Өскемен қаласының жалпы экологиялық жағдайы
Мазмұны
Кіріспе ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 4
1 Өскемен қаласының жалпы экологиялық жағдайы ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ..6
1.1 Қысқаша физика-географикалық сипаттамалары ... ... ... ... ... .. ... ... ... ... ...6
1.2 Тұрғындардың экологиялық және денсаулық жағдайларының зерттеуін талдау ... ... ... ... ... ... ... . ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... .6
1.3 Қоршаған ортаның улы заттармен ластануы ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...8
1.4 Өскемен аймағындағы жер үсті, жер асты суларының жай-күйі ... ... ... ... .11
2 Deductor Studio көмегімен атмосфералық ластануларды шығарындыларды болжау ... ... ... ... ... ... ... . ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ..13
2.1 Deductor аналитикалық платформасы ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... .14
2.1.1 Мәселенің тұжырымы және деректерді жинау, қайта құру ... ... ... ... ... ..18
2.1.2 Мәселені шешу әдісін таңдау ... ... ... ... ... ... ... . ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...22
2.1.3 Deductor-та іске асыру ... ... ... ... ... ... ... .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... .22
3 Экологиядағы математикалық және компьютерлік модельдеу ... ... ... ... ... ..31
3.1 Жеке процестің математикалық моделін құру ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...31
3.2 Шешім алгоритмі, сандық алгоритм ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 32
3.3 Алынған деректерді талдау және визуализациялау ... ... ... ... ... ... ... ... ... ..36
4 ЭЕМ операторының техника қауіпсіздігін және еңбекті қорғауды қамтамасыз ету ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...44
4.1 Дербес компьютерлердің адам денсаулығына әсері ... ... ... ... ... ... ... ... ... 44
4.2 Компьютерде қауіпсіздікті пайдалану нұсқаулары ... ... ... ... ... ... ... ... ... .48
4.3 Жалпы ережелер ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... .48
4.4 Қауіпті және зиянды факторлардың түрлері ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 49
4.5 Электр қауіпсіздігінің талаптары ... ... ... ... ... ... .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... .49
4.6 ЭЕМ операторының техника қауіпсіздігі және еңбекті қорғау бойынша нұсқаулықтар ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 51
5 Ақпараттық-аналитикалық жүйені ендірудің экономикалық тиімділігін есептеу ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ..55
Қорытынды ... ... ... ... ... ... .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 59
Қолданылған әдебиеттер тізімі ... ... ... ... ... ... ... . ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 60
Символдар мен қысқартулар
Осы дипломдық жұмыста келесі анықтамалар, белгілеулер мен қысқартулар пайдаланылады:
ШҚО - Шығыс Қазақстан Облысы
АЖ - ақпараттық жүйе
ДББЖ - деректер базасын басқару жүйесі
РМК - республикалық мемлекеттік кәсіпорын
АҚ - акционерлік қоғам
АЭС - атом электрстанциясы
ТМК - титан-магнит комбинаты
ШРК - шекті рұқсат етілген концентрациясы
ЛТХ - ластану туралы хабарлама
ЭЕМ - электронды есептеуіш машина
ЖЭС - жылу электрстанциясы
ҮМЗ - Үлбі металлургиялық зауыты
ЖШС - жауапкершілігі шектеулі серіктестік
Кіріспе
Соңғы 10-15 жылда Өскеменде топырақ, жер үсті және жер асты суларының ластануын, радиацияның ластануын және ауаның ластануын бағалау үшін қоршаған ортаны қорғау бойынша көптеген зерттеулер жүргізілді. Бірақ осы жұмыстардың нәтижелері, әдетте, бір-бірімен және қала халқының денсаулық көрсеткіштерімен өзара байланысты емес. Осы кезеңнің еңбектерінің арасында 1991 жылы Өскемен қаласының аумағы мен денсаулығының экологиялық жағдайын бағалау бойынша КСРО Жоғарғы Кеңесінің қоғамдық сараптау Комитетінің сараптамалық қорытындыларын дайындауға арналған арнайы зерттеулер жүргізілді. Осы зерттеулердің нәтижесінде Өскемен қаласының тұрғындарының денсаулығының нашарлауы мен қоршаған ортаның қолайсыз жағдайының факторлары және осы факторлардың әсері зерттелді. Өкінішке орай, КСРО-ның құлдырауына байланысты осы зерттеулердің тұжырымдары мен ұсыныстары толығымен пайдаланылмады, ал қалада экологиялық жағдай мен медициналық-демографиялық көрсеткіштер нашарлай берді. Осыған байланысты қоршаған ортаны қорғаудың қолайсыз факторларын зерттеу және олардың қала тұрғындарының денсаулығының заманауи талаптарын және 2004 жылғы жұмысының негізі қаланған қала халқының денсаулығын ескере отырып, қалалық тұрғындардың денсаулығына әсер етуді зерделеу қажет, облыстық мәслихаттың 21-сессиясының шешімімен Өскемен қаласының аумағын және тұрғындарының денсаулығын кешенді геоэкологиялық зерттеуді өткізу тақырыбындағы зерттеулер жүргізілді. Зерттеудің негізгі мақсаты қала тұрғындарына экологиялық қауіптің дәрежесін анықтау және экологиялық факторлардың қолайсыз әсеріне әсер ету тәуекелдерін бағалау болып табылады. Бұл дипломдық жұмыс осы зерттеулердің нәтижелерімен ұсынылған.
Бұл дипломдық жұмыстың мақсаты - экологиялық мәліметтерді интеллектуалды талдау үрдісін математикалық және компьютерлік үлгілеу.
Қойылған мақсатқа жету үшін төмендегі міндеттер қойылды:
Өскемен қаласының жалпы экологиялық жағдайына талдау жасау, тұрғындардың экологиялық және денсаулық жағдайларының зерттеуін талдау
Қоршаған ортаның улы заттармен ластануын талдау
Deductor Studio көмегімен атмосфералық ластануларды шығарындыларды болжау
Зиянды заттың атмосферада таралуының математикалық моделін құру, оны ақырлы айырымдар әдісімен сандық жүзеге асыру
Зерттеу әдістері. Дипломдық жұмысты орындау барсында математикалық үлгілеу әдістері, сандық әдістер, интеллектуалды талдау әдісі, болжау әдісі, ақырлы айырымдар әдісі, есептеу тәжірибесі әдісі пайдаланылды.
Жұмыстың теориялық маңыздылығы - зиянды заттың атмосферада таралуының математикалық моделі құрылып, оны сандық жүзеге асыру айырымдық сұлбалары ұсынылды. Жобада экономикалық тиімділік негіздемесінің мәселелері және жұмыс орындарын ұйымдастырудың экономикалық аспектісі қарастырылған.
Жұмыстың практикалық маңыздылығы. Ұсынылған сандық алгоритмдерді экологиялық ұйымдарда қолданылатын арнайы бағдарламалық кешендерді құруда пайдалануға болады.
Жұмыстың құрылымы. Дипломдық жұмыс кіріспеден, негізгі бөлімнен, қорытындыдан және әдебиеттер тізімінен тұрады. Жұмыстың негізгі бөлімнен бес тараудан тұрады. Жұмыс 33 суретті, әдебиеттер тізімі 15 әдебиет көзін қамтиды. Жұмыс көлемі - 60 бет.
1 Өскемен қаласының жалпы экологиялық жағдайы
1.1 Қысқаша физика-географикалық сипаттамалары
Өскемен қаласы 230 шаршы метр аумақты қамтиды. Ертістегі Үлбі өзенінің бірігуінде. Аудан орталығының географиялық координаттары - солтүстік ендік 49°59` және шығыс бойлық 82°37`. Шығыс Қазақстан облысының Семей, Риддер және Зырян қалаларының жақын ірі орталықтарынан Өскемен 200, 120 және 150 км-ге тең және олармен темір жол мен жолдармен байланысты.
Өскемен қаласы Үлбі және Ертіс өзендерінің алқаптарынан қалыптасқан және солтүстіктен, шығыс, оңтүстік және оңтүстік-батысқа қарай 800 м биіктіктегі тау шатқалдарымен қоршалған жазық далада орналасқан. Қаланың барлық жағынан биіктігі бойынша толығымен шектелетін және өнеркәсіптік кәсіпорындардың тұрғын үй кешені сияқты бірдей биіктікте орналасуы, экология тұрғысынан жағымсыз, өйткені табиғи ластанған қалалық әуе бассейнін тазарту қиынға соғып жатыр.
Өскеменнің климаты күрт континентальды. Ең суық ай қаңтар, орташа температура -16.1°С. Ең төменгі температура -49°С. Жазы ыстық, шілде айында орташа температура +20,6°С. Жыл сайын жауын-шашын шамамен 500 мм. Желдің орташа жылдамдығы 2,5-3,5 мс, қатты желдің жылдамдығы 15 мс дейін. Жел күндері жылына 50-70% -ға дейін. Басқа жағдайларда әлсіз желдер мен тыныштық құбылыстары байқалады, сол кезде қалалық атмосфераның зиянды компоненттермен ластануы күрт артады. Өскеменнің ауданы әлі күнге дейін жауын-шашынмен жеткіліксіз қамтамасыз етілген санына жатады. Ең төменгі орташа жауын-шашын орташа қысқы айларда (қаңтар-ақпан айларында - 20-22 мм) тіркеледі.
Жауын-шашынның ең көп мөлшері маусым мен шілде айларында (56-60 мм) байқалады. Белгілі кезеңдерде (жаз айларында) жауын-шашынның ауа-райының нормасынан 2-3 есе асуы мүмкін, бұл негізінен қатты жаңбырдың арқасында байқалуы мүмкін.
Қалалық және өнеркәсіптік ғимараттардың көпшілігі сулы горизонттың ішінде орналасқан, сондықтан жер бетіндегі және өзен суларының кез-келген ластануы жер асты суларының ластануына әкеліп соғады. Әр жағдайда ластаудың түрі мен дәрежесі көптеген факторлармен анықталады.
1.2 Тұрғындардың экологиялық және денсаулық жағдайларының зерттеуін талдау
Қалалық тұрғындардың экологиялық жағдайы мен денсаулығына әсер ету үшін табиғи факторларды (геопатогендік аймақтар), адамның жасанды ластану көздерін, көлік, сондай-ақ физикалық өрістер (радиация, электромагниттік сәулелену, акустикалық әсер, діріл), әлеуметтік-экономикалық және психологиялық факторлар, сәулет-жоспарлау шешімдерінің әсері. Қоршаған ортаның ластануындағы негізгі рөл техногендік көздерге жатады. Тұрғындардың экологиялық және денсаулық жағдайларына әсер ететін факторлар:
Табиғи факторлар
Өскемен қаласы Ертіс өзенінің қиыршық аймағында орналасқан, ол ұзаққа созылған терең құрылым болып табылады. Бұл құрылымдағы тектоникалық белсенділік төртінші кезеңге дейін байқалады, бұл газдар немесе радонның мүмкін табиғи ластануының көрінісі үшін жағдай жасайды. Сонымен қатар, мұндай тектоникалық белсенді облыстар халықтың денсаулығына қолайсыз әсер ететін физикалық өрістердің пайда болуына себеп болуы мүмкін. Қазіргі уақытта бұл мәселелер аз зерттелген, бірақ кейбір зерттеушілердің Өскемен радонның қауіптілігі туралы мәліметтері бар және жер асты суларындағы радонның құрамының жоғарылауы туралы мәліметтер бар. Халықтың денсаулығына теріс әсер ететін басқа да танымал факторларға терек құтысын тарату, қолайсыз өсімдіктерді оқшаулау, өсімдік аллергендерінің, тұмандардың әсері және т.б. жатады. Бұл факторлардың денсаулыққа әсері ғылыми тұрғыдан зерттелмеген.
Техногендік факторлар
Өскеменде өнеркәсіптік кәсіпорындар, көлік, ауылшаруашылық кәсіпорындары, жанар-жағармай құю станциялары, азық-түлік өнеркәсібі, жеке тұрғын үй секторлары бар техногендік ластаушы заттардың көптігі сипатталады. Қоршаған ортаға басты әсерді өнеркәсіптік кәсіпорындар мен көлік қамтамасыз етеді. Өнеркәсіптік кәсіпорындардың арасында Казцинк АҚ, АЭС Өскемен ЖЭО АҚ, УМЗ АҚ, УК ТМК АҚ ластаушы көздер болып табылады.
Әлеуметтік-экономикалық және психологиялық факторлар
Облыс орталығында капиталды салу, білім беру мен денсаулық сақтау, сауда жүйесі дамыда. Ауыл шаруашылығы негізінен жеке қосалқы шаруашылықтар ретінде шаруа қожалықтары және қала тұрғындарының көгалдандыру учаскелері болып табылады. Қала халқының саны 2004 жылғы 1 қаңтарда 305 мың адамды құрады. 2003 жылдың осы кезеңімен салыстырғанда көрсеткіш 1,8 мың адамға азайды. Қала халқының саны 294,5 мың адам, ауыл тұрғындары - 10,5 мың адам. Қаланың аумағында Металлург мәдениет және демалыс саябағы, Жамбыл атындағы саябақ, Жамбыл атындағы саябақ, Стрелкадағы Сәулетай балалар ойын-сауық орталығы, Восток және Алтай стадиондары сияқты қалашықтардың демалыс орындары бар. ҮМЗ АҚ, Металлург спорттық-сауықтыру кешені, спорттық-сауықтыру кешені және басқа да мәдени-ағарту іс-шараларымен айналысады. Осылайша, Өскемендегі халықтың әлеуметтік-экономикалық жағдайы тұрғын үй деңгейін (тұрғынға шаққанда шамамен 19 шаршы метр), тұрғын үй деңгейін (сумен қамту, канализация, ыстық су 90% және одан да көп), жоғары жұмыспен қамту деңгейімен салыстырмалы түрде қолайлы тұрғын үй жағдайымен сипатталады (18-60 жас аралығындағы еңбекке жарамды халық санының 2,1% -ы), Қазақстанда орташа жалақыдан жоғары және орта және жоғары білімді алу мүмкіндігі туралы қызметкерлердің жалақысы. Сонымен қатар, қалада мәдени демалыс, аулаларды қараусыз қалдыру, спорт алаңдарының болмауы, толық және объективті экологиялық ақпараттың болмауы рекреациялық объектілерді төмен деңгейін көрсетеді. Осыдан ішімдікке тартылады (Тұрақты ішімдікті қолданатындар 15%), есірткі заттарының (2,2%), осылар белсенді демалысқа деген қызығушылығын төмендету үрдісі, азаматтық белсенділікті төмендету үрдісі, оның ішінде экологиялық проблемаларды шешу, жалпы мәдениеттің деңгейін төмендету, қоршаған ортаның қолайсыз жағдайлары, қоғамдық денсаулық сақтаумау үрдісіне әкеп соғады. Сонымен қатар, 2004 жылы туудың азаюы және өлім-жітімнің азаюы, сондай-ақ некелердің өсуі және 2003 жылмен салыстырғанда ажырасулар санының азаюы байқалды. халықтың физикалық және психологиялық денсаулығының жай-күйінде оң өзгерістер болуы мүмкін.
