Пендерецький О.В. Територіальна організація промислового туризму Карпатського суспільно-географічного району та основні напрямки її вдосконалення
РОЗДІЛ I. ТЕОРЕТИКО-МЕТОДОЛОГІЧНІ ОСНОВИ СУСПІЛЬНО-ГЕОГРАФІЧНОГО ДОСЛІДЖЕННЯ ПРОМИСЛОВОГО ТУРИЗМУ РЕГІОНУ
1.4. Методичні основи дослідження промислового туризму
1.4.1. Метод оцінювання екологічного стану ґрунту з використанням fuzzy-технологій
Використання земельних угідь з туристичною метою, вирощування екологічно чистої сільськогосподарської продукції, добування мінеральної води та й саме проживання населення ставить вимоги щодо інформованості як соціальних служб, так і громадськості про екологічний стан на даній території.
Розвиток промислового туризму вимагає гарантувати як техногенну, так і екологічну безпеку туристів на вибраних об’єктах. Тому дуже важливо ще на початковій стадії використання конкретної земельної території дослідити відповідність на ній вмісту забруднюючих хімічних елементів нормативним показникам.
Оцінювання поточної екологічної ситуації та екологічного стану довкілля здійснюють за екологічними показниками стану і структури геоекосистем, які необхідно порівняти з нормативними. Цю процедуру виконують згідно з міжнародними і державними стандартами серії ISO 14000 на рівні державних установ, підприємств, галузі і територій [42]. Процес оцінювання екологічного стану довкілля здійснюється на основі комплексу комп’ютерних екологотехногеохімічних карт як за окремими компонентами довкілля і за окремими елементами-забруднювачами, так і за інтегральною картою. За допомогою таких карт визначають зони екологічної небезпеки різного ступеня: сприятливі, задовільні, напружені, складні, незадовільні, передкризові, критичні, катастрофічні. Очевидно, що таке оцінювання здійснюють досвідчені експертам і значною мірою воно носить суб’єктивний характер.
Методи теорії нечітких множин і нечіткої логіки (fuzzy-теорії) [45] дають можливість описувати якісні, неточні поняття і наші знання про навколишній світ, а також оперувати цими знаннями з метою отримання нової інформації. Fuzzy-теорія більш природно описує характер людського мислення і хід його висновків, ніж традиційні логіко-формальні схеми. Тому використання математичних засобів для представлення нечіткої початкової інформації дає можливість отримувати моделі, які адекватно відтворюють різні аспекти невизначеності, які постійно наявні при оцінювання екологічного стану довкілля.
Формалізація нечітких знань і процес здійснення нечітких висновків ґрунтується на правилі нечіткої продукції, під яким у загальному випадку розуміють вираз [31]
(i): Q; P; A Þ B; S; F; N
де: (i) – ім’я нечіткої продукції;
Q – сфера застосування нечіткої продукції;
P – умова застосування ядра нечіткої продукції;
A – умова ядра (антецедент);
B - висновок ядра (консеквент);
Þ – знак логічної секвенції (висновку);
S – метод або спосіб визначення кількісного значення степені істинності висновку ядра;
F – коефіцієнт визначеності або упевненості нечіткої продукції;
N – післямова продукції.
Центральним компонентом нечіткої продукції є її ядро, яке записують у такій формі
if A then B (1.1)
де A і B – деякі вирази нечіткої логіки, які подають у формі нечітких висловів.
Вираз нечіткої логіки A інтерпретується як нечітке лінгвістичне висловлювання типу
b is Ñ a (1.2)
де b – назва лінгвістичної змінної;
a - значення лінгвістичної змінної;
Ñ – модифікатор змінної , який відповідає таким словам як "малий", "середній", "великий" та ін.
Із висловів (1.2) утворюють складені вислови за допомогою логічних зв'язків "and", "or", "not".
