Разработка теории и методов оперативного прогноза состояния окружающей среды при катастрофах тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 03.00.16, кандидат физико-математических наук Рядчиков, Игорь Викторович

• Рядчиков, Игорь Викторович
• кандидат физико-математических наук
• 2009

Оглавление диссертации кандидат физико-математических наук Рядчиков, Игорь Викторович

ВВЕДЕНИЕ.-.

ГЛАВА 1. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ РАСПОРСТРАНЕНИЯ ЗАГРЯЗНЯЮЩИХ ВЕЩЕСТВ В АТМОСФЕРЕ, НА ГРАНИЦЕ АТМОСФЕРНЫХ СЛОЁВ И НА ГРАНИЦЕ «АТМОСФЕРА -ПОДСТИЛАЮЩАЯ ПОВЕРХНОСТЬ».

1.10 дифференциальном и интегральном методах факторизации.

1.1.1 Интегральный метод факторизации.

1.1.2 Дифференциальный метод факторизации.

1.1.3 Пример краевой задачи.

1.1.4 Получение представления решения краевой задачи.

1.2 Постановка задач о распространении и осаждении загрязняющих веществ.

1.2.1 Основные уравнения переноса ЗВ в многослойной среде.

1.2.2 О разрешимости краевой задачи распространения загрязняющих веществ.

1.2.3 Второй способ решения задач переноса загрязняющих веществ в слоистой атмосфере.

1.2.4 Случай однослойной атмосферы.

1.2.5 Случай двухслойной атмосферы.

1.2.6 Случай трехслойной атмосферы.

1.2.7 Случай многослойной атмосферы.

1.2.8 Интегральные уравнения краевой смешанной задачи.

1.3 К оценке переноса субстанций спиралеобразными конвективными движениями среды.

1.3.1 Первый случай.

1.3.2 Второй случай.

Выводы.

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА КОНЦЕПЦИИ ТЕХНИЧЕСКОЙ РЕАЛИЗАЩШ СИСТЕМЫ ОПЕРАТИВНОГО СБОРА ПАРАМЕТРОВ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ.

2.1 Концепция построения системы сбора параметров окружающей среды

2.1.1 Параметры системы связи.

2.1.2 Общий вид.

2.1.3 Принцип действия.

2.2 Пример возможной аппаратной реализации некоторых узлов системы сбора параметров атмосферы.

2.2.1 Анализ рынка устройств.

2.2.2 Р<^ализация на устройстве sim508.

2.2.3 Программирование sim508 под поставленную задачу.

Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка теории и методов оперативного прогноза состояния окружающей среды при катастрофах»

Растущий уровень технологий в современном мире подразумевает растущий уровень техногенных производств, что, в свою очередь, связанно с растущим' количеством нештатных ситуаций, ведущих к техногенным катастрофам. \во многих случаях сопровождающихся выбросами вредных веществ, загрязняющих атмосферу. Риск возникновения катастрофы с выбросом "загрязняющих веществ (кратко — ЗВ) связан с функционированием любых предприятий, технологический процесс функционирования которых связан с высокими температурами, давлениями, разными видами взрывоопасных химических веществ, производство иг, хранением, транспортировкой и использованием разнообразных горюче-смазочных материалов, теплоэнергетикой и еще очень большим количеством различных факторов, анализировать которые не входит в цели и задачи данной работы. Масштаб, характер и состав выброса ЗВ в атмосферу могут быть различными, как незначительными и относительно безопасными, так и глобальными, с катастрофическим последствиями, как, например, 26 апреля 1986 г. при взрыве Чернобыльской атомной электростанции. Экологические последствия выбросов ЗВ- в атмосферу обсуждаются учеными и исследователями во всем мире. Способность различных слоев атмосферного воздуха двигаться с большой скоростью в различных направлениях приводит к риску загрязнения огромных площадей вредными и токсичными веществами, что, в свою очередь, может вызвать необходимость эвакуации населения с загрязняемой\ местности. И решение о необходимости эвакуации должно быть принято в первые часы после выброса ЗВ, для чего, в свою очередь, необходимо "уметь рассчитывать картину распространения ЗВ, какой она будет через определенное время. Для этого мы исследуем динамические процессы, происходящие в атмосфере при выбросах ЗВ в случае как техногенные, гак и природных катастроф. 4

Чтобы верно оценивать критические ситуации и вырабатывать правильные стратегии нейтрализации или снижения эффектов последствий катастроф, необходимо оперативно получать корректную картину происходящий процессов, обладающую достаточной полнотой. Данная картина обычно получается путем математического моделирования j процессов, протекающих в атмосфере и на границе атмосферных слоев с земной поверхностью различного характера. В странах Евросоюза, США и Японии математические модели используются для оценки выбросов ЗВ в атмосферу применительно к проблеме загрязнения окружающей среды автотранспортом и являются инструментом исследования процессов, влияющих на"загрязненность приземного слоя атмосферы [Stern R., Scherer В., Pankrath J" Application of regional model for the transport and deposition of acidifynd pollutants to central Europe // air pollut. Model, and its appl. Vi: proc. 16th nato/ccms int. Techn. Meet. - New york; London, 1988. P. 415-430.; Hudischewskvj A., Seigneur C. Mathematical modeling of the chemistry and physics of aerusols in plumes // Environ. Sei. And technol. 1989. T. 23. № 4. P. 413-421.; Environmental Protection Agency, Research Triangle Park, NC

USA). Officè of Air Quality Planning and Standards. 1981. PB-81-164600 http://www.osLi.gov/energvcitations/product.biblio.isp7osti id=5 811096). ; I

Семенчин ЕД., Наац И.Э. Математическое моделирование динамики пограничного слоя атмосферы в задачах мониторинга окружающей среды (монография) - Ставрополь: Изд-во СГПУ, 1995. - 35 е.; Математические модели и численные методы в задачах экологии. Модели переноса 1 загрязнений.Качественная теория: отчет по НИР (промежут.) За 1991-1992 г.г. / Ставропольский политехнический институт, кафедра прикладной математики и программирования. Рук. Наац И.Э., отв. исп. Семенчин Е.А. ВНТИЦЕНТР, № гр.01930003007. - 56 с.;]. В процессе моделирования обычно упрощают протекание многих процессов, в связи с тем, что точное решение уравнений, описывающих данные процессы, - сложная и трудоемкая задача. В * связи с этим многие модели используют приближенные решения, например, такие модели, как РТМАХ, PTDIS, РТМТР, CRS'iER, PAL, RAMR, APRAC, CDM, HYWAY, CDMQC, RAM, VALLEY и др.

В настоящее время имеется большое количество работ, посвященных математическому моделированию явлений, связанных с загрязнением атмосферы и'воды за счет диффузионного распространения загрязняющих веществ [Алоян А.Е. Динамика и кинетика газовых примесей и аэрозолей в атмосфере. - М.: ИВМ РАН, 2002. - 201 е.; Марчук Г.И. Численное решение задачи динамики атмосферы и океана. - Л.: Гидрометеоиздат,

1974.; Марчук Г.И. Окружающая среда и проблемы оптимизации размещения предприятий // Доклады АН СССР. 1976. Т. 227. № 5.; Вызова Н.Л., Гаргер Е.К., Иванов В.Н. Экспериментальные исследования атмосферной диффузии и расчеты рассеяния примеси. - Л.: Гидрометеоиздат, 1991. -280 с.;Берлянд М.Е. Современные проблемы атмосферной диффузии и загрязнение атмосферы. — Л.: Гидрометеоиздат,

1975.;Вызовз Н.Л., Иванов В.Н., Гаргер Е.К. Турбулентность в пограничном слое атмосферы. - Л.: Гидрометеоиздат, 1989. - 264 е.; Гладской И.Б. Некоторые динамические модели в экологии:автореф. дис. . канд. физ.-мат. наук. - Краснодар: КубГУ, 1998.].

Тем не менее, многие проблемы не исследованы с достаточной полнотой, т&к, например, почти ни где не учитывается характер подстилающей поверхности, не уделяется внимание прикладным аспектам, таким как быстрая разворачиваемость систем быстрого сбора параметров атмосферы, измерения коэффициентов абсорбции-сдувания ЗВ на подстилающей поверхности, и почти ни где не проработаны аспекты математического моделирования подстилающих поверхностей. Нужно заметить, что при наличии математических моделей, описывающих распространение и оседание ЗВ, их использование оказывается либо затруднитеяы ым, либо неэффективным в связи с необходимостью оперативного определения необходимых физических параметров, описывающих как текущие погодные условия, так и особенности поведения 33 в приземной зоне. Этому вопросу - оперативной оценке состояния окружающей среды в момент катастрофы — в нашей работе уделено особое внимание. В частности, разработана и реализована технология оперативной оценки ряда параметров окружающей среды, необходимых для использования математических моделей. Таким образом, г" тему диссертационного исследования, посвященного моделированию г распространения загрязняющих веществ в различных слоях атмосферного воздуха и прогнозированию динамики ситуации распространения ЗВ после измерения параметров атмосферы, следует признать актуальной.

