Информационное моделирование в гидрологии (на примере разработки моделей формирования и рационального использования водных ресурсов Ангаро-Байкальского бассейна)
Основные положения информационного моделирования. Создание программных средств, предназначенных для поиска и анализа взаимосвязей между измеряемыми характеристиками природных объектов. Прогноз межгодовой изменчивости суммарного стока в озеро Байкал.
| Рубрика | География и экономическая география |
| Вид | автореферат |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 25.10.2018 |
| Размер файла | 843,0 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
а - точечная оценка сезонного хода,
б - интервальная оценка месячного значения,
в - вероятностная оценка месячного значения.
Наличие минимально необходимого комплекса моделей позволяет формулировать различные оптимизационные задачи, ориентированные на поиск наилучшего управления расходом реки. Рассмотрим два примера таких задач.
Требования, предъявляемые водопользователями к сезонному ходу уровня водохранилищ, как правило, различны (см. пример на рис.12). Предположим, что предварительно был выбран некоторый компромисс. Если отвлечься от существующих ограничений на расходы в створах ГЭС, то этот компромисс может быть обеспечен путем соответствующего регулирования расходов через плотины гидроэлектростанций. Однако при учете существующих природных, эколого-экономических и технических ограничений на расходы речь может идти только о минимизации отклонения фактического сезонного хода уровней от желаемого. Использование комплекса моделей позволяет найти режим сезонного регулирования расходов, при котором наиболее вероятно достижение выбранного оптимума динамики уровня водохранилищ.
Рис.12. Сравнение среднемноголетней динамики уровня Братского водохранилища, сформировавшейся при существующем регулировании расходов, и динамики, оптимальной с точки зрения различных водопользователей.
Другой более сложный пример - задача оптимального управления расходом реки Ангары в экономических интересах многих водопользователей. Под оптимальным управлением в этом случае понимается такое сезонное и текущее регулирование расхода р.Ангары, при котором ожидается минимизация суммарного ущерба, связанного с отклонением условий водопользования от наилучших для каждого из предприятий. В результате реализации такого управления появляется возможность получить дополнительный суммарный экономический и природоохранный эффект. При эффективном управлении реализующие его предприятия гидроэнергетики также могут обеспечить себе повышение прибыльности работы. У них появляется возможность выбора: получить максимальную собственную прибыль от оптимизации условий выработки электроэнергии и затем выплатить значительные компенсации ущербов, принесенных другим водопользователям, или уменьшить прямую прибыль, но значительно больше сэкономить на выплатах обязательных компенсаций за ущербы. байкал межгодовой информационный
Предположим, что управление в интересах многих водопользователей реализовано, было успешным, и за годовой цикл получена суммарная прибыль П. Однако ее распределение между пользователями, вытекающее из условия П max, автоматически не является одинаково выгодным для всех заинтересованных сторон. Для обеспечения эффективности управления необходимо, чтобы полученная прибыль была более-менее объективно и справедливо перераспределена между всеми его участниками. Возможный алгоритм такого перераспределения предложен в диссертации.
Выводы
1. Приложение методов информационного моделирования к различным гидрологическим задачам Байкальского региона показало их конструктивность и позволило получить новые результаты в этой предметной области.
2. В типичной водно-балансовой задаче для речного бассейна объединение различных данных и оптимизация модели дали возможность расщепить суммарный сток на различные генетические составляющие, получить оценки коэффициентов стока и питания рек. Удалось также оценить месячные значения труднодоступных для измерения прямыми методами характеристик, таких как испарение с водосбора, интенсивность снеготаяния и суммарная инфильтрация в бассейне реки.
3. Применение разработанных методов анализа взаимосвязей между переменными к данным о совместных значениях гидрологических, климатических и ландшафтных характеристик водосборов позволили выделить ряд географических особенностей формирования стока в Байкальском регионе. Исследование его зависимости от осадков и испарения показало, что пространственная изменчивость модуля годового стока на рассмотренной территории примерно на 80-90% определяется осадками и на 10-20% - испарением. Установлено также, что наиболее подходящими географическими индикаторами годового стока являются средняя высота и широта водосбора. Летний сток (май-сентябрь), в первую очередь, пропорционален питающим осадкам. Для зимнего стока наиболее существенным аргументом (среди ландшафтных индикаторов) является доля площади водосбора, покрытая темнохвойными лесами. Выявлено, что быстрый (дождевой) сток, пропорциональный величине осадков текущего месяца, формируется, преимущественно, в высокогорных частях речных бассейнов. Увеличение модуля стока с высотой места обусловлено не только соответствующим ростом осадков, но и увеличением коэффициента стока.
