Анализ и прогноз динамики загрязнения гидроэкологических систем, основанные на методах теории квантовой геометрии и хаоса: новая общая техника

Авторы: О.В. Глушков

Год: 2015

Выпуск: 19

Страницы: 12-17

Аннотация

Мы представляем новый общий аппарат анализа, обработки и прогнозирования характеристик временных рядов концентраций загрязняющих веществ для типичных гидроэкологических систем, который схематически включает следующие блоки и уровни исследований:

а) Общий качественный анализ динамических особенностей задачи эволюции типичных гидроэкологических систем (в том числе, качественный анализ с точки зрения обыкновенных дифференциальных уравнений, «Арнольд-анализ»);

б) проверка на наличие хаотических (стохастических) особенностей, элементов, режимов (тест Готвальда-Мельбурна, метод корреляционной размерности);

в) Исследование фазового пространства (выбор времени задержки, определение пространства вложения методами и алгоритмами корреляционной размерности и ложных ближайших соседних точках);

г) Определение динамических инвариантов хаотической системы (вычисление глобальной размерности, показателей Ляпунова; определение размерности Каплана-Йорка dL и среднего предела предсказуемости Prmax на основе усовершенствованных алгоритмов;

е) нелинейный анализ и предсказание (прогнозирование ) динамической эволюции систем. Последний блок действительно включает в себя новые (в теории гидроэкологических систем и охраны окружающей среды) методы и алгоритмы нелинейного прогнозирования, такие как методы прогнозируемых траекторий, формализм случайных пропагаторов, нейросетевые алгоритмы, ренорм-анализ с блоками полиномиальных аппроксимаций, вейвлет-разложений и т.д.

Теги: анализ и прогнозирование на основе методов теории хаоса.; временные ряды концентраций; гидроэкологические системы; загрязняющие вещества; экологическое состояние

