CC BY
11
Гончаренко Сергей Николаевич, д-р техн. наук, профессор, gsn@misis. ru, Россия, Москва, Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС»
SIMULATION OF OVERALL EQUIPMENT EFFICIENCY BASED ON ANALYSIS OF PROCESS
ROUTES AND LOSS OF WORKING TIME
S.N. Goncharenko
The modeling of the general efficiency indicators of the equipment has been carried out. The models are based on the approach developed by the author, which ensures transparency of the technological routes operation results and allows to implement procedures for monitoring the progress of the enterprise production program, as well as to monitor the efficiency and effectiveness of equipment maintenance and repair and planning actions to improve efficiency and the possible combination of capacities.
Key words: overall equipment efficiency, estimated loss of time, technical limit, power losses, calendar fund of time, technical readiness ratio, loss of quality.
Goncharenko Sergej Nikolaevich, doctor of technical sciences, professor, gsn@misis.ru, Russia, Moscow, National University of Science and Te^nology MISiS
УДК 29.31.27
DOI: 10.24412/2071-6168-2022-3-280-288
ФЕНОМЕНОЛОГИЧЕСКИЙ ПОДХОД К ПОСТРОЕНИЮ ФИЗИЧЕСКИ КОРРЕКТНОЙ МОДЕЛИ ОТРАЖЕНИЯ МАТЕРИАЛОВ И ПОКРЫТИЙ В ВИДИМОМ
ДИАПАЗОНЕ
М.И. Олейников, О.И. Чёста, И.В. Осипова
Рассматриваются особенности моделирования отражательных характеристик материалов и покрытий в видимом диапазоне на основе физически корректных моделей отражения, построенных на основе экспериментальных измерений в лабораторных условиях. Для определения параметров отражения используется феноменологический подход, опирающийся на результаты экспериментальных лабораторных измерений. Приведён набор параметров, позволяющий физически корректно представлять модель отражения материалов и покрытий.
Ключевые слова: модель отражения, физически корректная модель отражения, дву-лучевая функция отражательной способности, индикатриса отражения, моделирование отражательных характеристик, видимый диапазон, энергетические расчёты.
Модели отражения материалов и покрытий различных поверхностей являются основой для решения широкого круга инженерных и научно-практических задач в различных областях, от создания фотореалистичных дизайнерских решений или расчёта освещённости и инсоляции помещений до анализа формы и ориентации техногенных объектов в околоземном космическом пространстве.
Даже в задачах, не связанных с техническим и машинным зрением, таких как анимация и дизайн, требуется использование физически корректных моделей отражения. Фотореалистичность и правдоподобность трёхмерной сцены после её рендеринга (от англ. rendering - визуализация) в большой степени зависит от моделей отражения поверхностей [1-3]. Если говорить о техническом зрении и дистанционном анализе формы и поверхности объектов наблюдения, то использование физически некорректных моделей отражения безусловно будет приводить к ошибкам определения геометрических параметров, таких как, ориентация, размер и д.р.
[4-9].
Наряду с геометрическими параметрами сцены или отдельного объекта, модель отражения является одним из ключевых элементов многих специализированных программ и пакетов, таких как «Autodesk 3ds Max», «Blender», «LightWave», «Autodesk Maya», «SOLIDWORKS», «ANSYS».
На примере 3DS Max очень удобно показать использование различных типов моделей отражения. В этой программе используется редактор материалов, позволяющий выбрать тип модели отражения, используемый для формирования заданного типа материала или покрытия для рассматриваемой поверхности. Для достижения требуемой фотореалистичности в доступе имеется огромный набор разнородных параметров, таких как цвет, текстура, способы наложения цвета и текстуры, а также непосредственно модели отражения. Укажем некоторые из них: Блинн, Фонг, Орен-Наяр-Блинн.
В настоящее время модели отражения для многих специализированных программ и пакетов разрабатываются специализирующимися на этом компаниями, например, компанией mental images (Германия) [10].
Кроме компаний, занимающихся разработкой коммерческого и прикладного программного обеспечения (ПО), модели отражения создаются и отдельными научно-исследовательским организациями и исследователями [1, 2, 11-19].
Постановка задачи. Не смотря на широкий круг исследователей и разработанных моделей, их давнюю историю более 50 лет, создание физически корректных моделей отражения не теряет своей актуальности.
