Известия Русского географического общества, 2021, T. 153, № 4, стр. 32-46

Геоинформационный мониторинг территории муниципальных районов на ландшафтной основе

А. К. Черкашин a*, С. И. Лесных a**

a Институт географии им. В.Б. Сочавы СО РАН
Иркутск, Россия

* E-mail: akcherk@irnok.net
** E-mail: tyara@irigs.irk.ru

Поступила в редакцию 14.08.2020
После доработки 18.05.2021
Принята к публикации 25.05.2021

Полный текст (PDF)

Аннотация

Взаимодополняющие инструменты управления территорией – геоинформационный мониторинг (ГИМ) и геоинформационные системы (ГИС) – в единстве обеспечивают сбор, хранение, обработку, представление и визуализацию географических данных. ГИС – часть информационного блока организационной системы территориального управления, а ГИМ решает задачи связи наблюдаемой ситуации с ГИС, наполняет инвариантную базу данных ГИС для решения многочисленных задач. Особое место в ГИМ занимает мониторинг старых и новых источников, пространственно-распределенных данных разного происхождения. Технология ГИМ-ГИС разрабатывалась и реализовалась на примере муниципальных районов Иркутской области и Республики Бурятия при решении различных проблем с использованием данных космического мониторинга и корректирующих наземных исследований. В системном анализе по технологии ГИМ-ГИС районы рассматриваются в качестве обновляющегося геоинформационного объекта территориального планирования и управления в конкретной ландшафтной среде для обеспечения безопасности и эффективности жизнедеятельности. Для обработки локальной информации определены триадные схемы формального синтеза данных на основе групповых операций. Организован сбор, подготовка и картографическая визуализация данных в ГИМ-ГИС о заражении местного населения клещевым энцефалитом в Прибайкалье.

Ключевые слова: геоинформационный мониторинг, геоинформационная система, муниципальный район, обработка пространственных данных, ландшафтная ГИС

ВВЕДЕНИЕ

Важным этапом на пути практического использования географических знаний стало создание геоинформационных систем (ГИС) и геоинформатики как науки о методах преобразования пространственных данных. Геоинформатика рассматривается в единстве с дистанционным зондированием и картографированием, которые связаны с формированием и обработкой разного рода геоизображений – распознаванием графических образов, их количественным и качественным анализом [1]. Появляется возможность рассматривать геоинформатику как высшую форму организации и проведения географических исследований и научного преобразования данных и знаний [24, 25].

Геоинформационная система воспринимается в разных масштабах не только как компьютерное программное обеспечение или база пространственно-распределенных данных, но и как сложная система регулирования информационных потоков в обществе, начиная от сбора данных до потребления геоизображений в геологистических процессах [3]. Геоинформационная система формируeтся на нескольких уровнях: информационном, программном, интегрированном, технологическом, сетевом, организационном. В последнем случае ГИС рассматривается в качестве важной части территориального управления взаимодействием природы, хозяйства, населения и органов власти, становящимися источниками и потребителями информации [31].

Десятилетия геоинформационная география формируется как прикладная наука, что имеет важное значение для существования самой географии [36]. Особенно это важно для мониторинга состояния участков территории и их границ на фоне природных и социально-экономических процессов разной интенсивности и направленности с последующим формированием баз данных ГИС из разных источников. Современное дистанционное зондирование для наполнения базы данных ГИС о земной поверхности использует различные платформы, включая спутниковые, бортовые, беспилотные летательные аппараты (БПЛА), воздушные и наземные транспортные средства, а также пространственные данные реанализа для оценки изменения среды изучаемых районов [34]. БПЛА занимают промежуточное место между инструментами наземных и спутниковых наблюдений в системе комплексного экологического мониторинга [33]. Для оценки изменений в землепользовании привлекаются исторические карты для формирования сетки границ кадастровых земельных участков путем их оцифровки, геопривязки, векторизации и сравнения с помощью ГИС [16, 37].

Территориальная ГИС пополняется текущей информацией, обеспечивающей механизмы прямой коммуникации власти и местных жителей муниципальных районов, что позволяет онлайн отвечать на обращения жителей, быстро реагировать на повседневные проблемы. ГИС становится инструментом совместной работы различных служб, интеграции общества [30, 35].

Обновляющаяся ГИС, поддерживающая функции геоинформационного мониторинга, концентрирует и преобразует потоки пространственных данных и знаний, предлагая полезные для использования в быту, в обществе и на производстве сведения для оценки ситуации и решения задач территориального управления на разных уровнях организации. В этом процессе в первую очередь необходимо получать новую объективную информацию, позволяющую делать обоснованный выбор, для чего требуются особые средства, основанные на позициях географического мышления.

ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ И МЕТОДЫ

Традиционно мониторинг рассматривается как система повторных наблюдений за состоянием элементов природной среды, распределенных в пространстве и изменяющихся во времени, с целью оценки тенденций изменения этого состояния и прогнозирования его изменения под воздействием различных факторов и условий. Стандартная архитектура систем мониторинга включает в себя подсистемы сбора, хранения и анализа информации, в которых, соответственно, осуществляется сбор и совместная обработка данных о природной среде, анализ и моделирование явлений, процессов и тенденций их развития [9].

