+для статьи_ММлесн.экосистем. Основные типы моделей

• Название: Основные типы моделей
• Дата: 07.07.2018
• Размер: 146.52 Kb.
• Имя файла: +для статьи_ММлесн.экосистем.docx
• Тип: Документы; #48398
• страница: 10 из 12

Анализ зависимости потенциальной продуктивности от типа почв.

Необходимая информация собирается по каждому хозяйству и включает средние за последние 5-10 лет показатели о свойствах почв, продуктивности, данных о климатических особенностях. Оценка осуществляется в три этапа:– сбор и обработка почвенно-агрохимических и агроклиматических данных по хозяйствам;– почвенно-экологическая оценка, включающая расчет почвенно-экологического индекса;– бонитировка почв с учетом размещаемых на них сельскохозяйственных угодий.

Далее составляется электронная агроэкологическая карта исследуемой территории. В основу агроэкологического картирования заложена агроэкологическая классификация, включающая, прежде всего, определение групп земель по основным почвенно-экологическим факторам и подгруппам – по интенсивности их проявления.

Далее агроэкологические  подгруппы разделяются на классы по характеру почвообразующих пород; затем на подклассы по гранулометрическому составу. Классификация предусматривает подразделения земель по особенностям мезорельефа, крутизне и экспозициям склонов, что позволяет идентифицировать выделенные контуры с аналогичными микроклиматическими условиями.

С учетом всех перечисленных показателей специалистами составляется комплексная детальная карта опытного участка. Электронная карта строилась на основе составленной специалистами карты почвенных ареалов и посевных площадей, содержащих информацию об элементарных ареалах агроэкологического ландшафта (АЭЛ). Под каждым таким ареалом понимается однородный почвенный контур, участок на элементе мезорельефа, характеризующийся одинаковыми геологическими, литологическими и микроклиматическими условиями.

Формирование почвенно-географических слоёв карты

При построении электронной ГИС-карты были выделены семь самостоятельных слоёв:

– Почвы – для хранения информации  об элементарных ареалах агроэкологического ландшафта (ЭАЛ);

–Почвы 1 – для хранения информации об ЭАЛ, информация по которым ещё не получена или не достаточно точна (вспомо-гательный слой);

– Дороги – для хранения информации о дорожно-транспортных путях, которая необходима при планировании посевных территорий;

– Заселённые – для хранения информации о заселённых территориях

– Реки – для хранения информации о речных каналах

– Другие – для хранения информации об объектах других категорий;

– Водоёмы – для хранения информации о водных бассейнах.

Формирование информационных слоев карты.

Следующим является этап формирования информационных слоев карты. Для идентификации к каждому отдельно взятому ЭАЛ на электронной карте ГИС, то есть каждому объекту слоя «Почвы», были привязаны собственные номера и строки, содержащие кодировку для отдельного элементарного участка.

Каждому ЭАЛ присвоен уникальный номер на всей территории карты (_ID) и строка параметров (EALCODE).Строка EALCODE включает в себя исчерпывающую информацию об агроэкологических параметрах элементарного ареала.

Расшифровка строки параметров ЭАЛ ведётся по приведённой ниже схеме.Структура строки EALCODE в общем виде может быть представлена в виде 1.2.3.4.5.6.7.8.9 (1-2Л.3.4.5.6), где каждая из цифровых позиций обозначает следующее:– 1, 2 – зональность,– 3 – тип почвы,– 4 – гранулометрический состав почвы,– 5 – уклон склона,– 6 – экспозиция склона,– 7 – пятнистость почвенного покрова,– 8 – контрастность почвенного покрова,– 9 – сложность почвенного покрова,– 1-2Л (в скобках) – тип почвы,– 3 (в скобках) – освоенность,– 4 (в скобках) – гранулометрический состав,– 5 (в скобках) – содержание гумуса,– 6 (в скобках) – кислотность почвы.

Указанный набор характеристик каждого элементарного ареала карты ГИС позволяет выполнять различного вида анализ пригодности выбранной территории для той или иной сельскохозяйственной культуры.

Методологические особенности экологического математического моделирования

Модель – условный образ объекта управления (исследования). Математическое моделирование систем и процессов является важным инструментом анализа, т. к. позволяет получить четкое представление об исследуемом объекте, охарактеризовать и количественно описать его внутреннюю структуру и внешние связи.

Модель - это вспомогательный объект, находящийся в определенном объективном соответствии с познаваемым оригиналом и способный замещать его на отдельных этапах познания.

Моделирование - это разработка, исследование модели и распространение модельной информации на оригинал. Достоинства моделирования проявляются там, где возможности традиционного подхода оказываются ограниченными. Именно такой областью познания является экология.

