Дискретно-неперервна стохастична модель ідентифікації екологічних станів навколишнього середовища

Abstract

The paper proposes an approach to constructing a discrete-continuous stochastic model for solving problems of environmental safety assessment. The developed Markov model describes the dynamics of a generalized environmental indicator within an extended phase space of six ecological macrostates, which combines the current pollution level and its trend phase to account for the system&039;s inertia. A method for identifying ecological macrostates using a sensitivity threshold to account for measurement errors is proposed, enabling the filtration of noise and reliable identification of transitions between ecosystem states. The proposed approach allows calculating the steady-state distribution and objectively estimating the proportion of time the ecosystem spends in critical states, unlike traditional approaches based solely on the static recording of current exceedances of maximum permissible limits. The model was verified using experimental measurement data obtained at real transport hubs in Ternopil. Based on the calculated steady-state probability distribution, ecological risk profiles were quantitatively determined, enabling the identification of dominant states for the study areas and the characterization of external environmental impact factors The developed mathematical model provides a scientifically sound basis for managing anthropogenic load on the environment and mitigating ecological risks.

В праці запропоновано підхід до побудови дискретно-неперервної стохастичної моделі для розв’язування задач оцінки екологічної безпеки навколишнього середовища. Розроблена марківська модель описує динаміку узагальненого екологічного показника у розширеному фазовому просторі шести екологічних макростанів, який поєднує поточний рівень забруднення та фазу його тренду для врахування інерційності системи. Запропоновано метод ідентифікації екологічних макростанів із використанням порогу чутливості для врахування похибок вимірювань, що дозволило відфільтрувати шум та надійно ідентифікувати переходи між станами екосистеми. Запропонований підхід дозволяє розрахувати стаціонарний розподіл і об&039;єктивно оцінити частку часу перебування екосистеми у критичних режимах, на відміну від традиційних підходів, що базуються на статичній фіксації поточних перевищень гранично допустимих норм. Верифікацію моделі проведено на експериментальних даних експериментальних вимірювань, отриманих на реальних транспортних вузлах м. Тернополя. На основі знайденого стаціонарного розподілу ймовірностей кількісно визначено профілі екологічного ризику, що дозволило встановити домінуючі стани для досліджуваних територій та визначити характеристики зовнішніх факторів впливу на навколишнє середовище. Розроблена математична модель забезпечує науково обґрунтовану базу для управління антропогенним навантаженням на навколишнє середовище та зниження екологічних ризиків.