- •1. Основные представления о моделировании. Базовые понятия и термины.
- •2.Основные типы моделей. Их сравнительная оценка и области применения. Современные задачи развития математического моделирования в экологии.
- •3. Статистические модели. Нормальное распределение. Выборка и генеральная совокупность. Основная область применения в экологии и почвовед.
- •4. Иммитационные модели. Их задачи, возможности и ограничения. Осноблпримен.
- •5. Графовые модели. Их задачи, возможности и ограничения. Основная область применения в экологии и почвоведении.
- •6.Табличные модели. Их задачи, возможности и ограничения. Основная область применения в экологии и почвоведении.
- •7. Регрессионные модели. Их задачи, возможности и ограничения. Основная область применения в экологии и почвоведении.
- •8. Основные понятия регрессионного анализа. Типы регрессии. Их прикладная интерпретация.
- •9. Метод наименьших квадратов. Области его применения.
- •10. Оценка качества регрессионной модели. Способы улучшения качества регрессионной модели.
- •11. Множественная регрессия. Ее преимущества и недостатки. Основная область применения в экологии и почвоведении.
- •12. Пространственные модели. Основная область применения в экологии и почвоведении.
- •13. Корреляция рядов динамики. Основная область применения в экологии и почвоведении.
- •14. Оценка точности прогноза. Особенности поискового прогнозирования в экологии и почвоведении.
- •15. Геостатистика. Пространственно координированные данные. Типы данных в гис.
- •16. Модели представления пространственных данных. Растровый и векторный подход.
- •17. Интерполяция пространственных данных. Особенности применения в экологии и почвоведении.
- •18. Классификация пространственных данных. Особенности их применения в экологии и почвоведении.
- •19. Геоинформационные математические модели. Основная область применения в экологии, почвоведении, агрохимии
- •20. Сравнительный анализ растровых и векторных гис. Их преимущества и недостатки. Основная область применения в экологии и почвоведении.
- •21. Как можно создавать новые тематические слои.
- •22. Моделирование пригодности и рисков в гис.
- •23. Анализ рельефа в гис. Цифровые карты рельефа.
- •24. Алгебра карт. Применение алгебраических и логических операций при создании новых слоев гис.
- •25. Генерализация пространственных данных. Особенности генерализации пространственных данных в почвоведении и экологии.
- •26. Имитационное моделирование. Имитация природных процессов.
- •32 .Использование методов математического моделирования для решения оптимизационных задач.
- •33 . Пример использования регрессионной модели в экологии или почвоведении
- •34. Использование метода усреднения ряда динамики скользящим окном
- •35. Особенности выбора наилучшего тренда ряда динамики
- •36. Процедура и задачи оценки наличия автокорреляции в ряду динамики.
- •37. Особенности построения уравнения авторегрессии
- •38. Процедура и задачи оценки автокорреляции между 2 рядами данных
- •39. Расчет точности прогноза по коэффициенту расхождения
- •40. Интерполяция данных по методу обычного кригинга
- •42. Способ генерализации карты методом скользящего окна с помощью гис.
- •44. Способ анализа зависимости потенциальной продуктивности от глубины грунтовых вод.И 45. Способ анализа зависимости потенциальной продуктивности от начальной влажности почв.
- •46. Способ анализа зависимости потенциальной продуктивности от типа почв.
- •47. Основные особенности анализа и моделирования статистических и динамических систем.
- •48. Методологические особенности экологического математического моделирования.
- •49. Основные проблемы и принципиальные ограничения использования методов математического моделирования в почвоведении.
- •50. Для решения каких прикладных задач можно использовать экологические геоинформационные модели и системы?
- •51. Какие методы математического моделирования используются в классификации почв и экосистем?
- •52. Как проводится картографическое моделирование воздействия источников загрязнения атмосферы на ситуационных и генеральных планах объектов овос (оценки воздействия на окружающую среду)?
- •2. Роль и место гис в природоохранных мероприятия
- •54. Какими методами математического моделирования определяют экологически значимые факторы?
15. Геостатистика. Пространственно координированные данные. Типы данных в гис.
