Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Моделирование пространственной изменчивости свойств почв агросистем статистическими методами

Диссертация: Моделирование пространственной изменчивости свойств почв агросистем статистическими методами
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

При решении проблемы обусловленности возникает необходимость в использовании статистических методов, связанных с корреляционным анализом и факторным анализом, с моделями нелинейной регрессии. Такие методы являются актуальными при исследовании динамики свойств окружающей среды в пространстве, в том числе свойств почв, часть из которых, несмотря на многочисленные исследования агросистем территории… Читать ещё >

Моделирование пространственной изменчивости свойств почв агросистем статистическими методами (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • 1. Состояние проблемы и обзор существующих методов ее решения
    • 1. 1. Моделирование природных процессов
    • 1. 2. Статистические модели
    • 1. 3. Обзор методов решения задачи
    • 1. 4. Методы корреляционного и регрессионного анализа
  • 2. Применение факторного анализа
    • 2. 1. Метод главных компонент
    • 2. 2. Формализация метода главных компонент
    • 2. 3. Алгоритм метода главных компонент
    • 2. 4. Программная реализация метода главных компонент
  • 3. Применение ступенчатого регрессионного метода
    • 3. 1. Постановка задачи
    • 3. 2. Алгоритм метода
    • 3. 3. Определение вкладов
    • 3. 4. Описание исходных данных
    • 3. 5. Описание переменных в программе
    • 3. 6. Программная реализация упрощенного метода Брандона
  • 4. Построение моделей для определения параметров исследования показателей почвенного состава
    • 4. 1. Обусловленность содержания агрономически ценной структуры параметрами почвенного состава
    • 4. 2. Обусловленность содержания массы растительной органики параметрами почвенного состава
    • 4. 3. Обусловленность установившейся скорости фильтрации параметрами почвенного состава
    • 4. 4. Уточнение модели с помощью увеличения числа наблюдений
    • 4. 5. Исследования наблюдений на нормализованной матрице
    • 4. 6. Обусловленность содержания агрономически ценной структуры параметрами почвенного состава на нормализованной матрице наблюдений
    • 4. 7. Обусловленность содержания массы растительной органики параметрами почвенного состава на нормализованной матрице наблюдений
    • 4. 8. Обусловленность установившейся скорости фильтрации параметрами почвенного состава на нормализованной матрице наблюдений
    • 4. 9. Адаптация модели
  • 5. Построение карты распределения агрономически ценной структуры в почвах агросистем Оренбургской области
    • 5. 1. Применение карт в научных исследованиях
    • 5. 2. Расчет содержания агрономически ценной структуры в почвах агросистем Оренбургской области
    • 5. 3. Выбор системы градации для визуализации карты содержания агрономически ценной структуры
    • 5. 4. Выявление адекватности полученной карты содержания агрономически ценной структуры с почвенной картой Оренбургской области

Актуальность темы

Согласно существующим воззрениям природ-но-техногенные комплексы (агросистемы) представляют собой сочетание взаимообусловленных многопараметрических объектов. Необходимость в изучении и учете большого числа свойств геотехнических объектов ставит проблему прогнозирования динамики одних показателей по ранее установленным изменениям других. В этой связи важно методически оценить результаты объединений параметров факторного анализа по физическим вкладам в регрессионных моделях этих показателей. Решение этой задачи позволит упростить определение обусловленности параметров, оптимизировать модели прогнозирования, ускорить время проведения анализа качества многих показателей.

При решении проблемы обусловленности возникает необходимость в использовании статистических методов, связанных с корреляционным анализом и факторным анализом, с моделями нелинейной регрессии. Такие методы являются актуальными при исследовании динамики свойств окружающей среды в пространстве, в том числе свойств почв, часть из которых, несмотря на многочисленные исследования агросистем территории Оренбургского региона, продолжает оставаться недостаточно изученными.

При мониторинговых исследованиях, а также при изучении почвенного покрова и других компонентов агроландшафтов нередко возникает проблема недостатка исходных данных. В этой связи на современном этапе развития геоэкологических исследований большое значение приобретает возможность использования статистических методов при прогнозировании изменений в том числе в агросистемах, с целью своевременного принятия мер для преодоления возможных негативных последствий.

