CC BY
54
-□ □-
Дослиджено геостатистичш моделi мот-торингу забруднення повтря на основi ста-тистичних даних про викиди у повтря та здшснено ттелектуальний аналiз геостатис-тичних даних. Запропоновано застосування гравтацшних моделей взаемоди мiж джере-лами забруднення разом з втровим переносом для отримання бшьш об'ективного розпо-дту забруднення. Здшснено геостатистичне моделювання полiв розподЫу забруднення для територи Донецьког областi (Украгна)
Ключовi слова: ттелектуальний аналiз, геостатистика, гравтацшна модель, атмос-ферне забруднення, географiчт тформацшш системи
□-□
Исследованы геостатистические модели мониторинга загрязнения воздуха на основе статистических данных о выбросах в атмосферу и осуществлен интеллектуальный анализ геостатистических данных. Предложено применение гравитационных моделей взаимодействия между источниками загрязнения вместе с ветровым переносом для получения более объективного распределения загрязнения. Осуществлено геостатистическое моделирование полей распределения загрязнения для территории Донецкой области (Украина)
Ключевые слова: интеллектуальный анализ, геостатистика, гравитационная модель, атмосферное загрязнение, географические
информационные системы -□ □-
1. Вступ
Забруднення атмосферного повиря в Укра!ш е одшею iз найб^ьш гострих еколопчних проблем. Особливо це стосуеться регютв та населених пункпв з великими промисловими тдприемствами. Для ви-значення еколопчного навантаження промисловос-т на навколишш регюни та тдтримки прийняття управлшських ршень щодо покращення еколопчно-го стану повинен проводитись постшний мониторинг викидiв забруднюючих речовин та моделювання зон високо! концентрацп забруднюючих речовин в атмос-ферь Тому актуальною е розробка систем мошторингу та моделювання i класифiкацii зон забруднення атмосферного повгтря, а також аналiзу взаемоди показникiв забруднення атмосферного повгтря населених пунктiв мiж собою.
2.Аналiз лiтературних даних та постановка проблеми
Збiр даних забруднення атмосферного повгтря здiйснюеться державною гiдрометеорологiчною службою (МНС) у мктах Украши на стацiонарних, марш-рутних постах спостережень та станщях транскордон-
© В.
УДК 681.325
|DOI: 10.15587/1729-4061.2015.47889|
РОЗРОБКА ГЕОСТАТИСТИЧНИХ МОДЕЛЕЙ 1НТЕЛЕКТУАЛЬНОГО
АНАЛ1ЗУ ЗАБРУДНЕННЯ ПОВ1ТРЯ
В. В. Путренко
Кандидат географiчних наук, старший науковий ствробЬник Навчально-наукового комплекс «1нститут прикладного системного аналiзу»* E-mail: putrenko@wdc.org.ua В. О. Тихоход Кандидат техшчних наук, доцент Кафедра автоматизацп проектування енергетичних процеав i систем теплоенергетичного факультету* E-mail: tikhokhod@mail.ru *Нацюнальний технiчний ушверситет УкраТни «КиТвський полiтехнiчний iнститут» пр. Перемоги, 37, м. КиТв, УкраТна, 03056
ного переносу. Для комплексно! ощнки екологiчноi безпеки вимагаеться обробка цих даних та подання ix у зручнш формi вiдповiдним фаxiвцям, якi вже про-водять штерпретащю пiдсумковиx даних. Оскiльки данi про забруднення повгтря мiстять геопросторову та статистичну компоненту, то дощльним е реалiзацiя на базi системи мошторингу на базi геоiнформацiйноi моделi.
В галузi iнтелектуального аналiзу даних в Укра!ш широко вiдомi роботи 1нституту прикладного системного аналiзу НТУУ «КП1», Свiтового центру даних з геошформатики та сталого розвитку, в яких викладено базовi основи системного аналiзу, в тому числi досль джено моделi забруднення навколишнього середовища [1], та вивчено основнi методи штелектуального аналi-зу даних [2].
