Бесплатный автореферат и диссертация по геологии на тему

Методика решения эколого-гидрогеологических задач с помощью информационного подхода

ВАК РФ 04.00.06, Гидрогеология

Автореферат диссертации по теме "Методика решения эколого-гидрогеологических задач с помощью информационного подхода"

Министерство образования Российской Федерации

Московская государственная геологоразведочная академия

На правах рукописи

РГБ ОД

Попов Евгений Владимирович

I 7 Дпр

МЕТОДИКА РЕШЕНИЯ ЭКОЛОГО-ГИДРОГЕОЛОГИЧЕСКИХ ЗАДАЧ С ПОМОЩЬЮ ИНФОРМАЦИОННОГО ПОДХОДА (НА ПРИМЕРЕ МОСКВЫ И МОСКОВСКОЙ ОБЛАСТИ)

Специальность 04.00.06 - гидрогеология

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата геолого-минералогических наук

Москва - 2000

Работа выполнена на кафедре гидрогеологии Московской государственной геологоразведочной академии.

Научный руководитель:

доктор геолого-минералогических наук, профессор А.Б. Лисенков

Официальные оппоненты:

доктор геолого-минералогических наук, профессор А.П. Хаустов

кандидат геолого-минералогических наук Ю.О. Зеегофер

Ведущая организация:

Центральный департамент природных ресурсов

Защита состоится 20 апреля 2000 г. в 15 часов на заседании диссертационного совета Д.063.55.09 в Московской государственной геологоразведочной академии по адресу: 117485, г. Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 23, МГТА, аудитория 5-49.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московской государственной геологоразведочной академии.

Автореферат разослан 20 марта 2000 г.

Приглашаю принять участие или прислать Ваш отзыв на автореферат, заверенный печатью по адресу: 117485, г. Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 23, МГГА

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат геолого-минералогических наук,

профессор

а ivoiwb В.М. Кононов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. В современной постановке подземные воды с одной стороны могут рассматриваться как составная часть экологических систем наряду с такими компонентами как почва, атмосфера, поверхностные воды и донные отложения, а с другой стороны подземные воды, как составная часть гидролитосферы, совместно с техногенными объектами, оказывающими на них влияние, могут рассматриваться как самостоятельная при-родно-техническая гидрогеологическая система или по другой терминологии эколого-гидрогеологическая система.

В такой постановке любые изменения, происходящие с подземными водами под влиянием разнообразной техногенной нагрузки, влекут за собой трансформацию экосистемных связей, могут вызвать необратимые изменения в структуре экосистем и, в конечном итоге, оказывать влияние на условия водоснабжения, а иногда и на состояние здоровья населения.

Поэтому проблемы загрязнения и истощения подземных вод, по постановке являются эколого-гидрогеологическими.

Диссертационная работа посвящена совершенствованию методики информационного анализа применительно к решению эколого-гидрогеологических задач и разработке принципов организации мониторинга подземных вод на базе результатов решения прогнозных задач с помощью информационного анализа. Использование апробированных и усовершенствованных автором методик позволяет сократить число показателей состояния эколого-гидрогеологических систем, выделить наиболее информативные, снизив тем самым временные и материальные затраты на решение таких задач. Разработанные автором принципы организации мониторинга подземных вод позволяют оптимизировать перечень наблюдаемых показателей и количество пунктов наблюдения без существенных потерь в качестве получаемой информации.

Цель и задачи работы. Главной целью работы является дальнейшее совершенствование технологии информационного подхода как метода анализа и прогнозирования эколого-гидрогеологических условий.

Основные задачи исследований формулируются следующим образом:

1. Совершенствование методики информационного анализа в части формирования исходных моделей эколого-гидрогеологических условий.

2. Разработка методики обучения информационных моделей на базе ключевых участков и выработка общих требований к ключевым участкам.

3. Разработка методики информационного подхода при комплексном анализе, интерпретации эколого-гидрогеологической информации и картировании.

4. Разработка методики информационного анализа при организации мониторинга подземных вод.

5. Подтверждение вышеперечисленных разработок решением серии, практических задач на материалах конкретных природно-техногенных гидрогеологических объектов в Москве и Московской области.

Научная новизна. Научная новизна работы заключается прежде всего в том, что в ней усовершенствованы, получили дальнейшее развитие и продолжении ряд методических аспектов одного из методов решения сложных многофакторных эколого-гидрогеологических задач - информационного анализа. Главным достоинством метода является то, что он может служить мощным аппаратом в руках эксперта, принимающего решения по оценке, прогнозу экологической обстановки или управлению по стабилизации или снижению техногенной нагрузки на эколого-гидрогеологические системы. Информационный анализ позволяет при минимуме исходной информации (иногда косвенной) получать прогнозные решения с достаточно высокой эффективностью, что доказывается в процессе разработки серии методических вопросов, связанных с использованием метода применительно к решению задач:

1) комплексного анализа, интерпретации эколого-гидрогеологической информации и картирования.

2) обучения информационных моделей с целью повышения эффективности решения прогнозных задач.

Методика организации мониторинга подземных вод рассмотрена в работе с новых, оригинальных позиций, позволяющих частично формализовать процедуру выбора пунктов наблюдений и перечня наблюдаемых показателей, а также оптимизировать их соотношения.

Защищаемые положения. На защиту выносятся методические аспекты использования информационного подхода при решен™ эколого-гидрогеологических задач:

1. Методика использования информационного подхода для комплексного анализа, интерпретации и картирования эколого-гидрогеологических условий.

2. Методика обучения информационных моделей для прогнозирования эколого-гидрогеологических условий на базе ключевых участков.

3. Методика использования информационного анализа при организации мониторинга качества подземных вод.

Практическая значимость работы. Результаты исследований были использованы при изучении родников г. Москвы, выполненном по заказу Москомприроды, а также используются в учебном процессе кафедры гидрогеологии МГГА.

Апробация работы. Отдельные вопросы работы докладывались и обсуждались на: конференции "Новые достижения в науках о Земле" профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников, аспирантов и студентов МГГА (Москва, 1995); III международной конференции "Новые идеи в науках о Земле" (Москва, 1997); IV международной конференции "Новые идеи в науках о Земле" (Москва, 1999).

Фактический материал собирался автором в ходе работ по изучению родников на территории г. Москвы, эколого-гидрогеологических условий восточной части Московской области. Кроме того, использовались материалы из фондов МНПЦ ГЭИ "Геоцентр-Москва", Центрального регионального геологического центра Роскомнедра и др. организаций.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 8 работ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четы-х глав и заключения. Объем работы составляет 155 страниц, включая 33 сунка, 25 таблиц. Список использованной литературы содержит 101 наиме-вание.

Работа выполнена под научным руководством доктора геолого-шералогических наук, профессора А.Б. Лисенкова, которому автор выражает убокую благодарность. Автор также выражает благодарность завкафедрой дрогеологии лауреату Государственной премии СССР, заслуженному деяте-) науки РФ, академику РАЕН, доктору геолого-минералогических наук, «фессору Швецу В.М. за поддержку и помощь, оказанную при написании боты. Ценные замечания в процессе обсуждения работы высказали: лауреат юударствегшой премии СССР, заслуженный деятель науки РФ, проф. И.К. !вич, проф. А.Б. Воронов, проф. В.М. Кононов, проф. О.И. Купалов-Ярополк, юф. H.H. Ленченко, проф. A.M. Крысенко. Им и всему коллективу кафедры дрогеологии автор выражает благодарность. За ценные советы в процессе писания работы автор благодарит заслуженного деятеля науки РФ, проф. К. Бондарика, проф. В.В. Пендина, доц. В.О. Подборскую, доц. В.М. Кув-инникова.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ шва 1. Информационный подход к анализу эколого-гндрогеологических ловий.

Объектом исследований в настоящей работе являются эколого-дрогеологические системы (ЭГГС). Под "эколого-гидрогеологической сис-мой" понимают (А.Б. Лисенков, 1995) "открытую динамическую систему, (едставляющую собой целостную совокупность гидрогеологических, ланд-афтно-климатических и техногенных подсистем, объединенных определен-■ши взаимоотношениями и связями, находящихся в состоянии взаимодейст-[я и на определенной стадии трансформации".

Информационный анализ является одним из методов, который сочетав себе формальные и неформальные процедуры и позволяет решать задачи, язанные с изучением сложных ЭГГС. Под информационным анализом помают (А.Б. Лисенков, 1995) "анализ, базирующийся на последовательном >именении аппарата теории информации и логических правил и приемов для учения состава, структуры, связей и условий функционирования природных природно-техногешшх гидрогеологических систем".

