The dissertation is devoted to developing methods, models and information technology for monitoring the state of environmental pollution based on trend forecasting models, statistical fractal estimation, etc. The developed methods, models and information technology can be used to improve the efficiency of environmental management in the region, in particular in large cities, based on monitoring the level of pollution, the stability of pollution in the dynamics, the cyclicality of emissions, forecasting pollution levels for future periods and trends in future pollution levels.
Developing models of methods and information technology for monitoring environmental pollution is urgent. First, creating effective technologies for monitoring pollution is key to preserving citizens' health and quality of life, particularly in large cities. Monitoring the level of pollution and developing effective control strategies are critical to preserving the health of citizens. Effective pollution monitoring systems can also lead to economic benefits, including reduced disease treatment costs, improved quality of life, and promoting sustainable development. some types of pollution, such as greenhouse gas emissions, can lead to climate change, which has global impacts on ecosystems and human society. Monitoring and reducing these emissions is important to preserve the climate and reduce its negative impacts. Many countries have legislation regulating the level of environmental pollution. Developing and implementing effective monitoring systems helps ensure compliance with these regulations and standards.
In these conditions, several unresolved issues arise. There are no sufficiently developed systems that would be focused not only on measuring the level of pollution by various indicators but also on making a qualitative forecast and assessing the state of the environment in a particular area. The structure of the time series of environmental pollution parameters can be a valuable source of information on the stability of pollution in the dynamics, the cyclical nature of harmful emissions, and helps to effectively predict pollution levels for future periods and trends in future pollution levels. Thus, the creation of methods, models and information technology for monitoring the state of environmental pollution based on trend forecasting models and statistical fractal estimation will practically improve the efficiency of environmental safety management and ensure a higher quality of life for citizens. The results obtained in this paper expand the theoretical and practical developments in this area.
Thus, this thesis solves an important task, namely, methods, models and information technology for monitoring the state of environmental pollution based on trend forecasting models, statistical fractal analysis, etc. The developed methods and models are practically integrated into the relevant monitoring information technology.
The object of research is the processes associated with monitoring and forecasting environmental pollution parameters for environmental safety management.
The subject of the study is methods, models and information technology for monitoring environmental pollution parameters based on trend forecasting models.
Research methods. The research is based on methods of knowledge representation and processing, monitoring and evaluation methods, time series forecasting methods, and statistical fractal analysis of information system design methods.
The study aims to develop methods, models, and information technology for monitoring environmental pollution parameters for environmental safety management.
Scientific novelty of the results:
•For the first time, a method of monitoring environmental pollution parameters based on a comprehensive model for predicting time series of pollution parameters for decision-making on environmental safety management is described.
•The model for predicting time series of environmental pollution is improved, considering the aggregation of various prediction models formed based on a predictive statistical analysis of pollution indicators. The model differs from the known models by providing the ability to adapt the model parameters to changes in the state of the environment, which is especially important when using such models in environmental monitoring systems.
•An improved model for assessing the state of the environment in the monitoring system, which, unlike the known ones, takes into account the results of comprehensive forecasting of time series of changes in pollution and can be a tool for ensuring environmental safety.
•The information technology for monitoring environmental pollution parameters was improved, which is distinguished by taking into account the results of analysis and forecasting of changes in pollution parameters and offers an assessment of the state of the environment, which provides opportunities for quantitative assessment of the environmental situation in the region.
•The direction of developing an environmental index based on the developed methods of monitoring and forecasting time series of pollution and characterized by the consideration of prospective pollution indicators, which can be used in urban environmental monitoring and conditions of environmental uncertainty, was further developed.
The first section describes the basic concepts and features of environmental monitoring. The necessity to increase the efficiency of monitoring and the main approaches to their solution through the improvement of methods and technologies are substantiated. The analysis of the properties of time series of pollutants shows that they can be classified into three classes: substances with a pronounced seasonal component, substances with a pronounced trend, and random variables. Such a classification allows for a better selection of forecasting and data transformation methods that can be used more effectively for each class of substances.
The problem of environmental monitoring has been formalized in two formulations: point and plane. The main stages of environmental monitoring are highlighted. These are collecting data on the history of the state, monitoring the current state and predicting the state of environmental pollution in the future. Approaches and requirements for technical means at each stage are proposed. A review of known systems for monitoring air, water and soil pollution is made. The importance of the technical component is shown. Fundamental differences and new trends in the use of innovative technologies for monitoring environmental pollution parameters are identified.
