Проектирование систем мониторинга и принципы рациональной организации наблюдений

Важнейшее требование к создаваемой сети мониторинга окружающей среды — ее эффективность. Это свойство обеспечивается за счет получения необходимого количества и качества информации при проведении оптимального числа наблюдений.

Для этого необходимо учитывать закономерности временного и пространственного распределения, взаиморасположения объектов мониторинга и формировать систему характеристик изменчивости их состояния (или пространственно-временной динамики). Необходима разработка базовых понятий, терминов и формулировок, характеризующих основные процессы и элементы мониторинга, а также схемы определения типов и численности пунктов мониторинга с оценкой степени их репрезентативности. Для организации эффективной системы мониторинга должна быть сформирована ее оптимальная структура, выбраны наиболее эффективные методы и средства мониторинга. Весьма важную роль при этом играют средства обработки данных и поддержки принятия управленческих решений — информационно-аналитические системы.

Структура мониторинга. Объекты окружающей среды, наблюдаемые в рамках экологического мониторинга, являются чаще всего сложными системами, в свою очередь входящими в состав более сложных геосистем. Поэтому создаваемая система наблюдений должна учитывать взаимосвязи между элементами иерархических уровней геосистем. Необходимо предусматривать: способы классификации, ранжирования и определения соподчиненное™ подсистем, блоков и пунктов мониторинга и схемы управления их информационной и производственной деятельностью; модели централизованного контроля за структурно-функциональным состоянием системы мониторинга в целом и процессами выдачи пользователям необходимой информации на электронном или бумажном носителе в удобной для потребителей форме. Это возможно с помощью формализации исследуемого пространства признаков объекта, а также преобразования этого пространства в удобные для восприятия формы. Такие формы получаются на основе моделирования в системе «признак — объект» в различных временных интервалах.

Для формализованного представления любого объекта О необходимо определить все его параметры (признаки), которые могут быть постоянными или перменными во времени^[1]. С помощью этих признаков можно описать процесс Q с различной степенью детализации. Изменение признаков во времени происходит под воздействием различных факторов. В этом случае создается модель поведения объекта в заданных условиях. Наиболее эффективно такие модели формируются на основе классификаций. Набор данных объекта или классификационного пространства обозначим символом К. Описание неизменяемых признаков (свойств) объекта обозначим символом А. Характеристику свойств, определяющих поведение объекта, обозначим символом Ф. Тогда статическая модель объекта в рамках теории множеств будет отображаться формулой

Символ t обозначает принадлежность статического описания объекта к определенному моменту времени, т.с. оно характеризует некоторое состояние объекта.

Поведение объекта мониторинга представляет собой процесс изменения его состояний во времени под воздействием множества внешних и внутренних факторов. Оно может быть представлено в виде.

где F — база факторного пространства, которое формируется на основе N измеряемых признаков; G — множество всех свойств объекта, которое складывается из двух подмножеств.

где А — подмножество неизменяемых (классификационных) атрибутов объектов: регистрационный номер, тип, координаты; подмножество X содержит параметрические атрибуты (свойства), которые могут изменять свои значения со временем под воздействием внешних и внутренних факторов F, т. е. характеризуют состояние объекта. Параметрические свойства X являются функциями времени t и других факторов F, воздействующих на объект (ф.

Набор значений всех атрибутов объекта в определенный момент времени — это состояние объекта. Множество атрибутов (Л, Л₂, …, A_s, Х_{, Х_ъ …, Х", t) образует пространство состояний объекта (ф, а набор значений этих переменных называется координатами состояний объекта (ф. Последовательная смена состояний объектов изучения должна быть зафиксирована в процессе их мониторинга.