С появлением геоинформатики теория мониторинга получила дальнейшее развитие за счет применения интегрированных информационных систем обработки данных [4, 22]. Появившийся геоинформационный мониторинг (ГИМ) является самым объемным видом мониторинга, позволяющим изучать наибольшее число геотехнических и природных систем [11]. Его цель – исследование состояний пространственных объектов, их пространственных отношений, взаимодействия объектов с окружающей средой, мониторинг окружающей среды. ГИМ позволяет решать широкий класс задач: мониторинг городских территорий, пожароопасных зон, чрезвычайных ситуаций, подвижных объектов, земель, экологический и эпидемиологический мониторинг и т.д.

По характеру источников и повторяемости ГИМ подразделяется на фоновый, текущий и оперативный [4]. Фоновый мониторинг – это базовые наблюдения за естественным состоянием объектов (земель, лесов и т.д.), результаты которых являются средовой нормой для сравнения. В регионах он проводится специально уполномоченными государственными органами Федеральной службы по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды, земле-, лесо- и охотоустройства, в заповедниках и на научных полигонах. Текущий мониторинг постоянно осуществляется на предприятиях и населением для контроля за текущими изменениями состояния окружающей среды в результате сброса-выброса загрязнителей, для предупреждения и ликвидации последствий. Оперативный мониторинг необходим для выявления нарушений законодательства и реализуется на нерегулярной основе службами государственной инспекции. В архитектуре системы оперативного мониторинга появляются подсистемы оповещения, вывода и коррекции, направленные на быстрое (немедленное) реагирование на обнаруженные несоответствия в системе [9].

В плане геоинформационного обеспечения все виды мониторинга используют единую картографическую, фактологическую и инструментальную информацию, например, общегеографические и ландшафтные карты, данные наземных наблюдений, обладающие заведомо большей точностью и используемые для валидации данных дистанционного мониторинга для приведения в известность состояния среды, управления территорией и обеспечения безопасности жизнедеятельности [15].

Наглядным примером мониторинга является организация стационарных ландшафтных исследований по методу комплексной ординации [20] на пробных площадях (выделах фаций, участков биогеоценозов) полигон-трансекта. Наблюдения проводятся синхронно с различной повторностью группами исследователей разных специальностей для изучения особенностей местных природных режимов. Этому предшествует нивелирование местности и детальное ландшафтное и иное тематическое картографирование профильной полосы трансекта с выделением опытных участков и с их привязкой к сетке точек разметки местности (пикетам) и ареалам типов фаций. В итоге формируются пространственно-временные ряды показателей, оформленные в базу данных ГИС. Многолетние стационарные наблюдения позволяют судить о сезонной ритмике и восстановительной динамике геосистем. Синхронность наблюдений обеспечивает выявление характера и тесноты связей между компонентами средствами многомерной статистики и математического моделирования [21].

Мониторинг проводится в несколько этапов, соответствующих его стандартной архитектуре: выбор объектов наблюдения, организация и проведение наблюдений адекватными средствами измерения, инвентаризация полученных данных по территории, хранение, систематизация, обработка и предоставление информации [5]. Здесь соединены функции собственно мониторинга (наблюдения и измерения) и информационной системы хранения и обработки данных, или, по биологической аналогии, глаз и мозга организма. Подчеркиваются качества организованности, системности, изменчивости и территориальности мониторинга, что делает его особенно важным для обеспечения географических исследований. По этой причине реализация мониторинга проходит по этапам системного анализа с использованием возможностей ГИС [14] с созданием математических моделей, прогнозных и оптимизационных карт. В этой технологии база данных ГИС формируется как инвентаризационно-информационный объект, подлежащий количественному и качественному системному изучению. Важнейшими свойствами данных является их актуальность, полнота, достоверность и точность географической привязки, что связывает мониторинг с задачами метрологии прямых и косвенных измерений [26].

В схеме территориального координационного управления [27] с разделением функций и полномочий мониторинг как система наблюдения и измерения не имеет самостоятельного институционального значения. Его основная функция – наполнение информационных систем. В этом качестве мониторинг выступает как посредник (представитель) между реальностью и информационными структурами, куда включены не только средства массовой информации (СМИ), но и инструменты научного анализа и визуализации сведений, в частности, ГИС-картографирования ситуации. Виды мониторинга различаются по целевой установке – направлению (вектору) предоставления и использования информации о ситуации. ГИМ в структуре территориального управления – это деятельность, ориентированная на наполнение и актуализацию инвариантных баз данных и знаний ГИС, привлекаемых для решения самых разных задач. Иллюстрацией мониторинга является работа информационных агентств – специализированных организаций, обслуживающих СМИ. Их основная функция – снабжение оперативной информацией репортерами со всего мира редакций газет, телевидения, других организаций и частных лиц, являющихся подписчиками на его новостную продукцию. Агентства предоставляют “сырую” фактическую информацию без ее содержательной интерпретации. Важным источником информации для принятия решений являются жалобы, обращения и сообщения населения. Существует возможность в режиме “мобильный репортер” получать новости о жизни района, поселка и даже отдельной семьи или человека. Контент-анализ таких сообщений с целью содержательной интерпретации выявленных количественных закономерностей предоставляет материал для тематического ГИС-моделирования и картографирования.

