Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Система информационного обеспечения исследований углеродного и азотного циклов в агроэкосистемах Средней Сибири

Диссертация: Система информационного обеспечения исследований углеродного и азотного циклов в агроэкосистемах Средней Сибири
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Нет необходимости доказывать важность роли математики при моделировании движений в природе. Математика предоставляет возможности неизмеримо большие, чем возможность что-то вычислить. Она дает понятия и выражения, органически присущие изучаемым явлениям, дает возможность использовать универсальные принципы, чтобы установить отношения между выражениями. Математика дает возможность построить ясную… Читать ещё >

Система информационного обеспечения исследований углеродного и азотного циклов в агроэкосистемах Средней Сибири (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • Глава 1. Состояние изученности вопроса
    • 1. 1. Современные подходы и принципы создания
  • Информационных Систем
    • 1. 2. Основы построения информационных систем
  • Глава 2. Объекты и методы исследований
    • 2. 1. Экологическая характеристика региона исследования
    • 2. 2. Почвы региона как объект исследования
    • 2. 3. Методика исследований
  • Глава 3. Структура информационной базы данных для качественной и количественной оценки запасов и потоков углерода и азота в агроэкосистемах
  • Глава 4. Алгоритмы статистической оценки показателей
  • Базы Данных
  • Глава 5. Математическое моделирование основных потоков в циклах углерода и азота в агроэкосистемах
    • 5. 1. Модели чистой первичной продукции агроценозов
    • 5. 2. Модели разложения растительных остатков и скорости высвобождения углерода и азота в процессах их минерализации

Актуальность темы

Сельское хозяйство и связанные с ним научные дисциплины находятся в состоянии быстрой эволюции. Количественные методы в эксперименте и теории приобретают ведущее значение. Все шире распространяется мнение, что при описании результатов и согласовании их с современными идеями и концепциями математика служит не только наиболее подходящим, но и единственно возможным инструментом.

В настоящее время отклонения от оптимальных технологий в земледелии, как правило, приводят к большим экономическим потерям, к нарушению экологического равновесия и к загрязнению окружающей среды. Эти обстоятельства вызывают необходимость перехода от традиционных, качественных рекомендаций, к разработке количественных теорий продукционных процессов и к обоснованию на базе этих теорий систем принятия решений при управлении комплексом агромелиоративных, агротехнических и защитных мероприятий.

Нет необходимости доказывать важность роли математики при моделировании движений в природе. Математика предоставляет возможности неизмеримо большие, чем возможность что-то вычислить. Она дает понятия и выражения, органически присущие изучаемым явлениям, дает возможность использовать универсальные принципы, чтобы установить отношения между выражениями. Математика дает возможность построить ясную и строгую модель явлений. Стремление к математической формализации в особенности проявляется в тех областях, где прямой эксперимент, позволяющий собрать достаточно полную и объективную информацию об исследуемой реальности, очень затруднен или практически невозможен, или там, где объектом исследования является сложная многофункциональная система с разветвленными обратными связями.

Почва активнее других сельскохозяйственных объектов подвергается воздействию человека в течение длительного времени. Избежать активного использования земель в обозримом будущем не представляется возможным. Прогнозирование результатов такой деятельности — одна из важнейших задач не только сельскохозяйственных наук, но и экологии в целом.

Почва — чрезвычайно сложная многокомпонентная многоаспектная и полифункциональная система. Каждый из аспектов этого сложного природного явления может быть объектом моделирования: генетический, функциональный, субстратный и т. д.

Моделирование является методологией науки, достигшей определенной стадии зрелости. В этом смысле почвоведение не представляет собой исключения. Моделирование процессов, связанных с функционированием объекта этой науки — почвы, очевидно, не может быть самостоятельной отраслью почвоведения и не может существовать без опоры на конкретные полевые и лабораторные экспериментальные почвенные исследования. Вместе с тем, начиная с некоторого этапа простой сбор экспериментального материала без надлежащего его планирования и обработки с помощью хотя бы концептуальной модели, а на более высоком уровне — математической модели, становится малоэффективным и даже бессмысленным. Этим объясняется несомненная актуальность внедрения в почвоведение методов моделирования и автоматизации исследований.

Состояние проблемы: очень большой спектр возможных типов моделей, большая сложность моделирования столь многокомпонентной и «многопроцессной» системы, и все еще небольшая развитость модельных разработок в почвоведении.

Одной из основных качественных характеристик почвы является ее «неметризуемость» (Крупеников, По дымов, Олейник, Бордиян- 1988). Это означает, что единичная числовая характеристика, определенная даже с самой высокой точностью, не может дать правильного однозначного представления об изучаемом объекте. Необходимо иметь не только количественную информацию о самых различных качественных показателях, характеризующих почву, но и установить связи между ними. Все числовые показатели, получаемые в результате изучения почвенных характеристик, являются случайными величинами, но закономерности, присущие совокупностям однородных случайных величин, носят статистический характер, а значит, проявляются только совместно.

