Search academic texts

Information × Registration Number 0825U004265, PhD dissertation Status Доктор філософії Date 15-01-2026 popup.evolution . Title Development of intelligent information technology for assessing the state of atmospheric air Author Dmytro V. Shevchenko, popup.head Bella L. Holub popup.opponent Vasyl M. Trysniuk popup.opponent Ali N. Al-Ammori popup.review Taras I. Lendiel popup.review Hanna O. Vaihanh Description Дисертацію присвячено розробленню інтелектуальної інформаційної технології для оцінювання стану атмосферного повітря з метою підвищення ефективності екологічного моніторингу та забезпечення науково обґрунтованої підтримки прийняття управлінських рішень. Актуальність дослідження обумовлена глобальними екологічними викликами, зростанням рівня урбанізації і відсутністю в Україні єдиної сучасної системи збору, зберігання та аналітичного опрацювання екологічних даних. Встановлено, що наявні рішення характеризуються фрагментарністю джерел інформації, різнорідністю форматів даних, відсутністю централізованого сховища та недостатньою автоматизацією процесів виявлення перевищень нормативних рівнів забруднення. У роботі вперше запропоновано комплексну інформаційну технологію, яка поєднує засоби транзакційної обробки даних (OLTP), багатовимірної аналітики (OLAP) та методи інтелектуального аналізу даних (Data Mining) у єдиній архітектурі моніторингу. Розроблено схему інтеграції даних із сенсорних вузлів, відкритих екологічних API та метеорологічних служб у централізоване сховище типу Data Warehouse з підтримкою історичних зрізів даних. Реалізовано нормалізовану модель бази даних і багатовимірну модель (з фактними та вимірними таблицями), що забезпечує ефективну реалізацію аналітичної обробки та формування прогнозних показників. Уперше створено інтегрований набір OLAP-кубів для аналізу концентрацій забруднюючих речовин у часовому та просторовому розрізах, що дало змогу реалізувати десятки сценаріїв аналітичного опрацювання та розробити систему KPI для виявлення перевищень ГДК у реальному часі. Створено алгоритмічне забезпечення для розрахунку інтегральних індексів якості повітря (AQI, CAQI, EAQI) з урахуванням методичних особливостей їх застосування у світовій практиці та адаптацією до національних нормативів. Проведено порівняльний аналіз індексів та виявлено залежність їх чутливості до груп забруднювачів, що дозволило удосконалити підхід до інтерпретації результатів моніторингу. Застосовано методи інтелектуального аналізу даних для виявлення закономірностей і відновлення пропущених значень. Використано алгоритм K-means для кластеризації станцій за параметрами стабільності вимірювань та якістю даних, визначено групи станцій з різними характеристиками довірчості та сформовано узагальнені теплові карти параметрів забруднення. Алгоритм Наївного Байєса використано для класифікації станів атмосферного повітря та відновлення пропущених значень концентрацій, де модель правильної класифікації близько 71 %. Додатково застосовано методи асоціативних правил для виявлення взаємозв’язків між групами забруднювачів, що дозволило сформувати нові аналітичні моделі для оцінювання тенденцій забруднення. У практичній частині створено повноцінну інформаційну систему моніторингу, яка включає: модулі збору, очищення, інтеграції та зберігання даних; аналітичні панелі з OLAP-звітами; модулі KPI-моніторингу; підсистему автоматичного формування попереджень про перевищення нормативних рівнів. Система забезпечує обробку даних у режимі реального часу, підтримує масштабування з урахуванням підключення нових сенсорних мереж та дозволяє здійснювати поглиблений аналіз історичних тенденцій. У результаті експериментальної перевірки підтверджено, що інтеграція методів Data Mining та багаторівневої моделі обробки даних забезпечує підвищення стабільності, узгодженості та точності оцінювання параметрів якості атмосферного повітря порівняно з традиційними підходами, особливо в умовах неповноти або фрагментарності даних. Практичне значення роботи полягає у можливості інтеграції запропонованої технології в міські та регіональні системи моніторингу довкілля для підвищення оперативності реагування на екологічні загрози, забезпечення прозорості даних та підтримки прийняття управлінських рішень. Результати дослідження впроваджено в навчальний процес під час викладання дисциплін з баз даних, екологічного моніторингу й інформаційних технологій, а також апробовано на міжнародних і всеукраїнських конференціях. Registration Date 2025-12-09 popup.nrat_date 2025-12-09 Close