«Уфа 2011 Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Уфимский государственный авиационный технический университет ГЕОИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ПРОЕКТИРОВАНИИ И СОЗДАНИИ ...»

ГЕОИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

В ПРОЕКТИРОВАНИИ И СОЗДАНИИ

КОРПОРАТИВНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ

Уфа 2011

Государственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

Уфимский государственный авиационный технический университет

ГЕОИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

В ПРОЕКТИРОВАНИИ И СОЗДАНИИ

КОРПОРАТИВНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ

Межвузовский научный сборник Уфа 2011 УДК 004.4:[502+351.74+656] ББК 32.973-018.2:[20.18+67.401+39] Сборник посвящен решению теоретических и прикладных проблем проектирования и создания корпоративных информационных систем с применением геоинформационных технологий.

Материалы публикуются в авторской редакции Редакционная коллегия: д-р техн. наук Павлов С. В. (науч. редактор), д-р физ.-мат. наук Бахтизин Р. Н., д-р техн. наук Куликов Г. Г., д-р техн. наук Гвоздев В. Е., канд. геогр. наук, гл. ред. журнала ARCREVIEW Орлов А. В., канд. техн. наук Плеханов С. В. (отв. секр.).

©Уфимский государственный авиационный технический университет, Научное издание

ГЕОИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

В ПРОЕКТИРОВАНИИ И СОЗДАНИИ

КОРПОРАТИВНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ

Межвузовский научный сборник Подписано в печать. Формат 60х84 1/ Бумага офсетная. Печать плоская. Гарнитура Times New Roman.

Усл.печ.л. 10,6 Усл.кр.отт. 10,6 Уч.-изд.л 10, Тираж 100 экз. Заказ№ ГОУ ВПО Уфимский государственный авиационный технический университет Редакционно-издательский комплекс УГАТУ 450000, Уфа-центр, ул. К. Маркса, Содержание Андрианов В.Ю. Модели данных в ГИС

Серебряная О.Л., Гохман В.В. Создание метаданных: просто и перспективно... Самойлов А.С., Павлов А.С. Разработка корпоративной геоинформационной системы газораспределительной организации.

Иванцов А.В., Кизин П.Ю. Опыт применения ГИС-технологий в эксплуатации систем водоснабжения и водоотведения г.Уфы

Атнабаев А.Ф., Кунаков Ю.Н., Павлов С.В., Ямалов И.У. Информационное сопровождение весеннего половодья на территории Республики Башкортостан c использованием ГИС-технологий

Павлов С.В., Ефремова О.А., Педь О.В., Валеев Р.А. Интеграция на основе ГИС-технологий различных информационных подсистем в составе городской информационно-аналитической системы обеспечения общественной безопасности

Ефремова О.А., Исхаков А.Х., Плеханов С.В. Применение ГИС-технологий в сфере обеспечения общественной безопасности на примере системы обработки информации о происшествиях на территории г.Уфы

Бахтизин Р.Н., Павлов С.В., Ефремова О.А., Павлов А.С., Архитектура геоинформационной системы Республики Башкортостан

Христодуло О.И., Давлетбакова З.Л., Фахрутдинов М.О., Ремезова Ф.М.

Создание векторной карты объектов размещения отходов на территории Республики Башкортостан

Абдуллин А.Х., Курбанаева Э. М., Мальцева Е.А., Христодуло О.И.

Разработка ГИС «Особо охраняемые природные территории»

для Минэкологии РБ

Даминов А.Р. Информационная поддержка управления вузом на основе ГИС.. Немцев Д.М., Усов Т.М., Шкундина Р.А. Удаленное редактирование пространственных данных в распределенных ГИС на примере информационной системы "Олимп-Вода"

Плеханов С.В. Разработка структур данных для описания комплексных объектов в ГИС на платформе ESRI ArcGIS

Ванифатьева Е.Ю., Сайфутдинова Г.М. Использование ГИС-технологий для расчета объемов разлива нефти и нефтепродуктов

Даминов А.Р., Сайфутдинова Г.М. Разработка 3D модели социально значимого объекта (на примере вузгородка УГАТУ)

Муллакаева Т.А., Сайфутдинова Г.М. Использование ГИС-технологий для определения ущерба окружающей природной среде при авариях на магистральных нефтепроводах

Усов Т.М. Реализация параллелизма программного обеспечения геоинформационных систем

Галина А.Р., Ефремова О.А. Разработка информационно-справочной подсистемы в составе информационно-аналитической системы «Безпасный город»

Заець М. В., Абдуллин А.Х. Использование геоинформационных технологий для оценки влияния препятствий воздушному движению на территории аэродрома

Христодуло О.И. Разработка комплексной автоматизированной системы поддержки принятия решений по управлению природными ресурсами и охране окружающей среды РБ

Христодуло О.И. Разработка ГИС-компоненты в составе информационной системы «Кадастр отходов» для Республики Башкортостан

Гизатуллин А.Р., Павлов С.В. Использование распределенных геоинформационных систем для прогнозирования и предупреждения ЧС на водных объектах в зоне проведения олимпиады Сочи-2014

МОДЕЛИ ДАННЫХ В ГИС

Андрианов В.Ю., ДАТА+, г.Москва По материалам журнала ArcReview №4, В презентациях, пресс-релизах, статьях и докладах сотрудников Esri и ДАТА+ очень часто упоминаются модели данных. На сайте Esri есть даже специальный раздел, который так и называется "Модели данных". Почему такое пристальное внимание к этой сущности?

В учебниках геоинформатики рассматривают лишь базовые (назовем их так) модели пространственных данных – растровая и векторная. Плюс некоторое расширение векторной модели топологией. Если же посмотреть на список моделей данных на сайте Esri, то нетрудно заметить, что: а) их там гораздо больше, б) они все основаны на базовой векторной модели данных, в) эти модели данных – специализированные, прикладные, в отличие от универсальных базовых. Зачем нужно городить весь этот огород?

Есть такое философское высказывание "мысли, которые мы можем мыслить, определяются языком, которым мы владеем". Применительно к геоинформатике это можно перевести так: "задачи, которые мы можем решать, определяются моделями данных, которыми мы владеем".

Поясню эту мысль примером из своего опыта. Когда-то я работал в вычислительном центре МПС. В наших информационных системах сеть железных дорог представлялась в виде множества станций, соединенных перегонами. Программное обеспечение было свое, но постепенно становилось ясно, что своих сил недостаточно. В то время ArcGIS еще не было, и наиболее близкой моделью данных из готовых программных продуктов было покрытие ARC/INFO, содержавшее линейно-узловую топологию. Однако при более близком рассмотрении оказывалось, что цели применения этой топологии в ARC/INFO не совсем совпадают с целями в наших прикладных задачах, и львиную долю функциональности всё равно пришлось бы реализовывать самим.

С появлением ArcGIS и технологии базы геоданных стали появляться и прикладные модели данных, смысл которых сильно отличается от смысла базовых моделей данных. Этот смысл пришел из технологии "обычных" реляционных баз данных и, в дальнейшем, из идеологии объектноориентированного проектирования информационных систем. В чем же состоит это столь значительное отличие?

Для начала рассмотрим базовые модели данных.

Растровая и векторная модели пространственных данных позволяют описать то, что находится на поверхности Земли, двумя разыми способами.

Растровая модель – самая простая, она позволяет указать только какие-то характеристики в отдельных точках пространства, распределенных регулярным образом по поверхности. Детальность такого представления определяется шагом сетки (или размером ячейки, если считать растр множеством смежных ячеек между линиями сетки, а не точками их пересечений). В ячейках могут записываться как качественные признаки (например, классы – водная поверхность, лес, пашня, город и т.д.), так и количественные (температура, влажность, оптическая яркость и т.д.). В первом случае получается так называемый тематический растр, во втором – полутоновой.

Векторная модель данных использует другой подход – выделение объектов на поверхности земли и самостоятельное описание каждого из них.

Этот же подход используется в традиционной картографии, рассматривающий так называемые объекты картографирования и правила их отображения на картах. Векторная модель имеет расширения (т.е. надстройки над базовой моделью), такие как топология и триангуляционные сети. Топология далее делится на линейно-узловую (для представления сетей) и полигональную (для представления сплошных покрытий).

Растровая и векторная модели пространственных данных много лет совместно присутствовали на геоинформационном ландшафте, успешно дополняя друг друга. И хотя нередко возникали спекуляции на тему скорого объединения растровых и векторных систем, а также ГИС и систем обработки изображений, слияния этих двух технологий, равно как и этих двух моделей данных, не произошло. Вместо этого к концу ХХ века базовые модели данных "обросли" массой специфических для каждой из них "примочек". Для растров появились эффективные методы сжатия, благодаря которым объем данных растрового представления пространственной информации стал сравним с объемом векторного представления. Тайловые схемы хранения, пирамидные слои, кэширование, квадродерева и другие разработки сделали работу с растровыми данными такой же быстрой и эффективной, как и с векторными.

Векторная модель также не топталась на месте. Появлялись, и в различных системах реализовывались идеи представления плавных кривых, третьей (z) координаты, межслойной топологии, множественной геометрии объектов, линейных мер и др.

Революция случилась незаметно, вернее, ее видели не там, где она была.

Появление ArcInfo 8 после ARC/INFO 7 поначалу выглядело "всего лишь" продолжением жизни "старой-доброй" системы на новой программной основе (Объектно-компонентная модель, COM). Как Windows была когда-то оболочкой для DOS, так и ArcGIS была поначалу надстройкой над ARC/INFO.

Новая подсистема ArcGIS имела чисто графический интерфейс и работала с новым хранилищем данных (база геоданных). Новый графический интерфейс и "потеря" командной строки беспокоили пользователей гораздо больше, чем появление нового хранилища, тем более что покрытия ARC/INFO и шейпфайлы поддерживались как и раньше. База геоданных рассматривалась не более чем перенос хранения данных из отдельных файлов в базу данных, что принципиально не влияло на функциональность приложений на основе новой системы.

Однако скоро роли поменялись, ArcGIS стало семейством продуктов, а ArcInfo – его частью. И вот тут начинается самое интересное. Помимо переноса функциональности из старой системы и развития графического интерфейса, Esri начинает активно развивать модель данных нового хранилища – базы геоданных. Поворотной точкой стал выход ArcGIS 9, когда стало ясно, что идеи, заложенные в ArcGIS 8.3, дают совершенно новое качество системы:

возможности моделирования в базе геоданных стали самостоятельной ценностью – такой же, как и всевозможные функции анализа, которыми всегда славилось программное обеспечение Esri.

