Статья
| Наименование | Принципы разработки программно-технического инструментария для анализа процесса формирования стока поверхностных вод | ||||
| Авторы |
|
||||
| Раздел | |||||
| Год | 2025 | Выпуск | 16 | Страницы | 3 - 8 |
| УДК | 004.032.2 | EDN | ZHKREP | ||
| Аннотация | В работе представлен программно-технический инструментарий, разработанный для анализа формирования стока поверхностных вод на примере реки Белая (Луганская Народная Республика). Описаны принципы его создания, рассмотрены аспекты ввода информации и продемонстрированы примеры визуализации полученных данных. Освещены вопросы задания данных для прогнозирования анализируемых параметров, а также возможности языка программирования Python и, в частности, Tkinter для создания пользовательского интерфейса. | ||||
| Реферат | Цель. Определение принципов построения программно-технического инструментария для анализа процесса формирования стока поверхностных вод (на примере р. Белая, ЛНР).
Методика. Реализация программно-технического инструментария выполнена на основании ретроспективных данных наблюдений за 2024 и 2025 гг. Программа построена с использованием языка программирования Python и использует такие библиотеки, как Pandas для обработки данных, CatBoost для машинного обучения, Matplotlib для визуализации данных и Tkinter для создания графического интерфейса. Результаты. Разработан программно-технический инструментарий для анализа процесса формирования стока поверхностных вод (на примере р. Белая, ЛНР), который позволяет в наглядном виде представить динамику изменения анализируемых параметров, а также строить прогнозы. Научная новизна. Научная новизна представленной работы состоит в использовании компьютерных технологий для создания программных продуктов. Предложенная разработка включает актуальные данные, полученные сотрудниками Молодежной научно-исследовательской лаборатории геоэкологии и прикладной химии и Научного центра мониторинга окружающей среды ФГБОУ ВО «ДонГТУ» за 2024 и 2025 гг. Программно-технический инструментарий позволяет объединить имеющиеся данные (расход воды или другие анализируемые параметры, которые представлены разными химическими компонентами), визуализировать их и строить прогнозы. Практическая значимость. Программный продукт может быть использован на металлургических предприятиях. Его внедрение позволит оптимизировать планирование и контроль водопотребления, обеспечивая соответствие объемов и качества воды установленным требованиям. Кроме того, разработка может представлять интерес для министерств, ответственных за экологическую безопасность водных ресурсов в Луганской Народной Республике. |
||||
| Ключевые слова | программно-технический инструментарий, Python, Tkinter, река Белая, поверхностный сток. | ||||
| Финансирование | исследования выполнены за счет средств федерального бюджета (код темы: FRRU-2024-0004 в ЕГИСУ НИОКТР). | ||||
| Список источников |
1. Зубов А. Р., Зубова Л. Г. Гидрологические особенности рек бассейнов Азовского и Черного морей: монография. Луганск: ФЛП Пальчак А. В, 2017. 230 с. EDN OZUTVA
2. Дрозд Г. Я. Технико-экологические проблемы Донбасса и их решение: монография. Луганск: Ноулидж, 2020. 432 с.
3. О влиянии промышленных сбросов шахтных вод и ландшафтных изменений на наполняемость поверхностных водных объектов в Луганской Народной Республике / Ю. А. Дегтярев, Крамаренко А. А., Коптева А. К., Лысенко И. Л. // Экологический вестник Донбасса. 2022. № 6. С. 37–41. EDN NFVQQK
4. Смирнова И. В., Вознюк Ю. С. Мониторинг состояния реки Белая — основного источника питания Исаковского водохранилища // Пути совершенствования технологических процессов и оборудования промышленных производств: сборник тезисов докладов VIII международной научно-технической конференции. Алчевск: ФГБОУ ВО «ДонГТУ», 2024. С. 293–295. EDN FWMYBT
5. Павлов В. И., Кусайко Н. П., Сергейчук О. В. Оценка свойств гидрологического ряда наблюдений по гидропосту река Белая — Исаковское водохранилище // Экологический вестник Донбасса, 2024. № 1 (11). С. 12–20. EDN VSBLRM
6. Долгих В. П., Кусайко Н. П. Принципы построения методики нейросетевого расчета химических показателей качества воды (на примере р. Белая, ЛНР) // Экологический вестник Донбасса. 2025. № 2 (15). С. 49–56. EDN ASBNER
7. Табунщик В. А. Пространственное распределения наклона поверхности в пределах ландшафтов Крымского полуострова // Строительство и техногенная безопасность. 2021. № 22 (74). С. 135–145. DOI: 10.37279/2413-1873-2021-22-135-145 EDN HLXARB
8. Мотовилов Ю. Г. Система физико-математических моделей формирования речного стока и ее применение в задачах гидрологических расчетов и прогнозов: автореф. дис. … д-ра геогр. наук. М.: Институт водных проблем РАН, 2019. 42 с. EDN NCUHHH
9. Симонов Ю. А. Прогнозирование стока рек России: научно-методические основы и практическая реализация: автореф. дис. … д-ра геогр. наук. М.: МГУ имени М. В. Ломоносова, 2023. 45 с. EDN HULNZW
10. Доценко О. Г., Корецкая Е. Г. О проблеме водных ресурсов Донбасса и ее связи с угольной промышленностью региона // Экологический вестник Донбасса. 2024. № 3 (13). С. 22–25. EDN QTIZVL
11. Саратовский Р. Н., Черников А. О., Майборода А. Н. Принцип и структура построения автоматизированной системы экологического мониторинга // Экологический вестник Донбасса, 2025. № 1 (14). С. 24–35. EDN JXDIUX
12. Долгих В. П. Оценка применимости моделей машинного обучения для прогноза гидроэкологического состояния малых рек // Геология и геофизика Юга России. 2025. Т. 15. № 3. С. 148–161. DOI 10.46698/VNC.2025.82.17.001 EDN BTUGXN
13. Roseman M. Modern Tkinter for Busy Python Developers. Victoria: Late Afternoon Press, 2021. 257 p.
|
||||
| Полный текст |
|
||||