Информационный анализ использует аппарат теории информации )именительно к задаче распознавания образов. Алгоритм вычисления ин-эрмационных характеристик впервые предложен В.Д. Гоппой (1995). Ис-шьзуя этот алгоритм, А.Б. Лисенков (1995) адаптировал его для решения [агностических эколого-гидрогеологических задач. Методика информационно анализа применительно к решению этих задач разработана А.Б. Лисенко-ш (1995). Разработанная ранее методика нами уточнена и доработана с це-■ю создания общей методики решения эколого-гидрогеологических задач с

использованием информационного анализа. В процессе выполнения информационного анализа ЭГГС можно выделить четыре этапа: I - постановка задачи; II - формирование исходной модели; III - формирование информационной модели; IV - решение конкретной эколого-гидрогеологической задачи.

Постановка задачи.

В работе рассматриваются следующие варианты постановочной части метода: 1) комплексная интерпретация результатов изучения эколого-гидрогеологических условий; 2) картирование существующих эколого-гидрогеологических условий; 3) диагностирование (прогноз) эколого-гидрогеологических условий; 4) прогнозное картирование эколого-гидрогеологических условий; 5) организация мониторинга качества подземных вод; 6) разработка рекомендаций по управлению качеством подземных вод.

Следует отметить, что круг вопросов, рассматриваемых в постановочной части может быть расширен и дополнен (например: оценка экологического состояния территории и др.), и это направление мы считаем перспективой наших дальнейших исследований. Формирование исходной модели.

Общая схема формирования исходной модели показана на рис. 1. Исходная модель задается логической схемой, описывающей внутрешше процессы, происходящие в ЭГГС, и внешнее воздействие на нее. Далее выбираются показатели Xj состояния ЭГГС, с помощью которых можно описать логическую схему. Согласно выбранному перечню показателей, определяется перечень графических отображений распределения значений этих показателей (карты и разрезы).

Далее выбираются расчетные узлы системы. Под "расчетными узлами системы" мы понимаем объекты, по которым составляется исходная модель. Расчетные узлы системы могут быть точечные и площадные. В качестве точечных узлов могут выступать скважины, точки наблюдения и другие пункты, в которых возможно получение информации по показателям, описывающим логическую схему модели. В качестве площадных узлов могут выступают блоки сетки. Размеры блоков на карте выбираются исходя из поставленной задачи. Для расчета среднего значения показателя по блоку количественных показателей мы предлагаем следующую формулу:

-"ср. по блоку~~ (Xqj. l*Si+ Хср. 2*S2+. . .+ Хер . п*5д)/5блока (I)

где: Хср. 1, Хср. 2, Хср „ - среднее значение показателя между соседними изолиниями на карте; рассчитывается как полусумма значений этих изолиний; S„ S2, S„ - площадь территории, ограниченной изолиниями; S6jTOki - площадь блока.

Для качественных показателей, заданных в виде экспертных оценок, значение в блоке может быть получено следующим образом: 1) выбирается худшее значение в блоке, если известна взаимосвязь между данным показателем и реакцией системы на его воздействие; 2) выбирается значение, характерное для наибольшей части блока, если взаимосвязь неизвестна или неясна.

ис. 1.

Формирование исходной модели

Формирование информационной модели.

Этот этап начинается с ранжирования рядов значений показателей состояния ЭГГС. Далее осуществляется предварительная оценка показателей исходной модели. Для этого сначала определяют информативность выходного показателя У состояния ЭГГС. Это осуществляют по формуле (А.Б. Лисенков, 1995):

I 00=П(П|/П*к)§ П!/П+ п2/п*1с^ П2/п+...+ пк/п*1сщ Пк/п) (2)

где п - общее количество расчетных узлов системы; П|, п2, ..., пк -количество расчетных узлов системы по рангам выходного показателя.

Далее определяют информативность показателей исходной модели по отношению к выходному показателю и производят отбраковку и малоинформативных показателей, используя выбранный порог информативности.

На следующей стадии осуществляется разбиение территории ЭГГС на "обучающую" (для калибровки информационной модели) и "экзаменующую" (для контроля результатов обучения) части.

Обучающая часть или ключевые участки информационной модели -это те участки территории ЭГГС, по которым с помощью информационного анализа формируется ее эталонный образ (А.Б. Лисенков, 1995). Термин "ключевые участки" используется во многих науках: в геоботанике, в почвоведении, в инженерной геологии и др. (Н.В. Коломенский, 1969; И.С. Гудилин, И.С. Комаров, 1978 и др.). В инженерно-геологических исследованиях ключевые участки используют, чтобы на основе минимума данных получить информацию о всей исследуемой территории. При формировании (обучении) информационных моделей ключевые участки используются для сворачивания информации о территории до минимально необходимого и достаточного уровня.

Выбор ключевых участков производится по следующей схеме. Сначала выделяются расчетные узлы информационных моделей: 1) фоновые расчетные узлы - участки территории, которая находится в начальной стадии трансформации ЭГТС; 2) переходные расчетные узлы - участки территории, которая находится в переходной стадии трансформации ЭГГС; 3) кризисные расчетные узлы - участки территории, которая находится в заключительной стадии трансформации ЭГГС. Данное деление выполняется на основе выходного показателя, характеризующего состояние ЭГГС. Далее в каждом типе расчетных узлов выбираются узлы со всеми возможными наборами значений показателей. Эта же операция повторяется и для других типов ключевых участков. В качестве ключевых выбираются узлы со всеми наборами показателей, пропорционально их количеству на данной территории. Коэффициент пропорциональности выбирается путем перебора с одновременным тестированием информационной модели по минимуму ошибки и количеству расчетных узлов.

Далее проводится оценка показателей состояния ЭГГС. Оценка показателей выполняется на основе расчета информативности показателей по формуле (2). После этого рассчитывается информативность сложных признаков и осуществляется выбор наиболее информативных сложных признаков по

[даваемому порогу информативности. Далее из выбранных сложных при-гаков формируется обучающая матрица, представляющая собой инстру-ент для решения различных типов эколого-гидрогеологических задач. На гом этапе формирования информационной модели можно решать задачи эмплексной интерпретации данных и картирования.

Для решения комплекса задач, связанных с диагностированием эколо-)-гидрогеологической обстановки, необходимо проверить корректность соз-шия информационной модели. Для этого на следующей стадии проводится :стовое диагностирование и оценивается эффективность модели. В том слу-1е, если процент суммарной ошибки удовлетворяет пользователя информа-яонную модель можно считать откалиброваиной и готовой к решению эогнозных задач. Если ошибка превышает заданный порог, то модель /ждается в дальнейшей калибровке и обучении. Процесс повторного ормирования информационной модели может происходить одновременно 5 следующим направлениям: 1 - повторное разбиение на обучающую и сзаменующую части; 2 - добавление или удаление диагностических по-иателей; 3 - изменение критерия разбиения информации на классы. По-горное обучение повторяется до того момента, пока эффективность не ста-;т достаточной. После этого можно осуществлять решение задач прогноза, травления, организации мониторинга и прогнозного картирования.

В процессе решения перечисленных задач реализуется идеология :ории «распознавания образов».

В геологических дисциплинах широко применяются различные алго-гтмы распознавания образов. Первым алгоритмом распознавания образов, ¡пользовавшийся в геологии, стал "Кора", разработанный М.М. Бонгардом 967). В работах Ш.А. Губермана (1987) и А.Н. Еремеева с соавторами (1975) )иведены различные алгоритмы распознавания, используемые в геологиче-;их дисциплинах, и примеры их использования.

Аппарат теории информации применялся в географических науках 1.М. Димаксян, В.И. Почтарев, 1963; А.Д. Арманд, 1975). В инженерной ологии аппарат теории информации применялся И.С. Комаровым и Н.М. айме (1968), В.В. Пендиным (1992).

Информационный анализ был разработан недавно (А.Б. Лисенков, »95). Однако за этот короткий срок он применялся в ряде исследований: шдшафтная оценка в районах выходов подземных вод (В.М. Швец, А.Б. Ли-нков, Е.В. Попов и др., 1998), при поисках месторождений золота (А.Б. Ли-нков, Н.И. Корчуганова, Е.В. Попов, 1995; В.Л. Зыонг, Е.В. Попов, 1999). На нове информационного анализа (А.Б. Лисенков, 1995) было выполнено не-олько задач по диагностированию и картированию эколого-дрогеологических условий.

Глава 2. Методика использования информационного подхода при комплексном анализе, интерпретации и картировании эколого-гидрогеологических условий.

Комплексный анализ и интерпретация позволяют выявить и оценить степень влияния показателей эколого-гидрогеологических условий на выходной показатель состояния ЭГГС, а также сократить исходный перечень показателей для картирования с целью уменьшения количества карт без потери их общей информативности. И.К. Гавич и А.Б. Лисенковым (1992) был обоснован новый подход к эколого-гидрогеологическому картированию, основанный на информационном анализе. На основе этого подхода автором была разработана методика использования информационного подхода при комплексном анализе, интерпретации и картировании эколого-гидрогеологических условий, представленная в виде алгоритма на рис. 2.

