Научно – методологические основы создания системы мониторинга загрязнения атмосферного воздуха в промышленных районах.

Научные публикации

Статья подготовлена авторским коллективом сотрудников двух организаций:

Государственного учреждения «Республиканский центр по гидрометеорологии, контролю радиоактивного загрязнения и мониторингу окружающей среды» Республикиа Беларусь и компании ООО «КМП-Софт«

Справка об авторах

Егоров Климент Степанович
Государственное учреждение «Республиканский центр по гидрометеорологии, контролю радиоактивного загрязнения и мониторингу окружающей среды»
Инженер службы аналитической работы и науки
Кандидат юридических наук, доцент
Колтыпин Сергей Игоревич
ООО «КМП-Софт»
Технический директор
Кандидат технических наук
Шевченко Виталий Викторович
Государственное учреждение «Республиканский центр по гидрометеорологии, контролю радиоактивного загрязнения и мониторингу окружающей среды»
Начальник службы аналитической работы и науки
Кандидат экономических наук

Часть 1. Научное обоснование создания обобщенной модели – аналога функционирования сложных открытых организационных систем (в том числе системы мониторинга воздушной среды).

Актуальность исследования.        Разработка научно обоснованной методологии создания системы мониторинга загрязнения атмосферного воздуха в зоне действия промышленных предприятий, относится к одной из актуальных и важнейших проблем современности по следующим основаниям:

— деградация неблагоприятной жизненной среды в городах опасно подрывает здоровье горожан, отражается на качестве жизни, приносит болезни и раннюю смерть [1];

— создание и функционирование систем мониторинга загрязнения атмосферного воздуха направлено на обеспечение экологической безопасности жизненной среды населения крупных промышленно развитых городов, промышленных центров, предприятий и общества в целом;

— создание такой системы мониторинга направлено на разрешение одной из наиболее острых социально значимых проблем, возникающих в современном индустриальном мире;

— модели, разработанные для изучения и совершенствования такой сложной открытой организационно — технологической системы, могут послужить в дальнейшем в качестве образца для широкого повсеместного тиражирования проектов создания многих сложных организационных (социальных), организационно – технических, организационно – технологических и  производственных систем в других отраслях народного хозяйства.

Объектом исследования является окружающая людей часть внешней жизненной среды (атмосферный воздух), которая может быть подвержена антропогенному воздействию со стороны функционирующих промышленных предприятий, выбросы от которых приводят к загрязнению воздуха и негативному воздействию на состояние и здоровье людей, животных и растений. Загрязнением среды считается внесение в нее новых, не свойственных ей физических, химических и биологических составляющих [1].

Предмет исследования – разработка обобщенной модели функционирования сложной организационно – технологической системы, осуществляющей экологический мониторинг загрязнения атмосферного воздуха вредными для человека веществами в городских населенных пунктах, находящихся в зоне действия промышленных предприятий, с использованием современных сенсорных устройств.

Цель исследования – создать научно обоснованный «инструментарий» для непрерывного оперативного наблюдения (слежения, мониторинга) за степенью загрязнения атмосферного воздуха вредными веществами, выдачи сообщений (сигналов) о превышении предельно допустимой концентрации вредных веществ и представления документальных данных мониторинга для принятия соответствующих решений органами государственного управления.

Методы исследования. При выполнении работы использовались следующие методы: исторический междисциплинарный анализ эволюции биологических организмов; сравнительный анализ научных описаний физической картины мира; методы диалектики; метод аналогии; методы системного анализа, методы кибернетического анализа систем.

Решение проблемы. Для обеспечения реализации поставленной цели и решения поставных задач указанной проблемы необходимо прежде всего получить правильные ответы на четыре фундаментальных вопроса, которые поставлены перед всей современной наукой:

1) каковы особенности современной научной парадигмы функционирования организационных  систем;

2) чем определяется «адаптация» животных и человека к различным факторам внешней среды обитания (в том числе к климатическим условиям и погодным явлениям, к влиянию загрязнения воздуха вредными веществами);

3) какие имеются основные виды моделей сложных систем и какие научные подходы для их построения существуют.

