- •Волков Сергей Николаевич землеустройство экономико-математические методы и модели
- •Раздел I
- •Глава 1
- •1.2. Математические методы, применяемые в экономических расчетах
- •Глава 2
- •1. Классификация математических моделей, применяемых в землеустройстве
- •Вычислении площадей треугольников и четырехугольников
- •4.3. Метод решения задачи на условный экстремум лагранжа
- •Глава 5
- •4. Годовые затраты на 1 га пашни в зависимости от размера территории (зерно-свекловичный тип хозяйства с развитым молочно-мясным скотоводством)
- •5.3. Определение оптимальных размеров полей севооборотов
- •5. Расчет оптимального размера поля севооборота
- •Глава 6 итерационные методы
- •6.1. Постановка и математическая формулировка
- •8. Расчет координат оптимального размещения ферм методом последовательных приближений
- •9. Расчет координат животноводческих комплексов
- •10. Расчет оптимальных координат молочного комплекса при селешш Большая Вруда (итерационный метод)
- •11. Анализ эффективности размещения животноводческих комплексов (тыс. Руб., в ценах 1990 г.)
- •12. Расчет значения предельной ошибки целевой функции
- •Раздел III
- •Глава 7
- •Глава 8 расчет параметров производственных функций
- •13. Исходные данные к задаче 8.1
- •8.2. Принцип наименьших квадратов
- •8.3. Системы нормальных уравнений
- •16. Исходные данные к задаче 8.2
- •18. Исходные данные к задаче 8.3
- •8.5. Применение линейных моделей регрессии
- •22. Исходные данные к задаче 8.5
- •Глава 9
- •9.2. Оценка погрешностей определения коэффициентов корреляции
- •25. Корреляционные и дисперсионные характеристики демонстрационных задач
- •26. Формулы для расчета экономических характеристик некоторых однофакторных производственных функций
- •27. Формулы для расчета предельных норм заменяемости для некоторых двухфакторных производственных функций
- •10.2. Примеры расчета экономических характеристик
- •28. Зависимость коэффициента эластичности Ег от стоимости животноводческих построек (х2)
- •Раздел IV
- •Глава 11
- •33. Расчет бета-коэффициентов уравнения регрессии
- •11.3. Обоснование укрупнения (разукрупнения)
- •Контрольные вопросы и задания
- •Глава 12
- •35. Расчет урожайности зерновых культур на землях различных категорий с учетом изменения факторов интенсификации
- •36. Динамика урожайности сельскохозяйственных культур в совхозе «40 лет Октября»
- •38. Планируемая урожайность, рассчитанная с использованием производственных функций, ц с 1 га
- •39. Основные показатели эффективности внесения минеральных удобрений на черноземных почвах
- •40. Расчет планируемой урожайности основных сельскохозяйственных культур по факторам интенсификации расчетпо конструктивным методом
- •41. Возможные урожаи полевых культур при 3 % использования фар
- •42. Сводные данные по планированию урожайности в совхозе «40 лет Октября»
- •Глава 13
- •43. Зависимость между размерами молочной фермы и удельными капиталовложениями
- •44. Расчет параметров уравнения гиперболы
- •46. Влияние механического состава почв на величину удельного сопротивления, кг/см2
- •47. Расчет значений коэффициента а2
- •54. Потери на холостые повороты агрегатов при поперечных работах и от недобора продукции пропашных культур в полосе поворотов при различной густоте лесных полос
- •55. Экономическая эффективность продольных (основных) полезащитных лесных полос при различной густоте посадок
- •57. Чистый доход в расчете на 1 га полевого севооборота
- •58. Влияние густоты сети полевых дорог на общую величину транспортных затрат и потерь от недобора продукции
- •1 Га пашни,
- •1 Га пашни,
- •60. Определение коэффициентов значимости факторов производственной функции
- •Раздел V
- •Глава 14 общая модель линейного программирования
- •63. Исходные данные к задаче 14.2
- •64. Исходные данные к задаче 14.3
- •65. Исходные данные к задаче 14.4
- •67. Характеристика вершин области допустимых значений задачи 14.5
- •68. Первая симплекс-таблица задачи 14.5
- •69. Вторая симплекс-таблица задачи 14.5
- •70. Третья симплекс-таблица задачи 14.5
- •71. Четвертая симплекс-таблица задачи 14.5
