Когнитивное моделирование химического загрязнения городского воздуха и методов управ - ления состояния урбоэкосистемы

ЛИТЕРАТУРА

1. Берштейн Л. С., Карелин В.П., Целых А. Н. Модели и методы принятия решений в интегрированных интеллектуальных системах. Ростов н/Д: Изд.-во РГУ, 1999.

2. Дюбуа Д., ПрадА. Теория возможностей. Приложения к представлению знаний в информатике /Пер. с фр. М.: Радио и связь, 1990.

3. Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир,1976.

4. Карелин В.П., Кузъменко О.Л. Выбор лучшего управленческого решения при нечетких исходных данных и множественности критериев // Известия вузов. Северо-Кавказе к. регион. Техн. науки. 2006. №1.

5. Карелин В.П., Ковалёв С.М. Метод построения модели, имитирующей алгоритм поиска управляющих решений оператора //Изв. АН СССР. Техн. кибернет. 1985. №5.

6. Карелин В.П., Кузъменко О.Л. Классификационные модели принятия управленческих решений на

основе нечеткого распознавания ситуаций // Вестник ТИУиЭ. 2006. № 2(4).

7. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука,1981.

8. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь,1993.

9. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. М.:СИНТЕГ, 1998.

10. Тимаков С.О. Интеллектуальная система поддержки принятия решений: Тезисы докладов 1-й Всерос. науч.-технич. конфер.: Компьютерные технологии в науке, проектировании и производстве. Нижний Новгород, 1999.

11. Федунов Б.Е. Бортовые оперативно-советующие экспертные системы типовых ситуаций и семантический облик их баз знаний // Известия ТРТУ. Темат. вып.: Интеллектуальные САПР. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2003. № 2(31).

12. Целых А. Н. Моделирование процессов принятия решений в экологической экспертной системе //Изв. вузов. Сев.-Кавк регион Техн. науки 1999. №3.

И.А. ИЛЬЧЕНКО, канд. хим. наук, доцент кафедры менеджмента и государственного и муниципального управления ТИУиЭ

КОГНИТИВНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ХИМИЧЕСКОГО ЗАГРЯЗНЕНИЯ ГОРОДСКОГО ВОЗДУХА И МЕТОДОВ УПРАВ -ЛЕНИЯ СОСТОЯНИЯ УРБОЭКОСИСТЕМЫ

Обеспечение приемлемого качества городской окружающей среды, необходимого для удовлетворения потребностей населения с учетом показателей здоровья, предполагает разумное сочетание методов контроля параметров среды и методов управления ими. Действительно, значительная часть населения многих государств проживает в городах (в частности, для России эта цифра составляет примерно 73% [6]). Общая тенденция развития городов заключается в том, что, являясь одним из высших достижений человеческой цивилизации, они характеризуются прогрессирующим ухудшением условий жизни как для ныне живущих людей, так и для будущих поколений, обусловленных загрязнением окружающей среды [1]. Нестационарность параметров среды обитания и их сильная зависимость друг от друга не позволяют установить точные количественные зависимости между ними, тогда как выяснение качественной стороны взаимодействий между этими параметрами и выработка на такой основе необходимых управленческих решений с целью обеспечения приемлемой для жизнедеятельности среды обитания яв-ляется принципиально возможной. Изучение проблем, связанных с экологическим неблагополучием

городов, должно включать установление источников и механизма загрязнения городской среды обитания и разработку мероприятий по ее оздоровлению, что и определяет перспективность использования для этих целей метода когнитивного моделирования.

Окружающая среда городов в наибольшей степени подвержена химическому загрязнению, которое распространяется на все абиотические компоненты -воздух, почву, поверхностные и подземные воды. В данной работе исследованы химическое загрязнения воздуха и его влияние на состояние других абиотических компонентов урбоэкосистемы и влияние отдельных загрязненных компонентов на здоровье проживающего в ней населения. На рис.1 представлен в виде орграфа (когнитивной карты) [2] механизм химического загрязнения такой системы, отражающий миграцию загрязнителей внутри ее природной подсистемы и влияние загрязнения на здоровье горожан, а в табл. 1 приведены значения соответствующих весовых коэффициентов (для определения величин этих коэффициентов были использованы сред-немноголетние данные экологического и социально-гигиенического мониторинга г. Таганрога).

