Научный журнал
Фундаментальные исследования
ISSN 1812-7339
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 1,074

ОСОБЕННОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ДАННЫХ МОНИТОРИНГА ЭКЗОГЕННЫХ ПРОЦЕССОВ, ПОЛУЧЕННЫХ ИЗ РАЗНОРОДНЫХ ИСТОЧНИКОВ

Шарапов Р.В. 1
1 Муромский институт (филиал) ФГБОУ ВПО «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых»
В работе рассматриваются вопросы использования данных, полученных из разнородных источников. Такие данные могут получаться по различным методикам, с использованием разных приборов, могут иметь разную точность и погрешность измерений, а также содержать ошибки. Все это существенно усложняет их совместное использование и может приводить к значительным проблемам. Предлагается вместо применения непосредственных значений показателей, взятых из того или иного источника, использовать нормированные (преобразованные к одинаковым единицам измерения) тройки «значение, погрешность, шаг измерения». Это позволяет обеспечивать достаточную адекватность данных, собранных из различных источников, фактическому состоянию и осуществлять более точную оценку динамики процессов. Для сравнения данных предлагается учитывать «зону согласия», вхождение в которую обеспечивает непротиворечивость значений, полученных от различных источников.
мониторинг
экзогенные процессы
согласование
данные
источник информации
ошибка
погрешность
точность
1. Грановский В.А., Сирая Т.Н. Методы обработки экспериментальных данных. – Л.: Энергоатомиздат, 1990.
2. Новицкий П.В., Зограф И.А. Оценка погрешностей результатов измерений. – М.: Энергоатомиздат, 1990.
3. Шарапов Р.В. Алгоритм согласования данных мониторинга экзогенных процессов // Машиностроение и безопасность жизнедеятельности. – 2013. – № 4. – С. 47–49.
4. Шарапов Р.В. Мониторинг экзогенных процессов // Машиностроение и безопасность жизнедеятельности. – 2012. – № 2. – С. 39–42.
5. Шарапов Р.В. О согласовании данных мониторинга экзогенных процессов, полученных из разнородных источников // Машиностроение и безопасность жизнедеятельности. – 2013. – № 4. – С. 43–46.
6. Шарапов Р.В. Переход от технических к природно-техническим системам // Машиностроение и безопасность жизнедеятельности. – 2012. – № 2. – С. 43–46.
7. Шарапов Р.В. Показатели наблюдения и оценки карстовых процессов // Машиностроение и безопасность жизнедеятельности. – 2013. – № 1. – С. 28–34.
8. Sharapov R.V., Kuzichkin O.R. Monitoring of Karst-Suffusion Formation in Area of Nuclear Power Plant // Proceedings of the 7th 2013 IEEE International Conference on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems (IDAACS). – 12–14 September 2013, Berlin, Germany. – Vol. 2. –2013. – P. 810–813.
9. Sharapov R.V. The generalized structure of the groundwater monitoring system // 13 international multidisciplinary scientific geoconference SGEM2013. Water resources. Forest, marine and ocean ecosystems. Conference proceedings. 16-22 June 2013, Albena, Bulgaria, 2013. – P. 389–392.

В современном научном мире нередко можно встретить случаи, когда при проведении наблюдений над одними и теми же объектами различные исследователи получают данные, существенно отличающиеся друг от друга [1]. Не является исключением и мониторинг экзогенных процессов (например, карстовых и суффозных) [4, 7, 8]. Это связано с рядом причин. Во-первых, разные исследователи при наблюдении за одними и теми же параметрами могут использовать различные методики. Во-вторых, могут использоваться различные приборы, отличающиеся точностью и погрешностью измерений. В-третьих, при проведении исследований могут возникать ошибки вследствие воздействия помех, неправильной работы оборудования и человеческого фактора [6].

Возникает проблема согласования и обработки данных, полученных из различных источников (исследователей). Особо остро проблема стоит в том случае, когда разные источники дают неполные данные (с разной периодичностью, с наличием пропусков за определенные периоды и т.д.).

Цель работы – рассмотреть особенности согласования и обработки данных, полученных из различных источников при проведении мониторинга экзогенных процессов.

