Комп'ютерне моделювання у фізичній географії - передвісник і передумова впровадження ГІС-технологій для геоекологічних задач

В статье рассматривается значение классических компьютерных моделей в физической географии для современных геоэкологических исследований, которые выполняются с использованием ГИС-технологий и систем. Выполнен ретроспективный анализ и приведена классификация компьютерных моделей. В алгоритмическом ви...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Datum:	2004
1. Verfasser:	Костріков, С.В.
Format:	Artikel
Sprache:	Ukrainian
Veröffentlicht:	Кримський науковий центр НАН України і МОН України 2004
Schlagworte:	Проблемы материальной культуры – ГЕОГРАФИЧЕСКИЕ НАУКИ
Online Zugang:	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/6719
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:	Комп'ютерне моделювання у фізичній географії - передвісник і передумова впровадження ГІС-технологій для геоекологічних задач / С.В. Костріков // Культура народов Причерноморья. — 2004. — № 51. — С. 19-25. — Бібліогр.: 21 назв. — укp.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

id	irk-123456789-6719
record_format	dspace
spelling	irk-123456789-67192010-03-16T12:01:18Z Комп'ютерне моделювання у фізичній географії - передвісник і передумова впровадження ГІС-технологій для геоекологічних задач Костріков, С.В. Проблемы материальной культуры – ГЕОГРАФИЧЕСКИЕ НАУКИ В статье рассматривается значение классических компьютерных моделей в физической географии для современных геоэкологических исследований, которые выполняются с использованием ГИС-технологий и систем. Выполнен ретроспективный анализ и приведена классификация компьютерных моделей. В алгоритмическом виде описана оригинальная процедура разработки и отладки компьютерной модели решения определенной исследовательской задачи в геоэкологии. Приведен пример интерфейса авторского пакета программного обеспечения, предназначенного для геоинформационного моделирования в целях пространственного гидролого-геоморфологического анализа водосборов. 2004 Article Комп'ютерне моделювання у фізичній географії - передвісник і передумова впровадження ГІС-технологій для геоекологічних задач / С.В. Костріков // Культура народов Причерноморья. — 2004. — № 51. — С. 19-25. — Бібліогр.: 21 назв. — укp. 1562-0808 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/6719 uk Кримський науковий центр НАН України і МОН України
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
language	Ukrainian
topic	Проблемы материальной культуры – ГЕОГРАФИЧЕСКИЕ НАУКИ Проблемы материальной культуры – ГЕОГРАФИЧЕСКИЕ НАУКИ
spellingShingle	Проблемы материальной культуры – ГЕОГРАФИЧЕСКИЕ НАУКИ Проблемы материальной культуры – ГЕОГРАФИЧЕСКИЕ НАУКИ Костріков, С.В. Комп'ютерне моделювання у фізичній географії - передвісник і передумова впровадження ГІС-технологій для геоекологічних задач
description	В статье рассматривается значение классических компьютерных моделей в физической географии для современных геоэкологических исследований, которые выполняются с использованием ГИС-технологий и систем. Выполнен ретроспективный анализ и приведена классификация компьютерных моделей. В алгоритмическом виде описана оригинальная процедура разработки и отладки компьютерной модели решения определенной исследовательской задачи в геоэкологии. Приведен пример интерфейса авторского пакета программного обеспечения, предназначенного для геоинформационного моделирования в целях пространственного гидролого-геоморфологического анализа водосборов.
format	Article
author	Костріков, С.В.
author_facet	Костріков, С.В.
author_sort	Костріков, С.В.
title	Комп'ютерне моделювання у фізичній географії - передвісник і передумова впровадження ГІС-технологій для геоекологічних задач
title_short	Комп'ютерне моделювання у фізичній географії - передвісник і передумова впровадження ГІС-технологій для геоекологічних задач
title_full	Комп'ютерне моделювання у фізичній географії - передвісник і передумова впровадження ГІС-технологій для геоекологічних задач
title_fullStr	Комп'ютерне моделювання у фізичній географії - передвісник і передумова впровадження ГІС-технологій для геоекологічних задач
title_full_unstemmed	Комп'ютерне моделювання у фізичній географії - передвісник і передумова впровадження ГІС-технологій для геоекологічних задач
title_sort	комп'ютерне моделювання у фізичній географії - передвісник і передумова впровадження гіс-технологій для геоекологічних задач
publisher	Кримський науковий центр НАН України і МОН України
publishDate	2004
topic_facet	Проблемы материальной культуры – ГЕОГРАФИЧЕСКИЕ НАУКИ
url	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/6719
citation_txt	Комп'ютерне моделювання у фізичній географії - передвісник і передумова впровадження ГІС-технологій для геоекологічних задач / С.В. Костріков // Культура народов Причерноморья. — 2004. — № 51. — С. 19-25. — Бібліогр.: 21 назв. — укp.
