Модернизация алгоритма статистической обработки данных сети комплексного фонового мониторинга

Цели. На территории Российской Федерации с 1980-х гг. функционирует сеть комплексного фонового мониторинга (КФМ) Росгидромета[1] . В задачи программы КФМ входит получение экспериментальных данных о фоновом содержании загрязняющих веществ в различных природных средах (атмосферный воздух, атмосферные осадки, поверхностные воды, почва, растительность). В рамках работы сети регулярно (1 раз в 5–10 лет) обновляются рекомендации и нормативные документы о методах химического анализа, требованиях к размещению станций наблюдения и пр. Однако статистический аппарат сети не подвергался пересмотру с 1995 г. (Алгоритм 1995). Цель работы модернизация выбранных шагов алгоритма статистической обработки данных о состоянии и загрязнении атмосферного воздуха, получаемых на сети КФМ.

Методы. Использованы методы корреляционного, трендового анализа, описательной математической статистики и структурной алгоритмизации.

Результаты. Рассмотрены шаги Алгоритма 1995, требующие модернизации. Создана структура обновленного алгоритма обработки данных Алгоритм 2025, который предположительно позволит проводить совместный анализ данных Росгидромета, а также приведет к уменьшению влияния шумов и флуктуаций во временных рядах данных о фоновых концентрациях загрязняющих веществ в атмосферном воздухе. Предложены подходы к модернизации выбранных шагов Алгоритма 1995 и показана эффективность их модернизации.

Выводы. Невозможно получить данные в формате, рекомендуемом Росгидрометом, без изменения некоторых шагов устаревшего Алгоритма 1995, и необходима его модернизация. Модернизация выбранных шагов алгоритма позволит сократить шумы посредством устранения до 70% основных типов случайных и систематических ошибок, обусловленных человеческим фактором. Необходимо разработать корректные подходы к модернизации оставшихся шагов алгоритма, которые не были рассмотрены в этой работе.

1. Громов С.А., Парамонов С.Г. Современное состояние и перспективы развития комплексного фонового мониторинга загрязнения природной среды. Проблемы экологического мониторинга и моделирования экосистем . 2015;26(1): 205–221. https://elibrary.ru/uybmod

2. Бурцева Л.В., Голубева Н.И., Конькова Е.С. Разработка методов обеспечения качества измерений тяжелых металлов в атмосферном воздухе и осадках в системе комплексного фонового мониторинга Росгидромета. Системы контроля окружающей среды. 2019;4(38):20–26. https://doi.org/10.33075/2220-5861-2019-4-20-26

3. Обзор состояния и загрязнения окружающей среды в Российской Федерации за 2021 год ; под ред. Г.М. Черногаевой. М.: Росгидромет; 2022, 219 с. https://www.meteorf.gov.ru/upload/iblock/dc8/Obzor_2021.pdf

4. Тенденции и динамика состояния и загрязнения окружающей среды в Российской Федерации по данным многолетнего мониторинга за последние 10 лет: Аналитический обзор ; под ред. Г.М. Черногаевой. М.: Росгидромет; 2017, 47 с. ISBN 978-5-9500881-2-4

5. Бурцева Л.В., Конькова Е.С. Оценка загрязнения атмосферы медью в фоновых районах Европы. Проблемы экологического мониторинга и моделирования экосистем . 2020;31(1-2):14–33. https://doi.org/10.21513/0207-2564-2020-1-14-33

6. Salmi T., Maata A., Antilla P., Ruoho-Airola T., Amnell T. Detecting Trends of Annual Values of Atmospheric Pollutants by the Mann–Kendall Test and Sen’s Slope estimates—the Excel Template Application Makesens . Report code: FMI-AQ-31. Helsinki: Finnish Meteorological Institute; 2002, 36 p.

7. Perikhanyan Ye., Shahnazaryan G., Gabrielyan A. Long term trends of wet deposition and atmospheric concentrations of nitrogen and sulfur compounds at EMEP site in Armenia. J. Atmos. Chem . 2020;77(3):101–116. https://doi.org/10.1007/s10874-020-09408-3

8. Павлова К.В. Применение коэффициента ранговой корреляции Спирмена в статистических исследованиях. Безопасность. Управление. Искусственный интеллект . 2023;3(3):28–32. https://elibrary.ru/ubhmwg

9. Голобокова Л.П., Бердашкинова О.И., Лоскутова М.А., Ризе Д.Д., Онищук Н.А., Сакерин С.М., Турчинович Ю.С. Результаты многолетних исследований химического состава аэрозоля в атмосфере на стационаре «Ледовая база «Мыс Баранова». Оптика атмосферы и океана. 2023;36(11):874–882. https://doi.org/10.15372/AOO20231102

10. Kukkonen J., Konttinen M., Bremer P., Salmi T., Saari H. The seasonal variation of urban air quality in northern European conditions. Int. J. Environ. Pollut. 2000;14(1-6):480–487. https://doi.org/10.1504/IJEP.2000.000571

11. Zareba M., Weglinska E., Danek T. Air pollution seasons in urban moderate climate areas through big data analytics. Sci. Rep . 2024;14(1):3058. https://doi.org/10.1038/s41598-024-52733-w

12. Sköld M. Trend detection with non-detects in long-term monitoring, a mixed model approach. Environ. Monit. Assess . 2023;195(6):663. https://doi.org/10.1007/s10661-023-11285-8

13. Экспериандова Л.П., Беликов К.Н., Химченко С.В., Бланк Т.А. Еще раз о пределах обнаружения и определения. Журнал аналитической химии . 2010;65(3):229–234. https://elibrary.ru/kkilqd

14. Gilbert R.O. Statistical Methods for Environmental Pollution Monitoring . New York: Van Nostrand Reinhold Company Inc.; 1987, 334 p.

15. Розенберг Г.С., Шитиков В.К., Брусиловский Г.Н. Экологическое прогнозирование ( Функциональные предикторы временных рядов ). Тольятти; 1994, 182 с. https://elibrary.ru/zumjsp

16. Жексенбаева А.К. Статистические характеристики осадков в северном Казахстане в вегетационный период. Наука, новые технологии и инновации Кыргызстана. 2016;5:110–117. https://elibrary.ru/wdfhgb

17. Брюс П., Брюс Э. Практическая статистика для специалистов Data Science. БХВ-Петербург; 2018, 302 с. ISBN 978-5-9775-3974-6

18. Боков В.Н., Воробьев В.Н., Серебрицкий И.А. Оценка фонового загрязнения атмосферного воздуха в СанктПетербурге и его пригородах. Ученые записки Российского государственного гидрометеорологического университета . 2011;20:36–41. https://elibrary.ru/onoexv

19. Ленская О.Ю., Кулябова А.Б. О способах анализа нерегулярных наблюдений за составом загрязнения атмосферного воздуха. Вестник Челябинского государственного университета. 2007;6:80–84. https://elibrary.ru/mvmwmp

20. Van Zoest V.M., Stein A., Hoek G. Outlier Detection in Urban Air Quality Sensor Networks. Water, Air, and Soil Pollution. 2018;229(4):111. https://doi.org/10.1007/s11270-018-3756-7