Введение

Инвентаризация растительных и лесных сообществ является одной из важнейших задач научных исследований в заповедниках, поскольку результаты таких исследований позволяют анализировать биоразнообразие и осуществлять экологический мониторинг ареалов растительности изучаемой местности [1].

Широкое распространение персональных компьютеров побудило специалистов в области геоботаники, не имеющих специальной подготовки в сфере информационных технологий, использовать информационные методы для решения своих научных задач.

В результате полевых исследований пробных площадей при изучении ландшафта накапливаются большие объёмы разнородных данных геоботанических описаний. Для их централизованного хранения и анализа требуется единое информационное пространство, а также специализированное программное обеспечение, обладающее удобным пользовательским интерфейсом и функциональными возможностями для обработки таких данных, а также гибкого формирования отчётов требуемого формата.

Как показал проведённый анализ аналогичных разработок, ориентированных на работу с ботанико-экологической информацией, на сегодняшний день наиболее известны три крупные информационные системы для хранения и анализа данных геоботанических описаний: TurboVEG, Juice и IBIS [2-4]. Данные программы поддерживают фитоценотическую базу данных, а также позволяют автоматизировать процесс анализа и классификации растительных сообществ. Однако они не в полной мере удовлетворяют требованиям отдельных пользователей, и их доработка не представляется возможной из-за закрытого кода или использования устаревших технологий.

Целью работы является разработка базы данных геоботанических описаний пробных площадей при изучении ландшафта и информационной системы для её ведения, предназначенной для сбора, хранения и обработки данных таких описаний. Функциональные возможности ИС обсуждались совместно с сотрудниками лаборатории биогеографии и мониторинга разнообразия Института степи УрО РАН.

Обзор прикладных информационных систем в области геоботаники

Большая часть программных продуктов (SYNTAX, MSVP, FIVE-PA и др.), разработанных с целью классификации, анализа и обработки геоботанических данных, представляет собой сложные и многочленные программные пакеты, основанные на применение комплексных статистических методов обработки и анализа информации, а также обладающие ограниченным набором функциональных возможностей для импорта и трансформации данных из других форматов. Некоторые из них не обладают собственной базой данных и в качестве входных параметров используют числовые наборы данных (например, трехмерную матрицу распределения растительных ассоциаций по исследуемой местности). Отсутствие централизованного хранения данных в таких продуктах затрудняет эффективный сбор и обработку первичных данных, сравнение и анализ результатов исследований, а также ограничивает использование в анализе символьной информации, что особенно важно для геоботанических дисциплин, где большая часть информации накапливается в трудноформализованном текстовом виде [5-6].

В данном разделе рассмотрены наиболее распространённые специализированные программные продукты – TurboVEG, Juice и IBIS, предназначенные для поддержки геоботанических и экологических исследований, а также проведения таксономических исследований растительности.

Наиболее распространённой информационной системой для ведения геоботанических и экологических описаний, построенной на основе базы данных, является программный продукт TurboVEG, разработанный Стефаном М. Хеннекенсом (Нидерланды). Внешний вид интерфейса программы TurboVEG представлен на рис. 1.

В ней реализован широкий набор инструментов для обработки, импорта и экспорта данных в различных форматах для дальнейшей визуализации и анализа результатов. База данных TurboVEG содержит множество справочников, например, справочник всех таксонов. Однако функции модификации и добавление новых видов и таксонов недоступны, и поэтому используется ограниченный эталонный список таких видов. Для импорта данных из внешних источников используется формат CCF (Cornell Condensed Format) и XML (Extensible Markup Language) при условии, что структура данных соответствует эталонным шаблонам. Экспорт данных возможен в форматах XML, ASCII (American Standard Code for Information Interchange), Microsoft Access, MULVA, CSV (Comma Separated Values), TAXAL, SYNTAX-2000 и EXPRESSO/TAB. Для обработки геоботанической информации используется алгоритм TWINSPAN, предназначенный для классификации растительных сообществ [2, 7].

Рисунок 1. Интерфейс программы Turboveg

К недостаткам программы можно отнести отсутствие русскоязычного интерфейса и поддержки русскоязычной базы данных, стоимость программы (около 600 долларов США за одну лицензию), невозможность формирования отчётов в формате Microsoft (MS) Word и Excel, ориентированность на использование преимущественно европейскими ботаниками и экологами.

