CC BY
153
-------------------------------- © В.П. Потапов, О.Л. Пястунович,
2009
УДК 004.9
В.П. Потапов, О.Л. Пястунович
СИСТЕМЫ РЕГИОНАЛЬНОГО МОНИТОРИНГА -ПРОБЛЕМЫ И РЕШЕНИЯ
Предлагается подход к созданию системы регионального мониторинга на примере Кузбасса, основанный на интеграции различных видов информации, технологий хранилищ данных, математических моделей анализа данных и вычислительных модулей.
Ключевые слова: системы регионального мониторинга, геоинформационные системы, хранилища данных, данные дистанционного зондирования.
настоящее время одним из актуальных вопросов управ-X-# ления конкретными регионами становится создание системы регионального мониторинга, которая бы с одной стороны позволяла в рамках определенного регламента собирать, хранить и обрабатывать информацию о состоянии социально-экономической среды региона, а с другой стороны получать информацию о специфических его особенностях, включая оценку риска возникновения техногенных и природных катастрофических явлений. Следует отметить, что элементы таких систем, чаще всего создаваемые на основе ГИС, сегодня имеются во многих регионах, однако практически отсутствуют как научные основы создания таких сложных интегрированных систем, так и практические методологические рекомендации, которые бы определили соответствующие подходы и технологии необходимые для их реализации. Имея ввиду современные тенденции создания мониторинговых систем, их можно разделить на локальные, региональные и федеральные. Локальные мониторинговые системы обычно создаются под нужды конкретного предприятия. Для горнотехнологического комплекса Кузбасса можно привести примеры локальных систем по управлению газодинамическими процессами в шахтах, системы диспетчеризации большегрузным автотранспортом на разрезах. К региональным системам можно отнести системы сбора информации по конкретным отраслям промышленности, системы экологического мониторинга, системы сбора геологической, сейсмической и геодинамиче-ской информации. К федеральным системам можно отнести систе-
мы финансового мониторинга, системы федерального природопользования, государственной статистики.
Однако если проанализировать степень анализа самих данных, с учетом последних современных достижений в этой бурно развивающейся области, то окажется, что с увеличением масштабов системы уменьшается полнота извлечения знаний из нее.
По-нашему мнению это связано с несколькими причинами:
- чем больше система, тем больший поток данных приходится ей обрабатывать и хранить;
-для систем с большими потоками данных требуются специализированные методы обработки данных и знаний, которыми специалисты обслуживающие эти системы не владеют;
- разнородность источников информации и их большое количество приводят к росту ошибок уже на этапе сбора информации, дополнительные (корректирующие) данные для проведения сравнительного анализа чаще всего не используются, да и места их получения чаще всего не востребованы или просто неизвестны.
Таким образом, даже такой сравнительно простой анализ имеющихся сегодня систем мониторинга, приводит нас к выводу о том, что необходимы новые принципиальные решения для увеличения эффективности их работы на всех уровнях. Очевидно, что простой сбор данных и их структурированное хранение на уровне так называемых дата-центров, не сможет решить вопроса об увеличении эффективности мониторинговых систем, так как в них не предполагается решение вопроса анализа данных, их интеграции и применения комплекса вычислительных методов и методов извлечения знаний для формирования конкретных рекомендаций для лиц, принимающих решения (ЛПР).
Прежде всего, при формировании любой мониторинговой системы необходимо определиться с источниками информации, которую можно разделить на несколько классов:
- типовая общедоступная для органов управления информация, которая обычно собирается органами государственной статистики и отдельными департаментами Администраций области;
- уникальная информация, которая имеется в отдельных организациях, на основании которой можно принимать нестандартные решения, особенно при наличии кризисных нестандартных ситуаций.
Отличительной особенностью уникальной информации является с одной стороны ее интегрированность и слабая структурированность (это могут быть пространственные данные, данные дистанционного зондирования, различные неформализованные описания, чаще всего в текстовом виде). В тоже время эта информация может быть уже частично обработана и формализована на основе некоторых методик, поэтому она представляет определенную ценность для лиц принимающих решения. Первый вид информации обрабатывается на основе некоторых типовых форм, которые разработаны органами статистики.