Исходная модель задается логической схемой, описывающей внутренние процессы, происходящие в ЭГГС, и внешнее воздействие на нее. Далее выбираются показатели Xj состояния ЭГГС, с помощью которых можно описать логическую схему. Согласно выбранному перечню показателей, определяется перечень карт и разрезов. Далее выбираются расчетные узлы системы.

Особенностью настоящей методики является процесс формирования информационной модели. В данном случае в отличии от других задач, решаемых с помощью информационного анализа, не производится деления исследуемой территории на обучающую и экзаменующую части и вычисление информационных характеристик производится на всем массиве данных. При анализе результатов вычислений выделяются показатели, наиболее активно влияющие на эколого-гидрогеологическую ситуацию, и описывается это влияние. Выделенные показатели являются также и картируемыми показателями.

На основе предложенного алгоритма была решена задача комплексной интерпретации и картирования эколого-гидрогеологических условий мезокай-нозойского водоносного комплекса в районе музея-заповедника "Коломенское" в южной части г. Москвы. Рассматривалась следующая постановка задачи: оценка влияния техногенной нагрузки и геолого-гидрогеологических условий территории на характер и интенсивность загрязнения подземных вод мезокайнозойского водоносного комплекса, питающего родники в Голосовом овраге и в пойме р. Москвы.

В качестве показателей информационной модели приняты: 1) группа показателей, характеризующих техногенную нагрузку (функциональный тип городской территории, тип промышленных предприятий, удаленность от основных автодорог, удаленность от туннелей метрополитена); 2) группа показателей, характеризующих геолого-гидрогеологические условия (защищенность подземных вод, водопроводимость, латеральный градиент). Информация "приводилась" к центрам блоков сетки (размер блоков 150*150 м). В качестве выходных показателей рассматриваются: показатели, характеризующие загрязнение подземных вод мезокайнозойского водоносного комплекса за счет повышенных концентраций: сульфатов, хлоридов, катионов придающих воде свойства "жесткости" и общей минерализации инфильтрующихся вод.

Рис. 2. Алгоритм информационного подхода при комплексной интерпретации и картировании эколого-гидрогеологических условий

Анализируя влияние эколого-гидрогеологичееких условий на процесс загрязнения подземных вод можно отметить следующее:

1. Низкий уровень общей жесткости развит на промышленных и селитебных территориях, с высокой водопроводимостью и низким латеральным градиентом водоносного горизонта. Увеличение уровня жесткости отмечено в пределах рекреационных территорий с низкой водопроводимостью и высоким латеральным градиентом водоносного горизонта.

2. Уровень концентрации хлоридов в подземных водах возрастает с уменьшением защищенности и водопроводимости.

3. Подземные вод с невысокой общей минерализацией развиты в пределах промышленных и селитебных территорий, где фильтрационного потока характерен низкий латеральный градиент. Высокий уровень минерализации наблюдается в пределах рекреационных территорий с высоким латеральным градиентом потока.

4. Уровень концентрации сульфатов в подземных водах возрастает с уменьшением водопроводимости, увеличением латерального градиента потока. В пределах территорий, на которых расположены предприятия медицинского, автотранспортного, химического и физического профиля, а также на территориях свалок и отстойников сульфатность подземных вод также возрастает. С ростом водопроводимости, уменьшением латерального градиента и на участках отсутствия промышленных предприятий уровень концентрации сульфатов уменьшается.

Следует сказать, что на формирование такой гидрогеохимической картины накладывают отпечаток особенности геологического строения участка верхней обводненной зоны. В области питания, где расположены в основном селитебные и промышленные территории, характерно двухслойное строение и достаточно высокая защищенность, а по мере приближения к рекреационной зоне разделяющий глинистый прослой выклинивается. Это способствует «транзиту» загрязненных грунтовых вод в рекреационную часть территории.

Учитывая вышесказанное, можно сделать следующие выводы относительно картирования эколого-гидрогеологичееких условий: 1) в качестве графической модели процесса загрязнения можно предложить синтетические карты по 2 - 4 показателям (в зависимости от компонента химического состава подземных вод), что даст возможность эксперту цельно воспринимать эколо-го-гидрогеологическую ситуацию на исследуемой территории (количество одновременных показателей не должно превышать пяти, что соответствует аналитическим возможностям человеческого мозга); 2) данную графическую модель можно считать корректной по следующим позициям: а) количество показателей на синтетических картах не превышает допустимой величины; б) показатели эколого-гидрогеологичееких условий находятся в тесной связи с концентрациями исследуемых компонентов химического состава.

Глава 3. Методика обучения информационных моделей при прогнозировании эколого-гидрогеологических условий на базе ключевых участков.

Прогнозирование эколого-гидрогеологических ситуаций позволяет выявить и оценить степень влияния показателей эколого-гидрогеологических условий на выходной показатель состояния аналогичных ЭГГС, на основе информационной модели изученной ЭГГС.

Методика обучения информационных моделей при прогнозировании эколого-гидрогеологических условий на базе ключевых участков представлена в виде алгоритма на рис. 3.

После постановки задачи происходит формирование исходной модели. Далее происходит формирование информационной модели. Сначала выполняется ранжирование значений показателей, и проводят предварительную оценку информативности показателей, в процессе которой отбраковываются малоинформативные. Далее производится разбиение территории на обучающую и тестовую части на основе выбора ключевых участков (подробно в главе 1). В завершении формирования информационной модели выполняют информационные расчеты по обучающей части. Далее производится тестовое прогнозирование на основе сформированной информационной модели по тестовой части территории. По величине ошибки теста делают вывод о корректности созданной модели.

На основе предложенной методики было проведено построение информационной модели эколого-гидрогеологических условий касимовского водоносного горизонта в восточной части Московской области и тестовое [трогнозирование на основе этой модели.

Исходя из особенностей эколого-гидрогеологических условий изучаемой территории нами были отобраны две группы показателей: 1 --еолого-гидрогеологические /вертикальный градиент, латеральный гради-:нт, водопроводимость, суммарная мощность водоупоров, мощность щел-совской водоупорной толщи/; 2 - показатели техногенного воздействия плотность населения, характер техногенного воздействия, водоотбор/. По «тему мнению именно эти показатели описывают условия загрязнения годземных вод. Такие показатели, как водопроводимость, водоотбор, гатеральный градиент взяты для касимовского горизонта нижнего карбо-т. В качестве прогнозируемого показателя загрязнения подземных вод выбран С1-ион, изученность которого по площади района позволяет сформиро-1ать и обучить информационную модель. Территория разбивается на блоки »азмером 2 км х 2 км (всего выделено 180 блоков).

В результате формирования модели было получено следующее: наиболее информативными показателями являются: водоотбор -12.12%, сум-трная мощность водоупоров - 11.94%, характер техногенного воздействия -1.62% и вертикальный градиент - 9.76%.

Нами было проведено тестирование модели с коэффициентом про-юрциональности равным 1/2, 1/3, 1/4, 1/5. Результаты тестирования модели по стальным расчетным узлам приведены на рис. 4.

Рис. 3. Алгоритм обучения информационных моделей при прогнозировании

эколого-гидрогеологических условий на базе ключевых участков.

Рис. 4. Результаты тестирования модели

1/2 1/3 1/4 1/5

Коэффициент пропорциональности

—Количество ключевых участков —Ошибка, %

Анализируя результаты тестирования можно сделать следующие выводы:

1. Минимум ошибок наблюдается при коэффициенте пропорциональности 1/2-22 %. При такой ошибке модель является корректной.

2. Количество ключевых участков следует принять 131 (см. табл. ). Такое количество участков отвечает информационной модели, полученной при коэффициенте пропорциональности 1/2, ошибка при тестировании которой составила 22%.

Для снижения ошибки при коэффициенте пропорциональности 1/2 нами было произведено тестирование на основе обучающей матрицы, составленной не только по сложному признаку состоящему из четырех показателей, но и с включением в нее "тройных" сложных признаков. В результате теста была получена ошибка 16 %.

Подводя итога проведенных исследований хочется отметить следующее:

1) Была выполнена задача пространственного прогноза загрязнения подземных вод касимовского горизонта верхнего карбона на основе методики обучения информационной модели по ключевым участкам.

2) Моделирование на основе информационного анализа показало, что построенная информационная прогнозная модель является корректной и позволяет решать прогнозную пространственную задачу в аналогичных эколого-гидрогеологических условиях с достаточной достоверностью.

3) Анализ показал, что степень загрязнения зависит от техногенной нагрузки и скорости движения подземных вод в вертикальном направлении, причем скорость зависит как от градиента, так и от фильтрационных свойств пород (суммарная мощность водоупоров).

Глава 4. Методика использования информационного анализа при организации мониторинга качества подземных вод.

