автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Модели и алгоритм обработки данных в задачах управления экологической обстановкой среднего города

На правах рукописи

Шадрина Ольга Алексеевна

МОДЕЛИ И АЛГОРИТМ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ В ЗАДАЧАХ УПРАВЛЕНИЯ ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ ОБСТАНОВКОЙ СРЕДНЕГО ГОРОДА

Специальность 05 13 10 — Управление в социальных и экономических системах

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

иис) 1 1 18

Курск-2007

003177118

Работа выполнена в ГОУ ВПО «Курский государственный технический университет»

Научный руководитель

доктор технических наук, профессор Уразбахтин И Г

Официальные оппоненты. доктор технических наук, профессор

Сизов А С,

кандидат технических наук Тутов А А

Ведущая организация

ГОУ ВПО «Курский государственный университет»

Защита диссертации состоится 17 декабря 2007 года в 16— на заседании диссертационного совета Д 212 105 02 в Курском государственном техническом университете по адресу

305040, г Курск, ул 50 лег Октября, 94 (конференц-зал)

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Курского государственного технического университета

Автореферат разослан 16 ноября 2007 года.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 212 105 02,

кандидат технических наук

Е А. Титенко

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность темы. Принятие решений о природоохранной деятельности опирается на достоверную и полную информацию о фактическом состоянии природных и техногенных объектов, получаемую, прежде всего, путем проведения экологических мониторингов и измерений экологических параметров. Особую значимость приобретают информационно-измерительные системы экомониторинга в техногенных условиях городов и мегаполисов.

В настоящее время актуальна задача создания эффективных информационно-аналитических систем сбора и обработки данных о состоянии городской окружающей среды, предназначенных для повышения качества информирования и эффективности разработки рекомендаций по управлению состоянием объекта предметной области Данная задача включает в себя, прежде всего разработку адекватного математического аппарата Однако на современном этапе использование непосредственного расчетно-логического аппарата для прогноза состояния объектов предметной области (экосистем) выявило множество препятствий и ограничений, не позволяющих устанавливать причинно-следственные связи между параметрами негативного воздействия и состоянием экосистемы города Причиной этого являются такие свойства как эффекты запаздывания, нелинейные механизмы преобразования, недетерминированные дискретные процессы и другие причины. В данной связи возникает необходимость применения и развития вместо расчетно-логических моделей адаптивные нечеткие модели и основанные на них методы математического моделирования, что позволит своевременно принимать обоснованные решения

Решению задачи по разработке информационно-мониторинговых систем, как специфических социально-экономических систем посвящены работы В.Ф Крапивина, И И Потапова, С Л Белякова, А М Шутко, Ф.А Мкртчяна, В.В Климова, И А Данилина, К Я. Кондратьева, СВ. Косякова, зарубежных ученых П.Х. Селлерса, С.О. Лоса, Л С. Паркинсона, X X Крамера. Типовыми примерами таких информационных систем являются АСУ дорожного движения, информационно-аналитические комплексы сбора и обработки данных о водных ресурсах, оперативных центров МЧС по оценке атмосферного состояния и тд Вместе с тем основной акцент в таких информационных системах обеспечения решения сделан на автоматизации процессов сбора и хранения территориально-распределенных данных Процессы разработки рекомендаций, обеспечения решений автоматизированы в меньшей степени и возложены на экспертов без соответствующего аппарата моделирования экосостояний города В связи с этим имеет место актуальная научно-прикладная задача по разработке новых нечетких моделей и алгоритмов с учетом специфики современного города для модификации уже существующих информационных систем обработки, хранения и визуализации результатов экологического мониторинга

Как известно, транспорт оказывает существенное воздействие на состояние окружающей среды города с населением более 50 тыс человек.

Из изложенного следует, что разработка математических моделей и алгоритмов в рамках задач управления экологической обстановкой в районе автомагистралей города, на основе аппарата нечеткого моделирования и нечеткого

графового подхода является актуальной и имеет практическую ценность.

Целью диссертационной работы является сокращение времени сбора информации в задачах управления экологической обстановкой, обусловленной загрязнением транспортными средствами

Для достижения поставленной цели решаются следующие основные задачи

1 Анализ структуры автотранспортной сети среднего города и определяющих факторов воздействия на уровень загазованности на автомагистралях среднего города и прилежащей территории

2. Обоснование и разработка математической модели движения автотранспорта на автомагистралях среднего города

3. Разработка алгоритма рационального распределения районов проведения мониторинга.

4 Разработка математической модели для количественной оценки уровня опасности содержания угарного газа в виде базы нечетких правил.

5. Разработка структурно-функциональной организации системы поддержки управления экологической обстановкой города.

6. Экспериментальная проверка и оценка результатов исследований Объектом исследования являются процессы анализа и управления

экологической обстановкой в районе автомагистралей города

Предметом исследования являются методы и модели анализа и прогнозирования состояния экосистем в районе автомагистралей города

Методы и аппарат исследований. Для решения вышеуказанных задач использовались методы нечеткой логики и нечеткого моделирования теории вероятностей, математической статистики и прогнозирования, а также объектно-ориентированного программирования

Научная новизна работы заключается в том, что

1. Разработана модель движения автотранспорта по линейной части дороги, отличающаяся введением фактора нечеткости в описание динамики движения транспорта по автомагистрали, что позволяет учитывать нестабильность транспортного потока, дорожные условия, а также зависимость интенсивности движения от плотности транспортного потока

2 Разработан алгоритм формирования множеств районов проведения мониторинга, отличительной особенностью которого является направленный перебор с учетом установления границ воздействия текущей вершины графа на соседние вершины с использованием функций принадлежности ребер

3 Разработана база правил для системы нечеткого вывода по количественной оценке уровня опасности содержания угарного газа в окружающей среде на основе учета состава и количества автотранспорта, позволяющая сократить количество средств измерений

4. Синтезирована структурно-функциональная организация системы поддержки управления экологической обстановкой города, которая позволяет исключать неоднородные и нерепрезентативные выборки из дальнейшего процесса обработки за счет введения блока проверки выборок на однородность и репрезентативность, а введение в состав блока моделей алгоритма формирования

множеств центров проведения мониторинга позволяет сократить время сбора информации за счет обоснованно выделенного числа анализируемых районов Практическая ценность работы состоит в том, что ее результаты позволяют сократить временные затраты проведения экомониторинга за счет использования алгоритма формирования множеств центров проведения мониторинга, исключают неоднородные и нерепрезентативные выборки из дальнейшего процесса обработки, а также позволяют проводить оценку состояния загазованности атмосферы на перекрестках города без привлечения дополнительной измерительной аппаратуры Разработанный программный продукт СОПОГ имеет самостоятельную ценность для оценки статистических данных социально-экономических объектов

Реализация результатов исследований. Основные результаты теоретических и экспериментальных исследований, полученные в работе, были использованы в практической деятельности комитета природных ресурсов г Курска, а также внедрены в учебный процесс Курского государственного технического университета

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на международной научно-технической конференции «Системные проблемы надежности, качества, информационных и электронных технологий в инновационных проектах (Инноватика — 2006)» (г Сочи, 2006 г.); Всероссийской научно-практической конференции «Общие проблемы мониторинга природных экосистем» (г Пенза, 2007 г ), на семинарах кафедры «Информационные системы в экономике» Курск ГТУ

Получено свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2006613375 «Система определения параметров однородных генеральных совокупностей (СОПОГ)»

Положения, выносимые на защиту:

1. Нечеткая модель движения автотранспорта на автомагистралях среднего города, учитывающая нестабильный характер движения автотранспортного потока, а так же внешние условия, оказывающие влияние на это движение,

2. Алгоритм формирования множеств районов проведения мониторинга заданной территории, базирующийся на использовании направленного перебора с учетом установления границ воздействия текущей вершины графа на соседние вершины, позволяющий сократить время проведения мониторинга исследуемой области

3. Математическая модель в виде базы правил для системы нечеткого вывода по количественной оценки уровня опасности содержания угарного газа в окружающей среде на перекрестках среднего города, отличительной чертой которой является использование аппарата нечеткого моделирования и с помощью которой можно адекватно оценить ситуацию на перекрестках города,