В соответствии с введенными обозначениями:

Q-/(К, А, Х, Т) — математическое описание процесса изменения состояний объекта мониторинга, где с точки зрения уровня обобщения информации выделяются К = {Кп, Ко, Kq) — объекты наблюдения, обобщения, объект мониторинга:

• • объекты наблюдения — объекты, являющиеся предметом постоянного слежения с отбором ряда наблюдаемых показателей и индикаторов, получаемых непосредственным измерением;
• • объекты обобщения — совокупности (классы) объектов наблюдения, объединяемые по тематическому, пространственному или временному основанию, по которым производятся оценка состояния и прогнозирование;
• • объекты мониторинга — сложные системные объекты (например, запасы и ресурсы, лицензирование, экологическое состояние, миграции, климат, здоровье, выборы, средства массовой информации и пр.), которые характеризуются интегральными оценками для того, чтобы обеспечить целостное представление о состоянии объекта (системы) и изменениях его состояния.

Так, при мониторинге состояния подземных вод объектами наблюдения будут Кп — скважина, водозабор; объектами обобщения Ко — участок загрязнения, месторождение, водоносный горизонт; объектами мониторинга Kq — субъект Федерации, гидрогеологическая структура, территория РФ.

Для каждого типа объектов наблюдения Кп определяются:

• • неизменные атрибуты U (АКп) — кадастровый номер, географические координаты, тип;
• • параметрические свойства Хп, например: наблюдаемые на скважине и определяемые внутренними факторами — уровень, температура, содержание химических компонентов-загрязнителей; определяемые внешними факторами — отнесение скважины к водозабору, месторождению; недропользователю, водопользователю;
• • периодичность Тп, т. е. частота наблюдений за показателями режима подземных вод (суточные наблюдения на скважине, годовой объем водоотбора на водозаборе) и периоды, выбираемые для выборки и представления наблюдаемых значений (например, среднемесячные, сезонные, годовые).

Для объектов обобщения Ко определяются расчетные и обобщающие показатели Хо — тип состава воды, минерализация, перечень компонентов, превышающих допустимый уровень загрязнения, и пр. Аналогичная атрибутика может быть использована и для поверхностных вод.

Периодичность То является периодичностью обобщения наблюдаемых и рассчитанных показателей.

В качестве оценочных показателей Xq для объектов мониторинга Kq выступают сложные многомерные показатели (например, водный баланс водосборного бассейна) и комплексные многокритериальные оценки (гидрохимическое, гидродинамическое состояние вод), а также периодичность их представления.

Формализованное описание (модель) процесса мониторинга (рис. 1.5) строится как последовательность основных этапов, реализуемых функций и результатов мониторинговой деятельности. В модели выделены четыре этапа, определен состав базовых функций каждого из этапов мониторинговой деятельности и приведено формализованное описание результатов, основанное на предложенном математическом описании процесса мониторинга.

Построенная модель принимается за основу для формализации конкретных задач мониторинга и проектирования прикладных информационных мониторинговых систем, а также создания информационно-аналитической системы мониторинга.

Информационно-аналитические системы мониторинга. Информационно-аналитические системы (ИАС) предназначены для реализации технологических компонентов, схемы организации и функционирования мониторинга.

Основными функциями ИАС являются:

• • формирование информационных ресурсов и унифицированное ведение учетных массивов данных;
• • оценка и прогноз состояния окружающей среды и природопользования на различных иерархических уровнях управления;
• • предупреждение чрезвычайных ситуаций (ЧС), контроль и планирование изучения и освоения ресурсов.

Рис. 1.5. Формализованное описание (модель) процесса мониторинга сл (по Митраковой О. В., 2011)

ИАС являются сложными технико-технологическими и программными комплексами, обладающими свойствами (рис. 1.6):

• • информационно-поисковых систем с использованием систем управления базами данных (СУБД);
• • систем обработки данных (СОД);
• • геоинформационных систем (ГИС);
• • систем поддержки принятия решений (СПИР).

Рис. 1.6. Компоненты прикладной ИАС (Митракова О. В., 2011)

Для создания прикладных ИАС мониторинга необходимо согласованное ведение информационных ресурсов, в которых интегрируются: информация из баз данных территориальных реестров и кадастров, справочно-статистические данные; использование согласованной системы справочников и классификаторов, т. е. крупные ИАС должны быть основаны на создании интегрированных распределенных баз данных (БД).