4) какой вид модели целесообразно использовать для изучения и понимания процессов функционирования сложной организационно – технологической системы, осуществляющей экологический мониторинг загрязнения атмосферного воздуха вредными веществами.

Современной наукой выработана следующая общая классификация существующих систем, представленная на рис. 1. Существуют также классификации систем и по другим основаниям.

Рис. 1. Общая классификация систем.

В научной литературе имеется около 35 различных определений системы, поэтому не существует единого, относительно общего, «стандартного» определения понятия «система». Такая множественность определений объясняется тем, что сама наука системология находится в стадии активного развития и в зависимости от объекта и целей исследования в определениях подчеркивается та или иная специфичность объекта исследования.

Наиболее употребительные аспекты понятия «система» обобщены в «Философском энциклопедическом словаре» в следующем определении: «система [от греч. sistēma-целое, составленное из частей; соединение] совокупность элементов, находящихся в отношениях и связях друг с другом, которая образует определённую целостность, единство».

Не вдаваясь в более подробные описания [2, 3, 4], отметим лишь главные свойства системы:

  • система – это любой сложный объект (процесс или явление), представляющий собой совокупность взаимосвязанных элементов, объединенных в некоторую организационную структуру;
  • для описания и исследования сложных систем (объектов, процессов) они подлежат мысленному расчленению на составные подсистемы и элементы (с их свойствами, связями, параметрами и т.д.);
  • каждая из рассматриваемых систем является структурной частью (подсистемой) более общей системы;
  • все составные ее подсистемы имеют иерархическую подчиненность и взаимодействуют между собой как части единой и целостной системы;
  • все интересующие исследователя связи между подсистемами и элементами представляются в виде прямых и обратных линий со стрелками;
  • по линиям связи все элементы взаимосвязаны и взаимодействуют, оказывая соответствующее влияние друг на друга;
  • существует конечное множество различного рода линий взаимодействия между элементами системы: причинно-следственных (каузальных), пространственно-временных, структурно-функциональных, иерархических и т.д.;
  • некоторые приобретенные целостные свойства системы уже не являются простой механической суммой свойств, присущих ее элементам, а обладают новым, качественно более высоким уровнем (свойством синергии).

Приведенные определения могут быть отнесены к любым типам систем (солнечная система, социально-экономическая, производственно — технологическая, и т.п.).

В качестве основной причины неопределенности поведения и функционирования сложных систем И.Р. Пригожин и И. Стенгерс, отмечают, что все системы содержат подсистемы, которые непрестанно флуктуируют. Иногда отдельная флуктуация или комбинация флуктуаций может стать (в результате положительной обратной связи) настолько сильной, что существовавшая прежде организация не выдерживает и разрушается. В этот переломный момент (в точке бифуркации) принципиально невозможно предсказать, в каком направлении будет происходить дальнейшее развитие: станет ли состояние системы хаотическим или она перейдет на новый, более дифференцированный и более высокий уровень упорядоченности [5].

Г.Г. Малинецким получены принципиально новые результаты развития теории сложных открытых систем: в области прогнозирования поведения сложных организационных систем; в разработке эффективных вычислительных алгоритмов оценки количественных характеристик динамического хаоса по временному ряду наблюдений; в создании моделей самоорганизации и распознающих нейронных сетей с хаотическим поведением элементов, а также ряда компьютерных систем для анализа, прогноза и мониторинга инновационных процессов в экономике [6]. В этих моделях используется принципиально новая, более прогрессивная парадигма научного анализа и моделирования поведения и функционирования сложных открытых, организационных систем, основанная на таких понятиях, как: «сложная система», «открытая система», «хаос и порядок», «синергетика», «флуктуация системы», «поведение системы», «точка бифуркации», «математическая модель», «теория распознавания образов» и др.