4. Структурно-функциональная организация системы поддержки управления экологической обстановкой города, особенностью которой является введение блока первичной обработки данных мониторинга, что позволяет исключить неоднородные и нерепрезентативные выборки, а также сократить время проведения экологического мониторинга за счет обоснованно выделенного числа анализируемых районов , ,

Личный вклад автора В работах, опубликованных в соавторстве и перечисленных в конце автореферата- в [2] приведены результаты обработки мониторинга, произведенного на перекрестках центральной части г Курска (70%), в [3] приводится разработка информационной системы определения параметров однородной генеральной совокупности (СОПОГ), предназначенной для первичной обработки статистических данных (50%); в [4] приводится разработка нечеткой модели оценки загазованности окружающей среды с ее апробацией на перекрестках автотранспортной сети г Курска (70%), в [5] рассмотрены вопросы использования объектно-ориентированного программирования (ООП) для разработки современных программ и дается описание системы СОПОГ

Структура и объем диссертационной работы. Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения, списка использованной литературы (116 наименований) и 2 приложений, изложена на 141 страницах основного текста, включает 13 таблиц и 61 рисунка

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении обоснована актуальность темы, сформулированы цель и задачи работы, научная новизна и практическая ценность полученных результатов, представлены положения, выносимые на защиту

В первом разделе дается обзор и анализ работ, посвященных современному состоянию и проблемам управления в экологии, места систем мониторинга окружающей среды в структуре информационного обеспечения управлением экологического состояния современного города, а также определению факторов воздействия на уровень загазованности на автомагистралях города

Согласно проведенному анализу факторами воздействия на уровень загазованности на автомагистралях среднего города и прилежащей территории являются технические характеристики автомобиля; интенсивность, плотность и скорость движения наличие разгонов и торможений, состав транспортного потока, плотность, структура и топология дорожной сети, качество дорожного полотна и естественные условия вдоль дороги

Центры экологического мониторинга являются составной частью комитетов и департаментов природных ресурсов и охраны окружающей среды городов, областей и регионов. В задачи центров экомониторинга входят.

1. Сбор и обобщение информационно-аналитической деятельности структурных подразделений и организаций, входящих в систему министерства,

2. Мониторинг текущего экологического состояния в регионах сводится к выявлению зон, представляющих реальную и потенциальную экологическую опасность,

3 Формирование информационных ресурсов, их хранение и обеспечение иерархического доступа для выработки согласованных решений. Анализ отечественных и зарубежных литературных и электронных источников показал, что в транспортном хозяйстве еще не сформирована отраслевая система мониторинга как завершенный объект оценки воздействия на окружающую среду Поэтому в данном разделе был произведен анализ систем, которые могут быть использованы для обработки данных экологического мониторинга загазованности, обусловленной движущимся транспортом. На рисунке 1 изображена

схема типовой автоматизированной системы обработки информации при управлении экологической обстановкой.

Рсаяяавцйл],' Теявк0»ю*уитсаад10«»ы:е Интерфейс

Рис 1 Схема типовой автоматизированной системы обработки информации при управлении экологической обстановкой Также существует концепция построения системы в виде замкнутого информационного цикла мониторинга и управления состоянием природных и антропогенных объектов и их комплексов Для валидации такой концепции разработана ее имитационная модель, положенная в основу программного комплекса «Геодиалог»

Сущность предлагаемого подхода заключается в том, что состав типовой информационно-измерительной системы мониторинга объектов окружающей среды, имеющей множество терминалов первичного ввода измеряемых данных, телекоммуникационных каналов передачи данных, общего хранилища параметров объектов предметной области, подсистемы формирования отчетов, дополнительно вводится блок первичной предобработки и блок нечетких взаимодействую щих моделей

Во втором разделе произведен анализ топографии дорожной сети среднего города, выявлено, что динамика движения автотранспорта по транспортной сети города может быть рассмотрена в рамках сложной системы, не имеющей четких границ Следовательно, в виде нечеткого графа может быть задана пропускная способность дороги Для этого задается нечеткий орграф первого рода- Н -\Х,и) у которого х = {.*,}, / е / = {1,2, ,п\ — четкое множество пересечений автомагистралей (вершин), а # = {(>«„(*,,**)/(*„.**))} — нечеткое множество ребер, где х„хк еХ,

А/ (*,> хк) — значение функции возможности свободного проезда автотранспорта /% для участка дороги (ребра) (х,, хк)

Задача построения нечеткой модели пропускной способности сводится к определению функции возможности беспрепятственного проезда автомобилей через некоторый участок дороги, которая тождественна задаче определения функции принадлежности нечеткого множества

Возможность проезда автотранспорта с желаемой скоростью связана с такими факторами, как интенсивность движения которая рассматривается в зависимости от плотности автотранспортного потока л, а также поперечного сечения дороги 5, и некоторого параметра V, характеризующего оценку нечеткой ситуации на рассматриваемом участке дороги, которая не поддается или трудно поддается описанию расчетно-логическими методами К таким нечетким ситуациям могут

бьггь отнесены наличие нерегулируемого пешеходного перехода, погодные условия и пр

Рассматриваемая нечеткая модель строится из условия, что при уменьшении поперечного сечения § возможность беспрепятственного проезда уменьшается, т.е, если //,(*„%)= о,то

В качестве зависимости интенсивности движения от плотности потока выбрана макромодель Д. Кастильо, базирующаяся на экспоненциальной генерирующей функции Экспериментальные исследования этой модели показали наличие только одного критического порога для параметра Л, а также дали наиболее реалистические результаты, что находит подтверждение в научных публикациях

На рисунке 2 показана модель, определяющая зависимость интенсивности движения от плотности потока

гс

-4 /--А ч ----

Г к

< \

о а«т&м

Рис. 2. Зависимость интенсивности движения от плотности автотранспортного потока

Из данного графика видно, что после увеличения плотности до определенного критического уровня Лс интенсивность начинает снижаться, что приводит к заторам на данном участке дороги, и, как следствие, возможность проезда тоже уменьшается.

Для описания существования заторовой ситуации, возникающей при увеличении плотности автопотока на рассматриваемом участке дороги, введен дополнительный промежуточный параметр т Это некоторая точка ¡г(д,б), принадлежащая кривой на рис 2. Если Д, < Д., то плотность автопотока не оказывает влияния на возможность беспрепятственного проезда, следовательно,

Мт(х„х1,) = 1 (1)

Однако, при интенсивность движения начинает снижаться, что говорит о возникновении заторовой ситуации Если

Мх(х„х6)= тах {(//„(х1 ,хк)/{х:,хк))},то ^т{х„х,) = тт{(^1]{х„хк)1(хпхк))) (2)

При построении функции принадлежности нечеткого множества учитывается каждый из вышерассмотренных признаков, оказывающий влияние на определение функции возможности движения автотранспорта по данному участку дороги.

Построение нечеткой модели

Вычисление значений функции принадлежности нечетких множеств в работе производится методом попарного сравнения

= ",=гГЬ,,> (3)

2>/

и

где /¿'(х,,^)— функция принадлежности, задаваемая каждым экспертом, У и — результаты попарного сравнения экспертных оценок

Согласно результатам, полученным группой экспертов, рассчитывается значение средневзвешенной суммы

М {*„**)= ¿Я. /<'(*».**). (4)

где — коэффициент компетентности каждого из экспертов. Принимается Е, -1

Сделан вывод, что процедура построения нечеткой модели движения автотранспорта по улицам города должна содержать следующие этапы

1 Задаются исходные данные для множеств 5, О, Д и V Исходные данные

параметра г определяются выражениями (1) и (2), 2. Вычисляются значения функций принадлежности ц'х(х,,хк), /л'у(х,,хк), Мг(х,,хк) с помощью (3),

3 Вычисляются функции принадлежности >лх{х,,хк), уг(х„хк), ^т{х„хк) с помощью (4);

4 Формируется итоговое значение функции принадлежности ми{х1,хк) по формуле

Ри(х1>х1,) = РЛх,>хк) Рт(х,л) Ру(х„хк) (5) Новизна нечеткой модели определяется тем, что она впервые позволяет учитывать в комплексе такие факторы неопределенности, как поперечное сечение дороги, интенсивность и плотность движения, а также такие нечеткие ситуации, как наличие нерегулируемого пешеходного перехода, погодные условия, качество дорожного полотна.

