Выделение репрезентативных показателей на основе графоаналитической модели при геоинформационном моделировании экологического состояния территорий
Диссертация
Существующие математические методы анализа экологических данных основаны на гипотезах об определенных свойствах наборов данных, поэтому применимы только для решения частных задач и не решают задачу отбора наиболее информативных показателей в целом. В связи с этим в настоящее время являются актуальными задачи разработки новых методов анализа имеющихся экологических данных на исследуемую… Читать ещё >
Содержание
- глава 1. экологическая оценка интенсивно развивающихся территорий
- 1. 1. Картографическое отображение экологической информации
- 1. 2. природно-ресурсный потенциал интенсивно развивающихся территорий
- 1. 3. показатели состояния, оказывающие влияние на природно-ресурсный потенциал региона
- 1. 4. Факторы антропогенного воздействия и их влияние на состояние основных компонент природной среды
- 1. 5. Выводы
- глава 2. математические методы анализа данных при ранжировании и отборе наиболее репрезентативных экологических показателей
- 2. 1. Методы анализа показателей
- 2. 1. 1. Корреляционный анализ
- 2. 1. 2. Регрессионный анализ
- 2. 1. 3. Метод главных компонент
- 2. 1. 4. Экспертные методы
- 2. 1. 5. Анализ выбранных методов
- 2. 2. Методы анализа графов
- 2. 2. 1. Алгоритм Гирвана-Нъюмана
- 2. 2. 2. Быстрый алгоритм Ньюмана
- 2. 2. 3. Алгоритм Клаусета, Ньюмана и Мура
- 2. 2. 4. Анализ сетей, представленных взвешенными графами
- 2. 2. 5. Оценка возможностей применения методов графового анализа для ранжирования и выбора репрезентативных экологических показателей
- 2. 3. выводы
- 2. 1. Методы анализа показателей
- глава 3. разработка методики выбора наиболее репрезентативных показателей для расчета природно-ресурсного потенциала интенсивно развивающихся территорий
- 3. 1. Подготовка данных для выделения наиболее репрезентативных показателей состояния природных ресурсов интенсивно развивающихся территорий
- 3. 2. Методы прогнозирования данных
- 3. 2. 1. Метод наименьших квадратов
- 3. 2. 2. Метод наименьших квадратов с весами
- 3. 2. 3. Метод экспоненциального сглаживания
- 3. 2. 4. Метод авторегрессии
- 3. 2. 5. Анализ рассмотренных методов прогнозирования данных
- 3. 2. 6. Применение метода наименьших квадратов для прогнозирования значений загрязнения интенсивно развивающихся территорий
- 3. 3. Оценка воздействия различных факторов на показатели состояния природных ресурсов интенсивно развивающихся территорий
- 3. 4. Методика графового анализа и ранжирования показателей состояния природных ресурсов
- 3. 5. Выделение факторов, оказывающих наибольшее влияние на исследуемую территорию
- 3. 6. Общая методика отбора наиболее репрезентативных показателей состояния природных ресурсов
- 3. 7. Выводы
- глава 4. апробация методики выделения наиболее репрезентативных показателей и графоаналитического алгоритма на данных по загрязнению подольского региона московской области
- 4. 1. Описание территории Подольского района Московской области
- 4. 2. Подготовка исходных данных на территорию Подольского района Московской области
- 4. 3. Применение методики графового анализа
- 4. 4. Ранжирование факторов
- 4. 5. Анализ результатов апробации разработанной методики и перспективы ее использования
- 4. 6. Выводы
Список литературы
- Айвазян С.А., Бухштабер В. М., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности.— М.: Финансы и статистика, 1989.— 607 с.
- Алексеев В.В., Гридина Е. Г., Куракина Н. И. Вопросы обеспечения единства измерений при формировании комплексных оценок // Сборник трудов Международного симпозиума «Надежность и качество 2005». Пенза, 2005.
- Алексеев В.В., Куракина Н. И., Желтов Е. В. ГИС комплексной оценки состояния окружающей природной среды, Агс11еу1еу № 1 (40) 2007.
- Бакланов П.Я. Динамика природно-ресурсного потенциала территории и методы ее оценки. // География и природные ресурсы. Новосибирск: Изд-во СО РАН Филиал «ГЕО», 1999. с. 10−16.
- Большеротое А.Л., Теличенко В. И. Классификация уровней безопасности и качественного состояния экосистем: естественные экосистемы. // Промышленное и гражданское строительство. -2010.-№ 12.-с. 52−54.
- Бугаевский Л. М, Цветков В. Я. Геоинформационные системы: Учебник. М.: Златоуст, 2001.-214 с.
- Бугровский В.В. и др. Эксперимент «Убсу-Нур». Коллективная монография. 4.2. Моделирование, космос, информация, природа и человек. М.: ИНТЕЛЛЕКТ, 1995. 272 с.
