Глобални проблеми на околната среда и природоуправление - Екологичен и аналитичен мониторинг на околната среда.

Мониторингът се извършва от регионалните комитети за хидрометеорологични служби чрез мрежа от специални станции, които провеждат наземни метеорологични, хидроложки, морски наблюдения и др. В момента UNEP управлява 344 станции за мониторинг на водите по целия свят, разположени в 59 страни.

Мониторингът на околната среда в Москва включва постоянен мониторинг на съдържанието на въглероден оксид, въглеводороди, серен диоксид, азотни оксиди, озон и прах; Наблюденията на атмосферата на града се извършват на 30 стационарни инсталации, работещи в автоматичен режим. От центъра за обработка на информацията данните за превишаване на максимално допустимата концентрация се изпращат до Московския комитет за опазване на околната среда и едновременно с това до правителството на столицата. Промишлените емисии от големите предприятия също се контролират автоматично, както и нивото на замърсяване на водата в река Москва. Въз основа на данните от мониторинга се определят основните източници на замърсяване. На фиг. 2 е блокова диаграма на класификацията на мониторинга.

Ориз. 2. Блокова схема на класификацията на мониторинга

Например, целта на биологичния мониторинг е да се определи устойчивостта на природните екосистеми към външни влияния. Основният му метод е биоиндикацията (биотестване), която представлява откриване и определяне на антропогенни натоварвания чрез реакциите на живите организми и техните общности към тях. И така, радиоактивното замърсяване може да се определи от състоянието на иглолистните дървета, промишленото замърсяване може да се определи от поведението на много представители на почвената фауна, а замърсяването на въздуха се възприема много чувствително от мъхове и лишеи. Така че, ако лишеите изчезнат по стволовете на дърветата в гората, тогава във въздуха присъства серен диоксид. Цветът на лишеите (този метод се нарича индикация на лишеи) също съди за наличието на някои тежки метали в почвата, например мед. Биоиндикацията позволява своевременно откриване на все още неопасно ниво на замърсяване и предприемане на мерки за възстановяване на екологичния баланс на околната среда.

Според мащаба на обобщаване на информацията, мониторингът се разграничава:

глобален -проследяване на световните процеси и явления в биосферата с помощта на космически, авиационни технологии и компютър и прогнозиране на възможни промени на Земята. Специален случай е национален мониторинг,включително подобни дейности, извършвани на територията на определена държава;

регионаленобхваща отделни региони;

въздействиеизвършва се в особено опасни зони в непосредствена близост до източници на замърсяване, например в района на промишлено предприятие.

Екологичен и аналитичен мониторинг на околната среда.

Екологичен и аналитичен мониторинг- мониторинг на съдържанието на замърсители във водата, въздуха и почвата с помощта на физични, химични и физико-химични методи за анализ - ви позволява да откриете навлизането на замърсители в околната среда, да установите влиянието на антропогенните фактори на фона на естествените и да оптимизирате взаимодействието на човека с природата. Така, мониторинг на почватапредвижда определяне на киселинността, солеността на почвите и загубата на хумус.

Химически мониторинг -част от анализа на околната среда, това е система от наблюдения на химичния състав на атмосферата, валежите, повърхността и подземни води, води на океани и морета, почви, дънни седименти, растителност, животни и контрол върху динамиката на разпространение на химическите замърсители. Нейната задача е да определя реалното ниво на замърсяване на околната среда със силно токсични съставки; предназначение - научно-техническа поддръжка на системата за наблюдения и прогнози; идентифициране на източниците и факторите на замърсяване, както и степента на тяхното въздействие; мониторинг на установените източници на замърсители в природната среда и степента на нейното замърсяване; оценка на действителното замърсяване естествена среда; прогноза за замърсяване на околната среда и начини за подобряване на ситуацията.

Такава система се основава на секторни и регионални данни и включва елементи от тези подсистеми; може да обхваща и двете местни области в рамките на един щат (национален мониторинг),така Земятав общи линии (глобален мониторинг).

Екологичен и аналитичен мониторинг на замърсяването като част от Единната държавна система за мониторинг на околната среда.За да се повиши радикално ефективността на работата за опазване и подобряване на състоянието на околната среда, за осигуряване на екологична безопасност, на 24 ноември 1993 г. беше прието правителствено постановление Руска федерация№ 1229 „За създаването на Единна държавна система за мониторинг на околната среда“ (EGSEM). Организацията на работата по създаването на USSEM предвижда включването в обхвата на наблюденията на нови видове и видове замърсители и идентифициране на тяхното въздействие върху околната среда; разширяване на географията на мониторинга на околната среда чрез нови територии и източници на замърсяване.

Основните задачи на EGSEM:

– разработване на програми за мониторинг на състоянието на околната среда на територията на Русия, в отделните й региони и области;

- организиране на наблюдения и измервания на показатели на обекти за мониторинг на околната среда;

– надеждност и сравнимост на данните от наблюденията както в отделни региони и области, така и в цяла Русия;

– събиране и обработка на данни от наблюдения;

– съхраняване на данни от наблюдения, създаване на специални банки данни, характеризиращи екологичната обстановка на територията на Русия и в отделните й региони;

– хармонизиране на банки и бази информация за околната средас международни екологични информационни системи;

– оценка и прогноза за състоянието на обектите на околната среда и антропогенните въздействия върху тях, природни ресурси, реакциите на екосистемите и общественото здраве към промените в състоянието на околната среда за човека;

– задържане оперативен контроли прецизни измервания на радиоактивно и химическо замърсяване в резултат на аварии и катастрофи, както и прогнозиране на екологичната обстановка и оценка на щетите, нанесени на околната среда;

– наличие на интегрирана екологична информация за широк кръг потребители, социални движения и организации;

– информиране на властите за състоянието на околната среда и природните ресурси, безопасността на околната среда;

– разработване и прилагане на единна научно-техническа политика в областта на мониторинга на околната среда.

USSEM предвижда създаването на два взаимосвързани блока: мониторинг на замърсяването на екосистемите и мониторинг на екологичните последици от такова замърсяване. В допълнение, той трябва да предоставя информация за първоначалното (основно) състояние на биосферата, както и идентифициране на антропогенни промени на фона на естествената променливост.

В момента службите на Росхидромет извършват наблюдения на нивата на замърсяване на атмосферата, почвата, водата и дънните утайки на реки, езера, резервоари и морета по физични, химични и хидробиологични (за водни тела) показатели. Мониторингът на източниците на антропогенно въздействие върху околната среда и зоните на тяхното пряко въздействие върху животинския и растителния свят, сухоземната фауна и флора (с изключение на горите) се извършва от съответните служби на Министерството на природните ресурси. Мониторингът на земите, геоложката среда и подземните води се извършва от подразделения на Комитета на Руската федерация по земни ресурси и управление на земята и Комитета на Руската федерация по геология и използване на недрата.

