Электронная библиотека Веда
Цели библиотеки
Скачать бесплатно
Доставка литературы
Доставка диссертаций
Размещение литературы
Контактные данные
Я ищу:
Библиотечный каталог российских и украинских диссертаций

Вы находитесь:
Диссертационные работы России
Технические науки
Системный анализ, управление и обработка информации

Диссертационная работа:

Шишов Владимир Валерьевич. Визуализация и анализ дендроклиматической информации на основе интерактивной системы дендроклиматического мониторинга : автореферат дис. ... доктора технических наук : 05.13.01 / Шишов Владимир Валерьевич; [Место защиты: Брат. гос. техн. ун-т].- Братск, 2009.- 40 с.: ил. РГБ ОД, 9 09-3/3827

смотреть введение
Введение к работе:

Актуальнось темы

Одной из важнейших проблем современной глобальной экологии является надежное выделение и количественная оценка изменений в естественных природных системах, обусловленных антропогенной деятельностью (Ваганов и др., 1996; 2000; Ваганов, Шиятов, 1999; Мазепа, 1999а; 19996; Хантемиров, 1999; Шиятов, 1986; Шиятов, Ваганов, 1998; Briffa et al., 1998, 2004, 2007; Cook et al., 1987; Fritts et al., 1971). У этой плохо формализуемой проблемы отсутствуют простые решения. Связано это, прежде всего, с тем, что сама биосфера и лесные экосистемы, как важнейшие составляющие биосферы, их функционирование и взаимоотношения с другими компонентами Земли изучены недостаточно. Кроме этого, взаимодействие лесных экосистем с другими глобальными системами (например, солнечной иррадиацией) носит нелинейный характер, что также значительно усложняет решение проблемы.

Современные состояния биосферы или глобальные биосферные изменения конца XX века являются результатом нелинейных взаимоотношений естественных и антропогенных причин. Эти изменения отражаются, например, в уникальном 30-летнем повышении глобальной приземной температуры в позднем голоцене Земли, современным увеличением концентрации различных парниковых газов, прежде всего, СОг, увеличением числа и интенсивности различных катастрофических событий (землетрясений, ураганов, штормов, наводнений) в XX век и т.п. (Jones et al., 2001; Jones, 2002; Hulme, Jones, 1994; Kelly et al., 1996; Thome et al., 2003; Damon, Peristykh, 2005; IV IPCC report, 2007).

При решение разнообразных задач глобальной экологии принятие обоснованных решений является достаточно сложной проблемой.

Это вызвано рядом причин. Как правило, задачи по принятию решений являются плохо формализуемыми, что вызывает недопонимание между экспертом в области принятия решений и лицом, непосредственно принимающим решение (например, экологом), уже на этапе постановки задачи. Более того, не существует единого алгоритма при решении таких задач. Эксперт в области принятия решений должен обладать достаточно широким алгоритмическим инструментарием, включающим в себя использование методов из различных областей знаний (например, теории классификации, спектрального анализа, множественного регрессионного анализа, математической статистики и т. п.).

Выбор конкретного подхода к решению поставленной задачи обуславливается первичным набором данных, знанием основ

функционирования изучаемой системы (например, общих принципов функционирования лесной экосистемы), внутренних и внешних факторов, которые могут оказывать существенное влияние на поведение такой системы. Достаточно часто эти факторы являются неопределенными и носят случайный характер. В таких ситуациях приходится принимать вероятностные решения в условиях риска и неопределенности.

Один из возможных подходов в решении поставленной проблемы заключается в анализе имеющейся совокупности длительных пространственно-распределенных временных рядов наблюдений, как единой системы, фиксирующих динамические состояния биосферы, в частности, компонентов лесных экосистем. Такой подход позволяет определять естественные (без вмешательства человека) состояния лесных экосистем и способы их взаимодействия с другими подсистемами Земли, строить соответствующие имитационные модели, описывающих динамику этих подсистем, с последующим возможным выделением антропогенных составляющих.

С начала 90-х годов XX века в России формируется единая государственная система экологического мониторинга, и в её составе -раздел дендрохронологического и дендроклиматического мониторинга, то есть «информационная система слежения, оценки и прогноза изменений годичного прироста деревьев и определяющих этот прирост факторов» (Ваганов и др., 1996; 2000; Ваганов, Шиятов, 1999; Шиятов, 1986; Шиятов, Ваганов, 1998).

