Алгоритмы комплексного анализа многомерных данных о природных объектах с применением метода главных компонент и геоинформационных систем тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.18, кандидат технических наук Перемитина, Татьяна Олеговна

• Перемитина, Татьяна Олеговна
• кандидат технических наук
• 2003

Оглавление диссертации кандидат технических наук Перемитина, Татьяна Олеговна

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. СОСТОЯНИЕ ПРОБЛЕМЫ КОМПЛЕКСНОГО АНАЛИЗА МНОГОМЕРНЫХ ДАННЫХ.

1.1 Анализ задач комплексной обработки многомерных данных.

1.1.1 Вводные замечания.

1.1.2 Примеры задач комплексных исследований природных объектов

1.1.3 Особенности объектов исследования.

1.2 Метод главных компонент и его применение.

1.2.1 Обзор статистических методов анализа многомерных данных.

1.2.2 Метод главных компонент.

1.2.3 Применения метода главных компонент в научных исследованиях.

1.3 Пространственный анализ данных с применением ГИС.

1.4 Постановка задач диссертационных исследований.

ГЛАВА 2.РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ И АЛГОРИТМА КОМПЛЕКСНОГО

АНАЛИЗА.

2.1 Разработка процедуры комплексного анализа многомерных данных

2.2 Алгоритм комплексного анализа многомерных данных.

2.2.1 Процедура подготовки данных к анализу.

2.2.2 Выбор метода вычисления собственных значений и собственных векторов.

2.2.3 Алгоритм МГК-анализа данных о пространственных объектах.

2.2.4 Алгоритм графического представления результатов.

2.2.5 Оценивание главных компонент.

2.3 Методические вопросы пространственного анализа с применением ГИС

2.3.1 Проведение пространственного анализа по схеме П-ГК.

2.3.2 Проведение пространственного анализа по схеме ГК-П.

Выводы по главе 2.

ГЛАВА 3. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ АЛГОРИТМА КОМПЛЕКСНОГО АНАЛИЗА.

3.1 Выбор средства программной реализации алгоритма.

3.1.1. Сравнительный анализ средств разработки.

3.1.2 Обоснование выбора средства программной реализации алгоритма.

3.2 Общая структура программного комплекса.

3.2.1 Предварительная обработка массива данных.

3.2.2 Восстановление пропущенных значений в массивах данных.

3.2.3 Выполнение запросов и построение новых таблиц.

3.3 Два направления проведения комплексного анализа многомерных данных.

3.3.1 Особенности программной реализации алгоритма по схеме ГК-П

3.3.2 Особенности программной реализации алгоритма по схеме П-ГК

Выводы по главе 3.

ГЛАВА 4. ПРИМЕНЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ДИССЕРТАЦИОННОГО ИССЛЕДОВАНИЯ В ПРАКТИЧЕСКИХ ЗАДАЧАХ

4.1 Анализ геохимических данных о рассеянном органическом веществе нефтеносных пород.

4.2 Анализ данных о физико-химических свойствах нефтей (на примере Западно-Сибирской нефтегазоносной провинции).

4.3 Анализ содержания тяжелых металлов в годичных кольцах деревьев в районе Тунгусской катастрофы.

4.4 Анализ данных о радиационном загрязнении среды в зоне воздействия крупного предприятия ядерного цикла.

4.5 Анализ природно-климатического состояния территории юго-востока Западно-Сибирской равнины.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Алгоритмы комплексного анализа многомерных данных о природных объектах с применением метода главных компонент и геоинформационных систем»

При изучении свойств и поведения объектов приходится использовать большие объемы разнородной информации, в связи с этим задача выявления закономерностей становится труднообозримой, возникает потребность в сжатии информации - описании объектов меньшим числом обобщенных показателей, например факторами или главными компонентами. Главные компоненты являются более удобными интегральными показателями, так как они отражают внутренние закономерности, которые не поддаются непосредственному наблюдению. При использовании метода главных компонент (МГК), корреляционная матрица используется как исходная ступень для дальнейшего анализа и появляется возможность извлечения дополнительной информации об исследуемом объекте, проведения причинного анализа взаимосвязей характеристик и определения их стохастической связи с главными компонентами.

