Шулькевич Тетяна

магістр

Національний технічний університет України

«Київський політехнічний інститут»

м.Київ

Селін Юрій

к.т.н., с.н.с.

Інститут прикладного системного аналізу

м.Київ

Недашківський Евген

магістр

Національний технічний університет України

«Київський політехнічний інститут»

м.Київ

АНАЛІЗ ЕКОЛОГІЧНИХ ЧАСОВИХ РЯДІВ З ВИКОРИСТАННЯМ ГІБРИДНИХ ПІДХОДІВ

Розглядається можливий підхід щодо аналізу та прогнозування часових рядів екологічного походження з використанням комбінації двох або більше методів.

Існує декілька прийнятих класифікацій екологічних явищ. Екзогенні й ендогенні (антропогенні), короткострокові або довгострокові впливи на екологічну систему в цілому або на її окремий елемент, що приводять до порушення якості функціонування або його збою, що, у свою чергу, погіршує баланс людина – середовище проживання.

1. Ендогенні (антропогенні), викликані господарською діяльністю людини. Вони можуть бути керованими й у певних випадках здемпфірованими або навіть відверненими.

2. Екзогенні, що є проявом космічних і внутрішніх геологічних процесів і змін. Вони мають суто об’єктивний характер, не піддаються керуванню, але можуть спостерігатися, прогнозуватися, передбачатися й, отже, є можливість розробити комплекси заходів для мінімізації збитку або використання наслідків.

З огляду літератури [1] можна виділити три основних напрямки і, відповідно, три методологічних підходи до математичного моделювання динаміки екологічно небезпечних процесів різнотипної природи.

Перший напрямок складається із динаміко-чисельних підходів, які базуються на чисельних методах розв’язання різних видів диференціальних рівнянь, що описують фундаментальні фізичні залежності, а також атмосферних і гідродинамічних процесів. Вони орієнтовані на рішення таких основних задач найважливіших динамічних просторово-часових закономірностей поточних природних процесів:

• виявлення поточних просторово-часових взаємозв’язків між різними атмосферними процесами в динаміці спостережень;

• формування моделей природних процесів для прогнозування динаміки їхнього розвитку.

Другий напрямок містить емпіричні динаміко-статистичні підходи, які базуються на використанні багаторічних статистичних даних натурних вимірів, має міжнародна система аналізу і прогнозу складників екологічної системи. Вони орієнтовані на виявлення фундаментальних просторово-часових закономірностей, характерних для атмосферних процесів протягом десятиліть. Основною метою цих підходів є, власне кажучи, установлення на основі багаторічних статистичних даних глибоких просторово-часових кореляційних зв’язків між різними природними процесами. У залежності від цілей дослідження побудову математичного апарату аналізу динаміки екологічно небезпечних процесів доцільно виконувати на основі ідей як динаміко-чисельних, так і динаміко-статистичних підходів, але з урахуванням специфічних особливостей і властивостей цих процесів.

Третій клас процесів, це процеси, які неможливо моделювати за допомогою динаміко-чисельних методів, а через відсутність певної періодичності (добової, місячної, річної, або іншої сталої періодичності) їх важко описувати за допомогою емпірико-статистичних методів.

Традиційно прогнозування поведінки екологічних часових рядів проводять виходячи з аналізу їхньої природи або походження. А всі інформаційні технології, зазвичай, працюють з попереднім аналізом певного природного процесу. Визначають до якого класу відноситься цей процес, і обирають відповідний метод моделювання, а відтак і прогнозування.

Тож, є задача розробки методів аналізу протікання таких процесів, а також розробки методів прогнозування таких процесів для системи інформаційного забезпечення управління і контролю екологічної обстановки.

З урахуванням всього вищезазначеного стає зрозумілим необхідність розробки можливого математичного апарату, що можна застосовувати для прогнозування екологічних процесів всіх трьох класів.[2]

Авторами запропоновано гібридний математичний апарат, що базується на статистичних методах і включає в себе комбінацію прихованих марковських моделей та лінгвістичного моделювання.[3]

Література

1. Селін Ю.М. Системний аналіз екологічно небезпечних процесів різної природи. [Текст] / Селін Ю.М. // Системні дослідження та інформаційні технології, 2007, № 2. – С. 22-32
2. Баклан І.В. Побудова гібридних моделей на основі прихованих марківських моделей та нейронних мереж. [Текст] / Баклан І.В., Степанкова Г.А. // Моделирование объектов и систем управления ААЭКС, №1(21), 2008, С.47-52
3. Баклан І.В. Математичні моделі прогнозування часових рядів різної природи [Текст] / Баклан І.В., Селін Ю.М., Шулькевич Т.В. // Вестн. Херсонского национального техн. ун-та. - Херсон: ХНТУ, 2014. - Вып. 3 (50).– С.213-218.