Моделирование и прогнозы в экологическом мониторинге

Для этого можно  воспользоваться моделью множественной  линейной регрессии вида: 
q^p = b₀+b₁/v+b₂/t

где q^p-прогнозируемые значения концентраций, b₀, b₁, b₂ -коэффициенты регрессионной модели, v- скорость ветра, t- температура воздуха (°С).

Обычно задается выборка из 24 точек (сутки) с шагом 1 час. На основе обработки исходных данных методом наименьших квадратов  получаем уравнения регрессии для  каждого загрязняющего вещества.

 

12. Применение статистических моделей и методов.

Модели прогноза данного типа основываются на статистической обработке собранной за несколько  лет информации о концентрации примесей и метеорологических параметрах. В нашей стране в качестве показателя загрязнения воздуха обычно используются средние разовые концентрации  , мг/м3 и максимальные разовые концентрации q, мг/м3, а также повторяемость концентраций, превышающих ПДК, в общем случае характеризующая продолжительность повышенного загрязнения воздуха. 
Обычно в городе в течение дня отбирается 50-100 проб воздуха на различные ингредиенты. Для оценки состояния атмосферы по городу в целом в течение конкретного дня необходимо использовать обобщенные показателИзм.

Лист

№ докум.

Подпись

Дата

Лист

18

МИВУ–280101.65

и. 
Концентрация   примесей, осредненная по всему городу и по срокам наблюдения данного дня, является одним из наиболее простых показателей загрязнения воздуха какой-либо отдельной примесью. Расчет   выполняется по формуле:

 
где q_i, -средняя за день концентрация в j-м пункте,   - среднесезонная концентрация на j-м пункте, N -число стационарных пунктов в городе.

Другим показателем  может быть коэффициент при первом члене разложения результатов наблюдений за концентрациями примесей на стационарных пунктах в городе по ортогональным  естественным функциям ( ), т.е.

где   - компонент первой естественной функции, относящийся к каждому стандартному пункту,   -отклонения от среднесезонной концентрации на j-м пункте, /V- число пунктов в городе. 
Близким по физическому смыслу к коэффициенту  , является параметр Р = m / n. Здесь n-общее число наблюдений за концентрацией примесей в городе в течение одного дня на всех станциях, т - количество наблюдений в течение этого дня с концентрациями q,которые превышают среднесуточную концентрациюq_cболее чем в 1,5 раза. Таким образом, параметр Р характеризует часть существенно повышенных концентраций от общего числа измерений в течение дня. Параметр Р может изменяться от 0 до 1, в среднем же Р 0,2. Имеется тесная связь между параметром Р, рассчитанным для отдельных примесей, и  . Коэффициенты корреляции между ними составляют 0,85-0,94. Параметр Р достаточно удовлетворительно связан и со средними по городу концентрациями.

При составлении  прогнозов предпочтение отдается параметру Р, который с точки зрения характеристики городского фонового загрязнения воздуха не уступает другим показателям, и в то же время в определенной степени отражает общее состояние воздушного бассейна. Удобно также и то, что параметр Р легко рассчитывается, он является относительной характеристикой и не зависит от среднего уровня загрязнения воздуха, следовательно, его величина в основном определяется метеорологическими условиями, т.е. оказывается возможным использовать его для анализа значения параметра Р за несколько лет, даже если в течение этого периода наблюдались изменения суммарного количества выбросов и уровня концентраций.

Для целей прогнозирования  широко применяется известный метод  распознавания образов. Модели распознавания  применяются для сопоставления  объектов или явлений со сложной  структурой и могут быть применены  для исследования структурных изменении, выявления циклов, учета изменения  тенденции во времени, пространстве или по другому параметру. 
Исследования в этом случае заключаются в разработке новых и адаптации существующих методов к задачам прогнозирования и должны включать:

- разработку моделей  классификации и распознавания  на основе использования теории  размытых образов, логических  схем распознавания и др.;

- применение схем  распознавания в прогнозах с  использованием регрессионных, экспертных  и других методов;

- оценку возможности  прогноза на основе эталонных  объектов и типичных представителей  классов; Изм.

Лист

№ докум.

Подпись

Дата

Лист

19

МИВУ–280101.65

 

- разработку способов  описания классов (таксонов) с  целью выявления динамики развития  во времени, пространстве или  по произвольному параметру.

В качестве предикторов (характеристик, на основе которых составляется прогноз) используются некоторые метеорологические  параметры, а также параметр P' (исходная величина параметра Р). Сущность данного метода состоит в определении степени близости конкретной ситуации (набора предикторов) к характерным ситуациям, например, повышенного, среднего и пониженного загрязнения воздуха. Для этого все значения параметра Р располагаются в порядке убывания и разбиваются на группы:

1. Р>0,35. 
2. 0,35>P>0,2. 
3. Р 0,2.

Для каждой группы рассчитываются средние значения предикторов ( ) и их среднеквадратичные отклонения.

Близость ситуации конкретного дня к характерной  ситуации i-й группы определяется по так называемому расстоянию между ними:

Рассчитываются  расстояния для всех трех групп, и  прогнозируется та группа состояний, до которой расстояние наименьшее.

При составлении  прогнозов часто пользуются методом  последовательной графической регрессии. По имеющемуся ряду наблюдений строятся корреляционные графики для определения  предиканта (параметраР) по различным сочетаниям двух предикторов. Далее производится попарное объединение корреляционных графиков, и на окончательном графике представляется зависимость параметра Р от всех используемых предикторов.

 

13. Методы прогнозирования ситуации.

