Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Информационное моделирование в гидрологии: на примере разработки моделей формирования и рационального использования водных ресурсов Ангаро-Байкальского бассейна

Диссертация: Информационное моделирование в гидрологии: на примере разработки моделей формирования и рационального использования водных ресурсов Ангаро-Байкальского бассейна
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

В гидрологической литературе можно выделить два основных типа описываемых математических моделей: детерминированные (физико-математические или динамические) и стохастические. Модели первой группы строятся в предположении того, что существуют и могут быть математически записаны физические законы, однозначно определяющие значения гидрологических характеристик на водосборе в зависимости… Читать ещё >

Информационное моделирование в гидрологии: на примере разработки моделей формирования и рационального использования водных ресурсов Ангаро-Байкальского бассейна (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • Глава 1. МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИНФОРМАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
    • 1. 1. Модели — информационные отображения объектов моделирования

    1.1.1. Понятие информационной модели. 1.1.2. Классификация моделей по способу отображения информации об объектах. 1.1.3. Достоверность данных, используемых для построения моделей. 1.1.4. Переменные информационной модели и ограничения их возможных значений. 1.1.5. Основные функции моделей.

    § 1.2. Элементы технологии построения информационных моделей

    1.2.1. Этапы моделирования. 1.2.2. Оптимизация моделей. 1.2.3. Информационные принципы моделирования.

    Выводы.

    Глава 2. ИССЛЕДОВАНИЕ ЗАКОНОМЕРНОСТЕЙ ФОРМИРОВАНИЯ СЕЗОННОЙ ДИНАМИКИ РЕЧНОГО СТОКА.

    § 2.1. Информационно-вероятностные методы поиска и исследования взаимосвязей мещцу переменными.

    2.3.1. Вероятностное описание, типизация, подготовка и контроль исходной информации. 2.3.2. Моделирование взаимосвязей между переменными на основе использования оценок совместных и условных распределений вероятности. 2.3.3. Методические приемы поиска скрытых многофакторных зависимостей. 2.3.4. Содержательная интерпретация результатов анализа. 2.3.5. Программный модуль для поиска и исследования эмпирических закономерностей.

    § 2.2. Моделирование сезонной динамики гидрологических характеристик речных бассейнов.

    2.2.1. Данные о месячных значениях стока и осадков.

    2.2.2. Детализация описания водного баланса речного бассейна в рамках модели сезонной динамики его параметров.

    2.2.3. Гипотезы о механизмах формирования стока.

    2.2.4. Оптимизация модели. 2.2.5. Модельные расчеты динамики параметров состояния речного бассейна и их интерпретация.

    § 2.3. Анализ пространственных, климатических и ландшафтных особенностей формирования стока рек.

    2.3.1. Использованные данные. 2.3.2. Годовой сток как функция годовых осадков. 2.3.3. Взаимосвязи генетических компонент годового стока с различными элементами осадков. 2.3.4. Зависимость месячного стока от месячных и сезонных осадков. 2.3.5. Речной сток как функция географических координат и ландшафтных характеристик водосборного бассейна. 2.3.6. Взаимосвязи параметров сезонной модели и ландшафтных характеристик водосбора.

    Выводы.

    Глава 3. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ МЕЖГОДОВОЙ ИЗМЕНЧИВОСТИ СУММАРНОГО ПРИТОКА В ОЗЕРО БАЙКАЛ.

    § 3.1. Методы и программные средства совместного прогнозирования временных рядов.

    3.1.1. Достоверность и информативность прогнозных оценок.

    3.1.2. Подготовка временных рядов для поиска в них прогностических закономерностей. 3.1.3. Алгоритмы экстраполяции временных рядов с помощью вероятностных моделей. 3.1.4. Исследование свойств итерационного прогностического алгоритма на тестовом примере. 3.1.4. Программные средства для моделирования и прогнозирования временных рядов.

    § 3.2 Геодинамические ряды как информационная основа для прогнозирования стока.

    3.2.1. Использованные данные. 3.3.2. Графическое представление динамики рядов и сравнение различных способов ее моделирования и прогнозирования.

    § 3.3 Прогностические оценки суммарного притока в озеро

    Байкал на основе разных моделей.

    3.3.1. Авторегрессионные модели стока и их использование для его прогнозирования. 3.3.2. Прогноз притока в Байкал как функции прогноза температуры Северного полушария.

    3.3.2. Прогнозирование стока с применением группы моделей с различным запаздыванием предикторов. 3.3.3. Предсказание стока в рамках модели совместной динамики контролируемых переменных с использованием итерационного прогностического алгоритма.

    Выводы.

    Глава 4. ОПТИМИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ РАСХОДОМ РЕКИ АНГАРЫ.

    § 4.1. Моделирование взаимосвязей между основными характеристиками ангарского каскада водохранилищ.

    4.1.1. Приоритетные процессы, закономерности и параметры формирования количества и качества воды в реке Ангаре.

    4.1.2. Эмпирическая модель соотношения «объем-уровень» для водохранилищ. 4.1.3. Балансовая математическая модель динамики объемов водохранилищ. 4.1.4. Вероятностная модель сезонной изменчивости компонент водного баланса. 4.1.5. Имитационная модель сезонной динамики интегральных параметров ангарских водохранилищ. 4.1.6. Математическая модель поступления и переноса загрязняющих веществ. 4.1.7. Стационарная математическая модель формирования потоков воды и загрязняющих ее веществ. 4.1.8. Эмпирическая модель пространственного распределения притока воды и мощности источников загрязнения. 4.1.9. Имитационная модель сезонной динамики распределения потоков и концентраций загрязняющих веществ в реке Ангаре.

    § 4.2. Задачи оптимального управления.

    4.2.1. Оптимизация уровенного режима водохранилищ.

    4.2.2. Регулирование расходов реки Ангары в интересах многих водопользователей.

    Выводы.

    Глава 5. МОДЕЛИРОВАНИЕ РАСПРОСТРАНЕНИЯ ЗАГРЯЗНЯЮЩИХ ВЕЩЕСТВ ПРИ ОЦЕНКЕ АНТРОПОГЕННОГО ВОЗДЕЙСТВИЯ НА ПОВЕРХНОСТНЫЕ ВОДЫ.

    § 5.1. Модель динамики аварийного загрязнения нефтепродуктами реки Верхней Ангары.

    5.1.1. Расходы воды и гидравлическйе характеристики русла.

    5.1.2. Математическая модель переноса нефтепродуктов вдоль русла реки. 5.1.3. Расчеты динамики загрязнения от аварийного сброса нефтепродуктов. 5.1.4. Оценка воздействия на окружающую среду и вероятные ущербы.

