа биоиндикатора. Полученная поверхность позволяет одновременно учитывать зависимость параметров биообъектов от дозы и времени воздействия загрязнителя. Значение УФС в исследуемом биообъекте определится как минимальное расстояние от точки до поверхности (нормаль).

В шестой главе рассматриваются вопросы апробации и тестирования разработанных систем обработки данных биомониторинга:

- система прогноза и принятия решений на базе ориентированных графов на ОАО «Чепецкий механический завод»;

- система размещения пунктов пространственной сети биомониторинга в зоне влияния ОАО «Элеконд» г. Сарапул;

- система размещения пунктов пространственной сети биомониторинга в зоне влияния объекта 1203 УХО г. Камбарка;

- определение степени повреждения биообъектов по их фотоизображениям;

- пример обработки данных биомониторинга, полученных в ходе экспериментов на идентификационных экологических полигонах;

- заполнение базы данных биомониторинга зоны влияния объекта 1203 УХО в г. Камбарка Удмуртской Республики.

Отмечается, что результаты апробации и тестирования программ подтвердили их практическую ценность, следствием чего является их использование на производстве и в учебных целях, что подтверждено свидетельствами о регистрации программ для ЭВМ, научными отчётами и актами использования.

Эффективность предлагаемого методологического подхода к организации и проведению биомониторинга с использованием идентификационных экологических полигонов и обработки его результатов представлена на основе сравнительного анализа с методами «классического» (биоэкологического) подхода

Таблица 3

Сравнительный анализ эффективности подходов

Критерии Методы «классического» (биоэкологического) подхода Методы биомониторинга с использованием ИЭП

1 Финансовые и временные затраты Весьма высокие, поскольку система наблюдений строится на максимально подробных списках переменных (описание всех видов по всем параметрам). Необходим комплексный анализ миграции всех элементов, что нереально Значительно ниже, поскольку идет описание и анализ только видов биоиндикаторов на меньшем количестве точек пробоотбора

2 Достоверность - Достигается за счет максимально возможной плотности точек про-боотбора (радиально-румбовый метод). При этом не учитываются особенности ландшафта - Не учитываются особенности поведения биообъектов под воздействием суперэкотоксикантов и продуктов их превращения - Достигается за счет оптимальной расстановки пространственной сети с учетом особенностей ландшафта - Учитываются выявленные зависимости «Доза-эффект» и «Время-реакция» - Достигается за счет автоматизации обработки результатов измерений

3 Оперативность Не учитывается, регламент исследований - в соответствии с ГОСТ Осуществляется в соответствии с регламентом оперативного БМ. Процесс получения данных ускоряется в 3-5 раз

4 Возможность прогноза результатов дол-говремен. воздействий и расчета отдаленных эффектов Невозможен в связи с опорой на концепцию ПДК (возможно применение только для расчета максимально разовых нагрузок) - Наблюдения осуществляются в соответствии с регламентом диагностического БМ - Расчеты отдаленных эффектов, в т.ч. в последующих поколениях, осуществляются на основе концепции УФС - Прогнозирование развития ситуаций на ПОО осуществляется путем ее моделирования на ИЭП

5 Автоматизация обработки данных БМ Ограниченно, только хранения отчетных материалов Предложены новые системы, модули для решения различных задач, осуществлена их программная реализация

Заключение

В работе решена актуальная научно-техническая проблема, имеющая важное теоретическое и прикладное значение и заключающаяся в разработке и применении методов системного анализа к организации, моделированию, оптимизации и обработке результатов биомониторинга с использованием идентификационных экологических полигонов, совершенствованию управления и принятию решений с целью повышения экологической безопасности функционирования потенциально опасных объектов оказывающих влияние на окружающую среду. В процессе теоретических и экспериментальных исследований, математического и имитационного моделирования разработанных методов и алгоритмов поддержки принятия управленческих решений для обеспечения экологической безопасности потенциально опасных объектов оказывающих влияние на окружающую среду, получены следующие основные результаты и выводы:

1. Обоснован методологический подход к организации биомониторинга на объектах оказывающих влияние на окружающую среду, заключающийся в создании, использовании идентификационных экологических полигонов и автоматизированной обработке полученных данных. Это позволяет моделировать и прогнозировать развитие ситуации на объекте при различных режимах работы (штатном и нештатном) в условиях наиболее приближенных к реальным с определением зависимостей «доза-эффект» и «время-реакция».

