Preview

Радиопромышленность

Расширенный поиск

Метод условной пространственной интерполяции для обнаружения минимально загрязненных зон при точечных аэрозольных выбросах в городскую атмосферу

https://doi.org/10.21778/2413-9599-2020-30-3-57-66

Полный текст:

Аннотация

Интерполирование непрерывной поверхности является одним из важных аспектов пространственного анализа. Для интерполирования непрерывной поверхности используется ряд методов, одним из которых является метод пространственной интерполяции с инверсно-дистанционными весовыми коэффициентами (Inverse Distance Weight, IDW). Целью настоящей статьи является разработка метода условной пространственной интерполяции для нахождения таких пространственной точек в городской зоне, где влияние точечных аварийных выбросов аэрозоля в атмосферу города минимально. Под условным пространственным интерполированием подразумевается тот случай, когда расстояния до интерполируемых точек задаются по определенному условию и требуется определить ту интерполируемую точку, где вышеуказанное влияния минимально. При этом пространственные выборки или базовые точки, используемые для интерполяции, формируются при воздействии одного мощного источника аэрозоля по индивидуальным каналам (дистанциям). Показано существование такой оптимальной взаимосвязи между дистанциями от точки выборки до точки интерполяции и от точки выборки до мощного источника аэрозоля, при которой суммарное воздействие мощного источника на интерполируемую точку минимально.

Об авторах

Х. Г. Асадов
НИИ Аэрокосмической информатики
Азербайджан

Асадов Хикмет Гамидович, д.т.н., профессор, начальник отдела

AZ1115, г. Баку, улица С.С. Ахундова, д.1

тел.: + 994 (50) 324-72-40 



Р. Ш. Маммадли
Национальное аэрокосмическое агентство
Азербайджан

Маммадли Рашад Шохрат оглы, докторант

AZ1115, г. Баку, улица С.С. Ахундова, д.1



Список литературы

1. Li J., Heap A. D. A review of spatial interpolation methods for environmental scientists. Canberra, Geoscience Australia, 2008, 127 p.

2. Delbari M., Afrasiab P., Jahani S. Spatial interpolation of monthly and annual rainfall in northeast of Iran. Meteorology and Atmospheric Physics, 2013, vol. 122 (1–2), pp. 103-–113.

3. Wang S., Huang G. H., Lin Q. G., Li Z., Zhang H., Fan Y. R. Comparison of interpolation methods for estimating spatial distribution of precipitation in Ontario, Canada. International Journal of Climatology, 2014, vol. 34(14), pp. 3745–3751.

4. Borges P. D. A., Franke J., Weiss H., Bernhofer C. Comparison of spatial interpolation methods for the estimation of precipitation distribution in distrito federal, Brazil. Theoretical and Applied Climatology, 2016, vol. 123(1–2), pp. 335–348.

5. Chen T., Ren L. L., Yuan F., Yang X. Comparison of spatial interpolation schemes of rainfall data and application in hydrological modeling. Water, 2017, vol. 9(5), pp. 342–342.

6. Chen F. W., Lui C. W. Estimation of the spatial rainfall distribution using inverse distance weighting (IDW) in the middle of Taiwan. Paddy and Water Environment, 2012, vol. 10, pp. 209–222.

7. Apaydin H., Sonmez F. K., Yildirim Y. E. Spatial interpolation techniques for climate data in the gap region in Turkey. Climate Research, 2001, vol. 28, pp. 31–40.

8. Yeh H. C., Chen H. Z., Wei C., Chen R. H. Entropy and kriging approach and rainfall network design. Paddy and Water Environment, 2011, vol. 93, pp. 345–355.

9. Li X., Cheng G., Lu L. Spatial analysis of air temperature in the Qringhai-Tibet Plateau. Arctic, Antarctic, and Alpine Research, 2005, vol. 37, pp. 246–252.

