CC BY
19
YAK 519.7, 551.510
ИЕРАРХИЧЕСКАЯ СТРУКТУРА МОДЕЛИ АНАЛИЗА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПОДТОПЛЕНИЯ: АНАЛИЗ МОДЕЛЕЙ-ОСНОВАНИЙ
С.А.Митрохин
Представлено iepapxinny структуру проблемо-разв'я-зуючо1 моделi aнaлiзy i прогнозування тдтоплення. Розглянуто моделi природных i техногенных джерел тдтоплення, 3Mmei моделi фaкторiв розвитку процесу, особливостi рШення задач зонувания i вiзyaлiзaцi'i нечiткиx границь об'eктiв.
Представлена иерархическая структура пробле-морозрешающей модели анализа и прогнозирования подтопления. Рассмотрены модели естественных и техногенных источников подтопления, знаковые модели факторов развития процесса, особенности решения задач зонирования и визуализации нечетких границ объектов.
It presentes a hierarchical structure of problem-solving model of estimation and forecasting of underflooding. The models of natural and man-made sources of underflooding, signary models of factors of evolution of process, peculiaritys of a decision of zoning tasks and visualization of fuzzy boundaries of objects were considered.
ВВЕДЕНИЕ
Для территорий большинства современных промыш-ленно-городских агломераций характерным является процесс подъема уровня грунтовых вод, который ведет к подтоплению жилых зданий и промышленных объектов, а также к активизации других опасных экзогенных процессов (оползневых, обвально-осыпных, карстово-суффози-онных и т.д.). В связи с обострением кризиса, связанного с интенсификацией процесса подтопления территорий, сегодня все более важное значение принимает системная деятельность по управлению динамикой уровня грунтовых вод с целью защиты территорий и сооружений от опасных экзогенных процессов и их последствий.
Важнейшим, организующим элементом такой деятельности является цель, представляющая собой образ желаемого будущего, т.е. модель экологического состояния, на достижение которого и направлена деятельность. Подобная модель может быть представлена совокупностью нормативных медикосанитарных условий жизни населения и нормативных санитарногигиенических, социальных и рекреационных условий защищаемых территорий. Однако роль моделирования этим не ограничивается. Системность деятельности по управлению динамикой уровня грунтовых вод заключается в том, что она должна осуществляться по определенному алгоритму, разработанному на основании всесторонне взвешенного и достаточно полного исследования проблемы оценки и прогнозирования подъема уровня грунтовых вод в пределах промышленногородских агломераций (ПГА).
ИЕРАРХИЧЕСКАЯ СТРУКТУРА МОДЕЛИ АНАЛИЗА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПОДТОПЛЕНИЯ
Привлечение современных методов системного анализа [6] к исследованию данной проблемы позволило определить структуру многоуровневой системы оценки и прогнозирования процесса опасного подъема уровня грунтовых вод [3] и сформировать в виде системы взаимосвязанных уровней единую многоуровневую иерархическую структуру проблеморазрешающей модели анализа и прогнозирования подтопления территорий ПГА [3], которая приводится на рис. 1.
В качестве ключевых элементов предлагаемой модели выделяются пространственные и временные критерии подтопления (уровень 2), физические и математические модели воздействия источников подтопления и модели комплексного воздействия факторов развития процесса подтопления (уровень 3), модели инфильтрации атмосферных осадков, модели конденсации и концентрации влаги в грунтах, модели инфильтрации утечек из водо-содержащих сооружений и водонесущих коммуникаций, модели фильтрационных потерь вод, задействованных в производственном цикле предприятий с "мокрым" технологическим процессом, модели геоморфологических, гео лого лито логических, гидрологических и гидрографических характеристик территории, модели комплекса функционального освоения территории, модели техногенных изменений естественных условий (уровни 4 и 5).
