СИСТЕМА И СПОСОБ ДИНАМИЧЕСКОЙ ВИЗУАЛИЗАЦИИ ЗАГРЯЗНЕНИЯ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ
SYSTEM AND METHOD FOR DYNAMIC VISUALIZATION OF ENVIRONMENTAL POLLUTION

Область техники
[1] Настоящее изобретение относится к системам и способам динамической визуализации загрязнения окружающей среды, обеспечивающим визуализацию прогнозируемой динамики концентраций загрязняющих веществ в воздухе в режиме реального времени и в режиме прогноза будущего времени.
Уровень техники
[2] В настоящее время существует множество платформ и интерактивных карт, иллюстрирующих степень той или иной экологической проблемы в глобальный масштабах и в масштабах отдельных географических областей. Например, такие платформы применяются для визуализации озонового слоя, загрязнения мирового океана пластиком, загрязнения воздуха и других с целью осведомить людей об экологических проблемах по всему миру.
[3] В частности, платформы, занимающиеся визуализацией загрязнения воздуха, визуализируют различными способами концентрацию вредоносных веществ, содержащихся в воздухе, которые могут оказывать негативное воздействие на человека. Веществами могут быть твердые частицы, капли жидкости, газы и т.д. Загрязнитель воздуха может иметь природное или техногенное происхождение.
[4] Различные типы систем мониторинга загрязнения воздуха собирают разные переменные с использованием разных методов. Из-за сложности архитектуры каждой системы мониторинга загрязнения воздуха сложно агрегировать различные элементы данных, полученные от разных систем мониторинга загрязнения воздуха. Также ввиду этой сложности, системы часто не объединяют в себе и визуализацию, и расчет степени загрязнения.
[5] В патенте на изобретение US 10078155 B2 (опубл. 18.09.2018; МПК: G01W 1/10; G01S 13/95) описывается компьютеризированный метод обработки данных для использования в моделировании погоды. Способ включает в себя прием от первого источника данных первым сервером данных микроволновой линии, включающих в себя информацию об ослаблении сигнала. Способ также включает в себя предварительную обработку в реальном времени первым сервером данных микроволновой линии связи, тем самым создавая предварительно обработанные данные микроволновой линии связи. Способ также включает в себя сохранение предварительно обработанных данных микроволновой линии связи в первом хранилище данных. Способ также включает прием из первого хранилища данных вторым сервером предварительно обработанных данных микроволновой линии связи. Способ также включает в себя обработку вторым сервером по расписанию предварительно обработанных данных микроволновой линии связи с использованием преобразования данных, в результате чего получаются первые данные о погоде. В аналоге используют глобальный численный прогноз и преобразовывают его в сегменты глобальной мировой карты. Т.к. в глобальном численном прогнозе данные представляются в низком разрешении, данные на предлагаемых сегментах также будут с недостаточной точностью иллюстрировать ситуацию ввиду того, что нельзя будет точно интерпретировать ситуацию в конкретном районе или на конкретной улице.
[6] В патенте US 9274251B2 (опубл. 01.03.2016; МПК: G01W 1/00; G01W 1/10; G06F 11/00) описывается способ прогнозирования угроз, усугубляемых погодой, причем указанный способ включает ввод данных локализованных измерений погоды в систему прогнозирования угроз погоды; прогнозирование будущих локальных погодных условий на основе упомянутых локальных данных измерений погоды в сочетании с моделированием на основе данных Национальной метеорологической службы; ввод данных о природной среде и инфраструктуре в указанную систему прогнозирования погодных угроз; сопоставление указанных данных об инфраструктуре с указанными прогнозируемыми будущими локальными погодными условиями; и определение индекса уровня угрозы для региона, причем уровень угрозы указывает на район, имеющий определенную вероятность того, что ему будет причинен вред в результате упомянутых будущих погодных условий. Недостатком аналога является то, что в рамках его предусмотрены только этап расчета и визуализации, однако не предусмотрен этап визуализации динамики от времени. Также недостатком является то, что в аналоге не предусмотрена возможность расчета индекса угрозы на основании данных о конкретном источнике угрозы, а только от источников глобальных данных, которые не обладают достаточной точностью для небольших географических областей.
[7] В патенте US 11182392 B2 (опубл. 23.11.2021; МПК: G06F 16/2457; F24F 3/16) описывается система и способ получения оценок качества воздуха для качества воздуха в определенных местах. Способ включает идентификацию по меньшей мере одного источника загрязнения воздуха в пределах заданного периметра вокруг по меньшей мере одного местоположения; извлечение диапазона оценки качества воздуха на основании по меньшей мере одного местоположения по меньшей мере из одного источника данных; идентификацию по меньшей мере одной переменной среды на основе по меньшей мере одного местоположения и по меньшей мере одного временного параметра; моделирование по меньшей мере одного измерения загрязнения воздуха на основе по меньшей мере одной переменной окружающей среды и по меньшей мере одного источника загрязнения воздуха; и создание по меньшей мере одного показателя качества воздуха, соответствующего диапазону показателей качества воздуха, при этом по меньшей мере один показатель качества воздуха основан на по меньшей мере одном измерении загрязнения воздуха. Первым недостатком описанного аналога является то, что данные о загрязнении воздуха получают только от источников загрязнения, например, заводов, и рассчитывают концентрацию исходя из полученных данных и из геометрии источника. Ввиду этого, предложенные система и способ не могут анализировать глобальные данные о загрязнении, а также места, где нет явного источника загрязнения с определенными параметрами. Второй недостаток заключается в том, что в аналоге предусмотрен только этап расчета динамики загрязнения воздуха и не предусмотрен этап визуализации динамики загрязнения.
