Информационна и аналитична технология за мониторинг. Аналитичен контрол в глобалния мониторинг

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 неговите експлоатационни показатели. Системите за автоматизация на аналитичните дейности на специалистите по управление могат да осигурят ефективна информационна и аналитична подкрепа за решаване на необходимите проблеми, те организират процесите на събиране, съхранение 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 статистическа отчетност, счетоводство и управленско счетоводство, финансова отчетност, въпросници, интервюта, проучвания 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 навременно отразяване на процесите, протичащи в анализираната област. предметна областкакто и идентифициране на техните характерни тенденции.

Автоматизирането на статистическата работа се изразява в създаването и функционирането на автоматизирана статистика информационни системи: през 1970 г. - автоматизираната система за държавна статистика (АСДС), а от 1988 г. - при проектирането на единна статистическа информационна система (ЕСИС). Основната цел на тези разработки беше събирането и обработката на счетоводна и статистическа информация, необходима за планиране и управление на националната икономика, основана на 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 беше извършена обработка на информация с цел изпълнение на задачите предимно на това ниво.

Във функционален аспект ASDS прави разлика между 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 текущи и оперативно планиране, своевременно предоставяне на всички необходими статистически данни на ръководните органи. От гледна точка на потребителя задачите за наблюдение според предназначението им се разделят на:

нормативни 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 по правило е свързана с обработката на данни от конкретна форма на статистическа отчетност или няколко тясно свързани форми на отчетност. Решаването на такива проблеми се осъществява от електронни комплекси за обработка на информация, които представляват набор от софтуерни, хардуерни и организационни средства, използващи локални информационни масиви.

Задачите на информационно-справочното обслужване включват генериране при поискване на необходимите статистически данни за бързо изготвяне на отчети, аналитични бележки и удостоверения, те не са регламентирани по съдържание. решенията им се предоставят с помощта на автоматизирана база данни под формата на система за натрупване, съхранение, търсене, обработка и издаване на информация по заявки на потребителите в необходимата форма.

Задачите на задълбочения икономически анализ се основават на използването на:

времеви редове (конструиране на полигони, честотни хистограми и кумулативни линии, избор на тенденции 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 (дефиниране на линейни и нелинейни регресионни уравнения, оценка на техните статистически характеристики, избор на оптимална форма на връзка);

множествена регресия (дефиниране на матрицата на коефициентите на двойна корелация, дефиниране на уравнения на множествена линейна регресия),

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 равнина и в пространството);

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

Организационната и технологична форма за решаване на този клас проблеми са аналитични комплекси, които представляват набор от приложни софтуерни пакети, фокусирани върху прилагането на математически и статистически методи. За покриване на широки времеви диапазони на анализираните данни се използва регистрова форма на мониторинг, базирана на автоматизирани регистри, които позволяват съхраняване 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, поради което регистрите могат да се разглеждат като автоматизирана картотека на групи от хомогенни единици на статистическо наблюдение от определен тип. Използването му позволява на потребителя чрез попълване на унифициран формуляр за заявка да получи различни данни, характеризиращи състоянието на конкретен обект.

Важна област за подобряване на статистическото наблюдение е да се осигури увеличаване на съдържанието, надеждността и ефективността на отчетните данни въз основа на комбинация от текущи отчети, еднократни записи, извадкови и монографични изследвания, както и оптимизиране на информационните потоци . Особен акцент се поставя върху усъвършенстване 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 инструменти за компютърно моделиране на системи за обработка на данни;

разработване на интелигентни видове 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 аналитична работа. Стана възможно интегрирането на една система за статистически информационен мониторинг 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. Може да се установи само изкуствена връзка между един или друг информационен поток чрез обединяването им в определена отчетна форма. Невъзможно е обаче да се осигурят всички форми за всички възможни явления и връзки. Традиционни методиПри аналитичната и статистическа обработка на данни не се отчита фактът, че съществува естествена връзка между всякакъв вид явления и събития, основана на универсални показатели, присъщи на всички тях. Ако има система от такива естествени

връзки, става възможно да се сравнят с разглежданото явление всички фактори, събития и данни, свързани с него, изрично или имплицитно. Мониторингът, базиран на този подход, се характеризира с пълнота на покритие на причинно-следствените връзки между факторите на взаимно влияние на скрити тенденции. Всичко това се разглежда в неразривно системно единство.

