Модели и алгоритмы для обработки данных гидрофизического эксперимента

Назарян, Назарет Айказович

Модели и алгоритмы для обработки данных гидрофизического эксперимента тема автореферата и диссертации по физике, 01.04.01 ВАК РФ

Назарян, Назарет Айказович АВТОР

доктора физико-математических наук УЧЕНАЯ СТЕПЕНЬ

Москва МЕСТО ЗАЩИТЫ

1998 ГОД ЗАЩИТЫ

01.04.01 КОД ВАК РФ

Диссертация по физике на тему «Модели и алгоритмы для обработки данных гидрофизического эксперимента»

Автореферат диссертации на тему "Модели и алгоритмы для обработки данных гидрофизического эксперимента"

Р Г Б ОД

- 8 КЮН 1398

На правах рукописи УДК 519.6:681.3

НАЗАРЯН НАЗАРЕТ АЙКАЗОВИЧ

МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ ДЛЯ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ ГИДРОФИЗИЧЕСКОГО ЭКСПЕРИМЕНТА

Специальность 01.04.01 -техника физического эксперимента, физика приборов, автоматизация физических исследований

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора физико-математических наук

Москва, 1998 г.

Работа выполнена в Ордена Трудового Красного Знамени Институте радиотехники и электроники РАН

Официальные оппоненты: - доктор физико-математических наук,

академик РАЕН, профессор Тарко А.М.

- доктор физико-математических наук, профессор Кутуза Б. Г.

- доктор физико-математических наук, Левпган И.П.

Ведущая организация: - Инстшуг водных проблем РАН (ИБП РАН, г. Москва)

Защита состоится" 1$ " июня 1998 г. в 10 часов на заседании Специализированного Совета Д 002.74.03 при Институте радиотехники и электроники РАН по адресу: 103907 г.Москва, ул. Моховая 11.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ИРЭ РАН. Автореферат разослан " 19 " ^<д-<а да 1998 г.

Ученый секретарь Специализированного Совета

к.ф.-м.н. М.ИЛерцовский

0Б1ЦАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА. РАБОТЫ

Актуальность теш. Гидрофизические объекты являются важным классом сложных природных систем с иерархической структурой, входящих как элементы природно-хозяйстЕенных систем. Контроль функционирования этих систем и принятие решений в процессе управления ими невозможно без создания информационной технологии, являющейся элементом технологии геоинформационных мониторинговых систем (ГММС-техноло-гии)-, которая обеспечивает комплексный подход к решению задачи построения системы геофизического мониторинга, рассматривая любую подсистему окружающей среды как элемент природы, взаимодействующий терез биосферные, климатические и социально-экономические связи с глобальной системой биосфера-климат-общество. Для конкретного эбъекта мониторинга создается модель, описывающая это взаимодействие "л функционирование различных уровней пространственно-временной дерархии всей совокупности процессов в окружающей среде, влияющих за состояние объекта.

Для условий гидрофизического мониторинга характерно отсутствие возможностей свободного размещения измерительной и передающей аппаратуры в любой точке акватории, а потому важными оказываются задачи планирования измерений и выбора эффективных алгоритмов их обработки. Теоретические и прикладные основы автоматизации обра-Зотки данных в условиях динамического изменения параметров исследуемой системы заложены в работах А.Н. Выставкина, В.Ф. Крапивина, ^.Я. Олейникова и других. Представляется целесообразным перенесение этого опыта на класс гидрофизических систем с созданием технологии митационного эксперимента с функциями оперативной оценки их состо-5ния и прогнозом развития в условиях изменения окружающей среды.

Цель работы. Целью данной работы является развитие ГММС-?ехнологии применительно к типовым условиям гидрофизического эксперимента для сложных природных систем. Для достижения этой цели зешены следующие задачи:

1. Анализ задач, возникающих при сборе и обработке данных в системах гидрофизического мониторинга и разработка рекомендаций для внедрения методики имитационного моделирования в эти задачи.

2. Разработка методологии синтеза систем обработки данных гидрофизического эксперимента на базе имитационного моделирования.

3. Подготовка методических основ для внедрения методов моделирования и обработки данных наблюдений за гидрофизическими объектами в процессе сочетания имитационного и натурного экспериментов.

4. Синтез имитационных моделей для сложных и больших природных аквагеосистем, функционирующих в изменяющихся антропогенных нагрузках.

5. Внедрение в систему гидрофизического мониторинга эффективной методики принятия статистических решений, основанной на методах обаботки данных в условиях априорной неопределенности.

6. Оценка состояния гидрофизических объектов на основе разработанной технологии и данных мониторинга.

Научная новизна. Разработанная информационная технология автоматизации обработки данных гидрофизического эксперимента создана впервые, а полученные с ее помощью результаты являются новыми:

1. Созданы новые имитационные модели функционирования гидрофизических объектов в условиях загрязнения.

2. Впервые осуществлен синтез имитационной модели для описания динамики загрязнений в водной среде при одновременном учете гидрофизических и экологических процессов.

3. В ходе вычислительных экспериментов впервые на основе многолетних сеансов многоканального СВЧ-радиометрического мониторинга Аральско-Каспийской аквагеосистемы найдены режимы управления ее гидрологическими элементами, приводящие к квазистационарному состоянию при средне статистических климатических вариациях.

4. Проведено изучение элементов гидрофизических процессов распространения загрязнителя в водной среде и указаны элементы системы гидрофизического мониторинга, включение которых обеспечивает решение задачи оперативной оценки содержания загрязнителя в воде.

Достоверность научных положений, выводов и рекомендаций

обоснована: использованием математических доказательств, применением апробированных методов системного анализа и имитационного моделирования, сопоставлением результатов компьютерных расчетов с данными наблюдений и оценками других авторов.

Практическая ценность. Научно-практическая ценность работы состоит в использовании предложенной технологии совместного описания контактных точечных и дистанционных трассовых и площадных измерений в рамках единой модели физических процессов переноса воды в сложных и больших природных системах. Построенные имитационные системы использованы для вычислительных экспериментов по оценке состояния конкретных природных гидрофизических объектов. Работа выполнялась в соответствии с программой "Экологическая безопасность России" (проект 5.4.8.3), по заказу ВНШМморнефтегаз, по Плану научного сотрудничества между РАН и НЦНТ СРВ (тема N 4 "Современные проблемы экоинформатики") и в рамках Контракта между Институтом проблем экоинформатики РАЕН и Государственным Департаментом Энергетики США.

На защиту выносятся следующие основные положения и результаты исследований:

1. Созданная технология имитационного эксперимента в гидрофизических исследованиях позволяет на основе отрывочной по пространству и фрагментарной во времени информации оценивать состояние аквагео-систем различного пространственного размера и прогнозировать их динамику в режиме мониторинга.

2. При организации мониторинга гидрофизических систем необходимо на основе имитационного эксперимента рассчитывать режим адап-вного сочетания технических и модельных средств, поочередное использование которых определяется процедурой расчета невязки между прогнозным и измеренным состоянием системы.

3. Имитационная система для вычислительного эксперимента при оценке параметров экологического состояния аквагеосистемы при антропогенных воздействиях в виде потеков загрязнителей и ее реализации для климатических условий Средней Азии.

4. Методика комплексной оценки состояния гидрофизического объекта, учитывающая взаимодействие-физических и экологических механизмов трансформации загрязняющих веществ в системе.

5. Рекомендации по управляемому мониторингу аквагеосистемъ Арал-Каспий, приводящему к восстановлению ее водного баланса и обеспечивающему сохранение квазистационарного режима изменения уровней при среднестатистическом климатическом сценарии.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертации докладывались на Всесоюзной конференции "Методы и средства тематической обработки аэрокосмической информации" (Москва, 1986), на Всесоюзном Семинаре "Эволюционное моделирование и обработка данных радиофизического эксперимента" (Звенигород, 1984), на Втором между-нородном симпозиуме "Проблемы экоинформатики" (Москва, 1994), на Шестой Всесоюзной конференции "Электрические методы и средства измерения температуры" (Луцк, 1988), а также на семинарах отдела информатики Института радиотехники и электроники РАН (1985-1997) и Института проблем экоинформатики РАЕН (1994-1997). Результаты диссертации опубликованы в 31 работах.

Вклад автора в проведенные исследования. Большая часть результатов диссертации опубликована в совместных с другими авторами работах. Автор в этих исследованиях разрабатывал технологию имитационного эксперимента, готовил исходные данные и проводил сопоставление расчетных данных с экспериментом. Все расчеты на ЭВМ, результаты которых приведены в диссертации, проводились автором по разработанным им программам.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 8 глав, заключения и приложения. В ней содержится 225 страниц машинописного текста, 34 рисунка и 21 таблица. Библиография включает 137 наименований.

