Нечетко-интервальная модель процессов изменения лесной биомассы под воздействием техногенных химических загрязнений в условиях неопределенности

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Предложена оригинальная нечетко-интервальная модель процессов изменения лесной биомассы под воздействием техногенных химических загрязнений в условиях неопределенности параметров состояния лесной биомассы, отличающаяся использованием виртуальных положительных и отрицательных потоков лесной биомассы с нечеткими значениями параметров плотности и расходов лесной биомассы под воздействием химических загрязнений, а также операций преобразования исходных дифференциальных уравнений с неопределенными переменными в интервальные уравнения с треугольными нечеткими числами. Данная модель позволяет в условиях нечеткой информации о состоянии биомассы рассчитывать границы импактной и буферной зон экологического районирования территории лесных массивов под воздействием химических загрязнений.

Об авторах

В. П. Мешалкин

Российский химико-технологический университет имени Д.И. Менделеева; Институт физической химии и электрохимии им. А.Н. Фрумкина РАН

Email: butusov-1@mail.ru

Академик РАН

Россия, 125047 Москва; 119071 Москва

О. Б. Бутусов

Российский химико-технологический университет имени Д.И. Менделеева; Институт физической химии и электрохимии им. А.Н. Фрумкина РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: butusov-1@mail.ru
Россия, 125047 Москва; 119071 Москва

Р. Р. Кантюков

ООО “Газпром ВНИИГАЗ”

Email: butusov-1@mail.ru
Россия, 142717 Московская обл.

Т. Б. Чистякова

Санкт-Петербургский государственный технологический институт (технический университет)

Email: butusov-1@mail.ru
Россия, 190013 Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Meshalkin V.P., Dovì V.G., Bobkov V.I. Belyakov A.V., Butusov O.B., Garabadzhiu A.V., Burukhina T.F., Khodchenko S.M. // Mendeleev Commun. 2021. V. 31. № 5. P. 593–604. https://doi.org/10.1016/j.mencom.2021.09.003
  2. Мешалкин В.П. Экспертные системы в химической технологии. Основы теории, опыт разработки и применения. М.: Химия, 1995. 368 с. ISBN 5-7245-0974-1
  3. Мешалкин В.П. Основы интенсификации и ресурсоэнергоэффективности химико-технологических систем. Смоленск: ООО “Принт-экспресс”, 2021. 442 с.
  4. Бузник В.М. Химия. Устойчивое развитие. Высокотехнологичный бизнес. Владивосток: Дальнаука, 2002. 200 с.
  5. Защиринский С.В., Фураев Д.Н., Чистякова Т.Б. // Автоматизация в промышленности. 2018. № 11. С. 28–32.
  6. Bolshakov A., Sgibnev A., Glazkov V., Lachugin D., Chistyakova T. Volumetric display testing unit for visualization and dispatching applications In: Interactive collaborative robotics. Ronzhin A., Rigoll G., Meshcheryakov R. (eds.). ICR 2016. Lect. Notes Comput. Sci. V. 9812. Springer, Cham, 2016. P. 234–242. https://doi.org/10.1007/978-3-319-43955-6_28
  7. Bojadziev G., Bojadziev M. Fuzzy logic for business, finance and management. USA, Danvers: World Scientific Publishing, 2007. 232 p.
  8. Pedro F.S., de Barros L.C., Gomes L.T. A Survey on fuzzy differences. In: Proc. of the 16th World Congress of the International Fuzzy Systems Association (IFSA), 9th Conference of the European Society for Fuzzy Logic and Technology. 2015. EUSFLAT. P. 705–710. https://doi.org/10.2991/ifsa-eusflat-15.2015.100
  9. Bede B., Stefanini L. Numerical solution of interval differential equations with generalized Hukuhara differentiability. In: Proc. of the Joint 2009 International Fuzzy Systems Association World Congress and European Society of Fuzzy Logic and Technology Conference (July 20–24, 2009, Lisbon, Portugal). IFSA/EUSFLAT. 2009. P. 730–735.
  10. Ahmad M.Z., Hasan M.K. Numerical methods for fuzzy initial value problems under different types of interpretation: A comparison study. In: Informatics engineering and information science. ICIEIS 2011. Communications in computer and information science. Abd Manaf A., Zeki A., Zamani M., Chuprat S., El-Qawasmeh E. (eds.). V. 252. Part II. Springer, Berlin, Heidelberg. pp. 275–288. https://doi.org/10.1007/978-3-642-25453-6_25
  11. Chakraverty S., Tapasvini S., Diptyranjan B. Fuzzy differential equations and application for engineers and scientists. Boca Raton, London, New York: CRC Press, Taylor and Francis Group, 2017. 216 p. https://doi.org/10.1201/9781315372853
  12. Kumaresan N., Kavikumar J., Ratnavelu K. // Int. J. Math. Comput. Sci. 2012. V. 6. P. 453–456.
  13. Gomes L.T., de Barros L.C., Bede B. Fuzzy differential equations in various approaches. Heidelberg, New York, Dordrecht London: Springer International Publishing, 2015. 130 p. https://doi.org/10.1007/978-3-319-22575-3
  14. Najafi H.S., Sasemasi F.R., Roudkoli S.S., Nodehi S.F. // J. Math. Comput. Sci. 2011. V. 2. № 2. P. 295–306.
  15. Мешалкин В.П., Бобков В.И., Борисов В.В., Дли М.И. // Доклады Российской академии наук. Химия, науки о материалах. 2020. Т. 494. № 1. С. 50–54. https://doi.org/10.31857/S2686953520050167
  16. Dias M.R.B., Barros L.C. Differential equations based on fuzzy rules. In: Proc. of the Joint 2009 International fuzzy systems association world congress and European society of fuzzy logic and technology conference. V. 1. (July 20–24, 2009, Lisbon, Portugal), 2009. pp. 240–246.
  17. Murray J.D. Mathematical biology. Third edition. Berlin: Heidelberg: Springer-Verlag, 2002. 576 p.
  18. Smith W.H. Air Pollution and forests. Interactions between air contaminants and forest ecosystems. New York: Springer-Verlag, 1981. 388 p.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2024

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».