Математические модели и комплексы программ анализа воздействия на окружающую среду целлюлозно-бумажного комбината Северного Вьетнама тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.18, кандидат технических наук До Чонг Тиен

• До Чонг Тиен
• кандидат технических наук
• 2004

Оглавление диссертации кандидат технических наук До Чонг Тиен

щ Введение.

Глава 1. Современное состояние научных исследований по математическим моделям экологического анализа воздействия промышленных предприятий на окружающую среду.

1.1. Математическое моделирование распространения промстоков целлюлознобумажных предприятий в проточных водоемах.

1.2. Многоатрибутный и многокритериальный нечеткий анализ воздействия промстоков промышленных предприятий на природную среду.

1.3. Методики многоатрибутного и многокритериального принятия решений.

1.4. Оптимизация и управление составом сточных вод промышленных предприятий

1.5. Учет техногенной составляющей в природоохранных нормативах.

1.6. Цели и задачи диссертационной работы.

Глава 2. Разработка математических моделей и алгоритмов оценки экологического состояния водоемов в районе промышленных предприятий.

2 1. Основные принципы и концептуальная модель динамики загрязнения проточных водоемов.

2.2. Математическая модель суперпозиции промстоков и ее применение в экологических АСУ и системах экологического мониторинга.

2.3. Разработка нечетких алгоритмов оценки экологического качества водных объектов и эффективности водоочистки.

2.4. Разработка алгоритма идентификации промышленного предприятия виновного в загрязнении водного объекта.

2.5. Трехкомпонентная точечная дифференциальная математическая модель проточного водоема.

2.6. Трехкомпонентная одномерная распределенная дифференциальная математическая модель распространения сточных вод от постоянно действующего источника в проточном водоеме.

2.7. Трехкомпонентная одномерная распределенная дифференциальная математическая модель распространения аварийного сброса сточных вод в проточном водоеме.

2.8. Трехкомпонентная двухмерная распределенная дифференциальная математическая модель распространения сточных вод от постоянно действующего источника в проточном водоеме.

2.9. Выводы.

Глава 3. Программно-информационное обеспечение автоматизирован-ной системы оценки качества воды в районе целлюлозно-бумажных предприятий "АСКВ-ЦБП"

3.1. Содержательная и математическая постановка задачи управления водоотведением как средством обеспечения нормативов качества воды.

3.2. Архитектура автоматизированной системы управления качества воды в районе целлюлозно-бумажных предприятий "АСКВ-ЦБП".Г.

3.3. Программно-информационное обеспечение автоматизированной системы управления качества воды в районе целлюлозно-бумажных предприятий "АСКВ-ЦБП".

3.4. Выводы.

Глава 4. Применение разработанного методического и программно-информационного обеспечения для оптимизации водовыпуска ЦБП Бай Банг на северо-западе от Ханоя.

4.1. Разработка математической модели качества воды для проточного водоема больших размеров в районе ЦБП Бай Банг.

4.2. Применение математического моделирования для оптимизации расположения водовыпуска ЦБП Бай Банг.

4.3. Оценки экономической эффективности природоохранных мероприятий в районе ЦБП Бай Банг и предотвращенного экологического ущерба.

4.4. Разработка математической модели автоматизированного определения промышленного предприятия виновного в несанкционирован-ных сбросах сточных вод в проточный водоем.

Основные результаты научных исследований.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Математические модели и комплексы программ анализа воздействия на окружающую среду целлюлозно-бумажного комбината Северного Вьетнама»

Актуальность диссертации. Минеральные и органические вещества, обнаруживаемые в составе поверхностных вод, дифференцируются на загрязняющие вещества естественного происхождения, присутствие которых обусловлено гео- и биохимическими превращениями и циркуляцией природных веществ, и загрязняющие вещества антропогенного происхождения. Наличие последних в водной среде является результатом использования несовершенных технологий в интенсивно развивающихся промышленном и сельскохозяйственных производствах. Продуцирование и масштабное применение в хозяйственных и бытовых целях многих типов индивидуальных соединений и смесей синтетических веществ приводит к прогрессирующему по объемам техногенному загрязнению поверхностных и подземных вод, которое особо характерно для промышленно развитых регионов. Острота возникающих в связи с этим экологических проблем связана, в частности, с высокой токсичностью многих обнаруживаемых в воде соединений, способностью некоторых из нкх кумулироваться в различных органах и оказывать аллергенное, канцерогенное, эмбриотропное, тератогенное и мутагенное действия. Указанные обстоятельства выдвигают требования жесткого санитарно-1 гигиеническрго нормирования качества природных вод, особенно в случае их использования для целей хозяйственно-питьевого водоснабжения. Такое нормирование в настоящее время осуществляется путем определения группового или раздельного содержания отдельных соединений химическими, физико-химическими методами анализа и использованием научно-обоснованных нормативов на содержание отдельных веществ - предельно допустимых концентраций (ПДК) загрязняющих веществ.

По данным зарубежных исследователей в окружающую среду поступают свыше 60 тысяч химических соединений. В природных водах комплексом физико-химических методов анализа идентифицировано в настоящее время более 2200 органических соединений и значительное число неорганических и металлорганических соединений.

