Теоретические основы геоинформационной поддержки при-нятия решений при формировании систем технического наблюдения в аспекте гидрометеорологического обеспечения

Размещено на http://www.Allbest.ru/

25.00.35 - Геоинформатика

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Тема:

Теоретические основы геоинформационной поддержки принятия решений при формировании систем технического наблюдения в аспекте гидрометеорологического обеспечения

Василенко С.В.

Санкт-Петербург - 2009

Работа выполнена в ГОУ ВПО «Российском государственном гидрометеорологическом университете» (РГГМУ)

Научный консультант: доктор физико-математических наук, профессор А.С. Гаврилов

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Г.В. Менжулин;

доктор технических наук, профессор С.И. Биденко;

доктор физико-математических наук, доцент И.В. Карпов

Ведущая организация:

Военная инженерно-космическая академия имени А.Ф. Можайского (г. Санкт-Петербург)

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Российского государственного гидрометеорологического университета.

Ученый секретарь диссертационного совета

д.т.н., профессор Бескид П.П.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность. Современные территориальные системы наблюдения характеризуются широким пространственным охватом, большим разнообразием технических средств наблюдения (ТСН) и сложными по содержанию процессами обработки геоинформации (ГИ) об окружающей природной и социальной среде.

Функционирование ТСН существенно зависит от состояния окружающей среды, поэтому широкое внедрение в практику охраны территорий перспективных ТСН предполагает детальный учет и обработку больших массивов ГИ о параметрах окружающей среды.

В настоящее время наиболее массовыми являются ТСН, функционирующие в оптическом и сантиметровом диапазонах электромагнитных волн. Условия распространения электромагнитных волн данных диапазонов существенно зависят от состояния атмосферы на пути их распространения. В зависимости oт вертикального распределения температуры, влажности, давления и водности формируются различные типы атмосферной рефракции и ослабления электромагнитных волн, которые существенным образом определяют характеристики обнаружения различных объектов.

Все это требует исследования гидрометеорологических аспектов наблюдений и создания геоинформационных систем с целью сбора, систематизации, анализа и распространения пространственно-координированных данных условий обнаружения различных объектов для внедрения в последующем практических методов эффективного планирования наблюдательных сетей с позиции минимизации затрат на их развертывание и обеспечение функционирования. Требуется специальная геоинформационная поддержка принятия решений по повышению эффективности систем технического наблюдения (СТН), под которой понимается совокупность процедур вычисления, хранения и обработки информации о характеристиках обнаружения различных объектов с использованием геоинформационных систем применительно к тем территориям, где специальные исследования в этом направлении никогда не производились и систематизированные данные отсутствуют.

Объектом исследования являются процессы обработки геоинформации при проектировании территориальных систем технического наблюдения.

Предмет исследования - модели и методы представления и анализа пространственных параметров обнаружения территориальных объектов на основе гидрометеорологических характеристик геосреды.

Таким образом, основной целью диссертационного исследования является разработка научного аппарата представления и обработки геоинформации для оптимизации систем технического наблюдения на стадии их проектирования в аспекте гидрометеорологического обеспечения.

Выявленными противоречиями предмета исследования, которые определяют научную проблему и перечень научных задач, являются современные требования к СТН по эффективному обнаружению нарушителей границ охраняемых территорий с одной стороны, и отсутствие необходимого для этих целей адекватного гидрометеорологического обеспечения с другой. Таким образом, для достижения сформулированной цели исследования необходимо решить крупную научную проблему, заключающуюся в необходимости создания высокоточного научного аппарата учета метеорологических факторов для обработки и анализа геоданных с целью надежного обнаружения и идентификации объектов современными техническими средствами наблюдения.

Для достижения поставленных целей в диссертационной работе были сформулированы следующие задачи:

- определить основные подходы к обработке разнородной гидрометеорологической информации для обеспечения эффективного обнаружения объектов техническими средствами наблюдения;

- разработать модели представления и пространственного отображения параметров характеристик обнаружения объектов на основе геоинформационных технологий;

- разработать геоинформационные методы преобразования и анализа гидрометеорологической информации при решении задач обнаружения объектов;

- разработать базу геоданных, обеспечивающую решение задач территориального анализа при обнаружении объектов.

Основными методами решения поставленных задач являются методы создания, использования, обработки и пространственного анализа геоинформации при обнаружении территориальных объектов.

Основу исследования составили теоретические и практические труды крупных специалистов в области геоэкологии, геоинформатики, физики атмосферы и распространения электромагнитных волн, в числе которых А.Е. Алоян, А.М. Берлянт, П.П. Бескид, С.И. Биденко, Э.К. Бютнер, Б.Г. Вагер, А.С. Гаврилов, В.А. Гаврилов, Л.Н. Гутман, В.В. Дмитриев, М.П. Долуханов, В.Е. Зуев, С.С. Зилитинкевич, Е.Г. Капралов, Н.В. Кобышева, К.Я. Кондратьев, А.В. Кошкарев, Д.Л. Лайхтман, Г.И. Марчук, Л.Т. Матвеев, А.С. Монин, А.М. Обухов, В.В. Пененко, В.Д. Степаненко, В.И. Татарский, В.С. Тикунов, К.С. Шифрин, А.М. Яглом и многие другие.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Концепция геоинформационной поддержки формирования системы технического наблюдения на основе анализа метеорологических условий местности.

2. Экспериментальные зависимости связи характеристик дальностей обнаружения различных объектов с метеорологическими условиями.

3. Методы расчета характеристик обнаружения различных объектов по данным стандартной гидрометеорологической информации и их пространственного анализа на основе геоинформационных технологий.

4. База пространственных данных для ГИС-поддержки территориального анализа параметров обнаружения объектов.

