Науки о Земле (Geo-Science) №2-3/2013 by Geo Science

О ЖУРНАЛЕ / ABOUT JOURNAL Международный научно-технический и производственный электронный журнал «Науки о Земле» (International scientific, technical and industrial electronic journal «GeoScience») является периодическим электронным изданием, цель которого публикация статей ученых и специалистов, занимающихся изучением широкого круга проблем, объединенных общим объектом исследования – Землей. Выходит 4 раза в год. Свидетельство Роскомнадзора Эл№Фс77-44805 от 29.04.2011, ISSN: 2223-0831, Журнал включен в Российский индекс научного цитирования, DOAJ (Directory of open access jornals). РЕДАКЦИОННЫЙ СОВЕТ д.т.н., проф. Баранов Владимир Николаевич / Baranov Vladimir N. д.т.н., проф. Батраков Юрий Григорьевич / Batrakov Yuriy G. к.т.н., доц. Гаврилова Лариса Анатольевна / Gavrilova Larisa A. академик РАН, НАНБ, д.г-м.н., проф. Гарецкий Радим Гаврилович / Garetsky Radim G. к.т.н., гл.ред. Докукин Петр Александрович / Dokukin Petr A. к.г-м.н., с.н.с. Докукина Ксения Александровна / Dokukina Ksenia A. к.т.н., проф. Зайцев А.К. / Zaitsev A.K. д.т.н., проф. Карпик Александр Петрович / Karpik Alexandr P. д.т.н., г.н.с. Кафтан Владимир Иванович / Kaftan Vladimir I. д.э.н., проф. Косинский Владимир Васильевич / Kosinskij Vladimir V. к.т.н., проф. Левин Евгений / Levin Eugene д.т.н., проф. Малинников Василий Александрович Malinnikov Vasily A. д.с-х.н., проф. Нагорный Виктор Дмитриевич / Nagorny Victor D. д.т.н., проф. Певнев Анатолий Кузьмич / Pevnev Anatoly K. д.с-х.н., проф. Плющиков Вадим Геннадьевич / Plushikov Vadim G. член-корр. РАН, д.т.н., проф. Савиных Виктор Петрович / Savinykh Victor P. д.т.н., проф. Татевян Сурия Керимовна / Tatevian Suriya K. д.ф-м.н., проф. Харченко Сергей Григорьевич / Kharchenko Sergey G. к.э.н., проф. Чепурин Евгений Михайлович / Chepurin Eugene M. к.т.н., проф. Юзефович Александр Павлович / Yuzefovith Alexandr P. РЕДАКЦИОННАЯ КОЛЛЕГИЯ Докукин Петр Александрович / Dokukin Petr A. Поддубский Антон Александрович / Poddubsky Anton A. Поддубская Ольга Николаевна / Poddubsky OlgaN. Байрамов Айдын Намиг оглы / Bayramov Aydin N. Главный редактор: Докукин Петр Александрович dokukin@geo-science.ru Шеф-редактор: Поддубский Антон Александрович poddubsky@geo-science.ru Редактор международного отдела: Поддубская Ольга Николаевна Учредитель (издатель): ООО «ГеоДозор», Россия, Москва, 109129, а/я 39 Генеральный директор: Семисчастнов Олег Ярославович Почтовый адрес учредителя/редакции: Россия, Москва, 109129, а/я 39 Russia, Moscow, index 109129, PoBOX 39 Электронный адрес: http://geo-science.ru Электронная почта: jornal@geo-science.ru Страница «В Контакте»: http://vkontakte.ru/geoscience Страница на Facebook: https://www.facebook.com/pages/edit/?id=297004870315291 Размещение статьи в номере журнала на его официальном интернет-сайте http://geo-science.ru является свидетельством публикации. Авторские права сохраняются в соответствии с международными правилами. Авторы статей несут ответственность за содержание статей и за сам факт их публикации. Редакция не всегда разделяет мнения авторов и не несет ответственности за недостоверность публикуемых данных. Редакция журнала не несет никакой ответственности перед авторами и/или третьими лицами и организациями за возможный ущерб, вызванный публикацией статьи. Редакция вправе изъять уже опубликованную статью, если выяснится, что в процессе публикации статьи были нарушены чьи-либо права или общепринятые нормы научной этики. О факте изъятия статьи редакция сообщает автору, который представил статью, рецензенту и организации, где работа выполнялась. МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

СОДЕРЖАНИЕ / CONTENTS ГЛАВНАЯ ТЕМА / MAIN THEME Кафтан В.И. На Юбилейной научной ассамблее Международной ассоциации геодезии 6 (150 лет МАГ) / Kaftan V.I. At Anniversary IAG scientific assembly (IAG 150 years) АСТРОНОМИЯ / ASTRONOMY Дементьев В.Е. Определение астрономической рефракции по «дрожанию» звёзд / Dementiev 26 V.E. Determination of astronomical refraction by "judder" stars ГЕОДЕЗИЯ / GEODESY Байрамов А.Н. Исследование точности аналитического способа определения площадей земельных участков / Bayramov A.N. The accuracy of analytical method of land areas 42 determination Кулагин В.П., Максимова М.В. Сходимость обратных задач в геодезии / Kulagin V.P., 47 Maksimova M.V The convergence of inverse problems in geodesy ГЕОДИНАМИКА / GEODINAMIC Певнев А.К. Исследование вариаций объема очага готовящегося землетрясения – путь к его прогнозу / Pevnev A.K. Investigation of variations focus volume of impending 51 earthquake – path to his forecast ГЕОДИНАМИКА / GEODINAMIC Дорохин К.А. Контроль состояния оползневого склона по данным изменения скоростей сейсмических волн в массиве / Dorokhin K.A. Monitoring the status of the sliding slope 56 according to changes in the velocities of seismic waves in the array ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS Майоров А.А. Развитие инфраструктуры пространственных данных / Mayorov A.A. 63 Development spatial data infrastructure Цветков В.Я. Представление пространственных знаний / Tsvetkov V.Ya. Spatial 69 knowledge representation Соловьёв И.В Формирование интеллектуальных ресурсов в геоинформатике / 76 Solovjev I.V. Formation of intelligent resources geoinformatics Булгаков С.В. Модели информационной безопасности ГИС / Bulgakov S. V. GIS 79 model of information security Кудж С.А. Добыча геоданных / Kuja S.A.Geodata mining 82 ГЕОЛОГИЯ / GEOLOGY Асланов Б.С. Геодинамика и эволюция нефтегазовых ловушек АбшероноПрибалханской зоны поднятий и загросской надвиговой системы на основе 3D моделировании гравиметрической карты / Aslanov B.S. Geodynamics and evolution of oil 85 and gas traps of Absheron-Balkhan zone of uplifts and zagros overthrust system based on 3D modeling of gravity maps МОНИТОРИНГ ЗЕМЕЛЬ / LAND MONITORING Чинь Ле Хунг, Варварина Е.А. Мониторинг поверхностной температуры городской территории по данным многозональной съемки Landsat 8 / Trinh Le Hung, 94 Varvarina E.A. Monitoring land surface temperature in urban area using multispectral image Landsat 8 ГЕОЭКОЛОГИЯ / GEOECOLOGY Шувалова О.А. Локальный аспект развития России: экологическая устойчивость Волгоградской области / Shuvalova O.A. Local development in Russia: environmental 99 sustainability of the Volgograd region Ширин-заде А.А., Ахмедов Р.А., Байрамова М.М. Использование метода многокритериальной оптимизации для фиторемедиации множества загрязненных нефтью озер в районах нефтедобычи / Shirin-zade A.A, Akhmedov R.A, Bayramova M.M. 108 Utilization of multicriterial optimization method for phytoremediation of set of polluted with crude oil lakes in regions of oil production МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

СОДЕРЖАНИЕ / CONTENTS ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ / REMOTE SENSING Джавадов Н.Г., Ахмедов А.Ф., Ахундова Т.А. Новая методика дистанционного определения оптических параметров тонкой деградированной нефтяной пленки на 113 поверхности моря / Javadov N.G., Akhmedov A.F., Akhundova T.A. New methodics for remote estimation of optical parameters of thin weathered oil films on the sea surface Джавадов Н.Г., Мамедбейли А.Г., Байрамова М.М. Мультиспектральный экспериментально-модельный метод дистанционной оценки загрязненности морских вод взвешенными минеральными частицами / Javadoc N.G., Madabeily A.G., Bayramova M.M. 118 Multispectral experimental – model method for remote sensing assessment of pollution of sea waters with suspended mineral particles

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЛАВНАЯ ТЕМА / MAIN THEME УДК 528

НА ЮБИЛЕЙНОЙ НАУЧНОЙ АССАМБЛЕЕ МЕЖДУНАРОДНОЙ АССОЦИАЦИИ ГЕОДЕЗИИ (150 ЛЕТ МАГ) AT ANNIVERSARY IAG SCIENTIFIC ASSEMBLY (IAG 150 YEARS)

Кафтан В.И. / Kaftan V.I. Доктор технических наук, главный научный сотрудник, Геофицический центр РАН / Doctor of Tech. Sci., main research worker, Geophisics center of RAS. e-mail: kaftan@geod.ru

Аннотация

Abstract

Представлен краткий обзор научных презентаций и событий. Описан список собрания. Дана краткая информация по содержанию некоторых статей и лекций.

The brief review of scientific presentations and events is presented. The schedule of the assembly is described. Brief information on content of some papers and lectures is delivered.

Ключевые слова

Keywords

МАГ, ГНСС, гравитация, геоид, системы высот, референцные станции, альтиметрия, системы слежения, метеорология.

IAG, GNSS, gravity, geoid, height systems, imaging, reference frames, altimetry, warning systems, satellite missions, meteorology.

С 1 по 6 сентября 2013 года в Потсдаме (Германия) прошла Юбилейная научная ассамблея Международной ассоциации геодезии (МАГ) Международного союза геодезии и геофизики. Ассамблея посвящена 150-летию МАГ и современным научным достижениям в области геодезии. В роли основного организатора мероприятия выступил Исследовательский центр наук о Земле (GFZ) Центра Гельмгольца Потсдама. Задачей митинга являлось объединение широкого круга ученых всего мира, с целью активизировать обмен информацией между разными областями наук о Земле и государствами. Программа ассамблеи обеспечила представление устных и стендовых докладов в нескольких залах, неформальные дискуссии и дебаты, а также ряд интересных социальных мероприятий. Ассамблея проходила в живописнейшем месте Потсдама, вблизи старинной русской колонии Александровка и Дворцовопаркового комплекса Сансусси. Образованию колонии способствовала передача небольшого участка земли королем Пруссии Фридрихом Вильгельмом III для

проживания певцов русского солдатского хора, участвующих в совместных с Германией боевых действиях против армии Наполеона. После смерти Русского императора Александра I колония была названа в его честь. Вблизи отеля, принимающего ассамблею, расположены также такие исторические достопримечательности, как Дворец Сесилиенхоф - место проведения Потсдамских конференций и подписания Потсдамского соглашения о победе во Второй мировой войне, и мост Гленике – знаменитое место обмена агентов Востока и Запада. На открытии заседаний с приветственным словом выступили: Президент МАГ Крис Ризос, генеральный секретарь МАГ Герман Дрюс, вице-президент Международного союза геодезии и геофизики (МГГС) и официальные лица федеральных министерств и Министерства науки и культуры Брандербурга. Во время открытия были вручены награды и премии победителям конкурсов молодых авторов МАГ 2011-2012 гг.

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЛАВНАЯ ТЕМА / MAIN THEME Открытие ассамблеи сопровождали выступления известного камерного инструментального ансамбля Camerata Potsdam (Рис.3).

Рис.1. Место проведения ассамблеи

Рис. 2. Жилой дом Русского поселения в Потсдаме

Рис. 3. На открытии Юбилейной ассамблеи МАГ 2013 г. Во время заседаний ассамблеи проводился конкурс на лучший устный и стендовый доклады молодых участников ассамблеи. При отборе устных докладов на

секции ассамблеи предпочтение отдавалось молодым докладчикам. Устные доклады представлялись по следующим основным секциям: 1.1 Отсчетные основы: Теория, история, реализация слабые места, 1.2 Достоинства, стандарты моделирования и стратегии обработки космических геодезических наблюдений 1.3 Взаимодействие между небесными и земными отсчетными основами 1.5 Региональные отсчетные основы 1.6 Научные и прочие применения земных отсчетных основ 2.1 Настоящее и будущее спутникового гравиметрического проекта GGOS 2.2 Глобальные модели гравитационного поля 2.3 Анализ и применение спутниковой альтиметрии 2.4 Региональные исследования гравитационного поля и геоида 2.4.1 Развитие теории гравитационного поля 2.4.2 Гравиметрия 2.4.3 Развитие методологии исследования гравитационного поля 2.4.4 Разработки и подходы, в связи с определением геоида 2.4.6-2.4.5 Региональные и локальные определения геоида 2.5 Исследования переноса масс 2.6 Унификация систем высот 3.1 Технологии и методологии систем предупреждения катастроф 3.2-3.3 Геометрические и гравиметрические средства наблюдений и оценки сейсмических катастроф 3.4 Геодезические пространственные модели в региональных и локальных исследованиях 3.5 Инновации в использовании геодезических средств в вулканических и метеорологических исследованиях 3.6 Проблемы оценки катастроф по геодезическим (и другим) наблюдениям 4 Исследования и практические приложения параметров вращения и динамики Земли 5 Наблюдательные системы и службы 5.1 Службы

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЛАВНАЯ ТЕМА / MAIN THEME 5.1 Сервисы и инфраструктура 5.3 Глобальная система геодезических наблюдений (GGOS) 6.1 Пространственное моделирование и интегрирование радиочастотных сенсоров 6.2 Алгоритмы и методы ГНСС 6.3. Многосистемные и разрабатывающиеся ГНСС 6.4 Тенденции в определении положения, навигации и передачи времени средствами ГНСС Одним из главных событий ассамблеи явилась пленарная открытая дискуссия, посвященная вопросам работы Глобальной системы геодезических наблюдений (GGOS) МАГ. Планирующая деятельность GGOS группа была создана в 2001 г. на Научной ассамблее МАГ в Будапеште. Приглашенные докладчики осветили исторические аспекты системы, ее интеграцию с хорошо функционирующими научными службами МАГ, многодисциплинарные темы GGOS, обязательства перед организациями, такими как Комитет по спутникам наблюдающим Землю (CEOS), Группа наблюдений Земли (GEO), Организация объединенных наций, Международный союз мировых систем научных данных (ICSU WDS), МГГС и эволюцию GGOS. Оживленная дискуссия развернулась вокруг вопросов места GGOS в структуре МАГ. Обращено внимание на то, что GGOS представляет собой в первую очередь наблюдательную систему предупреждения земных катастроф и ориентирован на реализацию путей устойчивого развития общества в отличие от преимущественно научного характера деятельности комиссий и служб МАГ. Рассмотрены возможность и необходимость подключения GGOS к проекту Международного совета научных союзов (ICSU) Будущее Земли (Future Earth - FE). По результатам специального опроса было установлено, что более 80% опрашиваемых считают продукцию и данные служб международного геодезического сообщества, в частности, Международной земной отсчетной основы (ITRF) и Международной службы ГНСС (IGS), крайне важными или требующими критического отношения. От 5 до 10 процентов

респондентов указало на малую важность этой продукции в их государствах.

Рис. 4. Официальные лица GGOS (слева направо): R.Nelan, G.Jonston, Chris Rizos, G.Beutler, R.Gross, R.Rummel. Восемьдесят процентов участвующих в опросе государств используют ITRF для поддержки собственных государственных координатных систем отсчета. Только 69% опрошенных государств могут свободно представить геодезические данные международному сообществу. По неопределенным причинам Россия не принимала участие в данном опросе. Обсуждалась возможность и необходимость обращения в Организацию объединенных наций для получения мандата, который мог бы способствовать •

• • • •

уменьшению проблем государственной безопасности и поощрению совместного использования данных, принимая во внимание, что расположение государств в общих тектонических областях обуславливает потребность в данных извне организации геодезического сообщества, представляющей большие преимущества убеждению высоких властей в важности геодезической инфраструктуры убеждению наивысших правительственных кругов в важности геодезии обеспечению совершенствования межправительственной координации геодезической деятельности и развития инфраструктуры

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЛАВНАЯ ТЕМА / MAIN THEME

40 Критическая Высокая

Низкая Не знаю

0 ITRF

Данные IGS

Продукция IGS

Рис. 5. Результаты международного опроса о важности и значимости продукции (% от числа респондентов)

80 70 60 50 100 40

10 0

Не знаю 20 10 0 ГНСС статика

ГНСС RTK

Нивелирование Уровенные посты

Наземная гравиметрия

Рис.6. Результаты опроса государств об относительной возможности открытого предоставления данных в общее пользование (% от общего количества данных, которые можно предоставлять для международного пользования)

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЛАВНАЯ ТЕМА / MAIN THEME К сожалению, сегодня большая часть международного геодезического сотрудничества в пределах служб IAG основана на активности национальных институтов и космических агентств, университетов и научно-исследовательских лабораторий, что связано с определенными потенциальными рисками с точки зрения устойчивости сформированной глобальной инфраструктуры. Предложено предпринять шаги навстречу Генеральной ассамблеи ООН: •

• •

Использовать Инициативу ООН по регулированию глобальной геопространственной информации (United Nations initiative on Global Geospatial Information Management UN-GGIM) недавно организовала рабочую группу по разработке резолюции Генеральной ассамблеи ООН К апрелю 2014 г. дать предложения к резолюции Генеральной ассамблеи ООН Использовать возможность повышения статуса геодезии / GGOS во властных структурах государств.

Rizos Президент МАГ Chris (Австралия) сформулировал основные характеристики GGOS: • • • • •

• •

На сегодняшний день GGOS стал брендом Это «магнит», привлекающий все большее число участников Это единый голос о важности геодезии для мирового сообщества Это высокая степень доступности данных и продукции Это интерфейс, объединяющий множество ведущих геодезических национальных и интернациональных организаций Это поставщик продукции высокого уровня Это «чемпион» новой геодезии.

обсудили Участники ассамблеи состояние и перспективы развития GGOS (Рис. 7).

Рис. 7. Выступление профессора Altamimi в открытой дискуссии о состоянии и перспективах GGOS. Особое внимание профессор Zuheir Altamimi (Франция) обратил на стабильность инфраструктуры наблюдательной системы. Проблема требует решения, так как некоторые организации не в состоянии организовать бесперебойную работу наблюдательных обсерваторий. Официальный представитель Ассоциации метеорологии и атмосферы (IAMAS) выразил одобрение активности GGOS, ее необходимость в атмосферных исследованиях и надежду на более тесную кооперацию. Другим важнейшим событием ассамблеи был День истории, посвященный достижениям МАГ на протяжении 150-лет ее активности.

Рис. 8. В лекционном зале Исследовательского центра по наукам о Земле Историческая сессия проходила в Исследовательском центре по наукам о Земле (GFZ German Research Centre for Geosciences, Helmholtz Centre Potsdam).

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЛАВНАЯ ТЕМА / MAIN THEME День истории МАГ открыл директор первого Отделения геодезии и дистанционного зондирования GFZ Центра Гельмгольца Потсдама. Вступительное слово произнес Президент МАГ Крис Ризос. С приветственным словом к аудитории обратилась Министр науки Области Бранденбург, профессор, дважды доктор наук Sabine Kunst. С удовлетворением можно отметить абсолютное понимание министром важности геодезии для государства и общества и с сожалением – отсутствие подобных постов и личностей в правительствах субъектов Российской Федерации. В течение Дня истории известными в мировом сообществе лидерами в области геодезии были прочитаны лекции об истории развития МАГ. О первом пятидесятилетии деятельности МАГ с самого начала ее возникновения рассказал известный ученый в области гравиметрии, экс-президент МАГ, профессор Вольфганг Торге (Германия) в своей лекции «От регионального проекта к международной организации: Эра БайераГельмерта в МАГ». Он рассказал, что в апреле 1861 г. генерал Пруссии Иоган Якоб Байер, соратник Бесселя по созданию рядов триангуляции в Восточной Пруссии, представил в Прусское военное министерство документ «О размере и фигуре Земли: меморандум по проведению Центрально-Европейских градусных измерений с картой проекта», который он посвятил памяти Александра Гумбольта. Задачей проекта являлась связь целого ряда астрономических обсерваторий Европы уже построенными и планируемыми звеньями высокоточной триангуляции для определения уклонений отвеса и построения геоида. Этот научный проект повлек за собой международное сотрудничество как в измерениях, сборе и оценке данных, так и в анализе результатов. В том же самом году прусский король утвердил план Байера к реализации. В 1862 г. в Берлине была проведена вступительная конференция, и к концу 1862 г. пятнадцать европейских государств, в числе которых была и Россия, подтвердили свое участие в этой организации. Это явилось началом организованного международного

сотрудничества в области геодезии, и Международная ассоциация геодезии считает этот проект "Mitteleuropiiische Gradmessung" (Центрально-Европейские градусные измерения) началом своей деятельности. В 1864 г. состоялась первая Генеральная конференция проекта и сформированы организационная структура (Центральное бюро, Постоянная комиссия, Генеральные конференции каждые три года) и исследовательская программа (Систематическое изучение локальных уклонений отвеса на всех пунктах триангуляции высшего уровня, Определение ускорения силы тяжести, Стандартизация единиц измерений). Следует отметить, что дата проведения Юбилейной ассамблеи 2013 года, посвященной 150-летию МАГ, была установлена по отношению к среднему времени между двумя основополагающими конференциями 1962 и 1964 гг. Примечательно, что была создана научная организация, сформированная вокруг объединения правительственных делегатов, а резолюции Генеральной конференции имели оповещательный характер, и обычно с энтузиазмом принимались. Центральное Бюро начало свою работу в 1866 под руководством Байера, в 1867 продолжалось его расширение, в 1870 был основан Прусский геодезический институт, получивший статус Центрального бюро. После кончины Байера в 1986 году директором Геодезического института и Центрального бюро стал Фридрих Гельмерт, осуществлявший руководство организацией вплоть до начала Первой мировой войны В лекции профессора Торге были упомянуты работы, руководимые Российским астрономом и геодезистом Василием Струве, в частности, построение с 1816 по 1855 г., т.е. намного ранее Центрально-Европейского проекта, РусскоСкандинавской дуги меридиана [Капцюг, 2009], сегодня пересекающей территорию десяти государств. При этом следует отметить, что протяженность дуги Струве около 3 тысяч километров, также была беспрецедентна. Эти крупномасштабные работы во многом явились примером для Центрально-Европейского градусного измерения, послужившего отправной точкой

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЛАВНАЯ ТЕМА / MAIN THEME создания МАГ. На рубеже XIX и XX веков были выполнены такие важные международные и национальные проекты, как градусные измерения в Перу (1889повторение дуги 1894), четвертое Парижского меридиана, включая Испанию и Алжир (1870-1894), измерение дуги 39-й параллели в США (1871-1898), африканские широтные градусные измерения, начатые в 1883, но завершившиеся только в 1950-х годах, и Русско-Шведские широтные градусные измерения на о. Шпицберген (1898-1902) [Torge, 1996, 2005]. Интервал времени развития МАГ между двумя мировыми войнами был освещен в лекции бывшего генерального секретаря МАГ, профессора Клода Буше (Франция) «Годы мировых войн и последствия (1917-1959)». К сожалению, с началом Первой мировой войны активность МАГ, практически прекратилась. Завершилась Первая эпоха международной деятельности МАГ в области геодезии. В это же время ушли из жизни такие ее лидеры, как президент Bassot (1917, Франция), вицепрезидент сэр Джордж Дарвин (1912, Великобритания) и его приемник, директор Пулковской астрономической обсерватории, О.Баклунд (1916, Россия), директор Центрального бюро Гельмерт (1917, Германия). Однако усилиями ученых из нейтральных государств - Швейцарии и Нидерландов Международная служба широт продолжала наблюдения полюса и передавало данные в Центральное бюро в Берлин для их обработки. В результате сформировалась малая геодезическая ассоциация с участием нейтральных стран: Дании, Нидерландов, Норвегии, Испании, Швеции, Швейцарии и США, до тех пор пока они не вступили в Первую мировую войну в 1917 г. После Первой мировой войны МАГ стала одним из основополагающих членов Международного геодезического и геофизического союза (МГГС) и стала одной из его секций, позднее – ассоциаций. Ее первым президентов в таком статусе стал В. Бове, директор Геодезической секции Береговой и геодезической службы США. Официальное наименование как ассоциация МАГ получила в 1932 году. В эти же годы был образован Международный

совет научных союзов (ICSU), в составе которого функционировал МГГС. Структура ассоциации того времени была близка к современной. Образование центрального секретариата обеспечило децентрализацию управления, прежде сосредоточенного «в руках» одной центральной персоны. Были созданы: Бюро в составе президента, вицепрезидента и секретаря; секретариат, ответственный за администрирование, корреспонденцию, организацию конференций; исполнительный комитет; научные комиссии; постоянная комиссия – аналог современного совета МАГ; генеральная ассамблея, собирающая всех делегатов стран-членов для голосований по финансовым и научным вопросам. Появились официальные регулярные и непериодические издания ассоциации: Bulletin Géodésique, генеральные и национальные отчеты (сообщения) и Международная библиография геодезии. В межвоенный период МАГ способствовала выполнению международных полевых работ и принятию международных стандартов. Первая международная поверхность относимости – сфероид Хейфорда, была принята в Мадриде в 1924 г. Было обращено внимание на важность использования теоремы Стокса при определении фигуры земли с использованием гравитационного поля, разрабатывались технологии морских гравиметрических измерений, развивалась теория изостазии, международный Институт изостазии функционировал в Хельсинки. Но к сожалению активное международное сотрудничество было прервано Второй мировой войной. После войны на Внеочередной генеральной ассамблее МГГС были приняты новый устав и законодательные нормы, ратифицированные на Генеральной ассамблее в Осло в 1948 г. Устав и нормы МАГ были согласованы с документами МГГС. В данный период ассоциация была составлена пятью секциями: Триангуляция, Точное нивелирование, Геодезическая астрономия, Гравиметрия и Изучение геоида. В составе секций, как правило, функционировало несколько комиссий и специализированных исследовательских групп [Angus-Leppan, 1984].

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЛАВНАЯ ТЕМА / MAIN THEME Качественно новому периоду развития геодезии была посвящена лекция экспрезидента МАГ, профессора Ивана Мюллера «Космический век (1960-1990)». Было отмечено, что новым толчком развития геодезии послужил запуск искусственного спутника Авангард I (США, 1958 г.). Этот год был объявлен Международным геофизическим годом (IGY), своеобразным продолжателем традиции организации международного сотрудничества в области геофизики в рамках Международных полярных годов 1882-1883 и 1932-1933 гг. В этот же год было создано Агентство по аэронавтике и космическому пространству США (NASA). Спутник Авангард I был оснащен мощными радиопередатчиком и источником питания, что обеспечивало его эффективную эксплуатацию вплоть до 1964 года. Геодезические и геофизические наблюдения спутника впервые позволили получить модель фигуры Земли низких порядков, зарегистрировав полярную асимметрию полушарий, и измерить общую электронную концентрацию с использованием наземных станций слежения. Тем не менее, следует отметить, что важную роль в становлении развитии космической геодезии сыграли запуски советских искусственных спутников Спутник-1 и Спутник-2, запущенные годом ранее [Кафтан, 2012]. Благодаря их запускам исследователи Соединенных Штатов предложили и реализовали идеи спутниковой радионавигации, воплощенные позднее в систему Транзит. Более того, как отмечено в одном из секционных докладов [Rummel, Gruber, 2013], наблюдения первых спутников были использованы для оценки динамического сжатия Земли. В лекции Ивана Мюллера была отмечена роль Советского Союза в развитии космической геодезии и с благодарностью упомянуты стоявшие у истоков этого развития А.Г.Масевич и С.К.Татевян. Другим важным шагом в решении фундаментальных задач геодезии явилась установка уголковых отражателей на лунную поверхность астронавтами США в рамках проекта Аполон-11 в 1969 году. Позднее в 1970 и 1973 годах Советский Союз отправил на Луну две автоматические станции Луноход 1 и 2, также оснащенные

уголковыми отражателями. Эти мероприятия позволили измерять расстояния от Земли до Луны с точностью первых сантиметров и использовать эти измерения для изучения динамики движения системы Земля-Луна, глубинной структуры Луны, уточнения гравитационной постоянной, проверки релятивистских эффектов. Важным событием в деятельности МАГ явилась Генеральная ассамблея МГГС и МАГ, проведенная в Москве в 1971 году. На этот четырехлетний период президентом МАГ был избран чл.-корр. АН СССР Ю.Д.Буланже. Первым президентом новой комиссии по современным движениям земной коры был избран Ю.А.Мещеряков. В этом же году одна из секций МАГ была названа «Космические технологии (Space Techniques)», а в 1983 она была переименована в «Новейшие космические технологии (Advanced Space Techniques)» По окончании 80-х годов геодезия претерпела резкие изменения в связи с созданием и развитием спутниковых радионавигационных систем. Начались первые международные проекты по созданию новых региональных и глобальных координатных основ. Профессор Мюллер завершил свою лекцию, цитируя слова Почетного генерального секретаря МАГ проф. Левалуа: «Ассоциация знала много неудач в своей истории. Она преодолела их …, потому что геодезисты чувствуют себя в ней как дома. Взаимоуважение, проистекающее из … прямых контактов и разделенных проблем …, создает узы дружбы, которые превыше … ревности и идеологий … Эти взаимоотношения являются чрезвычайно влиятельными силами для развития научного прогресса …» По завершении лекций приглашенных профессоров День истории был продолжен экскурсией по территории GFZ (Рис.9-12) с посещением его исторических мест. Одной из интереснейших достопримечательностей явилась Башня Эйнштейна – сложной архитектурной и технической конструкции (Рис.10), представляющая собой астрофизическую обсерваторию. Ее особенностью являлось то, что оптические изображения, полученные телескопом, передавались для обработки в

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЛАВНАЯ ТЕМА / MAIN THEME нижнюю часть здания. Башня получила имя Эйнштейна и была построена для проверки его релятивистских теорий. Другим знаменитым объектом GFZ является Башня Гельмерта (Рис.11), представляющая собой геодезический знак, обеспечивающий разные виды наблюдений от земных до спутниковых. Она является начальным пунктом национальной системы координат [Arnold, 1965].

Рис.9. Одно из зданий обсерваторского комплекса GFZ. Рис. 11. Башня Гельмерта (начальный пункт системы координат)

Рис. 10. Башня Эйнштейна Одним из наиболее значимых исторических экспонатов GFZ является интерферометр Майкельсона. С его помощью впервые была измерена длна световой волны. Опыты майкельсона представили собой эмпирическую основу релятивистских теорий. По завершении Дня истории празднование 150-тилетия МАГ происходило в неформальной обстановке в парке GFZ.

Рис. 12 Интерферометр Майкельсона (копия) Важным мероприятием Ассамблеи являлось заседание Совета МАГ, посвященное ознакомлению членов совета с организационными мероприятиями, изменениями научной программы, кратким отчетом генерального секретаря о работе в 2011-2013 гг., корректировке устава и законодательных документов МАГ. В частности, на заседании совета уточнялись

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЛАВНАЯ ТЕМА / MAIN THEME национальных функции и права представителей и делегатов ассамблей, регламентировались различия между рабочей и исследовательской группами в составе МАГ. Попытаемся представить главные темы сообщений по разным направлениям геодезии, а также презентации российских и зарубежных участников ассамблеи в контексте общих тенденций. По темам комиссии 1. Отсчетные основы большой интерес представил доклад французских коллег, прочитанный профессором Алтамими «Международная земная отсчетная основа: текущее состояние и будущие проблемы» [Altamimi et al, 2013]. Он отметил, что все действующие глобальные и региональные отсчетные основы функционируют благодаря надежности и доступности ITRF, являющейся наиболее точной реализацией Международной земной системы отсчета ITRS. Положения тысяч геодезических пунктов на земной поверхности сегодня могут быть определены с внутренней точностью порядка нескольких миллиметров, а их временные вариации – точнее 1 мм в год по отношению к геоцентрической основе. Но, в то же время, ни одно из космических геодезических средств не обеспечивает получения всех параметров необходимых для полного определения земной отсчетной основы TRF, таких как начало, масштаб и ориентировка. Если спутниковые системы чувствительны по отношению к центру масс, то для радиоинтерферометрии со сверхдлинной базой (РСДБ) начало определено произвольно. Положение начала координат зависимо от моделирования некоторых физических параметров, а ориентировка TRF (ненаблюдаемая ни одним из измерительных средств) произвольно или условно определяется посредством специальных ограничений. Поэтому ценность многосистемного решения заключается не только в точной реализации системы отсчета, но и в возможности выявления систематических ошибок различных измерительных средств, которые должны быть оценены и исключены. Сегодня необходимо десятикратное совершенствование ITRF, чтобы обеспечить

требование стабильности порядка 0.1 мм/год в течение долгого времени для уверенного контроля изменения уровня моря. Рекомендуется направить усилия на улучшение оценивания систематических ошибок и получения и учета количественных оценок всех геофизических изменений и движений, воздействующих на земную кору. Комбинированию современных измерительных средств, выявлению систематических ошибок и требующих учета геофизических эффектов было посвящено большинство представленных в данной секции докладов. Совместный доклад Джефа Фреймюллера (Jeff Freymueller, США) и Ронга Зу (Rong Zou, Китай) «Включение моделей сезонного деформирования в TRF для получения боле точной модели изменений координат» был посвящен разработке более совершенных подходов к учету внешних периодических нагрузок на земную поверхность [Freymueller J., Zou R., пытаются дополнить 2013]. Авторы ITRF2008 моделями сезонной нагрузки, основанными на измерениях миссии GRACE, и моделями атмосферного давления, континентальной гидрологии и неприливных океанических нагрузок. Делается вывод, что использование ITRF2008 без учета сезонных условий вызывает уменьшение амплитуды сезонных изменений во временных рядах координат, по отношению к истинной деформации внешней нагрузки, и что наблюденные временные ряды GPS более точно согласованы с решением TRF, учитывающим сезонные изменения. Несколько докладов были посвящены исследованиям положения центра масс (геоцентра), особенностям его определения и его влиянию на точность определения орбит и результаты наблюдений за уровнем моря с использование спутниковой альтиметрии. Сотрудниками четырех европейских институтов Германии и Швейцарии исследовано влияние наблюдений ГЛОНАСС на получение строгой комбинации с GPS [Fritsche et al, 2013]. Сделаны выводы о том, что в целом воздействие дополнительных наблюдений ГЛОНАСС на поле скоростей глобальных станций незначительно. В то же время,

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЛАВНАЯ ТЕМА / MAIN THEME орбиты спутника ГЛОНАСС существенно улучшаются, когда оцениваются в сочетании с GPS. При этом исследовании использовались орбитальные наблюдения лазерной локации спутников. При подключении GLONASS, оценки параметров вращения Земли демонстрируют монотонно возрастающие различия по отношению к GPS-решению. В докладе российских представителей [Tatevian & Kuzin, 2013] были представлены результаты тестирования возможностей использования ГЛОНАСС для точного определения местоположения методом РРР. Суточные решение временного ряда координат продолжительностью один год получены для пунктов службы IGS и нескольких дополнительных российских пунктов. Средние квадратические отклонения для пунктов IGS получены в пределах 1-5 мм, а для российских пунктов 3-10 мм. Раздельные определения координат российских пунктов по GPS и ГЛОНАСС продемонстрировали расхождения порядка 5-7 см. Для пунктов IGS аналогичное сопоставление продемонстрировало меньшую, но все же значительную несогласованность. Делается вывод о необходимости совершенствования моделей обработки обеих систем. В этой связи следует отметить, что полученная рассогласованность координат может отчасти объясняться боле высокой плотностью наблюдательной сети IGS по сравнению с российским аналогом, и также очень малым числом российских пунктов, включенных в IGS. На это следует обратить внимание государственных организаций, отвечающих за состояние постояннодействующей сети ГНСС в России. Сегодня на устранение этих недостатков направлены усилия научных организаций России и Киргизии, которые нуждаются как в правительственной поддержке, так и в привлечении более широкого круга участников кооперации [Savinykh et al, 2013a]. небесной отсчетной Современной основе, в частности, ICRF-3 был посвящен целый ряд докладов. В докладе австрийских и российских исследователей [Krásná et al, 2013] рассмотрен подход к моделированию и учету

годовых и полугодовых колебаний положения наземных станций РСДБ с целью уточнения реализации ICRF. Один из стендовых докладов, автор которого получил премию в номинации «Лучший молодой автор стендового доклада», содержал интересную информацию о методике коллокации измерительных средств ГНСС и РСДБ на наблюдательной станции Метсахови (Финляндия) с использованием ГНСС кинематики в реальном времени [Kallio et al, 2013] и ее реализации на протяжении 2.5 лет. Повторяемость результатов получена на уровне 2, 3 и 4 мм по северной, восточной и вертикальной компонентам, соответственно. Заметим, что подобные эксперименты в статическом режиме ГНСС измерений проводились ранее на обсерватории Светлое (Институт прикладной астрономии РАН). Методика в некоторых случаях отличалась установкой антенны ГНСС непосредственно на поверхность надзеркальной кабины радиотелескопа. Точность по внутренне сходимости была получена примерно вдвое ниже, чем в эксперименте на Метсахови, что объясняется малым числом статических сеансов измерений [Кафтан, 2009]. Ряд докладов был посвящен согласованной реализации земной и небесной систем отсчета, что сегодня востребовано, особенно, для решения задач GGOS. Несколько докладов осветили состояние региональных координатных основ Центральной Америки, Антарктики, Африки, Австралии и Китая. Один из интересных докладов представил деятельность одной из рабочих групп МАГ «Integration of Dense Velocity Fields in the ITRF». Основной ее задачей является получение наиболее плотного поля скоростей движений земной поверхности с использованием ГНСС. Еженедельные решения высокой плотности для последующего их объединения представляют региональные подкомиссии в составе подкомиссии 1.3 «Regional Reference Frames», такие как AFREF (Африканская), APREF (Азиатско-Тихоокеанская), EUREF (Европейская), NAREF (СевероАмериканская), SCAR (Антарктическая) и SIGRAS (Латиноамериканская и Карибская). Рабочая группа объединяет эти независимые

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЛАВНАЯ ТЕМА / MAIN THEME для региональные решения предварительного сгущения ITRF2008, получая объединенное решение для более чем 2000 пунктов глобальной сети. Заметим, что в этом объединении участвует незначительное число пунктов территории России и прилегающих к ней государств. В докладе, представленном институтами и организациями России и Киргизии [Savinykh et al, 2013a] рассмотрена инициатива создания новой региональной международной Северо-Восточно Евразийской (СВЕГЕО) комиссии, одной из задач которой ставится повышение плотности единой земной координатной системы отсчета. Большое число докладов было посвящено изучению гравитационного поля и фигуры Земли в рамках деятельности Комиссии 2 МАГ. Интересное историческое сообщение было сделано сотрудниками Технического университета Мюнхена [Rummel, Gruber, 2013]. «Исаак Ньютон для подтверждения своих идей о фигуре Земли анализировал поправки маятниковых измерений. Одни из первых измерений были выполнены Жаном Рише на двух пунктах с разными широтами, но это делалось для определения параллакса Марса. К концу XVIII столетия стало очевидным, что измерения силы тяжести можно использоваться для изучения фигуры Земли, ее отклонений от фигуры равновесия, региональных аномалий масс даже для геофизических исследований. Метод абсолютных и относительных маятниковых измерений был широко применим. Хекер и позднее Вейнинг Мейнес создали приборы измерения силы тяжести на море. Проблема состояла в необходимости организации глобального мониторинга и получения однородного набора данных. До некоторой степени эта проблема все еще существует даже в настоящее время, когда разработаны совершенные абсолютные и относительные гравиметры. Ситуация существенно изменилась 4 октября 1957 с наступлением космической эры. Данные наблюдений первых двух искусственных спутников (Спутник 1 и Спутник 2) позволили получить уточненную оценку динамического сжатия Земли. Для геодезии наступила новая эра, действительно глобальная и трехмерная.