Существует широкий класс природных объектов, при анализе которых необходимо учитывать пространственные свойства. Включение пространственных свойств, таких как координаты, площадь и др., вносит разнородность в массив и требует проведения стандартизации данных, что в свою очередь влечет переход от ковариационной матрицы к корреляционной. В условиях необходимости учета таких пространственных свойств, как форма и взаиморасположение объектов, требуется проведение комплексного анализа данных с применением методов пространственного анализа.

На современном этапе для анализа пространственных данных широко применяются геоинформационные системы, позволяющие манипулировать и управлять пространственными данными, хранящимися в виде тематических слоев, географически определенных относительно карты-основы.

В настоящее время методические вопросы комплексного анализа многомерных данных о природных объектах на основе сочетания методов статистического анализа и методов пространственного анализа разработаны недостаточно. Отсутствуют алгоритмы и программные средства анализа таких данных на основе метода главных компонент с учетом пространственных свойств объектов. В связи с этим возникла необходимость разработки нового подхода к комплексному анализу многомерных данных, основанного на сочетании метода главных компонент и метода пространственного анализа с применением геоинформационных систем (ГИС).

Цель работы. Целью настоящей диссертационной работы является разработка методики и алгоритма комплексного анализа многомерных данных о пространственно-распределенных объектах, основанных на сочетании метода главных компонент и методов пространственного анализа с применением геоинформационных систем.

Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи: разработка обобщенной процедуры комплексного анализа, основанной на сочетании метода главных компонент и метода пространственного анализа с применением ГИС; разработка алгоритма комплексного анализа многомерных данных о пространственно-распределенных объектах; разработка процедуры графического отображения результатов анализа; разработка программного комплекса анализа многомерных данных с применением метода главных компонент и метода пространственного анализа с использованием ГИС; применение программного комплекса в задачах анализа многомерных данных об объектах различной природы.

Методы исследований: методы статистической обработки данных, метод главных компонент, численные методы, методы пространственного анализа с использованием геоинформационных систем.

Защищаемые положения.

1) Разработанная процедура проведения комплексного анализа многомерных данных о пространственно-распределенных объектах, обеспечивает проведение анализа данных методом главных компонент и средствами ГИС.

2) На основе обобщенной процедуры разработан алгоритм комплексного анализа, основанный на сочетании метода главных компонент и метода пространственного анализа с применением ГИС.

3) Разработана процедура графического отображения.

4) Создан программный комплекс обработки многомерных данных о пространственно-распределенных объектах.

Достоверность результатов обеспечивается применением строгих математических методов решения задач и тестированием программного комплекса на контрольных примерах.

Научная новизна. В диссертационной работе получены следующие новые научные результаты:

1) Разработан геоинформационный подход к комплексному анализу многомерных данных, основанный на сочетании метода главных компонент и метода пространственного анализа с использованием ГИС.

2) Разработан алгоритм комплексного анализа многомерных данных с применением метода главных компонент и метода пространственного анализа с использованием геоинформационных технологий.

3) Разработана процедура графического отображения результатов комплексного анализа.

Практическая ценность. Основными результатами диссертационной работы, составляющими ее практическую ценность, являются программный комплекс геоинформационного анализа многомерных данных, реализующий разработанные алгоритмы и результаты исследований в разных областях, полученные с его помощью. Созданный программный комплекс внедрен в ИХН СО РАН n используется для анализа геохимических данных о нефтях и рассеянном органическом веществе пород, что позволяет выявлять закономерности изменения содержания и состава углеводородов нефтей и рассеянного органического вещества в зависимости от глубины залегания и фациального районирования (геолого-геохимических условий залегания). Программный комплекс внедрен в ИОМ СО РАН и применен для анализа природно-климатических данных о состоянии территории юго-востока Западной Сибири, что позволило установить особенности в климатическом состоянии Васюганской равнины по сравнению с сопредельными территориями и выявить факторы, оказывающие существенное воздействие на состояние территории. Проведенный с помощью программного комплекса анализ дендрохронологических данных о радиационном загрязнении окрестностей г. Томска (совместно с НИИ ББ при ТГУ) позволил выявить зависимость концентраций радиоактивных веществ от расстояния до источника радиоактивного загрязнения. Применение программного комплекса, для анализа данных дендрохроноиндикации о содержании различных химических элементов в годичных кольцах деревьев района Тунгусской катастрофы, позволило выявить аномальные изменения в функциональном состоянии деревьев, расположенных в зоне Тунгусского взрыва.

