АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР СИСТЕМ МОНИТОРИНГА ГЕОЭКОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ
Keywords:
геоэкологический мониторинг, искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение (МО), экологическая безопасность, устойчивое развитие, геофизический мониторинг, интеллектуальная система мониторинга, анализ данных, прогнозирование экологических процессов, автоматизированные системы контроля, большие данные, обработка сигналов, экологические риски, адаптация к изменениям, сбор и анализ экологических данных, управление природными ресурсами, охрана окружающей среды.Abstract
В настоящее время, когда воздействие антропогенного фактора на природу достигло невиданных ранее масштабов, вопросы экологической безопасности и устойчивого развития приобретают особую остроту. Неуклонно возрастающее давление на природные системы, усиливаемое хозяйственной деятельностью населения, усиливает необходимость комплексного мониторинга и тщательного анализа текущего состояния окружающей среды. В этом свете, наблюдение за геоэкологическими системами является центральным аспектом для оценки и прогноза изменений, вызванных деятельностью человека и естественными природными процессами. Это не только позволяет отслеживать нынешнее состояние этих систем, но выявить тенденции этих изменений, оценить риски возможных природных и техногенных катастроф. Сложность и значимость этой проблемы требуют применения новейших технологий, в том числе искусственного интеллекта, для анализа обширных данных и разработки эффективных систем мониторинга. В данной работе рассматривается текущее состояние геоэкологического мониторинга, его методики и подходы, а также анализируется влияние человеческой деятельности на разнообразие и устойчивость природных систем. Применение технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) в задачах мониторинга экологического состояния открывает новые возможности для повышения эффективности систем мониторинга. Эти инновации делают их более гибкими, позволяя им адаптироваться к изменениям и обеспечивая получение более точной и актуальной информации, необходимой для своевременного принятия решений. Благодаря этому, процесс обработки геоэкологических данных становится не только быстрее, но и качественнее, что в свою очередь способствует формированию эффективных стратегий управления природными ресурсами. Эти подходы направлены на достижение устойчивого развития и снижение вредного воздействия на окружающую среду.
References
Мележ, Т. А. Инженерно-геоэкологические показатели и критерии выбора территорий для выявления ограничения их освоения (на примере Республики Беларусь) / Т. А. Мележ, А. А. Мележ // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Геология. – 2012. – № 2. – С. 225-228. – EDN PMGCBN.
http://www.brsu.by/sites/default/files/vesnik/seria%205.pdf#5
Манштейн, А.К. Малоглубинная геофизика. / Манштейн А.К.// Новосибирск; Изд-во Новосиб. ун-та. - 2002. С.136.
https://geoenv.ru/conferences/georisk-2012/georisk-2012-vol-1.pdf
https://www.brsu.by/sites/default/files/vesnik/seria%205.pdf
https://mybiblioteka.su/10-47924.html
http://e.lanbook.com/books/element.php?pl1_id=63139
http://elcat.pnpu.edu.ua/docs/Ekologicheskiy.pdf
Жиров А. И. Теоретические основы геоэкологии // Монография. - СПб: СПбГУ, 2001. - 377 с.
Климанова О. А. Геоэкологическое страноведение //природные и антропогенные факторы формирования районов. - М.: ЛЕНАНД, 2014. - 304 с.
Розанов Л. Л. Геоэкология // Москва: Вентана-Граф, 2006. - 320 с.
Верзунов, С. Н. Способ оптимизации конструктивных параметров ячеек-резонаторов микрополосковых антенн на основе интеллектуального анализа данных / С. Н. Верзунов // Электротехнические системы и комплексы. – 2022. – № 3(56). – С. 54-64. – DOI 10.18503/2311-8318-2022-3(56)-54-64. – EDN GBBNJP.
Верзунов, С. Н. Система диагностики возникновения частичного разряда в надземных силовых электросетях на основе интеллектуального анализа данных в HF-диапазоне / С. Н. Верзунов, И. В. Бочкарев // Электротехнические системы и комплексы. – 2023. – № 3(60). – С. 4-14. – DOI 10.18503/2311-8318-2023-3(60)-4-14. – EDN SQQBSI.
Модели прогноза уровня загрязнения атмосферного воздуха г. Бишкек / Н. М. Лыченко, Л. И. Великанова, С. Н. Верзунов, А. В. Сороковая // Вестник Кыргызско-Российского Славянского университета. – 2021. – Т. 21, № 4. – С. 87-95. – EDN IRIZPF.
Верзунов, С. Н. Сравнение глубоких нейронных сетей на основе различных предварительно обученных CNN для диагностики COVID-19 по рентгеновским снимкам / С. Н. Верзунов, Х. А. Раимжанов // Проблемы автоматики и управления. – 2021. – № 1(40). – С. 12-25. – EDN RVDXSO.
Верзунов, С. Н. Определение К-индекса геомагнитной активности / С. Н. Верзунов // Проблемы автоматики и управления. – 2016. – № 1(30). – С. 47-54. – EDN WMROYZ.
Поздеев В. Б. Становление и современное состояние геоэкологии // Смоленск: Маджента, 2004. - 324 с.
Давиденко Н. М. Актуальные вопросы геоэкологии // М.: ГЕОС,2003. - 428 с.
Трофимов А. М. Региональный геоэкологический анализ // Казань : Меддок, 2005. - 228 с.
Верзунов, С. Н. Концепция интеллектуальной системы геоэкологического мониторинга / С. Н. Верзунов // Проблемы автоматики и управления. – 2023. – № 2(47). – С. 91-108. – EDN ZXUMLR.
Downloads
Published
Issue
Section
Categories
License
Copyright (c) 2024 С.Н. Верзунов, И.В. Брякин
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.