Таким образом, произошла смена геоинформационной парадигмы: от моделирования карт мы перешли к моделированию реальности.

Карта – статичное изображение. Оно не кодирует в явном виде взаимоотношения объектов, об этих отношениях мы можем догадаться только по расположению объектов. Соответственно, в картографической модели данных этой информации нет, а та же топология нужна только для контроля корректности картографического изображения (смежные объекты соприкасаются без пустот и наложений, отрезки протяженных объектов соединяются в концевых точках и т.д.).

Модель реальности уже не обязана быть картой. В ней могут присутствовать не только пространственные объекты, но и непространственные. Например, в модели данных кадастра земельный участок – очевидно пространственный объект, а его владелец – непространственный.

Поэтому в базе геоданных табличные (объектные) классы поддерживаются в такой же полной мере, как и классы пространственных объектов.

Разнообразие отношений объектов реальности диктует необходимость какого-то представления всех этих видов отношений и в базе геоданных.

Например, земельный участок (ЗУ) может быть в долевой собственности, т.е.

отношение ЗУ-владелец должно быть типа "один ко многим". В то же время, один субъект может владеть несколькими участками, и тогда отношение ЗУвладелец должно быть уже типа "многие ко многим". База геоданных ArcGIS поддерживает и тот, и другой тип отношений, что позволяет выбрать тот тип, который наиболее полно соответствует решаемой задаче.

Идея явной фиксации отношений объектов, связей между ними – не открытие геоинформатики, она лишь применяет эту идею в пространственном контексте. Изначально эта идея принадлежит технологии реляционных баз данных. До появления базы геоданных, как общего универсального механизма моделирования, эти технологии долгое время сосуществовали параллельно, мало взаимодействуя. Например, геореляционная модель данных, представленная покрытиями ARC/INFO, шейп-файлами и форматами конкурирующих систем, просуществовала без значительных изменений несколько десятков лет. Когда же стало ясно, что эта модель данных себя исчерпала и не дает нужных сегодня пользователям ГИС возможностей, пришел черед интегрированной модели базы геоданных.

Таким образом, развитие геоинформационных систем привело к их интеграции с технологией реляционных баз данных, результатом которой стало не только внедрение формальных методов моделирования данных, но также и клиент-серверной технологии с многопользовательским редактированием и поддержкой множественных версий данных.

Здесь следует сказать несколько слов о том, что же такое "моделирование данных". Само это словосочетание – не очень удачный перевод английского data modeling. Неудачен он потому, что в действительности моделируются не данные в виде чего-то другого, а реальность – в данных. Очевидно, например, что при моделировании автомобилей создаются модели, то есть, уменьшенные и/или недействующие копии реальных автомобилей. Тогда моделирование данных – создание сокращенных и/или не полнофункциональных копий данных? Абсурд получается. Так что правильнее сказать, что data modeling это моделирование посредством данных. А "модель данных" – это модель из данных, то есть, модель реальности, отраженная в структуре данных, образуемой взаимосвязями элементов данных.

При таком понимании становится ясна ценность прикладных моделей данных. Эти модели являются виртуальной имитацией объектов управления или изучения. В них мы можем воспроизводить свойства и отношения реальных объектов, их поведение. Пользуясь такими моделями, мы можем получать ответы на вопросы о моделируемых объектах, анализировать их взаимодействие, проигрывать различные сценарии. Такие возможности становятся насущной необходимостью, когда приходится оперировать тысячами и даже миллионами реальных объектов, ни список, ни все связи которых в голове удержать невозможно.

Разработка модели данных для небольшой самостоятельной задачи, решаемой одним пользователем – дело довольно простое. Однако для корпоративных, многопользовательских по определению, систем ситуация намного сложнее. Корпоративная информационная система (в том числе и корпоративная ГИС) отличается тем, что охватывает очень многие аспекты деятельности предприятия. В идеале – все. Соответственно, модель данных корпоративной ИС становится моделью самого предприятия. В ней должны присутствовать все сущности, необходимые для описания всех бизнеспроцессов предприятия. Поскольку с корпоративной ИС взаимодействуют все (или большинство) отделов предприятия, и деятельность большого количества специалистов основана на работе с ней, становится понятно, насколько важно тщательное проектирование модели данных до запуска системы в эксплуатацию. Когда информационная система уже стала основным инструментом работы, внести какие-то изменения в ее модель данных становится очень сложно и дорого. Ведь придется приостанавливать работу с системой, перелопачивать огромный объем данных, тестировать… Если в системе используются множественные версии данных, то придется все их согласовывать с изменениями модели данных. При решении такой сложной задачи весьма вероятно возникновение ошибок, которые в дальнейшем могут создать затруднения или серьезные проблемы в работе. То есть, проектирование модели данных корпоративной системы – дело и сложное, и ответственное.

Решение сложной задачи становится более простым и контролируемым, если ее разбить на несколько этапов. Каждый этап сам по себе является задачей попроще, со своими исходными данными и результатами на выходе. Создание модели данных конкретной системы является частью более общего процесса создания этой системы. Опыт разработчиков позволил выделить несколько типовых этапов.

На первом этапе определяются круг пользователей системы, задачи, которые они с ее помощью должны решать, информационные продукты, которые система должна создавать, данные, которые для этого потребны.

Таким образом формируются требования к информационной системе.

На втором этапе создается концептуальная модель данных, содержащая основные сущности и связи между ними. На этом этапе важно идентифицировать все объекты управления, работа с которыми должна автоматизироваться посредством информационной системы. При этом не требуется подразумевать, что каждой сущности должен соответствовать какойто класс объектов в физической базе данных. Например, в адресном реестре адрес – вполне самостоятельный объект, существующий независимо от того, есть там здание или нет. А в каталоге объектов строительства адрес – уже атрибут таких объектов. На этом уровне абстрагирования атрибуты (характеристики) объектов не существенны, и в концептуальной модели данных они не отражаются, хотя некоторые сущности могут в дальнейшем оказаться атрибутами, как это было только что показано на примере адресов.

На третьем этапе создается логическая модель данных. Здесь уже показываются все атрибуты объектов, определяются типы их отношений.

Логическая модель данных не конкретизирует механизмы реализации, которые будут использоваться в СУБД. Здесь нам не важно, поддерживает СУБД составные ключи или нет, есть в ней специальный тип данных даты-времени или нет. Если в требованиях к создаваемой информационной системе не указано, какую конкретную СУБД она должна использовать, то в результате логического проектирования можно сформулировать набор требований к СУБД, на основе которых можно уже выбирать конкретную систему.

На четвертом этапе создается физическая модель данных. В ней присутствуют все классы (таблицы), которые должны быть созданы в базе данных, указаны механизмы реализации отношений и элементы поведения объектов. Например, отношение между классами объектов может реализовываться как посредством внешнего ключа, т.е. хранения идентификатора-ссылки в отдельном поле таблицы одного из классов, так и посредством класса отношений – отдельной таблицы, содержащей идентификаторы связываемых объектов двух классов. После создания физической модели данных становится понятно, какую часть функциональности ИС берет на себя базовое программное обеспечение, а какую должны написать программисты проекта. Преимущества базы геоданных ArcGIS очень заметны именно на этом этапе: вместо написания собственного кода вы можете использовать готовые функции проверки и поддержки правил топологии, контроля ввода данных средствами атрибутивных доменов, широкий спектр расширений базовых моделей данных (сетевые, геодезические, схематические и т.д.), классы отношений, множественные картографические представления и многое другое.

Рис.1. Пример фрагмента модели данных адресной системы, показывающий связи между На пятом этапе создается экземпляр базы данных и проводится его тестирование. Тестирование позволяет оценить правильность выбора того или иного решения в физической модели данных. Если выбранный вариант решения не дает должной производительности, физическая модель данных может быть скорректирована. Параллельно создается программный код, реализующий функции информационной системы и проводится его тестирование на пробном экземпляре базы данных.

На шестом этапе база данных заполняется актуальными данными, и система запускается в работу.

Хотя данная последовательность этапов выглядит как линейный однонаправленный процесс, на каждом из этапов могут обнаруживаться обстоятельства, требующие изменений отдельных решений, принятых на предыдущем этапе. Кроме того, сложные системы могут разбиваться на компоненты, для каждого из которых также может выполняться последовательность этих этапов. Поэтому тщательное проектирование обычно приводит к повторению этапов, а сам процесс становится итеративным.

Весьма эффективным средством повышения качества создаваемой ИС является пилотное проектирование. В пилотном проекте реализуется прототип конечной системы с упрощенным набором исходных требований и/или неполным набором данных. После прохождения всех этапов практически всегда уточняются исходные требования и становятся известны многие нюансы, как в используемых данных, так и в практике работы предприятия, которые могут оказать сильное (и часто пагубное) влияние на конечный результат. В некоторых случаях может даже оказаться, что полная версия системы нереализуема по финансовым или техническим причинам.

После осознания всей сложности задачи, можно впасть в уныние. Как справиться с множеством ее элементов? С чего начать? В помощь пользователям Esri предлагает книги, описывающие возможности базы геоданных и методы проектирования. Среди них – переведенная на русский "Моделирование нашего мира" Майкла Зейлера. Кроме того, на сайте ресурсов для пользователей Esri имеется большое количество примеров отраслевых и прикладных моделей данных. Примеры сопровождаются документацией (либо ссылками на нее), шаблонами для загрузки в среду проектирования, ссылками на форумы сообщества пользователей, постерами и т.д. Примеры моделей являются не догмой, а хорошей отправной точкой для ваших собственных разработок. Их преимущество в том, что многие из них основаны на отраслевых стандартах для пространственных данных и реальном опыте пользователей программных продуктов Esri.

В заключение хотелось бы еще раз сказать: "не так страшен черт, как его малюют". Моделирование данных, хотя и требует определенных усилий в освоении, открывает качественно новые горизонты развития геоинформационных систем. Благодаря ему ArcGIS соединила лучшее из двух миров – геоинформатики и технологии баз данных.

СОЗДАНИЕ МЕТАДАННЫХ: ПРОСТО И ПЕРСПЕКТИВНО

Серебряная О.Л., ДАТА+, ESRI CIS, г. Москва Гохман В.В., ДАТА+, ESRI CIS, г. Москва По материалам журнала ArcReview №2, Метаданные – важный компонент грамотно созданных пространственных данных. Без них не обойтись при формировании каталогов геоинформационных ресурсов, обеспечении полноценной поддержки поиска геоданных, в том числе по распределенным в сети источникам. Документирование информационных ресурсов путем создания метаданных является необходимым этапом в развертывании инфраструктур пространственных данных как внутри организации, так и на региональном, национальном или глобальном уровне.