A scientific hypothesis defines the author's vision of an environmental monitoring organization by combining software and hardware systems and using trend models to predict environmental pollution parameters. By formalizing the problem of environmental monitoring, the structure of the information system for environmental monitoring is proposed. The information system should include the following subsystems: a subsystem for collecting information about the state of the environment, a subsystem for storing and accumulating data, forecasting the state of the environment, and a subsystem for user interaction. It is indicated that constructing an air pollution monitoring system is also essential for the whole and safe operation of some critical infrastructure facilities, including power plants, processing and chemical plants, airports, tunnels and subways, etc.
The second section describes a comprehensive model for forecasting time series of environmental pollution indicators, considering the aggregation of various forecasting models formed based on a predictive statistical analysis of pollution indicators and having an adaptive nature. The model differs from the known models by providing the ability to adapt the model parameters to changes in the state of the environment, which is especially important when using such models in environmental monitoring systems. The fractal analysis method of time series is described, which allows finding the Hurst index for use in the developed forecasting models and determining the presence of long-term memory, cyclicity, etc., in the time series.
The complex forecasting model includes higher-order exponential smoothing, Holt, Winters, moving average, weighted moving average, and autoregressive models. All the parameters set in these models are related to the Hurst index, which is calculated based on the predictive fractal statistical analysis of the time series. The corresponding descriptions and justifications are given. Using such a model as part of an econometric system will help to more effectively predict and respond to possible changes in the values of pollution parameters. In particular, the persistence of the time series of pollution parameters may mean a stable upward or downward trend in pollution. Suppose the time series becomes close to random or ergodic. In that case, this may mean an emergency or that additional non-permanent emissions have appeared in the region that need to be monitored.
The third section describes a method for monitoring environmental pollution parameters based on a comprehensive model for predicting time series of pollution parameters with the use of statistical fractal analysis. The method takes into account the results of statistical fractal analysis to determine the direction of the time series trend, which may indicate whether the amount of pollution is increasing or decreasing in the short term. The method also determines the average cycle length based on the V statistic, which establishes the presence of long-term memory in the time series and determines the reliability of the trend forecast calculation.
In addition, the Hurst index determines whether emissions of harmful substances, particularly into the air, are stable. That is, it is shown that if the Hurst index of a time series indicates that the time series is close to random, the environmental situation in the area is unstable, and excessive emissions are possible. This means local governments and environmental services should respond to this situation to ensure environmental safety. The model for assessing the state of the environment in the monitoring system has been improved, which, unlike the known ones, takes into account the results of comprehensive forecasting of time series of pollution changes and can be a tool for ensuring environmental safety. The model establishes a comprehensive assessment of the state of the environment based on the method of monitoring environmental pollution parameters. The direction of developing an index of the state of the environment, based on the developed methods of monitoring and forecasting time series of pollution and characterized by the consideration of prospective pollution indicators, which can be used in urban environmental monitoring and conditions of environmental uncertainty, has been further developed.
The fourth section describes the information technology for monitoring environmental pollution parameters, which is distinguished by taking into account the results of analysis and forecasting changes in pollution parameters and offers an assessment of the state of the environment, which provides opportunities for quantitative assessment of the environmental situation in the region. Information technology includes methods for collecting information, a method for monitoring environmental pollution parameters, a model for assessing the state of the environment in the monitoring system, a method for calculating the environmental condition index, time series forecasting models, a method for statistical fractal analysis of time series, etc. All of these components allow for a qualitative analysis of the region's environmental situation and predict its future change.
The information technology for monitoring pollution parameters based on a monitoring method that uses a comprehensive forecasting model, time series trend prediction, and statistical fractal analysis was verified. The verification was carried out on the example of a time series of environmental pollution parameters in different districts of Beijing, which were recorded from 2013 to 2017. The calculated errors in forecasting and assessing the state of the environment show the effectiveness of the development of such information technology and the relevance of this development for use by the city's environmental services and government agencies. Acts on implementing the results of work within the framework of research projects of Yancheng Polytechnic College (Appendix A).
The practical significance of the results obtained is that the developed methods, models, and information monitoring of environmental pollution parameters will improve the efficiency of managing the state's environmental state. The resulting tool is important practically for ecological services and public authorities. In the long term, using the developed methods and models will positively impact the development of environmental policy in the state. The main provisions and results of the research were implemented and applied in the activities of Yancheng Polytechnic College.