    § 5.2. Модель распространения взвешенных веществ на локальном участке реки Ангары вблизи водозабора города Ангарска

    5.2.1. Описание модели. 5.2.2. Предварительные приближенные оценки поведения взвеси в воде. 5.2.3. Примеры модельных расчетов поля загрязнения. 5.2.4. Оценка результатов моделирования и рекомендации по минимизации загрязнения, реки.

    § 5.3. Модель формирования поля загрязнения воды на приплотинной части акватории Братского водохранилища.

    4.3.1. Источники данных о моделируемых процессах и особенности их описания. 4.3.2. Реализация модели на компьютере. 4.3.3. Расчеты полей загрязнения воды, формирующихся при нормальном режиме эксплуатации золоотвала. 4.3.4. Прогноз загрязнения поверхностных вод при аварийном разрушении дамбы. 4.3.5. Возможные эколого-экономические последствия аварийного загрязнения участка водохранилища.

    § 5.4. Модель переноса примесей на многорукавном фрагменте реки Ангары

    5.4.1. Общая гидрологическая характеристика выбранного участка реки. 5.4.2. Параметры источника загрязнения. 5.4.3. Основные модельные положения. 5.4.4. Описание модулей программы. 5.4.5. Примеры модельных расчетов.

    Выводы.

Актуальность темы

.

В настоящее время по-прежнему злободневными остаются вопросы изучения закономерностей формирования и прогнозирования водных ресурсов. Все более значимыми становятся также проблемы их рационального использования и защиты от загрязнения, разрешения конфликтных ситуаций между водопользователями. Успешное продвижение вперед в этой области требует совместного учета большого количества данных и применения методов, позволяющих находить наиболее объективные и наилучшие, в определенном смысле, решения. Значительную помощь в этом плане оказывает разработка различных моделей, позволяющих системно организовать имеющуюся информацию.

В гидрологической литературе можно выделить два основных типа описываемых математических моделей: детерминированные (физико-математические или динамические) [Кучмент, 1972, 1980; Бураков, 1978; Виноградов, 1988] и стохастические [Раткович, 1976; Сванидзе, 1977; Рождественский, 1977; Шелутко, 1984; Коваленко, 1993; Раткович, Болгов, 1997; Van Gelder, 2004; Болгов, Мишон, Сенцова, 2005]. Модели первой группы строятся в предположении того, что существуют и могут быть математически записаны физические законы, однозначно определяющие значения гидрологических характеристик на водосборе в зависимости от задаваемых внешних воздействий. В моделях второй группы гидрологические переменные рассматриваются как случайные величины с известными распределениями или как случайные процессы стандартизованного типа, параметры которых следует определить по данным наблюдений. Промежуточным вариантом между двумя основными типами являются динамико-стохастические модели [Великанов, 1949; Рождественский, Тихомирова, 1987; Кучмент, Гельфан, 1993; Гарцман, 2005]. Они представляют собой описание детерминированных зависимостей выходных переменных от задаваемых случайным образом входных и позволяют методом статистических испытаний оценивать вероятностные распределения гидрологических характеристик. Общей чертой перечисленных типов моделей является требование математической строгости постановки задач и применяемых методов их исследования. Это обстоятельство не всегда позволяет корректно использовать для моделирования реальные данные, не укладывающиеся в принятые математические допущения, и создает определенные трудности в использовании этого метода специалистами географического профиля, не владеющими достаточно свободно сложными математическими абстракциями.

Современный уровень развития географической науки характеризуется широким внедрением электронной информатики во все ее разделы. Этому способствует стремительное развитие и удешевление цифровых информационных систем, главным образом, персональных компьютеров и сопутствующих им средств ввода и вывода данных. Многократно возросшие технические возможности накопления и обработки информации не могут быть эффективно использованы без разработки методов и программных средств, предназначенных для решения как общих, так и специфических для каждой конкретной области науки задач. Возрастающие потребности в постановке и возможности анализа теоретических и практических проблем стимулируют развитие новых, основывающихся на различных идеологиях, подходов к их решению [Джефферс, 1981; Аверкин, 1986; Алефельд, Херцбергер, 1987; Нейлор, 1991; Masters, 1995; Черкашин, 1997; Geosciences and ., 1997; Кучмент, 1999; Воробьев, Грибунин, 1999; Питенко, 2000; Аракчеев, 2001; Solomatine, Dual, 2003; Коваленко, 2002, 2004; htpp://www.lii.newmail.ru/index.htm, http//fuzzyfly.chat.ru/index.htm], http://www.relpress.website.rU/currier/5/wavelet/wavelet.htm.

Названные обстоятельства обусловливают актуальность настоящего исследования, посвященного разработке адаптированных к специфике гидрологических и других географических данных методов моделирования, опирающихся на сравнительно простой и знакомый широкому кругу исследователей математический аппарат теории вероятностей и математической статистики и ориентированных на интенсивное использование современной компьютерной техники. Основное отличие предлагаемого подхода от существующих состоит в придании существенно большего значения информационному содержанию моделей и использовании вытекающих из этого методических следствий. Возможности разрабатываемой технологии демонстрируются на примере создания моделей, предназначенных для решения фундаментальных и прикладных задач в области гидрологии и водопользования. Потребность в подобной работе применительно к Байкальскому региону была в свое время обоснована в коллективной статье иркутских ученых [Воробьев, Васильев, Антипов и др., 1995].

Объект, предмет и методы исследования.

Географическим объектом данного исследования являются реки и речные бассейны Байкальского региона. Предмет исследования составляют процессы формирования объемов стока и качества воды, проблемы прогнозирования динамики параметров рассматриваемых водных объектов и поиска способов оптимизации использования, их ресурсов. Основными методами, используемыми в работе, являются статистический анализ данных, математическое и компьютерное моделирование.

Цель и задачи работы.

Целью работы является изучение и моделирование закономерностей гидрологических процессов в Ангаро-Байкальском бассейне и последующее приложение полученных результатов к решению водно-ресурсных проблем этого региона. Спецификой исследования является использование и развитие информационного подхода к построению моделей.

Для достижения поставленной цели решались задачи:

• определения основных концептуальных положений информационного моделирования;

• развития вероятностных методов и создания программных средств, предназначенных для поиска и анализа взаимосвязей между измеряемыми характеристиками природных объектов;

• совершенствования алгоритмов исследования динамики и совместного прогнозирования временных рядов;

• исследования закономерностей и моделирования сезонной изменчивости стока рек — притоков Байкала;

• прогнозирования межгодовой изменчивости суммарного стока в озеро Байкал;

• оптимизации регулирования расхода реки Ангары в створах плотин гидроэлектростанций;

• моделирования динамики распространения загрязняющих веществ при оценке последствий антропогенного воздействия на поверхностные воды.

