CC BY
129
ЕСТЕСТВЕННЫЕ НАУКИ
УДК 911.52.001 ББК 26.8 X 98
Хунагов Р.Д.
Доктор социологических наук, профессор, ректор Адыгейского государственного университета, научный руководитель Центра интеллектуальных геоинформационных технологий Адыгейского государственного университета, тел. (8772) 59-39-44 Варшанина Т.П.
Кандидат биологических наук, доцент кафедры географии факультета естествознания Адыгейского государственного университета, зав. Центром интеллектуальных геоинформационных технологий Адыгейского государственного университета, тел. (8772) 59-39-44
Модель и структура данных структурной приближенно подобной модели геопространства**
(Рецензирована)
Аннотация
Обоснована методологии построения модели, структуры данных и технологии реализации структурной практически приближенно подобной модели географического пространства, предназначенной для геосистемного анализа и прогноза.
Ключевые слова: структурная приближенно подобная модель геопространства, генерация онтоло-, ( ), информационно-математическая модель рельефа.
Khunagov R.D.
Doctor of Sociology, Professor, Rector of Adyghe State University, Supervisor of Investigations of the Center for Intellectual Geo-Information Technologies of Adyghe State University, ph. (8772) 59-39-44 Varshanina T.P.
Candidate of Biology, Senior Lecturer of Geography Department at Natural Science Faculty of Adyghe State University, Head of the Center of Intellectual Geoinformation Technologies of Adyghe State University, ph. (8772) 59-39-44
Model and structure of data of the structural approximately similar geospace model
Abstract
The paper substantiates methodology of construction of model, structure of data and technology of realization of the structural approximately similar model of geographical space intended for the geosystem analysis and forecast.
Key words: structural approximately similar geospace model, generation of geospace ontology, structural approximately similar model of geoinformation systems (GIS), information-mathematical model of a relief.
Концепция структурной приближенно подобной модели геопространства
Модель данных в общем значении этого понятия представляет собой концептуальное описание системы данных, т.е. описание сущностно-логической структурной организации объекта изучения. При этом структурная организация объекта воспроизводится на основе традиционно сложившихся в каждой отрасли науки структурных принципов, а система логических отношений определяется тем множеством понятий, которые отображают данную предметную область.
НИР в рамках реализации ФЦП «Нщ>чные и на)>чно-педагогические кадры инновационной России» на 2009 - 2013 годы. Контракты: П537 от 06.08.2009; П820 от 17.08.2009.
К условиям, ограничивающим область понятий сущностно-логической модели геопространства, как и любой модели реального мира, относятся следующие:
- иерархия понятий, отображающих структуру геопространства, должна соответствовать иерархии эмпирически объективных географических сущностей;
- модель геопространства (как сложного самоорганизующегося объекта) должна быть свернута в модель, на каждом структурном уровне геопространства отражающую параметры порядка самоорганизации (структурообразующие параметры);
- структурная модель геопространства по классификации подобий может быть только практически приближенно подобной моделью.
В онтологии знаний географического пространства, как природного образования, верхний классификационный уровень занимает понятие географической системы. По определению В.Б. Сочавы геосистема - целое, состоящее из взаимосвязанных компонентов природы, подчиняющихся закономерностям, действующим в ландшафтной сфере [1, с. 4]. Конкретизация этого понятия с позиции рассмотрения инвариантных свойств систем в Общей теории систем [2] опирается на следующие неотъемлемые их характеристики:
- наличие иерархии составляющих элементов;
- наличие связей между ними;
- целостный характер структуры;
- пространственно-временная организация;
- интегративные свойства.
На основании перечисленных основных характеристик системы дано общее определение: геосистема - пространственно-временная иерархическая система взаимосвязанных структурных географических элементов, обладающая свойством эмерд-жентности [3].
Геосистемы, как природные объекты, относят к рангу самоорганизующихся систем, т. е. динамических систем, способных восстанавливать структуру и поведение для компенсации возмущающих воздействий или изменять их, приспосабливаясь к условиям среды посредством положительных и отрицательных связей.
Самоорганизующиеся системы характеризуются следующими особенностями [4]:
- нестационарность отдельных параметров и стохастичность поведения, в то же время наличие предельных возможностей, определяемых имеющимися ресурсами и характерными структурными связями;
- наличие активных элементов, способных противостоять энтропийным тенденциям;
- наличие негэнтропийных тенденций, обусловливающих самоорганизацию, развитие;
- способность изменять свою структуру, сохраняя при этом целостность и основные свойства;
- стремление использовать энергию не для поддержания стабильности, а для поддержания себя в неравновесном состоянии.
Перечисленные особенности традиционно считают характерными для органичных систем. Именно живое вещество способно совершать работу против роста энтропии, обеспечивая условия самодифференциации системы. Геосистемы же являются образованиями, интегрирующими косное и живое вещество, с чем связаны особые черты их сложности.
Основные черты органичных и неорганичных систем [5] существенно различаются.
Неорганичные системы отличаются менее тесной зависимостью между системой и составными частями. Основные свойства частей определяются их внутренней структурой, а не структурой целого. Связи внутри целого не вызывают коренных качественных преобразований частей. С этим связана способность частей неорганичного целого к самостоятельному существованию.
В органичном целом основные свойства частей определяются закономерностями и структурой целого. Связи тесны, поэтому элементы системы лишены способности к самостоятельному существованию.
В неорганичных системах элемент может иметь большую активность, чем целое. В органичных системах активность передается от частей целому.
Устойчивость неорганичных систем обусловлена стабильностью элементов; условие устойчивости органичных систем - постоянное обновление их элементов.
Между подсистемами органичной системы наличествуют более жесткие детерминированные связи, нежели в неорганичной системе. Связи между подсистемами неорганичных систем относятся к «не жестко» детерминированным.
Очевидно, что в геосистемах черты неорганичности и, следовательно, автономности подсистем геокомпонентов нарастают в направлении: биота, почвы, атмосфера, гидросфера, рельеф, а свойства органичности нарастают в противоположном направлении.
Неорганичные геокомпоненты (рельеф, атмосфера, гидросфера) получили изначальный импульс для своего развития в период формирования Солнечной системы и планеты. Дальнейшее их развитие/эволюция протекают в качестве неорганичной диссипативной, квазиравновесной самодифференцирующейся системы, источником возникновения которой является эндогенная энергия. В этой системе обратные связи играют роль стабилизаторов равновесного состояния. Иллюстрацией этому служат модели формирования планетарного облачного покрова, системы океанических течений, разрастания ледниковых щитов в период оледенений, системы планетарной трещиноватости литосферы и т.д. При этом следует отметить, что в ряду неорганичных геокомпонентов только протекающие в настоящее время перманентные преобразования геологической среды и тектонического рельефа имеют источником эндогенную энергию. Существенные для геосистем термодинамические процессы в атмосфере, гидросфере и рельефе обусловлены экзогенной, солнечной энергией.