Прикладнi моделi геостатистичного аналiзу були вивченi в робот [3]. Подальшим розвитком цих до-слiджень стала робота [4], в якш дослiджено пiдxоди до геостатистичного моделювання iз використанням варiаграмниx моделей. Дослщження з проведення мультиварiантного аналiзу, якi дозволяють проводити вiдбiр варiантiв аналiзу викладено в [5]. Прикладш роботи з використання методiв геостатистики при до-слiдженнi навколишнього середовища та еколопчних
проблем викладено в пращ [6]. Бшьшшть описаних методiв призначен для роботи з безперервними розпо-дiлами геостатистичних показниюв в навколишньому середовищi, тому мехашзми обробки дискретних величин потребують подальшого вдосконалення.
Моделювання забруднення атмосферного повиря в Украiнi зосереджено на порiвняннi iснуючих програм-но-моделюючих комплексiв аналiзу стану повiтря [7], виконант статистичних дослiджень забруднення по-вiтря на регiональному рiвнi, але без застосування ме-тодiв геостатистичного моделювання [8]. Математичш методи моделювання забруднення повиря дослiдженi в робот [9]. Питання використання геоiнформацiйних технологш при реалiзацii монiторингу повiтря викладено в робот [10]. Також були проведет дослщження картографування статистичних поверхонь засобами геоiнформацiйних систем [11]. Проте вщкритою зали-шаеться проблема врахування взаeмодii та взаемного посилення викидiв вiд рiзних джерел в атмосферне повггря.
3. Цшь та задачi дослщження
Метою дослщження е апробацiя методiв штелекту-ального аналiзу геопросторових даних на прикладi геостатистичних та гравiтацiйних моделей забруднення атмосферного повиря.
Завданнями дослщження е:
- визначення поняття «мошторинг атмосферного повиря», його структури, видiв та функцiонального призначення;
- аналiз застосування гравiтацiйних моделей для аналiзу розподiлу забруднення вiд стацiонарних джерел у повирц
- побудова та штелектуальний аналiз геостатистичних моделей забруднення на основi математичних моделей штерполяцп.
4. Пiдходи до визначення мошторингу забруднення атмосферного повкря
Сучасш геоiнформацiйнi системи, TaKi як ESRI ArcGIS, MapInfo, Quantum GIS не мштять в своему склaдi iнстрyменти для проведення монiторингy по-кaзникiв забруднення повiтря шкiдливими речовина-ми, тому iснyе необхiднiсть в створенш таких програм-них застосунюв i3 використанням сучасних методiв геостатистичного aнaлiзy.
Система монiторингy забруднення атмосферного повиря в Укрaiнi повинна дозволяти моделювати та aнaлiзyвaти потоки забрудненого атмосферного повиря.
Монiторинг (англ. monitoring, вщ лат. monitor -той, що попереджуе, контролюе) довкiлля - система спостереження i контролю за природними, природ-но-антропогенними комплексами, процесами, що вщ-буваються у них, навколишшм середовищем загалом з метою ращонального використання природних ре-сyрсiв i охорони довкiлля, прогнозування мaсштaбiв неминучих змш [12].
За мiжнaродним стандартом ISO 4225, мошторинг - це:
- багаторазове вимiрювання для спостереження за змшами будь-якого параметра в певному iнтервалi часу;
- система довготривалих спостережень, ощнюван-ня, контролювання i прогнозування стану i змiни об'ектiв.
Залежно вiд призначення здшснюються загальний (стандартний), оперативний (кризовий) та фоновий (науковий) мошторинг навколишнього природного середовища [12].
Система державного мониторингу навколишнього природного середовища створюеться на трьох рiвнях:
- локальному - на територп окремих об'ектв (тд-приемств, мiст, дiлянках ландшафтв);
- регiональному - у межах адмшштративно-те-риторiальних одиниць, на територiях економiчних i природних регiонiв;
- нащональному - на територii краши в цiлому [13].
В такому контекст монiторинг атмосферного по-
виря - це система спостережень за станом атмосфери, його забрудненням i природними явищами, якi вщбу-ваються в ньому, а також ощнка i прогноз стану атмосферного повиря (контроль, аналiз, висновки).
