Введение в экологический мониторинг. Белюченко И.С. - 111 стр.

       Статистическое моделирование предусматривает использова-
ние априорных сведений, если еще в процессе решения устанавли-
ваются некоторые закономерности моделей и сужается их потенци-
альное количество. В качестве примера изложим процесс составле-
ния модели, с помощью которой можно рассчитать количественно
плодородие какого-то типа почвы за 24 часа с учетом её температу-
ры (Т) и влажности (W).
       Любой вид растений за 24 часа урожай не сформирует, а бак-
терии с коротким жизненным циклом с этой целью можно исполь-
зовать. Количественным критерием интенсивности их жизнедея-
тельности может служить количество выделенного СО2 в единицу
времени (Р), и этот процесс можно представить в виде математиче-
ской модели выражением Р = Роf(T,W), где Ро - численный показа-
тель качества почвы. При Т = 0оС вода замерзает и СО2 не выделя-
ется, а при Т=80оС большинство бактерий погибает. Этих данных
уже достаточно, чтобы понимать, что интересующая нас функция
носит квазипараболический характер: она близка к нулю при Т = 0 и
80 оС и имеет максимум внутри указанного интервала температур.
Сходным образом через анализ можно подойти к показателю W.
Функция приближается к нулю при W = 0 и 40%; и её максимум
можно ожидать при W = 20%. Так выглядит приближенная матема-
тическая модель по определению плодородия почвы, и лишь выяс-
нение особенностей функции f(T,W) входит в задачу эксперимента
при Т=20о...30о и 50о...60 оС и при W=10...15 и 25...30% с более точ-
ным установлением координат оптимума. Это сокращает объем ста-
тистических данных и экспериментальных работ. Параметры рег-
рессионных моделей определяются преимущественно методами
наименьших квадратов главных компонент и их разновидностями.
       Третий (имитационный) тип математического моделирования
вобрал в себя идеи и опыт построения моделей обоих предыдущих
типов. Необходимость в этом типе моделей обусловлена потребно-
стью в долгосрочном прогнозировании поведения сложных экоси-
стем. Суть этого типа моделирования состоит в изучении сложной
математической модели через экспериментирование с моделью и
обработку результатов таких экспериментов через воссоздание при-
чинно-следственных связей экологических явлений и процессов.
Это дает возможность изучить теоретически поведение сложных
систем, а также альтернативные стратегии управления экологиче-

                                111