Алексей Ищук, нач. отдела ГИС Распределенного Информационно Аналитического Центра ИНТЕК-Украина, г. Киев. E-mail: o.ischuk@mail.ru
Сергей Карпенко, исполнительный директор НИЦ технологий устойчивого развития Таврического Национального Университета им. В.И. Вернадского, г. Симферополь.
Евгений Серединин, генеральный директор ЗАО «ЕСОММ Со», г. Киев. E-mail: es@ecomm.kiev.ua, тел.: 38 044 294-42-18, 294-82-02
Происходящее во всем мире широкомасштабное наращивание и разноплановое внедрение геоинформационных ресурсов в значительной степени связано с необходимостью совершенствования информационных систем, обеспечивающих принятие решений на государственном уровне. Использование ГИС-технологий для обеспечения правительственных информационных систем даже обозначено в мировой практике специальным термином «G-Government» (как элемент системы «E-Government» — «электронное правительство»), который подчеркивает особенности этой современной и эффективной формы работы с пространственной информацией.
В Украине одним из важных шагов в этом направлении стало создание Правительственной информационно-аналитической системы по чрезвычайным ситуациям (ПИАС ЧС). Ее основными заказчиками являются Кабинет Министров Украины и Министерство Украины по вопросам чрезвычайных ситуаций и по делам защиты населения от последствий Чернобыльской катастрофы (МЧС). Система призвана обеспечить межведомственное информационное взаимодействие и аналитическую поддержку принятия решений на основе современных методов пространственного анализа, моделирования развития чрезвычайных ситуаций и прогнозирования их последствий (рис. 1).
Рис. 1. Некоторые варианты анализа и представления пространственной информации.
Структура и возможности данной системы, основным исполнителем работ по созданию которой является фирма ЗАО «ЕСОММ», описаны в статье, опубликованной в ArcReview №2 (21) за 2002 г.
Для реализации столь масштабных комплексных проектов требуются немалые финансовые, организационные и интеллектуальные ресурсы. Поэтому одним из важных моментов является рассмотрение места и роли геоинформационных технологий и обоснование необходимости их внедрения в общую информационную структуру правительственных систем.
ГИС для правительства
Роль геоинформационной составляющей при создании информационной инфраструктуры правительственной системы рассмотрим на примере ПИАС ЧС, элементы которой сейчас внедряются в МЧС Украины.
Исходя из выполняемых функций, данную информационную структуру можно представить в виде трех блоков: сбора данных, аналитический, поддержки управленческих решений (рис. 2).
Рис. 2. Структура геоинформационной составляющей ПИАС.
Блок сбора данных
Этот блок отвечает за оперативное получение и систематизацию данных с целью их необходимой организации для последующего анализа.
Мировой опыт показал, что информационная структура правительственного уровня должна опираться на распределенные источники информации. В противном случае обеспечить легитимность и актуальность данных для принятия решений будет крайне затруднительно. Учитывая это, в процессе создания ПИАС ЧС обеспечивается как межведомственный обмен электронными информационными ресурсами, так и общая информационная среда для взаимного общения государственных органов: защищенная телекоммуникационная сеть, электронная почта, электронный документооборот и т.д.
Блок сбора данных ПИАС ЧС получает и обрабатывает информацию из ряда структур и ведомств: МЧС (БД сообщений о чрезвычайных ситуациях); Украинский Гидрометцентр (БД гидрометеорологической информации); Межведомственный центр электронной картографии (МЦЭК), г. Харьков (фонд электронных тематических карт территории Украины); ин-т Микрографии, г. Харьков (БД «Общегосударственный реестр потенциально опасных объектов») и т.д.
Каково же место геоинформационной составляющей в этом процессе?
В первую очередь, это организация базовых электронных карт местности и цифровых моделей рельефа. Затем — создание тематических карт, характеризующих состояние окружающей среды; карт размещения сетей наблюдения за природными и техногенными явлениями; схем распределения сил и средств реагирования на ЧС с привязкой потенциально опасных объектов и ЧС, которые произошли. Эти операции наиболее эффективно выполняются с помощью геоинформационных технологий, хотя каждый элемент распределенной информационной базы системы не должен непременно создаваться на платформе ГИС.
