Моделирование в системе прогнозирования техносферной безопасности региона
ART 96280
Н.
И. СтуженкоБиблиографическое описание статьи для цитирования:
Стуженко
Н.
И.,
Молев
М.
Д.,
Николаева
Е.
Н. Моделирование в системе прогнозирования техносферной безопасности региона // Научно-методический электронный журнал «Концепт». –
2016. – Т. 15. – С.
1806–1810. – URL:
http://e-koncept.ru/2016/96280.htm.
Аннотация. В статье рассмотрены научно-методические основы применения моделирования для прогнозирования динамики состояния техносферы в регионе. Представлена основная парадигма моделирования. Приведены результаты исследований по формированию оптимапьного комплекса моделей для получения достоверного прогноза развития ситуации. Изложен способ проверки адекватности модели с использованием критерия Фищера.
Ключевые слова:
структура, системный анализ, прогнозирование, критерий, модели, адекватность, техногенное воздействие, техносферная безопасность, прогнозная модель
Текст статьи
Молев Михаил Дмитриевич,доктор технических наук, профессор, профессор кафедры «Строительство и техносферная безопасность», Институт сферы обслуживания и предпринимательства (филиал) ДГТУ, г. Шахты Ростовской области2play_rnd14716@aaanet.ru
Стуженко Наталья Игоревна,старший преподаватель, аспирант, Институт сферы обслуживания и предпринимательства (филиал) ДГТУ, г. Шахты Ростовской областиn.stuzhenko@mail.ru
Николаева Евгения Николаевна,магистрант, Институт сферы обслуживания и предпринимательства (филиал) ДГТУ, г. Шахты Ростовской области2play_rnd14716@aaanet.ru
Моделирование в системе прогнозирования техносферной безопасности региона
Аннотация. В статье рассмотренынаучнометодические основы применения моделирования для прогнозирования динамики состояния техносферы в регионе.Представлена основная парадигма моделирования. Приведены результаты исследований по формированию оптимапьного комплекса моделей для получения достоверного прогноза развития ситуации.Изложен способ проверки адекватности модели с использованием критерия Фищера. Ключевые слова.Техногенное воздействие, техносферная безопасность, прогнозная модель,системный анализ, критерий, модели, прогнозирование, структура, адекватность.
Обеспечение безопасности жизнедеятельности населения является важнейшей научнотехнической и социальноэкономической задачей на современном этапе развития России. Государство требует от бизнессообщества увеличения эффективности систем защиты, вводятся различные ограничения к качеству и надежности технических устройств, растет число различных экспертиз, ужесточаются контрольные и надзорные функции. Данные меры снижают вероятность возникновения аварий на опасных производственных объектах (ОПО), но масштаб ущерба от аварий на нихпри этом не только не снижается, но даже увеличивается (с учетом приближение селитебной зоны к ОПО и увеличения плотности населения в зоне действия поражающих факторов при авариях). С точки зрения гарантированного исключения крупных аварий весьма актуально проведение на государственном уровне целенаправленной работы по снижению максимального уровня возможных негативных последствий в результате аварий на ОПО, в том числе путем внедрения новых более безопасных технологий, то есть за счет инновационного развития промышленности. Одним из важных вопросов в решении проблемы техногенной безопасности является правильная оценка потенциальной опасности. Для разработки практических мер предупреждения чрезвычайных ситуаций техногенного характера в ограничении их поражающей способности необходима систематизация крупномасштабных аварий. При этом главные задачи науки о техносферной безопасности –превентивный анализ источников и причин возникновения опасностей, а также прогнозирование и оценка их воздействия в пространстве и во времени. Такая задача поставлена в документе Федеральной службы по экологическому, технологическому и атомному надзору «Концепция совершенствования государственной политики в области обеспечения промышленной безопасности с учетом необходимости стимулирования инновационной деятельности предприятий на период до 2020 года»: создать систему прогнозирования, выявления, анализа и оценки рисков аварий на опасных производственных объектах, надежности систем обеспечения промышленной безопасности, последствий возможных аварий [1].