VI. ЗргрЯзиен и ё вдз д уха

У- Здоровьенаселения

уЗ. Состояние растительности /

\ / уб. Загрязнение подземных вод

чА. ЗагрязнениеТПтчв^л^ -у(

Загрязнение грунтовых вод

Рис. 1. Когнитивная карта «Влияние химического загрязнения атмосферного воздуха на здоровье населения

города»

Таблица 1

Весовые коэффициенты процессов миграции загрязнителей

№№ Вершины дуги Весовой коэф-

п/п фициент

1. Загрязнение воздуха Здоровье населения -0,4

2. Загрязнение воздуха Состояние растительности -0,4

3. Состояние растительности Загрязнение воздуха -0,2

4. Загрязнение воздуха Загрязнение почв 0,7

5. Загрязнение почв Состояние растительности -0,3

6. Загрязнение почв Загрязнение грунтовых вод 0,5

7. Загрязнение грунтовых вод Загрязнение подземных вод 0,5

8. Загрязнение подземных вод Здоровье населения -0,3

Построение когнитивной карты [2, 5, 7] и последующее когнитивное моделирование [4, 5, 7] было проведено с помощью программ ПС КМ [7]. Когнитивное моделирование включало анализ путей и цик-лов, анализ устойчивости, сценарное моделирование.

Когнитивная карта представляет собой знаковый ориентированный граф (орграф) в=<У,Б>, в котором 1) V - множество вершин, вершины («концепты») У1бУ, 1=1, 2,..., к являются элементами изучаемой системы; 2) Е - множество дуг, дуги е^еЕ, у=1, 2, отражают взаимосвязь между вершинами V и V 3) влияние V на V в изучаемой ситуации может быть положительным, когда увеличение (уменьшение) одного фактора приводит к увеличению (уменьшению) другого, отрицательным, когда увеличение (уменьшение) одного фактора приводит к уменьшению (увеличению) другого, или отсутствовать вообще (0).

Когнитивная карта, помимо графического изображения (рис. 1), может быть представлена матрицей инциденций Ао=[ау], у=1,2...к; а^=+(-)1, если V влияет на V , ау=0 в противном случае. Такая карта отображает лишь факт наличия влияния факторов друг на друга. В ней не отражается ни детальный характер этих влияний, ни динамика изменений влияний в зависимости от изменения ситуации, ни временные изменения самих факторов. Учет всех этих обстоятельств требует перехода на следующий уровень структуризации информации, отображенной

в когнитивной карте, т.е. требуется переход к когнитивной модели.

Когнитивная модель (векторный функциональный граф) - это кортеж Ф = <в, X, , в котором: 1) в=<У,Б> - ориентированный граф; 2) X - множество параметров вершин V; Х={Х(¥1)}, 1=1,2,.,к, Х(¥1)={х(1)ё}, §=1,2, ...ц; т.е. каждой вершине ставится в соответствие вектор независимых друг от друга параметров Х(¥1), (или один параметр х(1)ё=х1 , если §=1); Я - множество вещественных чисел;

3) Р=Б(Х,Б)= Б(х1 , XJ , ец) - функционал преобразования дуг, ставящий в соответствие каждой дуге либо знак («+», «-»), либо весовой коэффициент Юу , либо функцию Дх , х , ^)= %

Анализ когнитивной карты (рис .1) [2] показывает, что выбросы промышленных предприятий и автотранспорта в первую очередь загрязняют атмосферный воздух (вершина V!), откуда загрязнители попадают в организм человека, растительность и почву (вершины У2, V3 и У4, соответственно) и оказывают на них непосредственное влияние. Атмосферными осадками загрязнители вымываются с поверхности почвы и мигрируют в нижние ее горизонты, вызывая загрязнение грунтовых и подземных вод (вершины V5 и У6), далее из артезианских скважин подземных источников загрязненная вода поступает на насосные станции, где смешивается с водой из рек Дон и Миус и используется в качестве питьевой воды городским населением. Путь {У1, У4, У5, У6, У2} отражает