В настоящее время накоплен уникальный дендрохронологический материал, включающий не только данные по обширной территории России, но и данные по Западной Европе, Южной и Северной Америке, Азии (Ваганов и др., 1996; 2000; Ваганов, Шиятов, 1999; Мазепа, 1999а; 19996; Хантемиров, Шиятов, 1999; Шиятов, 1986; Шиятов, Ваганов, 1998; Шишов, 2000; Шишов и др., 2002; Briffa et al., 1998, 2004, Cook et al., 1987; Fritts et al., 1971). Среди прямых и косвенных источников информации о состояниях биосферы, дендрохронологический материал или временные ряды радиального прироста деревьев (древесно-кольцевые хронологии -ДКХ) имеют важные особенности: 1) высокое временное разрешение (1 год); 2) достаточную длительность (ДКХ по живым деревьям покрывают интервал до 700-800 лет, с использованием ископаемой древесины -несколько тысячелетий, что позволяет оценивать изменение климата); 3) четкую количественную основу; 4) практически повсеместное распространение на территории суши по земному шару. Система таких пространственно-распределенных ДКХ характеризует основное поведение и динамику одной из важнейших лесных компонент биосферы Земли. Сами ДКХ, представляющие собой временные ряды (ВР) или случайные функции (СФ) с дискретным аргументом, несут разнообразную

информацию о факторах, определяющих прирост деревьев, таких как: внутренних (организменных), фитоценотических и внешних.

Совокупность пространственно-распределенных ДКХ и

климатических временных рядов является исходным источником информации для выявления, анализа и моделирования изменений в росте древесных растений, имеющих как специфические (региональные) особенности, так и общий для обширной территории России и Западной Европы характер. Такие общие изменения могут быть ассоциированы с сигналом, характеризующим взаимодействие биосферы с факторами климатической природы.

Выявить, проанализировать и визуализировать подобные закономерности в приросте древесных растений в связи с изменениями климатических факторов можно при помощи разнообразных математико-статистических методов, новых и традиционно используемых в дендроклиматологии и реализованных в виде программного обеспечения с бесплатной лицензией. Но такие задачи являются очень трудоемкими и затратными по времени, так как связаны с обработкой больших массивов данных, а также обобщением и визуализацией пространственно-распределенной информации на огромных территориях.

В связи с этим, представляется важным автоматизация решения подобного рода проблем на основе соответствующих специально-разработанных систем обработки информации, которые позволяли бы решать сложные задачи в полуавтоматическом режиме с минимальными затратами по времени. Такие системы могут стать информационной основой дендроклиматической системы мониторинга России при решении задач, связанных с выявлением и анализом системных связей и закономерностей в приросте древесных растений в связи с меняющимся климатом на территории РФ.

Цель и задачи работы

Целью данной работы является разработка, апробация и внедрение интерактивной информационной системы дендроклиматического мониторинга, позволяющей эффективно исследовать системные связи и закономерности функционирования лесных бореальных экосистем в зависимости от динамики ведущих глобальных климатических факторов в для территории Сибири и Дальнего Востока на базе современных коммуникационных технологий, классических и авторских методов обработки дендроклиматической информации.

Основные задачи исследования:

1. Разработка интерактивной информационной системы обработки дендроклиматической информации, отвечающей общим требованиям к

программному обеспечению (ПО) и объединяющей в себе базы дендрохронологических и климатических данных, а также математические методы обработки и анализа этих данных;

  1. Дополнение существующего ПО обработки дендроклиматической информации авторскими алгоритмами на базе методов реляционной математики, позволяющих эффективно решать задачи пространственной динамики системных связей между климатическими и дендрохронологическими переменными;

  2. Применение интерактивной системы при решении следующих задач дендроклиматического мониторинга: 1) обнаружение общих закономерностей в реакции древесных растений на изменение глобальных факторов, определяющих прирост деревьев, для обширной территории России в XX веке; 2) выявление системных взаимосвязей между пространственным приростом древесных растений и проявлениями "Эль-Ниньо" различной интенсивности; 3) визуализация и анализ взаимосвязей в пространственном распределении системы древесно-кольцевых хронологий и индексов NDVI, являющихся индикатором первичной продуктивности растений; 5) классификация сезонов роста древесных растений по степени их благоприятности на базе параметров структуры годичных древесных колец лиственницы на севере Якутии; 6) визуализация пространственно-временной согласованности прироста древесных растений севера Евразии за последние 2000 лет.