Следовательно, одним из актуальных вопросов обеспечения техносфернойбезопасности является разработка системыпрогнозирования результатов взаимодействия природы и общества.Надёжная оценка негативного техногенного воздействия какоголибо промышленного производства или объекта инфраструктуры в натурных условиях часто не представляется возможной по ряду причин: сложность разделения источников по видам; продолжительный период времени, необходимый для получения корректных результатов исследования; технические трудности осуществления процесса[2].С развитием компьютерных технологий и прикладной математики наиболее оптимальным путём для достижения целей анализа состояния и прогнозирования динамики развития экологической ситуации на конкретной территории, по мнению авторов,является моделирование. Цель моделирования при выработке решения–получение такой информации о будущем процессе, которая позволила бы произвести выбор лучшего варианта этого процесса. В рамках решения данной проблемы актуальным вопросом становится формирование рационального комплекса моделей объектов (процессов), участвующих в техногенном воздействии на окружающую среду (ОС). Выдвигаемая авторами парадигма опирается на два основных тезиса:
для построения необходимого и достаточного для практики оценки количества моделей требуется выявить и проанализировать весь набор факторов техногенного воздействия, а также их взаимосвязи;
надёжность и достоверность оценки техногенных воздействий может быть достигнута только при исследовании поведения моделей в полях различной физической природы. Прогнозная модель представляет модель объекта прогнозирования, исследование которой позволяет получить информацию о возможных состояниях объекта в будущем, а также о способах достижения этих состояний. Модель должна обеспечить прогнозное значение показателей качества в зависимости от варианта деятельности, устанавливаемого управляющими воздействиями, и от прогнозных значений факторов внешней среды. В процессе моделирования решаются проблемы неопределённости, то есть снижается степень недостоверности результатов прогнозирования[3].
Определение параметров негативных последствий хозяйственной деятельности на ОС для их последующего моделирования необходимо осуществлять на основе рассмотрения системы «источник –воздействие –окружающая среда» [4].В процессе исследования источника следуетдосконально изучитьвсе его геометрические, физические и т.п. характеристики, а также установить иерархиюпо потенциальному вкладу конкретных факторов в суммарное загрязнение. В указанном плане чрезвычайно важно, чтобы модель хорошо отображала все изучаемые аспекты системы. Далее необходимо определить тип загрязненияили вредного воздействия(излучение, шум, выброс или сброс вредных веществ). При оценке воздействия важной задачей является оценка его параметров: мощность, дальность и пути распространения и др.На основе опытных данных авторы считают, что необходимый для прогнозирования состояния техносферной безопасности набор моделей должен включать следующие модельные системы: модели объектов техносферы, экомодели воздушной и водной среды; модели различныхгеомеханических, гидрогеологическихи других техногенных процессов;
модели вредных газовых смесей, сбросов и отходов производства;
модели технологических процессов очистки; модели взаимодействия веществ, содержащихсяв средах; модели, описывающие процессы измерений, а также порядок и содержание управленческих воздействий; информационные модели; эталонные модели «нормального» состояния природных объектов и систем; модели, определяющие применимость различных методов исследований в конкретных природнотехнических условиях; интерпретационные модели; экономикоматематические модели, используемые при оценке эффективности природоохранных мероприятий. Каждый аспект моделирования нужно охарактеризовать набором свойств:внешний вид –набором признаков;структуруперечнем элементов и указанием отношений между ними;поведение–изменением внешнего вида и структуры с течением времени.Научно обоснованная методика моделирования включает следующие основные этапы построения моделей: постановка цели моделирования; анализ объекта и выделение всех его известных свойств; анализ свойств с точки зрения цели моделирования и определение, какие из них следуетсчитать существенными; выбор формы представления модели; формализация; анализ полученной модели на непротиворечивость; анализ адекватности полученной модели объекту и цели моделирования. Для достижения высокой надёжности прогнозов необходимо соблюдатьтакже принципы и правила, определяющие процесс построения моделей: компромисс между ожидаемой точностью результатов моделирования и сложностью модели; баланс точности (выбор достаточной погрешности); достаточное разнообразие элементов модели; наглядность модели для исследователя; блочное представление модели; специализация моделей (целесообразность использования относительно малых условных подмоделей, предназначенных для анализа объекта, системы или процесса в узком диапазоне условий). При разработке моделейприроднотехнических объектов и техногенных процессов считается обязательным реализация следующих процедур:проверка соответствия модели и описания реального объекта, последовательное упрощение и последовательное усложнение моделей.