- Бут Б., Митчелл Э. Начало работы с Агсв^. Е8Ш, 2001−2002. -253 с.
- Верещака Т.В., Добс А. Р. Методика комплексной картографической оценки экологического состояния территорий по интегральным показателям // Известия высших учебных заведений. Геодезия и картография. 1997. — № 4. — с. 39−43.
- Виктория Баландис, Экогеохимия территории Новосибирского Академгородка, ArcReview№ 3 (18) 2001.
- ГИС для охраняемых территорий Бельгии (по материалам статьи Барбары Дегрут и Мартина Херми, GIS Europe, июнь 1998). http://www.dataplus.ru.
- ГН 2.1.7.2041−06 Предельно допустимые концентрации (ПДК) химических веществ в почве.
- Грешилов A.A., Стакун В. А., Стакун A.A. Математические методы построения прогнозов. М.: Радио и связь, 1997.- 112 с.
- ДеМерс Майкл Н. Географические информационные системы. Основы. М.: Дата+, 1999. 507 с.
- Добровольский Г. В., Васильевская В. Д., Зайдельман Р. Ф. и др. Факторы и виды деградации почв // Деградация и охрана почв- Под общ. ред. акад. РАН Г. В. Добровольского. М.: Изд-во Моск. ун-та, 2002. 654 с.
- Добровольский Г. В., Никитин Е. Д. Функции почв в биосфере и экосистемах (экологическое значение почв). М.: Наука, 1990. 261 с.
- Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. Множественная регрессия = Applied Regression Analysis — 3-е изд. — М.: «Диалектика», 2007. — с. 912.
- Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования: учеб. пособие для вузов — Москва: ЮНИТИ-ДАНА, 2003.
- Журкин И.Г. Концепция построения эколого-технической информационной системы. // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка, 1992. № 2. — с. 105−118.
- Журкин И .Г., Мишин И. В. Методы линейной алгебры. М: МИИГАиК, 2007, 96 с.
- Журкин И.Г., Чабан Л. Н., Грузинов B.C. Геоинформационное моделирование и картографирование природно-ресурсного потенциала. // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. 2009. — № 7. — с. 39−45.
- Журкин И.Г., Чабан J1.H. Выбор и расчет показателей при геоинформационном моделировании природно-ресурсного потенциала интенсивно развивающихся территорий. // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. 2011. -№ 3.-с. 102−108.
- Журкин И.Г., Шайтура С. В. Геоинформационные системы. М.: Кудиц-Пресс, 2009. 272 с.
- Зиновьев А. Ю., Визуализация многомерных данных, Красноярск, Изд. КГТУ, 2000.
- Иванов И.Г., Павлов С. В., Никитин А. Б., Абрамов С. А. Организация обмена пространственными данными в распределенной ГИС Росводресурсов на основе ArcGIS Server. // ArcReview. 2008. — № 4 (47).
- Исаченко А.Г. Введение в экологическую географию: Учебное пособие. СПб: Изд-во С.-Петербургского ун-та, 2003 г. 192 с.
- Исаченко А.Г. Ландшафтная структура Земли, расселение, природопользование. СПб.: СПбГУ, 2008 г. 317с.
- Исаченко А.Г. Экологическая география России: Монография. СПб.: Изд-во С.-Петерб. ун-та, Б.г. 328 с.
- Карпова Т.С. Базы данных: модели, разработка, реализация. СПб.: Питер, 2002. 304 с.
- Кауфельд Д. Microsoft Office Access 2003 для «чайников»: Пер. с англ. М.: Диалектика, 2006. 320 с.
- Кендалл М., Стьюарт А, Многомерный статистический анализ и временные ряды. М.: Наука, 1976 г.
- Керженцев A.C. Функциональная экология. М.: Наука, 2006. 259 с.
- Киселев A.C. Опыт информационного обеспечения в администрации Ногинского района в сфере природопользования. // Геопрофи. 2007. — № 5.
- Когаловский М.Р. Перспективные технологии информационных систем. М.: ДМК Пресс- Компания АйТи, 2003. 288 с.
- Кондратьев Р. Автомобили съели миллиарды, 20.07.11. http://www.gazeta.ru/auto.
- Кононов В.М. Опыт создания регионального геоинформационного ресурса мониторинга земель сельскохозяйственного назначения Краснодарского края. // ГЕОМАТИКА. 2007. — № 2.
- Кормен T. X. и др. Часть VI. Алгоритмы для работы с графами // Алгоритмы: построение и анализ = Introduction to Algorithms — 2-е изд. — M.: Вильяме, 2006. — 1296 с.
- Королюк B.C., Портенко Н. И., Скороход A.B., Турбин А. Ф. Справочник по теории вероятностей и математической статистике. М.: Наука, 1985.-640 с.