Исследование такого сложного природного объекта как почва требует обобщения большого объема данных, охватывающих всю имеющуюся информацию по определенным группам почв того или иного региона. Это значит, что моделирование процессов, связанных с функционированием почвы не может быть самостоятельной отраслью, а только в совокупности с созданием почвенной базы данных.

Цель работы заключалась в создании информационной системы «Почвы — Азот — Углерод» для оценки запасов и потоков (циклов) углерода и азота в агроэкосистемах Средней Сибири в пределах земледельческой территории Красноярского края.

В задачи исследования входило:

1. Разработать методологию и технологию создания информационной системы «Почвы — Азот — Углерод» ;

2. Сформировать структуру Базы Данных по качественным и количественным характеристикам почв на уровне классификационных подразделений (тип, подтип, род, вид, разновидность), использования (целина, пашня) и территориального распространения (южная тайга, зона травяных лесов, лесостепные «острова», степь);

3. Определить алгоритмы статистического анализа показателей Базы Данных;

4. Построить модели для количественного описания циклов углерода и азота в агроэкосистемах региона: чистой первичной продукции, разложения растительных остатков и скорости высвобождения углерода и азота в процессах минерализации их. Научная новизна. Разработана и создана Информационная Система «Почвы — Азот — Углерод», включающая Базу Данных по качественным и количественным характеристикам почв и комплекс моделей для оценки основных потоков в циклах углерода и азота. Структура реляционной Базы Данных позволяет удобно вводить, хранить, пополнять массовый материал по химической и физико-химической характеристике почв, распространенных на земледельческой территории Красноярского края. В настоящий период в Базе данных хранится 9,5 тысяч записей. Впервые разработана кусочно-полиномиальная модель чистой первичной продукции в надземной сфере (АКР) и кусочно — экспоненциальная модель первичной продукции в подземной сфере агроценоза пшеницы. Получены новые для данного региона материалы, описывающие функциональную зависимость между показателями интенсивности и удельной скорости разложения, удельной скорости высвобождения углерода и азота в процессах минерализации растительных остатков и гидротермическими условиями, количеством и качеством поступающих растительных остатков, запасами минерального азота в почве. Это позволило построить комплекс нелинейных моделей разложения растительных остатков в парах и агроценозах пшеницы и ячменя. Все разработанные модели имеют высокую степень точности.

На защиту выносятся:

1. Структура реляционной Базы Данных по качественным и количественным характеристикам целинных и пахотных почв различного классификационного (таксономического) уровня, распространенных на земледельческой территории Красноярского края.

2. Комплекс моделей для определения чистой первичной продукции в надземной и подземной сфере агроценоза пшеницы на черноземе выщелоченном.

3. Мультиплексные модели для определения интенсивности и удельной скорости разложения растительных остатков, удельной скорости высвобождения углерода и азота в процессах минерализации растительных остатков в агроценозах пара, пшеницы и ячменя на черноземе выщелоченном.

Практическая значимость работы заключается в возможности использования созданной Базы Данных и комплекса моделей для машинных экспериментов по характеристике состояния почв, по определению количественных оценок запасов и потоков углерода и азота в агроэкосистемах. Введенная в созданную Базу Данных почвенная информация является исходным материалом для организации дальнейших исследований по выявлению агрогенных воздействий на плодородие почв, а также мониторинга почв и земель Красноярского края.

По материалам исследований разработана программа спецкурса «Моделирование в почвоведении» для студентов специализации «Агропочвоведение» на агрономическом факультете Красноярского государственного аграрного университета.

Общие выводы.

1. Разработанная и созданная Информационная Система «ПочваАзот — Углерод» включает Базу Данных по качественным и количественным характеристикам почв земледельческой территории Красноярского края (2,8 млн. га), и комплекс моделей для оценки основных потоков углерода и азота в агроэкосистемах этого региона.

2. Структура БД сформирована с учетом информации, разделенной на несколько блоков: административно-географический (административные районы, предприятия, ландшафтно-климатические зоны: средняя, южная тайга, лесостепь, степь), классификационной (таксономической) принадлежности (тип, подтип, род, вид, разновидность), горизонтов и глубин почвенных разрезов, авторства данных, сельскохозяйственной деятельности (полевые культуры, площади их возделывания и урожайности, содержание в компонентах фитомассы углерода, азота и других элементов). БДреляционного типа состоит из 19 таблиц. Таблицы являются вспомогательными базами или простого или реляционного вида. Созданы кодификаторы для ведения качественной составляющей информационной записи. Глубина информационного слоя около 60 лет.

3. Существующий файл созданной БД включает более 9,5 тысяч записей по 2,5 тысячам почвенных разрезов.

4. Система запросов для выбора и группировки введенной в БД информации выполнена для конкретных исследований как в целом по информационному полю, так и по отдельным шифрам каждого поля. Выявлены «узкие места» БД, обусловленные отсутствием или очень малым объемом информации. Это указало конкретные направления дальнейшего сбора таких данных.

