ECOLOGICAL RESILIENCE ASSESSMENT FEATURES OF NATURAL-INDUSTRIAL SYSTEMS BY INDEX-BASED METHODS USING SOFT COMPUTING

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

Background. The study is aimed at developing approaches and methods for information support of multi-criteria decision-making in management problem-solving of natural-industrial system entities in the Arctic region of Russia in order to ensure their environmental safety and resilient operation under the influence of negative natural and man-made factors. Regional peculiarities and specific character of economic development condition on the vulnerability of entities localized in the territory of a given region in terms of the emergence of adverse triggering events of various genesis, necessitating the development of effective measures and policy decisions that enhance the reliability and safety of existing regional infrastructure entities. To make informed decisions and a reasonable choice of measures to counteract current threats when managing safety and resilience of ecosystems, the evaluation and analysis of alternative decisions based on multiple criteria should be carried out. Materials and methods. The unified methodological framework of our study includes the fundamentals of safety sciences, risk management methodology, and the stateof- the-art resilience concept of complex systems, as currently developing research area. The proposed approach to a multilevel integral estimation of environmental safety of territories is based on the combined use of index-based methods for quantitative and qualitative analysis of heterogeneous indicators of ecosystem resilience and hierarchical aggregation of the assessments. Results and conclusions. A modified index-based method, expanding the capabilities of existing methodologies for calculating the integral index of environmental conditions by incorporating qualitative indicators and situational factors, taking into account their unequal significance and antagonism, as well as maintaining the balance of indicators, has been developed. The method is based on the automatic transformation of estimates into membership functions and fuzzy convolution of the normalized indicators across levels of the organizational hierarchy. Proposed method allows for a quantitative assessment of the exposure degree of natural-industrial system entities on the state of ecosystem resilience under incompleteness and uncertainty of the raw data, and can be used to prepare and implement a set of preventive and reactive measures to improve the environmental safety of the territory when providing control and impact monitoring of these entities.

Авторлар туралы

Andrey Masloboev

Putilov Institute for Informatics and Mathematical Modeling of the Federal Research Center "Kola Science Center of the Russian Academy of Sciences"; Institute of North Industrial Ecology Problems of the Federal Research Center "Kola Science Center of the Russian Academy of Sciences"

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: masloboev@iimm.ru

Doctor of technical sciences, associate professor, leading researcher of the laboratory of information technologies for industrial-natural system management; chief researcher

(14 Fersmana street, Apatity, Murmansk region, Russia)

