CC BY
86
ИНФОРМАТИКА, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА
И УПРАВЛЕНИЕ
УДК 504.064
ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКАЯ СИСТЕМА ГЕОЭКОЛОГИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА ВОДНЫХ РЕСУРСОВ УГЛЕДОБЫВАЮЩЕГО РЕГИОНА
INFORMATION-ANALYTICAL SYSTEM OF GEOECOLOGICAL MONITORING OF WATER RESOURCES IN MINING REGION
Счастливцев Евгений Леонидович,
доктор техн. наук, зав. лабораторией. E-mail: schastlivtsev@ict.sbras.ru
Schastlivtsev Evgeny L., D.Sc. (Engineering), head of the laboratory Юкина Наталья Ивановна, канд. техн. наук, научный сотрудник, . E-mail: leonakler@mail.ru
Yukina Natalya Iv., С.Sc. (Engineering), researcher Харлампенков Иван Евгеньевич, ведущий специалист . E-mail: ivan87kharlampenkov@gmail.com
Kharlampenkov Ivan E., leading specialist
Институт вычислительных технологий CO РАН, Кемеровский филиал и Института водных и экологических проблем СО РАН, Россия, 650000, г. Кемерово, ул. Рукавишникова, 21 Institute of Computational Technologies SB RAS, Kemerovo branch and Institute for water and environmental problems SB RAS, 21, Rukavishnikova St., Kemerovo, 650000, Russia.
Аннотация. Поверхностные воды Кемеровской области являются главным источником водоснабжения населения и приемником стоков промышленных предприятий. Ежегодно сбрасываются миллионы тонн загрязненных сточных вод с промпредприятий в поверхностные водоемы, оказывая значительное техногенное воздействие на водные ресурсы. Для выделения техногенной составляющей изменений качества водных объектов на фоне природных процессов необходимо своевременная оценка и анализ состояния водных ресурсов, а также накопление, систематизация информации о состоянии водных ресурсов и их изменениях, об источниках и факторах воздействия, о допустимости техногенных нагрузок на них.
На сегодняшний день накоплен большой объем данных по водным ресурсам Кемеровской области. Для систематизации этих данных, а также для дальнейшей оценки качества водных объектов и анализа гидрохимических данных разработана информационно-аналитическая система геоэкологического мониторинга водных ресурсов. В системе собрана информация о разных типах вод (поверхностные, подземные, талые, шахтные и т.д.), разработаны алгоритмы их оценки и анализа. Для определения качества водных объектов применен метод оценки по ассоциативным и нормализованным показателям качества вод, а для интеллектуального анализа гидрохимических данных используется энтропийный метод.
Abstarct. Water resources of the Kemerovo region are the main source of water supply and the receiver of waste water from industrial enterprises. Annually dumped millions of tons of contaminated waste water from industrial plants into surface waters, exerting a significant anthropogenic impact on water resources. To highlight the anthropogenic component of change in the quality of water objects against the background of natural processes requires timely evaluation and analysis of the status of water resources, as well as accumulation, sys-tematization of information on water resources status and their changes, about the sources and factors of impact, about the permissibility of technogenic load on them.
To date, a lot of data on water resources of the Kemerovo region. To organize these data and to assess the quality of water objects and analysis of the hydrochemical data of the developed information-analytical system of geoecological monitoring of water resources. In the system collected information about the different types of waters (surface, ground, melt, mine, etc.), algorithms their evaluation and analysis. To determine the quality of water objects used evaluation method according to associative and normalized indicators of water quality, and
for intelligent analysis of hydrochemical data using entropy method.