Если определить систему мониторинга как систему регламентированного сбора, хранения и обработки региональных данных, то следует, прежде всего, разработать некий регламент, который будет задавать правила сбора информации, ее источники, частоту получения, а также место ее интеграции и хранения. С учетом сегодняшнего развития систем телекоммуникаций, это достаточно просто сделать, официально определив источники информации, ее тип и правила передачи тех или иных данных. Централизация в один источник в этом случае может быть нецелесообразной, если определены жесткие правила обмена информацией. В тоже время конечный потребитель имеет право получать всю имеющуюся в среде мониторинговой системы информацию, используя свои привилегии. Вопрос состоит лишь в том, что он будет с ней делать? Сырая, необработанная информация в любом случае будет представлять мало интереса по многим причинам:
- невысокая точность и необходимость проверки данных на адекватность сильно снижают их цену;
- в ряде случаев требуется вычисление интегрированных показателей по нескольким источникам с последующим сравнением, например с учетом ретроспективы или для выполнения прогноза;
- различные схемы обработки одних и тех же данных могут приводить к значительным ошибкам в их интерпретации, особенно с учетом текучести кадров;
- сложные методы обработки, обеспечивающие извлечение знаний, практически не применяются из-за отсутствия соответствующих специалистов;
- уникальная информация практически не используется, даже при ее наличии, так как необходимы интегрированные системы,
хотя бы на уровне ГИС, которыми в большинстве случаев ЛПР не владеют.
Таким образом, уже простое перечисление недостатков приводит к выводу о создании некоторой интегрированной среды, для которой необходимо серьезное научное сопровождение, которое бы позволило обеспечить решение следующих задач:
- интеграции данных;
- их обработки методами извлечения знаний;
- решения различных вычислительных задач прогнозного характера;
- проведения сложных инженерных расчетов, например, гидродинамических или геомеханических.
Рассматриваемый в работе подход является одним из возможных и основывается на исследованиях, которые на протяжении последних 10 лет проводились в СО РАН в рамках проекта по созданию информационно-телекоммуникационной среды отделения. За это время были наработаны как научные так и методологические основы по созданию сложных интегрированных систем для комплексной обработки пространственной информации, характеризующей состояние отдельных региональных социальноэкономических подсистем, а также больших техногенных образований, таких, например, как горнопромышленный комплекс Кузбасса, на примере которого и будет вестись дальнейшее изложение. Конечно, для других областей некоторые элементы предполагаемого подхода могут быть излишними, однако их можно будет просто не включать в разрабатываемую систему.
Одной из целей проекта было создание комплексных вычислительных моделей с использованием геоинформационных систем для исследования и управления большими природнотехногенными комплексами. При этом основным объектом для отработки предлагаемых решений был выбран Кузнецкий угольный бассейн, как наиболее сложный и включающий в себя множество самых различных горнотехнологических объектов, с развитой системой городских агломераций, имеющий высокую техногенную нагрузку и постоянно изменяющуюся геодинамическую обстановку. Одним из существенных факторов, определяющих выбор конкретного объекта, явилось и то, что к моменту начала разработки в Сибирском отделении на протяжении десятков лет велись работы по созданию монито-
ринговых систем сбора и хранения разнообразной горнотехнологической, экологической, сейсмической и социальноэкономической информации по Кузбассу.
Для достижения целей поставленных в проекте потребовалась разработать современную распределенную информационновычислительную систему, которая с одной стороны позволила бы обеспечить сбор и актуализацию разнообразных геоданных, а с другой стороны позволила использовать имеющиеся математические модели для анализа и интеграции формируемых с ее помощью информационных потоков в целях принятия оптимальных решений, в том числе и связанных с прогнозом чрезвычайных ситуаций в сложном горно-промышленном регионе.