Научная новизна исследования

1. Концепция геоинформационной поддержки функционирования технических средств наблюдения базируется на расширенном составе параметров и характеристик геосреды ( и - индексы рефракции, и - вертикальные градиенты индекса рефракции, - высота волновода, - параметр «цель-качество», - структурная характеристика оптического индекса рефракции, - толщина слоя потери изображения от перепада температур «поверхность-воздух»), используемых в наблюдениях объектов, что обеспечивает повышение обоснованности их идентификации, а также уточнение характеристик функционирования средств наблюдения.

2. Модели представления параметров обнаружения объектов отличаются оригинальным составом используемых характеристик метеорологической составляющей геосреды ( - средняя водность в воздухе, - разность температур между подстилающей поверхностью и воздухом, V - метеорологическая дальность видимости), что позволяет более полно отображать состояние и пространственное определение технических средств наблюдения.

3. Методы обработки и пространственного анализа гидрометеорологической информации при обнаружении объектов отличаются переходом от статичных осредненных для метеостанций к динамическим территориально распределенным характеристикам, что обеспечивает повышение точности измерения и обоснованности идентификации наблюдаемых объектов.

4. База пространственных данных поддержки территориального анализа в функционирующих технических средствах наблюдения отличается содержательным составом геоинформации, ориентированным на задачи обнаружения объектов, что обеспечивает повышение оперативности пространственного анализа геоситуаций, непрерывность и согласованность процессов обработки разнородной гидрометеорологической информации.

Обоснованность и достоверность результатов подтверждаются статистической обеспеченностью результатов экспериментальных исследований, строгой математической постановкой задачи о численном моделировании атмосферного пограничного слоя (АПС), а также статистической обеспеченностью рассчитанных на основе архивов стандартной гидрометеорологической информации характеристик обнаружения различных объектов.

Теоретическая и практическая ценность диссертации состоит в разработке оригинальных методов, позволяющих лишь на основе стандартной гидрометеорологической информации рассчитывать характеристики обнаружения различных объектов в сантиметровом и оптическом диапазонах и, в итоге, построить карты данных характеристик для любого региона РФ и сопредельных государств.

По теме диссертации опубликовано 44 (38 без соавторства) печатные работы, результаты исследований нашли отражение в 18 отчётах о НИР. В том числе основные результаты исследований опубликованы и реализованы в следующих материалах:

1. В монографии (Василенко С.В. Методы расчета и прогноза условий наблюдаемости объектов на охраняемых территориях. - Калининград: КПИ ФСБ России, - 2008. - 144 с.

2. В 24-х статьях, опубликованных в материалах всероссийских, международных конференций и в электронных научных изданиях за период с 1996 по 2008 годы, в том числе 11 статей в изданиях перечня ВАК: «Геоинформатика», «Радиотехника», «Естественные и технические науки».

3. В свидетельствах о государственной регистрации программы для ЭВМ и базы данных, а также в патенте на изобретение.

4. В отчётах по 18 заказным НИР (шифры: «Гольф» (заказ ДВ ФПС России); «Горизонт-15КС-04» (заказ ПНИИЦ ПС ФСБ РФ); «РССОИ» (заказ администрации Калининградской обл.); «Концепция» (заказ НИКИРЭТ «СНПО «Элерон» Минатома РФ); «Монитор» и «Радиопрогноз» (заказ в/ч 35533); «Затухание-2» (заказ ОАО НИИ «Стрела»); «Эффективность-2007» (заказ аппарата ВМФ РФ по вооружению) в том числе в 9 НИР по заказу КПИ ФСБ России).

Результаты исследований апробированы и получили положительную оценку на 25 научно-практических конференциях различного уровня за период с 1996 по 2008 год в городах Москва, Санкт-Петербург, Калининград, в том числе на 6 международных: «Посвященной 40-летию пребывания КГТУ на Калининградской земле и 85-летию высшего рыбохозяйственного образования в России» (Калининград, 1998 г.); «Перспективные направления технического развития пограничных органов Федеральной службы безопасности России» «Граница-2005» (Москва, 2005 г.); «Использование современных информационных технологий в правоохранительной деятельности и региональные проблемы информационной безопасности» (Калининград, 2006 г.); «Инновации в науке и образовании-2006» (Калининград, 2006 г.); «Энергосбережение. Энергооборудование. Энергопотребление» (Санкт-Петербург, 2006 г.); «Посвященной 50-летию пребывания КГТУ на Калининградской земле» (Калининград, 2008 г.); 2 всероссийских и более 18 региональных и ведомственных научно-практических конференциях.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения и списка литературы. Всего в работе 252 страницы, приложение, 93 рисунка и 12 таблиц. Список источников включает 145 наименований, в том числе 18 на иностранных языках.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность, научная новизна, теоретическая и практическая ценность диссертации, определяются цель и задачи работы.

Первая глава диссертационной работы посвящена разработке концепции геоинформационной поддержки формирования систем технического наблюдения (СТН) на основе анализа особенностей нижней тропосферы как среды распространения электромагнитных колебаний, а также принципов построения и функционирования территориальных систем наблюдения.

СТН должны обеспечивать автоматический (автоматизированный) геоинформационный анализ территории функциональной активности, прогнозирование последствий природно-социального регулирования с отображением результатов на электронную карту (ЭК). Структурными единицами таких систем являются ТСН. Пример пространственного распределения ТСН в СТН приведен на рисунке 1.