Эти «данные о данных» содержат сведения о покрываемой исходными данными территории, описание их тематики, первоисточника, исходного масштаба, сведения об авторстве, времени создания, другую информацию, полезную для понимания их сути, актуальности, надежности и т.п. для потенциально заинтересованных в подобных данных людей.

На практике, этому важнейшему вопросу не всегда уделяется достойное внимание, либо он практически полностью игнорируется – по разным причинам. Когда информационные ресурсы невелики, и с ними работает только автор данных и ограниченный круг его коллег, потребность в полноценных метаданных не столь очевидна. И эта «пагубная» привычка со ссылками на недостаток времени, опыта и т.п. может сохраниться и в последующем, особенно если в организации нет строгих требований к обязательному документированию, описанию имеющихся и создаваемых информационных ресурсов.

В этом случае лучше сразу подумать о пересмотре своего отношения к значению метаданных. Тем более что внесение несложных изменений в процесс создания данных, сопровождаемых метаданными, не потребует заметного роста затрат на их подготовку, но при этом кардинально улучшит качество ваших информационных ресурсов, их доступность и удобство использования. Это понимают и многие наши коллеги, обращаясь к специалистам нашей компании, в том числе к преподавателям нашего учебного центра, за советом и помощью.

Приведенные ниже советы, надеемся, помогут создать хорошо структурированные, высококачественные метаданные. Это не намного труднее чем, например, произнести и осмыслить незамысловатую фразу «Описание стандартов метаданных для цифровых геопространственных данных Федерального комитета США по географическим данным». Эти рекомендации, в основном, адресованы тем, кто знает, как работать в ArcGIS с приложением ArcCatalog и имеет общее представление о пространственных данных и метаданных.

Рис.1. Закладка «Метаданные» диалогового окна «Опции» в ArcCatalog.

Создание структуры метаданных для вашей организации Разработка структуры метаданных – важный, но часто игнорируемый этап в создании метаданных. А многие вообще не знакомы с процессом создания структуры метаданных, поэтому просто используют первую, по умолчанию предлагаемую программным продуктом. Структура метаданных определяет, каким образом интерпретируются и реализуются стандарты, установленные для метаданных, в определенной компании или организации.

Поскольку многие стандарты для метаданных громоздки и часто содержат поля для свободного заполнения, может быть очень полезным пересмотреть их в отношении соответствия целям и задачам, преследуемым вашей организацией, и с их учетом создать собственную структуру метаданных, удовлетворяющую вашим запросам. Это поможет стандартизировать создание метаданных в вашей компании.

Ваша организация может создавать метаданные для отдельных взаимосвязанных целей, например, для обеспечения процесса записи, защиты авторских прав или разрешения на совместное использование данных. По своей сути метаданные должны объяснять, каким образом структурированы ваши данные.

Рис.2. Добавление кнопки «Установить работающие синхронизаторы».

В первую очередь желательно определиться со стандартами метаданных.

В настоящее время в мире существует несколько стандартов для документирования пространственных данных.

ISO 19115:2003 «Geographic information Metadata» (Географическая информация. Метаданные) – разработан Техническим комитетом ISO/TC 211, представлен в виде диаграмм на UML (Unified Modeling Language) и принят в качестве международного стандарта содержания пространственных цифровых метаданных в мае 2003 г. Набор метаданных ISO 19115 состоит из пакетов, агрегирующих сходные описания классов, содержит более 400 элементов и атрибутов, сгруппированных в 95 классов, которые составляют атомарные единицы метаданных. 22 элемента составляют ядро, включающее обязательных, 4 условных и 11 необязательных элементов.

FGDC-STD-001- разрабатывался с начала 1990-х годов Федеральным комитетом по географическим данным США (FGDC), принят в качестве национального стандарта содержания на цифровые пространственные метаданные (Content Standards for Digital Geographical Metadata, CSDGM), содержит более элементов. Первая версия подготовлена в 1994 г., вторая в 1998 г.

ГОСТ Р 52573-2006 «Географическая информация. Метаданные» – введен в действие 1 января 2007 г. и является российским профилем ISO 19115.

К сожалению, он не имеет полной совместимости с исходным международным стандартом и нуждается в корректировке во избежание технических барьеров при использовании на международном уровне. В российском профиле отброшена большая часть (около 200) непопулярных элементов ISO 19115, добавлены новые элементы и специализированные словари для удобства использования на российском рынке геоданных. Этот ГОСТ довольно прост и удовлетворяет большинство потребностей российских поставщиков пространственных данных и услуг. Стандарт представлен в виде диаграмм на UML и разделен на 10 пакетов, которые передают сходные данные, определенные в ISO 19115. В профиле содержатся 194 элемента и атрибута, сгруппированные в более чем 50 классов. Ядро профиля ГОСТ Р 52573- полностью наследует 22 элемента ядра ISO 19115.

ISO 19139:2007 «Географическая информация. Метаданные.

Спецификация реализации». Международный стандарт ISO 19115: описывает общее содержание метаданных и взаимоотношения между элементами метаданных. Однако он не дает указаний по поводу того, как должны строиться и форматироваться (кодироваться) записи метаданных. С этой целью был разработан стандарт ISO 19139:2007 «Geographic information Metadata XML schema implementation» (Географическая информация.

Метаданные. Внедрение системы языка XML), утвержденный в статусе международного и опубликованный в апреле 2007 г. Стандарт введен для создания схемы XML, предписывающей структуру формата записей метаданных ISO 19115, а также включает элементы метаданных, на которые имеются ссылки, но которые не определены в стандарте ISO 19115 (например, описания объектов и атрибутов, введенных стандартом пространственных данных ISO 19109). ISO 19139 предлагает схему кодирования для описания, подтверждения и обмена метаданными географических наборов данных и др.

Существуют также специальные стандарты метаданных, разработанные Европейским комитетом по стандартизации CEN (CEN prEN 12657), а также в Австралии (ANZLIC – the Australian Spatial Data Infrastructure), Великобритании (UK GEMINI) и некоторых других странах, но здесь мы не будем их отдельно рассматривать.

Теперь попробуем разобраться, который из стандартов вам нужен.

Если вам требуется лишь необходимый минимум метаданных, можно использовать для работы лишь первый и седьмой пункты стандарта FGDC CSDGM (рекомендовано для минимальной структуры);

Если же важна точность используемых и полученных данных, а также и поэтапное описание их создания, в метаданные должен быть также включен второй пункт;

Если у ваших данных присутствует атрибутивная информация, вам необходимо также использовать и пятый пункт;

Если вы распространяете свои данные, вам, возможно, потребуется шестой пункт.

Рис.3. Интерфейс редактора метаданных EPA (EME).

При создании собственной структуры метаданных надо продумать, насколько важен каждый из этих пунктов для ваших целей.

В зависимости от размера вашей организации и числа сотрудников, занимающихся созданием метаданных, количество шагов, отводимых на создание метаданных, может изменяться. Для крупных организаций будет полезным создать рабочую группу для обсуждения выбранного стандарта, определения языка для главных полей, по которым будут создаваться запросы.

После того, как все эти вопросы будут решены, вы можете создать шаблон (этот процесс описан ниже) и пояснительную документацию для других служащих вашей компании, создающих метаданные. Пример структуры для пространственных метаданных, созданный Агентством по охране окружающей среды США (EPA) доступен по адресу www.epa.gov/geospatial/policies.html, называется Geospatial Metadata Technical Specification Version 1.0 (EPA – Техническое определение (спецификация) для пространственных метаданных, версия 1).

Рис.4. Русифицированный редактор метаданных ISO.

Затраты времени на создание структуры метаданных на первом шаге работы во многом помогут упростить и ускорить процесс создания самих метаданных. Заложенная в метаданные информация будет более логичной, вы сэкономите время на ее внесение и будете уверены в том, что в метаданных содержатся все необходимые вам сведения.

Выбор подходящего инструмента для редактирования метаданных Создание метаданных может превратиться в нетривиальную задачу без использования соответствующих средств. Правильные инструменты для редактирования могут значительно повысить продуктивность вашей работы, позволят ее ускорить и автоматизировать. Их выбор зависит от возможностей программного обеспечения, его гибкости, простоты в использовании, полноты документации и справки, а также, естественно, от поддержки им полных FGDC и/или ISO стандартов. В некоторых случаях ваша организация для достижения поставленных целей может остановить свой выбор на комбинированном использовании доступных инструментов. Принимая решение, особенно важно суметь оценить возможности удовлетворения ваших потребностей определенным инструментом.

Сразу оговоримся, что в стандартном интерфейсе ArcGIS Desktop можно одновременно использовать два разных редактора для документирования своих данных – FGDC и ISO. Редактор, указанный в диалоговом окне Опции, будет открываться при щелчке на кнопке Редактировать метаданные на панели инструментов Метаданные. Документ метаданных в приложении ArcCatalog может одновременно хранить информацию и по стандарту FGDC, и по стандарту ISO. Оба этих стандарта существуют параллельно в одном и том же документе, поскольку в каждом из них используются принципиально разные наборы XML-тегов для хранения информации. Тем не менее, если вы создали заголовок в редакторе FGDC и потом переключитесь на редактор ISO, ранее добавленная вами информация не отобразится.

(русифицированной) версии ArcGIS, небезынтересно будет узнать, что редактор для построения метаданных ISO в настоящее время полностью русифицирован. Чтобы переключиться на русский редактор метаданных, в меню Инструменты щелкните Опции и в открывшемся диалоговом окне перейдите на закладку Метаданные. В нижней части этой закладки переключите Редактор метаданных на ISO Wizard и щелкните ОК. После этого будет открываться русифицированный редактор метаданных ISO. Обратите внимание на то, что редакторы метаданных FGDC u ISO используют разные теги для форматирования метаданных, поэтому просматривать метаданные рекомендуется в соответствующих стилях – удобно использовать шаблон ISO_RU, но можно и любой другой ISO.

Так как метаданные для покрытий, шейп-файлов и других файловых источников данных хранятся на диске в виде файлов XML, вы можете использовать редакторы XML или приложения Visual Basic (VB) для изменения их содержания и вне ArcCatalog. Аналогично, можно использовать редакторы метаданных, входящие в состав ArcCatalog, для редактирования отдельных документов в формате XML. Таким образом можно создавать шаблоны метаданных, которые будут включать стандартную информацию – о приобретении данных или с кем можно связаться для получения дополнительной информации.

Существует несколько источников, где приведена информация о ряде инструментов для построения метаданных, соображения по их выбору и особенностям использования (их примеры даны в таблице).