Практическое применение результаты работы, как эффективное средство для обеспечения интенсификации исследований, могут найти при создании различных систем природно-ресурсного экологического и других видов мониторинга Кузбасса и прилегающих территорий. В настоящее время один из таких проектов находится в работе.
Одним из основных требований при реализации проекта была интеграция всех имеющихся баз данных как региональных, так и локальных, а также имеющихся комплексных вычислительных моделей, которые уже используются в промышленности. Поэтому на начальном этапе была проведена их ревизия и, в случае необходимости, соответствующая актуализации и модификация с учетом современных стандартов.
В настоящее время в результате реализации проекта создана базовая распределенная информационно-вычислительная среда, которая включает в себя глобальное хранилище геоданных, прикладные проблемно-ориентированные ГИС, новые средства многофакторного анализа на основе энтропийного подхода для моделирования разнообразных природно-техногенных систем, комплекс базовых электронных карт, которые могут актуализироваться с использованием данных дистанционного зондирования.
В разработке и внедрении системы большая роль принадлежит А.М. Федотову, И.В. Бычкову, А.Б. Логову, С.Е. Попову. В некотором роде созданная система аналогична Сатурн-среде (Опарин Г.А.), но в ней использован ряд новых подходов и она ориентирована на конкретный горно-промышленный регион, что с одной
стороны сужает возможности ее использования, а с другой расширяет область реализации для конкретных решений.
Архитектурно система представляет собой множество узлов сети СО РАН, объединяемых в рамках GRID кластера. Каждый из узлов системы несет конкретную функциональную нагрузку и в настоящее время управление каждым из них может осуществляться из единого центра (ИВТ СО РАН).
Одним из основных элементов системы является интегрированное хранилище данных по Кузбассу, которое формировалось на протяжении последних 20 лет, и представляет собой наиболее полный набор пространственных данных по его природнотехногенным комплексам, включая историческую геодинамику бассейна.
При его создании был принят общий подход к построению информационно-вычислительных систем. Архитектура таких систем описывается трехслойной моделью: 1-й слой - извлечение, преобразование и загрузка данных; 2-й слой - организация хранения данных; 3-й слой - анализ данных (организация рабочих мест пользователя) (см. рис. 1).
Главным условием при создании хранилища является специфика хранимых данных, выраженная в их трехмерной структуре. Согласно анализу пространственных данных горнопромышленной тематики и теории построении хранилищ предложена следующая схема его организации (рис. 2).
Сбор данных для хранилища данных соответствующей тематики представляет собой низовой уровень аккумуляции в одном месте «сырой» информации. В качестве источников информации выступают традиционные карты разных масштабов, ДДЗ, данные мониторинга и наблюдений.
Отчеты Произвольные Многомерный Извлечение знаний
запросы анализ (Data Mining)
Доступ: «клиент-сервер» или Internet
т
т
Витрины данных
^5=3
Витрины данных
Хранение
данных
\ I
ш
Хранилище данных
Рис. 1. Архитектура информационно-аналитической системы на основе хранилища данных
Первичная обработка предполагает согласование данных для обеспечения их целостности и непротиворечивости, т.е. приведение к единому формату представления, системе координат и.т.п. В данном случае, при создании хранилища главным требованием для загрузки цифровых карт и ДДЗ являлось наличие единой проекции.
Сбор данных
Традиционные карты разного масштаба
Данные
мониторинга
Данные
наблюдений
Данные дистанционного зондирования Земли
Первичная
обработка
База векторных данных и цифровой модели местности
Базы
атрибутивных
База ДДЗ
Загрузка в систему
Единое
табличное
пространство
Исполняемые
файлы
Поэтому на этом этапе осуществляется перевод материалов в цифровую форму (векторизация традиционных карт, сканирование ДДЗ и т.п.), привязка их к конкретной системе координат. В итоге формируются базы данных векторных материалов и ДДЗ, а также базы атрибутивных данных.