Список литературы

  1. Бунякова Ю.Я. Анализ и прогноз влияния антропогенных факторов на воздушной бассейн промышленного города / Ю.Я. Бунякова , А.В. Глушков. — Одесса: Экология, 2010.-256 с.
  2. Глушков А.В. Низкоразмерный хаос в временных рядах концентраций загрязняющих веществ в атмосфере и гидросфере / А.В. Глушков, В.Н. Хохлов, Сербов Н.Г., Ю.Я. Бунякова, К. Балан, Е.Р. Баланюк. // Вестник Одесского государственного экологического университета.- 2007.-Вып.4.- C.337-348.
  3. Glushkov A.V. Analysis and forecast of the anthropogenic impact on industrial city’s atmosphere based on methods of chaos theory: new general scheme/ А.В. Глушков // Український гідрометеоророгічний журнал.-2014.-N 15.- С.32-36
  4. Khokhlov V.N., Glushkov A.V., Loboda N.S., Bunyakova Yu.Ya. Short-range forecast of atmospheric pollutants using non-linear prediction method. Atmospheric Environment. The Netherlands: Elsevier, 2008, vol.42, pp.7284–7292.
  5. Glushkov A.V., Khokhlov V.N., Prepelitsa G.P., Tsenenko I.A. Temporal variability of the atmosphere ozone content: Effect of North-Atlantic oscillation. Optics of atmosphere and ocean, 2004, vol.14, no.7, pp.219-22
  6. Glushkov A.V., Loboda N.S., Khokhlov V.N. Using meteorological data for reconstruction of annual runoff series over an ungauged area: Empirical orthogonal functions approach to Moldova-Southwest Ukraine region. Atmospheric Research. El-seiver, 2005 vol.77 pp.100-113.
  7. Glushkov A.V., Kuzakon’ V.M., Khetselius O.Yu., Bunyakova Yu.Ya., Zaichko P.A. Geometry of Chaos: Consistent combined approach to treating chaotic dynamics atmospheric pollutants and its forecasting. Proceedings of International Geometry Center, 2013, vol.6, no.3, pp.6-13.
  8. Glushkov A.V., Rusov V.N., Loboda N.S., Khetselius O.Yu., Khokhlov V.N., Svinarenko A.A., Prepelitsa G.P. On possible genesis of fractal dimensions in the turbulent pulsations of cosmic plasma – galactic-origin rays – turbulent pulsation in planetary atmosphere system. Adv. in Space Research. Elsevier, 2008, vol.42(9), pp.1614-1617.
  9. Glushkov A.V., Loboda N.S., Khokhlov V.N., Lovett L. Using non-decimated wavelet decomposition to analyse time variations of North Atlantic Oscillation, eddy kinetic energy, and Ukrainian precipitation. Journal of Hydrology. Elseiver, 2006, vol.322, no. 1-4, pp.14-24.
  10. Glushkov A.V., Khetselius O.Yu., Brusentseva S.V., Zaichko P.A., Ternovsky V.B. Adv. in Neural Networks, Fuzzy Systems and Artificial Intelligence. Series: Recent Adv. in Computer Engineering. Gdansk: WSEAS, 2014, vol.21, pp.69-75. (Ed.: J. Balicki).
  11. Glushkov A.V., Svinarenko A.A., Buyadzhi V.V., Zaichko P.A., Ternovsky V.B. Adv.in Neural Networks, Fuzzy Systems and Artificial Intelligence, Series: Recent Adv. in Computer Engineering. Gdansk: WSEAS, 2014, vol.21, pp. 143-150 (Ed.: J. Balicki).
  12. Rusov V.D., Glushkov A.V., Vaschenko V.N., Myhalus O.T., Bondartchuk Yu.A. etal. Galactic cosmic rays – clouds effect and bifurcation model of the earth global climate. Part 1. Theory. Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics. Elsevier, 2010, vol.72, pp.498-508.
  13. Sivakumar B. Chaos theory in geophysics: past, present and future. Chaos, Solitons & Fractals, 2004, vol.19, №2, pp.441-462.
  14. Chelani A.B. Predicting chaotic time series of PM10 concentration using artificial neural network. Int. J. Environ. Stud, 2005, vol.62. №2, pp. 181-191.
  15. Gottwald G.A., Melbourne I. A new test for chaos in deterministic systems. Proc. Roy. Soc. London. Ser. A. Mathemat. Phys. Sci., 2004, vol.460, pp.603-611.
  16. Packard N.H., Crutchfield J.P., Farmer J.D., Shaw R.S. Geometry from a time series. Phys. Rev. Lett., 1980, vol.45, pp.712-716.
  17. Kennel M., Brown R., Abarbanel H. Determining embedding dimension for phase-space reconstruction using a geometrical construction. Phys. Rev. A., 1992, vol.45, pp.3403-3411.
  18. Abarbanel H.D.I., Brown R., Sidorowich J.J., Tsimring L.Sh. The analysis of observed chaotic data in physical systems. Rev. Mod. Phys, 1993, vol.65, pp.1331-1392.
  19. Schreiber T. Interdisciplinary application of nonlinear time series methods. Phys. Rep., 1999, vol.308, pp.1-64. Вісн. Одес. держ. екол. унів., 2015, №1
  20. Fraser A.M., Swinney H. Independent coordinates for strange attractors from mutual information. Phys. Rev. A., 1986, vol.33, pp.1134-1140.
  21. Grassberger P., Procaccia I. Measuring the strangeness of strange attractors. Physica D, 1983, vol.9, pp.189-208.
  22. Gallager R.G. Information theory and reliable communication. NY: Wiley, 1968. 608 p.
  23. Mañé R. On the dimensions of the compact invariant sets of certain non-linear maps. Dynamical systems and turbulence, Warwick 1980. Lecture Notes in Mathematics no.898. Berlin: Springer, 1981, pp.230-242. (Eds: D.A. Rand, L.S. Young).
  24. Takens F. Detecting strange attractors in turbulence. Dynamical systems and turbulence, Warwick 1980. Lecture Notes in Mathematics no.898. Berlin: Springer, 1981, pp.366-381. (Eds: D.A. Rand, L.S. Young).
  25. Prepelitsa G.P., Glushkov A.V., Lepikh Ya.I., Buyadzhi V.V., Ternovsky V.B., Zaichko P.A., Chaotic dynamics of non-linear processes in atomic and molecular systems in electromagnetic field and semiconductor and fiber laser devices: new approaches, uniformity and charm of chaos. Sensor Electronics and Microsystems Techn., 2014, vol.11, no.4, pp.43-57.

