The object of research, development or design (in Russian) : воздушная среда г. Павлодар

The object of research, development or design (in Kazakh) : Павлодар қаласының әуе ортасы

Aim of work (in Russian) : Выполнить пространственный и временной анализ содержания загрязняющих веществ в воздухе г. Павлодар в соответствии с Глобальными рекомендациями ВОЗ по качеству воздуха с применением методов машинного обучения.

Aim of work (in Kazakh) : Уақыт өте келе ластаушы заттардың кеңістіктік таралуын және құрамының өзгеруін модельдеу үшін машиналық оқыту әдістерін қолдана отырып, ДДҰ-ның ауа сапасы жөніндегі жаһандық ұсыныстарына сәйкес Павлодар қ. ауадағы ластаушы заттардың құрамына кеңістіктік және уақытша талдауын орындау.

Методы исследования (на русском) : компьютерное моделирование, ГИС, экологический мониторинг, физико-химические методы: электрохимические и оптические методы

Методы исследования (на казахском) : компьютерлік модельдеу, ГАЖ, экологиялық мониторинг, физика-химиялық әдістер: электрохимиялық және оптикалық әдістер

Obtained results and novelty (in Russian) : 1) Выполнен анализ воздуха г. Павлодар на содержание PM2.5, PM10, О3, NO2, SO2, CO в заданных локациях в зимний, весенний и летний периоды. 2) Выполнен мониторинг концентрации загрязнителей PM2.5, PM10, О3, NO2, SO2, CO в воздухе г. Павлодар с использованием стационарного оборудования. 3) Создан и протестирован ряд моделей машинного обучения для анализа пространственного распределения загрязнителей, а также для анализа и прогнозирования изменения концентрации загрязнителей во времени. 4) Составлены карты пространственного распределения загрязнителей и AQI на территории г. Павлодар: по результатам мобильных сессий замеров, а также интегральная карта выражающая общую тенденцию распространения загрязнения на основе всех замеров. Основной новизной проведенного исследования является интеграция современных методов машинного обучения для комплексного анализа и прогнозирования загрязнения воздуха в г. Павлодар. Впервые в регионе реализована инновационная сеть интернет-подключенных стационарных станций для круглосуточного мониторинга качества воздуха, что позволяет оперативно реагировать на изменения и минимизировать риск воздействия на здоровье населения. Разработанная модель машинного обучения, отличающаяся высокой точностью и низкой погрешностью прогнозирования, предлагает уникальные инструменты для анализа временных и пространственных распределений загрязнителей.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : 1) Павлодар қаласының ауасындағы PM2.5, PM10, О3, NO2, SO2, CO құрамына қыста, көктемде және жазда белгіленген орындарда талдау жүргізілді. 2) Павлодар қаласының ауасындағы PM2.5, PM10, О3, NO2, SO2, CO ластаушы заттарының концентрациясы стационарлық құрылғыларды пайдалана отырып мониторингтелді. 3) Ластаушы заттардың кеңістіктік таралуын талдау, сондай-ақ уақыт бойынша олардың концентрациясының өзгеруін болжау үшін машинамен оқыту модельдерінің жиынтығы құрылып, сынақтан өткізілді. 4) Павлодар қаласының аумағында ластаушы заттардың және AQI кеңістіктік таралу карталары құрылды: мобильді өлшеу сессияларының нәтижелері бойынша, сондай-ақ барлық өлшемдерге негізделген ластану таралуының жалпы үрдісін көрсететін интегралдық карта. Жүргізілген зерттеудің негізгі жаңалығы — Павлодар қаласындағы ауа ластануын кешенді талдау және болжау үшін заманауи машинамен оқыту әдістерін интеграциялау. Өңірде алғаш рет ауа сапасын тәулік бойы бақылауға арналған интернетпен қосылған стационарлық станциялардың инновациялық желісі жүзеге асырылды, бұл өзгерістерге жедел жауап беруге және халықтың денсаулығына әсер ету қаупін азайтуға мүмкіндік береді. Жоғары дәлдік пен төмен қателікпен болжаумен ерекшеленетін машиналық оқыту моделі ластаушы заттардың уақыттық және кеңістіктік таралуын талдауға арналған бірегей құралдарды ұсынады.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Разработаны 7 карт: из них 6 карт распределения концентраций загрязнителей PM2.5, PM10, О3, NO2, SO2, CO, а также интегральная карта распределения показателя качества воздуха AQI на территории г. Павлодар Получены результаты анализ воздуха г. Павлодар на содержание PM2.5, PM10, О3, NO2, SO2, CO в более 1000 распределенных точках на территории города в зимний, весенний и летний периоды. Разработаны модели нейронных сетей для анализа пространственного распределения отдельных загрязнителей и интегрального индекса AQI.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : 7 карта әзірленді: олардың ішінде 6 карта PM2.5, PM10, О3, NO2, SO2, CO ластаушы заттарының концентрацияларының таралуы, сондай-ақ Павлодар қаласының аумағында AQI ауа сапасының интегралдық көрсеткішінің таралу картасы бар. Павлодар қаласының ауасындағы PM2.5, PM10, О3, NO2, SO2, CO құрамына қыста, көктемде және жазда қаланың 1000-нан астам үлестірілген нүктелерінде талдау нәтижелері алынды. Жеке ластаушы заттар мен AQI интегралдық индексінің кеңістіктік таралуын талдау үшін нейрондық желі модельдері әзірленді.

Level of implementation (in Russian) : не внедрено

Level of implementation (in Kazakh) : енгізілмеген

Efficiency (in Russian) : Эффективность проекта достигается за счет того, что прогнозирование пространственного распределения концентрации загрязнителей и изменение их во времени (временные ряды) будут реализованы с применением элементов искусственного интеллекта (машинное обучение, нейронные сети). По завершению проекта будут составлены карты распределения загрязнителей, будут выявлены тренды распространения загрязнителей, будут предложены пути трансляции полученных данных о состоянии воздушной среды в Интернет.

Efficiency (in Kazakh) : Жобаның тиімділігіне ластағыштар шоғырлануының кеңістіктік бөлінуін болжау және оларды уақыт бойынша өзгерту (уақытша қатарлар) жасанды интеллект элементтерін (машиналық оқыту, нейрондық желілер) қолдана отырып іске асырылуы есебінен қол жеткізіледі. Жоба аяқталғаннан кейін ластағыштарды бөлу карталары жасалады, ластағыштардың таралу трендтері анықталады, ауа ортасының жай-күйі туралы алынған деректерді Интернетке трансляциялау жолдары ұсынылатын болады.

Field of application (in Russian) : Область применения полученных результатов лежит в сфере оценки состояния объектов окружающей среды, а также в области прикладного применения методов машинного обучения. Предлагаемые к разработке подходы применения методов машинного обучения в целях пространственного анализа и прогнозирования загрязнений воздуха являются универсальными и экстерриториальными.

Field of application (in Kazakh) : Алынған нәтижелерді қолдану саласы қоршаған орта объектілерінің жай-күйін бағалау саласында, сондай-ақ Машиналық оқыту әдістерін қолданбалы қолдану саласында жатады. Ауаның ластануын кеңістіктік талдау және болжау үшін машинаны оқыту әдістерін қолданудың ұсынылған тәсілдері әмбебап және экстерриториялық болып табылады.