При быстром развитии космических технологий и растущего числа обсерваторий для геодезического использования стало доступным все больше новых и совершенных данных. Прогресс в этом может быть продемонстрирован сравнением большого количества моделей геопотенциала, полученных различными аналитическими центрами за последние годы. Другой качественный скачек произошел с появлением нового поколения гравиметрических спутников: CHAMP, GRACE и GOCE. Пространственные и даже очень малые временные изменения силы тяжести Земли теперь определяются непрерывно и с высокой точностью. Сопоставление геометрических и гравиметрических изменений фигуры Земли стало новым и очень эффективным инструментом в исследованиях системы Земли и изменений климата. Что дальше? Квантовая гравиметрия и градиентометрия, оптические часы, орбитальные определения и самолетная гравиметрия могут помочь в недалеком будущем раскрыть тайны, скрываемые гравитационным полем Земли и планет земной группы» [Rummel, Gruber, 2013] . Развитие и использование методов среднеквадратической коллокации в области гравиметрии и определений геоида было рассмотрено в докладе профессора Карла Кристиана Чернинга. Отдельная секция была посвящена гравиметрическим измерениям на суше, на море и в воздухе. Секция «Гравиметрия» была проведена под председательством члена Секции геодезии НГК РАН, председателя подкомиссии МАГ SC 2.1 Гравиметрия и гравиметрические сети Л.Витушкина. На ней были рассмотрены результаты нового космического проекта GEOHALO, гравиметрические наблюдения за подъемом Фенноскандии, национальные сравнения абсолютных гравиметров, работы с транспортируемым атомным гравиметром, вопросы оценки точности гравиметрических измерений. Целый ряд докладов по темам Комиссии 2 был посвящен разработке подходов к установлению единых региональных и глобальных систем высот, совершенствованию высотных

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЛАВНАЯ ТЕМА / MAIN THEME геодезических дат, унификации национальных систем высот с использованием спутникового нивелирования, гравиметрическим спутниковым проектам GOCE и GRACE, и моделированию литосферы и мантии. В докладе [Voigt & Denker, 2013] приведены результаты получения модели квазигеоида Германии высокого пространственного разрешения с использованием наблюдений цифровой зенитной камерой TZK2-D – нового автоматизированного средства определения координат [Hirt, 2003]. Цифровые зенитные камеры были разработаны в начале 2000-х годов. Их главными компонентами являются ПЗС-матрицы, GPS-приемник и электронные датчики наклона. Процедуры автоматизированного контроля и обработки измерений обеспечивают точность определения уклонений отвеса порядка 0.2” (2 мм/км). Первые наблюдения с цифровыми зенитными камерами были выполнены в Австрии, Германии и Швейцарии, позднее в Польше, Сербии и Латвии, и все они были направлены на совершенствование точности измерений. В то же время, астрономогеодезические измерения освобождают от ограничений, накладываемых на гравиметрические измерения в горных районах и на побережьях. Поэтому Институт исследования землетрясений и Стамбульский технический университет [Halicioglu et al, 2013], провели специальные наблюдения на территории Турции. В докладе описаны особенности сбора данных, инструментов и методов обработки с ориентацией на современные технологии геодезической астрономии. В этом проекте наблюдения выполнены новым цифровым зенитным телескопом собственной разработки. Система включает в себя камеру с ПЗС-матрицей, телескоп ШмидтаКассегрена с 8-дюймовой апертурой, двухкомпонентными датчиками наклона и геодезический GPS приемник для определения времени и геодезических координат. Система оснащена цифровым контроллером. Рассмотрены предварительные результаты и пути дальнейшего совершенствования системы. Следует отметить, что вопросам моделирования геоида и построения

квазигеоида в региональном и глобальном масштабах было посвящено около трех десятков устных и стендовых докладов. Одним из интересных докладов «Выявление тонких структур глобальной циркуляции среднего уровня океана с использованием моделей гравитационного поля GOCE», был представлен датскими и итальянскими участниками [Knudsen et al, 2013]. Исследования показали, что тонкие эффекты океанической циркуляции со скоростью течения менее чем 5 см/с могут быть выявлены по результатам данных GOCE. Отдельная секция была посвящена применению спутниковой альтиметрии для решения задач геодезии и океанологии. Рассматривались не только проблемы глобальной циркуляции океана, эвстатических изменений уровня моря, но также изменения водных запасов и ледниковых масс. В одном из докладов, представленных германскими коллегами [Gruber et al, 2013], был предложен и реализован подход объединения данных наблюдений спутниковых миссий CHAMP, GRACE и GOCE, с целью определения временных вариаций масс с раздельным учетом вклада твердой Земли, океана и атмосферы. Анализу изменений ледовых масс в Гренландии и Антарктиде было посвящено более десятка докладов. Исследования использовали как наблюдения из космоса средствами GRACE и GOCE, спутниковой альтиметрии, так и GPS-измерения. Результаты исследований [Forsberg et al, 2013] подтверждают потерю ледниковых масс Гренландии в последнем десятилетии в среднем около 230 гигатонн в год, особенно ощутимую в 2010 и 2012. Для Антарктиды оценки уменьшения масс в отдельных районах получены вдвое меньшими, и более неуверенными из за сложности учета эффекта изостатического выравнивания земной коры. Исследования баланса масс Антарктического полуострова более чем за 100-летний период [Ivins et al, 2013] показали как увеличение скорости сползания ледников, так и накопление снегового покрова. Средняя скорость потери масс для полуострова составила -37.5+12 гигатонн в год. Авторы отмечают неопределенности в оценках изменения ледовых масс из-за

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЛАВНАЯ ТЕМА / MAIN THEME скорости неуверенного определения эвстатического поднятия земной коры и возлагают надежды на международный проект REGINA (http://www.reginascience.eu). Движения земной поверхности предполагается определять с использованием ГНСС. Большое число докладов было посвящено анализу данных спутниковых гравиметрических миссий. Европейское космическое агентство разрабатывает концепцию создания гравиметрической миссии нового поколения с новой более совершенной системой контроля орбит, миниатюрным бортовым оборудованием, высокостабильным лазером и низкоорбитальной группировкой из двух пар спутников. Шесть секций темы 3 были посвящены предупреждению и оценке геокатастроф с использованием земных и космических геодезических средств наблюдений в разных регионах Земли. В докладе японских исследователей была предложена система раннего предупреждения цунами на основе наблюдений кинематики в реальном времени сети ГНСС GEONET с частотой регистрации данных 1 Гц [Ohta et al, 2013]. Разработаны алгоритмы регистрации сильных землетрясений с низким уровнем ошибки, а также решения обратной задачи моделирования очага землетрясения с временной задержкой в 5 минут после сильного события. Тестирование системы осуществлено на примере землетрясения Тохоку, 2011г. Изучению движений земной поверхности с использованием ГНСС и спутниковых гравиметрических миссий в связи с землетрясением Тохоку было посвящено несколько докладов. Оценке возможности прогнозирования сильных землетрясений на основе модели упругой отдачи Рейда [Reid, 1910], были посвящены два доклада российских исследователей [Kaftan & Krasnoperov, 2013, Savinykh et al, 2013c]. Первый из докладов содержал результаты анализа непрерывных ГНСС наблюдений в локальной сети, покрывающей сейсмогенный разлом, на протяжении 2.5 лет до и после сильного землетрясения Паркфилд, 2004 г. Продемонстрированы особенности криповых

движений вдоль разлома, уточняющие стандартную модель. Недавно открытый прогностический признак подготовки сильного землетрясения в зонах субдукции – эпизодический тремор и сдвиг исследован канадскими коллегами [Henton et al, 2013]. Исследования изменений ускорения силы тяжести проводились с использованием абсолютных гравиметров на нескольких пунктах в районе зоны субдукции Каскад. Мониторинг тремора и сдвига осуществлялся с использованием сейсмической аппаратуры, GPS и и скважинных деформографов. Предварительный анализ наблюдений показал уменьшение силы тяжести большее, чем это ожидалось по наблюдениям вертикальных движений, что может отражать отток флюидов или уменьшение плотности земной коры. Модели глобальных и региональных деформаций земной поверхности из-за сильнейших землетрясений предложены в докладе [Drewes, Sánchez, 2013]. Рекомендовано использовать эти модели для уточнения глобальных моделей скоростей тектонических движений на границах тектонических плит, где движения носят сложный характер. Заметим, что значительные изменения положений пунктов земной поверхности в связи с сильными землетрясениями происходят и на большом удалении от границ тектонических плит, что требует пересмотра и корректировки координат геодезических пунктов. Это показано на примере землетрясения Тохоку в работе [Shestakov et al, 2011]. Специальная секция была посвящена геодезическому дистанционному зондированию (Geodetic Imaging). Полтора столетия после основания МАГ геодезическое дистанционное зондирование сформировало богатейший и беспрецедентный источник цифровой информации для разных наук о Земле. В последнее пятилетие Национальный центр воздушного лазерного картографирования, при поддержке Национального научного фонда, создал цифровые карты по 130 проектам площадью покрытия 25 000 кв.км в Северной и Южной Америке [Carter et al, модели местности 2013]. Цифровые получены с целью исследования полей

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЛАВНАЯ ТЕМА / MAIN THEME скоростей сейсмических деформаций, смещений разломов, механизмов складкообразования, динамики оползней, эволюции туннельных сетей, деградации грунтов, трещинообразования, тектонических изменений ландшафта, лавовых излияний, эволюции болот, нерестилищ лосося, береговой эрозии, лесных массивов и археологических памятников. Результаты многих из этих исследований опубликованы в престижных научных журналах, таких как Nature, Science, Nature Geosciences, Geology, and Proceedings of the National Academy of Sciences. Сегодня технологии лазерного сканирования быстро развиваются в направлениях создания многоцветных моделей и миниатюризации, позволяющей применение лазерных сканеров на малых беспилотных носителях. Ряд докладов был посвящен использованию InSAR интерферометрии при региональных и локальных исследованиях геологических процессов. В докладе японских коллег рассмотрены и проанализированы данные космических съемок со спутника Terra SAR-X не территории оползнеобразования в результате тайфуна Талас, 2011 г. Оползни привели к гибели 32 человек и финансовым потерям в размере одного миллиарда Евро. Специальная методика многоцветовой обработки пар космических снимков позволила получить надежные модели местности, покрытой лесными массивами [Hashimoto et al, 2013]. Отдельная секция 3.5 была посвящена применению геодезических средств и методов при изучении вулканических и метеорологических опасных явлений. В докладе [Kubanek et asl,2013] рассказано об использовании нового космического проекта TanDEM-X для изучения изменений активных лавовых конусов. Проект представлен парой одинаковых рядом летящих космических аппаратов со строго контролируемыми траекториями. Пара радиолокационных изображений позволяет получать цифровые модели рельефа с высоким пространственным разрешением. Экспериментальные съемки осуществлены в районах вулканов Мерапи и Колима (Индонезия и Мексика). Для конусов

вулканов получены надежные оценки потери объема в результате извержений. Разрабатываются меры по уменьшению влияния теневых зон на построение моделей рельефа. Интересный доклад [Fernandes, 2013] был посвящен созданию специальных паневропейских исследовательских сервисов наук о Земле. Европейская система наблюдений тектонических плит (European Plete Observing System - EPOS) представляет собой проект Евросоюза, решающий задачу интеграции инфраструктур изучения твердой Земли как между научными дисциплинами, так и по географическому признаку. На данный момент проект включает 23 страны участницы, формируя консорциум потенциальных пользователей из академий, правительственных и производственных организаций, школьников и студентов, которым необходимы данные наблюдений за землетрясениями, вулканами, движениями земной поверхности, тектоникой, как для научных для социальных задач. Подготовительная фаза проекта завершается к 2014 г. Целый ряд интереснейших докладов темы 3 был посвящен анализу наблюдений за вулканическими извержениями на Аляске и в Исландии, наблюдениям за тропическими циклонами с использованием спутниковой альтиметрии, получения информации о концентрации водяных паров в атмосфере по данным ГНСС. Анализу результатов мониторинга высотной плотины был посвящен доклад [Kaftan & Ustinov, 2013]. В рядах непрерывных GPS измерений коротких (0.14 км) базовых линий выявлены устойчивые суточные и полусуточные периодичности, что может свидетельствовать, как о реальных перемещениях, так и о недостаточно эффективном учете систематических ошибок измерений, например, влияния ионосферы высоких порядков. Традиционно оценке параметров вращения Земли и движения полюса была посвящена тема 4, состоящая из двух секций. Темы докладов касались новых оценок Чандлеровского колебания, динамического сжатия Земли, связи метеорологических изменений и движения полюса, применения

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЛАВНАЯ ТЕМА / MAIN THEME РСДБ, DORIS и ГНСС, в частности BeiDou для оценки параметров ориентировки и вращения Земли. Тема 5 ассамблеи включала в себя сообщения о развитии наблюдательных систем и служб в рамках деятельности МАГ. В частности были рассмотрены состояние и перспективы развития систем и служб GGOS, IVS, DORIS, Международного гравиметрического бюро (BGI), информационной системы и центра данных глобальных моделей GFZ, Центра гравитационного поля (ICGEM), недавно сформированной Международной службы глобальной геодинамики и земных приливов, геодезической инфраструктуры Антарктиды, а также отдельных обсерваторий в составе разных служб. Специализированный вебсервис данных о глобальных изменениях Global Change Master Directory (NASA, USA) представлен в одном из докладов, где раскрыты его новые возможности (http://gcmd.nasa.gov/). В специальном докладе российских участников [Savinykh & Kaftan, 2013b] кратко освещена деятельность Секции геодезии в составе Национального геофизического комитета РАН в рамках функционирования МГГС и МАГ. Представлена информация о функциях, структуре, истории создания и важных персоналиях в области развития геодезии (http://geodesy-ngc.gcras.ru/). В рамках деятельности Глобальной земной наблюдательной системы систем GEOSS реализуется новая инициатива по созданию комплексных пунктов и лабораторий Geohazard Supersites and Natural Laboratories (GSNL Amelung & Hoffmann, 2013]. Совершенствуется глобальная наблюдательная сеть взаимосвязывающая организации мониторинга геостихий, провайдеров космических данных и научного сообщества. Основной целью инициативы является интеграция спутниковых и земных наблюдений для предупреждения геокатастроф. Эффект предполагается достигнуть за счет спутниковых SAR наблюдений с улучшенным временным разрешением, совершенствования сетей in-situ и создания киберинфраструктуры, обеспечивающей работу геофизических обсерваторий и наблюдений SAR, GPS и сейсмических с

доступностью в почти реальном времени. Легкий и открытый доступ к многодисциплинарным геофизическим данным обеспечит получение новых научных обобщений в области контроля и предупреждения геостихий. Один из докладов, представленных на одной из секций темы 5 российским участником [Ebauer, 2013] , содержал описание и результаты тестирования, создаваемого в Институте астрономии РАН, нового программного обеспечения обработки лазерной локации спутников. Полученные результаты определения координат пунктов наблюдения сопоставлены с результатами обработки GFZ. Продемонстрирована высокая точность вычислений. Специальная секция 6.2 содержала доклады, посвященные разработке новых алгоритмов и методов геодезических наблюдений. Многие доклады представили новые разработки в отношении РРРопределений, а также подходы к разрешению неоднозначностей разностных и безразностных методов, учету ионосферы с использованием сетей мульти-ГНСС, определений положения в реальном времени по вторым разностям, моделированию тропосферы в почти реальном времени, уточнению часов приемника для кинематических приложений, комплексированию ГНСС и инерциальных систем, анализу вклада групповых задержек в широкополосную и узкополосную комбинации. Лаборатория реактивного движения NASA создает службу точного определения местоположения для мониторинга опасных земных процессов [Bar-Sever et al, 2013]. Разработаны специальные методики точного определения местоположения РРР, ориентированные, в особенности, на сейсмический мониторинг. Концепция создания службы демонстрируется на примере Системы глобальной дифференциальной GPS Лаборатории реактивного движения (GDGPS), которая предлагает владельцам ГНСС приемников с частотой регистрации сигнала 1 Гц: - менее 5 см (3D СКО) в реальном времени абсолютное положение в ITRF08 независимо от региона

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЛАВНАЯ ТЕМА / MAIN THEME ковариационную полную информацию - оценки дополнительных параметров, например, тропосферы - время между получением данных и отправкой результата менее 2 с - субсантиметровую кратковременную (1 минута) стабильность временных рядов координат для продолжительных или почти непрерывных измерний - обеспечение диаграммами обзора небосвода на опорных пунктах - устойчивую работу комплекса географически разделенных операционных центров GDGPS. В докладе [Moore, 2013] сообщалось о состоянии и перспективах использования мульти-ГНСС. Двухсистеммные ГЛОНАСС/GPS приемники были доступны уже с начала 1990-х годов, но интерес к их использованию упал из-за потери спутников ГЛОНАСС в 1995-2001 гг. В последние годы активизировался выпуск ГНСС приемников, использующих несколько радионавигационных систем. Рассмотрены вопросы модернизации GPS за счет новых частот. Аналогичные меры предполагаются и для ГЛОНАСС. Разработка GALILEO и BeiDou осуществляется с ориентацией на их использование в комплексе с остальными ГНСС. Изучению вариаций уровня моря с использованием отраженного сигнала ГНСС посвящено несколько докладов. Подходы к ГНСС рефлектометрии с использованием новых спутников ГЛОНАСС-P рассмотрены

в докладе японских коллег [Hobiger & Gotoh, 2013]. Предполагается, что технические особенности новых спутников обеспечат создание недорогих и точных систем мониторинга уровня моря и определения местоположения. В рамках деятельности подкомиссии МАГ SC 4.3 – “Remote sensing and modelling of the atmosphere” создана рабочая группа “Inter-comparison and cross-validation of tomography models” по разработке и исследованию методов атмосферной томографии [Rohm et al, 2013]. В ее задачу входит разработка надежных методов вычисления наклонной задержки, тестированию устойчивых алгоритмов оценивания грубых ошибок наблюдений, поиска мер совершенствования обработки наблюдений в реальном времени и эффективная кооперация с метеорологическими агентствами. На закрытии ассамблеи были подведены итоги работы секций и результаты конкурса молодых докладчиков. В Ассамблее приняли участи 520 участников из 50-ти государств. На первом месте по числу участников находится Германия, на втором – Китай и на третьем – США. Присутствовало 7 представителей России, что по шкале участвующих соответствовало 19-ой позиции. Российские геодезисты в соавторстве с зарубежными коллегами явились авторами 12-ти докладов, среди которых 2 устных и десять стендовых. Одна из секций программы Ассамблеи была проведена российским представителем.

Рис. 13. Диаграмма процентного распределения участников разных стран МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЛАВНАЯ ТЕМА / MAIN THEME возможным Не представляется рассмотреть все, даже наиболее интересные, мероприятия и доклады прошедшей Ассамблеи, поэтому более полную информацию в виде тезисов докладов и программы можно получить на сайтах Научной ассамблеи МАГ 2013 г. (http://www.iag2013.org/IAG_2013/Program_fi les/List_Posters_IAG2013_2508.pdf) и Секции геодезии Национального геофизического комитета РАН (http://geodesyngc.gcras.ru/index.php/novosti/122opublikovany-tezisy-dokladov-na-yubilejnojassamblee-mag).

10.

Литература 11. 1. 2.

Капцюг В.Б. «Дуга Струве» - прошлое и настоящее// Геопрофи.- 2009.- №1.- с. 63-67 Кафтан В.И. Немного об истории создания спутниковых радионавигационных систем// Кадастр недвижимости .- 2012.- №3.-(28).с.104-105 Кафтан В.И. Опыт геодезической привязки антенн РСДБ к пунктам фундаментальной астрономо-геодезической сети / Фундаментальное и прикладное координатно-временное и навигационное обеспечение (КВНО-2009). Третья всероссийская конференция. СПб.: ИПА РАН, 2009.- с. 158-159 Altamimi Z., Collilieux X., Métivier L., Rebischung P., Lercier D. The International Terrestrial Reference Frame: current status and future challenges, International Association of Geodesy, Scientific Assembly 150th Anniversary of the IAG, Book of Abstracts, September 1-6, 2013, Potsdam, p.50 Amelung F., Hoffmann J. The Geohazard Supersites and Natural Laboratories initiative. International Association of Geodesy, Scientific Assembly 150th Anniversary of the IAG, Book of Abstracts, Book of Abstracts, September 1-6, 2013, Potsdam, p.206 Angus-Leppan P. -V. A note on the history of the International Association of Geodesy, Bulletin Géodésique, 1984, V.58, Isue 3, pp 224-229 Arnold K. The Helmert-Tower, A zero-orderpoint, Studia Geophysica et Geodaetica, 1965, V. 9, Issue 2, pp 171-172 Bar-Sever Y., Bertiger W., Dorsey A., Meyer R., Romans L., Weiss J. Optimized PrecisePoint-Positioning Service for Natural Hazard Monitoring. International Association of Geodesy, Scientific Assembly 150th

12.

13.

14.

15.

Anniversary of the IAG, Book of Abstracts, Book of Abstracts, September 1-6, 2013, Potsdam, p.241 Carter W.E., Glennie C.L., Shrestha R.L. Geodetic Imaging: A Golden Age in Geodesy—A Bonanza for Related Sciences. International Association of Geodesy, Scientific Assembly 150th Anniversary of the IAG, Book of Abstracts, Book of Abstracts, September 1-6, 2013, Potsdam, p.197 Drewes H., Sánchez L. Global and regional deformation models from geodetic observations before and after large earthquakes. International Association of Geodesy, Scientific Assembly 150th Anniversary of the IAG, Book of Abstracts, Book of Abstracts, September 1-6, 2013, Potsdam, p.195 Fernandes R. M. S. EPOS WG4: Towards the implementation of Pan-European Geodetic (GNSS ) Services for Earth Sciences. International Association of Geodesy, Scientific Assembly 150th Anniversary of the IAG, Book of Abstracts, Book of Abstracts, September 1-6, 2013, Potsdam, p.207 Forsberg R., Sørensen L., Barletta V., Nilsson J. Mass loss of Greenland, Antarctica and minor ice caps from GRA CE and satellite altimetry, International Association of Geodesy, Scientific Assembly 150th Anniversary of the IAG, Book of Abstracts, Book of Abstracts, September 1-6, 2013, Potsdam, p.156 Freymueller J., Zou R. Incorporating Seasonal Deformation Models into the Terrestrial Reference Frame – Toward a more Accurate Model for the Time Evolution of Coordinates, International Association of Geodesy, Scientific Assembly 150th Anniversary of the IAG, Book of Abstracts, Book of Abstracts, September 1-6, 2013, Potsdam, p.57 Fritsche M., Rodriguez-Solano C., Steigenberger P., Sosnica K., Wang K., Dietrich R., Hugentobler U., Dach R., Rothacher M. Impact of GLONASS in a rigorous combination with GPS, International Association of Geodesy, Scientific Assembly 150th Anniversary of the IAG, Book of Abstracts, Book of Abstracts, September 1-6, 2013, Potsdam, p.62 Gruber C., Abrikosov O., Dahle Ch., Neumayer H., Fagiolini E., Wünsch J., Schelchshorn P. Time variable mass signal from CHAMP, GRA CE and GOCE, International Association of Geodesy, Scientific Assembly 150th Anniversary of the IAG, Book of Abstracts, Book of Abstracts, September 1-6, 2013, Potsdam, p.153

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЛАВНАЯ ТЕМА / MAIN THEME 16. Halicioglu K., Deniz R., Ozener H. Astrogeodetic observations using digital zenith camera system in Istanbul, Turkey, Scientific Assembly 150th Anniversary of the IAG, Book of Abstracts, Book of Abstracts, September 1-6, 2013, Potsdam, p.125 17. Hashimoto M., Yamada M., Fukushima Yo, Chigira M., Matsushi Y. Deep-Seated Landslide Associated with the Typhoon Talas, 2011, detected by TerraSAR-X. Scientific Assembly 150th Anniversary of the IAG, Book of Abstracts, Book of Abstracts, September 1-6, 2013, Potsdam, p.199 18. Henton J., Dragert H., Lambert A., Mazzotti S., Courtier N. Using absolute gravity measurements to augment hazard studies of the northern Cascadia Subduction Zone: The heavier and lighter side of long-term and transient deformation monitoring. International Association of Geodesy, Scientific Assembly 150th Anniversary of the IAG, Book of Abstracts, Book of Abstracts, September 1-6, 2013, Potsdam, p.193 19. Hirt C. The Digital Zenith Camera TZK2-D – A Modern High Precition Geodetic Instrument for Automatic Geographic Positioning in RealTime, Astronomical Data Analysis Software and Systems XII ASP Conference Series, Vol. 295, 2003, pp. 156-159 20. Hobiger T., Gotoh T. GLONASS -R: GNSS reflectometry with an FDMA based satellite navigation system. International Association of Geodesy, Scientific Assembly 150th Anniversary of the IAG, Book of Abstracts, Book of Abstracts, September 1-6, 2013, Potsdam, p.269 21. Ivins E., Weiss D., Yuan Dah-Ning, Watkins M., Landerer F., Alexander S. Antarctic Peninsula mass balance over that past 100 years and constraints from GRA CE data 2003-2012. International Association of Geodesy, Scientific Assembly 150th Anniversary of the IAG, Book of Abstracts, Book of Abstracts, September 1-6, 2013, Potsdam, p.157 22. Kaftan V., Krasnoperov R. Earth’s surface movements in relation to Parkfield 2004 earthquake: Interpretation of permanent GPS observations. International Association of Geodesy, Scientific Assembly 150th Anniversary of the IAG, Book of Abstracts, Book of Abstracts, September 1-6, 2013, Potsdam, p.187 23. Kaftan V., Ustinov A. Diurnal and semidiurnal periodicities in results of local structural monitoring using global navigation satellite systems. International Association of Geodesy, Scientific Assembly 150th Anniversary of the

24.

25.

26.

27.

28.

29.

30.

31.

32.

IAG, Book of Abstracts, Book of Abstracts, September 1-6, 2013, Potsdam, p.430 Kallio U., Poutanen M., Ronnberg H., Lindfors T. Daily based local ties. International Association of Geodesy, Scientific Assembly 150th Anniversary of the IAG, Book of Abstracts, Book of Abstracts, September 1-6, 2013, Potsdam, p.443 Knudsen P., Andersen O., Benveniste J. Recovering Finer Scale Structures of the Global Mean Ocean Circulation using GOCE Gravity Models, International Association of Geodesy, Scientific Assembly 150th Anniversary of the IAG, Book of Abstracts, Book of Abstracts, September 1-6, 2013, Potsdam, p.133 Krásná H., Malkin Z., Böhm1 J. Impact of nonlinear station motions on the ICRF, International Association of Geodesy, Scientific Assembly 150th Anniversary of the IAG, Book of Abstracts, Book of Abstracts, September 1-6, 2013, Potsdam, p.300 Kubanek J., Westerhaus M., Heck B. On the use of bistatic TanDEM-X images to quantify volumetric changes of active lava domes. International Association of Geodesy, Scientific Assembly 150th Anniversary of the IAG, Book of Abstracts, Book of Abstracts, September 1-6, 2013, Potsdam, p.202 Ohta Y., Miura S., Hino R., Kobayashi T., Tsushima H. Real-time crustal deformation monitoring alghorithm based on RT K-GPS: Application to 2011 Tohoku earthquake and its improvement for implementation to actual GPS network, International Association of Geodesy, Scientific Assembly 150th Anniversary of the IAG, Book of Abstracts, Book of Abstracts, September 1-6, 2013, Potsdam, p.185 Reid, H.F. (1910): The Mechanics of the Earthquake, The California Earthquake of April 18, 1906 / Report of the State Investigation Commission. Vol. 2. Washington, D.C.: Carnegie Institution of Washington. pp. 16-28. Rohm1 W., Brenot H., Kačmařík M., Bender M., Manning T., Rapant L., Geiger A. GNSS tomography assembled multi model solution. International Association of Geodesy, Scientific Assembly 150th Anniversary of the IAG, Book of Abstracts, Book of Abstracts, September 1-6, 2013, Potsdam, p.277 Rummel R., Gruber T. Gravity field and the figure of the Earth, International Association of Geodesy, Scientific Assembly 150th Anniversary of the IAG, Book of Abstracts, Book of Abstracts, September 1-6, 2013, Potsdam, p.79 Savinykh V., Bykov V., Karpik A., Moldobekov B., Pobedinsky G., Demianov G.,

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЛАВНАЯ ТЕМА / MAIN THEME Kaftan V., Malkin Z., Steblov G. Organization of the North East Eurasia Reference Frame, International Association of Geodesy, Scientific Assembly 150th Anniversary of the IAG, Book of Abstracts, Book of Abstracts, September 1-6, 2013, Potsdam, p.308 33. Savinykh V., Kaftan V. Geodesy section of the National Geophysical Committee of the Russian Academy of Sciences as a component of geodetic infrastructure (Advisory). International Association of Geodesy, Scientific Assembly 150th Anniversary of the IAG, Book of Abstracts, Book of Abstracts, September 1-6, 2013, Potsdam, p.442 34. Savinykh V., Pevnev A., Yambaev H. Elastic Recovery Theory, Dilatancy, Geodesy: a Forecast for Earthquakes. International Association of Geodesy, Scientific Assembly 150th Anniversary of the IAG, Book of Abstracts, Book of Abstracts, September 1-6, 2013, Potsdam, p.405 35. Shestakov N.V., Gerasimenko M.D., Takahashi H., Kasahara M., Bormotov V.A., Bykov V.G., Kolomiets A.G., Gerasimov G.N., Vasilenko N.F., Prytkov A.S., Timofeev V.Yu., Ardyukov D.G., Kato. T. Present tectonics of the southeast

36.

37.

38.

39.

of Russia as seen from GPS observations // Geophysical Journal International, 2011, 184, p. 529-540, doi: 10.1111/j.1365X.2010.04871.x Tatevian S., Kuzin S. On the use of GLONASS for precise positioning and geodynamic studies. International Association of Geodesy, Scientific Assembly 150th Anniversary of the IAG, Book of Abstracts, Book of Abstracts, September 1-6, 2013, Potsdam, p.294 Torge W. The International Association of Geodesy (IAG) - more than 130 years of international cooperation, Journal of Geodesy, October 1996, V.70, Issue 12, pp 840-845 Torge W. The International Association of Geodesy 1862 to 1922: from a regional project to an international organization, Journal of Geodesy, (2005) 78: 558-568, DOI 10.1007/s00190-004-0423-0 Voigt C., Denker H. Astrogeodetic Vertical Deflections for Validation of Gravity Field Models, International Association of Geodesy, Scientific Assembly 150th Anniversary of the IAG, Book of Abstracts, Book of Abstracts, September 1-6, 2013, Potsdam, p.108

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

АСТРОНОМИЯ / ASTRONOMY УДК 528.061:522.92

ОПРЕДЕЛЕНИЕ АСТРОНОМИЧЕСКОЙ РЕФРАКЦИИ ПО «ДРОЖАНИЮ» ЗВЁЗД DETERMINATION OF ASTRONOMICAL REFRACTION BY "JUDDER" STARS

Дементьев В.Е. / Dementiev V.E. Кандидат технических наук, старший научный сотрудник, ООО «Геодезия и строительство» / Candidate of Tech. Sci., senior scientific worker, Company “Geodesy and Building” e-mail: Dementiev@yandex.ru

Аннотация

Abstract

Результаты исследования точности определения аналитическим способом площадей земельных участков, координаты поворотных точек которых определены электронным тахеометром, спутниковыми системами и с помощью сервиса Google Earth.

Research of determination accurasy of lot lands areas. The coordinates of turning points of which are certain by electronic tacheometer, by the satellite systems and by Google Earth service.

Ключевые слова

Keywords

Земельный участок, площадь, спутниковая система, GPS, электронный тахеометр, СКП, точность.

Lot land, area, satellite system, GPS, electronic tacheometer, RMS, accurasy.

Методы определения астрономической рефракции обычно делят на измерительные и расчётные [16]. Измерительные методы обычно применяется при определении и исследовании углов астрономической рефракции на больших зенитных расстояниях. Сравнительно чаще используются расчётные методы, которые основаны на вычислении интеграла рефракции для принятой модели атмосферы. При использовании измерительных методов поправки в углы рефракции вычисляются на основании результатов наблюдений опорных объектов с известными координатами (опорные звёзды, геодезические пункты), которые сравниваются с измеренными. Полученные данные используются для введения поправок за рефракцию при наблюдении определяемых объектов. Угол рефракции r вычисляют на основании сравнения зенитного расстояния zи, измеренного на опорный объект с известными координатами в данный момент,

и зенитного расстояния z свободного от влияния рефракции и которое сравнивается с измеренным [16, 23]. r= z - zи.

(1)

Для повышения точности определения углов рефракции предлагается на одной и той же площадке одновременно выполнять измерения трёмя или четырьмя комплектами инструментов независимо и различными наблюдателями. Сравнивая полученные результаты, можно устранить грубые промахи, выявить величины инструментальных и других погрешностей, а так же повысить точность и надёжность конечных результатов. Этот метод достаточно сложен в реализации, так как требует одновременного выполнения измерений несколькими комплектами инструментов. Точность определения поправок за рефракцию во многом зависит не только от точности измерений, но и от одновременности

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

АСТРОНОМИЯ / ASTRONOMY условий наблюдений и схожести прохождения луча на опорной и измеряемой трассах, т. е. насколько одинаковы оптические характеристики атмосферы по опорному направлению и направлению на определяемый объект. Другой метод основан на определении рефракции по разности горизонтального и вертикального наблюдаемых диаметров солнечного или лунного дисков, либо по разности наблюдаемого вертикального диаметра с действительным. Как показали исследования, выполненные различными авторами, фотографический метод измерений диаметров обеспечивает точность порядка 5” при зенитных углах порядка 90°. Считается, что с развитием цифровой фотографии этот метод будет более востребован. К измерительным методам можно также отнести дисперсионный. Разность значений угла рефракции для различных длин волн является дисперсией рефракции и используется для определения угла рефракции. Действительно, если получать рефракцию из измерений разности положений одного и того же небесного светила в двух или более цветах, то дисперсия рефракцции для края видимого спектра λ1 =740 нм и λ2 = 400 нм будет приблизительно в 38 раз меньше величины рефракции. Но выполнить визуальные наблюдения на таких длинах волн не особенно легко. Если сузить диапазон длин волн до λ1 = 540 нм и λ2 = 400 нм, то указанный коэффициент увеличится и будет примерно равен 50. Таким образом, если необходимо измерять рефракцию с точностью 0,1”, то дисперсия рефракции должна измеряться с точностью 0,002”. При этом точность наблюдений в реальных условиях снижается из-за недостаточной яркости светил, их «дрожания» и «мерцания». Все это накладывает значительные ограничения на возможности метода и поэтому дисперсионный метод до сих пор не нашёл широкого применения, так как не обеспечивает высокой точности измерений в условиях турбулентной атмосферы и довольно сложен в реализации. Расчетные методы отличаются друг от друга в зависимости от используемой модели атмосферы и методики решения задачи. Для вычисления астрономической рефракции необходимо учитывать

сферичность атмосферы, так как при наблюдениях небесных тел луч проходит значительный путь в воздухе. В этом случае земную атмосферу представляют в виде сферически слоистой среды (рис.1), в которой любой радиус Ri, проведенный из общего центра сфер О – центра шарообразной Земли является нормалью ко всем поверхностям уровней в точках пересечения с ними. Так как плотность слоя с высотой уменьшается, то можно считать, что угол падения для какого-то слоя c показателем преломления n равен i, а угол преломления для смежного слоя c показателем преломления n+dn будет равен i+di.

Рис.1. Искривление луча света вследствие рефракции. Угол рефракции согласно формулы nB

∫

вычисляется

R0 n 0 sin i0 dn Rn . n R0 n 0 2 1− ( sin i0 ) Rn

(2)

Здесь R0 – радиус Земли, n0 – показатель преломления воздуха у земной поверхности, nА и nВ – значения показателя прелмления в начальной и конечной точках пути луча в атмосфере. Для вычисления r необходимо знать закон изменения n с высотой, что практически сложно осуществить. Предполагается, что за время выполнения наблюдений, физические параметры

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

АСТРОНОМИЯ / ASTRONOMY атмосферы остаются неизменными, т.е. вычисление рефракции ведётся для статической атмосферы. Наличие под интегралом величины R значительно усложняет решение и поэтому его вычисляют численными методами. Самый распространённый метод вычисления астрономической рефракции основан на использовании таблиц рефракции, которые заранее составаляют, задаваясь моделью строения атмосферы. Для упрощения задачи вместо реального состояния атмосферы принимают ту или иную модель атмосферы. Согласно существующей терминологии, модель атмосферы – это теоретическая схема атмосферы с определёнными упрощающими предположениями относительно её строения. В такой модели по международному соглашению используются значения давления температуры и влажности (и ряда других параметров) для высоты на уровне моря, полученные как средние из множества измерений, выполненных в различных точках земного шара. В принятой стандартной модели атмосферы воздух подчиняется законам идеального газа, находящегося в гидростатическом равновесии, т.е. без ускорений в вертикальном направлении. Чтобы вычислить температуру Т, давление Р и влажность е на других высотах, используют соответствующие функции, характеризующие зависимость указанных параметров от высоты Н над средним уровнем моря. До середины ХХ столетия астрономы вычисляли значения рефракции по таблицам рефракции, составленным в XIX столетии. Так как строгие данные о строении земной атмосферы отсутствовали, то при составлении таблиц использовалась некоторая модель атмосферы и вычислялись на ее основе значения астрономической рефракции. Основным недостатком таких вычислений является недостаточно точное представление о строении земной атмосферы и изменении её оптических свойств во времени и пространстве. С накоплением материалов зондирования атмосферы параметры моделей уточнялись, а также совершенствовались методы расчётов.

В 1860-х гг. в Пулковской обсерватории Гуго Гюльденом была создана теория атмосферной рефракции. Эта теория была положена в основу всемирно известных "Пулковских таблиц рефракции", которые используют астрономы всего мира на протяжении более ста лет. Последний вариант (пятое издание), усовершенствованный пулковскими астрономами, был опубликован И.С.Гусевой. В 1984 г. Решением XVII Генеральной Ассамблеи Международного Астрономического Союза «Пулковские таблицы рефракции» приняты в качестве международного стандарта. При расчёте этих таблиц использовалась сферически симметричная модель атмосферы. В работах [24, 26] предлагается для вычисления рефракции использовать пространственную теорию, базирующуюся на модели атмосферы, учитывающей эллипсоидальность Земли. Анализ работ [12], связанных с определением рефракции, показывает, что многочисленные теории рефракции «по сравнению друг с другом в основном сводятся к различию аналитических представлений n(R) и к различию преобразований общего выражения с целью получения более удобных для интегрирования соотношений. Однако при всём разнообразии этих концепций ощутимая разница результатов наблюдается только для низко расположенных светил. Для видимых высот светил (z < 75o) все теории приводят к достаточно сходным результатам – в среднем они близки к величинам, определяемым соотношением 1 (n0 - 1)2 tg3z + …, 2 вытекающим из теории Ньютона…». Как справедливо отмечает Телеки Г. [30]: « главная проблема не в формуле, которая с избытком обеспечивает точность вычислений, а в точности исходных данных, на основе которых эти вычисления выполняются. Конечной целью расчётов должна быть реальная астрономическая рефракция, имеющая место в естественно распределённых слоях глобальной атмосферы Земли. Эта цель, понятно,

r = (n0 - 1) tg z+

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

АСТРОНОМИЯ / ASTRONOMY идеализирована и к ней необходимо стремится ». Обычно выделют выделяют два характерных диапазона высот: 1. Пограничный слой атмосферы, который простирается от поверхности Земли до высоты порядка 1 км. Пограничный слой является турбулизированным. В нём благодаря вязкому прилипанию к земной поверхности создаются большие вертикальные градиенты скорости. Распределение температуры, давления, влажности и скорости ветра в пограничном слое имеет свои особенности, которые обусловлены воздействием земной поверхности. Строение пограничного слоя зависит также от горизонтального градиента давления и турбулентного обмена различных физических величин: тепла, удельной влажности, примесей и т.д. между пограничным слоем, с одной стороны, и свободной атмосферой и верхними слоями почвы, с другой. Особенно сильно влияние земной на турбулентный обмен в приземном слое, высота которого достигает 100...300м от поверхности земли. Толщина приземного слоя, как и всего пограничного слоя, зависит от целого ряда факторов и в их числе от размеров и формы подстилающей поверхности, а также от распределения температур). В приземном слое (особенно в слое от 0 до 20 м) величина вертикальных градиентов температуры воздуха γ может во много раз превосходить по модулю адиабатический градиент γа, т.е. γ >> γа. Чем больше высота над поверхностью земли, тем меньшие отклонения вертикальных градиентов температуры от нормального (адиабатического). Как подтверждают экспериментальные исследования, распределение температуры в приземном слое атмосферы крайне не стабильно и затрудняет учёт рефракции. Летом в дневное время температурный градиент отрицателен (температура с высотой убывает) и положителен ночью,т.е. температура с высотой (до верхней границы приземного слоя) возрастает (инверсия) При чём максимальные градиенты ночью наблюдаются в предрассветные часы.

