Models for Visualized Spatial Assessment and Forecasting of the Level of Technogenic Impact on the Atmosphere of Regional Territories

2026

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Hybrid Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.18848/1835-7156/cgp/a417
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

This article considers the construction of models to assess the level of negative impacts of industrial and agricultural technologies, transportation, and communication on the atmosphere in the region. We conduct a comprehensive study of the dynamics and results of the impact of natural, climatic, meteorological, and anthropogenic factors in the Belgorod region of the Russian Federation, which serves as a pilot site. The region simultaneously leads in the production of agricultural and metallurgical products. This combination of industries allows for the efficient use of the region’s resources but also creates certain environmental challenges. An analysis of the territories within the pilot site reveals that the Gubkinsky and Starooskolsky districts, which house the cluster of metallurgical industries, have an anthropogenic impact on the Chernyansky and Korochansky districts, where most agricultural lands are located. This is supported by the observation of increased carbon dioxide levels in these areas. Additionally, a study of meteorological data and yield indicators for various agricultural crops shows a decline in crop yields in some areas compared to others. A web module has been developed to provide a visualized, spatial, temporal, and structural assessment of air pollution levels in the form of interactive maps. Situational models synthesizing geoformation and neural network technologies have also been developed and studied. These models allow for high-precision assessments, forecasting, and visualization of the spatial distribution and accumulation of pollutants and greenhouse gases in the atmospheric boundary layer.