Този недостатък може да бъде елиминиран благодарение на широко разпространения напоследък подход към проблема за аналитична и статистическа обработка на данни, базиран на най-новите технологии OLAP - Онлайн аналитична обработка (оперативен анализ на данни).

Терминът OLAP се отнася до техники, които позволяват на потребителите на бази данни да генерират в реално време описателна и сравнителна информация за данни 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 на разделяне и завъртане на концептуален куб данни;

прозрачност - потребителите не трябва да знаят, че използват OLAP база данни. Те могат да използват инструменти, с които са запознати, за да получат данните и да вземат решенията, от които се нуждаят. те също не трябва да знаят нищо за източника на данните;

достъпност - софтуерните инструменти трябва сами да изберат и комуникират с най-добрия източник на данни за генериране на отговор на дадена заявка. Те трябва да осигурят автоматично картографиране на собствената си логическа диаграма 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 в разглеждания 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 високоразмерни 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 се произвеждат отрицателно влияниевърху точността или скоростта на извличане на информация;

поддръжка за множество среди - OLAP инструментите трябва да поддържат и насърчават груповата работа и споделянето на идеи и анализи между потребителите. За това достъпът на много потребители до данни е много важен;

поддръжка за операции между различни измерения. Всички многоизмерни операции (като агрегиране) трябва да бъдат дефинирани и предоставени по такъв начин, че да се изпълняват еднакво и последователно, 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 генериране на отчети - потребителят има възможност да извлича всякакви данни, от които се нуждае и да ги генерира 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 на база статистически и други отчетни данни;

осигуряват лесен и ефективен достъп до информация за съхранение с диференцирани права за достъп

предоставят възможност за бърза аналитична обработка на съхранени данни и провеждане на статистически анализи;

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

Основната отличителна черта и важно предимство на многомерното представяне на данни в сравнение с традиционните информационни методи е възможността за съвместен анализ големи групипараметри във взаимна връзка, което е важно при изследване на сложни явления.

OLAP технологията значително намалява времето за събиране и анализ 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. Тази информация обикновено е

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

натрупват данни и как концептуално да моделират данните и да управляват тяхното запазване; как да анализираме данни;

как ефективно да зареждате данни от множество независими източници.

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

Тъй като организацията на информационните складове е предмет на други дисциплини, ще разгледаме само въпроса за аналитичната обработка на данни. Сега 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 други подобни. Нека прегледаме тези продукти въз основа на следните критерии:

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

интерактивност - софтуерът трябва да реализира интерактивни функции, включително: преглед на документи, динамично актуализиране на съществуващи документи, осигурява достъп до последна информация, динамично изпълнение на заявки към източници на данни, динамично неограничено „задълбочаване в данни“;

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 стандартизирана 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 др.;

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 функцииза 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 бързо, интерактивно разглеждане;

MicroStrategi Narrowcaster - дава възможност на потребителите да изпращат или плащат показатели чрез уеб интерфейс. Потребителите могат да препращат от електронна пощавашите отчети, планирайте изпращане на отчети, публикувайте ги в работни групи и ги експортирайте в Excel, PDF или HTML формати.

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

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

Тънкият клиент, реализиран в HTML формат, елиминира проблемите със съвместимостта на браузъра и се разгръща чрез всички инструменти за мрежова сигурност. Външният вид и функциите на програмата могат да бъдат персонализирани, за да отговарят на конкретни нужди. Можете да вградите MicroStrategi Web в други приложения, работещи в мрежата.

