- Код статьи
- 10.31857/S0044450224110126-1
- DOI
- 10.31857/S0044450224110126
- Тип публикации
- Статья
- Статус публикации
- Опубликовано
- Авторы
- Том/ Выпуск
- Том 79 / Номер выпуска 11
- Страницы
- 1256-1265
- Аннотация
- Производственные и социально-экологические требования, предъявляемые к качеству вод суши, определили необходимость создания сети гидрохимических постов наблюдения, а вариабельность контролируемых показателей – потребность выполнения режимных химико-аналитических исследований. Распространенные в аналитической химии стандартные (жесткие) статистические методы обработки результатов измерений, как правило, недоучитывают специфику исследования зашумленных (нечетких) экспериментальных данных, каковыми являются ряды значений концентрации примеси речного потока в пространстве и во времени. Показано, что в этом случае целесообразны альтернативные средства мягких вычислений, предназначенные для обработки именно таких данных, на основе нейро-нечетких гибридных алгоритмических структур, относящихся к архитектуре ANFIS. Проанализированные таким способом массивы химико-аналитических данных по меди и цинку на р. Волга в зависимости от расхода воды на разных удалениях от берега и глубинах позволили идентифицировать сложно-колебательный характер поведения концентраций обоих веществ в водном потоке. Сделан вывод о том, что нейро-нечеткая схема обработки результатов мониторинга обеспечивает возможность углубленного исследования малоизученных процессов гидрохимической динамики в далеких от термодинамического равновесия системах, к числу которых относятся природные водотоки.
- Ключевые слова
- результаты химико-аналитических исследований распределение микропримесей в створе реки нелинейная динамическая система нейро-нечеткий метод анализа гидрохимических данных.
- Дата публикации
- 15.09.2025
- Год выхода
- 2025
- Всего подписок
- 0
- Всего просмотров
- 15
Библиография
- 1. Золотов Ю.А. Основы аналитической химии. Кн. 1. Общие вопросы. М.: Высшая школа, 2002. 351 с.
- 2. Tsakovski S.L., Venelinov T. Environmental analytical chemistry // Molecules. 2024. V. 29. № 2. P. 450. https://doi.org/10.3390/molecules29020450.
- 3. Конференции “Эконалалитика” // Журн. аналит. химии. 2020. Т. 75. № 9. С. 855. https://doi.org/10.31857/S0044450220090200.
- 4. Wilkinson K.J., Lead J.R. Environmental Colloids and Particles: Behaviour, Separation and Characterisation. San Francisco: John Wiley & Sons, 2007. 702 p.
- 5. Шевцов М.Н. Водно-экологические проблемы и использование водных ресурсов. Хабаровск: Изд-во Тихоокеан. гос. ун-та, 2015. 197 с.
- 6. Kailash B.G., Bisht P.S. The role of water resources in socio-economic development // Int. J. Res. Appl. Sci. Eng. Technol. 2017. V. 5. № 12. P. 1669.
- 7. Malov A.I., Sidkina E.S., Ershova D.D., Cherkasova E.V., Druzhinin S.V. Time regularities of strontium concentration in drinking groundwater distant from the sea coast // Environ. Geochem. Health. 2023. V. 45. № 11. P. 8097. https://doi.org/10.1007/s10653-023-01710-9
- 8. Wilcox В.Р., Seyfried M.S., Matison Т.Н. Searching for chaotic dynamics in Snowmelt runoff // Water Resour. 1991. V. 27. № 6. P. 1005. https://doi.org/10.1029/91WR00225.
- 9. Швейкина В.И., Кожевникова И.А. Нелинейная модель колебаний речного стока с хаотическими режимами // Водное хозяйство России: проблемы, технологии, управление. 2012. № 6. С. 4.
- 10. РД 52.24.634-2002. Руководящий документ. Методические указания. Уточнение местоположения створов (пунктов) наблюдений и режимов отбора проб на основе использования трассерных методов изучения гидродинамических характеристик водных объектов (утв. и введен в действие Росгидрометом 16.05.2002). 20 с.
- 11. Розенталь О.М., Александровская Л.Н. Оценка степени соответствия воды нормативным требованиям // Водные ресурсы. 2018. Т. 45. № 3. С. 289. https://doi.org/10.7868/S0321059618030070
- 12. (Rosental O.M., Aleksandrovskaya L.N. Assessment of the degree of compliance of water to regulatory requirements // Water Resour. 2018. V. 45. № 3. P. 379.
- 13. https://doi.org/10.1134/S0097807818030132).
- 14. Thomas L., Ferrari R. Friction, frontogenesis, and the stratification of the surface mixed layer // J. Phys. Oceanogr. 2008. V. 38. № 38. P. 2501.
- 15. Чашечкин Ю.Д., Розенталь О.М. Структура речного потока и ее влияние на распределение загрязняющего воду вещества // Водные ресурсы. 2019. Т. 46. № 6. С. 582.
- 16. https://doi.org/10.31857/S0321-0596466582-591 (Chashechkin Yu.D., Rozental O.M. River flow structure and its effect on pollutant distribution // Water Resour. 2019. V. 46. № 6. P. 910. https://doi.org/10.1134/S0097807819060022).
- 17. РД 52.24.309-2011. Организация и проведение режимных наблюдений за состоянием и загрязнением поверхностных вод суши. Ростов-на-Дону, 2011. 109 с.
- 18. ГОСТ 27384-2002. Вода. Нормы погрешности измерений показателей состава и свойств. М.: Стандартинформ, 2010.
- 19. Розенталь О.М., Авербух А.И. Введение в квалиметрию воды // Водные ресурсы. 2013. Т. 40. № 4. С. 418. https://doi.org/10.7868/S0321059613040111 (Rozental O.M., Averbukh A.I. Introduction to water qualimetry // Water Resour. 2013. V. 40. P. 447. https://doi.org/10.1134/S0097807813040118)
- 20. Кудинов Ю.И., Келина А.Ю., Кудинов И.Ю., Пащенко А.Ф., Пащенко Ф.Ф. Нечеткие модели и системы управления. М.: ЛЕНАНД, 2017. 328 с.
- 21. Федотов В.Х. Мягкое описание фундаментальных законов природы и общества для экспертных систем // European Researcher (Европейский исследователь). 2012. № 2 (17). С. 110. EDN: OUINYP.
- 22. Терано Т., Асаи К., Сугэно М. Прикладные нечеткие системы. М.: Мир, 1993. 368 p.
- 23. Штовба С.Д. Проектирование нечетких систем средствами MATLAB. М.: Горячая линия-Телеком, 2007. 288 с.
- 24. Леонов А.С. Решение некорректно поставленных обратных задач: очерк теории, практические алгоритмы и демонстрации в МАТЛАБ. М.: Либроком, 2015. 336 с.
- 25. Kuhn K.M., Neubauer E., Hofmann T., von der Kammer F., Aiken G.R., Maurice P.A. Concentrations and distributions of metals associated with dissolved organic matter from the Suwannee River // Environ. Eng. Sci. 2015. V. 32. № 1. P. 54. https://doi.org/10.1089/ees.2014.0298
- 26. Danilov-Danilyan V.I., Rosenthal O.M. Dynamic model of water quality evolution // J. Water Chem. Technol. 2022. V. 44. № 2. P. 132. https://doi.org/10.3103/S1063455X22020035