Ключевые слова: информационная система, базы данных, модели, водные объекты, ингредиенты Keywords: information systems, databases, models, water objects, ingredients
Одним из крупных угледобывающих регионов является Кузбасс. Поверхностные воды Кемеровской области являются главным источником водоснабжения населения и приемником стоков промышленных предприятий. В поверхностные водоемы ежегодно сбрасываются миллионы тонн загрязненных сточных вод, оказывая значительное техногенное воздействие на качество водных ресурсов. Для выделения антропогенной составляющей изменений качества вод водных объектов создана информационно-аналитическая система мониторинга. Эффективность систем мониторинга в значительной степени определяется используемыми информационными технологиями для непрерывного сбора, обработки и хранения данных [1]. Основной целью мониторинга является своевременное получение объективной информации о чрезвычайных ситуациях природного и техногенного характера, антропогенном воздействии на окружающую среду с оценкой ее состояния [2]. В работах приводятся примеры анализа информации, подходы к управлению объектами и оценки уровня развития систем. В [3] применяются информационные системы для анализа сложных, слабо формализованных проблем (процессов) на основе всей доступной информации, построения прогнозов их развития и выработки рекомендаций по управлению их развитием. В [4] предложен подход к анализу данных мониторинга в информационно-аналитических системах. Он основан на применении одного из методов интеллектуального
анализа данных — поиска и формирования ассоциативных правил — для определения наиболее часто встречающихся наборов в данных мониторинга. На основе этого определяются возможные последствия чрезвычайной ситуации. В [5-7] отражены вопросы обмена данными в интегрированной информационной среде, связанные с разработкой программных комплексов для решения задач недропользования, оценки уровня развития сложных технических систем. В [8] выделен класс информационных систем поддержки оперативных решений, в [9] проведен анализ рисков в сетевой информационной системе, в [10] анализ мониторинга информационных систем. В [11] предложен метод формирования структуры базы общих данных при объединении информационных систем в единую информационную систему организации, основанный на формальном анализе баз атрибутивных и пространственных данных, входящих в состав информационных систем, и позволяющий выявить общую для нескольких баз данных атрибутивную и пространственную информацию.
На сегодняшний день накоплен большой объем различных данных по водным объектам, как на бумажных, так и на электронных носителях, представленных в разных форматах. Для систематизации этих данных по водным ресурсам Кемеровской области и ряду других территорий разработана информационно-аналитическая система «Водные ресурсы». Ее инфраструктура представлена на рис. 1.
Or
Сервер баз данных
«component» сЦ PostgreSQL
Сервер приложений
«component» Приложение Водные ресурсы
картографический сер
«component» 0 GeoServer
ь-----__ / Клиент !
«component» 0 Web-клиент
Рал«red By Visual Paradigm Ccmmuritj
Рис. 1. Инфраструктура системы «Водные ресурсы»
Территория
< idINT
'OrwcMie V«KH«(2S5) О Расположение VAROIíR(255)
□ Промышленный_объект
' id INT
» название varchar(2SS) О Статус VARCHAR(255) - Расположе»«е VAR(HAR(255)
_J Метеостанция
I id INT
» Hrami VARCHAR(255) ■ Расположение VAROHSR(255]
□ Створ □ Расход '
' idINT У idINT
'Золи* _o6b№T_id INT СТВОР Jd INT
> Пункт VARCHAR(45) М---J---К - Дата DATE
.-номер ШТ > Знз-еи-е DCUBLE
> Расстоиме_^ю_усты1 DCXJ6LE
►
i_L
Z) Участок_тбора_снега T
' IdINT
' Код VARCHAR(4S) .Оиме VARCHАЯ(255) Решеф VARCHAR(255) • ВьС0та_СТ1 DOUBLE
ZI Точка отбора
' id INT
Кэд VARCHAR(45) j Название VARCHAR(4S)
> Описание VAROH«(255)
■ Широта DOUBLE ' Долгота DOUBLE
ОТйп_вод_И INT О Область VARCHAR<45)
- Район VARCH/R(45) • Адрес VARCHAR<45)
- Проиыиленный_объекг_*1 INT ; 8оаьй_о6ьеет_М INT