На этапе загрузки в систему подготовленных пространственных данных происходит отслеживание повторяемости материалов, связка таблиц данных по первичным и вторичным ключам, т.е. формирование некоторого «куба» пространственных данных, их хранилища.
Разработанная структура хранилища накладывает определенные требования на реализующее его программное обеспечение. Так как основой построения информационно-вычис-лительной системы является хранилище, то его программное обеспечение должно обеспечивать поддержку форматов пространственных данных, например, формат shp-файла. Кроме этого безусловным требованием является обеспечение возможности подключения к хранилищу систем сторонних разработчиков, поддерживающих идеологию открытых систем. Этим и другим не менее важным требованиям отвечает пакет Oracle, как наиболее развитое программное средство, обеспечивающее обработку пространственных данных, их интеграцию с традиционными форматами хранения информации (текстовые документы, реляционные БД), и предоставляющее встроенные методы обработки информации, типа стандартного механизма построения отчетов и DataMining.
Каждый объект в хранилище имеет позиционные и семантические характеристики, представленные в атрибутивных таблицах. Между таблицами существует связь на уровне уникальных адресов объектов.
Информационное наполнение хранилища осуществлялось на основе файловых источников. Для подготовки пространственных данных, например, формата ESRI Shape File, ERDAS Imagine использовались утилиты сторонних разработчиков. Подобным образом осуществляется загрузка пространственных данных и их представление в хранилище. Этот подход к подготовке пространственных данных угольной тематики был апробирован на данных другой отрасли знания - медицине. В итоге отклонений в подготовке данных выявлено не было, что говорит об универсальности предложенного подхода.
Система разрабатывалась отдельными информационно-
вычислительными блоками, каждый из которых и сегодня продолжает развиваться и постоянно модифицируется. Актуализация данных происходит по мере их поступления, в основном за счет ДДЗ и исторических данных.
Само хранилище данных создано на основе не имеющего мировых аналогов геоинформационного банка данных ИУУ СО РАН. Оно содержит пространственные данные по разрабатываемым и нераспределенным участкам, шахтным полям, геолого-
экономическим районам, электронные карты административных районов, промышленности и транспорта Кузбасса, карты водного бассейна и др. Хранилище данных расширено комплексной ГИС по сейсмической активности и экологической безопасности угледобывающих районов Кузбасса. Завершены работы по оцифровке и векторизации карты-схемы водопроводности и граничных условий для водоносных комплексов аллювиальных отложений Кузнецкого бассейна (масштаб 1:200000). На основе этого материала модернизируется информационная составляющая базы данных «Угольная промышленность Кузбасса». Разработаны реляционные таблицы по следующей тематике: учетные карточки буровых скважин, гидрохимия и гидрология 1985-2005 гг., гидрография бассейна реки Томи, экология закрытых шахт Кузбасса. Актуализирована электронная карта (масштаб 1:100000) разрабатываемых и нераспределенных участков и получаемая на этой основе информация о лицензировании угольных объектов недропользования. Разработана общая схема информационной модели хранилища, которая предполагает расширение за счет любых типов данных, включая ДДЗ. На основе хранилища данных создано покрытие космоснимками для территории Кемеровской области, Кузнецкого угольного бассейна, отдельных городов области. Покрытие космоснимков интегрировано в структуру базы данных в виде схем георастров СУБД Огас1е и используется для актуализации картографической информации. Разработан алгоритм интеграции космоснимков с электронными картами, который позволяет идентифицировать пространственные объекты, определять их границы. Данный метод успешно применяется для отслеживания границ разработки угольных месторождений: наложение электронной карты разрабатываемых и нераспределенных угольных участков на космоснимки территории позволя-
ет определить расхождение между юридическими и фактически границами участка, что важно для природного аудита.
На основе космоснимков и информации хранилища пространственных данных могут быть разработаны имитационные модели различных геопроцессов в виде 3D моделей (оползневые явление, распространение метана в шахте и т. п.), промоделированы региональные гидродинамические процессы (затопление шахт и др.). На рис. 3 приводится пример реализации удаленного запроса к хранилищу данных через Intemet с визуализацией данных сейсмического мониторинга по Кузбассу и близлежащим регионам.
