Розробка засобів підтримки прийняття рішень в структурі інформаційно-аналітичної системи екологічного моніторингу атмосферного повітря
DOI:
https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.141056Ключові слова:
екологічний моніторинг, інформаційно-аналітична система, модель, розпізнавання ситуацій, підтримка прийняття рішень, інформаційна технологіяАнотація
Основною проблемою, що визначає ефективність систем екологічного моніторингу, є недостатня обґрунтованість управлінських рішень щодо корекції екологічних ситуацій. В таких умовах необхідним є формальний універсальний базис, що описує інформаційно-аналітичну систему (ІАС) екологічного моніторингу.
Для розробки та опису складу і структури ІАС застосовано елементи теорії нечіткої логіки та нечітких множин та методи системного аналізу. На цій основі сформовано теоретичну основу для розробки універсальної структури ІАС екологічного моніторингу. Запропоновано теоретико-множинну модель інформаційно-аналітичної системи екологічного моніторингу атмосферного повітря на муніципальному рівні, що включає підсистеми моніторингу параметрів урбосистеми, підтримки прийняття рішень, інформаційний комплекс «база даних параметрів - база знань ситуацій».
Підсистему підтримки прийняття рішень представлено як модель пошуку рішень, що визначає допустимі перетворення ситуацій і набір стратегій застосування цих перетворень для вирішення задачі усунення несприятливої ситуації. Розроблено адаптивну нечітку модель розпізнавання ситуацій у процесі моніторингу екологічної обстановки, що дозволяє продукувати діагностичні висновки. Процес діагностики представлено послідовністю дій, що включає три етапи: встановлення критичності для кожної ознаки, що представляє ситуацію; визначення ступеню критичності; надання лінгвістичної ознаки. Перевагою запропонованої архітектури ІАС є можливість швидкого масштабування системи підтримки прийняття рішень. Це досягається за рахунок простого розширення словника ознак, ситуацій і бази знань, а також, гнучкого налаштування бази знань шляхом корекції вагових коефіцієнтів елементарних посилок правил. Сформовано загальний опис інформаційної технології моніторингу та підтримки прийняття оперативних рішень щодо корекції екологічно небезпечних ситуацій. Отримано результати настроювання нечіткої моделі розпізнавання ситуацій шляхом експериментального навчання системи на прикладах – конкретних результатах спостережень за станом атмосферного повітря. Встановлено здатність системи до самонавчання, що у кінцевому випадку дозволить обмежити залучення реальних фізичних осіб у якості експертів з оцінювання екологічних ситуацій за рахунок автоматизації процесу діагностикиПосилання
- Bakharev, V. S. (2016). Nedoskonalist isnuiuchoi systemy ekolohichnoho monitorynhu atmosfernoho povitria na rivni urbosystemy: prychyny, naslidky, shliakhy vdoskonalennia. Visnyk KrNU imeni Mykhaila Ostrohradskoho, 5 (100), 76–81.
- Yatsyshyn, A. V. (2011). Ekolohichna bezpeka tekhnohenno-navantazhenykh rehioniv: aspekty upravlinnia. Visnyk Nats. tekhn. un-tu "KhPI", 24, 72–76.
- Balis, B., Bartynski, T., Bubak, M., Harezlak, D., Kasztelnik, M., Malawski, M. et. al. (2017). Smart levee monitoring and flood decision support system: reference architecture and urgent computing management. Procedia Computer Science, 108, 2220–2229. doi: https://doi.org/10.1016/j.procs.2017.05.192
- Balis, B., Bubak, M., Harezlak, D., Nowakowski, P., Pawlik, M., Wilk, B. (2017). Towards an operational database for real-time environmental monitoring and early warning systems. Procedia Computer Science, 108, 2250–2259. doi: https://doi.org/10.1016/j.procs.2017.05.193
- Ferreira, L., Putnik, G. D., Lopes, N., Lopes, A., Cruz-Cunha, M. M. (2015). A Cloud and Ubiquitous Architecture for Effective Environmental Sensing and Monitoring. Procedia Computer Science, 64, 1256–1262. doi: https://doi.org/10.1016/j.procs.2015.09.240
- Lokers, R., Knapen, R., Janssen, S., van Randen, Y., Jansen, J. (2016). Analysis of Big Data technologies for use in agro-environmental science. Environmental Modelling & Software, 84, 494–504. doi: https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2016.07.017
- Xiaomin, Z., Jianjun, Y., Xiaoci, H., Shaoli, C. (2016). An Ontology-based Knowledge Modelling Approach for River Water Quality Monitoring and Assessment. Procedia Computer Science, 96, 335–344. doi: https://doi.org/10.1016/j.procs.2016.08.146
- Korobko, A. V., Penkova, T. G. (2010). On-line analytical processing based on formal concept analysis. Procedia Computer Science, 1 (1), 2311–2317. doi: https://doi.org/10.1016/j.procs.2010.04.259
- Jones, W. R., Spence, M. J., Bowman, A. W., Evers, L., Molinari, D. A. (2014). A software tool for the spatiotemporal analysis and reporting of groundwater monitoring data. Environmental Modelling & Software, 55, 242–249. doi: https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2014.01.020
- Zulkafli, Z., Perez, K., Vitolo, C., Buytaert, W., Karpouzoglou, T., Dewulf, A. et. al. (2017). User-driven design of decision support systems for polycentric environmental resources management. Environmental Modelling & Software, 88, 58–73. doi: https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2016.10.012
- Kameneva, I. P. (2013). Komp'yuternye sredstva ocenivaniya ekologicheskih riskov s ispol'zovaniem strukturnogo analiza dannyh monitoringa. Elektronnoe modelirovanie, 35 (6), 99–114.
- Shevchenko, I., Tertyshnyi, V., Koval, S. (2017). Designing a model of a decision support system based on a multi-aspect factographic search. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4 (2 (88)), 20–26. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.108569
- Bakharev, V. S., Shevchenko, I. V., Koval, S. S., Kortsova, O. L. (2017). Informatsiyno-tekhnolohichni aspekty upravlinnia ekolohichnoiu bezpekoiu v systemakh munitsypalnoho monitorynhu atmosfernoho povitria. Visnyk KrNU imeni Mykhaila Ostrohradskoho, 4 (105), 68–73.
- Bakharev, V., Kortsova, O., Marenych, A., Kyrylaha, N., Moroz, M. (2017). Some aspects of the analysis of citizens' appeals to municipalities on environmental issues. International Journal of Innovative Science, Engineering & Technology, 4 (8), 272–278. Available at: http://ijiset.com/vol4/v4s8/IJISET_V4_I08_29.pdf
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2018 Olena Kortsova, Volodymyr Bakharev, Igor Shevchenko, Svitlana Koval
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.
Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.
