CC BY
37
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ЭКОНОМИКЕ
УДК 004.942:551.577.6 В.Р. ЕЛОХИН
ББК 32.97 доктор технических наук, профессор
Иркутской государственной сельскохозяйственной академии
e-mail: [email protected]
Я.М. ИВАНЬО
проректор по научной работе Иркутской государственной сельскохозяйственной академии, зав. кафедрой информатики и математического моделирования, доктор технических наук, профессор
e-mail: [email protected]
Н.В. СТАРКОВА
аспирант Института систем энергетики СО РАН, г. Иркутск
e-mail: [email protected]
МОДЕЛЬ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ОЦЕНКИ ИЗМЕНЧИВОСТИ ЭКСТРЕМАЛЬНЫХ ПРИРОДНЫХ ЯВЛЕНИЙ
Рассмотрена структура информационной системы оценки изменчивости экстремальных природных явлений. Определены функции информационной системы, позволяющие оценивать, реконструировать и прогнозировать природные события.
Ключевые слова: экстремальные природные явления, база данных, информационная система, модель данных, функции системы.
V.R. ELOKHIN
Doctor of Engineering Science,professor of Irkutsk State Academy of Agriculture
e-mail: [email protected]
Y.M. IVAN’O
Pro-Rector for Research of Irkutsk State Acedemy of Agriculture, Chair of Information Technologies and Mathematic Simulation,
Doctor of Engineering Science, professor e-mail: [email protected]
N.V. STARKOVA
post-graduate student of Energy Systems Institute SB RAS, Irkutsk
e-mail: [email protected]
INFORMATION SYSTEM MODEL OF EXTREME NATURAL PHENOMENA VARIABILITY ESTIMATION
The authors examine the information system structure of extreme natural phenomena variability estimation. The information system functions which allow estimating, reconstructing and predicting natural events are determined.
Keywords: extreme natural phenomena, database, information system, data model, system functions.
К экстремальным природным явлениям, наносящим значительный ущерб населению и предприятиям различных отраслей народного хозяйства, относятся засухи, паводки и половодья, ливневые осадки, ураганы, грозы, заморозки и т.д. Для их описания
используются природные характеристики: температура, количество осадков, уровень и расход воды, скорость ветра, продолжительность процессов и др.
При рассмотрении многолетних изменений природных характеристик выделяют их
© В.Р. Елохин, Я.М. Иваньо, Н.В. Старкова, 2009
усредненные и мгновенные значения. Если в пределах года определить экстремальные значения параметров тепла и увлажненности, то процесс многолетних изменений можно будет представить как совокупность двухсторонних фигур1. Начало каждой из таких фигур связано с минимальным значением, которое сменяет через некоторое время максимальная величина. После максимума происходит спад к следующему минимуму. Экстремальные ординаты разных по продолжительности двухсторонних фигур представляют собой совокупности минимальных и максимальных значений природных характеристик.
В отличие от традиционных рядов параметров, отражающих наибольшие и наименьшие показатели состояния природной среды, характеристики экстремальных явлений в виде последовательностей двухсторонних фигур описывают многолетние процессы тепла и увлажненности за некалендарные годы, продолжительности которых как интервалы между минимальными значениями различны.
Сформированные многолетние последовательности минимальных и максимальных значений параметров явлений характеризуют некоторые предельные состояния природной среды. В частности, минимальные и максимальные температуры определяют экстремальные ситуации похолодания и потепления. Подобное свойство характеристик экстремальных явлений позволяет восстанавливать природные события исторического прошлого.
Историко-архивные материалы обладают различной информативностью2. Некоторые сведения из истории дают возможность непосредственно или косвенно получать числовые значения климатической характеристики. В частности, значения температуры воздуха, измеренные в начале 70-х гг. XVIII в., которые приведены в работе П.Г. Палласа3, можно использовать для удлинения многолетних рядов. Однако не всегда удается получить значения того или иного параметра. Первые измерения минимальной зимней температуры в Восточной Сибири оказались недостоверными, поскольку в термометрах использовалась ртуть, замерзающая при -38,9 °С. В подобных ситуациях можно лишь констатировать, что температура в конкретном пункте наблюдений в определенное время опускалась ниже этого значения.
Встречаются случаи, когда известны только факты проявления экстремальных явлений. Очевидно, что при использовании исторических свидетельств необходимо учитывать различную степень содержательности информации. Другими словами, задача восстановления, например, годовых значений параметров сложнее задачи реконструкции экстремальных величин.
Помимо термина «значение» как элемент многолетнего ряда наблюдений используют и понятие «событие»4. Многие авторы величины, превышающие (не превышающие) некоторый критический уровень, называют событиями. Для определения перехода значения многолетнего ряда природной характеристики в событие можно использовать статистические критерии или метод выделения уровней иерархии.
В первом случае ориентируются на статистические параметры, среднее значение ряда и стандартное отклонение либо на величину заданной вероятности превышения.
