CC BY
2
УДК 004; 502; 504; 631
ЦИФРОВАЯ МОДЕЛЬ МЕСТНОСТИ РЕГИОНА В ПРИМЕНЕНИИ К ПРОБЛЕМАМ ЭКОЛОГИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА
А.В. Павлова, И.Б. Гладской, И.С. Телятников
Для экологического мониторинга региона построена цифровая модель рельефа прибрежных и горных территорий Краснодарского края, которая позволяет интегрировать географические данные с другой информацией. Рассматривается разработка моделей экологических и геологических процессов на основе цифровой модели рельефа. Цель работы - продемонстрировать использование геоинформационных технологий и цифровых моделей в применении к задачам территориального экологического мониторинга. Для картографического моделирования авторы использовали технологии создания специализированных ГИС-приложений на языках высокого уровня. Также описаны возможности использования модели и приложения для сейсмологического и пирологи-ческого мониторинга, в том числе прогнозного.
Ключевые слова: экологический мониторинг, цифровая модель, горные территории, геоинформационные технологии, ГИС-приложения.
Введение
Средства цифрового представления трехмерных пространственных данных сегодня широко используются в различных областях деятельности. ГИС используются в качестве ключевого компонента при реализации моделей динамических процессов и представлении результатов моделирования в пространственном контексте. Геопространственные методы и технологии находят применение в проектах по развитию транспортной инфраструктуры, управлению недвижимостью, исследованию демографических процессов и исторического наследия, разведке и добыче полезных ископаемых, экологическом и сейсмологическом мониторинге, прогнозировании стихийных бедствий (пожаров, наводнений и т. д.) [1-5].
Использование цифровых карт как эффективного инструмента для принятия решений служит информационной поддержкой охраны окружающей среды, совместного планирования действий различных служб при ликвидации чрезвычайных ситуаций и разработки стратегий их предотвращения, в том числе направленных на повышение ситуационной осведомленности об экологических угрозах.
Цель данной работы - провести исследование и продемонстрировать возможные инструменты картографического моделирования на примере созданной цифровой модели рельефа (ЦМР) местности для прибрежных и горных территорий Краснодарского края с использованием технологии географических информационных систем (ГИС).
Для картографического моделирования авторы использовали технологии разработки специализированных ГИС-приложений на языках высокого уровня, поддерживающих технологию COM.
ГИС-технологии и цифровая модель рельефа региона в решении задач территориального мониторинга региона
ЦМР была построена как средство цифрового представления ландшафтных данных для целей экологического и сейсмологического мониторинга территории в регионе. Пространственное разрешение цифровой модели рельефа определяется масштабом моделируемой территории и требуемой детальностью представления имеющихся данных. В данной работе использовалась топографическая основа из 29 листов данных в формате покрытия ArcInfo масштаба 1:200000, охватывающая территорию области. Для отображения масштабов данных в ГИС ArcView использовалась проекция Гаусса-Крюгера. Представление местности было разбито на участки размером 10х10 км (рис. 1). Для удобства спецификации и последующего анализа были введены декартовы координаты с началом координат в левом нижнем углу листа карты Ю7 -I, со стандартным направлением осей координат и единицей масштаба 1 м.
ГИС ArcView предоставляет стандартные инструменты (расширения Spatial Analyst и 3D Analyst) для анализа поверхностей и их визуализации в среде ArcView. Эти инструменты были использованы для получения TIN- и GRID-представлений рельефа для описанных выше участков 10х10 км. Основные исходные данные для построения карты высот состояли из линейных слоев уровней и точечных слоев высот.
Поскольку формат TIN ориентирован на использование в самой ГИС ArcView и не очень удобен для внешнего использования в других приложениях, мы извлекли соответствующие данные из этих представлений высот с помощью макроязыка и сохранили их в файлах подходящего формата в виде карт высот (матрица значений в узлах прямоугольной сетки с шагом 40 м.) Таким образом, каждый исследуемый участок рельефа местности был представлен регулярной матрицей высот, сформированной
Рис. 1. Топографические листы [6]
из 62500 значений. На основе этих данных была построена "усредненная" ЦМР для горных и прибрежных районов региона.