work_keys_str_mv	AT kostríkovsv kompûternemodelûvannâufízičníjgeografííperedvísnikíperedumovavprovadžennâgístehnologíjdlâgeoekologíčnihzadač
first_indexed	2025-07-02T09:33:47Z
last_indexed	2025-07-02T09:33:47Z
_version_	1836527206747078656
fulltext	Проблемы материальной культуры – ГЕОГРАФИЧЕСКИЕ НАУКИ 19 Рис.7 Функция распределения облачности для ситуации, приведенной на рис.5. Последовательная ста- дия интегрирования системы BBGKY. Выводы Функции распределения облачности составляют основу формирования конкретной климатической эпохи. С их помощью для климатической эпохи зональной циркуляции выделены положения основных климатических фронтов - арктического и полярного. Тот же результат получен и для эпохи с меридио- нальной формой циркуляции. Само же географическое положение климатических фронтов определяет ос- новную сущность конкретной климатической эпохи. Для расчёта функций распределения облачности было целесообразным применение методов физиче- ской кинетики, в которых отдельное облако в планетарном атмосферном процессе уподобляется молекуле находящейся в тепловом движении и имеющей координаты своего положения в пространстве и дополни- тельно координаты в виде проекций вектора скорости своего теплового движения. Для облаков скорости теплового движения заменены скоростями вовлечения. В целом облачный ансамбль рассматривается в 6- мерном фазовом пространстве, что и позволило рассчитать функции распределения облаков, соответст- вующие конкретным климатическим термобарическим полям. Источники и литература 1. Адем Х. О физических основах численного прогноза среднемесячных и среднесезонных температур в системе тропосфера-океан-материк / В кн. Теория климата. Сб. перев. статей. Под редакцией Л.С.Гандина, А.С.Дубова, М.Е. Швеца. Л.: Гидрометеоиздат, 1967. – С. 258–292. 2. Гирс А.А. Многолетние колебания атмосферной циркуляции и долгосрочные гидрометеорологические прогнозы. – Л.:Гидрометеоиздат, 1971. – С. 280. 3. Блинова Е.Н. Гидродинамическая теория волн давления, температурных волн и центров действия ат- мосферы. – Докл. АН СССР, 1943. – Т.39. – № 7. – С. 284–287. 4. Ефимов В.А., Ивус Г.П. О физике антициклогенеза современной климатической эпохи // Труды Укр- НИГМИ, вып. 250. – К. 2002. – С. 78–91. 5. Ефимов В.А., Ивус Г.П., Белодонова Л.В. Динамика подинверсионных струй в течениях Куэтта и Пуа- зейля // Метеорология, климатология и гидрология, 1999. – Вып.38. – С.214–218. Костріков С.В. КОМП’ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ У ФІЗИЧНІЙ ГЕОГРАФІЇ – ПЕРЕДВІСНИК І ПЕРЕДУМОВА ВПРОВАДЖЕННЯ ГІС-ТЕХНОЛОГІЙ ДЛЯ ГЕОЕКОЛОГІЧНИХ ЗАДАЧ Актуальність проблеми. Сучасне впровадження геоінформаційних технологій та систем (ГIС), перш за все, пов'язане із зручністю їх використання у багатьох сферах практичної діяльності людини - виробни- чій, освітній, дослідницькій, або у будь-якій іншій. Подібна обставина змушує фахівців, які діють, напри- клад, у різноманітних предметних галузях географії, геоекології та охорони довкілля, змінювати звичайну методику теоретичних та особливо прикладних досліджень, а ГІС-засоби надають користувачам цього програмного забезпечення можливість ефективного збирання, обробки, аналізу і візуалізації географічних даних та взагалі тих, які мають просторове посилання. Серед багатьох класів ГІС-об’єктів, які мають бути присутні в базі даних геоінформаційної системи (БД ГІС) [1-3], особливо місце посідають ті класи, які описують ведучі процеси, явища та об’єкти приро- дного довкілля. Щодо останніх, то, наприклад, сучасна морфологія флювіального рельєфу обґрунтовано розглядається домінуючим фактором ландшафтних (геоекологічних) процесів [4]. Являючись чинником руслового і поверхневого стоку, вона, на нашу думку, може виступати критерієм як гiдрологiчного, так i геоекологічного районування. Оскільки русловий стік забруднювачів (продукти життєдiяльностi технос- фери, важкі метали, живильні речовини антропогенного походження та інші) рішуче впливають на всі екосистеми, вивчення географічного ландшафту в геоморфологічному i гiдрологiчному аспектах означає Костріков С.