Созданный программный комплекс может использоваться для проведения комплексного анализа широкого класса объектов. Например, объекты геоэкологии, геохимии, геологии, а также в других областях, где объекты исследования имеют пространственную привязку и представлены многомерными массивами данных.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы были доложены на 11 научных конференциях и симпозиумах, в том числе на 7 международных конференциях: 4ая международная конференция «Химия нефти и газа» (Томск, 2000); 1ая международная научно-практическая конференция «Медицинские и экологические эффекты ионизирующей радиации» (Томск, 2001); Зии международный симпозиум «Контроль и реабилитация окружающей среды» (Томск, 2002), 20ыи международный симпозиум по органической геохимии (Франция, 2001); 4ЫИ Югославский симпозиум "Химия и окружающая среда" (Югославия, 2001); международная конференция «Экология Сибири, Дальнего Востока и Арктики» (Томск, 2001), международная конференция «Измерения, моделирование и информационные системы как средства снижения загрязнений на городском и региональном уровне» (Томск, 2002), 3я научно-практическая конференция «Комплексные решения в автоматизации для динамичного развития нефтегазовой отрасли» (Томск, 2002).

Личный вклад соискателя. Диссертация написана с использованием результатов, полученных лично автором или при его участии во всех этапах решения поставленной задачи.

1) Автором разработан алгоритм комплексного анализа многомерных данных, основанный на сочетании метода главных компонент и метода пространственного анализа с применением ГИС технологий .

2) Структура и состав программного комплекса анализа многомерных данных о пространственно-распределенных объектах с применением методов главных компонент и пространственного анализа (ГИС) разработаны лично автором.

3) Автором разработана процедура графического отображения результатов комплексного анализа.

4) С использованием разработанного подхода автором проведен комплексный анализ физико-химических свойств нефтей нижней и средней юры Западно-Сибирской нефтегазоносной провинции.

5) Автором, по разработанным алгоритмам, проведен комплексный анализ природно-климатических данных о состоянии территории юго-востока Западной Сибири совместно с аспиранткой ИХН СО РАН Иродовой В.П., предоставившей также массив данных.

6) С применением разработанного подхода, автором проведена обработка данных о радиоактивном загрязнении окрестностей г. Томска, и о содержании тяжелых металлов в годичных кольцах деревьев района падения Тунгусского метеорита. Сбор и интерпретация дендрохронологических данных проведены с участием Несветайло В.Д. (НИИ ББ при ТГУ).

7) Комплексный анализ геохимических данных о нефтях и рассеянном органическом веществе пород проведен автором совместно с Певневой Г.С., предоставившей также массив данных.

8) Автором подготовлены цифровые карты фациального районирования нижне-среднеюрских отложений Томской области и Западно-Сибирской нефтегазоносной провинции на основе схем фациального районирования территории Западной Сибири, опубликованных в монографии Суркова B.C., Серебренниковой О.В. и др. Седиментогенез и геохимия нижне-среднеюрских отложений юго-востока Западной Сибири. - Новосибирск: Наука, 2001. - 213 с. Публикации. Материалы диссертационной работы опубликованы в

14 печатных работах, в том числе в зарубежных публикациях.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из основной части, включающей в себя введение, четыре главы и заключение на 129 страницах, списка используемой литературы из 110 источников и 2 приложений. Работа иллюстрируется 55 рисунками и 3 таблицами.