През 2000 г. системата Roshydromet управлява 150 химически лаборатории, 41 клъстерни лаборатории за анализ на проби от въздуха в 89 града с нелабораторен контрол. Наблюденията за замърсяване на атмосферата са извършени на 682 стационарни поста в 248 града на Руската федерация, като почвата в земеделските земи не е оставена без внимание.

Повърхностните води на сушата се наблюдават в 1175 потока и 151 водоема. Пробовземането е извършено в 1892 точки (2604 обекта). През 2000 г. са анализирани 30 000 водни проби по 113 показателя. Пунктовете за наблюдение на замърсяването на морската среда съществуват в 11 морета, измиващи територията на Руската федерация. В системата Roshydromet се анализират повече от 3000 проби годишно по 12 показателя.

Мрежата от станции за мониторинг на трансграничния пренос на замърсители е насочена към западната граница на Русия. В момента тук работят станциите Pushkinskie Gory и Pinega, които извършват вземане на проби от атмосферни аерозоли, газове и валежи.

Контрол на химичен състави киселинността на атмосферните валежи се извършва в 147 станции на федерално и регионално ниво. В повечето проби само стойността на рН се измерва онлайн. При наблюдение на замърсяването на снежната покривка, амониеви йони, сулфатиране, бензо(а)пирен и тежки метали.

Системата за мониторинг на глобалния атмосферен фон включва три вида станции: основни, регионални и регионални с разширена програма.

Създадени са и шест интегрирани фонови мониторингови станции, които се намират в биосферни резервати: Баргузински, Централна гора, Воронеж, Приокско-Терасни, Астрахан и Кавказ.

За радиационен мониторинг на територията на страната, особено в райони, замърсени в резултат на аварията в Чернобил и други радиационни бедствия, се използват фиксирана мрежа и мобилни устройства. По специална програма се извършва и аерогама изследване на територията на Руската федерация.

В рамките на USSEM се създава система за бързо откриване на замърсяване, свързано с извънредни ситуации.

Екологичният и аналитичен мониторинг на замърсяването като част от USSEM може да бъде разделен на три основни блока: контрол на замърсяването в зони със значително антропогенно въздействие, на регионално ниво, на фоново ниво.

Всички данни от зони с всякакво ниво на въздействие, както аварийни, така и генерализирани, на определени интервали се изпращат в центъра за събиране и обработка на информация. За автоматизирана система, която в момента се разработва, първичният етап е локална система, обслужваща отделен район или град.

Информацията от мобилните станции и стационарните лаборатории за замърсяването на околната среда с диоксини и сродни съединения се обработва, сортира и предава на следващо ниво – към регионалните информационни центрове. Освен това данните се изпращат на заинтересовани организации. Третото ниво на системата е основният център за данни, който обобщава информацията за замърсяването на околната среда в национален мащаб.

Ефективността на автоматизираните системи за обработка на екологична и аналитична информация значително нараства при използване автоматични станцииконтрол на замърсяването на водата и въздуха. Създадени са локални автоматизирани системи за контрол на замърсяването на въздуха в Москва, Санкт Петербург, Челябинск, Нижни Новгород, Стерлитамак, Уфа и други градове. Провеждат се опитни изпитания на станции за автоматизиран контрол на качеството на водата в местата на заустване и водохващания. Устройства за непрекъснато определянеоксиди на азот, сяра и въглерод, озон, амоняк, хлор и летливи въглеводороди. В автоматизираните станции за контрол на замърсяването на водата се измерват температура, pH, електропроводимост, съдържание на кислород, хлоридни йони, флуор, мед, нитрати и др.

Информационно-аналитичната система на CPS "Мониторинг-Анализ" ви позволява да контролирате процеса на митническо оформяне в областта на номенклатурата, цената, теглото на освободените стоки и изчисляването на митата.

„Мониторинг-Анализ“ реализира процеса на интеграция за различни източници на информация (GTE DB, TP NSI DB, USRLE DB, EGRN DB) и впоследствие използва натрупаните (обобщени) данни за генериране на отчети и сертификати от различни форми.

"Мониторинг-Анализ" изпълнява следните функции:

– осигуряване на достъп до КБД на ЦПД, както и до КБД на митнически разписки (ТПО);

- осигуряване на възможност за създаване и редактиране на условия, които ограничават избора на данни от GTD CDB;

– визуално показване и отпечатване на отчетна информация;

– корекция на получени отчети в Microsoft Excel.

Информация за дейността на митническите органи в областта на митническото оформяне на газотурбинни двигатели е представена в Мониторинг-Анализ по различни критерии, включително:

– себестойност, тегло и номенклатура на обработените стоки;

- начислени плащания;

– страната на произход и страната на местоназначение на транспортираните стоки;

– участници в митническото оформяне (митнически органи, митнически инспектори, участници във външноикономическа дейност);

– динамиката на процесите на митническо оформяне.

„Мониторинг-анализ“ дава възможност да се получават както общи данни за митническото оформяне на стоки, така и подробна информация за всеки от участниците във външноикономическата дейност, конкретен склад и митнически инспектор.

Допълнително „Мониторинг-Анализ” осигурява достъп (анализ и контрол) до процесите по доставка на стоки под митнически контрол.

Мониторинг-Анализ” има ясно изразена тристепенна структура. Потребителят (чрез Internet Explorer) изпраща заявка до WWW сървъра. WWW сървърът изпраща заявката до СУБД на ORACLE. СУБД обработва заявката и я връща на WWW сървъра.

WWW сървърът от своя страна преобразува получените данни в HTML страница и връща резултата на потребителя. Следователно всички актуализации софтуер CPS "Мониторинг-анализ" се извършва на WWW-сървъра и в СУБД на ORACLE. Съответно промените в софтуера стават достъпни за потребителя.

- ТПО КБД - наблюдение на процесите по митническо оформяне на ТБО за ТПО КБД;

- CBD DKD - наблюдение на процесите по доставка на стоки чрез митнически контрол (достъп до база данни "Delivery-CBD");

– Търсене в USRN, USRLE – търсене на информация за юридически лица – участници в процесите на митническо освобождаване.

3. Обща информация за AS adppr "Analytics-2000

Базата данни UAIS на Федералната митническа служба на Русия съхранява и обработва огромно количество информация за различни аспекти на митническата дейност, включително електронни копия на митнически декларации за товари (CCD) и митнически разписки (регистрирани от руските митници от 1991 г.). от обема на базата данни е средно 600 хиляди записа на тримесечие (около 2,5 милиона на година). Този масив от данни съдържа най-ценната информация за външноикономическата дейност на Русия.

