Моделирование наводнений с использованием геоинформационных систем (ГИС)

Аннотация. Крупные города и малые населённые пункты нашей страны за последние годы неоднократно подвергались разрушительному воздействию наводнений. Работа посвящена задаче моделирования наводнение с помощью ГИС-технологий. Описаны геоинформационные компоненты информационно-моделирующей системы для прогноза наводнений. Описывается недостаточная информативность выходных картографических данных моделирования, представленных в двухмерном пространстве. Предлагается на основе разработанных методов моделирования перейти к 3D визуализации с использованием программных средств ArcGIS для получения более детальной картины подтопления территорий.

Abstract. In recent years, large cities and small settlements of our country have been repeatedly subjected to the ravages of floods. The work is devoted to the problem of flood simulation using GIS technologies. The geo-information components of the information-modeling system for flood forecasting are described. The lack of informativeness of the output cartographic data of the modeling, presented in two-dimensional space, is described It is proposed, based on the developed modeling methods, to switch to 3D visualization using ArcGIS software tools to get a more detailed picture of the flooding of the territories.

Ключевые слова: моделирование, зоны затопления, ГИС, паводки, геообработка, 3D.

Keywords: modeling, flood zones, GIS, floods, geoprocessing, 3D.

Принято считать, что прогнозирование наводнений и других опасных природных явлений сопряжено с применением сложных аналитических зависимостей и обработкой большого количества статистических данных: метеорологических, гидрологических, гидромеханических, теплофизических.

Для прогноза распределения стока в период паводка используют графоаналитические методы (методы единичного наводка и кривых добегания), а также математические модели (модель формирования талого, дождевого и тало-дождевого стока) [3]. Однако даже самый точный прогноз на практике может столкнуться с непредвиденными погодными условиями: аномальным количеством осадков, экстремально высокими или экстремально низкими температурами. В таком случае на первый план выходит не прогнозирование наводнения, а моделирование движения воды и его последствий при текущем развитии событий.

Достаточным инструментарием для решения подобного рода задач обладают ГИС-пакеты -аппаратно-программные комплексы, обеспечивающие сбор, обработку, отображение и распространение пространственно-координированных данных, интеграцию информации и знаний о территории [2]. В отличие от сложных методик математического моделирования ГИС-пакеты позволяют создавать модели областей затопления достаточно просто.

Геоинформационные системы (ГИС) - неотъемлемая составляющая современных систем прогнозирования паводков и половодий на реках. ГИС используется на этапе подготовки исходных данных для моделирования, а также при анализе результатов прогнозирования развития гидрологической обстановки на реках с целью определения возможных социально-экономических последствий при опасных гидрологических ситуациях [1].

Геоинформационная компонента ИМС предназначена для:

• сбора, хранения и графический визуализации пространственных данных и связанной с ними информации об объектах;
• формирования картографических представлений результатов оценки территории по степени опасности затопления;
• графического отображения результатов расчетов, выполненных моделирующими блоками;
• управления геоинформационными объектами и слоями (публикации, группировки, доступа, отображения слоев и атрибутивной информации).

В последние годы наблюдается тенденция использования веб-ГИС, позволяющих просматривать и анализировать пространственные данные с помощью веб-браузеров. Типичная веб-ГИС включает в себя три функциональных составляющих: презентационный сервис (клиентский интерфейс), сервис прикладной логики (серверное приложение) и сервис данных [4].

Архитектура такого ГИС-приложения выглядит следующим образом (рис.1):

• клиент,
• Web-сервер ГИС приложений,
• картографический сервер,
• сервер пространственных данных.

Презентационный сервис (Web-сервер ГИС приложений) отвечает за взаимодействие приложения с пользователем.

Картографический сервер реализует базовый набор функций ГИС, которые объединяются в программные компоненты, предоставляющие для использования свои методы и свойства. Сервер данных, реализованный через систему управления базами данных, обеспечивает взаимодействие приложения с данными. Такой подход позволяет использовать на клиентских компьютерах достаточно простые приложения, в том числе и стандартные Интернет-браузеры, сосредоточив основную массу вычислений на сервере. За счет того, что вычисления выполняются на сервере, значительно уменьшается объем передаваемых данных, так как пользователю передается только конечный результат обработки его запроса, а не все данные, необходимые для его исполнения [6].

Рисунок 1. Архитектура веб-ГИС

Основной идеей для решения задачи расчета характеристик зон затоплений является построение некоторого количества трехмерных наклонных плоскостей, приближенно описывающих зеркало поднявшейся реки на небольших участках и дальнейшее определение пересечения плоскостей с цифровой моделью местности. Трехмерные плоскости строятся с использованием линий створов. Формирование зон затопления происходит за счет сопоставления зеркала воды (с учетом линии гидравлического уклона) и рельефа территории [3].

