CC BY
35
благополучие населения, сложившийся образ жизни, менталитет, ценностные ориентации и др.) особенностями, которые обусловливают мотивацию рекреационного поведения населения. Рекреационную подвижность населения северных территорий и рекреационный спрос ограничивают низкие доходы экономически активного населения, отсутствие накоплений у основной массы пенсионеров, высокие транспортные расходы, высокие цены на транспортные и рекреацион-
ные услуги. Рекреационно-ресурсный потенциал г. Братска и его пригородных зон позволяет развивать на муниципальном уровне этнокультурный, краеведческий, спортивный детско-юношеский, культурно-развлекательный, горнолыжный, охотничье-промысловый, лечебно-оздоровительный, спортивно-оздоровительный, приключенческо-экологический отдых и туризм.
Статья поступила 28.05.2014 г.
Библиографический список
1. О программе социально-экономического развития Иркутской области: закон Иркутской области от 8 мая 2009 года № 25-оз // Электронный фонд правовой и нормативно-технической документации [Электронный ресурс]. URL: http://docs.cntd.ru/document/469403581
2. Винокуров М.А., Суходолов А.П. Города Иркутской области // Прибайкалье [Электронный ресурс]. URL: http://www.pribaikal.ru/transport0.html?print=1
3. Гаврилин И.И., Рунова Е.М. Загрязнение снежного покрова г. Братска как индикатор состояния урбоэкосистемы // Вестник ВолГУ. Экология и рациональное природопользование. 2012. № 1 (3). С. 163-167.
4. Голубчиков С.Н., Рогачева Л.И. Перспективы рекреационного освоения Российского Севера // Библиофонд: электронная библиотека [Электронный ресурс] URL: http://www.bibliofond.ru/view.aspx?id=59869
5. Итоги отрасли здравоохранения города Братска за 2012 год // сайт Администрации города Братска [Электронный ресурс]. URL: http://www.bratsk-city.ru/now/health
6. О состоянии и об охране окружающей среды Иркутской области за 2012 год: гос. доклад. Иркутск: Изд-во Института географии им. В.Б. Сочавы СО РАН, 2013. 337 с.
7. СНиП 23-01-99. Строительная климатология. Средняя месячная и годовая температура воздуха // Электронный фонд правовой и нормативно-технической документации [Электронный ресурс]. URL: http://docs.cntd.ru/document/1200095546
8. Социальное положение и уровень жизни населения России. 2010: стат. сб. М.: Изд-во Росстата, 2011. 527 с.
9. Социально-экологическое районирование территории по факторам, влияющим на формирование качества жизни населения (Иркутская область) / С.В. Рященко, К.Н. Мисе-вич, Н.В. Воробьев [и др.] // География и природные ресурсы. 2002. № 3. С. 25-31.
10. Экология г. Братска (Иркутская область) / А.А. Мясников, Л.В. Малевич, В.Я. Киселев, Н.Н. Юшков // Современные наукоемкие технологии. 2009. № 3. С. 73-75.
УДК 551
РАЙОНИРОВАНИЕ ТЕРРИТОРИИ ПО СТЕПЕНИ ОПАСНОСТИ ВОЗНИКНОВЕНИЯ ЛЕСНЫХ ПОЖАРОВ (НА ПРИМЕРЕ ЮЖНОГО ПРИАНГАРЬЯ)
1 9
© О.В. Дударева1, А.В. Королева2
Иркутский государственный технический университет, 664074, Россия, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83.
Представлена технология формализации данных и знаний для прогнозирования лесных пожаров. Разработанное программное обеспечение представлено в программном комплекс GIA («Геоинформационный анализ») на примере Южного Приангарья. Данная технология предназначена для районирования территорий по степени потенциальной опасности возникновения чрезвычайных ситуаций: природных и техногенных катастроф и других нежелательных явлений. Ил. 4. Табл. 1. Библиогр. 3 назв.
Ключевые слова: формализация картографической информации; прогнозирование чрезвычайных ситуаций; геоинформационные системы; карта вероятности; программный комплекс GIA.
