Ανάπτυξη πληροφοριακού συστήματος μη κατευθυνόμενων αλγορίθμων και υβριδικών προτύπων στην εκτίμηση περιβαλλοντικών κινδύνων
Authors: Ανεζάκης Βαρδής-Δημήτριος 
Published: September 2021

Η αρχή του 21ου αιώνα συνοδεύεται από τεράστιες περιβαλλοντικές προκλήσεις που ήδη επηρεάζουν και θα έχουν καταλυτική επίδραση στην βιοποικιλότητα αλλά και στην καθημερινότητα του σύγχρονου ανθρώπου. Στόχευση: Στόχος της παρούσας Διδακτορικής Διατριβής, είναι η μοντελοποίηση και η πρόβλεψη των δυνητικών επιπτώσεων της κλιματικής αλλαγής σε διάφορους τομείς όπως: η Ατμοσφαιρική Ρύπανση (ΑΡΥ), η αύξηση της συχνότητας εμφάνισης Ακραίων Καιρικών Φαινομένων (ΑΚΑΙΦ), οι εκτεταμένες Δασικές Πυρκαγιές (ΔΑΠΥ), η εισαγωγή και η εγκατάσταση Χωροκατακτητικών Ειδών (Ε2ΧΕ) (Invasive Species-IS) σε νέα περιβάλλοντα, η αύξηση εκδήλωσης περιστατικών Καρδιαγγειακών και Αναπνευστικών Νοσημάτων στον αστικό ιστό της Θεσσαλονίκης. Η εν λόγω έρευνα χρησιμοποίησε Υβριδικές Προσεγγίσεις Ήπιας Υπολογιστικής (ΥΠΡΗΥ) (Soft Computing-SC) και Αλγόριθμους Μη Κατευθυνόμενης Μηχανικής Μάθησης (ΜΚΜ2) (Unsupervised Machine Learning Algorithms-UMLA). Κλιματική Αλλαγή: Μια από τις σοβαρότερες δυνητικές επιπτώσεις της κλιματικής αλλαγής είναι η δραματική υποβάθμιση της ποιότητας του αέρα στα αστικά κέντρα. Η επιδείνωση της Ατμοσφαιρικής ρύπανσης (ΑΡΥ), είναι συνυφασμένη όχι μόνο με τον σύγχρονο τρόπο ζωής αλλά και με την κλιματική αλλαγή. Ειδικότερα, η θερμοκρασία, η υγρασία και οι ώρες ηλιοφάνειας ως μετεωρολογικοί παράμετροι αποτελούν καθοριστικούς παράγοντες που συντελούν στη σύνθεση του νέφους καπνομίχλης (ΝΕΚΑΠ) τον χειμώνα και του Φωτοχημικού Νέφους (ΦΩΝΕ) το καλοκαίρι, σε αντίθεση με τις βροχοπτώσεις και τον άνεμο που συμβάλλουν στη διάχυση και τη διασπορά των ρύπων. Οι άνθρωποι οι οποίοι ζουν σε περιοχές επιβαρυμένες από την ΑΡΥ, εκτός από τα καρδιαγγειακά και τα αναπνευστικά προβλήματα, αντιμετωπίζουν και σοβαρότατους κινδύνους εκδήλωσης εμφράγματος του μυοκαρδίου και εγκεφαλικού επεισοδίου. Παράλληλα η μακροχρόνια έκθεση σε υψηλές συγκεντρώσεις ρύπων μπορεί να προκαλέσει διάφορες μορφές καρκίνου. Η ΑΡΥ των αστικών και βιομηχανικών περιοχών στην Ελλάδα, αποτελεί σημαντικό περιβαλλοντικό πρόβλημα, καθώς εκτός από την Κλιματική Αλλαγή συνδέεται και με την αύξηση του πληθυσμού των αστικών κέντρων, την άναρχη πολεοδομική επέκταση, τις αυξητικές τάσεις της βιομηχανικής παραγωγής, αλλά και με την πρόσφατη οικονομική κρίση της χώρα μας η οποία έχει οδηγήσει στην αύξηση των αιωρούμενων μικροσωματιδίων PM10 και PM2,5 λόγω καύσης στερεών καυσίμων.