CC BY
26
20. Савиных В.П., Соловьёв И.В., Цветков В.Я. Развитие национальной инфраструктуры пространственных данных на основе развития картографо-геодезического фонда Российской Федерации // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. 2011. № 5. С. 85-91.
21. Майоров А.А. Интеграция геодезического образования // Образовательные ресурсы и технологии. 2015. № 3 (11). С. 103-110.
22. Бутко Е.Я. Эволюция дистанционного образования // Дистанционное и виртуальное обучение. 2016. № 5. С. 53-61.
23. Цветков В.Я. Когнитивные аспекты построения виртуальных образовательных моделей // Перспективы науки и образования. 2013. № 3. С. 38-46.
24. Васютинский И.Ю. Особенности синтеза виртуальной и реальной практики в области наук о Земле // Перспективы науки и образования. 2013. № 3. С. 47-54.
25. Ожерельева Т.А. Особенности тестирования специалистов в области наук о Земле // Международный журнал экспериментального образования. 2013. № 7. С. 135-136.
26. Васютинская С.Ю. Информационная асимметрия в образовательных технологиях // Образовательные ресурсы и технологии. 2016. № 4 (16). С. 14-20.
27. Кулагин В. П., Цветков В. Я. Геознание: представление и лингвистические аспекты // Информационные технологии. 2013. № 12. С. 2-9.
28. Морозов В.П. Курс сфероидической геодезии. Изд. 2. - М.: Недра, 1979. 296 с.
29. Комаровский Ю.А. Использование различных референц-эллипсоидов в судовождении: Учеб. пособие. Изд. второе, перераб. и дополн. - Владивосток: Мор. гос. ун-т, 2005. 341 с
30. John Dawson and Jim International Terrestrial Reference Frame (ITRF) to GDA94 Coordinate Transformations Steed Minerals and Geohazards Division Geoscience Australia Version 01.03.2004
31. Tsvetkov V.Ya. Complexity Index // European Journal of Technology and Design. 2013. V. 1. № 1. p. 64-69.
32. Николис Г., Пригожин И. Познание сложного. - М.: Мир, 1990. 343 с.
33. Толстых С.С. Разработка алгоритмического и программного обеспечения вычисления рекурсивных функций структурной сложности / С.С. Толстых, А.Г. Клещев // Труды ТГТУ. -1999. Т. 4. № 2-3. С. 135-138.
34. Вьюгин В.В. Колмогоровская сложность и алгоритмическая случайность. - М.: ИППИ РАН, 2012. 131 с.
35. Солодовников В.В. Теория сложности и проектирование систем управления. (Теория и методы системного анализа) / Тумаркин В.И. - М. Наука, 1990. 168 с.
Complexity in the Earth Sciences
Oznamets Vladimir Vladimirovich, PhD, Professor, Head of the chair Moscow State University of Geodesy and Cartography (MIIGAiK) Gorochovsky line, 4. Moscow, Russia
The purpose of the work is to study the complexity in the Earth sciences using the example of geodetic transformations. Paper analyzes complex systems in the Earth sciences on a number of practical examples. Paper describes the difference between a complex system and a simple system. The article describes the features of complexity in the Earth sciences. The article reveals the notion of organizational complexity. The features of the complexity of computational methods in the Earth sciences are described. The article describes examples of complex coordinate transformations.
Keywords: complexity, Earth sciences, complex systems, calculations, complexity theory. УДК 004.5; 378.1
ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ КАДАСТРОВЫЕ СИСТЕМЫ
Наталья Николаевна Сельманова, доцент E-mai: cvdisser@list
Московский государственный университет геодезии и картографии (МИИГАиК).
http://miigaik.ru/
Цель работы - исследование технологической кадастровой системы. Проводит-
ся анализ сложных технологических систем. Показано место технологических систем среди сложных систем. Статья вводит понятие топологическая модель кадастровой системы. Раскрывается содержание топологической модели. Топологическая модель показывает различие между кадастровой технологической системой и системой ее реализации. Статья вводит понятие системное описание кадастровой системы и раскрывает его содержание. Статья раскрывает содержание кластерной модели кадастровых объектов. Статья доказывает, что технологической основой кадастровой системы является геоинформационная система.
