66771

Обработка пространственной информации об объектах речной сети для определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках

Диссертация

Экономическая теория и математическое моделирование

Целью работы является разработка методов, алгоритмов и программного обеспечения для определения характеристик подтопления промышленных объектов в паводковый период на основе совместной обработки пространственной информации об объектах речной сети и промышленности...

Русский

2014-08-27

11.32 MB

28 чел.

48

Федеральное агентство по образованию

Государственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«Уфимский государственный авиационный

технический университет»

На правах рукописи

ШАРАФУТДИНОВ РАШИД РУСТЭМОВИЧ

обработкА ПРОСТРАНСТВЕННой информации об объектах речной сети для определения характеристик ПОДтоплениЯ ПРОМЫШЛЕННых объектов ПРИ ПАВОДКАХ

Специальность:

05.13.01 – Системный анализ, управление и обработка

информации (в промышленности)

Диссертация на соискание ученой степени

кандидата технических наук

Научный руководитель:

д-р техн. наук, профессор С.В. Павлов

Уфа2009


ОГЛАВЛЕНИЕ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

ВВЕДЕНИЕ

5

6

Глава 1. АНАЛИЗ ПРОБЛЕМ, СВЯЗАННЫХ С ОБРАБОТКОЙ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ ИНФОРМАЦИИ ОБ ОБЪЕКТАХ РЕЧНОЙ СЕТИ И ПРОМЫШЛЕННОСТИ В период паводков

13

1.1 Анализ проблем, связанных с обработкой пространственной информации при мониторинге паводковой ситуации

13

1.2 Анализ подходов к автоматизации информационного обеспечения управления природными ресурсами в паводковый период

18

1.3   Анализ методов определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках

26

1.4  Анализ информационных систем определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках

37

Выводы по 1-й главе

46

Глава 2. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ХАРАКТЕРИСТИК ПОДТОПЛЕНИЯ ПРОМЫШЛЕННЫХ ОБЪЕКТОВ В период паводков на основе геоинформационных технологий

47

 2.1  Постановка задачи определения характеристик подтопления

47

2.2 Разработка метода совместного описания пространственной информации об объектах речной сети, инфраструктуры контроля их параметров (гидрологической сети) и промышленности

50

  1.  Разработка метода определения характеристик подтопления        промышленных объектов в паводковый период

58

2.4   Интеграционный способ описания водных объектов

70

Выводы по 2-й главе

80

Глава 3. РЕАЛИЗАЦИЯ МЕТОДОВ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ХАРАКТЕРИСТИК ПОДТОПЛЕНИЯ ПРОМЫШЛЕННЫХ ОБЪЕКТОВ В период паводков

 81

3.1 Разработка функциональной модели определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках

81

3.2 Разработка информационной модели объектов речной сети, инфраструктуры контроля (гидрологической сети контроля) и промышленности

84

3.3 Разработка алгоритмов определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках

96

Выводы по 3-й главе

128

Глава 4. Внедрение иНформационной системы определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках в автоматизированную систему поддержки принятия решений по управлению природными ресурсами и охраной окружающей среды на основе комплексного мониторинга и геоинформационных технологий и анализ её эффективности

129

4.1 Анализ организационной структуры и деятельности Министерства природопользования и экологии РБ

129

4.2. Основные требования к информационной системе определения характеристик подтопления промышленных объектов в весенний паводок

133

4.3 Основные результаты внедрения информационной системы определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках

137

4.4 Анализ эффективности внедрения информационной системы определения характеристик подтопления промышленных объектов в паводковый период в Министерстве природопользования и экологии РБ

143

Выводы по 4-й главе

147

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

148

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

150

ПРИЛОЖЕНИЕ А

163

ПРИЛОЖЕНИЕ Б 2

1673

ПРИЛОЖЕНИЕ В

170

ПРИЛОЖЕНИЕ Г 4

178

ПРИЛОЖЕНИЕ До внедрении

185

ПРИЛОЖЕНИЕ Е

197

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

АРМ

Автоматизированное рабочее место

БПД (БГД)

База пространственных данных (база геоданных)

ГИС

Геоинформационная система

ГТС

Гидротехническое сооружение

ГЭС

Гидроэлектростанция

ИКМ

Исходный картографический материал

МПР РБ

Министерство природопользования и экологии Республики Башкортостан

ОВР

Метод обратно взвешенных расстояний

ПО

Программное обеспечение

ПЭВМ

Прикладная электронно-вычислительная машина

СУБД

Система управления базами данных

ФГУ

Федеральное государственное учреждение

ФГУП

Федеральное государственное унитарное предприятие

ЦКИ

Цифровая картографическая информация

ЦТК

Цифровая топографическая карта

ЦМР(М)

Цифровая модель рельефа (местности)

CASE

Computer-Aided Software/System Engineering

COM

Component Object Model

ESRI

Environmental Systems Research Institute.

GUI

Graphical User Interface

IDEF

ICAM DEFinition methodology

RUP

Rational Unified Process

SADT

Structured Analysis and Design Technique

TIN

Триангуляционная сеть

UML

Unified Model Language


ВВЕДЕНИЕ

АКТУАЛЬНОСТЬ

Регулярность весенних паводков, оказывающих негативное воздействие на объекты промышленности (предприятия нефтяной, газовой, угольной, металлургической промышленности, заводы, склады, транспортные средства и др.), является важнейшей особенностью мониторинга состояния окружающей среды (в том числе технического состояния промышленных объектов). В связи с этим планирование противопаводковых мероприятий для снижения вредного воздействия на объекты промышленности, зависит от достоверного определения характеристик зон подтопления: границ, площади, глубины подтопления и перечня промышленных объектов, попавших в неё [40].

Объекты речной сети и промышленности характеризуются большим объёмом разнородной пространственной и атрибутивной информации из различных источников (картографической, табличной, графической и др.), находящейся в компетенции различных государственных органов, заинтересованных в предотвращении или смягчении последствий паводков (строительство гидротехнических сооружений по регулированию стока, создание оградительных дамб и др.). Учёт взаимосвязи всего набора информации об объектах речной сети и промышленности приводит к необходимости в автоматизации процессов её структурированной обработки для последующего определения характеристик зон подтопления, что в свою очередь позволит реализовать информационную поддержку принятия решений по предотвращению нежелательного развития событий и преодолению последствий паводка, в частности снижению вредного воздействия, оказанного на промышленные объекты в зоне подтопления [65].

Существуют различные подходы для определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках, которые основываются на обработке пространственной информации о рельефе местности и анализе гидрогеологических и гидродинамических параметров состояния водных объектов [90]. Геоинформационные технологии являются ключевыми при автоматизации процессов, связанных с определением характеристик подтопления, ввиду пространственной привязки объектов речной сети и промышленности. Различным аспектам разработки методов в данной области посвящен ряд работ отечественных и зарубежных авторов, в частности работы С. Е. Беднарука, В. И. Васильева, В. Е. Гвоздева, Л. А. Гриневича, В. И. Данилова-Данильяна, Б. Г. Ильясова, В. Г. Крымского, Л. К. Левит-Гуревича, В. Г. Пряжинской, Р. З. Хамитова, Д. М. Ярошевского, А. Бисваса, Х. Кардуэлла, Д. Мэйдмента, В. Халла, М. Хатчинсона, М. Эбота, Д. Эгенхофера и др. Однако в данных трудах задаче определения характеристик зон подтопления на основе обработки пространственной информации об объектах речной сети и промышленности в совокупности с методами анализа топографических и гидрологических данных, уделялось недостаточно внимания, в связи с чем, разработка методов и алгоритмов определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках на основе обработки пространственной информации об объектах речной сети и промышленности является актуальной как в теоретическом, так и в практическом плане.

Цели и задачи исследования

Целью работы является разработка методов, алгоритмов и программного обеспечения для определения характеристик подтопления промышленных объектов в паводковый период на основе совместной обработки пространственной информации об объектах речной сети и промышленности для последующей поддержки принятия решений по снижению вредного воздействия, оказанного паводком на промышленные объекты.

Для достижения поставленной цели в диссертационной работе необходимо решить следующие задачи:

1. На основе системного анализа процессов, связанных с прохождением паводка и оказывающих вредное воздействие на промышленные объекты, сформулировать требования к видам, формам и источникам информации, на основе которой будет осуществляться определение характеристик подтопления промышленных объектов в паводковый период.

2. Разработать метод совместного описания пространственной информации об объектах речной сети, инфраструктуры контроля (гидрологической сети контроля) и промышленности для последующего определения характеристик подтопления промышленных объектов в паводковый период.

3. Разработать метод определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках (границ, площади, глубины подтопления, перечня промышленных объектов, оказавшихся в зоне подтопления) на основе обработки пространственной информации об объектах речной сети, гидрологической сети контроля и дополнительной информации, привлеченной из различных источников (топографическая карта местности, продольный профиль рек и речная сеть).

4. Разработать информационную модель объектов речной сети, инфраструктуры контроля (гидрологической сети контроля) и промышленности для определения характеристик подтопления промышленных объектов в паводковый период.

5. Разработать алгоритмы определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках и их программную реализацию для планирования противопаводковых мероприятий по предотвращению или смягчению последствий паводков на промышленные объекты.

Методика исследования

В работе использовались методы системного анализа сложных систем, структурного анализа и проектирования информационных систем (SADT), методология унифицированного процесса разработки программного обеспечения (RUP), методология унифицированного языка моделирования (UML), математического и геоинформационного моделирования, теория пространственных  и реляционных баз данных и принципы объектно-ориентированного программирования.

Научная новизна

1. Метод совместного описания пространственной информации об объектах речной сети, инфраструктуры контроля (гидрологической сети контроля) и промышленности предложен впервые и заключается в совместном описании данных объектов на топографической карте местности, продольном профиле водных объектов и речной сети; применение метода позволяет отобразить взаимосвязь данных для последующего определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках.

2. Метод определения характеристик зон подтопления промышленных объектов в паводковый период, основанный на обработке пространственной информации об объектах речной сети, гидрологической сети контроля и дополнительной информации, привлеченной из различных документальных источников; метод позволяет количественно определить параметры подтопления (граница, площадь, глубина подтопления, перечень промышленных объектов, оказавшихся в зоне подтопления).

3. Информационная модель объектов речной сети, инфраструктуры контроля (гидрологической сети контроля) и промышленности отличающаяся использованием пространственных данных из различных документальных источников и учитывающая их взаимосвязь, позволяет разработать алгоритмы обработки данной информации для автоматизации процесса определения характеристик зон подтопления промышленных объектов при паводках.

Практическая значимость

1. Метод определения характеристик зон подтопления промышленных объектов в паводковый период на основе обработки пространственной информации об объектах речной сети, гидрологической сети контроля и дополнительной информации, привлеченной из различных документальных источников, позволяет определять характеристики подтопления для последующего снижения тяжести последствий для промышленных объектов в области подтопления.

2. Информационная модель объектов речной сети, инфраструктуры контроля (гидрологической сети контроля) и промышленности, основанная на стандартной гидрологической модели данных и доработанная с учётом дополнительной информации, привлеченной из различных документальных источников позволяет разработать алгоритмы обработки пространственной информации для реализации программного обеспечения определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках.

3. Алгоритмы и программное обеспечение определения характеристик подтопления промышленных объектов в паводковый период на основе обработки пространственной информации об объектах речной сети, инфраструктуры контроля (гидрологической сети контроля) и промышленности позволяет осуществлять процессы поддержки принятия решений по проведению противопаводковых мероприятий, направленных на устранение последствий прошедшего и прогнозирование будущего паводков.

Основные результаты работы внедрены в Министерстве природопользования и экологии Республики Башкортостан (свид. об офиц. рег. программы для ЭВМ № 2008614884 и №2008614885, от 10.10.2008 года).

СВЯЗЬ ТЕМЫ ИССЛЕДОВАНИЯ С НАУЧНЫМИ ПРОГРАММАМИ

Работа выполнена в период 2007-2009 г.г. на кафедре геоинформационных систем Уфимского государственного авиационного технического университета в рамках государственных контрактов 027-2007 “Развитие автоматизированной системы поддержки принятия решений по управлению природными ресурсами и охраной окружающей среды  на основе комплексного мониторинга и ГИС технологий”, 70-2008 “Расширение функциональных возможностей автоматизированной системы поддержки принятия решений по управлению природными ресурсами и охраной окружающей среды на основе комплексного мониторинга и ГИС технологий”, №12-2009 “Доработка базы данных и разработка дополнительных функций автоматизированной системы поддержки принятия решений по управлению природными ресурсами и охраной окружающей среды на основе комплексного мониторинга и ГИС технологий”.

НА ЗАЩИТУ ВЫНОСЯТСЯ

1. Метод совместного описания пространственной информации об объектах речной сети, инфраструктуры контроля (гидрологической сети контроля) и промышленности.

2. Метод определения характеристик зон подтопления в паводковый период (граница, площадь, глубина подтопления, перечень промышленных объектов, оказавшихся в зоне подтопления), на основе обработки пространственной информации об объектах речной сети, гидрологической сети контроля и дополнительной информации, привлеченной из различных источников (топографическая карта местности, продольный профиль водных объектов и речная сеть).

3. Информационная модель объектов речной сети, инфраструктуры контроля (гидрологической сети контроля) и промышленности.

4. Алгоритмы определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках и их программная реализация в масштабе информационной системы обработки пространственной информации об объектах речной сети, инфраструктуры контроля (гидрологической сети контроля) и промышленности.

АПРОБАЦИЯ РАБОТЫ

Основные теоретические и практические результаты работы докладывались на следующих конференциях, форумах и семинарах: Европейской конференции пользователей программного обеспечения ESRI (Лондон, 2008), Международной конференции “Управление водно-ресурсными системами в экстремальных условиях” (Москва, 2008), ежегодной конференции пользователей программных продуктов ESRI и ERDAS (Голицыно, 2008), Всероссийской конференции “Геоинформационные технологии в муниципальном управлении” (Уфа, 2009), “Компьютерные науки и информационные технологии” (CSIT’2007–2008), Региональной зимней школе-семинаре аспирантов и молодых ученых (Уфа, 2007–2009), Всероссийской молодёжной научной конференции “Мавлютовские чтения” (Уфа, 2007–2008).

ПУБЛИКАЦИИ

Основные положения и результаты диссертационной работы опубликованы в 28 источниках, включающих 22 статьи, 6 материалов конференций и семинаров, 2 свидетельства о регистрации программ и баз данных. Результаты работы опубликованы в 1-м издании, входящем в перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий, выпускаемых в Российской Федерации в соответствии с требованиями ВАК Минобразования и науки РФ.

СТРУКТУРА И ОБЪЁМ РАБОТЫ

Работа включает введение, 4 главы основного материала, заключение, библиографический список и приложения.

 Работа без библиографического списка и приложений изложена на 149 страницах машинописного текста. Библиографический список включает 138 наименований.

Глава 1. АНАЛИЗ ПРОБЛЕМ, СВЯЗАННЫХ С ОБРАБОТКОЙ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ ИНФОРМАЦИИ ОБ ОБЪЕКТАХ РЕЧНОЙ СЕТИ И ПРОМЫШЛЕННОСТИ В период паводков

1.1 Анализ проблем, связанных с обработкой пространственной информации при мониторинге паводковой ситуации

Территория  Республики  Башкортостан расположена  в  пределах  бассейнов  рек Волги, Урала и Оби.  К  бассейну  реки  Волги  относятся  реки Белая,  Буй  и  Западный  Ик  (левые  притоки  р. Камы).  Их  водосборы  охватывают  79% территории республики. Водосборы рек бассейна Урала  охватывают  20%,  а  водосборы  бассейна реки Оби - 1% территории республики.

Большинство  рек,  протекающих  по территории  республики,  маловодны.   В  целом  республика менее  обеспечена  водными  ресурсами,  чем Российская  Федерация:  на  1  человека  в Башкортостане  приходится  8750  м3   воды  в  год, или  24  м3/сутки  против  29380  м3/год,  или  80м3/сутки  по  России;  в Пермской  области,  также входящей в бассейн Волги, этот показатель выше вдвое.

Водосборная  площадь  основной  водной артерии -  реки  Белой -  составляет  72,2%  от территории  республики.  В  бассейне  этой  реки формируется до 82% годового республиканского речного стока. Суммарные  ресурсы  поверхностных  вод бассейна  реки  Белой  составляют  в  средний  по водности  год  30,0  км3. Годовой  сток  самого  крупного притока р. Белой - р. Уфы – равен 12,3 км3, или 35% стока всех  водных  ресурсов  республики.  

Неравномерность  распределения  речного стока  по  территории  Башкортостана,  его большая  внутригодовая  и  многолетняя изменчивость  затрудняют  удовлетворение потребностей  населения  и  экономики  в необходимом  количестве  воды. Особенно  остро это проявляется в маловодные годы.

Решение  проблемы  обеспеченности республики  водными  ресурсами  осуществляется за  счет  регулирования  стока  рек водохранилищами  и  прудами,  его пространственно-временного перераспределения.

В  настоящее  время  на  территории Республики  Башкортостан  эксплуатируется 443 водохранилища и пруда объемом более 100 тыс.м3 и множество более мелких прудов, из них 119 водохранилищ  имеют  объем  более  1,0  млн.  м3. Высокая  степень  зарегулированности  речного стока  отмечается  в  Предуралье  (реки Ашкадар, Уршак, Дема, Чермасан, База, Сюнь, Усень).

В  республике  насчитывается  около  2000 озер,  из  них  75%  расположены  в  западных равнинных  районах,  остальные,  главным образом, в Башкирском Зауралье. Из них  наиболее  крупные  озера  Асликуль, Кандрыкуль,  Чебаркуль,  Белое  озеро  (Аккуль), Яктыкуль  (Банное),  Суртанды,  Ургун, Мулдаккуль, Атавды, Култубан.

Одной из фаз водного режима, которая требует жесткого контроля и мониторинга является весенний паводковый период. На территории республики имеется сеть водохранилищ, которые совместно с реками и озерами в период паводковых разливов могут создать сложную обстановку и нанести народному хозяйству значительный материальный ущерб.

Паводок является опасным природным явлением, возможным источником чрезвычайной ситуации, если затопление водой местности причиняет материальный ущерб, наносит урон здоровью населения или приводит к гибели людей, сельскохозяйственных животных и растений.
Из стихийных природных бедствий наводнения (затопление водой местности и населенных пунктов) по повторяемости явления, площади распространения и ежегодному материальному ущербу занимают первое место. Более того, в последние годы в мире отмечается рост числа и масштабов наводнений и связанных с ними социальных и экономических потерь. По оценкам МЧС России и МПР России в настоящее время ежегодный ущерб от наводнений достигает 50 млрд. рублей. Как в настоящее время, так и в обозримом будущем, наводнения как стихийное бедствие не могут быть целиком предотвращены везде и всюду, их можно только ослабить, локализовать и при своевременном предупреждении свети к минимуму материальный ущерб.

По данным федерального агентства водных ресурсов РФ [88] ежегодный ущерб от паводка в России оценивается экспертами в 40 миллиардов рублей. При этом по его данным, на территории России насчитывается 29 тыс. плотин, из них 70% требуют немедленного ремонта, 15% - умеренного ремонта и только 15% - в ремонте не нуждаются. В 2005 году на ремонт гидротехнических сооружений (дамбы, плотины) в России выделено 10,5 млрд. рублей, что в десять раз больше, чем было выделено в 2003 году, и в восемь раз больше, чем в 2004 году. По предварительным подсчетам, в Якутии суммарный объем ущерба, нанесенного паводком 2007 года, составляет 759 млн. рублей. Это значительно превышает норматив для признания данного паводка чрезвычайной ситуацией федерального уровня, установленный федеральным законодательством.

Самые высокие паводки на территории РБ наблюдались в 1947, 1957, 1965, 1979, 1990, 2001, 2007 гг. Весна 2007 года была отмечена наиболее высоким уровнем подъема воды в реках за минувшие пять лет и по своим значениям близко к 2001 году. Для сравнения, половодье 2006 года было на 30-45% ниже среднемноголетних. По республике Башкортостан  общая площадь подтопления за 2007 год составила 19,6 км.кв., подтоплены подворья 822  жилых домов с населением 2325 человек (отселения нет), также подтоплено пять промышленных объектов. По данным Башгидромета, максимальный уровень рек Белая составил - 902 см, Уфа - 859 см, Дема - 581 см. В городе Уфе были подтоплены застройки часто затапливаемых пойменных территорий.

Основными методами борьбы с паводком является осуществление комплекса мер по предотвращению или смягчению последствий наводнений (строительство гидротехнических сооружений по регулированию стока, создание оградительных дамб и т.д.) и своевременное оповещение о возможности и масштабах наводнения. Для управления действиями по предотвращению нежелательного развития событий и преодолению последствий наводнений необходимо привлечение больших объемов разнородных данных, поступающих из различных источников (картографическая, аэрокосмическая, гидрологическая информация), оперативная обработка и анализ этой информации, и представление ее в виде, обеспечивающем принятие решений в ограниченных временных рамках.

В настоящее время прогноз паводка формируется в начальных числах марта в Башкирском управлении по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды (Башгидромет). Прогнозирование осуществляется на основе исходных данных, получаемых с постов наблюдений на реках, метеостанций, и спутниковых данных. Эффективность краткосрочного прогноза паводковой опасности сильно зависит не только от точности измеряемых на гидропостах параметров – уровня воды и ее расхода, но и от количества снега в бассейнах рек, от степени мерзлоты грунта и его рельефа, от прогнозируемых температурно-влажностных условий, от толщины льда, от состояния русла рек и других факторов.

На проблему предупреждения паводковой опасности можно посмотреть с двух сторон: с одной стороны, необходимо совершенствовать мониторинг паводковой опасности – наращивать сеть водомерных постов, оснащать водомерные посты современным оборудованием, позволяющим производить съемку и передачу параметров в реальном времени, совершенствовать модели прогнозирования паводковой опасности. С другой стороны, необходимо обеспечивать паводковостойкость (или снижение уязвимости) возможных объектов воздействия.

В соответствии с выделенными опасностями, связанными с прохождением паводков, можно выделить три группы задач, решение которых позволит оптимизировать процесс управления водными ресурсами в период паводка:

заблаговременное прогнозирование паводковой ситуации;

мониторинг прохождения паводковых разливов;

оценка ущерба паводковых разливов.

К задачам заблаговременного прогнозирования паводковой опасности относится определение места, времени и мощности ожидаемых паводков в долгосрочном, среднесрочном и краткосрочном режимах времени. А так же оценка паводковостойкости возможных объектов воздействия: в первую очередь зданий и сооружений (плотин, мостов, трубопроводов, ЛЭП, дорог и других объектов). Эта задача связана с оценкой уязвимости возможных объектов воздействия паводка и оценкой возможных потерь и ущерба при известных прогнозируемых параметрах паводков.

К задачам мониторинга прохождения паводка относится точное определение района разлива, и его фактической мощности, а так же оперативная оценка возможных потерь и ущербов при фактических параметрах паводков и, с учетом оперативного прогнозирования, возможных параметров паводков при возможных заторах и зажорах. К задачам мониторинга так же относится определение объектов  (зданий и сооружений) оказавшихся в зоне паводкового разлива, оценка степени их уязвимости после первичного воздействия паводков. На этом же этапе предполагается определение необходимых сил и средств, и рациональные сценарии реагирования для ликвидации последствий паводковых разливов.

К задачам оценки ущерба паводковых разливов относятся оценка степени повреждения зданий, сооружений и других объектов, определение фактического ущерба. Кроме того, к этим задачам относится оценка территории для целей  паводковобезопасного строительства и ведения народного хозяйства.

Очевидно, что на всех стадиях проведения противопаводковых мероприятий необходима базовая информация о местности и объектах, расположенных на ней:

о гидропостах, метеостанциях и других пунктах наблюдения, обеспечивающих мониторинг паводковой опасности;

о грунтах и рельефе местности;

о реках при различных режимах их состояния;

о населенных пунктах и населении;

о зданиях и сооружениях.

Для оптимального управления водными объектами в паводковый период кроме достоверной и качественной информации, необходима система автоматизированной обработки данных, которая позволила бы интегрировать информацию о водных объектах и осуществлять поддержку принятия решений по проведению противопаводковых мероприятий. Иными словами, существует необходимость в автоматизации процесса определения характеристик подтопления промышленных объектов при разливах рек для информационной поддержки принятия решений по ликвидации последствий паводковых разливов рек и прогнозирования масштабов разрушительных воздействий в привязке к местности.

1.2 Анализ подходов к автоматизации информационного обеспечения управления природными ресурсами в паводковый период

Анализируя особенности природных ресурсов, необходимо учитывать следующее:

а) явления, происходящие в природной системе, должны рассматриваться как структуры с территориально выраженной сложной иерархией. Многообразие сложных сочетаний иерархических структур делает необходимым анализ природных ресурсов как сложной гетерогенной системы;

б) разнообразные природно-территориальные комплексы (ПТК) [56] формируются в результате сложного взаимодействия природных и техногенных объектов и явлений, устойчивость которых в пространстве во времени изменяется различным образом и в очень широком диапазоне. Природные объекты и явления характеризуются определенными и различными ритмами развития, которые, имея различную амплитуду, накладываются друг на друга и определяют, в конечном счете, своеобразие и пространственную дифференциацию состояния ПТК.

Неполнота, плохая сопоставимость и непостоянство содержания исходных данных о ПТК приводят к тому, что системы информационного обеспечения управления и контроля их состояния (а, следовательно, и системы информационного обеспечения контроля развития паводковой ситуации) при своем формировании не проходят классического пути постановки и решения информационных задач: выделение и классификация проблем управления на исследуемой территории  поиск и сбор данных, характеризующих выделенные проблемы  построение моделей процессов и явлений, обуславливающих выделение проблемы  постановка информационных задач по выработке решения проблемы  решение информационной задачи  оформление полученных результатов в соответствии с требованиями конкретного пользователя.

В настоящее время большее распространение получает другая схема [95]: поиск и сбор доступных исходных данных  характеристика проблем на основании собранных данных (построение "постановочных" карт, помогающих спланировать анализ данных)  построение элементарных и комплексных карт, характеризующих компоненты ПТК, комплексных карт, позволяющих сопоставлять имеющиеся  проблемы и задачи управления природоохранной и природопользовательской деятельностью  типологическое районирование территории на основе имеющихся элементарных и комплексных карт с использованием тематических данных, выбранных в качестве критериальных  выработка рекомендаций по решению управленческих задач: оценка правильности выбранных приоритетов управления; оценка экономической эффективности осуществленных мероприятий; корректировка программ контрольных и управленческих мероприятий  оформление полученных результатов в соответствии с требованиями конкретного пользователя.

При этом процедура типологического зонирования и районирования, осуществляемая до настоящего времени достаточно редко, представляется наиболее конкретной формой свертки множества разнородных данных.

Анализ приведенной схемы позволяет заключить, что основой информационного обеспечения управления природными ресурсами является исследование территориально-временной изменчивости показателей состояния [56] его компонентов, а также выявление особенностей пространственных взаимосвязей показателей, что делает необходимым решение следующих классов задач:

а) выделение системы параметров и показателей состояния компонентов природных ресурсов;

б) получение, сбор, накопление, обеспечение сопоставимости, очистка, систематизация, хранение, передача, представление данных, характеризующих состояние компонентов природных ресурсов;

в) выделение территориальных подсистем и элементов природных ресурсов, их классификация (задачи районирования/зонирования территории);

г) формирование количественных и качественных значений комплексных показателей, характеризующих состояние природных ресурсов на базе частных показателей состояния отдельных компонентов;

д) исследование территориально-временной изменчивости показателей состояния компонентов природных ресурсов, а также изучение их взаимосвязей.