В промышленно освоенных регионах РФ остро стоит проблема водоснабжения и актуальность оценки качества воды выдвигается на первый план. Перераспределение в структуре потребления воды в пользу подземных вод, приводит к увеличению водоотбора из подземных водоносных горизонтов, что в свою очередь ведет к изменению связей в эколого-гидрогеологических системах. Эти изменения могут привести к увеличению как количества, так и площади очагов загрязнения в подземных водах. В связи с этим встает проблема наблюдения за качеством подземных вод, анализа изменений в составе воды и выработки решений, направленных на предотвращение распространения загрязнений в подземных водах, локализацию и ликвидацию очагов загрязнения. В настоящей главе в качестве примера объекта, на котором возможно построение мониторинга качества подземных вод, рассматривается надьюрский водоносный горизонт в районе музея-заповедника "Коломенское" (в юго-восточной части г. Москвы). Этот горизонт питает родники, расположенные на берегу р. Москвы. Родники являются резервными источниками

[ецентрализованного водоснабжения на случай чрезвычайных ситуаций, не вязанных с загрязнением окружающей среды.

Мониторинг качества подземных вод является составной частью еди-юй государственной системы экологического мониторинга РФ, а также госу-(арственного мониторинга водных объектов. Целью мониторинга качества юдземных вод является информационное обеспечение процессов управления :ачеством подземных вод, их охраны от загрязнения и истощения и, в конеч-юм итоге, трансформация техногенной нагрузки для коррекции качества под-емных вод и снижения риска их техногенного загрязнения.

В связи с этим задачами мониторинга качества подземных вод явля-этся: 1) изучение техногенного воздействия и реакции на него объекта мони-оринга (в дашюм случае состава подземных вод); 2) прогноз изменения со-тава подземных вод при изменении эколого-гидрогеологических условий изучаемой территории; 3) выработка рекомендаций по управлению техноген-[ым процессом в целях стабилизации качества подземных вод. Алгоритм организации мониторинга.

Методика использования информационного анализа при организации юниторинга качества подземных вод, представленная в виде алгоритма на |ис. 5, осуществляется в несколько этапов:

1) Формируется исходная модель (анализируются эколого-идрогеологические условия и составляется логическая схема процессов; вы-ираются показатели эколого-гидрогеологических условий и выходной пока-атель, оценивающий состояние ЭГТС; выбираются расчетные узлы системы и ассчитываются значения показателей в расчетных узлах).

2) Формируется информационная модель (ранжируются значения [оказателей в расчетных узлах; выполняется предварительная оценка инфор-[ативности показателей; из расчетных узлов системы выбираются ключевые частей; выполняются информационные расчеты на ключевых участках).

3) Тестируется информационная модель по остальной территории (за включением ключевых участков).

4) Если ошибка больше допустимой выполняется повторное формиро-ание информационной и (или) исходной концептуальной моделей. Если шибка в пределах допуска - переходим к следующему этапу алгоритма.

5) Организация системы мониторинга качества подземных вод (раз-ещение наблюдательных пунктов; выбор наблюдаемых показателей).

Следующие этапы выполняются в процессе функционирования систе-[ы мониторинга.

6) Выработка рекомендаций по управлению техногенным процессом в елях стабилизации качества подземных вод.

7) Решение прогнозных задач на основе рекомендаций.

8) Контроль прогнозов. >ормирование исходной модели.

В качестве исходных показателей были выбраны следующие: 1) пока-тгели, описывающие техногенную и ландшафтную составляющие ЭГГС функциональный тип городской территории, тип промышленной территории,

Рис. 5. Алгоритм информационного анализа при организации мониторинга

качества подземных вод.

удаленность от туннелей метрополитена, удаленность от автодорог); 2) показатели, описывающие гидрогеологические условия (водопроводимость, защищенность, латеральный градиент). В качестве выходного показателя при решении тестовой задачи использовался такой распространенный компонент-?агрязнитель грунтовых вод в пределах городских агломераций, как хлор-ион. В качестве расчетных узлов системы выбраны центры блоков карты (общее количество - 248).

Нормирование информационной модели и ее тестировште.

На основе комплексной интерпретации эколого-гидрогеологичееких условий на концентрацию хлора в подземных водах было установлено сле-1ующее: наиболее значимыми показателями, характеризующими уровень кон-хентрации хлоридов в подземных водах, являются защищенность и водопро-юдимость, информативность которых соответственно равна 27.38% и 36.81%. /ровень концентрации хлоридов в подземных водах возрастает с уменьшени-;м защищенности и водопроводимости. С ростом защищенности и водопрово-цшости уровень концентрации хлоридов уменьшается. В дальнейших расче-•ах будут использованы высокоинформативные показатели: защищенность и юдопроводимость, а также функциональный тип территории (третья по вели-[ине информативность - 11.63%) как показатель техногенной нагрузки.

Далее производился выбор ключевых участков, на основе которых гроизводилось обучение информационной модели. Ключевые участки выбиваются из расчетных узлов системы по методике, предложенной в главе 1.

Вначале все расчетные узлы были разделены на три группы: фоновые менее 20 мг/л, промежуточные - от 20 до 30 мг/л и кризисные - более 30 мг/л [ выявлен характер распределения в этих узлах значений исходных показате-ей. Далее из каждой группы расчетных узлов были выбраны ключевые участи по следующим правилам: 1) к ключевым участкам относятся расчетные злы со всеми сочетаниями значений показателей; 2) количество ключевых частков должно быть пропорционально количеству расчетных узлов с каж-ым из сочетаний на всей исследуемой территории; 3) коэффициент пропор-иональности выбирается на основании результатов тестирования модели.

Нами было проведено тестирование модели с коэффициентом про-орциональности равным 1/2, 1/3, 1/4, 1/5, 1/6, 1/7, 1/8, 1/10. Результаты тести-эвания модели по остальным расчетным узлам приведены на рис. 6.

Анализируя результаты тестирования можно сделать следующие вы-

эды:

1. Допустимая ошибка (< 25%) наблюдается при коэффициентах про-эрциональности 1/6 и более. При такой ошибке модель является корректной.

2. Минимум ключевых участков при допустимой ошибке наблюдается т коэффициенте пропорциональности 1/6.

3. Количество ключевых участков следует принять 54. Такое количе--во участков отвечает информационной модели, полученной при коэффици-гге пропорциональности 1/6, ошибка при тестировании которой составила !.1%. Система мониторинга, построенная по этому варианту модели, будет шболее экономичной из рассмотренных.

Рис. 6. Результаты тестирования модели

1/2 1/3 1/4 1/5 1/б Ф 1/8 1/9 1/Ю

Коэффициент пропорциональности

—Количество ключевых участков —в-Ошибка,%

Зрганизация и функционирование системы мониторинга качества подземных ¡од.

Размещение наблюдательных пунктов производится на ключевых участках. Основное правило размещения - равномерное распределение наблю-щтельных пунктов по площади каждого из типов расчетных узлов. Отметим, гго количество ключевых участков и, следовательно, наблюдательных пунктов 5 5 раз меньше общего количества расчетных узлов, что можно считать при-:млемым. При других целях и, соответственно, другом масштабе исследова-тй, количество наблюдательных пунктов будет меняться. Так, при менее детальных исследованиях блоки сетки будут укрупняться и количество наблю-ительных пунктов сокращаться.

Наблюдаемыми показателями будут: 1) мощность водоносного гори-:онта (для расчета водопроводимости); 2) концентрация хлора; 3) защищен-то сть, которая может изменяться при производстве строительных работ на 1анной территории; 4) функциональное состояние территории.

Водопроводимость и концентрация хлора должны наблюдаться во (сех пунктах, а защищенность должна контролироваться только в местах про-вводства работ, связанных с нарушением геологического строения. Функцио-гальный тип территории контролируется только в местах его возможного вменения в связи с градостроительной деятельностью.

После выявления участков размещения пунктов получения информации, производится строительство наблюдательной сети и система вводится в 1ксплуатацию.

Анализ поступающей информации и выработка управляющих решений.

На основе созданной информационной модели возможна выработка отравляющих решений, направленных на локализацию и ликвидацию очагов агрязнения подземных вод. Для этого анализируются показатели, характери-ующие качество подземных вод, а также их значения характерные для раз-[ичных рангов загрязнения. Если в каком-либо расчетном узле системы воз-южно перевести состояние системы Б из ситуации

5 (хь х2,..., х„)

де хь х2,..., хп - значения показателей состояния, характеризующие неудовле-ворительную ситуацию по качеству подземных вод,

в ситуацию

8 (уь Уг,..., Уп)

де у1; у2,..., уп - значения показателей состояния, характеризующие хорошую итуацию по качеству подземных вод, то выдаются рекомендации как и на-колько изменить значения каких показателей для этого перевода.

В процессе эксплуатации системы мониторинга анализируется посту-[ающая информация, определяется точность составленных прогнозов и вы-¡анных рекомендаций. На основе полученных данных по ключевым участкам |роизводится формирование новой информационной модели, т. е. модель [ереобучается. Это производится при каждом поступлении данных. С увели-ением количества наблюдений улучшается и качество информационной мо-;ели и, следовательно, качество прогнозов и управляющих решений.