Таким образом, в результате воплощения творческих работ ученых И.Р. Пригожина и Г.Г. Малинецкого современной науке удалось найти ответы на многие нерешенные вопросы и избавиться от недостатков прошлых парадигм:

1) уйти от основополагающего тезиса, согласно которому на определенном уровне мир устроен просто и подчиняется обратным во времени фундаментальным законам;

2) предложить теорию процессов «самосборки» и «самоорганизации» структуры мира, состоящей из мельчайших «кирпичиков»;

3) выявить наличие элементов случайности и необходимости в естественно протекающих в природе фундаментальных процессах;

4) установить наличие взаимодействующих категорий «необратимости» и «случайности» в качестве общего правила протекания реальных процессов;

5) предложить новый эволюционный взгляд на развитие мира, как основанного на использовании закона «энтропии», учитывающего наличие активности материи во Вселенной;

6) обосновать наличие ограниченной возможности человеческого ума воссоздавать все сложные явления природы с той точностью и последовательностью, которые необходимы для строгого и точного выражения всех существующих взаимозависимостей.

Именно по этим причинам для обеспечения заданной целенаправленности функционирования и развития сложных открытых систем в их составе должны использоваться соответствующие механизмы, которые позволяют вырабатывать задающие сигналы для воздействия на будущее их поведение.

Объектами кибернетики [7] являются все управляемые системы, которые, как правило, относятся к системам открытого типа. Такие системы тесно взаимодействуют с внешней окружающей средой, осуществляя постоянный избирательный обмен информацией и ресурсами различного вида. Кибернетика вводит такие понятия, как «кибернетическая система», «кибернетический подход», «линии связи», «обратная связь», «контуры управления», «адаптация», «целенаправленное поведение» и т.д.

Более развитые организационные системы обладают устойчивостью против энтропии, различных воздействий неблагоприятных факторов внешней среды, незаурядной жизнеспособностью. Они способны к саморазвитию с образованием систем более повышенной сложности, т.е. к самоорганизации. Это и есть основной, главный закон, смысл существования сложных систем живой природы. Другими словами, это есть закон возрастания степени адаптации, уровня организации и самоорганизации, т.е. уровня сложности при изменяющихся внешних условиях. Однако изменение внешних условий должно быть относительно медленнее, чем скорость адаптации сложных систем живой природы. Так развивалась жизнь живых существ на Земле. Формирование примитивных живых организмов, их адаптация и развитие под действием закона естественного отбора привели к появлению Человека разумного, которое  происходило в определенных климатических сезонных (зима, весна, лето, осень) и суточных (утро, день, вечер, ночь) условиях при воздействии вечно изменяющихся явлений окружающей природной среды (дождь, снег, мороз, жара и др.).

Таким образом, использовавшийся ранее традиционный подход к научному объяснению сложности природы не в полной мере соответствовал действительности: разнообразие природных систем не укладывалось в универсальные истины, которые были воплощены в предложенных учеными математических законах движения.

Следует отметить, что термин «Кибернетика» в современном его значении впервые ввел Норберт Винер [7], считающийся отцом и основателем кибернетики как отдельной самостоятельной науки. Вместе с тем, некоторые задачи кибернетики были поставлены А.А. Богдановым (Малиновским) в его книге «Тектология» [8] на 20 лет раньше до выхода знаменитой книги Н. Винера [7], но впоследствии забытой современниками. В своей «Тектологии» А.А. Богданов высказал ряд идей об изучении систем, моделировании, обратной связи, позднее развитых в кибернетике и общей теории систем. Важнейшей задачей науки тектологии автор считал «оптимальный подбор элементов комплекса и возможностей их связи».

