ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЙРОКОМПЬЮТЕРНОЙ ТЕХНОЛОГИИ МОНИТОРИНГА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ КАЧЕСТВА ПРИРОДНЫХ СРЕД ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ РЕГИОНОВ (НА ПРИМЕРЕ ОРЛОВСКОГО РЕГИОНА)

Реализация основных принципов устойчивого развития неразрывно связана с одной из главных проблем современной цивилизации - обеспечением экологической безопасности (ЭБ), которое в Экологической доктрине Российской Федерации (одобрена распоряжением Правительства РФ от 31.08. 2002г. № 1225-р.) определено как конечная цель государственной политики в области экологии.
Решение поставленной проблемы в конкретном регионе возможно при грамотном управлении качеством его окружающей среды (ОС): принятии оптимальных научно обоснованных управленческих решений в области предотвращения, снижения (или ликвидации) негативного техногенного воздействия различных отраслей экономики (при их сохранении и эффективном развитии) на основные компоненты природной сферы.
Следует отметить, что оперативность и эффективность планирования, проведения и контроля результатов природоохранных мероприятий (ПМ) в существенной мере зависит от степени и качества информированности лиц, осуществляющих комaндные воздействия. При этом необходимой является информация как о реальной экологической ситуации, сложившейся на рассматриваемой территории, так и о прострaнcтвенно-временном прогнозе ее развития, а также об основных техногенных источниках загрязнения и параметрах, определяющих уровень их негативного воздействия на ОС.
Отсутствие в большинстве регионов РФ эффективной технологии мониторинга и прогнозирования качества природных сред затрудняет (а иногда делает невозможным) как принятие научно обоснованных управленческих решений (особенно оперативных) так и рациональное распределение финансов для реализации ПМ.
Технологии мониторинга и прогнозирования состояния природных сред (атмосферы, гидросферы, литосферы и биосферы) вошли в Перечень критических технологий РФ, утвержденный Президентом РФ (Пр-842 от 21.05-2006 г.). Их использование является наиболее эффективным, прежде всего, при функционировании автоматизированных систем экологического мониторинга (АСЭМ), а также экспертно-информационных систем (ЭИС), ориентированных на прогнозирование качества природных сред, оценку риска хозяйственной деятельности и поддержку принятия решений для устойчивого развития регионов.
В ходе выполнения гранта, поддерживаемого Российским фондом фундаментальных исследований, в Орловском регионе была разработана модель региональной АСЭМ. На основе системно-целевого подхода определены ее основные элементы, связи между ними и с внешней средой. Разработанная методика построения и модель АСЭМ являются универсальными и могут быть применены в различных регионах РФ.
В целях обеспечения высокоэффективного функционирования как АСЭМ в целом, так и ее основных подсистем и составных элементов, был предложен подход к проблеме создания технологии мониторинга и прогнозирования качества природных сред, основанный на интеграции новейшего направления методологии искусственного интеллекта - нейрокомпьютинга и средств геоинформационных систем (ГИС). В частности, для реализации в г. Орле подсистемы АСЭМ, определенной для функционирования в зоне влияния автодорог (АД) - АСЭМ-АД - был разработан комплекс нейросетевых моделей, позволяющих осуществлять адекватную оценку и достоверное прогнозирование качества атмосферного воздуха и акустической среды на различной территории, подверженной негативному воздействию АД [1-3]. Также были созданы нейросетевые модели для определения необходимого управляющего воздействия на факторы, формирующие уровень нeблагоприятной экологической обстановки при заданных значениях хаpaктеристик качества природных сред. Был разработан банк ГИС-слоев, отображающих результаты мониторинга и нейросетевого прогноза.
Кроме того, ранее нами успешно был применен метод нейрокомпьютинга при разработке моделей и программного обеспечения для управления качеством и обеспечения экологичности технологических процессов ремонтного производства [4].
Нейрокомпьютерная технология мониторинга и прогнозирования качества природных сред позволяет на различном иерархическом уровне территориального деления без проведения повторяющихся дорогостоящих натурных замеров осуществлять следующее:
- проведение в автоматизированном режиме оперативного комплексного мониторинга загрязнения различных природных сред как от конкретных промышленных, трaнcпортных или других объектов экономики региона (города, района), так и в целом по субъекту с учетом архитектурно-планировочных решений и метеорологических факторов;
- проведение высокоэффективного прострaнcтвенно-временного анализа экологической информации, выявление зон нeблагоприятной экологической обстановки с определением их качественных и количественных хаpaктеристик, прогнозирование изменения последних при вариации техногенного воздействия и (или) природно-климатических параметров;
- проведение на любой территории адекватной оперативной оценки экологической ситуации, которая будет формироваться при введении в эксплуатацию новых производственных объектов, использовании новых технологических процессов, с анализом выбора оборудования и используемых сырьевых материалов, рассмотрением альтернативных направлений;
- разработку научно-обоснованных эффективных ПМ для конкретной ситуации.
Все это будет способствовать обеспечению ЭБ, повышению качества ОС и, как следствие, устойчивому развитию регионов нашей страны.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
- Новиков, А.Н. Управление качеством окружающей среды в зоне влияния автомобильных дорог на основе автоматизированной системы экологического мониторинга [Текст] / А.Н. Новиков, О.А. Иващук, Л.Ф. Ставчикова, В.В. Васильева // Известия Тульского государственного университета. Серия Экология и рациональное природопользование. - 2006. - № 1 - С. 320-324.
- Новиков, А.Н. Использование математических методов в системе мониторинга акустической среды г. Орла [Текст] / А.Н. Новиков, О.А. Иващук, В.В. Васильева // Актуальные вопросы подготовки специалистов по направлению «Эксплуатация наземного трaнcпорта и трaнcпортного оборудования» в условиях рыночной экономики: сборник научных статей международной научно-пpaктической конференции. - 2006. - С. 148 - 151.
- Иващук, О.А. Мониторинговый анализ воздействия автотрaнcпорта на окружающую среду региона (на примере г. Орла) [Текст] / О.А. Иващук, Л.Ф. Ставчикова, В.В. Васильева // Ремонт. Восстановление. Модернизация. - 2006. - № 4. - С. 29-33.
- Иващук, О.А. Управление качеством и экологической безопасностью ремонтного производства на основе компьютерного моделирования [Текст] / О.А. Иващук // Современные наукоемкие технологии. Сер. Технические науки. - 2005. - № 4. - С. 23-25.
Статья в формате PDF
305 KB...
23 05 2026 8:36:23
Статья в формате PDF
140 KB...
22 05 2026 23:12:12
Статья в формате PDF
263 KB...
21 05 2026 21:43:29
Статья в формате PDF
108 KB...
20 05 2026 12:21:29
Статья в формате PDF
263 KB...
19 05 2026 22:11:54
Статья в формате PDF
144 KB...
18 05 2026 5:18:28
Статья в формате PDF
156 KB...
17 05 2026 14:27:31
Статья в формате PDF
138 KB...
15 05 2026 12:12:54
Статья в формате PDF
173 KB...
14 05 2026 4:44:39
Статья в формате PDF
119 KB...
11 05 2026 15:26:34
Статья в формате PDF
170 KB...
10 05 2026 19:32:34
Статья в формате PDF
345 KB...
09 05 2026 21:19:32
Статья в формате PDF 126 KB...
08 05 2026 4:35:31
07 05 2026 1:40:46
05 05 2026 21:14:24
04 05 2026 15:45:43
Статья в формате PDF
115 KB...
03 05 2026 10:16:13
Статья в формате PDF
104 KB...
02 05 2026 0:14:52
Статья в формате PDF
133 KB...
01 05 2026 16:33:18
Статья в формате PDF
102 KB...
30 04 2026 3:35:15
Статья в формате PDF
137 KB...
29 04 2026 5:53:57
Статья в формате PDF
112 KB...
28 04 2026 23:51:32
27 04 2026 9:20:46
Артериальная гипертония является одним из главных факторов риска атеросклероза и ишемической болезни сердца (ИБС). Путем сплошного скрининга двух сельских районов проведен анализ распределения показателей артериального давления (АД) в популяции. Исследован хаpaктер питания как фактор риска развития атеросклероза. Был проведен поиск генетических маркеров указанных заболеваний. Показано, что факторами пониженного риска ИБС является носительство аллелей гена АроВ30 и АроВ34, а носительство аллеля е4 АроЕ, аллеля Д и генотипа ДД - факторы повышенного риска данной патологии.
...
26 04 2026 8:26:58
Статья в формате PDF
366 KB...
25 04 2026 3:50:10
Статья в формате PDF
140 KB...
24 04 2026 3:46:47
Статья в формате PDF
122 KB...
23 04 2026 16:23:55
Статья в формате PDF
106 KB...
22 04 2026 12:33:51
Статья в формате PDF
104 KB...
21 04 2026 22:13:23
Статья в формате PDF
116 KB...
20 04 2026 21:28:34
Статья в формате PDF
103 KB...
19 04 2026 3:19:21
Статья в формате PDF
122 KB...
18 04 2026 9:33:58
Статья в формате PDF
581 KB...
17 04 2026 6:54:16
Представлено описание клинического наблюдения больного 68 лет, с первично-множественным paком кожи, у которого диагностировано 288 опухолевых очагов, 67 из которых пролечено различними методами, такими как кототкодистанционная рентгенотерапия, хирургическое иссечение, криодеструкция.
...
16 04 2026 20:43:54
Статья в формате PDF
239 KB...
14 04 2026 17:55:55
Еще:
Поддержать себя -1 :: Поддержать себя -2 :: Поддержать себя -3 :: Поддержать себя -4 :: Поддержать себя -5 :: Поддержать себя -6 :: Поддержать себя -7 :: Поддержать себя -8 :: Поддержать себя -9 :: Поддержать себя -10 :: Поддержать себя -11 :: Поддержать себя -12 :: Поддержать себя -13 :: Поддержать себя -14 :: Поддержать себя -15 :: Поддержать себя -16 :: Поддержать себя -17 :: Поддержать себя -18 :: Поддержать себя -19 :: Поддержать себя -20 :: Поддержать себя -21 :: Поддержать себя -22 :: Поддержать себя -23 :: Поддержать себя -24 :: Поддержать себя -25 :: Поддержать себя -26 :: Поддержать себя -27 :: Поддержать себя -28 :: Поддержать себя -29 :: Поддержать себя -30 :: Поддержать себя -31 :: Поддержать себя -32 :: Поддержать себя -33 :: Поддержать себя -34 :: Поддержать себя -35 :: Поддержать себя -36 :: Поддержать себя -37 :: Поддержать себя -38 ::