Алгоритм поиска дней с атипичными временными условиями распространения загрязнителей

охране на Южном Урале. Золотов В.И. и Баишева Э.З. изучали флору мохообразных заповедника. На территории заповедника выявлено 207 видов мохообразных.

Различные сведения о флоре и растительности заповедника содержатся в многочисленных работах, связанных с изучением медоносной базы дикой бурзянской пчелы.

Сведения о бортевом пчеловодстве неизменно встречаются в трудах всех путешественников, посещавших Башкирию в XVII— XIX веках. Подробно описано строение борти П. И. Рычковым и И. И. Лепехиным.

В 1928—1929 годах в горных районах Башкирии работала экспедиция под руководством профессора Г. А. Кожевникова, изучавшая состояние пчеловодства. Экспедицией составлена карта ареала дикой башкирской пчелы, ядро популяции которой оказалось на территории нынешнего заповедника «Шульган-Таш». В 1947 году экспедиция под руководством И.П. Протопопова вновь подтвердила этот вывод [3, с. 10].

После организации Прибельского филиала Башкирского заповедника изучением бортевого пчеловодства и бурзянской пчелы занялись Г. И. Чиглинцев, Е. М. Петров, а позже И: В. Шафиков.

В 90-х годах актуальной стала задача консолидации усилий государственного природного заповедника «Шульган-Таш», бортевиков-любителей и ученых-пчеловодов по восстановлению ареала бурзянской пчелы и возрождению в Башкирии бортничества в качестве народного промысла. Список использованной литературы:

1. Горчаковский П.Л. Растительный мир высокогорного Урала. М.: Наука, 1975. - 284 с.

2. Кучеров Е.В., и др. Охрана редких видов растений на Южном Урале. М.: Наука, 1987. - 205 с.

3. Изучение природы в заповедниках Башкортостана. Сборник научных трудов. Миас: Геотур, 1999. Вып. 1. С. 8-12.

4. http://oopt.info - Официальный сайт ООПТ РФ

© Вильданов И.Р., Князева Л.Н., 2016

УДК 504.3.054:519.237.5

А.А. Голубничий

ассистент кафедры инженерной экологии и основ производства ФГБОУ ВПО «Хакасский Государственный университет им. Н.Ф. Катанова»

М.В. Замулина

магистрантка 2 курса Института информационных технологий и инженерного образования ФГБОУ ВПО «Хакасский Государственный университет им. Н.Ф. Катанова»

г. Абакан, Российская Федерация

АЛГОРИТМ ПОИСКА ДНЕЙ С АТИПИЧНЫМИ ВРЕМЕННЫМИ УСЛОВИЯМИ РАСПРОСТРАНЕНИЯ ЗАГРЯЗНИТЕЛЕЙ

Аннотация

В статье приводится алгоритм поиска дней с атипичными профилями концентраций загрязняющих веществ. Рассматриваются основные этапа предложенного алгоритма, выделяются положительные стороны применения данного алгоритма.

Ключевые слова

Атмосферный воздух, взвешенные вещества, временные ряды концентраций, загрязнение атмосферы,

суточные профили концентраций

В задачах построения суточных профилей концентраций загрязняющих веществ важную роль играет наличие дней с типичным и атипичным ходом загрязнения в течение суток. Так при построении суточных профилей концентраций определенного дня недели в течение года, даже незначительное количество аномальных дней может в значительной степени исказить искомый профиль [1,2]. Таким образом данные дни должны быть или исключены из выборки или же условия наличия этих дней должны быть специально оговорены при построении профиля.

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «ИННОВАЦИОННАЯ НАУКА» №1/2016 ISSN 2410-6070

Определение атипичности хода концентрации не всегда является простой задачей в случае анализа многомерных данных. На основании данного факта нами был составлен алгоритм, решающий задачу определения атипичности дней хода концентрации численным методом, включающим три основных этапа:

1. Получение и обработка данных

Универсальным критерием для определения наличия связи между изменяемыми параметрами может служить нахождение корреляционной зависимости изменения этих параметров. Ход концентрации загрязняющих веществ представляет собой типичный вариант временного ряда. В зависимости от количества измерений размер временного ряда будет изменяться в пределах от 24 до 72 значений. При этом ряд в 72 значения получается при последовательном измерении маскимально-разовых концентраций в течение всего дня, а ряд из 24 значений может быть получен соответствующими методами усреднения.

2. Нахождение значений коэффициента корреляции по Пирсону и составление матрицы корреляций

Матрица коэффициентов корреляций имеет размер NXN, где N - количество дней, анализируемых на наличие атипичных профилей концентрации. В общем виде матрица строится по следующему принципу: (рисунок 1).

1 2 i n-1 n

1 1 - - - - - -

2 RX1,X2 1 - - - - -

3 Rx1,x3 RX2,X3 1 - - - -

1 - - -

i Rx1,xj RX2,Xj RXi,Xj 1 - -

1 -

n Rx1,xn RX2,Xn RXi,Xn RXn-1,Xn 1

Рисунок 1 - Матрица коэффициентов корреляции

Матрица является полностью симметричной по этой причине нет необходимости заполнять значения, лежащие выше диагонали единичных значений. Сами по себе единичные значения на самом деле представляют ряд значений Кх^, где 1 принимает значения от 1 до п.