The results obtained, both in theoretical and practical terms, serve as a basis for further scientific and applied research to improve and enhance various aspects of the state's environmental management.

Дисертація присвячена побудові методів, моделей та інформаційної технології моніторингу стану забруднення навколишнього середовища на основі трендових моделей прогнозування, статистичного фрактального оцінювання тощо. Побудовані методи, моделі та інформаційна технологія може бути використана для підвищення ефективності управління екологічною ситуацією в регіоні, зокрема у великих містах, на основі моніторингу рівня забрудненості, стабільності забрудненості в динаміці, циклічності обсягів шкідливих викидів, прогнозування рівнів забруднення на майбутні періоди та трендів зміни рівнів забруднення в майбутньому.
Актуальність задачі розроблення моделей методів та інформаційної технології для моніторингу рівня забрудненості навколишнього середовища є актуальною. По-перше створення ефективних технологій для моніторингу забрудненості є запорукою збереження здоров’я горомадян та їх якісного життя, зокрема в умовах великих міст. Моніторинг рівня забрудненості та розробка ефективних стратегій контролю є критично важливими для збереження здоров'я громадян. Ефективні системи моніторингу забруднення також можуть призводити до економічних переваг, включаючи зменшення витрат на лікування захворювань, покращення якості життя та сприяння сталому розвитку. еякі види забруднення, такі як викиди парникових газів, можуть призводити до змін клімату, що має глобальний вплив на екосистеми та людське суспільство. Моніторинг та зменшення цих викидів є важливим завданням для збереження клімату та зменшення його негативного впливу. Багато країн мають законодавство, що регулює рівень забрудненості навколишнього середовища. Розробка та впровадження ефективних систем моніторингу допомагає забезпечити відповідність цим нормам та стандартам.
В цих умовах виникає ряд невирішених питань, а саме: немає достатньо розроблених систем, які б були зорієнтовані не тільки на вимірювання рівня забрудненості по різним показникам, але і робили якісний прогноз та оцінку стану навколишнього середовища у визначеній місцевості. Структура часових рядів параметрів забруднення навколишнього середовща може бути цінним джерелом інформації про рівень стабільності забрудненості в динаміці, циклічності обсягів шкідливих викидів, домомагає ефективно прогнозувати рівні забруднення на майбутні періоди та тренди зміни рівнів забруднення в майбутньому. Таким чином створення методів, моделей та інформаційної технології моніторингу стану забруднення навколишнього середовища на основі трендових моделей прогнозування, статистичного фрактального оцінювання дозволить практично підвищити ефективність управління екологічною безпекою та забезпечити вищу якість життя громадян. Результати, які отримані в даній роботі розширяють теоретичні та практичні напрацювання в даному напрямку.
Отже, в даній дисертаційній роботі вирішується важливе завдання, а саме: методів, моделей та інформаційної технології моніторингу стану забруднення навколишнього середовища на основі трендових моделей прогнозування, статистичного фрактального аналізу тощо. Розроблені методи та моделі практично інтегруються у відповідній інформаційній технології моніторингу.
Об’єктом дослідження є процеси, які пов’язані з моніторингом та прогнозуванням параметрів забруднення навколишнього середовища для управління екологічною безпекою.
Предметом дослідження є методи, моделі та інформаційна технологія моніторингу параметрів забруднення зовнішнього середовища, які базуються на трендових моделях прогнозування.
Методи дослідження. Проведені дослідження базуються на методах представлення і обробки знань, методах моніторингу та оцінювання, методах прогнозування часових рядів, статистичного фрактального аналізу методів проєктування інформаційних систем.
Метою дослідження є розроблення методів, моделей та інформаційної технології моніторингу параметрів забруднення навколишнього середовища для управління екологічною безпекою.
Наукова новизна отриманих результатів:
•вперше описано метод моніторингу параметрів забруднення навколишнього середовища, що базується на основі комплексної моделі прогнозування часових рядів параметрів забруднення для прийняття рішень щодо управління екологічною безпекою.
•удосконалено модель прогнозування часових рядів забруднення навколишнього середовища з врахуванням агрегації різних моделей прогнозування, що формуються на основі передпрогнозного статистичного аналізу показників забруднення. Модель відрізняється від відомих моделей забезпеченням можливістю адаптації параметрів моделі до змін у стані навколишнього середовища, що особливо важлива в умовах використання таких моделей в системах екомоніторингу.
