CC BY
41
Геоэкология
56
№3, 2019
УДК 504.3.054
ОПЫТ ОБОСНОВАНИЯ И РАЗРАБОТКИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ФОТОСНИМКА КАК МЕТОДА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ЗАГРЯЗНЕННОСТИ АТМОСФЕРЫ ДЫМОВЫМИ ВЫБРОСАМИ ПРЕДПРИЯТИЙ
DOI: 10.24411/1816-1863-2019-13056
Б. А. Попов, к. с.-х. н., доцент,
М. Б. Реджепов, к. с.-х. н., доцент,
Н. Б. Хахулина, к. т. н., доцент,
Ю. С. Нетребина, к. г. н., доцент,
Н. И. Самбулов, к. г. н., доцент,
ФГБОУ ВО Воронежский государственный технический университет,
Н. В. Яковенко, д. г. н., заведующий кафедрой социально-экономической географии ирегионоведения,
Воронежский государственный университет,
n.v.yakovenko71@gmail.com, г. Воронеж, Россия
Оценка и управление состоянием атмосферного воздуха населенных мест — одна из приоритетных задач в области охраны окружающей среды. В управлении качеством атмосферного воздуха системообразующим фактором является м етодология организации, проведения и интерпретации данных натурных исследований, чему и посвящена данная статья.
Цель работы — разработать систему дистанционного мониторинга атмосферы, обладающей более простым, оперативным и достоверным процессом контроля чистоты атмосферы. Эта система контроля должна обеспечивать точный научный прогноз и документальное подтверждение степени опасности проводимых выбросов, а также долю участия конкретного предприятия в общем загрязнении атмосферы.
Основным методом в исследовании выступил фотограмметрический метод контроля атмосферных выбросов. Этот выбор обоснован тем фактом, что ни один другой вид дистанционной регистрации (кроме лазерного сканирования) не содержит столько массовой и детализированной информации, полученной в один момент времени, позволяющей оценить в динамике все происходящие процессы как в атмосфере целого города, так и в конкретно взятой точке. Фотоснимок дает долго хранящееся изображение процесса рассеивания выбросов, обладает строгой документальностью и может служить доказательством количества и качества производимых выбросов.
Для полной автоматизации работ был разработан алгоритм программно-математического обеспечения обработки снимков. Авторская методика может быть использована для мониторинга рассеивания пылевых облаков во время взрывных работ на рудодобывающих карьерах, при разработке принципов размещения предприятий и жилых массивов, создании охранных и рекреационных зон. Информация предоставляется в единообразном виде, может долго храниться как в бумажном, так и в цифровом виде, является документальным подтверждением состава и концентрации атмосферных выбросов и дает возможность оценить вклад каждого отдельного источника в общее загрязнение атмосферы.
Assessment and management of atmospheric air in populated areas is one of the priority tasks in the field of environmental protection. The methodology of organizing, conducting and interpreting field research data is a system-forming factor in the management of atmospheric air quality, that is the focus of this article. The purpose of the research is to develop a system for remote monitoring of the atmosphere, which has a simpler, quicker and more reliable process for monitoring the purity of the atmosphere. This control system should provide an accurate scientific forecast and documentary evidence of the degree of hazard of emissions, as well as the share of a particular enterprise in the total air pollution. The main method in the research was the photogrammetric method for monitoring atmospheric emissions. This choice is justified by the fact that no other type of remote recording (except for laser scanning) contains so much mass and detailed information obtained at one moment in time, allowing us to evaluate all the processes taking place, both in the atmosphere of the whole city, and in particular taken point in dynamics. The photograph gives a long-stored image of the process of dispersion of emissions, has rigorous documentation and can serve as evidence of the quantity and quality of emissions. For full automation of work, an algorithm for software and mathematical support of image processing has been developed. The author’s technique can be used to monitor the dispersion of dust clouds during blasting operations at ore quarries, in developing principles for the location of enterprises and residential areas, and in cre-
ating protective and recreational zones. Information is provided in a uniform way, can be stored for a long time both in paper and digital form, it is a documentary confirmation of the composition and concentration of atmospheric emissions and makes it possible to evaluate the contribution of each individual source to the total air pollution.