- 7 -С0ДЕР2АНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность направления исследований, сформулированы цель и задачи работы, научная новизна и практическая значимость полученных результатов, дается структура и краткий обзор содержания диссертации.

В главе 1 формулируется основная решаемая в диссертации задача автоматизации обработки данных гидрофизического мониторинга и обсуждаются вопросы согласования имитационных и технических средств гидрофизического эксперимента. Лаются оценки информационного пространства, формирование которого диктуется задачами достоверной оценки состояния аквагеосистем, находящихся в условиях антропогенного воздействия.

Изучение такой динамической среды, как йодная среда, требует создания сложных алгоритмов обработки данных наблюдений и моделей, дающих возможность по отрывочным и эпизодическим данным восстанавливать полный образ исследуемого объекта. Согласно накопленного опыта описания океанических и морских систем (Бурков, 1980) многолетние наблюдения за их характеристиками со стационарных, плавающих и летающих лабораторий позволили развить эффективные методы описания динамики водных объектов различных пространственных масштабов. Большинство наблюдений связано с измерением температуры, солености, содержания кислорода, скоростей и направленностей течений. В зонах антропогенной активности спектр гидрофизических наблюдений значительно расширяется. Особенно в зонах добычи нефти со дна океана.

Обозначим через <р - широту и Я - долготу точки на поверхности водоема. Для дальнейшего описания рядов данных Еыберем прямоулоль-ную систему координат с осью г, направленной от поверхности, так что величина г будет означать глубину в точке с координатами срД. Тогда любое измерение будет описываться параметром Ш.фД.г), который в общем случае является нестационарной случайной величиной. Использование таких величин в системах обработки данных требует применения специальных методов (Крылова, 1992; Дмитриев, Мясин,

1980; Букатова, 1992). При этом для уменьшения нестационарности осуществляется пространственно-временное усреднение. Выбор масштабов определяется как опытом изучения динамических характеристик водной среды, так и задачами, стоящими перед исследователем.

Глава 2 на основе концепции геоинформационного мониторинга формирует задачу по разработке автоматизированной системы для вычислительного эксперимента с функциями имитации и прогноза характеристик водного объекта, подвергаемого загрязнению углеводородами нефти, тяжелыми металлами и другими химическими веществами. Рассмотрены структуры имитационной системы и ее блоков, указан состав компьютерных программ для реализации функций имитационной системы.

Состояние гидрофизических объектов характеризуется большим разнообразием параметров. Среди них такие как тип почвы и растительности, водный режим территории, солевой состав почво-грунтов, уровень залегания грунтовых вод и многие другие. В принципе, требуемая информация об указанных параметрах может быть получена с различной степенью достоверности и производительности из данных наземных наблюдений, дистанционных измерений и из банков данных ГИС, где содержится априорная информация, накопленная в прошлые годы. Проблема, возникающая перед ответственным за принятие решения, заключается в получении ответов на следующие вопросы: - какие приборы целесообразно использовать для проведения наземных и дистанционных измерений; - какие финансовые средства выделить для . проведения наземных и дистанционных измерений; - как сбалансировать количество наземных измерений и объем дистанционных данных с учетом их информационного содержания и стоимости; - какие математические модели пространственно-временных изменений параметров гидрофизических объектов целесообразно использовать для интерполяции и экстраполяции данных контактных и дистанционных наблюдений с целью уменьшения объема (количества) последних и, соответственно, уменьшения стоимости работы в целом, а также для получения прогноза функционирования наблюдаемого объекта.

Предлагается структура блоков автоматизированной системы обработки данных гидрофизического эксперимента, которые выполняют

функции сбора информации ( осуществляется сбор текущей информации о состоянии гидрофизического объекта); обработки, сортировки, запоминания и хранения информации; моделирования (имитация, организация взаимосвязей, обучение) физико-химических процессов различного вида аквагеосистем; оценки текущего состояния аквагеосистем; прогноза состояния аквагеосистем; обратной связи, оценки дефицита информации и ее оптимизации; выполнения специфических операций по обработке данных в рамках требований потребителя (оценка и прогноз состояния объектов при реализации антропогенного сценария и т.п.). Совокупность этих функций составляет основу лнформационной технологии автоматизации гидрофизического мониторинга (ИТАГМ).

ИТАГМ предполагает выделение компонентов биосферы, климата и социальной среды, характерных для данного уровня пространственной гюрархии. Последовательность действий по организации работ и эеализации ИТАГМ ориентируется на использование компьютерного сартирования и интеллектуальную поддержку компьютерных операций и средств принятия решений.

Предметом главы 3 является синтез базового блока имитационной системы для вычислительного эксперимента, обеспечивающего принятие статистических решений в режиме эксперимента и гибко сочетающего слассические алгоритмы и метод последовательного анализа, а также гетоды теории игр.

Данные гидрофизического эксперимента характеризуются наличием • »стационарности и неопределенности, часто неустранимой. Поэтому эффективность статистических методов не всегда оказывается высокой. 1ля преодоления этой проблемы предлагается использовать эффектив-ше подходы, такие как метод самоорганизации моделей (Ивахненко, ! 982), метод эволюционного моделирования (Букатова, 1979) и ?еоретико-игровой подход (KrapiYln, Nazaryan, 1995). Для привязки )тих методов к ИТАГМ создано software, обеспечиЕащбе ориентацию на [армирование необходимого уровня базы данных. По данным измерений

г. .(/-09 измерение в t-ом эксперименте) вычисляются среднее

шачение х{; дисперсия о^; центральные моменты 3-го

т3{ и 4-го тпЛ1 порядка ; коэффициент ассиметрии ; коэффициент эксцесса Е^; среднее квадратическое отклонение среднего значения ; среднее квадратическое отклонение выборочной дисперсии ; коэффициент вариации 7. и размах Я, = х - х, , .

у.) Ь 11« ТПСЬСС Ь 1771 ь ть

Эмпирические ряды распределений строятся по схеме дискретизации последовательности на число интервалов 1=[1+3.322 1011, где

ширша интервала равна Л. =Д4/1 , а нижняя и верхняя границы вычисляются по формулам а.=х, . -Л/2 и Ъ=х. +Ь/2 соответственно.

* г I {,т{гг , i {.таг

Далее подсчитываются частоты ы где т, есть количество изме-

1ъ %

рений х{} е [а4+йг{]. По критерию согласия Хи-квадрат определяется тип теоретического распределения, что дает возможность подключения решающих процедур Неймана-Пирсона или Вальда для выбора между альтернативными гипотезами.

Применение процедуры ЕыОора между альтернативными гипотезами требует расчленения последовательностей {х1 } на участки, которые можно считать квазистационарными. Этого требуют все указанные подходы за исключением эволюционного моделиования. Другими словами, выделим случайную составляющую в каждом из рядов данных: х^= TlJ+í,iJ. Задача выделения кусочно-постоянного участка в последовательности (я^) сводится к классификации ее элементов по признаку принадлежности к выборкам из распределений с одинаковыми средними. Подмножество, где среднее не является постоянной величиной, формируется как подмножество величин х^ , среднее которых изменяется по линейному закону. Эта процедура имеет рекуррентный характер: Ах((&+т)= ^(Ь+т) , т=1,...>8. Таким образом, ряд íx{J} разбивается на три подмножества: квазистационарные участки, участки с линейно изменяющимся средним значением (квазиста-ционаные для производной процесса) и нестационарные участки (ода-ночные или групповые выбросы). На каждом из них применяются соответствующие алгоритмы анализа данных.