TERRITORY ZONING ACCORDING TO FOREST FIRE HAZARD DEGREE (ON EXAMPLE OF SOUTHERN ANGARA REGION) O.V. Dudareva, A.V. Koroleva
Irkutsk State Technical University, 83 Lermontov St., Irkutsk, 664074, Russia.
The article presents a technology for data and knowledge formalization for forest fire prediction. Developed software is
1Дударева Оксана Витальевна, кандидат геолого-минералогических наук, директор института кибернетики, тел.: 89027673247, e-mail: odudareva@mail.ru
Dudareva Oksana, Candidate of Geological and Mineralogical sciences, Director of the Institute of Cybernetics, tel.: 89027673247, e-mail: odudareva@mail.ru
2Королева Анжела Владимировна, кандидат геолого-минералогических наук, доцент кафедры информатики, тел.: 89149242479, e-mail: k.a.angelik@mail.ru
Koroleva Anzhela, Candidate of Geological and Mineralogical sciences, Associate Professor of the Department of Computer Science, tel.: 89149242479, e-mail: k.a.angelik@mail.ru
presented in the software complex GIA ("Geoinformation analysis") on the example of the southern Angara region. The technology is designed for territory zoning according to the degree of potential risk of emergencies including natural and technogenic catastrophes and other undesirable phenomena. 4 figures. 1 table. 3 sources.
Key words: cartographic information formalization; emergency prediction; geographic information systems (GIS); probability map; software package GIA.
Лесные пожары - это стихийное, неуправляемое распространение огня по лесным площадям. Причинами возникновения лесных пожаров может стать деятельность человека, грозовые разряды, самовозгорания торфяной крошки. По статистике по разным регионам России причиной возникновения лесных пожаров в 70-100% случаев является человек. Лесные пожары наносят огромный вред природной среде: в результате пожаров гибнут массивы ценных древесных пород и прерывается естественный процесс лесовозобновления и почвообразования; продукты горения смываются в реки, загрязняя их. С пожарами в атмосферу выбрасывается огромное количество дыма, содержащего такие опасные загрязнители, как углекислый газ, угарный газ и окись азота. В отдельные годы этих выбросов столько же, сколько от сжигания всей перерабатываемой в России нефти. Поэтому прогнозирование лесных пожаров экономически и экологически целесообразно. Существующие методы прогнозирования пожаров имеют метеорологическую основу, например, метод, основанный на учете комплексного показателя пожарной опасности в лесах, который определяется как сумма произведений температуры воздуха на разность между значениями температуры воздуха и температуры точки росы [1]. В зависимости от накопленной суммы температур устанавливается класс пожарной опасности, в соответствии с которым регламентируется работа лесопожарных служб. Для оценки потенциальной опасности возгорания лесов применяются так называемые индексы пожароопасности. В Канаде и Австралии, например, они определяются на основе ежедневных данных об осадках, температуре и влажности, в США - на основе данных о длительности дождя. Однако общепризнанных международных стандартов для их вычисления не существует. Их отсутствие само по себе является лучшим доказательством низкой точности таких индексов.
К тушению лесных и торфяных пожаров в России имеет отношение огромное число организаций. Это в первую очередь лесная служба: лесничества, лесхозы, региональные комитеты по природным ресурсам -примерно четверть миллиона человек по всей стране. Еще это работники сельсоветов, районных и областных администраций, сотрудники пожарной охраны и МЧС. В «пиковых» ситуациях к тушению привлекают полицию и военных. Таким образом, в жаркое лето с лесными пожарами борется примерно полмиллиона человек - такого нет ни в одной стране мира. Предлагаемая в данной статье технология формализации данных и знаний для прогнозирования чрезвычайных ситуаций предназначена для районирования территории по степени потенциальной опасности возникновения природных и техногенных катастроф и других нежелательных явлений. Эта технология позволяет объ-
единить усилия и знания специалистов разных профилей и на этой основе дать комплексную оценку территории в виде карты, на которой видны потенциально опасные участки. С ее помощью могут быть построены карты сейсмической опасности; карты, на которых выделены участки, потенциально подверженные пожарам, наводнениям и другим опасным явлениям природного, техногенного или смешанного происхождения. Каждая прогнозная карта основывается на формализованных данных, собранных специалистами соответствующих профилей, и на формализованных знаниях этих специалистов. При расширении объема знаний или данных карты могут быть немедленно перестроены. Таким образом, технология позволяет накапливать и хранить данные и знания, а по прогнозным картам планировать мониторинг и оптимизировать места концентрации ресурсов, требуемых для предупреждения чрезвычайных ситуаций и ликвидации их последствий.
