- •Общие сведения о науке и научных исследованиях. Основные понятия и определения. Метод-ия и мет. НаУч. Иссл-я.
- •Организация научно-исследовательской работы.
- •Анализ научно-технической информации и обоснование темы научной работы.
- •Знание и его функции. Познание и его роль в развитии науки.
- •Уровни познания: чувственный (ощущение, восприятие, представление, воображение) и рациональный (абстрактное мышление, понятия, суждения, умозаключения).
- •Этапы научного исследования.
- •Научная идея и гипотеза как составляющие научного исследования.
- •Классификация методов исследования.
- •Методы эмпирического уровня познания.
- •Методы экспериментально-теоретического уровня познания.
- •Методы теоретического уровня познания.
- •Методы математического исследования.
- •Виды научных исследований по целям назначения (фундаментальные, прикладные и разработки).
- •Выбор направления научного исследования и этапы нир.
- •Гипотеза, как предполагаемая зависимость явления от действующих факторов и его физической сути. Требования, предъявляемые к ней и ее проверка.
- •Проблема как форма выражения необходимого развития научного познания.
- •Информационный поиск его цель последовательность. Формы составления записей (выписки, аннотации, конспекты).
- •Правила оформления отчетов о нир.
- •Составление плана литературного обзора и его реализация.
- •Методы экспериментальных исследований. Методология экспериментальных исследований. Выбор средств измерений и их статистическая оценка. Рациональное планирование эксперимента.
- •Построение полного и дробного факторного экспериментов.
- •Математического описания различных зависимостей. Практика построения графиков, гистограмм и диаграмм.
- •Обработка и обобщение результатов исследований. Графический анализ результатов эксперимента. Методы подбора эмпирических формул.
- •27. Анализ, оформление и использование результатов научных исследований. Анализ исследований и формулирование выводов и предложений.
- •Составление отчетов о нир. Подготовка научных материалов к опубликованию.
- •30.Методы статистической обработки данных, их значение и применение в агрономических исследованиях.
- •31. Современные методы агрономических исследований
- •32 .Виды экспериментов в агрономии. Этапы проведения экспериментов.
- •Полевой опыт как основной метод исследования в агрономии. Классификация полевых опытов. Требования, предъявляемые к полевому эксперименту.
- •Основные элементы методики полевого опыта. Влияние отдельных элементов методики полевого опыта на точность. Методы размещения вариантов.
- •Планирование программы исследования, эксперимента, наблюдений и учетов в полевом опыте.
- •36.Техника закладки полевого опыта. Выбор участка под опыт. Разбивка опытного участка и привязка.
- •37.Оценка состояния растений перед уборкой урожая. Учет урожая в полевом опыте. Способы уборки урожая.
- •38.Первичная обработка данных полевого опыта.
- •39.Вегетационный опыт. Виды вегетационных опытов.
- •40.Техника закладки вегетационных опытов с почвенной культурой. Водные и песчаные культуры.
- •41.Вариационный ряд. Основные статистические характеристики.
- •42.Точечная и интервальная оценки параметров распределения.
- •43.Оценка существенности разности между двумя средними.
- •44.Дисперсионный анализ однофакторного опыта. Принцип метода.
- •3.2 Описание метода
- •45.Дисперсионный анализ данных двухфакторного опыта. Принцип метода.
- •46.Регрессионный анализ.
Методы математического исследования.
Математические методы наиболее широко используются при проведении системных исследований. При этом решение практических задач математическими методами последовательно осуществляется по следующему алгоритму:
• математическая формулировка задачи (разработки математической модели);
• выбор метода проведения исследования полученной математической модели;
• анализ полученного математического результата.
Математическая формулировка задачи обычно представляется в виде чисел, геометрических образов, функций, систем уравнений и т. п. Описание объекта (явления) может быть представлено с помощью непрерывной или дискретной, детерминированной или стохастической и другими математическими формами.
Математическая модель представляет собой систему математических соотношений (формул, функций, уравнений, систем уравнений), описывающих те или иные стороны изучаемого объекта, явления, процесса или объект (процесс) в целом.
Первым этапом математического моделирования является постановка задачи, определение объекта и целей исследования, задание критериев (признаков) изучения объектов и управления ими. Неправильная или неполная постановка задачи может свести на нет результаты всех последующих этапов.
Модель является результатом компромисса между двумя противоположными целями:
• модель должна быть подробной, учитывать все реально существующие связи и участвующие в его работе факторы и параметры;
• в то же время модель должна быть достаточно простой, чтобы можно было получить приемлемые решения или результаты в приемлемые сроки при определенных ограничениях на ресурсы.
Моделирование можно назвать приближенным научным исследованием. А степень его точности зависит от исследователя, его опыта, целей, ресурсов.
Допущения, принимаемые при разработке модели, являются следствием целей моделирования и возможностей (ресурсов) исследователя. Они определяются требованиями точности результатов, и как сама модель, являются результатом компромисса. Ведь именно допущения отличают одну модель одного и того же процесса от другой.