Φυσικές Καταστροφές-Ακραία καιρικά φαινόμεναΟι Δασικές πυρκαγιές (ΔΑΠΥ) αποτελούν ένα από τα πλέον σημαντικά φυσικά φαινόμενα και είναι άρρηκτα συνδεδεμένο με τα ελληνικά οικοσυστήματα κατά τους καλοκαιρινούς μήνες. Ο κάθε παράγοντας έχει τη δική του βαρύτητα στην εκδήλωση των ΔΑΠΥ, ενώ η επικινδυνότητα του συγκεκριμένου προβλήματος βασίζεται στην αθροιστική επίδραση όλων των παραγόντων που συμμετέχουν στην έναρξη και στην επέκτασή τους. Γενικά οι πιο σπουδαίοι παράγοντες είναι η υγρασία της καιγόμενης ύλης, το πόσο ξερή ή όχι είναι η ποώδης βλάστηση, η ταχύτητα του ανέμου, η πυκνότητα της καιγόμενης ύλης και η τοπογραφική διαμόρφωση (Καϊλίδης και Καρανικόλα, 2004). Οι επιπτώσεις των ΔΑΠΥ είναι πολύπλευρες, καταστρέφουν περιουσίες, απειλούν ανθρώπινες ζωές, υποβαθμίζουν το περιβάλλον, διαταράσσουν την ισορροπία του οικοσυστήματος, διαβρώνουν το έδαφος, δημιουργούν πλημμύρες, επηρεάζουν το μικροκλίμα και καταστρέφουν τη χλωρίδα και τη πανίδα των οικοσυστημάτων.Το χαλάζι ως ακραίο εποχικό φαινόμενο προκαλεί σοβαρές ζημιές στη φυτική παραγωγή. Η πιθανότητα γνωστοποίησης της εμφάνισης χαλαζόπτωσης σε μια αγροτική περιοχή έχει πολλαπλά οφέλη. Οι αγρότες θα μπορούν να ενημερώνονται και να ειδοποιούνται έγκαιρα για να προστατέψουν τις καλλιέργειες τους και οι Υπηρεσίες Τροποποίησης Καιρού (ΥΤΡΟΚ) λαμβάνουν έγκυρες πληροφορίες για να βομβαρδίσουν άμεσα τα νέφη με ιωδιούχο άργυρο. Επίσης η άμεση γνωστοποίηση εμφάνισης χαλαζόπτωσης σε μια αγροτική περιοχή διαδραματίζει καθοριστικό ρόλο στις περιπτώσεις όπου το ραντάρ καιρού μένει εκτός λειτουργίας.Συγκεκριμένα η εν λόγω διδακτορική έρευνα επικεντρώνεται στην ανάπτυξη ενός καινοτόμου Υβριδικού Προτύπου και αντίστοιχου Πληροφοριακού Συστήματος Υπολογιστικής Νοημοσύνης(ΥΠΡΟ_ΠΛΗ_ΣΥΝ), το οποίο βασίζεται αποκλειστικά σε Υβριδικές Προσεγγίσεις Ήπιας Υπολογιστικής και σε Αλγόριθμους Μη Κατευθυνόμενης Μηχανικής Μάθησης. Το παραχθέν σύστημα αποτελείται από πολλά επιμέρους υποσυστήματα που μοντελοποιούν πολυπαραγοντικά περιβαλλοντικά προβλήματα. Τα προτεινόμενα πληροφοριακά υποσυστήματα, χρησιμοποιούν Στατιστικές ή Υβριδικές αναλύσεις (Τεχνητής Νοημοσύνης) για να μελετήσουν την υφιστάμενη κατάσταση των συνθηκών και των αλληλοσυσχετίσεων των παραμέτρων που συνθέτουν ένα περιβαλλοντικό πρόβλημα.Επισκόπηση της μεθοδολογίας. Για τις στατιστικές αναλύσεις χρησιμοποιήθηκε το Ασαφές Χ Τετράγωνο Τεστ-(ΑΧ2Τ) (Fuzzy Chi-Square Test-FCST) και η Ανάλυση Συσχέτισης (ΑΝΑΣΥ) (Correlation Analysis-CA), ενώ η εκτίμηση-προβολή της εξέλιξης του περιβαλλοντικού προβλήματος στο μέλλον, υπολογίστηκε από τη χρήση των Ασαφών Γνωστικών Χαρτών-(ΑΓΧ) (Fuzzy Cognitive Maps-FCM) και από την προσομοίωση του κλιματικού μοντέλου της Ελλάδας έως το 2100).