64307

Розробка інформаційної технології в задачах гідрохімічного моніторингу

Автореферат

Информатика, кибернетика и программирование

Метою роботи є розробка інформаційної технології територіального гідрохімічного моніторингу питної води. Об’єктом дослідження є гідрохімічні процеси та показники стану питної води техногенно навантажених регіонів.

Украинкский

2014-07-04

1.06 MB

0 чел.

ДНІПРОПЕТРОВСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ

ІМЕНІ ОЛЕСЯ ГОНЧАРА

 

АРХАНГЕЛЬСЬКА Юлія Михайлівна

 

УДК 004.9:519.25:681.518

Розробка інформаційної технології

в задачах гідрохімічного моніторингу

05.13.06 – інформаційні технології

Автореферат

дисертації на здобуття наукового ступеня

кандидата технічних наук

Дніпропетровськ – 2010


Дисертацією є рукопис

Робота виконана в Дніпропетровському національному університеті   ім. Олеся Гончара Міністерства освіти і науки України.

Науковий  керівник

доктор технічних наук, професор Приставка Олександр Пилипович, Дніпропетровський національний університет ім. Олеся Гончара, професор кафедри математичного забезпечення ЕОМ.

 

Офіційні  опоненти:

доктор  технічних  наук,  доцент  Голуб  Сергій  Васильович,  Черкаський національний  університет  ім. Богдана  Хмельницького,  професор  кафедри  програмного забезпечення автоматизованих систем;

доктор технічних наук, старший науковий співробітник Зберовський Олександр Владиславович, Дніпродзержинський державний технічний університет, завідувач кафедри екології та охорони навколишнього середовища.

Захист відбудеться « 23» вересня 2010 року о «14» годині на засіданні  спеціалізованої вченої ради К08.051.01 при Дніпропетровському національному  університеті ім. Олеся Гончара за адресою: 49027, м. Дніпропетровськ, пр. К. Маркса, 35, корп. 3.

З дисертацією можна ознайомитись у бібліотеці Дніпропетровського націо-нального університету ім. Олеся Гончара за адресою: 49050, м. Дніпропетровськ, вул. Козакова, 8.

Автореферат  розісланий «20 »  серпня_  2010 року

Учений секретар

спеціалізованої  вченої ради  Т.Г. Ємел’яненко


ЗАГАЛЬНА  ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність теми. В Україні, зокрема на території Придніпров’я, в умовах розвиненої промислової та сільськогосподарської діяльності постає завдання своєчасного та якісного аналізу стану питної води (ПВ) техногенно навантажених регіонів. Кожен з регіонів у загальному випадку характеризується мережею водозаборів зі своїми координатами та інформацією щодо гідрохімічних показників (ГХП) ПВ впродовж достатньо великого проміжку часу для кожного джерела водопостачання. Отримані дані територіального гідрохімічного моніторингу (ТГХМ) потребують обробки з метою аналізу ситуації щодо стану ПВ, яка склалася на місцевості.

Основні завдання під час проведення аналізу даних ТГХМ ПВ такі: картографування, яке підвищить оперативність під час прийняття рішень щодо оцінки стану ПВ в порівнянні з витратою часу на аналіз даних у числовому вигляді; прогнозування    для своєчасного реагування на можливі негативні наслідки техногенного навантаження; аналіз зміни ГХП в певних межах, що належить до основних завдань при оцінці факторів навколишнього середовища для запобігання їх шкідливому впливу на стан здоров'я населення. Забезпечити виконання перелічених завдань  можна за умови використання геоінформаційної технології, що дозволить створити інструмент для збирання, зберігання, обробки та аналізу гідрохімічної інформації для підтримки прийняття рішень про стан ПВ на території, що досліджується. Аналіз існуючих геоінформаційних систем (ГІС) показав, що на сьогодні недостатньо інформаційних автоматизованих засобів для виконання завдань оперативного аналізу даних ГХМ ПВ під час обробки невеликих (≤100 км2) регіонів. У більшості ви-падків відповідне інформаційне забезпечення зосереджено на завданнях статистичного аналізу та дозволяє зробити висновок про ГХП одного водозабору ПВ, ґрунтуючись на відповідності нормам гранично допустимої концентрації (ГДК). Завдання часового аналізу та картографування мають малий відсоток застосування, але і їм властиві недоліки. Так, при прогнозуванні за даними ТГХМ ПВ виникає необхідність підвищення точності прогнозу для зменшення негативних наслідків при отриманні помилкових значень. Картографічне відображення в більшості випадків дає інформацію лише в конкретній точці, наприклад в точці водозабору, але не дає загальної оцінки зміни кон-центрації речовин на території, що аналізується. Решта   завдань, перелічених вище, в існуючих ГІС не використовуються.

Тому актуальним є створення нової інформаційної технології (ІТ) ТГХМ ПВ для підтримки прийняття рішень про стан ПВ на території, що досліджується. В основу ІТ пропонується покласти методи статистичного аналізу, теорії марковських процесів, методів прогнозування та регресійного аналізу за використанням поліноміальних сплайн-операторів як таких, що враховують          локальні особливості багатомодальних функцій спостереження. Теоретичному обґрунтуванню та практичним підходам до побудови математичних моделей екосистем присвячено праці С. В. Крестіна, Дж. Форрестер  та ін. Часовий аналіз (в тому числі при гідрохімічному моніторингу) розглядався у працях О. Г. Морозової, Н. Е. Голяндіної, Б. Є. Неділько. Розробці методів оцінки функцій спостережень за використанням сплайн-операторів присвячено праці С. Б. Стєчкіна, Ю. М. Суботіна, Карла Де Бора, А. О.Лигуна, М. П. Корнійчука, О. П. Приставки.

У дисертаційній роботі зосереджено увагу на виборі та розробці методів, придатних для         формування нової ІТ ТГХМ ПВ, яка б дозволяла, на відміну від існуючих методик, одержувати якісно нову інформацію про процеси зміни концентрацій хімічних елементів у воді при автоматизації обробки даних, отриманих на локальних ділянках.

Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Результати дисертаційної роботи реалізовані в рамках: д/б теми «Концепція, методи та інформаційне забезпечення локального моніторингу техногенно навантажених регіонів», № Д/Р 0107U000530; д/б теми «Розробка методів та геоінформаційної технології аналізу техногенного впливу на довкілля промислових підприємств Придніпров’я» № Д/Р 0109U000147.

Мета та завдання дослідження. Метою роботи є розробка інформаційної технології територіального гідрохімічного моніторингу питної води.

