Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
Подписываем
25
Українська академія аграрних наук
ІНСТИТУТ ГІДРОТЕХНІКИ І МЕЛІОРАЦІЇ
Задорожний АНДРІЙ іванович
УДК 63.001.05;63.001.57:556.33:504.53.06:631.6
дослідження динаміки та прогнозування
процесів підтоплення сільськогосподарських угідь
в системі еколого-меліоративного МОНІТОРИНГУ
06. 01. 02 - Сільськогосподарські меліорації
(технічні науки)
АВТОРЕФЕРАТ
дисертації на здобуття наукового ступеня
кандидата технічних наук
Київ-2006
Дисертацією є рукопис.
Роботу виконано в Інституті гідротехніки і меліорації Української академії аграрних наук
|
Науковий керівник: |
доктор технічних наук, професор Ковальчук Павло Іванович, Інститут гідротехніки і меліорації УААН, головний науковий співробітник відділу водозабезпечення зрошення. |
|
Офіційні опоненти: |
доктор технічних наук, професор Яковлєв Євгеній Олександрович, Інститут проблем національної безпеки при РНБО України, головний науковий співробітник. |
|
кандидат технічних наук Рябцев Михайло Павлович, Каховська гідрогеолого-меліоративна експедиція, головний гідрогеолог. |
|
|
Провідна установа: |
Інститут гідромеханіки НАН України, м. Київ, вул. Желябова 8/4. |
Захист відбудеться ““вересня 2006 р. о 10 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради Д 26.362.01 при Інституті гідротехніки і меліорації УААН за адресою: м. Київ - 03022, вул. Васильківська, 37.
З дисертацією можна ознайомитись у бібліотеці Інституту гідротехніки і меліорації УААН за адресою: м. Київ - 03022, вул. Васильківська, 37.
Автореферат розіслано ““серпня 2006 р.
Вчений секретар
спеціалізованої вченої ради,
кандидат технічних наук, с.н.с. Т.І. Топольнік
Актуальність роботи. Високий рівень антропогенного та природного водного навантаження на меліоровані території півдня України призводить до катастрофічних підтоплень. Це викликає необхідність розробки методів дослідження багаторічної динаміки та прогнозування підтоплення сільськогосподарських угідь в системі еколого-меліоративного моніторингу для визначення заходів щодо попередження та захисту від шкідливої дії вод.
Робота спрямована на виконання: рекомендацій парламентських слухань “Підтоплення земель в Україні: проблема та шляхи подолання”, де поставлено завдання “...вдосконалити систему моніторингу підтоплених територій на державному, регіональному, місцевому та об’єктовому рівнях” і “...забезпечити проведення оцінки довгострокової динаміки процесів підтоплення земель по регіонах та здійснити їх прогноз до 2010 року...”; Державної програми запобігання і боротьби з підтопленням земель, яка наголошує на необхідність “організації систематичного вивчення, проведення моніторингу та прогнозування підтоплення...”; Загальнодержавної Програми розвитку водного господарства, метою якої “...є впровадження державної політики, спрямованої на запобігання антропогенного впливу на довкілля, ...запобігання шкідливій дії води і ліквідації її наслідків”.
Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Дисертаційну роботу виконано за планами Інституту гідротехніки і меліорації УААН по програмах: по темі № Т-325 “Дослідно-виробниче впровадження “Методичних рекомендацій з водозберігаючих режимів зрошення та оперативного управління поливами (для умов півдня України)”, № держреєстрації 0101U000971 (2000р.); по темі 01.01. “Методичні рекомендації з оцінки еколого-економічної ефективності ведення сільськогосподарського виробництва на меліоративних землях”, № держреєстрації 196U21799 (2000р.); по темі 01.02. “Розробка моделі державного управління водогосподарсько-меліоративним комплексом в умовах ринкової економіки”, № держреєстрації 0101U004617 (2002р.); по темі № Т-21 „Розробити систему аналізу довгострокової динаміки та прогнозування процесів підтоплення сільськогосподарських угідь з використанням сучасного програмного забезпечення (для умов півдня України)”, № держреєстрації 0104U010858 (2004-2005р.).
Мета досліджень полягає в розробці наукових методів аналізу довгострокової динаміки рівнів ґрунтових вод та прогнозування підтоплення сільськогосподарських угідь за даними еколого-меліоративного моніторингу, створенні наукових основ та практичної реалізації системи аналізу та прогнозування.
Основні завдання досліджень:
Об’єктом досліджень є процеси динаміки рівнів ґрунтових вод на сільськогосподарських землях в системі еколого-меліоративного моніторингу, методи їх моделювання і прогнозування.