Ключевые слова: воздух, программно-математическое обеспечение, фотоснимок, дымовые выбросы, факел.
Keywords: air, software and mathematical support, photograph, smoke emissions, torch.
Введение. Анализ результатов геоэкологических исследований однозначно показывает, что загрязнение приземного слоя атмосферы — самый мощный, постоянно действующий фактор влияния на человека, его здоровье, пищевую цепь и окружающую среду. Проблема изучения загрязненности воздуха и его качества с разных позиций интересует многих российских [1, 3, 6—9] и зарубежных [10—12] исследователей.
В условиях современной экологической обстановки моделирование загрязненности атмосферного воздуха является актуальной проблемой. Развитие возможностей вычислительной техники позволяет использовать математический аппарат для исследования таких сложных физикохимических процессов, как атмосферная диффузия, трансформации загрязняющих веществ в атмосфере, процессы вымывания и осаждения примесей и прочее, с учетом метеорологических и топографических условий [5].
Для решения этой задачи необходимо иметь оперативную и объективную информацию о миграции загрязнений в атмосфере. В настоящее время подобную информацию получают, как правило, методом математического моделирования, отбором проб воздуха с последующим их анализом и методом контактных измерений. Однако общепризнано, что существующие методы трудоемки, дороги и не всегда точны. При этом необходимо учитывать, что на рассеивание выбросов в атмосфере одновременно оказывают влияние множество трудно учитываемых параметров, таких как направление и скорость ветра, состав выбросов, давление, температура и влажность воздуха, наличие инверсии, застройка территории и многое другое.
В связи с этим традиционные методы моделирования процесса рассеивания выбросов способны учитывать только часть
параметров, не учитывают их комплексного влияния, а существующие методы отбора проб воздуха громоздки, не оперативны и могут содержать ошибку до 25 % [5].
Кроме того, экологи и проектировщики сталкиваются с трудноразрешимой проблемой, связанной с объединением и увязкой получаемой ими неоднородной информации. Многочисленные и разнообразные материалы собираются различными организациями и зачастую содержат несоизмеримые и несопоставимые данные, что увеличивает их ведомственную разобщенность, неоднородность по форме и содержанию [2].
Очевидно, что изучение этого вопроса только традиционными методами уже не может удовлетворять современным требованиям.
Цель — разработать систему дистанционного мониторинга атмосферы, обладающей более простым, оперативным и достоверным процессом контроля чистоты атмосферы. Эта система контроля должна обеспечивать точный научный прогноз и документальное подтверждение степени опасности проводимых выбросов, а также долю участия конкретного предприятия в общем загрязнении атмосферы.
Методы исследования: систематизация, лабораторные, натурные, экспериментальные и производственные испытаний. Для выбора оптимальной системы контроля рассматривались все основные средства современного дистанционного зондирования: фотограмметрия, оптикоэлектронные системы, работающие пассивным и активным методами (оптические локаторы), активные радиолокационные и радиотеплолокационные системы. Фотограмметрический метод контроля был выбран в связи с тем, что ни один другой вид дистанционной регистрации (кроме лазерного сканирования) не содержит столько массовой и детализированной информации, полученной в один
57
Геоэкология
Геоэкология
момент времени, позволяющей оценить в динамике все происходящие процессы как в атмосфере целого города, так и в конкретно взятой точке. Фотоснимок д ает долго хранящееся изображение процесса рассеивания выбросов, обладает строгой документальностью и может служить доказательством количества и качества производимых выбросов.
Кроме того, снимок, выполненный в разных зонах спектра, позволяет определить состав и концентрацию выбросов, зону их воздействия, причем уже в самый начальный момент выбросов. Фотосъемка факела позволяет вести непрерывный мониторинг выбросов предприятия, дает возможность фиксировать мгновенные изменения условий рассеивания, а потому определить величину и место загрязнения в новых условиях.
