№72-24
Математична модель накопичення відходів в Україні
Т.І. Русакова1
1Дніпровський національний університет імені Олеся Гончара, Дніпро, Україна
Coll.res.pap.nat.min.univ. 2023, 72:270-282
https://doi.org/10.33271/crpnmu/72.270
Full text (PDF)
АНОТАЦІЯ
Мета. Аналіз та узагальнення джерел відходів як факторних величин, які формують загальні обсяги накопичених відходів в Україні, що негативно впливає на навколишнє середовище. Побудова математичної моделі накопичення відходів в Україні на основі отриманих результатів розрахунку статистичних показників. Проведення дослідження відносно впливу обраних факторів один на одного з метою уникнення в розрахунках явища неколінеарності або мультиколінеарності.
Методи дослідження. Застосування для моделювання методів множинного кореляційно-регресійного аналізу, які дозволяють на основі аналізу досліджуваних статистичних показників виокремити найбільш статистично значимі факторні величини, оцінити взаємозв’язок між ними та зв’язок цих факторних величин з результативною ознакою, що дає передумови для побудови математичної регресійної моделі.
Результати. На основі описової статистики представлено аналіз кожної з досліджуваних факторних величин таких, як утворені, утилізовані, спалені, видалені відходи, та встановлено тенденції їх зміни в продовж 2010-2020 років. Наведено результати кореляційно-регресійного аналізу статистичних даних: щільність кореляційних взаємозв’язків між обраними факторними змінними та результуючою змінною; коефіцієнт лінійної детермінації; міра якості рівняння регресії. Вилучено ті факторні змінні, які мають слабку кореляцію або мультиколінеарність. Отримано математичну модель на основі регресійно-дифузійного аналізу та перевірено її адекватність, середня відносна похибка розрахункових даних склала 6 %, максимальна відносна похибка – 10 %. Покращено лінійну математичну модель за рахунок введення нелінійних змінних, середня відносна похибка розрахункових даних склала 3 %, максимальна відносна похибка – 8 %.
Наукова новизна. Встановлено залежності та закономірності для обсягів утворених, утилізованих, спалених та видалених відходів. Розроблена багатофакторна математична модель, що встановлює зв’язок між різними видами відходів та загальним обсягом накопичених відходів, які мають тенденцію до зростання, а це в свою чергу, збільшує негативний вплив на навколишнє середовище.
Практична значимість. Математичний апарат для прогнозування загального обсягу накопичених відходів за рахунок сумісного впливу утворених, утилізованих, спалених, видалених відходів та їх комбінації, що є важливим при оцінці розмірів площ для накопичення відходів та створенні перспективних планів по їх утилізації.
Ключові слова: математична модель, відходи, кореляція, мультиколінеарність, методи статистики, обсяги накопичення відходів.
Перелік посилань
1. Arockiam JeyaSundar, P. G. S., Ali, A., Guo, D., & Zhang, Z. (2020). Waste treatment approaches for environmental sustainability. In Microorganisms for Sustainable Environment and Health (pp. 119–135). Elsevier.
https://doi.org/10.1016/B978-0-12-819001-2.00006-1
2. Siew, S. W., Musa, S. M., Sabri, N. ‘Azyyati, Farida Asras, M. F., & Ahmad, H. F. (2023). Evaluation of pre-treated healthcare wastes during COVID-19 pandemic reveals pathogenic microbiota, antibiotics residues, and antibiotic resistance genes against beta-lactams. Environmental Research, 219, 115139.
https://doi.org/10.1016/j.envres.2022.115139
3. Savla, N., Shinde, A., Sonawane, K., Mekuto, L., Chowdhary, P., & Pandit, S. (2020). Microbial hydrogen production: fundamentals to application. In Microorganisms for Sustainable Environment and Health (pp. 343–365). Elsevier.
https://doi.org/10.1016/B978-0-12-819001-2.00017-6
4. Gupta, M., Savla, N., Pandit, C., Pandit, S., Gupta, P. K., Pant, M., Khilari, S., Kumar, Y., Agarwal, D., Nair, R. R., Thomas, D., & Thakur, V. K. (2022). Use of biomass-derived biochar in wastewater treatment and power production: A promising solution for a sustainable environment. Science of The Total Environment, 825, 153892.
https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2022.153892
5. Vignesh, K. S., Rajadesingu, S., & Arunachalam, K. D. (2021). Challenges, issues, and problems with zero-waste tools. In Concepts of Advanced Zero Waste Tools (pp. 69–90). Elsevier.
https://doi.org/10.1016/B978-0-12-822183-9.00004-0
6. Singh, P. P., & Ambika. (2022). Solid waste management through the concept of zero waste. In Emerging Trends to Approaching Zero Waste (pp. 293–318). Elsevier.
https://doi.org/10.1016/B978-0-323-85403-0.00009-8
7. Artiola, J. F. (2019). Industrial Waste and Municipal Solid Waste Treatment and Disposal. In Environmental and Pollution Science (pp. 377–391). Elsevier.
https://doi.org/10.1016/B978-0-12-814719-1.00021-5
8. Dwivedi, S., Tanveer, A., Yadav, S., Anand, G., & Yadav, D. (2022). Agro‐Wastes for Cost Effective Production of Industrially Important Microbial Enzymes. In Microbial Biotechnology (pp. 435–460). Wiley.
https://doi.org/10.1002/9781119834489.ch23
9. Anand, G., Yadav, S., Gupta, R., & Yadav, D. (2020). Pectinases: from microbes to industries. In Microorganisms for Sustainable Environment and Health (pp. 287–313). Elsevier.
https://doi.org/10.1016/B978-0-12-819001-2.00014-0
10. Державна служба статистики України. Інтернет-ресурс. (n.d.). https://www.ukrstat.gov.ua/