Предметом досліджень є дослідження процесів підтоплення, оцінка багаторічної динаміки та прогнозування площ за рівнем ґрунтових вод методами статистичного моделювання на основі даних спостережень за станом зрошуваних і прилеглих до них земель в системі еколого-меліоративного моніторингу.
Методи досліджень. Для аналізу багаторічної динаміки підтоплення використовують системні статистичні методи, що базуються на побудові гістограм, методи розпізнавання образів для класифікації типів розвитку динаміки площ за рівнем ґрунтових вод. Для вирішення задач прогнозування застосовують апарат дискретних нестаціонарних ланцюгів Маркова.
Наукова новизна одержаних результатів полягає в розробці методів і моделей аналізу багаторічної динаміки та прогнозування процесів підтоплення сільськогосподарських угідь, а саме:
Практичне значення одержаних результатів полягає в розробці методів, моделей, алгоритмів та програм, проведенні розрахунків оцінки багаторічної динаміки та ситуаційного прогнозування процесів підтоплення сільськогосподарських угідь, що ввійшли складовою частиною до “Системи аналізу довгострокової динаміки та прогнозування процесів підтоплення сільськогосподарських угідь (стосовно умов півдня України)”, яку впроваджено в системі Держводгоспу України.
Результати наукової роботи впроваджено у навчальний процес і використовують при викладанні спецкурсу “Моделювання ґрунтових процесів в гідромеліорації” на кафедрі інформаційних технологій Херсонського державного аграрного університету.
Особистий внесок дисертанта полягає в:
Результати дисертаційної роботи пройшли апробацію на міжнародній науково-практичній конференції “Ризикологія в економіці та підприємництві” (Київ, 2001р.); науковому семінарі кафедри екології та економіки природокористування, ХДАУ (Херсон, 2002р.); міжнародній науковій конференції молодих вчених “Актуальні проблеми землеробства на початку нового тисячоліття та їх вирішення”, ІЗПР (Херсон, сел. Наддніпрянське, 2002р.); міжнародній науково-практичній конференції, присвяченій 100-річчю від дня народження доктора технічних наук, професора Шапошникова Доната Григоровича “Еколого-економічні проблеми водогосподарського та будівельного комплексу півдня України”, ХДАУ (Херсон, 2003р.); міжнародній науково-практичній конференції “Актуальні питання розвитку земельної реформи в Україні: стан та перспективи” (Херсон, 2003р.); другій міжнародній науково-практичній конференції “Актуальні питання розвитку земельної реформи в Україні”, ХДУ (Херсон, 2004р.).
Публікації. Матеріали досліджень представлені в дисертації, опубліковано в 11 роботах, у тому числі в брошурі –, у наукових фахових збірниках –, у тезах і матеріалах наукових конференцій –.
Структура і обсяг роботи. Дисертаційна робота складається з вступу, п’яти розділів, висновків, списку використаних джерел та додатків. Робота написана на 209 сторінках загального тексту, 147 сторінках основного тексту, ілюстрована 5 таблицями, 90 рисунками. Додатки складаються з 42 сторінок. Літературні посилання нараховують 151 найменування.
ЗМІСТ РОБОТИ
У вступі розкрито суть наукової проблеми, обґрунтовано актуальність теми дисертаційної роботи, сформульовано мету і завдання досліджень, показано зв’язок роботи з науковими програмами і темами, зазначено новизну одержаних результатів, їх практичне значення.
У першому розділі “Необхідність розробки методів і моделей аналізу динаміки рівнів ґрунтових вод за даними еколого-меліоративного моніторингу” на основі аналізу впливу основних факторів природного та антропогенного характеру на динаміку рівнів ґрунтових вод, визначено необхідність вирішення поставлених наукових задач по запобіганню підтопленню в системі еколого-меліоративного моніторингу.
Як відомо, в питаннях створення методології моніторингу значна роль належить вченим В.Є. Алексєєвскому, Ю.А. Ізраелю, М.І. Ромащенко та ін. Питаннями впровадження галузевого еколого–меліоративного моніторингу земель значні наукові результати належать українським вченим М.М. Муромцеву, Е.С. Драчинській, Н.М. Блохіній, А.М. Шевченко, В.В. Морозову та ін. Питаннями прогнозування територіальних та покомпонентних змін, а саме прогнозуванням приросту рівня ґрунтових вод займались О.М. Костяков, О.Я. Олійник, І.Т. Грудинська, Т.Н. Єфремова, А.А. Коноплянцев, А.В. Лебєдєв та ін.