Эти модели были преобразованы в формат, удобный для дальнейшей обработки, и сохранены в базе данных под управлением специализированной СУБД. Дальнейшая реализация проекта предполагает, в том числе, организацию телекоммуникационного канала, связывающего выделенные точки цифровой модели рельефа (в программной реализации) с результатами мониторинга их реальных прототипов на местности.
Программа для ЭБ-моделирования рельефа местности
Формирование пространственно-распределенных данных и их предварительную подготовку к последующему анализу удобнее осуществлять с помощью универсальной ГИС-системы, а проблемно-ориентированную обработку данных - в специализированном приложении. Поэтому мы разработали прототип специализированного программного приложения, включающего инструменты для анализа, обработки и представления данных. Оно используется для визуализации и преобразования моделей рельефа путем аппроксимации их поверхностями специального типа к виду, позволяющему использовать дополнительно созданные вычислительные модули, реализующие различные подходы к моделированию пространственных процессов. Приложение позволяет интегрировать географические данные с другой информацией, например, с результатами численного моделирования динамики пожаров или рассеивания загрязняющих веществ. При разработке приложения для создания картографического модуля использовалась лицензионная библиотека MapObjects. Кроме того, в модуле ЭБ-визуализации использовались элементы управления Avis2D и AvisGrid.
Программа может работать в одном из двух режимов: картографическом и режиме ЭБ-визуализации. В первом случае в окне отображается карта региона, состоящая из нескольких тематических слоев, включая координатную сетку, сетку меридианов и параллелей, соответствующую делению территории на стандартные листы топографических карт, слой с отмеченными населенными пунктами, административными и государственными границами, слои гидрографии (озера, лиманы, водохранилища, реки, каналы и т. д.) и некоторые другие слои. При необходимости можно увеличивать и уменьшать степень детализации. Режим отображения определенных слоев зависит от выбранного масштаба. Окно картографического модуля программы показано на рис. 2. При активном режиме в верхней части окна находится панель GUI, содержащая элементы управления, позволяющие отображать карту в полном масштабе (масштабировать всю карту под окно), увеличивать (до 125 % от оригинала) и уменьшать (до 80 % от оригинала) масштаб карты, искать населенные пункты, идентифицировать
гидрографические объекты, включать/выключать локатор (рис. 2, вверху справа), распечатывать текущий масштаб карты.
- \ 74 м
Рис. 2. Вид окна картографического модуля с окном локатора
Основное назначение карты в этой программе - определение положения моделируемых участков местности, но благодаря интеграции данных, топографические, структурные и другие данные отображаются в одном окне. При необходимости они могут быть дополнены геологическими и экологическими данными и детализированы с помощью внешней коррекции используемых картографических данных без вмешательства в работу самой программы.
В режиме ЗБ-визуализации осуществляется интерактивное отображение трехмерной модели рельефа выбранного участка и анализ его поверхности, для чего используется таблица высот точек рельефа и другие инструменты (рис. З).
Рис. 3. Интерактивная 3В-модель участка длиной 10 км
На панели управления, под таблицей высот, отображаются горизонтальные координаты (х, у) выбранной точки в заданной декартовой системе координат. Единицей измерения является метр. В созданном интер-
фейсе предусмотрена возможность изменения масштаба поверхности и угла обзора. Функциональные возможности приложения позволяют изменять способ отображения поверхности, задавая непрерывный или дискретный режим отображения, выбирая черно-белую или цветную палитру.
Зоны моделирования можно менять без перехода в картографический режим, выбрав их номер в выпадающем списке, расположенном в нижней части окна. При моделировании горных хребтов с блочной структурой также предусмотрены плагины для изменения точности цифровой модели с целью уменьшения объема данных.
Реализованная система взаимосогласованных цифровых карт, созданных на единой географической основе, служит информационной основой для решения целого ряда задач и может быть дополнена слоями литосферных разломов, трещин и других геологических, гидрологических и технических объектов.
Использование ЦМР для решения задач моделирования пространственных процессов
Аппроксимации, реализованные в ЦМР для моделирования рельефа, позволяют использовать модель не только для визуального анализа, но и для представления различных наборов двумерных и трехмерных данных, а также для специальных расчетов.