Важной составляющей прикладных ИАС является аналитическая компонента, которая включает как функции, присущие системам мониторинга, так и специализированные для решения различных задач средства расчета производных мониторинговых показателей, прогнозирования динамики изменений, моделирования объектов и процессов.

Один из основных видов информации в сфере природопользования — пространственно-определенные (фиксированные) данные. Их анализ позволяет выявить изменения их характеристик в пределах объектов обобщения (административных или физико-географических регионов), а также получить новую информацию по объектам мониторинга на основании обработки исходных картографических данных методами статистических или эвристических оценок, районирования и др. Поэтому ГИС-компонента — важная часть прикладных ИАС.

Эффективная оценка исходной и агрегированной информации и получения вариантов управленческих решений требует включения в ИАС блока поддержки принятия решений. Системы поддержки принятия решений (СГШР) обеспечивают удобный пользовательский интерфейс, ориентированный на создание комплексной модели задачи. Важной функцией CIIIIP является также автоматический анализ экспертных суждений.

Технические платформы при создании ИАС представляют собой программный комплекс, который унифицирует процесс разработки информационных систем для разных информационных сред (различные версии операционных систем, Интернет). Этот комплекс включает в себя средства для ускорения процесса разработки прикладных систем.

Создаваемые ИАС позволяют решать одну из сложнейших задач при организации и функционировании мониторинга — выбор оптимальных вариантов пунктов наблюдений и набора измеряемой информации.

Наиболее обоснована с научной точки зрения задана оптимального размещения сети монитотринга в практике изучения гидрометеорологических процессов для различных уровней мониторинга — от глобального до импактного (специального). Формирование сети мониторинга происходило с учетом ее важнейшей цели — возможности прогнозирования процессов в окружающей среде, в том числе — прогнозирования чрезвычайных ситуаций.

Практика показывает, что затраты на прогнозирование и обеспечение готовности к стихийным бедствиям в 15 раз меньше затрат на преодоление чрезвычайных ситуаций и возмещение ущербов, вызванных ими. Такие расчеты приведены в докладе «Катастрофические наводнения начала XXI века. Уроки и выводы»^[2].

Традиционно эффективность сети гидрометеорологического мониторинга оценивается следующим образом. Суммарные затраты на содержание осадкомерной и стоковой сети (затраты на содержание постов наблюдений) сопоставляются с убытками народного хозяйства от незнания гидрометеорологической ситуации. Весьма показательны в этом отношении следующие данные. В конце 1980;х гг. в России была самая большая сеть гидрометеорологических пунктов и метеостанций (7332 пункта). К 2000 г. эта сеть сократилась практически в 2 раза, несмотря на значительные природные риски наводнений для около 400 городов страны. В настоящее время эта сеть продолжает сокращаться, несмотря на угрозы роста числа и масштабов наводнений в связи с изменениями климата. Неудивительно, что при этом сокращается точность и заблаговременность прогнозов, а размеры экономических потерь (не говоря уже о социальных ущербах и серьезнейших экологических последствиях) лишь возрастают год от года. Крымское в 2012 г. и Амурское в 2013 г. наводнения убедительно подтверждают этот вывод.

Аналогичная ситуация сложилась и с сетью метеорологических станций. К 1986 г. метеорологическая сеть России достигла максимального развития: число станций, производящих метеонаблюдения, составило 2308. Затем, с изменением государственной политики, началось сокращение сети, и уже в течение трех лет число пунктов сократилось на 20%. В следующие 10 лет метеорологическая сеть Росгидромета сократилась еще на 10%, а в Арктике — на 20%. К середине 2000;х гг. средний по Росгидромету индекс плотности сети метеорологических наблюдательных пунктов равнялся 0,1 (одна станция на 10,5 тыс. км). При этом согласно рекомендациям ВМО оптимальной сетью считается сеть с показателем не менее 0,4 (одна станция на 2,5 тыс. км). По территории России индекс плотности метеорологических наблюдательных пунктов колеблется в широких пределах: от 0,4—0,5 в Сахалинском и Калининградском центрах по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды (ЦГМС) до 0,03—0,04 в Якутском, Чукотском и Среднесибирском ЦГМС (для сведения: в Великобритании, Швеции, Японии, Республике Корея и ряде других стран он достигает 1 — 1,1) Г Процессы загрязнения атмосферы связаны с формированием местных климатических условий, которые являются многофакторным процессом. Учет этой многофакторности возможен на основании параметрических оценок. Наибольший вклад в разработку научных основ оптимального размещения наблюдательной сети состояния атмосферы внесли такие отечественные исследователи, как Л. С. Гандин, О. А. Дроздов, Р. Л. Каган, В. И. Кондратюк и др.