Размещено на http://www.Allbest.ru/

Рис. 1. Схема пространственного распределения ТСН. Параметры и характеристики геосреды, влияющие на зоны действия ТСН:

- давление воздуха; - абсолютная температура; - парциальное давление водяного пара; и - индексы рефракции; и - вертикальные градиенты индекса рефракции; - высота волновода; - относительная влажность; - средняя водность в воздухе; - метеорологическая дальность видимости

Существующие методы поддержки принятия решений при размещении объектов СТН учитывают множество влияющих на эффективность подобной системы параметров, но все что касается влияния факторов окружающей среды учитывается лишь на основе самых общих представлений, либо не учитывается вообще. Между тем, влияние состояния атмосферы на эффективность функционирования СТН оказывается чрезвычайно изменчивым как во времени, так и в пространстве (рис. 1). За последние десятилетия в теоретической физике атмосферы достигнут значительный прогресс в описании физических механизмов тех или иных явлений в атмосфере, определяющих дальность обнаружения различных объектов с использованием разнообразных ТСН. Это обстоятельство открывает возможность существенно повысить степень пространственной детализации учета параметров окружающей среды при планировании размещения объектов СТН, что на современном уровне наиболее целесообразно осуществлять с использованием геоинформационных технологий.

Таким образом, общая концепция данного диссертационного исследования базируется на существенном расширении состава лимитирующих параметров и характеристик геосреды применительно к решению практических задач повышения эффективности систем технического наблюдения, функционирующих в оптическом и сантиметровом диапазонах электромагнитных волн. Целью такого рода геоинформационной поддержки использования ТСН является обеспечение возможности оперативного предоставления структурам управления достоверной информации об инфраструктуре территориальной системы наблюдения региона в территориально-временном разрезе для обеспечения качественной реализации функций управления на основе анализа метеорологических условий местности.

В плане обоснования сформулированной концепции в данной главе рассмотрены существующие результаты исследования вертикальной структуры атмосферного пограничного слоя (АПС) - слоя атмосферы высотой 1,5-2 км, примыкающего к поверхности Земли, наиболее важного с точки зрения поставленной задачи.

Структура АПС значительно отличается от структуры вышележащей, так называемой «свободной» атмосферы, формирующейся под воздействием крупномасштабных (синоптических) атмосферных процессов. Приземный слой (ПС) атмосферы - нижняя часть АПС толщиной несколько десятков метров, структура которого полностью определяется процессами взаимодействия атмосферы с подстилающей поверхностью.

Проблема обнаружения различных объектов в атмосфере неразрывно связана с понятием метеорологической дальности видимости (МДВ).

МДВ (V, м) - весьма специфическая характеристика прозрачности атмосферы применительно к диапазону видимой части спектра (0,3 - 0,8 мкм). Она определяется как «наибольшее расстояние, с которого в светлое время суток перестает быть видимым абсолютно черный объект размером более 20 угловых минут, проектирующийся на фон неба у горизонта» (Матвеев Л.Т, 1984).

Метеорологическая дальность видимости - единственный параметр атмосферы, входящий в набор стандартных метеорологических наблюдений на метеостанциях, с помощью которого удается оценить фактические значения оптического коэффициента ослабления атмосферы. При этом оказывается справедливой следующая приближенная формула взаимосвязи водности и МДВ:

, (1)

где: - МДВ (м); - удельная водность (г/кг). Средневзвешенные значения коэффициентовA_V и m, определяющих взаимосвязь водности и МДВ, с учетом экспериментальных зависимостей, полученных различными авторами (Матвеев Л.Т., 1965) могут быть приняты как: ;

Помимо рассеяния света на аэрозолях, в атмосфере могут наблюдаться эффекты рассеяния также и на турбулентных неоднородностях в поле коэффициента преломления, особенно значительные вблизи земной поверхности.

Они проявляются, прежде всего, в том, что изображение объекта начинает искажаться за счет некоторого «расплывания» его очертаний, с постепенным превращением в бесформенное пятно. Наиболее последовательно теорию этого вопроса разработал В.И. Татарский (1967), который получил уравнения для расчета статистических характеристик флуктуаций амплитуды и фазы электромагнитных колебаний, возникающих при прохождении излучения через слой атмосферной турбулентности. Важнейшим параметром атмосферы здесь является структурная характеристика турбулентных флуктуаций показателя преломления .

Все основные нестандартные механизмы распространения сантиметровых радиоволн связаны с аномалиями вертикального распределения индекса рефракции, которые, в свою очередь, целиком определяются теми или иными особенностями в профилях температуры и влажности.

В зависимости от величины вертикального градиента индекса рефракции для радиолокационных станций (РЛС) задается поправочный коэффициент (Дмитриев В.А., 1991) к ее паспортной дальности обнаружения, меняющийся в пределах от 0,8 (при субрефракции, > - 40 N-ед./км) до 2 (суперрефракция, < - 157 N-ед./км). При сверхкритической рефракции в приземном слое формируется так называемый «приповерхностный волновод», в котором канализируется излучение РЛС и возможно загоризонтное обнаружение целей (Фок В.А., 1950; Кукушкин А.В., Фрейлихер В.Д., Фукс И.М., 1987).

Проведено определение доступных информационных ресурсов для выявления возможностей и ограничений геомоделирования и формирования баз данных пространственных характеристик обнаружения территориальных объектов.

В основе информационного обеспечения потребителей метеорологическими службами различных стран лежит технология, состоящая из четырех основных направлений деятельности: получения, сбора, обработки информации и доведения продукции до потребителей.

Программа наблюдений на метеостанциях весьма обширна (около 40 показателей), но для решаемой задачи интерес представляет лишь ограниченный набор: метеорологическая дальность видимости, влажность, температура воздуха и скорость ветра.

Для таких пользователей, как авиация и флот (как военно-морской, так и торговый) существуют свои специфические формы обеспечения, в основе которого лежит поставка потребителю непосредственно синоптических карт (для больших территорий) или «кольцевых синоптических карт» (для территорий областного масштаба). В настоящее время (последние 10-15 лет) с появлением персональных компьютеров и каналов связи с высокой пропускной способностью, вся подобного рода картографическая информация кодируется и распространяется в специальном цифровом формате GRIB (Grid Binary) - специальном международном формате обмена метеорологическими данными в регулярной (grid) сетке широтно-долготных координат в бинарной (binary) форме.