Мошторинг у галузi охорони атмосферного повь тря проводиться з метою отримання, збирання, обро-блення, збереження та аналiзу шформацп про рiвень забруднення атмосферного повиря, оцiнки та прогнозування його змш i ступеня небезпечностi та розро-блення науково обгрунтованих рекомендацш для при-йняття рiшень у галузi охорони атмосферного повiтря (ст. 32 Закону Украши "Про охорону атмосферного повиря" [14]). Вiн е складовою частиною державноi системи мошторингу довюлля Украiни.
Iнформацiю про вмшт забруднювальних речовин в повiтрi надае мережа служби мошторингу. Вщповь дальшсть за ii органiзацiю покладена на Держкомгвд-ромет Украiни.
При оргашзацп спостережень за станом повiтря використовують попереднi дослiдження, якi передба-чають обстеження територii (метеорологiчнi умови, вмкт забруднювачiв) за допомогою пересувних лабо-раторiй, що здiйснюють вiдбiр та аналiз проб з метою вивчення розмщення дiючих джерел забруднення та перспектив розвитку промисловост [7].
У зв'язку з викладеним зростае значення нау-ково-методичного й комп'ютерного забезпечення завдань мошторингу, комплексноi ощнки забруднення атмосфери та визначення рiвня еколопчного ризику для окремих територш, де вирiшальну роль вдаграють сучаснi ПС-технологii й геоiнформацiйнi системи, що забезпечують просторове вщображення територiальних об'ектiв у виглядi електронних еко-логiчних карт.
Функцiональна схема геошформацшшл системи монiторингу складаеться з тдсистеми збору даних засобами дистанцiйного зондування, даних наземних спостережень, статистичних даних; тдсистеми збереження даних на основi систем керування базами геоданих, тдсистеми штеграцп даних, яка дозволяе аналiзувати та вiзуалiзувати дат за допомогою геош-формацшних та геостатистичних методiв; пiдсистеми публiкацii результатiв аналiзу у виглядi картографiч-них, табличних матерiалiв та звiтiв.
Донецька область е крупним промисловим реп-оном Украши, в якому налiчуеться деюлька тисяч
великих промислових тдприемств, виробничо-про-мислових об'еднань 1 тдприемств.
Висока кошцештрацiя промислового 1 шльсько-господарського виробництва, транспортно1 шфра-структури, у поедшашшi з високою щдльшстю насе-лення, створили надзвичайно високе техшогешше 1 антропогенна навантаження, що призводить до попр-шення якост1 атмосферного пов1тря за рахунок велико! к1лькост1 викид1в забруднюючих речовин.
За 1снуючою системою збору даних статистична шформащя найб1льш детальною 1 повно описуе обсяги та розташування основних джерел викид1в в атмос-ферне пов1тря. Для моделювання забруднення пов1тря були вибрат населен! пункти Донецько! област1 та отримат статистичт дат про викиди в1д стащонар-них джерел у навколишне середовище у населених пунктах в 2013 рощ.
5. 1нструментарш розробки ArcObjects SDK
Для розробки програмного за стосунку була ви-користана геошформацшна система ESRI ArcGIS 10, яка взноситься до сiмейства програмних продуктiв компанп ESRI, одного з лiдерiв св^ового ринку гео-iнформацiйних систем. ArcGIS побудована на основi технологiй COM, .NET, Java, XML, SOAP.
ArcGIS 10 була обрана осюльки дозволяе вiзуалi-зувати (представити у виглядi цифрово! карти) великi обсяги статистично! iнформацiï, що мають географiч-ну прив'язку.
Осюльки для виршення проблеми мошторингу атмосферного повiтря потребуеться робота з рас-тровими даними, то було використане розширення ArcGIS Spatial Analyst, яке надае багатий вибiр шстру-ментiв просторового аналiзу i моделювання як для растрових (на основi осередкiв), так i для векторних даних.
У версп ArcGIS 10 шнуе iнструментарiй роз-робника програмного забезпечення (SDK) для ArcObjects. Вш поеднуе в собi все те, що рашше м^ стилось в ArcGIS Desktop i ArcGIS Engine .NET SDK, разом з ArcObjects, що використовуеться для ArcGIS Server.
