ГИС
Применение систем компьютерной картографической поддержки в социальной и бытовой сфере.
Частые упоминания о триумфах компьютерных ГИС-технологий (ГИС - географические информационные системы) в крупных проектах по развитию транспортных инфраструктур, анализу и управлению потоками перевозок вызывают желание разобраться: почему же успеха и популярности такие приложения достигли только сейчас, а не раньше? Неужели это следствие общего повышения компьютерной грамотности? Автоматизацией проектирования и управления различными видами средств передвижения занимались чуть ли не с прошлого века, и все же попытки что-то реально автоматизировать оставались часто равносильными чирканью спичкой по куску мыла. И это при наличии необычайно внушительного числа математических моделей соответствующих процессов, алгоритмов минимизации затрат, оптимизации траекторий и маршрутов различного рода и т. п.
Объяснить сегодняшний успех можно двумя дополняющими друг друга причинами:
1. Разрастание транспортных коммуникаций, массовость транспортных средств и интенсивность их трафика на суше, на море и в воздухе неизбежно требуют компьютеризации как управления столь многочисленными движущимися объектами, так и учета и планирования их столь же многочисленных и разнообразных маршрутов.
2. Спрос, конечно, рождает предложение, но только в наши дни сообщения об успешном применении средств автоматизации управления, компьютерного планирования и картографической поддержки транспортных проектов в гражданской сфере перестали восприниматься как результаты очковтирательства. Технологии сбора и эффективной обработки пространственных данных, средства визуализации результатов и, наконец, совсем недавно ставшие доступными (как буквально, так и по цене) для невоенного применения средства позиционирования и навигации на основе глобальных систем спутниковой связи - все это, вместе взятое, и обусловливает качественный уровень и успешность вышеупомянутых проектов. О некоторых из них рассказывается ниже. Ряд примеров взят из ежеквартального сборника ARC News, издаваемого Институтом исследований окружающей среды - ESRI (Редланд, шт. Калифорния).
Очки, килограммы, секунды и километры
Задолго до первых стартов на Олимпиаде в Атланте там уже проводила прикидки сборная США по информационным технологиям образца 1996 г., ее ГИС-часть выглядела следующим образом: сеть из дюжины рабочих станций IBM RISC System/600, AutoCAD, ARC/INFO , ArcView, модель 8944-II цветного электростатического плоттера от Xerox Corp. Фирма IBM, исполнявшая функции капитана команды, планируя информационные услуги, в "пространственной" их части опиралась на ГИС-разработки мирового лидера геоинформационных технологий - Environment System Research Institute - ESRI (Редланд, шт. Калифорния).
Комитет по организации XXVI Олимпийских игр в Атланте (Atlanta Commitee for the Olimpic Games - ACOG) рассчитывал (и эти расчеты сбылись) на непрерывную информационную поддержку автоматизированных электронных справочников и Географических информационных систем. ГИС в основном должны были помочь размещать и перемещать участников и гостей Олимпиады и решить сопутствующие "транспортные" проблемы, ведь в готовящемся спортивном празднике предполагалось участие около двух миллионов человек.
Задача была не из легких: в течение двух недель предстояло проводить состязания в различных местах города и его окрестностях. Отдельные старты состязаний намечено было организовать в соседних штатах: Флориде, Алабаме, Вашингтоне. Необходимо было обеспечить четкое соблюдение графиков их проведения, учесть трудности с транспортными средствами, найти способы размещения детективов и охраны, доставки спортивного оборудования. Были и языковые проблемы: 10 000 участников представляли около 200 стран. Разместить их решили в семи Олимпийских деревнях в окрестностях Атланты, что отнюдь не способствовало упрощению организационных задач.
Предварительная проработка сотен маршрутов спортсменов, тренеров, медперсонала в пространстве и времени выполнялась заблаговременно. Данные о городских транспортных путях обрабатывались средствами географической информационной системы ArcView, программного продукта ESRI. Расписания подбирались и анализировались с помощью картографических средств, что значительно сокращало время поиска подходящих решений, а также помогало избежать путаницы, столь вероятной при работе с колонками табличных данных.
Во многом грандиозный олимпийский спектакль удался, хотя, как могли убедиться телезрители, не всегда своевременно и комфортно доставлялись к месту старта и обратно главные действующие лица - атлеты. По-видимому, расчет точных расписаний для такого количества пространственно-распределенных и взаимодействующих объектов если и выполним, то с оговоркой, что вычисленные решения реализуются лишь с определенной степенью достоверности из-за неформализуемости и непредсказуемости возмущающих воздействий.