К настоящему времени не выработана минимально-достаточная система параметров и показателей, позволяющая характеризовать состояние природных ресурсов. Под минимально-достаточной понимается такая система параметров и показателей, которая с одной стороны позволяет исчерпывающим образом охарактеризовать состояние природных ресурсов, с другой  стороны обеспечивается за счет минимального числа натурных измерений. Сложность решения этой проблемы усугубляется тем, что для различных территорий необходимо формировать свою уникальную минимально-достаточную систему.

Технологической основой информационного обеспечения процесса управления являются системы "Клиент / Сервер", а также методологии создания информационных хранилищ и складов данных. Вопросы создания систем информационного обеспечения процессов управления состоянием окружающей среды рассматриваются в материалах международных симпозиумов "Environmental Software Systems", проходивших в 1995 и 1997 годах в США и Канаде. В ряде работ, представленных на симпозиумах, обосновывается положение о том, что в силу специфических особенностей получения и обработки информации (выражающегося в первую очередь в пространственном характере обрабатываемых данных), системы информационного обеспечения управления состоянием компонентами окружающей среды должны рассматриваться как отдельный класс информационных систем. Вопросы, связанные с получение и отображением пространственно-распределенных данных, характеризующих состояние природных ресурсов, обсуждаются на ГИС – форумах, в таких периодических изданиях как "ARC Review", "ARC News" и других [3].

Основу высокой автоматизации составляет использование вычислительных сетей. Комплексный анализ состояния природных ресурсов возможен лишь при высокой степени автоматизации обработки информации. При этом понятие "комплексный анализ состояния" должно рассматриваться со следующих позиций:

– хранение, систематизация, разноаспектная обработка информации о состоянии отдельных компонентов природных ресурсов (официальной госстатотчетности, данных аналитического контроля, обработанных аэрокосмических снимков, данных станций, результатов математико-геоинформационного моделирования, экспертных оценок) с целью анализа состояния, как отдельных компонентов природной системы, так и природных ресурсов в целом);

– интегральная оценка состояния природных ресурсов на базе различных интегральных показателей.

Таким образом, особенностями природных ресурсов как информационного объекта является следующее:

а) территориально-временная изменчивость параметров и  показателей состояния;

б) широкий диапазон точности данных, что связано с различными способами их получения;

в) различные территориально-временные закономерности изменения состояния различных компонентов природной системы, сложные и малоизученные взаимосвязи между состоянием компонентов;

г) малые объемы однородных данных, что связано с бессистемностью наблюдения;

д) большая номенклатура параметров и показателей состояния отдельных компонентов природной системы;

е) отсутствие минимально-достаточной системы параметров и показателей характеризующих состояния, как отдельных компонентов природной системы, так и природных ресурсов в целом;

ж) широкий спектр информационных запросов, зачастую возникающих в случайные моменты времени и нечетко формулируемых (например, в случае возникновения техногенной аварии).

Необходимость создания систем информационного обеспечения анализа состояния природно-технических комплексов привело к появлению нового направления в информатике, именуемого в зарубежной литературе как Environmental Informatics. Это направление, по сути, есть разновидность прикладной информатики, основанная на использовании методов и технологий компьютерной обработки информации в целях информационного обеспечения мероприятий, направленных на исследование геотехнических объектов, и, в конечном итоге, на ликвидацию негативных изменений состояния окружающей среды.

Если в основу анализа автоматизированных систем информационного обеспечения управления природными ресурсами положить способы получения информации и характер решаемых задач, можно выделить следующие классы информационных:

а) системы мониторинга и контроля. Особенностью этих систем является то, что они ориентированы на оперативное получение (в первую очередь посредством автоматических станций контроля), передачу, простейшую обработку и территориальное отображение;

б) информационно-справочные системы. Основное назначение таких систем – сбор, обеспечение сопоставимости, хранение, систематизация, несложный ретроспективный анализ данных, отображение территориально-привязанных данных, характеризующих состояние природных объектов;

в) аналитико-вычислительные системы. Основу таких систем составляют распределенные базы данных измерительной информации, геоинформационные системы, программы численного моделирования и статистического анализа;

г) системы интеллектуальной поддержки принятия решений. Основное назначение таких систем – информационная поддержка стратегического управления природными ресурсами.

Особенностью информационных систем первых двух классов является то, что они предназначены для информационного обеспечения оперативного управления природными ресурсами. Особенностью систем третьего класса является то, что они позволяют получить на базе измерительных данных вторичную информацию, которая используется как при решении задач оперативного, так и стратегического управления. Основой получения вторичной информации является использование методов математического и математико-геоинформационного моделирования. При этом исследование пространственных особенностей параметров и показателей состояния природных ресурсов превращается в многостадийный процесс, в котором математическое моделирование организуется так, чтобы его результаты были представлены в виде тематических покрытий, а геоинформационная модель – таким образом, чтобы она могла служить источником данных для задач математического моделирования.

Методологические подходы к решению третьего класса задач настоящее время носят эвристический характер и не имеют под собой математической основы.

Для решения четвертого класса задач существует два направления [19]:

а) использование методов многомерного статистического анализа. В рамках этого подхода наибольшее распространение получили факторные модели (компонентный и факторный анализ), таксономические модели (вроцлавская таксономия), таксономия на базе максимальных различий, таксономия методом Б. Берри, методы кластерного анализа и др.;

б) разработка интегральных показателей состояния окружающей среды, в том числе природных ресурсов. В рамках этого подхода разработан набор интегральных показателей, характеризующих состояние природных компонентов по содержанию в них различных химических соединений, демографическим показателям, экономическим показателям.

Особенностью систем четвертого класса  является то, что их функционирование основано на агрегатах данных, а также на аналитической обработке данных. К основным классам аналитических задач относятся: выявление прецедентов; предсказание (краткосрочное – PREDICTION и долгосрочное – FORECASTING); анализ исключений – FORENSIC ANALYSIS [43].

Решение пятого класса задач имеет целью разработку методов исследования особенностей территориально-временной дифференциации показателей состояния природных ресурсов, а также выявление факторов, позволяющих осуществлять их целенаправленное изменение. Основой решения этого класса задач является совмещение на единой топологической основе различных показателей, характеризующих состояние природных ресурсов. Наибольшее развитие получили методы, основанные на использовании регрессионного анализа, а также на изучении корреляции (парной, множественной, ранговой) между территориально-распределенными показателями.

Информация, используемая для решения выделенных классов задач, может быть классифицирована по следующим признакам:

а) пространственному. В зависимости от особенностей решаемых задач классификация состояния территорий может осуществляться с учетом, либо без учета границ административнотерриториальных единиц (свойство непрерывности и дискретности пространственнораспределенных данных);

б) временному. По этому признаку информация о показателях состояния природных ресурсов разделяется на:

– поступающую непрерывно (например, данные, получаемые посредством станций автоматического контроля);

– поступающую периодически;

– случайные (например, данные научных исследований по различным программам, данные, связанные с авариями и чрезвычайными ситуациями);

в) по способам получения. По этому признаку информация может быть разделена на:

– экспертные оценки;

– прямые измерения;

– получаемые расчетным способом (результаты математического моделирования);

г) по типам информационных моделей. По этому признаку информация может быть разделена на:

– хранилища (склады) данных;

– базы данных (транзакционные и аналитические);

– картографические (геоинформационные) модели;

– математические модели;

– математико-картографические (математико-геоинформационные) модели. Следует отметить, что последний тип моделей является синтетическим по отношению к предыдущим трем, обладает свойством эмержентности, в силу чего образует отдельный тип информационных моделей. Под математико-картографическим моделированием понимается системное сочетание математических и картографических моделей для создания новых карт и их применение для исследовательских целей. Под математикогеоинформационным моделированием понимается системное сочетание геоинформационных моделей, баз данных, компьютерной графики и программно-реализованных математических моделей для разноаспектного анализа территориальных систем;

д) по степени автоматизации получения и обработки. По этому признаку информация может быть разделена на:

– получаемую без использования средств автоматизации, либо с очень незначительным использованием средств автоматизации;

– средней степени автоматизации обработки информации (обработка информации с помощью средств вычислительной техники на локальных рабочих местах). Примерами могут служить использование локальных баз данных, построение геоинформационных моделей узко специализированной тематической направленности на отдельном компьютере, решение отдельных задач математического моделирования с помощью программных средств, ориентированных на автономное использование;

– высокой степени автоматизации обработки информации (распределенная обработка информации). Примерами могут служить использование распределенных баз данных, построение геоинформационных моделей различной тематической направленности, решение широкого класса задач математико-геоинформационного моделирования.

1.3 Анализ методов определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках

Под задачей определения характеристик зон подтопления промышленных объектов при паводках на некотором участке поверхности понимается задача нахождения участков территории, в которых будут образовываться скопления воды после выпадения осадков и поднятия уровня воды в реке при таянии снежного покрова.

Существует три базовых подхода для решения данной задачи – геометрический, гидрологический и гидродинамический. Рассмотрим каждый из них в отдельности.

1.3.1 Геометрический метод

Определение характеристик зон подтопления в геометрическом методе основывается на математическом анализе входных гидрометрических данных. Основной идеей при реализации геометрического метода является построение цифровой модели рельефа местности и модели гидрологического уклона в соответствии с математическими алгоритмами расчета зон подтопления.

Для применения геометрического подхода необходимы данные о рельефе местности, которые могут быть представлены в виде горизонталей, отметок высот либо в виде цифровой модели рельефа (растр, TIN). Так же необходимо достаточное количество данных о поднятии уровня воды, измеренных в одной системе координат с данными о рельефе местности. Под достаточным количеством понимается такое количество узлов интерполяции, для которых может быть построена цифровая модель гидрологического уклона. В случае отсутствия достаточного набора данных для всех опорных ячеек, необходима корреляционная зависимость уровней воды для объектов речной сети, на основе которой могут быть построены дополнительные узлы интерполяции.

В ходе реализации геометрического подхода, осуществляется поиск всех «рёбер перелома», то есть рёбер триангуляции T, в которых экспозиция (направление) склона меняет своё значение на противоположное (рисунок 1.1).

Для каждого найденного ребра перелома находится узел  с  наименьшей  Z-координатой.   Затем по   уровню  h строится  изолиния исходной триангуляции – геометрическое место точек, имеющих высоту h и имеющих в любой своей окрестности другие точки с меньшей высотой (рисунок 1.2).  

Рисунок 1.1 – Пример перегиба ребра

Рисунок 1.2 – Построение изолиний по ребрам перегиба

Тем самым моделируется ситуация  заполнения поверхности водой   до   уровня  h.   При этом контур искомой зоны подтопления  с максимальным   уровнем   воды   будет соответствовать той части изолинии, которая проходит через ребро перелома.

Строится дерево связей всех найденных зон подтопления, следующим образом: если   одна   зона   подтопления   полностью   включает   в   себя другую (рисунок 1.2), то считаем, что зона подтопления с большим контуром – это родитель, а с меньшим – потомок.

По каждой зоне подтопления строится зона водосбора – список   треугольников, с которых вода  будет  стекать   в соответствующую зону подтопления.

Для  каждой  зоны водосбора  рассчитывается   объём воды,  приходящийся на её площадь по формуле  , где – площадь соответствующей зоны водосбора.

Для   каждой   зоны  подтопления,  начиная   с   листьев в  дереве   связей  зон   подтопления,  осуществляется проверка на “переполнение” водой зоны водосбора.  Если   объём   воды   в   зоне   водосбора    превышает максимальный   объём   зоны   подтопления,   то   в   результирующий   список   зон   подтопления добавляются   контуры   обработанных   на   данном   шаге родительских   зон   подтопления,   соответствующих максимальному уровню заполнения.

Основная идея геометрического подхода для решения задачи нахождения зон подтоплений состоит в построении некоторого количества трехмерных наклонных плоскостей, приближенно описывающих зеркало поднявшейся реки на небольших участках и дальнейшее определение пересечения плоскостей с цифровой моделью местности. Формирование зон подтоплений происходит за счет сопоставления зеркала воды и рельефа территории.

Приблизительная оценка точности метода, при отсутствии погрешности данных, составляет 90%. Неточность результатов работы метода относится к погрешностям интерполяции. На практике, при использовании реальных данных, точность метода составляет около 60% [48].

1.3.2 Гидрологический подход

Гидрологический   подход  –   применяется   для   анализа   территории на макроуровне,   то есть   для   достаточно обширных территорий. На рисунке 1.3 представлена структура модели формирования речного стока согласно гидрологическому методу.

Гидрологический метод основан на физической и эмпирической формулировках, описывающих взаимодействие между:

накоплением влаги в снежном покрове;

накоплением влаги на поверхности почвы;

накоплением влаги в почве;

накоплением запасов воды в грунтовых водах.

Для расчета уровня воды согласно методикам гидрологического подхода необходимыми являются данные о снеготаянии, данные об осадках, данные об испарении, данные об инфильтрации, данные о транспирации, данные о запасах грунтовых вод и данные о температурном режиме. Из всех этих данных, только данные об осадках и о температурном режиме могут быть измерены непосредственно. Все остальные параметры определяются либо по средствам многолетних наблюдений за водными объектами, либо путем установления корреляционной зависимости между измеряемыми и не измеряемыми параметрами.

В случае применения гидрологического метода, объем стока за период половодья определяется тремя основными факторами:

запасом снега, аккумулированного в бассейне в течение зимы;

количеством жидких осадков, выпавших в период формирования половодья;

водопоглотительной способностью речного бассейна.

При прочих равных условиях объем стока половодья возрастает с увеличением запаса снега и количества осадков и, наоборот, снижается с увеличением водопоглотительной способности речного бассейна. Первые два фактора могут быть с той или иной степенью точности оценены по данным непосредственных измерений. Что касается способности бассейна удерживать большее или меньшее количество талой воды, то она складывается под воздействием комплекса различных факторов и не может быть измерена непосредственно.

Рисунок 1.3 – Структура модели формирования речного стока

В число факторов, влияющих на водопоглотительную способность речного бассейна, входят как постоянно действующие – рельеф, почвенный и растительный покров бассейна, так и переменные – степень увлажнения почвы, ее температура и глубина промерзания. Последние факторы складываются под воздействием метеорологических условий задолго до начала снеготаяния и определяют более или менее существенные изменения водопоглотительной способности речного бассейна от года к году.

Снеготаяние в природных условиях – сложный процесс, протекающий под воздействием многочисленных факторов, в том числе и факторов местности. Основным методом расчета слоя талой воды является метод теплового баланса. На основе метода теплового баланса слой талой воды, образующейся в единицу времени, выражается алгебраической суммой притока и потерь тепла на единицу поверхности снежного покрова:

,                                      (1.1)

где     Qp – приток тепла от прямой и рассеянной радиации;

 R – потеря тепла эффективным излучением;

 QT – приток тепла в результате турбулентного теплообмена с воздухом;

 QП – потеря тепла на испарение, или приток тепла от конденсации.

Формула 1.1 позволяет приближенно рассчитывать снеготаяние для горизонтальной открытой местности. Такой расчет, однако, при использовании данных метеорологических наблюдений не отличается высокой точностью. Наиболее слабым его местом является определение рационального притока тепла и эффективного излучения по данным о средней облачности. Существующие визуальные наблюдения за облачностью не обеспечивают необходимой точности ее определения. Ошибки в расчете снеготаяния только в результате погрешности определения рационального потока тепла за счет ошибки в оценке облачности и альбедо (коэффициент отражения снежного покрова) могут нередко достигать 5–6 мм за сутки.

В связи с недостатком исходных данных и относительно невысокой точностью расчета снеготаяния рассмотренным выше методом не потеряли своего значения и более простые способы расчета по данным о температуре воздуха и скорости ветра. Для приближенного расчета снеготаяния на открытой местности П.П. Кузьминым [78] предложены формулы 1.2 и 1.3.

Для дневной части суток:

,          (1.2)

где    tд – среднее значение температуры воздуха днем;

vд – среднее значение скорости ветра днем;

θмакс – разность между максимальной и средней температурой воздуха;

β – альбедо снежного покрова.

Для ночной части суток:

,                        (1.3)

где     tн – среднее значение температуры воздуха ночью;

 vн – среднее значение скорости ветра ночью;

 θмин – разность между минимальной и средней температурой воздуха;

Условия таяния снега в лесу существенно отличаются от условий таяния на открытой местности. Количество лучистой энергии, получаемое снегом в лесу, благодаря затенению значительно меньше, чем в поле и зависит от характера леса – состава пород, возраста, сомкнутости крон. Малые скорости ветра в лесу приводят к резкому уменьшению турбулентности теплообмена. По этим причинам при одной и той же температуре воздуха интенсивность таяния снега в лесу, как показывают наблюдения в 2.5–3 раза меньше, чем в поле.

Пониженная роль радиации и скорости ветра в лесу благоприятствуют существованию более тесной зависимости снеготаяния от температуры воздуха, чем это имеет место для поля. Расчет снеготаяния по температуре воздуха выполняется путем перемножения коэффициента стаивания на среднесуточную температуру воздуха. В. Д. Комаров рекомендует применять для практических расчетов коэффициенты приведенные ниже.

коэффициент снеготаяния для хвойного леса      – 1,4…1,5;

коэффициент снеготаяния для смешанного леса – 1,4…1,8;

коэффициент снеготаяния для лиственного леса  – 3…4.

Рассмотренные выше способы расчета снеготаяния дают возможность приближенно вычислять суточный слой талой воды, образующейся на единице занятой снегом площади. Действительно количество талой воды, поступающей на поверхность речного бассейна, существенно отличается от слоя стаивания. Во-первых, потому, что снег удерживает часть талой воды, а во-вторых, ввиду постепенного уменьшения покрытости бассейна снегом по мере его убывания.

Количество талой воды, поступающей на поверхность речного бассейна пропорционально водоотдаче снега и площади на которой идет водоотдача:

,                                             (1.4)

где     h – подача талой воды,  мм/сутки;

m – водоотдача снега,    мм/сутки;

ФП – относительная площадь подачи воды.

Общий вид кривой, показывающей изменение поступления талой воды в зависимости от суммарного слоя стаявшего снега, представлен на рисунке 1.4.

Рисунок 1.4 – Общий вид кривой изменения площади подачи талой воды в зависимости от убыли снегозапасов

Поглощение талой воды в речном бассейне происходит путем инфильтрации в почву и задержания на поверхности в различных местах рельефа. Некоторое количество воды теряется на испарение с поверхности снега и открытых водных поверхностей. Эти потери, однако, не велики и не являются решающими при формировании весеннего стока.

Малая интенсивность инфильтрации в хорошо увлажненную мерзлую почву и более равномерное по сравнению с выпадением осадков распределение снежного покрова позволяют эмпирически оценить величины поверхностного задержания в различных бассейнах, понимая под ними все те неизбежные затраты, которые не зависят от интенсивности инфильтрации и продолжительности снеготаяния. Опыт исследований весеннего стока показывает, что для рек республики Башкортостан эти величины составляют 50–60 мм.

Таким образом, основой гидрологического метода являются водобалансовые зависимости, которые могут быть установлены, как это следует из теоретического анализа, эмпирически для отдельных бассейнов или группы однородных по условиям водопоглощения бассейнов при наличии соответствующих исходных данных, определенных по материалам гидрометеорологических наблюдений.

Приблизительная оценка точности гидрологического подхода составляет 90–95%. Погрешность результатов зависит в ряде случаев от применения эмпирически выведенных коэффициентов и зависимостей. В случае применения научных подходов гидрологического метода для расчета уровня воды погрешность складывается за счет не точности измерения данных, требуемых данными методиками измерения.

1.3.3 Гидродинамический метод

Гидродинамический   подход  –   применяется   для моделирования   поведения   воды  на  микроуровне   и  требует мощного аппаратного обеспечения для моделирования очень небольших потоков воды.

Гидродинамический подход представляет конечно-разностное решение нестационарного течения в реках, каналах и эстуариях (однорукавное, воронкообразное устье реи, расширяющееся в сторону моря). Такая формулировка может быть применена для описания рукавной и закольцованной речных систем и для квазидвумерного моделирования течений на затопленных поймах. Расчетная схема применима к условиям вертикально однородного течения, изменяющегося от условий речных потоков с большими уклонами до приливных течений в эстуариях.

Для применения гидродинамического подхода необходимы данные о расходах воды, данные о скорости потока, форме русла, уклонах водной поверхности, а так же данные о коэффициентах гидравлического трения. Таким образом, кроме необходимости в мощных вычислительных ресурсах применение подхода затрудняют высокие требования к входным данных. Для применения подхода к водному объекту необходимо предварительное тщательное его изучение.

Для расчета параметров моделирования могут быть использованы полные нелинейные уравнения Сен-Венана, которые решаются численно для всех точек выбранной сетки и для заданных временных интервалов и граничных условий. Эти уравнения имеют также название «уравнения мелкой воды». Соотношения, описывающие перенос частиц наносов и уравнение деформаций дна приведены в выражениях 1.5, 1.6.

,                            (1.5)

                             (1.6)

где   – область интегрирования (площадь ячейки) в плоскости декартовых координат х,у (м2);

– граница области интегрирования (периметр);

– время;

– вектор удельных расходов воды;

qn – проекция на нормаль;

z – отметки дна;

h – глубина потока;

– вектор средней по глубине скорости потока;

g – ускорение свободного падения;

– коэффициент гидравлического трения.

Дискретизация двумерных уравнений производится на треугольной сетке и является неявной схемой конечных объемов.

Гидродинамический подход так же может быть основан на численном решении уравнения Дарси и уравнения теплопереноса методом конечных элементов.

Уравнение Дарси позволяет определить расход воды на инфильтрацию между двух створов:

,                                              (1.7)

где      – расход воды на  инфильтрацию;

– расход воды в верхнем створе;

– расход воды в нижнем створе;

– площадь водосбора;

– расстояние меду створами.

В дополнение к полному гидродинамическому описанию, возможно использование упрощенного описания потока, позволяющего оценить:

диффузионные волны;

кинематические волны;

квазистационарное течение.

При гидродинамическом подходе используются расчетные методы, делающие возможным расчеты пропуска потока через различные водопропускные сооружения:

водосливы с широким порогом;

глубинные водовыпуски.

Примерная оценка точности гидродинамического подхода составляет порядка 95%. Неточности результатов полностью зависят от погрешности данных. Подход основан на гидродинамических законах и описывает поведение потоков воды на каждом участке протекания. Математические преобразования требуют мощной вычислительной базы, что делает применение подхода затруднительным на протяженных участках рек.

1.3.4 Методы построения цифровой модели рельефа

Цифровая модель рельефа (ЦМР) – совокупность значений отметок превышений рельефа, приуроченных к узлам достаточно мелкой регулярной сети, и является цифровым выражением высотных характеристик рельефа на топографической карте.

Регулярная сеть (grid) – цифровая модель, представляющая собой регулярную матрицу значений данных, полученную при интерполяции исходных данных, каждый элемент которой имеет определенное значение (рис. 1.5). Её прямое назначение в использовании для моделирования поверхностей. Элемент (или ячейка растра) имеет ширину и длину (как правило, для простой интерпретации длина равна ширине).

Рассмотрим более подробно методы  построения ЦМР:

Метод обратно взвешенных расстояний (ОВР) основан на главном принципе географии: чем ближе расположены объекты, те более они похожи. Таким образом, для ячейки, значение которой не измерено, в пределах заданной окрестности (или расстояния) будет вестись поиск измеренных значений. Поскольку более близкие значения должны быть более похожи, на расчет значения ячейки они окажут больше влияния, чем дальние значения. Отсюда название метода “Вес, обратно пропорциональный расстоянию” чем больше расстояние, тем меньше вес значений. Этот процесс выполняется для каждой ячейки в исследуемой области.

Метод полиномиального тренда концептуально можно представить, как попытку расположить лист бумаги так, чтобы он проходил через точки с измеренными значениями, которые подняты на высоту своего значения. Лист размещается так, чтобы наилучшим образом пройти через все точки, то есть минимизируется отклонение от входных точек.

Рисунок 1.5 – Цифровая модель рельефа территории РБ

Метод Сплайн концептуально можно представить, как попытку наилучшим образом провести резиновый лист через точки, поднятые на высоту их измеренных значений. Критерий размещения листа состоит в том, что он должен пройти через все точки.

Метод Кригинг – это статистический метод вычисления корреляции измеренных точек с помощью вариографии. При расчете неизвестного значения ячейки ближайшим измеренным точкам присваивается вес, зависящий от их распределения вокруг рассчитываемой ячейки, и используется модель, подобранная при помощи вариографии – построение модели, или пространственное моделирование, также называется структурным анализом. Пространственное моделирование структуры точек замеров начинается с кривой эмпирической вариограммы, вычисляемой, как:

Вариограмма (расстояние h) = 0.5 * среднее (значение в точке i – значение в точке j) для всех пар точек, разделенных расстоянием h.

У метода кригинга и метода ОВР есть некоторое сходство, которое заключается в том, что оба метода учитывают вес окружающих измеренных значений для того, чтобы определить расчетное значение для ячейки, в которой не было данных. Общая формула для обеих интерполяций представляет собой суммирование данных с учетом веса:

,                           (1.8)

где   Z(si) – измеренное значение в ячейке i;

λiнеизвестный вес измеренного значения ячейки i;

s0 – расположение ячейки, для которой вычисляется прогноз;

N – число измеренных значений.

Однако, в методах есть и отличия. А именно, в методе ОВР вес, λi зависит только от расстояния от оцениваемой ячейки, тогда как, в методе кригинга вес зависит не только от расстояния между отдельной точкой измерения и точкой вычисления, но также от общего пространственного распределения точек замеров. Для учета пространственного распределения при назначении веса необходимо вычислить автокорреляцию. Так, в обычном кригинге вес, λi зависит от модели согласования точек замеров, расстояния до оцениваемой точки и пространственного распределения точек замеров вокруг оцениваемой точки.

1.4 Анализ информационных систем определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках

1.4.1 Реализация геометрического подхода в системе автоматизированного проектирования IndorCAD

Реализация геометрического подхода в системе автоматизированного проектирования IndorCAD   основана   на   анализе триангуляционной модели поверхности,  которую можно нестрого определить как триангуляцию,  всем узлам которой поставлена в соответствие их высота (Z-координата).

В качестве структуры данных для представления поверхности используется структура  “Узлы, простые рёбра и треугольники”.  В данной структуре каждый треугольник содержит ссылки на три образующих его узла, на проходящие через   него   структурные   рёбра   и     на   три   соседних треугольника.   Использование   подобной   структуры   данных позволяет   существенно   увеличить   скорость   работы алгоритмов анализа триангуляционной модели поверхности, на которых основан предлагаемый алгоритм.

Входными данными для работы подсистемы являются:

триангуляционная модель поверхности T;

объём выпавших осадков  V, мм/м2.

Выходными   данными является   список   полигонов,   соответствующих искомым зонам подтопления с заданным объёмом воды.

Результат  работы системы автоматизированного проектирования IndorCAD  представлен на рисунке 1.6.

В системе IndorCAD  реализован алгоритм определения характеристик зон подтопления, который может применяться в системах автоматизированного проектирования   объектов   гражданского,  промышленного и транспортного   строительства.   

Отличительной   особенность данного   алгоритма,   является применение   геометрического   подхода   к   решению  задачи определения характеристик зон подтопления. Однако предложенный алгоритм использует исключительно модель   рельефа   и   не   учитывает   наличия   колодцев   и водопропускных труб на местности.