ArcObjects SDK для NET включае в себе документа-щю, зразки, шструменти для розробниюв, та вiзуальнi шаблони [12]. Вона зосереджена на наступних трьох основних категорiях ArcObjects додатюв:
- розробка надбудов для ArcGIS Desktop;
- розробка автономних застосунюв;
- розробка за допомогою ArcGIS Server.
ArcGIS Desktop додатки дозволяють виконувати як прост, так i складш Г1С завдання, наприклад, вщобра-ження, географiчний аналiз, збiр даних, управлшня даними, вiзуалiзацiя та обробка геоданих.
Введет в 10-й версп ArcGIS надбудови надають розробникам фреймворк для створення блоюв ко-ристувацьких функцш в рамках одного стисненого файлу. Щ надбудови пiсля завершення розробки мо-жуть легко розповсюджуватись мiж користувачами, без необхiдностi встановлення програм або Component Object Model (COM) реестрацп. Надбудови можуть бути встановлеш i видалеш за допомогою Add-In менеджеру в ArcGIS.
6. Алгоритм моделювання перерозподшу потогав повiтря на основi гравкацшно!' моделi
Програмна система була розбита на 3 основш задачу якi потребують використання обчислювальних методiв: моделювання перерозподiлу забруднення у повггр^ iнтерполяцiя даних для отримання зон забруднення, класифжащя i вид^ення зон забруднення (рис. 1).
Рис. 1. Задачi iнтелектуального аналiзу даних про забруднення пов^ря
Використання метод1в геостатистичного моделювання можливе при континуальному розпод1л1 даних. Статистичт масиви мають дискретну природу. Тому для отримання б1льш об'ективно! ощнки необх1дна процедура переходу в1д дискретних до континуальних розпод1л1в. З ц1ею метою було запропоновано отрима-ти нов1 значення розпод1лу, що з використання гра-в1тацшно1 модел1 моделюють статистичну поверхню розпод1лу.
Для розв'язання задач1 моделювання поток1в за-брудненого атмосферного пов1тря використаний на-ступний алгоритм:
1) для кожного населеного пункту будуються буфе-ри в залежност в1д його площ1 (якщо площа населено-го пункту б1льше 20 км2, то будуеться буфер рад1усом 20 км, якщо менше 20 км2, то буфер рад1усом 10 км);
2) посл1довно обираеться населений пункт 1 буфер-на зона та виконуеться пошук населених пунктв, що входять в побудований буфер, розраховуеться в1дстань м1ж ними;
3) на основ1 статистичних даних по шк1дливим викидам в атмосферу будуеться грав1тацшна модель для двох обраних м1ст 1 враховуеться поправка на в1тер за допомогою рози в1тр1в для анал1зовано1 област1 та швидкост1 в1тру в результат чого отримуеться новий корегований наб1р дискретних значень.
Гравггацшна модель - модель, що описуе взаемо-ди м1ж просторовими об'ектами (м1стами, регюнами, крашами). Вона використовуються в регюнальному 1 просторовому анал1з1 економ1ки. У р1зних модиф1ка-ц1ях так1 ж модел1 використовуються при досл1дженн1 процес1в урбашзацп, розм1щення промисловост1, м1-грацп населення [15].
Модель заснована на припущенш, що величина взаемодп пропорцшна добутку показник1в значущост (величини, к1лькост1) об'ект1в 1 обернено пропорцшна в1дстат м1ж ними (1):
де Му - показник взаемоди мiж об'ектами 1 та у, к -коефвдент вiдповiдностi; Р - деяка мiра значущостi об'екта (показник викидiв забруднюючих речовин в атмосферу мшта 1 та у); d2j - ввдстань мiж об'ектами.
Знаходження вiдстанi мiж об'ектами для моделi з урахуванням напрямку та швидкост вiтру вико-нуеться за допомогою поправочного коефвденту (2). Поправочний коефiцiент (кп) розраховуеться за допомогою рози вiтрiв для населеного пункту i показнику швидкост вiтру на територи населеного пункту, румба - кшьюсть дшв (у вiдсотках) коли вгтер дуе у напрямку азимуту мiж НП.
