Глубокое обучение, инс могут помочь обнаружить рак. робот – рыба для мониторинга окружающей среды

Глубокое обучение, ИНС могут помочь обнаружить рак. Робот – рыба для мониторинга окружающей среды

На сегодняшний день нейронные сети имеют огромные возможности для решения таких задач, с которыми не справляется человек. Некоторые ИНС используют подходы, которые разрабатывают самостоятельно.

Человек не может решить ряд задач с которыми справляются нейронные сети, но человек способен комбинировать суперкомпьютерные кластеры с ИНС , которые будут способны обработать огромное количество информации.

Это могучее партнерство ИНС с человеком, дает возможность применять коллективную мудрость и знания врачей и ученых всего мира для создания мощного искусственного интеллекта способного с высокой точностью обнаружить рак у человека.

Глубокое обучение, ИНС могут помочь обнаружить рак

Год назад, в кабинете вице-президента началась авантюра рака. Его целью было сделать «квантовый скачок» прогресс в профилактике онкологических заболеваний, диагностики и лечения.

В рамках авантюры, большая часть денег была выделена на исследования ученых в области ИИ. Мероприятие объединило обе данные науки, медицину и ИИ для одной лишь цели — создать алгоритм, способный обнаружить рак легких.

Было собрано несколько команд, которые соревновали за получение главного приза $1 миллиона долларов.

Обратите внимание

Победила команда, реализовавшая ИНС, способную на глубокое обучение. Сеть была обучения огромным количеством набором данных, в виде аннотированных изображение, чтобы обеспечить больше точек данных.

Аннотированные изображения полезным, потому что мы не всегда понимаем, почему ИИ сделал такой выбор, который он сделал.

Заметки на фотографиях оставляют след в виде «хлебных крошек», чтобы аналитики смогли позже реконструировать процесс ИИ.

Это не первая крупная разработанная ИНС, чтобы использовать для диагностической медицинской визуализации.

Глубокое обучение использовался в алгоритме, который может обнаружить рак кожи на изображениях с примерно такой же точностью, как это бы сделал опытный профессиональный дерматолог.

Он также применяется для выявления распространенной причины слепоты в изображениях сетчатки глаза.

БУЗ Аллен Гамильтон, компании, которая организовала конкурс, делает выигрышные алгоритмы доступны для свободного медицинского сообщества, так что каждый может извлечь из этого выгоду.

Новый робот-рыба для мониторинга окружающей среды

Группа исследователей из центра по автоматизации и робототехнике в сотрудничестве с исследователями из Университета Флоренции разрабатывают автономный подводный аппарат с биосенсорами для мониторинга качества воды. Этот робот, который имитирует плавание рыбы, может обнаружить в реальном времени аномалии, собранная информация будет использоваться для контроля условий окружающей среды в рыбоводных хозяйствах.

Аквакультура стала самым быстрорастущим в пищевой отрасли. Сегодня производство рыбы, ракообразных и моллюсков обеспечивает около пятьдесят процентов всей рыбы, потребляемой человеком. Для того, чтобы сохранить аквакультурную систему на оптимальном уровне и избежать физиологического стресса и болезни рыб, необходимо контролировать качество воды.

Для того, чтобы решить эту проблему,исследователи разрабатывают автономный подводный аппарат с биосенсорами, который в реальном времени и на территории комплекса контролирует качество воды в рыбных хозяйствах.

Важно

Для того, чтобы свести к минимуму неудобства и возможный стресс у рыб, робот имитирует ее внешний вид и ее функционирования. Общая длина рыбы составляет 30 см, не включая хвост.

По словам Клаудио Росси, разработчика этой чудо рыбы, «благодаря этой системе, который предоставляет информацию об экологических изменениях, мы можем контролировать параметры качества воды и улучшать управленческие решения рыбных хозяйств, а следовательно, и следить за здоровьем рыб.»