[8] В патенте US 10416866 B2 (опубл. 17.09.2019; МПК: G06F 3/0484; G06T 11/20) описывается способ и система, позволяющие визуально представлять свойства слоя стиля цифровой карты при различных уровнях масштабирования. Из таблицы стилей для цифровой карты определяется множество свойств слоя стиля для слоя стиля, соответствующего цифровой карте, для визуализации в форме визуальной карты, включая различные значения свойств для разных уровней масштабирования. Из них функция уровня масштабирования создается между парами значений для конкретного свойства слоя стиля путем присвоения значений свойства (непрерывный диапазон или конечный набор) между первым значением свойства и вторым значением свойства в паре. Визуальная карта, основанная на тайлах векторной карты, отображаемых в соответствии с функцией уровня масштабирования, отображается в соответствии с выбранным уровнем масштабирования. По мере изменения значений визуальная карта обновляется, чтобы отразить изменения. Недостатком аналога является то, что в нем предусмотрен только этап визуализации данных на карте, но отсутствует процесс их расчета и генерации. Также в аналоге не предусмотрено предварительное хранение слоев в буфере, которое позволяет значительно ускорить и сгладить процесс динамической визуализации.
[9] В заявке на изобретение US 20180181576 A1 (опубл. 20.06.2018; МПК: G06F 17/30; G06K 9/00) описывается способ, включающий прием на серверном компьютере запроса фрагмента карты, при этом в запросе указывается стиль карты, и при этом фрагмент карты ранее был сохранен в цифровом виде и содержит множество цифровых данных электронной карты части географического объекта. карта; на основе стиля карты и фрагмента карты, идентифицированного в запросе, создание оптимизированного фрагмента карты, при этом оптимизированный фрагмент карты содержит меньше, чем все множество данных электронной карты фрагмента карты, идентифицированного в запросе; и отправка оптимизированного фрагмента карты клиентскому картографическому приложению. Недостатком аналога является то, что в нем предусмотрен только этап визуализации данных на карте, но отсутствует процесс их расчета и генерации. Еще одним недостатком является то, что используют только векторные объекты для визуализации карт. Это дает значительное ограничения в визуальном представлении слоев. Также в аналоге векторные объекты получают из внешних баз данных, а не генерируют свои собственные слои-изображения.
[10] В патенте US 10830922 B2 (опубл. 10.11.2020; МПК: G01W 1/00) раскрываются новая система, компьютерный программный продукт и способ расчета прогноза качества воздуха. Для получения входных данных получают доступ к модели прогноза качества воздуха, данным мониторинга качества воздуха в режиме реального времени и данным прогноза качества воздуха. Отклонение в выбросах загрязнителей воздуха отслеживается путем классификации разницы между данными мониторинга качества воздуха и данными прогноза качества воздуха. Этот мониторинг включает в себя классификацию любых различий в погоде, вызванных погодными условиями, классификацию любых различий в рельефе, вызванных географическим рельефом местности; и фильтрование разницы, вызванной неточным кадастром выбросов загрязняющих веществ. Мониторинг может повторяться по истечении заданного периода времени или при случайном получении данных прогноза качества воздуха. Недостатком этого изобретения является то, что в нем предусмотрен только процесс расчета степени загрязнения воздуха, но не предусмотрена визуализация рассчитанных данных. Также в аналоге берут данные только от глобальных систем, что не дает возможность уточнения данных для небольших географических областей.
Сущность изобретения
[11] Задачей настоящего изобретения является создание и разработка системы и способа динамической визуализации загрязнения окружающей среды, обеспечивающих визуализацию прогнозируемой динамики концентраций загрязняющих веществ в воздухе в режиме реального времени и в режиме будущего времени. Указанная задача достигается благодаря такому техническому результату, как обеспечение визуализации динамики загрязнения воздуха и снижение требований на вычислительные мощности. Указанная задача достигается в том числе, но не ограничиваясь, благодаря:
- возможности визуализации в режиме реального времени;
- возможности визуализации прогнозов, ожидающихся в будущем времени;
- предварительной нарезке на слои и их загрузка в базу данных;
- взаимосвязи процесса расчета динамики загрязнения окружающей среды с процессом визуализации рассчитанных данных;
- возможности расчета общего загрязнения воздуха и расчета динамики загрязнения от конкретного источника.