Например, при определении характерности местоположения пунктов наблюдений учитываются следующие группы параметров:

• а) однородность местности в радиусе 3—5 км (однотипность ее с местностью расположения метеоплощадки);
• б) удаленность метеоплощадки от берегов морей и океанов, крупных озер, водохранилищ, рек;
• в) наличие в охранной зоне (т.е. на расстоянии < 200 м от границы площадки) в разных направлениях (по восьми румбам) сплошных или отдельно стоящих препятствий (деревьев, кустарников, домов, заборов и пр.);
• г) наличие автодорог в охранной зоне метеоплощадки (без учета интенсивности движения) на различном расстоянии (L);
• д) наличие за пределами охранной зоны метеоплощадки в разных направлениях (по восьми румбам) сплошных или отдельно стоящих высоких (высотой не менее 20 м) протяженных препятствий (холмы, горы, жилые массивы высотных зданий, лес, многоэтажные дома).

Осредненный показатель состояния вышеуказанных параметров (б — д) оценивается по восьми румбам. Если хотя бы по одному из румбов показатель i-го параметра (Х^) оценен как 0,1, то осредненный показатель (Р_{) но всем румбам не рассчитывается и принимается равным 0,1.^[3]

Средний (по всем румбам) показатель состояния /-го параметра (Р.) рассчитывается, но формуле.

где k — румб.

Критерий состояния характерности местоположения метеоплощадки j-Pi станции (Rj) рассчитывается по формуле.

где п — общее число учитываемых параметров, равное пяти.

Крайне важным этапом в мониторинге является обеспечение качества информации, в частности — однородности и длительности рядов наблюдений. Это достигается использованием информации на пунктах наблюдений за длительный период и организацией параллельных синхронных наблюдений (что позволяет обеспечить ретроспективный анализ данных). Внедрение новых средств измерений и переход на иные временные интервалы измерений могут привести к нарушению однородности имеющихся рядов наблюдений за многолетний период, хранящихся в Росгидромете. Отметим, что стоимость одних лишь накопленных на сегодня гидрометеорологических данных оценивается примерно в 50 млрд руб.

К сожалению, такие оценки очень редко проводятся при мониторинге загрязнения атмосферы. Выбор станций по контролю загрязненности атмосферы конкретными веществами определяется чаще всего наличием инструментальной базы и специалистов. В итоге получаемая информация не всегда репрезентативна и отражает характер загрязнения не только вблизи источников, но и далеко за их пределами. Поэтому очень трудно оценить как масштабы загрязнения, так и трансформацию поллютантов в окружающей среде.

Одно из центральных требований к организации современной системы мониторинга — увязка и взаимодействие всех видов гидрологических наблюдений. Это требование обусловлено ростом масштабов использования ресурсов, а также участившимися катастрофическими гидрологическими явлениями на реках России. Для многих регионов крайне важны проблемы загрязнения природных вод. Помимо этого система мониторинга должна учитывать и то, что режим многих водных объектов изменен искусственно. В связи с этим оптимальная сеть гидрологических наблюдений должна обеспечивать:

• • пространственную интерполяцию гидрологических элементов с точностью 10—15%;
• • составление водных и водохозяйственных балансов речных водосборов, участков рек, озер, водохранилищ;
• • оценку степени загрязнения водных объектов;
• • прогнозирование притока речных вод к узлам управления водными ресурсами, катастрофических уровней воды в водных объектах;
• • получение своевременной и достоверной гидрологической информации.

