CC BY
38
УДК 504.064.36/004.62
АВТОМАТИЧЕСКАЯ ГЕНЕРАЦИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПРОДУКТОВ НА ОСНОВЕ ОТКРЫТЫХ ДАННЫХ МОНИТОРИНГА АТМОСФЕРНОГО ВОЗДУХА
Игорь Владимирович Мателенок
Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения, 190000, Россия, г. Санкт-Петербург, ул. Большая Морская, 67, лит. А, кандидат технических наук, старший преподаватель, тел. (812)494-70-15, e-mail: igor_matelenok@mail.ru
Рассмотрены используемые для размещения в открытом доступе формы представления данных мониторинга атмосферного воздуха г. Санкт-Петербурга, выявлены присущие им и затрудняющие их использование особенности. Определены формы представления публикуемых данных, расширяющие возможности выполнения оперативной оценки экологической обстановки в части загрязнения атмосферы. Создан шаблон таблицы для хранения числовых данных и макет карты-схемы для визуализации пространственных вариаций содержания загрязнителей в атмосферном воздухе. Предложен способ формирования соответствующих производных информационных продуктов на основе размещаемых в открытом доступе данных с использованием языка программирования и программной среды R. Разработано и запущено в тестовую эксплуатацию программное обеспечение для автоматической генерации карт-схем и табличных файлов на базе суточных текстовых отчетов о состоянии воздуха.
Ключевые слова: атмосфера, генерация карт, геоинформационные системы, концентрация загрязнителя, мониторинг атмосферного воздуха, система мониторинга, тематические карты.
Качество атмосферного воздуха в значительной степени определяет, насколько комфортными являются условия проживания людей на конкретной территории. Формированию неблагоприятной обстановки в части загрязнения атмосферы способствует рост количества стационарных и нестационарных источников выбросов при использовании защитных мер, обеспечивающих соответствие установленным экологическим требованиям с минимальным запасом. Согласно данным из ежегодно публикуемых докладов о состоянии и охране окружающей среды Российской Федерации [1], в большинстве экономически благополучных регионов существенный вклад в загрязнение воздуха в границах зон жилой застройки и рекреационных объектов, где предъявляются наиболее жесткие требования к его качеству [2], обеспечивают автотранспортные средства. В условиях значительной пространственной и временной изменчивости концентраций загрязнителей особую роль приобретают локальные (местные) системы мониторинга атмосферного воздуха, позволяющие получать оперативную информацию с более высоким разрешением по сравнению с общегосударственной системой мониторинга загрязнения окружающей среды [3].
Созданная в г. Санкт-Петербурге автоматизированная система мониторинга атмосферного воздуха (АСМ-АВ), эксплуатируемая ГГУП СФ «Минерал», обеспечивает регулярное получение информации о состоянии воздушной среды в черте города органами власти и другими заинтересованными сторонами [4]. Расположение станций мониторинга во всех административных районах
города и наличие в составе системы передвижных лабораторий мониторинга позволяет обеспечить необходимый пространственный охват. Временное разрешение данных составляет 20 минут.
В целях информирования населения о состоянии окружающей среды данные мониторинга в оперативном режиме размещаются в открытом доступе на сайтах [5, 6]. Пользователи этих сайтов могут ознакомиться со значениями некоторых показателей из обширного списка параметров воздуха, анализируемых на станциях. В частности, доступна информация о среднесуточных и максимальных разовых концентрациях взвешенных веществ мелких фракций, озона, оксидов азота, двуокиси серы, угарного газа. Данные предоставляются в виде суточных и недельных отчетов в формате MS Word, отдельных web-страниц, а также тематического слоя интерактивной карты, отражающих временную динамику значений показателей для каждой станции АСМ-АВ. Однако используемые формы представления данных характеризуются определенными недостатками. Прежде всего, у пользователя сайта нет возможности одновременно оценить состояние воздуха по всем станциям. Не реализованы функции экспорта данных в файлы машиночитаемых форматов, что затрудняет дальнейший анализ информации. Последний факт особенно выделяется на фоне общегосударственной тенденции к увеличению открытости данных в сферах, определяющих качество жизни населения. Нужно отметить, что и в массивах данных, размещаемых на портале открытых данных [7] Комитетом по природопользованию г. Санкт-Петербурга, нет информации, касающейся состояния атмосферного воздуха.