косвенное влияние загрязнения атмосферного воздуха на здоровье горожан. Рассматриваемая схема содержит два цикла с положительной обратной связью: это У1 ^ У3 ^ У1 и У4 ^ У3 ^ У1 ^ У4, причем вершины У3 и У1 являются общими для обоих циклов. Учитывая способность растительности поглощать загрязнители из воздуха, понижая тем самым уровень его загрязнения, можно прогнозировать опосредованное влияние зеленых насаждений на уровень загрязнения почв и здоровье горожан.

Анализ структуры модели показывает, что орграф содержит два цикла с положительной обратной связью, что свидетельствует о структурной неустойчивости системы. Расчет собственных чисел матрицы отношений дал следующий результат: всего таких чисел - 6, максимальное по модулю число равно 1,21. Таким образом, согласно теореме об устойчивости [3] система не устойчива ни по возмущению, ни по значению.

На рис.2-5 приведены результаты моделирования четырех импульсных процессов, характеризующих различные варианты локального химического загрязнения урбоэкосистемы. Импульсное моделирование проводилось согласно следующей модели: ы

* (П+1) = * (п) + ^Дх,Х], в^Р (п) + 0(п+1),

где 0г = \Яц , ^=0,1, 2,..., - вектор внешних импульсов qit, вносимых в вершины у1 в момент времени 1 (или на п-такте моделирования); х1 = {хи ^, /=0,1, 2,., - вектор значений параметров хи вершин у1 в момент времени 1; = {Дй - вектор параметров вершин в момент времени 1, который задается уравнением: Я = Х4 - Х1-ь 1=1, 2,3,.Изменения параметров вершин задаются уравнением X = Х-! + АЯЫ + 0ы.

Откуда Я Я^А1-^ + А1-2 О1 + .+ АО1-2+ 101-1, где I -единичная матрица.

В сценарии 1 активизируется вершина У1 - загрязнение воздуха (путем внесения импульсов различной величины), и моделируется механизм химического загрязнения городской экосистемы и влияние загрязнения на здоровье населения. Результаты моделирования при величине импульса ql = +0,1 представлены на рис .2, где в качестве контрольных параметров приведены графики изменения уровня загрязнения воздуха и почв, состояния растительности и здоровья населения на протяжении десяти тактов моделирования. Начиная со второго такта, наблюдается увеличение загрязнения почв, состояние растительности и здоровье населения ухудшаются, а к пятому - шестому тактам все параметры стабилизируются на определенных уровнях, что можно объяснить рассмотренными выше свойствами растительности. Однако итоговый уровень загрязнения воздуха несколько выше, чем этого следовало ожидать из величины внесенного импульса. Поэтому с целью выяс-нения влияния уровня загрязнения атмосферного воздуха на состояние городской экосистемы в целом было проведено моделирование ещё трёх аналогичных процессов, отличающихся величиной импульса q1. Полученные данные коррелируют с результатами предыдущего процесса и приведены в табл.2, из которой следует, что последовательное увеличение импульса q1 в процессах 1-4 сопровождается пропорциональным изменением амплитуд всех четырех контролируемых параметров, и, кроме того, стабилизация уровня загрязнения воздуха во всех случаях наблюдается при величине амплитуды, превышающей величину внесенного импульса на 14%. Такой характер изменения последнего параметра объясняется тем, что он является вершиной одновременно двух циклов с положительной обратной связью (У1^ У3^У1;У1^ У4^ У3^ У1).