Целью диссертационной работы является решение важной экологической задачи - установление основных закономерностей процессов распространения ЗВ в атмосфере с использованием математического моделирования этих процессов и создание системы сбора параметров атмосферы для осуществления возможности практического применения математических моделей распространения ЗВ при катастрофах.

Задачи исследования:

1. Создать математические модели распространения и оседания загрязняющих веществ в атмосфере и на границе «атмосфера — подстилающая поверхность», используя оперативно получаемые параметры атмосферы.

2. Разработать концепцию технической реализации системы оперативного сбора параметров окружающей среды.

Научная новизна исследования:

1. Разработаны методы математического моделирования распространения ЗВ в атмосфере не только с учетом слоистости, но и с учетом системы подстилающих поверхностей.

2. Впервые рассматриваются эффекты поведения ЗВ на границах подстилающих поверхностей. В частности, показано, что концентрация ЗВ на границе двух разнотипных подстилающих поверхностей экспоненциально возрастает.

3. Предложен пример технического решения проблемы сбора параметров атмосферы, необходимых для расчета поведения облаков ЗВ в динамике.

4. Впервые предлагается методика эмпирического определения коэффициентов абсорбции/сдуваемости ЗВ разнотипных подстилающих поверхностей.

Научная и практическая значимость исследования. Результаты диссертационного исследования, соответствующие математические модели и технические системы сбора данных, в особенности учет характера подстилающей поверхности, могут быть использованы в решении различных задач экологии, для которых важно уметь предсказывать распространение ЗВ в атмосфере.

Полученная в результате моделирования информация может быть использована для мониторинга поведения выбросов ЗВ в атмосфере при реальной катастрофе и для уменьшения последствий загрязнения атмосферы И' распространении ЗВ, в частности для принятия решения о направлении; эвакуации населения. Результаты исследования могут быть использованы органами МЧС, а также найдут свое применение при решении оперативных задач эффективного использования предлагаемых решений при планировании размещения федеральными и региональными органами разнообразных производств и предприятий, которые могут в результате катастрофы произвести выброс в атмосферу ЗВ.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Разработка математических моделей распространения ЗВ в атмосфере с учетом ее слоистости и характера разнотипных подстилающих поверхностей.

2. Основные закономерности процесса распределения ЗВ по подстилающим поверхностям, в том числе, закономерности распределения концентрации ЗВ на границе разнотипных подстилающих поверхностей.

3. Пример реализации программно-аппаратного комплекса определения параметров атмосферы, необходимых для расчета картины распространения ЗВ в динамике в вышеприведенных моделям.

4: Методика практического определения характеристик разнотипных подстилающих поверхностей для учета распространения ЗВ в атмосфере, в том числе для различных погодных условий и времен года.

Апробация работы была осуществлена на Международной научно-практической конференции «Техносферная безопасность, надежность, качество, энерго- и ресурсосбережение» (Ростов-на-Дону, 2008); на IX Всероссийском симпозиуме по прикладной и промышленной математике (Кисловодск,- 2008); на научно-практической конференции грантодержаталей Российского фонда фундаментальных исследований и администрации Краснодарского края «Вклад фундаментальных научных исследований в развитие современной инновационной экономики Краснодарского карая» (Краснодар, 2009); на заседаниях кафедры математического моделирования Кубанского государственного университета.

Основное содержание диссертации отражено в семи публикациях, включая две в журналах, рекомендованных ВАК РФ.

Различные фрагменты работы использованы при выполнении следующих щюектов:

Программа РФФИ «Юг России» (проект № 08-01-99012-рофи, проект 08-08-99091-рофи);

Проект.Минобрнауки НШ-2298-2008.1;

Грант Президента РФ МД-1554-2009.1.

В процессе анализа имеющихся систем расчета состояния атмосферы после катастрофы нами были найдены, рассмотрены и проанализированы наиболее характерные в этой области концепции и изобретения, а также произведено сравнение типовых параметров данных систем, таких как скорость разворачивания, скорость введения в эксплуатацию, заявленная точность оценки параметров атмосферы, с имеющимися в предлагаемой нами модели.

Рассмотрим способы мониторинга приземного слоя атмосферы и окружающей среды.

1. Способы спутникового мониторинга приземного слоя атмосферы, сопряженные со способами измерения уровня загрязняющих веществ на местности.

В облаг-ти охраны окружающей среды, в частности при контроле чистоты воздуха населенных мест используются следующие способы выявления зон загрязнений атмосферного воздуха [Афонин C.B., Белов В.В., Энгель îyl.B., Лупян Е.А., Мазуров A.A. Использование спутниковых данных MOÏ3IS/TERRA для изучения оптических свойств атмосферного аэрозоля // X Рабочая группа «Аэрозоли Сибири» (25-28 ноября 2003 г.). Тез. докл. — Томск, 2003. С. 68-69.]. Получают изображение земной поверхности путем проведения космической съемки в инфракрасном диапазоне Спектры 0,8 - 0,9 мкм. Определяют координаты точек полученного изображения. Измеряют величины уровня яркости участков изображения-земной поверхности и обрабатывают результаты измерений, при которых квантуют участки изображения по уровню яркости, окрашивают в условные цвета участки изображения различного оптического контраста и выделяют участки изображения земной поверхности с условными цветами, контрастными условным цветам окружающих лх участков изображения.

Известёя способ определения загрязнения приземного слоя атмосферы путем химического анализа проб воздуха, отобранных в отдельных точках, с последующей интерполяцией на всю площадь контролируемой территории [Новаковский Б.А., Прасолова А.И., Прасолов C.B. Геоинформационные технологии для создания и использования интегральных карт оценки состояния компонентов природной среды.Из материалов международной конференции " Интеркарто - 6 " ( г. Апатиты, 22-24 август? 2000 г.) (http://www.gisa.ru/981.html)]. При этом сначала определяют содержание отдельных ингредиентов, затем проводят сопоставлений с соответствующими предельно допустимыми концентрациями (ПДК). Недостатками этого способа являются большие материальное затраты на содержание сети пунктов наблюдения, ограниченность получаемой информации административными границами контролируемой территории, малая оперативность мониторинга, так как от отбора пробы до представления результатов анализа в бюллетене проходит не менее 1 месяца. Для оценки суммарного интегрального загрязнения воздуха используют индекс загрязнения атмосферы (ИЗА), показывающий кратность , суммарного превышения ПДК контролируемыми ингредиентами. Это условный показатель, определяемый расчетным путем.

Известен способ [Волкотруб Л.П.; Егоров И.М. Способ выявления зон загрязнений атмосферного воздуха Патент Российской Федерации Номер патента: 2018156] определения предельно допустимого выброса (ПДВ) токсических веществ для каждого промышленного предприятия, который устанавливают на уровне, обеспечивающем соблюдение гигиенический нормативов в воздухе населенных мест при наиболее неблагоприятных для рассеивания метеоусловиях. Подобные расчетные методики, реализованные в программе "Эфир-5", требуют учета большого числа параметров, которые, как правило, по своей природе нестационарны, ориентированы на средние значения. В результате существенно снижается точность оценки фактического поля приземных концентраций. Внесение дополнительных, конкретизирующих данных значительно увеличивает трудоемкость расчетов. Таким образом, объективно оценить уровень загрязнения воздуха можно только в местах отбора проб.

Существует способ [Аковецкий В.Г.,Хуторянский Е.Юю,Гаврилова В.В. Геоинформационный мониторинг городских территорий (Ьйр://§еотГоп81ссот/тс1ех.р11р?1<1= 10&1п=0)] определения антропогенного загрязнения атмосферы с использованием космического мониторинга, основанный на проведении космической съемки лесной зоны, расположенной вблизи изучаемой городской территории в диапазоне 0,5 -1,1 мкм с последующей оцифровкой, привязкой к координатам местности и квантованием космического изображения по уровню яркости. Затем устанавливают количественные связи между дешифровочными характеристиками изображения и физическими параметрами состояния леса, и по состоянию лесных экосистем пригородных районов судят об интенсивности антропогенного загрязнения атмосферы.

Недостатками данного способа являются невысокая точность и низкая производительность выявления зон, так как съемку проводят в широком диапазоне 0,5 - 1,1 мкм, не являющемся оптимальным для регистрации * яркости отраженного солнечного света при идентификации полей техногенного загрязнения. Кроме того, используют косвенный признак - степень поражения растительности, по которому определяют антропогенное воздействие на атмосферный воздух.

В способе [] выявления зон загрязнений атмосферного воздуха, заключающемся в получении изображения земной поверхности путем проведения космической съемки, определении координат точек полученного-изображения, измерения величин уровня яркости участков изображения земной поверхности и обработке результатов измерений с квантованием участков изображения по уровню яркости и окрашиванием в условные цвета участков изображения различного оптического контраста, при обработке результатов измерений выделяют участки изображения земной поверхности с условными цветами, контрастными условным цветам окружающих их участков изображения. Кроме того, съемку проводят тающее в инфракрасном диапазоне спектра 0,8 - 0,9 мкм, при этом j выделяют зоны поглощения излучения, не связанные с отражательной способностью подстилающей поверхности - зоны аномального оптического контраста, которые соответствуют очагам техногенного загрязнения.