Доставка с окном допуска
Рассмотрим пример, где мелкие сбои допустимы и поправимы.
Sears Roebuck & Co. - одна из крупнейших фирм США в сфере автотранспортных услуг, специализируется на перевозке бытовой техники и мебели. Фирма выполняет за год более четырех миллионов заказов; около тысячи принадлежащих ей грузовиков доставляют товары со складов по заданным адресам. До недавних пор узким местом в работе фирмы оставались подразделения планирования маршрутов (Market Delivery Operations - MDOs): ежедневно их сотрудники тратили уйму времени, чтобы подобрать варианты расписаний поездок на следующий день. По окончании этой процедуры заказчиков обзванивали, сообщая каждому четырехчасовой интервал времени (delivery window), в течение которого должен прибыть заказанный грузовик. Разумеется, водителям фирмы далеко не всегда удавалось уложиться в запланированное "окно". С этим приходилось мириться.
Так что и в Америке службы доставки иногда нарушают оговоренные сроки. Но там они ценят время до такой степени, что регулярно тратят большие деньги на улучшение (реинжиниринг) процесса перевозок. В 1993 г. Sears Roebuck & Co. обратилась к ESRI: необходимо было повысить эффективность маршрутизации и сузить интервал времени, в течение которого заказчики должны ожидать прибытия автомашины. Чтобы со временем избавиться от необходимости полагаться исключительно на опыт профессионалов в планировании маршрутов в пользу ГИС-маршрутизации, пришлось прибегнуть к сбору статистических данных о допустимых скоростях движения по различным участкам дорожной сети в зависимости от времени суток и от того, в какие часы предпочитают различные заказчики получать свой товар.
Созданное ESRI приложение для автоматической маршрутизации (routing system) было инсталлировано в шести MDO-подразделениях, расположенных в различных штатах. В следующем году планируется установить это ПО в подразделениях фирмы на всей территории США. ГИС-среда на рабочем месте диспетчера позволяет оперативно обращаться к базе знаний о транспортной сети и уже в ходе выполнения заказов, "на лету", производить дополнительные вычисления в тех случаях, когда на запланированных маршрутах возникают пробки. Водители извещают об этом диспетчеров по сотовым телефонам. Разумеется, о задержках, предотвратить которые невозможно, заказчики немедленно извещаются. Прорабатывается возможность еще более "гладкого" управления, получившего условное название Smooth Running. Оно базируется на определении местонахождения транспортных средств с помощью спутниковой системы глобального позиционирования GPS (Global Positining System), созданной Министерством обороны США и затем ставшей доступной (с ограничениями по точности определения координат объектов) для гражданского применения.
Благодаря ГИС-маршрутизации, помимо снижения ежедневных затрат на топливо, удается снизить величину соотношения "количество пройденных миль / число полезных остановок" для большинства маршрутов, увеличивая тем самым коэффициент использования ресурсов. Но еще более важным достижением руководители региональных MDOs считают тот факт, что теперь заказчики будут проводить в ожидании груза время не дольше того, которое они привыкли тратить на ежедневный ланч. Это - весомое преимущество в конкурентной борьбе за расширение своей доли на рынке транспортных услуг. Ведь что ни говори, а вынужденное безотлучное пребывание дома в течение четырех часов означает для большинства граждан потерю рабочего дня.
Повышение эффективности планирования и уровня сервиса позволило каждому региональному подразделению фирмы расширить границы обслуживания и снизить общее число центров планирования перевозок по всей территории США с 43 до 22, не прибегая к услугам посреднических агенств.
Руководству Sears Roebuck & Co. уже ясно, что ГИС-средства хороши и для других процедур, связанных с размещением имущества и персонала фирмы. Чем больше того и другого и чем шире они распределены в пространстве, - тем труднее выбор и дороже цена просчетов. Владельцы Sears Roebuck & Co с помощью ГИС-средств могут просматривать варианты размещения своих производственных и игровых объектов, чтобы выбрать самый выгодный.
Гис-средства оказались очень полезны для маркетинговой деятельности: на основе территориальных демографических данных для каждого региона фирма выбирает наиболее эффективную рекламную политику и самые выгодные места для организации торговых центров.