Відповідно до поставленої мети визначено такі завдання дослідження:

  •  визначити сучасний стан ІТ ТГХМ;
  •  розробити метод побудови поверхонь концентрацій на основі лінійного (координатного) перетворення та непараметричної оцінки двовимірної функції регресії з використанням                        В-сплайнів, близьких до інтерполяційних у середньому;
  •  застосувати методи теорії марковських процесів для побудови математичної моделі неперервного випадкового процесу поведінки концентрації ГХП ПВ для проведення оцінки ризику знаходження стану ПВ поза зоною норми;
  •  запропонувати метод прогнозування концентрації ГХП ПВ на основі комплексного застосування методів SSA-«Гусениця» та адаптивних методів прогнозування із сезонним ефектом та без сезонної складової для підвищення точності результатів при прогнозуванні за рахунок попередньої оцінки структурних особливостей даних з видаленням вад;
  •  розробити інформаційну технологію ТГХМ ПВ, яка включала б попередній аналіз та прогнозування даних, оцінку ймовірностей знаходження показників ПВ у заданих станах та побудову тематичних мап на основі прив’язки до місцевості оцінок поверхонь концентрацій хімічних показників забруднення ПВ;
  •  розробити програмне забезпечення автоматизованої обробки та аналізу даних ТГХМ ПВ у вигляді локальної ГІС на основі запропонованих методів та моделей, для забезпечення підтримки прийняття рішень про стан ПВ.

Об’єктом дослідження є гідрохімічні процеси та показники стану питної води техногенно навантажених регіонів.

Предметом дослідження є методи і моделі як складові інформаційної технології терито-ріального гідрохімічного моніторингу питної води.

Методи дослідження. При виконанні поставлених завдань застосовано методи прикладного статистичного аналізу, методи теорії марковських процесів, методи  регресійного аналізу, методи прогнозування, об’єктно-орієнтоване програмування.

Наукова новизна одержаних результатів полягає в такому.

  1.  Уперше запропоновано метод побудови поверхонь на основі методу головних компонент і непараметричної оцінки двовимірної функції регресії з використанням лінійних комбінацій                 В-сплайнів, близьких до інтерполяційних у середньому, що забезпечує підвищення достовірності результатів обробки даних ТГХМ ПВ у порівнянні з іншими методами, що не враховують лінійне (координатне) перетворення.
  2.  Удосконалено неперервну за часом марковську модель процесу поведінки концентрації ГХП ПВ зі сталими функціями інтенсивностей переходів, що вперше дозволило проведення оцінки ймовірностей знаходження показників ПВ у заданих станах та ризику знаходження стану ПВ поза зоною норми.
  3.  Уперше запропоновано метод прогнозування концентрації ГХП ПВ за даними ТГХМ на основі комплексного застосування методів SSA-«Гусениця» та адаптивних методів прогнозування із сезонним ефектом та без сезонної складової, що дозволило підвищити точність результатів при прогнозуванні за рахунок попередньої оцінки структурних особливостей даних з видаленням вад.

Обгрунтованість і достовірність наукових положень, висновків, зокрема п. 1, підтверджено результатами порівняльного аналізу на основі серій експериментів з імітаційного моделювання для різних типів апріорних моделей двовимірної функції регресії. Інші пункти наукової новизни одержаних результатів підтверджено перевіркою адекватності теоретичних моделей реальним даним.

Наукове значення роботи полягає у привнесенні нового вкладу в розвиток теорії випадкових процесів та в теорію непараметричного оцінювання ймовірнісних функцій.

Практичне значення одержаних результатів полягає в такому:

  •  запропоновано ІТ територіального гідрохімічного моніторингу ПВ на основі розроблених методів та моделі процесу поведінки концентрації ГХП ПВ;
  •  запропоновано методику проведення територіального гідрохімічного моніторингу питної води за використанням поданої в роботі ІТ ТГХМ ПВ;
  •  на основі ІТ та методики ТГХМ ПВ для автоматизації обробки та аналізу даних було розроблено локальну ГІС «AquaGIS»;
  •  запропонований метод побудови поверхонь за даними ТГХМ ПВ може мати застосування в інших прикладних задачах, коли виникає потреба відтворення двовимірних регресійних залежностей;
  •  створено електронну базу даних ТГХМ ПВ;
  •  побудовано тривимірну цифрову модель рельєфу місцевості Дніпропетровського району.

Результати дисертаційної роботи впроваджено: в Дніпропетровській районній санітарно-епідеміологічній станції (СЕС), комунальному закладі «Підгородненська міська лікарня» та науково-дослідному інституті (НДІ) геології Дніпропетровського національного університету ім. Олеся Гончара (ДНУ).

Особистий внесок здобувача. Нові наукові результати дисертації отримані здобувачем особисто. У працях, виконаних у співавторстві, особистий внесок здобувача полягає в такому: [1]  подано опис розробленої ГІС «RastToDTM» для моделювання рельєфу місцевості; [2]  запропоновано спосіб відтворення поверхонь за даними екологічного моніторингу, який засновано на використанні процедур  В-сплайнів, близьких до інтерполяційних у середньому, та результати  роботи в ГІС «AquaGis»; [3, 10, 11]  подано математичну модель гідрохімічної системи та за допомогою моделі проведено аналіз стану питної води системою «AquaGis»; [4]  сформульовано ІТ про вияв структури і впливу природних чинників на гідрохімічний стан питної води за методом обробки, аналізу та прогнозування часових рядів SSA-«Гусениця»;  [5, 15] запропоновано ІТ непараметричної оцінки двовимірної регресії з використанням сплайнів, близьких до інтерполяційних у середньому; [8, 9, 12, 13] розроблено та апробовано локальну ГІС «AquaGis»; [17] запропоновано ІТ територіального гідрохімічного моніторингу питної води.

Апробація результатів дисертації. Основні положення дисертаційної роботи і результати наукових досліджень доповідалися та обговорювалися на Міжнародній науково-практичній конференції «Інформаційні технології в управлінні складними  системами»  (м. Дніпропетровськ, 2008), Міжнародній конференції з автоматичного управління «Автоматика-2008»  (м. Одеса, 2008),  підсумковій науковій конференції ДНУ «Проблеми прикладної математики та комп’ютерних наук»  (м. Дніпропетровськ, 2008, 2009), Міжнародній науково-практичній конференції «Математичне та програмне забезпечення інтелектуальних систем» (м. Дніпропетровськ, 2008, 2009), Міждержавній науково-методичній конференції «Проблеми математичного моделювання  (м. Дніпрод-зержинськ, 2008, 2009), ХІ Міжнародній науково-технічній конференції «Системний аналіз та інформаційні технології» (м. Київ, 2009), І Всеукраїнській науково-практичній конференції «Комп’ютери в електроніці: наукові дослідження та навчальний процес» (м. Львів-Чинадієво, 2009), V Міжнародній науково-технічній конференції студентів, аспірантів та молодих науковців «Інформатика та комп’ютерні технології» (ІКТ-2009) (м. Донецьк, 2009), І Міжнародній науково-практичній конференції «Проблеми і перспективи розвитку ІТ-індустрії в Україні» (м. Харків, 2009).

Публікації. Основні  положення й результати дисертаційної роботи опубліковано у 18 друкованих працях, з них 6 у фахових виданнях.

Структура та обсяг дисертації. Дисертаційна робота складається зі вступу,  чотирьох розділів, висновків, списку використаних джерел зі 126 найменувань,  містить 49 рисунків, 28 таблиць, 8 додатків. Основний обсяг дисертації становить 126 сторінок.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У вступі обґрунтовано актуальність теми дисертаційної роботи, сформульовано мету і завдання дослідження, визначено наукову новизну та практичну цінність отриманих результатів, зв’язок з науковими програмами, особистий внесок здобувача, подано інформацію щодо апробації, публікації результатів дисертації та результати впровадження основних положень роботи, наведено зміст роботи.