Известен способ, осуществляемый следующим образом [Электронны^ ресурс: Гомозов O.A., Еремеев В.В., Кузнецов А.Е., Лось В.В., Соловьева К.К., Сухов A.A. Обработка космических изображений высокого , пространственного разрешения, получаемых оптикоэлектронными КА ДЗЗ Вторая открытая всероссийская конференция Москва, 16-18 ноября 2004 г Способ flocTyna(http://www.iki.rssi.ru/earth/tes.pdf)]. С орбиты ИСЗ проводят съемку излучаемой территории в инфракрасном диапазоне спектра 0,8 - 0,9 мкм. Фотоснимок оцифровывают, осуществляют привязку космического изображения к координатам изучаемой территории, выделяют зоны с уровнем яркости выше фоновой, проводят градацию уровней с визуализацией с помощью псевдоцвета. Очаги аномального контраста соответствуют зонам техногенного загрязнения воздуха. Компьютерной обработкой выделяют группы квантованных яркостей и отображают на экране монитора индивидуальными цветовыми оттенками, чем выявляют структуру яркостного рельефа в пределах интересующего фрагмента изображения,. По характерным особенностям яркостного рельефа в ореоле загрязнения - наличию одного либо нескольких локальных минимумов внутри очагя с нарастанием яркости к периферии - определяют границы зоны воздействия выброса. Таким образом, анализируя распределение яркости в пределах изучаемой территории, выделяют зоны, свободные от загрязнения, - умеренного и интенсивного техногенного воздействия.

Основное преимущество предлагаемого способа - достоверное выявление зон загрязнений атмосферного воздуха. Кроме того, при сопоставлении снимков, сделанных за определенный период, можно судить о динамике ситуации, определять источники загрязнения воздуха в пределах зоны аномального, оптического контраста, отпадает необходимость в проведении систематических наземных исследований по определению 5 концентрации - токсических веществ и расчете полей приземных концентраций.

Способ* [Эделыптейн Ю.Д., Волков В.Ю. Использование технологий удаленного доступа в региональных автоматизированных системах экологическою мониторинга атмосферного воздуха // Автоматизация и современные технологии. 2007. № 2. С. 15-20.] выявления зон загрязнений атмосферного воздуха, заключающийся в получении изображения земной поверхности - путем проведения космической съемки, определении координат точек полученного изображения, измерении величин уровня яркости участков изображения земной поверхности и обработке результатов измерений с квантованием участков изображения по уровню яркости и окрашиванием в условные цвета участков изображения различного оптического контраста, отличается тем, что с целью повышения • точности и производительности съемку проводят в инфракрасном диапазоне спектра 0,8 - 0,9 мкм, а при обработке результатов измерений выделяют участки изображения земной поверхности с условными цветами контрастными условным цветам окружающих их участков изображения.

К недостаткам этой системы относится высокая стоимость, длительность обработки результатов, слабо развитая система прогнозирования развития ситуации.

2. Способы мониторинга окружающей среды с помощью измерения собственного СВЧ-излучения

Один из способов, относящихся к метрологии, в частности к дистанционному зондированию океана и атмосферы, заключается в измерении собственного СВЧ-излучения системы «океан-атмосфера» одновременна в диапазоне длин волн примерно от 2,5 до 15 мм спектральным разрешением вплоть до 0,5 мм при настильных углах наблюдения примерно от 70-80°. Устройство для осуществления способа дополнительно содержит ряд радиометров миллиметрового диапазона длин волн, количество которых определяется величиной спектрального разрешения при измерении собственного СВЧ-излучения системы «океан1 атмосфера» [Черный И.В.; Панцов В.Ю.; Наконечный В.П. Способ дистанционной диагностики состояния системы океан - атмосфера и устройство ДГ'Я его осуществления. Патент Российской Федерации. Номер патента: 2()47874.Класс патента: G01W1/00. Номер заявки: 93041426/10 Дата подачи заявки: 18.08.1993 Дата публикации: 10.11.1995].

Данносг изобретение может быть использовано при глобальном аэрокосмическом мониторинге для решения различных геофизических задач, HanpxiMep, при диагностике внутриокеанических процессов и кризисных ситуаций в атмосфере типа тропических циклонов.

В настоящее время основными средствами глобального мониторинга климата Землл и его аномальных явлений являются спутниковые методы. Важную роль- здесь играют средства СВЧ-диапазона, как активные, так и пассивные. Существующие методы радиотеплового СВЧ-зондирования системы «океан-атмосфера» дают возможность определения дистанционном способом важных метеорологических параметров атмосферы и поверхности океана.

Так, Измерения радиотеплового излучения системы «океан-атмосфера», выполненные вблизи линий молекулярного поглощения кислорода (2/53 мм и 5 мм) и водяного пара (1,6 мм и 13,5 мм), а также в окнах прозрачности атмосферы (3 мм, 8 мм и выше 15 мм), позволяют определять такие параметры поверхности океана, как ее температура, скорость приводного ветра, т.е. степень волнения, восстанавливать высотные профили температуры и влажности атмосферы; определять интегральную влажность, водозапас облаков и интенсивность осадков и так далее.

Существующие аэрокосмические методы СВЧ-зондирования системы «океан-атмосфера» используют вышеперечисленные диапазоны электромагнитных волн для определения, главным образом, гидрометеорологических параметров атмосферы и поверхности океана.

Однако все то, что происходит на поверхности океана, тем или иным образом связано с состоянием нижележащих слоев воды даже в тех случаях, когда поверхностные явления возникают под прямым воздействием атмосферы. Это справедливо прежде всего в отношении аномальных Состояний поверхности.

Одной из важных задач на современном этапе в развитии глобального экологического мониторинга является создание аэрокосмичеагшх методов наблюдения, способных "заглянуть" в толщу вод океана чере? поверхность, на которой, как в своего рода зеркале, отображаются внутриокеанические процессы.

Известен целый ряд способов дистанционной диагностики состояния системы ок&ш-атмосфера, заключающийся в измерении собственного СВЧ-излучеция системы океан-атмосфера в мм-диапазоне длин волн, по 4 которому определяют гидрометеорологические параметры атмосферы и поверхности океана, например, с помощью сканирующего многоканального микроволнового радиометра (8ММК), который был установлен на спутниках США "Беаза!" и "№тЬи5-7".

Указанный способ основан на измерении собственного СВЧ-излучения системы «океан-атмосфера» на следующих длинах волн: 0,81; 1,43; 1,67; 2,81 и 4,52 см. Угол падения луча к поверхности составлял 48°.

Известно также устройство для реализации этого способа. Оно содержит приемную антенну, к которой подсоединены радиометры, настроенные на пять фиксированных рабочих длин волн 0,81; 1,43; 1,67; 2,81 и 4,52 см. и систему регистрации.

Указанный способ и устройство позволяют определять интегральную влажность атмосферы, водность облаков, температуру поверхности океана и скорость приводного ветра.

Однако этот способ и устройство не дают возможности хотя бы приближенно судить о процессах деятельного слоя океана, таких, например, как течения, синоптические вихри, распределение тонкой термохалинной структуры вод океана и так далее.

Еще один способ дистанционной диагностики состояния системы «океан-атмосфера» осуществляется с помощью сканирующего многоканального микроволнового радиометра типа SSM/1, функционирующего в настоящее время в рамках Спутниковой метеорологической программы Министерства обороны США .

Указанный способ также основан на измерении СВЧ-излучения системы «океан-атмосфера». Измерения проводятся на следующих длинах волн: 3,2; 8,0; 13,5 и 19 мм. Угол падения луча к поверхности составляет 53,1°.

Описанный способ решает аналогичные задачи, связанные с определением интегральной влажности атмосферы, водности облаков, температуры,поверхности океана и скорости приводного ветра. Он имеет более высокое пространственное разрешение и большую полосу обзора, чем SMMR.

Данный способ планируют использовать в ближайшие два десятилетия в рамках космической программы Национального аэрокосмического агентства США (HACA) "Системы наблюдения Земли".

Устройство для реализации этого способа содержит приемную антенну, к которой подсоединены радиометры, настроенные на четыре фиксированных рабочих длины волны 3,2; 8,0; 13,5 и 19 мм, и систему регистрации.

Однако и этот способ и устройство не позволяют получать информацию о внутриокеанических процессах, в том числе тех, которые, в свою очередь, оказывают влияние на состояние атмосферы. Например, судить о пространственном распределении термических неоднородностей деятельного .'слоя океана, играющих важную роль при зарождении тропических циклонов и их перемещении над океаном.

Способ-дистанционной диагностики состояния системы «океан-атмосфера» и устройство для его осуществления должны позволить за счет увеличения количества рабочих длин волн мм-диапазона и изменения углов зондирования при измерении собственного СВЧ-излучения системы «океан-атмоСфера» получать достоверную информацию о процессах, происходящих в деятельном слое океана и оказывающих влияние на состояние атмосферы.

В способе дистанционной диагностики состояния системы «океан-атмосфера», заключающемся в измерении собственного СВЧ-излучения системы океан-атмосфера в мм-диапазоне длин волн, по которому определяют гидрометеорологические параметры атмосферы и поверхности океана, измерения проводят одновременно в диапазоне длин волн примерно от 2,5 до 15 мм со спектральным разрешением вплоть до 0,5 мм при настильных углах наблюдения.