4. Разработанные алгоритмы анализа и моделирования временных рядов были приложены к задаче прогнозирования межгодовой изменчивости притока в озеро Байкал и проявили свою эффективность. В рамках построенной модели совместной динамики гидрологических и климатических переменных удалось предсказать аномальный минимум этого притока, который имел место в конце 70-х годов ХХ века. Также правильно была оценена тенденция его поведения во второй половине 80-х годов. Показано, что наиболее информативные результаты получаются при использовании вероятностных моделей.
5. Нахождение оптимального управления гидроресурсами предполагает сравнение условий водопользования при различных его режимах. Решение такой задачи невозможно без создания моделей, позволяющих имитировать управляющие воздействия и оценивать их последствия. Принципиальная и техническая осуществимость построения таких моделей продемонстрирована на примере рассмотрения проблемы управления расходом реки Ангары в створах ГЭС.
III. Модели оценивания динамики вероятностного распределения в пространстве загрязняющих окружающую среду ингредиентов представляют собой удобный инструмент для прогнозирования ожидаемых последствий антропогенного воздействия на водные объекты. В компьютерном варианте такие модели без особых трудностей могут быть построены на основе интеграции в них самых различных сведений о моделируемых процессах. Они позволяют с соответствующей исходным данным подробностью и приемлемой точностью имитировать картину распространения загрязняющих веществ в воде при разном характере сбросов и гидрологических условий переноса примесей.
Прогноз последствий сброса загрязняющих веществ в водные объекты является одной из часто встречающихся задач оценки воздействия на окружающую среду. Для ряда типовых ситуаций разработаны и рекомендуются для использования стандартизованные методы [Методические основы, 1987; Методика расчета … , 1990; Правила охраны … , 1991; Положение … , 1996; Методические указания … , 1999] вычисления ожидаемых концентраций в контрольных точках или створах. Однако условия применимости этих методов далеко не всегда выполняются, и необходимо разрабатывать оригинальные модели, адаптированные к конкретной природной обстановке, уровню информационной обеспеченности проблемы и требованиям, предъявляемым к прогностическим расчетам. Информационный подход к моделированию позволяет находить решение этой задачи на пути построения оценок для динамики распределения вероятности нахождения в различных точках водного объекта поступающих в воду загрязняющих веществ. Проиллюстрируем справедливость этого утверждения на ряде примеров построения и использования моделей.
1. Модель динамики загрязнения нефтепродуктами реки Верхней Ангары. Цель разработки данной модели состояла в получении прогностической оценки динамики распространения загрязнения от залпового выброса нефтепродуктов при аварийном разрушении трубопровода. Для решения этой задачи в качестве модели компромиссной сложности была выбрана одномерная схема распространения вдоль реки двух фракций нефтепродуктов. Первая из них переносится вместе с водой, вторая - временно задерживается на грунте. Сумма их считается консервативной. Эту модель можно записать в виде системы двух дифференциальных и одного алгебраического уравнений:
где: скорость течения реки V(x), коэффициент продольной дисперсии K(x), параметры обмена между фракциями A(x) и B(x), расход реки Q(x) - являются входными (задаваемыми) характеристиками модели. Функции L(x,t) и G(x,t) - линейные, соответственно, в реке и на поверхности грунтов и C(x,t) - средняя объемная концентрации нефтепродуктов в воде являются выходными переменными, которые должны быть определены в результате вычислений с использованием модели.
Принятая детальность рассмотрения процессов переноса была обусловлена практическими требованиями, предъявляемыми к точности и подробности прогностической информации, и возможностями информационного обеспечения модели. Параметры модели, описывающие гидрологические условия распространения примеси, были заданы на основании данных гидрологических наблюдений. Параметры обмена А и В приняты в предположении, что А>B, и их значение таково, что большая часть тяжелой фракции нефтепродуктов на пути от перехода до устья в период межени первоначально отложится на грунтах дна реки и ее берега вблизи линии уреза воды.
Интегрирование вышеприведенной системы уравнений проводится при нулевом начальном условии и задании на левой границе полного потока, равного аварийному сбросу q(t).
.
Для расчета выходных характеристик были испробованы метод конечно-разностной аппроксимации и интегрирования дифференциальных уравнений [Самарский,1983] и метод статистических испытаний [Галкин,1975]. Комплексное сравнение преимуществ и недостатков обоих методов позволяет отдать предпочтение второму. В процессе его использования производится оценка вероятностного распределения загрязняющего ингредиента вдоль реки.
При проведении экспериментов на модели были имитированы несколько асимптотических ситуаций, анализ которых позволяет оценить ожидаемые характеристики загрязнения реки в результате аварии. Источник загрязнения имитировался как залповый (в течение получаса) выброс 100 тонн нефти в виде 100000 дискретных частиц. Ее распространение по реке рассматривалось в двух гидрологических режимах: при минимальном расходе 95% обеспеченности и максимальном - 5% обеспеченности. Параметр временной задержки нефти на дне и берегах реки был выбран таким образом, что, при отсутствии ее возврата в воду и минимальном расходе 95%-й обеспеченности, до устья реки доходит около 10% поступившей в нее нефти. Интенсивность отдачи нефти грунтами в воду была задана в два раза меньше интенсивности ее поглощения. Выборочные результаты оценки динамики загрязнения реки, полученные с использованием описанной модели, представлены на рис. 13 и 14.