Τα εργαλεία που χρησιμοποιούνται για την προσομοίωση του κλίματος είναι τα Συζευγμένα Ατμοσφαιρικά-Ωκεάνια Μοντέλα Γενικής Κυκλοφορίας που αναπαράγουν τη γενική κυκλοφορία σε ολόκληρο τον πλανήτη (Mearns et al., 2001). Τα μοντέλα αυτά δέχονται διάφορα δεδομένα ως είσοδο, όπως το διοξείδιο του άνθρακα (CO2), την ηλιακή ακτινοβολία, την εξατμισοδιαπνοή. Τα μοντέλα τρέχουν σε υπολογιστές, προσομοιώνοντας την εξέλιξη του κλίματος, και δίνουν ως αποτέλεσμα κυρίως την μεσομακροπρόθεσμη εξέλιξη της θερμοκρασίας και της βροχόπτωσης αλλά και άλλων μεταβλητών σε οποιαδήποτε περιοχή του πλανήτη (Denman et al., 2007; Καψωμενάκης et al., 2011).Για την προσομοίωση φαινομένων μικρότερης χωρικής κλίμακας σε υψηλή ανάλυση σε ένα νομό ή σε μία χώρα, χρησιμοποιούνται τα Περιφερειακά Κλιματικά Μοντέλα (ΠΕΚΛΙΜ) στα οποία οι πληροφορίες για το κλίμα εισάγονται με διάφορες τεχνικές α) από τα παγκόσμια Ατμοσφαιρικά Μοντέλα Γενικής Κυκλοφορίας β) τις στατιστικές μεθόδους υποκλιμάκωσης γ) τη δυναμική υποκλιμάκωση. Τα ΠΕΚΛΙΜ εφαρμόζονται σε περιορισμένο πεδίο και χαρακτηρίζονται από υψηλή ανάλυση. Βασίζονται στη δυναμική υποκλιμάκωση και αναπτύχθηκαν προκειμένου να εισαχθεί η περιφερειακή πληροφορία στα μεγάλης κλίμακας πεδία που παρέχονται από τα Μοντέλα Γενικής Κυκλοφορίας (ΜΟΓΕΚ) ή που προκύπτουν από επανα-ανάλυση (NCEP/ ERA-40) (Dickinson et al., 1989; Giorgi, 1990). Για να λειτουργήσουν είναι απαραίτητο να παρέχονται αρχικές συνθήκες σε ολόκληρο το πεδίο τους, χρονομεταβαλλόμενες οριακές συνθήκες στα πλευρικά τους όρια και επιφανειακές οριακές συνθήκες. Οι πλευρικές οριακές συνθήκες προέρχονται από προσομοιώσεις με ΜΟΓΕΚ ή από ανάλυση παρατηρήσεων. Τα ΠΕΚΛΙΜ δέχονται δεδομένα εισόδου συγκέντρωσης αερίων θερμοκηπίου και συγκέντρωσης αερολυμάτων, και αποτελούνται συνήθως από ένα ατμοσφαιρικό μοντέλο συζευγμένο με ένα μοντέλο του εδάφους ή ακόμα και με ένα ωκεάνιο μοντέλο (Καψωμενάκης et al., 2011).Στα προτεινόμενα υποσυστήματα έχουν μοντελοποιηθεί περιβαλλοντικοί κίνδυνοι (Ατμοσφαιρική Ρύπανση, Δασικές Πυρκαγιές, Ακραία Καιρικά Φαινόμενα, Εισαγωγή και Εγακτάσταση χωροκατακτητικών ειδών σε νέες περιοχές) που αφορούν στον Ελλαδικό χώρο, και αναμένεται να έχουν σοβαρές επιπτώσεις με βάση την μεταβολή του κλίματος τις επόμενες δεκαετίες. Για την εύρυθμη μοντελοποίηση των περιβαλλοντικών κινδύνων στα επιμέρους υποσυστήματα, έγινε χρήση των προσομοιώσεων των πιο σύγχρονων Κλιματικών Μοντέλων (ΚΛΙΜΟ) και Σεναρίων Κλιματικής Αλλαγής (ΣΕΚΛΑΛ) στα πλαίσια του προγράμματος Coupled Model Intercomparison Project, Phase 5 (CMIP5) έως το έτος 2100(http://sdwebx.worldbank.org/climateportal/index.cfm?page=country_future_climate ThisRegion=Europe&ThisCcode=GRC).