Это дает возможность получить достоверную информацию о процессах дйятельного слоя океана, в том числе свидетельствующих о предстоящем' развитии кризисных ситуаций в атмосфере.

Целесообразно в этом диапазоне длин волн выделить высококонтр&стные спектральные вариации радиояркостной температуры поверхности океана, классифицируя таким образом на его поверхности пространственные области аномальных явлений, по которым судят о физических процессах в атмосфере и глубине океана. А

Это дает возможность конкретно судить о размерах и положении синоптическр л. океанских вихрей, в том числе глубинных, определять размеры и положение фронтальных океанических зон; классифицировать аномальное состояние поверхности океана накануне зарождения тропических циклонов и таким образом прогнозировать места их возникновения, диагностировать аномальное состояние поверхности океана в окрестности тайфунов и ураганов, по которому можно судить о траектории их движения.

Устройство для осуществления способа дистанционной диагностики состояния системы океан-атмосфера, содержащее последовательно связанные между собой приемную антенну, направленную на поверхность океана, радиометр, настроенный на рабочую длину волны, и систему регистрации данных, дополнительно содержит ряд радиометров мм-диапазона длин волн, количество которых определяется величиной спектрального разрешения при измерении собственного СВЧ-излучения системы «океан-атмосфера».

Это дает возможность проводить измерения СВЧ-излучения системы «океан-атмоофера» одновременно в широком спектре длин волн мм-диапазона примерно от 2,5 до 15 мм со спектральным разрешением вплоть до 0,5 мм и позволяет обнаружить вариации радиояркостной температуры поверхности- океана, которые характеризуются высокой спектральной селективностью.

Измеряют собственное СВЧ-излучение системы «океан-атмосфера» в миллиметровом диапазоне длин волн, по которому судят о состоянии системы океан-атмосфера. СВЧ-излучение системы «океан-атмосфера» измеряют одновременно на длинах волн примерно от 2,5 до 15 мм со спектральным разрешением вплоть до 0,5 мм. Для каждой рабочей длины волны проводят измерения на двух ортогональных поляризациях. Измерения можно проводить с борта корабля, самолета или спутника. При этом зондирование осуществляют при настильных углах визирования, т. е. так, чтобы угол падения луча с поверхностью океана составлял примерно 70-80°.

Данный способ дистанционной диагностики состояния системы океан-атмосфера позволяет проводить многоспектральные измерения СВЧ-излучения системы океан-атмосфера во времени, например, с борта корабля, находящегося в дрейфе, а также получать панорамные многоспектральные изображения подстилающей поверхности путем конического сканирования с движущегося носителя - самолета или спутника.

Известно, что осадки изменяют температуру и соленость приповерхностного слоя океана. Интересным следствием кратковременного тропического ливня является "реликтовый дождь". Это температурный или соленостный след, регистрируемый примерно через 1 ч после дождя. Он связан с мелкомасштабными флюктуациями температуры^- и солености в приповерхностном слое толщиной 15 см. Период этих флюктуаций составляет 5-15 мин.

Важно' отметить, что дождь вызывает изменение радиотеплового излучения иг. всех каналах одновременно, в то время как явление "реликтового; дождя" сопровождается вариациями излучения только в отдельных спектральных каналах.

Так, например, вариации радиояркостной температуры наблюдаются на длинах воЛн 6,2 и 8,6 мм (каналы а, с, е) с контрастом порядка 20-30 К и практически совсем отсутствуют на длинах волн 8,0 и 15 мм (каналы Ь, ё). Это и есть классификационный признак, по которому судят об аномальном состоянии поверхности океана, т.е. при анализе многоспектральной информации' об излучении системы «океан-атмосфера» в мм-диапазоне длин волн выделяют вариации радиояркостной температуры хотя бы в одном канале при отсутствии таких вариаций в соседних каналах.

Этот способ дистанционной диагностики состояния системы «океан-атмосфера» -- позволяет классифицировать аномальное состояние поверхности океана, обусловленное синоптическими океанскими вихрями, в том числе глубинными, и тем самым определять размеры и положения вихрей в океане: определять размеры и положения фронтальных океанических зон, определять аномальное состояние поверхности океана накануне зарождающего тропического циклона и таким образом прогнозиров.ать места их возникновения; диагностировать аномальное состояние поверхности океана в окрестности тайфунов и ураганов, по которому мо:^но судить о траектории их движения.

Устройство дистанционной диагностики состояния системы «океан-атмосфера» содержит приемную антенну, к которой подсоединены радиометры, настроенные на рабочие частоты мм-диапазона длин волн, примерно от 2,5 до 15 мм, на которых проводят измерения СВЧ-излучения системы «океан-атмосфера» со спектральным разрешением вплоть до 0,5 мм. Поскольку каждый радиометр настроен на совершенно определенную частоту, то очевидно, что число радиометров соответствует удвоенному количеству рабочих длин волн, так как измерения СВЧ-излучения системы «океан-атмосфера» проводят на двух ортогональных поляризациях.

Выход каждого радиометра подключен к системе регистрации данных, которая построена на базе ЭВМ и осуществляет сбор информации, ее предварительную обработку, а также запись данных на магнитный носитель с целью их последующего анализа.

Вышеописанная блок-схема работает следующим образом. СВЧ-излучение системы «океан-атмосфера» принимается рупорной антенной, являющейся многочастотным рупорным облучателем, который может служить как самостоятельной антенной, так и облучателем параболической зеркальной антенны. Принятое СВЧ-излучение системы «океан-атмосфера» в широкой полосе частот разделяется антенной по частотам и -поляризациям и поступает на радиометрические каналы. Каждый радиометр измеряет интенсивность радиотеплового излучения системы «океан-атмосфера» на определенной частоте, которое характеризуется радиояркостной температурой. Радиометры представляют собой высокочувствительные приемники радиотеплового излучения, которые могут быть построены по супергетеродинной схеме или схеме прямого усиления, работать в модуляционном или компенсационном режимах и обладать флюктуационной чувствительностью порядка 0,05-0,1 К при постоянной времени интегрирования выходного фильтра радиометра, равной 1 с.

Сигнал с выхода каждого радиометра в виде напряжения, величина которого характеризует уровень радиояркостной температуры излучения на входе антенны, поступает на систему регистрации. Здесь аналоговый сигнал преобразуется в цифровой код и вводится в ЭВМ, где осуществляется его хранение и соответствующая обработка.

Обработка включает в себя сравнение и анализ информации по различным радиометрическим каналам. Полезной информацией в данном случае считается выделение вариаций сигнала хотя бы в одном спектральном канале при их отсутствии в соседних каналах или увеличение 'зеличины сигнала в одном спектральном канале при одновременном уменьшении ее в любом другом канале.

С помощью указанного способа дистанционной диагностики состояния системы океан-атмосфера и устройства для его реализации можно провохщть глобальный мониторинг внутриокеанических процессов и экологически опасных явлений в атмосфере, недоступных другими средствами, вести раннюю диагностику мест зарождения тропических циклов за 2-3- суток до возникновения тропического возмущения, а также прогнозировать возможные аномальные траектории движения тайфунов и ураганов (примерно за 7-8 ч). Так, например, заблаговременный прогноз об аномальном характере их движения для стран Тихоокеанского региона и Карибского бассейна позволит экономить от 0,5 до 2 млрд американских долларов на'один тайфун или ураган.

Данный способ дистанционной диагностики состояния системы «океан-атмосфера» позволяет вести мониторинг процессов деятельного слоя океана, связанных с течениями и рингами, например, судить о динамике энергоактивных зон течений Куросио и Гольфстрим, а также о 1 системе их рингов.

Этот способ и устройство для его реализации позволяют картографировать положение океанических фронтальных зон и распределение термических неоднородностей верхнего слоя океана, имеющих важное значение для рыбопромысловых задач.

К недостаткам этих способов относятся отсутствие методики прогнозирования ситуации, узкая специализированность и высокая стоимость получения результатов.

3. Комбинированные методы мониторинга и прогнозирования концентрации загрязняющих веществ в атмосфере Выделение различных экологических зон осуществляют путем программной обработки получаемых с орбитальных комплексов спектрозональных снимков территории, включающих контрольные промышленные площадки. Использование для оценки экологической ситуации результирующего вектора техногенных нагрузок состояния пяти сред — атмосферного воздуха, почвы, воды, геологической среды и растительности - обеспечивает интегральную оценку состояния системы «атмосфера - подстилающая поверхность». Преобразование аналоговых значений спектральной яркости объектов в цифровые матрицы с » последующей обработкой данных в соответствии с алгоритмом, учитывающим корреляцию хроматических коэффициентов, и с привязкой изображения к географическим координатам позволяет давать документально достоверную количественную оценку зонирования.

Этот способ относится к области экологии, в частности к дистанционным методам экологического мониторинга, и может найти применение в системах санитарно-эпидемиологического контроля промышленных регионов.