Ключевые слова: кадастр, сложные системы, технологические системы, топологическая модель, системная модель, кластерная модель.
1. Введение
Понятие сложные системы является общим и не учитывает разнообразия современных сложных систем. В разных предметных областях, включая кадастр существуют свои специфические сложные системы. Выделим некоторые системы: сложные социальные системы [1], сложные информационные системы [2], сложные распределенные системы [3], сложные технические системы [4], сложные организационные системы, сложные эр-гатические системы [5], сложные организационно технические системы [6], сложные кадастровые системы и др. Технологические кадастровые системы относятся к классу сложных систем. Они обладают их общими свойствами: структурностью, связанностью, целостностью эмерджентностью, сложностью. Технологические кадастровые системы (ТКС) обладают также специальными свойствами. Эти системы образованы как совокупность связанных технологий. Особенность ТКС в том, что они не являются физическими, а являются потоковыми системами. Структуры этих систем хорошо формализованы. Хорошая формализация структуры системы не означает простоту системы. Сложность системы связана не со структурой, а с поведением такой системы. Поведение сложной системы трудно моделировать из-за сложных зависимостей между информационными потоками или из-за сложных информационных взаимодействий [7]. Кадастровые технологические системы являются информационно ориентированными. Это означает, что они тесно связаны с информационной областью и ее моделями такими как: информационная модель, информационный процесс, информационная ситуация, информационная конструкция, информационная единица, информационная технология, информационная обработка, информационный подход. В целом исследование сложных технологических систем является актуальным направлением и имеет междисциплинарное значение.
2. Материалы и методы
В качестве материалов использованы публикации из области сложных систем, системного анализа и систем ведения кадастра. В качестве методов использовался системный, структурный и качественный анализ.
3. Результаты исследований
3.1. Место сложных технологических систем среди других систем
Сложными технологическими системами называют системы, которые образованы комплексом технологий и обладают свойствами целостности, структурированности, связанности. Не все технологические системы обладают свойством эмерджентности и сложности. Системы, которые создаются на основе агрегации и по аддитивному принципу эмерджентностью не обладают. Типичным примером сложных технологических систем являются мультиагентные системы [8]. Особенностью, которая сближает технологические системы с программными системами, является то, что они не функционируют самостоятельно, а реализованы внутри технической системы. Технологические
системы требуют поддержки в виде программного обеспечения.
Сложные технологические системы применяют в разных областях, поэтому в них можно выделять общие и частные характеристики. По этому принципу разделяют направление общего исследования технологических систем и специальные исследования. Общие исследования используют системный анализ и общую теорию систем. Специальные исследования касаются изучения систем применительно к их предметной области и специальным задачам. Сложные технологические системы используются во многих областях: транспорт, биология, коммуникационные системы, технологии интернет вещей, экономика и прочее. Тем не менее, можно выделит общие черты, в частности отношение технологической системы к другим общим системам. На рис.1 показано отношение сложной технологической системы к связанным с ней системам. По отношению к технологической кадастровой систем (ТКС) сложная технологическая система (СТС) является общей. Поэтому будем рассматривать общие свойства СТС, а затем особенности ТКС.
\
Рис.1. Отношение сложной технологической системы с другими системами
Особенностью сложной технологической системы (СТС) является ее адаптивность. Она может быть реализована через разные комбинации технических систем. Техническая система, через которую реализуется СТС, называется системой реализации. Для ТКС такой системой реализации является ГИС, Внутренней поддержкой СТС является программное обеспечение или программная система. Для многих ТКС такой программной системой является «ГИС Карта 2011» и последующие версии. Внешней поддержкой СТС является организационная система [9]. Она может быть самостоятельной, а может выполнять функции внешней поддержки технологической системы. Для ТКС система организационной поддержки связана с организацией и с задачи, которые она решает. В этом аспекте различие существенное. В широком смысле сложная технологическая система, это комплекс, который включает программную и организационную составляющие. Информационное взаимодействие в ТКС является двойственным. Взаимодействие организационной компоненты СТС с технической системой осуществляется чрез интерфейс. Это внешнее информационное взаимодействие. Взаимодействие технологической компоненты осуществляется непосредственно через систему реализации. Это внутренне информационное взаимодействие.