Работать всем в одной программной среде, тем более в ГИС, конечно заманчиво. Но сам факт обеспечения всех соисполнителей даже самыми современными ГИС- продуктами еще не означает автоматического создания единой информационной среды. Так, в случае с ПИАС ЧС, практически всю работу по организации пространственных данных на платформе ГИС могли бы взять на себя разработчики фонда электронных тематических карт (МЦЭК). Выполнить это пожелание сегодня мешает лишь недостаток финансирования.
Таким образом, необходимым условием для создания блока сбора данных геоинформационной инфраструктуры является наличие хотя бы одного разработчика, интегрирующего пространственную информацию распределенных источников на платформе ГИС.
Остальные поставщики данных могут передавать информацию в доступном для них виде – таблицы, базы данных, цифровые карты и т.д., но в соответствии с общими требованиями разработчиков центральной ГИС к организации пространственной информации.
Аналитический блок
Аналитический блок обеспечивает анализ исходных данных и получение качественно новой результирующей информации в форме, оптимальной для подготовки управленческих решений. Это предопределяет наличие в системе прогноза чрезвычайных ситуаций двух подблоков, которые могут быть пространственно и организационно распределены между организациями, осуществляющими анализ и обработку данных:
- блок методик и алгоритмов обработки данных, связанных с нормативно-правовым и методическим обеспечением прогноза и ликвидации последствий ЧС;
- блок моделирующих систем, осуществляющих собственно обработку данных на основе специализированных программно-технических комплексов.
Для унифицированной обработки информации атрибутивных банков данных по прогнозу и ликвидации последствий ЧС необходима разработка специализированных региональных и национальной баз данных методик и алгоритмов, а также нормативно-правовой информации на основе применения телекоммуникационных технологий. Это особенно важно для региональных интегрированных систем межведомственного экологического мониторинга, в структуре которых ряд одинаковых показателей измеряется различными министерствами и организациями. Шаги в этом направлении уже предпринимаются, но еще больше предстоит сделать.
Выбор алгоритма прогнозирования пространственного развития и оценки последствий ЧС в значительной мере определяется детальностью и полнотой информации об объекте исследований и его окружении. Опыт работ по созданию Прогнозно-моделирующих комплексов прогнозирования и оценки последствий чрезвычайных ситуаций (ПМК ЧС), как аналитической составляющей ПИАС ЧС, помогает выделить несколько типовых проблем, возникающих при создании общей геоинформационной инфраструктуры.
Легитимность методической базы
Выбираемые методики и алгоритмы выполнения аналитических операций в системах данного типа должны не только обеспечивать решение поставленной задачи, но и удовлетворять жестким условиям правительственных систем, главное из которых — легитимность. Методики и алгоритмы обработки данных по прогнозу ЧС должны быть сертифицированы и утверждены уполномоченными органами. Однако нормативный дефицит в области геоинформатики существенно осложняет решение этой задачи.
Характерным следствием указанной ситуации является, например, примитивность алгоритма, принятого в ПМК ЧС для расчета зон поражения, связанных с выбросом загрязнителей в атмосферу. Специалисты Украины сегодня располагают достаточно точными моделями процессов переноса загрязнителей в атмосфере, способными учесть изменение направления конвективного переноса с высотой, турбулентность приземного слоя атмосферы, возможность «залегания» выброса или выноса его на относительно безопасную высоту. Их реализации в ПИАС ЧС сегодня препятствуют два основных фактора. Во-первых, соответствующие алгоритмы рассчитаны на использование прогнозных значений метеопараметров, передаваемых по каналам АСПД из мировых метеорологических центров типа BRAKNELL или аналогичных ему разработчиков мезомасштабных моделей, официальным пользователем которых Украина не является. Во-вторых, ни один из данных алгоритмов еще не прошел соответствующего тестирования, то есть не является легитимным.