. Румба ттт
k ---Швидк1сть .
п 100
(2)
значеннями i точкою оцiнювання; г - показник сту-пеня; п - юльюсть точок з вiдомими значеннями, що потрапляють в окiл вузла ощнювання.
Отриманi значення комiрок можуть контролюва-тись змiною ступеня впливу на комiрку сусiднiх точок, змiною радiусу пошуку та встановленням бар'ерiв. 1н-терполяцiя цим способом геохiмiчних полiв дозволяе отримати данi про загальний розпод^ геохiмiчних полiв, але точшсть значень комiрок растру буде вiдрiз-нятись вiд вхiдних значень.
Метод сплайшв розраховуе значення комiрок на основi математично! функци, що мiнiмiзуе кривизну поверхнi, вираховуе найбiльш рiвну поверхню, яка точно проходить через у« точки вимiрiв. Сплайни розраховуються на основi методiв регулярiзацii, коли створюеться б^ьш плавна поверхня, що може вихо-дити за межi дiапазону замiрiв, та методу натяжшня, коли поверхня найбiльше наближена до шнуючих значень.
У результат! був сформований кшцевий вар1ант формули гравгтацшно! модел1 (3), що мае вигляд:
z(x0)-£ c,B(h0l),
(5)
Mlj-k^ lJ k + d;
(3)
Гравиацшна модель надае достатньо точну шфор-мащю про зони, яю страждають ввд викид1в забруднюючих речовин у повгтря.
7. Iнтерполяцiя даних для отримання зон забруднення
У результат! застосування гравиацшного методу отримуеться масив дискретних значень, яю мктять поправки на вплив сусщтх джерел забруднення. Для в1зуального представлення даних у невщомих точках використовуються штерполяцшш методи.
1снують р1зн1 методи отримання для дов1льно1 точки прогнозованого значення. Для кожно! методу шнуе щлий ряд припущень, яю випливають з даних; деяк методи краще тдходять для конкретних титв даних, наприклад, один метод може краще, шж шший врахо-вувати локальш змши. Кожен метод прогнозуе значення з використанням р1зних обчислень.
В геошформацшному середовишд використовуються детермшоваш та геостатистичш методи штер-поляцп.
Метод середнього зважування обернено пропор-цшно вщсташ е видом растрово! штерполяци даних, який обраховуе значення ком1рок за середтм вщ суми значенням точок зам1р1в, що знаходяться поблизу кож-но1 ком1рки. Чим ближче точка до центру ощнювано! ком1рки, тим бшьшу вагу мае ii значення у процес об-числення середнього. Цей метод передбачае, що вплив значень вим1ряно! перемшно! зменшуеться пропорцш-но зб1льшенню вщсташ вщ точки зам1ру.
z(Xj)-I z(xi)d-r/X d-
(4)
де Xj - точки (вузли), для яких повинна бути штерпо-льована поверхня, а х1 - точки з вщомими значеннями; dij, - ввдсташ («дистанци») м1ж точками з ввдомими
де Ь01 - вщстань вiд точки х0 до точки х1; В(Ь01) - базис-на функцiя, що визначаеться вщ вiдстанi; с1 - ваговi коефвденти. Коефiцiент с1 визначае алгебра!чний знак входження вщповщного члена i стутнь його впливу. Класичний варiант методу е точним, але можливо вве-дення параметру згладжування 5.
Зазвичай використовуються таю типи базисних ядерних функцш:
природний кубiчний сплайн: В(Ь)=(Ь2+52)1/2; (6)
тонкий сплайн: В(Ь)=(Ь2+52) №2+52). (7)
Для налаштування iнтерполяцii методом сплайну застосовують параметри ваги та юлькост точок, що приймають участь у розрахунках. Побудова сплай-шв на основi регулярiзацii дозволяе отримати б^ьш загальну картину розподiлу хiмiчних елеменпв, на основi натяжiння - чик територiальнi абриси з бiльш точними значеннями комiрок.