[12] Более полно, технический результат достигается системой динамической визуализации загрязнения окружающей среды, включающей сервер, входную базу данных, выходную базу данных, и интерфейс. Причем, сервер включает по крайней мере модуль расчета качества воздуха и модуль загрузки. При этом входная база данных сконфигурирована с возможностью учета данных из по крайней мере одной внешней базы данных и по крайней мере одного источника локальных данных. Модуль расчета качества воздуха сконфигурирован с возможностью расчета динамики загрязнения воздуха методом решения дифференциальной краевой задачи, края которой ограничены объемной геометрической фигурой и периметром участка земной поверхности, а также уточнения рассчитанных данных посредством сопоставления рассчитанной динамики загрязнения воздуха и данных, полученных с по крайней мере одного источника локальных данных, и нарезания на слои динамики загрязнения, вписанной в объемную геометрическую фигуру, и формирования слоев-изображений. Выходная база данных сконфигурирована с возможностью хранения сгенерированных слоев-изображений, а модуль загрузки - с возможностью получения слоев-изображений из выходной базы данных и загрузки их в интерфейс.
[13] Причем, возможность учета данных из по крайней мере одной внешней базы данных необходимо для получения первичных общих данных об общем уровне загрязнения окружающей среды по всему миру в низком разрешении, а учет данных из по крайней мере одного источника локальных данных - для уточнения первичных данных. Расчет динамики загрязнения воздуха методом решения дифференциальной краевой задачи, края которой ограничены объемной геометрической фигурой и периметром участка земной поверхности, необходим для того, чтобы преобразовать данные, полученные от внешней базы данных в низком разрешении, в данные в высоком разрешении, ограниченные интересующей географической областью. Уточнение рассчитанных данных посредством сопоставления рассчитанной динамики загрязнения воздуха и данных, полученных с по крайней мере одного источника локальных данных, необходимо для повышения точности рассчитанных данных. Нарезание на слои динамики загрязнения, вписанной в объемную геометрическую фигуру, и формирование слоев-изображений, а также их хранение в выходной базе данных необходимо для того, чтобы заполнить базу данных слоями-изображениями, из которой в последствии проще и быстрее выгружать изображения, чем объемную фигуру или сырые данные. В свою очередь, возможность модуля загрузки получать слои-изображения из выходной базы данных и загружать их в интерфейс необходимы для непосредственной передачи изображений в интерфейс пользовательского устройства.
[14] В качестве источника локальных данных могут использовать локальный датчик и/или параметры локального источника загрязнения воздуха. Локальные датчики используют для уточнения общих данных в конкретной географической области, в которой локальные датчики расположены. Параметры локального источника загрязнения воздуха используют при необходимости рассчитать динамику шлейфа загрязняющих веществ, производимого фабрикой, заводом, машиной или другими источниками локального загрязнения. При этом локальные датчики и параметры локального источника загрязнения воздуха могут использовать в сочетании.
[15] Края дифференциальной краевой задачи могут быть ограничены параллелепипедом. Это может позволить снизить вычислительные мощности сервера, т.к. не будет необходимости задавать географическую область с высокой точностью ее периметра, а лишь вписать эту область в прямоугольник.
[16] Динамику загрязнения, вписанную в объемную геометрическую фигуру, могут нарезать на слои по масштабу и по времени. При этом слои-изображения, нарезанные по масштабу и по времени, могут также индексировать в выходной базе данных по тем же параметрам. Это может позволить упростить процесс обращения модуля загрузки к выходной базе данных при необходимости выгрузить слой-изображение, привязанный к определенному масштабу и времени.
[17] Локальные датчики могут быть сконфигурированы с возможностью измерения по крайней мере одного из следующего: температура, давление, концентрация родия, концентрация пылевых частиц PM2.5, концентрация пылевых частиц PM10, концентрация монооксида углерода, концентрация оксида азота (IV), концентрация озона, концентрация сероводорода, концентрация оксида серы (IV). Это зависит от нужд конкретного воплощения изобретения. При этом, на основании измеренных данных и данных, полученных от по крайней мере одной внешней базы данных, могут рассчитывать показатель качества воздуха при помощи модуля расчета качества воздуха в точке, в которой расположен локальный датчик, производивший измерения. Это позволяет производить оценку вредоносности воздуха для человека в конкретном месте в конкретное время. При этом сформированные слои-изображения могут включать по крайней мере данные об одном из следующего: температуре, давлении, концентрации родия, концентрации пылевых частиц PM2.5, концентрации пылевых частиц PM10, концентрации монооксида углерода, концентрации оксида азота (IV), концентрации озона, концентрации сероводорода, концентрации оксида серы (IV), показателе качества воздуха. Это также зависит от нужд конкретного воплощения изобретения.
[18] Сервер также может включать буфер, представляющий собой ячейку или область памяти для временного хранения информации. Предварительная загрузка слоев-изображений в буфер позволяет модулю загрузки выгружать слои-изображения в интерфейс из буфера быстрее, чем из выходной базы данных.