5. Разработан примерный алгоритм статистического анализа данных для получения типичного по азоту профиля почв, распространенных в разных ландшафтно-климатических зонах Красноярского края. Его использование позволяет получать статистики выборок почв, сгруппированных на разном таксономическом уровне. На примере выборок черноземов маломощных среднегумусовых, распространенных на пашне степной зоны, показано, что содержание азота в них варьирует в интервале 0,3087% - 0,3450%>. В дополнительных группировках по подтипу выщелоченных черноземов этой же зоны — интервал шире 0,2935%) — 0,3544%. В легкосуглинистых разновидностях этого подтипа содержание азота колеблется от 0,1706% до 0,3117%, в среднесуглинистых — от 0,3055% до 0,3545% и в тяжелосуглинистых от 0,39 970% до 0,6569%. В группировках по подтипу обыкновенных черноземов содержание азота изменяется в пределах: 0,3070% - 0,3513% (у среднесуглинистых: 0,2860% - 0,3438%, тяжелосуглинистых: 0,3177%-0,3862%).

6. Выявлена нелинейность зависимостей «Зерно (пшеница) — Солома -15». Характер нелинейностей — кусочно-полиномиальный. Рассчитаны точки изменения вида функции и числовые коэффициенты для полиномов пятой степени. Зависимость продукции подземных органов растений от надземных носит кусочно-экспоненциальный вид. Обе модели позволяют определять чистую первичную продукцию агроценоза пшеницы с достаточно высокой точностью.

7. Установлен вид функциональной зависимости у1: =/(хД/= 1,4,/ = 1,6 между показателями интенсивности разложения (уу), удельной скорости разложения (у2)> удельной скорости высвобождения углерода (у3) и удельной скорости высвобождения азота (у4), которые в каждой модели выступали в качестве зависимых переменных, и независимыми переменными: температурой воздуха (хД количеством осадков (х?), количеством поступивших растительных остатков (х3), содержанием в растительных остатках С (х4) и N (х5), запасов минерального азота (х6) в агроценозах пара, пшеницы и ячменя на черноземе выщелоченном. Общий вид функции: е, +е1 -ехра&bdquo- +а, хУ +а, хУ + а, х?31 +а, хУ +а, х<5> у = ————-—г——:—— 4 4-+ е5} Где е3+е4 -ехр (а01 +а6ха6″) i >2 5 ^3? ??0 '015 > ^11' ' ^21' ' ^31? >41 >5 ' ^51'6 '61 ~ числовыс коэффициенты, различные для каждой отдельной модели. Коэффициенты детерминации регрессионных уравнений лежат в интервале 0,77 — 0,94. Критерии значимости, равные 9,98 — 32,89 при табличном Р=2,7, свидетельствуют о достоверности всех уравнений при уровне значимости.

0,05. Исследуемые зависимые переменные^ достаточно хорошо описываются включенными в регрессионную модель объясняющими переменными х^.