Метод кригiнгу ввдноситься до групи геостатис-тичних методiв, заснованих на геомоделях, що мктять автореляцiю (статистичний зв'язок мiж вимiряними точками). Тому цей спосiб дозволяе не пльки отрима-ти розрахункову поверхню, але визначити значення точностi чи достовiрностi розрахунку.
Для розрахунку за методом кригшгу необхiдно виявити правила залежност i розрахувати прогнознi значення. При ршенш цих завдань створюються ва-рiограми та коварiацiйнi функци для оцiнки значення статистичних залежностей (просторово! автокореля-цГ!) i визначаються прогнозш значення пустих комi-рок. Значення у точках складаються з:
z(x)=m(x)+s'(x)+s",
(8)
де m(x) - детермшована функщя, що описуе «струк-турований» компонент z в х (тренд); s'(x) - регюналь зована змшна, що представляе локальш стохастичш, але просторово корельоваш вщхилення вщ т(х), i s" - залишок, просторово незалежний гауссiвський
шум. Тодi штерполящя може бути отримана як зваже-на сума даних:
z(xo) = iz(xi)'
(9)
де z(x0) - точка, в якш шукаеться значення, z(xi) -значення в кгш точцi, Xi - невiдома вага для вимiря-ного значення в i-тiй точщ, п - кiлькiсть опорних точок.
Метод крипнгу подiляеться на ординарний кри-гiнг, який застосовують у бшьшосп випадкiв, та уш-версальний, який передбачае, що в даних е тенденщя к домiнуванню окремих значень. Ушверсальний кригiнг використовують у випадках, коли вщомо, що даш мю-тять науково пiдтвердженi тенденцп.
Кригiнг може надавати бiльш точнi результати разом iз засобами !х верифшацп. У бiльшостi випадшв при середньомасштабному моделюваннi геохiмiчних полiв доцiльно використовувати унiверсальний кригiнг, який дозволяе видшяти та контролювати вплив просторових трендiв на поширення показнишв. Слабкою стороною використання кригiнгу е складшсть обробки даних та обмеження на роботу з аномальними значеннями.
У результат аналiзу методiв було прийнято ршення про застосування методу крипнгу, осюльки цей метод працюе з нерегулярно розподiленими даними i не вимагае вiд користувача додаткових даних окрiм кiлькостi класiв.
Формула крипнгу схожа на метод середнього зва-жування обернено пропорцшно вщсташ, але в даному випадку вага точки залеж^ь вiд варiограми та просторових взаемозв'язшв мiж опорними точками (9).
II основними властивостями е те, що будучи мюце-вою, вона використовуеться ильки пщмножини вхщ-них точок, якi оточують точку запиту; iнтерпольованi значення гарантовано будуть у межах дiапазону ви-користовуваних початкових точок. Вона не виводить тренди i не створюватиме пiки, ями, ребра або точки м^ нiмуму, якi вже не представлен вхiдними точками [16].
На рис. 2 продемонстровано принципи роботи методу крипнгу. Поверхня проходить через вхвдш точки, i вона гладка усюди, крiм мiсць розташування вхвдних точок.
Рис. 2. Результати Ытерполяци даних про викиди вiд стацюнарних джерел в Донецькiй областi в 2013 роцк
а — Ытерполяфя вхiдних статистичних даних, б — Ытерполяфя перетворених на 0CH0Bi гравЬацмноТ моделi даних
Порiвняльний аналiз двох моделей вказуе, що використання гравтацшно! моделi при попереднiй шд-готовцi даних дозволяе отримати быьш об'ективну оцiнку розподiлу викидiв, осюльки враховуе природ-нiй перенiс пов^ряних мас та кумулятивний ефект взаемодп рiзних джерел викидiв у просторi i часi.
8. Висновки
Мошторинг забруднення навколишнього середо-вища е обов'язковим компонентом еколопчно! безпеки держави. Охорона атмосферного повггря е одним i3 базових елементiв такого мошторингу. Тому пiд понят-тям мошторингу атмосферного пов^ря розумiеться система спостережень за станом атмосфери, його за-брудненням i природними явищами, як вiдбуваються в ньому.
