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
101 KB...
03 07 2026 22:49:55
Статья в формате PDF
250 KB...
02 07 2026 22:53:21
Статья в формате PDF
140 KB...
01 07 2026 17:41:16
Статья в формате PDF
121 KB...
30 06 2026 1:45:44
Статья в формате PDF
102 KB...
29 06 2026 9:28:29
Статья в формате PDF
160 KB...
28 06 2026 4:58:13
Статья в формате PDF
104 KB...
27 06 2026 20:55:27
25 06 2026 0:38:57
Статья в формате PDF
139 KB...
24 06 2026 19:20:47
Статья в формате PDF
395 KB...
23 06 2026 19:43:38
Статья в формате PDF
112 KB...
22 06 2026 3:40:29
Статья в формате PDF
111 KB...
20 06 2026 2:47:27
Статья в формате PDF
137 KB...
19 06 2026 4:41:54
Статья в формате PDF
140 KB...
18 06 2026 5:36:39
Анализ опыта по восстановлению методом агростепей растительности на нарушенных кормовых угодьях долины средней Лены показал, что метод при соблюдении экологических условий и видового состава участков обеспечивает восстановление растительности, проявляющееся в повышении проективного покрытия и доминировании в травостое целинных видов. Соответствие экологических условий и видового состава травостоя при подборе участков обеспечивает восстановление растительности нарушенных участков до 70–75 % и доминирование в травостое целинных видов до 60–65 % в условиях нормального и сильного засоления.
...
17 06 2026 5:35:16
Статья в формате PDF
109 KB...
15 06 2026 23:38:33
Статья в формате PDF
110 KB...
14 06 2026 3:20:54
Статья в формате PDF
129 KB...
13 06 2026 17:39:24
Статья в формате PDF
231 KB...
12 06 2026 13:59:42
Статья в формате PDF
123 KB...
11 06 2026 12:59:55
Статья в формате PDF
241 KB...
10 06 2026 13:23:13
Статья в формате PDF
126 KB...
09 06 2026 6:43:52
Статья в формате PDF
104 KB...
08 06 2026 15:55:39
Статья в формате PDF
236 KB...
07 06 2026 2:54:24
Статья в формате PDF
266 KB...
06 06 2026 1:49:50
Статья в формате PDF
105 KB...
04 06 2026 3:53:42
В данной работе предложена эволюционная модель формирования двумерных структур. Определены алгоритмы формирования структур в априори структурированном двумерном прострaнcтве путем заполнения его в соответствии с определенными эволюционными правилами.
...
03 06 2026 14:36:50
Статья в формате PDF
111 KB...
02 06 2026 13:40:57
Обследовано 109 детей 8-15 лет с эрозивно-язвенными и неэрозивными формами гастродуоденальной патологии в динамике заболевания. В острой фазе заболевания при деструктивных формах поражения выявлена перестройка терминального русла, замедление кровотока во всех сосудах, сопровождающееся внутрисосудистой агрегацией эритроцитов, изменением их реологических свойств в сочетании с изменениями центральной гемодинамики. Установлена выраженная коррелятивная связь гемореологических нарушений с кислотообразующей и ощелачивающей функциями желудка.
...
01 06 2026 12:23:32
Статья в формате PDF
544 KB...
30 05 2026 0:10:43
Статья в формате PDF
240 KB...
28 05 2026 4:25:29
С использованием инструмента «Bilateral Trade» базы данных Trade Map проделаны матричный анализ взаимной торговли в системе стран БРИКС + Иран за 2001 и 2010 гг. Расчеты показали на существенную трaнcформацию взаимной торговли в системе рассматриваемых стран, в которой Россия значительно ухудшила свои позиции, а Бразилия и Китай – улучшили. Показано также, что Иран гораздо лучше интегрирован во взаимную торговлю со странами БРИКС по сравнению с ЮАР, что даёт ему весомый аргумент для вступления в это объединение стран.
...
27 05 2026 5:15:10
Статья в формате PDF
275 KB...
25 05 2026 20:38:20
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 ::