Як показує аналіз даних гідрогеолого-меліоративних експедицій системи еколого-меліоративного моніторингу, важливими показниками, за якими ведуться спостереження, є рівні ґрунтових вод. На основі систематичних вимірювань знаходять величини площ з різними глибинами залягання рівня ґрунтових вод. Аналіз цих даних ведеться, як порівняння існуючого стану об’єкта “з аналогічним періодом минулого року”. Проте, в сучасних умовах для запобігання підтопленню сільськогосподарських угідь необхідно розробляти нові методи довгострокової оцінки та прогнозування цих процесів в системі еколого-меліоративного моніторингу. Для боротьби з підтопленням сільськогосподарських угідь розроблено структурно-функціональну схему системи аналізу та прийняття рішень (рис. 1).
Рис. 1. Структурно-функціональна схема системи аналізу та прийняття рішень по запобіганню підтоплення сільськогосподарських угідь
На основі аналізу фактичного стану проблеми визначено необхідність вирішення таких задач: створення наукового методу аналізу довгострокової динаміки процесів підтоплення сільськогосподарських угідь на основі використання сучасних методів синергетики, зокрема математичних методів системного статистичного моделювання; розробка та обґрунтування методу ситуаційного прогнозування підтоплення земель по окремих об‘єктах та по регіону з урахуванням прогнозної динаміки опадів та водоподачі; створення бази даних та знань для вирішення задач аналізу довгострокової динаміки та прогнозування процесу підтоплення (на прикладі Чаплинського району Херсонської області); розробка наукових основ для практичної побудови інформаційних систем аналізу і прогнозування для вирішення відповідних технологічних задач запобігання підтопленню.
У другому розділі “Методологія аналізу довгострокової динаміки та прогнозування підтоплення сільськогосподарських угідь” викладено методи досліджень стосовно оцінки та прогнозування підтоплення сільськогосподарських угідь, розглянуто питання запобігання підтопленню.
Встановлено, що методологічною основою прийняття оптимальних рішень у складних системах є синергетика, наука про системи, що самоорганізуються і розвиваються. Для дослідження динаміки площ за рівнем ґрунтових вод, за даними еколого-меліоративного моніторингу, а на їхній основі синергетичних процесів підтоплення сільськогосподарських угідь, нами вперше запропоновано використовувати статистичні методи, зокрема розрахунок імовірнісного розподілу цих площ з використанням побудови гістограм (рис. 2).
Рис. 2. Приклад динаміки розподілу площ за рівнем ґрунтових вод (кількісно-якісних змін станів синергетичної системи) на основі гістограм стосовно погіршення стану об’єкта
Нами пропонується проводить аналіз довгострокової динаміки підтоплення сільськогосподарських угідь як за первинною класифікацією вимірювань, так і методом побудови гістограм розподілу площ за рівнем ґрунтових вод за зонами екологічного ризику. Необхідність аналізу довгострокової динаміки підтоплення сільськогосподарських угідь за зонами екологічного ризику зумовлена необхідністю управління (прийняття рішень) процесами підтоплення. Аналіз за зонами ризику дає змогу вивчити поведінку складної системи в динаміці, зокрема виявити синергетичні ефекти –структурні зміни системи (зникнення або поява певних зон ризику), оцінити ефективність тих чи інших заходів по зменшенню або ліквідації підтоплення (побудова дренажу на певному етапі розвитку системи, введення оперативного планування поливів тощо).
Розроблено відповідну шкалу оцінки зон екологічного ризику: зона катастрофічного ризику (зона I, РГВ 0 м < Нкр м); зона критичного ризику (зона II, Нкр м < РГВ 3 м); зона допустимого ризику (зона III, 3 м < РГВ 5 м); безризикова ситуація (зона IV, РГВ > 5 м).
Для порівняння частки площ з рівнем ґрунтових вод у заданому інтервалі при зрошенні і без зрошення, а також порівняння в часі накопичених частостей площ до даного рівня ґрунтових вод нами запропоновано використовувати емпіричні функції розподілу, які визначають за даними спостережень.
Для аналізу довгострокової динаміки процесів підтоплення сільськогосподарських угідь необхідно провести класифікацію об’єктів за типами розвитку цих процесів. Типізація за варіантами розвитку цих процесів необхідна для визначення системи заходів боротьби з підтопленням для кожного типового класу об’єктів. Нами запропоновано здійснити таку класифікацію з використанням методів розпізнавання образів.
Формалізація задачі розпізнавання образів починається з вибору окремих періодів розвитку багаторічної динаміки підтоплення сільськогосподарських угідь. Відповідно до цих періодів визначено середні значення за відповідне число (років періоду) часток підтоплених площ у межах 0<РГВ<2,0 м, для кожного -го об’єкта:
, (2)
де p –число років у розглядуваному i-му періоді; –поточний рік відповідного періоду; –частка підтоплених площ (0<РГВ<2,0 м) в -му поточному році; – абсолютне значення площ в інтервалі 0-1,0 м, для k-го об’єкта; –абсолютне значень площ в інтервалі 1,0-1,5 м, для k-го об’єкта; –абсолютне значень площ в інтервалі 1,5-2,0 м, для k-го об’єкта; –максимальне абсолютне значення площ в інтервалі 0-2,0 м, для k-го об’єкта.