Важнейшей проблемой экологического контроля территорий является получение достоверной документальной количественной информации, привязанной к координатам на местности. Методы аналитической химии путем взятия проб на местности с последующим лабораторным анализом неоперативны, трудоемки, случайны по выбору места и времени, поэтому статистически неустойчивы.

Кроме ^ того, достоверное воспроизведение зон загрязненности v больших территорий по отдельным реализациям (дискретным точкам отсчета) требует большого числа измерений и наземных постов наблюдения. S соответствии с критериями, утвержденными Минприроды РФ (см., например, нормативный документ "Критерии оценки экологической обстановки территории для выявления зон чрезвычайной экологической ситуации и зон экологического бедствия" 1992). При Ч количественной оценке экологической ситуации должен использоваться » результирующий вектор техногенных нагрузок (Q) состояния пяти сред: атмосферною воздуха, почвы, воды, геологической среды, растительности.

Дистанционное зондирование Земли из космоса позволяет получать масштабные снимки обширных территорий подстилающей поверхности. Наибольшее количество информации о подстилающей поверхности содержится -в спектрозональных снимках. Отражательные свойства природных и искусственных объектов описываются коэффициентом спектральной яркости (КСЯ). На величину КСЯ оказывает влияние состояние как атмосферы, так и почв, обнажений, городской среды, водоемов, растительности.

Извест$н способ оценки индекса состояния лесных массивов, включающии дистанционное измерение спектральной яркости растительного полога, расчет хроматических коэффициентов г, g, характеризующих степень разрушения хлорофилла и каротина в хвое, листве и оценку санитарного состояния по соотношению хроматических коэффициентов (r:g) (см. Патент РФ N 2038001, кл. А 01 G 23/00, 1995, аналог).

Недостатком этого способа является невозможность непосредственного использования для экологического зонирования территории.

Ближайшим аналогом по технической сущности с заявляемым является способ оценки концентрации загрязняющих веществ на основе лидарного зондирования (см., например, о мониторинге источников загрязнений в кн. (Межерис 1987, с. 455-460)).

В большинстве аналогичных способов: зондируют участок атмосферы импульсами лидара на контролируемой трассе;

- принимают по первому каналу сигнал основного излучения за счет упругого обратного рассеяния;

- принимают по второму каналу смещенный сигнал неупругого рассеяния от молекул основного газа атмосферы N2 или 02;

- принимают по третьему каналу смещенный сигнал неупругого рассеяния от молекул загрязняющего вещества N02 или С02;

- нормируют сигнал комбинационного рассеяния от молекул загрязняющего вещества по обратному сигналу комбинационного рассеяния от ^юлекул основного газа;

- по изрестной концентрации молекул основного газа в атмосфере и по пронормированному отношению сигналов обратного рассеяния получают концентрацию загрязняющего вещества.

Недостатками таких способов являются: невозможность получения интегральной оценки состояния атмосферы и подстилающей поверхности по всем ингредиентам одновременно;

- локальность получаемых результатов оценок, привязанных только к трассе распространения луча зондирования;

- необходимость генерации энергии для активного зондирования атмосферы в 'выбранном участке светового диапазона.

Задача, решаемая данным классом изобретений, заключается в обеспечении дистанционного документального количественного экологического зонирования системы "атмосфера - подстилающая поверхность" путем программной обработки спектрозональных снимков территорий. :

Эта задача решается тем, что в способе экологического зонирования территории на основе спектрозонального снимка региона, включающего контрольныешромышленные площадки, преобразуют аналоговые значения спектральной, яркости I (х, у) в цифровые матрицы О, II изображений, размерностью ш*ш элементов, проводят поэлементную логическую сортировку пикселов в матрицах, в соответствии с алгоритмом: если И. > в, то Я, если К < О, то Я = 11тах - |к|0, где к - коэффициент корреляции хроматических коэффициентов г, g, получают результирующую матрицу (Ы) тех же размеров, осуществляют привязку изображения к географическим координатам, задают требуемый уровень градаций зонирования и выделяют алгоритмами пространственного дифференцирования контура пограничных зон, вычисляют площади зон с максимальным уровнем результирующего вектора техногенных нагрузок, рассчитывают числовые характеристики электрического сигнала результирующей матрицы: математическое ожидание, дисперсию, огибающую пространственного спектра, автокорреляционную функцию, гистограмму распределения пикселов по яркости, осуществляют привязку полученного относительного закона распределения пикселов к абсолютным значениям результирующего вектора техногенных нагрузок по его максимальным значениям и соответствующих максимальным значениям площади выделенных зон.

В данном способе обнаруживаются такие свойства:

- статистическая устойчивость результатов интегральной оценки;

- документальная достоверность проведенных оценок, возможность зонирования территории региона по уровням ПДК и их визуализация для потребителя;

- верификация системы наземных измерений, выбор оптимальной стратегии локальных измерений на местности.

Техническая сущность этого способа заключается в следующем. Дистанционнр регистрируемый уровень отраженной солнечной радиации является одновременно суммой отражений от подстилающей поверхности и атмосферной дымки. Антропогенные дымки образуются как из продуктов сгорания органических веществ при работе промышленных объектов, транспорта, бытовых предприятий, так и в результате выброса в атмосферу химически активных веществ. При антициклональных условиях аэрозоли антропогенного происхождения накапливаются в приземном слое атмосферы к простираются над большими территориями. Частицы антропогенных и пылевых дымок выступают в качестве ядер конденсации в размытых ц малоградиентных барических образованиях. В результате их высева (осадков) происходит загрязнение подстилающей поверхности, почв, водоез ов, растительности. Этот процесс носит статистически устойчивый характер для данной территории, поскольку определяется такими постоянными факторами, как рельеф местности, сложившаяся инфраструктура промышленного производства, архитектура городской застройки, роза ветров (фоновый уровень). Количественная оценка степени взаимной корреляции индексов состояния различных природных сред для одной и той же территории подтверждает статистическую устойчивость наблюдаемых процессов. (См., например: Методология количественной оценки экологической ситуации типового промышленного региона. Технический"отчет по НИР. № 33В. М., 1994). Сведение разнородных по физической сущности индексов состояния природных сред к единой размерности-осуществляется методом факторного анализа.

Взаимодействие солнечного излучения с антропогенными частицами происходит на молекулярном уровне. У сложных молекул органического и фотохимического происхождения наблюдается уширение полос разрешенных энергетических уровней. При поглощении молекулами фотонов с большой энергией (Ь), т.е. коротковолновой части видимого диапазона, переизлучение возбужденной молекулой квантов энергии в силу перекрытия полос разрешенных энергетических уровней происходит с меньшими значениями (Ы). Возбужденные молекулы переизлучают серию комбинационных частот в более длинноволновом участке видимого диапазона (см., например, табл. 3.4 "Волновые числа комбинационного сдвига" в кн\ (Межерис 1987, с. 124)). В результате комбинационного рассеяния солнечного света происходит перераспределение энергии между спектральными составляющими видимого диапазона, а регистрируемое спектрозональное изображение антропогенно загрязненных участков ■ приобретает преимущественно красноватый оттенок. Подобные процессы имеют место как в атмосфере, так и на водной поверхности, покрытой нефтяными дленками, взвесями отмершей растительности, бытовыми стоками. Пожелтение растительности в результате антропогенного загрязнения свидетельствует о разрушении в клетках хлорофилла и каротина, что приводит к красному смещению отраженного спектра. Таким образом, селектируемыми признаками антропогенно-загрязненных участков при спектральной съемке являются оранжево-красное смещение V спектра рассеянного излучения и темно-вишневый оттенок областей интенсивного поглощения. В процессе фотосинтеза зеленая растительность поглощает до 93% видимой лучистой энергии. Наиболее здоровые лесопокрытые участки на спектрозональных снимках имеют темно-зеленую окраску. Следовательно, темно-зеленые участки О-диапазона являются зеркальным отражением экологически неблагоприятных, интенсивно поглощающих лучистую энергию смогов Я-диапазона. Не- основании связи между хроматическими коэффициентами см. аналог, патент РФ N 2038001, 1995) логическую сортировку элементов матриц G и к проводят в соответствии с алгоритмом: если R > G, то R, а если R < G, то R = Rmax - |k|G, где к - коэффициент корреляции между хроматическими коэффициентами (г, g). Приведенный алгоритм реализуется следующей программой:

IF(RGFG) GOTO 1,

R = Rmax - ABS(k)G.

Таким образом, осуществляя сканирование спектрозонального снимка в R, G диапазонах и последующую логическую сортировку пикселов, получают информацию о степени загрязненности системы "атмосфера - подстилающая поверхность" в виде уровней пикселов результирующей матрицы, пропорциональных загрязненности каждого участка. Геометрическим преобразованием (трансформированием) космического изображения в систему координат цифровой карты получают реальную, документальную картину загрязненности участков местности.

Для обеспечения процедуры трансформирования необходимо иметь на анализируемой территории достаточное количество опорных, реперных точек государственной геодезической сети. В качестве опорных точек t могут выступать изображения перекрестков, поворотов и развилок дорог, места слияния рек и другие характерные изгибы пространственных элементов.

