Швец О.Я.  

Выявление чрезвычайных ситуаций при мониторинге атмосферного воздуха с помощью ГИС

Параметры загрязнения атмосферного воздуха промышленного города измеряются в течение некоторого интервала времени с заданной дискретностью и поступают на вход модели, по которой осуществляется прогнозирование. Проверка наличия отклонений процесса от модели выполняется слежением за отклонениями показателей процесса от существующих значений модели: ∆j = ytj - ytjm, где ytj – координаты вектора Yt в точке t, ytjm – соответствующие им значения, вычисленные по модели. Всякому чрезвычайному событию предшествуют те или иные отклонения от нормального хода какого-либо процесса. Если процесс соответствует модели, то математическое ожидание величины ∆j равно нулю, при отклонении процесса от модели оно увеличивается или уменьшается.
При превышении заданного порога h алгоритм сообщает об изменении свойств процесса. Пороговая величина измеряется модулем разности величин ПДКсс и ПДКмр. В случае ∆j h можно говорить о фазе инициирования чрезвычайной ситуации (ЧС). Если ∆j > h – предположительно начинается процесс ЧС, т.е. с этого момента времени требуется уделить более пристальное внимание к динамике значений концентрации вещества, а также рассчитать такие характеристики как глубина зоны заражения, возможная и фактическая площадь.
Условно можно выделить пять состояний nz =5 природно-техногенной системы zk Z, k=1,nz при мониторинге атмосферного воздуха:

 абсолютно устойчивое;
 условно равновесное (с имеющимися незначительными антропогенными изменениями);
 система с локальным нарушением равновесия;
 критическое (предельное, с полным нарушением равновесия – состояние ЧС);
 гибель системы.

Переход из одного состояния в другое вызван изменением характеристик природных объектов под влиянием техногенных воздействий.
Иными словами требуется оценить изменения состояний zk Z, k=1,nz, за время прогнозирования Тп посредством моделирования. При моделировании важно не потерять информацию о смене состояний системы S, так как от этого зависит эффективность управления.
При мониторинге атмосферного воздуха для выявления ЧС в условиях стационарной работы предприятий производится поэлементное сравнение двух наборов компонент: эталонного (состояние Q) и реально существующего на данный момент времени (состояние Smix).
Для классификации состояний природно-техногенной системы и выявления ЧС использована продукционная модель знаний как элемент математического обеспечения информационной системы мониторинга атмосферного воздуха. Классифицирующее дерево решений для определения класса ЧС было построено в системе индуктивного вывода по обучающей выборке из 100 реально оцененных состояний ПТС в г. Усть-Каменогорске.
Результаты определения состояния природно-техногенной системы с использованием теории нечетких множеств характеризуют всю систему в целом, т.е. атмосферу всего города без выделения зон, показатели, состояния которых отличаются от усредненных. ГИС-технологии путем аналитической обработки данных и моделирования реальных событий, основанной на геокодировании, алгоритме триангуляции Делоне и линейной интерполяции построения изолиний, позволяют выявить зоны, которые, несмотря на общее благополучное состояние природно-техногенной системы, могут находиться в критическом состоянии.
 


К списку докладов