X

Новая модель анализа состояния воздуха в РТ сразу определяет источник загрязнения

Разработка позволяет оперативно изучать информацию о состоянии воздуха на основе данных, получаемых с системы АСКЗА, и сведений о зарегистрированных источниках загрязнения на предприятиях.

(Казань, 9 марта, «Татар-информ», Наталья Рыбакова). Новая модель анализа состояния атмосферного воздуха, разработанная на базе Ситуационного центра РТ, позволит в кратчайшие сроки определить источник его загрязнения. Об этом ИА «Татар-информ» сообщил сегодня руководитель направления бизнес-решений группы компаний Innostage Федор Селезнев.

«Это пилотный проект на базе ситуационного центра. Рассматривается создание фондов отраслевых данных, в их числе фонда экологических данных. В рамках пилота создаются модели, когда экологические данные собираются в едином хранилище, а потом используются различными организациями для аналитических задач. К примеру, при возникновении чрезвычайной ситуации или анализе выбросов в воздух. Сейчас мы апробируем различные модели, а далее они будут представлены рабочей группе ситуационного центра. Далее рабочая группа примет решение о создании фонда», — сказал он.

Разработчики ИТ-компании Innostage провели пилотный проект для отработки технологий сбора экологических данных и построили ряд информационно-аналитических моделей в сфере экологии в 2020 году. Модель анализа состояния воздуха позволяет оперативно обрабатывать информацию о состоянии воздуха на основе данных, получаемых с системы АСКЗА (автоматизированная станция контроля загрязнений атмосферы) Минэкологии РТ, и данных о зарегистрированных источниках загрязнения на предприятиях. Данные аналитической модели помогают оперативно отслеживать источники загрязнения и реагировать на них.

«Специалисты АСКЗА постоянно собирают информацию о состоянии воздуха, ими контролируется множество веществ. Уже была проведена интеграция с этой системой, а также с системой Гидромета, которая тоже контролирует состояние воздуха. Далее планируем наладить работу со станциями дорожников. По направлению „Экология“ выстраиваются различные модели. К примеру, можно определить, в каком направлении будет распространяться загрязнитель. Кроме того, можно определить, какое вещество и с какой стороны прилетало к станции контроля воздуха в течение дня, чтобы понять, какие предприятия в этом секторе находятся», — пояснил собеседник ИА «Татар-информ».

Спикер отметил, что, когда станция фиксирует превышение ПДК, можно оперативно определить, каков источник, и какой вклад внес в это загрязнение. Данную разработку оценил министр экологии и природных ресурсов РТ Александр Шадриков на итоговой коллегии ведомства.

«Скорость реагирования на появление экологических проблем очень важна, и Минэкологии РТ постоянно совершенствует свои подходы, методологии и средства в этом направлении. Радует, что представители ИТ-компаний проявляют инициативу в решении экологических проблем и предлагают инновационные, системные подходы. Уверен, что модель, разработанная нами совместно с Ситуационным центром РТ и разработчиками Innostage, будет востребована не только государственными структурами, но и представителями крупного бизнеса, что станет одним из этапов формирования цивилизованного рынка решений в области экологии», — отметил он.

Федор Селезнев также отметил, что модель представляет информацию «в понятной и удобной форме», что улучшает аналитическую работу специалистов. До использования на практике разработка сначала «должна пройти через бюрократическую составляющую».

Разработка модели анализа состояния воздуха — один из этапов создания Фонда экологических данных на базе Ситуационного центра РТ. Фонд предназначен для консолидации в едином информационном пространстве всей экологической информации для ее дальнейшей обработки и анализа. Платформа Ситуационного центра разработана для решения нестандартных задач. Ее возможности основаны на сборе и подготовке аналитических данных для моделирования развития событий и выработки согласованных управленческих решений. Опыт платформы включает в том числе ситуационное моделирование на примере модели Covid-19.