Данные в формате GRIB анализа и прогноза Мирового Метеорологического Центра (ММЦ) Москвы для обоих полушарий за последнюю неделю в широтно-долготной сетке 2,5⁰Ч5⁰ доступны на сайте Главного Вычислительного Центра (ГВЦ) Росгидромета РФ (http://mcc.hydromet.ru/1251).

Систематизированные метеорологические данные «реанализа» в широтно-долготной сетке 2,5⁰Ч5⁰ применительно к климатологическим исследованиям и совершенствованию методов прогнозов доступны на сервере Национальной Службы Погоды (НСП) США (National Weather Service, ftp://nomad3.ncep.noaa.gov), причем за любую дату, начиная с 1979 г. и за 4 срока в сутки (0, 6, 12 и 18 GMT). Из этого же источника может быть получена и температура водной поверхности (в широтно-долготной сетке 1⁰Ч1⁰) для прилегающих к побережью акваторий, необходимая для решения задачи восстановления пространственной структуры атмосферного пограничного слоя, как по вертикали, так и по горизонтали, вблизи береговой черты.

Приходится констатировать, что доступные для решения поставленной задачи данные гидрометеорологических наблюдений даже при достаточно плотной сети станций имеют в своем составе лишь весьма ограниченную информацию, не соответствующую сформулированным требованиям к качеству, необходимому для повышения эффективности применения СТН.

Определены основные требования к пространственным параметрам атмосферы, необходимым для разработки методов расчета и прогноза условий наблюдения различных пространственных объектов:

- наличие непрерывных рядов наблюдений температуры, влажности и водности (включая спектры распределения капель по размеру), а также структурных характеристик турбулентных флуктуаций температуры и влажности до высоты несколько сотен метров над подстилающей поверхностью с вертикальным разрешением несколько метров;

- данные о горизонтальной изменчивости всех указанных характеристик должны представляться на территориях, охватывающих всю совокупность действующих ТСН с высоким пространственным разрешением (сотни метров).

В настоящее время столь подробная полевая информация об атмосфере может быть получена только в очень ограниченном количестве.

Для удовлетворения сформулированных требований необходима разработка математических моделей атмосферного пограничного слоя для расчета всех необходимых пространственных характеристик обнаружения объектов, информационной основой для которых могут служить имеющиеся в массовом количестве данные стандартной гидрометеорологической и аэросиноптической информации.

Во второй главе разрабатываются модели представления параметров обнаружения объектов для регионов Российской Федерации с различными климатическими условиям на основе проведения специальных натурных экспериментов по исследованию условий обнаружения различных пространственных объектов. Разработка указанных моделей направлена на устранение выявленных информационных пробелов.

Сложность и неоднозначность метеорологических явлений и процессов, определяющие дальности оптического и радиолокационного обнаружения различных пространственных объектов, а также ограниченность доступных геоинформационных ресурсов метеонаблюдений потребовали планирования и осуществления ряда комплексных наблюдательных программ применительно к Калининградской области, направленных на ликвидацию имеющихся пробелов.

Основная цель здесь состояла в организации наблюдений именно характеристик обнаружения различных объектов с использованием применяемых на практике ТСН с параллельным сбором всех доступных материалов гидрометеорологического обеспечения, с тем, чтобы выявить их устойчивую взаимосвязь с данными свободно распространяемых гидрометеоизмерений.

Оптические и радиолокационные наблюдения осуществлялись на полигонах, расположенных возле населенных пунктов Приморск, Янтарный, Пионерский и Рыбачий. Наблюдения осуществлялись в весенний, летний и осенний периоды 2005-2007 гг.

В качестве оптических целей наблюдались человек и сверхмалые объекты (лодка, катер, яхта), а также неподвижные ориентиры. Для перемещающихся в пространстве объектов определялись предельные дальности обнаружения и исчезновения. Объекты наблюдались как в оптические средства (бинокулярная труба ТПБ-2, бинокли Б-12 и Б-8), так и невооруженным глазом.

Для изучения взаимосвязи МДВ и дальностей обнаружения различных объектов с помощью разнообразных ТСН был введен специальный безразмерный параметр, характеризующий одновременно свойства цели и качество используемого ТСН, названный нами параметр «цель-качество»:

, (2)

где - дальность обнаружения объекта категории «m» (m=1 для цели «движущийся человек») с помощью ТСН категории «n» (n=0 - наблюдения невооруженным глазом).

Анализ представленных результатов указывает на статистически значимое превышение дальностей «исчезновения» над дальностями «обнаружения» (примерно 10-15%), что вполне укладывается в имеющиеся представления о характеристиках обнаружение различных движущихся объектов.

Еще одним направлением исследований условий наблюдения в оптическом диапазоне было выбрано выяснение характера размывания изображения за счет рассеяния света на турбулентных неоднородностях с целью получения необходимых поправочных коэффициентов.

Наблюдения производились с высоты 2 м с использованием бинокля Б-8 за фигурой движущегося вдоль берега человека, с фиксацией расстояния, на котором объект терялся из вида (дальность «исчезновения»). Одновременно проводились метеорологические наблюдения и фиксировалась средняя разность температур «поверхность-воздух» .

В связи с отсутствием в таких метеорологических ситуациях ухудшения видимости за счет влияния атмосферных аэрозолей, основная потеря качества наблюдения здесь могла быть только за счет рассеяния света на турбулентных неоднородностях. Характер такого рода искажений определяет дисперсия флуктуаций логарифма амплитуды оптической волны и зависит в конечном итоге от структурной характеристики оптического индекса рефракции . На рисунке 2 приведена полученная нами экспериментальная зависимость дальности исчезновения объекта «движущийся человек» при наблюдении в бинокль Б-8 от разности температур «поверхность-воздух». Анализ этого эффекта с использованием методов теории подобия Монина и Обухова для приземного слоя, позволил вывести следующую эмпирическую зависимость:

(3)

Рис. 2. Экспериментальная зависимость дальности исчезновения при наблюдении в бинокль Б-8 от разности температур «поверхность-воздух».