10. Shi W. Z., Tian Y. A hybrid interpolation method for the refinement of a regular grid digital elevation model. International Journal of Geographical Information Science, 2006, vol. 20, iss. 1, 53–67.

11. Ozelkan E., Bagis S., Ozelkan E. C., Ustundag B. B., Meric Y. Spatial interpolation of climatic variables using land surface temperature and modified inverse distance weighting. International Journal of Remote Sensing, 2015, vol. 36 (4), pp. 1000– 1025.

12. Wang Y. H., Yang H. B., Yang D. W., Qin Y., Gao B., Cong Z. Spatial interpolation of daily precipitation in a high mountainous watershed based on gauge observation and a regional climate model Simulation. Journal of Hydrometeorology, 2016, vol. 18(3), pp. 845–862.

13. Hooyberghs J., Mensink C., Dumont G., Fierens F. Spatial interpolation of ambient ozone concentrations from sparse monitoring points in Belgium. Journal of Environmental Monitororing, 2006, vol. 8, pp. 1129–1135.

14. Golkhatmi N. S., Sanaeinegad S. H., Ghahraman B. Extended modified inverse distance method for interpolation rainfall. International Journal of Engineering Inventions, 2012, vol. 1, pp. 57–65.

15. Задереев Е. Учtные изучили влияния застройки на «продуваемость» города [Электронный ресурс]. URL: http://news. sfu-kras.ru/node/18234 (дата обращения: 30.06.2020).

16. Леженин А. А., Рапута В. Ф., Ярославцева Т. В., Соловьёва И. А. Оценка влияния рельефа местности на распространение пылевых выбросов Искитимского цементного завода // Междунар. науч. конф. «Дистанционные методы зондирования Земли и фотограмметрия, мониторинг окружающей среды, геоэкология»: сб. материалов в 2 т. Т. 1. Новосибирск: СГУГиТ, 2015. С. 160–144.

17. Русакова Т. И. Прогнозирование загрязнения воздушной среды от автотранспорта на улицах и в микрорайонах города // Наука та прогрес транспорту. Висник Днепропетровского национального университету зализничного транспорту. 2013. № 6. С. 32–44.

18. Старавойтова Е. В., Галеев А. Д., Поникаров С. И. Моделирование и оценка последствий аварийного выброса сжиженного аммиака // Вестник Казанского Технологического Университета. 2011. № 13. С. 175–179.

19. Kurtzman D., Kadmon R. Mapping of temperature variables in Israel: a comparison of different interpolation methods. Climate Research, 1999, vol. 13, pp. 33–43.

20. Lima A., Vivo B. D., Cicchella D., Cortini M., Albanese S. Multifractal IDW interpolation and fractal filtering method in environmental studies: an application on regional stream sediments of (Italy), Campania Region. Applied Geochemistry, 2003, vol. 18, pp. 1853–1865.

21. Ahrens B. Distance in spatial interpolation of daily rain gauge data. Hydrology and Earth System Sciences Discussions, 2006, vol. 10, pp. 197–208.

22. Azpurua M., Teixeira K. D. R. A comparison of spatial interpolation methods for estimation of average electromagnetic field magnitude. Progress In Electromagnetics Research M, 2010, vol. 14, pp. 135–145.

23. Krahenmann S., Ahrens B. On daily interpolation of precipitation backed with secondary information. Adv. Sci. Res, 2010, vol. 4, pp. 29–35.

24. Achilleos G. A. The inverse distance weighted interpolation method and error propagation mechanism – creating a DEM from an analogue topographical map. Journal of spatial Science, 2011, vol. 56, no. 2, pp. 283–304.

25. Dilip Kumar Jha, Sabesan M., Das A., Vinithkumar N. V., Kirubagaran R. Evaluation of interpolation technique for air quality parameters in Port Blair, India. Universal Journal of Environmental Research and Technology, 2011, vol. 1, iss. 3, pp. 301– 310.