Данная технология может рассматриваться как составная часть территориальной автоматизированной информационной системы по чрезвычайным ситуациям. В основе предлагаемой технологии лежит формализация картографической и табличной информации, а также формализация знаний.
В виде картографических объектов (точечных, линейных и замкнутых контуров) может быть формализована информация, предоставляемая специалистами и службами различного профиля. Например, торфяники, лесные массивы разных типов, долины больших рек и другие подобные объекты описываются замкнутыми контурами, а малые реки, дороги разных классов, разломы разной глубинности - в виде линейных объектов. Картографическому объекту каждого из упомянутых классов присваивается краткое обозначение - идентификатор. В базе данных для объекта также указывается его полное название, тип, толщина линий, которыми он изображается на картах, их тип и цвет. Объект задается последовательностью точек, образующих ломаную линию. Координаты точек также хранятся в базе данных.
Для целей районирования по степени той или иной опасности на территорию «набрасывается» квадратная сеть, и для каждого узла сети рассчитываются вторичные картографические признаки. По существу это расстояния от узла сети до ближайшего объекта каждого класса. Расстояние будет отрицательным, если узел попал в пределы контура, оно будет положительным и небольшим по величине, если узел находится близко от картографического объекта, и большим по величине, если узел удален от объекта. Таким образом, программно формализуются отношения соседства - вложенности. Это делается для последующей оценки той или иной потенциальной опас-
ности в данной точке площади. Например, если узел сети расположен близко от дороги да еще на возвышенности в сухом лесу, то в этой точке местности потенциальная опасность возникновения лесного пожара значительно выше, чем во влажном лесу, около реки, вдали от дорог.
Вычисленные расстояния затем заменяются номерами градаций, и каждый узел сети оказывается охарактеризованным отношениями соседства - вложенности. Далее формализуются знания: для каждой градации каждого признака указывается вероятность попадания объектов (узлов сети) класса I (например, информация о том, какая часть площади пожаров приходится на торфяники) и класса II (информация о том, какая часть не пострадавших от пожаров площадей приходится на торфяники). Формализованные знания (граничные значения градаций для каждого признака и экспертно оцененные вероятности попадания в эти градации) также хранятся в таблице базы данных.
На основе формализованных данных и знаний строится карта вероятности возникновения чрезвычайной ситуации определенного типа.
В качестве фактической основы для прогноза возникновения чрезвычайной ситуации рассматривается площадь Восточной Сибири. Для выбранной прогнозной площади формулируются задачи прогноза: потенциальная опасность лесных пожаров. Эксперты подготавливают перечень факторов прогноза с количественной оценкой роли каждого из них, то есть заполняют таблицы «Признаки» и «Градации».
Для площади прогноза изготавливаются ксерокопии топографической карты. Каждый эксперт наносит на копию карты свои факторы прогноза. Специалист в области жилищного хозяйства наносит контуры жилых массивов и т.п.
В базу данных вводятся нанесенные на карты картографические объекты, являющиеся факторами прогноза [2; 3]. Так, на рис. 1 указаны картографические объекты, которые принимались во внимание при районировании территории Южного Приангарья (фрагмент карты на рис. 2) по степени опасности возникновения лесных пожаров. Кроме того, на рис. 1 показан ввод данных в таблицу (вынесенную авторами отдельно), содержащую формализованные знания о роли дорог, населенных пунктов и рек при оценке вероятности возникновения лесных пожаров.
