Автоматизированные системы контроля окружающей среды

Цель: дать понятие о структуре ГИС, разновидность

Разработанная информационная система предназначена для ведения и оперативной выборки гидробиологических, гидрохимических и гидрологических данных, необходимых для комплексного анализа структурных деформаций, проходящих в изучаемой экосистеме под влиянием антропогенных воздействий, и сравнительной оценки роли гидробионтов в самоочистительных процессах водотоков. База данных объединяет гидробиологические наблюдения, проведенные на 34 малых реках разного типа и уровня антропогенной нагрузки, расположенных в степной и лесостепной зонах Самарской области (см. схему на рис.1.8).

Загрузить схему малых рек Самарской области...

Почти все современные СУБД основаны на реляционной (relational) модели управления базами данных, которая использует следующую терминологию:

1. отношение (relation) – информация об объектах одного типа, например, о биологических видах, точках взятия пробы или графиках экспедиций (в реляционных базах данных отношения обычно хранятся в виде таблиц);

2. атрибут (attibute) – определенная часть информации о некотором объекте, например, даты экспедиций или численности гидробионтов (атрибут обычно хранится в виде столбца или поля таблицы);

3. связь (relationship) – способ, которым информация в одной таблице связана с информацией в другой таблице (например, у точек отбора проб с конкретными измерениями тип связи "один-ко-многим", т.к. в одной точке можно сделать много проб, но любая проба соотносится только с одной точкой измерения);

4. объединение (join) – процесс объединения таблиц на основе совпадающих значений специально выделенных ключей-идентификаторов (например, информация о гидробиологических пробах может быть объединена с гидрохимическими данными по порядковому номеру экспедиции и дате измерения).

Рассматриваемая база гидробиологических данных представляет собой совокупность реляционных таблиц в формате СУБД (MS Access 97), где каждое отдельно взятое наблюдение (гидрохимический показатель или параметр обилия каждого вида в конкретной гидробиологической пробе) информационно связано со спецификацией водоема, координатами и характеристиками точки отбора проб (географический аспект), а также датой проведения экспедиции (временной аспект).

Обобщенная информационная модель базы данных, представленная на рис 1.9, состоит из двух типов таблиц: таблиц-справочников условно-постоянного назначения, необходимых для точной рубрикации хранимых показателей (изображены овальными элементами), и информационных таблиц с первичными результатами наблюдений в период экспедиционных исследований (изображены прямоугольниками).

2. Блок поддержки управленческих решений

Рис. 1.9. Информационная модель специализированной базы гидробиологических данных по Самарской области

Для каждой пары таблицы устанавливался определенный тип отношений и технология реализации связи в виде первичных и вторичных ключей. Во всех случаях использовался тип связи "один-ко-многим", ориентированный на рис. 1.9 по направлению стрелки. Например, для каждого водного объекта (в частности, реки) определяется некоторое подмножество "дочерних элементов" – станций, соответствующих пунктам отбора экспедиционных проб или постоянно действующих постам ГМО, которые не могут принадлежать никакому другому "родительскому" объекту. В тоже время, каждая река принадлежит одному "родителю" – региону, объединяющему некоторое подмножество рек.

Таблицы содержательной части базы, включающие измеренные метеорологические, гидрологические гидрохимические и гидробиологические данные, кроме самого значения показателя содержат ссылки на записи справочных таблиц Станция, Измерение и Рубрикатор показателей (для гидробиологических данных – Список видов). В частности, раздел данных по макрозообентосу, который является предметом дальнейшего рассмотрения, включает данные мониторинга по 571 пробе, взятой на 247 станциях за период с 1987 по 2001 гг. Информационные описания гидробиологических объектов в точках наблюдения формируются из значений численности и биомассы 580 видов, принадлежащих к различным таксономическим группам зообентоса. Аналогичной является структура данных о представленности других биотических сообществ: фитопланктона, бактерий, зоопланктона, рыб и т.д.

На рис. 1.10 приведен пример представления гидробиологического блока данных на видеограмме информационной системы, сформированной по конкретному запросу пользователя: на экран дисплея выводится видовой состав, численность и биомасса зообентоса по результатам отбора одной из проб на р. Чапаевка.

