Подякувати Студентському архіву довільною сумою
Admin
26.02.2023 12:38
Дякуємо, що користуєтесь нашим архівом!
Моделювання та прогнозування стану грунтів Житомирської області
Інформація про навчальний заклад
ВУЗ:
Інші
Інститут:
Не вказано
Факультет:
Не вказано
Кафедра:
Не вказано
Інформація про роботу
Рік:
2015
Тип роботи:
Курсова робота
Предмет:
Моделювання процесів та елементів систем керування
Частина тексту файла (без зображень, графіків і формул):
КУРСОВА РОБОТА
з дисципліни
Моделювання та прогнозування стану довкілля
на тему:
Моделювання та прогнозування стану грунтів
Житомирської області
Житомир – 2015
Зміст
Вступ
І. Теоретичні аспекти математичного моделювання розповсюдження забруднюючих речовин у ґрунтах
1.1. Концептуальні передумови моделювання забруднення ґрунтів.
1.2. Екологістика та мінімізація радіоактивного забруднення сільськогосподарської продукції.
ІІ. Оцінка та прогнозування пестицидного навантаження на ґрунти Житомирської області.
2.1. Динаміка внесення пестицидів у Житомирській області.
2.2. Статистичні оцінки та прогнозування пестицидного навантаження на ґрунти Житомирської області.
ІІІ. Екологічні обмеження при плануванні діяльності підприємств
3.1. Небезпека та основні тенденції щодо застосування пестицидів сільськогосподарськими підприємствами Житомирської області.
3.2. Оптимізація внесення пестицидів з урахуванням метеорологічних обмежень.
Висновки та пропозиції
Використана література
Вступ
Актуальність теми.
Актуальність досліджень зумовлюється тим, що наразі в Україні використовується понад 70 тис. т хімічних засобів захисту рослин – пестицидів, що становить близько 2,2 кг/га. Розсіювання пестицидів на значних площах, потрапляння в ґрунт, водойми рослинні і тваринні організми створює реальні умови для проникнення цих сполук в організм людини. Значну небезпеку для довкілля і людини становлять і непридатні до використання та заборонені пестициди, що зберігаються на складах колишніх сільськогосподарських підприємств. Кожного року на поля України вносять понаднормовану кількість хімічних засобі в для боротьби з шкідливими організмами[1].
Оскільки пестициди є токсичними речовинами, які людина свідомо вносить у агроценози, питання міграції, транслокації та трансформації їхньої діючої речовини у об'єктах довкілля є одним з першочергових питань при виборі засобів захисту рослин[2].
Мета дослідження зробити моделювання пестицидного навантаження та проаналізувати якість стану грунтів Житомирської області.
Об’єктом дослідження процес дослідження забруднення пестицидним навантаженням на грунти Житомирської області.
Предметом дослідження є грунти Житомирської області та його якість.
І. Теоретичні аспекти математичного моделювання розповсюдження забруднюючих речовин у ґрунтах
1.1. Концептуальні передумови моделювання забруднення ґрунтів
Хімічний спосіб займає чільне місце у системі інтегрованого захисту рослин сільському господарстві. Небезпечність пестицидів умовлена їх високою біологічною активністю, рухливістю у природному середовищі (переміщення з повітряними потоками, природними водами, міграція по харчовим ланцюгам, біологічним циклам) та здатністю акумулюватися та зберігати токсичні властивості протягом тривалого часу (наприклад, залишки фосфорорганічного інсектициду тіофос було знайдено в ґрунті через 16 років після застосування)[1]. З огляду на світову тенденцію до постійного зростання обсягів та різноманіття виробництва та застосування пестицидів підвищуються вимоги до їх екологічності. Не зважаючи на те, що завдяки процедурі випробувань та реєстрації пестицидів і агрохімікатів, визначеною Законом України «Про пестициди і агрохімікати» накопичено досить широкий спектр первинних даних, це не дозволяє прогнозувати поведінку хімікатів у природному середовищі. До того ж, екологічну проблему забруднення довкілля пестицидами ускладнює відсутність належної уваги до місць зберігання некондиційних пестицидів – протермінованих, або заборонених для використання Стокгольмською конвенцією ООН про стійкі органічні забруднювачі[2]. Хоча на сьогоднішній день з території України продовжується вивезення некондиційних пестицидів з метою їх подальшого знешкодження закордоном, фінансоване Міністерством екології та природних ресурсів України з Державного фонду охорони навколишнього природного середовища, варто пам’ятати, що ділянка ґрунту, де тривалий час зберігали ядохімікати, перетворюється на вторинне джерело забруднення навколишнього середовища. Це вказує на необхідність детального вивчення таких осередків з метою запобігання подальшого поширення забруднювачів.