В гидрофизическом эксперименте возникают ситуации, когда необходимо принять решение в реальном времени при определенных ограничениях на возможности используемых средств обработки данных (быст-

родействие, память, скорость передачи данных). Пусть информация поступает в виде й-мерного вектора х е X. Целью обработки является выделение множества X* с X , удовлетворяющего априори заданным условиям. Например, это может быть обнаружение участков превышения ПДК по отдельным или комплексным показателям качества воды, выделение участков со специфическими гидрофизическими параметрами и т.п. Для решения подобных задач предлагается параллельно-последователь= ная процедура обработки данных. Распараллеливание процедуры обработки многоканальной информации за счет одновременного функционирования й блоков, работающих со скоростями V операций в секунду, реализуется в двух режимах: ограниченное время ожидания или ограниченная память. Анализ принятого вектора осуществляется в два этапа. Сначала происходит покомпонентный отбор составляющих вектора х, а затем отобранные компоненты анализируются совместно. Полагая, что возможное число информативных значений х* /-ой компоненты равно N , а вероятность Р(х1=х*)=а{, получим условие согласования Есего штока информации через решающую систему в виде соотношения:

^ а1.-.амгГ1...Л;_1 = ...= VА '' Л-1

При этом возможны ситуации, когда в период времени реализации алгоритма принятия окончательного решения по вектору а:*({ )=

х*а 1 х*а ) т*!t )\

... , возникают положительные решения

по алгоритмам покомпонентного анализа, т.е. одновременно на выходе

одного или нескольких решающих блоков могут появиться несколько

значений компоненты, отнесенных к множеству X. Поэтому возникает необходимость задержки компоненты с временным помещением ее в буфер памяти, пока предыдущее значение не будет обработано. Возможны два типа задержек: хранение постоянного числа т1 кандидатов на анализ или их хранение в течение заданного времени г{. На основе вероятностного анализа возможных ситуаций в схеме параллельно-последовательной процедуры получена оценка для вероятности сбоя системы принятия решения из-за переполнения буферов памяти.

В условиях неустранимой информационной неопределенности применяются методы эволюционного моделирования и теории игр.

В главе 4 описывается имитационная модель, как фрагмент систель автоматизации гидрофизического эксперимента по оценке педологического режима ограниченной территории. Развитие сформулированного в главах 1 и 2 подхода к автоматизации обработки данных обеспечивается построением иерархической структуры имитационной модели с выделением двух уровней, отражающих топологическую структуру гидрофизического объекта. Записывается система балансовых уравнений, формулируются начальные и краевые условия.

Базовым компонентом ИТАГМ является имитационная модель гидрологического режима территории (ИМГРТ). В рассмативаемом случае речь идет о моделировании гидрофизических процессов различного постранственного масштаба: 0 = 1) О .Структуру гидрологической сети территории П зададим набором матричных структур =|| , называемых идентификаторами и определяющих гидрофизическую конфигурацию П.

Сформулированный набором (А4> компьютерный образ системы представляет собой имитационную модель гидрологической сети территории О (ИМГРТ). Схематически ИМГРТ изображена на рис.1 совокупностью блоков трех уровней. При этом каждая ячейка описывается типовое блок-схемой водного баланса. Описание блоков всех уровней дано в табл. 1.

Каждая территория QlJ характеризуется наличием части речной сети, водоемов и участков суши. Так что в общем случае территория

площадью о1} делится на водоводную часть площадью ри сушу площадью (1С учетом этого замкнутая система балансовых уравнений модели имеет вид:

П 6 ^ А I , а У К ! , д < .

" + ?ф + ъ-^г3- -- + ^ +

ах ^ аср л а\

+ Ъи +

Рис. 1. Структура блоков ШГРТ.

- 14 -

Таблица 1. Списание блоков ИМГРТ.

Обозначение

блока на Описание блока

рис.. i

1 2

HYD Управление моделями гидрофизических и гидрологических процессов

CON Управление имитационным экспериментом

QUAL Управление моделями качества воды

FLOW Модель речного стока

STRM Управление моделями гидрологических процессов

EVAÎ Управление моделями испарения

RES Модель динамики воды в проточном резервуаре

INF Модель инфильтрации

VEG Модель стока, учитывающая влияние растительности и

ПОЧЕЫ

JND Модель вертикального подъема грунтовых вод при испаре-

нии, подпитке и эксфильтрации FTR Модель фильтрации

PRE Эмпирическая модель формирования поля осадков по

данным метеослужбы FLE Эмпирическая модель стока по данным метеослужбы

RIV Модель процессов растекания речного потока за преде-

лами речного русла FOR Уточненная модель транспирации

KUZ Модель Кузина

TRA Модель транспирации

SSL Модель Центральной лаборатории США по изучению снега

HOR Модель Хортона

PEN Модель Пенмэна

КОН Модель Кохлера

RIG Модификация Кохлера и Ричардса модели Пенмэна

ROW Модель Роуэра

Таблица 1 (продолжение)

ЕВМ Параметризация процесса испарения по методу энергети-

ческого баланса

BIO Имитация потоков осаждения загрязнителей водной среды

POL Имитация антропогенного потока загрязнителей

ТЕМ Модель формирования температуры воды

RAD Модель кинетики загрязнителей

DAT Корректировка базы данных

SCE Выбор и формирование сценария для имитационного

эксперимента

VIS Визуализация результатов моделирования

ADP Адаптация ИМГРТ к сценарию

SGA Привязка ИМГРТ к пространственной шкале и

временному масштабу

+ Ju]/(Pu°ij)+ уи+ги

--= ra,«rVpijV«r1«»+WA«jo.,(i-pM)

at iJ * i}

, -— + p, j'f\ -J+ p. л--1 = H. ,+R, ,-M, ,-J, .

iJ d(Q ^ ij Ij IJ ij

(О при a2 #2, где FUM, . = -j lJ

1 Fij+utj+MU °РИ аЬ = 2'

'и

О при = 1 ,

KiJ ^ аи= 2>

[Ku-i+ ки+1]/2 ^ аЬ=0 к 4м= GW

[Kt-U + Kuv]/Z и a2l+1J= 1.

p4J - доля площади a(J под водной поверхностью, х - ось координат вдоль русла реки по направлению течения на V{J - вклад весеннего таяния снега, накопленного на поверхности; ptp^.p^) -скорость движения подземных вод; ^ и ^ - проекции скорости ветра на широту и долготу соответственно; ¡i(J - скорость течения в Qiy, W^, С, Ф и G - уровни влаги в атмосфере, водоеме, почЕе и грунтовых вод соответственно; 1, У и D - испарение воды с суши, водной поверхности и грунтовых вод соответственно; Т-эвапотранспи-рация; М, U, F, К, Н и J - потоки воды соответственно за счет антропогенного забора, переполнения водоема, фильтрации, поверхностного стока, утечки и подпитки грунтовыми водами; N и Р - подъем грунтовых вод и инфильтрация почвенной влаги.

В представленном виде синтез модели из частных моделей осуществляется через граничные условия для переменных С и G. Перенос почвенной влаги Ф между ячейками считается отсутствующим. Функциональные представления для всех потоков записываем на основе законов гидродинамики и с учетом имеющейся экспериментальной информации (Bras, 1990). Сведения об осадках В и стоке К входят в информационные бюллетени гидрометеослужбы. На основе этих данных строятся соответствующие эмпирические блоки модели PRE и FLE. Эти блоки на основе рядов данных 3(tt,<oA) и K(tt,<p,M рассчитывают функции ви.фД) и K(t,<p,M. Алгоритмы расчета базируются на методах интерполяции. Блок форлшрования стока учитывает топографию водосбора и пространственное распределение его почвенных характеристик и особенностей растительных покровов.

На территории QlJ возможно наличие отрезка реки или части водохранилища. Считается, что дискретная сетка ДфЛЛ исключает появление комбинаций из различных элементов системы в одной ячейке Q .

Рассматривая в первом приближении речную артерию как базовую, предположим, что в Q{J водная среда однородна по поперечному сечению и любой отрезок реки или водохранилища относится к одному классу элементов системы, отличающихся лишь скоростью течения. При этом все притоки YtJ рассматриваются как заданные функции времени и в уравнении играют роль свободных параметров.

База данных (DB) содержит сведения о коэффициентах модели, наборы заготовок для сценариев и множество идентификаторов. Блок CON обеспечивает прямой доступ к DB как для получения справочной информации, так и для внесения изменений. Пользователь может изменить базовые оценки всех параметров или, сформировав сценарий, изменять их в его рамках. Для отражения структуры неоднородных территорий в DB формируются ряды картограмм различной детальности, как это показано на рис. 2.

Наиболее важным уровнем DB являются идентификаторы, формирующие образ множества П и являющиеся основным аттрибутом функции формирования сценариев. Идентификаторы представляют собой символические матричные структуры, элементы которых связывют модель с объектом исследования.

Идентификатор А1 = Ма^Н привязывает ИМГРТ к изучаемой системе, определяя пространственную конфигурацию системы с точностью до ДфДЛ по площади. Идентификатор Аг =|| задает предметную конфигурацию системы. 1 Идентификаторы А3 и A¿ определяет типы водных элементов и почвенно-растительных формаций системы. Идентификатор А5 формирует поле источников загрязнения. Состав массива включает характерные для типовой.,территории Q производства, за счет чего система наполняет информационную сеть средними оценками,' выбросов загрязняющих веществ, если нет другой информации. Идентификатор А6 позволяет ввести типы, загрязнителей в источниках. . . -

Поскольку ИМГРТ имеет различные модификации,используемых;методов моделирования гидрофизических, биогеохимических и..гидрологических процессов, то пользователь имеет возможность выбора, среди них с помощью идентификатора."Á7* При этом использование конкретного метода привязывается к; географическим координатам, что-позволяет планиро-

роватъ структуру вычислительного эксперимента таким образом, чтобы сочетать различные подходы к описанию динамики загрязнения на различных участках территории 0. Разветвления модификаций вакны как для более полного использования базы данных, так и для сочетания различных методов моделирования отдельных элементов гидрофизической системы.