Среди неорганических загрязняющих веществ большое значение имеют соединения тяжелых металлов - мышьяка, ртути, хрома, свинца, цинка, кадмия. В массовых количествах соединения этих элементов поступают в водоемы со стоками « предприятий добывающей и металлургической промышленности, цехов гальванических покрытий и целлюлозно-бумажных предприятий (ЦБП). Тяжелые металлы обладают токсичными и канцерогенными свойствами, способностью к накоплению в живых организмах, приводят к угнетению аэробной микрофлоры, обеспечивающей самоочищение водоемов. Самостоятельный интерес пред-^ стввляет контроль содержания в поверхностных водах нитратов и нитритов, которые в организме человека трансформируются в нитрозоамины, обладающие канцерогенными свойствами.

Состав органических веществ в поверхностных водах характеризуется большим разнообразием: обнаруживаемые в воде соединения представлены всеми основными классами органических веществ. Наибольшую опасность для человека и водных экосистем представляют полициклические ароматические углеводороды, хлорорганические пестициды, галоидорганические соединения, органические азотсодержащие вещества. Серьезную проблему представляет загрязнение водной среды нефтью и нефтепродуктами. В нефти и нефтепродуктах, характеризующихся чрезвычайно сложным составом, идентифицировано свыше 1000 индивидуальных соединений, что составляет незначительную часть от полного состава.

Нефтяное загрязнение обуславливает поступление в поверхностные воды парафиновых, циклопарафиновых, ароматических, высокомолекулярных гетероорганических соединений, фенолов, эфиров, кислот, спиртов, азотсодержащих и сернистых соединений. ' Существенный вклад в техногенное загрязнение водной среды вносят предприятия по переработке природного сырья (например, коксохимические производства), основного органического синтеза, производства красителей и пестицидов. Концентрации загрязняющих веществ в поверхностных водах могут достигать нескольких десятков ПДК.

Загрязняющие вещества значительно различаются по химическим, физико-химическим и токсикологическим свойствам. Например, по растворимости в воде, химической активности (в т.ч. устойчивости), значениям ПДК. Растворимость изменяется от полной растворимости (метиловый спирт) до крайне малых значений (гербицид семерон, растворимость которого в воде 0,058 % масс, при 20 °С). Имеются загрязнители, обладающие одновременно хорошей растворимостью, относительной стабильностью в водной среде и низкими значениями ПДК (например, фенол, ПДК которого 0,001 мг/л). Следует отметить также наличие в воде веществ с крайне низкими пороговыми значениями обнаружения их по запаху. Так пороговая концентрация по запаху для 2,4-дихлорфенола составляет 0,0006 мг/л ^ при 30°С.

Немаловажным обстоятельством является неустойчивость и высокая реакционная способность отдельных соединений. Фталевый ангидрид, например, в водной среде образует фталевую кислоту, которая затем трансформируется в диалкилфталаты. Оксибензойная кислота в водных растворах, содержащих минеральные кислоты, распадается на фенолы и двуокись углерода. Номенклатура загрязняющих веществ в реках часто хорошо коррелирует с характером производства, осуществляющих сброс сточных вод в бассейны рек.

Для задач экологического мониторинга качественный и количественный анализы загрязняющих веществ в сточных и природных водах имеет важное прикладное и научное значение. Разработка методик определения отдельных классов загрязняющих веществ (групповой анализ) или их индивидуального состава в настоящее время является самостоятельным разделом современной аналитической химии. Сложность решаемой проблемы обуславливает использование всего комплекса химических и физико-химических методов анализа для идентификации органических загрязнителей в объектах окружающей среды, в том числе и в водной среде.

Дифференциальное определение индивидуальных веществ в сложных многокомпонентных системах базируется на различии физических свойств составляющих ее компонентов, обусловленных различиями элементного состава и строения молекул.

Широко применяемые в настоящее время в системах экологического мониторинга водных объектов методы спектрометрической идентификации органических соединений (масс-, ИК-, ЯМР-, УФ-спектроскопия и спект-рофлуориметрия) позволяют решать задачу качественного и количественного анализа сложных смесей и определять содержание индивидуальных соединений на уровне ПДК.

В проблеме экологического мониторинга и управления качеством вод выделим следующие основные задачи.

1. Разработка критериев качества воды в зависимости от целей ее использования (на питьевые нужды, для производственных целей, для полива сельскохозяйственных угодий и т.п.). Существующий в настоящее время ГОСТ 297482 "Вода питьевая (гигиенические требования и контроль за качеством)" не отвечает современным требованиям, так как он устанавливает предельно допустимую концентрацию (ПДК для ряда металлов, а из "органики" - лишь для фенола и (суммы) нефтепродуктов. По предварительным данным в речной воде обнаруживается до нескольких сотен органических веществ, что требует разработки нового стандарта качества питьевой воды для решения экологических проблем.

2. Определение степени пригодности воды (для питья, производственных нужд и т.п.). Для решения задачи требуется следующая информация, накапливаемая в банке данных: критерии качества воды, состав загрязнителей и их концентрация в анализируемой пробе воды.

