Сценарное моделирование динамики тихоокеанского пятна мусора

Метою дослідження було виявлення можливих сценаріїв розвитку ситуації стосовно накопичення твердих побутових відходів та їх впливу на зміни навколишнього середовища у регіоні екологічної катастрофи — тихоокеанської плями сміття. Як вхідні дані для побудови сценарного аналізу використано статистику переробки твердих побутових відходів у США, країнах Європейського Союзу та Сингапурі. На основі наявних даних побудовано моделі для прогнозування кількості відходів, що накопичуються, та рівня їх переробки. Встановлено, що процес утворення відходів найкраще описується за допомогою авторегресійної моделі 1-го порядку і структурної моделі з трендом 3-го порядку. Виявлено основні тренди розвитку досліджуваного процесу і встановлено, що протягом найближчих десяти років реалізація різноманітних сценаріїв політики поводження із твердими побутовими відходами у різних країнах світу може спричинити різноманітні наслідки для тихоокеанської плями сміття та екологічної ситуації взагалі. На прикладі цієї екологічної проблеми описано загальну методику виконання сценарного аналізу. Найбільш життєздатний серед побудованих сценаріїв визначено за допомогою індикаторів правдивості на основі реальних даних. Побудовано дерево рішень для сценарного моделювання; для цього використано авторегресійні моделі та змішані моделі з трендом.The study performed aimed at constructing and comparing scenarios of the solid waste treatment policy in different countries and their influence on variations of environmental dynamics changes in the area of ecological catastrophe — Pacific trash vortex. As input data for the scenario constructing and performing corresponding analysis the statistics for the solid waste processing in the USA, European Union and Singapore was used. The models were constructed for forecasting of the waste accumulated and the percentage of their processing. It was established that the process of the waste accumulation is described best with autoregressive model and structural model with trend. The basic trends for further development of the process under study have been discovered. Over the next ten years the implementation of various solid waste treatment scenarios in the world can cause a variety of implications for the Pacific trash vortex and ecological situation in general, as discussed in the article. A comparative analysis of the policy scenarios for the solid waste treatment was carried out. Using as an example this environmental problem a general methodology of scenario building is described. The indicators to define the robustness of these scenarios and the best one of them were found using actual data. The following tools were used for the purpose: scenario modeling, decision tree constructing for probabilistic modeling, autoregression models and models with description of trend.Целью исследования было выявление возможных сценариев развития ситуации касательно твердых бытовых отходов и их влияния на изменения в регионе экологической катастрофы — тихоокеанского пятна мусора. В качестве исходных данных использована статистика переработки твердых бытовых отходов в США, странах Европейского Союза и Сингапуре. На основе имеющихся данных построены модели для прогнозирования количества образующихся отходов и уровня их переработки. Установлено, что процесс образования отходов лучше всего описывается с помощью авторегрессионной модели 1-го порядка и структурной модели с трендом 3-го порядка. Обнаружены основные тренды развития исследуемого процесса, и установлено, что в течение ближайших десяти лет реализация различных сценариев политики обращения с твердыми бытовыми отходами в странах мира может вызвать разнообразные последствия для тихоокеанского пятна мусора и экологической ситуации в целом. На примере данной экологической проблемы описана общая методика построения сценарного анализа. Наиболее жизнеспособный среди построенных сценариев определен с помощью индикаторов правдивости на основе реальных данных. Построено дерево решений для сценарного моделирования; для этого использованы авторегрессионные модели и модели с трендом