— информационные уровни

идентификатор -

координаты

гидрофизиче гкие структуры

река

а® озеро

ЬчЧ болотистая местность

0=^ мелкий водоем

*Ш море И.ЛТ.Д.

;пространственное !разрешение |

объект

- элемент

Рис. 2. Картографическая привязка данных и схема формирована уровней базы данных ИМГРТ.

Е базе данных ИМГРТ хранятся элементы, которые охватывают весь набор информационных уровней. В результате имитационного эксперимента в каждый момент времени в памяти компьютера формируется набор карто-схем. В зависимости от запроса пользователя блок CON формирует выходной файл о требуемой информационной структурой. Этот этап функционирования схематически изображен на ряс 3.

ммв

JlJir яртяг-!^ I !' s pHWWiT ТТТГЧ 1 I ir 1Я!П>| rW» I ГГ1 -ЧГ»«TIT-ЧмгтаП I Í Я!

F Ь О W

Е V А Р

Т"

и A LJ

S Т R М

CON

> VIS

Рис. 3. Блок-схема потоков данных между блокаж ИМГРТ.

ММВ- математическая модель биосферы.

Предметом главы 5 является подготовка элемзнтов ИТАГМ для имитации роли гидрофизических и других природных процессов в динамике загрязнений. В качестве примера рассматривается биогеохимический цикл серы. Учитываемый в блоке серы круговорот ее соединений представлен схемой баланса, уравнения которого содержат параметры гидрофизических процессов в каждой ячейке Дф « ДА, земной поверхности п каждом компартийнт« д<о,- ДА, » Дй{ водной системы. Взаимодействие между ячейками и компартментами организуется климатическим блоком глобальной модели.

Глава в конкретизирует состав вычислительного блока ИМГРТ. Предлагаются простые и эффективные алгоритмы пространственно-временной интерполяции, восстановления лпвннх эксперимента на основе фрагмен-

тарных измерений, решения динамических уравнений имитационной модел и даются оценки точности предложенных алгоритмов.

Для дистанционного мониторинга земных покровов характерно наличие ситуаций пропуска в данных по различным причинам. Поэтому при оценке параметров изучаемого объекта возникают трудности с полнотой описания или недостаточностью информации. Для преодоления этих трудностей вычислительный блок ИМГРТ содержит ряд простых процедур восстановления данных в случаях различной конфигурации траекторий летающей лаборатории. В частности, для гидрофизического эксперимента из-за изменчивости водной среды достаточно эффективным является метод дифференциальной аппроксимации. Пусть гидрофизический объект изучается в интервале времени [0,Т] и пусть производятся

измерения N подпроцессов а: (£).....Обозначим через )

наблюденное значение процесса в момент времени г . Выдвигается гипотеза о том, что поведение всех подпроцессов можно описать системой уравнений:

N _

х = 1 ^(0)=^; 1=1 .ДГ; (1)

где {alJlt,ЪlJ} - неизвестные коэффициенты, минимизирующие

Ы N

(2)

8=1 {=1

Задача (1),(2) решается методом квазилинеаризации Канторовича.

На основе использования свойств гармонических функций предложен алгоритм восстановления данных внутри контура объекта по измерениям на его границе в СВЧ-диапазоне. В случае приближения Релея-Джинса найдены аналитические формулы, которые совместно с методом дифференциальной аппроксимации позволяют восстанавливать динамические данные на ограниченной территории.

Динамические уравнения, описывающие функционирование гидрофизической системы, дискретизируются на сетке Д<р х АЛ, х Лг и их решения определяются методом квазилинеаризации. Метод состоит в замене точ-

ного уравнения на конечном отрезке времени эквивалентным аналитически решаемым уравнением. Рассмотрим задачу Коши:

Х[у]-цИГ[у]=/(х,у); у(3)(а)=у® , з=0,1.....п-1;

где L - дифференциальный оператор:

п.

Иу]= I Р{(T,y,y',...,y(mi))y(n-t), (и(<п) 1=0

и № есть обобщенный опеатор Вольтерра: z г

FF[y]= f ^ Kj(x,e)i/{J)(?)dE.

aj=0

ц - коэффициент, P{(...) и /(.,.) - непрерывные функции в ограниченном интервале ta.b], PQ - ненулевая функция, а ядра Kj непреыв-нн в области

Метод квазилинеаризации требует разбиения отрезка [a,t>] на отрезки : xQ=a, х1,...,тт_1,тт=Ь, 1• В результате исходная

задача заменяется последовательностью частных задач:

1 [y]=Mff [у]+/(х. ,у.), y(3)U, )=у!а), й=0,1,п; з=0,1 ,п-1

Л xv л iv iv XV

Тогда ошибка вычислений оценивается выражением:

п-1

J о

где

г=4т [ ^ [PiMn-S itVi)+i,+Go+W<T+e>]: =

1=1 л

з— |b-a| ^ |if ; Mj= max |y(J)|; F= max |/|;

J=0 G [a, 6] ta,b]

Л. ™ n— t II ro

maz

GQ= maxj/J; T= шт|)7|; g=1+ 2 - ; L = mz|PJ; p{= шх|Р{|

A „ „ 3! h [a.b]

В результате гидрофизического эксперимента, проводимого on-site или с применением дистанционных методов, формируется множество рядов данных, с помощью которых необходимо установить корелляци-оннне связи между параметрами изучаемого объекта. Конкретно рассмотрим ситуацию., возникающую в условиях радиофизического мониторинга. Пусть в момент t на выходе каждого измерительного устройства (радиометра) фиксируются величины Z,, (4=1.....М; ,п)

такие, что Zlj=Tj+£lJ. Здесь Т^ - реальное значение /-го параметра (радиояркосткая температура),£ - шумовая составляющая. Поиск кореляции сводится к определению зависимости Т = где

, ) - геофизические параметры.

Существует множество приемов поиска функции /. Как правило в качестве критерия согласия используется среднеквадратическое отклонена Однако, среднеквадатический критерий не может отражать дисперсионные характеристики шумовой составляющей в измерениях. Поэтому рассмотрю.' поставленную задачу именно с этой позиции. Для линейной / имеем систему rt$m уравнений: |\At \ |Х=Т+Е. Требуется найти решение, такое

чтобы его дисперсия была минимальна. Предполагается, что 3=(С1.....

in} имеют нулевое среднее и дисперсию Такое решение

называется ст-решением и находится с помощью неопределенных множителей Лагранжа и показывается, что такое решение обеспечивает лучшее приближение решения исходной задачи.

Предметом главы Т является описание методики ксшлексной оценки состояния гидрофизического объекта путем учета динамики его парэ-метов под воздействием антропогенных факторов. Методика основана на применении критериев теории живучести сложных систем.

Изучение физических и геохимических параметров водного объекта требует комплексного рассмотрения не только механизмов переноса загрязнителей, но и их трансформация за счет взаимодействия с экосистемой. А это невозможно без анализа биологической ггродуктив-

ности экосистемы. Такая возможность предусматривается блоком QUAL.

Важную роль в формировании биотической продуктивности экосистемы акватории Q играют многочисленные внешние условия. Так для северных широт эта роль принадлежит эргоклину "снег-лед-вода". В южных широтах эта роль связана с апвелинговыми зонам. Так или иначе первичная продукция в пищевых цепях экосистемы акватории П определяется продуктивностью фитопланктона, формирование которой связано с композицией сложных вариаций синоптических, гидродинамических, геохимических и энергетических параметров водной среды. В табл.2 представлена структура возможной сезонной композиции условий формирования первичной продукции в Q. Эта схема реализуется в каждой ячейке Q. eQ

Таблица 2. Вертикальная структура среды акватории П

Параметры

СЛОЯ толщина слоя коэффициент турбулентного перемешивания освещенность коэффициент ослабления освещенности коэффициент отражения температура

Поверхность I о ßo ipa

Снег Плавающий лед Подтопленный лед G R г ч £ * I S ч \ а э % ßS Ч ч fjiS /г

Вода z-r I W а V» ßw /J|W

В качестве основы модели принимается схема циркуляции Виноградова и др. (1972) с уточнениями Б.Бетагз и др. (1986). .Динамическое уравнение для биогенного элемента пд в среде А=

(Б-снег, 1-лед, «-вода) записываются в форме балансовых соотношений.

