Размещено на http://www.allbest.ru/

Федеральное агентство по образованию

ГОУ ВПО «САРАТОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ Н.Г.ЧЕРНЫШЕВСКОГО»

Кафедра геоморфологии и геоэкологии

МАТЕМАТИКО-КАРТОГРАФИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

В ГИДРОЛОГИИ

КУРСОВАЯ РАБОТА

специальность 080801 - Прикладная информатика в географии

студента 2 курса

географического факультета

ЧЕРНЫШЁВА ЕГОРА МИХАЙЛОВИЧА

Научный руководитель,

ассистент Ю.В. Паршина

Заведующий кафедрой,

профессор, д.г.н., доцент

А.Н. Чумаченко

Саратов 2010

Содержание

Введение

1. Математико-картографическое моделирование

1.1 Предмет, сущность и задачи математико-картографического моделирования

1.2 Методы моделирования. Классификации МК моделей

1.3 Конструирование элементарных и сложных МК моделей

1.4 Оценка надежности моделирования

2. Гидрологические процессы и явления как объект МК моделирования

2.1 Предмет и объект гидрологии (Место гидрологических процессов и явлений в геосистеме)

2.2 Использование гидрологической информации в практической деятельности

2.3 Основные гидрологические характеристики, используемые при моделировании

3. Моделирование основных гидрологических процессов

3.1 Геоинформационное обеспечение задач МКМ гидрологических процессов

3.2 Опыт использования ГИС в гидрологии

Заключение

Список использованных источников

Приложения

ВВЕДЕНИЕ

В последнее время в гидрологии, как и в других областях естествознания, при внедрении компьютерных технологий для решения инженерных и научных задач широко применяются математико-картографические методы моделирования.

Использование этих методов позволяет прогнозировать важные, а порой и опасные для жизни человека явления, такие как паводки, границы распространение загрязняющих веществ и т.д. Также с их помощью можно определять различные показатели продуктивности рыбных хозяйств, необходимые мелиоративные работы, характеристики водного потока для гидроэнергетики и т.д.

Не смотря на важность изучения исследуемой проблемы, возможность её широкого применения, в настоящий момент существует достаточно мало работ по данной тематике.

Именно недостаточная изученность, актуальность, а также высокая практическая и теоретическая значимость обусловили выбор направления исследования, цели и задачи работы, ее объект и предмет.

Целью данной работы является накопление и обработка необходимой информации для её дальнейшего применения в практической деятельности (математико-картографического моделирования одного из гидрологических процессов). Исходя из поставленной цели, были сформулированы основные задачи курсовой:

1. изучение теоретической базы (определение предмета, сущности и задач математико-картографического моделирования; ознакомление с основными методами моделирования, классификациями МК моделей; изучение способов конструирования элементарных и сложных МК моделей; разбор понятия оценки надёжности МК моделирования).

2. определение гидрологических процессов и явлений как объекта МКМ (изучение предмета и объекта гидрологии (определения места гидрологических процессов и явлений в геосистеме); поиск областей использования гидрологической информации в практической деятельности;

ознакомление с основными гидрологическими характеристиками, используемыми при моделировании).

3. изучение опыта применения МКМ и ГИС технологий в гидрологии (изучение геоинформационного обеспечения задач математико-картографического моделирования, опыта использования ГИС в гидрологии).

Объектом изучения курсовой работы является моделирование гидрологических процессов, а также его применение в практических целях.

Предметом же (в последующих курсовых работах) является моделирование паводковых явлений, а в частности, границ зон затопления при половодьях, направленное на уменьшение ущерба, разработки охранных и спасательных мероприятий.

1. МАТЕМАТИКО-КАРТОГРАФИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

1.1 Предмет, сущность и задачи математико-картографического моделирования

Моделирование - одно из наиболее распространенных в науке понятий. Первоначально словом «модель» обозначалась уменьшенная копия, или, как выразился В.И. Даль, «образец в малом виде» [1]. В последующем в широком смысле под моделью стали понимать любой образ (мысленный или условный: изображение, описание, схема, чертеж, график, план, карта и т.п.) какого-либо объекта, процесса или явления («оригинала» данной модели), используемой в качестве его «заместителя», «представителя». Моделирование же стало трактоваться как «одна из основных категорий теории познания: на идее моделирования по существу базируется метод научного исследования - как теоретический (при котором используются различного рода знаковые, абстрактные модели), так и экспериментальный (использующий предметные модели)» [2].

Новаковский Б.А. писал, что моделирование - это исследование объектов познания на их моделях. Моделирование предполагает построение и изучение моделей реально существующих предметов, явлений и конструируемых объектов:

- для определения или улучшения их характеристик;

- для рационализации способов их построения;

- для управления и прогнозирования.

Под «картографическим моделированием» понимается создание, анализ и преобразование картографических произведений -- заместителей реальных объектов с целью использования их для приобретения новых знаний об этих объектах [3].

Математическая модель - это модель объекта, процесса или явления, представляющая собой математические закономерности, с помощью которых описаны основные характеристики моделируемого объекта, процесса или явления [4].

Математико-картографическое моделирование - это «построение и анализ математических моделей по данным, снятым с карты (карт), создание новых производных карт на основе математических моделей. Для МКМ характерно системное сочетание математических и картографических моделей, при котором образуются цепочки и циклы: карта - математическая модель - новая карта - новая математическая модель и т.д.» [5].

Процесс моделирования включает три элемента:

- субъект (исследователь),

- объект исследования,

- модель, определяющую (отражающую) отношения познающего субъекта и познаваемого объекта [6].