У першому розділі розглянуто методологічні аспекти проведення ТГХМ, що дозволили сформулювати загальну схему його проведення. Було взято за основу отриману схему і проаналізовано сучасний стан математичного та програмного забезпечення проведення ТГХМ. Аналіз математичного забезпечення показав, що   діючі СЕС під час прийняття рішень спираються на результати обробки з використанням лише процедур первинного статистичного аналізу та процедур відтворення розподілів. Елементи регресійного аналізу, методи теорії марковських процесів, методи прогнозування в достатньому обсязі не використовувалися.

Проведено огляд ГІС, що можуть бути застосовані під час аналізу даних ТГХМ. Зроблено висновок, що в більшості випадків інформаційне забезпечення обробки даних гідрохімічного моніторингу, яке можна застосувати для питних потреб, зосереджено на завданнях статистичного аналізу. Оцінка ймовірностей знаходження показників ПВ у заданих станах, що є одним з основних завдань під час оцінки факторів навколишнього середовища для запобігання їх шкідливому впливу на стан здоров’я населення, в діючих ГІС не знайшла свого застосування. Прогнозування та  картографування мають малий відсоток застосування. Однак, прогнозування дозволить спеціалістам своєчасно приймати рішення щодо усунення негативних наслідків техногенного навантаження. Точність прогнозування відіграє значну роль при обробці даних ТГХМ ПВ, особливо для таких небезпечних речовин, як: ,  ,  та ін. Отже, підвищення точності прогнозу за даними моніторингу дуже  актуальне. Результати візуалізовано лише графіками, таблицями і в деяких випадках спробами картографічного відображення. Картографування в сучасних системах здебільшого виражається в нанесенні на план території діаграм концентрацій ГХП у точці водозабору, що не дає можливості загальної оцінки зміни концентрації речовин на території, яка аналізується.

З урахуванням проведеного аналізу існуючих систем моніторингу поставлено завдання розробки ІТ ТГХМ ПВ для підтримки прийняття рішень про стан ПВ на території, що досліджується.

У другому розділі наведено математичне забезпечення аналізу даних ТГХМ ПВ, що містить принципи ймовірнісно-статистичного опрацювання даних моніторингу, апроксимації неперервних випадкових процесів марковськими, алгоритмізацію процесу прогнозування з використанням методу  SSA-«Гусениця» та адаптивних  моделей  прогнозування, метод побудови поверхонь на основі методу головних компонент і непараметричної оцінки двовимірної функції регресії з використанням лінійних комбінацій В-сплайнів, близьких до інтерполяційних у середньому.

Ймовірнісно-статистичне опрацювання даних ТГХМ ПВ містить процедури побудови варіаційних рядів, обчислення статистичних характеристик, видалення аномальних значень, відновлення закону розподілу та перевірки даних на однорідність на основі параметричних і непараметричних критеріїв для двох та k вибірок задля визначення кількості водозаборів для раціонального проведення моніторингу.

Концентрація ГХП ПВ за своєю природою є стохастичним неперервним процесом. З іншого боку, концентрації речовин змінюються в певних межах, перехід між якими відбувається у випадкові моменти часу. Запропоновано аналізувати поведінку концентрації показників ПВ за моделями з класу марковських. Це завдання виконується в кілька етапів: визначення кількості станів; визначення оцінок інтенсивностей переходів; побудова математичної моделі за даними ТГХМ ПВ.

Отже, нехай задано

,                                           (1)

де  – дата відбору проб води;  – значення концентрації гідрохімічної речовини для процесу, що досліджується.

При відстеженні накопичення хімічних елементів у ПВ було виділено три стани:

де   дата відбору проб води;   значення концентрації гідрохімічної речовини в -й момент часу; ФЗК фонове значення концентрації гідрохімічної речовини; ГДК – гранично допустима концентрація гідрохімічної речовини.

Спеціалістами СЕС три стани було охарактеризовано так: «0» фоновий стан води (стан води без впливу техногенного навантаження); «1» вода для побутово-питних потреб; «2» вода для побутових потреб. Виходячи з природи неперервного випадкового процесу, за даними ТГХМ ПВ побудовано математичну модель процесу поведінки концентрації хімічних показників, граф якої зображено на рис.1.

  

Модель поведінки концентрації ГХП ПВ, згідно з поданим графом, задано системою диференціальних рівнянь КолмогороваЧепмена. Визначальною характеристикою моделі є інтенсивність переходу  із -го стану в -й стан. Для визначення інтенсивності  за даними ТГХМ ПВ вигляду (1) сформовано масиви послідовності часу між надходженням вимог , протягом яких система перебувала в стані , а по закінченні перейшла до стану .

Відповідно до сформованих масивів  обчислено інтенсивності :

За моделлю поведінки концентрації ГХП ПВ було отримано функції знаходження концентрації ГХП ПВ у заданих станах для стаціонарного та динамічного режимів системи.

Розв’язок у стаціонарному режимі має вигляд:

де функція знаходження концентрації ГХП ПВ у -му стані у стаціонарному режимі, ; функція ризику знаходження концентрації ГХП ПВ поза зоною норми у стаціонарному режимі.

Результат динамічного режиму представлено у вигляді:

     

де   функція знаходження концентрації ГХП ПВ у -му стані в -й період часу, ; функція ризику знаходження концентрації ГХП ПВ поза зоною    норми в -й період часу;   -й корінь визначника  системи диференціальних рівнянь КолмогороваЧепмена після застосування перетворення Лапласа;    коефіцієнт, що визначається як:, де   значення похідної визначника системи диференційних рівнянь КолмогороваЧепмена із заміною -го стовпця на вектор початкових значень при -му корені.

Апроксимація неперервного випадкового процесу концентрації ГХП ПВ марковським дозволяє оцінити моменти структурної зміни гідрохімічного режиму, що пов’язано з впливом техногенезу. Побудована модель відображає інтенсивність переходу концентрації показників питної води із стану в стан, що дозволяє оцінити реакцію гідрохімічного середовища на техногенне навантаження з ієрархічним поділом її компонентів, а саме хімічних речовин залежно від їх реабілітаційної можливості. Функції знаходження показників води у заданих станах на кожному з водозаборів ПВ, отримані за математичною моделлю, дозволяють оцінити ймовірність знаходження цих показників у заданих станах з аналізом їх впливу на стан води і визначити ризик її знаходження поза зоною норми.

Прогнозування полягає у вияві часової зміни хімічного складу ПВ водозабору, характеристика якого в подальшому може вплинути на оцінку якості ПВ. Для збільшення точності процесу прогнозування у зв’язку з наявністю шумів у даних моніторингу (1) було запропоновано метод прогнозування концентрації ГХП ПВ, структурну схему якого зображено на рис. 2. 

Рис. 2. Схема проведення процесу прогнозування за рядом спостережень

На схемі (рис. 2):   ряд спостережень концентрації гідрохімічної речовини після вилучення вад;   прогнозне значення концентрації гідрохімічної речовини на -му кроці прогнозу.