Παραγωγή Δεικτών Μέσω των προσομοιώσεων, επιτυγχάνεται η εύρεση της μεσομακροπρόθεσμης πρόβλεψης των τιμών όλων των εξεταζόμενων παραμέτρων που συνθέτουν ένα περιβαλλοντικό πρόβλημα, από την μεταβολή των τιμών των μετεωρολογικών παραμέτρων (θερμοκρασίας και κατακρήμνισης).Οι προσεγγίσεις Ασαφούς Συμπερασμού (ΣΑΣΥΜ) (Fuzzy Inference Systems-FIS) Mamdani & Takagi-Sugeno–Kang (TSK) υλοποιήθηκαν σε περιβάλλον MATLAB. Το πλεονέκτημά τους είναι το γεγονός ότι παρέχουν τη δυνατότητα ενσωμάτωσης πλήθους Ασαφών Κανόνων με τη χρήση βαρών σημαντικότητας, για τη σύνθεση επιμέρους δεικτών (ΕΠΙΔΕΙ) με σκοπό τη μοντελοποίηση ενός περιβαλλοντικού προβλήματος.Οι Επιμέρους δείκτες με τη σειρά τους μπορούν να παράξουν έναν Ενοποιημένο Δείκτη (ΕΝΟΔΕΙ) μέσω της διαδικασίας των Ασαφών Συζεύξεων T-Norms (ΑΣΥΖT-Norms) (Fuzzy T-Norms Conjunctions-FTNC).Ο ΕΝΟΔΕΙ μπορεί να αντιπροσωπεύει τη συνολική επικινδυνότητα του εξεταζόμενου προβλήματος. Η ευφυία των επιμέρους υποσυστημάτων, προκύπτει από αλγόριθμους ΜΚΜ2 και συγκεκριμένα από: α) Χάρτες Αυτο-Οργάνωσης (ΧΑΟ) (Self Organizing Maps-SOM), β) την μέθοδο Μεγιστοποίησης της Προσδοκίας (Expectation Maximization-EM), γ) την μέθοδο Κορεσμού των Ακολουθιακών Πληροφοριών (Sequential Information Bottleneck-SIB), δ) τον απλό αλγόριθμο ανάλυσης συστάδων κ-Μέσων (Simple K-Means Algorithm-SKMA) για την εκτίμηση της επικινδυνότητας των Περιβαλλοντικών προβλημάτων.Σκοπός των αλγόριθμων Μη Κατευθυνόμενης Μηχανικής Μάθησης είναι να ομαδοποιήσουν και να κατατάξουν σε συστάδες, αξιολογώντας τις τιμές των παραμέτρων που καθορίζουν σε μικρότερο ή μεγαλύτερο βαθμό ένα περιβαλλοντικό πρόβλημα. Από την ανάλυση των συστάδων εξάγονται σημαντικές πληροφορίες σχετικά με το πώς επηρεάζουν οι τιμές των παραμέτρων που εντάσσονται σε κάθε ομάδα, το εξεταζόμενο πρόβλημα. Τα προτεινόμενα καινοτόμα υποσυστήματα χρησιμοποιούν αλγόριθμους ΜΚΜ2 και υβριδικά πρότυπα, συμβάλλοντας στην παραγωγή νέας γνώσης με σκοπό την περαιτέρω βελτίωση και επέκταση των προτεινόμενων μεθοδολογιών.Οι προσεγγίσεις Ήπιας Υπολογιστικής (ΗΥΠΟ) είναι ιδιαίτερα καινοτόμες και ισχυρές, πολύ σημαντικές και έχουν χρησιμοποιηθεί από πολλούς ερευνητές διεθνώς.