выводы

В диссертации разработано и получило подтверждение на примере решения конкретных эколого-гидрогеологических примеров следующее:

1. Усовершенствована методика информационного анализа:

1.1. Выделены группы показателей, включаемые в исходную модель, которые описывают различные подсистемы ЭГГС и саму систему в целом.

1.2. Для формирования исходной модели введены расчетные узлы системы, среди которых выделяются точечные и площадные. Разработана методика осреднения значений показателей в площадных расчетных узлах и приведение их к точечным узлам.

1.3. Разработана методика выбора ключевых участков, основанная на делении всех расчетных узлов на фоновые, промежуточные и кризисные, которые путем анализа значений показателей в этих расчетных узлах и при использовании выбранного коэффициента пропорциональности, делятся в свою очередь на ключевые участки (обучающую часть) и остальную территорию (тестовая часть).

2. Разработана методика использования информационного анализа при комплексном анализе, интерпретации и картировании эколого-гидрогеологических условий:

2.1. Методика включает в себя следующие этапы: постановку задачи, формирование исходной модели (логическая схема, выбор показателей и карт, выбор расчетных узлов и определение значений показателей в них), формирование информационной модели, включающей результаты информационных расчетов (информативность показателей и сложных признаков, информационная (обучающая) матрица) по всей исследуемой территории.

2.2. Для района музея-заповедника "Коломенское" в южной части г. Москвы проведена комплексная интерпретация и анализ эколого-гидрогеологических условий на основе данной методики и выделены показатели, наиболее сильно влияющие на содержание различных компонентов химического состава подземных и инфильтрующихся с поверхности вод.

2.3. Определено максимальное количество картируемых показателей (не более 5) и на конкретных примерах показан состав этих показателей в зависимости от изучаемого выходного показателя .

3. Разработана методика обучения информационных моделей при прогнозировании эколого-гидрогеологических ситуаций на основе ключевых участков.

3.1. При создании прогнозных информационных моделей исследуемая территория делится на две части: обучающая и тестовая (экзаменующая). Деление выполняется на основе выбора ключевых участков и формировании (обучении) информационной модели происходит на их основе.

3.2. На примере восточной части Московской области рассмотрено формирование исходной и информационной моделей, используемых для прогнозирования загрязнения хлора на исследуемой территории.

-234. Разработана методика использования информационного анализа )и организации мониторинга качества подземных вод:

4.1. Разработан алгоритм организации мониторинга качества )дземных вод, включающий постановку задачи, формирование исходной эдели, формирование информационной модели на основе ключевых гастков, организацию системы мониторинга, функционирование системы эниторинга.

4.2. На примере района музея-заповедника "Коломенское" осмотрена организация мониторинга качества подземных вод по эедложенной методике.

Рассмотренный в работе информационный анализ является методом "формального анализа данных и является перспективным направлением, эскольку, большинство задач в экогидрогеологии требует неформального здхода к ним. Дальнейшее использование информационного анализа в )вокупности с методами математической статистики и теории вероятности эзволит решать задачи пространственно-временного управления и прогноза >стояния любой из подсистем эколого-гидрогеологической системы и зстряния системы в целом.

СПИСОК РАБОТ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ:

Применение информационного анализа к поиску россыпных месторождений золота // Тезисы конференции "Новые достижения в науках о Земле" профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников, аспирантов и студентов МГТА. - М.: 1995. - с.45 (соавторы А.Б. Лисенков, Н.И. Корчуганова).

. Информационный анализ при поисках россыпных месторождений // Геологическое изучение и использование недр: Научно-технический информационный сборник / АОЗТ "Геоинформмарк". - М.: 1996, вып. 4. -с.54-64 (соавторы А.Б. Лисенков, Н.И. Корчуганова).

Информационный анализ при решении экспертных задач в экогидрогеологии и геологии // Тезисы III международной конференции "Новые идеи в науках о Земле". - М.: 1997. - с. 139 (соавтор А.Б. Лисенков). . Родники на территории г. Москвы (гидрогеологическое, ландшафтное и рекреационное значение) // Изв. вузов. Геология и разведка, 1998, № 1. -с.89-95 (соавторы В.М. Швец, А.Б. Лисенков, В.Л. Кучаев, В.В. Головин). . Формирование родникового стока на территории г. Москвы // Водные ресурсы, 1998, № 6. - с.652-660 (соавторы В.М. Швец, А.Б. Лисенков, В.Л. Кучаев, В.В. Головин). . Родники на территории г. Москвы (экологическое и ландшафтное значение) // Геоэкология, 1999, № 1. - с.42-47 (соавторы В.М. Швец, А.Б. Лисенков, В.Л. Кучаев, В.В. Головин). . Использование информационного анализа для оценки условий загрязнения подземных вод (на примере музея-заповедника "Коломенское") //Тезисы IV международной конференции "Новые идеи в науках о Земле". - М.: 1999. -с.138

8. О эффективности геофизических методов для поисков и картирования золоторудного месторождения в Северо-Западном Вьетнаме // Изв. вузов. Геология и разведка., 1999, № 5. - с. 74-79. (соавтор В.Л. Зыонг).

J /О и &

Л

ж

Лицензия № 020849 от 04.01.94 г. Подписано в печать 16.03.2000. Печ. л. Тираж 120 экз. Редакционно-издательский отдел МГГА

Содержание диссертации, кандидата геолого-минералогических наук, Попов, Евгений Владимирович

Введение

1. Информационный подход к анализу эколого-гидрогеологических условий

1.1. Эколого-гидрогеологические системы - объект исследований экологической гидрогеологии

1.2. Математический аппарат информационного анализа.

1.3. Методика информационного анализа при решении сложных неформальных задач

1.3.1. Постановка задачи

1.3.2. Формирование исходной модели

1.3.3. Формирование информационной модели

1.4. Опыт использования неформального подхода в геолого-гидрогеологических исследованиях

2. Методика использования информационного подхода при комплексном анализе, интерпретации и картировании эколого-гидрогеологических условий

2.1. Алгоритм комплексного анализа, интерпретации и картирования

2.2. Комплексный анализ, интерпретация и картирование эколого-гидрогеологических условий в районе музея-заповедника "Коломенское"

2.2.1. Характеристика эколого-гидрогеологических условий

2.2.2. Постановка задачи и формирование исходной модели

2.2.3. Информационная модель эколого-гидрогеологических условий и ее анализ

2.2.4. Интерпретация результатов информационного моделирования и ф картирование эколого-гидрогеологических условий

3. Методика обучения информационных моделей при прогнозировании эколого-гидрогеологических условий на базе ключевых участков

3.1. Алгоритм прогноза эколого-гидрогеологических условий

3.2. Прогноз загрязнения касимовского водоносного горизонта под влиянием интенсивной техногенной нагрузки в восточной части Московской области

3.2.1. Характеристика эколого-гидрогеологических условий

3.2.2. Постановка задачи и формирование исходной модели

3.2.3. Информационное моделирование и анализ его результатов

4. Методика использования информационного анализа при организации мониторинга качества подземных вод

4.1. Алгоритм организации мониторинга ф 4.2. Формирование исходной модели

4.3. Формирование информационной модели и ее тестирование

4.4. Организация и функционирование системы мониторинга качества подземных вод

Введение Диссертация по геологии, на тему "Методика решения эколого-гидрогеологических задач с помощью информационного подхода"

Настоящая работа является логическим продолжением исследований в области решения "неформальных" (Ш.А. Губерман, 1987, [22]; Лисенков А.Б., 1995, [46]) многокритериальных задач, т. е. требующих принятия альтернативных решений в процессе рассмотрения задачи и, в случае необходимости, смены стратегии исследований, корректировки концептуальной модели изучаемого процесса и т. п.

С увеличением интенсивности техногенного воздействия на гидролитосферу актуальное значение приобретают следующие задачи, требующих неформальных подходов к их решению (А.Б. Лисенков, 1995, [46]): 1) связанные с изучением распределения интенсивности техногенной нагрузки и реакции на нее природных объектов в пределах изучаемой территории; 2) ориентированные на предсказание экологической ситуации в связи с ростом техногенной нагрузки и увеличением ее разнообразия.

Эти задачи возникают при исследованиях сложных природно-технических гидрогеологических систем, которые формируются в процессе трансформации природных гидрогеологических систем в технические гидрогеологические системы. В такой трансформации выделяют три фазы [46]: 1) развитие; 2) стагнация; 3) деградация. Задачи прогноза возникают на второй фазе, но особенно актуальны на третьей, когда прогноз должен дополняться управленческими решениями, направленными на остановку или изменение направления трансформации (от технических к природным гидрогеологическим системам).

Одним из методов решения неформальных задач является "информационный анализ - анализ базирующийся на последовательном применении теории информации и логических правил и приемов для изучения состава, структуры, связей и условий функционирования природных и природно-техногенных гидрогеологических систем" [46].

