- •Н.К. Чертко, а.А. Карпиченко
- •Введение
- •Глава 1 элементы математической статистики
- •1.2. Генеральная совокупность и выборка
- •1.2. Обработка вариационного ряда
- •Группировка вариант в классы при дискретной изменчивости признака
- •1.3. Показатели описательной статистики
- •Статистические показатели распределения
- •Форма записи и расчета среднеквадратического отклонения
- •Сравнительная оценка состава работников предприятия
- •1.4. Оценка статистических параметров по выборочным данным
- •1.5. Теоретические функции распределения
- •1.6. Статистические критерии различия
- •Форма обработки вариант в независимых совокупностях
- •Форма обработки данных сопряженных наблюдений
- •Сравнение эмпирических и теоретических частот с использованием критерия Пирсона
- •Глава 2 дисперсионный анализ
- •2.1. Однофакторный дисперсионный анализ
- •Однофакторный дисперсионный анализ
- •Результаты однофакторного дисперсионного анализа
- •Влияние высоких доз торфа на урожай ячменя
- •2.2. Двухфакторный дисперсионный анализ
- •Двухфакторный дисперсионный комплекс
- •Результаты двухфакторного дисперсионного анализа
- •Глава 3 кластерный анализ
- •Число разбиений в зависимости от их заданной доли и вероятности
- •Число разбиений в зависимости от сочетаний числа кластеров и объектов
- •3.1. Этапы работ в кластерном анализе
- •3.2. Вроцлавская таксономия
- •Матрица таксономических метрик
- •3.3. Метод дендро-дерева б. Берри
- •Количественные показатели для зонирования города
- •Нормализованные безразмерные данные
- •Глава 4 информационный анализ
- •4.1. Показатели неопределенности объектов
- •Расчет показателя энтропии для установления оптимального времени отбора образцов
- •4.2. Применение информационного анализа в картографии
- •Решетка для вычисления информационных показателей
- •Глава 5 корреляционный анализ
- •5.1. Линейная корреляция
- •Исходные данные для расчета коэффициента корреляции
- •5.2. Нелинейная корреляция
- •Исходные данные по упругости водяного пара
- •5.3. Частная (парциальная) корреляция
- •Исходные данные для расчета коэффициентов частной корреляции
- •Итоговые значения коэффициентов корреляции
- •5.4. Понятие о множественной корреляции
- •5.5. Оценка различий коэффициентов корреляции
- •5.6. Ранговая корреляция
- •Оценка ландшафта для рекреационной цели
- •Расчет рангового коэффициента корреляции
- •Глава 6 регрессионный анализ
- •6.1. Линейная зависимость
- •Расчет данных для уравнения линейной зависимости
- •Расчет данных для определения точности выравнивания линии
- •6.2. Гиперболическая зависимость
- •Расчет данных для уравнения линейной зависимости
- •6.3. Параболическая зависимость
- •Расчет данных для уравнения параболической зависимости
- •6.4. Множественная регрессия
- •Расчет данных для уравнения линейной множественной регрессии
- •Расчет данных для критерия хи-квадрат
- •Глава 7 факторный анализ
- •7.1. Сущность и возможности применения
- •7.2. Последовательность операций
- •Корреляционная матрица r для восьми параметров агроландшафта
- •Корреляционная матрица r с приближенными значениями общностей
- •Редуцированная корреляционная матрица Rx
- •Квадрат корреляционной матрицы
- •Показатели четвертой и восьмой степени корреляционной матрицы
- •Квадрат корреляционной матрицы
- •Матрица произведений
- •Матрица первых остаточных коэффициентов корреляции r1
- •Этапы вычисления приближенных значений коэффициентов
- •Вычисление коэффициентов при факторе f2
- •Этапы вычисления приближенных значений коэффициентов
- •Глава 8 методы линейного программирования
- •8.1. Составные части общей модели линейного программирования
- •8.2. Распределительная модель линейного программирования
- •Исходные данные для землеустроительной задачи
- •8.3. Правила работы с матрицей
- •Исходные данные транспортной задачи
- •Допустимые планы перевозок грузов
- •8.4. Метод потенциалов
- •Базисный допустимый план (матрица 1)
- •Результаты первого перераспределения поставок (матрица 2)
- •Результаты второго распределения поставок (матрица 3)
- •Результаты третьего распределения поставок (матрица 4)
- •8.5. Дельта-метод Аганбегяна
- •Рабочая матрица прироста затрат
- •Первый вариант перемещения поставки
- •Второе перемещение поставки
- •Третье перемещение поставки
- •Четвертое перемещение поставки
- •8.6. Модификация моделей транспортных задач
- •8.6.1.Открытая транспортная задача
- •8.6.2. Максимизация целевой функции
- •8.6.3. Ограничения по времени транспортировки продукции
- •Учет времени перевозки продукции
- •8.6.3. Транспортно-производственная задача
- •8.6.4. Многоэтапная транспортная задача
- •Форма записи исходных данных в четырехблочную матрицу
- •8.6.5. Многопродуктовая транспортная задача
- •Мощности и спросы по торфу
- •Мощности и спросы по бурому углю
- •Оптимальный вариант распределения поставок в условных единицах
- •8.6.6. Лямбда-задача
- •Глава 9 методы теории графов
- •9.1. Элементы теории графов
- •9.2. Топологический анализ сетей
- •Матрица кратчайших расстояний между вершинами и индексы доступности вершин
- •9.3. Сетевые постановки транспортных задач
- •9.4. Сетевая постановка открытой транспортной задачи
- •9.5. Транспортно-производственная задача
- •9.6. Классификация с использованием графов
- •Выращивание сельскохозяйственных культур в разрезе областей
- •Глава 10 динамические ряды
- •Виды трендовых моделей
- •10.1. Показатели динамического ряда