В третьем разделе с целью сокращения временных и материальных затрат разработан алгоритм формирования множеств районов проведения мониторинга заданной территории, а также приведена нечеткая модель количественной оценки уровня опасности содержания угарного газа в окружающей среде на перекрестках среднего города.

Задача рационального размещения районов проведения мониторинга решена с помощью расчета районов, нечетко обслуживающих заданную территорию, представленную в виде нечеткого графа В = у которого У = \у,}, г е / = {1,2, ,и} — четкое множество исследуемых районов (вершин), а £ = (у,,ук)/(у,, л))} — нечеткое множество ребер, где у,,ук еУ, /¿¿(у,,ук) — степень обслуживания /-го района при проведении мониторинга в к-ом по таким признакам, как ландшафт, структура застройки, удаленность друг от друга и другие факторы

В работе используется метод нахождения минимальных нечетких внешне устойчивых множеств для нечеткого графа. В связи с наличием неявных скрытых возможностей и сложности вычисления был разработан алгоритм формирования множеств районов проведения мониторинга заданной территории (рис 3)

{. . I

4- .............

>1

Щ * *

Рис. 3 Алгоритм формирования множеств районов проведения мониторинга заданного района

и

Новизной алгоритма является направленный перебор с учетом установления границ воздействия текущей вершины графа на соседние вершины с использованием функций принадлежности ребер.

При разработке нечеткой модели количественной оценки уровня опасности содержания угарного газа в окружающей среде на перекрестках среднего города, опасность содержания угарного газа в атмосфере в районе транспортного перекрестка оценивалась по 5-балльной шкале. 5-балльная система оценки согласована со справочными данными по зависимости эффекта воздействия на человека от концентрации угарного газа в атмосфере Данные исследований позволяют сформулировать базу нечетких лингвистических правил, которые отражают влияние пропускной способности на величину балла опасности.

В качестве входных параметров рассматриваются 5 лингвистических переменных

• количество автомобилей, пересекающих перекресток G — «пропускная

способность»,

• процентный состав грузовых автомобилей в общем потоке автотранспортных

средств Т — «грузовики» (Truck),

• процентный состав легковых автомобилей в общем потоке автотранспортных

средств- А — «легковые автомобили» (Auto),

• процентный состав автобусов в общем потоке автотранспортных средств- В —

«автобусы» (Bus),

• длина очереди перед перекрестком- L — «зона влияния перекрестка»

В качестве выходной лингвистической переменной используется балл опасности. LD — «уровень опасности» (Level of danger).

В этом случае база нечетких лингвистических правил будет содержать 39 правил, представленных в форме структурированного текста

Правило » ЕСЛИ «Условие_п», ТО «Заключение ji»

На рисунках 4-7 показан этап задания функций принадлежности входных и выходной переменных с помощью прямых методов В связи с тем, что графики функции принадлежности для входных переменных Т, А и В имеют одинаковый вид, они объединены на рис 4

лингвистической переменной G — «Пропускная способность»

Рис 5. Графики функций принадлежности для термов входной лингвистической переменной Т — «Грузовики», А — «легковые автомобили», В — «автобусы»

Рис 6 Графики функций принадлежности для термов входной лингвистической переменной Ь — «зона влияния перекрестка»

Рис 7 Графики функций принадлежности для термов выходной лингвистической переменной Ы> — «уровень опасности» Функции принадлежности для термов входной лингвистической переменной в — «Пропускная способность» требуют дополнительной настройки, в зависимости от проведенного экологического мониторинга исследуемого района

В качестве алгоритма нечеткого вывода был выбран алгоритм Мамдани, как один из самых распространенных и апробированных Его сущность сводится к выполнению шести следующих этапов: формирование базы правил систем нечеткого вывода, фаззификация переменных, агрегирование подусловий в нечетких правилах, активизация подзаюночений в нечетких правилах, аккумуляция заключений нечетких правил, и дефаззификация выходных переменных

В четвертом разделе в рамках решения четвертой задачи данного диссертационного исследования приведены результаты разработки структурно-функциональной организации (СФО) системы поддержки управления экологической обстановкой города (рис. 8)_

А

"••а«*,.

шарошек шрт

«ш»

и

Ы

.ЗИоцип дошлтт кгямттмшр^п^угх,-.

■ ¡фдамеввввй.

яшюя нгмшхшет м завкКмр&^йстх Яфжлр .

Мол» »шсижязи

X

1

Рис 8. Структурно-функциональная организация системы поддержки управления экологической обстановкой города

Основной отличительной особенностью разработанной СФО является введение блока первичной обработки (БПО) данных, позволяющего исключать неоднородные и нерепрезентативные выборки из дальнейшей обработки при получении результатов моделирования и прогнозирования.

БПО состоит из блока проверки выборок на однородность и репрезентативность за счет определения параметров однородной генеральной совокупности и блока коррекции и объединения выборок.

Подход при создании системы определения параметров однородной генеральной совокупности (СОПОГ) основан на применении метода нормирования выборочных данных интервалом [0,1] что позволяет более наглядно представить процедуру вычисления экспериментальных значений репрезентативности.

Оценка однородной репрезентативности выборки {у, }я сводится к формированию экспериментальных значений репрезентативности (ЭЗР) и проверке сходства ЭЗР с теоретическими значениями репрезентативности (ТЗР). Проверка соответствия параметров ЭЗР генеральной совокупности (ГС) проводится при условии выполнения однородности выборки [у,.}п.

Определение параметра однородной генеральной совокупности (ргс) по выборочным данным реализуется в два этапа:

1. Устанавливается однородная репрезентативность выборки [у, }л;

2. Определяется параметр однородной генеральной совокупности (ра).

Переход ко второму этапу осуществляется при положительном результате

первого этапа, т. е. если выборка {у,}я отвечает требованиям однородной репрезентативности.

Данный метод подразумевает обработку выборок, количество элементов которых кратно четырем. Введение алгоритма формирования всех возможных комбинаций для выборок с дополнительными элементами дало возможность получения однородных и репрезентативных выборок из числа формируемых комбинаций.

Блок СОПОГ разработан на языке Java с использованием пакета JBuilderX для создания интерфейса системы. На рисунке 9 отображены результаты расчетов данных, производимых с помощью СОПОГ._

"зштг - '........""¿'-'¿'^...............lJ..............................""""''"„tki*

«^¡амамиш г - - •■ л*,к

Рис. 9. Результаты расчетов с помощью СОПОГ

Структура данных, получаемых путем проведения экологического мониторинга такова, что обусловливает использование современной реляционной базы данных (БД). Поэтому для рассматриваемой системы используется база данных MySQL.

В пятом разделе представлена экспериментальная проверка результатов диссертационной работы на примере дорожной сети г. Курска.

Для решения задачи рационального выбора районов проведения мониторинга окружающей среды территория г. Курска условно разделена на 8 районов, изображенных на рисунке 10. Нечеткий граф, В = (k,Z), соответствующий данной территории изображен на рисунке 11.

№ Рис. 10. Деление г. Курска на районы 1 — Волокно, 2 — Северо-Запад, 3 — Казацкая, 4 — Центр города, 5 — Ямская, 6 — Мурыновка, 7 — Стрелецкая, 8 — Ламоново.

Величина fi,{yt,y/) определяется с помощью проведения экспертной оценки. Далее определяются все минимальные нечеткие внешние устойчивые множества графа В:

ф т = О, v 0,5/J; v 0,3 р, v 0,8ра )л л (pj v 0.5 р t v р j v 0,6 р с V р 1 v 0,7 р8)л л (р, v р, v 0,7 р, v 0,5 ps v 0,7 ри v 0,8 р , )л я (pi V 0.7 р, V 0.2р, V 0.5*,)л А {р, V 0,2 pt V 0,5 р, V />,)л л (it v 0,7i>, vfl.Si, v р s v 0,6 р i v р,)А л v 0,5 [ v V 0,8 р з v v 0,6/>я)л л (р, v 0.8/>, v 0,7 /? 3 v 0,6 р7 )

Формирование множеств районов проведения мониторинга с заданной степенью обслуживания производится с помощью алгоритма, представленного на рисунке 2.

