A. Karpušenkaitės daktaro disertacijos „Pavojingų ir kitų specifinių atliekų susidarymo prognozavimo metodai: Lietuvos atvejis“ gynimas

Autorius, institucija: Aistė Karpušenkaitė, Kauno technologijos universitetas

Mokslo sritis, kryptis: technologijos mokslai,  aplinkos inžinerija – T 004

Mokslinis vadovas – prof. dr. Gintaras Denafas (Kauno technologijos universitetas, technologijos mokslai, aplinkos inžinerija – T 004).
Mokslinis konsultantas: doc. dr. Tomas Ruzgas (Kauno technologijos universitetas, gamtos mokslai, matematika – N 001).

Aplinkos inžinerijos mokslo krypties disertacijos gynimo taryba:
prof. habil. dr. Jurgis Kazimieras Staniškis (Kauno technologijos universitetas, technologijos mokslai, aplinkos inžinerija – T 004) – pirmininkas,
prof. dr. Dimitrios Komilis (Trakijos Demokrito universitetas, Graikija, technologijos mokslai, aplinkos inžinerija – T 004),
prof. dr. Mait Kriipsalu (Estijos gamtos mokslų universitetas, Estija, technologijos mokslai, aplinkos inžinerija – T 004),
prof. dr. Jolita Kruopienė (Kauno technologijos universitetas, technologijos mokslai, aplinkos inžinerija – T 004),
prof. dr. Arvydas Povilaitis (Vytauto Didžiojo universiteto Žemės ūkio akademija, technologijos mokslai, aplinkos inžinerija – T 004),

Su disertacija galima susipažinti Kauno technologijos universiteto (K. Donelaičio g. 20, Kaunas), Vytauto Didžiojo universiteto (K. Donelaičio g. 52, Kaunas) bibliotekose ir Lietuvos energetikos institute (Breslaujos   g. 3, Kaunas).

Anotacija:

Apžvelgus anksčiau vykdytų ir aprašytų mokslinių tyrimų rezultatus galima teigti, kad daugiausia matematinio modeliavimo metodų ir modelių buvo naudota prognozuojant komunalinių atliekų susidarymą, daug mažiau – atliekant pavojingų atliekų (praktiškai tik medicininių atliekų) susidarymo prognozes. Neišnaudota galimybė prognozuoti pavojingų ir kitų specifinių (ne komunalinių) atliekų susidarymą gali nulemti klaidingų arba blogai apskaičiuotų sprendimų priėmimą atliekų tvarkymo sektoriuje trumpuoju arba vidutiniu laikotarpiu. Žinant prognozuojamų atliekų kiekius ir / ar jų svyravimo tendencijas, galima atitinkamai planuoti ir realizuoti turimus ar būsimus atliekų tvarkymo sektoriaus pajėgumus. Tai leidžia išvengti dėl neefektyviai naudojamos sistemos ar jos neatitikimo realiai situacijai susidarančių ekonominių nuostolių.
Atlikto tyrimo metu buvo palygintos trylikos skirtingų statistinio modeliavimo metodų veikimo galimybės ir efektyvumas prognozuojant medicininių, automobilinių, dienos šviesos lempų ir gyvsidabrio turinčių atliekų kiekių susidarymą. Taip pat buvo išnagrinėtos šių atliekų susidarymo prognozių galimybės naudojant arba nenaudojant atliekų susidarymui galimai įtaką darančius rodiklius. Tai atskleidė, kad, tai pačiai situacijai vertinti naudojant kelis skirtingus modelius, jais gautų prognozių tikslumas gali būti nevienodas. Tokio plataus spektro tyrimas, ieškant panašumų tarp skirtingų ir literatūroje mažai nagrinėtų arba nenagrinėtų atliekų tipų susidarymo tendencijų, buvo atliktas pirmą kartą. Tikimasi, kad šis mokslinis darbas paskatins atlikti išsamesnius ir detalesnius tyrimus pavojingų ir kitų specifinių atliekų susidarymo prognozavimo srityje ir jų metu bus parengti detalesni ir unikalūs prognozavimo modeliai.