При разработке оптимальной сети пунктов наблюдения в системе гидрологического мониторинга необходимо в первую очередь определить оптимальную плотность постов и конкретное их расположение. Работами И. Ф. Карасева, В. В. Коваленко, Г. X. Исмайылова и др. создана теоретическая основа для рационального размещения постов гидрологического мониторинга.

Речной сток обусловлен в первую очередь климатическими факторами и подчинен зональным закономерностям. В результате их проявления формируются непрерывно изменяющиеся в пространстве характеристики стока. Однако пространственная изменчивость стока имеет вероятностный характер, и поэтому его зональные значения выявляются лишь при отнесении их к водосборам определенных размеров F_m. По мере уменьшения площади водосбора (F < F_m) все большее значение приобретают местные (азональные) факторы, которые создают отклонения от зональных характеристик стока.

Поэтому для рационального размещения сети необходимо предварительно выделить частное и общее в природе гидрологического процесса, зональные и азональные его элементы. К ним относятся густота речной сети, рельеф, геологическое строение, растительный покров и т. п. Характеристики пространственно-временной изменчивости стока и точности определения приводят к следующей функции поля, выражающейся реализацией следующего функционала с применением уравнений Фоккера — Планка — Колмогорова:

где V — градиент стока; C_v — коэффициент вариации годового стока; R (l) — нормированная корреляционная функция для годового стока рек; / — расстояние между центрами водосборов; а — погрешность определения стока.

Заданная степень надежности информации может быть достигнута только при вполне определенном соответствии характеристик изменчивости стока и погрешности его определения ст.

Помимо указанных рассматриваются характеристики водных объектов (режим уровней, максимальных и минимальных расходов, ледовых явлений и т. п.), бассейнов и территорий (элементы водного баланса).

Это приводит к необходимости иметь посты не только на реках с оптимальным водосбором, но и на каждом относительно крупном, а также на каком-то количестве более мелких рек, необходимых для изучения условий формирования стока. Основной задачей стоковых постов на транзитных участках рек следует считать нс линейную интерполяцию стока между пунктами, а получение характеристик экстремальных расходов, данных об амплитуде колебания уровней воды, изменении твердого и химического стока и т. п. Число постов на малых реках обычно должно составлять 15—30% общей численности сети размещается на малых реках, имеющих водосбор менее 500 км².

Изучение водного баланса каждого географического района должно проводиться на 2—5 типичных водосборах средней площадью 10—20 тыс. км² каждый. Они размещаются равномерно по территории районов. Дополнительно в каждом из этих водосборов могут быть выбраны более мелкие водосборы (до 5 тыс. км²).

Требования различных отраслей к гидрологической информации сложны и многообразны, а иногда и противоречивы. В этих условиях большое значение для состава наблюдений имеет время наблюдений: выделяются кратко-, среднеи долгосрочне наблюдения. Специалистами признается, что независимо от оперативно-информационных требований в каждом гидрологическом районе должны сохраниться и действовать стоковые посты с длительными рядами наблюдений, отражающие временные закономерности режима вод суши. Это так называемые реперные, или вековые, посты. Их общее количество достигает 15—20% общего состава сети наблюдений.

Помимо оптимального размещения пунктов наблюдений крайне важно определить оптимальное количество данных, которые будут получены в конкретном пункте для того, чтобы оптимальным образом охарактеризовать контролируемые процессы.

Контроль качества природных вод осуществляется на основе оценки параметров их состояния и сравнения естественного (фонового) состава воды и донных отложений с аналогичными системами, но расположенными на участках, подверженных техногенному воздействию. Результаты наблюдений за водными объектами служат основой для установления характера и степени их техногенного изменения. При изучении фоновых значений химического состава природных вод, как правило, создается разреженная региональная (фоновая) сеть мониторинга.

Фоновыми называются количественные и качественные состояния природных вод или сред, которые формируются под воздействием естественных процессов и не затронуты техногенным фактором. Природный фон рассматривается как эталон, отклонение от которого указывает на нарушение естественного состояния экосистем.