На поверхность акватории О через атмосферу поступает энергия солнечной радиации 10(Вт/мг.сут) Поток 10 ослабляется в снеге, льде и воде согласно схеме вертикального разреза акватории П (табл.2). В отдельных ячейках П в зависимости от сезона года структура этих слоев изменяется. Внутри каждого слоя ослабление освещенности с глубиной описывается экспоненциальным законом с коэффициентами из табл.2.

Динамика загрязнителя в гидрофизической сети территории определяется ее гидрологическим режимом, т.е. их переносом течением, накоплением в донных отложениях, льде, живой биомассе, выносом и поступлением с потоками влаги, взаимодействием с атмосферой и антропогенной активностью. Многообразие типов загрязнителей опишем параметром V. Каждый тип V характеризуется периодом полураспада ч?. Обозначим концентрацию загрязнителя V в водной среде Ог,(т§/м3), в почве Ег' {щ/мг) , в донных отложениях Н^я^/м2) и в грунтовых водах (т£/м2). С учетом структуры гидрологической сети на П

уравнения динамики загрязнителя у запишутся в виде:

1г+ ^ §= - М £

£ £ С I О И "У I V) ' К, К у

= < н5 - ч^'РА» - V

= Мз * нд + н9 - нУо)с'1-Р*Ч3"1- ^ \ +

к дБ

аг ах

+ Р* 7Г = [Н10/(1-Р^ + НтЧ - нг - н9 - НиН " ¥

где Ь - доля антропогенного Еыброса загрязнителей, попадающих в почву; Н^ - перенос загрязнителя V потоком т из одной среды в другую , {гщ/сут), т=1: вымывание из почвы стоком; т=2: поступ-ленче из грунтовых вод; т=3: внос, притоками; вынос с инфиль-

трацией; и=5: выпадение в осадок за счет гравитационного осаждения и с отмершими организмами; т=6: вымывание из донных отложений; т=7: уход с утечкой; т=8: антропогенный источник; т=9: поступление в почву из грунтовых вод ; m=1Q: вымывание в грунтовые воды; т= 11: выпадение в грунтовых водах в осадок; т=12: выпадение с осадками; А=С^рАой - объем воды в отрезке реки на Ofe , м3; С^ - средняя глубина реки или водохранилища в nfe,M.

На основе этих уравнений блок RAD реализует расчет динамики загрязнителя во всей системе с учетом компартментной структуры территории fl = Для облегчения управления этим процессом и

внесения в 1ШГРТ модификаций в структуре блока QÜAL выделены подблоки для имитации антропогенного потока Hg (РОЬ), потока Н^ (BIO) и процесса формирования температуры воды (ТЕМ).

Гидрофизический объект является одним из элементов биосферы. Поэтому оценка его состояния учитывает его взаимодействие с дугими элементами биосферы. Более того, в этом процессе одним из существенных элементов является антропогенный фактор. Как правило, интересы различных групп населения, взаимодействующих с гидрофизическим объектом, также оказываются противоречивыми. Объединяет их только то, что все они загрязняют водную среду, существенным образом вторгаясь в экосистему путем внесения изменений в ее параметры и структуру. Оценка и прогнозирование последствий такого взаимодействия требуют комплесного подхода к рассмотрению механизмов функционирования гидрофизических объектов как элементов современной биосферы. С этой целью вводится понятие структурной функции системы и на основе критериев теории живучести оценивается состояние гидрофизической системы. Исследуемая система S определяется набором п ее элементов S=ie1,...,eg> и структурой их соединения. Пусть В={0,1,...) множество возможных состояний системы и ее элементов. Обозначим через и в состояния элемента е( и системы S. Будем предполагать, что состояние 8 системы однозначно определяется

вектором х = (х^.....х ) состояний элементов. Функцию б(х ,... ,х ),

7г»1, отображающую n-ю декартову степень Вп множества В на В, назовем структурной функцией системы. Функция 8: Вп > В разбивает множество

Вп на две части G={£eB"-/e(e)=1} и Go = Bn/G= {£^Вп/в(е)=0). Первое называется множеством жизни, а второе - множеством смерти. На осно ве такого деления выводятся соотношения между множествами G и GQ как функции параметров гидрофизического объекта и доказывается теорема о существовании оптимальной стратегии системы S.

В главе 8 демонстрируется применение развитой технологии обработки данных гидрофизического мониторинга к функционированию аква-геосистемы Арал-Каспий (рис.4) с целью поиска таких управляющих воздействий и организации такого режима мониторинга, которые бы позволили стабилизировать водный баланс в системе на уровне 60-х годов. Описаны некоторые результаты решения этой задачи. Адаптация ИМГРТ к структуре территории Аральско-Каспийской гидрофизической системы осуществлена с учетом географической сетки ЛфхДА. и схемы водного баланса. Из многочисленных сценариев управления элементами водного баланса выделен сценарий, предусматривающий Еыбор участкоЕ соланчаков и впадин прибрезшой полосы Каспия, пригодных для обводнения по технологии, учитывающей гидрологическое и хозяйственное значения этих элементов ландшафта, и рекомендующий принудительные осадки в Туранской низменности.

Для описания потоков Hfc (ft=1,38) используются разработанные мне гими авторами модели, параметрические зависимости, табличные и гре фические функции . Испарение с поверхности почвы параметризуется формулами Хикокса, Хортона и Роуэла в зависимости от желания пользователя или в соответствии с наличием в базе данных необходимой информации. Для расчетов испарения с Арала используется формула Н.П. Гоптарева. Взаимосвязь поверхностных потоков воды и грунтовых вод описывается моделями Браса, Хортона и Хаген-Поиссевиля. Схема переноса влаги в системе почва-растительность - атмосфера принята согласно алгоритму Хардингса. Учет топографии местности и ее влияние на динамику почвенной Елаги выполнен согласно методике Вудда. Эмпирическая зависимость между температурой воздуха Та и температурой еодной поверхности Tw принята:TW = A(t) + B(t) Т , где

Г 1 .32 ± 0.04

т н ви) =

I 3.26 ± 0.06

"0.86 ± 0.02 апрель-сентябрь; 0.88 ± 0.02 октябрь- март.

Рис. 4. Блок-схема потоковой диаграммы водного баланса Аральско-Каспийской территории.

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, имеющих более низкий по сравнению с Каспием уровень (-25.7 м). К таким элементам прибрежного ландшафта относятся сор Мертвый Култук (-27), сор Кайдак (-31), Котловина з. КБГ (-32), впадины Карагие (-132), Каунды (-57), Карын Арык (-31), Чагала-Сор (-30) и др. Испарившаяся с них влага переносится на другие территории в соответствии с неуправляемой синоптической обстановкой. Однако по многолетним данным ветровая обстановка благоприятствует реализации этого сценария за счет большого числа сильных 3, СЗ и Ю ветров с высокой повторяемостью, обеспечивая атмосферный перенос каспийской воды в котловину Арала в устойчивом режиме.

В главе 8 приведены результаты моделирования в указанных выше условиях. Предполагается, что одно из направлений ветра (3, СЗ или ЮЗ) реализуется в течение 80 дней с повторяемостью не менее 50%. В остальное время года направления ветров определяются в соответстви с равномерным распределением. Над акваторией Каспия формируется 1. км3/сут атмосферной влаги. Искусственные испарители обеспечивают поток 0.2 км3/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 поднимаете на 0.3 м. За 80 дней объем Арала пополняется на 120 км3 воды, а уровень поднимается на 3.3 м. В случае, если повторяемость СЗ, 3 и ЮЗ ветров на территории между Каспием и Аралом не менее 40% или 50 с суммарной продолжительностью до 80 дней в году уровень Арала по состоянию на 1960 г. соответственно будет достигнут за 6 или 7 лет При продолжительности СЗ, 3 и Ю ветров до 60 дней указанный уровень Арала будет достигнут только за 11-12 лет (рис.5). Здесь пред полагается, что повторяемость восточных ветров не превышает 15%. Вклад избыточной атмосферной влаги с Каспия в увеличение речного стока дает 40 км3/год и выполняется условие 34< Н7<50 км3/год. В распределении осадков над восточной и центральной частями терри-

Уровень, и

-25

-27 ■

КАСПИИ

т—г

Т-г

-г

Т-Г"

15 10 15

Годы после начала вычислительного эксперимента

Рис.5. Динамика уровней Арала и Каспия (в метрах по отношению к уровню Мирового океана) в результате воздействия принудительных испарителей на гидрологический режим территории 3.

