close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

код для вставкиСкачать
SWorld – 17-28 June 2014
http://www.sworld.com.ua/index.php/ru/conference/the-content-of-conferences/archives-of-individual-conferences/june-2014
MODERN PROBLEMS AND WAYS OF THEIR SOLUTION IN SCIENCE, TRANSPORT, PRODUCTION AND EDUCATION‘ 2014
Технические науки – Информатика, вычислительная техника и автоматизация
УДК 004.9:574
Заставной М.И., Немчинова Ю.В.
ОЦЕНКА ШУМОЗАЩИТНОГО ЭФФЕКТА ОЗЕЛЕНЕНИЯ
НЕБОЛЬШОГО ГОРОДА
Камышинский технологический институт (филиал) федерального
государственного бюджетного образовательного учреждения высшего
профессионального образования «Волгоградский государственный технический
университет», Россия, г. Камышин, ул. Ленина, 6а, 403874
Zastavnoy M.I., Nemchinova U.V.
ESTIMATION OF THE GREENERY ANTINOISE EFFECT IN A SMALL
TOWN
Kamyshin Technological Institute (branch of) Volgograd State Technical
University, Russia, c. Kamyshin, st. Lenina, 6а, 403874
Аннотация. В работе рассматривается вопрос оценки шумозащитного
эффекта зеленых насаждений в небольшом городе. Проводится модификация
модели озеленения на базе конечных автоматов. В модель вводится оценка
фитомассы для оценки шумопоглощения. С помощью вычислительных
экспериментов выявляются характеристики модели озеленения.
Ключевые слова: модель прогнозирования, озеленение города, парк
древесных насаждений, вероятностный конечный автомат, шумопоглощение,
динамика озеленения, фитомасса
Abstract. In this paper we describe the question of estimate of the greenery
soundproofing effect in a small town. The model modification is carried out on the
basis of landscaping finite automata. In the evaluation model is introduced to assess
the biomass of noise reduction. With the help of computational experiments revealed
features of the model landscaping.
Key words: urban forestry, greenery technologies, stochastic finite automata
models theory, computation experiments, noise reduction, greenery dynamic,
phytomass
Оценку степени озеленения города можно вести не только с позиции
газозащитного эффекта, но и с позиции снижения шумового давления на
жителей города. Не высокая шумность города является важным критерием
привлекательности небольшого города [1, 2, 4, 19, 22, 23]. Поэтому улучшение
озеленения в малых городах должно является одним из приоритетов работы
служб благоустройства. Для обоснования их работы и расходования
бюджетных средств требуется численное обоснование, которое невозможно
получить без модели озеленения. В работах [1-3, 19] рассмотрены вопросы
моделирования состояния парка древесных насаждений в небольшом городе в
отдаленной перспективе. В качестве критерия оценки авторы предлагают
использовать понятие «эффективные зеленые насаждения», которое означает
вегетативное состояние дерева с уровнем не менее 90% [1-3, 19].
Одним из существенных источников шума является автотранспорт, его
воздействие на характеристики атмосферного воздуха рассмотрены в [2, 7-11,
20, 21]. В работах [8, 12, 15-17, 20, 21] описан алгоритм идентификации
источников выбросов, в том числе с разнотемповыми характеристиками [14],
подобный подход также может быть применен при оценке шумозащитного
эффекта зеленых зон.
Для оценки шумозащитного эффекта нужно оценить фитомассу растений
[4, 22, 23]. Поэтому целью работы является введение нового критерия оценки
степени озеленения в модель [1-3] – оценку шумопоглощения растениями.
Принятые авторами допущения при разработке модели [1-3]:
1. Задача прогноза состояния озеленения рассматривается для каждого t-го года
периода прогнозирования заданной продолжительности T (лет), t = 1,  , T .
2. Состояние озеленения S (τ [t ]) в некоторый момент τ [t ] t-го года, t = 1,  , T ,
интерпретируется как множество жизнеспособных деревьев. Для каждого
элемента
s j (τ [t ])∈ S (τ [t ]) ,
имитирующего
состояние
j-го
дерева,
жизнеспособного на момент τ [t ] , рассчитывается возраст V j [t ] (целое число
лет), j ∈ M live (τ [t ]); M live (τ [t ]) – множество индексов жизнеспособных деревьев
(интерпретируется
как
множество
инвентарных
номеров
деревьев,
позволяющих определить координаты расположения каждого дерева на карте
зеленого массива). Возраст каждого дерева
прогнозирования
считается
инвентаризации
насаждений)
известным
или
(при
V j [0]
на начало периода
(если
имеются
их
отсутствии)
сведения
об
имитируется
стохастической процедурой, назначающей возраст каждого дерева согласно
сведениям о законе распределения возрастов в рассматриваемом зеленом
массиве.