Настоящая работа призвана в определенной степени компенсировать обнаруженные недостатки ресурсов, предоставляющих доступ к данным АСМ-АВ. Основной ее целью является повышение удобства выполнения анализа данных мониторинга атмосферного воздуха на территории г. Санкт-Петербурга рядовыми пользователями. К числу задач, от успешного решения которых зависит достижение цели, отнесены: выявление особенностей данных АСМ-АВ, находящихся в открытом доступе (далее - исходных данных), выбор форм их представления, в наибольшей степени подходящих для решения аналитических задач, и способа перевода данных в такие формы. Также в рамках работы предусмотрено создание программно-алгоритмического обеспечения, позволяющего в автоматическом режиме получать на основе исходных данных производные продукты с заданными характеристиками, и его запуск в тестовую эксплуатацию с размещением результатов обработки данных в сети интернет.
Как было указано выше, основными формами представления исходных данных являются текстовые отчеты и тематический слой интерактивной карты. Файл суточного отчета в формате MS Word содержит в себе вводную часть с временными координатами измерений и списком районов города, по которым приведены среднесуточные оценки содержания загрязнителей, а также набор информационных блоков, посвященных состоянию атмосферного воздуха в конкретных районах г. Санкт-Петербурга. Каждый из блоков состоит из описания
места расположения станции АСМ-АВ, таблицы с результатами измерений 4-5 параметров воздуха, усредненными за сутки, в долях среднесуточных предельно допустимых концентраций (ПДК), а также краткого вывода о соответствии единичных измерений максимальным разовым ПДК. Интерактивная карта создана с использованием интерфейса программирования приложений «Яндекс.Карты» и содержит подложку и тематический слой, образованный маркерами со всплывающими окнами, куда выводятся диаграммы, отражающие динамику содержания 4-7 загрязнителей в конкретной локации.
При работе с данными, представленными в описанном виде, обнаруживаются следующие сложности. Составление на основе текстовых отчетов производных аналитических материалов, предусматривающих использование других периодов осреднения, требует от пользователя немалых временных затрат. Формат MS Word достаточно редко применяется в качестве обменного при работе с числовой информацией, и для реализации машинной обработки сохраненных в таком документе табличных данных требуется выполнение дополнительных нетривиальных процедур конвертации. Интерактивная карта позволяет сохранить данные об изменчивости параметров воздуха для дальнейшего использования лишь в виде изображений, выгрузка числовых данных не предусмотрена. Инструментарий карты не позволяет получать и такие полезные для визуальной оценки данных материалы, как обзорные карты с изолиниями, отражающими состояние атмосферы во всех районах города в определенную дату.
Дополнительной формой представления данных мониторинга, которая, по мнению автора, могла бы существенно расширить возможности их анализа пользователями с помощью статистических пакетов и геоинформационного программного обеспечения, является представление в виде плоской таблицы, сохраняемой в текстовом файле с расширением .csv. Стоит отметить, что в соответствующем формате Comma Separated Values на общероссийском и региональном порталах открытых данных размещается существенная часть массивов информации [7, 8]. Предлагаемая структура таблицы для хранения усредненных за сутки данных отражена в таблице. Первые две колонки таблицы служат для временной (DATE) и пространственной (STATION) привязки значений концентраций загрязнителей (в долях среднесуточных ПДК), содержащихся в других столбцах.
Предлагаемая структура таблицы с данными мониторинга
DATE STATION CO NO NO2 O3 SO2 PM2.5 PM10
2017-01-14 15 0.1 0 0.1 NA 0.2 0.3 NA
Восприятие пользователями графической информации, представленной на интерактивной карте, может быть улучшено за счет добавления возможности вывода на экран и во внешний файл изображений, характеризующих обстанов-
ку по всем районам города в определенный временной период. В таком варианте исполнения на картах будет полноценно представлена как пространственная, так и временная изменчивость параметров, отражающих состояние атмосферного воздуха. С учетом пожеланий пользователей автором предложен макет карты-схемы для визуализации пространственных вариаций содержания определенного загрязнителя в конкретные сутки года. В качестве подложки используется генерализованная черно-белая карта города. На нее накладывается слой, содержащий окружности, центры которых совпадают с точками расположения станций мониторинга. Цвет окружностей, выступающий в качестве визуальной переменной, отражает значение концентрации загрязнителя соответственно последовательной или дивергентной условно непрерывной цветовой шкале. Слой надписей содержит номера станций АСМ-АВ, вписанные в окружности, расположенные рядом с ними числовые значения концентраций, многострочный текст с адресами станций, а также дополнительные информационные надписи. Легенда с цветовой шкалой и название карты-схемы размещаются поверх упомянутых слоев. Такой вариант макета позволяет разместить на карте-схеме максимально полную информацию по конкретному загрязнителю и дает пользователю возможность даже при беглом взгляде на изображение быстро оценить обстановку на территории города по интересующему показателю.