Значителни обеми информация за външноикономическата дейност на Русия изискват ефективни инструменти за обработка, за да осигурят процеси за подпомагане на вземането на решения за управление на митническите дейности.

Първата стъпка в създаването на пълномащабна система за подпомагане на вземането на решения на ниво предприятие (DSS) беше обработката на система за онлайн многовариантен анализ на данни на електронни копия на митнически документи, която предоставя ново ниво на анализ на данни и показатели за ефективност, които са несравними в сравнение със статистическия анализ.

Системни цели за създаване на системата "Аналитика-2000":

– намаляване на разходите за време и труд, необходими за получаване на обобщена информация;

- повишаване на производителността на служителите на Федералната митническа служба;

– подобряване на качеството на аналитичните данни, издавани по искане на висши организации;

- позволяване на висши и средни мениджъри, както и на анализатори, да навигират в огромни количества данни и да избират информацията, необходима за вземане на решения;

– предоставяне на графично представяне на данните.

Звеното за информационен и аналитичен мониторинг изпълнява основната си функция, тъй като за да направи разумно управленски решенияважно е съответните органи да анализират и оценят състоянието на съоръжението и динамиката на показателите за неговата работа. Ефективна информационна и аналитична подкрепа за решаване на необходимите задачи могат да осигурят системи за автоматизиране на аналитичните дейности на специалистите в държавните органи, организиращи процесите на събиране, съхраняване и обработка на информация. Концепцията за такива системи за широк клас управлявани обекти трябва да се основава на съвременна технология за интегрирано съхранение на данни и задълбочена аналитична обработка на натрупаната информация, базирана на съвременни информационни технологии.

Както вече беше отбелязано, традиционните и общоприети източници на първична информация са статистическата отчетност, счетоводството и управленското счетоводство, финансовата отчетност, въпросниците, интервютата, анкетите и др.

Етапът на аналитична и статистическа обработка на структурирана първична информация също е няколко традиционни общоприети подхода. Появата на тези подходи и тяхното системно интегриране се дължат на обективната необходимост от автоматизиране на счетоводната и статистическа работа с цел възможно най-точно, качествено и своевременно отразяване на процесите, протичащи в анализираната предметна област, както и идентифициране на техните характерни тенденции.

Автоматизацията на статистическата работа се изразява в създаването и функционирането на автоматизирани статистически информационни системи: през 70-те години на миналия век - автоматизираната система за държавна статистика (ASDS), а от 1988 г. - в проектирането на единна статистическа информационна система (ESIS). Основната цел на тези разработки е събирането и обработката на счетоводна и статистическа информация, необходима за планиране и управление национална икономикавърху основата широко приложениеикономически и статистически методи, компютърна и организационна техника, комуникационни системи в органите на държавната статистика.

В структурно-териториален аспект ASDS беше строго йерархичен, имаше четири нива: съюз, републиканска, областна, област (град). На всяко ниво на обработка на информацията се извършваше, за да се изпълняват задачи, преди всичко на това ниво.

Във функционален аспект в ASDS се разграничават функционални и поддържащи подсистеми. Тези подсистеми, независимо от съдържанието на конкретните статистически задачи, изпълняват функциите за събиране и обработка на статистическа информация, комплексен статистически анализ, наблюдение на изпълнението на показателите, получаване на статистически данни, необходими за текущия и оперативно планиране, своевременно предоставяне на управителните органи на всички необходими статистически данни. От гледна точка на потребителя задачите за наблюдение се разделят на:

рутинни задачи, свързани с обработката на статистически отчетни данни на съответните структурни и териториални нива на АСДС;

задачи на информационно-справочното обслужване; задачи на задълбочен икономически анализ.

Регулаторни задачи, свързани с обработката на статистически отчетни данни на нивата на ASDS. Всяка регулаторна задача, като правило, е свързана с обработката на данни от конкретна форма на статистическа отчетност или няколко форми на отчетност, които са тясно свързани по смисъл. Решаването на такива проблеми се осъществява чрез комплекси за електронна обработка на информация, които представляват набор от софтуерни, технически и организационни средства, използващи локални информационни масиви.

Задачите на информационните и справочните служби предвиждат формирането при поискване на необходимите статистически данни за бързото изготвяне на отчети, аналитични бележки и справки, не са регламентирани по съдържание. техните решения се предоставят с помощта на автоматизирана база данни под формата на система за натрупване, съхраняване, търсене, обработка и издаване на информация по заявка на потребителите в правилна форма.

Задачите на задълбочения икономически анализ се основават на използването на:

динамични серии (изграждане на полигони, хистограми на честоти и кумулативни линии, селекция на трендове от избран клас функции);

изглаждане на оригиналния времеви ред, диагностика въз основа на избрания тренд и авторегресивен модел, анализ на остатъците за автокорелация и нормалност)

двойна регресия (определяне на линейни и нелинейни регресионни уравнения, оценка на техните статистически характеристики, избор на оптимална форма на връзка);

множествена регресия (определяне на матрица от сдвоени корелационни коефициенти, определяне на множествени линейни регресионни уравнения),

факторен анализ (получаване на линеен модел, описан от малък брой фактори, изчисляване на стойностите на "натоварвания на общи фактори" и най-често срещаните фактори, графична интерпретация на фактори в равнината и в пространството);

корелационен анализ (получаване на корелационни матрици, средни и стандартни отклонения).

Организационната и технологична форма за решаване на този клас проблеми са аналитични комплекси, които са набор от приложни софтуерни пакети, фокусирани върху прилагането на математически и статистически методи. За покриване на широки времеви диапазони от анализирани данни се използва регистрова форма на мониторинг, базирана на автоматизирани регистри, които позволяват запазване и обработка на значителни набори от данни, организирани

под формата на масиви, независими от структурата на статистическите отчети за всеки обект или конкретна група обекти на мониторинг. Регистърната форма на наблюдение е особено ефективна за статистическа информация, характеризираща относително стабилни обекти, следователно регистрите могат да се разглеждат като автоматизиран файл от групи от хомогенни единици на статистическо наблюдение от определен тип. Приложението му дава възможност на потребителя чрез попълване на унифициран формуляр за заявка да получава различни данни, характеризиращи състоянието на даден обект.

