№78-12
Оптимізація та удосконалення технічного оснащення стаціонарних постів спостереження за атмосферним повітрям в агломераціях
П.К. Ломазов1, А.В. Павличенко1, Ю.В. Бучавий1
1Національний технічний університет «Дніпровська політехніка», Дніпро, Україна
Coll.res.pap.nat.min.univ. 2024, 78:140–152
Full text (PDF)
https://doi.org/10.33271/crpnmu/78.140
АНОТАЦІЯ
Мета. Аналіз та розробка інноваційних підходів до оптимізації та удосконалення технічного устаткування стаціонарних постів спостереження за атмосферним повітрям в агломераціях.
Методика досліджень. Для вирішення завдань застосовувались наступні методи досліджень: математичного моделювання – для створення моделі розсіювання забруднюючих речовин; системного аналізу – для впровадження новітніх технологій в моніторинг якості повітря; конкретизації – для розгляду впровадження сучасних автоматизованих систем та сенсорів; узагальнення – для інтеграції аспектів впровадження технологій.
Результати досліджень. Дослідження показали, що впровадження новітніх сенсорних технологій підвищить точність вимірювань забруднювальних речовин. Інтеграція технологій Інтернету речей (IoT) покращить зв’язок з центрами обробки даних, забезпечуючи швидку передачу інформації. Оптимізація розташування постів з використанням геопросторового аналізу засобами ГІС дозволить ефективніше охоплювати зони забруднення. Впровадження енергоефективних технологій зменшить енергоспоживання приладів на постах спостереження, а алгоритми обробки даних покращать прогнозування та ефективність моніторингу.
Наукова новизна. Визначено кількість населення за адміністративними районами агломерації м. Дніпро, що перебуває в зоні покриття мережі постів регіонального центру гідрометеорології (РЦГМ), де дані про якість повітря вважаються достовірними за критерієм просторового розподілу. Запропонований підхід на основі геопросторового аналізу засобами ГІС дозоляє визначити мінімальну та достатню кількість додаткових постів спостереження. Обґрунтовано схему оцінки ефективності систем моніторингу якості повітря із застосуванням сенсорів та IoT, що підвищить точність вимірювань, швидкість інформування населення.
Практичне значення. Підвищення точності та оперативності моніторингу якості повітря сприятиме кращому контролю за забрудненням і покращенню здоров’я населення. Впровадження технологій та оптимізація системи моніторингу дозволить швидше реагувати на екологічні загрози.
Ключові слова: агломерація, моніторинг, сенсор, геоінформаційні системи, аналізатор, Інтернет речей, машинне навчання, штучний інтелект.
Перелік посилань
1. Що таке пост моніторингу якості повітря і для чого він потрібен місту? (2024). Ecoclub Rivne. https://ecoclubrivne.org/air_quality_monitoring_post/
2. Morawska, L., Thai, P. K., Liu, X., Asumadu-Sakyi, A., Ayoko, G., Bartonova, A., Bedini, A., Chai, F., Christensen, B., Dunbabin, M., Gao, J., Hagler, G. S. W., Jayaratne, R., Kumar, P., Lau, A. K. H., Louie, P. K. K., Mazaheri, M., Ning, Z., Motta, N., … Williams, R. (2018). Applications of low-cost sensing technologies for air quality monitoring and exposure assessment: How far have they gone? Environment International, 116, 286–299. https://doi.org/10.1016/j.envint.2018.04.018
3. Urban Air Pollution Monitoring. (2024). aeroqual. https://www.aeroqual.com/air-monitoring-products/outdoor-air-quality-monitors/urban-air-monitoring
4. Idir, Y. M., Orfila, O., Judalet, V., Sagot, B., & Chatellier, P. (2021). Mapping Urban Air Quality from Mobile Sensors Using Spatio-Temporal Geostatistics. Sensors, 21(14), 4717. https://doi.org/10.3390/s21144717
5. Murena, F., & Salizzoni, P. (2021). Air Quality and Sustainable Development of Urban Agglomerations in the Mediterranean Area: Science, Technology and Policies. Atmosphere, 12(4), 487. https://doi.org/10.3390/atmos12040487
6. Janusz, B., Szymoniak, S., & Pasternak, K. (2024). An IoT system for air pollution monitoring with safe data transmission. Sensors, 24 (2). https://doi.org/10.3390/s24020445
7. Martín-Baos, J. Á., Rodriguez-Benitez, L., García-Ródenas, R., & Liu, J. (2022). IoT based monitoring of air quality and traffic using regression analysis. Applied Soft Computing, 115, 108282. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.108282
8. Ангурець, О., Хазан, П., & Колесникова, К. (2021). Управління якістю атмосферного повітря: від концепції до впровадження: Звіт за результатами досліджень у редакції М. Сороки. Прага-Київ: Arnika.
9. Gozzi, F., Della Ventura, G., & Marcelli, A. (2016). Mobile monitoring of particulate matter: State of art and perspectives. Atmospheric Pollution Research, 7(2), 228–234. https://doi.org/10.1016/j.apr.2015.09.007