Фотограмметрические методы обладают высокой эффективностью при несравнимо малых экономических затратах по сравнению с затратами средств на массовые отборы и анализ проб воздуха и содержание сети контрольных пунктов и станций. Очевидно, что наиболее простой, доступной и м обильной для решения поставленной цели является наземная фотограмметрическая съемка.
Результаты и их обсуждение. Для отработки методики съемки быстро меняющихся атмосферных процессов и выявления контролируемых параметров, отражающих условия рассеивания загрязнений в атмосфере, был проведен ряд натурных и лабораторных экспериментов. В качестве объектов натурного эксперимента были выбраны мощный источник дымовых выбросов — Воронежская ТЭЦ-1 и ряд асфальтобетонных заводов, где в течение 2 лет велись экспериментально-производственные работы по разработанной методике [6].
Для лабораторного эксперимента было оборудовано специальное помещение, в котором проводилось моделирование различных условий рассеивания выбросов. В качестве источника искусственного дыма использовался жидкий азот (для получения факела большой плотности) и сухой лед (для получения факела меньшей плотности). Различные модели факела м о-делировались вентиляторами. В процессе эксперимента менялись направление и
скорость ветра, влажность воздуха, имитировались различные рельеф, застройка территории и пр.
Съемка в лабораторных условиях позволила использовать избыточное число опорных и контрольных точек на стенах, полу и штативах, которые располагались на переднем, заднем плане и внутри факела. Для синхронизации съемки использовался командный прибор с синхронизатором, работа которого дополнительно контролировалась маятником, установленным в л аборатории. Синхронность работы камер составила 1/200 сек.
В результате эксперимента был выявлен общий для всех источников выбросов параметр — индикатор, объединяющий в себе комплексное воздействие всех действующих на выбросы сил и характеризующий все условия их рассеивания. Таким параметром оказалась форма дымового факела, которая хорошо фиксируется на фотоснимке и в удобной форме отражает все процессы и явления, происходящие в атмосфере.
Было установлено, что форма д ымового факела создается и поддерживается всем комплексом метеорологических и физических величин, четко отражает процесс рассеивания и может являться надежным индикатором загрязненности атмосферы дымовыми выбросами предприятий.
При изменении хотя бы одного параметра, влияющего на рассеивание выбросов, форма факела также в то же мгновение меняет свою форму, а потому нет необходимости в отдельном учете всего многообразия трудно определяемых параметров выбросов (направление и скорость ветра, влажность воздуха, наличие слоя инверсии, состав выбросов и пр.), используемых при расчетах для традиционных математических моделей рассеивания. Достаточно лишь зафиксировать реакцию их комплексного воздействия на рассеивание выбросов, которая, как показали эксперименты, выражается в изменении формы дымового факела в пространстве.
Лабораторный эксперимент позволил отработать методику съемки, методику определения скорости ветра по фотоснимкам (пульсационная скорость ветра определялась с точностью 0,3 м/с), проверить и отработать на искусственном факеле
программу вычислений координат точек факела.
Были проведены натурные эксперименты с целью подтверждения результатов лабораторных экспериментов, отладки методики съемки и обработки снимков и расчета зон загрязнения. Натурный эксперимент проводился в течение 2 лет.
Первый год натурных исследований заключался в учете суточных параметров атмосферы, их фиксировании на снимках и выявлении наиболее часто встречающихся форм дымовых факелов. Второй год исследований был посвящен отработке методики съемки, обработке данных и расчете зон загрязнения, соответствующих основным формам факелов.
В экспериментальном исследовании съемка выполнялась с расстояния до источника выбросов 920 м перпендикулярно и под различными углами к оси факела. Величина базиса фотографирования составляла 120 м. Съемка выполнялась в светлое время суток. Первые 25 кадров для анализа учета параметров атмосферы выполнялись с интервалом 3 с. Следующие 10 кадров для учета стабильности формы в пространстве выполнялись с интервалом 15 минут. Для повышения д остовер-ности результатов съемки повторялись при различном освещении. Дополнительно камеры включались при порывах ветра. Одновременно проводились замеры основных метеопараметров (температура воздуха, влажность, давление, направление и скорость ветра) для учета их влияния на форму факела.