Рис. 13. Распространение пятна загрязнения вниз по течению при минимальном расходе 95%-й обеспеченности и отсутствии задержки нефти на берегах и дне реки. Надписи около пиков распределения означают время, прошедшее с момента аварии.
Рис. 14. Распределение загрязнения вдоль русла реки через 10 суток после аварии при минимальном расходе 95%-й обеспеченности, частичной задержке нефти на берегах и дне реки и наличии обмена нефтью между водой и грунтом.
2. Модель распространения взвешенных веществ на локальном участке реки Ангары вблизи водозабора города Ангарска. Модели, подобные описанной в предыдущей задаче, дают возможность оценить экологическое состояние реки на достаточно большой ее протяженности, но они не позволяют детализировать поперечную или вертикальную структуру загрязнения. В то же время часто имеет место необходимость более подробного описания пространственно-временной динамики загрязнения воды, но в существенно меньших пространственных областях и на более коротких отрезках времени. Такие задачи часто связаны с экологической экспертизой проектов, для которых нормативными актами для реки определен контрольный створ на расстоянии в 500 м от источника загрязнения. Характерная ширина многих рек имеет тот же масштаб. Следовательно, по пространственным координатам модель в подобных задачах должна быть, по крайней мере, двумерной, а, если для моделируемых процессов принципиальной является их вертикальная структура, то и трехмерной. Информационная емкость таких моделей достаточно велика, поэтому их построение требует привлечения большого количества данных как в форме теоретических законов и данных измерений, так и в форме экспертных оценок и допущений. Громоздкость модели вынуждает при программировании следить за экономичностью алгоритмов, реализующих необходимые расчеты.
В основу модели, использованной в данной задаче, были положены закономерности переноса дискретной примеси движущейся жидкостью с известной гидродинамической структурой. Перемещение на каждом шаге по времени частиц складывалось из детерминированной и случайной составляющих. Искомое поле концентраций находилось путем обработки пространственного распределения частиц. Для построения модели были использованы сведения:
· о вертикальном профиле модуля средней скорости на трех створах;
· о направлении течения на специально выбранном множестве точек;
· о характерной величине флуктуаций поверхностной скорости;
· о распределении глубин (с шагом 50 м вдоль и 25 м поперек реки);
· о снятом с карты положении береговой линии (включая острова);
· о вертикальной структуре турбулентности;
· о параметрах источника загрязнения;
· о зависимости скорости оседания частиц от их размера и т.д.
При модельных расчетах имитировалась трехмерная динамика концентрации взвешенных веществ. Горизонтальная структура поля загрязнения, выводимая в виде карты-схемы на экран монитора или принтер, рассчитывалась путем осреднения по вертикали концентрация взвеси в верхнем (90%-м от локальной глубины места) слое воды. Примеры результатов расчетов показаны на рисунках 15 и 16. Значения средней концентрации взвеси, приведенные на рисунках, отражают не суммарную концентрацию мутности, а только ту ее часть, которая обусловлена выполнением земляных работ по прокладке трубопровода. Полная концентрация складывается из приращения концентрации взвешенных веществ, значения которых приводятся на рисунках, и фонового ее значения. Естественная или фоновая компонента мутности на этом участке реки составляет в среднем 5-15 г/м3.
Рис. 15. Осредненная по вертикали горизонтальная структура загрязнения верхнего (90% от глубины места) слоя воды взвешенными веществами от стационарного источника мощностью 4,3 кг взвеси в секунду (непрерывная работа земснаряда по выкапыванию траншеи под трубопровод) при расходе реки 1900 м3/с.
Обозначения: а - место расположения источника, б - трасса трубопровода. Средняя концентрация взвеси в воде: 0 - фон, 1 - приращение 0-0,4 г/м3,
2 - 0,4-0,8 г/м3, 3 - 0,8-2 г/м3, 4 - 2-4 г/м3, 5 - 4-6 г/м3, 6 - более 6 г/м3.
Рис. 16. Горизонтальная структура пятна загрязнения воды взвешенными веществам через 29 минут после импульсного поступления порции 675 кг грунта в воду (сброс с шаланды) при расходе реки 1900 м3/с. Обозначения те же, что и на рис 15.
3. Модель формирования поля загрязнения воды на приплотинной части акватории Братского водохранилища. Основные концептуальные положения и принципы построения этой модели те же, что и в предыдущем случае. Отличие состоит в использовании несколько иных данных для задания входных переменных, а также в способе и детальности расчета выходных. Эти обстоятельства обусловили необходимость разработки новых, адаптированных к конкретной ситуации алгоритмов преобразования информации.