2. Предложена схема организации биомониторинга на основе ИЭП позволяющая в сравнении с классическим подходом ускорить процесс получения данных более чем в 3-5 раз и обеспечить достоверность полученных результатов.

3. Разработан методологический подход к автоматизированному размещению пунктов пространственной сети биомониторинга зоне влияния ПОО с учётом местных условий. Её применение позволяет оптимизировать количество пунктов и, как следствие, финансовые и временные затраты на его проведение. Указанный подход к расстановке пунктов биомониторинга может быть применён и при мониторинге почв сильнозагрязнённых территорий в процессе их рекультивации.

4. Разработана принципиально новая система интеллектуальной поддержки решения задач обработки результатов биомониторинга для определения степени влияния ПХОО на окружающую природную среду, включающая в себя: подсистему расстановки пунктов пространственной сети биомониторинга; базу правил и базу данных; модули логического вывода, обработки изображений,

расчётно-аналитический модуль.

5. В целях практической реализации предложенной системы интеллектуальной поддержки решения задач обработки данных биомониторинга разработаны алгоритмы системы прогноза и принятия решений по результатам оценки экологической безопасности с использованием ориентированных графов, формирования графа по результатам опроса пользователя, диагностического и оперативного мониторинга, организации биомониторинга с использованием идентификационных полигонов в зоне влияния потенциально опасных объектов,

расстановки максимального количества, прореживания и корректировки размещения пунктов пространственной сети биомониторинга, классификации образов биообъектов с использованием матриц отношений составляющих решетчатую функцию, сравнения решетчатых функций, определения степени повреждения биообъектов по их фотоизображениям, расчета уровня содержания загрязняющего вещества в биообъекте.

б. Разработана и программно реализована система логического вывода с применением методов нечёткой логики, позволяющая в условиях неполной и нечёткой информации осуществлять выбор регламента измерений для конкретных участков пробоотбора. Это даёт возможность учитывать обстановку, складывающуюся в зоне влияния потенциально опасного объекта.

7 Для определения классифицирующих признаков параметров биомониторинга и решения задачи классификации данных биомониторинговых исследований по эталонам сформированным на идентификационных экологических полигонах предложен и реализован новый метод классификации образов биообъектов с использованием матриц отношения составляющих решетчатую функцию.

8. Разработанная база данных предназначена для хранения данных (как эталонов, так и измерений). Сравнительный анализ этих показателей позволяет получить данные в виде значения УФС (удельного фонового содержания) загрязняющего вещества, величина которого свидетельствует о степени влияния потенциально опасного объекта на окружающую среду. База данных программно реализована, в неё включены результаты экспериментальных исследований (лабораторных и полевых) на идентификационных полигонах и данные государственного экологического мониторинга зоны влияния объекта по уничтожению химического оружия в г. Камбарка.

9. Реализован методологический подход к обработке результатов биомониторинга ПОО с учетом зависимостей параметров биообъектов от времени воздействия и величины дозы загрязнителя. В отличие от известных, разработанный способ автоматизированной обработки данных биомониторинга позволяет получить сравнительную оценку измерения параметров биообъекта с эталоном и определить уровень содержания загрязняющего вещества (ЗВ) в исследуемом биоиндикаторе с использованием полученных на идентификационном экологическом полигоне зависимостей «доза-эффект» и «время-реакция».

10. Для автоматизированного определения вида и степени повреждения биообъектов по их фотоизображениям, как наиболее оптимальный, применён экстентный метод определения принадлежности пикселя определенному цвету. Данная задача поставленная и реализованная впервые позволяет как минимум на 20 процентов уменьшить погрешность определения, тем самым увеличив достоверность результатов мониторинга в целом.