Первый этап построения модели предполагает наличие некоторых знаний об объекте-оригинале. Познавательные возможности модели обусловливаются тем, что модель отображает (воспроизводит, имитирует) какие-либо существенные черты объекта-оригинала. Вопрос о необходимой и достаточной мере сходства оригинала и модели требует конкретного анализа. Очевидно, модель утрачивает свой смысл как в случае тождества с оригиналом (тогда она перестает быть моделью), так и в случае чрезмерного во всех существенных отношениях отличия от оригинала. Таким образом, изучение одних сторон моделируемого объекта осуществляется ценой отказа от исследования других сторон. Поэтому любая модель замещает оригинал лишь в строго ограниченном смысле. Из этого следует, что для одного объекта может быть построено несколько «специализированных» моделей, концентрирующих внимание на определенных сторонах исследуемого объекта или же характеризующих объект с разной степенью детализации.

На втором этапе модель выступает как самостоятельный объект исследования. Одной из форм такого исследования является проведение «модельных» экспериментов, при которых сознательно изменяются условия функционирования модели и систематизируются данные о ее «поведении». Конечным результатом этого этапа является множество (совокупность) знаний о модели.

На третьем этапе осуществляется перенос знаний с модели на оригинал - формирование множества знаний. Одновременно происходит переход с «языка» модели на «язык» оригинала. Процесс переноса знаний проводится по определенным правилам. Знания о модели должны быть скорректированы с учетом тех свойств объекта-оригинала, которые не нашли отражения или были изменены при построении модели.

Четвертый этап - практическая проверка получаемых с помощью моделей знаний и их использование для построения обобщающей теории объекта, его преобразования или управления им.

Моделирование - циклический процесс. Это означает, что за первым четырех этапным циклом может последовать второй, третий и т.д. При этом знания об исследуемом объекте расширяются и уточняются, а исходная модель постепенно совершенствуется. Недостатки, обнаруженные после первого цикла моделирования, обусловленные малым знанием объекта или ошибками в построении модели, можно исправить в последующих циклах.

Математико-картографическое моделирование позволяет нам рассчитывать значения какого-то показателя или явления на всей исследуемой территории на основе дискретно распределенных данных. Для этого используются различные методы геостатистического анализа, в основе которого лежит интерполяция, экстраполяция, аппроксимация данных и различные способы картографического изображения, которые основаны на классификации данных.

Моделирование позволяет на основе разных факторов осуществлять комплексную оценку территории для ее пригодности под определенные поставленные задачи, проводить районирование, ранжирование и кластеризацию. Моделирование на основе разновременных данных позволяет нам оценить динамику развития какого-либо явления и дать качественный прогноз [4].

1.2 Методы моделирования. Классификации МК моделей

Следуя из определения математико-картографического моделирования можно предположить, что основными методами будут математические и географические.

«Суть математического моделирования заключается в абстрагированном и упрощенном отображении действительности логико-математическими формулами, передающими в концентрированном виде сведения о структуре, взаимосвязях и динамике исследуемых географических явлений» [7]. Эти модели очищены от ненужных деталей и лишних подробностей ради ясности характеристик важнейших свойств и закономерностей. Абстрактность математической модели проявляется даже в характеристике конкретных свойств: в любой формуле указываются лишь величины тех или иных показателей, но не раскрывается их содержание.

Важной особенностью математических методов является невозможность их непосредственного использования для изучения действительности. Они применяются лишь в виде моделей, т.е. в определенных формализованных абстракциях. Математические модели способны хорошо отражать структуру, взаимосвязи и динамику наблюдаемых явлений, но надо неустанно следить за их соответствием свойствам моделируемой действительности.

Большое преимущество этих методов заключается в том, что в «основание» моделей можно закладывать еще не доказанные наукой представления; тогда результаты моделирования позволят судить о научной достоверности теоретических предпосылок и гипотез, об обоснованности интуитивных представлений. Это свойство моделей может использоваться для предсказания новых географических закономерностей и прогнозирования развития явлений и процессов. Наконец, для улучшения результатов моделирования очень важна постоянная корректировка моделей посредством учета и контроля промежуточных данных.

С другой стороны, любая карта представляет собой математически строго определенную формализованную модель, построение которой производится по канонам математической картографии. Хотя на карте моделируемая действительность, так же как и в математической модели, передается в условной знаковой форме, но карта обладает свойством, которое отличает ее от математической и любой другой модели, -- она визуализирует территориальную конкретность. Именно это свойство обусловливает образную наглядность картографических характеристик территории и объясняет многовековую традицию и разнообразие направлений использования карт в науке и практике. Карта не только абстрактная знаковая, но также аналоговая модель действительности. Доказательством этому служат многообразие приемов передачи характеристики явлений посредством взаимозаменяемых способов картографического изображения, а также однозначность характеристики конкретных территориальных свойств географической действительности.

Согласно Новаковскому можно выделить три разновидности моделей: математические модели, строящиеся без учета пространственного координирования явлений, и результаты реализации которых, не подлежат картографированию; модели, в которых результаты картографируются, но пространственный аспект не учитывается на этапе реализации математических алгоритмов; модели, в которых без учета пространственного положения явления невозможно реализовать математические расчеты.

Наиболее часто применяемыми являются диффузионные (эмиссионные) модели рассеяния; моделирование поверхностей загрязнения; расчеты различных параметров цифровых моделей «рельефа»; методы многомерных классификаций; методы статистики.