Важна насока за усъвършенстване на статистическото наблюдение е повишаване на съдържанието, надеждността и ефективността на отчетните данни на базата на комбинация от текущо отчитане, еднократни записи, селективни и монографични изследвания, както и оптимизиране на информационните потоци. Особен акцент е поставен върху усъвършенстването на икономико-математическите методи за анализ и прогнозиране на развитието на системите. В допълнение, значителен напредък в еволюцията на методите за мониторинг беше използването на нови информационни технологии, а именно:

разработване на комплексна технология за обработка на информация с използване на банки от данни и компютърни мрежи;

създаване на средства за компютърно моделиране на системи за обработка на данни;

разработване на интелектуализирани типове интерфейс за краен потребител с компютър, базиран на автоматизирани работни станции, които включват използването на експертни системи.

Новите информационни технологии значително разшириха възможността за директен автоматизиран достъп до необходимата статистическа информация, разнообразиха състава и съдържанието на аналитичната работа. Стана възможно интегрирането на една система за мониторинг на статистическа информация с други информационни системи на всички нива на управление на телекомуникационните канали.

Въпреки това, всички разгледани методи за аналитична и статистическа обработка на данни имат съществен недостатък. Цялата съвкупност от данни се обработва в тях като разнородна съвкупност, поради което липсва системно единство. Между един или друг информационен поток може да се установи само изкуствена връзка чрез обединяването им в определена отчетна форма. Невъзможно е обаче да се предвидят всички форми за всички възможни явления и връзки. Традиционни методианалитично-статистическата обработка на данни не отчита факта, че между всякакъв вид явления и събития съществува естествена връзка, основана на универсални показатели, присъщи на всички тях. При наличието на система от такива естествени

връзки, става възможно да се сравнят с разглежданото явление всички фактори, събития, данни, свързани с него в явна или скрита форма. Мониторингът, основан на този подход, се характеризира с пълнота на покритие на причинно-следствените връзки на факторите на взаимно влияние на латентните тенденции. Всичко това се разглежда в неразривно системно единство.

Този недостатък може да бъде отстранен благодарение на много разпространения напоследък подход към проблема с аналитична и статистическа обработка на данни, базиран на най-новата технология OLAP - Online Analytical Processing (оперативен анализ на данни).

Терминът OLAP се отнася до методи, които позволяват на потребителите на бази данни да генерират описателна и сравнителна информация за данни в реално време и да получават отговори на различни аналитични запитвания. Определящите принципи на концепцията OLAP включват:

многомерно концептуално представяне - OLAP базите данни трябва да поддържат многомерно представяне на данни, осигурява класическите операции за разделяне и завъртане на концептуален куб данни;

прозрачност - потребителите не трябва да знаят, че използват OLAP база данни. Те могат да използват инструментите, с които са запознати, за да получат данните и да вземат правилните решения. те също не трябва да знаят нищо за източника на данните;

наличност - софтуерните инструменти трябва да изберат и комуникират с най-добрия източник на данни, за да формират отговор на дадена заявка. Те трябва да осигурят автоматично картографиране на собствената си логическа схема към различни разнородни източници на данни;

последователна производителност - производителността трябва да бъде практически независима от броя на измеренията в заявката. Системните модели трябва да са достатъчно мощни, за да се справят с всички промени във въпросния модел;

поддръжка на архитектура клиент-сървър - OLAP инструментите трябва да могат да работят в среда клиент-сървър, тъй като се предполага, че сървърът на многомерната база данни трябва да бъде достъпен от други програми и инструменти;

равенство на всички измерения - всяко измерение на данните трябва да бъде еквивалентно както по структура, така и по оперативни възможности. Основната структура на данните, формулите и форматите за отчитане не трябва да се фокусират върху нито едно измерение на данните;

динамична обработка на разредени матрици - типичните многомерни модели могат лесно да имат достъп до големи набори

препратки към клетки, много от които нямат данни в даден момент. Тези липсващи стойности трябва да се съхраняват по ефективен начин и да не влияят неблагоприятно върху точността или скоростта на извличане на информация;

поддръжка за множество тестове - OLAP инструментите трябва да поддържат и насърчават груповата работа и споделянето на идеи и анализи между потребителите. За да направите това, е много важно да имате многопотребителски достъп до данните;

поддръжка за операции между различни измерения. Всички многоизмерни операции (например агрегиране) трябва да бъдат дефинирани и предоставени по такъв начин, че да се изпълняват по еднакъв и последователен начин, независимо от броя на измеренията;

интуитивно управление на данни - данните, предоставени на потребителя-аналитик, трябва да съдържат цялата информация, необходима за ефективна навигация (формиране на срезове, промени в нивото на детайлност на представянето на информация) и изпълнение на съответните заявки;

гъвкаво отчитане - потребителят има възможност да извлича всякакви данни, които му трябват, и да ги формира във всяка форма, която му е необходима;

неограничени размери и нива на агрегиране - не трябва да има ограничение за броя на поддържаните измерения.

Използването на системи, базирани на OLAP технология, дава възможност за:

организира единно информационно хранилище въз основа на статистически и други отчетни данни;

осигуряват лесен и ефективен достъп до информация за съхранение с диференциране на правата за достъп

осигуряват възможност за оперативна аналитична обработка на съхраняваните данни, статистически анализ;

рационализиране, стандартизиране и автоматизиране на създаването на формуляри аналитични докладис показване на данни в дадена форма.

У дома отличителна чертаи важно предимство на многомерното представяне на данни в сравнение с традиционните информационни техники е възможността за съвместен анализ големи групипараметри във взаимна връзка, което е важно при изучаването на сложни явления.

OLAP технологията значително намалява времето за събиране и анализиране на първична информация, необходима за вземане на решения в определена област на човешката дейност, а също така увеличава видимостта и информационното съдържание на докладите за процеси и явления, протичащи в тези области.

OLAP системите ви позволяват да натрупвате големи количества данни, събрани от различни източници. Такава информация обикновено е

Преди създаването на такава система трябва да се разгледат и изяснят три основни въпроса:

събират данни и как концептуално да моделират данни и да управляват тяхното съхранение; как да анализираме данни;

как ефективно да зареждате данни от множество независими източници.

Тези проблеми могат да бъдат свързани с трите основни компонента на системата за подпомагане на вземането на решения: сървърът за съхранение на данни, онлайн инструменти за аналитична обработка на данни и инструменти за попълване на хранилище за данни.