Существует большое количество алгоритмов трансформирования, использующих различные модели преобразования. Контроль качества пространственного совмещения изображения с картой местности осуществляется на основе среднеквадратического отклонения одноименных координат соответствующих точек. Алгоритм и программы привязки изображений к географическим координатам (см., например: ER t

MAPPER 5Д European Region Offise, Summaru Contents Part Six -Geopositioning and Rectiging Data, p. 353-416). Выделение зон загрязнений привязанного - по координатам изображения осуществляется методами пространственного дифференцирования. Для выделения контуров границ зон загрязнения вычисляется градиент двумерной функции.

Выделение границ контуров по заданному уровню градаций яркости изображения представляется стандартной математической операцией, реализуемой дрограммными методами (см., например: Претт 1982, с. 235, 503-510).

Другой важной статистически устойчивой характеристикой экологического состояния территории является функция распределения вектора технологических нагрузок W(Q). Для нахождения W(Q) вычисляют числовые характеристики результирующей матрицы: математическое ожидание, дисперсию. Известными математическими процедурами (см., например, "Вычисление статистик случайной выборки" в кн. (Корн, Корн 1979, с. 537-539)) получают гистограмму выборочного распределения вероятностей уровня яркостей результирующего R-изображения. Привязку полученного относительного закона распределения к абсолютным значениям результирующего вектора техногенных-, нагрузок системы "атмосфера - подстилающая поверхность" осуществляют по параметрам контрольных площадок.

Наряд}' с функцией распределения вероятностей интегральной характеристикой является скорость флуктуаций результирующего показателя по пространственным координатам. Количественной мерой скорости флуктуаций случайных процессов являются их автокорреляционные функции. По определению (см., например, Заездный 1964, с. 94, формула 7.35), автокорреляционная функция B(L) процесса вычисляется как обратное Фурье-преобразование от его энергетического спектра S(F). ;

В связи с разработкой и практическим применением алгоритмов Быстрого Преобразования Фурье (БПФ) вся процедура вычисления автокорреляционной функции может быть автоматизирована. Для этого предварительно вычисляется двумерный пространственный спектр G(fx, fy) результирующей матрицы m m, программным расчетом БПФ.

Данная операция входит в состав специализированного комплекса программ ER МАРРЕР-5.0 (см. Пакет программ для обработки изображений в науках о Земле, GENASYS, Inc San Diego, USA).

Интегрированием двумерного пространственного спектра по кольцевым сегментам в соответствии с программным расчетом (см., например: "Методы и аппаратура цифровой обработки изображений", версии 2.1, 2.2 "Маски интегрирования Фурье-спектра", технический отчет, МГУ, 1986, с. 61-64) выделяется огибающая пространственного спектра G(I/Lí в функции пространственного периода (L). Энергетический спектр сигнала S(F) связан с его амплитудным спектром G(I/L) соотношением где AB - интервал определения функции G(I/L), в данном случае линейные размеры снимка региона (см., например: Заездный 1969, с. 93, формула 7.30).

Так как энергетический спектр сигнала - четная функция частоты (отрицательных частот быть не может), то автокорреляционная функция рассчитывается как косинус преобразования от энергетического спектра.

Пример реализации способа.

Структура технических средств включает орбитальный комплекс с размещенным на нем длиннофокусным фотоаппаратом (типа КФА-1000), \ осуществляющим съемку площадок (от 5050 до 200200 км) объектов, содержащих ' контрольные промышленные площадки. Включение фотоаппарата над заданными районами наблюдения осуществляется от бортовой системы управления по программам, передаваемым из Центра управления полетом посредством радиоканала управления. Отснятые кадры с экологической обстановкой районов наблюдения, оперативно, в составе отстреливаемых капсул доставляются в ЦУП. После проявки отснятые кадры поступают в Центр обработки информации. Каждый снимок региона последовательно, через сканирующее устройство ввода информации ^типа "Panasonik" ), в виде цифровых измерительных файлов (матриц m -х m) R и G изображений записывается в оперативное запоминающее устройство процессора. Комплект программ специализированной цифровой обработки изображений ER MAPPER 5.0 MATH КАД записывается на винчестере. Обработанные массивы информации (результирующих матриц) в виде гистограмм распределений, спектров Фурье, автокорреляционных функций, изолиний техногенных S нагрузок визуализируются на дисплее с распечаткой и документированием результатов расчетов на цветном принтере (типа VGA). В качестве ПЭВМ обработки изображений используются станции типа SVN либо IBM.PC 486/487.

Числовые характеристики обрабатываемого участка изображения были следующими: размер введенного в ПЭВМ участка изображения 4,3 4,3 см, масштаб снимка 1 см : 1,7 км. Размер отсканированной матрицы 675675 элементов, пространственное разрешение 10,8 м на пиксел. В диапазоне изменения значений квантованных уровней яркости изображения 0. . . 256, математическое ожидание электрического сигнала матрицы составило 203,9, а стандартное отклонение 61.

Поскольку при изменении условий съемки (время года, суток, азимут, высота Солнца) меняется яркость изображения, то гистограмму распределения строят в значениях яркости, пронормированных относительно стандартного отклонения (Q/). При этих условиях изменения средней яркости и контраста изображения не влияют на закон распределения результирующей статистики. Известно (см., например: Теоретические основы радиолокации 1964, с. 114), что случайная величина, распределенная в интервале от нуля до спорадически максимальных значений, подчиняется обобщенному закону Рэлея. При известном относительном законе результирующего распределения уровней яркости осуществляют его привязку к абсолютным значениям результирующего вектора по параметрам контрольных площадок. Для этого вычисляют площади зон, где результирующий вектор больше, например 5. (При известном пространственном разрешении пиксела (10,8 м) просто подсчитывают число пикселов в зонах и получают 8). Эта площадь составила 0,1Б общей площади города.

Установлено, что интервал корреляции соответствует 0,75 км, т.е. в городе существуют участки местности с протяженностью порядка 1,5 км, где наблюдается застой, "висячие смоги". Чаще, чем через 1,5 км, в городе не следует размещать точки наземных измерений, т.к. такие отсчеты не являются независимыми друг от друга и не несут дополнительной информации, а приводят к неоправданным затратам.

Эффек гчвность данного способа характеризуется такими параметрами, как оперативность, документальность, статистическая устойчивость, стоимость.

В целой по городу количество измерений N02, С02, 802 достигает нескольких тысяч в год. Общие затраты на наземные измерения городской станции санитарно-эпидемиологического надзора оцениваются в сотни тысяч рублей. В приведенном способе в примере реализации объем выборки измерений составляет 675 675 = 455625 элементов-отсчетов, что обеспечивает статистическую устойчивость и достоверность результатов оценок. Стоимость одного спектрозонального снимка по мировым ценам: 400.600 долларов, стоимость обработки — 200 долларов, стоимость средств обработки — 15000 долларов.

Способ экологического зонирования территории на основе спектрозонального снимка региона, включающего контрольные промышленные площадки, отличается тем, что с его помощью преобразуют аналоговые значения спектральной яркости I (х, у) в цифровые матрицы О, Я изображений разномерностью ш х т элементов, проводят поэлементную логическую сортировку пикселов в матрицах в соответствии, с алгоритмом: если Я>С, то Я, если Я<0, то К=Ктах-/к/С, где к - коэффициент корреляции хроматических коэффициентов г, Получают результирующую матрицу тех же размеров, осуществляют привязку изображения к географическим координатам, задают требуемый уровень градаций зонирования и выделяют алгоритмами

•V пространственного дифференцирования контуры пограничных зон, вычисляют площади зон с максимальным уровнем результирующего вектора техногенных нагрузок, рассчитывают числовые характеристики электрического сигнала результирующей матрицы: математическое ожидание, дисперсию, огибающую пространственного спектра, автокорреляционную функцию, гистограмму распределения пикселов по яркости, осуществляют привязку полученного относительного закона распределения пикселов к абсолютным значениям результирующего вектора техногенных нагрузок по его максимальным значениям и соответствующих максимальным значениям площади выделенных зон.

К недостаткам данного изобретения относятся очень высокая стоимость получения данных и высокая стоимость их обработки. Необходим ^акже статистический материал по каждой местности, что исключает быстрое разворачивание системы.

1.3 Системы прогнозирования распространения загрязняющих веществ

Система «Нострадамус» - это система моделирования атмосферного переноса радиоактивных выбросов и их воздействия на здоровье населения и окружающую среду при штатном режиме работы и радиационных авариях на АЭС и других объектах атомной энергетики. В рамках этого направления-разрабатывается комплекс компьютерных модулей и систем для задач прогнозирования последствий радиационных и химических аварий. Компьютерная система "Нострадамус" предназначена для поддержки принятия решений по уменьшению последствий воздействия на окружающую среду и население на начальной, острой фазе радиационной аварии. Система использовалась для подготовки сценариев и при проведении деловых игр и учений, как российских, так и международных.

Система позволяет анализировать различные по масштабам аварии — от локальйой (длительность несколько часов, область воздействия — несколько десятков километров) до достаточно серьезной (несколько суток по времени выброса или распространения с зоной охвата до тысячи-двух километров).'