В таблице 1 приведены результаты определения районов проведения мониторинга с заданной степенью обслуживания.

Таблица 1.

Результаты определения районов проведения мониторинга

Районы проведения мониторинга Степень обслуживания

Р1РЗ.Р1Р6,Р2РЗ. Р2Рб - РЗР7, РбР7,р2р8 0.5

P4P6P8 0.7

Р2Р4Р5РВ ., Р2Р4Р6Р8 0.8

PlP2P4PiSP8 • Р1РзР4РбРв 1

Из таблицы 1 следует, что вместо временных и аппаратных затрат на мониторинг по всем вершинам города выполняется обоснованное сокращение до минимального внешне устойчивого множества графа с заданной степенью обслуживания.

В таблице 2 приведены результаты мониторинга, проведенного на

Рис. 11. Нечеткий граф, соответствующий делению г. Курска на районы

перекрестках г. Курска.

На основании проведенных исследований построена корреляционная зависимость содержания угарного газа от интенсивности движения.

На рисунке 12 показана зависимость содержания оксида углерода в окружающей среде от интенсивности движения. Номера точек на графике соответствуют порядковому номеру перекрестка в таблице 2.

Таблица 2

Результаты исследований на содержание СО в атмосферном воздухе и

интенсивности движения, проведенных на перекрестках г. Курска

К1в Место забора пробы (перекресток) Средняя величина СО . мг/мЭ Интен сивн□сть © , авт/ч

1 ул. К. Маркса - ул. Красный Октябрь 9.97 31 ОЭ

2 ул. К. Маокса - ул.Ломакина 6.2 2160

Э ул. К. Маркса - ул. Школьная 5.2 1400

4 ул. Дзержинского - ул. Добролюбове "5.41 •♦620

5 ул. Краен ой Армии - ул. Добролюбова 5 .Б 7 2440

6 ул. Дзержинского - ул. /К. Невского е.э 3100

7 ул. Красной армии - ул. А. Невского Б.а 1970

а ул. Ленина - ул Кирова 4.9 2050

ул. Радищев» - ул . Кирова 1320

•ш ул. Димитрова - ул Садовая Э.БО '740

ул Радищева - ул. Садовая £.50 1640

л-2 ул. Ленина - ул. Садовая 7.1Б 56ЭО

'13 ул Г орького - ул. Мирная 1 .1 1 300

14 Пл Пере кал ь ского Ь .32 2вба

Рис. 12. График зависимости концентрации СО от интенсивности движения

В соответствие с графиком корреляции уравнение зависимости имеет вид:

ССо = А + Вв

где: Ссо — концентрация СО в атмосфере; А =1.0545826; В =0.0023731401. Я2 = 0,907 — величина достоверности аппроксимации.

В соответствии с полученными результатами производится настройка термов входной переменной в — «Пропускная способность» (рисунок 13)

* хр ргз рм ро

переменной в — «Пропускная способность» На рисунке 14 представлен результат нечеткого вывода в зависимости от значений входных переменных.

На рисунке 15 изображена поверхность нечеткого вывода зависимости выходной переменной «уровень опасности» от входных «интенсивность движения»

и «зона влияния перекрестка» для разработанной нечеткой модели.

О - Э4Яв+ООЭ А- 79 т - 6 В -15 1_-О.Э5 1.0-0.749

Рис. 14. Правила нечеткого вывода для нечеткой модели и визуализация

результатов

9 3 2

3 к 10

Рис. 15. Поверхность нечеткого вывода зависимости выходной переменной «уровень опасности» от входных — «интенсивность движения» и «зона влияния перекрестка»

Наконец с помощью проведенного эксперимента было показано, что применение блока СОПОГ на практике дает возможность значительно сократить время, затрачиваемое на сбор информации для определения интенсивности движения автотранспорта за счет перехода от непрерывного наблюдения к дискретному и проверке на однородность и репрезентативность получаемых выборок.

Предлагаемый способ определения интенсивности движения отличается от общепринятого тем, что каждый час проведения наблюдения разбивается на 4 равных временных промежутка и подсчет автотранспортных средств ведется в течение пяти минут. Полученная выборка проверяется на однородную репрезентативность. Экспериментальная интенсивность движения определяется по формуле:

4

1>, С = ——х12, 4

где у>—элементы выборки.

Из проведенных наблюдений следует, что наиболее приемлемой частотой проведения замеров является 4 — 5 замеров в час. За 5 минут реализуется 3 — 5 циклов светофора, и приблизительно каждый час может изменяться интенсивность движения транспорта.

На рисунке 16 показан результат экспериментальной проверки предлагаемого способа определения интенсивности движения автотранспорта.

Рис. 16. Результат экспериментальной проверки предлагаемого способа

определения интенсивности движения автотранспорта Экспериментально доказано, что такой способ сокращает временные затраты на проведение наблюдения в три раза, а погрешность не превышает 2%.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Разработана математическая модель движения автотранспорта на автомагистралях среднего города, особенностью которой является описание динамики движения транспорта по автомагистрали с учетом фактора нечеткости, что позволяет учитывать нестабильность транспортного потока, дорожные условия, а также зависимость интенсивности движения от плотности транспортного потока.

2. Разработана база правил для системы нечеткого вывода по количественной оценке уровня опасности содержания угарного газа окружающей атмосферы на основе учета состава и количества автотранспорта, которая позволяет оценить ситуацию на автотранспортных узлах и сократить количество средств измерений.

3. Разработан алгоритм формирования множества районов проведения мониторинга заданной территории, основанный на определении центров, обслуживающих заданную область с помощью нечетких графов. Новизна алгоритма заключается в направленном переборе с учетом установления границ воздействия текущей вершины графа на соседние вершины с использованием функций принадлежности ребер.

4. Синтезирована структурно-функциональная организация информационной поддержки управления экологической обстановкой города, содержащая блок первичной обработки, реализующий метод нормирования выборочных данных и позволяющий исключать неоднородные и нерепрезентативные выборки из дальнейшей обработки.

5. Использование результатов диссертационной работы позволило сократить время проведения сбора информации об экологическом состоянии за счет использования алгоритма формирования множеств районов проведения экомониторинга заданной области, позволяющего сократить их число. Кроме того, время, затрачиваемое на проведение сбора данных для определения интенсивности движения, окружающей среды сокращается в 3 раза, за счет применения блока СОПОГ синтезированной структурно-функциональной организации.

Основное содержание диссертации изложено в следующих работах: публикации в изданиях, рекомендованных ВАК министерства образования и науки РФ:

1 Шадрина, О А Информационная система определения параметров однородной генеральной совокупности для первичной обработки статистических данных в ГИС-системах [Текст] / О А. Шадрина // Телекоммуникации 2007. №7 С 26-31

Статьи и материалы конференций:

2. Петридис, A.B. Выбросы угарного газа в атмосферу города Курска автомобильным транспортом [Текст] / А В. Петридис, О А Шадрина, Б А Семенихин, [и др ]//Известия Курского государственного технического университета 2006. Xsl (16). С 67-70.

3 Уразбахтин, И Г Первичная обработка данных экологического мониторинга с помощью информационной системы «СОПОГ» [Текст] /ИГ Уразбахтин, О А Шадрина, Ф Фрейре // Системные проблемы надежности, качества, информационных и электронных технологий в инновационных проектах (Инноватика — 2006) материалы междунар конф и Рос науч шк Ч 3. М. Радио и связь, 2006 Том 2 С 93-98

4 Уразбахтин, И Г. Нечеткая модель оценки окружающей среды на перекрестках автотранспортной сети г Курска [Текст] /ИГ Уразбахтин, О А Шадрина, Ф. Фрейре // Известия Курского государственного технического университета. 2007, №1 (18). С 56-59.

5 Уразбахтин, И Г. Использование объектно-ориетированного программирования при создании информационной системы определения параметров однородных генеральных совокупностей [Текст] /ИГ Уразбахтин, О А Шадрина, Ф Фрейре // Известия Курского государственного технического университета 2007, №2 (19). С 45-47.

6 Шадрина, О.А Использование нечеткой логики для построения модели оценки содержания угарного газа в районе перекрестков автотранспортной сети [Текст] / О А Шадрина // Общие проблемы мониторинга природных экосистем, материалы всероссийской научно-практической конференции Пенза, 2007 Ч 2 С 168-171.