Для построения промежуточных линий створов с рассчитанными уровнями поднятия воды по ним формируется множество вспомогательных отметок, назначение которых состоит в уточнении уровней поднятия воды между реальными постами гидрологического контроля. Для формирования множества вспомогательных отметок используется функция отсчетов h_i = f(x_i), где x_i, где смещение отметки вдоль русла и h_j — высота воды.

В качестве исходных данных для построения функции служат действительные отметки уровней воды на постах контроля, прогнозируемые уровни поднятия воды и замеры уровня воды вдоль русла реки с некоторым шагом в межень (урезы воды) [4] (рисунок 2).

Рисунок 2. График изменения уровня воды

 – абсолютные значения меженного уровня воды в точке x_i;

 – точки контроля (реальные и моделируемые);

 – абсолютные значения уровня воды в точках x_i;

n+1 – количество постов контроля.

Для функции требуется найти промежуточные значения h_i между действительными постами контроля с учетом профиля реки в межень.

В тривиальном случае можно аппроксимировать зависимость линейной функцией:

                                                                                                     (1)

где

                                                                                                        (2)

Затем, используя отметки высот на каждом створе, проводится пространственная интерполяция отметок высот для получения зеркала воды с учетом линии гидравлического уклона.     В качестве модели интерполяции могут рассматриваться модель обратно взвешенных расстояний, крикинг, сплайн, «ближайший сосед». Применение той или иной модели пространственной интерполяции обуславливается качеством исходных данных, особенностями рельефа местности и пр. Автор, проводя моделирование для участков территорий использовал модель обратно взвешенных расстояний [7].

Приведенный подход, который часто в литературе называют «геометрическим», позволяет с использованием среднемасштабных (М 1:500 000...М 1:100 000) электронных карт территорий построить зону затопления за сравнительно небольшое время и с приемлемой достоверностью (рисунок 3).

Рисунок 3. Фрагмент карты со смоделированной зоной затопления

Между тем, описанный подход, реализуемый во многих пакетах геообработки, опирается на картографические данные, представленные в 20-виде, что во многих случаях оказывается недостаточно информативным. Действительно, при расчетах, как показано выше, используются все три географические координаты (долгота, широта, высота), а результат моделирования визуализируется в 2D-виде. Зачастую, для корректного определения ущерба объектам, расположенным на затапливаемой территории, необходимо определять высоту поднятия воды в соотношении с высотой расположения этих объектов.

Для получения более детальной картины подтопления территорий с учетом всей совокупности 3D -данных необходимо использование программных средств, сочетающих возможности геопространственного анализа и геообработки с 3D-визуализацией. Одним из примеров таких средств является ArcGIS Pro [8].

ArcGIS Pro сочетает все черты 20-моделирования и также адаптирован для использования на всем протяжении пространственного анализа и геообработки 3D -данных, например, результатов LIDAR-съемки. Вместо привычной карты местности в ArcGIS Pro принято оперировать более богатым по содержанию понятием «Сцена» -3D-представлением реальной местности. Более того, за счет интеграции с картографическими сервисами и веб-порталами, в ArcGIS Pro могут использоваться веб-сцены и веб-карты, размещенные на публичных ресурсах и уже подготовленные для выполнения пользовательского анализа. В ArcGIS Pro значительно упрощена программная разработка гидрологических моделей. Для этих целей могут использоваться встроенные скрипты геообработки или скрипты, предоставляемые online. Такой подход обеспечивает множество пользователей уже опробованными и протестированными пакетами гидрологического анализа. Пример моделирования в ArcGIS Pro представлен на рисунке 4.

Рисунок 4. Фрагмент сцены со смоделированной зоной затопления

Шагом вперед по сравнению с принятым процессом получения разноформатных оперативных данных о состоянии водных объектов, является «всеядность» ArcGIS Pro. Такие задачи, как получение данных об уровнях воды и их использование в моделировании, теперь могут быть возложены на удаленные веб-сервисы, выступающие как промежуточное звено между поставщиками данных (например, автоматическими уровнемерами) и потребителями (скриптами геообработки) [5].

Вычислительная трудоемкость задач моделирования теперь не является ограничивающим фактором при выборе той или иной гидрологической модели для получения достоверного прогноза. ArcGIS Pro дает возможность использовать «по требованию» высокопроизводительную обработку большого объема данных на вычислительных ресурсах, не доступных прежде из-за своей высокой стоимости и сложности подготовки [9].

Различные формы представления результатов моделирования - двухмерные карты и трехмерные модели - делают процесс организации противопаводковых мероприятий гибче и нагляднее. В результате создается достаточно полная, подкрепленная картографическими материалами геоинформационная поддержка принятия управленческих решений.