Научная новизна работы состоит:

• в формулировке ряда понятий, принципов и технологических элементов информационного моделирования;

• в разработке специфических методов и программных средств для анализа данных наблюдений, использующих в явном виде сведения об их точности и достоверности;

• в создании группы оригинальных математических, вероятностных и имитационных моделей гидрологических процессов и в приложении их к решению достаточно большого круга задач, связанных с изучением закономерностей формирования и рационального использования водных ресурсов Байкальского региона.

В рамках работы впервые: • разработаны алгоритмы, основанные на вероятностном описании значений переменных и их зависимости от своих аргументов, предназначенные для многомерного статистического анализа нерегулярных данных о совместных значениях параметров природных систем;

• предложены методы совместного вероятностного моделирования и прогнозирования временных рядов, не использующие априорных предположений об их стохастических свойствах;

• созданы программные средства, реализующие названные методы и алгоритмы;

• по оригинальным авторским методикам проанализированы материалы о сезонной динамике и пространственной изменчивости климатических, гидрологических и ландшафтных характеристик тридцати двух водосборных бассейнов, расположенных в Байкальском регионе, и сделаны выводы о закономерностях и особенностях формирования стока с замыкающих их створов;

• с использованием различных подходов и моделей оценены возможности прогнозирования геодинамических рядов по материалам их наблюдений в прошлом, выделены наиболее эффективные методы, сделаны предсказания суммарного притока в озеро Байкал;

• предложены: модельное обеспечение, варианты постановки и алгоритмы решения задачи регулирования стока реки Ангары в створах ГЭС в интересах многих водопользователей;

• разработан ряд имитационных моделей, предназначенных для расчета динамики распространения примесей на сложных в гидрологическом отношении участках водных объектов в задачах оценки антропогенного воздействия на окружающую среду.

Практическая значимость.

Результаты работы были успешно применены в практических задачах:

• разработки информационной системы «Чистая Ангара»;

• анализа динамики восстановления структуры лесов после пожаров и вырубок в бассейне реки Голоустной;

• прогнозирования вероятного загрязнения воды при строительстве переходов трубопроводов через реки Ангару и Верхнюю Ангару;

• оценки воздействия на реку Ангару и Братское водохранилище нормативных и аварийных стоков загрязняющих веществ с золоотвалов Иркутских ТЭЦ-1 и ТЭЦ-6;

• разработки системы мониторинга для модельной территории;

• обучения студентов географического факультета Иркутского государственного университета и Саратовского военного института радиационной, химической и биологической защиты.

Апробация работы.

Результаты проведенных исследований докладывались на различных совещаниях, в частности: на прогнозной комиссии ВСФ СО РАН (Иркутск, 1981, 1985), на научной школе по математическому моделированию в проблемах рационального природопользования (Ростов-на-Дону, 1988), на совещании по проблемам экологии Прибайкалья (Байкальск, 1990 г), на шестых научных чтениях памяти академика В. Б. Сочавы (Иркутск, 1995), на конференции «Водные ресурсы Байкальского региона: проблемы формирования и использования на рубеже тысячелетий» (Иркутск, 1998), на со- • вещании по оптимизации природопользования в Прибайкалье (Иркутск, 1999), на российско-германском семинаре по проблемам оценки воздействия на окружающую среду и экологической экспертизы (Иркутск, 2002 г), на конференции по моделированию географических систем (Иркутск, 2004), на совещании по прикладной географии (Иркутск, 2005), на конференции по фундаментальным проблемам изучения использования воды и водных ресурсов (Иркутск, 2005), на конференции «Основные факторы и закономерности формирования дельт и их роль в функционировании водно-болотных экосистем в различных ландшафтных зонах» (Улан-Удэ, 2005), на ежегодных научных сессиях Института географии СО РАН, на семинарах в различных научных и учебных организациях городов Иркутска, Москвы и Санкт-Петербурга.

Публикации.

Содержание диссертации опубликовано более чем в 30 научных работах. Основными из них являются 4 монографии и 11 статей. Созданы три программных пакета, распространяемых на дискетах и лазерных дисках. Материалы, входящие в состав работы, с мая 2004 года выставлены в Интернет.

Личный вклад автора.

Основная часть работы выполнена в лаборатории гидрологии и климатологии института географии СО РАН, под руководством зав.лаб. д.г.н. Антипова А. Н., в рамках ряда бюджетных и хоздоговорных тем, интеграционного проекта № 191 ФЦП «Интеграция», гранта РФФИ № 97−5 964 411, проектов ГЭФ №I020003-S2 и № I020006-S5. Автором лично разработаны принципы, модели, методы и алгоритмы, описанные в диссертации. Разработка программных средств, форматов задания входных данных и форм выдачи результатов, описываемых в главах 3 и 5, производилась в соавторстве с В. В. Кравченко. В сборе и подготовке исходных материалов для задач, описанных в главах 2−5, принимали участие различные специалисты Института географии СО РАН и других организаций.

Структура и объем работы.

Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения и списка ссылок. Главы разделены на параграфы, параграфы — на пункты. Текст диссертации напечатан на 271 странице и содержит 103 рисунка и 28 таблиц.

Список использованных источников

включает в себя 207 ссылок на отечественные и зарубежные публикации и страницы в Интернет.

ВЫВОДЫ.

Рассмотренные в данной главе практические примеры показали, что:

1. Разработка моделей, предназначенных для приближенной оценки динамики вероятностного распределения в пространстве загрязняющих воду ингредиентов, является полезным и конструктивным элементом успешного решения нестандартных задач, связанных с прогнозом последствий антропогенного воздействия на окружающую среду.

2, Применение методов информационного моделирования, оперирующих в рамках одной задачи сведениями различного типа, точности и достоверности, обеспечивает возможность сбалансированно использовать разнообразные данные, которые удается собрать для построения каждой из моделей, преодолеть информационные дефициты и получить достаточно детальные, приемлемо точные и практически значимые результаты моделирования.

3. Прогнозные оценки предполагаемых последствий антропогенного воздействия на водные объекты, получаемые в результате имитационного моделирования, позволяют более полно оценить ожидаемые ущербы и сформулировать рекомендации по их минимизации.

4. Технические возможности современных персональных компьютеров позволяют предельно облегчить использование разрабатываемых моделей всеми заинтересованными лицами и представить результаты их исследования в наглядной форме.