Одним із найбільш важливих інтегральних показників, які відбивають кінцевий результат взаємодії пестицидів, середовища і зовнішніх факторів, є рівень забруднення того чи іншого середовища. Ґрунт займає особливе місце серед інших середовищ. Існує багато факторів, від яких залежить кількість пестицидів в ґрунті і навколишньому середовищі[3].
Теоретичною моделлю розчинення, переносу, поглинання і розпаду пестицидів в ґрунтах , у випадку одночасного руху розчину в пористому середовищі, буде рівняння конвертивної дифузії :
, (1)
де - дифузійна складова;
- коефіцієнт швидкості розпаду пестициду;
U - концентрація пестициду в розчині;
V - швидкість фільтрації;
- швидкість розчинення пестициду у воді;
- функція поглинання пестициду кореневою системою
Для квазістаціонарного вирішення, коли V не залежить від х та m0=const, швидкість фільтрації розраховується з умови:
, (2)
Кінетика процесу розчинення і розпаду може бути писана рівнянням першого порядку:
, (3)
де k1 – константи розпаду в твердій фазі (в сухих ґрунтах);
Um - концентрація насичення;
b - концентрація пестициду в твердій фазі ґрунтів.
Для отримання повної моделі чи її рівничного аналогу даних натурних спостережень немає. Є лише результати вивчення міграції пестицидів і металів з ґрунту в рослини які вказують на їх складний, нелінійний характер.
Тому в даний час обстежується розглядом точкових моделей, хоча така заміна вкрай небезпечна: усереднена поведінка пестициду в просторі, ми тим самим не враховуємо можливість його накопичення в окремих точках простору вище норм гранично допустимих концентрацій (ГДК).
Задача дослідження точкових систем зводиться до встановлення залежності між вхідними параметрами – факторами до яких відносяться: фізико – хімічні властивості препарату (молекулярна маса, температура плавлення чи кипіння, розчинність у воді і в жирах, стійкість при різних рН, леткість); фізик – хімічні властивості ґрунту (склад гумусу, середня температура ґрунту, рН, вологість, механічний склад, кількість внесених добрив, мікроорганізми); умови обробки ґрунту (кількість і спосіб внесення препарату і його товарна форма, глибина розорювання, вид культури, яка росте і її урожайність); кліматичні умови (температура атмосферного повітря, його відносна вологість і швидкість руху, кількість опадів і їх періодичність) і інші фактори і вихідні параметри, які свідчать про якість функціонування систем, зміну концентрації пестицидів з часом[4].
Як раніше вже відмічалося, процес розкладу речовин в ґрунті здійснюється пропорційно текучій концентрації цих речовин y0, а все різноманіття факторів, які впливають на зміну концентрацій пестицидів чи радіонуклідів з часом, виражається через усереднений коефіцієнт k, який визначається експериментально. Для визначення заданих умов, рівняння буде мати наступний вигляд:
Y = y0 e – k t, (4)
Для отримання більш точних даних про зміну концентрації пестицидів в грунті з часом при дії різних факторів оточуючого середовища, користуються методом ґрунтового врахування аргументів для самоорганізації прогнозуючих моделей за даними досліду. Зовнішнім критерієм при синтезі прогнозуючих моделей може бути критерій регулярності чи критерій мінімуму nмз.
На другому етапі селекції відбувається адаптація коефіцієнтів моделі у всіх точках і кожна з F кращих моделей перевіряється за додатковим критерієм селекції: задається “трубка” значень прогнозуючого параметра, яка дозволяє виділити моделі прогнози по яких знаходяться в її межах в процесі крокового інтегрування рівнянь. Точність, яка не виходить за межі “трубки” прогнозів оцінюється за критерієм помилки багаторазового прогнозу
, (5)
де - відповідно фактичне значення і значення покрокового прогнозу, розраховане по даній моделі.
Вибір моделі оптимальної складності визначається на площині критеріїв чи .
1.2. Екологістика та мінімізація радіоактивного забруднення сільськогосподарської продукції.
У сучасному ринковому середовищі відбувається постійне розширення ринків збуту для максимального задоволення потреб споживачів. Пропагуючи нові продукти і розширюючи спектр послуг, ринок не несе відповідальності за надмірне використання природних ресурсів та забруднення довкілля. На межі між виготовленням продукції і охороною довкілля виникає екологічна логістика.
