Ситуационное моделирование возможности торфяных пожаров

Размещено на http://www.allbest.ru/

СИТУАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ВОЗМОЖНОСТИ ТОРФЯНЫХ ПОЖАРОВ

Б.В. Палюх, А.Н. Ветров

Рассмотрены вопросы построения интеллектуальной информационной системы, которая позволит контролировать степень пожароопасности отдельных территорий. Проблема прогнозирования и ликвидации торфяных пожаров рассматривается как динамическая задача ситуационного управления в условиях неопределенности.

На территории Российской Федерации часто складывается чрезвычайная обстановка, связанная с лесными и торфяными пожарами. Вероятность возникновения пожаров на торфяных месторождениях определяется конкретными особенностями данной территории, влагозапасом, влажностью торфа и напочвенного покрова, складывающейся метеорологической обстановкой, генетическими свойствами торфа и другими факторами. Параметры, характеризующие степень пожароопасности отдельных участков торфяного месторождения меняется с течением времени. Кроме того, количественные и качественные показатели торфяной залежи изменяются по площади месторождения, что обусловлено различными условиями ее формирования. Таким образом, рассматриваемая система является динамической и пространственно - распределенной. Процессы возгорания и распространения торфяного пожара существенно зависят от геологических особенностей строения торфяных месторождений. Эти особенности определяют структурно-генетические свойства торфа, а также рельеф дна и гидрологические процессы. Таким образом, кроме цифровой информации для принятия решений в различных ситуациях необходима также и картографическая.

Для хранения подобной информации используют геоинформационные системы (ГИС), которые позволяют проводить пространственное моделирование природных процессов на торфяных месторождениях ( см. рис. 1 ). Особенностью всех систем, связанных с управлением природными объектами, является необходимость привязки всей хранимой в них информации к определенной территории. Это также достигается путем использования ГИС для территориальной идентификации текущей и возможной ситуаций.

Рис. 1 Пример использования геоинформационной системы для ситуационного моделирования

ситуационный моделирование торфяной пожар

Важное место отводится системе дистанционного экологического мониторинга, в задачу которой входит оценка гидрологических параметров с помощью аэрокосмических СВЧ - радиометров, с целью своевременной и достоверной оценок пожарной опасности торфяных месторождений и штабелей торфа, оперативный поиск и картирование очагов пожара

Большое значение для принятия мер по предотвращению и ликвидации пожаров имеет возможность предвидения того, как будет складываться ситуация в дальнейшем. Решение этой задачи построено на основе имитационного моделирования процессов возникновения и развития торфяных пожаров. С этой целью разработаны математические модели процесса горения торфа, на основе которых рассчитываются важнейшие характеристики пожара такие, как перемещение его контура, скорость распространения огня, температура кромки горения и т.п. Рассмотрены математические модели распространения задымления от торфяных пожаров и влияние метеоусловий на эти процессы, определены методы оценки последствий задымления атмосферы. Описаны процессы изменения влагосодержания торфа в залежи под влиянием климатических условий. На основе характеристик (параметров), определяемых на основе вышеперечисленных моделей и динамики их изменения дается прогноз возможности возгорания торфа, направления и скорости развития пожара, объемов выброса загрязняющих веществ, направления задымления и т.д. Это в свою очередь позволяет определять возможные экономические и экологические последствия и принимать решения по предупреждению, локализации и ликвидации пожара. Рассмотренные модели включаются в контур управления пожарной безопасностью для имитации реальных процессов и определения возможных ситуаций и вероятности их возникновения.

Для исследования возможного изменения состояния торфяного месторождения или процесса распространения пожара и изменения сложившейся ситуации применяется сценарный подход. Под сценарием здесь понимается последовательность взаимосвязанных событий, имеющую место при определенных условиях. Между событиями существуют причинно - следственные связи, которые приводят к изменению параметров, а, следовательно, и к изменению текущего состояния объекта. Эти изменения, в конечном счете, могут привести к изменению общей ситуации и к необходимости использовать управляющие воздействия для ее корректировки. Синтез сценария осуществляется с использованием базы знаний (БЗ), содержащей описание элементов сценария и связей между ними. Механизм взаимодействия знаний, хранящихся в БЗ, определяется на основе причинно-следственных связей и математических зависимостей между элементами сценария.

Система реализует концепцию ситуационного управления пожарной безопасностью, изложенную в работе [Миронов и др., 2004]. Задачи прогнозирования, предупреждения и ликвидации торфяных пожаров представлены в виде набора задач ситуационного управления динамической системой в условиях неопределенности.

С точки зрения управления пожарной безопасностью понятие обобщенной ситуации естественным образом связывается с понятием “степень пожарной опасности”. Под степенью пожарной опасности будем понимать вероятность возникновения пожара (возгорания) на определенной территории. Чем выше вероятность возгорания, тем выше степень пожарной опасности. Множество обобщенных ситуаций {Sk} тогда определится множеством возможных управлений {Uk}, соответствующих определенным степеням опасности.

Для прогнозирования развития текущей ситуации во времени используется методология когнитивного моделирования, основанная на построении модели ситуации, отражающей законы ее развития. В качестве модели используется так называемая когнитивная карта ситуации (рис.3) в виде ориентированного графа, в котором вершины графа - это факторы, а дуги - причинно-следственные связи между факторами.

Для построения когнитивной карты выполняются следующие действия:

содержательное описание причинно-следственных связей;

топологическое описание причинно-следственных связей;

Содержательное описание ситуации основывается на субъективных знаниях о законах ее развития. Для описания ситуации возможного возгорания торфа на определенной территории используем закономерности, рассмотренные в [Миронов и др., 2004].

Конечное событие - возгорание торфа на территории торфяного месторождения происходит - при наличии трех факторов: топлива (1), кислорода (2), источника огня (3). Топливом является торф, способный к воспламенению и распространению горения. Готовность торфа к воспламенению и распространению горения определяется влажностью его верхнего слоя в момент воспламенения (4) и физико-химическими свойствами - горимостью абсолютно сухого торфа (5). Горимость абсолютно сухого торфа определяется его типом (6), видом (7), степенью разложения (8). Влажность верхнего слоя торфа определяется водным балансом в толще месторождения - количеством осадков (9), величиной испарений с поверхности (10), объемом транспирации (11). Величина испарений зависит от температуры поверхности (12) и скорости ветра (13), объем транспирации зависит от уровня грунтовых вод (14), средней температуры в залежи (15). Уровень грунтовых вод зависит от количества осадков в предыдущем периоде.

Поступление кислорода определяется притоком воздуха к месту возгорания т.е. наличием ветра (16).

Наличие источника зажигания возможно вследствие неосторожного обращения с огнем (17), попадания искр от технологического оборудования (18) и т. п.

На основании содержательного описания причинно-следственных связей строится топологическая модель ситуации (рис.2)

Рис. 2. Пример когнитивной карты процесса возгорания

Анализ когнитивной карты заканчивается построением логической модели поведения. В прогнозировании используются не только непосредственно численные оценки поведения исследуемых объектов на перспективу, но и определяется возможность или невозможность той или иной ситуации. К последним относятся прогнозы, полученные с помощью алгебры логики, основными элементами которой являются высказывания. Следовательно, описаниями исследуемой системы или объекта могут быть высказывания, из анализа которых следует предсказать возможное состояние системы.

Над высказываниями могут быть произведены основные логические операции: логическое умножение (конъюнкция), логическое сложение (дизъюнкция), отрицание, импликация (следование), эквивалентность. Высказывания подчиняются основным правилам булевой алгебры. Если для некоторой функции, объединяющей высказывания, заданы значения ее истинности при всех комбинациях входящих в нее высказываний, то считается, что задана булева функция.

Для построения определенного заключения относительно набора булевых функций f1(A, В, С),…, fn(А, В, С) необходимо представить их в виде

F(f1,f2, … fn) = I,

где F -- некоторая алгебраическая функция, I -- истинное утверждение.

Для того, чтобы оценить степень опасности текущей ситуации, необходимо знать априорные вероятности переходов из одного состояния в другое. Они могут быть получены путем анализа временных рядов многолетних наблюдений.

Пусть (xi) вектор параметров определяющих состояние пожарной опасности.

Матрица содержит предысторию изменения значений каждого параметра. Здесь xit - значение i -ого параметра в момент времени t, i є{1,…,n}; t є {0,…,T-1}. На основе значений матрицы X можно выделить конечное множество состояний среды, используя методы кластерного анализа или искусственные нейронные сети с самоорганизацией. Полученные таким образом классы C1,C2,…,Cl определяют множество состояний системы L = {1,…,l}. Переход из одного состояния в другое происходит с некоторой вероятностью. Эти переходы образуют цепь Маркова, которая определяется вероятностями

где pij - вероятность перехода из состояния i в состояние j, ij є L.

Если гипотеза о наличии цепи Маркова согласуется с результатами наблюдений, то можно вычислить вероятности перехода из одного состояния в другое на основании матрицы X.

Построение вероятностной модели поведения объекта заключается в переходе от модели логической связи между факторами к вероятностной. Решение этой задачи обеспечивается последовательным применением правила Байеса:

,

где P(A¦H1, H2, … Hn) - условная вероятность возникновения ситуации A при условии, что объект находится в состоянии, определяемом параметрами H1,H2, …, Hn,

Для исследования возможного изменения состояния торфяного месторождения или процесса распространения пожара и изменения сложившейся ситуации применяется сценарный подход. Под сценарием понимается последовательность взаимосвязанных событий, имеющую место при определенных условиях. Между событиями существуют причинно-следственные связи, которые приводят к изменению параметров, а, следовательно, и к изменению текущей ситуации. Эти изменения, в конечном счете, могут привести к изменению общей ситуации и к необходимости использовать управляющие воздействия для ее корректировки. Синтез сценария осуществляется с использованием базы знаний (БЗ), содержащей описание элементов сценария и связей между ними. Механизм взаимодействия знаний, хранящихся в БЗ, определяется на основе причинно-следственных связей и математических зависимостей между элементами сценария. Результаты моделирования приведены на рис. 3.