Қоршаған орта факторларының қала халқының денсаулығына әсері
Адам денсаулығына теріс әсер ететін физикалық факторлар шу көздері және электромагниттік сәулелену болып табылады. Шығыс Қазақстан облысының аймақтық және индустриалдық орталығы ретінде Өскемен қаласының аумағы үшін осы факторлардың болуы, әсіресе моно-факторийлік және кешенді әсерін бағалау, бүгінгі күні өзекті мәселе болып табылады.
Сурет 1.1 Қоршаған ортаның қала халқының денсаулығына әсер ететін факторлары
1.3 Қоршаған ортаның улы заттармен ластануы
Кәсіпорындардың шығарындылары мен төгінділерін анықтауға, сондай-ақ қоршаған ортаның ластану деңгейін анықтауға арналған автоматтандырылған мониторинг жүйесі және сенімді зертханалық базасы болу қажет. Өскеменде ауаның, судың, топырақтың және өсімдіктердің ластануын анықтауға арналған бірнеше мемлекеттік, жеке және ведомстволық сертификатталған немесе аккредиттелген зертханалар бар. Лабораторияларда ШҚО үшін тән улы элементтер анықталған, бірақ бірқатар маңызды элементтер анықталмаған немесе талдаудың сезгіштік шегі (бериллий, таллий, сынап) рұқсат етілген шоғырлану көрсеткішіне жақын.
Соңғы жылдары Өскеменде бірқатар ластаушы заттарды шығарындылар мен төгінділер айтарлықтай төмендеді, дегенмен, кейбір негізгі көрсеткіштер бойынша ауаның және судың ластануы (күкірт диоксиді, азот және т.б.) ең жоғарғы рұқсат етілген стандарттардан асып түседі. Осыған байланысты қалалық әуе бассейнінің (ЖЭО және Қазцинк АҚ) негізгі ластағыштар шығарындыларын азайту және жер асты суларының төрт негізгі ластағыштары (ТМК, ҮМЗ, Қазмырыш және ЖЭО) шығарындылары шешілмей қалуда.
Алайда, облыс орталығының экологиялық жағдайы тек өнеркәсіптік кәсіпорындардың шығарындыларына ғана емес, сонымен қатар өзара байланыста қаралуы керек бірқатар себептерге де әсер етеді. Өскемен қаласының орналасқан жері өнеркәсіптік кәсіпорындар шығаратын ластауыш заттардың таралуына ықпал етпейтін жабық бассейнде орналасқан. Өскемендегі атмосфералық ауаның сапасы атмосфераға шығарылатын ластаушы заттардың көлеміне және ауа-райының жағдайына тікелей байланысты, атап айтқанда, атмосферадағы тоқырау жиілігіне байланысты. Бұл жағдай Қолайсыз ауа райы шарттарының пайда болуына ықпал етеді. Қолайсыз ауа райы жағдайының болжамы Шығыс Қазақстан гидрометеорологиялық орталығының метеорологиялық көрсеткіштер бойынша синоптикалық жағдайына сәйкес берілді. Ластанудың күтілетін деңгейіне байланысты қолайсыз ауа райы жағдайлары туралы үш деңгейлі дауыл ескертуі дайындалды: I дәрежесі - бір немесе бірнеше бақыланатын заттардың ШРК шоғырлануы. II дәреже - егер бір немесе бірнеше заттардың 3 ШРК-дан жоғары шоғырлануы күтілсе, беріледі. III дәреже - егер бір немесе бірнеше заттардың 5 ШРК-дан жоғары шоғырлануы күтілсе, беріледі. Метеорологиялық жағдайларды талдау көрсеткіші бойынша, қолайсыз ауа райы кезеңдері жылына 40% дейін болатынын көрсетеді, бұл қаланың экологиялық жағдайына теріс әсер етеді. Бұл кезеңдер әдетте тамыз-қыркүйек айларында байқалады, түнгі және күндізгі температура арасында айтарлықтай айырмашылық болған кезде температура инверсиясының пайда болуымен сипатталады. Мұндай процестер атмосфералық ауада қоспалардың таралуына ықпал етпейді және күн радиациясының әсерінен фотохимиялық реакциялар пайда болады, нәтижесінде жаңа химиялық қосылыстар пайда болуы мүмкін, бұл қауіп атмосфераға шығарылатын ластаушы заттардан жоғары магниттік тәртіп болып табылады. Ауа ластануына жол бермеу үшін атмосферада зиянды заттардың шекті рұқсат етілген концентрациясы (ШРК) заңмен белгіленді. Атмосфералық ауаны ластайтын әрбір зат үшін бір реттік және күнделікті орташа ШРК белгіленеді. Қысқа мерзімді экспозиция үшін (20 минутқа дейін) ластауға арналған бірыңғай ШРК белгіленеді, ал орташа тәуліктік - тұрақты үшін. Айта кету керек, ШРК тек қана адам ағзасына қатысты дамиды, бірақ барлық өмір ауа ластануына әсер етеді.
Атмосфералық ауаның сапасы атмосфералық ластану индексі (АЛИ) деп сипатталады. Өскемен осы көрсеткіш бойынша Қазақстан Республикасының қалалары арасында сегізінші орында тұр. Алайда, ауаның ластану индексін есептеу әдістемесі Өскемендегі ластаушы заттар шығарындыларының ерекшеліктерін толығымен ескермейді. Атмосфералық ауаның ластану индексін анықтаудың қолданыстағы әдіснамасына сәйкес, атмосфераның жоғары концентрациясын ластайтын бес зат ғана ескеріледі, бұл ауаның ластану деңгейінің нақты көрінісін көрсетпейді. Қолайсыз метеорологиялық жағдайлар кезінде шығарындыларды бақылау бойынша әдістемелік нұсқаулар жоқ. Атмосфераның ластануының ең жоғары деңгейі байқалатын Қазақстанның тоғыз қалаларының үшеуі - Өскемен, Риддер, Зыряновск - Шығыс Қазақстан облысында орналасқан.Өңірдегі атмосфераға шығарылатын барлық шығарындылардың 80% -ы Өскемен, Семей, Зырян, Риддер қалаларына тиесілі.Өскемен қаласында барынша рұқсат етілген деңгейлерден артық азот диоксиді, фенол, формальдегид, күкірт диоксиді және шаң бойынша байқалады. Атмосфераға ластаушы заттардың негізгі көздері - Казцинк АҚ, Үлбі металлургиялық зауыты, ЖЭС, құрылыс материалдарын өндіру үшін кәсіпорын - акционерлік қоғамы Semeytsement Бұқтырма цемент компаниясы, алдағы жылдарыда түсті металлургия кәсіпорындары қалады.
Ертістін ластануы үлкен апаттық деңгейге жеткендіктен, ол Шығыстын ғана маңызды су жолдарына қауіп төңдірмей, бүкіл Қазазақстан су жолдарына қауіп тұдырып отыр.Өзеннің негізгі ластағышы Зыряновский қорғасын және Риддер полиметалл комбинаттары болып табылады, олар жарты ғасыр бойы Ертісте күніне миллиондаған текше метрге жуық мыс, мырыш және басқа металдары бар тазартылмаған ағынды суларды тастайды.Барлығы 80-нен астам химиялық заттар мен қосылыстар өнеркәсіптік кәсіпорындардың су қоймаларына шығарылады, алайда тек 12-15 ингредиент үнемі бақылауға алынады.Өскеменде 18-19 шағын аудандардағы су құбырларының, құрылыс алаңдарының, селезі бар ет сүтімен 9 МПа дейін, қорғасын 1,1-ден 13,9-ға дейін, марганец 1-ден 1-ден 30-ға дейін ластанған. Химиялық ластанған суды шамамен 110 мың адам пайдаланады. Су объектілеріне улы заттар шығарындылары мен төгінділеріне байланысты Ертіс пен Үлбі өзендерінің сулары едәуір ластанған және табиғи орталар арасындағы зиянды заттардың көшуі нәтижесінде қалада және оның төңірегінде топырақ пен өсімдік жамылғысыда ластанады.
Ядролық қалдықтарды көму Қазақстан үшін өткір проблема болып отыр. Мысалы, Өскемен қаласының Үлбі металлургиялық зауыты 40 жылдан астам уақыттан бері қалдық қоймасында шамамен 100 мың тонна радиоактивті қалдық жиналды. Зауыт пен қалдықтар Өскемен қаласында орналасқан болсада. Әртүрлі қоймаларда қатты қалдықтар шамамен бір миллиард тонна көлемінде жиналған. Мұнда өндірілген және өңделген рудадан басқа, қорғасын, мырыш, мыс, мышьяк, сурьма, висмут, күміс, кадмий, сынап және басқа да улы элементтер бар. Олардың бәрі тіршілік ету ортасына үлкен мөлшерде шығарылады.
1.4 Өскемен аймағындағы жер үсті, жер асты суларының жай-күйі
Республиканың ең ластанған өзендері - Шығыс Қазақстан облысының аумағы арқылы өтетін өзендер, бұл жерде полиметалл кендерін өндіру және байыту облыстарында жер үсті суларының ластануының ең жоғары көрсеткіші байқалады.
Өскемен қаласында 20 ағынды сулар ағызып жатыр. Кәсіпорындардың қызмет ету аймағындағы ластау көздері өнеркәсіптік қондырғылармен, өнеркәсіптік сарқынды сулармен, сақтау қоймалары бар өнеркәсіптік алаңдар болып табылады.
Сулы қорғағыш, селен, кадмий, нитриттермен ластануы көп километрге созылды, соның арқасында қаланың батыс бөлігіндегі бірнеше ауыз суды жабылып немесе жабылды. 1999 жылдың тамыз айынан 2000 жылдың желтоқсан айына дейін Красноярка өзеніндегі Ертіс өнеркәсіптік аймағынан анықталмаған шахта сулары ағызылып, өзен мырышының тұрақты жоғары ластануына әкелді. 2001 жылы Красноярка өзенінде мырыш құрамының өзгеруі 3,0 ШРК құрады: тамызда 137 ШРК, қараша айында 159,4 ШРК және желтоқсан айында 125,6 ШРК тіркелген. 2001 жылы
Березовка байыту фабрикасының құтқару қалдықтары шұғыл режимде жұмыс істеді. 2001 жылғы желтоқсанда - 2002 жылғы қаңтардағы рельефте кездейсоқ түсіп кеткен құйрық целлюлозасының көлемі 3745 текше метр болды. Нәтижесінде, Глубачанка өзенінде Белоусовкадан 0,5 км төмен осы кезеңде өте жоғары ластану байқалды.
Жерасты және жер асты суларының сапасына адамзаттың ластануының бірнеше көздерінің ұзақ әсер етуі себепті Үлбі өзенінің алқабы жер асты суларында (ластану ошақтарының эпицентрлері) шоғырлануы қауіпті токсиканттардың қарқынды ластануына бейім, мыңдаған және он мыңдаған ШРК жетеді.
2000 жылы Үлбі өзенінің үстіңгі сулары оң жақ жағалауда, сол жақ жағалауда, 3,50 және 3,05 сол жағалауы бойында судың ластану индексі бар, 4-ші сапа класына (ластанған сулар), ал 2001 жылы сол және оң жағалаудағы судың ластану индексі 2, 46 және 2.26, яғни, 2001 жылы өзеннің осы учаскесіндегі жер үсті суларының сапасы жақсарды. 2002 жылдың бірінші тоқсанында судың сапасы 4 рет, ал судың ластану индексі 3,80 болды.
Үлбі өзенінің аузынан 1,45 км жоғары (сол және оң жақ жағалау) ең ластанған. 2001 жылы ластауыштардың орташа жылдық концентрациясы мынадай болды: мыс: 4.86-5.50 ШРК, мырыш 4.71-5.37 ШРК, мұнай өнімдері: 2.03-2.07 ШРК, нитрит азот 1.40-1.95 ШРК. Үлбі өзенінің үстіңгі суларында 2002 жылы 2001 жылмен салыстырғанда мыстың және суспендінің қатты заттарының концентрациясының ұлғаюы байқалады.
Ертіс өзені үсті суларының құрамына Шығыс Қазақстан облысының өндірістік кешені әсер етті. 2001 жылы ең көп ластанғандардың бірі TMK-ның шығарылуынан 0,5 км төмен болды.
