Любая база данных (БД) состоит из цифровых представлений о пространственных, дискретных объектах реального мира. Пространственные объекты, моделируемые с помощью цифровой карты, имеют три формы представления:
1.Объект в действительности.
2.Объект, представленный в базе данных.
3.Знак, который используется для показа объекта на визуализированной карте.
Основными элементами базы данных (БД), являются слои или темы, которые объединяются на основе однотипности или однородности. Так, например, точки рудопроявлений или контуры массивов гранитоидов, определённого комплекса, должны быть объединены в свои слои и будут элементами базы пространственных данных. При этом, точки рудопроявлений будут обозначены одинаковыми значками и носить один идентификационный номер, а каждая точка будет иметь свои координаты местоположения. Массивы гранитоидов, так же будут иметь свой идентификационный номер и координаты точек полилиний контуров.
Важное значение, при создании БД, имеет сомасштабность элементов базы с детальностью исследований. Например, при мелкомасштабных работах будет оконтуриваться площадь распространения эффузивных пород, а при более детальном рассмотрении в этих образованиях можно будет выделить покровные и жерловые фации. И тогда удобнее создать новую БД для новой площади более крупного масштаба, где эти породы будут относиться к разным слоям, и будут иметь разные идентификационные номера.
Обработка данных представляет собой преобразование исходной информации для получения новой информации или новых знаний и, в зависимости от поставленной цели, предусматривает использование различных математических аппаратов оценки параметров признака. Весь спектр возможных обработок пространственных данных мы рассматривать не будем, остановимся только на тех, которые позволяют районировать территорию по степени аномальности площадных значений признака. По сути, это моделирование условных поверхностей по дискретным значениям признака, которые в виде точек, имеющих географическую привязку, нерегулярной или регулярной сети размещаются на площади исследований. Процесс обработки чаще бывает многоэтапным и конечные, результирующие карты представляют собой генерализированную оценку признака, что позволяет оконтуривать аномальные участки с заданной вероятностью. Создание моделей поверхности, по имеющимся в БД количественным характеристикам таким, как отметки высот, содержание химических элементов, значения замеров геофизических полей, позволяет решать следующие задачи:
1.Построение поверхностей по оценкам высот.
2.Построение изолиний содержаний химических элементов.
3.Выполнение арифметических операций с поверхностями.
4.Построение профилей.
5.Трёхмерная визуализация поверхностей.
6.Построение поверхности тренда, заданной генерализованности.
Все эти поверхности могут быть визуализированы на дисплее и совмещены с топографической основой, содержащей другую информацию, анализ связи с которой и знаменует подобные исследования.
Контрольные вопросы
1. Требования к базам данных?
2. Наиболее распространённые логические структуры - модели баз данных?
3. Три формы представления моделируемых объектов?
4. Элементы базы данных и их обозначение?
5. Моделирование условных поверхностей по дискретным количественным характеристикам?
4.Обработка информации
пространственный геоинформационный обработка
Информация, которая обрабатывается для решения поставленных задач, представлена в основном количественными данными по результатам литогеохимических, гидрогеохимических и биогеохимических съёмок, а также по данным опробования донных осадков малых водных источников и водоемов. Кроме того, исходные данные могут быть представлены результатами аэрогаммаспектрометрической (АГСМ) и других геофизических съёмок. Для оценки экологической заражённости местности используются данные опробования почвенного слоя, его поверхности, воздуха и мелких водоёмов.
Исходная информация, которую мы получаем в результате геохимической съёмки, представлена результатами химического или, чаще, спектрометрического анализа проб отобранных по заданной сети наблюдения. Расстояния между точками отбора проб и профилями определяются масштабом съёмки. Геофизическую информацию получают с приборов в процессе проведения съёмочных работ.
Все съёмочные работы стремятся проводить по равномерной сети наблюдения, но, к сожалению, особенно при геохимических съёмках это не всегда возможно.
Литогеохимическая съёмка имеет две основных разновидности: по коренным образованиям и по вторичным ореолам рассеяния. Понятно, что выходы коренных пород встречаются эпизодически и поэтому сеть наблюдения при этом методе опробования имеет неравномерный характер. Литогеохимическая съёмка по вторичным ореолам рассеяния так же имеет свои ограничения. Эта съёмка проводится только по делювиальным и элювиальным образованиям, то есть только по тем породам, которые образовались на месте разрушения коренных пород. Никогда не отбираются пробы по аллювиальным, пролювиальным, коллювиальным и другим дальне приносным образованиям. Понятно, по какой причине - они характеризую геохимический состав не изучаемого участка, а того, где они образовались и откуда были перемещены потоком воды или в результате скатывания со склона.
При гидрогеохимической съёмке пробы воды отбираются в мелких водоёмах и из естественных водных источников. Поэтому сеть наблюдения полностью зависит от гидросети исследуемой территории.
Биохимическая съёмка представляет собой довольно редкие, можно сказать, экзотические исследования, при которых объектом опробования являются растения и животные.
Цель обработки исходных данных должна быть обусловлена возможностью получения новой информации, выявляющей закономерности, которые без обработки не выявляются.
Каждый метод обработки решает вполне определённые геологические и экологические задачи, которые и определяют применяемый математический аппарат. Полученные данные обработки всегда должны иметь геологическую интерпретацию и выводы, полученные в результате сравнения с известной информацией.
Задачи, решаемые математическими методами, используют геоинформационные технологии. К ним относятся такие пакеты программ как Surfer 10, Geo S. P., QGIS. и другие.