В органичных системах - биоте и биокосном почвенном покрове, использующих солнечную энергию и преобразующих субстрат на геотопологическом уровне, совершается работа в противоположном направлении поддержания устойчивой неравновес-ности - негэнтропии. Органичные системы образуют диссипативные, квазиравновес-ные самодифференцирующиеся системы, но источник их возникновения - солнечная энергия, а процессы репродукции способствуют поддержанию их существования в пределах комплекса граничных условий неограниченно долгое время.
И органичные и неорганичные геокомпоненты геосистем в процессе эволюции Земли как планеты развиваются в направлении все более высокой сложности (уменьшения энтропии). По законам термодинамики такое возможно только в открытых системах, в которых вещество, содержащее свободную энергию, входит в большем количестве, чем необходимо для компенсации роста энтропии, обусловленного процессами, происходящими в самой системе [4]. Именно поступающая в систему энергия делает возможной ее дифференциацию, которая затем происходит согласно внутренним законам организации системы.
Таким образом, к постулатам отличительных свойств системной сущности геосистем, которые необходимо учитывать при создании их структурно-подобных моделей, относятся следующие:
- Свойства элементов и геосистем в целом определяются их внутренней структурой.
- Отдельные элементы геосистем могут иметь большую активность, чем целое.
- Связи между элементами геосистем являются «не жестко» детерминированными.
- Устойчивость геосистем обусловлена стабильностью их элементов.
- Самоорганизация геосистем обусловлена тем количеством энергии, которая к ним поступает.
- Геосистемы относятся к динамическим вероятностным системам.
Исходя из общего определения и свойств системной сущности геосистем, при построении их моделей необходимо соблюдать следующие принципы:
1. Моделью геосистем можно считать только такие построения, которые представляют их иерархическую пространственно-временную структуру.
2. Структурная модель геосистемы должна включать структурные иерархические пространственно-временные модели ее геокомпонентов.
3. Структурной моделью геосистемы и ее геокомпонентов можно считать только такие построения, которые согласны иерархической пространственно-временной структуре системообразующих потоков энергии.
Построение структурных моделей геосистем в географии традиционно осуществляется путем комплексного исследования геопространства процедурами классификации и систематизации природных объектов, разработанных в рамках теорий физикогеографического районирования и ландшафтоведения [6]. Разработаны теоретические основы дискретизации геопространства, представляющие собой систему логически взаимосвязанных принципов, отображающих закономерности дифференциации и интеграции эмпирически объективных природных паттернов. К ним отнесены принципы объективности, территориальной целостности, комплексности, однородности, генетического единства, сочетания зональных и азональных факторов. Процедура выделения иерархии геопространственных единиц традиционно включает следующие этапы:
1) установление значимых признаков и градаций их параметров, которые имеют значения, отличающие данную единицу от соседних;
2) составление иерархической классификации признаков;
3) проведение границ на карте.
Структурные модели, разработанные по этим принципам, сыграли большую роль в развитии географических представлений и до настоящего времени применяются в научно-практических разработках. Этот путь, однако, не привел к возможности создания математических моделей геосистем, доступных для исследования закономерностей процессов их самоформирования, саморазвития и сборки «снизу вверх». Не удалось, также, стандартными статистическими методами выявить между параметрами компонентов, интегрируемых в геосистемы, достоверную связь, соответствующую, казалось бы, эмпирически объективным представлениям [7]. В первую очередь это определяется тем, что значения параметров геокомпонентов совершают квазипериодические колебания в некоторых граничных пределах, что обусловлено сложной структурой взаимодействий во внешнем по отношению к геосистемам пространстве и в пределах их структуры. При этом, периоды колебаний параметров геокомпонентов не совпадают из-за их кардинальных различий по физическому состоянию и, следовательно, по степени инерции. Но основная причина безуспешности применения стандартных статистических методов кроется в несоответствии общепринятых физико-географических моделей структурноподобной модели энергетических полей, отвечающих за формирование геосистем, т.е. несоблюдение одного из необходимых принципов процесса их построения.
Аксиоматичным в географии является представление о формировании геосистем в поле взаимодействия эндогенных и экзогенных процессов, источниками которых являются с одной стороны внутренняя энергия Земли, с другой - солнечная энергия. Однако эти представления практически игнорируются в процессах структуризации геопространства. В то время как структурно-подобная модель геопространства должна быть согласна всем иерархическим и масштабным уровням эмпирически объективной структурной дифференциации его энергетических полей, реализованных в объектах геосистем.
По современным представлениям базовые объекты геосистем - геологотектонические образования возникают в результате интерференции пространственно-
временной иерархической системы тектонических (энергетических) течений в мантии и земной коре [8] и, следовательно, структурно-подобны пространственно-временной иерархической системе эндогенных потоков энергии. Геолого-тектонические образования геосистем представлены пространственно-временной иерархической системой тектонических элементов: тектонических плит, блоков и линеаментов с их геологическим строением и реологическими свойствами. Поле тектонических напряжений в геологотектонических образованиях земной коры формирует структурно-подобную им трехмерную геометрическую поверхность рельефа, которая, в свою очередь, согласно своей структуре дифференцирует поле солнечной радиации. Таким образом, поступление эндогенной энергии, определяющее формирование неровностей земной поверхности, сказывается в возмущениях поля широтной зональности, усилении напряженности в границах экзогенных энергетических полей различного масштабного уровня, взаимодействие которых приводит к формированию многообразия геосистем рангов от регионального до локального.
Следовательно, структурно-подобная модель геосистем должна быть согласна структурно-подобной модели рельефа соответствующего масштабного уровня, включающей иерархию тектонических блоков и линеаментов, а также объектов трехмерной геометрической поверхности рельефа. При этом каждый объект геометрической поверхности рельефа должен характеризоваться комплексом формирующих структуру геосистем морфометрических показателей, относительно которых возможен детальный расчет перераспределения солнечной энергии в рельефе. Полученные параметрические характеристики поля приходящей солнечной радиации позволяют строить страту его структурно-подобной модели. Структурные модели остальных геокомпонентов разрабатываются на основании классифицированных структурообразующих показателей, разработанных в каждой отраслевой науке.