ГИС, обладающие широкими возможностями для оперативной подготовки различной картографической информации, активно используются для мониторинга пожарной обстановки и прогнозирования пирологиче-ской ситуации. В качестве примера можно привести специализированную подсистему ArcGIS Wildfire как расширение ArcGIS Desktop и инструмент геообработки для публикации в ArcGIS Server, реализующую модель распространения пожаров, разработанную Марком А. Финни [7, 8]. Существует ряд других разработок по прогнозированию чрезвычайных ситуаций на основе ГИС [9].
Поскольку универсальные ГИС не имеют специализированных инструментов для моделирования, представляется продуктивным объединить их возможности с оригинальными расширениями в виде общих программных модулей, реализующих различные модели.
В работе [10] продемонстрировано использование созданной авторами трехмерной модели местности для анализа задачи клеточно-автоматного моделирования распространения фронта по трехмерной поверхности, где ЦМР служит средством отображения прогнозируемых границ и площадей пожаров. Для определения границ зон возможного горения необходимо иметь в качестве исходных данных подробную информацию о рельефе территории, растительном и почвенном покрове и т.д. Описанная модель клеточного автомата [10] может быть расширена для учета пожароопасных характеристик различных типов почв, а также
экспериментально установленных показателей горючести, что требует внедрения почвенных карт. Созданная ЦМР может быть использована как часть большого комплекса моделей процессов распространения пожаров и миграции загрязняющих аэрозольных и газообразных продуктов горения в атмосфере, применимых для прогнозирования возможности возникновения, интенсивности, сценария развития пожара и оценки его воздействия на окружающую среду.
Используя данные о рельефе территории, можно рассмотреть проблему переноса и распространения газообразных и аэрозольных веществ в условиях пересеченной местности. В этом случае ЦМР региона служит географически согласованной основой для определения реальных расчетных областей. Реализован алгоритм экспорта орографических данных выбранного района в расчетный модуль в формате текстовых файлов .1x1.
Для учета рельефа местности вводится новая система координат
(х1, х2, х3), где х1 = х1 х2 = х2 х3 = Н(х3 - сг(х1, х2))(Н - сг(х1, х2)) 1 , Н - высота верхней границы рассматриваемого слоя атмосферы, к - нижняя граница области, выделенная на уровне шероховатости поверхности, (х1, х2, х3) - декартова система координат, функция ст{хх, х2) описывает рельеф местности [11]. Уравнение рассеивания и миграции загрязняющего вещества в новых координатах решается в области
В( = В х[0,Т ],
где В = <|(х1, х2, х3): х1 е[-Х,Х ], х2 ,У ], х3 е
Применяемый подход основан на использовании уравнений переноса и диффузии газообразных соединений и мелкодисперсных аэрозольных веществ. Метеорологические параметры в пределах изменения вертикальной координаты х3 считаются постоянными. Однокомпонентное загрязняющее вещество разлагается в процессе рассеивания. Заданы условия достижения примесью фоновых значений на боковой и верхней границах рассматриваемой территории, а также условия частичного поглощения и отражения на подстилающей поверхности.
Для решения этой задачи вводится область сетки В^ . Решение разностной задачи строится путем расщепления процессов. Исходный временной интервал разбивается на элементарные. На первом этапе рассматривается перенос примесей, на втором - диффузия, на третьем -трансформация (разложение) загрязнителя. Построение аппроксимации функции рельефа основано на методе интерполяции для функций многих переменных. В аппроксимации используются полиномы Лагранжа для каждой из переменных. Введены следующие базовые функции:
к
Н
-Н,Н
п у _ у т у _ X
(\ 1—V 1 1 к ( \ Т—X 2 2 к
х1 )= II -—, у1 (х2 )= II -—. Функция интерполяции вы' V _ "V* "V* _ "V*
к=1,к Ф1Лу л1, к к=1,к * ул 2,у 2,к
п т
глядит следующим образом: P^(xl,х2 ) = , где ,у1у = ст(хи,х2>у)
/=1 ]=1
(Х1' Х2 ) = иг (Х1 ) VJ (Х2 ) .
В результате работы вычислительного модуля мы получаем поле концентрации загрязняющего вещества, рассчитанное с заданной точностью. Также можно построить сечения этого поля с фиксированным значением одной из пространственных переменных.
Результаты расчетов с использованием модели миграции загрязняющих веществ можно представить с помощью пространственной привязки. На рис. 4 приведен пример горизонтального сечения поля концентрации на сайте х3 = 300 т через 5 ч после начала моделирования. Параметры численной сетки были приняты следующими: г = 600 8, Аху = 2000 т (у = 1,2) Дх3 = 100 т.