Рис. 1.10. Электронная форма фрагмента базы данных по одному наблюдению

3. Информационно-поисковые системы

Совокупности количественных гидробиологических показателей, определенных для каждого измерения, ставится в соответствие некоторое множество гидрометеорологических, гидрологических и гидрохимических данных, сопряженных по точке и времени взятия пробы. Приведем основные фрагменты рубрикатора по этим разделам:

1. общие и суммарные гидрохимические показатели: минерализация, общая жесткость, водородный показатель (рH), окислительно-восстановительный потенциал (eH), взвешенные вещества, сухой остаток, растворенный кислород, окисляемость перманганатная и бихроматная (ХПК), биохимическое потребление кислорода (БПК_n, БПК₅), сумма ионов;

2. концентрации неорганических веществ: азот нитритный, азот нитратный, азот аммонийный, сумма минерального азота, фосфор общий, фосфаты минеральные, сульфаты, сульфиты, сероводород и сульфиды, хлориды, активный хлор, кальций, магний, цинк, железо, медь, никель, ртуть, свинец, хром, кадмий, кобальт, марганец, мышьяк, олово, свинец;

3. концентрации органических веществ: нефтепродукты, фенолы, пестициды, формальдегид, углеводы, синтетические поверхностно-активные вещества (СПАВ), смолистые вещества, -гексахлорциклогексан;хлорированные фенолы и бифенилы,

4. сопряженные гидрологические и гидрофизические показатели: скорость течения, глубина водоема в месте отбора пробы, температура воды в придонном слое, электропроводность воды, органолептические наблюдения (запах, мутность, цветность, прозрачность);

5. общие гидрометеорологические и гидрологические показатели: испарение зеркала водоема, cток с плотины, уровень воды в водоеме (среднемесячный, максимальный и минимальный за период), приход воды по руслу, суммарный расход воды, температура воды на метеопосту, температура атмосферного воздуха, суммарная радиация, направление ветра, его скорость и повторяемость.

Для работы с базой данных разработано программное обеспечение, реализующее традиционные в таких случаях функции:

· загрузка данных в базу, их верификация и корректировка;

· многоаспектный поиск и формирование в режиме диалога подмножества показателей по имеющимся рубрикационным полям;

· получение расчетных таблиц оценки структурных характеристик и составляющих энергетического баланса для изучаемых групп гидробионтов;

· графическое отображение на экране дисплея диаграммы пространственного распределения каждого показателя базы по створам русла водотока;

· получение новых (интегральных) показателей путем линейной комбинации подмножества других показателей, имеющихся в базе, либо по иным расчетным формулам;

· математическая обработка показателей базы с целью экологического районирования водохозяйственной системы, выявления участков водотоков, подверженных наибольшему антропогенному воздействию, оценки биотического и гидрохимического состояния природных водоемов.

4. Блок базы данных

Выборка показателей базы данных, предназначенная для математической или аналитической обработки почти всегда представляет собой прямоугольную таблицу. Если значения измеряемых переменных располагать в столбцах, то число таких столбцов может достигать нескольких сотен – по числу переменных. Каждая строка в такой матрице будет содержать измеренные значения упомянутых переменных в одной пробе, отобранной в определенный момент времени в определенном месте. Понятно, что число таких строк может также измеряться сотнями. Иначе говоря, исходные данные, полученные по программе мониторинга, представляют собой матрицу размерности nт, где т – число строк, n – число столбцов, и размерность эта весьма велика (см. рис. 1.11).

Рис. 1.11. Схема представления информации по разделу базы данных "Зообентос"в виде матрицы

Как было отмечено выше, созданию баз данных сопутствует разработка приложений и технологий, которые, в извечной борьбе математиков с "проклятием размерности", обеспечивают возможность манипулирования и анализа многомерной информации, т.е. то, что объединяется в настоящее время термином “Оперативная аналитическая обработка данных” (англ. – OnLine Analytical Processing или OLAP -технология). Анализируемая информация представляется в виде многомерных гиперкубов, где измерениями служат показатели исследуемого объекта, а в ячейках содержатся агрегированные данные (см. рис. 1.12).