Аналізуючи сукупність зображень динаміки підтоплення для конкретного об’єкта , виділяються, згідно з термінологією розпізнавання образів, прототипи або центри класів, що зображають векторами типу , які визначають найбільш характерні типи розвитку багаторічної динаміки підтоплення сільськогосподарських угідь. В деяких випадках клас об’єктів може характеризуватись кількома прототипами. Для віднесення -го зображення об’єкта до певного класу використовується міра близькості до кожного з класів:
, (3)
а значення класу , до якого відноситься об’єкт, знаходиться за мінімальним значенням цієї міри:
, (4)
де - значення аргументу міри близькості , при якому досягається мінімум цієї функції.
Для реалізації задачі ситуаційного прогнозування процесів підтоплення сільськогосподарських угідь у дисертаційній роботі нами пропонується створення прогнозної системної макромоделі, що базується на побудові дискретного ланцюга Маркова, як інструментарію прогнозування на основі аналізу взаємодії кількох підсистем: початковий стан рівня ґрунтових вод; прогнозована кількість опадів; прогнозована водоподача.
Алгоритм прийняття рішень у системі, тобто алгоритм координації роботи підсистем, характеризується дискретним ланцюгом Маркова, що описує імовірності переходів станів рівнів ґрунтових вод (рис. 3). Тоді імовірності знаходження системи в стані в момент t+1 визначають матричним рівнянням:
, (5)
де розглядається як імовірність переходу із стану в стан .
Рис. 3. Графік ймовірностей переходу Pij(t) ланцюга Маркова
Невизначеність у системі зумовлена невизначеністю початкових станів , що пов’язано з недостатньою репрезентативністю спостережних свердловин.
Для визначення імовірності початкових станів марківської системи на основі відносних оцінок ризиків встановлюють статистичні імовірності Рiстану х („зона надзвичайного ризику”) впродовж серії років спостережень. Від абсолютних оцінок ризиків переходять до відносних оцінок на основі відношення Pi/Pmax, де Pmax –максимальна імовірність зони надзвичайного ризику для деякого року спостережень. Для класифікації початкових станів хi марківської системи S використаємо шкалу відносних ризиків Pi/Pmax, на основі якої початкові стани визначаються співвідношеннями:
. (6)
Якщо відношення Pi/Pmax попадає в інтервал, що однозначно визначає стан системи Si, то початкова імовірність даного стану =1. Початкові імовірності знаходження системи Si в одному із проміжних станів (k, j) визначаються “близькістю” до кожного з проміжних станів.
Другим джерелом невизначеності та ризику при прогнозуванні рівнів ґрунтових вод є невизначеність ймовірностей переходу Pij(t), які ідентифікуються на основі сумісного розгляду та аналізу підсистем. Імовірнісний прогноз за допомогою рівняння (5) залежить від стану системи в момент t та від метеорологічних факторів (опадів, випаровування) і регулюючого фактору –водоподачі при зрошенні. При цьому здійснюється класифікація зовнішніх впливів (побудова ситуацій ц) за поділом V (И, ) на підмножини:
(7)
причому .
Відповідно до ситуації ц, для прогнозування екологічного процесу використовують відповідні прогностичні системи k –ланцюги Маркова, що описуються відповідними до ситуації ц ймовірностями переходу Ріjk(t), і, j [1, 4]:
=k, якщо V (И, ) Vk (И, ), k =1,...Кі . (8)
Ідентифікація ймовірностей переходу Ріjk(t) в моделі прогнозування для конкретного об’єкта здійснюється стосовно заданої ситуації ц на основі статистичних оцінок даних в минулому або експертних оцінок, одержаних на основі багаторічних спостережень даного об’єкта чи об’єктів-аналогів.
Макромодель дискретних ланцюгів Маркова дає змогу слідкувати за станом водного режиму і давати імовірнісний прогноз екологічно небезпечних ситуацій.
Одним із заходів запобігання підтопленню та затопленню сільськогосподарських угідь є нормоване водокористування при зрошенні. Це технологічний процес екологічно-безпечного поливу, який забезпечує підтримку вологості ґрунту у заданому інтервалі, з урахуванням природної і штучної дренованості території.
У третьому розділі “реалізація моделей і методів аналізу довгострокової динаміки процесів підтоплення сільськогосподарських угідь (на прикладі Чаплинського району херсонської області)” систематизовано дані Каховської гідрогеолого-меліоративної експедиції і створено базу даних, на основі якої, методом аналізу довгострокової динаміки процесів підтоплення сільськогосподарських угідь за гістограмами часток площ з різним рівнем ґрунтових вод та гістограмами зон ризику підтоплення, проведена системна оцінка та класифікація об’єктів за типами динамічних властивостей (стосовно об’єктів Чаплинського району Херсонської області).