Прогнозирование ситуации четко отличается от ее расчета, а существующие методы прогнозирования  загрязнения характерны прежде всего  тем, что не используют математического  аппарата. Их технология основывается на многолетней информации об изменениях метеорологических параметров и  концентраций загрязняющих веществ. Модели прогноза не используются для составления  долгосрочных прогнозов, хотя осредненные  характеристики за длительный период времени принимаются во внимание при составлении краткосрочного прогноза. Таким образом, прогноз - это  процесс, в результате которого оцениваетсИзм.

Лист

№ докум.

Подпись

Дата

Лист

20

МИВУ–280101.65

я период времени  и значение концентрации в течение  этого периода на основе метеорологических  предсказаний.

Рассмотрим для  примера методы прогноза метеорологического потенциала загрязнения воздуха  на территории. Величина его, а также  общее количество и характеристики выбросов определяют уровень концентрации в городах, расположенных на этой территории. Обратимся к двум возможным  способам прогноза распределения потенциала загрязнения.

Первый способ предусматривает  использование для прогноза параметра Р (см. раздел выше) и качественных характеристик потенциала, выраженных через синоптические ситуации. Параметр Р принимается в качестве показателя ежедневного потенциала загрязнения воздуха. Изменение его величины изо дня в день за счет колебаний суммарного выброса над городом можно считать весьма малым. Значение Р в предшествующий день (Р') принимается как характеристика исходного потенциала. Рассматриваются три вида потенциала: высокого Р>0,35; повышенного 0,35 Р 0,2; относительно пониженного 0,2 Р. Наибольший интерес вызывает прогноз первого типа. 
Для краткосрочного прогнозирования потенциала загрязнения в каком-либо географическом районе необходимо, чтобы не менее чем в трех городах рассчитывался параметр Р и составлялись прогнозы фонового содержания примесей в атмосфере. Предсказанные виды загрязнения наносятся на прогностическую карту погоды, потенциал загрязнения прогнозируется по всей территории. 
Другой способ прогноза, широко применяемый в США, основывается на учете устойчивости нижнего слоя атмосферы и скорости переноса воздуха. Принимается, что необходимым условием значительного скопления примесей в городском воздухе при заданных выбросах является нормирование ситуации застоя воздуха, под которой понимается сочетание устойчивой стратификации и слабого ветра, а также отсутствие осадков. На основании многолетних наблюдений формируются количественные критерии застоя, например, когда средняя скорость ветра в нижнем полуторакилометровом слое не должна превышать 10 м/с. Возможность создания опасного загрязнения воздуха рассматривается только в выделенных областях застоя, 
Потенциал зависит от высоты перемешивания L и скорости среднего переноса М Значения L. рассчитываются отдельно для дневного и утреннего сроков по аэрологической диаграмме Средний перенос U определяется как осредненная скорость ветра в слое перемешивания, для дневного периода определяется и так называемый коэффициент v = и L(м²/с) Высокий потенциал загрязнения городского воздуха предсказывается при следующих значениях параметров Н 500 м, М_q 4 м/с, v 6000 м²/с Здесь и_y-средний перенос в утренние часы, u_q-в дневные часы. Прогноз высокого потенциала загрязнения воздуха составляется, когда указанные выше условия сохраняются в течение 36 ч.

 

14. Электронные программы, применяемые  для моделирования и прогнозирования.

Для прогнозирования  по временномИзм.

Лист

№ докум.

Подпись

Дата

Лист

21

МИВУ–280101.65

у ряду используют компьютерные программы — инструменты  прогнозирования. Это позволяет  автоматизировать большую часть  операций при построении прогноза, а также позволяет избежать ошибок, связанных с вводом данных. Такие  приложения могут быть как локальными (для использования на одном компьютере), так и интернет-приложениями (доступными в виде веб-сайта, например). В качестве локальных приложений следует выделить такие программы, как SPSS, Statistica, Forecast Expert.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Заключение.

Мы кратко рассмотрели  модели распределения вредных примесей в атмосфере в условиях промышленного  города, обсудили условия применимости этих моделей, а также привели  некоторые результаты, полученные в  отечественной и зарубежной практике

Однозначного ответа на то, какая модель лучше, быть не может. Не существует модели универсальной, а  усложнять модели, в смысле введения все новых факторов, влияющих на процесс распространения, можно  безгранично И в каждой практической задаче требования, ею предъявляемые, и будут определять тип используемых для решения моделей.

Настоящее рассмотрение имеет целью помочь сориентироваться тем, кто собирается использовать описанные  модели как части более широких  исследований, выбрать из множества  моделей те, которые наилучшим  образом соответствуют конкретным условиям решаемых задач.

 

 

Изм.

Лист

№ докум.

Подпись

Дата

Лист

22

МИВУ–280101.65

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Изм.

Лист

№ докум.

Подпись

Дата

Лист

23

МИВУ–00.000

Список использованной литературы.

1.    Мазур И.И., Молдаванов О.И., Шишов В.Н. Инженерная экология Общий курс: В 2 т. Т.1. Теоретические основы инженерной экологии: Учеб. Пособие для втузов/ Под ред. И.И. Мазура. — М.: Высш. шк., 1996.

2.    Экология, охрана природы и экологическая безопасность. Учебное пособие для системы повышения квалификации и переподготовки государственных служащих. Под общей  редакцией проф. В.И. Данилова-Данильяна. — М.: Изд-во МНЭПУ, 1997.

3.    Протасов В.Ф., Молчанов А.В. Экология, здоровье и природопользование в России / Под ред. В.Ф. Протасова. — М.: Финансы и статистика, 1995.