Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Многофункциональная информационно-моделирующая система для гидрофизического эксперимента

Диссертация: Многофункциональная информационно-моделирующая система для гидрофизического эксперимента
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Проведение измерений характеристик гидрофизического объекта требует больших экономических затрат. Поэтому задача оптимизации натурных измерений является актуальной не только с научной точки зрения, но и с экономических позиций. Задача обработки и анализа экспериментальных данных, получаемых при экспедиционных измерениях гидрофизических и гидрохимических характеристик неоднородного в пространстве… Читать ещё >

Многофункциональная информационно-моделирующая система для гидрофизического эксперимента (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • Глава 1. Технология гибких информационно-моделирующих систем и задачи гидрофизики
    • 1. 1. Новая информационная технология и ее адаптация к задачам гидрофизического эксперимента
    • 1. 2. Анализ информационного обеспечения гидрофизического эксперимента
    • 1. 3. Инструментальные средства для гидрофизических экспериментов
      • 1. 3. 1. Особенности использования инструментальных средств в гидрофизическом эксперименте
      • 1. 3. 2. Адаптивный идентификатор на основе восьми канального спектрофотометра
      • 1. 3. 3. Спектроэллипсометрическая система для диагностики водных растворов
      • 1. 3. 4. Микроволновые радиометры как инструментарий для гидрофизических исследований
    • 1. 4. Методическое обеспечение гидрофизического эксперимента
  • Глава 2. Структура и функции информационно-моделирующей > системы для гидрофизического эксперимента
    • 2. 1. Методика синтеза информационно-моделирующей системы
    • 2. 2. Структура информационно-моделирующей системы
    • 2. 3. Блок-схема информационно-моделирующей системы
    • 2. 4. Управляющие блоки
    • 2. 5. Функциональные блоки
    • 2. 6. База данных информационно-моделирующей системы
    • 2. 7. Технологический процесс функционирования информационно-моделирующей системы
      • 2. 7. 1. Общая схема использования информационно-моделирующей системы в гидрофизическом эксперименте
      • 2. 7. 2. Организация измерений с использованием адаптивного идентификатора
      • 2. 7. 3. Измерение характеристик водных растворов с помощью спектроэллипсометрической системы
      • 2. 7. 4. Измерение параметров водной среды с использованием радиометров микроволнового диапазона
  • Глава 3. Методическое и алгоритмическое обеспечение информационно-моделирующей системы
    • 3. 1. Основные подходы к моделированию гидрофизических систем
    • 3. 2. Алгоритм восстановления динамических параметров методом дифференциальной аппроксимации
    • 3. 3. Преодоление нестационарности в экспериментальных данных
    • 3. 4. Индикатор фазовых переходов в гидрофизических системах
    • 3. 5. Алгоритм расчета функции радиояркостного отклика системы океан-атмосфера на вариации тепловых потоков
    • 3. 6. Алгоритм распознавания спектральных образов
  • Глава 4. Применение информационно-моделирующей системы для решения задач гидрофизики
    • 4. 1. Обнаружение фазовых переходов в системе океан-атмосфера
      • 4. 1. 1. Обнаружение момента зарождения тропического урагана (тайфуна)
      • 4. 1. 2. Классификация фазовых состояний морской поверхности
      • 4. 1. 3. Расчет отклика системы океан-атмосфера на изменение тепловых потоков
    • 4. 2. Оценка физико-химических характеристик пространственно неоднородных водных объектов
      • 4. 2. 1. Спектральные характеристики некоторых водных объектов
      • 4. 2. 2. Планирование режима мониторинга пространственно неоднородных водных систем
      • 4. 2. 3. Расчет динамических характеристик качества речной воды
      • 4. 2. 4. Классификация пятен загрязнителей на водной поверхности
    • 4. 3. Обнаружение содержания химических элементов в водных растворах
    • 4. 4. Расчет гидрологических характеристик на основе данных дистанционного мониторинга

Актуальность темы

исследования. Проблема оперативного многопланового контроля качества воды в гидрофизических системах различного назначения и масштаба является предметом исследования многих природоохранных программ. Актуальность этой проблемы определена Постановлениями Правительства Российской Федерации от 24 ноября 1993 г. «О создании единой государственной системы экологического мониторинга» и от 14 марта 1997 г. «Положение о введении государственного мониторинга водных объектов». Ее решение требует комплексного описания всех элементов гидрологического режима изучаемого водного объекта. Это возможно при построении типовой схемы водного баланса ограниченной территории, отражающей взаимодействие компонентов ее гидрологического цикла: осадки, испарение, эвапотранспирация, речной и береговой сток, приливы и отливы, атмосферный перенес влаги, сточные воды и т. д.

Проведение измерений характеристик гидрофизического объекта требует больших экономических затрат. Поэтому задача оптимизации натурных измерений является актуальной не только с научной точки зрения, но и с экономических позиций. Задача обработки и анализа экспериментальных данных, получаемых при экспедиционных измерениях гидрофизических и гидрохимических характеристик неоднородного в пространстве водного объекта, для своего решения требует создания информационной технологии, способной преодолеть трудности, возникающие из-за нестационарности рядов измерений, их динамичности и фрагментарности в пространстве.

