Математическое обеспечение поддержки принятия решений для оптимизации интенсивности растениеводства

Математическое обеспечение поддержки принятия решений для оптимизации интенсивности растениеводства

Автор: Арланцева, Елена Руслановна

Шифр специальности: 08.00.13

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2008

Место защиты: Москва

Количество страниц: 257 с.

Артикул: 4260755

Автор: Арланцева, Елена Руслановна

Стоимость: 250 руб.

Математическое обеспечение поддержки принятия решений для оптимизации интенсивности растениеводства  Математическое обеспечение поддержки принятия решений для оптимизации интенсивности растениеводства 



Чтобы количественно оценить баланс питательных веществ, который складывается в севообороте, или установить скорость изменения плодородия почв, предлагаются для практического использования различные балансовые модели для получения плановых урожаев сельскохозяйственных культур и расширенного воспроизводства плодородия почв в различных почвенноклиматических условиях , , . При всех балансовых расчетах используют величину выноса питательных веществ, приходящегося на единицу основной продукции при соответствующем количестве побочной, коэффициенты использования питательных веществ из почвы и удобрений и другую нормативную информацию. Такие модели отражают среднюю, а не конкретную ситуацию, которая складывается при возделывании сельскохозяйственных культур, поскольку являются адекватными лишь для небольших вариаций урожайности вблизи их средних значений. Кроме того, неучтенным часто остается комплекс условий, прямо или косвенно влияющих на эффективность удобрений, что может привести к излишним затратам удобрений и загрязнению окружающей среды. Зависимость урожайности растений от влияющих факторов является статистической и проявляется при наблюдении достаточно большого числа случаев. С точки зрения управления системой особое значение имеет анализ характера взаимосвязей между входными и выходными величинами, поскольку между ними существуют очевидные причинноследственные соотношения и поэтому здесь речь идет об анализе регрессий. Использование регрессионных моделей, обобщающих данные полевых опытов 5, , , , , , частично устраняет недостатки указанных выше расчетных моделей. Теория планирования многофакторных опытов, их проведение и статистическая оценка результатов связаны с именем Р. А.Фишера, который начал эти работы еще в е годы на Ротамстедской опытной станции. В нашей стране это направление успешно продолжил и развил В. Н.Перегудов ВИУА. В году он предложил использовать для разработки рекомендаций по применению удобрений и других средств химизации регрессионные модели, отражающие количественные зависимости между урожаем и дозами удобрений, а также другими контролируемыми параметрами роста растений . Регрессионные модели в компактной форме содержат информацию о закономерностях действия различных факторов, изучаемых в опыте , , . Однако регрессионные модели, не учитывающие характер взаимоотношений между результативными показателями и факторами, можно применять только в пределах полученных экспериментальных данных, а математические зависимости в виде уравнений регрессии нуждаются в совершенствовании с позиций биологической и агрохимической интерпретации опытных исследований . Моделирование закономерностей формирования результатов по факторам связано с выбором типа зависимости, ее аналитической формы и содержательной интерпретации. Тип зависимости детерминированный или стохастический определяется сущностью задачи и возможностями средств ее решения. Определение формы связи сводится к задаче нахождения подходящей функции аппроксимации совместного изменения факторных и результативного показателей. Анализ связи необходимо начинать с ее сущности содержания и формы. Только после этого можно приступить к формализации с помощью аналитических функций. Аппроксимирующая функция должна в первую очередь огражать сущность связи и только при выполнении данного условия рассматривается точность определения результата по выделенным управляемым факторам 5, 4, 6, , . Подходящие аппроксимирующие функции можно построить из теоретических соображений 6. Как заметил известный физик и математик Я. Б. Зельдович, аппроксимация тем лучше, чем меньше в ней эмпирического и чем больше в нее вложено теоретического, т. Самые общие качественные особенности кривой, задающей зависимость между агроресурсами и результатами продуционной деятельности растений были сформулированы Ю. Либихом малому количеству агроресурса соответствует малое количество продукта, затем наблюдается более или менее согласованный рост, но избыток ресурса приводит не к увеличению продукта, а к его уменьшению. Ю.Сакс установил особенность в отношениях пары агроресурс продукт, которую назвал законом кардинальных точек.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.199, запросов: 128