CC BY
15
Иваньо Я.М., Старкова Н.В.
УДК 004.415.2.03
МОДЕЛЬ ИНФОРМАЦИОННОМ СИСТЕМЫ ОЦЕНКИ ЭКСТРЕМАЛЬНЫХ ПРИРОДНЫХ СОБЫТИЙ
Анализ публикаций показывает, что в них рассматривается весьма разный перечень опасных природных явлений, что не всегда позволяет устанавливать существующие взаимосвязи между ними. В литературе [1, 2 и др.] встречаются различные классификации экстремальных природных явлений по таким признакам как происхождение, формирование; наблюдение и контроль параметров, способы и средства наблюдений и т.п.
На основе рассмотрения различных видов классификации, выполнена систематизация об экстремальных природных явлениях с учетом влияния на сельскохозяйственное производство для проектирования информационной системы.
Особенность полученной системы данных о природных явлениях связана с подходом к их описанию. Обычно экстремальное явление представляет собой некоторое возмущение, имеющее начало и завершение [1]. При этом оно охватывает некоторое пространство. В частности, агрономическая засуха начинается в конкретный момент времени, может продолжаться несколько десятков суток и завершается процессом перехода в другое состояние. Очевидно, что она распространяется на определенной территории. Каждое возмущение характеризуется набором параметров, описывающих пространственно-временные изменения явления.
К сожалению, оценивать таким образом возмущения, происходящие в природной среде очень сложно, поскольку сеть гидрометеорологических пунктов наблюдений отслеживает изменение параметров среды в заданных точках. Причем этих точек, которые распределены произвольно по отношению к территории распространения возмущения, как правило, явно недостаточно для пространственно-временной оценки начала, развития и завершения явления. Знания о природных возмущениях могут расширить геоинформационные системы, обладающие большими возможностями по определению территориального распространения явления. Однако и они не снимают про-
тиворечия между процессами формирования и разрушения возмущения и методами, позволяющими описывать эти процессы.
Частично эту проблему можно решить путем описания экстремальных значений характеристик природных явлений. Эти значения за многолетний период составляют хронологические границы, в пределах которых наблюдались возмущения. Таким образом, ставится вопрос о выявлении закономерностей изменчивости минимальных и максимальных значений климатических характеристик для прогнозирования возможных колебаний параметров природной среды.
С точки зрения отрицательного влияния экстремальных явлений на хозяйственную деятельность человека интерес вызывает часть последовательностей минимальных и максимальных значений. В ряде работ [1, 3 и др.] величины, превышающие некоторый критический уровень или находящиеся ниже его, названы событиями. В отличие от непрерывных последовательностей экстремальных значений, которые формируются на базе цепей двухсторонних фигур, события появляются, как правило, неравномерно на одинаковых интервалах. Особый интерес вызывают выдающиеся природные явления, соответствующие предельным значениям событий за исторический период. Выделение событий и выдающихся величин и их комплексная оценка связаны с процедурными знаниями.
На основе такого подхода, разработаны функциональная модель, модель данных и потоков данных проектируемой информационной системы об экстремальных природных явлениях [4].
В связи с накоплением больших объемов информации о природных явлениях возникла потребность внедрения автоматизированных методов и систем хранения и обработки гидрометеорологических данных.
Оценка динамики экстремальных значений климатических характеристик имеет теоретическое и прикладное значение для многих отраслей
деятельности человека. Вместе с тем наибольшее влияние экстремальные природные явления оказывают на сельскохозяйственное производство. Поэтому при создании информационных систем об экстремальных природных явлениях необходимо учитывать аспекты взаимодействия стихий с аграрными ресурсами сельских территорий.
В работе систематизация данных о стихийных явлениях основывается на многолетних материалах, которыми располагают хозяйства и сведениями специальных организаций, к которым относятся гидрометеорологическая служба и отдел по чрезвычайным ситуациям и гражданской обороне Министерств сельского хозяйства (рисунок 1). При этом необходимо учитывать исторические свидетельства об экстремальных природных явлениях для уточнения оценки и моделирования будущих ситуаций[5]. К сожалению, фрагментарными являются связи между источниками информации о сельском хозяйстве и гидрометеорологическими явлениями. Другими словами, необходима дополнительная работа по разработке системы данных о сельскохозяйственном производстве и природных явлениях, пагубно влияющих на получение продукции. Потребителями информации данной системы помимо сельскохозяйственных товаропроизводителей могут быть водохозяйственные организации, навигационные службы и другие организации.