В большинстве современных работ по автоматизации гидрофизических экспериментов создание информационных технологий сосредотачивается на синтезе гидрологических моделей различной сложности и их использовании для обработки данных наблюдений за процессами в конкретной гидрофизической системе. Развитие комплексных подходов к организации гидрофизического мониторинга с использованием универсальных моделей и алгоритмов остается на стадии обсуждения методических подходов. Поэтому, развитие формализованных подходов к синтезу систем мониторинга водных систем является актуальным.

В данной работе рассматривается новый подход к комплексному изучению гидрофизических процессов различного масштаба. Он основан на технологии синтеза гибких информационно-моделирующих систем, созданной в институте радиотехники и электроники им. В. А. Котельникова. Особенность методики, предлагаемой в диссертации, заключается в использовании преимуществ многоканальных измерений с использованием устройств оптической и микроволновой областей спектра. Как показывают экспериментальные измерения и вычислительные эксперименты, комплексный подход к созданию высокоэффективных информационных технологий для решения задач классификации и идентификации водных объектов позволяет сократить объемы наблюдений и этим повысить эффективность системы мониторинга. Все это подтверждает актуальность темы данной диссертации.

Цель диссертационной работы. Основная цель диссертационной работы состоит в развитии технологии гибких информационно-моделирующих систем применительно к типовым условиям гидрофизического эксперимента и создание, аппаратно-программных средств автоматизации обработки данных измерений. Для достижения этой цели решены следующие задачи:

1. Разработка методики синтеза информационно-моделирующей системы для обработки данных гидрофизического эксперимента, включающей имитационную модель и набор алгоритмов пространственно — временной интерполяции.

2. Разработка алгоритма идентификации фазовых состояний гидрофизической системы, основанного на расчете индикатора ее нестабильности и методе последовательного анализа.

3. Синтез информационно-моделирующей системы для комплексной параметризации процессов различного масштаба в гидрофизических системах, подверженных антропогенному воздействию.

4. Создание адаптивной процедуры идентификации физико-химических характеристик водных объектов в реальном масштабе времени с использованием 8-ми канального спектрофотометра, 35-ти канального спектроэллипсометра и микроволновых устройств дистанционного зондирования.

5. Создание многоканального информационно-моделирующего комплекса, позволяющего оперативно оценивать физико-химические параметры пространственно неоднородных и динамически изменяющихся водных систем.

Научная новизна работы заключается в теоретическом обобщении и решении научно-технической проблемы, связанной с созданием нового подхода к планированию и обработки данных гидрофизического эксперимента и разработкой информационно-вычислительного обеспечения процедур поддержки принятия статистических решений в области диагностики состояния водных систем.

К наиболее существенным научным результатам работы относятся следующие:

1. На основе систематизации различных подходов к автоматизации гидрофизического эксперимента и использования оптического адаптивного идентификатора, спектроэллипсометра и микроволновых радиометров разработана и реализована в виде аппаратно-программного комплекса новая автоматизированная система диагностики пространственно неоднородных водных объектов.

2. Развита методика реконструкции пространственного образа гидрофизического объекта по данным нерегулярных измерений его характеристик. Методика базируется на алгоритмах пространственно-временной интерполяции.

3. Впервые предложен новый подход к диагностике фазовых состояний гидрофизической системы, основанный на расчете индикатора её нестабильности, величина которого оценивается по данным измерения метеорологических и геофизических характеристик окружающей среды в зоне функционирования гидрофизической системы.

4. Разработан алгоритм распознавания спектральных образов водных объектов при измерении их характеристик в оптическом диапазоне волн. Алгоритм основан на формировании обучающей выборки, создании кластерного пространства и расчете векторного индикатора оптического образа водной среды.

5. Разработанная многофункциональная информационно-моделирующая система была испытана в условиях мониторинга гидрофизических объектов на территориях Южного Вьетнама и Болгарии. Полученные результаты подтвердили возможность системы оптимизировать режим мониторинга и надежно осуществлять реконструкцию пространственного распределения физико-химических характеристик по их фрагментарным измерениям.

Практическая значимость результатов работы определяется тем, что разработанная в диссертации многофункциональная информационно-моделирующая система (МИМСГЭ) повышает эффективность гидрофизических экспериментов путем сокращения объемов измерений при достижении поставленной цели и обеспечивает решение задачи оптимизации режима гидрофизического мониторинга. Эффективность разработанной системы, ее алгоритмического и программного обеспечения подтверждена результатами обработки многочисленных данных различных гидрофизических исследований, включая:

• Совместные гидрофизические эксперименты, проведенные институтом радиотехники и электроники им. В. А. Котельникова РАН, институтами физики и прикладной механики Вьетнамской академии наук и технологий (ВАНТ) в январе 1989 г, в ноябре 1992 г, в декабре 1994 г, в феврале 2000 г, в ноябре 2006 г. и декабре 2009 г. на территории СРВ.

• Лабораторные эксперименты, проведенные в Институте радиотехники и электроники им. В. А. Котельникова РАН и нацеленные на оценку эффективности МИМСГЭ при идентификации различных водных растворов.

• Лабораторные и полевые эксперименты, проведенные в рамках проекта МНТЦ № 3827 по изучению закономерностей фазовых переходов в системе океан-атмосфера.

