Математические модели почвенных процессов
Курсовой проект - Экология
Другие курсовые по предмету Экология
?кие и теоретические модели. Рассмотрим, как в каждой из этих групп учитываются особенности почвы как объекта моделирования (высокая сложность и иерархичность строения, незамкнутость, полифакторность внешней среды, целостность, динамичность, нестационарность, инерционность и нелинейность).
Эмпирические модели. При построении моделей этой группы исследователь, имея в своем распоряжении определенное количество результатов наблюдений за некоторым свойством изучаемого объекта, зависящим от различных факторов внешней среды, получает с помощью метода- множественного регрессионного анализа аналитическое выражение, связывающее изучаемое свойство почвы и определяющие его факторы окружающей среды. Это выражение и представляет собой простейшую математическую модель, чаще всего оно имеет следующий вид:
X = a0 +
где X - изучаемое свойство, аi - коэффициенты регрессии, vi - факторы среды, n - общее число анализируемых факторов.
Использование аппарата регрессионного анализа привело к решению ряда важных практических задач и одновременно выявило трудности и ограничения, присущие этой методологии. Стало очевидно, что ограничения, обусловленные спецификой почвы как объекта моделирования, нельзя преодолеть, оставаясь в рамках регрессионных схем.
Для того чтобы точнее можно было описать характер реакции системы на изменение окружающей среды, нужно учесть в модели как можно большее число влияющих на нее факторов окружающей среда. Но с ростом количества учитываемых факторов увеличиваются ошибки оценок коэффициентов регрессии при заданной выборке. Это противоречие принципиально ограничивает возможности регрессионного анализа как метода изучения такой сложной системы как почва.
Несмотря на то, что классические регрессионные модели мало приспособлены для успешного преодоления трудностей математического описания почвы, связанных с ее специфическими особенностями как объекта моделирования, они вполне могут использоваться для решения многих практических вопросов.
Теоретические модели отличаются от эмпирических (регрессионных) прежде всего по объему априорной информации, необходимой для их построения. В эмпирических моделях исходная (теоретическая) информация используется только для того, чтобы выбрать факторы окружающей среды, воздействие которых на систему будет рассматриваться в модели. В основе теоретических моделей лежат наши представления о механизмах описываемых явлений. Исходная теоретическая информация о характере рассматриваемых процессов позволяет более обоснованно выбрать класс функций для их описания.
Однако чрезвычайная сложность почв и недостаточная изученность механизмов многих почвенных процессов сдерживают развитие этой группы моделей. Теоретическое моделирование относится к исследованиям фундаментального характера.
Полуэмпирические модели. В основе полуэмпирических моделей также как и теоретических лежат хорошо установленные законы функционирования сложных природных систем и прежде всего законы сохранения вещества и энергии. Но, как правило, на основе только балансовых отношений (законов сохранения) не удается построить замкнутую математическую модель сложной природной системы, так как не достаточно изучены механизмы многих происходящих в ней процессов, всегда остается неопределенным ряд величин. Для их определения приходится собирать эмпирическую информацию и обрабатывать ее методами математической статистики. Поэтому модели этой группы и получили название полуэмпирических. Следует подчеркнуть, что аппарат математической статистики широко используется не только при построении эмпирических моделей, но и при разработке полуэмпирических моделей особенно на этапе идентификации.
Полуэмпирические модели в зависимости от задач, ставящихся при их построении, существенно отличаются друг от друга по исходным предпосылкам, степени детализации описания процессов и по объему используемой информации. Тем не менее в основе всех моделей рассматриваемой группе лежит система разностных или дифференциальных уравнений, которая может быть представлена в виде:
где Х(t)={x1(t), x2(t)…xn(t)} - множество переменных состояния модели; V(t)={v1(t), v2(t)…vn(t)} - множество внешних переменных модели, характеризующих состояние окружающей среды; А = {a1 …an} - множество параметров модели; F = {f1 …fn} - множество функций, описывающих отклик системы на внешнее воздействие.
Важнейшей характеристикой почвы является ее целостность. Математическое отражение этого явления заключается, в том, что уравнение динамики каждой переменной состояния записывается с учетом всех существенных воздействий на нее как со стороны внешних переменных, так и переменных состояния, а также в том, что уравнения для всех переменных состояния решаются совместно как взаимосвязанная система уравнений.
Система дифференциальных уравнений позволяет отразить такие свойства как динамичность и нелинейность. Кроме того, согласно ей влияние текущих условий среды на переменные состояния определяется функцией , аргументом которой служат не только текущие значения множества V , характеризующего состояние окружающей среды, но и текущие значения множества Х, описывающего состояние самой системы. Эти значения как раз и являются интегралом от прошлых внешних воздействий на систему. Следовательно, система уравнений отражает инерционность почвы.
Таким образом, приведенные выше замечания позволяют за?/p>