Preview

Ecology and Industry of Russia

Advanced search
Open Access Open Access  Restricted Access Subscription or Fee Access

Visual Verification of Ecological Safety through the examples of natural and waste waters

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

Abstract

Inaccuracy of solutions in the field of ecological safety in many cases is linked with impossibility encompass thousands and millions signals, supplied by industrial facilities or objects of ecological interests, necessity of orientate on average readings, losing relevant information. We could escape such loss, using methods of visual verification, i.e. presentation of laboratory data’s array in view of graphs and diagrams. In developed economy this reception is a part of data processing and administration of “Big Data”. There were offered instruments of visual qualimetry, such as control cards, scattering plots, block diagrams. Through the examples of analysis data array on measuring of quality indicators for natural and waste waters, demonstrated efficiency of these instruments, allowing “squeeze” or even attain a “new” information, which “as there were no” under other its representation.

About the Authors

O. M. Rozental
Институт водных проблем РАН
Russian Federation


E. P. Seren’kaya
Институт водных проблем РАН
Russian Federation


References

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.


Review

For citations:


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

Views: 513


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