Екологістика — усі дослідження і заходи, пов'язані із здійсненням оптимальних рішень щодо збору, зберігання, утилізації та управління утилізацією або необтяжливою для навколишнього середовища і суспільства ліквідацією відходів різних видів[5].
Термін був придуманий в результаті підвищення екологічної інформованості суспільства. У світлі концепції зовнішніх витрат ланцюга поставок, що діють екологістичним чином, можна говорити, якщо у пошуках оптимальних рішень враховуються великі економічні законопроекти ендогенних і екзогенних, прямих і непрямих впливів бізнес-процесів на навколишнє середовище.
Екологістика це термін, який описує інтегрований процес, що:
опирається на концепції управління потоками матеріалів відходів, і пов'язаною з ними інформацією,
забезпечує знешкодження і повторне використання (рециклінг) матеріалів цього типу відповідно до прийнятих технічних правил і процедур, а також у відповідності зі стандартами і правовими вимогами щодо охорони навколишнього середовища,
дозволяє приймати технічні та управлінські рішення, здатні звести до мінімуму негативний вплив на навколишнє середовище.
Діапазон дії екологістики відносно широкий. Він включає:
просвіту суспільства в питаннях сталого розвитку,
організацію роздільного збору відходів
регулярне видалення зібраних відходів,
доставку відходів до утилізуючих підприємств,
розміщення на спеціальних ділянках звалищ відходів, які в даний час не можуть бути утилізовані,
спеціальну обробку небезпечних відходів.
В результаті аварії на ЧАЕС радіоактивного забруднення на Україні і подальшого розповсюдження радіонуклідів зазнала територія площею 9 млн. га, (з них торфово-болотних 2 млн. га), що призвело до обмеження можливостей агропромислового виробництва і лісогосподарського користування на площі 256 тис. га [6].
У зв’язку з цим виникла важлива, державного значення, проблема забезпечення радіоекологічної безпеки населення, яке проживає на забруднених територіях, та розробки заходів зі зниження накопичення їх у продукції рослинництва. В умовах техногенного забруднення агроекосистем одним з актуальних напрямків екології та оксикології залишається вивчення адитивної дії ксенобіотиків і радіонуклідів на здоров’я населення. Житомирщина – одна з областей України, які найбільш постраждали від наслідків Чорнобильської катастрофи. Можливо тому стан здоров’я населення пов’язують, в основному, з радіаційним фактором, в той час, як інші несприятливі чинники на теренах цієї області практично не вивчались.
Захист населення, яке постраждало внаслідок Чорнобильської катастрофи, регламентується вимогами Закону України «Про статус і соціальний захист громадян, які постраждали внаслідок Чорнобильської катастрофи», а відповідно до нього головною метою і основним завданням є оцінка мінімізація медичних наслідків аварії на ЧАЕС.
Не дивлячись на значний обсяг досліджень в області радіоекології, радіаційної гігієни, виконаних до і після Чорнобильської аварії, проблема оцінки основних факторів, які визначають опромінення населення, на регіональному рівні не вирішена в повній мірі [7].
При радіоактивному забрудненні сільськогосподарських угідь на перше місце виходить проблема прогнозу та мінімізації питомої активності радіонуклідів у тваринницькій продукції, в першу чергу в молоці та м'ясі. З цими продуктами харчування в організм людини надходить 70–90 % радіонуклідів йоду, цезію та стронцію, які викликають внутрішнє опромінення населення та його критичної групи – дітей [8].
На теперішній час основним завданням щодо зменшення дозового навантаження на організм людини є отримання на забруднених радіонуклідами територіях продукції тваринництва, яка відповідає вимогам радіаційної безпеки – допустимим рівням вмісту радіонуклідів 137Cs і 90Sr у харчових продуктах (ДР–2006) і подальше зниження питомої активності радіонуклідів до значень контрольних рівнів.
Найбільш радіоактивно забрудненими агроекосистемами є лучні біоценози, що обумовлюється специфікою міграції радіонуклідів на луках, оскільки лучна дернина здатна довше утримувати 137Cs в доступних для засвоєння травами формах.
Екологічний стан природних і сіяних кормових угідь у зоні радіоактивного забруднення слід поліпшувати шляхом створення високопродуктивних сіяних сіножатей та пасовищ. Досить важливим при цьому є підбір сортів трав та інтродукція резистентних до радіоактивного накопичення рослин [9].
