Так, с помощью ГИС специалисты могут оперативно спрогнозировать возможные места разрывов трубопроводы, проследить на карте пути распространения загрязнений и оценить вероятный ущерб для природной среды, вычислить объем средств, необходимых для устранения последствий аварии. С помощью ГИС можно отобрать промышленные предприятия, осуществляющие выбросы вредных веществ, отобразить розу ветров и грунтовые воды в окружающей их местности и смоделировать распространение выбросов в окружающей среде.
Безусловным лидером в создании локальных баз данных является ESRI (Environmental Systems Research Institute, Inc., США) Сервер ArcAtlas “Our Earth” содержит более 40 тематических покрытий, которые широко используются во всем мире. Практически все картографические проекты масштаба 1:10 000 000 и более мелких масштабов создаются с его использованием.
Наиболее серьезным проектом по созданию распределенной базы данных является «Цифровая Земля» (Digital Earth). Этот проект был предложен вице-президентом США Гором в 1998г., основным исполнителем является NASA. В проекте участвуют министерства и государственные ведомства США, университеты, частные организации, Канада, Китай, Израиль и Европейский союз. Все проекты распределенных баз данных испытывают серьезные трудности в вопросах стандартизации метаданных и совместимости отдельных ГИС и проектов, созданных разными организациями с применением разного программного обеспечения.
. Моделирование математических
моделей
Моделирование - это один из основных методов познания. Оно широко применяется во всех отраслях науки, в том числе и в экологии. В ней часто требуется спрогнозировать изменения, которые могут происходить в окружающей среде вследствие воздействия каких-нибудь факторов. Одной из задач экологии является также установление взаимосвязей между организмами и окружающей средой, описание законов, по которым протекают процессы в живой природе. В классической экологии рассматриваются взаимодействия нескольких типов:
взаимодействие организма и окружающей среды;
взаимодействие особей внутри популяции;
взаимодействие между особями разных видов (между популяциями).
Математические модели в экологии используются практически с момента возникновения этой науки. И, хотя поведение организмов в живой природе гораздо труднее адекватно описать средствами математики, чем самые сложные физические процессы, модели помогают установить некоторые закономерности и общие тенденции развития отдельных популяций, а также сообществ. Кажется удивительным, что люди, занимающиеся живой природой, воссоздают ее в искусственной математической форме, но есть веские причины, которые стимулируют эти занятия. Вот некоторые цели создания математических моделей в экологии:
. Модели помогают выделить суть или объединить и выразить с помощью нескольких параметров важные разрозненные свойства большого числа уникальных наблюдений, что облегчает экологу анализ рассматриваемого процесса или проблемы.
. Модели выступают в качестве «общего языка», с помощью которого может быть описано каждое уникальное явление, и относительные свойства таких явлений становятся более понятными.
. Модель может служить образцом «идеального объекта» или идеализированного поведения, при сравнении с которым можно оценивать и измерять реальные объекты и процессы.
. Модели действительно могут пролить свет на реальный мир, несовершенными имитациями которого они являются.
При построении моделей в "математической экологии" используется опыт математического моделирования механических и физических систем, однако с учетом специфических особенностей биологических систем:
сложности внутреннего строения каждой особи;
зависимости условий жизнедеятельности организмов от многих факторов внешней среды;
незамкнутости экологических систем;
огромного диапазона внешних характеристик, при которых сохраняется жизнеспособность систем.
Привлечение компьютеров существенно раздвинуло границы моделирования экологических процессов. С одной стороны, появилась возможность всесторонней реализации сложных математических моделей, не допускающих аналитического исследования, с другой - возникли принципиально новые направления, и прежде всего - имитационное моделирование.
. Техническое обеспечение
В настоящее время термин "информационная технология" чаще всего употребляется в связи с использованием компьютеров для обработки информации. Информационные технологии охватывают всю вычислительную технику и технику связи и, отчасти, - бытовую электронику, телевидение и радиовещание.
.1 Вычислительные системы
В научных исследованиях компьютер нередко выступает как необходимый инструмент экспериментальной работы.
Компьютерный эксперимент чаще всего связан:
с проведением сложных математических расчетов;
с построением и исследованием наглядных и динамических моделей.
