Проскурнін Олег Аскольдович. Прогнозування впливу техногенного забруднення на довкілля методом непараметричного регресійного аналізу : Дис... канд. наук: 21.06.01 - 2007.
Анотація до роботи:
Проскурнін О.А. Прогнозування впливу техногенного забруднення на довкілля методом непараметричного регресійного аналізу. – Рукопис.
Дисертация на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 21.06.01 – екологічна безпека. – Український науково-дослідний інститут екологічних проблем (УкрНДІЕП), Харків, 2007.
Дисертація присвячена методології прогнозування впливу техногенного забруднення на довкілля в рамках пошуку оптимальних форм управління екологічною безпекою. Задача прогнозування вирішується шляхом оцінювання регресійної залежності стану довкілля від техногенного забруднення за розробленим у дисертації методом непараметричного регресійного аналізу. Показано перевагу розробленого методу екологічного прогнозування над існуючими базовими методами при невеликих обсягах натурних спостережень за станом довкілля та його забруднення. Результати дисертаційної роботи використовувалися при дослідженні впливу скидання стічної води ДКП “Бердянський міськводоканал” на якість води Азовського моря, при проведенні моніторингу лісів України у Харківській та Луганській областях і при розрахунку прогнозу якості води р. Сіверський Донець нижче скиду стічної води ТОВ «Рубіжанський Краситель». Результати досліджень рекомендовано використовувати при розробці та проведенні екологічного моніторингу, нормуванні природокористування та при дослідженні впливу небезпечних об’єктів на навколишнє середовище.
У дисертації наведене теоретичне узагальнення і нове вирішення задачі прогнозування впливу техногенного забруднення на довкілля в рамках пошуку оптимальних форм управління екологічною безпекою. Задача прогнозування вирішується шляхом визначення за даними натурних спостережень регресійної залежності стану довкілля від техногенного забруднення методом непараметричного регресійного аналізу. Проведені дослідження дозволяють зробити такі висновки.
Обґрунтовано доцільність використання регресійного аналізу для прогнозування впливу техногенного забруднення на довкілля. Доведено, що дія базового на теперішній час методу регресійного аналізу – методу найменших квадратів – суттєво обмежується залежністю достовірності прогнозу від параметрів розподілу розглянутих характеристик стану довкілля та забруднення (тобто метод є параметричним).
Розроблено метод прогнозування впливу техногенного забруднення на довкілля шляхом оцінювання відповідної регресійної залежності за ретроспективними даними натурних спостережень. Розроблений метод є непараметричним; його математичну основу складає метод статистичних випробувань (Монте-Карло).
Досліджено статистичні властивості оцінок коефіцієнтів регресійної залежності стану довкілля від техногенного забруднення, розрахованих розробленим методом. Доведено, що оцінки є:
асимптотично незсунені,
спроможні,
більш ефективні у порівнянні з оцінками, розрахованими методом найменших квадратів.
Розроблено алгоритм та комп’ютерна програма прогнозування стану довкілля методом непараметричного регресійного аналізу.
Результативність розробленого методу прогнозування перевірена на даних натурних спостережень на прикладі р. Канзас, США. (Розглянуто залежності вмісту в воді річки хлорофілу та розчиненого кисню від температури води). Перевірка проведена шляхом порівняння результатів розв’язання регресійної задачі за невеликими обсягами вибірки даних спостережень (10 елементів) з розрахованими емпіричними залежностями по великих кількостях спостережень (1125 і 432 елементів). При розрахунку розробленим методом має місце погодженість результатів: емпіричні функції не виходять за межі довірчої зони і ширина довірчої зони є невеликою – порівняною з коливанням емпіричної функції.
Досліджено результати прогнозування методом непараметричного регресійного аналізу на модельних прикладах. Встановлено, що при невеликих обсягах вибірки (до 10-15 елементів) непараметричний метод забезпечує більш якісний результат прогнозування порівняно з методом найменших квадратів за точністю та надійністю розрахунків.
Результати дисертаційної роботи впроваджено при дослідженні залежності стану водних об’єктів та деревостану від техногенного забруднення (на прикладі Харківської, Запорізької та Луганської областей). Для порівняння проведено розрахунки методом найменших квадратів. На даних прикладах показано, що метод непараметричного регресійного аналізу забезпечує більш достовірний результат з точки зору адекватності процесам, що досліджувались.
Показано, що метод непараметричного регресійного аналізу може бути використаний для відновлення відсутніх даних спостережень при проведенні екологічного моніторингу (на прикладі моніторингу лісів у Луганській області).
Можливість прогнозування стану довкілля методом непараметричного регресійного аналізу підтверджена перевіркою результатів розрахунку на незалежних (що не використовувались при розрахунках) даних. У наведених розрахункових прикладах середня відносна похибка не перевищує 18,5 % (при прогнозуванні методом найменших квадратів – 29,4 %).
Результати досліджень рекомендується використовувати:
при розробці та проведенні екологічного моніторингу;
при нормуванні природокористування;
при дослідженні впливу небезпечних об’єктів на навколишнє середовище та прийнятті відповідних управлінських рішень.