Актуальность разработки этих моделей обусловлена следующим:
- широкая номенклатура материалов и покрытий, используемых как в задачах моделирования, так и при решении задач технического зрения;
- большой круг разнородных задач, решение которых базируется на использовании моделей отражения;
- современные требования в части метрологического обеспечения расчётных программ и комплексов.
Одним из значимых недостатков большинства существующих моделей отражения является невозможность их применения в ходе физических и энергетических расчётов. Во многих распространённых моделях, используемых в компьютерной графике, таких как модель Блин-на [14], Фонга [12], Торренса-Спарроу [11] и др. отсутствуют данные о спектральных характеристиках отражения, вместо них выступают покомпонентные цветовые характеристики в диапазоне значений от 0 до 255. Кроме того, как правило, отсутствует зависимость параметров зеркального отражения от длины волны. Следует отметить, что существуют шейдеры, позволяющие использовать расширенный цветовой диапазон более 255 градаций, однако в них также отсутствуют данные о спектральных характеристиках отражения.
В настоящее время в научной и инженерно-технической литературе существует устойчивое представление о компонентах (типах) отражённого от поверхности излучения (рис. 1), к которым относятся:
- диффузная компонента;
- зеркальная компонента;
Целесообразно отметить, что в дальнейшем рассматривается только случай моделирования отражения направленного излучения.
В зависимости от параметров шероховатости поверхности соотношение между компонентами, а также интенсивность излучения в них будет изменяться. Большинство материалов и покрытий имеет смешанный тип отражения. К материалам, имеющим преимущественно
диффузное отражение можно отнести гипс, песок и матовую бумагу. В свою очередь преимущественно зеркальное отражение имеют любые полированные поверхности в особенности металлические.
Описание компонентов отражения происходит посредством пространственных индикатрис отражения, которые представляют собой зависимость яркости поверхности от направления на источник подсветки и наблюдателя. В англоязычной литературе для описания отражения используются двулучевая функция отражательной способности (двунаправленная функция отражения) - Bidirectional Reflectance Distribution Function (BRDF). BRDF как термин широко распространён и в русскоязычной литературе посвящённой компьютерной графике.
Описание индикатрис яркости возможно посредством таблиц либо посредством функций и параметров. Табличное описание индикатрис, это результат их измерения в лабораторных условиях на гониофотометрах или спектрогониофотометрах [20]. Некоторые приборы называют еще гониорефлектометрами. Если гониофотометры могут использоваться для измерения индикатрис излучения (например, светодиодов), то гониорефлектометр только для индикатрис отражения.
Для дальнейшего использования этих данных при решении задач моделирования их необходимо аппроксимировать некоторыми функциями.
Получение этих функций возможно несколькими путями:
- эмпирический подход (использование простых функциональных зависимостей);
- аналитические модели базирующиеся на физике отражения на микрогранях (учёт параметров и характеристик микрошероховатостей поверхности);
- функциональный анализ результатов измерений (феноменологический подход).
Самый простой подход описания индикатрис отражения это эмпирический, преимуществами которого является простота, наглядность и скорость вычислений. Примерами моделей, полученных эмпирическим путём, являются модели отражения Ламберта, Фонга [12] и Блинна [14]. Недостатком таких моделей является невозможность физически корректно описывать отражение для большинства материалов и покрытий.
Построение моделей базирующиеся на физике отражения на микрогранях и слоях получило широкое распространение благодаря строгости своего построения и физической корректности. Моделями, полученными на основе такого подхода, являются модели: Топорец [20], Торренс [1], Наяр [13] и др. Недостатком таких моделей является их сложность и, несмотря на их строгость невозможность получения физически корректных универсальных решений для широкой номенклатуры материалов и покрытий.
Феноменологический подход, позволяет получать физически корректные модели отражения, не углубляясь в физику процессов отражения и не вводить в модель отражения характеристики шероховатости поверхности. При наличии спектрогониофотометра имеется возможность получить функции и параметры отражения для различных длин волн падающего излучения. Главным недостатком такого подхода является необходимость строить модель отражения для каждого образца материала и покрытия, другими словами, требуется формировать базу материалов и покрытий, для формирования которой требуется значительный объём измерений и их обработка.