- 5агрл=не:-1ие воздуха

- ЗдорсЕье ласелеяил

..... Ссстслние растительности

--Загрязнение лсчз

9 10 11 12 13 14 15

Рис. 2. Сценарии 1, процесс 1: внесение импульса д1=+0,1

Таблица 2

Влияние уровня загрязнения атмосферного воздуха на изменение контролируемых параметров

№ Величина Величины амплитуд стабилизации контролируемых параметров

п/п импульса q1 Загрязнение воздуха V Состояние растительности V3 Загрязнение почв У4 Здоровье населения У2

1. +0,1 0,114 -0,069 0,078 -0,055

2. +0,5 0,569 -0,347 0,388 -0,277

3. +1,0 1,139 -0,694 0,769 -0,553

4. +5,0 5,694 -3,472 3,879 -2,767

Таблица 3

Влияние уровня загрязнения воздуха и состояния растительности на изменение контролируемых

параметров урбоэкосистем

№ Величины импульсов q и амплитуд стабилизации А контролируемых параметров

п/п Загрязнение воздуха У1 Состояние растительности V3 Загрязнение почв У4 Здоровье населения У2

А1 qз А3 q4 А4 q2 А2

1. +0,1 +0,089 +0,1 +0,042 0 0,041 0 -0,046

2. +1 1,116 +0,1 -0,585 0 0,760 0 -0,538

3. +1 1,093 +0,2 -0,494 0 0,755 0 -0,527

4. +5 5,671 +0,1 -3,591 0 3,819 0 -2,664

5ацря=:-1е:-1ие воздуха Здоровье населения Ссстслние растительности 5ацря=:-1е:-1ие лсч^

100 033 073 067 05 Ё 04 Ё 035 024 013 002 0.009 0.020 0.031 0.041

I

N

10 11 12 13 14 15

Рис. 3. Сценарий 2, процесс 1: внесение импульсов д1=+0,1, д3=+0,1

Сценарий 2 соответствует случаю, когда для улучшения качества среды обитания осуществляется дополнительное озеленение города, поэтому в вершину V3 вносятся положительные импульсы одновременно с аналогичными импульсами в вершину VI (табл.3). На рис.3 представлены результаты моделирования одного из процессов данного сценария ^ = +0,1; qз = +0,1), которые наблюдались и в процессах 2-4. Благодаря введению положительного импульса в вершину V3 на втором такте каждого процесса загрязнение воздуха начинает уменьшаться, состояние растительности ухудшается, растет загрязнение почв, тогда как на третьем такте первая и последняя тенденции изменяются на противоположные. К концу пятого такта колебания параметров затухают, причем по сравнению со сценарием 1 (процессы 1, 3 и 4) за-

грязнения воздуха и почв стабилизируются на менее высоком уровне (соответственно, процессы 1, 2, 4), и, кроме того, несколько улучшается здоровье населения. Процессы 2 и 3 второго сценария отличаются друг от друга величиной импульса У3, а их сопоставление показывает, что улучшение состояния растительности в третьем процессе приводит к снижению загрязнения воздуха, при этом загрязнение почв и здоровье населения остаются почти на том же уровне, что и в процессе 2.

В сценарии 3 одновременно вносятся три импульса: ql = +0,1; q3 = +0,1 и q6 = -0,1, и благодаря отрицательному импульсу q6 негативное влияние подземного источника водоснабжения на здоровье людей уменьшается, но уровень загрязнения урбоэкосисте-мы сохраняется, как и в предыдущем случае (ргс.4).

- Загрязнение зозпуха

- Бцсрсзье населения

----- Гостояние растительности

-- Загрязнение псчз

Ч-I-

-I-I-

-I-I-

-I-I-

10 11 12 13 14 15

Рис. 4. Сценарий 3. Внесение импульсов с]1=+0,1, д3=+0,1, де=-0,1

Загрязнение воздуха Здоровье ласеленил Состояние растительности Загрязнение псчз

10 11 12 13 14 15

Рис. 5. Сценарий 4. Внесение импульсов дг=-0,1, с]з=+0,1, д6=-0,1 - Загрязнение воздуха