Для построения модели наряду с фундаментальными законами сохранения массы и переноса примесей в воде были использованы:
координаты изолиний глубины водохранилища;
координаты областей и створов транзитных и макроциклических течений;
данные о проточности, уровне и стратификации выбранного участка водохранилища;
оценки статистических распределений скорости и направления ветра, характерные для рассматриваемой акватории;
вертикальные профили скоростей течений, формирующихся в результате ветрового воздействия на поверхность водоема;
параметры, задающие пространственное расположение и временную динамику интенсивности сброса сточных вод в нормальных условиях и при аварийной ситуации;
данные о гидравлической крупности и плотности частичек взвеси;
сведения о концентрациях растворенных и взвешенных веществ в водохранилище, фильтрационных и аварийных стоках золоотвала.
Программные средства, реализующие модель, осуществляют:
интерполяцию на сеточную область распределения глубины контрольного участка по координатам изобат при максимальном уровне и его корректировку по заданному текущему уровню водохранилища;
расчет компонент и интерполяцию в узлы сетки средних транзитных и макроциклических скоростей движения воды;
оценку пульсационной составляющей в скорости переноса примесей;
имитацию на выделенном участке акватории Братского водохранилища пространственно-временной динамики концентрации загрязняющих веществ, попадающих в него с фильтрационными потоками или в результате аварийного разрушения дамбы золоотвала;
расчет распределения приращения донных отложений по акватории контрольного участка, образующихся при оседании взвеси, поступающей в водохранилище при аварийном разрушении дамбы золоотвала.
Примеры выдачи результатов имитационных экспериментов, выполненных на модели, показаны на рисунках 17, 18 и 19.
Рис.17. Динамика поля загрязнения залива Сухой Лог фтором в фильтрационном стоке с золоотвала в зимний период. Концентрации приведены в долях ПДК, число дней над каждой из схем распределения фтора по акватории залива - время, прошедшее с момента установления ледового покрова, КС - контрольный створ.
Рис.18. Динамика повышения концентрации взвешенных веществ (мг/л) после аварийного разрушения дамбы золоотвала в период открытой воды при средней гидравлической крупности легкой фракции 0,01 мм/с. Число часов, указанное на каждой из схем, - время, прошедшее с момента начала аварии.
Рис.19. Распределение толщины слоя донных отложений (в мм), образующихся после аварийного разрушения дамбы золоотвала ТЭЦ-6.
4. Модель переноса растворенных и взвешенных примесей на многорукавном фрагменте реки Ангары. В данном примере в качестве объекта моделирования выбран фрагмент реки Ангары (рис.20), подверженный воздействию фильтрационных и вероятных аварийных сбросов с золоотвала Иркутской ТЭЦ-1. Он представляет собой достаточно сложную в гидрологическом отношении область (многорукавность русла, зажорные явления, пересечение с зоной переменного подпора Братского водохранилища и т.д.). На этом участке находится тельминский водозабор, качество воды в защитных зонах которого будет существенно изменено, если произойдет аварийный сброс из прудка золоотвала. Протяженность вдольбереговой границы золоотвала составляет величину, равную приблизительно 2 км. На этом отрезке от протоки Голуторовской ответвляются к основному руслу реки Ангары два рукава. По этой причине характер распространения загрязняющих веществ, поступающих в поверхностные воды, существенно зависит от распределения фильтрационного стока по периметру золоотвала и места аварийного разрушения дамбы.
Рис. 20. Фрагмент реки Ангары, выбранный в качестве объекта моделирования.
Необходимость получения большого объема прогнозной информации о последствиях воздействия, характеризующегося многокомпонентностью загрязнения, сложной пространственной структурой и временной динамикой его источника, требует построения достаточно громоздкой модели, имитирующей перенос примеси в генетически различных гидрологических условиях. Для этого нужно объединить в ее рамках значительное количество теоретических, эмпирических и гипотетических данных о рассматриваемых процессах. Использование методических приемов, вытекающих из положений информационного подхода, позволяет уменьшить трудоемкость этой операции.