Для построения модели отражения авторами статьи выбран феноменологический подход. Как было сказано, такой подход позволяет получить физические корректные модели отражения, что для ряда комплексных исследований в задачах машинного и технического зрения является существенным требованием для получения метрологически корректных оценок. Другим обстоятельством является наличие, соответствующего измерительного оборудования: установки для определения спектрального коэффициента отражения и гониоспектрофотометра АГСФ-1 [21].
Для физически корректного моделирования требуется знание характеристик и параметров каждого типа отражения.
Ниже будет проведён анализ типов отражения и определён набор параметров и функций отражения, требуемый для физически корректного моделирования отражения.
Для анализа результатов измерения и формирования параметров индикатрис яркости воспользуемся сферической системой координат (рис. 2), где угол 9 - зенитный угол, ф - азимутальный угол.
Следует отметить, что в настоящей статье будут рассматриваться параметры, необходимые для описания материалов и покрытий, не имеющих анизотропию отражения, т.е. у которых отсутствует зависимость параметров отражения непосредственно от угла ф^. Другими сло-
282
вами, при фиксированном угле 08 для источника подсветки изменение его положения по углу не изменяет параметры отражения и форму индикатрисы яркости.
Параметры и функции для описания диффузного отражения. Самым простым случаем, для описания является диффузное отражение. Самой распространённой моделью диффузного отражения является модель Ламберта, названная по имени немецкого физика, философа, астронома и математика Иоганна Генриха Ламберта [22].
Наряду с моделью отражения этим учёным было введено философское понятие «феноменология» (от нем. Phänomenologie — «учение о феноменах»), которое переросло в технические науки в виде феноменологической теории занимающейся формулировкой закономерностей, определяющих взаимосвязь между различными наблюдениями явлениями.
Модель Ламберта определяет, что яркость поверхности не зависит от направления на наблюдателя V при фиксированном угловом положении источника подсветки S. На рис. 3 показана модель отражения для силы излучения, которая с учётом сказанного приобретает функцию
cos(6V).
Эта модель имеет всего один параметр - это спектральный коэффициент отражения р^(^), который можно принять постоянным для узкого спектрального диапазона. Сила отражённого излучения будет зависеть только от угла между нормалью поверхности и направлением на наблюдателя.
Рис. 3. Модель Ламберта
Главным преимуществом такой модели является её простота и скорость вычислений. Кроме того, для многих материалов и покрытий такая модель является хорошим приближением.
На рис. 4 приведён измеренный срез индикатрисы отражённой силы излучения краски КО-5191, полученный в фильтре из зелёного стекла ЗС-10 на установке АГСФ-1 при угле падения освещающего излучения 08 равным 15° (чёрная кривая).
На этом же рисунке представлена аппроксимация этого среза функцией cos(0) - закон Ламберта (красная пунктирная кривая). Анализ кривых, показывает, что такое приближение даёт ошибку в значении силы излучения не более 15%.
283
Тем не менее, существуют материалы и покрытия, у которых диффузная компонента значительно отличается по своей пространственной форме от Ламбертовского отражателя, например, песок или матовые штукатурки [23].
Для преодоления указанного недостатка, авторами статьи предлагается использовать несколько более сложную функцию - соб"(6) Использование такой функции позволяет описывать диффузное отражение от материалов и покрытий, имеющих как большую " < 1, так и меньшую расходимость диффузно-отражённого излучения - п > 1 (рис. 5).
Измерении — — Ламберт ■■■ -■■■ Степ, косинус
— ч
ч
Г "ч
""О"
6 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 Угол наблюдения, градусы
Рис. 4. Отражённая сила излучения краски КО-5191
Л- 1 — — П>1 .......П<1
N
N Ч
ч ч
ч \
ч ч \
ч \
ч ч \
ч. ч \ \
10 го 30 40 50 60 70 80
Зенитным угол, градусы
Рис. 5. Функции диффузного отражения
Продемонстрируем использование предложенной функции аппроксимации на практике (рис. 4). Зелёная кривая - это функция собОЛ8(0), наглядно демонстрирует, что введением всего лишь одного параметра можно добиться значительно большей близости между измерениями и функциональным описанием диффузного отражения. Предварительный анализ измерений показывает влияние длины волны падающего излучения на параметр ", что говорит о необходимости использования спектрального параметра "(А,).
С учётом сказанного для физически корректного моделирования диффузного отражения потребуются функция соб"(6) значения спектрального параметра "(X), а также значения спектрального коэффициента отражения р^(^), для которого ещё употребляется термин полусферический спектральный коэффициент диффузного отражения.
