WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |   ...   | 7 |

Моделирование динамики параметров состояния заключается в последовательном определении, на основании (8), годовых приростов фитомассы и органического вещества Ф и О, зависящих в конечном счете от текущих значений Ф и О, а также от промежуточного параметра вычислений П. В результате динамика параметров состояния представляется в виде рядов значений Ф, О и П, разделенных промежутками в один год. Анализ временных последовательностей значений Ф и О дает возможность зафиксировать прогнозируемую продолжительность периодов самовосстановления природных комплексов на территории до уровней, определяемых интервальными значениями.

Таким образом, зависимости (1) – (8) являются основой методов геомоделирования средней годовой динамики солнечной радиации и динамики состояния природных комплексов горнопромышленных территорий при самовосстановительных процессах, основанных на многолетних климатических данных и программно реализованных в составе математического обеспечения геоинформационной системы (третье научное положение).

В третьей главе дана характеристика региональной геоинформационной системы как средства моделирования самовосстановительных процессов, приведена ее структура, выполнена фасетная классификация информационных массивов и описана их логическая организация.

Специализированная геоинформационная система разработана с целью практической реализации геомодели самовосстановительных процессов горнопромышленных территорий. Прогнозирование и управление процессами самовосстановления горнопромышленных территорий, выполняемые с помощью геоинформационной системы, основаны на программно реализованных в составе ГИС методах имитационного моделирования динамики состояния природных комплексов. Геоинформационная система позволяет также оптимизировать процессы природопользования на основе экологически сбалансированного планирования производства горных работ на территории региона, минимизирующего повреждение природных комплексов на горнопромышленных территориях; оценка уровней возможных повреждений базируется на моделировании процессов самовосстановления. Фактографическая часть системы основана на пространственно-координированных данных, характеризующих территорию Крайнего Северо-Востока России (рис. 6).

Рис. 6. Геоинформационная система оценки и прогнозирования

самовосстановительных процессов

Геоинформационная система является инструментом для поддержки принятия управленческих решений по экологически рациональному освоению горнопромышленной территории; элементы ее алгоритмической части являются обобщенными операторами, основанными на методах геомоделирования самовосстановительных процессов и осуществляющими преобразование послойно организованной геоинформации.

Формализованная структура реализованной в составе ГИС геомодели самовосстановительных процессов показана на рис. 7.

Рис. 7. Формализованная структура геомодели самовосстановительных процессов

Региональный банк геоинформации: RC – многолетние климатические данные, Rt – топографическая основа, RW – сведения о горнодобывающих полигонах, Re – характеристика эталонных участков; экзогенные параметры: IR – границы территории моделирования, It – параметры временной дискретизации, IR – параметры пространственной дискретизации, IB – интервальные значения параметров состояния; алгоритмы: – геомоделирование земной поверхности, FS – моделирование движения солнца по эклиптике, FG – моделирование траекторий импульсов солнечной энергии, FC – геомоделирование климатических параметров, FA – моделирование состояния атмосферы, – моделирование стандартной атмосферы, FA- – моделирование пропускания атмосферы, – моделирование динамики приходящей солнечной энергии, – формирование системы показателей средней динамики солнечной энергии для опорных точек, – формирование системы показателей средней динамики солнечной энергии для эталонных участков, – моделирование гомеостазисных значений параметров состояния для опорных точек, – моделирование начальных значений параметров состояния для опорных точек, – моделирование гомеостазисных значений параметров состояния для эталонных участков, – моделирование динамики параметров состояния, FT – определение прогнозных периодов самовосстановления.

Реализованные в геоинформационной системе методы прогнозирования состояния природных комплексов дают возможность управления экологическим состоянием горнопромышленных территорий. Управление осуществляется на основе экологически сбалансированных планов производства горных работ, обеспечивающих наименьшие суммарные повреждения горнопромышленной территории по состоянию на заданный момент времени; моделирование степени повреждения территории производится с учетом частичного самовосстановления природных комплексов. В результате становится возможным формирование как рекомендуемой последовательности выполнения горных работ на территории, так и перечня реализуемых рекультивационных мероприятий, обеспечивающих экологически целесообразные сроки восстановления природных комплексов.