Тъй като организацията на информационните складове е предмет на други дисциплини, ще разгледаме само въпроса за аналитичната обработка на данни. В момента има редица OLAP инструменти, които могат да се използват за анализ на информация. Това са софтуерни продукти като MicroStrategi 7 и WebIntelligence, Cognos Powerplay, AlphaBlox и др. Ние ще прегледаме тези продукти въз основа на следните критерии:

лекота на използване - софтуерният продукт трябва да е достатъчно прост за потребител, който няма специално обучение;

интерактивност - софтуерният инструмент трябва да реализира интерактивни функции, включително: преглед на документи, динамично актуализиране на съществуващи документи, предоставяне на достъп до най-новата информация, динамично изпълнение на заявки към източници на данни, динамично неограничено „ровене в данните“;

функционалност - приложението трябва да предоставя същите възможности като традиционните партньори клиент / сървър;

достъпност - информацията трябва да е достъпна за всяко устройство и работно място, а клиентската част трябва да е малка, за да задоволи различни нива на честотна лента на потребителската мрежа и да отговаря на стандартизираната технология;

архитектура - този критерий характеризира аспекти на софтуерната реализация на продукта;

независимост от източници на данни - приложението трябва да осигурява достъп до документи от всякакъв тип и да осигурява интерактивен достъп до релационни и многомерни бази данни,

производителност и мащабируемост - за да се гарантира производителността и мащабируемостта на приложението, е необходимо да се реализира универсален достъп до бази данни, възможност за кеширане на данни от сървъра и други подобни;

сигурност - аспекти на администриране на приложения за предоставяне на различни права за достъп на различни категории потребители;

разходи за внедряване и администриране - разходите за внедряване на OLAP продукт на потребител трябва да бъдат значително по-ниски, отколкото за традиционните продукти.

MicroStrategi 7 и:-комплект от софтуерни продукти с широк набор от функции, изградени на унифицирана сървърна архитектура. Потребителската среда е внедрена в Misgo-Strategi Web Professional.

На потребителите се предлага набор от статистически, финансови и математически функции за сложен OLAP и релационен анализ. Всички потребители имат достъп както до обобщена, така и до подробна информация (на ниво транзакция). Можете да извършвате нови изчисления, да филтрирате отчетни данни, да редувате и добавяте междинни суми и бързо да променяте съдържанието на отчета.

Основната функционалност се постига чрез следните средства:

MicroStrategi 7 и OLAP услуги – интерфейс към продукти на трети страни;

Технология Intelligent Cube - опростява анализа и внедряването чрез предоставяне на обобщена информация за бърз онлайн преглед;

MicroStrategi Narrowcaster - Позволява на потребителите да изпращат показатели или да плащат за тях чрез уеб интерфейс. Потребителите могат да изпращат своите отчети по имейл, да планират препращане на отчети, да публикуват в работни групи и да експортират в Excel, PDF или HTML формати.

Този продукт осигурява поддръжка и интеграция на различни платформи, преносимост към Unix, поддръжка за сървъри на приложения на трети страни.

Продуктът е базиран на XML архитектура. Потребителите могат да интегрират XML, генериран от MicroStrategi Web, в своите приложения или да го форматират, както желаят.

Тънкият клиент, реализиран в HTML формат, елиминира проблемите със съвместимостта на браузъра, разполага се през всички защитни стени. Външният вид и функциите на програмата могат да бъдат персонализирани за конкретни нужди. Можете да вградите MicroStrategi Web в други приложения, работещи в мрежата.

Компютрите, работещи с MicroStrategi Web, могат да бъдат групирани, осигурявайки мащабируемост и надеждност. Осигурено допълнение допълнително оборудване. ако

Ако дадена задача е неуспешна, тя се прехвърля на друг компютър от същия клъстер.

Данните са защитени на ниво клетка с помощта на защитни филтри и списъци за контрол на достъпа. Сигурността на уеб трафика се осигурява от технология за криптиране на данни на транспортно ниво - SSL (Secire SocxeT Level - нивото на защитените сокети).

уеб интелигентност-Уеб продукт за създаване на заявки, отчети и анализ на данни. Осигурява на мрежовите потребители (както интранет, така и екстранет) защитен достъп до данни за по-нататъшно проучване и управление. Той прави аналитични възможности достъпни за различни категории потребители. Предоставя се широк набор от инструменти за бизнес разузнаване, включително комплексно отчитане, изчисление, филтриране, разбивка и агрегиране.

WebIntelligence предоставя следните функции:

форматиране и отпечатване на отчети в режим визуален дизайн;

съобщава bagatoblock. В сложни отчети, за да се предаде изчерпателна информация, понякога е необходимо да се поставят няколко таблици или диаграми наведнъж. За да направите това, WebIntelligence предоставя възможност за добавяне на множество блокове и диаграми към един отчет;

възможността за детайлизиране на данните в интерактивен режим.

Продуктът предлага редица функции:

достъп до данни, съхранявани както в традиционните релационни бази данни, така и на OLAP сървър;

функции за анализ на данни;

способност за споделяне на информация. WebIntelligence е "тънък" клиент, който не изисква инсталиране и поддръжка на приложен софтуер или мидълуер за база данни от страна на клиента. При инсталиране на клиентската част има възможност за избор на технология. Осигурено е внедряване на платформи Microsoft Windows и Unix.

С WebIntelligence можете да изследвате и анализирате различни OLAP източници на данни и да споделяте OLAP и релационни данни.

Продуктът е персонализиран, за да пасне най-добре Корпоративна структуравсеки обект.

WebIntelligence може да работи на един сървър или на множество NT или Unix машини. Сървърите могат да се добавят към системата според нуждите, ако възникне повреда на един от компонентите, другият се използва автоматично. Претегленото балансиране на натоварването между множество сървъри оптимизира системните ресурси и гарантира бързо време за реакция.

WebIntelligence използва различни технологии за информационна сигурност. Където е подходящо, компонентите се идентифицират с помощта на технология за цифров сертификат. Протоколът за трансфер на хипертекст се използва за работа с различни системи за мрежова защита.

Приложението има стандартен уеб интерфейс. Поддържат се основни функции (извличане на данни с определени размери и стойности, "дълбане" в данни, вложени кръстосани таблици, изчисления, активиране / деактивиране на показването на редове, колони и графики; филтри, сортиране) за преглед, изследване, докладване и публикуване на OLAP данни в интерактивен режим.

Cognos Powerplay предоставя следната функционалност: HTML/JavaScript приложение, което осигурява универсален достъп за потребител, работещ с Netscape Navigator версия 3.0 или по-нова или Microsoft Internet Explorer;

достъп до OLAP данни на всеки потребител на обекта; създаване и публикуване на BPM (Управление на бизнес ефективността) отчети като PDF документи за портала Cognos Upfront, давайки на потребителите достъп до най-важните корпоративни данни в мрежата;

конвертиране на данни от PDF формат в динамични отчети, тяхното по-нататъшно проучване и прехвърляне на резултатите в Upfront;

сървърът поддържа платформи: Windows NT, Windows 2000 и по-нови, SUN Solaris, HP / UX, IBM AIX.