8. Модели чистой первичной продукции, разложения растительных остатков и высвобождения их них в процессе минерализации углерода и азота построены для количественного описания изменения биологической продуктивности под влиянием хозяйственной деятельности человека и определения вклада современных агроэкосистем в региональном цикле биофильных элементов.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Автоматизированная система диагностики плодородия почв (АСДПП). -Минск: ИТК, 1989, — 70 с.
  2. JI.H. Органическое вещество почвы и процессы его трансформации. JI: Наука, Ленингр. отд-ние, 1980. 287 с.
  3. В.А. при участии Вендрова С. Л., Дрейер Н. Н., Пьявченко H.H., Толстихина H.H. Воды. // Серия «Природные условия и естественные ресурсы СССР. Средняя Сибирь» (под ред. Герасимова И.П.). М: «Наука», 1964, с. 132- 189.
  4. Т.В. Микробиология процессов почвообразования. Л.: Наука, Ленингр. отд-ние, 1980. 186 с.
  5. Л.В., Новиков А. И. Методы математического моделирования почвенного плодородия с применением ЭВМ. //"Современные методы исследования почв". Материалы всесоюзной научной конференции. М.: Изд. МГУ, 1983, — с. 133.
  6. П.Н. Численное моделирование. М: Изд. МГУ, 1993, — 152 с.
  7. Н.И., Титлянова A.A., Смирнов В. В., Родин Л. Е., Нечаева Н. Т., Левин Ф. И. Методы изучения биологического круговорота в различных природных зонах. М.: Изд. «Мысль», 1978. 183 с.
  8. Н.Л. Река Енисей. Л.: Гидрометеоиздат, 1961.
  9. Н.И., Мешалкина Ю. Л. Опыт создания унифицированной базы данных бореальных почв России (методические вопросы).// Почвоведение, 1997, № 8, с. 926−933.
  10. Ю.Благовещенский Ю. М. Методологические аспекты интерпретации результатов статистической обработки экспериментальных данных в почвоведении. //"Современные методы исследования почв". Материалы всесоюзной научной конференции. М.: Изд. МГУ, 1983, — с. 10 8.
  11. П.Благовещенский Ю. Н., Садрисонова В. П., Дмитриев В. А. Непараметрические методы в почвенных исследованиях. М.: Наука, 1987, -94 с.
  12. Д.М., Ивлев H.A., Мальцев В. Н., Поповян С. С. Поле агроном -компьютер: экспертные системы в сельском хозяйстве. — М.: Агропромиздат, 1990, — 64 с.
  13. Л.В., Шарый В. А. Математическое моделирование. Основные понятия. Л: Изд. СЗПИ, 1991, -52 с.
  14. М.Бондаренко Н. Ф. и др. Моделирование продуктивности агроэкосистем. -Л.: Гидрометеоиздат, 1982, 264 с.
  15. Н.Ф., Гак Е.З., Шапкин М. П. Исследование адекватности магнитогидродинамической модели водной эрозии. // Доклады РАСХН, 1999, № 4, с. 43 — 45.
  16. В.П., Боровиков И.П. Statistica Статистический анализ и обработка данных в среде Windowse. — М.: Филинъ, 1998, — 608 с.
  17. Н.П. Моделирование сложных систем. -М.: Наука, 1978.
  18. П.С. Об истории и современном изучении почв Красноярского края Красноярск: Изд. КрасГАУ, 1998, — 66 с.
  19. П.С., Горбачева С. М., Чупрова В. В. Почвы Красноярского края. Красноярск: Красноярское книжное издательство, 1981, 128 с.
  20. П.С., Чупрова В. В., Шугалей Л. С., Попова Э. Н. Итоги изучения режимов почв Красноярской лесостепи. // В «Специфика почвообразования в Сибири». Новосибирск: Наука, 1979. с. 257 — 267.
  21. Л.П., Семина Е. В. Почвенный покров зоны травяных лесов Красноярского округа. М.: Изд. АН СССР, 1962, с. 90 -104.
  22. Л.П., Вишневская И. В. Пахотнопригодные почвы на территории Канской котловины. М.: Изд. АН СССР, 1962, с. 105 — 114.
  23. Н.Ю., Танзыбаев М. Г. Физические и водно-физические свойства черноземов, развитых на известковых породах девона (Хакассия).// В сб.
  24. Современные проблемы почвоведения в Сибири". Томск: Изд. ТГУ, 2000, — с. 211−213.
  25. Вендров A.M. CASE технологии. Современные методы и средства проектирования информационных систем. — М: Финансы и статистика, 1998, — 176 с.
  26. .М. Математические методы в биологии. Ростов: Изд. Ростовского ун-та, 1983. — 304 с.
  27. С.С. Геоморфология Сибири. М: Изд. МГУ, 1962. — 353с.
  28. H.H. Климат. // Серия «Природные условия и естественные ресурсы СССР. Средняя Сибирь» (под ред. Герасимова И. П.). М: «Наука», 1964, с.83−119.
  29. Н.Ф., Солодова Ж. А. О скорости разложения свежих органических веществ в почвах. // Современные процессы почвообразования и их регулировка в условиях интенсивных систем земледелия. М., 1985, С. 18 23.
