Модель оцінки якості повітря за супутниковими даними на основі методу групового урахування аргументів

У роботі представлено математичну модель на основі методу групового урахування аргументів (МГУА) для оцінки даних про якість повітря на рівні землі за допомогою супутникових спостережень. У цьому дослідженні розроблено модифіковану модель МГУА для співставлення даних супутникових спостережень з назе...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Проблеми керування та інформатики
Date:2023
Main Authors: Хайдуров, В.В., Яйлимов, Б.Я., Шелестов, А.Ю.
Format: Article
Language:Ukrainian
Published: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2023
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/211062
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:Модель оцінки якості повітря за супутниковими даними на основі методу групового урахування аргументів / В.В. Хайдуров, Б.Я. Яйлимов, А.Ю. Шелестов // Проблеми керування та інформатики. — 2023. — № 5. — С. 93-106. — Бібліогр.: 18 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
_version_ 1862669571375235072
author Хайдуров, В.В.
Яйлимов, Б.Я.
Шелестов, А.Ю.
author_facet Хайдуров, В.В.
Яйлимов, Б.Я.
Шелестов, А.Ю.
citation_txt Модель оцінки якості повітря за супутниковими даними на основі методу групового урахування аргументів / В.В. Хайдуров, Б.Я. Яйлимов, А.Ю. Шелестов // Проблеми керування та інформатики. — 2023. — № 5. — С. 93-106. — Бібліогр.: 18 назв. — укр.
collection DSpace DC
container_title Проблеми керування та інформатики
description У роботі представлено математичну модель на основі методу групового урахування аргументів (МГУА) для оцінки даних про якість повітря на рівні землі за допомогою супутникових спостережень. У цьому дослідженні розроблено модифіковану модель МГУА для співставлення даних супутникових спостережень з наземними даними про якість повітря для дрібних твердих частинок (PM2,5) і твердих частинок розміром менше 10 мк (PM10) у місті Києві, Україна. Модель оптимально реконструює нелінійні функціональні залежності між часовими рядами супутникових і наземних змінних, одночасно оптимізуючи загальну складність моделі. Проведено кілька обчислювальних експериментів на реальних наборах даних. Розроблена модель надає більш повну просторово-часову картину розподілу забруднення для значного покращення можливостей моніторингу навколишнього середовища, інформування громадськості та підтримки науково обґрунтованих політичних рішень щодо стратегій пом’якшення впливу забруднення на довкілля. The paper presents a mathematical model based on the Group Argument Consideration Method (GACM) for assessing air quality data at the ground level using satellite observations. This study develops a modified GACM model to compare satellite observation data with ground-based air quality data for fine particulate matter (PM2.5) and particles smaller than 10 microns (PM10) in Kyiv, Ukraine. The model optimally reconstructs nonlinear functional dependencies between time series of satellite and ground-based variables, while simultaneously optimizing the overall model complexity. Several computational experiments were conducted on real data sets. The developed model provides a more complete spatiotemporal picture of pollution distribution, significantly improving environmental monitoring capabilities, public awareness, and supporting scientifically grounded policy decisions regarding strategies to mitigate the impact of pollution on the environment.
first_indexed 2026-03-16T13:28:13Z
format Article
fulltext
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-211062
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
issn 0572-2691
language Ukrainian
last_indexed 2026-03-16T13:28:13Z
publishDate 2023
publisher Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
record_format dspace
spelling Хайдуров, В.В.
Яйлимов, Б.Я.
Шелестов, А.Ю.
2025-12-23T05:47:22Z
2023
Модель оцінки якості повітря за супутниковими даними на основі методу групового урахування аргументів / В.В. Хайдуров, Б.Я. Яйлимов, А.Ю. Шелестов // Проблеми керування та інформатики. — 2023. — № 5. — С. 93-106. — Бібліогр.: 18 назв. — укр.