Обычно при разработке модели отбрасываются (не принимаются во внимание) несущественные факторы. Константы в физических уравнениях считаются постоянными. Иногда усредняются некоторые величины, изменяющиеся в процессе (например, температура воздуха может считаться неизменной за какой-то промежуток времени).
Виды научных исследований по целям назначения (фундаментальные, прикладные и разработки).
По целевому назначению научные исследования подразделяют на фундаментальные, прикладные, поисковые и разработки.
Фундаментальные исследования направлены на открытие и изучение новых явлений и законов природы, человека и общества. Они обязательно включают глубоко прорабатываемую теоретическую часть и их часто называют теоретическими исследованиями. Например изучение фотосинтеза, учение о лесе, типы леса и др. Фундаментальные исследования могут иметь целенаправленный характер (например генетика, экология) и выполняются несколькими научными учреждениями или школой известного ученого.
Фундаментальные исследования в РФ разрабатываются преимущественно в институтах Российской академии наук (РАН) и университетах.
РАН была основана 8 февраля 1724 г. по «установлениям» Петра I. Ежегодно в РФ 8 февраля отмечается профессиональный праздник – день науки. Вначале президентами РАН были немецкие ученые: Л. Блюментрост – с 1725 по 1733 гг., И. Корф (1734-1740). Первым отечественным президентом был Г.К. Разумовский, которого назначили на эту должность в 18-летнем возрасте с учетом «особых способностей и приобретенного в науках искусства». Прослужил он на этом посту более полувека (1746-1798). Позднее Академию возглавляли многие выдающиеся ученые, например: А. Карпинский, В. Комаров, А. Несмеянов, А. Александров, М. Келдыш и др. Сейчас в системе РАН работает около 470 академиков (а всего со дня основания – 3,5 тыс. чел.), 700 членов-корреспондентов, 9,3 тыс. докторов наук и 26,5 тыс. кандидатов наук.
Первую в мире Академию основал философ Платон в 387 г. до н.э. Так жители Афин называли собрания его учеников, которые проводились за городом в священной роще, где был похоронен афинский герой по имени Академ. Позднее в средневековой Европе с подачи последователей Платона (неоплатоников) стали возникать объединения ученых, названные «академиями». Самих ученых, а вскоре и людей искусства разных направлений, стали называть академиками. В Европе первой академией наук считают Парижскую (1666), а до нее было создано Лондонское королевское общество (1660). Слова «наука» и «ученый» вошли в употребление в XVIII-XX вв., а до этого естествоиспытатели называли свое занятие «натуральной философией».
В РФ, кроме РАН, функционируют отраслевые академии: сельскохозяйственных наук (РАСХН), медицинских наук (РАМН), образования (РАО), архитектуры и строительных наук (РААиСН) и художеств (РАХ). Они, как и РАН, имеют государственный статус и финансируются из госбюджета. РАН имеет три региональных научных центра (Уральское, Сибирское и Дальневосточное) и 9 отделений (по областям и направлениям науки). В Уральском отделении (г. Екатеринбург) имеется 6 научных центров: Архангельский, Коми, Оренбургский, Пермский, Удмуртский и Челябинский. Отраслевые академии наук также имеют научные центры.
В последние два десятилетия в РФ создано более 60 общественных (негосударственных) академий наук.
Лесные исследования координирует РАСХН и отделение биологических наук РАН. Изучением леса в РФ занимаются: Институт леса им. В.Н. Сукачева (г. Красноярск), Всероссийский научно-исследо-вательский институт лесоводства и механизации лесного хозяйства (ВНИИЛМ) (г. Пушкино Московской обл.), Санкт-Петербургский научно-исследовательский институт лесного хозяйства (СПбНИИЛХ).
На Урале исследованием лесов занимаются: УГЛТУ, Институт экологии растений и животных РАН (лаборатория дендрохронологии), Ботанический сад РАН (отделы лесоведения и ботанический), Уральский государственный университет им. А.М. Горького, а также лесные опытные станции.
Прикладные научные исследования направлены преимущественно на достижение практических целей и решение конкретных текущих задач. Наиболее эффективные разработки стараются быстрее внедрить в производство. Иногда говорят, что фундаментальные исследования работают на будущее, а прикладные – на настоящее. Примером прикладных научных разработок могут служить исследования по рубкам главного и промежуточного пользования, выращивание посадочного материала и др. По сравнению с теоретическими (фундаментальными) прикладные исследования в большинстве случаев относятся к краткосрочным (в лесном хозяйстве выполняются в 1-2, иногда в 3 года).
Поисковые исследования некоторые считают разновидностью прикладных. Они обычно связаны с поиском перспективных направлений в большой научной теме и отысканием более быстрых решений некоторых важных задач.
Разработки представляют исследования по внедрению в практику чаще всего прикладного характера, т.е. это своего рода доработка будущего промышленного образца. Примером разработки может быть приспособление, доработка какого-либо механизма при его переустановке с одного агрегата на другой.