Несогласованность данных

В 2013 году в ходе выполнения гранта РФФИ № 13-07-97510 проводились исследования влияния подземных вод на развитие экзогенных процессов [9]. Была проведена оценка состояния поверхностных и подземных вод округа Муром. В качестве основы для исследований были использованы данные, непосредственно полученные на кафедре техносферной безопасности МИ ВлГУ, данные Санитарно-гигиенического мониторинга Муромского района, сведения Роспотребнадзора и МУП «Водопровод и канализация». При анализе данных возникли некоторые сложности. Оказалось, что данные из разных источников плохо стыкуются друг с другом.

а pic_18.wmf бpic_19.wmf

Рис. 1. Значения одного из параметров наблюдений за экзогенными процессами по данным различных источников: а – источник 1; б – источник 2

На рис. 1, а приведено изменение показателя «Цветность» воды (измеряемого в градусах) по данным одного из источников. Как можно заметить, в 2011 году наблюдается существенный рост показателя (в 2 раза). Это может свидетельствовать о неких критических изменениях в режиме подземных вод и их влиянии на развитие экзогенных процессов. Однако при детальном анализе оказывается, что измерение параметра осуществляется с шагом 5 градусов. Таким образом, фактически произошло изменение на один шаг измерения. Анализ данных другого источника (рис. 1, б) для этого же показателя продемонстрировал иную картину. Шаг измерения этого источника составляет 1 градус. Как можно заметить, резких изменений показателя в 2011 году не наблюдается. Фактически колебания составили 1 градус (с 7 в 2010 году до 8 в 2011). Таким образом, округления значений в первом случае при большом шаге измерений могут привести к ошибочным выводам.

Согласование данных

Пусть данные получаются из двух источников информации D1 и D2. sharap01.wmf, sharap02.wmf, где sharap03.wmf – данные наблюдений источника D1 за i-й период, sharap04.wmf – данные наблюдений источника D2 за i-й период (см. рис. 2). На практике данные источников за i-й период могут не совпадать друг с другом, т.е. sharap05.wmf [3].

pic_20.wmf

Рис. 2. Данные, полученные из разных источников

Каждый источник информации может иметь свои погрешности измерений (вызванные используемым оборудованием и методами исследования) [2]. Обозначим погрешность измерений источника D1 как sharap06.wmf, погрешность источника D2 как sharap07.wmf. Тогда фактическое значение параметров от источника D1 будет лежать в диапазоне sharap08.wmf («зоне погрешности»), от источника D2 в диапазоне sharap09.wmf. Другими словами, для каждого наблюдения можно задать как полученное значение, так и диапазон, в пределах которого могут быть отклонения этого значения от реальной (фактической) величины.

Данные, поступающие от каждого источника, имеют определенный шаг изменения значений. Это связано с ограничениями шкалы измерений приборов (последний учитываемый знак), особенностями используемой методики исследования и т.д. Шаг может варьироваться в больших пределах в зависимости от вида исследуемого параметра. Обозначим s1 шаг измерений источника D1, s2 – шаг источника D2. Шаг измерений можно связать с погрешностями источников: погрешность должна составлять не менее половины шага измерения, т.е. sharap10.wmf и sharap11.wmf.

Пересечение диапазонов sharap12.wmf и sharap13.wmf дает «зону согласия» [5]. Таким образом

sharap14.wmf,

где sharap15.wmf и sharap16.wmf – нижняя и верхняя границы «зоны согласия» для i-го периода.

При отсутствии ошибок значения обоих источников D1 и D2 для i-го периода будут лежать в «зоне согласия». Фактическое значение параметров также будет лежать в этой области. Это позволяет сузить область фактических значений.

В случае, если диапазоны sharap17.wmf и sharap18.wmf не пересекаются, либо значения не входят в «зоны согласия», т.е. sharap19.wmf или sharap20.wmf, можно говорить о наличии ошибок в значениях одного из источников. Определить, какой же из источников содержит значения с ошибками, можно, например, вычислив тренд изменения значений и найдя наибольшее отклонение от него.

При необходимости совместного использования данных, полученных из нескольких источников (например, для заполнения пропусков в периодичности наблюдений), возникает вопрос: как объединить данные? Можно ли просто взять недостающие данные из разных источников и использовать их без предварительной обработки и корректировки? Чаще всего – нет. Пример рис. 1 показал, насколько могут отличаться данные. По этой причине необходима выработка более продуктивного подхода.