Условием достижениянеобходимых результатовавторы работы считают использование методов системного анализа на всех этапах моделирования. Это позволяет оптимизировать процесс, избежать ненужных ошибок, правильно сформулировать рабочую гипотезу и т. п. Применение моделирования в процессе разработки прогнозов наглядно иллюстрируется на рисунке.
Рисунок. Модели в системе прогнозирования Как видно из приведённой схемы, в системе моделирования техногенных процессов значительное место занимают математические модели. Математическое моделирование представляет процесс установления соответствия некоторого математического объекта (математической модели) исследуемому реальному объекту (явлению, процессу). По большому счёту, для изучения характеристик природнотехнической системы и её элементов математическими методами должна быть осуществлена формализация процедур исследования. Конкретный вид модели определяется как природой объекта, так и задачами исследований с учётом требуемой достоверности прогноза. Для представления модели могут использоваться различные формы записи, основными из которых являются следующие виды: аналитическая, графическая, схемная и алгоритмическая. Каждая форма предназначена для соответствующего способа моделирования. Поскольку при прогнозировании состояния техносферы используются все известные науке методы моделирования, то, соответственно применяются все перечисленные выше формы математических моделей. Специфика прогнозирования объектов техносферы требует от авторов статьи подробнее остановиться на структурном моделированиис применениемсистемного анализа. Данный вид моделирования основывается на некоторых специфических особенностях структур, которые используются в качестве средства исследования сложных систем типа ПТС с применением других методов формализованного представления систем (лингвистических, теоретикомножественных и т.п.). Структурное моделирование, основанное насистемном анализе,включает следующие методы подходы: метод сетевого моделирования, сочетание методов структуризации с лингвистическими, структурный подход в направлении формализации построения и исследования структур [5]. В контексте исследований МетодыпрогнозированияИнтуитивные
методыФормализованные методыМодели предметной области (экология, промышленная безопасность)Модели временных рядовСтатистические модели (регрессия, экспоненциальное сглаживание)Структурные модели (нейронные сети, цепи Маркова, классификационные деревья)термин «структура модели» может применяться к элементам и функциям системы прогнозирования. В рамках структурного моделированиярекомендуется использоватьновую технологию СASE, осуществляемую спомощью компьютеров. Применение данной системы значительно ускоряет процесс моделирования и повышает достоверность результатов [6]. Важным вопросом при построении модели является проверка её пригодности. Эта процедура в научных кругах называется проверкой адекватности модели.