Основное содержание работы. В первой главе диссертации рассмотрено современное состояние проблемы комплексного анализа многомерных данных о природных объектах. Проведен анализ особенностей нескольких известных методов анализа многомерных данных. Дана характеристика задач комплексного анализа природных объектов в различных областях научных исследований. Рассмотрены примеры многомерных данных об объектах различной природы, требующих комплексного исследования. Показано, что для проведения комплексного анализа рассмотренных примеров природных объектов необходим новый подход, который позволил бы учитывать не только многомерность, разнородность и статистический характер данных, но и пространственные свойства объектов. Анализ особенностей анализа природных объектов позволил сформулировать цель и основные задачи, решаемые в диссертационной работе.

Во второй главе диссертации излагаются разработанные в ходе диссертационных исследований процедура и алгоритмы комплексного анализа многомерных данных. Представлены обобщенные схемы геоинформационного подхода к комплексному анализу.

В третьей главе рассматриваются вопросы программной реализации разработанных в диссертации алгоритмов и создания на их основе программного комплекса обработки и анализа многомерных данных с использованием МГК в сочетании с ГИС. Описаны два направления проведения комплексного анализа многомерных данных и рассмотрены особенности их программной реализации.

В четвертой главе диссертационной работы представлены пять примеров практического применения разработанного подхода для проведения комплексного анализа многомерных данных о пространственно -распределенных объектах.

В заключении формулируются основные результаты, полученные в диссертационном исследовании.

В приложении приведены документы, подтверждающие практическое применение диссертационных результатов.

Заключение диссертации по теме «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», Перемитина, Татьяна Олеговна

Основные результаты диссертационной работы изложены в 14 опубликованных работах [98, 101-111].

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате изучения современного состояния проблемы анализа пространственных объектов исследования, для описания которых используются многомерные, разнородные данные, было установлено, что методические и алгоритмические вопросы комплексного анализа таких объектов исследования с учетом их пространственных свойств разработаны недостаточно, что и явилось целью диссертационной работы. Для достижения поставленной цели потребовалось решить следующие частные задачи:

S разработка нового геоинформационного подхода и процедуры комплексного анализа многомерных данных, основанной на сочетании метода главных компонент и метода пространственного анализа с использованием геоинформационных систем;

S разработка модифицированного алгоритма метода главных компонент обработки многомерных данных с учетом пространственных свойств объектов исследования;

S разработка алгоритмов графического отображения результатов комплексного анализа.

Таким образом, в результате выполненной диссертационной работы были разработаны новые процедуры и алгоритмы комплексного анализа многомерных данных о природных объектах. На основе реализации новых алгоритмов был создан программный комплекс, включающий модуль интерфейсов, модуль пространственного анализа данных, реализованный средствами ArcView 3.2, модуль анализа данных методом главных компонент, реализованный в среде Delphi5.

В заключении приведем основные результаты, полученные в диссертационной работе:

1. Разработана процедура комплексного анализа многомерных данных, основанная на сочетании метода главных компонент и метода пространственного анализа с использованием геоинформационных систем.

2. Разработан модифицированный алгоритм обработки методом главных компонент многомерных данных с учетом пространственных свойств объектов.

3. Разработан алгоритм предварительной подготовки многомерных массивов данных к проведению комплексного анализа данных.

4. Разработан алгоритм графического отображения результатов комплексного анализа многомерных данных с отображением средних значений и доверительных интервалов распределений в пространстве главных компонент.

5. Программно реализованы алгоритмы комплексного анализа многомерных данных и графического отображения, создан на основе разработанных алгоритмов программный комплекс, пригодный для проведения комплексного анализа многомерных данных.

6. Разработанный программный комплекс используется в ИХН СО РАН для установления закономерностей изменения содержания и состава углеводородов нефтей и рассеянного органического вещества нефтеносных пород в зависимости от фациального районирования территории, а также позволяет выявлять характеристические геохимические параметры по составу углеводородов.

