Автоматизация обработки данных в системах оценки физико-химических параметров водных объектов тема автореферата и диссертации по физике, 01.04.01 ВАК РФ

Введение.

Глава 1. Автоматизация обработки данных мониторинга физико- химических характеристик водных объектов.

1.1. Задача оценки качества воды по измерениям ее физико-химических характеристик. И

1.2. Многоканальная измерительная система оценки качества воды и ее характеристики.

1.3. Подсистема принятия статистических решений в гидрофизическом эксперименте.

1.4. Подсистема моделирования качества воды.

Глава 2. Физические основы дистанционного мониторинга водных систем.

2.1. Общие характеристики дистанционных радиофизических методов исследования водных систем.

2.2. Определение влажности почвогрунтов и уровня близко залегающих грунтовых вод СВЧ - радиометрическим методом.

2.3. Возможности определения интенсивности волнения водной поверхности при помощи СВЧ -радиометрии.

2.4. Определение минерализации воды по данным СВЧ-радиометрических измерений.

2.5. Оптические методы в мониторинге водных систем.

Глава 3. Алгоритмическое и программное обеспечение автоматизированной системы оценки физико-химических параметров водных систем по данным оптических и СВЧ - радиометрических измерений

3.1. Алгоритмы сортировки и восстановления первичных данных измерений.

3.2. Решение обратной задачи идентификации физико-химических параметров по данным многоканальных измерений.

3.3. Алгоритм восстановления данных в промежутке между измерениями.

3.4. Алгоритм расчета параметров пространственной физико-химической структуры водного объекта.

Глава 4. Результаты экспериментальных исследований физико-химических параметров водных объектов Южного Вьетнама.

4.1. Общая характеристика экспериментальных исследований

4.2. Анализ данных дистанционных СВЧ-радиометрических измерений.

4.3. Анализ экспериментальных данных, полученных с применением адаптивного идентификатора.

4.4. Расчет динамических характеристик качества воды по данным адаптивного идентификатора.

4.5. Рекомендации по применению СВЧ -радиометрии и адаптивного идентификатора в системе геоинформационного мониторинга Вьетнама.

Актуальность темы. Оценка физико-химических параметров (ФХП) водных систем является предметом многих исследований, направленных на создание технических и алгоритмических средств измерения и обработки данных о состоянии водной среды. Особую актуальность в последние годы приобрели дистанционные технологии, позволяющие получать оперативные сведения о водных объектах и характеризующиеся высокой производительностью. Наибольший эффект достигается при использовании многоканальных систем дистанционного зондирования, когда за счет применения необходимой совокупности алгоритмических средств удается значительно повысить достоверность интерпретации данных наблюдений и успешно решать задачи оценки качества воды. Работы в этом направлении ведутся в Институте радиотехники и электроники РАН. Известные результаты принадлежат Н.А Арманду, В.В. Климову, В.Ф.Крапивину, Б.М. Либерману, Ф.А. Мкртчяну и А.М. Шутко. В работах этих авторов сформулированы основные принципы комплексного использования математических и технических средств в решении задач гидрофизического мониторинга. Согласно этим принципам процедура синтеза автоматизированной системы обработки данных многоканальных измерений качества воды включает создание комплекса аппаратных, алгоритмических, модельных и программных средств сбора и анализа информации с учетом уровней ее достоверности и полноты. Водная среда, как показали исследования многих авторов, для своей оценки требует сбора большого количества данных и, как правило, проведения лабораторных анализов. Последнее обстоятельство резко ухудшает функциональные характеристики системы мониторинга. В данной работе делается попытка исключить из процедуры оценки качества водной среды этап проведения лабораторных анализов, перенеся его на начало процедуры адаптации алгоритма идентификации. Эта особенность предлагаемой методики является принципиальным отличием развитого в диссертации подхода к оценке физико-химических характеристик водных объектов от развитых подходов другими авторами. При этом используются преимущества многоканальных измерений в оптической и микроволновой областях спектра, что, как показывают экспериментальные измерения и теоретические модели, создает возможность применения высокоэффективных информационных технологий для решения задач классификации и идентификации водных объектов. Реализация методики позволяет сократить объекты наблюдений и этим повысить эффективность системы мониторинга. Все это подтверждает актуальность темы данной диссертации.

