Adatok a települési vízgazdálkodásban

Az előadások a következő témára: "Adatok a települési vízgazdálkodásban"— Előadás másolata:

1 Adatok a települési vízgazdálkodásban
RDBMS

2 Motto „Mivel a poszt-indusztriális szervezetek a környezeti komplexitás és zavarok növekedésével találják magukat szemben, igényük a folyamatokról szóló információkra és a kényszer, hogy döntéseket hozzanak jelentősen növekedni fog", (Huber, 1984).

3 Model data Rendszeradatok Cső (X,Y,Z, hossz, DN, érdesség, lejtés, …)
Akna (X,Y,Z1,Z2, átmérő, be- és kifolyás) Műtárgyak (szivattyú, záporkiömlő, tározó, zsilip, …) Vízgyűjtők (terület, lejtés, burkoltság, népesség) Üzemelési adatok 1 (idősorok) Ivóvízfogyasztás Vízhozamok (v, h, Q) Vízminőségi adatok (O2, NH4, No3, P) Csapadék (i) Üzemelési adatok 2 Zsilip állítások, szivattyúk Q-H görbéi ...

4 Adatforrások 355 372 445 513 475 523 534 427 419 100 200 300 400 500 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 h [mm] 1

5 Prága, szennyvízcsatornázás: Master Plan
Bonyolult csatornahálózat

6 Prague Project Data 15 GB input data > 40 GB output data
Csatornarendszer - LIDS, 20M Digitális referencia terep, Prága, ArcInfo , 100M Digitális térkép, Prága, DGN, 48M Ortofotó, Prága, JPG, 77M, DMT Prága (10x10 m, 30 cm ) , 240M Kartográfiai térkép, Prága, TIF, 80M Talajvízszintek, 30m x 30 m háló, MGE, 20M 7 mérőállomás 9 éves csapadék idősorai, ASCII, 5M Fejlesztési tervek Prágai beépítési térképek zöld felületek és védett területek térképei Mérési adatok (19i, 19Q, 25H) 15 GB input data Csapadék adatok - Gandalf, 500M Csat. rendszer mat. modellje, MOUSE , 5000M Befogadók mat. modellje, MIKE11, 2000M Vízgyűjtő adat, lak., vízzáró terület, Mapinfo, 500M Szimulációs eredmények MOUSE, MikeView, M Szimulációs eredmények MIKE11, MikeView, M > 40 GB output data

7 Adatigény az egyes adat tulajdonosoktól
Kormányzati hivatalok RDBMS Közmű vállalat GIS CAD RDBMS Kutató- intézetek Szimulációs modell Speciális eszközök GIS CAD Tulajdonos RDBMS Mérnöki tanácsadó cégek Szimulációs modell GIS, CAD RDBMS Speciális eszközök

8 DHI szoftver család

9 Együttes adatkezelés, Prága
Gandalf GIS/Lids MOUSE RAINgen AQUAbase MikeView WINplan

10 Együttes adatkezeés, Szófia
Gandalf AQUAbase DBMS ARCView MOUSE Mouse GM MikeView

11 Feladat azonosítás A vízi környezet folyamatainak tervezése és kezelése integrált adatkezelésen alapuló, a jelenleginél lényegesen magasabbszintű munkát igényel az egyes szervezetektől. Ez az igény ritkán elégíthető ki. A menedzsment és a tervezési folyamatok egyik súlyos akadályozója az adatok inkonzisztenciája, ellentmondásossága.

12 Az adatok állapota napjainkban
Változások a vízhez kötődő problémák megközelítésében Növekvő igény az integrált megoldásokra Az információ technológia hatásai Összpontosítás az élő környezetre Változások az adatigényben Növekvő adatigény (minőség, mennyiség) Az adatgyűjtés, frissítés és tárolás növekvő költségei Igény a gyors és olcsó adatcserére Igény a folyamatos adatfrissítésre és kezelésre Napjaink adatforrásai széles tartomány és nagy adattömeg Csak az adatok egy része digitális formátumú Sokféle, specializált adatbázis Változatos tulajdonságú adatbázisok, formátumok, minőségek Kommunikáció az export/import eljárások szerint

13 ? ? ? Az adatok értelmezése Csatorna adat ? X X Népesség adat ? +
m Bf. m. Af. Csatorna adat ? ? X X Népesség adat ? ? + Tervezési módszer ? Értékelési módszer Hidraulikai adat ?