Оң және сол жақ банктердегі орташа концентрациялар: мыс үшін 3.75-4.75 ШРК, мырыш 1.92-3.48 ШРК, мұнай өнімдері 2.50-2.17 ШРК, нитрит азот 1.31-1.37 ШРК . Үш жағдайда биохимиялық оттегіге сұраныс нормадан асып түсті. Сол және оң жағалаудағы ластану индексі тиісінше 1,86 және 2,19 құрады.
2001 (судың ластану индексі - 0.84) жылы 2000 жылмен салыстырғанда (судың ластану индексі - 1.39) салыстырғанда, 2001 жылы Күкірт қышқылы зауытының шығарындыларынан 0,5 шақырымнан төмен деңгейдегі жер асты суларының сапасы жақсарды және олар таза суларға жатады деп айтуға болады 2 сапа классы. Өкінішке орай, осы бөлімде судың сапасын бақылау тек жарты жылда бір рет жүзеге асырылады.
2002 жылдың 1-ші тоқсанында қаладағы ең көп ластанған Понтондар көпірінен 0,35 км төмен мақсатты болып табылады.
2001 жылмен салыстырғанда өзеннің осы бөлігіндегі жер үсті суларының жағдайы нашарлады (2002 жылы сол және оң жақ банктер үшін судың ластану индексі 2.08 және 3.75, ал 2001 жылы 1.34 және 2.17). Мыс пен мырыш концентрацияларының ұлғаюы байқалады; тоқтатылған қатты заттардың және нитрит азотының концентрациясы төмендеді. Ауқымдағы биохимиялық оттегіге сұраныс нормадан асып түсті.
Аймақтың су қоймасының ластануының бірқатар мәселелерінде бөлек сызық тазарту құрылыстарын шамадан тыс жүктеу мәселесі болып табылады. Қалада ағынды суларды тазарту сол жағалаудағы кәріз тазарту қондырғыларында жүргізіледі. Ертіс өзенінде емдеуден кейін ағынды суларды ағызу жүзеге асырылады. Тазарту нысандарының жобалық қуаттылығының жетіспеушілігімен және тазарту құрылыстарының үшінші кезеңінің ұзақтығы құрылысының жетіспеушілігінен туындаған күрделі жағдайға байланысты, жеткіліксіз өңделген тұрмыстық сарқынды су Ертісте шығарылады.
Қаланың шегінде Үлбі және Ертіс өзендерінің жай-күйіне мониторинг жүргізу тоқсанына бір рет жүзеге асырылады, бұл су объектілерінің ластануын азайту жөніндегі шараларды уақтылы қабылдауға ықпал етпейді.
Сумен жабдықтау объектілеріндегі экологиялық жағдай жер асты суларының және жер үсті суларының техногендік ластануының көптеген ошақтарының сумен жабдықтау көздерінің сапасына ұзақ мерзімді әсер ету салдарынан қиын болып қалуда. Қалада ҮМЗ АҚ-ның құтқару қалдықтары, Өскемен және Согра ЖЭО-ның қалдықтары, Қазцинк АҚ металлургиялық өндірісінің қоқыстары бар. Қалдықтардың улы компоненттері жер асты горизонттарға жуылады, оларды улы компоненттермен ластайды.
2 Deductor Studio көмегімен атмосфералық ластануларды шығарындыларды болжау
Белгілі болғандай, өнеркәсіптік қалаларда ауа сапасы табиғи және антропогендік факторлардың күрделі өзара әрекеттесуі нәтижесінде қалыптасады. Ауа райының табиғи климаты және климаттық параметрлері (ауаның температурасы, желдің жылдамдығы, күн радиациясы, жауын-шашын, беткей және жоғары инверсиялар, атмосфералық ауаның тұрақсыздығы) ауа сапасының климаты және жоғары ластану эпизодтарының алғышарттарын тудыратын маңызды шарттар болып табылады. Өскемен қаласындағы атмосфералық ауа жай-күйін Шығыс Қазақстан облысының статистика департаментінің статистикалық ақпараттарына, қоршаған орта жағдайы туралы ақпараттық бюллетендерге, Қазгидромет РМК-ны статистикалық ақпаратты талдау негізінде Қоршаған ортаны қорғау орталығы бағалады.
Өскемен қаласы өнеркәсіптік кәсіпорындар, көліктер, жанармай құю станциялары және жеке меншік секторлар бар көптеген жасанды ластауыштардың болуымен сипатталады. Өнеркәсіптік кәсіпорындардың негізгі ластаушы арасында Казцинк ЖШС, Өскемен ЖЭО АЭС ЖШС, Согринская ЖЭО ЖШС, ҮМЗ , ТМК ЖШС бар. Олардың экологиялық рөлі бірдей емес, өйткені әртүрлі табиғи ортадағы әсер дәрежесі бірдей емес. Экологиялық жағдай әртүрлі өндірістердің техногендік факторларының әсерін жинақтаумен, автокөлік тасымалының және Өскемен қаласының физико-географиялық орналасуының жабық бассейндегі әсерінің ұлғаюымен қиындатады.
Қаланың атмосферасы кәсіпорындардың (күкірт диоксиді, азот диоксиді, хлор, көміртегі тотығы, фенол, формальдегид, мышьяк, тоқтатылған заттар және т.б.) шығаратын химиялық ластаушылардың кең ауқымына әсер етеді.
Өскемендегі атмосфералық ауа жай-күйіне мемлекеттік мониторинг Шығыс-Қазақстан облысындағы Қазгидромет филиалы жексенбі және мереке күндерінен басқа тәулігіне 3 рет (жергілікті уақыт бойынша 07, 13 және 19 сағат уақытында) жүзеге асырылады. Ауа үлгілерін таңдау 5 стационарлық бекеттерде жүзеге асырылады:
-- ЛТХ - 1 (Рабочая, 6 көшесі - өнеркәсіптік кәсіпорындардың санитарлық-қорғау аймағы);
-- ЛТХ - 5 (Кайсенова, 30 көшесі - қала ортасында);
-- ЛТХ - 7 (Первооктябрьская, 126 көшесі- қаланың солтүстік-батыс бөлігі);
-- ЛТХ - 8 (Егорова, 6 көшесі - п. Новая Согра, жылыжай ауданы);
-- ЛТХ - 12 (К. Сатпаева, 12 даңғылы - КШТ ауданы); келесі заттар үшін: күкірт диоксиді, көміртегі тотығы, азот диоксиді, фенол, тоқтатылған зат, хлор, күкірт қышқылы, формальдегид, мышьяк және қорғасын бар (Сурет 2.1).
Сурет 2.1. Өскемен қаласындағы атмосфералық ауаның қадағалау орындарының орналасу сызбасы
ЛТХ-ға әсер ететін маңызды фактор инерциялық фактор болып табылады, яғни алдыңғы күнде шоғырланулар көп болса, онда, әдетте, ластану бүгінгі күні де көтеріледі. Өскемен қаласының физика-географиялық орналасуы жабық бассейнде маңызды рөл атқарады, бұл өнеркәсіптік кәсіпорындар, қазандық қондырғылары, көлік құралдары мен жеке меншік секторлар шығаратын ластаушы заттардың таралуына ықпал етпейді. Атмосфералық ауаның ластануына үлкен әсер желдің жылдамдығы 1 м с-ден аспайтын жағдайларда, тыныш жағдай деп аталатын жағдайлармен қамтамасыз етіледі. Ауаның ауытқуы жағдайлары ауаның ластануына үлкен әсер етеді.
2.1 Deductor аналитикалық платформасы
Deductor аналитикалық платформасының құрамы мен мақсаты (әзірлеуші - BaseGroup Labs.deductor компаниясы екі компоненттен тұрады: Deductor студиясын аналитикалық қолдану және Deductor Warehouse деректерді көп өлшемді сақтау.
Deductor жүйесінің құрылымы 2.2-суретте көрсетілген.
Сурет 2.2. Deductor жүйесінің архитектурасы
Deductor Warehouse - бұл пән аймағын талдау үшін қажетті барлық ақпаратты жинайтын көп өлшемді деректер қоры. Бір репозиторийді пайдалану деректерді дәйекті, орталықтандырылған түрде сақтауға мүмкіндік береді және деректерді талдау процесінің барлық қажетті қолдауын автоматты түрде жасайды. Deductor Warehouse деректерге қолжетімділіктің жылдамдығына оң әсерін тигізетін дәл аналитикалық тапсырмаларды шешу үшін оңтайландырылған.
Deductor Studio - әртүрлі деректер көздерінен ақпаратты талдау үшін арналған бағдарлама. Ол деректерді импорттау, өңдеу, визуализациялау және экспорттау функцияларын орындайды. Deductor студиясы деректер қоймасынан жұмыс істей алады, кез-келген басқа көздерден ақпарат алады.
Мәліметтерді интеллектуалды анализдеу процесі үлкен мөлшердегі мәліметтермен жұмыс істейді. Мәліметтерді интеллектуалды анализдеу кезінде мәліметтердің заңдылықтарын және тенденцияларын анықтау кезінде математикалық анализдеу қолданылады. Көбінесе бұндай заңдылықтар мәліметтерді жай қарастырғаннан анықталмайды, себебі мәліметтерде байланыс өте қиын түрде орналасады немесе жай ғана мәліметтердің көптігінен заңдылықтарды анықтай алмаймыз.
Осы заңдылықтарды және трендтерді бір жүйе ретінде біріктіріп мәліметтерді интеллектуалды анализдеу моделі деп қарастыруымызға болады. Мәліметтерді интеллектуалды анализдеу моделі белгілі бір сценариге қолдануға болады, нақтырақ:
болжам: сатылымды бағалау, жүктемеге болжам жасау;
ықтималдықтар мен тәуекелдер: мақсатты таратуға(целевой рассылка қолайлы тапсырыс берушіні таңдап алу, тепе-теңдік нүктесін анықтау, ықтималдықты орнату;
ұсыныстар: бірге сатып алуға болатын заттарды анықтау және соларға ұсыныстар жасау, яғни реклама;
тіздекті анықтау: сатып алу кезіндегі сатып алушының таңдауын анализдеу, сол арқылы келесі оқиғаға болжам жасау;
топтастыру: тапсырыс берушілерді немесе оқиғаларды, байланысқан элементтері бойынша, кластерлерге бөлу, ортақ сипаттамалары бойынша анализ және болжам жасау.
Мәліметтерді интеллектуалды талдау кезіндегі модел құрастыру ауқымды процесстің бір бөлігі болып табылады, оның ішіне барлық тапсырмалар, мәліметтерге байланысты сұрақтардың жиынтықтары және осы сұрақтарға жауап ретінде модел құрастыру. Ең соңғы тапсырма ол моделді өрістету жұмысы жасалынады. Осы процестердің барлығын келесідей 5 қадам бойынша көртеуге болады. Бұл процесс, суретте көрсетілген, ол циклдік болып табылады, яғни деректерге аналитикалық моделдерді құру динамикалық және қайталанатын процесс екенін көрссетеді. Мәліметтерді қарастырғаннан кейін, қолданушы мәліметтерді интеллектуалды анализдеу кезінде құратын моделге сол мәліметтердің жеткіліксіздін байқауы мүмкін, ол жағдайда қолданушы басқа деректер іздеуге кіріседі. Тағы бір кездесетін жайт ол, бірнеше модель құрастырып болғаннан соң, біз алға қойған тапсырмаға толықтай жауап бере алмаған жағдайда біз тапсырманың қойылымын өзгертуімізге тура келеді. Жаңадан түскен мәліметтерге байлансты толық моделге қайта жаңарту жасау керек болған жағдай да туындауы мүмкін.
Сурет 2.3. Мәліметтерді интеллектуалды анализдеу кезіндегі қадамдар
Аяғында қойылған тапсырмаға толықтай жауап бере алатын модел құрастыру үшін процесстің әрбір қадамын бірнеше рет қайталауға тура келеді.
Ал келесі тапсырама моделдеудің негізгі әдістеріне тоқталу болып табылады. Осы әдістер анализдің типін және деректерді қайта қалпына келтіру операцияларын сипаттайды. Деректерді интеллектуалды талдау құралдарында қолданатын негізгі әдістеріне мысалдар 2.4-суретте көрсетілген:
Сурет 2.4. Деректерді интеллектуалды талдау әдістері
Ассоциация
Ассоциация (немесе қатынас) деректерді интеллектуалды талдау әдістерінің ішінде барлығына таныс және ең қарапайым әдіс болып табылады. Моделді анықтау үшін екі немесе одан да көп бір типті элементтерге қарапайым салыстырулар жасалады. Оған мысал ретінде, сатып алушының бір затпен қоса екінші заттың сатып алу ықтималдығы. Қауымдастық ережесі бойынша шешімді іздеу қадамы, деректер жиынындағы байланысқан заңнамаларды іздестіру жұмысымен түсіндіріледі.
Классификация.
Классификация әдісін сатып алушының, тауарың немесе объектінің типін анықтау үшін қолдануға болады. Ол үшін бірнеше атрибуттарды бір классқа біріктіру жұмысы жасалады. Мысалы, автокөліктерді типтері бойынша (седан, внедорожник, кабриолет) класстарға бөлу жеңіл жұмыс, ол үшін әр түрлі атрибуттарды анықтап алу керек (орын саны,кузов формасы, дөңгелектері) осы атрибуттар бойынша автокөліктерді бір классқа жинауға болады. Қандай да бір жаңа автокөлікті зерттеу кезінде оны, нақты артибутына байланысты, бір классқа жатқызуға болады. Тура осы принциппен адамдарды да жастары бойынша, қан оптары бойынша және т.б типтері бойынша бірнеше класстарға бөлуге болады. Және тағы бір айтып кететін жағдай, осы классификация әдісін басқа әдістерге кіріс деректері ретінде пайдалануға болады. Кластерлерді анықтау мақсатында кластеризация классификацияның ортақ атрибуттарын пайдаланады.
Кластеризация
Кластеризация әдісі бір немесе бірнеше атрибуттарды және класстары зерттей отырып, деректерді жекеленген элементтері бойынша біріктіріп және сол арқылы белгілі бір қортындыға келеді. Кластердің ұқсас нәтижелерін анықтау үшін, кластерзацияның қарапайым деңгейінде бір немесе бірнеше атрибуттар негіз ретінде пайдаланылады. Кластеризация іртүрлі ақпараттарды анықтау кезінде пайдасы өте зор, себебі сол жерде бар ақпараттар басқа жердегі ақпараттармен үндестікте болады. Кластеризация классификацияның логикалық жалғасы болып табылады. Бірақ бұл тапсырма қиынырақ. Кластеризацияның ерекшелігі, класстар анықталмаған болады. Кластеризацияның соңғы шешімі нысандарды жиындарға бөлу.
Болжау.
Болжау- бұл кең тақырып, себебі болжам жасау әдісі өндірістің пайдасын болжаудан бастап, алаяқтықты болжау жұмыстарына дейін жасайды. Бұл әдісте өтіп кеткен оқиғалар мен алда болатын оқиғалар болжамданады. Болжау жасау жұмысының нәтижесінде қалып кеткен немесе болашақ мақсатты сандық көрсеткіштерге болжам жасайды. Осындай тапсырмаларды шеші үшін математикалық статискалар, нейрондық желі және т.б әдістері қолданылады.
Бұтақты шешім іздеу.
Бұтақты шешім іздеу әдісі басқа әдістермен де тығыз байланысты, нақты түрде болжам жасау әдісі мен классификация әдісі. Бұтақты шешім іздеу әдісі қарапайым бір сұраққа жауап іздеу жұмысынан басталады. Әрбір сұрақ болжам жасау керек пе әлде деректерді классификация жасау керек пе деген екі сұраққа кеп тіреледі. Бұтақты шешім іздеу әдісі белгілі бір сұраққа басқа деректермен қандай байланысы бар, сол деректер оған қалай әсер етеді, осы сұрақтардың барлығына жауап береді. Яғни бұл әдіс аты айтып тұрғандай, бірнеше деңгейден тұрады.
2.1.1 Мәселенің тұжырымы және деректерді жинау, қайта құру
Data Mining технологиясы осы үрдістің негізін қалаушылардың бірі Григорий Пятицкий-Шапиро тарапынан дәл анықталған. Деректерді өндіру - адам қызметінің әр түрлі салаларында шешімдер қабылдау үшін қажетті білімдердің бұрын анықталмаған, маңызды емес, іс жүзінде пайдалы және қол жетімді түсіндірілуін анықтау үдерісі.
Data Mining технологиясының негізі заңдылық болып табылатын үлгілер тұжырымдамасы. Ашық көзден жасырылған осы заңдылықтардың ашылуы нәтижесінде Data Mining міндеттері шешілді. Адамға түсінікті нысан түрінде көрсетілуі мүмкін әртүрлі үлгілер, деректерді өңдеудің белгілі бір тапсырмаларына сәйкес келеді.
Деректерді өңдеуге қандай тапсырмаларды беру керектігі жөнінде консенсус жоқ. Көптеген беделді дереккөздерге: классификация, кластерлеу, болжамдау, қауымдастық, визуализация, ауытқуларды талдау және анықтау, қарым-қатынастарды талдау, қорытынды жасау жатады. Біздің тақырыптық аймаққа қолданылатын болсақ, Өскемен қаласында атмосфералық ауаның ластануын болжау және визуализациялау міндеті болады. Тарихи деректердің ерекшеліктеріне негізделген болжау проблемасын шешу нәтижесінде мақсатты сандық мәндердің жетіспейтін немесе болашақ мәндері бағаланады. Осындай проблемаларды шешу үшін математикалық статистика, нейрондық желілер және т.б. кеңінен қолданылады, визуализация нәтижесінде талданатын деректердің графикалық бейнесі жасалады. Көрнекілендіру мәселесін шешу үшін деректерде заңдылықтардың болуын көрсететін графикалық әдістер қолданылады.
Қалада тұтастай алғанда азот диоксидінің, күкірт диоксидінің, шаңның (ұсақталған бөлшектердің), көміртегі тотығы, мышьяк және оның органикалық емес қосылыстары, фенол, күкірт қышқылы және сульфаттарының орташа концентрациясы Қазгидромет РМК филиалында жүргізілетін стационарлық мемлекеттік бақылау бекеттерінің деректері бойынша есептеледі (формальдегид, хлор, озон, бензин, пирен, қорғасын, кадмий, мырыш, мыс, бериллий). Осылайша, бірнеше жыл бойы ластағыш заттардың орташа күнделікті концентрациясы туралы деректер бар.
Бұл деректерді жинау және түрлендіру үшін BaseGroup Labs жеткізетін Deductor платформасын қолданамыз. Deductor аналитикалық платформа болып табылады, ол деректерді талдау саласында толыққанды қосымшаларды шешу үшін негіз болып табылады. Deductor-да іске асырылған технологиялар бірыңғай архитектура негізінде аналитикалық жүйені құрудың барлық сатыларынан өтуге мүмкіндік береді: деректерді құрылымдық үлгілерге топтастырудан және нәтижелерді бейнелеуден.
Deductor платформасы қарапайым форумдардан машиналық оқыту әдістеріне дейін деректерді өңдеудің ең танымал алгоритмдерін жасады. Біздің пәндік салаға қатысты деректерді өңдеудің алгоритмін спектралдық өңдеу ретінде қолданамыз.
Көбінесе, деректер сериясы шуыл деп санауға болатын мәндерде тез арада кездейсоқ өзгерістерді қамтиды. Деректерді талдауға кедергі келтіреді, алгоритмдердің жұмысын тұрақсыз етеді, жасырын заңдылықтарды, құрылымдарды, деректердегі үрдістерді анықтай алмайды. Спектралды өңдеу шу компоненттерінен тазалауға және деректер сериясын тегістеуге арналған. Деректер біркелкі емес болған жағдайда тегістеу аса маңызды объектілер мен үлгілерді зерттеуге кедергі келтіретін шағын құрылымдардың үлкен санын қамтиды.
Спектралды өңдеу көбінесе болжау мәселелерінде алдын ала деректерді дайындау үшін қолданылады уақыттың сериясын неғұрлым тегіс етіп жасауға мүмкіндік береді, бұл алынған болжамды модельдің жоғары жалпылама қасиеттеріне байланысты.
Мысал ретінде, азот диоксидінің шығарындылары туралы деректерді алыңыз.
.
Сурет 2.5. Деректерді Deductor-қа импорттаймыз
Сурет 2.6. Бұдан кейін шығарындылар динамикасын визуализациялау үшін диаграмма саламыз.
Сурет 2.7. Деректерді өңдеу шеберінде Спектральную обработку командасын таңдау
Сурет 2.8. Бұдан кейін ПДК өрісіндегі мәндерді Используемое ретінде көрсетеміз. Шуды шегеру үшін, Фурье түрлендіруін Большая дәрежесімен қолданамыз.
Сурет 2.9. Өңдеу процесін орындағаннан кейін визуализация ретінде диаграмманы таңдаймыз
Диаграммадан көріп отырғанымыздай, деректер тегістеліп, әрі қарай өңдеу үшін қолданыла алады. Деректерге қарап, жалпы үрдісті түсіну оңай.
2.1.2 Мәселені шешу әдісін таңдау
Болжаудың әдісін таңдау көптеген факторларға, соның ішінде болжамдық параметрлерге байланысты. Әдісті таңдау тарихи деректер жиынтығының барлық ерекшеліктерін және ол салынған мақсаттарды ескере отырып жасалуы керек. Болжау үшін пайдаланылатын Деректерді қазу бағдарламалары пайдаланушыға нақты және сенімді болжам беруі керек. Дегенмен, осындай болжамды алу тек қана бағдарламалық жасақтама мен оған негізделген әдістерге ғана емес, сондай-ақ кіріс деректерінің толықтығы мен сенімділігіне, оларды толықтырудың уақтылылығы мен жылдамдығына, пайдаланушының біліктілігіне қоса басқа да факторларға байланысты.
Мәселені шешу әдісі ретінде нейрондық желілерді қолданамыз.
2.1.3 Deductor-та іске асыру
Бірнеше жыл бойы ластауыштардың шығарындылары туралы деректер бар. Осы деректерге сүйене отырып, біз бір айдың ішінде және екі айда қандай мөлшерде шығарылатындығын анықтауымыз керек. Deductor платформасы Прогнозирование құралын ұсынады.
Болашаққа болжамды тарихи деректерге негізделетін боламыз, яғни келесі айдағы шығарындылардың саны өткен айлардағы шығарындылар санына байланысты болады деп болжап отырмыз. Бұл модель үшін енгізу коэффициенті ағымдағы айда шығарындылар, ай бұрын шығарылатын шығарындылар және т.б. болуы мүмкін және нәтиже келесі айға шығарылуы тиіс, яғни деректерді жылжымалы терезеге түрлендіру қажет.
Сурет 2.10. Мастер обработки іске қосамыз, өңдегіш ретінде скользящее окно таңдап, келесі қадамға өтеміз.
Сурет 2.11. Біз 1, 2, 11 және 12 ай бұрын деректерге негізделген болжамды бір ай бұрын аламыз. Сондықтан, ПДК өрісін пайдаланылғанға тағайындау арқылы 12 тереңдік тереңдігін (глубину погружения) таңдау керек.
Содан кейін деректер аналитика болжамды жасау үшін барлық қажетті факторларға ие болатындай етіп жылжымалы терезеге айналды.
Енді кіріс факторлары ретінде ПДК-12, ПДК-11 - 12 және 11 ай бұрын (болжамды айға қатысты), сондай-ақ ПДК-2 және ПДК-1 - өткен айда. Шығару өрісі ретінде ПДК бағанын көрсетеді.
Сурет 2.12. Болжалды модельдің құрылысын қарастырсақ. Мастер обработки терезесін ашып, нейронную сеть таңдайыз.
Сурет 2.13. Мастердің екінші қадамында бұрын қабылданған шешімге сәйкес ПДК-12, ПДК - 11, ПДК - 2 және ПДК - 1 және ПДК енгізу өрістерін шығару ретінде орнаттық. Қалған өрістер ақпараттық болады.
Сурет 2.14. Келесі қадамда біз сынақ және тренинг жиынтығын бөліп көрсетеміз
Сурет 2.15. Нейрондық желідегі қабаттар мен нейрондардың керекті санын көрсететін келесі қадамға көшеміз
Сурет 2.16. Әрі қарай, нейрондық желіні үйрену алгоритмін таңдаймыз.
Сурет 2.17. Оқу сапасын көру үшін үлгі жасағаннан кейін алынған мәліметтерді диаграмма және шашырау диаграммасы түрінде ұсынамыз.
Сурет 2.18. Диаграмманы орнату шеберінде ПДК және ПДК_OUT өрістерін көрсету үшін нақты және болжамды мәнді таңдаймыз.
Сурет 2.19. Нәтиже - екі график.
Сурет 2.20. Шашырау диаграммасы жаттығу сапасын нақты көрсетеді.
Нейрондық желі қарастырылды, қажетті болжамды алу қалады.
Сурет 2.21. Ол үшін Мастер оброботки ашып, қазір пайда болған Прогнозирование өңдегішін таңдаймыз.
Шебердің екінші қадамы сізді уақыттық серияларды болжау үшін баған байланыстарын теңшеуді ұсынады: бағанды деректерді келесі болжам кезеңінде аламыз. Шебер барлық ауысуды дұрыс конфигурациялады, сондықтан болжанған көкжиекті (алдын ала болжағандай) 2-ге дейін анықтау үшін және анық болу үшін, түпнұсқалық деректерді шеберде тиісті құсбелгі орнатып, болжамдарға қосамыз (сурет 23).
Сурет 2.22. Уақыттық серияларды болжау
Осыдан кейін уақытша серияларды болжаудан кейін пайда болатын визуализатор ретінде Диаграмма прогноза таңдау қажет. Алдын ала болжау диаграммасының баған шеберін конфигурациялау кезінде ПДК бағанын көрсетілген баған ретінде көрсетуіңіз керек және Шаг прогноза бағанын X-қолтаңбалары ретінде көрсетеміз (Сурет 2.23).
Сурет 2.23. Болжау диаграммасы
Сурет 2.24. Енді аналитик осыған қарап болжам жасап, тіпті бір айдан кейін қандай көлемде көрсететін туралы сұраққа жауап бере алады.
Проблеманы шешуде тетіктер шудан, ауытқулардан тазартылды, бұл болжамды модельді құрастыру сапасын одан әрі қамтамасыз етіп, тиісінше, екі айға алдын-ала шығарындылардың санын болжаудың сенімді нәтижесін берді.
3 Экологиядағы математикалық және компьютерлік ... жалғасы
Сіз бұл жұмысты біздің қосымшамыз арқылы толығымен тегін көре аласыз.
