ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Анализ результатов НИР, полученных в рамках работы по первому
этапу проекта, позволяет сформулировать следующие выводы.
Исследованы
характеристики
физико-географические
территории
осушенной
и
части
прогодно-климатические
Аральского
моря
и
прилегающего региона Приаралья.
Проведен анализ основные характеристик процесса распространения
солепылевых аэрозолей с постаквальной суши бассейна Аральского моря, а
также основных факторов, влияющих на его пространственно-временную
эволюцию.
Проведен
анализ
литературных
источников
по
проблемам
компьютерного моделирования процесса распространения загрязняющих
примесей в атмосфере и подходам к их решению.
Исследованы
достоинства
и
ограничения
существующих
математических моделей, вычислительных алгоритмов и компьютерных
программ с точки зрения их эффективности для решения практических задач
мониторинга и прогнозирования экологического состояния атмосферы.
Разработана
математическая
модель
процесса
распространения
выбросов загрязняющих примесей в пограничном слое атмосферы в
сферической системе координат.
Разработана математическая модель процесса переноса и диффузии
вредных аэрозолей с учетом орографии местности, типов наземного покрова
и изменчивости метеорологических параметров.
Разработана
математическая
модель
процесса
распространения
химически активных аэрозольных частиц в пограничном слое атмосферы.
Разработана нелинейная математическая модель для мониторинга и
прогнозирования процесса распространения аэрозольных выбросов в
атмосфере с учетом орографии местности и скорости перемещения
мелкодисперсных частиц ЗВ.
156
Разработаны экономичные алгоритмы численного решения задач
оценки
и
прогнозирования
распределения
концентрации
вредных
аэрозольных частиц в наземно-воздушной среде (взвешенных в воздухе и
осевших на подстилающую поверхность), основанные на применении
неявных разностных схем второго порядка точности.
Анализа результатов вычислительных экспериментов, проведенных с
использованием
разработанных
математических
моделей
позволяет
заключить, что разработанные модели адекватно описывают процесс
переноса и диффузии аэрозольных выбросов в атмосфере и не противоречат
его физической природе. Достоверность модели также обусловлена
соответствием
сформулированных
уравнений
и
граничных
условий
фундаментальным законам баланса и сохранения массы.
При разработке численных алгоритмов была обеспечена необходимая
точность аппроксимации, устойчивость и сходимость вычислительного
процесса. В виду того, что необходимое количество вычислительных
операций, пропорционально количеству узлов сетки, то разработанный
вычислительные алгоритмы являются экономичными.
Разработана база данных для хранения и многократного использования
информации по загрязняющим веществам, метеонаблюдениям, объектам
экологического мониторинга, пространственным объектам и их атрибутам.
Разработан программный модуль консолидации метеорологических и
пространственных данных из открытых сетевых источников, позволяющий
автоматизировать рутинные операции по их поиску, сбору и первичной
обработке.
Разработан программный модуль сериализации данных со сложной
структурой для обеспечения возможности информационного обмена в
распределенной клиент-серверной среде.
Разработан программный модуль картографической визуализации
данных по процессу распространения примесей в атмосфере с привязкой к
пространственно-временным характеристикам.
157
Полнота решения поставленных задач. Исходя из полученных
результатов, предусмотренные по первому этапу проекта задачи полностью
выполнены
в
соответствие
с
утвержденным
календарным
планом
исследований.
Эти результаты были доложены и получили одобрение специалистов
на международных, республиканских конференциях и опубликованы в
различных журналах и сборниках – всего 24 публикации, в том числе, 5 в
изданиях, индексируемых базами данных Scopus/WoS.
Возможности
использования
результатов
НИР.
Полученные
результаты в виде математического обеспечения могут быть успешно
использованы
для
мониторинга
и
прогнозирования
распространения
выбросов ЗВ, как от природных, так и от промышленных ИЗА; для оценки
масштабов выбросов ЗВ в окружающую среду; для оценки концентрации
частиц ЗВ в атмосфере и на подстилающей поверхности с целью поддержки
принятия решений по минимизации рисков нарушения экологического
состояния окружающей среды.