Сочетание математических и картографических моделей может быть самым разнообразным и выражаться как в простых формах, так и в виде сложного многостадийного процесса. Последний строится как бы из элементарных, простейших моделей-звеньев. В связи с этим были определены и классифицированы элементарные математико-картографические модели [7]. Схематично такая модель выражается следующим образом: данные + математическая модель = результат моделирования (прил. А). Под словом «данные» могут пониматься сведения, снятые с карты, или результатом моделирования будет тематическое содержание карты. Иными словами, либо на начальном этапе моделирования, либо на конечном или сразу на этих двух этапах должна присутствовать картографическая модель, в противном случае такое моделирование уже нельзя будет назвать математико-картографическим.

Математико-картографическая модель как бы синтезирует математический и картографический элементы вместе. В связи с этим отпадает возможность классифицировать элементарные математико-картографические модели по типам применяемых в них карт или по математическому аппарату. Такая классификация особенно заманчива, поскольку и в картографии и в математике уже существует их деление и соответственно классификации.

Ни картографическая, ни математическая компоненты по отдельности не определяют лицо МКМ. Образно говоря, математический аппарат подобен мясорубке, которая лишь перекручивает, перерабатывает данные и представляет их в более удобном для анализа виде, вскрывает затушеванные закономерности и т.д., чаще всего фиксируемые на картах [7]. Основываясь на данных положениях, Тикунов разработал классификацию элементарных математико-картографических моделей.

А. Модели структуры явлений.

1. Модели структуры пространственных характеристик явлений.

2. Модели структуры содержательных характеристик явлений.

B. Модели взаимосвязей явлений.

1. Модели взаимосвязей пространственных характеристик явлений.

2. Модели взаимосвязей содержательных характеристик явлений.

C. Модели динамики распространения (развития) явлений.

1. Модели динамики пространственного распространения явлений.

2. Модели динамики содержательного развития явлений.

При многомерной группировке территориальных единиц по комплексу показателей в однородные группы (модели структуры); при моделировании соответствия распределения занятых в отраслях хозяйства по стране в целом и по единицам ее административного деления (модели взаимосвязей); при прогнозировании роста городов по данным за ряд предыдущих лет (модели динамики) сведения о пространственном положении географических явлений в процессе математического моделирования не учитываются. Ставится задача проанализировать структуру, взаимосвязи или динамику явлений любой территориальной единицы в сравнении с другими единицами, вне зависимости от того, где они расположены.

Однако зачастую результаты математического моделирования содержательных характеристик явлений наносятся на карту, что придает им пространственную определенность. Это позволяет анализировать полученные результаты по отношению друг к другу в пространстве и дает им дополнительные преимущества перед другими формами представления результатов моделирования, например таблицами, списками, что также часто встречается в географии.

Взаимосвязь картографических и математических моделей, при которой недостатки одного вида моделей компенсируются преимуществами другого, делает МКМ наиболее эффективным, точным и наглядным способом отображения сложившейся действительности в моделируемом объекте, а также тенденций развития каких-либо процессов или явлений.

1.3 Конструирование элементарных и сложных МК моделей

Примером конструирования моделей пространственных характеристик явлений является понятие потенциала поля, заимствованное из физики. По аналогии с формулой тяготения Ньютона, выражающей, как известно, взаимодействие двух тел через произведение их масс, деленное на квадрат расстояния между ними. Сила взаимодействия двух населенных пунктов (которая может выражаться в обмене мигрантами, информацией, пассажиро- или грузопотоками, даже распространением некоторых видов инфекций и пр.) вычисляют по формуле:

При вычислении потенциала поля расселения не для всех точек территории, а лишь для населенных пунктов, можно пользоваться формулой:

Вторая разновидность - модели структуры содержательных характеристик явлений - в отличие от модели потенциала реализуется без привлечения пространственных координат. Рассмотрим, например, оценку общественного здоровья. Такие индикаторы общественного здоровья, как ожидаемая продолжительность жизни мужчин и женщин, а также младенческая смертность, т.е. смертность детей в возрасте до 1 года на 1000 новорожденных, используются в большинстве стран мира, их применяет Всемирная организация здравоохранения. Эти показатели дают представление о качестве здоровья в целом по стране, но и внутри стран существуют различные группы населения (социальные слои, территориальные общности, профессиональные группы), качество здоровья которых имеет значительные различия. Поэтому на основе данных показателей производился расчет интегральной оценки и осуществлялось ранжирование 273 стран и регионов России. Получение интегральных оценок стран и регионов России приводит к выделению определенных групп [7].

Используя возможность комбинации отдельных звеньев - элементарных моделей в процессе поэтапного моделирования - можно решать задачи большой сложности поблочно, расчленяя их на частные задачи, не требующие применения сложных математических расчетов. Когда разностороннее исследование невозможно реализовать с помощью элементарных моделей, возникает необходимость создания и практического применения комбинационной системы моделей - сложных математико-картографических моделей. При этом процесс моделирования реализуется часто в интерактивном режиме.

Наиболее распространенным видом таких моделей стали цепочкообразные построения, в которых каждый новый элемент создается на основе результата реализации предыдущего элемента - элементарного звена.

Примером другой формы комплексирования моделей могут служить сетевые комбинации, когда на единой информационной базе параллельно реализуется ряд алгоритмов, из которых на завершающей стадии формируется один картографический результат.