- •72. Пятая (последняя) симплекс-таблица задачи 14.5
- •74. Исходные данные к задаче 14.6
- •75. Исходные данные к задаче 14.7
- •76. Оптимальное решение прямой задачи 4.6
- •78. Оптимальное решение прямой задачи 4.7
- •79. Оптимальное решение двойственной задачи
- •Глава 15 распределительная (транспортная) модель
- •80. Исходные данные к задаче 15.1
- •81. Исходные данные к задаче 15.2
- •82. Исходные данные к задаче 15.3
- •83. Исходные данные к задаче 15.4
- •84. Табличная форма представления транспортной модели
- •85. Исходные данные к задаче 15.5
- •86. Нахождение опорного решения задачи 15.5 методом минимального
- •87. Нахождение опорного решения задачи 15.5 методом аппроксимации*
- •15.3. Метод потенциалов
- •88. Цикл испытуемой клетки (3,5)
- •89. Цикл испытуемой клетки (2,5)
- •90. Потенциалы и оценки* для опорного решения задачи 15.5, полученного методом аппроксимации
- •91. Потенциалы и оценки* для опорного решения задачи 15.5, полученного методом минимального элемента
- •92. Потенциалы и оценки на втором шаге решения задачи 15.5
- •93. Потенциалы и оценки на третьем шаге решения задачи 15.5
- •94. Оптимальный план закрепления источников кормов за фермами
- •15.4. Особые случаи постановки и решения распределительных задач
- •95. Исходные данные к задаче 15.6
- •96. Сбалансированная исходная транспортная таблица задачи 15.6
- •97. Исходная транспортная таблица задачи 15.6, в которой учтены требование сбалансированности задачи и первые три дополнительных условия*
- •101. Оптимальный план распределения кормовых культур по участкам
- •102. Исходные данные к задаче 15.7
- •103. Опорный план задачи 15.7
- •104. Второй (оптимальный) план задачи 15.7
- •106. Опорный план задачи 15.3
- •107. Оптимальный план задачи 15.3
- •108. Средние значения коэффициентов урожайности культур в зависимости
- •Глава 16
- •109. Последняя симплекс-таблица для задачи 14.4
- •16.2. Коэффициенты замещения
- •16.3. Использование коэффициентов замещения
- •113. Исходные данные к задаче 16.1
- •114. Оптимальное решение прямой задачи 16.1
- •115. Оптимальное решение двойственной задачи 16.1*
- •16.6. Альтернативные решения распределительных задач
- •117. Исходные данные к задаче 16.2
- •121. Оптимальное решение задачи 16.2 с дополнительным условием (пример 1)*
- •Глава 17
- •122. Исходные данные к задаче 17.1
- •123. Исходная симплекс-таблица задачи 17.1
- •124. Первая расчетная симплекс-таблица 17.1
- •17.3. Роль ограничений в формировании облика
- •Глава 18
- •130. Исходная таблица
- •131. Оптимальный план
- •132. Исходная таблица
- •133. Первый оптимальный план
- •134. Промежуточный опорный план
- •135. Последний оптимальный план
- •136. Вероятностный и детерминированный планы
- •139. Исходные и расчетные данные для вычисления значений ресурсов в ограничениях
- •140. Исходные данные для вычисления коэффициентов целевой функции
- •141. Исходные данные для расчета гц
- •142. Схема двухэтапной стохастической задачи
- •143. Схема числовой стохастической модели оптимизации производственной структуры
- •Контрольные вопросы и задания
- •Раздел VI
- •Глава 19 информационное обеспечение моделирования
- •19.3. Построение матрицы экономико-математической
- •Контрольные вопросы и задания
- •Глава 20
- •146. Баланс гумуса в почве под посевами различных сельскохозяйственных культур
- •Глава 21
- •147. Вычисление значений ак1
- •148. Числовые значения ак1*
- •Раздел VII
- •152. Сведения о максимально возможных объемах и эффективности различных мероприятий по освоению и интенсификации использования земель
- •153. Матрица экономико-математической модели задачи оптимизации мероприятий по освоению и интенсификации использования
- •Контрольные вопросы и задания
- •Глава 23
- •154. Основные переменные
- •155. Исходные данные
- •23.2. Оптимизация трансформации
- •157. Качественная характеристика участков
- •158. Расчет значения Сд для полевого севооборота № 1 по 1-му участку
- •159. Оптимизация трансформации угодий
- •161. Расчет капитальных затрат на трансформацию угодий
- •162. Сводная таблица оценки вариантов, тыс. Руб.