С помощью пункта меню «ПО-общее / Прогнозирование на основе формализации знаний» получена прогнозная карта вероятности возникновения лесных пожаров. Карта анализируется специалистами-экспертами. По результатам этого анализа могут быть внесены изменения в набор факторов прогноза, в способ квантования вторичных картографических признаков (границы градаций) и в таблицу экспертных вероятностей, которая определяет роль каждого фактора. После этого прогнозная карта строится повторно. Процесс может повторяться многократно - до получения результатов, не входящих в противоречия с имеющимися фактическими данными.
i' Ге о информационньша нал из - [Признаки!
gl Файл Данные ПО-общее Окна Справка
М 4 Таблица "Признаки"
► м
Признак Полное назв Тип Ед измер Сеч изол
► D1 Детом дороги с покрытием Float4 км 0
D2 Летом дороги без покрытия Float4 км 0
D3 Грунтовые дороги Float4 км 0
NP Населенные пункты Float4 км 0
NP1 Малые населенные пункты Float4 км 0
R1 Долины крупных рек Float4 км 0
R2 Долины мелких рек Float4 км 0
SIGN sign IntegerZ 0
X x Float4 км 0
Y V Float4 км 0
ZD железная дорога Float4 км 0
*
\4 ^ j Таблица "Градации"
► и
Объект/Файл 3F Признак Градация Нач знач град Кон знач град Вер для кл 1 Вер для у 2 а
D1 D1 1 0 5 0.4 0.1 —
D1 D1 2 5 10 0.3 0.2—
D1 D1 3 10 500 0.3 0.7
D2 D2 1 0 3 0.4 0.1
D2 D2 2 3 7 0.4 0.2
D2 D2 3 7 500 0.2 0.7
D3 D3 1 0 2 0.4 0.1
D3 D3 2 2 5 0.4 0.2
D3 D3 3 5 500 0.2 0.7
NP NP 1 -10 0 0.2 0.2
NP NP 2 0 15 0.2 0.4
< Г|Р NP 3 15 500 0.Б Vr
Рис. 1. Картографические объекты, градации
Рис. 2. Ввод данных с отсканированных карт
Формализованные знания о картографических объектах в виде условных вероятностей попадания __значений признаков в заданные градации__
Объект Градация Начальное значение градации Конечное значение градации Вероятность для класса I Вероятность для класса II
D1 1 0 5 0,4 0,1
D1 2 5 10 0,3 0,2
D1 3 10 500 0,3 0,7
D2 1 0 3 0,4 0,1
D2 2 3 7 0,4 0,2
D2 3 7 500 0,2 0,4
D3 1 0 2 0,4 0,1
D3 2 2 5 0,4 0,2
D3 3 5 500 0,2 0,7
NP 1 -10 0 0,2 0,2
NP 2 0 15 0,2 0,4
NP 3 15 500 0,6 0,4
NP1 1 -5 2 0,3 0,5
NP1 2 2 500 0,7 0,5
R1 1 -10 1 0,1 0,3
R1 2 1 2 0,2 0,3
R1 3 2 500 0,7 0,4
R2 1 0 0.5 0,2 0,4
R2 2 0.5 500 0,8 0,6
ZD 1 0 5 0,4 0,2
ZD 2 5 15 0,4 0,2
ZD 3 15 500 0,2 0,6
С карты данные о пожарах вводятся в таблицу Excel, содержащую координаты каждого объекта и его значение (рис. 3).
Результаты прогноза опасности возникновения лесных пожаров представляются в виде карты веро-
ятностей, анализ которой показывает, что на территории Южного Прибайкалья возникновение пожаров происходит главным образом вблизи дорог и населенных пунктов (рис. 4).