Создаваемая на основании изложенных принципов структурная модель геопространства и накапливаемые относительно ее объектов комплексы параметров будут инвариантны системной сущности геопространства на всех уровнях его отображения, что обеспечивает выход на параметры порядка как построения геосистем «снизу вверх», так и на параметры порядка всего многообразия процессов, происходящих в геосистемах. Сущностно-логическая структурная практически приближенно подобная модель геопространства уменьшает степень его неопределенности, дает иерархическую систему понятий с их обоснованием, что создает условия для формирования базы фундаментальных географических знаний, обеспечивает условия для инженерии знаний, позволяет интегрировать значительные массивы пространственной информации, выводит географические исследования на уровень системно-синергетического анализа.
Логическая структура данных
Сущностно-логическая модель геопространства представлена структурно-
подобными моделями геокомпонентов.
Логическая структура данных, отображающая геодинамическое единство внешних и внутренних сфер Земли, содержит класс объектов морфоструктурной (тектонической) организации территории. Морфоструктурами называют крупные формы земной поверхности, в образовании которых главная роль принадлежит эндогенным процессам и в морфологии которых четко отражены геологические структуры. Выделение иерархии объектов класса тектонических структур производится по методике морфоструктурного районирования (МСР) Е.Я. Ранцман и М.П. Гласко [9]. Система методических приемов МСР позволяет однозначно выявлять иерархию блоков земной коры, а разработанные авторами методики индикационные показатели дают возможность автоматизиро-
вать процессы выделения и ранжирования тектонических элементов по степени тектонической (сейсмической) активности. Разработана методика интерпретации поля тектонических напряжений, что позволяет воссоздать структурно-подобную модель эндогенного энергетического поля.
Так как предлагаемая логическая структура данных определяет корректность выявления геодинамической сопряженности внутренних и внешних сфер геопространства, ранжирования объектов блоковой структуры земной коры по тектонической активности, определения относительной интенсивности, величины, знака и типа тектонических движений, открываются возможности анализа:
- связи элементов геометрической поверхности и форм рельефа со структурой и формой геологических тел;
- пространственной дифференциации современных тектонических движений на региональном уровне;
- локализации зон потенциальной разрядки региональных тектонических напряжений;
- параметрической связи тектонических движений с интенсивностью экзогенных рельефообразующих процессов (денудации, эрозии и аккумуляции);
- влияния динамики элементов современной блоковой структуры земной коры на целостность инженерной инфраструктуры;
- сопряженности геокомпонентов ландшафта с положением элементов современной блоковой структуры земной коры;
- энергетики полей тектонических напряжений.
Прямые и опосредованные связи между климатом и рельефом являются причиной подчинения экзогенного (морфоскульптурного) рельефа климатической зональности. Выявление иерархии объектов морфоклиматической системы, контролирующей экзогенный рельеф, производится по классификации, приведенной В.И. Кружалиным [10]. Совмещенный анализ данных и выявление параметров причинно-следственных связей по объектам морфоклиматического районирования и морфоструктурной организации территории проясняют условия формирования экзогенного рельефа и обеспечивают выявление взаимосвязи эндогенных и экзогенных рельефообразующих процессов. Для инженерного геоморфологического районирования это позволяет выделить иерархию геоморфосистем, имеющих отличия по ведущим рельефообразующим процессам. Так, в системе морфоклиматического районирования Адыгеи определено ее положение в умеренном климато-морфологическом поясе и в качестве объектов базы данных выделены морфоклиматические области с принадлежащими им инвариантными показателями [11], например:
- область умеренного семигумидного климата переходного к морскому субтропическому соответствует мезоблоку-11 низменной Закубанской равнины и входит в сектор влияния Черноморской депрессии. Тип рельефа долинно-балочный;
- область типичного умеренного семигумидного климата переходного к морскому соответствует возвышенной равнине и низкогорьям в пределах мезоблока-Ш. Климат способствует развитию долинно-балочного рельефа. Вместе с тем при интенсивном снеготаянии или выпадении интенсивных жидких осадков размывающая сила водных потоков достаточна для образования промоин и оврагов. Обильные осадки могут провоцировать оползни;
- область холодноумеренного гумидного климата соответствует мезоблокам среднегорного рельефа. Климат способствует развитию физического выветривания, флюви-альных процессов на склонах, лишенных растительности, селей, формированию карстовых форм рельефа в областях распространения водорастворимых пород, провоцирует оползневые процессы, зимой - лавины;
- область субнивального и нивального горного климата соответствует мезоблокам
высокогорного рельефа. Климат способствует физическому выветриванию, накоплению значительных снегозапасов, поддержанию современного оледенения, развитию карста, гляциальных, флювиальных и склоновых процессов, в том числе формированию селей, зимой - лавин.
В поле взаимодействия эндогенного и экзогенного энергетических полей формируется многообразие элементарных поверхностей, конструирующих трехмерную геометрическую структуру рельефа. Закономерное сочетание элементарных поверхностей, ограниченных структурными линиями и однородных по комплексу инвариантных геоморфологических параметров (кривизна в профиле и плане, уклон, экспозиция, абсолютная и относительная высоты), создает иерархию класса объектов геометрической поверхности рельефа. Объекты геометрической поверхности рельефа выявляются методом «сферической квадроангуляции» [12, 13] - математической модели, адекватно описывающей его элементы и обеспечивающей идентификацию каждого объекта по комплексу морфометрических параметров. Типизация структурных линий, характеристических точек и элементарных поверхностей рельефа производится по классификации А.Н. Ласточкина [14]. Визуализация таких объектов производится средствами автоматизированного трехмерного геометрического моделирования, обеспечивающими векторное дискретно-континуальное представление поверхности рельефа. Исходными материалами могут служить как изолинейные карты рельефа, так и аэрофото- и космоснимки. Точность дискретно-континуального моделирования иерархии поверхностей соответствует погрешности исходных материалов. На этом уровне обеспечивается расчет параметров солнечной радиации относительно каждой элементарной единицы геометрической поверхности рельефа и иерархии геоморфосистем. Полученные параметрические характеристики поля приходящей солнечной радиации позволяют строить страту его структурно-подобной модели.
Структурные модели остальных геокомпонентов разрабатываются на основании классифицированных структуроформирующих показателей, разработанных в каждой отраслевой науке с пространственным разрешением, допустимым на основании имеющихся данных инструментальных наблюдений.
Повышение разрешения данных климатической системы, необходимого вследствие крайне нерегулярной сети наблюдений, произведено в результате построения силовых полей климатических величин, интерпретируемых через градиентные поля основных климатоформирующих факторов: температуры и осадков. Объекты макроклиматической системы идентифицированы в результате изучения закономерности распределения фоновых климатических характеристик и величины/направления вектора их градиентов.