Натурный эксперимент дал возможность собрать разнообразный статистический материал, проследить четкую взаимную связь форм дымовых факелов Воронежской ТЭЦ-1 с метеорологическими условиями и установить наиболее часто встречающиеся формы факела, которые были выбраны в качестве эталонных форм. Результаты эксперимента подтвердили вывод о том, что каждой форме факела соответствует постоянная зона загрязнения территории, что позволило заложить основу для создания фототеки форм дымовых факелов и соответствующих им зон загрязнения.
Чтобы определить условия рассеивания выбросов и степень их опасности по фотоснимкам дымового факела, необхо-
димо знать весь комплекс признаков такой опасности, отраженных на фотоснимке. Анализ фотоснимков в комплексе с подробным метеопрогнозом позволил выявить элементы структуры факела, являющиеся отличительными признаками при дифференциации факелов по степени их опасности для окружающей среды.
К ним относятся: средний линейный размер факела L, величина смещения факела Gl на соседних снимках, объем факела V, расчлененность границ К, асимметричность контура а и ориентация факела ф в пространстве. Дополнительно структура факела характеризуется частотой встречаемости формы Р с данными характеристиками (PL, Pv, ...).
Ориентация факела является основным показателем направления переноса частиц. Она определяется с помощью опорных точек, в качестве которых удобно использовать вершины дымовых труб, столбы ЛЭП и пр. При этом нужно исходить из того, что для получения высокой точности обработки каждый кадр должен иметь шесть равномерно расположенных на снимке точек. Необходимо учитывать, что во время съемки факел может оказаться под случайным ракурсом по отношению к фотокамерам, в результате чего возможно получение бесчисленного множества проекций его изображения. Однако правильно выбранное количество и расположение пунктов опорной сети позволяет осуществить точное ориентирование и распознавание форм факела.
Плотность опорной сети рассчитывается по числу базисов в маршруте, привязанных к геодезической сети.
nx
mx.
ср
0,27mmq ’
(1)
me
n = ср •
y ^0,14mmq’
(2)
n
z
I mxzGp b 0,2 3mfmq,
(3)
где mj^, my^ m^ — средние квадратические ошибки определения координат точки в середине маршрута; m — знаменатель масштаба снимка.
59
Геоэкология
Геоэкология
60
Так как некоторые марки во время съемки могут закрываться клубами дыма, на объекте могут быть установлены дополнительные марки. Минимальные размеры используемых марок зависят от расстояния до базиса и определяются по формуле:
R = l f, (4)
где r — размер марки в натуре, L — размер изображения марки на снимке, мм; у — расстояние до источника выбросов, м.
Необходимо учитывать, что при изменении угла наблюдения могут изменяться видимые размеры факела. Относительное изменение размеров факела в этом случае определяется выражением
Ьф = COS ф [ tg ( ф + в ) - tg ( ф - в ) 1
l 2tgp
(5)
где 1ф — линейный размер при угле между оптической осью фотокамеры и нормалью к оси д ымового факела; l0 — размер участка при ф = 0°; 2 в — угол поля зрения камеры.
Варьирование размеров каждой формы факела характеризуется средним квадратическим отклонением Gl и коэффициентом вариации Gl [1].
Объем факела V характеризует количество выбрасываемого вещества в атмосферу. Он может быть определен на основе построенного цифрового профиля факела по формуле
V = 0,5l(P + P2)2 = L(PX + P2), (6)
где L — расстояние м ежду смежными профилями, построенными на изображении факела, Рх и P2 — площади сечения предыдущего и последующего профилей.
Расчлененность границ факела К может характеризоваться различными показателями. Наиболее простым из них является коэффициент Риттера, представляющий отношение длины границы контура L к его площади.