Кіріспе ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 4
1 Өскемен қаласының жалпы экологиялық жағдайы ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ..6
1.1 Қысқаша физика-географикалық сипаттамалары ... ... ... ... ... .. ... ... ... ... ...6
1.2 Тұрғындардың экологиялық және денсаулық жағдайларының зерттеуін талдау ... ... ... ... ... ... ... . ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... .6
1.3 Қоршаған ортаның улы заттармен ластануы ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...8
1.4 Өскемен аймағындағы жер үсті, жер асты суларының жай-күйі ... ... ... ... .11
2 Deductor Studio көмегімен атмосфералық ластануларды шығарындыларды болжау ... ... ... ... ... ... ... . ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ..13
2.1 Deductor аналитикалық платформасы ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... .14
2.1.1 Мәселенің тұжырымы және деректерді жинау, қайта құру ... ... ... ... ... ..18
2.1.2 Мәселені шешу әдісін таңдау ... ... ... ... ... ... ... . ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...22
2.1.3 Deductor-та іске асыру ... ... ... ... ... ... ... .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... .22
3 Экологиядағы математикалық және компьютерлік модельдеу ... ... ... ... ... ..31
3.1 Жеке процестің математикалық моделін құру ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...31
3.2 Шешім алгоритмі, сандық алгоритм ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 32
3.3 Алынған деректерді талдау және визуализациялау ... ... ... ... ... ... ... ... ... ..36
4 ЭЕМ операторының техника қауіпсіздігін және еңбекті қорғауды қамтамасыз ету ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...44
4.1 Дербес компьютерлердің адам денсаулығына әсері ... ... ... ... ... ... ... ... ... 44
4.2 Компьютерде қауіпсіздікті пайдалану нұсқаулары ... ... ... ... ... ... ... ... ... .48
4.3 Жалпы ережелер ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... .48
4.4 Қауіпті және зиянды факторлардың түрлері ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 49
4.5 Электр қауіпсіздігінің талаптары ... ... ... ... ... ... .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... .49
4.6 ЭЕМ операторының техника қауіпсіздігі және еңбекті қорғау бойынша нұсқаулықтар ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 51
5 Ақпараттық-аналитикалық жүйені ендірудің экономикалық тиімділігін есептеу ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ..55
Қорытынды ... ... ... ... ... ... .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 59
Қолданылған әдебиеттер тізімі ... ... ... ... ... ... ... . ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 60
Символдар мен қысқартулар
Осы дипломдық жұмыста келесі анықтамалар, белгілеулер мен қысқартулар пайдаланылады:
ШҚО - Шығыс Қазақстан Облысы
АЖ - ақпараттық жүйе
ДББЖ - деректер базасын басқару жүйесі
РМК - республикалық мемлекеттік кәсіпорын
АҚ - акционерлік қоғам
АЭС - атом электрстанциясы
ТМК - титан-магнит комбинаты
ШРК - шекті рұқсат етілген концентрациясы
ЛТХ - ластану туралы хабарлама
ЭЕМ - электронды есептеуіш машина
ЖЭС - жылу электрстанциясы
ҮМЗ - Үлбі металлургиялық зауыты
ЖШС - жауапкершілігі шектеулі серіктестік
Кіріспе
Соңғы 10-15 жылда Өскеменде топырақ, жер үсті және жер асты суларының ластануын, радиацияның ластануын және ауаның ластануын бағалау үшін қоршаған ортаны қорғау бойынша көптеген зерттеулер жүргізілді. Бірақ осы жұмыстардың нәтижелері, әдетте, бір-бірімен және қала халқының денсаулық көрсеткіштерімен өзара байланысты емес. Осы кезеңнің еңбектерінің арасында 1991 жылы Өскемен қаласының аумағы мен денсаулығының экологиялық жағдайын бағалау бойынша КСРО Жоғарғы Кеңесінің қоғамдық сараптау Комитетінің сараптамалық қорытындыларын дайындауға арналған арнайы зерттеулер жүргізілді. Осы зерттеулердің нәтижесінде Өскемен қаласының тұрғындарының денсаулығының нашарлауы мен қоршаған ортаның қолайсыз жағдайының факторлары және осы факторлардың әсері зерттелді. Өкінішке орай, КСРО-ның құлдырауына байланысты осы зерттеулердің тұжырымдары мен ұсыныстары толығымен пайдаланылмады, ал қалада экологиялық жағдай мен медициналық-демографиялық көрсеткіштер нашарлай берді. Осыған байланысты қоршаған ортаны қорғаудың қолайсыз факторларын зерттеу және олардың қала тұрғындарының денсаулығының заманауи талаптарын және 2004 жылғы жұмысының негізі қаланған қала халқының денсаулығын ескере отырып, қалалық тұрғындардың денсаулығына әсер етуді зерделеу қажет, облыстық мәслихаттың 21-сессиясының шешімімен Өскемен қаласының аумағын және тұрғындарының денсаулығын кешенді геоэкологиялық зерттеуді өткізу тақырыбындағы зерттеулер жүргізілді. Зерттеудің негізгі мақсаты қала тұрғындарына экологиялық қауіптің дәрежесін анықтау және экологиялық факторлардың қолайсыз әсеріне әсер ету тәуекелдерін бағалау болып табылады. Бұл дипломдық жұмыс осы зерттеулердің нәтижелерімен ұсынылған.
Бұл дипломдық жұмыстың мақсаты - экологиялық мәліметтерді интеллектуалды талдау үрдісін математикалық және компьютерлік үлгілеу.
Қойылған мақсатқа жету үшін төмендегі міндеттер қойылды:
Өскемен қаласының жалпы экологиялық жағдайына талдау жасау, тұрғындардың экологиялық және денсаулық жағдайларының зерттеуін талдау
Қоршаған ортаның улы заттармен ластануын талдау
Deductor Studio көмегімен атмосфералық ластануларды шығарындыларды болжау
Зиянды заттың атмосферада таралуының математикалық моделін құру, оны ақырлы айырымдар әдісімен сандық жүзеге асыру
Зерттеу әдістері. Дипломдық жұмысты орындау барсында математикалық үлгілеу әдістері, сандық әдістер, интеллектуалды талдау әдісі, болжау әдісі, ақырлы айырымдар әдісі, есептеу тәжірибесі әдісі пайдаланылды.
Жұмыстың теориялық маңыздылығы - зиянды заттың атмосферада таралуының математикалық моделі құрылып, оны сандық жүзеге асыру айырымдық сұлбалары ұсынылды. Жобада экономикалық тиімділік негіздемесінің мәселелері және жұмыс орындарын ұйымдастырудың экономикалық аспектісі қарастырылған.
Жұмыстың практикалық маңыздылығы. Ұсынылған сандық алгоритмдерді экологиялық ұйымдарда қолданылатын арнайы бағдарламалық кешендерді құруда пайдалануға болады.
Жұмыстың құрылымы. Дипломдық жұмыс кіріспеден, негізгі бөлімнен, қорытындыдан және әдебиеттер тізімінен тұрады. Жұмыстың негізгі бөлімнен бес тараудан тұрады. Жұмыс 33 суретті, әдебиеттер тізімі 15 әдебиет көзін қамтиды. Жұмыс көлемі - 60 бет.
1 Өскемен қаласының жалпы экологиялық жағдайы
1.1 Қысқаша физика-географикалық сипаттамалары
Өскемен қаласы 230 шаршы метр аумақты қамтиды. Ертістегі Үлбі өзенінің бірігуінде. Аудан орталығының географиялық координаттары - солтүстік ендік 49°59` және шығыс бойлық 82°37`. Шығыс Қазақстан облысының Семей, Риддер және Зырян қалаларының жақын ірі орталықтарынан Өскемен 200, 120 және 150 км-ге тең және олармен темір жол мен жолдармен байланысты.
Өскемен қаласы Үлбі және Ертіс өзендерінің алқаптарынан қалыптасқан және солтүстіктен, шығыс, оңтүстік және оңтүстік-батысқа қарай 800 м биіктіктегі тау шатқалдарымен қоршалған жазық далада орналасқан. Қаланың барлық жағынан биіктігі бойынша толығымен шектелетін және өнеркәсіптік кәсіпорындардың тұрғын үй кешені сияқты бірдей биіктікте орналасуы, экология тұрғысынан жағымсыз, өйткені табиғи ластанған қалалық әуе бассейнін тазарту қиынға соғып жатыр.
Өскеменнің климаты күрт континентальды. Ең суық ай қаңтар, орташа температура -16.1°С. Ең төменгі температура -49°С. Жазы ыстық, шілде айында орташа температура +20,6°С. Жыл сайын жауын-шашын шамамен 500 мм. Желдің орташа жылдамдығы 2,5-3,5 мс, қатты желдің жылдамдығы 15 мс дейін. Жел күндері жылына 50-70% -ға дейін. Басқа жағдайларда әлсіз желдер мен тыныштық құбылыстары байқалады, сол кезде қалалық атмосфераның зиянды компоненттермен ластануы күрт артады. Өскеменнің ауданы әлі күнге дейін жауын-шашынмен жеткіліксіз қамтамасыз етілген санына жатады. Ең төменгі орташа жауын-шашын орташа қысқы айларда (қаңтар-ақпан айларында - 20-22 мм) тіркеледі.
Жауын-шашынның ең көп мөлшері маусым мен шілде айларында (56-60 мм) байқалады. Белгілі кезеңдерде (жаз айларында) жауын-шашынның ауа-райының нормасынан 2-3 есе асуы мүмкін, бұл негізінен қатты жаңбырдың арқасында байқалуы мүмкін.
Қалалық және өнеркәсіптік ғимараттардың көпшілігі сулы горизонттың ішінде орналасқан, сондықтан жер бетіндегі және өзен суларының кез-келген ластануы жер асты суларының ластануына әкеліп соғады. Әр жағдайда ластаудың түрі мен дәрежесі көптеген факторлармен анықталады.
1.2 Тұрғындардың экологиялық және денсаулық жағдайларының зерттеуін талдау
Қалалық тұрғындардың экологиялық жағдайы мен денсаулығына әсер ету үшін табиғи факторларды (геопатогендік аймақтар), адамның жасанды ластану көздерін, көлік, сондай-ақ физикалық өрістер (радиация, электромагниттік сәулелену, акустикалық әсер, діріл), әлеуметтік-экономикалық және психологиялық факторлар, сәулет-жоспарлау шешімдерінің әсері. Қоршаған ортаның ластануындағы негізгі рөл техногендік көздерге жатады. Тұрғындардың экологиялық және денсаулық жағдайларына әсер ететін факторлар:
Табиғи факторлар
Өскемен қаласы Ертіс өзенінің қиыршық аймағында орналасқан, ол ұзаққа созылған терең құрылым болып табылады. Бұл құрылымдағы тектоникалық белсенділік төртінші кезеңге дейін байқалады, бұл газдар немесе радонның мүмкін табиғи ластануының көрінісі үшін жағдай жасайды. Сонымен қатар, мұндай тектоникалық белсенді облыстар халықтың денсаулығына қолайсыз әсер ететін физикалық өрістердің пайда болуына себеп болуы мүмкін. Қазіргі уақытта бұл мәселелер аз зерттелген, бірақ кейбір зерттеушілердің Өскемен радонның қауіптілігі туралы мәліметтері бар және жер асты суларындағы радонның құрамының жоғарылауы туралы мәліметтер бар. Халықтың денсаулығына теріс әсер ететін басқа да танымал факторларға терек құтысын тарату, қолайсыз өсімдіктерді оқшаулау, өсімдік аллергендерінің, тұмандардың әсері және т.б. жатады. Бұл факторлардың денсаулыққа әсері ғылыми тұрғыдан зерттелмеген.
Техногендік факторлар
Өскеменде өнеркәсіптік кәсіпорындар, көлік, ауылшаруашылық кәсіпорындары, жанар-жағармай құю станциялары, азық-түлік өнеркәсібі, жеке тұрғын үй секторлары бар техногендік ластаушы заттардың көптігі сипатталады. Қоршаған ортаға басты әсерді өнеркәсіптік кәсіпорындар мен көлік қамтамасыз етеді. Өнеркәсіптік кәсіпорындардың арасында Казцинк АҚ, АЭС Өскемен ЖЭО АҚ, УМЗ АҚ, УК ТМК АҚ ластаушы көздер болып табылады.
Әлеуметтік-экономикалық және психологиялық факторлар
Облыс орталығында капиталды салу, білім беру мен денсаулық сақтау, сауда жүйесі дамыда. Ауыл шаруашылығы негізінен жеке қосалқы шаруашылықтар ретінде шаруа қожалықтары және қала тұрғындарының көгалдандыру учаскелері болып табылады. Қала халқының саны 2004 жылғы 1 қаңтарда 305 мың адамды құрады. 2003 жылдың осы кезеңімен салыстырғанда көрсеткіш 1,8 мың адамға азайды. Қала халқының саны 294,5 мың адам, ауыл тұрғындары - 10,5 мың адам. Қаланың аумағында Металлург мәдениет және демалыс саябағы, Жамбыл атындағы саябақ, Жамбыл атындағы саябақ, Стрелкадағы Сәулетай балалар ойын-сауық орталығы, Восток және Алтай стадиондары сияқты қалашықтардың демалыс орындары бар. ҮМЗ АҚ, Металлург спорттық-сауықтыру кешені, спорттық-сауықтыру кешені және басқа да мәдени-ағарту іс-шараларымен айналысады. Осылайша, Өскемендегі халықтың әлеуметтік-экономикалық жағдайы тұрғын үй деңгейін (тұрғынға шаққанда шамамен 19 шаршы метр), тұрғын үй деңгейін (сумен қамту, канализация, ыстық су 90% және одан да көп), жоғары жұмыспен қамту деңгейімен салыстырмалы түрде қолайлы тұрғын үй жағдайымен сипатталады (18-60 жас аралығындағы еңбекке жарамды халық санының 2,1% -ы), Қазақстанда орташа жалақыдан жоғары және орта және жоғары білімді алу мүмкіндігі туралы қызметкерлердің жалақысы. Сонымен қатар, қалада мәдени демалыс, аулаларды қараусыз қалдыру, спорт алаңдарының болмауы, толық және объективті экологиялық ақпараттың болмауы рекреациялық объектілерді төмен деңгейін көрсетеді. Осыдан ішімдікке тартылады (Тұрақты ішімдікті қолданатындар 15%), есірткі заттарының (2,2%), осылар белсенді демалысқа деген қызығушылығын төмендету үрдісі, азаматтық белсенділікті төмендету үрдісі, оның ішінде экологиялық проблемаларды шешу, жалпы мәдениеттің деңгейін төмендету, қоршаған ортаның қолайсыз жағдайлары, қоғамдық денсаулық сақтаумау үрдісіне әкеп соғады. Сонымен қатар, 2004 жылы туудың азаюы және өлім-жітімнің азаюы, сондай-ақ некелердің өсуі және 2003 жылмен салыстырғанда ажырасулар санының азаюы байқалды. халықтың физикалық және психологиялық денсаулығының жай-күйінде оң өзгерістер болуы мүмкін.