Разработка проекта информационной системы осуществляется на основе реляционной базы с использованием комплексного визуального анализа данных с помощью различных видов графиков и диаграмм, расчета вторичных переменных с использованием встроенных функций, сценариев и открытой пользовательской формы, а также выво-
Рис. 1. Взаимодействие информационной системы с источниками и потребителями информации
да данных для печати и вторичнои аналитическом обработки в привычных для пользователя форматах.
Информационная система об экстремальных природных явлениях состоит из следующих подсистем:
- модуля определения наименьших и наибольших годовых значении природных характеристик из ежедневных данных;
- модуля оценки событий экстремальных природных явлений;
- модуля восстановления данных и обработки исторических свидетельств о природных характеристиках;
- модуля прогнозирования экстремальных природных явлений.
Первый модуль позволяет фильтровать информацию об экстремальных природных явлениях из первоисточников (метеорологических ежемесячных данных за отдельные годы, многолетних данных о режиме ресурсов поверхностных вод и т.п.). Второй модуль направлен на оценку событий и значений событий, с помощью комплекса методов. Третий модуль предназначен для восстановления значений экстремальных событий с помощью определенных методов, например, метода аналогий. И, наконец, последний модуль позволяет делать долгосрочный прогноз о наступлении экстремального события.
Серверная часть построена на технологии хранилища данных, что обусловлено требованиями к обработке и анализу данных мониторинга природных событий. В качестве СУБД выбран сервер FireBird, в котором организованы «представления данных», производные от одной или нескольких таблиц согласно заранее заданным условиям, которые меняются динамически. Поэтому структура хранилища данных обладает универсальной переносимостью на другие СУБД, совместимые со стандартом SQL. Таблицы хранилища благодаря их структуре специальным образом индексированы, что позволило значительно повысить производительность при работе. Разработанное хранилище данных включает в себя 14 постоянных таблиц, структура которых представлена на рисунке 2.
Рис. 2. Логическая модель данных системы
На рисунке 2 систематизированы данные наблюдений об экстремальных значениях характеристик природных явлений, характерных для Восточной Сибири.
Программное обеспечение, осуществляющее непосредственно работу с хранилищем данных, написано с учетом кросс-платформенности, что позволяет работать не только в операционных системах семейства Microsoft Windows, но также и на Linux платформах.
В работе особое внимание уделено разработке модуля оценки событий экстремальных природных явлений. Модуль представляет собой часть автоматизированной информационной системы, предназначенной для обеспечения сельскохозяйственного товаропроизводителя необходимой информацией.
Для обработки информации используется система подходов и методов оценки характеристик экстремальных природных явлений [6] (рисунок 3).
Одной из функций проектируемой системы является выделение событий экстремальных явле-
ний из минимальных и максимальных годовых характеристик природных явлений.
Информационная система позволяет выделять события экстремальных природных явлений двумя методами: методом двухуровневой организации (события и их отсутствие) и методом иерархической организации хронологической последовательности характеристик с учетом переломных точек [1, 7].
При использовании метода иерархической организации, полученные хронологические последовательности годовых максимальных и минимальных значений характеристик тепла и влаги представляют собой иерархические структуры. Другими словами, совокупность ежегодных величин делима на четыре верхние и четыре нижние уровня, для которых сформированы ряды значений. Каждая последующая ступень иерархии характеризует более высокие значения экстремумов по сравнению с предыдущей. При увеличении уровня иерархии уменьшается число точек, образующих ряд. Найденные таким способом временные последовательности иерархических ступеней
Рис. 3. Система подходов и методов оценки характеристик экстремальных природных явлений
рассматриваются как относительно самостоятельные совокупности.