Незважаючи на значний обсяг досліджень, виконаних до і після Чорнобильської аварії в галузі радіобіологічної та радіаційної гігієни, проблема внутрішнього опромінення населення не вирішена і набуває особливої актуальності на радіоактивно забруднених територіях. Тому сучасні умови вимагають інтеграцію різногалузевих наукових досліджень у вирішенні сформованої екологічної ситуації.
Найбільшого забруднення зазнала територія північних районів Житомирської області яка відноситься до зони Полісся де в ґрунтовому покриві переважають дерново-підзолисті супіщані ґрунти з низьким вмістом гумусу й елементів мінерального живлення, підвищеною кислотністю.
Екологічна ситуація, що склалася на радіоактивно забрудненій території Полісся України, визначає необхідність застосування заходів, спрямованих на зменшення інтенсивності потоку радіонуклідів у трофічному ланцюгу людини.
Основними факторами, які визначають рухомість радіонуклідів по профілю ґрунту та накопичення їх рослинами є: характер забруднення (щільність, тип випадів радіоізотопів), ґрунт (тип ґрунтоутворення, фізико-хімічні показники), гідрологічний режим (тип, ґрунтові води) та характер біоценозу (біорізноманіття, продуктивність, та біологічні особливості).
Застосування на дерново-підзолистих ґрунтах комплексу заходів (внесення органо-мінеральних добрив, вапнування, внесення меліорантів) покращує властивості і режими ґрунту, збільшує родючість ґрунту та зменшує міграцію радіонуклідів. Зумовлено це тим, що саме особливості грунту є одним з основних факторів, які впливають на рівень забруднення сільськогосподарської продукції.
Останніми роками спостерігається зростання числа захворювань серцево-судинної системи, шлунково-кишкового тракту, органів дихання, ендокринних захворювань, злоякісних новоутворень, захворювань опорно-рухового апарату та ін. Однак, стверджувати, що в погіршенні здоров'я населення винна тільки Чорнобильська аварія буде неправильно. Негативно впливають не тільки екологічні, але й соціально-економічні фактори. Але, проводячи аналіз захворюваності і смертності, можна з впевненістю стверджувати, що вплив радіації на організм людини очевидний і значний. Свідченням тому є висока захворюваність серед дітей, різке збільшення кількості диспансерних хворих в порівнянні з доаварійним періодом.
Разом з тим, медики стверджують на підставі профілактичних оглядів осіб, які мають статус потерпілих від наслідків Чорнобильської катастрофи, що серед дорослих і підлітків 84,3 %, а серед дітей 72,3 % хворих. Захворюваність дітей до 14 років, які потерпіли внаслідок Чорнобильської катастрофи перевищує захворюваність дітей, які не потерпіли від аварії на 19,8 %. Як видно, є підстави вважати, що і на сьогодні Чорнобильська проблема потребує більш ґрунтовного вивчення щодо її впливу на медико-демографічні показники стану населення України, особливо в плані збереження та відновлення здоров’я потерпілих.
ІІ. Оцінка та прогнозування пестицидного навантаження на ґрунти Житомирської області
2.1. Динаміка внесення пестицидів у Житомирській області
Грунт - індикатор багаторічних природних процесів, і його стан - це результат тривалого впливу різноманітних джерел забруднення. Викиди в атмосферу від промислових підприємств і автотранспорту, зрошення земель забрудненими водами, порушень технологічних вимоги при видобутку, переробці та використанні нафтопродуктів, численні аварії на нафтопроводах, незбалансоване застосування мінеральних добрив і пестицидів призводять до забруднення грунтів, погіршення їх фізичного стану і в результаті втрати родючості і нездатності виконувати свої екологічні функції.
На даний час люди широко використовують пестициди та агрохімікати при вирощуванні сільсьгосподарських продуктів з метою підвищення врожайності рослин та захисту їх від шкідників, знищення бур’янів. Але мало хто задумується на тим, яку шкоду це приносить довкіллю та здоров’ю людини. Динаміка забруднення грунту пестицидами житомирської області за 2012-2014 рр. наведена табл. 2.1.
Таблиця 2.1.
Динаміка забруднення грунту пестицидами
Житомирської області за 2012-2014 рр.
Район
Пестицидне навантаження на грунти Житомирської області, кг/га
2014% до 2012
В середньому за три роки
2012
2013
2014
Андрушівський
1,6
1,71
1,82
113,75
1,71
баранівський
0,35
0,38
0,41
117,14
0,38
Бердичівський
0,92
0,97
1,01
109,78
0,97
Брусилівський
1,01
1,04
1,06
104,95
1,04
Вол.-Волинський
0,32
0,31
0,3
93,75
0,31
Ємільчинський
0,61
0,68
0,74
121,31
0,68
Житомирський
0,9
0,93
0,96
106,67
0,93
Коростенський
0,22
0,27
0,31
140,91
0,27
Коростишівський
1,42
1,5
1,57
110,56
1,50
Лугинський
0,11
0,13
0,15
136,36
0,13
Любарський
1,99
2
2,01
101,01
2,00
Продовження табл. 2.1.