Асимметричность контура характеризуется коэффициентом сжатия а, равным отношению минимального и максимального линейных размеров факела.
Частота встречаемости каждой формы факела определялась по выражению
где — число форм, величины которых
лежат в пределах /-го интервала размеров; n — общее число факелов данного вида с различными размерами; к — число интервалов размеров.
Учитывая сложность форм дымовых факелов и непредсказуемость их поведения, за основу был принят общий случай стереофотосъемки, накладывающий наименьшее количество условий к режиму ее выполнения.
Подготовка стереофотосъемки дымовых факелов включает в себя создание опорной сети и расчет параметров съемки.
Сама съемка выполняется традиционным способом двумя камерами, установленными на концах закрепленного базиса. Для точной синхронизации работы камер следует использовать командный прибор, задающий интервал съемки. Для анализа состава выбросов необходимо проводить многозональную съемку в разных зонах спектра (таблица).
Предлагаемый м етод контроля не представляет технических трудностей, не требует больших затрат средств и времени и
Некоторые рекомендуемые спектральные диапазоны съемки
Объект Длина волны, мкм Объект Длина волны, мкм Объект Длина волны, мкм
SO 0,3—0,32 7,3—7,5 0,4—0,43 CO, CO2 14,5—15,5 4,6 Водяной пар 00 o' 1 сГ
Пыль 0,37—0,62 NO2 6,3 Поражение растительности дымовыми выбросами 0,5—0,7 0,8—0,9
может использоваться на любом экологически опасном объекте. Единственным условием при этом является проверка соответствия форм дымовых факелов д анно-го предприятия эталонам разработанной фототеки, т.к. каждый объект имеет свои особенности выбросов. Для м аксимальной автоматизации камеральных работ был разработан алгоритм обработки наземных стереофотоснимков дымового факела с неизвестными элементами ориентирования. Целью обработки является распознавание формы факела и определение зон его воздействия.
На первом этапе обработки происходит вычисление пространственных фотограмметрических координат общих контрольных точек, далее на основании координат точек контура факела происходит аналитическая переориентация факела в проекцию, удобную для распознавания по имеющимся в памяти компьютера эталонным формам.
Для каждой эталонной формы факела создана карта, которая содержит полную информацию о факеле, его воздействии на окружающую среду, сопутствующих метеоусловиях, параметрах зон загрязнения и объектах, попавших в зону загрязнения. Фотоэталоном дымового факела служит типичное фотоизображение факела данного вида, которое характеризует всю совокупность признаков данной категории выбросов при соответствующих природных и технических условиях съемки. Фотоэталон оформлен в виде карточки, которая может использоваться как в электронном, так и в бумажном виде.
На лицевой стороне эталонной карты приведены эталонное изображение формы факела и текстовая информация, содержащая сведения об эталоне, — регистрационный номер карты, название организации, которой принадлежит эталон. Для экономии места и удобства обработки вся необходимая информация закодирована в виде таблицы, расположенной по краям карты. Это имеет ряд преимуществ:
1) возможность отражения на карте всего многообразия эталонируемых признаков;
2) быстрый и легкий поиск эталона по интересующему признаку;
3) удобство обработки и систематизации эталонов;
Рис. 1. Габарит формы факела
4) возможность использования специального оборудования для поиска и сортировки эталонов.
На обратной стороне карты представлена определенная традиционными методами зона оседания выбросов с указанием их приземной концентрации и карта территории, подверженной загрязнению.
Использование эталонных карт значительно ускоряет процесс определения зон воздействия источника загрязнения, дает документальное подтверждение всех параметров выбросов и позволяет прогнозировать район и концентрацию загрязнения уже в самый начальный момент выбросов, что дает возможность вовремя принять соответствующие меры по снижению или остановке выбросов. При этом полностью исключается любая доля субъективизма.
