Адаптация современных методов обработки и анализа временных рядов данных к задачам экологического мониторинга

Адаптация современных методов
обработки и анализа временных
рядов данных к задачам
экологического мониторинга
ЗЕМЦЕВ АНДРЕЙ ВЛАДИМИРОВИЧ
НАУЧНЫЙ РУКОВОДИТЕЛЬ:
К.Ф-М.Н., ДОЦЕНТ МОЛОРОДОВ Ю.И.
Цель работы
- Применение современных методов
обработки и анализа временных рядов
данных экологических наблюдений;
- Внедрение алгоритмов обработки данных
в информационную вычислительную
систему;
- Статистический и спектральный анализы
имеющихся данных экологических
наблюдений по ряду городов Казахстана
Существующие Архивы метеорологических данных
Название
набора данных
Организация
Период данных
Разрешение
данных
Метод усвоения
данных
Формат
файлов данных
9092c Global
Synoptic Network
ВНИИГМИМЦД
~1881-~2001
-
ASCII
Спец. Массив
суточной
температуры и
осадков
ВНИИГМИМЦД
~1881-~2010
8 ч.(до 1935г.)
6 ч.(до 1965г.)
3 ч. (с 1966 г.)
2095 / 223
станций (бывш.
СССР)
-
ASCII
NCEP/NCAR
NCEP/NCAR
1951-2001
12 ч., 2,5°×2,5°
17 ур.дав.
3D-Var
GRIB
NCEP/DOE
AMIP II
NCEP/DOE
1973-2003
6 ч., 2,5°×2,5°
17 ур.дав.
3D-Var
NetCDF
ECMWF ERA40
ECMWF
1957.9-2002.8
6 ч., 2,5°×2,5°
23 ур.дав.
3D-Var
NetCDF
ECMWF ERA
INTERIM
ECMWF
1979-2010
6 ч., 1,5°×1,5°
на поверхности
4D-Var
NetCDF
APHRODITE
JMA
JMA
1951-2007
1 д. 0,25°×0,25°
на поверхности
интерполяция
NetCDF
Логическая модель данных.
Структура метаданных
1.
2.
3.
4.
Дата и время проведения измерения.
Результат измерения.
Город, в котором проводились замеры
Станция, на которой было проведено измерение
• географические координаты.
• тип станции (передвижная, стационарная...).
5.
6.
7.
Объект измерения (воздух, пыль, ветер,
химический элемент...).
Измеряемая характеристика (концентрация
примеси, температура воздуха, направление и
скорость ветра...).
Инструмент, которым проводилось измерение.
ER-диаграмма логической модели данных
Статистический анализ данных
экологических наблюдений
 Превышения ПДК по городу за заданный период
времени





Средняя концентрация примеси
Максимальная концентрация
Превышения 1ПДК, 5ПДК и 10ПДК
Повторяемость превышения ПДК и 5ПДК
Индекс загрязнения атмосферы примесью
 Краткая характеристика состояния атмосферы за год
по выбранному городу



Усредненные показатели(среднесуточная, среднемесячная,
среднегодовая концентрации примесей)
Максимальная концентрация
Кратность к ПДК максимальному
Статистический анализ данных
экологических наблюдений
 Превышения предельно допустимой концентрации
за выбранный период времени по городу



Максимально разовая ПДК
Количество превышений ПДК
Количество дней превышения ПДК
 Характеристика состояния атмосферного воздуха за
год по выбранному городу





Усредненные показатели (среднесуточная, среднемесячная,
среднегодовая концентрации примесей)
среднеквадратическое отклонение результатов измерений от
среднего арифметического
Коэффициент вариации концентраций
Фоновая концентрация
Индекс загрязнения атмосферы
Вейвлет анализ временных рядов данных
В основе вейвлет анализа лежит вейвлет преобразование:
В качестве материнского вейвлета был
использован вейвлет Морле, считающийся
хорошо подходящим для анализа
квазипериодических процессов.
Вейвлет анализ временных рядов данных
Статистический анализ загрязнения по
некоторым городам Казахстана
Индекс загрязнения атмосферы в городах Казахстана
(2007 год)
Превышения ПДК(данные за три летних
месяца 2007 г.)
Караганда
Астана
Краткая характеристика загрязнения
атмосферы за 2007 год
Число дней превышения ПДК за
2007 год
Среднесуточные концентрации диоксида серы
за июнь 2007 года
Вейвлет анализ экологических наблюдений
Зависимость концентрации взвешенных веществ от скорости ветра
Вейвлет спектрограмма концентрации
диоксида серы за месяц
Зависимость концентрации оксида азота от
температуры воздуха
Заключение
 Были изучены и использованы алгоритмы
обработки и анализа временных рядов данных
 Реализованные алгоритмы были внедрены в
информационную вычислительную систему
«Экологическая информационная система»
 Был проведен статистический и спектральный
анализы экологических наблюдений
 На основе результатов анализа были сделаны
конкретные выводы о динамике экологических
процессов по ряду городов Республики Казахстан
Публикации
1. Земцев А.В., Волкова Д.А. Разработка информационно-вычислительной среды для
2.
3.
4.
5.
работы с данными экологических наблюдений // Материалы 50-й Международной
научной студенческой конференции “Студент и научно-технический прогресс”.
Информационные технологии. Новосибирск. 2012. С. 31
Молородов Ю.И., Волкова Д.А., Земцев А.В. Разработка информационновычислительной среды для работы с данными экологических наблюдений//
Международная конференция по измерениям, моделированию и
информационным системам для изучения окружающей среды: ENVIROMIS-2012
Молородов Ю.И., Волкова Д.А., Земцев А.В. Разработка архитектуры
информационно-вычислительной среды для работы с данными экологических
наблюдений // Материалы международной конференции: Инновационные
технологии сбора и обработки геопространственных данных для управления
природными ресурсами. - КазНТУ имени К. И. Сатпаева, г. Алматы, 2012 г., стр.
246-254
Молородов Ю.И., Волкова Д.А., Земцев А.В. Анализ данных экологических
наблюдений с помощью современных информационных технологий // Аэрозоли
Сибири. XIX Рабочая группа: Тезисы докладов. – ИОиА СО РАН, г. Томск. 2012. стр.
86
Волкова Д.А., Земцев А.В. Современные информационные технологии для задач
экологической безопасности// Аэрозоли Сибири. XIX Рабочая группа: Тезисы
докладов. – ИОиА СО РАН, г. Томск. 2012. стр. 88
Спасибо за внимание!