0572-2691
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/211062
004.6
10.34229/1028-0979-2023-5-8
У роботі представлено математичну модель на основі методу групового урахування аргументів (МГУА) для оцінки даних про якість повітря на рівні землі за допомогою супутникових спостережень. У цьому дослідженні розроблено модифіковану модель МГУА для співставлення даних супутникових спостережень з наземними даними про якість повітря для дрібних твердих частинок (PM2,5) і твердих частинок розміром менше 10 мк (PM10) у місті Києві, Україна. Модель оптимально реконструює нелінійні функціональні залежності між часовими рядами супутникових і наземних змінних, одночасно оптимізуючи загальну складність моделі. Проведено кілька обчислювальних експериментів на реальних наборах даних. Розроблена модель надає більш повну просторово-часову картину розподілу забруднення для значного покращення можливостей моніторингу навколишнього середовища, інформування громадськості та підтримки науково обґрунтованих політичних рішень щодо стратегій пом’якшення впливу забруднення на довкілля.
The paper presents a mathematical model based on the Group Argument Consideration Method (GACM) for assessing air quality data at the ground level using satellite observations. This study develops a modified GACM model to compare satellite observation data with ground-based air quality data for fine particulate matter (PM2.5) and particles smaller than 10 microns (PM10) in Kyiv, Ukraine. The model optimally reconstructs nonlinear functional dependencies between time series of satellite and ground-based variables, while simultaneously optimizing the overall model complexity. Several computational experiments were conducted on real data sets. The developed model provides a more complete spatiotemporal picture of pollution distribution, significantly improving environmental monitoring capabilities, public awareness, and supporting scientifically grounded policy decisions regarding strategies to mitigate the impact of pollution on the environment.
Роботу виконано в рамках проєкту 2020.02/0284 «Геопросторові моделі та інформаційні технології супутникового моніторингу проблем розумного міста» за грантової підтримки Національного фонду досліджень України в межах конкурсу «Підтримка досліджень провідних та молодих учених».
uk
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
Проблеми керування та інформатики
Космічні інформаційні технології та системи
Модель оцінки якості повітря за супутниковими даними на основі методу групового урахування аргументів
Model of air quality assessment according to satellite data based on the group method of data handling
Article
published earlier
spellingShingle Модель оцінки якості повітря за супутниковими даними на основі методу групового урахування аргументів
Хайдуров, В.В.
Яйлимов, Б.Я.
Шелестов, А.Ю.
Космічні інформаційні технології та системи
title Модель оцінки якості повітря за супутниковими даними на основі методу групового урахування аргументів
title_alt Model of air quality assessment according to satellite data based on the group method of data handling
title_full Модель оцінки якості повітря за супутниковими даними на основі методу групового урахування аргументів
title_fullStr Модель оцінки якості повітря за супутниковими даними на основі методу групового урахування аргументів
title_full_unstemmed Модель оцінки якості повітря за супутниковими даними на основі методу групового урахування аргументів
title_short Модель оцінки якості повітря за супутниковими даними на основі методу групового урахування аргументів
title_sort модель оцінки якості повітря за супутниковими даними на основі методу групового урахування аргументів
topic Космічні інформаційні технології та системи
topic_facet Космічні інформаційні технології та системи
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/211062
work_keys_str_mv AT haidurovvv modelʹocínkiâkostípovítrâzasuputnikovimidaniminaosnovímetodugrupovogourahuvannâargumentív
AT âilimovbâ modelʹocínkiâkostípovítrâzasuputnikovimidaniminaosnovímetodugrupovogourahuvannâargumentív
AT šelestovaû modelʹocínkiâkostípovítrâzasuputnikovimidaniminaosnovímetodugrupovogourahuvannâargumentív
AT haidurovvv modelofairqualityassessmentaccordingtosatellitedatabasedonthegroupmethodofdatahandling
AT âilimovbâ modelofairqualityassessmentaccordingtosatellitedatabasedonthegroupmethodofdatahandling
AT šelestovaû modelofairqualityassessmentaccordingtosatellitedatabasedonthegroupmethodofdatahandling