Журнал Современные наукоемкие технологии 1812-7320 Общество с ограниченной ответственностью "Издательский Дом "Академия Естествознания" 10.17513/snt.40774 ART-40774 АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА МОНИТОРИНГА ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ ПИТЬЕВОЙ ВОДЫ В ИСКУССТВЕННЫХ ВОДОХРАНИЛИЩАХ Гидаятзаде С. Г. Gidayatzade S. G. seyyarehidayatzada@isi.com Аммосова Н. В. Ammosova N. V. Российская Федерация Абдуллаева Г. Г. Abdullaeva G. G. Республика Азербайджан Институт математики Министерства науки и образования Республики Азербайджан Institute of Mathematics of the Ministry of Science and Education of the Republic of Azerbaijan Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Астраханский государственный университет» Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education “Astrakhan State University” 28 05 2026 5 43 50 This is an open-access article distributed under the terms of the CC BY 4.0 license. https://top-technologies.ru/ru/article/view?id=40774

В условиях нарастающего экологического кризиса и глобальных климатических изменений обеспечение экологической безопасности питьевой воды приобретает особую актуальность. Для Республики Азербайджан проблема рационального использования и охраны водных ресурсов имеет стратегическое значение, особенно в условиях дефицита пресной воды. Целью исследования является выявление путей повышения качества питьевой воды и обеспечения ее экологической безопасности на основе разработки централизованно управляемой интеллектуальной информационной системы мониторинга на примере Джейранбатанского водохранилища. В работе использованы методы системного анализа, обработки и моделирования многомерных временных рядов, дисперсионного анализа (ANOVA) и пост-хок тестирования для выявления статистически значимых различий показателей качества воды. Информационной базой послужили архивные и экспериментальные данные многолетних измерений физико-химических, органолептических и микробиологических показателей. В результате разработана модульная архитектура интеллектуальной системы, включающая блоки мониторинга, обработки данных и принятия решений. Система обеспечивает сбор, систематизацию и анализ данных, формирование прогнозных оценок и поддержку принятия управленческих решений. Проведен сравнительный анализ показателей качества воды с нормативами Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ), Европейского союза (ЕС) и стандартами СНГ, что позволяет выявлять отклонения и оперативно формировать управляющие воздействия.

In the context of the growing environmental crisis and global climate change, ensuring the environmental safety of drinking water has become increasingly important. For the Republic of Azerbaijan, the rational use and protection of water resources is of strategic significance, especially under conditions of freshwater scarcity. The aim of the study is to identify ways to improve drinking water quality and ensure its environmental safety through the development of a centrally managed intelligent information monitoring system, using the Jeyranbatan Reservoir as a case study. The study employs methods of system analysis, processing and modeling of multidimensional time series, analysis of variance (ANOVA), and post hoc testing to identify statistically significant differences in water quality indicators. The information base consists of archival and experimental data from long-term measurements of physicochemical, organoleptic, and microbiological parameters. As a result, a modular architecture of an intelligent system has been developed, including monitoring, data processing, and decision-making modules. The system provides data collection, structuring, and analysis, generates predictive assessments, and supports managerial decision-making. A comparative analysis of water quality indicators with the standards of the World Health Organization (WHO), the European Union (EU), and CIS regulations has been carried out, enabling the detection of deviations and the prompt formation of control actions.

 экологическая безопасность мониторинг искусственное водохранилище физико-химические микробиологические свойства интеллектуальная информационная система модуль принятия решений environmental safety monitoring artificial reservoir physico-chemical properties microbiological properties intelligent information system decision-making module

1. United Nations. Transforming our World: The 2030 Agenda for Sustainable Development. New York: United Nations, 2015. 41 p. URL: https://digitallibrary.un.org/record/1654217 (дата обращения: 07.01.2026). ISBN 978-92-1-101307-5.

2. Руденко М. Н., Субботина Ю. Д. Состояние экологической безопасности на современном этапе развития // Экономическая безопасность. 2023. Т. 6. № 1. С. 347–366. URL: https://1economic.ru/lib/117556 (дата обращения: 10.01.2026). DOI: 10.18334/ecsec.6.1.117556. EDN: YKWDXN.

3. Гостева С. Р. Экологическая безопасность России и устойчивое развитие // Вестник Тамбовского государственного технического университета. 2010. Т. 16. № 3. С. 704–718. URL: https://vestnik.tstu.ru/rus/t_16/pdf/16_3_026.pdf (дата обращения: 10.01.2026). EDN: NCHLGT. ISSN 0136-5835.

4. Siniscalchi A. G., Di Maggio J. A., Estrada V. G., Díaz M. S. Integrated mathematical models for drinking water reservoirs and constructed wetlands as a tool for restoration planning // Journal of Hydrology. 2020. Vol. 586. Art. 124867. DOI: 10.1016/j.jhydrol.2020.124867.

5. Yakubov R. M. Data on the Study of Anthropogenic Impacts on the Samur-Absheron Canal and the Jeyranbatan Reservoir // Bulletin of Science and Practice. 2020. Vol. 6. Is. 7. P. 93–101. DOI: 10.33619/2414-2948/56/10.

6. Thakur A., Devi P. A Comprehensive Review on Water Quality Monitoring Devices: Materials Advances, Current Status, and Future Perspective // Critical Reviews in Analytical Chemistry. 2024. Vol. 54. Is. 2. P. 193–218. URL: https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/10408347.2022.2070838 (дата обращения: 10.01.2026). DOI: 10.1080/10408347.2022.2070838.

7. Ali Davoudian, Liu Chen, Mengchi Liu. A survey on NoSQL stores // ACM Computing Surveys. 2018. Vol. 51. Is. 2. Art. 40. P. 1–43. DOI: 10.1145/3158661.

8. Athiyarath S., Paul M., Krishnaswamy S. A Comparative Study and Analysis of Time Series Forecasting Techniques // SN Computer Science. 2020. Vol. 1. Is. 3. Art. 175. DOI: 10.1007/s42979-020-00180-5.

9. Гидаятзаде С. Г. Система мониторинга экологической безопасности питьевой воды // Нанотехнологии: наука и производство. 2024. № 6. С. 68–74. EDN: SXXKRE.

10. Peroni S., Osborne F., Di Iorio A. et al. Research Articles in Simplified HTML: a Web-first format for HTML-based scholarly articles // PeerJ Computer Science. 2017. Vol. 3. Art. e132. DOI: 10.7717/peerj-cs.132.

11. Bader W. I., Hammouri A. I. Responsive Web Design Techniques // International Journal of Computer Applications. 2016. Vol. 150. Is. 2. P. 18–27. DOI: 10.5120/ijca2016911463.

12. Ziyuan Wang, Dexin Bu, Nannan Wang et al. An empirical study on bugs in JavaScript engines // Information and Software Technology. 2023. Vol. 155. Art. 107105. DOI: 10.1016/j.infsof.2022.107105.

13. Qin J., Liu Y., Li P. A selective review of statistical methods using calibration information from similar studies // Statistical Theory and Related Fields. 2022. Vol. 6. Is. 3. P. 175–190. DOI: 10.1080/24754269.2022.2037201.

14. Dunn O. J. Multiple Comparisons Using Rank Sums // Technometrics. 1964. Vol. 6. Is. 3. P. 241–252. DOI: 10.1080/00401706.1964.10490181.

15. Gidayatzada S. G. Environmental Safety Control in Water Reservoirs // Informatics and Control Problems. 2025. Vol. 45. Is. 2. P. 82–87. URL: https://icp.az/2025/2-10.pdf (дата обращения: 09.01.2026).