Метод прогнозування концентрації ГХП ПВ за даними ТГХМ грунтується на  комплексному застосуванні методів SSA-«Гусениця» та адаптивних методів прогнозування із сезонним ефектом та без сезонної складової. Запропоновано перед етапом прогнозування за рядом (1) проводити структурний аналіз з вилученням вад за допомогою методу SSA-«Гусениця». Прогнозування за рядом спостережень  проведено за допомогою методу SSA-«Гусениця» та адаптивних методів прогнозування із сезонним ефектом і без сезонної складової. Для підтримки прийняття адекватного рішення на етапі прогнозування за даними ТГХМ ПВ використовується значення середньої абсолютної відносної похибки прогнозування.

Під час проведення аналізу даних ТГХМ ПВ візуальне відображення інформації у вигляді тематичних мап підвищує оперативність прийняття рішень щодо оцінки стану ПВ в порівнянні з витратою часу на аналіз даних у числовому вигляді. Завдання картографування містить підзавдання побудови поверхонь за непараметричною оцінкою двовимірної функції регресії. Для підвищення адекватності непараметричної оцінки двовимірної функції регресії  було розроблено метод побудови поверхонь на основі методу головних компонент (МГК), процедури регуляризації даних та використанні лінійних комбінацій В-сплайнів, близьких до інтерполяційних у середньому, опис якого подано нижче.

Нехай задано об’єкт спостереження, який характеризується трьома ознаками    X, Y, G, а реалізації об’єкта трійки дійсних чисел

,                     (2)

,  , .

де   координати точок водозабору ПВ;   концентрація ГХП ПВ,   кількість водозаборів ПВ.

Необхідно знайти оцінку  залежності ,  

Побудова поверхонь складається з таких етапів.

Етап 1

Відтворення площини двовимірної лінійної регресії за рядом реалізації об’єкта спостережень (2).

Етап 2

Лінійне (координатне) перетворення реалізації об’єкта відносно площини двовимірної лінійної регресії.

Етап 3

Формування тривимірного ряду за рівномірним розбиттям та новою реалізацією об’єкта (регуляризація даних).

Етап 4

Непараметрична оцінка двовимірної функції регресії за допомогою поліноміальних сплайнів на основі В-сплайнів, близьких до інтерполяційних у середньому.

Етап 5

Повернення до початкової реалізації об’єкта.  

У якості математичного апарату непараметричної оцінки двовимірної функції регресії було обрано локальні поліноміальні сплайни на основі В-сплайнів, близьких до інтерполяційних у середньому від двох змінних другого порядку нульового та першого ступеня уточнення. Нехай задано два розбиття  осей  точками , , , , , , відповідно до яких задається розбиття  дійсної площини , визначеної сіткою вузлів , , , .  Також у вузлах розбиття  задано значення деякої гладкої  функції  від двох змінних. Тоді сплайн , близький до інтерполяційних у середньому, можна подати в загальному вигляді:

           (3)

де    В-сплайн на розбитті .

У якості лінійного (координатного) перетворення реалізації об’єкта (2) запропоновано наступні процедури.

ПРОЦЕДУРА 1.

Перетворення за допомогою кутів нахилу площини двовимірної лінійної регресії.

,                                            (4)

де оцінки коефіцієнтів регресії , , .

ПРОЦЕДУРА 2.

Перетворення за допомогою відстані до площини двовимірної лінійної регресії (4):

, , ;

ПРОЦЕДУРА 3.

Перетворення за допомогою відхилення до площини двовимірної лінійної регресії (4)

, , ,

де

  відстань точки з координатами  до площини двовимірної лінійної регресії (4);

  реалізація об’єкта після застосування лінійного      (координатного) перетворення;

ПРОЦЕДУРА 4.

Перетворення за допомогою МГК.

Ефективність застосування запропонованого методу побудови поверхонь доведено обчислювальними експериментами на основі імітаційного моделювання, а також обробкою реальних даних ТГХМ ПВ. У табл. 1 частково наведено результати аналізу застосування методу побудови поверхонь з використанням різного типу лінійного (координатного) перетворення та методу відтворення регресійних залежностей, опис якого міститься у [2], на прикладі функції регресії виду ,  для випадку сплайну .

Таблиця 1

Порівняльний аналіз результатів методів побудови поверхонь

за непараметричною оцінкою двовимірної функції регресії

Назва методу

Критерії ефективності

к=2

к=3

Метод №11

7,2Е-3

-4,13Е-3

6,0074

7,66Е-3

-2,91Е-3

5,1488

Метод за проц.12

4,5Е-7

-1,6Е-7

3,6808

1,54Е-6

-1,22Е-6

7,2489

Метод за проц.22

6,17Е-3

-7,01Е-4

3,5250

7,07Е-3

-1,33Е-3

2,7555

Метод за проц.32

1,06Е-2

1,6Е-3

3,0788

9,34Е-3

-1,01Е-3

1,6519

Метод за проц.42

1,0Е-8

0

10,9447

0

0

8,6171

Примітка. 1  Метод побудови поверхонь, опис якого міститься у [2];

                 2   Метод побудови поверхонь, що описаний у дисертаційній роботі.

Як критерії ефективності обчислювальних процедур розглянуто показники: середнє абсолютне відхилення , середнє відхилення ,  f-статистика.   

У результаті аналізу було виявлено, що найвищу точність наближення до емпіричних точок забезпечує сплайн другого порядку першого ступеня уточнення з використанням процедури 4 лінійного (координатного) перетворення.

У третьому розділі наведено опис інформаційної технології ТГХМ ПВ під час оцінки стану ПВ. Запропоновано обчислювальну технологію ТГХМ ПВ на підставі алгоритмів, обчислювальних схем та процедур, що подано у другому розділі (рис.3).

На базі запропонованої ІТ створено локальну ГІС «AquaGIS», що призначена для збирання, зберігання, аналізу, обробки та видачі картографічної, графічної й  текстової інформації, що відображає соціально-гігієнічну обстановку, а також вплив шкідливих факторів навколишнього середовища на якість ПВ.

Аналітичний блок системи «AquaGIS» становить ядро обчислювальної технології ТГХМ ПВ та являє собою сукупність математичних методів для розв’язання задач ТГХМ ПВ (рис. 4).

 

Функціональні можливості системи «AquaGIS»: формування та оновлення бази даних місць водозабору, просторової інформації, проб води за ГХП; забезпечення можливості обробки великих обсягів інформації; ведення довідників різного типу; ведення та пошук точок забору проб води по мапі місцевості; відображення тематичних мап та просторової інформації; відображення інформації про ГХП ПВ в точках забору; оцінка ймовірностей знаходження ГХП ПВ в зонах контролю та стану ПВ поза зоною норми; проведення часового аналізу змін концентрацій речовин у точках забору води; оцінка стану ПВ за інтегральним показником; визначення кількості точок забору води для раціонального проведення ТГХМ ПВ; формування звітності та відображення на мапі точки забору води з перевищенням норми ГДК; формування довідок про якість ПВ у точці забору на заданий період. Головне вікно містить головне меню системи, панель інструментів, панель управління даних, область візуалізації багатовимірних даних, панель параметрів візуалізації.