Третий вид сложных моделей - древовидные комбинации, при которых на основе одной математической модели создается серия карт одной тематики. Конструирование сложных древовидных моделей позволяет отображать явления в их многообразии, в чем проявляется одно из свойств этих моделей, что осуществляется через возможность многоплановости раскрытия сюжета на картах. Получение серий карт сходной тематики на конечных стадиях моделирования особенно важно, так как именно эти карты, в отличие от рабочих, промежуточных, карт позволяют оценить точ-ность всего процесса моделирования и представляют его результаты [8].

картографический конструирование моделирование геосистема

1.4 Оценка надежности моделирования

Любое моделирование непременно завершается оценкой надежности полученных результатов. Надежность зависит от всех этапов моделирования, начиная с анализа различных подходов при формулировке задачи и целей исследования, информационного обеспечения и методов моделирования, а также способов представления результатов моделирования [8]. Иными словами, в связи с большой сложностью географических явлений их моделирование можно будет считать действительно надежным, если подходить к нему комплексно: четко определив тип решаемой задачи, правильно дав оценку информационной обеспеченности и выбрав наиболее подходящий алгоритм моделирования, а в заключении дав оценку полученного результата.

Простейший, но достаточно эффективный подход - визуальное сравнение результатов моделирования на основе ряда алгоритмов и их содержательно-географический анализ. Однако в некоторых случаях бывает не просто сформулировать критерии сравнения различных вариантов при моделировании географических явлений. Поэтому вполне возможно также обсуждать достоинство полученных результатов на уровне их логического анализа. Например, предлагается использовать метод экспертных опенок - метод коллективного опыта.

Иногда возможно не только качественно, но и количественно оценить степень надежности того или иного алгоритма моделирования. Например, при вычислении углов наклона и экспозиции склонов оказалось возможным как бы на модельной полусфере «теоретически точно» вычислять углы наклона и экспозиции склонов и сравнивать их с результатами, которые дают разработанные алгоритмы.

Это позволяет подсчитывать среднеквадратические отклонения и суммы квадратов разностей между теоретически определенными углами и найденными с помощью разработанных алгоритмов и после этого выбрать лучший из них [8]. Визуальное сравнение карт углов наклона и экспозиций склонов, созданных на основе реализации разных алгоритмов, такой выбор наилучшего алгоритма для моделирования сделать не позволяет.

Возможна также методика предварительного опробования модели для получения результатов, которые известны заранее, с последующим ее применением для решения аналогичных задач. Например, метод восстановления пропущенных данных Фишера, позволивший количественно сравнить условно недостающие и восстановленные данные, в дальнейшем использовался для заполнения пропусков в динамических рядах урожайности картофеля, когда проверить качество работы алгоритма уже сложно. Известны и другие пути оценки надежности моделирования, в частности математическое сравнение алгоритмов [8].

картографический конструирование моделирование геосистема

2. ГИДРОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОЦЕССЫ И ЯВЛЕНИЯ КАК ОБЪЕКТ МК МОДЕЛИРОВАНИЯ

2.1 Предмет и объект гидрологии (Место гидрологических процессов и явлений в геосистеме)

Природные воды на Земле и гидрологические процессы изучает комплекс наук, объединяемых общим понятием гидрология. По направленности и методам исследований гидрологию подразделяют на крупные разделы: общая гидрология, изучающая наиболее общие закономерности гидрологических процессов и явлений; гидрография, занимающаяся изучением и описанием конкретных водных объектов; прикладная (или инженерная) гидрология, разрабатывающая методы расчёта и прогноза различных гидрологических характеристик; гидрометрия, разрабатывающая методы измерений и наблюдений при изучении природных вод, и специальные разделы гидрологии, такие, как физика природных вод (или гидрофизика), химия природных вод (или гидрохимия), биология природных вод (или гидробиология).

Общая гидрология по объектам исследования подразделяется на три большие части: гидрологию морей, занимающуюся изучением океанов и морей; гидрологию суши, изучающую водные объекты суши, - реки, озёра, водохранилища, болота, ледники; гидрологию подземных вод, изучающую воды, находящиеся в свободном состоянии в верхней части земной коры [9].

Предметом общей гидрологии как науки являются природные воды Земли и процессы, в них происходящие при взаимодействии с атмосферой, литосферой и биосферой и с учётом влияния хозяйственной деятельности человека.

Задача общей гидрологии состоит в рассмотрении основных и наиболее общих закономерностей процессов в водных объектах, выявлении их взаимосвязей с процессами, протекающими в атмосфере, литосфере и биосфере [9].

Гидрология, изучающая природные воды, относится к наукам географическим и тесно связана с другими физико-географическими - метеорологией и климатологией, геоморфологией, гляциологией, картографией и т.д. Эта связь отражает объективно существующее единство природы, проявляющееся во взаимосвязи и взаимодействии всех компонентов природной среды. Но связь вод и других компонентов природной среды обоюдная, поэтому и соответствующие науки тесно взаимосвязаны [10].

Гидрологические процессы можно рассматривать с разных точек зрения, например, с позиции физической географии, чем, в основном, занимается наука общая гидрология. Это качественный подход к гидрологии, который необходим при изучении этой науки. Также важно изучение этих процессов с точки зрения количественного оценивания гидрологических явлений. Отсюда неизбежно следует использование формул (моделей) и вообще (если смотреть широко) математических методов. При таком подходе не только не закрывается путь к качественному (физическому) анализу гидрологических процессов, скорее наоборот - открывается широкая возможность проникать в глубь явлений, но на качественно более высоком (более абстрактном) уровне. В известном смысле можно делать гидрологические «открытия», контактируя непосредственно не с природным объектом (речным водосбором, озером и т.д.), а с его математической моделью [10].

