Ekologiya və su təsərrüfatı jurnalı, №3, may, 2018- ci il

Nəticə

Tullantıların idarə olunması sahəsində 3 əsas başlıca prinsip vardır. Bunlara az tullantı yaratmaq, tullantıları təkrar emal etmək və on- ları ətraf mühiti çirkləndirmədən zərərsizləş- dirmək aiddir. Hər bir insanın sağlam mühitdə yaşaya bilməsi üçün məhz bu prinsiplərə əməl etməsi vacibdir. Dünyanın bütün yerli haki- miyyət orqanları öz əhalisinin rifah halını yaxşılaşdırmaq, tullantıların daha da yaxşı uti- lizə edilməsi üçün müxtəlif səmərli üsullar tapmağa çalışır. Bu problemin həllində birinci növbədə duran məsələ bərk tullantıların yığı- mı, çeşidlənməsi və kənarlaşdırılmasının opti- mal sisteminin yaradılması ilə bağlıdır. Bu bö- yük problemi aradan qaldırmaq üçün birgə hə- rəkət etmək lazımdır. Yəni, təkcə dövlətdən komək gozləmək olmaz. Cəmiyyət də dövlətə dəstək olmalıdı. Bunun üçün ilk növbədə dövlət əhaliyə tullantıları çeşidləməkdə kö- mək olmalıdı. Yəni, ayrı-ayrı zibillər üçün konteynerlər küçələrə qoyulmalıdır. Əhali də çalışmalıdı ki,maxsimum dərəcədə tullantıları tullamazdan əvvəl onları çeşidləyərək küçələ- rə qoyulmuş konteynerlərə atsınlar. İnsanların tullantıların idarə edilməsi prosesində yaxın- dan iştirak etməsi üçün bu ixtisas üzrə kadrlar hazırlanmalıdır. Təbii ki bu ohdəliklər univer- sitetlərin uzərinə düşür. Hər bir insan, tək bu ixtisas uzrə təhsil almış və işləyən şəxslər yox, həm də cəmiyyətin hər bir uzvi ən azın- dan çalışsa ki,bu problemi aradan qaldırsın onda demək olar ki biz artıq tullantı prob- lemini az da olsa aradan qaldıra bilərik.

ƏDƏBİYYAT

1. 
   Evsel atıkların ekonomiye kazandırılması, TR62 (Adana, Mersin) bölgesi, Mayıs 2014
   
2. 
   Haz.İbrahim Demir, Özlem Demir, Nuray Gök “Katı atıkların ekonomide değerlendi- rilmesi”, Yayın NO:2006-23, İstanbul 2006 3.Evsel ve kentsel atıklar 850CK0039, Ankara
   

2011

4. Ulusal geri dönüşüm strateji belgesi ve eylem planı, 2014-2017

K.R. İbrahimova, E. Dadaşov

AzMIU, [e-mail] Bərk məişət tullantilarinin idarə olunmasi XÜLASƏ

Məqalədə məişət tullantılarının artımının ətraf mühit üçün əsas təhlükə mənbəyi olması, bu məqsədlə onların təkrar emalının vacibliyi vurğulanmışdır. Gəlir səviyyəsinə görə ölkə- lərdə yaranan tullantıların miqdarı, tullantıla- rın idarə olunması sahəsindəki mövcud vəziy- yət təhlil edilmişdir. Həmçinin respublikamız- da tullantıların idarə olunması sahəsindəki mövcud vəziyyət araşdırılmış, tullantıların idarə olunması sahəsində müsbət nəticələr əl- də etmək üçün stratejik hədəflər öz əksini tapmışdır.

Açar sözlər: bərk məişət tullantıları, tul- lantıların idarə olunması, poliqon, təkrar emal.

К.Р.Ибрагимова, E Дадашов РЕЗЮМЕ

Управление твердыми отходами
В статье подчеркивается важность ре- циркуляции бытовых отходов для окру- жающей среды и важность их переработки для этой цели. Анализ текущей ситуации в области обращения с отходами и управле- ния отходами в стране также проанализи- рован. В нашей стране изучена текущая ситуация в области обращения с отходами, стратегические цели для достижения по- ложительных результатов в этой области.