искусственные нейронные сети робототехника

Источник: https://neuronus.com/news-tech/1292-glubokoe-obuchenie-ins-mogut-pomoch-obnaruzhit-rak-robot-ryba-dlya-monitoringa-okruzhayushchej-sredy.html

Рыба-робот контролирует состояние окружающей среды

Создано 23.05.2012 11:47Автор: Алексей Норкин

По волнам мелководной гавани у города Хихон на севере Испании медленно виляя хвостом, плавает крупная желтая рыба. Этот спокойный пловец не из плоти и крови, а из металла и углеволокна. Желтая рыба – робот, новейшее оружие ученых в борьбе за чистоту окружающей среды.

Автономная морская машина работает над трудной и важной задачей, она ищет загрязнения воды и передает информацию о них на берег.

Здесь в Испании, в порту Хихон проходит испытание прототип, который в будущем, возможно, станет родоначальником нового подразделения морской полиции.

«Идея состоит в том, чтобы в режиме реального времени вести мониторинг загрязнений.

Как только кто-то сбросит химические вещества или произойдет какая-либо утечка, мы сразу сможем получить об этом сообщение и выяснить, чем вызвана проблема, чтобы прекратить ее», – объясняет Люк Спеллер (Luke Speller), старший научный сотрудник исследовательского подразделения BMT Group, многопрофильной консалтинговой фирмы.

Компания входит в консорциум Shoal, финансируемую Европейской комиссией группу представителей науки и бизнеса, разработавшую технологию этих подводных работ.

«В настоящее время пробы воды в портах собираются примерно раз в месяц», – продолжает доктор Спеллер.

«И если в промежутке между ними какой-нибудь корабль, вошедший в гавань, сбросит химические вещества или произойдет утечка, то загрязнения распространятся повсюду, вплоть до береговой линии.

Рыба-робот будет все время находиться в порту, постоянно проверяя наличие загрязнений окружающей среды».

Длина робота составляет около 1,5 метров, он довольно точно имитирует движение живой рыбы. По словам Яна Дюка (Ian Dukes) из университета Эссекса, еще одного партнера консорциума, на создание робота ученых вдохновила природа.

«На протяжении миллионов лет рыбы совершенствовали свою гидродинамическую форму, и мы пытались имитировать ее, разрабатывая робота. Они плавают как рыбы, очень проворны, и могут быстро изменить направление даже на мелководье».

По сравнению с другими автономными подводными аппаратами, рыбы-роботы имеют и другие преимущества.

«Традиционные роботы используют винты и двигатели», – говорит доктор Дюк. «Мы пытаемся использовать рыбий плавник, чтобы перемещаться в воде. Плавник – очень эффективный инструмент, особенно на мелководье и там, где много мусора. Мы можем работать в сложных условиях, там, где, как правило, не избежать поломки винта».

Совет

Для исследования загрязнений рыба-робот использует массивы микроэлектродов. В своем нынешнем состоянии робот способен обнаружить фенолы и тяжелые металлы, такие как медь или свинец, а также определять содержание кислорода и соленость воды. Однако команда ученых пытается достичь более широких возможностей.

Доктор Спеллер поясняет: «Мы разработали его так, что можно заменить химические сенсоры, установить настроенные на что-то другое, например, сульфаты или фосфаты, в зависимости от акватории, за которой ведется наблюдение».

«Пронюхав» о проблеме, рыбы-роботы используют искусственный интеллект, чтобы выследить ее источник. Они могут работать самостоятельно или в команде, общаться между собой акустическими сигналами и постоянно отчитываются перед берегом.

Читайте также:  Искусственный интеллект научился предсказывать поломки военной техники

Испытания в Хихоне проводятся, чтобы проверить все эти технологии и наработать данные для завершения разработки роботов.

«Когда у нас в руках прототип, то мы знаем, что надо сделать, чтобы довести его до уровня законченной коммерческой системы. Мы надеемся, что это сможет произойти в ближайшие несколько лет», говорит доктор Спеллер.

