Научно-методологические аспекты картографической визуализации данных о состоянии атмосфер-ного воздуха

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. Многообразие источников информации о состоянии атмосферного воздуха, её видов, подходов к сбору и картографическому представлению, а также наличие высокого спроса на подобного рода информацию приводят к накоплению разнообразных по степени репрезентативности картографических материалов, отражающих состояние атмосферного воздуха. Релевантность используемой информации и подхода к её картографической визуализации напрямую влияет на качество предоставляемой информации и на эффективность административно-управленческих решений, принимаемых на базе данного рода информации. Цель – формирование научно-методологического аппарата картографической визуализации комплексного мониторинга состояния атмосферного воздуха. Объекты и методы. Для решения поставленных задач были проведены сбор, систематизация, математическая обработка, анализ и картографическая визуализация данных о состоянии атмосферного воздуха для территорий разного территориального уровня: Российская Федерация, федеральные округа (Приволжский и Уральский ФО), субъекты РФ (республики Удмуртия, Башкирия), город Ижевск. В работе были использованы данные государственного учёта источников загрязнения атмосферного воздуха на территории РФ, материалы государственного мониторинга, данные, полученные в ходе натурных исследований и математического моделирования. Результаты. В рамках данного исследования сформулированы временная структура деятельности по созданию карт состояния атмосферного воздуха, критерии и факторы репрезентативности картографических материалов. Временная структура процесса создания карт включает в себя следующие этапы: фаза проектирования, технологическая и рефлексивная фаза. Сформулированы следующие критерии репрезентативности исходных данных и полученного картографического материала: критерий достаточной обоснованности, критерий интерсубъективности, критерий сходимости. Репрезентативность данных, используемых в создании карт состояния атмосферного воздуха, в значительной степени определяется следующими факторами: масштаб, используемые математико-статистические подходы к обработке исходных данных и степень первичной интеграции. Выводы. Использование сформулированного научно-методологического аппарата создаст возможности для формирования нового кластера карт состояния атмосферного воздуха, характеризующихся высокой степенью достоверности и репрезентативности.

Об авторах

Алсу Валерьевна Семакина

Удмуртский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: alsen13@list.ru
ORCID iD: 0000-0001-8986-0047
SPIN-код: 1462-6105

