Пространственные системы поддержки решений

ГИС и пространственные системы поддержки решений

"Могущество ГИС будет прирастать ПСПР!". Этот лозунг вполне может служить эпиграфом к этой статье. Действительно, как свидетельствует мировой опыт, географические информационные системы все чаще используются в качестве средства поддержки пространственных решений в таких важных прикладных областях, как территориальное управление (организация территории, развитие инфраструктуры, природопользование, охрана окружающей среды), пространственный анализ, городское и региональное планирование.

Как уже отмечалось, СПР включают в себя широкий класс технологий, ориентированных на оказание фактологической, методической, логической и эвристической помощи лицу, решающему сложные, плохо структурированные проблемы (именно проблемы, так как хорошо структурированные проблемы превращаются в задачи с известным способом решения). Такие проблемы не настолько уникальны, чтобы разрабатывать для них специальный методический аппарат, и в то же время не настолько типичны, чтобы применить к ним уже существующие жесткие схемы решения. Следует отметить, что любая компьютерная система, начиная с простейшей СУБД и кончая программными средствами математического моделирования и оптимизации, может "оказывать поддержку" в процессе принятия решений. Однако в случае пространственных решений требуется то, чем располагает исключительно ГИС - способность интегрировать разнообразную пространственно распределенную информацию о географической среде и представлять ее пользователю в виде компьютерных карт и атласов. И хотя аналитические способности современных ГИС ограничены, их комбинирование с программными комплексами математического моделирования и технологиями искусственного интеллекта (экспертными и советующими системами) рождает совершенно новый вид информационной технологии - пространственные системы поддержки решений (ПСПР). В этих системах благодаря наличию функциональной связи между пространственными данными и пространственными моделями (имитационными и оптимизационными) создается интегрированная информационно-аналитическая среда, способствующая принятию сложных пространственных решений. В общем виде структура этой среды представлена на Рис. 5.11.

Примеры практического применения пространственных систем поддержки решений

I. Оптимизация территориальной и отраслевой структуры региональных промышленных комплексов.

Определим региональный промышленный комплекс как совокупность взаимосвязанных, пространственно распределенных производств вместе с их технологическими и экономическими объектами, ресурсными и инвестиционными потребностями, а также особенностями экологического воздействия на природную среду региона.

Предложен вариант системы поддержки решений (DSS) для использования в планировании развития регионального промышленного комплекса. Она основана на оптимизационной модели, описывающей поведение определенной группы производств в условиях заданной цены на конечную продукцию, стоимости сырья и трудовых ресурсов, а также верхних и нижних пределов объемов производства и его отходов. При этом в качестве целевой функции рассматривается величина общего эколого-экономического эффекта, возникающего в результате подбора производств, которые в экономическом и экологическом отношении наиболее соответствуют принятым ограничениям.

Рис. 5.11. Концептуальная модель пространственной системы поддержки решений

Такой подход изначально не ориентирован на учет пространственных (географических) характеристик, которые могут сильно повлиять на результат моделирования, так как, например, в различных регионах существует значительная дифференциация потенциальных мест размещения по устойчивости природных экосистем к загрязнению. Подключение ГИС позволило адаптировать оптимизационную модель таким образом, что теперь в качестве ограничений используются также и конкретные особенности географической среды мест размещения производства. Полученная таким образом пространственная система поддержки решений (SDSS) была применена в планировании развития промышленности одной из провинций Китая. При этом в оптимизационную модель были включены географические параметры всех промышленных центров, внутренних и внешних рынков, а также более чем 140 альтернативных технологий (производств). В процессе моделирования одновременно использовались такие критерии, как величина валовой продукции и чистого дохода, экспорт ключевых товаров (угля и электроэнергии),

Стоимость продукции, внутренние и иностранные инвестиции, объемы используемых ресурсов и производственных отходов. Локальные (пространственно-распределенные) ограничения включали степень доступности данных технологий в конкретном месте, допустимую мощность производства, объем основных производственных ресурсов (угля, воды и электроэнергии), величину трудовых ресурсов. В итоге было получено решение (сценарий), при котором наилучшим образом сочетались глобальный (на уровне региона) экономический эффект с локальным географическим, выражающимся в оптимальном размещении выбранных производств с учетом экологических факторов.