14 Az adatok értelmezése Relatív távolságok Felmérések Topológia
Szerkezetek

15 Structures example

16 Műtárgy példa

17 összekapcsolhatóság ell.
Adatkezelési folyamata Szerződési adatok Egyedi adat értékelés Adat összekapcsolhatóság ell. Terpadatok ellenőrzése GIS adatok igazolása Szimulációs modellezés Egyéb adatforrások

18 Adatkommunikációs problémák
Adat formátum - vektor x raszter adat, ASCII x BIN x RDB,… Adatszerkezet – idősor, nyári/téli időszak, objektumok Adat konverzió - hálózati topológia, koordináta rendszer, m.egys. Adathasználat – mennyiség, kezelés, változások, frissítés Általános problémák – adatforrás minősége, költs., egys, format, hibák Értelmetlen és időtrabló munka a nagy valószínűséggel véletlen és/vagy szisztematikus hibákkal terhelt hosszú idősorok feldolgozása. ! HIBÁS DÖNTÉSEKHEZ VEZET !

19 Az Integrált Adatkezelés (AI) alaptézisei
Az adatok manipulálásával kapcsolatos problémák az Adatkezelés hiányosságai miatt következnek be. Az adatrendszerezés minőségének javítását szolgálhatja az adatok Integrálása. Az adatintegrálás fő célja a könnyebben elérhető, többszörös hasznosítású, hosszú élettartamú, az adatkezelés technológiájától független Homogén Adatkörnyezet elérése A sikeres, hosszú élettartamú adatkezelés elérésének alapvető technikai feltétele egy megfelelő Adatmodell értelmezési tartomány kifejlesztése.

20 Az adatintegrálás lehetősége
Sys Level Acctng GIS eszközök Sys Level Acctng Add Edit Cancel CAD eszközök Sys Level Acctng Add Edit Cancel Szimulációs eszközök

21 Az AI alapvető céljai Egyszerű adatátvitel és integráció
(egyezményes adatszolgáltatás az egyes adattulajdonosok között ) Az adatok legyenek függetlenek a személyek cseréjétől (az adatszerkezetek világos, egyértelmű dokumentálása) Függetlenség az adatkezelés technológiájától (könnyű hozzáférés az adatokhoz és egyszerű alkalmazás ) A tárolás és frissítés egy helyen történjen (nagy kapacitású tároló) Hosszú időtartamú adathasználat (jó minőségű adatmodell tartomány) Az AI alapvető technikai feltételei az ADATMODELL fejlesztésénél találhatók.

22 Az AI értelmezési tartománya
Az adatmodell a valóságos rendszer szerkezetének egy sajátos absztrakciója az adatok tulajdonsági és kapcsolatai formájának leképezésével a digitális „informatikai világban“. Az adatmodell egy fogalom, nem pedig egy termék Alkalmazott adatmodell – alkalmazás adatbázis formájában Fogalmi adatmodell – fogalom a „világ“ transzformációjáról Logikai adatmodell – az adattulajdonságok és –táblázatok közötti kapcsolatok

23 Adatmodellezés Valóság Adatmodell magja Állandó objektumok

24 Komplex víziközmű rendszerek
“A rendszert egy sor, egymással kapcsolatban lévő, egységet alkotó és feladattal rendelkező komponensként jellemezhetjük. Ezt a feladatot egyik komponens sem képes önállóen ellátni, hanem csak a többi komponenssel együtmműködve. (Probs 1988)” Csat. hálózat Befogadó Szennyvíztelep Vízgyűjtő Víellátó hálózat Üzemeltetés & fenntartás Józan ész Menedzsment tervezés Szabályok, szabályozás jogszabályok Supply & Drainage system Natural Environment Ivóvízellátás szállítás telekommunikáció Városi csatornázás

25 Fogalmi objektumok adatmodellje
Házi bekötés Szakasz Csatl. Csomóp. Szerkezetek Kifolyás Szelep Bukó Zsilip Sziv. Átemelő Z.kiömlő Tározó Ülepítő tározó Bújtató Csatornázás részrendszer Cső Akna Bench Elektr. egység Létra Lit Védőtáv. Ejtőakna Fojtó cső Komplex Csatorna-rendszer Section Joint Node Hydraulic river structure Valve Weir Gate Culvert Flood plain Sluice Dry Polder Pond Befogadó Riverbed section Dam Bank Limnigraph station Swimming area Water take-off Bed drop rendszer Diverting structure Hydraulic WWTP structure Outlet Pump Pump station Activation tank Retention tank Sedimentation tank Inverted siphon WWTP part structure Pipe Manhole Screens Electric unit Ladder Sludge tank Drop Throttling pipe Complex WWTP structure Csomópont Csap. mérő Szintmérő Mintavevő Hozammérő Idősor kezelés Vízm. adat Csap. Hozam Vízáll. adat Monitoring TV kamera ellenőrző Rendszerhiba helye Rekonstrukciós helyszín Visual inspection site Üzemelési Cél objektum Tervezési Víz ell. szervezet Lakósűrűségi területek Helyi hatóságok Kataszter Védett terület Besziv. zóna Csatornázási terület Urbanizált terület Csatorna beruházás Szennyvíz ellenőrzőr Szv.telepi Vízfolyás Görbe Vonal Cél objektum szabályozók szabvány Korlátozás Household Wastewater source Structure Industrial effluent Emergency overflow Arc Catchment Infiltration area Line