По масштабу выделяют глобальный, региональный и локальный уровни ГИM. Локальный мониторинг применяют к отдельным территориальным объектам и муниципальным районам, где отслеживаются местные характеристики среды. Муниципальный район является самостоятельной самоуправляемой территорией с пространственно распределенной структурой организации жизни природы, общества и производства и в то же время – это элементарный уровень полномасштабного проявления действия структур управления [3]. Рассмотрение муниципального района в качестве постоянно обновляющегося пространственного объекта позволяет достигнуть необходимого уровня информированности для территориального планирования и управления с учетом основных природных, экономических и социальных условий обеспечения безопасности и эффективности жизнедеятельности [15].

ЛАНДШАФТНАЯ ГИС ГЕОИНФОРМАЦИОННОГО МОНИТОРИНГА

Функциональная ориентация ГИМ-ГИС – комбинированная и многоцелевая, поскольку сбор информации осуществляется безотносительно к запросам пользователей и обеспечению решения конкретных проблем. Это может быть научно-исследовательская и информационно-справочная система или учетно-кадастровая система, предназначенная для территориального управления с возможностью системного анализа и моделирования. В соответствии с требованием полноты сконцентрированной в ГИС информации такие ГИС должны содержать данные, позволяющие удовлетворять различные запросы. При появлении задач, требующих качественно новой информации, эта информация добавляется в базу данных и используется наравне со старыми сведениями.

Выделяются переменные и постоянные составляющие базы данных ГИС фонового, текущего и оперативного мониторинга. Постоянной, инвариантной основой являются сетки контуров, представленные административными, ландшафтными, лесоустроительными и растровыми границами членения территории. Каждая ячейка сетки (район, ареал, выдел, пиксел) связанa со значениями атрибутов базы данных ГИС, которые сохраняются, пополняются, обновляются, преобразуются и отображаются на картах. Эта информация становится основой для интерпретации результатов ГИМ. Особое значение для содержательной трактовки данных и знаний имеет ГИМ-ГИС, построенная на ландшафтной основе: сначала как система информационного обеспечения географических исследований и организации ГИМ, а затем как средство интерпретации данных с ландшафтно-картографической привязкой [23]. Ландшафтная ГИС создается в виде электронного варианта ландшафтной карты с сеткой границ выделов с атрибутивными данными по каждому из выделов [7]. Множество фаций (или иных подразделений) легенды карты упорядочено в факторальную систему, их параметры закодированы: для каждой фации составлено подробное покомпонентное описание (паспорт фации) в специальной базе данных – основе для интерпретации содержания методом переклассификации легенды. При этом принимается, что одни и те же значения данных в разных ландшафтных обстоятельствах (фациях) выражают отличающееся содержание, трактуются своеобразно. В качестве эталонов внутриландшафтного сравнения и сопряженного изучения природных режимов используются равнинные коренные фации местных проявлений зональной нормы или естественные ненарушенные хозяйственной деятельностью ландшафты.

Теоретический потенциал ландшафтоведения имеет фундаментальную ценность для разработки стратегии поведения человека в конкретном природном окружении. По этой причине первостепенное значение для ландшафтоведения имеют расширение и углубление полевых исследований, ландшафтное картографирование и разработка конструктивных концепций, которые позволят существенно поднять общественную значимость ландшафтоведения [6]. Ландшафтно-картографическая основа обладает инвариантными свойствами в смысле независимости ее формы и содержания от концептуальных основ создания ландшафтных карт и от системного подхода при их тематической интерпретации. При этом постулируется объективность выделения границ при физико-географическом районировании и типологическом картографировании, причем границы проводятся не по градиентам признаков, а на основе различия функциональных связей компонентов соседних участков [8]. На этом базируется технология ландшафтно-интерпретационного картографирования, позволяющая при наличии причинно-следственных связей переводить ландшафтные карты в карты нового тематического содержания, используя базы данных ГИС [23].

ТЕОРИЯ И МОДЕЛИ ИССЛЕДОВАНИЯ

При наличии обширного материала мониторинговых наблюдений основной проблемой реализации системы ГИМ-ГИС становится разработка теоретического базиса решения задач геоинформатики с помощью математических моделей преобразования данных ГИС. Накоплен достаточный опыт решения задач оценивания, прогнозирования и оптимального управления, который можно обобщить в графических схемах моделирования (рис. 1). В учении о геосистемах В.Б. Сочава [19] уделял большое внимание созданию графов процессов и явлений в географических исследованиях. Разрабатываются графы сравнения мозаик территории и выявляются пространственные закономерности связи между частями различных ландшафтов, климатическими условиями, участками землепользования и населением, полезными для планирования и управления ресурсами [29]. Давно продемонстрирована полезная связь ориентированных графов с системами дифференциальных уравнений, позволяющих делать расчеты [2].

Рис. 1.