Для характеристики среднего разброса относительно линии регрессии вполне подходит остаточная сумма квадратов. Неудобство состоит в том, чтоона зависит от числа коэффициентов в уравнении: введите столько коэффициентов, сколько вы провели независимых опытов, и получите остаточную сумму, равную нулю. Поэтому предпочитают относить её на один «свободный» опыт. Число таких опытов называется числом степеней свободыf.Числом степеней свободы в статистике называется разность между числом опытов и числом коэффициентов (констант), которые уже вычислены по результатам этих опытов независимо друг от друга. Остаточная сумма квадратов, делённая на число степеней свободы,определяет дисперсию адекватности
. Для проверки гипотезы об адекватности модели. Применяется критерий Фишера, который выражается следующей формулой:.где –это дисперсия воспроизводимости со своим числом степеней свободы. Удобство использования критерия Фишера состоит в том, что проверку гипотезы можно свести к сравнению с табличным значением. Если рассчитанное значениекритерия не превышает табличного, то, с соответствующей доверительной вероятностью, модель можно считать адекватной. При превышении табличного значения эту приятную гипотезу приходится отвергать. При неравномерном дублировании нарушается ортогональность матрицы планирования и, как следствие, изменяются расчетные формулы для коэффициентов регрессии и их ошибок, а также для дисперсии адекватности. Для дисперсии адекватности можно записать общую формулу,гдеN–число различных опытов (число строк матрицы);ni–число параллельных опытов вiй строке матрицы;
–среднее арифметическое изniпараллельных опытов;
–предсказанное по уравнению значение в этом опыте. Изложенные теоретические и методические положения апробированы в процессе прогнозирования состояния техносферной безопасности объектов на территории Ростовской области. Практика прогнозирования показала высокие качественные и количественные показатели выполненных работ, в том числе надежность прогноза составила в среднем 8590 %[7]. Таковы основные научнометодические подходы, которые, по мнению авторов, необходимо применять при построении моделей в рамках оценки состояния техносферы.
Ссылки на источники 1.Основы государственной политики в области экологического развития Российской Федерации на период до 2030 гhttps://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_129117/.2. Молев М.Д. Прогнозирование состояния техносферной безопасности: монография / М.Д. Молев, С.А. Масленников, И.А. Занина, Н.И. Стуженко –Шахты: ИСОиП (филиал) ДГТУ, 2015. –113 с.3. Молев М.Д., Молев А.М, Теория и практика управления региональной экологической безопасностью: монография. –Шахты: Издво ЮРГУЭС, 2006.–84 с.4. Molev M.D.,Stradanchenko S.G., Maslennikov S.A. Theoretical and experimental substantiation of construction regional security monitoring systems technosperic //ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences. 2015. №16, september, pp67876788.5. Рабочая книга по прогнозированию /Под. ред. И.В. БестужеваЛады. –М.: Мысль, 1982. 430с.6. Kokhanenko V.N., Duvanskaya E.V., Molev M.D., Zanina I.A., IlievA.G. The New Approach When Solving The Equation of The Extreme CurrentLine In The Problem of Free Spreading of A Turbulent Flow // InternationalJournal of Applied Engineering Research. 2015. № 4. рр. 1003310039.7. Молев М.Д.,Занина И.А., Стуженко Н.И. Методология формирования системы экологоэкономического мониторинга на уровне субъектов Федерации/Горный информационноаналитический бюллетень. –2015. –№3. –С. 285289.
Стуженко Наталья Игоревна,старший преподаватель, аспирант, Институт сферы обслуживания и предпринимательства (филиал) ДГТУ, г. Шахты Ростовской областиn.stuzhenko@mail.ru
Николаева Евгения Николаевна,магистрант, Институт сферы обслуживания и предпринимательства (филиал) ДГТУ, г. Шахты Ростовской области2play_rnd14716@aaanet.ru
Моделирование в системе прогнозирования техносферной безопасности региона
Аннотация. В статье рассмотренынаучнометодические основы применения моделирования для прогнозирования динамики состояния техносферы в регионе.Представлена основная парадигма моделирования. Приведены результаты исследований по формированию оптимапьного комплекса моделей для получения достоверного прогноза развития ситуации.Изложен способ проверки адекватности модели с использованием критерия Фищера. Ключевые слова.Техногенное воздействие, техносферная безопасность, прогнозная модель,системный анализ, критерий, модели, прогнозирование, структура, адекватность.