- •Глава 24
- •163. Исходные данные для системы ограничений
- •164. Ориентировочные коэффициенты изменения урожайности культур в зависимости от их предшественников по отношению к средней урожайности хозяйства (зона неустойчивого увлажнения)
- •165. Расчет с,- по полевому севообороту
- •166. Доля сельскохозяйственных культур в рекомендуемых к освоению севооборотах
- •167. Исходные данные для построения экономико-математической модели задачи
- •168. Матрица задачи по проектированию системы севооборотов хозяйства
- •24.2. Размещение севооборотов и сельскохозяйственных
- •170. Фрагмент матрицы оптимального размещения культур (севооборотов) по участкам с различным плодородием
- •171. Фактическое размещение посевов сельскохозяйственных культур
- •172. Оценка предшественников сельскохозяйственных культур
- •173. Матрица задачи по оптимизации плана перехода к запроектированным севооборотам
- •174. Корректировка плана перехода к запроектированным севооборотам
- •175. Структура посевов после корректировки, га
- •176. Окончательный план перехода к запроектированным севооборотам
- •Глава 25
- •25.2. Особенности подготовки исходной информации и пример решения
- •178. Состав и площадь сельскохозяйственных угодий на год землеустройства и по проекту
- •179. Число работников и общий объем трудовых ресурсов
- •Глава 26
- •181. Матрица экономико-математической модели задачи проектирования противоэрозионных мероприятий
- •182. Результаты решения задачи проектирования противоэрозионных мероприятий
- •184. Расчет допустимого слоя стока
- •185. Зависимость площадей линейных элементов организации территории
- •26.3. Оптимизация размещения посевов
- •188. Исходная матрица задачи
- •Глава 27
- •27.2. Особенности подготовки
- •191. Результаты решения задачи организации территории плодовых и ягодных многолетних насаждений
- •Глава 28
- •28.2. Особенности подготовки исходной информации и пример решения
- •192. Допустимые площади кормовых культур и пастбищ*
- •193. Расчет потребности в зеленом корме
- •194. Расчет потребности в кормах с пашни
- •Контрольные вопросы и задания
- •Глава 29
- •199. Результаты решения экономико-математической задачи
- •Контрольные вопросы и задания
- •Раздел VIII
- •Глава 30
- •30.2. Особенности подготовки исходной информации и пример решения
- •200. Продолжительность рабочего периода в крестьянском хозяйстве
- •201. Нормы внесения минеральных удобрений под сельскохозяйственные культуры, кг д. В. На 1 т продукции*
- •202. Технико-экономические характеристики животноводческих хозяйств*
- •204. Математическая модель молочно-картофелеводческого крестьянского хозяйства
- •205. Выход кормов с 1 га культурных пастбищ
- •206. Оптимальные размеры землевладений и структура производства в крестьянском хозяйстве молочно-картофелеводческого направления
- •30.3. Автоматизация расчетов модели на эвм
- •207. Значения переменных задачи
- •31.2. Особенности подготовки
- •209. Состав земельных угодий до и после перераспределения земель
- •Глава 32
- •32.1. Экономико-математическая модель
- •32.2. Экономико-математическая модель
- •210. Исходная матрица задачи
- •211. Оптимальный план формирования сырьевых зон перерабатывающих предприятий
- •Контрольные вопросы и задания
- •Литература
- •Раздел I. Общие сведения об экономико-математических методах и моделировании в землеустройстве 9
- •Глава 1. Моделирование и современные методы вычислений 9
- •Глава 2. Основные этапы развития математического моделирования в аграрно- экономической и землеустроительной науке 32
- •Глава 3. Классификация математических моделей, применяемых в земле устройстве 57
- •Раздел II. Аналитическое моделирование в земле устройстве 72
- •Глава 4. Построение и исследование аналитических моделей 72
- •Глава 5. Применение дифференциального и интегрального исчисления при построении оптимизационных аналитических моделей 92
- •Глава 9. Оценка производственных функций с использованием методов корре ляционно-регрессионного анализа 161
- •Глава 10. Экономические характеристики производственных функций и
- •Раздел IV. Применение производственных функций
- •Глава 11. Оптимизация интенсивности использования земли при землеуст ройстве 197
- •Глава 12. Планирование урожайности сельскохозяйственных культур 209
- •Глава 13. Разработка землеустроительных нормативов и решение нестан дартных задач 234
- •Раздел V. Методы математического программирования
- •Глава 14. Общая модель линейного программирования 261
- •Глава 15. Распределительная (транспортная) модель 303
- •Глава 16. Анализ и корректировка оптимальных решений 344
- •Глава 17. Дополнительные аспекты решения задач линейного программиро вания 383
- •Глава 18. Некоторые виды задач математического программирования 398
- •Раздел VI. Основы экономико-математического моделирования 436
- •Глава 19. Информационное обеспечение моделирования 436
- •Глава 20. Выбор переменных и построение ограничений задачи 451
- •Глава 21. Критерии оптимальности при решении землеустроительных задач 474
- •Раздел VII. Экономико-математические модели
- •Глава 22. Экономико-математическая модель оптимизации мероприятий
- •Глава 23. Экономико-математическая модель трансформации угодий 506
- •Глава 24. Экономико-математическая модель организации системы сево оборотов хозяйства 519
- •Глава 25. Экономико-математическая модель оптимизации структуры посевных площадей при агроэкономическом обосновании проектов внутрихо зяйственного землеустройства 553
- •Глава 26. Экономико-математическая модель проектирования комплекса противоэрозионных мероприятий в условиях развитой водной эрозии почв 566
- •Глава 31. Экономико-математическая модель оптимизации перераспреде ления земель сельскохозяйственных предприятий 614
- •Глава 32. Экономико-математические модели в схемах землеустройства 659
1. Классификация математических моделей, применяемых в землеустройстве
Классификационный признак
Виды моделей
Вид проектной документа- Графические
ции Экономические
Степень определенности ин- Детерминистические
формации Стохастические
Вид (форма) землеустрой- Межотраслевые
ства или землеустроительно- Межхозяйственного землеустройства
го действия Внутрихозяйственного землеустройства
Рабочего проектирования
61
Продолжение
Классификационный признак
Виды моделей
Математические методы, ле- Аналитические (дифференциального исчисления) жащие в основе модели Экономико-статистические (математической стати-
стики)
Оптимизационные (математического программирования)
Балансовые (межотраслевого баланса) Сетевого планирования и управления Прочие Класс проекта землеустрой- Распределяются по классам проектов землеустрой ства ства*
* Землеустроительное проектирование. — М.: Колос, 1997. — С. 47—48. Здесь выделено 37 классов таких проектов.