При разработке обсуждаемой модели область акватории р.Ангары, для которой производилась оценка воздействия золоотвала, была разбита на два участка. Первый участок имеет протяженность вдоль реки около 7 км, начинается от створов, расположенных несколько выше золоотвала, и тянется до створа, пересекающего основное русло ниже впадения левой протоки Китоя. Второй участок расположен ниже по течению Ангары. Его верхний створ является нижним створом участка №1. Расчеты динамики распространения примесей для этих участков производятся по разным моделям. Для второго участка используется модель, которая здесь не обсуждается. Для первого участка разработана трехмерная нестационарная модель распространения примеси в области произвольной конфигурации с полуэмпирическим заданием гидрологического режима реки. Модель разработана в стандарте приложения Windows. При выводе результатов расчетов в модели используются элементы ГИС-технологий, в рамках которых связываются картографические и табличные координатно-привязанные данные. Эта разработка является естественным развитием подхода, описанного в двух предыдущих примерах. Дальше речь пойдет именно об этой модели. Для ее построения были использованы следующие информационные материалы:
· законы сохранения и переноса вещества,
· условие неразрывности потоков,
· закономерности оседания частиц взвеси в воде,
· оценка распределения скорости течения по вертикали,
· типичная для рассматриваемого участка акватории взаимосвязь между расходом и уровнем,
· оценка распределения глубины в условиях летней межени,
· данные измерения средних и пульсационных скоростей течений и расходов в отдельных створах и точках,
· допущение независимости (в рамках одного типа гидрологического режима) распределения потоков по рукавам от общего расхода,
· данные о значениях ПДК загрязняющих ингредиентов,
· данные о размерной структуре золошлаковой взвеси,
· утверждение о консервативности всех примесей на рассматриваемых пространственно-временных масштабах.
При расчетах по модели имитируемые ситуации задаются значениями потоков воды и концентраций загрязняющих ее ингредиентов во всех входных створах (основное русло Ангары, протока Голуторовская, Китой, створы сброса в реку фильтрационных и аварийных стоков с золоотвала), а также величиной поднятия уровня при выборе зажорного режима стока. В качестве выходных переменных в модели выступают: глубина места, компоненты векторов средней скорости переноса воды и примесей, компоненты характерной величины пульсационной скорости, а также концентрации контролируемых ингредиентов (примесей) в воде и толщина слоя донных отложений, образующегося в результате аварийного сброса.
Модель реализована в виде четырех модулей. Окно главного модуля программы показано на рис.21. Он реализует функции: выбора имитационного эксперимента, расчета выходных характеристик модели, управления процессом имитации поступления стоков с золоотвала в реку Ангару и их распространения в водной среде, индикации результатов расчетов, доступа к другим окнам программы. Модуль просмотра и редакции входных данных дает возможность пользователю задать требуемые значения высвечиваемых значений параметров. Модуль индикации табличной информации (рис.22) предназначен для выдачи числовых количественных данных о результатах расчета выходных переменных на произвольной вертикали. Еще один модуль обеспечивает настройку цветовой палитры модели.
Рис.21. Главное окно имитационной модели.
Рис.22. Окно модуля выдачи табличной информации о средней концентрации загрязняющих ингредиентов на произвольной вертикали.
Обязательным предварительным этапом оценки воздействия золоотвала на выбранный участок реки является расчет распределений глубины и средней скорости течения, соответствующих выбранному типу гидрологического режима и заданным расходам. Для решения этой задачи акватория участка №1 рассекается 46 створами. Затем по расходам во входных створах вычисляется распределение глубин и средних по вертикали скоростей течения реки во всех створах. Далее, оценки глубин и скоростей в отдельных точках створов интерполируются на всю область расчетов с шагом, соответствующим принятому шагу сеточной области. При интерполяции также используются данные измерений глубины и скорости в отдельных специально выбранных точках. Графическая иллюстрация результатов одного из таких расчетов показана на рис. 21.
Наиболее опасное воздействие золоотвала ТЭЦ-1 на реку Ангару возникает при аварийном разрушении его дамбы. В этом случае, помимо растворенных в воде прудка загрязняющих ингредиентов, в реку попадает большое количество взвешенных веществ. Имитация этих процессов на модели позволяет оценить интенсивность, динамику и структуру загрязнения реки в разных гидрологических ситуациях и при различных сценариях развития аварии. На рис. 23 приведены примеры таких модельных оценок.
Рис. 23. Примеры оценки распределения концентрации взвешенных веществ по акватории реки Ангары, формирующегося при разрушении дамбы золоотвала ТЭЦ-1.
а - размыв в верхней по течению реки части дамбы, б - размыв в нижней части.
Выводы
1. Разработка моделей, предназначенных для приближенной оценки динамики вероятностного распределения в пространстве загрязняющих воду ингредиентов, является полезным и конструктивным элементом успешного решения нестандартных задач, связанных с прогнозом последствий антропогенного воздействия на окружающую среду.
2. Применение методов информационного моделирования, оперирующих в рамках одной задачи сведениями различного типа, точности и достоверности, обеспечивает возможность сбалансированно использовать разнообразные данные, которые удается собрать для построения каждой из моделей, преодолеть информационные дефициты и получить достаточно детальные, приемлемо точные и практически значимые результаты моделирования.
3. Прогнозные оценки предполагаемых последствий антропогенного воздействия на водные объекты, получаемые в результате имитационного моделирования, позволяют более полно оценить ожидаемые ущербы и сформулировать рекомендации по их минимизации.
4. Технические возможности современных персональных компьютеров позволяют предельно облегчить использование разрабатываемых моделей всеми заинтересованными лицами и представить результаты их исследования в наглядной форме.