Один из наиболее популярных инструментов – это редактор метаданных EPA (EME), версия 3, на который дана ссылка в таблице. EME является бесплатной надстройкой ArcCatalog, предоставляющей точную идентификацию требований, кнопки для автозаполнения отдельных записей выбранной по умолчанию информацией, использование конфигурируемой базы данных Microsoft Access со значениями по умолчанию, а также интегрированную справочную систему. Более подробная информация, руководство пользователя и учебные видеоматериалы находятся на сайте EME.

Федеральный комитет США www.fgdc.gov/metadata наилучшего инструмента для /geospatial-metadata-tools редактирования метаданных как географическим данным Компания /projects /epa-andNAP ISO 19115/19139 стандартах, Innovate! Inc. partners-geospatialкаталогах метаданных и других www.epa.gov/geospatial пространственных метаданных, Агентство EPA Конфигурирование средств синхронизации для ваших метаданных Многие, создавая метаданные, не заботятся о создании синхронизации для них. Фактически, большинство людей используют синхронизаторы без знания принципов их работы. Это происходит потому, что синхронизация в ArcCatalog – это автоматический процесс, активируемый по умолчанию.

Метаданные автоматически создаются или обновляются, когда вы отображаете их на закладке Метаданные. ArcCatalog считывает свойства источника данных и записывает значения этих свойств в метаданные. Это гарантирует, что метаданные сохраняются в актуальном состоянии, даже если сами данные со временем меняются. Например, экстент и количество пространственных объектов шейп-файла будет соответствовать реальным значениям, даже если новые пространственные объекты были добавлены совсем недавно.

Синхронизация – это процесс добавления информации о ваших данных в метаданные, это может быть информация об атрибутивных данных, пространственном экстенте, системе координат и других деталях.

Синхронизация осуществляется в ArcCatalog каждый раз, когда вы щелкаете на базе данных. Это очень большое преимущество, так как благодаря автоматическому обновлению документации данных вы можете быть уверены в их достоверности и актуальности.

Если вы хотите самостоятельно контролировать время создания и обновления метаданных, можно отключить опцию автоматического запуска этой процедуры. Это можно осуществить или для всех источников данных (в диалоговом окне «Опции»), или для отдельных источников (путем изменения установок в диалоговом окне «Свойства Метаданных»). Отключать автоматическое обновление метаданных для отдельного источника данных можно только после завершения работы с ним. Если автоматическое обновление метаданных для элемента отключено, вы можете обновить их вручную нажатием на кнопку «Создать/Обновить метаданные» на панели инструментов «Метаданные» или изменением его шаблона.

Автоматические обновления метаданных сопровождаются использованием синхронизаторов метаданных. Все поставляемые с ArcGIS Desktop синхронизаторы по умолчанию включены. Если вы создаете метаданные с помощью редактора FGDC, синхронизаторы FGDC CSDGM и Geography Network должны быть включены; вы можете отключить синхронизатор ISO Metadata. Если вы создаете метаданные с помощью редактора метаданных ISO, синхронизатор метаданных ISO должен быть включен, а синхронизаторы FGDC CSDGM и Geography Network надо отключить – в противном случае возникнут проблемы при публикации ваших метаданных на сервисе метаданных. Перед тем, как отключить синхронизатор метаданных, вы должны добавить на панель инструментов «Метаданные»

команду «Set Working Synchronizers» (Установить работающие синхронизаторы).

Но и в этом процессе синхронизации могут появляться некоторые непредусмотренные эффекты, такие как добавление ненужной информации о ваших записях в метаданные, одновременное добавление и FGDC, и ISO элементов или добавление несовместимой информации. Чтобы иметь возможность все это контролировать, необходимо сконфигурировать ваше синхронизирующее устройство. ArcCatalog позволяет заблокировать или разблокировать синхронизирующее устройство, а также выбрать то синхронизирующее устройство, которое будет использоваться. Включение или выключение синхронизирующего устройства выполняется на закладке Метаданные в диалоговом окне «Опции», которое открывается из меню «Инструменты» в ArcCatalog.

Здесь можно подключить или отключить процесс синхронизации, выбрать синхронизирующее устройство для использования, добавив кнопку «Подключение работающих синхронизирующих устройств» на панель управления в ArcCatalog. Эта кнопка позволит вам выбрать синхронизирующее устройство, которое будет использоваться по умолчанию (FGDC, ISO или Geography Network). Недостаток данного метода – получение результатов в бескомпромиссной форме. Синхронизирующее устройство может быть либо полностью подключено, либо полностью отключено. Однако, некоторым пользователям может потребоваться большая гибкость для работы. Если при синхронизации надо обновлять лишь отдельные элементы, это можно настроить в синхронизаторе EPA, доступном в вышеупомянутом EME.

Создание шаблонов метаданных Если кому-то не подходит стандартный способ создания метаданных, можно поэкспериментировать с созданием собственных шаблонов метаданных.

Использование таких шаблонов может обеспечить большую логичность и автоматизацию процесса создания метаданных. Шаблоны метаданных могут стать отправной точкой при создании метаданных на основе значений, используемых по умолчанию. Шаблоны можно создавать «с нуля» прямо в рабочей области или на основе уже существующих. Если у вас уже есть записи с информацией, которую ваша компания будет повторно использовать, экспортируйте их в формат XML (особенно FGDC CSDGM) и сохраните у себя на компьютере. Затем можно импортировать этот файл и использовать его в качестве основы для других данных. Будьте внимательными при импорте шаблонов, поскольку при этом переписываются все ранее созданные метаданные.

В зависимости от природы ваших данных, бывает полезно создать серию тематических шаблонов. Можно создавать шаблоны для различных типов географической информации, используемой в вашей организации, таких, например, как доступные для загрузки данные, интерактивные данные и карты, либо по сферам применения.

Для улучшения качества создаваемых метаданных рекомендуется выполнять все этапы, описанные в этой статье, но даже выполнение одного или двух из них поможет сделать ваши метаданные значительно лучше. Независимо от преследуемых вами задач уделите немного времени на изучение возможностей по улучшению создаваемых вами метаданных, это будет хорошей инвестицией в ваши данные, позволит значительно улучшить их качество на длительное время, наладить взаимодействие и обмен информацией на разных уровнях – от подразделений организации до глобального.

За дополнительной информацией по работе с метаданными можно обратиться к Справочной системе ArcGIS Desktop, разделы Управление данными в ArcCatalog – Метаданные.

Итак, метаданные очень важны как для поставщиков данных, в том числе при их публикации в Web, так и для потребителей при поиске информационных ресурсов, отвечающих определенным критериям, или людей и организаций, занимающихся решением сходных задач.

Основные программные продукты компании ESRI поддерживают базовые возможности работы с метаданными. В следующей версии ArcGIS появятся обновленный редактор метаданных – более удобный в использовании и поддерживающий разные стандарты и профили метаданных, полноценный механизм хранения метаданных в базе геоданных, а также комплексный метод поиска и извлечения геоданных на основе описательной информации разной структуры. Это обеспечит более эффективный поиск данных, инструментов геообработки, карт и слоев, символов и стилей, поддержку сложных запросов для поиска специфических и взаимосвязанных данных. В результате, будет легче создавать и обновлять сами метаданные, проводить на их основе расширенный поиск необходимых информационных ресурсов.

1. Андрианов В.Ю. Метаданные. ArcReview, № 37, С. 8.

2. Стрельцов И.В., Андрианов В.Ю. Сервер метаданных. ArcReview, №37, С.9.

3. Ускорьте создание метаданных с помощью шаблонов. ArcReview, №37, С.7.

3. M.Torreano, J.L.Zichichi The EPA Metadata Editor. ArcUser, лето 2007, pp.12-14.

4. J.L. Zichichi, C.S. Roberts. Get a New Strategy. Five easy ways to streamline geospatial metadata production. ArcUser, весна 2009, pp. 46-49.

5. Салтовец А.А., Николаев В.М. Реализация системы поддержки метаданных на основе профиля стандарта ISO 19115 и технологии ESRI.

ArcReview № 2 (49), 2009, с.6-8.

РАЗРАБОТКА КОРПОРАТИВНОЙ ГЕОИНФОРМАЦИОННОЙ

СИСТЕМЫ ГАЗОРАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНОЙ ОРГАНИЗАЦИИ.

Самойлов А.С.,ОАО «Газ-Сервис», г. Уфа Павлов А.С., УГАТУ, г. Уфа Уровень газификации территории является одним из основных факторов, влияющих на рост экономики. Эксплуатацией и техническим обслуживанием газораспределительных сетей, а также транспортировкой природного газа занимаются газораспределительные организации. Как правило, эти организации имеют сложную иерархическую территориально-распределенную структуру, а кроме этого сами являются элементами системы федерального уровня, занимающейся распределением природного газа от газораспределительных станций к потребителям.

Для информационной поддержки принятия управленческих решений сотрудниками газораспределительной организации, необходима информация об активах, а поскольку они имеют существенную распределенность по территории, соответствующей их зоне ответственности, ключевую роль играет пространственная информация [1]. Для работы с которой в таких организациях применяются различные подходы, в том числе и геоинформационные технологии. Специфика работы диспетчеров и руководителей газораспределительных организаций состоит в том, что они оперируют огромными массивами пространственной информации о технологических объектах и газовых сетях. При этом, как правило, не существует целостной и удобной для восприятия картины текущего состояния газовых сетей, особенно их функционирования и возможности развития.

газораспределительной организации выполняет ОАО «Газ-Сервис» (рис. 1), состоящее из восемнадцати филиалов, в каждом из которых для решения повседневных задач активно используются геоинформационные технологии.

Для работы с пространственной информацией в каждом структурном подразделении филиала и его центральной базе, а также центральном аппарате ОАО «Газ-Сервис» используются настольные продукты различных производителей. С целью обеспечения лиц, принимающих решения, актуальной и достоверной информацией обо всех объектах газораспределительной сети, пространственные данные передаются из каждого филиала в центральный аппарат, где осуществляется их объединение и обработка для дальнейшего использования при решении информационно-справочных, аналитических и прогностических задач.

Данная организация рабочих процессов по обработке пространственных данных имеет следующие недостатки:

большие временные затраты на актуализацию пространственных данных в центральном аппарате газораспределительной организации;

сложность контроля над качеством создаваемых и используемых в структурных подразделениях филиалов пространственных данных;

сложность преобразования исходных пространственных данных в единый формат;

сложность интеграции с информационными системами организации;

большая трудоемкость разработки и внедрения ГИС-приложений, решающих прикладные задачи идентичные для всех структурных подразделений.