3. Поскольку анализ каждого дерева для прогноза состояния озеленения на
перспективу не может быть обеспечен информацией и поэтому бессмыслен,
смена состояний озеленения рассматривается внутри каждого t-го года только
дискретно, для следующих характерных моментов года:
а) τ b [t ] – дата в начале года, предшествующая кампании высадки саженцев;
б) τ n [t ] – дата в начале года после окончания кампании высадки саженцев;
в) τ f [t ] – дата в конце года, после проведения кампании инвентаризации
состава деревьев, выживших в течение года.
4. В каждый момент τ [t ], τ [t ]∈ (τ b [t ], τ n [t ], τ f [t ]), t = 1,  , T ,
имитируется
изменение состояния каждого дерева. Переход к состоянию S (τ b [t ]) имитирует
воспроизведение состояния S (τ f [t − 1]) (множество деревьев, сохранивших
жизнеспособность на момент инвентаризации в (t – 1)-м году). Переход от
состояния S (τ b [t ]) к состоянию S (τ n [t ]) имитирует кампанию высадки саженцев;
количество саженцев N new [t ] (интенсивность обновления состава деревьев)
рассматривается как параметр, заданный для каждого года моделирования.
Переход от состояния S (τ n [t ]) к состоянию S (τ f [t ]) имитирует процесс
изменения количества деревьев, выживших к моменту инвентаризации в t-м
году. При переходе от состояния S (τ f [t ]) к состоянию S (τ b [t + 1]) имитируется
увеличение возраста каждого дерева на один год и удаление деревьев, возраст
которых выше заданного предельного Vmax.
5.
Процесс
выживания
или
гибели
дерева
в
промежутке
времени
τ n [t ] ≤ τ [t ] ≤ τ f [t ] имитируется стохастической процедурой, генерирующей для
каждого j-го дерева бинарный признак w j [t ] ∈ {0; 1}. Вероятности выживания
P (w j [t ] = 1) или гибели Q(w j [t ] = 0 ) = 1 − P (w j [t ] = 1) зависят от возраста дерева V j [t ]
и принятой технологии высадки саженцев и ухода за растениями.
6. Поскольку определить вероятности
P (w j [t ] = 1)
для каждого дерева
невозможно, вводится агрегирование всех деревьев рассматриваемого зеленого
массива в возрастные группы. Границы возрастов деревьев каждой g-й
возрастной группы, g = 1, …, G, определяются периодами жизни растения, в
течение которых вероятности выживания мало зависят от возраста и вследствие
этого могут быть приняты одинаковыми.
7. Согласно п. 6 для каждого дерева, возраст которого соответствует g-й
возрастной
группе,
[
Vj ∈ V g ; V g
)
вероятности
выживания
считаются
одинаковыми: ∀j : V j ∈ [V g ; V g ), P(w j [t ] = 1) = Pg [t ] . Для каждой из рассматриваемых
технологий озеленения вероятности Pg [t ] считаются известными, g = 1, …, G.
8.
В
качестве
измерителя
качества
озеленения
выбрано
количество
«эффективных» деревьев на заданной площади, т.е. таких, возраст которых
удовлетворяет границам [Vmin, Vmax]; Vmin, Vmax заданы (такие деревья оказывают
благоприятное влияние на ландшафтный облик города и на экологическое
состояние атмосферы [1-3, 7-9, 12, 15]).
9.
Область
применения
модели
ограничивается
размерностью
задачи,
допустимой для программной реализации.
Принятые допущения позволяют представить математическую модель
динамических изменений качества озеленения [1-3] в форме вероятностного
конечного автомата [5], смена состояний которого описывается в терминах
операций над множествами. Расчеты проводятся циклически, начиная с t = 1.
Известно из [4, 6], что возможности шумопоглощения деревьев напрямую
зависят от объема фитомассы и ее плотности. Для оценки фитомассы [22, 23] в
модели для каждого элемента множества M live (τ n [t ]) вводится нагрузка Ki [t ],
трактуемая как объем фитомассы дерева, «размещенного» в точке с индексом
i ∈ M live (τ n [t ]) . Значение нагрузки для всех элементов множества M new (τ n [t ])
считается
одинаковым;
значения
нагрузок
для
элементов
множества
i ∈ M begin (τ b [t ]) пересчитываются при переходе от окончания (t – 1)-го года к
началу t-го года (имитируется изменение возраста дерева):
Ki [t ] = Ki [t − 1] + ∆Ki [t − 1] ∀i ∈ M begin (τ b [t ]);
Ki [0] задано ∀i ∈ M grow (τ f [0]),
(1)
где ∆Ki [t ] – прирост фитомассы в t-м году.