 

Рис. 4. Структура аналітичного блоку ГІС «AquaGIS»

У четвертому розділі міститься практична реалізація задач ТГХМ ПВ. Наведено результати апробації системи «AquaGis» за даними моніторингу Дніпропетровської районної СЕС. З використанням локальної ГІС «AquaGIS» було проведено аналіз показників ПВ та отримано картографічне відображення результатів роботи системи (рис. 6, рис. 7) за даними ТГХМ Дніпропетровського району (14 водозаборів ПВ) за ГХП: ,,  , , , , , , сухий залишок, загальна жорсткість, мутність та окисність на період  20032009 рр.

За допомогою розробленої математичної моделі поведінки концентрації ГХП ПВ було отримано сталі інтенсивності переходу між станами, що характеризують швидкість зміни концентрації речовин ПВ на кожному з водозаборів. Результати обчислення інтенсивностей переходу із стану в стан відображено у табл.2 на прикладі водозабору № 1 с. Чумаки.  

Таблиця 2

Інтенсивності переходів між станами

Гідрохімічний показник

питної води

Інтенсивності (1/міс.)

0,2899

0,2041

0,5813

0,1454

*

Продовж. табл.2

Гідрохімічний показник

питної води

Інтенсивності (1/міс.)

0,1928

0,2384

0,4798

0,1790

0,0159

0

0

0,0154

*

Загальна жорсткість

0,1819

0,1264

0,1416

0,3095

Окисність

0,3312

0,1214

0,1166

0,2244

Сухий залишок*

* Гідрохімічний показник перебуває в одному стані.

Отримані інтенсивності переходу з одного стану в інший дозволили оцінити  реакцію гідрохімічного середовища на техногенне навантаження за кожним з ГХП ПВ. Аналіз інтенсивностей переходу виявив, що реабілітаційна можливість гідрохімічного середовища за , ,  загальною жорсткістю вища, ніж за іншими показниками ПВ водозабору № 1 с. Чумаки. Отриманий результат свідчить про те, що очищення гідрохімічного середовища за цими показниками відбувається швидше, ніж за іншими показниками.

Обчислено ймовірності знаходження концентрації ГХП ПВ у заданих станах та функцію ризику знаходження ПВ поза зоною норми для динамічного і стаціонарного режиму, а також час переходу в стаціонарний режим. За даними моніторингу Дніпропетровського району отримано, що система переходить у стаціонарний режим, час якого становить у середньому близько 6 років та при похибці  відбувся на початку 2008 р., тому результати аналізу за даними ТГХМ ПВ представлено для стаціонарного режиму на прикладі водозабору № 1 с. Чумаки. Отримані ймовірності дозволили провести ранжування ГХП ПВ і оцінити якою мірою кожен з них впливає на стан ПВ Дніпропетровського району, і тим самим зробити висновок щодо зменшення техногенного навантаження за кожним з показників. На рис. 5 представлено ймовірності знаходження ГХП ПВ у 0-му 2-му станах на прикладі водозабору № 1 с. Чумаки для стаціонарного режиму. Так, речовина сухий залишок на період дослідження перебуває завжди поза зоною норми ПВ та в першу чергу потребує контролю. Речовини, які під впливом техногенного навантаження перейшли з фонового стану і можуть бути у стані перевищення ГДК за водозабором № 1 с. Чумаки є: окисність (31 %),  (30 %), загальна жорсткість (25 %),         (14 %). Хоча  і перебуває у стані норми відносно ГДК речовини у ПВ, його поведінку слід контролювати, тому що вказаний ГХП ПВ схильний до впливу техногенного навантаження. Речовини  та  за період дослідження залишились у фоновому стані.  

Рис. 5. Ймовірності знаходження ГХП ПВ у заданих станах

водозабору № 1 с. Чумаки

За допомогою програмного забезпечення Caterpillar 2.00 та системи «AquaGIS» було проведено короткострокове прогнозування концентрацій хімічних показників ПВ.

Прогнозування проводилось за всіма ГХП ПВ Дніпропетровського району з оцінкою середньої абсолютної відносної похибки прогнозування (табл.3).

Таблиця 3

Аналіз результатів прогнозування за даними ТГХМ ПВ

(часткове представлення) (%)

Точка водозабору

Гідрохімічний показник ПВ

Методи прогнозування

Без вилучення шумів

З вилученням шумів

SSA-«Гусениця»

Адаптивний метод  прогнозування

SSA-«Гусениця»

Адаптивний метод  прогнозування

№ 1

с. Чумаки

Загальна

жорсткість

25,67

13,4

23,45

7,86

17,56

10,81

10,13

9,34

15,6

14,56

14,43

7,65

№ 3

с. Чумаки

Загальна

жорсткість

25,67

13,4

23,45

7,86

13,55

8,46

12,34

8,56

с. Зоря

26,06

21,52

22

9,55

28,78

11,12

25,12

8,09

На етапі прогнозування найбільш вживаними для даних ТГХМ ПВ є адаптивні моделі. Найменшу середню похибку прогнозування має модель лінійного адитивного тренду з адитивною сезонною складовою, яка дорівнює 9,32 %. Результати     прогнозування за даними ГХМ ПВ показали, що прогнозні значення концентрації речовин на вересень 2009 р. перевищують норми ГДК за такими показниками у вказаних населених пунктах: сухий залишок у всіх 14 водозаборах ПВ Дніпропет-ровського району; загальна жорсткість м. Підгороднє,  смт Ювілейне, с. Парти-занське, с. Степне, с. Чумаки водозабір № 2, с. Новомиколаївка та с. Сурсько-Литовське; мутність м. Підгороднє водозабір на вул. Геологів та вул. Енергетиків, с. Зоря, с. Партизанське, с. Степне, с. Чумаки водозабір № 2;   м. Підгороднє, с. Зоря, с. Сурсько-Литовське;   м. Підгороднє водозабір на вул. Геологів, с. Новомиколаївка, с. Чумаки водозабір № 2 та № 3;   м. Підгороднє водозабір  на вул. Геологів та вул. Робоча, с. Степне, с. Сурсько-Литовське;   смт Ювілейне, с. Сурсько-Литовське. За іншими ГХП ПВ перевищень ГДК речовини не виявлено.

З метою забезпечення підтримки прийняття рішень про стан ПВ під час аналізу та прогнозування за допомогою системи «AquaGIS» було побудовано тематичні мапи таких типів:

  •  вмісту хімічних сполук у ПВ;
  •  прогнозні мапи вмісту хімічних сполук у ПВ.

У системі «AquaGIS» реалізовано можливість вибору водозаборів ПВ для обробки. На рис. 6 зображено мапу вмісту загальної жорсткості на червень 2009 р. на території лівобережної частини Дніпропетровського району за початковими даними, а на рис. 7 – мапу вмісту загальної жорсткості за результатами прогнозування із зазначенням відповідного рівня концентрації.

Так, запропонована обчислювальна технологія з похибкою прогнозування по смт Ювілейне 8,29 %  адекватно відображає початкові дані.

Локальна  ГІС «AquaGIS» впроваджена у Дніпропетровській районній СЕС та комунальному закладі «Підгородненська міська лікарня».