Сложные технологические системы и технические системы реализации тесно связаны. Часто система реализации являются основой функционирования СТС. Для сложных технологических систем большое значение имеют информационные взаимодействия [9, 10]. Они делятся на внутренние и внешние. Проектирование СТС включает исследование и моделирование информационных взаимодействий с внешней средой и внутри системы. Большую роль в этом играет структурный анализ [12] и структурное моделирование [13].
3.2. Топологическая модель кадастровой системы
Исследование сложных технологических систем включает изучение сложности как важной характеристики этих систем. Технологическая система имеет, как правило, распределенный характер. Это требует изучения и применения теории распределенных систем при проектировании СТС. Если структура СТС в топологической модели имеет
большое количество узлов, то это является признаком сложности и лает основание применять теорию работы с «большими графами». Многие сложные топологические системы содержат множество кластеров, которые имеют определенные функции. Это можно использовать для редукции такой сети и ее генерализации. Топологическая структура СТС описывает функциональные связи между компонентами системы и взаимодействие СТС с внешней средой.
Топологической моделью технологической системы являются ориентированные графы [14]. Звеном простой системы является кортеж <У, А>, где V - это множество вершин, А = {(VI, У2): VI , VI £ V} - множество дуг. Наличие дуги А соответствует наличию связи между узлами технологической системы. Описанием сложной технологической системы является кортеж <УГ, А¥, УТ, АТ>, где VF- множество функциональных вершин, УА - множество трансформационных вершин, АГ - множество функциональных дуг. АТ - множество трансформационных дуг. В некоторых технологических системах УА не показывают, а совмещают УА и УГ в общую вершину. Однако при детальном рассмотрении это различие процессов и функций вершин необходимо учитывать.
Качественное различие между технической системой реализации и СТС состоит в том, что техническая система реализации создает канал связи АА между своими вершинами УУ, а СТС осуществляет функциональные и информационные взаимодействия по этим каналам. Вершина УГ связана с функциональным преобразованием. Вершина УА связана с информационным преобразованием. Вершина УУ связаны с проблемами передачи информационных потоков. Канал связи АА накладывает ограничения на передаваемые потоки.
Системное описание кадастровой системы
В соответствии теорией систем [15] технологическая система 8Т может быть функционально описана как процесс преобразования входного множества X в выходное множество У.
Х^ У (1)
В сложной технологической системе (СТС) или С8Т выражение (2) описывает ье функциональное звено АГ.
АГ: У1 (2)
В СТС такое звено не является единственным, поскольку для следующего ^+1)-го звена надо подготовить очередное входное множество Х1+1. Эта задача решается дополнением функционального звена трансформационным звеном АТ
АТ: У1 ^ Х1+1 (3)
Объединенное звено СТС имеет вид
С8Т1: У1; У1 ^ Х1+1 (4)
На рис.2 показано отношение между СТС и системой реализации, выраженное через элементарные звенья.
АА \/\/м Модель на рис.2 показывает, что звену си-------------------------стемы реализации соответствуют два звена СТС.
V / ______А61_______) Если ввести обозначение информационного со-
I ур/ ! {ун+1 ответствия [11, 16, 17] в виде знака <->•, то можно
Рис. 2. Связь между звеном системы „е- говорить о том, что между звеном системы реализации и звеном сложной технологи- лизации (СБЯ) и звеном сложной технологиче-ческой системы ской системы существует информационное со-
ответствие по циклу обработки информации
С8Ш ~ С8Т1: (5)
Сложная технологическая система менее устойчива и менее предсказуема по
сравнению с сетью. Причина этого кроется в большей вариабельности СТС. Количество узлов n определяет количество связей в плоской сети пропорционально (n2/2). Это является и характеристикой сложности. В технологической системе сложность больше в 4 раза (2 n2). Отсюда следует, что сложность технологической системы больше чем системы реализации, в которой она функционирует. Можно говорить о сложной технологической системе, которая функционирует внутри сложной технической системы. Однако нельзя считать любые технологии внутри технической системы или любую совокупность технологий внутри технической системы - технологической системой. Сложная технологическая система возникает только тогда, когда совокупность технологий образует целостную совокупность и обладает свойством эмерджентности [18], которое пропадает при исключении любой технологии из совокупности. Еще одним различием между технической системой и технологической системой является возможность построения метрики для технологической системы [19].