На рис. 4 показана карта оползневых явлений по югу Кузбасса, которая была сгенерирована на основе хранилища данных по известным событиям за последние 25 лет.
На основе хранилища разработана базовая часть система регионального мониторинга, которая в целом представлена двумя крупными информационными структурами:
«Информационные мониторинговые системы предприятий» -формируется в процессе разработки месторождений и осуществлении контроля за геодинамическими явлениями;
«Информационная система регионального аналитического центра» - формируется по результатам, получаемым мониторинговыми системами предприятий.
Ядром системы для предприятий являются киоски данных, в которых содержится информация об условиях залегания угольных пластов, показателей качества и структурном строении вмещающего горного массива. Эта информация может дополняться геологической службой предприятий по данным детальной и эксплуатационной разведки, что позволяет дополнять базу новыми объектами, не обнаруженными сетью детальной разведки и на предшествующих этапах разработки. Кроме того используется информация по геологоразведочным объектам (скважины, шурфы, канавы, борозды), горным выработкам (маркшейдерская съемка) и, частично, по крупномасштабным графическим моделям (карты, разрезы).
Поскольку в процессе детальной разведки выявляется лишь 10-20% тектонических нарушений, а остальные вскрываются эксплуатационными выработками, возникает необходимость в постоянной актуализации баз данных.
Рис. 3. Визуализация запроса к хранилищу данных по сейсмическим явлениям
Рис. 4. Карта оползневых явлений по Югу Кузбасса, построенная по данным хранилища
После каждого обновления формализованная геологическая информация передается в региональный аналитический центр, где она используется для внесения изменений в базовую геологотектоническую карту бассейна, которая создается на основе геологопромышленной карты региона, входящей в состав базового хранилища. Обновление информации позволяет строить информационные модели для решения задач управления горным производством, а также контроля и прогноза геодинамических явлений. При этом графические модели и их электронные версии представляются в крупных масштабах, удовлетворяющих требованиям производства (М 1:10005000). Таким образом, реализация базовой системы может использоваться каждым потребителем в своих конкретных целях.
Иными словами созданное хранилище данных является универсальным поставщиком конкретной горнопромышленной информации, а учитывая уникальность собираемых на протяжении 20-лет электронных данных, оно может представлять и информационную историческую ценность, так как часть такой информации, особенно касающаяся закрытых шахт, на сегодня бесследно исчезла. С нашей точки зрения это вопрос может заслуживать отдельного рассмотрения, так как академические структуры на сегодня и являются хранителями такой информации, которую уже через ближайшие десятки лет невозможно будет отыскать.
Как уже было сказано выше, сегодня на основе базовой части системы, включающей хранилище и прикладной интерфейс для реализации запросов, на единой пространственной основе разработаны следующие прикладные ГИС:
- закрытых шахт Кузбасса;
- геоэкологический атлас Кузнецкого бассейна;
- геодинамика Кузбасса с1765 года;
- геохимия редкоземельных элементов по Кузнецким угля;
- кадастр техногенных месторождений Кузбасса;
- геолого-промышленная карта месторождений Кузбасса;
- электронная карта Кузбасса на основе ДДЗ;
- виртуальный музей угля и др.
Одним из достоинств, предлагаемого нами подхода к созданию интегрированных информационно-вычислительных систем является активное использование данных дистанционного зондирования. Сразу отметим, авторы считают, что, несмотря, на определенные его преимущества, ему присущи и определенные ограни-
чения, поэтому мы осторожно относимся к использованию спутниковых данных, учитывая специфику региональных задач:
- достаточно сложно и иногда экономически нецелесообразно получать данные по конкретному территориальному объекту;
- высокая зашумленность спутниковых данных, включая облачность;
- иногда невысокая точность, либо невозможность получения космоснимков в определенном диапазоне, что бывает существенным при работе с динамически изменяющимися объектами (типа выброса метана);
- необходимость иметь высококвалифицированного специалиста по обработке ДДЗ.
В тоже время ДДЗ незаменимы при:
- создании региональных мониторинговых систем недропользования, особенно связанных с лицензированием и аудитом промышленных горнодобывающих предприятий;
- решении проблем загрязнения больших территорий;
- актуализации старых карт;
- мониторинге водных ресурсов;
- отслеживании чрезвычайных ситуаций;
- мониторинге сложных техногенных явлений, типа подземных пожаров.
С учетом этого при создании системы нами был организован доступ к спутниковым ресурсам СО РАН, что позволило использовать все достоинства и недостатки ДДЗ при решении конкретных задач. В частности спутниковые данные в системе используются для актуализации электронной геолого-промышленной карты, основа которой была разработана в 1980—1992 годах. Кроме этого спутниковые данные используются:
- для уточнения русла рек;
- определения динамически изменяющихся границ угольных предприятий, использующих добычу угля открытым способом (разрезы);
- аудита выданных лицензий на вновь строящиеся угольные предприятия;
- для решения задач природопользования и др.
- оценки сейсмической опасности и ее прогнозирования для территории Кузбасса;
- детального сейсмического районирования и микросейсморайонирования;
- оценки степени геодинамического воздействия угледобывающих предприятий.
Мониторинг на основе использования систем дистанционного зондирования и космической съемки может дополнительно обеспечит решение таких важных для Кузбасса задач, как:
- изменение рельефа в районе затопленных шахт;
- контроль за состоянием открытых горных работ с учетом проводимой рекультивации (конкретная ежеквартальная оценка ее объемов);
- решение проблемы “черных копателей”, контроль за лицензиями;
- оценка состояния критически важных объектов инфраструктуры;
- управление водным и лесным хозяйством области;
- прогнозирование сельскохозяйственной деятельности;
- контроль градостроительной деятельности;
- медицинский и социально-гигиенический мониторинг за загрязнением окружающей среды;
- контроль за метаном угольных шахт.
Комплексное исследование состояния техногенной среды предполагает использование различного вида пространственных данных, интегрируемых в модели различного типа. В тоже время, так как большинство пространственных данных представимо в виде электронных карт, то необходимо разработать средства как для наблюдения за динамикой изменения объектов исследования, так и для их представления в наиболее удобном для исследователя виде. Для решения поставленной задачи нами была использована технология создания 3D объектов и последующего формирования про-блемно-ориентиро-ванных виртуальных миров. Нами были исследованы такие программные продукты, как Autodesk 3D Studio MAX, Mojo Word, Vue d Espirit, Bruce и ряд других, позволяющие конкретному пользователю сформировать на основе конкретных электронных карт привычную для него трехмерную среду и работать в ней, “погружаясь “ в свое виртуальное пространство, которое позволяет следить за динамикой изменения и менять свойства объектов в конкретном направлении, а затем последовательно визуализировать конкретные этапы расчета. Работа в реальном вре-
мени, когда конкретный исследователь, сформировав свой виртуальный специфический для его прикладной области мир, свободно перемещается внутри трёхмерной сцены вокруг объектов и может взаимодействовать с ними, - это уже неотъемлемый признак современной виртуальной вычислительной среды. В дополнении, исследователь может проигрывать некоторые сценарии, задавая динамику изменения элементов объекта и связей между ними, что позволяет имитировать протекание конкретных процессов. В процессе работ была разработана конкретная технология формирования виртуальных миров для описания геодинамических процессов на основе имеющихся в хранилище данных.
Исходные материалы по геодинамике Кузнецкого бассейна можно разделить на следующие группы:
- многослойные электронные карты;
- текстовые материалы (включая исторические описания);
- расчетные геомеханические модели;
- базы данных (числовые и текстовые).
Объединение этих материалов и создает ту виртуальную среду (мир), в котором и работает конкретный специалист, изучающий данную предметную область.