Превышение верхних критических уровней воды на реках приводит к разрушению сооружений, затоплению и подтоплению населенных пунктов, промышленных и сельскохозяйственных объектов. Природные явления отличаются друг от друга. При этом для оценки событий используют различные критерии. Для паводков, половодий, зажоров и заторов применяют отметку опасности гидрологического явления. При анализе температур в качестве критерия оценки события используют статистическую характеристику. Если многолетние ряды можно описать с помощью нормального закона распределения вероятностей, то критический уровень представляет собой сумму среднего значения и стандартного отклонения, умноженного на коэффициент степени опасности экстремального явления. Таким образом, определение критерия оценки события представляет собой самостоятельную задачу.
При использовании метода выделения уровней иерархии ряд величин делят на различные составляющие по принадлежности вершин хронологического графика к той или иной ступени5.
С точки зрения отрицательного влияния экстремальных состояний на хозяйственную деятельность человека заслуживает внимания часть последовательностей минималь-
ных и максимальных значений. В отличие от непрерывных рядов экстремальных значений, которые формируются на базе цепей двухсторонних фигур, события появляются, как правило, неравномерно на заданных интервалах. Особый интерес вызывают выдающиеся природные явления как предельные значения выделенных за исторический период событий.
Таким образом, события и выдающиеся явления представляют собой часть информации о состоянии природной среды. Они обладают следующими свойствами: первичностью, максимальной информативностью, индивидуальностью и возможностью восстановления. Следовательно, экстремальные природные явления можно выделить в отдельную группу для самостоятельного исследования.
В литературе встречаются сведения о базах данных и знаний, связанных с экологией, климатологией и гидрометеорологией6. Большой интерес вызывают разработанные научно-проектной организацией «Мэп Мэйкерс» базы данных: метеорологическая, географические, сезонные. Помимо этого в настоящее время подготовлен научно-исследовательский проект компании «Майкрософт» для автоматизации обработки данных о природных явлениях ESSE. Цель проекта — создание высокотехнологичной системы поиска и работы с событиями природной среды.
Упомянутые базы данных и знаний, как правило, не затрагивают природные экстремальные явления или последние не выделены в отдельную группу. Очевидно, что для оценки и прогнозирования природных событий необходимо систематизировать данные о них.
Главные требования к информационной системе вытекают из ее назначения — предоставлять пользователю полную и систематизированную информацию о различных аспектах экстремальных природных явлений с одновременным раскрытием методики выбора приемлемых сценариев развития. Систему оценки, реконструкции и прогнозирования экстремальных природных явлений можно использовать для решения следующих задач:
- оказание информационной и методической поддержки отраслям народного хозяйства;
- информационное обеспечение различных сторон антропогенной деятельности человека;
- определение оценок и прогнозов характеристик экстремальных явлений;
- комплексное определение изменчивости событий;
- установление взаимосвязей между явлениями;
- восстановление данных за предыдущие периоды и т.д.
Трудность при создании информационной системы оценки изменчивости экстремальных природных явлений связана с получением информации из различных источников. Очевидно, что пополнение данных необходимо осуществлять из фондов гидрометеорологических служб. Исторические свидетельства находятся в архивах и библиотеках. Пространственная оценка природного явления связана со спутниковой информацией.
Собранные материалы об экстремальных природных явлениях за историческое прошлое Восточной Сибири7 и определение комплекса методов обработки данных позволили создать модель информационной системы (рис. 1).
Отметим, что с проектируемой системой взаимодействуют пользователь и эксперт. Пользователь связан с системой через пользовательский интерфейс. Ядро проектируемой системы представляет собой база данных, которая состоит из материалов стационарных наблюдений и справочника исторических свидетельств об экстремальных природных явлениях. Для обработки информации используется система подходов и методов оценки характеристик экстремальных природных явлений, в которой предполагается анализ природных явлений по четырем направлениям: одно явление в одной точке, множество явлений в одной точке, одно явление в пространстве и множество явлений в пространстве8.
В информационной системе на основе применения моделей двухуровневой и многоуровневой организации событий можно получить их последовательности. Затем анализу подвергаются потоки и значения событий.
Для оценки потока событий используются следующие методы: определение критерия оценки события; расчет вероятностей отсутствия событий с помощью законов распределения; определение циклов в рядах природных характеристик на основе корреляционного, спектрального и регрессионного методов анализа; распределение событий по эпохам.
На рис. 2 приведен комплекс характеристик экстремальных климатических явлений. Существенным дополнением к данным стационарных наблюдений являются исторические свидетельства9.
Одной из наиболее актуальных задач остается задача прогнозирования. В настоящее время существует ряд подходов к решению данной задачи. Широко распространены статистические методы прогнозирования, которые позволяют получать количественные оценки значений рассматриваемых параметров на ближайшее будущее.
К сожалению, прогнозировать природные характеристики на многолетнюю перспективу сложно. Тем не менее, практические задачи, связанные с планированием производства, оценкой рисков, стратегией развития территорий и др., требуют принятия прогностических решений.