7 Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №2006613375, Российская Федерация Система определения параметров однородных генеральных совокупностей (СОПОГ) [Текст] / О А Шадрина №2006612568, заявл. 26 07 2 истрир 26 09 2006.

Подписано в печать А /V ОУ Формат 60x84 1/16

Печ л 1,0 Тираж 100 экз. Заказа Курский государственный технический университет Издательско-полиграфический центр Курского государственного технического университета 305040 Курск, ул 50 лет Октября, 94

Соискатель

Шадрина О А

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ВОПРОСА СОЗДАНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ МОНИТОРИНГА ЗАГАЗОВАННОСТИ, ОБУСЛОВЛЕННОЙ ДВИЖУЩИМСЯ ТРАНСПОРТОМ.

1.1. Задачи и функции экологического мониторинга на современном этапе

1.2. Системы мониторинга окружающей среды в структуре информационного обеспечения управлением экологического состояния современного города.

1.3. Системы экологического мониторинга.

1.4. Геоинформационные мониторинговые системы.

1.5. Экологические проблемы среднего города.

1.6. Выводы.

2. ОБОСНОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ДВИЖЕНИЯ ТРАНСПОРТА НА АВТОМАГИСТРАЛЯХ СРЕДНЕГО ГОРОДА.

2.1. Обоснование выбора метода моделирования.

2.2. Анализ топологии дорожной сети среднего города.

2.3. Нечеткая модель движения автотранспорта по линейной части дороги.

2.4. Выводы.

3. АНАЛИЗ ФАКТОРОВ, ОПРЕДЕЛЯЮЩИХ ВОЗДЕЙСТВИЕ НА ОКРУЖАЮЩУЮ СРЕДУ И РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ ДЛЯ

КОЛИЧЕСТВЕННОЙ ОЦЕНКИ УРОВНЯ ОПАСНОСТИ СОДЕРЖАНИЯ

УГАРНОГО ГАЗА В ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЕ СРЕДНЕГО ГОРОДА.

3.1. Анализ внешних факторов, определяющих воздействие на окружающую среду.

3.2. Размещение центров проведения мониторинга заданного района. 45 3.3. Разработка нечеткой модели количественной оценки уровня опасности содержания угарного газа в окружающей среде на перекрестках среднего города.

3.3.1. Содержательная постановка задачи.

3.3.2. Алгоритм нечеткого вывода.

3.3.3. Построение базы нечетких лингвистических правил.

3.3.4. Фаззификация лингвистических переменных.

3.3.5. Агрегирование.

3.3.6. Активизация.

3.3.7. Аккумуляция.

3.3.8. Дефаззификация выходной лингвистической переменной.

3.3.9. Разработка нечеткой модели в системе MATLAB.

3.3.10. Алгоритм реализации нечеткой модели оценки уровня опасности содержания угарного газа в окружающей среде на перекрестках среднего города.

3.4. Выводы.

4. РАЗРАБОТКА СРЕДСТВ ОБРАБОТКИ И ХРАНЕНИЯ ДАННЫХ ЭКОЛОГИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА.

4.1. Содержательная постановка задачи.

4.2. Определение репрезентативности выборки.

4.3. Определение параметра однородной генеральной совокупности.

4.4. Использование графического языка UML при создании информационной системы определения параметров однородных генеральных совокупностей.

4.5. Использование объектно-ориентированного программирования при создании информационной системы определения параметров однородных генеральных совокупностей.

4.6. Интерфейс информационной системы определения параметров однородных генеральных совокупностей.

4.7. Разработка базы данных системы СОПОГ.

4.8. Использование системы СОПОГ при обработке результатов мониторинга.

4.9. Результаты обработки данных.

4.10. Выводы.

5. РЕАЛИЗАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ. 102 НА ПРИМЕРЕ ДОРОЖНОЙ СЕТИ Г. КУРСКА.

5.1. Разработка рекомендаций по размещению центров проведения мониторинга окружающей среды на примере г. Курска.

5.2. Мониторинг состояния окружающей среды и пропускной способности перекрестков автотранспортной сети центральной части г. Курска.

5.2.1. Содержательная постановка задачи по проведению мониторинга

5.2.2. Определение интенсивности движения автомобильного транспорта на характерных перекрестках.

5.2.3. Определения содержания оксида углерода в атмосферном воздухе в районе исследуемых перекрестков.

5.3. Реализация нечеткой модели оценки уровня опасности содержания угарного газа в окружающей среде на примере центральной части г. Курска.

5.4. Выводы.

Актуальность темы. Принятие решений о природоохранной деятельности, опирается на достоверную и полную информацию о фактическом состоянии природных и техногенных объектов, получаемую, прежде всего, путем проведения экологических мониторингов и измерений экологических параметров. Особую значимость приобретают информационно-измерительные системы экомониторинга в техногенных условиях городов и мегаполисов.

В настоящее время актуальна задача создания эффективных информационно-аналитических систем сбора и обработки данных о состоянии городской окружающей среды, предназначенных для повышения качества информирования и эффективности разработки рекомендаций по управлению состоянием объекта предметной области. Данная задача включает в себя, прежде всего разработку адекватного математического аппарата. При этом на современном этапе, использование непосредственного расчетно-логического аппарата для прогноза состояния объектов предметной области (экосистем) выявило множество препятствий и ограничений, не позволяющих устанавливать причинно-следственные связи между параметрами негативного воздействия и состоянием экосистемы города. Причиной этого являются такие свойства как эффекты запаздывания, нелинейные механизмы преобразования, недетерминированные дискретные процессы и другие причины. В связи с этим возникает необходимость применения и развития вместо расчетно-логических моделей адаптивные нечеткие модели и основанные на них методы математического моделирования, что позволит своевременно принимать обоснованные решения.

Решению задачи по разработке информационно-мониторинговых систем, как специфических социально-экономических систем, посвящены работы В.Ф. Крапивина, И.И. Потапова, C.J1. Белякова, A.M. Шутко, Ф.А.

Мкртчяна, В.В. Климова, И.А. Данилина, К.Я. Кондратьева, С.В. Косякова, зарубежных ученых П.Х. Селлерса, С.О. Jloca, JI.C. Паркинсона, Х.Х. Крамера. Типовыми примерами таких информационных систем являются АСУ дорожного движения, информационно-аналитические комплексы сбора и обработки данных о водных ресурсах, оперативных центров МЧС по оценке атмосферного состояния и т.д. Вместе с тем основной акцент в таких информационных системах обеспечения решения сделан на автоматизации процессов сбора и хранения территориально-распределенных данных. Процессы разработки рекомендаций, обеспечения решений автоматизированы в меньшей степени и возложены на экспертов без соответствующего аппарата моделирования экосостояний города. В связи с этим имеет место актуальная научно-прикладная задача по разработке новых нечетких моделей и алгоритмов с учетом специфики современного города для модификации уже существующих информационных систем обработки, хранения и визуализации результатов экологического мониторинга.

Как известно, транспорт оказывает существенное воздействие на состояние окружающей среды города с населением более 50 тыс. человек.

Из изложенного следует, что разработка математических моделей и алгоритмов в рамках задач управления экологической обстановкой в районе автомагистралей города, на основе аппарата нечеткого моделирования и нечеткого графового подхода, является актуальной и имеет практическую ценность.

Целью диссертационной работы является сокращение времени сбора информации в задачах управления экологической обстановкой, обусловленной загрязнением транспортными средствами.

Для достижения поставленной цели решаются следующие основные задачи:

1. Анализ структуры автотранспортной сети среднего города и определяющих факторов воздействия на уровень загазованности на автомагистралях среднего города и прилежащей территории.

2. Обоснование и разработка математической модели движения автотранспорта на автомагистралях среднего города.

3. Разработка алгоритма рационального распределения районов проведения мониторинга.

4. Разработка математической модели для количественной оценки уровня опасности содержания угарного газа в виде базы нечетких правил.

5. Разработка структурно-функциональной организации системы под держки управления экологической обстановкой города.

6. Экспериментальная проверка и оценка результатов исследований. Объектом исследования являются процессы анализа и управления экологической обстановкой в районе автомагистралей города.