Треугольные схемы обработки ГИМ-данных: (a) логическая триада; (б) коммутативная диаграмма; (в) векторная сумма; (г) функциональная сумма; (д) скалярное произведение; (е) операторные преобразования. Fig. 1. Triangular GIM data processing schemes: (a) logical triad; (б) commutative diagram; (в) vector sum; (г) functional sum; (д) scalar product; (е) operator transformation.

В технологии геоинформационного моделирования ГИМ-ГИС применяется триадный принцип организации знаний и формирования уравнений. Ф.Н. Мильков [12] обращал внимание на важность использования правила триады в физической географии, согласно которому различаются крайние (окраинные, противоположные) позиции и срединная позиция, наиболее полно отражающая характерные черты объекта или явления. Триада – известное понятие философского конструирования и мышления. У Г. Гегеля триада – универсальная схема логики процесса развития: тезис A (исходная позиция), антитезис B (переход в противоположность, отрицание), синтез С противоположностей A и B в новое единство, противоположное первым двум (опосредование, отрицание отрицания). Такая логика напоминает групповые операции в математике, когда произведение целых чисел С = AB дает новое, не равное исходным числам целое число, или сумма двух действительных чисел С = A + B – новое вещественное число (рис. 1а).

Такой подход распространяется на другие треугольные ориентированные графы, из которых складывается сложная сетка связей элементов, например, сетка графа соседства ареалов фаций в ландшафте или органов местного управления на территории района. Всякий раз треугольный граф системно понимается по-разному и выражается с помощью соответствующих формул. На рис. 1б показан коммутативный треугольник, широко применяющийся для формализации отношений (морфизмов, стрелок φ) в математической теории категорий. В географии он отражает связи φ компонентов комплексов и комплексов между собой φ: ABС, что используется, например, для выделения ландшафтных границ по критерию функциональной связности [8]. Коммутативность морфизмов соответствует групповому отношению φ = φ1φ2, согласно которому результат преобразований φ: AС не зависит от последовательности преобразований φ: ABС.

Сложение векторов x = y + x0 (рис. 1в) – суммы нормального состояния географической среды x0 и меры отклонения y от нормы (возмущение), дает характеристику текущего состояния x геосистемы. Здесь прослеживается аналогия между задачами фонового x0, оперативного y и текущего x ГИМ. Основная задача ГИМ – выявление с помощью фоновых характеристик ландшафтно-типологических карт поместных отклонений y = x x0 от нормы и поиск методов их регулирования.

В терминах группы действительных чисел дается функциональная оценка состояния геосистемы по аддитивному принципу F(x) = f(y) + F0(x) (рис. 1г). Существует базовая аксиома ландшафтного анализа, согласно которой любая оценка F(x) есть функция многообразия состояния ландшафтной среды F0(x) и некоторого возмущающего воздействия f(y), определенного отклонениями характеристик компонентов геосистем от нормы y = x x0. Поиск таких оценочных формул является одной из центральных проблем применения результатов ГИМ при решении экологических задач [17].

Рис. 1д поясняет, как выглядит функция f(y) = a ⋅ y скалярное произведение векторов a ⋅ y, где y = {yi} – вектор показателей отклонения yi = xix0i от нормы x0i по каждому компоненту i геосистемы; a = {ai} – ковектор чувствительности влияния изменения величины yi на изменение оценки f(y). Расчетное уравнение

(1)
$f(y) = a \cdot y = \sum\limits_{i = 1}^n {{{a}_{i}}{{y}_{i}}} = \sum\limits_{i = 1}^n {\frac{{\partial f}}{{\partial {{y}_{i}}}}{{y}_{i}}} ,\,\,\,\,{{a}_{i}} = \frac{{\partial f}}{{\partial {{y}_{i}}}},\,\,\,f(y) = F(x) - F({{x}_{0}}).$

Для квалиметрии косвенных измерений это соотношение дает множество оценочных однородных функций f(y), среди которых наиболее известны разные средние значения n величин y = {yi} с весовыми коэффициентами w = {wi}, например, для среднего арифметического ai = wi/n, геометрического – ai = (wi/n)/(f(y)/yi). Форму, аналогичную (1), имеет критерий Понтрягина при решении задач оптимального управления и создания оптимизационных карт [13].

Если используется многокритериальная оценка (вектор-функция) f = {fj(y)}, то f = Ay, где A = ||aij|| – матрица коэффициентов aij воздействия (оператор преобразования) (рис. 1е). С помощь уравнения f = Ay описывается система взаимодействия разных относительных величин y = {yi}. Например, приняв fj(y) = dyj/dt – скорость изменения показателя yj во времени t – получим систему дифференциальных уравнений. В частности, исследовались процессы гомеостатического регулирования породного состава горно-таежных лесов [10]. Использовались модели в показателях отклонения y(t) =x(t) x0 переменных характеристик геосистем x = {xi} от их равновесного значения x0= {x0i}:

$\frac{{d{{y}_{1}}}}{{dt}} = {{a}_{{11}}}{{y}_{1}} + {{a}_{{21}}}{{y}_{2}} + {{a}_{{31}}}{{y}_{3}},\,\,\,\frac{{d{{y}_{2}}}}{{dt}} = {{a}_{{12}}}{{y}_{1}} + {{a}_{{22}}}{{y}_{2}} + {{a}_{{32}}}{{y}_{3}},\,\,\,\,\frac{{d{{y}_{3}}}}{{dt}} = {{a}_{{13}}}{{y}_{1}} + {{a}_{{23}}}{{y}_{2}} + {{a}_{{33}}}{{y}_{3}},$
где yi = xix0i – отклонение текущего запаса xi i-й группы пород от потенциального запаса x0i (древостои 1 – мелколиственных, 2 – светлохвойных, 3 – темнохвойных пород).