Главной целью настоящей работы является дальнейшее совершенствование технологии применения информационного подхода, как метода анализа и прогнозирования эколого-гидрогеологических условий.

Главным объектом исследований в современной экогидрогеологии являются сложные природно-технические гидрогеологические (по нашей терминологии - эколо-го-гидрогеологические) системы, состоящие из различных по структуре, характеру и условиям функционирования объектов (подсистем), которые взаимодействуют между собой и с окружающей средой. Информационное описание таких объектов также весьма сложно и характеризуется с одной стороны разноуровенностью, а с другой - сочетанием количественных и качественных показателей. Детерминированных моделей для решения сложных эколого-гидрогеологических задач не создано, а вероятностные ограничены серией допущений (эргодичность, случайность и др.), которые требуют определенных доказательств, обоснований или селекции исходного материала и поэтому также имеют ограниченное применение.

Реальные сложные эколого-гидрогеологические условия, формирующиеся в пределах крупных промышленных регионов или территорий крупных городов, выдвигают особые требования к прогнозным эколого-гидрогеологическим моделям. Модель должна:

- учитывать максимально возможное (по мнению эксперта) количество внешних и внутренних факторов, определяющих функционирование изучаемого объекта и его реакцию на внешнее воздействие;

- быть способной формировать комплексный прогноз (по группе показателей или по обобщенным показателям;

- быть кибернетической, т. е. иметь обратную связь с исследователем и адаптироваться к меняющимся внешним условиям;

- обучаться в процессе калибровки в целях повышения надежности решения, точности результатов и селекции исходной информации;

- точность формируемых прогнозов должна соответствовать современным требованиям.

Суммируя вышесказанное, можно сказать, что прогнозные эколого-гидрогеологические модели должны иметь возможность адаптироваться к объекту прогноза, повышая собственную "сложность" в процессе обучения за счет информационных и морфологических характеристик, приближая ее к "сложности" прогнозируемого объекта. Перечисленным требованиям наиболее полно отвечают информационные модели, функционирующие в режиме обучения и "распознавания образов".

В настоящее время созрела необходимость совершенствования разработанных ранее информационных моделей (В.Д. Гоппа, 1995, [19]; А.Б. Лисенков, 1995, [46]) и расширение сферы их использования. Речь, прежде всего, идет: 1) об адаптации информационных моделей к решению задач комплексной интерпретации и картирования результатов эколого-гидрогеологических исследований; 2) о совершенствовании методики эколого-гидрогеологического прогнозирования и обучения информационных моделей; 3) о применении информационного анализа к решению прикладных задач (задачи организации мониторинга качества подземных вод).

Основные задачи работы формулируются следующим образом:

1. Совершенствование методики информационного анализа в части формирования исходных моделей эколого-гидрогеологических систем.

2. Разработка методику обучения информационных моделей на базе ключевых участков и общие требования к ключевым участкам.

3. Разработка методики комплексного анализа и интерпретации эколого-гидрогеологической информации и картирования на основе информационного подхода.

4. Разработка методики организации мониторинга подземных вод с использованием информационного анализа.

5. Подтверждение вышеперечисленные разработки решением серии практических задач на материалах конкретных природно-техногенных гидрогеологических объектов в Москве и Московской области.

В работе впервые разработаны или получили дальнейшее развитие:

1. Методика использования информационного подхода применительно к решению задач комплексного анализа, интерпретации эколого-гидрогеологической информации и картирования.

2. Общие требования к ключевым участкам и методика обучения информационных моделей на их базе.

3. Методика использования информационного анализа при организации мониторинга подземных вод на основе ключевых участков.

Рассмотренный в работе информационный анализ является методом неформального анализа данных и является перспективным направлением, поскольку, большинство задач в экогидрогеологии требует неформального подхода к ним. Дальнейшее использование информационного анализа в совокупности с методами математической статистики и теории вероятности позволит решать задачи пространственно-временного управления и прогноза состояния любой из подсистем эколого-гидрогеологической системы и состояния системы в целом. Отметим, что под "эколого-гидрогеологической системой" подразумевают [46] "открытую динамическую систему, представляющую собой целостную совокупность гидрогеологических, ландшафтно-климатических и техногенных подсистем, объединенных определенными взаимоотношениями и связями, находящихся в состоянии взаимодействия и на определенной стадии трансформации".

На защиту выносятся методические аспекты использования информационного подхода при решении эколого-гидрогеологических задач:

1. Методика использования информационного подхода для комплексного анализа, интерпретации и картирования эколого-гидрогеологических условий.

2. Методика обучения информационных моделей для прогнозирования эколого-гидрогеологических условий на базе ключевых участков.

3. Методика использования информационного анализа при организации мониторинга качества подземных вод.

Результаты исследований докладывались и обсуждались на: конференции "Новые достижения в науках о Земле" профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников, аспирантов и студентов МГГА (Москва, 1995); III международной конференции "Новые идеи в науках о Земле" (Москва, 1997); IV международной конференции "Новые идеи в науках о Земле" (Москва, 1999).

В основу диссертации положены материалы, полученные автором в ходе работ по изучению родников на территории г. Москвы, эколого-гидрогеологических условий восточной части Московской области. Кроме того, использовались материалы из фондов МНПЦ ГЭИ "Геоцентр-Москва", Центрального регионального геологического центра Роскомнедра и др. организаций.

Диссертация состоит из введения, 4 глав и заключения. В первой главе рассмотрены математический аппарат и общая методика информационного анализа, а также изложен опыт использования математических методов теории информации и математической статистики в экогидрогеологии. Во второй главе рассмотрена методика применения информационного анализа при оценке и картировании эколого

Заключение Диссертация по теме "Гидрогеология", Попов, Евгений Владимирович

Заключение

В диссертации разработано и получило подтверждение на примере решения конкретных эколого-гидрогеологических примеров следующее:

1. Усовершенствована методика информационного анализа:

1.1. Выделены группы показателей, включаемые в исходную модель, которые описывают различные подсистемы ЭГГС и саму систему в целом.

1.2. Для формирования исходной модели введено понятие "расчетные узлы системы" с выделением точечных и площадных. Разработана методика осреднения значений показателей в площадных расчетных узлах и приведение их к точечным узлам.

1.3. Разработана методика выбора ключевых участков, основанная на делении всех расчетных узлов на фоновые, промежуточные и кризисные, которые путем анализа значений показателей в этих расчетных узлах и при использовании выбранного коэффициента пропорциональности, делятся в свою очередь на ключевые участки (обучающую часть) и остальную территорию (тестовая часть).

2. Разработана методика использования информационного анализа при комплексном анализе, интерпретации и картировании эколого-гидрогеологических условий:

2.1. Методика включает в себя следующие этапы: постановку задачи, формирование исходной модели (логическая схема, выбор показателей и карт, выбор расчетных узлов и определение значений показателей в них), формирование информационной модели, включающей результаты информационных расчетов (информативность показателей и сложных признаков, информационная (обучающая) матрица) по всей исследуемой территории.

2.2. Для района музея-заповедника "Коломенское" в южной части г. Москвы проведена комплексная интерпретация и анализ эколого-гидрогеологических условий на основе данной методики и выделены показатели, наиболее сильно влияющие на содержание различных компонентов химического состава подземных вод. Показано следующее: а) низкий уровень общей жесткости развит на промышленных и селитебных территориях, с высокой водопроводимостью и низким латеральным градиентом водоносного горизонта, а высокий наблюдается в пределах рекреационных территорий с низкой водопроводимостью и высоким латеральным градиентом водоносного горизонта; б) уровень концентрации хлоридов в подземных водах возрастает с уменьшением защищенности и водопроводимости, а с ростом защищенности и водопроводимости уменьшается; в) низкий уровень общей минерализации развит в пределах промышленных и селитебных территорий с низким латеральным градиентом, а высокий наблюдается в пределах рекреационных территорий с высоким латеральным градиентом потока; г) уровень концентрации сульфатов в подземных водах возрастает с уменьшением водопроводимости, увеличением латерального градиента потока и в пределах территорий, на которых расположены предприятия медицинского, автотранспортного, химического и физического профиля, а также на территориях свалок и отстойников; а с ростом водопроводимости, уменьшением латерального градиента и на участках отсутствия промышленных предприятий уровень концентрации сульфатов уменьшается.

2.3. По результатам исследований даны рекомендации по составлению синтетических эколого-гидрогеологических карт и дан пример такой карты .

3. Разработана методика обучения информационных моделей при прогнозировании эколого-гидрогеологических ситуаций на основе ключевых участков.

3.1. При создании прогнозных информационных моделей исследуемая территория делится на две части: обучающая и тестовая (экзаменующая). Деление выполняется на основе выбора ключевых участков и формирование (обучение) информационной модели происходит на их основе.

