Использование систем поддержки принятия решений в лесной промышленности: экологический аспект
https://doi.org/10.25205/1818-7900-2022-20-1-5-17
Аннотация
Рассматриваются вопросы применения информационных технологий в лесной промышленности. Отмечается, что данной отрасли требуется техническая и технологическая модернизация в рамках концепции «Индустрия 4.0». Описываются методы, которые дают возможность снизить негативное влияние лесозаготовительных машин на окружающую среду. Акцент делается на том, что максимальный урон почвогрунтам наносят колесные движители лесной техники. Предлагается использовать системы поддержки принятия решений (СППР) для улучшения и упрощения процесса контроля над происшествиями на территории, предназначенной для рубки леса. Дается структура такой системы, описываются основные составные части, принципы их функционирования. Предлагаются некоторые технические показатели для оценки изменений вследствие внедрения описываемой СППР, среди них: время реакции на происшествие с момента его выявления, время анализа ситуации и время ликвидации загрязнения, а также глубина колеи, образуемая лесной машиной. Проводится моделирование ряда ситуаций, подчеркивающих эффективность применения СППР, таких как: 1) можно ли сократить время очищения почвы от нефтепродуктов; 2) можно ли предотвратить превышение необходимого уровня глубины колеи. Рассматривается влияние СППР на существующие показатели «Индустрии 4.0». Обоснованы выводы о целесообразности и эффективности использования СППР в лесной промышленности. Отмечается, что применение СППР в определенной степени позволит предотвратить эрозию лесных почв на лесосеке, а также предупредить снижение плодородия, вызванного нерациональным использованием и химическим загрязнением.
Об авторе
М. Ю. Васенёв
Поволжский государственный технологический университет
Россия
Россия
Михаил Юрьевич Васенёв, аспирант
Йошкар-Ола
Список литературы
1. Васенёв М. Ю. «Индустрия 4.0»: использование информационных технологий для снижения техногенного воздействия лесозаготовительных машин // International Journal of Open Information Technologies. 2019. Vol. 7, no. 10. С. 50–58.
2. Nevalainen P., Salmivaara A., Ala-Ilomäki J. et al. Estimating the Rut Depth by UAV Photogrammetry. Remote Sensing, 2017, vol. 9, no. 12, p. 1279. DOI 10.3390/rs9121279
3. Gézero L., Antunes C. Road Rutting Measurement Using Mobile LiDAR Systems Point Cloud. ISPRS International Journal of Geo-Information, 2019, vol. 8, no. 9, p. 404. DOI 10.3390/ijgi8090404.
4. Геловани В. А., Башлыков А. А., Бритков В. Б., Вязилов Е. Д. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений в нештатных ситуациях с использованием информации о состоянии природной среды. М.: Эдиториал УРСС, 2001. 304 с.
5. Еремеев А. П., Симонов Д. Н., Чибизова Н. В. Реализация прототипа системы поддержки принятия решений реального времени на основе инструментального комплекса G2 // Программные продукты и системы. 1996. № 3. DOI 10.15827/0236-235X
6. Kobersy I. S., Shkurkin D. V., Zatonskiy A. V. et al. Moving objects control under uncertainty. ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences, 2016, vol. 11, no. 5, pp. 2830– 2834.
7. Ганина Я. О., Лаптев В. В. Нечеткая продукционная модель для оценки профессиональных качеств морских специалистов // Вестник Астрахан. го. техн. ун-та. Серия: Управление, вычисл. техн., информ. 2016. № 3. С. 101–108.
8. Вязилов Е. Д. Методы и средства работы с базами данных. Обнинск: ИАТЭ НИЯУ МИФИ, 2012. 393 с.
9. Бурмистрова О. Н., Просужих А. А., Хитров Е. Г и др. Теоретические исследования производительности форвардеров при ограничениях воздействия на почвогрунты // Изв. вузов. Лесной журнал. 2021. № 3 (381). С. 101–116. DOI 10.37482/0536-1036-2021-3-101-116
10. Ilintsev A., Bogdanov A., Nakvasina E., Amosova I., Koptev S., Tretyakov S. The natural recovery of disturbed soil, plant cover and trees after clear-cutting in the Boreal Forests, Russia. iForest, 2020, vol. 13, iss. 6, pp. 531–540. DOI 10.3832/ifor3371-013
11. Шайдуллина И. А., Антонов Н. А., Колесникова Н. Е. и др. Испытание новых биотехнологий рекультивации нефтезагрязненных земель в условиях ОАО «Татнефть» // Материалы научной сессии ученых Альметьевского государственного нефтяного института. 2013. № 1. С. 168–173.
12. Wronski E. B., Humphreys N. A method for evaluating the cumulative impact of groundbased logging systems on soils. Journal of Forest Engineering, 1994, vol. 5, pp. 9–20.
13. Abebe A., Tanaka T., Yamazaki M. Soil compaction by multiple passes of a rigid wheel relevant for optimization of traffiс. Journal of Terramechanics, 1989, vol. 26, no. 2, pp. 139–148.
14. Schuh G., Anderl R., Gausemeier J., ten Hompel M., Wahlster W. Industrie 4.0 Maturity Index. Managing the Digital Transformation of Companies. Munich, Herbert Utz Verlag, 2017.
15. Мень М. А, Батуркин А. Н., Морохоева И. П., Доробалюк С. А. Отчет о результатах совместного экспертно-аналитического мероприятия «Анализ эффективности использования лесных ресурсов Российской Федерации в 2016–2018 годах». М., 2020.
16. Ortiz-Urbina E, González-Pachón J, Diaz-Balteiro L. Decision-Making in Forestry: A Review of the Hybridisation of Multiple Criteria and Group Decision-Making Methods. Forests, 2019, vol. 10, no. 5, p. 375. DOI 10.3390/f10050375
Рецензия
Для цитирования:
Васенёв М.Ю. Использование систем поддержки принятия решений в лесной промышленности: экологический аспект. Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии. 2022;20(1):5-17. https://doi.org/10.25205/1818-7900-2022-20-1-5-17
For citation:
Vasenev M.Yu. Decision Support Systems Utilization in Forestry: Environmental Aspect. Vestnik NSU. Series: Information Technologies. 2022;20(1):5-17. (In Russ.) https://doi.org/10.25205/1818-7900-2022-20-1-5-17
Просмотров:
166
Послать статью по эл. почте 