В общем случае объектом исследования гидрологии является речной бассейн или, если на нем имеются инженерные объекты (например, ГЭС, водохранилища и т.п.), - водохозяйственный комплекс (ВХК), подверженный внешнему воздействию геологических (например, изменение базиса эрозии) и метеорологических факторов (осадки, температура воздуха и т.д.) [10].

Первая задача, решаемая в гидрологии, - оценить текущее состояние ВХК, т.е. определить пространственно-временное изменение гидрологических характеристик речного бассейна (уровни, расходы воды и т.д.). Оценивать можно либо путем непосредственных измерений (гидрометрия), либо с помощью гидрологических карт, полученных путем обобщения данных наблюдений, либо путем расчетов по различным математическим моделям. Использование того или иного способа зависит от того, что мы понимаем под текущим состоянием речного бассейна. Гидрологические карты используются при значительном временном интервале осреднения характеристик (лимитирующий сезон, год). По мере уменьшения интервала осреднения (сутки, часы) и по мере нарастания зарегулированности стока (т.е. превращения речного бассейна в ВХК), географические методы оценки состояния заменяются расчетными (по моделям) и измерительными.

Вторая задача, решаемая в гидрологии, - по наличию сведений в текущем состоянии ВХК сделать, прогноз его будущего состояния. При прогнозе информация о текущем состоянии применяется в качестве начальных условий.

Третья задача, решаемая в гидрологии, - с помощью прогнозной информации управлять состоянием ВХК, например, осуществлять сезонное или многолетнее регулирование речного стока. При решении задач оптимального управления, так или иначе, используют математические модели гидрологических процессов, в которые управляющие воздействия входят в виде варьируемых задаваемых функций или параметров [10].

Таким образом, во все три задачи входят математические модели, что довольно красноречиво говорит об их месте в ряду дисциплин гидрологического цикла.

Также возможно рассматривать моделирование в гидрологии, с философской точки зрения. Известно выражение о путях познания, сформулированное В.И. Лениным: «От живого созерцания к абстрактному мышлению и от него к практике, таков диалектический путь познания истины, путь познания объективной реальности». Таким образом, все гидрологические дисциплины можно поместить на ту или иную ступеньку познания (например, гидрометрию - на ступеньку живого созерцания). Моделированию гидрологических процессов соответствует ступенька абстрактного мышления, когда реальный, неисчерпаемый по своей сложности гидрологический объект (процесс) сопоставлен с его моделью (не обязательно математической, хотя чаще всего именно с ней). И эта модель будет отражать наиболее важные стокоформирующие факторы независимо от второстепенных (с точки зрения конкретной гидрологической задачи) обстоятельств [10].

2.2 Использование гидрологической информации в практической деятельности

Неотъемлемой частью жизни человека является вода. Она используется как для пищевых нужд, так и для промышленности, сельского хозяйства, в транспортных целях и т.д. Этим и обусловлена необходимость использования информации о водных объектах в практической деятельности человека. Ниже будут перечислены примеры использования гидрологических характеристик в различных отраслях народного хозяйства (прил. Б).

Характеристики среднего годового стока: для водоснабжения определяют водообеспеченность отдельных районов; в гидроэнергетике используются для оценки выработки электроэнергии; в речном транспорте определяют класс судоходности рек, также они учитываются при расчёте грузоподъёмности судов; в рыбном хозяйстве определяют показатели рыбопродуктивности водохранилищ.

Характеристики минимального (летнего, зимнего) стока: для водоснабжения определяют гарантированную отдачу систем водоснабжения; в гидроэнергетике используется в расчётах объёма водохранилищ при сезонном регулировании; в речном транспорте определяют затраты на обеспечение судоходности рек; для охраны вод - это основа планирования водоохранных мероприятий и очистных сооружений; в мелиорации же их используют в расчётах оросительной сети.

Характеристики весеннего половодья: в гидроэнергетики используются в расчётах условий пропуска половодий через гидротехнические сооружения; для сельского хозяйства они определяют защитные мероприятия от затопления и подтопления сельхоз угодий; в строительном проектировании используются для оценки капитальных затрат и ущербов; для мелиорации характеристики необходимы в расчётах осушительной сети; в рыбном хозяйстве регулируют уровенный режим в период нереста.

Характеристики дождевых паводков определяют расположение зон водоопасности в строительном проектировании, а даты вскрытия и замерзания рек определяют сроки навигации речного транспорта.

2.3 Основные гидрологические характеристики, используемые при моделировании

Любой водный объект и его режим могут быть описаны с помощью определённого набора гидрологических характеристик, которые можно разделить на несколько групп.

1. Характеристики водного режима: уровень воды (H, м в Балтийской системе высот (БС) или см над 0 поста), скорость течения (v, м/с), расход воды (Q, м³/с), сток воды за интервал времени ?t (W, м³, км³), уклон водной поверхности (I, величина безразмерная) и т.д.

2. Характеристики теплового режима: температура воды, снега, льда (T, ^оC), теплосодержание водного объекта или тепловой сток за интервал времени ?t (И, Дж) и т.д.

3. Характеристики ледового режима: сроки наступления и окончания различных фаз ледового режима (замерзания, ледостава, таяния, вскрытия, очищения ото льда), толщина ледяного покрова, сплочённость льдов и т.д.