Модель должна соответствовать двум требованиям:

1) она должна отражать лишь те особенности оригинала, которые выступают в качестве предмета познания, и

2) она должна быть адекватна оригиналу (иначе представления о нем будут искажены).

Сам процесс моделирования, по И. Я. Лиепа, можно разделить на четыре этапа:

• 
  качественный анализ,
  
• 
  математическая реализация,
  
• 
  верификация и
  
• 
  изучение моделей.
  

Первый этап моделирования - качественный анализ - является основой любого объектного моделирования. На его основе формируются задачи и выбирается вид модели. Этот этап обязан обеспечить соответствие модели двум вышеуказанным требованиям. Вид модели выбирается исходя из способа построения, из характера самого объекта и др.

По способу построения все модели делят на два класса: материальные и абстрактные. Материальные модели по своей физической природе сходны с оригиналом. Они могут сохранить геометрическое подобие оригиналу (макеты, тренажеры, искусственные заменители органов и т. д.). Подобие протекания физических процессов - физическое моделирование (гидрологическая модель - течение воды и т. п.). И могут быть природными объектами — прообразами оригинала, т. е. натурными моделями (метод пробных участков). Материальные модели используются обычно в технических целях и мало подходят для экологических проблем. Более подходящими для экологического моделирования являются абстрактные модели, представляющие собой описание оригинала в словесной форме или посредством символов и операций над ними, отражающих исследуемые особенности оригинала.

Абстрактные модели подразделяются на три типа: вербальные, схематические и математические.

Вербальные модели - это формализованный вариант традиционного естественнонаучного описания в виде текста, таблиц и иллюстраций. Данные модели неотъемлемая часть качественного анализа математического моделирования, являющегося наиболее совершенным видом количественного исследования оригинала, позволяющая построить его математическую модель.

«Математическая модель» - это математическое описание оригинала, отражающее его целостность, структуру, динамику, функционирование и взаимосвязи оригинала, внешних и внутренних факторов воздействия. Это означает, что практически такая модель есть формула или система уравнений и неравенств.

По своему характеру выделяют модели статические и динамические. Статическая модель отражает объект (систему), не изменяющий свое состояние во времени, а динамическая модель отражает объект (систему), изменяющий свое состояние во времени. Подавляющее большинство живых объектов и систем - это динамические системы и могут быть отражены только лишь динамическими моделями.

Второй этап моделирования - это математическая реализация логической структуры модели. С точки зрения технологии применения математических методов можно выделить модели аналитические и численные (компьютерные). Аналитическая модель - это построение теоретических концепций с применением строгого математического аппарата, обычно позволяющего вывести общую формульную зависимость. Компьютерные модели делят на имитационные и самоорганизующиеся.
Имитационные модели отражают представления исследователя о взаимосвязях в экосистеме и как они реализуются. Наилучшие результаты эти модели дают при составлении прогноза изменений в экосистеме. Самоорганизующиеся модели относятся к классу регрессионных уравнений, в них широко используются вероятностно-статистические методы расчетов.

Третий этап моделирования предусматривает верификацию модели: проверку соответствия модели оригиналу.

Четвертый этап моделирования - это изучение модели, экспериментирование с моделью и экологическая интерпретация модельной информации. Основная цель этапа - выявление новых закономерностей и исследование возможностей оптимизации структуры и управление поведением моделируемой системы, а также пригодность модели для прогнозирования.
В экологии математические модели экосистем В. Д. Федоров и Т. Г. Гильманов (1980) предлагают разделить на модели популяционного, биоценотического и экосистемного уровней.

Популяционные модели описывают особенности отдельных популяций, отражают их свойства и внутренние закономерности: модели, позволяющие оценить динамику численности и возрастного состава популяций в зависимости от рождаемости и смертности, заданных как функции лишь от общей плотности и возрастного состава популяций.

Модели биоценотического уровня задаются как системы уравнений, отражающих динамику биоценоза как функцию плотностей составляющих его популяций.

Модели экосистемного уровня представляют собой системы уравнений, в число аргументов которых включены как внутренние переменные состояния, так и внешние факторы воздействия и целостные свойства экосистем. Модели данного уровня учитывают и роль обратных связей в функционировании систем.

При построении любой модели главная задача - создать модель достаточной полноты. Для этого необходимо стремиться учесть все существенные факторы, влияющие на рассматриваемые явления; уделить специальное внимание наличию в ней противоречивых элементов, как одного из признаков полноты модели; учесть возможность появления неизвестных факторов, чтобы в случае необходимости дополнить модель новым элементом