Рисунок 1.6 – Пример определения характеристик зон подтопления в системе автоматизированного проектирования IndorCAD

1.4.2 Реализация гидрологического подхода в модулях NAM и UHM  системы MIKE 11

MIKE 11 – профессиональный пакет программ для моделирования потоков, качества воды и транспорта наносов в реках, эстуариях, системах каналов и других водных объектах.

MIKE 11 является уникальным инструментом одномерного моделирования для детального проектирования, управления и регулирования простых и сложных речных комплексов и систем каналов.

Благодаря своим исключительным возможностям и высокой скорости, программа обеспечивает комплексное и эффективное природоохранное проектирование, разработку схем использования водных ресурсов и управление качеством воды.

MIKE 11 была создана для эффективного использования на персональных компьютерах и с 1996 г. разрабатывается для работы в операционных системах Windows 95/98/2000/NT.

Система обладает исключительными качествами развитой компьютерной технологии (динамической памятью и базами данных) и формулировкой математической модели, которые были апробированы в очень большом количестве применений, начиная с 60-х годов.

Гидрологический модуль (NAM) представляет собой детерминистическую, концептуальную, однородную модель, представляющую упрощенную  имитацию поверхностной фазы гидрологического цикла.

Модуль единичного гидрографа (UHM) моделирует дождевой сток отдельных ливней, используя технику единичного гидрографа. Гидрограф – график изменения во времени расходов воды в реке или в другом водотоке за год, несколько лет или часть года. Гидрограф строится на основании данных о ежедневных расходах воды в месте наблюдения за речным стоком. Единичный гидрограф показывает изменение расходов воды во время единичного паводка.

Модуль содержит в себе три вида расчетов объемов дождевого стока, зависящих от фильтрационных потерь:

фиксированная начальная величина потерь, сохраняемая на постоянном уровне;

уровень потерь пропорционален интенсивности осадков;

уровень потерь, определенный числовым методом.

Отвод излишков дождевого стока в реку производится с использованием метода единичного гидрографа или метода время - площадь водосбора. Оба гидрологических модуля NAM и UHM могут использоваться независимо от MIKE 11, а моделируемый сток может быть использован в качестве боковой приточности в гидродинамическом модуле  MIKE 11.

Результаты работы гидрологического модуля представлены на рисунке 1.7.

Рисунок 1.7 – Результаты работы модулей NAM и UHM

Как видно из рисунков, гидрологический модуль позволяет рассчитать гидрологические параметры, такие как потери воды на испарение и инфильтрацию, а так же рассчитать сток. Кроме расчетных величин, гидрологический модуль содержит информацию об осадках на заданной территории.

1.4.3 Реализация гидродинамического подхода в модуле HD системы MIKE 11

Гидродинамический модуль содержит в себе неявное, конечно-разностное решение нестационарного течения в реках, каналах и эстуариях. Такая формулировка может быть применена для описания рукавной и закольцованной речных систем (характерных для дельтовых участков рек) и для квазидвумерного моделирования течений на затопленных поймах.

Расчетная схема применима к условиям вертикально однородного течения, изменяющегося от условий речных потоков с большими уклонами до приливных течений в эстуариях. Средствами численной схемы HD модуля могут быть описаны как докритические, так и сверхкритические режимы течения с соответствующей адаптацией к местным условиям течения. Полные нелинейные уравнения Сен-Венана для течения в открытых руслах могут быть решены численно для всех точек выбранной сетки и для заданных временных интервалов и граничных условий.

В дополнение к полному гидродинамическому описанию, возможно использование упрощенного описания потока, позволяющего оценитьдиффузионные волны, кинематические волны, квазистационарное течение.

При использовании гидродинамического модуля моделируются ливневые паводки и распространение подтоплений от разлива рек или прибрежных штормовых волн посредством сети комбинирующей поверхностный и подземный сток.

В структуре стандартного HD модуля сформулированы и развиты расчетные методы, делающие возможным расчеты пропуска потока через различные водопропускные сооружения:

водосливы с широким порогом;

глубинные водовыпуски;

другие сооружения, выбранные пользователем системы.

Интерфейс модуля HD системы MIKE 11 представлен на рисунке 1.8.

С использованием дополнительного модуля прогноза паводка появляются следующие возможности:

автоматическая корректировка, которая анализирует и исправляет разницу между фактически наблюдаемыми и моделируемыми гидрографами, а также выявляет тип фазовых амплитудных отклонений;

управление данными в реальном масштабе времени.

Рисунок 1.8 – Интерфейс гидродинамического модуля HD системы MIKE 11

При использовании дополнительного модуля разрушения плотин, могут быть рассчитаны следующие параметры:

разрушение одной или более плотин в речной системе;

трансформация прорана при прорыве плотины как функция времени или изменения транспортирующей способности потока;

течение через проран, перелив потока через гребень плотины и водосбросные сооружения.

При использовании  дополнительного модуля автоматической калибровки сопротивления русла, могут быть определены:

коэффициент сопротивления русла для имеющихся одновременных измерений уровней воды на верхней и нижней границе участка;

решение уравнения неравномерного течения итерациями до момента совпадения расчетного и измеренного уровня воды.

1.4.4. Сравнительный анализ информационных систем определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках

Основным критерием прохождения паводка является максимальный уровень подъёма воды за время его действия. Основным первичным поражающим фактором наводнения является поток воды. Масштабы и последствия наводнений зависят от их продолжительности, рельефа местности, времени года и погоды, характера почвенного слоя, скорости движения и высоты подъема  воды, состава водного потока, степени застройки населенного пункта и плотности проживания населения, состояния гидротехнических и мелиоративных сооружений, точности прогноза и оперативности проведения ПСР в зоне подтопления.

Мониторинг паводковой ситуации усложняется дефицитом оперативной информации о влияющих на них факторах, связанным с сокращением сетей гидрологического и геологического мониторинга. Вместе с тем, именно в последнее десятилетие отмечен значительный рост современных информационных технологий, среди которых, прежде всего, следует выделить геоинформационные технологии. Именно они дают возможность наглядно оценить обстановку в зоне опасного подъема воды, рассчитать границы и площадь паводкового подтопления. С их помощью можно автоматически подсчитать площади пострадавших участков, оценить объемы дождевых осадков, выделить населенные пункты и прочие объекты, находящиеся в пределах опасной территории.

ГИС – это современная компьютерная технология для картирования и анализа объектов реального мира, также событий, происходящих на нашей планете. Эта технология объединяет традиционные операции работы с базами данных, такими как запрос и статистический анализ, с преимуществами полноценной визуализации и географического (пространственного) анализа, которые предоставляет карта. Эти возможности отличают ГИС от других информационных систем и обеспечивают уникальные возможности для ее применения в широком спектре задач, связанных с анализом и прогнозом явлений и событий окружающего мира, с осмыслением и выделением главных факторов и причин, а также их возможных последствий, с планированием стратегических решений и текущих последствий предпринимаемых действий.

В таблице 1.1. приведено соотношение качественных характеристик для каждого из подходов, реализованных в описанных выше системах. Как видно из таблицы, реализация каждого метода определения характеристик зон подтопления имеет свои достоинства и недостатки.

ГИС позволяет наглядно демонстрировать преимущества использования геометрического метода с комбинированным сочетанием с гидрологической и гидродинамической методологией. Использование гидродинамики при расчёте зон подтопления означает необходимость решения вопроса доступа к данным и ограниченной скорости работы системы. Поэтому было принято решение использовать комбинированный подход, сочетающий достоинства геометрического и гидрологического подходов.  Устранением недостатков применения этих методик посвящена вторая глава работы.

Таблица 1.1 – Сравнительная таблица качественных характеристик для систем определения характеристик зон подтопления

Название

Используемый  метод

Достоинства

Недостатки

Необходимые данные

 IndorCAD

Геометрии-ческий

Задача сводится к визуализации данных о высотных характеристиках объектов

При отсутствии данных об абсолютных уровнях воды  подход не применим

рельеф местности; абсолютные уровни воды; корреляция уровней воды между объектами речной сети

модули    NAM и UHM  системы MIKE 11

Гидрологи-ческий

Доступность данных. Не требует больших вычислительных мощностей

При отсутствии данных о меженных уровнях подход не применим

снеготаяние; осадки; испарение; инфильтрация; транспирация; запасы грунтовых вод

модуль HD  системы MIKE 11

Гидродина-мический

Точность, научное обоснование

Недоступность данных, затрачиваемые вычислительные ресурсы

расходы воды; скорость потока; форма русла, уклоны водной поверхности, коэффициенты гидравлического трения

Выводы по 1-й главе

1. Анализ проблем, связанных с обработкой пространственной информации при мониторинге паводковой ситуации показал, что ввиду разнородности пространственной информации об объектах речной сети, инфраструктуры контроля и промышленности, необходимо автоматизировать обработку информации, которая позволит интегрировать весь набор данных для определения характеристик зон подтопления промышленных объектов при паводках с целью дальнейшей информационной поддержки принятия решений при проведении противопаводковых мероприятий (ликвидации последствий паводковых разливов рек и прогнозирования масштабов разрушительных воздействий в привязке к местности).

2. Анализ систем автоматизированной обработки данных для определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках показал, что из всего перечня автоматизированных систем целесообразно использовать аналитико-вычислительные системы, ключевой особенностью которых является возможность получения на базе измерительных данных вторичной информации, которая используется как при решении задач оперативного, так и стратегического управления. Основу таких систем составляют распределенные базы данных измерительной информации, геоинформационные системы, программы численного моделирования и статистического анализа.

3. Анализ существующих методов определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках показал, что целесообразно синтезировать геометрический и гидрологический подходы.

4. Анализ информационных систем определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках показал, что необходимо разработать алгоритмы  и методы, основанные на математическом описании объектов речной сети, гидрологической сети контроля и промышленности с учётом привлечения дополнительной информации из различных документальных источников при учёте их взаимосвязи (цифровые и бумажные карты местности).

Глава 2. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ХАРАК-ТЕРИСТИК ПОДТОПЛЕНИЯ ПРОМЫШЛЕННЫХ ОБЪЕКТОВ В период паводков на основе геоинформационных технологий

2.1 Постановка задачи определения характеристик подтопления

Информационной основой управления водными ресурсами в субъекте РФ является пространственная информация о водных, водохозяйственных и других объектах и территориях, представляемая в виде географических (топографических) цифровых карт соответствующей территории, данных дистанционного зондирования, результатов пространственного анализа об объектах речной сети и инфраструктуры системы контроля. Одним из основных уполномоченных органов по управлению водными ресурсами в субъекте РФ (Республика Башкортостан) является Министерство природопользования и экологии, осуществляющее управление водными ресурсами на основании актов, постановлений, приказов и других нормативных документов, взаимодействуя при этом с различными органами государственной власти (министерство по чрезвычайным ситуациям, природоохранная прокуратура и др.), также принимающими участие в процессе управления.

На рис. 2.1 показана схема использования характеристик зон подтопления промышленных объектов на основе уровней поднятия воды на гидрологических постах наблюдения для принятия решений при проведении противопаводковых мероприятий по предотвращению или смягчению последствий паводков. Решение задачи расчёта определения характеристик зон подтопления обусловлено необходимостью поддержки принятия решения при прогнозировании потенциальных последствий весеннего половодья. В качестве базовых исходных данных для определения характеристик зон подтопления используются значения уровней поднятия воды на гидрологических постах наблюдения и топографическая карта РБ М 1:200000.


Рисунок 2.1 – Схема использования определенных характеристик зон подтопления промышленных объектов на основе уровней поднятия воды на гидрологических постах наблюдения


Постановка задачи: Рассмотрим промышленный регион с разветвленной сетью водных объектов (на примере Республики Башкортостан). На некоторых реках находятся посты гидрологического контроля, на которых происходит измерение данных уровней поднятия воды, причём, Hwgpi – уровень поднятия воды на i-том посту контроля (над уровнем моря), . В качестве входной информации также используются высотные отметки рельефа (Hisoi – высота i-той изолинии, , Hami – высота i-той отметки высот, ). Необходимо определить зону подтопления в виде полигона ZFA с площадью SFA(x,y), границей BFA(x,y) и глубиной DFA(x,y), которая будет образована при заданных уровнях поднятия воды на постах контроля Hgpi с использованием высотных данных о рельефе местности Hisoi и Hami, если известен Hfgpi – критический уровень поднятия воды на i-том посту (при котором река выходит на пойму), (рис.2.2), и определить промышленные объекты Ei (), оказавшиеся в этой зоне.

WPlполигональный водный объект

WLmлинейный водный объект

ZFA

полигон зоны подтопления

E1∩ SFA(x,y)≠0

Cli береговая

линия

E4промышленный объект

SHj урез воды

CSk створ

PS8псевдопост

HS1гидропост

BFA(x,y) –

граница зоны подтопления

SFA(x,y) –

площадь зоны подтопления

Inизолиния высоты

E5

E3

E2

PS12

PS11

PS10

PS9

PS7

PS6

PS5

PS4

PS3

PS2

PS1

HS4

HS3

HS2

Рисунок 2.2 – Основные виды пространственной информации, используемые для определения характеристик зон подтопления

2.2 Разработка метода совместного описания пространственной информации об объектах речной сети, инфраструктуры контроля их параметров (гидрологической сети) и промышленности

Как следует из приведенного в главе 1 анализа последствий весенних паводков и их влияния на окружающую среду (населенные пункты и объекты промышленности), оценки последствий паводков производится во временном отношении в двух случаях:

1. Оценка фактических последствий по факту прохождения паводка.

2. Оценка возможных последствий без факта прохождения паводка, для планирования действий по локализации и ликвидации возможных последствий, в том числе расчета сил и средств и определения (заблаговременно) маршрутов выдвижения этих сил к месту локализации и ликвидации последствий прохождения паводка.

Вопросы, связанные с прогнозированием последствий прохождения весеннего паводка недостаточно изучены, ввиду условной непредсказуемости явления. Для решения задач оценки последствий и планирования действий по локализации и ликвидации потенциальных последствий прохождения весеннего паводка возможно с применением современной технической и методологической базы определения характеристик подтопления промышленных объектов в паводковый период. Можно выделить две основные цели определения:

  1.  фактического разлива рек (наводнение);
  2.  прогнозирования потенциального разлива рек при любых возможных условиях (уровнях поднятия воды).

В первом случае входные данные представлены набором рек и высотной отметкой уровня поднятия воды на них, объектами, попавшими в зону подтопления, и характеристиками окружающей среды (температура, осадки).

Во втором случае возникает самостоятельная задача – выбор места возможного разлива воды для определения последствий паводка. При этом могут учитываться самые разные соображения, например, данные рельефа, уровень выхода реки на пойму и прогнозное значение уровней воды на реках. Если имеется геоинформационная модель территории, по которой протекают реки, очень удобно совместить известную исходную информацию с фактической привязкой к продольному профилю реки. Такой подход оправдан для планирования планово-предупредительных работ с целью ранжирования всех обнаруженных особенностей продольного профиля реки по величине возможного ущерба от наводнения в этом месте.

Но так как река является физически непрерывным объектом, то в любой её точке может произойти её выход на пойму, и эти последствия следует определять во всех возможных точках реки, а их, как известно, бесконечное множество. Можно выполнить расчёт в конечном количестве точек, стоящих на достаточно малом расстоянии l друг от друга, но их также будет большое количество:

,      (2.1)

где L – общая протяженность реки;

l – расстояние между точками расчёта.

Характерной особенностью водных объектов (рек) является территориальная привязанность всех входящих в них объектов: каждый объект имеет конкретные географические координаты или границы. Поэтому информацию об отдельных объектах и реки в целом целесообразно систематизировать и анализировать в виде тематических географических карт, где на единую топографическую основу накладывается информация о реки и относящихся к ней объектах. Для решения подобных задач в последнее время широкое распространение получили геоинформационные системы и ГИС-технологии реализующие их. В основу ГИС-технологий положена идея совместной компьютерной обработки картографического материала в виде электронных карт и атрибутивной информации, характеризующей объекты этих карт, в нашем случае объекты реки.

Основными объектами, имеющими пространственную и атрибутивную привязку к водному объекту, для которого выполняется расчёт, являются гидрологические посты наблюдения, псевдопосты (условные посты наблюдения, характеризующие места притоков, истоков и устьев водных объектов), урезы воды (данные о меженном уровне воды в реках), рельеф территории (представленный изолиниями и отметками высот), осевые линии рек (фарватер реки), поперечные створы, береговые линии, искусственные урезы воды и промышленные объекты, попадающие в потенциальную зону подтопления.

Перечисленные объекты представляются в геоинформатике в виде точечных, линейных и полигональных объектов. Представление зависит от размеров объекта и их соответствия выбранному масштабу используемых географических векторных карт местности. Например, в мелких масштабах промышленный объект представлен как точечный объект, а в крупном масштабе как полигон.

Таблица 2.1 – Объекты реки, которые используются для определения характеристик подтоплений

Объекты реки

Вид геометрии

Гидрологические посты наблюдения

Точка

Псевдопосты

Урезы воды

Отметки высот

Береговые линии

Искусственные урезы воды

Изолинии

Линия

Осевые линии

Поперечные створы

Промышленные объекты

Полигон

Карта местности любого масштаба содержит представление классов пространственных данных в виде тематических слоёв. В зависимости от типа геометрии верны следующие определения:

а) для множества точечных объектов

,      (2.2)

б) для множества линейных объектов

                 (2.3)

в) для множества полигональных объектов

        (2.4)

Водный объект в пространстве характеризуется значениями трех координат:

x = x(l) – координата долготы,

y = y(l) – координата широты,

z = z(l) – высота над уровнем моря,

где l – непрерывная переменная, обозначающая длину участка водного объекта до точки с координатами (x, y, z) = (x(l), y(l), z(l)) от ее физического начала (истока). Тогда,

W = W(x, y, z, l) = W(x(l), y(l), z(l))

(2.5)

есть функция, описывающая положение водного объекта в пространстве.

Фактическое значение зависимостей x(l), y(l), z(l) неизвестно, но для определения местоположения отдельных участков водных объектов предлагается использовать следующие источники данных, являющиеся моделями описания местности:

  1.  топографическая карта местности, содержащая гидрографические данные (например, М 1:200 000);
  2.  продольный профиль водных объектов;
  3.  представление водных объектов в виде сетевой модели.

На топографической карте местности водный объект представлен в виде множеств линейных и полигональных объектов. Поскольку карта местности является моделью описания поверхности Земли, то и изображение водного объекта на карте местности является некоторой моделью его местоположения на местности и может быть обозначено следующим образом:

WS = WS(xs, ys) = WS(xs(l), ys(l)),

(2.6)

где x, y – координаты, определяемые по карте.

При этом зависимость x и y от l неявная и однозначно в любой точке карты (или для любого значения l) не задана. Она задана только в конечном, небольшом числе точек (гидрологические посты наблюдения) для которых известно их местоположение на местности – координаты (x0, y0), картографические координаты (xs0, ys0) и расстояние от начала реки l0.

Карта местности выбранного масштаба представляет собой совокупность объектов, описанных выражениями (2.2) – (2.4):

,

(2.7)

где  {Si} – набор объектов карты (водные объекты, гидрологические посты наблюдения, изолинии, отметки высот, промышленные объекты и др.)

Множество объектов карты обозначим следующим образом:

               (2.8)

Множество водных объектов Wo представлено множеством линейных объектов (ручьи, каналы, мелкие реки) Wl и полигональных объектов (крупные реки, озёра, водохранилища) Wpl.

,

(2.9)

Описание водного объекта на топографической карте местности можно записать в виде . 

На продольном профиле водный объект представлен также в виде непрерывной линии, но уже в другой системе координат – {z, l}. Причем зависимость высотной отметки z в каждой точке реки явно и однозначно зависит от l – удаленности этой точки реки от истока. Поэтому местоположение реки, изображенное на продольном профиле можно представить как функцию

WP = WP(z, l) = WP(z(l), l), 

(2.10)

По аналогии с (2.7) пространственная информация на продольном профиле реки может быть представлена соотношением

,

(2.11)

где    – набор объектов продольного профиля (осевые линии водных объектов, поперечные створы, береговые линии и урезы воды).

Множество из набора объектов продольного профиля обозначим следующим образом:

.          (2.12)

Множество створов являет собой набор перпендикуляров, проведенных к точкам, находящихся на осевой линии водного объекта с определенным шагом. Береговые линии образованы пересечением створа с ближайшей изолинией высот в двух направлениях. Урезы воды представляют собой пересечение створа с осевой линией  водного объекта.

Описание водного объекта на продольном профиле можно записать в виде .

Третий источник информации представляет водные объекты в виде объектно-ориентированного графа, где рёбрами являются сегменты рек, расположенные между устьями последовательных притоков, а вершинами – истоки и устья рек, а направленность ребер совпадает с действительным направлением течения реки. В случае если объекты вершин заданы в виде входных данных, стоит отметить зависимость модели описания водных объектов как речной сети от координат (x,y), при этом для вершин существует также однозначная зависимость их расположения от lвзаимного местоположения рёбер:

WR = WR(x, y, c) = WR(x(l), y(l), c), 

(2.13)

По аналогии с (2.7) пространственная информация объектов речной сети может быть представлена соотношением

,

(2.14)

где    – набор объектов речной сети (рёбра – осевые линии водных объектов, вершины – посты наблюдения).

Множество объектов речной сети обозначим следующим образом:

                        .              (2.15)

Множество объектов постов наблюдения S представлено множеством гидрологических постов наблюдения Hs и условных постов наблюдения, характеризующих места притоков, истоков и устьев водных объектов (псевдопостов) Ps:

,

(2.16)

Зависимость c в выражении (2.14) стоит понимать как наличие связности для вершин речной сети, описанной следующим выражением:

c(S) = <Ax1, S1; Ax2, S2; Ax3, S3>         (2.17)

Физический смысл этой зависимости означает то, что любая вершина имеет три максимально возможных прилегающих ребра, соответственно для неё в памяти хранятся сведения о трёх прилегающих рёбрах (Ax1-Ax3)  и смежных с ними вершинах (S1-S3).

Таким образом, совместное описание объектов речной сети и инфраструктуры контроля их параметров (гидрологической сети контроля) и промышленности на местности задается совокупностью информации из топографической карты местности, продольных профилей водных объектов и речной сети:

         (2.18)

Совместным описанием объектов речной сети и инфраструктуры контроля их параметров является объединение всех множеств представления этих объектов:

.    (2.19)

Множество гидрологических постов наблюдения Hs содержит данные по абсолютной высоте рельефа дна (нуль гидрологического поста), уровням выхода реки на пойму и текущим уровням поднятия воды над нулём поста

.              (2.20)

Этот перечень данных фигурирует в качестве набора входной атрибутивной информации. Выражение (2.20) можно переписать таким же образом для множества псевдопостов, створов, береговых линий и урезов воды, с той лишь разницей, что на начальный момент, сведения о Hw для этих множеств неизвестны и частная задача определения характеристик подтопления сводится к расчёту этих данных.

Таким образом, можно сформулировать условие образования зоны подтопления на некоторой территории с гидрологическим постами наблюдения HS:

       (2.21)

Предположим, что есть участок реки, ограниченный двумя гидропостами A и B с соответствующими уровнями поднятия воды на них Hw1 и Hw2, которые можно соотнести с линией уровней поднятия воды (рис. 2.3). Также на рисунке присутствуют линии уровней выхода реки на пойму (Hf1 и Hf2), меженных уровней (Hm1 и Hm2) и уровней нуля гидрологического поста (Hb1 и Hb2). Каждая из этих линий может быть разбита на определенное количество точек (искусственных урезов воды) с заданным шагом дискретизации со значением высоты относительно уровня моря (уровень нуля поста, межени, выхода реки на пойму,  поднятия воды в паводок). Искусственный урез воды наследует характеристики гидропостов, с той лишь разницей, что изначально текущий уровень поднятия воды в паводок на урезах неизвестен.

SH11

SH10 

SH9

SH8 

SH7

SH6 

SH5

SH4 

SH3

SH2

SH1 

Рисунок 2.3 – Графическое представление профиля реки, ограниченного двумя гидрологическими постами наблюдения

Из приведенного рисунка становится, очевидно, что необходимо определить все SH, в которых значение текущего (заданного) уровня поднятия воды превышает уровень выхода реки на пойму. Учитывая характер монотонности возрастания или убывания высотных отметок для рек, для приведенного участка реки необходимо найти такой интервал [SHi, SHj] в общем интервале (SH1, SH11), в котором значения текущего уровня поднятия воды SH будут превышать  уровень выхода реки на пойму. В общем случае для одной реки с количеством гидропостов N, имеем количество ограниченных постами участков N-1, для которых будет верно следующее: если для любого участка  , существует такой интервал, на котором произойдёт подтопление территории при

,         (2.22)

где - уровень выхода на пойму в точке i0,

      - заданный уровень поднятия воды в точке i0,

      - интервальные точки для выбранного участка, ограниченного постами наблюдения.

Таким образом, разработанный метод совместного описания пространственной информации об объектах речной сети, инфраструктуры контроля их параметров (гидрологической сети) и промышленности является основой для разработки метода определения характеристик подтопления промышленных объектов в паводковый период.

2.3 Разработка метода определения характеристик подтопления промышленных объектов в паводковый период

Опишем основные положения метода определения характеристик подтопления промышленных объектов в паводковый период:

1) Использование дополнительных нулей гидрологического поста и меженных уровней воды в качестве дополнительной информации для построения цифровой модели местности.

Как уже было отмечено, среди дополнительной информации используются сведения о меженных уровнях (или урезах воды) Hm1 и Hm2, причём часто возникает ситуация, когда в этих точках неизвестными являются значения нулей гидрологического поста Hb1 и Hb2. Для нахождения высот “псевдонулей” Hb1 и Hb2 можно использовать следующий алгоритм, который основан на принципе геометрического подобия треугольников.

На этом основании дополним выражение 2.20 – , где Hmgp – сведения о меженных уровнях (полученных в период нахождения реки в межени). Для Hmgp возможно определить Hbgp’, так как объекты, представляющие данную информацию на карте, не содержат данных по абсолютной высоте рельефа дна, которую являются опорными при построении ЦМР. Предположим, что на реке находятся два объекта нулей гидрологического поста, между которыми расположен объект меженного уровня воды, тогда для нахождения Hbgp’ можно представить каждую реку в виде монотонно-убывающей функции . Выделяя на графике этой функции подобные треугольники, можно определить значение высоты “псевдонуля”. Ввиду того, что на участке реки высоты урезов и нулей гидрологического поста могут быть расположены в различном порядке, в алгоритм вычисления высоты “псевдонулей” включена функция определения взаимного расположения данных объектов. В соответствии с расположением высотной отметки уреза и нулей гидрологического поста рассматриваются три возможных варианта вычисления высоты “псевдонуля”:

1-ый вариант. Высота уреза воды находится между двумя нулями гидрологического поста (рис. 2.4а).

,       (2.23)

где Hmi – искомая высота “псевдонуля”.

2-ой вариант. Высота уреза воды находится выше обоих нулей гидрологического поста (рис. 2.4б).

.       (2.24)

3-ий вариант. Высота уреза воды находится ниже обоих нулей гидрологического поста (рис. 2.4в).

.       (2.25)

Рисунок 2.4 – График функции , при высоте уреза воды – а) между двумя нулями гидрологического поста; б) выше обоих нулей гидрологического поста; в) ниже обоих нулей гидрологического поста

2) Построение поперечных створов, береговых линий и урезов воды.