По первому признаку модели делятся на два типа: графические и экономические, что обусловлено рядом причин. Прежде всего землеустроительные решения всегда выражаются в виде определенной пространственной организации территории (система севооборотов, полей, рабочих участков, дорог, лесополос, границ и т.д.). Далее, с ней тесно связаны система расселения и организация производства. Таким образом, любое землеустроительное решение можно, с одной стороны, «посмотреть» (на плане, на местности, в проекте), с другой — просчитать через показатели эффективности производства и оценить, насколько оно выгодно.
Землеустроительная документация всегда делилась на две части — графическую и текстовую, причем основу последней составляли расчеты. С развитием информатики и средств вычислительной техники появилась возможность иметь самостоятельные математические модели для графической и расчетной частей, что и определяет необходимость соответствующего деления. Графические модели могут считаться экономико-математическими лишь условно, так как они лишь характеризуют в цифровом виде условия производства (например, дают цифровую модель местности). Тем не менее они тесно связаны с моделями организации производства и территории, которые и являются собственно экономическими.
Графические математические модели характеризуют различные элементы проекта землеустройства или их совокупности, которые показываются на проектном плане; к ним относятся площадные, линейные и точечные объекты.
Площадные объекты — это отдельные землевладения и землепользования, севообороты, их поля и рабочие участки, загоны очередного стравливания, гуртовые (отарные) участки, пастбище- и сенокосообороты, бригадные участки и т.д. Они характе-
62
ризуются площадью, координатами поворотных точек и центра тяжести, что позволяет определять местоположение этих участков, их форму и другие параметры.
Линейные объекты представляют собой линейные элементы организации территории. К ним относятся полевые и магистральные дороги, лесополосы, инженерные коммуникации (газопроводы, ЛЭП и др.), отдельные границы участков, зон и т.д. ')ти объекты могут размещаться на местности в виде прямых и ломаных линий, а также в виде кривых. Они характеризуются протяженностью, шириной, координатами начальных, конечных и промежуточных точек.
Точечные объекты позволяют определять на местности местоположение отдельных инженерных сооружений (таких, например, как колодцы, родники, буровые вышки и т.д.). Их размещение характеризуется местоположением.
Графические модели следует отличать от геометрических, так как первые имеют только математический характер и обязательно цифровой или числовой вид. Вторые могут давать характеристику графической части проекта и в традиционной форме (например, в виде чертежа, оформленного вручную).
Экономические модели, применяемые в землеустройстве, представляют собой выраженные в математической форме различные расчеты по проектам землеустройства. К ним относятся модели агроэкономического обоснования проектов внутрихозяйственного землеустройства, технико-экономических обоснований (ТЭО) проектов межхозяйственного землеустройства, сметно-финансо-вые расчеты рабочих проектов и др.
В зависимости от степени определенности информации, используемой в математических моделях, они делятся на два вида: детерминированные и стохастические.
Детерминированные модели основаны либо на абсолютно точной информации, либо на сведениях, которые условно считаются точными. Полученные с использованием этих моделей данные находятся в функциональной связи с набором независимых переменных, то есть решения задач полностью и однозначно определяются этим набором переменных.
Стохастические модели основаны на информации, имеющей стохастический (вероятностный) характер. Например, при планировании урожайности сельскохозяйственных культур (результат) невозможно знать заранее будущие погодные условия (факторы). Эти условия задаются в моделях с определенной степенью вероятности. Соответственно полученные результаты также будут устанавливаться с определенной степенью вероятности.
Исходя из вида (формы) землеустройства или осуществляемого землеустроительного действия, народнохозяйственного значения землеустроительных проблем и охвата объектов землеустроительного проектирования, математические модели подразделя-
63
ются на четыре основных класса: межотраслевые, межхозяйственного землеустройства, внутрихозяйственного землеустройства и рабочего проектирования.
Межотраслевые модели обеспечивают решение задач по прогнозированию и оптимальному планированию использования земельных ресурсов и их охране по стране в целом, на уровне субъекта Федерации, местной администрации и т. п.
Модели данного класса позволяют оптимизировать распределение земель по категориям земельного фонда страны (земли сельскохозяйственного назначения; промышленности, транспорта, связи, обороны и иного специального назначения; лесного фонда; запаса и др.), решать задачи по развитию агропромышленного производства в регионах, по планированию и осуществлению природоохранных мероприятий и т. д.