В текущей ситуации перевод исходных данных в предложенные формы представления может выполняться на стороне пользователя в интерактивном режиме с использованием офисного программного обеспечения и геоинформационных программных продуктов. Однако для сокращения временных затрат необходима полная автоматизация процессов обработки данных, которая достигается посредством создания специализированного программного обеспечения. Затраты на его разработку могут быть уменьшены за счет использования высокоуровневых языков, применяемых в анализе данных, таких как Python, R, Julia. Учитывая широкие возможности структурирования и визуализации геопространственных данных, предоставляемые языком программирования R [9], положительный опыт его применения для решения задач анализа данных о загрязнении атмосферы [10-12] и отсутствие жестких требований к быстродействию программного кода, автором предложено использовать этот язык в качестве основного средства для реализации процедур обработки данных с целью получения информационных продуктов с необходимыми характеристиками.
Поскольку преобразование данных из графического представления (графики временной изменчивости в виде растровых изображений) в числовое (таблицы) сопряжено с решением достаточно сложных задач распознавания образов, в качестве исходных данных для создания информационных продуктов было предложено использовать текстовые суточные отчеты в формате MS Word (файлы с расширением .docx). Способ получения итоговых продуктов и соответствующая последовательность операций обработки данных в таком случае может быть описана диаграммой, изображенной на рис. 1.
Рис. 1. Диаграмма потоков данных, описывающая процессы создания производных продуктов на основе находящихся в открытом доступе
данных АСМ-АВ
Процессы в рассматриваемой схеме составляют цепочку из нескольких основных этапов обработки данных: получение данных из открытого источника, их преобразование в машиночитаемый формат, создание тематических карто-
графических продуктов и размещение производных материалов на ресурсах сети интернет. Предполагается, что обработка данных согласно указанной последовательности действий производится еженедельно с задержкой в несколько суток, что позволяет нивелировать периодически возникающие сдвиги во времени размещения исходных данных на серверах.
Созданное автором программное обеспечение объединяет скрипты обработки данных и функции, написанные на языке программирования R. Для реализации указанных выше этапов обработки данных используются дополнительные подключаемые пакеты [13], расширяющие возможности базовой сборки программной среды.
В работе с данными, размещенными на удаленных серверах, задействованы функции из пакета httr [14]. Извлечение необходимой информации из файлов MS Word производится с использованием инструментария пакета xml2 [15]. В обоих случаях обработка символьных данных выполняется с применением регулярных выражений. Для создания карт-схем используется пакет ggmap [16], опирающийся на функционал популярного пакета для визуализации ggplot, но предоставляющий более широкие возможности в части работы с геопространственными данными.
Характеристики создаваемых карт-схем задаются с опорой на предложенный автором макет. Черно-белое фоновое изображение формируется из фрагментов цифровой карты Open Street Map в дизайне Toner с ресурса Stamen Maps [17]. Данная подложка отличается высокой контрастностью и оптимальными правилами генерализации в применяемом масштабе. Цветовая шкала, используемая для кодирования концентраций загрязнителей, получена из палитры RdYlGn набора Color Brewer [18]. Пример изображения, созданного в результате обработки данных о содержании диоксида азота в воздухе г. Санкт-Петербурга, приведен на рис. 2.
Вариант сохранения карт-схем в файлы формата JPEG выбран в качестве основного по двум причинам. Основную роль в выборе сыграло стремление к экономии дискового пространства за счет значительного сжатия данных без применения специализированных средств архивации. Кроме того, принята во внимание необходимость создания максимально благоприятных условий для работы с файлами пользователей с различным уровнем подготовки. Параметры графического устройства для вывода создаваемых изображений во внешние файлы подобраны таким образом, чтобы обеспечить возможность создания печатных материалов высокого качества с разрешением до 300 точек на дюйм.