В. КОМП’ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ У ФІЗИЧНІЙ ГЕОГРАФІЇ – ПЕРЕДВІСНИК І ПЕРЕДУМОВА ВПРОВАДЖЕННЯ ГІС-ТЕХНОЛОГІЙ ДЛЯ ГЕОЕКОЛОГІЧНИХ ЗАДАЧ 20 вивчення екології ландшафту або, використовуючи спеціальний термін - геоекологiї. Недарма певні дослі- дники безпосередньо пов’язують досягнення максимальної еколого-економічної ефективності природо- охоронних заходів на водозборах малих річок із впровадженням в межах цих територій саме геоекологіч- ного аналізу [5]. Методологія геоекологічних досліджень при їх виконанні через ГІС-засоби має обумовлювати вибір 1) алгоритмів моделювання; 2) інтерфейсу відповідного програмного модуля і, в решті решт – 3) оболонки ГІС, в яку цей модуль буде або безпосередньо вбудовуватися, або здійснювати експорт результатів моде- лювання. Вказана методологія історично розвивалася, перш за все, на підставі різних дослідницьких під- ходів, які впроваджувалися переважно у фізичній географії. У цьому зв’язку, на нашу думку, було би до- цільно проаналізувати перші спроби розробки комп’ютерних моделей у фізичній географії, які мали місце ще до безпосереднього впровадження ГІС-технологій і систем у їх сучасному розумінні. Особливо підкре- слимо, що зараз будь-яку комп’ютерну модель географічного змісту уявити окремо від структури- архітектури та інтерфейсу користувача ГІС майже неможливо. Таким чином, ціллю статті є ретроспективний аналіз і узагальнення існуючих класифікацій комп’ютерних моделей для фізико-географічних досліджень, подання оригінального опису загальної про- цедури розробки такої комп’ютерної моделі, а також – приведення в якості результату розробки прикладу реалізації геоінформаційного програмного забезпечення (ПЗ), яке базується на викладених теоретичних підвалинах комп’ютерного моделювання в географії. Усе це має сприяти розумінню місця і значення кла- сичних комп’ютерних моделей в географії для геоекологічної науки сьогодення. Становлення і розвиток комп’ютерного моделювання в географії. Вважається, що більш-менш повне комп’ютерне моделювання в географії почало розвиватися у 60-ті рр. минулого сторіччя [6]. Воно почина- лася, ще не маючи чітких орієнтирів для майбутнього, а що виникне в результаті, не було відоме нікому. В ті роки перед інших країн виявилися Канада і Швеція, і цікаво, що тут географічні комп’ютерні моделі розроблялися паралельно становленню нової предметної галузі – геоінформатики. Так, в Швеції велися роботи зі створення земельного банку даних, у якому автоматизувався облік землеволодінь і нерухомості, а автоматизована система обліку (АСО) уключала “комп’ютерні моделі метеорологічних умов та сільсько- господарських угідь” [7]. Основною метою цієї АСО було упорядкувати зібраний матеріал і полегшити до нього доступ. Карти, що у цей час будував комп'ютер, являли собою грубі алфавітно-цифрові роздруківки – зображення, що складалися з букв і цифр. Завдяки різній щільності цих знаків створювався примітивний ефект тонових і напівтонових зображень. Вже у середині 70-х рр. стало очевидно, що у комп’ютерного моделювання в географії значне майбутнє, хоча до кінця ще важко було уявити його сучасну форму – гео- інформаційні системи і технології. З'явилися перші приклади ефективного застосування відповідних комп’ютерних моделей у певних предметних галузях фізичної географії [8–10], однак вартість техніки, програмного забезпечення й обслуговування була дуже висока і недоступна для багатьох фахівців. Це був час певного застою в розвитку. Новий прогрес в області комп’ютерного модулювання в географії намітився із початку 80-х рр., коли широко поширилися відносно дешеві персональні комп'ютери, які стали основним робочим місцем розро- бника програмного забезпечення замість так званих «великих ЕОМ», які грали цю роль до того часу. Від- кривалися принципово нові можливості для роботи з інформацією, причому не тільки для фахівців- одинаків, але і для масового споживача. Нарешті, епоха, так би мовити, зрілості настає в середині 80-і рр., коли окремі комп'ютерні програми по обробці даних, по підготовці текстів або карт поєднуються в систему, здатну допомогти фахівцю, до- сліднику, або керівнику приймати відповідальні рішення. Можна вважати, що саме із цього часу новітня ГІС-технологія почала витісняти «ортодоксальну» комп’ютерну модель, що для фізико-географічних до- сліджень. У той же час створюються комп'ютерні мережі, завдяки яким стали легко доступні численні ба- зи географічних і екологічних даних. Вже у 90-і рр. з'явилися інтелектуальні комп'ютерні системи і техно- логії, що впливають одночасно на різні органи почуттів людини і знаходяться на порозі генерації власти- востей і функцій штучного інтелекту, які відповідним чином можуть впроваджуватися в рамках функціо- нальних можливостей ГІС. Моделі і моделювання – загальні положення. Взагалі модель відтворює ефект дії сукупності реальних або гіпотетичних процесів, і має передбачати можливий результат цього ефекту. Процедура моделювання – це вже відтворення на одному об’єкті властивостей іншого, який і називається моделлю цього об’єкту. У загальному сенсі під моделлю можна розуміти такий матеріальний, або той, що представляється думкою людини, об'єкт, який у процесі дослідження заміщає об'єкт-оригінал (природний аналог) так, що його без- посереднє вивчення дає нові знання про об'єкт-оригінал. Модель повинна будуватися так, щоб вона найбі- льше повно відтворювала ті якості об'єкта, які необхідно вивчити відповідно до поставленої мети дослі- дження. В усіх відношеннях модель, як