Компютрите, работещи с MicroStrategi Web, могат да бъдат комбинирани в клъстери, осигурявайки мащабируемост и надеждност. Осигурено допълнение допълнително оборудване. Ако

Ако заданието е неуспешно, то 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 технологията за криптиране на данни на транспортно ниво - SSL (Secire SocxeT Level - защитено ниво на сокет).

WebIntelligence-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 аналитичните възможности достъпни за различни категории потребители. Предоставя се широка гама от инструменти за бизнес анализ, включително създаване на сложни отчети, извършване на изчисления, филтриране, пробиване и агрегиране.

Webintelligence предоставя следните функции:

форматиране и отпечатване на отчети в режим визуален дизайн;

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

Възможност 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;

възможност за споделяне на информация. WebIntelligence е тънък клиент и не изисква инсталиране или поддръжка на приложен софтуер или междинен софтуер за база данни на сайта 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 множество OLAP източници на данни и да използвате OLAP и релационни данни заедно.

Продуктът е персонализиран, за да отговаря 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, автоматично се използва друг. Претегленото балансиране на натоварването между множество сървъри оптимизира системните ресурси и гарантира бързо време за реакция.

Webintelligence използва различни технологии за информационна сигурност. Когато е необходимо, компонентите се идентифицират с помощта на технология за цифров сертификат. За работа с различни системи за мрежова сигурност се използва Hypertext Transfer Protocol.

Приложението има стандартен уеб интерфейс. Поддържат се основни възможности (избиране на данни с определени размери и стойности, задълбочаване на 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 интерактивни 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 отчети (Управление на бизнес ефективността) под формата на PDF документи за портала Cognos Upfront, така че потребителите да имат достъп до най-важните корпоративни данни в уеб средата;

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 дефиниране на потребителски класове, системните администратори могат да контролират техния достъп както до локалните кубове, така и до обвивката на уеб портала. Тези класове се съхраняват в специален софтуерен компонент LDAP (Light Directory Access Protocol), който отговаря за централизирано управлениесигурност на цялата система, както и за интеграция с текуща защита.

Използването на HTML за внедряване на клиентски сайтове 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 с осигуряването на мрежови връзки към бази данни, оторизиране и форматиране на данни.Аналитичната платформа AlphaBlox е внедрена на базата на стандартизирана I2EE-съвместима архитектура.

Продуктите на AlphaBlox са предназначени за аналитични изчисления на място и извън него.

Особен интерес представляват Java компонентите (Vioh). От тези компоненти можете да създадете аналитично уеб приложение. Една от отнемащите време задачи при създаването на Web OLAP продукт е показването и форматирането на данни в браузъра. Много често данните трябва да бъдат показани като таблица или диаграма. Когато създавате програма с помощта на AlphaBlox, можете да вмъкнете произволен брой такива Java компоненти в нея и да ги конфигурирате да решават желаните проблеми, като зададете определени параметри на аплета, като по този начин контролирате външния вид и функциите на компонентите. Този софтуерен продукт предоставя следните възможности: 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 да изискват 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 внедряване на аналитични възможности за различни бизнес функции. Тъй като се контролират от набор от параметри, техните свойства могат да се променят с помощта на текстов редактор. Това осигурява гъвкавост при разработване и надграждане на аналитично 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 услуги, предоставени от сървъра на приложения и Java Runtime Environment (JRE), всички Java разширения или персонализирани разширения, разработени за тази платформа.

Структурата на приложенията на AlphaBlox е базирана на стандарти и позволява интеграция със съществуващи операционни системи, транзакционна инфраструктура и традиционни 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 опреснявания на страници и позволява основната логика да работи на сървъра.

AlphaBlox използва същия модел за сигурност и сървър на приложения, реализирани с помощта на стандартни характеристики 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 специфични версии на браузъри и Java платформи, докато тънкият HTML клиент работи в повечето браузъри.