Предметом исследования являются методы и модели анализа и прогнозирования состояния экосистем в районе автомагистралей города.

Методы и аппарат исследований. Для решения вышеуказанных задач использовались методы нечеткой логики и нечеткого моделирования теории вероятности, математической статистики, и прогнозирования, а также объектно-ориентированного программирования.

Научная новизна работы заключается в том, что

1. Разработана модель движения автотранспорта по линейной части дороги, отличающаяся введением фактора нечеткости в описание динамики движения транспорта по автомагистрали, что позволяет учитывать нестабильность транспортного потока, дорожные условия, а также зависимость интенсивности движения от плотности транспортного потока.

2. Разработан алгоритм формирования множеств районов проведения мониторинга, отличительной особенностью которого является направленный перебор с учетом установления границ воздействия текущей вершины графа на соседние вершины с использованием функций принадлежности ребер.

3. Разработана база правил для системы нечеткого вывода по количественной оценке уровня опасности содержания угарного газа в окружающей среде на основе учета состава и количества автотранспорта, позволяющая сократить количество средств измерений.

4. Синтезирована структурно-функциональная организация системы поддержки управления экологической обстановкой города, которая позволяет исключать неоднородные и нерепрезентативные выборки из дальнейшего процесса обработки за счет введения блока проверки выборок на однородность и репрезентативность, а введение в состав блока моделей алгоритма формирования множеств центров проведения мониторинга, позволяет сократить время сбора информации за счет обоснованно выделенного числа анализируемых районов. Практическая ценность работы состоит в том, что ее результаты позволяют сократить временные затраты проведения экомониторинга за счет использования алгоритма формирования множеств центров проведения мониторинга, исключают неоднородные и нерепрезентативные выборки из дальнейшего процесса обработки, а также позволяют проводить оценку состояния загазованности атмосферы на перекрестках города без привлечения дополнительной измерительной аппаратуры. Разработанный программный продукт СОПОГ имеет самостоятельную ценность для оценки статистических данных социально-экономических объектов.

Реализация результатов исследований. Основные результаты теоретических и экспериментальных исследований полученные в работе были использованы в практической деятельности комитета природных ресурсов г. Курска, а также внедрены в учебный процесс Курского государственного технического университета. Апробация работы.

Основные результаты работы докладывались и обсуждались на международной научно-технической конференции «Системные проблемы надежности, качества, информационных и электронных технологий в инновационных проектах (Инноватика — 2006)» (г. Сочи, 2006г.); Всероссийской научно-практической конференции «Общие проблемы мониторинга природных экосистем» (г. Пенза, 2007г.); на семинарах кафедры «Информационные системы в экономике» Курск ГТУ.

Получено свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №2006613375 «Система определения параметров однородных генеральных совокупностей (СОПОГ)». Положения, выносимые на защиту:

1. Нечеткая модель движения автотранспорта на автомагистралях среднего города, учитывающая нестабильный характер движения автотранспортного потока, а так же внешние условия, оказывающие влияние на это движение;

2. Алгоритм формирования множеств районов проведения мониторинга заданной территории, базирующийся на использовании направленного перебора с учетом установления границ воздействия текущей вершины графа на соседние вершины, позволяющий сократить время проведения мониторинга исследуемой области.

3. Математическая модель, в виде базы правил для системы нечеткого вывода по количественной оценки уровня опасности содержания угарного газа в окружающей среде на перекрестках среднего города, отличительной чертой которой является использование аппарата нечеткого моделирования и с помощью которой можно адекватно оценить ситуацию на перекрестках города;

4. Структурно-функциональная организация системы поддержки управления экологической обстановкой города, особенностью которой является введение блока первичной обработки данных мониторинга, что позволяет исключить неоднородные и нерепрезентативные выборки, а также сократить время проведения экологического мониторинга за счет обоснованно выделенного числа анализируемых районов.

Личный вклад автора.

В работах опубликованных в соавторстве, и перечисленных в конце автореферата: в [2] приведены результаты обработки мониторинга, произведенного на перекрестках центральной части г.Курска (70%); в [3] приводится разработка информационной системы определения параметров однородной генеральной совокупности (СОПОГ), предназначенной для первичной обработки статистических данных (50%); в [4] приводится разработка нечеткой модели оценки загазованности окружающей среды с ее апробацией на перекрестках автотранспортной сети г. Курска (70%); в [5] рассмотрены вопросы использования объектно-ориентированного программирования (ООП) для разработки современных программ и дается описание системы СОПОГ.

Структура и объем диссертационной работы. Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения, списка использованной литературы (116 наименований) и 2 приложений, изложена на 141 странице основного текста, включает 13 таблиц и 61 рисунок.

5.4. Вы воды

1. Анализ дорожной сети г. Курска показал, что основные магистрали не обеспечивают современный транспортный трафик, что приводит к очередям и более высокой плотности, а, следовательно, и интенсивности дорожного движения;

2. Проведенный мониторинг выбросов автомобильным транспортом угарного газа в атмосферу на центральных улицах г. Курска показал, что загазованность угарным газом не превышает средних показателей по стране и характеризует загрязнение этим веществом как низкое, однако, наблюдается устойчивая тенденция к ухудшению;

3. Экспериментальные исследования, проведенные в г. Курске, являющемся типовым представителем средних городов РФ, показали достаточно удовлетворительное совпадение теоретических и экспериментальных результатов при оценке загазованности угарным газом на автомагистралях города.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Разработана математическая модель движения автотранспорта на автомагистралях среднего города, особенностью которой является описание динамики движения транспорта по автомагистрали с учетом фактора нечеткости, что позволяет учитывать нестабильность транспортного потока, дорожные условия, а также зависимость интенсивности движения от плотности транспортного потока.

2. Разработана база правил для системы нечеткого вывода по количественной оценке уровня опасности содержания угарного газа окружающей атмосферы на основе учета состава и количества автотранспорта, которая позволяет оценить ситуацию на автотранспортных узлах и сократить количество средств измерений.

3. Разработан алгоритм формирования множества районов проведения мониторинга заданной территории, основанный на определении центров, обслуживающих заданную область с помощью нечетких графов. Новизна алгоритма заключается в направленном переборе с учетом установления границ воздействия текущей вершины графа на соседние вершины с использованием функций принадлежности ребер.

4. Синтезирована структурно-функциональная организация информационной поддержки управления экологической обстановкой города, содержащая блок первичной обработки, реализующий метод нормирования выборочных данных и позволяющий исключать неоднородные и нерепрезентативные выборки из дальнейшей обработки.

5. Использование результатов диссертационной работы позволило сократить время проведения сбора информации об экологическом состоянии за счет использования алгоритма формирования множеств районов проведения экомониторинга заданной области, позволяющего сократить их число. Кроме того, время, затрачиваемое на проведение сбора данных для определения интенсивности движения, окружающей среды сокращается в 3 раза, за счет применения блока СОПОГ синтезированной структурно-функциональной организации.

1. Агроэкологические проблемы современности (материалы международной научно-практической конференции, 6-8 июня, 2001г., г. Курск). Курск: изд-во КГСХА, 2001.-140 с.

2. Акимова Т.А., Кузьмин А.П., Хаскин В.В. Экология. Природа— Человек—Техника: Учеб. для вузов.— М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001.

3. Акимова Т.А., ХаскинВ.В. Экология. Человек — Экономика — Биота — Среда: Учеб. для вузов. — 2-е изд., перераб. И доп. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001.

4. Ананичева М. Экологическая политика и экологическое движение./ Евразия: экологический мониторинг. 1996. №1(32).

5. Армонд Н.А., Крапивин В.Ф., Шутко A.M. ГИМС технология как новый подход к информационному обеспечиванию исследования природной среды// Проблемы окружающей среды и природных ресурсов. 1997. №3.

6. Арский Ю.М., Потапов И.И., Крапивин В.Ф. Экоинформатика и водные ресурсы// Экономические системы и приборы. 2003. №12.

7. Бантер Б.М., Егоров В.В., Природные и информационные циклы в экологическом моделировании и дистанционном зондировании. Концепции и принципы выбора объектов мониторинга// Исследование Земли из космоса. 1993. №6.