Обеспечение безопасности жизнедеятельности населения является важнейшей научнотехнической и социальноэкономической задачей на современном этапе развития России. Государство требует от бизнессообщества увеличения эффективности систем защиты, вводятся различные ограничения к качеству и надежности технических устройств, растет число различных экспертиз, ужесточаются контрольные и надзорные функции. Данные меры снижают вероятность возникновения аварий на опасных производственных объектах (ОПО), но масштаб ущерба от аварий на нихпри этом не только не снижается, но даже увеличивается (с учетом приближение селитебной зоны к ОПО и увеличения плотности населения в зоне действия поражающих факторов при авариях). С точки зрения гарантированного исключения крупных аварий весьма актуально проведение на государственном уровне целенаправленной работы по снижению максимального уровня возможных негативных последствий в результате аварий на ОПО, в том числе путем внедрения новых более безопасных технологий, то есть за счет инновационного развития промышленности. Одним из важных вопросов в решении проблемы техногенной безопасности является правильная оценка потенциальной опасности. Для разработки практических мер предупреждения чрезвычайных ситуаций техногенного характера в ограничении их поражающей способности необходима систематизация крупномасштабных аварий. При этом главные задачи науки о техносферной безопасности –превентивный анализ источников и причин возникновения опасностей, а также прогнозирование и оценка их воздействия в пространстве и во времени. Такая задача поставлена в документе Федеральной службы по экологическому, технологическому и атомному надзору «Концепция совершенствования государственной политики в области обеспечения промышленной безопасности с учетом необходимости стимулирования инновационной деятельности предприятий на период до 2020 года»: создать систему прогнозирования, выявления, анализа и оценки рисков аварий на опасных производственных объектах, надежности систем обеспечения промышленной безопасности, последствий возможных аварий [1].
Следовательно, одним из актуальных вопросов обеспечения техносфернойбезопасности является разработка системыпрогнозирования результатов взаимодействия природы и общества.Надёжная оценка негативного техногенного воздействия какоголибо промышленного производства или объекта инфраструктуры в натурных условиях часто не представляется возможной по ряду причин: сложность разделения источников по видам; продолжительный период времени, необходимый для получения корректных результатов исследования; технические трудности осуществления процесса[2].С развитием компьютерных технологий и прикладной математики наиболее оптимальным путём для достижения целей анализа состояния и прогнозирования динамики развития экологической ситуации на конкретной территории, по мнению авторов,является моделирование. Цель моделирования при выработке решения–получение такой информации о будущем процессе, которая позволила бы произвести выбор лучшего варианта этого процесса. В рамках решения данной проблемы актуальным вопросом становится формирование рационального комплекса моделей объектов (процессов), участвующих в техногенном воздействии на окружающую среду (ОС). Выдвигаемая авторами парадигма опирается на два основных тезиса:
для построения необходимого и достаточного для практики оценки количества моделей требуется выявить и проанализировать весь набор факторов техногенного воздействия, а также их взаимосвязи;
надёжность и достоверность оценки техногенных воздействий может быть достигнута только при исследовании поведения моделей в полях различной физической природы. Прогнозная модель представляет модель объекта прогнозирования, исследование которой позволяет получить информацию о возможных состояниях объекта в будущем, а также о способах достижения этих состояний. Модель должна обеспечить прогнозное значение показателей качества в зависимости от варианта деятельности, устанавливаемого управляющими воздействиями, и от прогнозных значений факторов внешней среды. В процессе моделирования решаются проблемы неопределённости, то есть снижается степень недостоверности результатов прогнозирования[3].
Определение параметров негативных последствий хозяйственной деятельности на ОС для их последующего моделирования необходимо осуществлять на основе рассмотрения системы «источник –воздействие –окружающая среда» [4].В процессе исследования источника следуетдосконально изучитьвсе его геометрические, физические и т.п. характеристики, а также установить иерархиюпо потенциальному вкладу конкретных факторов в суммарное загрязнение. В указанном плане чрезвычайно важно, чтобы модель хорошо отображала все изучаемые аспекты системы. Далее необходимо определить тип загрязненияили вредного воздействия(излучение, шум, выброс или сброс вредных веществ). При оценке воздействия важной задачей является оценка его параметров: мощность, дальность и пути распространения и др.На основе опытных данных авторы считают, что необходимый для прогнозирования состояния техносферной безопасности набор моделей должен включать следующие модельные системы: модели объектов техносферы, экомодели воздушной и водной среды; модели различныхгеомеханических, гидрогеологическихи других техногенных процессов;
модели вредных газовых смесей, сбросов и отходов производства;
модели технологических процессов очистки; модели взаимодействия веществ, содержащихсяв средах; модели, описывающие процессы измерений, а также порядок и содержание управленческих воздействий; информационные модели; эталонные модели «нормального» состояния природных объектов и систем; модели, определяющие применимость различных методов исследований в конкретных природнотехнических условиях; интерпретационные модели; экономикоматематические модели, используемые при оценке эффективности природоохранных мероприятий. Каждый аспект моделирования нужно охарактеризовать набором свойств:внешний вид –набором признаков;структуруперечнем элементов и указанием отношений между ними;поведение–изменением внешнего вида и структуры с течением времени.Научно обоснованная методика моделирования включает следующие основные этапы построения моделей: постановка цели моделирования; анализ объекта и выделение всех его известных свойств; анализ свойств с точки зрения цели моделирования и определение, какие из них следуетсчитать существенными; выбор формы представления модели; формализация; анализ полученной модели на непротиворечивость; анализ адекватности полученной модели объекту и цели моделирования. Для достижения высокой надёжности прогнозов необходимо соблюдатьтакже принципы и правила, определяющие процесс построения моделей: компромисс между ожидаемой точностью результатов моделирования и сложностью модели; баланс точности (выбор достаточной погрешности); достаточное разнообразие элементов модели; наглядность модели для исследователя; блочное представление модели; специализация моделей (целесообразность использования относительно малых условных подмоделей, предназначенных для анализа объекта, системы или процесса в узком диапазоне условий). При разработке моделейприроднотехнических объектов и техногенных процессов считается обязательным реализация следующих процедур:проверка соответствия модели и описания реального объекта, последовательное упрощение и последовательное усложнение моделей.
Условием достижениянеобходимых результатовавторы работы считают использование методов системного анализа на всех этапах моделирования. Это позволяет оптимизировать процесс, избежать ненужных ошибок, правильно сформулировать рабочую гипотезу и т. п. Применение моделирования в процессе разработки прогнозов наглядно иллюстрируется на рисунке.
Рисунок. Модели в системе прогнозирования Как видно из приведённой схемы, в системе моделирования техногенных процессов значительное место занимают математические модели. Математическое моделирование представляет процесс установления соответствия некоторого математического объекта (математической модели) исследуемому реальному объекту (явлению, процессу). По большому счёту, для изучения характеристик природнотехнической системы и её элементов математическими методами должна быть осуществлена формализация процедур исследования. Конкретный вид модели определяется как природой объекта, так и задачами исследований с учётом требуемой достоверности прогноза. Для представления модели могут использоваться различные формы записи, основными из которых являются следующие виды: аналитическая, графическая, схемная и алгоритмическая. Каждая форма предназначена для соответствующего способа моделирования. Поскольку при прогнозировании состояния техносферы используются все известные науке методы моделирования, то, соответственно применяются все перечисленные выше формы математических моделей. Специфика прогнозирования объектов техносферы требует от авторов статьи подробнее остановиться на структурном моделированиис применениемсистемного анализа. Данный вид моделирования основывается на некоторых специфических особенностях структур, которые используются в качестве средства исследования сложных систем типа ПТС с применением других методов формализованного представления систем (лингвистических, теоретикомножественных и т.п.). Структурное моделирование, основанное насистемном анализе,включает следующие методы подходы: метод сетевого моделирования, сочетание методов структуризации с лингвистическими, структурный подход в направлении формализации построения и исследования структур [5]. В контексте исследований МетодыпрогнозированияИнтуитивные
методыФормализованные методыМодели предметной области (экология, промышленная безопасность)Модели временных рядовСтатистические модели (регрессия, экспоненциальное сглаживание)Структурные модели (нейронные сети, цепи Маркова, классификационные деревья)термин «структура модели» может применяться к элементам и функциям системы прогнозирования. В рамках структурного моделированиярекомендуется использоватьновую технологию СASE, осуществляемую спомощью компьютеров. Применение данной системы значительно ускоряет процесс моделирования и повышает достоверность результатов [6]. Важным вопросом при построении модели является проверка её пригодности. Эта процедура в научных кругах называется проверкой адекватности модели.
