Doklady ChemistryDoklady ChemistryДоклады Российской академии наук. Химия, науки о материалах2686-95353034-5111The Russian Academy of Sciences68247710.31857/S2686953524060022BOYKJYCHEMICAL TECHNOLOGYХИМИЧЕСКАЯ ТЕХНОЛОГИЯResearch ArticleFuzzy-Interval Model of Forest Biomass Changes under the Influence of Technogenic Chemical Pollutants under Conditions of UncertaintyНечетко-интервальная модель процессов изменения лесной биомассы под воздействием техногенных химических загрязнений в условиях неопределенностиMeshalkinV. P.МешалкинВ. П.
Russian Federation

Academician of the RAS

Академик РАН

butusov-1@mail.ruButusovO. B.БутусовО. Б.
Russian Federation
butusov-1@mail.ruKantyukovR. R.КантюковР. Р.
Russian Federation
butusov-1@mail.ruChistyakovaT. B.ЧистяковаТ. Б.
Russian Federation
butusov-1@mail.ruDmitry Mendeleyev University of Chemical Technology of RussiaРоссийский химико-технологический университет имени Д.И. МенделееваFrumkin Institute of Physical Chemistry and Electrochemistry, Russian Academy of SciencesИнститут физической химии и электрохимии им. А.Н. Фрумкина РАНООО “Gazprom VNIIGAZ”ООО “Газпром ВНИИГАЗ”Saint Petersburg State Technological Institute (Technical University)Санкт-Петербургский государственный технологический институт (технический университет)201220245191111604062025Copyright ©; 2024, Russian Academy of SciencesCopyright ©; 2024, Российская академия наук2024Russian Academy of SciencesРоссийская академия наукhttps://journals.eco-vector.com/2686-9535/article/view/682477

An original fuzzy-interval model of forest biomass change processes under the influence of technogenic chemical pollution under conditions of uncertainty of forest biomass state parameters is proposed. It is distinguished by the use of virtual positive and negative forest biomass flows with fuzzy values of forest biomass density and consumption parameters under the influence of chemical pollution, as well as operations of transforming initial differential equations with uncertain variables into interval equations with triangular fuzzy numbers (TFN), which allows, under conditions of fuzzy information about the biomass state, to calculate the boundaries of the impact and buffer zones of ecological zoning of forest areas under the influence of chemical pollution.

Предложена оригинальная нечетко-интервальная модель процессов изменения лесной биомассы под воздействием техногенных химических загрязнений в условиях неопределенности параметров состояния лесной биомассы, отличающаяся использованием виртуальных положительных и отрицательных потоков лесной биомассы с нечеткими значениями параметров плотности и расходов лесной биомассы под воздействием химических загрязнений, а также операций преобразования исходных дифференциальных уравнений с неопределенными переменными в интервальные уравнения с треугольными нечеткими числами. Данная модель позволяет в условиях нечеткой информации о состоянии биомассы рассчитывать границы импактной и буферной зон экологического районирования территории лесных массивов под воздействием химических загрязнений.