В итоге определено 33 объекта внутрирегиональной дифференциации [11], возникшие в результате деформации поля широтной и секторной зональности барьерным и высотно-поясным эффектами системы Большого Кавказа. Проанализированы закономерности сезонных и многолетних пульсаций выявленных климатических полей и определена система инвариантных показателей, обусловливающих формирование пространственных единиц (объектов) климатической системы.
Иерархия природных единиц почвенного районирования территории выделена по необходимому комплексу почвоформирующих показателей, характеризующих условия:
- термического и радиационного режима;
- характера увлажнения;
- высотного положения;
- геологического строения и литологии пород;
- характера рельефа.
В итоге природного почвенного районирования республики определены структурные уровни и структуроформирующие показатели подсистемы «Почвенные ресурсы»,
выделено 45 почвенных районов [15].
Анализ географических сущностей - объектов геокомпонентов, позволил на основании ландшафтной карты республики масштаба 1:200000, опубликованной в разработанном в ГИС-центре Адыгейского государственного университета Атласе Республики Адыгея [16], выделить 45 ландшафтных районов - геосистем, обеспеченных необходимыми для идентификации инвариантными параметрическими показателями [17]. Средствами геоинформационного анализа предоставляется возможность определения геообъектов все более низкого ранга и, таким образом, увеличивается разрешение системной модели территории. В результате процедуры районирования получаем сущностно-логическую иерархию объектов и соответствующих им понятий, представляющих структурно-подобную модель геокомпонентов и ландшафтов.
Так как растительность, почвы и ландшафты в целом, по сути, являются реализацией с определенным лагом геофизических условий конкретных участков земной поверхности, градиентные поля, построенные относительно таких параметров, как биопродуктивность или концентрация гумуса в почвах, интерпретируют структуру реального энергетического поля. Совмещенный анализ структуры эндогенного, экзогенного и реального энергетических полей открывает перспективы исследования закономерностей сборки геосистем «снизу вверх», верификации объективности структурно-подобной модели, разработки методики оценки устойчивости геосистем на основании энергетических показателей.
Выделяемые геообъекты сформированы в итоге их исторического развития. Принадлежащие им инвариантные параметры по своей сути отражают среднестатистическое состояние и исторические тренды иерархии природных единств, т. е. дискретный аспект дискретно-континуального географического пространства. Пространственновременную континуальность данных поддерживает интерполяция и экстраполяция непрерывных рядов данных инструментальных наземных и дистанционных наблюдений. При этих условиях интеллектуальная территориальная модель обеспечивает отслеживание параметров триединых процессов в геосистемах - функциональных, динамических и эволюционных, а исследование закономерной изменчивости инвариантных параметров, обусловливающих близкие и отдаленные последствия в состоянии геосистем, представляет большое научно-практическое значение.
Модель данных и технология ее реализации
Накопление колоссального количества информации в рамках системной структурно-подобной модели геопространства остро ставит вопрос выбора модели данных.
Геосистемы, принадлежащие к классу сложных систем, в соответствие с универсальным принципом организации материи являются иерархически структурированными системами. Применительно к территориальным системам это означает, что их вертикальная и горизонтальная структура слагается из множества взаимозависимых подсистем, которые в свою очередь также могут быть разделены на составляющие подсистемы вплоть до самого низкого уровня. В настоящее время геоинформационное проектирование сложных, очень больших систем позволяет осуществлять единственная методология - объектно-ориентированный подход, согласующийся с онтологической моделью иерархии парадигм предметной области.
Объектно-ориентированная технология отличается следующей идеологией, в настоящее время, в частности, реализованной в системах управления базами данных [18].
Объектно-ориентированное проектирование соединяет процессы объектной деком-
Издание осуществлено при финансовой поддержке РФФИ, проект № 02-05-78041.
позиции и приемы представления логической и физической, а также статической и динамической моделей проектируемой системы.
При проектировании сложной системы ее разделяют на все меньшие и меньшие подсистемы, каждая из которых при необходимости может быть модифицирована вне зависимости от других.
Элементарные единицы системы соответствуют объектам, выделяемым по значениям их инвариантных характеристик, затем объединяемым в классы объектов и далее в типы классов. Так формируются структуры иерархии объектов и классов, т.е. логическая архитектура системы. Сложные системы включают и другие типы иерархии, верхний уровень которой образуют иерархия модулей, описывающая отношения между физическими компонентами системы, и иерархия процессов, описывающая отношения между динамическими компонентами.
Структуры классов и объектов являются взаимозависимыми, так как каждый элемент структуры объектов представляет специфический экземпляр определенного класса.
Следует подчеркнуть следующие основные положения:
- В объектно-ориентированной системе каждый объект (экземпляр класса) идентифицируется по значениям его инвариантных свойств, отличающим его от других объектов.
- Состояние объекта характеризуется статическими и динамическими значениями каждого из инвариантных свойств.
- Поведение объекта характеризуется изменением его состояния в процессе взаимодействия с другими объектами.
- Отношения объектов основываются на операциях, которые предполагается выполнять с объектами, и на их ожидаемом поведении.
- Существенным обстоятельством является то, что отношения между объектами и классами упорядочиваются в виде стабильных промежуточных описаний, что позволяет при необходимости их редактировать.
В объектно-ориентированном анализе и проектировании представлены два типа иерархических соотношений объектов: связи и агрегация. Связи обозначают равноправные и «клиент-серверные» отношения между объектами. Агрегация описывает отношения целого и части, обусловливающие соответствующую иерархию объектов. Объект, являющийся атрибутом другого объекта (агрегата), имеет связь со своим агрегатом. Через эту связь агрегат может посылать ему сообщения.
Набор объектов, обладающих общей структурой и одинаковым поведением, представляет класс. Класс хранит только общие свойства своих экземпляров. Между классами важны три основных типа отношений «обобщения/специализации»: «один-к-одному», «один-ко-многим», «многие-ко-многим». Структура, объединяющая множество объектов, обеспечивает их совместное целенаправленное функционирование.
Отношения классов подразделяется на шесть типов, соответствующих основным видам взаимодействия объектов высокого уровня: ассоциирование, наследова-
ние/делегирование, агрегация, использование, инстанцирование и метаклассирование.
Определение классов и объектов - классификация, является одной из самых сложных задач объектно-ориентированного проектирования. Процесс классификации позволяет выявить инвариантные свойства объектов, помогает найти ключевые абстракции и механизмы, определить логику архитектуры системы и ее модульной структуры. Выявление иерархии объектов системы рекомендуется производить в соответствие с подходами, сложившимися в каждой конкретной предметной области.