Техническая система является более простым объектом в сравнении со сложной технологической системой. В силу этого представление сложной технической системы и ТКС не эквивалентны, хотя имеют некоторые общие признаки. К таким признакам относятся блоки. Процедура перехода от сложной структуры к блочному представлению этой же структуры называется генерализацией. В когнитивном управлении этот механизм лежит в основе построения когнитивных карт [20].
3.3. Организация ТКС
Методической основой технологических кадастровых систем является использование технологической и информационной базы, охватывающей юридическую и топо-графо-геодезическую основу земельного кадастра. Основой поддержки (рис.1) технологических кадастровых систем является оптимальная база программных продуктов, составляющих архитектуру ТСК. Построение эффективных информационных систем кадастра требует универсальных программных средств, интегрированных с технической системой, что имеет место в ГИС «КАРТА 2011» [21]. Построение эффективных информационных систем кадастра требует специальных программных средств, позволяющих осуществлять работу с большими и сложными массивами пространственной информации.
Ядром ТКС является база или банк данных. При этом такая БД должна быть ориентированной на хранение геоданных, то есть быть базой геоданных (БГД) или базой данных пространственной информации (БДПИ). Технологическая поддержка пространственных моделей данных [22] на уровне СУБД решается на уровне организации языка SQL. Она предоставляет специальные возможность при построении ТКС.
Технологическая поддержка
\ ^ ^ л. л позволяет оперировать такими
^тгряЖ'-Ш^^А. пространственными моделями,
^Vi- как: примитивы - точки, условные
знаки, композиции векторных объектов. Это осуществляется в программной среде, имеющей в / своем составе инструменты, поз-
~ " -Л. .¿Д ** -
к
- , ± ,.■■" воляющие определять простран-
ственные отношения [23] между *} б) векторными и растровыми объек-
Рис.З. Большой граф - За) и его систематизация - 36) [24] тами Отдельная задача, при работе с большими массивами данных, заключается в создании эффективного механизма обеспечения быстродействия, как на уровне поиска (предметно-тематического, ретроспективно-хронологического) требуемых пространственных данных, так и на уровне анализа пространственного объекта.
Наличие больших графов снижает обозримость и воспринимаемость объектов.
Соответственно это затрудняет анализ кадастровых объектов и кадастровой ситуации. На рис.3 приведен пример большого графа и его систематизации.
Очевидно, что рис.Зб легче для визуального и компьютерного анализа. Особенностью кадастровых объектов является то, что они образуют кластеры. Кластерная модель кадастровых объектов является основой для массовой оценки стоимости объектов кадастра. Это обусловлено тем, что одна из главных характеристик кадастрового объ-
На рис.4 приведены три объекта, выделенные пунктиром и точками выделены факторы, которые влияют на эти объекты. Факторы влияют на стоимость объекта. Их количество может быть разным для каждого объекта. Это примерно следующие показатели: развитость инфраструктуры; степени загрязненности земель; земли, подлежащие консервации; направления использования земель, инженерная инфраструктура; транспортная доступность; оценочные зоны, сгруппированные исходя из наличия близких показателей в соответствии с факторами градостроительной ценности.
По результатам анализа определяются кластеры оценочных зон (рис.4) с установленной стоимостью в границах этих зон. Кластеризация территории, как составляющая экономической оценки, является инструментом регулирования землепользования в населенных пунктах и основой для налогообложения [25]. Оценки группируются по количественным признакам, на основе чего происходит формирование кластеров. Таким образом, ТКС включает качественные и количественные оценки.
Основой количественных оценок является выражение, проверенное на практике [26]
¿^ хК
^ = ^ (6)
/=1
В выражении (6): Si - расчетная ценность участка в баллах экспертного оценивания, Fi -ценность в баллах экспертного оценивания по каждому фактору, Ki - вклад /-го фактора по экспертному оцениванию в ценность участка в %, / - номер фактора.