Основным видом землеустроительных работ, включающим модели этого класса, является разработка генеральных схем использования и охраны земель страны (субъекта Федерации) и схем и землеустройства административных районов и других территорий, находящихся в ведении местных администраций.
Модели межхозяйственного землеустройства позволяют решать задачи по перераспределению земель между хозяйствами; по образованию или упорядочению землевладений и землепользовании сельскохозяйственного и несельскохозяйственного назначения; по установлению границ административно-территориальных образований, черты населенных пунктов и т. п. К данному классу относятся задачи по определению оптимальных размеров землепользовании и рациональному размещению производства на территории, по наиболее целесообразной ликвидации недостатков в использовании земельных ресурсов и др.
Модели внутрихозяйственного землеустройства предназначены для решения вопросов наиболее полного, рационального и эффективного использования земель и организации производства в конкретных сельскохозяйственных предприятиях. Основные задачи данного класса — установление оптимального сочетания отраслей, состава и площадей угодий; определение видов, количества и площадей севооборотов и их размещение; рациональная организация кормопроизводства; планирование грузоперевозок; планирование комплекса мелиоративных работ; оптимальная трансформация угодий; оптимизация размеров производственных подразделений и др.
Модели рабочего проектирования обеспечивают решение различных задач, связанных с землеустройством конкретных земельных участков и инвестициями в эти земли (создание орошаемых культурных пастбищ, выполаживание оврагов, трансформация и мелиорация земельных участков, строительство прудов, дорог и дорожных сооружений, закладка многолетних насаждений и т. п.).
64
Сложность математических моделей каждого класса зависит от числа учитываемых факторов и характера взаимосвязи между ними, от наличия, точности и достоверности исходной информации и от особенностей изучаемого процесса или явления. Кроме того, она определяется и конструктивными особенностями модели (количеством переменных, их степенью, количеством условий, видом целевой функции и др.).
В практической работе большое значение имеет классификация экономико-математических моделей в зависимости от лежащих в их основе математических методов. По этому признаку все модели можно разделить на аналитические, экономико-статистические, оптимизационные (нередко именно их называют экономико-математическими, так как в общей системе моделей они занимают главное место), балансовые, сетевого планирования и др.
Для использования моделей указанных типов необходимо хорошо знать соответствующие методы (математической статистики, математического программирования и т. д.). Вместе с тем ряд землеустроительных задач требует разработки нестандартного математического аппарата, особых методов моделирования.
Аналитические модели в землеустройстве основаны на применении классического математического аппарата (алгебра, дифференциальное и интегральное исчисление, геометрия, тригонометрия, математический анализ); при этом требуются доказательство различных теорем и вывод необходимых формул.
Как правило, аналитические модели имеют вид формул и отражают функциональные зависимости. Каждому определенному значению фактора (независимой переменной) или множества факторов соответствует строго определенное значение результата. Типичным примером аналитической модели является формула для расчета условной длины поля (рабочего участка) Ь:
ЗН + с + а"
где Р— площадь поля, м2; Я— высота (геометрическая) на фигуре поля, м; с + с1 — сумма длин линий, не параллельных основному направлению обработки поля (рабочего участка), м.
С помощью аналитических моделей в землеустройстве рассчитывают, как правило, технические показатели проектов: средние расстояния, рабочие уклоны, коэффициенты компактности землепользовании и др.
Экономико-статистические модели базируются на использовании теории вероятностей и методов математической статистики (корреляционного, регрессионного, дисперсионного анализа, теории выборок и т. д.). Главное место среди них занимают производственные функции, представляющие собой уравнения статистической (усредненной) связи зависимой переменной (результа-
65
та) и факторов-аргументов. С помощью этих моделей при землеустройстве рассчитывают прогнозируемую урожайность культур, продуктивность животных, а также некоторые параметры организации территории (распаханность, облесенность, освоенность). Они полезны также при анализе уровня использования земли; с их помощью подготавливается необходимая информация для применения оптимизационных методов, производится обоснование землеустроительных проектных решений.
Экономико-статистические модели могут быть функциональными и корреляционными. Первые, по сути, идентичны аналитическим моделям, но основаны на статистической информации. А поскольку строго функциональные связи (когда значению факторов в уравнении соответствует точно определенное значение результата) в экономике встречаются очень редко, эти модели практически не используются в землеустройстве. Вторые (корреляционные) модели базируются на статистических (верных лишь в среднем) связях между факторами. Они могут обладать разной степенью достоверности, так как описывают случайные процессы. Уровень достоверности модели оценивается специальным показателем (так называемым коэффициентом корреляции).
Оптимизационные модели основаны главным образом на методах математического программирования, позволяющих находить экстремальные (минимальные или максимальные) значения целевой функции по искомому перечню переменных при заданных условиях.
