Методы обработки геоинформационных данных состояния водных объектов

• Автор: Зобков, Михаил Борисович
• Шифр специальности: 25.00.35
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2012
• Место защиты: Петрозаводск
• Количество страниц: 178 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1. СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ ГИДРОХИМИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ И ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЯ ВОДНЫХ ОБЪЕКТОВ
1.1. Методы оценка качества воды по химическим показателям и возможность их алгоритмического выражения
1.2. Методы классификации в признаковом пространстве
1.3. Эвристический подход к проблеме оценки качества
1.4. Современные экспертные системы оценки качества воды
2. ПРОГРАММНЫЕ СРЕДСТВА ДЛЯ СОЗДАНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ОБРАБОТКИ ГИДРОХИМИЧЕСКИХ ДАННЫХ
2.1. Визуальная среда разработки Пе1рЫ как инструмент создания информационных систем и управления базами данных
2.2. Программные средства для математической обработки исходной информации
2.3. Геоинформационные системы как инструмент визуального представления пространственно-распределенной информации
2.4. Базы исходных гидрохимических данных
3. АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ОБРАБОТКИ И АНАЛИЗА ИСХОДНОЙ ГИДРОХИМИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ
3.1. Геохимическая классификация поверхностных вод
3.1.1. Классификация водных объектов по щелочности и pH
3.1.2. Классификация водных объектов по гумусности
3.1.3. Классификация водных объектов по уровню трофии
3.1.4. Оценка природного качества воды
3.2. Оценка степени загрязнения водных объектов
3.3. Поиск объектов с аномальным распределением химических показателей
3.4. Определение доли автохтонного ОВ по косвенным показателям содержания ОВ
3.5. Характеристика автоматизированной системы обработки гидрохимической информации и её основные возможности
3.5.1. Установка программы
3.5.2. Структура базы данных системы
3.5.3. Процедуры ввода и импорта исходной информации
3.5.4. Архитектура и последовательность вычислений
3.5.5. Другие возможности программы
3.5.6. Генерация отчетов
3.5.7. Экспорт информации в ГИС системы и построение электронных карт

3.6. Границы применимости предложенных методов и АИС, возможность их дальнейшего развития
4. ОЦЕНКА СОСТОЯНИЯ ВОДНЫХ ОБЪЕКТОВ КАРЕЛИИ С ПОМОЩЬЮ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ
4.1. Природное качество поверхностных вод Карелии
4.2. Онежское Озеро
4.2.1. Общая характеристика
4.2.2 Ионный состав, его аномалии и щелочность воды
4.2.3. Природа органического вещества и гумусность воды
4.2.4. Уровень трофии и аномалии в соотношении форм азота
4.2.5. Загрязняющие вещества и качество воды
4.3. Водные объекты Заонежского полуострова
4.3.1. Общая характеристика
4.3.2. Ионный состав, его аномалии и щелочность воды
4.3.3. Природа органического вещества и гумусность воды
4.3.4. Уровень трофии и аномалии в соотношении форм азота
4.3.5. Загрязняющие вещества, микроэлементы и качество воды
4.4. Водные объекты района Костомукши
4.4.1. Общая характеристика
4.4.2. Ионный состав, его аномалии и щелочность воды
4.4.3. Природа органического вещества и гумусность воды
4.4.4. Уровень трофии и аномалии в соотногиении форм азота
4.4.5. Загрязняющие вещества и качество воды
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Введение
В настоящее время в связи с загрязнением водной среды всё большую актуальность приобретает вопрос оценки её качества и возможности применения воды для конкретных видов водопользования, а также выявления антропогенного влияния на состояние водных объектов. Однако, в связи с тем, что эта оценка проводится по нескольким десяткам химических параметров, данный анализ представляет собой достаточно трудоёмкий и длительный процесс. Особенно сложно это сделать для водных объектов обширного региона с развитой озерно-речной системой, примером которого может являться Республика Карелия.
В большинстве мировых исследований, посвященных оценке качества воды [Былинкина и др. 1962; Новиков и др., 1987; Жукинский и др., 1980; Оксиюк и др., 1993; Оценка и регулирование... 1996; Методические рекомендации
Можно выделить два подхода к реализации автоматизированных информационных систем в области оценки состояния водных объектов. Первый подход применяется главным образом при создании автоматизированных систем обработки гидрохимических данных. В этом случае производится расчет основных гидрохимических характеристик и оценка степени загрязнения водного объекта с использованием химических показателей [Методика разработки нормативов

качества при различных способах свертки исходных данных. Данный вывод является достаточно спорным, поскольку качество не может быть плохим при концентрации специфических загрязнителей меньше некоторого среднего значения, что изначально предполагает функция с двусторонним ограничением. Её применение оправдано лишь для небольшого набора общих показателей качества воды. Кроме того, в качестве «желательных» авторами предлагается выбирать средние арифметические значения показателей для каждого района Рыбинского водохранилища, что отражает лишь современную ситуацию для каждого участка, а не степень антропогенного влияния. Кроме того, применение различных оптимальных величин для разных участков водного объекта выглядит достаточно странным, поскольку обуславливается, опять же, степенью антропогенного влияния на них, а не типологическими отличиями.
Принимая во внимание эти и некоторые другие методические недоработки, эта методика в нынешнем виде не может быть применена для достижения целей, поставленных в данной работе.
Обобщая различные эвристические подходы к проблеме оценки качества воды, можно заключить, что теория нечетких множеств в настоящее время широко используется в направлениях науки, где предмет исследования не может быть полностью представлен с помощью простого набора исходных данных [ВеЬая18, 2008]. Поскольку качество -сложный термин, который не может быть описан исключительно с помощью набора исходных данных, то эвристический подход позволяет примять математические методы для описания понятия качества лингвистическим путем, т.е. очень низкое, низкое, удовлетворительное, хорошее, и очень хорошее.
Таким образом, одним из способов упрощения комплексной системы показателей (свертки) будет являться внесение некоторой доли неопределенности, при их описании. В тоже время необходимо помнить, что показатели природной среды являются тесно связанными между собой и необоснованный выбор только некоторых из них приводит к дополнительным погрешностям оценки.
Во всех приведенных в этом разделе примерах выбор главных компонент для дальнейшего исследования проводился с использованием статистических методов, а степень связи между ними устанавливалась методом взаимных корреляций либо экспертных подходов. При этом теоретические знания о связях между ними совершенно не учитывались.
С другой стороны, рассмотренные эвристические подходы и системы оценки качества, как и многие другие, представляют понятие высокого качества воды как синоним чистой воды, в плане отсутствия в ней загрязнений. В тоже время, при оценке