  30. И.П. Дерново-подзолистые и серые лесные почвы Приенисейской части Западно-Сибирской низменности. //В сб. «О почвах Урала, Западной и Центральной Сибири». М: Изд АН СССР, 1962, — с. 149−169.
  31. В.Н. Почвы Восточного Саяна. М: Наука, 1978. — 199 с.
  32. В.Н., Попова Э. Н. Почвенный покров южной тайги Средней Сибири. Новосибирск: Наука, 1992. 223 с.
  33. К.П. Почвы южной части Сибири. М: Изд АН СССР, 1955, -592 с.
  34. Н. Д. Природные условия и почвенный покров левобережной части Минусинской впадины. // В сб. «Почвы Минусинской впадины», М: Изд АН СССР, 1954, -305 с.
  35. Г. Р. Очерки информацинной технологии. М.: Изд. «ИнфоАрт», 1992,-336 с.
  36. JI.B., Лбова И. Н. Красноярский край (Краткий очерк). // В сб. «Природные условия Красноярского края». М.: Изд. АН СССР, 1961, — с. 5−23.
  37. П. Логика, алгебра и базы данных. М: Машиностроение, 1989, — 359 с.
  38. В.И., Батурин В. А. Математические модели управления природными ресурсами. Икрутск: Изд. Иркут. ун-та, 1987, — 111 с.
  39. В.И. и др. Эколого экономические системы. Модели, информация, эксперимент. — Новосибирск: Наука, 1987,
  40. Г. А. Эволюция природных комплексов Сибири в голоцене.// Автореф. докт. дисс. -Кр-к, 1998, 51 с.
  41. Е.А. Математическая статистика в почвоведении. М: Изд. МГУ, 1995, — 320 с.
  42. Г. В. Структурно функциональная роль почвы в устойчивости наземных экосистем. // В сб. «Экология и почвы. Избранные лекции I — VII Всероссийских школ (1991 — 1997 гг.). Т. 1». Пущино, ОНТИ ПНЦРАН, 1998,-с. 9- 15.
  43. Г. В., Никитин Е. Д. Сохранение почв как незаменимого компонента биосферы. М: Наука, 2000.
  44. Дюк В. Обработка данных на ПК в примерах: статистические расчеты- построение графиков и диаграмм- Анализ данных. СПб: Питер, 1997, -240 с.
  45. A.A. О почвенных исследованиях на территории Красноярского края. М.: Изд. АН СССР, 1962, с. 63 — 65.
  46. A.A. Почвы и площади пахотнопригодных земель в Красноярском крае. // В сб. «Природные условия Красноярского края». М.: Изд. АН СССР, 1961, — с. 143 — 159.
  47. A.A., Кириллов М. В. Почвы. // Серия «Природные условия и естественные ресурсы СССР. Средняя Сибирь» (под ред. Герасимова И. П.). М: «Наука», 1964, с. 189 — 225.
  48. Т.Г. Биологический круговорот элементов в агроценозах и их продуктивность. Л.: Наука, Ленингр. отд-ние, 1985, 179 с. 50.3амулин A.B. Системы программирования баз данных и знаний. М: Наука, 1990, — 350 с.
  49. .Г., Опарина И. В., Тарлеев В. В. Моделирование влагообеспеченности посевов для задач управления. // Сб. научных трудов Почвенного института им. В. В. Докучаева, 1988 с. 57 — 61.
  50. .Г., Полуэктов P.A. Управление экологическими системами. М.: Наука, 198 853.3олотаревская Д. И. Закономерности деформирования почв и их математическое моделирование. //Почвоведение, 1998, № 1, с. 110−120.
  51. Л.А., Золотарева Б. Н. Динамика минерализации органического вещества почв и гумусообразование. // Пространственно-временное функционирование почв. Пущино: АН СССР, Научный центр биологических исследований, 1990. С. 152 161.
  52. Л. А., Лисюк Ю. В., Воробьев С. Н. Последовательно, климатически ориентированная модель миграции веществ в почвенном профиле. // В сб. «Современные проблемы почвоведения в Сибири». -Томск: Изд. ТГУ, 2000, с. 218 — 222.
  53. А.И. Модели плодородия основных типов почв земледельческой зоны юга и юго востока Казахстана. // Сб. научных трудов Почвенного института им. В. В. Докучаева, 1988 — с. 72 — 77.
  54. Г. Н., Кузин А. Я., Танзыбаев М. Г. Моделирование процесса водной миграции загрязняющих веществ по почвенному профилю. // В сб. «Современные проблемы почвоведения в Сибири». Томск: Изд. ТГУ, 2000, — с. 223 — 227.
  55. Т.Н., Субботин А. Н. Об одном подходе к проблеме гумусообразования в хвойных подстилках. // В сб. «Современные проблемы почвоведения в Сибири». Томск: Изд. ТГУ, 2000, — с. 228 -230.
  56. Кан H.A. Моделирование продуктивности агроценозов для оптимизации технологии. М: ВНИИТЭКагропром, 1988, — 46 с.
  57. Т.В. Моделирование режима калия в системе «Почва -растение». // Автореферат дис. доктора с. -х. наук. Курск, 2000, 38 с.
  58. Келли Дж. Access 97. СПб.: Питер, 2000, — 336 с.
  59. К.И. Биотические компоненты углеродного цикла. Л.: Гидрометеоиздат, 1988. 248 с.
  60. В.А. Основы учения о почвах Т.1. М: Наука, 1973. — 447 с.