Әдебиет тізімі

  1. Holling C.S. Resilience and stability of ecological systems. Annual Review of Ecology and Systematics. 1973;(4):1–23.
  2. Liu Ch., Li W., Xu J. et al. Global trends and characteristics of ecological security research in the early 21st century: A literature review and bibliometric analysis. Ecological Indicators. 2022;137(108734).
  3. Spitz K., Trudinger J., Orr M. Environmental Social Governance. 1st ed. CRC Press, 2022:278.
  4. Dathe T., Dathe R., Dathe I., Helmold M. Corporate Social Responsibility (CSR), Sustainability and Environmental Social Governance (ESG). Approaches to Ethical Management. Springer Cham, 2022:203.
  5. Belik I.S., Starodubets N.V., Mayorova T.V., Yachmeneva A.I. Mekhanizmy realizatsii kontseptsii nizkouglerodnogo razvitiya ekonomiki = Mechanisms of implementation of the concept of low-carbon economic development. Ufa: MTsII «Omega Sayns», 2016:119. (In Russ.)
  6. Al'khimovich I.N., Amirova N.R., Burdenko E.V. et al. Zelenaya ekonomika v paradigme ustoychivogo razvitiya = Green economy in the paradigm of sustainable development. Moscow: INFRA-M, 2023:248. (In Russ.)
  7. Makarov D.V., Borovichev E.A., Klyuchnikova E.M. et al. Nature protection in the conditions of the developed mining complex of the Murmansk region. Vestnik Kol'skogo nauchnogo tsentra RAN = Bulletin of the Kola Scientific Center of the Russian Academy of Sciences. 2020;(2):5–14. (In Russ.)
  8. Dyadik N.V., Chapargina A.N., Dyadik V.V. et al. Content analysis of methods for assessing environmental safety of a territory. Moskovskiy ekonomicheskiy zhurnal = Moscow Economic Journal. 2023;8(9):364–383. (In Russ.)
  9. Masloboev A.V. An index-based method for integral estimation of regional critical infrastructure resilience using fuzzy calculations (Part 1. Problem statement and method generic structure). Reliability and quality of complex systems. 2024;(1):124–141.
  10. Masloboev A.V. An index-based method for integral estimation of regional critical infrastructure resilience using fuzzy calculations. Part 2. Resilience capacity models and backbone capabilities. Reliability and quality of complex systems. 2024;(3):130–156.
  11. Burkov V.N., Novikov D.A., Shchepkin A.V. Control Mechanisms for Ecological-Economic Systems. Studies in Systems, Decision and Control. 2015;10:166.
  12. Kashulin N.A., Masloboev V.A. (eds.). Natsional'nyy obshchestvennyy standart «Ekologicheskaya bezopasnost' Arktiki» = National public standard "Environmental safety of the Arctic". Moscow: Libri Plyus, 2016:88. (In Russ.)
  13. Masloboev A.V. Systematic approach for ensuring the resilience of ecological-economic systems of the Russian Arctic (Part 1. Resilience management principles). Reliability and quality of complex systems. 2023;(1):142–156.
  14. Masloboev A.V. Systematic approach for ensuring the resilience of ecological-economic systems of the Russian Arctic (Part 2. Assessment procedure and criteria). Reliability and quality of complex systems. 2023;(2):115–126.
  15. Zhang R., Wang Ch., Xiong Ya. Ecological security assessment of China based on the pressure-state-response framework. Ecological Indicators. 2023;154(110647).
  16. Hashemi R., Darabi H. The Review of Ecological Network Indicators in Graph Theory Context: 2014–2021. International Journal of Environmental Research. 2022;16(24).
  17. Smirnova E.E. Ekologicheskie standarty upravleniya kachestvom okruzhayushchey sredy = Ecological standards of environmental quality management. Saint Petersburg: SPbGASU, 2024:537. (In Russ.)
  18. Semina S.S., Konyukhov A.N. Rapid centroid defazzification of subnormal fuzzy intervals. Sovremennye tekhnologii v nauke i obrazovanii (STNO-2022): sb. tr. V Mezhdunar. nauch.-tekhn. foruma (g. Ryazan', 2–4 marta 2022 g.): v 10 t. = Modern technologies in science and education (STNO-2022) : collection of tr. V International Scientific and Technical Forum (Ryazan, March 2-4, 2022) : in 10 volumes. Ryazan': RGRTU, 2022;5:98–104. (In Russ.)
  19. Masloboev V.A., Borovichev E.A., Davydov D. A. (eds.). Ekosistemy v rayone Kol'skoy AES (Murmanskaya oblast'): sovremennoe sostoyanie = Ecosystems in the area of the Kola NPP (Murmansk region): the current state. Apatity: FITs KNTs RAN, 2024:468. (In Russ.)
  20. Amosov P.V. et al. Pylenie khvostov obogashcheniya apatit-nefelinovykh rud: ekologicheskaya problema i puti ee resheniya = Dusting of tailings from the enrichment of apatite-nepheline ores: an environmental problem and ways to solve it. Apatity: FITs KNTs RAN, 2023:168. (In Russ.)
  21. Gurlev I.V., Masloboev A.V., Malygin I.G. Situational awareness of the state of the ports of the Northern sea transport corridor in the management of environmental safety in the Arctic. Nadezhnost’ i kachestvo slozhnykh system = Reliability and quality of complex systems. 2022;(4):120–134. (In Russ.). doi: 10.21685/2307-4205-2022-4-13
  22. Kubasov I.A. Industrial Internet of Things as a revolutionary development leap. Nadezhnost’ i kachestvo slozhnykh system = Reliability and quality of complex systems. 2023;(2):83–89. (In Russ.). doi: 10.21685/2307-4205-2023-2-9

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML


Creative Commons License
Бұл мақала лицензия бойынша қолжетімді Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».