Для характеристики среднего разброса относительно линии регрессии вполне подходит остаточная сумма квадратов. Неудобство состоит в том, чтоона зависит от числа коэффициентов в уравнении: введите столько коэффициентов, сколько вы провели независимых опытов, и получите остаточную сумму, равную нулю. Поэтому предпочитают относить её на один «свободный» опыт. Число таких опытов называется числом степеней свободыf.Числом степеней свободы в статистике называется разность между числом опытов и числом коэффициентов (констант), которые уже вычислены по результатам этих опытов независимо друг от друга. Остаточная сумма квадратов, делённая на число степеней свободы,определяет дисперсию адекватности
. Для проверки гипотезы об адекватности модели. Применяется критерий Фишера, который выражается следующей формулой:.где –это дисперсия воспроизводимости со своим числом степеней свободы. Удобство использования критерия Фишера состоит в том, что проверку гипотезы можно свести к сравнению с табличным значением. Если рассчитанное значениекритерия не превышает табличного, то, с соответствующей доверительной вероятностью, модель можно считать адекватной. При превышении табличного значения эту приятную гипотезу приходится отвергать. При неравномерном дублировании нарушается ортогональность матрицы планирования и, как следствие, изменяются расчетные формулы для коэффициентов регрессии и их ошибок, а также для дисперсии адекватности. Для дисперсии адекватности можно записать общую формулу,гдеN–число различных опытов (число строк матрицы);ni–число параллельных опытов вiй строке матрицы;
–среднее арифметическое изniпараллельных опытов;
–предсказанное по уравнению значение в этом опыте. Изложенные теоретические и методические положения апробированы в процессе прогнозирования состояния техносферной безопасности объектов на территории Ростовской области. Практика прогнозирования показала высокие качественные и количественные показатели выполненных работ, в том числе надежность прогноза составила в среднем 8590 %[7]. Таковы основные научнометодические подходы, которые, по мнению авторов, необходимо применять при построении моделей в рамках оценки состояния техносферы.
Ссылки на источники 1.Основы государственной политики в области экологического развития Российской Федерации на период до 2030 гhttps://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_129117/.2. Молев М.Д. Прогнозирование состояния техносферной безопасности: монография / М.Д. Молев, С.А. Масленников, И.А. Занина, Н.И. Стуженко –Шахты: ИСОиП (филиал) ДГТУ, 2015. –113 с.3. Молев М.Д., Молев А.М, Теория и практика управления региональной экологической безопасностью: монография. –Шахты: Издво ЮРГУЭС, 2006.–84 с.4. Molev M.D.,Stradanchenko S.G., Maslennikov S.A. Theoretical and experimental substantiation of construction regional security monitoring systems technosperic //ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences. 2015. №16, september, pp67876788.5. Рабочая книга по прогнозированию /Под. ред. И.В. БестужеваЛады. –М.: Мысль, 1982. 430с.6. Kokhanenko V.N., Duvanskaya E.V., Molev M.D., Zanina I.A., IlievA.G. The New Approach When Solving The Equation of The Extreme CurrentLine In The Problem of Free Spreading of A Turbulent Flow // InternationalJournal of Applied Engineering Research. 2015. № 4. рр. 1003310039.7. Молев М.Д.,Занина И.А., Стуженко Н.И. Методология формирования системы экологоэкономического мониторинга на уровне субъектов Федерации/Горный информационноаналитический бюллетень. –2015. –№3. –С. 285289.