7. Программный комплекс был применен для анализа природно-климатических данных территории юго-востока Западной Сибири, в результате чего были выявлены особенности в климатическом состоянии Васюганской равнины по сравнению с сопредельными территориями. Результаты были использованы в ИОМ СО РАН при выполнении интеграционного проекта СО РАН № 64 «Комплексный мониторинг Большого Васюганского болота».

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Перемитина, Татьяна Олеговна, 2003 год

1. Дэвис Д. Статистика и анализ геологических данных. М.: Мир, 1977.-571 с.

2. Андерсон Т. Введение в многомерный статистический анализ. М.: Физматгиз, 1963. - 500 с.

3. Йёреског К.Г., Д.И. Клован, Р.А. Реймент Геологический факторный анализ // Д.: Недра, 1980. 220 с.

4. Жуковская В.М., Мучник И.Б. Факторный анализ в социально-экономических исследованиях. М.: Статистика, 1976. — 152 с.

5. Верней Г., Шанон М. ЭВМ помогает химии. Пер. с англ. - JL: Химия, 1990.-384 с.

6. Груза Г.В., Рейтенбах Т.Г. Статистика и анализ гидрометеорологических данных. JL: Гидрометеоиздат, 1982. -215 с.

7. Камьянов В. Ф. Основы химии нефти. 4.1. Томск: Изд-во Томск. Ун-та, 1981.-118 с.

8. Тиссо Б., Вельте Д. Образование и распространение нефти М.: Мир, 1981 -500 с.

9. Peters К. Е. Moldowan J.M. Effects of source, thermal maturity and biodegradation on the distribution and isomerization of homohopanes in petroleum// Organic geochemistry, 1991. №1. - p.47-61.

10. Hinrichs K. U., Schneider R. R., Muller P. J., Rullkotter J. A biomarker perspective on paleoproductivity variations in two Late Quaternary sediment sections from the Southeast Atlantic Ocean // Organic geochemistry, 1999, vol. 30, No. 5, p. 341-366.

11. Mudge S. M., East J. A., Bebianno M. J., Barreira L.A. Fatty acids in the Ria Formosa Lagoon, Portugal // Organic geochemistry, 1998. vol. 29. - No. 4. - p. 963-977.

12. Головко А. К. Нефтяные алкилароматические углеводороды / Диссертация на соискание уч. степени доктора химич. наук. -Томск, 1997.-352 с.

13. Odden W., Barth Т. A study of the composition of light hydrocarbons (C5- Ci3) from pyrolysis of source rock samples // Organic geochemistry, 2000. vol. 31. - No. 2-3. - p. 211-219.

14. Ткачев Ю. А., Юдович Л.Э. Статистическая обработка геохимических данных. М.: Наука, 1986. - 123с,

15. Ан В.В., Козин Е.С., Полищук Ю. М., Ященко И.Г. База данных по химии нефти и перспективы ее применения в геохимических исследованиях // Геологи я нефти и газа. 2000. - № 2. - С.49 - 51.

16. Гончаров И.В. Геохимия нефтей Западной Сибири. М.: Недра, 1987.-160 с.

17. Кринов ЕЛ. Тунгусский метеорит. М.: Изд-во АН СССР, 1949-112 с.

18. Плеханов Г.Ф. и др. По следам Тунгусской катастрофы. Томск: Томское книжн. изд-во, 1960.

19. Несветайло В.Д. Об одном типе термических поражений деревьев в районе падения Тунгусского метеорита. В кн.: Космическое вещество и Земля. - Новосибирск: Наука, 1986. - с.69-80.

20. Несветайло В. Д. Дендрохроноиндикация как метод ретроспективного мониторинга. В кн.: Проблемы исследования и преодоления экологической опасности в промышленном регионе (тез. докл. всесоюз. научно-практ. конф.) -Кемерово, 1990. - с. 108-109.

21. Радиационная обстановка на территории России и сопредельных государств в 1993 г. Ежегодник. - Обнинск: НПО «Тайфун», 1994.-398 с.

22. Состояние окружающей среды и здоровье населения в зоне влияния Сибирского химического комбината. Аналитический обзор. -Томск: Госкомитет экологии и природных ресурсов Томской области, 1994.-с. 83.