Иерархический способ построения модели (разн-оуровневость составляющих ее элементов, включенность одних в другие) позволяет успешно применять ее при различной подробности, детализации, формализованности составляющих ее частей (моделей-оснований). При такой организации модели оказывается возможным в единой структуре направить на достижение общей цели самые разнообразные модели (отличающиеся не только степенью формализованности, но и самими способами представления знаний об объекте исследования) - от условных (знаковых), логических, до формальных физико-математических моделей [6].
Основополагающим этапом построения проблемо-разрешающей модели анализа и прогнозирования подтопления является проведение всестороннего анализа моделей, лежащих в основе моделей воздействия источников подтопления и комплекса факторов развития процесса. Специфические особенности мод елей-оснований обусловлены сложностью изучаемых объектов и процессов, наличием полуколичественной и качественной информации, неоднозначностью геологических классификаций и сложностью формализации геологических представлений.
Рисунок 1 - Иерархическая структура проблеморазрешающей модели анализа и прогнозирования подтопления
МОДЕЛИ ВОЗДЕЙСТВИЯ ЕСТЕСТВЕННЫХ И
ТЕХНОГЕННЫХ ИСТОЧНИКОВ ПОДТОПЛЕНИЯ
Математическая интерпретация воздействия естественных и техногенных источников подтопления представляет собой своеобразный набор модулей (моделей-оснований) из которых конструируется комплексная модель воздействия источников подтопления на экосистему (см. рис. 1). Математическое описание каждой составляющей комплексной модели основывается на общепринятых научно-обоснованных методиках [7, 9], согласно которым и выполняется фактическая и прогнозная количественная оценка составляющих участвующих в пополнении (питании) подземных вод.
Одной из важнейших составляющих модели воздействия естественных источников подтопления является модель инфильтрации атмосферных осадков (дождевых и талых вод). Атмосферные осадки являются наиболее мощным естественным источником подтопления, определяющим приходную часть водного баланса территорий, и в подавляющем большинстве случаев определяют формирование грунтовых вод. Кроме годового количества осадков, очень большое значение при формировании режима грунтовых вод принадлежит внутригодовому распределению осадков и тому виду, в котором он выпадают. В связи с этим количественная оценка атмосферных осадков подразумевает количество выпадающих осадков, продолжительность, интенсивность, вид и время выпадения [1,7]. Результаты наблюдений представляют в виде слоя осадков, рассчитанного для каждого из наблюдений, а по результатам многолетних наблюдений составляют карты среднемноголетнего годового распределения осадков на изучаемой территории. Графическая интерпретация подобной модели осуществляется посредством использования
кривых, графиков, номограмм. Приближенную прогностическую оценку атмосферных осадков для исследуемого района осуществляют методами интерполяции [1, 9].
В модели воздействия техногенных источников подтопления предлагается выделить следующие элементы: модели инфильтрации утечек из водонесущих коммуникаций и водосодержащих сооружений всех типов, а также модели фильтрационных потерь вод задействованных в производственном цикле предприятий с "мокрым" технологическим процессом. Однако количественный анализ и прогноз вышеперечисленных составляющих модели воздействия техногенных источников подтопления связан с преодолением информационного барьера обусловленного неполнотой и неточностью исходной информации. Естественно, что величина утечек из водосодержащих и водонесущих коммуникаций находится в прямой зависимости от величины водозабора, однако, несмотря на то, что све--дения о водозаборе обычно имеются в коммунальных органах городов и на промышленных предприятиях оценить фактические утечки с необходимой точностью практически невозможно. Невозможно также принимать в расчетах в качестве фактических утечек оговоренные соответствующими СНиПами (в виде % от водозабора) величины максимально допустимых утечек, так как вследствие крайне изношенного состояния водонесущих коммуникаций и водосодержащих сооружений фактические утечки намного больше допустимых, т.е. существующие на сегодня СНиПы вошли в противоречие с реальной действительностью. Также следует отметить, что на суммарную величину утечек кроме величины водозабора оказывают непосредственное влияние большое количество других разнотипных факторов, а существующие на сегодняшний день методики расчета не учитывают смешанный характер входных данных, основываются в
основном непосредственно на данных наблюдений и не могут быть использованы для систем поддержки принятия решений с участием ЛПР без осуществления качественной переработки.
МОДЕЛИ КОМПЛЕКСА ЕСТЕСТВЕННЫХ И ТЕХНОГЕННЫХ ФАКТОРОВ ПОДТОПЛЕНИЯ
Спецификой моделей, применяемых для представления взаимодействующих факторов развития процесса подтопления, является то, что новые сведения, полученные на модели, либо вообще не могут быть проверены на природном объекте (например, из-за невозможности воспроизведения условий на современном техническом уровне), либо требуют очень больших экономических затрат, вследствие чего особенно важен вопрос обоснования применяемых моделей (их аналогии с объектом по изучаемым признакам, их истинности). Именно неудовлетворительным обоснованием применяемых математических моделей и методов объясняется преимущественное использование для этих целей знаковых моделей (карт, схем, разрезов и колонок), подобие которых оригиналу не является ни прямым, ни косвенным, а устанавливается в результате соглашения о том, какое состояние реального объекта ставится в соответствие данному элементу абстрактной модели. Такое соглашение принимает вид совокупности правил построения моделей условного подобия и правил пользования ими [5].
Знаковые модели изоморфны, т.е. геометрически подобны оригиналу, обладая взаимно однозначным соответствием элементов и сходством отношений между ними. Важно отметить, что констатация наличия изоморфных аналогий не требует доказательств тождества даже основных существенных качеств. Так, в изоморфных аналогиях может отсутствовать материальное сходство отдельных элементов, но имеется сходство отношений между ними, т.е. в знаковых моделях сохраняются те же взаимоотношения между таксономическими единицами -"знаками", изображающими те или иные геологические образования и их свойства и их прототипами в натуре. Например, на карте взаимоотношения между распространением отдельных элементов остаются теми же, что и на местности (на долю крупных промышленных зон и комплексов приходится, например, 60% площади подтопленных территорий и на местности и на карте). В то же время каждому из элементов на местности соответствует строго определенный элемент (обозначение) на карте. Это и есть взаимно однозначное соответствие, которое можно изобразить следующей схемой:
1а, Ь, к, I ~ а, /, т, п
Элементам а, Ь, к, I в одной системе соответствуют вполне определенные элементы а, I, т, п в другой и наоборот.
Также следует отметить, что применяемые знаковые модели комплекса естественных и техногенных факторов подтопления имеют эвристическую и прогностическую направленность, применяясь для всевозможных прогно-
зных оценок современных геологических процессов. Полученные прогнозные оценки, отражают направление эволюции процесса (затухание, усиление, внезапное прекращение), стадийность, последовательность составляющих процессов (механизм общего процесса), постоянство проявления, частоту проявлений, продолжительность, интенсивность (так, например, скорость подтопления определяется как приращение площади территории с заданной глубиной уровня грунтовых вод за промежуток время А/ ). Прогнозные оценки для территорий, на которых проявятся процессы, включают прогноз размеров территорий, зональных или азональных изменений интенсивности процесса, изменение свойств пород, рельефа, строения толщ и т.д.
Для моделирования комплекса естественных факторов подтопления предлагается использовать условные модели геологолитологических, геоморфологических, гидрогеологических и гидрографических характеристик исследуемых территорий [2, 4, 5].
В знаковых моделях геологических особенностей территории (на геологических картах) с помощью качественного фона (цветного или штрихового), буквенных, цифровых и других условных знаков отображают возраст, состав и происхождение горных пород, условия их залегания, характер границ между отдельными комплексами. Различают три основных вида условных знаков: цветовые, штриховые, буквенные и цифровые. Цветовые знаки служат для обозначения возраста осадочных, вулканогенных и метаморфических пород. Штриховыми знаками обозначается состав пород. Исключением являются интрузивные породы, при изображении которых цвет применяется для указания их состава. Буквенные и цифровые обозначения (индексы) служат для указания возраста и происхождения пород; состав интрузивных и некоторых вулканогенных пород обозначается также буквами.
Для каждой знаковой модели отражающей геологические особенности территории принято также строить стратиграфическую колонку и геологические разрезы. Стратиграфическая колонка представляет собой столбец шириной 2-4 см, в котором условной горизонтальной штриховкой в стратиграфической последовательности показывается положение и состав осадочных, вулканогенных и метаморфических пород, развитых на изображенной на карте территории, а также вскрытых буровыми скважинами. Породы в колонке расчленяются в соответствии с выделенными на карте стратиграфическими подразделениями. Слева от колонки указываются их возраст (система, отдел, ярус, свита и т.п.) и индексы; справа приводится мощность, описываются состав, встреченные окаменелости, геохимические параметры и физические свойства пород, их абсолютный возраст. Границы между стратиграфическими подразделениями с согласным залеганием на колонке указываются прямыми линиями, при стратиграфическом несогласии - волнистыми, при структурном - волнисто-угловатыми.
Геологические разрезы представляют собой вертикальные сечения земной коры от ее поверхности на ту или иную глубину. На разрезах изображаются условия залегания и форма геологических тел, изменения их
мощности, геологические структуры, различные фации, разрывы. Они составляются по геологическим картам, данным буровых скважин или геофизическим материалам. Разрезы по геологической карте строятся по прямым линиям в направлении, которое дает наиболее полное представление о залегании пород, слагающих изображенную на карте территорию. При необходимости разрезы могут строиться и по ломаным линиям. Если существуют опорные скважины, разрезы проводятся через них. Вертикальный и горизонтальный масштабы разрезов в большинстве случаев соответствуют масштабу карты. При пологом или горизонтальном залегании пород вертикальный масштаб разрезов принято увеличивать. Концы линии разреза и точки ее изгиба ограничиваются буквами. Такие же буквы ставятся у концов линии разреза на карте. Для каждой знаковой модели геологических особенностей территории обычно строятся 1-3 разреза. Все геологические границы на разрезах (согласные, несогласные и интрузивные) указываются одним знаком в виде сплошных линий. Глубина разреза обосновывается конкретными данными. На разрезах изображаются все породы, обнаженные на поверхности, вскрытые скважинами и установленные геофизическими методами, а также наиболее важные буровые скважины. Разрезы составляются в соответствии с условными обозначениями знаковой модели геологических особенностей территории.
Четвертичные образования отражаются в особых условных моделях четвертичных отложений, где коренные породы показывают одним цветом (фиолетовым) без расчленения, с указанием их возраста и типа с помощью индексов и крапа. Четвертичные отложения на картах разделяются по генезису, возрасту и составу; приводятся данные о мощностях стратиграфических подразделений, палеогеографические характеристики стратиграфических подразделений.
В условных моделях литологических особенностей территории (на литологических картах) на фоне окраски, соответствующей возрасту пород, штрихами изображается состав пород, выходящих на поверхность или скрытых под покровом четвертичных образований. На картах масштабам крупнее 1:10000 условной штриховкой обычно удается показать площади распространения каждой разновидности пород. На картах масштаба мельче 1:10000 указывается лишь состав преобладающих на данном участке пород либо при помощи смешанной штриховки отображаются отдельные разновидности пород.
Условные модели геоморфологических особенностей территории отражают основные типы рельефа и его отдельные элементы с учетом их происхождения и возраста.
Условные модели гидрогеологических особенностей территории отражают водоносные свойства горных пород: их водообильность, условия распространения, залегания, химическую характеристику и другие свойства подземных вод. В зависимости от указанных параметров горные породы объединяются в комплексы, которые изображаются на гидрогеологической карте в возрастной последовательности или по генетическому признаку.
Зеркало грунтовых вод на гидрогеологических картах показывают гидроизогипсами, линиями, соединяющими
точки одинаковой высоты поверхности грунтовых вод. Карты гидроизогипс составляются обычно как при гидрогеологических съемках, так и при целевых гидрогеологических изысканиях и являются основным элементом условной модели гидрогеологических характеристик территории, представляя собой основную площадную характеристику грунтового потока. При кратковременных исследованиях обычно ограничиваются составлением карты гидроизогипс по данным на определенную дату. В случае если велись продолжительные наблюдения по скважинам участка составляют несколько карт гидроизогипс на различные периоды года (в межень, паводок и т.п.). Такие карты позволяют выявить изменение условий питания и дренирования, связь поверхностных и подземных вод в разное время года.
При построении карты, сечение гидроизогипс (частота заложения гидроизогипс) выбирается таким образом, чтобы на карте были отражены особенности зеркала грунтовых вод. Для построения карты гидроизогипс пользуются данными замеров глубин залегания уровней грунтовых вод в скважинах, шурфах, колодцах, горных выработках, отметками источников, сведениями водомерных постов на поверхностных водоемах. Все данные, используемые при построении подобной условной модели, должны быть взяты на одну дату, т. е. получены по одновременным замерам всех точек наблюдения, поэтому карты гидроизогипс всегда датируются. В случае если имеются замеры уровня грунтовых вод в точках на различные даты, но которые можно использовать для построения карты гидроизогипс, нужно все замеры уровней привести к одной определенной дате. Это возможно, когда на участке проводились более или менее продолжительные наблюдения за колебаниями уровней грунтовых вод по нескольким скважинам, расположенным в аналогичных гидрогеологических условиях. В этом случае по данным колебаний в наблюдательных скважинах приближенно вычисляют величину поправки уровня для каждой из скважин, с учетом которой изменяют в них уровни и строят ориентировочную карту гидроизогипс.
Глубина залегания грунтовых вод в каждой точке замера пересчитывается на абсолютные или относительные отметки
Нв = Н3 - А ,
(1)
где Нв - абсолютная отметка уровня грунтовых вод; Н3 -абсолюная отметка поверхности земли; А - глубина залегания подземных вод.
Полученные согласно выражению (1) отметки наносятся на топографическую основу и по ним методом интерполяции строят гидроизогипсы.
Модели факторов техногенной группы представляют собой знаковые модели, отражающие характер функционального освоения территорий, где отдельные таксономические единицы выделяют в зависимости от характера освоения территорий (территории промышленных зон и комплексов, коммунально-складских зон, селитебные территории, сельскохозяйственные, рекреационного назначения и т.д.).
МНОГОКОМПОНЕНТНАЯ МОДЕЛЬ
ИССЛЕДУЕМОЙ ТЕРРИТОРИИ
В результате сопоставления моделей воздействия источников подтопления и знаковых моделей естественных и техногенных факторов развития процесса подтопления (например, в качестве различных слоев электронной карты в ГИС) может быть получена многокомпонентная модель реальности, позволяющая исследовать объекты, явления и процессы с учетом динамики их развития. При анализе многокомпонентной модели ГИС существенное внимание следует уделить выработке принципов выделения таксономических единиц классификации различного уровня. Большинство рекомендаций по разработке методов геологических классификаций и формализации представлений сводится к следующему [2, 4]:
1. Таксономические единицы классификации одного уровня должны выделяться только по одному классификационному признаку.
2. Ни один из объектов классификации не должен входить одновременно в разные таксономические единицы одного уровня.
3. Не должно быть объектов, которые не входят ни в одну из таксономических единиц одного уровня.