центральной частями территории наблюдается устойчивое повышение осадков соответственно на 8% и 12%, что обеспечивает указанную динамику уровней. При этом положительный баланс влагопереноса на восточной границе возрастает на 4%, что стимулирует нарастание речного стока в Арал.

Рис. 6. Прогноз распределения осадков в 2000г. в зоне влияния аквагеосистемы Арал-Каспий. Начальные данные за 1994 г. Ветровая обстановка усредняется по данным за 1990-94 гг.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ, ВЫВОДЫ.

Выполненные исследования направлены на разработку технологии автоматизации обработки данных геошформационного мониторинга, 061 спечивающей оперативную оценку параметров сложных систем в гвдроф: зическом эксперименте. В диссертации изложены концептуальные осно: и математический ашарат этой технологии, описаны ее составляющие приложения к решению практических задач.

В работе получены основные результаты:

- 31 -

1. Развита методика обработки экспериментальных данных в змерительно-вычислительных комплексах систем гидрофизических полей зонах загрязнения. Методика включает совмещение приборной и ком-ьютерной технологий регистрации, накопления и обработки данных, роведенный анализ возможностей существующих средств сбора данных

состоянии водных объектов показывает наличие эффективных уст-эйств для их использования в системах мониторинга. Предложенная зтодика обработки данных измерений и компьютерные алгоритмы оценки зрактеристик водных объектов включают модели транспорта загрязне-ая в водной среде за счет гидрофизических и биофизических зханизмов.

2. Эффективность методики и развитых на ее основе имитационных лстем оценена по данным радиофизического мониторинга на территории редней Азии, и при использовании литературных данных.

3. Разработана имитационная система для вычислительного экспери-знта в гидрофизических исследованиях при наличии загрязнения эдной среды. Структура системы включает измерительно-зформационный, обрабатывающий и прогнозирующий блоки.

4. Создано алгоритмическое и программное обеспечение имитационной лстемы, которое обеспечивает регистрацию, анализ, накопление пространственно-временное восстановление данных измерений.

5. Разработана типовая математическая модель транспорта загряз-дтеля в водной среде за счет реализации гидродинамических роцессов и по пищевым цепям экосистемы. Модель описывается лстемой уравнений в частных производных параболического типа с эчальными и краевыми условиями.

6. Предложены алгоритмы численного изучения динамических урав-зний имитационных моделей при их адаптации к пространственно-ременным шкалам и с учетом схемы дискретизации пространства, энимаемого гидрофизическим объектом. Алгоритмы основаны на ринципе квазилинеаризации исходных уравнений и обеспечивают зкращение объема вычислений при гарантированной оценке эгрешности.

7. Предложен метод пространственно-временного восстановления

данных эксперимента, основанный на дифференциальной аппроксимаци измерений, отрывочных во времени и фрагментарных по пространству Метод позволяет формировать карто-схемы с распределением характе ристик исследуемого объекта, восстанавливаемых на основе трассов: дистанционных измерений.

8. Развита новая методика комплексной оценки состояния гидроф зического объекта, учитывающая зависимость его характеристик от климатических и антропогенных факторов. Дано теоретическое обос» вание методики и получены оценки ее точности.

9. Разработана теоретико-информационная модель планирования и реализации изменений компонентов природного влагооборота в интересах экологии прикаспийского и среднеазиатского регионов путем формирования дополнительных объемов атмосферной влаги и локализации "избыточной" ее части в виде осадков в рационально выбранных пунктах. "Избыток" атмосферной влаги и стабильное снижение уровня Каспия обеспечиваются за счет испарения каспийской воды с участков специально обводненных соланчаков и впадин прибережно! полосы. Намечен путь востановления Арала (параметры 1960 г.) за 6-10 лет при средне статистическом климатическом сценарии.

10. Для случая загрязнения окружающей среды соединениями серы проведено изучение динамики загрязнений с учетом роли гидрофизических процессов. Полученные результаты позволяют оценить пространственную динамику соединений серы в масштабах биосферы.

Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах:

1. Арманд H.A., Бортник В.Н., Мкртчян Ф.А., Назарян H.A., Нович! хин Е.П., Российский A.B., 1989. Математическое моделирование как метод обработки данных радиофизического мониторинга окружающей среды. В сб.: Методы информатики в радиофизически: исследованиях окружающей среды. М.: Наука. С. 3-25.

2. Арманд H.A., Бортник В.Н., Мкртчян Ф.А., Либерман Б.М., Наза] H.A., Шаров A.M., 1987. Методология прогнозирования временно? изменчивости характеристик аквагеосистемы зал. Кара-Богаз-Го. по данным радиофизического мониторинга. Проблемы освоения пустынь, II 3. С. 46-50.

3. Бородин Л.Ф., Крапивин В.Ф., Гольфельд Г.Б., Назарян H.A., 1S Поиск и идентификация чрезвычайных экологических и техногеннь ситуаций. Пробл. окр. среды и природных ресурсов, N 10. C.2-S

4. Бортник В.Н., Крапивин В.Ф., Либерман Б.М., Мкртчян Ф.А., Назарян H.A., Новичихин Е.П., Шаров A.M., 1986. О прогнозиро!

нии состояния зал. Кара-Богаз-Гол на основе контактных и СВЧ-радиометрических данных. Тезисы докладов Всесоюзной конференции "Методы и средства тематической обработки аэрокосмической информации". С. G6.

Бортник В.Н., Либерман Б.М., Назарян H.A., Новичихин Е.П., 1984. К вопросу создания радиофизического мониторинга залива Кара-Богаз-Гол. Семинар ''Эволюционное моделирование и обработка данных радиофизического эксперимента", Звенигород, декабрь 1984. Тезисы докладов, М.: ИРЭ АН СССР. С. 58-59. Гаспарян Ю.М., Бозоян Ш.Е., Назарян H.A., 1987. Разработка алгоритмов анализа и синтеза логических схем с учетом надежностных характеристик. Отчет по НИР, N гос. per. 79078999. 87 с. Гаспарян Ю.М., Бозоян Ш.Е., Назарян H.A., 1987. Языки описания логических схем. Отчет по НИР, Nroc. per. 79078999 . 67 с. Гаспарян Ю.М., Назарян H.A., 1983. К оценке надежности систем со сложной структурой. Докл. АН Арм. ССР, N 3. С. 114-119. Гаспарян Ю.М., Назарян H.A., Арутюнян Г.А., 1983. Об одном способе построения структурной функции надежности. Вопросы радиоэлектроники, вып. 8. С. 110-114.

Даллакян С.Р., Назарян H.A., 1990. Об одном методе оптимизации допусков первичных параметров изделия. Изв. АН Арм. ССР, N 2. С.74-77.

Карапетян A.M., Назарян H.A., Хачикян А.Г., 1990. Алгоритмы получения псевдослучайных чисел на микро-ЭВМ. Ереван: Препринт ЕРШ, N 3. 24 с.

Карапетян A.M., Назарян H.A., Шахкамян A.C., 1988. Автоматизированная обработка результатов прямых измерений на микро-ЭВМ. Ереван: Препринт ЕРШ M 1. 18 с.

Крапивин В.Ф., Либерман Б.М., Мкртчян Ф.А., Назарян H.A., 1986. Математическое моделирование в радиофизическом мониторинге зал. Кара-Богаз-Гола. Труды Всесоюзной конференции по статистическим методам обработки данных дистанционного зондирования окружающей среды. Рига, сентябрь 1986. М.: ИРЭ АН СССР. С. 125-126. Крапивин В.Ф., Мкртчян Ф.А., Назарян H.A., 1986. Модель территориально-временного распределения параметров влажности на основе СВЧ-радиометркческих измерений. В кн.: Алгоритмы машинной обработки данных в задачах радиотехники и электроники, М.: Наука. С. 11-17.

Крапивин В.Ф., Назарян H.A., 1996. Математическая модель для изучения глобального цклла серы. Проблемы окружающей среды и природных ресурсов, N 11. С. 1-18.

Крапивин В.Ф., Назарян H.A., 1997. Имитационная модель для вычислительного эксперимента в проблеме глобального цикла серы. Математическое моделирование, N 8. С. 36-50 Крапивин В.Ф., Назарян H.A., Потапов И.И., Сунь И, 1997. Адаптивная система принятия решений в экологическом мониторинге. Пробл. окр. среды и прир. ресурсов, N 8. С.16-29. Крапивин В.Ф., Tran Thanh Trai, Bul Ta long, Назарян H.A., 1997. Применение ГИМС технологии в экологическом мониторинге на территории Южного Вьетнама. Проблемы окружающей среды и природных ресурсов, N 7. С. 93-114.