Базираният на OLAP анализ на данни в реално време позволява на анализатори, мениджъри и ръководители да получат представа за данните, използвайки фиксиран, споделен, интерактивен достъп до голямо разнообразие от възможни формати на данни, които са извлечени от необработени данни, за да отразят реалността на даден обект в начин, който потребителите могат да разберат. Функционалността на OLAP се характеризира с динамичен многоизмерен анализ на агрегирани обектни данни, необходими за подпомагане на крайния потребител с аналитични действия, включително смятане и моделиране, приложени към данните чрез анализиране на тенденцията през последователни интервали от време, нарязване на множество точки от данни за на- гледане на екрана, промяна на нивото на детайлност на представянето на информацията до по-дълбоки нива на обобщение и други подобни.

OLAP инструментите се фокусират върху предоставянето на многоизмерен анализ на информацията. 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 измерване включва много нива на детайлност. Типичните OLAP операции включват промяна на нивото на детайлност в представянето на информацията (движене нагоре и надолу по йерархия от измерения), избиране на конкретни части от куб и преориентиране на многомерно представяне на данни на екрана (получаване на обобщена таблица).

Сравнителният тест ARV-1 е разработен за OLAP бази данни. Този тест симулира реална ситуация за OLAP сървърен софтуер. Стандартът дефинира набор от измерения, които определят логическа 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 симулират стандартни OLAP операции върху големи обеми данни, които се зареждат последователно от вътрешни или външни източници. Тези операции включват агрегиране на информация, задълбочаване на йерархични данни, изчисляване на нови данни въз основа на бизнес модели и други подобни.

Възможностите на OLAP технологията се разглеждат като основа за организацията и многоизмерния анализ на информацията за мониторинг. Нека да разгледаме етапите на този процес.

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

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 това повечето отте се представят под формата на таблични данни, получени по електронен път или в печатна форма. Съвременните инструменти за сканиране и разпознаване на изображения позволяват почти напълно автоматизиране на 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 попълването й с информация, получена на предходните етапи на подготовка на данните.

Извличането на информация от BDB позволява на Microsoft SQL Server Analysis Services, който е както доставчик на многоизмерни данни, така и 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 подават към услугите за анализ с помощта на 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, като включва обекти, специфични за многоизмерни данни. ADO MD разширява ADO по подобен начин.

Microsoft SQL Server Analysis Services ви позволява да изпълнявате запълвания с MDX разширения, които предоставят богат и мощен синтаксис на заявка за работа с многоизмерни данни, съхранявани от OLAP сървъра в кубове. Analysis Services поддържа MDX функционалност за дефиниране на изчислени полета, изграждане на локални кубове с данни и изпълнение на заявки с помощта на компонента 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 резултати) се осъществява чрез MDX синтаксис.

Analysis Services предоставя повече от 100 вградени MDX функции за дефиниране на сложни изчисляеми полета. Тези функции са разделени на следните категории: работа с масиви; работа с измервания; работа с йерархии; работа с йерархични нива; логически функции; работа с обекти; числови функции; работа с комплекти; работа със 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 позволява офлайн работа с локални кубове, когато не е свързан към OLAP сървър, като предоставя интерфейс за източник на данни OLE DB. За да създадете локални кубове, използвайте инструкциите CREATE CUBE и INSERT INTO.

Езикът за заявки MDX, който е разширение на SQL, ви позволява да правите заявки за кубове с данни и да връщате резултата 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 си представя върнатия набор от данни като многоизмерни структури. За разлика от обикновената SQL заявка, която манипулира таблици, за да произведе двуизмерен набор от записи, MDX заявката манипулира кубове, за да произведе многоизмерен резултатен набор от данни. 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, като се използват 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 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 запазване на данни в локален куб на компютъра на клиента и последващ анализ без свързване към 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 PivotTables може да работи само с един локален дял на куба. Няма и 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 генериране на отчети е способността за автоматично и интерактивно извършване на следните 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. Използваните секции на таблицата действат като контроли. Когато потребителят промени формата на отчета (например премести колони), системата извършва междинни изчисления и показва новия отчет.