Эффективность внедрения результатов НИР. За отчетный период,
часть полученных результатов в виде математического, информационного и
программного обеспечений апробирована и внедрена для использования в
АО «Кызылкумгеология» для автоматизации расчетов уровня загрязнения
воздушного бассейна на прилегающих к объекту территориях. В результате
внедрения была увеличена на 8-11% точность оценки и прогнозирования
концентрации газообразных и аэрозольных примесей (при заданных режимах
работы печей и технологического оборудования) в приземном слое
атмосферы рассматриваемого региона. Экономический и социальный
эффекты
от
внедрения
достигаются
за
счет
своевременности
предупреждений о повышении уровня концентрации вредных веществ в
окружающей среде на прилегающих к объекту территориях, а также
поддержки
принятия
обоснованных
158
управленческих
решений
при
сокращении финансовых и трудовых затрат на проведение природоохранных
мероприятий.
Также разработанное математическое и программное обеспечение, в
настоящее время, представлено для апробации в ряде промышленных
предприятий
и
территориальных
управлений
Госкомэкологии
Самаркандской и Бухарской областей и в Республике Каракалпакстан.
Соответствующий документ приведен в приложении к данному отчету.
Научно-технический
уровень
результатов
НИР.
Уровень
исследований, проводимых исполнителями проекта, как и полученных за
отчетный период результатов, достаточно высокий, о чем свидетельствуют
публикации исполнителей проекта и участие в работе республиканских и
международных конференций. Усилия научной группы, направленные на
создание
более
совершенных
математических
моделей
исследуемых
процессов, создают условия для дальнейшего развития методологии анализа
и прогнозирования экологических процессов в Приаралье. В существующих
моделях и программных продуктах не в полной мере учитываются влияние
природных
факторов,
поглощающая
способность
среды,
орография
местности и т.д. Но главное, зарубежные научные разработки по
объективным причинам не обеспечивают учет природных особенностей,
например, циркуляции свободной атмосферы в среднеазиатском регионе.
НИР по проекту были направлены на устранение этих недостатков. Тем
самым, изложенные суждения в достаточной мере обосновывают научнотехнический уровень НИР и потенциальный вклад как в отечественную, так и
в мировую науку.
159
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
1
Челноков А.А., Саевич К.Ф., Ющенко Л.Ф. Общая и прикладная
экология. – Минск: Вышэйшая школа, 2014. – 654 с.
2
Haeckel E. Generelle Morphologie der Organismen. Bd.2. – Berlin:
Georg Reimer, 1866. – 652 p. – URL: https://bit.ly/30tMTNU.
3
Риклефс Р. Основы общей экологии. – М.: Мир, 1979. – 424 с.
4
Commoner B., Egan M. The Closing Circle: Nature, Man, and
Technology. – New York: Dover Publications, 2020. – 352 p.
5
Rodhain F., Fallery B. ICT and Ecology: In favour of research based
on the Responsibility principle // Mediterranean Conference of Information
Systems. – Athens: CCSD, 2009. – P. 173-186. – URL: https://bit.ly/3fGQSeJ.
6
Тлеумуратова
Б.С.,
Мамбетуллаева
С.М.,
Мустафаева
Р.
Моделирование выноса солей с обсохшего дна Аральского моря и его
последствий // Эффективные исследования современности : cб. науч. работ X
Междунар. науч. конф. Евразийского научного объединения. Ч. 3. – Москва:
ЕНО, 2015. – С. 238-242.
7
Акимова Т.А., Кузьмин А.П., Хаскин В.В. Экология. Природа –
Человек – Техника. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. – 343 с.
8
Бродский
А.К. Краткий курс общей
экологии.
– СПб.:
ДЕАН+АДИА-М, 1996. – 164 с.
9
Sustainability / Environment and Ecology. – Режим доступа:
https://bit.ly/3a6ihpc (дата обращения: 06.08.2021).
10
Daly H. Toward some operational principles of sustainable
development // Ecological Economics. – 1990. – Vol. 2, Issue 1. – P. 1-6.
11
Минчичова В.С. Экологический менеджмент как составляющая
корпоративной социальной ответственности и системы менеджмента
качества международного бизнеса в разрезе концепции устойчивого развития
// Молодой ученый. – 2016. – №9(113). – С. 654-657.
160
12
Равшанов
методология
Н.,
Шарипов
математического
Д.К.
Конструктивная
моделирования
и
системная
вычислительного
эксперимента в проблеме охраны окружающей среды. – Т.: Fan va
texnologiya, 2013. – 152 с.
13
Равшанов Н., Тоштемирова Н.Н., Ахмедов Д. Информация,
информационные технологии и моделирование как инструмент для анализа и
прогнозирования
экологического
состояния
окружающей
среды
//
Экологические чтения - 2012 : материалы III открытой науч.-практ. конф. с
междунар. участием. – Омск: Изд-во АНО ВПО ОмЭИ, 2012. – С. 199-207.
14
Роль
и
значение
современных
информационно-
коммуникационных технологий в сфере охраны окружающей среды. – 2016.
– Режим доступа: https://bit.ly/3ahQthK (дата обращения: 06.08.2021).
15
Holoubek I., Hrebicek J., Dusek L. ICT Tools For Environmental And
Human Risk Assessment // Proc. of the 4th Int. Congress on Environmental
Modelling and Software. – Barcelona, Catalonia: iEMSs, 2008. – P. 2109-2117. –
URL: https://bit.ly/3kANu8J.
16
Комплексные
дистанционные
и
наземные
исследования
осушенного дна Аральского моря / под ред. проф В.А. Духовного [и др.]. –
Ташкент: НИЦ МКВК, 2008. – 190 с.
17
Aslanov I., Khasanov S., Khudaybergenov Ya., Groll M., Opp Ch C.,
Li F., Del-Valle E R. Land cover-adjusted index for the former Aral Sea using
Landsat images // E3S Web of Conferences. – 2021. – Vol. 227. – Art. No. 02005.
– DOI: 10.1051/e3sconf/202122702005.
18
Тлеумуратова
Б.С.,
Мамбетуллаева
С.М.,
Мустафаева
Р.
Моделирование выноса солей с обсохшего дна Аральского моря и его
последствий // Эффективные исследования современности : сб. науч. работ X
Междунар. науч. конф. Евразийского Научного Объединения. Ч. 3. – М.:
ЕНО, 2015. – С. 238-242. – URL: https://bit.ly/3ruaGd2.
19
Равшанов Н., Шарипов Д.К., Ахмедов Д. Моделирование
процесса загрязнения окружающей среды с учетом рельефа местности и
161
погодно-климатических
факторов
//
Информационные
технологии
моделирования и управления. – Воронеж, 2015. – № 3(93). – С. 222-234.
20
Шарипов Д.К., Ахмедов Д.Д. Моделирование процесса переноса
вредных веществ в атмосферу с учётом эрозии почвы // Проблемы
информатики и энергетики. – Т., 2015. – № 5. – С. 23-32.
21
Хаширова Т.Ю., Акбашева Г.А., Шакова О.А., Акбашева Е.А.
Моделирование загрязненности атмосферного воздуха // Фундаментальные
исследования. – 2017. – № 8. – С. 325-330.
22
Collett R., Oduyemi K. Air quality modelling: a technical review of
mathematical approaches // Meteorological Applications. – 1997. – Vol. 4, Issue 3.
– P. 235-246.
23
Leelossy A., Molnar F., Izsak F., Havasi A., Lagzi I., Meszaros R.
Dispersion modeling of air pollutants in the atmosphere: a review // Central
European Journal of Geosciences. – 2014. – Vol. 6, Issue 3. – P. 257-278.
24
Markiewicz M. A Review of Mathematical Models for the
Atmospheric Dispersion of Heavy Gases. Part I. A Classification of Models //
Ecological Chemistry and Engineering S. – 2012. – Vol. 19, Issue 3. – P. 297-314.
25
Weber E. Air Pollution: Assessment Methodology and Modeling. –
New York: Springer-Verlag, 2013. – 330 p.
26
Аргучинцева А.В., Аргучинцев В.К., Вологжина С.Ж. Тенденции
и уровень решения проблемы оценки загрязнения атмосферы // Известия
Иркутского государственного университета. Серия: Науки о Земле. – 2009. –
Т. 2, № 2. – С. 20-36.
27
Белихов
А.Б.,
Леготин
Д.Л.,
Сухов
А.К.
Современные
компьютерные модели распространения загрязняющих веществ в атмосфере
// Вестник КГУ. – 2013. – №1. – С. 14-19.
28
Наместникова О.В., Топольский Н.Г. Обзор моделей загрязнения
атмосферного воздуха в системе управления качеством среды обитания //
Пожары и чрезвычайные ситуации: предотвращение, ликвидация. – 2015. –
№2. – С. 64-70.
162
29
Стоянов В.У., Фридман А.В. Анализ математических моделей
для оценки и прогнозирования химической обстановки в результате
чрезвычайных ситуации на экологически-опасных объектах // Строительство
и техногенная безопасность. – 2011. – №40. – С. 74-84.
30
Тунакова Ю.А., Шагидуллина Р.А., Новикова С.В., Шмакова
Ю.А., Гоголь Э.В., Галиева А.Т. Модели прогноза уровня загрязнения
приземного слоя атмосферы в зонах действия полимерных производств //
Вестник Казанского технологического университета. – 2013. – №2. – С. 109112.
31
Беспалов М.С. Моделирование распространения примеси в
атмосфере как инструмент воздухоохранной деятельности // Проблемы
экологического мониторинга и моделирования экосистем. – 2016. – Т. 27, №
1. – С. 74-85.
32
Метеорология и атомная энергия : пер. с англ. / под ред. Н.Л.
Бызовой, К.П. Махонько. – Л.: Гидрометеоиздат, 1971. – 647 с.
33
Харченко Е.В. Использование математических моделей переноса
и рассеяния радионуклидов в атмосфере для управления рисками на стадии
проектирования атомных электростанций : дис. ... канд. наук : 25.00.30 :
защищена 24.03.2016. – Санкт-Петербург, 2016. – 117 с.
34
Harper K. Weather by the Numbers: The Genesis of Modern
Meteorology. – Cambridge, MA: MIT Press, 2008. – 308 p.
35
Anfossi D., Physick W. Lagrangian particle models // Air Quality
Modeling Theories, Methodologies, Computational Techniques, and Available
Databases and Software. Vol. 2 - Advanced Topics / ed. P. Zannetti. – Pittsburgh,
PA: Air & Waste Management Association, 2005. – P. 93-161.
36
Markiewicz M.T. Modelling of the air pollution dispersion // Models
and Techniques for Health and Environmental Hazards Assessment and
Management. Part 2 Air quality modelling / ed. M. Borysiewicz. – OtwockSwierk: Institute of Atomic Energy, 2006. – P. 303-347.
163
37
Ложкина О.В., Попов В.В., Кузнецова А.Д. Анализ физико-
математических моделей атмосферной диффузии применительно к оценкам
воздействия автотранспорта на городскую среду // Вестник СанктПетербургского университета государственной противопожарной службы
МЧС России. – 2012. – №1. – С. 59-66.
38
Методика расчета концентраций в атмосферном воздухе вредных
веществ, содержащихся в выбросах предприятий : ОНД-86 : утв.
Госкомгидромет СССР 04.08.1986 : ввод. в действие с 01.01.1987. – Л.:
Гидрометеоиздат, 1987. – 92 с.
39
Turbulence
Models
In
CFD
/
IdealSimulations.
–
URL:
https://bit.ly/2Puhok8 (retrieved: 06.08.2020).
40
Chen Q. Prediction of room air motion by Reynoldsstress models //
Building and Environment. – 1996. – Vol. 31, Issue 3. – P. 233-244.
41
Старченко А.В., Нутерман Р.Б., Данилкин Е.А. Численное
моделирование турбулентных течений и переноса примеси в уличных
каньонах. – Томск: Изд-во Том. ун-та, 2015. – 252 с.