Таким образом, выражение (6) включает качественные когнитивные оценки экспертов в интегральную количественную оценку объекта. пунктир на рис.4 показывает зоны примерно равных количественных оценок, объединяющие объекты равной ценности. Закономерностью такого анализа является то, что объекты сопоставительной стоимости (кластеры) расположены всегда в территориальной близости. Это подтверждает тезис того, что земля и земельный кадастр являются базисом для других видов кадастра и базисом для оценки стоимости объектов кадастра.
4. Обсуждение
Любая технологическая система определяется: заданием перечня задач, требующих решения; составом функций; перечнем ресурсов; средствами поддержки и вариантами допустимых структур. К сожалению, технологические системы пока не выделены в отдельный класс сложных систем, что затрудняет их исследование. По своей позиции технологические системы занимают промежуточное положение между программными и техническими системами. С учетом целенаправленности технологических систем, большинство их функций связаны с методами поддержки и принятия решений [27]. Поэтому функционирование ТКС основано на применении множеств допустимых страте-
екта связана с множеством факторов.
Рис.4. Кадастровые кластеры
гий и ограничений. Спецификой деятельности ТКС является применение экспертных методов, основанных на теории предпочтений. Спецификой деятельности ТКС является применение информационных взаимодействий [28], требующих информированности. Отсюда ТКС, как сложные системы, обладают информационной потребностью [29]. Технологические кадастровые системы служат инструментом управления и сами управляются извне. Управление ТКС необходимо для их развития и самоорганизации. В управлении ТКС можно выделить следующие компоненты: управление ресурсами; управление структурой [30]; управление распределенными потоками; информационное управление [31]; управление функциональной иерархией [32]; управление пространственными данными [33].
Заключение
Технологические кадастровые системы являются реализацией и развитием сложных систем. Они имеют характеристики обобщенной сложной системы. Особенность сложных технологических систем в том, что они не функционируют самостоятельно, а требуют организационной, программной и технической поддержки. Технологические кадастровые системы требуют специальной поддержки в виде геоинформационных систем. Техническая кадастровая система функционирует геоинформационной системы. ТКС обладает полной автономией и переносимостью из одной технической системы в другую. При этом эффективность ТКС зависит от свойств геоинформационной системы, внутри которой она функционирует. Для ТКС применимы принципы коммуникации и самоорганизации дифференциации. В целом теория технологических кадастровых систем требует дальнейшего развития.
Литература
1. Кудж С.А. Многоаспектность рассмотрения сложных систем // Перспективы науки и образования. 2014. № 1. С. 38-43.
2. Монахов С.В., Савиных В.П., Цветков В.Я. Методология анализа и проектирования сложных информационных систем. - М.: Просвещение, 2005. 264 с.
3. Швецов А.Н., Яковлев С.А. Распределенные интеллектуальные информационные системы. - СПб.: Изд-во СПбГЭТУ ЛЭТИ, 2003
4. Цветков В.Я. Сложные технические системы // Образовательные ресурсы и технологии. 2017. № 3 (20). С. 86-92
5. Будылина Е.А. и др. Параметрическая идентификация эргатической системы с помехами // Современные проблемы науки и образования. 2015. № 1-1. С. 34-36.
6. Корнаков А.Н. Модель сложной организационно-технической системы // Перспективы науки и образования. 2015. № 2. С. 44-50.
7. Yaneer Bar-Yam. (2002). "General Features of Complex Systems" (PDF). Encyclopedia of Life Support Systems. EOLSS UNESCO Publishers, Oxford, UK. Retrieved 16 September. 2014.
8. Розенберг И.Н., Цветков В.Я. Применение мультиагентных систем в интеллектуальных логистических системах // Международный журнал экспериментального образования. 2012. № 6. С. 107-109.
9. Новиков Д.А. Теория управления организационными системами. - М.: МПСИ, 2005.
584 с.
10. Чехарин Е.Е. Информационное взаимодействие в компьютерной лингвистике // Славянский форум. 2016. №3 (13). С. 334-339.
11. Цветков В.Я., Чехарин Е.Е. Информационное соответствие при информационных взаимодействиях // Славянский форум. 2017. № 3 (17). С. 83-88.
