Условно можно считать, что математическая экология (математическое моделирование и прогноз экологических процессов) возникла не с появлением экологии как науки, а значительно раньше. Например, известное моделирование плодовитости кроликов (1228 г., итальянский математик Фибоначчи) представляет одну из первых попыток математического прогноза динамики биологических процессов.

Первые математические модели учитывали закономерности естественного развития экологических систем. Полагалось, что компоненты экосистем, взаимодействуя, стремятся к стабильности своего системного образования и подчиняются законам эволюции.

Системный экологический анализ позволяет исследовать характер, формы и масштабы экологических взаимосвязей и взаимодействий, проанализировать устойчивость и адаптацию объектов экосферы. В качестве инструментария системного экологического анализа наиболее часто используют математическое и физическое моделирование.

Методы экологического моделирования можно условно разделить на:

  • физические,
  • математические.

При физическом моделировании изучаемое явление воспроизводится в том или ином масштабе с сохранением его физической природы. 

Математическое моделирование представляет собой способ исследования экологических явлений путем изучения процессов, имеющих различное физическое содержание, но описываемых одинаковыми математическими соотношениями. Важным моментом является составление математической модели на основании формализованной (содержательной) схемы изучаемого явления. При этом выделяются сведения, непосредственно характеризующие объект наблюдения, производится постановка цели и задач исследования с перечнем искомых величин и требований к ним, задаются начальные условия. Решение математических моделей может осуществляться:

  • аналитически,
  • численными методами, 
  • на аналоговых и цифровых вычислительных машинах.

Математическая модель сложной системы (куда относят экологические системы) состоит из математических моделей подсистем, их элементов и математических моделей взаимодействуя между подсистемами. Процесс построения моделей экологических объектов является трудоемким и требует от разработчиков как знаний об объекте моделирования, так и навыков в системотехнике и моделировании.

При современном экологическом состоянии актуальное значение приобретает количественная оценка состояния объектов контроля и управления. Естественным желанием исследователей является возможность получать оценку по одному обобщенному (интегральному) показателю, хотя набор подобных показателей видится наиболее полной характеристикой. Полный набор интегральных показателей наиболее качественно будет характеризовать экологическое состояние на альтернативном (да - нет) или множественном (относительные или абсолютные значения состояния объекта) уровнях.

Известен ряд зависимостей потоков вещества и энергии в экосистемах, но мало известно об информационном взаимодействии. Выявление информационных законов в системе живого и неживого позволит выявить дополнительные управляющие воздействия и управляемые последствия, для чего необходимо создание обновляющихся баз данных.

Математическое моделирование экосистем является научным направлением, которое становится действенным аппаратом познания экологических процессов, приближает к осуществлению практики управления ими. Причем математическое моделирование и экспериментальные наблюдения взаимно дополняют и развивают друг друга.

Первый тип моделей основан на фундаментальных законах материального мира (законы сохранения энергии, массы, количества движения, переноса, трансформации и др.). Исследователь проводит отбор наиболее существенных законов для конкретного объекта, осуществляет их формализованную запись, решает записанные уравнения и производит интерпретацию получаемых решений.

Трудности первого типа моделирования заключаются, с одной стороны, в неадекватности упрощенной модели ее реальному образу, а с другой стороны, в сложности обозримого представления реального образа многопараметрической моделью. К этим затруднениям присовокупляется влияние в реальной экологической ситуации случайных трудно учитываемых факторов, что делает головоломным формирование правдоподобных гипотез.

В результате преодоления этих сложностей получил развитие второй тип математических моделей, основанных на установлении закономерностей функционирования экологических систем путем статистического выявления взаимосвязей в этих системах или объектах. Разработка подобных моделей заключается:

  • в выборе метода статистического анализа,
  • планировании процесса получения данных контроля,
  • компоновке данных об экологической системе,
  • алгоритмировании.
  • расчете компьютерными средствами статистических соотношений.

Изменение закономерностей развития экологической ситуации требует повторения описанной процедуры, но уже в новом качестве.

Статистическое нахождение математической модели включает в себя выбор вида модели и определение ее параметров. Причем искомая функция может быть как функцией одной независимой переменной (однофакторной), так и многих переменных (многофакторной).

Задача выбора вида модели - задача неформальная, т. к. одна и та же зависимость может быть описана с одинаковой погрешностью самыми различными аналитическими выражениями (регрессионными уравнениями). Рациональный выбор вида модели может быть обоснован при учете ряда критериев:

  • компактность (например, описанная одночленом или многочленом),
  • интерпретируемость (возможность придания содержательного смысла коэффициентом модели) и др.

Задача расчета параметров выбранной модели зачастую чисто формальная и осуществляется на ЭВМ.

Формируя статистическую гипотезу об определенной экологической системе, необходимо иметь массив разнообразных данных (базу данных), который может быть неоправданно велик. Адекватное представление о системе связано в этом случае с отделением несущественной информации. Сокращению могут подлежать как перечень (тип) данных, так и количество данных.

© 2015-2018 vseobiology.ru | При использовании материалов сайта - прямая ссылка на vseobiology.ru обязательна.

Заказать курсовую

^ Наверх