[19] Также технический результат достигается благодаря способу динамической визуализации загрязнения окружающей среды. Согласно способу, сначала получают данные о загрязнении воздуха из по крайней мере одной внешней базы данных при помощи входной базы данных. Затем передают полученные данные в модуль расчета качества воздуха. При помощи модуля расчета качества воздуха рассчитывают динамику загрязнения воздуха методом решения дифференциальной краевой задачи, края которой ограничены объемной геометрической фигурой и периметром участка земной поверхности. После этого получают данные о загрязнении воздуха с по крайней мере одного источника локальных данных, расположенного в выбранном периметре участка земной поверхности. Посредством сопоставления рассчитанной динамики загрязнения воздуха и данных, полученных с по крайней мере одного источника локальных данных, уточняют рассчитанные данные. Далее динамику загрязнения, выписанную в объемную геометрическую фигуру, нарезают на слои, формируя при этом слои-изображения. Это слои-изображения передают в выходную базу данных, а оттуда при помощи модуля загрузки их загружают в интерфейс. Причем в интерфейс загружают предварительно сгенерированные слои-изображения, производя при этом динамическую выгрузку сгенерированных слоев-изображений.
[20] Этап получения данных о загрязнении воздуха из по крайней мере одной внешней базы данных необходим для получения первичных общих данных об общем уровне загрязнения окружающей среды по всему миру в низком разрешении. Передача этих данных и расчет на их основании динамики загрязнения воздуха методом решения дифференциальной краевой задачи, края которой ограничены объемной геометрической фигурой и периметром участка земной поверхности, необходим для того, чтобы преобразовать данные, полученные от внешней базы данных в низком разрешении, в данные в высоком разрешении, ограниченные интересующей географической областью. Получение данных о загрязнении воздуха с по крайней мере одного источника локальных данных, расположенного в выбранном периметре участка земной поверхности, и уточнение рассчитанных данных посредством сопоставления рассчитанной динамики загрязнения воздуха и данных, полученных с по крайней мере одного источника локальных данных, необходимы для повышения точности рассчитанных данных. То, что динамику загрязнения, вписанную в объемную геометрическую фигуру, нарезают на слои, формируя при этом слои-изображен, а также передача этих слоев-изображений в выходную базу данных необходимы для того, чтобы заполнить базу данных слоями-изображениями, из которой в последствии проще и быстрее выгружать изображения, чем объемную фигуру или сырые данные. В свою очередь, загрузка слоев-изображений из выходной базы данных в интерфейс при помощи модуля загрузки необходима для непосредственной передачи изображений в интерфейс пользовательского устройства. То, что в интерфейс загружают предварительно сгенерированные слои-изображения, производя при этом динамическую выгрузку сгенерированных слоев-изображений, необходимо для ускорения процесса выгрузки слоев-изображений и снизить требования к мощностям пользовательского устройства.
[21] В качестве источника локальных данных могут использовать локальный датчик и/или параметры локального источника загрязнения воздуха. Локальные датчики используют для уточнения общих данных в конкретной географической области, в которой локальные датчики расположены. Параметры локального источника загрязнения воздуха используют при необходимости рассчитать динамику шлейфа загрязняющих веществ, производимого фабрикой, заводом, машиной или другими источниками локального загрязнения. При этом локальные датчики и параметры локального источника загрязнения воздуха могут использовать в сочетании.
[22] Края дифференциальной краевой задачи могут быть ограничены параллелепипедом. Это может позволить снизить вычислительные мощности сервера, т.к. не будет необходимости задавать географическую область с высокой точностью ее периметра, а лишь вписать эту область в прямоугольник.
[23] Динамику загрязнения, вписанную в объемную геометрическую фигуру, могут нарезать на слои по масштабу и по времени. При этом слои-изображения, нарезанные по масштабу и по времени, могут также индексировать в выходной базе данных по тем же параметрам. Это может позволить упростить процесс обращения модуля загрузки к выходной базе данных при необходимости выгрузить слой-изображение, привязанный к определенному масштабу и времени.
[24] Перед этапом получения данных от по крайней мере одного источника локальных данных при помощи по крайней мере одного локального датчика могут измерять по крайней мере одного из следующего: температура, давление, концентрация родия, концентрация пылевых частиц PM2.5, концентрация пылевых частиц PM10, концентрация монооксида углерода, концентрация оксида азота (IV), концентрация озона, концентрация сероводорода, концентрация оксида серы (IV). Это зависит от нужд конкретного воплощения изобретения.
[25] Перед этапом передачи слоя-изображения, индексированного (i), в интерфейс его и следующий по индексу (i+1) слой-изображение могут загружать в буфер при помощи модуля загрузки. При этом, если слой-изображение, индексированный (i), и/или следующий по индексу (i+1) слой-изображение были загружены в буфер, могут передавать в интерфейс слой-изображение, индексированный (i), и загружать в буфер слой-изображение, индексированный (i+2). Также если слой-изображение, индексированный (i), и/или следующий по индексу (i+1) слой-изображение были загружены в буфер, могут передавать в интерфейс слой-изображение, индексированный (i), и загружают в буфер слой-изображение, индексированный (i+2). Это позволяет ускорить процесс визуализации слоев-изображений в интерфейсе, и, как следствие, сделать визуализацию более плавной.