II. Пространственный анализ степени аварийного риска перевозки патологически опасных материалов.

Французскими и голландскими специалистами была разработана система поддержки решений о наилучших, с точки зрения минимизации риска экологической катастрофы, маршрутах перевозки опасных для человека и окружающей среды материалов (радиоактивных отходов, токсичных химических веществ и т. п.). При этом SDSS была ориентирована на использование двух видов первичных данных:

1) пространственных, представленных в виде топографических и тематических карт: данные о землепользовании, административные границы, автомобильные и железные дороги, гидрологическая и ландшафтная информация и др.;

2) атрибутивных, в основном ведомственных и статистических: состояние дорожной сети и ее пропускная способность, сложившиеся грузопотоки, кадастровая информация, плотность населения, характеристики перевозимых материалов, сведения об их производителях и потребителях и др.

В дальнейшем была создана общая база данных, которая позволила

Связать географические объекты с атрибутивными параметрами, существенными для оценки степени риска. В результате вся первичная информация трансформировалась в три типа данных, доступных и используемых в процессе принятия решений:

— пространственная информация в векторном формате: землепользование и автодорожная сеть (векторный формат здесь необходим для масштабирования в процессе использования электронных карт);

— пространственная информация в растровом формате: железные дороги, гидрография и административные границы;

— реляционная база данных: ведомственная и статистическая информация, привязанная к контурам, дугам и узлам (например, демографическая - к административным территориальным единицам, данные о транспортируемых материалах - к местам их производства, информация об условиях транспортировки к отрезкам дорог и т. п.).

Величина общего риска транспортировки опасных материалов определяется в системе с помощью расчета вероятности аварии на конкретном участке перевозки с учетом вероятного количества населения, попадающего в зону аварии и ряда географических факторов. Специальный моделирующий блок ПСПР - генератор маршрутов, - определяет маршруты минимального риска, которые высвечиваются на базовой карте на экране монитора. В это же время пользователь получает более детальную информацию по каждому отрезку дороги из реляционной базы данных.

III. Регулирование использования пестицидов в сельском хозяйстве. Разработка пространственной системы поддержки принятия решений в области регулирования использования пестицидов, обеспечивающей охрану почв и грунтовых вод от дальнейшего загрязнения пестицидами и их метаболитами в странах Европейского Союза является целью проекта, выполняемого Национальным институтом общественного здоровья и охраны окружающей среды Нидерландов (RIVM) совместно с тремя другими европейскими институтами. В основу разрабатываемой системы положена ГИС-технология, обеспечивающая пространственное решение задачи. При этом выделено четыре масштаба пространственного разрешения:

— масштаб отдельного поля;

— масштаб сельскохозяйственного предприятия или небольшого города;

— региональный масштаб (водосбор реки, провинция или страна);

— европейский масштаб, обеспечивающий рассмотрение всей территории ЕС.

Составляющими пространственной системы поддержки решений являются:

— модели физических и химических компонентов процесса выщелачивания и транспорта пестицидов поверхностными и подземными водами;

— база данных, содержащая наборы необходимой для моделирования и оценки пространственно-распределенной и атрибутивной информации;

— набор инструментов пространственного анализа и оценки. Результатом пространственного моделирования выщелачивания и транспорта пестицидов являются карты опасности пестицидного загрязнения почв и подземных вод соответствующего масштата при существующих нормах использования пестицидов. Определяемые величины интенсивности выщелачивания пестицидов в подземные воды при различных нормах их применения и соответствующих экологических критериях (в качестве которых, например, используются токсикологические и экотоксикологические показатели), и составляют основу обоснования экологически сбалансированной пестицидной политики. Последняя авторами проекта определяется как политика взвешивания альтернатив и выбора наиболее подходящих управленческих решений на основе интеграции результатов оценки риска загрязнения подземных вод и показателей социальных, экономических и политических условий.