О МетеостанцияJd INT
> Сотажина_к1 INT
■ >^асток_от€ора_сиега jd INT
- Территория^ INT
I ¿
Водный_о6ъект
' id INT
> Назвав« V«R£HAR(255) iJ *TMn_BOjdl4T
• Ратоложоме varohír(15)
Бассей* INT
□ Скважина ▼
idINT
—<* ■*Koa»ARCHAR(255)
О Назпэчете VAROI«í(25S) Состояние VARCHAR(255)
□ Тип_воп
'Id INT
J название VARCHAR(45)
J Проба
' id INT
>To4<a_oT6opsjd INT Водоносный .горизонт^ IN*
> Код VARCHAR{45) •'Дата DATE
О объел DOUBLE
> описание VAR<WAR(255)
Ш
Z Класс_38В
fid ШТ > Название VARO-IAR(255) 1
_ш
□ звв
i idINT
•* Knacc_388_id INT 4(--------
> Назвзме V ARCHAR(45)
> Обозначение V ARCHARÍ4S) г
класс jnsoecra varqiírM
►
□ Тип ВО т
> idINT
■>Тип V/RCHAR(45)
I Вод>носный_горизонт
idINT
> Сважинаjd INT
> Код VARCHAR(45) >Гл1бина.вт DOUBLE О Глупело DOUBLE
- гл\б1на_пояления DOUBLE Урове*> DOUBLE ^Сжоизле FLOAT >Возрат DOUBLE О С» та VARCHAR(4S)
Z) Анализ_лробы
npoöajd 3NT ■>3BBjdINT vДата DATE
> EíHHitbí_ii»iepef*w_id INT ^MeromwaJdlNT •> Значение DOUBLE < Значение_ткст VARG1ÍK(45)
>te=
Z] Методика
i IdINT
> Название YABCHAR(45)
~3 Нормативные_показатели »
■* ЗВВ Jd INT * EaiHHUHjOMep€Hnfl_id INT / Описание VARCH«(2S5) > Значение DOUBLE Значение.ткст VAROKR(45)
1
ZI Единицы_нзмеренин Y
í idINT
------«■ * Название VARCHAR{45)
обозначение VARCHAR(45)
►
Puc.2 ER- модель базы данных "Водные ресурсы»
Водные ресурсы карта -
Промышленный объект
Территория
Классы ЗВВ
ЗВВ
Нормативные показатели Тип ВО Тип вод
Участок отбора снега
Метеостанция
Методика
Единицы измерения
Водные ресурсы •»
Выбрать предприятие-»
Точка отбора
Предприятие Код Название Описание Водный объем- Тип вод
ОАО ОУК "Южкуэбассуголь" 0001 точка 2 выше сброса шахтных вод шахты Ульяновская Черновой нарык Поверхностные
ОАО ОУК "Южкуэбассуголь" 0001 точка 1 выше сброса шахтных вод шахты Грамотеинская Мереть Поверхностные
ОАО ОУК "Южкуэбассуголь" 0001 точка 3 выше выпуска № 4 шахты Абашевская Осиновка Поверхностные
ОАО ОУК "Южкуэбассуголь" 0001 точка б выше сброса шахтных вод шахты Юбилейная Есаулка Поверхностные
ООО «Шахта Листвяжнэя» 001 Точка 1 Шахтовая вода (бремберг 50 и горизонт 65) Иня Шахтные воды
ООО «Шахта Листвяжнэя» 002 Точка 2 ручей Березовый, 500м до сброса Иня Поверхностные
ООО «Шахта Листвяжнэя» 003 Точка 3 Выпуск № 2 в ручей Березовый Иня Шахтные воды
ООО «Шахта Листвяжнэя» 004 Точка 4 ручей Березовый 500м после сброса Иня Поверхностные
Рис.3 Пример работы сервиса данных «Водные ресурсы»
Сервис мониторинга водных ресурсов региона включает в себя сервер баз данных на основе Post-greSQL с расширением PostGIS, картографический сервер GeoServer и сервер приложений на основе Apache Tomcat. Основное приложение написано на языке Java. В качестве клиента выступает стандартный браузер с набором JavaScript сценариев.
Информация по водным ресурсам представле-
на в системе в виде дерева. На первом уровне находятся точки отбора проб, которые привязаны к водным объектам. На втором - протоколы анализа по датам. На последнем уровне располагаются концентрации по загрязняющим веществам. ЕЯ-Модель базы данных «Водные ресурсы» представлена на рис.2, примеры работы сервиса на рис.3 и 4.
Особенностью рассматриваемого сервиса яв-
Водные ресурсы карта - Водные ресурсы .
Выбрать предприятие »
Промышленный объект
Анализы пробы
Территория
Классы ЗВВ БД Водных ресурсов точка от$ора проба
ЗВВ 490 от 2002-07-09
ЗВВ Методика Единицы измерения Значение В долях ПДК
Нормативные показатели
Биохимическое потребление кислорода БПК5 Стандартный мг/л 1.03 0.515 (ПДО: 2.0)
Тип ВО 1 жесткость_общая Стандартный мг-экв/л 1.7
Тип вод
Бихроиатная окисляемость ХПК Стандартный мг/л 20.25 1.35 (ПДК: 15.0)
Участок отбора снега
Стандартный 8.26
Метеостанция Кислотность рН ей- РН
Методика Кальций-ион Стандартный мг/л 24.0 0.133 (ПДК: 180.0)
Единицы измерения Магний-нон Стандартный мг/л 6.1 0.152 (ГЩ: 40.0)
Сульфат-ион Стандартный мг/л 26.89 0.269 (ПДК: 100.0)
Рис.4 Пример работы сервиса данных «Водныересурсы»
табл. 1 и 2 (в зависимости от типа вод) [13-16].
