
- •Конспект лекций
- •Владикавказ
- •Математическое моделирование элементов сложных экологических систем
- •Лекция 1. Введение в моделирование. Исторический экскурс.
- •1. Основы моделирования в экологии 1.1. Общие принципы построения моделей в экологии
- •Лекция 2.
- •2.1. Элементы моделирования
- •2.2. Этапы построения математической модели
- •1.4. Элементы теории подобия, применяемые в моделировании
- •Лекция 3
- •3.2. Экологические модели
- •3.2.1. Основы экологометрики
- •3.2.2. Выборочный метод в экологометрике.
- •Зависимость числа интервалов от объема выборки
- •Статистический ряд по интервалам
- •Лекция 4. Статистические оценки параметров распределения случайных величин по выборкам
- •4.4. Статистические оценки гипотез об экологических моделях
- •Определение вариантов выборок
- •Выборка из генеральной совокупности
- •Статистическая таблица
- •Лекция 5.
- •Результаты эксперимента
- •Статистическая таблица эксперимента
- •Пример преобразования членов уравнения регрессии
- •Вычисление данных для линеаризации уравнения регрессии
- •Нормальные уравнения мнк для некоторых функций
- •Статистическое оценивание уравнения регрессии и парной корреляции.
- •Обработка результатов наблюдений
- •Лекция 6.
- •Рекомендации по выбору вида функции
- •3.4. Динамические статистические модели
- •Посадка леса
- •Данные по объему сброса качественных сточных вод
- •Данные по объему сброса сточных вод за 5-летие
- •Пример расчета 5-летних средних
- •Условное обозначение времени
- •Расчетные значения для определения уравнения динамики
- •Ряд динамики для определения сезонных колебаний
- •Лекция 7. Многофакторные эколого-математические модели. Анализ влияния отдельных факторов в экологической модели.
- •Эксперименталъный материал исследования
- •Результаты проведенных опытов
- •8.1. Анализ влияния отдельных факторов в экологической модели.
- •Лекция 9. Методы оптимизации. Метод Лагранжа
- •Лекция 10. Метод линейного программирования.
- •Лекция 11. Функциональные модели.
- •Лекция 12. Модели процессов содержащие обыкновенные дифференциальные уравнения.
- •Численные ошибки использованных для вычисления данных
- •Лекция 13. Статистические модели динамики.
- •Лекция 14. Балансовые модели.
- •Лекция 15.
- •Лекция 16. Информационные технологии в экологии. Экологические информационные системы.
- •1 6.1. Экологические информационные системы
- •1. Какова область значения для числовых характеристик?
- •Лекция 17. Использование информационных технологий для решения задач экологии.
- •Специальные приложения.
- •Значение функции
- •Значение критерия
- •Значение критерия
- •Критические значения коэффициента корреляции rk;α
- •2. Основы теории подобия
- •2.1. Подобие физических явлений и его признаки
- •2.2. Анализ размерностей
- •2.3. Первая теорема подобия
- •2.4. Применение методов подобия в математическом
- •11.3. Численные методы решения дифференциальных уравнений
- •11.3.1. Постановка задачи
- •11.3.2. Процесс численного решения
- •11.3.3. Метод Эйлера
- •11.3.4. Модифицированный метод Эйлера
- •11.3.5. Метод Рунге – Кутта
- •11.3.6. Метод Рунге – Кутта для систем дифференциальных уравнений
- •11.3.7. Общая характеристика одношаговых методов
- •3.8. Многошаговые методы
- •11.3.9. Методы прогноза и коррекции
- •11.3.10. Краткая характеристика методов прогноза и коррекции.
- •11.3.11. Выбор шага и погрешность решения.
- •11.3.12. Жесткие задачи
- •11.4. Имитационное моделирование систем
- •11.4.1. Принципы имитационного моделирования
- •11.4.2. Объекты моделирования
- •11.4.3. Динамическая модель исследуемого объекта
- •11.4.4. Построение имитационных моделей динамических систем
- •11.4.5. Преобразование передаточных функций звеньев в дифференциальные уравнения в форме Коши
- •11.4.6. Синтез имитационной модели на основе структурной схемы
- •11.5. Теоретические основы построения математических моделей систем
- •11.5.1. Компонентные и топологические уравнения
- •11.5.2. Компонентные и топологические уравнения механической системы
- •11.5.3. Компонентные и топологические уравнения электрической системы
- •11.5.4. Компонентные и топологические уравнения гидравлической системы
- •11.5.5. Компонентные и топологические уравнения тепловой системы
- •11.6. Метод электроаналогий
- •11.6.1. Сущность метода электроаналогий.