Выделение события методом двухуровневой организации происходит на основе статистических критериев [7]. Для этого используются два вида условий. Первый из них связан с наибольшими, наименьшими значениями характеристики природного явления и средним квадратическим отклонением а рассматриваемой последовательности. Использование параметра а оправдано для двухпараметрических законов распределения. Поэтому при наличии асимметрии ряда в качестве критерия экстремальности можно применять значение заданной вероятности превышения. В частности, для определения событий гидрологических явлений («Паводки», «Половодья») используется расход воды заданной вероятности превышения, соответствующий критической отметке выхода воды на пойму. Что касается выделения событий из минимальных и максимальных температур, то здесь применим первый вид критериев.
В особую группу, следует выделить выдающиеся явления или наибольшие события за исторический период. Их анализ позволяет оценить ситуацию наибольшего отрицательного воздейст-
вия на деятельность человека. По сути по ущербу, наносимому отраслям народного хозяйства, наибольшие события приводят к катастрофам. Моделирование выдающегося явления предполагает использование специфических методов [8,9].
Выделение событий осуществлялось с использованием специальной хранимой процедуры и компонента IBQuery.
Немаловажное значение для оценки закономерностей изменчивости экстремальных значений природных явлений имеют потоки событий. Наиболее распространенным законом распределения, описывающим повторяемость события, является закон Пуассона. Вместе с тем при описании потоков событий засух или наводнений наблюдается период обязательного проявления события [9]. Другими словами, потоки событий экстремальных природных явлений имеют свойство наличия нулевой вероятности непоявления. Подбор закона распределения для оценки потока событий, как и определение эпох их накопления - одна из частных задач решаемых информационной системой.
Обработка данных согласно приведенным методам по одной природной характеристике позволяет выявлять закономерности изменчивости
многолетнего ряда для прогнозирования возможных ситуаций. Кроме того, информационная система применима для оценки комплекса различных характеристик с целью прогнозирования. Для определения тенденций проявления событий используются статистические методы на основе выявленных закономерностей.
Таким образом, главной функцией проектируемой системы является структурирование преимущественно гидрометеорологической информации для статистической обработки данных с целью выявления закономерностей и прогнозирования. Основные задачи при этом связаны с выделением последовательностей экстремальных значений природных характеристик; созданием многоуровневой структуры данных; адаптация многоуровневых моделей для последующего применения процедур статистического анализа; наличие достаточного набора процедур и функций для реконструкции и прогнозирования характеристик природных явлений различного происхождения.
В клиентской части программно реализованы функции сбора, обработки, анализа данных об экстремальных явлениях и их визуализации. Клиентская часть состоит из средств загрузки, выгрузки и мониторинга хранилища данных, и программных инструментов обработки и анализа данных, реализованных в среде разработки приложений Borland Delphi (рисунок 4).
Разработанный современный интерфейс пользователя, основанный на средствах машинной графики, обеспечивает взаимодействие пользователя с компьютерной системой в форме диалога с использованием ввода и вывода на экран дисплея графической информации, управления с помощью кнопок, меню, окон, экранных панелей и т.п. Такой интерфейс не требует от пользователя специальных навыков, что обеспечивает его необходимой и полной информацией.
Помимо оценки закономерностей динамики экстремальных значений комплекса характеристик информационная система позволяет определять различные стороны влияния природных стихий на сельскохозяйственное производство:
- устанавливать зоны затопления и подтопления;
- оценивать риски получения сельскохозяйственной продукции;
- рассчитывать вероятность появления собы-
тий;
- определять эродированные зоны;
- прогнозировать тенденции появления событий;
- моделировать производство с учетом экстремальных природных явлений.
Таким образом, использование спроектированной информационной системы позволит накапливать информацию о многолетних экстремальных значениях характеристик природных явлений, оценивать динамику их изменений, выявлять выдающиеся явления с учетом историко-архивных данных, определять закономерности изменчивости природных событий, оценивать взаимосвязи между явлениями различного происхождения, прогнозировать тенденции появления событий. Кроме того, полученная на выходе информация может быть доступна другим системам обработки данных.
БИБЛИОГРАФИЯ
1. Кренке, А. Н. Изменчивость климата Европы в историческом прошлом / А. Н. Кренке [и др.]. - М. : Наука, 1995. - 224 с.