С.
ляется наличие механизма автоматического сравнения ПДК с заявленной концентрацией загрязняющего вещества. Если не наблюдается превышение ПДК, то значение подсвечивается зеленым цветом. В противном случае - красным.
Качество вод водного объекта определяется в соответствии с методом оценки по ассоциативным показателям [12]. Описание метода приводится ниже, алгоритм его представлен на рис.5, реализация алгоритма в информационно-аналитической системе на рис.6.
Оценка качества поверхностных и подземных вод, а также уровней воздействия сбросов угольно-добывающих предприятий, имеющих зачастую многокомпонентный химический состав, вычисляется по формулам 1 и 2, а затем определяется по
НП; = ■
ПДК i
(1)
где НПг - нормализованные показатели состава вод, С, - средняя арифметическая концентрация ингредиента (1), мг/л; ПД^ - предельно допустимая концентрация соответствующего ингредиента (1), мг/л.
(2)
где АПщ - ассоциативные показатели состава вод, N - количество ингредиентов; ЯД -нормализованный показатель /-го ингредиента. Класс качества и уровень воздействия уголь-
Таблица 1. Классы качества вод [12-16].
Класс качества Название классов Диапазоны НП и АП
I Очень чистая <0,3
II Чистая 0,3-1
III Умеренно загрязненная 1-2,5
IV Загрязненная 2,5 - 4
V Грязная 4-6
VI Очень грязная 6-10
VII Чрезвычайно грязная 10-20
VIII Экстремально грязная >20
Таблица 2. Диапазоны уровней воздействия угольного предприятия _на водные объекты [12-16]._
Уровни воздействия Наименования уровней Граничные значения
мин макс
I Довольно низкий < 0,3
II Низкий 0,3 1
III Средний 1 2,5
IV Повышенный 2,5 4
V Высокий 4 6
VI Очень высокий 6 10
VII Чрезвычайно высокий 10 20
VIII Экстремально высокий >20
Рис. 5 Алгоритм оценки качества вод по ассоциативным показателям
Название Значение
Код 1021
Название точка №21
Описание Село Новый Урал. Вода из пруда
Тип вод Поверхностные
Водный объект Пруд
Область Кемеровская область
Район Новокузнецкий
Качество воды 2013-07-24 ▼ Оценка качества воды Качество воды: Грязная
г в
чкаК»21
:чкаШЗ
Рис.6 Пример реализации алгоритма в информационно-аналитической системе. Оценка качества вод по ассоциативным показателям
ного предприятия на водные объекты определяется по табл.1 и 2 [13-16].
Для интеллектуального анализа гидрохимических данных применен энтропийный метод [17-19]. Согласно этому методу распределения примесей в пробах воды подменяются (моделируются) распределениями количества информации о концентрациях ингредиентов (долей) и отображаются в пространстве состояний (фазовом пространстве), которое является геометрическим местом отображения решений некоторых (пусть не найденных) дифференциальных уравнений, описывающих состояние выборочного объекта. Изменения типов уравнений и/или решений дают инвариантные критерии для выделения видов состояния элементов. Алгоритм анализа данных энтропийным методом представлен на рис.7
Пример реализации энтропийного метода продемонстрирован на показателях состава вод р.Казылгай Киселевского района за 2008-2013гг. (рис. 8).
Проанализирована общая загрязненность вод р.Казылгай по гидрохимическим данным за 2008-2013г. Установлено, что состав всех типов вод очень изменчив. Распределение факторов на фазо-
вой плоскости позволяет анализировать изменения качества вод во времени. Так, состав карьерных вод в сентябре 2012 (Х= 1.85) и июне 20 Юг (Х=1.73) максимально загрязнен, а в декабре 2011г. (Х=-1.50) - минимально. Состав речных вод ниже сброса карьерных вод в августе 2009г. (Х=1.47) - максимально загрязнен, а в июне 2011г (Х=-1.57) - минимально. Таким образом, на качество вод, реки Казылгай оказывают влияние не только карьерные сбросы, но и иные загрязнения реки выше по течению.