- •11.6.2. Электромеханические аналогии
- •11.6.3. Построение имитационных моделей методом электроаналогий
- •11.6.4. Плоское прямолинейное движение звеньев
- •11.6.5. Электрогидравлические аналогии
- •11.6.6. Электротепловые аналогии
- •Литература
Данные по объему сброса качественных сточных вод
Год |
Объем сброса сточных вод объектом, тыс. м3 |
Год |
Объем сброса сточных вод объектом, тыс. м3 |
1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 |
125,5 130,8 140,2 107,5 152.1 121,1 171,2 147,9 |
1988 1989 1990 199l 1992 1993 1994 l995 |
169,5 162,4 186,8 181,2 168,2 222,5 195,7 140,1 |
Если укрупнить интервалы времени до пятилетнего, то получим новый ряд динамики (табл. 6.5), показывающий последовательное увеличение качественного сброса сточных вод. Здесь же определяется и среднегодовой сброс завода за пятилетие.
Таблица 6. 5
Данные по объему сброса сточных вод за 5-летие
Пятилетие, гг |
Качественный сброс сточных вод предприятием, тыс. м3
| |
общий |
среднегодовой
| |
1981 - 1985 |
651,7 |
130,3 |
1986 - 1990 |
837,8 |
167,6 |
1991 - 1995 |
907,7 |
181,5 |
2. Метод скользящей средней используется при выявлении основной тенденции развития при укрупненных интервалах времени: вместо каждого уровня данного ряда берутся средние из уровней рядом стоящих лет.
Полученная средняя охватывает группу из некоторого числа уровней: трех, пяти, семи и т.д., в середине которой находится взятый. Вместо каждого такого уровня берется средняя, в которой сглаживаются случайные отклонения. Эта средняя будет скользящей, поскольку период осреднения все время меняется: из него вычитается один член и прибавляется следующий. Увеличим период наблюдения еще на 10 лет (табл. 6.6).
Пример. Произвести расчет скользящей средней для статистики по качественному сбросу сточных вод предприятием.
Решение. Производим расчет 5-летних средних и заполняем табл. 6.6. Скользящая средняя дает более или менее плавное изменение уровней. Проводим центрирование, заключающееся в нахождении средней из средних для отнесения полученного уровня к определенной дате.
3. Наиболее эффективным способом выявления основной тенденции --развития является аналитическое выравнивание (определение тренда). При этом уровни ряда динамики выражаются в виде функции времени. Аналитическое выравнивание является предпосылкой для применения других приемов углубленного изучения развития экологических процессов во времени, изучения колеблемости данных в динамике, их связи с другими явлениями.
Таблица 6.6
Пример расчета 5-летних средних
Год |
Сброс, тыс. мз |
5-летняя скользящая |
Год |
Сброс, тыс. мз |
5-летняя скользящая | ||
сумма |
средняя |
|
| ||||
1 |
2 |
3 |
4 |
1 |
2 |
3 |
4 |
1970 |
81,2 |
- |
- |
1983 |
107,5 |
623,5 |
130,3 |
1971 |
78,7 |
- |
- |
1984 |
152,1 |
656,1 |
138,4 |
1972 |
92,2 |
- |
- |
1985 |
121,1 |
651,7 |
139,9 |
1973 |
82,5 |
- |
- |
1986 |
171,2 |
692,1 |
152,4 |
1974 |
85,6 |
420,4 |
97,8 |
1987 |
147,9 |
699,8 |
154,4 |
1975 |
103,7 |
442,7 |
99,9 |
1988 |
169,5 |
761,8 |
167,6 |
1976 |
125,0 |
489,0 |
110,3 |
1989 |
162,4 |
772,1 |
169,6 |
1977 |
102,6 |
499,4 |
117,1 |
1990 |
186,8 |
837,8 |
173,6 |
1978 |
134,7 |
551,6 |
121,5 |
1991 |
181,2 |
847,8 |
184,2 |
1979 |
119,5 |
585,5 |
122,6 |
1992 |
168,2 |
868,1 |
189,2 |
1980 |
125,5 |
607,3 |
130,1 |
1993 |
222,5 |
921,1 |
181,5 |
1981 |
130,8 |
613,1 |
124,7 |
1994 |
195,7 |
947,4 |
- |
1982 |
140,2 |
650,7 |
131,2 |
1995 |
140,1 |
907,7 |
- |
Аналитическое выравнивание состоит в подборе для данного ряда динамики теоретической кривой выражающей основные черты фактической динамики. Здесь часто применяют МНК. Рассмотрим технику аналитического выравнивания ряда динамики по прямой
.
По МНК имеем систему нормальных уравнений
где n — число членов ряда динамики.
Система уравнений упрощается, если t подобрать так, чтобы их сумма равнялась нулю, т.е. начало отсчета времени перенести в сере- дину рассматриваемого периода. Тогда
,
.
Если число уровней четное, то условное обозначение времени принимает вид, как показано в табл. 6.7.
Таблица 6.7