11. Результаты проведённой серии лабораторных и полевых экспериментальных исследований по воздействию мышьяксодержащих веществ на биообъекты выявили нелинейный характер поведения биоиндикаторов, что использовано в системе автоматизированной обработки данных биомониторинга.

12. Для обработки результатов биомониторинга разработан комплекс программ (расстановки пунктов пространственной сети биомониторинга; системы оценки экологической обстановки, прогноза и принятия решений на базе ориентированных графов; базы данных; логического вывода с использованием функции нечёткой логики; определения повреждений биообъектов по их фотоизображениям; расчёта уровней удельного фонового содержания загрязняющего вещества в биообъекте; оценки экологической безопасности потенциально опасных объектов), позволяющий значительно ускорить процесс обработки биомониторинговой информации повысив достоверность её результатов. Комплекс является законченным программным продуктом, успешно прошёл тестирование и в настоящее время применяется на ряде предприятий в Удмуртской Республике.

13. Сравнительным анализом эффективности подходов к организации биомониторинга и обработке его результатов установлено, что методы предлагаемого нами подхода с использованием идентификационных полигонов по сравнению с «классическим» обеспечивают более высокую достоверность результатов, оперативность, возможность прогнозирования развития ситуаций на объектах и расчёты отдалённых эффектов путём автоматизации процесса обработки данных исследований.

14. Результаты диссертационного исследования использовались в ходе проведения производственного экологического мониторинга ОАО «Элеконд», г. Сарапул, ОАО «ЧМЗ», г. Глазов, ОУХО г. Камбарка, при проведении НИР, в том числе совместных с СВФУ и продолжают применяться в рамках существующих систем комплексной безопасности указанных объектов.

Основные публикации по теме работы.

Работы, опубликованные в ведущих рецензируемых научных журналах, рекомендованных ВАК РФ на соискание учёной степени доктора наук. (Всего- 27, в списке автореферата -17).

1. Янников, И.М. Новые подходы к организации контроля загрязнений и аварийных выбросов в районах размещения объектов по хранению и уничтожению химического оружия [Текст] // Экология урбанизированных территорий. -2008. - №2. - С. 106—110.

2. Янников, И.М. Применение ГИС-технологий и методов экспертного анализа для расстановки постов биомониторинга [Текст] / И.М. Янников, М.В. Телегина // Вестник Московского государственного университета леса. - 2009. -№ 3(6). — С.146-152.

3. Янников, И.М. Построение классификатора решетчатых функций для относительного описания результатов биомониторинга потенциально опасных объектов [Текст] / В.А. Алексеев, И.М. Янников И Интеллектуальные системы в производстве. - Ижевск: ИжГТУ. - 2009. - №2(14). - С. 10-13.

4. Янников, И.М. Структура и функции экспертно-аналитической системы обработки данных биомониторинга [Текст] // Известия ЮФУ. Технические науки. - 2009. - №12. - С. 114-119.

5. Янников, И.М. Построение модели оценки экологической безопасности прогноза и принятия решений на базе ориентированных графов [Текст] // Теоретическая и прикладная экология. - Киров. - 2010. - №3. - С.12-17.

6. Янников, И.М. К вопросу об организации системы безопасности химически опасных объектов [Текст] // Интеллектуальные системы в производстве. — Ижевск: ИжГТУ. - 2009. - №2 (14). - С.216-222.

7. Янников, И.М. Разработка базы данных биоиндикаторов и эталонов биомониторинга [Текст] // Вектор науки. - Тольятти: ТГТУ. - 2011. - № 2 (16). - С.29-31.

8. Янников, И.М. К вопросу об автоматизации процессов распознавания для решения задач биомониторинга [Текст] / В.А. Алексеев, И.М. Янников, М.В. Телегина II Журнал «Вопросы современной науки и практики. Университет им.

B.И. Вернадского». - 2007. - №4 (10). - Том 1. - С.28-35.