Рис. 1.12. Представление данных об обилии видов в OLAP-кубе в разрезе рек и с разбивкой по месяцам

Очевидно, что некорректные исходные данные приводят к некорректным выводам. Поэтому важнейшим этапом анализа данных является их комплексная предварительная обработка: сглаживание, удаление шумов, редактирование аномальных значений, заполнение пропусков и многое другое. При этом используются алгоритмы робастной фильтрации, спектрального и вейвлет-анализа, последовательной рекуррентной фильтрации, статистического анализа. Если при этом каждое поле анализируемого набора обрабатывается независимо от остальных, то такая предобработка получила название парциальной. Более широкая трактовка термина "препроцессинг" соответствует разведывательному анализу данных, в рамках которого осуществляется отбор информативных признаков и понижение размерности входных данных путем устранения незначащих факторов. Дальнейшее развитие информационных и Интернет-технологий неизбежно приведет к работам по созданию федеральных и всемирных систем, обеспечивающих доступ заинтересованных лиц и организаций к данным мониторинга окружающей среды любого уровня детализации. Более того, такие работы уже активно ведутся. В этой связи представляет безусловный интерес для широкого круга практических работников и научной общественности информационная система "ЭКОЛОГИЯ ПРЕСНЫХ ВОД РОССИИ" (http://www.ecograde.bio.msu.ru/index.htm), разработанная на кафедре общей экологии Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова (руководители проекта В.Н. Максимов, В.А. Абакумов, А.П. Левич и Н.Г. Булгаков).

Информационная система включает в себя следующий набор данных:

· качество пресных вод по гидробиологическим показателям (индексы сапробности для фитопланктона, зоопланктона и перифитона; биотический и олигохетный индексы для зообентоса; классы качества вод);

· экологические группировки гидробионтов и их функциональные характеристики (фитопланктон, зоопланктон, бактериопланктон, перифитон, зообентоса, макрофиты, пигментный состав микроводорослей);

· физико-химические характеристики водной среды (гидрохимические показатели, загрязняющие вещества, гидрологические параметры, температура воды).

В версии информационной системы за 2000 г. представлены:

· база данных качества пресных вод по гидробиологическим показателям за 1976-95 гг. по Азовскому, Каспийскому, Карскому, Баренцеву, Восточно-Сибирскому и Тихоокеанскому гидрографическим районам (около 13 700 записей, относящихся к 60 бассейнам и подбассейнам, 400 водным объектам и 3 000 створам наблюдений);

· база первичных гидробиологических данных о месте, дате и условиях отбора проб, таксономической принадлежности, численностях, биомассах, числе видов всех экологических групп гидробионтов, а также о пигментном составе по Азовскому (1978-87, 1991 и 1994 гг.), Каспийскому (1976, 1979-82, 1988-89, 1992 и 1995 гг.) и Карскому (1995 и 1996 гг.) гидрографическим районам (64 913 записей о 1 273 видах гидробионтов из 10 бассейнов и подбассейнов, 46 водных объектов и 250 створов наблюдения);

· база физико-химических данных о текущих, среднегодовых и экстремальных значениях примерно 80 характеристик, включающих гидрохимию, концентрации загрязняющих веществ, а также расходы и температуру воды, по Баренцеву, Азовскому, Каспийскому, Карскому, Восточно-Сибирскому и Тихоокеанскому гидрографическим районам за 1975-98 гг. (около 7 849 записей из примерно 200 водных объектов и 500 створов наблюдения). Данные сопровождаются подробным набором картосхем с точной идентификацией точек отбора проб и маршрутов измерений.В определенном смысле, "классикой жанра" являются работы по созданию гидробиологической информационной системы оз. Байкал, осуществляемые, начиная с 70-х годов, Иркутским государственным университетом совместно с институтами СО РАН [Кожова, Павлов, 1985; Методология оценки.., 2000]. Разработанная база данных характеризуется продуманной организацией компьютерной обработки результатов режимных наблюдений фитоценозов и зоопланктонных сообществ на протяжении длительного периода времени (динамические ряды более 50 лет). Гидробиологические измерения сочетаются в базе с данными наблюдений развитой системы гидрохимического мониторинга, охватывающей широкий диапазон ингредиентов и характеризующейся высоким уровнем точности. Композиционная целостность и репрезентативность базы данных явились основой для математического моделирования сезонной динамики экосистемы и процессов массопереноса в озере

Поиск по сайту: