Методи системного аналізу в екологічних дослідженнях

     Як  більше приватний приклад бази даних, що зберігає інформацію з охорони  навколишнього середовища, можна  привести роботу О.С. Брюховецкого й  И.П. Ганина "Проектування бази даних  по методах ліквідації локальних  техногенних забруднень у масивах  гірських порід". У ній розглядається  методологія побудови такої бази даних, дається характеристика оптимальних  умов її застосування.

     При оцінці надзвичайних ситуацій інформаційна підготовка займає 30-60% часу, а інформаційні системи в стані швидко надати інформацію й забезпечити знаходження  ефективних методів урегулювання. В  умовах надзвичайної ситуації рішення  не можуть бути змодельовані в явному виді, однак основою для їхнього  прийняття може служити великий  обсяг різноманітної інформації, збереженою й переданою базою  даних. За наданими результатами управлінський  персонал на основі свого досвіду  й інтуїції приймає конкретні  рішення.

     У загальному випадку бази даних грають ту ж роль і при оцінці стану  здоров'я людини - вони надають фахівцеві  найбільш повну й конкретну інформацію з даного питання, на підставі чого він приймає необхідне рішення.

     База  даних може містити відомості  по загальній медицині, ознаки різних захворювань, основні методи профілактики й лікування й інша необхідна  інформація. Фактично, до однієї бази або  банку даних може бути зведена  ціла медична бібліотека, і здійснювати  пошук необхідної інформації в ній  буде набагато зручніше.

     База  даних може носити й допоміжний характер. Такими, наприклад, є бази даних пацієнтів  і медперсоналу в поліклініках. Зараз  ці бази даних уже одержали широке поширення в нашій країні, однак  найчастіше рівень їхнього технічного забезпечення дуже низок.

     Експертні системи

     Експертними системами (ЕС) називають системи штучного інтелекту, побудовані на основі глибоких спеціальних знань по деякій предметній області, отримані від експертів - фахівців у цій області.

     Експертні системи є одним з деяких видів  систем штучного інтелекту, які одержали широке поширення й знайшли практичне  застосування. Повсюдне поширення експертних систем стримується насамперед  тим, що вони вважаються досить складними, дорогими, а головне - узкоспециализированными  програмами.

     Всі експертні системи мають наступні особливості:

     - компетентність, тобто в конкретній  предметній області експертна  система повинна досягати того  ж рівня, що й фахівець^-люди;

     - символьні міркування, тобто знання, на яких заснована експертна  система представляються у вигляді  понять реального миру;

     - глибина, тобто експертна система  повинна вирішувати серйозні, нетривіальні  завдання, що відрізняються складністю  знань або великою кількістю  інформації, що не дозволяє використати  повний перебір варіантів як  метод рішення завдання, а змушує  прибігати до творчих і неформальних  методів;

     - самосвідомість, тобто експертна  система повинна містити в  собі механізми пояснення того, яким образом вона приходить  до рішення завдання.

     Експертні системи можуть вирішувати наступні завдання:

     · інтерпретація;

     · прогноз;

     · діагностика;

     · проектування;

     · планування;

     · навчання;

     · спостереження;

     · керування.

     Експертні системи мають у своєму складі велику базу даних - факти обраної  предметної області, а також базу знань, у якій відбиті професійні навички й уміння фахівців високого рівня в даній області.

     Основу  кваліфікації експерта, крім формалізованих знань, становлять важко формализуемые  здогади, інтуїтивні судження й уміння робити висновки, які сам експерт  може не цілком усвідомлювати.

     Одна  з найвідоміших  у світі консультаційних  експертних систем - MYCІ, призначена для  медичної діагностики інфекційних  захворювань крові, зіставляє симптоми досліджуваної хвороби із симптомами хвороб, накопичених у базі знань. Лікар відповідає на питання ЕС про симптоми хвороби, а потім, одержавши досить фактів, ЕС допомагає лікареві поставити діагноз і дає рекомендації з лікування.

     На  жаль, стосовно   навколишнього  середовища експертні системи ще не одержали досить широкого поширення. Як  основна причина можна назвати  відсутність єдиної стандартизованої бази знань. У цій області набагато ширше використаються інформаційні системи, що займаються відбором необхідної інформації, а прийняття рішень беруть на себе люди.

       Геоинформационные системи

     Географічні інформаційні системи (ГІС) з'явилися в 60-х роках XX століття як інструменти для відображення географії Землі й розташованих на її поверхні об'єктів. Зараз ГІС являють собою складні й багатофункціональні інструменти для роботи з даними про Землю.

     Можливості, надавані користувачеві ГІС:

     · робота з картою (переміщення й  масштабування, видалення й додавання  об'єктів);

     · печатка в заданому виді будь-яких об'єктів території;

     · висновок на екран об'єктів певного  класу;

     · висновок атрибутивної інформації про  об'єкт;

     · обробка інформації статистичними  методами й відображення результатів  такого аналізу безпосереднім накладенням  на карту

     Так, за допомогою ГИС фахівці можуть оперативно спрогнозувати можливі  місця розривів трубопроводи, простежити на карті шляху поширення забруднень й оцінити ймовірний збиток для  природного середовища, обчислити обсяг  засобів, необхідних для усунення наслідків  аварії. За допомогою ГІС можна відібрати промислові підприємства, що здійснюють викиди шкідливих речовин, відобразити троянду вітрів і ґрунтові води в навколишній їхній місцевості й змоделювати поширення викидів у навколишнім середовищі.