Геостатистика — наука и технология для анализа, обработки и представления пространственно-распределенной (или пространственно-временной) информации с помощью статистических методов. Геостатистика моделирует распределение объектов, явлений и процессов в географическом пространстве.
Предметом анализа геостатистики являются пространственных (пространственно-координированных) данных, пространственные переменные (или регионализованные — regionalisedvariables), что аналогично переменной с координатной привязкой. Пространственные данные - цифровые данные о пространственных объектах, включающие сведения об их местоположении и свойствах, пространственных и непространственных атрибутах. В качестве примера пространственных переменных можно привести: количество осадков, плотность населения в некоторой географической области, мощность геологической формации, плотность загрязнения почвы, среднее потребление электроэнергии в определенный час и т.п. Пространственные переменные не следует путать со случайными величинами, используемыми в обычной статистике.
Основным свойством регионализованных переменных является пространственная непрерывность. Она существует в большинстве геофизических явлений и выражает степень изменения переменной в пространстве. Пространственная непрерывность имеет статистический характер — обычно наблюдается непрерывность в среднем: когда точка X стремится к X0 лишь среднее значение | f(X) - f(X0) |2 стремится к нулю. Другими словами, объекты, явления и процессы, которые расположены ближе в пространстве, являются более подобными между собой по сравнению с теми, которые более удалены друг от друга.
Данные в ГИС описывают реальные объекты, такие как дороги, здания, водоемы, лесные массивы. Реальные объекты можно разделить на две абстрактные категории: дискретные (дома, территориальные зоны) и непрерывные (рельеф, уровень осадков, среднегодовая температура). Для представления этих двух категорий объектов используются векторные и растровые данные.
Растровые данные. Растровые данные хранятся в виде наборов величин, упорядоченных в форме прямоугольной сетки. Ячейки этой сетки называются пикселями. Наиболее распространенным способом получения растровых данных о поверхности Земли является дистанционное зондирование, проводимое при помощи спутников. Хранение растровых данных может осуществляться в графических форматах, например TIF или JPEG, или в бинарном виде в базах данных.
Векторные данные. Наиболее распространенными типами векторных объектов являются:
Точки. В ГИС точечный объект изображается в виде некоторой геометрической фигуры небольших размеров (квадратик, кружок, крестик), либо пиктограммой, передающей тип реального объекта.
Полилинии. Например, крупная река в масштабах континента вполне может изображаться линейным объектом, тогда как уже в масштабах города требуется её изображение площадным объектом. Характеристикой линейного объекта является длина.
Многоугольники (полигоны). Примерами могут служить озера, парки, здания, страны, континенты. Характеризуются площадью и длиной периметра.
Семантические данные могут быть привязаны к векторным: например, на карте территориального зонирования к площадным объектам, представляющим зоны, может быть привязана характеристика типа зоны. Структуру и типы данных определяет пользователь. На основе численных значений, присвоенных векторным объектам на карте, может строиться тематическая карта, на которой эти значения обозначены цветами в соответствии с цветовой шкалой, либо окружностями разного размера.
Векторные данные обычно имеют намного меньший размер, чем растровые. Их легко трансформировать и проводить над ними бинарные операции. Векторные данные позволяют проводить различные типы пространственного анализа, к примеру поиск кратчайшего пути в дорожной сети.
Атрибутивные данные - пространственные данные имеющие четкую связь между атрибутивной и геометрической составляющими. Атрибутивная информация - это информация, описывающая различные характеристики и параметры географической составляющей.
Топографические данные. Как правило, являются основой информационного наполнения ГИС. Важные характеристики данных - масштаб, наличие атрибутивной информации. Чаще всего в качестве базовой топографической информации используются топографические карты генерального штаба МО РФ. Масштабы подробнее 1:100'000 являются секретными, 1:100'000 - для служебного пользования, 1:200'000 и мельче - открытыми.
Топографические данные могут использоваться как комплексные топографические планшеты, то есть матрицы информации, где одновременно находится вся топографическая информация и как отдельные топографические слои: гидрографическая сеть, населенные пункты, рельеф и т.д.