АННОТАЦИЯ 2
Введение 8
1 Обзор методик вычисления объема выбросов 11
1.1 Методики вычисления объема выбросов 12
1.2 Исследования объема выбросов от автотранспорта на территории крупных
городов России 14
2 Инструментарий для анализа данных по качеству воздуха 17
2.1 Модели авторегрессии порядка р 17
2.2 Модели скользящего среднего порядка q 18
2.3 Авторегрессионные модели со скользящими средними в остатках 18
2.4 Экспоненциальное сглаживание 19
2.5 Статистические пакеты 20
2.6.1 Классификация по функциональности 20
2.6.2 Классификация по ориентированности 23
3 Обработка и анализ исходных данных 26
3.1 Обзор исходных данных 26
3.2 Вычисление выбросов от автотранспорта 30
3.3 Анализ ряда концентрации 32
3.3.1 Тренд 34
3.3.2 Сезонная и случайная составляющие 37
3.4 Сгенерированные данные 37
3.5 Стационарность ряда 41
4 Моделирование и прогнозирование 43
4.1 Экспоненциальное сглаживание 43
4.2 ARMA-модели 45
4.3 Сравнение моделей и прогнозирование 47
Заключение 52
Библиографический список 54
ПРИЛОЖЕНИЯ 56
ПРИЛОЖЕНИЕ А 57
ПРИЛОЖЕНИЕ Б 62
ПРИЛОЖЕНИЕ В 66
Актуальность. В формировании качества атмосферного воздуха промышленных городов участвует целый комплекс факторов, важнейшими из которых являются выбросы промышленных предприятий, определяющие специфику загрязнения [1]. Но в последнее время одним из серьезных источников загрязнения окружающей среды в больших городах стал автотранспорт. Основным следствием роста числа автотранспорта является рост выбросов в приземной слой атмосферы. Именно на этом уровне большая часть загрязняющих веществ содержится в виде пыли во взвешенном состоянии и взаимодействует с дыхательной системой человека.
Так как автомобиль в городе постоянно совершает разгоны и торможения, перемещаясь с некоторой средней скоростью на конкретном участке автомагистрали, определяемой дорожными условиями, можно получить некоторые значения выбросов, отражающие основные закономерности их изменения при реальном характере автотранспортного движения в городских условиях [3]. Анализ этих значений позволяет строить математические модели для упрощения исследования, а также прогнозировать количество выбросов на некоторый промежуток времени. Данные по количеству автомобилей можно представить как временной ряд, в связи с чем необходимо использовать совокупность математико-статистических методов, предназначенных для выявления структуры временных рядов и для их прогнозирования.
Целью работы является анализ данных о выбросах автотранспорта, представленных как временной ряд, и создание скрипта, который позволяет спрогнозировать выбросы с учетом характера данных.
Из цели работы поставлены следующие задачи:
1) рассчитать выбросы исходя из данных по трафику автотранспорта в заданной точке;
2) провести анализ полученного временного ряда, определить тренд, сезонность, стационарность;
3) используя полученные временные ряды, построить ряд моделей для анализа и прогноза концентрации вредных примесей в определенной точке и выбрать модель, которая по заданным критериям лучше всего описывает данные;
4) спрогнозировать объем загрязняющих веществ на несколько дней вперед.
Объект исследования - объем выбросов автотранспорта, подсчитанных из исходных данных по количеству автотранспорта.
Предмет исследования - автоматизация прогнозирования выбросов на основе данных по количеству автомобилей.
Информационной базой для работы послужили видеозаписи с камеры видеонаблюдения, научная статья М.Е. Семиехиной.
Структура и объем работы. Работа состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка и 3 приложений. Общий объем работы составляет 65 страниц, объем библиографии - 13 источников.
Во введении описаны цель, задачи и актуальность работы, приведено краткое содержание.
В первой главе рассмотрены основные загрязняющие вещества автомобилей, методики вычисления объема выбросов и исследования загрязнения атмосферного воздуха автомобилями в России.
Во второй главе приведены основные понятия и методы статистической обработки данных. Описаны основные модели временных рядов и методы прогнозирования, приведено сравнение инструментов статистической обработки.
В третьей главе рассмотрена структура исходных данных. Приведены результаты использования методики вычисления объема выбросов автотранспорта . Проведен анализ загрязняющих веществ как временного ряда.
В четвертой главе построены математические модели, описаны их параметры. Приведено сравнение моделей. Спрогнозированы выбросы по лучшей модели.
В заключении приведены практические результаты и рекомендации по использованию скрипта, полученные в ходе выполнения работы.
В приложениях представлены техническое задание на разработку, руководство программиста, листинг программного кода.
Автомобильные выхлопные газы - смесь из 200 веществ. Из основных выявленных загрязняющих веществ были рассмотрены угарный газ и диоксид азота в виду их токсичности и наибольшего содержания в выхлопных газах.
Использование статистических пакетов предполагает наличие дорогой лицензии. Затраты можно избежать путем выбора других средств, например, языков программирования, в связи с чем был выбран R для написания скрипта.
Запрограммированный метод подсчета объема вредных веществ, взятый из статьи Семиехиной М.Е. [6], требует на вход количество единиц автотранспорта разных типов, проезжающих по участку автотрассы за единицу времени, нормы расхода топлива автотранспортом и значения эмпирических коэффициентов, определяющих выброс вредных веществ от транспорта в зависимости от вида горючего. Скрипт рассчитывает концентрации вредных веществ из их объема, позволяя сравнивать с предельно допустимыми концентрациями. Стационарность ряда выбросов следует из анализа рядов концентраций на нескольких наборах данных.
Скрипт принимает любое количество наблюдений в день, но для подсчета среднесуточной концентрации необходимо 24 наблюдения в день.
Полученная программа может быть использована для любого другого участка автомобильной дороги, в том числе целого перекрестка, при минимальных изменениях кода.
Сравнение построенных моделей показало, что модели класса ARIMA лучше подходят для описания исходных данных. Проверка спрогнозированных значений показала, что они входят в доверительный интервал, что говорит о применимости модели для краткосрочного прогноза.
Практическая значимость разработанного скрипта состоит в автоматизации подсчета объема и концентраций вредных веществ, которые напрямую влияют на состояние окружающей среды и здоровье населения. В зависимости от состояния атмосферного воздуха должна изменяться политика городской администрации. Возможными вариантами могут быть решения по развитию общественного транспорта, транспортной инфраструктуры. Качество воздушного бассейна также влияет на торговлю квотами на загрязнение.
Правила использования скрипта, входные данные и основные переменные, приведены в приложении Б.