- Здоровье :1а селе яил

----- Ссстслаие растительности

— Загрязнение почз

0.217

0.176

0.134

0.092

0.050

0.009

-0.033

-0 .075

-0,117

-0.159

-0.200

-I-1-

I -1- Н

-I-1-

9 10 11 12 13

Рис. 6. Сценарий 5. Внесение импульсов д1=-0,1, д3=+ 0,1, д5= - 0,1, д6=- 0,1

- Загрязнение воздуха

— Здоровье населенил

----- Ссстслние растительности

— 5ацрл=:-1ение лочз

0,200

0,1ÊS

D.136

0.104

0.072

0.040

0.003

-0 .025

-0.057

-0.039

-0,121

-0,153

-0,135

-0,217

- /

\

-I-1-

_1—— -I — -I — -I — -I-1-1-1-1-

S 10 11 12 13 14 15

Рис. 7. Сценарий 6. Внесение импульсов q1=+0,1, q3=-0,1, q5=+0,1, q6=+0,1

Следующий вариант воздействия на состояние изучаемой системы предполагает снижение загрязнения воздушной среды вследствие использования более эффективных технологий очистки выбросов промышленности и автотранспорта от загрязнителей, поэтому подаваемый в данную вершину импульс заменяется на «-0,1», а импульсы в вершинах У3 и У6 остаются, как и в сценарии 3. Результаты моделирования показывают (рис.5), что уровни загрязнения воздуха и почв по сравнению с исходными, т.е. до внесения импульсов, снижаются, а состояние растительности и здоровье населения, наоборот, улучшаются.

Для установления возможных пределов изменения урбоэкосистемы вследствие антропогенного воздействия были проиграны два идеализированных сценария. Первый сценарий соответствовал оптимальному протеканию процессов в системе (рис. 6), т.к. активизировались следующие вершины: У1 ^ = -0,1), У3 ^э = +0,1), У5 ^ = -0,1), У6 ^ = -0,1). Результаты моделирования показывают, что совокупность предпринятых воздействий позволяет существенно снизить исходные уровни загрязнения воздуха и почв и улучшить состояние растительности и здоровье горожан. Во втором сценарии активизировались те же вершины, что и в первом, но противоположными по знаку импульсами: У1 ^ = +0,1), У3 = -0,1), У5 ^ = +0,1), У6 ^ = +0,1). Результаты моделирования оказались зеркальными антиподами по отношению к предыдущему сценарию (рис. 7).

На основании апробированных сценариев можно сделать заключение о том, что химические загрязнители из воздуха поступают во все абиотические и биотические компоненты урбоэкосистемы, вызывая их загрязнение, причем такие компоненты, как рас -

тительность и население, подвергаются и прямому, и косвенному загрязнению одновременно. В разработанной модели механизма загрязнения присутствуют два цикла с положительной обратной связью, имеющих общий путь {V3, V1}, вследствие чего оказывается возможной стабилизация изучаемых показателей системы [2]. Действительно, отрицательный весовой коэффициент данного пути понижает значение V1 и способствует быстрому затуханию колебаний значений уровня загрязнения воздуха, почв и здоровья населения в сценариях 2 и 3. Наиболее эффективны комплекс ные меры борьбы с загрязнением городской среды обитания, сочетающие использование технологий по защите атмосферного воздуха от загрязнения с совершенствованием количественного и качественного состава зеленых насаждений.

ЛИТЕРАТУРА

1. Владимиров В.В. Урбоэкология. М. : Изд-во МНЭПУ, 1999.

2. Ильченко И.А., Горелова Г.В. Когнитивный подход к управлению параметрами городских экосистем //Труды IV Междун. конфер. : Новые технологии в управлении, бизнесе и праве. Невинно-мысск, 2004.

3. Касти Дж. Большие системы. Связность, сложность, катастрофы. М.: Мир, 1982.

4. Качаев C.B., Корноушенко Е.К., Максимов В.Л., Райков А.Н. Когнитивные модели и технологии интеллектуальной поддержки решений //Новая парадигма развития России (комплексные исследования проблем устойчивого развития) /Под ред. В.АКоптюга, В.М.Матросова, В.К.Левашова. М.: Изд.-во «Academia»; МГУК, 1999.

5. Кулъба В.В., Кононов ДА., Ковалевский С. С. и др. Сценарный анализ динамики поведения социально-экономических систем. М., 2002.

6. Лаппо Г.М. География городов. М.: Гуманит. изд. центр ВЛАДОС, 1997.

7. Пьявченко О.Н., Горелова Г.В., Боженюк A.B. и др. Методы и алгоритмы развития сложных ситуаций. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2003.