Обычно от верхней границы приземного слоя (100 м) до верхней границы пограничного слоя (1 км) наблюдаются вертикальные градиенты по величине близкие к адиабатическому градиенту γа ≈ 0,00980С/м. 2. Над пограничным слоем находится свободная атмосфера ( свыше 1км). В отличие от пограничного слоя, оптически активная турбулентность в свободной атмосфере не обусловлена непосредственным взаимодействием атмосферы с подстилающей поверхностью. В свободной атмосфере до высоты 10... 12 км температура снижается γ ≈ -0,00650 С/м, что является её характерной особенностью. Начиная с тропопаузы (с 10...12 км) температура остаётся почти постоянной (средняя температура ≈ -56,50 С), а вертикальный градиент близок или 0 практически равен 0 С. В этом слое наблюдается изотермия, либо имеют место очень малые вертикальные градиенты температуры. Мощность тропопаузы в среднем составляет 1...2км. Далее выше тропопаузы простирается стратосфера, где наблюдается незначительный рост температуры с высотой (γ ≈ +0,00280 С/м) и с высоты 40...50 км начинается ионосфера. На уровне 50...55 км температура проходит через хорошо выраженный максимум. Здесь температура может достигать 00С с возможными отклонениями ±200С. В слое 54...80 км вновь наблюдается падение температуры с высотой, которое характеризуется вертикальным температурным градиентом γ ≈ -0,00350 С/м. Вследствие этого температура воздуха в среднем составляет -700С и на высоте порядка 90 км достигает -1600С. В слоях атмосферы свыше 40 км воздух имеет весьма малую плотность и показатель преломления для световых волн слабо поддаётся учёту. На высоте 81,5 км показатель преломления n=1,000 000 005. Эта величина выходит за пределы точности формулы,по которой выполняется расчёт рефракции. Поэтому максимальная высота атмосферы, до которой ведутся вычисления, обычно не превышает 82...84 км. Эта высота определяется расстоянием 1500 км, на

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

АСТРОНОМИЯ / ASTRONOMY котором горизонтальный атмосферу Земли.

луч

покидает

Из- за ограниченной высоты подъёма радиозонда (25…30 км) при построении местной статистической модели атмосферы приходится экстраполировать профили метеорологических величин до высоты Hэф ≈ 80 км, выше которой влиянием атмосферы на величину рефракции можно пренебречь. При отсутствии данных ракетного зондирования, значения метеорологических величин на таких высотах можно получить только аналитическим путём. Поэтому для различных регионов необходимо знание закономерностей распределения метеорологических величин. До настоящего времени для произвольного региона отсутствуют экспериментальные или численные методы определения профиля температуры во всей эффективной толще атмосферы, точность которых бы соответствовала требованиям точности при определении рефракции. Известно так же, что теоретические или статистические зависимости температуры от высоты, полученные для пограничного слоя, не могут быть применены для всей атмосферы из-за накопления с высотой значительных систематических ошибок. Такие значительные ошибки могут быть вызваны в первую очередь несоответствием физических условий пограничного слоя и свободной атмосферы, а также погрешностью выбранного метода. Точность расчётных методов определения астрономической рефракции зависит от многих факторов, основным из которых является отличие реального профиля показателя преломления от используемого при расчётах, который обычно задаётся в виде модели. Истинные параметры атмосферы, характеризующие её состояние вдоль трассы распространения светового луча, практически всегда неизвестны. Отклонения наблюденных значений рефракции от табличных называют аномалиями рефракции [10]. Достаточно детально природа систематических погрешностей рассмотрена в работах [1722]. Измерения астрономической рефракции в разных районах Земли, выполненные различными наблюдателями и в различное

время, показывают наличие систематических отклонений вычисленных значений рефракции по таблицам от полученных на основании измеренных метеоэлементов. Так, например, по данным измерений в Казахстане средние значения аномалий рефракции в диапазоне зенитных расстояний 80…89,5° составляют 1,5…33” в летний период и 0,3…103” в зимний период. При этом наблюдались суточные флуктуации рефракции [20].

Рис. 2. Зависимость величины рефракции от толщины воздушного слоя, считая от поверхности Земли [26] Согласно [26], 50% величины рефракции приходится на нижний слой атмосферы от 0 до 6,8 км (рис.2), а оставшиеся 50% – на вышележащие слои. Так, например, на участке 34 -84 км величина рефракции равна рефракции на первых 100 м. Наиболее жесткие требования к точности определения температуры предъявляются в нижних слоях атмосферы и особенно в приземном слое, где наблюдаются хаотические изменения величин метеоэлементов. Чтобы обеспечить точность вычисления астрономической рефракции порядка 1”, необходимо знать температуру в приземном слое с точностью до 0,01°С, а давление - до 0,1 мб [26]. На больших высотах рефракция ослабевает. Толщина приземного слоя, как и всего

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

АСТРОНОМИЯ / ASTRONOMY пограничного слоя, зависит от целого ряда факторов и в их числе от размеров и формы подстилающей поверхности, а также от распределения температуры. Основным признаком, выделяющим приземный слой в пограничном слое, является рост коэффициента турбулентности с высотой, затем рост Кт становится малым и коэффициент турбулентности считают постоянным (рис.3). (Величина, характеризующая интенсивность переноса различных физических величин, меняется с высотой и называется коэффициентом который имеет турбулентности Кт, 2 размерность м /с.) Как показали исследования [2,3], в приземном слое атмосферы Кт существенно зависит от высоты и может изменяться от 0,26 Кт на уровне 25 м до 0,14 Кт на верхней границе приземного слоя.

Рис. 3. Изменение коэффициента турбулентности KT с высотой H. Обычно изменение атмосферных процессов и их развитие во временной области связывают с погодными условиями. Микротурбулентности соответствуют микрометеорологические колебания с периодом от долей секунд до минут. Кроме турбулентности в микрометеорологические колебания входят акустические волны с периодом < 300 с и короткопериодические внутренние гравитационные волны с периодом < 330 с. Мезометеорологические колебания имеют период от минут до часов. Интенсивные колебания метеорологических элементов, включая колебания при грозах или в гравитационных волнах, относительно редки. Макротурбулентности

соответствуют синоптические колебания с периодами от многих часов до нескольких дней с максимумами энергетических спектров 1~4 суток, куда попадают суточные колебания. Крупные флуктуации с периодом 1~4 суток имеют нерегулярный характер и маскируют регулярные суточные колебания. Глобальные колебания от недель до нескольких месяцев и сезонные колебания при изучении процессов, связанных с прохождением электромагнитных волн в атмосфере, представляют незначительный интерес. Наибольший интерес представляют суточные колебания, обусловленные вращением Земли, что вызывает изменение режима притока солнечной радиации днем и радиационного охлаждения земной поверхности ночью. Это обстоятельство является усложняющим фактором, особенно в приземном слое атмосферы, вызывающим нестационарность метеорологического режима. Нерегулярность атмосферных процессов обусловлена специфической стратификацией воздуха (атмосферные слои, внутренние гравитационные волны); горизонтальной неоднородностью температурного поля; влиянием кривизны и неровностей земной поверхности (орографическое воздействие на воздушные течения). Как уже отмечалось, нестационарность обусловлена медленными синоптическими явлениями и в значительной степени суточными изменениями радиационных притоков тепла. Особенностью приземного слоя атмосферы являются чрезвычайно большие градиенты метеорологических элементов. Вертикальные профили обычно имеют логарифмический вид, но при этом наблюдаются «ощутимые» отклонения от них, что связано с особенностями термической стратификации нижнего слоя атмосферы. Все эти факторы значительно влияют на оптические свойства атмосферы и поэтому вносят наиболее значительные искажения в результаты измерений [15]. Анализ различных методов определения рефракции на основании использования различных профилей распределения температуры по высоте (логарифмического,

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

АСТРОНОМИЯ / ASTRONOMY линейного, степенного) показывает, что выбранное распределение может в значительной степени отличаться от истинного. Это обстоятельство приводит к значительным систематическим ошибкам [13]. Ошибка будет тем меньше, чем больше выбранная модель отражает реальную атмосферу. Идеальный случай, когда модель полностью соответствует реальной атмосфере. Но и в этом случае необходимо учитывать, что параметры реальной атмосферы все время меняются во времени и пространстве, что ведёт к случайному изменению рефракции. Так как в приземном слое наблюдается значительные и быстрые изменения метеоэлементов и поэтому их измерение во время наблюдений около инструмента не может быть достаточно представительным для всего приземного слоя атмосферы независимо от того, какая модель атмосферы принята при расчётах. Для уменьшения ошибок, вызванных влиянием приземного слоя, Яценко А.Ю. [26] предлагает привести температуру, давление и влажность, используемые для вычисления табличных редукций, в соответствие с реально измеренными Т, Р и е на верхней границе приземного слоя, в соответствие с вертикальными табличными градиентами температуры и влажности. С этой целью у верхней границы приземного слоя необходимо разместить высокоточные датчики температуры (порядка 6 датчиков) (рис.4), которые установить на шести мачтах или привязанных баллонах высотой до 100м (их высота зависит от конкретной местности). Мачты располагаются с севера на юг парами три – в плоскости меридиана, три другие – в стороне. Одна пара – в плоскости первого вертикала. Две другие - на удалении 170 м от меридианного круга (для захвата зенитных расстояний 0-60°). Расстояние между мачтами в одной паре подбирается в зависимости от местных условий. В любом случае при приближении к меридианному инструменту густота датчиков и их точность должны возрастать, так как возрастает влияние подстилающей поверхности.

Рис.4. Схема установки мачт для сбора метеоданных в приземном слое М1 М2 = М2 М3 = М1’М2’ = М2’ М3’ = 170м. В точке М2 установлен астрономический прибор [26]. На основании показаний этих датчиков, используя реально полученные градиенты температуры, необходимо вычислять «приведенную» температуру около инструмента. При этом, как правило, измеренная около прибора температура будет отличаться от «приведённой» температуры, так как сказывается влияние инструмента, павильона и турбулентности воздуха около инструмента. В зависимости от условий наблюдений, для каждого приземного слоя высота верхней границы будет своя. Необходимо отметить, что и в этом случае измеренные значения Т, Р и е на верхней границе приземного слоя и вычисленные вертикальные градиенты температуры и влажности также будут отличаться от истинных значений этих величин. Это объясняется нерепрезентативностью точечных измерений с помощью датчиков. Законы изменения метеополей в атмосфере случайны, но, тем не менее, астрономы пытаются учитывать изменения состояния атмосферы при вычислении рефракции путем введения поправок за отклонение метеоусловий от стандартных. Как справедливо отмечается в работе [13]: «трудность расчёта рефракционных поправок для реальной атмосферы,

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

АСТРОНОМИЯ / ASTRONOMY являющейся трёхмерно-неоднородной средой, заключается не столько в сложности решения исходных уравнений, сколько в отсутствии надежных данных о форме поверхностей одинакового показателя преломления и их пространственно временной изменчивости... Действительно, атмосфера Земли – случайно-неоднородная среда с масштабами неоднородностей метеорологических величин от микротурбулентного до регионального, охватывающего по горизонтали сотни и тысячи километров. Различно и время существования неоднородностей: от долей секунды до нескольких суток. Все эти неоднородности накладываются на некоторую равновесную фигуру, обусловленную полем тяготения и суточным вращением Земли, сезонным изменением притока солнечной радиации». Результаты исследований [26, 31] показывают, что полное решение учёта проблемы рефракции в высокоточных наблюдениях невозможно путём вычисления рефракции только с помощью таблиц, основанных на больших массивах метеоданных, даже если это будут локальные таблицы. Таким образом, современные методы определения астрономической рефракции, основанные на использовании гипотетической модели строения атмосферы, содержат методические ошибки, которые практически являются непреодолимыми. Световой луч, распространяясь в случайно-неоднородной среде, испытывает случайные отклонения. Поэтому в астрономии принято рефракцию разбивать на ряд составляющих, имеющих квазипериодическую природу. Классификация этих составляющих предложена Колчинским И.Г. и приведена в работе [29]. Высокочастотные составляющие рефракции проявляются как «дрожание» звёзд. Для практических целей важно иметь представление о законе распределения отклонений от среднего направления на звезду, возникающих вследствие дрожания. Это необходимо знать при точных измерениях зенитных расстояний звёзд, когда дрожание изображений является источником

случайных ошибок. Среднее квадратическое значение флуктуаций угла прихода σα, обусловленного дрожанием изображения звезды, вычисляют, определив координаты «центра тяжести» светового пятна в фокальной плоскости объектива. При отсутствии неоднородностей показателя преломления изображение звезды создается в точке О на оптичесской оси объектива (рис.5). Из-за флуктуаций угла прихода светового пучка фронт волны искривляется и поэтому изображение звезды смещается в точку О’. При этом разность пути L 1 и L 2 от источника излучения до точки О’ через противоположные края объектива Составляет ∆L = L 1 - L2 =

2 Rd , F

(3)

где 2R – диаметр объектива; d – расстояние между точками О и О'; F – фокусное расстояние. Случайный поворот фронта волны на угол α вызывает разность фаз ∆S = S 1 - S 2 =

2π

∆L =

2π 2 Rd , λ F

(4)

где λ - длина волны.

Рис.5. Дрожание изображения звезды

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

АСТРОНОМИЯ / ASTRONOMY Однако в этом случае необходимо иметь в виду, что более мелкие, меньше чем поля показателя 2R неоднородности преломления не будут вызывать смещения изображения, а приведут к его размытию (к ухудшению качества изображения), что зависит от длительности экспозиции (рис.6) [1]. В тоже время крупномасштабные неоднородности будут вызывать смещение изображения.

Зависимость дрожания изображения звёзд от величины зенитного угла изучалась многими исследователями [1,9,14,28]. Экспериментально подтверждается, что величина σα2 возрастает пропорционально sec z (здесь z - зенитный угол) [25], но довольно часто наблюдается отклонение от этой зависимости, что объясняется сильным влиянием местных условий (рис.7).

Рис.6. Изображение группы звёзд при различном времени экспозиции [1]. а) при отсутствии неоднородностей атмосферы; б) короткая экспозиция; в) длительная экспозиция

Рис. 7. Зависимость среднеквадратического значения флуктуаций угла прихода σα от зенитного расстояния z [25] 2 Величина σα возрастает пропорционально sec z (здесь z – зенитный угол). Таким образом, значения σα2 возрастают при больших зенитных расстояниях ≥ 750 и становятся наибольшими для горизонтальных трасс. Так, например, по наблюдениям 1 марта 1955 г на зенитном расстоянии 830 звезды η Большого Пса получено σα = 2,36’’[14]. Как известно, интенсивность турбулентных пульсаций показателя

преломления воздуха n характеризуют структурной характеристикой поля показателя преломления Сn2. Так как величина Сn2 имеет максимум вблизи поверхности Земли, то наибольший вклад в эффект «дрожания» вносят нижние слои атмосферы. Таким образом, большое значение при оценке величины σα 2 имеют слои атмосферы, находящиеся в непосредственной близости от наблюдателя. В приземном слое (от 0 до 100 м) наблюдаются самые большие значения Сn2, быстро убывающие с ростом высоты. В пограничном слое атмосферы (от 100 м до 1 км) характерно медленное убывание Сn2 с ростом высоты и затем быстрое спадание Сn2 в районе верхней границы. В свободной атмосфере, располагающейся над пограничным слоем, наблюдаются самые малые значения С n 2 относительно слабо меняющиеся с ростом высоты до 12…15 км над уровнем моря. Для характеристики условий распространения света может быть использована табл.1, полученная на основе измерений [11].

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

АСТРОНОМИЯ / ASTRONOMY «дрожания» во многом Эффект определяется эффективной толщиной пограничного слоя атмосферы. В работе [14] её предлагается определять, сравнивая с теорией данные о коэффициенте корреляции флуктуаций угла прихода от звёзд, имеющих близкие угловые координаты. Для иллюстрации этого на рис.8 показано положение лучей, приходящих от двух звёзд, находящихся на небольшом угловом расстоянии γ друг от другa.

В фокальной плоскости объектива телескопа изображения двух звёзд, находящихся на малом угловом расстоянии друг от друга, будут наблюдаться в точках A и B. Лучи S1 и S2 от одной звезды и лучи S3 и S4 от другой звезды, символизирующие две плоские волны, распространяющиеся от этих звёзд, приходят в точки A и B под углом γ друг к другу. Разность случайных набегов (S1-S2), для другой – (S3-S4). Т аблица 1.

Профиль Сn2(h) при различных условиях распространения [11] h, км 0,01 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

наилучших 5,20⋅10-16 1,04⋅10-17 3,80⋅10-18 3,64⋅10-18 3,12⋅10-18 2,60⋅10-18 2,08⋅10-18 1,23⋅10-18 1,16⋅10-18 1,04⋅10-18 9,36⋅10-18

Сn2, м-2/3 средних 7,21⋅10-15 2,56⋅10-16 1,51⋅10-16 1,13⋅10-16 7,49⋅10-17 3,95⋅10-17 2,14⋅10-17 8,37⋅10-18 4,80⋅10-18 2,97⋅10-18 2,21⋅10-18

наихудших 1,00⋅10-13 6,32⋅10-15 6,04⋅10-16 3,50⋅10-16 1,80⋅10-15 6,00⋅10-16 2,20⋅10-16 5,70⋅10-17 1,99⋅10-17 8,50⋅10-18 5,20⋅10-18

 3 (1 + х)8 / 3 − (1 − x)8 / 3 − 2 x 8 / 3 при x < 1  x b(γ) = 16 (5) 8/3 8/3 8/3 3 ( 1 + х ) − ( x − 1 ) − 2 x  при x > 1 16 x

где x =

Рис.8. Расположение лучей при вычислении разностей фаз для плоских волн, распространяющихся под углом γ друг к другу [14] Коэффициент корреляции b(γ) двух лучей, расходящихся под углом γ, может быть найден из соотношения [25]

2L γ tg ,D- диаметр телескопа. D 2

Характерный угол корреляции γ определяется величиной D/L, т.е. отношением диаметра телескопа к эффективной толщине слоя атмосферы, вызывающей дрожание изображения. В результате исследований корреляции дрожания изображений нескольких десятков пар звёзд [14], находящихся друг от друга на малом угловом расстоянии (от 5’ до 60’), был построен соответствующий график (рис. 9) и установлено, что: – с увеличением γ коэффициент корреляции b(γ) убывает; – все величины b(γ) >0; – если принять b(γ) = 0,5, то значение γ при этом близко 10’.

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

АСТРОНОМИЯ / ASTRONOMY На основе экспериментальных данных, приведенных в работе Колчинского И.Г. [13] об угловой корреляции флуктуаций угла прихода, величина L для данных условий наблюдений оценивается величиной порядка 0,5...1км. Таким образом, эти расчёты подтверждают, что наибольший вклад в эффект дрожания вносит пограничный слой атмосферы. В равнинной местности при хороших условиях наблюдений среднее по слою значение С n2 ~ 10-16 см-2/3.

Рис.9. Изменение коэффициента корреляции b(γ) дрожания изображения в зависимости от угла γ между лучами [14] Опираясь на результаты теоретических и экспериментальных исследований «дрожания» изображения звёзд, можно найти усредненное значение С n2 для начального участка трассы длиной L в пограничном слое атмосферы, который вносит наибольший вклад в величину рефракции С n2 = 0,35(2R)1|3 σα2 L-1 ϕ (αR) -1,

(6)

где ϕ (α R) – числовая функция, позволяющая определить дисперсию дрожания с учётом усредняющего действия приемного объектива и зависящая от длины трассы и диаметра объектива [4]. Для телескопов с

радиусом объектива R ≥ 20 cм в пограничном слое атмосферы ϕ (α R) = 2. Как видно из формулы (6) для вычисления С n2 на начальном участке трассы необходимо знать длину пути L в пограничном слое атмосферы (см. рис. 10). Для горизонтальной трассы (z ~ 900), можно воспользоваться следующей формулой L90 = 2Rh0 .

(7)

где ho - толщина пограничного слоя атмосферы, который облегает поверхность Земли, представленной в виде сферы радиуса R; А - точка установки инструмента; В – точка пересечения наклонного визирного луча верхней границы пограничного слоя; С – точка пересечения горизонтального визирног луча верхней границы – длина пограничного слоя; L90 горизонтального учаска трассы в пограничном слое атмосферы z = 900; Lz – длина наклонного учаска трассы в пограничном слое атмосферы 900\< z >750. Так как толщина пограничного слоя воздуха пренебрежимо мала по сравнению с радиусом Земли Rз, то для оценки величины Lz для наклонных трасс можно использовать следующее выражение: h (8) Lz ≈ o . cos z Если принять h0=1 км, то длина пути горизонтального визирного луча в пограничном слое L90 ~ 112,9 км, а для наклонных лучей она уменьшается. Например, для z =750 длина пути составит 3,86км. Показатель преломления зависит от плотности воздуха, меняющейся вдоль траектории луча света. Так как точный закон изменения плотности с высотой не известен, то точное определение величины рефракции невозможно. В оптическом диапазоне рефракция является одним из главных факторов, ограничивающих точность наблюдений. Наиболее эффективным способом решения проблемы является вынос оптических телескопов за пределы земной атмосферы.

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

АСТРОНОМИЯ / ASTRONOMY

Рис.10. Длина пути света в пограничном слое атмосферы толщиной h0 при различных зенитных расстояниях. Такой способ является уникальным, довольно сложен в реализации и требует значительных финансовых затрат (миллионы и даже миллиарды долларов). Поэтому на современном развитии общества для большинства астрономов указанный способ практически недостижим. Эта точка зрения отражает современное состояние проблемы определения астрономической рефракции и учёта влияния атмосферы классическими методами, т.е. в статике. Вместе с тем, возможен и другой подход к решению проблемы астрономической рефракции, основанный на использовании динамических методов измерений. Эти методы измерений рефракции начали развиваться с 70-х годов прошлого столетия [5-8,27] и в основном используются при исследованиях геодезической (земной) рефракции. В основу всех динамических методов определения рефракции положена ранее не изученная связь между такими физическими явлениями, как рефракций и случайными искажениями в световой волне. Т.е. в этих методах используется зависимость между такими явлениями, как пульсации метеоэлементов, вызывающих флуктуации оптического излучения, прошедшего слой турбулентной атмосферы и

детерминированным эффектом рефракции в поле температурного градиента [5-7]. Наибольший эффект от использования динамических методов для определения астрономической рефракции может быть получен при наблюдениях светил на больших зенитных расстояниях z > 750, т.е. когда при визирный луч проходит часть пути в пограничном слое атмосферы, где вертикальный градиент температуры быстро изменяется и может значительно отличаться от нормального γа и поэтому его очень сложно измерить. Так как в атмосфере Земли имеет место только турбулентное движение, характеризующееся быстрой изменчивостью полей метеоэлементов, то и рефракция меняется во времени и пространстве подобным образом. Поэтому измерение рефракции возможно только в реальном масштабе времени. Используя значение структурной характеристики поля показателя 2 Сn , можно преломления атмосферы определить угол рефракции для больших зенитных расстояний (z ≥ 750) в пограничном слое атмосферы [5]. Дальнейшее вычисление угла рефракции для более высоких слоёв атмосферы, начиная с высоты 1км от поверхности земли, может выполнено классическими методами, например, с использованием таблиц рефракции. Угол рефракции r в пограничном слое атмосферы можно представлять в виде двух составляющих: статической (нормальной) составляющей - rн и динамической (аномальной) составляющей – rан [5] r = rн + rан = 2⋅10-3 L

8,13LB(λ )C n <P> ± , (9) h 2 / 3 a( Ri) < T >2

где r - угол вертикальной рефракции в секундах; rн == 2⋅10-3L

<P> ; < T >2

(10)

где L – длина трассы в см; <Р> – среднее значение давления,мбар; <Т> – среднее значение температуры воздуха в 0К;

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

АСТРОНОМИЯ / ASTRONOMY

rан= ±

8,13LB(λ )C n . h 2 / 3 a( Ri)

(11)

Здесь В (λ) – коэффициент мбар/град, зависящий от длины волны света λ [5]. Для λ = 0,55 мкм значение В(λ) = 1,32⋅104 L

мбар/град;

∫

[(x/h)dx]-1

–

эквивалентная высота визирного луча, см ; значение α(Ri) и знак угла рефракции оцениваются по частотному спектру флуктуаций угла прихода [5]. Для ночных наблюдений в приземном слое атмосферы обычно наблюдается устойчивая температурная стратификаця и поэтому можно принять α(Ri) = 0,8, а величина динамической составляющей имеет положительное значение. Статическая составляющая угла рефракции rн всегда положительна и в основном зависит от температуры и давления воздуха (влажность оказывает не значительное влияние). В момент измерений величина rн подвержена сравнительно незначительным колебаниям из-за относительно небольших медленных изменений T и P и поэтому может быть определена с высокой точностью. Для вычисления ошибки статической составляющей mст можно использовать следующее выражение [5] mст = 2⋅10-3L

где mT и mP – средние квадратические ошибки измерения температуры T и давления P. Если принять mT = 0,10 С ; mP = 0,1 мбар, то при <Т> = 2880 К, а< Р> = 1000 мбар, получим mст ≈ 0,0017'' на 1 км трассы. Таким образом, ошибка в определении статической составляющей не значительно влияет на точность определения рефракции в пограничном слое атмосферы. Динамическая составляющая угла рефракции r ан изменяется в зависимости от флуктуаций показателя преломления. В пограничном слое атмосферы значение Сn2 ~

1⋅10 -14... 1⋅10 -16[4]. C увеличением высоты значение С n2 уменьшается. Для вычисления аномальной составляющей угла рефракции rан, можно воспользоваться выражением (11). В качестве примера примем длину горизонтального участка в пограничном слое L = 112,9 км; С n2 = 1⋅10 -16 см-2/3; эквивалентную высоту трассы в пограничном слое атмосферы h = 500м; a(Ri) =0,8; B(λ)=1,32⋅10 -4 мбар/град. При этих условиях ожидаемое значение аномальной составляющей угла рефракции составит rан =

8,13LB(λ )C n == h 2 / 3 a( Ri)

8,13 ⋅ 1129 ⋅ 10 4 ⋅ 1,32 ⋅ 10 4 ⋅ 10 −8 =11,2”. 50000 2 / 3 ⋅ 0,8 Отметим, что полная величина рефракции для этого участка трассы находится из выражения (9), т.е. с учётом <P> rн=2⋅10-3L . Как уже отмечалось, < T >2 дальнейший расчёт величины рефракции, т.е. за пределами пограничного слоя - в свободной атмосфере следует вести с помощью таблиц рефракции. Так как величина rан меняется случайным образом из-за пульсаций показателя преломления воздуха, то для её корректного учёта необходимо использовать метод, позволяющий выполнять измерения в реальном масштабе времени и с частотой превышающей по крайней мере в два раза характерную частоту пульсаций показателя преломления. (теорема Котельникова). Этим условиям в значительной степени удовлетворяет метод определения рефракции по флуктуациям угла прихода светового пучка, которые проявляются в дрожании изображения звёзд, находящихся на больших зенитных расстояниях [5]. По результатам измерения величины «дрожания» звёзд можно вычислить структурную характеристику поля показателя преломления

2 n

0,352 ⋅ σ α2 ⋅ (2 R)1 / 3 , = L ⋅ ϕ (α R )

(13)

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

АСТРОНОМИЯ / ASTRONOMY где σα – среднее квадратическое значение флуктуаций угла прихода, выраженное в радианах; R – радиус объектива приемника (телескопа). За тем, используя полученное значение 2 С n , вычисляют согласно (11) величину аномальной составляющей угла астрономической рефракции rан и, затем, полное значение рефракции r согласно (9). Так как характерная частота «дрожания» звёзд составляет ~ 1 Гц, то частота измерений флуктуаций угла прихода, по которым оценивается усреднённое значение С n2 для пограничного слоя атмосферы, должна быть порядка 2 Гц и более. Предлагаемый способ позволит выполнять измерения в реальном масштабе времени и не требует наличия опорных звёзд, так как необходимая информация об условиях прохождения света считывается в момент наблюдения изучаемого объекта. Заключение 1. В оптическом диапазоне рефракция является одним из главных факторов, ограничивающих точность наблюдений. Показатель преломления зависит от плотности воздуха, меняющейся вдоль траектории луча света. «Трудность расчёта рефракционных поправок для реальной атмосферы, являющейся трёхмернонеоднородной средой, заключается не столько в в сложности решения исходных уравнений, сколько в отсутствии надежных данных о форме поверхностей одинакового показателя преломления и их пространственно временной изменчивости... Действительно, атмосфера Земли – случайно-неоднородная среда с масштабами неоднородностей метеорологических величин от микротурбулентного до регионального, охватывающего по горизонтали сотни и тысячи километров. Различно и время существования неоднородностей: от долей секунды до нескольких суток. Все эти неоднородности накладываются на некоторую равновесную фигуру, обусловленную полем тяготения и суточным вращением Земли, сезонным

изменением притока солнечной радиации» [13]. 2. Результаты исследований [26, 31] показывают, что полное решение учёта проблемы рефракции в высокоточных наблюдениях невозможно путём вычисления рефракции только с помощью таблиц, основанных на больших массивах метеоданных, даже если это будут локальные таблицы. Современные методы определения астрономической рефракции, основанные на использовании гипотетической модели строения атмосферы, содержат методические ошибки, которые практически являются непреодолимыми. 3. Основной вклад в величину рефракции (50 %) приходится на нижний слой атмосферы от 0 до 6,8 км, а оставшиеся 50% – на вышележащие слои [26]. 4. Для повышения точности определения астрономической рефракции на начальном участке трассы – в приземном слое атмосферы предлагается использовать динамические методы измерений, которые начали развиваться в геодезии с 70-х годов прошлого столетия [5-8,27]. 5. Одним из вариантов определения астрономической рефракции быть метод, основанный на измерении «дрожания» звёзд. Измеряя «дрожание» звёзд, можно вычислить структурную характеристику поля показателя преломления атмосферы Сn 2, и на основании этого определить величину угла рефракции r в пограничном слое атмосферы - на самом сложном начальном участке трассы [5]. Дальнейшее вычисление угла рефракции для более высоких атмосферы слоёв, где случайная составляющая рефракции уменьшается, может выполнено классическими методами, например, с использованием таблиц рефракции. 6. Предлагаемый способ определения астрономической рефракции в приземном слое атмосферы позволяет выполнять измерения в реальном масштабе времени и не требует при наблюдениях наличия опорных звёзд, так как требуемая информация об условиях прохождения считывается в момент наблюдения изучаемого объекта.

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

АСТРОНОМИЯ / ASTRONOMY 11. Литература: 12. 1.

10.

Бейтс Р.,Мак-Доннел М. Восстановление и реконструкция изображений.-М.: Мир,1989.-336с. Бесчастнов С.П., Гуторов А.Д., Мазурин Н.Ф. Некоторые характеристики турбулентности в 300м слое атмосферы. // Труды ин-та экспериментальной метеорологии. Вып. 27 (100). 1981 г. Хачатурова Л.М. БызоваЛ.Н., Суточный ход температуры воздуха и скорости ветра в нижнем 300м слое атмосферы в тёплое время года.// Труды института экспериментальной метеорологии. М.Б. 1984. Серия « Физика нижней атмосферы ». вып 33( 108).С. 20- 36. Гурвич А. С., Кон А. С., Миронов В.И., Хмелевцов С.С. Лазерное излучение в турбулентной атмосфере /Под ред. В. И. Татарского. М. 1976.С.278. Дементьев В.Е. Рефракция в турбулентной атмосфере. М. ООО «Галлея-Принт». 2011г. С. 398. Дементьев В. Е. Об определении вертикальной рефракции // Изв. вузов. Сер. Геодезия и аэрофотосъемка. 1973. № 5. С. 29—31. В.Е. Способ учёта Дементьев погрешности за вертикальную рефракцию при угловых измерениях Патент № 2489117/18-10. Заявлено 23.05.77. Джуман Б. М. Редуцирование зенитных расстояний на период спокойных изображений по вертикальным колебаниям изображений визирных целей //В кн.: Геодезия и аэрофотосъемка. Львов. 1978. Вып. 28. С. 17—28. Жукова Л.Н. Наблюдения мерцания звёзд на телескопе АСИ-5 в Пулкове. // Труды совещания по исследованию мерцания звёзд. Изд.-во Ан СССР. 1959. Зверев М.С. К вопросу о вычислении рефракционных аномалий по данным аэрологических наблюдений // Астроном. Журн. 1946. т.23. №2. С.97-110

13.

14.

15.

16.

17.

18.

19.

20.

Зуев В.Е., Банах В.А.,Покасов В.В. Оптика турбулентной атмосферы. Л. Гидрометеоиздат. 1983. С. 270. 12.Казанский К. В. Земная рефракция над обширными водными поверхностями. Ленинград. 1966. С.191 Колчинский И.Г. Вычисление астрономической рефракции по аэрологическим данным. // Киев. Наукова думка. 1965. С. 32. Колчинский И.Г.Оптическая нестабильность земной атмосферы по результатам наблюдений звёзд //Киев. Наукова Думка.1967 Королькова Г.В., Нелюбин Н.Ф. О реальной точности некоторых методик оперативного определения вертикального профиля температуры в пограничном слое атмосферы // В сб. Геодезия, картография и аэрофотосъемка. Львов. 1986. №43. С.72-79. Куштин И. Ф. Методы определения рефракции оптических лучей в атмосфере. //Всесоюзное совещание по Рефракция оптических волн в атмосфере (Сборник статей). Тезисы докладов АН СССР. Сибирское отделение. Институт оптики атмосферы. Томск. 1983. С..5-14. Нелюбин Н.Ф. Природа систематических погрешностей в теории рефракции. Расчётные методы. // В сб. Геодезия, картография и аэрофотосъемка. Львов. 1989. №49. С.91-100. Нелюбин Н.Ф. Использование аналитических моделей атмосферы для учёта рефракции оптического излучения. // Рефракция оптических волн в атмосфере.( Сборник статей).АН СССР. Томскмй филиал. Сибирское отделение. Институт оптики атмосферы. Томск. 1982. С. 74-88. Нелюбин Н.Ф., Нелюбина В.П. Требования к точности определения профилей температуры и давления для учёта рефракции с заданной точностью. Совещание по атмосферной оптике, тезисы докладов. Ч.II. Томск. 1980. С.198-201. Н.Ф. Природа Нелюбин систематических погрешностей в

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

АСТРОНОМИЯ / ASTRONOMY

21.

22.

23.

24.

25.

теории рефракции. Экспериментальные данные. // В сб. Геодезия, картография и аэрофотосъемка. Львов. 1989. №50. С.72-79. Н.Ф. Природа Нелюбин систематических погрешностей в теории рефракции. Расчётные методы. // В сб. Геодезия, картография и аэрофотосъемка. Львов. 1989. №49. С.91-100. Нефедьева А.И. Аномалии рефракции. // Современные проблемы астрометрии. Изд.-во Казанского ун-та 1969.С.110116. Редичкин Н.Н. Определение углов земной рефракции измерительно – расчётным методом. // Геодезия и фотограмметрия. Ростов на Дону.1984. С. 21-27. В.И. Астрономическая Сергиенко теория рефракции для трёхмерной модели атмосферы //Астроном. журнал. 1979. Т.3. С. 672-682. 25.Татарский В. И. Распространение волн в турбулентной атмосфере. М.. Наука. 1967. С. 548.

26. 27.

28.

29.

30.

31.

Яценко А. Ю. Теория рефракции. Изд. Казанского Университета. 1990.С.130. Brunner F.K. Vertical refraction angle derived from the variance of the angle- of – arrival fluctuations. Conf. “Refraction influences in astrometry and geodesy”. Kensington. Univers. New Yels. 1979. P. 227-238. Kahmen H. Numerical filtering of refraction coefficients. “ Refract. Influences Astrometry and Geod. Symp. Uppsala. 1978. P.213-225. Kolchinskij I.G. On terminology in the theory of atmospheric refraction // Publ. Observ. Astron. Beograd. 1987. 35. P. 332337. Teleki G. Optical refraction: therminology and standarts //Publ. Observ. Astron. Belgrad. 1987. 35. P. 213-234 Teleki G., Sugava C. / On the nature of the astronomical refraction // Publ. Observ. Astron. Belgrad. 1987. 35. P. 115 © Дементьев В.Е., 2013

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЕОДЕЗИЯ / GEODESY УДК 528.4

ИССЛЕДОВАНИЕ ТОЧНОСТИ АНАЛИТИЧЕСКОГО СПОСОБА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПЛОЩАДЕЙ ЗЕМЕЛЬНЫХ УЧАСТКОВ THE ACCURACY OF ANALYTICAL METHOD OF LAND AREAS DETERMINATION

Байрамов А.Н. / Bayramov A.N. Студент магистратуры по направлению «Землеустройство и кадастры», Аграрный факультет, Российский университет дружбы народов / Student of the master's degree program, Agrarian faculty, The People`s friendship university of Russia. e-mail: aydyn-b@mail.ru

Аннотация

Abstract

Research of determination accurasy of lot lands areas. The coordinates of turning points of which are certain by electronic tacheometer, by the satellite systems and by Google Earth service.

Ключевые слова

Keywords

Земельный участок, площадь, спутниковая система, GPS, электронный тахеометр, СКП, точность.

Lot land, area, satellite system, GPS, electronic tacheometer, RMS, accurasy.

Одной из главных задач геодезического обеспечения землеустроительных и кадастровых работ является определение площадей земельных участков. Площади больших участков, целых землепользований вычисляют по результатам измерений линий и углов на местности (при помощи формул тригонометрии) или по их функциям – приращениям координат и координатам вершин полигона: 2 =∑

−

2 =∑

−

(1)

где i - номер вершины треугольника; индекс i+1 означает, что нужно брать следующую вершину, индекс i-1 – предыдущую вершину (при обходе фигуры по часовой стрелке). В данной работе сделана попытка исследовать точность аналитического способа определения площади земельного по координатам его поворотных точек, полученных различными способами:

электронным тахеометром, спутниковыми системами и с помощью сервиса Google Earth. Исследование проводится с целью разработки рекомендаций по использованию указанных способов получения координат для определения площадей земельных участков при землеустроительных и кадастровых работах. Для исследования была выбрана эталонная геодезическая сеть научноучебной базы «Чкаловская» Государственного университета по землеустройству, расположенная в Щелковском районе Московской области. На территории НУБ «Чкаловская» был выбран открытый участок местности (пашня), по границам которого расположены пункты эталонной геодезической сети Базисная, Кладбище, Лесная, Новая, Песок, Центр, в центре расположен пункт Пашня (рис. 1). Координаты пунктов геодезической сети получены высокоточными приборами и признаны эталонными, поэтому в дальнейшем мы будем считать их

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЕОДЕЗИЯ / GEODESY земельного безошибочными. Площадь участка, вычисленная по эталонным координатам пунктов Базисная, Кладбище, Лесная, Новая, Песок, Центр, составила 214538,04 м2. Таким образом, нами получен земельный участок для проведения

исследования точности определения площади аналитическим способом. Координаты поворотных точек были определены тремя способами: электронным тахеометром Leica TCR, спутниковыми приемниками Trimble R3 и Trimble R8 и с помощью сервиса Google Earth.

Рис. 1. Земельный участок, ограниченный пунктами эталонной геодезической сети Исследование точности определения площади земельного участка с помощью электронного тахеометра Leica TCR выполнено на открытом участке местности площадью 21 га, где расположено 7 пунктов эталонной линейно-угловой сети. Электронный тахеометр был установлен в центре участка на пункте Пашня (рис. 2), с которого последовательно по периметру определяли координаты углов поворота в системе координат базы университета. После определения координат последнего угла поворота и нажатия соответствующей кнопки, на дисплее электронного тахеометра высвечено значение площади участка в квадратных метрах, которое составило 214563 м2. Истинная погрешность площади составила: ∆ =

эт

−

= 214538,04 − 214525,25 = = 13 м = 0,0006%.

тах

Такую точность определения площади земельного участка тахеометром можно считать достаточно высокой.

Определение координат спутниковыми системами было выполнено в условной системе путем наблюдений на пунктах геодезической сети в трех вариантах: 1. Измерения в режиме статики проводились по следующей схеме (рис. 3): На пункте Пашня был установлен двухчастотный спутниковый приемник Trimble R8, на пунктах Базисная, Кладбище, Лесная, Новая, Песок, Центр были установлены одночастотные спутниковые приемники Trimble R3. Далее, на всех пунктах синхронно был выполнен 1,5часовой сеанс спутниковых наблюдений, результаты которых были обработаны в программе Trimble Business Center. После обработки базовых линий, было выполнено уравнивание геодезического построения как свободной сети (без фиксации исходных координат), были получены координаты пунктов сети и по ним вычислена площадь земельного участка (табл. 1).

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЕОДЕЗИЯ / GEODESY

Рис. 2. Схема определения координат пунктов электронным тахеометром 2. Измерения в режиме быстрой статики проводились по следующей схеме (рис. 4): На пунктах Пашня и Центр были установлены спутниковые приемники Trimle R8 и Trimble R3, которые работали весь период измерений. Третьим приемником Trible R3 последовательно в режиме быстрой статики (каждый сеанс длился 15 минут) были выполнены спутниковые наблюдения на пунктах Базисная, Кладбище, Лесная, Новая, Песок. После обработки базовых

Рис. 4. Схема определения координат пунктов геодезической сети из спутниковых наблюдений (режим быстрая статика)

Рис. 3. Схема определения координат пунктов геодезической сети из спутниковых наблюдений (режим статика) линий, было выполнено уравнивание геодезического построения с фиксацией координат пунктов Пашня и Центр, получены координаты пунктов сети и по ним вычислена площадь земельного участка (табл. 1). 3. Измерения в режиме RTK проводились по следующей схеме (рис. 5): На пункте Пашня был установлен двухчастотный спутниковый приемник Trimble R8 (база).

