26

The growing focus on ecological issues has led to extensive research on the dispersion of harmful particles. Numerical modeling is used to simulate these particles and track their concentration changes. Key indicators, such as soil physical and chemical properties, are considered in the modeling process. This simplifies the process, allowing for more accurate mathematical models that predict harmful particle behavior. This approach enhances understanding of ecological processes and supports strategies for mitigating harmful particle effects and improving environmental management practices.

  • Количество прочтений 26
  • Дата публикации 27-09-2024
  • Язык статьиIngliz
  • Страницы184-196
English

The growing focus on ecological issues has led to extensive research on the dispersion of harmful particles. Numerical modeling is used to simulate these particles and track their concentration changes. Key indicators, such as soil physical and chemical properties, are considered in the modeling process. This simplifies the process, allowing for more accurate mathematical models that predict harmful particle behavior. This approach enhances understanding of ecological processes and supports strategies for mitigating harmful particle effects and improving environmental management practices.

Русский

Растущее внимание к экологическим проблемам привело к обширным исследованиям дисперсии вредных частиц. Численное моделирование используется для имитации этих частиц и отслеживания изменений их концентрации. Ключевые показатели, такие как физические и химические свойства почвы, учитываются в процессе моделирования. Это упрощает процесс, позволяя создавать более точные математические модели, которые предсказывают поведение вредных частиц. Такой подход улучшает понимание экологических процессов и поддерживает стратегии смягчения воздействия вредных частиц и улучшения методов управления окружающей средой.

Ўзбек

Ekologiya muammolariga e’tibor kuchayib borayotgani zararli zarrachalarning tarqalishi bo‘yicha keng ko‘lamli tadqiqotlar olib borildi. Raqamli modellashtirish ushbu zarralarni simulyatsiya qilish va ularning konsentratsiyasi o'zgarishini kuzatish uchun ishlatiladi. Modellashtirish jarayonida tuproqning fizik-kimyoviy xossalari kabi asosiy ko‘rsatkichlar hisobga olinadi. Bu jarayonni soddalashtiradi va zararli zarrachalar harakatini bashorat qiluvchi aniqroq matematik modellarni yaratishga imkon beradi. Ushbu yondashuv ekologik jarayonlarni tushunishni kuchaytiradi va zararli zarrachalar ta'sirini yumshatish va atrof-muhitni boshqarish amaliyotini takomillashtirish strategiyalarini qo'llab-quvvatlaydi.

№ Имя автора Должность Наименование организации
1 Yarashov I.K. O'qituvchi Jahon iqtisodiyoti va Diplomatiya Universiteti
2 Subhonov M.R. O‘qituvchi Jahon iqtisodiyoti va Diplomatiya Universiteti
№ Название ссылки
1 1. Kabulov A., Yarashov I. Mathematical model of Information Processing in the Ecological Monitoring Information System //2021 International Conference on Information Science and Communications Technologies (ICISCT). – IEEE, 2021. – С. 1-4.
2 2. Yarashov I. Algorithmic Formalization Of User Access To The Ecological Monitoring Information System //2021 International Conference on Information Science and Communications Technologies (ICISCT). – IEEE, 2021. – С. 1-3.
3 3. Yarashov I., Normatov I., Mamatov A. THE STRUCTURE OF THE ECOLOGICAL INFORMATION PROCESSING DATABASE AND ITS ORGANIZATION //International Conference on Multidimensional Research and Innovative Technological Analyses. – 2022. – С. 114-117.
4 4. Kabulov A., Kalandarov I., Yarashov I. Problems Of Algorithmization Of Control Of Complex Systems Based On Functioning Tables In Dynamic Control Systems //2021 International Conference on Information Science and Communications Technologies (ICISCT). – IEEE, 2021. – С. 1-4.
5 5. Yarashov I., Normatov I., Mamatov A. ECOLOGICAL INFORMATION PROCESSING TECHNOLOGIES AND INFORMATION SECURITY //International Conference on Multidimensional Research and Innovative Technological Analyses. – 2022. – С. 73-76.
6 6. Kabulov, A., Normatov, I., Kalandarov, I., & Yarashov, I. (2021, November). Development of An Algorithmic Model And Methods For Managing Production Systems Based On Algebra Over Functioning Tables. In 2021 International Conference on Information Science and Communications Technologies (ICISCT) (pp. 1-4). IEEE.
7 7. Турдымамбетов И.Р., Мамбетуллаева С.М., Бекмуратов Б.М. Современное состояние окружающей среды в регионе Южного Приаралья// технологии социальной работы в различных сферах жизнедеятельности: материалы Международной научно-практической конференции. – Махачкала: Апробация, 2019. – С. 161-164.
8 8. Тлеумуратова Б.С., Мамбетуллаева С.М. Мустафаева Р. Моделирование выноса солей с обсохшего дна Аральского моря и его последствий// Эффективные исследования современности: cб. научных работ X Международной научной конференции Евразийского Научного Объединения. – Москва: ЕНО, 2015. – 242 с.
9 9. Батыщев Д.И., Шапошников Д.Е. Многокритериальный выбор с учетом индивидуальных предпочтений// ИПФ РАН. Ниж. Новгород. 1994. 29 с.
10 10. Гиматудинов Ш.К. Физика нефтяного и газового пласта. Изд. 2, перераб. и доп. М.: Недра, 1971, 312 С.
11 11. Грандберг А.Г., Суслов В.И., Суспыцин С.А. Многорегиональные системы: экономико-математическое исследование// Новосибирск: Сибирское Научное Издательство, 2007. -371 с.
12 12. Рафиков А.А. Природные условия осушающегося южного побережья Аральского моря. – Ташкент: Фан, 1982. – 142 с.
13 13. Ляшенко И.Н., Михалевич М.В., Утеулиев Н.У. Методы эколого-экономического моделирования// Монография Нукус. Билим, 1994. -211 c.
14 14. Шарипов Д.К, Модели и алгоритмы систем мониторинга и прогнозирования загрязнения атмосферы промышленных регионов: дисс. канд. наук. – Ташкент, 2017. – 137 с.
15 15. Нахшиниев Б.Р., Сато Т. Численное моделирование распространения пыли с высохшей акватории аральского моря // Доклады Академии наук Республики Таджикистан. – 2009. – Т. 52, №4. – С. 301-307.
16 16. Акулич И.Л. Математическое программирование в примерах и задачах [Текст]: Учеб. пособие / И.Л. Акулич. - 2-е изд., испр. - Санкт-Петербург; Москва; Краснодар: Лань, 2009. - 347 с.
17 17. Ногин В.Д. Линейная свертка критериев в многокритериальной оптимизации. «Исскуственный интелект и приниятия решения» // Российская Акамия наук. Вып. 4/2014. 73-82 с.
В ожидании