Элементы множества M live (τ n [t ]) разбиваются на GK непересекающихся
( gk )
(τ n [t ]) согласно исходным данным о размерах фитомассы
подмножеств M live
растений gk-й возрастной группы в течение t-го года, gk = 1, …, GK.
В каждое из подмножеств объединяются индексы из множества M live (τ n [t ])
с
нагрузкой
в
[K
границах
gk
)
; K gk ; K gk < K gk .
Объединения
индексов
интерпретируются как принадлежность растений к gk-й возрастной группе, для
которой размер фитомассы в течение t-го года считается одинаковой
(усредненной по году). Условия разбиения
M live (τ n [t ])
на подмножества
( gk )
(τ n [t ]) , gk = 1, …, GK:
M live
{
}
( gk )
( gk )
(τ n [t ]) = i : ∀i ∈ M live
(τ n [t ]) K gk ≤ Ki < K gk , gk = 1, , GK .
M live
GK
∪ M (τ [t ]) = M (τ [t ]),
gk =1
( gk )
live
n
live
n
(k )
(l )
(τ n [t ]) ∩ M live
(τ n [t ]) = ∅, ∀k , l = 1, , GK ; k ≠ l.
M live
(2)
(3)
( gk )
Для каждого элемента i ∈ M live (τ n [t ]), gk = 1,  , GK , имитируется размер
фитомассы и ее прирост ∆Ki [t ] в течение t-го года.
Поскольку в [6] указывается, что поглощение шума зависит также от
высоты деревьев и ширины полосы, то по аналогии с фитомассой в модель
вводится оценка высоты деревьев. Высоту каждого отдельного дерева также
невозможно
определить
при
динамическом
прогнозировании,
поэтому
имитируется некоторое множество (в определенных возрастных рамках),
которое отражает высоту некоторой группы деревьев.
Ширина
полосы
в
модель
вводится
как
параметр
для
оценки
эффективности изменения ширины озеленения.
На
базе
вычислительные
предложенной
модификации
эксперименты.
На
рис.
1
модели
приведен
были
проведены
эксперимент
по
определению влияния автомагистрали на эффективность шумопоглощения. Из
графика видно, что при использовании прогрессивной технологии происходит
постепенное улучшение шумопоглощения (при развитии озеленения), но
шумопоглощение растениями вдоль автомагистрали улучшается медленнее. На
рис. 2 приведена зависимость шумопоглощения от ширины полосы.
Шумопоглощение, дБ.
40
30
Прогрессивная
технология
Прогрессивная технология,
автомагистраль
20
10
Текущая
технология
0
0
10
20
30
40
Год моделирования
Рис. 1. Изменение шумопоглощения в зависимости от режима
моделирования
50
Шумопоглощение, дБ.
40
30
20
10
0
0
3
6
9
12
15
Ширина полосы, м
Рис. 2. Изменение шумопоглощения в зависимости от ширины полосы
Из проведенной модификации модели и экспериментов можно сделать
вывод, что критерий оценки озеленения по шумопоглощению более жесткий,
чем по количеству деревьев.
Литература:
1. E.G. Krushel, I.V. Stepanchenko, O.V. Stepanchenko, A.E. Panfilov.
Landscaping State Modeling in a Small Town // World Applied Sciences Journal. –
2013. – Vol. 25, No. 12. – p. 1669-1675.
2. Крушель Е.Г., Степанченко И.В., Панфилов А.Э. Экологический
мониторинг атмосферного воздуха небольших городов. Модели и алгоритмы / –
М.: Наука, 2012. – 118 с.
3. Крушель Е.Г., Степанченко И.В., Степанченко О.В., Панфилов А.Э.
Модель прогнозирования состояния парка древесных пород небольшого города
для
перспективного
планирования
работ
по
озеленению
//
компьютерных и информационных технологий. 2013. № 6. – С. 34-40.
Вестник
4. Городков А.В. Ландшафтно-средозащитное озеленение и его влияние на
экологическое состояние крупных городов центральной России / Дис. докт.
биол. наук // СПб. гос. архит.-строит. ун-т.; Брянская гос. инж.-строит. акад. –
СПб., Брянск, 2000. – 649 с.
5. Хопкрофт, Дж. Э. Введение в теорию автоматов, языков и вычислений /
Хопкрофт Дж. Э., Мотвани Р., Ульман Дж. Д. 2-е изд. – М.: Вильямс, 2002. –
528 с.
6. Маттис Г. Я., Крючков С. Н. Лесоразведение в засушливых условиях / –
Волгоград: Изд-во ВНИАЛМИ, 2003. – 292 c.
7. Крушель Е.Г., Панфилов А.Э., Степанченко И.В., Степанченко О.В.
Алгоритм оценки рассеивания вредных веществ в атмосфере от транспортного
потока на автомагистрали города Камышина // Известия Волгоградского
государственного технического университета. 2011. – Т. 9. № 11. – С. 29-32.