Для выполнения процедуры построения створов, необходимо разбить осевую линию на N сегментов. Каждый сегмент осевой линии описывается уравнением прямой , по  которому определяются коэффициенты:

     (2.26)

Коэффициенты прямой, перпендикулярной отрезку в точке , рассчитываются по выражениям :

     (2.27)

По вычисленным коэффициентам прямых вычисляются координаты точек концов створа фиксированной длины L:

    (2.28)

По данным координатам строится набор створов к осевой линии реки (рис. 2.5).

Множество объектов береговых линий (пересечений полигональных водных объектов со створами) и урезов воды (пересечений осевых линий водных объектов со створами) можно записать в следующем виде:

    (2.29)

     (2.30)

Рисунок 2.5 – Поперечных створов, береговых линий и урезов воды на карте Уфимского района РБ

3) Определение замкнутого контура речной сети (необходимого набора данных для определения характеристик подтопления).

Необходимость определения замкнутого контура речной сети обусловлена возможностью выбора территории в соответствии с иерархическим делением (административный район, населенный пункт, водный объект). Задача сводится к определению необходимого и достаточного количества входных данных для определения характеристик подтопления – обратная задаче нахождения кратчайшего пути из корня орграфа к его вершинам. Критерий необходимых данных заключается в наличии на выбранной местности хотя бы одного гидрологического поста наблюдения с данными по уровням поднятия воды. Если поста на территории нет, предлагается осуществлять поиск по рёбрам графа до нахождения вершины, которая будет удовлетворять заданному условию. Для удобства перебора рёбер было использовано понятие ранга реки. Каждая река имеет ранг, старшинство которого определяется признаком отношения данной реки в качестве притока по отношению к другим рекам. Река, не впадающая ни в одну из рек, является наиболее старшей и имеет ранг 1, река впадающая в реку с рангом 1, является притоком по отношению к ней и имеет ранг 2 и т. д.

Тогда верно будет, что орграф и , где L – количество рёбер. Для орграфа G всегда будет существовать подграф G', т.е , причём, для которого будут верны следующие утверждения:

.           (2.31)

Смысл первого выражения в том, что в подграфе всегда можно определить упорядоченное множество , которое будет более упорядочено по отношению к множеству и менее – по отношению к множеству . Второе выражения означает, что подграф G' существует только при наличии в его вершинах гидрологического поста наблюдения.

4) Интерполяция (экстраполяция) данных по уровням поднятия воды.

Поскольку посты наблюдения разнесены на значительное расстояние друг от друга, то для более точного определения характеристик зоны подтопления необходимо определить уровень поднятия воды на разных участках реки. Уровень поднятия воды на каждом гидрологическом посту определяется относительно отметки нуля поста. Эти отметки привязаны к Балтийской системе высот. Пусть на постах A и B известны значения уровней поднятия воды Hw1 и Hw2. Виртуальные отметки уровней поднятия воды “уточняют” абсолютную высоту зеркала воды между реальными постами контроля за счёт линейной интерполяции действительных отметок (рис. 2.6). Для этого необходимо построить функцию отсчетов h = f(x), где x – смещение отметки вдоль русла, h – высота воды. Следует отметить то, что данный метод полностью оправдан, поскольку морфология дна русла не предполагает скачкообразных изменений значений уровня воды. Поэтому функция h = f(x) может монотонно возрастать (убывать) по направлению от одного гидропоста к другому.

В качестве исходных данных для построения функции служат реальные отметки постов гидрологического контроля за уровнем воды, прогнозируемые в них уровни поднятия воды:

xn

hn

h, м

x, м

h0

x0

Действительная отметка

Виртуальная отметка

A

B

Рисунок 2.6 – Построение виртуальных отметок линейной интерполяцией

 – точки контроля (реальные и моделируемые);

 – абсолютные значения уровня воды в точках xi;

Требуется найти промежуточные значения hi между реальными постами контроля. Для линейной интерполяции псевдоотметок предлагается использовать линейную функцию вида:

,         (2.32)

          (2.33)

Использование данной функции будет корректно для нахождения виртуальных высотных отметок (искусственных урезов воды) на всех прямых графика, изображенного на рисунке 2.3.

Следует разделить задачи интерполяционного и экстраполяционного характера, поскольку гидрологические посты расположены не на всех реках и возможны три вида ситуации:

  1.  область реки ограничена двумя гидропостами;
  2.  область реки содержит один гидропост;
  3.  область реки не содержит гидропостов.

Вторая ситуация подразумевает исток или устье реки, в которых нет сведений об уровне поднятия воды. В этом случае предлагается использовать механизм экстраполяции, ввиду допущений, высказанных относительно морфологии дна русла выше.

Третий случай является следствием того, что приток по отношению к главной реке (которая, в свою очередь, может относиться как к первому, так и второму случаю) содержит две точки, относительно которых данных по уровням поднятия воды нет. Решением этой проблемы станет возможность использования значения уровня поднятия воды с ближайшей виртуальной отметки главной реки для точки притока второстепенной реки. В результате точка притока станет основой для применения экстраполяции, что, таким образом, приведёт к ситуации второго типа. Таким образом ситуация первого типа носит интерполяционный характер, ситуации 2 и 3 – экстраполяционный. Для удобства точки притоков, устьев и истоков будем называть псевдопостами (рис. 2.7).

Обозначим индикаторную функцию F(h) на заданном участке реки. Тогда F(h) = 1, если на участке образована зона подтопления и F(h) = 0, если выхода реки на пойму не произошло. Если разбить осевую линию между постами на N точек, тогда верным будет следующее выражение:

         (2.34)

C

A

Псевдопост

Псевдопост

Псевдопост

B

A

C

Рисунок 2.7 – Использование виртуальных гидропостов – псевдопостов

Интерполяционный полином для осевой линии, ограниченной двумя гидропостами можно представить в следующем виде:

,                    (2.35)

где    n – степень полинома,

h – функция зависимости уровня поднятия воды от протяженности реки x.

Поскольку рельеф местности в общем случае является линейно зависимым, принято решение использовать полином 1-й степени.  

В ситуации, когда осевая линия ограничена двумя гидропостами, значения уровней поднятия воды для N искусственных урезов воды предлагается рассчитывать по следующей формуле:

.         (2.36)

Значительно чаще встречаются ситуации, когда осевая линия замкнута одним гидропостом A и псевдопостом C (рис. 2.7 слева), значения уровней поднятия воды для N псевдоотметок (створов, урезов воды) рассчитываются по следующей формуле:

.      (2.37)

5) Использование гидрологического метода при определении характеристик подтопления.

В общем случае значения  рассчитываются на основе соотношения:

,         (2.38)

где – значение нуля гидрологического поста в точке ;

– значение уровня поднятия воды в точке ;

– значение уровня талой воды, полученной при снеготаянии;

– значение уровня осадков.

Далее, происходит определение гидрологических и морфометрических параметров в значениях Hsi и Hpi:

,        (2.39)

где Фn – относительная площадь подачи воды в долях единицы;

m – относительная убыль снега, при которой из него начинается водоотдача;

hd – уровень высоты для дневной части суток;

hn  – уровень высоты для ночной части суток;

hfr – уровень высоты для лесистой местности;

,     (2.40)

,        (2.41)

,             (2.42)

где td - среднее значение температуры воздуха днем;

tn – среднее значение температуры воздуха ночью;

υd – среднее значение скорости ветра днем;

υn – среднее значение скорости ветра ночью;

θmin – разность между минимальной и средней суточной температурой воздуха;

θmax – разность между максимальной и средней суточной температурой воздуха;

β – альбедо снежного покрова (для мелкозернистого влажного снега 0,65-0,55; для зернистого тающего снега 0,55-0,45);

c – коэффициент снеготаяния (для густого хвойного леса 1,4; для хвойного леса средней густоты и густого смешанного леса 1,7; для изреженного хвойного леса и лиственного леса средней густоты 4);

t – отношение площади леса к общей площади территории.

,            (2.43)

где hos – уровень осадков;

k – коэффициент инфильтрации.

6) Построение ЦМР, поверхности гидрологического уклона и определение характеристик подтопления.

Построение цифровой модели рельефа осуществляется с помощью растровой модели. Растровые ЦМР  являются  самым  простым  способом  представления  топографических  данных  и широко распространены.  Чтобы оценить возвышение произвольной точки, нужно определить, лежит точка в каком-нибудь узле сети. Если так, то значение возвышения выбирается непосредственно из базы данных. В противном случае необходимо выбрать процедуру оценки возвышения по ближайшим узловым точкам. Как грубое приближение можно использовать высоту ближайшей узловой точки (рис. 2.8а). При этом значения высоты будут изменяться скачкообразно.  

Рисунок 2.8 – Оценка возвышения в произвольной точке: а) – по ближайшей узловой точке; б) – аппроксимация МНК; в) – билинейная интерполяция

Более  гладкую  поверхность  можно  получить,  если  аппроксимировать значения высоты в области, ограниченной четырьмя точками сети (метод наименьших квадратов рис. 2.8б).  При  этом  необходимо  учитывать,  что  полученная  методом  наименьших квадратов поверхность не обязательно проходит  через узлы решетки, следовательно, в полученной поверхности вдоль соединяющих узлы линий будут разрывы. Будем искать приближение в окрестности  узлов  в виде плоскости . Коэффициенты находятся из СЛАУ (2.44).

Поверхность без разрывов (с разрывом первой производной) можно получить,  используя  билинейную  интерполяцию (рис. 2.8в).  Выберем такую систему координат, что x1 = x2 , y2 = y3, x3 – x2 = 1, y2 – y1 = 1. Найдем возвышения и . Тогда .

     (2.44)

Модель гидроуклона строится на базе нерегулярных триангуляционных сетей (TIN). Структуры данных в TIN-моделях более компактны и  экономичны: TIN-модели из сотен  точек может соответствовать растровая ЦМР из десятков тысяч точек.  После того, как выбрано необходимое количество узлов TIN, нужно выбрать способ разбиения поверхности на треугольники. При этом желательно получить близкие к равносторонним треугольники, чтобы произвольная точка поверхности была как можно ближе к узлам TIN, где  значения возвышения известны точно. Рассмотрим триангуляцию Делоне. По определению  три точки формируют треугольник в триангуляции Делоне тогда и только тогда, когда в окружности, описанной вокруг этого треугольника нет других точек разбиения.

Рассмотрим  способ  вычисления  наклона  поверхности  в TIN-модели. Для этого вычислим нормали к каждому треугольнику разбиения. Треугольник  задается  тремя  точками (xa,ya), (xb,yb), (xc,yc). Тогда нормаль P к плоскости треугольника может быть выражена через векторное произведение двух его сторон как

   (2.45)

Для определения характеристик зоны подтопления предлагается строить ЦМР на основе изолиний, отметок высот и абсолютной высоты дна водных объектов и поверхность гидрологического уклона на основе уровней поднятия воды на створах и урезах воды. Представив полученные поверхности рельефа и гидрологического уклона в виде матриц и соответственно, осуществим поэлементное вычитание высотных значений матрицы гидрологического уклона из элементов матрицы цифровой модели местности:

,      (2.46)

где

Условием подтопления территории будет наличие хотя бы одного неположительного элемента в результирующей матрице глубин , напротив, если же все элементы матрицы положительны, территория подтоплена не будет:

     (2.47)

Границы полученной поверхности являют собой границы зоны подтопления BFA(x,y).  Промышленные объекты, попавшие в зону подтопления, определяются соотношением , которое отражает полигональный тип данных, представляющих промышленные объекты и зону подтопления на карте местности.

Разработанный метод метода определения характеристик подтопления промышленных объектов в паводковый период позволяет формализовать процесс построения полигона зоны подтопления с использованием операций теоретико-множественного и функционального анализа.

2.4 Интеграционный способ описания водных объектов

Рассмотрим задачу определения характеристик подтопления        промышленных объектов в паводковый период при изменении уровней поднятия воды в реках с позиции контекста моделей информационных потоков данных. Необходимость такой дифференциации входных данных на модели вызвана их разнородностью и сложностью. Стоит оговориться, что речь идёт не о стандартных моделях данных, а о концептуальном информационном срезе (контексте) данных. Информация по водным объектам и находящимся на них гидропостах отображается на картографической модели. Данные по поднятиям уровней воды на постах находят отражение в реляционной модели. Комбинация двух базовых моделей позволяет акцентировать внимание на продольном профиле реки, наглядно показывающем абсолютный уровень поднятия воды в зависимости от расстояния от устья в сравнении с высотой рельефа речного дна и уровнем выхода реки на пойму (следствие атрибутивной модели). В свою очередь картографическая модель и особенности предметной области порождают необходимость в использовании линейной модели речной сети, которая позволяет получить информацию о связности и зависимости элементов речной сети друг от друга.

Такой многофакторный подход удобен, поскольку позволяет с разных сторон взглянуть на проблему определения границ зон подтопления при изменении уровня поднятия воды в водных объектах. Рассмотрим каждую модель в отдельности.

Картографическая модель данных

Для иллюстрации картографической модели данных рассмотрим массив данных, содержащихся на обычной топографической карте. Топографическая карта представляет собой  единство двух различных видов представления информации. С одной стороны это – схема, на которой имеются геометрические объекты различного характера локализации. Эти объекты описываются при помощи пространственных координат. С другой стороны – карта это представление пространственного распределения различных параметров или описательных данных, характеризующих территорию или отдельные ее части, которые сами по себе описываются без привлечения пространственных координат. Первый тип информации называют пространственной информацией, а второй тип – атрибутивной (смысловой). Основная идея ГИС состоит в совместной обработке как пространственной, так и атрибутивной информации в рамках единого программно-аппаратного комплекса. Кроме того, в ГИС имеет место еще один вид пространственно-распределенной информации – топологическая, которая отражает топологические свойства пространства, т.е. такие свойства, которые не изменяются при любых деформациях пространства производимых без разрывов и склеиваний. К топологической информации относятся: точки пересечений объектов, информация о примыканиях объектов друг к другу (или общих границах). Для объектов, границы которых можно представить аналитически, топологическим свойством является количество кривых, которые ограничивают объект. Топологическая информация играет важную роль при решении задач определения характеристик подтопления промышленных объектов.

Если декомпозировать выходные данные в картографической модели рассматриваемой системы по типу геометрии, то её структура будет выглядеть как на рисунке 2.8.

Рисунок 2.8 – Картографическая модель данных (классификация по типу геометрии)

Информация, структурно представленная на предыдущем рисунке, в топографическом варианте представлена на рисунке 2.9. Наглядность представления информации (при делении на классы иерархии) в картографическом аспекте достаточно быстро знакомит пользователя с разнородностью объектов (на примере их геометрии).

Рисунок 2.9 – Топографическая карты субъекта РФ (М 1: 200 000)

Реляционная модель данных

 Реляционная (логическая) модель данных – представление строгой математической теории, описывающей структурный аспект (данные в виде набора отношений), аспект целостности (отношения отвечают условиям целостности) и аспект обработки данных (поддержка операторов манипулирования данными).

Ввиду специфики хранения пространственных объектов невозможно говорить о реляционной модели данных, не подразумевая при этом картографическую и наоборот. В случае столкновения с массивом разнородных и объёмных данных необходимо достаточно оперативно установить связи на атрибутивном уровне, и поскольку традиционная реляционная модель данных не включает стандартов описания пространственных отношений (ввиду смежности их описания) имеет смысл остановиться на конкретном примере, приведенном на рисунке 2.10. Как уже было отмечено, объекты в ГИС имеют двойственную сущность, поэтому таблица “Гидрологические посты наблюдения” связана с набором атрибутивных таблиц (если говорить в контексте картографической модели данных) связью 1:M (один-ко-многим). Наличие атрибутивных индексов в упомянутых таблицах, существенно ускоряет процесс извлечения из них данных.

Рисунок 2.10 – Реляционная модель данных системы

Реляционную модель можно также представить в виде трёхмерного набора данных. По своему характеру исходные данные делятся на три категории и могут быть представлены в виде множества:

Входные данные = {Территория, Тип данных, Дата}      (2.48)

Территория и объект (соответствующего типа территориального представления), на которых можно определять характеристики зоны подтопления также может быть представлены в виде множества:  

Территория = {Республика Башкортостан, Административный район РБ, Водный объект, Населённый пункт, Гидропост}        (2.49)

Тип данных классифицируется согласно временным рамкам:

Тип данных = {Оперативные, Прогнозные,

Интервальные, Пользовательские}           (2.50)

Оперативные данные позволяют вести расчеты в краткосрочном периоде с указанием нужной даты. Прогнозные данные необходимы для оценки (прогнозирования) ежегодного паводка для выбранной территории и объекта.  Интервальные предоставляют возможность определения максимального уровня воды из двухнедельного цикла. Пользовательские данные составляют множество параметров для определения характеристик подтопления промышленных объектов в паводковый период, выбранные пользователем.

Описанный массив данных можно представить в виде многомерного куба данных (рис. 2.11). На рисунке представлен срез данных по гидропосту Уфа, находящегося на реке Белая с учётом различных типов данных и дат относительно уровней поднятия воды на посте наблюдения.

Удобство представления многомерности данных позволяет интуитивно упростить процесс выборки данных и ускорить процесс обучения потенциального пользователя с системой.

Продольный профиль рек

Продольный профиль реки позволяет получить информацию о высотах в зависимости от расстояния от устья; наглядно показывает места наибольших и наименьших уклонов и т.д. (рис. 2.12)

Рисунок 2.11 – Многомерный куб данных, представляющий срез данных по гидрологическому посту наблюдения Уфа

На рис.2.12 изображен фрагмент профиля реки Белая на участке Уфимского района: по горизонтальной оси откладываются расстояния от истока по реке, по вертикальной оси – высоты уровня воды. В данном случае, данные были взяты в пиковый период паводка 7 мая 2007г.

Профиль представлен набором графиков зависимостей y = f(x), где x – протяженность речного объекта (в километрах), y = {нуль гидрологического поста; уровень поднятия воды, при котором река выходит на пойму; уровень поднятия воды в реке на текущую дату}. Все величины по оси y измеряются в абсолютных метровых отметках.

Данный контекст модели данных позволяет наглядно оценить уровень поднятия воды в его непрерывности по конкретному водному объекту и сделать некоторые выводы, на основании которых возможно предотвращать последствия паводков.

Сетевая модель

Для построения линейной сетевой модели рек необходимо использовать графо-аналитические операции, которые используются в ГИС, поддерживающие топологическую модель данных. Цифровые карты, имеющие топологическую структуру, представляют собой пространственный граф, т.е. набор точек на местности (узлов),  соединенных ломаными линиями – дугами.

Рисунок 2.12 – Продольный профиль водного объекта р. Белой на 07.05.2007

Рассмотрим общую схему решения задач на графах при помощи ГИС. Поскольку каждая дуга графа представляет собой определенный пространственный объект, следовательно, каждой дуге графа может быть поставлено в соответствие некоторое число – одна из характеристик объекта, например его длина, расход воды и т.д. Операция присваивания таких чисел дугам графа называется операцией взвешивания графа, а ее результаты можно условно назвать "таблицей взвешивания графа". Возможно, для решения некоторых задач потребуется построение нескольких таких таблиц, содержащих значения различных характеристик. Далее для решения задач на графах необходимо определить аналитическое представление графа. Одним из способов такого представления является топологическая таблица цифровой карты, которая содержит все сведения о дугах и узлах.

После передачи указанных входных данных на вход вычислительной процедуры и производства вычислений можно получить выходные данные в двух видах, в зависимости от вида решаемой задачи: в виде таблицы взвешивания графа, содержащей значения производных характеристик, являющихся решением задачи либо в виде списка дуг графа.

Построение сетевой модели рек даёт большие преимущества в плане связности и зависимости элементов сети друг от друга. Одна река может быть представлена в сети в виде большого числа сегментов, соответственно возникает необходимость структурности элементов.

Для построения сетевой модели рек РБ используются следующие входные данные:

  1.  Геометрия линейного слоя осевых рек, в котором содержится все линейные объекты (реки, ручьи, каналы) и оси полигональных рек РБ. Большинство объектов слоя состоит из нескольких сегментов, что обусловлено особенностями построения сетевой модели.
  2.  Атрибутивная таблица слоя осевых рек, в которой содержится  информация, описывающая все объекты текущего слоя. Все объекты слоя представлены в виде линий, следовательно, каждый объект имеет свое начало и конец. Атрибуты таблицы “Высота_1” и “Высота_2” характеризуют высоту над уровнем моря начала и конца каждого сегмента.

В результате, получаем сетевую модель, состоящую из узлов и ребер сети с хранящейся информацией о связности сети и атрибутами для решения задачи определения характеристик подтопления промышленных объектов в паводковый период. Узлами обозначаются точки пересечения сегментов рек, а также истоки рек. Ребрами обозначаются сегменты рек.

Представим речную сеть в виде набора графов

       G={G1, G2, … Gn},      (2.51)

где Gi=(V,E) – орграф, соответствующий главной реке речного бассейна, V  множество вершин – соответствует истокам и устьям рек, впадающих в главную реку, E – множество ребер – соответствует сегментам рек, входящих в речной бассейн и расположенных между устьями последовательных притоков, направленность ребер совпадает с направлением течения реки, n – число речных бассейнов в речной сети данной территории. Таким образом, речной бассейн (с притоками различных порядков) представляет собой иерархическую сетевую структуру (рис. 2.13).

Речная сеть Республики Башкортостан будет представлена набором графов GРБ={GБелая, Gурал, GОбь}, где GБелая, Gурал и GОбь – графы, представляющие бассейны рек Белая, Урал и Обь соответственно.

Реки, входящие в состав речного бассейна, будут задаваться множеством вершин графа:

    ,            (2.52)

где m – число рек в данном речном бассейне.

Рисунок 2.13 – Структура речной сети для некоторой территории

Ребра графа будут соответствовать местам впадения (устьям) рек в более крупные реки и иметь вес, соответствующий километровому отрезку впадения.

             (2.53)

Представление речной сети в виде ориентированного графа (рис. 2.14), позволяет структурировать набор необходимых данных для анализа и последующего определения характеристик подтопления промышленных объектов в паводковый период.

Преимущества каждой из модели в отдельности, дают ощутимую помощь при комплексном взгляде на систему определения характеристик подтопления промышленных объектов в паводковый период.

Информация по водным объектам и находящимся на них гидропостах отображается на картографической модели. Данные по поднятиям уровней воды на постах находят отражение в реляционной модели. Комбинация двух базовых моделей позволяет акцентировать внимание на продольном профиле реки, наглядно показывающем абсолютный уровень поднятия воды в зависимости от расстояния от устья в сравнении с высотой рельефа речного дна и уровнем выхода реки на пойму (следствие атрибутивной модели). В свою очередь картографическая модель и особенности предметной области порождают необходимость в использовании линейной модели речной сети, которая позволяет получить информацию о связности и зависимости элементов речной сети друг от друга.

Следует отметить, что комплексный подход  при оценке речного объекта с картографической, реляционной, профильной и сетевой точки зрений, даёт наглядность при изучении предметной области и анализе в ситуациях принятия решения, существенно ускоряет процессы выборки данных и оптимизирует процесс определения характеристик подтопления промышленных объектов в паводковый период.

Рисунок 2.14 – Модель речной сети с осевыми линиями (рёбра) и постами наблюдений (узлы)

Выводы по 2-й главе

  1.  Разработан метод совместного описания пространственной информации об объектах речной сети, инфраструктуры контроля (гидрологической сети контроля) и промышленности, позволяющий совместное описание данных объектов на топографической карте местности, продольном профиле водных объектов и речной сети для последующего определения характеристик подтопления промышленных объектов в паводковый период.
  2.  Разработан метод определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках на основе обработки пространственной информации об объектах речной сети, гидрологической сети контроля и дополнительной информации, привлеченной из различных источников. Данный метод позволяет определять площадь, границу, глубину подтопления и перечень промышленных объектов, оказавшихся в зоне подтопления, а также производить анализ полученных результатов для последующего снижения тяжести последствий для промышленных объектов в области подтопления.
  3.  Представлен интеграционный способ описания водных объектов для определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках с позиций картографической, реляционной, профильной и сетевой моделей данных, что даёт наглядность при изучении предметной области и анализе в ситуациях принятия решения, существенно ускоряет процессы выборки данных и оптимизирует процесс определения характеристик подтопления.

Глава 3. РЕАЛИЗАЦИЯ МЕТОДОВ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ХАРАК-ТЕРИСТИК ПОДТОПЛЕНИЯ ПРОМЫШЛЕННЫХ ОБЪЕКТОВ В период паводков

3.1 Разработка функциональной модели определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках

Подсистема для реализации методов и алгоритмов определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках относится к классу сложных информационно-программных комплексов, поэтому при ее разработке для сокращения сроков и повышения качества проектирования сложных систем использовались современные подходы и требования к методикам их проектирования и реализации, рекомендованные государственным стандартом ГОСТ 34.601-90 и международным стандартом, относящимся к стадии жизненного цикла программной продукции (ISO 12207:1995).

При разработке систем используются следующие стили проектирования:

  1.  нисходящее (при чёткой реализации приводит к спиральной модели разработки, на каждом витке спирали блоки предыдущего уровня детализируются, используются обратные связи; альтернатива – каскадная модель, относящаяся к поочередной реализации частей системы);
  2.  восходящее;
  3.  эволюционное.

Поскольку нисходящий стиль блочно-иерархического проектирования наиболее распространен и зарекомендовал себя как эффективный, он использован в ходе данной работы.

Контекстная диаграмма функциональной модели, показывающая цель исследований, входящую и исходящую информацию, участвующую в процессе определения характеристик подтопления, требования к качеству пространственных и атрибутивных данных (управляющая информация), управляющие механизмы приведена на рис. 3.1. На рис. 3.2-3.4 показана дальнейшая декомпозиция модели по отдельным задачам. Функциональная модель содержит 2 уровня вложенности.

Основное назначение функциональной модели – декомпозировать процесс построения до элементарных действий и операций, для которых можно экспериментально установить время выполнения, определить центры затрат и соответственно определить для каждой из операций нижнего уровня декомпозиции временные и денежные затраты, выявить полный перечень информационных потоков.

Анализ модели определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках позволил выделить функции и информационные потоки, подлежащие автоматизации с использованием задачи определения характеристик подтопления, на основании чего была построена функциональная модель проектируемого программного комплекса.

Рисунок 3.1. Функциональная модель определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках (нулевой уровень)

Рисунок 3.2. Функциональная модель определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках (первый уровень декомпозиции)

Рисунок 3.3. Функциональная модель определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках (второй уровень декомпозиции)

Рисунок 3.4. Функциональная модель определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках (третий уровень декомпозиции)

3.2 Разработка информационной модели объектов речной сети, инфраструктуры контроля (гидрологической сети контроля) и промышленности

Важным моментом при проектировании базы пространственных данных объектов речной сети, инфраструктуры контроля (гидрологической сети контроля) и промышленности является создание обобщённой структуры данных. База пространственных данных основана на векторных картах масштаба 1:200000 и 1:1000000 и содержит следующие основные классы объектов: “Общегеографические слои” (информация по всем природным и антропогенным объектам, расположенным на данной территории (реки, озера, лесные массивы, дороги, магистральные трубопроводы и др.)), “Специальные слои” (дополнительная специальная информация о водных объектах и других объектах, территориях и организациях, имеющих к ним отношение), “Водные объекты” (информация по всем параметрам и характеристикам, определяющим состояние водных объектов), “Гидротехнические сооружения” (информация о плотинах, зданиях гидроэлектростанций, водосбросных, водоспускных и водовыпускных сооружениях и др.), “Исполнительные органы и зоны их ответственности” (справочная информация о людях и организациях, осуществляющих контроль состояния или являющихся пользователями информации), “Специальные территории и зоны: (информация по особым территориям и зонам), “Справочники и документы” (справочная информация и нормативная документация), “Посты наблюдения и мониторинг” (информация по проводимым наблюдениям за состоянием водных объектов). Обобщенная структура данных, используемых при управлении водными ресурсами, представлена на рис. 3.5.