23. Булатов В.И. Россия радиоактивная. Новосибирск: ЦЭРИС, 1996. - 270 с.

24. Израэль Ю., Артемов Е., Пахомов В., Чириков В. и др.Радиоактивное загрязнение местности в результате аварии на радиохимическом заводе Томске-7 // Метеорология и гидрология, 1993.-№6.-с. 5-8.

25. Несветайло В.Д. Дендрохроноиндикация выпадений Cs-137 в северо-восточном секторе 30-ти километровой зоны СХК г. Северска. В кн. Проблемы изучения растительного покрова

26. Сибири. Тез. докл. Всерос. конф. Томск: Изд-во ТГУ, 1995. -с.238-240.

27. Рихванов Л. Оценка состояния территории, прилегающей к СХК, радиогеохимическими методами // II Междун. радиоэкологическая конф. «После холодной войны: разоружение, конверсия и безопасность». Красноярск, 1995. - с. 134-139.

28. СХК глазами зеленого движения // Сб. документов, фрагментов отчетов, газетных и журнальных публикаций. Томск: Социально-экономический Союз, 1994. - 69 с.

29. Монин А.С., Шишков Ю.А. История климата. Л.: Гидрометеоиздат, 1979. - 408 с.

30. Справочник по климату СССР. Выпуск 17, 20. - Часть IV. - Л.: ГМИ, 1968.

31. Агроклиматические ресурсы Томской области. Л.: Гидрометеоиздат, 1971. - 147 с.

32. Батталов Ф. 3. Многолетние колебания атмосферных осадков и вычисление норм осадков. Л.: Гидрометеоиздат, 1968. - 183 с.

33. Воейков А. И. Распределение осадков в России. Т. 6, кн. 1. - Изд-во Зап. Русск. Географ, об-ва, 1875.-С.1-72.

34. Ефимова Л.А., Строкина И.М., Байкова и др. И.М. Изменения температуры воздуха и облачности в 1967-1990 гг. на территории бывшего СССР // Метеорология и гидрология, 1994. N 6. - С. 66-69.

35. Задде Г.О., Кусков А.И. Разложение временных рядов на составляющие // Сибирское совещание по климато-экологическому мониторингу (Тез.докл.). — Томск: Томское книжн. изд-во, 1995. -С.66-67.

36. Предстоящие изменения климата./Под ред. М.И. Будыко, Ю.А. Израэля, М.С. Маккракена и др. JL: Гидрометеоиздат, 1991. - 272 с.

37. Айвазян С. А., Енюков И. С., Мешалкин JL Д. Основы моделирования и первичная обработка данных. М.: Финансы и статистика, 1983 - 464 с.

38. Ланкастер П. Теория матриц. М.:Наука, 1982. - 272 с.

39. Крамер Г. Математические методы статистики. М.: Изд-во иностр. лит-ры, 1948.

40. ОТЭКС: обработка таблиц экспериментальных данных. Пакет прикладных программ - Новосибирск; ИМ СО РАН, 1978.

41. Пакет прикладных программ по прикладному многомерному статистическому анализу. М.: ЦЭМИ AIT СССР, 1982.

42. Пакет прикладных программ статистической обработки данных. -Киев: Институт кибернетики АН СССР, 1979.

43. Иберла К. Факторный анализ / Пер. с нем. М.: Статистика, 1980. -398 с.

44. Лоули Д., Максвелл А. Факторный анализ как статистический метод /Пер. с англ. М.:Мир, 1976. - 144 с.

45. Арене X., Лейтер Ю. Многомерный дисперсионный анализ. М.: Финансы и статистика, 1985. - 230 с.

46. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ / Пер. с англ. М.: Статистика, 1973. 392 с.

47. Харман Г. Современный факторный анализ / Пер. с англ. М.: Статистика, 1972. - 486 с.

48. Демиденко Е. 3. Линейная и нелинейная регрессии. М.: Финансы и статистика, 1981. - 302 с.