  61. М.Р. Технология баз данных на персональных ЭВМ. М.: Финансы и статистика, 1992, — 224 с.
  62. Ф.И. Моделирование агропедогенеза в пахотных почвах на покровных суглинках.//Почвоведение, 1999, № 6, с. 685−796.
  63. С. А. Природные условия и почвенный покров правобережной части Минусинской впадины. // «Почвы Минусинской впадины». М: Изд АН СССР, 1954, — 305 с.
  64. И.Д., Логинов Л. Ф., Методы моделирования окислительно -восстановительных систем гуминовых кислот в почвенных процессах. //
  65. Сб. научных трудов Почвенного института им. В. В. Докучаева, 1988 с. 52−56.
  66. П.С., Петров A.A. Принципы построения моделей. М.: Изд. МГУ, 1983, — 264 с.
  67. Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Изд. «Юнити», 2001, — 544 с.
  68. И.А., Подымов Б. П., Олейник В. А., Бордиян М. В. Создание и использование базы данных при классификации почв на уровне региона. // Сб. научных трудов Почвенного института им. В. В. Докучаева, 1988 с. 108−112.
  69. И. А., Шилихина И. И. Комплексная статистико-математическая характеристика почв на профильном уровне. // «Современные методы исследования почв». Материалы всесоюзной научной конференции. М.: Изд. МГУ, 1983, — с. 10 7.
  70. П.И. Изменение свойств черноземов Центральной Сибири при их сельскохозяйственном использовании. // Почвоведение, 1991, № 9, с. 7380.
  71. П.И. Черноземы Центральной Сибири. // Почвоведение, 1991, № 10, с. 10−25.
  72. П.И., Крупкина Э. И. Микропестрота почвенного покрова и урожай в лесостепи Центральной Сибири. // Почвоведение, 1971, № 3, с. 313.
  73. С.П. Эколого-мелиоративное состояние черноземов юга Средней Сибири. // В сб. «Современные проблемы почвоведения в Сибири». Томск: Изд. ТГУ, 2000, — с. 234 — 240.
  74. К.Н., Рулев A.C. Геоинформационное картографирование в агролесомелиорации. // Доклады РАСХН, 2000, № 1, с. 42 — 44.
  75. С.Л., Леонов Б. Н. Рельеф и геологическое строение. // Серия «Природные условия и естественные ресурсы СССР. Средняя Сибирь» (под ред. Герасимова И. П.). М: «Наука», 1964, с. 23 — 83.
  76. В.А. Реляционная система программирования обработки данных. -Петрозаводск: КФАН СССР, 1988, 151 с.
  77. М.П., Виноградова Р. И., Платонова Л. С. Моделирование урожайности сельскохозяйственных культур с учетом состояния плодородия почв Центрального района НЧЗ РСФСР. // Сб. научных трудов Почвенного института им. В. В. Докучаева, 1988 с. 66 — 71.
  78. Е.Л. Растительный покров. // Серия «Природные условия и естественные ресурсы СССР. Средняя Сибирь» (под ред. Герасимова И.П.). -М: «Наука», 1964, с.226 277.
  79. Малкина-Пых И. Г. Модель формирования гумуса в естественных и сельскохозяйственных экосистемах. // Почвоведение, 1995, № 7, с. 904 914.
  80. Материалы, опубликованные в журнале «Почвоведение» за 100 лет. (Библиографический справочник). — М: Наука, 1999, 670 с.
  81. В.В. Оптимизация агрофизических свойств черноземов. М.: Агропромиздат, 1988, — 160 с.
  82. Д. Теория реляционных баз данных. М: Мир, 1987.8 5. Методы математического моделирования, автоматизация обработки наблюдений и их применения, (под ред. Тихонова). М.:Изд. МГУ, 1986.
  83. И.С., Непомнящий Г. М. Опыт использования ЭВМ для интерпритации данных о почвенном покрове при земельном тематическомкартографировании. // Сб. научных трудов Почвенного института им. В. В. Докучаева, 1988 с. 121 — 131.
  84. О.В. Использование статистических массивов для построения типичных гумусовых профилей почв лесостепи Средней Сибири. // Автореф. канд. дисс. Кр-к, 2000, — 23 с.
  85. И.В. Вероятностные распределения свойств почв. // Материалы первого международного рабочего совещания «Биоразнообразие и динамика экосистем Северной Евразии: информационные технологии и моделирование». Новосибирск: ИциГ, 2001, — с. 148.
  86. И.В. Задачи биоинформатики в почвоведении. // Материалы первого международного рабочего совещания «Биоразнообразие и динамика экосистем Северной Евразии: информационные технологии и моделирование». Новосибирск: ИциГ, 2001, — с. 149.
  87. И.В., Кузьмина Е. Д. Анализ изменений свойств почвы по изменению их статистического распределения. Новосибирск: «Цэрис», 2000, — 23 с.
  88. Моделирование почвенного плодородия и автоматизация удобрения в различных природных зонах. // (Бюл. ВНИИ удобрений и агропочвоведения им Д.Н. Пряничникова). М: ВИУА, 1988, -74 с.