Информационная модель совместного описания объектов речной сети, инфраструктуры контроля (гидрологической сети контроля) и промышленности представляет собой набор классов пространственных данных и классов ограничений. Класс пространственных данных описывает пространственные объекты с их атрибутивной структурой, операциями и отношениями. Класс ограничений отражает наборы ограничений с их атрибутами и операциями. Он отвечает за хранение и управление ограничениями, которые применяются к объектам в классах пространственных данных. Эти ограничения ответственны за сохранение целостности в процессе редактирования данных.

Для представления отношений между пространственными объектами воспользуемся методололией RUP и опишем географическую информацию по водным объектам в терминах языка UML. Модель класса пространственных  данных (FeatureClass) состоит из классов объектов, созданных для каждого типа географических объектов, их атрибутивной структуры, операций и отношений (рис. 3.6).

Существуют атрибуты и операции, общие для всех классов пространственных данных. Они генерализуются для формирования более общего класса, представленного классом ОбъектБГД. Это абстрактный класс, определяющий минимальную атрибутивную структуру и операции, которые должен иметь каждый класс пространственных объектов в базе геоданных. Таким образом, все классы пространственных данных определены как специализации класса ОбъектБГД.

Для каждого класса пространственных данных определены как минимум три основных операции, это: OnCreate, OnChange и OnDelete. Назначение этих операций – характеризовать жизненный цикл объекта (его создание, изменение и уничтожение в базе данных) и отправлять сообщения классам пространственных объектов для осуществления в связи с этим соответствующих действий.

Поскольку все классы пространственных данных должны реализовывать эти три операции, они определены в классе ОбъектБГД, таким образом, они наследуются всеми классами, определенными в качестве специализации этого класса. Реализация этих операций каждым конкретным классом зависит от его поведения, ограничений и предоставляемых им сервисов.

Ограничения были сгруппированы по типам: пространственные и непространственные. В БГД смоделированы два типа ограничений: бинарные и ограничения атрибутивного домена (рис. 3.7).

Бинарные ограничения реализуют топологические отношения между пространственными объектами и имеют вид R=(λ1, λ2, r, s), где λ1, λ2 – классы пространственных объектов, r – топологическое отношение, s – спецификация, указывающая на возможность такого отношения, например (“река”, “водохранилище”, “касается”, “возможно”).

Ограничения атрибутов домена осуществляют проверку атрибутивных данных пространственных объектов на корректность. Например, для объекта «водохранилище» должны быть заданы такие важные характеристики, как нормальный подпорный уровень, объем, верхний и нижний бьеф и т.п.


Рисунок 3.5 – Обобщенная структура данных, используемых при управлении водными ресурсами


Рисунок 3.6 – Фрагмент обобщенной модели пространственных данных по водным ресурсам


Рисунок 3.7 – Ограничения, накладываемые на пространственные данные

При построении информационной модели применялись следующие правила и допущения:

  1.  водные объекты группируются в сущности в соответствии с их типом (реки, озера, моря), содержат графическое описание объекта и его основные характеристики;
  2.  малые реки представляются в виде полилиний, большие описываются полигональными объектами. Сложные объекты (например, большие реки) разбиваются на несколько участков, при этом одному объекту соответствует несколько записей в атрибутивной таблице;
  3.  все сущности в информационной модели содержат как описательную (атрибутивную) информацию (наименование, количественные характеристики, административную принадлежность и др.), так и пространственную информацию, характеризующую местоположение объекта на поверхности Земли;
  4.  для удобства восприятия модель разделяется на условные блоки, формируемые по смысловому и тематическому признаку (масштабы карт), каждый из данных блоков содержит некоторое количество сущностей. Связи между сущностями во многих случаях не указываются, поскольку задать связи между пространственными объектами в явном виде не всегда представляется возможным;
  5.  для информационного моделирования используется методология структурного моделирования в нотации IDEF1X и концепции UML. 

Поскольку данные являются основной составляющей автоматизированной системы информационного обеспечения контроля развития паводковой ситуации важно представлять имеющуюся разнородную информацию по водным объектам в виде, удобном для содержательного анализа. Вся подлежащая хранению в базе данных ГИС информация о состоянии водных ресурсов подразделяется на несколько групп (классов) в соответствии с моделью данных. Структура информации об объектах речной сети, инфраструктуры контроля (гидрологической сети контроля) и промышленности, с учетом разрабатываемой подсистемы определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках, в виде укрупненной информационной модели представлена на рисунке 3.8.

Разработанная модель данных представлена на рис. 3.9-3.12. Укрупненный фрагмент информационной модели, включающей информационные потоки для определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках, представлен на рис. 3.13.

В результате проведённого анализа информации, участвующей  в процессах определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках, разработаны функциональная модель создания информационного обеспечения и модель пространственных данных, участвующих в процессах определения характеристик подтопления, позволившие в формализованном виде описать пространственную и атрибутивную информацию об объектах речной сети, инфраструктуры контроля (гидрологической сети контроля) и промышленности.


 Рисунок 3.8 – Структура информации для определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках


Рисунок 3.9 – Информационная модель объектов речной сети, инфраструктуры контроля (гидрологической сети контроля) и промышленности (часть 1)

Рисунок 3.10 – Информационная модель объектов речной сети, инфраструктуры контроля (гидрологической сети контроля) и промышленности (часть 2)

Рисунок 3.11 – Информационная модель объектов речной сети, инфраструктуры контроля (гидрологической сети контроля) и промышленности (часть 3)

Рисунок 3.12 – Информационная модель объектов речной сети, инфраструктуры контроля (гидрологической сети контроля) и промышленности (часть 4)


Рисунок 3.13 – Фрагмент информационной модели совместного описания объектов речной сети и гидрологической сети контроля

3.3 Разработка алгоритмов определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках

На основе предложенных во 2-й главе методов разработаны алгоритмы определения границ, площади, глубины подтопления и перечня промышленных объектов, попавших в зону подтопления. На рис. 3.14 приведен общий алгоритм определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках.

3.3.1 Алгоритм построения слоёв рельефа (створы, береговые линии, урезы воды)

Линии створов строятся под прямым углом к осевой линии реки и служат для построения трехмерных наклонных плоскостей зеркала воды. Длину линий створов нужно выбирать так, чтобы их концы отмечали на трехмерной модели местности точки, лежащие выше расчетного значения уровня воды в створе.

На рисунке 3.15 приведена блок-схема алгоритма построения створов рек.

Рисунок 3.14 – Блок-схема алгоритма обработки данных для определения характеристик подтопления

Рисунок 3.15 – Блок-схема алгоритма построения створов рек

Для построения цифровой модели рельефа в виде растра высот необходимо помимо изолиний высот использовать точки рельефа, полученные пересечением полигонов и осевых линий рек со створами (береговые линии и урезы воды). После нахождения пересечений и наполнения соответствующих слоёв, производится линейная интерполяция данных по нулям гидрологического поста и уровня выхода на пойму. Набор полученных точек существенно уточняет цифровую модель рельефа в областях с ожидаемым затоплением.

Блок-схема алгоритма построения точек пересечения со створами рек представлена на рисунке 3.16.

3.3.2 Алгоритм замещения данных (модель аналитического прогнозирования данных по уровням поднятия воды на гидрологических постах Башгидромета)

В процессе ввода данных пользователю необходимо определиться с тремя ключевыми сущностями:

  1.  территория и объект, на котором происходит расчёт;
  2.  тип данных, использующихся при расчёте;
  3.  дата расчёта.

В начале работы с системой необходимо выбрать территорию (и объект), на которой будет произведён расчёт зон затоплений.  Перечень вариантов по выбору территории представлен ниже:

  1.  республика Башкортостан;
  2.  административный район РБ;
  3.  водный объект;
  4.  населённый пункт;
  5.  гидропост;
  6.  пользовательский экстент.

Рисунок 3.16 – Блок-схема алгоритма построения точек пересечения со створами рек

Далее по названию выбирается объект, соответствующий типу территориального представления (административный район, водный объект, населённый пункт, гидропост). Каждый из объектов содержит определенный  перечень гидрологических постов, содержащих данные об уровнях поднятия воды. Данные с постов наблюдения Башгидромета поступают от заказчика в форме гидробюллетеня на каждый день в период паводка (оперативная информация) и одиночного гидробюллетеня до его наступления (прогнозная информация).

На следующем шаге необходимо определиться с типом данных для расчета зон затопления. Данные, используемы системой, классифицируются согласно временным рамкам:

  1.  оперативные данные;
  2.  прогнозные данные;
  3.  интервал данных;
  4.  пользовательские данные.

Оперативные данные позволяют вести расчет в краткосрочном периоде с указанием конкретной даты. Прогнозные данные необходимы для оценки (прогнозирования) ежегодного паводка для выбранной территории и объекта. При этом возможен расчёт по максимальному, минимальному и среднему прогнозному значению уровня поднятия воды. Интервал данных  предоставляет возможность определения максимального уровня воды из двухнедельного цикла. Пользовательские данные предоставляют возможность смоделировать любую ситуацию, т.е. ввести любые данные вручную.

Дата расчёта предполагает различный формат данных. В случае оперативных и интервальных данных формат даты – {ДД.ММ.ГГ}. В случае прогнозных – {ГГ}. В ситуации пользовательских данных дата не фигурирует.

Достаточно широко распространена ситуация, когда текущий набор гидропостов содержит неполные данные по уровням поднятия воды при конкретном наборе входных данных. Например, пользователь выбрал Уфимский административный район, оперативные данные на 01.05.07. Посты “Ляхово”, “Кушнаренково”, “Кармышево” и “Михайловск” не содержат информации на выбранную дату. Поэтому необходимо использовать некоторый алгоритм замещения данных – модель аналитического прогнозирования различных типов данных по поднятиям уровней воды на гидрологических постах наблюдения Башгидромета.

На рисунке 3.17 представлен результат замещения данных. На выходной форме находятся две таблицы, являющие собой перечень основных гидропостов (являющиеся обязательной частью сетевой модели) и дополнительных гидропостов (если включить опцию использования дополнительных постов, получается частный случай расчёта зоны затопления по территории РБ). По умолчанию, возможен выбор данных по уровням поднятия воды по всем имеющемся в базе данных годам (поле “Известные значения”). В нижней части формы пользователю предоставляется выбор ближайшего из перечня предлагаемых значений, т.е. на гидропостах с неизвестным уровнем поднятия воды значение будет подбираться согласно определенному алгоритму, обозначенному в таблицах 3.1 и 3.2.

Таблица 3.1. Сводная таблица выбора начальных и конечных условий при замещении данных по уровням поднятия воды

Начальные условия/

конечные условия

БОД

БПМакс

БПМин

БПСред

УП

НГП

ОД

ОД

ПМакс

ПМин

ПСред

ОД

ОД

ПМакс

ОД

ПМакс

ПМин

ПСред

ПМакс

ПМакс

ПМин

ОД

ПМакс

ПМин

ПСред

ПМин

ПМин

ПСред

ОД

ПМакс

ПМин

ПСред

ПСред

ПСред

ИД

ОД

ПМакс

ПМин

ПСред

ОД

ОД

ПД

ОД

ПМакс

ПМин

ПСред

ОД

ОД

Таблица 3.2. Расшифровка обозначений таблицы 3.1

Аббревиатура

Значение

(Б)ОД

(Ближайшие) оперативные данные

(Б)ПМакс

(Ближайший) прогнозный максимум

(Б)ПМин

(Ближайший) прогнозный минимум

(Б)ПСред

(Ближайшее) прогнозное среднее

ИД

Интервальные данные

ПД

Пользовательские данные

УП

Значение выхода реки на пойму

НГП

Значение нуля гидрологического поста

Рисунок 3.17 – Результат замещения данных по уровням поднятия воды на гидропостах

Таблица 3.1 представляет все возможные сценарии выбора пользователем начальных и конечных условий замещения данных. Например, пользователь выбрал в качестве начальных условий “Оперативные данные”, а в процессе анализа установил, что этих данных не хватает для расчёта зоны затопления, и выбрал “Ближайший прогнозный максимум” для дополнения данных. Выбранный сценарий означает то, что в поле “Известные значения” теперь будут содержаться информация из “Ближайшего прогнозного максимума”, а не из “Оперативных данных” по всем годам, как в начальном варианте.

Алгоритм поиска ближайших значений в случае всех возможных вариаций с прогнозными данными представляет собой простую подстановку в поле “Известные значения” всего набора данных по всем годам из атрибутивной БД для каждого поста наблюдения. В поле “Уровень воды, м” устанавливается значение ближайшего к выбранной пользователем дате года (в случае набора пользовательских данных выбирается ближайший к текущему). Значения уровня выхода реки на пойму и нуля гидрологического поста представляют собой одно дискретное значение на каждый гидропост. Самый интересный в алгоритмическом плане – набор ближайших оперативных данных. Блок-схема этого алгоритма представлена на рисунке 3.18.

Поскольку весенний паводок представляет собой явление продолжительное (около месяца), его условно можно поделить на два периода – до максимального значения уровня поднятия воды на данном гидропосту и после. Если за текущий год данные имеются, то определяется интервал, к которому ближе выбранная дата. Соответственно, из этого же интервала и осуществляется поиск ближайшего оперативного значения уровня поднятия воды.

Как было отмечено ранее, в выбранном пользователем экстенте карты выделяют основные и дополнительные гидрологические посты. Данные по этим постам загружаются на форму модуля замещения из базы геоданных. Далее процесс расчета зон затопления на выбранной территории продолжается в зависимости от того, каким образом произошло добавление или замещение данных. Возможны следующие ситуации:

1. Если основной гидропост один (добавляются все данные со всех дополнительных постов, хотя достаточно найти связующие с ним посты) (на выбор пользователя).

2. Ситуация, когда нет связанных основных гидропостов, т.е нет пар гидропостов, образующих осевую линию реки (добавляются все данные со всех дополнительных постов, хотя достаточно найти связующие с ним посты) (на выбор пользователя).

3. Ситуация когда по основным гиропостам нет данных (ошибка).

4. Ситуация когда по основным гиропостам недостаточно данных (нет данных по гидропостам всех рангов рек) (ошибка).

5. Ситуация когда по дополнительным гиропостам нет данных (ошибка).

6. Если не все данные введены (предупреждение).

 

3.3.3 Алгоритм определения замкнутого контура речной сети

Речная сеть представлена набором узлов – гидропостов/псевдопостов и связывающих их ребер – осевыми линиями рек. Для каждой конкретно выбранной пользователем территории (экстента карты) существует оптимальная комбинация наборов гидропостов/псевдопостов и осевых линий, образующих замкнутую сеть и обеспечивающая построение зоны подтопления.

На рис.3.19 изображен фрагмент карты, прямоугольником выделена выбранная пользователем территория (экстент карты), на котором необходимо произвести расчет зоны подтопления. Осевые линии характеризуются рангами, обозначающими степень их важности (например, р. Белая имеет ранг 1, впадающие в неё реки Дёма и Уфа – ранги 2 и т.д).

Как видно на карте, в выбранную область попадают реки 2-го ранга (Дёма и Уршак) и безымянная река 3-го. В данном случае невозможно использовать уровень поднятия реки на посту Бочкарёво в качестве данных на месте притока реки Дёма в Белую. Необходимо использовать данные с гидропостов реки Белая, т.е. расширять исходную сетевую модель рек. Данный пример является аппроксимацией того, что может быть в действительности – от случаев, когда замкнутый контур сетевой модели рек дан по умолчанию до абсолютно несвязанных фрагментов сети в исходном случае.

Рисунок 3.18 – Блок-схема алгоритма замещения данных по уровням поднятия воды (оперативные данные)

Таким образом, алгоритм определения замкнутого контура речной сети должен осуществлять перебор осевых линий от притоков самого низшего уровня до рек высшего. Разрабатываемый метод должен для каждого конкретного района на карте выбирать один единственный набор данных, обеспечивающих создание замкнутой неизбыточной модели рек и постов. При этом сам метод должен быть достаточно простым, чтобы реализовать преимущество в быстродействии перед расчетом зон затоплений на всей карте.

Рисунок 3.19 – Экстент карты с замкнутым контуром модели речной сети РБ

Блок-схема алгоритма определения замкнутого контура речной сети приведена на рис.3.20. Суть алгоритма в следующем:

1. Происходит выбор осевых линий с наиболее старшим рангом, которые  последовательно проверяются по следующему признаку – является ли данная река притоком по отношению к главной реке. В случае если не является, перебор продолжается; в случае если река является притоком, то выясняется, с какой стороны она впадает в главную реку.

2. Осуществляется проверка объекта осевой линии главной реки на его вхождение в глобальный массив осевых линий, составленный по данным экстента карты. Если такого объекта нет, то он добавляется в текущий массив данных.

3. Происходит добавление данных в ранее созданные массивы гидрологических постов, псевдопостов, поперечных створов, береговых изолиний, урезов воды и других объектов на основе идентификатора Axis_ID (ID осевой линии).

4. Новый объект проверяется на наличие привязанных данных по уровню поднятия реки на гидрологическом посту наблюдения (имеется ли пост на данной реке).

Подобные действия повторяются для всех объектов осевых линий младшего ранга.

В результате получаются дополненные массивы данных, которые служат в качестве достаточного информационного обеспечения для осуществления следующих этапов определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках.    

Несмотря на то, что требования, предъявляемые к выбору осевых линий и постов контроля для конкретного района карты, являются достаточно понятными для восприятия человеком, попытка их формализации приводит к появлению достаточно большого количества дополнительных логических правил. Учитывая то, что эти логические правила подразумевают анализ пространственных данных – элементов карты, а также введение дополнительных элементов и атрибутов, корректная реализация метода является чрезмерно сложной исходя из поставленных задач.

Вместо того чтобы определять необходимый набор с помощью формальных правил в каждом случае, можно воспользоваться следующим свойством сети осевых линий. Любая река состоит из набора полилиний, которые соединяются друг с другом с помощью гидропостов. Притоки присоединяются к главным рекам и образуются через псевдопосты.

Рисунок 3.20 – Блок-схема алгоритма определения замкнутого контура речной сети

Таким образом, для построения зоны подтопления любого малого участка одной полилинии необходимо рассчитывать зону подтопления на протяжении всей полилинии – то есть части осевой линии, ограниченной гидропостами. В случае если полилиния ограничена только псевдопостами, то необходимо также рассчитать ту полилинию, притоком которой она является.

Для каждой отдельной полилинии можно заранее определить набор гидропостов, псевдопостов и дополнительных полилиний, которые нужны для определения характеристик подтопления, и сохранить полученную информацию в атрибутивной таблице (рис. 3.21). Это позволит не использовать логические условия и не анализировать пространственные данные, а анализировать только идентификационные номера объектов, то есть числовые данные.

Рисунок 3.21 – Атрибутивная таблица с определенным набором постов и осевых линий для замкнутого контура сетевой модели рек

В столбце “Сетевая достижимость” идентификационные номера до знака “/” означают гидропосты, относящиеся к данному участку водного объекта, после – необходимые осевые линии, характеризующие замкнутость модели.

Пошагово метод можно описать следующим образом:

1. Фокусирование на выбранном районе карты.

2. Нахождение всех полилиний рек, полностью или частично принадлежащих данному объекту.

3. Получение информации об идентификационных номерах необходимых гидропостов, псевдопостов и дополнительных полилиний из атрибутивной таблицы для каждой найденной полилинии.

4. Формирование списка идентификационных номеров гидропостов, псевдопостов и дополнительных полилиний для всего экстента карты.

5. Использование полученного списка на следующем этапе алгоритма определения характеристик подтопления в качестве входного потока информации.

Резюмируя вышесказанное, следует отметить, что предложенный алгоритм определения замкнутого контура речной сети имеет два важных преимущества:

  1.  достаточно высокая скорость вычислений (за счет полного исключения операций с пространственными данными);
  2.  абсолютная безошибочность метода (за счет исключения логического анализа данных).

3.3.4 Алгоритм комплексной интерполяции (экстраполяции) данных по уровням поднятия воды в водных объектах

После определения и уточнения компонентов замкнутого контура речной сети, состоящей из набора осевых линий рек и гидропостов/псевдопостов, необходимо определить уровни поднятия рек на всех постах контроля, поскольку исходные данные не предоставлены в полном объёме.

Следует отметить, что помимо описанных выше данных, ключевым является следующий набор слоёв искусственного рельефа (рис. 3.22):

  1.  поперечные створы рек;
  2.  береговые линии;
  3.  урезы воды.

Рисунок 3.22 – Представление объектов сетевой модели, отражающие уровни поднятия воды на створах (береговых линиях и урезах воды) водных объектов

Каждый створ предполагает наличие данных по уровню поднятия воды. Данные значения являются входными для алгоритма построения зоны подтопления. Необходимо подчеркнуть объективную нехватку исходных данных, поскольку в реальности для построения зоны затопления по территории РБ (в частности) используется порядка 40 гидрологических постов наблюдения (10 из которых находятся на водохранилищах). Для получения большего количества точек с данными по уровням поднятия воды предлагается использовать алгоритм комплексной интерполяции (экстраполяции) данных по уровням поднятия воды.

Суть данного алгоритма заключается в последовательной линейной интерполяции данных по уровням поднятия воды на участках карты между гидропостами и псевдопостами. Под участками карты понимаются объекты осевых линий реки, которые в свою очередь характеризуются рангами, обозначающими степень их важности (например, р. Белая имеет ранг 1, впадающие в неё реки Дёма и Уфа – ранги 2 и т.д).

При учёте входных данных возможны три ситуации (рис. 3.23):

  1.  гидропост-гидропост”;
  2.  гидропост-псевдопост”;
  3.  псевдопост-псевдопост.

Первый случай предполагает наличие данных на обоих постах наблюдения, в результате чего, для выяснения уровней поднятия воды на створах реки используется линейная интерполяция. Второй случай приводит к экстраполяции уровня поднятия воды на имеющемся гидрологическом посту при учёте рельефа местности. Третий случай предполагает итеративность алгоритма, так как изначально данных по уровням поднятия воды ни на одном псевдопосте нет.

Рисунок 3.23 – Ситуации, возможные при интерполяции – а) между двумя гидропостами; б) между гидропостом и псевдопостом; в) между двумя псевдопостами

Таким образом, используется алгоритм циклической интерполяции, в котором происходит перебор осевых линий рек по рангу (от главных рек к притокам) для  выявления ситуаций интерполяционного или экстраполяционного характера. На этапе первой итерации учитываются осевые линии рек с наиболее старшим рангом, поэтому проблемной ситуации “псевдопост-псевдопост” удаётся избежать. При получении данных по уровням поднятия воды на основе интерполяции и/или экстраполяции, осуществляется переход на этап следующей итерации. При этом учитываются притоки к рекам данного ранга, то есть уровень поднятия воды на псевдопосте, находящийся на притоке к рассматриваемой реке, получит значение уровня воды на ближайшем поперечном створе объекта (рис. 3.24). В данном конкретном случае, уровень воды на псевдопосту будет равен уровню поднятия воды на створе, попавшем в пространственный буфер значений, обозначенный зеленым кругом. В процессе экстраполяции возможно появление 2 видов исключений.

Исключения первого рода возникают при отсутствии створов по осевым линиям в области сетевой модели, где река с младшим рангом впадает в реку с более старшим. Подобное исключение обрабатывается за счет изменения параметров поиска ближайших створов. Буферная зона поиска обычно составляет 500 метров, для решения проблемы она увеличивается до момента нахождения ближайшего створа.

Исключения второго рода возникают при недостаточности данных в выбранном пользователе экстенте карты, когда выделенные объекты сетевой модели не образуют полноценного связанного графа. Это исключение было устранено с использованием проверки речной сети экстента карты на достижимость до перехода к текущему алгоритму.

Интерполированные значения уровней воды записываются во все необходимые массивы данных по створам, урезам воды и береговым линиям, которые, в свою очередь, фигурируют в роли входных данных для алгоритма определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках.

Рисунок 3.24 – Использование пространственного буфера для установки значений уровня поднятия воды на псевдопосту притока реки.

После интерполяции данных происходит запись в атрибутивные слои рельефа (створы, береговые линии, урезы воды) и осуществляется поиск ближайших значений для псведопостов, находящихся в местах притоков второстепенных рек по отношению к главным. Далее происходит экстраполяция (в случае если есть такие ситуации) и снова происходит запись в атрибутивные слои рельефа (створы, береговые линии, урезы воды) и осуществляется поиск ближайших значений для псведопостов вторичных рек на данном этапе. После того как из рассмотрения выходит перечень рек с текущим рангом, происходит переход к рекам, являвшимися притоками на текущем этапе и происходит аналогичный расчёт, с тем исключением, что теперь главными реками являются “притоки”, а младшие реки рассматриваются в качестве второстепенных.

На рис.3.25 представлена блок-схема алгоритма комплексной интерполяции (экстраполяции) данных по уровням поднятия воды.

Рисунок 3.25 – Блок-схема алгоритма комплексной интерполяции (экстраполяции) данных по уровням поднятия воды

Данный алгоритм достаточно сложен в восприятии, ввиду обработки разнородной пространственной информации. Однако он является неотъемлемой частью в алгоритме определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках.

После работы данного алгоритма возможен расчёт гидрологических характеристик. Алгоритм гидрологической коррекции данных по уровням поднятия воды на постах приведён в приложении Д.

3.3.5 Алгоритм определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках

Для определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках предлагается использование сочетание алгоритмов из областей геометрии и гидрологии. Стоит отметить достаточную сложность и эмпиричность гидрологических моделей, крайне неустойчивых и зависящих от множественного комплекса входных данных. В связи с этим, в данном пункте подчёркивается важность применения корректной геометрической модели, которая в процессе разработки эволюционирует и представляется в виде трёх алгоритмов.

После сравнительного анализа известных методов построения ЦМР (п. 1.3.4), было принято решение использовать синтез метода обратно взвешенных расстояний и сплайновой модели. Построение ЦМР происходит с помощью стандартного инструментария ArcGIS.

3.3.5.1 Алгоритм построения ЦМР местности с наложением  поверхности гидрологического уклона

Данный алгоритм предполагает построение ЦМР и поверхности гидрологического уклона. В процессе построения ЦМР местности участвуют изолинии, отметки высот, береговые линии (уровень значения выхода реки на пойму), искусственные урезы воды (значение нуля поста) и направление осевых линий. Поверхность гидрологического уклона строится при помощи только урезов воды (уровень поднятия воды). Поскольку обе модели представляют собой растры высот, между их ячейками возможны математические операции. В результате происходит процесс вычитания из данных ячеек цифровой модели рельефа данных ячеек гидрологического уклона (п. 2.3).

Полученный растр высот подвергается переклассификации (уменьшению числа классов, содержащих некорректные данные), из него исключаются ошибочно определенные зоны, и происходит преобразование необходимой области в векторный слой зоны подтопления (рис. 3.26).

Рисунок 3.26 – Результирующая площадь зоны подтопления по первому алгоритму (алгоритм построения ЦМР местности с наложением  поверхности гидрологического уклона)

3.3.5.2 Аналитический алгоритм построения ЦМР местности с учётом данных по поднятию уровня воды

Суть данного алгоритма заключается в анализе ЦМР, представленной в виде растра высот. Для каждой пары близлежащих поперечных створов одного водного объекта известно интервальное значение уровня поднятия воды. Данная пара образует замкнутую область, которая представлена матрицей высотных значений . Значения матрицы анализируются на предмет попадания в интервал значений уровня поднятия воды. Справедливо следующее соотношение:

   (3.1),

где – матрица высотных значений ЦМР, –  уровни поднятия воды на первом и втором поперечных створах,

, N – ширина растра, M – высота растра.

