Метод структурно-функционального анализа данных гидрофизического эксперимента

Нгуен Хонг Шон

Автореферат диссертации на тему "Метод структурно-функционального анализа данных гидрофизического эксперимента"

На правах рукописи УДК 519.6; 62-501;519.24

Нгуен Хонг Шон

МЕТОД СТУКТУРНО-ФУНКЦИОНАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ ГИДРОФИЗИЧЕСКОГО ЭКСПЕРИМЕНТА

СПЕЦИАЛЬНОСТЬ: 01.04.01 -Приборы и методы экспериментальной физики

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук

МОСКВА - 2003

Работа выполнена в Институте радиотехники и электроники РАН (г. Москва).

Научные руководители: - доктор физико-математических наук, профессор

МКРТЧЯН Ф.А.

- кандидат технических наук

ПОТАПОВ И.И.

Официальные оппоненты. - д.ф.-м н. Амбросимов А.К.

к.т.н Либерман Б.М. Ведущая организация: - Институт водных проблем РАН

Защита состоится _ 19 декабря 2003 г. в \6 часов на заседании Диссертационного Совета Д 002.231.03 при Институте

радиотехники и электроники РАН по адрес)': 101999 г. Москва, ул. Моховая 11. корп. 7.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ИРЭ РАН. Автореферат разослан 14 ноября 2003 г.

Ученый секретарь Специализированного Совет

к.ф.-м.н.

М.И. Перцовский

'¿ОО? - й

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Гидрофизические исследования предполагают комбинацию теоретических и экспериментальных этапов сбора и анализа данных о характеристиках изучаемого объекта. При этом всегда возникают задачи оптимизации этих этапов с целью сокращения затрат на исследования и повышения их эффективности. Одним из современных подходов к решению этих задач является технология геоинформационного мониторинга (ГИМС-технология), адаптивный характер которой позволяет поставить и решить задачу повышения эффективности гидрофизического эксперимента. В данной работе в качестве объектов исследования выбраны две аквагеосистемы, функционирующие в различных климатических зонах: Аральское море и лагуна Ныок Нгот (вьетнамское побережье ЮжноКитайского моря).

Как показал опыт борьбы с крупномасштабными изменениями геохимической и гидрологической обстановки в зоне Аральского моря решение проблемы приостановки процесса опустынивания и экологической деградации в этом регионе невозможно без создания многоуровневой системы мониторинга, снабженной функциями прогнозирования. ГИМС-технология предлагает возможность адаптивно-последовательного анализа информации о состоянии основных гидрофизических полей (температуры и солености) с коррекцией имитационной модели (по принципу обратной связи) и управлением процессами сбора и обработки данных мониторинга.

Аналогичная ситуация возникает в зоне функционирования лагуны Ныок Нгот, имеющей важное хозяйственное значения и находящейся под антропогенным воздействием. Поэтому в обеих случаях необходимо создавать имитационные модели гидрофизических полей аквагеосистем как элемент ГИМС-технологии. Такая модель обычно включает блоки сбора информации, _первичной обработки и накопления данных мониторинга, имитации функционирования водного режима аквагеосистемы , прогнозирования ее состояния, оценки невязки между измеренными и прогнозируемыми состояниями, принятия решения по планированию измерений и управлению водохозяйственными мероприятиями, сервисного обеспечения при оперировании с входной и выходной информацией.

Применение и развитие ГИМС-технологии для анализа рассматриваемых аквагеосистем позволяет создать методику структурно-функционального анализа данных гидрофизического эксперимента.

В связи со сказанным выше, исследование, проведенное в данной работе, представляется актуальным.

Цель работы состоит в развитии алгоритмических и модельных средств, позволяющих рассчитать эффективный режим гидрофизического эксперимента, дающий возможность осуществлять оперативный контроль гидрофизических и гидрологических полей в зоне влияния аквагеосистемы в условиях изменения ее уровня и давать оценку реакций аквагеосистемы на реализацию антропогенных сценариев вмешательства в элементы ее водного баланса.

Научная новизна полученных в диссертации результатов состоит в следующем.

1. Разработана новая математическая модель водного баланса типовой аквагеосистемы, учитывающая взаимодействие атмосферы, моря и суши и описывающая зависимость гидрологических элементов региона от климатических параметров.

2. Предложена математическая модель для исследования сезонного хода гидрофизических полей аквагеосистемы и методика ее адаптации к данным измерений.

3. Впервые проведены модельные эксперименты по изучению и прогнозированию изменений гидрофизических полей Аральского моря и лагуны Ныок Нгот для различных вариантов вариации их уровней, а также по исследованию эффективности проведения натурных измерений.

4. Впервые на основе модельных оценок множества экспериментальных измерений гидрофизических характеристик найден режим сочетания измерений и моделирования, обеспечивающий их регулярное прогнозное восстановление.

Достоверность научных положений, выводов и рекомендаций

обоснована использованием апробированных методов имитационного моделирования и сопоставлением результатов компьютерных расчетов с данными наблюдений.