«В будущем я хотел бы видеть многозадачных роботов, нацеленных на выполнение не только одной узкой задачи. Роботов, которые могут вести поиск и спасение, контролировать водолазов и в то же время отслеживать загрязнения».

Департамент окружающей среды, продуктов и сельского хозяйства (Department for the Environment Food and Rural Affairs, Defra) подсчитал, что только в Англии и Уэльсе загрязнения воды в реках, каналах, озерах и прибрежных водах обходится в 1,3 млрд. фунтов стерлингов в год.

На то, чтобы роботы стали постоянными обитателями водоемов понадобится какое-то время. Каждый прототип по нынешним ценам стоит около 20000 фунтов, хотя, как ожидается, с началом производства расходы должны снизиться.

Дополнительная трудность – недостаточная емкость аккумуляторных батарей. Пока что рыбы-роботы требуют подзарядки примерно каждые 8 часов.

По мнению Ричарда Харрингтона (Richard Harrington) из Общества охраны морской природы, если рыбы-роботы смогут преодолеть перечисленные выше препятствия, то у них будет большое будущее.

По его словам: «Порты, гавани и устья рек, могут стать в перспективе местами регулярного мониторинга загрязняющих веществ.

Обратите внимание

Дистанционно управляемые устройства могут быть оперативно развернуты в неглубоких водоемах, что позволит своевременно реагировать и принимать меры по исправлению положения».

По материалам BBC

Источник: http://www.FacePla.net/index.php/the-news/tech-news-mnu/2397-robofish

Нейронные сети и глубокое обучение: будущее рядом

Об искусственных нейронных сетях сегодня много говорят и пишут – как в контексте больших данных и машинного обучения, так и вне его.

В этой статье мы напомним смысл этого понятия, еще раз очертим область его применения, а также расскажем о важном подходе, который ассоциируется с нейронными сетями – глубоком обучении, опишем его концепцию, а также преимущества и недостатки в конкретных случаях использования.

Что такое нейронная сеть?

Как известно, понятие нейронной сети (НС) пришло из биологии и представляет собой несколько упрощенную модель строения человеческого мозга. Но не будем углубляться в естественнонаучные дебри – проще всего представить нейрон (в том числе, искусственный) как некий черный ящик с множеством входных отверстий и одним выходным.

Математически, искусственный нейрон осуществляет преобразование вектора входных сигналов (воздействий) X в вектор выходных сигналов Y при помощи функции, называемой функцией активации.

В рамках соединения (искусственной нейронной сети — ИНС) функционируют три вида нейронов: входные (принимающие информацию из внешнего мира – значения интересующих нас переменных), выходные (возвращающие искомые переменные – к примеру, прогнозы, или управляющие сигналы), а также промежуточные – нейроны, выполняющие некие внутренние («скрытые») функции.

Классическая ИНС, таким образом, состоит из трех или более слоев нейронов, причем на втором и последующих слоях («скрытых» и выходном) каждый из элементов соединен со всеми элементами предыдущего слоя.

Важно помнить о понятии обратной связи, которое определяет вид структуры ИНС: прямой передачи сигнала (сигналы идут последовательно от входного слоя через скрытый и поступают в выходной слой) и рекуррентной структуры, когда сеть содержит связи, идущие назад, от более дальних к более ближним нейронам). Все эти понятия составляют необходимый минимум информации для перехода на следующий уровень понимания ИНС – обучения нейронной сети, классификации его методов и понимания принципов работы каждого из них.

Обучение нейронной сети

Не следует забывать, для чего вообще используются подобные категории – иначе есть риск увязнуть в отвлеченной математике.

На самом деле, под искусственными нейронными сетями понимают класс методов для решения определенных практических задач, среди которых главными являются задачи распознавания образов, принятия решений, аппроксимации и сжатия данных, а также наиболее интересные для нас задачи кластерного анализа и прогнозирования.