- Кореей С.Г., Чубай Е. О. Экологический мониторинг и контроль нефтепровода Россия-Китай. // ArcReview. 2002. — № 1 (20).
- Кузьмина O.A., Шелемотов A.A. Интеграция ГИС-приложения в систему «Особо охраняемые природные территории Ленинградской области». // ArcReview. 2008. — № 1 (44).
- Линник Ю. В., Метод наименьших квадратов и . основы математико-статистической теории обработки наблюдений, 2 изд., М., 1962.
- Макашев В.А., Петров C.B. Опасные ситуации техногенного характера и защита от них. М.: НЦ Энас, 2008. 224 с.
- Матвеев П.И. ГИСППР по оценке безопасности и качества питьевого водоснабжения для ОГВ. // Проблемы управления безопасностью сложных систем: Труды XII Международной конференции. Москва, декабрь 2004 г. М.: РГГУ, 2004. с. 290 294.
- Матвеев П.И., Глазнева Н. С., Данилов И. Д., Фаныгин С. А., Шахова И. Н. Опыт создания ГИС экологического мониторинга источников питьевого водоснабжения в бассейне реки. // ArcReview. 2008. — № 1 (44).
- Молчанов A.B., Протасов В. Ф. Экология, здоровье и природопользование в России / Под ред. В. Ф. Протасова. М.: Финансы и статистика, 1995. 525 с.
- Мынцов И.А., Власова А. Г. Выбор частных показателей для расчета природно-ресурсного потенциала на основе анализа модулярности графовой модели. // Приложение к журналу Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. 2011, № 4, с. 62−64.
- Наумов А.Н., Вендров A.M., Иванов В. К. и др. Под. ред. Наумова А. Н. Системы управления базами данных и знаний: Справ.изд. М.: Финансы и статистика, 1991. 352 с.
- Новиков С.М., Фурсова Т. Н. Метод количественной оценки кумулятивных свойств вредных веществ- Гигиена и санит. 1987. № 10. С. 52−55.
- Новиков Ф.А. Дискретная математика для программистов -«Питер» 2000, 304 с.
- Оболонкин В., Чистик О. и др. Геоинформационная система поддержки принятия экологически значимых решений на уровне хозяйства Минск, 1999 г.
- Орлов А.И. Теория принятия решений: Учебное пособие. М.: Издательство «Март», 2004. 656 с.
- Официальный сайт компании Microsoft http://www.microsoft.com/en-us/default.aspx.
- Официальный сайт компании ООО «ДАТА+» http://www.dataplus.ru.
- Петухов Ю.С., Шарафиев Р. Г., Ванчухина Л. И. Природно-ресурсный потенциал России: экология, экономика, правовые аспекты. Учебное пособие. Уфа: 2000. 69 с.
- Погорелов A.B., Ловцов Е. Г., Киселев E.H., Нетребин П. Б. Автоматизированное геоинформационное картографирование геоэкологических показателей состояния Азовского моря. // Защита окружающей среды в нефтегазовом комплексе. 2009. -№ 11.-с. 59−65.
- Прокашев A.M. Руководство по полевой диагностике и экологической оценке почв Кировской области: Для учителей географии, биологии и экологии Киров: Изд-во ВГПУ. 2000. -68 с.
- Пугачев B.C. Теория вероятностей и математическая статистика. -М.: Наука, 1979.-394 с.
- Пузаченко М.Ю., Черненькова Т. В. ГИС-технологии в мониторинге биоразнообразия лесов. Центр по проблемам экологии и продуктивности лесов РАН, Москва, 2006. Вып. № 4 (39).
- Пузаченко Ю.Г. Математические методы в экологических и географических исследованиях: Учебное пособие для студ. вузов. М.: Издательский центр «Академия», 2004. 416 с.
- Пузаченко Ю.Г., Дьяконов К. Н., Алещенко Г. М. Разнообразие ландшафта и методы его измерения. География и мониторинг биоразнообразия: Серия учебных пособий «Сохранение биоразнообразия». М.: Изд-во НУМЦ, 2002. с. 143−302.
- Радченко С.Г., Устойчивые методы оценивания статистических моделей: Монография — К.: ПП «Санспарель», 2005. — 504 с.
- Pao С. Р., Линейные статистические методы и их применения.— М.: Наука (Физматлит), 1968.— 548 с.
- Рябухина Е.В. Оценка воздействия на окружающую среду: Учебное пособие. Ярославль: ЯрГУ, 2010.- 175 с.
- Сапожников В.А., Букин К. А., Итальянцев А. Ф. СУБД «Метан» в газовых службах Пензы и Пензенской области. // ArcReview. -2008. № 4 (47).
- Сонькин A. Informix и ГИС: вместе весело шагать по просторам. // PCWEEK. 2000. — № 47 (269).