Освен това потребителят може да променя сортирането и филтрирането по произволни комбинации от данни, да вижда данните в процентно изражение, да променя мащаба и да извършва други необходими трансформации на отчета (тези възможности не са основен атрибут на OLAP технологията, но зависят от конкретното изпълнение на инструментът).

В резултат на това потребителят може самостоятелно, по интуитивен начин, от съществуващия набор от данни, да генерира всички видове отчети, възможни 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 типове таблични изображения 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 термините на познатата му предметна област. Други потребители могат да генерират отчети за всеки куб.

По този начин технологията OLAP 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 много специфичен отчет.

Второ, някои алгоритми за изчисляване на суми 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 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 погледнете диаграма, а не таблица с числа. Създаването на OLAP диаграма понякога изисква доста пространствено въображение, тъй като куб с много измерения трябва да бъде отразен като набор от форми или линии в триизмерен чертеж. Свойствата на съвременните графични компоненти са хиляди, така че предварителното настройване на диаграма или графика за OLAP отчет може да отнеме много време.

Пето, като всеки друг отчет, ефективният дизайн е важен за OLAP отчета, включително настройките 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 информация в многоизмерен куб важен фактор е подреждането на измеренията според тяхното сходство. Основната идея е, че размерите, които характеризират подобни параметри, са разположени наблизо. За да определите такива измервания, използвайте различни методиКлъстерирането, по-специално, може да използва евристични алгоритми.

Описаната информационно-аналитична технология не е единствената възможна. Но всички те са разработки на Business intelligence (VI), чиято цел е да събира, систематизира, анализира и представя информация. Изборът на конкретна информационна и аналитична технология остава за потребителя, като се вземат предвид характеристиките на обекта в предметната област.

Аналитичен контролкачество заобикаляща средасе състои от следните етапи:

1. Избор на място за вземане на проби;

2. вземане на проби;

3. Обработка на проби;

4. Измерване на концентрация на замърсители;

5. Математическа обработка и проверка на данни;

6. Интерпретация и сравнение на получените данни.

При избор на място за вземане на проби(газообразни, течни, твърди) фактори трябва да се вземат предвид: географски, геоложки и характеристики на околната средаплощ, характер на разпределението на замърсяването във времето и пространството, метеорологични и хидроложки условия.

Можете да „покриете“ изследваната зона с решетка с подходящ мащаб на стъпки и да вземете проби във всички възлови точки. В други случаи могат да се вземат проби от представителни места с различни очаквани нива на замърсяване. Броят на точките за вземане на проби в даден район зависи от техническите и икономическите възможности на станцията или поста.

При вземане на пробинеобходимо е да се получи осреднена статистически проба, което най-лесно се постига при вземане на течна проба. За да се получи осреднена статистическа проба от почва или биота, се вземат няколко проби в различни точки, последвано от механично осредняване в топкова мелница или чрез разтваряне в киселини. От получения материал се взема аналитична проба с определена маса. Статистически осреднена проба от въздух може да се получи чрез изпомпване на големи обеми от него през специални филтри или течни абсорбери и след това измиване на абсорбирания замърсител със специален разтвор.

Обработка на пробиможе да се извърши веднага след избора. Ако се предвижда съхранение или транспортиране, трябва да се вземе предвид загубата на замърсител поради адсорбция по стените на съда, утаяване на частици или химични реакции. Най-подходящи са съдовете от полиетилен или тефлон. Течната проба се излива "под тапата". Твърдите проби също се изолират от контакт с въздуха. Други видове обработка на проби включват концентрация и отделяне на замърсители, което обикновено се извършва в специална лаборатория.