4. Не должно быть таксономических единиц, в которых не имеется ни одного объекта. Исключение могут составлять таксоны, по которым делается прогноз.
5. Признаки построения классификации должны быть делящими, т.е. имеется по крайней мере две таксономические единицы объектов по данному признаку.
В этой связи целесообразно вернуться к опыту районирования защищаемых от подтопления и затопления территорий по совокупности естественно-геологических и техногенных факторов, накопленному УкрНИИНТИЗом в процессе инженерно-гидрогеологических работ по защите территорий промышленно-городских агломераций.
При таком способе выделения таксономических единиц (см. рис. 2) комплекс естественно-геологических факторов определяет выделение крупных таксонов: бассейнов грунтовых вод (бассейнов стока), фрагментов бассейнов и районов, причем последние два в возрастающей степени увязываются с факторами подтопления, а факторы техногенной группы (характер освоения территории) определяют выделение подрайонов и участков, что количественно определяет воздействие человека на геологическую среду. Следует отметить, что подобный подход к районированию территорий включает в себя элементы прогноза изменения состояния геологической среды.
Рисунок 2 - Обобщенная схема алгоритма районирования территорий промышленно-городских агломераций
Бассейны выделяются по совокупности геолого-структурных, геоморфологических и гидрогеологических признаков и представляют собой участок (полосу) подземного потока от области питания до области разгрузки (местной дренажной сети). При этом с соседними бассейнами они граничат либо вдоль линии водораздела, либо вдоль линии тока, ориентированной нормально к местной речной сети. В пределах каждого бассейна выделяются три фрагмента, которые отвечают области разгрузки, транзита и
питания в пределах выделенного бассейна. Каждому из фрагментов соответствует свой комплекс факторов и свой механизм процесса подтопления, что в достаточной степени изучено. В пределах каждого фрагмента выделяются районы (отвечающие типизированным геологическим разрезам) в той или иной степени определяющие развитие процесса подтопления. Подрайоны, отвечающие функциональным зонам, выделяются по характеру освоения территорий (селитебная застройка, промышленная, сельско-
хозяйственная, рекреационная и т.д.). Наконец, участки, выделяемые в пределах каждого подрайона, отвечают детализации характера функционального освоения территории. Например, застройка одно- и многоэтажная, или промышленная зона с "сухим" или "мокрым" технологическим циклом.
ОСОБЕННОСТИ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ЗОНИРОВАНИЯ И ВИЗУАЛИЗАЦИИ ГРАНИЦ
НОВЫХ ОБЪЕКТОВ
Одним из наиболее трудных вопросов при решении задач зонирования, т.е. задач связанных с построением новых объектов (зон до того на карте не существовавших) однородных в смысле некоторого критерия или группы критериев является вопрос проведения границ между отдельными таксономическими единицами. Границы зон могут либо совпадать с границами ранее существовавших объектов, либо строиться в результате различных видов моделирования. Дело осложняется тем, что многие классификационные признаки не формализованы и их количественная характеристика затруднительна. Вследствие чего затруднено и проведение четких границ между отдельными таксономическими единицами. В подобной ситуации более естественный способ описания таксонов всех уровней классификации заключается в ослаблении строгого разделения между ними, посредством использования формального аппарата для работы с неопределенностями неустранимого характера, предложенного Лотфи Заде и получившего название нечеткая логика (fuzzy logic). Тогда базисом для определения (описания) размытых границ отдельных таксонов будет являться функция принадлежности ||.(и) е [0] , "и е U, определяющая степень членства анализируемой территории u (из конечного множества территорий для которых выполняются мониторинговые наблюдения) в i-м нечетком классификационном подмножестве.