[26] При этом то, что могут передавать в интерфейс только слои-изображения, содержащиеся в буфере, также позволяет ускорить процесс визуализации слоев-изображений в интерфейсе, и, как следствие, сделать визуализацию более плавной.
Описание чертежей
[27] На Фиг. 1 представлен схематичный вид системы динамической визуализации загрязнения окружающей среды согласно настоящему изобретению.
[28] На Фиг. 2 представлен схематичный вид составляющих входной базы данных.
[29] На Фиг. 3 представлен схематичный вид системы динамической визуализации загрязнения окружающей среды с дополнительными элементами согласно настоящему изобретению.
[30] На Фиг. 4 представлена блок-схема, иллюстрирующая способ динамической визуализации загрязнения окружающей среды согласно настоящему изобретению.
[31] На Фиг. 5 представлена блок-схема, иллюстрирующая дополнительные этапы способа динамической визуализации загрязнения окружающей среды, на которых производят загрузку слоев-изображений в буфер.
[32] На Фиг. 6 представлена блок-схема, иллюстрирующая способ динамической визуализации загрязнения окружающей среды с дополнительными этапами согласно настоящему изобретению.
Подробное описание
[33] В приведенном ниже подробном описании реализации изобретения приведены многочисленные детали реализации, призванные обеспечить отчетливое понимание настоящего изобретения. Однако, квалифицированному в предметной области специалисту очевидно, каким образом можно использовать настоящее изобретение, как с данными деталями реализации, так и без них. В других случаях, хорошо известные методы, процедуры и компоненты не описаны подробно, чтобы не затруднять излишнее понимание особенностей настоящего изобретения.
[34] Кроме того, из приведенного изложения ясно, что изобретение не ограничивается приведенной реализацией. Многочисленные возможные модификации, изменения, вариации и замены, сохраняющие суть и форму настоящего изобретения, очевидны для квалифицированных в предметной области специалистов.
[35] На Фиг. 1 представлен схематичный вид системы динамической визуализации загрязнения окружающей среды в соответствии с настоящим изобретением. Система включает сервер 1, входную базу данных 2, выходную базу данных 3 и интерфейс 4. При этом сервер включает модуль расчета качества воздуха 5 и модуль загрузки 6. Входная база данных 2 сконфигурирована с возможностью учета данных из по крайней мере одной внешней базы данных 7 и по крайней мере одного источника локальных данных 8.
[36] Сервер 1 может представлять собой выделенный или специализированный компьютер для выполнения сервисного программного обеспечения. Серверное (сервисное) программное обеспечение - это программный компонент вычислительной системы, выполняющий сервисные (обслуживающие) функции по запросу клиента, предоставляя ему доступ к определённым ресурсам.
[37] Входная база данных 2 имеет возможность хранить и вести учет данных, полученных из по крайней мере одной внешней базы данных 7 и по крайней мере одного источника локальных данных 8. Под внешними базами данных 7 прежде всего понимаются глобальные метеопрогнозы, показывающие состояние воздуха на всей поверхности Земли в грубом и низком разрешении. Под локальными источниками данных 8 могут подразумеваться как локальные датчики, так и данные о конкретных локальных источниках загрязнения.
[38] Модуль расчета качества воздуха 5 является внутренним программным элементом сервера 1, инициируемым процессором сервера 1. Он 5 сконфигурирован с несколькими функциями.
[39] Во-первых, при помощи модуля расчета качества воздуха 5 рассчитывают динамику загрязнения воздуха методом решения дифференциальной краевой задачи, края которой ограничены объемной геометрической фигурой и периметром участка земной поверхности. Решение дифференциальной краевой задачи позволяет модулю расчета качества воздуха 5 увеличить разрешение данных, полученных от по крайней мере одной внешней базы данных 7 во много раз. Так, например, сырые данные из внешней базы данных 7 могут приводиться в разрешении 1 см:1000 км, что означает, что на одном сантиметре карты показано состояние воздуха на 1000 км поверхности Земли. После численного решения краевой задачи с использованием этих данных и ограничивающей объемной геометрической фигуры, которая будет задавать края решения краевой задачи, из данных с низким разрешением модуль расчета качества воздуха 5 получает данные в высоком разрешении, например, в разрешении 1 см:2,5 км, что дает куда лучшее и точное понимание о состоянии воздуха в конкретном месте. Для упрощения процесса расчета и снижения требований к вычислительным мощностям сервера 1 края дифференциальной краевой задачи могут быть выбраны ограниченными параллелепипедом.
[40] Во-вторых, модуль расчета качества воздуха 5 уточняет рассчитанные данные посредством сопоставления рассчитанной динамики загрязнения воздуха и данных, полученных из по крайней мере одного источника локальных данных 8. Таким образом, данные о качестве воздуха уточняются для конкретного места.