База даних складається із:
З бази даних вибирають дані розподілу площ за рівнем залягання ґрунтових вод для вибраного зі списку об’єкта. Надалі проводиться розрахунок з визначенням часток площі для різних рівнів ґрунтових вод. Частка площ з даним рівнем ґрунтових вод –це показник, що характеризує відношення площі з даним рівнем ґрунтових вод до загальної площі спостереження.
Розроблена база знань включає:
Рис. 4. Гістограми розподілу площ підтоплення КСП "Нова Україна" на всій площі спостережень у 1990-2003 рр.
Рис. 5. Щільність розподілу ймовірностей часток підтоплених площ для різних зон ризику КСП "Нова Україна", на всій площі спостережень у 1990-2003 рр.
За результатами конкретного дослідження багаторічної динаміки підтоплення сільськогосподарських угідь стосовного Чаплинського району Херсонської області виділено такі класи об’єктів (рис. 6).
Рис. 6. Класи розвитку довгострокової динаміки підтоплення сільськогосподарських угідь (прототипи та об’єкти, що належать до певних класів)
Для порівняльної оцінки впливу зрошення побудовано графіки емпіричної функції F*(x) розподілу площ сільськогосподарських угідь за рівнем ґрунтових вод на зрошуваних та незрошуваних землях (рис. 7). Таке порівняння найбільш доцільно здійснити стосовно аномального за кількістю атмосферних опадів 1997 року.
Рис. 7. Графіки емпіричної функції F(x) розподілу площ сільськогосподарських угідь за рівнем ґрунтових вод (Чаплинський район Херсонської області) у 1997 році: а –на зрошуваних землях; б –на незрошуваних землях
Оцінка показала, що загроза підтоплення на зрошуваних землях (за рахунок збільшення площ з рівнями ґрунтових вод в інтервалі 0 –,0 м) значно більша, ніж на незрошуваних землях.
У четвертому розділі “ситуаційне прогнозування підтоплення сільськогосподарських угідь на основі моделі ланцюгів Маркова” здійснено ідентифікацію моделі ланцюгів Маркова для ситуаційного прогнозування підтоплення та визначено точність прогнозованого розрахунку.
На основі теоретичних положень, представлених в другому розділі, залежно від прогнозованої зовнішньої ситуації (суми опадів і поливів) з використанням гістограми об’єкта (описує імовірності переходів та задає імовірності початкових станів на основі аналізу площ з рівнем ґрунтових вод), будується стосовно кожного об’єкта системна марківська модель прогнозування підтоплення сільськогосподарських угідь.
Оцінки точності прогнозу –це визначення відхилення векторів прогнозної та фактичної ймовірностей значень станів системи:
(11)
, . (12)
де –прогнозне значення j-го стану ланцюга маркова в момент t+1; –фактичне значення j - го стану ланцюга маркова в момент t+1.
Якщо імовірності фактичних станів системи суттєво відрізняються від прогнозних станів, то близький до нуля; якщо прогнозні стани досить добре співпадають з фактичними станами системи – близький до одиниці.
Реалізацію системної марківській моделі здійснено у Чаплинському районі Херсонській області, на прикладі всієї площі спостережень. Для цього визначаємо відповідні для даного об’єкта імовірності переходу станів системи залежності від зовнішніх впливів (рис. 8).
Це дає змогу провести пошукове ситуаційне прогнозування процесів підтоплення за одним із дискретних ланцюгів Маркова, побудувати відповідні прогнозні гістограми з оцінкою площ підтоплених земель (рис. 9).
Рис. 8. Імовірності переходів станів залежно від зовнішніх впливів для Чаплинського району на прикладі всієї площі спостережень
Рис. 9. Гістограма щільності розподілу площ за рівнем ґрунтових вод сільськогосподарських угідь у 1990-2005 рр. (Чаплинський район, на всій площі спостережень) з прогнозним 2006 роком, з переходом за IV ланцюгом Маркова
Прогноз показав, що при найліпшому розвитку ситуації (I ланцюг Маркова) стан об’єкта практично не змінюється, а при найгіршому (IV ланцюг Маркова) відбувається погіршення стану. Це свідчить про необхідність проведення інженерних заходів та дотримання ощадливих режимів зрошення земель.
Розрахунок точності прогнозу на кожен рік за (формула (12)) наведено у таблиці 1.
Таблиця 1
Ймовірності прогнозних та фактичних станів системи,
оцінка точності прогнозу в окремі роки та середнє значення суми відхилень прогнозу за багаторічний період
Як показує середнє значення відхилення ймовірності прогнозних та фактичних станів системи, прогнозування на основі моделі ланцюгів Маркова є достатньо точним (=0,91181) для використання його при складанні відповідних якісних ситуаційних прогнозів.