Рис.1. Фрагмент обобщенной структуры газораспределительной организации Исходя из вышесказанного, было принято решение о создании корпоративной геоинформационной системы ОАО «Газ-Сервис», решающей следующие основные задачи:

обеспечение сотрудников организации информацией о пространственном положении объектов газораспределительных сетей;

осуществление паспортизации и инвентаризации объектов газораспределительной организации;

пространственная привязка результатов различных обследований газопроводов;

мониторинг текущего состояния газораспределительных сетей;

предоставление пространственно привязанной информации в технические отделы и диспетчерские службы организации для принятия решений;

оценка технической возможности подключения новых потребителей газа;

планирование проведения технических работ и обследований газопроводов и объектов газового хозяйства;

выявление участков газораспределительной сети с высоким уровнем риска возникновения аварийных ситуаций;

планирование развития газораспределительных сетей.

При разработке корпоративной геоинформационной системы газораспределительной организации должны быть учтены следующие требования:

Во-первых, необходим способ предоставления доступа к системе, обеспечивающий охват максимально возможного количества пользователей с минимальными издержками на организацию одного рабочего места. В результате было принято решение реализовывать ГИС в виде ГИС-сервера, предоставляющего веб-службы, что позволит обеспечить доступ к системе конечным пользователям на основе технологии «тонкого» клиента – с помощью стандартного веб-браузера.

Во-вторых, построить систему с учетом возможности разграничения доступа к ресурсам, хранящимся в ГИС. Система должна содержать пространственные и атрибутивные данные общего пользования и данные, необходимые для работы сотрудникам аппарата управления и филиалам ОАО «Газ-Сервис».

В-третьих, предоставить максимально эффективную и удобную возможность работы с системой конечным пользователям. Работа с картографической информацией через веб-браузер предполагает большую нагрузку на каналы передачи данных, в частности при приеме изображений участков карты. Если при работе в локальной сети, например, с корпоративной версией ГИС, проблема использования трафика не так значительна, то при удаленной работе с системой, задача максимально быстрого обновления данных становится весьма актуальной.

Учитывая эти требования, авторы данной статьи считают, что в рамках крупной территориально распределенной организации, филиалы которой удалены друг от друга и от центра, создание геоинформационной системы оптимально производить на базе серверных программных продуктов платформы ArcGIS [2]. Это позволит реализовать следующие функции:

централизованное хранение и администрирование пространственных редактирование и представление пространственных данных;

веб-доступ к пространственным данным;

связь с другими информационными системами, использующимися на предприятии.

Как основные, можно предложить два варианта реализации геоинформационной системы на базе серверного программного продукта ArcGIS Server:

1) В первом варианте имеется центральный сервер и единая база пространственных данных, с которой пользователи работают через веб-браузер (рис.2), что позволяет существенно снизить требования к рабочим станциям пользователей. Кроме этого, отпадает необходимость устанавливать программное обеспечение ГИС на рабочую станцию каждого пользователя.

Появляется возможность централизованного администрирования пространственных данных и веб-приложений, используемых для решения прикладных задач.

Рис.2. Схема построения корпоративной ГИС – варианта № Существенным недостатком решения задачи этим способом является то, что при отсутствии интернет-доступа работа клиентов с сервером будет невозможна. При увеличении количества одновременно работающих с сервером человек нагрузка на сервер будет возрастать, а так же увеличиваться Интернет-трафик.

2) Во втором варианте имеется центральный сервер, а так же индивидуальный сервер для каждого филиала. Периодически осуществляется репликация пространственных данных между удалёнными серверами и центральным сервером. Схема построения данного варианта корпоративной ГИС представлена рис. 3.

Данный вариант реализации более дорогостоящий, но выигрывает с точки зрения надёжности, так как обеспечивается возможность круглосуточной работы независимо от наличия и скорости Интернет-соединения и доступности центрального сервера.

Рис.3. Схема построения корпоративной ГИС – варианта № Независимо от выбранного варианта реализации, обязательным этапом создания корпоративной геоинформационной системы должна стать разработка единой базы пространственных данных на сервере центрального аппарата. Она должна содержать пространственные данные о территории, не относящиеся к объектам газораспределительной сети и не подвергающиеся редактированию (например, цифровые топографические карты территории Республики Башкортостан различных масштабов), т.е. базовые пространственные данные [3].

Разработка ГИС для таких сложных, иерархических и территориально распределенных организаций, как ОАО «Газ-Сервис», требует большого объема проектных работ, без проведения которых невозможно создать такую систему, и в тоже время существует необходимость анализа работы системы для выявления дополнительных требований, уточнения характеристик.

Поэтому разработку корпоративной геоинформационной системы целесообразно начинать с создания прототипа, который реализует базовый функционал, и предоставляет доступ к пространственным данным центрального сервера.

Исходя из вышесказанного, на базе серверного программного продукта ArcGIS Server был разработан прототип геоинформационной системы ОАО «Газ-Сервис», структура которого показана на рис. 4.

Рис.4. Структура прототипа ГИС газораспределительной организации Данный прототип создан в виде веб-приложения (рис.5), размещенного на веб-сервере Microsoft IIS, на основе стандартных шаблонов, и реализует базовый функционал для работы с пространственными данными (панорамирование, идентификация объектов, поиск, пространственные запросы и т.д.), а также защиту от несанкционированного доступа.

Таким образом, можно сделать вывод, что корпоративная геоинформационная система является основополагающей системой для интеграции разнородной информации об объектах газораспределительной сети, необходимой для обоснования и принятия эффективных управленческих решений.

Рис. 5. Интерфейса прототипа ГИС газораспределительной организации 1. Нефть и газ на цифровой карте /Бакланов А.В.//М.:ДАТА+, 2008.–205с.

2. Поддержка принятия решений при аварийных разливах нефти на основе ГИС-технологий / Павлов С.В., Атнабаев А.Ф., Павлов А.С., Саубанов О.С. // ArcReview : Современные геоинформационные технологии №4, М., 2008. С. 3. Использование геоинформационных технологий для интеграции пространственных данных / Павлов А.С. // Сборник статей третьей всероссийской зимней школы-семинара аспирантов и молодых ученых, 20- февраля 2008. – Уфа: Издательство «Диалог», 2008. – С. 492-496.-572с.

ОПЫТ ПРИМЕНЕНИЯ ГИС-ТЕХНОЛОГИЙ

В ЭКСПЛУАТАЦИИ СИСТЕМ ВОДОСНАБЖЕНИЯ

И ВОДООТВЕДЕНИЯ Г. УФЫ

Иванцов А.В.,МУП «Уфаводоканал», г.Уфа Кизин П.Ю.,МУП «Уфаводоканал», г.Уфа В современных условиях управление территориально распределенной системой инженерных сетей крупного города невозможно без представления о пространственной структуре сетей и коммуникаций. Технология поддержки бумажных карт и планшетов уже не отвечает требованиям оперативности обработки и обмена информацией. Геоинформационных технологии являются средством, которое создает основу для автоматизированного и оперативного управления системами водоснабжения и канализации.

Основой для развития ГИС технологий в МУП «Уфаводоканал»

послужила работа по инвентаризации сетей, которая началась в 1975 г. Главной ее целью было обеспечение эффективного управления эксплуатацией водопроводных сетей: учет неисправностей объектов сети и работ по их устранению, планирование отключений и определение потребителей остающихся без воды, и т.д. Рабочим материалом служили планшеты в масштабе 1:2500 [1].

Создание в 1991 г. Бюро технической инвентаризации (БТИ) позволило систематизировать выполняемую работу, а в 1997 г. начать работы по созданию электронной геоинформационной системы. В качестве программного обеспечения была выбрана ГИС Альбея (теперь ГИС ИнГео). Для адаптации ГИС Альбея к задачам управления инженерными сетями была разработана система «Вода».

Входными данными для ГИС были съемки местности, исполнительная документация и технологические схемы, информация об изменении состояния и организации водопроводных сетей (рис.1). В БТИ поданная информация систематизировалась, проверялась на корректность и вводилась в БД ГИС.

Потребителями информации ГИС «Вода» являлись управления водопроводных сетей, проектные и производственные подразделения.

Система ГИС «Вода» позволила создать информационную технологию сбора и актуализации пространственных данных по структуре водопроводных сетей, сформировать основу для безбумажного документооборота и повысить оперативность диспетчерского управления. Была собрана и систематизирована информация по объектам системы водоснабжения, которая создала основу базы данных ГИС МУП «Уфаводоканал» [2].

Однако, в ходе эксплуатации ГИС «Вода» выявились проблемы, которые затрудняли решение производственных задач и усложняли проведение инвентарного учета. В дальнейшем силами программистов предприятия велись работы по расширению функциональности ГИС. Были разработаны модули ведения карточек колодцев и системы подачи и распределения воды (СПРВ).

Рис.1. Информационная технология эксплуатации ГИС «Вода»

В основе модуля СПРВ лежит модель данных инженерной сети, в которой узлами являются колодцы, места соединения труб разного диаметра и материала, тупики, врезки и потребители. Ребрами сети являются трубы, т.е.

участки водопроводной сети, находящиеся между двумя водопроводными колодцами. Функциональность модуля СПРВ также базируется на представлениях к функциональности инженерной сети. Основными функциями являются создание труб с узлами, деление, соединение, преобразование узлов в точки подключения, отображение объектов согласно их паспортным характеристикам и т.д. Контролируется логика соединений и связность сетевых объектов.

Внедрение модели данных, реализованной в модуле СПРВ, предоставило возможность повышения детальности представления водопроводной сети в ГИС, что положительно сказалось на перечне задач, решаемых средствами ГИС, а также создало основу для интеграции с другими информационными системами предприятия, а также поддерживать процедуры инвентарного учета [3].

Сформированная информационная технология позволила решать следующий круг задач (рис. 2):

инвентаризация объектов ВС;

мониторинг состояния СПРВ и учет проводимых работ;

мониторинг режимов работы СПРВ;

гидравлическое моделирование;

подготовка аналитических карт;

обмен пространственной и паспортной информацией с внешними организациями (МЧС, проектные организации и т.д.).

В 2005 году начиналась работа по вводу информации по объектам канализационной сети. В основе создания модели данных ГИС канализационной сети лежит опыт, который был получен в ходе работы с моделью СПРВ [3]. Был сформирован единый классификатор объектов канализации, который послужил основой для создания слоев в ГИС. Узлами канализационной сети были формализованы соединения и абоненты. Ребрами являются канализационные трубы различного назначения. В качестве инструмента для построения аналитических карт используется ArcView 9.3 [4], так как функциональности ГИС ИнГео для этих целей оказалось недостаточной.