Например, в процессе решения задачи необходимо найти такие размеры сельскохозяйственного предприятия (общая земельная площадь, состав земельных угодий и отраслей — искомые переменные), которые, исходя из его специализации, фондоосна-щенности и трудообеспеченности (задаваемые условия), давали бы максимальную прибыль (максимальное значение целевой функции).
Оптимизационные модели в землеустройстве делятся на две разновидности: комбинированные и дифференцированные. При комбинированном моделировании все вопросы землеустроительного проекта решаются комплексно в их взаимообусловленности и взаимозависимости. Такой подход в принципе правильнее, однако он приводит к громоздким задачам, решение которых затруднительно. Суть дифференцированного моделирования заключается в последовательном решении нескольких задач по проекту (например, по его составным частям). Модели получаются значительно меньшего объема, и их решение существенно облегчается. Применение именно дифференцированного моделирования в землеустройстве объясняется сложностью объектов и многообразием решаемых вопросов.
Дифференцированное моделирование в известном смысле представляет собой аппроксимацию комбинированной модели.
66
Говоря об информационных системах, У. Эшби писал: «Когда системы становятся сложными, то их теория практически заключается в том, чтобы найти пути их упрощения» (Эшби У. Системы информации. — Вопросы философии. — 1964. — № 3).
Аппроксимация осуществляется различными способами: либо модель рассматривает часть сложной системы, абстрагируясь от нсех других ее сторон (частная аппроксимация), либо она упрощается, чтобы быть в дальнейшем запрограммированной с последующим наращиванием информации (полная аппроксимация). Этот способ предполагает последовательное накопление в серии аппроксимирующих (частных) моделей информации обо всей моделируемой системе с неуклонным продвижением от бедных информацией моделей малого числа измерений ко все более информационно емким моделям. Так поступают и при последовательной проверке алгоритма модели.
Например, при организации угодий и севооборотов (одна из составных частей проекта внутрихозяйственного землеустройства) моделируются и решаются следующие задачи: установление состава угодий и их площади; планирование трансформации, улучшения и размещения угодий; установление типов, видов, числа севооборотов и внесевооборотных участков, их размещение.
При решении отдельных вопросов организации угодий и севооборотов с использованием моделей будет иметь место дифференцированное моделирование, при совместном — комплексное. Однако следует иметь в виду, что при дифференцированном моделировании каждой составной части проекта необходимо учитывать взаимосвязь всех проектировочных решений по организации угодий и севооборотов, что предполагает совместное применение как моделирования, так и традиционных методов.
Аппроксимация моделей связана с таким их важным свойством, как унификация. На базе унифицированных моделей (упрощенных и пригодных для решения широкого круга землеустроительных задач) возможно широкое применение автоматизированных компьютерных технологий.
Оптимизационные модели применяются, как правило, для разработки наилучших (с точки зрения выбранного критерия) проектных землеустроительных решений. Основу их составляют оптимальные варианты организации производства и территории сельскохозяйственных предприятий, а также наиболее эффективные варианты развития землевладения и землепользования (оптимальная специализация хозяйств, необходимые размеры перераспределения земель, оптимальные размеры и т. д.).
Балансовые модели обеспечивают обоснование и определение наилучших пропорций территориальной организации производства с учетом его факторов и результатов. Они имеют форму мат-
67
риц, систем таблиц и т. п. В землеустроительных расчетах могут использоваться при обосновании проектных решений (балансы кормов, труда, расчеты населения на перспективу, баланс трансформации и перераспределения земель и т.д.).
Модели сетевого планирования и управления, базирующиеся на одноименных математических методах, применяются при планировании и организации землеустроительных работ, при разработке планов перехода к новому составу угодий и новым севооборотам, при составлении планов реализации проекта землеустройства и авторского надзора.
В настоящее время модели данного класса находятся в стадии практической разработки; часть из них будет рассмотрена ниже.
3.3. ТРЕБОВАНИЯ, ПРЕДЪЯВЛЯЕМЫЕ ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ
Практика показывает, что экономико-математические методы в землеустройстве оказываются полезными лишь в том случае, когда выдержаны определенные требования к их применению.
1. Прежде всего не следует забывать, что в основе экономико- математического моделирования лежат количественные методы анализа. Это предполагает детальное изучение объекта проекти рования, выявление различных зависимостей и взаимосвязей, их математическое описание в виде набора переменных величин, уравнений, неравенств и т. д. Вместе с тем никакие математичес кие методы не позволят принять приемлемое решение, если не будут в должной мере учтены выводы, полученные в ходе каче ственного анализа.
В основе такого анализа лежит здравый смысл, а также знание экономических законов, понятий и категорий, благодаря чему исключаются логические ошибки и заведомо неприемлемые решения. В конце концов математический аппарат — это лишь вспомогательное средство, орудие количественного анализа, а также техника, позволяющая более обоснованно, быстро и точно находить нужные решения, в основе которых всегда лежат качественные закономерности, изучаемые землеустроительной наукой.