Не уходя в другую крайность и не вдаваясь в подробности работы методов ИНС в каждом конкретном случае, позволим себе напомнить, что при любых обстоятельствах именно способность нейронной сети к обучению (с учителем или «самостоятельно») и является ключевым моментом использования ее для решения практических задач.

В общем случае, обучение ИНС заключается в следующем:

  1. входные нейроны принимают переменные («стимулы») из внешней среды;
  2. в соответствии с полученной информацией изменяются свободные параметры НС (работают промежуточные слои нейронов);
  3. в результате изменений в структуре НС сеть «реагирует» на информацию уже иным образом.

Таков общий алгоритм обучения нейронной сети (вспомним собаку Павлова – да-да, внутренний механизм образования условного рефлекса именно таков – и тут же забудем: все же наш контекст предполагает оперирование техническими понятиями и примерами).

Понятно, что универсального алгоритма обучения не существует и, скорее всего, существовать не может; концептуально подходы к обучению делятся на обучение с учителем и обучение без учителя.

Важно

Первый алгоритм предполагает, что для каждого входного («обучающегося») вектора существует требуемое значение выходного («целевого») вектора – таким образом, два этих значения образуют обучающую пару, а вся совокупность таких пар – обучающее множество.

В случае варианта обучения без учителя обучающее множество состоит лишь из входных векторов – и такая ситуация является более правдоподобной с точки зрения реальной жизни.

Глубокое обучение

Понятие глубокого обучения (deep learning) относится к другой классификации и обозначает подход к обучению так называемых глубоких структур, к которым можно отнести многоуровневые нейронные сети.

Простой пример из области распознавания образов: необходимо научить машину выделять все более абстрактные признаки в терминах других абстрактных признаков, то есть определить зависимость между выражением всего лица, глаз и рта и, в конечном итоге, скопления цветных пикселов математически.

Читайте также:  Умное кольцо - гаджет современности

Таким образом, в глубокой нейронной сети за каждый уровень признаков отвечает свой слой; понятно, что для обучения такой «махины» необходим соответствующий опыт исследователей и уровень аппаратного обеспечения.

Условия сложились в пользу глубокого обучения НС только к 2006 году – и спустя восемь лет можно говорить о революции, которую произвел этот подход в машинном обучении.

Итак, прежде всего, в контексте нашей статьи стоит заметить следующее: глубокое обучение в большинстве случае не контролируется человеком. То есть этот подход подразумевает обучение нейронной сети без учителя.

Это и есть главное преимущество «глубокого» подхода: машинное обучение с учителем, особенно в случае глубоких структур, требует колоссальных временных – и трудовых – затрат.

Глубокое же обучение – подход, моделирующий человеческое абстрактное мышление (или, по крайней мере, представляет собой попытку приблизиться к нему), а не использующий его.

Совет

Идея, как водится, прекрасная, но на пути подхода встают вполне естественные проблемы – прежде всего, коренящиеся в его претензии на универсальность.

На самом деле, если на поприще распознавания образов подходы deep learning добились ощутимых успехов, то с той же обработкой естественного языка возникает пока гораздо больше вопросов, чем находится ответов.

Очевидно, что в ближайшие n лет вряд ли удастся создать «искусственного Леонардо Да Винчи» или даже – хотя бы! — «искусственного homo sapiens».

Тем не менее, перед исследователями искусственного интеллекта уже встает вопрос этики: опасения, высказываемые в каждом уважающем себя научно-фантастическом фильме, начиная с «Терминатора» и заканчивая «Трансформерами», уже не кажутся смешными (современные изощренные нейросети уже вполне могут считаться правдоподобной моделью работы мозга насекомого!), но пока явно излишни.

Идеальное техногенное будущее представляется нам как эра, когда человек сможет делегировать машине большинство своих полномочий – или хотя бы сможет позволить ей облегчить существенную часть своей интеллектуальной работы.

Концепция глубокого обучения – один из шагов на пути к этой мечте.

Путь предстоит долгий – но уже сейчас понятно, что нейронные сети и связанные с ними все развивающиеся подходы способны со временем воплотить в жизнь чаяния научных фантастов.

Источник: http://datareview.info/article/neyronnyie-seti-i-glubokoe-obuchenie-budushhee-ryadom/

Мониторинг окружающей среды

В систему экологического контроля входит также государственная служба наблюдения — экологический мониторинг.

Под мониторингом (от лат. «monitor» — напоминающий, надзирающий) понимают систему наблюдений, оценки и прогноза состояния окружающей среды. Основной принцип мониторинга — непрерывное слежение.

Мониторинг является важнейшей частью экологического контроля, которое осуществляет государство. Главная цель мониторинга — наблюдение за состоянием окружающей природной среды и уровнем ее загрязнения.

Обратите внимание

Не менее важно своевременно оценить и последствия антропогенного воздействия на биоту, экосистемы и здоровье человека, а также эффективность природоохранных мероприятий.

Но мониторинг — это не только слежение и оценка фактов, но и экспериментальное моделирование, прогноз и рекомендации по управлению состоянием окружающей природной среды.

По территориальному охвату различают три ступени или блока современного мониторинга — локальный (биоэкологический, санитарно-гигиенический), региональный (геосистемный, природно-хозяйственный) и глобальный (биосферный, фоновый).

В программу биоэкологического (санитарно-гигиенического) мониторинга, проводимого на локальном уровне входят наблюдения за изменением в различных сферах содержания загрязняющих веществ, обладающих канцерогенными, мутагенными и иными неблагоприятными свойствами. Постоянным наблюдениям подвергаются следующие загрязняющие вещества, наиболее опасные для природных экосистем и человека:

  • в поверхностных водах — радионуклиды, тяжелые металлы, пестициды, бенз(а)пирен, рН, минерализация, азот, нефтепродукты, фенолы, фосфор;
  • в атмосферном воздухе — оксиды углерода, азота, диоксид серы, озон, пыль, аэрозоли, тяжелые металлы, радионуклиды, пестициды, бенз(а)пирен, азот, фосфор, углеводороды;
  • в биоте — тяжелые металлы, радионуклиды, пестициды, бенз(а)пирен, азот, фосфор.

Тщательно исследуют и такие вредные физические воздействия, как радиацию, шум, вибрацию, электромагнитные воля и др.

Пункты экологических наблюдений располагают в местах концентрации населения и районах интенсивной его деятельности с таким расчетом, чтобы они контролировали основные линии связи человека (трофические и др.) с естественными и искусственными компонентами окружающей среды.

Это могут быть территории промышленно-энергетических центров, атомных электростанций, нефтепромыслов, агроэкосистем с интенсивным применением ядохимикатов и др.

В составе биоэкологического (санитарно-гигиенического) мониторинга большое внимание уделяют наблюдениям за ростом врожденных дефектов в популяциях человека и динамикой генетических последствий загрязнения биосферы, в первую очередь мутагенами.

На региональном (геосистемном) уровне наблюдения ведут за состоянием экосистем крупных природно-территориальных комплексов (бассейнов рек, лесных экосистем, агроэкосистем и т.д.), где имеются отличия параметров от базового фона ввиду антропогенных воздействий.

Изучают трофические связи (биологические круговороты) и их нарушения, оценивают возможность использования ресурсов природных экосистем в конкретных видах деятельности, анализируют характер и количественные показатели антропогенных воздействий на окружающую природную среду в этих регионах.

Например, ведут контроль за популяционным состоянием исчезающих видов животных в пределах какого-либо региона и т.д.

Важно

Обеспечить наблюдение, контроль и прогноз возможных изменений в биосфере в целом — задача глобального мониторинга. Его называют еще фоновым или биосферным.

Объектами глобального мониторинга являются атмосфера, гидросфера, растительный и животный мир и биосфера в целом как среда жизни всего человечества.