Выводы
Разработана информационно-аналитическая система, которая позволяет накапливать и систематизировать информацию о состоянии водных ресурсов и их изменениях, об источниках и факторах воздействия, о допустимости техногенных нагрузок на них.
Создана инфраструктура системы «Водные ресурсы» для формирования необходимого перечня систематизированных данных, с последующим их применением в задачах геоэкологического мониторинга водных ресурсов. Сервис мониторинга водных ресурсов региона включает в себя сервер баз данных на основе PostgreSQL с расширением
PostGIS, картографический сервер GeoServer и сервер приложений на основе Apache Tomcat. Основное приложение написано на языке Java. В качестве клиента выступает стандартный браузер
с набором JavaScript сценариев.
Разработан алгоритм оценки качества вод по ассоциативным показателям, который позволяет оперативно проводить оценку и своевременно
Рис.7 Алгоритм анализа гидрохимических данных энтропийным методом
• 1 #3 /
1 у®
------
W- - Г ffi i i i r = 0.87|
X
Рис. 8 Фазовый портрет общей загрязненности вод: 1-Карьерные сбросы в р.Казылгай, 2 - Поверхностные воды (р.Казылгай) выше карьерных сбросов, 3- Поверхностные воды ниже карьерных
сбросов, 4- карьерные воды до очистки
принимать оптимальные решения при разработках природоохранных мероприятий.
Разработан алгоритм применения энтропийного метода для анализа гидрохимических данных водных объектов. Программный модуль обеспечивает анализ общей загрязненности водных объектов, выделение качественных особенностей по
каждому виду примесей, комбинирование ингредиентов для выработки гипотез о действующих вариантах формирования загрязнений, выявления границ распространения отдельных загрязняющих веществ по водотоку путем деления на отдельные территориальные кластеры.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Колыбанов К. Ю. Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук по теме "Информационные системы экологического мониторинга предприятий химического профиля на базе технологий хранилищ данных". На правах рукописи. Москва -2008.
2. Загвоздкин В.К., Колыбанов К.Ю., Равикович В.И., Панова С.А., М .А. Чиковани. Информационные технологии подготовки управляющих решений в автоматизированных системах экологического мониторинга предприятий химической промышленности // Защита окружающей среды в нефтегазовом комплексе.. 2008. № 10. С.3-6
3. Лебедев A.A., Рыжов А. П. Анализ информации и принятие решений в системах информационного мониторинга// Системный анализ в науке и образовании. 2010. № 2. С. 20-33.
4. Миргалеев А.Т. Подход к анализу данных мониторинга в информационно-аналитических системах органов власти субъектов РФ //Телекоммуникации.. 2013. №11. С. 11-15
5. Кондратьев С.Е., Ульянин О.В., Абакумов Е.М.. Совершенствование процессов обмена данными между plm-системой и корпоративной информационно-управляющей системой в интегрированной информационной среде. //Системы проектирования, технологической подготовки производства и управления этапами жизненного цикла промышленного продукта (cad/cam/pdm - 2015). Труды международной конференции. Под ред. A.B. Толока. 2015. Издательство: ООО «Аналитик», г. Москва.2015. С. 294-298
6. Николенко А.Б., Цеховой П.А. Информационные технологии в недропользовании: от информационных систем и сапр к гибридным экспертным системам // Горный журнал. 2008. №3 С. 15-17
7. Исмагилов И.И., Зиновьев П.А., Зинкин В.А. Оценка уровня развития сложных технических систем: методика и ее приложение к корпоративным информационным системам // Информационные технологии. 2008. № 6. С.64-71
8. Толочко С. И., Черненький В. М. Анализ информационных систем и определение понятия информационная система поддержки оперативных решений// Вестник московского государственного технического университета им. Н.Э. Баумана, серия: приборостроение. 2011. № S. С. 69-80
9. Теу Андиреа. Информационная система моделирования и анализа рисков в сетевой информационной системе// Вестник воронежского института высоких технологий..2009. № 4. С. 52-56
10. Алексанян А.П., Пестов И.Е. Система мониторинга состояния информационной безопасности в ключевых системах информационной инфраструктуры //Научный альманах. 2015. № 7 (9). С. 560-565
11. Павлов С. В., Христодуло О. И. Разработка метода объединения данных из различных информационных систем в единую информационную систему минэкологии РБ // Вестник уфимского государственного авиационного технического университета. 2011. Том 15 № 2 (42). С. 3-7
12. Ковалев В.А. Моделирование геоэкологических систем угледобывающих районов / В.А. Ковалев, В.П. Потапов, Е.Л. Счастливцев, Ю.И. Шокин; отв. ред. А.М. Федотов; Рос. акад. наук, Сиб. отд-ние, ин-т выч. технологий; Ин-т водн. и экол. проблем; М-во образования и науки, КузГТУ. - Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2015. - 298 с.