26 Adatmodell (ESRI)

27 MIKE URBAN – alkalmazás
Info MapView I. ToC MapView II. Long Prf Editors TS graph

28 Mike Urban – adatintegráció
Egyéb rétegek Idősorok ArcMap Arc catalog ArcToolbox Szerkezeti adatok Geometriai adatok Fő eredmények

29 MIKE URBAN felépítés Use ArcGIS desktop to author and use geographical information. Use ArcSDE to manage multiuser information in a DBMS. Use ArcIMS to publish and share information on the Internet.

30 MIKE URBAN felépítés MIKE URBAN az ESRI ArcObjects technológia alkalmazásán alapul

31 MIKE URBAN felépítés Az adatkezelés lehetséges az egyedi felhasználó saját adatbázisával (Microsoft Access) és a többfelhasználós (Oracle) adatbázissal

32 Felépítés MIKE URBAN ArcMap ArcObjects GeoDatabase
Based on ESRI ArcGIS ® technology A fully object oriented COM architecture GeoDatabase A geoadatbázis a födrajzi adatok tárolója. Minden adato t a szabványos DMBS-ben kezelnek, a táblázatok a szabványos SQL adattípusnak megfelelőek..

33 MIKE Urban Architecture
ArcMap MIKE URBAN ArcObjects Based on ESRI ArcGIS ® technology A fully object oriented COM architecture GeoDatabase MIKE URBAN lehetővé teszi az adatok széles körével való munkát: (CAD), számos megjelenítő és táblázatos formátumokat, egyéb adattípusok használatát. Az adatokat megjelenítheti és kezelheti az ArcCatalog-gal. Go back

34 Az integrált adatkezelés előnyei
Az adatokat egységben látjuk Rugalmas döntéshozási folyamat A kommunikáció nyelve egyszerűsödik Megtakarítások az import/export technikák frissítésében Az informácivesztés és az adatkettőzés megszüntetése Adatmegosztás és párhuzamos adatkezelés Megtakarítások az alkalmazások fejlesztésénél Függetlenedés az eladó technológiájától Könnyen hozzáférhető adattároló, többszörös felhasználó és hosszú élettartam függetlenít az adatkezeléstől, és a tervezési és menedzsment folyamatok információ forrásaként szolgál.

35 Kockázatok az integrált adakezelésnél
Az emberi tényező (szakértői csaport, generációs probléma) Szervezeti gátak (vállalat szervezeti felépítése, személyek, piac) Alkalmazási lehetőségek (hatékony adat hasznosítás) Folyamat automatizálás Tervezési hatékonyság Inf.techn. illúzió „Az Információ-technológiára alapozott változtatás hatékony a technológiában, az üzleti folyamatokban és a szervezeteknél. A tisztán technikai megoldás ILLÚZIÓ

36 Az adatok felhasználásának gyenge pontjai
1. Ha az adathasználatban csak valamely speciális feladatra koncentrálunk Szimulációs modell, GIS 2. Csak a rutin feladatokhoz tartozó adatokra koncentrálunk – különböző igényű és tartalmú adathalmazok 3. Erős felhasználó-személy és/vagy technológia függőség Adatkezelés és értelmezés Egyéni adatszerkezetek, nagyszámú programozási interfész

37 Következtetések A víziközművek modern menedzselése és a tervezési folyamatok nem végezhetők el a a bonyolult információtömeg ismerete nélkül. Az adatok jelenlegi állapota azonban nem fele meg az ehhez szükséges igényeknek. A jelenlegi adatkezelés nem hatékony,időtrabló és nagy valószínűséggel random, illetve szisztematikus hibákat visz hosszútávon a folyamatba. Következményképpen, az ilyen adatok a döntéshozókat hibás döntésekhez vezetik. Az adatok szervezésében javulást csak az Integrált Adatkezeléssel érhetünk el. Az adatok integrálása olyan homogén adatkörnyezetben lehetséges, amelyre a könnyű hozzáférhetőség, a többszöri felhasználhatóság és a hosszú élettartam jellemző, függetlenül az adatkezelés technológiájától. Az integrált adatkezelés alapvető technológiai feltételeit az adatmodell értelmezési tartományával teremthetjük meg, azonban az alkalmazás sikerességéhez a felhasználói szervezet módosítása is szükséges.