Параметры и функции для описания зеркального отражения. Самым первым параметром для зеркального отражения выступает спектральный коэффициента отражения р2(^), или полусферический спектральный коэффициент зеркального отражения, который определяет долю от падающего излучения отражённую зеркально.
Особенностью такого отражения является его направленность, совпадающая с направлением зеркального луча , в соответствии с законами геометрической оптики, и узкая пространственная область, в которую распространяется зеркально-отражённое излучение.
В отличии от диффузного отражения, интенсивность зеркального отражения зависит не от угла 0 между нормалью к поверхности N и направлением на наблюдателя у, а от угла а
между направлением зеркального луча и направлением на наблюдателя у. Одним из параметров, характеризующих распространение зеркально-отражённого излучения в узкую пространственную область, является полуугол ширины диаграммы расходимости этого излучения (рис. 6). Чем меньше значение этого угла, тем более узкой является диаграмма расходимости излучения.
—> ->
0.5
Рис. 6. Зеркальное отражение
Наиболее распространёнными функциями для описания зеркального отражения являются: степенная функция косинуса С08п(а), известная как модель Фонга-Блинна и экспоненциальная функция Гаусса ехр(-а2/пе) (рис. 7).
-Ламберт — —степ.соз — - ехр
-Ламберт — —степ.соз — - ехр
1 09
о.а 0.7 0.6 0 5 0.4 0.3 0.2 0.1 о
< с \ ч
V \ Ч
\ \ \
\ \ N ч
1 Ч \
\ ч \
1 \ 1 \ Ч N
V ч \
ч \ N N N \
ч д А
го 30 40 50 60 70 градус"
1 09
о.а 0.7 0.6 0.3 0.4 0.3
о. 2 0.1 о
\ -\
\
4
N
\ \
\ \
V \ \ ч
\ \
\ \
ч ч __ \
20 30 40 50 60 70 угол, градусы
б
а
Рис. 7. Функции для описания зеркального отражения
Следует отметить, что для узких диаграмм отражения (а0.5 < 15°) можно подобрать такие параметры п и Пе (рис. 7 б), при которых достигается практическая близость между степенной функцией косинуса и функцией Гаусса, что позволяет использовать любую наиболее удобную из них.
Показатель степени п связан с полууглом расходимости зеркального отражения а0.5 выражением:
1п(0.5)
п =--—-— . (1)
1п(С°8(^о.5 ))
Для функции Гаусса параметр Пе будет определяться как:
пе = ^ (2)
е 1п(0.5)
Применительно к «зеркальному шипу» возможно использовать тот же подход, что и для определения параметров зеркального лепестка. Главным отличием является значительно более узкая диаграмма расходимости зеркального отражения, определяемая видимым угловым размером источника подсветки. Это характерно для зеркал, как правило, распределение энергии в нём отражает угловую и спектральную характеристику точечного источника (для Солнца 32 угловые минуты).
На рис. 8 показан пример использования предложенного подхода для определения параметров отражения матированного алюминия на установке АГСФ-1 в фильтре красного стекла КС-10 при угле падения излучения 15°.
-Измерения — — Модель ......piff Mirr
100
90 80
л
§ 70 х а
5 60 х 01
X 50 s
га 40 х со
g 30 &
20 10 0
6 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 Угол наблюдения, градусы
Рис. 8. Практическое применение феноменологического подхода
В качестве функций для описания диффузной и зеркальной составляющих отражения использовались степенные функции косинуса. Ниже приведено выражение для модельной кривой в условных единицах, включающее в себя отдельно диффузную компоненту - первый член выражения и зеркальную компоненту - второй член выражения:
I(0) = 28.4-cosL44(0) + 66.5-cos15(6-7J) (3)
Сравнение кривых «Измерения» и «Модель» наглядно демонстрируют применимость предлагаемого подхода для формирования модели отражения и её параметров.
Заключение. Приведённый в настоящей статье подход для построения физически корректных моделей отражения базируется на использовании простых функциональных зависимостей, которые легко могут быть использованы в алгоритмах компьютерного моделирования. Для более строгого описания параметров отражения необходимо учитывать, что все параметры должны быть представлены для различных длин волн падающего излучения, что приводит к необходимости их табличного представления для заданных длин волн. Детальность представления этих параметров от длины волны и угла падения будет исследована авторами по результатам анализа массива измерений для ряда материалов и покрытий. По результатам дальнейшей работы будут предложены нормирующие коэффициенты для выбранных функций и параметров, позволяющие проводить физически корректные энергетические расчеты.