Подобный подход к решению задачи зонирования повышает адекватность используемых моделей и, как следствие, качество получаемых на моделях данных (естественно при наличии эффективного аппарата визуализации нечеткости, облегчающего понимание и восприятие географических объектов с размытыми границами). В качестве инструмента используемого для визуализации нечетких границ может быть использован цвет объектов, рассматриваемый как наиболее важная визуальная переменная. Тогда значения красный, зеленый, синий и т.д. могут быть интерпретированы как обозначения нечетких подмножеств универсального множества, и каждый объект может быть идентифицирован как некоторый цветовой оттенок с тем или иным цветом в центре (где (и) = 1 ), окруженном более светлыми или более темными его тонами, определяемыми в соответствии с принципом визуального равенства [8]. При таком принципе визуализации объектов цвета изображающие одинаково различные друг от друга значения функции принадлежности должны быть восприняты одинаково различно, т.е.
"1 < к, I, т, п < N: если
ук - У1 = ут - уп ^ Ь ( Ск, С1) = Ь ( Ст, Сп) ,
где к, I, т, п - четыре последовательных индекса цвета в цветном масштабе с числом цветов N; - значение функции принадлежности, которое изображается 1-м цветом; С/ -собственно значение /-го цвета; Ь(С, С ■) - воспринятое
различие (расстояние) между /-м и ]-м цветами. Такой способ визуализации позволяет воспринимать размытые объекты, с различной светлотой цветовых тонов или с различной плотностью одного цвета, представляющими различную степень неопределенности (рис. 3).
4
Рисунок 3 - Визуализация нечетких границ
ВЫВОДЫ
Проведенный в данной работе анализ моделей, которые предлагается использовать в качестве моделей-оснований многоуровневой иерархической модели анализа и прогнозирования подтопления, показал, что, несмотря на то, что в настоящее время они существуют разрозненно, в их основе не заложен принцип системности, и в таком виде они не позволяют решать задачи многоуровневого управления в системе экологического мониторинга, включение вышерассмотренных моделей в качестве моделей-оснований в многоуровневую иерархическую модель анализа и прогнозирования подтопления не является принципиально невозможным. Таким образом, с одной стороны, использование методов системного анализа для построения целостных систем оценки и прогнозирования опасного подъема уровня грунтовых вод в пределах ПГА и создания на их основе эффективных систем поддержки принятия управленческих решений адаптированных для работы региональных центров экологического мониторинга (РЦЭМ) является актуальной научной и практической проблемой. С другой стороны, использование таких систем в стратегическом плане перспектив социально-экономического развития региона, как элемента единой социально-экономической системы Украины и элемента жизненной сферы человека в целом, является насущной необходимостью.
ПЕРЕЧЕНЬ ССЫЛОК
1. Гальперин A.M., Зайцев B.C., Норватов Ю.А. Гидрогеология и инженерная геология: Учеб. для вузов. -M.: Недра, 1989 - 383с.
2. Инженерно-геологические прогнозы и моделирование: Учебн. пособие / Л.Б.Розовский, И.П. Зелинский. - Одесса, 1975. - 116с.
3. Митрохин C.A. Системный подход к исследованию проблемы оценки и прогнозирования опасного подъема
уровня грунтовых вод. // Вюник СНУ ¡м. В.Даля. - 2002. - 7. №3(49). - с.145-153.
4. Михайлов А.Е. Структурная геология и геологическое картирование. Учеб. пособие для вузов. - 4-е изд., 8. перераб. и доп. - М.: Недра, 1984. - 464с.
5. Основные требования к содержанию и оформлению обязательных геологических карт масштаба 1:50 000 9. (1:25 000).- Л.: Недра, 1977. - 119с.
6. Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ. - М.: Высшая школа, 1989.- 368 с.
Рекомендации по выбору исходных данных для модели прогноза подтопления городских территорий / ПНИИИС Госстроя СССР. - М.: Стройиздат, 1986 - 136с. Jiang B., Brown A., Ormeling F.J. Some Perceptual Aspects of Colouring Uncertainty. // Advances in GIS II. London: Tay-lor&Francis, 1996. - p.477 - 490.