3. Выявление "виновника" - предприятия, загрязняющего воду.

Для решения задачи требуются экологические паспорта предприятий (с указанием состава и концентрации загрязнителей). В простейших случаях, когда в воде обнаружены уникальные загрязнители, характерные для определенных предприятий, эта задача может быть решена с помощью информации, накапливаемой в банке данных.

В случаях, когда обнаруженные загрязнители не могут быть с помощью математических методов с достаточной достоверностью отнесены к тому или иному предприятию, для решения задачи необходимо использовать либо знания о предыстории "технологической деятельности" предприятий (характерные времена сбросов, качественный и количественный состав сбросов и др.), либо систему математических моделей распространения, накопления и деструкции органических загрязнителей.

В более сложных случаях, когда в воде обнаружены загрязнители, отличные от паспортных, может потребоваться проведение специальных научных исследований, либо выявление предприятий с изменившейся технологией производства.

4. Определение ущерба от загрязнения воды. Для решения задачи необходимы тщательно обоснованные методики оценки экономического, социального, культурного и других аспектов ущерба, наносимого природе, народному хозяйству, культуре региона, здоровью населения и др. Причем требуется комплексный подход к учету различных факторов ущерба от загрязнения. В настоящее время используются различные методики, позволяющие рассчитывать лишь экономический ущерб, да и получаемые по этим методикам оценки ущерба чрезвычайно занижены, что не позволяет использовать штраф, налагаемый на предприятие-виновника загрязнения реки, как эффективный метод предотвращения сброса неочищенных сточных вод.

Накопление полной информации об экологических свойствах загрязнителей в банке экологических знаний может стать основой для разработки с помощью специалистов различного профиля обоснованных методик комплексной оценки ущерба от загрязнения.

5. Определение предельно допустимого выброса (ПДВ) для каждого вещества. Отсутствие эффективных методов и средств контроля качества воды привело к такой практической мере борьбы с загрязнениями: сточные воды промпредприятий s перед сбросом в реку разбавляются чистой водой до уровня ПДК по контролируемым веществам. Однако наличие большого числа предприятий в бассейне реки может приводить к суммарно большим концентрациям загрязнителей, значительно превышающим ПДК в местах водопользования, что в действительности и имеет место. Поэтому вместо разбавления стоков до уровня ПДК необходимо (исходя из требований непревышения концентрации вещества уровня ПДК в пункте контроля) рассчитывать для каждого из предприятий региона (или для групп предприятий) с учетом их паспортных данных (например, удаленность от места водопользования и др.)» сезона года и уровня воды в реке допустимый объем сброса загрязняющего вещества.

6. Прогнозирование уровня загрязнения, момента времени прихода волны сброса в данный пункт водопользования. Решение задач прогнозирования, как сформулированной, так и множества других, является неотъемлемой частью процесса управления качеством воды в регионе. Лицам, принимающим решения (ЛПР) на уровне территориального управления, необходима своевременная информация об ожидаемом в месте водозабора (максимальном) уровне концентрации загрязняющих веществ в воде при залповых сбросах или аварийных выбросах на предприятиях региона. Им также необходимо иметь прогноз времени ^ прихода волны сброса загрязнений в данный пункт водозабора, необходимо иметь информацию об интервале времени, в течение которого ожидается превышение ПДК в данном пункте и др. сведения.

Получение этих сведений может быть обеспечено с помощью математических моделей процессов распространения и деструкции загрязнителей в проточных водоемах, вопросам разработки которых и посвящена настоящая диссертация.

При разработке многокритериальных комплексных оценок состояния водоемов исключительно важным является выполнение международных обязательств, связанных с Конференцией ООН по окружающей среде и развитию 1992 г. в Рио-де-Жанейро, отраженных в документах «Повестка дня на XXI век», Конвенции по биологическому разнообразию (1995), Рамочной конвенции ООН об изменении климата (1994) и Киотского протокола к ней (1997).

Многие проблемы принятия решений являются не только многоатрибутными, но и многоцелевыми. При этом большинство процедур решения многоцелевых задач защиты окружающей среды сводятся к задачам математического щ программирования. Для правильной оценки принятых решений требуется, чтобы для каждого альтернативного решения проводилась оценка риска его принятия. Правильное решение как правило основано на надежной входной информации, имеющейся в базах данных. Однако эта информация редко бывает абсолютно достоверной. Это приводит к неопределенности, источником которой являются две причины: недостоверность данных и неточность решающих алгоритмов и правил.

Основной причиной неопределенности данных являются ошибки измерения. Однако в некоторых случаях неопределенности имеют принципиальный характер и связаны с неопределенностью положения границ между качественно различными областями. Например, неопределенность разграничения двух классов земельных участков на пологие и крутые в зависимости от величины склона. Для решения проблемы неопределенности были разработаны различные теоретические модели, включая байесовские решающие правила и нечеткие алгоритмы.