На рис. 8 показана структура геомодели экологически сбалансированного освоения территории. Модель использует информацию регионального банка данных R и экзогенные параметры моделирования I, включает набор алгоритмов F, интерфейсом между которыми служат соответствующие информационные массивы M.

Рис. 8. Формализованная структура экологически рационального планирования

освоения горнопромышленной территории

R – элементы регионального банка данных (см. пояснения к рис. 7), RGL – геоинформация о запасах, I – параметры дискретизации (см. пояснения к рис. 7), – ограничения оптимального плана, – прогнозируемые уровни повреждения территории при производстве горных работ, FGL – моделирование средней годовой динамики солнечной радиации, – моделирование начальных показателей состояния природных комплексов на территории горных работ, F – моделирование динамики состояния природных комплексов, – формирование теоретически оптимального плана, – определение обобщенных показателей теоретически оптимального плана.

Информационные объекты, обозначаемые на рис. 7 и 8 как R, I и M, являются укрупненными элементами структуры данных геоинформационной системы. Детализация структуры информационных объектов осуществлялась на основе их классификации, фиксирующей семантические особенности каждого информационного объекта и, соответственно, обусловливающей детали программного уровня реализации этих объектов. Для классификации была использована отличающаяся гибкостью структуры и информационной емкостью фасетная классификация.

При построении логической структуры информационных объектов предполагалось их формирование на базе одной или нескольких реляционных таблиц. Атрибуты всех таблиц подразделяются на 2 группы. К первой группе относятся пространственно-временные атрибуты, которые фиксируют положение соответствующего объекта в пространстве (до 3 атрибутов, в зависимости от необходимого количества координат) и во времени (один атрибут). Вторую группу составляют параметры состояния, характеризующие значимые для моделирования свойства объекта; их количество определяется перечнем моделируемых свойств.

Итоговая логическая организация данных предусматривает использование 40 + n реляционных таблиц, где n – количество критериальных уровней показателей состояния природных комплексов. Выделяются 267 независимых атрибутов; общее количество семантически различающихся атрибутов равно 70. Зафиксированные атрибуты являются параметрами процессов самовосстановления природных комплексов и горнопромышленного освоения территории; в совокупности они формируют пространство состояний моделируемых процессов и служат систематизированной основой для программной реализации области данных геоинформационной системы.

Таким образом, обоснован метод создания аналитической геоинформационной системы оценки и прогнозирования самовосстановительных процессов на горнопромышленных территориях Крайнего Северо-Востока России как инструмента для информационной поддержки управленческих решений на основе результатов геомоделирования самовосстановления природных комплексов (второе научное положение).

В четвертой главе приведены и проанализированы результаты геомоделирования самовосстановительных процессов на горнопромышленных территориях Магаданской области, выполнен анализ чувствительности результатов моделирования к изменению гомеостазисных значений параметров состояния, выполнено геоинформационное картографирование территории по показателям самовосстановительного потенциала.

При моделировании самовосстановительных процессов природных комплексов одним из главных факторов, влияющих на самовосстановительный потенциал территории, является продолжительность вегетативного периода. Результаты энергетической оценки среднего времени начала и окончания вегетативного периода показаны на рис. 9. Наступление периода с положительными среднесуточными температурами происходит, как правило, при достижении суточной солнечной энергией E значений 19 – 20 МДж/м2, с незначительным ростом данного граничного значения при увеличении широты. Аналогичная энергетическая оценка момента окончания этого периода более размыта и лежит в пределах от 4,5 до 8,3 МДж/м2.

Рис. 9. Энергетические границы периода положительных температур воздуха

B – географическая широта, град.; E – суточная энергия, МДж; E – суммарная энергия, МДж; SL – начальная граница периода; FL – конечная граница периода; L – географическая долгота, град.

Вторым энергетическим показателем продолжительности вегетативного периода служит количество суммарной энергии, с помощью которой определяется количество дней с положительной среднесуточной температурой воздуха. Для суммарной энергии как характеристики временных границ вегетативного периода не прослеживается зависимость от географических координат точки моделирования; изменчивость значений данного показателя обусловливается в первую очередь местными условиями.