Для изучения механизмов динамики горной тайги составлялись эскизы таблиц хода роста на основе повыдельных таксационных показателей из базы данных ГИС лесоустроительного мониторинга Слюдянского лесхоза [10]. С помощью модели проведен количественный анализ взаимодействия древостоев мелколиственных, светлохвойных и темнохвойных пород и проверены базовые гипотезы механизмов сукцессионных смен сложных по составу лесонасаждений в разных местоположениях и построен прогноз (рис. 2).

Рис. 2.

Изменение с возрастом запасов древостоев горно-таeжных бруснично-зеленомошных лесов III бонитета северо-восточного макросклона хр. Хамар-Дабан по группам пород: 1 – мелколиственные, 2 – светлохвойные, 3 – темнохвойные. Fig. 2. Age-related changes of wood stock of mountain lingonberry-green-mossed taiga of the forest capacity III of the northeast macroslope at Hamar-Daban range by tree species group: 1 – small-leaved deciduous, 2 – light coniferous, 3 – dark coniferous forests.

ОПЫТ РЕАЛИЗАЦИИ ГИМ-ГИС-ПРОЕКТОВ

Методика ГИМ разрабатывалась и реализовалась в Слюдянском и Жигаловском районах Иркутской области и Кабанском районе Республики Бурятия. Подробно проработана ГИM-ГИС Слюдянского муниципального района [3, 28] с множеством приложений и серией карт. ГИС района основана на опыте крупномасштабного картографирования геосистем по снимкам космического мониторинга, решения проблем управления территориями и планирования региональной политики землепользования. Она базируется на понимании, что для решения большинства задач управления территориальным развитием уровень муниципального района реализации ГИС-проектов является оптимальным, поскольку появляется возможность с его помощью создавать ГИС большого территориального охвата и формировать детальные ГИС населенных пунктов.

Слюдянский район является одним из проблемных районов Иркутской области. Он охватывает южное побережье озера Байкал, где сосредоточены крупные автомобильные и железнодорожные магистрали, размещены отходы закрытого Байкальского целлюлозно-бумажного комбината, сохранились уникальные лесные массивы и природные комплексы. Район расположен в центральной экологической зоне озера и может рассматриваться в качестве модельной территории управления, поскольку позволяет решать задачи, предусмотренные законом об охране оз. Байкал. Решение этих проблем требует современного информационного обеспечения для анализа сценариев развития района в противоречивых условиях деятельности. Таким средством решения территориальных задач становятся геоинформационные системы ГИМ-ГИС [3].

Разработанный ГИС-проект является информационной инструментальной основой решения задач управления территорией и оценки ее состояния, содержащей большой объем различной информации для детального и глубокого изучения перспектив развития территории. Особенность данного проекта заключается в том, что он выполнен на основе космической информации. Все множество разнородного материала по территории района представлено в едином плане. Накопление таких данных позволяет детализировать экологическую ситуацию и обеспечить информацией модели, оптимизирующие управление территорией и качественное регулирование отношений в системе “природа−хозяйство−население”.

На территориях муниципальных районов производилась инвентаризация материалов, находящихся в хозяйственном использовании. Сюда вошли фондовые картографические материалы, карты лесной таксации, землеустройства, космоснимки “Ресурс-Ф2М” (камера МК-4) в масштабе 1 : 800 000 с разрешением на местности 6–8 м в четырех спектральных каналах, карта особо охраняемых территорий, нормативно-правовые документы, данные натурных исследований, информация гидрометеослужбы по изменению климатических и гидрологических характеристик и т.д. Этот этап является первоначальным в технологии технической реализации ГИМ-ГИС. Далее следовал этап привязки растровой информации к территории, этап дешифрирования и векторизации космоснимков с корректировкой по исходным картографическим материалам и результатам маршрутных наблюдений, а также в зависимости от сущест-вующей в обществе системы земельных отношений, зафиксированной в законодательной базе.

На основе проведенной инвентаризации на территориях выделены объекты, являющиеся источниками воздействия на окружающую среду и участки, сохранившиеся как фоновые (горно-таежные леса). Результатом этих мероприятий по технологии ГИМ-ГИС стало представление о современном состоянии горно-таежных экосистем, их компонентов и элементов, тенденций их изменения, а также выделены репрезентативные участки для данной территории (бассейны рек Куда, Каторжанка и Шумиха, бассейн р. Бабха у г. Байкальска, Энхалукский заказник с его окрестностями). На этих участках проводились наземные исследования. Их целью было уточнить и проверить результаты дешифрирования космоснимков, собрать информацию для разработки моделей и методов анализа дистанционных данных. Наземные наблюдения проводились двумя методами: 1) маршрутные наблюдения с визуальной, описательной, фотографической и видеофиксацией ландшафтов; 2) трансектное обследование территории с количественной фиксацией параметров биогеоценозов [21].