Примеры подобного применения ГИС-инструментария многочисленны и поучительны, иногда неожиданны, но вряд ли их пересказ необходим в кратком обзоре. Отметим лишь, что если в водной и воздушной стихии на первом плане по техническим трудностям остается обеспечение точности и безопасности навигации, то на суше эти требования не так высоки, если не учитывать так называемых спецприменений. На повестке дня, как мы убедились, - автоматизация управления автотранспортом в условиях повышения требований пользователей к качеству обслуживания и увеличения общего числа средств автоперевозок.
Картографический материал, касающийся транспортных коммуникаций, непрерывно обновляется и пополняется, распространяясь как в качестве бесплатных приложений к программным ГИС-оболочкам, так и отдельно, "отчуждаясь" от программно-аппаратной платформы и становясь самостоятельным товаром. Это стало возможным благодаря стандартизации форматов и средств их конвертации. В Америке и Западной Европе производство и распространение картографических наборов данных различной тематики и степени подробности стало мощной ветвью геоинформационных технологий. Стоимость данных, которые можно широко тиражировать, варьируя тематический подбор, вполне доступна для пользователей.
По поводу ПО - карты, тексты и ориентиры
В знаменитом рассказе Э. А. По "Золотой жук" расшифровка каракулей на пиратском пергаменте привела к следующему тексту: "Хорошее стекло в трактире епископа на чертовом стекле двадцать один градус и тринадцать минут северо-северо-восток главный сук седьмая ветвь восточная сторона стреляй из левого глаза мертвой головы прямая от дерева через выстрел на пятьдесят футов". Герой рассказа Легран успешно, хотя и затратив много времени, справился с этой загадкой. Опросив местных жителей, он интерпретировал тарабарщину и получил четкий указатель опорных пунктов маршрута к тому месту, где был зарыт сундук с сокровищами. По сути дела, это - векторное представление маршрута: дана отправная точка и затем последовательные отрезки пути. Каждый отрезок задается либо описанием начальной и конечной точек, либо начальной точкой и длиной отрезка. В современных картографических базах данных такой способ представления линейных объектов используется наиболее часто.
Следует все же подчеркнуть: ориентиры в пути по незнакомой местности должны быть максимально доступны, понятны, однозначны и хорошо заметны. Даже подробная карта не поможет, если у вас нет способа идентифицировать свое местоположение и направление движения. А также если требуются долгие размышления для расшифровки обозначений. С недавних пор к бумажным и электронным путеводителям и справочникам для путешественников, туристов, охотников, рыболовов и т. п., где в основном содержится картографическая и текстовая информация, добавилось средство, практически исключающее возможность заблудиться. Это уже упомянутые GPS-приемники (см. PC Week/RE, № 14/96, с. 39). Они, кстати, все чаще включаются как составной элемент в глобальные телекоммуникационные сети для мобильной связи.
Определение положения подвижных объектов происходит
по сигналам GPS - спутниковой навигационной системы
позиционирования. На сегодняшний день - это одна из
наиболее точных систем определения координат
Анализ преступлений и локализация поисков -изучение Modus Operandi
Вернемся к детективной тематике. Раскрытие преступлений в столь любимых всеми приключенческих фильмах и книгах происходит, если отвлечься от художественных подробностей, как правило, благодаря наблюдательности детективов, их умению логически рассуждать и грамотно использовать вещественные доказательства. На деле это выглядит скучнее. Анализ следов и выбор путей расследования, помимо логики, всегда опирается на личный опыт полицейских и архивные данные о расследованиях аналогичных преступлений. Схожие по некоторым признакам картины преступлений (Crime patterns) в ряде случаев с большой долей уверенности позволяют считать, что к организации и исполнению преступных замыслов причастно то или иное лицо или группа лиц. Изучение обстоятельств и характерных проявлений "почерка" (в Америке принята аббревиатура MO - Modus Operandi) подозреваемых все больше опирается на средства вычислительной техники: от машинного анализа отпечатков пальцев до сортировки и подбора файлов с описаниями похожих случаев и их ранжирования.
Ротация и обновление полицейских кадров препятствует устойчивому использованию и накоплению знаний о контролируемой территории.
