WWW.REFERATCENTRAL.ORG.UA - Я ТУТ НАВЧАЮСЬ

... відкритий, безкоштовний архів рефератів, курсових, дипломних робіт

ГоловнаІнформатика, Компютерні науки → Екологічні інформаційні системи - Реферат

Екологічні інформаційні системи - Реферат


Реферат
на тему:
Екологічні інформаційні системи
Зростання антропогенного навантаження на довкілля в другій половині ХX ст. призвело до загострення багатьох екологічних проблем. Можливі перспективи їх розв'язання пов'язані з реалізацію концепції "сталого розвитку" - стабільного співіснування людства і природи. Важливі елементи наданої концепції - збереження і відтворення ресурсної бази сільського господарства, оптимізація застосування засобів хімізації хліборобства, поліпшення структури землекористування на основі об'єктивної характеристики агроекологічної ситуації. Все це вимагає:
- опрацювання алгоритмів оцінки стійкості екосистем;
- вивчення закономірностей їх динаміки;
- вдосконалення методики оцінки впливу на довкілля, включаючи еколого-економічний прогноз.
Провідна роль у перелічених дослідженнях належить численним засобам. Необхідно підкреслити роль системного аналізу як основного інструменту дослідження геоекологічних систем різноманітного рівня, коли проведення широкомасштабних натурних досліджень і експериментів неможливо або ускладнено. Випущена в 1997 р. Міжнародним інститутом прикладного системного аналізу (Luxembourg, Austria ) бібліографія налічує понад 50 тис. публікацій за останні 25 років, що свідчить про постійно зростаючий інтерес до цих питань.
Математичне моделювання - один із основних інструментів системного аналізу, що дозволить у низці випадків уникнути трудомістких натурних експериментів, що дорого коштують. На основі результатів прогнозування динаміки геосистем вирішуються питання раціонального застосування добрив і засобів захисту рослин, проведення комплексної меліорації та окультурювання полів, оптимізації структури землекористування та ін. Ведуться дослідження у сфері організації "ландшафтного хліборобства" - оптимізації сільськогосподарського використання земель залежно від місцевих умов (рельєфу, клімату, ґрунтових умов, розміщення інших господарських об'єктів).
Діапазон і масштаб процесів, що моделюються, дуже великий - від глобальної екології до прогнозування динаміки окремих компонентів агроценозів, тому при класифікації екологічних моделей використовуються різноманітні підходи. Більшість авторів виділяють статичні та динамічні моделі. Статичні моделі формалізують зв'язок між показниками без врахування змінної часу. Динамічні моделі використовуються для оцінки явищ у розвитку. Функціональні моделі відрізняються від емпіричних тим, що враховують механізм процесу. Це дозволяє використати їх для прогнозу станів об'єкту, що спостерігалися раніше. Відмінності між стохастичними і детермінованими моделями випливають з їх назви. При описі невизначених процесів у природних системах (агрометеорологічні умови, міграція речовин за профілем ґрунтів, трансформація пестицидів, виділення кордонів ґрунтових ареалів, виникнення спалахів хвороб рослин, динаміка чисельності шкідників та ін.) рекомендується використати вірогідністні підходи.
Найбільш часто застосовуються моделі: статистичні, математичної фізики (дифузні), балансові динамічні, матричні, теорії дослідження операцій, приватні типу" ресурс-споживач " і аналогічні їм, а також ціла група дискретних математичних моделей. Статистичні моделі будуються на допущенні, що процес, який досліджується, є випадковим і може бути вивчений за допомогою статистичних засобів аналізу систем. Вони включають емпіричні та динамічні статистичні моделі, кореляційний і факторний аналіз, багатомірне шкалування, аналіз часових рядів. Для зниження розмірності статистичних моделей використовується низка засобів, наприклад, виділення головних компонент у регресивних рівняннях і гармонійних рядах.
В історії опрацювання статистичних моделей продуктивності агроценозів можна виділити декілька етапів: за узагальненими агрокліматичними показниками; емпіричними рівняннями регресивного типу; динаміко-статистичними і фiзико-статистичними моделями; комплексними імітаційними моделями.
Засоби прогнозування врожаїв, основані на обліку агрокліматичних ресурсів регіону, опрацьовуються в агрометеорології. Для оцінки потенційної продуктивності використовуються величини балансу фотосинтетичної активної радіації (ФАР), а також комплексні показники - біокліматичний та гiдротермічний потенціали продуктивності.
Емпіричні моделі продуктивності агроценозів в основному представлені так званими виробничими функціями. Вони являють собою регресивні рівняння, що зв'язують кінцевий результат (урожай і показники його якості) з діючими величинами. До виробничих функцій пред'являється низка вимог: модель має враховувати основні фактори, що визначають вплив на урожай; охоплювати широкий діапазон їх значень; апроксимуюча функція має максимально відповідати реальним біологічним закономірностям.
Динамічні моделі призначені для прогнозування і оперативного управління виробничим процесом з урахуванням обставин, що складалися. В основі динамічного моделювання - опис системи за допомогою звичайних диференційних рівнянь у часткових похідних, параметри яких визначають за емпіричними даними.
Фiзико-статистичні моделі розглядають систему як сукупність взаємодіючих елементів із випадковими властивостями. До моделі вводитися функція розподілу показників стану і глобальна характеристика взаємодії компонентів (ентропія, енергія або речовинний результат). Сфера застосування моделей, що обмежується описом неструктурованих гомогенних систем, коли необхідно оцінити вплив багатьох чинників на результуючу ознаку. До фiзико-статистичних відносяться і так звані марковськi моделі. Вони являють собою розвиток системи у вигляді розгалуженої мережі станів. Ймовірності переходів у загальному випадку залежать не стільки від поточного стану системи, скільки від того, як система його досягла.
Комплексні імітаційні моделі покликані підвищити адекватність агроекологічних прогнозів за рахунок повного використання емпіричних даних. Імітаційні моделі призвані формалізувати за допомогою ЕОМ будь-які емпіричні відомості про об'єкт. Причинно-наслідкові зв'язки в імітаційних моделях просліджуються не до кінця. Це дозволяє аналізувати системи в умовах великої розмірності та неповної інформації про їх конструкцію, результативно використати знання предметної сфери. Структура імітаційних систем, як правило, включає аналітичний опис об'єкту, блоки експертних оцінок, імітації і обробки результатів обчислювального експерименту.
Показано, що при побудові моделей геоекосистем регіонального рівня найбільший ефект досягається використанням наступних класичних властивостей складних систем:
1. Складним системам притаманно змінювати свою поведінку, переходячи із одного квазiстаціонарного стану до іншого.
2. Для характеристики складної системи достатньо оцінити деяку групу її властивостей (системоутворюючих чинників), що є важливими із погляду функціонування системи більш високого рівня. Їх кількісні оцінки будуть інтегральними показниками основних, найбільш важливих властивостей системи,що характеризують її стан у цілому.
Теоретично обґрунтована і побудована загальна концепція, що дозволить математично інтерпретувати сутність інтегральних показників при імітації динаміки гео- і агроекологічних систем, запропонований алгоритм їх побудови для клімату, агрометеорологічних умов, ґрунту та інших блоків. Спеціальними засобами вирішується некоректне завдання
Loading...

 
 

Цікаве