Рис.2. Схема информационных потоков поддержки модуля СПРВ Примером аналитической карты, построенной на основе информации из базы данных ГИС средствами ArcView 9.3, может служить «Карта защищенности труб» (рис. 3). Особенностью данной карты является то, что это комплексная карта, в структуре которой имеются интерполированные замеры электрохимических потенциалов, водопроводные сети, утечки и адресный план.

Карта распределения электрохимических потенциалов, утечек и защищенности труб была использована при определении зон коррозионной опасности, анализе причин возникновения утечек и обосновании мероприятий защиты сетей.

Представленный пример является не единственным в использовании технологий ArcGIS. С лета 2007 года с ее помощью было осуществлено более 16 проектов. На сегодняшний день основная сфера использования технологии ArcGIS это:

подготовка информации для гидравлического моделирования;

подготовка комплексных аналитических карт или карт для внешних организаций, в подготовке которых функциональность ГИС ИнГео не достаточна;

задачи, при выполнении которых требуется прямая работа с данными других информационных систем или используются специализированные типы данных.

Существующая в МУП «Уфаводканал» ГИС-технология явилась положительным фактором в формировании корпоративной информационной технологии управления водопроводными и канализационными сетями.

Анализируя опыт развития ГИС-технологий в МУП «Уфаводоканал» и собственный опыт работы в информационных и геоинформационных технологиях, сформировалось собственное представление о развитии ГИСтехнологий на предприятии водоснабжения и водоотведения [5,6].

Считаем, что основная задача ГИС-технологий в корпоративной информационной системе предприятия водоснабжения и водоотведения это:

воспроизведение в компьютерной среде существующих и проектируемых объектов водоснабжения и водоотведения с учетом их точного пространственного расположения, характеристик и моделей поведения.

В информационной системе предприятия ГИС:

одна из ключевых информационных подсистем обеспечивающих процессы интеллектуального (автоматизированного) управления объектами инженерных сетей;

базовая интеграционная платформа для информационных систем предприятия (включая АСУ ТП и экспертные системы);

в центрах обработки данных интеграционная платформа для баз данных реального времени, реляционных баз данных, баз знаний;

средство оптимального представления информации для диспетчерских и технологических служб с использованием WEB-интерфейсов, интерактивной графики, цифровых карт, 3D, когнитивной графики, отображаемой на видеостенах, интерактивных панелях и системах виртуальной реальности.

Изложенные представления сочетаются с современной концепцией создания информационных систем в нефтяной отрасли «Интеллектуальное месторождение» [7,8]. Базовые подходы «Интеллектуального месторождения»

могут быть успешно использованы в развитии информационных систем для адаптивного управления технологическими процессами водоснабжения и водоотведения. Методические проработки для центров удаленного мониторинга и центров управления разработкой месторождений могут быть полезными для создания ситуационных центров управления системами ВС и КС [9,10].

Ситуационный центр управления системами ВС и КС может быть применен в оперативном управлении сетевыми объектами, в анализе ситуаций, а также апробации проектных решений развития систем водоснабжения и водоотведения.

Поэтому основой работы центра является информационная база прикладных систем диспетчерских управлений и водозаборов, локальных АСУ ТП, метрологии, контроля качества воды и стоков, инвентарного учета и т.д. (рис. 4).

В подсистеме сбора, хранения и резервирования информации функционируют технологические процессы концентрации данных из прикладных систем и корпоративного WEB-узла. Базы геоданных и знаний являются ключевыми, так как отвечают не только за хранение определенного вида информации, но и обеспечивают процессы контроля целостности и достоверности хранимой информации.

Все это обеспечивает основу для работы компонентов ситуационного центра, которые обеспечивают поддержку принятия решений:

подсистемы мониторинга и диспетчерского управления сетями:

аналитические подсистемы;

подсистемы управления производственными активами, сервисами и персоналом;

подсистемы моделирования и автоматизированной выработки решений.

Результаты работы данных подсистем передаются в системы интеллектуального управления сетями и АСУ ТП, процедуры подготовки в режиме реального времени отчетов, тематических карт и графиков, анализа рекомендуемых управленческих решений. Из множества рекомендуемых решений выбирается наиболее оптимальное, которое воплощается средствами интеллектуальной АСУ ТП.

Считаем, что для реализации ситуационного центра больше всего подходят программно-технологические решения, воплощенные в ArcGIS Server (рис. 5). Так сети могут быть представлены в модели данных геометрическая сеть [11]. Структура базы геоданных может быть связана с базами данных прикладных систем, и обеспечивать динамический контроль целостности и непротиворечивости информации не только пространственных, но и технологических данных. Программные интерфейсы ArcGIS Server могут быть встроены или стать базовыми в прикладных системах, в которых идет работа с пространственными данными или тематическое картирование.

Рис. 4. Информационно-логическая модель информационного обеспечения ситуационного центра управления системами водоснабжения и водоотведения Рис.5. Интеграция прикладных систем обеспечения ситуационного центра В работе с инженерными сетями используются не только карты, но и схемы. Весьма недооцененный модуль ArcSchematics может стать полезным в программном обеспечении ситуационного центра [12]. Он может быть использован в подготовке схем на основе актуальных пространственных и технологических данных и подготовке оперативной отчетности. Программный интерфейс ArcSchematics может быть встроен в прикладные системы, в которых требуется информация о связности сетевых объектов, например биллинговые системы, или компоненты АСУ ТП.

За время эксплуатации ГИС-технологий в МУП «Уфаводоканал» была создана информационная технология постоянного мониторинга и актуализации пространственной информации, а также инвентаризации объектов водоснабжения и водоотведения. Разработаны процедуры, воспроизводящие в среде ГИС процессы жизненного цикла сетевых объектов.

В ходе работы были разработаны информационные структуры состава и методики подготовки аналитических карт состояния инженерных сетей МУП «Уфаводоканал».

Ситуационный центр управления системами ВС и КС – технология, которая позволит интегрировать все информационные системы единое целое, что положительно скажется на оперативности и обоснованности решений управления системами водоснабжения и водоотведения МУП «Уфаводоканал».

1. З.М.Файрузов, В.А.Зуйченков, В.Ф.Касьянова, Л.И.Кантор Опыт создания ГИС «Вода» на предприятии «Уфаводоканал» Водоснабжение и санитарная техника. №3.-С15-18 Москва.2001.ч.2.

2. Л.И.Кантор, И.П.Гилев, Д.Б.Скочило, А.Ф.Хатыпов, А.А.Галиахметов Информационные технологии при эксплуатации системы подачи и распределения воды. Водоснабжение и санитарная техника. №3.-С15- Москва.2008.

3. Л.И.Кантор, А.Ф.Хатыпов Интеграция информационных ресурсов как составляющая повышения эффективности управления Водоснабжение и санитарная техника. №3.-С 8-11. Москва.2008.

4. www.dataplus.ru Продукты/ESRI Москва.2010.

5. А.В.Иванцов, П.Ю.Кизин. Опыт организации многопользовательского доступа к базам цифровых карт.// Изд-во Башнипинефть. Сборник: Проблемы освоения нефтяных месторождений.-Уфа 1999 –c. 52-54.

6. И.Кизина, В.Горбенко, В.Теплов, М.Каримов, А.Иванцов.

Геоинформационные системы в решении актуальных задач проектирования и мониторинга трубопроводных систем ОАО «Юганскнефтегаз»// Научнотехнический вестник ЮКОСа» № 8. –Москва.-2003. -c.41-44.

7. И.Д.Кизина, Э.Г.Краснова Опыт внедрения программных средств ОАО «Нефтеавтоматика» для мониторинга работы механизированного фонда скважин. Инженерная практика. № 9.-С106-110.Москва.2010.

8. И.Д.Кизина Интеллектуальные технологии в современных системах управления разработкой месторождений нефти и газа и в адаптивном управлении производством предприятий нефтегазодобычи. Материалы конференции «Газ.Нефть.Технологии – 2010». Уфа. 2010.

9. М.Г.Волков Эволюция центров удаленного мониторинга добычи:

текущее состояние перспективы развития добычи. Инженерная практика. № 9.С34-39.Москва.2010.

10. Л.В.Игревский ЦУРМ нефти и газа им И.М. Губкина: предпосылки создания, возможности, опыт эксплуатации, перспективы развития..

Инженерная практика. № 9.-С34-39.Москва.2010.

11. М.Зейлер Моделирование нашего мира. Руководство ESRI по проектированию базы геоданных. ESRI Press.Хьюстон.2000г.-С254.

12. www.dataplus.ru Продукты компании ESRI / Дополнительные модули ArcGIS Москва.2010.

ИНФОРМАЦИОННОЕ СОПРОВОЖДЕНИЕ

ВЕСЕННЕГО ПОЛОВОДЬЯ

НА ТЕРРИТОРИИ РЕСПУБЛИКИ БАШКОРТОСТАН

C ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГИС-ТЕХНОЛОГИЙ

Атнабаев А.Ф., УГАТУ, г.Уфа Кунаков Ю.Н., УГАТУ, г.Уфа Павлов С.В., УГАТУ, г.Уфа Ямалов И.У., Управление по чрезвычайным ситуациям при Правительстве Республики Башкортостан, г.Уфа.

Среди угроз безопасности на территории Республики Башкортостан (РБ) важное место занимают опасности, связанные с водными объектами. Опасное гидрологическое явление – событие гидрологического происхождения или результат гидрологических процессов, возникающих под действием различных природных или гидродинамических факторов или их сочетаний, оказывающих поражающее воздействие на людей, сельскохозяйственных животных и растения, объекты экономики и окружающую природную среду. К опасным гидрологическим явлениям относятся: заторы и зажоры, наводнение, половодье, паводок, катастрофические паводки, снежные лавины, сели [4].

Весенние паводки принято называть половодьями.

Весенние паводки в РБ являются практически ежегодно повторяющимися стихийными бедствиями, а по площади охватываемых территорий и наносимому материальному ущербу превосходящими все остальные виды природных чрезвычайных ситуаций (ЧС) [1]. Это обусловлено, прежде всего, многочисленностью водных объектов в нашей республике и активным применением водных ресурсов для питьевых, производственных, и сельскохозяйственных нужд.

Для информационной поддержки принятия решений в паводковый период и для повышения эффективности контроля за паводковой ситуацией необходимо своевременное предоставление информации о складывающейся ситуации на водных объектах РБ. В связи с этим важную роль играет система мероприятий, направленная на предупреждение и смягчение последствий паводковой ситуации, основанная на мониторинге и оперативном прогнозировании зон затопления с использованием современных информационных технологий, в том числе ГИС-технологии. На рисунке представлена схема процесса информационного сопровождения прохождения паводка, в котором ключевое место занимает задача геоинформационного моделирования возможных зон затопления на основе анализа разнотипной картографической и атрибутивной информации.