26. Setianto A., Triandini T. Comparison of kriging and inverse distance weighted (IDW) interpolation methods in lineament extraction and analysis. Journal of Applied Geology, 2013, vol. 5(1), pp. 21–39.

27. Saran L., Charles C., Degre A. Different methods for spatial interpolation of rainfall data for operational hydrology and hydrological modeling at watershed scale. A review. Biotechnology, Agronomy, Society and Environment, 2013, vol. 17, pp. 392–406.

28. Li L., Losser T., Yorke C., Piltner R. Fast inverse distance weighting – based spatiotemporal interpolation: a web – based application of interpolating daily fine particulate matter PM2.5 in the contiguous U.S. using parallel programming and k-d tree. International Journal of Environmental Research and Public Health, 2014, vol. 11, pp. 9101–9141. DOI:103390/ijerph110909101.

29. Kaminska A., Grzywna A. Comparison of deterministic interpolation methods for the estimation of groundwater level. Journal of Ecological Engineering, 2014, vol. 15, no. 4, pp. 55–60.

30. Qulin T., Xiao X. Comparative analysis of spatial interpolation methods: an experimental study. Sensor & Trancducers, 2014, vol.165, iss. 2, pp. 155–163.

31. Malla M. A., Rahter M. A., Teli M. N., Kuchhay N. A. Comparison of spatial interpolation techniques – a case study of Anantnag District J&K, India. International Journal of Modern Engineering Research (IJMER), 2014, pp. 59–67.

32. Curtarelli M., Leao J., Ogashawara I., Lorenzzetti J., Stech J. Assessment of spatial interpolation methods to map the bathymetry of an Amazonian hydroelectric reservoir to aid decision making for water management. International Journal of Geo-Information, 2015, vol. 4, pp. 220–235.

33. Yang X., Xie X., Lu D. L., Wang L. Spatial of daily rainfall data for local Climate impact assessment over greater Sydney region. In: Advances in Meteorology. Hindawi publishing Corporation, 2015, no. 2, 12 p.

34. Tuncay T., Bayramin I., Atalay F., Unver I. Assessment of inverse distance weighting (IDW) interpolation on spatial variability of selected soil properties in the Cukurova plain. Journal of agriculture Sciences, 2016, vol. 22, pp. 377–384.

35. Zhang P., Shen T. Comparison of different spatial interpolation methods for atmospheric pollutant PM2.5 by using GIS and Spearman correlation. Journal of Chemical and Pharmaceutical Research, 2015, vol. 7(12), pp. 452–469.

36. Li L., Zhou X., Kalo M., Piltner R. Spatiotemporal interpolation methods for the application of estimating population exposure to fine particulate matter in the contiguous U.S. and a real-time web – application. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2016, vol. 13(8).

37. Szypula B. Geomorphometric comparison of DEMs built by different interpolation methods. Landform Analysis, 2016. no. 32, pp. 45–58.

38. Al-Taee M. H., Al-Dilli A., Sivakugan N. Comparison of two deterministic interpolation methods for predicting ground water level in Baghdad. Journal of Babylon University. Engineering Sciences, 2017. vol. 25, no. 5, pp. 1787–1796.


Для цитирования:


Асадов Х.Г., Маммадли Р.Ш. Метод условной пространственной интерполяции для обнаружения минимально загрязненных зон при точечных аэрозольных выбросах в городскую атмосферу. Радиопромышленность. 2020;30(3):57-66. https://doi.org/10.21778/2413-9599-2020-30-3-57-66

For citation:


Asadov H.H., Mammadli R.S. Conditional spatial interpolation method for detecting minimally polluted areas with selective aerosol emissions to the city atmosphere. Radio industry (Russia). 2020;30(3):57-66. (In Russ.) https://doi.org/10.21778/2413-9599-2020-30-3-57-66

Просмотров: 48


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2413-9599 (Print)
ISSN 2541-870X (Online)