5. Имитационное моделирование является существенным методическим дополнением (к натурным изысканиям) для получения информации о динамике распределенных параметров водных объектов. Хотя расчетные оценки по достоверности обычно уступают измеренным, они значительно более дешевы и информативны.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В диссертационной работе предложен и на ряде примеров решения различных гидрологических задач продемонстрирован информационный подход к разработке моделей. Их построение в рамках данного подхода рассматривается как двойственный процесс. Одна сторона этого процесса состоит в увеличении информационной емкости (или сложности) модели, которая наращивается за счет привлечения все большего числа используемых для описания объекта переменных и повышения точности их контроля. Вторая - представляет собой последовательное введение ограничений на возможные значения этих переменных, логически вытекающих из различного рода сведений о моделируемом объекте. Важнейшей чертой информационного подхода является поддержание такого баланса между обеими названными сторонами, при котором обеспечивается наибольшая эффективность использования исходных данных для достижения поставленных целей. Для подбора подходящей сложности модели могут использоваться различные процедуры ее оптимизации.
Исследование возможностей более полного использования информации, содержащейся в материалах наблюдений за природными объектами, показало, что учет в явном виде их точности и достоверности создает новые возможности для разработки математических методов и основанных на них алгоритмов для статистической обработки эмпирических данных. В диссертации была рассмотрена задача поиска и оценки многофакторных взаимосвязей между переменными по выборочным данным измерений их совместных значений. При ее решении в качестве базового математического аппарата описания взаимосвязей между исследуемыми характеристиками была использована ядерная оценка совместного распределения вероятностей. Этот подход позволяет не терять и адекватно отображать информацию, содержащуюся в исходных данных, и равноценно работать как с количественными, так и с качественными переменными. Разработанные алгоритмы реализованы в виде программных средств, применимых к выборкам, содержащим неоднородные по точности и достоверности материалы и значительное число пробелов. Показано, что такие приемы успешно работают в задачах изучения географических особенностей формирования стока и построения стохастических моделей для прогнозирования его межгодовой изменчивости.
Опыт проведенных исследований дает возможность говорить о том, что информации, содержащейся только в данных наблюдений, как правило, оказывается недостаточно для приемлемого решения задач прогностического или управленческого характера, с которыми приходится сталкиваться на практике. Улучшение их результатов достигается путем дополнительного насыщения моделей сведениями теоретического и гипотетического характера. Применение идеологии информационного моделирования позволяет более свободно оперировать материалами различного типа и качества и, вследствие этого, более полно использовать все доступные данные. Эффективность этого подхода продемонстрирована на примере разработки моделей, предназначенных для решения проблем оптимизации управления расходом реки Ангары и прогнозирования динамики распространения загрязняющих веществ в водных объектах.
Рациональное использование водных ресурсов Байкальского региона является необходимой составной частью обеспечения его устойчивого развития. Оно требует накопления и использования обширных и разнообразных информационных материалов о состоянии ресурсов и о процессах их формирования и эксплуатации. Необходимым элементом системы экологически ориентированного и экономически обоснованного управления отдельными природными объектами и целыми территориями является возможность контроля и прогнозирования динамики их состояния при различных антропогенных воздействиях. Удобным инструментом, дающим возможность успешно продвигаться вперед в решении таких задач, в настоящее время могут и должны стать имитационные модели и системы. Автор надеется, что предложенные в рамках данной работы принципы и методические приемы будут полезны для их разработки. Хочется верить, что приведенные примеры построения различных моделей для решения ряда водно-ресурсных проблем Ангаро-Байкальского бассейна наглядно показали конструктивность их применения в гидрологии.
В приложении к анализу эмпирических данных дальнейшее развитие разработанных методов требует уточнения и комплексирования критериев оптимальности моделей. Эта потребность обусловлена тем, что, в условиях возможности автоматизации процесса генерации и проверки с помощью компьютерных технологий большого количества гипотез, традиционных статистических критериев оценки их правдоподобности оказывается недостаточно. Заслуживают первоочередного внимания также вопросы количественной оценки достоверности прогностических оценок. Одним из перспективных направлений использования разрабатываемых моделей является их включение в состав различных ГИС, что позволит в значительной степени детализировать и актуализировать накапливаемую в них географическую информацию, а также повысить эффективность ее использования.
ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ
Монографии
1. Агеенко Е.Н., Волкова В.Г., Игнатов А.В. Исследование и моделирование закономерностей состояния лесных экосистем в бассейне озера Байкал. - Иркутск,1995. - 89 с.
2. Игнатов А.В., Федоров В.Н., Захаров В.В. Динамика составляющих водного баланса речных бассейнов. - Иркутск: Изд-во СО РАН, 1998. - 186 с.
3. Игнатов А.В. Модели и оптимизационные задачи в проблемах природопользования в Байкальском регионе. - Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2000. - 207 с.
