Прогнозування впливу техногенного забруднення на довкілля методом непараметричного регресійного аналізу

Разработанным методом исследовалось влияние погодных условий (средней температуры воздуха и количества осадков) на состояние древостоя по показателю дефолиация для лесостепной зоны Харьковской области по породам сосна и дуб. Установлена статистически значимая зависимость, позволяющая прогнозировать состояние древостоя по данному показателю.

Исследовалось влияние загрязнения атмосферы промышленными предприятиями на состояние древостоя в зоне действия загрязнения по показателям дефолиация и дехромация. Установлена статистически значимая зависимость качества древостоя по показателю дефолиация от загрязнения атмосферы и отсутствие таковой по показателю дехромация. Результат расчета позволяет прогнозировать дефолиацию древостоя при заданном загрязнении атмосферы для условий Луганской области.

При исследовании зависимости дефолиации как от погодных условий, так и от загрязнения атмосферного воздуха было учтено отсутствие иных существенных факторов, влияющих на дефолиацию.

Показано, что метод непараметрического регрессионного анализа может быть использован для восстановления пропущенных данных наблюдений при проведении экологического мониторинга. В качестве примера была рассчитана регрессионная зависимость между дефолиацией и дехромацией древостоя, позволяющая восстанавливать пропущенные значения одного показателя качества по значению другого показателя.

Разработанным методом рассчитывался прогноз качества воды р. Северский Донец по показателю фосфаты в контрольном створе ниже сброса сточной воды ООО “Рубежанский Краситель” при заданных расчетных условиях. Проводимый для сравнения расчет методом наименьших квадратов дал недостоверный результат (отсутствует зависимость прогнозируемого содержания фосфатов в контрольном створе реки от содержания фосфатов в сточной воде).

Разработаны рекомендации по применению регрессионного анализа при выборе контрольных точек и параметров наблюдения при разработке системы экологического мониторинга.

Результаты исследований рекомендуется использовать при разработке и проведении экологического мониторинга, при нормировании природопользования, при исследовании влияния опасных объектов на окружающую среду.

Ключевые слова: окружающая среда, техногенное загрязнения, мониторинг, экологическое прогнозирование, натурные измерения, непараметрический регрессионный анализ, коэффициенты регрессии.

ANNOTATION

Proskurnin O.A. Prognostication of technogenic pollution impact on the environment by the method of nonparametric regressive analysis. - The Manuscript.

The thesis on competition scientific degree candidate of the technical sciences on speciality 21.06.01 - Ecological safety. - Ukrainian Scientific Research Institute of Ecological Problems (UkrSRIEP), Kharkov, 2007.

Thesis is devoted to elaboration of a methodology for prognostication of technogenic pollution impact on the environment, aimed at search of optimal forms for ecological safety management. The problems of prognostication is solved by computation of regressive dependence of the environmental situation upon the level of technogenic pollution determined by the seal-world observations. The elaborated method of nonparametric regressive analysis allows to prognosticate qualitative environmental situation statistical properties of the regressive function evaluation, performed by nonparametric method, have been realized. The thesis results were used for investigation of impact of the “Berdyansky vodokanal” enterprise waste water discharge to the sea of Azov; for monitoring of forests of Ukraine; for computation of the Severski Donets river water quality below discharge section of waste water of “Rubezhansky Krasitel” factory. It is recommended to use the obtained results of investigations for design and functioning of a system of ecological monitoring, for determination of the nature loading normative, and for investigation of impacts on the environment of dangerous objects.

The Keywords: environment, technogenic pollution, monitoring, forecasting, natural observation, nonparametric regression analysis, regression parameter.

Размещено на Allbest.ru