В работах предыдущих лет нами были собраны данные по геодинамике Кузбасса, включающие в себя историческую динамику сейсмособытий, данные по промышленным взрывам и современную сейсмику. С использованием этих данных и типовых ГИС (ARCGIS 9.0, ArcView 3.3) были построены так называемые сеточные модели, карта, одна из которых показана на рис. 5.
На этой основе была сформирована база моделей, которые, как предполагалось, могли быть использованы для проведения геоме-ханических расчетов. Однако дальнейшее развитие системы показало, что на основе сеточного представления существует возможность создания полноценных 3D моделей, хранящих в себе топологию сформированных объектов и процессов. А такие структуры могут уже с успехом использоваться для решения самого широкого класса геологических, горнотехнологических и геомеханических задач.
Рис. 5. Карта геодинамики современных промышленных взрывов в Кузбассе
Рис 6. Отдельные 3D элементы геодинамики Кузнецкого бассейна
Базовой основой для создания объектов является электронная геолого-промышленная карта. Каждый слой преобразуется в 3D объект, а их топологическая комбинация позволяет осуществлять генерацию специфических виртуальных миров и выполнять последующие динамические преобразования, задаваемые с помощью конкретного программного средства типа 3DMAX. Наиболее удобным форматом представления виртуальных миров и дальнейшей работе с ними оказался формат VRML, позволяющий работать с объектами через Ш;ете^ и поэтому большинство сгенерированных сцен представляются именно в этом формате.
На рис. 6-7 показан процесс сборки сцены по геодинамике Кузбасса. На первом показаны ее отдельные элементы, а на другом реконструкция геодинамического состояния региона.
Н-пе МЯИ |>Дс1с1 Т1те Т ар
Рис. 7. Собранная сцена для описания геодинамики промышленных центров
Сформированные таким образом сцены могут быть использованы для создания анимационных последовательностей и фильмов для исследования динамических изменений объектов и явлений на основе:
-технологии простой анимации, представляющей из себя формирование последовательности графических образов сцены, которые формируются аффинными преобразованиями исходной;
-технологией интеллектуальной трассировки сцены, которая формируется назначением некоторой трассы вдоль анализируемой поверхности;
-анимации связанных определенным образом объектов по методам прямой и обратной кинематики;
-имитации реальной динамики сдвижений.
Последний способ является наиболее привлекательным, так как это уже приближение к реализации реальной динамики объектов. Таким образом предложенный нами подход по созданию виртуальных миров и его реализация с помощью соответствующего программного обеспечения показала, что сегодня в руки исследователей попал совершенно новый инструмент, который позволяет организовать изучение и моделирование сложных геодинамиче-ских процессов, и получать новую потенциально важную информацию о характере их протекания, что очень важно при оценке региональной сейсмики и техногенных рисков.
Как было показано выше, формируемые фрагменты 3D поверхностей могут быть объединены в технологии виртуальных миров и, впоследствии, любой пользователь может “погружаться” в него и работать в интерактивном режиме, анализируя те или иные свойства окружающего проблемно-ориентированного пространства.
Сегодня, когда весь мир переходит на новейшие методы обработки пространственных данных с использованием технологий 3D, создается множество программных комплексов, которые используют технологии виртуальных миров, воксельные представления пространственных объектов, методы лазерного зондирования и описания объектов “облаками точек”, использование данных дистанционного зондирования и др. Однако для решения конкретных задач по анализу и моделированию горнопромышленных комплексов эти методы пока еще остаются “запретной зоной”, возможности которой практически неизвестны, и выполненные в рамках
программы СО РАН исследования могут служить определенной основой для этого.
Как было сказано выше, большое количество самых разнообразных данных предполагает наличие некоторой системы их описания, поэтому на определенном этапе развития информационновычислительного комплекса для расширения его функциональности необходимо было разработать сервер приложений для взаимодействия с внешними вычислительными модулями, например, гео-механических расчетов. Такой сервер представляет из себя множества интерфейсов, описанных на языке XML. Кроме того, в ряде случаев некоторые процессы вычислений организовывались в режиме конвейера, когда результаты расчетов передаются от одного модуля к другому без участия пользователя.