Καινοτομία - Κενά που καλύπτει η εν λόγω Διδακτορική διατριβή. Το κενό που υπάρχει στην βιβλιογραφία, βρίσκεται στην έλλειψη ολοκληρωμένης προσέγγισης και διερεύνησης των περιβαλλοντικών προβλημάτων και όχι αποσπασματικής. Στη βιβλιογραφία δεν υπάρχει ακόμα μια ολοκληρωμένη προσέγγιση ανάπτυξης ισχυρών και αξιόπιστων Ευφυών Υβριδικών προτύπων, που θα λειτουργούν συνδυάζοντας Μεθοδολογίες Ασαφούς Λογικής (ΜΕΑΣΑΛ) και Τεχνητών Νευρωνικών Δικτύων (ΤΝΔ) (Artificial Neural Networks-ANN) (όπως είναι οι Ασαφείς Γνωστικοί Χάρτες και το Ασαφές Χ Τετράγωνο Τεστ) με τους Αλγόριθμους ΜΚΜ2 με σκοπό τη μοντελοποίηση και την προβολή στο μέλλον της εξέλιξης και επίδρασης των περιβαλλοντικών κινδύνων.Η καινοτομία της παρούσας διδακτορικής έρευνας, βασίζεται στη σχεδίαση, ανάπτυξη και ενοποίηση κάτω από κοινή ομπρέλα, καινοτόμων Υβριδικών Ευφυών προτύπων, με παράλληλη ανάπτυξη ενός αντίστοιχου ολοκληρωμένου πληροφοριακού συστήματος, που θα προσφέρει αξιολόγηση, ανάλυση και προβολή στο μέλλον, της εξέλιξης και των επιπτώσεων των μεγάλων περιβαλλοντικών προβλημάτων-προκλήσεων, στην ποιότητα ζωής και στην διαμόρφωση της βιοποικιλότητας.Στόχοι-ωφέλειες. Η εν λόγω έρευνα, χρησιμοποιεί μεθόδους Υπολογιστικής Νοημοσύνης (ΥΠΟΝΟ) και ειδικότερα αλγόριθμους Μη Κατευθυνόμενης Μηχανικής Μάθησης και προσεγγίσεις Ήπιας Υπολογιστικής, με σκοπό να βελτιστοποιήσει την αξιοπιστία και την απόδοση των μοντέλων που καλούνται να εκτιμήσουν τις επιπτώσεις της κλιματικής αλλαγής στη δημόσια υγεία και στο περιβάλλον. Επιπλέον το σύστημα αποτελεί προγνωστικό πληροφοριακό εργαλείο πραγματικού χρόνου σε βάθος λίγων ημερών, με απώτερο σκοπό την ενημέρωση των τοπικών φορέων και την ενδυνάμωση της πολιτικής προστασίας με βάση τις εκτιμήσεις του. Αυτή ή έγκαιρη ενημέρωση μπορεί να οδηγήσει στην έγκυρη λήψη αποφάσεων προστασίας των κατοίκων μιας περιοχής και κυρίως των ευπαθών ομάδων. Συγκεκριμένα μπορεί να εφαρμοστεί σε προβλήματα που ταλανίζουν τις Μεταβιομηχανικές κοινωνίες μας, όπως η Ατμοσφαιρική Ρύπανση, η αύξηση της συχνότητα της εμφάνισης Ακραίων Καιρικών Φαινομένων, οι Δασικές Πυρκαγιές, η Εισαγωγή και Εγκατάσταση Χωροκατακτητικών Ειδών σε νέες περιοχές, για τα οποία απαιτείται άμεση ετοιμότητα και παρέμβαση των κρατικών μηχανισμών. Παράλληλα με τις εκτιμήσεις εξέλιξης των περιβαλλοντικών προβλημάτων με βάση τα κλιματικά σενάρια, προσφέρεται η δυνατότητα χάραξης μακροχρόνιου σχεδιασμού μείωσης των συνεπειών της κλιματικής αλλαγής στη δημόσια υγεία, στα δασικά οικοσυστήματα και στο περιβάλλον. Στην εν λόγω διατριβή η εφαρμογή των μεθόδων της Υπολογιστικής Νοημοσύνης αποδεικνύει ότι μπορούν να εκτιμήσουν ένα περιβαλλοντικό πρόβλημα μιας ευρύτερης περιοχής ή ενός Νομού και να προβάλουν την εξέλιξή του στο μέλλον, αφού πρώτα έχουν μελετήσει την υφιστάμενη κατάσταση των συσχετισμών των παραμέτρων που συνθέτουν το πρόβλημα.