Разработка и координация глобального мониторинга окружающей природной среды осуществляется в рамках ЮНЕП (орган ООН) и Всемирной метеорологической организации (ВМО).

Основными целями этой программы являются:

  • организация расширенной системы предупреждения об угрозе здоровью человека;
  • оценка влияния глобального загрязнения атмосферы на климат;
  • оценка количества и распределения загрязнений в биологических системах, особенно в пищевых цепочках;
  • оценка критических проблем, возникающих в результате сельскохозяйственной деятельности и землепользования;
  • оценка реакции наземных экосистем на воздействие окружающей среды;
  • оценка загрязнения океана и влияния загрязнения на морские экосистемы;
  • создание системы предупреждений о стихийных бедствиях в международном масштабе.

При выполнении работ по программе глобального мониторинга особое внимание уделяют наблюдениям за состоянием природной среды из Космоса. Космический мониторинг позволяет получить уникальную информацию о функционировании экосистем как на региональном, так и на глобальном уровнях

Читайте также:  Новый развлекательный робот был представлен на выставке в сша

В России функционирует разветвленная общегосударственная служба наблюдения по всем ступеням мониторинга – локальном, региональном и глобальном. Обобщая результаты наблюдения на всех трех уровнях мониторинга, получают объективную картину антропогенных и природных процессов в различных регионах страны.

С этой целью на многочисленных станциях, створах контроля, стационарных постах, в химических лабораториях, на самолетах, вертолетах и космических аппаратах наблюдают за загрязнением атмосферы, вод, почв, донных отложений, околоземного пространства, организуют слежение за состоянием земель, минерально-сырьевых ресурсов недр, сохранностью животного и растительного мира и т.д.

Государственный экологический мониторинг в России ведется по следующим объектам: атмосферный воздух; водные объекты; объекты животного мира; леса; геологическая среда; земли; особо охраняемые природные территории; источники антропогенного воздействия.

Наблюдение, оценка и прогноз состояния отдельных компонентов природной среды и источников антропогенного воздействия осуществляются в рамках соответствующей функциональной подсистемы экологического мониторинга.

Функциональные подсистемы мониторинга состояния атмосферного воздуха, загрязнения почв, поверхностных вод суши и морской среды объединены в Государственную службу наблюдения за загрязнением окружающей природной среды (ГСН).

С 1995 г. в России с целью радикального повышения эффективности службы наблюдения введена Единая государственная система экологического мониторинга (ЕГСЭМ).

К основным ее задачам, в частности, относятся ведение специальных банков данных, характеризующих экологическую обстановку и гармонизация их с международными эколого-информационными системами, а также оценка и прогноз состояния объектов и антропогенных воздействий на них, откликов экосистем и здоровья населения на изменение состояния окружающей природной среды.

Юридическая ответственность за экологические правонарушения >

Источник: http://oblasti-ekologii.ru/ecology/ekologiceskij-risk-kontrol-i-monitoring/monitoring-okruzhaushej-sredy

Что такое экологический мониторинг окружающей среды?

В 1968 году в Париже состоялась конференция ЮНЕСКО, на которой были обсуждены основные пункты Программы «Человек и биосфера» (Man and Biosphere — MAB).

Программа MAB включала разработку рекомендаций по организации международной программы наблюдений за изменениями окружающей среды.

Ее главная задача состояла в обнаружении и предупреждении наступающих вредных антропогенных изменений в состоянии природной среды, которые могут нанести прямой или косвенный вред благосостоянию людей.

Совет

В 1971 году при подготовке к первой международной конференции ООН по окружающей среде (Стокгольм, 1972) экспертами комиссии Научного комитета по проблемам окружающей среды было предложено понятие «мониторинг окружающей природной среды».

Этот термин было решено использовать «для обозначения системы повторных наблюдений одного и более элементов природной среды в пространстве и во времени с определенными целями и в соответствии с заранее подготовленной программой». Авторство принадлежало члену комиссии американскому ученому Р. Манну.

