Оценка геоэкологического риска истощения пойменно-руслового комплекса с применением методов геоинформационного моделирования [Текст] / Н. Н. Красногорская [и др.]> // Безопасность жизнедеятельности. - 2014. - № 11. - С. 3-7 : рис., табл. - Библиогр.: с. 7 (10 назв.) . - ISSN 1684-6435
Рубрики: Экология--Белая, река--Башкортостан--Россия Теория и методы изучения и охраны окружающей среды--Белая, река--Башкортостан--Россия Экологическая безопасность--Белая, река--Башкортостан--Россия Кл.слова (ненормированные): геоинформационные системы -- истощение пойм -- оценка геоэкологического риска -- пойменно-русловой комплекс -- пойменные леса -- растительность пойм Аннотация: Предложена методика комплексной оценки геоэкологического риска пойменно-руслового комплекса, включающая в себя оценку риска истощения пойм по видовому составу растительности и риска истощения пойм по эколого-гидрологическому состоянию. Методика апробирована для пойменно-руслового комплекса реки Белая и ее притоков. При оценке риска по видовому составу разработаны геоинформационные карты растительности и лесистости пойм реки Белая. Показателем устойчивости поймы к риску истощения выбрана степень залесенности пойменных территорий. Расчет риска истощения пойм по эколого-гидрологическому состоянию производился с учетом: площади пойменных областей, данных о водосборе подземных и поверхностных вод, "запечатанности" территорий, среднемноголетних расходов годового стока. По результатам комплексной оценки геоэкологического риска истощения пойменно-руслового комплекса выявлены наиболее уязвимые участки. Пойма реки Ашкадар была классифицирована как подверженная риску деградации. Доп.точки доступа: Красногорская, Н. Н. (доктор технических наук; профессор); Нафикова, Э. В. (кандидат географических наук; доцент); Белозерова, Е. А. (аспирант); Дубовик, И. Е. (доктор биологических наук; профессор); Шарипова, М. Ю. (доктор биологических наук; доцент) Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден) |
Красногорская, Н. Н. (доктор технических наук; профессор). Восстановление пропущенных геоэкологических данных с помощью элементов искусственного интеллекта (на примере характеристик водосборного бассейна реки Белая) [Текст] / Н. Н. Красногорская, Э. В. Нафикова, Е. А. Белозерова> // Безопасность жизнедеятельности. - 2014. - № 11. - С. 54-59 : рис., табл. - Библиогр.: с. 58-59 (15 назв.) . - ISSN 1684-6435
Рубрики: Вычислительная техника--Белая, река--Башкортостан--Россия Вычислительная техника в целом--Белая, река--Башкортостан--Россия Экология--Белая, река--Башкортостан--Россия Теория и методы изучения и охраны окружающей среды--Белая, река--Башкортостан--Россия Кл.слова (ненормированные): восстановление пропущенных данных -- генетические алгоритмы -- геоэкологические параметры -- искусственные нейронные сети -- обучение -- отбор входных параметров Аннотация: Рассмотрена возможность использования элементов искусственного интеллекта (искусственных нейронных сетей и генетических алгоритмов) для восстановления пропущенных геоэкологических данных. Предложены методы восстановления пропущенных геоэкологических данных при наличии и отсутствии данных наблюдений пунктов-аналогов. Построено и обучено 5000 искусственных нейронных сетей трех архитектур: многослойный персептрон (MLP), радиально-базисные функции (RBF), обобщенно-регрессионные сети (GRNN). Установлено, что наилучшей для восстановления пропусков в рядах гидрологических, метеорологических и астрономических данных является сеть GRNN, а для восстановления гидрохимических данных - сети GRNN и RBF. Нейросетевые модели восстановления астрономических, метеорологических, гидрологических и гидрохимических показателей апробированы на примере реки Белая. Доп.точки доступа: Нафикова, Э. В. (кандидат географических наук; доцент); Белозерова, С. А. (аспирант) Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден) |