Методы исследования. При решении поставленных задач использовались: методы теория классификации и распознавания образов, методы многомерной математической статистики, методы спектрального анализа данных, методы вычислительной математики, а также языки метапрограммирования.

Научная новизна

В данной работе, впервые при решении плохо формализованных задач глобальной экологии и дендроклиматологии предлагается использование интерактивной системы дендроклиматического мониторинга, которая объединяет в единое целое совокупность первичных данных дендроклиматической информации и методов их обработки, а также позволяет автоматизировать процесс принятия решений.

Традиционные в статистике случайных функций или анализе временных рядов характеристики, которые наиболее часто используются в дендроклиматологии, а именно: оценки первых моментов, авто- и взаимно-корреляционные функции, функции спектральных плотностей,- являются очень чувствительными к "шумовым" воздействиям. Это может приводить к обнаружению "искусственных" закономерных изменений моментов и

существование корреляционных связей и цикличностей там, где их может не быть, и наоборот, не обнаружить такие изменения, связи и цикличности, возникающие под воздействие внешних факторов различной природы.

Поэтому в данной работе вводятся скользящие характеристики, связанные не с абсолютными значениями исходных временных рядов, а с отношениями типа «лучше-хуже», «больше-меньше» и т.п. на исходных множествах значений дендроклиматологических рядов. К этим характеристикам относятся различные статистики, основанные на рангах -отношениях порядка и различные классификационные методы -отношения эквивалентности.

На базе категориальных (вербальных) характеристик предлагается новый спектральный метод к анализу категориальных данных - метод эмпирических категориальных коррелограмм (МЭКК), который является статистически устойчивым к различного рода шумовым воздействиям, даже в тех случаях, когда амплитуда колорированного шума превосходит амплитуду сигнала.

Применение этих характеристик, МЭКК, ряда хорошо разработанных классификационных методов (псевдостатистического метода Байеса с модификациями, метода главных компонент, метода случайного поиска с адаптацией, методов кластерного анализа), современных методов спектрального анализа (сингулярного спектрального анализа, вейвлет анализа и метода множественных сфероидальных последовательностей), а также регрессионного анализа позволило получить ряд новых дендроклиматических результатов:

  1. Приведены практические примеры использования в дендроклиматологии алгоритмов теории классификации: псевдостатистического метода Байеса, его линейной модификации (дискриминантного анализа), алгоритма семейства «Краб», метода случайного поиска с адаптацией и метода главных компонент. Например, получен алгоритм идентификации событий Эль-Ниньо различной интенсивности по древесно-кольцевых хронологиям (прямым дендрохронологическим данным), равномерно-распределенных на территории севера Западной, Центральной и Восточной Сибири и предложено правило идентификации сезонов роста на основе линейных дискриминантных функций по клеточным характеристикам годичного кольца древесных растений;

  2. На базе метода эмпирических категориальных коррелограмм (МЭКК) был проведен спектральный анализ и получены реконструкции 4-х сверхдлительных древесно-кольцевых хронологий для циркумполярной области Евразии. В реконструированных хронологиях наблюдается динамика, обратная к температурно-обу словленной после 1960 г. Подобного рода расхождение в динамике прироста древесных растений и

изменении летней температуры интенсивно изучаются в дендроклиматологии в настоящее время;

Было установлено, что 88-летний цикл Глейсберга и 23-летний цикл Хейла могут порождать две новых цикличности в 36 и 62 года в результате нелинейного взаимодействия друг с другом. Существование этих циклов было подтверждено на примере спектрального анализа, проведенного для 1200-летней хронологии по изотопу Be. Прямое

Ют}

сопоставление данных по согласованности в приросте и изотопом Be указывает на существование обратной значимой (р<0.05) коррелированности между данными множествами циклических компонент. Установлено что, ухудшение условий роста (общее понижение температур на территории Евразии) приводит к увеличению согласованности в приросте древесных растений на обширной территории севера Евразии.