Рубан С.А., Шинкаревський М.А. Пдрогеолопчш оцшки и прогнози режиму тдземних вод Украши за результатами спостережень: Дов1дково-методичний поабник. - Днтро-петровськ: ДВ УкрД1МР, 2000. - 144с.
УДК 658.14/.17:65.011.56
АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА АНАЛИЗА ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ
А.В.Пархоменко, Н.А.Кузовенкова, О.В.Шинкарук
В cmammi розглянута концепщя розробки сучасноЧ автоматизовано'1 системи aHaëiçy фiнaнcово-економiчних показнитв дiяльноcmi тдприемства з використанням OLAP-технологп.
В статье рассмотрена концепция разработки современной автоматизированной системы анализа финансово-экономических показателей деятельности предприятия с использованием OLAP-технологии.
The conception of investigation of modern computer-aided system of an enterprise activities financial and economical analysis using OLAP-technology is considered in this paper.
ВВЕДЕНИЕ
Эффективное управление любым предприятием, как правило, требует двусторонней направленности, которая заключается в отслеживании и анализе данных, отражающих реальное состояние этого предприятия и ситуацию, сложившуюся вокруг него. Постоянное наличие актуальной информации позволяет с точностью оценить текущее состояние этого предприятия, а отслеживание изменений некоторых его характеристик - выявить тенденции развития и прогнозировать их изменения в будущем. Одним из путей осуществления многогранного анализа информации является применение технологии OLAP (OnLine Analytical Processing) [1].
OLAP (оперативный анализ данных) - информационная технология, которая обеспечивает аналитикам, управленцам и руководителям возможность изучать информацию при помощи быстрого, последовательного, интерактивного отображения данных с различных возможных точек зрения, достигаемую за счёт преобразования исходных данных в соответствии с реальными представлениями конечного пользователя о пространстве предпринимательской деятельности. Технология OLAP позволяет творчески работать с данными и концентрировать внимание на их содержательной стороне: прибыли, продажах, продукции или поставщиках.
OLAP-технология основана на построении многомерных наборов данных - кубов. Оси куба (измерения) содержат параметры анализируемого процесса (например,
для кредиторской задолженности это могут быть товар, регион, поставщик, покупатель, время). Вдоль каждой оси данные могут быть организованы в виде иерархии, представляющей различные уровни их детализации. Благодаря такой модели данных пользователь может формулировать сложные запросы, генерировать отчеты, получать подмножества данных. Измерения образуют некое виртуальное пространство, в котором хранятся переменные, т.е. измерения являются базисом для организации переменных в виде многомерных кубов. Переменная - это объект, хранящий фактические данные (например, сумма по сальдо кредитовое/дебетовое). Каждая переменная состоит из одного или более измерений. Для каждой допустимой комбинации значений может храниться только одно значение переменной [2,3].
Сегодня на рынке программного обеспечения представлено достаточное количество систем оперативной аналитической обработки данных (Hyperion Essbase OLAP, ORACLE EXPRESS, Microsoft OLAP Services и др.), сочетающих в себе простоту использования и аналитическую мощь. Проблема заключается в том, что стоимость таких систем пока еще остается очень высокой. Поскольку эффективное управление предприятием невозможно без их применения, актуальной является разработка собственных аналитических систем, ориентированных на потребности конкретного предприятия.
1 ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
На любом современном предприятии возникает проблема такой организации управления данными, которая обеспечила бы наиболее эффективную работу. Для этого используют системы управления базами данных (СУБД), позволяющие хранить, извлекать информацию и управлять большими объёмами данных. Так, в отделе автоматизированных систем управления предприятием "Запо-рожсталь" в качестве центра обработки данных используется СУБД Oracle [4,5]. Комплекс задач главной бухгалтерии комбината реализован с помощью СУБД Clipper. В качестве средства анализа данных широко используется Microsoft Excel [6-8].