Аналогічно проведено прогнозування підтоплення сільськогосподарських угідь для КСП "Нова Україна", незрошувані землі. Середнє значення точності прогнозування становить 0,80094.
У п’ятому розділі “Система аналізу довгострокової динаміки та прогнозування процесів підтоплення сільськогосподарських угідь” визначено, що створені наукові основи аналізу та прогнозування підтоплення ефективно використані при розробці „Системи аналізу довгострокової динаміки та прогнозування процесів підтоплення сільськогосподарських угідь (стосовно умов півдня України)”, яка дає широкі можливості для обробітку даних еколого-меліоративного моніторингу. Наведено стислий опис роботи зі системою.
Для використання розроблених наукових основ (розділи 2, 3, 4) необхідна розробка інформаційних систем аналізу довгострокової динаміки та прогнозування меліоративного стану зрошуваних земель. Для цього в роботі узагальнено структурно-функціональну схему інформаційних систем для боротьби з підтопленням (рис. 1), що дало змогу розробити „Систему аналізу довгострокової динаміки та прогнозування процесів підтоплення сільськогосподарських угідь (стосовно умов півдня України)”. Ця система складається з трьох блоків: підсистема аналізу багаторічної динаміки ґрунтових вод; підсистема прогнозування рівня ґрунтових вод; бази даних і знань.
Стислий опис роботи „Системи аналізу довгострокової динаміки та прогнозування процесів підтоплення сільськогосподарських угідь (стосовно умов півдня України)” показує наявність простого та зрозумілого інтерфейсу, зручність в зберіганні та доступі до даних.
У дисертації наведене нове вирішення задачі аналізу багаторічної динаміки рівнів ґрунтових вод і прогнозування підтоплення сільськогосподарських земель в системі еколого-меліоративного моніторингу на основі застосування статистичного методу побудови гістограм та моделі дискретних нестаціонарних ланцюгів Маркова.
. В відповідності з наявними нормативно-правовими та законодавчими актами розроблені основні напрямки досліджень та структурно-функціональна схема системи прийняття рішень, які визначають необхідність створення бази даних і знань, методів аналізу довгострокової динаміки і прогнозування стану сільськогосподарських земель, відпрацювання заходів для боротьби з їх підтопленням.
. Встановлено, що методологічною основою прийняття оптимальних рішень в складних системах моделювання підтоплення сільськогосподарських угідь доцільно використати синергетику, науку про системи, що розвиваються і самоорганізуються. Показано, що для аналізу розвитку та прогнозування цих синергетичних процесів на півдні України доцільно використовувати адекватні методи математичного моделювання, які базуються на системному статистичному аналізі коливань рівнів ґрунтових вод.
. На підставі систематизації даних еколого-меліоративного моніторингу Каховської гідрогеолого-меліоративної експедиції створено базу даних і знань, розроблено метод аналізу довгострокової динаміки процесів підтоплення сільськогосподарських угідь за гістограмами часток площ з різним рівнем ґрунтових вод та гістограмами зон ризику підтоплення.
. Запропонований метод побудови гістограм розподілу часток площ з заданими інтервалами глибин залягання рівнів ґрунтових вод дозволяє проводити багаторічний аналіз динаміки процесів підтоплення на основі порівняння часток площ з рівнем ґрунтових вод у заданому інтервалі при зрошенні і без зрошення, а також порівняння в часі накопичених часток площ до даного рівня ґрунтових вод на основі емпіричних функцій розподілу.
. Як інструментарій ситуаційного прогнозування теоретично обґрунтована системна макромодель, яка базується на дискретному ланцюгу Маркова. За даними еколого-меліоративного моніторингу модель дозволяє, на підставі заданих опадів і поливів, ситуаційно прогнозувати підтоплення сільськогосподарських земель.
. Ідентифікація ланцюгів Маркова для конкретних об’єктів і в залежності від прогнозованої зовнішньої ситуації (суми опадів і поливів), описує імовірності переходів та задає імовірності початкових станів на основі аналізу площ з різним рівнем ґрунтових вод. Це дозволяє здійснити ситуаційне прогнозування процесів підтоплення за одним із дискретних ланцюгів Маркова, побудувати відповідні прогнозні гістограми з оцінкою площ підтоплених земель.
. Для оцінки точності ситуаційного прогнозування запропоновано критерій, що базується на використанні міри близькості –порівняльній оцінці у прогнозований момент часу суми відхилень ймовірностей фактичних (відмінних від нуля) станів ланцюга Маркова і прогнозних ймовірностей цих же станів, виражених в частках одиниці або у відсотках. Проведене прогнозування на прикладі кількох об’єктів Чаплинського району Херсонської області показало задовільну для практичних цілей (відповідно 21,6% і 35,3%) точність прогнозу, що обґрунтовує метод і підтверджує можливість його використання для ситуаційного прогнозування в складі системи еколого-меліоративного моніторингу.