Рис. 3. Ввод данных с отсканированных карт в файл Excel (пожары)
Рис. 4. Прогнозная карта возникновения пожаров
Описанный подход позволяет формализовать, систематизировать и накопить как имеющиеся данные по территории, так и знания специалистов и служб разного профиля. По мере проведения таких работ будет расширяться диапазон используемых данных, а таблицы вероятностей, то есть формализованные знания - постоянно уточняться, что способствует пониманию роли множества факторов, совокупность ко-
торых вызывает чрезвычайные ситуации, в том числе различные катастрофические явления. Данный подход является эффективным и позволяет формализовать и использовать в комплексе имеющиеся данные по территории и знания специалистов и служб разного профиля.
Статья поступила 07.05.2014 г.
Библиографический список
1. В. Кулик, С.А. Лобанов. Гидрологический прогноз лесных тов // Современные информационные технологии. 2011.
№ 13. С. 161-164.
3. Ломтадзе В.В., Королева А.В. Идеология и технология создания и использования региональных баз геолого-геофизических данных // Геоинформатика. 2009. № 1. С. 52-56.
пожаров и их предотвращение [Электронный ресурс]. и^: http://www.lib.ru/NTL/ECOLOGY/KULIK/fire_predict2004.txt (19 июля 2014).
2. Дударева О.В., Королева А.В. Организация хранения геофизических данных и прогнозирование геологических объек-
УДК 504.03 (711)
ФУНКЦИОНАЛЬНОЕ ЗОНИРОВАНИЕ ТЕРРИТОРИИ ГОРОДОВ
1 9
© Е.В. Потапова1, Е.В. Зелинская2
Иркутский государственный технический университет, 664074, Россия, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83.
На основании анализа функционального зонирования некоторых городов России сделаны выводы об эколого-хозяйственном балансе их территорий. Указаны некоторые проблемы застройки и озеленения городов. Выделены районные особенности ландшафтно-экологической структуры г. Иркутска. Предложены дополнения к планированию города в соответствии со стратегией устойчивого развития. Ил. 1. Табл. 5. Библиогр. 13 назв.
Ключевые слова: функциональное зонирование; эколого-хозяйственный баланс; селитебная территория; промышленная зона; озеленение; устойчивое развитие.
CITY FUNCTIONAL ZONING E.V. Potapova, E.V. Zelinskaya
Irkutsk State Technical University, 83 Lermontov St., Irkutsk, 664074, Russia
The analysis of functional zoning of some Russian cities has resulted in the conclusions on the ecological and economic balance of their territories. Some problems of city territory development and greening are indicated. Regional peculiarities of Irkutsk landscape and ecologic structure are described. Some additions to city planning are proposed in accordance with the sustainable development strategy. 1 figure. 5 tables. 13 sources.
Key words: functional zoning; ecological and economic balance; residential area; industrial area; greening; sustainable development.
Введение
Города, в которых проживает 70% населения Земли и 74% населения Российской Федерации, занимают площадь более 5 млн км2 [10]. Они не только создают специфические проблемы, но и предоставляют огромные возможности для планирования стратегии устойчивого развития и экологически целенаправленных действий.
Грамотное разделение города на функциональные зоны и тщательное пространственное проектирование - важнейшие составляющие генерального планирова-
ния развития территории урбаноценозов. Эффективное использование территории напрямую зависит от ее градостроительной ценности, а комплексный учет архитектурно-градостроительных традиций, природно-климатических, ландшафтных, национально-бытовых и других местных особенностей обеспечивает возможность охраны окружающей среды, памятников истории и культуры.
Эколого-хозяйственная оценка урбанизированных территорий - один из элементов градостроительного проектирования, обеспечивающий устойчивое разви-
1Потапова Елена Владимировна, кандидат биологических наук, тел.: (3952) 530128, e-mail: e.v.potapova.isu@mail.ru Potapova Elena, Candidate of Biology, tel.: (3952) 530128, e-mail: e.v.potapova.isu@mail.ru
2Зелинская Елена Валентиновна, доктор технических наук, профессор кафедры обогащения полезных ископаемых и инженерной экологии, e-mail: zelinskaelena@mail.ru
Zelinskaya Elena, Doctor of technical sciences, Professor of the Department of Mineral Processing and Environmental Protection, e-mail: zelinskaelena@mail.ru