Как отмечалось выше, основной задачей многоатрибутного оценивания является построение комбинации качественно различных показателей в единые интегральные оценки или индексы. В случае булевских показателей удобным инструментом для получения комплексной оценки являются логические операции. Для непрерывных величин, как правило, используются взвешенные линейные или полиномиальные комбинации базовых показателей, которые в некоторых случаях умножаются на функции-ограничения. Таким образом, задача многоатрибутного оценивания сводится к задаче определения весовых коэффициентов интегральных ^ индексов.

В настоящее время в задачах многоатрибутного оценивания и многоатрибутного принятия решений широко применяются нечеткие методы. Проблема нечеткого многоатрибутного принятия решений относится к числу наиболее важных и актуальных. Это связано в первую очередь с большими объемами информации различного качественного характера, на основании которой требуется осуществлять принятие правильных решений. Раработке методов, алгоритмов и программно-информационного обеспечения решения этой важной проблемы в части важного и актуального направления эколого-экономического анализа водных объектов и посвящена данная диссертационная работа.

Основные направления исследований данной кандидатской диссертации выполнялись в соответствии с проектами Российского фонда фундаментальных исследований № 98-04-48259 и № 02-04-48233.

Научная новизна диссертации состоит в следующем: • Разработаны основные принципы и концептуальная модель динамики ф проточного водоема, в основу которой положены представления о трех основных взаимодействующих компонентах загрязненного водоема: ресурсе, потребителе и загрязнении. Разработанная модель имеет важное значение для прогнозирования евтрофикации и устойчивости техногенно-природных систем проточных водоемов.

• Разработана математическая модель суперпозиции промстоков, которая позволяет прогнозировать эффект суммирования загрязнения с учетом химических веществ, поступающих в главную реку из притоков. При этом концентрация загрязняющих веществ в каждом отдельном водотоке может вполне соответствовать экологическим нормативам. В то же время в главной реке в момент суперпозиции волн загрязнения произойдет значительное превышение экологических норм по загрязняющим веществам.

• Предложен метод нечеткой классификации ингредиентов сточных вод (СВ), который позволяют разделить весь спектр загрязняющих веществ, входящих в состав сточных вод, на два класса: загрязнение и ресурс. Метод основан на использовании нечетких бинарных отношений и позволяет химические ингредиенты СВ, отнесенные к классу загрязнения, объединить в суммарное загрязнение, а ингредиенты, отнесенные к классу ресурс, - в суммарный ресурс.

• Предложена методика и разработаны алгоритмы идентификации промышленного предприятия виновного в загрязнении водоема, которая основана на распознавании образов промышленных предприятий в многомерном конфигурационном пространстве концентраций ингредиентов СВ, с учетом разбавления СВ промышленных предприятий в результате их переноса к месту водозабора.

• Разработана трехкомпонентная математическая модель динамики проточного водоема, которая учитывает взаимодействия трех основных компонентов природно-техногенных систем проточного водоема: загрязнения, ресурса и потребителя. Математическая модель водоема включает четыре модификации: (1) сосредоточенная дифференциальная модель динамики СВ; (2) одномерная распределенная дифференциальная модель распространения СВ от постоянно действующего источника сброса; (3) одномерная распределенная дифференциальная модель распространения аварийного сброса сточных вод; (4) двухмерная распределенная дифференциальная модель распространения сточных вод от постоянно действующего источника сброса.

• Разработано программно-информационное обеспечение автоматизированной системы оценки и прогнозирования качества воды в районе целлюлозно

Ф бумажных предприятий "АСКВ-ЦБП", которая позволяет в рамках удобного интерфейса и без специальных знаний как в области программирования, так и в специальных предметных областях экотоксикологии водных объектов, экологического и математического моделирования, теории классификации и кластеризации, использовать разработанные в диссертации алгоритмы и программные средства для прогнозирования динамики природно-техногенных систем проточного водоема.

Практическая значимость диссертации состоит в следующем: Разработанное методическое и программно-информационное обеспечение автоматизированной системы оценки и прогнозирования качества воды в районе целлюлозно-бумажных предприятий "АСКВ-ЦБП" было практически использовано для прогнозирования загрязнения проточных водоемов в районе ЦБП Бай Банг в Северном Вьетнаме и может быть предложено для аналогичных оценок в районе других целлюлозно-бумажных предприятий, а также в качестве инструментария в экспертных системах и системах экологического мониторинга.

На основании экспериментальных данных о составе сточных вод ЦБП Бай Банг проведено моделирование динамики СВ при различных положениях водовыпуска, что позволило оптимизировать водовыпуск на ЦБП Бай Банг. На основании результатов моделирования проведена оценка экономической эффективности природоохранных мероприятий в районе ЦБП Бай Банг и оценка предотвращенного экологического ущерба.

Разработанная методика анализа аварийных несанкционированных сбросов была практически использована для идентификация промышленного предприятия виновного в загрязнении проточного водоема в районе ЦБП Бай Банг.

Заключение диссертации по теме «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», До Чонг Тиен

Основные результаты диссертации опубликованы в работах [116-119].