Для полной автоматизации работ был разработан алгоритм программно-математического обеспечения обработки снимков. Вкратце суть алгоритма заключается в установлении факта принадлежности неизвестной формы факела к определенному эталону. Исходными данными для работы алгоритма являются координаты точек факела, снятые с фотоснимка. Полученные координаты подвергаются преобразованию, предусмотренному для каждой формы. Для этого вычисляются коэффициенты сжатия подмножеств каждой из m форм по осям пространства признаков.
На следующем этапе происходит поиск габаритных размеров для m-й формы факела (рис. 1).
Габарит представляет собой окружность, которая должна покрывать все эле-
61
Геоэкология
Геоэкология
Рис. 2. Направления определяемых расстояний от центра габарита до контурных точек факела
менты данной формы факела. С этой целью определяются координаты центральной точки габарита, затем рассчитывается расстояние от центра габарита до самой удаленной точки факела. После чего определяется радиус габарита и далее по 15°-м направлениям определяют расстояние от точки контура факела до центра габарита (рис. 2).
Возможное варьирование размеров (Rm), характеризующееся средним квадратическим отклонением GR/m и коэффициентом GR/m
вариации ——-— , вводится заранее для R/m
каждой формы факела. Распознавание заканчивается, если R/m неизвестной формы отличается от эталона, заложенного в
GR/m
память компьютера, на величину < -— .
R/ m
Заключение. Таким образом, в ходе лабораторных и экспериментальных исследований получены следующие результаты.
1. Теоретически обосновано и подтверждено экспериментально, что форма дымового факела является надежным индикатором условий рассеивания выбросов, так как создается и поддерживается всем комплексом метеорологических и физических величин, которые влияют на рассеивание выбросов, и мгновенно реагирует на любые их изменения.
2. Всесторонне исследованы и классифицированы формы дымовых факелов и определена связь каждой из форм факела с зоной его воздействия.
3. Теоретически обосновано применение наземной стереофотосъемки для мониторинга дымовых выбросов предприятий.
4. Эксперименты позволили отработать методику съемки и обработки полученных материалов. Доказано, что стереофотосъемка дымовых выбросов может проводиться как с постоянно закрепленного базиса, так и со случайно выбранного места, в зависимости от направления ветра, рельефа местности и застройки территории.
5. Разработана и создана фототека эталонных изображений дымовых факелов с подробной характеристикой каждой формы и степенью влияния на окружающую среду. Использование фотоэталонов позволит своевременно оценить условия рассеивания выбросов, особенно при аварийных ситуациях. При этом улучшаются условия труда наблюдателей, так как исследователям нет необходимости находиться в зоне загрязнения, как в случае контактных измерений и отбора проб, появляется возможность заменить дорогостоящую работу по отбору и анализу проб воздуха высокопроизводительными камеральными работами.
6. Для распознавания формы факела, определения степени его воздействия на окружающую среду и максимальной автоматизации работ разработан алгоритм программно-математического обеспечения обработки снимков. Обработка материалов съемки по данному алгоритму не вызывает сложности и может быть полно -стью автоматизирована.
7. Предлагаемая методика не ограничивается возможностью контроля выбросов предприятий. Она может использоваться для мониторинга рассеивания пылевых облаков во время взрывных работ на рудодобывающих карьерах, при разработке принципов размещения предприятий и жилых массивов, создании охранных и рекреационных зон. Полученная с помощью данной методики информация предоставляется в единообразном виде, может долго храниться как в бумажном, так и в цифровом виде, являясь документальным подтверждением их состава и концентрации, позволяя оценить вклад каждого отдельного источника в общее загрязнение атмосферы.
Библиографический список
1. Волкодаева М. В., Канчан Я. С. О применении в воздухоохранной деятельности сводных расчетов, использующих данные о выбросах загрязняющих веществ в атмосферу // Сборник трудов к 15-летию НИИ Атмосфера. — СПб.: НИИ Атмосфера, 2007. — С. 43—55.
2. ГОСТ РИСО 16017-2—2007 http://wiki-numbers.ru/gost_pdf/gost-r-iso-16017-2-2007.