2. Алексеев, В. Р. Генетическая классификация гидрологических опасностей и их ранжирование в бассейнах Сибири / В. Р. Алексеев, Л. М. Корытный // Экстремальные гидрологические события: теория, моделирование и прогнозирование : тр. Междунар. науч. конф. / Ин-т водн. пробл. РАН. - М., 2003. - С. 54-59.
3. Раунер, Ю. Л. Динамика экстремумов увлажнения за исторический период / Ю. Л. Раунер // Изв. АН СССР. Сер. «География». - 1981. - № 6. - С. 5-22.
4. Иваньо, Я. М. О концептуальной модели базы знаний об экстремальных гидрометеорологи-
ческих явлениях / Я. М. Иваньо, Н. В. Старкова // Окружающая природная среда - 2007: актуальные проблемы экологии и гидрометеорологии - интеграция образования и науки : тезисы докл. Второй междунар. науч.-техн. конф. - Одесса, 2007. - С. 156.
5. Иваньо, Я. М. Экстремальные характеристики, события и переходы как показатели изменчивости климата Восточной Сибири / Я.М. Иваньо // Циклы природы и общества : материалы Пятой междунар. конф. - Ставрополь, 1997. -Ч. 1. - С. 86-91.
6. Старкова, Н. В. Методы оценки экстремальных событий в системе обеспечения сельскохозяйственных предприятий информацией / Н. В. Старкова // Информационные и математические технологии в науке и управлении : тр. XIII Байкал. всерос. конф. - Иркутск, 2008. -Т. 2. - С. 38-44.
7. Иваньо, Я. М. Экстремальные природные явления: методология, моделирование и прогнозирование / Я. М. Иваньо. - Иркутск : Изд-во ИрГСХА, 2007. - 266 с.
8. Иваньо, Я. М. Характеристики экстремальных природных явлений как особый вид информации / Я. М. Иваньо // Информационные технологии в образовании и науке : материалы Второго науч.-метод. семинара. - Иркутск, 2003. -С. 140-147.
9. Белякова, А. Ю. Некоторые гидрологические аспекты моделирования сельскохозяйственного производства в Восточной Сибири / А. Ю. Белякова, Е. В. Вашукевич, Я. М. Иваньо // Метеорология, климатология и гидрология. -Одесса : Экология, 2008. - Вып. 50, ч. 2. - С. 443-448.
Ешенко А.А.
УДК 62-531
ОБОБЩЕННЫЕ СТРУКТУРНЫЕ МОДЕЛИ ТРУБОПРОВОДА КАК ЭЛЕМЕНТА СИСТЕМ РЕГУЛИРОВАНИЯ РАСХОДА И ДАВЛЕНИЯ
Тепло- и энерготехнологические объекты (паросиловые установки, стекловаренные печи...) характеризуются непрерывным циклом преобразования и передачи энергии, когда требуется поддержание соответствия между потоками рабочего вещества на входе и выходе технологической цепи.
Вопросы поддержания расхода и давления для таких установок имеют самостоятельный интерес, поскольку являются основой построения большинства контуров регулирования, входящих в общую связанную автоматическую систему.
В большинстве схем участков регулирования давления или расхода рабочее вещество протекает через трубопровод, имеющий простые или сложные конфигурации.
При выводе уравнений, описывающих динамические свойства трубопроводов, как элементов транспортной системы, исходим из соответствующих предположений.
Для систем, обтекаемых газом или паром, сжимаемость рабочего тела принимаем во внимание в связи с ее влиянием на аккумулирующую системой среду. В случае систем с жидкостным заполнением, пренебрегаем сжимаемостью среды, но учитываем инерцию перемещающейся массы. [1,2,3].
Используя уравнение термодинамического состояния и баланса масс и давлений, получаем модели трубопровода для систем, обтекаемых паром или газом, либо несжимаемыми жидкостями.
Систему со сжимаемой средой в первом приближении замещаем схемой с одним аккумулирующим элементом и одним сосредоточенным сопротивлением. Участок трубопровода с жидкостным заполнением представляем сопротивлением по длине с учетом дополнительного перепада давлений при ускорении или замедлении потока.
