Obtaining and using data of operational monitoring of atmospheric air

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

In order to control the chemical composition of atmospheric air in cities located in the zone of influence of petrochemical enterprises, automatic atmospheric air monitoring stations (ASKAV) are installed. For the effective use of experimental data, the authors of the article developed a data collection system with ASKAV, in which the air control in residential quarters and the gas mixture at the source of organized emissions are synchronized. The analysis of data on the concentration of pollutants in the atmospheric air of the Sterlitamak obtained from ASKAV, on the basis of which a list of marker substances for enterprises of the city was compiled. Priority sources of air pollution with marker substances during a different wind regime were identified. The authors developed models for changing the concentration of marker substances in the air using the method of factor regression. Based on the results of the cross-correlation function, the time of movement of the contaminated gas cloud from the source of emission to the residential area of the city is obtained. Conclusions are made about the effectiveness of the developed air monitoring system and the field of application of the acquired models.

Sobre autores

Ekaterina Kulakova

Ufa State Petroleum Technical University

Autor responsável pela correspondência
Email: Kulakova87@list.ru

Assistant of the Department of Automated Information and Technological Systems

1 Kosmonavtov St, Ufa, 450062, Russian Federation

Ayrat Safarov

Ufa State Petroleum Technical University

Email: safa-rov_a_m@mail.ru

Dr.Sci. in Engineering Science, Professor of the Department of Applied Ecology

1 Kosmonavtov St, Ufa, 450062, Russian Federation

Liliya Nasyrova

Ufa State Petroleum Technical University

Email: lilian_74@mail.ru

Ph.D in Engineering Science, Associate Professor of the Department of Applied Ecology

1 Kosmonavtov St, Ufa, 450062, Russian Federation

Dmitry Mizgirev

Volga State University of Water Transport

Email: mizgirevds@yandex.ru

Ph.D in Engineering Science, Professor, Department of Hoistingand-Transport Machines and Machine Repair