Ключевые слова: твердые бытовые отходы, утилизация отходов, полигон, утилизация отходов

K.R.İbrahimova, E.Dadashov Solid Waste Management

The article emphasizes the importance of the recycling of household waste as a major source of environmental hazards. The amount of wastes generated by countries in terms of

income and the current situation in waste management has been analyzed. The current situation in the waste management area has also been explored in our republic, and strate- gic targets have been identified to achieve
positive results in waste management.

UOT 556.16; 631.459

Key words: solid domestic wastes, waste management, landfill, recycling.
Məqaləyə AzMİU-nun “Ekologiya” kaferdasının professoru A.M. Əzizov rəy vermişdir.

ЮНИСОВ Д.К.¹ , МАМЕДОВА Э.А²., ШАФИЗАДЕ Г.И.¹, КАСУМОВА И.Ш³

НАКА Институт Аэрокосмической Информатики¹,

НАКА Институт Комических Исследований Природных Ресурсов², НАКА Институт Экологии³

АЛГОРИТМ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОПТИМАЛЬНОГО МНОЖЕСТВА

ЗАПАЗДЫВАЮЩИХ АРГУМЕНТОВ ДЛЯ РАЗНОСТНОЙ МОДЕЛИ ЭКОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА С ПОМОЩЬЮ КОРРЕЛЯЦИОННОГО

АНАЛИЗА

Ключевые слова: моделирование, эко- логический процесс, корреляционная функция.

При решении ряда практических задач моделирования и прогнозирования метода- ми самоорганизации [1] возникает необхо- димость оптимального выбора запаздыва- ющих аргументов (запаздываний), обеспе- чивающих достижение минимальных зна- чений соответствующих критериев селек- ции моделей. Как показано [2], использова- ние запаздываний, соответствующих экс- тремумам корреляционной функции (или ранговой корреляционной функции) моде- лируемого процесса, позволяет существен- но повысить точность прогноза.

В частности, представляет интерес оп- тимальный выбор запаздываний в случае, когда моделируемый процесс является суммой двух различных случайных про- цессов или суммой случайного процесса и его задержанной копии.

Как известно [3], при суммировании i случайных процессов математическое ожи- дание m_z(t) суммарного процесса z(t) равно сумме математических ожиданий сумми- руемых процессов:

Корреляционная функция суммарного

процесса z(t) равна корреляционному мо- менту z (t) и z (t′) в моменты времени t и t′, которые могут независимо друг от друга принимать любые значения из области изменения аргументов случайных функций x₁,...,x_n. Учитывая, что корреляционный момент случайных величин x_i(t),x_j(t) пред- тавляет собой взаимную корреляционную функцию случайных функций,формула для корреляционной функции суммарной слу- чайной функции z(t) может быть записана в виде

Слагаемыми в данной сумме являются корреляционные функции случайных функ- ций x_i(t) и все возможные их взаимные кор- реляционные функции. Иными словами, корреляционная функция суммы случай- ных функций равна сумме корреляцион- ных функций слагаемых плюс сумма всех их взаимных корреляционных функций, а,в частном случае, некоррелированных случа- йных функций она равна сумме корреля- ционных функций слагаемых.

Как известно из теории корреляцион- ных экстремальных систем [4], корреляци- онная функция задержанного во времени сигнала имеет ту же форму, что и у исход- ного сигнала, и его задержанной копии

вполне естественно ожидать появления дополнительного экстремума в точке, соот- ветствующей значению запаздывания. Рас- смотрение этого частного случая имеет и то преимущество, что определение сум- марной корреляционной функции при этом упрощается.

Определение взаимной корреляцион- ной функции суммарного и исходного слу- чайных процессов аналитически затрудне- но ввиду отсутствия математического опи- сания этих процессов (они, как правило, задаются в численном виде – в виде от- дельных реализаций той или иной деятель- ности). Поэтому в данном случае удобнее всего рассмотреть численный пример.

В качестве примера рассмотрим воз- можность выявления запаздывания процес- сов x_-3=x(t–3) и x_-5=x(t–5), сдвинутых, соот- ветственно, на три и пять тактов по отно- шению к опорному процессу x₀=x₀=x(t) по форме взаимной корреляционный функции суммарного и опорного процессов R_yx() для y(t)=x₀+x_-3 и R_zx() для z(t)=x₀+x_-5

В качестве исходных данных взята вы- борка данных дендрошкалы байкальской лиственницы за 40 лет (см. Табл.) и сумма

этой выборки и ее задержанных на три и пять тактов копий y(t)=x(t)+x(t–3) и z(t)=

=x(t)+x(t–5).

Как видно из рисунка, корреляционные функции этих суммарных сигналов имеют дополнительные максимумы, абсциссы которых соответствуют задержкам, рав- ным задержкам второго и третьего сигнала (3- для x_–3 и 5 для x_–5).

Моделирование суммарного процесса y(t) при помощи комбинаторного алгорит- ма дало следующие три лучшие модели
y=0,013203+0,960412x₀+

+0,007825_x–2+1,00040_x–3 (K=0,01674, (B)=0,008480); y=00143130,962310x₀+1,00305x_–3 K=(0,0164913, (B)=0,008812); y=0,014425+0,962519x₀+

+0,000885x_–1+1,00340x_–3 K=(0,016747, (B)=0,008875).
Здесь K – критерий выбора лучшей модели (остаточная дисперсия регрессии):

x0= =x(t)	x-3= =x(t-3)	x-5= =x(t-5)	y(t)= =x0+x-3	z(t)= =x0+x-5	x0= =x(t)	x-3= =x(t-3)	x-5= =x(t-5)	y(t)= =x0+x-3	z(t)= =x0+x-5
0,14 0,18 025 0,13 0,25 0,35 0,31 0,23 0,09 0,30 0,38 0,35 0,33 0,38 0,38 0,50 0,40 0,50 0,18 0,43	0,13 0,25 0,35 0,31 0,23 0,09 0,30 0,38 0,35 0,33 0,38 0,38 050 0,40 0,50 0,18 0,43 0,50 0,53 0,50	0,35 0,31 0,23 0,09 0,30 0,38 0,35 0,33 0,38 0,38 0,50 0,40 0,50 0,18 0,43 0,50 0,53 0,50 0,60 0,28	0,27 0,43 0,60 0,44 0,48 0,44 0,61 0,61 0,44 0,63 0,76 0,73 0,83 0,78 0,88 0,68 0,83 1,00 0,71 0,93	0,49 0,49 0,48 0,22 0,55 0,73 0,66 0,56 0,47 0,68 0,88 0,75 0,83 0,56 0,81 1,00 0,93 1,00 0,78 0,71	0,5 0,53 0,50 0,60 0,28 0,45 0,48 0,28 0,28 0,38 0,30 0,38 0,13 0,25 0,30 0,28 0,20 0,18 0,13 0,18	0,6 0,28 0,45 0,48 0,28 0,28 0,38 0,30 0,38 0,13 0,25 0,30 0,28 0,20 0,18 0,13 0,18 0,38 0,23 0,45	0,45 0,48 0,28 0,28 0,38 0,30 0,38 0,13 0,25 0,30 0,28 0,20 0,18 0,13 0,18 0,38 0,23 0,45 0,35 0,65	1,10 0,81 0,95 1,08 0,56 0,73 0,86 0,58 0,66 0,51 0,55 0,68 0,51 0,45 0,48 0,41 0,38 0,56 0,36 0,63	0,95 1,01 0,78 0,88 0,66 0,75 0,86 0,41 0,53 0,68 0,58 0,58 0,31 0,38 0,48 0,66 0,43 0,63 0,48 0,83

Где m – количество вошедших в модель пе- ременных (включая свободный член); n – число точек обучающей последовательнос- ти данных; (B) - ошибка на экзаменаци- онной последовательности данных.

Три лучших модели, полученные для суммарного процесса z(t)=x₀+x₅ имеют вид:

z=0,999980+1,00002x_-5 (K=0,000004, (B)=0,000006); z=0,999960+0,000023x_–3+1,00002x (K=0,000006, (B)=0,000010); z=0,999960+0,000023x_–3+1,00002x_-5

(K=0,000006, (B)=0,000010);

Как видно из полученных моделей, ко- эффициенты при запаздывающих аргумен- тах, соответствующих запаздыванию на три и пять тактов, имеют наибольшее зна- чение.

Таким образом, положение экстрему- мов корреляционной функции сложного случайного процесса является характер- ным показателем для выбора значений за- паздывающих аргументов прогнозирую- щей модели, что подтверждается видом моделей, отобранных комбинаторным ал- горитмом МГУА. При выборе запаздыва- ющих аргументов с учетом этого обсто- ятельства можно существенно сократить объем вычислений, необходимых для пере- бора по комбинаторному алгоритму МГУА и, соответственно повысить его быстро- действие.