Виктор Семенов
Директор Центра АСУ ЗАО «Севергазсервис», кандидат технических наук

    В мире сохраняется парадоксальное положение. С одной стороны, благодаря широкомасштабной компьютеризации идет активный процесс информатизации общества, создаются новые средства получения, обработки, передачи и воспроизведения информации. С другой – в повседневной практике то и дело дает о себе знать информационный «голод» при принятии важных управленческих решений. Особенно это заметно в сфере управления природопользованием и охраной окружающей среды как на федеральном, так и региональном уровнях.
    Между тем только в регионах хранятся десятки и сотни терабайт информации, получаемой в результате планомерных аэрокосмических и наземных съемок. Ее не успевают вовремя обработать, проанализировать и осмыслить. Объясняется это отсутствием современных информационно-справочных и аналитических систем и опыта автоматизированного управления. А в результате разработка новых проектов по добыче минеральных ресурсов зачастую проводится без оценки возможного ущерба, наносимого природной среде, что еще более ухудшает и без того неблагоприятную экологическую ситуацию в регионах. Огромные массивы информации о природных ресурсах страны, инфраструктуре, экологическом состоянии территории находятся в картографических архивах различных министерств и ведомств, в институтах РАН. Как правило, эти данные разрознены, не имеют единой картографической основы и системы координат, единых классификаторов, к тому же хранятся на бумажных носителях. Чтобы привести эти данные в единую систему и обновить их с учетом современных требований и технологий обработки, требуется приложить немалые усилия.
    Информационной основой интеллектуальных систем управления природопользованием и охраной окружающей среды в первую очередь должны стать огромные архивы карт, материалы аэрокосмических и наземных съемок и другие данные дистанционного зондирования Земли, позволяющие осуществлять экспертный анализ современного хозяйственно-экономического и экологического состояния территории, определять пути развития региона. Высокое разрешение космических панхроматических широкоформатных снимков (1-3 м на местности) и цветных (спектрозональных) фотоизображений с разрешением на местности 5-8 м, получаемых с космических станций на протяжении уже многих лет, позволяет вести комплексное тематическое картографирование территории в масштабах от 1:1000000 до 1:1000.
    Карты, фотокарты и аэрокосмические снимки – наиболее информативные документы, хотя данный факт многими еще не осознан, поскольку доступ к этим материалам был до недавнего времени ограничен. Достаточно вглядеться под определенным увеличением в спектрозональный фотоснимок дельты Волги и его увеличенный фрагмент под специальным светофильтром, позволяющим «просветить» мелководье Северного Каспия, чтобы понять это. С помощью такой фотокартографической основы можно автоматизировать управление автономной аэро- и речной навигацией, планировать воспроизводство осетровых, восстановление плодородных земель. Фотоснимки всегда были и остаются арбитром в спорных делах – при экологическом мониторинге и контроле, лицензировании, налогообложении. Они используются при планировании природоохранных мероприятий, инвентаризации и оценке земель, вод, растительности, при проектировании и реконструкции инфраструктуры береговых и защитных сооружений, при прогнозе подъема уровня Каспия.
    Комплексное тематическое картографирование по космическим снимкам и картам одной и той же территории позволяет создать несколько десятков слоев информации, которые могут быть представлены в виде трехмерной или многомерной электронной модели. Их можно использовать при автоматизации управления самолетом, вертолетом, подводным аппаратом, территорией города или промышленного комплекса, а также ситуациями, которые возникают в результате стихийных бедствий с определенной степенью точности и вероятности появления событий. Трехмерная электронная модель города Находки, созданная нами по топографической карте масштаба 1:2000, дает возможность практически беспредельно увеличивать изображение объектов местности или их элементов, сохраняя пространственную (геометрическую) и структурную определенность, эффекты освещения, «дымку» и текстуру поверхности изображаемых объектов местности с точностью до 20 см. Все это делает подобную модель идеальным инструментом для технико-экономического обоснования проектов градостроительства, создания городского кадастра, оценки экологического состояния территории, моделирования процессов решения задач специального назначения, включая задачи обороны и безопасности страны. Электронная модель Находки отчетливо отображает мельчайшие детали объектов местности – «врезку» насосной станции в городскую сеть, ее внутреннюю планировку. Модель позволяет определить тип дорожных покрытий, телеграфных столбов, уличных фонарей, типы подземных коммуникаций, измерить и вычислить с необходимой точностью и подробностью все параметры в трехмерном пространстве. Так в наши дни сбываются легенды глубокой древности, в которых человек видел невидимое, заставлял по своей воле расступаться скалы или море, рассеивать туман. Совмещение электронной модели с реальной ситуацией позволяет, таким образом, автоматизировать решение самых различных задач управления – стратегического, тактического, оперативного.

