Conditional spatial interpolation method for detecting minimally polluted areas with selective aerosol emissions to the city atmosphere

Continuous surface interpolation is an important aspect of spatial analysis. A number of methods are used to interpolate a continuous surface, one of which is the spatial interpolation method with the Inverse Distance Weight (IDW) ratio. The purpose of this article is to develop a method of conditio...

Full description

Bibliographic Details
Published in:Radio industry (Russia)
Main Authors: H. Asadov H., R. Mammadli Sh., Х. Асадов Г., Р. Маммадли Ш.
Format: Article in Journal/Newspaper
Language:Russian
Published: CRI Electronics 2020
Subjects:
Online Access:https://www.radioprom.org/jour/article/view/684
https://doi.org/10.21778/2413-9599-2020-30-3-57-66
id ftjradioindustry:oai:oai.radioprom.elpub.ru:article/684
record_format openpolar
institution Open Polar
collection Radio industry (E-Journal)
op_collection_id ftjradioindustry
language Russian
topic interpolation
minimization
simulation
attenuation
modification
интерполяция
минимизация
моделирование
ослабление
модификация
spellingShingle interpolation
minimization
simulation
attenuation
modification
интерполяция
минимизация
моделирование
ослабление
модификация
H. Asadov H.
R. Mammadli Sh.
Х. Асадов Г.
Р. Маммадли Ш.
Conditional spatial interpolation method for detecting minimally polluted areas with selective aerosol emissions to the city atmosphere
topic_facet interpolation
minimization
simulation
attenuation
modification
интерполяция
минимизация
моделирование
ослабление
модификация
description Continuous surface interpolation is an important aspect of spatial analysis. A number of methods are used to interpolate a continuous surface, one of which is the spatial interpolation method with the Inverse Distance Weight (IDW) ratio. The purpose of this article is to develop a method of conditional spatial interpolation for finding such spatial points in the urban zone where the impact of selective accidental aerosol emissions into the city atmosphere is minimal. Conditional spatial interpolation refers to the case when the distances to the interpolated points are set by a certain condition, and it is necessary to determine the interpolated point where the above influence is minimal. In this case, spatial samples or base points used for interpolation are formed when a single powerful aerosol source is exposed to individual channels (distances). It is shown that there is an optimal relationship between the distances from the sampling point to the interpolation point and from the sampling point to the powerful aerosol source, at which the total effect of the powerful source on the interpolated point is minimal. Интерполирование непрерывной поверхности является одним из важных аспектов пространственного анализа. Для интерполирования непрерывной поверхности используется ряд методов, одним из которых является метод пространственной интерполяции с инверсно-дистанционными весовыми коэффициентами (Inverse Distance Weight, IDW). Целью настоящей статьи является разработка метода условной пространственной интерполяции для нахождения таких пространственной точек в городской зоне, где влияние точечных аварийных выбросов аэрозоля в атмосферу города минимально. Под условным пространственным интерполированием подразумевается тот случай, когда расстояния до интерполируемых точек задаются по определенному условию и требуется определить ту интерполируемую точку, где вышеуказанное влияния минимально. При этом пространственные выборки или базовые точки, используемые для интерполяции, формируются при воздействии одного мощного источника аэрозоля по индивидуальным каналам (дистанциям). Показано существование такой оптимальной взаимосвязи между дистанциями от точки выборки до точки интерполяции и от точки выборки до мощного источника аэрозоля, при которой суммарное воздействие мощного источника на интерполируемую точку минимально.
format Article in Journal/Newspaper
author H. Asadov H.
R. Mammadli Sh.
Х. Асадов Г.
Р. Маммадли Ш.
author_facet H. Asadov H.
R. Mammadli Sh.
Х. Асадов Г.