Открытие кибернетикой «принципа обратной связи» явилось решающим для понимания сущности процессов познания, адаптации, управления и самоорганизации, совершенствования и развития сложных организационных систем. Установленный кибернетикой принцип единства процессов управления в живой природе, технике и обществе имеет огромное научное значение, поскольку даёт, по существу, единую методологию деятельности человека, в  том числе и в составе организационных систем. Новым в парадигме кибернетического подхода, применимого для описания любых систем, является то, что составляющие её аспекты рассматриваются в динамическом единстве, как органическое соединение процессов функционирования системы, информационных сигналов обратной связи из внешней среды и ответной реакции самой системы. При этом сама система, условно разделенная на две подсистемы в виде управляющей части и объекта управления, внешней среды и линий связи между всеми выделенными её частями, выступает как единое целое благодаря информации. Процессы взаимодействия всех выделенных структурных составляющих системы, их характеристики, отражают наиболее существенные черты развития отношений, взаимосвязей отдельных этапов процесса углубленного познания структурных элементов и процессов функционирования системы в целом. Использование такого кибернетического подхода  способствует, по нашему мнению, выявлению общих закономерностей процессов управления по обеспечению функционирования и развития технических, биологических, организационных (социальных) систем.

Принятие кибернетических идей, их распространение на явления и процессы объективного мира привели к новым, расширительным толкованиям понятий цели, поведения, целесообразной деятельности, целенаправленного функционирования, ныне они стали применяться и к биологическим, организационным (социальным) и техническим (технологическим) системам. При этом термин «целенаправленное действие» или «поведение» системы истолковывается в широком смысле как «действие», «деятельность», «поведение» системы, направленное на достижение определённой «цели», поставленной перед системой, как некоторого его конечного состояния в пространстве и времени [7, 9].

При кибернетическом подходе на самом верхнем уровне абстрагирования рассматриваемой сложной системы могут быть выделены следующие взаимосвязанные родовые, тесно взаимодействующие между собой подсистемы: объект управления (материально-предметная деятельность людей); управляющая часть системы (обеспечивающая процессы управления, координации совместных усилий); внешняя (окружающая данную систему) среда; материальные и информационные ресурсы на входе; материальные и информационные ресурсы на выходе из системы, прямые и обратные информационные связи взаимодействия, включая и связи с внешней средой.

          По мнению А.И. Уёмова и С. Бира [10] экономическую деятельность предприятия целесообразно исследовать с помощью модели, представляющей собой живой организм. Это ни в коем случае не означает, что предприятие сводится  к живому организму. Их объединяет наличие автономной целенаправленно функционирующей системы, состоящей из множества взаимосвязанных структурных элементов, имеющих между собой согласованное взаимодействие, постоянный обмен системы с внешней средой различными видами ресурсов, перманентное состояние развития и др. По данным А.И. Уёмова «… использование таких моделей дает возможность вскрыть довольно существенные общие черты в развитии организма и функционирования предприятия»  [10, с. 5, 6]. При этом в качестве критерия отнесения существующих организационных систем к классу сложных, открытых, необходимо использовать второй термодинамический закон энтропии. Поэтому лучшее понимание процессов моделирования и изучения функционирования сложных открытых организационно — технологических систем достигается путем использования системно-кибернетического подхода [12, 13, 14], в котором происходит органическое соединение широко признанных научных подходов: системного подхода и принципов (методов) кибернетики. В этой модели, см. рис. 2, новым является то, что составляющие её элементы рассматриваются в динамическом единстве. При этом организация системы (своего рода «анатомия» системы, ее «статика») и управление («физиология», «динамика») выступают как единое целое благодаря информации и линям и контурам связи, в том числе и обратной связи.

Рис. 2. Схема взаимосвязей между управляющей подсистемой, объектом управления и внешней средой

          Системообразующим фактором в данной модели является цель (цели) поставленная перед системой, которая определяет получение на выходе системы конечной продукции как результата преобразования входных ресурсов с использованием аддитивной технологии.

Принятие системно-кибернетических идей, системный взгляд на явления и процессы объективного мира привели к новым, расширительным толкованиям понятий цели, целесообразности, целенаправленности, ныне они применяются и к биологическим, социальным и технологическим системам. При этом термины «поведение» и «целенаправленное действие» истолковываются в зависимости от уровня развития системы в широком смысле как «действие», «выживание», «адаптация», «поведение», «деятельность», которые направлены на достижение определённой «цели» как некоторого конечного состояния системы в пространстве и времени [14].