Благодарение на поддръжката на SSL протокола, PoverPlay гарантира сигурността на данните, изпратени през мрежата. В допълнение, чрез задаване на потребителски класове, системните администратори могат да контролират техния достъп както до локалните кубове, така и в обвивката на уеб портала. Тези класове се съхраняват в специален софтуерен компонент LDAP (Light Directory Access Protocol), който отговаря за централизирано управлениесигурността на цялата система, както и за интеграция с текущата защита.

Използването на HTML за внедряване на клиентски местоположения гарантира, че PoverPlay сървърът работи в защитена среда. Това гарантира сигурно внедряване на приложения за клиенти, партньори и доставчици.

AlphaBlox- междинен софтуер, който предоставя инструменти и градивни елементи за работа в мрежата. Това елиминира сложността, свързана със защитата на мрежовите връзки към базите данни, оторизирането и форматирането на данни.Аналитичната платформа AlphaBlox е внедрена на базата на стандартизирана I2EE-съвместима архитектура.

Продуктите на AlphaBlox са предназначени за извършване на аналитични изчисления вътре и извън съоръжението.

От особен интерес са Java Components (Biox). От тези компоненти можете да създадете аналитично уеб приложение. Една от досадните задачи при създаването на OLAP уеб продукт е показването и форматирането на данни в браузъра. Много често данните трябва да бъдат показани като таблица или диаграми. Когато създавате програма с помощта на AlphaBlox, можете да вмъкнете произволен брой от тези Java компоненти в нея и да ги персонализирате да изпълняват желаните задачи, като зададете определени параметри на аплетите, като по този начин контролирате външния вид и функциите на компонентите. Този софтуерен продукт предоставя следните функции: достъп до информация - данните се извличат от различни релационни и многомерни бази данни;

заявки и анализ - компонентите изпълняват прости и сложни заявки към различни източници на данни, без необходимост от CQL програмиране;

презентация - възможност за представяне на данни в различни формати (под формата на отчети, таблици, диаграми).

Java компонентите са модулни и могат да се използват многократно. те могат да се използват за прилагане на аналитични възможности за различни бизнес функции. Тъй като се контролират от набор от опции, свойствата им могат да се променят с помощта на текстов редактор. Това осигурява гъвкавост при разработване и надграждане на аналитичното решение. Компонентите могат да бъдат персонализирани, за да отговарят на специфични бизнес изисквания и повторно използвани за внедряване на допълнителни приложения в други области на бизнеса. Разработчиците на приложения могат да пишат допълнителен код в JSP, JavaServlets или JavaScript.

Решенията на AlphaBlox използват услугите, предоставени от сървъра на приложения и Java Runtime Environment (JRE), всички Java разширения или персонализирани разширения, разработени за тази платформа.

Приложната рамка на AlphaBlox е базирана на стандарти и позволява интеграция със съществуващи операционни системи, транзакционна инфраструктура и наследени системи. Осигурява достъп на потребителите до данни от различни източници и техния последващ анализ.

AlphaBlox използва стандартни ресурси и възможности на сървъра за приложения, включително http обработка/кеширане и управление на памет/процеси, както и интеграция с уеб сървъри. В допълнение, 12EE-съвместимата архитектура елиминира ненужните актуализации на страниците и позволява основната логика да работи на сървъра.

AlphaBlox използва същия модел за сигурност и сървър на приложения, реализиран с помощта на стандартни функции на платформата J2EE. Това премахва необходимостта от създаване на независим модел на защитния механизъм.

Лесното внедряване е едно от основните предимства на уеб приложението. Това се отнася с пълна сила за приложенията на AlphaBlox. Те обаче изискват определени версии на браузъри и платформата Java, докато HTML тънкият клиент работи в повечето браузъри.

Оперативният анализ на данни, задвижван от технологията OLAP, позволява на анализатори, мениджъри и ръководители да разбират данните, използвайки фиксиран, споделен, интерактивен достъп до голямо разнообразие от възможни формати на данни, които са получени от необработени данни, за да отразяват реалната позиция на обекта по начин разбираеми за потребителите. Функционалността на OLAP се характеризира с динамичен многоизмерен анализ на обобщени данни за обекти, необходими за подпомагане на крайния потребител с аналитични действия, включително изчисление и моделиране, приложени към данни чрез анализиране на тенденция през последователни интервали от време, нарязване на множител на данни за гледане на екран, промяна на нивото на детайлност на представянето на информацията в по-дълбоки нива на обобщение и други подобни.

OLAP инструментите са фокусирани върху предоставянето на многоизмерен информационен анализ. За да се постигне това, се използват многомерни модели за съхранение и представяне на данни. Данните са организирани в кубове (или хиперкубове), дефинирани в многомерно пространство, съставено от отделни измерения. Всяко измерение включва много нива на детайлност. Типичните OLAP операции включват промяна на нивото на детайлност в представянето на информацията (преместване нагоре и надолу в йерархията на измеренията), избиране на определени части от куба и преориентиране на изгледа с многоизмерни данни на екрана (получаване на обобщена таблица).

За OLAP бази данни е разработен бенчмаркът ARV-1. Този тест симулира реална ситуация за OLAP сървърен софтуер. Стандартът дефинира набор от измерения, които определят логическата структура. Логическата структура на базата данни се състои от шест измерения: време, сценарий, мярка, продукт, клиент и канал. Бенчмаркът не предоставя конкретен физически модел: входните данни се предоставят във файлов формат ASCII. Тестовите операции внимателно моделират стандартни OLAP операции върху големи количества данни, които се зареждат последователно от вътрешни или външни източници. Тези операции включват агрегиране на информация, йерархична разбивка на данни, изчисления на нови данни въз основа на бизнес модели и други подобни.

Възможностите на OLAP технологията се разглеждат като основа за организиране и многомерен анализ на информацията за мониторинг. Нека да разгледаме стъпките в този процес.

Преди информацията да може да бъде заредена в многомерна база данни за мониторинг (MDB), тя трябва да бъде извлечена от различни източници, почистена, трансформирана и консолидирана (Фигура 1.3). В бъдеще тази информация трябва периодично да се актуализира.

Ориз. 1.3.

Извличането на данни е процес на извличане на данни от оперативни бази данни и други източници. Анализът на наличните източници на информация показва, че повечето от тях са представени под формата на таблични данни, получени в електронен или печатен вид. Съвременните средства за сканиране и разпознаване на изображения позволяват почти напълно да се автоматизира този етап от подготовката на данните.

