Апр 02 2002

РозпІзнавання еволюцІЇ укологІчноЇ небезпеки І прогнозування ЇЇ параметрІв по обмеженІй сукупностІ дослІдних даних, якІ породжуються противодІючими факторами

Опубликовано в 07:29 в категории Сбор и утилизация отходов

РозпІзнавання еволюцІЇ укологІчноЇ небезпеки І прогнозування ЇЇ параметрІв по обмеженІй сукупностІ дослІдних даних, якІ породжуються противодІючими факторами

Б.О. Дем’янчук, В.Ю. Баклан

Одеський Національний університет ім. І.І. Мечникова

Для того, щоб мати можливість боротися з необоротними забрудненнями навколишнього природного середовища, тобто своєчасно приймати ті чи інші цілеспрямовані дії, необхідно вміти порівнювати ефективність намічуваних заходів. Зрівняти ж їх можна тільки в тому разі, якщо є можливість пророчити, як при тому чи іншому заході буде змінюватися екологічна ситуація, якою виявляється еволюція контрольованого параметру забруднення.

Сьогодні широко відомі глобальні проблеми екосфери:

1. Забруднення навколоземного космічного простору великими осколками невикористаного обладнання на орбіті (їх кількість обчислюється декількома тисячами), а також дрібними осколками і предметами, які обчислюються десятками тисяч;

2. Небезпечне підвищення частки cверхсильної отрути – діоксину в атмосфері великих міст, основним джерелом котрого є, як відомо, вихлопні гази автотранспорту та дими сміттєвих звалищ;

3. Накопичення нітратів та інших отрутохімікатів в ґрунтовному покрові.

4. Ріст концентрації нафтопродуктів і тяжких металів в водоймищах, річках та морях.

Міри доцільної противодії, які направлені на розв’язання зазначених проблем, не є об’єктом розгляду в даній статті. Однак, як приклад, необхідно відмітити перспективну розробку Одеського національного університету ім. І.І. Мечникова (науковий керівник В.Ю.Баклан), котра забезпечує якісне електрохімічне очищення стічних вод промислових підприємств, залізничних вузлів, морських та річних портів і дозволяє позбавитись, наприклад, від тяжких металів на 95 %, а від нафтопродуктів – на 99 %. Повсюдне впровадження методики, як видно, може стати реальністю при умовах по-

ширеного виробництва та впровадження необхідного при цьому нескладного та надійного обладнання, а саме, електрокоагуляторів, вже впроваджених на декількох підприємствах Півдня України.

Стає невідкладною розробка, прийняття і жорстке проведення в життя Закону, обернено пропорційно ув\’язуючий економічний добробут кожного підприємства з рівнем забруднення ним навколишнього середовища. Не має сумніву також корисність обов’язкової умови, законодавчо установленої, наприклад, для підприємств, розміщених на берегах рік, як великих, так і малих: водозабір дозволяється розташовувати лише нижче (по ходу ріки), чим водостік.

Прогнозування екологічних наслідків реальної або очікуваної активності, яка супроводжується природоохоронними заходами, є актуальною та складною задачею, що вирішується за допомогою відомих методів: імітаційного моделювання, технології експертних систем, стохастичного оцінювання параметрів очікуваного процесу по спостереженим дослідним даним і ін.

Кожний з вказаних методів має свої переваги та недоліки. Так, наприклад, перший з них потребує достатньо повних даних, що спостерігаються на великому інтервалі часу для встановлення закономірностей розповсюдження випадкових величин, в нашому випадку, контрольованої величини забруднюваного середовища.

Другому методу властиві витрати суб’єктивізму, навіть у випадку вдалого залучення до ділу висококваліфікованих експертів.

Вдале застосування третього методу обумовлено: достатнім поданням сукупності дослідних даних, що спостерігаються на ретроспективному інтервалі часу, постійністю причин і механізму, які породжують спостережений та прогнозуючий процес, а також вдало вибраною моделлю, де описується тренд цього процесу.

Предметом розглядання та модернізації в даній статті є саме третій метод прогнозування екологічної ситуації як об’єктивно обчислюючий противодію факторів розвитку процесу, найбільш перспективний у реалізації, по точносним можливостям і менш других розроблений.

Розглянемо процес зміни почасово деякої величини, що характеризує поточне забруднення середовища, наприклад, долю гранично допустимих концентрацій /ГДК/ або долю рівня, яка перевищує ГДК в ціле число разів, наприклад, нафтопродуктів в морській воді в п\’ятикілометровій зоні району порту. Вважаємо, що мають місто дослідні щорічні просторові усереднені заміри цієї величини в дискретні моменти часу останніх декілька років.

Ясно що процес який спостерігається є результатом протидії двох груп факторів: з одного боку, це фактори, які нарощують забруднення (ріст потужності і кількості нафтоналивних судів, що заходять до порту, збільшення зношення обладнання судів та нафтоперевантажного устаткування порту, погіршення роботи системи оновлення, ремонту та обслуговування парку двигунів, тощо), з другого боку, це природоохоронні міри, що приймає влада та громадкість, жорсткий контроль, штрафні карантинні санкції до судів-порушників, берегових служб та ін.

Отже, процес, що спостерігається, адекватно характеризується тим трендом, який кількісно відображує еволюцію забрудненості середовища і є свідком вказаної конфліктної противодії.

Визнаємо, що в межах тимчасового інтервалу, що нас цікавить, який складається з ретроспективної та перспективної ділянок, ця еволюція являє собою одноманітно змінювану функцію: або наростаючу, або практично постійну по величині, або убуваючу. Це означає, що вирішуючі задачу аналізу цього процесу і прогнозування його еволюції, як видно, доцільно здійснити:

– побудову тренда процесу зміни екологічної небезпеки;

– розпізнавання виду еволюції цього процесу;

– оцінка значень процесу в заданий момент часу в ході його еволюції.

При побудові тренда процесу зважимо той факт, що направлення і інтенсивність його одноманітних змін визначається лише різницею інтенсивностей противодіючих факторів. Такий тренд (назвемо його конфліктною еволюцією) характеризується тим, що указані фактори акумулюються в описаному процесі двома протилежними узагальненими подіями, котрі носять імовірностний характер, перемножуються і являють собою повну групу подій: досягнення заданого небезпечного рівня забрудненості. Сума імовірностей цих подій, числено рівних сумі досягнутої і недосягнутої долей небезпечного рівня забрудненості, дорівнюється одиниці. При порівнянні інтенсивностей цих протилежних тенденцій визнаємо, що має місце процес збереження постійності рівня забрудненості.

Саме такі специфічні властивості даного процесу дозволяють описати безперервну реалізацію тренда g(t) триєдиного процесу (ріст, постійність, спадання) диференційним рівнянням, де похідна імовірностей функції пропорційна добутку імовірностей протилежних подій.

(1),

де в - коефіцієнт, пропорційний швидкості наростання (при в>0) або спадання (при в

Інтегруючи (1) при умові, що досягнення початкового значення тренду g=g0 відповідає моменту часу t =0, одержимо математичну модель еволюції процесу забрудненості середовища у вигляді логістичної функції.

(2)

Коефіцієнт являє собою відношення імовірностей протилежних подій (в конкретному випадку це відношення недосягнутої долі граничного значення забрудненості до досягнутої) в момент початку спостереження t=0.

Досягненням моделі (2) є її застосування в умовах невизначеностей відносно інтенсивності впливу зовнішніх і внутрішніх противодіючих по суті, неселектируємих факторів, які визначають параметри процесів наростання, незмінності або зменшення екологічної небезпеки в дискретні моменти часу на початковій ділянці дослідницького процесу.

Другою важливою перевагою моделі (2) згідно (1) є її універсальність, тобто придатність її для опису і процесу наростання забрудненості, і процесу її незмінності, і процесу складу. Цю обставину доцільно положити в основу вирішення задачі раннього розпізнавання виду еволюції процесу забрудненості середовища.

Своєчасне розпізнавання класу або виду даного процесу є доцільно шляхом оцінювання параметрів процесу, спостережуваного в вигляді дискретної сукупності його значень, наприклад, застосувавши метод максимальної правдоподібності або метод найменших квадратів відхилень функції (2) від початкових дослідницьких значень .

В останньому випадку в результаті вирівнювання і мінімізації цільової функції знаходимо шукані оцінки параметрів еволюції процесу забрудненості середовища у вигляді:

(3)

(3)

Рахуючи, що апостеріорна щільність імовірності параметру швидкості еволюції вивчаємого процесу підлягає нормальному закону

(4),

доцільно прийняти рішаючи правило класифікації спостережуваного процесу, наприклад, по критерію ідеального спостерігача, у вигляді - рівень забрудненості зростає;

i =2, b23

- рівень забрудненості падає,

де bij - поріг розпізнавання виду еволюції екологічної небезпеки, який визначається із рівняння

(5)

При малопересікаючих розподілах параметру розпізнавання помилки розпізнавання кожного із класів обчислюються у вигляді

(6)

Прогнозне значення процесу g(t) в довільний заданий (на перспективному інтервалі) момент часу визначається в результаті підстановки оцінок (3) в формулу (2).

Представництво початкової вибірки дослідницького процесу, тобто мінімально допустимі значення величин m, визначається, наприклад, умовою

(7)

Розрахунки за формулами (2…..7) без зусиль можуть бути реалізовані за допомогою персональної ЕВМ.

Таким чином, пропонована модель забезпечує можливість визначення рівня забруднення навколишнього середовища щодо конкретного часу, а також визначення часу, коли забруднення може досягнути небезпечного рівня.

Нет пока ответов

Комментарии закрыты.