42
Baklanov A. Application of CFD methods for modelling in air
pollution problems: possibilities and gaps // Environmental Monitoring and
Assessment. – 2000. – Vol. 65. – P. 181-189.
43
Андросов
А.А.
Моделирование
приливной
динамики
в
согласованных криволинейных координатах : автореф. дис. кан. наук. – СПб.:
1998. – 20 с.
44
Beji S., Nadaoka K. Fully dispersive nonlinear water wave model in
curvilinear coordinates // Journal of Computational Physics. – 2004. – Vol. 198,
Issue 2. – P. 645-658.
45
Constantin A., Johnson R.S. Ekman-type solutions for shallow-water
flows on a rotating sphere: A new perspective on a classical problem // Physics of
Fluids. – 2019. – Vol. 31. – P. 1-15. – DOI: 10.1063/1.5083088.
46
Santellia L., Orlandi P., Verzicco R. A finite–difference scheme for
three-dimensional incompressible flows in spherical coordinates // Journal of
164
Computational
Physics.
–
2020.
–
Vol.
424.
–
P.
1-17.
–
DOI:
10.1016/j.jcp.2020.109848.
47
Bodenheimer P., Laughlin G.P., Rozyczka M., Plewa T., Yorke H.W.
Numerical Methods in Astrophysics: An Introduction. – Boca Raton: Taylor &
Francis, 2006. – 344 p.
48
Verzicco R., Orlandi P. A Finite-Difference Scheme for Three-
Dimensional Incompressible Flows in Cylindrical Coordinates // Journal of
Computational Physics. – 1996. – Vol. 123, Issue 2. – P. 402-414.
49
Ravshanov N., Akhmedov D. Air Quality Dispersion Modeling in
Spherical Coordinates // Techno-Societal 2018 / Eds. P. Pawar et.al. – Cham:
Springer, 2020. – P. 149-156.
50
Ravshanov N., Akhmedov D., Kravets O.Ja. Atmospheric dispersion
modeling in ecological engineering problems // IOP Conf. Series: Materials
Science and Engineering. – 2020. – Vol. 862. – P. 1-8. – DOI:
https://doi.org/10.1088/1757-899X/862/6/062017.
51
Волков
В.М.,
Мацука
Н.П.
Параксиальное
приближение
волнового уравнения в криволинейных координатах для численного
моделирования
дифракции
оптических
пучков
//
Дифференциальные
уравнения. – 2003. – Т. 39, № 7. – С. 904-911.
52
Thompson J.F., Warsi Z.U., Mastin C.W. Numerical grid generation.
Foundation and applications. – North-Holl: Elsevier, 1985. – 483 p.
53
Flyer N., Swarztrauber P. The Convergence of Spectral and Finite
Difference Methods for Initial-Boundary Value Problems // SIAM Journal on
Scientific Computing. – 2001. – Vol. 23. – P. 1731-1751.
54
Canuto C., Hussaini M.Y., Quarteroni A., Zang T.A. Spectral
Methods Evolution to Complex Geometries and Applications to Fluid Dynamics. –
Berlin: Springer, 2014. – 596 p.
55
Yu G., Yu B., Zhao Y., Shao Q., Xie J. The Discretization Method for
Convention-diffusion Equations in Two-dimensional Cylindrical Coordinate
165
Systems based on Unstructured Grids // Procedia Computer Science. – 2013. –
Vol. 18. – P. 2117-2126.
56
Mouzakis F.N., Bergeles G. Pollutant dispersion over a triangular
ridge: a numerical study // Atmospheric Environment. – 1991. – Vol. 25A, No. 2. –
P. 371-379.
57
Rood A.S. Performance evaluation of AERMOD, CALPUFF, and
legacy air dispersion models using the Winter Validation Tracer Study dataset //
Atmospheric Environment. – 2014. – Vol. 89. – P. 707-720.
58
Air Quality Dispersion Modeling - Preferred and Recommended
Models : AERMOD Modeling System / United States Environmental Protection
Agency. – URL: https://bit.ly/3gekCn6 (retrieved: 06.08.2020).