Использующиеся в настоящее время за рубежом компьютерные системы MARC-1, UFOMOD, COSYMA, MACCS, CRRIS не предназначены для работы в режиме реального времени. В рамках проекта RODOS, который реализуется под эгидой ЕЭС, предполагается создание единой европейской системы, работающей в реальном времени. Такие системы поддержки принятия решений из-за их сложности и универсальности используют, как правило, большие компьютеры или графические станции. Все это существенно ограничивает область их применения

Система "НОСТРАДАМУС" используется для оперативного прогноза радиационной обстановки при выбросах в атмосферу радиоактивных ЗВ в аэрозольной и газовой форме и последующим выпадением их на почву.

В сист&ме используется Лагранжева траекторная модель переноса примесей в атмосфере. Этим она отличается от широко применяемых сейчас нормативных методик, основанных на Гауссовых моделях. Она содержит также модель атмосферного погранслоя, необходимую для восполнения вертикального профиля скоростей ветра, а также для определения категории устойчивости атмосферы по синоптическим данным. Для определения коэффициентов турбулентного обмена используются табулированные данные, основанные на многолетних наблюдениях' вертикального профиля коэффициентов диффузии, проведенных,в НПО "Тайфун".

Возможности траекторной модели позволяют:

1. рассчитывать перенос загрязнений на расстояния в сотни километров; '

2. учитывать пространственно-временную неоднородность ветрового по^я;

3. учитывать влияние рельефа местности (орографии) на процесс рассеивания;

4. учитывать влияние осадков.

Как показали валидационные исследования, Лагранжева модель, включенная в "Нострадамус", дает результаты в более широком диапазоне внешних услрвий, чем стандартные Гауссовы методики.

По распределению приземных и поверхностных концентраций радионуклидов и в соответствии с базой данных по населенным пунктам, где указан количественный и поло-возрастной состав, а также тип застройки, В1 системе определяются дозовые нагрузки на население. Система содержит большую базу данных по свойствам радионуклидов и коэффициентам дозового преобразования для различных путей облучения. Дозиметрические блоки пакета, учитывающие распад и взаимные превращения- (цепочки), основаны на международных публикациях МКРЗ, МАГАТЭ, и последних публикаций — более чем для 100 радионуклидов.

На основе снижения доз система выдает оптимальные рекомендации, а также позволяет проанализировать эффективность реально применяемых контрмероприятий по защите населения на ранней фазе аварии (использование укрытий, прием стабильного йода, оптимизацияпутей эвакуации населения в меняющейся со временем дозовой обстановке).

Для коррекции параметров источника выброса (суммарной активности, изотопного состава, эффективной высоты подъема и констант осаждения) по данным реальных измерений мощностей доз или плотностей радиоактивного загрязнения в системе используется быстрый компьютерный код "Реверс". На основе статистического анализа вычисляются и доверительные интервалы восстановленных величин.

Заключение диссертации по теме «Экология», Рядчиков, Игорь Викторович

Выводы

В данной главе были разработынны и предложены следующие положения:

1. особое внимание обращено на необходимость оценки в предельно короткие временные промежутки параметров движения атмосферы на предмет их внесения в модели для оперативной оценки зоны концентрации загрязняющих веществ;

2. предложены технические решения построения аппаратного комплекса контроля состояния атмосферы, определения количества слоев атмосферного воздуха, направления и скорости их движения, для экспериментального определения значений соответствующих параметров, присутствующих в полученных выше математических моделях распространения загрязняющих веществ;

3. создана концепция технического решения мониторинга параметров атмосферы, отличающаяся от аналогов и обладающая такими достоинствами, как способность работы в реальном времени, широкая специализация, независимость от конкретных условий (например, наличия больших водоемов), высокая мобильность, скорость оперативного разворачивания, модульность, обеспечивающая подбор конфигурации в соответствии с нуждами заказчика, высокая скорость обработки результатов, низкое потребление электроэнергии.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Результатом диссертационного исследования является разработка теории и методов оперативного прогноза состояния окружающей среды при катастрофах.

В диссертации на основании применения новых факторизационных математических методов, связанных с блочными структурами,

4. разработаны способы моделирования распространения и оседания загрязняющих веществ от источников различной природы;

5. изучен вопрос оседания загрязняющих веществ на разнотипные подстилающие поверхности, построены приближенные формулы расчета оседания ЗВ;

6. рассмотрен вопрос распространения и оседания загрязняющих веществ при спиралевидном движении атмосферы, построены графики, иллюстрирующие особенности оседания загрязняющих веществ;

7. особое внимание обращено на необходимость оценки в предельно короткие временные промежутки параметров движения атмосферы на предмет их внесения в модели для оперативной оценки зоны концентрации загрязняющих веществ;

8. предложены технические решения построения аппаратного комплекса контроля состояния атмосферы, определения количества слоев атмосферного воздуха, направления и скорости их движения, для экспериментального определения значений соответствующих параметров, присутствующих в полученных выше математических моделях распространения загрязняющих веществ;

9. создана концепция технического решения мониторинга параметров атмосферы, отличающаяся от аналогов и обладающая такими достоинствами, как способность работы в реальном времени, широкая специализация, независимость от конкретных условий (например, наличия больших водоемов), высокая мобильность, скорость оперативного разворачивания, модульность, обеспечивающая подбор конфигурации в соответствии с нуждами заказчика, высокая скорость обработки результатов, низкое потребление электроэнергии.

Список литературы диссертационного исследования кандидат физико-математических наук Рядчиков, Игорь Викторович, 2009 год

1. Александров В. М., Гладской И. Б., Зарецкая М. В., Кособуцкая Е.В. Асимптотическое решение контактной задачи для слоя // Прикладная математика и механика. 1969. Т.ЗЗ. Вып. 1.

2. Алоян А.Е. Динамика и кинетика газовых примесей и аэрозолей в атмосфере. М.: ИВМ РАН, 2002. - 201 с.

3. Арсеньрв Ю.Н., Шелобаев С.И. Анализ, синтез и оптимизация социо-техно-экономических систем: надежность, безопасность, эффективность, качество. М.: Высшая школа, 1998.

4. Бабешко В.А., Бабешко О.М. Интегральные преобразования и метод факторизации в краевых задачах // ДАН. Т. 403. 2005. № 6. С. 28-32.

5. Бабешко В.А., Бабешко О.М. Метод факторизации в краевых задачах в неограниченных областях // ДАН. 2003. Т.392. № 6. С 767-770.

6. Бабешко В.А., Бабешко О.М. Метод факторизации в теории вирусов вибропрочности // ДАН. 2003. Т.393. № 4. С.473-477.

7. Бабешко В.А., Бабешко О.М. Метод факторизации решения некоторых краевых задач // ДАН. 2003. Т.389. № 2. С.184-188.

8. Бабешко В.А., Бабешко О.М. Обобщенная факторизация в краевых задачах в многосвязных областях // ДАН. 2003. Т. 392. № 2. С. 163— 167.

9. Бабешко В.А., Бабешко О.М. Формулы факторизации некоторых мероморфных матриц-функций // ДАН. 2004. Т. 399. № 1. С. 26-28.

10. Бабешко В.А., Бабешко О.М., Евдокимова О.В. К проблеме оценки состояния материалов с покрытиями // ДАН т. 409, 2006. № 4. С. 481-485.

11. Бабешко В.А., Бабешко О.М., Евдокимова О.В. К теории блочного элемента// ДАН. Т. 427. 2009. № 2. С. 183-186.

12. Бабешко В.А., Бабешко О.М., Евдокимова О.В. О проблеме блочных структур академика М.А.Садовского // ДАН. Т. 427. 2009. №4. С.480-485.

13. Бабешко В.А., Бабешко О.М., Евдокимова О.В. Об интегральном и дифференциальном методах факторизации // ДАН. 2006. Т. 410. № 2. С. 168-172.

14. Бабешко В.А., Бабешко О.М., Евдокимова О.В. О пирамидальном блочном элементе //ДАН. Т. 428. 2009. № 1. С.30-34.

15. Бабешко В.А., Гладской И.Б., Зарецкая М.В., Кособуцкая Е.В. К вопросу моделирования экосистемы азово-черноморского региона // современные проблемы экологии: Тез. докл. региональной науч. конф.л-?. И. Краснодар-Анапа, 1997.

16. Бабешко В.А., Гладской И.Б., Зарецкая М.В., Кособуцкая Е.В. К проблеме оценки выбросов загрязняющих веществ источниками различных типов // ДАН. 1995. Т. 342. № 6. С. 835-838.

17. Бабешко В.А., Глушков Е.В., Зинченко Ж.Ф. Динамика неоднородных линейно-упругих сред. М.: Наука. 1989.-344 с.

18. Бабешко О.М. Метод факторизации в проблеме напряженно деформированного состояния литосферных плит: дис. . канд. физ.-мат. наук. Краснодар, 2005.

19. Бабешко О.М. Об одном подходе в проблеме оценки загрязнения разнородных ландшафтов // Экологический вестник научных центров Черноморского Экономического Сотрудничества. 2003. № 1. С.10-И.

20. Бабешко О.М., Евдокимов С.М., Евдокимова О.В. К оценке эколого-экономической целесообразности дизайна рекреаций предприятий // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Естественные науки. 1999. № 3. С.115-117.