Цель и задачи исследований. Целью работы является разработка методики прогнозирования изменений заданных почвенных показателей агросистем на основе их динамики в условиях недостаточного количества наблюдений.

Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи:

— с помощью метода главных компонент в факторном анализе выявлены качественные связи между показателями состава почв;

— разработан модифицированный алгоритм ступенчатого регрессионного метода для построения полиномиальных моделей почвенных характеристик;

— осуществлена разработка программного комплекса для реализации метода главных компонент и ступенчатого регрессионного метода для оценки вкладов в моделях факторов исследований;

— на основании предложенных моделей проведено картирование почв Оренбургской области по их свойствам.

Объектом исследований являются основные геоэкологические показатели почвенного покрова агросистем Оренбургской области.

Методы исследований. В процессе исследований использовались методы математической статистики: корреляционный, факторный, регрессионный анализы и другие.

Научная новизна исследований состоит в следующем:

Предложен метод последовательного нахождения и анализа пространственного распределения физических, геоэкологически значимых свойств почв агросистем, включающий: модифицированный алгоритм ступенчатого регрессионного метода;

2) метод оценок вкладов обусловленности для основных почвенных характеристик;

3) оценку качественных параметров почв агроландшафтов;

4) полиноминальные регрессионные модели для главных исследуемых факторов;

5) алгоритм варимаксного вращения для особых матриц исследования.

Наиболее существенные научные результаты, полученные лично автором, состоят: в разработке методики построения моделей свойств почв агросистем с использованием статистических методовв разработке комплекса программных средств для прогнозирования изменений в при-родно-техногенных комплексахв составлении карты распространения аргономически ценной структуры почвы в агроландшафтах Оренбургской области с использованием полученной модели.

Достоверность научных положений, выводов и рекомендаций работы подтверждается большим фактическим материалом, полученным лично автором, соответствием результатов теоретических исследований экспериментальным данным.

Практическая значимость и реализация результатов работы. На основании разработанного последовательного нахождения и анализа пространственного распределения физических свойств почв получены данные по структурному состоянию почв агроландшафтов Оренбургской области.

— получены модели прогноза почвенных факторов на множестве обусловленных параметров;

— предложена методика проведения геоэкологического экспресс-анализа на базе разработанного программного комплекса;

— по материалам исследования составлена карта содержания агрономически ценной структуры, которая принята к внедрению в ОАО «Оренбургское землеустроительное проектно-изыскательское предприятие» для использования в комплексных работах по кадастровой, в том числе геоэкологической, оценке почв и мониторингу земель.

Результаты исследования использовались автором при проведении занятий по курсам «Теория вероятности и математическая статистика» для студентов специальности «Прикладная информатика», «Экология почв и почвоведение» для студентов специальности «Экология» в Оренбургском государственном университете.

Основные положения, выносимые автором на защиту:

— методика построения моделей физических свойств почв агроси-стем статистическими методами;

— разработанные модели физических свойств почв агросистем;

— карта распространения агрономически ценной структуры в почвах агроландшафтов Оренбургской области, составленная с помощью модели.

Апробация работы. Материалы диссертации докладывались на региональной научно-практической конференции молодых ученых и специалистов Оренбургской области (Оренбург, 2002), на научно-практической конференции преподавателей и аспирантов ГОУ ОГПУ (Оренбург, 2003), на Всероссийской научно-практической конференции «Проблемы геоэкологии Южного Урала» (Оренбург, 2003), использовались при написании монографии «Новообразования и окружающая среда». По материалам диссертации опубликовано 8 печатных работ.

Объем и структура работы. Диссертация изложена на 105 страницах машинописного текста и состоит из введения, 5 глав, выводов и рекомендаций. Работа содержит 30 таблиц, 1 рисунок и приложения. Библиографический список включает 90 источников.

Выводы:

Представленная в данной главе математически рассчитанная карта впервые отображает в масштабах области' распространение почв с различным содержанием агрономически ценной структуры, что имеет значение, как для почвоведения, так и для земледелия. Она вполне соответствует представлениям о содержании агрономически ценной структуры в почвах Оренбургской области полученных эмпирическим путем. Методика построения карты может быть применима и для других областей нашего региона. Модель же, использовавшаяся для расчета, может быть не применима для других областей, либо применима с определенными условиями [37].