1нтелектуальний аналiз геостатичних моделей роз-подiлу викидiв на певнiй територп дозволяе виявляти та класифшувати зони високих концентрацш забруднення та спiвставляти них з даними про яшсть пов^ тря. Для обробки статистичних даних за населеними пунктами методами геостатистики юнуе необхщшсть у трансформацп даних з дискретно! до континуально! форми представлення. З щею метою використову-ються гравiтацiйнi моделi, якi дозволяють врахувати кумулятивний ефект викидiв з близько розташованих джерел забруднення з одше! сторони та згладити рiз-ницю мiж малими та великими джерелами.
Обрахування на прикладi Донецького регюну ге-остатистично! поверхнi викидiв методом iнтерполяцi! кригинг iз застосуванням первинних статистичних та гравтацшно перетворених даних дозволяе отримати бшьш об'ективну ощнку регiонального розподiлу викидiв та вказуе на значно быьшу площу територi!, яка знаходиться шд впливом значного забруднення повiтря. Застосування гравтацшно! моделi дозволило врахувати ефект вщ взаемодi! сусiднiх потужних джерел викидiв, що характерно для мюьких агломерацiй, та показати вплив викидiв на сусiднi населенi пункти з врахуванням напряму та сили пов^ряного переносу.
Подальшi дослiдження можуть бути пов'язаш з удо-сконаленням методики геостатистичного аналiзу даних та методiв прогнозування розподiлу забруднення.
Л^ература
1. Згуровський, М. З. Интеллектуальный анализ и системное согласование научных данных в междисциплинарных исследованиях [Текст] / М. З. Згуровський, А. О. Болдак, К. В. бфремов // Кибернетика и системный анализ. - 2013. - № 4. - С. 62-75.
2. Згуровский, М. З. Системный анализ: Проблемы, методология, приложения [Текст] / М. З. Згуровский, Н. Д. Панкратова. - К.: Наук. думка, 2005. - 743 с.
3. Isaaks, E. H., Srivastava R. M. An Introduction to Applied Geostatistics [Text] / E. H. Isaaks, R. M. Srivastava. -Oxford: Oxford Univ. Press, 1989. - 592 p.
4. Clark, H. W. A Practical Geostatistics 2000 [Text] / H. W. Clark. - Publ. by Geostokos Ecosse, 2004. - 440 p.
5. Wackernagel, H. Multivariate Geostatistics [Text] / H. Wackernagel. - Springer, 2003. - 403 p.
a
6. Webster R. Geostatistics for Environmental Scientists [Text] / R. Webster, M. O. Oliver. - John Wiley & Sons, 2000. - 286 p.
7. Яцишин, А. В. Моделювання якост атмосферного пов^ря та вщповщш моделюючi системи [Текст] / А. В. Яцишин // Моделювання та шформацшш технологи. - 2012. - Вип. 63. - С. 10-18.
8. Гущук, I. В. Еколого-гшешчна характеристика та прогноз забруднення атмосферного пов^ря Рiвненськоi обласл [Текст] / I. В. Гущук, М. О. Клименко, В. I. Долженчук // Вюник НУВГП. - 2010. - № 1 (49). - С. 1-17.
9. Бойко, В. В. Анашз методiв математичного моделювання розповсюдження забруднюючих речовин в атмосферi [Текст] / В. В. Бойко, Л. Д. Пляцук // Вюник КДПУ iм. М. Остроградського. - 2010. - № 6 (65), Ч. 2. - C. - C. 148-151.
10. Зацерковний, В. Концепщя застосування геошформацшних технологш у мошторингу пов^ря Чершпвсь^' област [Текст]: зб. наук. пр. / В. Зацерковний, С. Кривоберець, Ю. Омакш // Сучас. досягнення геодез. науки та вир-ва. Зах. геодез. т-ва УТГК. - 2011. - Вип. 1. - С. 173-177.