5. Имитационное моделирование является существенным методическим дополнением (к натурным изысканиям) для получения информации о динамике распределенных параметров водных объектов. Хотя расчетные оценки по достоверности обычно уступают измеренным, они значительно более дешевы и информативны.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

В диссертационной работе предложен и на ряде примеров решения различных гидрологических задач продемонстрирован информационный подход к разработке моделей. Их построение в рамках данного подхода рассматривается как двойственный процесс. Одна сторона этого процесса состоит в увеличении информационной емкости (или сложности) модели, которая наращивается за счет привлечения все большего числа используемых для описания объекта переменных и повышения точности их контроля. Втораяпредставляет собой последовательное введение ограничений на возможные значения этих переменных, логически вытекающих из различного рода сведений о моделируемом объекте. Важнейшей чертой информационного подхода является поддержание такого баланса между обеими названными сторонами, при котором обеспечивается наибольшая эффективность использования исходных данных для достижения поставленных целей. Для подбора подходящей сложности модели могут использоваться различные процедуры ее оптимизации. Анализируя опыт применения информационных принципов, можно сказать, что они позволяют существенно облегчить процесс разработки моделей. Это достигается за счет: допущения приближенности и возможной недостоверности используемых для построения модели данных, отказа от стремления к получению излишне точных оценок переменных, увеличения свободы действий разработчика при выборе способов описания взаимосвязей между ними.

Исследование возможностей более полного использования информации, содержащейся в материалах наблюдений за природными объектами, показало, что учет в явном виде их точности и достоверности создает новые возможности для разработки математических методов и основанных на них алгоритмов для статистической обработки эмпирических данных. В диссертации была рассмотрена задача поиска и оценки многофакторных взаимосвязей между переменными по выборочным данным измерений их совместных значений. При ее решении в качестве базового математического аппарата описания взаимосвязей между исследуемыми характеристиками была использована ядерная оценка совместного распределения вероятностей. Этот подход позволяет не терять и адекватно отображать информацию, содержащуюся в исходных данных, и равноценно работать как с количественными, так и с качественными переменными. Разработанные алгоритмы реализованы в виде программных средств, применимых к выборкам, содержащим неоднородные по точности и достоверности материалы и значительное число пробелов. Показано, что такие приемы успешно работают в задачах изучения географических особенностей формирования стока и построения стохастических моделей для прогнозирования его межгодовой изменчивости.

Опыт проведенных исследований дает возможность говорить о том, что информации, содержащейся только в данных наблюдений, как правило, оказывается недостаточно для приемлемого решения задач прогностического или управленческого характера, с которыми приходится сталкиваться на практике. Улучшение их результатов достигается путем дополнительного насыщения моделей сведениями теоретического и гипотетического характера. Применение идеологии информационного моделирования позволяет более свободно оперировать материалами различного типа и качества и, вследствие этого, более полно использовать все доступные данные. Эффективность этого подхода продемонстрирована на примере разработки моделей, предназначенных для решения проблем оптимизации управления расходом реки Ангары и прогнозирования динамики распространения загрязняющих веществ в водных объектах.