     В 2004р. президією Російської академії наук було ухвалене рішення про проведення робіт із програми "Електронна Земля", суть котрої полягає в створенні  многопрофильной геоинформационной  системи, що характеризує нашу планету, практично - цифрової моделі Землі.

     Закордонні  аналоги програми "Електронна Земля" можна підрозділити на локальні (централізовані, дані зберігають на одному сервері) і  розподілені (дані зберігаються й поширюються  різними організаціями на різних умовах).

     Безумовним  лідером у створенні локальних  баз даних є ESRІ (Envіronmental Systems Research Іnstіtute, Іnc., США) Сервер ArcAtlas "Our Earth" містить більше 40 тематичних покриттів, які широко використаються в усім світі. Практично всі картографічні проекти масштабу 1:10 000 000 і більше дрібних масштабів створюються з його використанням.

     Найбільш  серйозним проектом по створенню  розподіленої бази даних є "Цифрова  Земля" (Dіgіtal Earth). Цей проект був  запропонований віце-президентом США  Гором в 1998р., основним виконавцем є NASA. У проекті беруть участь міністерства й державні відомства США, університети, приватні організації, Канада, Китай, Ізраїль  й Європейський союз. Всі проекти  розподілених баз даних зазнають серйозних труднощів у питаннях стандартизації метаданных і сумісності окремих ГИС і проектів, створених  різними організаціями із застосуванням  різного програмного забезпечення. 

3. Сучасні інформаційні технології в охороні навколишнього  середовища.

     У цей час термін "інформаційна технологія" найчастіше  вживається у зв'язку з використанням комп'ютерів для обробки інформації. Інформаційні технології охоплюють всю обчислювальну  техніку й техніку зв'язку й, почасти, -і побутову електроніку, телебачення  й радіомовлення.

     У наукових дослідженнях комп'ютер нерідко  виступає як необхідний інструмент експериментальної  роботи.

     Комп'ютерний  експеримент найчастіше  зв'язаний:

     · с проведенням складних математичних розрахунків;

     · с побудовою й дослідженням наочних  і динамічних моделей.

     Таким чином, комп'ютер необхідний насамперед  для того, щоб реалізувати інформаційні системи й моделі, про які говорилося раніше.

     Сама  ідея інформаційних систем виникла  задовго до появи ЕОМ. Можливості комп'ютерів підвищують ефективність використання інформаційних систем, значно розширюють сферу їхнього  застосування, дозволяють автоматизувати основні процедури по їхньому  розміщенню, обробці й пошуку інформації в системі.

     Інформаційні  системи, створені на базі використання можливостей комп'ютера, як правило  є автоматизованими інформаційними системами (АІС). При цьому варто розрізняти поняття "автоматизована" й "автоматична". В автоматизованому процесі людин може в міру необхідності втручатися, регулювати й направляти хід процесу, а автоматичної процес протікає без його участі аж до завершення.

     Автоматизовані  інформаційні системи розвиваються в цей час швидкими темпами, підвищується обсяг їхніх сховищ, удосконалюються  механізми, розширюється перелік послуг, надаваних користувачеві.

     Комп'ютерне моделювання дозволяє вирішувати досить складні завдання на основі комп'ютерної  моделі досліджуваного явища. Переваги комп'ютерного моделювання полягають  у тім, що воно:

     · дає можливість розрахувати параметри  й змоделювати явища, процеси  й ефекти, вивчення яких у реальних умовах неможливо або дуже важко;

     · дозволяє не тільки пронаблюдать, але  й пророчити результат експерименту при яких-небудь умовах;

     · дозволяє вивчати явища, що пророкують будь-якими теоріями;

     · є екологічно чистим і не представляє  небезпеки для природи й людини;

     · забезпечує наочність;

     · доступно у використанні.

     Однак важливо пам'ятати, що на комп'ютері  моделюється не об'єктивна реальність, а наші теоретичні подання про  неї. Об'єктом комп'ютерного моделювання  є математичні й інші моделі, а  не реальні об'єкти, процеси або  явища.

     Критерієм вірності кожного з результатів  комп'ютерного моделювання був і  залишається натуральний експеримент. У наукових і практичних дослідженнях комп'ютерний експеримент може лише супроводжувати натуральному, щоб дослідник, порівнюючи їхні результати міг оцінити  якість моделі, глибину наших подань про суть явищ природи.

     Реалізація  комп'ютерних експериментів - не головне  завдання, розв'язуване за допомогою  технічних пристроїв. Розвиток сучасної науки неможливо без высокотехнологичных  засобів збору даних, комунікації.

     Створені  за останні десятиліття супутникові  засоби спостереження за Землею охоплюють  практично всі значимі сфери  функціонування системи "природа-суспільство". У цей час супутникові системи  поставляють дані про наступні параметри:

     · взаємодії в системі Земля-Сонце;

     · динаміка атмосфери;

     · динаміка океанів і прибережних  регіонів;

     · процеси в літосфері;

     · функціонування біосфери;

     · динаміка кліматичного середовища.

     Дані  дистанційного зондування є основним джерелом оперативної інформації для  систем контролю глобальної екологічної, біогеохімічної, гідрофізичної, епідеміологічної, геофізичної й демографічної  обстановки на Землі. До теперішнього часу дистанційний геоинформационный  моніторинг об'єктів і процесів навколишнього  середовища поставляє величезні  обсяги даних, щоб можна було вирішувати багато завдань контролю системи "природа  суспільства" Однак, на жаль, поки не вирішена проблема узгодження вимог  до баз глобальних даних і структурі  супутникового моніторингу. Спостерігається  відставання розвитку методів обробки  даних дистанційного зондування від прогресу в технічному оснащенні  систем супутникового моніторингу.