8. Бантер Б.М., Егоров В.В., Каурова И.Э., Козин М. Б. Изоморфизм природных циклов мониторинга: применение в компьютерном моделировании// Исследование Земли из космоса. 1994. №1.

9. Баранов Ю.Б., Берлянт A.M., Капралов Е.Г., Кошкарев А.В., Серапинас Б.Б., Филиппов Ю.А. Геоинформатика. Толковый словарь основных терминов. М.: ГИС Ассоциация. 1999. 204 с.

10. Беляков C.JI. Нечеткие знания и вывод в геоинформационной системе// Информационные технологии. 2001. №12.

11. Берлянт A.M. Геоинформационное картографирование. М.: 1997. 64с.

12. Н.Берлянт A.M. Геоиконика. М. 1996.

13. Берштейн JI.C., Боженюк А.В. Нечеткие графы и гиперграфы. — М.: Научный мир, 2005.

14. Большаков В.Н. Экологическое прогнозирование. — М.: Знание, 1983. (Новое в жизни науки, техники. Сер. «Биология»; №5).

15. П.Брайловский Н.О., Грановский Б.И. Моделирование транспортных систем/М.: Транспорт, 1978.

16. Бугаевский JI.M., Цветков В.Я. Геоинформационные системы: Учеб. пос. М.: 2000. 222 с.

17. Веденин JI.A., Егоров В.В., Шаповалов Д.А. Моделирование процедур мониторинга и управления экологическими процессами: программный комплекс «Геодиалог»// Экологические системы и приборы. 2004. №5.

18. Веселовский А.В., Кузьмина Д.А. Экономические аспекты рационального природопользования и мониторинга окружающей среды (на примере Московской области)// Экологические системы и приборы. 2003. №9.

19. Веселовский А.В., Храмов А. А. Построение и функции автоматизированной системы экологического мониторинга территории областного уровня// Экологические системы и приборы. 2003. №7.

20. Global Positioning System/ White House Press Release. May 1, 2000. Houston, Texas.

21. Глобальная сеть мониторинга. По материалам Европейской компании НПО «Эко-Форум»/ Экология и жизнь, 2002. с. 23.

22. Головатов А.В., Ярыгин Г.А. Фоновый экомониторинг Ставропольского участка газопровода «Россия Турция»// Экологические системы и приборы. 2001. №10.

23. Gopal Dommety, Raj Jain. Potential Networking Applications of Global Positioning Systems (GPS)/ Department of Computed and Information Science The Ohio State University Columbus, ОН432Ю-1277. Contact: Jain@ACM.Orq. September 1998.

24. Горелов A.A. Социальная экология — M.: Московский лицей, 2002 408 с.

25. ГОСТ Р 50828-95. Геоинформационное картографирование. Пространственные данные, цифровые и ЭК. Общие требования.

26. Григорьев А.А., Кондратьев К.Я. Экодинамика и геополитика. Экологические катастрофы: т.2. СПб.: Изд. Санкт-Петербургского Госуниверситета. 2001.

27. Грузинов B.C. Разработка технологии геоинформационного картографирования по материалам космических фотосъемок // Автореферат диссертации на соискание ученой степени канд. техн. Наук. МИИГАиК. М.: 1999.

28. Данилин И.А., Косяков С.В., Крушинин А.А. Реализация систем коллективного редактирования геометрических моделей в ГИС и САПР// Информационные технологии. 2004. №4.

29. Del Castilio J.M., Benitez F.G. On the functional form of the speed-density relationship — I: General theory. «Trasp. Res.». 1995, vol 29B, №5.

30. Деменков Н.П., Матвеев B.A. Нечеткие системы экологического мониторинга и управления // Экологические системы и приборы. 2003. №11.машиностроении. 2002. №1.

31. Джефферс Дж. Введение в системный анализ: применение к экологии: Пер. с англ.- М.: Мир, 1981.

32. Доклад об использовании природных ресурсов и состоянии окружающей среды Курской области в 2001 году. Курск.: Курские ведомости, 2002 г.

33. Доклад об использовании природных ресурсов и состоянии окружающей среды Курской области в 2002 году. Курск.: Курские ведомости, 2003 г.

34. Доклад об использовании природных ресурсов и состоянии окружающей среды Курской области в 2003 году. Курск.: Курские ведомости, 2004 г.

35. Дрейзин В.Э. Типизация задач и методы анализа и поддержки принятия решений в геоинформационных автоматизированных системах управления// Информационные технологии. 2003. №3.

36. Журкин И.Г., Интеграционная модель представления линейных пространственных данных// Информационные технологии. 2003. №6.

37. Журкин И.Г. Выбор критерия и пространственных свойств для оценки эффективных инструментально-программных средств ГИС// Информационные технологии. 1999. №3.

38. Журкин И.Г. Концепция построения эколого-технической информационной системы // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. 1992. №2.

39. Журкин И.Г., Сюй Сюемин. Метод оценки функциональных и эксплуатационных возможностей геоинформационных систем // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. 1999. №3.

40. Заде JI. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. — М.: Мир, 1976.44.3ыков А.А. Теория конечных графов. — Новосибирск: Наука, 1969.

41. Израэль Ю.А. Гидрометеорология и контроль состояния природной среды// Проблемы современной гидрометеорологии. J1. 1977 - с.230.

42. Инженерная экология и экологический менеджмент/ М.В.Буторина, П.В.Воробьев, А.П.Дмитриева и др.: Под ред. Н.И.Иванова, И.М.Фадина.— М.: Логос, 2002.

43. Introduction to the Global Positioning System for GIS and TRAVERSE/ Corvallis Microtechnology Inc. 413 S.W. Jefferson Avenue Corvallis, OR 97333. June 1996.

44. Кабанова P.B., Кудинова M.P. Соколовский М.Б. География Курской области: Учеб. пособие для школ Курской области. Курск: Издательство КГПУ, г. Курск, 1997. 112с.

45. Климов В.В., Крапивин В.Ф., Мкртчян Ф.А., Ничипор А.Е. Методы классификации и качественной интерпретации данных дистанционного мониторинга окружающей среды// Экологические системы и приборы. 2002. №3.

46. Ковальчук А.К., Шатуйра С. В., Богомолов А.Ю. Создание и использование ГИС-проектов для средних школ: Учеб. пос. по курсу Геоинформатика. М.: Радио и связь. 1999. 64с.

47. Колесников В.Н., Монаков Ю.М., Мыценко А.В., Прощаев С.Н. Оценка точности построения аналитической фототриаегуляции // Информационные технологии. 2003. №12.

48. M.Collins, K.Terhune. A model solution for tracking pollution //Chemical Engineering, Vol.101,1994, № 6.

49. Колодкин B.M. Принципы проектирования системы экологического мониторинга // Экологические системы и приборы. 2003. №7.

50. Коломоец В.Н. Организация территориально производственной системы экологического мониторинга Астраханской области// Экологические системы и приборы. 2002. №7.

51. Колтыпин С., Петрулевич А. Автоматизированные системы экологического мониторинга: интегрированный подход // СТА. 1997. №1.

52. Кондратьев К.Я., Буй К.Н., Нгуен К.Ф., Крапивин В.Ф. Экоинформатика и проблемы окружающей среды. Матер. V- го международного симп. «Проблемы экоинформатики». М., 2002.

53. Кондратьев К.Я., Донченко В.К. Экодинамика и геополитика. Глобальные проблемы. Т.1. СПб.: РФФИ, 1999.

54. Кондратьев К.Я., Крапивин В.Ф., Пшенин Е.С. Концепция регионального геоинформационного мониторинга// Исследование Земли из Космоса. 2000. №6.

55. Коновалова Н.В., Капралов Е.Г. Введение в ГИС: Учеб. пос. Изд. 2-е. М.-1997 155с.

56. Коробкин В.И., Передельский JI.B. Экология. Ростов н/Д: изд-во «Феликс», 2001.

57. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. М., Радио и связь, 1982.

58. Кошкарев А.В., Тикунов B.C. Геоинформатика / Под ред. Лисицкого. М.: Картогеоцентр Геоиздат. 1993.213с.

59. Крапивин В.Ф., Шутко A.M., Чухланцев А.А., Потапов И.И. Информационные системы экологического мониторинга// Экологические системы и приборы. 2004. №4.

