Розробка методу прогнозування рекурентності станів концентрацій забруднень атмосферного повітря в промислових містах

Автор(и)

  • Boris Pospelov Національний університет цивільного захисту України вул. Чернишевська, 94, м. Харків, Україна, 61023, Україна https://orcid.org/0000-0002-0957-3839
  • Ruslan Meleshchenko Національний університет цивільного захисту України вул. Чернишевська, 94, м. Харків, Україна, 61023, Україна https://orcid.org/0000-0001-5411-2030
  • Anatoliy Kosse Національний університет цивільного захисту України вул. Чернишевська, 94, м. Харків, Україна, 61023, Україна https://orcid.org/0000-0001-8490-0695
  • Ihor Khmyrov Національний університет цивільного захисту України вул. Чернишевська, 94, м. Харків, Україна, 61023, Україна https://orcid.org/0000-0002-7958-463X
  • Valerii Bosniuk Національний університет цивільного захисту України вул. Чернишевська, 94, м. Харків, Україна, 61023, Україна https://orcid.org/0000-0003-0141-1920

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2019.162652

Ключові слова:

забруднення повітря, рекурентність стану, віконна міра, прогноз рекурентності, приховані небезпечні стану

Анотація

Розроблено метод прогнозування рекурентності станів забруднення атмосферного повітря промислових міст на основі використання модифікованої віконної міри. Новий науковий результат полягає в тому, що небезпечні стани атмосферних забруднень міст пропонується виявляти і пророкувати не на основі прогнозу концентрації самих забруднень, а на прогнозі рекурентності стану концентрації забруднень атмосферного повітря. Запропонований метод прогнозу дозволяє оперативно прогнозувати не тільки явні, але і приховані небезпечні стани забруднення повітряного басейну промислових міст. Це забезпечує в цілому підвищення ефективності проведених заходів щодо попередження небезпечних забруднень атмосфери і навколишнього середовища. Результати експериментальної перевірки свідчать про працездатність запропонованого методу. Встановлено, що в тестовому інтервалі спостереження (між 12–36 моментом часу) виявлені різкі характерні зміни прогнозованої міри рекурентності стану. Відзначається, що такі зміни є провісниками прихованих подій, пов'язаних з небезпечними забрудненнями атмосферного повітря промислових міст. Експериментально встановлено, що більш точний прогноз забезпечується для горизонту прогнозу d=1 (6 годин). Показано, що в даному випадку з метою забезпечення надійності прогнозування ламінарних станів в забрудненій атмосфері параметр згладжування повинен вибиратися не менше 0,8. Відзначається, що для прогнозування небезпечних станів забруднень атмосфери по динаміці прогнозу міри рекурентності стану не потрібно інформації про метеорологічні умови в момент прогнозу і в майбутньому. Це є головною відмітною ознакою і перевагою запропонованого методу прогнозу. Даний метод прогнозу виявляється інваріантним до міської конфігурації, типам стаціонарних і мобільних джерел забруднень, а також метеорологічних умов

Біографії авторів

Boris Pospelov, Національний університет цивільного захисту України вул. Чернишевська, 94, м. Харків, Україна, 61023

Доктор технічних наук, професор

Науково-дослідний центр

Ruslan Meleshchenko, Національний університет цивільного захисту України вул. Чернишевська, 94, м. Харків, Україна, 61023

Кандидат технічних наук

Кафедра пожежної та рятувальної підготовки

Anatoliy Kosse, Національний університет цивільного захисту України вул. Чернишевська, 94, м. Харків, Україна, 61023

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра пожежної профілактики в населених пунктах

Ihor Khmyrov, Національний університет цивільного захисту України вул. Чернишевська, 94, м. Харків, Україна, 61023

Кандидат психологічних наук

Кафедра наглядово-профілактичної діяльності

Valerii Bosniuk, Національний університет цивільного захисту України вул. Чернишевська, 94, м. Харків, Україна, 61023

Кандидат психологічних наук

Кафедра психології діяльності в особливих умовах

Посилання

  1. Kondratenko, O. M., Vambol, S. O., Strokov, O. P., Avramenko, A. M. (2015). Mathematical model of the efficiency of diesel particulate matter filter. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, 6, 55–61.
  2. Vasiliev, M. I., Movchan, I. O., Koval, O. M. (2014). Diminishing of ecological risk via optimization of fire-extinguishing system projects in timber-yards. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, 5, 106–113.
  3. Dubinin, D., Korytchenko, K., Lisnyak, A., Hrytsyna, I., Trigub, V. (2017). Numerical simulation of the creation of a fire fighting barrier using an explosion of a combustible charge. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6 (10 (90)), 11–16. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.114504
  4. Semko, A., Rusanova, O., Kazak, O., Beskrovnaya, M., Vinogradov, S., Gricina, I. (2015). The use of pulsed high-speed liquid jet for putting out gas blow-out. The International Journal of Multiphysics, 9 (1), 9–20. doi: https://doi.org/10.1260/1750-9548.9.1.9
  5. Kustov, M. V., Kalugin, V. D., Tutunik, V. V., Tarakhno, E. V. (2019). Physicochemical principles of the technology of modified pyrotechnic compositions to reduce the chemical pollution of the atmosphere. Voprosy Khimii i Khimicheskoi Tekhnologii, 1, 92–99. doi: https://doi.org/10.32434/0321-4095-2019-122-1-92-99
  6. Vasyukov, A., Loboichenko, V., Bushtec, S. (2016). Identification of bottled natural waters by using direct conductometry. Ecology Environment and Conservation, 22 (3), 1171–1176.
  7. Aceves-Fernandez., M. A., Ramos-Arreguín, J. M., Pedraza-Ortega, J. C., Sotomayor-Olmedo., A., Tovar-Arriaga, S. (2012). Finding Trends of Airborne Harmful Pollutants by Using Recurrence Quantification Analysis. American Journal of Environmental Engineering, 1 (1), 10–14. doi: https://doi.org/10.5923/j.ajee.20110101.02
  8. Webber, C. L., Ioana, C., Marwan, N. (Eds.) (2016). Recurrence plots and their quantifications: Expanding horizons. Springer Proceedings in Physics. Vol. 180. Springer. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-29922-8
  9. Snizhko, S. I., Shevchenko, O. H. (2011). Urbometeorolohichni aspekty zabrudnennia atmosfernoho povitria velykoho mista. Kyiv, 297.
  10. Berlyand, M. E. (2001). Sovremennye issledovaniya Glavnoy Geofizicheskoy Observatorii. Sankt-Peterburg, 344.
  11. Pospelov, B., Andronov, V., Rybka, E., Popov, V., Romin, A. (2018). Experimental study of the fluctuations of gas medium parameters as early signs of fire. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1 (10 (91)), 50–55. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.122419
  12. Pospelov, B., Rybka, E., Meleshchenko, R., Gornostal, S., Shcherbak, S. (2017). Results of experimental research into correlations between hazardous factors of ignition of materials in premises. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6 (10 (90)), 50–56. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.117789
  13. Pospelov, B., Andronov, V., Rybka, E., Skliarov, S. (2017). Design of fire detectors capable of self-adjusting by ignition. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4 (9 (88)), 53–59. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.108448
  14. Pospelov, B., Andronov, V., Rybka, E., Skliarov, S. (2017). Research into dynamics of setting the threshold and a probability of ignition detection by self­adjusting fire detectors. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5 (9 (89)), 43–48. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.110092
  15. Pospelov, B., Andronov, V., Rybka, E., Popov, V., Semkiv, O. (2018). Development of the method of frequency­temporal representation of fluctuations of gaseous medium parameters at fire. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2 (10 (92)), 44–49. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.125926
  16. Fedotov, V. H., Kol'cov, N. I. (2015). Modeli haoticheskoy dinamiki. Chast' 8. Entropiynye invarianty. Vestnik Kazanskogo tekhnologicheskogo universiteta, 18 (2).
  17. Marwan, N. (2011). How to avoid potential pitfalls in recurrence plot based data analysis. International Journal of Bifurcation and Chaos, 21 (04), 1003–1017. doi: https://doi.org/10.1142/s0218127411029008
  18. Pospelov, B., Andronov, V., Rybka, E., Meleshchenko, R., Borodych, P. (2018). Studying the recurrent diagrams of carbon monoxide concentration at early ignitions in premises. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3 (9 (93)), 34–40. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.133127
  19. Abaimov, S. G., Turcotte, D. L., Shcherbakov, R., Rundle, J. B., Yakovlev, G., Goltz, C., Newman, W. I. (2008). Earthquakes: Recurrence and Interoccurrence Times. Earthquakes: Simulations, Sources and Tsunamis, 777–795. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-7643-8757-0_20
  20. Pospelov, B., Andronov, V., Rybka, E., Meleshchenko, R., Gornostal, S. (2018). Analysis of correlation dimensionality of the state of a gas medium at early ignition of materials. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5 (10 (95)), 25–30. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.142995
  21. Marwan, N., Kurths, J., Saparin, P. (2007). Generalised recurrence plot analysis for spatial data. Physics Letters A, 360 (4-5), 545–551. doi: https://doi.org/10.1016/j.physleta.2006.08.058
  22. Chen, C.-B., Yang, H., Kumara, S. (2018). Recurrence network modeling and analysis of spatial data. Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science, 28 (8), 085714. doi: https://doi.org/10.1063/1.5024917
  23. Loieva, I. D., Vladymyrova, O. H., Verlan, V. A. (2010). Otsinka stanu zabrudnennia atmosfernoho povitria velykoho mista: metody analizu, prohnozu, rehuliuvannia. Odessa, 224.
  24. Pospelov, B., Rybka, E., Meleshchenko, R., Borodych, P., Gornostal, S. (2019). Development of the method for rapid detection of hazardous atmospheric pollution of cities with the help of recurrence measures. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1 (10 (97)), 29–35. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2019.155027
  25. Yapar, G. (2016). Modified simple exponential smoothing. Hacettepe Journal of Mathematics and Statistics, 47 (143), 1–1. doi: https://doi.org/10.15672/hjms.201614320580
  26. İrem, E. F. E., Çoban, B., Firuzan, E. (2017). Comparison of single and modified exponential smoothing methods in the presence of a structural break. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 89–100. doi: https://doi.org/10.18092/ulikidince.354325
  27. Selamlar, T. H. (2017). Modeling and forecasting time series data using ata method. İzmir: Dokuz Eylül Unıversıty Graduate School of Natural and Applied Scıences.

##submission.downloads##

Опубліковано

2019-04-08

Як цитувати

Pospelov, B., Meleshchenko, R., Kosse, A., Khmyrov, I., & Bosniuk, V. (2019). Розробка методу прогнозування рекурентності станів концентрацій забруднень атмосферного повітря в промислових містах. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2(10 (98), 43–48. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2019.162652

Номер

Том 2 № 10 (98) (2019): Екологія

Розділ

Екологія

Ліцензія

Авторське право (c) 2019 Boris Pospelov, Ruslan Meleshchenko, Anatoliy Kosse, Ihor Khmyrov, Valerii Bosniuk

Creative Commons License

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.