Эти системно-кибернетические характеристики отражают наиболее существенные черты развития отношений, взаимосвязей отдельных этапов процесса углубленного познания структурных элементов и процессов функционирования организационных систем, способствуют, по нашему мнению, выявлению общих закономерностей их функционирования.

Сегодня становится понятным, что не только человека, но и живую клетку, из которых состоят все биологические организмы, по сложности организационной структуры и происходящих в ней процессов можно без преувеличения сравнить со сложной системой [15]. Чарльз Дарвин одним из первых научно обосновал теорию, в соответствии с которой все виды биологических организмов состоят из живых клеток, происходят от общих предков и эволюционируют во времени [16]. Основным механизмом, обеспечивающим эволюцию, является естественный отбор – увеличение особей популяции, обладающих максимальной приспособленностью к условиям окружающей среды. Однако изменение внешних условий должно быть относительно медленнее, чем скорость адаптации сложных систем живой природы. Так происходило многовековое эволюционное развитие живых существ на Земле от примитивных биологических организмов до современного «Человека Разумного», обладающего интеллектом, обобщенная модель [9] целенаправленной деятельности которого представлена на  рис. 3.

Рис. 3 Обобщенная модель взаимодействия функций управления, подсистем и элементов организма «Человека Разумного» с внешней средой

Принципиальное отличие механизма управления у «Человека Разумного», представленного на рис. 3, заключается в том, что он, в отличие от других биологических организмов, основан на комплексном использовании как сигналов – ощущений (первой сигнальной системы), так и «чистой» информации (второй сигнальной системы), получаемой из внешней среды. В результате в головном мозге человека независимо от присутствия внешних объектов возникает возможность осуществления процессов восприятия, хранения, преобразования информации, обеспечивается абстрактное мышление, обобщение, анализ и синтез новых образов.

Это позволяет создавать в голове человека идеальные модели различных объектов, процессов, явлений внешнего мира и осуществлять переход от простого созерцания к научному познанию законов развития внешнего мира. В результате моделирования будущего идеального состояния объектов, процессов и явлений внешнего мира, как некоторой цели, поставленной перед системой, становится возможным наметить мероприятия по практическому достижению этой цели (целей).

Таким образом осуществляется целенаправленное, управляемое со стороны человека преобразование объектов внешнего мира, в том числе выполнение научных, научно-технических работ, проектирование и создание новых технических инновационных объектов, выполнение новых видов услуг и др. [13].

На основе функционирования у «Человека Разумного» описанного механизма управления становится возможным генерирование имплицитных (творческих, интуитивных, озаренческих) научных знаний и формирования эксплицитных (зафиксированных на носителе информации идей, открытий, теорий, концепций, изобретений, патентов) научных знаний, составляющих конкурентоспособные объекты интеллектуальной собственности, для передачи знаний современникам и потомкам, а также для моделирования и анализа любой целенаправленной деятельности человека.

Обобщенный алгоритм реализации процессов целенаправленного функционирования в трехконтурной системно-кибернетической модели деятельности Человека Разумного путем взаимодействия с внешней средой представлен ниже:

(План объемный и календарный реализации поставленной цели) == > 5 == > (ОУ — практическая реализация плана) == > 4 == > (ВС — воздействие факторов внешней среды) == > 1 == > (ОУ — практическая реализация плана) == > 2 == > (Контроль выполнения плана) == > 2 == > Анализ == > 2 == > (База данных, База знаний логическая, База знаний образная)  == > 3 == > Анализ == >  <Контрольное состояние параметров системы соответствует запланированному?>

если да, то: == > (План объемный и календарный реализации поставленной цели) и далее по циклу;

если нет, то: == > 3 == > (Регулирование качественных, объемных и календарных параметров трудового процесса) == > 3 == > (ОУ — практическая реализация плана) == > 4 == > (ВС — воздействие факторов внешней среды) == > 1 == > (ОУ — практическая реализация плана) == > 2 == > и далее по циклу до полного завершения всех запланированных объемов работ.

