авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ РОССИЙСКАЯ БИБЛИОТЕКА - WWW.DISLIB.RU

АВТОРЕФЕРАТЫ, ДИССЕРТАЦИИ, МОНОГРАФИИ, НАУЧНЫЕ СТАТЬИ, КНИГИ

 
<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 |   ...   | 4 | 5 || 7 | 8 |

Геоэкологические проблемы оползнеопасных территорий и их решение с использованием геодезических методов

-- [ Страница 6 ] --

Для определения плановых перемещений грунтовых (наблюдательных) реперов в процессе слежения за оползневыми процессами необходимо перейти от геоцентрической системы координат WGS-84 к местной системе плоских прямоугольных координат на плоскости. Руководство пользователя спутниковыми геодезическими системами PINACLE позволяет для этого перейти от системы координат WGS-84 к системе плоских прямоугольных координат СК-42, а затем пересчитать в местную (городскую, локальную) систему координат. Однако выполненные нами исследования показали, что система координат 1942 г. не обеспечивает точного и однозначного перехода к геоцентрической системе координат, в которой функционируют глобальные навигационные системы ГЛОНАСС и GPS, что подтверждается и исследованиями других авторов. На основе опубликованных исследований, выполненных по результатам общего уравнивания АГС стран СНГ, пункты АГС например Азербайджанской республики получили поправки в координаты Х от 0,95 до 4,53 м, в У от 2,71 до 6,55м., что позволило сделать вывод, что система координат СК-42 вообще не обеспечивает точного и однозначного перехода к геоцентрической системе координат, так как деформации ГГС в СК-42 не позволяют с необходимой точностью определять параметры перехода к местным системам координат. Растет несоответствие между требованиями к опорным сетям, возможной точностью измерений, выполненных с помощью новых технологий и точностью существующей геодезической основы. Это не позволяет во многих случаях однозначно осуществлять привязку к пунктам ГГС городских или других специальных сетей, развиваемых с помощью спутниковых приемников ГЛОНАСС/GPS. Поэтому в процессе геодезического контроля использовалась методика и алгоритм перехода от системы координат WGS-84 сразу к локальной прямоугольной плоской системе координат, с использованием результатов геометрического нивелирования.

Некоторые источники ошибок, возникающих при работе GPS являются трудноустранимыми. При вычислениях предполагают, что сигнал распространяется с непрерывной скоростью, которая равна скорости света. Однако в реальности всё гораздо сложнее. Скорость света является константой только в вакууме. Когда сигнал проходит через ионосферу и тропосферу, его скорость распространения уменьшается, что приводит к ошибкам в измерениях дальности. В современных GPS приёмниках используют всевозможные алгоритмы устранения этих задержек. Однако для получения максимальной точности необходимо выполнить исследования влияния изменения скорости света в атмосфере при получении сигнала от разных спутников, находящихся в противоположных частях света, что скажется на таких процессах, как синхронизация времени генераторов приемника и спутника, введение поправок в координаты спутников на орбите, осуществляемые станциями слежения и др. Многолучёвая интерференция также вносит ошибки в определение местоположения с помощью GPS. Это происходит, когда сигнал отражается от объектов расположенных на земной поверхности, что создаёт заметную интерференцию с сигналами приходящими непосредственно со спутников. Специальная техника обработки сигнала и продуманная конструкция антенн позволяет свести к минимуму этот источник ошибок. При определении местоположения спутниковыми методами необходимо учитывать поправки, вносимые некоторыми источниками ошибок, такими как, неточное определение времени, ошибки вычисления орбит, инструментальные ошибки приемника, многопутность распространения сигнала, ионосферные и тропосферные задержки сигнала. При вычислении суммарной ошибки необходимо еще учесть взаимное положение потребителя и спутников рабочего созвездия. Все вышеуказанные ошибки в той или иной мере учитываются программным обеспечением, представляемым разработчиками спутниковой аппаратуры. Информация о параметрах орбиты спутников, частотно-временные поправки и ионосферные поправки передаются со спутника потребителю, обновленные через каждые 2 часа. Компенсация тропосферных задержек производится путем расчета математической модели этого слоя атмосферы.