4.1 Методы оценки статистических характеристик с помощью геоинформационных технологии
Исходная информация, обрабатываемая с помощью геоинформационных систем (ГИС), должна обязательно иметь географическую привязку на поверхности земли. Это значит, что вся информация имеет координаты по широте и долготе (в географической системе координат) или в прямоугольной системе координат её положение определяется по значениям Х и У.
Исходные данные, как правило, имеют табличную форму в которой столбец А и В содержат привязку по осям Х и У, столбец С - значение параметра в точке наблюдения.
Оценка закономерной составляющей поля, заданного масштаба рассчитывается посредством сглаживания поля статистическим окном адекватным иерархическому уровню исследований.
Целью сглаживания является оценка тенденций поля данного иерархического уровня, посредствам выражения его в виде тренда в результате генерализации исходных данных.
При решении поисково-прогнозных задач размер окна сглаживания (генерализации) должен быть сомасштабен элементу неоднородности данного уровня исследований, то есть прогнозируемому рудному объекту.
При решении экологических задач окно сглаживания должно быть сопоставимо по площади с промышленными объектами. В зависимости от масштаба исследований это могут быть отдельные предприятия, железные и автомобильные дороги, посёлки, города и другие объекты, являющиеся возможным источником вредных химических элементов.
Сглаживание результатов геохимических съёмок осуществляется по карте содержаний отдельных химических элементов с помощью статистического скользящего окна, в пределах которого рассчитывается среднее арифметическое или математическое ожидание, и результат относится к центру расчётной палетки. Операция повторяется в пределах всей карты, при этом палетка смещается на одну точку оцифровки, как по столбцам, так и по строкам.
Важным достижением сглаживания является перевод дискретного характера исходной информации, по отдельным точкам опробования, - в трендовый вид, что позволяет полученные результаты выразить в изолиниях. Это достигается за счёт увеличения базиса наблюдения при использовании скользящего окна, в котором исходные значения признака при сглаживании многократно используются при расчёте среднего арифметического в соседних точках, вследствие чего, между ними возникает закономерная связь.
На первом этапе, с помощью программы Surfer табличные данные преобразуются в сеточный Grid-файл с определёнными, равными расстояниями между столбцами и строками цифровой матрицы. Это позволит точно определиться с размером статистического окна сглаживания. В соответствии с расстояниями между столбцами и строками Grid-файла, рассчитываются параметры окна сглаживания в масштабе карты. Они определяются количеством точек оцифровки по оси X и Y, попадающие в статистическое окно сглаживания. Например, при сеточном Grid-файле, с расстоянием между строками и столбцами равным одному сантиметру по карте, статистическое окно сглаживания будет 5 х 5 значений для любого масштаба. Сглаживание и визуализация результатов также осуществляется с помощью программы Surfer.
Оценка случайной (относительной) составляющей поля заданного масштаба осуществляется методом расчёта надфоновых превышений.
При экологических исследованиях в качестве фона используются максимально допустимые значения содержания вредных химических элементов.
При проведении прогнозно-поисковых работ фон может быть рассчитан как среднее арифметическое значение или математическое ожидание признака в пределах оцениваемой территории. Но в этом случае не будет учтена закономерная составляющая геохимического поля, связанная с геологическим строением данной территории. Поэтому, в качестве фона принимается поле, сглаженное статистическим окном адекватным предыдущему иерархическому уровню исследований, то есть генерализированное палеткой 25 х 25 значений сеточного файла. Использование подобного фона важно ещё и потому, что полученное поле является переменным фоном, в связи, с чем приуменьшается ошибка первого рода - пропуск объекта, в пределах площадей с низкими фоновыми значениями.
Расчёт надфоновых аномалий производится методом вычитания из геохимического поля, сомасштабного иерархическому уровню исследований поля принятого в качестве фона в пакете программ Surfer.
При экологических работах в качестве фона принимаются максимально допустимые значения содержания вредных химических элементов.
При прогнозно-поисковых исследованиях используется переменный фон, полученный в результате сглаживания окном сомасштабным рудному объекту предыдущего иерархического уровня.
Полученные результаты визуализируются в виде изолиний признака. Положительные значения признака, оконтуренные нулевой линией, рассматриваются как надфоновые аномалии или области привноса.
Оценки степени перераспределения геохимического поля
Оценка степени перераспределения геохимического поля позволяет выявлять зоны участия геохимического элемента в наложенных метасоматических и гидротермальных процессах.
Для оценки этого показателя рассчитывается значение дисперсии в статистическом окне сомасштабном прогнозируемому объекту. В математике дисперсия характеризует степень рассеяния, разбросанности значений случайной величины около её математического ожидания. Это свойство дисперсии может быть использовано, как характеристика степени перераспределения содержаний химических элементов относительно геохимического палеофона земной коры. Любое перераспределение является следствием приложения энергии. Таким образом, выявление аномалий значения дисперсии признака позволит выделять области подвергшиеся воздействию энергетических потоков и, соответственно, зоны участия геохимического элемента в наложенном гидротермальном процессе. Расчёт дисперсии признака в статистическом окне сомасштабном прогнозируемому рудному объекту осуществляется с помощью системы программ Geo.s.p. (функции VA) по формуле:
D = vE (xi - xср) 2 / N-1,
где xi - значение признака в точке i; xср - среднее арифметическое признака в статистическом окне сглаживания; N - количество точек значений признака в окне.
Другим показателем степени перераспределения является оценка значения градиента геохимического поля элемента в статистическом окне сомасштабном прогнозируемому объекту.
Градиент это характеристика, которая оценивает скорость изменения признака по площади. В геологическом смысле аномалии градиента представляют собой зоны наиболее резкого изменения признака по площади, что так же позволяет картировать зоны перераспределения и, следовательно, проявленность наложенного процесса, нарушающего сингенетическое равномерное распределение геохимического элемента.