Сплошная кривая - эмпирическая зависимость (3)

Исходя из общей физики процессов в атмосфере, определяющих дальность видимости в атмосфере, можно вполне обоснованно предполагать, что подобное уточнение для дальностей обнаружения и исчезновения будет справедливо для всех видов ТСН при наблюдении в оптическом диапазоне. Это позволило, в итоге, ввести поправки в определяемый коэффициент «цель-качество», связанные с рассеянием света на турбулентных неоднородностях в условиях > 8 град. Наблюдения в сантиметровом диапазоне производились в прибрежном районе Калининградской области вблизи населенных пунктов: Приморск, Янтарный и Пионерский с использованием РЛС «Наяда 5МП» весной, летом и осенью 2006-2007 гг.

Объединяя результаты наблюдений и расчетов высоты приводного волновода, можно в итоге установить экспериментальную взаимосвязь между осредненными значениями дальностей сопровождения «малых» объектов и высотами волноводов для случаев нахождения излучателя РЛС за пределами слоя сверхрефракции (рис. 3). Это дает основание для аппроксимации результатов с помощью некоторой функциональной зависимости (на рисунке - сплошная линия), связывающей дальность сопровождения (в километрах) с высотой волновода h (в метрах):

, (4)

которая и может быть рекомендована на практике для случаев расположения излучателя антенны РЛС вне приводного волновода.

Рис. 3. Экспериментальная зависимость дальности сопровождения «малых» объектов на морской поверхности с использованием РЛС «Наяда 5 МП» от высоты приводного волновода с осреднением по сезонам года.

Сплошная кривая - зависимость (4)

Представленные результаты экспериментальных исследований существенно дополнили описанные в предыдущей главе доступные информационные ресурсы и позволили сформулировать обоснованные требования к способам получения на их основе исходной информации для расчета и прогноза параметров обнаружения различных объектов для регионов Российской Федерации с различными климатическими условиями.

В третьей главе разрабатываются методы обработки и пространственного анализа гидрометеорологической информации для определения поля параметров обнаружения объектов на основе геоинформационных технологий.

Указанные методы основываются на геомоделировании атмосферного пограничного слоя. При этом развивается теория восстановления вертикальной структуры нижней атмосферы на основе синтеза всей доступной ГИ применительно к созданию баз геоданных характеристик обнаружения различных пространственных объектов.

Доступной информацией для расчета и прогноза характеристик обнаружения различных объектов могут служить лишь данные наблюдений на метеостанциях (в отдельных точках) с периодичностью 3 - 6 часов, данные высотного радиозондирования (один-два пункта на регион) с периодичностью 6 - 12 часов или данные анализа (реанализа) в грубой пространственной сетке (примерно 130 - 270 км по горизонтали и 0,6 - 1 км по вертикали).

Получение более детализированной по пространству информации оказывается возможным реализовать здесь только путем адаптации всех имеющихся данных наблюдений с помощью некоторой физически содержательной математической модели АПС, играющей, по существу, роль «пространственно-временного интерполянта».

Способ реализации поставленной задачи в данной работе имеет 3 основных уровня сложности, характеристика которых дана в таблице 1.

Первый уровень сложности достаточно прост и использовался нами на начальной стадии исследования по большей части для отработки методических вопросов, однако уже здесь удается решить некоторые важные практические задачи, связанные, в частности с исследованием условий рефракции в оптическом и сверхвысокочастотном (СВЧ) диапазоне в приземном слое атмосферы. Второй уровень дает возможность извлекать из стандартной метеоинформации значительно более подробные сведения об условиях наблюдения, в том числе и на наклонных трассах.

Тем не менее, наиболее последовательным, хотя и значительно более трудным в реализации, способом решения проблемы в будущем сможет оказаться восстановление полной трехмерной структуры АПС на третьем уровне сложности, что откроет возможности для создания методов краткосрочного специализированного прогноза условий наблюдения с заблаговременностью, обеспечиваемой прогнозом фоновых метеорологических полей (доступных в форматах GRIB). Реализация этого способа требует чрезвычайно высокой степени информационного обеспечения (детальные электронные карты местности, густая сеть метеостанций и пр.) и является вполне близкой перспективой.

Несмотря на возможность получения с использованием выводов теории подобия Монина - Обухова для приземного слоя целого ряда важных результатов относительно вертикального распределения индексов рефракции в оптическом и СВЧ диапазонах, данный метод имеет целый ряд ограничений.

Таблица 1

Уровни сложности задач исследования структуры атмосферы применительно к расчетам характеристик обнаружения различных объектов

Уровень	Метод	Используемая информация	Область восстановления	Назначение
1	Теория подобия Монина-Обухова	Данные метеостанций	Приземный слой до высоты 30 - 50 м	Климатология параметров наблюдения для ограниченного набора условий
2	Численная модель одномерного АПС	Данные метеостанций, метеорология и температура океана в формате GRIB	Высоты до 300 - 500 м при отсутствии выраженной горизонтальной неоднородности поверхности	Климатология параметров наблюдения в оптическом и СВЧ диапазонах на горизонтальных и наклонных трассах в широком диапазоне условий
3	Трехмерная численная модель АПС	Данные метеостанций, метеорология и температура океана в формате GRIB	Высоты до 1- 1,5 км, в том числе в условиях выраженной горизонтальной неоднородности на разделе суша-море	Уточненная климатология и краткосрочный (до 36 часов) прогноз условий наблюдения на всей исследуемой территории

Наиболее точные результаты с его помощью могут быть получены лишь при наличии измерений температуры, влажности и скорости ветра как минимум на двух уровнях. Подобные измерения, производятся лишь на метеостанциях с расширенной программой, включающей «теплобалансовые наблюдения». В настоящее время такие наблюдения проводятся лишь эпизодически, а результаты не распространяются по каналам связи в оперативном режиме. Снятие этих ограничений оказалось возможным лишь путем привлечения более общих методов моделирования всего атмосферного пограничного слоя.