[41] В-третьих, модуль расчета качества воздуха 5 сконфигурирован с возможностью нарезания динамики загрязнения, вписанной в объемную геометрическую фигуру, на слои, формируя при этом слои-изображения. Это позволяет подготовить рассчитанные данные о динамике загрязнения к визуализации в интерфейсе 4 пользователя. При этом нарезать слои могут по различным параметрам в зависимости от конкретной задачи. В частности, динамику загрязнения могут нарезать на слои по масштабу и по времени. Нарезка слоев по времени позволяет в последствии отображать данные с определенным временным интервалом. Они могут быть визуализированы как в реальном времени, так и для будущего времени (прогнозирование). Нарезка же слоев по масштабу дает пользователю возможность приближать и отдалять карту, в результате чего будет показываться другой слой-изображение, в котором будет представлено визуальное отображение приближенной географической области в более высоком разрешении, чем отдаленное визуальное отображение.
[42] Выходная база данных 3, в свою очередь, сконфигурирована с возможностью хранения сгенерированных слоев-изображений, а модуль загрузки 6 - с возможностью получения слоев-изображений из выходной базы данных 3 и загрузки их в интерфейс 4, что позволяет реализовать визуализацию динамики загрязнения воздуха. При этом, если слои-изображения были нарезаны по масштабу и времени, то в выходной базе данных 3 эти слои-изображения могут быть индексированы по этим же параметрам. Это позволит модулю загрузки 6 быстрее обращаться к соответствующему слою-изображению, а также лучше систематизировать слои-изображения в выходной базе данных 6.
[43] Система динамической визуализации загрязнения окружающей среды, показанная на Фиг. 1, работает следующим образом. Во входную базу данных 2 поступают данные от по крайней мере одной внешней базы данных 7, в которой ведется учет данных в низком разрешении, а также данные от по крайней мере одного источника локальных данных 8, находящегося в периметре географической области, качество воздуха в которой будет рассчитываться. После этого, полученные данные в низком разрешении передаются в модуль расчета качества воздуха 5, в котором производится расчет динамики загрязнения воздуха. Расчет производят методом решения дифференциальной краевой задачи, края которой ограничены объемной геометрической фигурой и периметром участка земной поверхности (географической области). После решения краевой задачи на данных в низком разрешении получают рассчитанную динамику загрязнения воздуха в высоком разрешении. Рассчитанная динамика при помощи модуля расчета качества воздуха 5 сопоставляется с данными, полученными от по крайней мере одного источника локальных данных 8, и уточняется для достижения более высокого уровня точности расчета. Далее, рассчитанная динамика, вписанная в объемную фигуру, нарезается на слои при помощи модуля расчета качества воздуха 5, в результате чего формируются слои-изображения. Эти слои-изображения передаются в выходную базу данных 3, в которой ведется их учет. После этого при запросе пользователя посредством интерфейса 4 отобразить динамику качества воздуха в определенной географической области, для которой был произведен расчет качества воздуха, модуль загрузки 6 получает соответствующие слои-изображения из выходной базы данных 3 и передает их в интерфейс 4 пользователя. В результате этого, в интерфейсе 4 появляется слой-изображения, визуализирующее динамику загрязнения воздуха в определенной географической области.
[44] На Фиг. 2 представлен схематичный вид составляющих входной базы данных 7. В частности, в качестве источника локальных данных 8 могут применяться локальные датчики 9 и/или параметры локального источника загрязнения воздуха 10. Среди параметров локального источника загрязнения воздуха 10 могут использоваться данные об естественном загрязняющем фоне, о транспорте (линейных источниках загрязнения), а также о печах и котельных (площадных источниках загрязнения) и о расчетах конуса выноса, производимого крупными промышленными и энергетическими предприятиями. Наряду с данными о транспорте и естественном фоне загрязнения получают данные с карт города или других географических областей, а с данными о транспорте в отдельности учитываются данные о скорости транспорта в конкретной географической области. Из внешних баз данных 7 получают численные метеопрогнозы для всего мира или конкретных географических областей. Среди таких данных могут быть данные о глобальных метеопрогнозах, данные с карт типов подстилающей поверхности, данные от метеостанций и данных о земном рельефе. Также, аналогично параметрам локального источника загрязнения воздуха 10 могут получать данные, размещенные во внешних базах данных 7, о расчетах конуса выноса, производимого крупными промышленными и энергетическими предприятиями.