- •Уровень производства промышленной продукции (пп) предприятия
- •10.2. Сглаживание динамических рядов
- •Сглаживание динамического ряда укрупнением интервалов и скользящим средним
- •10.3. Выравнивание по способу наименьших квадратов
- •Выравнивание динамического ряда по способу наименьших квадратов
- •Глава 11 математическое моделирование в географии
- •11.1. Математическое моделирование природных и общественных процессов
- •Глава 12 географическое поле
- •12.1. Операции над статистическими поверхностями
- •12.2. Методика составления карт изокоррелят
- •Литература Основная
- •Дополнительная
- •Приложения
- •1. Таблица достаточно больших чисел
- •2. Случайные числа
- •3. Значение критерия τ в зависимости от объема выборки n и уровня значимости α
- •4. Значения критерия Стьюдента t при различных уровнях значимости
- •6. Значения критерия хи-квадрат (Пирсона)
- •5. Критические значения f (критерия Фишера)
- •7. Минимальные существенные значения коэффициентов корреляции
- •8. Соотношение между r и z' для z' значений от 0 до 5*
- •9. Значения коэффициента корреляции рангов Спирмена для двусторонних пределов уровня значимости α
- •10. Алгоритм вычисление основных показателей описательной статистики и критерия Стьюдента в Microsoft Office Excel 2003
- •11. Алгоритм проведения однофакторного дисперсионного анализа в Microsoft Office Excel 2003
- •12. Алгоритм проведения корреляционного и регрессионного анализов в Microsoft Office Excel 2003
- •13. Алгоритм проведения кластерного анализа в Statsoft Statistica 6.0
- •14. Алгоритм проведения факторного анализа в Statsoft Statistica 6.0
- •15. Решение задачи на оптимальность
- •Оглавление
- •Глава 9 146
- •Глава 10 166
- •Глава 11 174
- •Глава 12 179
11.1. Математическое моделирование природных и общественных процессов
С помощью математического моделирования можно решать задачи в области географии: проводить классификацию, районирование, прогнозирование. Практически нет таких областей географии, где бы не строились математические модели различной сложности.
Процесс математического моделирования включает пять стадий: формализацию, реализацию, обработку модели, интерпретацию результатов, проверку. При формализации составляется географическая модель. При этом устанавливается цель исследования, определяются моделируемые свойства, способ идентификации и ограничения объема информации и измерения его свойств. Реализация (построение) модели предполагает выражение системы аксиом на выбранном языке. Обработка модели включает экспериментальные действие: анализ, разделение на подмодели, учет частных свойств, синтез. Интерпретация результатов состоит в том, что полученные в ходе обработки модели новые знания переносятся на оригинал. Проверка модели заключается в интерпретации результатов, анализе правильности преобразований, сопоставлении полученных результатов с реальными данными. Последнее положение относится к проверке эмпирической модели.
Математическое моделирование позволяет количественно выражать географические закономерности в виде различных моделей, которые дают возможность ответить на вопросы, почему именно так развивается система, что станет с ней при изменении обстановки. Модель позволяет также обнаружить недостатки эмпирических исследований, их слабые стороны.
Сложная математическая модель обычно строится географом совместно с математиком. Однако при этом явление упрощают, оставляя ведущие факторы и причины, которые выявляются с использованием статистического, корреляционного, факторного и других рассмотренных видов анализа. В процессе моделирования интуиция и опыт специалиста играют определяющую роль.
Специфика математической модели в географии заключается в моделировании как отдельных компонентов географической среды, так и комплекса элементов, составляющих ландшафт. Рассмотрим пример математического моделировании с использование простой модели.
Пример. Известно, что в результате ураганов ветровалу подвержены в большей степени древесные породы, имеющие поверхностную корневую систему (ель), породы с мягкой древесиной (береза, осина, липа), а также разреженный лесной массив. Это необходимо учитывать при искусственном возобновлении леса. Требуется найти общую характеристику, по которой можно было бы судить о защитных свойствах различных массивов леса, т. е. определить толщу леса, необходимую для защиты от ураганных ветров. Древесную толщу (Т) выражаем через показатели густоты леса (N) и толщины деревьев (d):T = N + d.
Процесс моделирования включает нахождение зависимости между древесной толщей и расстоянием от опушки леса (т. е. эпицентра урагана) Lт, густотой леса и толщиной деревьев.
При дальности видимости в лесу Lвзащитный слой в 1 см от эпицентра урагана будет образован на расстоянии, равном:
ΔL = Lв/d. (11.1)
Для создания толщи леса (Т) потребуется расстояние
Lт= ΔLТ. (11.2)
Определим дальность видимости в лесу:
Lв= 106/Nd. (11.3)
Подставляя в формулу (11.2) значение ΔLиз (11.1), а затемLвиз (11.3), имеем
Lт= Т · 106/Nd2. (11.4)
На основании этой формулы вычисляем расстояние Lт, при котором образуется толща Т для различныхN и d, т. е. для любого леса. Например, если лес имеет толщу деревьевd = 20 см, густотуN= 765 деревьев на 1 га при защитной толще Т = 25 см, то по формуле (11.4) вычисляем расстояние (Lт):
Lт= 25 · 106/ 765 ∙ 202.
Аналогично рассчитываем защитную толщу на определенном расстоянии, подставляя различные по величине параметры в формулу (11.4).