Рис. 5. Схема определения координат пунктов геодезической сети из спутниковых наблюдений (режим RTK)

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЕОДЕЗИЯ / GEODESY База была настроена на прием дифференциальных поправок от станций спутниковой системы межевания Московской области. Вторым приемником Trimble R8 (ровер) в режиме RTK были последовательно измерены координаты на пунктах Базисная, Кладбище, Лесная, Новая, Песок, Центр. Результаты представлены в табл. 1. Таблица 1. Результаты определения площади из спутниковых наблюдений Площадь P, м2 Земельный участок

1. На экране было максимально приближено изображение каждого пункта эталонной геодезической сети (до высоты съемки 161 м). 2. Курсор мыши был наведен в центр изображения пункта сети. 3. С помощью сервиса Google Earth были определены географические координаты каждого пункта. 4. По полученным географическим координатам В, L по известным формулам [4] были вычислены плоские прямоугольные координаты х, у этой точки.

По координатам пунктов эталонной геодезической сети, полученных указанными Базисная, выше способами, по формулам (1) были Кладбище, определены значения площади земельного Лесная, 214528,02 214521,36 214591,13 участка и их СКП. Новая, Песок, Затем был проведен сравнительный Центр анализ этих значений с площадью земельного участка, полученной по Для определения координат пунктов эталонным координатам пунктов эталонной геодезической сети в Google Earth геодезической сети, взятых из каталога. была применена следующая методика: Результаты сравнительного анализа представлены в табл. 2. Таблица 2 Сравнительный анализ значений площади земельного участка Вариант 1

Вариант 2

Способ получения координат По эталонным координатам Электронный тахеометр Статика Спутниковые Быстрая статика системы RTK Google Earth

Вариант 3

Значение площади P, м2 214538,04 214525,25 214528,02 214521,36 214591,13 215119,60

Как следует из табл. 2, самая высокая точность определения площадей получается при использовании спутникового метода определения координат (режимы статика и быстрая статика), а также при использовании электронного тахеометра – истинная погрешность не превышает 0,01%. Для участков конфигурации, подобной рассмотренной, более эффективно использовать электронные тахеометры, однако при значительно увеличении площади и при отсутствии видимости между

Отклонение от эталонного значения Pэт – Pi, м2 0 +12,79 +10,02 +16,68 -53,09 -581,56

Истинная погрешность

∆P 0 0,006% 0,005% 0,008% 0,025% 0,271%

вершинами участка, следует использовать спутниковые системы. При использовании режима RTK истинная погрешность составила 0,25%, поэтому данный метод также может быть использован при определении площадей земельных участков, при невысоких требованиях кт точности. Относительно низкая точность определения площади по координатам, полученным из Google Earth может быть объяснена искажениями космического снимка, а также невозможностью точного

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЕОДЕЗИЯ / GEODESY наведения на центр пункта геодезической сети. Тем не менее, погрешность относительная 0,27% для подобного сервиса может считаться достаточно высокой, т.е. данный метод может быть использован и при решении ряда задач, особенно для больших площадей.

спутниковых измерений эталонного базиса // Землеустройство, кадастр и мониторинг земель. 2011. №1. с. 93-99. 2. Докукин П.А., Поддубский А.А., Поддубская О.Н. Анализ спутниковых измерений эталонного базиса // Международный научнопрактический и производственный журнал «Науки о Земле». 2012. №3. с. 29-35.

Литература

1. Докукин П.А., Поддубский А.А. Анализ

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЕОДЕЗИЯ / GEODESY УДК 528

СХОДИМОСТЬ ОБРАТНЫХ ЗАДАЧ В ГЕОДЕЗИИ THE CONVERGENCE OF INVERSE PROBLEMS IN GEODESY Кулагин В.П./ Kulagin V.P. Профессор, доктор технических наук, академик Российской академии естественных наук, заместитель директора МИЭМ НИУ ВШЭ, Россия, Москва./ Professor, Doctor of Technical Sciences, Academician of the Russian Academy of Natural Sciences, Deputy Director MIEM HSE, Russia e-mail: kvp@miem.ru Максимова М.В. / Maksimova M.V. Аспирант, старший преподаватель кафедры прикладной геодезии Московского государственного университета геодезии и картографии. Россия/ the post-graduate student, the senior teacher of the chair of applied geodesy of the Moscow State University of Geodesy and Cartography, Russia

Аннотация

Abstract

Рассмотрена проблема сходимости решения прямой и обратной задачи в области наук о Земле. Показаны особенности и применение этих задач. Раскрываются аналитические особенности прямой и обратной задач. Описаны критерии сходимости и условия для ее осуществления.

The article reveals the problem of convergence of direct and inverse problems. The article analyzes the area of Earth Sciences. The article describes the features of the forward and inverse problem. The article reveals the specificity of the analytical solution of the direct and inverse problems. The article describes the convergence criteria. The article describes the conditions for the existence of convergence.

Ключевые слова

Keywords

Науки о Земле, прямая задача, обратная задача, геодезия, фотограмметрия, сходимость, итеративные вычисления, преобразования координат.

Earth sciences, direct problem, the inverse problem, surveying, photogrammetry, convergence, iterative calculations, the coordinate transformation.

Прямые и обратные задачи встречаются во многих науках. Прямые задачи связаны с получением неких величин на основе известной модели. Обратные задачи связаны с получением параметров модели на основе наблюдаемых данных. Примеры обратных задач можно найти в следующих областях: геодезия, фотограмметрия, картография, математика, квантовая механика, астрономия, дистанционное зондирование Земли, спектральный анализ и др. Прямые и обратные задачи необходимо решать при получении координатновременной информации для решения задач

мониторинга [1], при координатном обеспечении международной аэрокосмической системы глобального мониторинга [2], при инженерно геодезических изысканиях [3] и многих других. Обе задачи часто представляется в виде отображения между метрическими пространствами. Линейная прямая и обратная задача может быть описана в следующем виде: обратная А Xо = Bв; прямая Xв= A-1 B.

(1)

где A — линейный оператор (часто матрица), описывающий явные отношения между

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЕОДЕЗИЯ / GEODESY данными X и параметрами модели B. Часто обратные задачи являются некорректно поставленными задачами. Напомним, что корректно поставленными задачами называют такие, решение которых имеет три свойства: существует, единственно и устойчиво. Термин «устойчиво» часто ассоциируют с термином сходимость. Из трёх условий в обратных задачах наиболее часто нарушается условие сходимости. Сходимость достаточно детально изучена в области последовательностей и рядов. В этой области «сходимость» означает то, что бесконечная последовательность или сумма бесконечного ряда или несобственный интеграл имеют предел. В качестве критериев используют критерий Коши и Даламбера. В прикладных науках говорят о сходимости результатов или о о сходимости результатов вычислений. В математике и статистике, а также в геостатистике [4] говорят о поточечной сходимости. Поточечная сходимость — это последовательности функций на множестве. Это вид сходимости, при котором каждой точке данного множества ставится в соответствие предел последовательности значений элементов последовательности в этой же точке. Функция, определяемая таким образом, называется предельной функцией данной последовательности или её поточечным пределом, при этом говорится, что данная последовательность сходится поточечно к предельной функции. Именно на этом принципе строится метод интерполяции называемый «Кригингом»[5], который встроен в ряд ГИС типа ArcGis. Поточечная сходимость является относительно слабым видом сходимости. Более сильный вид сходимости — равномерная сходимость: если функциональная последовательность сходится равномерно, то эта последовательность также сходится и поточечно, но не наоборот. Для того, чтобы поточечный предел последовательности функций был равномерным, должен выполняться критерий Коши. В науках о Земле проблема сходимости возникает при решении обратной фотограмметрической засечки, обратной геодезической засечки, обратном преобразовании координат [6]. Кроме того

проблема сходимости возникает при слабой обусловленности матриц уравнений. Сходимость тесно связана с точностью вычислений [7]. Применительно к наукам о Земле прямая задача трактуется следующим образом. Известна прямая связь между пространством модели и реальным пространством, задаваемая оператором прямой связи α. По известным параметрам модели точкам пространства модели В (пространства R1) необходимо вычислить параметры Хв точек реального пространства (пространства R2) Xв= α B

(2)

Для этого случая имеет место отображение φ (R1)→R2

(3)

Применительно к наукам о Земле обратная задача трактуется следующим образом. Имеется обратная связь между пространством модели (пространством R1) и реальным пространством (пространством R2), задаваемая оператором обратной связи А. По известным параметрам Х пространства R2 необходимо вычислить параметры В точек пространства R1 А X = Bв; Для этого отображение

(4)

случая

имеет

место

φ-1 (R2)→R1

(5)

Если имеет место сходимость, то А-1 = α и Аα=I

(6)

I – единичная матрица или условная единица. В теоретико-множественном описании это дает φ φ-1 (R1)→R1 и φ φ-1 = φ-1 φ (8)

(7)

Выражения (6-8) определяют условие сходимости. Если задача нелинейная, то применяют редуцирование модели φ=φ0+ φ1 + φ2 + …..

+ φn

(9)

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЕОДЕЗИЯ / GEODESY либо редуцирование обратного оператора А=А0 + А1 + А2 + … Аn

(10)

(i=0…..n) набор Здесь φi Аi преобразований. Поскольку выражения (9, 10) представляют собой классический ряд, то это дает основание оценивать сходимость, используя принципы Даламбера или Коши. Для сложных нелинейных зависимостей проблематично использовать простые разложения, поэтому сходимость обеспечивают эмпирически. Для нелинейных задач при упрощении А=А0 выражение (6) преобразуется в А0 α = I + ∆I

(11)

Применяя преобразование, заменяют А на ряд типа (10). При этом возможны два подхода: увеличение числа членов разложения или видоизменение функции, по которой разлагают оператор А. Увеличение числа членов рядов (9, 10) равнозначно проведению итеративных вычислений. Главная задача – минимизировать ∆I до уровня допустимой технологической погрешности. В этом случае необходимо проводить оценки используя статистические методы [8]. Выше говорилось о пространстве модели реальном. Но можно все рассуждения отнести к преобразованиям координат. Все итерационные методы практически являются реализацией ряда (9). Например, для преобразования координат пункта из одной системы отсчета в другую чаще всего применяют формулы преобразования Гельмерта (Friedrich Robert Helmert) по семи параметрам. Данный способ является итерационным. Разработан он был для приемоиндикаторов, работающих от ГНСС GPS, и хорошо зарекомендовал себя при решении задачи преобразования координат [9] из системы Пулково 42 (СК 42) в систему WGS 84 и наоборот. Он принадлежит к способам преобразования с использованием 7 параметров, так как использует три параметра взаимного линейного ориентирования, три параметра углового взаимного ориентирования и масштабный множитель, учитывающий разницу в расстояниях на поверхностях эллипсоидов.

У способа Гельмерта есть одна разновидность, называемая способом БурсыВольфа (Bursa-Wolf). Она предполагает разворот осей другой пространственной прямоугольной геодезической системы. Поэтому в матрице углов поворота знаки элементов противоположны тем, что в способе Гельмерта. Отсутствие точных параметров сдерживало широкое применение способа Гельмерта. Поэтому в своё время были разработаны альтернативные высокоточные способы преобразования координат, которые не учитывали линейные и угловые элементы взаимного ориентирования или учитывали их опосредованно. К числу таких относится регрессионный способ преобразования. В настоящее время идут работы по выбору адекватных систем преобразования координат, но общие принципы остаются в рамках данного подхода, либо число членов ряда (итерации) либо видоизмененные функции преобразования. Решение задачи сходимости и ее исследование важно при проведении многих вычислительных процессов и требует более пристального внимания, поскольку является теоретическим обоснованием многих геодезических расчетов. Литература получения 1. Савиных В.П. Система координатно-временной информации для решения задач мониторинга // Международный научно-технический и производственный журнал «Науки о Земле». Выпуск 03-2012.- с. 5-10 2. Егоров В.М., Цветков В.Я. Координатное обеспечение международной аэрокосмической системы глобального мониторинга // Полет. Общероссийский научно-технический журнал. 2012. № 4. С. 34-37. 3. Максимова М.В. Преобразования координат при инженерно-геодезических изысканиях // Инженерные изыскания.- 2013. - № 2. - С. 18-21. 4. Цветков В.Я. Геостатистика // Геодезия и аэрофотосъемка. – 2007. – №3. – с. 174–184. 5. Кужелев П. Д. О применении геостатистики в науках о Земле // Международный научнотехнический и производственный журнал

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЕОДЕЗИЯ / GEODESY «НАУКИ О ЗЕМЛЕ». - №4-2012.- с.77-81. 6. Цветков В.Я., Шлапак В.В. Современные методы получения геодезической информации. // Инженерные изыскания. 2013. - № 4. - с.14-17 7. ГОСТ Р ИСО 5725-1-2002. Точность (правильность и прецизионность) методов и результатов измерений. Часть 1. Основные положения и определения. 8. ГОСТ Р 50779.10-2000. Статистические

методы. Вероятность и основы статистики. Термины и определения. 51794-2008 «Глобальные 9. ГОСТ Р навигационные спутниковые системы. Системы координат. Методы преобразований координат определяемых точек». © Кулагин В.П., Макисмова М.В., 2013

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЕОДИНАМИКА / GEODINAMIC УДК 528.481:551.2

ИССЛЕДОВАНИЕ ВАРИАЦИЙ ОБЪЕМА ОЧАГА ГОТОВЯЩЕГОСЯ ЗЕМЛЕТРЯСЕНИЯ – ПУТЬ К ЕГО ПРОГНОЗУ INVESTIGATION OF VARIATIONS FOCUS VOLUME OF IMPENDING EARTHQUAKE PATH TO HIS FORECAST

Певнев А.К. / Pevnev A.K. Доктор технических наук, главный научный сотрудник Института физики Земли РАН / Doctor of Tech. Sci., The senior research worker, Institite of Erart phisics, Russian Academy of Science. e-mail: an.pevnev@yandex.ru

Аннотация На стадии подготовки землетрясения происходит уменьшение размеров его готовящегося очага, обусловленное процессом накопления упругих сейсмогенных деформаций (напряжений). Затем происходит существенное увеличение размеров при его разрушении, обусловленном достижением предельных упругих напряжений. Указанные вариации объема очага весьма значительны и вполне измеримы геодезическим и уровнемерным методами, что и открывает путь к реальному прогнозу землетрясений. Ключевые слова Упругость; сейсмогенная дилатансия; прогноз землетрясений.

Abstract At the preparation stage of an earthquake dimensions of the earthquake centre decrease because of the process of accumulation of elastic seismic strains (stresses). Then they significantly increase during destruction of the center caused by achievement of ultimate elastic stresses. These variations of the earthquake centre volume are considerable. They are quite measurable by the geodetic and leveling methods. It opens a way to a real prediction of earthquakes. Keywords

деформация;

Об уменьшении объёма очага готовящегося землетрясения в стадии его подготовки Деформационные процессы подготовки и разрушения очага корового землетрясения являются разнонаправленными процессами. В стадии подготовки очага землетрясения имеет место накопление в нем упругих сейсмогенных деформаций (напряжений), в то время как в стадии разрушения очага имеет место обратное явление – сброс накопленных в нем указанных напряжений. Возникает вполне закономерный вопрос – нельзя ли эти обстоятельства использовать в прогностических целях – в первую очередь в проблеме прогноза времени землетрясения. Совершенно очевидно, что начинать такие исследования нужно с определения реальных величин

Elasticity; seismic strain; dilatancy; prediction of earthquakes.

изменения объёма очага землетрясения, обусловленных накоплением в нём сейсмогенных деформаций. Как известно, при упругом деформировании, из-за приложенных напряжений, тело испытывает изменение формы и размеров. Отличительной особенностью упругого деформирования от пластического является то, что при нем не нарушаются межатомные связи и не создаются новые, т.е., в отличие от пластических деформаций, в упруго деформированном теле взаимное расположение атомов остается неизменным. Благодаря этому обстоятельству при снятии дополнительной нагрузки и происходит восстановление равновесного состояния. Следует отметить, что при упругом сжатии расстояния между атомами уменьшаются,

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЕОДИНАМИКА / GEODINAMIC при упругом растяжении увеличиваются, а при упругом сдвиге вся решётка кристалла скашивается как единое целое. Таким образом, при приложении упругих напряжений сжатия и сдвига изменяется форма деформируемого тела, которое сопровождается уменьшением его объёма. Причем это уменьшение является весьма ощутимым. Так при сжатии предельное уменьшение равновесных межатомных расстояний составляет величину 10-3 [3]. Совершенно очевидно, что, если столь значительные уменьшения размеров, установленные на микро уровне имеют место и на макро уровне, то их измерение не составляет никакой проблемы, так как точность современных методов геодезических измерений составляет 10-6 – 10-7, а стационарными деформометрами измерять изменения расстояний можно с точностью 10-10 и выше. Но в праве ли мы полагать равенство деформаций на столь разных уровнях. Есть все основания считать, что такое равенство имеет место в действительности и вот почему. Теоретические соображения о причинах этого явления сводятся к следующему. Тектоническое коровое землетрясение – это порождающее упругие волны быстрое (сейсмическое) разрушение некоторого объема горных пород (очага землетрясения), вызванное накопленными в этом очаге упругими деформациями (упругими напряжениями). А это означает, что непременным условием подготовки очага землетрясения является наличие в зоне разлома механически прочного, консолидированного объема горных пород (жесткого включения), т.е. что очаг в стадии (фазе) созидания должен представлять тело, преобладающими деформациями которого являются упругие деформации. Совершенно очевидно, что именно это условие является необходимым и достаточным для зарождения и формирования очага землетрясения. Академик Григорий Александрович Гамбурцев, ещё в середине прошлого века разработавший прекрасную, глубоко научно обоснованную программу прогноза землетрясений, гениально предсказал возникновение участков задержки в сейсмогенных разломах, которые он образно

назвал «спайками». Он писал «Наряду с процессом разрушения - уменьшения прочности отдельных участков сейсмических швов,- может идти обратный процесс «залечивания» разрушенных мест, образования новых «спаек» между соседними блоками. Таким образом, происходит закономерная смена взаимосвязанных процессов медленных и быстрых движений, накопления и разрушения напряжений, увеличения и уменьшения прочности» [6, с.306]. Да собственно сам факт возникновения землетрясений в верхнем слое земной коры говорит о том, что в этом слое есть условия для накопления в том или ином объеме горных пород упругих сейсмогенных деформаций. Таким образом, предположение о сопоставимости величин упругих деформаций на микро и макроуровнях вполне обосновано и это позволяет считать, что происходящее при подготовке очага землетрясения уменьшение его объёма является вполне измеряемой величиной. В монографии [4] приведены доказательства того, что процесс подготовки очага землетрясения отражается на земной поверхности – верхней границе сейсмогенного слоя земной коры, мощность которого составляет 10-25 км и поэтому рассматриваемое уменьшение объёма очага может быть измерено непосредственно на земной поверхности. Это обстоятельство открывает возможности использования для прогноза землетрясений метода прямых задач и, следовательно, реального решения проблемы прогноза. Как известно, в 20-ом веке все попытки решить проблему прогноза землетрясений методами обратных задач окончились полным провалом, что у многих подорвало веру в возможность решения этой животрепещущей проблемы. Так как линейные размеры очага сильного землетрясения (его ширина) измеряется десятками километров, то отслеживать во времени процесс уменьшения его объёма можно лишь геодезическим методом. Для этого можно использовать предложенные ранее специальные геодезические построения прогнозные профили [5].

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЕОДИНАМИКА / GEODINAMIC Об увеличении объема очага землетрясения в стадии его разрушения Так как в процессе разрушения очага землетрясения происходит сброс накопленных в нем упругих напряжений, то отсюда следует, что упруго напряженные горные породы в очаге должны возвращаться в исходное упруго ненапряженное состояние, т.е. их объём должен увеличиваться. Следовательно, если определить момент перехода от уменьшения к увеличения объёма очага, т. е. момент начала разрушения этого очага, то уже одно это не позволит сделать землетрясение неожиданным. Однако установление указанного момента не означает установление точного времени будущего землетрясения, так как процесс предразрушения - время до возникновения магистрального разрыва (землетрясения), может длиться достаточно долго: для сильных землетрясений возможно месяцы, а может быть и годы. Причину этому следует искать в прочностных неоднородностях горных пород во всем объёме очага землетрясения. Совершенно очевидно, что локальные объёмы в очаге с менее прочными породами начнут разрушаться ранее более прочных пород и этот процесс может длиться долго. Существованием периода этапа предразрушения следует воспользоваться для организации наблюдений (если они не были организованы ранее), нацеленных на установление закономерностей разрушения очагов землетрясений. При определении перечня методов, необходимых для прогноза времени, крайне уместно привести следующие соображения академика Г.А. Гамбурцева: ”Изыскание методов прогноза времени землетрясений следует направить в первую очередь в сторону поиска механических предвестников землетрясений. Такие поиски могут быть успешными только в том случае, если они будут основываться на глубоком изучении всех деталей механизма быстрых и медленных движений блоков земной коры сейсмоактивных районов” [6, с.306]. С учетом этих соображений Г.А.Гамбурцева мы имеем полное основание

говорить о том, что перечень методов для прогноза времени должен начинаться с методов наблюдений за полями смещений и деформаций в непрерывном режиме (сейсмологические, наклономерные, деформографические и специальные геодезические измерения повышенной точности, проводимые в непрерывном режиме). Одновременно с проведением комплексных деформационных исследований целесообразно следить за очагом с помощью сейсмических методов, позволяющих отслеживать вариации его напряжённого состояния [1]. Для осуществления краткосрочного прогноза крайне перспективными могут оказаться наблюдения за различными аномалиями в ионосфере, которые возникают за ”… сутки, несколько суток перед землетрясением” [2, с. 139]. Эти наблюдения могут указать на то, что очаг уже находится в последней стадии разрушения. Мы назвали здесь лишь некоторые из наиболее перспективных, с нашей точки зрения методов, необходимых в решении проблемы прогноза времени землетрясения. Однако на современной стадии исследований их целесообразно проводить с использованием широкого комплекса самых разных методов. Помимо всего прочего это позволит получить сравнительные характеристики информативности различных методов и оценить перспективы их использования. В этом этапе основным опорным методом является комплексный деформационный, включающий в себя следующие три метода: геодезический, геофизический и сейсмологический. Комплексирование этих методов обязательно, так как они фиксируют не только различные скоростные и количественные характеристики деформационных процессов, но и их разномасштабность, т.е. они являются взаимодополняющими друг друга при изучении закономерностей протекания деформационных процессов. Рассматривая вопрос об увеличении объёма очага при его разрушении следует иметь в виду, что объём очага в этой стадии

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЕОДИНАМИКА / GEODINAMIC увеличивается не только из-за накопленных в нем упругих напряжений, но и вследствие возникновения дилатансионных процессов – увеличение пористости пород, формирования в них различных трещин и др. Существенное увеличение объёма разрушающегося очага может быть обусловлено также его заполнением (насыщением), оказывающими распирающее действие, подземными водами из окружающего пространства. Реальность этих соображений находит подтверждение в экспериментальных данных – результаты наблюдений за изменениями уровней воды в колодцах и скважинах в сейсмоактивных зонах, а также наблюдаемые подъемы (вспучивания) земной поверхности в эпицентральных зонах будущего землетрясения. Лабораторные эксперименты по изучению этого явления показали, что для

разных типов пород увеличение их объёма составляет от долей до первых процентов [8]. Если реальное увеличение объёма очага будет сопоставимо с полученным в лаборатории, то его отслеживание геодезическим методом более чем реально. О возможности прогнозов места и времени для глубокофокусных землетрясений В статье [7], посвященной использования космических снимков высокого разрешения для отслеживания деформаций земной поверхности в местах подготовки сильных землетрясений, рассмотрены деформации (изменения ширины линеаментов) для землетрясения в северной части Чили, произошедшего вблизи побережья 13.6.2005. Магнитуда 7.8, глубина гипоцентра 115 км (рис.1).

Рис.1. Космические снимки одного и того же участка земной поверхности в эпицентральной зоне чилийского землетрясений, сделанные до и после землетрясения 13 июня 2005 г., по [7]. На снимках прекрасно видно, что с приближением к дате землетрясения (за 69 и 5 дней) линеаменты видны очень чётко в то время как за 126 дней до землетрясения и

через 139 дней после события такой чёткой картины нет. В свете вышеизложенного можно полагать, что увеличение объёма глубокофокусного разрушающегося очага

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЕОДИНАМИКА / GEODINAMIC земной землетрясения достигают поверхности и столь значительны, что даже визуально улавливаются на космических снимках. Совершенно очевидно, что указанные процессы вариаций объёмов очагов землетрясений с большой точностью можно отслеживать геодезическим методом. Без сомнения, такие исследования могут явиться ключом к познанию закономерностей процессов разрушения очагов землетрясений.

Геодезические прогнозные системы, рассчитанные на точный прогноз места готовящегося очага землетрясения и максимальной силы, которую он может породить, описаны в [4]. Следует отметить, что такая прогнозная система уже создана в Мексике вблизи города Мехикали на разломе Империал (южное продолжение разлома Сан-Андреас).

Заключение

О 1. Гамбурцев А.Г., Певнев А.К. перспективах геодезического и сейсмического монитринга при прогнозе землетрясений // Геофизика, 1996, N 4, с.35-41. 2. Гохберг М.Б. Взаимодействие литосферы и ионосфры Земли // Изв. РАЕН. Секция наук о Земле. 1999. Вып.2. с. 136-140. 3. Китайгородский А.И. Введение в физику. Издательство «Наука». Главная редакция физико-математической литературы. 1974г. 4. Певнев А.К. Пути к практическому прогнозу землетрясений. Москва. ГЕОС. 2003. 152 с. 5. Певнев А.К. Прогноз землетрясений геодезические аспекты проблемы //Изв.АН СССР. Физика Земли. 1988, N12, с.88-98. идей Г.А.Гамбурцева в 6. Развитие геофизике: М. Наука, 1982, 320 с. 7. Arellano-Baeza A.A., Garcia R.V. and Trejo-Soto M. Use of high resolution satellite images for tracking of changes in the liniament structure, caused by earthquakes. arXiv:0706.1827v2[physics.geo-ph] 14Jun 2007. 8. Scholz С.Н., Saykes I.R., Aggarwall Y.P. et al. Earthquake prediction: A physical basis // Science.1973. Vol.181. P.803-810

очага Подготовка и разрушение землетрясения являются процессами механическими – накопление и сброс упругих сейсмогенных деформаций (напряжений). Они являются прямыми указателями, прямыми предвестниками как подготовки, так и разрушения очага землетрясения и поэтому в решении проблемы прогноза землетрясений изучение именно этих процессов должно быть определяющим. Все остальные методы, рассматриваемые как предвестники, не являются обязательными в этих процессах и поэтому они могут иметь место, а могут и не иметь. Определение момента перехода от уменьшения объёма готовящегося очага землетрясения (фаза накопления упругих сейсмогенных напряжений) к его увеличению (фаза разрушения очага) является крайне важным в решении проблемы прогноза землетрясений. В этом случае появляются реальные возможности для организации комплексных исследований, нацеленных на расшифровку законов разрушения очагов землетрясений, что необходимо для осуществления прогноза времени максимального сброса накопленной в очаге упругой энергии, т.е. для точного прогноза времени землетрясения. Геодезический метод можно с успехом использовать для прогноза как коровых, так и сильных глубокофокусных землетрясений.

Литература

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЕОДИНАМИКА / GEODINAMIC УДК 622.83:551.2

КОНТРОЛЬ СОСТОЯНИЯ ОПОЛЗНЕВОГО СКЛОНА ПО ДАННЫМ ИЗМЕНЕНИЯ СКОРОСТЕЙ СЕЙСМИЧЕСКИХ ВОЛН В МАССИВЕ MONITORING THE STATUS OF THE SLIDING SLOPE ACCORDING TO CHANGES IN THE VELOCITIES OF SEISMIC WAVES IN THE ARRAY

Дорохин К.А. / Dorokhin K.A. Научный сотрудник, Научно-Исследовательский отдел, Научноисследовательский, проектно-изыскательский институт «Ленметрогипротранс» / Staff scientist, The Science-Research Department, Open Society Scientific research design and survey institute «Lenmetrogiprotrans» e-mail: d.k_a@mail.ru

Аннотация

Abstract

В статье представлены результаты мониторинговых сейсморазведочных работ методом КМПВ на оползневом участке склона. Полученные результаты в высокой степени доказывают эффективность применяемого метода для анализа устойчивости склона и предсказания приближающихся неблагоприятных геодинамических событий. Для обеспечения достоверности результатов были также проведены расчеты деформационных характеристик исследованных горных пород и грунтов. Построенные графики изменения деформационных характеристик во времени подтверждают возможность достоверного анализа оползневых процессов регистрацией скорости продольной волны.

The paper presents the results of monitoring seismic refraction method for landslide areas of the slope. The obtained results demonstrate a highly effective method used to analyze the stability of the slope and predict impending adverse geodynamic events. To ensure the reliability of the results, were also calculated deformation characteristics of the studied rocks and soils. Build the graph of the deformation characteristics, time, support the possibility of reliable analysis of landslides registration wave velocity.

Ключевые слова

Keywords

Геодинамическое состояние, сейсморазведка, Метод КМПВ, продольная волна (Vp),оползневый склон, скорость волны, ослабленные породы.

Geodynamic state seismic, refraction method, longitudinal wave (Vp), sliding slopes, the wave speed, loose rock.

Известно, что железные дороги Северного Кавказа на большей своей протяженности расположены на побережье Черного моря в сложных геологических, климатических и гидрогеологических условиях, благоприятствующих возникновению оползней, обвалов и селей. ОАО НИПИИ «Ленметрогипротранс» при строительстве и реконструкции транспортных тоннелей Северо-Кавказской железной дороги выполняет комплекс работ по горно-экологическому мониторингу [1]. Составной частью мониторинга являются геофизические исследования методами сейморазведки и электроразведки, которые показали свою эффективность при решении

различных задач инженерной геологии, в том числе при изучении оползневых процессов [2, 3, 4]. По результатам выполненных геофизических исследований и комплекса прямых методов по горно-экологическому мониторингу оценивается состояние оползневых склонов, и в случаях проявления их современной активности, принимаются меры по укреплению склонов, проводятся работы по защите конструкций тоннеля, тем самым повышая безопасность работы железной дороги. Известны случаи, когда массив, сохранявший долгое время устойчивое состояние, вдруг приобретает движение с

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЕОДИНАМИКА / GEODINAMIC последующими разрушительными последствиями [5, 6]. Более того, нередки ситуации, когда сконструированные подпорные стенки обеспечивают лишь временную защиту от развития оползневых процессов и его разрушающего воздействия на транспортные сооружения. Основным дестабилизирующим фактором в активизации и развитии оползневых процессов являются сильное обводнение массива пород в периоды сезонных затяжных дождей (весна и осень). В результате происходит значительное утяжеление оползневой толщи и падение сопротивления сдвигу в слое песчаноглинистой породы, служащей своеобразной смазкой на контакте массы оползневого тела с коренной породой (плоскости скольжения). Геофизические методы при изучении оползневых склонов позволяют получать данные о строении и физико-механических свойствах толщи пород, слагающих тело оползня и коренной основы, а путем повторных наблюдений отслеживать их

изменения для прогнозной оценки его устойчивости. Предлагаю рассмотреть пример выполнения геофизических работ при горноэкологическом мониторинге оползневого склона в районе побережья г. Сочи на участке железной дороги с двумя тоннелями, проходящими большей частью в коренных породах. Работы выполнялись с целью контроля состояния конструкций тоннелей и вмещающего его горного массива, а также состояния оползневого склона над тоннелями. Сейсмические профили были расположены таким образом, чтобы перекрыть оползневые участки и максимально покрыть всю трассу тоннелей с учетом возможности проведения работ по условиям прокладки сейсмических кос, расстановки сейсмоприемников и возбуждений сейсмических колебаний на склоне со сложным рельефом, заросшим кустарником и реликтовым лесом природоохранной зоны г. Сочи (рис 1).

Рис. 1. План-схема участка сейсмического мониторинга, оползневый склон и расположение профилей МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЕОДИНАМИКА / GEODINAMIC Методика полевых исследований и обработки полученных материалов являлась стандартной и одинаковой для всех циклов наблюдений. Сейсморазведочные работы проводились с помощью 24 канальной сейсмостанции типа МСС-1 по методике непрерывного сейсмопрофилирования методом преломленных и рефрагированных волн по системе «встречных» и «нагоняющих» годографов. Измерения проводилось с шагом между сейсмоприемниками (велосиметрами) 5 м. При проведении работ использовалась 10-ти точечная система наблюдений с возбуждением колебаний ударным способом. Регистрация велась на открытом канале с частотой оцифровки 2,0 кГц, для усиления полезного сигнала использовалось накопление. На стадии первичной обработки с помощью «прикладного» программного обеспечения сейсмостанции снимались времена первых вступлений (Р), возникающих в массиве горных пород. Проводилась увязка взаимных времен прослеженных волн. Дальнейшая обработка полученных материалов производилась с использованием пакета программ сейсмической томографии.

Результатами обработки являлись скоростные разрезы по Р- волне. В ходе всего периода мониторинга за исследуемым массивом, были выделены результаты полученные в периоды: 4 квартала 2010 года, 1 и 2 квартала 2011 года. В течение этих периодов была зафиксирована тенденция ослабления прочностных свойств породы. По результатам применяемого сейсмического метода было зафиксировано сползание верхней части массива с образованием значительной зоны отрыва на склоне. В инженерной сейсморазведке при изучении зоны малых скоростей в верхней части разреза, как правило, приходится иметь дело со скоростью распространения продольной волны (Vp), первые вступления которой на сейсмограммах, в отличие от поперечных волн, выделяются значительно точнее. Поэтому в данной работе рассматриваются томографические разрезы, построенные по Р-волнам. На сейсмотомографическом разрезе (рис. 2), полученном по данным работ в 4 квартале 2010 года отчетливо отображаются зоны «влияния тоннеля» на северной и южной частях – см. схему расположения профиля (рис. 1).

Рис.2. Томографический разрез, построенный по материалам полученным в 4 квартале 2010 года (зона разуплотнения 30 метров) На полученном сейсмотомографическом разрезе можно выделить 3 скоростных слоя: Первый слой – слой рыхлых грунтов, который характеризуется скоростями Vp ≈ 0,3 – 1,4 км/с. Этот слой по данным бурения представлен почвенно-растительным слоем с подстилающими его глинистыми либо

песчанистыми грунтами. Мощность слоя составляет примерно 5 – 7 м с увеличением мощности в зонах тектонических нарушений до 10 м и более. Второй слой – слой выветрелых ослабленных коренных пород. Этот слой характеризуется скоростями продольных волн Vp ≈ 1,6 – 2,6 км/с.

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЕОДИНАМИКА / GEODINAMIC По данным бурения этот слой представлен аргиллитами низкой и очень низкой прочности с тонкими прослоями алевролитов и мергелей. Мощность слоя составляет порядка 8 – 10 м, с увеличением до 15 метров и более в зонах тектонических нарушений. В третьем слое, непосредственно вблизи тоннелей, фиксируются породы, характеризующиеся Vp ≈ 2,8 – 3,2 км/с. Вероятно, высокие скорости здесь связаны с влиянием обделки тоннеля и зоны заобделочного инъектирования скрепляющими растворами. На участке исследований выявлена зона тектонических нарушений, связанная в верхней части разреза с нарушением целостности массива пород на контакте песчаников с аргиллитами. Выявленная тектоническая зона пересекает трассу тоннеля в его центральной части на интервале ПК 40 - ПК 70 (рис. 2). Здесь скоростные изолинии соседних

областей «обрываются» за счет сильного ослабления сейсмических колебаний в породах зоны тектонических нарушений. Породы, затронутые тектоническими процессами, сильно разрушены и являются неустойчивыми, хорошо впитывают воду и легко деформируются. Вероятно, в оползнеобразовании участвуют в основном разрушенные на контакте с песчаниками аргиллиты. В феврале 2011 года был проведен очередной цикл измерений. К этому периоду в рамках проекта строительства второго железнодорожного тоннеля в исследуемом массиве были возведены портальные стенки такой конструкции, чтобы пригрузить зоны выемки порталов на момент проходки. Тогда же начались работы по возведению подпорной стенки у подножья склона. По результатам проведенных работ был получен следующий томографический разрез. Сейсмотомографический разрез показан на рис.3.

Рис.3. Томографический разрез, построенный по материалам полученным в 1-м квартале 2011 г. (зона разуплотнения 38 метров) Анализируя полученные данные, можно отметить, что в результате строительных работ по сооружению пригруза массива склона в районе порталов, скорости в выветрелых коренных породах несколько возросли. Скорее всего это связано с увеличившимся давлением на породу вблизи зоны пригруза. В центральной части сейсмотомографического разреза (рис.3) от ПК 40 до ПК 75 отмечено разуплотнение в зоне тектонического нарушения, выявленной в октябре 2010 года по сильному затуханию сейсмических волн. Как видно из томографического разреза, полученного в

феврале 2011 года, зона разуплотнения в центре участка заметно увеличилась в размерах. По результатам проведенного анализа сейсморазведочных работ в феврале 2011 г. заказчику было выдано заключение о неблагоприятной динамике развития ситуации в центральной части исследуемого массива. В последующий период времени, приблизительно через месяц, в зоне выделенной раннее как «неблагоприятная» зона разуплотнения (в период с 5 по 14 апреля) произошла подвижка грунта c образованием зоны отрыва, которая была

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЕОДИНАМИКА / GEODINAMIC зафиксирована на фото (рис. 4).(см отчет ОАО «Ленметрогипротранс»). Кроме сейсморазведочных работ, как отмечалось ранее, при мониторинговых геофизических работах на склоне выполнялись электроразведочные работы. Так, по данным регистрации естественного электромагнитного излучения (ЕЭМИ), проведенной 5 апреля 2011 года, на исследуемом склоне в центральной части тоннеля также была зафиксирована высокая геодинамическая активность оползневого склона. И непосредственно перед образованием отрыва на склоне по профилю наблюдений ЕЭМИ были зафиксированы всплески ЕЭМИ по параметру Ам. Регистрация поля ЕЭМИ осуществлялось с помощью аппаратуры "ангел", которая оценивает распределение импульсов излучения в точке измерения по частоте следования и амплитуде за фиксированный интервал времени регистрации. Структура излучения может быть охарактеризована по

амплитудному показателю Ам, который характеризует количество импульсов.

Рис.4. Фотография места отрыва оползня 14 апреля 2011 года В следующем цикле измерений, выполненном в мае 2011 года, через 2 недели после зафиксированной подвижки на склоне с образованием отрыва, по данным измерений был построен сейсмотомографический разрез (см. рис. 5).

Рис.5. Томографический разрез, построенный по данным полученным во 2-м квартале 2011 г. (зона разуплотнения 25 метров) По полученным результатам цикла выполненного в мае 2011 года сейсморазведочных работ можно отметить следующее: На участке залегания песчаников в районе секущего тоннель в центральной части тектонического нарушения в результате произошедшего смещения оползня размеры зоны пониженных скоростей сократились с 38 м до 25 м, то есть в полтора раза, что видно на сейсмотомографическом разрезе (рис.5). Кроме того, скоростные изолинии заметно сместились в сторону коренных пород, что косвенно указывает на то, что оползневые

процессы захватывают глубинные уровни разреза. Изменениям подвергаются породы нижней части разреза, которые раньше были более монолитными и прочными. Небольшое увеличение скоростей по контуру тектонической зоны могло быть результатом восстановления относительно устойчивого состояния оползня, которое произошло на данном участке сдвижения оползневых масс после их остановки (торможения) подпорной стенкой. Ниже приведена сводная таблица упругих и деформационно-прочностных характеристик рыхлых грунтов и подстилающих их коренных пород в

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЕОДИНАМИКА / GEODINAMIC результате соотношения одноименных параметров, полученных на данном объекте исследования ежеквартально.