Где:

где: ВС- внешняя среда;

ОУ- объект управления;       

УЧ- управляющая часть системы;

БД – база данных (хранилище сигналов, информации), используемых в сложной системе;

База знаний логическая — хранилище сигналов и вербальной информации, соответствующей представленным в левом полушарии головного мозга человека;

База знаний образная — хранилище сигналов и невербальной информации, соответствующей представленным в правом полушарии головного мозга человека;

1, 2, 3, 4, 5 – номера линий связи между выделенными функциональными элементами и подсистемами;

знак  « == >» — обозначение направления движения сигналов-ощущений и информации по линиям связи.

Отличительной особенностью моделирования процессов целенаправленного функционирования организационно — технологических систем, включая и системы экологического мониторинга загрязнения атмосферного воздуха, является то, что в них используется коллективный труд многих специалистов. Коллективный труд людей в организационно-технологических системах для осуществления эффективного управления деятельностью предварительно должен быть соответствующим образом организован с соблюдением разработанной выше общей структурной схемы.

Основные функции управления тоже формируются коллективом специалистов-управленцев и проходят соответствующие процедуры формирования, обсуждения, принятия решения, утверждения и реализации в процессе использования коллективного труда рабочих, инженеров и технологов. Другими словами, обобщенная модель процессов целенаправленного функционирования социально-технологических систем (включая и системы мониторинга воздушной среды) в качестве своего аналога имеет ту же структуру, что и обобщенная модель функционирования подсистем и элементов организма «Человека Разумного». Отличительной особенностью обобщенной модели процессов целенаправленного функционирования социально-технологических систем является то, что трудовая деятельность в них осуществляется коллективом исполнителей.

За последние десятилетия масштабы воздействий на окружающую среду привели к значительным отрицательным последствиям в экосистеме. Техногенное воздействие на природную среду, зачастую неуправляемое, привело к существенному загрязнению атмосферы, питьевой воды и продуктов питания, неблагоприятному воздействию этих факторов на здоровье населения, фактическому возникновению зон экологического бедствия.

Для обеспечения экологической безопасности необходимо внедрение управляющих систем, включающих в себя:

  • постоянное наблюдение за качеством жизненно важных природных сред;
  • обработку и анализ полученных данных;
  • выработку необходимых управленческих решений и применение комплексных природоохранных мероприятий с учетом состояния всех жизненно важных природных сред.

Такими системами, обеспечивающими управление экологической безопасностью, являются комплексные системы экологического мониторинга.

Системы экологического мониторинга являются частью общей системы управления, предназначенной для реализации общей цели государственных органов, отвечающих за здоровье населения.

Основой концепции систем экологического мониторинга является интегрированный подход, означающий выполнение всего комплекса необходимых операций, включая:

  • первичные измерения (сбор информации о состоянии внешней среды и об объекте управления);
  • сбор, передачу, накопление и обработку измерительных данных (формирование единой базы данных и базы знаний системы);
  • анализ экологической ситуации (анализ состояния объекта управления и выработка необходимых управляющих воздействий);
  • поддержку принятия решений по управлению экологической обстановкой (управляющая часть системы).

Входной информацией для системы экологического мониторинга являются данные о состоянии природных сред, а также об объектах (промышленных, инфраструктурных), оказывающих техногенное воздействие. Эту информацию предоставляет измерительная сеть, включающая:

  • стационарные станции постоянного мониторинга;
  • передвижные станции контроля;
  • станции контроля промышленных выбросов;
  • химико-аналитические лаборатории;
  • средства сбора данных от технологических систем и агрегатов.

Объекты измерительной сети обеспечивают постоянный или периодический мониторинг (измерение параметров, характеризующих загрязнение природных сред) и своевременную передачу этой информации в центр обработки данных (центр мониторинга).

