- •Задачі навчальної дисципліни та зв’язок з іншими дисциплінами.
- •2.Понятійний апарат.
- •3. Особливості моделювання в екології
- •Питання для самоперевірки
- •Лекція 2. Моделі та їх класифікація
- •2. Види моделювання
- •2. Основна класифікація прогнозів та методів прогнозування
- •Питання для самоперевірки
- •Лекція 3 . Прогнозування стану навколишнього середовища
- •1. Поняття прогнозу та прогнозування
- •3. Основні методики екологічного прогнозу.
- •4.Особливості довгострокового та оперативного прогнозування.
- •5 Прогнозування якості довкілля
- •6. Від прогнозування — до проектування соціоекосистеми
- •Питання для самоперевірки:
- •Лекція 4 Системний підхід до побудови математичних моделей в екології
- •1. Системний підхід як загальноекологічна методологія.
- •2. Моделювання в світлі теоретико-системних положень.
- •Лекція 5-6. Елементарні функції та їх застосування в екології
- •1. Сутність і використання в екології змінних величин і функцій
- •Способи задання функцій
- •2. Лінійна функціональна залежність. Лінійна функція, її графік
- •3. Пряма і обернена пропорціональні залежності
- •4. Дробово-лінійна функція. Рівняння Міхаеліса—Ментен
- •Рівняння Міхаеліса—Ментен
- •5. Степенева функція
- •6. Показникова і логарифмічна функції
- •Лекція 7. Прогнозування на основі моделі часового ряду
- •1. Причинні методи та методи прогнозування на основі аналізу часових рядів
- •2. Часові ряди та прогнозування з їх допомогою
- •Класична мультиплікативна модель
- •Компоненти класичної моделі часового ряду
- •3. Моделі згладжування часових рядів
- •Метод ковзального середнього
- •Експоненційне згладжування
- •4. Регресійний аналіз і прогнозування
- •5. Метод Хольта-Вінтерса
- •6. Метод авторегресії
- •7. Вибір адекватної моделі прогнозування
- •Лекція 9 Основні принципи та особливості математичного моделювання гідроекологічних процесів
- •Особливості водних екосистем. Основні завдання гідроекології
- •2. Математичні моделі водного і гідрохімічного режимів Концептуальна модель водного і гідрохімічного режимів
- •Побудова просторової і багатокамерної моделей
- •Лекція 10 Моделі якості води та процесів її самоочищення в природі
- •Прості балансові моделі
- •2. Стохастичні моделі та моделі типу "чорний ящик"
- •3. Моделі самоочищення води в природі
- •4. Ієрархічний підхід до керування якістю води.
- •5. Модель водних систем «aquatox»
- •Лекція 11 Математичне моделювання забруднення атмосфери
- •1. Постановка задачі розрахунку поширення атмосферних домішок
- •2. Рівняння балансу атмосферних домішок
- •3. Чисельне моделювання процесів забруднення атмосфери великих міст і їх впливу на термічний режим атмосфери
- •Лекція 16 Моделювання динаміки чисельності популяцій
- •1. Характеристики популяції
- •2. Криві виживання та їх побудова
- •3. Потенційна швидкість природного росту популяції
- •4. Біотичний потенціал популяції
- •5. Демографічна таблиця
- •Лекція 17 Моделювання глобального розвитку. Моделі Римського клубу
- •1. Виникнення Римського клубу
- •2. Доповіді та основні ідеї Римському клубу
- •3. Соціально-філософські передумови побудови моделі глобального розвитку
- •4. Основні проекти та моделі глобального розвитку
2. Види моделювання
1.1. Види моделювання
Класифікацію моделей та видів моделювання ведуть кількома шляхами:
— за ознаками моделей;
— за ознаками орні і надів;
— за ріннями моделювання (мікросвіт, макросвіт тощо); та іншими ознаками.
Зокрема, за ознаками моделей розрізняють, у першу чергу, предметне та знакове моделювання.
Предметне моделювання
• Предметне моделювання — не вивчення властивостей оригіналу на конкретній матеріальній моделі, що відтворю основні геометричні, фізичні, динамічні й функціональні властивості оригіналу.
Різновидами предметного моделювання є:
— аналогове моделювання;
— фізичне моделювання.
• Аналогове моделювання — це вид предметного моделювання, заснований на використанні аналогії (точніше — ізоморфізмі) явищ, що мають різну фізичну природу, але описуються однаковими математичними рівняннями.
Приклади аналоговою моделювання:
а) наочне моделювання коливальних проносів, що відбуваються в електричному коливальному контурі, на прикладі математичного малинка, що рухається у в'язкому середовищі;
б) моделювання особливостей процесу теплопровідності шляхом його імітації дифузійними процесами;
в) дослідження законів розвитку популяцій нижчих організмів на основі вивчення закономірностей розмноження колоній мікроорганізмів, комах, гризунів тощо.
• Фізичне моделювання -- це вид предметного моделювання, заснований на вивченні моделі, що має однакову фізичну природу з оригіналом.
В основі фізичного моделювання лежить теорія подібності. Цей вид моделювання широко широко застосовується в екології коли в силу тих чи інших причин не можна проводити експерименти в природних умовах, тобто на оригіналі (Наприклад, неприпустимо визначення ГДК речовин в експериментах на людині; спостереження за рибами в акваріумі обходиться набагато дешевше, ніж підводний дослідницький комплекс у річці чи озері).
Знакове моделювання
• Знакове моделювання — це моделювання на знакових утвореннях: схемах, графіках, кресленнях, аналітичних формулах, графах, словах і реченнях природних та штучних мов.
• Знакова модель - це абстрактний опис тою чи іншого конкретного явища, який дозволяє виявити ключові процеси, що визначають поведінку певної системи та її характеристики на різних рівнях організації, і прогнозувати ті чи інші тенденції розвитку явища, залежно від точності моделі.
Найважливішими різновидами знакового моделювання є:
— математичне моделювання; стохастичне моделювання;
— графічне моделювання,
— уявне моделювання.
Математичне моделювання здійснюється засобами математики і логіки, у тому числі за допомогою ЕОМ, і призначене для імітації або оптимізації явищ і процесів, що мають детермінований (визначений) характер . Логіко-математичні моделі можуть бути подані у вигляді програми для ЕОМ.
Стохастичне моделювання базується на застосуванні апарату теорії ймовірності та математичної статистики і використовується для аналізу складних явищ, що мають випадковий характер. Мета стохастичного моделювання — вивчення імовірнісних характеристик таких явищ.
Графічне моделювання будується на застосуванні різноманітних схем, графіків, креслень для надання моделям наочності.
Уявне моделювання не використовує чітких знакових систем, а оперує модельними образами. Воно є неодмінною умовою будь-якого пізнавального процесу на початковій його стадії.
Єдину класифікацію знакових моделей ввести важко внаслідок розмаїття їх ознак.
• За рівнем формалізації розрізняють:
а) неформалізовані (прості) знакові моделі:
— уявні;
— словесні;
— графічні;
б) формалізовані знакові моделі;
— математичні;
— стохастичні та статистичні.
Прості неформалізовані моделі можуть давати тільки якісний прогноз (прогноз тенденцій).
Формалізовані моделі дають кількісний, а тому більш надійний прогноз.
Наприклад, чисельність популяції комах одного певного виду прогнозується досить просто, що дозволяє одержувати певну економічну вигоду від використання формалізованих моделей, наприклад, якщо мова йде про комах-шкідників.
• За способом побудови моделі їх поділяють на:
а) статистичні, засновані на математичній обробці масиву статистичних даних з метою встановлення неперервних інтерполяційних просторово часових залежностей контрольованих параметрів без виявлення причин тих їх змін, що спостерігаються;
б) балансові, в яких шляхом формалізації явища розраховуються зміни кількості речовини або енергії на виході системи залежно від зміни вхідних параметрів і властивостей самої системи.
• За метою побудови моделі поділяють на:
а) імітаційні, метою яких б прогнозування змін у системі, спровокованих заданими початковими впливами, або просте споглядання за динамікою розвитку екологічного процесу;
б) оптимізанійні, метою яких є визначення оптимальних значень вхідних параметрів системи та необхідних антропогенних впливів, що забезпечують досягнення бажаних змін у системі-прототипі.
• За рівнем деталізації умом існування системи вирізняють:
а) статичні та стаціонарні моделі (для незмінних у часі умов):
б) динамічні моделі (для систем, що розвиваються);
в) моделі з розподіленими параметрами (для систем з неоднорідними умовами існування);
г) моделі із зосередженими параметрами (для вивчення інтегpaльниx характеристик систем).
ЗАВДАННЯ: опрацювати питання для самоперевірки та законспектувати їх у зошит.
