автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.16, диссертация на тему:Разработка методов многоатрибутного комплексного анализа для обработки нечеткой экологической информации в системах поддержки принятия решений экологического мониторинга

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ОБЗОР СОВРЕМЕННЫХ МЕТОДОВ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ В СППР ЭКОЛОГИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА.

1.1. Аппарат теории нечетких множеств и его применение для решения задач инженерной экологии.

1.2. Многоатрибутное комплексное оценивание в инженерной экологии.

1.3. Обработка лингвистической информации для СППР экологического мониторинга.

1.4. Обработка экологической информации с использованием математических моделей.

1.5. Групповой метод обработки данных и его применение для экологического прогнозирования.

1.6. Цели и задачи диссертационной работы.

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И АЛГОРИТМОВ ДЛЯ ОБРАБОТКИ НЕЧЕТКОЙ ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ.

2.1. Разработка алгоритмов реализации основных операции теории нечетких множеств на компьютере.^.

2.2. Разработка метода многоатрибутного комплексного анализа для моделирования доза-эффект зависимостей в системах СППР экологического мониторинга.

2.3. Разработка метода групповой классификации для моделирования интегральных индексов экологического состояния природных объектов.

2.4. Математическое доза-эффект моделирование природных объектов при помощи интегральных индексов.

2.5. Разработка метода использования нечеткой дистанционной информации для экологического зонирования лесов в районе промышленных источников химического загрязнения.

2.6. Выводы.

ГЛАВА 3. ПРОГРАММНО-ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ КОМПЬЮТЕРНОЙ РЕАЛИЗАЦИИ АЛГОРИТМОВ ОБРАБОТКИ НЕЧЕТКОЙ ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ ДЛЯ СППР ЭКОЛОГИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА.

3.1. Информационное обеспечение многоатрибутного комплексного анализа для моделирования доза-эффект зависимостей в системах СППР экологического мониторинга.

3.2. Информационное обеспечение метода групповой классификации для моделирования интегральных индексов экологического состояния природных объектов.

3.3. Информационное обеспечение для математического доза-эффект моделирования природных объектов при помощи интегральных индексов.

3.4. Информационное обеспечение алгоритма обработки нечеткой дистанционной информации для экологического зонирования лесов в районе промышленных источников химического загрязнения.

3.5. Выводы.

ГЛАВА 4. ПРИМЕНЕНИЕ РАЗРАБОТАННОГО МЕТОДИЧЕСКОГО И ПРОГРАММНО-ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДЛЯ ЭКОЛОГИЧЕСКИХ ОЦЕНОК И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ В РАЙОНАХ СИЛЬНОГО ПРОМЫШЛЕННОГО ЗАГРЯЗНЕНИЯ.

4.1. Многоатрибутный комплексный анализ лесных экосистем в районе металлургического комбината "Печенганикель".

4.2. Результаты групповой классификации экологических параметров лесного массива в районе карабашского медеплавильного комбината.

4.3. Результаты математического доза-эффект моделирования природных объектов при помощи интегральных индексов: Прогнозирование метастабильного уровня для лесной экосистемы в районе порога токсического воздействия.

4.4. Экологическое зонирование лесов в районе Карабашского медеплавильного комбината на основе обработки дистанционной информации алгоритмами нечеткого анализа.

4.5. Выводы.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ.

Интегральные индексы имеет достаточно широкое применение в различных научных и прикладных областях. Как правило, индексы представляют собой алгоритмы сжатия больших объемов информации в отдельные характеристики и показатели. В теории принятия решений, многоатрибутных оценок и многоцелевого планирования используются методы квантования и интегрирования, которые базируются на сжатии информации в интегральные индексы [1]. В задачах кластеризации и распознавания изображений интегральные индексы применяются для сегментации изображений [2]. Понятие индекса впервые введено в общей теории статистики, где индекс давно применяется для экономического анализа, ".как показатель сравнения двух состояний одного и того же явления (простого или сложного, состоящего из соизмеримых или несоизмеримых элементов" [3]. Следует отметить, что в экономической статистике индекы используются для сопоставления несоизмеримых элементов, которые объединяются в индексы методом их нормализации [3]. Ряд интегральных индексов разработаны для проведения экологических оценок [4-9] и для оценок в лесоведении [10]. Следует отметить, что большинство индексов, разработанных для экологических оценок, сконструированы эвристически без использования теоретических построений. В отличие от этого метод [11,12] базируется на ряде теоретических построений и использовании экспериментальных данных, из которых вытекают полученные выражения для расчета интегральных индексов. Этот метод представляет собой адаптацию для экосистемных оценок метода собственных векторов, предложенного Саати для определения весов многоцелевой оценки и известного, как иерархический метод принятия решений [13]. Интегральные индексы, расчитанные на основании экспериментальных данных из [10], были применены для оценок изменений, происходящих в лесных экосистемах, как в ходе ее деградации под воздействием выбросов промышленного производства, так и в ходе ее восстановления при уменьшении техногенной нагрузки.