5 Nesterova St, Nizhny Novgorod, 603951, Russian Federation

Bibliografia

  1. Safarova VI. Sposob kontrolya zagryazneniya atmosfernogo vozdukha. Pat. 2498359 Ros. Federatsiya. 2012129628/28; zayavl.12.07.2012; opubl.10.11.2013. Byul. No. 31. Available from: http://www.freepatent.ru/images/patents/495/2498359/patent-2498359.pdf (accessed: 13.05.2014).
  2. Baladurin BA, Shaposhnikov SV, Dzneladze EE. Vnedrenie system kontrolya avarii I opoveshcheniya na khimicheskiopasnykh ob"ektakh g. Moskvy. Tekhnologii technosfernoi bezopasnosti. 2007;1(11):10.
  3. Gizatullin AR. Metodologiya monitoring sostoyaniya okruzhayushchei sredy s primeneniem avtomatizirovannykh stantsii kontrolya atmosfernogo vozdukha. Rossiiskii zhurnal prikladnoi ekologii. 2016;1(5):38–41.
  4. Sereseva OV, Raputa VF, Yaroslavtseva TV, Medvyatskaya AM, Glotov PV. Analiz dannykh setevykh nablyudenii submikronnykh aerozolei v atmosfernom vozdukhe g. Novosibirska. Interekspo Geo-Sibir'. 2018;2(4):37–47.
  5. Volkodaeva MV, Kiselev AV. O razvitii sistemy ekologicheskogo monitoringa kachestva atmosfernogo vozdukha. Zapiski Gornogo instituta. 2017;227:589–596.
  6. Safarov AM, Konopleva SN, Safarova AM. Razrabotka podkhodov k organizatsii monitoring kachestva atmosfernogo vozdukha (na primere Respubliki Bashkortostan). Zhurnal ekologii i promyshlennoi bezopasnosti. 2012;(3–4):115–116.
  7. Safarov AM, Konopleva SN, Isachkina LYa, Safarova VI. Obespechenie ekologicheskogo monitoring kachestva vozdushnogo basseina Respubliki Bashkortostan. Neftegazovoe delo. 2013;(4):436–447. Available from: http://www.ogbus.ru/authors/SafarovAM/ SafarovAM_4.pdf (accessed: 03.05.2014).
  8. Afanas'eva ES, Safarov AM, Shaidulina GF. Postroenie modelei izmeneniya kontsentratsii veshchestv v atmosfernom vozdukhe (na primere g. Sterlitamaka). Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedenii. Povolzhskii region. Estestvennye nauki. Penza; 2018. p. 54–56.
  9. Afanas'eva ES, Safarov AM, Safarova VI, Shaidulina GF. Matematicheskaya otsenka izmeneniya kontsentratsii zagryaznyayushchikh veshchestv v atmosfernom vozdukhe v usloviyakh vliyaniya neftekhimicheskikh predpriyatii. Ekologiya urbanizirovannykh territorii. 2014;(4):40–45.
  10. Shekhovtsov AA. Analiz dannykh dlya razrabotki ekologicheskikh pokazatelei, svyazannykh s sostoyaniem atmosfernogo vozdukha ivozdeistviem antropogennykh istochnikov zagryazneniya. Okhrana okruzhayushchei sredy i prirodopol'zovanie. 2013;(1): 12–22.
  11. Asfandiarova LR, Panchenko AA, Yamlikhanova EA, Yunusova GV. Environmental analysis of contaminants in the air basin of an industrial city (the case of nitrogen oxides in Sterlitamak, Bashkortostan). Tyumen State University Herald. 2013;(12):152–157.
  12. Asfandiyarova LR, Daminev RR, Vasil'ev AV, Panchenko AA, Yunusova GV. Analiz vybrosov v vozdushnuyu sredu v usloviyakh gorodskikh territorii na primere Respubliki Bashkortostan i Samarskoi oblasti. Izvestiya Samarskogo nauchnogo tsentra Rossiiskoi akademii nauk. 2016;18(5–3):512–519.
  13. Bikbulatov IKh, Asfandiyarova LR, Panchenko AA, Yunusova GV, Yamlikhanova EA. Opredelenie perechnya zagryaznyayushchikh veshchestv dlya postoyannogo kontrolya ikh soderzhaniya v atmosfernom vozdukhe g. Sterlitamak. Bashkirskii khimicheskii zhurnal. 2013;20(4):79–82.
  14. Elbir T, Kara M, Bayram A, Altiok H, Dumanoglu Y. Comparison of predicted and observed PM10 concentrations in several urban street Canyons. Air Quality, Atmosphere and Health. 2011;4(2):121–131.
  15. Nomura S, Mukai H, Terao Y, Machida T, Nojiri Y. Six years of atmospheric CO2 observations at Mt. Fuji recorded with a battery-powered measurement system. Atmospheric Measurement Techniques. 2017;10(2):667–680.
  16. Yazidi AE, Ramonet M, Ciais P, Broquet G, Pison I, Abbaris A, Delmotte M, Hazan L, Kachroudi N, Rivier L, Brunner D, Conil S, Gheusi F, Guerin F, Serça D, Kouvarakis G, Mihalopoulos N. Identification of spikes associated with local sources in continuous time series of atmospheric CO, CO2 and CH4. Atmospheric Measurement Techniques. 2018;11(3):1599–1614.
  17. Podrezov OA, Podrezov AO, Ryazanov VE. Zagryaznenie atmosfernogo vozdukha Bishkeka v zimnii sezon 2017–2018 gg. Vestnik Kyrgyzsko-Rossiiskogo slavyanskogo universiteta. 2018;18(12):126–133.
  18. Lyubchich V. Detecting time series trends and their synchronization in climate data.
  19. Intellekt. Innovatsii. Investitsii. 2016;(12):132–137.
  20. Bratus O. Development of adaptive moving two-sided exponential smoothing method for restoring and forecasting of time series. Eureka: Physics and Engineering. 2017; (5):13–21.
  21. Oprisan SA, Canavier CC, Thirumalai V. Dynamics from a time series: can we extract the phase resetting curve from a time series? Biophysical Journal. 2003;84(5):2919–2928.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».