Қоршаған орта факторларының қала халқының денсаулығына әсері
Адам денсаулығына теріс әсер ететін физикалық факторлар шу көздері және электромагниттік сәулелену болып табылады. Шығыс Қазақстан облысының аймақтық және индустриалдық орталығы ретінде Өскемен қаласының аумағы үшін осы факторлардың болуы, әсіресе моно-факторийлік және кешенді әсерін бағалау, бүгінгі күні өзекті мәселе болып табылады.
Сурет 1.1 Қоршаған ортаның қала халқының денсаулығына әсер ететін факторлары
1.3 Қоршаған ортаның улы заттармен ластануы
Кәсіпорындардың шығарындылары мен төгінділерін анықтауға, сондай-ақ қоршаған ортаның ластану деңгейін анықтауға арналған автоматтандырылған мониторинг жүйесі және сенімді зертханалық базасы болу қажет. Өскеменде ауаның, судың, топырақтың және өсімдіктердің ластануын анықтауға арналған бірнеше мемлекеттік, жеке және ведомстволық сертификатталған немесе аккредиттелген зертханалар бар. Лабораторияларда ШҚО үшін тән улы элементтер анықталған, бірақ бірқатар маңызды элементтер анықталмаған немесе талдаудың сезгіштік шегі (бериллий, таллий, сынап) рұқсат етілген шоғырлану көрсеткішіне жақын.
Соңғы жылдары Өскеменде бірқатар ластаушы заттарды шығарындылар мен төгінділер айтарлықтай төмендеді, дегенмен, кейбір негізгі көрсеткіштер бойынша ауаның және судың ластануы (күкірт диоксиді, азот және т.б.) ең жоғарғы рұқсат етілген стандарттардан асып түседі. Осыған байланысты қалалық әуе бассейнінің (ЖЭО және Қазцинк АҚ) негізгі ластағыштар шығарындыларын азайту және жер асты суларының төрт негізгі ластағыштары (ТМК, ҮМЗ, Қазмырыш және ЖЭО) шығарындылары шешілмей қалуда.
Алайда, облыс орталығының экологиялық жағдайы тек өнеркәсіптік кәсіпорындардың шығарындыларына ғана емес, сонымен қатар өзара байланыста қаралуы керек бірқатар себептерге де әсер етеді. Өскемен қаласының орналасқан жері өнеркәсіптік кәсіпорындар шығаратын ластауыш заттардың таралуына ықпал етпейтін жабық бассейнде орналасқан. Өскемендегі атмосфералық ауаның сапасы атмосфераға шығарылатын ластаушы заттардың көлеміне және ауа-райының жағдайына тікелей байланысты, атап айтқанда, атмосферадағы тоқырау жиілігіне байланысты. Бұл жағдай Қолайсыз ауа райы шарттарының пайда болуына ықпал етеді. Қолайсыз ауа райы жағдайының болжамы Шығыс Қазақстан гидрометеорологиялық орталығының метеорологиялық көрсеткіштер бойынша синоптикалық жағдайына сәйкес берілді. Ластанудың күтілетін деңгейіне байланысты қолайсыз ауа райы жағдайлары туралы үш деңгейлі дауыл ескертуі дайындалды: I дәрежесі - бір немесе бірнеше бақыланатын заттардың ШРК шоғырлануы. II дәреже - егер бір немесе бірнеше заттардың 3 ШРК-дан жоғары шоғырлануы күтілсе, беріледі. III дәреже - егер бір немесе бірнеше заттардың 5 ШРК-дан жоғары шоғырлануы күтілсе, беріледі. Метеорологиялық жағдайларды талдау көрсеткіші бойынша, қолайсыз ауа райы кезеңдері жылына 40% дейін болатынын көрсетеді, бұл қаланың экологиялық жағдайына теріс әсер етеді. Бұл кезеңдер әдетте тамыз-қыркүйек айларында байқалады, түнгі және күндізгі температура арасында айтарлықтай айырмашылық болған кезде температура инверсиясының пайда болуымен сипатталады. Мұндай процестер атмосфералық ауада қоспалардың таралуына ықпал етпейді және күн радиациясының әсерінен фотохимиялық реакциялар пайда болады, нәтижесінде жаңа химиялық қосылыстар пайда болуы мүмкін, бұл қауіп атмосфераға шығарылатын ластаушы заттардан жоғары магниттік тәртіп болып табылады. Ауа ластануына жол бермеу үшін атмосферада зиянды заттардың шекті рұқсат етілген концентрациясы (ШРК) заңмен белгіленді. Атмосфералық ауаны ластайтын әрбір зат үшін бір реттік және күнделікті орташа ШРК белгіленеді. Қысқа мерзімді экспозиция үшін (20 минутқа дейін) ластауға арналған бірыңғай ШРК белгіленеді, ал орташа тәуліктік - тұрақты үшін. Айта кету керек, ШРК тек қана адам ағзасына қатысты дамиды, бірақ барлық өмір ауа ластануына әсер етеді.
Атмосфералық ауаның сапасы атмосфералық ластану индексі (АЛИ) деп сипатталады. Өскемен осы көрсеткіш бойынша Қазақстан Республикасының қалалары арасында сегізінші орында тұр. Алайда, ауаның ластану индексін есептеу әдістемесі Өскемендегі ластаушы заттар шығарындыларының ерекшеліктерін толығымен ескермейді. Атмосфералық ауаның ластану индексін анықтаудың қолданыстағы әдіснамасына сәйкес, атмосфераның жоғары концентрациясын ластайтын бес зат ғана ескеріледі, бұл ауаның ластану деңгейінің нақты көрінісін көрсетпейді. Қолайсыз метеорологиялық жағдайлар кезінде шығарындыларды бақылау бойынша әдістемелік нұсқаулар жоқ. Атмосфераның ластануының ең жоғары деңгейі байқалатын Қазақстанның тоғыз қалаларының үшеуі - Өскемен, Риддер, Зыряновск - Шығыс Қазақстан облысында орналасқан.Өңірдегі атмосфераға шығарылатын барлық шығарындылардың 80% -ы Өскемен, Семей, Зырян, Риддер қалаларына тиесілі.Өскемен қаласында барынша рұқсат етілген деңгейлерден артық азот диоксиді, фенол, формальдегид, күкірт диоксиді және шаң бойынша байқалады. Атмосфераға ластаушы заттардың негізгі көздері - Казцинк АҚ, Үлбі металлургиялық зауыты, ЖЭС, құрылыс материалдарын өндіру үшін кәсіпорын - акционерлік қоғамы Semeytsement Бұқтырма цемент компаниясы, алдағы жылдарыда түсті металлургия кәсіпорындары қалады.
Ертістін ластануы үлкен апаттық деңгейге жеткендіктен, ол Шығыстын ғана маңызды су жолдарына қауіп төңдірмей, бүкіл Қазазақстан су жолдарына қауіп тұдырып отыр.Өзеннің негізгі ластағышы Зыряновский қорғасын және Риддер полиметалл комбинаттары болып табылады, олар жарты ғасыр бойы Ертісте күніне миллиондаған текше метрге жуық мыс, мырыш және басқа металдары бар тазартылмаған ағынды суларды тастайды.Барлығы 80-нен астам химиялық заттар мен қосылыстар өнеркәсіптік кәсіпорындардың су қоймаларына шығарылады, алайда тек 12-15 ингредиент үнемі бақылауға алынады.Өскеменде 18-19 шағын аудандардағы су құбырларының, құрылыс алаңдарының, селезі бар ет сүтімен 9 МПа дейін, қорғасын 1,1-ден 13,9-ға дейін, марганец 1-ден 1-ден 30-ға дейін ластанған. Химиялық ластанған суды шамамен 110 мың адам пайдаланады. Су объектілеріне улы заттар шығарындылары мен төгінділеріне байланысты Ертіс пен Үлбі өзендерінің сулары едәуір ластанған және табиғи орталар арасындағы зиянды заттардың көшуі нәтижесінде қалада және оның төңірегінде топырақ пен өсімдік жамылғысыда ластанады.
Ядролық қалдықтарды көму Қазақстан үшін өткір проблема болып отыр. Мысалы, Өскемен қаласының Үлбі металлургиялық зауыты 40 жылдан астам уақыттан бері қалдық қоймасында шамамен 100 мың тонна радиоактивті қалдық жиналды. Зауыт пен қалдықтар Өскемен қаласында орналасқан болсада. Әртүрлі қоймаларда қатты қалдықтар шамамен бір миллиард тонна көлемінде жиналған. Мұнда өндірілген және өңделген рудадан басқа, қорғасын, мырыш, мыс, мышьяк, сурьма, висмут, күміс, кадмий, сынап және басқа да улы элементтер бар. Олардың бәрі тіршілік ету ортасына үлкен мөлшерде шығарылады.
1.4 Өскемен аймағындағы жер үсті, жер асты суларының жай-күйі
Республиканың ең ластанған өзендері - Шығыс Қазақстан облысының аумағы арқылы өтетін өзендер, бұл жерде полиметалл кендерін өндіру және байыту облыстарында жер үсті суларының ластануының ең жоғары көрсеткіші байқалады.
Өскемен қаласында 20 ағынды сулар ағызып жатыр. Кәсіпорындардың қызмет ету аймағындағы ластау көздері өнеркәсіптік қондырғылармен, өнеркәсіптік сарқынды сулармен, сақтау қоймалары бар өнеркәсіптік алаңдар болып табылады.
Сулы қорғағыш, селен, кадмий, нитриттермен ластануы көп километрге созылды, соның арқасында қаланың батыс бөлігіндегі бірнеше ауыз суды жабылып немесе жабылды. 1999 жылдың тамыз айынан 2000 жылдың желтоқсан айына дейін Красноярка өзеніндегі Ертіс өнеркәсіптік аймағынан анықталмаған шахта сулары ағызылып, өзен мырышының тұрақты жоғары ластануына әкелді. 2001 жылы Красноярка өзенінде мырыш құрамының өзгеруі 3,0 ШРК құрады: тамызда 137 ШРК, қараша айында 159,4 ШРК және желтоқсан айында 125,6 ШРК тіркелген. 2001 жылы
Березовка байыту фабрикасының құтқару қалдықтары шұғыл режимде жұмыс істеді. 2001 жылғы желтоқсанда - 2002 жылғы қаңтардағы рельефте кездейсоқ түсіп кеткен құйрық целлюлозасының көлемі 3745 текше метр болды. Нәтижесінде, Глубачанка өзенінде Белоусовкадан 0,5 км төмен осы кезеңде өте жоғары ластану байқалды.
Жерасты және жер асты суларының сапасына адамзаттың ластануының бірнеше көздерінің ұзақ әсер етуі себепті Үлбі өзенінің алқабы жер асты суларында (ластану ошақтарының эпицентрлері) шоғырлануы қауіпті токсиканттардың қарқынды ластануына бейім, мыңдаған және он мыңдаған ШРК жетеді.
2000 жылы Үлбі өзенінің үстіңгі сулары оң жақ жағалауда, сол жақ жағалауда, 3,50 және 3,05 сол жағалауы бойында судың ластану индексі бар, 4-ші сапа класына (ластанған сулар), ал 2001 жылы сол және оң жағалаудағы судың ластану индексі 2, 46 және 2.26, яғни, 2001 жылы өзеннің осы учаскесіндегі жер үсті суларының сапасы жақсарды. 2002 жылдың бірінші тоқсанында судың сапасы 4 рет, ал судың ластану индексі 3,80 болды.
Үлбі өзенінің аузынан 1,45 км жоғары (сол және оң жақ жағалау) ең ластанған. 2001 жылы ластауыштардың орташа жылдық концентрациясы мынадай болды: мыс: 4.86-5.50 ШРК, мырыш 4.71-5.37 ШРК, мұнай өнімдері: 2.03-2.07 ШРК, нитрит азот 1.40-1.95 ШРК. Үлбі өзенінің үстіңгі суларында 2002 жылы 2001 жылмен салыстырғанда мыстың және суспендінің қатты заттарының концентрациясының ұлғаюы байқалады.
Ертіс өзені үсті суларының құрамына Шығыс Қазақстан облысының өндірістік кешені әсер етті. 2001 жылы ең көп ластанғандардың бірі TMK-ның шығарылуынан 0,5 км төмен болды.
Оң және сол жақ банктердегі орташа концентрациялар: мыс үшін 3.75-4.75 ШРК, мырыш 1.92-3.48 ШРК, мұнай өнімдері 2.50-2.17 ШРК, нитрит азот 1.31-1.37 ШРК . Үш жағдайда биохимиялық оттегіге сұраныс нормадан асып түсті. Сол және оң жағалаудағы ластану индексі тиісінше 1,86 және 2,19 құрады.
2001 (судың ластану индексі - 0.84) жылы 2000 жылмен салыстырғанда (судың ластану индексі - 1.39) салыстырғанда, 2001 жылы Күкірт қышқылы зауытының шығарындыларынан 0,5 шақырымнан төмен деңгейдегі жер асты суларының сапасы жақсарды және олар таза суларға жатады деп айтуға болады 2 сапа классы. Өкінішке орай, осы бөлімде судың сапасын бақылау тек жарты жылда бір рет жүзеге асырылады.
2002 жылдың 1-ші тоқсанында қаладағы ең көп ластанған Понтондар көпірінен 0,35 км төмен мақсатты болып табылады.