Центр мониторинга как часть системы управления обеспечивает формирование выходных данных (документов) системы, содержащих информацию для поддержки принятия управленческих решений (управляющего воздействия) и достижения цели — управления экологической безопасностью и обеспечения здоровья населения. Центр мониторинга осуществляет:

  • постоянное накопление единой базы данных о состоянии природных сред;
  • представление полученной информации, ее анализ и обработка на основе имеющейся базы знаний;
  • формирование и передачу выходных документов системы.

Единая база данных строится, с одной стороны, на основе логической структуры, обеспечивающей наиболее полное описание состояния природных сред и протекающих в них процессов, а с другой стороны — на основе современных технологий управления данными, включающих, в частности, как реляционные, так и атрибутивные модели.

Средства анализа, обработки и представления полученной информации включают в себя широкий спектр решений, основывающихся на методиках, алгоритмах и моделях (базе знаний), в том числе:

  • средства обработки запросов и фильтрации данных и средства их визуализации;
  • геоинформационные технологии, обеспечивающие пространственное представление данных;
  • методики расчета производных показателей, а также математические модели, позволяющие проводить оценку текущей ситуации и формировать прогнозы ее развития;
  • средства статистической обработки и алгоритмы анализа качества данных для исключения грубых ошибок и повышения достоверности.

Важным качеством современных систем экологического мониторинга является их интеграция в общую систему государственного (и производственного) управления, а также совместимость со смежными информационными системами. Такая интеграция является двусторонней, что означает:

  • прием исходной информации в реальном времени не только от измерительной сети, но и от смежных систем, предоставляющих такие данные (с одной стороны);
  • с другой стороны, передачу выходной информации (документов) в смежные системы в рамках общей концепции автоматизированного электронного документооборота.

Современные системы экологического мониторинга — это открытые и развивающиеся системы, имеющие возможности:

  • совершенствования измерительной сети (расширение состава контролируемых параметров, подключение новой измерительной техники и каналов передачи данных);
  • постоянного развития базы знаний, внедрения новых методик, алгоритмов и моделей;
  • использования новых информационных технологий, средств управления данными, программного обеспечения, а также средств интеграции.

Заключение.

Современные приборы и устройства, используемые для измерения параметров загрязнения атмосферного воздуха, содержат встроенные элементы (микрочипы), позволяющие выполнять так называемые «смарт — функции».  Их использование позволяет осуществлять некоторые функции и процедуры, которые свойственны системам с искусственным интеллектом.

При проектировании и создании современных систем мониторинга экологической безопасности жизненной среды населения (в части защиты от загрязнения атмосферного воздуха) в санитарных зонах крупных промышленных городов должны быть заложены такие функциональные свойства, которые свойственны системам с искусственным интеллектом.

Для этого системы такого класса должны иметь соответствующие технические устройства для преобразования параметров состояния воздуха в информационные данные, базы данных, базы знаний, линии связи и следующий аппаратно — программный комплекс (алгоритмы и программные средства), которые позволяют:

— поддерживать обеспечение автономного (безоператорного) режима работы станций наблюдения и удаленного доступа к ним по линиям связи;

— обеспечивать выполнение функций безопасной, безаварийной работы системы (аналогия реализации безусловного рефлекса в живых организмах);

— обеспечивать функции непрерывного замера и контроля уровня загрязнения воздушной среды соответствующими вредными веществами;

— проводить оперативный сравнительный анализ фактически замеренных показателей концентрации вредных веществ с предельно допустимой их концентрацией (ПДК);

— осуществлять оперативную выдачу сигналов и автоматических речевых сообщений о превышении предельно допустимой концентрации (ПДК) вредных веществ (аналог реализации безусловного рефлекса в живых организмах);

— обеспечивать постоянное хранение фактических данных о замеренных показателях концентрации вредных веществ для формирования отчетов за установленные периоды времени;

— обеспечивать формирование всех выходных форм документов (оперативных, промежуточных и постоянно хранимых);

— обеспечивать функции представления информации и выходных документов лицам, принимающим решения (ЛПР);

— обеспечивать функции представления информации широкому кругу заинтересованных потребителей информации.