При оценке момента начала вегетативного периода суммарная энергия является несколько менее стабильным показателем по сравнению с суточным поступлением энергии на территорию (коэффициенты вариации для и E равны 6,5% и 4,1% соответственно). В то же время для оценки момента окончания периода положительных температур суммарная энергия значительно предпочтительнее суточной (коэффициенты вариации 5,1% и 17,1% соответственно).

На рис. 10 для трех характерных для региона типов почв показана относительная динамика параметров состояния природных комплексов, полученная в результате моделирования самовосстановительных процессов на территории. Гомеостазисные значения параметров Ф0, О0 и П0 приняты равными средним значениям по всем эталонным участкам с соответствующими почвенными комплексами; состояние природных комплексов в начале процесса самовосстановления характеризуется значениями Ф = 0,25Ф0 и О = 0,25О0. При оценке самовосстановительных процессов установлены интервальные значения параметров состояния природных комплексов, равные 75% от гомеостазисных значений (что качественно интерпретируется как «природные комплексы в основном восстановлены») и 90% («природные комплексы практически полностью восстановлены»). Прогнозные периоды восстановления параметров состояния обозначаются как и (первый интервальный уровень) и, (второй интервальный уровень).

Рис. 10. Динамика параметров состояния природных комплексов

при самовосстановительных процессах на территории

N – продолжительность самовосстановительных процессов, лет;

типы почвенных комплексов: 1 – пойменные мелкодерновые,

2 – подзолы надмерзлотно-глееватые, 3 – тундровые торфянисто-глеевые.

Из трех рассмотренных типов почв наибольшей регенеративной способностью отличаются пойменные мелкодерновые почвы, для которых достижение интервального уровня в 75% происходит для первого параметра на 21 год самовосстановительного процесса, а для второго параметра – на 32 год. Относительные темпы восстановления количества органического вещества опережают рост фитомассы на протяжении всего времени самовосстановления природных комплексов. Достижение параметрами нижней границы, характерной для состояния динамического равновесия, происходит на 82 год, после которого процессы самовосстановления можно считать практически завершенными.

Надмерзлотно-глееватые подзолы отличаются значительно более низким самовосстановительным потенциалом, с отставанием относительного накопления органического вещества от фитомассы. Первый интервальный уровень по двум параметрам достигается на 81 год, а практическое завершение самовосстановления приходится на 189 год.

Катастрофически низкими темпами самовосстановления характеризуются тундровые почвы. За моделируемый период 500 лет количество органического вещества восстанавливается не более чем до уровня 40% от гомеостазисного значения; соответственно, для данных типов почв нецелесообразно использовать количество органического вещества в качестве критерия завершения самовосстановительных процессов на территории. Таким образом, единственным интервальным показателем для тундровых почв остается фитомасса природных комплексов, которая восстанавливается до нижней границы динамически равновесного состояния за 281 год. Одновременно становится очевидной необходимость сохранения максимально возможного количества органического вещества при производстве горных работ на почвах данного вида.

Влияние начального уровня повреждения природных комплексов на прогнозные сроки их самовосстановления показано на рис. 11. Продолжительность самовосстановительных процессов оценивалась по однопараметрическому критерию – количеству фитомассы. С увеличением самовосстановительного потенциала почв уменьшается влияние начального количества органического вещества на продолжительность процессов самовосстановления; одновременно возрастает влияние начального количества фитомассы. Для всех типов почв начальный уровень органического вещества менее 30 – 40% от гомеостазисного значения приводит к значительному замедлению самовосстановительных процессов, независимо от начального количества фитомассы. При начальных уровнях органического вещества более 50% начальное количество фитомассы становится фактором, более значимо влияющим на прогнозные сроки самовосстановления природных комплексов, чем органическое вещество.

Рис. 11. Прогнозные периоды восстановления фитомассы

(а – тундровые торфянисто-глеевые почвы, б – надмерзлотно-глееватые подзолы,

в – пойменные мелкодерновые почвы)

– количество органического вещества в начале процесса восстановления в долях от гомеостазисного значения, %; – моделируемый период восстановления количества фитомассы до уровня 75 % от гомеостазисного значения, лет; 1, 2, 3 – начальное количество фитомассы соответственно 10 %, 25 % и 50 % от гомеостазисного значения.

Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |   ...   | 7 |






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»