Р. Маммадли Ш.
author_sort H. Asadov H.
title Conditional spatial interpolation method for detecting minimally polluted areas with selective aerosol emissions to the city atmosphere
title_short Conditional spatial interpolation method for detecting minimally polluted areas with selective aerosol emissions to the city atmosphere
title_full Conditional spatial interpolation method for detecting minimally polluted areas with selective aerosol emissions to the city atmosphere
title_fullStr Conditional spatial interpolation method for detecting minimally polluted areas with selective aerosol emissions to the city atmosphere
title_full_unstemmed Conditional spatial interpolation method for detecting minimally polluted areas with selective aerosol emissions to the city atmosphere
title_sort conditional spatial interpolation method for detecting minimally polluted areas with selective aerosol emissions to the city atmosphere
publisher CRI Electronics
publishDate 2020
url https://www.radioprom.org/jour/article/view/684
https://doi.org/10.21778/2413-9599-2020-30-3-57-66
genre Antarctic and Alpine Research
Arctic
genre_facet Antarctic and Alpine Research
Arctic
op_source Radio industry (Russia); Том 30, № 3 (2020); 57-66
Радиопромышленность; Том 30, № 3 (2020); 57-66
2541-870X
2413-9599
10.21778/2413-9599-2020-30-3
op_relation https://www.radioprom.org/jour/article/view/684/422
Li J., Heap A. D. A review of spatial interpolation methods for environmental scientists. Canberra, Geoscience Australia, 2008, 127 p.
Delbari M., Afrasiab P., Jahani S. Spatial interpolation of monthly and annual rainfall in northeast of Iran. Meteorology and Atmospheric Physics, 2013, vol. 122 (1–2), pp. 103-–113.
Wang S., Huang G. H., Lin Q. G., Li Z., Zhang H., Fan Y. R. Comparison of interpolation methods for estimating spatial distribution of precipitation in Ontario, Canada. International Journal of Climatology, 2014, vol. 34(14), pp. 3745–3751.
Borges P. D. A., Franke J., Weiss H., Bernhofer C. Comparison of spatial interpolation methods for the estimation of precipitation distribution in distrito federal, Brazil. Theoretical and Applied Climatology, 2016, vol. 123(1–2), pp. 335–348.
Chen T., Ren L. L., Yuan F., Yang X. Comparison of spatial interpolation schemes of rainfall data and application in hydrological modeling. Water, 2017, vol. 9(5), pp. 342–342.
Chen F. W., Lui C. W. Estimation of the spatial rainfall distribution using inverse distance weighting (IDW) in the middle of Taiwan. Paddy and Water Environment, 2012, vol. 10, pp. 209–222.
Apaydin H., Sonmez F. K., Yildirim Y. E. Spatial interpolation techniques for climate data in the gap region in Turkey. Climate Research, 2001, vol. 28, pp. 31–40.
Yeh H. C., Chen H. Z., Wei C., Chen R. H. Entropy and kriging approach and rainfall network design. Paddy and Water Environment, 2011, vol. 93, pp. 345–355.
Li X., Cheng G., Lu L. Spatial analysis of air temperature in the Qringhai-Tibet Plateau. Arctic, Antarctic, and Alpine Research, 2005, vol. 37, pp. 246–252.
Shi W. Z., Tian Y. A hybrid interpolation method for the refinement of a regular grid digital elevation model. International Journal of Geographical Information Science, 2006, vol. 20, iss. 1, 53–67.
Ozelkan E., Bagis S., Ozelkan E. C., Ustundag B. B., Meric Y. Spatial interpolation of climatic variables using land surface temperature and modified inverse distance weighting. International Journal of Remote Sensing, 2015, vol. 36 (4), pp. 1000– 1025.
Wang Y. H., Yang H. B., Yang D. W., Qin Y., Gao B., Cong Z. Spatial interpolation of daily precipitation in a high mountainous watershed based on gauge observation and a regional climate model Simulation. Journal of Hydrometeorology, 2016, vol. 18(3), pp. 845–862.
Hooyberghs J., Mensink C., Dumont G., Fierens F. Spatial interpolation of ambient ozone concentrations from sparse monitoring points in Belgium. Journal of Environmental Monitororing, 2006, vol. 8, pp. 1129–1135.
