
- •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
Условное обозначение времени
Год |
1989 |
1990 |
1991 |
1992 |
1993 |
1994 |
1995 |
1996 |
Уровень |
-7 |
-5 |
-3 |
-1 |
+1 |
+3 |
+5 |
+7 |
При
нечетном
числе
членов ряда
отсчет
ведется
от
середины,
взятой
за ноль. Значение
при четном числе уровней
при нечетном
Пример. По данным таблицы 6.7 найти уравнение динамики у=ао+а1t.
Р е
ш
е
н
и
е.
Вычисляем
параметры
,
,
уi.
и
заносим
в
табл.
6.8.
Таблица 6.8
Расчетные значения для определения уравнения динамики
Год |
Процент загрязнения воздуха от уровня ПДК (Y) |
ti |
ti2 |
уiti |
Теоретические значения уi |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
1987 |
39,4 |
-9 |
81 |
-354,6 |
39,29 |
1988 |
39,8 |
-7 |
49 |
-278,6 |
39,73 |
1989 |
40,0 |
-5 |
25 |
-200,0 |
40,17 |
1990 |
40,6 |
-3 |
9 |
-121,8 |
40,61 |
1991 |
41,4 |
-1 |
1 |
-41,4 |
41,05 |
1992 |
41,9 |
+1 |
1 |
41,9 |
41,49 |
1993 |
41,9 |
+3 |
9 |
125,7 |
41,93 |
1994 |
42,0 |
+5 |
25 |
213,0 |
42,37 |
1995 |
42,6 |
+7 |
49 |
300,2 |
42,81 |
1996 |
43,1 |
+9 |
81 |
387,9 |
43,25 |
Сумма |
412,7 |
0 |
330 |
72,3 |
412,70 |
Из таблицы находим: при n = 10
тогда уравнение прямой будет иметь вид
.
По полученному уравнению находим теоретические значения процента загрязнения воздуха от уровня ПДК для каждого периода времени.
Мерой колеблемости уровней динамического ряда выступает средний квадрат отклонений фактических уровней ряда от переменных уровней, исчисляемых по тренду. Эта величина подобна дисперсии, исчисляемой в рядах распределения с той разницей, что отсчет отклонений ведется не от средней (постоянной для данного ряда), а от переменной средней — выровненных уровней. Мера колеблемости определяется по формуле
Для тренда (см. табл. 6.7), выраженного прямой уi = 41,27 + 0,22t, мера колеблемости будет равна:
=1/10
-[(39,4
-
39,29)2+(39,8
-
39,73)2+(40,0
-
40,17)2+
(40,6
-
40,61)2+(41,4-
41,05)2+(41,9
-
41,49)2+(41,9-
41,93)2+(42,0
-
42,37)2+(42,6
-
42,81)2+(43,1-
43,25)2]
=
0,055
Относительная мера колеблемости (своеобразный коэффициент вариации) определяется по формулам:
;
для нашего примера
а в процентах Vt%=Vt • 100 = 0,0057•100 = 0,57%. Величина Vt служит критерием правильности выбора уравнения тренда.
Сезонные колебания параметров экологических процессов. Многие экологические процессы изменяют свой характер в зависимости от смены сезонов года. Такие изменения вызывают сезонные колебания тех или иных параметров этих процессов. Изучение сезонных колебаний имеет самостоятельное значение как исследование особого типа динамики.
Сезонность можно понимать как внутригодовую динамику вообще. Моделью периодически изменяющихся уровней служит ряд Фурье, аналитическое выражение которого применительно к динамике имеет вид
В этом уравнении величина k определяет номер гармоники ряда Фурье и может быть взята с необходимой степенью точности (чаще всего от 1 до 4). Параметры уравнения определяются методом МНК по формулам
Для изучения специфического периодического явления сезонности берем n=12 (число месяцев в году), а ряд динамики можно записать в виде, показанном в табл. 6.9.
Таблица 6.9