кандидат географических наук, доцент кафедры экологии и природопользования

Россия, 426034, Ижевск, ул. Университетская, 1

Список литературы

  1. Зеленко О. В., Валеева Л. Р., Климанов С. Г. Обзор современных Web-технологий // Вестник технологического университета. 2015. Т. 18, № 2. С. 354–356. EDN: TJLTVP
  2. Онлайн-карта «Эковизор». URL: http://online.russiangreens.ru (дата обращения: 19.07.2024).
  3. AirViro (web based system for Air Quality Management). URL: https://www.airviro.com/airviro/ (дата обращения: 29.07.2024).
  4. Каган М. С. Человеческая деятельность. (Опыт системного анализа). М.: Политиздат, 1974. 328 с.
  5. Философский энциклопедический словарь. М.: Советская энциклопедия, 1983. 839 с.
  6. Стурман В. И. Экологическое картографирование. Ижевск.: Удмуртский университет, 2000. 152 с.
  7. Семакина А. В., Платунова Г. Р., Мансуров А. Р. Состояние атмосферного воздуха на территории Республики Башкортостан // Вестник Удмуртского университета. Сер.: Биология. Науки о Земле. 2020. Т. 30, № 3. С. 278–284. doi: 10.35634/2412-9518-2020-30-3-278-284; EDN: LVIMIP
  8. Габдуллин В. М., Семакина А. В., Моделирование загрязнения атмосферы над территорией Приволжского федерального округа // Вестник Удмуртского государственного университета. Сер.: Биология. Науки о Земле. 2010. № 2. С. 3–11. EDN: MRMQIT
  9. Формирование онлайн-карт загрязнения атмосферного воздуха г. Ижевска, формируемого выбросами передвижных источников / А. В. Семакина, А. А. Коробейникова, Л. Н. Петухова и др. // Географический вестник. 2023. № 2 (65). С. 105–121. doi: 10.17072/2079-7877-2023-2-105-121; EDN: QJJFBU
  10. Безуглая Э. Ю., Берлянд М. Е. Климатические характеристики условий распространения примесей в атмосфере. Справочное пособие. Л.: Гидрометеоиздат, 1983. 328 с.
  11. Берлянд М. Е. Генрихович Е. Л., Оникул В. И. Моделирование загрязнения атмосферного воздуха из низких и холодных источников // Метеорология и гидрология. 1990. № 5. С. 5–17.
  12. Экологический программный комплекс для персональных ЭВМ. Теоретические основы и руководство пользователя ЭПК "Zone" / А. С. Гаврилов, Г. И. Воронов, А. П. Щербо и др., под ред. А. С. Гаврилова. СПб.: Гидрометеоиздат, 1992. 166 с. EDN: IDBQZP
  13. Марчук Г. И. Математическое моделирование в проблеме окружающей среды. М.: Наука, 1982. 319 с.
  14. Petrukhin V. A., Vishensky V. A. Modelling and evolution of Eurasian Tropospheric background pollution based on the data bank of multi-year measurements // Changing Composition of the Troposphere: Extended Abstracts of Papers Presented at the WMO Technical Conference on the Monitoring and Assessment of Changing Composition of the Troposphere, Sofia, October 23–27, 1989. Special Environmental Report No. 17. WMO: Geneva, 1989. Pp. 83–86.
  15. Селегей Т. С., Юрченко И. П. Потенциал рассеивающей способности атмосферы // География и природные ресурсы. 1990. № 2. С. 132–137.
  16. Тикунов В. С. Моделирование в картографии. М.: Издательство МГУ, 1997. 405 с.
  17. Комфортная среда. URL: https://komfortsreda.udsu.ru/ (дата обращения: 19.07.2024).
  18. Реймерс Н. Ф. Экология (теории, законы, правила, принципы и гипотезы). М.: Журнал «Россия Молодая», 1994. 367 с.
  19. AQI Air Quality Index: Real-time Air Pollution Level. URL: https://www.aqi.in/ (дата обращения: 03.07.2024).
  20. World Air Map. URL: https://air.plumelabs.com/en/ (дата обращения: 08.07.2024).
  21. О состоянии и об охране окружающей среды в Российской Федерации в 2019 году: Государственный доклад. М.: Минприроды России; МГУ им. М. В. Ломоносова, 2020. 1000 с. URL: https://2019.ecology-gosdoklad.ru/report/17/146/148/ (дата обращения: 27.07.2024).
  22. Характеристика уровня загрязнения атмосферного воздуха по данным государственной сети наблюдений и автоматизированной системы мониторинга атмосферного воздуха Санкт-Петербурга. URL: https://www.infoeco.ru/ (дата обращения: 29.07.2024).
  23. Ваньшева С. Е., Шмидтгаль Р. Р., Афанасьев С. А. Обзор геоинформационных систем // Современные тенденции и инновации в науке и производстве: сборник материалов VIII международной научно-практической конференции, Междуреченск, 03–04 апреля 2019 года / под ред. Т. Н. Гвоздковой. Кемерово: Кузбасский государственный технический университет им. Т. Ф. Горбачева, 2019. С. 108.1–108.8. EDN: CRLZDJ
  24. Бородачёв С. М. Методы математической статистики. Екатеринбург: УрФУ, 2012. 129 с.
  25. Киотский протокол к Рамочной конвенции Организации Объединённых Наций об изменении климата / Ратифицирован Федеральным законом РФ от 4 ноября 2004 года N 128-ФЗ. URL: https://docs.cntd.ru/document/901880645 (дата обращения: 23.07.2024).
  26. AIR Civic Monitoring System. URL: https://aircms.online/#/ (дата обращения: 29.07.2024).
  27. Геоинформационная система Циклон. URL: https://cyclonegis.ru/ (дата обращения: 29.07.2024).
  28. ГК «Интеграл». URL: https://integral.ru (дата обращения: 31.07.2024).
  29. Репин В. В., Елиферов В. Г. Процессный подход к управлению. Моделирование бизнес-процессов: монография. М.: РИА «Стандарты и качество», 2008. 408 с. EDN: QRDIHX
  30. Малькова И. Л., Семакина А. В. Социально-гигиенический мониторинг состояния атмосферного воздуха г. Ижевска: монография. Ижевск: Издательский центр «Удмуртский университет», 2018. 122 с. EDN: UOPAYQ

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».