В результате многолетних исследований выявлены некоторые принципиальные моменты при определении изменчивости характеристик экстремальных природных явлений10. Во-первых, имеет смысл рассматривать колебания экстремальных явлений на 11-летних
Внешние источники
Г > Библиотеки V ) г \ Архивы ч ) С N Гидрометеорологические службы V J { N Министерство сельского хозяйства Иркутской области ч ) ( N Хозяйства V ) С N Геоинфор-мационные системы ч У
у Т у Г у т 1 г л
Информационная система данных об экстремальных природных явлениях База данных
Стационарные
наблюдения
Справочник
исторических
свидетельств
<с
1 Методы обработки
J информации
Пользовательский интерфейс
Промышленность, лесное хозяйство, водное хозяйство и др.
Сельскохозяйственные
товаропроизводители
Министерство сельского хозяйства Иркутской области
Рис. 1. Модель информационной системы оценки изменчивости экстремальных природных явлений
Рис. 2. Комплекс характеристик экстремальных климатических явлений
отрезках. При этом начало процесса оценки будущих ситуаций следует связать с минимумом 11-летнего цикла солнечной активности. Во-вторых, необходимо исследовать различные уровни иерархии последовательностей экстремальных характеристик. В-третьих, требуется осуществлять комплексный анализ характеристик различной природы, включая историко-архивные свидетельства.
Используемые в разрабатываемой информационной системе подходы и методы реализованы для прогнозирования событий и значений характеристик экстремальных природных явлений в 23-летнем цикле солнечной активности. При этом прогностические тенденции проявления суровых зим и дождевых паводков за период с 1997 по 2008 г. в основном оправдались11.
Таким образом, в ходе исследования определены особенности информации об экстремальных природных явлениях. Предложена модель описания временных изменений годовых экстремальных значений характеристик. Выполнен анализ существующих баз знаний и данных о природных явлениях и рассмотрена концептуальная модель информационной системы. Разработана информационная система, позволяющая моделировать изменчивость экстремальных характеристик природных явлений. Система включает базу данных, описывающих экстремальные природные явления за многолетний период, и комплекс методов обработки информации. Предложенный комплекс математических методов дает возможность оценивать, реконструировать и прогнозировать экстремальные события.
Примечания
1 Иваньо Я.М. Экстремальные природные явления: методология, моделирование и прогнозирование. Иркутск, 2007.
2 Иваньо Я.М. Экстремальные природные явления исторического прошлого на территории Иркутской области. Иркутск, 1997.
3 Паллас П.Г. Путешествие по различным провинциям Русской империи. СПб., 1776. Ч. 3. (На нем. яз.).
4 Изменчивость климата Европы в историческом прошлом. М., 1995.
5 Иваньо Я.М. Экстремальные природные явления: методология, моделирование и прогнозирование.
6 Базы данных в СССР: каталог 1400 описаний баз данных по всем отраслям науки, техники и народного хозяйства. М., 1990; Государственный водный кадастр: Ежегодные данные о режиме и ресурсах поверхностных вод суши. Иркутск, 1984.
7 Иваньо Я.М. Экстремальные природные явления исторического прошлого на территории Иркутской области.
8 Старкова Н.В. Методы оценки экстремальных событий в системе обеспечения сельскохозяйственных предприятий информацией // Информационные и математические технологии в науке и управлении: тр. XIII Байк. Всерос. конф. Иркутск, 2008. Т. 2. С. 38-44.
9 Старкова Н.В. Об экстремальных природных явлениях и моделировании базы знаний // Материалы XVI научной конференции молодых географов Сибири и Дальнего Востока. Иркутск, 2007.
10 Иваньо Я.М. Экстремальные природные явления: методология, моделирование и прогнозирование.
11 Иваньо Я.М. Экстремальные характеристики, события и переходы как показатели изменчивости климата Восточной Сибири // Циклы природы и общества: материалы Пятой междунар. конф. Ставрополь, 1997.
Bibliography
Databases in the USSR: catalogue of 1400 descriptions of databases in all fields of sciences, engineering and national economy. M., 1990; State water cadaster. Annual data of the regime and resources of surface-water. Irkutsk, 1984.
Europe's climate variability in the past. M., 1995.
Ivan'o Y.M. Extreme characteristics, events and transitions as indices of the Eastern Siberia's climate variability // Cycles of nature and society: 5th international conference's proceedings. Stavropol, 1997.
Ivan'o Y.M. Extreme natural phenomena of the past on the Irkutsk region territory. Irkutsk, 1997.
Ivan'o Y.M. Extreme natural phenomena: methodology, modeling and forecasting. Irkutsk, 2007.
Pallas P.G. Journey through the provinces of the Russian Empire. St.Pb., 1776. Part 3. (In German).
Starkova N.V. About extreme natural phenomena and knowledgebase modeling // proceedings of XVI scientific conference of young geographers of Siberia and the Far East. Irkutsk, 2007.
Starkova N.V. Assessment methods of extreme events in the information support system of agricultural enterprises // Information and mathematical technologies in science and management: proc. XIII Baikal All-Russian conference. Irkutsk, 2008. Vol. 2.