Целью диссертационной работы является разработка автоматизированной системы контроля физико-химических характеристик водных объектов с соответствующим алгоритмическим и программным обеспечением. Для достижения этой цели решены следующие задачи:

1. Разработка методики совместного использования алгоритмов пространственно-временной интерполяции, решения обратных задач, моделирования и интерпретации данных экспериментальных измерений для оценки физико-химических параметров водных объектов.

2. Создание адаптивной процедуры идентификации физико-химических характеристик водных объектов в реальном масштабе времени с использованием многоканального спектрофотометра и микроволновых устройств дистанционного зондирования,

3. Применение компьютерных технологий для синтеза системы оперативного контроля гидрофизических объектов.

4. Экспериментальная оценка эффективности разработанной методики, алгоритмов и моделей в климатических условиях и на водных объектах Вьетнама.

Научная новизна работы характеризуется следующими результатами:

-Разработана и реализована в виде аппаратно-программного комплекса новая автоматизированная система контроля физико-химических характеристик водных объектов на основе оптического адаптивного идентификатора.

-Впервые создана база инвариантных точек в многомерном спектральном пространстве длин волн видимого диапазона для решения задачи обнаружения загрязняющих веществ в водной среде. -Впервые для конкретных районов Южного Вьетнама на основе дистанционных СВЧ -радиометрических и оптических измерений получены статистические характеристики "пятнистости " акваторий. -Впервые на основе анализа спектральных характеристик четырех конкретных водных объектов Южного Вьетнама [1) река Донгнай, 2) район морской акватории г.Вунгтау, 3)акватории порта г. Хошимина, 4) рыборазводные пруды Бариа] показано, что оптический канал X =510 нм является инвариантным для указанных объектов.

Практическая ценность результатов работы состоит в разработке автоматизированной системы контроля физико-химических характеристик водных систем на основе адаптивного оптического идентификатора и СВЧ-радиометрии, что повышает эффективность исследования данных дистанционных измерений.

Эффективность разработанной автоматизированной системы, ее алгоритмического и программного обеспечения подтверждена результатами обработки дистанционных СВЧ -радиометрических и оптических измерений по программе совместных экспериментов ИРЭ РАН и НЦЕНТ СРВ в январе 1989г, в ноябре 1992г, в декабре 1994г, и в феврале 2000 г на территории СРВ. Диссертация выполнялась в рамках научного сотрудничества между РАН и НЦЕНТ (тема № 4" Современные проблемы экоинформатики "), а также в соответствии с планами ИРЭ РАН (НИР "Процесс 1 ", "Призма "), по НИР "Разработка динамических моделей биохимических циклов в экосистемах и природных объектах" (Программа "Экологическая безопасность России проект 5.4.8.3 , 1993г.), в рамках Государственной СРВ Программы по естественным наукам №3.2.14/2000.

Основные положения диссертации, выносимые на защиту. 1 .Разработанная автоматизированная система контроля физико-химических характеристик водных систем на основе адаптивного оптического идентификатора с соответствующим алгоритмическим и программным обеспечением позволяет получить достоверные оценки гидрофизических и гидрохимических параметров водных систем .

2. Предлагаемая методика определения экологического состояния водной поверхности на базе адаптивного оптического идентификатора позволяет создать цельный комплекс аппаратных, алгоритмических, модельных и программных средств сбора и обработки данных с функциями прогноза и принятия решений.

3. Проведенная на основе разработанной модели "пятнистости " обработка данных дистанционного мониторинга, позволяет выделить вероятностные характеристики "пятнистости являющиеся информативными признаками при решении задач обнаружения и классификации загрязнений в реальном масштабе времени.

Апробация работы и публикации. Результаты, полученные в диссертации, докладывались на XLIX научной сессии, посвященной Дню радио (Москва, 1994г), на Второй Хошиминской международной конференции по механике ( г. Хошимин ,СРВ ,1996г ), на LUI и LV научных сессиях посвященных Дню радио (Москва, 1998 г и 2000 г), на 3-ом международном симпозиуме "Проблемы экоинформатики "(Москва, 1998 г) .