Для контроля качества выполнения операций обработки данных организовано сохранение отдельных промежуточных результатов и сопутствующих информационных сообщений в log-файлы.
Тестирование программно-алгоритмического обеспечения подтвердило работоспособность предложенной схемы оперирования данными. Примененные программные решения позволяют организовать обработку в соответствии с устанавливаемым пользователем графиком и отличаются сниженной чувстви-
тельностью к ряду возмущающих факторов. В частности, ограничено влияние на получение результата вариаций в названиях файлов исходных данных и изменений порядка следования материалов в текстах отчетов. Время, затрачиваемое на обработку исходных данных за семь суток, не превышает полутора минут (не включая временные затраты на размещение результатов обработки на серверах).
Рис. 2. Пример итоговой карты-схемы, демонстрирующей пространственную изменчивость среднего содержания диоксида азота в воздухе г. Санкт-Петербурга в период с 5.00 17.02.2017 по 5.00 18.02.2017
по данным АСМ-АВ
Ссылка на обновляемый архив данных размещена на сайте Института ин-новатики и базовой магистерской подготовки Санкт-Петербургского государственного университета аэрокосмического приборостроения [19]. В настоящее время доступна информация за первые месяцы 2017 г. По мере накопления материала архив будет пополняться файлами, содержащими результаты анализа данных за временные промежутки разной продолжительности.
Подводя итог проделанной работе, стоит сказать, что при существующем многообразии способов, годных для достижения поставленной цели, предложенное решение отличается простотой реализации и минимальными затратами на разработку программного обеспечения. В конечном счете, это позволяет ему существовать в качестве временного варианта, заполняющего пробел в функциональности системы для оперативного опубликования данных мониторинга, поддерживаемой ГГУП СФ «Минерал» и Комитетом по природопользованию Санкт-Петербурга.
Посредством настоящей работы обеспечен доступ заинтересованных лиц к информационным продуктам, использование которых может сэкономить усилия при анализе данных. Предложенная форма представления данных в виде карт-схем делает их предварительную визуальную оценку более удобной. Сохранение табличных данных в файлы машиночитаемого формата упрощает их автоматизированную обработку.
Одним из результатов работы является факт успешной демонстрации возможности организации автоматического создания карт-схем пространственной изменчивости характеристик загрязнения атмосферного воздуха на основе данных мониторинга в виде ежедневно поступающих текстовых отчетов. Схема обработки данных, протестированная в рамках исследования в январе-феврале 2017 г., может быть использована в будущем при анализе данных из других источников.
В условиях существующего порядка организации доступа населения к данным мониторинга атмосферного воздуха настоящую работу можно считать одним из дополнительных шагов по повышению удобства использования экологической информации для различных категорий пользователей. Автор надеется, что в ходе дальнейшего совершенствования системы информирования населения о состоянии объектов окружающей среды выбор вариантов представления данных, предлагаемый организациями-операторами, будет существенно расширен.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. О состоянии и об охране окружающей среды Российской Федерации в 2015 году [Электронный ресурс] : государственный доклад / Н. Г. Рыбальский, Е. В. Муравьёва, Д. А. Борискин и др. - М. : НИА-Природа Москва, 2016 - 603 с. - Режим доступа : http://www.mnr.gov.ru/gosdoklad-eco-2015/.
2. Огудов А. С., Креймер М. А., Турбинский В. В. Значение гигиены атмосферного воздуха в экономическом и территориальном планировании // Вестник СГУГиТ - 2015. -Вып. 1 (29). - С. 111-128.
3. Черногаева Г. М., Малеванов Ю. А., Журавлева Л. Р. Мониторинг загрязнения окружающей среды в Российской Федерации: организация наблюдений, обобщение и распространение информации // Проблемы экологического мониторинга и моделирования экосистем. - 2015. - Т. 26. - № 2. - С. 128-138.
4. Азёмов Д. Т. Система мониторинга атмосферного воздуха Санкт-Петербурга // Окружающая среда Санкт-Петербурга. - 2016. - № 2 (2). - С. 8-14.
5. Официальный сайт Администрации Санкт-Петербурга. Комитет по природопользованию, охране окружающей среды и обеспечению экологической безопасности [Электронный ресурс]. - Режим доступа : http://gov.spb.ru/gov/otrasl/ecology/.