4. Характеристики режима наносов: содержание в воде взвешенных наносов или мутность воды (s, кг/м³), расход наносов (R, кг/с), распределение наносов по фракциям (крупности) и т.д.

5. Характеристики формы и размера водного объекта: его длина (L, м, км), ширина (B, м, км), глубина (h, м) и т.д.

Кроме того, к числу гидрологических обычно относят такие очень важные для описания любого водного объекта характеристики, как гидрохимические -- минерализацию воды (M, мг/л) или её солёность (S, ‰), содержание отдельных ионов солей, газов, загрязняющих веществ и др.; гидрофизические -- плотность воды (с, кг/м³), вязкость воды и др.; гидробиологические -- состав и численность водных организмов (экз/м²) и величину биомассы (г/м³, г/м²) и др.

Совокупность гидрологических характеристик данного водного объекта в данном месте и в данный момент времени определяет гидрологическое состояние водного объекта [9].

3. МОДЕЛИРОВАНИЕ ОСНОВНЫХ ГИДРОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ

3.1 Геоинформационное обеспечение задач МКМ гидрологических процессов

В настоящее время моделирование наиболее эффективно и целесообразно проводить с использованием географических информационных систем (ГИС). В МКМ, как и в других областях науки применение ГИС обусловлено одними и теми же основными свойствами.

ГИС - это информационная система, обеспечивающая сбор, хранение, обработку, анализ, распространение и визуализацию данных распределенных как в пространстве, так и во времени. ГИС интегрирует картографическую информацию, таблицы, аэро- и космические снимки, данные статистики и переписи, материалы полевых исследований, социальных опросов и пр. в единой цифровой базе географических данных (геоданных). Очень важной функцией ГИС является возможность связи с внешними реляционными базами данных под управлением различными СУБД, которые позволяют хранить большие массивы как атрибутивной, так и пространственной информации. Также ГИС представляет собой специализированное программное обеспечение (программную оболочку), которое позволяет осуществлять, перечисленные выше, функции ГИС. Основная задача ГИС заключается в принятии управленческих решений, основанных на пространственном анализе, математико-картографическом моделировании, визуализации, прогнозировании и оценке. Использование ГИС - это системный подход в исследованиях [11].

ГИС-анализ представляет собой процесс поиска географических закономерностей в данных и взаимоотношений между пространственными объектами. Принцип такого анализа заключается в создании серии тематических электронных карт (слоев), результирующих таблиц и графиков на исследуемую территорию. Методы, которые используют для этой цели, могут быть очень простыми, в ряде случаев надо лишь создать аналитическую карту; или более сложными и комплексными, включающими много расчетных величин для моделирования реального мира и объединение большого числа различных слоев данных.

Любой анализ начинается со сбора и обработки первичной информации. Очень важными источниками для исследований являются различные статистические и табличные данные о количественных показателях исследуемой территории.

После сбора всей необходимой информации для ГИС-анализа и проведения исследований ее необходимо перевести в единую систему - базу геоданных. Это подразумевает под собой приведение к единой математической основе цифровых карт, космических снимков, данных GPS съемки, и интегрирование в ГИС-среду различных таблиц. Табличные данные информативны, но имеют один существенный недостаток для проведения географического анализа - они, в отличие от цифровых карт, напрямую не содержат информацию о пространственном положении объектов. После сбора и обработки всех исходных данных, нужно переходить непосредственно к решению исследовательских задач на основе ГИС-анализа.

Для решения задач пространственного и статистического анализа в ГИС имеется богатый набор инструментов. Они позволяют строить буферные зоны и зоны охвата, определять расстояния, получать геометрические характеристики объектов (длина, площадь), проводить различные пространственные и атрибутивные выборки (на основе SQL-запросов), делать операции оверлея (наложения слоев) и др. Это наиболее важные функции ГИС, и от их эффективности напрямую зависит эффективность и полезность самих ГИС [11].

Математико-картографическое моделирование позволяет рассчитывать значения какого-то показателя или явления на всей исследуемой территории на основе дискретно распределенных данных. Для этого используются различные методы геостатистического анализа, в основе которого лежит интерполяция, экстраполяция, аппроксимация данных и различные способы картографического изображения, которые основаны на классификации данных. Эта методика находит отражение, когда, например, строят псевдоизолинейную карту (поверхность плотности) распределения средневзвешенной цены 1 кв.м офисной недвижимости в городе. Моделирование позволяет на основе разных факторов осуществлять комплексную оценку территории для ее пригодности под определенные поставленные задачи, проводить районирование, ранжирование и кластеризацию. Моделирование на основе разновременных данных позволяет нам оценить динамику развития какого-либо явления и дать качественный прогноз [11].

Все геоинформационные системы применимо к гидрологии можно разделить на две основные группы: универсальные ГИС продукты (ArcGIS, MapInfo, ArcView и др.), которые используют специализированные программные модули и собственно гидрологические программы. Вот несколько примеров: StokStat 1.2 - программа для расчета статистических характеристик используемых в гидрологии; trans2.0 - программа расчета трансформации зарегулированного стока в нижнем бьефе гидроузла. Вычисления выполняются на основе метода Калинина - Милюкова; Прорыв - программа предназначена для расчета прохождения расходов воды на заданном расстоянии (в метрах) от плотины, на случай её прорыва; Эколог гидрорасчёты - программный комплекс, предназначенный для ведения баз данных по основным гидрологическим характеристикам и выполнения гидрологических расчетов с помощью прикладных программ комплекса и многие другие [12].

