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
191 KB...
11 04 2026 21:38:50
Статья в формате PDF
102 KB...
09 04 2026 11:16:46
Статья в формате PDF
131 KB...
08 04 2026 15:53:31
Статья в формате PDF
302 KB...
07 04 2026 21:49:58
Статья в формате PDF
138 KB...
05 04 2026 21:24:16
Статья в формате PDF
112 KB...
04 04 2026 18:33:20
Способ относится к гидрологии суши и инженерной экологии, может быть использовано при экологическом мониторинге антропогенных воздействий на загрязнение родников. Выявлены биотехнические закономерности динамики в реальном режиме времени по суткам два основных показателя (как и в прототипе, период наполнения мерного сосуда и объемный расход родниковой воды), но применительно не к роднику в целом, а только к его отдельным водотокам. Разделение родника на естественные водотоки позволяет расширить функциональные возможности способа и повысить точность измерений.Впервые способ позволяет проводить фундаментальные гидрометрические измерения родника в гидрологической структуре его водотоков. Повышение точности измерений по времени наполнения мерного сосуда секундомером и расчета объемного расхода воды каждым водотоком родника обеспечивается измерениями в реальном режиме времени.
...
03 04 2026 15:32:23
Статья в формате PDF
116 KB...
02 04 2026 9:50:57
Статья в формате PDF
268 KB...
01 04 2026 10:41:25
Статья в формате PDF
102 KB...
31 03 2026 11:14:38
Статья в формате PDF
255 KB...
29 03 2026 10:31:46
Статья в формате PDF
111 KB...
28 03 2026 19:22:24
27 03 2026 10:37:10
Статья в формате PDF
207 KB...
26 03 2026 8:25:54
Статья в формате PDF
117 KB...
25 03 2026 9:54:41
Статья в формате PDF
184 KB...
24 03 2026 13:36:43
Статья в формате PDF
113 KB...
23 03 2026 3:10:12
Статья в формате PDF
110 KB...
22 03 2026 16:18:31
Разработана математическая модель прогнозирования инфекционной заболеваемости на модели природно-очаговой инфекции, возбудителем которой является вирус клещевого энцефалита. Математическая модель представлена в виде аддитивного временного ряда, включающая тренд, случайные компоненты и сезонные составляющие, имеющие разную периодичность: менее года, 3 года и многолетнюю.
...
20 03 2026 5:46:32
Статья в формате PDF
626 KB...
19 03 2026 10:26:38
Статья в формате PDF
225 KB...
18 03 2026 7:53:34
Статья в формате PDF
146 KB...
17 03 2026 22:26:53
Статья в формате PDF
227 KB...
16 03 2026 1:40:37
Статья в формате PDF
132 KB...
14 03 2026 19:55:19
На примере самозарастания песчаных карьеров Ленобласти рассматривается гипотеза преимущественного поселения растений-колонистов в «safe sites» – микроместообитаниях, наиболее благоприятных для растений.
...
11 03 2026 6:18:50
Статья в формате PDF
324 KB...
10 03 2026 3:10:41
Статья в формате PDF
345 KB...
09 03 2026 5:51:26
Статья в формате PDF
142 KB...
08 03 2026 7:38:56
Статья в формате PDF
207 KB...
06 03 2026 13:22:42
Статья в формате PDF
105 KB...
05 03 2026 1:14:49
Статья в формате PDF
202 KB...
04 03 2026 12:56:58
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 ::