Для обеспечения качественного выполнения проекта эффективно функционирующей системы мониторинга загрязнения атмосферного воздуха в промышленных районах городов рекомендуется использовать аналог обобщенной модели интеллектуально развитого механизма управления «Человека Разумного».

Литература

1. Тетельмин, В.В., Сибагатуллин Ф.С. Экология жизненной среды: Курс лекций. – М.: ЛЕНАНД, 2017. – 256 с., , с. 116

2. Аверьянов А.Н. Системное познание мира: Методологические проблемы. – М., 1985.;

3. Берталанфи Л. фон Общая теория систем — Критический обзор Архивировано 15 января 2012 года. // Исследования по общей теории систем. — М.: Прогресс, 1969, С. 23—82;

4. Блауберг И.В., Юдин Э.Г. Становление и сущность системного подхода. – М., 1973

5. Пригожин, И, Стенгерс, И. Порядок из хаоса: Новый диалог человека с природой. – М.: Прогресс, 1986. – 432 с.

6.  Малинецкий, Г. Г. Нелинейная динамика: подходы, результаты, надежды / Г. Г. Малинецкий, А. Б. Потапов, А. В. Подлазов. — Москва : URSS : КомКнига, 2006. — 279 с. — (Серия «Синергетика: от прошлого к будущему»). — ISBN 5-484-00200-1.

7.  Винер Н. Кибернетика или управление и связь в животном и машине. – 2-е издание. – М.: Наука; Главная редакция изданий для зарубежных стран. 1983. – 344 с. ],

8.  Богданов А.А. Всеобщая организационная наука. Тектология. — СПб.: Изд. Семенова. – 1912 – 1929. Ч. 1.

9. Гвишиани, Д.М. Организация и управление» 2-е изд. М.: Наука, 1972.

10. Уёмов, А.И. Логические основы метода моделирования, М.: мысль, 1971. – 311 с.;

11. Бир, С. Кибернетика и управление производством, М., 1965.

12. Егоров К.С. Обобщенные модели по теории и организации управления сложными системами «МИНСК» //»Веды». 1998. № 20 (23). С. 2-8.;

13. Егоров, К.С. Системно-кибернетический подход к исследованию, совершенствованию и развитию организационных систем / К.С. Егоров. – Минск : Право и экономика. 2019. – 148 с.;

14. Егоров, К.С. Синтез моделей перспективных механизмов управления организационными системами в условиях инновационной деятельности в экономике и Индустрии 4.0 // Система «наука – технологии — инновации»: методология, опыт, перспективы :  материалы Международной науч.-практ. конф., Минск, 26-27 сентября 2019 г. / Центр системного анализа и стратегических исследований НАН Беларуси ; редкол. : В.В. Гончаров [и др.]. – Минск,  2019. С. 120-124.

15 Либерман, Е.А. Живая клетка. – М.: Наука, 1882.

16. Дарвин, Ч. Происхождение видов путем естественного отбора, или Сохранение благоприятных рас в борьбе за жизнь. 1859.

17. Колтыпин, С.И. Геоинформационный моделирующий комплекс для оценки и прогнозирования переноса химических загрязнений в экосистеме «атмосфера — водосбор — река» : диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук : 05.13.16. — Москва, 1997. — 93 с.: ил.

18. Колтыпин С.И., Петрулевич, А.А.  Автоматизированные   системы экологического мониторинга:  интегрированный подход.-СТА, 1997, N1.

Публикация научных статей не означает, что Деловой экологический журнал осуществил их научное рецензирование и гарантирует корректность подходов и достоверность данных.

Заполняя поля комментариев и других форм обратной связи, Вы соглашаетесь с «ПОЛИТИКОЙ КОНФИДЕНЦИАЛЬНОСТИ»

Оставьте первый комментарий

Оставить комментарий

Ваш электронный адрес не будет опубликован.


*


Этот сайт использует Akismet для борьбы со спамом. Узнайте, как обрабатываются ваши данные комментариев.