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

1. Выявлена возможность применения метода главных компонент для выделения показателей, в наибольшей степени влияющих на тот или иной исследуемый параметр. Этот метод, несмотря на переход в пространство гипотетических переменных (факторов), позволил выделить качественные связи между параметрами геоэкологических объектов.

2. С помощью ступенчатого регрессионного метода построены полиномиальные модели исследуемых показателей, для чего разработан алгоритм модифицированного ступенчатого регрессионного метода с автоматическим выбором оптимальной степени аппроксимирующего полинома. Этот метод позволил выделить количественные связи между параметрами геоэкологических объектов.

3. Разработан комплекс программных средств для реализации метода главных компонент и ступенчатого регрессионного метода, а также построения полиномиальных моделей.

4. На основании анализа содержания гумуса и фракции физической глины была построена модель для расчета содержания агрономически ценной структуры в почвах агроландшафтов Оренбургской области. Полученные результаты использованы для составлении карты содержания в почвах агрономически ценной структуры, что имеет практическое значение для рационального использования^почвенных ресурсов области, а также могут быть использованы в работах по мониторингу земель.

5. Применение данной методики не ограничивается рамками почвенных исследований. Принципы построения моделей применимы и при исследовании других природных многопараметрических объектов, например в экологии, медицине, а также в учебном процессе.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Ю. П. Введение в планирование эксперимента. М.: Металлургия, 1969.- 158 с.
  2. С. А., Бежаева 3. П., Староверов О. В. Классификация мновгомерных наблюдений. М.: Статистика, — 1971. — 240 с.
  3. Т.П., Решеткина Н. И. Экологические принципы агромелиорации // Вестник РАСХН, 1995. N3. -С. 42−47.
  4. Антипов-Каратаев И.Н., Прасолов Л. И. Почвы Крымского государственного лесного заповедника и прилегающих местностей // Тр. Почв, ин-та им. Докучаева, 1932. Т. 7.
  5. В.И. Теория планирования эксперимента. -М.: Радио и связь, 1983.-248 с.
  6. С.В., Базыкин А. Д., Монастырская Н. П. Математические модели в экологии. Библиографический указатель отечественных работ. -М.:. ВИНИТИ, 1981.-226 с.
  7. Д. Ж., Пирсол А. Измерение и анализ случайных процессов. -М.: Мир, 1974.-464 с.
  8. A.M. Карта рассказывает. -М.: Просвещение, 1978.
  9. Ю.В., Василькова Н. Н. Компьютерные технологии вычислений в математическом моделировании. Учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 1999. -256 с.
  10. В.Р. Почвоведение. Земледелие с основами почвоведения. -М.: Сельхозгиз, 1939.
  11. Е.А. Численные методы. М.: Наука, ФМ, 1987. 248 с.
  12. В. В. Применение метода множественной корреляции // Труды ЦНИИКА, вып. 5, 1963.
  13. К.К. Избранные сочинения, т. I-III. -М.: Сельхозгиз, 1955.
  14. А.П. Методы и алгоритмы вычислительной математики. Учеб. пособие для вузов. М.: Радио и связь, 1999. — 408 с.
  15. В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. -М.: Высшая школа, 2001. 480 с.
  16. Е.М., Насонова О. Н. Моделирование годовой динамики влаго-запасов корнеобитаемого слоя почвы для агроэкосистем степной и лесостепной зон // Почвоведение, 1996, N 10. -С. 1195−1202.
  17. Р. С., Овчинский В. В. Элементы численного анализа и математической обработки результатов опыта. М.: Наука, 1970.
  18. Дж. Введение в системный анализ: применение в экологии. М.: Мир, 1981.-256 с.
  19. Е.А. Математическая статистика в почвоведении. -М.: Изд-во МГУ, 1995.-320 с.
  20. Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. М.: Статистика, 1973.