сцена "измерение"представлява аналитично определяне на концентрацията на замърсител, включително избор на метод за анализ, подготовка на пробата съгласно инструкциите на метода, калибриране на инструментите, проверка на метода с помощта на стандарти и провеждане на празни експерименти.

При извършване на мониторинг се използват стандартни или общоприети междуведомствени или ведомствени методи за анализ.

Предишни материали:

Информационната и аналитична система KPS „Мониторинг-Анализ“ ви позволява да наблюдавате процеса на митническо оформяне в областта на номенклатурата, цената, теглото на стоките, които се освобождават, и изчисляването на митата.

„Мониторинг-Анализ“ реализира процеса на интеграция за различни източници на информация (БД КТД, БД ТП НСИ, БД Единен държавен регистър на юридическите лица, БД Единен държавен регистър) и впоследствие използва натрупаните (обобщени) данни за генериране на отчети и удостоверения на различни форми.

“Мониторинг-Анализ” изпълнява следните функции:

– предоставяне на достъп до ЦБД на митническата декларация, както и ЦБД на митнически разписки (CRO);

– предоставяне на възможност за създаване и редактиране на условия, които ограничават избора на данни от ЦБД;

– 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 митнически декларации е представена в „Мониторинг-анализ” по различни критерии, включително:

– себестойност, тегло и номенклатура на обработваните стоки;

– начислени плащания;

– държава на произход и страна на местоназначение на превозваните стоки;

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

– динамика на процесите по митническо оформяне.

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

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

Мониторинг-Анализ“ има ясно дефинирана 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 на KPS софтуера за мониторинг и анализ се извършват на WWW сървъра и в СУБД на ORACLE. Промените в софтуера съответно се предоставят на потребителя.

– CDB TPO – мониторинг на процесите по митническо оформяне на TPO съгласно CDD TPO;

– CDD DKD – мониторинг на процесите на доставка на стоки от митнически контрол (достъп до база данни „Delivery-CBD”);

– Търсене в Единния държавен регистър на юридическите лица, Единния държавен регистър на юридическите лица – търсене на информация за юридически лица – участници в процесите на митническо оформяне.

3. Обща информация за AS ADP "Analytics-2000"

Базата данни UAIS на Федералната митническа служба на Русия съхранява и обработва огромни обеми информация за различни аспекти на митническата дейност, включително електронни копия на митнически декларации за товари (CCD) и митнически разписки (издавани 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 ценна информация за външноикономическата дейност на Русия.

Значителни обеми информация за външноикономическата дейност на Русия изискват наличието на 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 (DSS) на корпоративно ниво беше обработката на система за оперативен многоизмерен анализ на данни на електронни копия на митнически документи, която предоставя ново ниво на анализ на данни и показатели за ефективност, несравними в сравнение със статистически анализ.

Системни цели за създаване на системата Analytics-2000:

– намаляване на времето и труда, 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;

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

– осигуряване на графично представяне на данните.

Мониторингът се извършва от регионални комисии по хидрометеорологична служба чрез мрежа от специални станции, извършващи наземни метеорологични, хидроложки, морски наблюдения и др. В момента в света има 344 станции за мониторинг на водата под юрисдикцията на UNEP, 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 установки, работещи в автоматичен режим. От центъра за обработка на информация данните за превишаване на максимално допустимата концентрация се изпращат до Московския комитет за опазване на околната среда и едновременно с това до столичното правителство. Индустриалните емисии от големи предприятия, както и нивото на замърсяване на водата в река Москва също се наблюдават автоматично. Въз основа на данните от мониторинга се определят основните източници на замърсяване. На фиг. Фигура 2 показва блокова диаграма на класификацията на мониторинга.