правило, повинна бути простіше об'єкта і зручніше його для ви- вчення. Таким чином, для того самого об'єкта, у тому числі і об’єкта географічного можуть існувати різні моделі, класи моделей, які відповідають різним цілям його вивчення. Необхідною умовою моделювання є подоба об'єкта і його моделі. Практично на всіх етапах автоматизації географічних досліджень, яка стала можливою за часів впро- вадження ГІС-технологій, при збереженні, обробці і аналізі географічної інформації, а також при синтезі даних, безпосередньо вивчається не сам об'єкт, але його модель. Остання, у додаток до зробленого вище визначення, може подаватися як штучний умовний образ, або штучний фізичний предмет, що спрощено відбиває визначені параметри досліджуваного об'єкта і знаходиться із ним у певних співвідношеннях. Умовою наявності останніх можна вважати географічну подобу (ця дефініція вже згадувалася вище відпо- відно моделювання у загальному випадку) між моделлю та її об’єктом за аналогією із необхідністю існу- Проблемы материальной культуры – ГЕОГРАФИЧЕСКИЕ НАУКИ 21 вання подоби між моделлю і об’єктом у випадку моделювання будь-якої природної системи, коли вказана подоба є умовою адекватного моделювання такої системи [11, 12]. Модельна подоба може полягати або в подібності фізичних характеристик моделі і географічного об’єкта, або в подібності функцій, здійснюва- них моделлю й об'єктом, або в тотожності математичного опису поведінки, тобто функціонування, гео- графічного об'єкта і його моделі. У кожному конкретному випадку модель може виконати свою роль (тоб- то бути адекватною) тоді, коли ступінь відповідності моделі із об'єктом визначається достатньо строго. Комп’ютерні моделі для фізико-географічних досліджень. На початку розвитку і у період становлен- ня комп’ютерного моделювання у фізичний географії всі відповідні моделі класифікувалися на підставі загальної теорії моделювання та у залежності від природи моделі і тих сторін географічного об'єкта, що у ній втілювався [6, 9,12–15]. Таким чином, наприклад, в географії розрізняли і розрізняють моделі фізичні і математичні. У свою чергу, і одні і інші можуть бути повними або частковими, подавати певні властиво- сті географічного об'єкта або виконувану його певну функцію – у випадку функціональної моделі. Достат- ньо поширеним є також розподіл математичних моделей на детерміністські і стохастичні. Щодо остан- ніх, то для них можлива значно більша кількість вихідних результатів, ніж для випадку застосування дете- рміністських моделей. Однак, треба мати на увазі, що границі, проведені між різними типами моделей, є достатньо умовними. У географічних дослідженнях майже не використовувалися і не використовуються тільки виключно детерміністські, або навпаки - тільки виключно стохастичні моделі, а впроваджуються комплексні процедури моделювання. Взагалі ж, математична, модель, на відміну від фізичної, є за визна- ченням більш універсальною і, таким чином, може бути застосована для характеристик географічних об’єктів різної фізичної природи. При розробці і застосуванні саме фізичних моделей при фізико-географічних дослідженнях треба вра- ховувати, що виконання умови фізичної подоби зовсім не обов’язково передбачає наявність зовнішньої фізичної схожості, але потребує виконання подібних фізичних законів для функціонування моделі і її при- родного аналогу. Так, наприклад, відомо, що швидкість ламінарної течії води у насиченому водоносному горизонті є прямо пропорційною градієнту гідравлічної напруги і значенню гідравлічної питомої провід- ності (так званий закон Дарсі [16]). Схожим чином, електричний струм є прямо пропорційним електричній напрузі (вимірюється у вольтах) та електропровідності (величина, зворотна електричному опору). Таким чином, течія води крізь водоносний горизонт може бути змодельована через вимірювання електричного струму, що рухається крізь електропровідний матеріал фізичної форми, схожій на форму вказаного водо- носного горизонту, і така аналогова модель має подаватися наступним математичним виразом [16]: Q=K·G, (1) де Q – витрата води через кожний м2 поперечного січення водоносного горизонту; K – гідравлічна пи- тома провідність горизонту; G – градієнт гідравлічної напруги. У виразі (1) рух води у горизонті може бути розрахований, тобто можуть бути змодельовані гідрогео- логічні умови. Свого часу це напевно було би зроблено за допомогою будь-яких традиційних обчислюва- льних засобів (наприклад, примітивного калькулятора), але у сучасний час, скоріше за все, буде виконува- тися за допомогою комп’ютера із подальшою візуалізацією результатів, тобто буде розраховуватися саме комп’ютерна модель водоносного горизонту. Така модель відбиватиме реальний природний об’єкт, зовсім не зважаючи на те, що комп’ютер, на якому вона створюється навіть і близько не нагадує