Общая система уравнений АПС в декартовой системе координат (ось x₁ направлена на восток, ось x₂ - на север, ось x₃ - вертикально вверх) для осредненных значений горизонтальных (U₁, U₂) компонент скорости и потенциальной температуры (?) при этом записывается следующим образом:

; (5)

; (6)

(7)

По повторяющемуся индексу здесь предполагается суммирование,

,

- компоненты геострофического ветра, причем _z=sin (- угловая скорость вращения Земли, - широта), - плотность воздуха,

- оператор горизонтального макротурбулентного перемешивания (K_L- коэффициент турбулентного перемешивания по горизонтали).

Член _? в уравнении (7) представляют собой, соответственно, суммарный радиационный приток тепла в атмосфере (за счет поглощения коротковолновой и длинноволновой радиации), - скорость конденсации; L - удельная теплота парообразования; С_р - теплоемкость воздуха при постоянном давлении.

В дополнение запишем уравнения турбулентной диффузии в атмосфере для массовой доли водяного пара S (г/кг) и водности (г/кг):

; (8)

. (9)

Уравнение (9) записано в предположении о полном увлечении капель турбулентным потоком, что вполне справедливо для таких явлений, как слоистые облака или туманы.

Уравнения (8) - (9) следует интегрировать по времени, начиная с некоторого момента t₀ с заданием фиктивных начальных условий, поскольку фактические сведения о реальной вертикальной структуре АПС отсутствуют.

Влажность - весьма специфическая характеристика атмосферы, которую невозможно рассчитывать без учета в той или иной форме таких физических процессов, как конденсация и испарение. При этом эффект конденсации приводит к дополнительному нагреву атмосферы, а испарения - к охлаждению. В случае превышения влажностью некоторого порогового значения (максимального или насыщающего значения, зависящего от температуры) часть водяного пара переходит в жидкую форму (капель аэрозоля).

Традиционным способом описания процессов в атмосфере с учетом фазовых переходов, широко распространенным, в частности, при моделировании туманов и слоистой облачности (Матвеев Л.Т., 1981), является переход от уравнений (7) - (9) к уравнению для эквивалентной потенциальной температуры , (сложение (7) с (8), умноженным на ) и уравнению для суммарного влагосодержания D=S+ (путем сложения (8) и (9)):

; (10)

(11)

Удобство использования (10) и (11) состоит в том, что эти уравнения приближенно инвариантны относительно фазовых переходов (не содержат явно величины скорости конденсации ). Обратный переход от рассчитанных с использованием (10) и (11) функций П, D и к ? и S осуществляется путем использования предположения о наличии насыщения внутри тумана:

при DS_max(T) S = D, ? = П - D;

при DS_max(T) ?(Т) = П - S_max(T), (12)

где (Р₀ = 1000 гПа; R - газовая постоянная для сухого воздуха; P - давление воздуха), а S_max(T) - насыщающее при данной температуре значение массовой доли водяного пара.

Изложенная выше общая модель АПС описывает всю совокупность процессов в атмосферном пограничном слое. Ее применение на практике осложняется, между тем, как трудностями формулировки краевых условий, так и проблемами параметризации притоков тепла. Как показали многочисленные исследования, привлечение разного рода уточненных схем описания физических процессов (уравнения теплового баланса подстилающей поверхности, высокоточных алгоритмов расчета радиационных притоков тепла и т.д.), приводит, в итоге, к необходимости задания весьма большого числа плохо известных характеристик атмосферы, почвы или растительности. Погрешности задания всех этих дополнительных свойств среды способствуют увеличению суммарных ошибок расчета, что во многом нивелирует положительный эффект подобных уточнений.

Особенность предлагаемого подхода, ориентированного на использование стандартной гидрометеорологической информации, состоит в том, что уравнения (10) и (11) требуется интегрировать при отсутствии необходимых для корректной постановки задачи краевых условий. Выходом из положения здесь может быть упрощение этих уравнений путем выделения так называемого «синоптического фона» с записью их в следующей форме:

; (13)

, (14)

где функции _П,_D(x₁,x₂,x₃,t) - совокупность всех остальных членов уравнений (10) и (11), не учитываемых в явной форме в этих уравнениях.

Предполагаем, что _П и _D обусловлены в значительной степени процессами синоптического масштаба, которые охватывают по вертикали значительную часть АПС. Это дает основание для их расчета на сновании данных реанализа атмосферных процессов с использованием весьма грубой вертикальной сетки, формируемой стандартными изобарическими поверхностями 1000, 925 и 850 гПа.

Немаловажно, что непосредственно значения водности в ходе стандартных гидрометеорологических наблюдений не измеряются и могут быть оценены лишь косвенно, например, по данным о дальности метеорологической видимости V путем обращения формулы (1).

Для задания нижних граничных условий для каждой из F(t)=П,D(t), получаемых по измерениям на метеостанциях, на фрагменте ряда длиной t в этом случае используется формула полиномиального тренда, позволяющего выделить синоптический фон и отделить его от суточных колебаний:

, (15)

где коэффициенты определяются методом наименьших квадратов (МНК).

Для расчета начальных профилей функций П, D(x,t) предполагалось, что потенциальная температура растет с высотой с фоновым градиентом _?, а массовая доля водяного пара - уменьшается с градиентом _S, причем для расчета последних привлекались данные реанализа за соответствующие сроки. На верхней границе расчетной области Z_Н все отклонения искомых переменных от своих фоновых значений полагались равными нулю.