Малинський
0,64
0,68
0,72
112,50
0,68
Народицький
0,32
0,36
0,39
121,88
0,36
Нов.-Волинський
1,4
1,68
1,95
139,29
1,68
Овруцький
0,32
0,38
0,44
137,50
0,38
Олевський
1,14
1,13
1,12
98,25
1,13
Попільнянський
1,12
1,2
1,27
113,39
1,20
Радомишльський
1,2
1,26
1,31
109,17
1,26
Романівський
0,76
0,82
0,87
114,47
0,82
Ружинський
0,72
0,81
0,89
123,61
0,81
Червоноармійський
0,4
0,47
0,53
132,50
0,47
Черняхівський
0,5
0,51
0,52
104,00
0,51
Чуднівський
5,66
5,76
5,86
103,53
5,76
В середньому по області тис.т.
1,03
1,09
1,14
115,93
-
В середньому по Україні, тис.т.
32,6
34,4
36,2
34,4
-
Всього по Житомирській області, тис. т.
23,63
24,98
26,21
2666,28
24,94
Проведемо аналіз отриманих даних. Найбільші зміни обсягів пестицидів у грунтах в 2014 у % до 2012 року спостерігаються у Коростенському і Новоград-Волинському районах. В середньому по Україні за останні три роки пестицидне навантаження в грунтах збільшилося в об’ємах. Найвищий рівень забруднення спостерігається у Чуднівському районі, він є найбільш забрудненим районом області.
/
Рис. 2.1. Динаміка забруднення грунтів пестицидами у Житомирській області за 2012-2014 роки
На рис. 2.1. наведено тенденцію забруднення грунтів пестицидами у Житомирській області. І ми може побачити, що саме найбільше забруднення в нас спостерігається у Чуднівському районі. В три рази менше забруднення спостерігається в Андрушівському, Коростишівському, Любарському та Новоград–Волинському районах. Найменше внесення у грунти хімічних засобів у Лугинському районів.
/
Рис. 2.2. Співвідношення забруднення грунтів пестицидами у Житомирській області і в середньому по Україні
За Рис. 2.2. в середньому по Україні у 2014 р. навантаження пестицидами на грунти становить 37 кг/га, тоді як, у 2012 р. було 33 кг/га. Порівняно з даними України, в Житомирській області трохи менші забруднення у 2012р. 24 кг/га, за два роки обсяги використання збільшились до 26 кг/га. Це свідчить про тенденцію збільшення забруднення грунтів пестицидами з кожним роком. Проаналізувавши кількість пестицидів у грунтах, можемо зробити висновки про екологічний стан Житомирської області і сказати, що його забруднення є меншим, ніж забруднення грунтів у середньому по Україні.
2.2. Статистичні оцінки та прогнозування пестицидного навантаження на ґрунти Житомирської області.
Пестициди - токсичні речовини, їх сполуки, суміші речовин хімічного чи біологічного походження, призначені для знищення, регуляції та припинення розвитку шкідливих організмів, внаслідок діяльності яких уражуються рослини, тварини, люди, завдається шкода матеріальним цінностям, а також гризунів, бур'янів, деревної, чагарникової рослинності, смітних видів риб.
Пестициди, потрапляючи в ґрунт, з часом розкладаються під впливом біологічних процесів, які в ньому відбуваються. Інтенсивність їх розкладання визначається вмістом гумусу в ґрунті, його гранулометричним складом, водно-тепловим режимом, реакцією ґрунтового розчину, іншими ґрунтово-кліматичними чинниками. Чим вони сприятливіші для мікробіологічної діяльності, тим швидше відбувається деструкція пестицидів. Найнебезпечнішими вважають персистентні (стійкі) пестициди зі строком розкладання в ґрунті на нетоксичні компоненти понад два роки. До таких, зокрема, належать хлорорганічні сполуки (ДДТ, гексахлоран тощо), використання яких заборонене. З трьох основних (за обсягом застосування) груп пестицидів найбільш згубними для мікроорганізмів є фунгіциди, найменш згубними - гербіциди. Інсектициди найнебезпечніші для ґрунтової фауни, а з мікроорганізмів - для бактерій.