соответствии с их стратиграфическими индексами и расположением. Данные, представленные в таблице, получены в

Таблица 1 Таблица упругих и деформационно-прочностных характеристик рыхлых грунтов и подстилающих их коренных пород Характеристики пород 2 ИГЭ 5a (в верхней части) ИГЭ 5a (в нижней части) Выветрелые (ИГЭ 8) и породы тект. зон Сохранные (ИГЭ 8) в нижней части тоннеля

Vp, км/с

Vs, км/с

ρ, т/м3

3 0.19 0.6 0.7 1.4 1.2 2.6 2.2 2.8

4 0.08 0.35 0.2 0.5 0.3 0.7 0.4 0.9

5 1.91 1.91 1.91 1.91 2.32 2.34 2.48 2.69

6 0.39 0.24 0.46 0.43 0.47 0.46 0.48 0.44

Gд.102 , МПа 7 0.12 2.34 0.76 4.78 2.09 11.47 3.97 21.79

Кд.102 , МПа 8 0.53 3.76 8.34 31.07 30.62 142.90 114.74 181.84

Ед.102 , МПа 9 0.34 5.81 2.22 13.63 6.12 33.50 11.77 62.86

Ео.102 , МПа 10 0.01 0.51 0.20 1.05 0.98 7.48 2.14 15.88

Ес.102 , МПа 11 0.043* 0.061* 0.024* 0.034* 1.64 11.60 3.47 23.95

* - для рыхлых грунтов дано расчетное значение удельного сцепления (С), МПа. Кроме того, по материалам всех циклов наблюдений был построен график изменения статического модуля деформации (Ео) рыхлых грунтов, а также выветрелых и тектонически-нарушенных коренных пород, представленный на рис.6. Данный график отображает прочностные свойства грунтов и пород их

подстилающих. Соответственно должна существовать зависимость по времени между неблагоприятными событиями, такими как сдвижение оползневого массива, различными вывалами и пр., и характером изменения графика.

Рис.6. График изменения модуля деформации (Ео) рыхлых грунтов, а также выветрелых и тектонически-нарушенных коренных пород

На представленном графике опасное состояние выражается в минимальных значениях статического модуля деформации

(Ео) в выветрелых породах и в меньшей степени по Ео рыхлых отложений. Зафиксированное понижение Ео в период 1-3 кварталов 2012г. также отчетливо

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЕОДИНАМИКА / GEODINAMIC отмечалось на томографических разрезах, но не сопровождалось оползневыми подвижками. Таким образом, несмотря на относительно небольшой период выполнения мониторинга состояния оползневого склона на данной модели, по данным геофизических работ (в основном сейсморазведочных) была отмечена тенденция, на основе которой можно не только контролировать изменения в состоянии оползневого склона, но и оценивать опасность его сдвижения. Кроме того, приведенный пример наглядно показывает взаимосвязь устойчивости склона с изменениями скоростей сейсмических волн: уменьшение скоростей свидетельствует об активизации оползневых процессов, а увеличение – о стабилизации устойчивости склона. Литература по 1. Методическое руководство комплексному горно-экологическому мониторингу при строительстве и эксплуатации транспортных тоннелей. – М.: УРАН ИПКОН РАН, НИПИИ «Ленметрогипротранс», 2009. -68 с.

2. Горяинов Н.Н., Боголюбов А.Н., Варламов Н.В., Матвеев В.С., Никитин В.Н., Скворцов А.Г. Изучение оползней геофизическими методами. – М.: Недра, 1987. –157 с. 3. Скворцов А.Г., Дроздов Д.С., Садуртдинов М.Р., Царев А.М., Гусаков И.О., Чернятин А.Г. Сейсмические методы изучения оползней. /Материалы конференции «Инженерная и рудная геофизика – 2008». http://www.econf.info /Geomodel – 2008/. 4. Турсунметов Р.А., Нуртаев Б.С. Опыт комплексирования электромагнитных методов при изучении оползневых массивов. /Материалы конференции «Инженерная и рудная геофизика – 2008». http://www.econf.info /Geomodel – 2008/. 5. Гинзбург Л.К. Противооползневые удерживающие конструкции. – М.: Стройиздат, 1979. – 80 с. 6. Оползни. Исследование и укрепление. Под ред. Р. Шустера и Р. Кризека. Пер. с англ. – М.: Мир, 1981. – 368 с. © Дорохин К.А., 2013

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS УДК 51-7:528.9

РАЗВИТИЕ ИНФРАСТРУКТУРЫ ПРОСТРАНСТВЕННЫХ ДАННЫХ DEVELOPMENT SPATIAL DATA INFRASTRUCTURE

Майоров А.А. / Mayorov A.A. Доктор технических наук, профессор, ректор Московского государственного университета геодезии и картографии / doctor of Technics, professor, Rector of Moscow State University of Geodesy and Cartography of Russia e-mail: miigaiknir@yandex.ru

Аннотация

Abstract

В статье рассмотрено состояние и развитие инфраструктуры пространственных данных (ИПД). Показаны недостатки современного состояния использования пространственных данных. Дан лингвистический анализ термина. Отмечен зарубежный опыт создания ИПД. Показаны основные цели и задачи развития концепции по созданию национальной инфраструктуры пространственных данных. Раскрыта организация национальной инфраструктуры пространственных данных. Показаны преимущества, обусловленные созданием и применением национальной инфраструктуры пространственных данных.

The article considers the status and development of spatial data infrastructure (SDI). The paper shows the shortcomings of the current state of the use of spatial data. The article presents a linguistic analysis of the term. The article describes the international experience of creating SDI. The article describes the main goals and objectives of the national spatial data infrastructure. This paper describes the formation of a national spatial data infrastructure. Showing the benefits resulting from the development and use of national spatial data infrastructure.

Ключевые слова

Keywords

Пространственные данные, инфраструктура пространственных данных, фонды пространственной информации, информационный сервис, базы данных, стандарты пространственной информации.

Spatial data, spatial data infrastructure, funds spatial information, information services, databases, standards of spatial information.

В настоящее время актуальными являются вопросы оперативного предоставления пространственной информации: органам государственной власти, местного самоуправления, организациям и гражданам – являются актуальными для любого государства. В разных отраслях накоплен большой объем данных, полученных в результате производственной деятельности различными предприятиями. В силу различных, технологий, применяемых в разных организациях, разнообразие форматов, систем координат и технологий затрудняют, а иногда и вовсе препятствуют процессам обмена информацией. Новые требования рынка, предъявляемые к информации о местности, и развитие информационных

технологий обуславливают необходимость поиска новых решений [1]. Выход из сложившейся ситуации видится в создании условий, обеспечивающих доступ потребителей к пространственным данным в электронном виде и их эффективное использование. За рубежом подобного рода системы получили название «инфраструктуры пространственных данных» (ИПД) [2]. Для решения задач создания ИПД в 2006 году была принята и одобрена распоряжением Правительства Российской Федерации от 21 августа 2006 г. № 1157-р Концепция создания и развития инфраструктуры пространственных данных Российской Федерации [3]. В науке и технике достаточно

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS большое количество нечетких терминов, имеющих смысловое несоответствие между обозначением и содержанием. Такие термины применяют, но их нельзя истолковывать буквально, что происходит с термином «инфраструктура пространственных данных». В период существования ГУГК, после появления термина «цифровая карта», некоторые сотрудники ГУГК истолковывали этот термин как «карта, на которой много цифр». Сейчас с ИПД возникает аналогичная ситуация. Специалисты, далекие от наук о Земле, начинают буквально толковать ИПД и даже обосновывать «инфраструктуру данных» как нечто существенное, новое и очень важное. На самом деле в постановке и решении данной проблемы никакой инфраструктуры данных нет. Речь идет о обозначении некого нового объекта совокупностью слов, переведенных с другого языка. Одно из первых определений инфраструктуры пространственных данных (ИПД) или (Spatial Data Infrastructure - SDI) было приведено в исполнительном указе президента США У. Дж. Клинтона №12906 от 13.04.94г. о начале работ по созданию национальной ИПД (National Spatial Data Infrastructure- NSDI) в США. В указе ИПД определяется как «Совокупность технологий, политики, стандартов и человеческих ресурсов, необходимых для сбора, обработки, накопления, хранения, распределения и улучшенного использования пространственных данных». «Инфраструктура данных» как самостоятельный объект отсутствует в этом толковании. В директиве по созданию Европейской ИПД (INSPIRE), дается следующее определение ИПД: «инфраструктура пространственных данных – это метаданные, наборы пространственных данных и сервисы для их обработки, сетевые сервисы и технологии, соглашения о доступе, обмене и использовании информации, механизмы координации и мониторинга, процессы и процедуры описанные, реализованные и доступные в рамках настоящей Директивы». По существу в данном определении слово

«это» тождественно слову «совокупность». «Инфраструктура данных» как самостоятельный объект отсутствует в этой трактовке. В Российском документе «Концепция создания и развития инфраструктуры пространственных данных Российской Федерации», одобренной распоряжением Правительства Российской Федерации от 21 августа 2006 г. N 1157-р дается следующее определение понятию ИПД. «Инфраструктура пространственных данных Российской Федерации территориально распределенная система сбора, обработки, хранения и предоставления потребителям пространственных данных». И в этом определении «инфраструктура данных» как самостоятельный объект отсутствует. Поэтому надо различать обозначение (имя) объекта и его функциональное назначение и не отождествлять их между собой. Как некая концепция и система, ИПД – это не только система и проект, а еще принципы, на основе которых строятся конкретные системы, реализуются конкретные проекты, создаются и организовываются данные. В этом отношении ИПД близка к ITIL (Information Infrastructure Library) Technology библиотеке инфраструктур информационных технологий [3]. К моменту выхода концепции создания ИПД в России (2006г) уже 124 страны мира имели свои национальные ИПД. Как показал мировой опыт, создание ИПД отвечает национальным интересам каждой страны [4]. Опыт работы с пространственной информацией за последние 50 лет показывает, что массовое использование пространственных было затруднено рядом причин [3, 5]: • • •

отсутствие централизованных общедоступных фондов пространственной информации; отсутствие центров коллективного пользования пространственной информации; методы получения пространственной информации большей частью были ориентированы на проведение

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS

•

• •

•

чем на собственных измерений, использование ранее полученных данных; разработчики баз пространственных данных или баз геоданных не имели общей концепции и создавали свои структуры БД по своему усмотрению; рассредоточение пространственной информации по различным организациям и недоступность для внешних пользователей; наличие ведомственных, отраслевых и местных барьеров при попытках получить пространственную информацию; получение и представление пространственной информации в своих форматах и структурах, что приводит к их несовместимости; пренебрежение национальными стандартами формирования пространственных данных. при сборе пространственных данных используют различные измерительные средства, что приводит к различным формам и структурам первичных данных, первичные данные впоследствии не унифицируют. Это создает несовместимость и затрудняет использование таких данных другими организациями; координатное описание вторичных данных или вторичной пространственной информации многими организациями осуществляется с ориентацией на собственные цели с игнорированием национальных стандартов. Это создает несовместимость и затрудняет использование таких данных другими организациями; использованием различных измерительных средств, разнообразие которых также связано с разнообразием областей знаний и деятельности, использующих эту информацию; существующие в настоящее время системы идентификации пространственных объектов по их адресному описанию, в том числе реестры, кадастры, регистры, ведение которых осуществляют федеральные

•

• •

•

• • •

органы исполнительной власти, не позволяют обеспечить интеграцию и совместное использование пространственных данных, полученных из различных источников. отставание законодательства Российской Федерации в области геодезии и картографии, лицензирования видов деятельности, авторского права, информационных технологий от современных требований, предъявляемых органами государственной власти, органами местного самоуправления, физическими и юридическими лицами к содержанию, качеству и уровню доступности пространственных данных; наличие ограничений на распространение пространственных данных; низкий уровень актуализации материалов и данных государственного картографо-геодезического фонда Российской Федерации. Проблемами, определяющими необходимость создания и развития инфраструктуры пространственных данных Российской Федерации, являются: увеличение числа задач, требующих использования пространственных данных, созданных и хранящихся в цифровых форматах; распространение геоинформационных технологий как средства эффективного использования пространственных данных; развитие информационнотелекоммуникационных сетей, в том числе сети Интернет; рост потребности в создании условий для оперативного доступа к пространственным данным; интенсивное развитие инфраструктуры пространственных данных в зарубежных странах.

Для устранения отмеченных недостатков и решения отмеченных проблем была принята концепция создания и развития инфраструктуры пространственных данных РФ распоряжение Правительства РФ

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS от 21 августа 2006 г. №1157-р. Существует набор целей создания ИПД. Они определены опытом работы с пространственной информацией и требованиями сегодняшних задач. В частности, инфраструктура пространственных данных должна решать не только чисто производственные задачи, но и задачи управления связанные со статистикой [6]. Инфраструктура пространственных данных должна позволять проводить различные виды анализа, например коррелятивный анализ [7]. Инфраструктура пространственных данных должна отвечать инновационным потребностям развития общества [8]. Инфраструктура пространственных данных должна отражать и содержать семантику. То есть единицы хранения информации в ИПД должны представлять собой семантические информационные единицы [9]. Более конкретно к целям создания ИПД можно отнести следующие: Создание единых принципов организации и хранения пространственных данных; Преобразование данных в информационные ресурсы [10]; Обеспечение доступа к информации со стороны государственных и коммерческих организаций и простых граждан; исключение дублирования работ по получению данных В процессном аспекте ИПД должна обеспечить информационного взаимодействия держателей и потребителей данных и устранять семантические разрывы [11]. Как сервисные системы ИПД решают три основные задачи: Объединение информационных ресурсов множества производителей и пользователей пространственных данных на всех уровнях интеграции: от глобального до территориального или локального; Обеспечение поиска и доступа к необходимой информации простыми средствами, не требующими специализированного программного обеспечения и подготовки через геопортал [12]; пространственной Упорядочение информации в общедоступные каталоги, пригодные для автоматизированного формирования и исследования [5]. Научное, техническое и технологическое обеспечение создания,

ведения и предоставления в пользование базовых пространственных данных и метаданных. Организацию работ в зарубежных странах по созданию и развитию инфраструктуры пространственных данных, как правило, осуществляет межведомственный орган с широкими полномочиями в сфере координации деятельности органов власти всех уровней и организаций посредством создания нормативной правовой базы, проведения научно-технической политики, внедрения новых технологий, обучения кадров. Государственные поддержка и финансирование, играющие важную роль на первых этапах создания и развития национальной инфраструктуры пространственных данных, по мере развития рынка этих данных и геоинформационных услуг сменяются взаимовыгодным партнерством бизнеса и органов государственной власти при сохранении этими органами регулирующих функций. Дальнейшее развитие инфраструктуры пространственных данных планируется осуществлять на основании углубления межведомственного взаимодействия и распространения опыта на региональном и местном уровнях. Многолетняя практика разработок концептуальных основ и реализации национальных ИПД позволила выделить в их составе следующие составляющие: • базовая пространственная информация [13]; • базы метаданных [14, 15]; • механизмы доступа и обмена данными [16]; • система стандартизации пространственных данных. Кроме того, проекты некоторых национальных ИПД содержат четвертый компонент – институциональную основу [2]. Это институции, органы, механизмы координации, службы, обеспечивающие ее проектирование и реализацию. Данные должны храниться в федеральных фондах пространственных данных (ФФПД) и региональных фондах пространственных данных (РФПД). В рамках

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS создания национальной ИПД эти функции должны выполнять различные центры ИПД, такие как региональные и отраслевые. Если рассматривать принципы организации данных для ИПД и организацию данных в геоинформатике, то выясняется большое сходство с организацией данных в геоинформатике [17]. Инфраструктуру пространственных данных Российской Федерации образовывает совокупность следующих взаимосвязанных компонентов: • • • •

информационные ресурсы, включающие базовые пространственные данные и метаданные; организационная структура; нормативно-правовое обеспечение; технологии и технические средства.

ИПД хранят базовые и вспомогательные данные. Базовые пространственные данные — информация, не содержащая сведений, отнесенных к государственной тайне, о: 1) координатной системе отсчета Российской Федерации; 2) пунктах государственных геодезических сетей; 3) границах между субъектами Российской Федерации, муниципальными образованиями и населенными пунктами; 4) Государственной границе Российской Федерации; 5) границах единиц кадастрового деления; 6) границах земельных участков; 7) местоположении зданий и сооружений; 8) наименованиях географических объектов и адресах; 9) границах зон с особыми условиями использования территорий; 10) границах территорий, покрытых лесом; 11) границах поверхностных водных объектов на территории Российской Федерации; 12) границах особо охраняемых природных территорий; 13) местоположении автомобильных дорог федерального, регионального, межмуниципального и местного значения;

железнодорожных 14) местоположении путей общего пользования и железнодорожных станций; 15) причалах, речных и морских портах, аэродромах и аэропортах; 16) рельефе местности. К базовым пространственным данным также относится информация, полученная в результате обработки данных дистанционного зондирования Земли и представленная в форме ортофотокарт и ортофотопланов, а также топографические карты Государственный реестр метаданных о пространственных данных входит в состав федерального фонда пространственных данных и состоит из следующих разделов: 1) метаданные о базовых пространственных данных, содержащихся в федеральном фонде пространственных данных; 2) метаданные о пространственных данных, содержащихся в государственных и муниципальных информационных системах В целях предоставления информации, содержащейся в федеральном фонде пространственных данных, федеральный орган исполнительной власти, осуществляющий функции по оказанию государственных услуг в сфере геодезии и картографии, обеспечивает создание государственных топографических карт и планов. Государственные топографические карты и планы являются формой представления сведений о: 1) автомобильных дорогах федерального, регионального, межмуниципального и местного значения; 2) железнодорожных путях общего пользования и железнодорожных станциях; 3) причалах, речных и морских портах; 4) аэродромах и аэропортах; 5) зданиях и сооружениях; 6) поверхностных водных объектах на территории Российской Федерации; 7) внутренних морских водах, территориальном море и прилежащей зоне Российской Федерации; 8) землях, на которых располагаются леса; 9) населенных пунктах;

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS 10) субъектах Российской Федерации и муниципальных образованиях; природных 11) особо охраняемых территориях

пространственных данных; стимулирование инвестиций в создание пространственных данных и связанных с ними информационных услуг.

Требования к государственным топографическим картам и планам, в том числе требования к их созданию и отображению на них сведений, утверждаются федеральным органом исполнительной власти, осуществляющим функции по выработке государственной политики и нормативно-правовому регулированию в сфере геодезии и картографии, по согласованию с федеральным органом исполнительной власти, осуществляющим функции по выработке и реализации государственной политики, нормативно-правовому регулированию в области обороны Координаты помещают в наборы пространственных данных, в которых все значения координат должны принадлежать одной и той же координатной системе отсчета. Каждый набор данных должен содержать описание одной системы координат, которая применена ко всем координатам в наборе данных. Если пространственные данные отнесены более чем к одной системе координат, то они должны быть разделены на две или более соответствующие группы, каждая со своим собственным описанием системы. Создание ИПД дает следующие результаты: повышение качества и эффективности управления на государственном и муниципальном уровнях за счет широкого использования информационных ресурсов пространственных данных при принятии управленческих решений и контроле их исполнения; предоставление актуальной и достоверной информации о базовых пространственных данных потребителям по единым правилам и тарифам; снижение бюджетных расходов на создание пространственных данных в целом, повышение их качества за счет исключения дублирования работ по созданию

Литература 1.

2. 3.

4. 5.

6. 7.

10.

11.

12.

13.

14. 15. 16. 17.

Малинников В.А., Соловьёв И.В., Цветков В.Я. Проблемы развития картографо-геодезического фонда Российской Федерации // Инженерные изыскания. 2011. № 12. С. 34–37/ Kuhn, W. (2005) Introduction to Spatial Data Infrastructures. Presentation held on March 14 2005 Концепция создания и развития инфраструктуры пространственных данных РФ распоряжение Правительства РФ от 21 августа 2006 г. №1157-р http://www.itil-officialsite.com/ Савиных В.П., Соловьёв И.В., Цветков В.Я. Развитие национальной инфраструктуры пространственных данных на основе развития картографо-геодезического фонда Российской Федерации .// Геодезия и аэрофотосъемка.2011.- №5. - с.85-91. Цветков В.Я. Геостатистика // Геодезия и аэрофотосъемка. – 2007. – №3. – с. 174–184. V. Ya. Tsvetkov. Framework of Correlative Analysis // European Researcher, 2012, Vol.(23), № 6-1, p.839- 844 Цветков В.Я. Информатизация, инновационные процессы и геоинформационные технологии. // Геодезия и аэрофотосъемка - 2006.- №4 с. 112118 Цветков В. Я. Информационные единицы сообщений // Фундаментальные исследования. 2007, - №12. - с.123 – 124 Цветков В.Я. Информационные модели и информационные ресурсы // Геодезия и аэрофотосъемка. - 2005.- №3. - с.85-91/ Victor Y. Tsvetkov. Information Interaction as a Mechanism of Semantic Gap Elimination // European Researcher, 2013, Vol.(45), № 4-1, p.782786 Геопортал инфраструктуры пространственных данных РФ http://nsdi.ru/geoportal/catalog/main/home.page Gasetz uber den Zugang zu digitalen Geodaten (Geodatenzugangsgesetz – GoeZG) vom 10. Februar 2009. Bundesgesetzblatt Teil I, 2009, Nr.8, S.278 ISO 19115:2003 Geographic information – Metadatа ISO/TS 19139:2007 Geographic information -Metadata -- XML schema implementation ISO 19119–2005 Geographic information – Services Майоров А.А. Состояние и развитие геоинформатики // Международный научнотехнический и производственный журнал «Науки о Земле». Выпуск 03-2012.- с.11-16.

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS УДК 51-7:528.9

ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ПРОСТРАНСТВЕННЫХ ЗНАНИЙ SPATIAL KNOWLEDGE REPRESENTATION

Цветков В.Я. / Tsvetkov V.Ya. Доктор технических наук, профессор, советник ректора Московского государственного университета геодезии и картографии/ Doctor of Technical Sciences, Professor, Advisor to the Rector of the Moscow State University of Geodesy and Cartography e-mail: cvj2@mail.ru

Аннотация Рассмотрено новое понятие в геоинформатике геознание. Показаны основные виды пространственного знания. Раскрыто содержание геознания. Показано различие между геоинформационным и географическим знанием. Показана связь и различие между пространственным декларативным и процедурным знанием. Раскрывается геореференция как основа получения и представления пространственного знания. Показана связь между пространственными отношениями и геознанием. Показана конфигурационная составляющая пространственного знания. Показаны три вида отношений геореференции.

Abstract The paper considers a new concept in the field of geo-informatics and artificial intelligence and spatial knowledge. The article describes the main types of spatial knowledge. The article reveals the geoknowledge. The article presents the difference between the geoformation knowledge and geographic knowledge. The article shows connection and the difference between spatia, declarative and procedural knowledge. Georeferences disclosed as a basis for preparation and presentation of spatial knowledge. The article shows the relationship between the spatial relationships and geo knowledge. The article shows the configuration of the spatial component of knowledge. The article describes three types of relationships georeferences.

Ключевые слова

Keywords

Геоинформатика, знание, пространственное знание, искусственный интеллект, геознание.

Geoinformatics, knowledge, spatial knowledge, artificial intelligence, geoknowledge.

Введение По мере развития геоинформатики в ней появляются и решаются новые задачи и проблемы. Одной из задач геоинформатики является получение новых знаний. В геоинформатике появляются новые виды знания: пространственное знание [1] и геознание. Необходимо связать термин геознание с родственными терминами и разграничить его с терминами, которые не являются родственными или связанными с ним лингвистическими отношениями, но по звучанию вызывают ассоциации связи. Геознание является обобщением понятий географическое знание [2, 3], пространственное знание [4, 5, 6], геоинформационное знание [7]. Геоинформатика интегрирует науки о Земле,

поэтому геознание интегрирует знания наук о Земле, которые являются основой интеграции геоинформатики: геодезии, картографии, фотограмметрии, дистанционного космического зондирования, космической геодезии. Геознание включает фрагментарно знания тех областей, в которых применяются методы геоинформатики или с которыми у геоинформатики есть общие области исследований: геодинамики, транспорта, искусственного интеллекта [8], геологии [9], инженерных изысканий [10], экологии, кадастра, землепользования и др. Геознание и пространственное знание Пространственные знания (Spatial Knowledge) исследуются более 40 лет. Необходимо отметить работу Бенжамина Купера (1978) «Моделирование пространственных знаний» [4],

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS на которую в апреле 2013 года было 732 цитирования. Первоначально эти исследования проблема соотносились только с областью искусственного интеллекта. С 90-х годов после появления геоинформатики началась интеграция геоинформационных технологий и методов искусственного интеллекта в области представления пространственных знаний [6, 8]. Кроме того, эта проблема изучается в психологии и образовании в аспекте когнитивного пространственного моделирования и когнитивной графики. Пространственные знания применительно к наукам о Земле образуют геознание. В теории искусственного интеллекта выделяют процедурные и декларативные знания. Геознания дополняют эти виды знаний так называемой конфигурационной составляющей [1]. Геознания можно рассматривать как синтез декларативных, процедурных и пространственных знаний. Прежде чем дать определение геознания проведем небольшой анализ. Геознание (GK) как подмножество знания представляет собой объединение декларативного (D ) , процедурного (P ) и конфигурационного (C ) множеств. GK=D U P U C

(1)

Множества D и P имеют пустое пересечение D ∩ P = ∅, поэтому являются дизъюнктивными. В теории искусственного интеллекта такое описание является основой. В пространственном знании появляется еще одна составляющая называемая конфигурационной. Именно эта составляющая дает отличие пространственного знания от знания, применяемого в искусственном интеллекте. С точки зрения дефиниции геознание сужает объем понятия термина «знание», поэтому является подмножеством множества знания. Особенностью геознания является возможность его визуального отображения на картах, схемах, фотоснимках и других визуальных моделях. Это дает возможность подключать когнитивные области человеческого восприятия и повышает эффективность анализа такого знания. Это дает возможность говорить о визуальном отображении геознания в специальной форме, что не всегда возможно для других видов знаний. При отображении геознания применяют

специальные преобразования, позволяющие представлять геознания в визуальной форме удобной для анализа. Для обозначения отображения ϕ множества А на множество В используется запись: _ φ: А→В

(2)

Если x ∈ A , то множество всех элементов из В, сопоставляемых при отображении ϕ элементу х, обозначается через ϕ (x ) и называется образом элемента х. в Благодаря преобразованию (2) геознании широко применяют топологические модели и картографические модели. Геознание — вид знания, которое содержит конфигурационную составляющую, связанную с отображением пространственных конструкций, пространственных структур, пространственных отношений, топологий и референций, которое может быть выражено в визуальнойе форме изображений пространственных объектов и моделей. Благодаря возможности визуального отображения геознание имеет специфические характеристики и структуру [5]. Например, такие характеристики как обозримость и воспринимаемость [11]. Преимущество геознания в том, что оно снимает или уменьшает селекционные ограничения на применимость аргументов предикатов при соотнесении качественных и количественных шкал. Например, утверждение «номер два это синее» [12] синтаксически хорошо сформировано, но на каком-то уровне (голубое) оно может быть аномальным [12]. Голубые не является предикатом, который может быть преобразован в числа соответствующие синему. Но это в обычной логике и в обычном знании. В пространственном знании, при использовании визуальной картографической формы, может задаваться цветовая шкала оттенков. Каждый из оттенков соответствует интервалу (количественная шкала) и номеру (порядковая шкала). В этом случае предикаты: «голубое», «синее», «темно синее» и «светло синее» и другие попадают в числовой ряд и могут использоваться в обработке. Недостатки географических знаний связаны с нечеткостью и неопределенностью географических категорий. Например,

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS «Дальний Восток», категории «Сибирь», «далеко от Москвы», «близко от Новгорода», которые часто используются в повседневной жизни, не соответствуют строго определенным регионам и в контексте употребления могут обозначать разные пространственные объекты. Однако в большинстве ГИС, пространственных баз данных, инфраструктур пространственных данных (ИПД) [13] – эта информация детализируется уточняется и позволяет как референт использовать такое название с дополнением его необходимой информацией для того, чтобы точно определить пространственную область. Это и есть геознание. Таким образом, геознание в качественном отношении может включать географические атрибуты, но дополняет их количественными значениями из геоинформатики и тем самым уменьшает неопределенность [3] и повышает точность определения. Одна из проблем представления знаний, пространственных знаний и геознаний – формулируется как «Quantitative vs Qualitative», что означает «Количественное против качественного» [12]. В классическом описании шкалы качественных и количественных переменных разделены и возникает проблема при переходе от качественных категорий к количественным для выполнения обработки (включая компьютерную). Вышеприведенный пример с «голубым» и «синим» показывает, что геознание через визуальные модели, имеющие качественно-количественные характеристики устанавливает связь между шкалами и решает эту проблему Представление знаний (knowledge representing - KR) включает представление фактов и представление понимания этих фактов. Поэтому иногда более точно употребляют термин «Knowledge Representation and Reasoning - (KRR)» представление и понимание. Это ярко представлено в геознании, в котором подключается когнитивная область человека как обязательный инструмент восприятия и анализа. В геознании процесс понимания стандартизован применением библиотек визуальных образов (условных знаков). То есть процессы понимания в геознании более регламентированы и отработаны. Особенность геознания - связь цветовых и морфологических характеристик с качественными и

количественными значениями, в обычном знании отсутствует. Современное представление геознаний, в первую очередь как геоинформационных знаний, имеет свои особенности [6]. Получение геознаний связано с информационным моделированием, с пространственным анализом, геостатистикой. Проблема формирования геознаний связана с развитием информационных методов, в частности с моделями информационной позиции, информационной ситуации [14] и др. В частности, информационная позиция пространственного объекта определяется на основе текущей оценки состояния объекта наблюдения по отношению к внешней среде в информационном поле. На основе информационной позиции осуществляется моделирование и прогноз динамики состояний объекта наблюдения и среды. Получение пространственных знаний включает этапы построения терминологического поля, построение отнологий [15], извлечение знаний из фактов наблюдения (data mining) и результатов обработки пространственных данных. Пространственные знания отражают знания о пространственных объектах, и знания о пространственных и непространственных отношениях [16, 17]. Представление знаний тесно связано с онтологиями, которая связана с систематикой и классификацией различных видов объектов, представленных в концептуализации модели мира, вместе с учетом их свойств и отношений. Возникнув как направление в философии, формальная онтология стала одним из важных направлений в информационных системах исследований, с приложением в задачах поддержки согласованности и последовательности при объединении знаний большого объема из различных источников. Этот аспект онтологий в пространственном знании применяют при создании электронных карт большого объема и при работе с базами геоданных. В настоящее время выделяют три типа геознаний. Первый тип геознаний связывают с абстрактными пространственными моделями. Этот тип знаний применяют в области математики, искусственного интеллекта и частично в области геоинформатики. По существу это область пространственных знаний

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS [4, 12], применяемых в геознании. Второй тип геознаний связывают с пространственными объектами и моделями, и их расположением на земной поверхности и в реальном пространстве. Этот тип знаний применяют, в первую очередь, в области геоинформатики и в науках о Земле. Он приводит к понятиям пространственные отношения и геореференция. Геознание часто рассматривается как форма знания, связанного, в первую очередь, с пространственными отношениями на земной поверхности. Однако это не единственная его форма. Третий тип геознаний связывают с мышлением и представлением пространственных объектов и моделей в когнитивной области человека. Этот тип знаний применяют, в первую очередь, в области психологии, образования, во вторую в геоинформатике и искусственном интеллекте. Знание об объектах в теории искусственного интеллекта, как правило, используют описания, основанные на традиционной лингвистической или аналитической форме. Пространственные знания могут быть достаточно адекватно переданы не только в традиционной форме, но и в дополнительных описаниях (карты, цифровые модели, изображения, псевдоизображения, трехмерные визуализации, пространственные топологические схемы). Термин геознание включает две разновидности: геоинформационное знание; географическое знание [2]. Между ними существует различие. Термин «географические знания» появились раньше термина «геоинформационные знания». Это обусловлено тем, что география существовала несколько столетий раньше геоинформатики. Географические знания получают из процедурных и вторичных источников, поэтому они имеют в первую очередь качественные признаки и во вторую очередь количественные создает структурную [2]. Это несогласованность между качественными и количественными характеристиками географического знания [2]. Географические знания определяются качественными категориями «близко - далеко», «расположение относительно Севера», «Город в данной стране». Альтернативные им геоинформационные знания определяются количественными категориями: «расстояние до

данного объекта», «азимут», «координаты данного объекта». Очевидно, что во втором случае мы имеем дело с количественными характеристиками, которые можно измерять и обрабатывать. Преподаватели в области наук о Земле и пространственные аналитики, понимают, что при изучении пространственных знаний второго типа происходит переход от знаний о местности, полученных отчасти субъективно к знаниям, полученным через символы и отображение карт [18]. Это подчеркивает важную окраску географического знания как знания, содержащего субъективные характеристики, субъективную интерпретацию и значительную неопределенность. Степень этой неопределенности может быть разной, в зависимости от применяемых методов и точности инструментов. Геознания как геоинформационные знания, которые получают на основе сбора количественной информации, ее обработки и анализа являются структурно согласованными в количественном и качественном отношениях. Отсюда географические методы часто используют качественные оценки, в то время как геоинформационные методы опираются и на количественные оценки и связанные с ними качественные понятия. Пространственные геоинформационные модели, например, карты, космические снимки, радиолокационные снимки, цифровые модели обеспечивают пространственный контекст, по которому исследователь может осуществить структурную согласованность пространственных объектов и адекватно их интерпретировать. Еще одно различие между географическими и геоинформационными категориями выявили Смит и Марк [3]. Они выявили, что «географическое» и «визуальное» на карте являются различными понятиями для многих людей и особенно для студентов. Категория «географическое понятие» имела самую низкую степень согласованности с тем, что эта категория означает на практике. Авторы пришли к выводу, что термин «визуальный» является в реальной практике более широко употребляемым, чем термин «географический». Термин «визуальный» (визуальное моделирование) является термином геоинформатики. Поэтому еще раз подчеркнуто точность геоинформационного знания.

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS Географические категории часто являются обобщениями. Например, достаточно часто термин «географические координаты» используют как обобщение астрономических и геодезических координат [19] координат. В других случаях термином «географическими» заменяют термин «геодезические». Например, в ГИС географической сеткой называют сетку широт и долгот, полученную с помощью геодезических измерений и в геодезических проекциях. Строго говоря, эта сетка является геодезической. Значительная неопределенность географических категорий является результатом существования диапазона интерпретации референций места и диапазона пограничных значений пространственно-координатного отпечатка таких референций [20]. В то же время «Четкость» категорий обычно используется в ГИС для определения пространственных особенностей, где нет никаких неточностей в определении границ местоположения [9] Важной онтологической характеристикой знания и пространственного знания является референция. Для геознания это понятие трансформировано в понятие геореференции [2, 16] как средства описания получения геознания о земных объектах. Пространственные отношения в геознании Пространственные отношения являются одним из источников формирования геознаний. В геоинформатике пространственные отношения наиболее представлены в трех видах: в виде топологических отношений, в виде геореференций, в виде пространственных иерархических отношений вида ISA, AKO. Отношение классификации ISA происходит от английского “is a”. Говорят, что множество (класс) классифицирует свои экземпляры (например, “улица есть часть городской территории). Иногда это отношение именуют “member of”. По-русски это может называться «есть» (единственное число) или «суть» (множественное число). Связь ISA предполагает, что свойства объекта наследуются от множества. Обратное отношение – “example of” или «пример». Поэтому процесс порождения элементов из множества называется экземпляцией. Отношение между множеством и

подмножеством AKO происходит от английского “a kind of”, например, «городские районы есть подмножество городской территории». Отличие AKO от отношения ISA заключается в том, что ISA – отношение «один ко многим», а AKO отношение – «многое к многим». Применяя иерархические типы отношений, следует четко различать, какие объекты являются классами, а какие – экземплярами классов. При этом вовсе не обязательно одно и то же понятие будет классом или экземпляром во всех предметных областях. Так, «студент» всегда будет классом в базах знаний типа «студенческая группа» или «вуз», но может быть экземпляром класса учащихся. Наличие отношения классификации еще не говорить о существовании системы классификации, а только служит основой для нее. Исключение составляют те случаи, когда классификация уже создана. Объект, как сложная система, состоит из нескольких частей, или элементов. Например, город включает улицы, площади, дома, объекты инфраструктуры, инженерные сооружения и т. д. Это определяет еще один тип отношения – Отношение целого и части. Отношение меронимии – отношение целого к части (“has part”). Мероним – объект, включающий другого объекта как часть. «Город включает городские районы. Городская территория включает улицы». Отношение холонимии – отношение части к целому (“is a part”). «Улица часть городской территории» Улица – холоним для городской территории. Городская территория – мероним для улицы. Для описания пространственных объектов широко применяют графовые (топологические) модели. В этих моделях могут быть использованы и другие виды отношений. При этом следует отличать пространственный граф, который содержит пространственную топологию от описательного графа, который содержит дополнительное описание. В этих моделях используют следующие отношения: • функциональные (определяемые обычно глаголами «производит», «влияет»…); • количественные (больше меньше, равно…);

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS • пространственные (далеко от, близко от, за, под, над…); • временные (раньше, позже, в течение…); • атрибутивные (иметь свойство, иметь значение); • логические (И, ИЛИ, НЕ); • лингвистические. Геореференция может рассматриваться как процесс и как отношение. В этом она сходна с классификацией. Как процесс геореференция означает определение объекта (геореференции) в физическом пространстве. Существует понятие объективной точки геореференции. Например, такой точкой является центроид ареального объекта. Существует понятие «когнитивной точки референции» [5]. В этом случае референция связана с когнитивной областью восприятия человека. Геореференция как отношение может задаваться по разному. Геореференция, определяемая наименованием, несущим характеристики отношений или описание объекта, называется идентифицирующей. Идентифицирующая геореференция связана с идентификатором объекта исследований и использует три вида отношений — указание, именование и обозначение. Выбор отношения при идентификации пространственного объекта обусловлен следующими правилами. Отношение «обозначение» применяют в ситуации явного описания объекта исследования. В математике оно соответствует явному описанию функции. Отношение «именование» применяют в ситуации неявного описании объекта космических исследований. В математике оно соответствует не явному описанию функции. Отношение «именование» применяют при отсутствии описания объекта, но наличии других объектов связанных с объектом исследования. Эти объекты находятся в пространственных отношениях с объектом исследования. В математике такое отношение соответствует набору ограничений, определяющих область существования. При введении нового понятия целесообразно дать сходство и различие с близкими понятиями. Структурно геознание отличается от знания, применяемого в управлении и теории искусственного интеллекта. Это обусловлено следующими основными причинами:

Лингвистический аспект. Привязка к конкретной предметной области сужает объем понятия; Интеграционной аспект. Появление дополнительных отношений и связей позволяет объединять различные виды информации и знаний и получать на этой основе новые модели и новое знание. Выводы Пространственное знание имеет три разновидности, одной из которых является геознание. Пространственное знание имеет свою специфику, которая называется конфигурационной составляющей. Пространственное знание в качестве основы использует геореференцию и пространственные отношения, которые являются основой пространственного знания. Пространственное знание позволяет решать новые задачи в области геоинформатике, в области искусственного интеллекта и в области наук о Земле [21]. Пространственное знание применяется при создании и организации инфраструктур пространственных данных. Литература 1.

4. 5.

Цветков В.Я. Пространственные знания// Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. -2013. - №7. – с.43-47 Hill Linda L. Georeferencing: The Geographic Associations of Information – MIT Press Cambridge, Massachusetts, London, England- 2009, - 272 p. Smith, B., and D. M. Mark. Geographical categories: An ontological investigation. // International Journal of Geographical Information Science, . -2001. - 15 (7). -p.591-612. Benjamin Kuipers. Modeling Spatial Knowledge (1978) // Cognitive Science - №2. - р. 129-153. Barbara Tverksy. Levels and Structure of Spatial Knowledge. http://wwwpsych.stanford.edu/~bt/space/papers/levelsstructure. pdf Малинников В.А., Майоров А.А., Савиных В.П., Цветков В.Я. Знания и пространственные знания. / 7-я Международная научнопрактическая конференция «Геопространственные технологии и сфера их применения». Материалы конференции. – М.: Информационное агентство «Гром», 2011 - с. 12-14. Цветков В.Я. Пространственные знания:

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS

10.

11.

12.

13.

14.