Список литературы
1. Xiao Dong He, Kenneth E. Torrance, François X. Sillion, Donald P. Greenberg. A Comprehensive Physical Model for Light Reflection. SIGGRAPH'91 conference proceedings, 1991, Las Vegas, United States. inria-00510144.
2. Nicolas Holzschuch, Romain Pacanowski. A Physically-Based Reflectance Model Combining Reflection and Diffraction. [Research Report] RR-8964, INRIA. 2016. hal-01386157.
3. Autodesk Standard Surface Iliyan Georgiev, Jamie Portsmouth, Zap Andersson, Adrien Herubel, Alan King, Shinji Ogaki, Frederic Servant version 1.0.1.1 [Электронный ресурс] URL: https://autodesk.github.io/standard-surface (дата обращения: 10.02.22).
4. Yu T., Xu N., Ahuja N. Recovering Shape and Reflectance Model of Non-lambertian Objects from Multiple Views. In: ECCV. (2004).
5. Zhengqin Li, Zexiang Xu, Ravi Ramamoorthi, Kalyan Sunkavalli, and Manmohan Chan-draker. 2018. Learning to Reconstruct Shape and Spatially-Varying Reflectance from a Single Image. ACM Trans. Graph. 37, 6, Article 269 (November2018). 11 p.
6. Mallick Satya Prakash. The structure and analysis of a scene: A photometric approach. A dissertation submitted in partial satisfaction of the requirements for the degree Doctor of Philosophy. Satya Prakash University of California, San Diego. 2006.
7. Xi Wang, Zhenxiong Jian, and Mingjun Ren. Nonlambertian photometric stereo network based on inverse reflectance model with collocated light. IEEE Transactions on Image Processing, 29:6032-6042, 2020.
8. Ziang Cheng, Hongdong Li, Yuta Asano, Yinqiang Zheng, Imari Sato. Multi-view 3D Reconstruction of a Texture-less Smooth Surface of Unknown Generic Reflectance. rearXiv: 2105.11599v1 [cs.CV] 25 May 2021.
9. Олейников М.И., Чёста О. И., Королёв С. Ю., Лебедев В.И. Использование моделей отражения для определения характеристик космических объектов по результатам оптических наблюдений // Вопросы радиотехники, серия «Техника телевидения». СПб.: НИИТ, 2020. Вып. 4. С. 70-77.
10. Keller A., Wächter C., Raab M., Seibert D., van Antwerpen D., Korndörfer J., Kettner L. The Iray Light Transport Simulation and Rendering System arXiv:1705.01263v1 [cs.GR] 3 May 2017.
11. Torrance K.E., Sparrow E.M. Off-Specular Peaks in the Directional Distribution of Reflected Thermal Radiation, Journal of Heat Transfer - Transactions of the ASME, May 1966. P. 223230.
12. Phong Bui Tuong. Illumination for Computer Generated Pictures. Communications of the ACM, 18(6), June 1975. P. 31 I-317.
13. Shree K. Nayar, Eatsushi Ikeuchi, and Takeo Kanade. Surface Reflection: Physical and Geometrical Perspectives. The Robotics Institute Carnegie Mellon University Pittsburgh, Pennsylvania 152 13. 1989.
14. Blinn James F. Models of Light Reflection for Computer Synthesized Pictures, Computer Graphics, 1I, 1977. P. 192-198.
15. Ch. Schlick. An Inexpensive BRDF Model for Physically-based Rendering,
1994.
16. Ozturk A. et al. Linear approximation of BDRF, C&G 2008.
17. Montes R., Urena C. An Overview of BRDF Models, Technical report, Uni of Granada,
2012.
18. Ngan A. et al. Experimental Validation of Analytical BRDF Models, SIGGRAPH.
2004.
19. Лабунец Л.В., Борзов А.Б., Ахметов И.М. Регуляризованная параметрическая модель индикатрисы коэффициента яркости шероховатой поверхности // Оптический журнал. СПб.: ИТМО, 2019. Том 86. № 10. С. 20-29.