. Проведена системна оцінка і класифікація об’єктів за типами динамічних властивостей та виконані прогнозні розрахунки дозволяють визначити першочергові і перспективні заходи розвитку зрошення на кожному з об’єктів, проведення необхідних меліоративних робіт (закладення або ремонт, реконструкція, модернізація існуючих дренажних систем, здійснення рекомендацій щодо вибору видів та режимів зрошення при експлуатації та реконструкції зрошуваних систем, тощо).
РЕКОМЕНДАЦІЇ ВИРОБНИЦТВУ
У системі еколого-меліоративного моніторингу для довгострокового аналізу та прогнозування підтоплення сільськогосподарських угідь використовувати “Систему аналізу довгострокової динаміки та прогнозування процесів підтоплення сільськогосподарських угідь (стосовно умов півдня України)”, у яку ввійшли складовою частиною матеріали дисертаційної роботи.
Брошури
1. О.І.Жовтоног, П.І.Ковальчук, В.А.Писаренко, Л.А.Філіпенко, Т.О.Михальська, Т.Ф.Семенкова, В.В.Поліщук, А.Ф.Салюк, М.М.Волошин, А.І.Задорожний, Н.В.Пендак Методичні рекомендації з оперативного планування режимів зрошення –К., 2004. –с.
Статті у фахових виданнях
1. Ковальчук П.І., Михальська Т.О., Волошин М.М., Задорожний А.І. Ефективність ведення сільськогосподарського виробництва при зрошенні в умовах платного водокористування // Меліорація і водне господарство. - 2002.- Вип. 88, с.46-52.
. Задорожний А.І., Буркун Т.Д. Вдосконалення еколого-меліоративного моніторингу на основі методів системного статистичного моделювання / Збірник наукових праць ІЗПР „Актуальні проблеми ефективного використання земель” №3 –Херсон, 2002, с. 99-101.
3. Ковальчук П.І., Задорожний А.І. Аналіз динаміки підтоплення сільськогосподарських угідь на основі системного статистичного моделювання // Меліорація і водне господарство.-2003.-№89. –С. 45-54.
4. Ковальчук П.І., Задорожний А.І., Шевчук С.А. Система аналізу та прогнозування екологічного стану земель при зрошенні // Таврійський науковий вісник. Випуск 31 (спеціальний). ТОВ “Айлант”, Херсон –, с. 197-203.
5. Ковальчук П., Михальська Т., Задорожний А. Система прийняття рішень для раціонального водокористування та запобігання підтопленню земель при зрошенні // Водне господарство України №5-6, 2002, с.9-13.
6. Ковальчук П.І., Задорожний А.І., Шевчук С. А., Буркун Т.Д. Моделі екологічного ризику для аналізу довгострокової динаміки та прогнозування процесів підтоплення сільськогосподарських угідь // Випуск 2(26). Видавництво УДУВГП, Рівне –, с. 24 –.
. Ковальчук П.І., Задорожний А.І., Шевчук С.А. Прогнозування процесів підтоплення сільськогосподарських угідь // Вісник аграрної науки (Спеціальний випуск, квітень). –, с. 25-28.
Наукові видання та тези доповідей
1. Ковальчук П.І., Задорожний А.І., Буркун Т.Д. Аналіз динаміки підтоплення сільськогосподарських угідь в умовах Херсонської області на основі системного статистичного моделювання // Науковий вісник БГМФ-1: Збірник статей. - Херсон: Айлант, 2003, с. 83-84.
. Ковальчук П.І., Задорожний А.І., Ковальчук В.П. Марківська математична модель прогнозування та недопущення підтоплення земель на півдні України. // Матеріали міжнар. науково-практичної конференції ”Ризикологія в економіці та підприємництві”. Березень 2001, с.178-179.
. Задорожний А.І. Аналіз динаміки підтоплення сільськогосподарських угідь в умовах Херсонської області на основі системного статистичного моделювання. // Таврійський науковий вісник –Херсон: 2003 Вип. 27, с. 219-223.
АНОТАЦІЯ
Задорожний А.І. Дослідження динаміки та прогнозування процесів підтоплення сільськогосподарських угідь в системі еколого-меліоративного моніторингу. –Рукопис.
Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 06.01.02 - сільськогосподарські меліорації (технічні науки) - Інститут гідротехніки і меліорації УААН, Київ, 2006.