49. Себер Дж. Линейный регрессионный анализ. М: Мир, 1980.

50. Езекиэл М., Фокс К. А. Методы анализа корреляций и регрессий / Пер. с англ.- М.: Статистика, 1966. 559 с.

51. Фёрстер Э., Рёнц Б. Методы корреляционного и регрессионного анализа. М.: Финансы и статистика, 1983. - 302 с.

52. Шеффе Г. Дисперсионный анализ. М.: Физматгиз, 1963.

53. Айвазян С.А., . Бежаева И. 3., Староверов О.В. Классификация многомерных наблюдений. М.: Статистика, 1975. — 238 с.

54. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ: Пер. с англ./ Д. О. Ким, Ч. У. Мьюллер, У. Р. Клекка и др.; Под ред. И. С. Енюкова. М.: Финансы и статистика, 1989. - 215 с.

55. Андрукович П.Ф. Применение метода главных компонент в практических исследованиях. М.: Изд-во МГУ, 1973 - вып. 36. -124 с.

56. Окунь Я. Факторный анализ / Пер. с польск. М.: Статистика, 1974. - 200 с.

57. Белонин М.Д., Голубева В.А., Скублов Г.Т. Факторный анализ в геологии.- М.: Недра, 1982. 270 с.

58. Райзен Д. В. Классификация и кластер. М.: Мир, 1980.

59. Айвазян С. А., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Исследование зависимостей. М.: Финансы и статистика, 1985 г. - 472 с.

60. Рао С. Линейные статистические методы и их применение. М.: Наука, 1968.

61. Миллер Р. Л., Кан Д. С. Статистический анализ в геологических науках. М.: Статистика, 1965. - 481 с.

62. Уилкс С. Математическая статистика. М.: Наука, 1967.

63. Леонов В.П. Обработка экспериментальных данных на программируемых микрокалькуляторах. Томск: Изд-во ТГУ, 1990.-375 с.

64. Ступнева А. В. Выведение главных факторов среды и изучение их изменчивости в пространстве // Временные и пространственные изменения климата и годичные кольца деревьев. Институт ботаники АН Лит. ССР, Каунас, 1984. - с. 54-60.

65. Ступнева А. В. Метод главных компонент в решении задач дендроклиматологии // Временные и пространственные изменения климата и годичные кольца деревьев. Институт ботаники АН Лит. ССР, Каунас, 1984. - с. 49-53.

66. Ступнева А. В. Построение и исследование свойств хронологий главных компонент // Временные и пространственные изменения климата и годичные кольца деревьев. Институт ботаники АН Лит. ССР, Каунас,1984. - с. 61-64.

67. Гласс Дж., Стэнли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии. М.: Прогресс, 1976. - 495 с.

68. Сепетлиев Д. Статистические методы в научных медицинских исследованиях. М.: Медицина, 1968. - 419 с.

69. Урбах В.Ю. Биометрические методы / Статистическая обработка опытных данных в биологии, сельском хозяйстве и медицине. М.: Наука, 1964.-416с.

70. Снедекор Дж. У. Статистические методы в применении к исследованиям в сельском хозяйстве и биологии. М.: Наука, 1961. - 503 с.

71. Владимирский Б. М. Математические методы в биологии. Ростов: Изд-во Рост, ун-та, 1983. - 304 с.

72. Дубров A.M. Обработка статистических данных методом главных компонент. -М.: Статистика, 1978. 135 с.

73. Дружинин Н.К. Основные математико-статистические методы в экономических исследованиях. М: Статистика, 1968. - 248 с.

74. Многомерный статистический анализ в социально-экономических исследованиях. М.: Наука, 1974. - 416 с.

75. Кошкарев А.В., Тикунов B.C. Геоинформатика. М.: Картгеоцентр-Геодезиздат, 1993. - 213 с.

76. Кошкарев А.В., Тикунов B.C., Трофимов А. М. Теоретические и методические аспекты развития географических информационных систем // География и природные ресурсы, 1991. №1. - с. 11-16.