Крапивин В.Ф., Черепенин В.А., Назарян H.A., Phillips G.W.,

Tsang F.Y.1997. Имитационная модель транспорта радионуклидов речной системе Ангара-Енисей. Проблемы окружающей среды и природных ресурсов. N 2. С. 41-58.

20. Мкртчян Ф.А., Назарян H.A., Либерман Б.М., ЧекрыжоЕ Ю.А., 198^ Оценка пространственно-временной изменчивости характеристик аквагеосистемы зал. Кара-Богаз-Гол по данным радиофизического мониторинга. В кн. Радиофизические метода обработки сигналов, М.: МФТИ. С. 128-136.

21. Назарян H.A., 1984. Прогноз состояния региона зал. Кара-Богаз-Гол на основе метода динамического программирования. Всесоюзна Семинар "Эволюционное моделирование и обработка данных радиофи зического эксперимента", Звенигород, декабрь 1984. Тезисы докладов, М.: ИРЭ АН СССР. С. 65-66".

22. Назарян H.A., 1985. Машинный алгоритм привязки данных экспериментальных измерений к единому моменту времени. Препринт ИРЭ АН СССР, N 17(435). 20 с. " '

23. Назарян H.A., 1986. Оценка диапазона эффективных углов визирова ния. В сб.: Алгоритмы машинной обработки данных е задачах радиотехники и электроники, М.: ИРЭ АН СССР. С. 56-58.

24. Назарян H.A., 1994. Оценка вероятности выживания систем со сложной структурой. Материалы Второго Международного Симпозиум "Проблемы экоинформатики, Москва," 14-15 ноября 1994 г., М.: ИРЭ РАН.

С. 110-113.

25. Назарян H.A., Нгуен Фан Луан, 1997. Имитационная система моделей для гидрофизических и гидрохимических исследований на территории Южного Вьетнама. Проблемы Окружающей Среды и Природных Ресурсов, N 4, с. 9-24.

26. Назарян H.A., Шахкамян A.C., Бегоян К.В., 1996. Алгоритмы быстрого преобразования Фурье. Ереван: Препринт ЕРГШГ, N 4. 18с

27. Назарян H.A., Шахкамян A.C., Оганесян С.Х., 1988. Автоматизиро ванная обработка результатов косвенных измерений на микро-ЭВМ. Ереван: Препринт ЕРШ, К 2. 20 с.

28. Шахкамян A.C., Назарян H.A., 1988. Принцип цифровой линеаризации функции преобразования датчика температуры. Тезисы докладо VI Всесоюзной конференции "Электрические метода и средства измерения температуры", Луцк.

29. Шахкамян A.C., Назарян H.A., Карапетян М.А., 1988. Принцип построения универсального цифрового термометрического устройства. В кн".: Системы сбора и обработки" измерительной информации, Таганрог: ТРТИ. С.'16-20.

30. Шахкамян A.C., Назарян H.A., Саркисян Г.Ч., Седракян Г.Д., 199( Расчет параметров цифрового линеаризатора функции преобразован! датчика температуры. Известия АН Арм. ССР, N 1. С. 25-28.

31. Krapivin V.P.", Nasaryan N.A., 1995". Theory of games approach t< the"biosphere survivability. Moscow, Preprint of IREE. 28 pp.

Текст научной работы диссертации и автореферата по физике, доктора физико-математических наук, Назарян, Назарет Айказович, Москва

РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАУК ИНСТИТУТ РАДИОТЕХНИКИ И ЭЛЕКТРОНИКИ

К Рч0сс-:?ч..

На правах рукописи

НАЗАРЯН НАЗАРЕТ АИКАЗОВИЧ ^ , /

МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ ДЛЯ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ ГИДРОФИЗИЧЕСКОГО ЭКСПЕРИМЕНТА

01.04.01 - техника физического эксперимента, физика приборов, автоматизация физических исследований

ДИССЕРТАЦИЯ на соискание ученой степени доктора физико-математических наук

Москва, 1998 г.

ОГЛАВЛЕНИЕ

стр

ВВЕДЕНИЕ ....................................................... 6

ГЛАВА 1. ИМИТАЦИОННЫЙ ЭКСПЕРИМЕНТ В ГИДРОФИЗИЧЕСКИХ

ИССЛЕДОВАНИЯХ......................................... 14

1.1. Ряды данных в гидрофизических исследованиях............ 14

1.2. Анализ систем автоматизации, ориентированных на обработку данных в гидрофизическом мониторинге......... 15

1.3. Характеристики окружающей среды, необходимые для имитационного эксперимента............................. 22

1.4. Технические средства измерения характеристик окружающей среды...................................... 24

1.5. Технические средства для информационной системы........32

ГЛАВА 2. РАЗВИТИЕ НОВОЙ ИНФОРМАЦИОННО! ТЕХНОЛОГИИ В ГИДРОФИЗИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ..................................36

2.1. Характеристика тенденций в геоинформационном мониторинге............................................ 36

2.2. Система геоинформационного мониторинга как развитие ГИС-технологии......................................... 40

2.3. Описание информационной технологии автоматизации гидрофизического мониторинга (ИТАГМ)................... 41

2.4. Бортовая автоматизированная система обработки данных мониторинга............................................ 48

2.5. Технические средства для реализации информационной технологии автоматизации гидрофизического мониторинга.. 53

2.6. Алгоритмические средства восстановления данных мониторинга............................................ 56

ГЛАВА 3. ПОДСМСТЕМА ПРИНЯТИЯ СТАТИСТИЧЕСКИХ РЕШЕНИИ В

ГИДРОФИЗИЧЕСКОМ ЭКСПЕРИМЕНТЕ.......................... 60

3.1. Задача автоматизации процесса принятия решений в гидрофизическом эксперименте............................ 60

3.2. Программа расчета статистических характеристик..........62

3.3. Алгоритм обработки многоканальной информации в задаче принятия решения....................................... 66

3.4. Анализ решений в условиях неустранимой информационной неопределенности........................................74

ГЛАВА 4. ИМИТАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ ГИДРОФИЗИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ.........87

4.1. Стуктура имитационной модеж гидрологического режима территории.............................................87

4.2. Блок-схема и базовые уравнения типовой модели гидрологического режима территории......................88

4.3. Моделирование речного стока (блок PLOW).................102

4.4. База данных ИМГРТ.......................................103

ГЛАВА 5. ИМИТАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОГО ЭКСПЕРИМЕНТА

В ПРОБЛЕМЕ ОЦЕНКИ РОЖ ГИДРОФИЗИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ В ДИНАМИКЕ ЗАГРЯЗНЕНИИ..................................113

5.1. Введение................................................113

5.2. Структурная схема блока серы............................115

5.3. Уравнения блока серы....................................115

5.4. Проверка точности блока серы...........................127

5.5. Прогнозирование и оценки для глобального цикла серы____128

ГЛАВА 6. ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ БЛОКИ ИМИТАЦИОННО! СИСТЕМЫ ДЛЯ

ГИДРОФИЗИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИИ.........................139

6.1. Метод постранственно-временного восстановления данных

эксперимента............................................ 139

6.2. Восстановление данных эксперимента методом дифференциальной аппроксимации..........................141

6.3. Метод квазилинеаризации для приближенного решения уравнений имитационной системы..........................146

6.4. Приближенный метод решения обратной задачи при идентификации параметров гидрофизической системы........148

6.5. Методика интерпретации параметров гидрофизических объектов при измерениях в СВЧ-диапазоне с помощью гармонических функций...................................150

ГЛАВА 7. ТЕХНОЛОГИЯ КОМПЛЕКСНОЙ ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЯ ГИДРОФИЗИЧЕСКОГО ОБЪЕКТА В УСЛОВИЯХ АНТРОПОГЕННОГО ВОЗДЕЙСТВИЯ ...........................................156

7.1. Оценка биофизических характеристик водного объекта......156

7.2. Моделиование физических механизмов переноса загрязнителей

в водной среде..........................................163

Т.З. Комплексная оценка состояния гидрофизического объекта...165 ГЛАВА 8. РЕЗУЛЬТАТЫ ПРИМЕНЕНИЯ ТЕХНОЛОГИИ ИМИТАЦИОННОГО

МОДЕЛИРОВАНИЯ В ГИДРОФИЗИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ.........176

8.1. Выбор и характеристика объекта исследования............176

8.2. Блок-схема имитационной модели динамики потоков атмосферной влаги Среднеазиатского и Прикаспийского регионов................................................179

8.3. Место имитационной модели в системе мониторинга.........185

8.4. Рекомендации по структуре и методике мониторинга

залива Кара-Богаз-Гола..................................186

8.5. Теоретико-информационные расчеты и модельные эксперименты по оценке сценария стабилизации уровней Аральского и Каспийского морей..........................191

Заключение. Выводы...........................................1 ^

Литература.....................................................................................?00

Приложение,

.216

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы. Гидрофизические объекты являются важным классом сложных природных систем с иерархической структурой, входящих как элементы природно-хозяйственных систем. Контроль функционирования этих систем и принятие решений в процессе управления ими невозможно без создания информационной технологии, аналогичной технологии геоинформационных мониторинговых систем (ГИМС-техноло-гии) (КеНеу ег а1.,1992,- Аога ег а1,1993).