3.2. На примере восточной части Московской области рассмотрено формирование на основе предложенной методики информационной модели, используемых для прогнозирования загрязнения хлора на исследуемой территории. Показано, что степень загрязнения зависит от техногенной нагрузки и скорости движения подземных вод в вертикальном направлении, причем скорость зависит как от градиента, так и от фильтрационных свойств пород (суммарная мощность водоупоров). Ошибка прогноза составила 16% при количестве ключевых участков - 131.

4. Разработана методика использования информационного анализа при организации мониторинга качества подземных вод:

4.1. Разработан алгоритм организации мониторинга качества подземных вод, включающий постановку задачи, формирование исходной модели, формирование информационной модели на основе ключевых участков, организацию системы мониторинга, функционирование системы мониторинга.

4.2. На примере района музея-заповедника "Коломенское" рассмотрена организация мониторинга качества подземных вод по предложенной методике. Показано, что на основе выбранных ключевых участков (54 из 249) возможно построение системы мониторинга. По результатам наблюдений в ключевых участках можно судить о состоянии остальной территории (пространственный прогноз) с ошибкой не превышающей заданного порога.

Рассмотренный в работе информационный анализ является методом неформального анализа данных и является перспективным направлением, поскольку, большинство задач в экогидрогеологии требует неформального подхода к ним. Дальнейшее использование информационного анализа в совокупности с методами математической

Библиография Диссертация по геологии, кандидата геолого-минералогических наук, Попов, Евгений Владимирович, Москва

1. Антонов A.B. Применение факторного анализа для изучения условий формирования подземных вод (на примере Центрального Капетдага и Предгорной равнины) // Изв. вузов. Геол. и разв. 1989. - с. 72-82.

2. Арманд А.Д. Информационные модели природных комплексов. М.: Наука, 1975. 120 с.

3. Аронов В.И., Страхов В.Н. О применении факторного анализа в геологии. // Геол. и геофиз. 1985. - № 8. - с. 133-142.

4. Афанасьев В.Г. Системность и общество. М.: Политиздат, 1980. 368 с.

5. Бонгард М.М. Проблема узнавания. М.: Наука, 1967. 121 с.

6. Бондарик Г.К. Методика инженерно-геологических исследований. М.: Недра, 1986. 333 с.

7. Бондарик Г.К. Общая теория инженерной (физической) геологии. М.: Недра, 1981.- 255 с.

8. Бондарик Г.К. Основы теории изменчивости инженерно-геологических свойств горных пород. М.: Недра, 1971. 219 с.

9. Васильев А.Г. Анализ геохимических факторов модели распознавания образов. М.: МГРИ, 1987. 21 с.

10. Гавич И.К., Лисенков А.Б. Новый подход к эколого-гидрогеологическому картированию. // Тезисы докладов конференции профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и студентов МГГА "Новые достижения в науках о Земле". М.: МГРИ, 1992.-с. 61.

11. Гавич И.К., Лисенков А.Б. Новый подход к эколого-гидрогеологическому картированию. В сб.: Экологическая гидрогеология стран Балтийского моря (труды Международного научного семинара). С.-Пб: 1993. - с. 31-32.

12. Гавич И.К., Лисенков А.Б. О концепции эколого-гидрогеологического мониторинга. // Тезисы докладов конференции профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и студентов МГГА "Новые достижения в науках о Земле". М.: МГРИ, 1992. - с. 58.

13. Гавришин А.И. Использование искусственных эталонов для оценки методов классификации природных объектов. В кн.: Оценка качества гидрогеологической и инженерно-геологической информации. Новочеркасск: Изд-во НПИ, 1980. - с. 100-109.

14. Гавришин А.И., Бондарева Л.И., Васильченко В.А., Епифанова Н.П., Теку-чев Ю.Б. Локальный мониторинг урбанизированной геологической Среды. Новочеркасский геоэкологический полигон. Новочеркасск: НАБЛА, 1998. 109 с.

15. Геологический словарь. Т. 1. М.: Недра, 1978. 487 с.

16. Голодковская Г.А., Куринов М.Б. Экологическая геология наука об оптимальной геологической среде. // Геоэкология. - 1994. - № 2. - с. 29-36.

17. Гольдберг В.М., Газда С. Гидрогеологические основы охраны подземных вод от загрязнения. М.: Недра, 1984. 262 с.

18. Гоппа В.Д. Введение в алгебраическую теорию информации. М.: Наука. Физматлит, 1995. 112 с.

19. Гоппа В.Д. Коды и информация. // Успехи математических наук. 1984. - т. 39. - вып. 1 (235). - с. 77-120.

20. Гроздова О.И. Мониторинг подземных вод (основы методологии и методики). М.: ВИЭМС, 1990. 76 с.

21. Губерман Ш.А. Неформальный анализ данных в геологии и геофизике. М.: Недра, 1987.-261 с.

22. Гудилин И.С., Комаров И.С. Применение аэрометодов при инженерно-геологических и гидрогеологических исследованиях. М.: Недра, 1978. 319 с.

23. Димаксян А.М., Почтарев В.И. Применение некоторых методов теории информации при изучении гидрометеорологических процессов. // Метеорология и гидрология. 1963. - № 12. - с. 152-161.

24. Егоров A.B. Применение факторного анализа при изучении вертикальной гидрогеохимической зональности подземных вод. В сб.: Исследования водных ресурсов Карелии. Петрозаводск: 1990. - с. 41-43.

25. Елисеева И.И., Рукавишников В.О. Группировка, корреляция, распознавание образов. М.: Статистика, 1977. 143 с.

26. Еремеев А.Н., Пинелис Р.Т., Власов Е.П. и др. Результаты сопоставления эффективности различных алгоритмов распознавания образов при решении некоторых геологических задач. В кн.: Математические методы в геологии, вып. 2. М.: 1975. - с. 5-19.

27. Зеегофер Ю.О., Тютюнова Ф.И. Техногенные подсистемы гидролитосферы (проблемы управления). М.: Наука, 1990. 128 с.

28. Зыонг B.JL, Попов Е.В. О геологической эффективности использования геофизических методов для поисков и картирования золоторудного месторождения в северо-западном Вьетнаме. // Изв. вузов. Геол. и разв. 1999. - № 5. - с. 74-79.

29. Иёреског К.Г., Клован Д., Реймент P.A. Геологический факторный анализ. Л.: Недра, 1980. 223 с.

30. Исследования по общей теории систем. Сб. переводов/ Под ред. В.Н. Садовского, Э.Г. Юдина. M.: Прогресс, 1969. 520 с.

31. Каждан А.Б., Пахомов В.И. Методологические основы системного анализа разноуровенной геологической информации в прогнозно-поисковых целях. // Сов. геол. -1991.-№6.-с. 72-79.

32. Каждан А.Б., Пахомов В.И. Обработка исходных эмпирических данных с позиций системного подхода к изучению недр. // Сов. геол. 1986. - № 11. - с. 3-11.

33. Караванов К.П. Методологические исследования в региональной гидрогеологии (теоретический аспект). М.: Наука, 1986. 110 с.

34. Караванов К.П. Типизация подземных водоносных систем. М.: Наука, 1980. -152 с.

35. Клубов C.B., Прозоров Л.Л. Геоэкология: история, понятия, современное состояние. М.: ВНИИ зарубежгеология, 1993. 162 с.

36. Клюквин А.Н. Концепция геоэкологических исследований в Московском регионе // Геоэкологические исследования в Московском регионе (сборник научных трудов). М.: 1990. - с. 5-13.

37. Ковда В.А., Керженцев A.C. Экологический мониторинг: концепция, принципы, организация. Региональный экологический мониторинг. М.: Наука, 1983. с. 7-14.

38. Козловский Е.А. Геоэкология новое научное направление // Геоэкологические исследования в СССР: XXVIII сессия МГК. Докл. сов. геологов. М.: ВСЕГИН-ГЕО, 1989. - с. 9-19.

39. Коломенский H.B. Специальная инженерная геология. Изд. 2-е. М.: Недра, 1969. -336 с.

40. Комаров И.С., Хайме Н.М. Применение понятий и мер теории информации в инженерной геологии при оценке неоднородности. // Изв. вузов. Геол. и разв. 1968. -№ 5. - с. 53-62.

41. Комаров И.С., Хайме Н.М., Бабенышев А.П. Многомерный статистический анализ в инженерной геологии. М.: Недра, 1976. 199 с.

42. Кульбак С. Теория информации и статистика. М.: Наука, 1967. 408 с.

43. Куприянович Л.И. Резервы улучшения памяти. Кибернетические аспекты. М.: Наука, 1970. 143 с.

44. Ланге O.K. Основы гидрогеологии. М.: Изд-во МГУ, 1958. 256 с.

45. Лисенков А.Б. Научно-методические основы диагностирования эколого-гидрогеологических систем. / Автореферат диссертации на соискание ученой степени д.г.-м.н. М.: МГУ, 1995.-44 с.

46. Лисенков А.Б. Выявление ведущих факторов формирования подземных вод. М.: МГРИ, 1987.-23 с.