6. Экологический портал Санкт-Петербурга [Электронный ресурс]. - Режим доступа : http://infoeco.ru.
7. Портал открытых данных Санкт-Петербурга [Электронный ресурс]. - Режим доступа : http://data.gov.spb.ru/.
8. Портал открытых данных России [Электронный ресурс]. - Режим доступа : http://data.gov.ru/.
9. Венэбльз У. Н., Смит Д. М., Рабочая группа разработки R. Введение в R. Заметки по R: среда программирования для анализа данных и графики. Вер. 2.15.0 / Пер. с англ. А. А. Фоменко. - М., 2014. - 109 с.
10. Carslaw D. C., Ropkins K. Openair - An R package for air quality data analysis // Environmental Modelling & Software. - Vol. 27. - 2012. - Pp. 52-61. doi: 10.1016/j.envsoft.2011.09.008.
11. Vitolo C., Russell A., Tucker A. Rdefra: Interact with the UK AIR Pollution Database from DEFRA. - 2016. doi: 10.21105/joss.00051.
12. Mobile air monitoring data-processing strategies and effects on spatial air pollution trends / H. L. Brantley, G. S. W. Hagler, E. S. Kimbrough et al. // Atmospheric Measurement Techniques. - 2014. - Vol. 7. - No. 7. - Pp. 2169-2183. doi:10.5194/amt-7-2169-2014.
13. Hornik K. The Comprehensive R Archive Network // Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics. - 2012. - Vol. 4. - No. 4. - Pp. 394-398. doi: 10.1002/wics.1212.
14. Wickham H. httr: Tools for Working with URLs and HTTP. R package version 1.1.0. 2016 [Электронный ресурс]. - Режим доступа : http://CRAN.R-project.org/package=httr.
15. Wickham H. xml2: Parse XML. R package version 0.1.2. 2015 [Электронный ресурс]. -Режим доступа : http://CRAN.R-project.org/package=xml2.
16. Kahle D., Wickham H. ggmap: Spatial Visualization with ggplot2 // The R Journal [Электронный ресурс]. - 2013. - Vol. 5. - No. 1. - Pp. 144-161. - Режим доступа : http://journal.r-project.org/archive/2013-1/kahle-wickham.pdf.
17. Map tiles by Stamen Design, under CC BY 3.0. Data by OpenStreetMap, under ODbL [Электронный ресурс]. - Режим доступа : http://maps.stamen.com/.
18. ColorBrewer 2.0: color advice for cartography / C. A. Brewer, M. Harrower, B. Sheesley, et al. [Электронный ресурс]. - Режим доступа : http://colorbrewer2.org.
19. Сайт института инноватики и базовой магистерской подготовки ГУАП [Электронный ресурс]. - Режим доступа : http://fiqm.ru/.
Получено 26.05.2017
© И. В. Мателенок, 2017
AUTOMATED GENERATION OF INFORMATION PRODUCTS ON THE BASIS OF OPEN MONITORING DATA ON AIR POLLUTION
Igor V. Matelenok
Saint-Petersburg State University of Aerospace Instrumentation, 190000, Russia, Saint-Petersburg, 67 Bolshaya Morskaya St., Ph. D, Assistant Professor, phone: (812)494-70-15, e-mail: igor_matelenok@mail.ru
Formats of data representation used for publishing Saint-Petersburg air monitoring data in open-access were considered, and the peculiarities that impede the use of the data were identified. Reporting formats for available public data facilitating visual assessment and automatic analysis of atmospheric pollution conditions were defined. These are the flat tables for storing numeric data and the maps for visualizing spatial variations of pollutant concentrations. An approach to building corresponding data products on the basis of public air monitoring data with programming language R and its ecosystem was proposed. Software for automated generation of the thematic maps and the files in table formats from daily text reports was developed and put into test operation.
Key words: atmosphere, geographic information systems, pollutant concentration, atmospheric air monitoring, map generation, monitoring system, thematic maps.
REFERENCES
1. Rybal'skiy, N. G., Murav'eva, E. V., Boriskin, D. A., Dumnov, A. D., Eremin, E. A., Miroshnichenko, N. A., Nasyrova, V. A., ... Yakovlev, A. S. (2016). Gosudarstvennyy doklad "O sostoyanii i ob okhrane okruzhayushchey sredy Rossiyskoy Federatsii v 2015 godu" [State report "Condition and protection of the environment of the Russian Federation in 2015"]. Moscow: NIA-Priroda Moskva. Retrieved from http://www.mnr.gov.ru/gosdoklad-eco-2015/ [in Russian].
