Тысяча полезных мелочей    

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

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

Иващук О.А. Статья в формате PDF 120 KB

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:

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.


ФАСИЛИТИ МЕНЕДЖМЕНТ

ФАСИЛИТИ МЕНЕДЖМЕНТ Статья в формате PDF 204 KB...

30 10 2026 2:48:41

КЛИНИЧЕСКАЯ АНАТОМИЯ НЕРВНЫХ СПЛЕТЕНИЙ ЧЕЛОВЕКА

КЛИНИЧЕСКАЯ АНАТОМИЯ НЕРВНЫХ СПЛЕТЕНИЙ ЧЕЛОВЕКА Статья в формате PDF 230 KB...

26 10 2026 13:15:31

ХОРЕВ МИХАИЛ АНАТОЛЬЕВИЧ

ХОРЕВ МИХАИЛ АНАТОЛЬЕВИЧ Статья в формате PDF 81 KB...

23 10 2026 5:18:44

АНАЛИЗ КАЧЕСТВА И ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ ПРОДУКЦИИ ПРЕДПРИЯТИЙ БЫСТРОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ МЕТОДОМ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

АНАЛИЗ КАЧЕСТВА И ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ ПРОДУКЦИИ ПРЕДПРИЯТИЙ БЫСТРОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ МЕТОДОМ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ В работе выполнен анализ качества и экологической безопасности типичных видов продукции предприятий быстрого обслуживания, с использованием детерминистических математических моделей и показана их адекватность реальным процессам изменения качества и экологической безопасности продукции. Питание является важнейшим фактором воздействия окружающей среды на человека. Оценка экологической безопасности продуктов питания является актуальной задачей. В работе использованы математические модели накопления вредных веществ в продукции предприятий быстрого обслуживания в зависимости от определяющих факторов и коэффициент экологической безопасности в детерминистической постановке. К определяющим факторам отнесены: время до реализации готового продукта, качество масла, используемого для фритюра, выражающееся в количестве предшествующих циклов нагрева, и время хранения ингредиентов для приготовления продукта. Выполнен численный анализ качества и экологической безопасности типичных представителей продуктов предприятий быстрого обслуживания в зависимости от определяющих факторов. ...

19 10 2026 22:58:36

КОНТАКТНАЯ АКТИВАЦИЯ АРТЕРИАЛЬНОЙ КРОВИ

КОНТАКТНАЯ АКТИВАЦИЯ АРТЕРИАЛЬНОЙ КРОВИ Статья в формате PDF 118 KB...

15 10 2026 19:11:57

ПЕРВИЧНО-МНОЖЕСТВЕННЫЙ СИНХРОННЫЙ РАК КОЖИ У МУЖЧИН

ПЕРВИЧНО-МНОЖЕСТВЕННЫЙ СИНХРОННЫЙ РАК КОЖИ У МУЖЧИН 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. ...

13 10 2026 22:14:58

Конституционология: морфотип и дерматотип

Конституционология: морфотип и дерматотип Статья в формате PDF 116 KB...

12 10 2026 12:17:53

ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ ДУХОВОЙ БАРОЧНОЙ МУЗЫКИ

ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ ДУХОВОЙ БАРОЧНОЙ МУЗЫКИ Статья в формате PDF 302 KB...

11 10 2026 5:44:46

Статистические закономерности хронологии космонавтики

Статистические закономерности хронологии космонавтики В статье описана и исследована методами математической статистики хронологическая аномалия космонавтики. Обоснован биномиальный закон распределения числа хронологических совпадений. Показано, что вероятность случайного появления рассматриваемых совпадений весьма мала. Метод исследования, применяемый в работе, преимущественно основан на статистическом анализе хронологии при помощи параметризации дат событий и проверки соответствующего критериального свойства. Используются параметры: условные номера дней с начала летоисчисления N, с начала года n и год Г. Основными информативными параметрами являются интервалы времени между событиями.Обоснован биномиальный закон распределения числа хронологических совпадений. Показано, что вероятность случайного появления рассматриваемых совпадений весьма мала. ...

03 10 2026 18:44:52

ОБРАЗОВАНИЕ ГРАДИЕНТНЫХ ОКСИДНЫХ ПОКРЫТИЙ В МИКРОПЛАЗМЕННОМ РЕЖИМЕ

ОБРАЗОВАНИЕ ГРАДИЕНТНЫХ ОКСИДНЫХ ПОКРЫТИЙ В МИКРОПЛАЗМЕННОМ РЕЖИМЕ В статье дано математическое описание процесса образования градиентных оксидных покрытий в микроплазменном режиме для случая, когда лимитирующей стадией процесса является стадия доставки ионов из раствора электролита к поверхности электрода. Статья может быть полезна исследователям и пpaктикам, изучающим и использующим микроплазменные процессы для получения оксидных и керамических покрытий в растворах электролитов. ...

26 09 2026 22:54:21

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 ::