Технологии

Технология обработки данных мониторинга состояния окружающей среды

В общем случае технология мониторинга включает следующие этапы:

  • измерения показателей мониторинга;
  • сбор сведений и консолидация данных;
  • обработка результатов измерений – переход от измерений в точке к пространственному распределению показателя методами интерполяции и экстраполяции данных;
  • оценка текущего состояния показателей мониторинга и выявление участков местности, где превышены фоновые значения;
  • сопоставление критических проявлений процессов, явлений или событий с другими показателями мониторинга;
  • выявление закономерностей в развитии процесса или явления;
  • прогноз изменения обстановки;
  • формирование отчетов и аналитических записок.

Описание технологии

Рис.1. Подготовка данных мониторинга для анализа

Специалист, оснащенный полевым комплектом (ГЛОНАСС/GPS-приемник, ноутбук или КПК), выполняет объезд территории и производит отбор проб, фиксацию состояния местности измерительными приборами или визуально. Координаты точек измеряются при помощи ГЛОНАСС/GPS приемника и фиксируются в файл и/или на карту. Отобранные образцы почв передаются в лабораторию для анализа. Результаты из лаборатории приходят в виде файла (чаще всего в формате Excel), который необходимо загрузить в ГИС «Карта 2008» и выполнить геокодирование точек (см. рис.1).

Рис.2. Построение матриц по отдельным показателям, измеренным в точках опробования

В результате геокодирования на рабочей карте представлены точки опробования и в каждой точке известны значения всех показателей мониторинга. Для дальнейшего анализа данные необходимо преобразовать в матричный вид, что позволит получить значение показателя в любой точке исследуемой местности (см. рис.2). Точность и достоверность построения определяется качеством подготовки исходных данных и выбранным методом интерполяции. Наиболее распространенными методами являются: средневзвешенная интерполяция в «скользящем окне», интерполяция по сетке треугольников (линейная, полиномиальная и пр.) и кригинг.

Полученные матрицы показателей мониторинга являются исходным материалом для дальнейшего анализа. Преобразование матриц абсолютных показателей производится методами матричных расчетов и преобразований (см. рис.3).

Рис.3. Методы матричных преобразований и расчетов

При помощи данных методов могут быть получены как производные значения одного показателя, так и значения оценки по нескольким показателям. Например, оценка уровня химического загрязнения почв как индикатора неблагоприятного воздействия на здоровье населения проводится по показателям, разработанным при сопряженных геохимических и геогигиенических исследованиях окружающей среды городов с действующими источниками загрязнения. Такими показателями являются: коэффициент концентрации химического вещества (Кc) и суммарный показатель загрязнения (Zс). Суммарный показатель загрязнения равен сумме коэффициентов концентраций химических элементов-загрязнителей и выражен формулой Кc, который определяется отношением фактического содержания определяемого вещества в почве (Сi) в мг/кг почвы к региональному фоновому (Сфi):

Zс = ?(Кci + ... + Кcn) - (n-1),    Кс = Сi / Сфi    где

n - число определяемых суммируемых вещества;
Кci - коэффициент концентрации i-го компонента загрязнения.

Средствами матричный преобразований формируем матрицы для каждого компонента загрязнения, затем получаем матрицы Кci для каждого компонента и на последнем этапе вычисляем оценочную матрицу суммарного показателя загрязнения Zс.

Комплексирование различных показателей мониторинга необходимо выполнять на основе данных представленных в один момент времени. Учет четырехмерности измерений (X Y Z T, где Т – время измерения) средствами ГИС реализуется на основе построения и использования временных рядов данных. Необходимо на каждый момент времени сформировать набор матриц каждого из показателей мониторинга, а затем поместить каждую из матриц в свой набор данных, характеризующий временной ряд конкретного показателя мониторинга. Затем можно проанализировать изменение состояния местности средствами мультипликации данных.

Средства реализации технологии

  1. Прикладная задача «Загрузка координат из текстовых файлов»;
  2. Прикладная задача «Подключение GPS-приемника»;
  3. Прикладная задача «База данных»;
  4. Прикладная задача «Построение изолиний по точечным объектам»;
  5. Прикладная задача «Создание матрицы качеств»;
  6. Прикладная задача «Построение зон соответствия по вычислениям»;
  7. Прикладная задача «Мультипликация данных».

Прикладная задача «Загрузка координат из текстовых файлов» обеспечивает чтение координат точек из текстовых файлов, получаемых в полевых условиях на геодезических приборах, оснащенных средствами электронной обработки. Текстовые файлы, получаемые с приборов, должны содержать непосредственные координаты точек (X,Y,H), которые программа помещает на выходную карту в формате MAP или SIT в виде точечных объектов.

Прикладная задача «Подключение GPS-приемника» предназначена для взаимодействия с GPS приемником, подключенным к компьютеру через последовательный (COM1, COM2) или USB порт компьютера. Программа обеспечивает настройку связи с приемником, отображение условного расположения спутников на небесной сфере, различные манипуляции с координатами точки (отображение на карте, сохранение в виде отдельного точечного объекта, сохранение трассы при движении приемника в виде линейного объекта).

Прикладная задача «База данных» предназначена для работы с данными, хранящимися в отдельных таблицах баз данных на локальном или сетевом диске. Обеспечивается создание таблиц, ввод и редактирование сведений в полях стандартной или настраиваемой пользователем формы, а также различные режимы по обновлению карты данными из таблиц базы данных. Режим «Геокодирование» служит для создания точечных объектов по координатам, заданным в базе данных. Таблица базы данных должна содержать поля, соответствующие координатам X и Y.

Прикладная задача «Построение изолиний по точечным объектам» предназначена для построения линий равных значений характеристики по набору пикетных точек. Характеристика для получения изолиний может храниться в семантике пикетных точек или в связанной с ними таблице базы данных.

Прикладная задача «Создание матрицы качеств» предназначена для обработки сведений о показателе мониторинга и формирования поверхности его распределения в виде матрицы. Значения характеристики, по которой строится поверхность, выбирается из семантики объекта, полей базы данных или координаты (H) метрики объекта. При построении может быть использован один из методов интерполяции данных: средневзвешенная интерполяция, линейная интерполяция по сетке треугольников и логарифмическая интерполяция.

Прикладная задача «Построение зон соответствия по вычислениям» предназначена для выполнения арифметических и логических операций с матричными данными различного типа (матрицы высот, слоев, качеств) и отображения полученных результатов в графическом виде на фоне карты. Результат сохраняется в виде новой матрицы качеств, которая может быть использована для повторных расчетов. Для задания условий моделирования (арифметические операций и логические условия) предназначены специальные элементы управления. Число операций и условий не ограничено.

Прикладная задача «Построение графика в точке» позволяет построить график значений матрицы в точке, выбранной нажатием левой кнопки мыши. Построение графика возможно при двух и более открытых матрицах качеств. Результат отображается в окне в виде ломаной линии. Вертикальная ось отражает значение показателя, а горизонтальная – номер открытой матрицы. Считается, что матрицы сформированы на различные моменты времени и составляют единый временной ряд. График характеризует изменение показателя мониторинга с течением времени в любой точке, обеспеченной матричными данными.

Прикладная задача «Мультипликация данных» предназначена для демонстрации временных рядов данных электронной карты. Создание временных рядов демонстрируемых данных (карт, матриц или растров) выполняется заблаговременно. Выполнив создание данных на одну и ту же территорию, но на различные моменты времени, пользователь может в динамике проанализировать изменение данных. Наиболее эффективным средством анализа мультипликация данных является в случае временного ряда карт, полученного по результатам циклических измерений.