77. Тикунов B.C. Географические информационные системы: сущность, структура, перспективы. В кн.: Картография и геоинформатика. Итоги науки и техники, сер. Картография. - М.: ВИНИТИ АН СССР, 1991.- т. 14. - с. 6-79.

78. Митчелл Э. Руководство ESRI по ГИС анализу. Том 1. -ESRIPress, 1999. - 190 с.

79. ArcView GIS. Envorinmental Systems Research Institute. Inc. N.Y., 1997.-376 p.

80. Коновалова H. В., Капралов E. Г. Введение в ГИС. Москва, 1997. - 160 с.

81. Сербенюк С.Н. Картография и геоинформатика их взаимодействие. - М.: 1990. - 159 с.

82. Мудров А.Е. Численные методы для ПЭВМ на языках Бейсик, Фортран и Паскаль. Томск: МП «РАСКО», 1991. - 272 с.

83. Воеводин В.В. Численные методы. М.: Наука, 1965.

84. Численные методы математической статистики. Алгоритмы и программы. М.: изд-во МГУ, 1976. - 112 с.

85. Уилкинсон Дж. Алгебраическая проблема собственных значений. -Пер. с англ. М.: Наука, 1970. - 564 с.

86. Волков Е.А. Численные методы. М.: Наука, 1987. - 248 с.

87. Дарахвелидзе П.Г., Марков Е.П. Delphi среда визуального программирования. - СПб.:ВНУ - Санкт-Петербург, 1996. - 352 с.

88. Культин Н.Б. Программирование на Object Pascal в Delphi 5. СПб.: БХВ -Санкт-Петербург, 1999.-464 с.

89. Орлик С.В. Секреты Delphi на примерах. М.: БИНОМ, 1996. -316 с.

90. Рейсдорф К. Освой самостоятельно Delphi 4. — Пер. с англ. — М.: БИНОМ, 1999.-750 с.

91. Архангельский А.Я. Программирование в Delphi 4. М.:БИНОМ,1999.-768 с.

92. Фараонов В.В., Шумаков П.В. Delphi 5, руководство разработчика баз данных. М.: Нолидж, 2001. - 635 с.

93. Хендерсон К. Руководство разработчика баз данных в Delphi 2. -Киев: Изд. Диалектика, 1996. 543 с.

94. Дюран В., Оделл П. Кластерный анализ. М.: Статистика, 1977.128 с

95. Сурков B.C., Серебренникова О.В., Казаков A.M., Комаров А.В., Тигценко Г.И. Седиментогенез и геохимия нижне-среднеюрских отложений юго-востока Западной Сибири // Новосибирск: Наука, 1999.-212 с.

96. Peremitina Т., Nesvetajlo V., Polichtchouk Y. Radiochemicalcontamination analysis based on dendrochronoindication data // th

97. Proceeding of the 4 Yugoslav Symposium Chemistry and Environment with international participation. Beograd, 2001. - P. 428 - 430.

98. Кочергин Г.А., Перемитина Т.О., Полищук Ю.М. Разработка геоинформационной технологии комплексного анализа состоянияокружающей среды и природных ресурсов региона // Матер.

99. Всеросс. конф. «Северный регион: наука и социокультурная динамика». Сургут: Изд-во Сургут, ун-та, 2002. - С. 5- 7.

100. Перемитина Т.О., Несветайло В Д., Полищук Ю.М. Методические вопросы применения МГК в мониторинге состояния окружающей среды // Труды 4-го Сибирского совещания по климато-экологическому мониторингу. Томск: Изд-во ТНЦ СО РАН, 2001. -С. 115- 116.

101. Перемитина Т.О., Полищук Ю.М. Программа «Комплексный анализ многомерных данных на основе метода главных компонент», зарегистрирована в Роспатенте, свидетельство № 2002610655 от 30.04.2002 г.

102. Полищук Ю.М., Перемитина Т.О. Геоинформационный подход к анализу многомерных данных о пространственно распределенных объектах // Геоинформатика. - 2003. -№ 1.-С. 18-21.142