Формирование и представление LAP LAMBERT Academic Publishing GmbH & Co. KG, Saarbrücken, Germany 2013 -107с. ISBN 978-38484-8347-1 Савиных В.П., Цветков В.Я. Развитие методов искусственного интеллекта в геоинформатике // Транспорт Российской Федерации. – 2010. –№ 5. – с.41-43. Скнарина Н.А. Классификация оползнеопасных территорий // Геодезия и аэрофотосъемка. 2012. - №1. - с.67-71 Малинников В.А., Цветков В.Я., Беленко В.В Разработка картографической базы данных для инженерных изысканий // Инженерные изыскания. -2012. - № 9. - с.55-59. Розенберг И.Н., Цветков В.Я. Среда поддержки интеллектуальных систем // Транспорт Российской Федерации. – 2011. –№ 6. – с.6-8 Antony Galton. Spatial and temporal knowledge representation // Earth Science Informatics, September, 2009, Volume 2,Issue 3, pp 169-187. Савиных В.П., Соловьёв И.В., Цветков В.Я. Развитие национальной инфраструктуры пространственных данных на основе развития картографо-геодезического фонда Российской Федерации .// Геодезия и аэрофотосъемка.2011.- №5. - с.85-91. V.Ya. Tsvetkov. Information Situation and Information Position as a Management Tool // European Researcher, 2012, Vol.(36), № 12-1,

p.2166- 2170 15. Иванников А.Д., Кулагин В.П., Мордвинов В.А, и др. Получение знаний для формирования информационных образовательных ресурсов. М.: ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика», 2008 - 440 с. 16. Майоров А.А., Цветков В.Я. Геореференция как применение пространственных отношений в геоинформатике // Геодезия и аэрофотосъемка, 2012.- №3. - с. 87 -89. 17. Цветков В.Я. Виды пространственных отношений // Успехи современного естествознания. – 2013. – № 5 – С. 138-140. 18. Ishikawa, T., and K. A. Kastens. Why some students have trouble with maps and other spatial representations. // Journal of Geoscience Education, 2005. - 53 (2). – р.184-197. 19. Геодезия, картография, геоинформатика, кадастр: Энциклопедия. В 2-х т. /Под ред. А.В. Бородко, В.П. Савиных. – М.: ООО «Геодезкартиздат», 2008. – Т. I – 496 с. 20. Burrough P, Frank AU (eds) (1996) Geographic objects with indeterminate boundaries. Number 2 in GISData. Taylor and Francis, London 21. Майоров А.А. Современное состояние геоинформатики // Инженерные изыскания.2012. - № 7. - С. 12-15 © Цветков В.Я., 2013

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS УДК 51-7:528.9

ФОРМИРОВАНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ РЕСУРСОВ В ГЕОИНФОРМАТИКЕ FORMATION OF INTELLIGENT RESOURCES GEOINFORMATICS

Соловьёв И.В / Solovjev I.V. Профессор, доктор технических наук, проректор по научной работе, Московский государственный технический университет радиотехники, электроники и автоматики (МГТУ МИРЭА), Россия/ Professor, DSc, Vice-rector for scientific work. Moscow State Technical University of Radio Engineering, Electronics and Automation (MGTU MIREA), Russia

Аннотация

Abstract

Раскрывается понятие пространственных знаний. Описаны методы получения интеллектуальных ресурсов. Показана связь методов искусственного интеллекта с геоинформатикой. Раскрыто свойство «завершенности» интеллектуального ресурса. Показано, что использование и передача информационных ресурсов может быть реализована на основе сценария. Показано что многие интеллектуальные ресурсы являются частью общей системы ресурсов.

The article reveals the content of the concept of spatial knowledge. The article describes methods of obtaining intellectual resources. The article shows the relationship of artificial intelligence with geo-informatics. The article reveals the property of "completeness" of intellectual resources. The article shows that the use and transfer of information resources can be implemented on the basis of the script. The article shows that many intellectual resources are part of the system resources.

Ключевые слова

Keywords

Науки о Земле, интеллектуальные ресурсы, пространственное знание, геоинформационное знание, геоинформатика, искусственный интеллект.

Earth science, intellectual resources, spatial knowledge, knowledge of GIS, geoinformatics, artificial intelligence.

Одной из тенденций современной науки является тенденция к углубленному изучению смысловой стороны процессов и явлений [1, 2]. Она проявляется в геоинформатике [3] и в теории искусственного интеллекта (включая область пространственного знания), где вызвана необходимостью рассматривать средства и единицы информационных взаимодействий и информационных ситуаций с учетом лингвистических факторов, рассматриваемых с учетом имманентных свойств, а также внешних факторов. Это мотивирует к изучению различных видов знаний, включая пространственные знания. Пространственные знания в геоинформатике называют геоинформационными знаниями или геознаниями [4]. Геознания отражают не одну предметную область, а интегрированные с геоинформатикой

предметные области. Это повышает их ценность по сравнению со знаниями отдельных предметных областей. Корни геознания лежат в области пространственных знаний и опираются на исследования именно в этой области. Человечество, начиная с 2000-х годов, вступает в интеллектуальное общество, совершая переход от информационного. Информационные технологии и информационные модели в большой степени служат основой интеллектуальных технологий и моделей. Геоинформатика занимает особое место в интеллектуализации поскольку дает практический инструментарий для реализации этих технологий. С одной стороны пространственные знания и отношения исследуются в области искусственного интеллекта достаточно давно с 60-х годов [5] до появления

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS рубежом это геоинформатики. За направление связано с геореференцией и знанием [6]. С появлением геоинформатики эти работы приобрели дополнительный импульс [7]. С другой стороны пространственные знания и геоинформатика остро потребовались при создании интеллектуальных транспортных систем [8, 9]. Для решения большинства задач с применением интеллектуальных технологий необходимы интеллектуальные ресурсы. Одной из задач геоинформатики является получение и формирование информационных и интеллектуальных ресурсов для практической деятельности. Современные информационные и интеллектуальные ресурсы включают различные компоненты: данные, информацию, описания, базы данных, знания, а также технологические системы. Технологические системы подразделяются на системы: поиска, обработки, хранения, передачи знаний, обучения, коммуникаций, представления. В геоинформатике интеллектуальные ресурсы формируются на основе информационных. Информационные ресурсы делятся на общие и специальные. К общим относят: данные, информацию, описания, базы данных, знания и технологические системы. К специальным информационным ресурсам относят: геоданные, геоинформацию, геоописания, базы геоданных, геознания [4, 6], геореференции [6, 7], цифровые модели, цифровые карты, и т.п. Источниками информационных ресурсов являются данные, информация, правила и ограничения предметной области. Необходимо говорить о жизненном цикле интеллектуального ресурса. под термином «интеллектуальный ресурс» понимают завершенный цикл продуктивной деятельности человека или группы. Имеющий определенный жизненный цикл. Завершенность информационного ресурса как системы определяется тремя фазами: • фазой проектирования, результатом которой является информационный ресурс и план его хранения и

представления; • технологической фазой, результатом которой является технология применения информационного ресурса; • рефлексивной фазой, результатом которой является оценка результата использования информационного ресурса, оценка его полезности и актуальности. При получении знаний как интеллектуального ресурса большое значение имеет эвристическая обработка информации и коррелятивный анализ [10]. Отличием интеллектуальных ресурсов является их активность. Поэтому большое значение при их формировании имеют процессы информационного взаимодействия информационной [11] и модели ситуации[12]. Интеллектуальные ресурсы широко применяют в образовании [13]. Структура модели образовательного ресурса включает три уровня [14]. Современное использование информационных ресурсов связано с информационными технологиями, что приводит к отношениям разработчика ресурса и пользователя ресурса. Использование ресурса может иметь вид сценария. Сценарий задается в виде правил, в соответствии с которыми должны осуществляться все взаимодействия между субъектами и объектами. Взаимодействия, приводящие к нарушению этих правил, запрещаются средствами контроля доступа и не могут быть осуществлены. Научная картина мира, свойственная любой науке, – это часть окружающего мира, включающая отношения, описания, взаимосвязи и взаимодействия, создаваемая с помощью языковых конструкций с использованием языковых единиц – терминов. При этом, хотя связи и отношения объективной действительности существует независимо от человека, выбор связей и отношении в «картине мира», зависит от языковых систем, которыми владеет человек. Из этого следует, что система информационных ресурсов, отражающая научную картину мира, будет целостной, если для этого применяется целостная

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS система. Каждую систему описательная информационных ресурсов образует множество объектов-понятий и разных типов отношений между ними. Эти объекты-понятия находят свое отражение в терминах. Поэтому термин с одной стороны это информационная единица языка, с другой это информационная единица научного знания. Таким образом, термин связывает научное знание с языком и является важным инструментом передачи интеллектуальных ресурсов, в частности в геоинформатике. В качестве основы хранения интеллектуальных ресурсов целесообразно использовать Картографо-геодезический фонд Российской Федерации [15] и создающуюся на его основе национальную инфраструктуру пространственных данных. Таким образом, интеллектуальные ресурсы в геоинформатике нельзя рассматривать как отдельные совокупности или информационные объекты. Для того, чтобы описывать и отражать картину мира, свойственную данной науке, они должны образовать систему ресурсов, в которой по мере возможности должны быть исключены противоречия и неполнота. Для работы с такой системой интеллектуальных ресурсов необходимо разрабатывать правила, а сами ресурсы должны отслеживаться на предмет актуальности и ценности с тем, чтобы при необходимости осуществлять их обновление. Литература 1.

Floridi L., Semantic Conceptions of Information First published Wed Oct 5, 2005; substantive revision Fri Jan 28, 2011 http://plato.stanford.edu/entries/informationsemantic V. Ya. Tsvetkov. Semantic Information Units as L. Floridi’s Ideas Development // European Researcher, 2012, Vol.(25), № 7, p.1036- 1041 3. Савиных В.П., Цветков В.Я. Развитие методов искусственного интеллекта в геоинформатике // Транспорт Российской Федерации. – 2010. –№ 5. – с.41-43 Цветков В.Я. Пространственные знания// Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. -2013. -

10.

11.

12.

13.

14.

15.

16.

№7. – с.43-47 Benjamin Kuipers. Modeling Spatial Knowledge (1978) // Cognitive Science - №2. р. 129-153. Hill Linda L. Georeferencing: The Geographic Associations of Information – MIT Press Cambridge, Massachusetts, London, England2009, - 272 p Майоров А.А., Цветков В.Я. Геореференция как применение пространственных отношений в геоинформатике // Геодезия и аэрофотосъемка, - 2012.- №3. - с. 87 -89. Розенберг И.Н., Цветков В.Я. Среда поддержки интеллектуальных систем // Транспорт Российской Федерации. – 2011. – № 6. – с.6-8 Цветков В.Я., Маркелов В.М. Интеллектуализация логистики с применением геоинформатики // Международный журнал экспериментального образования. – 2012. №6. – с.111-112. V.Ya. Tsvetkov. Framework of Correlative Analysis // European Researcher, 2012, Vol.(23), № 6-1, p.839- 844 V.Yа. Tsvetkov. Information Interaction as a Mechanism of Semantic Gap Elimination // European Researcher, 2013, Vol.(45), № 4-1, p.782- 786. Соловьёв И.В. Применение модели информационной ситуации в геоинформатике// Науки о земле, 2012. - № 1. - С. 54-58. Седякин В.П., Соловьёв И.В. Когнитивный подход к разработке обучающих систем. // “Известия вузов. Геодезия и аэрофотосъемка”, 2011. - № 6. – С.97 – 103 Кулагин В.П., Цветков В.Я. Модели многоуровневого тестирования // Информатизация образования и науки. 2013.- № 3. - с 95-101 Соловьёв И.В. Картографо-геодезический фонд Российской Федерации// Науки о земле, 2012. - № 1. - С. 38-44 Савиных В.П., Соловьёв И.В., Цветков В.Я. Развитие национальной инфраструктуры пространственных данных на основе развития картографо-геодезического фонда Российской Федерации// “Известия вузов. Геодезия и аэрофотосъемка”, 2011. - № 5. – С.85 – 90 © Соловьев И.В., 2013

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS УДК 51-7:528.9

МОДЕЛИ ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ ГИС GIS MODEL OF INFORMATION SECURITY

Булгаков С.В./ Bulgakov S. V. Доцент, кандидат технических наук. Московский государственный университет геодезии и картографии/ Associate Professor, Doctor of Technical Sciences. Moscow State University of Geodesy and Cartography e-mail: miigaiknir@yandex.ru

Аннотация Описана новая модель информационной безопасности ГИС, которая строится на основе включения условий безопасности в конфигурирование и конструирование ГИС как информационной системы. описаны особенности информационной безопасности ГИС, отличающие ее от других информационных систем.

Abstract The article describes a new model of information security GIS. The model is created on the basis of the inclusion of security conditions in the configuration and design of GIS. GIS is seen as a common information system. The article describes the security features of GIS. These features significantly distinguish GIS from other information systems.

Ключевые слова

Keywords

Геоинформатика, геоинформационные системы, информационная безопасность, информационная инфраструктура модели информационной безопасности.

Geoinformatics, geoinformatics systems, information security, information infrastructure model of information security.

Особенностью информационной безопасности ГИС является ее повышенная уязвимость в сравнении с большинством информационных систем. Это обусловлено большим числом каналов получения данных в ГИС и многими каналами обмена информации [1, 2]. Особенность ГИС в том, что геоинформационное моделирование [3, 4] включает набор разных технологий, для которых применяют разные критерии и методы защиты. Одной из задач ГИС является создание и накопление информационных моделей и информационных ресурсов [5]. В процессе создания. Хранения и обновления таких ресурсов возникают дополнительные угрозы. Кроме того, типовые угрозы, такие как спам и компьютерные шпионы [6, 7] в ГИС имеют свою специфику. Это связано что геоинформация и геоинформационные сообщения являются большими по объему и

по числу связей [7] в сравнении со многими информационными сообщениями, передаваемыми в Интернет. Для ГИС в отличие от других информационных систем повышенной уязвимостью обладает информационная инфраструктура [8]. Состояние и развитие геоинформатики [9] показывает, что количество угроз и их полиморфность растет с каждым годом. При этом многие угрозы взаимосвязаны, что дает основание применять для их поиска коррелятивный анализ [10] и эвристический анализ [11] Для отражения внешних угроз и обеспечения информационной безопасности различных систем, включая информационные, применяют разные модели защит, которые отражают разные концепции, заложенные в этих моделях. Краткий перечень основных моделей безопасности информационных систем следующий [2]: модель Биба, модель

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS Гогена-Мезингера, Сазерлендская модель и модель Кларка-Вильсона. Модель Биба - (1977) основана на классификации и идентификации всех субъектов и объектов; разделение субъектов и объектов по уровням доступа; наложением на их идентификаторы ограничений. Модель Гогена-Мезингера (1982) основана на теории автоматов. В соответствии с данной моделью определены допустимые состояния для системы. Система может переходить из одного разрешенного состояния в другие. Субъекты и объекты разбиты на группы; переход системы из одного состояния в другое выполняется в соответствии с таблицей разрешений, в которой указано, какие операции может выполнять субъект; переход из одного состояния в другое осуществляется с использованием транзакций, что обеспечивает общую целостность системы. Эта модель существенно повторяет предыдущую модель. Отличие во введении разрешенных состояний системы. Однако это накладывает и ограничение для самоуправляющихся и самоорганизующихся систему Сазерлендская модель (1986) основана на морфизме субъектов и потоков информации. В этой модели используется машина состояний со множеством разрешенных комбинаций состояний и некоторым набором начальных позиций. При этом исследованию и контролю подлежит поведение множественных композиций функций перехода из одного состояния в другое. Эта модель дополняет предыдущую множество комбинаций состояний. Модель Кларка-Вильсона (1989) основана на рассмотрении взаимодействий системы как транзакций и тщательном оформлении прав доступа субъектов к объектам. Информационные взаимодействия описываются через транзакции, что повышает их защищенность. В этой модели впервые исследована защищенность третьей стороны, поддерживающей всю систему безопасности (программы-супервизора). Кроме того, в данной модели

идентификация субъекта производится, перед выполнением команды от него, но и повторно после выполнения. Общий недостаток всех рассмотренных моделей – апостериорный подход. Они защищают информационные системы после их создания. Для устранения этого недостатка и в развитии идей модели Кларка-Вильсона автором предложена новая модель проектной защиты [12]. Идея модели Кларка-Вильсона о защищенность третьей стороны, поддерживающей всю систему безопасности в процессе работы системы, трансформирована в идею защиты компьютерной среды, инфраструктуры информационных систем в ней и самих ИС на этапе создания компьютерной среды (КС) и последующей конфигурации инфраструктуры и самой системы до начала работы системы. Принципиальным отличием данной модели является создание системы защиты до установки системы. Другим отличием является то, что в качестве объекта защиты рассматривается не изолированная ГИС, а компьютерная среда плюс инфраструктура ГИС (ИИГИС), плюс сама ГИС. Отличие в периоде создания и широте защиты. По существу этап защиты встраивается в начальный этап проектирования компьютерной среды и системы, поэтому такая модель названа проектной моделью защиты информации (ПМЗИ). При построении этой модели защиты учитывается предположение о том, что понятие информационной безопасности КС+ИИГИС шире, чем понятие безопасности ИС или ГИС. Это приводит к необходимости включения в ПМЗИ дополнительных параметров и показателей, отражающих защищенность компьютерной среды. К таковым относятся не только защищенность, но и качество проектирования, среды, надежность функционирования и др. Можно выделить четыре группы функций КС + ИИГИС в аспекте безопасности. Первая группа (группа проектирования) содержит функции проектирования и организации системы. Вторая группа функций (нормального функционирования) обеспечивает

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS надежность функционирования, третья (отражения угроз) выполнение обнаружения и минимизации угроз. Четвертая группа функций (ликвидации последствий деструктивных воздействий) обеспечивает минимизацию ущерба от последствий деструктивного воздействия. В совокупности все эти функции обеспечивают безопасность IIS на всех стадиях жизненного цикла. Вектор угроз (VT) воздействует на структурную матрицу системы (СМС) и приводит к деструктивным воздействиям (DR). СМС × VT = DR Необходимо минимизировать DR. Это возможно если усилить все компоненты структуры, которые включают КС + ИИГИС +ГИС. Это определяет необходимость усиления этого комплекса на этапе проектирования. Отсюда следует, что ПМЗИ является наиболее стойкой к внешним угрозам. Построение ПМЗИ включают следующие этапы Проектирование дискового пространства в соответствии с типами и видами данных, а также баз данных и программных средств. 2. Установка брандмауера 3. Установка антивируса с функцией анитиспама. пп.2-3 установка 4. Альтернатива программного комплекса типа Интернет-Секьюрети 5. Конфигурирование данных. Расположение данных на разных дисках или разных разделах с ПО ОС 6. Проектирование шифрования архивных данных (геоданных) с сохранением ключа на резервном носителе. 7. Установка пароля на вход. 8. Установка пароля на хранитель экрана 9. Установка ПО резервного копирования 10. Установка ПО контроля состояния жестких дисков с технологией SMART. 1.

Таким образом, данный подход повышает надежность и защищенность ГИС, инфраструктуры ГИС и компьютерной среды за счет более четкой организации информационных процессов и

конфигурации информационного пространства на компьютере. Литература Булгаков С.В. Информационная безопасность в геоинформатике // Международный научно-технический и производственный журнал «НАУКИ О ЗЕМЛЕ». - 2-2012.- с.69-72 2. Майоров А.А., Цветков В.Я. Хранение и защита информационных ресурсов кадастра. – М.: Московский государственный университет геодезии и картографии, 2009. – 126 с 3. Цветков В.Я. Геоинформационное моделирование // Информационные технологии, 1999, №3. с. 23- 27 4. Булгаков С.В. Особенности геоинформационного моделирования // геодезия и аэрофотосъемка. 2013. – №3. – с.77.-80. 5. Цветков В.Я. Информационные модели и информационные ресурсы // Геодезия и аэрофотосъемка. - 2005.- №3. - с.85-91. 6. Цветков В.Я., Булгаков С.В Информационная угроза - спам // Геодезия и аэрофотосъемка, №5, -2004. - с. 116-128. 7. Цветков В.Я., Булгаков С.В. Информационная угроза: компьютерные шпионы // Информационные технологии, 2004, №9 с. 2-4 8. Цветков В.Я., Булгаков С.В. Анализ инфраструктуры информационной системы // "Успехи современного естествознания" . - №3. - 2010 . - c. 136-137 9. Майоров А.А. Состояние и развитие геоинформатики // Международный научно-технический и производственный журнал «Науки о Земле». Выпуск 03-2012.с.11-16 10. Viktor Ya. Tsvetkov. Framework of Correlative Analysis // European Researcher, 2012, Vol.(23), № 6-1, p.839- 844 11. Цветков В.Я., Булгаков С.В. Эвристический анализ как инструмент информационной безопасности // "Современные наукоёмкие технологии". №1. - 2010. - c. 53-54 12. Розенберг И.Н., Булгаков С.В. Проектная модель информационной безопасности ГИС // Вестник Московского государственного областного педагогического университета. 2010. - № 2. - с.110 – 113 1.

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS УДК 51-7:528.9

ДОБЫЧА ГЕОДАННЫХ GEODATA MINING

Кудж С.А./ Kuja S.A. Доктор технических наук, профессор, ректор Московского государственного университета технического университета радиотехники, электроники и автоматики, Россия / Doctor of Science Professor, Rector of the Moscow State University of Technical University of Radio Engineering, Electronics and Automation, Russia E:mail: mirearec1@yandex.ru

Аннотация В статье описана новая интеллектуальная геоинформационная технология – добыча геоданных. Описана эволюция понятия геоданных дается различие между технологиями Data Mining и GeoData Mining. Раскрываются понятия геоинформационное знание, пространственное знание и геознание. Выделены проблемы интеллектуализации анализа геоданных.

Abstract The article describes a new intelligent geoinformation technology - geodata mining. The article describes the evolution of the concept of geodata. The article gives a distinction between technology and Data Mining GeoData Mining. The article reveals the concept of geo-information knowledge, spatial knowledge and geo knowledge. The article highlights the problem of intellectualization analysis of geodata.

Ключевые слова

Keywords

Науки о Земле, геоинформатика, интеллектуальные технологии, геознание, пространственное знание, геоинформационное знание.

Earth sciences, geoinformatics, intelligent technology, geoknowledge, spatial knowledge, geoinformation knowledge.

Одной из задач геоинформатики является формирование информационных ресурсов и знаний для решения различных задач. Информационные ресурсы включают различные компоненты: данные, геоданные, информацию, базы данных, знания и технологические системы. Геоданные имеют двойственное значение. Первичные геоданные представляют собой исходные измерения. Вторичные геоданные представляют собой сформированные модели различного вида. Геоданные появились через потребность общества для решения задач и понимания Земли как сложной системы. Последние достижения в сфере информационных и интеллектуальных технологий, такие как суперкомпьютеры, интеллектуальный анализ, вычислительные методы, облачные вычисления, визуализация моделей привели технологии добыча геоданных. Термин «геоданные» первоначально был связан с геологией и геодезией и означал

специализированные данные в этих областях. С появлением геоинформатики термин «геоданные» стал использоваться как обобщение и как интегрированная совокупность данных, применяемая в разных предметных областях. По мере развития геоинформатики и понятия геоданные появлялись разные технологии обработки геоданных. Одной из таких технологий является технология «добычи геоданных». Добыча геоданных (GeoData Mining) имеет много общего с добычей данных (Data Data Mining это процесс Mining). автоматического поиска больших объемов данных для заданных моделей [1]. В процессах поиска Data Mining использует вычислительные методы, распознавание образов и методы искусственного интеллекта. Именно поэтому технологию Data Mining относят к технологиям извлечения знаний и называют технологией интеллектуального анализа. Технология Data Mining данных может

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS как "нетривиальный быть определена извлечения явных, ранее неизвестных и потенциально полезной информации из данных» [2] и «науку извлечения полезной информации из больших массивов данных или базы данных" [3]. Хотя этот термин обычно используется по отношению к анализу данных, тем не менее, большую роль в нем играет искусственный интеллект, что дает основание разграничивать сбор данных и Data Mining. Отметим несколько различий. Первое различие является технологическим. При сборе данных на основе измерений получают новую форму данных. Это технологии сбора геоданных. При переходе к рассмотрению технологии «добыча геоданных», необходимо отметить применение интеллектуальных методов. В итоге такая технология направлена на получение знаний, а не просто данных. Второе различие является структурным. Оно подчеркивает различие между «вообще» данными, применяемыми в Data Mining, и геоданными. Данные, применяемые в Data Mining, могут быть любыми, иметь любую структуру и описывать любую предметную область от биологии и медицины до физики твердого тела. Геоданные имеют вполне определенную структуру «место», время», «тема» и описывают пространственные явления, отношения и процессы. Геоданные — тематические, пространственные и временные данные, отражающие свойства пространственных объектов, процессов и явлений, происходящих на Земле [4]. Сбор геоданных и добыча геоданных разные технологии. Первая является инструментальной, вторая интеллектуальной. Технология сбора геоданных направлена на получение измерений, которые служат основой для построения моделей. Технология добычи геоданных направлена на получение новых знаний. Геоданные описывают пространственные отношения. Использование пространственных отношений позволяет получать новый вид знания геоинформационное знание, или геознание [5, 6]. Геоинформационное знание – объективный, независимый от отдельного

человека, набор знаний, выраженный в количественных и в качественных критериях, о географических фактах, о пространственной окружающей среде, о пространственных отношениях, полученных на основе измерений, на основе анализа, на основе обработки и интеграции информации [6,7]. Геоинформационное знание представляется в виде разнообразных информационных продуктов, таких как цифровые модели, цифровые карты, каталоги координат, динамические временные модели, пространственные модели, топологические модели и т.д. Геоинформационное знание часто классифицируется как декларативное, процедурное, и конфигурационное геознание [6]. Геознания или геоинформационные знания, которые получают на основе сбора количественной информации, ее обработки и анализа являются структурно согласованными в количественном и качественном отношениях. Вопрос структурной согласованности в геоинформационных знаниях присутствует всегда [2]. Напомним, что под информацией в кибернетике, по определению Н. Виннера, понимают ту часть знаний, которая используется для ориентирования, активного действия, управления, т. е. в целях поддержания жизнедеятельности и развития системы [8]. Интеллектуализация анализа геоданных является новым направлением в геоинформатике и сталкивается с рядом проблем. Одна из основных проблем – терминологическая. Она состоит в подмене понятия «интеллектуализация обработки» близкими категориями: компьютеризация обработки данных; автоматизация обработки геоданных; автоматизированное измерение геоданных и пр. Одной из причин является то, что близкое к интеллектуальной обработке понятие «интеллектуальный анализ данных» трактуется в ряде отечественных источниках как автоматизированная обработка данных Получение пространственных знаний включает этапы построения терминологического поля [9], построение отнологий, извлечение знаний из фактов наблюдения (data mining) и результатов обработки пространственных данных. Пространственные знания отражают знания о

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЕОИНФОРМАТИКА / GEOINFORMATICS пространственных объектах, и знания о пространственных и непространственных отношениях [10]. В настоящее время выделяют три разных типа пространственных знаний. Первый тип пространственных знаний связывают с абстрактными пространственными моделями. Этот тип знаний применяют в области математики, искусственного интеллекта и частично в области геоинформатики. Второй тип пространственных знаний связывают с пространственными объектами и их моделями, с тем, что расположено на земной поверхности и в реальном пространстве. Этот тип знаний применяют, в первую очередь, в области геоинформатики и в науках о Земле. Во вторую в сфере искусственного интеллекта. Третий тип пространственных знаний связывают с мышлением и представлением пространственных объектов и моделей. Этот тип знаний применяют, в первую очередь, в области психологии, образования, во вторую в геоинформатике и искусственном интеллекте. В научных исследованиях все шире начинают применять понятие геознания (второй тип пространственного знания), как знания связанного с пространственными отношениями. Геознание рассматривается как форма знания, связанного, в первую очередь, с пространственными отношениями на земной поверхности. Отсюда следует возможность более широкого описания геознаний Получение пространственных знаний на основе добычи геоданных включает этапы построения терминологического поля, построение отнологий, извлечение знаний из фактов наблюдения и результатов обработки геоданных Таким образом технология «добычи геоданных» является новой интеллектуальной технологией в геоинформатике, направленной на получение новых знаний. Она дополняет и развивает технологии сбора геоданных.

Литература 1.

The Cuting Edge. An encyclopedia of Advaced Technologies. Oxford. 2000, University Press – 360р 2. W. Frawley and G. Piatetsky-Shapiro and C. Matheus, Knowledge Discovery in Databases: An Overview. AI Magazine, Fall 1992, pp. 213-228 3. D. Hand, H. Mannila, P. Smyth: Principles of Data Mining. MIT Press, Cambridge, MA, 2001. 4. 4. Геодезия, картография, геоинформатика, кадастр: Энциклопедия. В 2-х т. /Под ред. А.В. Бородко, В.П. Савиных. – М.: ООО «Геодезкартиздат», 2008. – Т. I – 496 с. Т. II – 464 с. 5. Майоров А.А., Цветков В.Я. Геореференция как применение пространственных отношений в геоинформатике // Геодезия и аэрофотосъемка, - 2012.- №3. - с. 87 -89 6. Цветков В.Я. Пространственные знания// Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. -2013. №7. – с.43-47 7. Савиных В.П., Цветков В.Я. Развитие методов искусственного интеллекта в геоинформатике // Транспорт Российской Федерации. – 2010. –№ 5. – с.41-43 8. Винер К. Кибернетика, или управление и связь в животном и машине.- М.: Сов. радио, 1968 9. Тихонов А.Н., Иванников А.Д., Цветков В. Я. Терминологические отношения // Фундаментальные исследования. -2009. № 5. - с.146- 148 10. Цветков В.Я. Виды пространственных отношений // Успехи современного естествознания. – 2013. – № 5 – С. 138-140 © Кудж С.А., 2013

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЕОЛОГИЯ / GEOLOGY УДК 551.2:528.27

ГЕОДИНАМИКА И ЭВОЛЮЦИЯ НЕФТЕГАЗОВЫХ ЛОВУШЕК АБШЕРОНОПРИБАЛХАНСКОЙ ЗОНЫ ПОДНЯТИЙ И ЗАГРОССКОЙ НАДВИГОВОЙ СИСТЕМЫ НА ОСНОВЕ 3D МОДЕЛИРОВАНИИ ГРАВИМЕТРИЧЕСКОЙ КАРТЫ GEODYNAMICS AND EVOLUTION OF OIL AND GAS TRAPS OF ABSHERON-BALKHAN ZONE OF UPLIFTS AND ZAGROS OVERTHRUST SYSTEM BASED ON 3D MODELING OF GRAVITY MAPS Асланов Б.С. / Aslanov B.S. Доктор геолого-минералогических, доцент, ведущий научный работник Научно-исследовательского и проектного института «Нефтегаз» Государственной Нефтяной Компании Азербайджанской Республики / Doctor of Geologo-mineralogical Sci., associate professor, the leading research worker of the Research and project institute «Neftegaz» of State Oil Company of Azerbaijanian Republic e-mail: beyler@inbox.ru Аннотация

Abstract

Загросская надвиговая система (ЗНС) и АбшероноПрибалханская зона (АПЗ) поднятий наложены на передовые прогибы: соответственно Месопотамский и Пираллахи-Келькорский. ЗНС и АПЗ являются богатейшими нефтегазоносными районами. Подобное совпадение случайно или связано с геологической эволюцией региона в целом? Какова природа этих месторождений? Где возникла нефть, когда, откуда и каким образом она переместилась в нынешние слои? В статье сделана попытка найти ответы на подобные вопросы на основе комплексного анализа существующего геолого-геофизического материала и составленной 3D модели гравиметрической карты в редукции Буге.

Zagros Thrust System (ZTS) and the AbsheronBalkhan zone (ABZ) rises imposed on the cutting-edge deflections: respectively Mesopotamian and PirallahiKelkorsky. ZTS and ABZ, are the richest oil and gas regions. Such a coincidence or accident related to the geological evolution of the region as a whole? What is the nature of these fields? Where there was oil, when, where and how it was moved to the current layer? The article is an attempt to find answers to these questions on the basis of a comprehensive analysis of existing geological and geophysical data and making 3D models of gravimetric map in the Bouguer reduction.

Ключевые слова

Keywords

Абшероно-Прибалханская зона поднятий, Месопотамский и Пираллахи-Келькорский прогибы, фундамент, модель гравиметрической карты.

Absheron-Balkhan zone of uplifts, Mesopotamian and Pirallahi-Kelkorsky deflections, foundation, model gravimetric map.

Распространение гигантских углеводородных (УВ) месторождений на Земле отмечается преимущественно в зонах сочленения крупных тектонических элементов. Подобными регионами являются бассейны Персидского залива, Аляски, Венесуэлы, Южно-Каспийской провинции и др. С позиции теории глобальной тектоники, образование нефти происходит в результате возгонки и термолиза веществ, затянутых вместе с океаническими осадками в зону поддвига литосферных плит. Эта идея была высказана впервые в 1970 году и в дальнейшем этот возможный механизм образования нефти изучался многими исследователями (Х.Хедберг, 1970;

А.В.Бахрами, 1987; А.А.Абидов, 1988; Л.И.Лобковский, В.Е.Хаин, 2007). Исследуемый регион расположен между крупными Евразийским и Аравийским литосферными плитами и приурочен к сейсмоактивной зоне. Зона относится к кавказскому сегменту АльпийскоГималайского подвижного пояса (АГПП) и характеризуется резкой контрастностью и интенсивностью магматических процессов, необычайно высокой тектонической и геодинамической активностью и подвижностью, большой сетью разнонаправленных разломов, являющихся возможными путями миграции полезных ископаемых, в том числе и углеводородов.

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЕОЛОГИЯ / GEOLOGY Тектоно-геодинамические особенности этой зоны довольно подробно освещены в работе [1], поэтому в данной статье вкратце следует отметить следующее. Как известно, Северо-восточная окраина Африкано-Аравийского континента в кайнозойское время испытала столкновение с Иранской плитой. Интенсивное прогибание этой территории земной коры – результат надвигания на край платформы островодужных систем юго-западной периферии океана Тетис. В мезозойской истории развития основных тектонических элементов региона, которые схематично иллюстрированы на рис.1 в двух разрезах [5], установлены все главные этапы её формирования в условиях горизонтального и встречного перемещения Евроазиатской и Афроаравийской континентальных плит, в ходе которых происходило постепенное сокращение акватории палеокеана Тетис до полного его

исчезновения. Как видно из этого рисунка, схематичное представление геодинамической эволюции исследуемого региона рассматривается на двух циклах: а) с участием триасской эпохи (251 млн. лет!!!), во время которой не происходили сильные изменения тектонического строения земной коры (рис. 1, профиль I-I); б) без участия триасской эпохи (рис.1 профиль II-II). Мы представляем, что закрытие мезозойского океана Тетис приходится на кайнозойскую эру (Еоцен 23 млн. лет) в результате субдукции, вызванной натиском Аравийского синтаксиса в северо-восточном направлении. Причем в ряде мест процессы субдукции продолжаются и в настоящем времени, с различной степенью выраженности и активности. Например, в северной части Южного Каспия – Абшероно-Прибалханская зона поднятий, также на севере Персидского залива – Загросская складчатость.

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЕОЛОГИЯ / GEOLOGY Что касается благоприятных условий скопления УВ, в целом периферия палеоокеана Тетис регионально нефтегазоносна [2÷14]. Именно в её пределах находятся нефтегазоносные провинции Южного Каспия и Персидского залива. Наибольшие запасы УВ концентрируются в толщах АбшероноПрибалханской зоны поднятий и Загросской складчатости. Нефтематеринскими отложениями служат погребенная масса, которая существовала на окраинах материков в период закрытия океана Тетис. На основе теории литосферных плит, были проанализированы нефтегазоносный бассейн Персидского залива (НБПЗ) и Южно-Каспийская нефтегазоносная провинция (ЮКНП), в частности, геодинамические преобразования геологической эволюции и глубинное тектоническое строение. Сравнивая полученные результаты и с учетом переинтерпретации существующего геологогеофизического материала, нами выявлено явное расхождение в структурнотектоническом строении ЮКНП и НБПЗ, которое вкратце изложено ниже. Поверхностное геологическое строение (нефтегазоносная толща) Персидского залива осложнено Загросским надвигом, Южного Каспия – Абшероно-Прибалханской зоной поднятий. Подобное осложнение согласуется образованием складчатых систем на основании процессов сжатия и растяжения, которые продолжаются и в настоящее время [4÷14]. Абшероно-Прибалханская зона поднятий, в географическом отношении является порогом и характеризуется как зона развития палеоген-миоценовой складчатости, одновременно в тектоническом отношении является гигантским структурным „седлом“ между Альпийской синклиналью и Эпигерцинской платформой. А Загросский надвиг или орогенно-сбросовая зона, осложнена комплексом палеозойских, мезозойских и кайнозойских отложений, образовавшихся в результате столкновения Аравийской и Евразийской плит в конце мезозоя и в начале кайнозоя. Кроме того, Абшеронский порог и Загросский надвиг наложены на глубоких

прогибах. Абшеронский порог на Пираллахи-Келькорском прогибе (ПКП), а Загросский надвиг – на Месопотамском. Помимо этого, Загросский надвиг представлен хребтом, протяженность которого доходит до 1300, ширина до 250 и высота до 4,5 км. Сложен он мощным (до 810 км) осадочным чехлом, смятым в крупные и весьма протяженные (до 350 км) складки пассивной окраины Аравийской плиты, постепенно изменяющие простирание от северо-запада на восток-северо-восточное. При этом отмечается и схожие строения нефтяных месторождений Персидского залива и Южного Каспия. Это ещё раз свидетельствует о том, что эти нефтяные провинции образовались в едином бассейне Палео-Тетиса, но в процессе эволюции мегабассейн разделился на провинции Персидского залива и Южного Каспия. На схематичной структурной карте по поверхности границы Мохо (рис.2, выкопирован с работы [14]), составленной по сейсмологическим данным за последние 50 лет (каталог землетрясений исследуемого региона), выделяются два прогиба, расположенные почти перпендикулярно по отношению друг к другу: на северо-востоке Загросского надвига с протяженностью более 400 км с глубиной более 56 км, и в пределах Деште-Лутского блока с протяженностью около 200 км, с глубиной 48 км. Между ними в центральной части Ирана на глубине 40 км вырисовывается равнина, известная по литературным источникам как Иранское плато. Далее на севере, в Южном Каспии, на глубине 36 км выделено поднятие с амплитудой 6 км. Прогиб, расположенный на северо-востоке Загросского надвига, по всей вероятности, является неотъемлемой частью Месопотамского передового прогиба, а в пределах Деште-Лутского блока может иметь место инверсионное строение, т.е. поднятие на фоне глубокого прогиба? Иными словами, геологическое строение Южного Каспия в глубинных слоях представляет собой наложенную мульду, приуроченную к переходному тектоническому режиму, т.е. от орогенной Альпийской геосинклинали к Эпигерцинской платформе.

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЕОЛОГИЯ / GEOLOGY

Для того, чтобы анализировать полученное представление о геологическом строении исследуемого региона, была проанализирована гравиметрическая карта Ирана (рис.3), взятая из работы [14] и дополненная нами. Эта карта была сведена к подобной карте в пределах Южно-Каспийской нефтегазоносной провинций (рис.4). Судя по гравиметрической карте Ирана, вдоль Загросского надвига в СЗ-ЮВ направлении протягивается гравитационный минимум с интенсивностью до 300 мГал. Согласно геологическому истолкованию гравиметрических аномалий, можно предполагать, что этот минимум связан с глубинным тектоническим строением. Его параметры, т.е. размеры и интенсивность, нельзя объяснить складчатым строением Загросского надвига и сооружениями

Иранского нагорья. Помимо всего, минимум в плане соответствует северо-восточной части Месопотамского передового прогиба (МПП). По мнению В.Забанбарка [2,3], МПП имеет ассиметричное строение с внутренним северо-восточным дислоцированным бортом и внешним более пологим юго-западным бортом, наложенным на краевую часть Аравийской платформы и примыкающий к складчатому сооружению Загрос. Наиболее интенсивное формирование тектонических структур фиксируется на внешнем борту, где развиты большой протяженности и сравнительно узкие складки, группирующиеся в зоны, параллельные Загросскому складчатому сооружению. Сам прогиб окончательно сформировался в заключительной фазе альпийской складчатости. Сдвиговые дислокации,

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЕОЛОГИЯ / GEOLOGY доминировавшие в Загросе, привели к дисгармоничному смятию осадочной толщи. Углеводороды в Месопотамском прогибе

содержатся в образованиях верхнего и нижнего мела, верхней, средней юры и верхнепермских породах.

МПП является самым крупным прогибом в рассматриваемом регионе, он протягивается на расстояние до 2.5 тыс. км с северо-запада на юго-восток. Его ширина меняется от 180 до 400 км, а общая мощность осадочного чехла в наиболее прогнутой (осевой) части достигает 14–15 км. В позднедокембрийское и палеозойское

время древние континентальные массивы, существовавшие на территории Ирана, составляли одно целое с Аравийской континентальной платформой. На их разделение в перми или триасе, т.е. в период раскрытия мезозойского Тетиса, указывает пояс офиолитов Загроса, приуроченный к линии Главного Загросского надвига.