Ориз. 2. Блок-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. По този начин радиоактивното замърсяване може да се определи от състоянието на иглолистните дървета, промишленото замърсяване от поведението на много представители на почвената фауна, а замърсяването на въздуха е много чувствително към мъхове и лишеи. Така че, ако лишеите изчезнат по стволовете на дърветата в гората, това означава, че във въздуха има серен диоксид. Цветът на лишеите (този метод се нарича индикация на лишеите) също се използва за преценка за наличието на определени тежки метали, като мед, в почвата. Биоиндикацията позволява своевременно да се идентифицира ниво на замърсяване, което все още не е опасно, и да се предприемат мерки за възстановяване на екологичния баланс на околната среда.

Въз основа на мащаба на синтеза на информация, мониторингът се разграничава:

глобален –наблюдение на глобалните процеси и явления в биосферата с помощта на космически, авиационни технологии и персонални компютри и прогнозиране на възможни промени на Земята. Специален случай е национален мониторинг,включително подобни дейности, извършвани в 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 почватаосигурява определяне на почвената киселинност, соленост и загуба на хумус.

Химически мониторинг –част от екологично-аналитичната, 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. Неговата задача е да определя реалното ниво на замърсяване на околната среда със силно токсични съставки; предназначение – научно-техническо осигуряване на системата за наблюдение и прогнозиране; идентифициране на източниците и факторите на замърсяване, както и степента на тяхното въздействие; мониторинг на идентифицираните източници на замърсители, постъпващи 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 и Земятав общи линии (глобален мониторинг).

Екологичен и аналитичен мониторинг на замърсяването като част от Единния държавно устройствомониторинг на околната среда.С цел радикално повишаване на ефективността на работата за запазване и подобряване на състоянието на местообитанието и осигуряване на екологична безопасност, на 24 ноември 1993 г. Указ на правителството на Руската федерация № 1229 „За създаването на единна държавна система мониторинг на околната среда” (USESM). Организацията на работата по създаването на Единната държавна система за мониторинг предвижда включването на нови видове и видове замърсители в обхвата на наблюденията и идентифицирането на тяхното въздействие върху околната среда; разширяване на географията на мониторинга на околната среда до нови територии и източници на замърсяване.

Основните задачи на USSEM:

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

– организиране на наблюдения и извършване на измервания на показатели на обекти за екологичен мониторинг;

– 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 данни информация за околната средас международни 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 мониторинг и прецизни измервания на радиоактивно и химическо замърсяване в резултат на аварии и бедствия, както и прогнозиране на екологичната обстановка и оценка на щетите, нанесени на околната среда;

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

– информиране на държавните органи за състоянието на околната среда и природните ресурси, екологичната безопасност;

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

Единната държавна система за мониторинг на околната среда 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 според физични, химични и хидробиологични (за водни обекти) показатели. Мониторингът на източниците на антропогенно въздействие върху природната среда и зоните на тяхното пряко въздействие върху флората и фауната, сухоземната фауна и флората (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 отдели 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 и 41 клъстерни лаборатории за анализ на проби от въздуха в 89 града с нелабораторен контрол. Наблюденията за замърсяването на въздуха са извършени на 682 стационарни поста в 248 града на Руската федерация, като почвата върху земеделските земи не е оставена без внимание.

Наблюдението на повърхностните води на сушата се извършва в 1175 водни течения и 151 водоема. Пробовземането се извършва в 1892 точки (2604 обекта). През 2000 г. са анализирани 30 000 водни проби по 113 показателя. Пунктовете за наблюдение на морското замърсяване съществуват в 11 морета, измиващи територията на Руската федерация. В системата Roshydromet се анализират повече от 3000 проби годишно по 12 показателя.

Мрежата от наблюдателни станции за трансграничен 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 за химичен състави киселинността на атмосферните валежи се извършват 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 в пробите, амониеви йони, сулфатиони, 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 в цялата страна, особено в райони, замърсени в резултат на аварията в Чернобил и други радиационни бедствия, се използва стационарна мрежа и мобилно оборудване. от специална програмаИзвършва се и въздушна гама-фотография на територията на Руската федерация.