В настоящее время при решении астрономо-геодезических задач и расчете ионосферных и тропосферных задержек в основном принимается сферически – слоистая модель атмосферы, причем алгоритм расчета и параметры самой модели «зашиты» в программном обеспечении и как правило недоступны пользователю. Однако ясно, что реальная форма атмосферы, вследствие формы самой Земли и влияния термических и гравитационных приливов, отличается от сферической, что оказывает значительное влияние на точность измерений с использованием спутниковых технологий, поэтому более правильно было бы при проведении численных расчетов не использовать простую сферическую модель атмосферы, а разработать и использовать новую, более точную модель трехосного атмосферного эллипсоида однородной (по плотности воздуха) атмосферы, что позволит рассчитывать влияние атмосферных погрешностей на спутниковые измерения на принципиально новом, более высоком уровне, так как аппроксимация атмосферы Земли поверхностью трехосного эллипсоида более точно и наглядно представляет реальную атмосферу Земли. В диссертации дано теоретическое обоснование применения новой модели трехосного атмосферного эллипсоида для учета влияния атмосферных ошибок на спутниковые измерения. Показано, что точность определения координат пункта наблюдения зависит от неучтенной задержки сигнала каждого спутника, которая в свою очередь зависит в основном от зенитного расстояния и от конфигурации наблюдаемых спутников. Влияние атмосферы на спутниковые измерения зависит от зенитного расстояния и ориентации атмосферного эллипсоида в момент наблюдений. Так например, расчетные числовые данные для сигнала, распространяющегося от источника к приемнику в эллипсоидальной и сферической атмосферах при зенитном расстоянии 68 градусов и азимуте 0 градусов, когда наибольшая ось атмосферного эллипсоида расположена в меридиане, показывают, что длина пути сигнала в атмосфере изменяется на = 796м. и неопределённость в дальности до спутника составляет около 25 см. при использовании абсолютного способа позиционирования. Используя модель трехмерной атмосферы, а также привлекая измерения координат пункта по GPS - наблюдениям, выполненные в разные периоды времени, можно определить такие периоды наблюдений и конфигураций системы ИСЗ, при которых ошибки в координатах пункта станут минимальными. Практическое определение параметров самой модели несферической атмосферы для повышения точности астрономо-геодезических измерений выполнена автором совместно с М.Р. Федяниным при подготовке его кандидатской диссертации под научным руководством Лазарева В.М.

В четвертом разделе «Разработка и исследование методов статистического моделирования и математического прогнозирования применительно к решению геоэкологических проблем» разработаны методологические и технологические принципы применения метода математического моделирования и статистических испытаний (метода Монте-Карло) для оценки точности геодезических измерений параметров оползневых и деформационных процессов на основе разработанного в диссертации модифицированного генератора случайных нормально распределенных погрешностей измерений. Дается обоснование объединения классических и современных спутниковых геодезических и магнитометрических методов измерений с методом статистического моделирования в процессе создания системы геодезического обеспечения геоэкологического мониторинга для оценки и прогноза изменения состояния природно - технических систем и принятия управленческих решений при активизации оползневых процессов и вызванных ими деформаций инженерных сооружений, находящихся в зоне влияния оползней.

Актуальность изучения причин образования и устойчивости оползневых процессов с применением современных методов математического моделирования и ГИС-технологий нашла подтверждение на 32-м международном геологическом конгрессе в Италии, на котором более 200 докладов было посвящено оползневой проблематике, причем 47 из них касалось использования методов статистического моделирования и ГИС-технологий для оценки оползневой опасности и риска, а в остальных работах рассматривались вопросы разработки численного и физического моделирования оползневых процессов, а также организации мониторинга и оценки опасности оползневых процессов. Катастрофические события и необходимость выявления механизма оползневых деформаций и закономерностей их развития стимулируют организацию инструментального контроля за развитием оползней и воздействий на них основных факторов с применением геодезических наблюдений и GPS.