Диссертация выполнялась в рамках научного сотрудничества между РАН и ВАНТ по теме № 7 «Радиофизические и оптические методы в экологической диагностике»), а также в соответствии с планами ИРЭ им. В. А. Котельникова РАН по разделу Программы фундаментальных исследований Отделения физических наук РАН «Радиоэлектронные методы в исследованиях природной среды и человека» (НИР «Радиовидение-5»), по проекту № 3827 Международного научного и технического центра «Разработка технологий диагностики зарождения тропических ураганов в океане на основе методов дистанционного зондирования», по проекту РФФИ № 07−01−68а «Моделирование процессов распространения загрязнений в Арктическом бассейне», по проекту РФФИ № 09−01−90 303Вьет «Математическое моделирование процессов зарождения тропических ураганов и поиск их индикаторов — предвестников», по проекту РФФИ № 10−01−79а «Адаптивно-эволюционная модель водного баланса биосферы».

Положения, выносимые на защиту:

1. Разработанная многофункциональная информационно-моделирующая система на основе использования вычислительного эксперимента, опирающегося на набор алгоритмов и моделей, обеспечивает автоматизацию непрерывного процесса мониторинга водных систем с оценкой их гидрофизических и гидрохимических параметров за счет применения адаптивной процедуры идентификации физико-химических характеристик водных систем и моделирования их динамики.

2. Предложенная методика классификации переходных процессов в гидрофизических системах за счет оценки индикатора нестабильности и основанная на комбинации алгоритмов последовательного анализа и теории перколяции обеспечивает с высокой вероятностью обнаружение начала смены фазовых состояний и определения моментов зарождения критических процессов.

3. Процедура обучения системы распознаванию спектральных образов, основанная на формировании базы спектральных образов, позволяет спланировать гидрофизический эксперимент при достижении заданного уровня достоверности получаемых данных.

4. Проведенные с помощью многофункциональной информационно-моделирующей системы измерения на тестовых гидрофизических объектах и полученные результаты подтверждают высокую информативность развитой технологии диагностики водных систем с целью оценки, классификации и прогнозирования их состояния в реальном масштабе времени.

Достоверность научных и практических результатов подтверждается использованием апробированной методологии системного анализа и имитационного моделирования, а также сопоставлением результатов моделирования с данными измерения физико-химических характеристик водных объектов и апробацией на российских и международных конференциях, семинарах ИРЭ им. В. А. Котельникова РАН.

Личное участие автора. Все вошедшие в диссертацию оригинальные результаты получены лично автором, в том числе:

• структура и блочное наполнение многофункциональной информационно-моделирующей системы;

• алгоритм расчета и использования индикатора нестабильности для диагностики фазовых переходов в гидрофизических системах;

• компьютерная реализация алгоритмов и процедур расчета физико-химических характеристик гидрофизических систем;

• все результаты имитационных и частично лабораторных экспериментов.

Выбор инструментальных средств для проведения испытаний информационно-моделирующей системы и реализация этих испытаний выполнены совместно с В. Ф. Крапивиным, A.M. Шутко и Ф. А. Мкртчяном. Результаты гл. 2 в части выбора типов моделей различных гидрологических процессов получены совместно с В. Ф. Крапивиным. Интерпретация ряда результатов имитационного моделирования в гл. 4 осуществлена совместно с А. И. Суковым, А. Г. Гранковым и В. В. Климовым.

Апробация. Основные положения и результаты диссертации докладывались на следующих научных конференциях и семинарах: научный семинар молодых ученых, специалистов, аспирантов и студентов ИРЭ им. В. А. Котельникова РАН, посвященный памяти И. Анисимкина (2006, 2007, 2008, 2010 гг.) — Международный Симпозиум «Инженерная экология-2005», Москва, 7−9 декабря 2005; Международный Симпозиум по проблемам экоинформатики, Москва 5−7 декабря 2006 г., 16−17 декабря 2008 г. и 9−11 декабря 2010 г.- International Conference on Remote Sensing for Environmental Monitoring, GIS Applications, and Geology VI. 11−16 September 2006, Stocholm, SwedenThe 24th International Symposium on Okhotsk Sea & Sea Ice, 15−20 February 2009, Mombetsu, Hokkaido, JapanThe International Conference on Control Systems and Computer ScienceCSCS-17, May, Buharest, 2009; International Symposium on Mathematical Modelling of Process of Tropical Hurricane Beginning and Searching its Indicators-Precursors, Hochiminch City, Vietnam, 16 December 2009; International Conference DAS (Data Application System), May 27−29 2010, Suceava, Romania- 12th URSI Comission-F Triennial Open Symposium on Radio Wave Propagation and Remote Sensing and URSI-F Training Workshop, 8−11 March 2011, Garmish-Partenkirchen, Germany.

Публикации. Материалы диссертации опубликованы в 32 работах, в том числе в 12 — ти стаьях в журналах из рекомендованного перечня ВАК, в 12 статьях в других изданиях и в 8 докладах на отечественных и международных конференциях.

Общий объем публикаций по теме диссертации составил 310 мп. страниц.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка цитированной литературы, содержащего 140 наименований. Объем диссертации составляет 150 страниц текста и 59 рисунков.

Заключение

.