12. Кудж С.А. Дихотомический структурный анализ // Славянский форум. 2017. № 2 (16). С. 7-11.
13. Номоконова О.Ю. Структурное моделирование социальных факторов // Славянский форум. 2017. № 2 (16). С. 57-61.
14. Цветков В.Я., Буравцев А.В. Ориентированные графы в сложных организационно-технических фискальных системах // Образовательные ресурсы и технологии. 2017. № 3 (20). С. 33-40.
15. Месарович М., Такахара Н. Общая теория систем: математические основы. - М.: Мир, 1978. 311 с.
16. Ожерельева Т.А. Информационное соответствие и информационный морфизм в ин-
формационном поле // ИТНОУ. 2017. № 4. С. 86-92.
17. Цветков В.Я. Информационное соответствие // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2016. № 1-3. С. 454-455.
18. Болбаков Р.Г. Эмерджентная информация // Славянский форум. 2017. № 3 (17). С. 4046.
19. Цветков, В.Я., Буравцев В.А. Метрики сложной детерминированной системы // Онтология проектирования. 2017. Т. 7. № 3 (25). С. 334-346. - DOI: 10.18287/2223-9537-2017-7-3334-346.
20. Гольдштейн А.Б., Пожарский Н. А., Лихачев Д.А. О когнитивных картах в управлении телекоммуникационным оператором. // Информатизация и связь. 2016. №1. С. 11-15.
21. Демиденко А.Г. Тенденции развития ГИС на примере продуктов КБ «Панорама» // Геоматика. 2010. №. 3. С. 91-96.
22. Tsvetkov У.Уа. Spatial Information Models // European researcher. Series A. 2013. № 10-1 (60). С. 2386-2392.
23. Васютинская С.Ю. Пространственные отношения в кадастре // Образовательные ресурсы и технологии. 2015. № 4 (12). С. 91-96.
24. Коломейченко М.И. Математическое и программное обеспечение визуального анализа графовой информации сети взаимодействующих объектов. дис., к.т.н. Специальность 05.13.11 -М.: ИФТИ, 2016. 156 с.
25. Сельманова Н.Н. Анализ системы регулирования земельных правоотношений в России. // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. 2009. № 4. С. 85-89.
26. Ожерельева Т.А. Информационные технологии оценки и управления недвижимостью: Учебное пособие. - М.: МАКС Пресс, 2016. 60 с. ISBN 978-5-317-05214-0.
27. Тихонов А.Н., Цветков В.Я. Методы и системы поддержки принятия решений. - М.: МаксПресс, 2001. 312 с.
28. Бахарева Н.А. Информационное взаимодействие в автоматизированных системах мониторинга и кадастра // Славянский форум. 2012. № 1 (1). С. 58-62.
29. Розенберг И.Н. Информационные революции и информационные потребности // Дистанционное и виртуальное обучение. 2017. № 4. С. 5-12.
30. Воронин А.А., Мишин С.П. Оптимальные иерархические структуры. - М.: ИПУ РАН, 2003. 210 с.
31. Бутко Е.Я. Информационное управление высшим образовательным учреждением // Перспективы науки и образования. 2017. № 1 (25). С. 29-33.
32. Т. Саати. Принятие решений. Метод анализа иерархий / Перевод с английского Р.Г. Вачнадзе. - М.:Радио и связь, 1993. 278 с.
33. Кудж С.А. Организация геоданных // Перспективы науки и образования. 2014. № 1. С.61-65.
Technological cadastral systems
Selmanova Natalia Nikolaevna. Senior Lecturer
Moscow State University of Geodesy and Cartography (MIIGAiK)
Moscow. Russia
The purpose of this work is to study the technological cadastral system. The analysis of complex technological systems is carried out. The place of technological systems among complex systems is shown. The article introduces the concept of a topological model of the cadastral system. The content of the topological model is revealed. The topological model shows the difference between the cadastral technological system and its implementation system. The article introduces the concept of a system description of the cadastral system and discloses its content. The article reveals the content of the cluster model of cadastral objects. The article proves that the technological basis of the cadastral system is the geoinformation system.
Keywords: cadastre, complex systems, technological systems, topological model, system model, cluster model.