Дальнейший прогресс в области изучения оползней, предупреждения и борьбы с ними, как следует из рассмотрения представленных докладов, должен вытекать из накопления, анализа и обобщения опыта изучения оползней на конкретных участках и территориях в соответствующих геологических, гидрогеологических и геотехнических условиях, разработки и апробации эффективных методов геомониторинга оползневых процессов, численного и физического моделирования с уточнением механизма оползня и параметров ожидаемого смещения, что еще раз подтверждает актуальность подобных работ на территории г. Томска. Поэтому разработка новых и совершенствование в рамках данной диссертации существующих методов оценки точности определения параметров оползневых и деформационных процессов, моделирования и прогнозирования оползневых процессов во времени и пространстве в рамках комплексного геомониторинга с позиций опасности и риска для инженерных сооружений и жизни людей является в настоящее время весьма актуальной научно-практической задачей, решение которой обусловило необходимость объединения технологий геодезических и геофизических измерений и статистического моделирования в единую систему геодезического обеспечения геоэкологического мониторинга.

Метод Монте-Карло перспективен и для геодезии, где имитационное моделирование позволяет моделировать процесс измерений и исследовать влияние техногенных процессов на геодезические сети, приводящих к преждевременной утрате опорных пунктов и деформациям геодезических сетей, а также влияние систематических и односторонне действующих ошибок, оценки точности геодезических построений при коррелированных наблюдениях, изучения закономерностей влияния ошибок исходных данных и т.д. Но большинство существующих процессов являются очень сложными и для них невозможно аналитически разработать простую реальную модель. Уравнивание измерений традиционными способами в некоторых случаях дает несколько различающиеся результаты, особенно для сложных геодезических сетей. Расхождение трудно объяснить и практически невозможно установить, какой метод дает более точный (строгий) результат. Если измерения на пунктах опорной геодезической сети проводятся длительное время и в разных условиях (при активизации оползневых процессов стабильность положения опорных пунктов нарушается), то уравненные величины не будут равноточными, а из-за возможного неблагоприятного локального накопления ошибок точность взаимного положения пунктов в некоторых частях сети может оказаться заниженной. Поэтому К.Л. Проворов рекомендовал проанализировать уравненную сеть каким либо другим способом. Метод Монте-Карло, позволяющий получить статистические данные о процессах, происходящих в моделируемой системе, как раз наилучшим образом подходит для этой цели. Однако ни теоретическому обоснованию метода с анализом результатов, ни особенностям практической работы с ним в геодезической литературе не уделяется достаточного внимания. Например, технология статистического моделирования при изучении и прогнозировании деформационных процессов еще практически не отработана и требует дальнейших исследований. В данной диссертации этот метод используется для оценки влияния погрешностей измерений для вычисления реальных смещений и деформаций при изучении оползневых процессов.

В настоящее время при моделировании случайных процессов методом Монте- Карло на ЭВМ обычно пользуются псевдослучайными числами, выбирая один из алгоритмов, обеспечивающий достаточную длину цикла, приемлемую равномерность и независимость случайных чисел при сравнительной простоте их вычисления. Нормальное распределение с параметрами () можно моделировать по формуле , где нормальна с параметрами (0,1). На основе центральной предельной теоремы случайная величина

(8)

асимптотически нормальна с параметрами (0,1). Причем . Особенно удобным является значение n = 12, так как Обычно считают, что практически нормальна. При необходимости для улучшения нормальности используют различные способы. Например известна рекомендация для улучшения нормальности моделируемых случайных величин вводить нелинейную поправку Однако выполненные в данной работе исследования показали, что введение подобных поправок не решает проблему улучшения нормальности генерируемых величин. Хотя эти методы в математической литературе известны и в последнее время все чаще применяются в геодезии, однако в связи с тем, что метод Монте –Карло отличает вероятностный характер сходимости самого процесса моделирования и при практическом применении требуется особая технология его использования для решения геодезических задач, чего практически не делается. Для исключения получения недостоверных, а зачастую и прямо противоположных выводов при использовании методов статистического моделирования необходим математический анализ этих методов для выявления их особенностей и «ловушек», а также исследование ограничений применения статистических методов моделирования, таких как «эффекты конечных размеров выборок измерений», статистическая неэффективность и неустойчивость, проблемы начальных и граничных условий, динамической корреляции средних значений и самоусреднения.