Небезпечність пестицидного забруднення оцінюється величинами пестицидного навантаження та залишкових кількостей біоцидів в грунті та рослинах. Забруднення грунтів важкими металами контролюється за вмістом в грунті та рослинах валових форм важких металів і обов’язково визнача ються в грунті рухомі форми елементів-забруднювачів. Дані пестицидного навантаження на грунти Житомирської області наведені в табл. 2.2.
Таблиця 2.2
Пестицидне навантаження на грунти Житомирської області, кг/га
Періоди
Пестицидне навантаження на грунти Житомирськиї області, кг/га
1
5,83
2
5,89
3
5,96
4
5,89
5
6,14
6
6,21
7
6,28
8
6,21
9
6,46
10
6,53
11
6,61
12
6,53
Описова статистика дає можливість отримати нову інформацію, швидше зрозуміти і всебічно оцінити її, тобто виконує наукову функцію опису об'єктів дослідження, чим і виправдовує свою назву. Методи описової статистики покликані перетворити сукупність окремих емпіричних даних на систему наочних для сприйняття форм і чисел: розподіли частот; показники тенденцій, варіативності, зв'язку. Цими методами розраховуються статистики випадкової вибірки, які служать підставою для здійснення статистичних висновків. Описова статистика обчислює|обчисляє| статистичні показники. До статистичних показників можна віднести такі: середнє, медіана, стандартне відхилення, ексцес, інтервал, максимум, лічба, k-й найменший, k-й| найбільший, стандартна помилка, мода, дисперсія, асиметричність, мінімум, сума, довірчий інтервал для заданого рівня надійності. За даними таблиці 2.2. отримуємо такі статистичні дані.
Таблиця 2.3.
Описова статистика пестицидного навантаження на грунти Житомирської області
Назва
показника
Значення показника
Среднее
6,21
Стандартная ошибка
0,08
Медиана
6,21
Мода
5,89
Стандартное отклонение
0,28
Дисперсия выборки
0,08
Эксцесс
-1,49
Асимметричность
0,02
Интервал
0,78
Минимум
5,83
Максимум
6,61
Сумма
74,54
Счет
12,00
Уровень надежности(95,0%)
0,18
Проаналізуємо отримані дані у розрізі основних груп показників:
1.Показники центру розподілу:
Середнє - це величина, яка відображає характерний рівень ознаки притаманний усім елементам сукупності. За його допомогою ми можемо охарактеризувати середнє даних величин одним числом, що у нас становить 6,21.
Стандартна похибка – показує в якому діапазоні знаходиться середнє генеральне сукупності даних. Для отримання верхньої границі стандартної похибки ми додаємо до середнього стандартну похибку, а для нижньої границі – віднімаємо. Тобто, отримуємо 6,29 – верхня границя похибки, та 6,13 – відповідно нижня границя.
Медіана – це варіанта, що ділить ранджерований ряд на дві рівні за чисельністю частини, тобто в нас вона становить 6,21.
Найчастіше в даних повторяється число 5,89, що є модою описової статистики даних. Це значення ознаки є найбільш вірогідним.
Дисперсія – це міра розсіювання випадкової величини навколо її математичного сподівання. Цей показник показує середній квадрат відхилення, що в нашому випадку становить 0,08.
2. Показники розміру та ступеня варіації:
Середньоквадратичне відхилення – означає характеристику варіації, що ґрунтується на відхиленнях індивідуальних значень ознаки від середньої величини. Стандартне відхилення розраховується, як корінь квадратний з дисперсії, і становить 0,28.
3. Показники форми розподілу:
Ексцес – це показник гостровершинності розподілу. За даними описової статистики він є від’ємний і становить -1,49, і показує плоско вершинний розподіл.
Асиметричність – це показник ступеня скошеності варіанта від центру розподілу, дорівнює він 0,02, що означає скошеність вправо. Тому це правостороння асиметрія.
Найбільше значення (максимум) становить 6,6, найменше (мінімум) значення даних – 5,8. За допомогою цих значень ми розраховуємо інтервал.
Інтервал – це різниця між найбільшим і найменшим значенням даних, який за розрахунками дорівнює 0,78. Він характеризує межі в яких змінюється значення нашого показника.
Рівень надійності(95,0%) – означає, в яких межах середнього значення буде знаходитись ознаки сукупності, який становить 0,18.
Статистичним групуванням називають розчленування, розподіл одиниць сукупності на класи, групи та підгрупи за суттєвими ознаками. Та ознака, котру покладено в основу групування, тобто за якою утворюються групи, є групувальною.
