Забруднення атмосфери

Фотохімічний – утворення  у ясну сонячну погоду, при низькій  вологості, температура  повітря більша +30°С, відсутності вітру і високій забрудненості, значна концентрація викидів автотранспорту – поява голубоватого диму, або білого туману, погіршення видимості (Дніпропетровськ, Донецьк, Запоріжжя) (1970 р. м. Токіо 395 чол.).

Лондонський – при вологості 100%, температурі повітря 0°С, високій  концентрації продуктів згорання –  в осінньо-зимові періоди (забруднення  довгочасне) - Маріуполь, Одеса (1257 р. жителі Лондона спалювали вугілля і в 1276 р. Едуард І закон про заборону, 5 грудня 1952 р. загинуло 4000 чол.).

Льодяний – при температурі -30 градусів, високій вологості, відсутності  вітру і забрудненні. Крапельки  водяної пари перетворюються в кристалики льоду і зависають в повітрі. Для України не характерне.

Тривалі смоги призводять до:

• подразнення очей, слизових оболонок, органів дихання;
• задухи;
• бронхіальної астми;
• збільшення смертності;
• пригнічення рослинності;
• руйнування будівель;
• прискорення корозії металів.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2. РОЗРАХУНКОВА ЧАСТИНА

Математика є потужним засобом розв’язування прикладних задач і універсальною мовою  науки. Вона відіграє важливу роль у  наукових, інженерно-технічних та гуманітарних дослідженнях. Останні роки відзначаються  інтенсивним проникненням математичних методів у економічні дослідження. Математичні методи дають кількісний опис економічних явищ і дозволяють з єдиної точки зору вивчати різноманітні економічні задачі.

Математичні методи – універсальні методи, використовуються на всіх стадіях  дослідження – від первинної  обробки до узагальнення.

Розглянемо основні математичні  методи, які найчастіше застосовуються у сучасних наукових дослідженнях.

Методи  кореляційно – регресійного аналізу. Кореляційно-регресійний аналіз – це метод кількісної оцінки взаємозалежностей між статистичними ознаками, що характеризують окремі суспільно-економічні явища та процеси.

Основне завдання кореляційного  і регресійного методів полягає в аналізі статистичних даних для виявлення математичної залежності між досліджуваними ознаками і встановлення за допомогою коефіцієнта кореляції порівняльної оцінки щільності взаємозв'язку.

Закон осмислення: чим глибше ми осмислюємо, розуміємо те, що запам'ятовується, тим краще воно зберігається у пам'яті. При цьому дуже важливо знати прийоми змістового опрацювання інформації: визначення логіки матеріалу, поділ його на окремі частини, виокремлення головного і другорядного тощо.

Закон підсилення першого  враження: чим яскравіше перше  враження від того, що слід запам'ятати, тим міцнішим буде запам'ятовування. Перше враження можна підсилити  раціонально й емоційно. При раціональному  підсиленні слід спрямовувати інформацію за кількома каналами: записати, намалювати, проговорити, проспівати, обговорити інформацію, особливо з тими, хто має щодо неї інше бачення. При емоційному підсиленні слід викликати максимум емоцій, пов'язаних з інформацією, що запам'ятовується.

 

 

 

 

 

 

 

 

СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ

 

1. Білуха М.Т. Основи наукових досліджень: підручник.  – К.: Вища школа, 1997.
2. Блехман И.И, Мишкинс А.Д., Пановка А.Г. Прикладна математика: предмет, логіка, особливості підходу. – К.: Наук. Думка, 1976. – 270 с. 
3. Драйпер Н., Смит Г. Прикладний регресійний аналіз. – М.: Статистика, 1973. – 210 с.
4. Єріна А.М. Методологія наукових досліджень: навч.посібник. – К.: МОН, 2004. – 216 с.
5. Зельдович Я.Б., Мишкинс А.Д. Елементи прикладної математики. – М.: Наука, 1965.
6. Крушельницька О.В. Методологія та організація наукових досліджень: навч.посібник. – К.: Кондор, 2003. – 192 с.
7. Липчук В.В., Лисюк О.В. Методичні рекомендації з статистики. – Львів.: ЛДАУ, 2009. – 93 с.
8. Мармоза А.Т. Практикум з математичної статистики: навч.посібник / А.Т. Мармоза. – К.: Кондор, 2004. – 101 с.
9. Романчиков В.І., Третьяков О.В., Гаврилюк Ю.М. Основи наукових досліджень. – Кременчук, Вид. Центр ІЕНТ, 2002.
10. Рузавин Г.И. Методологія наукового дослідження: навч.посібник. – К., 1999.
11. Румшинский Л.З. Математична обробка результатів експерименту. – М.:   Наука, 1971. – 192 с.
12. Сидоренко В.К., Дмитренко П.В. Основи наукових досліджень: навч.посібник. – К.: РННЦ «ДІНІТ», 2000. – 259 с.
13. Тарасенко І.О. Статистика : навч.посібник / І.О. Тарасенко – К.: Центр

навчальної літератури, 2006. – 344 с.