Значительный интерес представляет задача выявления и отбраковки грубых ошибок (промахов) в совокупности измерений, каждое из которых представляет собой вектор, т.е. многомерное наблюдение. Такая задача возникает, например, при анализе координат пункта, полученных с помощью спутниковой навигационной системы из нескольких прохождений ИСЗ. Разработка способов исключения систематических ошибок в измерениях представляет собой наиболее актуальную задачу в геодезии. Сталкиваясь с аномальным выбросом, приходится решать вопрос о том, чем обусловлен выброс — природой явления, то есть смещением оползневого знака, или промахом в измерениях. Однако прежде всего необходимо выявить с помощью определенной статистической процедуры эти аномальные выбросы. Надежность геодезиических построений зависит от самой возможности обнаружения грубых ошибок, что также можно довольно просто проверить на модели методом Монте-Карло.

Для выявления глобальных и локальных изменений и для обнаружения скрытых закономерностей в работе используются методы последовательной группировки и интервального анализа наблюдений. В настоящее время в геодезической литературе нет достаточно полного и вместе с тем свободного от сложных математических выкладок руководства по статистической обработке сгруппированных результатов измерений. Имеющиеся в научной литературе рекомендации по обработке таких измерений часто приводят к неоднозначным и противоречивым результатам. Так например, оценки, получаемые методом минимума 2 зависят от способа разбиения результатов измерений на группы, а также от числа групп и их объема. Приближенность в решении этого вопроса приводит к неоднозначности оценки, а сам метод при ограниченном объеме измерений приводит к приблизительным результатам. Окончательной методики выбора числа интервалов до сих пор нет и число интервалов рекомендуется рассчитывать по одной из целого ряда формул, которые не дают однозначного ответа. Хотя использование метода группировки дает интересные результаты и позволяет выявить закономерности совместного действия случайных и систематических погрешностей результатов измерений. Группировка по отдельным признакам и их комбинациям позволяет выявить закономерности и взаимосвязи явлений. Вторичная группировка позволяет показать интенсивность развития процессов. Следует особо отметить такие ошибки, возникающие при обработке данных, как нечеткая группировка данных, неправильное толкование корреляции, не учет рассеяния, неточное графическое представление или, представление, вводящее в заблуждение. Методика определения ширины интервала группировки до сих пор до конца не отработана. В технической литературе имеется большое число рекомендаций по выбору числа, ширины и расположения интервалов группировки. Однако эти рекомендации в большинстве случаев необоснованны и дают неоднозначные результаты. Например определение числа интервалов по известным формулам для выборки объема N=500 дает различные значения от 4 до 39 интервалов, а в ГОСТ 11.006-74, который должен быть руководством для решения подобных задач, на этот вопрос также нет ответа, и чтобы хоть как-то его решить, рекомендуется исследователю самостоятельно, то есть субъективно выбрать число интервалов в зависимости от объема выборки от 10 до 25, а в случае необходимости и больше. В трудах классиков говорится, что пригодного метода для решения этого вопроса пока нет, а применяемые методы определения числа интервалов группировки носят приближенный характер и могут использоваться в качестве оценки снизу. В диссертации этот вопрос решен для определенного объема выборки: как показал статистический анализ сформированных методом Монте-Карло выборок, малое число интервалов группировки (2-6) сглаживает изменение изучаемого параметра и фиксирует только глобальные изменения закона формирования результатов наблюдений, а большое число интервалов ( в пределе до n) - как локальные изменения закона распределения, так и случайные отклонения результатов измерения от общего закона.

Для теоретического обоснования применения метода Монте-Карло для моделирования деформаций наблюдательной сети в ходе развития оползневых процессов потребовалось исследовать качество существующих методов моделирования случайных величин, составляющих саму суть метода Монте-Карло. Большинство компьютеров и программных оболочек предоставляют пользователю генератор случайных чисел. Однако исследования существующих генераторов, выполненные в данной диссертации и результаты опубликованных исследований других авторов показывают, что до настоящего времени все еще так и нет высококачественного генератора, поэтому нельзя доверять ни одному генератору, не протестировав его.



Pages:     | 1 |   ...   | 4 | 5 || 7 | 8 |
 





 
© 2013 www.dislib.ru - «Авторефераты диссертаций - бесплатно»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.