  89. Моделирование почвообразовательных процессов гумидной зоны (под ред. В.П.Цыпленкова). Л: изд. ЛГУ, 1984, -189 с.
  90. Модели природных систем. Новосибирск: Наука, 1978
  91. Моделирование, автоматика и вычислительная техника в сельском хозяйстве (сборник научных трудов). М.: МГАУ, 1994
  92. Моделирование и оптимизационные расчеты (В.А. Точилин и др.). Киев: Наука думка, 1986, — 222 с.
  93. Моделирование и познание (под ред. Штофф В.А.). Минск: «Наука и техника», 1974, — 211 с.
  94. А.И., Таргульян В. О. Идеальная модель развития элювиального горизонта в почвах и корах выветривания. // Почвоведение, 1995, № 7, с. 897−903.
  95. В.Д., Свиридов В. И. Моделирование адаптивного землепользования в условиях склонового рельефа. // Доклады РАСХН, 2000, № 4, с. 27 — 29.
  96. В.М. Роль растительных остатков с малым отношением C:N в балансе азота почвы. // Проблемы почвоведения в Сибири, Новосибирск: Наука, Сиб. отд-ние, 1990. 345 с.
  97. H.A. О почвенном покрове и почвах юго-восточной части Средне-Сибирского плоскогорья. // В сб. «О почвах Урала, Западной и Центральной Сибири». М: Изд АН СССР, 1962, — с. 190 — 210.
  98. .В. Трудись, компьютер! (Применение ВТ в сельском хозяйстве). М: Агропромиздат, 1991, — 238 с.
  99. Я.А. Математические модели физических процессов в почвах. -М.: Наука, 1990, — 188 с.
  100. P.A. Динамические модели агросиетемы. JI: Гидрометеоиздат, 1991,-311 с.
  101. .А. и др. Системный подход в перспективном планировании. М.:Экономика, 1975, — 271 с.
  102. Г. И., Самохвалов, Э.Н., Чистов В. В. Базы и банки данных и знаний. М: «Высшая школа», 1992, — 367 с.
  103. Робинсон С. Access 2000. СПб.: Питер, 2001, — 512 с.
  104. A.A. Система методов в почвоведении. Новосибирск. Наука. Сиб. отд-ние, 1971, — 92 с.
  105. В.А. Почвенная информатика. М.: Агропромиздат, 1989, -222 с.
  106. В.А., Столбовой B.C. Построение классификации почв СССР с использованием автоматизированной системы. // Сб. научных трудов Почвенного института им. В. В. Докучаева, 1988 с. 99 — 107.
  107. О.Г. Основы проектирования баз данных. М: Изд. МАИ, 1993, — 23 с.
  108. И.Н., Нечаев Л. Ю., Воропаева H.A., Рашидова С. Ш. Исследование первичных механизмов дефляции на магнитогидродинамической модели. // Доклады РАСХН, 1999, № 6, с. 49 -51.
  109. И.М. Математическое моделирование почвенных процессов. -М.: Изд. МГУ, 1987, 83 с.
  110. И.М. Пример прогноза антропогенного изменения почв (на основе нелинейной теории гумусонакопления в агроэкосистемах). // Сб. научных трудов Почвенного института им. В. В. Докучаева, -М, 1988 с. 28−32.
  111. И.М. Моделирование процессов гумусообразования. // В сб. «Экология и почвы. Избранные лекции VIII IX Всероссийских школ (1998 — 1999 гг.). Т. 3». — М: Полтекс, 1999, — с. 70 — 79.
  112. Т.А. Моделирование температурного режима дерново -подзолистой почвы: определяющая роль условий на поверхности. // Почвоведение, 1999, № 6, с. 697−703.
  113. И.Ю., Федорова Е. Г. Геоинформационное моделирование структуры землепользования отдельного хозяйства: принципы, стратегия, результат. // Доклады РАСХН, 2000, № 3, с. 25 — 28.
  114. Е.В. Зависимость урожайности яровой пшеницы от параметров плодородия чернозема выщелоченного в северной лесостепи Тюменской области. // Автореферат канд. дисс. Тюмень, 1999, 20 с.
  115. В.И., Петренко H.H. Моделирование адаптивных агропроизводственных систем. Курск: Изд-во КГСАА, 1997.
  116. Г. М. Островные лесостепи и подтайга приенисейской Сибири. -Вост. Сиб. книжное изд., 1971, 264 с.
  117. В.И. и др. Курс общей геологии. JI: Недра, 1976. — 535 с.
  118. Е.В., Вередченко Ю. П. Черноземы Красноярской лесостепии их провинциальные особенности. // В сб. «О почвах Урала, Западной и Центральной Сибири». М: Изд АН СССР, 1962, — с. 170 — 189.
  119. Е.В. Почвенный покров Красноярской лесостепи. М.: Изд. АН СССР, 1962, — с. 75−89.
  120. Е.В. Черноземы и серые лесные почвы Красноярской лесостепи. // В «Почвы Центрально-европейской и Средне-сибирской лесостепи». М: Колос, 1974.-с. 119−229.
  121. Сигел Ч. Access 97 for Windows. Минск: Попурри, 1998, — 352 с.
  122. Э.П., Ознобихин В. И. Модели динамики взаимодействия показателей плодородия почв на основе метода корреляционных плеяд. // Сб. научных трудов Почвенного института им. В. В. Докучаева, 1988 с. 33 -40.
