Роль математико-статистических данных и ЭВМ в географии

векторных структурах пространственная привязка осуществляется наборами взаимосвязанных координат. Точки фиксируются одной парой координат, линии - упорядоченным потоком координат отдельных точек, а площади характеризуются ограничивающими их линиями. Причем вследствие того, что любые две соседние площади имеют одну общую границу, целесообразно компоновать замкнутые полигоны площадей из сегментов границ. Поверхности чаще всего передаются системами изолиний.

С целью обеспечения возможности совмещения отдельных участков территории разработана глобальная система пространственной привязки данных, основанная на использовании географической широты и долготы.

Тематические данные в настоящее время организуются в виде отраслевых блоков. Например, для комплексной характеристики системы "общество - природная среда" это могут быть геолого-геоморфологический, климатический, гидрологический, почвенный, растительного и животного мира, а также экономический и социальный блоки. Такой набор отраслевых данных позволяет переходить к интегральным показателям оценки состояния природной среды, характеристикам комплексных антропогенных воздействий или характеризовать любую из систем - природную, природно-антропогенную, антропогенно-природную, антропогенную, антропогенно-техногенную, техногенно-антропогенную и техногенную, как их выделяет Ю. Г. Тютюнник.

С целью изучения пространственно-временных аспектов развития географических систем важна организация сведений с показом ретроспективы и прогноза их развития. В специальной базе данных должны быть упорядочены материалы о временных рядах, их согласованности между собой. Причем не везде требуется одинаковая цикличность и единовременность сбора данных. Например, показатели социального блока гораздо более динамичны по сравнению с геологическим строением изучаемой территории. Хотя известны случаи, когда и геологические объекты под влиянием действий человека приходят в движение, хотя бы, например, в результате ядерных взрывов. Можно организовать некоторое подобие квадратомического дерева (quadtree) для организации временных сведений. При возможности следует хранить информацию об источниках данных и оценке их достоверности.

Каждая из описанных выше структур может быть иерархической, сетевой или реляционной. Иерархическая структура устанавливает соподчиненность территориальных единиц, тематических показателей, временных периодов. Сетевая структура учитывает сочетания и причинно-следственные связи явлений. Здесь любой элемент может быть связан с любым другим. Реляционные структуры не имеют иерархии и представляют данные в виде двумерных таблиц. Причем связь между элементами данных не теряется. Последний подход удобен тем, что с ростом базы данных, что зачастую ведет к изменениям логического представления данных, не требуется изменения программ, управляющих базами данных.

Система управления базами данных - это сердце всего комплекса. Она представляет собой совокупность программных и технических средств, обеспечивающих функционирование ГИС: обеспечивается возможность ввода данных, их накопления и обновления, способов хранения, поиска и переработки, форма выдачи материала потребителю и организация диалога с ним. Часть описанных задач имеет более или менее технический характер.

Существуют различные аспекты классификации ГИС. Например, по территориальному охвату (общенациональные и региональные ГИС); по целям (многоцелевые, специализированные, в том числе информационно-справочные, инвентаризационные, для нужд планирования, управления); по тематической ориентации (общегеографические, отраслевые, в том числе водных ресурсов, использования земель, лесопользования, рекреации и др.)

Большинство систем за рубежом ориентировано на решение частных географических задач, но все большее внимание уделяется комплексным аспектам изучения системы "общество - природа". Именно с точки зрения всестороннего анализа территории, интегрирующего природные, социальные и экономические составляющие, создается глобальная база данных, известная под названием Глобального ресурсного информационного банка данных (GRID).

GRID функционирует в рамках созданной в 1975 г. системы мониторинга окружающей среды (GEMS) под эгидой программы ООН по окружающей среде (ЮНЕП). GEMS в настоящее время состоит из 22 глобальных систем мониторинга, которые управляются через различные организации ООН, например Продовольственную и сельскохозяйственную организацию (ФАО), Всемирную метеорологическую организацию (ВМО), Всемирную организацию здравоохранения (ВОЗ), международные союзы и отдельные страны (142 страны), в той или иной мере участвующие в программе. Мониторинговые сети организованы внутри 5 блоков, связанных с климатом, со здоровьем людей, средой океана, дальнодействующими перемещающимися загрязнениями, возобновляемыми природными ресурсами.