Вот почему в одном из административных округов недалеко от канадского города Торонто полиция решила расширить применение пространственного анализа знаний о местах инцидентов на основе ГИС-инструментария, предложенного представительством ESRI в Торонто. Сотрудничество привело к тому, что в 1993 г. на базе ГИС ARC/Info было создано приложение под названием "Система анализа преступлений" (Crime Analysis System - CAS). CAS помогает детективам "увидеть" и распознать случаи, когда территориальное соседство некоторых объектов или событий позволяют получить гипотезы о связях совершенных правонарушений с окружающим миром. В ответ на запрос типа: "Как пространственное распределение случаев ночных краж в продуктовых магазинах связано с расположением автостоянок и трасс мотоциклистов?" ГИС должна как минимум уметь нарисовать карту региона, закрасив особо те участки, где корреляция заданных факторов достаточно велика. Здесь нужны средства статистического анализа, а также логические операции для наложения контуров двух карт.
Помимо уличной сети, картографическая информация содержит сведения о парках, магазинах, предприятиях. По-видимому, в базе данных есть информация о типах почв в регионе. Упоминается также о наличии справочной системы по тканям и пуговицам. Данные ежедневно пополняются материалом из полицейских сводок.
За двухлетний период эксплуатации CAS выяснилось - помимо того что она способствует проведению ассоциативного пространственного анализа правонарушений, она также помогает прогнозированию развития криминогенной обстановки, что позволяет, с упреждением предпринимая профилактические меры, смягчать эти процессы. В округе - а его население составляет около миллиона человек - значительно снизился рост преступности.
Дальнейшее развитие аналитических способностей CAS связано с наполнением базы данных сведениями о всех местах, где люди могут встречаться (магазины, рестораны, автостоянки...), а также всеми доступными демографическими и социальными деталями.
Аналитические возможности, дополненные методами графики для "внимательного разглядывания", делают электронные карты помощниками при анализе достаточно нетривиальных проблем. Приведу отечественный пример. В одном из НИИ Минздрава, профиль которого - эпидемии и профпатологии, возникла нестандартная задача. Нужно было найти причины непонятной серии очень похожих случаев "заболеваний", которые территориально распространены были вроде бы без всякой системы. Медики установили, что непосредственная причина заболеваний - попадание в рацион пострадавших недоброкачественного растительного масла. Еще было известно, что источник распространения этого продукта функционировал более-менее регулярно. Географический анализ объектов в районах распространения эпидемии позволил "увидеть" корреляцию заболеваемости с близостью к железнодорожным путям. Как выяснилось, продукт был ворованный, транспортировался в совершенно неприспособленных для его хранения емкостях и продавался, естественно, самым эффективным способом - "с колес"...
В таких задачах привлечение средств классической статистики и современных методов анализа данных значительно повышает интеллектуальность процессов построения и проверки гипотез. Возвращаясь к материалам ARC News, можно отметить сообщение о симбиозе статистического пакета S-PLUS компании MathSoft с версией 7.0.4 ГИС Arc/Info, в результате чего пользователи ГИС получили мощнейший набор расчетных (около 2000 функций) и графических средств анализа и представления своей информации.
Заключение: и многое другое
Этот краткий обзор, как уже было сказано, посвящен фрагментарному разбору некоторых примеров использования ГИС в областях, наиболее близких к бытовой и социальной сфере. Многие оставшиеся на этот раз "за бортом" темы достойны отдельного обсуждения, а не кратких упоминаний. Это навигационные спутниковые системы для картографии, управления транспортом и мобильной связи; средства дистанционного зондирования поверхности Земли из космоса для мониторинга изменений; средства картографирования и анализа сфер обитания различных представителей флоры и фауны*; кадастровые системы и многое другое.
________
* Нельзя все же не упомянуть о публикации в летнем номере Arc News, связанной с изучением ареала обитания амурских тигров: российско-американский коллектив ученых изучает поведение их популяций в Приморье и Хабаровском крае с целью выявления и сохранения устойчивых зон обитания этих теперь уже редких животных.
Андрей Карасев
ГИС-среда на рабочем месте диспетчера позволяет оперативно обращаться к базе знаний о транспортной сети и уже в ходе выполнения заказов, "на лету", производить дополнительные вычисления в тех случаях, когда на запланированных маршрутах возникают пробки
Как пространственное распределение случаев ночных краж в продуктовых магазинах связано с расположением автостоянок и трасс мотоциклистов?