8. Крушель Е.Г., Степанченко И.В. Об алгоритме идентификации
параметров выбросов вредных веществ в атмосферу // Вестник компьютерных
и информационных технологий, 2013. № 10 (112). – С. 37-42.
9. Крушель Е.Г., Степанченко И.В., Панфилов А.Э., Степанченко О.В.
Исследование
алгоритма
расчета
выбросов
загрязняющих
веществ
от
автотранспорта на примере центральной магистрали города Камышина //
Сборник научных трудов Sworld, 2013. – Т. 6. № 2. – С. 76-83.
10. Крушель Е.Г., Степанченко И.В., Степанченко О.В. Алгоритм оценки
пространственного распределения приземных концентраций вредных веществ
по
результатам
точечных
измерений
//
Известия
Волгоградского
государственного технического университета. 2011. – Т. 3. № 10. – С. 9-13.
11. Крушель Е.Г., Степанченко И.В. Модели информационной системы
экологического мониторинга атмосферного воздуха небольшого города //
Сборник научных трудов Sworld по материалам международной научнопрактической конференции, 2013. – Т. 10. № 1. – С. 15-19.
12. Крушель Е.Г., Степанченко И.В., Степанченко О.В. О выборе состава
параметров стационарных источников выброса загрязняющих веществ в
атмосферу для приближенной модели диагностики нарушений нормативов
ПДВ // Проблемы региональной экологии, 2012. № 3. – С. 21-24.
13. Крушель Е.Г., Степанченко И.В. Программный комплекс для
исследования цифровых систем управления с информационным запаздыванием
// Датчики и системы, 2002. № 11. – С. 12-14.
14. Крушель Е.Г., Степанченко И.В., Степанченко О.В., Панфилов А.Э.
Разнотемповые процессы в экологическом мониторинге атмосферного воздуха
небольшого города // Сборник научных трудов Sworld по материалам
международной научно-практической конференции, 2013. – Т. 10. № 1. – С. 5963.
15. Крушель Е.Г., Степанченко И.В. Исследование влияния размещения
точек контроля выбросов загрязняющих веществ в алгоритме идентификации
режимных параметров стационарных источников // Сборник научных трудов
Sworld по материалам международной научно-практической конференции.
2013. – Т. 6. № 2. – С. 68-76.
16. Крушель Е.Г., Степанченко И.В., Степанченко О.В. Об организации
вычислений в цифровых управляющих системах с двойной шкалой времени //
Известия Волгоградского государственного технического университета. 2010. –
Т. 11. № 9. – С. 26-29.
17. Крушель Е.Г., Степанченко И.В. Исследование чувствительности
алгоритма идентификации режимных параметров стационарных источников
выбросов к исходным данным // Сборник научных трудов Sworld по
материалам международной научно-практической конференции. 2013. – Т. 6. №
3. – С. 68-76.
18. Крушель Е.Г., Степанченко И.В., Панфилов А.Э., Степанченко О.В.
Моделирование состояния озеленения небольшого города при морозобоях //
Сборник научных трудов Sworld по материалам международной научнопрактической конференции. 2013. – Т. 6. № 3. – С. 76-84.
19. Крушель Е.Г., Степанченко И.В., Степанченко О.В. Об организации
вычислений в цифровых управляющих системах с двойной шкалой времени //
Известия Волгоградского государственного технического университета. 2010. –
Т. 11. № 9. – С. 26-29.
20. Крушель Е.Г., Степанченко И.В. Исследование чувствительности
алгоритма идентификации режимных параметров стационарных источников
выбросов к наличию неучтенного источника // Сборник научных трудов Sworld
по материалам международной научно-практической конференции. 2013. – Т.
12. № 4. – С. 88-95.
21. Крушель Е.Г., Степанченко И.В. Исследование чувствительности
алгоритма идентификации режимных параметров стационарных источников
выбросов к количеству точек контроля // Сборник научных трудов Sworld по
материалам международной научно-практической конференции. 2014. – Т. 7. №
1. – С. 3-9.
22. Багаутдинова А.Р., Самчук А.И., Воробьева Л.В., Заставной М.И.
Оценка фитомассы в модели озеленения небольшого города // Сборник
научных трудов Sworld по материалам международной научно-практической
конференции. 2013. – Т. 13. № 4. – С. 3-9.
23. Астафьев А.А., Корниенко Е.А., Попкова Д.С., Заставной М.И. Оценка
шумопоглощения в модели озеленения небольшого города // Сборник научных
трудов
Sworld
по
материалам
международной
научно-практической
конференции. 2014. – Т. 7. № 1. – С. 9-16.
Статья отправлена: 14.06.2014 г.
© Заставной М.И., Немчинова Ю.В.
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа