- •Математическое моделирование в почвоведении Математизация науки
- •Математизация почвоведения
- •Математическое моделирование, основные понятия.
- •Возможные цели моделирования
- •Анатомия математических моделей (переменные состояния, внешние переменные, контролирующие переменные, математические уравнения, параметры, универсальные константы)
- •Вычислительный эксперимент и его достоинства.
- •1. Биогеохимические и биоэнергитические динамические модели
- •2. Статические биогеохимические и биоэнергетические модели
- •3. Модели динамики популяций
- •4. Структурно‐динамические модели
- •5. Fuzzy модели (модели, основанные на нечеткой логике)
- •6. Искусственные нейронные сети
- •7. Индивидуально‐ориентированные модели
- •История развития биогеохимических моделей
- •Виды биогеохимических моделей (организм-ориентированные и процесс-ориентированные).
- •Уравнение неразрывности, уравнение переноса (уравнения Дарси, Фурье, Ричардса).
- •Условия на границах.
- •Экспериментальное обеспечение моделей влаго-, соле- и теплопереноса. Основные функции.
- •Аппроксимация экспериментальных данных.
- •Педотрансферные функции.
- •Ионные равновесия с твердой фазой. Конвективно-диффузионное уравнение.
- •Кинетики разных порядков.
- •Понятие о риске, расчеты рисков
Кинетики разных порядков.
уравнения реакции кинетики нулевого, 1‐го, 2‐го или n‐го порядков
Для кинетики 1‐го порядка основным параметром, вводимым в модель в качестве характеристики движущегося вещества, также остается период полураспада (см. рис. II.5.3). Безусловно, этот параметр будет зависеть от температуры и влажности почвы (которая рассчитывается в модели). Эти уравнения (зависимости периода полураспада от температуры и влажности почв) различаются для разных моделей.
Понятие о риске, расчеты рисков
Риск — ситуация или сочетание факторов среды и ситуации, которые оказывают (могут оказать) неблагоприятное влияние на фирму, процесс или проект. При этом можно предполагать относительную устойчивость внешних условий, что позволяет опираться на ранее накопленный опыт, статистическую информацию и, следовательно, применять методы и понятия теории вероятностей.
Риск – вероятность возникновения неблагоприятного события с предсказуемым последствием за определенный промежуток времени.
Основная цель применения математического моделирования в оценке рисков сводится к описанию общей модели: R = f (P, I), где P — вероятность наступления рискового события, I — потенциальные последствия влияния факторов