По материалам диссертации опубликовано 8 работ.

Структура и объем диссертации. Диссертация объемом 146 стр. состоит из введения, четырех глав , заключения и списка из 102 наименований цитированной литературы. В диссертации 24 рисунка и 19 таблиц.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе получены следующие основные результаты

1. Развита методика комплексного анализа данных многоканальных СВЧ -радиометрических и оптических измерений физико-химических параметров водных объектов, основанная на совместном использовании алгоритмов пространственно-временной интерполяции, решении обратных задач и моделировании. Предложенная методика ориентирована на проведение измерений и их обработку в реальном масштабе времени.

2. Разработана адаптивная процедура идентификации физико-химических характеристик водных объектов по данным измерений поля радиояркостных температур в микроволновом диапазоне электромагнитного их собственного излучения и с использованием многоканального спектрофотометра. Процедура включает этап обучения с созданием базы эталонов водных объектов в пространстве признаков , набор которых определяется совокупностью статистических моментов рядов данных измерений в каждом информационном канале.

3. Предложена и теоретически изучена параллельно - последовательная процедура принятия статистических решений в многоканальной системе измерения физико-химических параметров водных объектов . Даны конструктивные оценки реализуемости процедуры в реальном масштабе времени .

4. Создано алгоритмическое и программное обеспечение для обработки данных СВЧ-радиометрических и оптических измерений характеристик водных объектов, позволяющее в масштабе реального времени осуществлять корректировку, калибровку и тематическую интерпретацию многоканальной информации.

5. Осуществлен синтез адаптивного идентификатора как автоматизированной системы оперативного контроля за содержанием химических веществ в водной среде . Адаптивный идентификатор представляет собой апаратно-программный комплекс, включающий многоканальный спектрофотометр, блок автономной памяти, информационный интерфейс, базу спектральных портретов водных объектов, пакет software для контроля и обработки информационных потоков в режиме реального времени.

6. На основе натурных измерений содержания химических веществ в различных водоемах Южного Вьетнама и их обработки с применением развитых алгоритмов даны оценки эффективности предложенной методики оперативного контроля физико-химических параметров в реальном времени и впервые сформулированы рекомендации по применению в системе национального геоинформационного мониторинга Вьетнама СВЧ -радиометрических устройств и адаптивного идентификатора.

7. Установлено, что дистанционное зондирование водных объектов на длинах волн 2,25см., 18см и 30см с помощью алгоритмов формирования пространственных образов по отрывочным и эпизодическим измерениям позволяет формировать двухмерные пространственные распределения физико-химических параметров водных объектов с разрешениям от 10 до 200м в зависимости от дальности зондирования. Совместное применение этих каналов и адаптивного идентификатора дает необходимый набор данных для формирования трех мерных изображений -распределений физико-химических параметров водных объектов.

8. По результатам анализа спектральных характеристик ряда водных объектов Южного Вьетнама (р. Донгнай, р. Сайгон, Южно-Китайское море, рыборазводные водоемы) показано, что оптический канал

127

А,=510нм является инвариантом, разделяющим диапазон [300,700]нм по информативности на два полупространства. При Ах 510 нм различимость спектральных портретов водных объектов Южного Вьетнама оказалась ниже, чем при А>510нм.

1. Алёшин В. А., Климов В.В.(1992), Анализ оптических неоднородностей. В кн.: Материалы международного симпозиума " Проблемы экоинформатики", Звенигород : М.: ИРЭ РАН, с .202-203.

2. Алёшин В.А., Климов В.В.(1979), Результаты обработки на ЭВМ оптических характеристик поверхностного слоя океана при дистанционном зондировании. В кн.: Вопросы математического моделирования, М.: ИРЭ АН СССР, с.225-234.

3. Амбросимов А.К. (1990). Некоторые результаты исследования океанических полей методом трансект-характеристик. В кн.: Подводные технические средства исследования океана, М.: Ин-т океанологии РАН, с.6-11.