Основными достоинствами метода объектно-ориентированного проектирования является:
- воссоздание естественной иерархии объектов и процессов взаимодействия между
ними, обеспечивающее функционирование системы как единого целого;
- эволюционное, помодульное проектирование системы;
- возможность модификации в соответствие с развитием представлений в каждой предметной области;
- оптимальное структурирование большого объема атрибутивных данных.
Географические принципы структурирования дискретного аспекта территориальной информации находят полное соответствие в идеологии объектно-ориентированного проектирования. Но наиболее эффективным решением моделирования геопространства будет комбинированный объектно-реляционный подход. Этот подход позволяет моделировать сложную иерархическую систему сущностей предметной области в виде объектно-ориентированной схемы базы данных, а точечные характеристики, являющиеся проявлением влияния различного рода полей (данные инструментальных наблюдений)
- в виде реляционных таблиц поддерживающих непрерывный массив данных таких параметров в различные интервалы времени. Таким путем в территориальных моделях возможно воспроизведение двуединства дискретно-континуального свойства геопространства. Кроме этого, такая модель данных поддерживает возможности актуализации как параметрических характеристик геообъектов, так и их классификации, обеспечивая эволюцию системы данных в соответствие с развитием знаний. Немаловажно также то, что объектно-реляционная схема интеллектуальной территориальной модели позволяет создавать альтернативные и специализированные классификации геообъектов и затем производить их апробацию.
ГИС-технология реализации
Необходимость хранения больших объёмов разнородных геопространственных данных и совмещенного использования как пространственной, так и атрибутивной информации неизбежно привела к идее использования системы управления базами данных (СУБД) в качестве основного хранилища геоданных путем интегрирования в СУБД модулей хранения координированной информации. Ведущие производители программного обеспечения, работающего с пространственными данными, объединили усилия в разработке открытого стандарта хранения геопространственных данных (0рвп01£>). Преимущества использования СУБД для хранения пространственных данных заключаются в следующем:
- хранение пространственных и семантических данных в единой СУБД в открытом, стандартизованном формате;
- стандартизованный, унифицированный доступ как к пространственным, так и к семантическим данным через БОЬ;
- обеспечение совместной работы с данными и разделение доступа на уровне СУБД;
- надёжность, производительность и масштабируемость СУБД.
Вследствие этого интеллектуальная информационная система геопространства разрабатывается в виде интегрированного территориального банка данных. Информационная система включает мощную СУБД, поддерживающую пространственновременную структуру данных, соответствующую логике научных географических представлений; полномасштабный ряд цифровых картографических материалов, цифровые модели местности, обеспечивающие трехмерное моделирование геопространства; в дальнейшем базы знаний, соединяющие как формализуемые (логиколингвистические модели, символьные вычисления), так и неформализуемые (в нейронных сетях) знания; экспертные модели знаний.
Платформой для создания такой системы могут служить система управления объ-
ективно-реляционной базой данных (СУОРБД) Oracle, включающая специальный модуль для работы с геометрическими объектами Spatial, и открытое специализированное программное обеспечение, ориентированное на работу с пространственно-временной информацией СУОРБД PostgreSQL+PostGIS.
Банк данных, поддерживающий общую концепцию системы, предназначен для хранения информации, организации ее обработки и основывается на системе автономных, но взаимосвязанных геоинформационных моделей подсистем. Подсистемы представлены иерархией пространственных объектов, относительно которых происходит накопление/мониторинг тематической информации. Картографическая реализация результатов анализа координированных данных осуществляется средствами ГИС.
В процессе функционирования системы все многообразие входных данных - информация об объектах, их характеристиках, о формах и связях между объектами, различные описательные сведения - преобразуется в единую общую модель, хранимую в банке данных, представляющую собой информационное хранилище, отображающее структуру объектов реального мира и их взаимосвязи.
Вследствие высокой сложности территориальных систем в процессе перехода от накопления данных к их анализу и на его основе к выявлению новых связей и закономерностей (новых знаний), неизбежно использование методов искусственного интеллекта, таких как нейронные сети и экспертные системы, которые позволяют обобщить существующие знания и генерировать новые. Разработка инструментальных средств, ориентированных на обработку знаний, включающих перечисленные методы, структурно-подобную модель геопространства и сущностно-логическую модель знаний географической науки, позволяет поддерживать необходимый уровень исследований состояния и прогноза развития природных систем.
Объекты предметной области отображаются в 4D (3D + время) пространстве с учетом топологических, геометрических и моделируемых семантических особенностей поведения. Для реализации возможности редактирования, анализа географических данных и визуализации построенной 4D модели в ГИС-центре Адыгейского госуниверси-тета разрабатывается программная платформа на базе авторского ядра OpenGISCore (www.sourceforge.net./projectsopengiscore). OpenGISCore является средством разработки на C++, предоставляющим поддержку сетевой пространственной СУОРБД (PostgreSQL+PostGIS), дружественный графический интерфейс пользователя и другие сервисы, необходимые для создания кроссплатформенной ГИС.
Базовым модулем разрабатываемой территориальной модели служит создаваемая на объектной основе интегрированная физико-математическая цифровая модель рельефа (ЦМР), описывающая реальную земную поверхность, обеспечивающая:
- дискретное и континуальное представление и анализ рельефа;
- выделение иерархии его объектов;
- детальный перерасчет параметров геокомпонентов;
- динамическое моделирование в трехмерном геоинформационном пространстве.
Создаваемая на этой базе цифровая модель местности (ЦММ) выступает в качестве
универсальной информационно-математической основы, предоставляющей новые возможности структурирования, совмещенного анализа различных данных и моделирования процессов в трехмерном географическом пространстве.
Физико-математическая модель рельефа создается в результате интеграции двух инновационных моделей, разрабатываемых впервые:
1) векторного дискретно-континуального представления поверхности рельефа на основе метода «сферической квадроангуляции»;
2) растровой физической модели гравитационного переноса [19, 20].
Метод «сферической квадроангуляции» основан на автоматизированном построе-
нии гребне-килевого структурного каркаса рельефа, обеспечивающего выделение известных характерных точек рельефа и структурных линий. При построении структурно-каркасной сети (СКС) рельефа [21] учитываются слои отметок высот, точек разрыва, речной сети. Данные перечисленных слоев включаются в СКС в виде дополнительных узлов. Построенная таким образом СКС представляет собой характеристический многоугольник поверхности рельефа. Для моделирования 3D поверхности рельефа используется кусочная интерполяция полиномами невысоких степеней (сплайнами) - интерполяция NURBS (неоднородный рациональный фундаментальный сплайн) поверхностью. Механизм NURBS позволяет с максимальной точностью сохранять основные характеристики поверхности рельефа, такие как кривизну, наличие точек разрыва, значение первой и второй производной [22, 23]. На основе анализа соседних ячеек СКС (составляющих их характерных точек и структурных линий), выделяются элементарные поверхности (ЭП). ЭП представляют собой грани рельефа земной поверхности различной степени изогнутости и крутизны. Таким образом, в качестве единственного принципа членения земной поверхности на ЭП используется их положение относительно линейных и точечных элементов разных видов.