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЕОЛОГИЯ / GEOLOGY

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЕОЛОГИЯ / GEOLOGY Подобному геотектоническому преобразованию можно отнести и ПКП. МПП сформирован на стыке Аравийской платформы с Иранским плато, а ПКП на стыке Эпигерценской платформы с Альпийской складчатостью. Оба прогибы оказались наложенными на более древние осадочные бассейны. Это связано с тем, что в геодинамической эволюции бассейнов Персидского залива и Южного Каспия выделяются два тектонических этапа: сначала регион развивался как часть континентальной окраины Гондваны вплоть до столкновения её с Евразийским континентом. В результате этого столкновения образовалась Загросская зона складчатости, затем перед ней возник МПП, наложенный на северные, некогда глубоководные участки этой окраины. Параллельно подобная эволюция происходила на северной окраине сейсмогеодинамического блока, в результате образовался ПКП. Мы предполагаем, что этим же объясняется резкое отличие в глубинных строениях НБПЗ и ЮКНП. Сравнивая гравиметрическую карту и структурную карту по поверхности Мохо, мы предполагаем, что самая глубокая часть МПП расположена севернее, т.е. под Загросским надвигом. То же самое относится к ПКП, т.е. самая глубокая часть расположена северо-восточнее, под Абшероно-Прибалханским порогом. Подобное представление хорошо иллюстрируется на 3D модели гравиметрической карты (рис. 5), составленной нами по программе SURFER. Здесь хорошо видно как расположены НБПЗ и ЮКНП. Тектоническое строение обеих провинций представляется инверсионным, т.е. они размещены на глубоких «котловинах». Однако образование углеводородного потенциала связано, по всей вероятности, с абсолютно разной геотектонической обстановкой, т.е. тектоническими единицами. На наш взгляд, углеводороды Персидского залива образуются во впадине МПП. Этому процессу содействует ротационная динамика трёх тектонических единиц: Аравийская плита, Деште-Лутский блок и Иранское плато. Согласно нашему

представлению, при движении Аравийской плиты в северо-восточном направлении, юго-восточный край соприкасается с блоком Деште-Лут, а блок, при повороте против часовой стрелки, сжимает Иранское плато. В результате этих сжимающих сил в глубинных недрах МПП создаётся благоприятное условие для образования углеводородов. В дальнейшем, вновь благодаря этим сжимающим силам, углеводороды мигрируют по существующим глубинным разломам на нефтегазоносные структуры Персидского залива. В Южном Каспии этот процесс носит несколько иной характер. Мы полагаем, что углеводороды Южного Каспия образуются во впадине ПКП, благодаря воздействию геодинамических сил трёх тектонических единиц: Иранское плато, Деште-Лутский блок и Туранская плита. Геомеханический процесс и здесь связан с Аравийским синтаксисом, т.е. при движении Аравийской плиты в северо-восточном направлении, юго-восточный край соприкасается с блоком Деште-Лут. А блок, через Копетдагскую горную складчатость сдвигает Туранскую плиту. При этом плита, поворачиваясь против часовой стрелки, сжимается в сторону Южно-Каспийской геосинклинали. Так как, глубинное строение Южного Каспия представлено сводовым поднятием по границе Мохо, центр сжимающих сил попадает в ПКП. В результате в недрах ПКП создаются благоприятные условия для образования углеводородов. В дальнейшем, углеводороды, мигрируют по существующим глубинным разрывам на нефтегазоносные структуры ЮжноКаспийской нефтегазоносной провинции, в том числе Абшерно-Прибалханской зоны поднятий. Заключение Таким образом, анализируя вкратце структурно-тектоническое строение, сеймогеодинамические особенности на основе существующей геологогеофизической информации, каталогов землетрясений, сравнительного анализа углеводородного состава и процессов эволюции геотектонического образования, можно сделать следующие выводы:

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЕОЛОГИЯ / GEOLOGY

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЕОЛОГИЯ / GEOLOGY 1. Углеводородные потенциалы НБПЗ и ЮКНП связаны с рифтовой системой океана Тетис и образовались в ПКО. Путями миграции и генерации УВ в исследуемом регионе являются: – в Южно-Каспийской нефтегазоносной провинции ПредкавказскоТуркменский разлом, а в пределах Персидского залива – глубинные разломы Загросской надвиговой системы. 2. Нефтегазоносные провинции Персидского залива и Южного Каспия существовали как ПКО на протяжении большей части своей эволюции, т.е. с позднего палеозоя и до миоцена включительно, но на севере (Южный Каспий) ПКО был активнее, чем на юге (Персидский залив). 3. После столкновения двух некогда противоположных окраин Тетиса, МПП и ПКП трансформировались в современные бассейны, типичные для зон сочленения древних кротонов со сравнительно молодыми горно-складчатыми сооружениями. 4. Крупные образования УВ в этих провинциях является результатом дегазации, которые произошли на втором этапе эволюции бассейна при наложении передовых прогибов (МПП и ПКП) на бывшие гондванские окраины. 5. С позиции теории глобальной тектоники, скопление нефти происходит в результате возгонки и термолиза веществ, затянутых вместе с океаническими осадками в зону подвига литосферных плит. 6. Резкое отличие геологотектонического строения провинций связано с сейсмогеодинамическими условиями.

10.

11.

12.

Литература 1.

Асланов Б.С. Нефтегазоносные провинции Персидский залив и мегавпадина Южный Каспий – реликты пассивной континентальной окраины палеоокеана Тетис // Международный научно-технический и производственный электронный журнал «Науки о Земле», Москва, № 4-2012, с.4-11. Забанбарк А., Казьмин В. Г., Лобковский Л. И.. 2010 Древние окраины континентов и сравнительный анализ их нефтегазоносности. Доклады Академии Наук, 2010, том 431, № 3, с.365–368.

13.

14.

А. Забанбарк. 2011. Распространение крупных месторождений нефти и газа – источник углеводородной дегазации (бассейн Персидского залива). Москва, Труды Института Океанологии им. П.П. Ширшова, РАН, с.133-138. Запивалов Н. П. 2008. Морская нефть – новая веха человечества // Нефтяное хозяйство. № 6. с.54–58. A. Ghasemi, C.J. Talbot. 2005. New tectonic scenario for the Sanandaj–Sirjan Zone (Iran). Journal of Asian Earth Sciences. p.1–11. N. Ebadati, A. Adib. 2010. Geodynamics Evolution of the Oil Traps in Southern Regions of Zagros Due to Closing of Neotethy The st International Applied Geological Congress, Department of Geology, Islamic Azad University - Mashad Branch, Iran, 2628 April. N. Quarrie. 2004. Crustal scale geometry of the Zagros fold–thrust belt. Iran, Journal „Structural Geology“, p.519–535. M. Bahrami, M. Sahraeyan, K. Taherkhani. 2012. Microfacies and Sedimentary Environments of Dalan Formation at Surmeh Mountain, Folded Zagros Zone, Southwestern Iran International Journal of Basic and Applied Sciences, 1 (4) p.380389. H. Shafaii Moghadam, J. Robert Stern, M. Rahgoshay. 2010. The Dehshir ophiolite (central Iran): Geochemical constraints on the origin and evolution of the Inner Zagros ophiolite belt. Geological Society of America Bulletin, p.15161547. V. Regard, M. Molinaro, C. Aubourg, M. Abbassi. 2010. The transition between Makran subduction and the Zagros collision: recent advances in its structure and Active deformation. "Special Publication – Geological Society of London 330", p 41-64. F. Mouthereau, O. Lacombe, J. Vergés. 2012. Building the Zagros collisional orogen: Timing, strain distribution and the dynamics of Arabia/Eurasia plate convergence Contents lists available at SciVerse ScienceDirect “Tectonophysics 532-535” p.27-60. L. Csontos, Б. Sasvбri, T. Pocsai, L. Kуsa, Azad T. Salae, A. Ali. 2012. Structural evolution of the northwestern Zagros, Kurdistan Region, Iraq: Implications on oil migration. GeoArabia, v. 17, p.81-116. J. Vergés, E. Saura, E. Casciello, M. Fernàndez, A. Villaseñor, I. Jiménez-munt, D.García-Castellanos. 2001. Cambridge University Press. Geol. Mag.: p.123. A. Zamani, N. Hashemi 2000. A comparison between seismicity, topographic relief, and gravity anomalies of the Iranian Plateau. Department of Geology, College of Sciences, Shiraz University, Shiraz, Iran.”Tectonophysics 327” p.25-36.

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

МОНИТОРИНГ ЗЕМЕЛЬ / LAND MONITORING УДК 528.8

МОНИТОРИНГ ПОВЕРХНОСТНОЙ ТЕМПЕРАТУРЫ ГОРОДСКОЙ ТЕРРИТОРИИ ПО ДАННЫМ МНОГОЗОНАЛЬНОЙ СЪЕМКИ LANDSAT 8 MONITORING LAND SURFACE TEMPERATURE IN URBAN AREA USING MULTISPECTRAL IMAGE LANDSAT 8 Чинь Ле Хунг/Trinh Le Hung Кандидат технических наук, преподаватель кафедры Геодезии и Картографии Технического университета им. Ле Куи Дон, Ханой, Вьетнам / PhD, lecturer of Department of Geodesy and Cartography, Le Quy Don Technical University, Hanoi, Vietnam e-mail: trinhlehung125@gmail.com

Варварина Е.А. / Varvarina E.A. Аспирант кафедры аэрофотогеодезии Государственного Университета по Землеустройству, ведущий специалист отдела развития ОАО «ОПИН» / Post-graduate student to chair airphotogeodesy State University Of Land Use Planning, The leading expert of department of development OPIN. e-mail: varvarinakatya@rambler.ru

Аннотация

Abstract

Эффект теплового острова оказывает сильное влияние на качество окружающей среды городской территории. Тепловая инфракрасная съемка LANDSAT 8 со средним разрешением может эффективно использовать в мониторинге состояния поверхностной температуры. Статья посвящена решению актуальной проблемы определения поверхностной температуры городской территории по данным теплового инфракрасного изображения для обнаружения аномальных участков перегрева, которые позволяют оценивать негативное воздействие этого эффекта и принимать необходимые управленческие решения.

Urban heat island effect greatly affects the quality of the environment of urban territory. Medium resolution thermal infrared image LANDSAT 8 should be used effectively in studying the urban heat island. This article is devoted to solving the actual problems monitoring the land surface temperature using thermal infrared image data for the detection of abnormal hot spots, which allows to evaluate the negative impact of this effect and to take the administrative decisions.

Ключевые слова

Keywords

Эффект теплового острова, городская территория, LANDSAT 8, тепловая инфракрасная съемка, яркостная температуры, индекс NDVI, коэффициент спектрального излучения, поверхностная температура.

Urban heat island, urban area, LANDSAT 8, thermal infrared image, brightness temperature, NDVI index, surface emissivity, land surface temperature.

острова» Эффектом «теплового называют повышение температуры в местах концентрации жилых и промышленных объектов по сравнению с окружающей их территорией. Вызываемые им тепловые аномалии оказывают сильное влияние на

экологическое состояние крупных городов. В разных городах эффект теплового острова проявляется по-разному ввиду его зависимости от рельефа местности, геофизических характеристик и розы ветров в каждом сезоне. Аэрокосмические методы

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

МОНИТОРИНГ ЗЕМЕЛЬ / LAND MONITORING мониторинга поверхностной температуры городской территории основываются на использовании инфракрасных изображений с NOAA AVHRR, TERRA/MODIS, LANDSAT или тепловых инфракрасных изображений, полученных с самолетов на низкой высоте [1 – 2]. Тепловая инфракрасная съемка (далее ИК) LANDSAT с пространственным разрешением 120м (LANDSAT TM), 60м (LANDSAT ETM, ETM+) и 100м (LANDSAT 8) дает более детальную информацию об изменении поверхностной температуры по сравнению с данными NOAA AVHRR, таким образом, данные полученные при использовании LANDSAT могут более быть эффективны при изучении городского

теплового острова. LANDSAT 8 — американский спутник дистанционного зондирования Земли, восьмой в рамках программы LANDSAT (седьмой выведенный на орбиту). Спутник был запущен 11 февраля 2013 года при помощи ракеты-носителя Атлас-5 401. Спутник LANDSAT 8 формирует данные при помощи двух наборов инструментов: Operational Land Imager (OLI) и Thermal Infrared Sensor (TIRS). Первый набор формирует изображения в 9 диапазонах видимого света и ближнего ИК, второй набор — в 2 диапазонах дальнего (теплового) ИК. Осноные характеристики многозональной съемки LANDSAT 8 представлены в табл.1. Таблица 1 Основные характеристики многозональной съемки LANDSAT 8

Спектральный канал

Название

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

Побережья и аэрозоли Синий Зеленый Красный Ближний ИК (NIR) Ближний ИК (SWIR2) Ближний ИК (SWIR3) Панхроматический Перистые облака Дальний ИК (TIR1) Дальний ИК (TIR2)

Длины волн 0.433 0.450 0.525 0.630 0.845 1.560 2.100 0.500 1.360 10.30 11.50

0.453 0.515 0.600 0.680 0.885 1.660 2.300 0.680 1.390 11.30 12.50

µm µm µm µm µm µm µm µm µm µm µm

Пространственное разрешение (м) 30 m 30 m 30 m 30 m 30 m 30 m 30 m 15 m 30 m 100 m 100 m

Исходные данные - многозональное изображение, полученное со спутника LANDSAT 8 (рис. 1) на территорию города Иркутска. Съемка получена в 10 июня 2013 года в безоблачную погоду. Обработка данных дистанционного зондирования производилась с помощью программного обеспечения ERDAS Imagine 9.3 и ArcGis 9.0. Методика определения поверхностной температуры по данным многозональной съемки LANDSAT 8 содержит следующие шаги:

1. Вычисление спектральной интенсивности излучения. Для вычисления поверхностной температуры, на первом шагу преобразуется яркостное значение съемки (целое число) в спектральной интенсивности излучения Lλ (#$ % µ$ ). Величину Lλ можно получить, используя значения пикселей тепловых ИКизображений с помощью формулы [3]:

• Вычисление спектральной интенсивности излучения; • Вычисление поверхностной яркостной температуры; • Вычисление поверхностной температуры (LST – land surface temperature).

где M L , AL - коэффициенты, определенные сенсором (табл. 2); Qcal – яркостное значение теплового ИК диапазона изображения LANDSAT 8. Таблица 2. Значения M L , AL изображения LANDSAT 8

Lλ = M L .Qcal + AL

(1)

Канал

Спутник/Сенсор

10 11

LANDSAT 8 LANDSAT 8

3.3420.10-4 0.10000

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

МОНИТОРИНГ ЗЕМЕЛЬ / LAND MONITORING

Рис.1 Многозональное изображение LANDSAT 8 города Иркутска, полученное в 10 – 06 – 2013 (RGB представление 432 каналы) 2. Вычисление поверхностной яркостной температуры. Поверхностная яркостная температура определяется как средняя яркостная температура подстилающей поверхности и объектов на ней, принятых за серые тела. Серое тело — это такое тело, коэффициент поглощения которого не зависит от частоты, а зависит только от температуры. Для различных спутниковых систем применяются разные методики расчета поверхностнной яркостной температуры. В данной работе для тепловой ИК съемки

LANDSAT 8, поверхностная яркостная температура была рассчитана следующим образом [3]: K2 (2) TB = K1 ln(1 + ) Lλ где K1 и K2 – калибровочные константы, определенные сенсором (табл. 2). Таблица 1. Значения K1 и K2 изображения Landsat 8 Канал 10 11

K1 (K) 774.89 480.89

K2 (мВтсм-2 стр-1мкм-1) 1321.08 1201.14

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

МОНИТОРИНГ ЗЕМЕЛЬ / LAND MONITORING поверхностной 3. Вычисление температуры (LST – land surface temperature). Поверхностная температура связана с излучательной способностью поверхности (ε). Излучательная способность поверхности понимается как отношение энергии, излучаемой с поверхности и энергии, излучаемой от черного тела при заданной длине волны и температуры. Поверхностная температура (LST) в зависимости от излучательной способности поверхности была рассчитана следующим образом [1-2]: LST = 1+ (

TB λ .TB

где '(, ') – коээфициенты спектрального излучения растительности (0.99) и почвы (0.95) относительно, Pv - отношение растительности в пикселе, определен таким образом:  NDVI − NDVI min  Pv =    NDVI max − NDVI min 

(6)

Pv принимает значение 0 для участков без растительности и 1 для участков с польным растительным покровом.

(3) ) * ln ε

где λ - длина волны (11.5 µm ); ρ =

h.c

,σ -

J K −34 ); h – коэффициент Plank ( 6.626.10 J . sec ); c – скорость света (2.998 * 10 8 m/s). Для определения спектрального коэффициента излучения используется нормализированный разностный растительный индекс (NDVI), который был разработан Rouse B.J. в 1973 гг. Индекс NDVI вычисляется по следующей формуле: ρ − ρ кр NDVI = бик (4) ρ бик + ρ кр

коэффициент Stefan–Boltzmann ( 1.38.10 − 23

где

ρбик -

красной

коэффициент

спектральной

отражения

зоне,

ρ кр

в -

коэффициент отражения в ближней инфракрасной зоне. Индекс может получать значение в пределах от -1 до 1. Для определения спектрального коэффициента излучения в данной работе используется метод, разработанный Valor E., Caselles V. [5]. При использовании данного метода спектральный коэффициент излучения вычисляется как сумма спектральных коэффициентов излучения почвы и растительности:

ε = ε v Pv + ε s (1 − Pv )

(5)

-1

Рис. 2 Изобожение индекса NDVI, полученное со снимка Landsat 8 10-06-2013 По экспериментальным результатам в городской территории [1-2], ε v = 0.99 при NDVI > 0.5, ε s = 0.95 при NDVI < 0.2 [4]. В случае 0.2 <= NDVI <= 0.5, ε определен таким образом:

ε = 0.99Pv + 0.95(1 − Pv ) = 0.04P v +0.95

(7)

Значение коэффициентов спектрального излучения на исследуемой территории изображено на рис. 3. Результат определения поверхностной термодинамической температуры территории города Иркутска на дату 10.06.2013 показан на рис. 3. По результатам статистического анализа полученных значений температуры города Иркутска на дату 10.06.2013 – минимальное значение равнялось 279.50K,

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

МОНИТОРИНГ ЗЕМЕЛЬ / LAND MONITORING максимальное значение – 296.50K. Таким образом, разброс значений поверхностной термодинамической температуры на 0 территории города Иркутска равнялась 19 K.

0.95

0.99

Литература 1. K. Sundara Kumar, P. Udaya Bhaskar, K. Padmakumari (2012), “Estimation of land surface temperature to study urban heat island effect using Landsat ETM+ image”, International journal of Engineering Science and technology, Vol. 4, No. 2, pp. 771 – 778. 2. O.R. Garcia Cueto, E. Jauregui Ostos, D. Toudert, A. Tejeda Martinez (2007), “Detection of the urban heat island in Mexicali and its relationship with land use”, Atmosfera 20(2), pp. 111 – 131. 3. Landsat 8 Conversion to Radiance, Reflectance and At-Satellite Brightness Temperature (NASA). 4. Valor E., Caselles V.(1996). Mapping land surface emissivity from NDVI. Application to European African and South American areas // Remote sensing of Environment, 57, pp. 167 – 184. © Чинь Ле Хунг, Варварина Е.А., 2013

Рис. 3 Результат определения спектрального коэффициента излучения На основе этих данных была создана тематическая карта (рис. 4) пространственного распределения аномальных участков перегрева (показаны светло – фиолетовым цветом).

279.50K

296.50K

Рис.4 Карта пространственного распределения поверхностной термодинамической температуры (0K) города Иркутска 2013 года с участками аномального перегрева (светло – фиолетовый цвет).

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЕОЭКОЛОГИЯ / GEOECOLOGY УДК 502.5

Статья на английском языке

LOCAL DEVELOPMENT IN RUSSIA: ENVIRONMENTAL SUSTAINABILITY OF THE VOLGOGRAD REGION ЛОКАЛЬНЫЙ АСПЕКТ РАЗВИТИЯ РОССИИ: ЭКОЛОГИЧЕСКАЯ УСТОЙЧИВОСТЬ ВОЛГОГРАДСКОЙ ОБЛАСТИ Шувалова О.А. / Shuvalova O.A. Аспирантка кафедры рационального природопользования Географического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова / PhDstudent at Environmental Management Department Moscow State University M.V. Lomonosov e-mail: lola.shuvalova@gmail.com Аннотация

Abstract

Статья посвящена оценке экологической устойчивости развития муниципальных образований Волгоградской области в контексте Целей развития тысячелетия. На основе литературных и статистических материалов и собственного социологического исследования проведен анализ 33 районов области. Выделены критерии и экологические индикаторы, дана оценка и произведена типология районов по степени экологической устойчивости.

The article is devoted to environmental development assessment of municipalities in Volgograd region in the context of Millenium Development Goals. The research and analysis of 33 municipalities has been done based on literature, statistical date and author’s methodology and sociological survey. The criteria and environmental indicators have been defined. The regions has been assessed and typified according to the level of environmental sustainability.

Ключевые слова

Keywords

Цели развития тысячелетия, устойчивое человеское развитие, индикатор устойчивого развития, многокритериальный анализ, оценка экологической устойчивости, Волгоградская область.

Millenium development goals, sustainable human development, indicator of sustainable development, multicriteria analysis, assessement for environmental sustainability, Volgograd region.

Introduction Human development (HD) is defined in the first United Nations Development Report as «the process of widening people’s choices and the level of their achieved well-being» [7]. The core of this definition is the capability approach of A.Sen - people's capability to choose the life they have reason to value. HD is the process of enlarging people choices. It is understood as the development «of the people, by the people, for the people» [8]. Thus, it is a people-centred concept. The founder of Human Development Report - Mahbub ul-Haq supports this idea: «People are real wealth of nation». HD considers three dimensions: being healthy and able to live a long life, being educated, and being able to live a decent standard of living. The concept can survive only if it can be measured and monitored. The world-accepted

tool to measure HD is HDI (human development index), which is composed with life expectancy index, education index and income index. With regard to Russia, HDI is growing (Fig.1) since 2001 and thus Russia is included in a group of countries with high HDI. Behind the total index, there are some depressing realities. Russia takes 66th place for HDI in 2011, but only 112th place for life expectancy. According to Russian Statistics, life expectancy increased slightly during the years 2003 - 64,9 to 2008 - 67,9. The World Factbook provides data indicating that life expectancy in Russia was static: 2004 - 66,39 vs 2011 - 66,29. There are other sources of datа, referred to D.Medvedev, that life expectancy in 2011 is 69 years. Even taking into consideration these conflicting values, man's life expectancy is extremely low by comparison with European

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

ГЕОЭКОЛОГИЯ / GEOECOLOGY in anticipation of 2015 it is interesting to see the progress towards set goals. The aim of this study is to regard the seventh millennium goal «Environmental Sustainability» through the prism of local development and offer a set of indicators for assessment of environment sustainability [10]. In order to achieve this aim number of tasks were proposed:

statistics. Russian men live 14,5 years less. But the Education Index is characterised with stability and it is very high - 0,92 with literacy rate – 99,5 and Russia takes 5th place in the World. This success is explained by free education in Russia - it is available to every person in the country.

1. Consider MDG in Russian context; 2. Offer a methodology for local development assessment; 3. Examine the Volgograd region and particularly ecological situation; 4. Develop a set of indicators for assessment of environment sustainability. MDG’s from Russian perspectives Fig.1. The dynamic of HDI in Russia from 1999 to 2009 [10]

The first goal is reduction of poverty and eradication of hunger. National policy facilitates reduction of poverty with growth of salaries. Regular and consistent growth was achieved (relative to the year 2000, average income grew in 2,6 times, pension – in 2,6 times) annually until the crisis in 2008, but already in 2009 it stabilized again. By no means the least important factor was social support for marginal groups (disabled and elderly) by provision of subsidies and unemployment benefits. However, in parallel with progress there is still evidence of extreme poverty (daily consumed resources less then 1$/day) and poverty (daily consumed resources less then 2,15$/day). An indication progress toward of reduction of poverty is the line of movement upwards from a subsistence level wage. From 2000 to 2010 the share of people with income below subsistence wage decreased from 28% to 13% (Table 1, Fig.2). We can observe the positive tendency towards the first goal.

It is necessary to mention here that HDI has its own limitations. HDI is a combination of social and economic aspects of development, but it does not consider ecological aspect. Comparing HDI with Ecological Footprint (EF), it becomes apparent that countries with high rate of HDI have negative correlation with EF [11]. Thus, quality of human life and well-being, what are cores of HD, depends not only on above mentioned facets of HDI, but also on quality of environment. Environment is everything what surrounds us and it is basis for our lives. For example, the issues of health are very relative to environmental pollution. According to WHO (World Health Organization) in 2002 [22], 25% of deaseses are defined by the low quality of environment. As a tool to monitor world development challenges including vitaly important issue, environmental issue, Millennium Development Goals (MDG) were proposed by the United Nations. The goals were adopted for Russia and

Table 1. Dynamic of poverty indicators in Russia [10] Share of people with daily consumption of resources less than 1$/day (2000 = 100%) Share of people with daily consumption of resources less than 2,15$/day (2000 = 100%)

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

100

No data

100

67,6

43,0

32,8

30,5

25,5

5,3

17,1

11,2

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

100

ГЕОЭКОЛОГИЯ / GEOECOLOGY

Fig.2. Number of people with income lower then subsistence wage. The data obtained from the State Committee of Statistic The second goal is increasing access to education. Russia, as it was already mentioned above, has very high level of education and the goal practically is already achieved. The progress through life of the more highly educated younger generations with improved employment prospects should logically go hand in hand with rapid reduction in poverty levels. The third goal is gender equality and empowerment of women. In Russia, men and women have equal access to education and have largely equal opportunities for professional growth. A very important peculiarity is that in Russia, gender problems exist for men: very low life expectancy (Fig.3), decreasing level of education (comparing to women), employment in harder work environment.

of women and 31% of men in 2003, but women did not hold leading positions. The MDG 4, 5 and 6 are attainable levels of generally improved health. Health indicator is life expectancy. Besides increasing life expectancy, MDG stipulate decreasing of mortality, stimulating a healthy mode of life, decreases the level of child and mother mortality, and preventing the spread of HIV infection. The demographic situation in Russia was a slightly improved, by the incidence of rising birth rate and decreasing mortality. From 1987 there was a regular decrease in birth rate until it stabilized in 1999. Birth rate increased by 37% from 1998 to 2008. The Ministry of Health and Social Development officially states that 90% of this increase was due to the introduction of stimulations in the frame of the National project «Health» which started in 2005. Thus, stimulants are: -developing and opening of children's nurseries. -providing career security for woman during maternity leave; -maternal money support. The fringe «between life and death» Russia crossed in 1992 and since that time it started the process of depopulation (Fig.4).

Fig.4. Demographic sitation in Russia. The data obtained from the State Committee of Statistic

Fig.3. Life expectancy in Russia for women, men and both sex. The data obtained from the State Committee of Statistic. IPU (Inter-Parliamentary Union) published some interesting facts - Russia takes 84th place at the level of women representation in the Parliament [12]. According to Russian Statistic for 2007, in the Upper House of Parliament 5% of members were female and in the Duma – 10%. Among public employees there were 69%

The seventh goal is environmental sustainability. Last years the interest to environmental problems in Russia declined. It is explained with objective reason – due to deep socioeconomic crisis of 90’s the industrial sector of economy fall. This fact caused improvement of environment situation. Thus during 20 years (from 1990 to 2010) sewage dumping decreased on 40%. Nevertheless, as the country revealing after the crisis of 2008, the scale of industrial press is growing. That is why it is very

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

101

ГЕОЭКОЛОГИЯ / GEOECOLOGY important to use indicators in order to have opportunity to influence the situation in a constructive way. The eights aim is participation in global development partnerships. The planning, government, monitoring and evaluation of Russian policy in the sphere of international partnership are regulated with the signed in 2007 concept of Russian partnership in international development. The foreground directions are education, health, humanitarian aid and peacemaking. Russia is a member of G8 and G20 and therefore Russia participates in the «destiny of World economy». Think globally, act locally National Human Development Report of Russian Federation in 2007 [14] states that «the regional situation in Russia is extremely diverse: there are great differences between natural and socio-cultural conditions in various subjects of the Russian Federation...». All Russian regions are heterogenic: there are poor municipalities and reach regional capitals, agricultural areas and cities, oriented on export resources. The Russian scientist A.Tikunov mentioned that average regional indicators hide contrast and inner development of smaller municipalities [23]. In consideration of this fact, the issue of local development assessment is becoming actual. The assessment is based on «bottom-up approach» [13], when the analyze starts from the smallest level of space differentiation.

Methodology of assessment The critically important task at present is the design and application of a set of indicators that demonstrate if the specified area progresses towards sustainability or not [1]. There are world famous systems of indicators designed by Eurostat, OECD, World Bank, European Environment Agency and others. In 1996 in the Russia Federation; the concept of transition to sustainable development was approved and the necessity of evaluation by this concept agreed. Since that time there has appeared a number of works with sets of indicators for describing and estimating current development. For Russia it is a system of 42 indicators [4], which cannot be adapted to the regional and moreover to local features due to the fact that some indicators are detected in single trials and the others are not fully represented in statistics. In this connection I developed principles of choosing indicators on local level: - Indicators should reflect the priorities and specifics of long-term perspectives for development of the Volgograd region; - Information about chosen indicators should be presented in statistics; - Indicators should be uniquely interpreted. The list of indicators should be minimal, but sufficient enable an accurate assessment. Taking into consideration the above mentioned principles and policy document «The strategy of socio-economic development of Volgograd region (2008-2025)» [21], the list of criteria and indicators was developed (Table 2).

Table 2. The system of criteria and indicators for assessment of environmental sustainability of Volgograd region Component of environment

Criteria

Atmosphere

Pollution of the air

Hydrosphere Lithosphere Biosphere

Pollution of water resources Use of land Anthropogenic pressure

Environmental indicator

Dimension

Emissions to atmosphere from stationary sources relative to square (J1) Discharge of sewage into water resources relative to volume of water resources (J2) Waste production relative to square (J3) The ratio of the level of anthropogenic load to the natural potential (J4)

Tonne/km2

The most evident issue coming with the concept of sustainable regarding development is to define if country, region or municipality is on the way to sustainability or in the different direction. Multi-criteria analysis is

Mln.m3/km3 Tonne/km2 -

appropriate tool for inegration indicators. It has been used widely in the research of sustainable development in Spain, Austia and Italy [5, 15], including research at municipality level [2, 6].

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

102

ГЕОЭКОЛОГИЯ / GEOECOLOGY Methodology for multi-criteria analysis a). For each indicator it has been defined a 4-grade scale based on background values and cluster analysis. Devised classification: 1 class situation; 2 class situation; 3 class – situation; 4 class situation;

– most sustainable environmental – fairly sustainable environmental moderately sustainable environmental – least sustainable environmental

b). Defining of indicators weight is very complex and subjective task. The priority of the problems in policy documents and experience of other researches are very relative, but also it proposed to be used the results of sociological survey. I developed weights of indicators based on expert’s opinion and on sociological survey of 629 people of

Volgograd region. The survey was directed to revelation the most important and immediate problems for the citizens (http://www.surveymonkey.com/s/VQ5VP75). Table 3. Weighs for the environmental indicators Environmental indicator

Weight (Wj)

Pollution of the air (J1) Pollution of water resources (J2) Use of land (J3) Anthropogenic pressure (J4)

0,25 0,2 0,25 0,3

c). The next step is normalization of values. It was made with linear equation

x ' ij =

max x ij − x ij max x ij − min x ij

The normalized values are in a range from 0 the worst and 1 - the best (Table 4).

Table 4. The normalized values for the environmental indicators (М – mean, σ - standart deviation) Indicators

J1 J2 J3 J4

0,7 0,64 0,78 0,7

0,2 0,35 0,2 0,23

The normalized value of environmental sustainability classes 4 class 3 class 2 class 1 class (0 – 0,5) [0,5 – 0,7) [0,7 – 0,9] (0,9 – 1) (0 – 0,29) [0,29 – 0,64) [0,64 – 0,99] (0,99 -1) (0 – 0,58) [0,58– 0,78) [0,78-0,98] (0,98 – 1) (0 – 0,47) [0,47 – 0,7) [0,7-0,93] (0,93 – 1)

d. The final index of ecological sustainability is calculated by the equation: n

Qi = ∑ x ' ij ∗W j i=1

Volgograd region – a case study for environmental sustainability assessment Volgograd region (Volgogradskaya oblast) is located in the southeast part of European Russia. The area of the region is 112,900 km2 which is almost equal to that of Bulgaria (110,900 km2), greater than the Benelux countries (the Netherlands, Belgium and Luxemburg – 74,640 km2), double that of Croatia (56,590 km2) and three times greater than Switzerland (41,285 km2). However, for such a relatively large area, the population of the region is only 2,6 million inhabitants, a mere tenth of the Benelux (27,5 mln) and nearly equal

to the population of Latvia (2,3 mln). The region consists of 33 rural areas and 6 cities (with a population 75,5% of all regional population): Volgograd and Volzhsky are large cities (more than 300 thousand inhabitants), Kamishyn (medium-sized (100-300 thousand)), Frolovo, Yrupinsk and Mihailovka (small, less than 100 thousand)). It is situated on both banks of the Volga River; as a transport node the region connects forest resources of the Urals with the woodless South, oil of the Kaspian region with industrial centers, coal of Ukraine with the Volga regions. Favorable geographical location contributes heavily to economic development. As a part of the economic region of Low Volga it is widely associated with the chemical industry, metal manufacture, heavy engineering industry, oil processing and output of hydroelectric energy. Installed capacity of the hydro-electro station in Volzhsky is the most powerful in Europe and in

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

103

ГЕОЭКОЛОГИЯ / GEOECOLOGY 2010 the Volzhsky Pipe Plant gained an award as the Best European Enterprise in the sector of nonferrous and ferrous metallurgy [17,18, 24]. In the context of Russian industry, Kaustik of Volgograd is the main producer of soda and chlorine; the bearing plant in Volzhsky is rated with the highest quality producers of bearings; the Volgograd Shipbuilding Plant is one of the ten best shipbuilding enterprises. More than 90% of the regional industrial production is from the large cities of Volgograd and Volzhsky. Regional agricultural production is very considerable for Russia; in 2008 the region was seventh for the volume of agricultural production, fifth for grain collection and the third for sunflower seeds collection. In good crop years the production goes for export, but due to more inland location (in comparison with Krasnodar and Rostov regions) there are more transportation costs. Environmental issues and environmental sustainability With the continued decline of industrial production in recent years (World Economic Crisis) and associated reduction of pollution, (together with recently introduced sets of environmental measures including: the implementation of many environmental programs, of both federal and regional significance and the implementation of measures in industry, agriculture, public utilities sector) the analyses of the environmental situation in Volgograd region still shows that the environmental conditions, especially in urban areas, remains unfavorable and the level of pollution is still high. It may be the consequence of accumulated structural deformation of the economy, which led to domination of energy and resources consuming technologies, orientation of export of raw materials and excessive concentration of industry in cities [17, 18]. Air pollution is largely characterized by the emission of pollutants from fixed location sources, taking into considering all pollutants in the atmosphere after the reduction of dust and gas by filtering facilities and without further purification. There has been a noticeable reduction of total air emissions in recent years. Thus, in 2002– 226 thousand of tonne, in 2010 –

201 (Fig.5), 90 % of which are gas and liquid emission.

Fig.5. Emmissions to atmosphere in Volgograd region, 2002-2010 [19]

With this general decrease in the overall level of air pollution, the relative share of emissions from the centers of mining and food industries increases dramatically [3]. A relative measure, demonstrating the ratio of emissions to the area, shows that the highest levels are observed in cities and in some sub-regions: Yrupinskiy, Alekseevskiy, Zhirnovskiy, Kotovskiy, Olkhovskiy, Gorodishenskiy. It is largely explained by regional industrial activities in these places, where facilities for controlling gas pipelines are located. 42% of all regional emissions are generated within the two major cities of the region – Volgograd and Volzhsky. Water resources are very important in life of Volga people. Volga is cultural and economic artery of the region, which is influence on economic and social development. Its ecological situation characterized with heavy metals pollution, phosphorus, nitrogen [16]. Small rivers (Hoper, Don, Ilovlya) are sources of drinking water that is why the ecological situation of water resources is crucial in this research (Fig.6).

Fig. 6. Discharge of sewage into water resources of Volgograd region in 2002-2010 [19]

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

104

ГЕОЭКОЛОГИЯ / GEOECOLOGY Waste production is characterized with annual positive dynamic – it increases every year by 2,5 mln.tonne. Despite waste is available for recycling (37% is paper, 30,6% organic waste, 1,9% - wood, 3,8% - metals), the recycling industry is undeveloped (Fig.7).

Fig.7. Waste production in Volgograd region, 2006-2011, 2010 – no data available [20] Land is the primary natural wealth of the region thus ensuring food security. Production of grain and oilseed crops for the world market makes a vital contribution to GDP, building economic wealth and raising living standards for the indigenous population. The present distribution of the Land Fund is the result of intensive development of 1,6 million ha of virgin steppes in 50-60 years of XX century. The high level of plowed land (78,7%), heavy

concentration of cattle in the pastures and intensive farming systems have led to depletion of natural potential. The area of farmland affected by erosion is 2220,5 thousand hectares (25,3%), of which the share of arable land accounts for 1346,0 thousand hectares. The area of alkaline complexes reached 5853,1 ha and deflated land – 474,6 thousands ha. To assess the ecological and economic condition of the land, we used the methodology of B. Kochurov [9]. The principle of land division is based on the environmental ranking scheme, under which the territory is divided into 5 main categories: (1) building and road developments, (2) cultivated cropped land, (3) transformed land which performs the ecological function, (4) used in its natural state land, and (5) unused land. Ecologico-economic balance is defined as the ratio of the level of anthropogenic load to the natural potential. In our study, calculation of spatial environmental-economic balance shows the ratio of the areas of anthropogenicallyaltered areas to natural. According to the statistics of the Committee of the Land Registry in 2010, land was held in 5 ranking categories (Table 5).

Table 5. Land areas, ranked according to the level of anthropogenic pressure The level of anthropogenic pressure Very high, S5 High, S4 Average, S3 Low, S2 Very low, S1

Based on existing statistical data, the relative coefficient of environmental stress K0 was calculated with following formula: K0 =

S3 + S 4 + S 5 S1 + S2

If the value is equal or close to 1 it is possible to conclude about relative balance between anthropogenic pressure and natural potential of territory. Spatial differentiation shows that the most sustainable land use is in regions, where K0 is less then 1 or close to it. Among all the municipalities of Volgograd region the least anthropogenic pressure is on the territory of Sredneachtubinskiy and Leninskiy

The categories of land Built-up and assigned land occupied by infrastructure Agricultural arable land and deposits Land under artificial plantations of trees and shrubs Forests and natural grasslands Natural land tracts

municipalities. They are characterized with coefficients 2,51 and 2,81, consequently. On contrary, Pallasovskiy municipality has a coefficient 19,9 because of highly developed infrastructure of railway and automobile roads and the area under waste dumps and ravines, what is several times bigger then in other regions. Conclusion Designed methodology allowed us to range all the municipalities into four groups (Fig.8). Natural conditions, the characters of settlement, density of population and economic development have determinative meaning in spatial variations (Table 6).

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

105

ГЕОЭКОЛОГИЯ / GEOECOLOGY

Fig.8. Environmental sustainability of Volgograd municipalities Table 6. Typology of Volgograd municipalities according to different level of environmental sustainability The level of environmental sustainability of Volgograd municipalities

Most sustainable

Fairly sustainable Moderately sustainable

Least sustainable

The main characteristics of groups

Low density of population (less than 6 people/km2). Considerable distance from industrial centres. Poor agricultural development. Rich recreational resources.

Low and average density of population (6 – 9 people/km2). Rich recreational resources (floodplains of the rivers Hoper, Medvedica, Don) Average and high density of population (9 – 12 people/km2) High density of population (more than 9 people/km2). Proximity to big cities (Mihailovka, Kamyshyn, Volzhsky), good development of industry. High level of air and water pollution.

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

106

ГЕОЭКОЛОГИЯ / GEOECOLOGY For complex characteristic of the region it is necessary to evaluate the social and economic sustainability. Consideration HDI and environmental assessment can show a comprehensive picture of development. Regarding three pillars of the concept and putting human being in the centre will allow developing local plans of development (Local Agenda 21) and enlarging the capabilities of people for sustainable use of the nature resources. One of the most important issues of the document should become an active participation of citizens in discussions of local development. In conclusion, the complexity of discovery of the best path forward to sustainable development has to be recognised. The air we breathe, the vast quantities of water consumed not only by man himself but manufacturing processes. The waste and pollution produced from excess of activities, which in turn 'bites the biter' by lowering environmental quality. But how to achieve to the satisfaction of the millions of differing views, demands and requirements of this complex object the human being? Discover the best path we must if we care for our descendants with true sense of responsibility. Let us coin another objective: give it back in better state than we found it on our arrival on this Planet. References 1. Agenda 21. The United Nations programme of action from Rio. United Nations, 1992 2. Bakumenko, L., Korotkov, P. Integral assessment of the quality and level of ecological sustainability of the region (the Repiblic of Mariy El) // Prikladnaya econometrica 1, 2008. - P. 73-92 3. Bitukova, V. Socio-ecological problems of Russian cities development. – Moscow, 2004 4. Bobylev, S. Indicators of sustainable development: regional dimension. – Moscow, 2007 5. Boggia, A., Cortina, C. Measuring sustainable development using a multi-criteria model // Journal of Environmental Management 91, 2000. - P. 2301-2306 6. Ferrarini, A., Bodini, A., Becchi M. Environmental quality and sustainability in the province of Reggio Emilia (Italy): using multicriteria analysis to assess and compare

7. 8. 9. 10. 11.