Таким образом, возникает задача организации взаимодействия между геоинформационными системами, например, MapInfo, с одной стороны, и системами компьютерной математики, например, MATLAB, с другой стороны.

Взаимодействие между MapInfo и MATLAB осуществлялось с помощью технологии OLE (Object Linking Embedding - внедрение и связывание объектов), основанной на компонентной модели объекта (COM - Component Object Model). Технология COM предоставляет возможность одной программе (клиенту или контроллеру) работать с объектом другой программы (сервера). Это модель объекта, предусматривающая полную совместимость во взаимодействии между компонентами, написанными разными компаниями и на разных языках. Новая возможность технологии OLE, появившаяся в версии OLE 2.0, - это автоматизация OLE, которая обеспечивает доступ к объектам приложения и манипуляцию с ними извне. Такие объекты, предоставленные (экспонированные) для внешнего пользования, называются автоматными объектами OLE. Типы объектов, которые могут быть экспонированы, так же разнообразны, как и сами приложения Windows.

Главное отличие автоматных объектов от обычных объектов OLE состоит в том, что автоматные объекты доступны только программно, они создаются и используются при помощи программного кода и, следовательно, в принципе временны. Они могут существовать только в течение времени выполнения программ и не видны непосредственно конечному пользователю.

Рис. 3. Результаты ситуационного моделирования

Реализацию взаимодействия между компонентами MapInfo и MATLAB обеспечивал программный интерфейс, поддерживающий механизм COM, который является клиентом, управляющим серверами MapInfo и MATLAB.

С точки зрения COM приложение содержит несколько объектов (в частном случае может быть один объект). Каждый объект имеет один или несколько интерфейсов. В интерфейсе описаны методы объекта, к которым могут получить доступ внешние программы.

Объект является частью сервера COM. Сервером может быть исполняемый файл или библиотека. Внешние приложения, обращающиеся к объекту COM, являются клиентами COM. Клиент получает указатель на интересующий его интерфейс объекта и через этот указатель может вызывать методы объекта.

Запуск компонента-сервера осуществляется путем вызова функции, создающей объект OLE и присвоения возвращаемого ею значения объектной переменной. Запустив или получив доступ к ранее OLE объекту, программа-клиент может управлять им с помощью методов, поддерживаемых этим объектом. Клиентская программа может обмениваться данными с сервером, пересылать в него команды, которые будут исполняться сервером, делать окно сервера видимым или скрытым и т.д. Для пересылки команд серверу MapInfo используется метод Do, а для получения данных от MapInfo используется метод Eval, который также пересылает в MapInfo соответствующую команду, и значение, возвращаемое этой командой, передает в программу-клиент в форме текстовой строки, которая, если позволяет ее значение, затем может быть преобразована в другой формат, например числовой или логический.

Нами было разработано приложение, осуществляющее взаимодействие между MapInfo и MATLAB. Программа-клиент была написана на языке Visual Basic. По нажатию соответствующей кнопок инструментальных панелей клиентского приложения запускаются в фоновом режиме MapInfo и MATLAB. Электронные карты, открываемые пользователем, отображаются в окне клиентского приложения. Для работы с картами в приложение были включены кнопки (Рис.4), выполняющие основные команды MapInfo (увеличить, уменьшить, выделение, передвижение и др.)

С помощью данного приложения возможно передавать данные из MapInfo в MATLAB и обратно. Например, можно выделить какой-либо линейный объект электронной карты и передать его координаты в MATLAB. Это может быть полезно в дальнейшем, например, для аппроксимации изолиний. Координаты узлов линии могут передаваться в MATLAB, там аппроксимироваться, полученные точки могут передаваться обратно в MapInfo и наноситься на карту.

Кроме реализации взаимодействия между MapInfo и MATLAB были также написаны функции, моделирующие распространение пожара по формулам, приведенным в [Миронов и др., 2004]. Моделирование может проводиться в двух вариантах. В первом варианте для совершения очередного шага моделирования пользователь должен нажать соответствующую кнопку. При этом он может задать момент времени, соответствующий очередному шагу, путем ввода значения интервала времени, протекшего после предыдущего шага, в текстовое поле. Во втором варианте моделирование совершается автоматически и прекращается по команде пользователя. Шаги моделирования совершаются через фиксированные промежутки времени, например, каждые три секунды. Каждому такому промежутку времени соответствует интервал, заданный в текстовом поле.

Проведение моделирования по элементарным формулам может осуществляться на универсальных языках программирования, таких как Delphi или Visual Basic. Но в случае перехода к более сложной модели может возникнуть потребность в использовании специализированных пакетов моделирования динамических систем, наиболее популярным из которых является пакет Simulink, входящий в состав системы MATLAB.

Список литературы

[Миронов и др., 2004] Миронов В.А., Палюх Б.В., Ветров А.Н. Основы построения интеллектуальных информационных систем для прогнозирования, предупреждения и ликвидации торфяных пожаров. Монография. Тверь, ТГТУ. 2004, 103с.

Размещено на Allbest.ru