На основе анализа коэффициентов конкордации Кендалла установлено, что уровень согласованности в приросте древесных растений вдоль северной границы распространения лесов Евразии в XX веке является самым высоким за последние 2000 лет. Такое событие является уникальным в условиях современного глобального потепления климата, особенно, если учесть, что средневековая согласованность была вызвана общим похолоданием.

Теоретическое значение

В работе предлагается новый математико-статистический подход на базе интерактивной системы дендроклиматического мониторинга к решению плохо формализуемых проблем, связанных с выявлением системных связей, отношений и взаимодействий между лесными компонентами биосферы, т.е. выявлением и анализом глобальных пространственно-временных закономерностей прироста древесных растений на обширной территории европейской и азиатской части России с учетом региональных особенностей произрастания древесных растений и климатических изменений. В отличии традиционных методов статистики случайных функций и анализа временных рядов, которые наиболее часто применяются в дендрохронологии и дендроклиматологии, большинство методов, используемых в предложенном подходе, являются непараметрическими, т.е. не требуют знания законов распределения исходных данных. Предлагаемая методика позволяет также получать надежные статистические выводы на малых выборках данных. Более того, данный подход позволяет выявлять различного рода закономерности даже в сильно зашумленных временных рядах, когда уровень шума соизмерим и, даже, превосходит амплитуду сигнала.

В рамках предлагаемого подхода разработан новый спектральный метод к анализу категориальных данных - метод эмпирических категориальных коррелограмм (МЭКК), который является статистически устойчивым к различного рода шумовым воздействиям, даже в тех, случаях, когда амплитуда колорированного шума превосходит амплитуду сигнала.

На базе методов теории классификации разработан алгоритм к формализации процедуры группировки сингулярных составляющих метода «Гусеница» на базе деревьев кластеризации и метода УГ-средних. Такой подход позволяет автоматически выделять кластеры (классы) однородных сингулярных компонент, отвечающих за различные трендовые и циклические составляющие дендроклиматических рядов. Данный подход успешно апробирован совместно с китайскими коллегами на дендроклиматическом материале, полученном для Внутренней Монголии, Китай.

Внедрение и реализация результатов работы

Средний период прямых инструментальных наземных климатических измерений (например, по приземной температуре и осадкам) охватывает, в лучшем случае, интервал времени не более 200 лет. Для севера европейской части России и Сибири этот период равен, соответственно, около 50 лет. Глобальная спутниковая мониторинговые системы за климатом Земли начала действовать с начала 80-х годов XX века. Более того, по некоторым оценкам действующих метеостанций на территории России в конце 90-х годов насчитывалось около 400. При этом, они крайне неравномерно распределены по географическому пространству. Для примера, в целях мониторинга за окружающей средой на территории Канады на сегодняшний день действует около 15000 автоматических и полуавтоматических наземных метеостанций.

В этой связи, спроектированная интерактивная информационная система дендроклиматического мониторинга является современным инструментом системного анализа косвенных источников информации о прошлых и современных состояниях бореальных экосистем на значительной части северной и центральной Евразии с целью выявления закономерностей в изменениях этих состояний и прогноза развития лесных экосистем в зависимости от возможных сценариев климатической динамики, полученных при помощи современных глобальных климатических моделей.

Предложенный подход к анализу дендроклиматической информации существенно дополняет математической аппарат для пространственно-временного анализа дендроклиматических данных в дендроклиматической

системе мониторинга, которая активно разрабатывается в Институте географии РАН (г. Москва), Институте экологии растений и животных УрО РАН(г. Екатеринбург), Институте леса СО РАН (г. Красноярск) и Сибирском федеральном университете (г. Красноярск).

Часть из описанных выше результатов была использована Центром климатических исследований университета Восточной Англии (Climatic Research Unit, University of East Anglia, UK) при региональной верификации Германо-Английской глобальной климатической модели GSMs (HadCM3 и Echo-G) в рамках европейского проекта по моделированию наблюдений и палеоклимату (SOAP) (Briffa et al., 2008).