4. Амбросимов А.К., Хохлов В.Г. (1991).0 структуре агрегированности рыбных скоплений и пищевых полей/Материалы межд. Симпозиума "Инженерная экология", Звенигород, 22-24 Октября, с.88-91.

5. Арманд H.A., Крапивин В.Ф., Мкртчян Ф.А. (1987). Методы обработки данных радиофизических исследований окружающей среды. М.: Наука, 270 с.

6. Арманд H.A., Мкртчян Ф.А, Шутко А.М (1982). Машинная реализация алгоритмов картирования влажности почвы по результатам СВЧ-радиометрических измерений. Известия вузов. Геодезия и Аэрофотосъемка, №1, с.89-94.

7. Башаринов А.Е., Флейшман Б.С.(1962). Методы последовательного статистического анализа и их приложения. М.: Сов. радио . 352 с.

8. Беллман Р., Poye Р.С.(1971). Метод анализа широкого классабиологических систем. В кн.: Кибернетические проблемы бионики, М.: Мир, с.158-169.

9. Беус A.A., Грабовская Л.И., Тихонова Н.В. (1976).Геохимия окружающей среды. М.: Недра, 247с.

10. Борен К., Хафмен Д. (1986). Поглощение и рассеивание света малыми частицами. М.: Мир,361 с.

11. Бородин Л.Ф., Крапивин В.Ф., Потапов И.И.(1999).Ажоритмические средства геоинформационного мониторинга /Экологические системы и приборы, №2,с.5-12.

12. Буй Т. Л., Крапивин В.Ф.(1998). Вопросы синтеза системыэкологического мониторинга морской среды в зоне газоконденсатного месторождения / Научные и техн. аспекты охраны окр. среды, №1. с.2-10.

13. Буй Т.Л., Крапивин В.Ф., Потапов И.И (1998) . Научное сотрудничество РАН и НЦЕНТ СРВ в области экоинформатики /Пробл. окр. среды и природных ресурсов, №2 ,с. 93-108 .

14. Вальд А. (1960).Последовательный анализ.М.:Физматгиз, 328 с.

15. Гранков А.Г., Либерман Б.М., Шутко А.М (1981).Об оценке физико-химических параметров поверхности вод акваторий по собственному СВЧ-излучению . РЭ, т.26, №3, с.624-632.

16. Гранков А.Г., Шутко А.М (1980).0собенности спектрального СВЧ-радиометрического метода определения гидрометеорологическихпараметров системы "Океан-атмосфера" и некоторые результаты анализа его эффективности. Препринт №3(286), ИРЭ АН СССР.

17. До Х.З , Данг С.Х., Нгуен Д.Л.(1993) .Научные основы системы мониторинга водной и воздушной среды во Вьетнаме /Ргос. of the Workshop on Env. Techn. in Vietnam, Hanoi, pp 61-69.

18. Ерлов Н.Г (1970). Оптическая океанография. M." Мир и, 44 стр.

19. Ерлов Н.Г (1980).0птика моря .JI : Гидрометеоиздат, 248 стр.

20. Загорин Г.К., Кутуза Б.Г.(1998).Особенности переноса поляризованного теплового СВЧ-излучения в облаках и осадках/Радиотехника, №10, с.21-31.

21. Каменкович В.М., Монин А.С.(1978) .Океанология. Физика моря : "Гидродинамика океана " . М.: Наука, с.455.

22. Канторович Л.В. (1948). Функциональный анализ и прикладная математика /' Успехи математических наук, т.З , №6, с. 89-185.

23. Климов В.В .(1984). Оценка вероятностей выброса случайного процесса .В кн .: Математическое моделирование в задачах радиотехники и электроники : М.: ИРЭ АН СССР, с. 50-60.

24. Крапивин В.Ф. (1965) .Таблицы распределения Вальда, М.: НаукаД72с .

25. Крапивин В.Ф. (1995) .Имитационная модель для изучения динамики загрязнении в Арктическом бассейне /Океанология, №3 ,с366-375.