Мониторинг загрязнений Мраморного моря

    За последний год резко возросли скорость вычислений и объем оперативной памяти, появились новые графические ускорители и программы для интегрированной обработки и анализа растровых и векторных изображений. Огромные графические станции, которые в состоянии решать подобные задачи, стали портативными и надежными в работе, они способны служить в качестве бортовых или переносных компьютеров. При этом их стоимость увеличилась незначительно. Так, с помощью графической станции, созданной на базе персонального компьютера типа Pentium II с максимально улучшенной конфигурацией и стоимостью не более 15 тыс. долл., не говоря уже о мощных графических станциях типа Silicon Graphics или Intergraph стоимостью на порядок выше, сегодня можно работать в режиме виртуальной памяти с электронными картами или моделями местности, мультимедийными эффектами, анализировать состояние реальных и абстрактных объектов, участвующих в физических процессах, и управлять ими. Специалисты предсказывают, что в ближайшие годы возможности компьютерной техники еще более возрастут. И к этому нужно быть готовым. Именно поэтому мы начали разрабатывать методологию интеллектуализации управления, создавать операционную систему, которая сможет объединить весь программный комплекс в единую систему. Внедрение этой системы осуществлено в двух крупных регионах – на Дальнем Востоке (в Сахалинрыбводе) и на Каспии (КаспНИРХе). В настоящее время мы занялись инвентаризацией инфраструктуры и экологическим мониторингом нефтегазодобывающих комплексов.
    Мониторинг загрязнений – задача планетарного характера. Поступление загрязнителей в моря, их прибрежные и устьевые районы в количествах, превышающих способность морской среды к самоочищению, приводит к крайне нежелательным последствиям – массовой гибели организмов, изменению условий их обитания, снижению интенсивности испарения воды с поверхности морей и океанов и, как следствие, – к региональным или глобальным климатическим изменениям на Земле. Поэтому сегодня чрезвычайно важно осуществлять хозяйственно-экологический мониторинг нефтяных загрязнений крупных промышленных территорий Волго-Каспийского бассейна, Аральского, Черного и Средиземного морей, качество вод в которых определяется прежде всего количеством сброса и степенью загрязнения сточных вод коммунальных и промышленных предприятий, а также вод поверхностного смыва (в результате таяния снега и ливневых дождей) с территорий нефтегазодобывающих комплексов, населенных пунктов, сельскохозяйственных полей, животноводческих ферм. Эпизодические, но иногда очень сильные загрязнения морей и внутренних водоемов происходят вследствие различного рода аварий при транспортировке нефти, промышленных выбросов, разрушения очистных сооружений или отстойников, нефтепроводов. Есть загрязнения и природного характера, но связанные с антропогенной деятельностью, например, в результате разрушения горных пород при разработке месторождений полезных ископаемых.
    Нефть содержит множество субстанций, так называемых биомаркеров, их сочетание индивидуально для каждого типа нефти. Этот фактор и используется для идентификации типа и происхождения разлитой нефти, для выявления виновников загрязнения. Например, спектрозональный космический снимок Мраморного моря опровергает утверждения турецких специалистов о том, что основным источником его загрязнений является Черное море. На снимке отчетливо видны мощные грязевые потоки, выходящие из бухты Золотой Рог и направляющиеся на юго-запад, что соответствует системе течений приповерхностных вод в этом районе.
    Глобальная компьютерная сеть позволяет наладить взаимный обмен оперативными данными и базами знаний, а значит, и организовать совместный поиск нарушителей. Предполагается, что затраты на создание такого банка данных быстро окупятся за счет возможной автоматизации мониторинга, применения штрафных санкций к нарушителям и, наконец, благодаря улучшению общей экологической ситуации на планете.