Таким образом, компьютер необходим прежде всего для того, чтобы реализовать информационные системы и модели, о которых говорилось ранее.
Информационные системы, созданные на базе использования возможностей компьютера, как правило являются автоматизированными информационными системами (АИС). При этом следует различать понятия «автоматизированная» и «автоматическая». В автоматизированном процессе человек может по мере необходимости вмешиваться, регулировать и направлять ход процесса, а автоматической процесс протекает без его участия вплоть до завершения.
Автоматизированные информационные системы развиваются в настоящее время быстрыми темпами, повышается объем их хранилищ, совершенствуются механизмы, расширяется перечень услуг, предоставляемых пользователю.
Компьютерное моделирование позволяет решать довольно сложные задачи на основе компьютерной модели исследуемого явления. Преимущества компьютерного моделирования заключаются в том, что оно:
- дает возможность рассчитать параметры и смоделировать явления, процессы и эффекты, изучение которых в реальных условиях невозможно либо очень затруднительно;
позволяет изучать явления, предсказываемые любыми теориями;
является экологически чистым и не представляет опасности для природы и человека;
обеспечивает наглядность;
доступно в использовании.
Однако важно помнить, что на компьютере моделируется не объективная реальность, а наши теоретические представления о ней. Объектом компьютерного моделирования являются математические и другие модели, а не реальные объекты, процессы или явления.
3.2 Системы получения данных
Созданные за последние десятилетия спутниковые средства наблюдения за Землей охватывают практически все значимые сферы функционирования системы «природа-общество». В настоящее время спутниковые системы поставляют данные о следующих параметрах:
- взаимодействия в системе Земля-Солнце;
- динамика атмосферы;
динамика океанов и прибрежных регионов;
процессы в литосфере;
функционирование биосферы;
динамика климатической среды.
Данные дистанционного зондирования являются основным источником оперативной информации для систем контроля глобальной экологической, биогеохимической, гидрофизической, эпидемиологической, геофизической и демографической обстановки на Земле. К настоящему времени дистанционный геоинформационный мониторинг объектов и процессов окружающей среды поставляет огромные объемы данных, чтобы можно было решать многие задачи контроля системы «природа общества». Эти данные часто используются в геоинформационных системах, так как хранятся в удобном для ГИС формате.
. Объединение различных информационных технологий
информационный технология экологический
Методы локальной диагностики окружающей среды не могут дать комплексную оценку состояния природного объекта или процесса, особенно в случае, когда этот элемент окружающей среды занимает обширные пространства. Любые технические средства сбора данных об окружающей среде позволяют получить лишь отрывочную во времени и фрагментарную в пространстве информацию.
Для решения комплексной задачи диагностики окружающей среды важен синтез системы, объединяющей такие функции, как сбор данных с помощью дистанционных и контактных методов, их анализ и накопление с последующей тематической обработкой. Такая система способна обеспечить систематическое наблюдение и оценку состояния окружающей среды, предопределять прогнозную диагностику изменений элементов окружающей среды под влиянием хозяйственной деятельности и при необходимости анализировать развитие процессов в окружающей среде при реализации сценариев антропогенного характера с выдачей предупреждений о нежелательных изменениях характеристик природных подсистем. Реализация таких функций мониторинга окружающей среды возможна при использовании методов имитационного моделирования, обеспечивающих синтез модели изучаемой природной системы.
4.1 ГИМС-технология
Развитие моделей биохимических, биоценотических, гидрофизических, климатических и социально-экономических процессов в окружающей среде, обеспечивающих синтез образов ее подсистем неизбежно требует формирования систем автоматизации обработки данных мониторинга и создания соответствующих баз данных. Как показали многочисленные исследования в этом направлении, существуют сбалансированные критерии отбора информации, учитывающие иерархию причинно-следственных связей в биосфере.
Применение математического моделирования может дать практический эффект только при создании единой сети данных, сопряженной с моделью системы «общество-природа». Для этого необходимо объединение различных наук в единую систему и создание возможности гибкого управления этими знаниями. Это возможно осуществить путем объединения ГИС-технологии, методов экспертных систем и имитационного моделирования.