26. Крапивин В.Ф. (1999). Дистанционная диагностика земных покровов СВЧ-радиофизическими методами /Пробл. окр среды и природных ресурсов, №6, с. 18-31.

27. Крапивин В.Ф.(2000).Радиоволновый экологический мониторинг. В кн: Безопасность России, под ред. В. В. Клюева, М : Знание, с.295-311.

28. Крапивин В.Ф., Олейников А.Я (1998). Разработка программной среды открытых систем для баз знаний и данных в глобальном геоинформационном мониторинге /Пробл. окружающей среды и природных ресурсов, №10,с.2-9.

29. Крапивин В.Ф., Черепенин В.А., Назарян Н.А., Phillips G.W., Tsang F.Y.(1997). Имитационная модель транспорта радионуклидов в речной системе Ангара -Енисей /Пробл. окр. среды и природных ресурсов ,№2, с.41-58.

30. Крапивин В.Ф., Шутко А.М.:, Мкртчян Ф.А., Реутов Е.А., Новичихин Е.П. (1989). Геоинформационная мониторинговая система (основы, структура и примеры использования ). Препринт №23(524) . Институт радиотехники и электроники, 34 с.

31. Jle В.К. (1995) .Окружающая среда и проблема загрязнения. Хошимин: Изд-во "Просвещение", 220 с. (на Вьетнамском языке).

32. Либерман Б.М., Шутко А.М (1985). Влияние химического состава на СВЧ -радиационные характеристики природных вод. В сб. .:Труды ГОИН, вып. 163, с.20 .

33. Лисицын А.П., Борданов Ю.А.(1968). Гранулометрический состав Взвеси Тихого океана. // Океанологические исследования, №18, с. 53 -74.

34. Матвеев Д.Т.(1978). Анализ результатов радиотеплового зондирования морской поверхности при шторме /Метеорология и гидрология , №4, с.58-66.

35. Мкртчян Ф.А .(1982). Оптимальное различение сигналов и проблемы мониторинга. М.: Наука, 186 с .

36. Мкртчян Ф.А. (1999).Обработка данных мониторинга окружающей среды при малых объемах измерений / Пробл. окр. среды и природных ресурсов , №,5 , с.3-15 .

37. Назарян H.A., Нгуен Фан Луан (1997). Имитационная система моделей для гидрохимических исследований на территории Южного Вьетнама / Пробл. окр. среды и природных ресурсов , №4, с.9-24.

38. Нгуен Ш.Х, Л.Б. Йен, Ле Зьюн Тхао, Д.Т Шон, Л.Н Тинь, Нгуен Вьет Чиен, В.Ф. Крапивин, Ф.А. Мкртчян, Г.М. Стрелков (1992). О проблемах экологического мониторинга на территории Вьетнама . Препринт №8(576), М: ИРЭ РАН, 46 с.

39. Неуймин Г. Г .(1969). Исследование неодноролностей распределения оптических характеристик вод морей и океанов. // Морск. гидрофиз. исследов. №3(45), с 126 -159.

40. Очаковский Ю.Е ., Копелевич О.В., Войтов В.Н.(1970). Свет в море М.: Наука, 175 с.

41. Попов Н.И.,Федоров К.Н., Орлов В.М.(1979).Морская вода (Справочное руководство ). Под ред. A.C. Монина. М.: Наука, 328 с.

42. Рабинович Ю.И.,Шульгина Е.М.(1982). Оценка точности определения характеристик морской поверхности в СВЧ-диапазоне .Л.: Тр. ГГО, вып.462, с.76-82.

43. Реутов Е.А., Шутко А.М (1985).Определение влагосодержания почво-грунтов СВЧ-радиометрическим методом с привлечением априорной информации / Исследование Земли из Космоса, №1, с. 73-87.

44. Фам Шон, Ку Тхань Шон, Хоанг Ван Нга, Климов В.В., Ф.А Мкртчян (1993). Экологический мониторинг водных экосистем на основе адаптивного идентификатора .Тезисы LUI научной сессии, посвященной дню радио, часть 1. Москва., с.74-75.