Практическая значимость работы. Прикладное значение диссертации связано с созданием методики расчета элементов водного баланса внутреннего водоема на основе данных отрывочных по пространству и эпизодических во времени наблюдений и апробацией этой методики на примерах аквагеосистем Аральского моря и лагуны Ныок Нгот по данным многолетних натурных измерений, проводившихся Государственным океанографическим институтом, Институтом океанологии РАН, Институтом радиотехники и электроники РАН и институтами Научного Центра естественных наук и технологий Вьетнама (НЦЕНТ СРВ).

Разработанный комплекс математических моделей обеспечивает повышение эффективности мониторинга Аральского моря и лагуны Ныок Нгот, дает возможность планировать измерения с учетом их

целесообразности и получать прогнозные оценки последствий принимаемых решений по воздействию на элементы водного баланса.

Результаты диссертации могут найти практическое применение при оценке состояния других внутренних водоемов, контролируемых в режиме геоинформационного мониторинга.

Работа выполнялась в соответствии с Планом научного сотрудничества между РАН и НЦЕНТ СРВ (тема N4 «Современные проблемы экоинформатики»), а также в соответствии с проектами ФЦП "Создание научных и технологических основ мониторинга состояния и изменчивости южных морей России на базе интеллектуальной информационной системы, включающей средства наблюдений и каналы сбора информации, проблемные базы данных, модели усвоения информации, диагноза текущего состояния и прогноза его изменений" и ФЦНТП "Геомониторинг морских акваторий, вовлеченных в развитие нефтегазового комплекса".

Положения диссертации, выносимые на защиту.

1. Созданная система математических моделей позволяет на основе данных отрывочных по пространству и эпизодических во времени измерений исследовать и прогнозировать временные вариации гидрофизических полей Аральского моря и лагуны Ныок Нгот и гидрологических составляющих водного баланса прилегающих территорий в условиях изменения уровня гидрофизического объекта.

2. Предложенная методика включения системы математических моделей в режим гидрофизического эксперимента дает возможность повысить его эффективность и решить задачу оперативного контроля последствий антропогенно обусловленного изменения элементов водного баланса.

3. Развитые алгоритмы обработки данных гидрофизического эксперимента обеспечивают пространственно-временное восстановление элементов базы данных.

4. При организации гидрофизического эксперимента для достижения его оптимальной эффективности необходимо применять адаптивный механизм сочетания измерительных и модельных средств, поочередное использование которых определяется процедурой расчета величины расхождения между прогнозным и измеренным состоянием объекта.

Апробация работы. Результаты диссертации докладывались на Ученом Совете Института проблем экоинформатики РАЕН (декабрь 2002 г.), 5-м Международном Симпозиуме «Проблемы экоинформатики (декабрь 2002 г.), на секции кибернетики Российского НТОРЭ и С им. A.C. Попова ( январь 2003 г) и на международном симпозиуме «Инженерная Экология - 2003» (декабрь 2003 г.).

Публикации. Основные результаты диссертации опубликованы в 8 печатных работах, указанных в автореферате и в списке литературы.

Вклад автора в проведение исследования. Автор при выполнении данного исследования выполнил следующие работы:

- разработал структуру имитационной системы и подготовил необходимые уравнения для параметризации динамических процессов в гидрофизическом объекте;

- участвовал в гидрофизическом эксперименте по сбору данных о состоянии физико-химических характеристик лагуны Ныок Нгот;

- сформировал базу данных для верификации и испытания имитационной системы;

- разработал компьютерные программы по реализации моделей и алгоритмов и провел вычислительный эксперимент;

- проанализировал результаты вычислительного эксперимента по оценке физико-химических параметров Аральского моря и лагуны Ныок Нгот.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав и заключения, изложенных на страницах машинописного текста, включая список литературы из 99 наименований, 27 рисунков и 21 таблица.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении показана актуальность темы, формулируется научная новизна и практическая ценность полученных результатов, приводятся выносимые на защиту положения и даются сведения о структуре диссертации.

В первой главе на основе анализа многочисленных данных о параметрах аквагеосистем Аральского моря и лагуны Ныок Нгот и связанных с ними территорий создается база данных, включающая характеристики стационарных и динамических процессов, оказывающих влияние на элементы их водного баланса. Цель этого анализа состоит в выявлении наиболее информативных параметров для синтеза математических моделей частных гидрофизических и гидрологических процессов, а также в создании информационного интерфейса между этими моделями и базой данных.

Экспериментальные исследования в гидрофизике мезомасштабного характера требуют тщательного выбора измерительных средств, чтобы охватить широкий спектр физических процессов и собрать достаточно информативные ряды данных. Поэтому здесь важно сбалансированное использование всех средств (технических, модельных, алгоритмических,

компьютерных) организации гидрофизических исследований. Для сбора данных о состоянии мезомасштабного гидрофизического объекта такой баланс обеспечивается предварительным поиском наиболее его чувствительных элементов, незнание динамики которых не позволит дать полную оценку состояния объекта. Инструментом такого поиска служит модель гидрофизического объекта. Этот вопрос рассматривается в гл. 2-4.