Проведенные в данной работе расчеты по оценке предложенных алгоритмов и имитационной модели позволяют сделать вывод о том, что МИМСГЭ с достаточной точностью обеспечивает восстановление пространственного распределения по акватории гидрофизического объекта его характеристик, основываясь на эпизодических измерениях in situ.

Таким образом, применение спектральной фотометрической и микроволновой технологий и разработанных на их основе систем для контроля гидрофизических систем дает возможность быстро, практически в реальном масштабе времени, решать широкий круг задач оперативного мониторинга водных растворов как искусственного, так и природного происхождения, а также оценивать физическое состояние гидрофизической системы. При этом измерительная часть МИМСГЭ может монтироваться стационарно, и пользователь будет получать непрерывный поток данных о состоянии водной среды. Это особенно важно при необходимости инспекции особо опасных химических предприятий.

Таким образом, в данной диссертационной работе получены следующие результаты:

1. Разработана информационно-моделирующая система, обладающая набором функций для исследования характеристик гидрофизических систем по данным эпизодических по времени и фрагментарных по пространству экспериментальных измерений.

2. Развита методика комплексного анализа данных многоканальных измерений физико-химических параметров водных объектов, основанная на совместном использовании алгоритмов пространственно-временной интерполяции, решении обратных задач и моделировании. Предложенная методика ориентирована на проведение измерений и их обработку в реальном масштабе времени.

3. Разработана адаптивная процедура идентификации водных растворов по данным измерений их собственного излучения в оптическом диапазоне волн с использованием 8-ми канального спектрофотометра и 35-ти канального спектроэллипсометра. Процедура включает этап обучения с созданием базы эталонов спектральных образов водных объектов в пространстве признаков, набор которых определяется совокупностью статистических моментов рядов данных измерений в каждом информационном канале.

4. Предложен и теоретически изучен алгоритм идентификации фазовых состояний гидрофизической системы, основанный на расчете индикатора нестабильности системы и последовательной процедуре принятия решений. Эффективность алгоритма оценена при рассмотрении конкретных гидрофизических систем.

5. С помощью лабораторных измерений на спектрофотометре и спектроэллипсометре синтезирована структура базы спектральных эталонов водных растворов, обеспечивающая хранение и быстрый доступ ко всей необходимой информации, а так же сокращающая время, затрачиваемое на проведение процедуры распознавания и оценки содержания химических-веществ в водном растворе.

6. Осуществлен синтез измерительной системы на основе 8-ми канального спектрофотометра и 35-ти канального спектроэллипсометра, как автоматизированной системы оперативного контроля содержания химических веществ в водной среде и представляющей собой аппаратно-программный комплекс с соответствующим алгоритмическим обеспечением.

7. По результатам анализа спектральных характеристик ряда водных объектов Южного Вьетнама показано, что применение развитой информационно-моделирующей системы позволяет оптимизировать режим гидрофизического мониторинга за счет сокращения объема полевых измерений и использования процедуры обучения.

8. Применение информационно-моделирующей системы для реконструкции пространственного распределения характеристик гидрофизической системы продемонстрировано на примере обработки данных многоканального микроволнового мониторинга влажности почвы на территории Болгарии и показано, что разработанный комплекс алгоритмов и моделей позволяет надежно восстанавливать пространственный образ исследуемого объекта по данным трассовых измерений.