Вся собранная информация была уточнена, систематизирована, статистически обработана, проанализирована и отображена в ГИС районов в картографическом виде, позволяющем решать задачи мониторинга и управления. Накопленный по Слюдянскому району научный материал, разработанный при создании рамочного ландшафтного плана М 1 : 200 000, послужил отправной точкой для дальнейшего картографирования. В результате было создано комплексное картографическое произведение нового вида, а именно электронный атлас, интегрирующий современную информацию и знания о природе, ресурсах, экономике, экологии, населении и культуре района и представляющий эту информацию в виде и формах, пригодных для решения различных проблем территориального развития [17, 28].

КАРТОГРАФИРОВАНИЕ В СИСТЕМЕ ГИМ-ГИС

Задачи создания, уточнения и обновления тематических карт являются одними из наиболее актуальных направлений ГИМ, поскольку ошибки на этом этапе влекут за собой искажение результатов дальнейших расчетов и выводов. Одним из примеров картографирования по схеме ГИМ-ГИС на ландшафтной основе служит проведенный медико-экологический мониторинг [32], в котором от исходной информации зависят решения органов управления в сложной, постоянно меняющейся эпидемической обстановке.

Эпидемиологическая информация имеет свои особенности [32]. Она разнообразна по содержанию (заболеваемость, носительство, демографические сведения, характеристики возбудителя и внешней среды и др.) и по источникам (официальная статистическая и полученная в результате научных полевых и аналитических исследований); для нее характерны большие объемы и сложность структуры. Наиболее трудной задачей здесь становится формирование единых подходов к сбору и анализу первичной информации о выявленных случаях заболевания с оптимизацией информационных потоков по заданным критериям (качество и количество, оперативность, непрерывность, достоверность).

При формировании эпидемиологической информации в системе ГИМ-ГИС второй задачей является территориальная привязка показателей. Обычно основой выступает карта административно-территориального деления изучаемой территории, где населенные пункты или административные районы становятся объектами привязки, а в качестве атрибутивной информации принимаются данные об эпидемическом состоянии их населения. Такие карты составляются в мелком масштабе, имеют справочный характер. Применение территориально-ландшафтной привязки дает возможность пространственно представить информацию о случаях заражения, связать ее с конкретной географической средой местоположения, добавить новые данные мониторинга реакции населения на природные опасности и в итоге проследить многолетнюю динамику развития ситуации с ее прогнозированием по конкретному месту и времени. На рис. 3 приведены результаты геоинформационного мониторинга и картографирования поместного заражения населения клещевым энцефалитом в Прибайкалье в разные годы.

Рис. 3.

Результаты геоинформационного мониторинга поместного заражения и заболевания населения клещевым энцефалитом в Прибайкалье в разные годы. Муниципальные районы Иркутской области: 1 – Иркутский, 2 – Слюдянский, 3 – Шелеховский, 4 – Ангарский, 5 – Эхирит-Булагатский Усть-Ордынского Бурятского округа. Условные обозначения: а границы муниципальных районов; клинические формы заболевания: б – легкая, в – средней тяжести, г – тяжелая, д – критическая. Fig. 3. The results of geoinformation monitoring of local infection and disease of the population with tick-borne encephalitis in the Baikal region in different years. Municipal districts of the Irkutsk region: 1 – Irkutsky, 2 – Slyudyansky, 3 – Shelekhovsky, 4 – Angarsky, 5 – Ekhirit-Bulagatsky Ust-Orda Buryat district. Conventional notation: a – boundaries of municipal districts; clinical forms of the disease: б – mild, в – moderate, г – severe, д – critical.

На карте показаны случаи покусов, подтвержденные лабораторными анализами, ранжированные по тяжести клинической формы заболевания (от легкой до критической, приведшей к летальному исходу), зафиксированные на территории Иркутской области. Установленные случаи заражения приурочены к автомобильным трассам и местам отдыха населения: прибрежной зоне Байкала и Ангары, кустарниковым зарослям и лиственным лесам по долинам рек.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ И ВЫВОДЫ

Данное исследование отражает опыт работы по реализации ГИС-проектов и ГИС-моделированию и выявляет закономерности геоинформационного обеспечения и преобразования пространственных данных. Определяется позиция ГИМ в системе территориального управления как опосредующего звена связи территориальных объектов с их цифровыми моделями – геоинформационными объектами.

