Inventory number IRN Number of state registration
0224РК00556 BR18574148-OT-24 0123РК00934
Document type Terms of distribution Availability of implementation
Заключительный Gratis Number of implementation: 0
Not implemented
Publications
Native publications: 2
International publications: 6 Publications Web of science: 0 Publications Scopus: 6
Number of books Appendicies Sources
1 5 94
Total number of pages Patents Illustrations
153 1 41
Amount of funding Code of the program Table
116818796 О.1119 3
Code of the program's task under which the job is done
01
Name of work
Развитие геоинформационных систем и мониторинга объектов окружающей среды
Report title
Type of work Source of funding The product offerred for implementation
Applied Автоматизированная система
Report authors
Темирбеков Нурлан Муханович , Жумагулов Бакытжан Турсынович , Мадияров Мураткан Набенович , Абдолдина Фарида Наурузбаевна , Малгаждаров Ержан Амангазынович , Байгереев Досан Ракимгалиевич , Иманғалиев Ернар Иманғалиұлы , Касенов Сырым Еркинович , Темирбеков Алмас Нурланович , Тукенова Зульфия , Темирбекова Маржан Нурлановна , Дедова Татьяна Владимировна , Алимбекова Нурлана Бауржановна , Тамабай Динара Оразбековна , Насырова Манзура Садыкжановна , Омиржанова Бакытжан Болатовна , Тажигулов Кемелхан Асхатович , Серік Әсел Болатқызы ,
1
0
1
0
Customer МНВО РК
Information on the executing organization
Short name of the ministry (establishment) МНВО РК
Full name of the service recipient
Республиканское общественное объединение "Национальная Инженерная Академия Республики Казахстан"
Abbreviated name of the service recipient РОО НИА РК
Abstract

промышленные города Алматы, Усть–Каменогорск.

Алматы, Өскемен өнеркәсіптік қалалары.

Создание единой экосистемы сбора и обработки данных мониторинга атмосферного воздуха промышленных городов Казахстана. Создание алгоритма обработки больших данных, собираемых имеющимися системами мониторинга качества воздуха.

Қазақстанның өнеркәсіптік қалаларының атмосфералық ауасы мониторингінің деректерін жинау мен өңдеудің бірыңғай экожүйесін құру. Қол жетімді ауа сапасын бақылау жүйелері жинайтын үлкен деректерді өңдеу алгоритмін құру.

Разработан прототип геоинформационной системы с применением современных систем мониторинга качества атмосферного воздуха, математического моделирования и информационно–коммуникационных технологий. В программе использованы корреляционные и экспериментальные методы: основы Data Science, язык программирования Python, библиотеки Numpy, Pandas, SciPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit–learn, а также методы: математического моделирования; диффузного всасывания насосом; мониторинг модуля анализа газов; усвоения данных и др.

Атмосфералық ауа сапасын бақылаудың, математикалық модельдеудің және ақпараттық–коммуникациялық технологиялардың заманауи жүйелерін қолдана отырып, Геоақпараттық жүйенің прототипі жасалды. Бағдарламада корреляциялық және эксперименттік әдістер қолданылады: Data Science негіздері, Python бағдарламалау тілі, Numpy кітапханалары, Pandas, SciPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit–learn, сондай-ақ әдістер: математикалық модельдеу; сорғымен диффузиялық сору; газды талдау модулін бақылау; деректерді игеру және т. б.

Установлено, что использование архивных материалов в сочетании с данными современного мониторинга позволяет создать полноценную картину состояния атмосферного воздуха, выявить тенденции и принять меры для улучшения качества воздуха. Математически обоснован алгоритм решения обратной задачи для уточнения неполных и неточных данных от источников загрязнения. На основании исследования было подтверждено наличие маркерных загрязняющих веществ в снеговом покрове. Результаты исследования свидетельствуют, что с увеличением загрязнения снега наблюдается повышение концентрации маркерных веществ в атмосферном воздухе. Таким образом, наша исходная гипотеза подтверждена экспериментальным путем. Разработанная информационно-аналитическая платформа для анализа и прогноза загрязнения атмосферы является полезным инструментом для улучшения мониторинга окружающей среды и здоровья населения. Используя модели машинного обучения, система не только прогнозирует будущие значения вредных веществ, но и повышает точность и надежность этих прогнозов. В режиме реального времени сотрудники ситуационного центра отслеживают и контролируют текущую ситуацию в городе, принимают оперативные решения, делают моделирование развития, происходящего в городе.

Мұрағат материалдарын заманауи мониторинг деректерімен бірге пайдалану атмосфералық ауаның жай-күйінің толыққанды бейнесін жасауға, тенденцияларды анықтауға және ауа сапасын жақсарту үшін шаралар қабылдауға мүмкіндік беретіні анықталды. Ластану көздерінен толық емес және дәл емес деректерді нақтылау үшін кері есепті шешу алгоритмі математикалық негізделген. Зерттеу негізінде қар жамылғысында маркерлі ластаушы заттардың болуы расталды. Зерттеу нәтижелері қардың ластануының жоғарылауымен атмосфералық ауадағы маркер заттарының концентрациясының жоғарылауын көрсетеді. Осылайша, біздің бастапқы гипотезамыз эксперимент арқылы расталды. Атмосфераның ластануын талдау және болжау үшін әзірленген ақпараттық-талдау платформасы қоршаған орта мен халықтың денсаулығын бақылауды жақсартудың пайдалы құралы болып табылады. Машиналық оқыту модельдерін қолдана отырып, жүйе зиянды заттардың болашақ мәндерін болжап қана қоймай, осы болжамдардың дәлдігі мен сенімділігін арттырады. Нақты уақыт режимінде ахуалдық орталықтың қызметкерлері қаладағы ағымдағы жағдайды бақылайды және бақылайды, жедел шешімдер қабылдайды, қалада болып жатқан дамуды модельдейді.

Экономический эффект выражается в повышении качества жизни населения РК, устойчивости экономики страны, ее человеческого капитала, повышения национальной безопасности и устойчивого развития государства. Созданная система мониторинга и прогнозирования загрязнения атмосферы будет способствовать повышению качества жизни населения. Это связано с увеличением осведомленности населения о качестве атмосферного воздуха путем свободного доступа к созданной информационно-аналитической платформе, что повлияет на создание условия для развития экологической просвещенности населения, повысит уровень взаимодействия государственных органов с научной средой, система прогнозирования загрязнения атмосферы поможет местным исполнительным органам применять эффективные политики для снижения уровня загрязнения атмосферы.

Экономикалық тиімділік ҚР халқының өмір сүру сапасын, ел экономикасының тұрақтылығын, оның адами капиталын арттыруда, Ұлттық қауіпсіздік пен мемлекеттің орнықты дамуын арттыруда көрінеді. Атмосфераның ластануын мониторингілеу мен болжаудың құрылған жүйесі халықтың өмір сүру сапасын арттыруға ықпал ететін болады. Бұл құрылған ақпараттық-талдамалық платформаға еркін қол жеткізу арқылы халықтың атмосфералық ауа сапасы туралы хабардарлығының артуына байланысты, бұл халықтың экологиялық ағартушылығын дамыту үшін жағдай жасауға әсер етеді, мемлекеттік органдардың ғылыми ортамен өзара іс-қимыл деңгейін арттырады, атмосфераның ластануын болжау жүйесі жергілікті атқарушы органдарға атмосфераның ластану деңгейін төмендету үшін тиімді саясаттарды қолдануға көмектеседі.

Предполагается внедрение в промышленных городах с использованием созданной единой экосистемы в виде ГИС для мониторинга качества воздуха.

Өнеркәсіптік қалаларда ауа сапасын бақылау үшін ГАЖ түрінде құрылған бірыңғай экожүйені пайдалана отырып енгізу көзделіп отыр.

Эффективность НИР заключается в том, что созданная единая экосистема сбора и обработки данных мониторинга атмосферного воздуха в дальнейшем будет как проект коммерциализации реализован в промышленных городах Казахстана.

Ғылыми зерртеу жұмысының тиімділігі атмосфералық ауа мониторингінің деректерін жинау мен өңдеудің құрылған бірыңғай экожүйесі болашақта коммерцияландыру жобасы ретінде Қазақстанның өнеркәсіптік қалаларында іске асырылатын болады.

Математика, экология, здравоохранение, химия, геология.

Математика, экология, здравоохранение, химия, геология.

UDC indices
504.3;632.15;004;519.6
International classifier codes
27.35.47; 27.35.23; 87.17.03; 20.23.27; 20.23.21;
Readiness of the development for implementation
Key words in Russian
мониторинг объектов окружающей среды; модель переноса примесей в атмосфере; экспертная система; метод интеллектуального анализа данных; методы искусственного интеллекта; алгоритмы машинного обучения; геоинформационная система; информационно–аналитическая платформа;
Key words in Kazakh
қоршаған орта объектілерінің мониторингі; атмосферадағы қоспалардың тасымалдану моделі; сараптама жүйесі; интеллектуалды анализ әдісі; жасанды интеллект әдістері; машиналық оқыту алгоритмдері; геоақпараттық жүйе; ақпараттық-талдау платформасы;
Head of the organization Жумагулов Бакытжан Турсынович Доктор технических наук / профессор
Head of work Темирбеков Нурлан Муханович Доктор физико-математических наук / профессор
Native executive in charge