водоносний го- ризонт с точки зору фізичної схожості. Картографічне і математичне моделювання у фізичній географії протягом тривалого часу по праву відносять до числа як найбільш універсальних, так і найбільш ефективних засобів [17]. Коли методологія цих двох підходів почала реалізовуватися через створення саме комп’ютерних моделей, тоді адекватне ві- дображення природного довкілля отримало якісного стрибка – стало можливим узагальнення різних видів моделювання з метою створення більш гнучкого дослідницького методу вивчення тих фізико- географічних комплексів, які є дуже складними за структурою, з численними взаємозв'язками їхніх струк- турних елементів, динамічних і громіздких по масштабах своєї будови. Подальший розвиток комп’ютерного моделювання, зокрема у фізичній географії, обумовив можливість говорити про окрему методологію такого моделювання, яка вже може вважатися незалежною від методологічних підвалин мо- делювання фізичного, евристичного, чи суто математичного (як у прикладі із «математико- картографічною моделлю» [17]). Задачею нашої статті не є виконати детальний огляд основного змісту і головних прикладів комп’ютерного моделювання у фізичній географії, для чого було б необхідним зробити щонайменш кілька сотень посилань, але визначити лише ті деякі риси такого дослідницького підходу, які обумовили його од- ночасну роль підвалини і провісника геоінформаційного моделювання в геоекології. У найбільш повних оглядах вже безпосередньо комп’ютерних моделей у фізичній географії частіше за все можна відокремити наступні групи: 1) моделі “чорної шухляди”, 2) моделі процесу, 3) моделі балансу мас і 4) стохастичні моделі [6-9, 12-16, 18]. Моделі першої групи вважаються в різних галузях природознавства, у тому числі в географії, найпро- стішими. Приймається, що в моделях «чорної шухляди» має місце внутрішня процедура відтворення влас- тивостей об’єкта, що моделюється, і ця процедура невидима для користувача програмного забезпечення, яке реалізує таку комп’ютерну модель. Користувач, у його чергу, має лише піклуватися про ввід первин- ної інформації і відповідне отримання результатів. Інакше такі моделі називають моделями «вво- ду/виводу». Зрозуміло, що вказана внутрішня процедура моделювання в моделях «чорної шухляди» зовсім не обов’язково повинна відповідати (навіть на абстрактному математичному рівні!) будь-яким реальним процесам, пов’язаним із об’єктом, властивості якого відтворюються, а вхідні дані можуть відповідати на- ступним результатам моделювання навіть статистичними залежностями. Скоріше за все, ця група моделей має впроваджуватися, коли процеси, які визначають властивості модельованого об’єкту, не є достатньо вивченими і глибоко зрозумілими. Також треба мати на увазі, що на відміну від моделей другої та третьої Костріков С.В. КОМП’ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ У ФІЗИЧНІЙ ГЕОГРАФІЇ – ПЕРЕДВІСНИК І ПЕРЕДУМОВА ВПРОВАДЖЕННЯ ГІС-ТЕХНОЛОГІЙ ДЛЯ ГЕОЕКОЛОГІЧНИХ ЗАДАЧ 22 груп моделі «чорної шухляди» залишаються адекватними тільки за умовою майже стовідсоткової оригіна- льності і вірогідності вхідних тестових даних [15]. Моделі процесу і балансу мас (друга і третя групи) хоч і частково, але вже роблять зміст «чорної шу- хляди» відомим розробнику моделі. Однак, зрозуміло, що вони не повинні впадати у крайність, і подавати замість моделі першої групи якусь «модель білої шухляди», оскільки всі наявні зв’язки і взаємозалежності зроблять таку модель занадто складною і громіздкою і нездатною до використання вже через цю причину. Моделі процесу намагаються прямо передавати зміст природних феноменів, що існують у реальному світі. Наприклад, модель «чорної шухляди» ерозії ґрунту скоріше за все буде оцінювати це природне явище че- рез низку емпіричних рівнянь, що уключають параметри зливи, довжини схилу і градієнта схилу. В моделі процесу ерозія буде, очевидно, розподілятися на дощово-краплинну і ерозію площинного змиву. Дощово- краплинна буде оцінюватися на підставі характеристик інтенсивності зливи і властивостей ґрунту, у той час коли ерозія площинного змиву – походячи із показників обсягів поверхневого стоку і його здатності до транспортування наносів. Тобто кажучи, модель процесу будується із компонентів, які подають фізич- ний зміст перенесення-акумуляції речовин та енергії в дійсності. Скоріше за все неможливо побудувати певну «ідеальну модель процесу», яка б достатньо повно відбивала природні феномени і не була занадто складною, але у своїх намаганнях прямо відобразити реальну дійсність концептуальна складова моделі процесу йде значно дальше, ніж модель «чорної шухляди». Приймаючи до уваги усе викладено, що стосується моделі процесу, легко припустити – така загальна модель повинна складатися певною сукупністю під-моделей , кожна із яких окремо подає конкретний