IV. Обоснование рационального использования земельных ресурсов эрозионноопасных территорий.

Водная эрозия почв относится к наиболее опасным и широко распространенным в мире почвенным деградационным процессам. Затрагивая практически все компоненты ландшафта, нарушая его экологический баланс, водная эрозия составляет комплексную экологическую проблему, одну из тех, решение которых обуславливает национальную безопасность многих стран мира. В частности, в Украине на конец 1985 г. было эродировано около трети сельскохозяйственных земель. В Западном Причерноморье, Левобережной степи и Южной лесостепи процент смытых почв существенно выше - здесь эродирован практически каждый второй гектар пашни. Оптимизация эрозионной подсистемы природно-хозяйственных систем сельскохозяйственного назначения, таким образом, для Украины, равно как и для многих других стран, является необходимым условием создания экологически сбалансированных высокопродуктивных агроландшафтов.

В связи с выраженной пространственной изменчивостью природных и хозяйственных факторов, задача эта даже для сравнительно небольшой территории имеет пространственно распределенный характер. Поэтому ГИС-технология с ее мощным потенциалом ввода, хранения и анализа пространственных данных является в настоящее время именно той технологией, которая способна реально обеспечить создание пространственно распределенных систем поддержки решений при проектировании почвозащитных систем земледелия на склонах, оптимальное задержание атмосферных осадков,, получение высоких устойчивых урожаев сельскохозяйственных культур высокого качества и низкой стоимости, расширенное воспроизводство природных ресурсов территории и полное предотвращение загрязнения окружающей среды агрохимикатами и продуктами эрозии в целом. Это достигается за счет комплекса мероприятий, обеспечивающих рациональную структуру сельскохозяйственных угодий, рациональное размещение севооборотов, полей, рабочих участков и искусственных рубежей, почвоохранную обработку почвы и специальные противоэрозионные мероприятия, лесные полосы и гидротехнические сооружения. Для количественного обоснования данного комплекса необходим набор математических моделей процессов и методик расчета характеристик проектируемого агроландшафта, система ограничений и критериев оптимизации, которые и должны составлять основу базы знаний DSS, способной обеспечить научное обоснование рационального использования эрозионноопасных земель.

Центральное место в базе знаний пространственной системы поддержки решений при агроландшафтном проектировании, разрабатываемой на кафедре физической географии и природопользования Одесского госуниверситета для территории Украинского Причерноморья, положена оптимизационная модель рационального использования ресурсов почвенного плодородия, разработанная Г. И.Швебсом, которая учитывает основные приходные и расходные элементы процесса гумусообразования, современный уровень почвенной продуктивности, потребности основных сельскохозяйственных культур в элементах питания, а также некоторые социально-экономические ограничители. Критериями оптимизации в системе являются соотношение между суммарными эрозионными и дефляционными потерями почвы и так называемыми "целесообразно допустимыми потерями почвы" в каждой точке рассматриваемой территории при заданном сценарии использования земельных ресурсов, а также валовое производство сельскохозяйственной продукции. В банк моделей системы входят модель склонового эрозионно-аккумулятивного процесса, модель дефляции, модель овражной опасности, модель поглощения поверхностного стока лесной полосой, методики расчета максимального склонового стока и стока с балочного водосбора, расчета норм внесения минеральных удобрений на запланированный урожай, гидротехнических противоэрозионных сооружений (Рис. 5.12).

Информационный блок состоит из банка картографических данных и банка справочной информации. Банк картографический данных содержит картографические материалы среднего и крупного масштаба. Картографические материалы среднего масштаба (1:200000) представляют собой карты пространственного распределения параметров математических моделей в пределах "территории применимости системы (Украинское Причерноморье), физико-географического и природно-хозяйственного районировании территории. Крупномасштабные карты (1:10000-1:25000) характеризуют природные и хозяйственные условия непосредственно территории проектирования. Это - цифровая модель рельефа, почвенная карта и карты физических и химических свойств почв, карты землепользования: набор тематических карт, характеризующих пространственные аспекты сценариев использования земельных ресурсов. Банк справочной информации содержит статистические оценки почвенных параметров рассматриваемой территории (содержания в почве гумуса и питательных веществ, средней и потенциальной урожайности основных культур и пр.), которые компенсируют недостаток полевых данных и помогают пользователю в создании рабочих сценариев, а также значения параметров, использующихся при оптимизации моделей и методик расчета.