Для обеспечения возможностей использования данных из различных источников предлагается использование следующего решения [3, 5]. Вместо того чтобы использовать непосредственное значение показателя, взятого из того или иного источника, мы предлагаем использовать тройку «значение, погрешность, шаг измерения» sharap21.wmf, преобразовывая их при необходимости к единым единицам измерения (например, из г/м3 в мг/дм3). Такое решение позволяет собрать достаточно полную информацию об исследуемых процессах и обеспечить достаточную адекватность данных, собранных из различных источников, фактическому состоянию.

Рассмотрим алгоритм согласования данных мониторинга. В общем виде его можно представить следующим образом:

  1. Преобразование данных различных источников к одинаковым единицам измерения.
  2. Определение для каждого j-го источника погрешности измерения Δj.
  3. Определение для каждого j -го источника шага измерения sj.
  4. Преобразование данных в тройку «значение, погрешность, шаг измерения» sharap22.wmf.
  5. Определение «зоны согласия» источников sharap23.wmf, где sharap24.wmf – нижняя граница «зоны согласия» для i-го периода, sharap25.wmf – верхняя граница «зоны согласия» для i-го периода.
  6. Проверка корректности данных (попадания значений в «зону согласия») sharap26.wmf.
  7. Корректировка данных источников в случае необходимости (если sharap27.wmf).
  8. Приведение данных с разной точностью к единой точности и порядку.

Выявление значимых изменений наблюдаемого параметра

Допустим, что имеется ряд наблюдений параметра за определенный n-й период. Данные наблюдений собраны из разных источников. Возникает вопрос: как выявить значимые изменения параметра в n + 1 период при наличии данных из разных источников за предшествующие периоды? Алгоритм выявления значимых изменений наблюдаемого параметра можно представить следующим образом [3].

  1. Составление троек «значение, погрешность, шаг измерения» sharap28.wmf для n предшествующих периодов для всех источников.
  2. Получение тройки sharap29.wmf для n + 1 периода от источника k.
  3. Расчет «зон согласия» источников за n предшествующих периодов.
  4. Проверка, существуют ли случаи невхождения данных от источника k в «зону согласия», т.е. sharap30.wmf. Если да – источник недостаточно надежен. Требуются дополнительные наблюдения.
  5. Проверка, имеются ли тройки sharap31.wmf, sharap32.wmf, … для предшествующих периодов. Если да – переход к п. 6, иначе – п. 7.
  6. Если sharap33.wmf или sharap34.wmf, то произошли значимые изменения параметра наблюдения.
  7. Поиск источника l с минимальным значением sharap35.wmf.
  8. Если sk ≥ sl, вычисляем sharap36.wmf, иначе вычисляем sharap37.wmf. Если полученное значение больше 1, то произошли значимые изменения параметра наблюдения.
  9. Если при Δk ≥ Δl верно sharap38.wmf, или при Δk < Δl верно sharap39.wmf, то произошли значимые изменения параметра наблюдения.

Заключение

Использование тройки «значение, погрешность, шаг измерения» позволяет осуществлять более точное согласование данных. Кроме того, это позволяет совместно использовать данные из различных источников с учетом их специфики. Анализ информации с учетом погрешностей позволяет, с одной стороны, исключить ошибочные выводы о значительных изменениях некоторых параметров наблюдений, а с другой стороны, выявить существенные закономерности в развитии экзогенных процессов. Предлагаемый подход не ограничивается экзогенными процессами и может использоваться в мониторинге других природных процессов и явлений.

Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ № 13-07-97510 р_центр_а.

Рецензенты:

Жизняков А.Л., д.т.н., профессор, первый заместитель директора, Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых, г. Муром;

Орлов А.А., д.т.н., доцент, заведующий кафедрой «Физика и прикладная математика», Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых, г. Муром.

Работа поступила в редакцию 06.03.2014.


Библиографическая ссылка

Шарапов Р.В. ОСОБЕННОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ДАННЫХ МОНИТОРИНГА ЭКЗОГЕННЫХ ПРОЦЕССОВ, ПОЛУЧЕННЫХ ИЗ РАЗНОРОДНЫХ ИСТОЧНИКОВ // Фундаментальные исследования. – 2014. – № 3-4. – С. 722-725;
URL: http://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=33742 (дата обращения: 14.12.2019).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.074