Рис. 4. Пример пространственной привязки результатов численного
моделирования
В будущем мы внедрим расширения, позволяющие экспортировать данные о пространственно-временном распределении загрязнений в ГИС, а также экспортировать/импортировать атрибутивные данные из других источников.
Заключение
Для экологического мониторинга региона мы построили цифровую модель рельефа для прибрежных и горных территорий Краснодарского
края, которая позволяет интегрировать географические данные с другой информацией.
Программа разработана таким образом, что может быть использована не только как средство для решения описанных выше задач, но и как основа, позволяющая наращивать ее функциональность путем подключения дополнительных модулей для выполнения ряда других задач. С помощью встроенных инструментов, при работе с атрибутивной и графической информацией, можно интегрировать результаты моделирования и данные о местоположении с картами.
ГИС-технологии продолжают развиваться, за последние несколько лет они пополнились качественными открытыми наборами данных в виде редактируемых векторных слоев ArcGIS. В дальнейшем мы планируем разработать обобщенную геоинформационную модель для решения задач экологического мониторинга региона на основе созданной цифровой модели рельефа.
Отдельные фрагменты исследования выполнены при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований и администрации Краснодарского края (проект 19-41-230005).
Список литературы
1. Geographic Information Systems and Science / P.A. Longley, M.F. Goodchild, D.J. Maguire, D.W. Rhind. New York: John Wiley & Sons, 1999. Р. 432.
2. Clarke K.C., Brad O.P., Crane M.P. Geographic Information Systems and Environmental Modeling. London: Pearson, 2001. P. 306.
3. Keller R., Baru Ch. Geoinformatics: Cyberinfrastructure for the Solid Earth Sciences. Cambridge: University Press, 2011. P. 374.
4. Li Y. // Int. J. Applied Earth Observation and Geoinformation. 2007. V. 9. P. 392-402.
5. Brimicombe A.J. GIS, Environmental Modelling and Engineering. London: Taylor & Francis, 2003. P. 320.
6. Гладской И.Б., Павлова А.В., Рубцов С.Е. Экологический бюллетень научных центров ЧЭС. 2019. Т. 16(4). С. 13-21.
7. Финни М.А., Эндрюс П.Л. Записки по управлению пожарами. 1999. Т. 59(2). С. 13-15.
8. Алоян А.Е. Моделирование динамики и кинетики газовых примесей и аэрозолей в атмосфере. Москва: Наука, 2008. C. 415.
9. Prospects for return of valuable components lost in tailings of light metals ore processing / V. I. Golik [and others] //Metallurgist. 2023. Vol. 67. Nos. 1-2. Р. 96-103. DOI: 10.1007/s11015-023-01493-5.
10. Анализ энергетических характеристик отделения измельчения обогатительной фабрики / Р.В. Клюев, И.И. Босиков, О.А. Гаврина, Е.П.
Зацепин // Известия Тульского государственного университета. Науки о Земле. 2023. № 1. С. 266-283.
Павлова Алла Владимировна, д-р физ.-мат. наук, профессор, pavlo-va@,math.kubsu.ru, Россия, Краснодар, Кубанский государственный университет,
Гладской Игорь Борисович, канд. физ.-мат. наук, директор центра i.glad@,list.ru, Россия, Краснодар, Кубанский государственный университет,
Телятников Илья Сергеевич, канд. физ.-мат. наук, науч. сотрудник, ilux_t@,list.ru, Россия, Ростов-на-Дону, Южный научный центр Российской академии наук
DIGITAL TERRAIN MODEL OF THE REGION IN APPLICATION TO THE PROBLEMS
OF ENVIRONMENTAL MONITORING
A.V. Pavlova, I.B. Gladskoy, I.S. Telyatnikov
For the environmental monitoring of the region, we built a digital elevation model for the coastal and mountainous territories of the Krasnodar Region, which allows for integration of geographic data with other information. The paper deals with the development of models for ecological and geological processes based on a digital elevation model. The work is aimed at demonstrating the use of geoinformation technologies and digital models in application to the problems of territorial ecological monitoring. For the cartographic modeling the authors used technologies for creating specialized GIS applications in high-level languages. Also the possibilities of using the model and application for seismological and pyrological monitoring, including predictive monitoring, were described.