Рациональное использование водных ресурсов Байкальского региона является необходимой составной частью обеспечения его устойчивого развития. Оно требует накопления и использования обширных и разнообразных информационных материалов о состоянии ресурсов и о процессах их формирования и эксплуатации. Необходимым элементом системы экологически ориентированного и экономически обоснованного управления отдельными природными объектами и целыми территориями является возможность контроля и прогнозирования динамики их состояния при различных антропогенных воздействиях. Удобным инструментом, дающим возможность успешно продвигаться вперед в решении таких задач, в настоящее время могут и должны стать имитационные модели и системы. Автор надеется, что предложенные в рамках данной работы принципы и методические приемы будут полезны для их разработки. Хочется верить, что приведенные примеры построения различных моделей для решения ряда водно-ресурсных проблем Ангаро-Байкальского бассейна наглядно показали конструктивность их применения в гидрологии.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Н.В., Резников А. П. Гибридная информационно прогностическая система / Системы поддержки принятия решений для исследования и управления энергетикой. — Новосибирск: Наука, 1997. — С.157−167.
  2. Н.В., Бережных Т. В., Резников А. П. Долгосрочное прогнозирование природообусловленных факторов в энергетике / Системные исследования проблем энергетики. Новосибирск: Сиб.изд.фирма «Наука», 2000.-С. 415−429.
  3. Н.В. Об уточнении вероятностных форм представления долгосрочных прогнозов / Тр. ВСО АВН. 2002. -№ 1. — С.79−86.
  4. А.Н. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Д. А. Поспелова. М.:Наука, 1986. -312с.
  5. Е.Н., Волкова В. Г., Игнатов А. В. Исследование и моделирование закономерностей состояния лесных экосистем в бассейне озера Байкал. Иркутск, 1995. — 89 с.
  6. Дж., Нильсон Э., Уолш Дж. Теория сплайнов и ее приложения. Мир.: 1972. — 566 с.
  7. Г., Херцбергер Ю. Введение в интервальные вычисления. -М.: Мир, 1987.-356с.
  8. Н.М., Краснощеков Ю. Н., Назимова Д. И. Метод факторного анализа при исследовании поверхностного стока в горных лесах / Геогр. и природ, ресурсы. 2002. — № 3. — С. 120−124.
  9. А.Н., Федоров В. Н. Ландшафтно-гидрологическая организация территории. Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2000. — 254 с.
  10. Антропогенные изменения климата Л.: Гидрометеоиздат, 1987. -406 с.
  11. Г. Анализ таблиц сопряженности. М.: Финансы и статистика, 1982.- 143 с.
  12. Д.Б. Компьютерная система для поддержки принятия управляющих решений «Эксперт» / Геоинформатика. 2001. — № 2.- С. 3337.
  13. А.Д. Информационные модели природных комплексов. М.: Наука, 1975.-126 с.
  14. А.Я. Программирование в Delphi 5. М: Изд-во «Бином», 2000.-1070 с.
  15. Н. М. Вейвлет-анализ: основы теории и примеры применения // Успехи физических наук. 1998. Т. 166. № 11. С. 1145−1170.
  16. А.Н. Колебания гидрометеорологического режима на территории СССР. М.: Наука, 1967. — 232 с.
  17. А.Н. Водные ресурсы и водный баланс оз. Байкал. Новосибирск: Наука, 1976. -238 с.
  18. Э.Л., Игнатов А. В. Об изменении биомассы зоопланктона в озере Байкал / ДАН, 1992. Т.324, № 1. — С.233−236.
  19. В.И., Вуглинский B.C. Водный баланс речных бассейнов. -Л.: Гидрометеоиздат, 1982.-191 с.
  20. База данных информационной системы «Чистая Ангара». Иркутск: Ин-т географии СО РАН, 1994.
  21. Н.С. Численные методы (алгебра, обыкновенные дифференциальные уравнения). М.: Наука. — 1973.
  22. Л.А., Никольский А. Ф. Экономическая оценка ущерба от негативного воздействия ангарского каскада ГЭС на природу, хозяйство и население Иркутской области // География и природн. ресурсы. 1995. -№ 1.-С.125−134.
  23. Л.А., Думова Н. Н., Никольский А. Ф. и др. Межрегиональное перераспределение ренты ангарских ГЭС // Регион: экономика и социология. 1997. — № 4, — С.117−128.
  24. В.П., Лозанский В. Р., Песина С. А. Применение обобщенных показателей для оценки загрязненности водных объектов // Комплексные оценки качества поверхностных вод, Л.: 1984.-е. 33−43.
  25. О.П. Определение законов распределения малых выборок методом прямоугольных вкладов / Доклады к НТК по надежности судового электрооборудования. Л.: 1965. — Вып.65. — С.190−198.
  26. Т.В., Резников А. П. Фоновое прогнозирование речного стока на основе пространственно-временных закономерностей / География и природные ресурсы. 1996. — № 4. — С. 17−24.
  27. М.В., Мишон В. М., Сенцова Н. И. Современные проблемы оценки водных ресурсов и водообеспечения. М.: Наука, 2005. -318 с.
  28. Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов, прогноз и управление. М.: Мир, 1974. — 406 с.
  29. Боровиков В. STATISTICA. СПб.: Питер, 2003. — 688 с.
  30. Брандт 3. Анализ данных. М.: Мир-АСТ, 2003. — 686 с.
  31. Братское водохранилище/ Гидрометеорологический режим озер и водохранилищ СССР.- Л.: Гидрометеоиздат, 1978. 167 с
  32. П.М., Розенберг Г. С. Модельный штурм при исследовании экологических систем / Журнал общей биологии. 1983. — Т.44 -№ 2. — С.254−262.
  33. М.И. Климат в прошлом и будущем. JL: Гидрометеоиздат, 1980.-351 с.
  34. Д.А. Кривые добегания и расчет гидрографа весеннего половодья. Томск, 1978. — 129 с.
  35. М.А. Композиционный метод нахождения кривой распределения для пиковых расходов снегового половодья // Метеорология и гидрология. 1949, № 3. — С.61−67.
  36. М.А. Ошибки измерения и эмпирические зависимости. -JL: Гидрометеоиздат, 1962. 302 с.
  37. М.А. Гидрология суши. Ленинград: Гидрометеоиздат, 1964−403 с.
  38. Е.С. Теория вероятностей. М.: Гос. изд-во физ. мат. литры, 1962.-564 с.
  39. Э.Й., Майминас Е. З. Решения: теория, информация, моделирование. М.:Радио и связь, 1981.- 207 с.
  40. Ю.Б. Математическое моделирование процессов формирования стока. Л.: Гидрометеоиздат, 1988. — 312 с.
  41. Ю.Б., Геселева Л. А., Каримова Т. И., Соколова Н. В. Модель годового гидрографа горной реки и результаты ее реализации на примере бассейна р.Варзоп / Труды ГГИ, 1991, вып.343. С. 11−43.
  42. Ю.Б. Концепция стоковых элементов и моделирование подземной составляющей речного стока // Фундаментальные проблемы изучения использования воды и водных ресурсов. Иркутск, Изд. ИГ СО РАН, 2005.-С. 14−15.
  43. У., Харбаф Т. И., Кнэпп Д. У. Введение в гидрологию. Ленинград: Гидрометеоиздат, 1979.- 470 с.
  44. В.В., Васильев С. Н., Антипов А.Н., ., Игнатов А. В. и др. Интеллектное информационно-картографическое обеспечение устойчивого развития Байкальского региона / География и природные ресурсы. -1995.-№ 1.- С. 5−15.