На рисунке 4 демонстрируются примеры применения описанного выше способа анализа П_Б(t) и D_Б(t), реализованные в ходе обработки данных гидрометеорологических наблюдений для метеостанции «Балтийск».

В разделе 4.5 рассмотрены приложения разработанного метода восстановления вертикальной структуры АПС для решения двух практических задач: расчета характеристик обнаружения на наклонных трассах и вычисления вертикального градиента индекса рефракции для сантиметрового диапазона радиоволн.

Размещено на http://www.Allbest.ru/

Рис. 4. Примеры результатов интерполяции рассчитываемых по результатам измерений величин П_Б(t) и D_Б(t) и соответствующих функций тренда по данным метеостанции «Балтийск» (август 2000 г.)

гидрометеорологический пространственный геоинформационный

Общая схема наблюдения некоторого наземного объекта с использованием ТСН, расположенного на высоте , представлена на рисунке 5. Максимальная наклонная дальность L обнаружения подобного объекта будет здесь определяться следующим образом:

,(16)

,(17)

где - средняя вдоль луча L водность, а - упомянутый выше параметр «цель-качество» (формула (2)).

Размещено на http://www.Allbest.ru/

Рис. 5. Схема наблюдения за объектом А с высоты h под углом .

С учетом того, что дифференциал приращения луча (где z - вертикальная координата), интеграл (17) может быть вычислен следующим образом:

, (18)

(19)

Если теперь представить искомую максимальную дальность обнаружения объекта на местности с высоты наблюдения h (рис. 7) как , то в итоге из (16) - (19) можно получить:

. (20)

При наблюдениях с летательного аппарата, барражирующего на высоте h, величина представляет собой половину ширины полосы обнаружения различных объектов вдоль траектории полета.

Из (20) следует, что единственным метеорологическим параметром, определяющим условия обнаружения различных объектов на наклонных лучах наблюдения, оказывается интеграл по вертикали от водности (19), который может быть без труда рассчитан на каждый момент времени с использованием упомянутой выше модели АПС.

• В четвертой главе представлена геоинформационная система для поддержки принятия решений при формировании систем технического наблюдения, информация о базе пространственных данных и результаты проведенного анализа характеристик обнаружения различных объектов, а также предложены способы использования такого рода информации для повышения эффективности подобных систем.
• Говоря о геоинформационной системе поддержки принятия решений, следуя (Биденко С.И., Яшин А.И., 2003) отметим, что общий геоинформационный метод предназначен для организации сквозной интегральной обработки геоинформации, включая, в первую очередь, автоматизацию создания и использования картографической (геопространственной) информации пользователями-неспециалистами как в области картографии, так и в той или иной предметной области.
• Исходя из принятого разделения геоинформационных методов исследования на общие и частные, разрабатываемый нами метод геоинформационной поддержки следует рассматривать как частный, направленный непосредственно на решение задач такой предметной области, как обеспечение управления системами технического наблюдения.
• В общем виде управляющие воздействия и критерии, по которым можно оценить их результативность, приведены в таблице 2.
• Общая схема организации информационных потоков при решении поставленной задачи с учетом выводов предыдущих глав выглядит так, как это представлено на рисунке 6.
• При этом в качестве основного критерия следует рассматривать величину эффективности функционирования отдельного ТСН и всей СТН в целом. За критерий эффективности в последнем случае принимается относительная средняя площадь контролируемой поверхности суши или моря с учетом вероятности исправной работы средств наблюдения, а также влияние среды.

Таблица 2

Способы повышения эффективности СТН

№ п/п	Способ	Критерий оценки
1.	Выбор типа ТСН, соответствующего поставленным задачам	Вероятность обнаружения целей данного класса
2.	Выбор позиции, места размещения ТСН	Максимальная (оптимальная) площадь контроля
3.	Выбор режимов работы ТСН	Математическое ожидание количества обнаруженных целей
4.	Выбор продолжительности работы ТСН	Надежность (утомляемость) человека-оператора, наблюдателя
5.	Выбор режимов эксплуатации ТСН	Вероятность исправной работы ТСН и системы в целом
6.	Определение площади поля (зоны) контроля	Максимальный (заданный) коэффициент перекрытия участка
7.	Комплексирование ТСН	Суммарная вероятность обнаружения
8.	Обеспечение скрытности и внезапности действия	Максимальное значение коэффициента маскировки
9.	Обеспечение достоверности информации	Вероятность ложной тревоги
10.	Обеспечение своевременности передачи информации	Надежность и быстродействие каналов связи

В качестве исходных данных для расчета привлекаются ряды наблюдений на метеостанциях, данные реанализа на стандартных изобарических поверхностях, а также данные реанализа температуры морской поверхности. Все эти материалы собраны за период около 6 лет, начиная с 2000 г. Как показывает опыт прикладной климатологии (например, Дроздов О.А., 1989) пятилетнего архива в целом, оказывается достаточно для получения статистически обеспеченных характеристик атмосферы.

Свойства подстилающей поверхности, необходимые для расчета (суша или море, шероховатость поверхности) задаются с помощью слоев электронной карты территории, поддерживаемой в ГИС ArcView 3.2.



Рис. 6. Общая схема информационных потоков при решении задачи пространственного анализа характеристик наблюдения

Необходимый набор слоев формировался на основе топографической карты 1:200 000 и включает гидрографию и растительность, а также дополнительную информацию (населенные пункты, границы государств), необходимую для последующего наложения на карту с результатами расчета для удобства последующего использования. Все исходные ГИС-покрытия хранятся в обменных форматах ГИС (SHP-файлы).

На начальном этапе производится совмещение всех исходных данных в точках проведения расчетов. Для поверхности суши в качестве таких точек выбрано местоположение метеостанций, куда из градусной сетки реанализа (2,5⁰х2,5⁰) переносились сведения о скорости ветра, температуре и влажности на стандартных изобарических поверхностях. Для моря в качестве таких точек рассматривались узлы регулярной градусной сетки (1⁰х1⁰), для которых была известна температура.

