Александр Гришин: Геомониторинг в городском подземном строительстве

В общем случае прогнозирующая система может включать математические, логические и эвристические элементы. На вход системы поступает имеющаяся к настоящему моменту времени информация о прогнозируемом явлении, процессе, объекте; на выходе системы выдаются данные о будущих параметрах явления, процесса (состоянии объекта), то есть прогноз. Блок-схема прогнозирующей системы приведена на рис. 1.1.

Данная блок-схема отражает процесс прогнозирования для какого-либо одного вида техногенного воздействия (аварии определенного вида). Руководствуясь этой схемой, можно произвести в отдельности прогнозирование каждого из возможных видов техногенного воздействия (аварий или катастроф).

В соответствии с рассматриваемой блок-схемой первым этапом при прогнозировании является сбор и анализ необходимой исходной информации, касающейся источников, факторов и параметров процессов, могущих привести к аварии катастрофического характера, антропогенного воздействия, сопровождающего такую аварию в ретроспективе и в настоящее время.

Рис. 1.1. Блок-схема прогнозирующей системы

→ (пунктирная стрелка) вычислительные операции,

→ (сплошная стрелка) исследовательские (аналитические операции)

Значительная часть указанной исходной информации может быть получена в блоке комплексного мониторинга, где предусматривается наблюдение за источниками, факторами антропогенного воздействия и собственно антропогенным воздействием на окружающую среду. Частично исходная информация для прогнозирования вырабатывается также блоком мониторинга, связанным с оценкой уровней антропогенного воздействия. К исходной информации могут быть также отнесены некоторые закономерности протекания процессов в данной предметной области.

Второй этап прогнозирования состоит в создании математической модели процесса техногенного воздействия рассматриваемого вида на окружающую среду, а также методического аппарата для определения неизвестных параметров модели. Указанный методический аппарат разрабатывается с учетом данных ретроспективного анализа моделируемого процесса техногенного воздействия.

При этом важная роль принадлежит установлению эмпирических или подтверждению теоретических закономерностей формирования факторов техногенного воздействия.

При создании модели процесса техногенного воздействия исходят из целей и задач прогнозирования и учитывают интервал упреждения (заданный отрезок времени с момента производства прогноза до момента в будущем, для которого этот прогноз делается).

Третьим этапом прогнозирования является проведение необходимых расчетов и визуализация их результатов. Результаты расчетов должны быть представлены в виде, удобном для оценки антропогенного воздействия на объекты окружающей среды.

На заключительном четвертом этапе прогнозирования производится оценка адекватности модели реальным процессам и достоверности получаемой прогнозной информации. При этом могут использоваться различные методы.

Так как будущая ситуация, связанная с техногенным воздействием, зависит от многих факторов стохастической природы и характеризуется неопределенностью, весьма подходящим в данном случае является метод максимума правдоподобия.

Указанный метод основывается на вероятностном подходе. Главная идея метода заключается в определении так называемой функции правдоподобия. В качестве этой функции обычно принимается условная плотность вероятности

P(y(a 1,a 2…,a n), (1.1)

где а 1, а 2…., а n– подлежащие оценке параметры модели; у – выборочные наблюдения (измерения) прогнозируемой величины, например, концентрация вредного вещества в той или иной среде, на участке наблюдения у 1, у 2…., у m.

После определения функции правдоподобия она максимизируется относительно α = (α 1,α 2….α n ).

Таким образом, решается задача о нахождении наилучшей оценки параметров модели а на основе наблюдений (измерений) прогнозируемой величины у на участке наблюдений у 1, у 2…., у m . По существу, дается ответ на вопрос о том, при каких значениях параметров модели техногенного воздействия наиболее вероятно появление совокупности значений прогнозируемой величины у 1, у 2…., у m .

Широкое применение в задаче прогнозирования находит и достаточно известный метод наименьших квадратов, являющийся частным случаем метода максимального правдоподобия, когда искажения (помехи), накладывающиеся на детерминированную часть прогнозируемого процесса, аддитивны и имеют нормальное распределение.