4. Игнатов А.В., Кравченко В.В. Эколого-экономические аспекты управления водопользованием. - Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2002. - 171 с.
Статьи в журналах и сборниках
5. Игнатов А.В. Применение моделей авторегрессии - проинтегрированного скользящего среднего для прогнозирования природных процессов по рядам их наблюдений / Изменчивость природных явлений во времени. - Новосибирск: Наука, 1982. - С.60-66.
6. Игнатов А.В. Оценка полной экспериментальной информации о связи показателей состояния природных объектов / Модели и методы оценки антропогенных изменений геосистем. - Новосибирск: Наука, 1986. С. 55-60.
7. Игнатов А.В. Использование приближенного задания переменных в задачах интерполяции и экстраполяции данных / Математическое моделирование в проблемах рационального природопользования. - Ростов-на-Дону, 1988. - С.98-100.
8. Игнатов А.В., Старыгин А.П. Применение метода непрерывного восполнения функции многих переменных, заданной на конечном множестве произвольно расположенных точек, для восстановления полей распределенных параметров оз.Байкал / Мониторинг и оценка состояния Байкала и Прибайкалья.- Ленинград: Гидрометеоиздат, 1991.- С. 40-42.
9. Афанасьева Э.Л., Игнатов А.В. Об изменении биомассы зоопланктона в озере Байкал // ДАН, 1992. - Т.324, №1. - С.233-236.
10. Воробьев В.В., Васильев С.Н., Антипов А.Н., …, Игнатов А.В. и др. Интеллектное информационно-картографическое обеспечение устойчивого развития Байкальского региона // География и природные ресурсы. - 1995.-№1.- С. 5-15
11. Игнатов А.В. Опыт вероятностного моделирования и анализа взаимозависимости многомерных географических данных // География и природные ресурсы. - 1996, - №4. - С.149-158.
12. Игнатов А.В., Федоров В.Н., Фролов С.В., Корнейчук А.И. Моделирование сезонной динамики стока рек горного обрамления озера Байкал // География и природные ресурсы. - 1998. - №1. - С.127-131.
13. Игнатов А.В., Кравченко В.В., Федоров В.Н. Индексы и классификация качества воды при определении дифференцированной платы за водопользование // География и природные ресурсы. - 2002, - №2. - С.127-132.
14. Игнатов А.В. Модели как информационные отображения объектов моделирования / Моделирование географических систем. - Иркутск: Из-во ИГ СО РАН, 2004. - С. 10-13.
15. Игнатов А.В. Методы и программные средства поиска и оценки многофакторных взаимосвязей между географическими переменными / Моделирование географических систем. - Иркутск: Из-во ИГ СО РАН, 2004. - С. 118-122.
Программные средства
16. Игнатов А.В. Пакет программ для поиска и анализа взаимосвязей между значениями переменных, заданных таблицей совместных реализаций (на дискете). - Иркутск: Ин-т географии, 1995. - 1 Мб.
17. Игнатов А.В., Кравченко В.В. Система территориального мониторинга. Программно-информационный комплекс. Версия 1.0 (на лазерном диске).- Иркутск: Ин-т географии СО РАН, 2002. - 69 Мб.
18. Кравченко В.В., Игнатов А.В. Оценка воздействия на поверхностные воды. Мультимедийное приложение к отчету по проекту расширения существующего золоотвала ТЭЦ-1. (на лазерном диске) - Иркутск: Ин-т географии СО РАН, 2003. - 152 Мб.
Страницы в Интернет
19. Игнатов А.В., Кравченко В.В., Макаров А.А. Система территориального мониторинга / Страница в Интернет www.geogr.isu.ru/ig. - 2002.
20. Игнатов А.В. Информационное моделирование в гидрологии (на примере разработки моделей формирования и рационального использования водных ресурсов Ангаро-Байкальского бассейна). Диссертация и автореферат / Страница в Интернет www.irigs.irk.ru/docs/adiss/Ignatov.doc. - 2005.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Географические положение пресноводного озера Байкал, его размеры, тектоническое происхождение, флора и фауна. Ландшафты Байкальского заповедника. Археологическая культура племен лесных охотников и рыболовов Прибайкалья эпохи неолита, ее основные этапы.
презентация [268,9 K], добавлен 20.12.2011Обеспечение рационального и безопасного использования водных ресурсов на территории Республики Тыва. Анализ, оценка и прогноз состояния континентальных вод. Значение рек. Площадь бассейна Енисея. Правый приток Большого Енисея. Берега и дно озера Чедер.
презентация [86,1 K], добавлен 19.05.2014Байкал как самое глубокое озеро планеты Земля, его местонахождение, глубина, объем водных запасов, рельеф западного и восточного побережья. Состав рек, впадающих в озеро. Достопримечательности Байкала: заповедная скала Шаман-камень, остров Ольхон.