13. Счастливцев Е.Л. «Техногенное воздействие угледобывающих предприятий на окружающую среду (на примере Кузбасса)». Автореферат дис. д.т.н., Барнаул, 2006г.
14. Потапов В.П., Мазикин В.П., Счастливцев Е.Л.. Вашлаева Н.Ю. Геоэкология угледобывающих районов Кузбасса.- Новосибирск: Наука, 2005. - 660с.
15. Счастливцев Е.Л., Пушкин С.Г., Юкина Н.И. О некоторых возможностях совершенствования системы мониторинга техноприродных вод // VIII Сибирское совещание по климато-экологическому мониторингу. Мат-лы рос. конф. /под ред. М.В. Кабанова. Томск: Аграф-Пресс, 2009.- С. 279-281
16. Счастливцев Е.Л., Пушкин С.Г., Юкина Н.И. Проблемы современных оценок состояния поверхностных вод в угледобывающих районах и возможности совершенствования системы мониторинга техноприродных вод // Эколого-биологические проблемы Сибири и сопредельных территорий: Материалы I Международной научно-практической конференции (г.Нижневартовск, 25-26 марта 2009г.). - Нижневартовск: 2009.-С. 163-169
17. Логов А.Б., Замараев Р.Ю., Логов A.A. Анализ состояния систем уникальных объектов. - Вычислительные технологии, Том 10. №5, 2005 - С.49-53.
18. Логов А.Б., Замараев Р.Ю., Логов A.A. Моделирование тенденций поведения элементов систем
уникальных объектов // Вычислительные технологии, 2005. - Т. 10. - №5 - С.54-56.
19. Логов А.Б., Замараев Р.Ю., Логов А.А. Алгоритмы энтропийного метода анализа для отображения свойств объекта в фазовом пространстве // Вычислительные технологии, 2005. - т. 10. - №6 - С.75-81
REFERENCES
1. Kolybanov К. Ju. Avtoreferat dissertacii na soiskanie uchenoj stepeni doktora tehnicheskih nauk po teme "Informacionnye sistemy jekologicheskogo monitoringa predprijatij himicheskogo profilja na baze tehnologij hranilishh dannyh". Na pravah rukopisi. Moskva -2008.
2. Zagvozdkin V.K., Kolybanov K.Ju., Ravikovich V.I., Panova S.A., M .A. Chikovani. Informacionnye tehnologii podgotovki upravljajushhih reshenij v avtomatizirovannyh sistemah jekologicheskogo monitoringa predprijatij himicheskoj promyshlennosti // Zashhita okruzhajushhej sredy v neftegazovom komplekse. 2008. № 10. S.3-6
3. Lebedev A.A., Ryzhov A. P. Analiz informacii i prinjatie reshenij v sistemah informacion-nogo monitoringa// Sistemnyj analiz v nauke i obrazovanii.. 2010. № 2. S. 20-33.