Учитывая данную ситуацию, методическим руководством для разработки соответствующего модуля ПМК ЧС стала методика, утвержденная в МЧС Украины в апреле 2001 года. В ее основе лежат достаточно загрубленные и устаревшие подходы ГО, базирующиеся на данных ближайшей метеостанции. При этом заранее известно, что полученный результат будет далек от оптимального, причем реально возможного (рис. 3). На этом рисунке приведено сравнение интегрированных в ГИС результатов моделирования миграции выброса в атмосферу, основанных на данных, передаваемых из центра BRAKNELL (слева), и реализующего методику, принятую в МЧС Украины (справа).
Рис. 3. Сравнение результатов моделирования миграции выброса в атмосферу.
Базы данных методик и алгоритмов в области прогноза и реагирования на ЧС пока не получили широкого распространения. Подобная информация существует, как правило, в бумажном виде, в форме распорядительных документов (приказов, методических указаний, классификаторов и т.д.), утвержденных специально уполномоченными органами исполнительной власти.
Примером являются постоянно обновляемые гипертекстовые базы данных «Законодательство Украины», а также сайты или информационные порталы органов власти (Парламента Украины, Совета министров Автономной Республики Крым, райгосадминистраций и т.д.). Однако эти базы данных пока не включают методик обработки данных, их оценки и алгоритмов пространственного анализа. Исключение составляют методические документы министерств и ведомств, прошедшие регистрацию в Минюсте Украины и его региональных подразделениях. Кроме того, в органах ЦНТИ достаточно активно переводятся на электронные носители значительные объемы ГОСТов, СНИПов, технических условий и т.д.
Параметрическое обеспечение моделей
Отдельного рассмотрения заслуживает фактор обеспеченности аналитических систем исходными данными, который во многом определяет выбор алгоритма анализа.
По данным Геологической Службы США, только на территории штата Северная Дакота, который регулярно страдает от паводкового затопления, задействовано около 6000 автоматизированных станций комплексных гидрометеорологических наблюдений. Для сравнения, на территории Закарпатской области (она на порядок меньше по площади, но на ней проживает вдвое больше людей) находится всего 8 метеостанций, 2 автоматизированных и 36 неавтоматизированных гидропостов, связь с которыми во время развития экстремальных гидрометеорологических ситуаций, как показывает практика, ненадежна. То есть, качество информации, реально доступной по территории Украины в период развития ЧС, делает неэффективным, например, применение таких признанных в мире комплексов гидрологического моделирования, как HEC-RAS, SMS, MIKE-11 и др.
Возможность составления гидрологических прогнозов на эту часть территории Украины сегодня обеспечивается применением стохастических зависимостей, полученных путем детального изучения гидрологического режима каждой реки. Примером системы, основанной на алгоритме такого типа, является разработанный специалистами УкрНИГМИ комплекс гидрологического моделирования LEVEL_TS_M, который был принят в качестве внешнего моделирующего блока ГИС в состав ПМК ЧС.
Учитывая сказанное выше и реальные возможности информационно-аналитических служб МЧС Украины, разработчики ПМК ЧС шли по пути автоматизации наиболее наукоемких этапов этого процесса и исключения алгоритмов, особенно чуствительных к дефициту исходных данных или требующих привлечения специалистов.
Организация аналитических систем на платформе ГИС
Также достаточно важно сделать правильный выбор способа программной реализации алгоритма, особенно включающего в себя сложные математические операции.
В общем случае, по характеру взаимодействия с ГИС средства пространственного анализа и моделирования можно разделить на две основных группы: собственные средства ГИС-платформ и внешние специализированные моделирующие блоки, тем или иным путем интегрированные с ГИС.
Примером специализированного средства первого типа является блок инструментов гидрологического анализа, входящий в состав модуля ArcGIS Spatial Analyst. Обычно системы такого типа применяют вcтроенные функции, реализующие алгоритмы расчета площади водосбора, выделения бассейнов разных порядков, формирования потоков, анализа уклонов и т.п. Хорошо зарекомендовали себя также средства пространственного моделирования ГИС-платформ в области построения цифровых моделей рельефа, поверхностей загрязнения, оценки зон видимости, реализации концептуальных моделей оценки пригодности территории и т.д.