  45. В. И., Грибунин В. Г. Теория и практика вейвлет-преобразования. СПб.: Изд-во ВУС, 1999. 208с.
  46. Временные указания по оценке повышения мутности при землечерпательных работах, проводимых для обеспечения транзитного судоходства на реках, и учету ее влияния на качество воды и экологию гидробио-нтов.-М.: 1986, 59 с.
  47. Л.М. Решение диффузионных задач методом Монте-Карло. -М.: Наука, 1975. 94 с.
  48. .И. Дождевые наводнения на реках юга Дальнего Востока: методы расчетов, прогнозов, оценок риска. Дисс. д.г.н. — Иркутск: 2005. -300 с.
  49. Д.В., Шаповалов В. И. Малая Выборка. М.: Статистика, 1978.-248 с.
  50. Географические закономерности гидрологических процессов юга Восточной Сибири. Иркутск: Изд-во Института географии СО РАН, 2003.-208 с.
  51. Д.А., Луцик А. И. Эмпирические модели прогнозов улова ряпушки // Изменчивость природных явлений во времени. Новосибирск: Наука, 1982.- С.115−121.
  52. Гидрологические ежегодники за 1970−1998 г. г. Том 7. Бассейн Карского моря (восточная часть). Выпуск 2−4. Бассейн р. Ангары. Иркутск: Иркутское УГМС, 1973−1999 гг.
  53. Гидрологический режим и качество воды приплотинного участка Братского водохранилища. Ч. 1, 2. Научно-технический отчет. Братск: Фонды Братского ГМЦ, 1991.
  54. А.А. Многолетние колебания атмосферной циркуляции и долгосрочные гидрометеорологические прогнозы. Л.: Гидрометеоиздат, 1971. -280 с.
  55. А.С., Орехов Н. А., Новиков В. Н. Математическое моделирование в экологии. М.: ЮНИТИ, 2003. — 269 с.
  56. К.В. Теория руслового процесса. М.: Транспорт, 1972. -215 с.
  57. И.И. Механика придонных наносов. М.: Наука, 1982,160 с.
  58. Р.Н., Ахременко Н. М. Об определении платы за использование водных ресурсов (на примере Новосибирского водохранилища) // Водные ресурсы.-1994.- Том 21. № 2. — С.231−235.
  59. И.П., Потекун В. Е. Статистические методы определения законов при анализе точности и надежности промышленных изделий по результатам эксперимента. Л.: 1970. — 39 с.
  60. Д. Введение в системный анализ: применение в экологии. -М.: Мир, 1981.-256 с.
  61. Динамика берегов озера Байкал при новом уровенном режиме. М.: Наука, 1976.-88 с.
  62. А.В. Об одном алгоритме непараметрической оценки случайных многомерных сигналов / Автоматика и телемеханика. 1971. -№ 2. — С.88−89.
  63. Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. М.: Статистика, 1973.-392 с.
  64. И.П., Хамьянова Н. В., Лобановская Ю. А. Прогноз гидрометеорологических элементов. Новосибирск: Наука, 1977.- 165 с.
  65. A.M. Обработка статистических данных методом главных компонент. М.: Статистика, 1978. — 134 с.
  66. Единые критерии качества вод. Изд-во СЭВ, 1982.-69 с.
  67. Ежегодные данные о качестве вод суши на территории Иркутской области. Иркутск, Иркутское УГМС, 1998,1999.
  68. Емельянова В П., Данилова Г. Н., Колесникова Т. X. Оценка качества поверхностных вод суши по гидрохимическим показателям // Гидрохимические материалы, 1983, т. 88.-е. 119−129.
  69. В.М., Мучник И. Б. Факторный анализ в социально-экономических исследованиях. М.: «Статистика», 1976. — 152 с.
  70. Ю.И., Гуревич И. Б. Распознавание образов и распознавание изображений // Распознавание, классификация, прогноз. М.: Наука, 1989, с. 5−72.
  71. Н.Г., Елкина В. Н., Лбов Г. С. Алгоритмы обнаружения эмпирических зависимостей. Новосибирск: Наука, 1985. — 110 с.
  72. И.Н. Гидроэнергетика и Ангары и природная среда. Новосибирск: Наука, 1991. — 128 с-
  73. А.Г. Долгосрочное прогнозирование и управление сложными системами. Киев: Техника, 1975. — 310 с.
  74. А.В. Применение моделей авторегрессии проинтегрированного скользящего среднего для прогнозирования природных процессов по рядам их наблюдений // Изменчивость природных явлений во времени. -Новосибирск: Наука, 1982. — С.60−66.
  75. А.В. Оценка полной экспериментальной информации о связи показателей состояния природных объектов // Модели и методы оценки антропогенных изменений геосистем. Новосибирск: Наука, 1986. С. 5560.
  76. А.В. Использование приближенного задания переменных в задачах интерполяции и экстраполяции данных // Математическое моделирование в проблемах рационального природопользования. Ростов-на-Дону, 1988.-С.98−100.
  77. А.В. Пакет программ для поиска и анализа взаимосвязей между значениями переменных, заданных таблицей совместных реализаций (распространяемая копия на дискете). Иркутск: Институт географии, 1995.- 1 Мб.
  78. А.В. Опыт вероятностного моделирования и анализа взаимозависимости многомерных географических данных // География и природные ресурсы. 1996, — № 4. — С. 149−158.
  79. А.В. Модели и оптимизационные задачи в проблемах природопользования в Байкальском регионе. Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2000.-207 с.
  80. А.В., Кравченко В. В. Система территориального мониторинга. Программно-информационный комплекс, (распространяемая копия на CD) Иркутск: Ин-т географии СО РАН, 2002. — 69 Мб.
  81. А.В., Кравченко В. В. Эколого-экономические аспекты управления водопользованием. Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2002. — 171 с.
  82. А.В., Кравченко В. В., Федоров В. Н. Индексы и классификация качества воды при определении дифференцированной платы за водопользование // География и природные ресурсы. 2002, — № 2. — С. 127−132.
  83. А.В., Федоров В. Н., Фролов С. В., Корнейчук А. И. Моделирование сезонной динамики стока рек горного обрамления озера Байкал // География и природные ресурсы. 1998, — № 1. — С.127−131.
  84. А.В., Федоров В. Н., Захаров В. В. Динамика составляющих водного баланса речных бассейнов. Иркутск: Изд-во СО РАН, 1998. -186 с.
  85. Изменение климата, 2001. Обобщенный доклад. ВМО, ЮНЕП, 2003.
  86. Д.И. Основы теории случайных функций и ее применение в гидрометеорологии. Л.: Гидрометеоиздат,-1977. -319 с.
  87. Н.А. Стохастическая гидрология. Л.: Гидрометеоиздат, 1975. -163 с.
  88. М.Дж., Стьюарт А. Статистические выводы и связи. М.: Наука, 1973.-900 с.
  89. М.Дж., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. М.: Наука, 1976. — 736 с.
  90. В.В., Дивногорская Е. Ю., Лаховская В. Я., Прошутинская Т. О. К оценке гидрологических последствий изменения климата / Моделирование и прогнозы гидрологических процессов. С.- П.: Изд. РГГМИ, 1992.-С. 3−10.
  91. В.В. Моделирование гидрологических процессов. С.-Пб.: Гидрометеоиздат, 1993.-255 с.
  92. В.В. Нелинейные аспекты частично инфинитного моделирования в эволюционной гидрометеоэкологии. С.-Пб.: Изд. РГГМУ, 2002. — 157 с.
  93. В.В. Частично инфинитное моделирование и прогнозирование процесса формирования речного стока. С.-Пб.: Изд. РГГМУ, 2004. -197 с.