[45] Под локальными датчиками 9 понимаются измерительные устройства, расположенные в конкретной географической области, в периметре которой производят расчет динамики загрязнения воздуха. Это могут быть как датчики температуры, датчики давления, так и датчики, измеряющие концентрацию вредоносных веществ в воздухе. Например, локальный датчик 9 может быть сконфигурирован с возможностью измерения по крайней мере одного из следующего: температура, давление, концентрация родия, концентрация пылевых частиц PM2.5, концентрация пылевых частиц PM10, концентрация монооксида углерода, концентрация оксида азота (IV), концентрация озона, концентрация сероводорода, концентрация оксида серы (IV) и других вредоносных для дыхательной системы живых организмов веществ. При этом, исходя из этих параметров при помощи модуля расчета качества воздуха 5 могут также рассчитывать показатель качества воздуха. Показатель качества воздуха представляет собой некоторую величину, получаемую посредством преобразования необработанных показаний о загрязняющих веществах в воздухе, выраженных обычно в мкг/м3, в AQI (Air Quality Index - показатель качества воздуха) (шкала от 0 до 500). Таким образом, визуализируемые данные о качестве воздуха представляют в более понятном для пользователя виде. При этом формируемые слои-изображения могут содержать визуализированные данные об измеряемых вредоносных веществах, показателе качества воздуха, а также температуре и давлении. Следовательно, слои-изображения могут включать визуализированные данные о по крайней мере одном из следующего: температуре, давлении, концентрации родия, концентрации пылевых частиц PM2.5, концентрации пылевых частиц PM10, концентрации монооксида углерода, концентрации оксида азота (IV), концентрации озона, концентрации сероводорода, концентрации оксида серы (IV), показателе качества воздуха. Визуальное представление может включать в себя графики, цветные области на карте, иконки и числа на карте и другие способы представления визуальных данных.
[46] Предварительные слои, которые в последствие передают в выходную базу данных 3 как слои-изображения, представляют собой слои, визуализирующие исключительно динамику загрязнения каждым из загрязняющих веществ или их совокупностью. В результате же формирования слоев-изображений в интерфейсе 4 под них подкладывается участок карты соответствующей географической области. Причем, для визуализации каждого отдельного загрязняющего вещества может использоваться отдельный слой-изображение. В таком случае, в выходной базе данных 3 следует индексировать слои-изображения по типу загрязняющего вещества в целях удобства обращения к ним модуля загрузки 6. Также важно отметить, что слои-изображения также могут быть как векторными, так и растровыми слоями-изображениями.
[47] Параметры локального источника загрязнения воздуха 10 могут получать, например, напрямую с предприятий, в ходе работы которых производят выброс загрязняющих веществ в воздух. На основании этих данных, а также метеопрогнозов, например, прогнозов скорости ветра, рассчитывают шлейф загрязняющих веществ, выбрасываемых в воздух. Аналогично расчет может производится по транспортным средствам и другим источникам загрязнения воздуха.
[48] На Фиг. 3 представлен схематичный вид системы динамической визуализации загрязнения окружающей среды с дополнительными элементами. Помимо показанного на Фиг. 1, система может включать локальные датчики 9, параметры локального источника загрязнения воздуха 10, а также буфер 11. Буфер 11 представляет собой область памяти, используемая для временного хранения данных при вводе или выводе. Обмен данными (ввод и вывод) может происходить как с внешними устройствами, так и с процессами в пределах компьютера. Буферы 11 могут быть реализованы в аппаратном или программном обеспечении, но подавляющее большинство буферов 11 реализуется в программном обеспечении. Буферы 11 используются, когда существует разница между скоростью получения данных и скоростью их обработки, или в случае, когда эти скорости переменны. В настоящем изобретении это позволяет ускорить процесс загрузки слоев-изображений в интерфейс 4.
[49] Система динамической визуализации загрязнения окружающей среды с дополнительными элементами, показанная на Фиг. 3, работает следующим образом. Во входную базу данных 2 поступают данные от по крайней мере одной внешней базы данных 7, в которой ведется учет данных в низком разрешении, а также данные от по крайней мере одного источника локальных данных 8, находящегося в периметре географической области, качество воздуха в которой будет рассчитываться. При этом данные, получаемые от по крайней мере одного источника локальных данных 8, включают данные от локального датчика 9 и/или локального источника загрязнения воздуха 10. После этого, полученные данные в низком разрешении передаются в модуль расчета качества воздуха 5, в котором производится расчет динамики загрязнения воздуха. Расчет производят методом решения дифференциальной краевой задачи, края которой ограничены объемной геометрической фигурой и периметром участка земной поверхности (географической области). После решения краевой задачи на данных в низком разрешении получают рассчитанную динамику загрязнения воздуха в высоком разрешении. Рассчитанная динамика при помощи модуля расчета качества воздуха 5 сопоставляется с данными, полученными от по крайней мере одного источника локальных данных 8, и уточняется для достижения более высокого уровня точности расчета. Далее, рассчитанная динамика, вписанная в объемную фигуру, нарезается на слои при помощи модуля расчета качества воздуха 5, в результате чего формируются слои-изображения. Эти слои-изображения передаются в выходную базу данных 3, в которой ведется их учет. После этого при запросе пользователя посредством интерфейса 4 отобразить динамику качества воздуха в определенной географической области, для которой был произведен расчет качества воздуха, модуль загрузки 6 получает соответствующие слои-изображения (требуемый слой-изображение и следующий после него слой-изображение) из выходной базы данных 3 и передает их в буфер 11, откуда потом передает их в интерфейс 4 пользователя. В результате этого, в интерфейсе 4 появляется слой-изображения, визуализирующее динамику загрязнения воздуха в определенной географической области.