Показать весь текст

Список литературы

  1. А.К. Некоторые статистические методы объективной классификации океанологической информации // Морской гидрофизический журнал, Севастополь. — 1992. — № 5. — С. 51 — 56.
  2. А.К. (1995). Методы трансект-анализа в автоматизации трассовых исследований экосистем // АВТ, Рига. — 1995. № 2. — С. 31−42.
  3. А.К., Амбросимов С. А., Крапивин В. Ф., Солдатов В. Ю. Инструментально-аналитическая технология оперативной диагностики фазовых состояний морской поверхности // Проблемы окружающей среды и природных ресурсов. — 2010. № 1. — С. 34−40.
  4. А.К., Крапивин В. Ф., Солдатов В. Ю., Потапов И. И. Гибкая информационно-моделирующая система для гидрофизического эксперимента //¦• Проблемы окружающей среды и природных ресурсов. 2010. — № 6. — С. 3−12.
  5. А.К., Якубов Ш. Х. Сезонная изменчивость уровня Балтийского моря по данным натурных измерений in situ в 2008—2009 гг..// Тр. Российского НТОРЭиС им. A.C. Попова. 2009. — Вып. V. — С. 87−90.
  6. А.Е., Флейшман Б. С. Методы статистического последовательного анализа и их приложения. М.: Сов. Радио. — 1962. — 352 с.
  7. Р., Роус P.C. Метод анализа широкого класса биологических систем. В кн.: Кибернетические проблемы бионики. М: Мир. — 1971. — С. 158−169.
  8. П.В. Численное моделирование гидрофизических процессов в стратифицированных озерах. Кандидатская диссертация. Красноярск: Институт вычислительного моделирования СО РАН. 2008. — 113 с.
  9. В.Г., Крапивин В. Ф., Потапов И. И., Солдатов В. Ю. Поиск и обнаружение моментов зарождения тропических ураганов // Проблемы окружающей среды и природных ресурсов. 2009. — № 12. — С. 3−19.
  10. В.Г., Крапивин В. Ф., Савиных В. П. Мониторинг и прогнозирование природных катастроф. М.: Научный мир. — 2009. — 691 с.
  11. В.Г., Крапивин В. Ф., Солдатов В. Ю., Потапов И. И. Индикаторы фазовых состояний системы океан-атмосфера // Проблемы окружающей среды и природных ресурсов. 2010. — № 6. — С. 97−107.
  12. В.Г., Крапивин В. Ф., Солдатов В. Ю., Потапов И. И. Прогнозирование фазовых переходов в системе океан-атмосфера // Проблемы окружающей среды и природных ресурсов. 2010. — № 5. — С. 82−94.
  13. А.Г., Таранцева К. Р. Технология защиты окружающей среды. Пенза: Пензенский технологический институт. 2004. — 253 с.
  14. И. Л., Михасев Ю. И., Шаров A.M. Эвоинформатика: теория и практика эволюционного моделирования. М: Наука. 1991. — 205 с.
  15. В.Д., Крапивин В. Ф. Экоинформатика: алгоритмы,' методы и технологии. М.: МГУЛ. 2009. — 430 с.
  16. А.Г., Крапивин В. Ф., Солдатов В. Ю., Потапов И. И. Обнаружение и диагностика зон зарождения тропических ураганов средствамирадиозондирования и математического моделирования // Экологические системы и приборыю 2008. — № 2. — С. 41−47.
  17. А.Г., Мильшин A.A. Взаимосвязь радиоизлучения системы океан-атмосфера с тепловыми и динамическими процессами на границе раздела. М.: Физматлит. 2004. — 166 с.
  18. А.Г., Мильшин А.А, Солдатов В. Ю. Расчет отклика яркостной температуры системы океан-атмосфера на вариации тепловых потоков // Исследование Земли из космоса. 2010. — № 6. — С. 18−21.
  19. А.Г., Солдатов В. Ю. Расчет функции радиояркостного отклика системы океан-атмосфера на вариации тепловых потоков // Проблемы окружающей среды и природных ресурсов. 2005. № 12. — С. 45−53.
  20. Данилов-Данильян В.И., Хранович И. Л. Управление водными ресурсами: согласование стратегий водопользования. М.: Научный мир. 2010. — 229 с.
  21. Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. М.:Издательский дом «Вильяме». 2007. — 912 с.
  22. A.A., Савкова Е. О. Разработка компьютеризированной системы мониторинга гидрофизических полей водной среды // Науков! пращ ДонНТУ. -Вып. 148.-С. 81−89.
  23. А.Г., Юрачковский Ю. П. Моделирование сложных систем по эмпирическим данным. М.: Радио и связь. -1987. 181 с.
  24. В., Крапивин В. Ф., Новичихин Е. П., Миленов К., Миленова Л., Потапов И. И., Солдатов В. Ю., Шутко A.M., Хаарбриик Р. Мониторинговая система
  25. Болгарии (ГИМС-регион) // Проблемы окружающей среды и природных ресурсов. 2008. — № 5. — С. 87−95.
  26. Т.Н., Новиков Л. В., Орешко Н. И. Устранение нестационарного шума из экспериментальных данных //Научное приборостроение. 2008. — Том 18, № 2.-С. 61−65.
  27. В.И., Руковишников А. И. Импульсный спектральный эллипсометр с бинарной модуляцией состояния поляризации // Приборы и техника эксперимента. 2003. — № 2. — С. 162−163.
  28. В.В., Викторова Н. В., Гайдукова Е. В. Моделирование гидрологических процессов. Санкт-Петербург: Российский государственный гидрометеорологический ун-т. 2006, — 559 с.
  29. К.Я., Крапивин В. Ф. Природные бедствия как интерактивный компонент глобальной экодинамики. Санкт-Петербург: ВВМ. 2006. — 624 с.