Одним из важных элементов гидрофизического объекта является уровень акватории П, который является динамической характеристикой. Эта характеристика зависит от таких факторов как ветер, изменение атмосферного давления, приливообразующие силы, изменение плотности воды, искусственное или естественное перераспределение и изменение речного стока, осадки и испарения, геологические факторы. Измерение и учет этих факторов в гидрофизических исследованиях зависит от принимаемых пространственно-временых масштабов. Чтобы оценить мезомасштабные процессы необходимо контролировать сгонно-нагонные и приливные колебания уровня, диапазон изменчивости которых имеет существенные различия в разных климатических зонах.

Задача корректного измерения параметров водной среды, связанных с ветровым волнением, является одной из важных в современной инженерной океанологии. Она важна для Вьетнама при проектировании, строительстве и эксплуатации платформ для добычи нефти и газа на континентальном шельфе, а также при использовании лагун Южно-Китайского моря в хозяйственных целях.

Одним из перспективных направлений развития технической базы для оперативного мониторинга гидрофизических объектов мезомасштабного характера является мониторинг из космоса, со спутников, снабженных приборами видимого, инфракрасного, ультрафиолетового и СВЧ-диапазонов. В этом случае возникает возможность избежать указанной проблемы. Но здесь появляется проблема решения обратных задач дистанционного зондирования.

В большинстве существующих технических системах сбора, накопления и обработки данных гидрофизического эксперимента применяются методы и алгоритмы, не защищенные от нестационарности и поэтому не обеспечивающие планирование измерений в режиме "on-line". Этот недостаток может быть в значительной мере преодолен применением новой технологии эволюционного синтеза. Эта технология обеспечивает распараллеливание операций обработки данных и создание проблемно-ориентированных спецпроцессоров, подключение которых к системам сбора и регистрации данных может повысить их эффективность на несколько порядков.

В режиме гидрофизического эксперимента определение гидрохимических характеристик водного тела возможно с применением дистанционных сенсоров в оптическом, ближнем инфракрасном и микроволновом спектрах. В частности, достаточно информативным является спектроэллипсометрическая система, разработанная в институте радиотехники и электроники РАН. Многоканальное устройство, представленное на рис.1, для измерения гидрофизических и геофизических параметров позволяет преодолеть нестационарность и автоматизировать процесс решения обратной задачи радиометрии.

Предметом исследования второй главы является выбор ряда численных алгоритмов, которые бы позволяли по отрывочным измерениям восстанавливать двумерные распределения параметров водного баланса и других, необходимых для моделирования характеристик окружающей среды зоны формирования составляющих этого баланса.

Предложено несколько алгоритмов, обладающих различными точностями и особенностями применения.

ЕХ

О

>

7 1

о—

ЗТ

1 4

Рис. 1. Структурная схема устройства для измерения геофизических и гидрофизических параметров в режиме микроволнового мониторинга. Обозначения: 1-радиометры, 2 - блок коммутации, 3 - блок вычисления дисперсии, 4 - микропроцессор, 5 - решающий блок, 6 - блок управления, 7 - переключатели, АТФ - антенно-фидерный тракт.

База данных гидрофизического эксперимента не всегда соответствует

требованиям параметрической насыщенности, предъявляемым к ней

алгоритмами восстановления характеристик изучаемого объекта. Поэтому

представляет интерес алгоритм параметризации функций контролируемой на

данной территории системы, который бы не предъявлял жестких требований

к базе данных. Предположим, что измеряются N характеристик системы х,

(i-\,...,N) в моменты времени ?s (s = 1,..., М). Формальную зависимость

между x,(t) представим в виде системы дифференциальных уравнений с

неизвестными коэффициентами {aljk . btJ}\

\

dx, / dt = £ [a,jkx/t)xk(t) + Ь1Гх/0]

Задавая начальные условия: х,(0),(/=1,...Д). задачу восстановления значений x,(t) в любой момент времени на интервале наблюдения [0,Т] сводим к обычной задаче Коши для системы обыкновенных уравнений. Единственным препятствием к ее решению является неопределенность коэффициентов а-ф и by. В этом случае поступим традиционным путем, т.е. введем меру расхождения между рассчитанными значениями х,(/Л) и измеренными оценками u

где 0 < < • ■ ■ <ty< Т. Тогда множество коэффициентов {аф , b,j} может быть определено как решение оптимизационной задачи: Е0 = i^in^ .

Поиск минимума функции Е сводится к задаче динамического программирования.

В случае дистанционных измерений восстановление пространствееного распределения характеристик гидрофизического объекта возможно с исмпользованием свойств гармонических функций. В этом случае яркостная температура является гармонической функцией от пространственных координат <р и к. Рассматривая совместно температурное поле Г(ф,А. г) и поле собственного излучения G в СВЧ диапазоне, интенсивность которого в соответствии с приближением Релея-Джинса при локально-термодинамическом равновесии характеризуется яркостной температурой 7ХфД,лДг) > где Л " Длина волны электромагнитного диапазона, 0 - угол наблюдения, для окрестности Vu любой точки М е G получим условие:

ГХсрД,п Ai) =

Лм + By 7\<р,А. ?); (фД) € V\j; (Лм, By — const).

