Математические модели почвенных процессов
Курсовой проект - Экология
Другие курсовые по предмету Экология
?сонакопления, но и от содержания гумуса зависит во многом продуктивность фитоценоза.
Результаты многочисленных исследований говорят о тесной связи между продуктивностью и содержанием гумуса на ранних стадиях формирования биогеоценоза и о ее ослаблении с ростом содержания гумуса по мере того, как почва приближается к своему равновесному состоянию. Это может рассматриваться как приобретение системой некоторой устойчивости. Для аналитического представления такой зависимости в этой модели использовано выражение вида уравнения Михаэлиса-Ментен (Приложение А):
M = Mmax*s/(Km + s),
где M - продуктивность растительного покрова; Mmax - потенциальная продуктивность растительного покрова (параметр, отражающий потенциальные возможности местности для создания органического вещества высшими растениями; в некотором роде - соответствует реальной экологической нише); Km - параметр, численно равный запасу гумуса в почве, при котором достигается половина потенциальной продуктивности фитоценоза; s - запас углерода гумуса в интересующей нас почве.
Как видим, это гиперболическая функция. Она как раз и позволяет отразить значительную зависимость продуктивности от содержания гумуса на ранних стадиях почвообразования и ослабление этой зависимости по мере приближения системы к стабильному состоянию.
6. Математическое моделирование продуктивности агроэкосистем
В XX веке за счет мелиорации, химизации, внедрения новых сортов, использования более совершенной техники урожайность зерновых культур увеличилась в развитых странах в 3-3,5 раза. Энергетические затраты на производство одной тонны зерна при этом возросли во много десятков раз. В условиях такого мощного воздействия на агроэкосистемы отклонения от оптимальной технологии приводят к большим потерям урожая или к нарушению экологического равновесия и загрязнению окружающей среды. Именно эти обстоятельства вызывают необходимость перехода от традиционных рекомендаций в области земледелия к разработке количественной теории продукционного процесса и к построению на основе этой теории автоматизированных систем управления технологическими процессами в агроэкосистемах. Идея создания подобных систем, получившая условное название Электронный агроном впервые была сформулирована академиком А.Ф.Иоффе и определила один из основных путей использования математики и вычислительной техники при изучении агроэкосистем.
Теоретической основой автоматизированных систем управления технологическими процессами в земледелии служат математические модели продуктивности агроэкосистем.
При разработке имитационных математических моделей продукционного процесса агроэкосистемы представляются сложными системами, включающими в себя культурные растения, почву и приземный слой воздуха, функционирование которых определяется совокупностью процессов биотического и абиотического характера.
Агроэкосистемы существенно отличаются от естественных экосистем. Они могут существовать только за счет постоянного управляющего воздействия со стороны человека, не дающего системе перейти в состояние устойчивого экологического равновесия, при котором доминировали бы дикие виды растений. В них нарушен круговорот веществ. Человек отчуждает из агроэкосистемы биомассу растений, а с ней уносит часть минеральных веществ почвы. Энергетический цикл в агроэкосистемах складывается иначе, чем в естественных условиях. Если естественные экосистемы функционируют только за счет солнечной энергии, то агроэкосистемы испытывают значительное антропогенное энергетические воздействие.
Вследствие сложности агроэкосистем построение математических моделей, описывающих весь комплекс, протекающих в них процессов, является очень трудной задачей. Трудности построения:
) Необходимость учета и количественного описания большого числа биологических, физических и химических процессов (фотосинтез и дыхание, рост и развитие растений, движение влаги в почве, перемещение и трансформация элементов питания в почвах, их поглощение растениями и транспорт в растениях и т.д.) при разработке моделей;
) Недостаточная изученность вопросов взаимодействия этих процессов в комплексной системе;
) Отсутствие совершенной экспериментальной базы (фитокамеры, полигоны по программированию урожаев с лизиметрами, засушниками, экологическими площадками, современные автоматические приборы) для сбора информации, необходимой для определения неизвестных параметров и проверки моделей;
) Необходимость разработки сложного математического обеспечения при построении моделей, развития языков программирования высокого уровня и т.д.
Вместе с тем, только на основе изучения и количественного описания комплекса динамических процессов в агроэкосистемах возможно обеспечить получение высоких урожаев при одновременном удовлетворении требований увеличения плодородия понв и охраны окружающей среды.
Имитационные модели продуктивности агроэкосистем имеют блочную структуру. Деление на блоки во многом является произвольным. Возможно, например, деление агроэкосистемы на почвенный и надпочвенный блоки, другой способ деления - биотические и абиотические блоки. Каждый из этих блоков разбивается на блоки следующего иерархического уровня, элементарные блоки в обоих случаях могут быть одинаковыми. При блочном представлении модели продуктивности агроэкосистем среди биотических блоков могут б?/p>