ҮЛКЕН ДЕРЕКТЕРДІ ӨҢДЕУ АРҚЫЛЫ АТМОСФЕРАЛЫҚ ЛАСТАНУДЫ НАҚТЫ УАҚЫТ РЕЖИМІНДЕ МОНИТОРИНГТЕУ ЖҮЙЕСІН ҚҰРУ

Abstract

Мақалада үлкен деректерді (Big Data) өңдеу технологияларын пайдалану арқылы атмосфералық ауаның ластануын нақты уақыт режимінде мониторингтеу және болжау жүйесін құру мәселелері қарастырылады. Жүйенің деректерді жинау, тасымалдау, сақтау, өңдеу және визуализациялау кезеңдерінен тұратын архитектурасы сипатталады. Сенсорлар арқылы алынған экологиялық деректерді өңдеуде Apache Kafka және Apache Spark секілді бөлінген есептеу платформаларының тиімділігі талданады. Сонымен қатар машиналық оқыту алгоритмдерін қолдану арқылы ауа сапасының өзгерісін алдын ала болжау мүмкіндіктері LSTM, Random Forest, XGBoost, LightGBM және гибридті CNN-RNN модельдерінің нәтижелері негізінде көрсетіледі. Жұмыста экологиялық мониторинг жүйелерінің қоршаған ортаның жай-күйін бақылаудағы маңызы айқындалып, атмосфералық ластанудың адам денсаулығына әсерін азайтудағы рөлі қарастырылады. Қазақстан жағдайында мұндай интеллектуалды жүйелерді енгізудің экологиялық қауіпсіздікті арттырудағы, деректерді жедел талдаудағы және басқарушылық шешімдер қабылдаудағы практикалық маңыздылығы негізделеді.