На границе Г области G задается непрерывная функция Т, = Т,(и), где и = ф+iX - комплексная координата точки (ф,л) е Г. Требуется найти функцию

Г/ гармоническую внутри й и принимающую заданные значения Т, на Г. Такая функция согласно теории функций комплексного переменного является вещественной частью некоторой аналитической функции Ф(г), которую будем искать в виде интеграла Коши:

Ф

2т •С-2

с вещественной плотностью где С е Г; г = ф+Л - произвольная точка внутри й. Устремляя г к некоторой точке и контура Г и с учетом соотношений Яе ср(и) = Т, (и) и 1т(с1С /(£-«) = - со${г,п)с1а / г , где г -расстояние от С, до и (направление выбирается от С, к и, с1а - элемент длины на Г; п - внешняя нормаль к Г. Для ц(м) получим интегральное уравнение Фредгольма:

г

с непрерывным ядром соз(г,п)/г, которое разрешимо при любой правой части. Решив это уравнение, находим и, следовательно, 7ХфЛ,Т|,9,/) = Яе ф(г).

Не нарушая общности, применим описанную методику совместно с методом дифференциальной аппроксимации к процедуре восстановления

данных трассовых измерений и построения карты территории й в момент *

времени г . Пусть дистанционные измерения выполняются в интервале времени в дискретном числе точек А! (г = 1,..., АО границы Г. Будем

считать, что за время измерений А/ уровень нестационарности данных наблюдений пренебрежимо мал, т.е. весь ряд измерений можно разбить на М =1 ['/. - 'о] I АН статистически достоверных участков [{,•, ¿,-ц] {¡=\,—,М) и все измерения представить в виде матрицы 11 Г/'./)! I . Метод дифференциальной аппроксимации позволяет в этой матрице все строки свести к моменту /, а затем по изложенной методике восстановить 7у в С.

Измерения параметров окружающей среды в режиме гидрофизического эксперимента поставляют для системы обработки данных наборы рядов количественных характеристик, которые не могут быть проанализированы по причине их нестационарности. Для устранения противоречия между условиями применимости статистических методов и уровнем стационарности данных измерений предлагается способ расчленении ряда зашумленных измерений на квазистационарные участки с помощью алгоритма рандомизированной линейно-ломанной аппроксимации. На каждом участке стационарности решается обратная задача радиометрии.

Третья глава описывает блок-схемы и уравнения математических моделей, которые позволяют в рамках принимаемой пространственной дискретизации региона кокретной аквагеосистемы параметризировать процессы испарения, осадков, поверхностного стока, инфильтрации и атмосферного переноса влаги. В результате создан взаимосвязанный ряд моделей, обеспечивающий выполнение вычислительных экспериментов по оценке динамических характеристик изменчивости водного баланса аквагеосистемы в зависимости от климатических и антропогенных параметров.

Предлагается имитационная модель гидрофизических полей акватории (БМАШ7) как элемент общей модели региона аквагеосистемы. БМАНР включает блоки сбора информации, первичной обработки и накопления данных мониторинга, имитации функционирования водного режима аквагеосистемы , прогнозирования ее состояния, оценки невязки между измеренными и прогнозируемыми состояниями, принятия решения по планированию измерений и управлению водохозяйственными мероприятиями, сервисного обеспечения при оперировании с входной и выходной информацией.

Представленные на рис. 2 результаты имитационных экспериментов показывают эффективность БМАНР как элемента системы мониторинга Арапа в условиях наличия или отсутствия стока рек Амударьи и Сырдарьи. В среднем ЗМАНР восстанавливает пространственное распределение солености и температуры с относительной погрешностью до 10% и дает прогнозную оценку этих распределений на 2 месяца с относительной погрешностью до 15%.. В остальные моменты времени БМАНР обеспечит с указанными точностями оценки всех гидрофизических параметров моря. Таким образом, БМАНГ обеспечивает приемлемую для практических целей точность и допускает включение ее в качестве элемента структуры системы мониторинга более высокого уровня.

Четвертая глава характеризует численные оценки эффективности

развитой--методики- структурно-функционального анализа данных

гидрофизических экспериментов в Аральском море и лагуне Ныок Нгот, описывает сценарии изменения климатических и антропогенных ситуаций в Аральском регионе и на их основе строятся прогнозы изменения водных ресурсов этого региона. Завершается глава рекомендациями по режиму гидрофизического мониторинга Аральской аквагеосистемы и лагуны Ныок Нгот.

Рис. 2. Сопоставление результатов прогноза (сплошные кривые) температуры (°С) и солености (°/00) воды в Аральском море с экспедиционными измерениями (пунктирные кривые).

Развитая в гл. 3 модель водного баланса Аральского региона позволяет рассмотреть различные гипотетические ситуации по воздействию на водный баланс территории с целью поиска способов его позитивного изменения с переводом из современного неудовлетворительного состояния в стабильный и приемлемый по народно-хозяйственным и гидрометеорологическим критериям режим функционирования.