Пункты фоновой сети наблюдений желательно располагать на расстоянии не менее 15—25 км от района интенсивной техногенной нагрузки. В этом случае они создаются на основе существовавшей ранее наблюдательной сети, станции которой имеют наиболее длинные ряды наблюдений.

Пунктов фоновой сети не должно быть много: они должны быть приурочены к представительным водным объектам, обладающим характерными гидрохимическими, биогеохимическими, геохимическими и литолого-минералогическими характеристиками. При этом может выделяться некоторая часть наиболее представительных объектов, в пределах которых производится сбор оперативных данных.

Формируеиое поле исследуемых объектов может быть и непрерывным (с постепенным изменением признаков), и дискретным (изменения признака происходят скачкообразно).

При построении оптимальной режимной сети в пространстве двух измерений, по В. В. Куриленко, выделяются следующие этапы:

• • разбиение всей территории объекта на однородные зоны с помощью методов статистической обработки;
• • установление для каждой выделенной зоны необходимого числа точек (водных объектов, пунктов опробования, скважин, шурфов и т. д.) опробования по каждому параметру;
• • установление необходимого числа точек для всех экосистем и любой в отдельности;
• • размещение точек опробования водных объектов в пределах исследуемой территории в целом и каждой водной экосистемы в отдельности.

Принципиальным является отбор признаков, по которым сравниваются наблюдения и устанавливается их сходство.

При определении границы числа наблюдений (количества наблюдаемых объектов) п учитывается уровень статистической ошибки, а и погрешности Д. Уровень, а обычно выбирается равным 0,1 или 0,05, при этом число наблюдений определяется по выражению.

При, а = 0,1 можно выбрать п в зависимости от погрешности: так, число наблюдений п должно быть не менее 20, чтобы обеспечить погрешность, А не более 20%.

В. В. Куриленко показано, что количество наблюдений (количество наблюдаемых объектов), необходимых для анализа и получения оценок изменчивости биогеохимических параметров с приемлемыми уровнями ошибок, должно быть в пределах 20—50 (п = 20—50).

Задавая значения п = 20, а = 0,05 и относительной погрешности 8 = 0,2, можно рассчитать доверительный интервал для вариаций, что составит не более 1% от расчетного значения.

Организованная с учетом приведенных требований сеть мониторинга должна позволить получать оптимальные наборы сведений о наблюдаемых объектах. Однако на этом работа с данными лишь начинается: необходимо агрегировать их, анализировать достоверность и достаточность информации. Кроме того, необходимо добиваться оптимального сочетания данных, полученных на разных уровнях мониторинга (более подробно о них будет рассказано в гл. 2). В связи с этим должны быть обеспечены унификация информационных ресурсов и интеграция по данным мониторинговых информационных систем.

Информация, собираемая в рамках экологического мониторинга, весьма разнообразна по своей тематике, источникам получения данных, качеству показателей. Накопленные массивы данных весьма существенны: например, при контроле качества воздуха всего лишь на одном пункте автоматического контроля с интервалом в 20 мин за год накапливаются тысячи записей. Не менее многообразны и выходные аналитические материалы, на основе которых должны приниматься управленческие решения. Все это делает неизбежным применение специализированных информационных систем для обработки, хранения, анализа данных и подготовки итоговых материалов. При этом используется широкий спектр методов обработки данных и моделирования, что позволяет получать интегральные оценки и прогнозировать состояния объектов мониторинга.

• [1] Митракова О. В., Аракчеев Д. Б., Любимова А. В. Информационно-аналитическиесистемы мониторинга недропользования.
• [2] Воробьев Ю. Л, Акимов В. А, Соколов /О. И. Катастрафические наводнения началаXXI века. Уроки и выводы. М.: ДЭКС-ПРЕСС, 2003.
• [3] См.: Кондратюк В. И. Модернизация метеорологической сети Росгидромета // ТрудыГлавной геофиз. обсерватории им. А. И. Воейкова. Вып. 564. СПб.: Федеральная служба могидрометеорологии и мониторингу окружающей среды, 2011. С. 19—39.