В результате ГИС-анализа территории всегда получают серию качественных тематических карт, графиков и таблиц, которые доступны для понимания и с легкостью дают ответы на поставленные вопросы исследования. Поэтому визуализации уделяют большое внимание. Карты могут быть как двумерными, отражающими какое-то явление или синтез разных показателей, так и трехмерными, представляющими собой 3D-виртуальную модель местности; как статическими, так и в виде анимации.

Географические информационные системы находят все более широкое применение в гидрологии как для выполнения оперативных расчетов и оценки водных ресурсов, так и для изучения гидрологического режима водных объектов. Многие проблемы сбора, обработки и интерпретации данных, проектирования гидрологических сетей и подготовки предложений для принятия решений при широком использовании ГИС-технологии и персональных компьютеров могут разрешаться легче и эффективнее, чем это было до сих пор в гидрологической практике. Возможность ГИС-технологии оперативно представлять на цифровых или бумажных картах водные объекты совместно с их гидрографическими характеристиками, гидрологическими постами и данными измерений позволяет оперативно проводить автоматизированный комплексный анализ и интерпретацию материалов наблюдений для получения подробной картины происходящих процессов.

В условиях регулярного сокращения числа гидрологических станций и постов, как в России, так и во многих регионах мира информация о детальных наблюдениях на сети либо отсутствует, либо недоступна. В то же время существуют базы надежных цифровых географических и тематических данных. Используя эти базы, можно получить необходимые данные для расчета гидрологических характеристик.

ГИС-технологии используются практически для решения всех задач гидрологии.

Автоматизированное определение границ водосбора является важнейшим этапом. От правильности проведения границ зависит точность многих последующих измерений и расчетов. Как правило, на большую часть рек России границы водосборов уже определены и нанесены на схемы в соответствующих справочных изданиях. Особенно это важно для равнинных территорий, где границы водоразделов определены с низкой точностью. В любом случае перед началом картометрических работ необходимо проверить точность нанесения водоразделов. ГИС-технология позволяет сделать это с большой точностью и в короткое время. Если векторная граница региона или водосбора уже имеется, она берется за основу, если нет, то определяется по цифровой карте.

Гидрологические станции и посты изображаются на электронной карте в виде соответствующих внемасштабных условных знаков (символов). Несмотря на наличие в программном обеспечении множества условных знаков для изображения различных объектов на электронной карте, привычных символов для традиционного изображения гидрологических постов не существует. Поэтому был подготовлен проект палитры новых условных знаков, которыми, сохраняя традиционные начертания, можно отобразить все разнообразие гидрологических постов в зависимости от их ведомственной принадлежности, предназначения и широкого спектра выполняемых на них наблюдений.

Определение длин линий (гидрологической сети, дорог и др.) выполняется с помощью набора команд, заложенных в программном обеспечении ГИС. Длина полилинии определяется как сумма длин всех входящих в нее отрезков. В частности, можно получить длину всей речной сети водосбора, каждого притока в отдельности или любого участка реки.

Измерение площадей (водосборов, озер, водохранилищ, ледников, болот, населенных пунктов и других объектов местности) также выполняется с помощью специальных команд ГИС-программ. Одновременно определяются периметры этих объектов и их центры тяжести.

По данным длин и площадей рассчитываются густота речной или дорожной сети, средний уклон реки и ее отдельных участков, залесенность, заболоченность, озерность и другие характеристики водосборов.

Многие ГИС-программы имеют функции, позволяющие работать в трехмерном пространстве. С их помощью строятся цифровые модели рельефа местности. По ним определяются средняя высота водосбора, его уклон, площадь с учетом рельефа, продольные и поперечные разрезы, объемы водных объектов.

Матрица направлений потоков, разделяющая водораздел на ячейки, показывает направления стока воды из каждой ячейки. Из восьми возможных направлений стока отбирается одно, имеющее максимальный уклон, которое и фиксируется в матрице направлений потоков.

Матрица аккумуляции потока. В матрице каждая ячейка представляет сумму весов всех ячеек, дающих к ней сток.

Матрицы направления и накопления потока часто используются для разработки моделей речных водосборов с распределенными параметрами.

На основе вышеуказанных матриц может быть выполнено автоматическое очерчивание водоразделов, вычерчена синтетическая сеть водотоков и автоматически определены порядки водотоков.

Одной из наиболее интересных в научном и практическом плане является задача расчета зон затопления при наводнениях и паводках. Необходимо не только рассчитать, но и отобразить на карте зоны затопления в зависимости от уровней воды в контрольных створах.

Основной способ определения районов затопления в период паводка заключается в построении наклонных поверхностей, наиболее близко описывающих зеркало поднявшейся воды, и в дальнейшем определении линий пересечения этих поверхностей с цифровой моделью местности [13].

3.2 Опыт использования ГИС в гидрологии

Опыт использования ГИС в гидрологии не так долог, как в других областях географии. Но уже существует ряд примеров, которые могут быть взяты за основу для создания новых геоинформационных систем основных гидрологических процессов и явлений. Ниже будет рассмотрена одна из таких ГИС.

Геоинформационная система гидрологического назначения в Самарской области

Эта система позволила не только собрать воедино разобщенную информацию, но и на основе фактических и прогнозных данных оперативно представлять сведения для работы паводковых комиссий. Кроме того, система стала основой для осуществления мониторинга паводковой обстановки на территории области и выработки управленческих решений по ликвидации последствий паводков.