Для проведения вычислительных экспериментов в качестве территории Е рассмотрим регион, ограниченный географическими координатами

[41°,47°]Ы и [50°, 70°]Е . Зададим Лф=Л/.= 10'. Наполнение идентификаторов {А,} осуществим по данным литературных источников и на основе электронной базы дистанционных данных. Для формирования множества сценариев рассмотрим гипотетические антропогенные управления водным режимом. Основная цель компьютерного эксперимента состоит в выборе такого сценария, который бы наилучшим образом обеспечивал стабильный перевод гидрологического режима территории Е в состояние с компенсацией приращения уровня Каспия на 14 см/год и снижением его уровня на 1 см/год, а также возрождения основных параметров Арала на уровне 1960 г.

Анализ данных динамики уровней Каспия и Арала показывает существование нарушенного равновесия в гидрологическом режиме между ними. Сложившаяся к концу 20-го столетия гидрометеорологическая ситуация на территории Е не может быть переведена в другое равновесное состояние без антропогенного управления. Нормализовать уровень Каспия можно за счет увеличения оттока его воды в другие резервуары. Это возможно путем принудительного изъятия каспийской воды и размещения ее в участках солончаков и впадин на восточном побережье Каспийского моря, имеющих более низкий по сравнению с морем уровень (- 25.7 .и). К таким элементам прибрежного ландшафта относятся сор Мертвый Култук (- 27 м), сор Кайдак (- 31 м), котловина КБГ (- 32 .и), впадины Карагие (- 132 л«), Каунды (- 57 .и), Карын Арык (- 31 .и), Чагала-Сор - 30 м) и др. Технология переброски каспийской воды в эти участки Е здесь не обсуждается. Заметим лишь, что во многих случаях для этого необходимы лишь открытые каналы для самостоятельного движения воды. Конечно, здесь возникают дополнительные проблемы обеспечения устойчивости параметров окружающей среды. Например для залива Кара-Богаз-Гол необходимо не нарушить гидрохимические процессы и рельеф дна. Для других элементов Е следует искать технологии переброски каспийской воды, которые обеспечивали бы опреснение солончаков и накопление в прибрежных впадинах пресной или слабо минерализованной воды.

Если указанная процедура обводнения реализована частично или полностью, то увеличивается испарение каспийской воды. Испарившаяся влага переносится на другие территории в соответствии с неуправляемой синоптической обстановкой. По многолетним данным о ветровой обстановке в западной части Е существуют периоды времени с устойчивой блогоприятной розой ветров. Направления №. и имеют высокую повторяемость. Следовательно, атмосферный перенос каспийской воды в котловину Арала возможен в устойчивом режиме. Задача состоит в организации принудительного осаждения этой воды или оценки

естественного возрастания осадков. В модели эта процедура отнесена к разряду сценария.

Рассмотрим сценарий реализации естественных трендов элементов водного баланса Аральского региона. Для этого дополнительно уже к принятым оценкам многих параметров зафиксируем антропогенную составляющую. Размеры современного и планируемого безвозвратного водопотребления оценены по литературным источникам.

Над акваторией Каспия формируется поток атмосферной влаги км 7 сут. Искусственные испарители обеспечивают дополнительно к этому потоку 0.2 км 3/ сут. Как следует из результатов расчетов при устойчивом западном ветре за неделю искусственных дождей в район Арала поступает годовой объем осадков 1960 г., а уровень моря поднимается на 0.3 м. За 80 суток летнего периода объем Арала пополняется на 120 км 3 воды, т.е. его уровень поднимается на 3.3 .и. В случае, если повторяемость IV, ¡УМ'и ветров на территории между Каспием и Аралом не менее 40% или 50% с суммарной продолжительностью 80 и более суток в году , то уровень Арала по состоянию на 1960 г. будет достигнут за 9 или 10 лет соответственно. При продолжительности этой розы ветров в 60 суток указанный результат будет достигнут только через 13-16 лет. При этом предполагается, что повторяемость восточных ветров на Е не превышает 15%. Вклад избыточной атмосферной влаги с Каспия в увеличение речного стока дает около 40 км 3/ год.

В распределении осадков над восточной и центральной частями территории Е наблюдается устойчивое повышение осадков соответственно на 8% и 12%, что обеспечивает положительную динамику уровней Аральского и Каспийского морей. Положительный баланс влагопереноса на восточной границе Е возрастает на 4%, что стимулирует нарастание речного стока в Туранскую низменность. При ветрах от Я И' до (V и МИ/ количество осадков в котловине Арала инвариантно, восточный ветер оказывается в основном нейтральным или на 4-7% увеличивает количество осадков в зоне Арала за счет возвратной атмосферной влаги. Указанная инвариантность осадков обеспечивает возможность регулирования режимов обводнения засушливых территорий. В частности, при 5£ ветре избыточное испарение каспийской воды может давать запас влаги для принудительного обводнения засушливых степей в Калмыкии и Ставропольском краях.