процес, або ряд процесів. Кожна під-модель подає певні рівень і комірку енерго-масообміну в природній системі, яка моделюється, кожна відбиває функціонування цієї системи в межах певних координат часу та простору. Наприклад, легко погодитися з думкою, що достатньо проблематично поєднати разом модель циркуляції атмосфери на території, яка покривається регулярною сіткою чарунок 100 Х 100 км при розмірі чарунки 1 Х 1 км із гідрологічною моделлю, яка працює із сукупністю невеличких водозбірних басейнів, кожний нерегулярної форми і площею приблизно 1 км2 [15]. Остільки оскільки саме баланс матеріалу частіше використовується при моделюванні природних про- цесів енерго-масообміну у порівнянні із розрахунком енергетичного балансу, в рамках третьої групи, перш за все, розглядаються моделі балансу мас. Подібна перевага може пояснюватися тією обставиною, що взагалі в механістичних системах втрати великих обсягів енергії є досить звичайні і не є добре зрозу- мілими, а багато критичних складових дуже ускладнених рівнянь енергетичного балансу є занадто мінли- вими [19]. Зрозуміло, тут мають місце певні виключення, коли йдеться, наприклад, про моделювання ви- паровування вологи із земної поверхні у залежності від градієнту її температур. Енергетичний баланс у цьому випадку має дуже велике значення, щоб ним зневажати, і до того ж у вказаній термодинамічній си- стемі втрати енергії є відносно малі. При розвитку моделей першої групи («моделі чорної шухляди») до стану моделей другої та третьої груп, коли процедури моделювання стають більш-менш ясними, опис балансу мас або енергетичного ба- лансу може стати тією підвалиною, яка дає уявлення вже про загальну структуру моделі фізичного проце- су. Достатньо повно обидва енергетичний і баланс мас можна подавати на підставі так званого «рівняння накопичення-втрати мас і енергії», яке спрощено можна виразити через математичний апарат із першої частини («Основи термодинаміки») роботи Г. Ніколіса і І. Пригожина [19] як: IME – OME = SLME, (2) де IME – подача (input – англ.) масо-енергопотоку на відкриту термодинамічну систему; OME – вихід (output – англ.) масо-енергопотоку із відкритої термодинамічної системи; SME – сумарне накопичення- акумуляція (storage – англ.) мас і енергії в системі, або втрата із неї (loss - англ.). На підставі навіть загальних міркувань можна припустити, що вираз (2) буде адекватний змісту масо- енергообміну обсягів води та твердого матеріалу на земній поверхні, але його уживання для розрахунку, наприклад, радіаційного балансу, або руху мас та енергії в біологічних системах (в популяціях) є достат- ньо проблематичним. Взагалі ж, значною перевагою підходу, який базується на «рівняннях накопичення- втрати мас і енергії», є те, що такий підхід буде завжди мати значно краще фізичне обґрунтування проце- дур моделювання, аніж будь-який інший із підходів, що впроваджує будь-яку “модель процесу”, котра на- лежить до другої групи. Стохастичні моделі відносяться до визначеної четвертої групи комп’ютерних моделей у фізичній географії, яка розглядається тут останньою. Стохастичний елемент безумовно присутній в усіх інших гру- пах, хоча вважається, що найпростіші моделі (наприклад, “моделі чорної шухляди”) його, як правило, не мають [9, 15, 18]. Дійсно, коли ми намагаємося моделювати природне довкілля у першому наближенні, і маємо вважати його строго детерміністським, ми не можемо описувати в моделі чинник кожного процесу, а саме це ми б мали робити, будуючи суто детерміністську модель. Таким чином, в моделі об’єктивно з’являється імовірнісний елемент, а ті процеси, для яких чинники такі мають бути описані, повинні відби- ратися, скажімо, застосовуючи серії випадкових чисел. Як практичні моделі навряд чи доцільно застосовувати або “чисто стохастичні”, або “чисто детерміні- стські”. Наприклад, модель перетворення зливи в поверхневий стік є за суттю детерміністською. Однак, очевидно, що прогнозувати гідрологічний режим певної території (у тому числі і поверхневий стік) ми бу- демо на підставі, скажімо, багаторічного статистичного ряду злив для вказаного регіону, використовуючи як стохастичні характеристики центру угрупувань значень варіант цього ряду, так і характеристики розсі- ювання вказаних значень. Треба мати на увазі, що використання серій випадкових чисел зовсім не означає, що показники гідро- логічного ряду, або морфометричні характеристики мікро-форм можуть приймати значення із дуже широ- Проблемы материальной культуры – ГЕОГРАФИЧЕСКИЕ НАУКИ 23 кого діапазону чисельних параметрів, тобто – будь-яке значення. Як підкреслюється у відповідних робо- тах по екологічному моделюванню, випадкові числа у подібних прикладах мають братися із достатньо ву- зької області чисельного ряду, який описується певною функцією розподілу ймовірностей [16]. Випадкове