Разработка интеллектуальной системы для исследования и решения экологических проблем загрязнения почвы и воздуха с помощью методов науки о данных

Интеллектуальный мониторинг окружающей среды подразумевает рассмотрение нескольких взаимосвязанных проблем экологии, что является синергией, означающей наибольший эффект от комбинированного решения. Следовательно, становится важным изучение двух и более связанных между собой составляющих проблем экологии городов как чистоты воздуха и земли с помощью интеллектуальных методов науки о данных.

Задачи проекта

• Исследование степени загрязненности тяжелыми металлами почв Казахстана, оценка изменения микробиологической компоненты почв под воздействием тяжелых металлов.
• Применение математической модели фитотоксичности почвы при загрязнении для оценки состояния земель, подвергшихся антропогенному воздействию.
• Проектирование модели интеллектуальной системы восстановления земель, загрязненных ксенобиотиками.
• Исследование модели динамической системы мониторинга воздушного бассейна мегаполиса для разработки функциональной структуры геоинформационной системы обработки данных, показателей оценки динамики состояния воздушного бассейна.
• Разработка имитационной модели и алгоритма функционирования геоинформационной системы мониторинга воздушного бассейна, позволяющей давать в онлайн режиме оценку состояния загрязнения воздушного бассейна в зависимости от природно-климатических факторов и промышленной деятельности на конкретной территории Казахстана.

Новизна

а) Предложен алгоритм для прогнозирования биомассы растений на загрязненной тяжелыми элементами почве при модифицировании структуры модели Miscanmod с учетом климатических данных;

в) Разработан многорядный алгоритм самоорганизации, по прогнозирующим свойствам превосходящий в точности регрессионные модели, обеспечивающий автоматический отбор информативных входных переменных и выбор структуры регрессионной модели оптимальной сложности.

• Авторское свидетельство №976 «База данных о растениях-фиторемедиантах», Найзабаева Л., Нуржанов Ч.А., 13.12.2018.
• Авторское свидетельство №971 «База данных о загрязненных пестицидами территориях», Найзабаева Л., Нуржанов Ч.А., 13.12.2018.
• Авторское свидетельство №9968 «Многорядный эвристический метод самоорганизации для построения регрессионных уравнений», Мазаков Т.Ж., Джомартова Ш.А., Мазакова А.Т., Нуржанов Ч.А., Жакып Б.М., Амирханов Б.С., Шорманов Т.С., 19.05.2020.