Преди да въведете информация в базата данни, е необходимо да я почистите. Обикновено почистването включва попълване на липсващи стойности, коригиране на печатни грешки и други грешки при въвеждане на данни, дефиниране на стандартни съкращения и формати, замяна на синоними със стандартни идентификатори и други подобни. Данни, за които е определено, че са неверни и не могат да бъдат коригирани, се отхвърлят.

След почистване на данните е необходимо цялата получена информация да се конвертира във формат, който да отговаря на изискванията на използвания софтуерен продукт (OLAP сървър). Процедурата за преобразуване става особено важна, когато е необходимо да се комбинират данни от няколко различни източника. Този процес се нарича консолидация.

Етапът на зареждане на информация в BDB се състои в създаване на необходимата структура от данни и попълване на нейната информация, получена на предходните етапи на подготовка на данните.

Извличането на информация от BDB ви позволява да внедрите Microsoft SQL Server Analysis Services, който е едновременно доставчик както на многоизмерни данни (доставчик на многоизмерни данни), така и на таблични данни (доставчик на таблични данни). По този начин изпълнението на заявка връща или многоизмерен набор от данни, или обикновена таблица, в зависимост от използвания език на заявката. Analysis Services поддържа както SQL, така и MDX (многоизмерни изрази) разширения.

SQL заявките могат да се предават на услугите за анализ, като се използват следните инструменти за достъп до данни:

Microsoft OLE DB и OLE DB за OLAP;

Microsoft ActiveX Data Objects (ADO) и ActiveX Data Objects Multidimensional (ADO MD).

OLE DB за OLAP разширява възможностите на OLE DB, за да включва обекти, специфични за многоизмерни данни. ADO MD разширява ADO по подобен начин.

Microsoft SQL Server Analysis Services ви позволява да попълните с MDX разширения, които предоставят богат и мощен синтаксис на заявка за работа с многоизмерни данни, съхранявани в кубове от OLAP сървъра. Analysis Services поддържа MDX функции за дефиниране на изчислени полета, изграждане на локални кубове с данни и изпълнение на заявки с помощта на осеви таблици(Услуги за пилотна маса).

Възможно е да се създават персонализирани функции, които работят с многоизмерни данни. Взаимодействието с тях (предаване на аргументи и връщане на резултат) се осъществява чрез синтаксиса на MDX.

Analysis Services предоставя над 100 вградени MDX функции за дефиниране на сложни изчисляеми полета. Тези функции попадат в следните категории: работа с масиви; работа с измервания; работа с йерархии; работа с нива на йерархии; логически функции; работа с предмети; числени функции; работа с комплекти; работа с струни; работа с кортежи.

Възможно е да се създават локални кубове, предназначени за преглед на компютри, на които е инсталиран OLAP сървър. Създаването на локални кубове изисква използването на MDX синтаксис и преминава през компонента Pilot Table Services, който е OLE DB клиент на OLAP сървъра. Този компонент също работи офлайн с локални кубове, когато не е свързан към OLAP сървъра, като предоставя интерфейс за източник на данни OLE DB. Локалните кубове се създават с помощта на инструкциите CREATE CUBE и INSERT INTO.

Езикът за заявки MDX, който е разширение на SQL, ви позволява да правите заявки за кубове от данни и да връщате резултати като многоизмерни набори от данни.

Точно както в обикновения SQL, създателят на MDX заявка трябва първо да определи структурата на набора от данни, който се връща. В повечето случаи създателят на MDX заявка мисли за върнатия набор от данни като за многоизмерни структури. За разлика от обикновената SQL заявка, която работи с таблици, за да създаде двуизмерен набор от записи, MDX заявката работи с кубове, за да създаде многоизмерен набор от резултати. Трябва да се отбележи, че MDX заявка може също да върне двуизмерни набори от данни, които са специален случай на многоизмерен набор от данни.

Визуализирането на многоизмерни набори от данни може да бъде доста трудно. Една техника за визуализация е да се ограничи подаването до плоска, двуизмерна маса чрез използване на много вложени измерения по една ос. Това влагане ще доведе до подзаглавия.

Pilot Table Services, част от Microsoft SQL Server Analysis Services, е OLAP сървър, предназначен за достъп до OLAP данни. Този компонент функционира като клиент на услугите за анализ.

Функциите на Pilot Table Services включват анализ на данни, изграждане на куб и оптимално управление на паметта. Компонентът осигурява интерфейс към многоизмерни данни. Възможно е да запишете данни в локален куб на компютъра на клиента и след това да ги анализирате, без да се свързвате с OLAP сървър. Pilot Table Services е необходима за изпълнение на следните задачи:

установяване на връзка с OLAP сървъра като клиентски компонент;

осигуряване на програми с OLE DB интерфейс с OLAP разширения;

функционира като табличен източник на данни, поддържа подмножество на SQL;

функционира като многоизмерен източник на данни, поддържа MDX разширения;

създаване на локален куб с данни;

функционира като мобилен настолен OLAP клиент.

Компонентът PivotTable може да работи само с един локален куб дял. Също така няма вградена система за управление на нивата на предоставяне на информация. Следователно производителността на Pilot Table Services е право пропорционална на количеството данни, които адресира.

Трябва да се отбележи, че OLAP интерфейсът е прост и не изисква повече знания от електронна таблица. OLAP ви позволява да използвате различни форми на отчети, интерфейс за интерактивен анализ на данни и възможност за генериране на печатни форми. Въпреки това, в сравнение с традиционните методи за програмиране и генериране на персонализирани отчети, OLAP не само намалява разходите за програмиране стотици пъти, но също така променя самия принцип на това как потребителят работи с отчет.

Разликата между OLAP като инструмент за отчитане се крие във възможността за автоматично и интерактивно извършване на такива операции с данни:

рекурсивно групиране на данни; изчисляване на междинни суми за подгрупи; изчисляване на крайните резултати.

Командите за извършване на тези операции се дават от самия потребител. Секциите на използваната таблица действат като контроли. Когато потребителят промени формата на отчета (например премести ленти), системата извършва междинни изчисления и показва новия отчет.

Освен това потребителят може да промени сортирането и филтрирането по произволни комбинации от данни, да види данните в процентно отношение, да промени мащаба и да извърши други необходими трансформации на отчета (тези функции не са задължителен атрибут на OLAP технологията, но зависят от конкретната реализация на инструмента).

В резултат на това потребителят може самостоятелно, по интуитивен начин, от съществуващия набор от данни, да генерира всички възможни типове отчети за този набор. Това помага да се преодолее старото ограничение на информационните системи, което е, че мощността на интерфейсите винаги е по-ниска от мощността на базата данни.