Вирази A і B можна розглядати як дві нечіткі множини, які визначені на універсамах
X і Y. При цьому нечітка множина A інтерпретується як умова нечіткого правила продукції, а нечітка множина
B – як висновок того ж правила. У такому випадку перше відношення визначається функцією належності [57]
μA(x), а друге відношення – функцією належності μB(x). Тоді множина за певним правилом нечіткої продукції визначається бінарне нечітке відношення на декартовому добутку універсамів:
Q = {(x,y), μQ(x,y)}. Якщо додатково відома функція належності
μA(x), то функція належності μB(y) другої множини може бути визначена як результат нечіткої композиції з використанням правила fuzzy modus ponens. У виразі (1.2) лінгвістичні змінні визначають як кортеж
<β, T, X, G, M> (1.3)
де: β – назва лінгвістичної змінної;
T – базова терм-множина лінгвістичної змінної або множина її значень (термів), кожне із яких є назвою окремої нечіткої змінної a.
X – область визначення (універсам) нечітких змінних, які входять у визначення лінгвістичної змінної
β;
B – певна синтаксична процедура, яка описує процес генерування із множини
T нових, осмислених у даному контексті, значень для даної лінгвістичної змінної;
M – семантична процедура, яка дає можливість поставити у відповідність кожному новому значенню даної лінгвістичної змінної, яка отримана за допомогою процедури
G, деякий осмислений зміст через формування відповідної нечіткої множини.
Викладені процедури нечітких висновків дають можливість розробити метод оцінювання екологічної ситуації для певної території, який розглянемо на прикладі оцінювання стану ґрунтів. Поставимо таке завдання: за виміряними значеннями концентрацій важких металів оцінити екологічний стан ґрунтів даної території. Для компактного викладення суті методу обмежимось трьома металами – мідь (Cu), свинець (Pb) і цинк (Zn).
Забруднення ґрунтів важкими металами оцінюють за сумарним показником забруднення Zc, який визначають за такою формулою [3]:
n
Ci
Zc =
Σ
–––––
(1.4)
i=1
Cфi
де: Ci, Cфi – концентрація i-го металу та його фонове значення;
n – кількість наявних у ґрунті металів.
Фонові значення концентрацій визначають як середній вміст i- го елементу у ґрунтах для даного регіону. За значенням сумарного показника забруднення розроблена шкала [3], яка відображає небезпеку забруднення ґрунтів для здоров'я людини (табл. 1.1).
Таблиця 1.1.
Шкала оцінювання стану ґрунтів
Шкала
0 – 8
8 – 16
16 – 32
32 – 64
64 – 128
Терм-множина
Сприятливий
Задовільний
Помірно небезпечний
Надзвичайний
Дуже небезпечний
Позначення термів
fv
st
md
ex
vd
Формалізація вихідної лінгвістичної змінної "стан ґрунту" виконана за допомогою кортежу (1.3), де
- β – стан ґрунту;
- T = {"сприятливий стан", "задовільний стан", "помірно небезпечний стан", "надзвичайний стан", "дуже небезпечний стан"};
- S = [0;128];
- G = Æ;
- M – процедура завдання на S = [0;128] нечітких змінних αi = Ti, де αi Î U; Ti – елемент (терм) множини T.
Аналогічним способом формалізовані вхідні лінгвістичні змінні "концентрація важкого металу у ґрунті". Наприклад, для лінгвістичної змінної "концентрація свинцю (Pb)" будемо мати (табл. 1.2):
- β – концентрація Pb;
- T = {"фон малий", "фон середній", "фон великий", "гранично допустима", "аномально низка", "аномально середня", "аномально висока"};
- X = [0;Ci(AB)] Концентрації Ci(AB) вибрані як п’ять значень кларків [7].
- G = Æ;
- M – процедура завдання на S = [0;Ci(AB)] нечітких змінних αi = Ti, де αi Î U; Ti – елемент (терм) множини T .
Таблиця 1.2.
Завдання вхідних лінгвістичних змінних "концентрація металів у ґрунті"
Метал
Позначення
Концентрації, мг/кг
фон
BPC
аномальні
BS
BM
BB
AS
AM
AB
Мідь
Cu
0 0,8
0,8 1,6
1,6 2,3
2,3 3,0
3,0 80,0
80,0 157,0
157,0 232,0
Свинець
Pb
0 5,6
5,6 11,2
11,2 16,8
16,8 20,0
20,0 43,3
43,3 66,6
66,6 90,0
Цинк
Zn
0 5,4
5,4 10,9
10,9 16,3
16,3 23,0
23,0 153,7
153,7 284,4
284,4 415,0
Значення Zc обчислювались з використанням даних табл. 1.2. Для цього кожен із інтервалів розбиття ділиться наполовину
Ci(n) + Ci(k)
Ci(c) =
––––––––––––
2
де Ci(n), Ci(k) – початок і кінець інтервалу розбиття
(у табл. 1.2 Ci(n) – чисельник, Ci(k) – знаменник).