1 /о

В заключение автор считает своим приятным долгом выразить глубокую благодарность своим научным руководителям - Заслуженному деятелю науки РФ, действительному члену (академику) Академии технологических наук РФ, профессору, доктору технических наук Мешалкину Валерию Павловичу и профессору, доктору физико-математических наук Бутусову Олегу Борисовичу за постоянную научную помощь, внимание и требовательность к выполнению научно исследовательской работы автора.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук До Чонг Тиен, 2004 год

1. Стадницкий Г.В., Родионов А.И. Экология. - М.: Высш. шк., 1988. - 272с.

2. Инструкция о подаче сообщений о загрязнении морской среды. Утв. Минприроды РФ 12.05.94, Минтрансом РФ 25.05.94, Роскомрыболовства РФ 17.05.94. (Per. № 598 от 14.06.94 Минюста РФ).

3. Методика расчета предельно допустимых сбросов (ПДС) веществ в водные объекты со сточными водами. Утв. Госкомприродой СССР, 1990, (срок действия продлен письмом Минприроды РФ от 15.04.93 № 07-37/65-1177).

4. РД 118-02-90. Методическое руководство по биотестированию воды. Утв. Госкомприродой СССР 06.08.90 № 37.

5. Правила охраны поверхностных вод (типовые положения). Утв. Госкомприродой СССР, 21.02.91.

6. Методика определения допустимых сбросов радиоактивных веществ в системы поверхностных вод. Минатомэнерго СССР, Минздрав СССР, 1989.

7. Методические указания по гигиенической оценке использования доочищен-ных городских сточных вод в промышленном водоснабжении. М.: Минздрав СССР, 1985. (Утв. Минздравом СССР 14.03.85 № 3224-85).

8. Перечни ПДК вредных веществ в воде водных объектов хозяйственно-питьевого и культурно-бытового водопользования. (Утв. Минздравом СССР, Мивводхозом СССР, Минрыбхозом СССР № 1166-74, 16.05.74; Госкомсаа-эпиднадзором СССР, № 2263-80, 28.10.80).

9. Положение об охране подземных вод. М., Мингео СССР, 1985.

10. Порядок организации разработки и утверждения ПДК загрязняющих веществ в воде рыбохозяйственных водных объектов (зарег. Минюстом 06.12.95 № 987). Приказ Госкомрыболовства РФ от 14.08.95 № 12-04-11/454.

11. Временная методика расчета количества загрязняющих веществ, выделяющихся от неорганизованных источников станций аэрации бытовых сточных вод. Мосводоканал НИИпроект, 1994.

12. ГОСТ 17.1.3.02-77. Охрана природы. Гидросфера. Правила охраны вод от загрязнения при бурении и освоении морских скважин.

13. ГОСТ 17.15.02-80. Гигиенические требования к зонам рекреации водных объектов.

14. ГОСТ 17.1.5.02-80. Охрана природы. Гидросфера. Гигиенические требования к зонам рекреации водных объектов.

15. ГОСТ 17.1.4.01-80. Охрана'природы. Гидросфера. Общие требования кметодам определения нефтепродуктов в природных и сточных водах.

16. ГОСТ 17.1.5.01-80. Охрана природы. Гидросфера. Общие требования к отбору проб донных отложений водных объектов для анализа на загрязненность.

17. ГОСТ 17.1.1.04-81. Охрана природы. Гидросфера. Приборы и устройства для отбора, первичной обработки и хранения проб природных вод. Общие технические условия.

18. ГОСТ 17.1.3.05-82. Охрана природы. Гидросфера. Общие требования к охране поверхностных и подземных вод от загрязнения нефтью и нефтепродуктами.

19. ГОСТ 17.1.3.08-82 (СТ СЭВ 3079-81). Общие требования к охране подземных вод.

20. ГОСТ 17.1.3.10-82. Охрана природы Гидросфера. Общие требования к охране поверхностных и подземных вод от загрязнения нефтью и нефтепродуктами при транспортировании по трубопроводу.

21. ГОСТ 25855-83. Уровень и расход поверхностных вод. Общие требования к измерению.

22. ГОСТ 2781-84. Источники централизованного хозяйственно-питьевого водоснабжения. Гигиенические, технические требования и правила выбора.

23. ГОСТ 17.1.3.11-84. Охрана природы. Гидросфера. Общие требования к охране поверхностных и подземных вод от загрязнения минеральными удобрениями.

24. ГОСТ 27085-88. Качество воды. Термины и определения.

25. ГОСТ 17.1.3.12-88. Охрана природы. Гидросфера. Общие требования к охраве вод от загрязнения при бурении и добыче нефти и газа на суше.

26. ГОСТ 17.1.3.13-88 (СТ СЭВ 4488-84). Охрана природы. Гидросфера. Общие требования к охране поверхностных вод от загрязнений.

27. ГОСТ 51.01-12-87. Охрана природы. Гидросфера. Правила охраны морей от загрязнения при добыче нефти и газа и ремонте скважин морских месторождений.28. 173. ГОСТ 17.1.2.03-90. Охрана природы. Гидросфера. Критерии и показатели качества воды для орошения

28. Афанасьев Ю.А., Фомин С.А. Мониторинг и методы контроля окружающей среды. М.: МНЭПУ, 1998. -208с.