ГИС обеспечивает обработку географических данных, связь с базами данных и символическое представление топологии изучаемых территорий. Расширение ГИС до ГИМС по схеме ГИМС = ГИС + Модель изменяет некоторые функции пользовательского интерфейса компьютерных картографических систем, включая прогнозные оценки на основе априорных сценариев изменения условий функционирования подсистем окружающей среды.
Развитие и применение ГИМС-технологии, предусматривающей соединение методик и алгоритмов математического моделирования с наземными и дистанционными измерениями характеристик окружающей природной среды, возможно на базе синтеза воздушных и наземных передвижных лабораторий. В будущем именно такие комплексы будут решать следующие основные задачи:
- прогнозирование времени начала и степени опасности стихийных бедствий, аварийных ситуаций и техногенных катастроф;
- контроль динамики аварий и катастроф, в том числе и в сложных метеоусловиях, и выдача информации для принятия решения;
оценка последствий аварий и катастроф для городов, сельскохозяйственных и лесоболотных угодий, морской и приморской флоры и фауны;
выдача целеуказаний спасательным службам при проведении поисково-спасательных работ.
Кроме того, ГИМС-технология позволит решать проблемы мониторинга территорий крупных промышленных центров. Среди них можно выделить:
- изучение сезонных параметров элементов городского и пригородного ландшафтов, геофизических полей и локальных аномалий, выявление закономерностей взаимосвязи их характеристик, представление результатов исследования в виде тематических карт;
- создание методологии оценок экологического и санитарного состояния жилой, промышленной, лесопарковой и пригородной зон, водоемов и рек, теплотрасс и продуктопроводов, транспортных и электросетей;
исследование сезонной и суточной динамики характеристик мест складирования бытовых и производственных отходов, источников загрязнения земных покровов, воздушного и водного бассейнов;
решение обратных задач и разработка статистических критериев подобия применительно к локальным антропогенным и геофизическим особенностям городской и пригородной территорий, приземной атмосферы, облачности и озонового слоя, динамики загрязнения и их элементов.
4.2 Проект МЭМОС
На государственном уровне возникла необходимость организовать цельную систему, которая позволила бы объединить в себе параметры окружающей среды и показатели здоровья населения, проанализировать и представить лицам, принимающим управленческие решения, возможные варианты совершенствования системы. Цель такой сложной системы очевидна и проста - это улучшение состояния человеческого здоровья путем снижения влияния негативных факторов окружающей среды. Такая система мониторинга вводиться сейчас в РФ на региональных уровнях. Это система социально-гигиенического мониторинга.
Цель проекта: на основе постоянно собираемой информации о факторах среды и здоровья, разработка и внедрение комплексной системы представления данных и оценки риска здоровью, его экономического обоснования и управления инвестициями, позволяющая поддерживать устойчивое экономическое развитие на основе медико-экологического благополучия.
Задачи МЭМОС:
·формирование экологического и социально-гигиенического мониторинга;
расчет риска здоровью населения от ведущих факторов среды;
прогнозирование состояния здоровья населения на перспективу;
обоснование выбора ведущих (определяющих) факторов здоровья населения;
построение организационно-методической и правовой систем управления здоровьем населения;
формирование экономических механизмов поддержания устойчивого развития региона на основе медико-экологического благополучия.
Система МЭМОС имеет ряд существенных преимуществ. Она дает возможность лицам, принимающим решения:
оценить стоимость затрат на здравоохранение, связанных с отрицательным воздействием на здоровье конкретного фактора;
выполнить прогноз государственных затрат на здравоохранение, связанных с воздействием одного или нескольких факторов;
обосновать материальный иск граждан на ущерб здоровью, связанный с вредным воздействием факторов среды обитания;
в рамках существующей правовой системы создать возможности экономической защиты граждан в связи с влиянием окружающей среды.
Применение и внедрение МЭМОС в области здравоохранения более предпочтительно и реально по сравнению с разработкой социально-гигиенического мониторинга. Главное обоснование этому является применение одного унифицированного и, в то же время, «настроенного» на данную отрасль программного продукта на основе современных ГИС-технологий. В этом видится ее экономически более выгодная реализация по сравнению с реализацией Системы социально-гигиенического мониторинга, т.к. МЭМОС использует минимум технических и людских ресурсов и является целевой системой, призванной решать конкретные задачи обработки, представления и анализа медицинских и экологических данных.