  21. И.И., Юзбашев М. М. Общая теория статистики. М.: Финансы и статистика, 1998. 368 с.
  22. М.Р., Петров Е. В., Румянцев В. Н. и др. Общая теория статистики / Под ред. проф. М. Р. Ефимовой. М.: ИНФРА-М, 1998.
  23. М.С., Шелест В. Д. Начала вычислительной математики. Введение в численный эксперимент. Cjtl6.: Изд. СПбГТУ, 1999. 200 с.
  24. С.А. Курс почвоведения, 2-е изд. -M.-JL, 1931.
  25. Д.Г. Взаимодействие микроорганизмов с твердыми поверхностями. -М.: 1973.
  26. К. Факторный анализ. -М.: Статистика, 1980.
  27. Т.М. Прогнозирование эффективности удобрений с использованием математических моделей. -М.: Агропромиздат, 1989. -235 с.
  28. В.Н., Панкин В. Ф. Математическая статистика. -М.: Высшая школа, 1994. 336 с.
  29. М.Н. Биотический круговорот. -М., 1970
  30. Н.А. Физика почв, ч. 1 и 2. -М.: Высшая школа, 1965, 1970.
  31. А.Н., Лисецкий Ф. Н., Швебс Г. И. Основы ландшафтно-экологического земледелия. М.: Колос, 1994. 128 с.
  32. М.К. Программирование урожаев сельскохозяйственных культур. -М.: Агропромиздат, 1989. 318 с.
  33. А.В., Суркова Г. В. О модели регионального климата // Метеорология и гидрология, 1995, N5. -С. 23−31.
  34. Дж. Статистические методы в имитационном моделировании. -М.: Статистика, 1978. 218 с.
  35. И. Н., Филиппова А. А. Теория вероятности и математическая статистика. М.: Высшая школа, 1973.
  36. А. Н. Смирных Т.А. Прогноз новообразований по вредным примесям в атмосфере. Региональная научно-практическая конференция молодых ученых и специалистов Оренбургской области / Сборник материалов. -Оренбург: ИПК ОГУ. 2002.
  37. М.Н. Формирование гумуса в почве и его разложение. Успехи микробиологии, 1976, T. l 1
  38. П.А. Почвоведение. -М.-Л.: Сельхозгиз, 1940.
  39. Т.Н. Оптимизация агрохимической системы почвенного питания растений. -М.: Агропромиздат, 1990. -219 с.
  40. Г. Ф. Роль почвенных животных в разложении и гумификации растительных остатков. М., 1971 г.
  41. А.В., Крохов С. В., Ченцов С. И., Фельдман Л. А. Обучающиеся системы обработки информации и принятия решений. -Новосибирск: Наука, 1996. -284 с.
  42. Ш. И. Системный подход к агрохимическим исследованиям. -М.: Агропромиздат, 1990. -220 с.
  43. Н.Ю. Корреляционно-регрессионный анализ статистических связей на персональном компьютере: Методические указания. Калининград, 1999. — 35 с.
  44. А.А., Багриновская Г. П. О методологических вопросах математической биологии. // Математическое моделирование в биологии. -М., 1975.-С. 5−19.
  45. В.Г., Дебрецени Б., Мазур Т. Биологическое земледелие и минеральные удобрения. -М.: Колос, 1993. 415 с.
  46. В.В., Голикова Т. И. Логические основания планирования эксперимента. -М.: Металлургия, 1976. — 128 с.
  47. А.А. Планирование эксперимента. Методические указания. М.: МАТИ, 1985.-23 с.
  48. А.С. Компьютерная имитация полевого эксперимента в почвоведении / Тезисы докладов III съезда Докучаевского общества почвоведов. -М.: Почвенный институт имени В. В. Докучаева РАСХН, 2000.
  49. Н.А., Захаров В. В. Введение в математическую экологию. -Л.: Изд-во Ленингр. ун-та, 1986. -С. 222.
  50. Почвы СССР. Под редакцией Добровольского Г. В. -М.: Мысль. 1979.
  51. Почвоведение. Под редакцией Кауричева И. С. -М.: Колос, 1982.
  52. И.Б. Физика в земледелии. -М.: Физматиздат, 1960.
  53. И.Б. Физика почв. -Л.: Колос, 1972.
  54. Ф.С. Дискретные математические модели с приложениями к социальным, биологическим и экологическим задачам / Пер. с англ. A.M. Раппопорта, С. И. Травкина / Под ред. А. И. Теймана. -М.: Наука, 1986. -496 с.
  55. .Г. Морфология почв. -М. МГУ 1983 г. -С. 158.
  56. A.M. Гумусное состояние черноземов Уральского региона как функции периода их биологической активности. Почвоведение, 1998, № 3 -С. 302−309