Розроблено метод аналізу довгострокової динаміки процесів підтоплення сільськогосподарських угідь на основі використання сучасних методів синергетики, зокрема математичних методів системного статистичного моделювання. Систематизовано дані еколого-меліоративного моніторингу Каховської гідрогеолого-меліоративної експедиції. Створено базу даних і знань. Побудовані гістограми розподілу площ за рівнем ґрунтових вод по окремих об‘єктах та по регіону.
Розроблено метод ситуаційного прогнозування підтоплення сільськогосподарських угідь по окремих об‘єктах та по регіону з урахуванням прогнозної динаміки опадів та водоподачі, який базується на побудові дискретного ланцюга Маркова. Ідентифікація ланцюгів Маркова для конкретних об’єктів залежно від прогнозованої зовнішньої ситуації дає змогу здійснити ситуаційне прогнозування процесів підтоплення та побудувати відповідні прогнозні гістограми з оцінкою площ підтоплених земель. Порівняння суми відхилень ймовірностей фактичних станів ланцюга Маркова у прогнозований момент часу і прогнозних ймовірностей цих же станів, виражених у частках одиниці або у відсотках показало задовільну для практичних цілей точність прогнозу, що обґрунтовує метод і підтверджує можливість його використання для ситуаційного прогнозування в складі системи еколого-меліоративного моніторингу.
Ключові слова: довгострокова динаміка, синергетика, гістограма, ситуаційне прогнозування, підтоплення, ланцюг Маркова.
АННОТАЦИЯ
Задорожный А.И. Исследование динамики и прогнозирование процессов подтопления сельскохозяйственных угодий в системе эколого-мелиоративного мониторинга. - Рукопись.
Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 06.01.02 - сельскохозяйственные мелиорации (технические науки). - Институт гидротехники и мелиорации УААН, Киев, 2006.
Разработан метод анализа долгосрочной динамики процессов подтопления сельскохозяйственных угодий на основе использования современных методов синергетики, в частности математических методов системного статистического моделирования.
Систематизированы данные эколого-мелиоративного мониторинга Каховской гидрогеолого-мелиоративной экспедиции.
Создана база данных и знаний.
Построены гистограммы распределения площадей по уровню грунтовых вод для региона и отдельных объектов, что позволило произвести анализ долгосрочной динамики подтопления сельскохозяйственных угодий.
Проведена классификация объектов по типам развития долгосрочной динамики процессов подтопления с использованием методов распознавания образов.
Разработан метод ситуационного прогнозирования подтопления сельскохозяйственных угодий для региона и отдельных объектов с учетом прогнозной динамики осадков и водоподачи, который базируется на построении дискретной цепи Маркова.
Идентификация цепей Маркова для конкретных объектов, в зависимости от прогнозируемой внешней ситуации, позволяет провести ситуационное прогнозирование подтопления и построить прогнозные гистограммы с оценкой площадей подтопленных угодий.
Сравнение суммы отклонений вероятностей фактических состояний цепи Маркова в прогнозируемый момент времени и прогнозируемых вероятностей этих же состояний в частях единицы или в процентах показало удовлетворительную для практических целей точность прогноза (21,6%), что обосновывает метод и подтверждает возможность его использования в системе эколого-мелиоративного мониторинга.
Ключевые слова: долгосрочная динамика, синергетика, гистограмма, ситуационное прогнозирование, подтопление, цепь Маркова.
ANNOTATION
Zadorogniy A.I. Dynamic investigations and forecasting of agricultural land water logging process in composition of the ecological-reclamation monitoring system. - Manuscript.
Thesis for an academic degree of the candidate of technical sciences with the speciality 06.01.02. –Agricultural reclamation (technical sciences) –Institute for Hydraulic Engineering and Land reclamation, UAAS, 2006.
A method of analysis of long-term dynamic of agricultural land water logging process on the basis of using modern synergetic methods including mathematics methods of system statistic simulation has been elaborated. Ecological-reclamation monitoring database of Kahovka hydro-geological-reclamation expedition are systemized. Knowledgebase and database are created. Destiny histograms of areas for different water levels for different pilot objects and regions are schemed.
A method of situation forecasting of agricultural lands water logging on different pilot objects and regions taking into account the precipitation and water supply dynamic has been developed. This method is based on the Markov discontinuous chain. Identification of Markov chains for the certain objects depending on the forecast external situation allows carry out the situation forecasting of water logging processes and build the proper prognosis histograms with water logging areas estimation. Comparison of sum of probability of rejection of the actual states of Markov’s chain in forecast moment of time and prognosis probabilities of the same states, which are expressed in the particles of unit or in percents is showed satisfactory to the practical aims accuracy of forecasting. The comparison substantiates and confirms possibility of application this method for situation forecasting in composition of the ecological-reclamation monitoring system.
Key words: long-term dynamic, synergetic, histogram, situation forecasting, water logging, Markov’s chain.