Efficiency of ecological monitoring data analysis is determined by elaborating, adequateness and comprehension of the informational models describing content and structure of expeditionary and laboratory research. The paper is dedicated to represent technologies of spatial temporal data processing and management for hydrobiological researches in the model-oriented system of operational informationanalytical support of consolidation and processing of expedition data. Information models of the developed system are suggested according to research tasks of ecological monitoring.
которая определяет и схему хранения данных, и пользовательский интерфейс разрабатываемой системы. Ранее накопленный фактический материал экологического мониторинга представлен в виде геоинформационных моделей станций отбора проб с 2000 по 2016 гг. и батиметрии Красноярского водохранилища.
Управляющая модель системы оперативной информационно-аналитической поддержки консолидации и обработки экспедиционных данных. Разрабатываемая модельноориентированная система [2] нацелена на сопровождение всех этапов изучения экосистемы, начиная с фиксации станции отбора проб в ходе экспедиции и внесения результатов лабораторных измерений и заканчивая аналитической и интеллектуальной обработкой накопленных данных. Главным фактором, определяющим достоверность и повторность результатов аналитической обработки данных, является структурирование информации с учетом требований атомарности, неизбыточности и непротиворечивости. Построение базы для хранения данных, в том числе и пространственно-временных, требует специальных знаний и опыта проектирования схем баз данных, с одной стороны, и владения, как минимум, терминами предметной области, с другой стороны. Учитывая, что построение базы данных процесс итеративный, ввиду постепенной структуризации накопленных данных и желания расширения тематического ядра системы в ходе ее эксплуатации [3], необходимость в привлечении специалиста в области информационных технологий и системного аналитика будет возникать регулярно. Решение проблемы поэтапного развития системы за счет расширения тематического ядра достигается путем применения авторской реализации модельно-ориентированного подхода в виде информационной системы построенной на основе управляющей модели, которая редактируется через интерфейс самой системы. Такой подход позволяет ученым-исследователям формировать и наполнять систему в соответствии с особенностями предмета своего изучения и своими аналитическими потребностями, без привлечения сторонних разработчиков. На рис. 1 представлен фрагмент управляющей модели модельно-ориентированной системы оперативной информационно-аналитической поддержки консолидации и обработки экспедиционных данных гидробиологических исследований. Рис. 1. Управляющая модель модельно-ориентированной системы оперативной информационно-аналитической поддержки консолидации и обработки экспедиционных данных. Управляющая модель построена в соответствии с ранее предложенной авторской спецификацией, подробно описанной в работе [4]. Классы группировки задают структуру отображения аналитических объектов исследования в интерфейсе модельно-ориентированной системы. Связи между объектами модели соответствуют отношению зависимости между ними. Отношения обладания между объектами и атрибутами задают набор характеристик объектов, позволяя один и тот же атрибут связать с несколькими объектами, сохраняя при этом единый формат представления параметра (атрибута).
Геоинформационная модель экспедиционных исследований Красноярского водохранилища с 2000 по 2016 гг. Объектом информационного моделирования является Красноярское водохранилище. Специфика абиотических и биотических параметров экосистемы Красноярского водохранилища, проявление неблагоприятных последствий функционирования водохранилища для населения прибрежной зоны, включая г. Дивногорск и г. Абакан, а также расположенный ниже по р. Енисей г. Красноярск, обусловили необходимость систематизации наблюдений и исследований на нем.
Красноярское водохранилище вытянуто в меридиональном направлении с севера на юг (E 91°–92°, N 53°–56°), находится в зоне с резко-континентальным климатом (с холодной зимой более 5 месяцев и коротким теплым летом). Основные морфометрические характеристики при нормальном подпорном уровне 243 м: площадь водного зеркала 2000 км2, объем водной массы 73,3 км3, длина 386 км, средняя ширина 5,8 км, средняя глубина 36,7 м; водообмен 1,4 раза в год [5].
Данные экспедиционных наблюдений накоплены за период 2000-2016 гг. Исследования проводились в вегетационный период (с июня по август) с многократным повтором забора проб с фиксированных станций. В ходе исследований проводился отбор проб воды в различных участках Красноярского водохранилища на протяжении от верхнего бьефа водохранилища до залива Улазы (Новоселовский район) (~172 км) со 190 станций. Для комплексной оценки функционального состояния водохранилища выполнялся анализ проб бактериопланктона и фитопланктона из 21 залива и русла водохранилища, были изучены функциональные характеристики бактерио- и фитопланктона в рамках 92 суточных серий бактериальной и первичной продукций и деструкции органического вещества; 65 серий 8-ми суточных определений биологического потребления кислорода (БПК). Параллельно с биологическими анализами проводились флуоресцентные исследования 516 проб воды для определения биологических показателей активности (фито- и бактериопланктона) по концентрациям хлорофилла и растворенного органического вещества. Основные гидрооптические показатели определены для 204 проб [6].
В качестве инструмента редактирования геоинформационной модели [7] станций отбора проб выбран Конструктор карт Яндекс [8]. Преимущества выбранного средства заключаются в возможности совместного доступа к карте, предоставления прав просмотра по ссылке и импорта данных в распространенные форматы передачи геоданных для последующего экспорта в модельно-ориентированную систему оперативной информационно-аналитической поддержки консолидации и обработки экспедиционных данных. Фрагмент карты представлен на рис. 2.
Фактические координаты станций отбора проб были восстановлены по журналам наблюдений, под руководством специалистов, непосредственно, принимавших участие в экспедиционных исследованиях. Для обеспечения корректного анализа данных прошлых и будущих исследований, станции отбора проб определены как геоточка с окрестностью, позволяющей сопоставить данных натурных наблюдений в разные годы без потери информации – окрестность выбиралась с учетом отдаленности (близости) станций, пройденных за один день. Точное позиционирование станций отбора проб позволило создать справочники положения относительно заливов и русла (рисунок 1). Заливы условно разделены на устье, центр, глубь и подпор, а станции русла отнесены к правому и левому берегам и центру. Рис. 2. Геоинформационная модель экспедиционных исследований
Красноярского водохранилища с 2000 по 2016гг.
Геоинформационная модель батиметрии Красноярского водохранилища. Практика создания батиметрических карт [9] в значительной степени связана с технологическими возможностями. На протяжении длительного времени основным и единственным способом построения карт глубин были методы линейной интерполяции отметок глубин, полученных прямыми измерениями (с помощью специальных приборов – лотов). С развитием акустического способа измерения глубин, методов эхолокации, с изобретением и массовым использованием эхолотов (середина 20 века) эффективность работ по созданию карт подводного рельефа значительно повысилась. В послевоенные годы были созданы подробные батиметрические карты для всех внутренних водоемов страны. Новый этап развития начался с появлением компьютеров.
Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ, Правительства Красноярского края, Красноярского краевого фонда поддержки научной и научно-технической деятельности в рамках научного проекта № 16-41-240425-р_а.