3. Моделирование распространения загрязняющих веществ в атмосфере на основании модели «факела» / Кондраков О. В. [и др.] // Вестник Тамбовского университета. — 2011. — Т. 16, № 1. — С. 196—198.
4. Попов Б. А. «Обоснование и разработка метода определения загрязненности атмосферы дымовыми выбросами предприятий по фотоснимкам» // Материалы Международной научно-производственной конференции «Землеустройство, кадастры и природообустройство». — Воронеж ВГАУ 30.04.2019.
5. Попов Б. А., Есенников О. В. Фотографическая регистрация звукового загрязнения окружающей среды // Сборник научных трудов «Геодезия, кадастр, землеустройство». — Воронеж 2001.
6. Тюриков Б. М., Шкрабак Р. В., Тюрикова Ю. Б. Моделирование процессов распространения загрязняющих вредных веществ в воздухе рабочих зон производственных площадок предприятий АПК / Б. М. Тюриков, Р. В. Шкрабак, Ю. Б. Тюрикова // Вестник Саратовского ГАУ. — 2009. — № 10. — С . 58—64.
7. Яковенко Н. В. Геоэкологическая диагностика субъектов Центрального Черноземья / С. А. Ку-ролап, Н. В. Яковенко, В. И. Федотов, В. Б. Михно, Л. Н. Костылева // Юг России: экология, развитие (South of Russia: Ecology, Development). 2019. — Т. 14. — № 1. — C. 67—80.
8. Яковенко Н. В. Факторы окружающей среды в формировании здоровья населения Ивановской области (атмосферный воздух) / Н. В. Яковенко, Д. С. Марков, А. А. Молодцева, Е. П. Туркина // Современные проблемы науки и образования. — 2013. — № 5. — С. 461.
9. Яковенко Н. В. Эколого-социальное благополучие населения и дисплазия соединительной ткани (скрининг-диагностика методом анкетирования) / Н. В. Яковенко, И. С. Сесорова, Т. В. Лазо-ренко // Проблемы региональной экологии. 2015. № 4. С. 30—33.
10. Air pollution dispersion within urban street canyons / O. V. Taseiko, S. V. Mikhailuta, A. Pitt, A. A. Lezhen-in, Y. V. Zakharov. // Atmospheric Environment. — 43. — 2009. Р. 245—252.
11. Kukkonen J., Harkonen J., Walden J. Evaluation of the dispersion model CAR-FMI against data from a measurement campaign near a major road. Atmospheric Environment, 2001. Vol. 35/5. Р. 949—960.
12. Sunderam V. S., PVM: A framework for parallel distributed computing, Concurrency-Pract. Ex. 1990. V. 2. PP. 315—339.
EXPERIENCE OF SUBSTANTIATION AND DEVELOPING THE USE OF PHOTOGRAPHY AS A METHOD OF DETERMINING AIR POLLUTION BY SMOKE EMISSIONS FROM ENTERPRISES
B. A. Popov, Ph. D. (Agricultural Sciences), Associate Professor,
M. B. Redzhepov, Ph. D. (Agricultural Sciences), Associate Professor,
N. B. Khakhulina, Ph. D. (Engineering), Associate Professor,
Y. S. Netrebina, Ph. D. (Geography), Associate Professor,
N. I. Sambulov, Ph. D. (Geography), Associate Professor, Voronezh State Technical University, N. V. Yakovenko, Ph. D. (Geography), Dr. Habil., Professor, Head of the Department of Social and Economic Geography and Regional Studies, Voronezh State University, n.v.yakovenko71@gmail.com, Voronezh, Russia
References
1. Volkodaeva M. V., Kanchan Ya. S. O primenenii v vozduhoohrannoy deyatelnosti svodnyih raschetov, ispolzuyuschih dannyie o vyibrosah zagryaznyayuschih veschestv v atmosferu [On the use of summary calculations in air protection activities using data on emissions of pollutants into the atmosphere]. Collection of works for the 15th anniversary of the Atmosphere Research Institute. SPb., NII Atmosfera. P. 43—45. [in Russian]
2. GOST RISO 16017-2—2007 [State Standard RISO 16017-2—2007]. Electronic resource available at: http://wiki-numbers.ru/gost_pdf/gost-r-iso-16017-2-2007 (date of access 09.09/2019).