В рамките на Единната държавна система за мониторинг на околната среда се създава система за бързо откриване на замърсяване, свързано с извънредни ситуации.

Екологичният и аналитичен мониторинг на замърсяването като част от Единната държавна система за мониторинг на околната среда може да бъде разделен на три големи блока: контрол на замърсяването в зони със значително антропогенно въздействие, на регионално ниво и на фоново ниво.

Всички данни от зони с всякакво ниво на въздействие, както аварийни, така и обобщени, се изпращат в центъра за събиране и обработка на информация на определени интервали. За автоматизираната система, която се разработва в момента, 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. След 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 се повишава значително с използването на автоматични станции за контрол на замърсяването на водата и въздуха. Местен автоматизирани системисистеми за контрол на замърсяването на въздуха са създадени в Москва, Санкт Петербург, Челябинск, Нижни Новгород, Стерлитамак, Уфа и други градове. Провеждат се пилотни изпитания на автоматизирани станции за контрол на качеството на водите на водозаустващи площадки и водохващания. Създадени са инструменти за непрекъснато определяне на азотни оксиди, серни и въглеродни оксиди, озон, амоняк, хлор и летливи въглеводороди. В автоматизираните станции за контрол на замърсяването на водите се измерват температура, рН, електропроводимост, съдържание на кислород, хлорни йони, флуор, мед, нитрати и др.

Страница 31 от 45

Екологичен и аналитичен мониторинг на околната среда.

Химически мониторинг –част от еколого-аналитичната, това е система от наблюдения 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 химическите замърсители . Неговата задача е да определя реалното ниво на замърсяване на околната среда със силно токсични съставки; предназначение – научно-техническо осигуряване на системата за наблюдение и прогнозиране; идентифициране на източниците и факторите на замърсяване, както и степента на тяхното въздействие; мониторинг на идентифицираните източници на замърсители, постъпващи 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.С цел драстично повишаване на ефективността на работата за запазване и подобряване на състоянието на местообитанието и осигуряване на екологична безопасност, на 24 ноември 1993 г. Указ на правителството на Руската федерация № 1229 „За създаването на единна държавна система мониторинг на околната среда” (USESM). Организацията на работата по създаването на Единната държавна система за мониторинг предвижда включването на нови видове и видове замърсители в обхвата на наблюденията и идентифицирането на тяхното въздействие върху околната среда; разширяване на географията на мониторинга на околната среда до нови територии и източници на замърсяване.

Основните задачи на USSEM:

– организиране на наблюдения и извършване на измервания на показатели на обекти за екологичен мониторинг;

– 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 екологичните информационни бази данни с международните екологични информационни системи;

– достъпност на интегрирана информация за околната среда за широк кръг потребители, социални движенияи организации;

Химичният състав и киселинността на атмосферните валежи се наблюдават 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 в пробите се определят и амониеви йони, сулфатиони, бензо(а)пирен и тежки метали.

Създадени са и шест интегрирани фонови мониторингови станции, които се намират в биосферните резервати: Баргузински, Централна гора, Воронежски, Приокско-Терасни, Астрахански и Кавказки.

За радиационен мониторинг в цялата страна, особено в райони, замърсени в резултат на аварията в Чернобил и други радиационни бедствия, се използва стационарна мрежа и мобилно оборудване. Въздушна гама-фотография на територията на Руската федерация също се извършва по специална програма.

Ефективността на автоматизираните системи за обработка на екологична и аналитична информация се повишава значително с използването на автоматични станции за контрол 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 пилотни изпитания на автоматизирани станции за контрол на качеството на водите на водозаустващи площадки и водохващания. Създадени са инструменти за непрекъснато определяне на азотни оксиди, серни и въглеродни оксиди, озон, амоняк, хлор и летливи въглеводороди. В автоматизираните станции за контрол на замърсяването на водите се измерват температура, рН, електропроводимост, съдържание на кислород, хлорни йони, флуор, мед, нитрати и др.