  30. В.Ф. Имитационная модель для изучения динамики загрязнения в Арктическом бассейне // Океанология. 1995. -Том 35, № 3. — С. 366−375.
  31. В.Ф., Климов В. В., Ковалев В. И., Мкртчян Ф. А. Адаптивный идентификатор для экологического мониторинга водной среды // Экологические системы и приборы. 2001. — № 1. — С. 2−4.
  32. В.Ф., Ковалев В. И., Климов В. В., Мкртчян Ф. А., Потапов И. И. Спектроэллипсометрическая технология для контроля качества воды // Экология производства. 2005. — № 8. — С. 38−41.
  33. В.Ф., Кондратьев К. Я. Глобальные изменения окружающей среды: экоинформатика. Санкт-Петербург: Изд-во СПб. Гос. Ун-та. 2002. — 724 с.
  34. В.Ф., Потапов И. И., Солдатов В. Ю. Адаптивная информационная технология для оперативной диагностики системы океан-атмосфера // Экологические системы и приборы. 2009. — № 2. — С. 33−38.
  35. В.Ф., Потапов И. И., Солдатов В. Ю. Загрязнение арктического бассейна со стоком рек Ангара и Енисей // Проблемы окружающей среды и природных ресурсов. 2010. — № 1. — С. 40−55.
  36. В.Ф., Солдатов В. Ю., Потапов И. И. Идентификация спектральных образов в задаче оценки качества водных растворов с помощью спектроэллипсометра// Экологические системы и приборы.- 2009. № 10. — С. 29−31.
  37. В.Ф., Потапов И. И., Солдатов В. Ю. Мониторинг морских акваторий в зоне Штокмановского газо-конденсатного месторождения // Проблемы окружающей среды и природных ресурсов. 2008. — № 12. — С. 47−56.
  38. В.Ф., Потапов И. И., Солдатов В. Ю. Нанотехнологии и их применение // Экономика природопользования. 2010. — № 4. — С. 10−34.
  39. В.Ф., Потапов И. И., Солдатов В. Ю. Нанотехнологии и проблемы экологического мониторинга // Проблемы окружающей среды и природных ресурсов. 2010. — № 8. — С. 3−12.
  40. В.Ф., Потапов И. И., Солдатов В. Ю. Новые методы, технологии и устройства для диагностики растительных покровов // Экологические системы и приборы. 2010. — № 11.- С. 3−8.
  41. В.Ф., Потапов И. И., Солдатов В. Ю. Оценка риска в режиме мониторинга // Экологические системы и приборы. 2007. — № 9. — С. 9−13.
  42. В.Ф., Потапов И. И., Солдатов В. Ю. Распространение загрязнений в арктическом бассейне // Проблемы окружающей среды и природных ресурсов. -2008.-№ 10.-С. 20−33.
  43. В.Ф., Потапов И. И., Солдатов В. Ю. Распространение загрязнений ввысоких широтах // Экологические системы и приборы. 2009. — № 3. — С. 1419.
  44. В.Ф., Потапов И. И., Солдатов В. Ю. Системы природного мониторинга и экоинформатика // Проблемы окружающей среды и природных ресурсов. 2010. — № 1. — С. 3−17.
  45. В.Ф., Потапов И. И., Солдатов В. Ю., Старцев A.A. Имитационная модель динамики загрязнителей в арктическом бассейне // Проблемы окружающей среды и природных ресурсов. — 2008. № 11. — С. 57−68.
  46. В.Ф., Потапов И. И., Старцев A.A., Солдатов В. Ю. Методика организации комплексных исследований окружающей среды для выполнения надзорных функций // Экономика природопользования. 2010. — № 4. — С. 5970.
  47. В.Ф., Потапов И. И., Старцев A.A., Шутко A.M. Экономия материальных затрат при организации мониторинга влажности почвы как элемента регионального водного баланса // Экономика природопользования. -2009. № 4. — С. 45−57.
  48. В.Ф., Солдатов В. Ю., Потапов И. И. Идентификация спектральных образов в задаче оценки качества водных растворов с помощью спектроэллипсометра // Экологические системы и приборы. 2009. — № 10. -С. 29−31.
  49. В.Ф., Шутко A.M., Солдатов В. Ю., Новичихин Е. П., Степанов В. Н. Проблемы создания геоэкологической информационно-моделирующей системы Азовского моря. В кн.: Экономико-экологические проблемы Азовского моря. Одесса: Феншс. 2009. — С. 327−343.
  50. Крапивин В.Ф., Huynh Ва Lan Математическая модель динамики радионуклидов, тяжелых металлов и углеводородов нефти в Арктическом бассейне // Морской гидрофизический журнал. 1994. — № 6. — С. 41−60.
  51. С.А. Влияние взвеси на динамику мелководного водоёма // Известия АН. Физика атмосферы и океана. -1995. Том 31, № 4. — С. 577−586.
  52. H.A. Модели и алгоритмы для обработки данных гидрофизического эксперимента. Докторская диссертация, М.: ИРЭ РАН. — 1998. 225 с.
  53. Ю.М., Бондаренко И. И., Нестеренко М. Ю., Влацкий В. В. Математическая модель формирования поверхностного стока и ее программная реализация // Вестник Оренбургского государственного университета. 2010. — № 10(116). — С. 131−137.
  54. Нгуен Хонг Шон. Метод структурно-функционального анализа данных гидрофизического эксперимента. Кандидатская диссертация, М.: ИРЭ РАН. -2003.- 130 с.
  55. А.Н., Кушнир В. М., Заикин В. Н. Автоматизация гидрофизического эксперимента. Ленинград: Гидрометеоиздат. 1982. — 224 с.
  56. Ю.М. Имитационно-лингвистическое моделирование систем с природными компонентами. Новосибирск: Наука. 1992. — 229 с.