29. Родионов А.И., Кпушин В.Н., Торочешников Н.С. Техника защиты окружающей среды. М.: Химия, 1989. - 512с.

30. Комиссаров Ю.А., Гордеев Л.С., Нгуен Суан Нгуен. Анализ и синтез систем водообеспечения химических производств. М.: Химия, 2002. - 496с.

31. Малинецкий Г.Г. Хаос. Структуры. Вычислительный эксперимент: Введение в нелинейную динамику. М.: Наука,1997. - 255с.

32. Сафронов И.Г., Пономарева О.Ю., Бутусов О.Б. Математическая модель динамики лесной экосистемы в пространстве интегральных индексов для моделирования явлений типа петля гистерезиса // Труды МГУИЭ. Т.2. -М.:МГУИЭ, 1998. С.82-93.

33. Бутусов О.Б., Сафронов И.Г. Доза-эффект зависимости суммарного химического загрязнения лесных экосистем в районе порога токсического воздействия //Труды МГУИЭ. М.: МГУИЭ.1999. - с.26-36.

34. Сафронов И.Г., Бутусов О.Б. Обработка нечеткой дистанционной информации для экологического зонирования лесов // Труды МГУИЭ. М.: МГУИЭ,1999. -с.130-150.

35. Бутусов О.Б., Степанов A.M. Эколого-экономическая оптимизация в системе: промышленное производство лес // Известия РАН. Серия географическая. -1995. -N 6. -с.63-72.

36. Butusov, О.В. Industrial Sources air Polluted Zones in City // Pollution in Large Cities: Proceedings of Symposium. Padova: PadovaFiere, 1995. - p.241-250.

37. Бутусов О.Б., Мешалкин В.П., Смотрич С.А., Сельский Б.Е., Давыдов Ю.И. Информационная система оценки риска для населения в районе химического производства //Химическая промышленность. 1996. - N11.

38. Бутусов О.Б., Мешалкин В.П., Пийгянер Л., Сельский Б.Е. Методология эколого-экономической оптимизации химических предприятий и лесных массивов II Химическая промышленность. 1995. - N 10. - с.622-629.

39. Бутусов О.Б., Мешалкин В.П., Сельский Б.Е., Кокоссис А.С., Пуиджанер Л. Оценки химического риска на территории НПЗ с учетом влияния на распространение газовых шлейфов конфигурации заводских помещений // Химическая промышленность. -1996. N9.

40. Заде Л.А. Теория нечетких множеств // Проблемы передачи информации.1967. т.2. — вып.1. — c.37-44.

41. Zadeh L.A. Fuzzy algorithms // Information and Control. 1968. - v.12. - p.99-102.

42. Заде Л.А. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений // Математика сегодня. М. ;3нание, 1974. - с.5-49.

43. Zadeh L.A. Numerical versus linguistic variables // Newspaper of the Circuits and Systems Society. 1974. - v.7. - p.3-4.

44. Zadeh L.A. Fuzzy sets // Information and Control. 1965. - v.8. - p.338-353.

45. Zadeh L.A. Fuzzy sets and systems // Proceedings of the Symposium on system theory. N.Y.: Polytechnic Brooklin, 1966. - p.29-39.

46. Заде Л.А. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений // Математика сегодня. М. :3нание, 1974. - с.5-49.

47. Бутусов О.Б., Степанов A.M. Новая модель доза-эффект динамики лесных экосистем в районе металлургических предприятий // Экология и промышленность России. 2001. - N6. - с.37-40.

48. Бутусов О.Б., Степанов A.M. Моделирование динамики лесных экосистем вблизи порога токсического воздействия медеплавильного комбината // Лесоведение. 2001. - N6. - с.57-63.

49. Бутусов О.Б., Степанов A.M. Анализ экологического состояния лесных экосистем в районах атмосферного химического загрязнения // Лесоведение. -N 1.-2000. -с.32-38.

50. Бутусов О.Б., Степанов A.M. Определение интегральных индексов техногенной деградации лесов II Лесоведение. N 1. - 1999. - с.17-22.

51. Пэн Сяомин. Оценка окружающей среды Пекина с использованием метода анализа классификации нечеткого множества // Проблемы региональной экологии.-1996.-N 2.

52. Пэн Сяомин. Геоэкологические проблемы устойчивого развития Китая // Регион и география. Пермь: ПГУ, 1995. - с.229-232.

53. Прикладные нечеткие системы / Под ред. Тэранко Т., Асаи К., Сугэно М. М.: Мир, 1993.-368с.

54. Ивахненко А.Г., .Лапа В.Г. Предсказание случайных процессов. Киев: Наукова думка, 1971.-416с.

55. Берлянд М.Е. Прогноз и регулирование загрязнения атмосферы. Л.: Гидрометеоиздат, 1985. - 272с.

56. Akaike Н. Statistical predictor identification // Annals of the Institute of statistical mathematics. 1970. - v.21. - p.203-217.

57. Diamond J.T., Wright J.R. Design of an integrated spatial information system for multiobjective land-use planning II Environment and planning B. 1988. - v. 15. -p.205-214.

58. Carver S.J. Integrating multicriteria evaluation with geographical information systems // International journal of geographical information systems. 1991. - v.5. -N3. - p.321-339.

59. Wright J.T., Revelle C„ Cohon J. A multiobjective integer programming model for the land acquisition problem // Regional science and urban economic. 1983. -v.13. - p.31-53.

60. Ту Дж., Гонсалес P. Принципы распознавания образов. М.: Мир, 1978. - 412с.

61. Lee N.S., Grize Y.L., Dehnad К. Quantitative models for reasoning under uncertainty in Inowlage-based expert systems // International journal of intelligent systems. 1987. - v.2. - p.15-38.

62. Pal S.K., King R.A., Hashimi A.A. Image description and primitive extraction using fuzzy sets // IEEE Transactions on SMC. 1983. - v.13. - N 1. - P.94-100.

63. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. М.: Финансы и статистика, 1996. -368с.

64. Saaty T.L. Exploring the interface between hierarchies, multiple objectives and fuzzy sets // Fuzzy sets and systems. 1978. - N1. - P.57-68.

65. Keisler J. M. and Sundell R. C. Combining Multi-Attribute Utility and Geographic Information for Boundary Decisions: An Application to Park Planning // Journal of Geographic Information and Decision Analysis. Volume 1. - No 2. - 1997. P. 100119.

66. Roy B. The outranking approach and the foundation of ELECTRE methods // Theory and Decision. Vol. 31. - pp. 49-73. - 1991.

67. Tkach R.J. and Simonovic S.P. A New Approach to Multi-criteria Decision Making in Water Resources // Journal of Geographic Information and Decision Analysis. -Vol.1. N.1. - P. 25-43. - 1997.

68. Жуков A.M., Монгайт И.Л., Родзиллер И.Д. Методы очистки производственных сточных вод. М.: Стройиздат, 1977. 208 с.

69. Кафаров В.В. Принципы создания безотходных химических производств. М.: Химия, 1982. 288 с.

70. Временная типовая методика определения экономической эффективности осуществления природоохранных мероприятий и оценки экономического ущерба, причиняемого народному хозяйству загрязнением окружающей1. Среды. М., 1963. 126 с.

71. Кафаров В.В., Дорохов И.Н., Марков Е.П. Системный анализ процессов химической технологии. Применение метода нечетких процессов химической технологии. Применение метода нечетких множеств. М.: Наука, 1983.

72. Дроздова Е.С., Дивович М.С., Ермоленко Б.В. Критерии качества жизни в проблеме устойчивого развития // также "МКХТ-97", тезисы докладов, часть 2 -М.: 1997.-с. 70.

73. Бузник В.М. Химия. Устойчивое развитие. Высокотехнологичный бизнес. -Владивосток: Дальнаука, 2002. - 200с.

74. КоптюгВ.А., Матросов В.М., Левашов В.К., Демянко Ю.Г. Устойчивое развитие цивилизации и место в ней России: проблемы формирования национальной стратегии. Владивосток: Дальнаука, 1997. - 83 с.

75. Новая парадигма развития России (комплексные исследования проблем устойчивого развития) / Под ред. В.А.Коптюга. В.М.Матросова. В.К.Левашова.- М.: Academia, 1999. 460 с.

76. Jesse Ford. The effects of chemical stress on aquatic species composition and community structure II Ecotoxicology problems and approaches. N.Y.: Springer-Verlag, 1989.-P.99-144.

77. Levine S.N. Theoretical and methodological reasons for variability in the responses of aquatic ecosystems processec in chemical stresses // Ecotoxicology problems and approaches. N.Y.: Springer-Verlag, 1989. - P.145-180.

78. O'Connor D.J., Connolly J.P., Garland E.J. Mathematical models fate, transport and food chain // Ecotoxicology problems and approaches. - N.Y.: Springer-Verlag, 1989. — P.221-244.

79. Thomann R.V. Deterministic and statistical models of chemical fate in aquatic systems // Ecotoxicology problems and approaches. N.Y.: Springer-Verlag, 1989.- P.245-278.

80. Разжевайкин B.H. Модель биологической самоочистки проточных водоемов // Проблемы экологического мониторинга и моделирования экосистем. т.7. -Л.: Гидрометеоиздат, 1985. - С.264-273.

81. Вавилин В.А. Нелинейные методы биологической очистки и процессов самоочищения в реках. М.: Наука, 1983. - 158с.

82. Математические модели контроля загрязнения воды. М.: Мир, 1981. - 472с.

83. Братусь А.С., Мещерин А.С., Новожилов А.С. Математические модели взаимодействия загрязнения с окружающей средой //Вестник МГУ, сер. 15, Вычислительная математика и кибернетика, №1, 2001. Стр. 23-28.

84. Bratus A., Mescherin A. and Novozhilov A. Mathematical Models of Interaction between Pollutant and Environment //Proc. of the conference "Control of Oscillations and Chaos", July, St. Petersburg, Russia, 2000, vol. 3, p. 569 572.

85. Новожилов А.С. Идентификация параметров одной динамической системы, моделирующей взаимодействие загрязнения с окружающей средой //Известия РАН, сер. Теория систем и управления, №3, 2002.

86. Чуличков А.И. Математические модели нелинейной динамики. М.: Физматлит, 2003. -296с.

87. Тарасевич Ю.Ю. Математическое и компьютерное моделирование. М.: Эдиториал УРСС, 2001. - 144с.

88. Справочник по прикладной статистике. В 2-х т. 1 Под ред. Э.Ллойда, У.Ледермана, Ю.Н.Тюрина. М.: Финансы и статистика, 1989.

89. Боровиков В.П. Популярное введение в программу Statistica. М.: КомпьютерПресс, 1998. - 267с.

90. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ: Пер. с англ. / Дж.О.Ким и др. М.-.Финансы и статистика, 1989. - 215с.

91. Bezdek J.C. Cluster validity with fuzzy sets // Journal of cybernetics. 1974. - v.3. -p.58-72.

92. Dunn J.C. A fuzzy relative of the ISODATA process and its use in detecting compact well-separated clusters // Journal of cybernetics. 1974. - v.3. - p.32-57.

93. Асаи К., Ватала Д., Иваи С. и др. Прикладные нечеткие системы. М.: Мир, 1993.-368с.

94. Zahid N., Limouri М., Essaid A. A new cluster-validity for fuzzy clustering // Pattern recognition. -1999. -v.32. p.1089-1097.

95. Hornik K., Stinchcombe M., White H. Multilayer feedforward networks are universal approximators. // Neural Networks. V.2. -1989. - p.359-366.

96. Медведев B.C., Потемкин В.Г. Нейронные сети. Матлаб 6. М.:Диалог-МИФИ, 2002.-496с.

97. Chiu S. Fuzzy Model Identification Based on Cluster Estimation II Journal of1.telligent & Fuzzy Systems. Vol.2. - No.3. - 1994.

98. Yager R., D. Filev Generation of Fuzzy Rules by Mountain Clustering // Journal of Intelligent & Fuzzy Systems Vol. 2. - No. 3. - 1994. - p. 209-219.

99. Дьяконов В., Круглов В. Математические пакеты расширения Матлаб. Специальный справочник. СПб:Питер, 2001. - 480с.

100. Дедков D.M., Климовицкая Л.й. Максименко С.Л. Анализ и контроль качества природных неточных вод. М.: 1964. - 146 с.

101. Бодунов В.В., Полищук Ю.М., Пуговкин М.М., Хон В.Б., Ципилева Т.А. Региональная система контроля и управления качеством воды. 4.1. Томск: Ин-т химии нефти, 1988. - Препринт №60. - 48с.

102. Лурье B.C. Аналитическая химия промышленных сточных вод. М., Химия, 1984.-447 с.

103. Коровин Л.К., Левин В.А., Сычев В.В. Определение фактических параметров работы очистных сооружений. Охрана окружающей среды. Межвуз. сб. науч.-тр. Л., 1985. с.112-116.

104. Kohonen Т. Automating monitoring of river water quality. Water Sceince and Technology. 1984, v.16, N5, p.289-294.

105. Kohonen Т., Lee-Framton J. Monitoring for conservation. Science and industry. 1979, N4, p.14-49.

106. Lee-Frampton J., Voorn J. Monitoring a river in furterance of conservation. Control and Instrumentation, i960, v.i, N2, p.41-45.

107. Сычев В.В. Локальная система контроля промышленных и коммунальных водовапуска. Сборник тезисов докладов международной научно-технической конференции "Экобикон"- 90, Сочи.1990. с. 63.

108. Wallln М. Water Quality and Human Activities: A Monitoring and Modeling Effort in Finland. Water Supply and Management. 1980. N4, p.339-369.

109. Справочник проектировщика. Канализация населенных мест и промышленных предприятий. М. Стройиздат, 1981. 261 с.

110. Козлов Э.С., Сергеев Н.П., Николаев Н.С. Автоматизация процессов решения краевых задач с помощью сеточных АЦВМ. М. Энергия, 1974.111 с.

111. Коровин Л.К., Левин В.А,, Сычев В.В. Определение фактических параметров работы очистных сооружений. Охрана окружающей среды. Межвуз. сб. науч.-тр. Л., 1985. с.112-116.

112. Heimes Y.Y, Hall W.A. Multiobjectlve Optimization in Water Resoueces Systems: The Surrogate Worth Trade Metod. Amsterdam, Elsevier, 1975, 200 p.1./

113. Тиен Д.Ч., Бутусов О.Б. Комплексная экологическая оценка промышленных предприятий // Математические методы в технике и технологиях (ММТТ-12). -Великий Новгород: НовГУ, 1999. с. 174-175.

114. Тиен Д.Ч., Бутусов О.Б. Математическое моделирование адвекции промстоков // Инженерная защита окружающей среды. Сборник докладов 5-ой Международной конференции. М.: МГУИЭ, 2003. - с.191-192.