Отримані значення Ci(c) служили вихідними даними для розрахунків показника сумарного забруднення для кожного із інтервалів розбиття. Фонові концентрації важких металів взяті для території Рогатинського району. Результати розрахунків зведені у таблицю. Табл. 1.3 є лише фрагментом такої таблиці. Значення
Zc для різної комбінації концентрацій важких металів у ґрунті є підставою до визначення стану ґрунту, який має п’ять градацій (табл. 1.1).
Таблиця 1.3.
Фрагмент таблиці розподілу концентрацій важких металів у ґрунті
№ правила
Cu
Pb
Zn
Zc
Оцінка стану
Позначення
1.
Фон малий
Фон малий
Фон середній
0,839966
Сприятливий
fv
2.
Фон малий
Фон середній
Фон малий
0,840171
Сприятливий
fv
3.
Фон середній
Фон малий
Фон малий
0,854663
Сприятливий
fv
4.
Фон середній
Фон середній
Фон малий
1,187997
Сприятливий
fv
5.
Фон середній
Фон малий
Фон середній
1,187792
Сприятливий
fv
Кожний терм як вхідних, так і вихідної змінних характеризується своєю функцією належності μT(x). Як приклад, на рис. 1.1 наведені графіки лінгвістичних змінних "концентрація Pb у ґрунті" та "стан ґрунту" .
а) лінгвістична змінна "Концентрація Pb"
б) лінгвістична змінна "Стан ґрунтів”
Рисунок 1.1. Графіки функцій належності для термів
Система нечіткого висновку про стан ґрунтів дає змогу на основі інформації про концентрацію важких металів у гранті судити про ступінь їх забруднення відповідно до табл. 1.1. Для цього така система повинна вміщувати базу правил нечітких продукцій і реалізувати нечітке виведення висновків на основі посилань і умов, які подані у формі нечітких лінгвістичних висловлювань.
Таким чином, основними етапами нечіткого висновку є [31, 57]:
- формування бази правил системи нечіткого висновку;
- фазифікація вхідних змінних;
- агрегатування підумов у нечітких правилах продукцій;
- композиція підумов у нечітких правилах продукцій;
- акумулювання висновків нечітких правил продукцій.
База правил системи нечіткого висновку сформована на основі можливих комбінацій концентрацій важких металів Cu, Pb і Zn у ґрунті. При складанні бази правил виходили із таких міркувань. У загальному випадку ґрунт може вміщувати k важких елементів, які будемо асоціювати із такою ж кількістю місць, на кожне із яких поміщаємо один із n термів. Тоді із n термів вибираємо один (довільний) і поміщаємо на перше місце, потім із n термів знову вибираємо один і поміщаємо на друге місце і т. д. до k місця включно.
Отже, на одне місце різними способами можна розмістити ni = C1n, i = 1,k термів. Відповідно до комбінаторного принципу множення загальне число таких комбінацій
N = (C1n)k. Враховуючи те, що C1n = n, визначимо загальну кількість правил N = nk, які утворюють базу правил. У випадку, що розглядається, k=3, n=7 і N = 73 = 343. Для кожної комбінації обчислювались показник Zc у відповідності з формулою (4). Результати розрахунків зведені у таблицю, яка формується автоматично у відповідності із розробленою програмою. Табл. 1.3 є фрагментом такої загальної таблиці. На основі таблиці концентрацій важких металів у ґрунті складена база нечітких продукцій у формі (1). Як приклад, наведемо частину з них, які відповідають табл. 1.3.