12. 13.

14. 15.

16.

17.

18.

19.

20.

21.

22. 23.

24.

municipal performance. Journal of Environmental Management 63, 2001. P. – 117131 Human Development Report 1990 UNDP. NY: Oxford University Press, 1990 Human Development Report 1991 UNDP. NY: Oxford University Press, 1991 Kochurov, B. Ecodiagnostic and ballanced development. – Smolensk, 2003 Millenium Development Goals: Look at the Future. UNDP. – Moscow, 2010 Neumayer, E. Human Development and Sustainability // Human Development Research Paper 2010 / 05, 31p. Nikovskaya, L. Women in policy: for and against, 2012 Ravetz, J. Integrated assessment for sustainability appraisal in cities and regions // Environmental Impact Assessment Review 20, 2000. - P. 31-64 Russia’s regions: Goals, Challenges, Achievements. UNDP. – Moscow, 2007 Shmelev S.E. Dynamic sustainability assessment: The case of Russia in the period of transition (1985 – 2008) // Ecological Economics 70, 2011. - P. 2039 - 2049 Shuvalova, O. Accumulation of heavy metalls in a body of water plants of Volgograd reservoir // Water ecosystems 7, 2006. - P. 208 Shuvalova, O. Environmental sustainability assessment in Volgograd region // Problems of regional environment 4, 2012. - P. 31-36 Shuvalova, O., Sushko A., Sushko V. Environment and quality of life in Volgograd region // Sociology 4, 2012. - P. 83-93 Statistical review. Protection and Environmental Management of Natural Resources in Volgograd Region, 2010 Statistical review. Protection and Environmental Management of Natural Resources in Volgograd Region, 2011 Strategy of socio-economic development of Volgograd region (2008-2025). – Volgograd, 2008 The World Health Report 2002: reducing risks, promoting healthy life, WHO. - Geneva, 2002 Tikunov, A.Geographical approach to assessment of development countries and regions / InterKarto/InterGIS, 2005 Volgograd region: natural conditions, resources, economy, population and geoecological situation. – Volgograd, 2011 © Shuvalova O.A.

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

107

ГЕОЭКОЛОГИЯ / GEOECOLOGY УДК: 502.5

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДА МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ ДЛЯ ФИТОРЕМЕДИАЦИИ МНОЖЕСТВА ЗАГРЯЗНЕННЫХ НЕФТЬЮ ОЗЕР В РАЙОНАХ НЕФТЕДОБЫЧИ UTILIZATION OF MULTICRITERIAL OPTIMIZATION METHOD FOR PHYTOREMEDIATION OF SET OF POLLUTED WITH CRUDE OIL LAKES IN REGIONS OF OIL PRODUCTION Ширин-заде А.А. / Shirin-zade A.A. Доктор технических наук, Генеральный директор Национального Аэрокосмического Агентства, Азербайджан. / Doctor of Tech. Sci., CEO of National Aerospace Agency, Azerbaijan e-mail: shirin-zade2012@rambler.ru

Ахмедов Р.А. / Akhmedov R.A. Диссертант Национального Аэрокосмического Агентства, Азербайджан / PHDstudent, National Aerospace Agency, Azerbaijan e-mail: rakhmedov2005@rambler.ru

Байрамова М.М. / Bayramova M.M. Научный сотрудник Института космических исследований природных ресурсов Национального Аэрокосмического Агентства, Азербайджан / Scientific worker, The Institute of space researches of natural resources, National Aerospace Agency, Azerbaijan e-mail: bayramovam2009@mail.ru Аннотация

Abstract

Показано, что задача экологического очищения множества озер, загрязненных нефтью и расположенных на участке нефтедобычи может быть решена в двух этапах, где на первом этапе решается оптимизация процесса фиторемедиации в одном озере без учета ограничений, а на втором этапе решается задача многокритериальной оптимизации очистки всех озер с учетом налагаемых ограничений.

It is shown, that the task of ecological phytoremediation of the set of lakes, polluted with crude oil and situated at the zone of oil production can be solved within two steps, where in the first one the task of optimization of phytoremediation is to be solved within one lake without any limiting condition and in the second one the task of multicriterial optimization of all lakes within applied limitation condition should be solved.

Ключевые слова

Keywords

Озера, нефть, загрязнения, нефтедобыча, очистка.

Хорошо известно, что источники загрязнения различных природных объектов могут быть подразделены на источники точечного и диффузного типов [1]. Например, загрязнение окружающей среды от различных выбросов систем обработки муниципальных и индустриальных сточных вод обычно рассматривается как загрязнение от точечного загрязнителя. Вместе с тем, в различных поверхностных водных каналах происходит процесс эвтрофикации, источником которого является

Lakes, oil, contaminations, oil production, cleaning.

многочисленные дифференцированные загрязнители природного и антропогенного происхождения. Как нам представляется разделение на точечные и дифференцированные категории верно не только для загрязнителей, но и для объектов, подвергающихся загрязнению. Например, если одно большое озеро считать единым точечным объектом, подвергнувшимся загрязнению, то множество мелких озер, находящихся в зонах нефтедобычи могут быть рассмотрены

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

108

ГЕОЭКОЛОГИЯ / GEOECOLOGY дифференцированных в качестве (диффузных) объектов, подвергнувшихся загрязнению. Отметим, что подобная ситуация наиболее характерна для Абшеронского полуострова, где имеются более 200 средних и мелких озер и водоемов и развита нефтедобыча на суше. В настоящей статье мы рассмотрим вопросы разработки методики оптимального очищения загрязненных нефтью озер методом фиторемедиации, в частности с использованием водного гиацинта. Как определяется в работе [1], эвтрофикация приводит к увеличению азота (N) и фосфора (P) в водной среде. Водные растения и водоросли в процессе фотосинтеза потребляют N и P, следовательно, если удалить водных растений самих в виде биомассы то можно достичь очищения вод от органических веществ. Отметим, что первые работы по использованию водного гиацинта [2,3] были посвящены разработке модели оценки и управления биомассой при использовании водного гиацинта в озере, подвергнувшего эвтрофикации. При этом, согласно [1], менеджмент по производству биомассы может апробирован в трех стратегиях сбора урожая биомассы: 1.

2. 3.

биомассы Норма производства определяется в соответствии со спросом на природный газ; Используется единая норма за весь год; Используется единая норма дифференцирования для зимы (низкий уровень производства) и для лета (высокий уровень производства).

Задача оптимальной очистки множества загрязненных нефтью озер при наличии определенных ограничений решается путем рассмотрения задач двух этапов: 1.

Рассмотрение оптимального режима воспроизводства биомассы с использованием водного гиацинта в одном загрязненном озере. Оптимизация очистки и количества озер с учетом существующих ограничений.

Для решения задачи первого этапа воспользуемся моделью, развитой в работе [1]. Основным критерием, используемым в модели, предложенной в работе [1] является произведенный избыток биомассы, определяемый в качестве прироста биомассы в период времени от t до t + ∆t при отсутствии всяких мер по сбору биомассы и при нулевых естественных потерях. Процесс загрязнения и очистки одного озера схематически показан на рис. 1. Точечные и диффузные источники N и P

озеро Блок 1

Блок 2

Блок 3

Сбор биомассы для устранения органических питательных веществ в озере Рис.1. Схема загрязнение и очистки одного озера загрязненного нефтью При этом цель первого этапа исследований заключается в поиске путей достижения максимального уровня прироста (МУП) урожая за промежуток ∆t . Согласно [1], в данном случае пригодна модель логистического роста, предложенная в работах [4,5] выражаемая следующим уравнением

dP P  = rP 1 −  , dt k 

(1)

где Р – выращенная биомасса; к – пропускная способность, определяемая накопленной биомассой после цикла роста

dP от нуля до максимума и обратного спада dt до нуля из-за воздействия различных ограничительных факторов; r – относительная скорость роста; t- время. Согласно формуле (1) максимальная

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

109

ГЕОЭКОЛОГИЯ / GEOECOLOGY величина

dP , т.е. наиболее устойчивое dt

производство

биомассы

возможно

при

k P = (рис.2). r

H k  Y ′ = HK 1 −  = kH − ⋅ H 2 r r  

(4)

Кривая зависимости (4) приведена на рис. 3. Как видно из рис.3 при H = величина

значения при

MУП

достигает

r 2

максимального

r H = , а максимум Y ′ 2

оказывается равным

Y′ = У=НР

Р=к/2

Рис.2. Зависимость

kr 4

(5)

dP от выращенной dt

биомассы при заданной величине К. Линия прилагаемого усилия по сбору биомассы указана как Y = HP Вместе с тем, как отмечается в [1], значение МУП может быть достигнуто при приложении постоянного усилия по сбору биомассы. Общий сбор биомассы переделяется как

Y = HP

(2)

где Y –собранная биомасса; H – усилия по сбору; P- биомасса. На рис.2 также показан график функции 2. в виде прямой линии точка пересечения двух графиков является устойчивой точкой производство, в которой вся производимая биомасса собирается и плотность (концентрация) растения на озере не изменяется. В точке ( Y ′, P ′) имеем

P′   rP ′1 −  = HP ′ , k  

(3)

где P′ - биомасса ресурса в точке ( Y ′, P ′) . Из (3) имеем

HР HР

Рис.3. Кривая зависимости Y ′ от H Таким образом, вышеизложенное является моделью оптимального режима использования водного гиацинта в целых очищения озера от вылитой нефти [1]. Далее, в отличие от работы [1] мы рассмотрим возможность оптимизации очищения n количества загрязненных озер нефтью путем фиторемедиации. Схема загрязнения и очистки n количества озер, загрязненных нефтью показана на рис. 4. Для оптимизации процесса фиторемедиации воспользуемся результатами, полученным в работе [6], посвященной многокритериальному методу распределения ограниченных ресурсов. Как указывается в работе [6], при малом количестве объектов задача оптимизации решается субъективно, лицом, принимающим решения (ЛПР). В задачах перераспределения средств ограничения накладываются не только на глобальный ресурс, но и на парциальный

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

110

ГЕОЭКОЛОГИЯ / GEOECOLOGY ресурсы, выделяемые отдельным объектам. С учетом вышесказанного осуществим формализацию рассматриваемой задачи очищения множество озер в зоне нефтедобыче следующим образом:

3. Производственный участок, где биомасса перерабатывается в метан, представляет свое ограничение, связанное с проблемами доставки биомассы на участок. n

∑ Yipr = a3

(9)

i =1

где

Yipr < Yi max

Yipr > Yi min ; Yipr -

биомасса, доставляемая в производственный участок с озера i. вышеприведенных С учетом ограничений требуются найти оптимальные значения Yipr , i = 1, n . Рис.4. Схема загрязнения и очистки n количества озер, загрязненных нефтью с помощью процесса фиторемедиации с применением водного гиацинта Допускаем наличие n количества загрязненных нефтью озер. Выращенную биомассу в озере обозначим как Pi . Усилие, прилагаемое

для

сбора

биомассы

обозначим как H i . Таким образом, в случае отсутствия всяких ограничений можно было бы ожидать сбора биомассы в количестве n

YΣ = ∑ Yi = ∑ H i Pi i =1

(6)

i =1

Однако, в реальном случае существуют следующие ограничения: 1. Ограничение на максимальную величину получаемой перерабатывающим производством биомассы, сверх которого принимать биомассу на переработку в газ нецелесообразно, т.е. n

∑ Yi max = a1 .

(7)

i =1

2. Ограничение на минимальную величину получаемой биомассы, ниже которого принимать биомассу экономически нецелесообразно, т.е. n

∑ Yi min = a2 i =1

(8)

Согласно работе [6], для решения сформулированной оптимизационной задачи следует составить функцию Лагранжа в следующей форме: L (Y pr , λ ) = Y1 min (Y1 pr − Y1 min )−1 + + Y2 min (Y2 pr − Y2 min ) + ...

 Y1 pr + Y2 pr + ...  , + Yn min (Yn pr − Yn min ) + λ   + Yn pr − a3    где λ - множитель Лагранжа. Из уравнения (10) получаем,

(10)

∂L(Y pr , λ )

 −2 = −Y1min (Y1 pr − Y1min ) + λ = 0  ∂Y1 pr   ∂L(Y pr , λ ) −2 = −Y2 min (Y2 pr − Y2 min ) + λ = 0  ∂Y2 pr   (11) M   ∂L(Y pr , λ ) −2 = −Yn min (Yn pr − Yn min ) + λ = 0  ∂Yn pr   Y1 pr + Y2 pr + K + Yn pr − a3 = 0    Решением системы уравнений (11) методом Гаусса можно определить значения Yi , pr , i = 1, n .

Y1min

Например, при = 2кг; Y2 min = 5кг; Y1 max = 7кг;

n=2;

, система Y2 max = 10кг; a3 = 13кг уравнений (11) принимает следующий вид:

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

111

ГЕОЭКОЛОГИЯ / GEOECOLOGY

− 2(Y1 pr − 2 ) + λ = 0   −2 − 5(Y2 pr − 5) + λ = 0  Y1 pr + Y2 pr − 13кг = 0  

распределения ограниченных ресурсов применительно к решаемой задачи экономической очитки озер от (12) нефтепродуктов.

−2

Решение системы уравнение методом Гаусса далее [6]

Литература (12)

Y1 pr = 3,94кг; Y2 pr = 8,06кг . Таким образом, показана пригодность способов многокритериальных методов распределения ограниченных ресурсов для решения экологической задачи оптимальной очистки множество озер существующих в зоне нефтедобычи. В заключение сформулируем основные выводы: 1. Показано, что задача экологического очищения множества озер, загрязненных нефтью и расположенных на участке нефтедобычи может быть решена в двух этапах, где на первом этапе решается оптимизация процесса фиторемедиации в одном озере без учета ограничений, а на втором этапе решается задача многокритериальной оптимизации очистки всех озер с учетом налагаемых ограничений. пример решения задачи 2. Приведен многокритериальной оптимизации задачи

1. J. Mahujhariyawong, S. Ikeda Modeling of environmental phytoremediation in eutrophyc river – the case of water hyacinth harvest in Thachin River, Tailand. Ecological Modeling 142 (2001) 121-134 2. Reddy, K.R., 1984. Water hyacinth (Eichhornia crassipes) biomass production in Florida. Biomass 6, 167-181. 3. Lorber, M.N., Mishoe, J.W., Reddy, P.R., 1984. Modeling and analysis of waterhyacinth biomass. Ecol. Model. 24. 61-77. 4. Mitsch, W.J., 1976. Ecosystem modeling of waterhyacinth in Lake Alice, Florida. Ecol. Model. 2, 69-89. 5. Aoyama, I., Nishizaki, H., 1993. Uptake of nitrogen and phosphate and water purification by water hyacinth Eichhornia crassipes (Mart.) solms. Wat. Sci. Tech. 28 (7), 47-53. 6. А. Воронин. Многокритериальный метод распределения ограниченных ресурсов. В книге: K. Markov, V. Velychko, O.Voloshin. Natural and Artificial Intellegence. ITHEA, Sofia, 2010, p. 48-55. © Ширин-заде А.А., Ахмедов Р.А.. Байрамова М.М., 2013

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

112

ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ / REMOTE SENSING УДК: 551.46.09; 528.8.044

НОВАЯ МЕТОДИКА ДИСТАНЦИОННОГО ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОПТИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ТОНКОЙ ДЕГРАДИРОВАННОЙ НЕФТЯНОЙ ПЛЕНКИ НА ПОВЕРХНОСТИ МОРЯ NEW METHODICS FOR REMOTE ESTIMATION OF OPTICAL PARAMETERS OF THIN WEATHERED OIL FILMS ON THE SEA SURFACE Джавадов Н.Г. / Javadov N.G. Доктор технических наук, генеральный директор ПО «Промавтоматика», Азербайджан / Doctor of Tech. Sci., CEO of company “Promautomatica”, Azerbaijan e-mail: javadovng@mail.ru

Ахмедов А.Ф. / Akhmedov A.F. Диссертант Национального Аэрокосмического Агентства, Азербайджан / PHDstudent, National Aerospace Agency, Azerbaijan e-mail: arshad.agdam@mail.ru

Ахундова Т.А. / Akhundova T.A. Старший сотрудник Института космических исследований природных ресурсов Национального Аэрокосмического Агентства, Азербайджан / Senior employee, The Institute of space researches of natural resources, National Aerospace Agency, Azerbaijan e-mail: akundova@rambler.ru Аннотация

Abstract

Дано пояснение известному факту дистанционного наблюдения пятен нефти на морской поверхности в виде темных или светлых пятен применительно к тонким пленкам с использованием результатов известных экспериментальных исследований. Предложена новая методика определения относительного изменения толщины нефтяной пленки из-за деградационных процессов.

On the basis of well known results of experimental researched the explanation given for the well-known empirical fact, that upon remote sensing of oil film on the surface the polluting sticks are seen as dark or bright objects. The new methodics for determination of relative changes of oil films depth due to weathering process..

Ключевые слова Нефтяные пятна, нефтяная пленка, деградационные процессы, поверхность моря.

Как отмечается в работе [1], при планировании и реализации мер противодействия экологическому загрязнению морей и океанов сырой нефтью необходимо знать местонахождение и возможные направление движения нефтяных пятен на поверхности моря. Физические основы дистанционного зондирования нефтяных пленок на поверхности морских вод были сформированы после появления работ Cox и Munk [2, 3], которые показали, что поверхность моря может быть представлена в качестве множества зеркальных фасет

Keywords Oil-spots, oil tape, exterminating a surface.

degradation

processes,

(граненых поверхностей) имеющих характеристические наклоны относительно горизонтального вектора ветра. В указанных работах была показано, что функция плотности распределения указанных наклонов вдоль и поперек направления вектора ветра P( zc , zu ) может быть аппроксимирована скошенной Гауссовской функцией плотностью распределения с осями в указанных направлениях. При этом, согласно [2, 4], при условии прозрачной атмосферы

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

113

ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ / REMOTE SENSING коэффициент отражения солнечного луча над поверхностью моря определяется как

ρc (λ ) = где

r (ω , λ ) ⋅ P( zc , zu ) , (1) 4 c o s θ s ⋅ c o s θν ⋅ c o s 4 β

⋅

r (ω , λ ) -

коэффициент

отражения

получены зависимости коэффициента Френеля от длины волны и толщины пленки. Геометрическое представление направлений оптических лучей Солнца попадающих на нефтяное пятно показано на рис. 1 [8].

ω - угол зеркального отражения; θ s зенитные углы Солнца и спектра; β -

Френеля;

и θν угол между двумя осями: нормальной к поверхности фасеты и нормалью к опорной системе ветра. Углы ω и β определяются как

c o s 2 ω = c o s θ s ⋅ c o s θν + + s i n θ s ⋅ θν ⋅ c o s ∆ ϕ

cosβ =

c o s θ s + c o sθν , 2 + 2 c o s 2ω

(2)

(3)

где ∆ ϕ = ϕ s − ϕν ; ϕ s и ϕν - углы азимута Солнца и сенсора. Согласно работе [1], несмотря на то, что коэффициент отражения системы нефть-вода выше, чем у чистой воды, подавление коротких поверхностных волн нефтью приводит к уменьшению вероятности отражения солнечного луча фацетами в сторону сенсора. При этом, согласно [1], измеренное значение солнечного отражения от нефтяного пятна является результатом взаимоконкурирующего воздействия коэффициентов Френеля и функции плотности распределения наклонов фацет. По указанной причине нефтяные пятна могут быть наблюдены как яркие, так и темные пятна на фоне чистого моря. Например, в работах [4, 5] нефтяные пятна наблюдались как светлые пятна, а в работах [6, 7] темные пятна. Таким образом, согласно работе [1], существует неопределенность в данном вопросе. Вместе с тем, к моменту публикации работы [1] уже были известны исследования, результаты которых могли бы опровергнуть вышеуказанную гипотезу применительно к тонким нефтяным пятнам. Так, например, в работе [8], был подробно анализирован отраженный сигнал с нефтяной пленки и

Рис. 1. Геометрическая интерпретация формирования оптических лучей отраженных от нефтяной пленки [8]. Согласно [8] определяется как

коэффициент

Френеля

(z1 + z2 )(z2 − z3 ) + (z1 − z2 )(z2 + z3 )e−i 2 a l ,(4) (z1 + z2 )( z2 + z3 ) + (z1 − z2 )(z2 − z3 )e−i 2a l 2

где

z sj = z = p j

1 ; m jc o sθ j c o sθ j mj

;

( j = 1, 2, 3)

j - среды, соответствующие (s ) горизонтальной и ( p ) - вертикальной 2π a2 = m2 c o s θ 2 , где поляризации; λ m2 - комплексный коэффициент рефракции пленки нефти; m2 = n2 − ik 2 , где n2 коэффициент рефракции, k 2 - коэффициент импедансы

абсорбции. В работе [8] приведены графические зависимости коэффициента Френеля от толщины нефтяной пленки для разных длин волн. При вычислениях был использован безразмерный

параметр

2π l

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

в 114

ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ / REMOTE SENSING качестве аргумента; где l - толщина нефтяной пленки, n2 - коэффициент рефракции слоя нефти. Как видно из кривой приведенной на x при от рис. 2 зависимость U фиксированном λ имеет колебательный характер. При этом изменение значения U превышает двухкратную величину.

Рис. 3. Зависимость среднестатистической *

величины коэффициента отражения R от толщины пленки при λ = 0,64 мкм, при разных значениях дисперсии толщины пленки (0,1 – 0,5). Рис. 2. Зависимость коэффициента отражения Френеля от безразмерного параметра x при λ = 0,64 мкм. В работе [8] указывается, что колебание происходит из-за интерференции лучей I и II, показанных на рис. 1. Там же указывается, что в реальном случае существуют различные факторы, приводящие к затуханию колебательного процесса. Такими факторами, согласно [8] являются случайный характер толщины нефтяной пленки, а также ограниченность диапазона спектральной чувствительности системы дистанционного зондирования. Эти и другие факторы приводят к затуханию величины среднестатистической величины коэффициента Френеля по переменному x (рис. 3). Как видно из графиков, приведенных на

При x = 100 имеем l =

100 ⋅ 0,68 ≈8 6,28 ⋅1,2

мкм.

Следовательно, при l > 8 мкм можно считать, что вышеуказанные колебания будут отсутствовать. Согласно кривым, показанным на рис. 3

x = 0÷4 колебания R в диапазоне достигают двухкратную величину. Возникает вопрос, достаточно ли эти колебания для того, чтобы при дистанционном наблюдении со спутника тонких нефтяных пленок микронной толщины регистрировать их в одном случае как яркие, а в другом случае как темные пятна? Чтобы ответить на указанный вопрос достаточно проанализировать изменение контраста, вычисленного по формуле *

x > 12 колебания R * фактически R (λ ) − Rwater (λ ) k (λ ) = oil 2 π l ⋅ n2 Roil (λ ) + Rwater (λ ) затухают. С учетом x = получим λ x⋅λ от длины волны, при l ≥ 70 мкм. . l= Как видно из кривых приведенных на 2 π ⋅ n2 рис. 4 на длинах волн λ = 0,6 имеет место

рис. 3 при

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

115

ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ / REMOTE SENSING всего лишь двухкратное превышение Roil (λ )

над Rwater (λ ) при l = 70 мкм. Из вышеизложенного материала нетрудно убедится, что при l = 10 мкм разница между Roil (λ ) над Rwater (λ ) может существенно сократиться, а двухкратное уменьшение Roil (λ ) из-за колебательного процесса может привести к наблюдению микронных нефтяных пятен в виде черного пятна.

d (l ⋅ n2 ) dl l dn2 = ⋅ n2 + , (4) d (Deg ) d (Deg ) d (Deg ) где

Deg- фактор деградации.

Формулу (4) следующем виде

можно

записать

∆ (l ⋅ n2 ) = ∆ l ⋅ n2 + l ⋅ ∆ n2 или

∆ (l ⋅ n2 ) n2 l

∆l l

∆ n2 n2

(5)

В выражении (5) искомое относительное изменение

γ= γ=

∆l l

определится как

∆ l ⋅ n2 − ∆ n2 l n2 l

(6)

Значение приращения ∆ n2 согласно работе [9] является положительным (5). Это объясняется тем, что с развитием процесса деградации нефтяное пятно рассеивает все большое количество оптической радиации. Рис. 4. Зависимость контраста k (λ ) между слоем нефти и морской водой. Таким образом, вышеприведенный анализ с привлечением результатов работы [8] позволяет выяснить причину возможного наблюдения тонких пятен то в виде светлого, то в виде темного пятна. Во второй части настоящей статьи мы изложим предлагаемую методику определения изменения толщины нефтяной пленки из-за деградационных процессов. Будем считать, что в обобщенной переменной x =

2 π l ⋅ n2

произведение l ⋅ n2

является совместным членом, подвергающимся изменению из-за процессов деградации. Вопрос исследования сформулируем следующим образом. Каково значение относительного изменения толщины пленки из-за процессов деградации. Для решения указанного вопроса вычислим полную производную l ⋅ n2 . Имеем

Рис. 5. Изменение коэффициента рефракции во времени в результате деградации нефти [9]. Измерения проводились на длине волны λ = 589 нм. Таким образом, при заданных значениях n и l , а также при экспериментально ∆ l ⋅ n2 вычисленном значении относительное изменение может быть вычислено по формуле (6). Таким образом, предлагаемая методика определения γ заключается в следующем.

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

116

ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ / REMOTE SENSING 1. С использованием формулы (4), при фактически измеренном значении l деградированной нефти строятся кривые типа рис. 2 или рис. 3. 2. Путем сравнения построенных по п.1 кривых с существующими аналогичными кривыми для свежего нефтяного пятна определяется смещение (приращение) параметра l ⋅ n2 для предполагаемого интервала

l = lmi n − lm a x , с шагом ∆ l .

3. Используя формулы (5) и (6) определяется значение γ при заданных ∆ n1n2 , для ряда

{li },

интервале

члены которого находятся в

l m i n − lm a x .

4. За исходную величину l принимается величина li , удовлетворяющее условию

li − l =γ . li

Таким образом, предлагаемая методика позволяет определить изменение толщины деградированной нефти, при известных значениях текущей толщины деградированной нефти, изменения коэффициента рефракции, а также графиков зависимости коэффициента Френеля свежей нефти от обобщенного переменного. В заключении сформулируем основные выводы и положения проведенного исследования. 1.

нефтяной пленки из-за деградационных процессов. Литература 1. M. Adamo, G. de Carolis, V. de Pasquale, G. Pasquariello. Detection and tracking of oil slicks on sun-glittered visible and near infrared satellite imagery // International Journal of Remote Sensing 20 December 2009, Vol. 30, No. 24, pp. 6403-6427 2. Cox C., Munk W. The measurement of the roughness of the sea surface from photographs of the suns glitter // Journal of the Optical Society of America, 1954, Vol. 44, pp. 232-239. 3. Cox C., Munk, W. Slopes of the sea surface deduced from photographs of the sun glitter. Bulletin of the Scripps Institution of Oceanography of the University of California, 1956, No. 6, pp. 401-488. 4. Zheng Q., Yan X., Liu W.T., Klemas V., Sun D. Space shuttle observations of open ocean oil slicks // Remote Sensing of Environment, 2001, Vol. 76, pp. 49-56. 5. Chust G., Sagarminaga Y., The multi-angle view of MISR detects oil slicks under sun glitter conditions // Remote sensing of Environment, 2007, Vol. 107, pp. 232-239. 6. Adamo M., de Carolis G., de Pasquale V., Pasquariello G. Combined use of SAR and MODIS imagery to detect marine oil spills. In SAR Image Analysis, Modeling, and Techniques VII, F. Posa (ed.), Proceedings of SPIE, 2005,Vol. 5980, 59800I, doi:10.1117/12. 627505. 7. Hu C., Muller-Karger F. Taylor C.J., Myhre D., Murch B., Odriozola A.L., Godoy, G., MODIS detects oil spills in Lake Maracaibo, Venezuela. Eos, Transactions of the American Geophysical Union, 2003, 84, pp.313-319. 8. G. Kara. Remote Sensing of Oil Films on The Sea Surface // Turkish J. Marine Sciences 2002, No. 8, pp. 27-40. 9. Krol T. Variability in the optical properties of crude oil-seawater emulsion // Oceanogia, 2006, Vol. 48 (S), pp. 203-211. © Джавадов Н.Г., Ахмедов А.Ф., Ахундова Т.А., 2013

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

117

ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ / REMOTE SENSING УДК: 551.46.07; 629.783

МУЛЬТИСПЕКТРАЛЬНЫЙ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНО-МОДЕЛЬНЫЙ МЕТОД ДИСТАНЦИОННОЙ ОЦЕНКИ ЗАГРЯЗНЕННОСТИ МОРСКИХ ВОД ВЗВЕШЕННЫМИ МИНЕРАЛЬНЫМИ ЧАСТИЦАМИ MULTISPECTRAL EXPERIMENTAL – MODEL METHOD FOR REMOTE SENSING ASSESSMENT OF POLLUTION OF SEA WATERS WITH SUSPENDED MINERAL PARTICLES Джавадов Н.Г. / Javadoc N.G. Доктор технических наук, Генеральный директор ПО «Промавтоматика», Азербайджан / Doctor of Tech. Sci., CEO of company “Promautomatica”, Azerbaijan e-mail: javadovng@mail.ru

Мамедбейли А.Г. / Madabeily A.G. Диссертант Национального Аэрокосмического Агентства, Азербайджан / PHDstudent, National Aerospace Agency, Azerbaijan e-mail: nermin22@mail.ru

Abstract

Предложен мультиспектральный экспериментально-модельный метод дистанционной оценки загрязненности морских вод взвешенными минеральными частицами. Показано, что путем определения взаимосвязи между поверхностным отражением и суммарной отраженной радиацией над морем с помощью вычисления поправочных коэффициентов и используя известные графики зависимости отраженной радиации от ее длины волны при разных концентрациях загрязняющих минеральных частиц можно получить приблизительную оценку указанной концентрации.

The multispectral experimental-model method for remote sensing of level of pollution of sea waters with mineral solid particles is suggested. It is shown, that by way of determination of interrelation between the surface reflectance and total reflected radiation over the sea, using the calculated correction coefficients and and using the known graphics of dependence of reflected radiation on wavelength upon different concentrations of polluting mineral particles the level of pollution of sea with solid particles can be estimated.

Ключевые слова

Keywords

Дистанционное зондирование, морские виды, минеральные частицы, радиация, длина волны.

Remote sensing, marine kinds, mineral particles, radiation, wave-length.

Хорошо известно, что взвешенные минеральные частицы играют важную роль в формировании оптических свойств морей, и в особенности цвета морской воды. Как указывается в [1] основной причиной тому является тот факт, что эти частицы обладают значительно высоким индексом преломления (рефракции), по сравнению с морской водой. В береговых зонах, на участках устьев реки

наблюдается большое скопление взвешенных минеральных частиц и в основном они определяют оптические свойства береговых вод. С удалением от берега концентрация взвешенных частиц уменьшается до уровня, определяемого воздействием атмосферного аэрозоля оседающего на морской воде.

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

118

ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ / REMOTE SENSING Следует отметить, что в настоящее время существует большое количество публикаций, посвященных экспериментально-модельному исследованию влияния концентрации взвешенных минеральных частиц на оптические свойства морской воды (см. например, работы [1-3]). Как правило, в существующих исследованиях рассматриваются модели, различимые по следующим признакам: 1. Признак учета влияния хлорофилла: • модели, где влияние хлорофилла учитывается; • модели, где влияние хлорофилла не учитывается. 2. Признак учета влияния конкретно рассматриваемой зоны: • модели, в которых рассматриваются такие участки, как устье реки, прибрежные зоны; • модели, в которых рассматриваются удаленные от берега зоны (моря и океаны). 3. Признак различения радиаций исходящих от поверхностного слоя и подповерхностного слоя: • модели, в которых анализируется радиация, исходящая от поверхности морских вод; • модели, в которых анализируется радиация, исходящая от подповерхностного слоя морской поверхности. При этом для экспериментальномодельного исследования степени загрязнения вод минеральными частицами часто используется следующий алгоритм: 1. Определение взаимосвязи подповерхностной радиации морских вод с коэффициентами обратного рассеяния и поглощения; 2. Установления связи между суммарной поверхностной радиацией и вышеуказанными коэффициентами. 3. Экспериментальное определение регрессионного уравнения между концентрацией минеральных частиц и суммарной поверхностной радиацией.

В качестве примера реализации вышеуказанного алгоритма вкратце рассмотрим модель загрязнения вод устья реки, в которой анализируется радиация исходящая из подповерхностного слоя [2]. Согласно работе [2], в которой изложены результаты фотограмматической регрессионной оценки суммарной концентрации взвешенных минеральных частиц в устье реке, существует следующая аппроксимация зависимости между R, поверхностным отражением воздействующим на систему дистанционного зондирования, и отражением от подповерхностного слоя Rird

R = 0,182

Rird

(1)

b Rird = 0,33 ; где b - коэффициент a обратного рассеяния; a - коэффициент

где

поглощения. Для устья реки роль поглощения в формировании оптических свойств воды намного выше, чем роль рассеяния обратного рассеяния. С учетом этого уравнение (1) может быть записано в следующей форме

R=c

b . π ⋅a

(2)

Согласно работе [2] имеет следующее представление a и b :

место

a(λ ) = aw (λ ) + a *p (λ ) ⋅ P .

(3)

* bb (λ ) = bbw (λ ) + bbp (λ ) ⋅ P ,

(4)

где aw (λ ) - коэффициент абсорбции; a p (λ ) *

собственный коэффициент абсорбции для взвешенных частиц; P - концентрация взвешенных частиц; bbw - коэффициент *

обратного рассеяния; bbp

- собственный

коэффициент обратного рассеяния. Как показано в работе [2], с учетом выражений (1) – (4) концентрация

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

119

ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ / REMOTE SENSING взвешенных минеральных частиц может быть определен с помощью следующей регрессионной модели

1 + a0 R , a1 + a 2 R

(5)

где a0 , a1 , a2 - коэффициенты регрессии. Для нахождения коэффициентов a0 , a1 , a2 в работе [2] предлагается провести наземно-бортовые измерения и по результатам измерений P и R вычислить эти коэффициенты. Отметим, что предлагаемый в работе [2] метод требует большого объема бортовых и наземных измерений и по этой причине диктует необходимость рассмотрения альтернативных вариантов. Предлагаемый новый алгоритм модельно-экспериментального мультисенсорного исследования степени загрязнения вод минеральными частицами заключается в следующем: 1. Определение взаимосвязи между поверхностным отражением морских вод с суммарной поверхностной радиацией. 2. Определение взаимосвязи между поверхностным отражением морских вод с концентрацией минеральных загрязнителей и длиной волны. взаимосвязи между 3. Определение суммарной поверхностной радиацией и концентрацией загрязнителя с использованием графиков зависимости поверхностного отражения от длины волны при различных концентрациях минеральных частиц [1]. Преимущество предлагаемого алгоритма заключается в следующем: 1.

Нет необходимости проводить регрессионные исследования по пункту 3 известного алгоритма. Появляется возможность использовать результаты известных исследований по пунктам 1 и 2 предлагаемого алгоритма.

Рассмотрим модельные особенности дистанционного зондирования удаленных от берегов морских зон с целью оценки загрязнения вод взвешенными

минеральными частицами. Как указывается в работе [3], при дистанционном зондировании морских вод может быть измерена только суммарная отраженная радиация

Lu (0+ ) = Luw (0+ ) + Lus (0+ ) ,

(4)

Luw (0+ )- радиация, исходящая из + подповерхностного слоя; Lus (0 )- радиация,

где

отраженная от поверхности. Следовательно, суммарный коэффициент отражения, который может быть извлечен при дистанционном зондировании Rrs может быть определен как

Lu (0 + ) Rrs = , Ed где E d - измеренная величина направленной вниз радиации над морем. Как показано в работе [3], поверхностный коэффициент отражения Rs (λ ) может быть определен как

Rs (λ ) = a1 (λ ) ⋅ Rtrs (λ0 ) + a0 (λ ) , где Rtrs (λ0 ) - суммарный коэффициент отражения на фиксированной длине волны a1 (λ ), a0 (λ ) поправочные λ0 ; коэффициенты, зависящие от длины волны. Вычисленные значения поправочных коэффициентов a0 (λ ) и a1 (λ ) , полученные на базе результатов спектрофотометрических измерений на Балтийском море с использованием спектрофотометра MER 2040 (Biospherical Instruments, USA) показаны в табл. 1 [2]. Вычисленные нами значения Rs (λ ) с

a0 и a1 , использованием значений приведенных в табл. 1 для значений Rtrs = 0,01 и 0,05 показаны в табл. 2. Для нахождения степени загрязненности Балтийских вод на базе вычисленных значений Rs (λ ) рассмотрим результаты модельных исследований, приведенные в работе [1].

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

120

ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ / REMOTE SENSING Таблица 1. λ, нм

а0

550 589 625 665 683 710

– – – – – –

0,9194 0,8956 0,9697 0,9725 0,9477 0,9784

Таблица 2.

Rs (λ ) при Rtrs = 0,005⋅10

λ, нм

−2

550 589 625 665 683 710

Rs (λ ) при Rtrs = 0,001⋅10−2

0,4395 0,4378 0,4648 0,4462 0,4338 0,4392

Согласно этой работе коэффициент поверхностного отражения морских вод может быть представлен в виде функции отношения

а1

0,0002 0,0001 0,0002 0,0004 0,0004 0,0005

bb , a + bb

где

коэффициента обратного случая загрязнения

bb -

значение

рассеяния для вод только

Рис. 1а. Спектральные кривые отношения

bb a + bb

при разных концентрациях минеральных частиц, показателя крутизны кривой распределения j , действительного

(n) и

мнимого частей

(n′)

коэффициента рефракции для случая малых величин

n′ .

Как видно их графиков приведенных на рис. 1 при наличии данных о значениях параметров n, n′ и j эти кривые могут быть использованы для приблизительной оценки степени загрязненности морской воды

0,8994 0,8856 0,9497 0,9325 0,9077 0,9200

минеральными частицами; a - коэффициент абсорбции, также для указанного случая. Соответствующие кривые зависимости

Rs =

bb от λ для разных значений C и a + bb

n′ показаны на рис. 1а и 1б [1].

Рис. 1б. Спектральные кривые отношения

bb a + bb

при разных концентрациях минеральных частиц, показателя крутизны кривой распределения j , действительного

(n) и

мнимого частей

(n′)

коэффициента рефракции для случая больших значений

n′ .

минеральными частицами. Это положение базируется на таком очевидном факте, что с увеличением концентрации минеральных частиц, максимальная величина отношения

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

121

ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ / REMOTE SENSING

bb смещается по длине волны вправо. a + bb Для проверки предлагаемого алгоритма воспользуемся результатами вычисления поверхностной радиации. Согласно вычисленным значениям Rs (λ ) ,

приведенным в табл. 2 максимум Rs (λ ) появляется в промежутке 625-665 нм. Как видно из графиков, приведенных на рис. 1 а, б, этот случай соответствует концентрации минеральных частиц, равной 100 г/м–3, что вполне вероятно для загрязненных вод Балтийского моря. Таким образом, показано, что путем определения взаимосвязи между поверхностным отражением и суммарной отраженной радиацией над морем с помощью вычисления поправочных коэффициентов a0 (λ ) и a1 (λ ) , и используя известные графики зависимости отраженной

радиации от ее длины волны при разных концентрациях загрязняющих минеральных частиц можно получить приблизительную оценку указанной концентрации. Литература 1. Wosniak S.B., Stramski D. Modeling the optical properties of mineral particles suspended in seawater and their influence on ocean reflectance and chlorophyll estimation from remote sensing algorithms // Applied optics, 2004, Vol. 43, No. 17, pp. 3489-3503 2. San L.H., Jafri M.Z.M., Abdullah Kh. Aerial photogrammetry method for quality monitoring using digital camera // Open Environmental Sciences, 2009, No. 3, pp. 20-25 3. Olszewski J., Darecki M. Derivation of remote sensing reflectance of Baltic waters from abovesurface measurements // Oceanologia, 1999, Vol. 41, No. 1, pp. 99-111 © Джавадов Н.Г., Мамедбейли А.Г., Байрамова М.М., 2013

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ» № 2-3/2013

122