Рис.1. Схема процесса обработки данных для информационного сопровождения паводка Получение и обработка информации о текущих уровнях воды на гидропостах и водохранилищах Основой процесса поддержки принятия решений в паводковый период является оперативно предоставленная информация об уровнях поднятия воды.

В ходе информационного сопровождения паводка, специалисты «Башкирского управления по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды» и республиканской противопаводковой комиссией (РППК) ежедневно предоставляют сведения о состоянии водных объектов по 17-20 постам гидрологического контроля и по 8 водохранилищам.

Полученные данные обрабатываются и заносятся в специальную таблицу, характеризующую текущее состояние водного объекта в районе поста гидрологического контроля. Их анализ позволяет достаточно точно оценить как текущую паводковую ситуацию, а также составить возможный прогноз её развития на следующий день. Пример обрабатываемых данных представлен в таблице 1.

Таблица текущих и прогнозных уровней воды на гидропостах РБ Следует отметить что, табличные данные недостаточно понятно отражают текущую и ретроспективную информацию, поэтому для каждого пункта наблюдения следует строить график динамики изменения уровня воды, позволяющий дополнительно проводить сравнительный анализ (например, анализ динамики изменения уровня с прошлым годом 2009г.). Пример табличной и графической форм представления информации об изменениях уровня воды за несколько лет на выбранном посте гидрологического контроля представлен в таблице 2 и на рисунке 2.

Дата Уровень текущего года Уровень предыдущего года. 20.20.20.20.20.20.20.20.20.20.20.20.20.20.20.20.20.20.20.20.20.20.20.20.20.20.20.20.20.20.20.20. 05. 06. 07. 08. 09. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 28. 29. 30. 01. 02. 03. 04. 05. 06. 07.

Следует отметить, что для повышения эффективности контроля за паводковой ситуацией в целом по РБ с помощью ГИС-технологий необходимо создавать карты-схемы, отражающие общую обстановку на водных объектах РБ, представленные на рисунках 3 – 5.

Данный вид карт-схем позволяет оценить складывающуюся паводковую ситуацию на всей территории РБ. Данные карты-схемы несут основную смысловую нагрузку, позволяя оперативно принимать решения сотрудникам Управления по чрезвычайным ситуациям при Правительстве Республики Башкортостан.

На рисунке 5 приведена обзорная карта-схема обзора паводковой обстановки (выход рек на пойму). Зеленый цвет означает, что реки находятся в берегах. Желтый цвет означает, что реки на следующий день по прогнозным данным выйдут на пойму. Красный цвет говорит о том, что на данной территории реки вышли на пойму. В этом случае следует более подробно рассмотреть состояние водных объектов в областях выделенных красным и/или желтом цветом и построить ГИС-средствами зоны возможных затоплений.

Построение карт-схем, отражающих паводковую обстановку Зачастую на некоторых водных объектах РБ уровень воды за короткий период времени может подняться намного выше спрогнозированных данных по причине формирования ледовых заторов, в результате чего река может выйти на пойму и затопить значительную территорию. В этом случае крайне важно рассчитать и построить возможную зону затопления [2, 3].

Построение зоны затопления необходимо для прогнозирования и предотвращения потенциально-опасных последствий весенних паводков при разливах водных объектов. Для получения площади зоны затопления с возможностью отражения динамики её состояния во времени используется сочетание алгоритмов из областей геометрии и гидрологии. Сложные системы, позволяющие рассчитывать площадь зоны затопления, имеют в своем составе компоненту ГИС, позволяющую сочетать как пространственную, так и атрибутивную информацию об объектах.

Из приведенного примера табличной и графической информации об уровнях воды на гидропостах РБ, видно, что на реке Белая в районе д.

Андреевка на гидрологическом посте «Андреевка» значение уровня воды значительно превышает уровень поймы. В результате применения методов геоинформационного моделирования значений уровней поднятия воды на постах гидрологического контроля формируются карты-схемы, отражающие возможные зоны затопления (рисунок 6) и список населенных пунктов, попадающих в рассчитанную зону затопления, представленный в таблице 3.

Рис.3. Распределение гидропостов на территории РБ с указанием превышения пойм Рис.4. Карта-схема, отражающая в виде диаграммы уровень поднятия воды Рис.5. Карта-схема, отражающая уровень опасности в зоне ответственности Рис.6. Возможная зона затопления в районе гидропоста «Андреевка»

Возможный перечень населенных пунктов, попадающих в расчетную зону затопления/подтопления в районе гидропоста «Андреевка» на 02 мая 2010 года Название населенного пункта Административный район РБ

ДЮРТЮЛИ

Анализ информации о состоянии уровней поднятия воды на основных водохранилищах РБ Большую роль в прохождении паводка также играют гидротехнические сооружений (ГТС) и водохранилища, а их на территории РБ более 400.

Наиболее важными и крупными водохранилищами в РБ являются Павловское, Юмагузинское, Нугушское, Акъярское, Таналыкское, Сакмарское, Слакское и Нижнекамское. Высший проектный уровень водохранилища (верхнего бьефа плотины), поддерживаемый при нормальных эксплуатационных условиях, называется нормальным подпорным уровнем.

В экстремальных условиях высокого половодья или паводка допускается превышение нормального подпорного уровня до так называемого форсированного подпорного уровня. Например, в 2009 году в РБ подобная ситуация была отмечена на Сакмарском, Таналыкском и Слакском водохранилищах. На основе данных, ежедневно предоставляемых РППК, составляется сводная таблица, характеризующая текущую паводковую ситуацию на водохранилищах. Пример представлен в таблице 4.

Пример графика наполнения водохранилищ представлен в виде диаграмм на рисунке 7 – в случае, если значение объема водохранилища превышено (в сравнении со справочными данными), то диаграмма окрашивается в красный цвет.

Следует отметить, что значительную роль в снижении последствий прохождения паводка сыграло недавно построенное Юмагузинское водохранилище. На заседания рабочей группы республиканской противопаводковой комиссии» от 19.04.10. принято решение об увеличение значения «Объем воды при НПУ» 455,94 млн.м3 (протокол №4). В 2010 году объем воды в водохранилище составил 370,9 млн.м3 (по данным на 06.05.10 г.).

Текущие и прогнозные уровни воды на водохранилищах РБ Наименование Обработка космических снимков, отражающих состояние снежного покрова на территории РБ Далеко не последнюю роль в прохождении паводка играет таяние снега. От времени и скорости таяния снега зависит дата начала весеннего половодья, а также его объем. Мониторинг динамики схода снежного покрова и оценка его динамики еще до начала весеннего половодья позволяет спрогнозировать и рассчитать силы и средства для его пропуска.

Применение методов обработки данных дистанционного зондирования (ДДЗ) для мониторинга снежного покрова позволяет оперативно и наглядно предоставлять информацию о состоянии снежного покрова на территории РБ, а результатов дешифрирования ДДЗ – производить расчеты покрытия территории РБ снежным покровом. В процессе мониторинга состояния снежного покрова на территории РБ в 2010 году каждый день создавалась карта территории РБ на основе космического снимка MODIS, ежедневно создавалась векторная карта состояния снежного покрова на территории РБ, производились расчеты доли площади снежного покрова от доли площади территории РБ (рис. 8), и создавался график динамики схода снежного покрова (рис. 9).

Таким образом, значительную роль в информационной поддержке принятия решений по обеспечению безопасного прохождения половодий в РБ является отслеживание динамики схода снежного покрова.

Заключение Использование ГИС-технологий и данных дистанционного зондирования позволяет отслеживать динамику схода снежного покрова на территории РБ во время половодья, на основе цифровых электронных карт прогнозировать и рассчитать границы и площади зон затоплений, определять населенные пункты, попавшие в построенные зоны затоплений. Полученные данные являются основой для поддержки принятия решений при планировании комплекса мер службами экстренного реагирования в составе противопаводковой комиссии.

Выше представленная картографическая и табличная информация является неотъемлемой частью ежедневных информационных бюллетеней о паводковом состоянии в РБ. Представленные данные предназначены для повышения качества обеспечения необходимой информацией всех категорий пользователей, участвующих в решении задач по снижению последствий от ЧС.

1. Дистанционное зондирование и географические информационные системы/ Моск.гос.ун-т им. Ломоносова, Геогр. фак., каф. картографии и геоинформатики, Центр геоинформационных технологий.-М.:Научный мир.

2004-Ч.3: Компьютерный практикум по цифровой обработке изображений и созданию ГИС/ И.К. Лурье – 2004. – 147с.

2. Кунаков Ю.Н., Атнабаев А.Ф., Павлов С.В. Комплексная система поддержки принятия решений для мониторинга паводковой ситуации на основе данных дистанционного зондирования и цифровых электронных карт // Вода для жизни – 2009: Материалы межрегиональной научно-практической конференции. – Уфа: Информреклама, 2009. – С. 103 – 107.

Рис.8. Карта-схема территории РБ, отражающая состояние снежного покрова Рис.9. График динамики схода снежного покрова на территории РБ 3. Павлов С.В. Разработка геоинформационной модели речной сети с учётом картографической, гидрологической и морфометрической информации для определения границ зон затопления при изменении уровня воды в водных объектах / С.В. Павлов, О.И. Христодуло, Р.Р. Шарафутдинов // Научный журнал “Вестник УГАТУ” – Уфа, Т.11, №1 (28). 2008г. – с. 18-27.

4 Снижение рисков и смягчение последствий чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера в Российской Федерации до 2010 года: федеральная целевая программа – утверждена постановлением Правительства РФ от 6 января 2006 г. № 1.

ИНТЕГРАЦИЯ НА ОСНОВЕ ГИС-ТЕХНОЛОГИЙ

РАЗЛИЧНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПОДСИСТЕМ

В СОСТАВЕ ГОРОДСКОЙ ИНФОРМАЦИОННОАНАЛИТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯ

ОБЩЕСТВЕННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ

Павлов С.В., УГАТУ, г.Уфа Ефремова О.А., УГАТУ, г.Уфа Педь О.В., ЗАО «Энвижн Груп», г.Уфа Валеев Р.А., УССА МВД по РБ, г.Уфа Основной целью создания городских информационно-аналитических систем обеспечения общественной безопасности является укрепления безопасности, а именно, установление политической, экономической и социальной стабильности, контроль за ситуацией и поддержание правопорядка, создание нормальных условий для проживания жителей города и функционирования его инфраструктуры. Все эти вопросы стоят перед властями, правоохранительными органами любого территориального образования (управы/района/города/региона).