Параллельно с выделением ЭП строится информационная модель рельефа, для которой используется объектно-реляционная база данных, т. к. с информационной точки зрения ЭП представляют собой целостные объекты, обладающие геометрическими, генетическими и топологическими свойствами. Определяется тип ЭП согласно классификации характерных точек и линий, предложенной А.Н. Ласточкиным.
К описанной цифровой модели рельефа разрабатывается классификационный конструктор, который позволяет исследователю создавать собственную классификацию иерархии поверхностей. Используя классификационный конструктор, можно описать любую поверхность, выделить ее как объект на цифровой модели рельефа, получить ее морфологические характеристики. Метод поиска и выделения описанной поверхности на цифровой модели рельефа основан на нейросетевой технологии. Нейросетевые алгоритмы позволяют выполнять параллельный поиск сразу по нескольким критериям, что существенно увеличивает скорость обработки запроса.
Классификация поверхностей рельефа и его структурных линий по природноэкологическим свойствам [14] позволяет выделить иерархию геоморфосистем, выполнить детальное районирование территории по экологическим особенностям рельефа, строить адекватные математические модели перераспределения в рельефе природных и антропогенных вещественно-энергетических потоков, а также:
- автоматизированно типизировать структурные линии рельефа;
- разработать математическую модель поверхности каждого конкретного элементарного объекта рельефа по комплексу геоморфологических показателей;
- определять параметрические характеристики взаимосвязей элементарных объектов поверхности;
- определять параметрические характеристики взаимосвязей иерархии элементарных поверхностей и гидрологической сети, геокомпонентов, ландшафтов;
- обеспечить детальный морфодинамический анализ.
Разрабатываемая информационно-математическая 3D модель рельефа является гидрологически корректной. При построении СКС рельефа параллельно строятся геометрическая и информационная модели гидрографической сети. Геометрическая модель реализуется в виде древовидного графа, позволяющего вычислять структурные геометрические характеристики речной сети и классифицировать притоки. Информационная модель гидросети строится на основе объектно-ориентированной технологии и реализуется с использованием объектно-реляционной СУБД. Структура классов модели содержит классы: «естественный водоток», «река», «речная сеть», «гидропост» и др.
Элементарным классом гидрологической сети является естественный водоток. Положение естественного водотока совпадает со структурной килевой линией и находится на стыке двух элементарных поверхностей. Класс, представляющий объект «речная сеть», содержит коллекцию объектов «река». Объект «речная сеть» имеет разветвленную древовидную структуру, характеризующуюся множеством узлов, происходящих от начального. При формировании иерархии объектов речной сети высокого порядка применяется рекурсивный принцип организации структуры данных. К преимуществам рекурсивной структуры данных относятся:
- способность изменять размер, в связи с чем появляется возможность вводить потенциально бесконечные и циклические структуры данных и указывать принадлежность некоторой подструктуры нескольким разным структурам;
- наличие эффективных алгоритмов обработки, называемых алгоритмами прохождения.
Каждый объект «естественный водоток» взаимосвязан с элементарным бассейном,
выделенным на трехмерной модели рельефа. На базе объекта «река» строится класс «бассейн реки», который также представляет древовидную структуру с узлами, соответствующими бассейнам притоков. Такая модель данных позволяет определять модели взаимосвязей между водотоками и физико-географическими характеристиками их бассейнов и вычислять морфометрические параметры речной сети и ее бассейна.
В структуре классов, описывающей гидрологическую сеть, определяется класс, представляющий объект «гидрологический пост». Этот объект содержит сведения по данным гидрологического наблюдения. Так как этот объект связан с объектом «естественный водоток», то, используя древовидную модель реки и алгоритмы обхода, можно выполнить перерасчет гидрологических параметров для любой точки гидрологической сети.
Предлагаемая объектная модель дискретно-континуального представления рельефа обеспечивает соответствие с одной стороны между элементами и формами, выделяемыми морфологически, с другой стороны между структурно-содержательной организацией, генезисом, возрастом рельефа, характером динамики современных рельефообразующих процессов, дает возможность построения моделей развития рельефа. Так как базовым свойством модели является органичное единство структурных линий рельефа и гидрографической сети, то на основе разработанной ЦММ обеспечивается высокий уровень детальности и точности ландшафтно-гидрологического анализа и перерасчета параметров стока.
Полученные классы линейных и точечных элементов, представляющих собой структурный каркас рельефа, являются базой для построения гравитационнодинамической модели рельефа («Gravity», свидетельство официальной регистрации № 2007612044). Разработанная физическая модель адекватно описывает процесс формирования рельефа земной поверхности в гравитационном поле Земли, что позволяет вывести модель рельефа на качественно новый уровень устойчивой динамической системы. Модель гравитационного переноса вещества в поверхностном слое земной коры позволяет учесть не только геометрическую составляющую данных о рельефе, но и степень текучести геологического субстрата в каждой точке пространства. Предлагаемая модель может использоваться как для получения статической модели земной поверхности, так и для моделирования различных экзогенных процессов. Модель корректно отображает линии разрывов - знаки обрывов, осыпей, знаки насыпей и выемок искусственного происхождения, которые передаются изменениями в текучести геологического субстрата.
Модуль гравитационно-динамического представления рельефа предназначен для моделирования переноса вещества и энергии не только в геодинамическом слое земной коры, но и в гидросфере и атмосфере. На его основе корректно строятся речные долины и ареалы затопления в период паводков, обеспечиваются возможности моделирования оползневых, селевых процессов и т. д.
В целом, разрабатываемая оригинальная физико-математическая модель построения и обработки цифровой модели рельефа обеспечивает:
- Построение детальных параметрических моделей природно-антропогенных процессов в трехмерном геопространстве. Например, почвообразования, деградации почв, ландшафтно-геохимических особенностей, распространения и накопления поллютан-тов, сточных вод и т. д.
- Параметрическое определение взаимосвязи и взаимообусловленности размещения в пространстве географических объектов и процессов, построения реальных геополей.
- Построение детальных параметрических моделей природно-экологического фона: перераспределения в рельефе осадков, солнечной радиации, поля ветра, заморозко-опасности, а также плоскостного и линейного стока, процесса эрозии и т. д.
- Геоинформационное моделирование опасных процессов: оползней, лавин, селей, паводков.