  123. Н.П. Методика и материалы крупномасштабного почвенного обследования в целях сельскохозяйственной типизации земель.// Деп.№ 382−84. М.:ВНИИТЭИСХ. 1984. 66с.
  124. Статистические методы в инженерных исследованиях (под ред. Г. К. Круга). М: «Высшая школа», 1983, — 216 с.
  125. И.Н., Лошакова H.A. Формализация почвенного знания в картографических моделях: выделы, катены, потоки. // В сб. «Экология и почвы. Избранные лекции I VII Всероссийских школ (1991 — 1997 гг.). Т. 2 м. Пущино, ОНТИ ПНЦ РАН, 1998, — с. 9 — 15.
  126. B.C., Савин И. Ю. Опыт использования технологии SOTER для создания цифровой базы данных почв и суши России.// Почвоведение, 1996, № 11, с. 1295−1302.
  127. В.В., Немченко В. А. Двухпараметрические модели «виды -площадь». // В сб. «Экосистемные исследования: историко-методологические аспекты». -Владивосток: Изд. ДВО АН СССР, 1989, -с. 160- 183.
  128. М.Г., Рюмкин А. И., Рудченко В. В. Опыт использования геоинформационных систем в почвоведении. // Почвоведение, 1996, № 12, с. 1530−1534.
  129. Р. Органическое вещество почвы. М.: Мир, 1991. 399 с.
  130. A.A., Тихомирова A.A., Шатохина Н. Г. Продукционный процесс в агроценозах. Новосибирск: Наука, 1982. 184 с.
  131. H.A., Мамихин C.B. Математическое моделирование динамики органического углерода в почвах. // «Современные методы исследования почв». Материалы всесоюзной научной конференции. М.: Изд. МГУ, 1983, — с. 112.
  132. А.Н. О чем говорят и молчат почвы. М.: Агропромиздат, 1990,-224 с.
  133. Философско методологические основания системных исследований. Системный анализ и системное моделирование — М.: Наука, 1983, -324 с
  134. Дж., Торнли Дж. Х.М. Математические модели в сельском хозяйстве. -М.: Агропромиздат, 1987, 399 с.
  135. Дж. Автоматизированное проектирование баз данных. М.: Мир, 1984.
  136. JI.K. Бонитировка почв как результат применения эмпирических моделей в почвоведении. // В сб. «Современные проблемы почвоведения в Сибири». Томск: Изд. ТГУ, 2000, — с. 257 — 260.
  137. В.Я., Николаевская М. Н. Биологический распад и ресинтез органических веществ в природе. Л.: Наука, 1969. 325 с.
  138. Л.М. Растительность Красноярского края. // В сб. «Природные условия Красноярского края». -М.: Изд. АН СССР, 1961, с. 160 — 187.
  139. В.Н., Ревкунов Г. И., Самохвалов Э. Н. Базы и банки данных. -М: Высшая школа, 1987.
  140. A.B. К термодинамике почвенной влаги. // В сб. «Современные проблемы почвоведения в Сибири». Томск: Изд. ТГУ, 2000, — с. 260 -263.
  141. В.В. Плодородие черноземов Средней Сибири. // В сб. «Плодородие почв и агротехника сельскохозяйственных культур в Восточной Сибири». Новосибирск: Изд. СО ВАСХНИЛ, 1990. — с. 4 — 10.
  142. В.В. Влияние сидератов на интенсивность продукционно-деструкционных процессов в агроэкосистемах Средней Сибири. // Агрохимия. № 1. 1995. С. 31 41.
  143. В.В. Углерод и азот в агроэкосистемах Средней Сибири. -Красноярск: Изд. КГУ, 1997,166 с.
  144. В.В., Бугаков П. С. Агрономическая характеристика почв земледельческой зоны Красноярского края. Красноярск: Изд. КрасГАУ, 1995, — 176 с.
  145. В.В., Бугаков П. С. Диагностика и классификация почв земледельческой части Красноярского края. Красноярск: Изд. КрасГАУ, 1995, — 42 с.
  146. О.В. Системы Баз данных. Кр-к: Изд. КГУ, 1991, 111 с.
  147. Шишов JI. J1., Дурманов Д. Н., Булгаков Д. С., Фрид А. С. Вопросы теории моделирования почвенного плодородия. // Сб. научных трудов Почвенного института им. В. В. Докучаева, -М, 1988-C.4−7.
  148. Шишов JI. JL, Карманов И. И., Дурманов Д. М. Критерии и модели плодородия почв. М: Агропромиздат, 1987, — 183 с.
  149. JI.C. Экологические особенности серых лесных почв лесостепи Средней Сибири.//Почвоведение, 1998, № 2, с. 227−236.
  150. М.Е., Теодоронская Э. Е. Реки и гидроэнергетические ресурсы. // В сб. «Природные условия Красноярского края». М.: Изд. АН СССР, 1961, — с. 231 -249.
  151. А.И. Моделирование равновесного природопользования в земледелии. Новосибирск, 1995, — 73 с.
  152. Quantitative Modeling of Soil forming Processes. SSSA Special Publication 39 /Eds. R.B.Briant and R.W.Arnold. Madison, 1994. 185 p.
  153. Webster R. Quantitative and Numerical Methods in soil classification and survey. Clarendon press. Oxford.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!