На первом этапе было принято решение разработать пилотный проект на один из районов Самарской области, и только после этого перейти к разработке ГИС гидрологического назначения на всю территорию области.

Изначально разработчиками был проведен обзор и анализ существующих отечественных и зарубежных разработок систем гидрологической направленности. Были также сформулированы основные требования к ГИС: система должна представлять собой комплекс программ для работы с картографической информацией, моделирования паводковой ситуации, хранения картографических и атрибутивных данных.

Проект выполнен на основе геоинформационных технологий с использованием программных продуктов ArcGIS от ESRI и ГИС ИнГео.

Картографическая основа пилотного проекта объединяет цифровые топографические карты и планы области, муниципальных образований, населенных пунктов.

При формировании базы данных использовались материалы, предоставленные Главным управлением ЖКХ Самарской области, Главным управлением по делам ГОЧС Самарской области, комитетом по земельным ресурсам и землеустройству Самарской области.

Для получения обобщенной гидрометеорологической информации использованы результаты многолетних наблюдений на гидрологических постах и метеостанциях, результаты рекогносцировочных обследований на территории области, представленные Приволжским межрегиональным территориальным управлением по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды (Самарский ЦГМС-Р), материалы ранее выполненных целевых проектов и программ [14].

Использование ортофотопланов позволило уточнить информацию о современном состоянии территории в полигоне зон затопления. В результате анализа были выделены области, требующие дополнительного изучения. В основном это застроенные земли, где идет активное градостроительное освоение водоохранных зон.

А затем на цифровые топографические карты были нанесены тематические слои, отражающие состояние объектов и статистическую информацию гидрологического назначения:

1. Гидрометеорологические условия района:

2. Основные характеристики и параметры гидрографической сети на территории района.

3. Данные о наличии, состоянии и владельцах гидротехнических сооружений на территории района.

4. Водный режим.

5. Мониторинг ледовых заторов и подрывных мероприятий.

Заключение

В результате выполнения курсовой работы была собраны и обобщены материалы о математико-картографическом моделировании, и в частности, их применения для моделирования гидрологических процессов.

На основе полученной информации можно сделать следующие выводы о том, что: - Математико-картографическое моделирование - это построение и анализ математических моделей по данным, снятым с карты (карт), создание новых производных карт на основе математических моделей.

- Взаимосвязь картографических и математических моделей, при которой недостатки одного вида моделей компенсируются преимуществами другого, делает МКМ наиболее эффективным, точным и наглядным способом отображения сложившейся действительности в моделируемом объекте, а также тенденций развития каких-либо процессов или явлений.

- Задача общей гидрологии состоит в рассмотрении основных и наиболее общих закономерностей процессов в водных объектах, выявлении их взаимосвязей с процессами, протекающими в атмосфере, литосфере и биосфере.

- Из-за того, что гидрологические объекты являются неотъемлемой частью жизни человека, становится необходимым моделирование процессов, происходящих в них.

- В настоящее время моделирование наиболее эффективно и целесообразно проводить с использованием ГИС.

- Все геоинформационные системы применимо к гидрологии можно разделить на две основные группы: универсальные ГИС продукты (ArcGIS, MapInfo, ArcView), которые используют специализированные программные модули и собственно гидрологические программы.

В дальнейшем на основе знаний, полученных в ходе работы над курсовой, возможно построение электронной модели (серии тематических карт), отображающей границы зон затопления во время паводков.

Список использованных источников

1. Даль В.И. Толковый словарь живого великорусского языка: В 4 т. Т. 2: И - О / Под ред. Проф. И.А. Бодуэна де Куртенэ. - М.: Терра - Книжный клуб, 1998. - 1024с.

2. http://dic.academic.ru/dic.nsf/bse/109968

3. Берлянт А.М. Картография: Учебник для вузов. - М.: Аспект Пресс, 2002. - 336 с.

4. Новаковский Б.А., Прасолова А.И., Прасолов С.В. Цифровая картография: цифровые модели и электронные карты. М.: Изд-во Моск. ун-та, 2000. 116 с.

5. Баранов Ю.Б., Берлянт А.М., Капралов Е.Г., Кошкарев А.В., Серапинас Б.Б., Филиппов Ю.А. Геоинформатика. Толковый словарь основных терминов. М.: ГИС-Ассоциация, 1999. - 204с.

6. http:/ru.wikipedia.org/wiki/Моделирование

7. Тикунов В.С. Моделирование в картографии: Учебник - Изд-во МГУ, 1997 - 405 С.

8. Капралов Е.Г., Кошкарев А.В., Тикунов В.С. Геоинформатика: в 2 кн. Кн. 1: учебник для студ. высш. учеб. заведений; под ред. Тикунова В.С. - 2-е изд., перераб. И доп. - М.: Издательский центр «Академия», 2008. - 384 с.

9. Михайлов В.Н., Добровольский А.Д., Добролюбов С.А. Гидрология: Учебник для вузов. - 3-е изд., стер. - М.: Высш. шк., 2008. - 463 с.

10. Коваленко В.В., Викторова Н.В., Гайдукова Е.В. Моделирование гидрологических процессов. Учебник - Санкт-Петербург. РГГМУ, 2006.

11. http://www.gisa.ru/864.html

12. http://www.integral.ru/program.php?action=proglist&id_rzd=11&id_prog= 70

13. http://www.rshu.ru/university/dissertations/pdf/2008_orlova.pdf

14. http://www.dataplus.ru/Arcrev/Number_36/10_gidra.html

Размещено на Allbest.ru