Один из важных прикладных результатов, полученных автором совместно с зарубежными коллегами, связан в сопоставлении пространственной согласованности прироста северной Евразии с модельными экспериментами глобальной атмосферно-океанической циркуляционной модели HadCM3 (Tett et al., 2007) британского климатического центра Хадли (UK Hadley Centre), в рамках Европейского проекта SO&P (). Этот анализ показал, что современный вариант глобальный циркуляционной модели HadCM3 плохо учитывает возможные пространственно-временные низкочастотные закономерности в региональных изменениях температуры, которые отчетливо проявляются при анализе согласованности косвенных источников о климатической изменчивости, каковыми являются, в частности, длительные древесно-кольцевые хронологии.

Предложенные автором методы по выявлению различных пространственно-временных закономерностей может быть интересен также для специалистов, занимающихся решением подобного рода задач в физике, информатике, экономике, социологии, биологии и т.д.

Защищаемые положения

  1. Впервые для РФ спроектирована интерактивная информационная дендроклиматическая система, которая включает в себя обновляемую реляционную базу дендрохронологической и климатической информации на базе SQL технологий, а также функциональное наполнение, объединяющее в себя разнообразное специальное программное обеспечение (ПО) по обработке дендроклиматической информации, адаптированное для разных операционных платформ.

  2. Предложена новая методология использования известных алгоритмов теории классификации и распознавания образов при решении разнообразных задач пространственно-временного анализа дендрохронологических данных, являющихся составной частью

развивающейся системы дендроклиматического мониторинга Российской Федерации. Эта методология позволяет автоматизировать процедуру принятия решений в плохо формализуемых задачах дендроклиматологии при обобщении результатов, связанных с надежным выделением и количественной оценкой изменений в естественных природных системах, обусловленных антропогенной составляющей.

  1. Разработаны авторские алгоритмы и комплексы программ для расчета скользящих ранговых коэффициентов Спирмена, Кендалла, Хубера и коэффициента конкордации Кендалла или отношений порядка, которые являются более устойчивыми по сравнению со стандартными статистическими оценками к сильным шумовым возмущениям в древесно-кольцевых хронологиях. Использование окна скольжения позволяет прослеживать динамику распределения значений этих коэффициентов непрерывно на всем периоде наблюдений. Эти скользящие характеристики позволяет выявлять общие закономерности даже в сильно зашумленных временных рядах, когда уровень шума соизмерим с амплитудой сигнала.

  2. На базе алгебры отношений порядка разработан и апробирован новый метод спектрального анализа данных - метод эмпирических категориальных коррелограмм (МЭКК), который является статистически устойчивым к различного рода шумовым воздействиям даже в тех случаях, когда уровень шума превосходит амплитуду сигнала. Данный метод выявляет все истинные частоты сигнала при наличии существенных пропусков значений в реализациях или временных рядах, характеризующих изучаемое явление.

Публикации и апробации результатов

По результатам данных исследований опубликовано 43 работы, из них: 14 статей в российских и иностранных изданиях, рекомендованных ВАК к защите докторских диссертаций, 7 статей в рецензируемых изданиях РАН и СО РАН, а также прочих изданиях (18), 4 учебно-методических пособия.

Результаты данной работы были доложены и обсуждены на 16 конференциях, из них: 11 международных конференций (Красноярск, 1992; Tucson, USA, 1994; Новосибирск, 1997; Selma, Switzerland, 1996; Красноярск, 1997; London, UK, 1998; Castelvecchio Pascoli, Italy, 2001; Москва, 2002; Quebec City, Canada, 2002; Красноярск, 2006; Leicester, UK. 2006), 2 всероссийских совещаниях (Иркутск, 2000, 2003), 1 всероссийской конференции с международным участием (г. Иркутск, 2007) и 2 конференции Молодых Ученых КНЦ СО РАН и ИЛ СО РАН, Красноярск, 1997.

Работа была поддержана различными проектами РФФИ (№№96-04-48258-а, 96-07-89101-в, 99-05-64182-а, 01-05-64234-а, 02-05-65119-а, 06-05-

64095-а), РГНФ № 00-01-00267а, CRDF RC1-279, INTAS, PAGES, Royal Society NATO/FSO 04-15845, Royal Society fellowship R14577.

Структура и объем диссертации


© Научная электронная библиотека «Веда», 2003-2013.
info@lib.ua-ru.net