  94. Ю.Б., Прохорова Н. Б. Экономика и водопользование // Фундаментальные проблемы воды и водных ресурсов на рубеже третьего тысячелетия. Томск: Изд-во HTJI, 2000. — С. 623−626.
  95. A.M. Закономерности формирования и методы расчетов речного стока. Пермь: Изд-во ПТУ, 2002. — 162 с.
  96. К.Я. Неопределенности данных наблюдений и численного моделирования климата // Метеорология и гидрология. 2004,№ 4. -С.93−119.
  97. Г., Корн Т. Справочник по математике. М.: Наука, 1977. 831 с.
  98. JI.M. Бассейновая концепция в природопользовании. Иркутск: Изд-во Ин-та гегр. СО РАН, 2001. — 163 с.
  99. В.В., Игнатов А. В. Оценка воздействия на поверхностные воды. Мультимедийное приложение к отчету по проекту расширения существующего золоотвала ТЭЦ-1 (распространяемая копия на лазерном диске). Иркутск: Ин-т географии СО РАН, 2003. — 152 Мб.
  100. В.В., Черных О. А. Роль ледяного покрова в формировании зимнего стока рек Забайкалья // Гляциологические исследования в Сибири. Иркутск, 1985.- С.73−91.
  101. Н.Н., Ганцева Е. М. Нейросетевые модели прогноза параметров весеннего половодья / Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2001. — № 4−5. — С. 115−120.
  102. В.А. Отбор и параметризация прогностических моделей речного стока / Метеорология и гидрология. 2001. — № 3. — С.85−90.
  103. JI.C. Математическое моделирование речного стока. Д.: Гидрометеоиздат, 1972. 192 с.
  104. JI.C. Модели процессов формирования речного стока. Д.: Гидрометеоиздат, 1980. — 144 с.
  105. Л.С., Демидов В. Н., Мотовилов Ю. Г. Формирование речного стока. М.: Наука, 1983.- 216 с.
  106. Л.С., Гельфан А. Н. Динамико-стохастические модели формирования речного стока. М.: Наука, 1993. — 103 с.
  107. JI.C. Фракталы в гидрологии // Водные проблемы на рубеже веков. М.: Наука, 1999. — С. 55−64.
  108. Г. С. Методы обработки разнотипных экспериментальных данных. -Новосибирск: Наука, 1981, — 160с
  109. Р.К. Модели «осадки сток» // Системный подход к управлению водными ресурсами. — М.: Наука, 1985. — С. 25−29.
  110. Леса Среднего Приангарья / Отв.ред. Бузыкин А. И. Новосибирск: Наука, 1977, 264 с.
  111. Л.И. Экономико-математический словарь. М.: Наука, 1987.-509 с.
  112. Г. И. Методы вычислительной математики. М.: Наука, 1977. -455 с.
  113. Материалы наблюдений на озерах и водохранилищах за 1970−1978 г. г. Дополнение к гидрологическим ежегодникам. Том 7. Бассейн Карского моря (восточная часть). Выпуск 2−4. Бассейн р. Ангары. Иркутск: Иркутское УГМС, 1973−1980.
  114. Метеорологический ежегодник. Иркутск — 1979−1989.
  115. Метеорологический ежемесячник, вып. 22, ч. II. 1970−1998 гг
  116. Методика расчета предельно-допустимых сбросов (ПДС) веществ в водные объекты со сточными водами. М.: ОГРЭС. — 32 с. // Утверждена Госкомприроды СССР 31.10.1990 г.
  117. Методические основы оценки и регламентирования антропогенного влияния на качество поверхностных вод. Ленинград: Гидрометеоиздат, 1987.-286 с.
  118. Методические рекомендации по оценке подземного притока в реки. -Л.: Гидрометеоиздат, 1991. 94 с.
  119. Методические указания по разработке нормативов предельно допустимых сбросов вредных веществ в поверхностные водные объекты (уточненная редакция). Утверждены МПР РФ в 1999 г.
  120. Многолетние данные о режиме и ресурсах поверхностных вод суши. -Т.1. Вып. 13. Бассейн Ангары. — Л.: Гидрометеоиздат, 1986. — 290 с.
  121. Многомерный статистический анализ и вероятностное моделирование реальных процессов. М.: Наука, 1990,296 с.
  122. Моделирование гидрологического цикла речных водосборов. М.: 1993.-285 с.
  123. С.В., Привальский В. Е., Раткович Д. Я. Стохастические модели инженерной гидрологии. М.- Наука, 1982. — 184 с.
  124. Научные и практические основы управления техническим состоянием ангарских водохранилищ (материалы конференции). Братск. — 1984.- 118 с.
  125. Ней лор К. Как построить свою экспертную систему. М.: Энергоатом-издат, 1991.-286 с.
  126. Е.М., Сорокин В. Н. Рациональные аппроксимации и ортогональность. М.: Наука, 1988.- 255 с.
  127. Об утверждении порядка определения платы и ее предельных размеров за загрязнение природной среды, размещение отходов, другие виды вредного воздействия / Постановление Правительства Российской Федерации № 632 от 28 августа 1992 г. М., 1992.
  128. Об утверждении минимальных и максимальных ставок платы за пользование водными объектами по бассейнам рек, озерам, морям и экономическим районам / Постановление Правительства Российской федерации № 818. Принято 22 июля 1998 года. М.:1998.
  129. О плате за пользование водными объектами / Закон Российской Федерации. Принят Государственной думой 15 апреля 1998 года, одобрен Советом Федерации 22 апреля 1998 года. М.:1998. .
  130. Ю.К. Основы теории доказательств в уголовном процессе. -М.: «Проспект», 2000. 144 с.
  131. Основные гидрологические характеристики. Т. 16. — Вып. 3. — 1967, 1976 и 1980 гг.
  132. Отчет о гидрометеорологическом режиме Братского водохранилища за 1979−1998 гг. Братск: Фонды Иркутского УГМС, 1999.
  133. Оценка воздействия на окружающую среду при организации перехода трубопровода через Ангару. ТЗ. Поверхностные воды Иркутск: Институт географии СО РАН, 1995. — 171 с.
  134. Ю.Н. Имитационные модели и системы. 2000. — 134 с.
  135. Г. А., Брайер Г. В. Статистические методы в метеорологии. Д.: Гидрометеоиздат, 1972. 203 с.
  136. Перечень ПДК и ОБУВ вредных веществ для воды рыбохозяйствен-ных водоемов. — М.: Мединор, 1995.- 220 с.
  137. .И. Закономерности формирования подземного стока бассейна озера Байкал, — Новосибирск, 1987.- 198 с.
  138. А.А. Нейросетевой анализ в геоинформационных системах (автореф.дисс.). Красноярск: КГТУ, 2001. — 19 с.
  139. Питьевая вода. Гигиенические требования к качеству воды централизованных систем питьевого водоснабжения. Контроль качества. Санитарные правила и нормы. СанПи Н 2.1.4.599−96. М.: МЗ СССР, 1990. 27 с.
  140. Положение о водоохранных зонах водных объектов и их прибрежных защитных полосах. Утверждено постановлением Правительства РФ № 1404 от 23.11.1996.
  141. Правила охраны поверхностных вод (типовые положения). Утверждены Госкомприроды СССР в 1991 г.
  142. В.Е. Климатическая изменчивость (стохастические модели, предсказуемость, спектры). -М.: Наука, 1985. 184 с.
  143. Проект расширения существующего золоотвала ТЭЦ-1. Книга 5.1. Оценка воздействия на поверхностные воды при нормальном режиме эксплуатации и при аварийных ситуациях. Иркутск, Институт географии СО РАН — ОАО «СИБВНИИЭНЕРГОПРОМ», 2003. — 105 с.