REFERENCES

  1. Bunyakova Yu.Ya., Glushkov A.V. Analysis and forecast of the impact of anthropogenic factors on air basein of an industrial city. Odessa: Ecology, 2010.256p. (In Russian)
  2. Glushkov A.V., Khokhlov V.N., Serbov N.G., Bunyakova Yu.Ya., Balan A.K., Balanyuk E.P. Low-dimensional chaos in the time series of concentrations of pollutants in an atmosphere and hydrosphere. Vìsn. Odes. derž. ekol. unìv. – Bulletin of Odessa state environmental university, 2007, vol. 4, pp.337-348. (In Russian)
  3. Glushkov A.V. Analysis and forecast of the anthropogenic impact on industrial city’s atmosphere based on methods of chaos theory: new general scheme. Ukr. gìdrometeorol. ž. – Ukranian hydrometeorological journal, 2014, no. 15, pp. 32-36.
  4. Khokhlov V.N., Glushkov A.V., Loboda N.S., Bunyakova Yu.Ya. Short-range forecast of atmospheric pollutants using non-linear prediction method. Atmospheric Environment. The Netherlands: Elsevier, 2008, vol.42, pp.7284–7292.
  5. Glushkov A.V., Khokhlov V.N., Prepelitsa G.P., Tsenenko I.A. Temporal variability of the atmosphere ozone content: Effect of North-Atlantic oscillation. Optics of atmosphere and ocean, 2004, vol.14, no.7, pp.219-223.
  6. Glushkov A.V., Loboda N.S., Khokhlov V.N. Using meteorological data for reconstruction of annual runoff series over an ungauged area: Empirical orthogonal functions approach to Moldova-Southwest Ukraine region. Atmospheric Research. Elseiver, 2005 vol.77 pp.100-113.
  7. Glushkov A.V., Kuzakon’ V.M., Khetselius O.Yu., Bun-yakova Yu.Ya., Zaichko P.A. Geometry of Chaos: Consistent com-bined approach to treating chaotic dynamics atmospheric pollutants and its forecasting. Proceedings of International Geometry Center, 2013, vol.6, no.3, pp.6-13.
  8. Glushkov A.V., Rusov V.N., Loboda N.S., Khetselius O.Yu., Khokhlov V.N., Svinarenko A.A., Prepelitsa G.P. On possible genesis of fractal dimensions in the turbulent pulsations of cosmic plasma – galactic-origin rays – turbulent pulsation in planetary atmosphere system. Adv. in Space Research. Elsevier, 2008, vol.42(9), pp.1614-1617.
  9. Glushkov A.V., Loboda N.S., Khokhlov V.N., Lovett L. Using non-decimated wavelet decomposition to analyse time variations of North Atlantic Oscillation, eddy kinetic energy, and Ukrainian precipitation. Journal of Hydrology. Elseiver, 2006, vol.322, no. 1-4, pp.14-24.
  10. Glushkov A.V., Khetselius O.Yu., Brusentseva S.V., Zaichko P.A., Ternovsky V.B. Adv. in Neural Networks, Fuzzy Systems and Artificial Intelligence. Series: Recent Adv. in Computer Engineering. Gdansk: WSEAS, 2014, vol.21, pp.69-75. (Ed.: J. Balicki).
  11. Glushkov A.V., Svinarenko A.A., Buyadzhi V.V., Zaichko P.A., Ternovsky V.B. Adv.in Neural Networks, Fuzzy Systems and Artificial Intelligence, Series: Recent Adv. in Computer Engineering. Gdansk: WSEAS, 2014, vol.21, pp. 143-150 (Ed.: J. Balicki)
  12. Rusov V.D., Glushkov A.V., Vaschenko V.N., Myhalus O.T., Bondartchuk Yu.A. etal. Galactic cosmic rays – clouds effect and bifurcation model of the earth global climate. Part 1. Theory. Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics. Elsevier, 2010, vol.72, pp.498-508.
  13. Sivakumar B. Chaos theory in geophysics: past, present and future. Chaos, Solitons & Fractals, 2004, vol.19, №2, pp.441-462.
  14. Chelani A.B. Predicting chaotic time series of PM10 concentration using artificial neural network. Int. J. Environ. Stud, 2005, vol.62. №2, pp. 181-191.
  15. Gottwald G.A., Melbourne I. A new test for chaos in deterministic systems. Proc. Roy. Soc. London. Ser. A. Mathemat. Phys. Sci., 2004, vol.460, pp.603-611.
  16. Packard N.H., Crutchfield J.P., Farmer J.D., Shaw R.S. Geometry from a time series. Phys. Rev. Lett., 1980, vol.45, pp.712-716.
  17. Kennel M., Brown R., Abarbanel H. Determining embedding dimension for phase-space reconstruction using a geometrical construction. Phys. Rev. A., 1992, vol.45, pp.3403-3411.
  18. Abarbanel H.D.I., Brown R., Sidorowich J.J., Tsimring L.Sh. The analysis of observed chaotic data in physical systems. Rev. Mod. Phys, 1993, vol.65, pp.1331-1392.
  19. Schreiber T. Interdisciplinary application of nonlinear time series methods. Phys. Rep., 1999, vol.308, pp.1-64.
  20. Fraser A.M., Swinney H. Independent coordinates for strange attractors from mutual information. Phys. Rev. A., 1986, vol.33, pp.1134-1140.
  21. Grassberger P., Procaccia I. Measuring the strangeness of strange attractors. Physica D, 1983, vol.9, pp.189-208.
  22. Gallager R.G. Information theory and reliable communication. NY: Wiley, 1968. 608 p.
  23. Mañé R. On the dimensions of the compact invariant sets of certain non-linear maps. Dynamical systems and turbulence, Warwick 1980. Lecture Notes in Mathematics no.898. Berlin: Springer, 1981, pp.230-242. (Eds: D.A. Rand, L.S. Young).
  24. Takens F. Detecting strange attractors in turbulence. Dynamical systems and turbulence, Warwick 1980. Lecture Notes in Mathematics no.898. Berlin: Springer, 1981, pp.366-381. (Eds: D.A. Rand, L.S. Young).
  25. Prepelitsa G.P., Glushkov A.V., Lepikh Ya.I., Buyadzhi V.V., Ternovsky V.B., Zaichko P.A., Chaotic dynamics of non-linear processes in atomic and molecular systems in electromagnetic field and semiconductor and fiber laser devices: new approaches, uniformity and charm of chaos. Sensor Electronics and Microsystems Techn., 2014, vol.11, no.4, pp.43-57.
Скачать полный текст (PDF)