Далее, для выбранных точек расчета восстанавливались фоновые характеристики атмосферы, после чего для каждых суток за изучаемый период путем интегрирования уравнений модели суточных колебаний на каждый час восстанавливалась вертикальная структура АПС, и рассчитывались искомые характеристики наблюдения.

На следующем этапе производилась статистическая обработка результатов, полученных на каждый час суток за выбранный временной период анализа (месяц, сезон года, день или ночь).

На завершающем этапе расчетов построенное таким образом растровое поле преобразовывалось в векторное с использованием специальной процедуры векторизации с получением, в итоге, ГИС-покрытия рассчитываемой характеристики наблюдения в SHP-форматах. Данный слой совмещался в ГИС ArcView 3.2 с другими слоями и далее формировался в качестве выходного документа.

В связи с тем, что количество характеристик обнаружения различных объектов, которые могут потребоваться для решения задач управления, достаточно велико, на этапе синтеза информации при построении различного рода электронных карт выбирались лишь типичные из них, которые могут рассматриваться в качестве некоторых индексов. В таблице 3 представлен сводный перечень такого рода величин.

Пространственный анализ такого рода индексов позволяет уже на начальном этапе выявлять территории, требующие повышенного внимания при развертывании систем технического наблюдения.

На рисунке 7 для региона Калининградской области для летнего и зимнего периодов представлены карты повторяемости необнаружения объекта «человек» на дальностях более 1000 м в течение светлого времени суток с высоты стандартной пограничной вышки с помощью бинокулярной трубы ТПБ-2.

Как можно видеть из рисунка, для почти всей протяженности государственной границы (включая береговую зону) повторяемость необнаружения нарушителя на расстоянии более 1000 м в летний период несколько ниже (2-4%), чем в зимний, когда эта величина на южной границе области и в прибрежной зоне достигает 10%, причем в последнем случае также увеличивается и степень пространственной неоднородности в связи с существующими в это время года значительными горизонтальными температурными градиентами.

Таблица 3

Сводный перечень карт характеристик обнаружения, рассматриваемых в качестве тематических индексов на этапе синтеза информации

Диапазон	День/Ночь	Картируемая характеристика
Сантиметровый	День	Градиент индекса рефракции
-«-	День	Вероятность субрефракции
-«-	День	Вероятность суперрефракции
-«-	День	Среднесезонная высота слоя суперрефракции (высота волновода)
-«-	День	Вероятность высоты волновода более 10 м
-«-	День	Вероятность высоты волновода более 20 м
Оптический	День	Градиент индекса рефракции
-«-	День	Вероятность субрефракции
-«-	День	Вероятность суперрефракции
-«-	День	Вероятность превышения среднего по лучу визирования своего критического значения 0,5 (-ед.м-1/3)2
-«-	День	Вероятность необнаружения фигуры движущегося человека на дальности свыше 1000 м с использованием бинокля Б-8
-«-	День	Вероятность необнаружения фигуры движущегося человека на дальности свыше 1000 м с использованием бинокля Б-12
-«-	День	Вероятность необнаружения фигуры движущегося человека на дальности свыше 1000 м с использованием ТПБ-2
Сантиметровый	Ночь	Градиент индекса рефракции
-«-	Ночь	Вероятность субрефракции
-«-	Ночь	Вероятность суперрефракции
-«-	Ночь	Среднесезонная высота слоя суперрефракции (высота волновода)
-«-	Ночь	Вероятность высоты волновода более 10 м
-«-	Ночь	Вероятность высоты волновода более 20 м

Карты повторяемостей (%) необнаружения объекта «человек» на дальностях более 1000 м в течение светлого времени суток с высоты стандартной пограничной вышки с помощью бинокулярной трубы ТПБ-2 для летнего (слева) и зимнего (справа) периодов

Размещено на http://www.Allbest.ru/

Рис. 7. Расчетные характеристики наблюдения для Калининградской области

Полученный результат можно трактовать следующим образом. Если выбрать среднее расстояние между пограничными вышками 2 км, то надежность такого рода системы составит 95 - 98% в том смысле, что из 100 нарушителей границы обнаружены с использованием прибора ТПБ-2 могут быть лишь от 94 - 96 человек в летний период и только 85 - 90 человек в зимний (в зависимости от участка).

В Челябинской области (рис. 8) повторяемость обнаружения с использованием ТПБ-2 оказывается весьма близкой к аналогичным величинам в Калининградской области.

Между тем, если в Калининградской области ухудшение видимости за счет рассеяния света на турбулентных неоднородностях практически не происходит (повторяемость превышения критических значений не превышает 2% летом и 1% зимой), то в регионе Челябинской области вследствие континентальности климата этот эффект оказывается заметным.

Летом повторяемость превышения средних значений вдоль луча визирования критических величин достигает 15%.

Одной из основных характеристик условий распространения радиоволн сантиметрового диапазона вблизи подстилающей поверхности является средний вертикальный градиент индекса рефракции, который, как уже отмечалось, в отличие от индекса рефракции в оптическом диапазоне, зависит также и от вертикального распределения влажности в приземном слое. На рисунке 9 представлены примеры расчета среднесезонных карт N-градиента в приземном слое для территории Калининградской области.

Размещено на http://www.Allbest.ru/

Рис. 8. Расчетные характеристики условий наблюдения для Челябинской области для летнего периода

Слева - повторяемость (%) необнаружения объекта «человек» на дальностях более 1000 м в течение светлого времени суток с высоты стандартной пограничной вышки с помощью бинокулярной трубы ТПБ-2. Справа - повторяемость (%) превышения средней вдоль луча визирования величиной своего критического значения 0,5 (-ед.м^-1/3)²

...