При этом надо учитывать тот факт, что большие объемы вычислений, необходимые, например, при решении геомеханических задач требуют доступа к вычислительным кластерам СО РАН, которые объединены в GRID сегмент отделения.
Для реализации подсистемы анализа разработана система метаописаний, которая с одной стороны включает в себя вычислительные модули, а с другой стороны описание элементов хранилища данных и конкретных запросов к ним в зависимости от характера производимых вычислений. Основным методом для анализа многомерных данных в системе был использован энтропийный подход, развитый в работах [3, 4, 5]. Он позволяет работать устойчиво по единым алгоритмам с большими объемами данных о показателях различной природы и размерности, и его выбор был обусловлен, прежде всего, положительным опытом анализа и ранжирования сопоставимых по сложности горнотехнологических систем [1, 2]. Данный метод реализуется на вычислительных кластерах, так как его алгоритм достаточно просто распараллеливается.
Кроме этого метода, при анализе данных хранилища были широко использованы методы извлечения знаний, реализованные на условиях лицензии GPL. Сами модули подключались с помощью сервера приложений к хранилищу данных, а результаты анализа поступают в хранилище, что позволяет использовать их для объектов аналогов. Общая укрупненная схема обработки данных хранилища показана на рис. 8.
Рис. 8. Диаграмма потоков интегрированной информационной системы
Таким образом, в настоящее время качественная информационная система регионального мониторинга должна выступать в качестве уникального инструмента сбора, хранения и интеграции разнообразной информации об объекте исследования; предоставлять современный инструментарий для анализа и работы с данными, включая расчетные модули и средства компьютерного моделирования в виде 3D графики; обеспечивать единое информационное пространство для решения ряда пересекающихся задач.
---------------------------------------------- СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Замараев Р.Ю., Попов С.Е., Пястунович О.Л. Энтропийный анализ пространственно-распределенных систем на примере геоинформационных баз данных Кузнецкого угольного // Вычислительные технологии. Том 12. Специальный выпуск 3: ГИС- и веб-технологии в междисциплинарных исследованиях. 2007. С. 42-53
2. Замараев Р.Ю., Опарин В.Н., Попов С.Е., Потапов В.П., Пястунович О.Л. Использование ГИС-технологий для комплексной оценки участков отработки запасов полезных ископаемых // Физико-технические проблемы разработки полезных ископаемых. 2008. № 3. С. 91-101
3. Логов А.Б., Замараев Р.Ю., Логов А.А. Анализ состояния систем уникальных объектов // Вычислительные технологии. Том 10. 2005. №5. С. 49-53.
4. Логов А.Б., Замараев Р.Ю., Логов А.А. Моделирование тенденций поведения элементов систем уникальных объектов // Вычислительные технологии. Том 10. 2005. №5. С.54-56.
5. Логов А.Б., Замараев Р.Ю., Логов А.А. Алгоритмы энтропийного метода анализа для отображения свойств объекта в фазовом пространстве // Вычислительные технологии. Том 10. 2005. №6. С.75-81. ВШЭ
Potapov V.P., Pyastunovich O.L.
SYSTEMS OF REGIONAL MONITORING - PROBLEMS
AND DECISIONS.
The approach to creation of system of regional monitoring on an example of Kuzbas, based on integration of various types of information, technologies of storehouses of data, mathematical models of the analysis of the given and computing modules is offered.
Key words: systems of regional monitoring, geoinformation systems, storehouses of the data, given remote sounding.
— Коротко об авторах ---------------------------------------------------
Потапов Вадим Петрович - доктор технических наук, профессор, директор, Тел.: (384-2) 45-20-63, E-mail: pvp@icc.kemsc.ru
Пястунович Ольга Леоновна - младший научный сотрудник,
Тел.: (384-2) 57-48-08, E-mail: skiporol@icc.kemsc.ru
Учреждение РАН Институт угля и углехимии СО РАН.