Важную роль интегральные индексы играют в экспертных системах (ЭС) и системах поддержки принятия решений (СППР) при решении задач формализации эвристической и лингвистической информации. Следует отметить, что экологическая информация является в основном нечеткой, поэтому экологические СППР должны оперировать большими объемами нечеткой или лингвистической информации характеризующей экологическое состояние растительных сообществ или отдельных видов. Для обработки такой информации перспективным является применение аппарата теории нечетких множеств (ТНМ). Известно, что для построения высокоэффективных автоматизированных СППР необходимо создать базу знаний, содержащую нужную информацию о проблемной области и способах принятия решений в этой области [14]. Существуют различные классы моделей представления знаний. Применение моделей представления знаний, в которых используется аппарат ТНМ рассмотрено в работах [15-19].

В настоящее время прирешении различных социологических, экономических и экологических задачах использование аппарата ТНМ осуществляется по следующим основным направлениям [20]: разработка нечетких баз данных; нечеткое структурное моделирование; нечеткое регрессионное моделирование; нечеткий групповой метод обработки данных; нечеткое интегрирование и квантование; разработка нечетких аналитических иерархических процессов; нечеткое математическое планирование; нечеткое многоцелевое планирование; разработка методов нечеткого статистического принятия решений; разработка методов нечеткого многоатрибутного принятия решений.

Интегральные индексы, разработанные в работах [4-9] для принятия экологических решений, являются по существу четкими многоатрибутными оценками. Однако экологическая информация в основном имеет нечеткий характер и поэтому ее обработка требует применение аппарата ТНМ. Для примера в качестве природного объекта рассмотрим лесные массивы, расположенные в зоне воздействия промышленного химического загрязнения. В случае сильной техногенной нагрузки воздействие проявляется в виде физиономических симптомов заболевания: дефолиация и дехромация листьев, изреживание кроны и пр. При небольших нагрузках явные симптомы экологического неблагополучия отсутствуют и изменение экологического состояния выражается в уменьшении видового разнообразия компонент экосистемы, в снижении общей продуктивности, в изменении трофических циклов и пр. [21]. Такие параметры лесной экосистемы, как степень дефолиации или дехромации листьев, изреживание кроны, суховершинность, класс бонитета и изменение трофических циклов описываются нечеткими лингвистическими переменными, например: "большой",^"средний", "малый", "хороший" и пр. Для их использования в СППР или ЭС требуется разработка специальных нечетких методов, перечисленных выше.

К числу наиболее важных и актуальных относится проблема нечеткого многоатрибутного принятия решений. Это связано в первую очередь с большими объемами экологической информации разнородного характера, на основании которой требуется осуществлять принятие правильных экологических решений. Развитию этого важного и актуального направления экоинформатики и экологических СППР и ЭС посвящена данная диссертационная работа.

Следует отметить также важность и актуальность задачи экологического зонирования территории вокруг промышленных источников химического загрязнения, которая по своему существу имеет нечеткий характер вследствие мозаичности границы между экологическими зонами. Для выделения зон перспективным является применение дистанционной аэрокосмической информации в виде снимков земной поверхности. Для разделения экологических зон по снимкам применяются методы цифровой обработки изображений. При этом поскольку экологические зоны, как фрагменты изображений, являются нечеткими образами, разработка методов использования аппарата ТНМ для их выделения на аэрокосмических снимках является важной и актуальной для СППР экологического мониторинга.

Применение аппарата ТНМ позволяет на основании анализа нечетких бинарных отношений также решить важную проблему классификации экологических параметров, используемых для описания природных объектов. Это важно поскольку позволяет для описания природных объектов использовать систему интегральных индексов вместо одного суммарного интегрального индекса, как это предложено в работах [4-9]. При этом интегральные индексы проектируются отдельно для каждого класса. Такая систематизация позволяет редуцировать нечеткую экспериментальную информацию о природном объекте в объективную систему нелинейных дифференциальных уравнений на поле интегральных индексов, а это чрезвычайно важно, поскольку открывает широкие перспективы анализа экологических объектов при помощи развитого аппарата теории динамических систем (ТДС) [22-26].