Рис. 5.12. Структура компьютерной системы оптимизации использования эрозионноопасных земель

V. Интегральная оценка Территорий и географическая экспертиза. Большой практический интерес представляет использование ГИС и пространственных систем поддержки решений в географической экспертизе. Здесь одной из важнейших является задача интегральной (синтетической) оценки ресурсного потенциала территории для целей комплексного социально-экономического планирования и управления. В лаборатории ГИС Одесского университета разработана методика интегральной оценки и картографирования ресурсного потенциала территорий с использованием синэргетического подхода, ГИС-технологии и экспертных оценок.

Как известно, серьезным недостатком существующих подходов к интегральной оценке ресурсного потенциала территории является суммативный (несистемный) характер методик и алгоритмов, лежащих в основе расчета Соответствующих синтетических показателей. При этом набор исходных признаков (величин потенциалов отдельных ресурсов) рассматривается как простой набор-агрегат, хотя по сути он представляет собой синэргетическую целостность (систему), обладающую способностью самоорганизации в смысле влияния на величину интегральной оценки.

Синэргетичность процедуры оценивания ресурсного потенциала

Проявляется, например, в том, что значимость (полезность) одних видов ресурсов обусловлена наличием и величиной (потенциалом) других. Предложенный подход ориентирован на использование знаний экспертов о характере и величине таких синэргетаческих связей и реализуется с помощью специального интерфейса, обеспечивающего извлечение и формализацию в базе знаний ЭС соответствующей информации. С помощью данной методики составлена серия компьютерных карт природно-ресурсного потенциала приморского региона Украины (по основным типам природных ресурсов, а также интегрального) в разрезе административных районов Одесской, Николаевской, Херсонской, Запорожской, Донецкой областей и Автономное Республики Крым.

VI. Территориальная организация сферы обслуживания и геомаркетинг. В общем виде задача совершенствования территориальной организации обслуживания населения может быть сформулирована как задача оптимизации размещения предприятий и учреждений-производителей услуг относительно размещения реальных и потенциальных потребителей этих услуг с учетом географических факторов: особенностей региональных систем расселения, демогеографической, геосоциальной и геоэкологической ситуаций. В известном смысле это - задача геомаркетинга, если под товаром понимать услуги, предоставляемые населению. По причине большого количества факторов, не поддающихся формализации, ее в общем случае невозможно решить, например, методами линейного программирования (хотя в частных случаях это можно и нужно делать).

Наиболее адекватным средством решения проблемы является использование моделей пространственного анализа (ПА) и технологии ГИС, обеспечивающих интегрированное картографическое представление необходимой для принятия решения информации, в том числе сопоставление модельных вариантов решения с реальной ситуацией. Роль ГИС здесь сводится к обеспечению: 1) высокой степени интеграции пространственной и атрибутивной информации, 2) оперативности выполнения справочно-информационного поиска в территориальном разрезе путем прямого указания на объект компьютерной карты, 3) автоматизации расчета различных производных показателей, индексов и коэффициентов на основе первичной информации, 4) картографическому представлению результатов пространственного анализами моделирования (расчет кратчайших расстояний на сетях, "буферный" анализ, гравитационные и оптимизационные модели), 5) автоматизации тематического картографирования сферы обслуживания и созданию компьютерных атласов.

Описана методика использования программных пакетов Atlas-CIS и FLOWMAP для оптимизации размещения центров обслуживания (школьного, медицинского, торгового) населения региона. О том, насколько широкое применение может найти технология ПСПР в решении задач геомаркетинга и территориальной организации бизнеса, свидетельствуют международные конференции "ГИС и бизнес", уже ставшие регулярными.