2. Разрабатываемые модели должны учитывать экономичес кие, технологические, землеустроительные, технические и дру гие условия, в которых находится землеустраиваемый объект.
К экономическим условиям относятся: размеры и сочетание отраслей, виды ресурсов, гарантированные объемы производства, условия реализации и распределения продукции. К технологическим — агротехнические особенности возделывания сельскохозяйственных культур, ветеринарные и зоотехнические требования к выращиванию животных и т. д.
68
Землеустроительные условия характеризуют особенности организации территории и производства (размещение населенных пунктов, земельных массивов производственных подразделений, производственных центров, организация угодий и устройство территории севооборотов, качество земель и т. д.); они составляют основу любой модели, которую предполагается использовать при землеустроительном проектировании.
Технические условия — это наличие у разработчика средств вычислительной техники и программного обеспечения, что диктует требования по выбору типа моделей, размерности задач, степени детализации решений. Другими словами, экономико-математические модели должны быть приведены к виду, позволяющему их решать на имеющейся вычислительной технике.
Учет всех перечисленных условий позволит построить экономико-математическую модель, наилучшим образом соответствующую изучаемому объекту, и избежать в последующем ее трудоемкой доработки и многочисленных корректировок полученных решений.
Возможности моделирования прямо связаны с качеством исходной информации. Никакое решение не будет приемлемым, даже если оно и получено с использованием самых современных методов, если в его основе лежат недостоверные, неполные или несвоевременно полученные данные. Поэтому необходимо учитывать, какие показатели реально могут быть получены на основе имеющихся статистических, экспериментальных и нормативных материалов. Кроме того, должно быть обеспечено соответствие между этой информацией и точностью применяемых математических методов в процессе реализации модели.
Использование экономико-математических методов и моделей не является самоцелью. Поэтому не нужно вводить ничего лишнего в условия задачи, заранее навязывать то или иное решение, пытаться «помочь» машине в выборе оптимума. Нельзя также абсолютизировать полученные на компьютере результаты; их следует тщательно проанализировать, проверить и только потом использовать для дальнейших действий.
Необходимо иметь в виду, что полученное математическими методами оптимальное решение (математический оптимум) необязательно согласуется с экономической целесообразностью (экономическим оптимумом). Это часто бывает в тех случаях, когда модель не вполне адекватна изучаемому объекту. Тогда, оценивая решение логическим, экспертным или специальным математическим путем, а также осуществляя определенные корректировки, математический и экономический оптимумы приводят в соответствие.
Это достигается двумя основными способами — корректировкой самой модели с последующим решением новой задачи или же путем непосредственной корректировки решения без измене-
69
ния модели. В первом случае изучают составленную модель, выявляют неучтенные факторы и вводят в модель соответствующие ограничения. Во втором случае результаты подправляют вручную и проводится их повторный анализ. Применение того или иного способа зависит от степени соответствия разработанной модели условиям рационального использования земель.
5. Экономико-математические модели не должны быть очень громоздкими, так как любое усложнение модели может привес ти к обратному эффекту — не к повышению точности решения, а к ее снижению из-за случайных или систематических ошибок, неизбежных при работе с приближенными числами. Кроме того, громоздкую модель очень трудно исправлять и модифици ровать.
Поэтому по возможности модели должны быть максимально упрощены, укрупнены и унифицированы. Необходимо, однако, иметь достаточное количество переменных и ограничений, которое позволяет получить приемлемое решение.
6. Одно из главных требований к моделированию — примене ние комплекса моделей, охватывающих все стороны проекта землеустройства, их логическая, информационная, технологи ческая и экономико-математическая увязка. Как правило, анали тические и экономико-статистические методы используются со вместно или предшествуют оптимизационному моделированию, что объясняется рядом причин.
Во-первых, необходимы обработка имеющейся информации, ее анализ и оценка (для этого используют методы аналитических группировок, дисперсионный и факторный анализ, составляют ряды динамики, рассчитывают различные статистические величины—дисперсии, коэффициенты вариации и т.д., вычисляют технические показатели, используемые при составлении проекта, — рабочие уклоны, уклоны местности, определяют допустимые размеры межполосных участков и т. д.).
Во-вторых, необходима подготовка исходной информации непосредственно для целей проектирования и прогнозирования коэффициентов использования различных ресурсов, составления основной матрицы экономико-математической модели. Здесь также используют различные виды статистического анализа, строят производственные функции.
В-третьих, наличие в сельском хозяйстве непредсказуемых факторов, его зависимость от природно-климатических условий требуют оценки вероятности получения различных результатов. Знание выявленных таким путем закономерностей позволяет предвидеть, как различные случайные факторы будут сказываться при использовании модели.