Таким образом, происходит ограничение области зоны подтопления (ячейки растра высот ЦМР со значением 0) (рис. 3.27). Алгоритм данного алгоритма представлен на рисунках 3.28 и 3.29.

Рисунок 3.27 – Результирующая площадь зоны подтопления по второму алгоритму (аналитический алгоритм построения ЦМР местности с учётом данных по поднятию уровня воды)

Рисунок 3.28 – Блок-схема аналитического алгоритма построения ЦМР местности с учётом данных по уровням поднятия воды (общий вид)

Рисунок 3.29 – Блок-схема аналитического алгоритма построения ЦМР местности с учётом данных по уровням поднятия воды (обработка блока пикселей в области между выбранными створами реки)

3.3.5.3 Алгоритм анализа векторных данных (построение контура зоны подтопления)

Последний алгоритм сводится к уходу от метода построения традиционной растровой модели к обработке исходных векторных данных. Система на начальном этапе расчёта определяет количество участков  рек, в которых значение уровня воды превышает уровень поймы. Следующим этапом является последовательная обработка этих участков рек (цикличный перебор объектов поперечных створов реки и точечных объектов береговых изолиний).

Выбранный створ достраивается до пересечения с ближайшей до поймы изолинией высот. Если значение уровня воды на данном створе реки меньше высотного значения данной изолинии, происходит пропорциональный перенос точки береговой линии относительно берега реки и изолинии и переход к следующему створу. Если данное значение больше высоты изолинии, точка береговой линии переносится за изолинию. В конечном результате, совокупность точек образует контур зоны подтопления (рис. 3.30). Алгоритм данного алгоритма представлен на рисунке 3.31.

Рисунок 3.30 – Результирующая площадь зоны подтопления по третьему алгоритму (метод анализа векторных данных с построением контура зоны подтопления)

Рисунок 3.31 – Блок-схема алгоритма анализа векторных данных с построением контура зоны подтопления (общий вид)

Достоинства алгоритмов, использующих традиционную ЦМР заключаются в быстродействии работы системы по ним. Недостатки заключаются в погрешностях при определении характеристик подтопления промышленных объектов при паводках, которые сложно обработать. Использование “векторной” модели обратно по эффективности и представлению достоинств и недостатков – система вынуждена работать с большим массивом векторных данных, в то же время она не даёт погрешностей, характерных для растровой ЦМР. Геометрическая модель, таким образом, доказывает свою состоятельность и в нашем случае имеет преимущества перед гидрологической, исходя из требований, предъявленных к ней и описанных выше. Однако, при сочетании этих моделей можно добиться точности, близкой к идеальной, позволяющей  прогнозировать и предотвращать потенциальные последствия весенних паводков при разливах водных объектов.

3.3.6 Алгоритм построения продольных профилей водных объектов

Продольный профиль водного объекта позволяет:

  1.  определить тенденцию к увеличению или уменьшению  уровня воды;
  2.  сравнить результаты расчетов зон подтопления на разные даты;
  3.  показать места наибольших и наименьших уклонов местности;
  4.  наглядно представить расположение объектов (постов наблюдения), принадлежащих данному водному объекту.

При реализации метода автоматизированного построения профилей водных объектов необходимо учесть следующее:

  1.  неоднородность представления водного объекта (линейные, полигональные водные объекты);
  2.  осевые линии водных объектов, которую представляют собой идеальные данные для построения продольного профиля), представлены в виде множества объектов, для которых обязательно необходимо знать порядок их следования.

Блок-схема алгоритма продольных профилей водных объектов представлена  на рисунке 3.32.

Рисунок 3.32 –  Блок-схема алгоритма построения продольных профилей водных объектов

3.3.7 Алгоритм определения статистики населенных пунктов (и промышленных объектов), попавших в зону подтопления

Помимо вышеперечисленных этапов система позволяет получать статистику по подтопленным населенным пунктам (и промышленным объектам) в виде карт и отчётной информации, а также загружать зоны подтопления из архива и сравнивать две выбранные зоны подтопления. В приложении приведена блок-схема расчёта статистических данных о количестве подтопленных населенных пунктов.

Имеются две формы вывода статистических данных:  расчета/загрузки  и сравнения зон подтопления. В начале работы процедуры определения статистики поле подтопленности населенных пунктов обнуляется. Исходя из территории, на которую была построена зона подтопления, выделяется экстент карты, в соответствии с которым значения поля подтопленности населенных пунктов, пересекающих экстент, устанавливаются равными единице. Если статистика подсчитывается в ходе алгоритма расчета или загрузки зоны подтопления, то выявляются населенные пункты (экстента карты), которые пересекаются с зоной подтопления – значения их поля подтопленности равны 2. Затем для каждого населенного пункта определяется следующая информация – название, административный район, общая численность населения, количество населения в зоне подтопления. Количество населения в зоне подтопления  определяется, исходя из отношения подтопленной площади населенного пункта  к его общей площади (3.2).

       (3.2),

где – общая численность населения данного населенного пункта.

Если же статистика определяется на основе сравнения двух зон подтоплений, то сначала выявляются населенные пункты, подтопленные первой зоной подтопления (значение поля подтопленности равно 2), затем населенные пункты, подтопленные второй зоной подтопления (значение поля подтопленности равно 3).  Затем для населенных пунктов, попадающих в любую из зон подтоплений,  определяется следующая информация – название, административный район, общая численность населения, количество населения в первой (или второй или общей) зоне подтопления.

Завершающим этапом является подсчёт общей статистики и её вывода  на экран. Блок-схема алгоритма определения статистики населенных пунктов (и промышленных объектов), попавших в зону подтопления, представлена  на рисунке 3.33.

Рисунок 3.33 – Блок-схема алгоритма определения статистики населенных пунктов и промышленных объектов, попавших в зону подтопления

Выводы по 3-й главе

1. Разработана функциональная модель процессов определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках, позволяющая описать весь перечень входных данных для разработки  информационной модели объектов речной сети, инфраструктуры контроля (гидрологической сети контроля) и промышленности.

2. Разработана информационная модель объектов речной сети, инфраструктуры контроля (гидрологической сети контроля) и промышленности для определения характеристик подтопления промышленных объектов в паводковый период, основанная на использовании пространственных данных из различных документальных источников, учитывающая их взаимосвязь, и позволяющая разработать алгоритмы обработки данной информации для автоматизации процесса определения характеристик подтопления.

3. Разработаны алгоритмы определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках на основе обработки пространственной информации об объектах речной сети, инфраструктуры контроля (гидрологической сети контроля) и промышленности, позволяющие реализовать программное обеспечение для определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках.

Глава 4. Внедрение иНформационной системы определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках в автоматизированную систему поддержки принятия решений по управлению природными ресурсами и охраной окружающей среды на основе комплексного мониторинга и геоинформационных технологий и анализ её эффективности

4.1 Анализ организационной структуры и деятельности Министерства природопользования и экологии РБ

Объектом автоматизации является деятельность Министерства природопользования и экологии Республики Башкортостан в области управления природными ресурсами, контроля экологической обстановки и охраны окружающей среды, в том числе контроля развития паводковой ситуации на территории РБ и её крупных городах. Для достижения этой цели необходимо владеть информацией об объектах управления: природных ресурсах, их окружении, природопользователях, экологически опасных объектах, потенциально затапливаемой территории в период весенних паводков и др.

Пространственная привязка рассматриваемых природных, хозяйственных и других объектов (реки, озера, водохранилища, гидрологические посты наблюдения, гидротехнические сооружения, природопользователи и др.) обусловлена существенной протяженностью и распределённостью данных объектов по всей территории Республики Башкортостан и сопредельных территорий. Наличие информации о точном местоположении объектов, их взаимном расположении и взаимосвязи существенно влияет  на качество управленческих решений, принимаемых и реализуемых на различных уровнях (республиканском, территориальном и местном).

В 2006 году для Министерства природопользования и экологии республики Башкортостан, была разработана и с начала 2007 года введена в эксплуатацию подсистема информационного обеспечения контроля и развития паводковой ситуации на основе ГИС технологий (ГИС “Паводок”), целью которой является оперативное обеспечение руководства Министерства природопользования и экологии республики Башкортостан и его структурных подразделений полной, своевременной, непротиворечивой, представленной в удобном для интерпретации и разноаспектном виде пространственной информацией (справочной и аналитической) о текущем и прогнозируемом состоянии природных и техногенных объектов и явлений, для информационной поддержки принятия решений при проведении противопаводковых мероприятий на территории РБ.

В 2007 г. выполнены работы по развитию автоматизированной системы поддержки принятия решений по управлению природными ресурсами и охраной окружающей среды на основе комплексного мониторинга  и ГИС технологий. В контексте проведенной работы была разработана подсистема определения характеристик подтопления промышленных объектов в весенний паводок на основе данных гидрологических постов и цифровых карт. Данная подсистема интегрирована в ГИС “Паводок”, и внедрена в эксплуатацию. Наряду с этим в базу пространственных данных были добавлены адресные планы в векторном формате городов Уфы масштаба 1:5000 и Стерлитамака масштаба 1:10000 и существующий цифровой рельеф местности, выполненный горизонталями и высотными отметками на территории вышеперечисленных городов.

В первой половине 2008 года выполнена работа по обработке космических снимков Radarsat и внесению полученных с них зон фактического подтопления в виде картографических данных в автоматизированную систему поддержки принятия решений по управлению природными ресурсами и охраной окружающей среды на основе комплексного мониторинга и ГИС технологий. При этом разработан алгоритм обработки космических снимков Radarsat для выделения зон фактического подтопления в виде картографических данных.

В второй половине 2008 года произошло расширение функциональных возможностей автоматизированной системы поддержки принятия решений по управлению природными ресурсами и охраной окружающей среды на основе комплексного мониторинга и ГИС технологий.  В рамках данных работ была разработана подсистема определения характеристик подтопления промышленных объектов в весенний паводок в крупных городах РБ для получения зон подтоплений на цифровых адресных планах городов РБ в виде, удобном для содержательного анализа с целью проведения дальнейших мер по устранению последствий, причинённых паводком и оценки площади затапливаемой территории.

Основными задачами ГИС “Паводок” являются:

 надежное и своевременное предоставление информации различной степени детализации для решения  задач, связанных с оперативным принятием решений при проведении  противопаводковых мероприятий специалистами Министерства; обеспечение ее полноты, безошибочности, актуальности и необходимой конфиденциальности;

− обеспечение возможности совместного использования разнородных данных, получаемых из различных источников;

− разработка типовых решений с целью их последующего тиражирования при разработке  других подсистем в рамках создания автоматизированной системы поддержки контроля и управления природными ресурсами на основе комплексного мониторинга  и ГИС технологий;

− интеграция подсистемы в качестве функциональной компоненты в автоматизированную систему поддержки контроля и управления природными ресурсами на основе комплексного мониторинга  и ГИС технологий на территории РБ.

ГИС “Паводок” стала многофункциональной информационной системой, предназначенной для решения задач различных отделов Министерства природопользования и экологии РБ (структурная схема организации Министерства представлена на рисунке 4.1) по управлению природными ресурсами РБ, оперативному принятию решений и анализу накапливаемых данных.


Рисунок 4.1 – Структурная схема организации Министерства природопользования и экологии РБ


4.2 Основные требования к информационной системе определения характеристик подтопления промышленных объектов в весенний паводок

Базовыми целями создания ИС определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках на территории РБ является автоматизация процессов поддержки принятия решений по:

  1.  предотвращению последствий весеннего паводка;
  2.  прогнозированию зоны подтопления с определенной степенью точности (на дни, недели, месяцы).

Также достигаются вторичные цели:

  1.  обеспечение возможности совместного использования разнородных данных, получаемых из различных источников;
  2.  интеграция подсистемы в качестве функциональной компоненты в автоматизированную систему поддержки принятия решений по управлению природными ресурсами и охраной окружающей среды на основе комплексного мониторинга  и ГИС технологий на территории РБ.

Основными задачами ИС являются:

  1.  обработка данных гидрологических постов Башгидромета об уровнях воды.
  2.  расчёт и построение зоны подтопления по заданной области:

а) территория РБ;

б) район РБ;

в) населенный пункт РБ;

г) водный объект РБ (река, озеро, водохранилище);

д) гидрологический пост наблюдения;

е) территория, выбранная пользователем;

  1.  определение статистики подтопления (количество зданий, попавших в зону подтопления);
  2.  формирование результатов расчета и прогнозирования зоны подтопления в виде отчетных документов.
  3.  сохранение построенных зон подтоплений в архив базы геоданных;
  4.  загрузка зон подтоплений с возможностями определения статистики и формирования отчётных документов;
  5.  сравнение зон подтоплений с возможностями определения статистики по каждой из зон и формирования отчётных документов;
  6.  анимация последовательности зон подтоплений с целью отображения динамики изменения подтопления.

ИС определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках на территории РБ осуществляет следующие основные функции:

  1. получение векторного полигона зоны подтопления средствами созданного алгоритма обработки данных и пространственного ГИС-анализа на основании прогнозных  и оперативных значений уровней поднятия воды на речных объектах РБ;
  2. определение объектов, попадающих в полученный векторный полигон зоны подтопления (список зданий с адресной информацией и пространственной принадлежностью к району города РБ и общее количество зданий, попадающих в зону подтопления);
  3. генерация отчета в формате Microsoft Word по объектам, попадающим в зону подтопления из пункта 2;
  4. вывод на печать отображаемого участка электронной карты с легендой общегеографических и специальных слоёв;
  5. загрузка зон подтоплений для проведения анализа с возможностями использования функций 2-4
  6. сравнительный анализ зон подтоплений за текущий и предыдущие годы с возможностями использования функций 2-4;
  7. динамическое отображение последовательности зон подтоплений.

Структурная схема ИС определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках приведена на рисунке 4.2.

Рисунок 4.2 – Обобщённая структура ИС определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках

В состав подсистемы входят формы интерфейса программы, обеспечивающие диалог с пользователем в интерактивном режиме и программные модули, обеспечивающие взаимодействие ИС определения характеристик подтопления с ГИС “Паводок” в составе:

  1.  Замещение данных (возможность использования альтернативных источников данных по уровням поднятия воды).
  2.  Построение вспомогательных слоёв (поперечных створов, береговых линий и урезов воды).
  3.  Определение замкнутого контура речной сети.
  4.  Комплексная интерполяция данных по уровням поднятия воды на постах контроля.
  5.  Построение цифровой модели рельефа, модели гидрологического уклона и зоны подтопления.
  6.  Определение статистики населенных пунктов (в том числе промышленных объектов), попавших в зону подтопления.

Функциональность ИС помимо определения характеристик подтопления предполагает сравнительный анализ различных зон подтопления за различные промежутки времени. Рассчитанная зона подтопления при разливах рек может быть в дальнейшем сохранена в набор данных, добавлена в проект для сравнения с другими зонами и удалена из набора данных.

На рисунке 4.3 приведена структурная схема взаимодействия интерфейса ИС определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках на территории РБ.

Конечным результатом работы программного обеспечения ИС определения характеристик подтопления является карта территории РБ с выделенными границами зоны подтопления, соответствующими определенному уровню поднятия воды на близлежащих постах гидрологического контроля.

ИС определения характеристик подтопления промышленных объектов разработана в интегрированной среде разработки программного обеспечения Microsoft Visual Studio 2005 на языке объектно-ориентированного программирования C# версии 2.0 в качестве исполняемой библиотеки в настольном клиенте ArcGIS Desktop 9.1 с использованием существующих модулей расширения 3D Analyst, Spatial Analyst и Tracking Analyst.

Подсистема информационно-справочного поиска

Интерфейс пользователя

    “Подсистемы расчета зон подтопления”

Сравнение зон подтопления

Сохранение зон подтопления

Расчет и прогнозирование зон подтопления

Справочная информация

Документация

Картографическая информация

Рисунок 4.3 – Структурная схема взаимодействия интерфейса ИС определения характеристик подтопления промышленных объектов в весенний паводок на территории РБ

4.3 Основные результаты внедрения информационной системы определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках

ИС определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках на территории РБ является частью подсистемы информационного обеспечения контроля развития паводковой ситуации.

Пользовательский интерфейс системы определения характеристик подтопления промышленных объектов в весенний паводок удовлетворяет следующим требованиям:

  1. дружественный русскоязычный интерфейс;
  2. типизированный интерфейс в рамках всей системы.

Также при разработке должны выполняться стандартные требования к интерфейсу, направленные на обеспечение надежности совместной работы программы с пользователями:

  1. для взаимодействия с системой не должно требоваться специальных навыков;
  2. интерфейс системы должен максимально отражать функциональные возможности системы;
  3. все меню программы и указания пользователю должны быть четкими и ясными, должны демонстрироваться на заметной части экрана;
  4. обеспечить отказ пользователя от продолжения исполняемых действий при необходимости.

Работа с системой начинается со стартовой экранной формы (рис. 4.4). При выборе подсистемы ГИС ”Паводок” осуществляется переход к основной форме ГИС “Паводок” (рис. 4.5). На данной форме реализованы следующие возможности:

  1.  задачи визуализации данных (заблаговременное, оперативное прогнозирование и анализ прохождения паводка);
  2.  задачи поиска (информационно-справочный поиск общегеографических и специальных объектов РБ и городов РБ);
  3.  функциональные задачи (расчёт и прогнозирование зон затоплений на территории РБ и городов РБ и проект “Космические снимки 2008”).

Рисунок 4.4 – Главная форма ГИС Министерства природопользования и экологии РБ

Рисунок 4.5 – Главная форма ГИС “Паводок”

При выборе задачи расчёта зон затоплений на территории РБ осуществляется загрузка проекта ArcMap с картой РБ масштаба 1:200000 и инструментальной панелью с задачами, решаемыми подсистемой (рис. 4.6):

  1.  расчёт зон затоплений
  2.  загрузка зон затоплений;
  3.  сравнение зон затоплений;
  4.  анимация зон затоплений.

Рисунок 4.6 – Инструментальная панель с задачами, решаемыми подсистемой определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках

При выборе задачи “Расчет зон затоплений”, появляется форма, представленная на рисунке 4.7.

Рисунок 4.7 – Форма расчёта зон затоплений

Описание работы системы приведено в приложении Е.

По завершению расчёта вместе с построенной зоной подтопления, будет отображена форма статистики, демонстрирующая список населенных пунктов попавших в зону подтопления (рисунок 4.8). Функциональность данной формы включает возможности генерации отчётной информации в формате Microsoft Word и печати карты с отображением построенной зоны подтопления и окружающих её слоёв.

Рисунок 4.8 – Окно формы “Статистическая информация”

Примеры профилей рек и отчётов представлены на рисунках 4.19 – 4.10:

Рисунок 4.9 – Продольный профиль водного объекта р. Белая

Рисунок 4.10 – Результаты построенной зоны подтопления на территории Уфимского района РБ на основе оперативных данных на 07.05.2007

Пример карты, содержащей зону подтопления и легенду со статистическими данными, представлен на рисунке 4.11

Рисунок 4.11 – Карта с построенной зоной подтопления на территории Уфимского района РБ на основе оперативных данных на 07.05.2007

4.4 Анализ эффективности внедрения информационной системы определения характеристик подтопления промышленных объектов в паводковый период в Министерстве природопользования и экологии РБ

Экспериментальная эффективность (адекватность) предложенных методов и алгоритмов определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках определяется следующими критериями:

  1.  Успешностью внедрения разработанного программного обеспечения в отделе информационных ресурсов и мониторинга Министерства природопользования и экологии РБ и высокой степенью востребованности ПО специалистами отдела при планировании противопаводковых мероприятий.
  2.  Достоверностью согласования определенных характеристик зоны подтопления с результатами обработки данных космической съёмки.
  3. Прямой зависимостью от количества входных данных – чем больше информации поступает на вход системы, тем корректнее модель ЦМР и, соответственно, точнее область зоны подтопления.
  4. Сокращением времени работы системы, засчёт оптимизации алгоритмов обработки данных и  индексации слоёв и таблиц базы геоданных.

Качество ЦМР представляет собой прямую зависимость от количества входных данных. На рисунке 4.12-4.13 приведены примеры использования входных данных, участвующих в процессе построения ЦМР. В примерах, для наглядности не приведены изолинии и отметки высот, так как упор сделан на построение рельефа в области водных объектов (модель гидрологического уклона). В первом случае, используется один слой гидрологических постов наблюдения, содержащий 39 объектов (N1 = 39). В другом случае, к исходному слою гидрологических постов наблюдения добавляются данные по нулям гидрологического поста (122 объекта) и меженным уровням воды (1896 объектов). По методике расчёта “псевдонулей” урезов воды (п. 2.1) N2 = 39+122+1896 = 2057 объектов. Таким образом, в сравнении с исходной ситуацией, корректность ЦМР возросла в N2/N1 (48,615) раз.

Рисунок 4.12 – Набор данных для построения ЦМР (гидропосты наблюдения)

Рисунок 4.13 – Набор данных для построения ЦМР (гидропосты наблюдения, нули гидрологического поста, урезы воды)

Алгоритмы, описанные в третьей главе, представлены с учётом оптимизации. Использование атрибутивных индексов в базе геоданных позволило существенно сократить время расчёта зон подтопления (таблица 4.1). Среднее значение повышения скорости работы системы составляет 19,37 %.

Таблица 4.1. Показатели работы подсистемы определения характеристик подтопления

Выбранная территория для расчёта

Количество индексированных объектов

Время расчёта (без индексации), мин:сек

Время расчёта (с индексацией), мин:сек

Повышение скорости работы системы, %

город Уфа

4030

3:02

2:26

19,78

Уфимский район

10630

4:10

3:29

16,4

Республика Башкортостан

80355

19:59

15:37

21,92

Верификация определенных характеристик подтопления произведена методом сравнения рассчитанной зоны подтопления с полученной на основе обработки космических снимков (пространственное разрешение которых приблизительно соответствует объектам на карте М 1:200000). Для сравнения использовались космоснимки на выбранную территорию (на различные даты наблюдения). Выделив площади зон подтопления на область Уфимского района РБ, получено совпадение в 93,79% (4.1).

где Kv – коэффициент верификации, Smi – площадь i-ой зоны подтопления с космоснимка, Sfi  – площадь i-ой рассчитанной зоны подтопления.

Рисунок 4.14 – Сравнение зон подтопления, полученных с использованием подсистемы определения характеристик зон подтопления и в результате обработки данных космической съёмки MODIS за 7 мая 2007 года

Помимо всего вышеописанного, эффективность и адекватность разработанных методов и алгоритмов определяется фактором реализуемости и успешностью их внедрения в отделе информационных технологий Минэкологии РБ.

Выводы по 4-й главе

  1.  Внедрение методов и алгоритмов определения характеристик зон подтопления промышленных объектов в паводковый период на территории РБ в составе ГИС в отделе информационных технологий Минэкологии РБ и её опытная эксплуатация показали адекватность разработанных в диссертации моделей данных, а также методов и алгоритмов их использования, что обусловлено заключением специалистов отдела информационных технологий Минэкологии РБ.
  2.  Реализованные методы и алгоритмы применены в ИС определения характеристик зон подтопления промышленных объектов в паводковый период. Использование пространственных данных с определенной методикой их обработки позволяет расширить функциональность информационного обеспечения процессов поддержки принятия решений в период весеннего паводка.
  3.  Анализ эффективности использования разработанных методов и алгоритмов определения характеристик зон подтопления показал, что в результате индексации полей сущностей базы геоданных удалось добиться повышения скорости работы системы в среднем на 19,37 %. Совпадение площадных характеристик определенной зоны подтопления и полученной с космоснимка составило 93,79%

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В работе решена актуальная задача определения характеристик подтопления промышленных объектов в период паводков на основе обработки пространственной информации об объектах речной сети для последующей поддержки принятия решений по снижению вредного воздействия, оказанного паводком на промышленные объекты. Актуальность была выражена в разработке метода описания пространственной информации об объектах речной сети, инфраструктуры контроля (гидрологической сети контроля) и промышленности и метода определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках (границ, площади, глубины, перечня промышленных объектов, оказавшихся в зоне подтопления). Использование разработанных методов позволяет достичь поставленной цели за счет повышения достоверности пространственных данных и использования комбинированной методики при определении характеристик подтопления.

При решении этой задачи получены следующие научные и практические результаты:

1. На основе системного анализа процессов, связанных с прохождением паводка и оказывающих вредное воздействие на промышленные объекты, сформулированы требования к видам, формам и источникам информации, на основе которой будет осуществляться определение характеристик подтопления промышленных объектов при паводках. Предложено использовать три вида представления  пространственной информации: топографическая карта местности, продольный профиль водных объектов и речная сеть.

2. Разработан метод совместного описания пространственной информации об объектах речной сети, инфраструктуры контроля (гидрологической сети контроля) и промышленности, позволяющий совместное описание данных объектов на топографической карте местности, продольном профиле водных объектов и речной сети для последующего определения характеристик подтопления промышленных объектов в паводковый период.

3. Разработан метод определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках на основе обработки пространственной информации об объектах речной сети, гидрологической сети контроля и дополнительной информации, привлеченной из различных источников. Данный метод позволяет определять площадь, границу, глубину подтопления и перечень промышленных объектов, оказавшихся в зоне подтопления, а также производить анализ полученных результатов для последующего снижения тяжести последствий для промышленных объектов в области подтопления.

4. Разработана информационная модель объектов речной сети, инфраструктуры контроля (гидрологической сети контроля) и промышленности для определения характеристик подтопления промышленных объектов в паводковый период, основанная на использовании пространственных данных из различных документальных источников, учитывающая их взаимосвязь, и позволяющая разработать алгоритмы обработки данной информации для автоматизации процесса определения характеристик подтопления.