- Адекватное решение инженерных расчетных задач на местности средствами геоинформатики.
- Создание геоинформационных моделей реальных береговых, гидро-, морфодинамических процессов и т. д. для лабораторных исследований.
- Локальную актуализацию цифровых моделей рельефа и гидросети по данным дистанционного зондирования земли (ДДЗ).
В перспективе на объектной основе обеспечивается:
- новый уровень ландшафтно-гидрологического анализа;
- автоматизированный анализ морфологии ландшафтов;
- автоматизированный параметрический анализ взаимосвязи и взаимодействия иерархии пространственных единиц геокомпонентов и геокомплексов.
Создаваемая интеллектуальная ГИС обеспечивает построение многообразных системных специализированных моделей, интегрирующих комплекс междисциплинарных знаний.
В качестве примера можно привести разрабатываемую на основе объектноориентированной подсистемы «Рельеф» системную геодинамическую модель Краснодарского края и Республики Адыгея [24]. Анализ предметной области позволил построить сущностно-логическую структуру данных такой модели.
Исходными предпосылками послужили следующие современные представления о глобальных механизме и пространственно-временной закономерности тектонических течений, накопленные в таких науках, как тектонофизика, геотектоника и геоморфология.
На основании представлений, сложившихся в тектонофизике, интерференция упорядоченной системы разномасштабных и длительных, даже с точки зрения геологического времени, циклов тектонических течений в теле Земли порождает в литосфере в целом и земной коре в частности достижимые для инструментальных наблюдений и прогнозирования перманентные перемещения иерархической системы тектонических плит и блоков. Взаимодействие тектонических элементов продуцирует неоднородное поле напряжений, в котором формируются области концентрации напряжений, так называемые блоки-концентраторы. Пространственно-временная структурная перестройка блоков-концентраторов определяется как величиной тектонического напряжения, так и реологическими свойствами блоков. На границах блоков-концентраторов формируется характерный рисунок трещиноватости, индицирующий стадию развития процесса структурной перестройки [8]. Таким образом, схема блокового строения земной коры служит необходимым основанием для изучения процессов взаимодействия тектонических элементов, выявления локализации концентраторов напряжений, исследования их поведения, прогноза медленных и быстрых движений по границам блоков. Система
разрабатываемых в этом ключе индикаторов перспективна для прогноза сейсмической опасности. Вследствие того, что для жизни и деятельности человека критичным является расположение разломных зон на поверхности рельефа, на блоковых моделях территории необходимо отобразить положение только активных в настоящее время раз-ломных зон, идентифицируемых на земной поверхности методом МСР. Этот метод позволяет также произвести предварительное параметрическое ранжирование тектонических элементов по сейсмической опасности.
Так как параметры рельефа земной поверхности определяются главным образом движениями земной коры и особенностями геологического строения, гипсометрические карты кодируют информацию о характере движений тектонических блоков. Разработанный В.П. Философовым [25] метод морфометрического анализа тектонических структур дает ключ к выявлению индикационных параметров рельефа, отображающих информацию о характере взаимодействия тектонических блоков. Автор метода установил, что долины рек одного порядка имеют, как правило, одинаковый геологический возраст. Проведенные через тальвеги одновозрастных речных долин базисные поверхности фиксируют отметки высот конкретного геологического времени. Мощность слоя между базисными поверхностями указывает на смещение местности по вертикали за промежуток времени, прошедший между образованием долин разных порядков. На основании изложенного в качестве индикатора направления и интенсивности исторических трендов движения блока, применяется величина и румб градиента приращения/убывания мощности слоя земной коры за конкретный период геологического времени. Румб градиента указывает на направление наиболее интенсивного взаимодействия соседних блоков, т. е. на направление движения блока, а величина отражает интенсивность их взаимодействия. Математические операции с полученными векторами дают возможность определить характер взаимодействия соседних блоков и общие его тенденции, выявить блоки-концентраторы. Анализ системы трещин по границам блоков-концентраторов позволяет прогнозировать возможную сейсмичность территории. Системная геодинамическая модель территории необходима для определения исторических трендов тектонических движений и концентраторов сейсмических напряжений, выявления точек мониторинга предвестников землетрясений, оптимизации системы инструментальных геодинамических наблюдений, мониторинга безопасности производственной инфраструктуры. Важно также то, что системная геодинамическая модель территории - необходимый базис для мониторинга неблагоприятных и опасных экзогенных процессов и параметрического определения их причинно-следственных связей с тектоническим поведением территории. Реализуемый модуль геодинамического анализа территории обеспечен необходимыми инструментами автоматизированного построения модели, аналитического оперирования и продуцирования данных, т. е. инженерии знаний. Данный модуль иллюстрирует одну из многочисленных возможностей построения специализированных моделей на основании системного параметрического отображения объектов географического пространства.
Предлагаемая структурно-подобная модель геопространства обеспечивает междисциплинарные исследования, применение математического аппарата теорий динамических систем и катастроф, тензорного и фрактального анализа. На основе этой модели и с применением подходов теории динамических систем разрабатываются модули прогноза паводков и сейсмических событий.
Известно, что природные системы, как открытые системы, находятся в состоянии устойчивой неравновесности, поддерживающей непрерывность взаимообусловленного развития. Если процессы в системе находятся в состоянии близком к равновесному, они протекают в определенном русле, ведомые конкретным числом параметров порядка. В этом случае для описания реальности есть подходящее русло и можно строить доста-
точно простые предикторы прогноза [26]. Вблизи состояния «неравновесия» флуктуации некоторых параметров системы могут привести ее к падению в точку бифуркации, и система переходит в качественно иное состояние, которое прогнозируется вероятностными моделями.
При прогнозировании того или иного природного процесса возникает проблема выбора предполагаемого сценария его развития. Так, при построении модели прогноза уровней воды на гидропостах Адыгеи были исследованы климатические ситуации, предшествующие паводкам, и в качестве предиктора прогноза была выбрана характеристика энергетического поля синоптической ситуации - региональный градиент температуры [27]. Построение модели прогноза паводков производили исходя из представлений, что атмосфера с ее климатом находится в состоянии близком к равновесному, а региональный градиент температуры является параметром порядка уровней воды на реках. Прогноз строили на платформе трехуровневой нейросети, которая находила зависимость между ежесуточными значениями регионального градиента температуры и ежесуточными уровнями воды на гидропостах за период естественного изменения климатической системы в 20 лет. Существует мнение, что нейросетевые модели не могут работать с большими массивами данных [27]. Трехуровневая нейросеть показала, что оптимальная организация поэтапной обработки данных, может дать удовлетворительные результаты. На первом уровне произведена обработка данных на предмет выявления кластеров самоподобных ситуаций хода регионального градиента температуры и уровней воды. На следующих уровнях нейросети прогнозируются уровни воды в границах параметров выявленных самоподобных кластеров. В результате впервые был построен краткосрочный прогноз уровней воды (в сантиметрах) на гидропостах с погрешностью 3 - 14 %. Дальность прогноза определяется продолжительностью периода обрабатываемых данных. Исследование подобных зависимостей для определения размаха колебаний предикторов в пределах устойчивого русла процесса перспективно для выявления критичных параметров, обусловливающих переход природного процесса в точку бифуркации.
