CC BY
24
АНАЛИЗ МОДЕЛЕЙ ЗАГРЯЗНЕНИЯ ВОЗДУХА ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА ВЫБРОСОВ
АВТОТРАНСПОРТА
Толстых А.А., Ситников А.И. доцент, к.т.н., Гаврилин В.А.,
Воронежский институт МВД России, г. Воронеж
Проблема загрязненности атмосферного воздуха городов является весьма актуальной. Для установления источников, вносящих наибольший вклад в загрязнение воздуха и своевременной их нейтрализации, значимость и эффективность мониторинга воздушной среды городской территории резко возрастает. Поэтому контроль за стационарными источниками загрязняющих веществ не в полной мере характеризует обстановку, так как доля загрязнения отработанными газами автотранспорта за последние годы выросла до 45,1 % [1]. Таким образом, для получения объективной картины необходимо производить мониторинг загрязнения автотранспортными средствами, что при классическом подходе, с использованием множества газоанализаторов, является крайне затратным. Предлагается оценивать состояние атмосферы опосредованно, через вычисления, на основе состояния погодных условий, рельефа местности, интенсивности дорожного движения и моделей автомобилей, из которых возможно получить информацию о типе и количестве выбрасываемых загрязняющих веществ.
Система, обрабатывающая подобный поток данных должна строиться на основе математических моделей, сочетающих в себе достаточную точность и относительно низкую вычислительную сложность.
Интенсивность изменения уровня загрязненности атмосферного воздуха частично зависит от морфологии города и от общей протяженности его дорог. Другим фактором, который следует учитывать, является физиология города, непосредственно связанная с антропогенной деятельностью, которая включает взаимодействие транспорта, производственной деятельности, движений людей, плохую вентиляцию и характерный микроклимат города [2].
Рассмотрим используемые методы моделирования загрязнения атмосферного воздуха, использующееся в настоящее время. В [3] используется методология, объединяющая модели радиальных базисных функций и авторегрессионные модели.
Математическое прогнозирование основывается на критерии Пирсона. Предложенный метод имеет приемлемую ошибку в среднесрочной перспективе (до 72 часов). Опыты показали, что использование ансамбля из нескольких предсказательных моделей превосходят результаты более сложной одиночной предсказательной модели [3].
В [4] предлагается модель пространственного мониторинга загрязнения, порождаемого городским общественным транспортом. Каждый модуль
обрабатывает набор первичных данных, которые должны быть включены в определенный формат на основе их собственных характеристик. Первый набор данных соответствует параметрам, которые описывают географическое место анализа. Второй набор данных использует все параметры и относительные переменные для общественного транспорта (ОТ).
На основе рассмотренных моделей произведен синтез расширенной модели для оценки загрязненности атмосферного воздуха выбросами автотранспорта. Категория ОТ расширяется до учета всего автотранспорта, курсирующего в контролируемой области.
Часть математической модели, отвечающая за прогнозирование, основана на методологии асемблирования алгоритмов. В качестве дополнительных алгоритмов предполагается ввести LSTM-сети и алгоритм случайного леса, что позволит избавиться от недостатков рассмотренных моделей.
Список использованной литературы
1. Окружающая среда: Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс]. URL: http: //www.gks.ru/wps/wcm/ connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/environment/# (дата обращения: 10.07.2017).
2. S. Chaudhuri Forecasting the Concentration of Atmospheric Pollutants: Skill Assessment of Autoregressive and Radial Basis Function Network Models / S. Chaudhuri, D. Das, A. Middey, S. Goswami // International Journal of Environmental Protection. Vol.1. № 5 - 2011. - 41-47 с.
3. X. Querol Levels of PM in rural, urban and industrial sites in Spain. //The Science of Total Environment; 334-5, 359-376, 2004.
4. G. Olguin A model for spatial monitoring of exhaust gas emission produced by urban public transport / G. Olguin, A. Mesa // International Journal of Environmental Protection. Vol.4. № 2 - 2014. - 8-19 с.