Настоящая диссертация посвящена разработке методов многоатрибутного комплексного анализа нечеткой информации по доза-эффект зависимостям для лесных экосистем, расположенных в районе промышленных предприятий -источников химического загрязнения, методов групповой классификации нечеткой информации об экологическом состоянии лесов, методов атематического моделирования доза-эффект зависимостей для лесных экосистем, а также разработке методов нечеткой классификации и кластеризации пикселей аэрокосмических изображений лесов, что необходимо для экологического зонирования лесных территорий в районе промышленных источников химического загрязнения.

Основные направления исследований данной кандидатской диссертации выполнялись в соответствии с проектами Российского фонда фундаментальных исследований № 95-04-11478 "Теоретическое и экспериментальное изучение процессов востановления лесных экосистем южной тайги после техногенной экологической катастрофы" -и № 98-04-48259 'Теоретическое и экспериментальное исследование поведения лесных экосистем под воздействием газовых выбросов промышленных предприятий в окрестности порога токсического воздействия", а также Государственных научно-технических программ РФ "Российский лес" и "Бореал".

Научная новизна диссертации состоит в следующем:

Разработаны теоретические основы и методика многоатрибутного комплексного анализа для моделирования нечетких доза-эффект зависимостей лесов, расположенных в районе промышленных источников химического загрязнения.

Разработаны методы' групповой классификации нечеткой информации об экологическом состоянии лесов, на основании которых по результатам экспериментальных исследований разработана система интегральных индексов для исследованных лесных экосистем.

Для разработанных интегральных индексов получена система нелинейных дифференциальных уравнений, описывающая доза-эффект динамику лесов в районе промышленных источников химического загрязнения.

На основании полученной системы нелинейных дифференциальных уравнений доза-эффект динамики лесов предсказано существование метастабильного состояния в районе порога токсического воздействия. Это метастабильное состояние имеет важное значение для функционирования лесной экосистемы, поскольку это состояние играет активную роль в формировании замкнутых фазовыхтраекторий в процессе деградации и восстановлении лесов -аналог петли гистерезиса для магнитных материалов.

Разработаны методы нечеткой классификации дистанционных изображений с целью экологического зонирования лесных территорий.

Практическая значимость диссертации состоит в следующем:

Разработанное методическое и программно-информационное обеспечение многоатрибутного комплексного анализа нечеткой экологической информации о состоянии лесов в районе промышленных источников химического загрязнения может быть использовано в СППР или ЭС экологического мониторинга.

Разработанное методическое и программно-информационное обеспечение для классификации и систематизации интегральных индексов природных объектов является важным инструментом для проведения экологических оценок в СППР или ЭС экологического мониторинга.

Разработанные методы вывода с использованием аппарата ТНМ из экспериментальных данных математических моделей доза-эффект динамики лесных экосистем являются важным инструментарием прогнозирования процессов деградации и восстановления лесов, использование которых в экологических СППР или ЭС имеет большое практическое значение.

Важное практическое значение для функционирования СППР и ЭС имеют также разработанные в диссертации методы и алгоритмы экологического зонирования лесов в районе промышленных источников химического загрязнения.

Первая глава посвящена аналитическому обзору современных методов использования аппарата ТНМ для многоатрибутного комплексного оценивания, обработки лингвистической информации и ее применению в СППР экологического мониторинга, обработке экологической информации с использованием математических моделей, групповому методу обработки данных и его применению для целей экологического прогнозирования. Обоснована научная и практическая актуальность темы диссертационной работы и сформулированы цели и задачи диссертации.

Вторая глава посвящена разработке методов и алгоритмов для обработки нечеткой экологической информации. Разработаны алгоритмы необходимые для реализации на компьютере основных операции теории нечетких множеств. — . - х

Предложена методика "определения весовых коэффициентов в уравнениях многоатрибутного комплексного анализа из критерия максимальной корреляции между интегральными индексами, характеризующими экологическое состояние природных объектов и интегральными индексами, характеризующими уровень химического загрязнения территории. Разработана методика групповой классификации интегральных индексов экологического состояния природных объектов, на основании которой получены нелинейные дифференциальные уравнения для моделирования доза-эффект динамики природных объектов. Предложен алгоритм обработки аэрокосмических изображений, в основе которого используется аппарат ТНМ, для экологического зониров; чия лесов в районе промышленных источников химического загрязнения.