- Татаринов В.Н. Оценка загрязнения окружающей среды в районе города Карабаша. // ArcReview. 2006. — № 1 (36).
- Тикунов B.C., Красовская Т. М., Сатаев P.P. Методика создания карт оценки рекреационного потенциала с использованием ГИС-технологий www.dataplus.ru
- Управление охраны почв и земельных ресурсов Минприроды России и Управление мониторинга земель и охраны почв роскомзема. Методика определения размеров ущерба от деградации почв и земель. М., 1994. — 13 с.
- Фадеев А.Н., Зимина О. А. Применение ГИС «Карта 2003» в лесном хозяйстве. // Геопрофи. 2006. — № 6.
- Франк-Каменецкий Д.А., Шпакова Е. Н. Информационная система «Атмосферный воздух». // ArcReview. 2008. — № 1 (44).
- Харитонова И.А., Михеева В.Д. Microsoft Access 2000: разработка приложений. Спб.: БХВ-Петербург, 2000. 832 с.
- Харман Г. Современный факторный анализ. М.: Статистика, 1972.-486 с.
- Цветков В.Я. Геоинформационные системы и технологии. М.: Финансы и статистика, 1998. 288 с.
- Чабан JI.H. Тематическая классификация многозональных (многослойных) изображений в пакете ERDAS Imagine: Методические указания для лабораторного практикума. М.: МИИГАиК, 2006.-44 с.
- Чабан JI.H. Теория и алгоритмы распознавания образов. Учебное пособие. М.: МИИГАиК, 2004. 72 с.
- Шайтура С.В. Технологии создания и использования учебных геоинформационных систем. (На примере Maplnfo): Учебное пособие. М.: МИИГАиК, 2001. 72 с.
- Шварц С.С. Всесторонний анализ окружающей природной среды. // Тр. II советско-американского симпозиума. Л.: Гидрометеоиздат, 1976.
- Шитиков В.К., Розенберг Г. С., Зинченко Т. Д. Количественная гидроэкология: методы системной идентификации. Тольятти: ИЭВБ РАН, 2003.-463 с.
- Шмойлова Р.А. (ред). Общая теория статистики: Учебник — 3-е издание, переработанное. — Москва: Финансы и Статистика, 2002. — 560 с.
- Шор. Я. Б. Статистические методы анализа и контроля качества и надежности. М.:Госэнергоиздат, 1962, с. 552, С. 92−98.
- ArcView GIS. Руководство пользователя. ESRI, 1996.
- Avenue. Руководство пользователя. Environmental Systems Research Institute, USA, 1996.
- Bachelet, D., Brugnach, M., Neilson, R.P. Sensitivity of a bio-geography model to soil properties. // Ecol. Model. 1998. — 109. — pp. 77−98.
- Bruun H.H., Ejrnses R. Classification of dry grassland vegetation in Denmark. // J. Vegetat. Sci. 2000. — 11. — pp. 585−596.
- Clauset A., Newman M. E. J. and Moore C., «Finding Community Structure in Very Large Networks», Physical Review E 70 (2004): 66 111
- Diaconis P, Janson S (2008) Graph limits and exchangeable random graphs. Rendiconti di Matematica 28:33−61.
- Erdos P, Renyi A (1960) On the evolution of random graphs. Publ Math Inst Hungar. Acad Sci 5:17−61.
- Girvan M. and Newman M. E. J., «Community structure in social and biological networks,» Proceedings of the National Academy of Sciences (USA) 99 (2002): 7821--7826
- Munier Bernd, Nygaard В., Ejrnses R., Bruun H.G. A biotope landscape model for prediction of semi-natural vegetation in Denmark. // Ecological Modelling. 2001. — 139. — pp. 221−233.
- Newman M. E. J., Analysis of weighted networks. (2004) Phys. Rev. E 70, 56 131
- Newman M. E. J., Fast algorithm for detecting community structure in networks. Phys. Rev. E 69, 66 133 (2004),
- Newman M. E. J. Modularity and community structure in networks. (2006) PROCEEDINGS- NATIONAL ACADEMY OF SCIENCES USA 103 (23): 8577−8696
- Newman M.E.J., Leicht E.A. Mixture models and exploratory analysis in networks. 2007 Proc Natl Acad Sci USA 104:9564−9569.
- Tsichritzis Dionysios C., Lochovsky Fred. Data Models (Prentice-Hall software series) Prentice Hall, 1982. 381 p.
- Watson P.M., Wadsworth R.A. A computerised decision support system for rural policy formulation. // Int. J. Geogr. Information Syst. -1996.-10 (4).-pp. 425−440.
- Wasserman S., Faust K., Social Network Analysis. Cambridge University Press, Cambridge, England, 1994
- Zonneveld, I.S. The land unit a fundamental concept in landscape ecology, and its applications. // Landscape Ecol. — 1989. — 3(2). — pp. 67−86.