Методи моделювання. Класифiкацii моделей.

Загальна характеристика методiв дослiдження та аналiзу у екологii.

Традиционное деление экологии на общую, (изучение основных принципов организации и функционирования биологических систем) и частную (изучение конкретных групп живых организмов) отражает не столько проблематику экологии как науки, сколько различие в характере и методах конкретных исследований.

Определенная иерархическая соподчиненность и функциональная взаимозависимость биологических систем различных уровней определяют главную задачу экологии, которая состоит в изучении организменного, популяционного и биоценотического уровней организации экологических систем.

При таком подходе деление экологии на аутэкологию (экологию отдельных видов) и синэкологию (экологию сообществ и биогеоценозов) отражает реальные пути исследований, определяемых практическими запросами.

В соответствии с этим в настоящее время основными методами экологии являются:

• полевые наблюдения, позволяющие получить конкретные сведения о состоянии отдельных видов и популяций; их роли в существовании определенной экологической системы; зависимость от деятельности определенных групп организмов, антропогенного влияния; изменении численности популяций и т.д.

• эксперименты в природных условиях, позволяющие моделировать ту или иную ситуацию, последствия ее развития для конкретного сообщества организмов, биоценоза или биогеоценоза;

• математическое моделирование процессов и ситуаций, встречающихся в популяциях и биоценозах с помощью вычислительной техники; позволяет произвести количественную оценку изучаемых процессов и явлений. позволяет с большой долей достоверности, используя накопленные данные, прогнозировать возможное развитие тех или иных процессов и ситуаций в экологических системах

Надорганизменные системы, которые изучает экология — популяции, биоценозы, экосистемы — чрезвычайно сложны. В них наблюдается огромное количество взаимосвязей, прочность и постоянство которых постоянно меняются. Одни и те же внешние воздействия могут привести к различным, иногда прямо противоположным результатам, в зависимости от того, в каком состоянии находилась система в момент воздействия.

Предвидеть ответные реакции системы на действия конкретных факторов можно лишь через сложный анализ существующих количественных отношений и закономерностей. Поэтому в экологии широкое распространение получил метод математического моделирования как средство изучения и прогнозирования природных процессов.

Практически в построении математических моделей сложных процессов выделяются следующие этапы:

• тщательное изучение тех реальных явлений, которые нужно смоделировать; выявление главных компонентов и установление законов, определяющих характер взаимодействия между ними; формулировка тех основных вопросов, ответы на которые должна дать модель;

• разработка математической теории, описывающей изучаемые процессы с необходимой детальностью; на ее основе строится модель в виде системы абстрактных взаимодействий; установленные законы должны быть облечены в точную математическую форму; конкретные модели могут быть представлены в виде логической схемы машинной программы;

• проверка модели — расчет на основе модели и сличение результатов с действительностью. При этом проверяется правильность сформулированной гипотезы. При значительном расхождении модель отвергают или совершенствуют. При согласованности результатов модели используют для прогноза, вводя в них различные исходные параметры.

Расчетные методы, в случае правильно построенной модели, помогают увидеть то, что трудно или невозможно проверить в эксперименте; позволяют воспроизводить такие процессы, наблюдение которых в природе потребовало бы огромных сил и больших промежутков времени;

В настоящее время моделируют различные по масштабам и характеру процессы, происходящие в реальной среде. Математическими моделями описываются и проверяются разные варианты динамики численности популяций, продукционные процессы в экосистемах, условия стабилизации сообществ, ход восстановления систем при разных типах нарушений. Строятся математические модели по регулированию промыслового усилия, модели промышленных популяций; модели трофических связей по решению проблемы с вредителями, модели эксплуатации лесного хозяйства, стратегические модели использования сырья, математические модели выбора способов производства, модель оптимизации платы за воду и многие другие;

В настоящее время необходимы глобальные математические модели, в которые входили бы подсистемы взаимодействия между атмосферой и водой, атмосферой и поверхностью почвы, процессы в каждом из элементов окружающей среды, взаимодействие верхнего слоя атмосферы с космосом, механизмы саморегулирования в природе, влияние деятельности человека на окружающую среду. При значительном объеме возможностей подобная модель должна быть достаточно детальна для регионов Земли. На такой модели можно будет оценить крупные инженерные решения, деятельность городов, варианты гидросистем, размещение заводов и т.д.

Методи моделювання. Класифiкацii моделей.

С быстрым развитием ЭВМ и соответствующего ПО повышается значимость имитационного моделирования. Если для классических математических методов исследования операций было необходимо некоторое время для составления модели и ее решения, то сейчас есть возможность анализировать ситуацию, выбирая диапазон изменения входных переменных для имитационной модели. Часто они имеют графическую оболочку, примеры можно найти на сайте, это ускоряет процесс усвоения информации и принятия решений.

Рассматриваемые методы моделирования представлены в табл. 1.

Таблица 1. Методы моделирования.

Метод	Описание	Область применения	Достоинства метода	Недостатки метода
Математи-ческое моделиро-вание	Составляется математический «эквивалент» процесса или объекта, отражающий его основные свойства.	Любые процессы, поддающиеся математическому описанию.	Широкая область применения.	Зачастую достаточно сложно построить модель адекватно учитывающую все факторы.
Статистичес-кое моделиро-вание	Модель основывается на выявленных статистических закономерностях.	Процессы, по которым можно собрать массив статистических данных.	При наличии качественных данных метод точен и, при использовании специализированного ПО, прост в применении.	Большие требования к статистическим данным.
Экономико-математичес-кое моделиро-вание	Раздел включает в себя методы для решения экономических задач.	Экономические процессы.	Метод способен моделировать экономические процессы.
Имитацион-ное моделиро-вание	Изучаемая система заменяется моделью с достаточной точностью описывающей реальную систему, с ней проводятся эксперименты с целью получения информации.	Метод используется когда дорого или невозможно использовать реальную модель и/или аналитическую модель.	Создается максимально приближенная к реальности модель, можно управлять временем системы и другими ее характеристиками.	Сложность описания всех условий и требования вычислительной мощности.
Физическое моделиро-вание	Экспериментальное моделированное, основанное на физическом подобии уменьшенной в размерах модели.	Применяется при невозможности применения аналитического метода или воспроизведения в реальном размере.	Область применения, недоступная другим методам.	Метод может дать надежные результаты лишь при соблюдении физического подобия модели.
Натурное моделирование	Моделью является материально или мысленно представляемый объект, в достаточной степени повторяющий свойства, существенные для моделирования.	Применяется для проведения ряда тестов над моделью. Примеры – различные этапы прототипирования на производстве.	Возможность протестировать объект моделирования в реальных условиях.	Затраты на создание модели могут быть высокими.

Признаки классификаций моделей:

1) по области использования;

2) по фактору времени;

3) по отрасли знаний;

4) по форме представления

1) Классификация моделей по области использования:

Учебные модели – используются при обучении;

Опытные – это уменьшенные или увеличенные копии проектируемого объекта. Используют для исследования и прогнозирования его будущих характеристик

Научно - технические - создаются для исследования процессов и явлений

Игровые – репетиция поведения объекта в различных условиях

Имитационные – отражение реальности в той или иной степени (это метод проб и ошибок)

2) Классификация моделей по фактору времени:

Статические – модели, описывающие состояние системы в определенный момент времени (единовременный срез информации по данному объекту). Примеры моделей: классификация животных…., строение молекул, список посаженных деревьев, отчет об обследовании состояния зубов в школе и тд.

Динамические – модели, описывающие процессы изменения и развития системы (изменения объекта во времени). Примеры: описание движения тел, развития организмов, процесс химических реакций.

3) Классификация моделей по отрасли знаний- это классификация по отрасли деятельности человека: Математические, биологические, химические, социальные, экономические, исторические и тд

4) Классификация моделей по форме представления:

Материальные– это предметные (физические) модели. Они всегда имеют реальное воплощение. Отражают внешнее свойство и внутреннее устройство исходных объектов, суть процессов и явлений объекта-оригинала. Это экспериментальный метод познания окружающей среды. Примеры: детские игрушки, скелет человека, чучело, макет солнечной системы, школьные пособия, физические и химические опыты

Абстрактные (нематериальные) – не имеют реального воплощения. Их основу составляет информация. это теоретический метод познания окружающей среды. По признаку реализацииони бывают: мысленные и вербальные; информационные

Мысленныемодели формируются в воображении человека в результате раздумий, умозаключений, иногда в виде некоторого образа. Это модель сопутствует сознательной деятельности человека.

Вербальные– мысленные модели выраженные в разговорной форме. Используется для передачи мыслей

Информационные модели – целенаправленно отобранная информация об объекте, которая отражает наиболее существенные для исследователя свойств этого объекта.

Типы информационных моделей :

Табличные – объекты и их свойства представлены в виде списка, а их значения размещаются в ячейках прямоугольной формы. Перечень однотипных объектов размещен в первом столбце (или строке), а значения их свойств размещаются в следующих столбцах (или строках)

Иерархические – объекты распределены по уровням. Каждый элемент высокого уровня состоит из элементов нижнего уровня, а элемент нижнего уровня может входить в состав только одного элемента более высокого уровня

Сетевые – применяют для отражения систем, в которых связи между элементами имеют сложную структуру

По степени формализацииинформационные модели бывают образно-знаковые и знаковые. Напримеры:

Образно-знаковые модели :

Геометрические (рисунок, пиктограмма, чертеж, карта, план, объемное изображение)

Структурные (таблица, граф, схема, диаграмма)

Словесные (описание естественными языками)

Алгоритмические (нумерованный список, пошаговое перечисление, блок-схема)

Знаковые модели:

Математические – представлены матем.формулами, отображающими связь параметров

Специальные – представлены на спец. языках (ноты, хим.формулы)

Алгоритмические – программы

Признаки классификаций моделей:Классификация моделей по области использования

Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском по сайту: