Купить (625 RUB)
|сгенерировать QR код
Открытый доступ
Доступ платный или только для Подписчиков
Методология достоверной оценки качества воды. III. Оценка качества пресной воды в условиях непостоянства контролируемых показателей
https://doi.org/10.18412/1816-0395-2022-5-44-49
Аннотация
Показана необходимость перехода от используемой номинальной шкалы измерений оценки качества пресной воды к относительной, классифицирующей объекты пропорционально степени выраженности измеряемого свойства. Предложена модифицированная функция желательности Харрингтона, асимптотически стремящаяся к нулю по мере отклонения контролируемого показателя от номинала, но все же остающаяся отличной от нуля и за границами допустимого интервала в пределах несущественных нарушений. Рассмотрено использование методологии для количественной оценки качества воды по содержанию цветных металлов в р. Исети (г. Екатеринбург).
Об авторах
В.И. Данилов-Данильян
Институт водных проблем РАН
Россия
Россия
член-корр. РАН, д-р экон. наук, научный руководитель
О.М. Розенталь
Институт водных проблем РАН
Россия
Россия
д-р техн. наук, гл. научный сотрудник
Список литературы
1. Данилов-Данильян В.И. Водные ресурсы России: состояние, использование, охрана, проблемы управления. Экономика. Налоги. Право. 2019. Т. 12. № 5. С. 18—31.
2. Tiyasha Tiyasha, Tran Minh Tung, Zaher Mundher Yaseen. A survey on river water quality modeling using artificial intelligence models. Journal of Hydrology, 2000—2020. 2020. Vol. 585. 124670.
3. Azad A., Karami H., Farzin S., Mousavi S.-F., Kisi O. Modeling river water quality parameters using modified adaptive neuro fuzzy inference system. Water Sci. Eng. 2019. Vol. 12. No. 1. P .45—54.
4. ГОСТ Р 57554-2017. Охрана природы. Гидросфера. Учет показателей точности измерений контролируемых показателей при оценке соответствия качества воды установленным требованиям. [Электронный ресурс]. URL:https://docs.cntd.ru/document/1200146340 (дата обращения 04.10.2021).
5. РМГ 64-2003 ГСИ. Обеспечение эффективности измерений при управлении технологическими процессами. Методы и способы повышения точности измерений. [Электронный ресурс]. URL: https://docs.cntd.ru/document/1200037654 (дата обращения 04.10.2021).
6. Р 50.2.060-2008. Государственная система обеспечения единства измерений. Внедрение стандартизованных методик количественного химического анализа в лаборатории. Подтверждение соответствия установленным требованиям. [Электронный ресурс]. URL: https://docs.cntd.ru/document/1200069291 (дата обращения 04.10.2021).
7. Приказ Минсельхоза России от 13 декабря 2016 года № 552 "Об утверждении нормативов качества воды водных объектов рыбохозяйственного значения, в том числе нормативов предельно допустимых концентраций вредных веществ в водах водных объектов рыбохозяйственного значения". [Электронный ресурс]. URL: http://base.garant.ru/71586774/ (дата обращения 04.10.2021).
8. Taguchi G., Chowdhury S Wu Y. Taguchi's Quality Engineering Handbook. John Wiley & Sons, 2004. 1696 p.
9. Voitenko L., Kopilevich V., Strokal M. The conception of water quality assessment used Harrington’s desirability function for different kinds of water consumption. Біоресурси і природокористування. 2015. Т. 7. № 1—2. S. 25—36.
10. Розенталь О.М., Александровская Л.Н. Сравнение методов оценивания риска ошибочного контроля качества природных вод. Аналитика и контроль. 2016. Т. 20. № 1. C. 53—61.
11. Приказ от 28.12.2012 № 1204 Роспотребнадзора "Об утверждении критериев существенного ухудшения качества питьевой воды и горячей воды, показателей качества питьевой воды, характеризующих ее безопасность, по которым осуществляется производственный контроль качества питьевой воды, горячей воды и требований к частоте отбора проб воды". [Электронный ресурс]. URL: https://docs.cntd.ru/document/499000646 (дата обращения 04.10.2021).
12. Р 2.1.10.1920-04. Руководство по оценке риска для здоровья населения при воздействии химических веществ, загрязняющих окружающую среду. [Электронный ресурс]. URL: https://docs.cntd.ru/document/1200037399 (дата обращения 04.10.2021).
13. РД 52.24.643-2002. Метод комплексной оценки степени загрязненности поверхностных вод по гидрохимическим показателям. [Электронный ресурс]. URL:https://docs.cntd.ru/document/1200039667 (дата обращения 04.10.2021).
14. Dubois C.D. A general framework for maximizing likelihood under incomplete data. International Journal of Approximate Reasoning. 2018. Vol. 93. P.238—260.
15. Pazek K., Rozman Č. Decision making under conditions of uncertainty in agriculture: A case study of oil crops. Poljoprivreda. 2009. Vol. 15(1). S. 45—50.
16. Use of Probabilistic Risk Assessment Methods in Nuclear Regulatory Activities. Final Policy Statement. US Nuclear Regulatory Commission. Federal Register. 1995. Vol. 60. No. 42622. August 16.
Рецензия
Для цитирования:
Данилов-Данильян В., Розенталь О. Методология достоверной оценки качества воды. III. Оценка качества пресной воды в условиях непостоянства контролируемых показателей. Экология и промышленность России. 2022;26(5):44-49. https://doi.org/10.18412/1816-0395-2022-5-44-49
For citation:
Danilov-Danilyan V., Rosenthal O. Methodology for Reliable Assessment of Water Quality. III. Assessment of water quality in conditions of variability of monitored indicators. Ecology and Industry of Russia. 2022;26(5):44-49. (In Russ.) https://doi.org/10.18412/1816-0395-2022-5-44-49
Просмотров:
258
Послать статью по эл. почте 