Методика постановки и решения прогнозно-диагностических задач в природопользовании, страница 4

— в ситуациях, когда задаются эталоны разных классов (например, перспективные и неперспективные, или рудные и безрудные), важно, чтобы степень их изученности была примерно одинакова.

3. Промежуточное положение занимает критериально-аналоговая модель, соединяющая в себе наличие критериев и использование принципа аналогий. В принципе от критериальной модели всегда можно перейти к критериально-аналоговой, организовав образы на основе создания идеальных по значениям критериев объектов разных классов. При этом необходимо помнить, что искусственно порожденные объекты могут не только не иметь аналогов в действительности, но и быть теоретически запрещенными, так как не любые наборы критериев оказываются совместными. Например, если критериями являются параметры вещественного состава, то в таком искусственном объекте различных компонент может оказаться в сумме более 100%.

Формализация исходных данных

Формализация исходный информации состоит в определении способов вычисления свойств, описывающих объекты поиска, и построении цифровой модели (матрицы) данных для решения задачи. При этом всегда должно осмысливать, каким образом каждое свойство соотносится с модельными представлениями, и на основании этого определять способы его вычисления на основе исходной информации.

Построение цифровой модели признакового пространства для решения задач состоит в расчете в выбранных ячейках сети (обычно соответствующих размеру искомого объекта) формальных прогнозных характеристик по картам, данным полей, точкам наблюдения и т.д., а также производных характеристик, получаемых различными методами.

При наличии геологической информации, представленной в виде карт, для формирования прогнозных характеристик используются различные функции. Цифровая модель карты может содержать слои, состоящие из точечных, линейных и площадных объектов, для каждого из которых рассчитывается та или иная функция, выбирая которую, необходимо четко представлять, какой именно фактор она формализует и каким образом это согласуется с модельными представлениями. Для площадных объектов могут быть рассчитаны такие функции, как тестирование ячеек на наличие (отсутствие) картографических объектов слоя, определение расстояния от центров ячеек до ближайшего объекта слоя, площадь, занятая объектами слоя в ячейке, количество проявлений слоя в ячейке. По линейным объектам могут быть получены суммарные длины и длины по азимутальным направлениям, расстояния, и т.д., для изолиний — интерполяционные значения в центрах ячеек прямоугольной сети (с учетом разрывных нарушений и границ). Слои точечных объектов формализуются на основе определения наличия или отсутствия, подсчета количества проявлений, расстояния до ближайшего проявления.

При обработке геофизической информации могут быть рассчитаны производные прогнозные характеристики методами трансформации полей, разделения полей на региональную и локальную составляющие, расчета корреляционных характеристик полей, вычисления статистик в скользящем окне.

Для геохимических данных широко применяются арифметические преобразования, позволяющие рассчитывать любые аддитивные, мультипликативные и другие, более сложные производные характеристики.

Формализация требований к результату обычно также приводит к расчету тех или иных характеристик, главным образом, с целью формализации прямых поисковых признаков, по которым может быть получено подтверждение результатов решения задачи.

Анализ данных и решение задачи

Уточнение данных и выбор метода решения задачи проводится в блоке анализа данных. Здесь производится одномерный и многомерный анализ данных, их трансформация в соответствии с решаемой задачей. Блок представляет собой реализацию комплекса широко известных статистических методов, выстроенных в такой последовательности, чтобы пользователю было легче увидеть свои данные и определить, что нужно исключить, что изменить и т.д.

Анализ и визуализация с целью определения качества данных и корректировки цифровой модели состоит из:

— выделения и корректировки ошибок, допущенных при сборе и подготовке данных;

— выявления слабоопределенных и ма-ловариабельных свойств.

Анализ данных, проводимый на этом этапе, осуществляется вне зависимости от сформулированной целевой установки задачи.