Перспективы реалистичного прогноза предполагает и системная геодинамическая модель, структурно подобная эндогенному энергетическому полю. Воссоздание энергетического поля тектонических напряжений обеспечивает возможности анализа его перманентной изостатической перестройки - процесса, протекающего, по сути, вблизи состояния динамического равновесия, т.е. в определенном русле. Разработка методики выявления полей концентрации тектонических напряжений, верификация их относительно известных сейсмических событий и наблюдений позволит определить предикторы прогноза сейсмических проявлений.
Разработанные модели основаны на представлении о протекании природных процессов вблизи состояния равновесия. Этот этап научного поиска подготавливает основу для исследования энергетических рубежей перехода природных систем из одного качественного состояния в другое.
Описанные модели иллюстрируют перспективность как отображения географической реальности через системную структурно подобную модель геопространства, так и способа сжатия информации до параметров порядка интерпретирующих пространственную энергетику природных процессов.
Заключение
Функциональность разрабатываемой интеллектуальной информационной (онтологической) модели определяется оптимальной логической структурой данных, структурно-подобной энергетическим полям, обусловливающим формирование геосистем и
возможностями инструментальной среды, поддерживающей технологию инженерии знаний. Структурно-подобная сущностно-логическая модель геосистем средствами интеллектуальной (способной к саморазвитию) территориальной модели перманентно детализируется и уточняется. На ее основе генерируются схемы территориального планирования, системы управления риском жизни и хозяйственной деятельности, продуцируются новые знания.
Предлагаемые в рамках интеллектуальной геоинформационной системы идеология оптимальных структуры и модели данных, технологий их реализации применимы в масштабах от локального до глобального.
Примечания:
1. Сочава В.Б. Введение в учение о геосистемах. Новосибирск: Наука, 1978. 319 с.
2. Волкова В Л., Денисов А А. Основы теории систем и системного анализа. СПб.: Изд-во Политех. ун-та, 2005. 520 с.
3. Варшанина Т.П. Системно-синергетические исследования структуры и динамики геосистем // : -териалы Всерос. науч. конф. «Селиверстовские чтения». СПб.: Изд-во СПбГУ: ВВМ, 2009. С. 146-151.
4. Bertalanfy L. von. General System Theory - a Critical Review // General System. 1962. Vol. VII. P. 1-20.
5. Блауберг И.В., Садовский B.H., Юдин Э.Г. Системный подход в современной науке // Проблемы методологии системного исследования. М.: Мысль, 1970. С. 7-48.
6. Исаченко, АТ. Ландшафтоведение и физико-географическое районирование. М.: Высш. шк., 1991. 366 с.
7. Коломыц, Э.Г. Полиморфизм ландшафтно-зонадьных систем. Пущино: ОНТИ ПНЦ РАН, 1998. 311 с.
8. Гончаров М.А., Талицкий Н.С. Фролова ВТ. Введение в тектонофизику. М.: КДУ, 2005. 496 с.
9. Ранцман ЕЛ., Гласко МЛ. Морфоструктурные узлы - места экстремальных природных явлений. М.: Медиа-Пресс, 2004. 224 с.
10. Кружалин В .И. Экологическая геоморфология суши. М.: Научный мир, 2001. 176 с.
11. Варшанина Т.П., Митусов Д.В. Климатические ресурсы ландшафтов Республики Адыгея. Майкоп: Изд-во АГУ, 2005. 237 с.
12. . .
// / 11: : -ский опыт. Ставрополь: Изд-во СГУ, 2005. С. 48-53.
13. Варшанина Т.П., Плисенко О.А., Пикин С.Ф. Интегрированная интеллектуальная основа про-
// -: VIII . . -
тической картографии. Т. 1. Иркутск: Изд-во Института географии СО РАН, 2006. С. 42-44.
14. Ласточкин АЛ. Системно-морфологическое основание наук о Земле (Геотопология, структурная география и общая теория геосистем). СПб.: Изд-во НИИХ СПбГУ, 2002. 762 с.
15. . . - -
// . . « -
ственно-математические и технические науки». 2006. Вып. 3. С. 260-263. URL:
http://vestnik.adygnet.ru
16. . : - « », 2005. 79 .
17. Варшанина Т.П., Плисенко О.А. Интегрированная геоинформационная цифровая модель «Электронная Земля»: региональный аспект // Системы и средства информатики. М.: ИПИ
РАН, 2008. С. 135-161.
18. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на С++: пер. с англ. М.; СПб.: Бином: Невский диалект, 1999. 560 с.
19. Объектно-ориентированная цифровая модель рельефа / Т.П. Варшанина, О.А. Плисенко, С.Ф. Пикин [и др.] // Вестник Адыгейского государственного университета. Сер. «Естественноматематические и технические науки». 2007. Вып. 4. С. 216-222. иКЬ: http://vestnik.adygnet.ru
20. . . - -
// : , , : -териалы XXX Пленума геоморф. комиссии РАН. СПб: Изд-во СПбГУ, 2008. С. 164-165.
21. Никулин Е.А. Компьютерная геометрия и алгоритмы машинной графики. СПб.: БХВ-
, 2005. 576 .
22. Де Бор К. Практическое руководство по сплайнам: пер. с англ. М.: Радио и связь, 1985. 304 с.
23. Варшанина Т.П., Солодухин А А. Построение гео динамической модели территории на осно-
// : -. . . : - , 2008. . 118-121.
24. Философов В.И. Основы морфометрического метода поисков тектонических структур. Саратов: Изд-во СГУ, 1975. 232 с.
25. Малинецкий Г.Г. Хаос. Структуры. Вычислительный эксперимент. Введение в нелинейную динамику. М.: Наука. 1997. 255 с.
26. Нейросетевая модель прогноза паводков на малых реках Адыгеи / Т.П. Варшанина, Д.В. Ми-тусов, О А. Плисенко [и др.] // Известия РАН. Сер. Географическая. 2007. № 6. С. 87-93.
27. Нестационарные структуры и диффузионный хаос / Т.С. Ахромеева [и др.]. М.: Наука, 1992. 511 .