В третьей главе разработано программно-информационное обеспечение компьютерной реализации методов обработки нечеткой экологической информации: алгоритмы многоатрибутного комплексного анализа для моделирования доза-эффект зависимостей, алгоритмы групповой классификации параметров эффекта, компьютерная модель доза-эффект динамики лесной экосистемы, алгоритмы обработки нечеткой дистанционной информации для экологического зонирования лесов в районе промышленных источников химического загрязнения.

В четвертой главе приведены результаты практического использования разработанных методов и их программно-информационного обеспечения. На

Основные результаты научных исследований

В заключение работы сформулируем основные результаты диссертационных исследований.

• Разработано алгоритмическое и программно-информационное обеспечение специализированного пакета для компьютерной реализации операторов, функций и процедур ТНМ, необходимых для решения практических задач обработки нечеткой информации в экологических СППР, а также для графической интерпретации полученных результатов.

• Разработано алгоритмическое и программно-информационное обеспечение многоатрибутного анализа техногенного загрязнения природных систем промышленными выбросами. Результаты многоатрибутного анализа, примененные к лесным массивам в районе металлургического комбината "Печенганикель", показали, что воздействие атмосферных выбросов комбината на природную среду может быть редуцировано на группу из трех ведущих токсикантов: свинец с весовым коэффициентом 0.7801, марганец с весовым коэффициентом 0.0993 и кадмий с весовым коэффициентом 0.075. В качестве механизма, ответственного за редукцию многокомпонентной смеси на группу из трех ведущих токсикантов, предложен синергизм, при котором имеет место увеличение суммарного воздействия по сравнению с простой суммой воздействий от отдельных ингредиентов.

• Разработано алгоритмическое и программно-информационное обеспечение для групповой классификации параметров эффекта. Применение метода групповой классификации для параметров эффекта к лесным экосистемам в районе Карабашского медеплавильного комбината позволило на основании построенного дерева классов сгруппировать эти параметры в три подгруппы.

• Разработана динамическая модель доза-эффект динамики лесной экосистемы. Найдено, что фазовый портрет модели характеризуется тремя особыми точками: устойчивый узел, неустойчивый узел и седловая точка. Седловая точка, которая расположена вблизи порога токсического воздействия, является точкой метастабильного состояния и предложена для объяснения явлений аналогичных петле гистерезиса, имеющих место при техногенной деградации и восстановлении лесов. Седловая точка предложена также для объяснения явлений стимуляции роста при малых токсических нагрузках.

Разработано алгоритмическое и программно-информационное обеспечение экологического зонирования лесных массивов в районах промышленного загрязнения. Работа алгоритмов основана на анализе функций принадлежности нечетких чисел, характеризующих свойства импактной и фоновой зон, а также ЖС-модуляции. Введение в алгоритмы ИКС-модуляции отличает их от других алгоритмов кластеризации, работа которых основана только на анализе яркостных полей изображения. Применение разработанных алгоритмов позволило провести экологическое зонирование лесов в районе Карабашского медеплавильного комбината.

Сформулируем теперь основные положения, которые выносятся на защиту: В результате многоатрибутного анализа воздействие атмосферных выбросов промышленных предприятий на природную среду может быть редуцировано на группу из нескольких ведущих токсикантов. Групповая классификация параметров эффекта позволяет построить систему интегральных индексов для описания доза-эффект динамики лесной экосистемы, расположенной в зоне влияния промышленного производства. Система интегральных индексов позволяет построить математическую модель доза-эффект динамики техногенно загрязненных природных экосистем.

Седловая точка фазового портрета модели доза-эффект динамики предложена для объяснения явлений аналогичных петле гистерезиса, имеющих место при техногенной деградации и восстановлении лесов, а также для объяснения явлений стимуляции роста при малых токсических нагрузках.

Введение в алгоритмы кластеризации ЖС-модуляции значительно улучшает результаты экологического зонирования по дистанционным изображениям лесных массивов, расположенных в зоне влияния промышленного производства.

134

В заключение автор считает своим приятным долгом выразить глубокую благодарность своему научному руководителю - профессору, доктору физико-математических наук Бутусову Олегу Борисовичу за постоянную научную помощь, внимание и требовательность к выполнению научно исследовательской работы автора.

Автор благодарит также заведующего кафедрой Информатики и компьютерных систем Московского государственного университета инженерной экологии профессора, доктора технических наук Володина Виктора Михайловича за ценные консультации и постояную поддержку в ходе выполнения диссертационной работы.