число може бути взято із статистичної сукупності, яка підкоряється закону нормального розподілу, як у прикладі А. Уілсона і М. Кіркбі, коли із середньою в 100 одиниць і стандартним відхиленням в 1 одиницю більшість значень випадкових чисел, якими б описувався стохастичний компонент певного географічного феномену, лежатиме між 98 та 102 [15]. Взагалі ж, треба приймати, що стохастичне моделювання зовсім не має на увазі повну відсутність регулярної складової у змодельованих результатах, воно лише підкрес- лює, що ці результати можуть бути багатоваріантними. Можна навести достатньо прикладів застосування вже через ГІС-технології в різних предметних галу- зях фізичної географії тих груп комп’ютерних моделей, що були систематизовані в нашій статті. Відносно майже кожного із переважної більшості посилань, які були би зроблені, не можна вважати, що використо- вувався якийсь тільки певний приклад комп’ютерної моделі, який може бути легко кваліфікований за на- веденою тут схемою. Навпроти, як правило, вимоги практичної реалізації такого програмного забезпечен- ня потребують від його розробників комплексного і різноманітного підходу до побудови певної комп’ютерної моделі, яка приймає форму моделі геоінформаційної. Ні Так Так Ні Ні Так Рис. 1. Загальний опис розробки комп’ютерної моделі у вигляді блок-схеми Опис розробки комп’ютерної моделі. Загальний опис розробки комп’ютерної моделі для вирішення певної дослідницької проблеми щодо природного довкілля подається на рис. 1 у алгоритмічній формі. На першому кроці (1-й блок - підготовка, рис. 1) необхідно визначити процедуру (або алгоритм) створення ефективного прогнозу розвитку процесів та явищ у довкіллі на підставі існуючого розуміння вказаної до- слідницької проблеми. Ця процедура, як правило, уключає моделі, які відносяться до однієї чи багатьох груп моделей, що розглянуті вище і, в решті решт, повинна подаватися у чисельній формі або у формі ло- гічного опису. Коли процедура або алгоритм визначені, розглядається і призначається ряд послідовних операцій, котрі через обчислення на ЕОМ реалізують цю процедуру (алгоритм) (2-й блок - документ). Не- зважаючи на те, що процеси у природному довкілля, які відповідають вказаним операціям, протікають, 1. Визначення процедури або алгоритму вирішення проблеми 2. Створення блок-схеми послідовних обчислюваль- них операцій 3. Вибір формату вхідних даних для параметризації моделі і формату вихідних результатів 4. Створення блок-схеми загальної проце- дури розробки моделі 5. Написання комп’ютерної програми на алго- ритмічній мові 6.1. Тестування програми на системні помилки і їх виправлення – “так”, або “ні” 6.2. Тестування програми для випадків, коли вихідний результат її роботи є відомим, і ви- правлення помилок – “так”, або “ні” 6.3. Модифікація і оптимізація моделі через зміни у процедурах вводу-виводу і виправлення структури і тексту програми на АМ – “так”, або “ні” 7. Використання комп’ютерної моделі Костріков С.В. КОМП’ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ У ФІЗИЧНІЙ ГЕОГРАФІЇ – ПЕРЕДВІСНИК І ПЕРЕДУМОВА ВПРОВАДЖЕННЯ ГІС-ТЕХНОЛОГІЙ ДЛЯ ГЕОЕКОЛОГІЧНИХ ЗАДАЧ 24 скоріше за все, паралельно, комп’ютеру повинні надаватися інструкції виконувати ці операції послідовно. Наступний крок (3-й блок - дані) має визначити особливості параметризації моделі через вхідні дані і фор- му, у якій було би бажано отримати вихідний результат і, нарешті, все зроблене до цього моменту покла- дається у блок-схему (4-й блок - документ). Блоки 1–4 (рис. 1) складають першу частину опису розробки моделі. Друга частина починається із написання комп’ютерної програми на певній алгоритмічній мові (АМ) із коментаріями і своєю блок-діаграмою (5-й блок - документ). Завершується друга частина розробки моделі тестуванням комп’ютерної програми на трьох рівнях (6-й блок). Перш за все, необхідно позбавитися найбільш грубих – системних – помилок у роботі програми (підблок 6.1 – типовий процес ). Потім виправлення помилок здійснюється по шаблону вихідних результа- тів, які очікуються на підставі певних вхідних даних (підблок 6.2 – процес). По результатах третього рівня тестування має місце оптимізація моделі, яка може полягати у тому, щоб зробити модель більш зручні- шою для користувача; такою, що точніше відбиває процес, що моделюється; або збільшити швидкість об- числень через відмову від непотрібних кроків у роботі алгоритму (підблок 6.3 – процес). Нарешті модель є готовою до користування через певний ГІС-засіб (7-й блок – рішення). Результати і висновки. Автор статті є керівником розробки оригінального ПЗ для моделювання водо- зборів, перші версії якого вже подавалися нами раніше [3, 20, 21]. Однак, на відміну від суттєво обмеже- них можливостей попередніх версій, коли виконувався, перш за все, автоматизований морфометричний