Процедура качественной оценки экологических воздействий и её использование при разработке экспертной системы

3. Процедура качественной оценки экологических воздействий и её использование при разработке экспертной системы

В ряде экологических проблем часто достаточно качественно оценить экологические воздействия, особенно, более существенные и определить причинно-следственные связи между воздействиями (человека, например) и вектором состояния экосистемы x, x=(x(1), x(2), ... , x(n)), где х(i) - фактор экологического состояния, i=1,2,...,n. Такого рода модели не позволяют нам оценить всю сложную и динамическую цепь взаимовлияний экологических параметров среды, но являются когнитивным инструментарием на начальных стадиях исследования экосистемы, например, на этапе формализации и структурирования системы.

Предлагается следующая процедура моделирования. Выбирается, например, экспертным путем вектор состояния экосистемы x=(x(1),x(2),...,x(n))  ,  - рассматриваемая область (или экониша), а также граничные векторы состояния среды a=(a(1),a(2),...,a(n)), b=(b(1), b(2),...,b(n)), где a(i)=min{x(i)}, b(i)=max{x(i)} . Составляется матрица V из элементов v(i,j), где v(i,j) - степень влияния x(i) на x(j), i=1,2,...,n. При этом можно использовать, например, модели корелляционного анализа, графовые или же динамические [4]. Далее выбираем начальное состояние х(0) и проводим имитационные расчеты по заданной временной сетке. Управление моделью (траекторией эволюции системы) можно осуществлять изменениями параметров x(i), a(i), b(i), v(i,j) или моделей взаимодействия, выбираемых из некоторого банка моделей [4], а также динамическим переупорядочиванием связей в экосистеме (модели). Наконец, оцениваем эффективность j-ой траектории (имитационного варианта номер s, приводящего к решению номер r, 1 r R): E(r) =  c(s)g(s, r; x),  c(s)=1, 1 r N, где суммирование ведётся от 1 до R, c(s) - экспертная оценка значимости цели номер s, g(s, r; x) - функционал эффективности траектории s приводящей к цели r. Определяем вероятность p(z, k) предпочтения траектории номер z другой траектории с номером k и функция правдоподобия этого предпочтения W:

d(z, k) N-d(z, k)

p(z, k)= p(k)/(p(k)+p(z)), W=  p(z, k) (1-p(z, k)) ,

z<k

где N- число траекторий, p(z) и p(k) - вероятности предпочтений для траекторий номер z, k, соответственно, d(z, k) - экспертная (сравнительная) оценка траекторий z и k (его можно взять, в частности, равным сумме оценок или баллов, при которых траектория z предпочиталась траектории k).

Заметим, что более сложная и формализованная модель получается, если:

1) использовать гипотезу - воздействия или отклики воздействий образуют марковскую цепь {Х(j,h(j))}, j=1,2,...,J с матрицей переходных вероятностей h(j) из элементов h(j; z, k);

2) повторять имитационные расчеты с различными вероятностями p(z) и p(k), уточняемыми каждый раз, например, следующим образом (q(z) - экспертная оценка траектории z, например, сумма баллов, в которой отмечалась траектория номер z ): p(z):=q(z)/(N (1/(p(z)+p(j)))). Суммирование ведётся по всем z=1, 2,…, J, z k.

Данная процедура и её модификации позволяют построить экспертные системы прикладной экологии. Одна из таких систем построена автором и Тебуевым М. c использованием аппарата нечетких множеств и нечеткой логики [5]. Не вдаваясь в принципы разработки, укажем одну её предметную область.

Пусть для определения экологических факторов деятельности человека выбраны n воздействий человека на среду и набор из m индикаторов состояния, наиболее важные (по мнению ряда экспертов). В качестве тестового примера будем использовать, в соответствии с вышеприведенным принципом 3, данные работы [6]. Воздействие, соответствующее каждому действию и каждому фактору описывается через амплитуду и важность. Амплитуда - это мера общего уровня, масштаба воздействия, а важность - мера значимости данного действия в конкретном случае. Это позволяет отделить фактические данные об амплитудах от субъективных оценок важности. Амплитуда оценивается от -10 до 10. Амплитуда положительна (отрицательна), если влияние воздействия полезно (вредно). Важность измеряется в баллах от 0 до 9: 0 - максимально отрицательное воздействие, 1 - значительно отрицательное, 2 - выраженное отрицательное, 3 - некоторое отрицательное, 4 - слабое отрицательное, 5 - слабое положительное, 6 - некоторое положительное, 7 - выраженное положительное, 8 - значительное положительное, 9 - максимально положительное.