1. Chankong V., Haimes Y.Y. Multiobjective decision making: theory and methodology. -North-Holland, 1983. -452p.

2. Pal S.K., King R.A., Hashimi A.A. Image description and primitive extraction using fuzzy sets // IEEE Transactions on SMC. 1983. - v. 13. - N 1. - P.94-100.

3. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. М.: Финансы и статистика, 1996. - 368с.

4. Бугровский В.В., Меллина Е.Г., Пьявченко Н.И., Цельникер Ю.Л. Биосферный потенциал леса //Доклады АН СССР. 1984. - Т.278. - № 2. - с.498-502.

5. Бугровский В.В., Бутусов О.Б., Голубева Е.И., Керженцев А.С., Омельченко В.М., Теблеева У.Ц. Современные проблемы изучения прирдных систем // Труды географического общества СССР. N 4. - 1990. - с.315-323.

6. Бутусов О.Б., Степанов A.M. Эколого-экономическая оптимизация в системе: промышленное производство лес // Известия РАН. Серия географическая. -1995.-N6.-с.63-72.

7. Пегов С.А., Хомяков П.М. Моделирование развития экологических систем. Л.: Гидрометеоиздат, 1991. - 224с.

8. Bugrovskii, V.V., Butusov, О.В., Karfidova, Е.А., Tebleeva, U.T. Conception and Principles of Construction of Automated Ecoinformation System of Moscow and Moscow Region // Municipal Information Systems. Part 1. Prague: IML, 1991. -p.96-101.

9. Odemerho, F.O., Chokor, B.A. An Aggregate Index of Environmental Quality. The Example of a Traditional City in Nigeria // Applied Geography. 1991. - v. 11. - p.35-58.

10. Степанов A.M., Кабиров P.P., Черненькова Т.В. и др. Комплексная экологическая оценка техногенного воздействия на экосистемы южной тайги. -М.:ЦЭПЛ РАН, 1992. -246 с.

11. Бутусов О.Б., Виноградов Б.В., Степанов A.M. Выделение зон аэрального загрязнения мелколиственных лесов Южного Урала по космическому снимку // Лесоведение. 1996. - N 3. - с. 16-27.

12. Butusov, О.В. Industrial Sources air Polluted Zones in City // Pollution in Large Cities: Proceedings of Symposium. Padova: PadovaFiere, 1995. - p.241-250.

13. Saaty T.L. An analytic hierarchy process. N.Y.: McGraw-Hill, 1980. - 340p.

14. Башлыков A.A., Еремеев А.П. Экспертные системы поддержки принятия решений в энергетике. М.: МЭИ, 1994. - 216с.

15. Шапиро Д.А. Принятие решений в системах организационного управления: Использование расплывчатых категорий. М.: Энергоатомиздат, 1983. - 184с.

16. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976. - 165с.

17. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. -М.: Наука, 1981. -208с.

18. Борисов А.Н., Алексеев А.В., Меркурьева Г.В. и др. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений. М.: Радио и связь, 1989 - 304с.

19. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интелекта / Под ред. Поспелова Д.А. М.: Наука, 1986. - 312с.

20. Прикладные нечеткие системы / Под ред. Тэранко Т., Асаи К., Сугэно М. М.: Мир, 1993. -368с.

21. Kay J.J. А поп Equilibrium Thermodynamic Framework for Discussing Ecosystem Integrity// Environmental Management. 1991, v.15, p.483-495.

22. Климонтович Ю.Л. Статистическая теория открытых систем. М.: ТОО "Янус", 1995.-624с.

23. Moon Т. Chaotic and fractal dynamics. N.Y.: J.Wiley, 1992. - 512p.

24. Ахромеева T.C., Курдюмов С.П., Малинецкий Г.Г., Самарский А.А. Нестационарные структуры и диффузионный хаос. М.: Наука, 1992. 544с.

25. Малинецкий Г.Г. Хаос. Структуры. Вычислительный эксперимент: Введение в нелинейную динамику. М.: Наука,1997. - 255с.

26. Шустер Г. Детерминированный хаос. М.: Мир, 1988. - 240с.

27. Zadeh L.A. Fuzzy sets // Information and Control. 1965. - v.8. - p.338-353.

28. Zadeh L.A. Fuzzy sets and systems // Proceedings of the Symposium on system theory. N.Y.: Polytechnic Brooklin, 1966. - p.29-39.

29. Заде Л.А. Теория нечетких множеств // Проблемы передачи информации. -1967. -т.2. вып.1. -с.37-44.30.