аналіз рельєфу [20] новітній реліз автономного ГІС-модуля підтримує моделювання для просторового гід- ролого-геоморфологічного аналізу водозборів. Ціллю останнього є комплексне відтворення на геоінформа- ційній моделі водозбору [21] морфології його флювіального рельєфу, особливостей гідрологічного режиму, а також інших компонентів геоморфосистеми басейну через досить складне моделювання прямих і зворо- тних зв’язків між цими компонентами, як, наприклад, заплутаних зв’язків між рельєфом та гідрологією водозбірного басейну, які відбиваються у процесах рельєфоутворення, розвитку ґрунтового покриву, еро- зії та акумуляції твердого матеріалу. Зрозумілим чином, для подібної задачі, яка становить собою вже ви- ражене геоекологічне дослідження, мають комплексно використовуватися всі групи комп’ютерних моде- лей, що були оглянуті в нашій статті. На рис. 2 подається приклад інтерфейсу новітнього релізу ГІС- модуля із завантаженим у вікно трьохвимірного перегляду файлом повної геоінформаційної моделі водо- збору великої балки, що у басейні річки Прип’яті (водозбір Дніпра): Рис. 2. Вікно трьохвимірного перегляду із завантаженим файлом ГІС-моделі водозбору і Діалог управління переглядом Підводячи підсумок викладеному у статті, доцільно зробити висновок, що ще безпосередньо не пов’язані із ГІС-технологіями ранні комп’ютерні моделі у фізичній географії були необхідними попере- дниками сучасних геоінформаційних моделей, оскільки вже визначали головні стадії розробки і прийнят- тя формалізованої моделі природної системи: розробки концептуальної частини моделі, визначення галу- Діалог управлін- ня трьохвимір- ним переглядом Вікно трьох- вимірного перегля- ду Проблемы материальной культуры – ГЕОГРАФИЧЕСКИЕ НАУКИ 25 зей використання моделі, розробки ПЗ для реалізації моделі, тестування і апробації моделі, а також - її ка- лібрування. Джерела та література 1. Королев Ю.К. Общая геоинформатика. Часть I. Теоретическая геоинформатика. Выпуск 1. – М.: Изд- во Дата +, 1998. – 127 с. 2. Де Мерс Майкл Н. Географические информационные системы. Основы. – М.: Изд-во Дата+, 1999. – 490 с. 3. Костріков С.В., Воробйов Б.Н. Практична геоінформатика для менеджменту охорони довкілля. Нав- чально-методичний посібник. – Харків: Вид-во ХНУ, 2003. – 102 с. 4. Черванев И.Г. Структура рельефа и ее влияние на структуру ландшафта // Физ. география и геомор- фология. – 1983. – Вып. 30. – С. 104–107. 5. Ясинский С.В. Геоэкологический анализ антропогенных воздействий на водосборы малых рек // Из- вестия Академии наук. Серия географическая. – 2000. – № 4. – С. 74–82. 6. Davidson, D.A. Science for Physical Geographers. – London: Edward Arnold, 1978. – 408 p. 7. Coppock J., Rhind D. The History of GIS. \ In: Geographical Information Systems: Principles and Applica- tions. D.J. Maguire, MS. Goodchild, D.W. Rhind (eds). - Essex: Longman, . – 1991. – Vol. 1. – P. 45–54. 8. Maynard Smith J. Models in Ecology. – Cambridge: Cambridge University Press, 1974. – 365 p. 9. Thomas, R. W., Huggett, R. J. Modelling in Geography: A Mathematical Approach. London: Harper and Row, 1980. – 415 p. 10. Morris, E.M., Woolhiser, D.A. Unsteady One-Dimensional Flow Over a Plane: Partial Equilibrium and Re- cession Hydrographs // Water Resources Research. –1980. – Vo. 16. – No. 2. – P. 355–360. 11. Хорафас Д.Н. Системы и моделирование. – М.: Мир, 1967. – 419 с. 12. Харвей Д. Модели развития пространственных систем в географии человека // Модели в географии. – М.: Прогресс, 1971. – С. 237–286. 13. Хаггет П. Сетевые модели в географии // Модели в географии. – М.: Прогресс, 1971. – С. 287–343. 14. Maynard Smith, J. Models in Ecology. – Cambridge: Cambridge University Press, 1974. – 365 p. 15. Wilson, A. G., Kirkby, M. J. Mathematics for Geographers and Planners (2nd ed.). – Oxford: Oxford Univer- sity Press, 1980. – 313 p. 16. Jeffers, J. N. Modelling. Outline Studies in Ecology. – Chapman and Hall, London, 1982. – 495 p. 17. Тикунов В.С. Моделирование в картографии. Учебное пособие. – М.: Изд-во МГУ, 1997. – 404 с. 18. Киркби М. Дж. Моделирование процессов водной эрозии // Эрозия почвы. Пер. с англ. – М.: Колос, 1984. – С. 268–295. 19. Николис Г., Пригожин И. Самоорганизация в неравновесных системах. – М.: Мир, 1979. – 512 с. 20. Костріков С.В. Просторово-статистичний аналіз в геоінформаційному моделюванні (на прикладі роз- рахунку морфометрії рельєфу водозборів) // Культура народов Причерноморья. Географические нау- ки. – 2003. – № 43. – С.39–45. 21. Костріков С.В. Чисельне моделювання рівноважної мережі рельєфу річкового водозбору // Вісник ХНУ. – 2003. – № 604: Геологія – Географія – Екологія. – С. 35–43.

Комп'ютерне моделювання у фізичній географії - передвісник і передумова впровадження ГІС-технологій для геоекологічних задач

Institution

Ähnliche Einträge