презентация [1,3 M], добавлен 28.11.2012Байкал — озеро тектонического происхождения в южной части Восточной Сибири, крупнейший природный резервуар пресной воды, его географическое положение, площадь с островами, глубина, животный и растительный мир, высота над уровнем моря и впадающие реки.
презентация [2,2 M], добавлен 25.12.2010Предмет, сущность и задачи математико-картографического моделирования. Конструирование элементарных и сложных моделей, их виды. Оценка надежности моделирования. Место гидрологических процессов и явлений в геосистеме. Их геоинформационное обеспечение.
курсовая работа [63,5 K], добавлен 24.04.2012Байкал как самое глубокое в мире озеро, обладающее уникальными особенностями, и самое крупное водохранилище пресной воды на планете. Его местоположение, глубина, объем и примерный возраст. Флора и фауна Байкала. История происхождения имени озера.
презентация [1,9 M], добавлен 07.02.2010Історія дослідження озера Байкал та походження його назви. Фізико-географічні особливості озера: генезис котловини; морфогенез та рельєф дна; гідрологічні характеристики; клімат; характеристика вітрів. Екологічні наслідки антропогенного впливу на озеро.
курсовая работа [58,7 K], добавлен 18.01.2013Байкал как самое глубокое озеро на Земле и крупнейший пресноводный водоем с высококачественной чистой водой. Изучение его расположения и протяженности в России. Исследование площади водного зеркала, максимальной глубины и объема воды озера. Фауна Байкала.
презентация [531,2 K], добавлен 06.10.2014Байкал как самое глубокое в мире озеро, жемчужина Сибири. Знакомство с наиболее интересными фактами озера, важность для планеты. Байкал как место обитания большого количества уникальных и эндемичных растений и животных, особенности окружающей природы.
презентация [752,4 K], добавлен 15.01.2013Общая характеристика, история происхождения названия, местонахождение, площадь с островами, глубина, возраст, животный мир, высота над уровнем моря и впадающие реки озера Байкал. Особенности промышленной освоенности Байкала, в том числе и его загрязнения.
презентация [71,1 K], добавлен 01.05.2010Общая характеристика и отличительные особенности озера Байкал, его географическое расположение и специфика геологического строения дна, свойства воды. Разнообразие животного и растительного мира Байкала, климатические условия места его расположения.
презентация [963,8 K], добавлен 10.05.2011Озеро тектонического происхождения в южной части Восточной Сибири, самое глубокое озеро на планете. Географическое положение Байкала, его глубина и площадь. Запасы воды в Байкале, ее влияние на климат территории. Растительный и животный мир озера.
презентация [672,4 K], добавлен 24.12.2013История возникновения, географическое расположение и современные очертания озера Байкал; его туристическая привлекательность. Ангара - единственная река, вытекающая из Байкала. Разнообразие животного и растительного мира самого глубокого озера планеты.
презентация [815,8 K], добавлен 12.05.2014Местонахождение и описание озера Байкал. Длина береговой линии. Максимальная глубина и площадь водного зеркала озера. Возраст озера Байкал. Происхождение названия озера. Объем воды в Байкале. Максимальная скорость ветра, зарегистрированная на Байкале.
презентация [876,0 K], добавлен 14.03.2011Байкал как классический пример тектонического озера. Географическое положение, возраст, происхождение названия, площадь озера. Климат, свойства воды и высота волн во время шторма. Животный и растительный мир Байкала. Национальные парки и заповедники.
реферат [27,0 K], добавлен 13.10.2009Основные признаки и оборотоспособность водных объектов. Типы водных режимов. Способы использования водных объектов. Классификация водных объектов в зависимости от особенностей их режима, физико-географических, морфометрических и других особенностей.
реферат [614,3 K], добавлен 07.12.2016Основные черты географического положения России. Особенности сибирского климата. Присоединение байкальского региона и озера Байкал. Ресурсы, флора и фауна, природные особенности Восточной Сибири. Принудительное переселение в Сибирь русского населения.
презентация [2,3 M], добавлен 15.04.2015Формирование и развитие озер, их географическое значение в природе: геотектонические особенности Байкальской впадины и озера Байкал. Экологическое значение водной среды озера, его растительного и животного мира. Техногенное влияние на экосистему озера.
реферат [32,1 K], добавлен 26.01.2010Современное состояние использования природных ресурсов в России, проблемы и пути их разрешения, дальнейшие перспективы. Основные минеральные, водные, лесные, земельные ресурсы Уральского района, их оценка и проблемы рационального использования.
реферат [27,2 K], добавлен 20.10.2010Физико-географическая характеристика рек Африки. Реки бассейна Атлантического и Индийского океанов. Характеристика озер, болотных массивов и подземных бассейнов Африки. Пути рационального использования и современное проблемы водных ресурсов Африки.
курсовая работа [5,1 M], добавлен 28.08.2017
