- •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?
18. Классификация пространственных данных. Особенности их применения в экологии и почвоведении.
Существует два типа пространственных данных.
Тип данных geometry поддерживает планарные или эвклидовы данные (система координат для плоской Земли.
Тип данных geography, который используется для хранения эллиптических данных, таких как координаты GPS широты и долготы.
Объекты пространственных данных
Типы данных geometry и geography поддерживают шестнадцать объектов пространственных данных или типов экземпляров. Однако только одиннадцать из этих типов экземпляров являются материализуемыми. Такие экземпляры можно создавать в базе данных и работать с ними. Эти экземпляры наследуют от родительских типов данных некоторые свойства, которые разделяют их на Points, LineStrings, CircularStrings, CompoundCurves, Polygons, CurvePolygons или несколько экземпляров geometry илиgeography в коллекции GeometryCollection.
Тип Geography имеет дополнительный тип экземпляраFullGlobe.
На рисунке ниже изображена иерархия geometry, на которой основаны типы данных geometry и geography.Инстанциируемые типы geometry и geography выделены синим.
Тип Point для типа данных geography представляет единичное расположение, где Lat представляет широту, а Long — долготу. Значения широты и долготы измеряются в градусах. Значения широты всегда находятся в интервале [-90, 90]. Все значения, находящиеся вне этого диапазона, вызывают исключение. Значения долготы всегда находятся в интервале (-180, 180]. Все значения, находящиеся вне этого диапазона, преобразуются в соответствующие значения в его пределах.Например, если введено значение долготы 190, то оно будет преобразовано в значение -170. SRID представляет идентификатор пространственной ссылки экземпляра geography, который необходимо вернуть. В пространственных данных SQL Server экземпляр Point является объектом без измерения, представляющим отдельное месторасположение, и может содержать значения Z (уровень) и M (мера).
LineString является одномерным объектом, представляющим последовательность точек и соединяющих их линейных сегментов.
Объект CircularString — это коллекция, состоящая из нуля и более непрерывных круговых сегментов дуги. Сегмент дуги — это сегмент кривой, определяемый тремя точками на двумерной плоскости; первая точка не может совпадать с третьей. Если все три точки сегмента дуги лежат на одной прямой, сегмент дуги считается линейным сегментом.
Объект CompoundCurve — это набор из нуля или более непрерывных экземпляров CircularString или LineString геометрического или географического типов.
Polygon представляет собой двухмерную поверхность, хранимую в виде последовательности точек, определяющих внешнее ограничивающее кольцо, и внутренних колец (последние могут отсутствовать).
CurvePolygon является топологически закрытой областью, определенной внешним ограничивающим кольцом, а также нулем или более внутренних колец.
Экземпляр MultiPoint представляет собой коллекцию точек. Граница у экземпляра MultiPoint отсутствует.
MultiLineString представляет собой коллекцию экземпляров geometry или geographyLineString.
Экземпляр MultiPolygon представляет собой коллекцию экземпляров Polygon.
Тип данных GeometryCollection представляет собой коллекцию экземпляров geometry или geography. Коллекция GeometryCollection может быть пустой.
