стохастическое моделирование и прогноз загрязнения атмосферы с использованием нелинейной регрессии

 

А. Пашкова

Содержание

ВВЕДЕНИЕ

1. ОБЗОР И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ

2. МЕТОДОЛОГИЯ РЕШЕНИЯ

2.1 Модель

2.2 Алгоритм

3.3 Описание методов

2.4 Программа

3. ОПИСАНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ

3.1 Исходные данные

3.2 Подготовительный этап

3.3 Преобразование предикторов

3.4 Построение регрессионного уравнения

3.5 Оценка эффективности прогностической схемы

3.6 Сравнительный анализ результатов

3.7 Результаты для других городов

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

ЛИТЕРАТУРА

ВВЕДЕНИЕ

Разработка методов прогнозирования загрязнения воздуха является одной из важнейших задач, возникающих в рамках проблематики охраны воздушного бассейна. Прогнозы и предупреждения о высоком уровне загрязнения воздуха служат основанием для проведения мероприятий по регулированию выбросов и уменьшению антропогенной нагрузки на окружающую среду в периоды неблагоприятных метеорологических условий.

Актуальность указанной тематики обусловлена тем, что в последние годы, несмотря на применяемые природоохранные меры, проблема чистоты атмосферы городов Российской Федерации не только не решена, но даже обострилась. Как следует из анализа результатов наблюдений, за последнее десятилетие в крупнейших (численностью более 500 тыс. жителей) городах России, высокий уровень загрязнения воздуха сохранился и, согласно прогнозу, такая тенденция будет иметь место в течение ряда лет. Сравнение средних за год концентраций примесей с национальными стандартами качества воздуха показало, что они превышают установленные нормативы предельно допустимых концентраций (ПДК). Максимальные концентрации, превышающие ПДК в десятки раз, регулярно регистрировались в большинстве (55-80%) крупнейших городов страны.

Проводимая в нашей стране природоохранная политика предусматривает необходимость регулирования (т.е. сокращения) выбросов в периоды неблагоприятных метеорологических условий (НМУ). Чтобы обеспечить практическую возможность такого сокращения, соответствующие органы управления, предприятия и др. должны быть оповещены заранее о необходимости своевременного сокращения выбросов вредных примесей.

В этой связи практический интерес представляют краткосрочные прогнозы - большей частью с заблаговременностью от 1 до 3 суток. Их внедрение при обеспечении регулирования выбросов позволяет в ближайшее время без значительных затрат улучшить состояние воздушного бассейна и предотвратить появление высоких уровней загрязнения воздуха.

Целью дипломной работы является разработка стохастической модели, которая позволяет производить краткосрочный прогноз абсолютных уровней загрязнения воздуха на территории городов методами регрессионного анализа. В соответствии с указанной целью в работе были поставлены следующие задачи:

-  выбор метода и разработка статистической модели прогноза загрязнения;

-  выбор вычислительных алгоритмов;

-  программная реализация математической модели;

-  построение соответствующие этой модели прогностических схем загрязнения воздуха по данным измерений и оценка их эффективности на основе данных, полученных в нескольких городах;

-  проведение анализа результатов, полученных на основе прогностических схем.

Оперативные методы прогноза загрязнения воздуха изложены в действующем «Руководстве по прогнозу загрязнения воздуха» РД.52.04.306-92 [5] и внедрены во всех управлениях Росгидромета. ............