59
Jittra N., Pinthong N., Thepanondh S. Performance Evaluation of
AERMOD and CALPUFF Air Dispersion Models in Industrial Complex Area //
Air, Soil and Water Research. – 2015. – Vol. 8. – P. 87-95.
60
Hurley P. TAPM V4. Part 1: Technical Description // CSIRO Marine
and Atmospheric Research Paper No. 25. – Aspendale: CSIRO, 2008. – 56 p. –
URL: https://bit.ly/3tjRkHf (retrieved: 06.08.2020).
61
Об утверждении методов расчетов рассеивания выбросов
вредных (загрязняющих) веществ в атмосферном воздухе : приказ № 273 от 6
июня 2017 года // Электронный фонд правовых и нормативно-технических
документов. – 2017. – Режим доступа: https://docs.cntd.ru/document/456074826
(дата обращения: 07.08.2020).
62
Инвентаризация источников и выбросов загрязняющих веществ в
атмосферный воздух / Сайт группы компаний «Экологический центр». –
Режим доступа: https://docs.cntd.ru/document/456074826 (дата обращения:
07.08.2020).
63
Сайт
Соснин А.С. Обзорная статья по программам серии «Эколог» /
компании
Фирма
«Интеграл».
–
Режим
https://integral.ru/program.html (дата обращения: 07.08.2020).
166
доступа:
64
Какарека С.В., Саливончик С.В. Применение модели AERMOD
для расчета рассеяния выбросов загрязняющих веществ от стационарных
источников // География и природные ресурсы. – 2015. – № 1. – С. 175-184.
65
Oppenheimer V. Prototyping the use of dispersion models to predict
ground concentrations during burning of deployed military waste : Thesis / Air
Force Institute of Technology. – Ohio, 2012. – 88 p. – URL: https://bit.ly/3x6Sjg7
(retrieved: 07.08.2020).
66
Hanna S.R., Briggs G.A., Hosker R.P. Handbook on atmospheric
diffusion. – Springfield: US Dept. of Energy, 1982. – 102 p.
67
Battersby S., Finn M., Usery E., Yamamoto K. Implications of Web
Mercator and Its Use in Online Mapping // Cartographica: The International
Journal for Geographic Information and Geovisualization. – 2014. – Vol. 49, Issue
2. – P. 85-101.
68
Landberg L. Meteorology for Wind Energy: An Introduction. –
Chichester: Wiley, 2015. – 224 p.
69
Берлянд М.Е. Прогноз и регулирование загрязнения атмосферы. –
Л.: Гидрометеоиздат, 1985. – 272 с.
70
Почвенная карта Среднеазиатских республик : физическая карта /
сост. и подгот. к печати ГУКГ СССР в 1970 г. ; ред. П.А. Крезум и др. –
1:2500000. – Москва, 1971. – 1 к.
71
NIMA Technical Report TR8350.2. Department of Defense World
Geodetic System 1984 : updated 23 June 2004 / National Imagery and Mapping
Agency. – 3rd Ed. – St. Louis, 1997. – URL: https://bit.ly/3eaOPke (retrieved:
07.08.2020).
72
SRTM 90m Digital Elevation Database v4.1 / CGIAR-CSI
Consortium for Spatial Information. – URL: https://bit.ly/2J8Lnuv (retrieved:
07.08.2020).
73
Muradov F., Tashtemirova N. Numerical Algorithm for Calculation
the Density of Harmful Substances in the Atmosphere // 2021 Int. Conf. on Inform.
167
Sci. and Comm. Tech. (ICISCT). – Tashkent: IEEE, 2021. – DOI:
10.1109/ICISCT52966.2021.9670278.
74
Перечень предельно-допустимых концентраций загрязняющих
веществ в атмосферном воздухе населенных мест на территории Республики
Узбекистан: СанПиН РУз №0293-11: утв. гл. гос. сан. врачем РУз С.С.
Сайдалиевым 16.05.2011. – Ташкент: НИИ СГПЗ МЗ РУз, 2011. – Режим
доступа: https://bit.ly/3mVdkG7 (дата обращения: 07.08.2020).
