НА ПУТИ К УСОВЕРШЕНСТВОВАННОМУ МОНИТОРИНГУ И МОДЕЛИРОВАНИЮ КАЧЕСТВА ВОЗДУХА В АРМЕНИИ: ЦИФРОВЫЕ РЕШЕНИЯ И ПЕРСПЕКТИВЫ НА БУДУЩЕЕ

Авторы

  • Артур А. Оганнисян Национальный политехнический университет Армении (НПУА), Ереван, Армения https://orcid.org/0009-0003-4278-4034
  • Айк С. Акармазян Национальный политехнический университет Армении (НПУА), Ереван, Армения

DOI:

https://doi.org/10.46991/PYSUC.2026.SI1.067

Ключевые слова:

Armenia, air quality monitoring, predictive modelling, artificial intelligence, meteorological integration

Аннотация

В статье рассматривается текущее состояние и перспективы развития мониторинга и моделирования качества воздуха в Армении с акцентом на переход от ретроспективной к прогностической, основанной на данных моделей. Исследование проводилось на основе национальной системы мониторинга экологических данных с упором на интеграцию метеорологических и аналитических компонентов. Цель исследования – разработка и обоснование усовершенствованной методологической основы для прогностического мониторинга качества воздуха на основе искусственного интеллекта, метеорологической интеграции и цифровой аналитики, подкрепленной сравнительным анализом международного опыта. Предложенный подход сочетает анализ экологических данных, машинное обучение и метеорологическое моделирование. Данные о качестве воздуха (PM, NOx, SO2) интегрируются с метеорологическими параметрами (температура, ветер, влажность) в единую систему. Методология включает предварительную обработку данных, первичный анализ, модели прогнозирования и принятие решений. Анализ показывает большой потенциал для выявления взаимосвязей между концентрациями загрязняющих веществ и метеорологическими условиями. Предложенные модели позволяют осуществлять краткосрочное и среднесрочное прогнозирование, улучшают выявление закономерностей загрязнения и обеспечивают основу для классификации рисков. Исследование еще раз подчеркивает растущую роль искусственного интеллекта в науках об окружающей среде, особенно в ситуациях, связанных с крупномасштабными, гетерогенными и постоянно меняющимися наборами данных. Интеграция методов машинного обучения с атмосферным и метеорологическим анализом может значительно повысить скорость и эффективность процессов оценки состояния окружающей среды по сравнению с традиционными подходами к мониторингу. Особое внимание также уделяется потенциальному применению прогностических систем для стратегий быстрого реагирования во время эпизодов с высоким риском загрязнения, в том числе регулирование дорожного движения, контроль промышленных выбросов и меры по защите общественного здоровья. Переход к прогностической системе мониторинга качества воздуха в Армении является осуществимым и научно обоснованным. Предложенная структура может поддерживать процессы принятия решений, улучшать экологическое управление и способствовать развитию современной цифровой системы экологического мониторинга. Внедрение прогностических систем мониторинга может улучшить доступность данных, укрепить аналитические возможности и поддержать экологическое управление на основе фактических данных. Более того, разработка цифровых платформ мониторинга может способствовать международному научному сотрудничеству и облегчить внедрение современных методов управления окружающей средой, соответствующих глобальным целям устойчивого развития.

Скачивания

Данные по скачиваниям пока не доступны.

Опубликован

2026-09-14

Выпуск

Раздел

Материалы конференций

Как цитировать

НА ПУТИ К УСОВЕРШЕНСТВОВАННОМУ МОНИТОРИНГУ И МОДЕЛИРОВАНИЮ КАЧЕСТВА ВОЗДУХА В АРМЕНИИ: ЦИФРОВЫЕ РЕШЕНИЯ И ПЕРСПЕКТИВЫ НА БУДУЩЕЕ. (2026). Ученые записки ЕГУ: геологические и географические науки, Special Issue N1 (270), 67. https://doi.org/10.46991/PYSUC.2026.SI1.067