5. Разработаны алгоритмы определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках на основе обработки пространственной информации об объектах речной сети, инфраструктуры контроля (гидрологической сети контроля) и промышленности, которые были внедрены в составе автоматизированной системы поддержки принятия решений по управлению природными ресурсами и охраной окружающей среды на основе комплексного мониторинга и ГИС технологий в отделе информационных ресурсов и мониторинга Министерства природопользования и экологии Республики Башкортостан. Анализ эффективности разработанных алгоритмов показал, что совпадение площадных характеристик определенной зоны подтопления и полученной с космоснимка составило 93,79%.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

  1.  Абрамов С.А., Гвоздев В.Е., Никитин А.Б., Павлов С.В. Геоинформационная система Федерального агентства водных ресурсов как подсистема АИКСУ ВР // Материалы Всероссийского совещания Федерального агентства водных ресурсов 9 – 10 ноября 2005 года «Проблемы и перспективы внедрения информационных технологий в Росводресурсах». Уфа, 2006 – С. 40-50.
  2.  Автоматизированное проектирование информационно-управляющих систем. Системное моделирование предметной области: Учебное пособие/ Г.Г.Куликов, А.Н.Набатов, А.В.Речкалов.; Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т. – Уфа, 1998. – 204 с.
  3.  Андрианов, В. Тенденции развития ПО ГИС на примере продуктов ESRI // ArcReview «Современные геоинформационные технологии» – 2006. – №2(37). – С. 2.
  4.  Анфилатов В.С. и др. системный анализ в управлении. Финансы и статистика, 2002 – 368с.н. ун-т. – Уфа, 1999. – 223 с.
  5.  Атнабаев А.Ф., Бахтизин Р.Н., Павлов С.В., Сайфутдинова Г.М. Оценка последствий аварийных разливов нефти на магистральных нефтепроводах // Нефтегазовое дело: Научно-технический журнал. – 2006. – №4. – С. 317–321.
  6.  База данных подсистемы зонирования территорий по различным критериям на основе данных из разнородных источников (БД ПЗТРК) // свидетельство об официальной регистрации базы данных № 2007620342 от 5.10.2007.
  7.  Барзилович Е.Ю. Модели технического обслуживания сложных систем. – М.: Высшая школа, 1982. – 231с.
  8.  Берлянт А.М. Картографический метод исследования. – М.: МГУ, 1988. - 252 с.
  9.  Берлянт А.М., Мусин О.Р., Свентэк Ю.В. Геоинформационные технологии и их использование в эколого-географических исследованиях // География. – М.: Изд-во МГУ, 1993. – 47 с.
  10.  Берлянт А.М., Мусин О.Р., Собчук Т.В. Картографическая генерализация и теория фракталов. - М.: 1998. -136 c.
  11.  Васильев, А.Н. Павлов С.В., Гвоздев В.Е., Хамитов Р.З. / 3D Анализ прохождения весеннего половодья с использованием программных продуктов ESRI – Статья – Научно исследовательский институт безопасности жизнедеятельности  Министерства по делам гражданской обороны и чрезвычайным ситуациям республики Башкортостан, г. Уфа.
  12.  Введение в системы баз данных. 8-е издание. / К. Дж. Дейт // ISBN 5-8459-0788-8, Вильямс, 2005.
  13.  Вендров А.М. CASE-технологии. Современные методы и средства проектирования информационных систем. – М.: Финансы и статистика, 1998. – 176 с.
  14.  Водное богатство России – Кратко о водах России на рус. и англ. языках. Екатеринбург: Издательство РосНИИВХ, 2006. – 110 стр.
  15.  Водный кодекс РФ от 3 июня 2006 г. № 74-ФЗ (Собрание законодательства Российской Федерации, 2006, № 23, ст. 2381);.
  16.  Воды России (состояние, использование, охрана). 2004. – Екатеринбург: Издательство РосНИИВХ, 2006.
  17.  Вон К. Технология объектно-ориентированных баз данных. // Открытые системы. 1994. Вып. 4 (8). Осень. P.14.
  18.  Гареев А.М. Реки и озера Башкортостана. Уфа, изд-во Китап, 2001 г.
  19.  Гвоздев В.Е., Павлов С.В, Ямалов И.У. Информационное обеспечение контроля и управления состоянием природно-технических систем: Учеб. пособие/ Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т. – Уфа, 2002. – 138 с.
  20.  Геоинформатика. Толковый словарь основных терминов. – М.: ГИС-Ассоциация, 1999. – 204 с.
  21.  Гиг Дж. Ван. Прикладная общая теория систем. – М.: Мир, 1981. –    Кн. 1. – 341 с., Кн. 2 – 730 с.
  22.  Голубков Е.П. Системный анализ как методологическая основа принятия решений // Менеджмент в России и за рубежом. – Б.м.– 2003. – N3. – С.95–115.
  23.  Горячев В. С., Определение границ зон возможного затопления паводками 1% обеспеченности на реке Белой – Отчет о работе, 2005 г.
  24.  ГОСТ 17.1.1.01-77 Охрана природы. Гидросфера. Использование и охрана вод. Основные термины и определения.
  25.  ГОСТ 28441-99 Картография цифровая. Термины и определения.
  26.  ГОСТ Р 51608-2000 Карты цифровые топографические. Требования к качеству.
  27.  ГОСТ Р 1.11.394-1.003.07 Данные пространственные базовые. общие требования.
  28.  ГОСТ Р 52438-2005 Географические информационные системы. Термины и определения.
  29.  ГОСТ Р 52571-2006 Географические информационные системы. Совместимость пространственных данных. Общие требования.
  30.  ГОСТ Р 52573-2006 Географическая информация. Метаданные.
  31.  ГОСТ Р ИСО 19113-2003 Географическая информация. Принципы оценки качества.
  32.  Государственный доклад по итогам работы отдела водных ресуров по Республике Башкортостан Камского бассейнового водного управления за 2007 год.
  33.  Губанов В.А., Захаров В.В., Коваленко А.Н. Введение в системный анализ. – Л.: Изд-во ЛГУ, 1988. – 232 с
  34.  Данджермонд Дж. Перспективы Национальной геоинформационной системы / http://www.dataplus.ru/Info/MapNET.html.
  35.  Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен (пер. с англ.). М.: Мир, 1976. – 511 с.
  36.  Евланов Л. Г. Теория и практика принятия решений. – М.: Экономика, 1984.  – 176 с.
  37.  Евланов Л.Г., Кутузов В.А. Экспертные оценки в управлении. М.: Экономика, 1978. -133 с.
  38. Жуков В.Т., Сербенюк С. Н., Тикунов В. С. Математико-картографическое моделирование в географии. - М.: Мысль, 1980. – 223 с.
  39.  Заитов И.Н., Христодуло О.И., Шарафутдинов Р.Р. Использование геоинформационных технологий при разработке подсистемы расчета и прогнозирования зон затоплений при паводках. Геоинформационные технологии в проектировании и создании корпоративных информационных систем //Межвузовский научный сборник.Уфа: УГАТУ, 2007.C.77-84
  40. Заитов И.Н. Автоматизированная система информационного обеспечения контроля развития паводковой ситуации в республике Башкортостан / И.Н. Заитов,  О.И. Христодуло, Р.Р. Шарафутдинов // Международная конференция "Управление водно-ресурсными системами в экстремальных условиях". Москва. 4-5 июня, 2008.
  41.  Замулин А.В. Типы данных в языках программирования и базах данных // Отв. ред. В.Е. Котов. – Новосибирск: Наука, Сиб. отд-е, 1987. – 147с.
  42.  Ильясов Б.Г. Моделирование производственно-рыночных систем.-Уфа: УГАТУ, 1995.–321с.
  43.  Ильясов Б.Г., Исмагилова Л.А. и др. Методология моделирования и анализа устойчивости функционирования региональных систем // Проблемы управления в сложных системах. – М., 2000. – С. 310.
  44.  Ильясов Б.Г., Павлов С.В., Хамитов Р.З. Основные принципы построения системы экологического мониторинга Республики Башкортостан как информационной основы математического моделирования и принятия решений //Математические проблемы экологии: Тезисы докладов 2-й Всероссийской конференции по математическим проблемам экологии. – Новосибирск, 1994. – С. 57–58.
  45.  Павлов С.В., Плеханов С.В., Бахтизин Р. Н. Интеграция геоинформационных  систем с информационными системами  трубопроводного предприятия на основе многомерных моделей данных. // Вестник УГАТУ, Том 8, № 1 (17), 2006.– С.39-42.
  46.  Информационная технология. Комплекс стандартов и руководящих документов на автоматизированные системы (ГОСТ 34.201-89, ГОСТ 34.602-89, РД 50-682-89, РД 50-680-88, ГОСТ 34.601-90, гост 34.401-90, РД 50-34.698-90, ГОСТ 34.03-90, Р 50-34.119-90).– М.: Изд.cтандартов, 1989.
  47. Клир Дж. Системология.  Автоматизация решения системных задач. М.: Радио и связь., 1990. – 280 с.
  48. Коваленко В.В. Моделирование гидрологических процессов. – СПб: Гидрометеоиздат,  1993
  49.  Концепция создания и развития инфраструктуры пространственных данных Российской Федерации, одобренная распоряжением Правительства Российской Федерации от 21 августа 2006 г. № 1157-р.
  50. Кормщикова М.Ю., Шарафутдинов Р.Р.  Сравнительный анализ методов расчёта и прогнозирования зон затоплений при разливах рек. Геоинформационные технологии в проектировании и создании корпоративных информационных систем // Межвузовский научный сборник. Уфа: УГАТУ, 2008. С. 116-123
  51. Кормщикова М.Ю., Шарафутдинов Р.Р.  Систематизация подходов к расчёту и прогнозированию зон затоплений при разливах рек. Интеллектуальные системы обработки информации и управления. Том 1. // Сборник статей 3-ой региональной зимней школы-семинара аспирантов и молодых ученых, 20-23 февраля 2008. - Уфа: Издательство «Диалог», 2008. – С. 402-415
  52.  Кошкарев А.В., Каракин В.П. Региональные геоинформационные системы. - М.: Наука, 1987. - 126 с.
  53.  Крымский В.Г., Павлов С.В., Хамитов Р.З. Построение системы стратегического управления безопасностью населения субъекта Российской Федерации (опыт Республики Башкортостан). – Уфа: Экология, 1999. – 109 с.
  54.  Лебедева, Н. Единая модель данных для цифровых топографических карт и планов, или как нам обустроить ЦММ // ArcReview «Современные геоинформационные технологии». – 2006. – №2(37).
  55.  Липаев В.В. Системное проектирование сложных программных средств для информационных систем. – М.: СИНТЕГ, 1999.
  56.  Марка Д.А., МакГоуэн К. Методология структурного анализа и проектирования: Пер. с англ. – М.: МетаТехнология, 1993. – 240 с.: ил.
  57.  Мартин Дж. Организация баз данных в вычислительных системах. – М.: Мир, 1980. – 662с.
  58.  Мейер Д. Теория реляционных баз данных. – М.: Мир,1987.–608 с.
  59.  Месарович М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархических многоуровневых систем / Пер. с англ. – М.: Мир, 1973. – 316 с.
  60.  Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа, М.: Наука, 1981.
  61.  Нагао М., Катаяма Т.,Уэмура С. Структура и базы данных. – М.: Мир, 1986. – 198с.
  62.  Норенков И.П. Автоматизированное проектирование. – М.: Мир, 2000. – 126 с.
  63.  Орлов В.Г., Трушевский В.Л. Экологические аспекты водопользования /Научно-методическое пособие. – СПб.: Ун-та, – 1999. – 183 с.
  64.  Павлов С.В. ГИС – основа современного информационного обеспечения при управлении территориально-распределенными системами. //  Научные проблемы топливно-энергетического комплекса РБ: - Уфа,      1997. – С. 63-70.
  65. Павлов С.В. Разработка геоинформационной модели речной сети с учётом картографической, гидрологической и морфометрической информации для определения границ зон затопления при изменении уровня воды в водных объектах / С.В. Павлов, О.И. Христодуло, Р.Р. Шарафутдинов // Научный журнал “Вестник УГАТУ” – Уфа, Т.11, №1 (28). 2008г. – с. 18-27.
  66.  Павлов С.В., Хамитов Р.З., Никитин А.Б. Структура разнородной территориально-распределенной пространственной информации при создании единой геоинформационной системы Росводресурсов // Вестник УГАТУ, 2007. - Т. 9, №4(22). - С. 3-10.
  67.  Перегудов Ф.И., Трасенко Ф.П. Введение в системный анализ: Учебное пособие для вузов. – М.: Высш. шк., 1989. – 367 с.
  68.  Положение о Камском бассейновом водном управлении Федерального агентства водных ресурсов. Утверждено Приказом № 21 Федерального агентства водных ресурсов от 02.02.2007г.
  69.  Постановление Правительства Российской Федерации от 10 апреля 2007г. № 219.
  70.  Постановление Правительства Российской Федерации от 16 июня 2004 г. № 282 «Положение о Федеральном агентстве водных ресурсов» (в ред. Постановлений Правительства РФ от 30.07.2004 N 401, от 06.06.2006 N 354).
  71.  Постановление Правительства Российской Федерации от 28 апреля 2007г. №253 «О порядке ведения государственного водного реестра».
  72. Программное обеспечение статистической обработки и картографической интерпретации состояния паводковой ситуации // свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №2008614885 от 10.10.2008 г., авторы: Павлов С.В., Загидуллин Р.Р., Кудашев Т.Ф.,  Христодуло О. И., Шарафутдинов Р.Р.
  73. Программное обеспечение для расчёта и визуального отображения зон затоплений при изменении уровня воды в водных объектах // свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №2008614884 от 10.10.2008 г., авторы: Павлов С.В., Кудашев Т.Ф.,  Христодуло О. И., Шарафутдинов Р.Р.
  74. Приказ МПР России от 27.01.2003 № 48 "О Фонде информации по водным ресурсам МПР России".
  75. Приказ МПР России от 02.04.2003 № 269 "Об основных положениях концепции создании Единой информационно-аналитической системы природопользования и охраны окружающей среды".
  76. Приказ МПР России от 15.07.2003 № 606 "О совершенствовании работы в области формирования единого информационного пространства".
  77. Закон РБ №73-з от 24 мая 2000 г. "Об экологическом мониторинге".
  78. Постановление Кабинета Министров Республики Башкортостан от 19.06.2001 г. № 134 "Об утверждении республиканской программы "Создание единой государственной информационной системы экологического мониторинга" на 2001-2005 годы".
  79. Роуч П. Вычислительная гидродинамика. М.: Мир, 1980
  80.  Свами М., Тхуласираман К. Графы, сети и алгоритмы. М.: Мир, 1984 – 444 с.
  81.  Снакин В.В., Акимов В.Н.. Термины и определения в сфере водных ресурсов. М.: НИА-Природа, 2004.
  82.  Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. – М.: Высшая школа, 1985. – 271 с. 
  83.  Справочник по математике для инженеров и учащихся втузов / И.Н. Бронштейн, К.А. Семендяев – М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1981. – 720 с.
  84.  Таратунин А. А. Наводнения на территории Российской Федерации / Под ред. А. М. Черняева; РосНИИВХ. – Екатеринбург, 2000. – 376 с.
  85.  Томлинсон, Роджер Ф. Думая о ГИС. Планирование географических информационных систем: руководство для менеджеров. Пер. с англ. – М. Дата+, 2004. – 325 с.
  86.  Хамитов Р.З., Крымский В.Г. Павлов С.В., Гвоздев В.Е., Никитин А.Б. Разработка системного проекта автоматизированной информационно-коммуникационной системы управления водными ресурсами // Материалы Всероссийского совещания Федерального агентства водных ресурсов 9 – 10 ноября 2005 года «Проблемы и перспективы внедрения информационных технологий в Росводресурсах». Уфа, 2006 – сс. 6-18.
  87.  Хамитов Р.З., Павлов С.В., Гвоздев В.Е., Васильев А.Н., Иванов И.Г. Создание геоинформационной модели Республики Башкортостан //Геоинформационные технологии. Управление. Природопользование. Бизнес: Всероссийский форум. – Москва, 1995. – С. 26-27.
  88.  Хамитов Р.З., Павлов С.В., Никитин А.Б. Создание геоинформационной системы Федерального агентства водных ресурсов // ArcReview «Современные геоинформационные технологии», М.: 2005г. - c.6-7
  89.  Хомяков Д.М., Хомяков П.М. Основы системного анализа М.: МГУ. 1996 – 108 c.
  90. Христодуло О.И., Шарафутдинов Р.Р. Использование комбинированного алгоритма при расчёте и построении зон затоплений при разливах рек. Геоинформационные технологии в проектировании и создании корпоративных информационных систем //Межвузовский научный сборник. Уфа: УГАТУ, 2008. С.181-189.
  91.  Что такое ArcGIS: описание программных продуктов семейства ArcGIS // Copyright 2001–2002 ESRI. – 45 с.
  92.  Шахов И.С. Водные ресурсы и их рациональное использование. – Екатеринбург: Изд-во “АКВА-ПРЕСС” – 2000. – 289 с.
  93.  Шахраманьян М.А. ГИС для прогнозирования чрезвычайных ситуаций // Компьютера – М.: Новые технологии, 2001. – №47. – С. 23–26.
  94.  Шаши Шекхар, Санжей Чаула. Основы пространственных баз данных. /Пер. с англ. – М. КУДИЦ-ОБРАЗ, 2004. – 336 с.
  95.  Экономика, политика, идеология. 1993, № 11. С. 18. 
  96.  ArcGIS, правила топологии базы геоданных // Copyright 2004, ESRI.
  97.  ArcGIS, руководство пользователя Geostatistical Analyst // Copyright 2005, ESRI.
  98.  ArcGIS, руководство пользователя Spatial Analyst // Copyright 2005, ESRI.
  99.  ArcGIS: Working With Geodatabase Topology. An ESRI White Paper, May, 2003 // Copyright 2003, ESRI.
  100.  Arc View GIS.The Geographic Information System for Everyone. ESRI, Inc. USA, 1996. – 350 p.
  101.  Arctur D., , Zeiler M. Designing Geodatabases: Case Studies in GIS Data Modeling. ESRI, Inc., 2004. – 250p.
  102.  Chen Y. GIS and Remote Sensing in Hydrology, Water Resources and Environment. IAHS, 2004. 432p.
  103.   Crosier S. Getting Started With Arcgis: ArcGIS 9. ESRI, 2004. 265p.
  104.  Date C.J. Moving Forward with Relational Interview. // DBMS, 1994. V.7, № 10 (October)
  105.  David M. Mark and Max J. Egenhofer. An evaluation of the 9-intersection for region-line relations. In GIS/LIS Conference, San Jose, CA, November 1992.
  106.  David W. S. Wong, , Jay Lee. Statistical Analysis of Geographic Information with ArcView GIS And ArcGIS. John Wiley & Sons, 2005. – 464 p.
  107.  DeBarry P.A., Quimpo R.G. Gis Modules and Distributed Models of the Watershed: Report. ASCE Publications, 1999. 120p.
  108.  Egenhofer, J. M. & Franzosa, R. D. (1991), Point-set topological spatial relations. International Journal of Geographical Information Systems, Vol. 5, No. 2, pp. 161-174.
  109.  Egenhofer, J. M. & Herring, J. R. (1991), Categorizing binary topological relations between regions, lines and points in geographic databases. Technical report, Department of surveying Engineering, University of Maine, Orono.
  110.  Eliseo Clementini and Paolino Di Felice. An object calculus for geographic databases. In A CM Symposium on Applied Computing, pages 302-308, Indianapolis, February 1993.
  111.  Eliseo Clementini, Paolino Di Felice, and Alessandro D'Atri. A spatial data model underlying human interaction with object-oriented spatial databases. In Fifteenth Annual International Computer Software ~ Applications Conference, pages 110-117, Tokyo, September 1991. IEEE Computer Society Press.
  112.  Guarro S.B. Risk Analysis and Risk Management Models for Information Systems Security Applications  // Reliabдlity Engineering and System Safety, 1989, v.25.  — pp. 109-130
  113.  John L. Kelley. General Topology. Springer-Verlag, New York, 1955.
  114.  Halpin T. Using object Role Modeling to Design Relational Databases. Interview. // DBMS, 1995. V.8, № 9 (September). – P.38
  115.  Kang-Tsung Chang. Introduction to Geographic Information Systems. McGraw-Hill Higher Education, 2006. – 450 p.
  116.  K. Bennis et al. GeoGraph: A topological storage model for extensible GIS. In Auto-Carto 10, pages 349-367, March 1991.
  117.  Kovar K., Nachtnebel H. P. Application of Geographic Information Systems in Hydrology and Water Resources Management. International Association of Hydrological Sciences, 1996. 724p.
  118.  Lyon J G. GIS for Water Resources and Watershed Management. CRC Press, 2003.
  119.  Maidment D.R. Arc Hydro: GIS for Water Resources. ESRI, Inc, 2002. 220p.
  120.  Max J. Egenhofer and John R. IIerring. Categorizing binary topological relationships between regions, lines, and points in geographic databases. Technical report, Department of Surveying Engineering, University of Maine, Orono, ME, 1992.
  121.  Michael Stonebraker, Lawrence A. Rowe, and Michael Itirohama. The implementation of Postgres. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2(1):125-142, March 1990.
  122.  Muller J.C. “Generalization of Spatial databases” in “Geographical Information Systems” Volume 1: Principles edited by Maquire D.J., Goodchild M.F., Rhind D.W., Longmans, 1991, - p. 75-457.
  123.  Nick Roussopoulos, Christos Faloutsos, and Timos Sellis. An efficient pictorial database system for PSQL. IEEE Transactions on Software Engineering, 14(5):639-650, May 1988.
  124.  Ormsby T. Getting to Know ArcGIS Desktop: Basics of ArcView, ArcEditor, and ArcInfo. ESRI, 2004. 588p.
  125.  Pavlov S.V. Subsystem of calculation and prognostics of flood areas on Republic Bashkortostan territory in structure of “FLOOD” geoinformation system / I.N. Zaitov, S.V. Pavlov, O.I.Hristodulo, R.R.Sharafutdinov // Proceedings of the 9th InternationalWorkshop on Computer Science and Information Technologies (CSIT’2007), volume 1, Ufa - Krasnousolsk, Russia, pages 163-168.
  126.  Peng Z-R. Tsou M-H. Internet GIS: Distributed Geographic Information Services for the Internet and Wireless Networks. John Wiley and Sons, 2003. 720p.
  127.  Price M.H. Mastering Arcgis. McGraw-Hill, 2006.
  128.  Raza, A., Object-oriented temporal GIS for urban applications. PhD Thesis, ITC Publication Number 79, 2001.
  129.  Ronald F. Abler. The national science foundation national center for geographic information and analysis. International Journal of Geographical Information Systems, 1(4):303-326, 1987.
  130.  Singh Vijay P., Fiorentino M. Geographical Information Systems in Hydrology. Springer, 1996. 443p.
  131.  Sudhakar Menon and Terence R. Smith. A declarative spatial query processor for Geographic Information Systems. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 55(11):1593-1600, November 1989.
  132.  Sylvia de Hoop and Peter van Oosterom. Storage and manipulation of topology in Postgres. In Third European Conference on Geographical Information Systems, pages 1324-1336, Munich, March 1992.
  133.  Thanasis Hadzilacos and Nectaria Tryfona. A model for expressing topological integrity constraints in geographic databases. In Theories and Methods of Spatio-Temporal Reasoning in Geographic Space, Lecture Notes in Computer Science no.639, pages 252-268. Springer-Verlag, 1992.
  134.  Tom Vijlbrief and Peter van Oosterom. The GEO system: An extensible GIS. In Proceedings of the 5th International Symposium on Spatial Data Handling, pages 40-50, Charleston, South Carolina, August 1992. International Geographical Union IGU.
  135.  Understanding ArcSDE: ArcGIS 9. ESRI Press, 2004. –60 p.
  136.  Understanding GIS. The ARС/INFO Method. Environmental Systems Research Institute, Inc. USA, 1995. – 610 p.
  137.  Ward Andrew D., Elliot William J. Environmental hydrology. Boca Raton, Fla. : Lewis Publishers, 1995.
  138.  Zeiler, M., Modelling our world. USA: Environmental Systems Research Institute, Inc., 1999

ПРИЛОЖЕНИЕ А

ОСНОВНЫЕ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ


Паводок – фаза водного режима реки, которая может многократно повторяться в различные сезоны года. Характеризуется интенсивным, обычно кратковременным, увеличением расходов и подъемом уровней воды и вызывается дождями или снеготаянием во время оттепелей.

Половодье – фаза водного режима реки, ежегодно повторяющаяся в данных климатических условиях в один и тот же сезон, характеризующаяся наибольшей водностью, высоким и длительным подъемом уровня воды и вызываемая снеготаянием или совместным таянием снега и ледников. Различают половодья весеннее, весенне-летнее и летнее.

Гидрография – раздел гидрологии суши, изучающий гидрологические, морфологические и морфометрические характеристики водных объектов и закономерности их географического распространения на земном шаре.

Речна́я сеть – часть гидрографической сети, образованная совокупностью всех рек и более мелких водотоков с отчетливо выраженными руслами, находящихся в пределах какой-либо территории. Характер и структура речной сети определяются сложным взаимодействием физико-географических условий, определяющих величину и интенсивность поступления воды на поверхность суши, условия стока этой воды и сопротивляемость поверхности суши размыву.

Река – постоянный водяной поток значительных размеров, текущий в разработанном русле и питающийся атмосферными осадками и грунтовыми водами.

Исток реки – начало реки, соответствующее месту, с которого появляется постоянное течение воды в реке.

Устье реки – место впадения реки в другую реку, озеро, море или океан.

Приток реки – водоток, впадающий в более крупный водоток. Приток обычно отличается от последнего меньшей длиной и меньшей водностью. Иногда притоками называют реки, впадающие в озёра и иные внутренние водоёмы.

Русло реки – выработанное речным потоком ложе, но которому осуществляется сток без затопления поймы.

Пойма реки – часть дна речной долины, сложенная наносами и периодически заливаемая в половодье и паводки.

Гидрологическая сеть – совокупность гидрологических постов, размещенных на какой-либо территории.

Осевая линия реки – равноудалённая линия от центра полигональной реки.

Гидрологический пост наблюдения (гидропост) – пункт на водном объекте, оборудованный устройствами и приборами для проведения систематических гидрологических наблюдений.

Псевдопост – объект, имитирующий поведение гидропостов в местах притоков, истоков и устьев водных объектов.

Нуль гидрологического поста – условная горизонтальная плоскость сравнения, принимаемая за нуль отсчета при измерении уровня воды на гидрологическом посту.

Створ (в гидротехнике) – участок реки, на котором расположены сооружения гидроузла, образующие его напорный фронт. Створ обычно выбирают в два этапа. Вначале намечают район створа (в соответствии с общей схемой водохозяйственного использования данной реки), затем определяют ось створа, практически понимая под нею полосу некоторой ширины, которая, пересекая реку и долину, в плане может быть прямолинейной (перпендикулярной берегам реки), криволинейной или ломаной. Выбор оптимального створа осуществляется технико-экономическим сопоставлением различных вариантов с учётом климатических, топографических, гидрологических, инженерно-геологических и строительных условий.

Изолиния – условное обозначение на карте, чертеже, схеме или графике, представляющее собой линию, в каждой точке которой измеряемая величина сохраняет одинаковое значение.

Береговая изолиния – изолиния, характеризующая берег реки.

Межень – фаза водного режима реки, ежегодно повторяющаяся в одни и те же сезоны, характеризующаяся малой водностью, длительным стоянием низкого уровня, которая возникает вследствие уменьшения питания реки.

Урез воды – линия пересечения водной поверхности водотока или водоёма с поверхностью суши (как правило – берегом). По высотной отметке уреза воды определяется высота водотока (водоёма) над уровнем моря. По плановому положению уреза воды определяется граница водотока или водоёма.

Уровень выхода на пойму – высота поверхности воды в водном объекте, при которой достигается высота поймы и при превышении которой происходит затопление.

Уровень (поднятия) воды – высота поверхности воды в водном объекте над условной горизонтальной плоскостью сравнения – уровнем моря (абсолютным уровнем воды).

Продольный профиль реки – изображение вертикального разреза русла от истока до устья. По горизонтальной оси откладываются расстояния от истока по реке, по вертикальной оси (всегда в более крупном масштабе) – высоты уровня воды. Продольный профиль реки:

- позволяет увидеть, насколько хорошо выработано, сглажено эрозией и аккумуляцией или, наоборот, насколько молодо, еще не разработано русло реки,

- наглядно показывает места наибольших и наименьших уклонов и т.д.

ПРИЛОЖЕНИЕ Б

ГИДРОЛОГИЧЕСКИЙ БЮЛЛЕТЕНЬ


Пpогнозы и консультации составлены 24 маpта 2008 г.

           Гордецовой А.Ю., Ахтариевой Ю.Ф., Чуваевой И.А.

 

Начальник

ГУ «Башкирское УГМС»   Ю. И. Ферапонтов

Hачальник  Гидpометцентpа  А. К. Козаева

И. о. начальника

отдела  гидpологии    О. Б. Новикова

Федеpальная служба

по гидpометеоpологии и монитоpингу окpужающей сpеды

ГОСУДАРСТВЕННОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ

«БАШКИРСКОЕ УПРАВЛЕHИЕ

ПО ГИДРОМЕТЕОРОЛОГИИ И МОHИТОРИHГУ

ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ»

ГИДРОМЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИЙ  ЦЕHТР

        450059,Башкоpтостан,                                                                                        телефон:  (347) 223-30-42

 г.Уфа,ул.Рихаpда Зоpге,25/2                                                                           телефакс:  (347) 282-19-70

____________________________________________________________________

Бюллетень  № 8/1

ПРОГHОЗЫ  ЭЛЕМЕHТОВ  ЛЕДОВОГО  И  ВОДHОГО

РЕЖИМА  РЕК  И  ВОДОХРАHИЛИЩ

В  ПЕРИОД  ВЕСЕHHЕГО  ПОЛОВОДЬЯ

В  БАССЕЙHЕ  p.БЕЛАЯ

г. Уфа, 2008 г.

Таблица 1

ОЖИДАЕМЫЕ  СРОКИ  HАЧАЛА  ЛЕДОХОДА

Река

Участок

Ожидаемая

дата

начала

ледохода

Сроки

начала

весеннего

ледохода

2007 г.

Многолетние

характеристики

ранняя

средняя

поздняя

Белая

Субхангулово

04.04 – 10.04

12.04

03.04

14.04

30.04

 -  “  -

Ишимбай

30.03 – 05.04

09.04

21.03

10.04

25.04

 -  “  -

Стерлитамак

30.03 – 05.04

09.04

25.03

10.04

24.04

 -  “  -

Охлебинино

31.03 – 06.04

10.04

29.03

12.04

26.04

 -  “  -

У ф а

29.03 – 04.04

01.04

29.03

09.04

04.05

 -  “  -

Кушнаренково

05.04 – 11.04

08.04

03.04

14.04

28.04

 -  “  -

Бирск

06.04 – 12.04

08.04

01.04

15.04

03.05

 -  “  -

Андреевка

08.04 – 14.04

07.04

03.04

18.04

30.04

Уфа

В.Суян

06.04 – 12.04

09.04

30.03

14.04

30.04

Павловское

водохран.

Караидель

    01.04 – 07.04 *)

07.04

29.03

12.04

29.04

Уфа

Ш а к ш а

28.03 – 03.04

31.03

23.03

08.04

21.04

Ай

Лаклы

02.04 – 08.04

07.04

01.04

13.04

27.04

 -  “  -

Метели

01.04 – 07.04

06.04

26.03

13.04

26.04

Юрюзань

Чулпан

03.04 – 09.04

09.04

30.03

13.04

26.04

 -  “  -

Атняш

03.04 – 09.04

08.04

31.03

13.04

29.04

Лемеза

Н.Лемезы

03.04 – 09.04

08.04

31.03

14.04

26.04

Сим

Глуховский

31.03 – 06.04

07.04

30.03

11.04

27.04

Дёма

Бочкарёва

02.04 – 08.04

08.04

29.03

12.04

25.04

Нугушское

водохран.

Сергеево

      17.04 – 23.04 *)

24.04

13.04

28.04

07.05

Знак  *)  означает,  что  дана  консультация

Таблица  2

ОЖИДАЕМЫЕ  МАКСИМАЛЬНЫЕ  УРОВНИ  ВОДЫ

( в  см  над  нулём  поста )

п/п

Р е к а

П у н к т

Интервал

ожидаемых

Макс.

уровень

Многолетние

характеристики

значений

2007 г.

максим.

средняя

миним.

1.

Буй

Тат.Урада

750 850 *)

757

853

805

708

2.

Белая

Шушпа

280 – 380 *)

403

627

304

260

3.

-  “  -

Арский Камень

310  410 *)

397

524

340

228

4.

-  “  -

Субхангулово

430  530 *)

509

732

441

271

5.

-  “  -

Сыртланово

370  470 *)

420

808

381

191

6.

-  “  -

Ишимбай

340  440 *)

423

559

359

 87

7.

-  “  -

Стерлитамак

470  570 *)

575

691

490

215

8.

-  “  -

Охлебинино

900  1000

  1010

1029

895

524

9.

-  “  -

У ф а

750 850

902

1118

730

333

10.

-  “  -

Кушнаренково

870 970

  1003

1101

855

528

11.

-  “  -

Бирск

740 840

875

1107

720

403

12.

-  “  -

Андреевка

800  900 *)

775

930

695

394

13.

Мелеуз

Мелеуз

210  310 *)

148

379

247

134

14.

Стерля

Отрадовка

480 – 580 *)

510

655

496

313

15.

Ашкадар

Ново-Фёдоровка

300 – 400 *)

268

437

336

227

16.

Нугуш

Новосеитово

300  400 *)

331

445

335

267

17.

-  “  -

Андреевский

310  410 *)

454

471

312

134

18.

Сим

Глуховский

640  740

750

759

657

449

19.

Инзер

Азово

360  460

411

588

381

272

20.

Лемеза

Нижние Лемезы

280 – 380 *)

376

376

297

218

21.

Уршак

Ляхово

560 660 *)

477

775

558

175

22.

Уфа

Верхний Суян

740  840

784

953

725

523

23.

-  “  -

Красная Горка

700  800

763

1023

686

459

24.

-  “  -

Ш а к ш а

780 880

895

1033

770

448

25.

Ай

Лаклы

360 – 460

368

710

390

226

26.

-  “  -

Метели

510 – 610

554

767

507

275

27.

Тюй

Гумбино

330  430 *)

332

550

350

208

28.

Сарс

Султанбеково

280  380 *)

315

394

304

173

29.

Юрюзань

Чулпан

380480

456

592

410

199

30.

Дёма

Кармышево

470 – 570 *)

474

589

501

382

31.

-  “  -

Бочкарева

600  700 *)

592

873

627

304

32.

Чермасан

Новоюмраново

630  730 *)

732

820

654

221

33.

Б.Танып

Алтаево

840  940

875

987

901

566

34.

Усень

Туймазы

260 – 360 *)

267

383

277

173

Знак  *)  означает,  что  дана  консультация


ПРИЛОЖЕНИЕ В

ФУНКЦИОНАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках

Рисунок В.1 – Функциональная модель определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках (нулевой уровень)

Рисунок В.2 – Функциональная модель определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках (первый уровень декомпозиции)

Рисунок В.3 – Функциональная модель определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках (второй уровень декомпозиции)

Рисунок В.4 – Функциональная модель определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках (второй уровень декомпозиции)

Рисунок В.5 – Функциональная модель определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках (второй уровень декомпозиции)

Рисунок В.6 – Функциональная модель определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках (второй уровень декомпозиции)

Рисунок В.7 – Функциональная модель определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках (второй уровень декомпозиции)

Рисунок В.8 – Функциональная модель определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках (второй уровень декомпозиции)

Рисунок В.9 – Функциональная модель определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках (третий уровень декомпозиции)

Рисунок В.10 – Функциональная модель определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках (третий уровень декомпозиции)

Рисунок В.11 – Функциональная модель определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках (третий уровень декомпозиции)

Рисунок В.12 – Функциональная модель определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках (третий уровень декомпозиции)

Рисунок В.13 – Функциональная модель определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках (третий уровень декомпозиции)

ПРИЛОЖЕНИЕ Г

ИНФОРМАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ объектов речной сети, инфраструктуры контроля (гидрологической сети контроля) и промышленности


Рисунок Г.1 – Информационная модель объектов речной сети, инфраструктуры контроля (гидрологической сети контроля) и промышленности (общая модель)

Рисунок Г.2 – Информационная модель объектов речной сети, инфраструктуры контроля (гидрологической сети контроля) и промышленности (часть 1)

Рисунок Г.3 – Информационная модель объектов речной сети, инфраструктуры контроля (гидрологической сети контроля) и промышленности (часть 2)

Рисунок Г.4 – Информационная модель объектов речной сети, инфраструктуры контроля (гидрологической сети контроля) и промышленности (часть 3)

Рисунок Г.5 – Информационная модель объектов речной сети, инфраструктуры контроля (гидрологической сети контроля) и промышленности (часть 4)


Рисунок Г.6 – Фрагмент информационной модели совместного описания объектов речной сети и гидрологической сети контроля

ПРИЛОЖЕНИЕ Д

БЛОК-СХЕМЫ АЛГОРИТМОВ определения

характеристик подтопления промышленных

объектов при паводках

Рисунок Д.1 – Блок-схема алгоритма обработки данных для определения характеристик подтопления

Рисунок Д.2 – Блок-схема алгоритма построения створов рек

Рисунок Д.3 – Блок-схема алгоритма построения точек пересечения со створами рек

Рисунок Д.4 – Блок-схема алгоритма замещения данных по уровням поднятия воды (оперативные данные)

Рисунок Д.5 – Блок-схема алгоритма определения замкнутого контура речной сети

Рисунок Д.6 – Блок-схема алгоритма комплексной интерполяции (экстраполяции) данных по уровням поднятия воды

Рисунок Д.7 – Блок-схема аналитического алгоритма построения ЦМР местности с учётом данных по уровням поднятия воды (общий вид)

Рисунок Д.8 – Блок-схема аналитического алгоритма построения ЦМР местности с учётом данных по уровням поднятия воды (обработка блока пикселей в области между выбранными створами реки)

Рисунок Д.9 – Блок-схема алгоритма анализа векторных данных с построением контура зоны подтопления (общий вид)

Рисунок Д.10 –  Блок-схема алгоритма построения продольных профилей водных объектов

Рисунок Д.11 – Блок-схема алгоритма определения статистики населенных пунктов (промышленных объектов), попавших в зону подтопления

ПРИЛОЖЕНИЕ Е

РУКОВОДСТВО ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ определения характеристик подтопления промышленных объектов в весенний паводок

Информационная система определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках на территории РБ является частью подсистемы информационного обеспечения контроля развития паводковой ситуации.

Пользовательский интерфейс системы определения характеристик подтопления промышленных объектов в весенний паводок удовлетворяет следующим требованиям:

  1. дружественный русскоязычный интерфейс;
  2. типизированный интерфейс в рамках всей системы.

Также при разработке должны выполняться стандартные требования к интерфейсу, направленные на обеспечение надежности совместной работы программы с пользователями:

  1. для взаимодействия с системой не должно требоваться специальных навыков;
  2. интерфейс системы должен максимально отражать функциональные возможности системы;
  3. все меню программы и указания пользователю должны быть четкими и ясными, должны демонстрироваться на заметной части экрана;
  4. обеспечить отказ пользователя от продолжения исполняемых действий при необходимости.

Работа с системой начинается со стартовой экранной формы (рис. Е.1). При выборе подсистемы ГИС ”Паводок” осуществляется переход к основной форме ГИС “Паводок” (рис. Е.2). На данной форме реализованы следующие возможности:

  1.  задачи визуализации данных (заблаговременное, оперативное прогнозирование и анализ прохождения паводка);
  2.  задачи поиска (информационно-справочный поиск общегеографических и специальных объектов РБ и городов РБ);
  3.  функциональные задачи (расчёт и прогнозирование зон затоплений на территории РБ и городов РБ и проект “Космические снимки 2008”).

Рисунок Е.1 – Главная форма ГИС Министерства природопользования и экологии РБ

Рисунок Е.2 – Главная форма ГИС “Паводок”

При выборе задачи расчёта зон затоплений на территории РБ осуществляется загрузка проекта ArcMap с картой РБ масштаба 1:200000 и инструментальной панелью с задачами, решаемыми подсистемой (рис. Е.3):

  1.  расчёт зон затоплений
  2.  загрузка зон затоплений;
  3.  сравнение зон затоплений;
  4.  анимация зон затоплений.

Рисунок Е.3 – Инструментальная панель с задачами, решаемыми подсистемой определения характеристик подтопления промышленных объектов при паводках

Рассмотрим интерфейс каждой из задач отдельно.

Расчёт зон затоплений

При выборе задачи “Расчет зон затоплений”, появляется форма, представленная на рисунке Е.4.

5

4

3

2

1

Рисунок Е.4 – Форма расчёта зон затоплений

При вызове задачи “Расчет зон затоплений” в поле 1 необходимо выбрать территорию РБ, по которой будет строиться зона подтопления:

  1.  Республика Башкортостан (зона подтопления будет строиться по всей территории РБ).
  2.  Административный район РБ (зона подтопления будет строиться по территории конкретного района республики).
  3.  Населенный пункт РБ (зона подтопления будет строиться в контексте конкретного населенного пункта республики).
  4.  Водный объект (зона подтопления будет строиться в контексте конкретного водного объекта).
  5.  Гидропост (зона подтопления будет строиться в районе конкретного гидропоста).
  6.  Выбранная пользователем (зона подтопления будет строиться по территории, выбранной пользователем).

В зависимости от выбранной территории, в поле 2 необходимо выбрать соответствующее наименование территории, а именно:

  1.  при выборе в качестве территории для построения зоны подтопления территории РБ или выбранной пользователем ничего выбирать не надо;
  2.  при выборе в качестве территории для построения зоны подтопления “Административный район РБ” необходимо выбрать один из районов республики;
  3.  при выборе в качестве территории для построения зоны подтопления “Населенный пункт” необходимо выбрать один из населенных пунктов, находящихся на территории РБ.
  4.  при выборе в качестве территории для построения зоны подтопления “Водный объект” необходимо выбрать один из водных объектов, находящихся на территории РБ.
  5.  при выборе в качестве территории для построения зоны подтопления “Гидропост” необходимо  выбрать один из гидропостов;

Поле 3 предназначено для выбора данных, на основе которых будет производиться построение зоны подтопления:

  1.  оперативные данные (данные об уровне воды, которые поступают с гидропостов каждый день во время прохождения паводка);
  2.  прогнозные данные (данные которые поступают в Министерство природопользования и экологии РБ перед началом прохождения паводка – это: максимально возможный и минимально возможный уровни воды на гидропостах);
  3.  интервал оперативных данных (максимальные уровни воды на гидропостах в заданный интервал дат);
  4.  пользовательские данные (уровни воды на гидропостах, задаваемые  пользователем вручную).

В зависимости от выбранных в поле 3 типа данных, в области 4 необходимо  выбрать конкретные даты, а именно:

  1.  при выборе “Оперативные” данные, в области 4 будет активно только одно поле, в котором необходимо будет задать дату, на основании которой будет строиться зона подтопления.
  2.  при выборе “Прогнозные” данные, в области 4 будет активно только одно поле, в котором необходимо задать год, на который были внесены прогнозные данные;
  3.  при выборе “Интервал оперативных” данных, в области 4 будет активно два поля, с помощью которых необходимо указать интервал дат для построения зоны подтопления.
  4.  при выборе “Пользовательские” данные, область 4 будет неактивна.

В области 5 можно выбрать возможность использования модуля гидрологической корректировки уровней поднятия воды (если есть данные по снежному покрову и погодные данные по населенным пунктам на выбранную территорию).

Кнопка “Выход” предназначена для выхода из формы данной задачи.

При нажатии на кнопку “Построение рельефа” строится вспомогательный рельеф рек, находящихся на территории РБ (створы, береговые изолинии и урезы воды).

При нажатии на кнопку “Помощь” появляется форма, показанная на рисунке Е.5.

Рисунок Е.5 – Форма дополнительных возможностей в задаче расчёта зон подтоплений

Данная форма содержит методы, необходимые для администратора системы, из которых с точки зрения определения характеристик подтопления интерес представляет меню с выбором методов анализа ЦМР.

При нажатии на кнопку “Расчёт” начнётся построение зоны подтопления. Если данных для расчёта недостаточно, то появится предупреждение и будет предложено:

  1.  чтобы программа автоматически заполнила данные по постам, не имеющих требуемые данные;
  2.  вручную заполнить значения уровней воды на гидропостах. В этом случае появится окно (рис. Е.6) (если выбран тип “Пользовательские” данные, то данное окно появится без предупреждения).

2

3

1

Рисунок Е.6 – Форма ручного ввода данных

В области 1 отображаются название гидропостов и значения уровней поднятия воды на них, которые можно изменить вручную, а также можно обновить данные со всех гидропостов.

В области 2 приводится перечень дополнительных гидропостов и значений уровней воды на них (если дополнительных гидропостов на выбранной территории нет, то область неактивна), также имеется возможность обновить данные со всех дополнительных гидропостов.

Для того чтобы заполнить пустые значения, используя один из алгоритмов замещения, необходимо в области 3 выбрать один из следующих способов заполнения:

  1.  “Ближайшие оперативные данные” – вместо пустых значений будут установлены ближайшие на заданную дату оперативные, не нулевые, значения уровней воды.
  2.  “Ближайший прогнозный максимум” – вместо пустых значений будут установлены уровни, которые соответствуют ближайшим максимальным прогнозным значениям уровня соответствующих гидропостов.
  3.  “Ближайший прогнозный минимум” – вместо пустых значений будут установлены уровни, которые соответствуют ближайшим минимальным прогнозным значениям уровня соответствующих гидропостов.
  4.  “Ближайшее прогнозное среднее” – вместо пустых значений будут установлены уровни, которые соответствуют среднему прогнозному значению уровня соответствующих гидропостов.
  5.  “Значение выхода реки на пойму” – вместо пустых значений будут установлены уровни, которые соответствуют значениям выхода реки на пойму для каждого гидропоста.
  6.  “Значение нуля гидрологического поста” – вместо пустых значений будут установлены уровни, которые соответствуют значениям нуля гидрологического поста.

После заполнения всех полей необходимо нажать на кнопку “Заполнить значения”, после чего пустые значения заполнятся. Так же можно вручную заполнить или изменить значения уровня воды на гидропостах.

Кнопка “Обнулить все значения” предназначена для обнуления всех значений уровня, находящихся в списке 1 и 2.

При нажатии на кнопку “Продолжить” начнётся построение зоны подтопления.

По завершению расчёта вместе с построенной зоной подтопления, будет отображена форма статистики, демонстрирующая список населенных пунктов попавших в зону подтопления (рисунок Е.7). Функциональность данной формы включает возможности генерации отчётной информации в формате Microsoft Word и печати карты с отображением построенной зоны подтопления и окружающих её слоёв.

Рисунок Е.7 – Окно формы “Статистическая информация”

В данном окне отображается:

1) Список населенных пунктов, оказавшихся в зоне подтопления, с указанием:

  1.  названия населенного пункта;
  2.  общей численности населения;
  3.  процентной численности, попавшей в зону подтопления;
  4.  административного района города, к которому относится населенный пункт;

2) И общую статистику по выбранной территории:

  1.  общее количество населенных пунктов;
  2.  количество населенных пунктов попавших в зону подтопления;
  3.  общее население в зоне подтопления;
  4.  процентное население в зоне подтопления.

Также в окне “Статистическая информация” можно включить или выключить объекты речной сети в зону подтопления.

Кнопка “Профили рек” предназначена для построения профилей рек, входящих в зону подтопления.

Кнопка “Экспортировать в MS Word” предназначена для экспорта отчётной информации в документ Microsoft Word.

Кнопка “Печать карты” предназначена для отправки карты на печать.

Кнопка “Закрыть” предназначена для закрытия данной формы.

Примеры профилей рек и отчётов представлены на рисунках Е.8 – Е.9:

Рисунок Е.8 – Продольный профиль водного объекта р. Белая

Рисунок Е.9 – Отчёт по результатам построенной зоны подтопления на территории Уфимского района РБ на основе оперативных данных на 07.05.2007

Пример карты, содержащей зону подтопления и легенду со статистическими данными, представлен на рисунке Е.10.

Рисунок Е.10 – Карта с построенной зоной подтопления на территории Уфимского района РБ на основе оперативных данных на 07.05.2007

Загрузка зон затоплений

При выборе данной функциональной возможности появляется форма загрузки зон затоплений (рис. Е.11), представляющая собой список зон подтоплений в архиве БГД ГИС.

Рисунок Е.11 – Форма загрузки зон затоплений

Из предложенного списка необходимо выбрать тот объект, который представляет интерес для пользователя, и нажать кнопку “Загрузить зону затопления в проект”. Результатом станет отображение данной зоны подтопления в списке слоёв и выдача статистической информации по ней – список населенных пунктов, оказавшихся в зоне подтопления, с указанием:

  1.  названия населенного пункта;
  2.  общей численности населения;
  3.  процентной численности, попавшей в зону подтопления;
  4.  административного района города, к которому относится населенный пункт.

Опция показа профилей рек будет неактивна, но возможности экспорта в Word и печати карты останутся доступными.

Сравнение зон затоплений

При выборе данной функциональной возможности появляется форма сравнения зон затоплений (рис. Е.12), представляющая собой список зон затоплений в архиве БГД ГИС.

Рисунок Е.12 – Форма сравнения зон затоплений

Для использования текущей функции необходимо выбрать в верхнем перечне зон подтоплений интересующий объект. Автоматически произойдёт фильтрация зон подтоплений, построенных по той же территории, что и у выбранного объекта и в нижнем перечне выбрать сравнимый объект. Результатом нажатия кнопки “Сравнить зоны затопления” станет отображение выбранных зон подтоплений в списке слоёв и выдача статистической информации по ним:

1) Список населенных пунктов, оказавшихся в зоне подтопления, с указанием:

  1.  названия населенного пункта;
  2.  факт присутствия населенного пункта в первой зоне подтопления;
  3.  факт присутствия населенного пункта во второй зоне подтопления;
  4.  общей численности населения;
  5.  процентной численности, попавшей в первую зону подтопления;
  6.  процентной численности, попавшей во вторую зону подтопления;
  7.  процентной численности, попавшей в общую зону подтопления;
  8.  административного района города, к которому относится населенный пункт;

2) И общую статистику по выбранной территории:

  1.  общее количество населенных пунктов;
  2.  количество населенных пунктов попавших в первую зону подтопления;
  3.  количество населенных пунктов попавших во вторую зону подтопления;
  4.  количество населенных пунктов попавших в общую зону подтопления;
  5.  общее население в зоне подтопления;
  6.  процентное население в первой зоне подтопления;
  7.  процентное население во второй зоне подтопления;
  8.  процентное население в общей зоне подтопления.

Опция показа профилей рек будет неактивна, но возможности экспорта в Word и печати карты останутся доступными (рисунок Е.13).

Рисунок Е.13 – Окно формы “Статистическая информация” (сравнение зон подтоплений)

Анимация зон затоплений

При выборе данной функциональной возможности появляется форма анимации зон затоплений (рис. Е.14), представляющая собой список зон затоплений в архиве БГД ГИС.

Рисунок Е.14 – Форма анимации зон затоплений

Из предложенного списка необходимо выбрать тот объект, который представляет интерес для пользователя, и нажать кнопку “Добавить зону затопления”. Автоматически произойдёт фильтрация зон подтоплений, построенных по той же территории, что и у выбранного объекта и в нижнем перечне выбрать сравнимый объект. Пользователь выбирает количество зон подтоплений, необходимых для просмотра анимации и нажимает кнопку “Анимация зон затоплений”. В результате в окне карты с периодичностью в 5 секунд будут показаны все выбранные зоны подтопления.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

21081. Общетеоретические основы экономики природопользования в контексте проблемы функционирования хозяйственного механизма природопользования 111.5 KB
  Экологизация общественного производства 1. Природопользование представляет собой основную область и форму взаимодействия общественного производства и окружающей среды. Рациональное природопользование это процессы касающиеся рационального использования природных ресурсов воспроизводства отдельных природных ресурсов и элементов окружающей среды а также по охраны природы.13]: 1 социальноэкономические непосредственные связи в сфере производства; 2 экологические непосредственные связи в биоценозах экосистемах; 3...
21082. ГОСУДАРСТВЕННОЕ И РЫНОЧНОЕ ЭКОЛОГИЧЕСКОЕ РЕГУЛИРОВАНИЕ 91 KB
  Причины рыночной и государственной неэффективности в охране окружающей среды Формирование механизмов реализации экологической политики концепции устойчивого развития а также экологизации экономики может основываться на трех подходах: прямом регулировании связанном с воздействием государства на процессы экологизации экономики рационализации природопользования и охраны окружающей среды нормативноправовые административноконтрольные меры прямое регламентирование и т. Опыт бывшего Советского Союза и стран Восточной Европы...
21083. Структурно-содержательная основа хозяйственного механизма природопользования (природопользования и экологической безопасности, экологизации производства, экологического регулирования) 253.5 KB
  Общие принципы формирования хозяйственного механизма природопользования. Общие принципы формирования хозяйственного механизма природопользования. Основными особенностями сферы природопользования и охраны окружающей среды как объекта управления являются следующие: Инфраструктурный характер продукции данной сферы качества окружающей природной среды ее экосистем и ресурсов и оказываемых ею услуг природоохранных по ресурсосбережению обеспечению экологической безопасности производства и потребления.
21084. Инструменты экополитики и хозяйственного механизма природопользования 265.5 KB
  Классификация инструментов экополитики и хозяйственного механизма природопользования. Классификация инструментов экополитики и хозяйственного механизма природопользования. Обязательные инструменты экополитики обеспечивают нормативноправовое регулирование которые создают прямые ограничения деятельности юридических и физических лиц в форме правил требований стандартов или указывает на разрешенный способ поведения.
21085. Анализ функционирования и развития хозяйственного механизма природопользования 114.5 KB
  Характеристика современного механизма природопользования экологического регулирования. Направления совершенствования существующих инструментов экологического регулирования. Характеристика современного механизма природопользования экологического регулирования. Экономический механизм экологического регулирования рационализации природопользования в Украине находится на стадии становления.
21086. Торговые механизмы национальной экологической защиты 104.5 KB
  Торговля как инструмент экологической защиты В регулировании влияния на экосистемы не последнюю роль играет торговля. Считается что разногласия которые возникают в системе отношений торговля окружающая среда могут быть до определённой меры разрешимы с помощью таких трех основных подходов: воспитательноубеждающий основывается на принципе: делать то что полезно для окружающей природной среды даже если такие действия не удобны для экономического субъекта; запретноштрафной основывается на использовании разного рода экономических...
21087. Экологизация научно-технического прогресса 82 KB
  Общественные и государственные интересы Интересы потребителей Интересы производителей Рынок экологических инноваций Вторичный рынок экологических товаров Первичный рынок экологических разработок Спрос Предложение Спрос Предложение Мотивационный механизм потребления экологических товаров 1 Мотивационный механизм производства экологических товаров 2 Мотивационный механизм внедрения инновационных разработок 3 Мотивационный механизм разработки инновационных проектов 4 Тема 8: Экологизация научнотехнического прогресса...
21088. Розвиток освіти у XIX - на початку XX ст 22.7 KB
  Було затверджено чотири типи шкіл: парафіяльні повітові губернські гімназії університети. Проміжне становище між гімназіями та університетами займали ліцеї яких на Україні було три: Рішельєвський в Одесі з 1817 p. стало заснування на східноукраїнських землях університетів які завдяки загальноєвропейській реформі університетської освіти швидко почали відігравати велику роль у культурному житті в розвитку науки. Перший університет на українських землях у складі Російської імперії засновано 1805 р.
21089. Розвиток науки у XIX - на початку XX ст 20.63 KB
  Всебічно обдарованим і феноменально працездатним був перший ректор Київського університету М. У розвиток філософської та філологічної наук суттєвий внесок зробив перший ректор Харківського університету І. Засновником вітчизняного слов’янознавства був професор Харківського університету І. ректором Харківського університету був Т.