20. Топорец А.С. Оптика шероховатой поверхности. Л.: Машиностроение, 1988.
191 с.
21. Королев С.Ю., Чёста О.И., Богоявленский А.И., Миллер А.И. О формировании исходных данных по оптическим характеристикам поверхностей космических объектов для программных комплексов моделирования отражательно-излучательных характеристик // Вопросы радиоэлектроники. серия: Техника телевидения, 2018, № 4.
22. Борн М, Вольф Э. Основы оптики. М.: Наука, 1973. 720 с.
23. Oren M., Nayar S.K. Generalization of lambert's reflectance model. In Proceedings of SIGGRAPH '94, 1994. P. 239-246.
Олейников Максим Иванович, канд. техн. наук, старший научный, olemmm@mail.ru, Россия, Санкт-Петербург, Военно-космическая академия имени А. Ф. Можайского,
Чёста Олег Иванович, канд. техн. наук, старший научный, vka@mil.ru, Россия, Санкт-Петербург, Военно-космическая академия имени А. Ф. Можайского,
Осипова Ирина Викторовна, младший научный сотрудник, vka@mil. ru, Россия, Санкт-Петербург, Военно-космическая академия имени А. Ф. Можайского
287
PHENOMENOLOGICAL APPROACH TO CONSTRUCTION OF A PHYSICALLY CORRECT MODEL OF THE REFLECTION OF MATERIALS AND COATINGS IN THE VISIBLE RANGE
M.I. Oleynikov, O.I. Chesta, I.V. Osipova
The features of modeling the reflective characteristics of materials and coatings in the visible range are considered on the basis ofphysically correct reflection models built on the basis of experimental measurements in the laboratory. To determine the reflection parameters, a phenomenolog-ical approach is used, based on the results of experimental laboratory measurements. A set ofparameters is given that allows physically correct representation of the reflection model of materials and coatings.
Key words: reflection model, physically correct reflection model, bidirectional reflectance distribution function, reflection indicatrix, modeling of reflective characteristics, visible range, energy calculations.
Oleynikov Maksim Ivanovich, candidate of technical sciences, senior researcher, vka@mil.ru, Russia, Saint-Petersburg, Military Space Academy of Mozhaisky,
Chesta Oleg Ivanovich, candidate of technical sciences, senior reseacher, vka@mil.ru, Russia, Saint-Petersburg, Military Space Academy of Mozhaisky,
Osipova Irina Viktorovna, junior researcher, vka@mil.ru, Russia, Saint-Petersburg, Military Space Academy of Mozhaisky
УДК 004.04
DOI: 10.24412/2071-6168-2022-3-288-292
АЛГОРИТМ ПРОГНОЗНОЙ ОЦЕНКИ НЕГАТИВНЫХ ИЗМЕНЕНИЙ
ПОДЗЕМНЫХ ВОД
Р.В. Романов
В статье предлагается при обработке разнородных пространственных данных выделять аномальные отклонения параметров на основе алгоритмов ранжирования зон контроля. Произведен анализ данных о содержании солей и электропроводности подземных вод в ключевых точках и количества карстовых провалов в зависимости от динамики уровня речных вод, полученных на основе режимных наблюдений. Проведены предварительные гидрогеологические работы с определением условий движения карстовых вод. Полученные результаты могут быть использованы для усовершенствования региональной модели оценки ресурсов уязвимости и защищенности подземных вод и прогноза активизации деструктивных карстовых процессов.
Ключевые слова: водоснабжение, алгоритм оценки, уязвимость карстовых вод, геоэлектрический метод, карстовые процессы.
Подземные воды карстового происхождения являются уязвимой компонентой геологической среды к влиянию современных антропогенных факторов, которые нарушают природные гидрогеологические и геоэкологические условия. Качество воды источников водоснабжения во многом зависит от наличия активных карстовых процессов. Одним из показателей развития карстовых процессов является уровень речного стока и минерализация подземных вод. Эта особенность рек дает возможность организации режимного геоэкологического мониторинга развития и прогноза активизации деструктивных карстовых процессов. Также важную роль в прогнозе негативного изменения подземных вод играет оценка карстоопасности местности. Данные оценки даются для отнесения конкретной местности к той или иной категории карсто-опасности [1] и в дальнейшем играют значительную роль в получении прогнозной оценки изменения геологической среды.
