Розробка концепції, методів та інформаційного забезпечення локального моніторингу техногенно навантажених регіонів. Створення інструментів для збирання, зберігання та обробки гідрохімічної інформації. Аналіз та побудова математичних моделей екосистем.
Аннотация к работе
ДНІПРОПЕТРОВСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ Автореферат дисертації на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наукРобота виконана в Дніпропетровському національному університеті ім. Науковий керівник доктор технічних наук, професор Приставка Олександр Пилипович, Дніпропетровський національний університет ім. доктор технічних наук, старший науковий співробітник Зберовський Олександр Владиславович, Дніпродзержинський державний технічний університет, завідувач кафедри екології та охорони навколишнього середовища. Захист відбудеться «23» вересня 2010 року о «14» годині на засіданні спеціалізованої вченої ради К08.051.01 при Дніпропетровському національному університеті ім. З дисертацією можна ознайомитись у бібліотеці Дніпропетровського національного університету ім.Отримані дані територіального гідрохімічного моніторингу (ТГХМ) потребують обробки з метою аналізу ситуації щодо стану ПВ, яка склалася на місцевості. Основні завдання під час проведення аналізу даних ТГХМ ПВ такі: картографування, яке підвищить оперативність під час прийняття рішень щодо оцінки стану ПВ в порівнянні з витратою часу на аналіз даних у числовому вигляді; прогнозування - для своєчасного реагування на можливі негативні наслідки техногенного навантаження; аналіз зміни ГХП в певних межах, що належить до основних завдань при оцінці факторів навколишнього середовища для запобігання їх шкідливому впливу на стан здоровя населення. Забезпечити виконання перелічених завдань можна за умови використання геоінформаційної технології, що дозволить створити інструмент для збирання, зберігання, обробки та аналізу гідрохімічної інформації для підтримки прийняття рішень про стан ПВ на території, що досліджується. запропонувати метод прогнозування концентрації ГХП ПВ на основі комплексного застосування методів SSA-«Гусениця» та адаптивних методів прогнозування із сезонним ефектом та без сезонної складової для підвищення точності результатів при прогнозуванні за рахунок попередньої оцінки структурних особливостей даних з видаленням вад; Уперше запропоновано метод прогнозування концентрації ГХП ПВ за даними ТГХМ на основі комплексного застосування методів SSA-«Гусениця» та адаптивних методів прогнозування із сезонним ефектом та без сезонної складової, що дозволило підвищити точність результатів при прогнозуванні за рахунок попередньої оцінки структурних особливостей даних з видаленням вад.У другому розділі наведено математичне забезпечення аналізу даних ТГХМ ПВ, що містить принципи ймовірнісно-статистичного опрацювання даних моніторингу, апроксимації неперервних випадкових процесів марковськими, алгоритмізацію процесу прогнозування з використанням методу SSA-«Гусениця» та адаптивних моделей прогнозування, метод побудови поверхонь на основі методу головних компонент і непараметричної оцінки двовимірної функції регресії з використанням лінійних комбінацій В-сплайнів, близьких до інтерполяційних у середньому. Для визначення інтенсивності за даними ТГХМ ПВ вигляду (1) сформовано масиви послідовності часу між надходженням вимог , протягом яких система перебувала в стані , а по закінченні перейшла до стану . Розвязок у стаціонарному режимі має вигляд: де - функція знаходження концентрації ГХП ПВ у-му стані у стаціонарному режимі, ; - функція ризику знаходження концентрації ГХП ПВ поза зоною норми у стаціонарному режимі. Результат динамічного режиму представлено у вигляді: де - функція знаходження концентрації ГХП ПВ у-му стані в-й період часу, ; - функція ризику знаходження концентрації ГХП ПВ поза зоною норми в-й період часу; --й корінь визначника системи диференціальних рівнянь Колмогорова-Чепмена після застосування перетворення Лапласа; - коефіцієнт, що визначається як: , де - значення похідної визначника системи диференційних рівнянь Колмогорова-Чепмена із заміною-го стовпця на вектор початкових значень при-му корені. Функції знаходження показників води у заданих станах на кожному з водозаборів ПВ, отримані за математичною моделлю, дозволяють оцінити ймовірність знаходження цих показників у заданих станах з аналізом їх впливу на стан води і визначити ризик її знаходження поза зоною норми.Дисертація є завершеною науково-дослідною роботою, в якій поставлено і вирішено науково-практичне завдання з побудови інформаційної технології територіального гідрохімічного моніторингу питної води на основі запропонованої моделі та методів аналізу даних територіального гідрохімічного моніторингу питної води для забезпечення підтримки прийняття рішень про стан питної води з урахуванням місцевих особливостей. Уперше запропоновано метод побудови поверхонь на основі методу головних компонент і непараметричної оцінки двовимірної функції регресії з використанням лінійних комбінацій В-сплайнів, близьких до інтерполяційних у середньому, що забезпечує підвищення адекватності результатів обробки даних територіального гідрохімічного моніторингу питної води у порівнянні з іншими методами, що не враховують лінійне (координатне) перетворення.