•удосконалено модель оцінювання стану навколишнього середовища в системі моніторингу, що навідміну від відомих, враховує результати комплексного прогнозування часових рядів зміни забрудненості і може бути інструментом забезпечення екологічної безпеки.
•удосконалено інформаційну технологію моніторингу параметрів забруднення навколишнього середовища, що відрізняється врахуванням результатів аналізу та прогнозування зміни параметрів забруднення та пропонує оцінку стану навколишнього середовища, що надає можливості кількісного оцінювання екологічної ситуації в регіоні.
•отримав подальший розвиток напрямок розроблення індексу стану зовнішнього середовища, що базується на розроблених методах моніторингу та прогнозування часових рядів забрудненості і відрізняється врахуванням проспективних показників забруднення, що може використовуватись в урбаністичному екомоніторингу та в умовах екологічної невизначеності.
У першому розділі описано основні поняття та особливості моніторингу стану навколишнього середовища. Обґрунтовано необхідність підвищення ефективності моніторингу, та основні підходи до їх вирішення шляхом удосконалення методів та технологій. Аналіз властивостей часових рядів забрудників показує що їх можна класифікувати на 3 класи: речовини з ярко вираженою сезонною складовою, речовини із вираженим трендом та випадкові величини. Така класифікація дає змогу краще підбирати методи прогнозування та перетворення даних які більш ефективно можна застосовувати для кожного із класів речовин.
Здійснено формалізацію задачі моніторингу стану навколишнього середовища в двох постановках: точковій і на площині. Виділено основні етапи моніторингу стану навколишнього середовища. Збір даних про історію стану, спостереження за поточним станом та прогнозування стану забруднення навколишнього середовища в майбутньому. Запропоновано підходи та необхідні вимоги щодо технічних засобів на кожному із етапів. Здійснено огляд відомих систем моніторингу стану забруднення повітря, води і грунтів. Показана важливість технічної складової. Виявлено принципові відмінності та нові тренди щодо застосування інноваційних технологій моніторингу параметрів забруднення навколишнього середовища.
Сформульована наукова гіпотеза яка визначає бачення автора щодо організації моніторингу стану навколишнього середовища з точки зору поєднання програмних і апаратних комплексів та застосування трендових моделей для прогнозування параметрів забрудження навколишнього середовища. Відповідно до цієї формалізації задачі моніторингу стану навколишнього середовища запропонована структура інформаційної системи моніторингу стану навколишнього середовища. Інформаційна система має включати такі підсистеми: підсистема збору інформації про стан навколишнього середовища, підсистема збереження та накопичення даних, прогнозування стану навколишнього середовища та підсистема взаємодії із користувачем. Зазначається, що побудова системи моніторингу забруднення повітря також необхідна для повноцінної та безпечної роботи деяких об'єктів критичної інфраструктури, включаючи електростанції, переробні та хімічні заводи, аеропорти, тунелі та метрополітени тощо.
В другому розділі описано комплексну модель прогнозування часових рядів показників забруднення навколишнього середовища з врахуванням агрегації різних моделей прогнозування, що формуються на основі передпрогнозного статистичного аналізу показників забруднення та має адаптивний характер. Модель відрізняється від відомих моделей забезпеченням можливістю адаптації параметрів моделі до змін у стані навколишнього середовища, що особливо важлива в умовах використання таких моделей в системах екомоніторингу. Описано метод фрактального аналізу часових рядів, який дозволяє знайти показник Херста для використання його в складі розроблених моделей прогнозування і дозволяє визначити наявність в часовому ряді довготрималої пам’яті, циклічності тощо.
В склад комплексної моделі прогнозування включено моделі експоненціального згладжування вищого порядку, моделі Хольта, Вінтерса, плинної середньої, зваженої плинної середньої, авторегресійної моделі. Всі параметри, які задаються в цих моделях пов’язані з показником Херста, який розраховується на основі передпрогнозного фрактального статистичного аналізу часового ряду. Наведені відповідні описання та обгрунтування. Вказано, що використання такої моделі в складі системи економіторингу допоможе ефективніше передбачати та реагувати на можливі зміни значень параметрів забруднення. Зокрема, персистентність часового ряду параметрів забруднення може означати стабільну тенденцію до зростання або спадання забруднення. Якщо ж часовий ряд стає близьким до випадкового або ергодичним, то це може означати надзвичайну ситуацію, або ж те, що в регіоні з’явилися додаткові непостійні викиди, які необхідно моніторити.
