Metody i narzędzia w diagnozowaniu środowiska

• Autorzy: Łozowicka-Stupnicka, T.

Warianty tytułu

EN

Methods and tools in environmental diagnostics

• Konferencja: Diagnostyka techniczna urządzeń i systemów : krajowa konferencja Diag' 2003 (5 ; 13-17.10.2003 ; Ustroń, Polska)
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Ogromna złożoność problematyki diagnozowania środowiska implikuje nieodzowność ujęcia systemowego. Problem sformułowano w wielowymiarowej przestrzeni stanów. Badanie trajektorii zmian stanów pozwala na określanie właściwości środowiska: zdolności adaptacyjnych, akumulacyjnych. stabilności, opóźnień reakcji na zakłócenia i in. oraz na uwzględnianie jego zmiennej wrażliwości. Dostępne informacje o środowisku są w znacznej mierze niepełne i niedokładne, stosowane są pojęcia słabo zdefiniowane i nieprecyzyjne. Diagnozowanie środowiska wymaga wykorzystania metod łączących doświadczenia i modele nauk biologicznych, fizycznych i technicznych, wspomaganych nowoczesnymi metodami matematyki i informatyki, w tym przede wszystkim modeli sztucznej inteligencji. Zastosowana metodologia stanowi podstawę ekoinformatyki. Przedstawione ujęcie pozwala na uwzględnienie także niepewności diagnostycznej, szczególnie istotnej w diagnozowaniu środowiska.

EN

A huge complexity of environment diagnostics involves indispensability of system approach. The problem has been formulated in multidimension space of states. Investigation of the trajectory of the state changes enables determination of environment properties such as: ability to the adaptation, accumulation, stability, reaction delay on disturbances etc as well as consideration of its sensibility altering. Characteristic features of environmental data are heterogeneity and uncertainty; the data are mostly incomplete and imprecise, and the used terms inaccurate defined. Environmental diagnostics needs to utilise the methods that join experiences and models of biology, physics and technology supported with the new tools of mathematics and informatics, first of all the artificial intelligence. The applied methodology can be regarded as the ecological informatics or ecoinfomatics. The presented approach allows to take under consideration the uncertainty, the problem of great significance in environmental diagnostics.

Słowa kluczowe

PL

wielowymiarowa przestrzeń stanów; ekoinformatyka; sztuczna inteligencja; środowisko; diagnozowanie

EN

multidimensional space of system state; ecoinformatics; airficial intelligence; environment; diagnostics

• Czasopismo: Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
• Rocznik: 2004
• Tom: Vol. 53, nr 5
• Strony: 43-67
• Opis fizyczny: Bibliogr. 19 poz.

Twórcy

autor

Łozowicka-Stupnicka, T.

• Politechnika Krakowska, Wydział Inżynierii Środowiska, 31-155 Kraków, ul. Warszawska 24

Bibliografia

• [1] L. C. BARROS, R. C. BASSANEZI, P. A. TONELLI, Fuzzy modelling in population dynamics, Ecological Modelling, 128 (2000):27-33.
• [2] L. BĘDKOWSKI, Diagnozowanie stanów niebezpiecznych, [w:] Materiały kolokwium niezawodności i bezpieczeństwa, Informator ITWL, Kiekrz 1986.
• [3] L. BĘDKOWSKI, Elementy diagnostyki technicznej, WAT, Warszawa 1992.
• [4] W. H. CLEMENTS, M. C. NEWMAN, Community Ecotoxicology, J. Wiley & S., Chichester 2002.
• [5] N. ELDREGE, Życie na krawędzi. Rozwój cywilizacji i zagłada gatunków, Wyd. Prószyński i s-ka, Warszawa 2003.
• [6] M. ENEA, G. SALEMI, Fuzzy approach to the environmental impact evaluation, Ecological Modelling, 135 (2001):1231-147.
• [7] J. KORBICZ, J. M. KOŚCIELNY, Z. KOWALCZUK, W. CHOLEWA Red., Diagnostyka procesów. Modele. Metody sztucznej inteligencji. Zastosowania, WNT, Warszawa 2002.
• [8] J. M. KOŚCIELNY, Diagnostyka zautomatyzowanych procesów przemysłowych, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa 2001.
• [9] CH. J. KREBS, Ekologia, PWN, Warszawa 1996.
• [10] T. Łozowicka Stupnicka, Ocena ryzyka i zagrożeń w złożonych systemach: człowiek-obiekt techniczny-środowisko, Monografia 270, Politechnika Krakowska 2000.
• [11] T. ŁOZOWICKA STUPNICKA, Diagnozowanie środowiska, III krajowa konferencja „Diagnostyka techniczna urządzeń i systemów” Szczyrk, paźdz. 1995: 143-157.
• [12] M. MAZUR, Cybernetyka i charakter, Wyd. AULA, wydanie II, Warszawa 1996.
• [13] F. RECKNAGEL, Ecological Informatics, Springer Verlag, Berlin 2002.
• [14] A. SALSKI, CH. NOELL, Fuzzy linear programming for the optimization of land use scenarios, In: N. Mastorakis et al. (eds): Advances in Scientific Computing, Computational Intelligence and Applications, WSES Press 2001: 355-360.
• [15] R. TADEUSIEWICZ, Sieci neuronowe, Akademicka Oficyna Wydawnicza, Warszawa 1993.
• [16] M. TALARCZYK, Ocena i prognoza jakości powietrza z wykorzystaniem modeli sieci neuronowych, praca doktorska, Politechnika Krakowska 2003.
• [17] C. VILLE, Biology, Harvard University, W. В. Saunders Comp., Philadelphia 1994. Wyd. polskie: Biologia. PWRiL, Warszawa 1996.
• [18] R. WIELAND, A. SCHULTZ, J. HOFFMANN, The use ofneural networks and fuzzy methods in landscape modelling, Proc, of FUZZY’96, Zittau (1996): 370-379.
• [19] S. T. WIERZCHOŃ, Sztuczne systemy immunologiczne, Akademicka Oficyna Wydawnicza Exit, Warszawa 2001.