Розглянуто комплексний підхід до аналізу екологічної безпеки міста або регіону, що включає проектування бази даних медико-екологічного моніторингу, методи обробки та аналізу багатовимірної інформації про забруднення атмосфери, нові ГІС-технології побудови екологічних карт та виявлення територій підвищеного ризику. Для полегшення змістовної інтерпретації даних моніторингу і результатів аналізу розроблено систему візуалізації екологічних індексів, які можна безпосередньо наносити на електронну карту міста, тобто візуалізувати території з різним екологічним статусом. Дані екологічного моніторингу атмосфери м. Київ і результати аналізу представлено у вигляді екологічних карт статистичних поверхонь.

Запропоновано математичну модель для визначення раціонального розміщення мережі постів моніторингу за забрудненням приземного шару атмосфери міста, в якій враховано недоліки існуючих аналогів.

Spatial - semantic models of knowledge representation where semantic aspects of a complex situation can be described in terms of probable risk are offered and proved. Methods and algorithms for transforming geoecological monitoring data into a probable space of knowledge are developed. That was implemented on the basis of the psychosemantic approach and structural data analysis. The suggested approach is aimed at solving current problems of testing and operating in the sphere of wildlife management where estimations of risk serve as a criterion for making effective decisions.

Проблему управління екологічною безпекою розглянуто щодо зменшення негативних впливів на навколишнє середовище. Запропоновано узагальнену структурну модель процесу управління екологічною безпекою, засновану на методах та технологіях інтелектуального аналізу даних моніторингу. Досліджено можливості адаптації та удосконалення найбільш відомих алгоритмів інтелектуального аналізу даних, таких як С4.5, К-means, методу опорних векторів (SVM), kNN, наївного баєсового класифікатору, алгоритму Apriori, для задач аналізу даних мережі моніторингу атмосферного повітря. Наведено приклади практичного використання окремих методів з метою виявлення небезпечних ситуацій.

Проаналізовано основні задачі моніторингу стану атмосферного повітря (САП) та вимоги до удосконалення мережі спостережень за станом довкілля для забезпечення зменшення негативних впливів на урбанізовані території та населення промислових міст України. Наведено сучасні інструменти та засоби аналізу великих обсягів структурованих та неструктурованих геопросторових даних, зокрема методи обробки Big Data та методи інтелектуального аналізу геопросторових даних. Здійснено адаптацію окремих засобів для задач моніторингу САП. Надано приклади інтелектуального аналізу та візуалізації геопросторових даних, що відображають рівні техногенних навантажень на атмосферне повітря.

Досліджено проблему моделювання радіаційного впливу на персонал, населення та навколишнє середовище при аваріях та подіях з розливом рідких радіоактивних середовищ (РРС), що включає процес випаровування радіоактивних речовин, транспорт радіонуклідів в межах аварійного приміщення, динаміку атмосферного викиду та вплив забруднення на певні категорії населення. Проведено аналіз математичних та програмних засобів моделювання наслідків радіаційних аварій та інцидентів з розливом РРС, серед яких особливої уваги заслуговує система прийняття рішень RODOS. Розроблено математичну модель характеристик джерела викиду, яка включає миттєву об'ємну концентрацію радіонуклідів у повітрі технологічного приміщення та потужності атмосферного викиду, що характеризують аварійні ситуації з розливом РРС. Запропоновано удосконалити процес підготовки даних для моделювання радіаційних аварій із врахуванням розливу рідких речовин з метою подальшої інтеграції розроблених засобів в систему прийняття рішень RODOS.

Проблему інформативності та визначення інформативних структур розглянуто в рамках сучасної концепції Big Data Analytics, де інтегровано серію підходів, методів і засобів аналізу структурованих та неструктурованих даних великих обсягів. Висвітлено основні тенденції та перспективи Big Data Analytics щодо виявлення знань і закономірностей, важливих для прийняття рішень. Проаналізовано критерії інформативності набору параметрів та засобів, спрямованих на зменшення розмірності простору вихідних ознак. Визначено можливості методів виявлення інформативних параметрів для систематизації знань в задачах екологічної та енергетичної безпеки. Запропоновано загальну структуру та алгоритмічні засоби побудови бази знань для підтримки прийняття рішень в умовах невизначеності та ризику.

З метою систематизації та інтеграції набутого досвіду, необхідного для прийняття рішень в умовах війни та техногенної небезпеки, а також з метою контролю викидів парникових газів або інших шкідливих речовин, розроблено моделі подання знань, які враховують як результати аналізу наявних даних, так і ймовірнісні оцінки стану безпеки техногенних підприємств та прилеглих територій. Для удосконалення процесу прийняття рішень розглянуто ряд імовірнісних моделей, базованих на обчисленні суб'єктивних імовірнісних оцінок щодо виникнення небезпечних подій та прогнозування відповідних ризиків. При моделюванні враховано фактори різної природи: зовнішні впливи, концентрації шкідливих речовин, викиди парникових газів, показники стану безпеки техногенних виробництв, ефективність обладнання, облік порушень та інші показники. Також в системі знань передбачено обчислення ризиків небезпечних подій, імовірність яких зростає за умов взаємодії двох або ряду небезпечних факторів. На основі проведених досліджень розроблено алгоритм побудови та структуру імовірнісної моделі знань, орієнтованої на програмну реалізацію в системі підтримки прийняття рішень для управління безпекою техногенних підприємств, які створюють загрози для населення і природного середовища.