9. Янников, И.М. Создание базы данных биомониторинга потенциально опасных объектов [Текст] / В.А. Алексеев, М.В. Телегина, И.М. Янников // Вестник Ижевского государственного технического университета. - 2008. - №4 (40). -С.138-143.

10. Янников, И.М. Создание территориальной комплексной многоступенчатой системы мониторинга и прогнозирования чрезвычайных ситуаций природного, техногенного и биологосоциального характера на территории Самарской области [Текст] / Т.Г. Габричидзе, П.М. Фомин, И.М. Янников II Вестник Самарского государственного аэрокосмического университета им. Академика

C.П. Королева. - 2008. -№2(15). - С.272-280.

11. Янников, И.М. Применение методов нечёткой логики в задачах анализа экологических данных [Текст] / В.А. Алексеев, М.В. Телегина, И.М. Янников II Известия ЮФУ. Технические науки. - 2009. - №12. - С.142-149.

12. Янников, И.М. Реализация новых подходов к биомониторингу загрязнений местности в районах размещения опасных объектов [Текст] I И.М. Янников, М.В. Телегина, В.А. Алексеев II Перспективы науки - 2010. - №1 (03). -С. 102-105.

13. Янников, И.М. Анализ экологической ситуации в зоне влияния потенциально химически опасного объекта [Текст] / И.М. Янников, М.А. Баранов, М.В. Телегина II Вестник ИжГТУ. - Ижевск: ИжГТУ. - 2010. - №2 (45). -С.137-139.

14. Янников, И.М. Проведение диагностического и оперативного биомониторинга территорий потенциально химически опасных объектов [Текст] / В.А. Алексеев, М.В. Телегина, И.М. Янников // Интеллектуальные системы в производстве. - Ижевск: Изд-во ИжГТУ. - 2010. -№1(15). - С. 258-265.

15. Янников, И.М. Алгоритмы расчётов и формирования ориентированных графов для оценки состояния экологической безопасности потенциально опасных объектов [Текст] / И.М. Янников, В.А. Алексеев II Вестник ИжГТУ. -Ижевск: ИжГТУ. 2010. - №4(48)- С.136-138.

16. Янников, И.М. Математическое обоснование размещения участков исследований в зоне влияния потенциально опасного объекта по геометрии их расположения [Текст] / В.А. Алексеев, И.М. Янников, М.В. Телегина, Е. Минде-

рова // Интеллектуальные системы в производстве. - Ижевск: Изд-во ИжГТУ. -2010. -№2(16). - С. 198-206.

17. Янников, И.М. Классификация экспериментальных данных биомониторинга потенциально химически опасных объектов [Текст] / В.А. Алексеев, И.М. Янников, М.В. Телегина // Интеллектуальные системы в производстве. — Ижевск: Изд-во ИжГТУ. - 2011. - №4 (52). - С. 155-159.

Монографии (Всего 4, в списке автореферата — 3).

18. Янников, И.М. Методы и системы обработки данных биомониторинга потенциально опасных объектов. Монография [Текст] / И.М. Янников, М.В. Телегина, В.А. Алексеев, Т.Г. Габричидзе. — Издательство Самарского государственного аэрокосмического университета, 2011. - 200с.: ил.

19. Янников, И.М. Комплексная многоступенчатая система безопасности критически важных, потенциально опасных объектов Монография [Текст] / A JO. Кудрин, В.А. Власов, Т.Г. Габричидзе, В.А. Алексеев, И.М. Янников, В.В. Батырев, П.М. Фомин. - Ижевск: Изд-во Ассоциация «Научная книга», 2007. -184 с.

20. Янников, И.М. Биомониторинг объектов по уничтожению химического оружия с использованием идентификационных экологических полигонов. Монография [Текст] / И.М. Янников, М.В. Телегина, Н.В. Козловская, В.А. Алексеев, — Ижевск: Изд-во ИжГТУ им. М.Т. Калашникова, 2013. - 160 е.: ил.

Материалы, опубликованные в других изданиях (Всего 70, в списке автореферата -18).

21. Янников, И.М. Отображение данных измерений на идентификационном экологическом полигоне [Текст] // Интеллектуальные системы в производстве. - Ижевск: ИжГТУ. - 2008. -№2(12). - С.113-120.

22. Янников, И.М. Новые подходы к организации мониторинга объектов по хранению и уничтожению химического оружия [Текст] // Вестник МЧС Удмуртской Республики. - 2008. - №2(010). -С.24-27.

23. Янников, И.М. Система оценки экологической безопасности для поддержки принятия решений на потенциально опасных объектах [Текст] / Э.Г. За-рифуллина, М.В. Телегина, И.М. Янников II Труды Конгресса по интеллектуальным технологиям «AIS - IT '10» Научное издание в 4-х томах. - М.: Физматлит, 2010. - Т. 1. - С.202-203.

24. Янников, И.М. Особенности расстановки постов биомониторинга с учетом почв, рельефа и растительности [Текст] / И.М. Янников, М.В. Телегина // Дистанционные методы зондирования Земли и фотограмметрия, мониторинг окружающей среды, геоэкология. Сборник материалов IV Международного конгресса «ГЕО-Сибирь-2009». Т4. 4.2. - Новосибирск: СГГА, 2009. - С.26-29.

25. Янников, И.М. Структурная схема системы прогноза и принятия решений на базе ориентированных графов по результатам оценки экологической безопасности [Текст] И Проблемы безопасности и защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций (Безопасность - 2011). Сборник материалов Всероссийской научно-практической конференции с международным участием. Том 2. - Уфа: УГАТУ, ГУ МЧС РФ по РБ, 2011. - С.56-61.

26. Янников, И.М. Разработка структуры системы обработки данных биомониторинга объектов оказывающих влияние на окружающую среду [Текст] // Перспективы развития информационных технологий. Сборник материалов III Международной научно-практической конференции: в 2 частях. Часть 1 - Новосибирск: Издательство НГТУ, 2011. - С.171—175.

27. Янников, И.М. Применение NURBS-поверхности для визуализации параметров измерений на экологическом полигоне [Текст] // Трёхмерная визуализация научной, технической и социальной реальности. Кластерные технологии моделирования: Труды Первой международной конференции. - Ижевск: УдГУ, 2009. - С.203-205.

28. Янников И.М. Модуль логического вывода для поддержки принятия решений по данным биомониторинга [Текст] / В.А. Алексеев, М.В. Телегина, И.М. Янников, Н.В. Козловская // Интеллектуальные системы в производстве. -2008. - №2 (12). - С. 127-137.

29. Янников, ИМ. Новые подходы к организации контроля загрязнений потенциально опасных объектов [Текст] / И.М. Янников, М.В. Телегина, В.А. Алексеев II Наука и технологии. Секция 5: Краткие сообщения XXIX Российской школы. - Екатеринбург: УрО РАН, 2009. - С.276-278.

30. Янников, И.М. Экспертно-аналитическая система биомониторинга объекта уничтожения химического оружия [Текст] / И.М. Янников, М.В. Телегина II Труды Международной научно-технической конференции «Интеллектуальные системы» (AIS'08) и «Интеллектуальные САПР» (CAD-2008). Науч. издание в 4 томах. - М. Физматлит, 2008. - Т. 2. - С. 14-16.

31. Янников, И.М. Построение системы безопасности объекта уничтожения химического оружия с использованием биомониторинга [Текст] // Исследование, разработка и применение высоких технологий в промышленности: Сборник трудов V международной научно-практической конференции. Том 12. - СПб: Изд-во Политех, ун-та, 2008. - Т. 12. - С.387-389.

32. Янников, И.М. Организация мониторинга биоты в районах размещения потенциально химически опасных объектов [Текст] // Актуальные вопросы теории и практики радиационной, химической и биологической защиты. Реферативный сборник XLI научной конференции 33 ЦНИИИ МО РФ. Вольск-18, 2011. — С.44—45.

33. Янников, И.М. Системный подход к экологическому мониторингу потенциально опасных объектов [Текст] // Экологическая безопасность регионов России и риск от техногенных аварий и катастроф: Сборник статей VIII международной научно-практической конференции. - Пенза, 2008. - С.49-51.

34. Янников, И.М. Применение экстентной модели кластера для обработки данных биомониторинга [Текст] / М.В. Телегина, И.М. Янников //Экология человека: концепция факторов риска, экологической безопасности и управления рисками: сб. статей V Всероссийской научно-практической конференции. -Пенза, 2008.-С.157-160.

35. Янников, И.М. Роль данных биомониторинга в информационной поддержке принятия решений при анализе экологической ситуации [Текст] // Эко-

логические проблемы промышленных городов: Сборник научных трудов. Под ред. проф. Т.Н. Губиной. 4.1. - Саратов, 2009. - С.217-219.

36. Янпиков, И.М. Программное обеспечение обработки данных биомониторинга [Текст] // Экология и ресурсо-и энергосберегающие технологии на предприятиях народного хозяйства (промышленность, транспорт, сельское хозяйство). Сборник статей X международной научно-практической конференции). - Пенза, 2010. - С. 113-116.

37. Янников, И.М. Опыт использования системы оценки экологической безопасности предприятия [Текст] // Экологические проблемы промышленных городов. Сборник научных трудов 5-й научно-практической конференции с международным участием. 4.2. Саратов: Изд-во СГТУ, 2011. - С.32-35.

38. Янников, И.М. Информационные технологии для управления экологической безопасностью территорий потенциально опасных объектов [Текст] / В.А. Алексеев, М.В. Телегина, М.В. Цапок, И.М Янников // Теоретические и практические аспекты социально-экономического и политического развития Республики Казахстан, Центральной Азии и стран СНГ на современном этапе: Сборник материалов международной научно-практической конференции под ред. С.А. Жакишевой. - Алматы: «TST compani», 2009. - С.710-718.

Свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ:

(Всего 4, в списке автореферата - 4).

39. Программа автоматизированной оценки экологической безопасности безопасности потенциально опасных объектов / И.М. Янников, Э.Г. Зарифулли-на, M.B. Телегина [и др.] II Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2011614994. Заявка №2011613085 от 29.04.2011. Зарегистрирован в Реестре программ для ЭВМ 24 июня 2011 г.

40. Программа автоматизированного размещения пунктов биомониторинга потенциально опасных объектов / И.М. Янников, A.A. Алексеева, М.В. Телегина [и др.] II Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2009616570. Заявка № 2009615490, от 5.10.2009. Зарегистрирована в Реестре программ для ЭВМ 26 ноября 2009 г.

41. Программа определения удельного фонового содержания отравляющих веществ в биоиндикаторах / И.М. Янников, М.А. Баранов, М.В. Телегина [и др.] II Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2009616674. Заявка №2009615484 от 5.10.2009. Зарегистрирован в Реестре программ для ЭВМ 02 декабря 2009 г.

42. Программа определения степени повреждения биообъектов по фотоизображениям / И.М. Янников, A.B. Телегин, М.В. Телегина II Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2013614497. Заявка №2013612185 от 15.03.2013. Зарегистрирован в Реестре программ для ЭВМ 14 мая 2013 г.

Кроме указанных в реферате материалы по теме диссертационной работы изложены в 22 статьях, опубликованных в рецензируемых журналах, из них в 10, включённых в перечень ВАК, в материалах и тезисах 13 международных, 17 всероссийских и 6 региональных конференций.

Подписано в печать 27.06.2014. Формат 60 х 84 'Дб- Бумага офсетная. _Печать офсетная. Уч.-изд. л. 2,0. Тираж 120 экз. Заказ 460._

Нижегородский государственный технический университет им. P.E. Алексеева.

Типография НГТУ. Адрес университета и полиграфического предприятия: 603950, ГСП-41, г. Нижний Новгород, ул. Минина, 24.