1. if (Cu is BS) and (Pb is BS) and (Zn is PS) then (StateSoils is fv) (1)
2. if (Cu is BS) and (Pb is BM) and (Zn is BS) then (StateSoils is fv) (1)
3. if (Cu is BM) and (Pb is BS) and (Zn is BS) then (StateSoils is fv) (1)
4. if (Cu is BM) and (Pb is BM) and (Zn is BS) then (StateSoils is fv) (1)
5. if (Cu is BM) and (Pb is BS) and (Zn is BM) then (StateSoils is fv) (1)
У дужках після правил наведені значення вагових коефіцієнтів Fi, які можуть приймати значення із інтервалу [0;1]. У нашому випадку їх значення дорівнює одиниці, тобто всі правила мають однакову вагу.
Наступним етапом нечіткого висновку є фазифікація – знаходження значень функцій належності нечітких множин (термів) на основі детермінованих вхідних даних (концентрацій важких металів у ґрунті). Процедуру фазифікації виконують таким чином. На початок цього етапу повинні бути відомі значення концентрацій важких металів Ci у ґрунті. Потім розглядають кожну із підумов виду (1.2). При цьому b = Ci. Останнє використовується як аргумент функції належності і відповідно знаходиться кількісне значення bi' = μ(Ci). Це значення і є результатом фазифікації підумови (1.2). Етап фазифікації буде закінченим, якщо знайдені всі значення bi' = μ(Ci) для кожного із підумов всіх правил, які входять в утворену базу правил системи нечіткого висновку. Значення bi' утворюють множину B = {bi'}.
Етап агрегатування має за мету визначення істинності умов за кожним із правил системи нечіткого висновку. Для цього використовують множину значень B = {bi’}, яка отримана на попередньому етапі. При цьому значення bi'використовують як аргументи логічної операції "and" (нечітка кон’юнкція [57]). У результаті виконання операції агрегатування знаходять множину значень B’ = {bi"}.
Активізація у системі нечіткого висновку є процедурою знаходження степеня істинності кожної із підумов правил нечітких продукцій. На початок цього етапу відома множина значень B’ = {bi"} і значення вагових коефіцієнтів Fi для кожного із правил нечітких продукцій. Тоді степінь істинності визначають як алгебраїчний добуток b" на Fi. У результаті виконання етапу активізації знаходять множину значень C = {ci}. Після знаходження множини C = {ci} визначаються функції належності кожної із підумов для вихідної лінгвістичної змінної за правилом min-активізації
μ’(y) = min(ci, μ(y))
У результаті виконання етапу активізації будуть визначені функції належності нечітких для терм-множини вихідної величини системи нечіткого висновку.
На етапі акумуляції виконують об'єднання функцій належності μ’(y) з метою отримання функції належності вихідної величини.
Завершальним етапом нечіткого висновку є дефазифікація, яка на основі результатів акумуляції дає можливість визначити детерміноване значення вихідної величини (стан ґрунту) і за цим значенням судити про степінь його забруднення важкими металами. Для виконання числових розрахунків на етапі дефазифікації використаний метод центра ваги або центроїд [57].
Для північної околиці села Путятинці Рогатинського району були взяті проби ґрунту. Зразки відбирались на відкритій ділянці, що віддалена від дороги не менше ніж на 50 м по конверту 5х5 м і об’єднувались в одну пробу. У результаті отримали такі значення концентрацій важких металів в ґрунті у мг/кг: СCu = 3,2; СPb = 41,4 і СZn = 33,3. За допомогою розробленої fuzzy-програми визначено, що стан ґрунту – md (помірно небезпечний).
Розроблений метод дає можливість оцінювати екологічний стан ґрунтів за виміряними значеннями концентрацій важких металів. Ефективність і достовірність методу підтверджена результатами досліджень стану ґрунтів території Рогатинского району, на території якого ведуться промислові розробки мінеральної води «Роксолана», «Рогатинська» та ряду інших. Метод оцінювання екологічного стану ґрунту на основі fuzzy-теорії дає можливість прийняти заключне рішення щодо місця видобування екологічно чистої води.
Все о туризме - Туристическая библиотека На страницах сайта публикуются научные статьи, методические пособия, программы учебных дисциплин направления "Туризм".
Все материалы публикуются с научно-исследовательской и образовательной целью. Права на публикации принадлежат их авторам.