Безусловно здесь возникает вопрос о достоверности всех этих расчетов. Нелинейность уравнений используемых моделей не позволяет произвести какие-либо теоретические оценки устойчивости и точности имитационных модельных результатов. Также слишком многие факторы не были учтены. Поэтому в качестве подтверждения некоторого уровня достоверности

представляется возможным привести сопоставление имитационных (теоретических) расчетов и опубликованных в литературе оценок параметров. Пример такого сопоставления дан на рис. 3. Видно, что модель достаточно правдоподобно восстанавливает историю динамики некоторых характеристик залива Кара-Богаз-Гол.

В качестве другого гидрофизического объекта рассмотрим лагуну Ныок Нгот на вьетнамском побережье Южно-Китайского моря. Ее гидрологический режим зависит от влияния моря, а гидрохимические характеристики определяются речным и береговым стоком. В течение ряда лет, начиная с 1986 г. в рамках научно-технического сотрудничества РАН и НЦЕНТ СРВ в различных акваториях Южно-Китайского моря и прибрежных водоемов проводились наземные и дистанционные измерения гидрофизических и гидрохимических параметров. В марте-апреле 2001 г. была проведена гидрофизическая экспедиция, которая детально исследовала тело лагуны Ныок Нгот с целью получения более полного набора данных для оценки эффективности развиваемых информационных технологий для гидрофизических исследований. Измерения проводились с применением адаптивного идентификатора (рис.4,5), разработанного совместно ИРЭ РАН и институтом физики НЦЕНТ СРВ (г. Хошимин). Некоторые результаты сопоставления теоретических и экспериментальных данных приведены в табл.1.

» Площадь залива Гпубина залива

(тыс. кмг) (метры)

' 1 ' 198*0 ¡"оды '

Рис. 3. Теоретические (сплошные кривые) и измеренные (о - глубина, * -площадь) оценки параметров аквагеосистемы зал. КБГ.

Таблица 1. Сопоставление модельных и эмпирических результатов оценки физико-химических параметров в лагуне Ныок Нгот. Обозначения: М -модельное значение, Э - экспериментально оцененное значение.

Пункт Измерения Соленость %о Мутность мг/л рН ро; мг/л ли; мг/л

м э м э м э м э м э

1 30,15 33,5 12.40 10 7,04 7.82 0.033 0.03 0.240 0.27

2 23,14 26,0 24,78 21 7,71 7,79 0,034 0,03 0.226 0,20

3 26.48 29,1 29,70 27 7,66 7,58 0,068 0,45 0,115 0,10

4 27,37 32,2 26.88 24 8,01 7,78 0.023 0,02 0,157 0.18

5 28.53 31.7 45.59 47 7.29 7.84 0.042 0.04 0.258 0,30

6 28,40 26.3 29.97 27 7,22 7.52 0,082 0,10 0.177 0.15

7 27.50 25.7 23.94 21 7,45 7.30 0,067 0.35 0,111 0.10

8 26,16 25.4 34.58 38 7,21 7.75 0,023 0.02 0.208 0.25

9 26.54 30.5 48.45 51 7,09 7.71 0.023 0.02 0,179 0.15

10 20.95 26.5 60.48 63 7,63 7.0 0,039 0.05 0.232 0,20

Средняя ошибка, % 10.7 | 11.0 6,0 , 27.4 ! 14.7

г

Рис. 4.. Образец спектрального анализа концентрации взвешенного вещества

ч ттп/не Ныок Нгпт с ш <? > -"п-ч •• 1

ИдСл ГлфПлД 1 Г..

Рис.5. Адаптивный оптический идентификатор.

Расчеты показали, что организация регулярного мониторинга гидрофизического объекта возможна за счет согласованного использования средств наблюдения и математических моделей. Примерная схема информационной системы показана на рис.6. Эта система используется службами мониторинга зоны влияния гидрофизического объекта для экспертного сопоставления эпизодических оценок отдельных элементов водного баланса с результатами моделирования. Результатом такого сопоставления могут быть коррекции отдельных составляющих модели водного баланса или дополнительные измерения. В целом реализация схемы

ПОЛЬЗОВАТЕЛЬ - ИССЛЕДОВАТЕЛЬ

АНАЛИЗ ЗАПРОСА

ФОРМИРО ВАНИЕ РЯДОВ ДАННЫХ ИЗМЕРЕНИЙ

ПОДГОТОВКА СПРАВОЧНОЙ ИНФОРМАЦИИ

НАБОР КОЭФФИЦИЕНТОВ МОДЕЛЕЙ

НАБОР АЛГОРИТМОВ рБРАБО-ТКИ

ДАННЫХ

МНОЖЕСТВО ИДЕНТИФИКАТОРОВ

ВЫПОЛНЕНИЕ ЗАПРОСА

МОДЕЛЬ АКВАГЕОСИСТЕМЫ

Рис.6. Примерная схема диалогового режима использования алгоритмического обеспечения гидрофизического эксперимента.