47. Лисенков А.Б. Информационный подход к анализу гидрогеохимических систем. // Изв. вузов. Геол. и разв. 1990. - № 3. - с. 117-122.

48. Лисенков А.Б. Информационный подход к распознаванию образов при решении эколого-гидрогеологических задач // Геоэкология. 1994. - № 4. - с. 119-131.

49. Лисенков А.Б. Использование информационного подхода и алгоритма "распознавания образов" для оценки эколого-гидрогеологических условий. // Изв. вузов. Геол. и разв. 1992. - № 4. - с. 112-116.

50. Лисенков А.Б. Методология решения диагностических задач в гидрогеологии. // Геоэкология. 1994. - № 6. - с. 107-118.

51. Лисенков А.Б. Реализация принципа Эшби при обучении информационных эколого-гидрогеологичееких моделей. // Геоэкологические исследования и охрана недр. М.: Геоинформмарк, 1994, № 3-4. с. 19-31.

52. Лисенков А.Б. Эколого-гидрогеологическое картирование с использованием факторного анализа /на примере Ташаузского региона Туркменистана/. // Геоэкология. -1993. -№ 6. с. 100-106.

53. Лисенков А.Б., Корчуганова Н.И., Попов Е.В. Информационный анализ при поисках россыпных месторождений. // Геологическое изучение и использование недр. Вып. 4. М.: Геоинформмарк, 1996. с. 54-64.

54. Лисенков А.Б., Попов Е.В. Информационный анализ при решении экспертных задач в экогидрогеологии и геологии // Тезисы III международной конференции "Новые идеи в науках о Земле". М.: МГГА, 1997. с. 139.

55. Методика разработки поисковых прогнозов изменения геологической среды/ Под ред. В.А.Мощанского. М.: Изд-во МГУ, 1988. 250 с.

56. Методические рекомендации по организации и ведению мониторинга подземных вод. /Изучение режима химического состава подземных вод/. М.: ВСЕГИН-ГЕО, 1985. 76 с.

57. Методическое руководство по инженерно-геологической съемке масштаба 1:200 ООО (1:100 000 1:500 000). М.: Недра, 1978. - 391 с.

58. Мироненко В.А. О концепции государственного гидроэкологического мониторинга России. // Геоэкология. 1993. - № 1. - с. 19-29

59. Мониторинг месторождений и участков водозаборов питьевых подземных вод. Методические рекомендации. М.: ВСЕГИНГЕО, 1998. 58 с.

60. Москва: Геология и город. Под ред. В.И. Осипова, О.П. Медведева. М.: АО "Московские учебники и картолитография", 1997. 400 с.

61. О создании единой государственной системы экологического мониторинга. Постановление СМ РФ от 24.11.93 г. № 1229.

62. Осипов В.И. Геоэкология междисциплинарная наука об экологических проблемах геосфер // Геоэкология. - 1993. - № 1. - с. 4-18.

63. Пендин В.В. Комплексный количественный анализ информации в инженерной геологии (теория, методология, приложения). / Автореферат диссертации на соискание ученой степени д.г.-м.н. М.: 1992. 42 с.

64. Пересунько Д.И., Сычев К.И. Литомониторинг СССР система оценки, контроля и прогноза состояния геологической среды // Геоэкологические исследования в СССР: XXVIII сессия МГК. Докл. сов. геологов. М.: ВСЕГИНГЕО, 1989. - с. 68-77.

65. Пиннекер Е.В. Экологические проблемы гидрогеологии. Новосибирск: Наука. Сиб. предприятие РАН, 1999. 128 с.

66. Плотников Н.И. Введение в экологическую гидрогеологию: Научно-методические основы и прикладные разделы. М.: Изд-во МГУ, 1998. 240 с.

67. Плотников Н.И., Карцев A.A., Рогинец И.И. Научно-методические основы экологической гидрогеологии. М.: Изд-во МГУ, 1992. 62 с.

68. Положение "О государственном мониторинге подземных вод Российской Федерации". М.: Изд. Роскомгеология, 1992. 11 с.

69. Положение о ведении государственного мониторинга водных объектов // Рос. газ. 1997. - 26 марта.

70. Попов Е.В. Использование информационного анализа для оценки условий загрязнения подземных вод (на примере музея-заповедника "Коломенское") // Тезисы IV международной конференции "Новые идеи в науках о Земле". М.: МГГА, 1999. с.

71. Проблемы гидрогеологического картирования и районирования. Л.: ВГО, 1971. 123 с.

72. Рекомендации по проведению гидрогеохимического опробования и физико-химических исследований для оценки загрязнения подземных вод. ПНИИС. М.: Стройиздат, 1986. 58 с.

73. Роговская Н.В. Карта естественной защищенности подземных вод от загрязнения // Природа. 1976. - № 3. - с. 57-61.

74. Роговская Н.В. Гидрогеологическое картирование (обзор отечественного и зарубежного опыта составления гидрогеологических карт). М.: Наука, 1981. 132 с.

75. Садовский В.Н. Основания общей теории систем. М.: Наука, 1974. 279 с.

76. Советский энциклопедический словарь. 2-е издание. М.: Советская энциклопедия, 1983. 1600 с.

77. Сочава В.Б. Введение в учение о геосистемах. Новосибирск: Наука. Сиб. отд-ние, 1978.- 319 с.

78. Требования к геолого-экологическим исследованиям и картографированию. Масштаб 1: 1 ООО ООО 1: 500 ООО. М.: Мингео СССР, 1990. - 41 с.

79. Требования к геолого-экологическим исследованиям и картографированию. Масштаб 1: 200 000 1: 100 000. М.: Мингео СССР, 1990. - 86 с.

80. Требования к геолого-экологическим исследованиям и картографированию. Масштаб 1: 50 000 1: 25 000. М.: Мингео СССР, 1990. - 128 с.

81. Требования к reo лого-экологическим исследованиям и картографированию. М.: ВСЕГИНГЕО, 1991. 93 с.

82. Трофимов В.Т., Зилинг Д.Г. Экологическая гидрогеология и ее логическая структура // Вестн. МГУ. Сер.4. Геология. - 1995. - № 4. - с. 33-45.

83. Трофимов В.Т., Зилинг Д.Г., Аверкина Т.А. Геоэкология как термин и междисциплинарная наука // Вестн. МГУ. Сер.4. Геология. - 1994. - № 5. - с. 43-55.

84. Федоров В.Д., Гильманов Т.Г. Экология. М.: Изд-во МГУ, 1980. 463 с.

85. Хаустов А.П. Многомерный анализ гидрогеологических систем горноскладчатых областей. Новосибирск: Наука, 1986. 110 с.

86. Швец В.М., Лисенков А.Б., Кучаев В.Л., Попов Е.В., Головин В.В. Формирование родникового стока на территории г. Москвы // Водные ресурсы. 1998. - № 6. - с. 652-660.

87. Швец В.М., Лисенков А.Б., Попов Е.В., Кучаев В.Л., Головин В.В. Родники на территории г. Москвы (гидрогеологическое, ландшафтное и рекреационное значение) // Изв. вузов. Геология и разведка. 1998. - № 1. - с. 89-95.

88. Швец В.М., Лисенков А.Б., Попов Е.В., Кучаев В.Л., Головин В.В. Родники на территории г. Москвы (экологическое и ландшафтное значение) // Геоэкология. -1999. -№1.- с. 42-47.

89. Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике. М.: ИЛ, 1963.332 с.

90. Шестаков В.М. Мониторинг подземных вод принципы, методы, проблемы. // Геоэкология. - 1993. - № 6. - с. 3-11.

91. Эшби У.Р. Введение в кибернетику. М.: ИЛ, 1959. 432 с.

92. Яглом A.M., Яглом И.М. Вероятность и информация. М.: Наука, 1973.511с.

93. Hoang Van Hung, Nguyen Kim Ngoe, A.B. Lisencov. On the problem of chemical composition of ground water in unconsolidated deposits of the Mekong river delta. // Second Conference on Geology of Indochina, 11-13 November, 1991, Hanoi. p. 435-445.

94. Rosenblatt F. The Perceptron: a probabilistik model for information storage and organization in brain. // Psychol, review, vol. 65, 1968. p. 386-408.

95. Roy A., Dasgupta A.K., Iain K.C., Lahiri D. Hydrogeochemical factor model for shallow guaternary aquifer sistem in the Ahmedabad urban complex, guiarat and its environmental impact. // Indian minerals, vol. 44, 1990, № 4. p. 282Л02.

96. Ruiz F., Gomis V., Blasko P. Application of factor analisis to the hydrogeochemical study of a coastal aquifer. // Journal of Hydrology, Amsterdam, vol.119, 1990. p. 169-177.

97. Troll C. Luftbildplan und okologiche Bodenforschung // Z. Ges. Erkunde zu Berlin. 1939. - № 7-8. - s. 241-298.