4. Mirgaleev A.T. Podhod k analizu dannyh monitoringa v informacionno-analiticheskih sistemah organov vlasti sub#ektov RF // Telekommunikacii. 2013. № 11. S. 11 -15
5. Kondrat'ev S.E., Ul'janin O.V., Abakumov E.M.. Sovershenstvovanie processov obmena dannymi mezhdu plm-sistemoj i korporativnoj informacionno-upravljajushhej sistemoj v integrirovannoj informacionnoj srede. //Sistemy proektirovanija, tehnologicheskoj podgotovki proizvodstva i upravlenija jetapami zhiznennogo cikla promyshlennogo produkta (sad/cam/pdm - 2015). Trudy mezhdunarodnoj konferencii. Pod red. A.V. Tolo-ka. 2015. Izdatel'stvo: ООО «Analitik». g. Moskva.2015. S. 294-298
6. Nikolenko A.B., Cehovoj P.A. Informacionnye tehnologii v nedropol'zovanii: ot informacionnyh sistem i sapr k gibridnym jekspertnym sistemam// Gornyj zhurnal.. 2008. №3 S. 15-17
7. Ismagilov 1.1., Zinov'ev P.A., Zinkin V.A. Ocenka urovnja razvitija slozhnyh tehnicheskih sistem: metodika i ее prilozhenie k korporativnym informacionnym sistemam // Informacionnye tehnologii. 2008. № 6. S.64-71
8. Tolochko S. I., Chernen'kij V. M. Analiz informacionnyh sistem i opredelenie ponjatija in-formacionnaja sistema podderzhki operativnyh reshenij// Vestnik moskovskogo gosudarstvennogo tehnich-eskogo universiteta im. N.Je. Baumana. serija: priborostroenie. 2011. № S. S. 69-80
9. Teu Andirea. Informacionnaja sistema modelirovanija i analiza riskov v setevoj informacionnoj sisteme// Vestnik voronezhskogo instituta vysokih tehnologij. 2009. № 4. S. 52-56
10. Aleksanjan A.P., Pestov I.E. Sistema monitoringa sostojanija informacionnoj bezopasnosti v kljuchevyh sistemah informacionnoj infrastruktury //Nauchnyj al'manah. 2015. № 7 (9). S. 560-565
11. Pavlov S. V., Hristodulo О. I. Razrabotka metoda ob#edinenija dannyh iz razlichnyh informacionnyh sistem v edinuju informacionnuju sistemu minjekologii RB //Vestnik ufimskogo gosudarstvennogo aviacionnogo tehnicheskogo universiteta. 2011. Tom 15 № 2 (42). S. 3-7
12. Kovalev V.A. Modelirovanie geojekologicheskih sistem ugledobyvajushhih rajonov / V.A. Kovalev, V.P. Potapov, E.L. Schastlivcev, Ju.I. Shokin; otv. red. A.M. Fedotov; Ros. akad. nauk, Sib. otd-nie, in-t vych. tehnologij; In-t vodn. i jekol. problem; M-vo obrazovanija i nauki, KuzGTU. - Novosibirsk: Izd-vo SO RAN, 2015.-298 s.
13. Schastlivcev E.L. «Tehnogennoe vozdejstvie ugledobyvajushhih predprijatij na okruzhajushhuju sredu (na primere Kuzbassa)». Avtoreferat dis. d.t.n., Barnaul, 2006g.
14. Potapov V.P., Mazikin V.P., Schastlivcev E.L., Vashlaeva N.Ju. Geojekologija ugledobyvajushhih rajonov Kuzbassa.- Novosibirsk: Nauka, 2005. - 660s.
15. Schastlivcev E.L., Pushkin S.G., Jukina N.I. O nekotoryh vozmozhnostjah sovershenstvovanija sistemy monitoringa tehnoprirodnyh vod // VIII Sibirskoe soveshhanie po klimato-jekologicheskomu monitoringu. Mat-ly ros. konf. /pod red. M.V. Kabanova. Tomsk: Agraf-Press, 2009,- S. 279-281
16. Schastlivcev E.L., Pushkin S.G., Jukina N.I. Problemy sovremennyh ocenok sostojanija poverhnostnyh vod v ugledo^byvajushhih rajonah i vozmozhnosti sovershenstvovanija sistemy monitoringa tehnoprirodnyh vod // Jekologo-biologicheskie problemy Sibiri i sopredel'nyh territorij: Materialy I Mezhdunarodnoj nauchno-prakticheskoj konferencii (g.Nizhnevartovsk, 25-26 marta 2009g.). - Nizhnevartovsk: Izd-vo Nizhnevart. gumanit. un-ta, 2009. - S. 163-169
17. Logov A.B., Zamaraev R.Ju., Logov A.A. Analiz sostojanija sistem unikal'nyh ob#ektov. - Vychislitel'nye tehnologii, Tom 10. №5, 2005 - S.49-53.
18. Logov A.B., Zamaraev R.Ju., Logov A.A. Modelirovanie tendencij povedenija jelementov sistem unikal'nyh ob#ektov // Vychislitel'nye tehnologii, 2005. - T. 10. - №5 - S.54-56.
19. Logov A.B., Zamaraev R.Ju., Logov A.A. Algoritmy jentropijnogo metoda analiza dlja otobrazhenija svojstv ob#ekta v fazovom prostranstve // Vychislitel'nye tehnologii, 2005. -1. 10. - №6 - S.75-81
Поступило в редакцию 20 апреля 2016 Received 20 April 2016
