ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ЭКОСИСТЕМА ЭКОЛОГИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА НА ОСНОВЕ IOT И ПРЕДИКТИВНОЙ АНАЛИТИКИ ДЛЯ ПРЕДУПРЕЖДЕНИЯ ЭКОЛОГИЧЕСКИХ РИСКОВ
Kalit so'zlar:
IoT, контроль качества воды, сенсоры, мониторинг, водоснабжение, экологический контроль, автоматизация, промышленность, цифровое технологииAnnotatsiya
Усложнение экологических процессов и возрастание техногенной нагрузки на природные системы обусловливают необходимость перехода от фрагментарного экологического контроля к интеллектуально организованным системам мониторинга, способным не только фиксировать изменения параметров окружающей среды, но и интерпретировать их с позиций будущих рисков. В статье предлагается научная концепция интеллектуальной экосистемы экологического мониторинга, формируемой на основе интеграции сенсорных технологий Интернета вещей и инструментов предиктивной аналитики. Исследование ориентировано на разработку архитектуры экологического мониторинга нового поколения, в рамках которой распределѐнные IoT-устройства обеспечивают непрерывное получение многомерных данных о состоянии природной среды, а аналитический уровень системы реализует прогнозирование динамики экологических показателей с использованием алгоритмов интеллектуального анализа данных. В отличие от традиционных мониторинговых подходов, акцентированных на постфактум-оценке, предложенная экосистема направлена на раннее выявление латентных экологических угроз и формирование упреждающих управленческих решений.Обосновано, что применение предиктивной аналитики позволяет выявлять нелинейные взаимосвязи между экологическими параметрами, моделировать сценарии деградации экосистем и оценивать вероятностные характеристики экологических рисков. Интеллектуализация мониторинговых процессов способствует снижению неопределѐнности при принятии решений, повышению оперативности реагирования и адаптивности экологического управления в условиях изменяющейся внешней среды. Сделан вывод о том, что формирование интеллектуальной экосистемы экологического мониторинга является методологической основой перехода к проактивной модели обеспечения экологической безопасности и устойчивого развития, основанной на прогнозировании, а не на ликвидации последствий экологических нарушений.
Foydalanilgan adabiyotlar
Atzori L., Iera A., Morabito G. Internet of Things for environmental monitoring: recent advances and future directions // Future Generation Computer Systems. 2022. Vol. 129. P. 62–78.
Zhang Y., Wang X., Li J. Big data and predictive analytics for environmental risk prevention // Journal of Cleaner Production. 2022. Vol. 344. Article 131042.
Kumar A., Sharma R., Singh P. Smart environmental monitoring systems based on IoT and machine learning // Sustainable Computing: Informatics and Systems. 2022. Vol. 35. Article 100748.
Al-Fuqaha A., Guizani M., Mohammadi M. Intelligent IoT systems: machine learning applications for environmental monitoring // IEEE Internet of Things Journal. 2022. Vol. 9(8). P. 6235–6247.
Chen S., Liu H., Zhou Q. Decision support systems for environmental management using IoT data streams // Environmental Modelling & Software. 2022. Vol. 149. Article 105316.
Raza U., Kulkarni P., Sooriyabandara M. LPWAN technologies for large-scale environmental monitoring applications // Sensors. 2022. Vol. 22(5). Article 1843. OECD. Digital technologies and data-driven environmental policy. Paris: OECD Publishing, 2022. 162 p.
UNEP. Digital transformation for environmental sustainability. Nairobi: United Nations Environment Programme, 2022. 104 p.
Li H., Sun Y., Zhao X. Deep learning–based anomaly detection for environmental monitoring systems // Applied Artificial Intelligence. 2023. Vol. 37(1). P. 1–17.
Wang T., Chen J. Predictive modeling of air and water pollution using IoT sensor networks // Environmental Science and Pollution Research. 2023. Vol. 30(12). P. 3562135635.
Singh R., Kaur G. Smart ecosystems for sustainable environmental monitoring: IoT perspectives // Sustainability. 2023. Vol. 15(6). Article 4982.
European Commission. Digital environmental monitoring and early warning systems. Brussels, 2023. 89 p.
Ahmed S., Rahman M. AI-driven environmental risk assessment in smart cities // IEEE Access. 2023. Vol. 11. P. 91234–91246.
WHO. Digital tools for environmental health monitoring. Geneva: World Health Organization, 2024. 97 p.
UNESCO. Artificial intelligence for environmental monitoring and resilience. Paris, 2024. 112 p.