Golkhatmi N. S., Sanaeinegad S. H., Ghahraman B. Extended modified inverse distance method for interpolation rainfall. International Journal of Engineering Inventions, 2012, vol. 1, pp. 57–65.
Задереев Е. Учtные изучили влияния застройки на «продуваемость» города [Электронный ресурс]. URL: http://news. sfu-kras.ru/node/18234 (дата обращения: 30.06.2020).
Леженин А. А., Рапута В. Ф., Ярославцева Т. В., Соловьёва И. А. Оценка влияния рельефа местности на распространение пылевых выбросов Искитимского цементного завода // Междунар. науч. конф. «Дистанционные методы зондирования Земли и фотограмметрия, мониторинг окружающей среды, геоэкология»: сб. материалов в 2 т. Т. 1. Новосибирск: СГУГиТ, 2015. С. 160–144.
Русакова Т. И. Прогнозирование загрязнения воздушной среды от автотранспорта на улицах и в микрорайонах города // Наука та прогрес транспорту. Висник Днепропетровского национального университету зализничного транспорту. 2013. № 6. С. 32–44.
Старавойтова Е. В., Галеев А. Д., Поникаров С. И. Моделирование и оценка последствий аварийного выброса сжиженного аммиака // Вестник Казанского Технологического Университета. 2011. № 13. С. 175–179.
Kurtzman D., Kadmon R. Mapping of temperature variables in Israel: a comparison of different interpolation methods. Climate Research, 1999, vol. 13, pp. 33–43.
Lima A., Vivo B. D., Cicchella D., Cortini M., Albanese S. Multifractal IDW interpolation and fractal filtering method in environmental studies: an application on regional stream sediments of (Italy), Campania Region. Applied Geochemistry, 2003, vol. 18, pp. 1853–1865.
Ahrens B. Distance in spatial interpolation of daily rain gauge data. Hydrology and Earth System Sciences Discussions, 2006, vol. 10, pp. 197–208.
Azpurua M., Teixeira K. D. R. A comparison of spatial interpolation methods for estimation of average electromagnetic field magnitude. Progress In Electromagnetics Research M, 2010, vol. 14, pp. 135–145.
Krahenmann S., Ahrens B. On daily interpolation of precipitation backed with secondary information. Adv. Sci. Res, 2010, vol. 4, pp. 29–35.
Achilleos G. A. The inverse distance weighted interpolation method and error propagation mechanism – creating a DEM from an analogue topographical map. Journal of spatial Science, 2011, vol. 56, no. 2, pp. 283–304.
Dilip Kumar Jha, Sabesan M., Das A., Vinithkumar N. V., Kirubagaran R. Evaluation of interpolation technique for air quality parameters in Port Blair, India. Universal Journal of Environmental Research and Technology, 2011, vol. 1, iss. 3, pp. 301– 310.
Setianto A., Triandini T. Comparison of kriging and inverse distance weighted (IDW) interpolation methods in lineament extraction and analysis. Journal of Applied Geology, 2013, vol. 5(1), pp. 21–39.
Saran L., Charles C., Degre A. Different methods for spatial interpolation of rainfall data for operational hydrology and hydrological modeling at watershed scale. A review. Biotechnology, Agronomy, Society and Environment, 2013, vol. 17, pp. 392–406.
Li L., Losser T., Yorke C., Piltner R. Fast inverse distance weighting – based spatiotemporal interpolation: a web – based application of interpolating daily fine particulate matter PM2.5 in the contiguous U.S. using parallel programming and k-d tree. International Journal of Environmental Research and Public Health, 2014, vol. 11, pp. 9101–9141. DOI:103390/ijerph110909101.
Kaminska A., Grzywna A. Comparison of deterministic interpolation methods for the estimation of groundwater level. Journal of Ecological Engineering, 2014, vol. 15, no. 4, pp. 55–60.