[50] На Фиг. 4 представлена блок-схема, иллюстрирующая способ динамической визуализации загрязнения окружающей среды. Как показано на Фиг. 4, сначала получают данные о загрязнении воздуха из по крайней мере одной внешней базы данных 7 при помощи входной базы данных 2. Затем передают полученные данные в модуль расчета качества воздуха 5. При помощи модуля расчета качества воздуха 5 рассчитывают динамику загрязнения воздуха методом решения дифференциальной краевой задачи, края которой ограничены объемной геометрической фигурой и периметром участка земной поверхности. После этого получают данные о загрязнении воздуха с по крайней мере одного источника локальных данных 8, расположенного в выбранном периметре участка земной поверхности. Посредством сопоставления рассчитанной динамики загрязнения воздуха и данных, полученных с по крайней мере одного источника локальных данных, уточняют рассчитанные данные. Далее динамику загрязнения, выписанную в объемную геометрическую фигуру, нарезают на слои, формируя при этом слои-изображения. Эти слои-изображения передают в выходную базу данных 3, а оттуда при помощи модуля загрузки 6 их загружают в интерфейс 4. Причем в интерфейс 4 загружают предварительно сгенерированные слои-изображения, производя при этом динамическую выгрузку сгенерированных слоев-изображений. Подробное раскрытие каждого из перечисленных этапов описано выше.
[51] На Фиг. 5 представлена блок-схема, иллюстрирующая дополнительные этапы способа динамической визуализации загрязнения окружающей среды, на которых производят загрузку слоев-изображений в буфер. В этом случае подразумевается, что каждый из слоев-изображений, содержащихся в выходной базе данных 3, были проиндексированы (то есть, пронумерованы (1), (2), … (i-1), (i), (i+1), (i+2), …). Перед загрузкой (i)-ого слоя-изображения в интерфейс 4 при помощи модуля загрузки 6 (i)-ый и (i+1)-ый слои-изображения могут загружать в буфер 11. Также для оптимизации процесса они могут предварительно создаваться в процессе расчета. Причем, если слой-изображения, индексированный (i), и/или следующий по индексу, (i+1), слой-изображение не были загружены в буфер 11, в интерфейс 4 передают предшествующий по индексу, (i-1), слой-изображение, который содержался в буфере 11. Если же загрузка (i)-ого и (i+1)-ого слоев-изображений в буфер 11 удалась, то передают в интерфейс 4 слой-изображение, индексированный (i), и, в случае отсутствия подготовленного (i+1)-ого слоя-изображения, загружают в буфер 11 слой-изображение, индексированный (i+2). Вышеописанные этапы повторяют до тех пор, пока в интерфейс 4 не будут переданы все требуемые изображения. Причем, все слои-изображения, передаваемые в интерфейс 4, в этом случае, передают из буфера 11, а не напрямую из выходной базы данных 3. Это позволяет ускорить процесс загрузки слоев-изображений в интерфейс 4.
[52] На Фиг. 6 представлена блок-схема, иллюстрирующая способ динамической визуализации загрязнения окружающей среды с дополнительными этапами. Согласно ему, сначала получают данные о загрязнении воздуха из по крайней мере одной внешней базы данных 7 при помощи входной базы данных 2. Затем передают полученные данные в модуль расчета качества воздуха 5. При помощи модуля расчета качества воздуха 5 рассчитывают динамику загрязнения воздуха методом решения дифференциальной краевой задачи, края которой ограничены объемной геометрической фигурой и периметром участка земной поверхности. После этого получают данные о загрязнении воздуха с по крайней мере одного источника локальных данных 8, расположенного в выбранном периметре участка земной поверхности. Посредством сопоставления рассчитанной динамики загрязнения воздуха и данных, полученных с по крайней мере одного источника локальных данных, уточняют рассчитанные данные. Далее динамику загрязнения, выписанную в объемную геометрическую фигуру, нарезают на слои по масштабу и по времени, формируя при этом слои-изображения. Эти слои-изображения передают в выходную базу данных 3 и индексируют их по масштабу и по времени. После чего, при необходимости загрузить слой-изображение в интерфейс 4 сначала при помощи модуля загрузки 6 (i)-ый и (i+1)-ый слои-изображения загружают в буфер 11. Причем, если слой-изображения, индексированный (i), и/или следующий по индексу, (i+1), слой-изображение не были загружены в буфер 11, в интерфейс 4 передают предшествующий по индексу, (i-1), слой-изображение, который содержался в буфере 11. Если же загрузка (i)-ого и (i+1)-ого слоев-изображений в буфер 11 удалась, то передают в интерфейс 4 слой-изображение, индексированный (i), и загружают в буфер 11 слой-изображение, индексированный (i+2). Вышеописанные этапы повторяют до тех пор, пока в интерфейс 4 не будут переданы все требуемые изображения. Причем, все слои-изображения, передаваемые в интерфейс 4, в этом случае, передают из буфера 11, а не напрямую из выходной базы данных 3.
[53] В настоящих материалах заявки представлено предпочтительное раскрытие осуществления заявленного технического решения, которое не должно использоваться как ограничивающее иные, частные воплощения его реализации, которые не выходят за рамки запрашиваемого объема правовой охраны и являются очевидными для специалистов в соответствующей области техники.