63
Геоэкология
Геоэкология
3. Kondrakov O. V., et al. Modelirovanie rasprostraneniya zagryaznyayuschih veschestv v atmosfere na os-novanii modeli “fakela” [Modelling the distribution of pollutants in the atmosphere due to the “torch” model]. Vestnik Tambovskogo universiteta. 2011. Vol. 16. No. 1. P. 196—198 [in Russian]
4. Popov B. A. “Obosnovanie i razrabotka metoda opredeleniya zagryaznennosti atmosferyi dyimovyimi vy-ibrosami predpriyatiy po fotosnimkam” [“Justification and development of the method for determining atmospheric pollution by smoke emissions of enterprises from photographs”] Materialyi mezhdunarodnoy nauchno-proizvodstvennoy konferentsii “Zemleustroystvo, kadastryi i prirodoobustroystvo". Voronezh, VSAU, 2002 [in Russian]
5. Popov B. A., Esennikov O. V. Fotograficheskaya registraciya zvukovogo zagryazneniya okruzhayushchej sredy [Photographic recording of sound pollution of the environment]. Sbornik nauchnyh trudov “Geo-deziya, kadastr, zemleustrojstvo". Voronezh, 2001 [in Russian]
6. Tyurikov B. M., Shkrabak R. V., Tyurikova YU. B. Modelirovanie processov rasprostraneniya zagryazn-yayushchih vrednyh veshchestv v vozduhe rabochih zon proizvodstvennyh ploshchadok predpriyatij APK [Modeling the processes of the spread of polluting harmful substances in the air of working areas of production sites of agricultural enterprises]. Vestnik Saratovskogo GAU. 2009. No. 10. P. 58—64 [in Russian]
7. Yakovenko N. V. Geoekologicheskaya diagnostika sub'ektov Central'nogo CHernozem'ya [Geoenvironmental diagnosis of regions of the Central Black Soil Region] / S. A. Kurolap, N. V. Yakovenko, V. I. Fedotov, V. B. Mikhno, L. N. Kostyleva. Yug Rossii: ekologiya, razvitie (South of Russia: Ecology, Development). 2019. No. 14. Part 1. P. 67—80 [in Russian]
8. Yakovenko N. V. Faktory okruzhayushchej sredy v formirovanii zdorov'ya naseleniya Ivanovskoj oblasti (atmosfernyj vozduh) [Environmental factors in the formation of the population health in the Ivanovo Region (atmospheric air)] / N. V. YAkovenko, D. S. Markov, A. A. Molodtseva, E. P. Turkina. Sovremennye problemy nauki i obrazovaniya. 2013. No. 5. P. 461 [in Russian]
9. Yakovenko N. V. Ekologo-social'noe blagopoluchie naseleniya i displaziya soedinitel'noj tkani (skrining-diagnostika metodom anketirovaniya) [Ecological and social well-being of the population and connective tissue dysplasia (screening diagnosis by questionnaire)]. N. V. YAkovenko, I. S. Sesorova, T. V. La-zorenko. Problemy regional'noj ekologii. 2015. No. 4. P. 30—33 [in Russian]
10. O. V. Taseiko, S. V. Mikhailuta, A. Pitt, A. A. Lezhenin, Y. V. Zakharov Air pollution dispersion within urban street canyons. Atmospheric Environment. — 43. 2009. Р. 245—252.
11. Kukkonen J., Harkonen J., Walden J. Evaluation of the dispersion model CAR-FMI against data from a measurement campaign near a major road. Atmospheric Environment, 2001. Vol. 35/5. Р. 949—960.
12. Sunderam V. S., PVM: A framework for parallel distributed computing, Concurrency-Pract. Ex. 1990. Vol. 2. P. 315—339.
64