45. Филлипс О.М. (1978). Динамика верхнего слоя океана. М.:Мир, 267с.

46. Флейшман B.C., Крапивин В.Ф.(1965). О процедуре выбора многомерного параметра на цифровой вычислительной машине / Известия АН СССР . Техническая кибернетика, №2, с.25-34.

47. Шифрин К.С., Копелевич О.В, Буренков В .И ., Маштаков Ю .Л.(1972). Использование индикатрис рассеяния света для исследования морской взвеси.// Оптика океана и атмосферы. Л.: Наука, с. 25 44.

48. Шифрин К.С., Судьбин А.И. и др.(1974). Исследование связи между содержанием хлорофилла по спектру излучения , выходящего из моря .-В кн .: ТРОПЭКС-72, Л.: Гидрометеоиздат.

49. Шулейкин В.В (1968). Физика моря . М.: Наука, 1983 с.

50. Шутко А.М.(1986). СВЧ-радиометрия водной поверхности и почвогрунтов. М .:Наука, 190 с.

51. Al-Muzaini S., М. Beg, К. Muslamani and М. Al-Mutairi (1999).The quality of marine water around a sewage outfall / Water Sci. and Technology, 40, №7, pp. 11-15.

52. Bobba A.G.(2000). Applications of environmental models to different hydrological system/Ecological Modelling, 125, №l,pp. 15-49.

53. Bras R.L. (1990). Hydrology. New York : Addison -Wesley, 643pp.

54. Burt W.V. (1956).Selective transmission of light in tropical Pacific waters.// J.Mar. Biol. Ass. №36, pp 51-61 .

55. Cairns J .(1985). Evaluating the option for water quality management/Water Resources Bulletin, vol.21, pp 1-6.

56. Chinlon, L. (Ed) (1998). Optoelectronic technology and lightwave communications systems. New York: Van Nostrand Reinhold, 766pp.

57. Cu Thanh Son, SunYi, Tran Luu Cuong, Pham Son (1994). Возможности применения последовательного анализа в гидрофизическом мониторинге. В сб.: Проблемы экоинформатики. М.: ИРЭ РАН, с. 91-95.

58. Dally, J.W., W.F . Riley and K.G.Mc Connell (1984).Instrumentation for engineering measurements. New York : Wiley, 576pp.

59. Fenz, R.,M. Zessner, N. Krenzinger and H. Kroiss (1998) .Integrated waste water management for a small river basin-a case study / Water Sci. and Techn. ,38, №11, pp. 87-95.

60. Goody, R.M. and Y.L.Yung (1989). Atmospheric radiation. New York : Oxford Univ: Press, 519 pp.

61. Heathwaite,L. And A. Sharpley(1999). Evaluating measures to control the impact of agricultural phosphorus on water quality /Water Sci. and Technology, 39, №12, pp.149-155.

62. Hericks E.(1984). Aspects of monitoring in river basin management /Water Science and Technology, vol.16, № 5-7, pp.259-274.

63. Hishida K.J.and Kishino M. (1965).On the albedo of radiation of the sea surface.// Oceanogr Japan Soc .21, pp. 148-153.

64. Huh, C.A. and H.Y. Chen (1999). History of lead pollution recorded in East China Sea sediments/ Mar. Polut. Bulletin, 38, №7, pp.545-549.1.bal M.(1983) .An Introduction to solar radiation Ontario, Acad .Press Canada, 390pp.

65. Jerlov N .G.(1959). Maxima in the vertical distribution of particles in the sea.// Deep Sea Res., 5 , pp.178-184 .

66. Klimov V.V.,V.I. Kovalev, V.F. Krapivin, F.A. Mkrtchyan and C.Nitu (1999) . An expert system to diagnose pollutant spills on the water surface / Proc. of the 12 th Int .Confon Control system and Computer Sci., Bucharest, 23-26 May 1999, pp.277-283.

67. Kutuza B.G ,G.K. Zagorin ,A. Hornbostel and A.Schroth (1998). Physical modeling of the atmosphere with respect to the third Stokes parameter /Radio Sci., 33, №3, pp.677-695.

68. Mahajan,A.U., C.V. Chalapatirao and S.K. Gadkari (1999). Mathematical modeling-A tool for coastal water quality management / Water Science and Technology, 40, №2, pp.151-157.

69. Nielsen, S.N.(1999). CRISP -crayfish and rice integrated system of production: 4. Simulation of nitrogen dynamics / Ecological Modelling, 123,№1, pp. 41-52.

70. Nitu C., Krapivin V.F., Bruno A. (2000). Intelligent techniques in ecology.

71. Bucharest: Printech, 150 pp.

72. Nitu C., Krapivin V.F., Bruno A. (2000). System modeling in ecology.

73. Bucharest: Printech, 150 pp.

74. Park, S.U., H.J. In and Y.H. Lee (1999). Parameterization of wet deposition of sulfate by precipitation rate / Attn. Env., 33, №27, pp.4969-4475.

75. Parsons T.R.(1963). Suspended organic matter in sea water. In: M. Sears (Ed.) Progress in Oceanography, New York : Pergamon ,1, pp.205-239 .

76. Rao, V.R, K. Kasturirangen, K.R.S. Murthi and S. Pal(1987) .Perspectives in communications, vol.2 , Singapore : World Sci. Publ., 1482pp.

77. Rauch, W.,M. Henze, L. Koncsos, P. Reichert, P. Shanahan, L. Somlyody and P. Vanrolleghem (1998) .River water quality modeling :I. State of the art / Water Sci. and Techn., 38, №11, pp.237-244.

78. Reckhow, K.H. and S.C. Chapra (1999).Modeling excessive nutrient loading in the environment/Environmental Pollution, 100, №1-3 , pp.197-107.

79. Reutov E.A. and A.M. Shutko (1986).Prior-knowledge-based soil-moisture determination by microwave radiometry / Sov. J. Remote Sensing, 5, pplOO-125.

80. Rozan, T.F and G. Benoit (1999). Heavy metal removal efficiencies in a river- marsh system estimated from patterns of metal accumulation in sediments / Marine Envir. Res., 48, № 4-5, pp.335-351.

81. Schimel ,D.S.(1995). Terrestrial biogeochemical cycles: global estimates with remote sensing /Remote Sensing and Enviroment,51, №, pp.49-56.

82. Schleiter, I.M .(1999). Modeling water quality, bioindication and population dynamics in lotic ecosystems using neural network/Ecol.Mod., 120, №2-3, pp. 271-286.

83. Seller, P. J., B.W. Meeson, F.G. Hall et al.(1995). Remote sensing of the land surface for studies of global change : models-algorithms-experiment / Remote Sensing and Environment, 51, №1, pp3-26.

84. Sun Yi, Cu Thanh Son, Pham Huu Tri , Tran Luu Cuong .(1994). Автоматизированная система принятия решений в гидрофизическом эксперименте . В сб.: Проблемы экоинформатики, М.: ИРЭ РАН, с.88-91.

85. Thiessen,K.M., М.С. Thorne,P.R. Maul ,G.Prohl and H.S. Wheater (1999). Modeling radionuclide distribution and transport in the environment/ Environmental Pollution, 100, №1-3 , pp. 151-177.

86. Wania, F., J. Axelman and D. Broman (1998). A review of processes involved in the exchange of per sistent organic pollutants across the air-sea interface / Env. Pol., 102, №1, pp. 3-24.

87. Wessman ,C.A ,B.Curtiss and S.L.Ustin(1990) .Large scale ecosystem modeling using parameters derived from imaging spectrometer data / SPIE Tech . Symp . on Optics, Electro-optics, and Sensors, Orlando, Florida, SPIE, vol.1298, pp.164-170.

88. Xu,.Y. and G.R. Carmichael (1999).An assessment of sulfur deposition pathways in Asia/Atm. Env., 33, №21, pp.3473-3486.

89. Yang M.D. (2000) .Estimation of algal biological parameters using water quality modeling and SPOT satellite data /Ecological modelling, 125, №1, ppl-13.