Информационная система Juice разработана Lubomír Tichý (Чешский университет, г. Брно). Программа распространяется бесплатно и предназначена для обработки и классификации больших объёмов геоботанических и фитосоциологических описаний с помощью оригинального метода классификации растительности COCTAIL. Система позволяет взаимодействовать с программой TurboVEG, использую её методы анализа геоботанических данных. К достоинствам данной ИС можно отнести возможность импорта данных из форматов MS Excel и Access. В программе предусмотрено два режима обработки данных: вручную и с помощью встроенных алгоритмов. Все алгоритмы позволяют осуществлять автоматическое создание синоптических таблиц и производить вычисления коэффициентов разнообразия растительности для больших объёмов данных (до 70 тысяч геоботанических данных). Недостатками программы является отсутствие русскоязычного интерфейса, собственной базы данных и возможности визуализации геоботанических данных для проведения их анализа [3, 5].

Система IBIS разработана в Томском государственном университете и ориентирована на использование российскими специалистами в области геоботаники и экологии. Она создана в среде CA-Clipper 5.2e и имеет встроенные инструменты обработки и анализа информации. Интерфейс системы поддерживает как русский, так и английский язык. Данная система предоставляет широкие функциональные возможности для работы с таксономическими спектрами, флористическими данными и поддерживает разные виды анализа данных: сопряженный, флорогенетический, сравнительный, типологический, таксономический и др.

К недостаткам программы можно отнести использование устаревших технологий и невозможность формирования отчётов требуемого формата [4, 6].

Анализ структуры геоботанических данных и разработка БД

В настоящее время в Институте степи УрО РАН геоботаническая информация, получаемая в результате экспедиционных исследований территории, хранится и обрабатывается в таблицах формата MS Excel, вследствие чего отсутствует централизованное хранение данных геоботанических описаний пробных площадей. Встроенные средства MS Excel не позволяют эффективно работать с большим объёмом информации, контролировать правильность вводимых данных и исключать их дублирования, в результате чего снижается скорость и точность обработки данных, а также возникает путаница в огромном количестве накапливаемых файлов.

В ходе полевых исследований заполняются бланки геоботанических описаний, к ним прикладываются файлы описания химического анализа почвы и изображения местности. В настоящее время специалисты в области геоботаники используют различные методы проведения геоботанических описаний лесных и травянистых сообществ. Использование бланков позволяет стандартизировать процедуру геоботанических описаний, а также анализировать и сравнивать геоботанические данные для разнообразных видов биоценоза.

В качестве пробных площадок обычно выбирается небольшой участок размером 10×10 или 20×20 м с наиболее усреднёнными условиями для лесного массива в зависимости от плотности растительности и характера рельефа. Для каждой выбранной площадки определяется видовой состав растительных ассоциаций на латинском и русском языках. Кроме характеристик растительного и лесного покрова, для описания пробных площадей используются сведения о характере экотопа и координатах их местонахождения. Для фиксирования географических координат исследуемой местности, а также её высоты над уровнем моря используется GPS-навигатор [1].

При изучении фитоценоза все виды растений классифицируются в соответствие с ярусным расположением. Ярус является структурной частью вертикального строения фитоценоза. Выделяют следующие ярусы:

• древостой (ярус А);
  
• подлесок (ярус В);
  
• травяно-кустарничковый покров (ярус C);
  
• мохово-лишайниковый покров (ярус D).
  

Ярусы нумеруются сверху вниз, поэтому наиболее высокие растения относятся к первому ярусу. В травянистых сообществах ярусов гораздо меньше, чем в лесных сообществах [8].

Каждый ярус может делиться на подъярусы, например, А1, А2 и т. д. Для ярусов также характерны фазы развития растений. Например, для яруса А выделяют стадию возобновления, включающую две фазы развития: всходы и подрост растений. Для лесных сообществ ярусы характеризуются степенью сомкнутости крон – отношение площади занятой кронами растений к общей площади исследуемого участка. При описании травянистых сообществ указывается аспект фитоценоза, то есть внешний вид растения, меняющийся в зависимости от стадий их развития, характеризующихся фенофазами.

