Проектування програмного забезпечення для моніторингу стану атмосфери
DOI:
https://doi.org/10.31498/2225-6733.47.2023.299988Ключові слова:
повітряний басейн, екологічні дані, стохастичні дані, часовий ряд, вейвлет-перетворення, апроксимація, дискретні вейвлет-перетворення, безперервні вейвлет-перетворення, Python, NumPy, PyWv, MySQL, matplotlibАнотація
В даній статті розглянуто процес проектування вебдодатку, який дозволить аналізувати екологічні дані, зокрема заміри концентрацій певних забруднюючих речовин у повітрі, за допомогою апарату вейвлет-перетворень. Для покращення екологічної обстановки та попередження неблагополучних екологічних ситуацій необхідно здійснювати моніторинг стану навколишнього середовища. Екологічний моніторинг включає комплексну систему спостережень за станом навколишнього середовища, оцінку результатів спостережень, складання екологічного прогнозу з урахуванням впливу природних і антропогенних факторів. Дані моніторингу служать основним джерелом інформації для прийняття екологічно значущих рішень. Екологічні дані є стохастичними та відзначаються винятковою випадковістю, прямо чи опосередковано залежать від багатьох параметрів. Такі дані складно аналізуються за допомогою класичних математичних методів, а в деяких випадках, коли випадковість та розрізненість даних є високою, аналіз за допомогою аналітичних методів та пошук залежностей є неможливим. Дані про заміри концентрацій забруднюючих речовин, виконаних через певні проміжки часу, утворюють часові ряди. В даній роботі для аналізу часових рядів використовується інструментарій вейвлет-перетворень як дискретних, так і безперервних. На основі створеної математичної моделі виконано проектування вебдодатку для моніторингу стану атмосфери. Було зроблено моделювання архітектури проектy, а саме побудовано діаграма класів, діаграма компонентів, діаграма активності. Дане програмне забезпечення повинно бути у вигляді крос-платформного додатку, який встановлюється окремо. Було проаналізовано, обґрунтовано та прийнято рішення щодо написання цього додатку на мові програмування Python, з використанням бібліотек, які спрямовані на реалізацію математичних статистичних функцій, а саме бібліотек NumPy, Math, Statistics, а також PyWv для допомоги у реалізацій математичного апарату вейвлетів. Даний додаток дозволить аналізувати поточні та історичні дані з декількох джерел для того, щоб аналізувати тенденцій до змін у стані атмосферного повітря
Посилання
Beijing Air Pollution: Real-time Air Quality Index. URL: https://aqicn.org/ (дата звернення 05.02.2023).
Wilks D.S. Statistical methods in the atmospheric sciences. Amsterdam : Elsevier, 2020. 818 p. DOI: https://doi.org/10.1016/C2017-0-03921-6.
Grossmann A., Morlet J. Decomposition of Hardy functions into square integrable wavelets of constant shape. SIAM Journal on Mathematical Analysis. 1984. Vol. 15. Iss. 4. Pp. 723-736. DOI: https://doi.org/10.1137/0515056.
Pannekoucke O. Heterogeneous correlation modeling based on the wavelet diagonal assumption and on the diffusion operator. Mathematical Advances in Data Assimilation (MADA). 2009. Vol. 137. Iss. 9. Pp. 2995-3012. DOI: https://doi.org/10.1175/2009MWR2783.1.
Chun-Lin L. A tutorial of the wavelet transform. Taipei : NTUEE, 2010. 71 p.
Burrus C.S. Wavelets and wavelet transforms. Houston : Rice University, 2015. 311 p.
Wavelet analysis of ecological time series / B. Cazelles et al. Oecologia. 2008. Vol. 156. Pp. 287-304. DOI: https://doi.org/10.1007/s00442-008-0993-2.
Tuzenko O., Sidun N. Mathematical modeling of ecological observations data using time series analysis methods. 18th IEEE International Conference on Computer Science and Information Technologies, CSIT 2023, Lviv, 19-21 October 2023. Pp. 1-4. DOI: https://doi.org/10.1109/CSIT61576.2023.10324166.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Журнал "Вісник Приазовського державного технічного університету. Серія: Технічні науки" видається під ліцензією СС-BY (Ліцензія «Із зазначенням авторства»).
Дана ліцензія дозволяє поширювати, редагувати, поправляти і брати твір за основу для похідних навіть на комерційній основі із зазначенням авторства. Це найзручніша з усіх пропонованих ліцензій. Рекомендується для максимального поширення і використання неліцензійних матеріалів.
Автори, які публікуються в цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, яка дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи в цьому журналі.
2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди, які стосуються неексклюзивного поширення роботи в тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи в цьому журналі.