75
Air quality guidelines. Global update 2005. Particulate matter, ozone,
nitrogen dioxide and sulfur dioxide / World Health Organization. – Copenhagen:
Druckpartner Moser, 2006. – 484 p.
76
Ахмедов Д.Д.
Моделирование
процесса
распространения
аэрозольных и газовых примесей в сферической системе координат //
Современные проблемы прикладной
математики
и информационных
технологий : материалы междунар. науч.-практ. конф., 15 апреля 2021 г. –
Бухара: Изд-во БухГУ, 2021. – С. 170-173.
77
Sharipov D.K., Tashtemirova N., Narzullayeva N. Numerical
modeling of the spread of harmful substances in the atmosphere taking into
account terrain // Probl. Comput. Appl. Math. – 2016. – No. 1. – P. 60-72.
78
Равшанов
Н.,
Нарзуллаева
Н.,
Мурадов
Ф.
Численное
исследование процесса распространения аэрозольных частиц в пограничном
слое атмосферы // Проблемы вычислительной и прикладной математики. –
2021. – №3(33). – С. 1-28.
79
Sharipov D., Akhmedov D. Aggregation of Meteorological and
Spatial Data for Air Pollution Modeling // 2021 Int. Conf. on Inform. Sci. and
Comm. Tech. (ICISCT), 3-5 Nov. 2021, Tashkent: IEEE, 2021. – P. 01-04. – DOI:
10.1109/ICISCT52966.2021.9670325.
80
Akhmedov D.D. Modeling of atmospheric pollutants dispersion taking
into account the effect of terrain roughness on wind profiles // Information
technology. – Ufa: ERPC «USPTU Publishing House», 2021. 2(15). – С. 52-58
168
Равшанов Н., Ахмедов Д.Д., Боборахимов Б.И. Алгоритм
81
консолидации метеорологических и пространственных данных из открытых
веб-служб и репозиториев // Современное состояние и перспективы
применения
цифровых
технологий
и
искусственного
интеллекта
в
управлении : доклады респ. науч.-тех. конф., г. Ташкент, 6-7 сентября 2021 г.
: в 2 т. Т. 2. – Ташкент: Изд-во НИИ РЦТИИ, 2021. – С. 275-282.
Об утверждении инструкции по проведению инвентаризации
82
источников загрязнения и нормированию выбросов загрязняющих веществ в
атмосферу для предприятий Республики Узбекистан : Приказ Председателя
Гос. ком. РУз по охране природы № 105 : [утв. от 15 декабря 2005 г.]. –
Ташкент, 2005. – Режим доступа: https://lex.uz/acts/965143 (дата обращения:
07.08.2020).
Перечень предельно-допустимых концентраций загрязняющих
83
веществ в атмосферном воздухе населенных мест на территории Республики
Узбекистан: СанПиН РУз №0293-11: утв. гл. гос. сан. врачем РУз С.С.
Сайдалиевым 16.05.2011. – Ташкент: НИИ СГПЗ МЗ РУз, 2011. – Режим
доступа: https://bit.ly/3mVdkG7 (дата обращения: 07.08.2020).
О
84
совершенствовании
системы
мониторинга
окружающей
природной среды в Республики Узбекистан : Постановление КМ РУз № 737 :
[принято 5 сентября 2019 г.]. – Ташкент, 2019. – Режим доступа:
https://lex.uz/docs/4502814 (дата обращения: 07.08.2020).
Вицентий А.В. Визуализация пространственных данных как
85
подход
к
построению
информационных
систем
когнитивных
поддержки
интерфейсов
мультипредметных
регионального
управления
//
Науковедение. – 2017. – Т. 9, № 5. – C. 1-11. – Режим доступа:
https://bit.ly/3hcHnbv (дата обращения: 07.08.2020).
86
Liu Ch., Yang K., Bennett M., Guo Z., Cheng L., Li M. Automated
Extraction of Built-Up Areas by Fusing VIIRS Nighttime Lights and Landsat-8
Data // Remote Sensing. – 2019. – Vol. 11, No. 13. – P. 1-20. – DOI:
10.3390/rs11131571.
169