3.3 Экспертные системы

В традиционных географических исследованиях используются разнообразные средства, как при информационном обеспечении, так и на других рассмотренных этапах. Достаточно универсальным средством, обеспечивающим широкий круг задач, стали экспертные системы. Экспертную систему можно определить как систему искусственного интеллекта, использующую знания из сравнительно узкой предметной области для решения возникающих в ней задач, причем так, как это делал бы эксперт-человек, т. е. в процессе диалога с заинтересованным лицом, поставляющим необходимые сведения по конкретному вопросу.

Чтобы рассмотреть суть экспертных систем, следует дать определение некоторым понятиям, прежде всего данным и их отношению к знаниям. Так, если ранее в задачи обработки на ЭВМ входило оперирование с данными, причем смысл манипуляций понимал человек, то, задавшись целью создать программы, способные анализировать семантику (смысл) используемых данных, необходимо обращение к базам знаний. Такие программы способны производить логические цепочки на основе ранее полученных выводов, пропуская знания как бы через эти выводы, проверяя их логичность, уточняя и строя более тонкие конструкции. Если полученный результат будет противоречить здравому смыслу, то при алгоритмическом пути это безразлично ЭВМ, но в экспертной системе такое положение не может остаться незамеченным.

Вообще знания принято разделять на предметные, или общедоступные, и индивидуальные, или эмпирические. К общедоступным знаниям относятся наборы фактов, например в учебниках и другой литературе, а вот индивидуальные знания зачастую носят эмпирический характер, основанный на правилах и подходах, которые эксперт иногда даже не может четко или однозначно сформулировать. Их называют эвристиками.

Для экспертных систем необходимы три компоненты: факты, правила (процедурные знания) и управляющие структуры. Фактические знания сообщаются экспертной системе экспертом-географом в процессе диалога и отражают взгляды человека на момент работы. Процедурные знания или правила тесно связаны с фактическими, но являются как бы накопленными знаниями, на основе которых вырабатывались правила, определяющие, как будет вести себя система, и, наконец, управляющие знания позволяют подбирать наилучшую стратегию в работе системы.

Структура экспертной системы, как правило, состоит из четырех-пяти компонент: базы знаний, машины вывода, системы накопления метазнаний, системы объяснений и общения с пользователем.

Рассмотрим упрощенную схему экспертной системы. Что касается базы знаний, то к ее рассмотрению мы уже подошли вплотную. Знания в базе знаний, в отличие от данных, требуют иного их представления, для чего используются семантические сети с произвольной структурой, а также более регуляризованные сети - фреймы. Фреймы выражают общие понятия, а слоты, или ячейки, дают их детализацию, что приводит к типичной иерархической структуре.

В настоящее время наибольшее распространение получают так называемые "продукции". По мнению академика Г. С. Поспелова, "продукции" можно представить в виде выражения "если - то". Например, если содержание углеводородов в выбросе в атмосферу превысит предельно допустимую концентрацию (ПДК) в 100 раз, то это может привести к экологической катастрофе. Для получения выводов "продукции" могут образовывать сложные цепочки. Кроме описанного ядра, "продукции" допускают использование пред- и постусловий, разрешающих или запрещающих применять данное условие, а также определяющие, необходимо ли изменять что-либо в базе знаний в зависимости от результата выполнения процедуры "если - то".

Важной особенностью экспертных систем является возможность работать не только с "четкими" данными, но и, что самое главное, с "нечеткими" знаниями. Используя комбинации элементов знаний, можно прийти к вполне определенным заключениям, т. е. даже на основе ненадежных данных есть возможность получать правдоподобные выводы. "Нечеткость" определений, которыми оперирует географ, ведет к "нечеткости" знаний. Например, обратившись к понятию "широкая река", мы отчетливо представляем, что для разных людей этот размер может варьировать в значительных пределах. Для характеристики фактов используется "нечеткая" логика, разработаны коэффициенты уверенности для измерения степени доверия к любому заключению.

Другим важным элементом экспертной системы является машина вывода. Машина логического вывода является универсальной думающей машиной, а база знаний - это то, над чем ей предстоит думать. Т. е. в ответ на запрос система способна строить логические выводы и на их основе приходить к заключениям. Здесь проверяется выполнимость условий конкретной ситуации по отношению к имеющимся правилам и подбирается путь их удовлетворения. Причем, в отличие от традиционных алгоритмов, осуществляющих механический перебор всех правил, в экспертной системе пространство поиска сужается за счет того, что, как и человек, ЭВМ должна ожидать, что же ей встретится.