Qulin T., Xiao X. Comparative analysis of spatial interpolation methods: an experimental study. Sensor & Trancducers, 2014, vol.165, iss. 2, pp. 155–163.
Malla M. A., Rahter M. A., Teli M. N., Kuchhay N. A. Comparison of spatial interpolation techniques – a case study of Anantnag District J&K, India. International Journal of Modern Engineering Research (IJMER), 2014, pp. 59–67.
Curtarelli M., Leao J., Ogashawara I., Lorenzzetti J., Stech J. Assessment of spatial interpolation methods to map the bathymetry of an Amazonian hydroelectric reservoir to aid decision making for water management. International Journal of Geo-Information, 2015, vol. 4, pp. 220–235.
Yang X., Xie X., Lu D. L., Wang L. Spatial of daily rainfall data for local Climate impact assessment over greater Sydney region. In: Advances in Meteorology. Hindawi publishing Corporation, 2015, no. 2, 12 p.
Tuncay T., Bayramin I., Atalay F., Unver I. Assessment of inverse distance weighting (IDW) interpolation on spatial variability of selected soil properties in the Cukurova plain. Journal of agriculture Sciences, 2016, vol. 22, pp. 377–384.
Zhang P., Shen T. Comparison of different spatial interpolation methods for atmospheric pollutant PM2.5 by using GIS and Spearman correlation. Journal of Chemical and Pharmaceutical Research, 2015, vol. 7(12), pp. 452–469.
Li L., Zhou X., Kalo M., Piltner R. Spatiotemporal interpolation methods for the application of estimating population exposure to fine particulate matter in the contiguous U.S. and a real-time web – application. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2016, vol. 13(8).
Szypula B. Geomorphometric comparison of DEMs built by different interpolation methods. Landform Analysis, 2016. no. 32, pp. 45–58.
Al-Taee M. H., Al-Dilli A., Sivakugan N. Comparison of two deterministic interpolation methods for predicting ground water level in Baghdad. Journal of Babylon University. Engineering Sciences, 2017. vol. 25, no. 5, pp. 1787–1796.
https://www.radioprom.org/jour/article/view/684
doi:10.21778/2413-9599-2020-30-3-57-66
op_rights Authors who publish with this journal agree to the following terms:Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
Авторы, публикующие в данном журнале, соглашаются со следующим:Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и предоставляют журналу право первой публикации работы на условиях лицензии Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным сохранением ссылок на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.Авторы сохраняют право заключать отдельные контрактные договорённости, касающиеся не-эксклюзивного распространения версии работы в опубликованном здесь виде (например, размещение ее в институтском хранилище, публикацию в книге), со ссылкой на ее оригинальную публикацию в этом журнале.Авторы имеют право размещать их работу в сети Интернет (например в институтском хранилище или персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу (См. The Effect of Open Access).Авторы подписывают с издателем журнала лицензионный договор.
