Попов О.О., Артемчук В.О., Яцишин А.В., Ковач В.О., Яцишин Анна.В., Туревич А.О., Куценко В.О.

Анотація

Мережу постів спостереження за забрудненням атмосферного повітря України було побудовано ще в 1970-х роках відповідно до стандартів колишнього СРСР і з того часу її конфігурація не переглядалась. Але за цей період відбулось багато змін в економіці, промисловості, транспортній інфраструктурі, кліматичних умовах, які спричинили кардинальний перерозподіл техногенного навантаження на атмосферне повітря території України. Тому існуюча мережа постів на сьогоднішній день вже не є оптимальною, що не дає можливості бачити реальну картину забруднення. Це, в свою чергу, не дає можливості приймати ефективні рішення щодо управління станом атмосферного повітря та ризиком для здоров’я населення на урбанізованих територіях. Такий стан не відповідає загальноєвропейським вимогам, які Україна зобов’язалась виконувати згідно Угоди про партнерство і співпрацю між Євросоюзом, державами-членами і Україною. В прийнятих нормативно-правових актах України зазначається, що однією з пріоритетних задач розвитку існуючої системи моніторингу атмосферного повітря є теоретичне обґрунтування та підготовка пропозицій щодо оптимізованих схем побудови і функціонування мереж спостережень згідно європейських вимог та стандартів. Тому розробка математичних засобів для вирішення оптимізаційної задачі розміщення стаціонарних постів спостереження за забрудненням атмосферного повітря на техногенно-навантажених територіях є актуальною науковою проблемою. Виконано порівняльний аналіз різних підходів щодо визначення просторової конфігурації мережі моніторингу стану атмосферного повітря, визначено їхні основні недоліки, які практично унеможливлюють їх застосування в сьогоденній Україні. Здійснено математичну формалізацію оптимізаційної задачі розміщення стаціонарних постів спостереження за станом атмосферного повітря. З точки зору теорії оптимізації отримана задача є динамічною, нелінійною, детермінованою та дискретною на неопуклій області. Через значну складність задачі її розв’язання (знаходження оптимального розв’язку) можливе лише методом повного перебору. Проте для великих зон та агломерацій застосування даного методу є ускладненим через дуже велику кількість обчислювальних операцій, тому виникає необхідність використання нових оптимізаційних алгоритмів. Розроблено два алгоритми вирішення задачі оптимізації, які базуються на комбінації жадібного алгоритму та методу повного перебору. Тестування цих алгоритмів (на прикладі даних м. Києва) показало, що вони дозволяють отримати розв’язок задачі (близький до оптимального) значно швидше, ніж методом повного перебору.

 Ключові слова: атмосферне повітря, мережа моніторингу, стаціонарні пости спостереження, оптимізація розміщення, обчислювальні методи.

Стаття

---

---

Література

1. Air pollution causes 800,000 extra deaths a year in Europe and 8.8 million worldwide. https://www.eurekalert.org/pub_releases/2019-03/esoc-apc030819.php
2. РД 52.04.186–89 Руководство по контролю загрязнения атмосферы. http://docs.cntd.ru/document/1200036406
3. Закон України від 28.02.2019 № 2697-VIII «Про Основні засади (стратегію) державної екологічної політики України на період до 2030 року». https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/2697-19#Text
4. Постанова Кабінету Міністрів України від 5 грудня 2007 р. № 1376 «Про затвердження Державної цільової екологічної програми проведення моніторингу навколишнього природного середовища». https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/1376-2007-%D0%BF#Text
5. Артемчук В.О. Математичні та комп’ютерні засоби для вирішення задачі розміщення пунктів спостережень мережі моніторингу стану атмосферного повітря : автореф. дис. канд. техн. наук. Київ. 2011. 20 с.
6. Каменева І.П., Яцишин А.В., Артемчук В.О., Попов О.О. Математичні моделі для визначення раціонального розміщення мережі ПСЗ атмосфери міста. Східно-Європейський журнал передових технологій. 2011. Вип. 3/4 (51). с. 7-11.
7. Яцишин А.В., Артемчук В.О. Математична постановка задачі оптимального розміщення пунктів спостережень мережі моніторингу стану атмосферного повітря. Збірник наукових праць Інституту проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова. 2012. № 62. с. 12-18.
8. Верлан В.А. Оптимизация размещения сети постов мониторинга за загрязнением атмосферы в промышленном городе: дис. канд. геогр. наук. Одесса. 1999. 167 с.
9. Артемчук В.О. та ін. Теоретичні та прикладні основи економічного, екологічного та технологічного функціонування об’єктів енергетики. Київ: ТОВ «Наш формат», 2017. 312 с.
10. Gokalp O. (2020), An iterated greedy algorithm for the obnoxious p-median problem. Engineering Applications of Artificial Intelligence, Vol. 92. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2020.103674
11. Lu, Y., Hao, J. K. and Wu, Q. (2019), Hybrid evolutionary search for the traveling repairman problem with profits. Information Sciences, Vol. 502, pp. 91–108. https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.05.075
12. Yi, N., Xu, J., Yan, L. and Huang, L. (2020), Task optimization and scheduling of distributed cyber–physical system based on improved ant colony algorithm. Future Generation Computer Systems, Vol. 109, pp. 134–148. https://doi.org/10.1016/j.future.2020.03.051
13. Lim, G. J., Reese, J. and Holder, A. (2009), Fast and robust techniques for the euclidean p-median problem with uniform weights. Computers and Industrial Engineering, Vol. 57(3), pp. 896–905. https://doi.org/10.1016/j.cie.2009.03.016
14. Sharma, N., Batra, U. and Zafar, S. (2020), Remit Accretion in IOT Networks Encircling Ingenious Firefly Algorithm Correlating Water Drop Algorithm. Procedia Computer Science, Vol. 167, pp. 551–561. https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.03.316