Фрагмент электронной модели Находки

    Мы начали создавать подобный банк данных на территории газодобывающего комплекса Нового Уренгоя, что входит в сферу нашей деятельности, а также по заявкам различных организаций на регион Волго-Каспийского бассейна, Байкала, Азовского, Черного и Средиземного морей. Уже сегодня компьютер может продемонстрировать целые нефтяные поля, озера, нефтяные реки или отдельные места загрязнений. Число их растет. Сильно загрязнены сейчас не только реки Европейской части России, но и Обь (от Новосибирска до устья), Томь, Иртыш, Тобол, Кама, Енисей в среднем течении, Амур в нижнем течении и др.
    В настоящее время планируется строительство первой очереди Каспийского трубопровода. Экономические и геополитические выгоды от его эксплуатации могут быть перечеркнуты экологическим ущербом вследствие недостаточной изученности территории, вдоль которой будет проходить трасса. Развеять подобные опасения поможет оценка воздействия на окружающую среду, методология выполнения которой также разрабатывается на основе использования данных дистанционного зондирования Земли и экспертных геоинформационных систем.
    Основная задача интеллектуализации управления состоит в представлении знаний о территории (состоянии ее природных ресурсов, промышленности, инфраструктуры, сельского хозяйства, экологии, социальной жизни) и разработке методов формализации задач управления с использованием этих знаний. Объективность информации обеспечивается интегрированной обработкой данных дистанционного зондирования Земли, наземных съемок и другой имеющейся информации. Эффективность управления достигается путем комплексной автоматизации решения задач. Автоматизация управления предусматривает использование трех основных систем искусственного интеллекта – информационно-аналитической, экспертной геоинформационной систем и системы поддержки принятия решений.
    Информационно-аналитическая система имеет дело с реальными и абстрактными объектами – электронными моделями местности и окружающей среды в виде реальных массивов информации, хранящихся в базах данных, и их абстрактными прототипами, созданными по результатам зондирования (сканирования) исследуемого объекта или явления. Экспертная геоинформационная система идентифицирует реальные и абстрактные информационные объекты и явления, готовит условия для их восприятия техническим устройством или человеком с помощью имитационного моделирования. Важное место при этом занимает задача распознавания образов – поиск решающих правил классификации многочисленных объектов и явлений реальности и их соотнесение с эталонными классами.
    Система поддержки принятия решений участвует в реальных физических процессах и может изменять поведение системы. Поиск решающих правил поведения чаще всего осуществляется путем обучения интеллектуальной системы управления правилам пользования специально создаваемыми для этого базами знаний и метазнаний.
    Экономические методы управления требуют повышенного профессионализма управленческого аппарата, глубокого знания производства и сути экономических реформ, высокой общей культуры. Обучению и стажировке управленцев разных уровней могут помочь тренажеры, являющиеся прототипами интеллектуальных систем управления. Они позволяют отрабатывать методологию формирования баз данных по определенным регионам, накопления баз знаний и уточнения правил пользования ими. Компьютер можно обучать процессам принятия решений в различных ситуациях путем их моделирования на местности и управления операциями в режиме реального времени.
    Создание интеллектуальных систем управления и их прототипов – компьютерных тренажеров – является сложной и трудоемкой задачей. Мы начали создавать такие системы для Каспия, Дальнего Востока, Приморья, севера Тюменской области. К настоящему времени создана «оболочка» системы управления под названием «Эксперт», которую можно быстро адаптировать к задачам любого другого региона, быстро наполнив базы данных его электронными тематическими картами и фотокартами, а базы знаний – эталонами дешифрирования аэрокосмических снимков, картографо-математическими моделями и моделями решения задач управления территорией. С каждым днем пополняется электронный глоссарий, обеспечивающий автоматизированное текстовое сопровождение решаемых задач. Это русско-английский терминологический словарь по электронной картографии и геоинформатике, природопользованию и инженерной экологии, состоящий из 4 тыс. терминов, их определений, научных статей. Создаваемая нами система может работать с различными ГИС-пакетами, картографическими и издательскими системами (Microstation-95, MapInfo, ArcInfo, Microsoft Office, Adobe Photoshop, PageMaker и др.).