11. Каменева, И. П. ГИС-технологии построения экологических карт статистических поверхностей [Текст]: зб. наук. пр. / И. П. Каменева, А. В. Яцишин, Д. А. Полишко, А. А. Попов, Бахурець Т. В. // 1нститут проблем моделювання в енергетищ iм. Г.е. Пухова. - 2008. - № 49. - C. 81-88.
12. Величко, О. М. Еколопчний мошторинг [Текст]: навч. пос. / Д. В. Зеркалов, О. М. Величко. - К.: Науковий св^, 2001. - 205 с.
13. Природоохоронш технологи. Частина перша. Захист атмосфери [Текст]. — Вшниця: ВНТУ, 2012. — 373 с.
14. Про охорону атмосферного пов^ря [Текст]. - Закон вщ 16.10.1992р. № 2707-XII. - 17 с.
15. Sen, A. Gravity Models of Spatial Interaction Behavior [Text] / A. Sen, T. Smith. - Springer Science & Business Media, 2012. - 572 р.
16. ArcGIS Geostatistical Analyst: руководство пользователя [Текст]. - М., 2001. - 219 с.
-□ □-
Проведено аналiз основних виНв проектiв, що фтансуються Свтовим банком. Визначено мехатзм екологiчноi та сощальноп оцтки проектiв вiдповiд-но до умов фтансування Свтового банку. Визначено нормативно-правовi вимоги до соцiально-екологiчного впливу проектноi дiяльностi. Здшснено екологiчну та сощальну оцтку проекту реконструкции автомобшь-ноi дороги М-03 Кшв-Хартв-Довжанський на дшянщ вгд м. Бористль до м. Лубни
Ключовi слова: Свтовий банк, автомобшьна дорога, навколишне середовище, екологiчний вплив, сощ-
альний вплив, викиди шкдливих речовин
□-□
Проведен анализ основных видов проектов, финансируемых Всемирным банком. Определен механизм экологической и социальной оценки проектов в соответствии с условиями финансирования Всемирного банка. Определены нормативно-правовые требования к социально-экологическому воздействию проектной деятельности. Осуществлена экологическая и социальная оценка проекта реконструкции автомобильной дороги М-03 Киев-Харьков-Довжанский на участке от г. Борисполь до г. Лубны
Ключевые слова: Всемирный банк, автомобильная дорога, окружающая среда, экологическое воздействие, социальное влияние, выбросы вредных веществ -□ □-
УДК 625.72:504.06:004.4
|DOI: 10.15587/1729-4061.2015.47887|
РЕЗУЛЬТАТИ ЕКОЛОПЧНОТ ТА СОЦ1АЛЬНО1 ОЦ1НКИ ПРОЕКТА РЕКОНСТРУКЦП ДОРОГИ
В. О. Хрутьба
Доктор техычних наук, доцент* E-mail: hrutba@mail.ru Г. О. Вай ган г
Кандидат техычних наук* E-mail: malko.anna.comp@mail.ru В. I. Зюзюн
Асистент* E-mail: vadim1489_@ukr.net *Кафедра еколоп'Т та безпеки життeдiяльностi Нацюнальний транспортний уыверситет вул. Суворова, 1, м. Кшв, УкраТна, 01010
1. Вступ
Забезпечення розвитку мережi автомоб^ьних до-р^ та полшшення 1х транспортно-експлуатацшного стану е необхвдною умовою для подальшого сощаль-но-економiчного розвитку держави i сустльства.
Станом на ичень 2015 р. протяжшсть мережi автомоб^ьних дор^ в Укра'1ш становить 169,6 тис. кiлометрiв, 11 шдльшсть 281 юлометр на 1 тис. кв. кiлометрiв, що, в основному, вщповщае темпам роз-
витку нащонально! економжи. Проте експлуатащ-йний стан автомоб^ьних дор^ потребуе значного полiпшення, а дорожне покриття подекуди вимагае повного оновлення. За даними науковщв, щороку держава втрачае близько 30 млрд. гривень валового внутршнього продукту через незадов^ьний стан автомоб^ьних дор^ [1].
Загальна сума фшансування дорожньо1 га-лузi Украши в поточному роцi становить понад 25,5 млрд. грн., з них 20,8 млрд. грн. - загаль-
©