За допомогою групувань вирішують три завдання: виділення соціально-економічних типів явищ та процесів; вивчення складу та структури сукупності, структурних зрушень та закономірностей розподілу; виявлення взаємозв`язку між явищами або показниками, які їх характеризують.
Залежно від мети та завдань дослідження групування поділяють на такі їх види: типологічні; структурні; аналітичні.
При використанні методу групування вирішують такі питання:
вибір групувальної ознаки;
визначення кількості груп та величини інтервалу;
встановлення переліку показників, якими повинні характеризуватись виділені групи стосовно конкретного групування;
складання макетів таблиць, де будуть представлені результати групування;
обчислення абсолютних, відносних і середніх показників;
табличне і графічнее оформлення результатів групування.
Далі необхідно провести групування даних із рівним інтервалом та оптимальним числом груп (табл.2.4).
Таблиця 2.4
Дані групування за допомогою пакету Аналізу даних Excel
Інтервали розподілу
Частота
до 5,83
1
від 5,84 до 6,09
3
від 6,10 до 6,35
4
понад 6,36
4
Інтервал групування – це проміжок між двома значеннями групувальної ознаки, в межах якого одиниці сукупності відносяться до даної групи. Відповідно менше та більше число мають назву нижньої та верхньої межі інтервалу, а різниця між ними називається величиною інтервалу. Інтервал групування називають закритим, якщо у ньому є нижня і верхня межа. У тому випадку, коли одна з меж відсутня, інтервал є відкритим зверху або знизу.
На основі отриманих результатів (частот значень ознаки у інтервалах) будуємо гістограму. Гістограма розподілу частот — стовпчикова діаграма, що характеризує розподіл одиниць сукупності (тестованих) за значенням ознаки (набрані бали), поданої у вигляді інтервалів. На осі абсцис позначають значення ознаки, а на осі ординат частоти розподілу тестованих.
Отримані результати представимо у вигляді гістограми (рис. 2.3).
/
Рис. 2.3. Гістограма розподілу частот забруднення об’єкту дослідження
Оцінивши гістограму розподілу частот забруднення пестицидами ґрунтів Житомирської області , можна зробити висновок, що у 8-ми районах спостерігається найбільше забруднення (від 6,10 і понад 6,36 кг/га). В одному з чотирьох інтервалів показано середнє внесення хімічних засобів (від 5,84 до 6,09 кг/га). І лише в 1-му районі спостерігається найменше забруднення (до 5,83 кг/га).
ІІІ Розділ. Прогнозування забруднення грунтів та екологічні обмеження при плануванні діяльності підприємств
3.1. Небезпека та основні тенденції щодо застосування пестицидів сільськогосподарськими підприємствами Житомирської області
Одним із найважливіших підходів до визначення та інтегральної оцінки впливу пестицидів на здоров’я населення є вивчення та прогнозування динаміки їх поширення і трансформації в різних середовищах, у тому числі в грунтах.
Найнебезпечнішими вважаються пестициди, зроблені з рослин, типу інсектициду піретруму. Пестициди викликають багато проблем, пов'язаних із забрудненням, оскільки при розпиленні можуть потрапляти на навколишню територію, на людей і накопичуватися в ґрунті і корисних рослинах.
Основним засобом боротьби з бур'янами, як відомо, є гербіциди. Гербіциди — хімічні сполуки, які впливають на пригнічення розвитку певної групи рослин або інших шкідливих організмів, не завдаючи особливої шкоди корисним культурам. Але хімічні засоби надають лише тимчасову допомогу, оскільки з часом сприяють виробленню стійкості до постійно застосовуваних засобів. Це викликає необхідність використання нових, ще сильніших речовин, які паралельно посилюють негативний вплив на ґрунт, воду, повітря, якість продукції, на корисну флору і фауну, тим самим прискорюючи процес порушення біологічної рівноваги в природному середовищі. Дослідження показують, що в посівах кукурудзи майже 30 видів бур'янів, раніше чутливих до гербі цидів, набули до них стійкості. Виживаючи навіть після посиленого обробітку посіву кукурудзи гербіцидами, вони спричиняють значні втрати врожаю. Зараз налічується понад 400 видів комах і 7 видів гризунів, включаючи щурів, нечутливих до пестицидів.