Тем не менее надо понимать, что за универсальность известных ГИС-платформ приходится расплачиваться существенным упрощением расчетных схем специализированных функций. Поэтому сравнивать возможности инструментария данного типа и специализированных моделирующих комплексов не следует. Нужно также учитывать, что основными преимуществами ГИС являются развитый графический интерфейс и возможности пространственного анализа данных. Выполнению именно этих функций подчинена идеология систем данного типа и возможности поддерживаемых ими языков программирования.
Во многих случаях значительно более эффективным является путь интеграции ГИС со специализированными моделирующими комплексами, которые определяют вторую группу аналитических систем. Такое взаимодействие позволяет соединить надежность, алгоритмическую широту и оперативность расчетных блоков специализированных моделирующих комплексов с присущей ГИС эффективностью средств анализа и отображения пространственной информации.
Роль ГИС при взаимодействии такого рода обычно сводится к подготовке и схематизации пространственной информации, моделированию рельефа местности и необходимых нетопографических поверхностей, формированию файла обмена с внешним моделирующим комплексом, а также пространственному анализу и отображению результатов моделирования (рис. 4).
Рис. 4. Пример взаимодействия ГИС и внешнего моделирующего блока.
Блок поддержки управленческих решений
Механизмы и методы автоматизированной поддержки управленческих решений пока являются наиболее слабым звеном в системах рассматриваемого типа. На этом этапе важную роль имеет выбор оптимального решения из нескольких конкурирующих вариантов, подготовленных и визуализированных в блоке обработки и анализа данных. Критерии оптимизации (приоритет тактического или стратегического аспектов, ориентация на максимальный экономический или социальный эффект, выбор наиболее адекватных поставленной цели результатов и т.д.) в настоящее время практически не формализованы. Их выбор пока определен либо жизненным опытом лица, принимающего решение, либо корпоративными интересами.
В этом плане, такие элементы технологии экспертных систем, как базы знаний и базы метаданных, еще не получили широкого развития в Украине.
Роль геоинформационной составляющей, достигнув максимума в аналитическом блоке, на данном уровне снижается. Это не удивительно, поскольку чиновник, принимающий решение на данном уровне, не имеет возможности осваивать все технологии, с помощью которых сегодня готовится информация о ситуации. Он и не должен этого делать. Его основной инструмент – документ, следовательно и информация должна подаваться в виде документа. Поэтому речь должна идти скорее не о внедрении ГИС в верхний эшелон системы принятия решений, а об адаптации системы электронного документооборота к полноценному использованию информации, полученной в результате ГИС анализа.
В то же время, на этом этапе возрастает роль наглядного отображения всей доступной пространственной информации об исследуемой чрезвычайной ситуации. Именно логика визуального восприятия часто помогает воссоздать целостную картину явления. Способы отображения могут использоваться самые разные – от карт, схем и иллюстраций до технологий «виртуальной реальности». Достаточно эффективно виртуальная реальность использовалась при исследовании помещений 4-го блока ЧАЭС, в которых после аварии нахождение человека было крайне ограничено или невозможно. При выборе оптимальных вариантов трасс магистральных трубопроводов указанная технология дает возможность пригласить необходимых экспертов к экрану компьютера, а не в полевую экспедицию и, тем самым, сэкономить значительные средства и время. В качестве примера эффективности применения ГИС на этапе принятия решений на рис. 5 приведена визуальная оценка прогнозируемой зоны затопления 1% обеспеченности в пойме р. Боржава (Закарпатье, Украина) с использованием технологий «виртуальной реальности», реализованных в приложении ArcScene системы ArcGIS. Для воссоздания актуального покрытия земли использовался космический снимок Landsat 7. Зона затопления получена по данным прогнозирования в ПМК ЧС.
Рис. 5. Прогнозная зона затопления 1% обеспеченности в пойме р. Боржава.
В настоящий момент разработчиками ПИАС ЧС в качестве стандарта обмена результатами работы аналитического блока определена форма электронного документа в формате XML (рис. 6), который по сетям интра- и интернет и передается структурам, принимающим решения. Данный вариант проходит апробацию в МЧС Украины.
Рис. 6. Электронный документ как результат работы аналитического блока.