Для достижения этой цели требуется решение целого ряда задач, в различных сферах деятельности человека. Так в сфере общественной безопасности – это недопущение и своевременное пресечение любых проявлений террористической деятельности, предотвращение возникновения явлений криминального характера, поддержка и совершенствование системы обеспечения правопорядка. В области предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера – создание городской системы мониторинга и прогнозирования чрезвычайных ситуаций, повышение эффективности деятельности по предупреждению чрезвычайных ситуаций, смягчение их последствий. В техногенной сфере – обеспечение безопасности производственных структур, повышение надежности работы объектов и систем жизнеобеспечения города, обеспечение устойчивого функционирования производств и инфраструктуры города в условиях воздействия факторов опасностей и угроз. В социальной сфере и области экономики – обеспечение прав каждого человека на личную безопасность, повышение уровня и качества жизни жителей города, а также борьба с экономическими преступлениями и коррупцией [1].

В процессе решения всех вышеперечисленных задач необходима обработка большого количества пространственной информации, в связи с этим значительную поддержку могут оказать современные геоинформационные технологии, позволяющие создавать комплексные интеллектуальные территориально-распределенные системы [2].

Важным аспектом интеграции является и необходимость решения на общей основе в рамках использования единой информационной среды всей совокупности задач, решаемых органами обеспечения общественной безопасности различных уровней.

Исходя из всего вышеперечисленного, основным подходом к решению задачи интеграции различных информационных подсистем в составе городской информационно-аналитической системы является применение ГИС-технологий (рис.1).

Использование геоинформационной системы (ГИС) в качестве основной интегрирующей компоненты городских информационно-аналитических систем обеспечения общественной безопасности позволит:

– осуществлять мониторинг территории города;

– оперативно и эффективно реагировать на различные аварийные и чрезвычайные ситуации (определять местоположение звонивших, а затем с помощью своих аналитических средств выявлять ближайшие патрульные машины к местам происшествий; производить моделирование взрывов, пожаров и других аварий; определять объекты, попадающие в опасную зону;

определять ближайшие к месту происшествия аварийные и патрульные службы и пр.);

– решать оптимизационные задачи (оптимизировать расположение объектов, определять оптимальные маршруты движения и т.д.);

– производить различные виды анализа в привязке к пространственной информации (анализ криминогенной обстановки, анализ работы инженерных сетей и т.п.) [3].

Рис.1. Городская ИАС обеспечения общественной безопасности Структура городской информационно–аналитической системы обеспечения общественной безопасности Обобщенная логическая структура городской информационноаналитической системы, интегрирующую роль в которой играет ГИС, может быть представлена следующим образом (рис.2). Центральное место в системе занимает ГИС. Все данные, поступающие от источников информации, через интерфейс обмена данными заносятся в единое информационное хранилище.

Рис.2. Структура городской ИАС обеспечения общественной безопасности Единое информационное хранилище содержит пространственную, атрибутивную, видео, аудио и графическую информацию:

– изображения, полученные от систем видеонаблюдения;

– данные вычислений модуля идентификации личности;

– данные вычислений модуля контроля автотранспортных магистралей;

– данные центра коммуникаций (запись звонков);

– данные, связанные с журналированием действий пользователей в системе;

– пространственная информация об объектах системы;

– информация, полученная от других городских систем.

Надстройкой над ГИС являются два блока подсистем: блок узкоспециализированных подсистем, предназначенных для работы с конкретными объектами (камерами видеонаблюдения, пунктами экстренной связи «Гражданин-Милиция», аудиодатчиками, блоками измерения скорости, светофорами, датчиками интенсивности движения и т.п.) и блок подсистем общей функциональности, обеспечивающих выполнение типовых задач (информационно-справочных, аналитических и задач моделирования) в сфере управления обеспечением общественного порядка и общественной безопасности.

Таким образом, разработка городской информационно-аналитической системы обеспечения общественной безопасности в соответствии с предложенной структурой позволит не только интегрировать информацию из различных источников, но и обеспечит решение различных задач в сфере обеспечения общественной безопасности.

Задачи и функции ГИС как основной интегрирующей компоненты Круг задач и функций ГИС, как основной интегрирующей компоненты городской информационно-аналитической системы обеспечения общественной безопасности, в зависимости от очередности реализации может быть поделен на два уровня.

Так, в первую очередь необходима разработка общего интерфейса системы, обеспечивающего ввод, хранение и обработку всех видов информации, предоставление пользователям возможности формирования различных запросов. Таким образом, на первом этапе необходима разработка программного комплекса Информационно-справочной подсистемы (рис.2), что, в конечном счете, создаст основу для расширения общей функциональности городской информационно-аналитической системы и позволит разработать на ее основе подсистемы решения аналитических задач и моделирования процессов и явлений.

Для решения задач в рамках информационно-справочной подсистемы ГИС должна обеспечивать выполнение следующих функций:

1) управление послойной нагрузкой электронной карты и изменение нагрузки карты в зависимости от масштаба отображения;

2) выполнение стандартных функций работы с картой (увеличение, уменьшение масштаба просмотра, движение по карте и др.);

3) поиск объекта на электронной карте по характеристикам объекта в слоях, возможность построения сложных запросов по нескольким характеристикам;

4) позиционирование карты на определенную зону для выбранного объекта;

5) отображение характеристики объекта или группы объектов карты;

6) одновременный многопользовательский доступ к базе данных всех объектов слоев топографической карты и специальных слоев объектов городской информационно-аналитической системы обеспечения общественной безопасности;

7) вывод на печать отображаемого участка электронной карты;

8) анализ дорожных сетей;

10) интеграцию разнородных данных:

- пространственных и атрибутивных данных;

- пространственных и видеоданных;

- пространственных данных и измерений ГЛОНАСС/GPS;

11) предоставление сетевых ГИС-сервисов для обеспечения масштабируемости системы и её доступности для территориально распределённых подразделений;

12) хранение, обработка и отображение авиационных и космических снимков;

13) качественное оформление тематических карт для их отображения в виде электронных и бумажных документов.

Требования к пространственной информации в составе ГИС Для решения поставленных задач пространственная информация должна содержать векторные карты и планы различных масштабов (рис.3), включающие: общегеографические слои по городу и его окрестностям, специализированные объекты:

1) векторную карту города масштаба 1:5000, включающую все общегеографические слои и специализированные объекты;

2) векторные карты масштаба 1:1000 и менее для всех интересующих специализированных объектов, расположенных на территории города (генпланы объектов);

3) векторную карту области и окрестностей города масштаба 1: для анализа и отображения процессов, влияющих на обстановку в городе (например отслеживание приближения (удаления) транспортируемых через город опасных грузов).

В состав картографической информации должны быть включены общегеографические слои пространственных данных (административные районы, границы городов и районов, рельеф, растительность, водные объекты, автодороги), а также слои специализированных объектов служб обеспечения общественной безопасности [4].

Рис.3. Структура пространственных данных ГИС в составе информационного обеспечения органов общественной безопасности Заключение.

Разработка ГИС в составе городской информационно-аналитической системы обеспечения общественной безопасности послужит не только для отображения информации, но и явится эффективным инструментом представления и анализа данных, направленных на поддержание общественного порядка и общественной безопасности на территории города.

ГИС позволит оперативно и эффективно реагировать на различные происшествия, аварийные и чрезвычайные ситуации, определять местоположение звонивших, а затем с помощью своих аналитических средств выявлять ближайшие патрульные машины к местам происшествий. ГИС может быть интегрирована с системами записи звонков для отображения мест происшествий, анализа и выявления тенденций. Также ГИС может интегрироваться с данными других органов государственной власти для обеспечения полного анализа всей имеющейся по происшествию информации.

Таким образом, интеграция различных информационных подсистем городской системы на основе ГИС-технологий позволит повысить оперативность принимаемых решений за счет контроля текущей оперативной обстановки, управления силами и средствами и координации действий служб оперативного реагирования, базирующихся на анализе пространственной информации о территории города и объектах служб общественной безопасности.

1. Павлов С.В., Хамитов Р.З., Крымский В.Г. Построение системы стратегического управления безопасностью населения субъекта Российской Федерации (Опыт Республики Башкортостан),Уфа, Изд.Экология, 1999.

2. Хамитов Р.З., Павлов С.В., Ефремова О.А. Геоинформационное обеспечение деятельности силовых структур. Тезисы докладов X всероссийского форума «Геоинформационные технологии. Управление.

Природопользование. Бизнес. Образование»–М.: ГИС-Ассоциация, 2003. – С.96.

3. Валеев Р.А., Ефремова О.А., Павлов С.В., Педь О.В. ГИС крупного города как основная интегрирующая компонента комплексной автоматизированной информационно-аналитической системы «Безопасный город» //Межвузовский научный сборник. Уфа. УГАТУ, 2010. – C.56.

4. Гохман В.В. Общегородские ГИС//ArcReview, «Муниципальные ГИС», №3(46),ООО Дата+,2008.

ПРИМЕНЕНИЕ ГИС-ТЕХНОЛОГИЙ В СФЕРЕ

ОБЕСПЕЧЕНИЯ ОБЩЕСТВЕННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ НА

ПРИМЕРЕ СИСТЕМЫ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ О

ПРОИСШЕСТВИЯХ НА ТЕРРИТОРИИ Г.УФЫ

Ефремова О.А., УГАТУ, г.Уфа Исхаков А.Х., ОССА УВД по г.Уфа, г.Уфа Плеханов С.В., УГАТУ, г.Уфа Одним из факторов повышения эффективности деятельности органов внутренних дел в сфере обеспечения общественной безопасности является создание современных систем информационной поддержки принятия решений.

Основой создания таких информационных систем служат современные ГИС-технологий, применение которых, в первую очередь, обусловлено тем, что информация, необходимая для поддержки принятия решений при обеспечении общественного порядка и общественной безопасности, характеризует пространственно (территориально) распределенные объекты. В качестве второго не менее важного аргумента применения ГИС–технологий в системах информационной поддержки принятия решений в сфере обеспечения общественного порядка необходимо отметить возможность реализации решения на общей основе, в рамках использования единой информационной среды, всей совокупности задач, стоящих перед органами внутренних дел различных уровней.

Одним из примеров, подобного рода систем информационной поддержки принятия решений в сфере обеспечения общественной безопасности, базирующихся на применении современных ГИС-технологий, является система обработки информации о происшествиях на территории г.Уфы.

Контроль оперативной обстановки в городе, регистрация происшествий и организация немедленного реагирования на них относятся к важнейшим функциям Дежурной части Управления внутренних дел г. Уфы (ДЧ УВД).