chemical pollutionforest biomasspositive and negative biomass flowstriangular fuzzy numbersfuzzy ordinary differential equationsecological zoning of forestsхимические загрязнениябиомасса лесных массивовположительные и отрицательные виртуальные потоки биомассытреугольные нечеткие числанечеткие обыкновенные дифференциальные уравненияэкологическое районирование лесных массивовРоссийский научный фондRussian Science Foundation№21-79-30029Meshalkin V.P., Dovì V.G., Bobkov V.I. Belyakov A.V., Butusov O.B., Garabadzhiu A.V., Burukhina T.F., Khodchenko S.M. // Mendeleev Commun. 2021. V. 31. № 5. P. 593–604. https://doi.org/10.1016/j.mencom.2021.09.003Мешалкин В.П. Экспертные системы в химической технологии. Основы теории, опыт разработки и применения. М.: Химия, 1995. 368 с. ISBN 5-7245-0974-1Мешалкин В.П. Основы интенсификации и ресурсоэнергоэффективности химико-технологических систем. Смоленск: ООО “Принт-экспресс”, 2021. 442 с.Бузник В.М. Химия. Устойчивое развитие. Высокотехнологичный бизнес. Владивосток: Дальнаука, 2002. 200 с.Защиринский С.В., Фураев Д.Н., Чистякова Т.Б. // Автоматизация в промышленности. 2018. № 11. С. 28–32.Bolshakov A., Sgibnev A., Glazkov V., Lachugin D., Chistyakova T. Volumetric display testing unit for visualization and dispatching applications In: Interactive collaborative robotics. Ronzhin A., Rigoll G., Meshcheryakov R. (eds.). ICR 2016. Lect. Notes Comput. Sci. V. 9812. Springer, Cham, 2016. P. 234–242. https://doi.org/10.1007/978-3-319-43955-6_28Bojadziev G., Bojadziev M. Fuzzy logic for business, finance and management. USA, Danvers: World Scientific Publishing, 2007. 232 p.Pedro F.S., de Barros L.C., Gomes L.T. A Survey on fuzzy differences. In: Proc. of the 16th World Congress of the International Fuzzy Systems Association (IFSA), 9th Conference of the European Society for Fuzzy Logic and Technology. 2015. EUSFLAT. P. 705–710. https://doi.org/10.2991/ifsa-eusflat-15.2015.100Bede B., Stefanini L. Numerical solution of interval differential equations with generalized Hukuhara differentiability. In: Proc. of the Joint 2009 International Fuzzy Systems Association World Congress and European Society of Fuzzy Logic and Technology Conference (July 20–24, 2009, Lisbon, Portugal). IFSA/EUSFLAT. 2009. P. 730–735.Ahmad M.Z., Hasan M.K. Numerical methods for fuzzy initial value problems under different types of interpretation: A comparison study. In: Informatics engineering and information science. ICIEIS 2011. Communications in computer and information science. Abd Manaf A., Zeki A., Zamani M., Chuprat S., El-Qawasmeh E. (eds.). V. 252. Part II. Springer, Berlin, Heidelberg. pp. 275–288. https://doi.org/10.1007/978-3-642-25453-6_25Chakraverty S., Tapasvini S., Diptyranjan B. Fuzzy differential equations and application for engineers and scientists. Boca Raton, London, New York: CRC Press, Taylor and Francis Group, 2017. 216 p. https://doi.org/10.1201/9781315372853Kumaresan N., Kavikumar J., Ratnavelu K. // Int. J. Math. Comput. Sci. 2012. V. 6. P. 453–456.Gomes L.T., de Barros L.C., Bede B. Fuzzy differential equations in various approaches. Heidelberg, New York, Dordrecht London: Springer International Publishing, 2015. 130 p. https://doi.org/10.1007/978-3-319-22575-3Najafi H.S., Sasemasi F.R., Roudkoli S.S., Nodehi S.F. // J. Math. Comput. Sci. 2011. V. 2. № 2. P. 295–306.Мешалкин В.П., Бобков В.И., Борисов В.В., Дли М.И. // Доклады Российской академии наук. Химия, науки о материалах. 2020. Т. 494. № 1. С. 50–54. https://doi.org/10.31857/S2686953520050167Dias M.R.B., Barros L.C. Differential equations based on fuzzy rules. In: Proc. of the Joint 2009 International fuzzy systems association world congress and European society of fuzzy logic and technology conference. V. 1. (July 20–24, 2009, Lisbon, Portugal), 2009. pp. 240–246.Murray J.D. Mathematical biology. Third edition. Berlin: Heidelberg: Springer-Verlag, 2002. 576 p.Smith W.H. Air Pollution and forests. Interactions between air contaminants and forest ecosystems. New York: Springer-Verlag, 1981. 388 p.