У додатках наведено: документи впровадження результатів дисертаційної роботи; дані хімічного аналізу проб питної води у Дніпропетровському районі; процедури прогнозування за адаптивними методами прогнозування та результати порівняльного аналізу методів прогнозування; результати порівняння методів побудови поверхонь за непараметричною оцінкою двовимірної функції регресії з використанням В-сплайнів, близьких до інтерполяційних у середньому; опис таблиць та класів системи «AquaGIS»; результати проведення ймовірнісно-статистичного опрацювання даних ТГХМ ПВ; тематичні мапи техногенного навантаження Дніпропетровського району; інструкцію користувача системи «AquaGIS».

ВИСНОВКИ

Дисертація є завершеною науково-дослідною роботою, в якій поставлено і вирішено науково-практичне завдання з побудови інформаційної технології територіального гідрохімічного моніторингу питної води на основі запропонованої моделі та методів аналізу даних територіального гідрохімічного моніторингу питної води для забезпечення підтримки прийняття рішень про стан питної води з урахуванням місцевих особливостей.

Основні висновки за результатами дисертаційної роботи полягають у такому.

  1.  Проведено аналіз стану інформаційного забезпечення територіального гідрохімічного моніторингу. Обґрунтовано необхідність розробки інформаційної технології територіального гідрохімічного моніторингу питної води. Для розробки відповідної інформаційної технології запропоновано застосування методів статистичного аналізу, теорії марковських процесів, методів прогнозування та регресійного аналізу з використанням поліноміальних сплайн-операторів.  
  2.  Уперше запропоновано метод побудови поверхонь на основі методу головних компонент і непараметричної оцінки двовимірної функції регресії з використанням лінійних комбінацій В-сплайнів, близьких до інтерполяційних у середньому, що забезпечує підвищення адекватності результатів обробки даних територіального гідрохімічного моніторингу питної води у порівнянні з іншими методами, що не враховують лінійне (координатне) перетворення. 
  3.  Уперше запропоновано метод прогнозування концентрації гідрохімічних показників питної води за даними територіального гідрохімічного моніторингу на основі комплексного застосування методів SSA-«Гусениця» та адаптивних методів прогнозування із сезонним ефектом та без сезонної складової, що дозволило підвищити точність результатів при прогнозуванні за рахунок попередньої оцінки структурних особливостей даних з видаленням вад.
  4.  Удосконалено неперервну за часом марковську модель процесу поведінки концентрації гідрохімічних показників питної води зі сталими функціями інтенсивностей переходів, що вперше дозволило проведення оцінки ймовірностей знаходження показників питної води у заданих станах та ризику знаходження стану питної води поза зоною норми.
  5.  Запропоновано інформаційну технологію територіального гідрохімічного моніторингу питної води на основі розроблених методів та моделі.
  6.  Запропоновано методику проведення територіального гідрохімічного моніторингу питної води за використанням інформаційної технології територіального гідрохімічного моніторингу питної води.
  7.  Розроблено локальну ГІС «AquaGIS» обробки та аналізу даних територіального гідрохімічного моніторингу питної води на основі інформаційної технології та методики територіального гідрохімічного моніторингу питної води. Розроблену систему «AquaGIS» рекомендовано використовувати для потреб санітарно-епідеміологічних станцій різного рівня для оцінки якості питної води, а також для  статистичної обробки даних в автоматизованих системах керування та обробки інформації народногосподарської діяльності.

СПИСОК ОПУБЛІКОВАНИХ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ ПРАЦЬ

  1.  Архангельська Ю. М. Просторове моделювання рельєфу місцевості системою  RastToDTM / Ю. М. Архангельська, Ю. В. Самарець // Вісник Академії митної служби України. – 2008. – № 3 (39). – С.98104.
  2.  Приставка О. П. Спосіб відтворення поверхонь та гіперповерхонь за даними екологічного моніторингу / Приставка О. П., Архангельська Ю. М., Самарець Ю. В. // Актуальні проблеми автоматизації та інформаційних технологій. – Д. : Вид-во Дніпропетр. ун-ту, 2008. – Т. 12 – С.52–64.
  3.  Архангельська Ю. М. Ймовірносно-статистичне моделювання якості питної води з підземних джерел / Ю. М. Архангельська, О. П. Приставка, Н. О. Шабельна, Т. М. Бєльська // Математичне моделювання. – 2009. – № 1 (20). – С. 39–44.
  4.  Приставка О. П. Аналіз структури гідрохімічних показників питної води / Приставка О. П., Архангельська Ю. М., Самарець Ю. В. // Вісник Академії митної служби України. – 2009. – № 2 (42). – С. 114–121.
  5.  Приставка П. О. Інформаційна технологія непараметричної оцінки двовимірної регресії за використанням сплайнів, близьких до інтерполяційних у середньому / П. О. Приставка, Ю. М. Архангельська // Актуальні проблеми автоматизації та інформаційних технологій : Зб. наук. праць. –  Д. : Вид-во Дніпропетр. ун-ту, 2009. – Т. 13. – С. 29–38.
  6.  Архангельська Ю. М. Часовий аналіз даних гідрохімічного моніторингу пит-   ної води / Архангельська Ю. М. // Математичне моделювання. – 2009. – № 2 (21). – С. 42–47.
  7.  Архангельська Ю. М. Автоматизація процесу обробки та візуалізація геозображень / Архангельська Ю. М. // Информационные технологии в управлении сложными системами: международная научно-практическая конференция, 2223 мая 2008 г. : сборник докладов и тезисов. – Днепропетровск : ИТМ НАНУ и НКАУ, 2008. – С. 22.
  8.  Архангельська Ю. М. ГІС моніторингу забруднення питної води «AquaGIS» / Ю. М. Архангельська, О. П. Приставка // Проблеми математичного моделювання: міждержавна науково-методична конференція, 2830 травня 2008р.: тези допов. – Дніпродзержинськ : ДДТУ, 2008. – С. 175176.
  9.  Приставка О. П. Інформаційні технології при опрацюванні даних гідрохімічного моніторингу / О. П. Приставка, Ю. М. Архангельська // «Автоматика2008»: XV міжнародна конференція з автоматичного управління, 2326 вересня 2008р.:  збірник допов. – Одеса: ОНМА, 2008.  – С. 899900.
  10.  Архангельська Ю. М. Моделювання гідрохімічних процесів / Ю. М. Архангельська, О. П. Приставка // Математичне та програмне забезпечення інтелектуальних систем (MPZIS-2008): VІ міжнародна науково-практична конференція, 1214 листопада 2008 р. : тези допов. – Д. : ДНУ, 2008. – С. 1718.
  11.  Архангельська Ю. М. Візуалізація та прийняття рішень якості питної води за  гідрохімічними показниками / Ю. М. Архангельська, Ю. В. Самарець // Проблеми прикладної математики та комп’ютерних наук : конференція за підсумками науково-дослідної роботи Дніпропетровського національного університету за 20072008рр., 2223 лютого 2008 р. : тези допов. Д. : ДНУ, 2008. – С. 1415.
  12.  Архангельська Ю. М. Структурний аналіз ядра ГІС «AquaGIS» / Архангельська Ю. М., Приставка О. П., Самарець Ю. В. // Проблеми математичного моделювання: міждержавна науково-методична конференція, 2729 травня 2009 р.: тези допов. – Дніпродзержинськ : ДДТУ, 2009. – С. 123125.
  13.  Приставка П. О. Локальні мапи в системі гідрохімічного моніторингу / Приставка П. О., Архангельська Ю. М., Ключник А. І. // Проблеми математичного моделювання: міждержавна науково-методична конференція, 2729 травня 2009 р. : тези допов. – Дніпродзержинськ : ДДТУ, 2009. –  С. 155156.
  14.  Архангельська Ю. М. Інформаційні технології побудови локальних ГІС в системі  гідрохімічного  моніторингу  /  Архангельська Ю. М. // Системний аналіз та інформаційні технології : ХІ міжнародна науково-технічна конференція,  2630 травня 2009 р.: матеріали конференції. – К. : ННК «ІПСА» НТУУ «КПІ», 2009. – С. 452.
  15.  Приставка П. О. Інформаційна технологія непараметричної оцінки двовимірної регресії за використанням сплайнів, близьких до інтерполяційних у середньому та інваріантного перетворення / П. О. Приставка, Ю. М. Архангельська // Комп’ютери в електроніці: наукові дослідження та навчальний процес : всеукраїнська науково-практична конференція, 1720 вересня 2009 р. : тези допов.  – Львів : Львівський нац. ун-т ім. Івана Франка, 2009. – С. 7980.
  16.  Архангельська Ю. М. Обробка та аналіз даних гідрохімічного моніторингу питної води / Архангельська Ю. М. // Проблеми й перспективи розвитку ІТ-індустрії в Україні : І міжнародна науково-практична конференція, 1819 листопада 2009 р. : збірник тез. – Х. : Харк. нац. екон. ун-т, 2009. – С. 7980.
  17.  Архангельська Ю. М. Побудова багатовимірних моделей за даними гідрохімічного моніторингу питної води / Ю. М. Архангельська, П. О. Приставка // Математичне та програмне забезпечення інтелектуальних систем (MPZIS-2009): VІІ міжнародна науково-практична конференція, 1820 листопада 2009 р.: тези допов. – Д. : ДНУ, 2009. – С. 1819.
  18.   Архангельська Ю. М. Прогнозування хімічного вмісту показників питної води / Ю.М. Архангельська // Інформатика та комп’ютерні технології (ІКТ-2009) : V міжнародна науково-технічна конференція студентів, аспірантів та молодих науковців, 24–26 листопада 2009 р.: збірка матеріалів. Донецьк : Дон. нац. техн. ун-т, 2009. – С. 208211.

АНОТАЦІЯ

Архангельська Ю. М. Розробка інформаційної технології в задачах гідрохімічного моніторингу. – Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 – інформаційні технології. – Дніпропетровський національний університет ім. Олеся Гончара, Дніпропетровськ, 2010.

Дисертація присвячена розробці інформаційної технології територіального гідрохімічного моніторингу питної води.

Уперше запропоновано метод побудови поверхонь на основі методу головних компонент і непараметричної оцінки двовимірної функції регресії за використанням лінійних комбінацій В-сплайнів, близьких до інтерполяційних у середньому, що забезпечує підвищення достовірності результатів обробки даних територіального гідрохімічного моніторингу питної води у порівнянні з іншими методами, що не враховують лінійне (координатне) перетворення. Удосконалено неперервну за часом марковську модель процесу поведінки концентрації гідрохімічних показників питної води зі сталими функціями інтенсивностей переходів, що вперше дозволило проведення оцінки ймовірностей знаходження показників питної води у заданих станах та ризику знаходження стану питної води поза зоною норми. Уперше запропоновано метод прогнозування концентрації гідрохімічних показників питної води за даними територіального гідрохімічного моніторингу на основі комплексного застосування методів SSA-«Гусениця» та адаптивних методів прогнозування із сезонним ефектом та без сезонної складової, що дозволило підвищити точність результатів при        прогнозуванні за рахунок попередньої оцінки структурних особливостей даних  з видаленням вад.

Ключові слова: геоінформаційна система, гідрохімічний моніторинг питної води, В-сплайни.

ANNOTATION

ArchangelskaY. M. Development of information technology is in the tasks of the hydrochemical  monitoring. – Manuscript.

Dissertation submitted towards the Technical Science Candidate Degree on «Information Technologies», Speciality 05.13.06 – Dnipropetrovsk National University, Dnipropetrovsk, 2010.

The dissertation is devoted to development of information technology of the territorial hydrochemical monitoring of drinking water.

 The method of construction of surfaces on the basis of method of main component and non-parametric estimation of 2-dimensions function of regression after the use of linear combinations of B-splines, near to interpolation in the middle, that provides the increase of authenticity of results treatments given of the territorial hydrochemical monitoring of drinking water in comparing to other methods which do not take into account linear (XY) transformation is in the first time offered. The continuous at times markovska model of process of conduct of сoncentration of hydrochemical indexes of drinking water with the permanent functions of intensities of transitions, that first allowed the leadthrough of estimation of probabilities of finding of indexes of drinking water in the set states and risk of finding of the state of drinking water out of area of norm is improved. The method of prognostication of concentration of hydrochemical indexes of drinking water from data of the territorial hydrochemical monitoring on the basis of complex application of methods of SSA-«Caterpillar» and adaptive methods of prognostication with a seasonal effect and without a seasonal constituent, that allowed to promote exactness of results at prognostication due to the preliminary estimate of structural features of information with the delete of defects is in the first time offered.

Key words: geoinformation system, hydrochemical monitoring of drinking water, В-splines.

АННОТАЦИЯ

Архангельская Ю. М. Разработка информационной технологии в задачах гидрохимического мониторинга. –  Рукопись.

Диссертация на соискание научной степени кандидата технических наук по специальности 05.13.06 –  информационные технологии. –  Днепропетровский на-циональный университет им. Олеся Гончара, Днепропетровск, 2010.

Диссертация посвящена разработке информационной технологии территориального гидрохимического мониторинга питьевой воды. Разработан метод построения поверхностей на основе метода главных компонент и непараметрической оценки двумерной функции регрессии с использованием В-сплайнов, близких к  интерполяционным в среднем. Метод обеспечивает повышение достоверности результатов обработки данных территориального гидрохимического мониторинга питьевой воды по сравнению с методами построения поверхности, не учитывающих линейное (координатное) преобразование. Предложена аппроксимация непрерывного случайного процесса марковским с построением математической модели поведения концентрации гидрохимических показателей питьевой воды с постоянными  функциями интенсивностей переходов, которая позволила проводить оценку ве-роятностей пребывания показателей питьевой воды в определенных состояниях и упростить анализ риска нахождения состояния питьевой воды вне зоны нормы. Предложен метод прогнозирования концентрации гидрохимических показателей питьевой воды на основе комплексного применения метода SSA-«Гусеница» и адаптивных методов прогнозирования с сезонным эффектом и без сезонной составляющей, что позволило повысить точность результатов при прогнозировании за счет предварительной оценки структурных особенностей данных с удалением шумов.

На основе предложенных методов и модели разработана информационная  технология территориального гидрохимического мониторинга питьевой воды. Составной частью информационной технологии является локальная геоинформа-ционная система «AquaGIS» для поддержки принятия решений при анализе данных территориального гидрохимического мониторинга питьевой воды. Система «AquaGIS» предназначена для сбора, хранения, анализа, обработки и выдачи кар-тографической, графической и текстовой информации, которая отображает со-циально-гигиеническую обстановку, а также влияние вредных факторов окружающей среды на качество питьевой воды. Разработанная информационная технология используется для поддержки принятия решений при оценке состояния питьевой воды в Днепропетровской районной санитарно-эпидемиологической станции и коммунальном заведении «Подгороднянская городская больница».

Ключевые слова: геоинформационная система, гидрохимический мониторинг питьевой воды, В-сплайны.

 

Підписано до друку 04.08.2010. Формат 60х90/16

Папір друкарський. Друк плоский. Гарнітура Times New Roman Cyr.

Умов. друк. арк. 1. Тираж 100 прим. Замовлення № 430

49050, м. Дніпропетровськ, вул. Наукова, 5.

Друкарня ДНУ.

 Рис. 1. Граф переходів між станами ПВ

0

2

1

 P0(t)        P1(t)               P2(t)

 λ0,1               λ1,2

 

  λ1,0                λ2,1

λ01

λ01

EMBED Equation.3

EMBED Equation.3

Структурний аналіз за рядом спостережень

Прогнозування за рядом спостережень

EMBED Equation.3

Рис. 3. Обчислювальна технологія ТГХМ ПВ

Блок вихідної

інформації

Інформаційний блок

Аналітичний блок

БД ГХМ та графічної ін-

формації

M

A

П

И

 З 

В

І

Т

И

Блок вводу та реда-гування

ін-

фор-

мації

Блок ймовірнісно-статистичного аналізу

Блок

моделювання даних

Блок

прогнозування даних

Блок аналізу гідрохімічної інформації (ІЗВ)

Блок аналізу просторової

інформації

Рис. 6. Мапа вмісту загальної жорсткості на червень 2009 р.:  початкові дані

Рис. 7 Мапа вмісту загальної жорсткості на червень 2009 р.: прогнозні дані


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

26701. Сибирские траппы 1.13 MB
  Отложения нижнего рифея распространены на востоке платформы в КамскоБельском Пачелмском Ладожском Среднерусском и Московском авлакогенах. Местами в нижнем рифее известны вулканогенные породы: горизонты базальтовых пеплов туфов и покровы базальтов а в западных районах платформы в это время внедрялись габбродиабазовые интрузии. Возможно что первоначально эти отложения имели более широкое площадное распространение а позднее они были частично размыты и сохранились лишь в наиболее прогнутых участках платформы. На западе и в...
26702. Региональная геология» («Геология России») Часть 2. Подвижные пояса неогея 2.4 MB
  2009 г Казанский государственный университет 2009 г СОДЕРЖАНИЕ ВВЕДЕНИЕ 4 ГЕОДИНАМИЧЕСКИЕ ОБСТАНОВКИ В ИСТОРИИ РАЗВИТИЯ ПОДВИЖНЫХ ПОЯСОВ 5 УРАЛОАЗИАТСКИЙ ПОДВИЖНЫЙ ПОЯС 30 Уральская складчатая область 30 ТиманоПечороБаренцевоморская складчатая зона 41 ПайхойскоНовоземельская складчатая зона 46 АлтаеСаянская область 50 СаяноЕнисейская область 59 ТуруханоНорильская зона поднятий 59 Складчатое сооружение Енисейского кряжа 59 Cкладчатое сооружение Восточного Саяна 61...
26703. Региональная геология» (Геология России) Часть 1. Древние платформы 1.32 MB
  Слагающие его каледонские комплексы представленные позднепротерозойскими и раннепалеозойскими отложениями надвинуты в юговосточном направлении на Балтийский щит ВЕП. Об этом свидетельствует в частности наличие в каледонских структурах ряда тектонических окон в которых обнажаются автохтонные раннедокембрийские отложения фундамента ВЕП. На большей части ВЕП он перекрыт платформенным чехлом сложенным горизонтально или пологозалегающими отложениями верхнего протерозоя и фанерозоя общей мощностью от нескольких сотен метров до 510 и...
26704. Материки и океаны являются наиболее крупными элементами в строении Земной коры. Говоря об океанах, следует иметь в виду строение коры в пределах участков, занимаемых океанами 182.5 KB
  Материки и океаны являются наиболее крупными элементами в строении Земной коры. Говоря об океанах следует иметь в виду строение коры в пределах участков занимаемых океанами. Срединноокеанические хребты рассматриваются как участки растяжения земной коры или зоны спрединга. Океани́ческая кора́ тип земной коры распространенный в океанах.
26705. Сибирские траппы 314.5 KB
  Одним из таких фрагментов начиная с рифейского времени и являлась ВЕП в современных ограничениях. Осадочный платформенный чехол мегакомплекс ВЕП подразделяется на два мегаэтажа: авлакогенный нижний и плитный верхний. Формирование названных этажей происходило во временных рамках одноименных авлакогенного и плитного мегаэтапов развития ВЕП В течение рифея и раннего венда большая часть ВЕП сохраняла приподнятое положение подвергалась воздействию процессов денудации и служила источником обломочного материала сносившегося в пределы...
26706. Древние платформы являются устойчивыми глыбами земной коры, сформировавшимися в позднем архее или раннем протерозое 47 KB
  Древние платформы являются устойчивыми глыбами земной коры сформировавшимися в позднем архее или раннем протерозое. Фундамент платформ формировался в течение длительного времени в архее и раннем протерозое и впоследствии подвергся очень сильному размыву и денудации в результате которых вскрылись породы залегавшие раньше на большой глубине. Площадь древних платформ на материках приближается к 40 и для них характерны угловатые очертания с протяженными прямолинейными границами следствием краевых швов глубинных разломов. Складчатые...
26707. Строение земной коры 52.5 KB
  В составе континентальной коры содержащей под осадочным слоем верхний гранитный и нижний базальтовый встречаются наиболее древние породы Земли возраст которых оценивается более чем в 3 млрд. Твердый слой верхней мантии распространяющийся до различных глубин под океанами и континентами совместно с земной корой называют литосферой самой жесткой оболочкой Земли. Это внешняя граница ядра Земли. Местами этот слой порождает огромные направленные к поверхности Земли тепломассопотоки плюмы.
26708. Роль и место Европы в современном мире 10.91 KB
  Европейский Союз включает три структурных компонента каждый со своим автономным правопорядком. В научной литературе и нередко в официальных документах эти компоненты именуются опоры Союза. и сохранившиеся после учреждения Союза. Следовательно Европейский Союз как целое имеет в качестве первой опоры две другие организации каждая из которых обладает собственным учредительным договором.
26709. Геополитическая ситуация и баланс сил в Азиатско-Тихоокеанском регионе 13.67 KB
  В этом треугольнике проживает примерно половина населения планеты и находятся многие из ведущих индустриально развитых стран современного мира Япония Китай Австралия Новая Зеландия Тайвань Южная Корея Гонконг Сингапур для которых характерны наиболее быстрые темпы развития экономики. Есть все признаки по формированию €œБольшого Китая€ или Китайского общего рынка куда войдут Китай Тайвань Сянган Гонконг Аомэнь Макао Сингапур. Китай и Япония превратились в экономические супердержавы превосходящие любую европейскую страну и...