60. Крапивин В.Ф., Петриченко Н.С., Потапов И.И. Экспертная система для интеграции глобальных баз данных на основе ГИМС -технологии// // Экологические системы и приборы. 2003. №4.

61. Крапивин В.Ф., Маренкин Д.С. Коэволюция человека и природы// Проблемы окружающей среды и природных ресурсов. 1999. №1.

62. Крапивин В.Ф., Потапов И.И. Развитие методов экоинформатики// Экологические системы и приборы. 2003. №2.

63. Крапивин В.Ф. Проблемы мониторинга М.:3нание, 1991—64с.— (Новое в жизни, науке, технике. Сер. «Физика»; №1).

64. Крапивин В.Ф., Пшенин Е.С. Концепция регионального экологического мониторинга// Экологические системы и приборы. 2001. №8.

65. Крапивин В.Ф., Шутко A.M., Иванов Д.С. Новая технология синтеза систем мониторинга окружающей среды// Проблемы окружающей среды и природных ресурсов. 2002. №4.

66. А.В.Кулик. Линейный порядок в Природе и в жизни человека// Экология и жизнь. 2004. №3(38)'. c.l 1.

67. Лапин В.Л. Мартинсен А.Г. Попов В.М. Основы экологических знаний инженера : Учебное пособие. М.: Экология, 1996.

68. Лебедев В.В., Бруни И.Е. и др. Основы создания экологических ГИС водохранилищ по материалам аэрокосмических съемок// Экологические системы и приборы. 2000. №12.

69. Леоненков А. В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fazzyTECH. — СПб.: БХВ-Петербург, 2005.

70. Лосев А.В., Проводкин Г.Г. Социальная экология: учеб. пособие для вузов / Под. ред. В.И. Жукова. — М.: Гуманит. изд. центр ВЛАДОС, 1998 —312 с.

71. Луканин В.Н. Трофименко Ю.В. Промышленно-транспортная экология: Учеб. для вузов / Под ред. В.Н. Луканина. — М.: Высш. шк., 2001.

72. Лурье И.К. Географические информационные системы для высшей школы «Геоинформатика и образование». Вторая всероссийская конференция. М.:1998.

73. Мазур И.И., Молдаванов О.И., Шимов В.Н., Инженерная экология. Общий курс: В А 2-х т. Т.1. Теологические основы инженерной экологии: Учеб. пособие для втузов/ Под ред. И.И.Мазура.— М.: Высш. шк., 1996.

74. Майстренко В.Н., Хамитов Р.З., Будников Г.К. Экологический мониторинг супертоксикантов. — М.: Химия, 1996.

75. Марков Ю.Г. Социальная экология. Взаимодействие общества и природы: учеб. пособие. — 2-е изд. испр. и доп. — Новосибирск: Сиб. унив. изд-во, 2004. — 544 с.

76. Мартыненко А.И., Бугаевский Ю.Л., Шибалов С.Н., Фадеев В.А. Основы ГИС: теория и практика. WINGIS руководство пользователя. Изд. 2-е. М.: 1995. Изд-во Инженерная экология. 232 с.

77. Маслов Н.В. Градостроительная экология: Учеб. пособие для строит, вузов/Под ред. М.С.Шумилова.— М.: Высш. шк., 2002.

78. Мещерин И.В. Использование геоинформационных технологий для экологического мониторинга морских участков магистральных газопроводов на примере проекта «Голубой поток»// Экологические системы и приборы. 2001. №12.

79. Ю.Морзеев. Зачем компьютеру зрение. 4.4. Зрение разной глубины// Компьютер пресс. 2003. №1. с. 141.

80. Муха Д.В. и др. Экология Центрального Черноземья: Учебное пособие. Курск: изд-во КГСХА, 2001. - 191с.86.0дум Ю. Экология. В 2-х т.: Пер. с англ. М.: Мир, 1986.

81. Отчет о научно-исследовательской работе "Разработка концепции оперативного управления движением на улично-дорожной сети г. Москвы", договор N 10-Тр/02 от 29 июля 2002г.

82. Охрана окружающей среды: Учебник для вузов / Автор-составитель А.С.Степановских М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001.

83. Подольский В.П. Дорожная экология.— М.: Союз, 1997.

84. Потапов А.Д. Экология: Учеб. для строительных спец. Вузов.— М.: Высш. шк., 2000.

85. Принципы и методы геосистемного мониторинга/ А.М.Грин, Н.Н.Клюев, В.Д.Утехин и др. — М.: Наука. 1989.

86. Реймерс Н.Ф. Экология. М.: Россия молодая, 1994.

87. Рычко O.K., Мешков М.В. Комплексная оценка экологического состояния атмосферы а районе расположения типового предприятия железнодорожного транспорта как основа формирования системы мониторинга загрязнения воздушной среды // Вестник ОГУ. 2004. №6.

88. Семин В.А. основы рационального водопользования и охраны водной среды: Учеб. пособие для студ. Вузов.— М.: Высш.шк., 2001.

89. Степановских А.С. Экология: Учебник для вузов- М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001.

90. Татаринков О. Проблемы GPS-навигации в России./ Компьютер пресс.2003.№7. с. 45.

91. А.В.Терехов. Ледовые заторы отступят// Экология и жизнь. 2004. №3(38)' с. 54.

92. Топчев А.Г. Информационно аналитическая система локального геоэкологического мониторинга нефтяных месторождений Приобья// Экологические системы и приборы. 2001. №3.

93. Топчев А.Г. Информационно аналитическая система управления устойчивым развитием территории нефтяных месторождений Среднего Приобья// Экологические системы и приборы. 2001. №4.

94. Улла Скиден. Глобальный вызов Бангеманна: о международной программе Европейской Комиссии по интеграции городов в информационное общество.// Информационное Общество. 1999 г., № 4, С. 11-14.

95. Уразбахтин И.Г. Уразбахтин А.И. Алгоритм проверки однородности выборки и ее репрезентативности исследуемому случайному процессу // Инфокоммуникационные технологии. 2006. №3.

96. Уразбахтин И.Г. Уразбахтин А.И. Алгоритм определения параметров однородных генеральных совокупностей по репрезентативному ограниченному объему выборки из нее // Инфокоммуникационные технологии. 2006. №4.

97. Хаксольд В. Введение в городские географические информационные системы. — Изд-во Оксфордского университета, 1991. —321с.

98. Ю.Л.Хотунцев. Экология и экологическая безопасность: Учеб. пособие для студ. Высш. Пед. Учеб. заведений.- М.: Издательский центр «Академия», 2002.

99. Цветков В.Я. Геоинформационные системы и технологии: Учеб. пос. для вузов. М.:2000. — 94 с.

100. Цветков В.Я. Геоинформационные системы и технологии. — М.: Финансы и статистика, 1988. — 288с.

101. Л.И.Цветкова, М.И.Алексеев и др. Экология: Учебник для технических вузов/ Под ред. Л.И.Цветковой.— М.: Изд-во АСВ, СПб.: Химиздат, 2001.

102. K.Chin. Rising to the Emissions Chalenge. //Chemical Engineering, Vol.105,1998, №11.

103. Шайтура C.B. Геоинформационные системы и методы их создания. Калуга: Изд. Н. Бочкаревой. 1998.

104. Шайтура С.В. Обзор технологий создания геоинформационной продукции// Информационные технологии. 2001. №9.

105. Шатуйра С.В. Концепция создания и использования школьных геоинформационных систем// Геодезия и картография. 1998 №11.

106. Швырков В. В. Тайна традиционной статистики запада. — М., «Финансы и статистика», 1998.

107. Экология и безопасность жизнедеятельности: Учеб. пособие для вузов/ Д.А.Кривошеин, Л.А.Муравей, Н.Н.Роева и др.; Под ред. Л.А.Муравья М.: ЮНИТИ - ДАНА, 2000.

108. Яковлев С.В. и др. Охрана окружающей среды: Учебник.— М.: Изд-во АСВ., 1998.

109. Ямбаев Х.К., Журкин И.Г., Шайтура С.В. Проблемы разработки технологии создания учебной ГИС-продукции в области кадастра // Информационные технологии в образовании, техники и медицине: Сб. научн. тр. В 2-х ч. 4.1 / Волгоград. 2000.