ДВУХПРОХОДНЫЙ АЛГОРИТМ РАСЧЕТА Описание предлагаемого подхода
Переход к такой модели данных предполагает использование двухпроходного алгоритма, состоящего из геометрической трассировки источников и вычисления значений показателей загрязнения. Общая схема вычислений едина для всех задач ОВОС. Геометрическая трассировка выделяет те зоны, которые подвергаются загрязнению, отсекая лишние. В целом задача сводится к последовательной проверке каждой пары точек, где первая – источник загрязнения, а вторая – точка, для которой производится расчет получаемого загрязнения. При этом если между этими точками расположены объекты некоторых заранее определенных классов, то значение принимается за 0 и расчетная точка игнорируется. В ином случае зона, к которой относится проверяемая точка, помещается в очередь. На втором этапе алгоритма производится расчет показателей загрязнения для каждой из отмеченных зон. Для различных видов загрязнений предполагается использовать соответствующие алгоритмы, регламентированные действующими санитарными нормами. В зависимости от специфики конкретной задачи ОВОС, алгоритм может быть расширен для учета рельефа, обработки вторичных источников и использования диаграмм направленности.
Описанные в главе 1 методики моделирования процесса распространения шума на примагистральной застройке имеют как достоинства, так и недостатки. Главная их общая особенность, осложняющая их реализацию на ЭВМ, заключается в том, что оба метода предполагают точное моделирование в избранных точках. Однако представление окружающего мира в виде компьютерной модели само по себе не может быть точным. Таким образом, целесообразно использовать подход, исходно предполагающий дискретность моделирования местности.
В качестве альтернативного решения предлагается использовать подход, основывающийся на следующих ключевых особенностях:
использование комбинированной векторно-растровой модели местности;
использование дополнительной карты высот для учета рельефа и этажности строений;
разбиение магистрали как линейно-протяженного источника шума на независимые точечные источники;
использование метода прямой трассировки лучей независимо для каждого точечного источника шума;
использование энергетическое суммирование в точках измерений;
учет вторичных источников загрязнения (отражения и дифракция);
сокращение объема вычислений за счет ряда оптимизационных подходов.
В рамках этого подхода предлагается метод обратной трассировки на растре, который является некоторым промежуточным решением по сравнению с методиками, которые основаны на описанных в главе 1 двух принципиальных подходах. В качестве отправной точки предлагается перейти от точной модели местности к дискретному представлению. Таким образом, представив местность в виде растровой модели, можно, в зависимости от выбранного масштаба и размера одной ячейки (пикселя), регулировать точность вычислений и трудоемкость. Потенциально это также позволяет увеличивать 1) производительность расчета на открытых пространствах за счет увеличения размера ячеек и 2) увеличивать точность в местах плотной застройки, при необходимости уменьшая размер пикселя.
Все вычисления, проводимые в рамках моделирования процесса распространения шума, предлагается производить именно на растровой модели. При этом, как и в используемой в геоинформатике растровой модели данных, каждому пикселю будет соответствовать некоторый набор атрибутов. Предлагается использовать следующие классы пикселей, описывающих соответствующие объекты на местности:
источник шума (фрагмент магистрали);
полностью непроницаемое препятствие (элемент застройки);
частично проницаемое препятствие (шумозащитный экран);
элемент зеленых насаждений (шумозащитный эффект);
свободная, не рассматриваемая территория;
исследуемая территория.
Стоит отметить, что последний класс пикселей может сочетаться со всеми прочими, за исключением «Источника шума». Это связанно с тем, что могут потребоваться данные об эквивалентном уровне шума у фасада здания или на кромке шумозащитного экрана.
Таким образом, рассматривая местность в виде растрового приближения, мы можем достаточно точно представить исследуемую территорию. При этом масштаб может быть выбран такой, который отвечает требуемой точности вычислений. Но уже при размере пикселя в 1 м, обеспечивается высокая точность представления реальных объектов застройки и при этом, при относительно небольших площадях исследуемой территории, общее количество пикселей не будет требовать значительных аппаратных вычислительных ресурсов. Однако при исследовании значительных территорий размер пикселя может быть уменьшен. При масштабе ячейки в 1 м. потребуется 1 миллион пикселей, что бы описать территорию площадью 1 кв. км. Город Томск имеет площадь 316900 кв.км. Соответственно при моделировании города Томска при масштабе пикселей 1м потребуется 316,9 миллиардов пикселей. При использовании 1 байта на каждый пиксель это потребует 295,1 гигабайт памяти. Данная проблема может быть решена, если использовать не нерегулярные и вложенные (рекурсивные или иерархические) растровые модели данных. Это позволит увеличивать размер ячейки на открытых пространствах и уменьшать ее в непосредственной близости от застройки.
При расчете эквивалентных уровней на большой территории необходимо так же учитывать тот факт, что на больших расстояниях между источником шума и исследуемой точкой влияние этого источника на уровень зашумления будет не значительным, и не будет превосходить фоновый шум в данной точке. Таким образом, для увеличения производительности расчета будет целесообразным производить отсечение удаленных источников. Кроме того, это позволит разбить исследуемую территорию на относительно независимые участки. Безусловно, для реальной территории города нельзя будет произвести разбиение на полностью независимые участки. Для сохранения точности вычисления на стыках фрагментов потребуется производить разбиение не на целые части, а оставляя общие фрагменты застройки на двух соседних фрагментах. Это вызовет увеличение затрат на вычисление, но обеспечит возможность независимого расчета.
|