  57. Ю.М., Силич В. А., Татарников В. А., Ходашинский И. А., Ципилева Т. А. Региональные экологические информационно-моделирующие системы. Новосибирск: Наука. 1993. — 133 с.
  58. Ю.М., Ходашинский И. А. Лингвистическое обеспечение имитационного моделирования сложных систем // Управляющие системы и машины. 1985. — № 4. — С. 84−88.
  59. И.И., Крапивин В. Ф., Солдатов В. Ю. Оценка риска в режиме геоинформационного мониторинга // Экологические системы и приборы. -2006.-№ 8.-С. 11−18.
  60. , И. И. Солдатов В.Ю. Информационные технологии в системах микроволнового мониторинга окружающей среды // Проблемы окружающей среды и природных ресурсов. 2006. — № 5. — С. 3−10.
  61. И.И., Солдатов В. Ю. Диагностика водных растворов на основе спектроэллипсометра // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика.- 2011. № 3. — С.54−56.
  62. В.Г., Ярошевский Д. М., Левит-Гуревич Л.К. Компьютерное моделирование в управлении водными ресурсами // М.: МГУ. 2002. — 494 с.
  63. В.П., Крапивин В. Ф., Потапов И. И. Информационные технологии в системах экологического мониторинга. М.: Геодезкартиздат. 2007. — 388 с.
  64. В.А. Мониторинг гидросферы Земли. Соровский образовательный журнал. 1997. — № 11. — С. 53−58.
  65. Е.В., Лунева М. В. О совместном эффекте прилива, стратификации и вертикального турбулентного перемешивания на формирование гидрофизических полей в Белом море // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 1999. — Том 35, № 3. — С. 660−666.
  66. В.Ю. Микроволновая диагностика системы атмосфера-океан // Проблемы окружающей среды и природных ресурсов. 2006. — № 12. — С. 2835.
  67. В.Ю. Диагностика системы океан-атмосфера с помощью перколяционной модели // Проблемы окружающей среды и природных ресурсов. 2007. — № 5. — С. 52−64.
  68. В.Ю. Диагностика физических явлений и процессов в гидрофизических системах. Материалы IX Международного Симпозиума «Проблемы Экоинформатики», Москва, 9−11 декабря 2010 г. М.: НТОР и ЭС им. A.C. Попова. С. 100−104.
  69. В.Ю. Многофункциональная информационно-моделирующая система для гидрофизического эксперимента // Материалы IX Международного Симпозиума «Проблемы Экоинформатики», Москва, 9−11 декабря 2010 г. М.: НТОР и ЭС им. A.C. Попова. 2010. — С. 96−100.
  70. В.В., Крымова Е. А. Методы выбора регрессионных моделей. М.: ВЦ РАН. -2010.-60 с.
  71. А.И., Крапивин В. Ф., Потапов И. И., Солдатов В. Ю. Эффективность мониторинговых систем обнаружения // Экологические системы и приборы. -2008. № 6. — С. 3−7.
  72. А.И., Солдатов В. Ю., Крапивин В. Ф., Потапов И. И. Диагностика системы океан-атмосфера с помощью перколяционной модели // Проблемы окружающей среды и природных ресурсов.- 2008. № 7. — С. 61−71.
  73. А.И., Солдатов В. Ю., Крапивин В. Ф., Потапов И. И. Применение последовательного анализа Вальда к обнаружению моментов смены фазовых состояний системами окружающей среды // Проблемы окружающей среды и природных ресурсов. 2008. — № 7. — С. 72−81.
  74. М.В. К моделированию гидрологических процессов в эстуариях с ледовым покровом // Проблемы Арктики и Антарктики. 2008. — № 2(79). — С. 67−74.
  75. С.Г., Чалая Л. Э. Прогнозирование тренда гидрофизических параметров по результатам мониторинга // Вестник Севастопольского национального технического университета (СевНТУ). Автоматизация процессов управления 2009. — Вып. 95. — С. 51−53.
  76. Фам Шон. Алгоритмическое обеспечение автоматизированных систем обработки данных в гидрофизическом эксперименте. Кандидатская диссертация, М.: ИРЭ РАН. 1995. — 156 с.
  77. И.Л. Математическая модель обоснования предельно допустимых сбросов в водные объекты // Инженерная экология. 1998. — № 3. — С. 28−36.
  78. И.Л. Управление водными ресурсами. Потоковые модели. М.: * Научный мир. 2001. — 296 с.
  79. . В., Чубаренко И. П. Моделирование поля течений в-Куршком,. заливе при штормовых ветровых воздействиях // Метеорология и гидрология. — 1995.-№ 5.-С. 83−89.
  80. В.А. Теоретическое обеспечение исследований аномалий гидрофизических полей оптическими методами. Докторская диссертация, Санкт-Петербург, РГБ ОД. 2004. — 249 с.
  81. Bajkova А.Т. Newton-Raphson method and stability of nonlinear information image-recovery techniques // Radiophysics and Quantum Electronics. 2000. — Vol. 43, No. 10.-P. 805−816.
  82. Bajpai O.P. and Subramaniam S. Oil click identification from imageries using optical power spectra // Journal of the Indian Society of Remote Sensing. 1997. -Vol. 25, No. 1.-P. 35−40.
  83. Bickel P. and Bo Li. Regularization in Statistics // TEST. 2006. — Vol. 15, No.2.-P. 271−344.
  84. Boukas L.A., Mimikou N.T., Missirlis N.M., GL Mellor, Lascaratos A., and Korres G. The parallelization of the Princeton Ocean Model. In.: P. Amestoy, P. Berger, M.
  85. Dayde, I. Duff, V. Fraysse, L. Giraud, and D. Ruiz (eds), Lecture Notes in Computer Sei. Chichester UK: Springer. 1999. — P. 1395−1402.
