ПРИМЕНЕНИЕ ГЕОСТАТИСТИЧЕСКОГО И НЕЙРОСЕТЕВОГО ПОДХОДА ДЛЯ ОЦЕНКИ ПОВЕРХНОСТНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ПРИМЕСЕЙ В СНЕГОВОМ ПОКРОВЕ НА ТЕРРИТОРИИ МИКРОРАЙОНА АКАДЕМИЧЕСКИЙ ГОРОДА ЕКАТЕРИНБУРГА

Результат исследований: Вклад в журналСтатьяНаучно-исследовательская

Аннотация

Данные экологического мониторинга компонентов окружающей среды необходимы в системах поддержки приня- тия решений в области охраны окружающей среды и здоровья населения. Снеговой покров является одновремен- но сезонным компонентом окружающей среды и информативным индикатором текущего загрязнения атмос- феры, почвы, поверхностных вод. Накопление и распределение загрязняющих веществ в снеге всегда носит ано- мальный характер в силу изменчивых условий его выпадения, поэтому использование традиционных статисти- ческих средних оценок и отклонений описания поля загрязнения снегового покрова затруднительно. Предложено для оценки загрязнения территории микрорайона Академический г. Екатеринбурга использовать гибридную мо- дель, комбинирующую метод кригинга и искусственных нейронных сетей (ИНС) для уменьшения ошибок прогно- за поля пылевого загрязнения снегового покрова.
Переведенное названиеAPPLICATION OF GEOSTATISTICAL AND NEURAL NETWORK APPROACH FOR THE EVALUATION OF SURFACE DISTRIBUTION OF IMPURITIES IN THE SNOW COVER IN THE «ACADEMICHESKY» DISTRICT OF YEKATERINBURG
Язык оригиналаРусский
Страницы (с-по)3-17
Число страниц15
ЖурналЭкологические системы и приборы
Номер выпуска10
СостояниеОпубликовано - 2016

Отпечаток

snow cover
pollution
kriging
dust
evaluation
distribution
environmental monitoring
water pollution
cobalt
artificial neural network
manganese
nickel
aluminum
snow
soil water
spatial distribution
surface water
pollutant
air
prediction

Уровень публикации

  • Перечень ВАК

Цитировать

@article{da610bf54cf140c78a35809bddc7273c,
title = "ПРИМЕНЕНИЕ ГЕОСТАТИСТИЧЕСКОГО И НЕЙРОСЕТЕВОГО ПОДХОДА ДЛЯ ОЦЕНКИ ПОВЕРХНОСТНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ПРИМЕСЕЙ В СНЕГОВОМ ПОКРОВЕ НА ТЕРРИТОРИИ МИКРОРАЙОНА АКАДЕМИЧЕСКИЙ ГОРОДА ЕКАТЕРИНБУРГА",
abstract = "Данные экологического мониторинга компонентов окружающей среды необходимы в системах поддержки приня- тия решений в области охраны окружающей среды и здоровья населения. Снеговой покров является одновремен- но сезонным компонентом окружающей среды и информативным индикатором текущего загрязнения атмос- феры, почвы, поверхностных вод. Накопление и распределение загрязняющих веществ в снеге всегда носит ано- мальный характер в силу изменчивых условий его выпадения, поэтому использование традиционных статисти- ческих средних оценок и отклонений описания поля загрязнения снегового покрова затруднительно. Предложено для оценки загрязнения территории микрорайона Академический г. Екатеринбурга использовать гибридную мо- дель, комбинирующую метод кригинга и искусственных нейронных сетей (ИНС) для уменьшения ошибок прогно- за поля пылевого загрязнения снегового покрова.",
author = "Буевич, {Александр Геннадьевич} and Сергеев, {Александр Петрович} and Шичкин, {Андрей Васильевич} and Медведева, {Марина Александровна} and Баглаева, {Елена Михайловна}",
year = "2016",
language = "Русский",
pages = "3--17",
journal = "Экологические системы и приборы",
issn = "2072-9952",
publisher = "Общество с ограниченной ответственностью {"}Издательство Научтехлитиздат{"}",
number = "10",

}

TY - JOUR

T1 - ПРИМЕНЕНИЕ ГЕОСТАТИСТИЧЕСКОГО И НЕЙРОСЕТЕВОГО ПОДХОДА ДЛЯ ОЦЕНКИ ПОВЕРХНОСТНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ПРИМЕСЕЙ В СНЕГОВОМ ПОКРОВЕ НА ТЕРРИТОРИИ МИКРОРАЙОНА АКАДЕМИЧЕСКИЙ ГОРОДА ЕКАТЕРИНБУРГА

AU - Буевич, Александр Геннадьевич

AU - Сергеев, Александр Петрович

AU - Шичкин, Андрей Васильевич

AU - Медведева, Марина Александровна

AU - Баглаева, Елена Михайловна

PY - 2016

Y1 - 2016

N2 - Данные экологического мониторинга компонентов окружающей среды необходимы в системах поддержки приня- тия решений в области охраны окружающей среды и здоровья населения. Снеговой покров является одновремен- но сезонным компонентом окружающей среды и информативным индикатором текущего загрязнения атмос- феры, почвы, поверхностных вод. Накопление и распределение загрязняющих веществ в снеге всегда носит ано- мальный характер в силу изменчивых условий его выпадения, поэтому использование традиционных статисти- ческих средних оценок и отклонений описания поля загрязнения снегового покрова затруднительно. Предложено для оценки загрязнения территории микрорайона Академический г. Екатеринбурга использовать гибридную мо- дель, комбинирующую метод кригинга и искусственных нейронных сетей (ИНС) для уменьшения ошибок прогно- за поля пылевого загрязнения снегового покрова.

AB - Данные экологического мониторинга компонентов окружающей среды необходимы в системах поддержки приня- тия решений в области охраны окружающей среды и здоровья населения. Снеговой покров является одновремен- но сезонным компонентом окружающей среды и информативным индикатором текущего загрязнения атмос- феры, почвы, поверхностных вод. Накопление и распределение загрязняющих веществ в снеге всегда носит ано- мальный характер в силу изменчивых условий его выпадения, поэтому использование традиционных статисти- ческих средних оценок и отклонений описания поля загрязнения снегового покрова затруднительно. Предложено для оценки загрязнения территории микрорайона Академический г. Екатеринбурга использовать гибридную мо- дель, комбинирующую метод кригинга и искусственных нейронных сетей (ИНС) для уменьшения ошибок прогно- за поля пылевого загрязнения снегового покрова.

UR - http://elibrary.ru/item.asp?id=27183437

M3 - Статья

SP - 3

EP - 17

JO - Экологические системы и приборы

JF - Экологические системы и приборы

SN - 2072-9952

IS - 10

ER -