рис. 6 возможна при использовании регулярных спутниковых измерений площадей различных типов земных покровов, температуры, содержания влаги в атмосфере, скорость и направление ветра, соленость водоемов. Такая возможность становится реальной в связи с запуском HACA в 2002 г. космической обсерватории Aqua (705 км), оснощенной комплексом аппаратуры для измерения параметров атмосферы, суши и водных систем.

Оценка невязки между прогнозом и измеренным состоянием объекта является достаточно произвольной операцией. Могут выбираться наиболее важные или информативные компоненты для вычисления невязки. В нашем исследовании был введен интегральный индикатор:

где - результаты моделирования, - экспериментальные оценки базовых гидрофизических параметров.

Для выбранных здесь двух гидрофизических объектов применение предложенного метода структурно-функциональной адаптации моделей к режиму измерений показало, что в случае Аральской аквагеосистемы измерения входных параметров модели водного баланса территории необходимы один раз в квартал при условии сохранения колебаний метеопараметров в пределах 15% , а в случае Лагуны Ныок Нгот такие измерения достаточно проводить один раз в месяц и только на ее границе с морем.

В заключении перечислены основные результаты диссертации.

1. Развита адаптивная имитационная технология сбора и обработки данных в

измерительно-вычислительных комплексах систем гидрофизических полей мезомасштабного размера. Технология основана на совместном применении приборной и компьютерной технологий регистрации, накопления и обработки данных. Технология включает совокупность моделей физико-химических процессов в водной среде, учитывающих корреляции гидрофизических параметров с параметрами окружающей среды.

2. На основе изучения многолетних данных наземных и дистанционных наблюдений за динамикой уровня Аральского моря и изменчивостью его гидрофизических полей разработана математическая модель водного баланса прилегающего региона, которая позволила адекватно описать взаимодействие элементов окружающей среды с составляющими водного баланса и оценить последствия возможных антропогенных воздействия на эти элементы.

3. Предложена методика обработки данных гидрофизического эксперимента с целью восстановления пространственных распределений параметров модели по отрывочным во времени и фрагментарным по пространству измерениям. Методика основана на алгоритме дифференциальной аппроксимации и использовании свойства гармонических функций.

4. Для восстановления значений параметров модели по данным дистанционных измерений в микроволновой области развит алгоритм квазилинеаризации, позволяющий выделять квазистационарные участки рядов измерения радиояркостных температур и обеспечивающий решение обратных задач с помощью минимизации дисперсии в оценках параметров на этих участках.

5. Предложена и теоретически обоснована функциональная схема многоканального устройства для измерения геофизических параметров с применением радиометров микроволнового диапазона.

6. Разработан информационный интерфейс между базой данных и моделью, позволяющий с помощью специально организованных символьных матричных структур - идентификаторов устанавливать однозначное соответствие между блоками модели и процессами в окружающей среде, а также формировать синоптические и антропогенные сценарии.

7. На основе вычислительных экспериментов создан сценарий воздействия на элементы водного баланса Аральского региона, в результате реализации которого при среднестатистической ветровой обстановке возможно восстановление уровня Арачьского моря в течение 15-17 лет.

8. В качестве критерия комплексной оценки состояния гидрофизического объекта предложено использовать характеристику невязки прогноза, рассчитываемого по отдельным или совокупности физических и химических параметров. Показано, что сформированные по этой характеристике режимы измерений являются информативными с заданным уровнем достоверности прогноза состояний гидрофизического объекта.

9. Эффективность разработанной технологии имитационного моделирования мезомасштабных гидрофизических процессов оценена на основе данных экспериментальных полевых измерений физико-химических характеристик лагуны Ныок Нгот на побережье Вьетнама в ЮжноКитайском море. Показано, что достоверная оценка состояния тела лагуны с прогнозом до одного месяца возможна на основе измерений только на границах «лагуна-море» и «лагуна-суша».

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах:

1. Крапивин В.Ф., Мкртчян Ф.А., Нгуен Хонг Шон. Алгоритмическое обеспечение адаптивно-эволюционной технологии гидро-геофизического эксперимента. Материалы 5-го Международного Симпозиума «Проблемы Экоинформатики», Москва, 3-5 декабря 2002 г., с.77-82.

2. Мкртчян Ф.А., Нгуен Хонг Шон. Алгоритмы распознавания образов и обработки изображений в задачах геоинформационного мониторинга. Материалы 5-го Международного Симпозиума «Проблемы Экоинформатики», Москва, 3-5 декабря 2002 г., с.120-123.

3. Крапивин В.Ф., Мкртчян Ф.А., Потапов И.И., Нгуен Хонг Шон.

Устройство для измерения гидрофизических и геофизических параметров // Экологические системы и приборы, 2003, №11, с. 7-10.

4.Нгуен Хонг Шон. Методика структурно-функционального анализа данных гидро-физического эксперимента// Научные и технические аспекты охраны окружающей среды, 2003, № 1, с. 15-22.

5. Крапивин В.Ф., Мкртчян Ф.А., Потапов И.И., Нгуен Хонг Шон. Измерение гидрофизических и геофизических параметров// Проблемы окружающей среды и природных ремурсов, 2003, № 1, с. 26-29.