op_rightsnorm CC-BY
op_doi https://doi.org/10.21778/2413-9599-2020-30-3-57-66
container_title Radio industry (Russia)
container_volume 30
container_issue 3
container_start_page 57
op_container_end_page 66
_version_ 1766287032533909504
spelling ftjradioindustry:oai:oai.radioprom.elpub.ru:article/684 2023-05-15T14:14:43+02:00 Conditional spatial interpolation method for detecting minimally polluted areas with selective aerosol emissions to the city atmosphere Метод условной пространственной интерполяции для обнаружения минимально загрязненных зон при точечных аэрозольных выбросах в городскую атмосферу H. Asadov H. R. Mammadli Sh. Х. Асадов Г. Р. Маммадли Ш. 2020-09-07 application/pdf https://www.radioprom.org/jour/article/view/684 https://doi.org/10.21778/2413-9599-2020-30-3-57-66 rus rus CRI Electronics https://www.radioprom.org/jour/article/view/684/422 Li J., Heap A. D. A review of spatial interpolation methods for environmental scientists. Canberra, Geoscience Australia, 2008, 127 p. Delbari M., Afrasiab P., Jahani S. Spatial interpolation of monthly and annual rainfall in northeast of Iran. Meteorology and Atmospheric Physics, 2013, vol. 122 (1–2), pp. 103-–113. Wang S., Huang G. H., Lin Q. G., Li Z., Zhang H., Fan Y. R. Comparison of interpolation methods for estimating spatial distribution of precipitation in Ontario, Canada. International Journal of Climatology, 2014, vol. 34(14), pp. 3745–3751. Borges P. D. A., Franke J., Weiss H., Bernhofer C. Comparison of spatial interpolation methods for the estimation of precipitation distribution in distrito federal, Brazil. Theoretical and Applied Climatology, 2016, vol. 123(1–2), pp. 335–348. Chen T., Ren L. L., Yuan F., Yang X. Comparison of spatial interpolation schemes of rainfall data and application in hydrological modeling. Water, 2017, vol. 9(5), pp. 342–342. Chen F. W., Lui C. W. Estimation of the spatial rainfall distribution using inverse distance weighting (IDW) in the middle of Taiwan. Paddy and Water Environment, 2012, vol. 10, pp. 209–222. Apaydin H., Sonmez F. K., Yildirim Y. E. Spatial interpolation techniques for climate data in the gap region in Turkey. Climate Research, 2001, vol. 28, pp. 31–40. Yeh H. C., Chen H. Z., Wei C., Chen R. H. Entropy and kriging approach and rainfall network design. Paddy and Water Environment, 2011, vol. 93, pp. 345–355. Li X., Cheng G., Lu L. Spatial analysis of air temperature in the Qringhai-Tibet Plateau. Arctic, Antarctic, and Alpine Research, 2005, vol. 37, pp. 246–252. Shi W. Z., Tian Y. A hybrid interpolation method for the refinement of a regular grid digital elevation model. International Journal of Geographical Information Science, 2006, vol. 20, iss. 1, 53–67. Ozelkan E., Bagis S., Ozelkan E. C., Ustundag B. B., Meric Y. Spatial interpolation of climatic variables using land surface temperature and modified inverse distance weighting. International Journal of Remote Sensing, 2015, vol. 36 (4), pp. 1000– 1025. Wang Y. H., Yang H. B., Yang D. W., Qin Y., Gao B., Cong Z. Spatial interpolation of daily precipitation in a high mountainous watershed based on gauge observation and a regional climate model Simulation. Journal of Hydrometeorology, 2016, vol. 18(3), pp. 845–862. Hooyberghs J., Mensink C., Dumont G., Fierens F. Spatial interpolation of ambient ozone concentrations from sparse monitoring points in Belgium. Journal of Environmental Monitororing, 2006, vol. 8, pp. 1129–1135. Golkhatmi N. S., Sanaeinegad S. H., Ghahraman B. Extended modified inverse distance method for interpolation rainfall. International Journal of Engineering Inventions, 2012, vol. 1, pp. 57–65. Задереев Е. Учtные изучили влияния застройки на «продуваемость» города [Электронный ресурс]. URL: http://news. sfu-kras.ru/node/18234 (дата обращения: 30.06.2020). Леженин А. А., Рапута В. Ф., Ярославцева Т. В., Соловьёва И. А. Оценка влияния рельефа местности на распространение пылевых выбросов Искитимского цементного завода // Междунар. науч. конф. «Дистанционные методы зондирования Земли и фотограмметрия, мониторинг окружающей среды, геоэкология»: сб. материалов в 2 т. Т. 1. Новосибирск: СГУГиТ, 2015. С. 160–144. Русакова Т. И. Прогнозирование загрязнения воздушной среды от автотранспорта на улицах и в микрорайонах города // Наука та прогрес транспорту. Висник Днепропетровского национального университету зализничного транспорту. 