2. Ogudov, A. S., Kreymer, M. A., & Turbinsky, V. V. (2015). Ecological disaster and emergency planning zones in territory management. Vestnik SGUGiT [Vestnik SGUGT], 1(29), 111-128. Retrieved from http://vestnik.ssga.ru/wp-content/uploads/2016/02/Вестннк-СГУГнТ-1-29-2015.pdf [in Russian].
3. Chernogaeva, G. M., Malevanov, Yu. A., & Zhuravleva, L. R. (2015). Environmental pollution monitoring in the Russian Federation: observations arrangements, information synthesis and distribution. Problems of ecological monitoring and ecosystem modeling [Problemy ekologicheskogo monitoringa i modelirovaniya ekosistem], 26(2), 128-138. Retrieved from https://elibrary.ru/item.asp?id=25139933& [in Russian].
4. Azemov, D. T. (2016). Saint-Petersburg air pollution monitoring system. Environment of Saint-Petersburg [Okruzhayushchaya sreda Sankt-Peterburga], 2(2), 8-14 [in Russian].
5. Official website of Administration of St. Petersburg. Committee for Nature Use Environmental Protection and Ecological Safety. (n. d.). Retrieved from http://gov.spb.ru/gov/ otrasl/ecology/ [in Russian].
6. Ecological Portal of Saint-Petersburg. (n. d.). Retrieved from http://infoeco.ru
7. Open Data portal of Saint-Petersburg. (n. d.). Retrieved from http://data.gov.spb.ru/ [in Russian].
8. Open Data portal of the Russian Federation. (n. d.). Retrieved from http://data.gov.ru/
9. Venables, W. N., Smith, D. M., & the R Development Core Team. (2013). Vvedenie v R. Zametki po R: sreda programmirovaniya dlya analiza dannykh i grafiki. Ver. 2.15.0 [An Introduction to R. Notes on R: A Programming Environment for Data Analysis and Graphics. Version 2.15.0]. (A. A. Fomenko, Trans.). Moscow [in Russian].
10. Carslaw, D. C., & Ropkins, K. (2012). Openair - An R package for air quality data analysis. Environmental Modelling & Software. 27, 52-61. doi: 10.1016/j.envsoft.2011.09.008.
11. Vitolo, C., Russell, A., & Tucker, A. (2016). Rdefra: Interact with the UK AIR Pollution Database from DEFRA. doi: 10.21105/joss.00051.
12. Brantley, H. L., Hagler, G. S. W., Kimbrough, E. S., Williams, R. W., Mukerjee, S., & Neas, L. M. (2014). Mobile air monitoring data-processing strategies and effects on spatial air pollution trends. Atmospheric Measurement Techniques, 7(7), 2169-2183. doi:10.5194/amt-7-2169-2014.
13. Hornik, K. (2012). The comprehensive R archive network. Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics, 4(4), 394-398. doi: 10.1002/wics.1212.
14. Wickham, H. (2016). Httr: Tools for working with URLs and HTTP. R package version 1.1.0. Retrieved from http://CRAN.R-project.org/package=httr.
15. Wickham, H. (2015). xml2: Parse XML. R package version 0.1.2. Retrieved from http://CRAN.R-project.org/package=xml2.
16. Kahle, D., & Wickham, H. (2013). ggmap: Spatial Visualization with ggplot2. The R Journal, 5(1), 144-161. Retrieved from http://journal.r-project.org/archive/2013-1/kahle-wickham.pdf.
17. Map tiles by Stamen Design, under CC BY 3.0. Data by OpenStreetMap, under ODbL [Map]. Retrieved from http://maps.stamen.com/.
18. Brewer, C. A., Harrower, M., Sheesley, B., Woodruff, A., & Heyman, D. (2011). ColorBrewer 2.0: color advice for cartography. Retrieved from http://colorbrewer2.org.
19. Website of Institute for Innovation and Master Degree Basic Training SUAI. (n. d.). Retrieved from http://fiqm.ru/.
Received 26.05.2017
© I. V. Matelenok, 2017