  86. Bras R.L. Hydrology. New York: Addison-Wesley. 1990. — 644 pp.
  87. Bui Та Long, Nitu C., Krapivin V.F., and Soldatov V.Yu. Urbanization processes and the environment // The Scientific Bulletin of Electrical Engineering Faculty, Valahia University of Targoviste, Romania. 2010. — Vol. 10, No. 2(3). — P. 13−16.
  88. Drennan W.M., Zhang J.A., French J.R., VcCormick C., and Black P.G. Turbulent fluxes in the hurricane boundary layer. Part II: Latent heat flux // Journal of Atmospheric Sciences. 2007. — Vol. 64, No. 4. — P. 1103−1115.
  89. Emergy W.J. and Thomson R.E. (200 Data analysis methods in physicaloceanography. Amsterdam: Elsevier. 2001. — 361 pp.
  90. Ewen J., Parkin G., and O’Connel P.E. SHETRAN distributed river basin flow and transport modeling system // Journal of Hydrologic Engineering. 2000. — No.7. — P. 250−258.
  91. Freer, J. E., McMillan H., McDonnell J.J., and Beven K.J. Constraining dynamic TOPMODEL responses for imprecise water table information using fuzzy rule based performance measures // Journal of Hydrology. 2004. — Vol. 291. — P. 254−277.
  92. Gourley J.J. and Vieux B.E. A method for identifying sources of model uncertainty in rainfall-runoff simulations// Journal of Hydrology. 2006. — Vol. 327, No. 1−2. -P. 68−80.
  93. Kondratyev K.Ya., Krapivin V.F., Savinykh V.P., and Varotsos C.A. Global Ecodynamics: A Multidimensional Analysis. Chichester U.K.: Springer/Praxis. -2004. 658 pp.
  94. Korres G., Hoteit I., and Triantafyllou G. (2007). Data assimilation into a Princeton Ocean Model of the Mediterranean Sea using advanced Kalman filters// Journal of Marine Systems. Vol. 65. — P. 84−104.
  95. Krapivin V.F., Nitu С., and Soldatov V.Yu. An adaptive geoinformation technology based approach to the monitoring and prediction of the natural disasters // Proceedings of the 16 th International Conference on Control Systems and
  96. Computer Science, 22−25 May 2007, Bucharest, Romania. Bucharest: Printech. -2007.-P. 450−455.
  97. Krapivin V.F., Nitu C., and Soldatov V.Yu. Direct and inverse problems of the microwave monitoring of the environment // Journal «Control Engineering and Applied Informatic» CEAI. — 2009. — Vol. 11, No. 1. — P.56−61.
  98. Krapivin V.F., Nitu C., Soldatov V.Yu. Resources and Global Ecodynamics. //Proceedings of the Int. Conference Control Systems and Computer Science-CSCS-17, May 2009. Bucharest: BucharestUniversity «Politehnica». — 2009. -Vol. 1. — P.369−372.
  99. Krapivin V.F., Nitu C., and Soldatov V.Yu. Synthesis of geoecological information-modeling systems // The Scientific Bulletin of Electrical Engineering Faculty, Valahia University of Targoviste, Romania. 2010. — Vol. 10, No. 1(12). -P. 101−105.
  100. Krapivin V.F. and Soldatov V.Yu. Biocomplexity problem related to the OkhotsktVi
  101. Sea ecosystem // Proceedings of the 24 International Symposium on Okhotsk Sea and Sea Ice, 15−20 February 2009, Mombetsu, Hokkaido, Japan. Mombetsu: The Okhotsk Sea & Cold Ocean Research Association. — 2009. — P. 143−146.
  102. Krapivin V.F., Shutko A.M., Golovachev S.P., and Soldatov V.Yu. Modelling the Global Changes of the Environment // International Conference ICEM-2006, Nova Scotia, Canada, 3−7 June 2006. P. 123−127.
  103. Liu Y. and Roni A. Modeling of the global water cycle analytical models // In: M.G. Andersen (ed.) Encyclopedia of Hydrological Sciences. — New York: John Wiley & Sons. — 2005. — P. 2781−2794.
  104. Nitu С., Krapivin V.F., and Bruno A. Intelligent techniques in ecology. Bucharest: Printech. 2000. — 150 pp.
  105. Oosterbaan RJ., Boonster J., and Rao K.U.G.K. The energy balance of groundwater flow// Subsurface-Water Hydrology. 1996. — Vol.2. — P. 153−160.
  106. QUALHYMO user manual and documentation. Version QUALHYM00777vlc, User Manual0777vlc. January 2009. — 68 pp.
  107. Su Z, Wen J., and Wagner W. Advances in land surface hydrological processes -field observations, modeling and data assimilation // Hydrology and Earth System Sciences. -2010. Vol. 14. — P. 365−367.
  108. Sukov A.I., Soldatov V.Yu., Krapivin V.F., Cracknell A.P., and Varotsos C.A. A sequential analysis method for the prediction of tropical hurricanes //International Journal of Remote Sensing. 2008. — Vol. 29, No. 9. — P. 2787−2798.
  109. U.S. Climate Change Science Program. A Report by the Climate Change Science Program and the Subcommitee on Global- Change Research. Washington, D.C.-2003.-41 pp.
  110. M. (2000). Test of a modelling system for simulating water balances and plant growth using various different complex approaches // Ecological Modelling. Vol. 129, No. 1. — P. 39−64.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!