На основании вышеизложенного можно кратко сформулировать основные требования, предъявляемые к использованию математических методов и моделей в землеустройстве:
70
сочетание при моделировании количественного и качественного анализа с приоритетом последнего;
учет экономических, технологических, землеустроительных, технических и других условий;
использование надежной информационной базы, соответствующей целям решаемых задач и задаваемой точности вычислений;
приведение в соответствие математического и экономического оптимумов путем анализа и корректировки моделей и результатов решений, полученных математическими методами;
максимально возможное упрощение моделей, их унификация для более быстрого и экономичного решения землеустроительных задач при необходимой точности;
комплексное применение математических методов и моделей различных типов в проектах землеустройства.
В любом случае при использовании в проектах экономико-математических методов и моделей следует руководствоваться общими принципами землеустройства и создавать организационно-территориальные условия, способствующие рациональному и эффективному использованию земель, повышению плодородия почвы и высокопроизводительному использованию техники с целью получения максимального количества продукции с каждого гектара земельных угодий при оптимальных затратах труда и средств.
Контрольные вопросы и задания
Приведите известные вам определения экономико-математической модели и объясните их смысл.
Что представляет собой экономико-математическое моделирование?
Каковы особенности землеустроительных экономико-математических моделей?
По каким признакам можно классифицировать математические модели, применяемые в землеустройстве?
Какие классы экономико-математических моделей могут применяться при землеустроительном проектировании?
Для каких целей в землеустройстве могут применяться аналитические, экономико-статистические и оптимизационные модели?
Чем отличается дифференцированное моделирование от комбинированного?
В чем сходство и различие аналитических и функциональных экономико-статистических моделей? Почему их нельзя объединять в один класс?
Перечислите требования, предъявляемые к использованию математических методов в землеустройстве.
10. Какие требования, на ваш взгляд, можно было бы добавить к перечислен ным?
Раздели
АНАЛИТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В ЗЕМЛЕУСТРОЙСТВЕ
•
Г л а в а 4
ПОСТРОЕНИЕ И ИССЛЕДОВАНИЕ АНАЛИТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ
4.1. АНАЛИТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ И ИХ СВОЙСТВА
Широкое применение в землеустройстве находят аналитические модели, представляющие собой определенную функцию, выражающую взаимосвязь между несколькими признаками (показателями). В основу их построения заложено два исходных принципа:
предполагается, что аналитическая модель имеет функциональный характер, то есть задается формулой, графиком, таблицей или другим способом, в котором каждому значению фактора (независимой переменной) или совокупности значений факторов в множественных зависимостях соответствует строго определенное значение результативного показателя;
имеется в виду, что аналитические модели являются детерминированными, то есть они основаны не только на математической связи между переменными, но также предполагается, что отсутствуют случайные (вероятностные) воздействия на эти переменные.
В землеустройство первые аналитические модели (функции) пришли из геодезии; при проектировании они использовались для расчета различных технических показателей:
площадей земельных участков различной конфигурации (севооборотов, полей, загонов очередного стравливания, рабочих участков, землевладений и землепользовании и т.д.);
средних расстояний от хозяйственных центров до угодий;
уклонов местности (эти показатели позволяют оценить проект землеустройства с точки зрения учета рельефа);
коэффициентов компактности землепользовании, дальноземелья, вытянутое™, защищенности полей лесополосами и др., дающих возможность оценить конфигурацию земельных участков, их форму, местоположение населенных пунктов и производственных центров на территории и т. д.
72
На основании аналитических моделей производился расчет различных экономических характеристик проекта землеустройства. Так, например, средние расстояния использовались для оценки транспортных расходов на перевозку грузов и рабочих; уклоны по рабочим направлениям — для анализа затрат по обработке полей и рабочих участков; коэффициенты защищенности полей лесополосами — для расчета стоимости дополнительной продукции полеводства, получаемой за счет агроклиматического воздействия лесных насаждений и т. д.
Аналитические модели в землеустройстве основаны на применении классических математических методов: геометрии, тригонометрии, алгебры, дифференциального и интегрального исчислений и т. д. Для их построения могут применяться как уже известные, так и новые теоремы и формулы. В моделях используются различные математические величины: средние взвешенные, средние геометрические, средние арифметические и т. д.
Так, аналитическая модель рабочего уклона в полях с прямыми склонами, полученная с использованием классической геометрии, выглядит следующим образом:
/„=•^■•100,
где /р — рабочий уклон, %; р — превышение, м; О — горизонтальное положение, м.
Общий средний уклон местности в процентах (7М) на территории севооборота или поля может вычисляться по формуле
. _ С-/1-100
гм - р
где С —длина всех горизонталей на территории севооборота (или поля), м; к — сечение рельефа, м; Р— площадь севооборота (поля), м2.
Пусть, например, на площади севооборота 1500 га (15 000 000 м2) все имеющиеся горизонтали дают длину 75 км (75 000 м), сечение рельефа 5 м. Тогда
75000-5.100 асо/
и,= = 2,5%.
м 15000000
При аналитическом способе вычисления площадей и проектировании различных земельных участков помимо общеизвестных формул геометрии в землеустройстве наиболее применимыми являются следующие аналитические модели площадей треугольников и четырехугольников (рис. 1), которые легко доказываются.
73