2013. № 6. С. 32–44. Старавойтова Е. В., Галеев А. Д., Поникаров С. И. Моделирование и оценка последствий аварийного выброса сжиженного аммиака // Вестник Казанского Технологического Университета. 2011. № 13. С. 175–179. Kurtzman D., Kadmon R. Mapping of temperature variables in Israel: a comparison of different interpolation methods. Climate Research, 1999, vol. 13, pp. 33–43. Lima A., Vivo B. D., Cicchella D., Cortini M., Albanese S. Multifractal IDW interpolation and fractal filtering method in environmental studies: an application on regional stream sediments of (Italy), Campania Region. Applied Geochemistry, 2003, vol. 18, pp. 1853–1865. Ahrens B. Distance in spatial interpolation of daily rain gauge data. Hydrology and Earth System Sciences Discussions, 2006, vol. 10, pp. 197–208. Azpurua M., Teixeira K. D. R. A comparison of spatial interpolation methods for estimation of average electromagnetic field magnitude. Progress In Electromagnetics Research M, 2010, vol. 14, pp. 135–145. Krahenmann S., Ahrens B. On daily interpolation of precipitation backed with secondary information. Adv. Sci. Res, 2010, vol. 4, pp. 29–35. Achilleos G. A. The inverse distance weighted interpolation method and error propagation mechanism – creating a DEM from an analogue topographical map. Journal of spatial Science, 2011, vol. 56, no. 2, pp. 283–304. Dilip Kumar Jha, Sabesan M., Das A., Vinithkumar N. V., Kirubagaran R. Evaluation of interpolation technique for air quality parameters in Port Blair, India. Universal Journal of Environmental Research and Technology, 2011, vol. 1, iss. 3, pp. 301– 310. Setianto A., Triandini T. Comparison of kriging and inverse distance weighted (IDW) interpolation methods in lineament extraction and analysis. Journal of Applied Geology, 2013, vol. 5(1), pp. 21–39. Saran L., Charles C., Degre A. Different methods for spatial interpolation of rainfall data for operational hydrology and hydrological modeling at watershed scale. A review. Biotechnology, Agronomy, Society and Environment, 2013, vol. 17, pp. 392–406. Li L., Losser T., Yorke C., Piltner R. Fast inverse distance weighting – based spatiotemporal interpolation: a web – based application of interpolating daily fine particulate matter PM2.5 in the contiguous U.S. using parallel programming and k-d tree. International Journal of Environmental Research and Public Health, 2014, vol. 11, pp. 9101–9141. DOI:103390/ijerph110909101. Kaminska A., Grzywna A. Comparison of deterministic interpolation methods for the estimation of groundwater level. Journal of Ecological Engineering, 2014, vol. 15, no. 4, pp. 55–60. Qulin T., Xiao X. Comparative analysis of spatial interpolation methods: an experimental study. Sensor & Trancducers, 2014, vol.165, iss. 2, pp. 155–163. Malla M. A., Rahter M. A., Teli M. N., Kuchhay N. A. Comparison of spatial interpolation techniques – a case study of Anantnag District J&K, India. International Journal of Modern Engineering Research (IJMER), 2014, pp. 59–67. Curtarelli M., Leao J., Ogashawara I., Lorenzzetti J., Stech J. Assessment of spatial interpolation methods to map the bathymetry of an Amazonian hydroelectric reservoir to aid decision making for water management. International Journal of Geo-Information, 2015, vol. 4, pp. 220–235. Yang X., Xie X., Lu D. L., Wang L. Spatial of daily rainfall data for local Climate impact assessment over greater Sydney region. In: Advances in Meteorology. Hindawi publishing Corporation, 2015, no. 2, 12 p. Tuncay T., Bayramin I., Atalay F., Unver I. Assessment of inverse distance weighting (IDW) interpolation on spatial variability of selected soil properties in the Cukurova plain. Journal of agriculture Sciences, 2016, vol. 22, pp. 377–384. Zhang P., Shen T. Comparison of different spatial interpolation methods for atmospheric pollutant PM2.5 by using GIS and Spearman correlation. Journal of Chemical and Pharmaceutical Research, 2015, vol. 7(12), pp. 452–469. Li L., Zhou X., Kalo M., Piltner R. Spatiotemporal interpolation methods for the application of estimating population exposure to fine particulate matter in the contiguous U.S. and a real-time web – application. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2016, vol. 13(8). Szypula B. Geomorphometric comparison of DEMs built by different interpolation methods. Landform Analysis, 2016. no. 32, pp. 45–58. Al-Taee M. H., Al-Dilli A., Sivakugan N. Comparison of two deterministic interpolation methods for predicting ground water level in Baghdad. Journal of Babylon University. Engineering Sciences, 2017. vol. 25, no. 5, pp. 1787–1796. https://www.radioprom.org/jour/article/view/684 doi:10.21778/2413-9599-2020-30-3-57-66 Authors who publish with this journal agree to the following terms:Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access). Авторы, публикующие в данном журнале, соглашаются со следующим:Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и предоставляют журналу право первой публикации работы на условиях лицензии Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным сохранением ссылок на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.Авторы сохраняют право заключать отдельные контрактные договорённости, касающиеся не-эксклюзивного распространения версии работы в опубликованном здесь виде (например, размещение ее в институтском хранилище, публикацию в книге), со ссылкой на ее оригинальную публикацию в этом журнале.Авторы имеют право размещать их работу в сети Интернет (например в институтском хранилище или персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу (См. The Effect of Open Access).Авторы подписывают с издателем журнала лицензионный договор. CC-BY Radio industry (Russia); Том 30, № 3 (2020); 57-66 Радиопромышленность; Том 30, № 3 (2020); 57-66 2541-870X 2413-9599 10.21778/2413-9599-2020-30-3 interpolation minimization simulation attenuation modification интерполяция минимизация моделирование ослабление модификация info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion 2020 ftjradioindustry https://doi.org/10.21778/2413-9599-2020-30-3-57-66 2020-09-25T13:20:52Z Continuous surface interpolation is an important aspect of spatial analysis. A number of methods are used to interpolate a continuous surface, one of which is the spatial interpolation method with the Inverse Distance Weight (IDW) ratio. The purpose of this article is to develop a method of conditional spatial interpolation for finding such spatial points in the urban zone where the impact of selective accidental aerosol emissions into the city atmosphere is minimal. Conditional spatial interpolation refers to the case when the distances to the interpolated points are set by a certain condition, and it is necessary to determine the interpolated point where the above influence is minimal. In this case, spatial samples or base points used for interpolation are formed when a single powerful aerosol source is exposed to individual channels (distances). It is shown that there is an optimal relationship between the distances from the sampling point to the interpolation point and from the sampling point to the powerful aerosol source, at which the total effect of the powerful source on the interpolated point is minimal. Интерполирование непрерывной поверхности является одним из важных аспектов пространственного анализа. Для интерполирования непрерывной поверхности используется ряд методов, одним из которых является метод пространственной интерполяции с инверсно-дистанционными весовыми коэффициентами (Inverse Distance Weight, IDW). Целью настоящей статьи является разработка метода условной пространственной интерполяции для нахождения таких пространственной точек в городской зоне, где влияние точечных аварийных выбросов аэрозоля в атмосферу города минимально. Под условным пространственным интерполированием подразумевается тот случай, когда расстояния до интерполируемых точек задаются по определенному условию и требуется определить ту интерполируемую точку, где вышеуказанное влияния минимально. При этом пространственные выборки или базовые точки, используемые для интерполяции, формируются при воздействии одного мощного источника аэрозоля по индивидуальным каналам (дистанциям). Показано существование такой оптимальной взаимосвязи между дистанциями от точки выборки до точки интерполяции и от точки выборки до мощного источника аэрозоля, при которой суммарное воздействие мощного источника на интерполируемую точку минимально. Article in Journal/Newspaper Antarctic and Alpine Research Arctic Radio industry (E-Journal) Radio industry (Russia) 30 3 57 66