Каждая древесная порода описывается с помощью формулы состава древостоя, включающей название древесной породы и коэффициент общего запаса насаждения яруса. Для описания видов растительности в зависимости от ярусов используются следующие количественные характеристики:

• обилие по шкале Друде – степень участия видов в травостое;
  
• проективное покрытие – площадь горизонтальных проекций отдельных растений;
  
• физионимичность – внешний вид фитоценозов;
  
• общая степень проективного покрытия.
  

Полученные характеристики лесных и травянистых сообществ заносятся в бланки геоботанических описаний для каждого яруса и подъяруса. Название растительной ассоциации определяется в соответствие с господствующими видами растений каждого яруса [9, 10].

На основе описанных характеристик лесных и травянистых ассоциаций проводится классификация видов растительности по следующим категориям: жизненная форма, экологическая группа, ценотическая группа, спектр широтных и долготных групп, хозяйственное значение, а также ведётся статистический анализ количества видов, семейств и сообществ растительного покрова для различных геоботанических описаний [11].

При разработке структуры БД использовалась следующая информация, предоставленная сотрудниками Института степи УрО РАН:

• бланки геоботанического описания;
  
• сводные таблицы фитоценария в форматах MS Excel и Word;
  
• файлы химического анализа почвы в формате MS Excel;
  
• изображения геоботанических описаний исследуемой местности;
  
• результаты биоморфологической и эколого-фитоценотической классификации растительных сообществ, описанные в документах формата MS Word;
  
• файлы GPS-навигатора, содержащие географические данные исследуемой территории.
  

В бланках содержатся следующие характеристики лесных и травянистых сообществ:

• номер геоботанического описания;
  
• величина пробной площади;
  
• описание ярусов;
  
• название растительного сообщества на русском и латинском языках;
  
• географические координаты (широта и долгота) исследуемой области;
  
• описание характера рельефа местности;
  
• описание почвы;
  
• данные химического анализа почвы;
  
• влияние человека и животных на исследуемую местность;
  
• окружение исследуемой территории;
  
• общее проективное покрытие растений;
  
• виды растений;
  
• высота растений;
  
• обилие по шкале Друде;
  
• фенофазы;
  
• физионимичность;
  
• характер размещения;
  
• мохово-лишайниковый покров;
  
• внеярусная растительность;
  
• господствующие виды растений;
  
• древесная порода [1, 9, 10].

На основе полученной геоботанической информации в дальнейшем производится таксономический, биоморфологический и эколого-фитоценотический анализ растительных и лесных сообществ [1].

На этапе концептуального проектирования модели данных определены взаимосвязи и семантика между объектами геоботанического описания, а также выявлены типовые структуры в описании данных фитоценария. На стадии анализа предоставленной геоботанической информации обнаружена проблема информационной неоднозначности и неполноты геоботанических описаний [12-15]. Слабоформализованное и неструктурированное исходное представление ботанических данных приводило к конфликту с требованиями унификации и формализации данных, предъявляемыми информационными технологиями.

Инфологический анализ геоботанических данных показал, что наиболее распространённым типом связи между объектами геоботанических описаний является связь «многие ко многим». Одному обилию по шкале Друде может соответствовать несколько описаний древесных пород у точки, а одному описания древесной породы у точки может соответствовать разные виды обилий [14]. Разные виды растений могут произрастать на одной и той же территории, и, наоборот, на различных ареалах могут обитать одни и те же виды растительности [15, 16].

Объекты фитоценария также связаны между собой отношением «один ко многим». Семейство растительных ассоциаций включает в себя множество родов растений, а каждый род растительности состоит из видов растений. Ярусы растений включают в себя множество подъярусов, которым соответствует множество описаний видов растительных сообществ и древесных пород.

На этапе физического проектирования модели данных была разработана база данных фитоценария, обладающая модульным строением, позволяющим расширять круг решаемых прикладных задач в области геоботаники без необходимости переработки информационной системы [17].