6. Нгуен Хонг Шон, И.И. Потапов. Применение ГИМС-технологии в гидрофизических экспериментах// Тр. Международного симпозиума

* «Инженерная экология-2003», 1-3 декабря 2003 г., г. Москва, с.31-36.

7. Нгуен Хонг Шон, В.Ф. Крапивин, Ф.А. Мкртчян, И.И. Потапов Преобразователь радиометрических данных в гидрофизические и геофизические характеристики// Тр. Международного симпозиума «Инженерная экология-2003», 1-3 декабря 2003 г., г. Москва с.10-15.

8. Nguyen Hong Son. Present situation of DTP in Vietnam // ABP, 2001, vol.32, no. 1. pp. 72-73

Подписано в печать 05 11.03 г. Формат 60x84/16 Объем 1.16 уел пл. Тираж 100 экз Ротапринт ИРЭ РАН. Зак. 11. '

t.

P 17 62 1

i

4

Содержание диссертации автор исследовательской работы: кандидата физико-математических наук, Нгуен Хонг Шон

Введение.

Глава 1. ЗАДАЧИ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ

ГИДРОФИЗИЧЕСКОГО ЭКСПЕРИМЕНТА.

1.1. Характеристика гидрофизического эксперимента.

1.2. Технические средства для гидрофизического эксперимента.

1.3. Характеристика параметров аквагеосистем Арала и лагуны Ныок Нгот.

1.4. Адаптация технологии геоинформационного мониторинга к геофизическим условиям.

1.5. Формирование базы данных об элементах окружающей среды.

1.6. Особенности моделирования составляющих водного баланса.

Глава 2. АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ

ГИДРОФИЗИЧЕСКОГО ЭКСПЕРИМЕНТА.

2.1. Алгоритм восстановления динамических параметров методом дифференциальной аппроксимации.

2.2. Применение метода гармонических функций для восстановления данных микроволновой радиометрии в замкнутой области.

2.3. Приближенный метод решения обратной задачи при идентификации геофизических параметров.

2.4. Алгоритм рандомизированной линейно-ломанной аппроксимации.

1.1 и в и 3. МОДЕЛИРОВАНИЕ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЙ •ч ЭКСПЕРИМЕНТ В ГЕОФИЗИЧЕСКИХ

ИССЛЕДОВАНИЯХ.

3.1. Модель для структурно-функционального анализа гидрофизических полей.

3.2. Модель регионального водного баланса зоны влияния

Аральской аквагеосистемы

3.3. Параметризация составляющих водного баланса Приаралья

Глава 4. ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДИКИ СТРУКТУРНО

ФУНКЦИОНАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДЛЯ ОБРАБОТКИ

ДАННЫХ ГИДРОФИЗИЧЕСКОГО ЭКСПЕРИМЕНТА . 93 4.1. Имитационные эксперименты и гидрофизические процессы в зоне влияния Аральского моря.

4.2. Имитационный эксперимент для оценки гидрофизических и гидрохимических параметров лагуны 11ыок 11гот.

4.3. Рекомендации по режиму гидрофизического эксперимента. III

Введение диссертация по физике, на тему "Метод структурно-функционального анализа данных гидрофизического эксперимента"

Актуальность темы. Гидрофизические исследования предполагают комбинацию теоретических и экспериментальных этапов сбора и анализа данных о характеристиках изучаемого объекта. При этом всегда возникают задачи оптимизации этих этапов с целью сокращения затрат на исследования и повышения их эффективности. Одним из современных подходов к решению этих задач является технология геоинформационного мониторинга (ГИМС-технология), адаптивный характер которой позволяет поставить и решить задачу повышения эффективности гидрофизического эксперимента. В данной работе в качестве объектов исследования выбраны две аквагеосистемы, функционирующие в различных климатических зонах: Аральское море и лагуна Ныок Нгот (вьетнамское побережье ЮжноКитайского моря).

Как показал опыт борьбы с крупномасштабными изменениями геохимической и гидрологической обстановки в зоне Аральского моря решение проблемы приостановки процесса опустынивания и экологической деградации в этом регионе невозможно без создания многоуровневой системы мониторинга, снабженной функциями прогнозирования. ГИМС-технология предлагает возможность адаптивно-последовательного анализа информации о состоянии основных гидрофизических полей (температуры и солености) с коррекцией имитационной модели (по принципу обратной связи) и управлением процессами сбора и обработки данных мониторинга.

Аналогичная ситуация возникает в зоне функционирования лагуны Ныок Нгот, имеющей важное хозяйственное значения и находящейся под антропогенным воздействием. Поэтому в обоих случаях необходимо создавать имитационные модели гидрофизических полей аквагеосистем как элемент ГИМС-технологии. Такая модель обычно включает блоки сбора информации, первичной обработки и накопления данных мониторинга, имитации функционирования водного режима аквагеосистемы , прогнозирования ее состояния, оценки невязки между измеренными и прогнозируемыми состояниями, принятия решения по планированию измерений и управлению водохозяйственными мероприятиями, сервисного обеспечения при оперировании с входной и выходной информацией.