Розповсюдження пестицидів у навколишньому середовищі відбувається як фізичним, так і біологічним шляхом. Перший спосіб — розсіювання з допомогою вітру в атмосфері та поширення через водотоки. Другий — перенесення живими організмами по шляху харчування. Із просуванням організмів до вищих ланок харчового ланцюга концентрації шкідливих речовин зростають, нагромаджуючись у внутрішніх органах, переважно в печінці та нирках.
Отже, хімізацію, що інтенсивно розвивається в сільському господарстві, можна оцінювати з двох позицій — як економічно вигідну і як екологічно небезпечну для навколишнього середовища і для самої людини.
Характерною особливістю моделювання та прогнозування соціально-економічних процесів є багатоваріантність, тобто можливість використання різних методів, моделей, інформаційного забезпечення, критеріїв оцінювання адекватності моделі тощо. Вибір між конкуруючими варіантами базується на певній системі правил, що забезпечують надання обґрунтованих оцінок кожного варіанту.
Під прогнозуванням мається на увазі науково обгрунтоване передбачення ймовірнісних шляхів розвитку явищ і процесів для більш-менш віддаленого майбутнього. Прогнозування засноване на зберіганні загальної тенденції розвитку явищ у часі, тому на практиці процес прогнозування зводиться до добору на підставі даних минулих періодів аналітичних залежностей досліджуваного параметра від чинників, що впливають, і екстраполяції цих залежностей на майбутнє.
Для визначення достовірності прогнозу можна використати значення похибки апроксимації (R2). Чим ближче значення (R2) до одиниці, тим точніше обрана модель відбиває тенденцію розвитку, тобто, тим більше можна довіряти результатам прогнозування.
/, (3.1)
де ŷ– теоретичне значення залежної змінної на підставі побудованої регресійної моделі;
ȳ– загальна середня фактичних даних результативного показника;
уі – фактичні індивідуальні значення результативного показника.
При ранжуванні за цим критеріем моделі з максимальним значенням похибки апроксимації присвоюється мінімальний ранг і т.д. Результати ранжування представлені в таблиці 3.1.
Таблиця 3.1
Результат ранжування регресійних моделей за значенням похибки апроксимації (R2)
Вид
апроксимації
Регресійна модель
Похибка апроксимації (R2)
Ранг
Поліноміальна
4-го ступеню
y = -0,0002x4 + 0,0033x3 - 0,0182x2 + 0,0932x + 5,7491
0,95
1
Поліноміальна
3-го ступеню
y = -0,0009x3 + 0,0178x2 - 0,021x + 5,8496
0,95
2
Експонентна
y = 5,7403e0,012x
0,93
3
Лінійна
y = 0,0745x + 5,7276
0,93
4
Степенева
y = 5,6737x0,0538
0,83
5
Логарифмічна
y = 0,3327ln(x) + 5,6576
0,82
6
За результатами ранжування регресійних моделей за значенням похибки апроксимації (R2), модель поліноміальна 4-го ступеню, найточніше відображає тенденцію розвитку.
Далі, ми обчислимо відхилення δ1, δ2, δ3 … δ12 одержаних результатів, по кожній із моделей, від даних спостережень. Для того щоб розрахувати похибку моделей ми використовуємо функцію ABS, яка повертає модуль (абсолютну величину) числа. Абсолютна величина числа – це число без знака. Потім підраховуємо суму кожної моделі апроксимації, та ділимо її на суму загального внесення пестицидів за 12 періодів. Результати вихідних даних записуємо до табл. 3.2.
Таблиця 3.2
Результат ранжування регресійних моделей за загальною похибкою
Вид апроксимації
Регресійна модель
Загальна похибка (δ), %
Ранг
Поліноміальна
4-го ступеню
y = -0,0002x4 + 0,0033x3 - 0,0182x2 + 0,0932x + 5,7491
3,19
6
Поліноміальна
3-го ступеню
y = -0,0009x3 + 0,0178x2 - 0,021x + 5,8496
0,77
1
Степенева
y = 5,7403e0,012x
1,42
4
Логарифмічна
y = 0,0745x + 5,7276
1,48
5
Експонентна
y = 5,6737x0,0538
0,92
3
Лінійна
y = 0,3327ln(x) + 5,6576
0,91
2
За розрахунками ранжування регресійних моделей за загальною похибкою з мінімальним значенням відхилення присвоюється мінімальний ранг і т.д. Отже, ми отримали найменший ранг у поліноміальній моделі 3-го степеню, що відображає точнішу тенденцію розвитку.
Отримавши результати ранжування регресійних моделей за значенням похибки апроксимації
10.04.2017 00:04-
Ділись своїми роботами та отримуй миттєві бонуси!
0%
Оголошення від адміністратора