21. Бабешко О.М., Евдокимова О.В, Евдокимов С.М. Об учете типов источников и зон оседания загрязняющих веществ // ДАН. Т. 371. 2000. № 1. С. 32-34.

22. Берлязд М.Е. Современные проблемы атмосферной диффузии и загрязнение атмосферы. Л.: Гидрометеоиздат, 1975.

23. Борисшко E.H., Шевченко И.В., Евдокимов С.М. Черноморскоегэкономическое сотрудничество. Состояние и перспективы. — Краснодар: Советская Кубань, 2000. 320 с.

24. Виссмен У., Харбаф Т.Н., Кнэпп Д.У. Введение в гидрологию. Л., 1979.

25. Воеводин А.Ф., Шугрин С.М. Численные методы расчета одномерных массивов. Новосибирск, 1981.

26. Воеводин А.Ф., Шугрин С.М. Численный расчет одномерных течений воды в системах речных русел и каналов // Динамические задачи механики сплошных сред. Новосибирск, 1978. Вып. 35.

27. Ворович И.И. и др. Рациональное использование водных ресурсов бассейна азовского моря. М.: Наука, 1981.

28. Ворович И.И., Александров В.М., Бабешко В.А. Неклассические смешанные задачи теории упругости. М.: Наука, 1974. - 456 с.

29. Воровнч И.И., Бабешко В.А. Динамические смешанные задачи теории упругости для неклассических областей. — М., 1979. 320 с.

30. Вызова -Н.Л. Рассеяние примеси в пограничном слое атмосферы. -Л.: Гидрометеоиздат, 1974.

31. Вызова ь Н.Л., Гаргер Е.К., Иванов В.Н. Экспериментальные исследования атмосферной диффузии и расчеты рассеяния примеси. Л.: Гидрометеоиздат, 1991. -280 с.

32. Вызова Н.Л., Иванов В.Н., Гаргер Е.К. Турбулентность в пограничном слое атмосферы. Л.: Гидрометеоиздат, 1989. - 264 с.

33. Высоцкий В.Н., Чеберкус Ф.В., Степашко B.C. Справочник по типовым программам моделирования. Киев, 1980.

34. Гладской И.Б. Некоторые динамические модели в экологии: автореф. дис. . канд. физ.-мат. наук. Краснодар: КубГУ, 1998.

35. Гохберг И.Ц., Крейн М.Г. Системы интегральных уравнений на полупрямой, с ядрами, зависящие от разности аргументов // Успехи математических наук. 1958. Т. 13. Вып. 2. С. 3-72.

36. Евдокимов С.М., Бабешко О.М., Евдокимова О.В. К проблеме учета типов зон оседания загрязняющих веществ //

37. Наука Кубани. Проблемы физико-математического моделирования.1

38. Естественные и технические науки. 1999. № 1. С.31-34.

39. Евдокимова О.В. Дифференциальный метод факторизации в неоднородных и нестационарных задачах // Кубанский государственный университет. 2007. № 2. С.8-11.

40. Заездный A.M. Основы расчетов по статической радиотехнике. М.: Связь-и'здат, 1964.

41. Зарецкая М.В. Распространение загрязняющих веществ в слоисто-неоднородных средах: автореф. дис. . канд. физ.-мат. наук. -Краснодар: КубГУ, 1999.

42. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике / Пер. с англ. М.: Наука,. 1979.

43. Крамер Н.Ш. и др. Исследование операций в экономике. М.: Маркет.ДС, 2007.

44. Ладыженская O.A. Математические вопросы в динамике несжигаемой жидкости. -М.: Наука, 1970.

45. Марчу^ Г.И. Математическое моделирование в проблеме окружающей среды. М.: Наука, 1982. - 320 с.

46. Марчук Г.И. Методы вычислительной математики. М.: Наука, 1989.

47. Марчук Г.И. Некоторые проблемы охраны окружающей среды // комплексный анализ и его приложения. М.: Наука, 1978.

48. Марчук Г.И. Окружающая среда и некоторые проблемы оптимизации. Новосибирск, 1975. Препринт ВЦ СО АН СССР.

49. Марчук Г.И. Окружающая среда и проблемы оптимизации размещения предприятий // Доклады АН СССР. 1976. Т. 227. № 5.

50. Марчук Г.И. Численное решение задачи динамики атмосферы и океана. Л.: Гидрометеоиздат, 1974.

51. Марчук Г.И., Дымников В.П., Залесный В.Б. Математические модели в геофизической гидродинамике и численные методы их реализации. Л.: Гидрометеоиздат, 1987. - 296 с.

52. Марчук Г.И., Пененко В.В., Алоян А.Е., Лазриев Г.Л. Численное моделирование микроклимата города // Метеорология и гидрология. 1979. №8.

53. Межерис Р. Лазерное дистанционное зондирование / Перевод с англ. М.: Мир, 1987.

54. Методология количественной оценки экологической ситуации типового промышленного региона. Технический отчет по НИР. № ЗЗВ.-М.: МГУЛ, 1994.

55. Методы и аппаратура цифровой обработки изображений. Технический отчет. М.: МГУ, 1986.

56. Монин А.С., Обухов А.Н. Основные закономерности турбулентного перемешивания в приземном слое атмосферы // Труды геофизического института АН СССР. 1954. № 24 (151).

57. Наац Н.Э., Семенчин Е.А. Математическое моделирование динамики пограничного слоя атмосферы в задачах мониторинга окружающей среды. Ставрополь: Издательство СГПУ, 1995. - 196 с.

58. Никаноров A.M. Гидрохимия. СПб.: Гидрометеоиздат, 2001. - 448 с.

59. Нобл Б. Метод Винера Хопфа. - М.: ИЛ, 1962. - 280 с.

60. Обухов A.M. Турбулентность и динамика атмосферы. Л.: Гидрометеоиздат, 1988. - 414 с.

61. Орленко Л.Р. Строение планетарного пограничного слоя атмосферы. -Л.: Гидрометеоиздат, 1991. 424 с.

62. Пакет программ для обработки изображений в науках о Земле. GENAS YS, Inc San Diego, USA.

63. Пененко B.B., Алоян A.E., Лазриев Г.Л. Численная модель локальных атмосферных процессов // Метеорология и гидрология. 1979. №4.

64. Претт У.К. Цифровая обработка изображений. Перевод с англ. М.: Мир, 1982.

65. Рациональное использование водных ресурсов бассейна азовского моря / Под ред. И.И. Воровича. М.: Наука, 1981. - 360 с.

66. Семенчин Е.А. Аналитические решения краевых задач в математической модели атмосферной диффузии. Ставрополь: СКИУУ, 1993.- 142 с.

67. Теоретические основы радиолокации / Под ред. В.Е. Дулевича. М.: Сов. Радио, 1964.

68. Феодосьев В.В. и др. Экономико-математические методы и прикладные модели. М.: ЮНИТИ, 1999. - 392 с.

69. Хорват Л. Кислотный дождь. М.: Стройиздат, 1990.

70. Шелобаев С.И. Математические методы и модели. М.: ЮНИТИ, 2000.-368 с.х

71. Эделынтейн Ю.Д., Волков В.Ю. Использование технологий удаленного доступа в региональных автоматизированных системах экологического мониторинга атмосферного воздуха // Автоматизация и современные технологии. 2007. № 2. С. 15-20.

72. Яглом A.M. О турбулентной диффузии в приземном слое атмосферы // Изв. Ан СССР. ФА и О. 1972. Т. 9. № 6.

73. Babeshko V., Gladskoy I., Zaretskaja M., Kosobutskaja E. Babeshko O. Distribution of blow-outs, polluting polylayer atmosphere // technological civilization impakt of the environment: abstrakts. International simposium. Karlsrue. Deutschland. 1996.

74. Babeshko V.A., Evdokimova O.V., Evdokimov S.M. Some science problems in the black sea region. Proceeding of the halki international seminar 14-20 sept., 1999. Icbss.

75. Environmental Protection Agency, Research Triangle Park, NC (USA). Office of Air Quality Planning and Standards. 1981. PB-81-164600 (http://www.osti.gov/energycitations/product.biblio.jsp?ostiid=:5811096)

76. ER MAPPER 5.0, European Region Offise, Summaru Contents Part Six -Geopositioning and Rectiging Data. P. 353-416.

77. Hudischewskyj A., Seigneur C. Mathematical modeling of the chemistry and physics of aerosols in plumes // Environ. Sei. And technol. 1989. T. 23. №4. P. 413-421.

78. Panos G. Georgopoulos Compendium Of Air Quality Related Models. 1991. (http://ccl.rutgers.edu/reports/orc/comp3.pdf).

79. Preuss. Acad. Wiss. 1932. P. 696-706.

80. Sampson C., Halpern P. A new implementation of the skew-t, log p diagram and cross-sectional analysis // Environ. Software. 1987. 2. № 3. P. 128-137.

81. Wiener N., Hopf E. Uber eine Klasse singularer Integralgleichungen, Sitzungsber. Preuss. Akad. Wiss., Phys.-Math. Kl., 30/32 (1931), 696706.