3. Поиск среднего арифметического значений коэффициентов корреляции каждого дня

На данном этапе производится суммация коэффициентов корреляции каждого дня со сравниваемыми днями и деление на количество сравнений, так при наличии 15 дней ряд суммации для 6 июня будет выглядеть следующим образом (рисунок 2). Среднее значение, полученное в ходе данных расчетов, гипотетически может располагаться в интервале от -1 до 1, при этом значение равное 1 возможно лишь при наличии линейной связи между концентрациями загрязнителей для всех рассматриваемых дней, а значение близкое к -1 возможно в аналогичном случае, но при наличии одного дня профиль концентрации загрязняющих веществ в котором имеет линейную обратную связь с другими днями.

01.июн 02.июн 03.июн 04.июн 05.июн 06.июн

01.июн 1

02.июн 0,03 1

03.июн -0,09 -0,47 1

04.июн -0,10 0,73 -0,40 1

05.июн 0,07 0,22 0,21 0,57 1

06.июн 0,33 0,13 -0,10 -0,16 -0,42 1

07.июн 0,62 0,03 -0,41 -0,33 -0,39 0, 46

08.июн 0,37 0,75 -0,32 0,70 0,32 0, 32

09.июн 0,60 0,18 -0,48 -0,10 -0,10 0, 21

10.июн 0,77 -0,23 0,05 -0,33 -0,13 0, 39

11.июн 0,09 0,91 -0,51 0,84 0,26 0, 13

12.июн 0,58 0,16 -0,49 0,10 0,04 0, 05

13.июн 0,58 -0,04 -0,20 -0,22 -0,25 0, 70

14.июн 0,79 0,04 -0,09 -0,14 -0,14 0, 57

15.июн 0,28 0,71 -0,46 0,81 0,65 -0, 09

!.июн 09.июн 10.июн 11.июн 12.июн 13.июн 14.июн 15.июн

0,15 1

0,79 0,30 1

0,54 0,12 0,59 1

0,02 0,83 0,13 -0,16 1

0,60 0,26 0,75 0,42 0,22 1

0,62 0,16 0,58 0,73 0,05 0,38 1

0,59 0,34 0,57 0,67 0,15 0,45 0,78 1

0,08 0,79 0,37 -0,04 0,76 0,41 0,00 0,16

Рисунок 2. Пример поиска среднего арифметического коэффициента корреляции для выборки в 15 дней

В рассматриваемом нами примере ряд полученных средних значений будет иметь следующий вид

01.июн 02.июн 03.июн 04.июн 05.июн 06.июн 07.июн 08.июн 09.июн 10.июн 11.июн 12.июн 13.июн 14.июн 15.июн 0,35 0,22 -0,27 0,14 0,1 0,18 0,24 0,36 0,31 0,24 0,26 0,28 0,28 0,34 0,32 Рисунок 3 - Значения средних арифметических коэффициентов корреляции каждого дня

Как видно из представленного ряда фактические значения лежат в заданном нами диапазоне занимая его центральную часть со смещенным в сторону положительной корреляции паритетом.

Предлагаемый нами алгоритм исключает субъективность в оценке атипичности условий распространения загрязнителя в течение дня и позволяет описать типичность (атипичность) дня численными значениями.

Список использованной литературы:

1. Bosykh, O.S. Daily profile of concentrations of particulate matter in Achinsk / O.S. Bosykh, A.A. Golubnichiy // Экология южной Сибири и сопредельных территорий» В. 19. В 2 т. Т.1. Абакан.: Изд-во ХГУ им. НФ. Катанова, 2015 г. С. 173-174.

2. Босых, О С. Суточные циклы концентраций взвешенных веществ в городе Ачинске / О.С. Босых, А.А. Голубничий // Современные научные исследования и инновации. 2015. № 12 [Электронный ресурс]. URL: http://web.snauka.ru/issues/2015/12/60989 (дата обращения: 09.01.2016).

3. Подсистема мониторинга загрязнения атмосферного воздуха [Электронный ресурс]: URL: http://krasecology.ru/Air (дата обращения: 09.01.2016).

© Голубничий А.А., Замулина М.В., 2016

УДК 314.7.045

Л.Н.Князева

Магистрант Географический факультет, БашГУ г. Уфа, Российская Федерация

ИЗМЕНЕНИЕ ЧИСЛЕННОСТИ НАСЕЛЕНИЯ Г. ДАВЛЕКАНОВО ВО ВРЕМЯ

ВТОРОЙ МИРОВОЙ ВОЙНЫ

Аннотация

В статье идет речь о динамике численности населения в городе Давлеканово в период с 1939 по 1947 года.

Ключевые слова

Миграция, реэвакуации, эвакуация

Форсированное развитие предприятий военно-промышленного комплекса в восточных районах страны обусловило не только рост численности населения в тыловых регионах СССР, но и появление новых городов и рабочих поселков [1, с. 53]. Подобная тенденция была характерна и для Башкирии.

В архивных фондах данные о численности населения в военные годы, Давлекановского района отсутствуют. Имеются данные по городу Давлеканово. Численность населения г. Давлеканово к 1944 году составляло 16900 человек, а к концу 1945 года в городе проживало 14400 чел. Для сравнения по данным