  144. Психология. Словарь / Под общ. ред. А. В. Петровского, М.Г. Яро-шевского. 2-е изд. — М., 1990. — 346 с.
  145. Расширение и реконструкция золоотвала Иркутской ТЭЦ-6. Книга 5.3. Оценка воздействия на поверхностные воды при нормальном режиме эксплуатации и при аварийных ситуациях. Иркутск, Институт географии СО РАН — ОАО «СИБВНИИЭНЕРГОПРОМ», 2000. — 97 с.
  146. Д.Я. Многолетние колебания речного стока. JL: Гидрометеоиздат, 1976. — 255 с.
  147. Д.Я., Болгов М. В. Стохастические модели колебаний составляющих водного баланса речного бассейна. М.: ИБП РАН, 1997. -262 с
  148. А.П. Предсказание естественных процессов обучающейся системой. Новосибирск: Наука, 1982. — 287 с.
  149. Река Ангара от плотины Иркутской ГЭС. Лоцманская карта. Восточно-Сибирское бассейновое управление пути. Иркутск, 1991.
  150. А.В. Оценка точности кривых распределения гидрологических характеристик. Л.: Гидрометеоиздат, 1977. — 270 с.
  151. А.В., Тихомирова А. А. Композиционный метод расчета распределения вероятностей объема стока весеннего половодья // Метеорология и гидрология. 1987, № 4. — С.93−100.
  152. А.В., Ежов А. В., Сахарюк А. В. Оценка точности гидрологических расчетов. Л.: Гидрометеоиздат, 1990. — 276 с.
  153. B.C. Локальные формулы гладкого восполнения и гладкой интерполяции функций по их значениям в узлах неравномерной прямоугольной сетки. М.: Препринт ИПМ АН СССР, 1974, N21.- 23 с.
  154. А.А. Теория разностных схем. М.: Наука, 1983. — 616 с.
  155. Г. Г. Математическое моделирование гидрологических рядов. Л.: Гидрометеоиздат, 1977. — 296 с.
  156. Л.И. Механика сплошной среды. Т.2. М.: Наука, 1973. — 584 с.
  157. Ю.Г. Моделирование в географии (гносеологические подходы) / Моделирование геосистем. М.: Мысль, 1986. — С. 11−17.
  158. Д.Л. Речной сток. Л.: Гидрометеоиздат, 1968. — 539 с.
  159. Справочник по гидрохимии Л.: Гидрометеоиздат, 1989.-392 с.
  160. И.А. Применение системы для прогнозирования характеристик речного стока // Геогр. и регионы. Т.4. Гидрология и охрана водных ресурсов. Пермь: Изд-во ПГУ, 2002. — С. 53−55.
  161. Ю.Г., Федоров В. Н., Хаустов А. П. и др. Структура и динамика речного стока горных регионов. Новосибирск: Наука, 1987. — 161 с.
  162. В.А. Регрессионная схема долгосрочных гидрологических прогнозов с переменным числом аргументов / Тр. Гидро-мет. н-и. Центра РФ.-2000.-№ 332.-С. 57−61.
  163. А.Н., Хаустов А. П., Жданов А. А. Метод турбулентной диффузии // Роль рассолов в гидрохимическом режиме рек. Новосибирск: Наука, 1987. — С. 64−74.
  164. А.С. Динамические явления в водоемах. Ленинград: Гидрометеоиздат, 1991.-262 с.
  165. Таксационное описание лесничеств Голоустинского мехлесхоза.-Минск: Изд-во Всесоюзного объединения Леспроект. Белорусское лесоустроительное предприятие, 1986.
  166. Технический отчет об инженерных • изысканиях на площадке золоотвала ТЭЦ-6 в г. Братске Иркутской области. Иркутск, ГО СИБВНИИПИЭНЕРГОПРОМ, 1992. 112 с.
  167. А.Н., Самарский А. А. Уравнения математической физики. М.: Наука, 1977. 735 с.
  168. А.К. Байкальский регион: проблемы устойчивого развития. Новосибирск: Наука, СНФ, 1996. — 207 с.
  169. А.К. Экологические коллизии: социально-правовой аспект. Новосибирск: НИЦ ОИГГМ, Изд-во СО РАН, 1999. — 159 с.
  170. Г. А., Усов А. Б. Многоуровневые модели в задачах управления качеством воды // Водные ресурсы. 2005. — Т 32, № 4. -С.504−511.
  171. В.В. Основы турбо-паскаля. М.: МВТУ — ФЕСТО ДИДАКТИК, 1992. — 286 с.
  172. Фаронов В.В. Delphi 5. Учебный курс. М.: Изд-во «Нолидж», 2000. — 605 с.
  173. А.П. Закономерности формирования подземного стока и методы его оценки. Иркутск, Изд-во ИГУ, 1982. — 80 с.
  174. В. В. Кумсишвили В.А. Об определении законов распределения на основе малого числа наблюдений // Применение вычислительной техники для автоматизации производства. М.: Машгиз, 1961. — С.71−75.
  175. А.К. Полисистемный анализ и синтез: приложение в географии. Новосибирск: Наука, 1997. — 502 с.
  176. A.M., Беляев С. Д. Вода в России: проблемы и государственная политика // Фундаментальные проблемы воды и водных ресурсов на рубеже третьего тысячелетия. Томск: Изд-во HTJT, 2000. — С. 71−75.
  177. В.А. Статистические модели и методы исследования многолетних колебаний стока. Л.: Гидрометеоиздат, 1984. — 159 с.
  178. К. Работы по теории информации и кибернетике. М.: Изд-во иностр. лит-ры, 1963. 273 с.
  179. М.Н., Куимова Л. Н., Синюкович В. Н., Цехановский В. В. Климат и гидрологические процессы в бассейне оз. Байкал в XX столетии. / Метеорология и гидрология. 2002. — № 3. — С.71−78.
  180. Akima Н.А. A new method of interpolation on local procedures // A.S.M. -1970.-v. 17,-№ 4. -P. 589−602.
  181. Basilashvili T. The Method of working out hydrological prognosis in conditions of limited information / Bull. Georg. Acad. Sci. — 2000,162. — № 1. -P. 110−112.
  182. Chen В., Xia L.Z., Yang Z.F., Chen G.Q. Retrospect and prospect of watershed hydrological model / Nonlinear. Sci. and Number. Simul. 2001,6. -№ 3.-P. 172−177.
  183. Geosciences and Water Resources: Environmental Data Modeling. Berlin: Springer, Heidelberg, 1997. — 312 p.
  184. Kondratyev S.A., Mendel O. Mathematical modeling of runoff and material transport from drainage areas into recipient water bodies // Hydrobiologia.-1996.- 322. P.237−240.
  185. Kothynari U.C., Singh V.P. A multi-input single-output model for flow forecasting / J. Hydrol. 1999,220. — № 1 -2. — P.12−26.
  186. Krzystofovicz R. Bayesian theory of probabilistic forecasting via deterministic hydrologic model / Water Resour. Res. 1999,35. — № 9 — P.2739−2750.
  187. Ndiritu J.G., Daniell T.M. Assessing model calibration adequacy via global optimization // Water S. Afr. 1999. — 25,№ 3. — P.317−326.
  188. Masters T. Neural, Novel and Hybrid Algorithms for Time Series Prediction. -1995, 512 p.
  189. Parzen E. On estimation of a probability density function and mode // Ann. Math. Statist. 1962. Vol.33, N3. P. 1065−1066.
  190. Peter C. Nonstationary time series analysis and forecasting // Progr. Environ. Sci. 1999. — 1,№ 1. — P.3−48.
  191. Schuster E.F. Estimation of probability density function and its derivatives // Ann. Math. Stat. 1969. — V.40. — P. 1187−1195.
  192. Solomatine D.P., Dual K.N. Model trees as alternative to neural networks in rainfall runoff modeling / Hydrol. Sci. J. — 2003,48. — № 3. — P. 399−411.
  193. Vinnikov K.Y., Grosman P.Y., Lugina W.P. Empirical data on contemporary global climate changes (temperature and precipitation) // J. of climate. -1990.-№ 6.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!