Важным решением Стокгольмской конференции была рекомендация по созданию Глобальной системы мониторинга окружающей среды (Global Environmental Monitoring Systems- GEMS).

Большая заслуга в разработке концепции мониторинга принадлежит выдающемуся российскому ученому Ю. А. Израэлю, который предложил «понимать под мониторингом только такую систему наблюдений, которая позволяет выделить изменения состояния биосферы под влиянием антропогенной деятельности». В соответствии с определением, основными элементами в эту систему включаются:

 — наблюдение за факторами воздействия и состоянием окружающей среды; — прогноз ее будущего состояния;

 — оценка ее фактического и прогнозируемого состояния.

Эта концепция отводит мониторингу функцию информационного обеспечения антропогенной деятельности.

По мнению другого российского исследователя И. П.

Герасимова, «объектом общего мониторинга является многокомпонентная совокупность природных явлений, подверженная многообразным естественным динамическим изменениям и испытывающая разнообразные воздействия и преобразования ее человеком». И. П.

Герасимов понимал под мониторингом «систему наблюдения, контроля и управления состоянием окружающей среды, осуществляемую в различных масштабах, в том числе глобальном».

«Управленческая» концепция мониторинга нацеливала на выявление и контроль экологической опасности, создание экологически целесообразного хозяйства, активное международное сотрудничество. Сторонники «управленческой» концепции мониторинга настаивали на необходимости восполнения пробела, связанного с отсутствием в системе мониторинга звена управления.

В настоящее время принято такое определение: под экологическим мониторингом окружающей среды понимают комплексную систему наблюдений, оценки и прогноза состояния окружающей среды.

Обратите внимание

Это понятие означает регулярные наблюдения природных сред, ресурсов, растительного и животного мира, выполняемые по единообразной программе.

Такой подход позволяет выявить изменения их состояния как в ходе естественных процессов, так и под влиянием деятельности человека.

Цель, задачи и принципы организации экологического мониторинга

Основная цель экологического мониторинга заключается в создании информационной системы, позволяющей получать достоверные сведения о состоянии окружающей среды и ее изменениях в физических и биотических компонентах под действием естественных и антропогенных факторов.

Системы экологического мониторинга призваны решать следующие задачи:

 — сбор первичной информации, ее накопление, систематизация, анализ и формирование банка данных;  — обработка и представление данных в виде различных таблиц, графиков, карт;  — усовершенствование и разработка методов получения исходной информации, оценка текущего состояния окружающей среды и прогноза;  — анализ причин наблюдаемых и вероятных изменений состояния;

 — оперативное обеспечение необходимой информацией всех заинтересованных лиц.

При этом оценка текущего состояния среды является основой для принятия оперативных решений в области природопользования, а прогноз — для принятия долговременных решений.

Организация экологического мониторинга базируется на трех основных принципах: комплексности, систематичности и унифицированности. На основе этих принципов процесс построения системы экологического мониторинга должен включать следующие основные составляющие:

 — выбор объектов мониторинга и контролируемых параметров;  — создание сети пунктов наблюдений;  — сбор, обработка и накопление информации;  — обработка полученной информации, анализ и оценка экологической обстановки;

 — использование информации и результатов для принятия решений о действиях по улучшению экологической ситуации.

Структура системы экологического мониторинга состоит из четырех основных блоков: базы данных, аналитического блока, информационного блока и блока управления экологической ситуацией.

Информационная система экологического мониторинга является составной частью системы управления состоянием окружающей среды, поскольку информация о существующем состоянии окружающей среды и тенденциях его изменения являются основой разработки природоохранной политики и планирования социально-экономического развития территорий.

Какова структура и организация экологического мониторинга? Об этом пойдет речь в следующей статье.

Источник: https://ShkolaZhizni.ru/world/articles/54656/

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector