АНАЛІЗ ПІДХОДІВ ЩОДО СТВОРЕННЯ МАТЕМАТИЧНОЇ МОДЕЛІ ДЛЯ ЗАДАЧ МОНІТОРИНГУ ПРИРОДНО-ТЕХНОГЕННИХ СИСТЕМ НА ОСНОВІ ВИЗНАЧЕННЯ ІМОВІРНОСТІ ПОСТУПОВИХ ВІДМОВ
DOI:
https://doi.org/10.17721/1728-2713.85.12Ключові слова:
природно-техногенні системи, надзвичайні ситуації, моделі, геоінформаційні системи, геоінформаційні технологіїАнотація
Викладено підходи створення математичної моделі для задач моніторингу природно-техногенних систем (ПТС) і надзвичайних ситуацій (НС) на основі визначення імовірності поступових відмов. Моніторинг ПТС і НС передбачає комплексні спостереження за змінами природно-техногенного середовища та його компонентів. Складність цього процесу зумовлюється головним чином складністю діагностування об'єктів моніторингу і точного виміру великої кількості показників, що визначають умови і фактори стану ПТС, екологічного забруднення тощо. Практичне розв'язання цієї задачі можливе на основі використання сучасних методів математичного та геоінформаційного моделювання, які забезпечують комплексне відображення різнорідних і багатозв'язаних процесів формування і розвитку надзвичайних ситуацій різного походження, що неможливо досягти за умови використання традиційних технологій. Для опису функціонування систем моніторингу доцільно побудувати математичну модель об'єкта дослідження. Найбільш повно стан об'єкта дослідження характеризує його математична функціонально-статистична модель. Проте більш повною характеристикою статичного і динамічного стану об'єкта моніторингу є імовірнісний опис стану об'єктів за допомогою законів розподілу імовірностей параметрів елементів вхідних впливів, вихідних параметрів і векторів-операторів. Оскільки імовірності раптових відмов визначаються за відомими формулами теорії надійності, то основна увага звертається на визначення імовірності появи поступових відмов. Установлено, що для визначення імовірності поступових відмов можуть бути використані три математичні моделі (математична модель, заснована на інтеграції диференціальних рівнянь; математична модель на основі методу Монте-Карло; математична модель на основі методу квазілінійних збурень). Результати показують, що запропонований метод дослідження можливо використовувати для моделювання різних сценаріїв затоплення території Чернігівської області.
Посилання
Anderson, T. (1963). Introduction and multidimensional statistical analysis. Kiev. [in Russian].
Burachek, V. G., Zheleznyak, O. O., Zatserkovny, V. I. (2011). Geoinformation analysis of spatial data: monograph. Nizhyn: AspectPolygraph. [in Ukrainian]
Bychenok, M. M., Ivaniuta, S. P., Yakovleva, E. A. (2009). Risks of life in the natural and man-made environment: monograph. Kyiv: NSDC. [in Ukrainian]
Cao, Q., Yu, Q., Connell, D. W. (2013). Health risk characterisation for environmental pollutants with a new concept of overall risk probability. Journal of Hazardous Materials, 187, 480–487.
Costantini, V. H., Mazzanti, M., Montini, A. (2012). EconomicEnvironmental Accounts Routledge: New York.
Demenkov, N. P. (2017). Statistical dynamics of control systems: a manual. Moscow: Publishing MGTU N.E. Baumana. [in Russian]
Dies, A. M. (2015). Economic aspects of thermal treatment of solid waste in sustainable system. Waste Management, 37, 45–57.
Gnedenko, B. V. (1988). The course of probability theory. Moscow: Science. [in Russian].
Kachinsky, A. B., Agarkova, N. V. (2013). Structural analysis of the system for ensuring ecological and natural and technogenic safety of Ukraine. System Research and Information Technology, 1, 7-15. [in Ukrainian]
Kharlamova, E. V., Malevany, M. S., Plyatsuk, L. D. (2012). Theoretical bases of environmental safety management of a technologically loaded region. Ecological safety, 1, 9–12. [in Russian]
Lysychenko, H. V, Zabulonov, Yu. L., Khmil, G. A. (2008). Natural, technological and environmental risk analysis, assessment and management. Kyiv: Scientific Thought. [in Ukrainian]
Ordoueia, M. H., Dusseaultb, M. B., Alhajric, I. (2015). New sustainability indices for product design employing environmental impact and risk reduction: case study on gasoline blends. Journal of Cleaner Production,108, Part A, 312-320.
Statyukha, G. O., Boyko, T. V. (2013). System approach to risk assessment when designing industrial objects. Eastern European Journal of Advanced Technologies, 14, 8-12. [in Ukrainian]
Whittaker, M. H. (2015). Risk Assessment and Alternatives Assessment: Comparing Two Methodologies. Risk Analysis, 35, 12, 2129–2136.
Zatserkovnyi, V. I. (2014). Analysis of models of integration of GIS, remote sensing and GPS technologies in environmental monitoring tasks. Mathematical Machines and Systems, 4, 44-52. [in Ukrainian]
Zatserkovnyi, V. I., Tustanovska, L. V. (2018). Geoinformatics. Nizhyn: NDU M. Gogol. [in Ukrainian]
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2023 Вісник Київського національного університету імені Тараса Шевченка. Геологія
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Ознайомтеся з політикою за посиланням: https://geology.bulletin.knu.ua/licensing
