ԴԵՊԻ ՕԴԻ ՈՐԱԿԻ ԶԱՐԳԱՑԱԾ ՄՈՆԻՏՈՐԻՆԳ ԵՎ ՄՈԴԵԼԱՎՈՐՈՒՄ ՀԱՅԱՍՏԱՆՈՒՄ. ԹՎԱՅԻՆ ԼՈՒԾՈՒՄՆԵՐ ԵՎ ԱՊԱԳԱ ՀԵՌԱՆԿԱՐՆԵՐ
DOI:
https://doi.org/10.46991/PYSUC.2026.SI1.067Բանալի բառեր:
Armenia, air quality monitoring, predictive modelling, artificial intelligence, meteorological integrationԱմփոփում
Այս հոդվածն ուսումնասիրում է Հայաստանում օդի որակի մոնիթորինգի և մոդելավորման զարգացման ներկայիս վիճակը և հեռանկարները՝ կենտրոնանալով հետահայացից կանխատեսողական, մոդելային մոտեցումների անցման վրա: Ուսումնասիրությունը կատարվել է ազգային շրջակա միջավայրի տվյալների մոնիթորինգի համակարգի միջոցով՝ կենտրոնանալով օդերևութաբանական և վերլուծական բաղադրիչների ինտեգրման վրա: Ուսումնասիրության նպատակն է մշակել և վավերացնել արհեստական բանականության, օդերևութաբանական ինտեգրման և թվային վերլուծության վրա հիմնված օդի որակի կանխատեսողական մոնիթորինգի բարելավված մեթոդաբանական շրջանակ, որը հիմնված է միջազգային փորձի համեմատական վերլուծության վրա: Առաջարկվող մոտեցումը համատեղում է շրջակա միջավայրի տվյալների վերլուծությունը, մեքենայական ուսուցումը և օդերևութաբանական մոդելավորումը: Օդի որակի տվյալները (PM, NOx, SO2) ինտեգրվում են օդերևութաբանական պարամետրերի (ջերմաստիճան, քամի, խոնավություն) հետ մեկ համակարգում: Մեթոդաբանությունը ներառում է տվյալների նախնական մշակում, հետազոտական վերլուծություն, կանխատեսման մոդելներ և որոշումների կայացման աջակցություն: Վերլուծությունը ցույց է տալիս մեծ ներուժ աղտոտիչների կոնցենտրացիաների և օդերևութաբանական պայմանների միջև կապերը բացահայտելու համար: Առաջարկվող մոդելները հնարավորություն են տալիս կարճաժամկետ և միջնաժամկետ կանխատեսումներ կատարել, բարելավել աղտոտման օրինաչափությունների բացահայտումը և հիմք հանդիսանալ ռիսկերի դասակարգման համար: Ուսումնասիրությունը նաև ընդգծում է արհեստական բանականության աճող դերը շրջակա միջավայրի գիտություններում, մասնավորապես՝ մեծածավալ, տարասեռ և անընդհատ փոփոխվող տվյալների հավաքածուների հետ կապված իրավիճակներում: Մեքենայական ուսուցման մեթոդների ինտեգրումը մթնոլորտային և օդերևութաբանական վերլուծության հետ կարող է զգալիորեն բարելավել շրջակա միջավայրի գնահատման գործընթացների արագությունն ու արդյունավետությունը՝ համեմատած ավանդական մոնիթորինգի մոտեցումների հետ: Հատուկ ուշադրություն է դարձվում նաև կանխատեսողական համակարգերի հնարավոր կիրառմանը բարձր ռիսկի աղտոտման դեպքերի ժամանակ արագ արձագանքման ռազմավարությունների համար, ներառյալ երթևեկության կառավարումը, արդյունաբերական արտանետումների վերահսկումը և հանրային առողջության պաշտպանության միջոցառումները: Հայաստանում կանխատեսողական օդի որակի մոնիթորինգի համակարգին անցումը իրագործելի է և գիտականորեն հիմնավորված: Առաջարկվող շրջանակը կարող է աջակցել որոշումների կայացման գործընթացներին, բարելավել շրջակա միջավայրի կառավարումը և նպաստել ժամանակակից թվային շրջակա միջավայրի մոնիթորինգի համակարգի զարգացմանը: Կանխատեսողական մոնիթորինգի համակարգերի ներդրումը կարող է բարելավել տվյալների մատչելիությունը, ամրապնդել վերլուծական կարողությունները և աջակցել ապացույցների վրա հիմնված շրջակա միջավայրի կառավարմանը: Ավելին, թվային մոնիթորինգի հարթակների մշակումը կարող է խթանել միջազգային գիտական համագործակցությունը և նպաստել ժամանակակից շրջակա միջավայրի կառավարման պրակտիկայի ներդրմանը, որոնք համապատասխանում են գլոբալ կայուն զարգացման նպատակներին:
Ներբեռնումներ
Ներբեռնումներ
Հրատարակվել է
Թողարկում
Բաժին
Արտոնագհր
Copyright (c) 2026 ԵՊՀ Գիտական տեղեկագիր
Այս աշխատանքն արտոնագրված է որպես a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