OLAP технологията ви позволява да реализирате почти всички възможни видове таблично представяне на съдържанието на базата данни. Ако продуктът е достатъчно гъвкав, тогава задачата на програмиста е да опише семантичния слой (речник), след което квалифициран потребител може самостоятелно да създава нови кубове, използвайки термини от предметната област, които са му известни. Други потребители могат да генерират отчети за всеки куб.

По този начин OLAP технологията обслужва както разработчиците, така и потребителите във всички случаи, когато е необходимо да се види информация под формата на таблични отчети, в които данните са групирани и сумите са изчислени за групи.

Опитът показва, че не е достатъчно да се предостави на потребителите голям куб, състоящ се от много измерения и факти. Това се дължи на следните причини.

Първо, във всеки момент потребителят се нуждае от добре дефиниран отчет.

Второ, някои алгоритми за изчисляване на сумите са описани със сложни формули и потребителят може да няма достатъчно квалификация, за да ги определи.

Трето, един OLAP отчет може да има специфичен метод за изчисляване на общите суми, местоположението на измеренията и първоначалните условия за сортиране, определени от автора на отчета.

Четвърто, в много случаи е по-лесно да разберете данните, ако не гледате таблица с числа, а диаграма. За да настроите OLAP диаграма, понякога трябва да имате добро пространствено въображение, тъй като куб с много измерения трябва да бъде отразен като набор от форми или линии в триизмерен чертеж. Броят на свойствата на съвременните графични компоненти е в хиляди, така че предварителното конфигуриране на диаграма или графика за OLAP отчет може да отнеме много време.

Пето, както за всеки друг отчет, за OLAP отчета е важен неговият ефективен дизайн, включително настройки за заглавия и надписи, цветове и шрифтове.

По този начин, за удобно потребителско изживяване, OLAP отчетът трябва да съдържа определен набор от приложени метаданни, които описват алгоритми за агрегиране, предварителни условия за филтриране и сортиране, заглавия и коментари и правила за визуален дизайн.

При визуализиране на информацията на многоизмерен куб важен фактор е подреждането на размерите според тяхната прилика. Основната идея е, че измерванията, които характеризират подобни параметри, са разположени едно до друго. За определяне на такива измервания се използват различни методи за групиране, по-специално могат да се използват евристични алгоритми.

Описаната информационно-аналитична технология не е единствената възможна. Но всички те са развитие на Business intelligence (BI), чиято цел е събирането, систематизирането, анализирането и представянето на информация. Изборът на конкретна информационно-аналитична технология зависи от потребителя, като се вземат предвид характеристиките на обекта на предметната област.

Страница 31 от 45

Екологичен и аналитичен мониторинг на околната среда.

Химически мониторинг -част от екологичния анализ, това е система за наблюдение на химичния състав на атмосферата, валежите, повърхностните и подпочвените води, океанските и морските води, почвите, дънните седименти, растителността, животните и наблюдение на динамиката на разпространение на химически замърсители. Нейната задача е да определя реалното ниво на замърсяване на околната среда със силно токсични съставки; предназначение - научно-техническа поддръжка на системата за наблюдения и прогнози; идентифициране на източниците и факторите на замърсяване, както и степента на тяхното въздействие; мониторинг на установените източници на замърсители в природната среда и степента на нейното замърсяване; оценка на реалното замърсяване на околната среда; прогноза за замърсяване на околната среда и начини за подобряване на ситуацията.

Такава система се основава на секторни и регионални данни и включва елементи от тези подсистеми; може да обхваща и двете местни области в рамките на един щат (национален мониторинг),и земното кълбо като цяло (глобален мониторинг).

Екологичен и аналитичен мониторинг на замърсяването като част от Единната държавна система за мониторинг на околната среда.За да се повиши радикално ефективността на работата за опазване и подобряване на състоянието на околната среда, за осигуряване на екологична безопасност, на 24 ноември 1993 г. Указ на правителството на Руската федерация № 1229 „За създаването на единна държава е приета Система за мониторинг на околната среда” (EGSEM). Организацията на работата по създаването на USSEM предвижда включването в обхвата на наблюденията на нови видове и видове замърсители и идентифициране на тяхното въздействие върху околната среда; разширяване на географията на мониторинга на околната среда чрез нови територии и източници на замърсяване.

Основните задачи на EGSEM:

- организиране на наблюдения и измервания на показатели на обекти за мониторинг на околната среда;

– надеждност и сравнимост на данните от наблюденията както в отделни региони и области, така и в цяла Русия;

– събиране и обработка на данни от наблюдения;

– хармонизиране на банките и базите данни за екологична информация с международните екологични информационни системи;

- оценка и прогноза за състоянието на обектите на околната среда и антропогенните въздействия върху тях, природните ресурси, реакциите на екосистемите и общественото здраве към промените в състоянието на околната среда;

– извършване на оперативен контрол и прецизни измервания на радиоактивно и химическо замърсяване в резултат на аварии и катастрофи, както и прогнозиране на екологичната обстановка и оценка на щетите, нанесени на околната среда;

– наличие на интегрирана екологична информация за широк кръг потребители, социални движения и организации;

Контролът върху химичния състав и киселинността на атмосферните валежи се извършва в 147 станции на федерално и регионално ниво. В повечето проби само стойността на рН се измерва онлайн. При проследяване на замърсяването на снежната покривка в пробите се определят и амониеви йони, сулфатиране, бензо(а)пирен и тежки метали.

Създадени са и шест станции за комплексен фонов мониторинг, които са разположени в биосферните резервати: Баргузински, Централно-Лесной, Воронежски, Приокско-Терасни, Астрахански и Кавказки.

В рамките на USSEM се създава система за бързо откриване на замърсяване, свързано с извънредни ситуации.

Ефективността на автоматизираните системи за обработка на екологична и аналитична информация значително нараства при използване на автоматични станции за мониторинг на замърсяването на водата и въздуха. Създадени са локални автоматизирани системи за контрол на замърсяването на въздуха в Москва, Санкт Петербург, Челябинск, Нижни Новгород, Стерлитамак, Уфа и други градове. Провеждат се опитни изпитания на станции за автоматизиран контрол на качеството на водата в местата на заустване и водохващания. Създадени са уреди за непрекъснато определяне на оксиди на азот, сяра и въглерод, озон, амоняк, хлор и летливи въглеводороди. В автоматизираните станции за контрол на замърсяването на водата се измерват температура, pH, електропроводимост, съдържание на кислород, хлоридни йони, флуор, мед, нитрати и др.