Preview

Экология и промышленность России

Расширенный поиск
Доступ открыт Открытый доступ  Доступ закрыт Только для подписчиков

Визуальный контроль экологической безопасности на примере природных и сточных вод

https://doi.org/10.18412/1816-0395-2014-5-50-55

Полный текст:

Аннотация

Ошибочность решений в области экологической безопасности во многих случаях связана с невозможностью охватить тысячи и миллионы сигналов, подаваемых объектами промышленности или окружающей природной среды, необходимостью ориентироваться по усредненным данным, теряя важную информацию. Такой потери можно в значительной степени избежать, используя методы визуального контроля - представление массивов лабораторных данных в виде графиков и диаграмм. В развитых экономиках этот прием - часть системы обработки и администрирования «Больших Данных». Предложены инструменты визуальной квалиметрии, такие как контрольные карты, диаграммы рассеяния, блочные диаграммы. На примерах анализа массивов данных измерений показателей качества природных и сточных вод показана эффективность этих инструментов, позволяющих "сжать" или даже получить "новую" информацию, которой "как бы не было" при ином её представлении.

Об авторах

О. М. Розенталь
Институт водных проблем РАН
Россия
гл. науч. сотрудник, Институт водных проблем РАН


Е. П. Серенькая
Институт водных проблем РАН
Россия
мл. науч. сотрудник


Список литературы

1. Данилов-Данильян В.И. Водные ресурсы мира и перспективы водохозяйственного комплекса России. Институт устойчивого развития/Центр экологической политики России. М.: Изд. ЛЕВКО, 2009.

2. Акимова Т.А., Хаскин В.В. Основы экоразвития / Под ред. В.И. Видяпина. M.: Изд-во Рос. экон. акад., 1994.

3. David Walker. Accuracy and precision in sampling water // ISOFocus. 2006. № 6.

4. Данилов-Данильян В.И., Розенталь О.М. Качество технического регулирования природопользования // Стандарты и качество. 2009. №5.

5. Государственный доклад "О состоянии и использовании водных ресурсов Российской Федерации в 2009 году". Разделы 1-4 // Управление ресурсами. 2011. № 7.

6. Big Data: The Next Frontier for Innovation, Competition, and Productivity. McKinsey Global Institute, May 2011.

7. Zikopoulos P.C., Eaton C., deRoos D., Deutsch T., Lapis G. Understanding Big Data. Analytics for Enterprise Class Hadoop and Streaming Data. McGraw-Hill, 2012.

8. Миттаг Х.-Й., Ренни Х. Статистические методы обеспечения качества. М.: Машиностроение, 1995.

9. Уилер Д., Чамберс Д. Статистическое управление процессами: Оптимизация бизнеса с использованием контрольных карт Шухарта. М.: Альпина Бизнес Букс, 2009.

10. Деминг Э. Выход из кризиса. Новая парадигма управления людьми, системами и процессами. М.: Альпинабизнес, 2007.

11. Булдакова Т.В., Розенталь О.М., В.Л. Шпер. Как повысить эффективность анализа качества воды? // Методы оценки соответствия. 2012. №3.


Для цитирования:


Розенталь О.М., Серенькая Е.П. Визуальный контроль экологической безопасности на примере природных и сточных вод. Экология и промышленность России. 2014;(5):50-55. https://doi.org/10.18412/1816-0395-2014-5-50-55

For citation:


Rozental O.M., Seren’kaya E.P. Visual Verification of Ecological Safety through the examples of natural and waste waters. Ecology and Industry of Russia. 2014;(5):50-55. (In Russ.) https://doi.org/10.18412/1816-0395-2014-5-50-55

Просмотров: 317


ISSN 1816-0395 (Print)
ISSN 2413-6042 (Online)