При концептуальном проектировании БД фитоценария использована ER-модель и нисходящий метод проектирования [18, 19]. Разработанная БД содержит 22 таблицы, среди которых 10 справочников. Для разграничения разных типов таблиц были введены два понятия – справочник и основной объект учёта. Справочник представляет собой таблицу, хранящую справочные сведения и ссылку на другие таблицы [18]. Структура справочника включает идентификатор, а также поле «Название» или «Тип». Справочные таблицы предназначены для хранения часто вводимых пользователем данных.

Например, для хранения заранее определенных значений типов фитоценозов, ярусов и подъярусов, а также устранения их ручного ввода пользователем целесообразно завести справочники и обеспечить автоматическую подстановку данных из них (рис. 3). Благодаря использованию справочников сокращается время пользователя на поиск и ввод часто используемых данных.

Рисунок 3. Справочники типов фитоценозов, ярусов и подъярусов

Разработанная БД содержит следующие справочники:

• типы фитоценоза;
  
• ярусы;
  
• подъярусы;
  
• все виды растительности;
  
• семейства растений;
  
• обилия по шкале Друде;
  
• фенофазы;
  
• описания характера размещения растений;
  
• физионимичности;
  
• проективные покрытия по шкале Хульта.
  

Основной объект учёта – это таблица, содержащая «полезные» данные о предметной области и имеющая более сложную структуру по сравнению со справочником, на которую могут ссылаться несколько других таблиц.

В БД хранятся следующие основные объекты учёта:

• геоботаническое описание вокруг точки (рис. 4);
  
• описание ярусов вокруг точки;
  
• описание древесной породы вокруг точки;
  
• описание фенофаз вокруг точки;
  
• описание внеярусной растительности и т.д.;
  

Рисунок 4. Таблица геоботанических описаний вокруг точки

В БД фитоценария также предусмотрены таблицы для хранения файлов описания химического анализа почвы и изображений исследуемой местности (рис. 5).

Рисунок 5. Таблицы изображений местности и файлов описания химического анализа почвы

Для единообразия структуры БД созданы суррогатные ключи во всех сущностях. Для атрибутов сущностей, которые являлись естественными потенциальными ключами, заведены альтернативные ключи. В качестве типа данных первичных ключей выбран uniqueidentifier для поддержки многопользовательского режима работы с информационной системой [19].

Особенности разработки ИС и её функциональные возможности

При проектировании ИС для ведения БД фитоценария построена UML-диаграмма вариантов использования для моделирования функциональных требований к будущей системе (рис. 6) [19].

Рисунок 6. Диаграмма вариантов использования ИС для ведения БД фитоценария

Для полноценного и взаимосвязанного описания функционирования ИС для ведения БД фитоценария создана функциональная модель в нотации IDEF0 (Integrated Definition Function Modeling). Графический язык IDEF0 позволил описать принцип работы системы, её основные функциональные связи и данные, а также объекты и механизмы [20].

На рис. 7 и 8 представлена функциональная диаграмма ИС для ведения БД фитоценария в нотации IDEF0.

Рисунок 7. Верхний уровень диаграммы IDEF0

Рисунок 8. Нижний уровень диаграммы IDEF0

ИС реализована на языке программирования C# в среде разработки MS Visual Studio 2013. Использована СУБД MS SQL Server 2008 версии R2 Express и технология доступа к данным ADO.NET (ActiveX Data Objects .NET) [21].

Для взаимодействия с MS Word использованы библиотеки Microsoft.Office.Interop.Word и Microsoft.CSharp.

Пример интерфейса главного диалогового окна ИС представлен на рис. 9.

Рисунок 9. Главное диалоговое окно ИС

Пример интерфейса диалогового окна для добавления данных в таблицу-справочник ярусов изображен на рис. 10.

При вводе данных для уменьшения ошибок ввода используются выпадающие списки и справочники, содержащие информацию, уже занесенную в соответствующие поля, ограничение ввода несоответствующих знаков, проверка орфографии вводимых данных пользователем и возможность добавление новых слов по предметной области для эффективной проверки.

Рисунок 10. Диалоговое окно для добавления данных в справочник ярусов

Система обладает интуитивно понятным пользовательским интерфейсом, а также обеспечивает эффективное управление данными и быстрое извлечение необходимой информации в нужный момент.

Использование программы не требует специальных знаний и навыков в области информатики и программирования, поэтому она ориентирована на широкий круг специалистов в области геоботаники. Она позволяет многократно интенсифицировать традиционную работу с большим объёмом геоботанических данных.

Заключение

Благодаря использованию современных технологий была разработана база данных геоботанических описаний пробных площадей и создана информационная системы для её ведения, обладающая достаточным на данном этапе разработки набором функциональных возможностей. Следует отметить, что на данный момент система введена в тестовую эксплуатацию для Института степи УрО РАН.

В будущем планируется усовершенствовать пользовательский интерфейс ИС и расширить функциональные возможности за счет взаимодействия с ГИС.

1. Корчагин А.А. Полевая геоботаника // Строение растительных сообществ. М.: Книга по Требованию, 2012. Т. 5. 320 с.
2. Hennekens M. Stephan, Schaminee H.J. Joop. TurboVEG, a comprehensive data base management system for vegetation data // Journal of Vegetation Science. 2011. V. 12. P. 589-591.
3. Lubomír Tichý. Juice, software for vegetation classification // Journal of Vegetation Science. 2002. V. 13. P. 451-453.
4. Зверев А.А. Информационные технологии в исследованиях растительного покрова: Учебное пособие. Томск: ТМЛ-Пресс, 2007. 304 с.
5. Новаковский А.Б. Обзор программных средств, используемых для анализа геоботанических данных // Вестник Института биологии Коми НЦ УрО РАН. 2005. № 8. С. 2-7.
6. Новаковский А.Б. Обзор программных средств, используемых для анализа геоботанических данных // Растительность России. 2006. № 9. С. 86-95.
7. Schaminee H.J. Joop, Hennekens M. Stephan, Milan Chytry, Rodwell S. John. Vegetation-plot data and databases in Europe: an overview // Preslia. 2009. V. 81. P. 173-185.
8. Петров К.М., Терехина Н.В. Растительность России и сопредельных стран. СПб.: Химиздат, 2013. 520 с.
9. Вальтер Г. Основы ботанической географии. М.: Книга по Требованию, 2012. 717 с.
10. Онипченко В.А. Функциональная фитоценология. Синэкология растений. Красанд, 2013. 640 с.
11. Васильевич В.И. Статистические методы в геоботанике. Л.: Наука, 1969. 232 с.
12. Байков К.С., Зверев А.А., Байкова Е.В. Компьютерное моделирование филогении по методу SYNAP // Проблемы создания ботанических баз данных: Тез. докл. совещ. Новосибирск, 2000. С. 9-10.
13. Батурина Г.М., Чернобаева М.Б., Сыткин А.К. База данных «Гербарные коллекции, коллекторы и гербарное дело в России и сопредельных государствах, библиографический обзор» // Ботанический журнал. 2006. Т. 91. №7. С. 1135-1137.
14. Боряков И.В., Борякова Е.Е., Воротников В.П. Использование информационных технологий для организации фитоценариев и обработки геоботанических данных // Ботанический журнал. 2005. Т. 90. № 1. С. 95-104.
15. Гельтман Д.В., Росков Ю.Р. Компьютерные базы данных в ботанических исследованиях: Сб. науч. тр. СПб., 1997. С.5.
16. Зверев А.А. Современное состояние развития информационной ботанической системы IBIS // Чтения памяти Ю.А. Львова: Материалы II Межрегиональной экологической конференции. Томск, 1998. С. 44-45.
17. Проблема создания ботанических баз данных: Тез. докл. совещ. М.: Патент, 2000. 97 с.
18. Дейт К. Дж. Введение в системы базы данных. 8-е изд. М.: Вильямс, 2006. 1328 с.
19. Роберт Дж. Мюллер. Проектирование баз данных и UML. Лори, 2013. 432 c.
20. Jesse Russel, Ronald Cohn. IDEF0. Book On Demand, 2015. 105 P.
21. Хейлсберг А., Торгерсен М., Вилтамут С., Голд П. Язык программирования C#. 4-е изд. Питер, 2012. 784 с.

Все статьи автора «Щукова Кристина Борисовна»