2001 жылмен салыстырғанда өзеннің осы бөлігіндегі жер үсті суларының жағдайы нашарлады (2002 жылы сол және оң жақ банктер үшін судың ластану индексі 2.08 және 3.75, ал 2001 жылы 1.34 және 2.17). Мыс пен мырыш концентрацияларының ұлғаюы байқалады; тоқтатылған қатты заттардың және нитрит азотының концентрациясы төмендеді. Ауқымдағы биохимиялық оттегіге сұраныс нормадан асып түсті.
Аймақтың су қоймасының ластануының бірқатар мәселелерінде бөлек сызық тазарту құрылыстарын шамадан тыс жүктеу мәселесі болып табылады. Қалада ағынды суларды тазарту сол жағалаудағы кәріз тазарту қондырғыларында жүргізіледі. Ертіс өзенінде емдеуден кейін ағынды суларды ағызу жүзеге асырылады. Тазарту нысандарының жобалық қуаттылығының жетіспеушілігімен және тазарту құрылыстарының үшінші кезеңінің ұзақтығы құрылысының жетіспеушілігінен туындаған күрделі жағдайға байланысты, жеткіліксіз өңделген тұрмыстық сарқынды су Ертісте шығарылады.
Қаланың шегінде Үлбі және Ертіс өзендерінің жай-күйіне мониторинг жүргізу тоқсанына бір рет жүзеге асырылады, бұл су объектілерінің ластануын азайту жөніндегі шараларды уақтылы қабылдауға ықпал етпейді.
Сумен жабдықтау объектілеріндегі экологиялық жағдай жер асты суларының және жер үсті суларының техногендік ластануының көптеген ошақтарының сумен жабдықтау көздерінің сапасына ұзақ мерзімді әсер ету салдарынан қиын болып қалуда. Қалада ҮМЗ АҚ-ның құтқару қалдықтары, Өскемен және Согра ЖЭО-ның қалдықтары, Қазцинк АҚ металлургиялық өндірісінің қоқыстары бар. Қалдықтардың улы компоненттері жер асты горизонттарға жуылады, оларды улы компоненттермен ластайды.
2 Deductor Studio көмегімен атмосфералық ластануларды шығарындыларды болжау
Белгілі болғандай, өнеркәсіптік қалаларда ауа сапасы табиғи және антропогендік факторлардың күрделі өзара әрекеттесуі нәтижесінде қалыптасады. Ауа райының табиғи климаты және климаттық параметрлері (ауаның температурасы, желдің жылдамдығы, күн радиациясы, жауын-шашын, беткей және жоғары инверсиялар, атмосфералық ауаның тұрақсыздығы) ауа сапасының климаты және жоғары ластану эпизодтарының алғышарттарын тудыратын маңызды шарттар болып табылады. Өскемен қаласындағы атмосфералық ауа жай-күйін Шығыс Қазақстан облысының статистика департаментінің статистикалық ақпараттарына, қоршаған орта жағдайы туралы ақпараттық бюллетендерге, Қазгидромет РМК-ны статистикалық ақпаратты талдау негізінде Қоршаған ортаны қорғау орталығы бағалады.
Өскемен қаласы өнеркәсіптік кәсіпорындар, көліктер, жанармай құю станциялары және жеке меншік секторлар бар көптеген жасанды ластауыштардың болуымен сипатталады. Өнеркәсіптік кәсіпорындардың негізгі ластаушы арасында Казцинк ЖШС, Өскемен ЖЭО АЭС ЖШС, Согринская ЖЭО ЖШС, ҮМЗ , ТМК ЖШС бар. Олардың экологиялық рөлі бірдей емес, өйткені әртүрлі табиғи ортадағы әсер дәрежесі бірдей емес. Экологиялық жағдай әртүрлі өндірістердің техногендік факторларының әсерін жинақтаумен, автокөлік тасымалының және Өскемен қаласының физико-географиялық орналасуының жабық бассейндегі әсерінің ұлғаюымен қиындатады.
Қаланың атмосферасы кәсіпорындардың (күкірт диоксиді, азот диоксиді, хлор, көміртегі тотығы, фенол, формальдегид, мышьяк, тоқтатылған заттар және т.б.) шығаратын химиялық ластаушылардың кең ауқымына әсер етеді.
Өскемендегі атмосфералық ауа жай-күйіне мемлекеттік мониторинг Шығыс-Қазақстан облысындағы Қазгидромет филиалы жексенбі және мереке күндерінен басқа тәулігіне 3 рет (жергілікті уақыт бойынша 07, 13 және 19 сағат уақытында) жүзеге асырылады. Ауа үлгілерін таңдау 5 стационарлық бекеттерде жүзеге асырылады:
-- ЛТХ - 1 (Рабочая, 6 көшесі - өнеркәсіптік кәсіпорындардың санитарлық-қорғау аймағы);
-- ЛТХ - 5 (Кайсенова, 30 көшесі - қала ортасында);
-- ЛТХ - 7 (Первооктябрьская, 126 көшесі- қаланың солтүстік-батыс бөлігі);
-- ЛТХ - 8 (Егорова, 6 көшесі - п. Новая Согра, жылыжай ауданы);
-- ЛТХ - 12 (К. Сатпаева, 12 даңғылы - КШТ ауданы); келесі заттар үшін: күкірт диоксиді, көміртегі тотығы, азот диоксиді, фенол, тоқтатылған зат, хлор, күкірт қышқылы, формальдегид, мышьяк және қорғасын бар (Сурет 2.1).
Сурет 2.1. Өскемен қаласындағы атмосфералық ауаның қадағалау орындарының орналасу сызбасы
ЛТХ-ға әсер ететін маңызды фактор инерциялық фактор болып табылады, яғни алдыңғы күнде шоғырланулар көп болса, онда, әдетте, ластану бүгінгі күні де көтеріледі. Өскемен қаласының физика-географиялық орналасуы жабық бассейнде маңызды рөл атқарады, бұл өнеркәсіптік кәсіпорындар, қазандық қондырғылары, көлік құралдары мен жеке меншік секторлар шығаратын ластаушы заттардың таралуына ықпал етпейді. Атмосфералық ауаның ластануына үлкен әсер желдің жылдамдығы 1 м с-ден аспайтын жағдайларда, тыныш жағдай деп аталатын жағдайлармен қамтамасыз етіледі. Ауаның ауытқуы жағдайлары ауаның ластануына үлкен әсер етеді.
2.1 Deductor аналитикалық платформасы
Deductor аналитикалық платформасының құрамы мен мақсаты (әзірлеуші - BaseGroup Labs.deductor компаниясы екі компоненттен тұрады: Deductor студиясын аналитикалық қолдану және Deductor Warehouse деректерді көп өлшемді сақтау.
Deductor жүйесінің құрылымы 2.2-суретте көрсетілген.
Сурет 2.2. Deductor жүйесінің архитектурасы
Deductor Warehouse - бұл пән аймағын талдау үшін қажетті барлық ақпаратты жинайтын көп өлшемді деректер қоры. Бір репозиторийді пайдалану деректерді дәйекті, орталықтандырылған түрде сақтауға мүмкіндік береді және деректерді талдау процесінің барлық қажетті қолдауын автоматты түрде жасайды. Deductor Warehouse деректерге қолжетімділіктің жылдамдығына оң әсерін тигізетін дәл аналитикалық тапсырмаларды шешу үшін оңтайландырылған.
Deductor Studio - әртүрлі деректер көздерінен ақпаратты талдау үшін арналған бағдарлама. Ол деректерді импорттау, өңдеу, визуализациялау және экспорттау функцияларын орындайды. Deductor студиясы деректер қоймасынан жұмыс істей алады, кез-келген басқа көздерден ақпарат алады.
Мәліметтерді интеллектуалды анализдеу процесі үлкен мөлшердегі мәліметтермен жұмыс істейді. Мәліметтерді интеллектуалды анализдеу кезінде мәліметтердің заңдылықтарын және тенденцияларын анықтау кезінде математикалық анализдеу қолданылады. Көбінесе бұндай заңдылықтар мәліметтерді жай қарастырғаннан анықталмайды, себебі мәліметтерде байланыс өте қиын түрде орналасады немесе жай ғана мәліметтердің көптігінен заңдылықтарды анықтай алмаймыз.
Осы заңдылықтарды және трендтерді бір жүйе ретінде біріктіріп мәліметтерді интеллектуалды анализдеу моделі деп қарастыруымызға болады. Мәліметтерді интеллектуалды анализдеу моделі белгілі бір сценариге қолдануға болады, нақтырақ:
болжам: сатылымды бағалау, жүктемеге болжам жасау;
ықтималдықтар мен тәуекелдер: мақсатты таратуға(целевой рассылка қолайлы тапсырыс берушіні таңдап алу, тепе-теңдік нүктесін анықтау, ықтималдықты орнату;
ұсыныстар: бірге сатып алуға болатын заттарды анықтау және соларға ұсыныстар жасау, яғни реклама;
тіздекті анықтау: сатып алу кезіндегі сатып алушының таңдауын анализдеу, сол арқылы келесі оқиғаға болжам жасау;
топтастыру: тапсырыс берушілерді немесе оқиғаларды, байланысқан элементтері бойынша, кластерлерге бөлу, ортақ сипаттамалары бойынша анализ және болжам жасау.
Мәліметтерді интеллектуалды талдау кезіндегі модел құрастыру ауқымды процесстің бір бөлігі болып табылады, оның ішіне барлық тапсырмалар, мәліметтерге байланысты сұрақтардың жиынтықтары және осы сұрақтарға жауап ретінде модел құрастыру. Ең соңғы тапсырма ол моделді өрістету жұмысы жасалынады. Осы процестердің барлығын келесідей 5 қадам бойынша көртеуге болады. Бұл процесс, суретте көрсетілген, ол циклдік болып табылады, яғни деректерге аналитикалық моделдерді құру динамикалық және қайталанатын процесс екенін көрссетеді. Мәліметтерді қарастырғаннан кейін, қолданушы мәліметтерді интеллектуалды анализдеу кезінде құратын моделге сол мәліметтердің жеткіліксіздін байқауы мүмкін, ол жағдайда қолданушы басқа деректер іздеуге кіріседі. Тағы бір кездесетін жайт ол, бірнеше модель құрастырып болғаннан соң, біз алға қойған тапсырмаға толықтай жауап бере алмаған жағдайда біз тапсырманың қойылымын өзгертуімізге тура келеді. Жаңадан түскен мәліметтерге байлансты толық моделге қайта жаңарту жасау керек болған жағдай да туындауы мүмкін.
Сурет 2.3. Мәліметтерді интеллектуалды анализдеу кезіндегі қадамдар
Аяғында қойылған тапсырмаға толықтай жауап бере алатын модел құрастыру үшін процесстің әрбір қадамын бірнеше рет қайталауға тура келеді.
Ал келесі тапсырама моделдеудің негізгі әдістеріне тоқталу болып табылады. Осы әдістер анализдің типін және деректерді қайта қалпына келтіру операцияларын сипаттайды. Деректерді интеллектуалды талдау құралдарында қолданатын негізгі әдістеріне мысалдар 2.4-суретте көрсетілген:
Сурет 2.4. Деректерді интеллектуалды талдау әдістері
Ассоциация
Ассоциация (немесе қатынас) деректерді интеллектуалды талдау әдістерінің ішінде барлығына таныс және ең қарапайым әдіс болып табылады. Моделді анықтау үшін екі немесе одан да көп бір типті элементтерге қарапайым салыстырулар жасалады. Оған мысал ретінде, сатып алушының бір затпен қоса екінші заттың сатып алу ықтималдығы. Қауымдастық ережесі бойынша шешімді іздеу қадамы, деректер жиынындағы байланысқан заңнамаларды іздестіру жұмысымен түсіндіріледі.
Классификация.
Классификация әдісін сатып алушының, тауарың немесе объектінің типін анықтау үшін қолдануға болады. Ол үшін бірнеше атрибуттарды бір классқа біріктіру жұмысы жасалады. Мысалы, автокөліктерді типтері бойынша (седан, внедорожник, кабриолет) класстарға бөлу жеңіл жұмыс, ол үшін әр түрлі атрибуттарды анықтап алу керек (орын саны,кузов формасы, дөңгелектері) осы атрибуттар бойынша автокөліктерді бір классқа жинауға болады. Қандай да бір жаңа автокөлікті зерттеу кезінде оны, нақты артибутына байланысты, бір классқа жатқызуға болады. Тура осы принциппен адамдарды да жастары бойынша, қан оптары бойынша және т.б типтері бойынша бірнеше класстарға бөлуге болады. Және тағы бір айтып кететін жағдай, осы классификация әдісін басқа әдістерге кіріс деректері ретінде пайдалануға болады. Кластерлерді анықтау мақсатында кластеризация классификацияның ортақ атрибуттарын пайдаланады.
Кластеризация
Кластеризация әдісі бір немесе бірнеше атрибуттарды және класстары зерттей отырып, деректерді жекеленген элементтері бойынша біріктіріп және сол арқылы белгілі бір қортындыға келеді. Кластердің ұқсас нәтижелерін анықтау үшін, кластерзацияның қарапайым деңгейінде бір немесе бірнеше атрибуттар негіз ретінде пайдаланылады. Кластеризация іртүрлі ақпараттарды анықтау кезінде пайдасы өте зор, себебі сол жерде бар ақпараттар басқа жердегі ақпараттармен үндестікте болады. Кластеризация классификацияның логикалық жалғасы болып табылады. Бірақ бұл тапсырма қиынырақ. Кластеризацияның ерекшелігі, класстар анықталмаған болады. Кластеризацияның соңғы шешімі нысандарды жиындарға бөлу.
Болжау.
