+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: 5 из 12

Корреляция рядов динамики в экологии и почвоведении

Корреляция рядов динамики - метод изучения связи между показателями, представленными их значениями в последовательные моменты или периоды времени. Коэффициент корреляции между непосредственно заданными значениями показателей может дать превратное представление об их связи, поскольку он может отразить всего лишь совпадение их общей тенденции изменения. В этом случае корреляция называется ложной. Это породило правило: определить корреляцию не между самими значениями показателя, а между их отклонениями от линий, выражающих для каждого ряда тенденцию.

Классификация тесноты связи по значению модуля коэффициента линейной корреляции:

0.0 ... 0.2 - слабая связь;

0.2 ... 0.4 - слабее средней тесноты;

0.4 ... 0.6 - средняя теснота;

0.6 ... 0.8 - теснее средней;

0.8 ... 1.0 - сильная связь.

Коэффициент корреляции в применении к рядам динамики связан с параллельностью вариации явлений: если общий характер вариации двух рядов (т.е. гладкая и периодическая составляющая тренда) является одинаковым, то показатель тесноты связи будет большим. Ясно, что одинаковые вариации могут встречаться и в силу чисто случайных обстоятельств, поэтому необходим упомянутый всесторонний логико-теоретический анализ.

Корреляционная зависимость между уровнями взаимосвязанных рядов динамики

При изучении развития явления во времени часто возникает необходимость оценить степень взаимосвязи в изменениях уровней 2-х или более рядов динамики различного содержания, но связанных между собой.

Коррелирование уровней динамических рядов с применением парного коэффициента корреляции правильно показывает тесноту связи лишь в том случае, если в каждом из них отсутствует автокорреляция. Наличие зависимости между последующими и предшествующими уровнями динамического ряда в статистической литературе называют автокорреляцией.

Поэтому прежде, чем коррелировать ряды динамики по уровням, необходимо проверить каждый из рядов на наличие или отсутствие в них автокорреляции. Применение методов классической теории корреляции в динамических рядах связано с некоторыми особенностями. Прежде всего, это наличие для большинства динамических рядов зависимости последующих уровней от предыдущих.

Коэффициент автокорреляции вычисляется по непосредственным данным рядов динамики, когда фактические уровни одного ряда рассматриваются как значения факторного признака, а уровни этого же ряда со сдвигом на один период, принимаются в качестве результативного признака (этот сдвиг называется лагом). Коэффициент автокорреляции рассчитывается на основе формулы коэффициента корреляции для парной зависимости.

Особенности поискового прогнозирования в экологии и почвоведении

Прогноз – всякое конкретное предсказание или вероятностное суждение о состоянии чего-то (кого-то) или о проявлении какого-то события в будущем.
Значение прогноза в системе мониторинга определяется целью ведения экологического мониторинга (предотвращение отрицательных последствий антропогенных изменений природной среды), который невозможен без разработки достоверного прогноза.

Всякий прогноз должен иметь высокую точность, которая является важнейшей его характеристикой. Существует несколько способов оценки точности прогноза:

1. Cредняя абсолютная оценка:

2. Cредняя квадратическая оценка:

3. Cредняя относительная ошибка:

Методы анализа качества прогнозов

Важным этапом прогнозирования является верификация прогнозов, т.е. оценки их точности и обоснованности. На этапе верификации используют совокупность критериев, способов и процедур.

Наиболее распространенная ретроспективная оценка прогноза, т.е. оценки прогноза для прошедшего времени.

Для этого исходная информация делится на две части, одна из которых охватывает более ранние данные, а другая - более поздние. С помощью данных первой группы (ретроспекции) оцениваются параметры модели прогноза, а данные второй группы рассматриваются как фактические данные прогнозируемого показателя Полученная ретроспективно ошибка прогноза определенной степени характеризует точность применяемой методики прогнозирования.

Все показатели, используемые для анализа качества прогноза, можно разделить на три группы: абсолютные, сравнительные и качественные

Выбор показателей точности прогноза зависит от плана, которые ставит перед собой исследователь при анализе точности прогноза. О качестве прогнозов, полученных по разным методикам и моделями, можно судить и лишь по совокупности сопоставлений прогнозов и их реализации.

Поисковый прогноз – определение возможных состояний экосистем, процессов явлений в будущем. Имеется в виду условное продолжение в будущем тенденций развития изучаемого процесса, происходившего в прошлом и отмечаемого в настоящем. При таком прогнозе предсказывается, что вероятнее всего произойдет при сохранении существующих тенденций. Прогноз основан на выборе из множества вариантов из ряда возможных направлений процесса наиболее вероятных, с точки зрения прогнозиста, событий, явлений, направлений развития, последствий какого-то действия (прогноз влияния предприятия на окружающую его среду; прогноз воздействия обводнения или осушения местности на природу и хозяйственное развитие; прогноз наводнений, цунами, селей и других стихийных бедствий).