В третьому розділі описано метод моніторингу параметрів забруднення навколишнього середовища, що базується на основі комплексної моделі прогнозування часових рядів параметрів забруднення з врахуванням статистичного фрактального аналізу. Метод враховує результати статистичного фрактального аналізу для встановлення напрямку тренду часового ряд, що може вказувати на те чи зростає, чи спадає величина забруднення в короткостроковій перспективі. Також метод використовує метод визначення середньої довжини циклу на основі поубдови V статистики, що дозволяж встановити наявність довготривалої пам’яті у часового ряду та визначити надійність розрахунку прогнозу тренду. Крім того, на основі показника Херста визначається чи стабільними є викиди шкідливих речовин, зокрема в повітря. Тобто, показано, що якщо показник Херста часовго ряду вказує на те, що часовий ряд близький до випадкового, то це означає, що екологічна ситуація в районі є нестабільною, можливі понаднормові викиди. Це означає, що органи місцевого самоврядування та екологічні служби повинні реагувати на цю ситуацію для забезпечення екологічної безпеки. Удосконалено модель оцінювання стану навколишнього середовища в системі моніторингу, що на відміну від відомих, враховує результати комплексного прогнозування часових рядів зміни забрудненості і може бути інструментом забезпечення екологічної безпеки. Модель встановлює комплексну оцінку стану зовнішнього середовища на основі методу моніторингу параметрів забруднення навколишнього середовища. Отримав подальший розвиток напрямок розроблення індексу стану зовнішнього середовища, що базується на розроблених методах моніторингу та прогнозування часових рядів забрудненості і відрізняється врахуванням проспективних показників забруднення, що може використовуватись в урбаністичному екомоніторингу та в умовах екологічної невизначеності.
У четвертому розділі описано інформаційну технологію моніторингу параметрів забруднення навколишнього середовища, що відрізняється врахуванням результатів аналізу та прогнозування зміни параметрів забруднення та пропонує оцінку стану навколишнього середовища, що надає можливості кількісного оцінювання екологічної ситуації в регіоні. Інформаційна технологія включає методи збору інформації, метод моніторингу параметрів забруднення навколишнього середовища, модель оцінювання стану навколишнього середовища в системі моніторингу, метод розрахунку індексу стану зовнішнього середовища, моделі прогнозування часових рядів, метод статистичного фрактального аналізу часових рядів тощо. Всі ці складники дозволяють зробити якісний аналіз стану навколишнього середовища в регіоні та передбачити його зміну в майбутньому. Верифіковано інформаційну технологію моніторингу параметрів забруднення на основі методу моніторингу, що використовує комплексну модель прогнозування, передбачення трендів часових рядів та статистичний фрактальний аналіз. Верифікація відбувалась на прикладі часових рядів параметрів забруднення навколишнього середовища в різних районах міста Пекін, що були зафіксовані з 2013 по 2017 роки. Розраховані прохибки прогнозування та оцінки стану навколишнього середовища показують ефективність розробки такої інформаційної технології, а також актуальності цієї розробки для використання екологічними службами міста та державними органами. Отримані акти про впровадження результатів роботи в межах науково-дослідних проєктів Yancheng Politecnic College (Додаток A).
Практичне значення одержаних результатів полягає у тому, що розроблені методи, моделі та інформаційна моніторингу параметрів забруднення навколишнього середовища дозволить підвищити ефективність управління екологічним станом держави. Отриманий інструмент є важливим практично для еологійних служб, органів державної влади. В довготривалій перспективі використання розроблених методів та моделей дасть позитивний вплив на розвиток екологічної політики в держави. The main provisions and results of the research were implemented and applied in the activities of Yancheng Polytecnic College.
Отримані результати, як у теоретичному, так і практичному плані, служать основою для подальших науково-прикладних досліджень, спрямованих на удосконалення та покращення різних аспектів управління екологічним станом держави.

Yuanfang He. Information technology of the environmental pollution monitoring based on trend forecasting models : тhesis … doctor of philosophy : 126 Information Systems and Technologies / Supervisor A. Onyshchenko. Kyiv, 2024. 141 р.