  57. A.M. Перспективы сохранения и восстановления свойств и экологических функций почв сельскохозяйственного назначения. Экология, 2003, № 1 -С. 12−17
  58. A.M., Смирных Т. А. Актуальные вопросы моделирования природных объектов. //.Математические методы и инструментальные средства в информационных системах. Оренбург: РИК ГОУ ВПО ОГУ, 2003. -С. 197 198.
  59. A.M., Смирных Т. А. К вопросу моделирования природных объектов. // Материалы Всероссийской научно-практической конференции «Проблемы геоэкологии Южного Урала» Оренбург: ИПК ГОУ ВПО ОГУ, 2003.-С. 107−109.
  60. И.М. Математическое моделирование почвенных процессов. М.: Изд-во МГУ, 1987. -86 с.
  61. Сельскохозяйственные экосистемы / Пер. с англ. А. С. Каменского, Ю. А. Смирнова, Э. Е. Хавкина. -М.: Агропромиздат, 1987. -223 с.
  62. Т.А. Построение карты содержания агрономически ценной структуры в почвах Оренбургской области. // Материалы XXV научно-практической конференции. Оренбург. 3−4 апреля 2003 г. Оренбург: Издательство ОГПУ, 2003. -С. 259−264.
  63. И.М., Кирикой Я. Т., Халанская Т. П. Методическое руководство по использованию принципов системного подхода в агрохимических исследованиях действия удобрений. -М., 1988. -70 с.
  64. Е.С., Забелин В. Н. Методы корреляционного и регрессионного анализа в агрометеорологии. -Л.: Гидрометеоиздат, 1990. -206с.
  65. Г. М. Основы математического анализа. М.: Высшая школа, 1965.
  66. Р. Статистические методы для исследователей / Пер. с англ. -М.: 1958.
  67. Дж., Торнли Дж. Х.М. Математические модели в сельском хозяйстве / Пер. с англ. А.С. Каменского- под ред. Ф. И. Ерешко / Предисл. Ф. И. Ерешко и А. С. Каменского.-М.: Агропромиздат, 1987. 400с.
  68. Г. Современный факторный анализ. -М.:Сатистика, 1972.
  69. Д.М. Оптимизация системы удобрений и агрометеорологические условия. -М.: Изд-во МГУ, 1991. -86 с.
  70. Д.М., Хомяков П. М. Основы системного анализа. М.: Изд-во мех.-мат. ф-та. МГУ, 1996. -107 с.
  71. Чепасов В. И, Колесник А. Н., Смирных Т. А. Новообразования и окружающая среда. Оренбург: ОГУ, 2001. — 153 с.
  72. В.И., Русанов A.M., Смирных Т. А. К методике определения качественных обусловленностей между параметрами экологических процессов.
  73. Математические методы и инструментальные средства в информационныхсистемах. Оренбург: РИК ГОУ ВПО ОГУ, 2003. -С. 85−88.
  74. Н.М. Экологические сукцессии при разложении растительных остатков. М., 1977.
  75. Шишов JI. JL, Дурманов Д. Н. Моделирование плодородия почв в аг-роэкосистемах. Доклады симпозиумов VII. делегатского съезда всесоюзного общества почвоведов. -Ташкент. «Мехнат», 1985 г.
  76. .Г. Системные исследования в мелиорации. -М.: ВО Агро-промиздат, 1984. -200 с.
  77. , Т. W., & Rubin, Н. (1956). Statistical inference in factor analysis. Berkeley: The University of California Press.
  78. , D. J. (1984). The foundations of factor analysis. Bio-metrika, 71, 221−232.
  79. Brandon D. B. Developing Mathematical Models for Computer Control,
  80. USA Journal, 1959, V. S, N7.
  81. V.D. (197D). Fitting Straight Lines The Linear. Functional Relationship With Replicated Observe Variations. Appl. Statistic, 19, 135−144.
  82. Kaiser H. F. The varimax criteria for analytic rotation in factor analysis. Pyrometrical, 23, 187−200(1958).
  83. , H. F. (1960). The application of electronic computers to factor analysis. Educational and Psychological Measurement, 20, 141−151.
  84. Lawley D.M. The estimation of factor loadings by the method of maximum likelihood. Proc. roy. Soc. Edinb. Abo. 64−82(1940).
  85. Tarasov V.I. Control of wind erosion on agricultural lands in the south-east part of the Ukraine steppe.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!