Геоинформационный мониторинг – пространственно распределенное и повторяющееся во времени наблюдение и измерение – неразрывно связан с созданием и наполнением геоинформационных систем, что обычно рассматривается в комплексе средств сбора, хранения, обработки и представления географической информации (ГИМ-ГИС). Остальные наблюдения и измерения – локальные и неповторяющиеся – можно считать вариантами мониторинга, решающими свои частные задачи без должного пространственно-временного охвата, но необходимые в исследованиях. Разделение функций ГИМ и ГИС дает возможность лучше формулировать и решать свойственные им проблемы. ГИС в широком смысле выступает в качестве части информационного блока организационной системы территориального управления, а ГИМ решает задачи связи наблюдаемой реальности с блоком ГИС. Прослеживаются инструментальные и технологические различия двух систем.

Наглядной иллюстрацией ГИМ-ГИС являются аэрокосмический мониторинг и организация ландшафтных стационарных исследований по методу комплексной ординации. Во всех случаях ключевым моментом реализации ГИМ становится создание и использование ландшафтно-типологической карты для организации сбора, хранения и преобразования информации. ГИС территории муниципального района должна быть ландшафтной ГИС, открывающей большие возможности для создания тематических моделей и карт средствами ландшафтно-картографической интерпретации географических данных и знаний, т.е. логического вывода, в том числе средствами математического моделирования.

В процедуре формирования ГИС района ответственным этапом является инвентаризация первичной информации из различных источников, что можно рассматривать в качестве своеобразного постоянно действующего ГИМ за старыми и новыми источниками пространственных данных, включая сообщения информационных агентств и СМИ. Важные этапы – первичная обработка, картографическое и инфографическое представление накопленной информации и геоинформационное математическое моделирование, результаты которых зависят от достоверности собранной ГИМ информации, а также совершенства моделей и методов ее преобразования. Существует общая триадная схема формального синтеза информации различной сложности на основе групповых операций объединения противоположных начал: прямых и косвенных измерений, геосистемы и ее среды, состояний и их трансформации, векторов и ковекторов переменных. Применение этих операций проводится в последовательности процедур системного анализа.

Методика ГИМ-ГИС разрабатывалась и реализовалась на примере муниципальных районов Иркутской области и Республики Бурятия при решении различных проблем территориального управления с использованием данных космического мониторинга и корректирующих наземных исследований. Специально организован сбор, подготовка и визуализация данных по схеме ГИМ-ГИС о заражении местного населения клещевым энцефалитом в Прибайкалье. Реализация каждого ГИС-проекта требует решения новых задач геоинформационного мониторинга на основе расширяющихся возможностей количественного измерения пространственных объектов с созданием их все более точных “геоинформационных образов” на разных уровнях обобщения.

Список литературы

  1. Берлянт А.М. Теория геоизображений. М.: ГЕОС, 2006. 261 с.

  2. Вентцель Е.С. Исследование операций. М.: Советское радио, 1972. 552 с.

  3. Геоинформационная система управления территорией / А.К. Черкашин, А.Д. Китов, И.В. Бычков и др. Иркутск: Издательство Института географии СО РАН, 2002. 151 с.

  4. Затягалова В.В. Философия геоинформационного мониторинга // Перспективы науки и образования. 2015. № 1(13). С. 17–23.

  5. Израэль Ю.А. Экология и контроль состояния природной среды. М.: Гидрометеоиздат, 1984. 560 с.

  6. Исаченко А.Г. Ландшафтоведение вчера и сегодня // Изв. РГО. 2006. Т. 138. Вып. 5. С. 1–20.

  7. Истомина Е.А. Ландшафтная ГИС как инструмент оценивания и планирования использования земель // Ландшафтоведение: теория, методы, ландшафтно-экологическое обеспечение природопользования и устойчивого развития: материалы XII Международной ландшафтной конференции. Т. 2. Тюмень: Издательство Тюменского государственного университета, 2017. С. 341–347.

  8. Истомина Е.А., Черкашин А.К. Выделение границ функционально однородных ареалов на космических снимках на основе вычисления определителя Якоби // География и природные ресурсы. 2013. № 1. С. 157–165.

  9. Кореньков В.В., Мицын П.В., Дмитриенко П.В. Архитектура системы мониторинга центрального информационно-вычислительного комплекса ОИЯИ // Информационные технологии и вычислительные системы. 2012. № 3. С. 31–42.

  10. Лесных С.И., Черкашин А.К. Модельный анализ взаимодействия разных групп пород в процессе сукцессионных изменений горной тайги // Изв. Иркутского государственного университета. Серия “Биология. Экология”. 2016. Т. 15. № 1. С. 11–24.

  11. Максимова М.В. Мониторинг пространственных объектов // European Researcher. 2012. V. 36. № 12-1. С. 2114–2117.

  12. Мильков Ф.Н. Правило триады в физической географии // Землеведение. Т. 15. М.: Изд-во МГУ, 1984. С. 18–25.

  13. Мясникова С.И., Черкашин А.К. Оптимизационное геоинформационное картографирование // Геодезия и картография. 2007. № 4. С. 38–42.

  14. Мясникова С.И., Черкашин А.К. Прогнозное геоинформационное картографирование // Геодезия и картография. 2010. № 11. С. 30–33.

  15. Мясникова С.И., Черкашин А.К. Геоонтология создания серии карт муниципальных районов // Геодезия и картография. 2012. № 12. С. 41–48.

  16. Пахахинова З.З., Бешенцев А.Н., Гармаев Е.Ж. Создание ГИС-мониторинга природопользования бассейна озера Байкал // Оптика атмосферы и океана. 2018. Т. 31. № 08. С. 647–651.

  17. Савиных В.П. Применение геоинформационного мониторинга для решения экологических задач // Перспективы науки и образования. 2015. № 4(16). С. 28–33.

  18. Слюдянский район Иркутской области: природа, хозяйство и население. Атлас (48 карт). Иркутск: Изд-во Института географии им. В.Б. Сочавы СО РАН, 2012. [Электронный ресурс – CD].

  19. Сочава В.Б. Введение в учение о геосистемах. Новосибирск: Наука, Сибирское отделение, 1978. 319 с.

  20. Сочава В.Б., Волкова В.Г., Дружинина Н.П. и др. Метод комплексной ординации в ландшафтоведении и биогеоценологии // Докл. Ин-та географии Сибири и Дальнего Востока. 1967. Вып. 14. С. 3–17.

  21. Фролов А.А., Черкашин А.К. Высотный градиент как комплексный фактор формирования микрозональности ландшафтов и серийности геосистем // География и природные ресурсы. 2012. № 1. С. 14–24.

  22. Цветков В.Я. Геоинформационный мониторинг // Изв. вузов. учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. 2005. № 5. С. 151–155.

  23. Черкашин А.К. (ред.) Ландшафтно-интерпретационное картографирование. Новосибирск: Наука, 2005. 424 с.

  24. Черкашин А.К. География и геоинформатика // География и природ. ресурсы. 2006. № 4. С. 19–29.

  25. Черкашин А.К. Геоинформатика – высшая география // Устойчивое развитие территорий: теория ГИС и практический опыт. Т. 1. Калининград: Международная картографическая ассоциация, 2006. С. 6–11.

  26. Черкашин А.К. Географическая точность и особенности метрологического моделирования геопространственных данных // Український метрологічний журн. 2014. № 2. С. 7–15.

  27. Черкашин А.К., Лесных С.И., Склянова И.П. Координационное управление природоохранной деятельностью региона: концептуальная модель // Теоретическая и прикладная экономика. 2019. № 3. С. 81–97. https://doi.org/10.25136/2409-8647.2019.3.24404. URL: http://e-notabene.ru/etc/article_24404.html

  28. Экологический атлас Байкальского региона. Комплексный модуль субрегиональных и муниципальных карт. Условия и факторы формирования экологической обстановки в Слюдянском районе Иркутской области. URL: http://atlas.isc.irk.ru/

  29. Cantwell M.D., Forman R.T.T. Landscape graphs: Ecological modeling with graph theory to detect configurations common to diverse landscapes // Landscape Ecology. 1993. V. 8. № 4. P. 239–255.

  30. Craig W., Harris T., Wiener D. (eds.). Community participation and geographical information systems. N.Y.: CRC Press, 2002. 383 p.

  31. Johnston R.J. Geography and GIS // Geographical Information Systems: Principles, Techniques, Management and Applications, John Wiley & Sons, Ltd., 2006. P. 27–35.

  32. Lesnykh S.I., Mel’nikova O.V. Generation of Databases and Visualization of Current Epidemiolo-gical Information for Purposes of a Medical-Ecological Monitoring of a Region // Geogr. Nat. Resour. 2019. V. 40. P. 115 (дата обращения 12.04.2021)https://doi.org/10.1134/S1875372819020033

  33. Medvedev A., Telnova N., Alekseenko N., Koshkarev A., Kuznetchenko P., Asmaryan S., Narykov A. UAV-Derived Data Application for Environmental Monitoring of the Coastal Area of Lake Sevan, Armenia with a Changing Water Level // Remote sensing. 2020. № 12, P. 3821. https://doi.org/10.3390/rs12223821

  34. Ryu, Joo-Hyung, et al. “EDITORIAL: Special Issue on “Advances in Remote Sensing and Geoscience Information Systems of the Coastal Environments.” // J. Coastal Res. 2019. P. V–XI. www.jstor.org/stable/26778930 (дата обращения 12.04.2021).

  35. Thompson M.M., Arceneaux B.N. Public participation geographic information systems: A model of citizen science to promote equitable public engagement // Advancing equity planning now, N. Krumholz, K.W. Hexter (eds). Cornell University Press. 2018. P. 243–262. https://www.jstor.org/stable/10.7591/j.ctv43vr3d.16 (дата обращения 12.04.2021).

  36. Vannieuwenhuyze B. Pixels or Parcels?: Parcel-Based Historical GIS and Digital Thematic Deconstruction as Tools for Studying Urban Development // Mapping Landscapes in Transformation: Multidisciplinary Methods for Historical Analysis. Leuven University Press Publisher. 2019. P. 217–236. https://www.jstor.org/stable/j.ctvjsf4w6.12 (дата обращения 12.04.2021).

  37. Yano K. GIS and quantitative geography // GeoJ. The contribution of GIS to geographical research. 2000. V. 52. № 3. P. 173–180.

Дополнительные материалы отсутствуют.