Умови подібності процесів:

1. Два стани рідини будуть подібними при чисельній рівності відповідного критерію. Наприклад:

R = R_м

F = F_м

W = Wм

E = E_м

Можна змінювати різні складові формул, але критерії мають співпадати.

2. 

L₂

L₃

L₁

Це умова геометричної подібності. Геометрична подібність легка для трикутника. Якщо натура складається з великої кількості складових різних розмірів виникають складнощі, бо неможливо врахувати всі дрібні частини. Така модель може показати принципові процеси, потім можна зробити більш детальне моделювання.

3.Умова динамічної подібності – забезпечення рівності критерію R. Рух рідини буває ламінарний та турбулентний.

Ламінарний рух – рух невеликого потоку, для нього R<2300. При R>2300 –потік турбулентний і для нього не важлива рівність R = R_м, треба тільки, щоб вони були більші за 2300.

Турбулентні потоки моделювати легше, бо там не важлива рівність R = R_м,і можна не змінювати складові у формулі.

4.Гідродинамічна модель – найскладніша.

Стік річки: Q = F*V [м³\с] – подібність можна порівняти за стоком.

F – площа перерізу річки, V – швидкість.

Тема 5: Методологія екологічного моделювання.

1. Послідовність операцій ЕМ

2. Аналіз властивостей об’єкту ЕМ

3. Особливості декомпозиції

4. Особливості збору та підготовки даних для моделювання

5. Особливості композиції моделі

6. Ідентифікація екологічної моделі

1.

Спочатку опишемо об’єкт:

2.

Кожен об’єкт повинен розглядатись в т.з. якісних характеристик: призначення, мета. Призначення природного об’єкта знайти важко, а от штучного – ні. Він створений людиною задля своїх потреб.

Призначення природної екосистеми – підтримувати баланс в екосистемі і приносити користь людині. Аналіз якісних властивостей вивчає:

А. властивості (корисність об’єкта)

Б. функціональні зв’язки між складовими

В. формування вибіркового критерію оцінки, порівняння.

Це була якісна характеристика об’єкта без цифр.

Аналіз кількісних характеристик.

1. Залежить від того, як характеризуємо систему в статиці чи в динаміці. Бо моделювати можна для пізнання об’єкту чи прогнозне моделювання.

2. Визначення кількісних характеристик якісних властивостей, бо моделювати можна тільки цифри.

3. Необхідно чітко визначити початкові дані (при динамічному моделюванні) і граничні умови.

По кожному показнику треба записати початкові данні і межі значень кордон), щоб комп’ютер працював \ моделював як в коридорі між початковими даними і кордонами.

3.

Можна ділити об’єкт за різними ознаками (технологічними, функціональними, географічними…). Кожен об’єкт можна поділити по-різному і так моделювати. На скільки частин ділити – залежить від мети моделювання. Необхідно обґрунтувати вибір поняття «чорний ящик» - на якому рівні поділу зупинитись. Потім будемо розділяти вплив «чорного ящика».

Траву не будемо ділити на види але можна і поділити, залежно від мети моделювання, тобто рівень декомпозиції залежить від мети моделювання.

Після поділу треба з’ясувати зв’язки між «чорними ящиками», бо вони впливають один на одного. Ці зв’язки треба намалювати. Далі треба виконати ранжування впливу зв’язків: найвпливовіші зв’язки при абстрагуванні потім залишаються в моделі, навіть якщо по ним і нема данних, другорядні зв’язки – відкинемо.

29\05\00

Ділити систему треба за різними принципами: територіальними, географічними, функціональними, соціальними і т.д. Це залежить від мети – яку треба створити модель.

Далі необхідно встановити рівень декомпозиції: розглядати весь ліс в цілому, чи кожне дерево окремо. Залежить від мети.

Потім необхідно встановити зв’язки: внутрішні, зовнішні, інформаційні, речовинні,енергетичні, соціальні. Спочатку все треба намалювати, без цифр.

Для того, щоб визначити критерії оцінки, треба визначити функцію цілі. Для засадження лісу на Кінбурні – це формування опаду, для утворення грунту, щоб затримати сповзання піску. Функція цілі – опади. Якщо треба деревина, то функція цілі – накопичення біомаси.

Для різних ситуацій існують різні функції цілі. Усі рівняння вирішуємо відносно ФЦ. Тоді можемо оптимізувати і знайти найкращу ФЦ. Вживаючись в задачу, ми відчуваємо як її можна спростити, які елементи головні, які – другорядні. Ми себе готуємо до спрощення, щоб не проігнорувати головне.

4.

Доповнення фактичного матеріалу – необхідно шукати інформацію про всі намальовані зв’язки та елементи. Але часто немає матеріалу про дану місцевість, зате є про іншу. З одного боку – запасний матеріал, це добре. З іншого – наскільки він відповідає нашим умовам. Складемо перелік: який матеріал у нас є, яка його достовірність. Матеріали – в бібліотеці, а також опитування: скільки люди споживають молока в якому вигляді.

Необхідно написати перелік показників, за якими не вистачає даних, визначити розмірності. В основі повинен бути науковий моніторинг. Фактичний матеріал – ймовірні данні, яким треба математична обробка. Розрахунки треба робити для середніх або експериментальних значень, в залежності від мети.

Тому обираючи перелік матеріалу, що треба доповнити, ми вказуємо одиниці впливу, діапазон, оцінку впливу (інтегральна, екстремальна…)

Середня інтегральна(масова) =

5.

Процес спрощення відбувається іноді незалежно від нас: де мі взяли загальну середню,коли займалися математикою. Далі спрощуємо залежно від мети. Відкидаємо ті показники, залежність від яких невелика, бо прогнозування дає результат з похибкою ±10%, тому показники, що змінюють результат на 1% можна відкинути.

6.

Ідентифікація – це перевірка працездатності моделі, модель треба перевірити на чомусь подібному, на якомусь явищі, чи перевірити той експериментальний матеріал, взятий за основу. Отримана крива має бути схожою на початкову криву.

Найкращий досвід – не довіряти машині, направляти, корегувати.