Гидрофизические объекты обычно расположены в зоне достаточно интенсивного антропогенного воздействия на окружающую среду, а поэтому задача проектирования и создания системы мониторинга соответствующей акватории должна решаться с учетом состояния атмосферы и водной среды в прилегающих акваториях. Опыт решения подобных задач связан с внедрением ГММС-техно-логии.

ГИМС-технология обеспечивает комплексный подход к решению задачи построения системы геофизического мониторинга, рассматривая любую подсистему окружающей среды как элемент природы, взаимодействующий через биосферные, климатические и социально-экономические связи с глобальной системой биосфера-климат-общество. Для конкретного объекта мониторинга создается модель, описывающая это взаимодействие и функционирование различных уровней пространственно-временной иерархии всей совокупности процессов в окружающей среде, влияющих по предварительным оценкам на состояние объекта., Модель охватывает характерные для данной территории процессы природного и антропогенного характера и в начале своей разработки опирается только на уже существующую информационную базу. В режиме последующей эксплуатации осуществляется корректировка модели, что создает условия для адаптивного режима мониторинга и снижает тре-

бовашя к измерительной подсистеме.

В результате соединения системы сбора данных об окружающей среде, модели функционирования аквагеосистемы данной территории, системы компьютерного картографирования и средств передачи данных, синтезируется единая ГИМС территории, обеспечивающая измерение характеристик окружающей среды, их комплексную оценку с учетом имеющейся априорной информации и передачу в единый центр принятия решений.

В связи с климатическими условиями функционирования будущей системы гидрофизического мониторинга , отсутствием возможностей свободного размещения измерительной и передающей аппаратуры в любой точке акватории, важными оказываются задачи планирования измерений и выбора эффективных алгоритмов их обработки.

Теоретические и прикладные основы автоматизации обработки данных в условиях динамического изменения параметров исследуемой системы заложены в работах А.Н. Выставкина, В.Ф. Крапивина, А.Я. Олейникова и других. Представляется целесообразным перенесение этого опыта на класс гидрофизических систем с попыткой создания технологии имитационного эксперимента с функциями оперативной оценки их состояния и прогнозом развития в условиях изменения окружающей среды.

Цель работы. Целью данной работы является развитие ГЙМС-технологии применительно к типовым условиям гидрофизического эксперимента для сложных природных систем. Для достижения этой цели решены следующие задачи:

3. Подготовка методических основ для внедрения методов моделирования и обработки данных наблюдений за гидрофизическими объектами в процессе согласованного сочетания имитационного и натурного, экспериментов.

5. Внедрение в систему гидрофизического мониторинга эффективной методики принятия статистических решений, основанной на методах обработки данных в условиях априорной неопределенности.

6. Оценка состояния гидрофизических объектов на основе разработанной технологии и данных мониторинга.

1. Созданы новые имитационные модели функционирования гидрофизических объектов в условиях загрязнения.

3. В ходе вычислительных экспериментов впервые на основе многолетних сеансов многоканального СВЧ-радиометрического мониторинга Аральско-Каспийской аквагеосистемы найдены режимы управления ее гидрологическими элементами, приводящие к квазистационарному состоянию при среднестатистических климатических вариациях.

4. Проведено изучение элементов гидрофизических процессов

распространения загрязнителя в водной среде и указаны элементы системы гидрофизического мониторинга, включение которых обеспечивает решение задачи оперативной оценки содержания загрязнителя в воде.

Достоверность научных положений, выводов и рекомендаций обоснована: использованием математических доказательств, применением апробированных методов системного анализа и имитационного моделирования, сопоставлением результатов компьютерных расчетов с данными наблюдений и оценками других авторов.

Практическая ценность. Научно-практическая ценность работы состоит в использовании предложенной технологии совместного описания контактных точечных и дистанционных трассовых и площадных измерений в рамках единой модели физических процессов переноса воды в сложных и больших природных системах. Построенные имитационные системы использованы для вычислительных экспериментов по оценке состояния конкретных природных гидрофизических объектов. Работа выполнялась в соответствии с программой "Экологическая безопасность России" (проект 5.4.8.3), по заказу ВШШИморнефтегаз, по Плану научного сотрудничества между РАН и НЦНГ СРВ (тема N 4 "Современные проблемы экоинформатики") и в рамках Контракта между Институтом проблем экоинформатики РАЕН и Государственным Департаментом Энергетики США.

На защиту выносятся следующие основные положения и результаты исследований:

1. Созданная технология имитационного эксперимента в гидрофизических исследованиях позволяет на основе отрывочной по пространству и фрагментарной во времени информации оценивать состояние аквагеосистем различного пространственного размера и прогнозировать

их динамику в режиме мониторинга.

2. При организации мониторинга гидрофизических систем необходимо на основе имитационного эксперимента рассчитывать режим адаптивного сочетания технических и модельных средств, поочередное использование которых определяется процедурой расчета невязки между прогнозным и измеренным состоянием системы.

3. Имитационная система для вычислительного эксперимента при оценке параметров экологического состояния аквагеосистемы при антропогенных воздействиях в виде потоков загрязнителей и ее реализации для климатических условий Средней Азии.

4. Методика комплексной оценки состояния гидрофизического объекта, учитывающая взаимодействие физических и экологических механизмов трансфомации загрязняющих веществ в системе.

5. Рекомендации по управляемому мониторингу аквагеосистемы Арал-Каспий, приводящему к восстановлению ее водного баланса и обеспечивающему сохранение квазистационарного режима изменения уровней при среднестатистическом климатическом сценарии.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 8 глав и заключения. В ней содержится 225 страниц машинописного текста, 34 рисунка, 21 таблица. Библиография включает 137 наименований.

В главе 1 формулируется основная решаемая в диссертации задача автоматизации обработки данных гидрофизического мониторинга и обсуждаются вопросы согласования имитационных и технических средств гидрофизического эксперимента. Даются оценки информационного пространства, формирование которого диктуется задачами достоверной оценки состояния аквагеосистем, находящихся в условиях антропогенного воздействия.

Предметом главы 3 является синтез базового блока имитационной системы для вычислительного эксперимента, обеспечивающего принятие статистических решений в режиме эксперимента и гибко сочетающего классические алгоритмы и метод последовательного анализа, а также-методы теории игр.

В главе 4 дается непосредственное описание имитационной модели, как фрагмента системы автоматизации гидрофизического эксперимента по оценке гидрологического режима ограниченной территории. Развитие сформулированного в главах 1 и 2 подхода к автоматизации обработки данных обеспечивается построением

иерархической структуры имитационной модели с выделением двух уровней, отражающих топологическую структуру гидофизического объекта. Записывается система балансовых уравнений, формулируются начальные и краевые условия.

Предметом главы 5 является подготовка элементов ГИМС для имитации роли гидрологических и других природных процессов в динамике загязнений. В качестве примера рассматривается биогеохимический цикл серы.

Глава 6 конкретизирует состав вычислительного блока ГИМС. Предлагаются простые и эффективные алгоритмы пространственно-временной интерполяции, восстановления данных эксперимента на основе фрагментарных измерений, решения динамических уравнений имитационной модели и даются оценки точности предложенных алгоритмов.

Предметом главы 7 является описание методики комплексной оценки состояния гидрофизического объекта путем учета динамики его параметров под воздействием антропогенных факторов. Методика основана на применении критериев теории живучести сложных систем.

В главе 8 демонстрируется применение развитой технологии обработки данных гидрофизического мониторинга на примере функционирования аквагеосистемы Арал-Каспий с целью поиска таких управляющих воздействий и организации такого режима мониторинга, которые бы позволили стабилизировать водный баланс в системе на уровне 60-х годов. Описаны некоторые результаты решения этой задачи.

тационного эксперимента, готовил исходные данные и проводил сопоставление расчетных данных с экспериментом. Все расчеты на ЭВМ, результаты которых приведены в диссертации, проводились авт