Болжау- бұл кең тақырып, себебі болжам жасау әдісі өндірістің пайдасын болжаудан бастап, алаяқтықты болжау жұмыстарына дейін жасайды. Бұл әдісте өтіп кеткен оқиғалар мен алда болатын оқиғалар болжамданады. Болжау жасау жұмысының нәтижесінде қалып кеткен немесе болашақ мақсатты сандық көрсеткіштерге болжам жасайды. Осындай тапсырмаларды шеші үшін математикалық статискалар, нейрондық желі және т.б әдістері қолданылады.
Бұтақты шешім іздеу.
Бұтақты шешім іздеу әдісі басқа әдістермен де тығыз байланысты, нақты түрде болжам жасау әдісі мен классификация әдісі. Бұтақты шешім іздеу әдісі қарапайым бір сұраққа жауап іздеу жұмысынан басталады. Әрбір сұрақ болжам жасау керек пе әлде деректерді классификация жасау керек пе деген екі сұраққа кеп тіреледі. Бұтақты шешім іздеу әдісі белгілі бір сұраққа басқа деректермен қандай байланысы бар, сол деректер оған қалай әсер етеді, осы сұрақтардың барлығына жауап береді. Яғни бұл әдіс аты айтып тұрғандай, бірнеше деңгейден тұрады.
2.1.1 Мәселенің тұжырымы және деректерді жинау, қайта құру
Data Mining технологиясы осы үрдістің негізін қалаушылардың бірі Григорий Пятицкий-Шапиро тарапынан дәл анықталған. Деректерді өндіру - адам қызметінің әр түрлі салаларында шешімдер қабылдау үшін қажетті білімдердің бұрын анықталмаған, маңызды емес, іс жүзінде пайдалы және қол жетімді түсіндірілуін анықтау үдерісі.
Data Mining технологиясының негізі заңдылық болып табылатын үлгілер тұжырымдамасы. Ашық көзден жасырылған осы заңдылықтардың ашылуы нәтижесінде Data Mining міндеттері шешілді. Адамға түсінікті нысан түрінде көрсетілуі мүмкін әртүрлі үлгілер, деректерді өңдеудің белгілі бір тапсырмаларына сәйкес келеді.
Деректерді өңдеуге қандай тапсырмаларды беру керектігі жөнінде консенсус жоқ. Көптеген беделді дереккөздерге: классификация, кластерлеу, болжамдау, қауымдастық, визуализация, ауытқуларды талдау және анықтау, қарым-қатынастарды талдау, қорытынды жасау жатады. Біздің тақырыптық аймаққа қолданылатын болсақ, Өскемен қаласында атмосфералық ауаның ластануын болжау және визуализациялау міндеті болады. Тарихи деректердің ерекшеліктеріне негізделген болжау проблемасын шешу нәтижесінде мақсатты сандық мәндердің жетіспейтін немесе болашақ мәндері бағаланады. Осындай проблемаларды шешу үшін математикалық статистика, нейрондық желілер және т.б. кеңінен қолданылады, визуализация нәтижесінде талданатын деректердің графикалық бейнесі жасалады. Көрнекілендіру мәселесін шешу үшін деректерде заңдылықтардың болуын көрсететін графикалық әдістер қолданылады.
Қалада тұтастай алғанда азот диоксидінің, күкірт диоксидінің, шаңның (ұсақталған бөлшектердің), көміртегі тотығы, мышьяк және оның органикалық емес қосылыстары, фенол, күкірт қышқылы және сульфаттарының орташа концентрациясы Қазгидромет РМК филиалында жүргізілетін стационарлық мемлекеттік бақылау бекеттерінің деректері бойынша есептеледі (формальдегид, хлор, озон, бензин, пирен, қорғасын, кадмий, мырыш, мыс, бериллий). Осылайша, бірнеше жыл бойы ластағыш заттардың орташа күнделікті концентрациясы туралы деректер бар.
Бұл деректерді жинау және түрлендіру үшін BaseGroup Labs жеткізетін Deductor платформасын қолданамыз. Deductor аналитикалық платформа болып табылады, ол деректерді талдау саласында толыққанды қосымшаларды шешу үшін негіз болып табылады. Deductor-да іске асырылған технологиялар бірыңғай архитектура негізінде аналитикалық жүйені құрудың барлық сатыларынан өтуге мүмкіндік береді: деректерді құрылымдық үлгілерге топтастырудан және нәтижелерді бейнелеуден.
Deductor платформасы қарапайым форумдардан машиналық оқыту әдістеріне дейін деректерді өңдеудің ең танымал алгоритмдерін жасады. Біздің пәндік салаға қатысты деректерді өңдеудің алгоритмін спектралдық өңдеу ретінде қолданамыз.
Көбінесе, деректер сериясы шуыл деп санауға болатын мәндерде тез арада кездейсоқ өзгерістерді қамтиды. Деректерді талдауға кедергі келтіреді, алгоритмдердің жұмысын тұрақсыз етеді, жасырын заңдылықтарды, құрылымдарды, деректердегі үрдістерді анықтай алмайды. Спектралды өңдеу шу компоненттерінен тазалауға және деректер сериясын тегістеуге арналған. Деректер біркелкі емес болған жағдайда тегістеу аса маңызды объектілер мен үлгілерді зерттеуге кедергі келтіретін шағын құрылымдардың үлкен санын қамтиды.
Спектралды өңдеу көбінесе болжау мәселелерінде алдын ала деректерді дайындау үшін қолданылады уақыттың сериясын неғұрлым тегіс етіп жасауға мүмкіндік береді, бұл алынған болжамды модельдің жоғары жалпылама қасиеттеріне байланысты.
Мысал ретінде, азот диоксидінің шығарындылары туралы деректерді алыңыз.
.
Сурет 2.5. Деректерді Deductor-қа импорттаймыз
Сурет 2.6. Бұдан кейін шығарындылар динамикасын визуализациялау үшін диаграмма саламыз.
Сурет 2.7. Деректерді өңдеу шеберінде Спектральную обработку командасын таңдау
Сурет 2.8. Бұдан кейін ПДК өрісіндегі мәндерді Используемое ретінде көрсетеміз. Шуды шегеру үшін, Фурье түрлендіруін Большая дәрежесімен қолданамыз.
Сурет 2.9. Өңдеу процесін орындағаннан кейін визуализация ретінде диаграмманы таңдаймыз
Диаграммадан көріп отырғанымыздай, деректер тегістеліп, әрі қарай өңдеу үшін қолданыла алады. Деректерге қарап, жалпы үрдісті түсіну оңай.
2.1.2 Мәселені шешу әдісін таңдау
Болжаудың әдісін таңдау көптеген факторларға, соның ішінде болжамдық параметрлерге байланысты. Әдісті таңдау тарихи деректер жиынтығының барлық ерекшеліктерін және ол салынған мақсаттарды ескере отырып жасалуы керек. Болжау үшін пайдаланылатын Деректерді қазу бағдарламалары пайдаланушыға нақты және сенімді болжам беруі керек. Дегенмен, осындай болжамды алу тек қана бағдарламалық жасақтама мен оған негізделген әдістерге ғана емес, сондай-ақ кіріс деректерінің толықтығы мен сенімділігіне, оларды толықтырудың уақтылылығы мен жылдамдығына, пайдаланушының біліктілігіне қоса басқа да факторларға байланысты.
Мәселені шешу әдісі ретінде нейрондық желілерді қолданамыз.
2.1.3 Deductor-та іске асыру
Бірнеше жыл бойы ластауыштардың шығарындылары туралы деректер бар. Осы деректерге сүйене отырып, біз бір айдың ішінде және екі айда қандай мөлшерде шығарылатындығын анықтауымыз керек. Deductor платформасы Прогнозирование құралын ұсынады.
Болашаққа болжамды тарихи деректерге негізделетін боламыз, яғни келесі айдағы шығарындылардың саны өткен айлардағы шығарындылар санына байланысты болады деп болжап отырмыз. Бұл модель үшін енгізу коэффициенті ағымдағы айда шығарындылар, ай бұрын шығарылатын шығарындылар және т.б. болуы мүмкін және нәтиже келесі айға шығарылуы тиіс, яғни деректерді жылжымалы терезеге түрлендіру қажет.
Сурет 2.10. Мастер обработки іске қосамыз, өңдегіш ретінде скользящее окно таңдап, келесі қадамға өтеміз.
Сурет 2.11. Біз 1, 2, 11 және 12 ай бұрын деректерге негізделген болжамды бір ай бұрын аламыз. Сондықтан, ПДК өрісін пайдаланылғанға тағайындау арқылы 12 тереңдік тереңдігін (глубину погружения) таңдау керек.
Содан кейін деректер аналитика болжамды жасау үшін барлық қажетті факторларға ие болатындай етіп жылжымалы терезеге айналды.
Енді кіріс факторлары ретінде ПДК-12, ПДК-11 - 12 және 11 ай бұрын (болжамды айға қатысты), сондай-ақ ПДК-2 және ПДК-1 - өткен айда. Шығару өрісі ретінде ПДК бағанын көрсетеді.
Сурет 2.12. Болжалды модельдің құрылысын қарастырсақ. Мастер обработки терезесін ашып, нейронную сеть таңдайыз.
Сурет 2.13. Мастердің екінші қадамында бұрын қабылданған шешімге сәйкес ПДК-12, ПДК - 11, ПДК - 2 және ПДК - 1 және ПДК енгізу өрістерін шығару ретінде орнаттық. Қалған өрістер ақпараттық болады.
Сурет 2.14. Келесі қадамда біз сынақ және тренинг жиынтығын бөліп көрсетеміз
Сурет 2.15. Нейрондық желідегі қабаттар мен нейрондардың керекті санын көрсететін келесі қадамға көшеміз
Сурет 2.16. Әрі қарай, нейрондық желіні үйрену алгоритмін таңдаймыз.
Сурет 2.17. Оқу сапасын көру үшін үлгі жасағаннан кейін алынған мәліметтерді диаграмма және шашырау диаграммасы түрінде ұсынамыз.
Сурет 2.18. Диаграмманы орнату шеберінде ПДК және ПДК_OUT өрістерін көрсету үшін нақты және болжамды мәнді таңдаймыз.
Сурет 2.19. Нәтиже - екі график.
Сурет 2.20. Шашырау диаграммасы жаттығу сапасын нақты көрсетеді.
Нейрондық желі қарастырылды, қажетті болжамды алу қалады.
Сурет 2.21. Ол үшін Мастер оброботки ашып, қазір пайда болған Прогнозирование өңдегішін таңдаймыз.
Шебердің екінші қадамы сізді уақыттық серияларды болжау үшін баған байланыстарын теңшеуді ұсынады: бағанды деректерді келесі болжам кезеңінде аламыз. Шебер барлық ауысуды дұрыс конфигурациялады, сондықтан болжанған көкжиекті (алдын ала болжағандай) 2-ге дейін анықтау үшін және анық болу үшін, түпнұсқалық деректерді шеберде тиісті құсбелгі орнатып, болжамдарға қосамыз (сурет 23).
Сурет 2.22. Уақыттық серияларды болжау
Осыдан кейін уақытша серияларды болжаудан кейін пайда болатын визуализатор ретінде Диаграмма прогноза таңдау қажет. Алдын ала болжау диаграммасының баған шеберін конфигурациялау кезінде ПДК бағанын көрсетілген баған ретінде көрсетуіңіз керек және Шаг прогноза бағанын X-қолтаңбалары ретінде көрсетеміз (Сурет 2.23).
Сурет 2.23. Болжау диаграммасы
Сурет 2.24. Енді аналитик осыған қарап болжам жасап, тіпті бір айдан кейін қандай көлемде көрсететін туралы сұраққа жауап бере алады.
Проблеманы шешуде тетіктер шудан, ауытқулардан тазартылды, бұл болжамды модельді құрастыру сапасын одан әрі қамтамасыз етіп, тиісінше, екі айға алдын-ала шығарындылардың санын болжаудың сенімді нәтижесін берді.
3 Экологиядағы математикалық және компьютерлік ... жалғасы
Сіз бұл жұмысты біздің қосымшамыз арқылы толығымен тегін көре аласыз.
Ұқсас жұмыстар
Пәндер
- Іс жүргізу
- Автоматтандыру, Техника
- Алғашқы әскери дайындық
- Астрономия
- Ауыл шаруашылығы
- Банк ісі
- Бизнесті бағалау
- Биология
- Бухгалтерлік іс
- Валеология
- Ветеринария
- География
- Геология, Геофизика, Геодезия
- Дін
- Ет, сүт, шарап өнімдері
- Жалпы тарих
- Жер кадастрі, Жылжымайтын мүлік
- Журналистика
- Информатика
- Кеден ісі
- Маркетинг
- Математика, Геометрия
- Медицина
- Мемлекеттік басқару
- Менеджмент
- Мұнай, Газ
- Мұрағат ісі
- Мәдениеттану
- ОБЖ (Основы безопасности жизнедеятельности)
- Педагогика
- Полиграфия
- Психология
- Салық
- Саясаттану
- Сақтандыру
- Сертификаттау, стандарттау
- Социология, Демография
- Спорт
- Статистика
- Тілтану, Филология
- Тарихи тұлғалар
- Тау-кен ісі
- Транспорт
- Туризм
- Физика
- Философия
- Халықаралық қатынастар
- Химия
- Экология, Қоршаған ортаны қорғау
- Экономика
- Экономикалық география
- Электротехника
- Қазақстан тарихы
- Қаржы
- Құрылыс
- Құқық, Криминалистика
- Әдебиет
- Өнер, музыка
- Өнеркәсіп, Өндіріс
Қазақ тілінде жазылған рефераттар, курстық жұмыстар, дипломдық жұмыстар бойынша біздің қор #1 болып табылады.
Ақпарат
Қосымша
Email: info@stud.kz