Key words: environmental monitoring, digital model, mountain areas, geoinfor-mation technologies, GIS applications.
Pavlova Alla Vladimirovna, doctor of physics and mathematics sciences, professor, [email protected], Russia, Krasnodar, Kuban State University,
Gladskoy Igor Borisovich, candidate of physics and mathematics sciences, director of the Center, i.glad@,list.ru, Russia, Krasnodar, Kuban State University, Department of Mathematical modeling faculty,
Telyatnikov Ilya Sergeevich, candidate of physical and mathematical sciences, research fellow, ilux_t@,list.ru, Russia, Rostov-on-Don, Southern Scientific Centre of the Russian Academy of Sciences
Reference
1. Geographic Information Systems and Science / P. A. Longley, M.F. Goodchild, D.J. Maguire, D.W. Rhind. New York: John Wiley & Sons, 1999. P. 432. 2. Clarke K.C., Brad O.P., Crane M.P. Geographic Information Systems and Environmental Modeling. London: Pearson, 2001. P. 306. 3. Keller R., Baru Ch. Geoinformatics: Cyberinfrastructure for the Solid Earth Sciences. Cambridge: University Press, 2011. P. 374. 4. Li Y. // Int. J. Applied Earth Observation and Geoinformation. 2007. V. 9. P. 392-402.
5. Brimicombe A.J. GIS, Environmental Modeling and Engineering. London: Taylor & Francis, 2003. P. 320.
6. Gladskoy I.B., Pavlova A.V., Rubtsov S.E. Ecological Bulletin of the Scientific Centers of the Black Sea Economic Cooperation. 2019. Vol. 16(4). P. 13- 21.
7. Finney M.A., Andrews P.L. Notes on Fire Management. 1999. Vol. 59(2). P. 1. Geographic Information Systems and Science / P.A. Longley, M.F. Goodchild, D.J. Maguire, D.W. Rhind. New York: John Wiley & Sons, 1999. P. 432. 2. Clarke K.C., Brad O.P., Crane M.P. Geographic Information Systems and Environmental Modeling. London: Pearson, 2001. P. 306. 3. Keller R., Baru Ch. Geoinformatics: Cyberinfrastructure for the Solid Earth Sciences. Cambridge: University Press, 2011. P. 374. 4. Li Y. // Int. J. Applied Earth Observation and Geoinformation. 2007. V. 9. P. 392-402.
5. Brimicombe A.J. GIS, Environmental Modeling and Engineering. London: Taylor & Francis, 2003. P. 320.
6. Gladskoy I.B., Pavlova A.V., Rubtsov S.E. Ecological Bulletin of the Scientific Centers of the Black Sea Economic Cooperation. 2019. Vol. 16(4). P. 13- 21.
7. Finney M.A., Andrews P.L. Notes on Fire Management. 1999. Vol. 59(2). P. 1315.
8. Aloyan A.E. Modeling the Dynamics and Kinetics of Gas Impurities and Aerosols in the atmosphere. Moscow: Nauka, 2008. P. 415.
9. Prospects for the return of valuable components lost in tailings of light metals ore processing / V. I. Golik [and others] //Metallurgist. 2023. Vol. 67. Nos. 1- 2. R. 96-103. DOI: 10.1007/s11015-023-01493-5.
10. Analysis of energy characteristics of the grinding department of the beneficiation plant / R.V. Klyuev, I.I. Bosikov, O.A. Gavrina, E.P. Zatsepin // News of Tula State University. Earth Sciences. 2023. No. 1. P. 266-283.13-15.
8. Aloyan A.E. Modeling the Dynamics and Kinetics of Gas Impurities and Aerosols in the atmosphere. Moscow: Nauka, 2008. P. 415.
9. Prospects for the return of valuable components lost in tailings of light metals ore processing / V. I. Golik [and others] //Metallurgist. 2023. Vol. 67. Nos. 1- 2. R. 96-103. DOI: 10.1007/s11015-023-01493-5.
10. Analysis of energy characteristics of the grinding department of the beneficiation plant / R.V. Klyuev, I.I. Bosikov, O.A. Gavrina, E.P. Zatsepin // News of Tula State University. Earth Sciences. 2023. No. 1. P. 266-283.