Приведем сценарий диалога с экспертной системой.

Экспертная система (04.06.1996 - Вторник, 11: 23: 37)

Входные данные:

1. Контроль над эррозией: 0.6

2. Сооружения для отдыха: 0.1

3. Ирригация: 0.9

4. Сжигание отходов: 1.0

5. Строительство мостов и дорог: 0.6

6. Искусственные каналы: 0.5

7. Плотины: 0.3

8. Туннели и подземные сооружения: 0.9

9. Взрывные и буровые работы: 0.45667

10. Открытая разработка: 0.567

11. Вырубка лесов: 0.345

12. Коммерческая охота и рыбная ловля: 0.234

13. Растениеводство: 0.678

14. Разведение и выпас скота: 0.648

15. Химическая промышленность: 0.2456

16. Лесопосадки: 0.54846

17. Удобрения: 0.6

18. Разведение и регулирование диких животных: IGNORE

19. Автомобильное движение: 0.6

20. Трубопроводы: 0.0

21. Хранилища отходов: 0.0

22. Использование ядохимикатов: 0.2

23. Течи и разливы: 0.0

Выходные данные (принятие решения):

1. Состояние почвы: 0.55177 (слабое положительное)

2. Состояние поверхностных вод: 0.52969 (слабое положительное)

3. Качественный состав вод: 0.62299 (некоторое положительное)

4. Качественный состав воздуха: 0.61298 (некоторое положительное)

5. Температура воздуха: 0.48449 ( слабое отрицательное)

6. Эррозия: 0.59051 (слабое положительное)

7. Деревья и кустарники: 0.54160 (слабое положительное)

8. Травы: 0.59051 (слабое положительное)

9. Сельхозкультуры: 0.51698 (слабое положительное)

10. Микрофлора: 0.48702 (слабое отрицательное)

11. Животные суши: 0.59804 (слабое положительное)

12. Рыбы и моллюски: 0.51525 (слабое положительное)

13. Насекомые: 0.56000 (слабое положительное)

14. Заболачивание территории: 0.50000 (слабое положительное)

15. Курорты на суше: 0.52729 (слабое положительное)

16. Парки и заповедники: 0.54668 (слабое положительное)

17. Здоровье и безопасность: 0.62870 (некоторое положительное)

18. Занятость людей: 0.51196 (слабое положительное)

19. Плотность населения: 0.55539 (слабое положительное)

20. Соленость воды: 0.48750 (слабое отрицательное)

21. Солончаки: 0.57000 (слабое положительное)

22. Заросли: 0.62935 (некоторое положительное)

23. Оползни: 0.70588 (выраженное положительное)

Список литературы

Казиев В.М. Математические и компьютерные модели экологических систем. Тезисы докладов региональной научной конференции “Современные проблемы экологии”, часть 2, Краснодар-Анапа, 1996, с.87.

Большаков В.Н., Криницин С.В., Кряжимский Ф.М., Мартинес Рика Х.П. Проблемы восприятия современным обществом основных понятий экологической науки. “Экология”, N 3, 1996, с. 165-170.

Пых Ю.А., Малкина-Пых И.Г. Об оценке состояния окружающей среды. Подходы к проблеме. “Экология”, N 5, 1996, с.323-329.

Казиев В.М. Некоторые оптимизационные задачи управления экосистемами. Доклады А(Ч)М АН, N 1, 1994, с. 19-21.

Прикладные нечеткие системы. Под редакцией Т.Тэрано, К.Асаи, М.Сугэно. М., Мир, 1993.

Экологические системы. Адаптивная оценка и управление. Под ред. К.С.Холинга. Мир, 1981.