Методология системного анализа взаимосвязей параметров почвенного плодородия

• Автор: Гришин, Павел Николаевич
• Шифр специальности: 06.01.04
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 1998
• Место защиты: Саратов
• Количество страниц: 468 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
Глава I. ТЕОРЕТИКО-МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ СИСТЕМНОГО ИССЛЕДОВАНИЯ ПЛОДОРОДИЯ ПОЧВЫ В ЭКОСИСТЕМАХ И АГРОЭКОСИСТЕМАХ
1.1.Системология как основа теоретического исследования экосистем и агроэкосистем
1.1.1 Краткий очерк истории развития системных представлений
1.1.2.Системология как специфический метод научного познания
1.1.3.Категории системологии, онтологическая классификация систем и принципы их теоретического описания
1.1 АПонятие об экосистемах и их свойствах
1.1.5.Агроэкосистемы - специфический класс экосистем
1.1.6.Плодородие как общесистемное свойство почвы
1.2.Методология формирования системных моделей почвенных процессов, протекающих в агроэкосистемах
1.3.Эмпирический уровень моделирования агроэкосистемы, его
особенности, принципы и методы
1.3.1.Эпистемологические особенности эмпирического исследования
1.3.2.Методологические ограничения, накладываемые на выбор методов обработки информации при исследовании плодородия почв в агроэкосистемах
1.3.3.Формирование каналов наблюдения и реализации процедуры снятия данных с почвенных процессов в агроэкосистемах
1.3.4.Статистическая обработка исходных данных наблюдения и методы построения эмпирических моделей различных аспектов агроэкосистемы

Глава П. СОДЕРЖАНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЙ РАБОТЫ
2.1.Прикладная методология и методика математического моделирования почвенных и агроценотических процессов
2.2.Полевые исследования
Глава ГП. АНАЛИЗ СИСТЕМЫ ВЗАИМОСВЯЗЕЙ ПАРАМЕТРОВ ПОЧВЕННОГО ПЛОДОРОДИЯ НА ОСНОВНЫХ ПОДТИПАХ ЧЕРНОЗЕМНЫХ И КАШТАНОВЫХ ПОЧВ
ЗЛ.Почвенный покров региона
3.2.Система нелинейных моделей
3.3.Система многомерных линейных моделей, метахарактеристики плодородия почвы
Глава ГУ. АНАЛИЗ СИСТЕМЫ ВЗАИМОСВЯЗЕЙ ПАРАМЕТРОВ ПОЧВЕННОГО ПЛОДОРОДИЯ В УСЛОВИЯХ ПРИМЕНЕНИЯ УДОБРЕНИЙ
4.1.Плодородие почвы и применение удобрений
4.2.Система нелинейных моделей
4.3.Система многомерных линейных моделей, метахарактеристики плодородия почвы
Глава У. АНАЛИЗ СИСТЕМЫ ВЗАИМОСВЯЗЕЙ СОДЕРЖАНИЯ ГУМУСА И ПАРАМЕТРОВ, ХАРАКТЕРИЗУЮЩИХ ЕГО СОСТАВ
5.1.Содержание гумуса в почве при ее длительном сельскохозяйственном использовании и внесении удобрений
5.2.Интегральная оценка объемных и структурных характеристик гумуса

Глава УІ. АНАЛИЗ СИСТЕМЫ ВЗАИМОСВЗЕЙ ПРОДУКТИВНОСТИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ КУЛЬТУР, ПОГОДНОКЛИМАТИЧЕСКИХ УСЛОВИЙ, ПАРАМЕТРОВ ПОЧВЕННОГО
ПЛОДОРОДИЯ И УДОБРЕНИЙ
6 Л .Продуктивность сельскохозяйственных культур и погодноклиматические условия
6.2.Продукционный процесс и параметры почвенного плодородия
6.3.Урожайность сельскохозяйственных культур и применение удобрений
6.4.Энергетическая эффективность различных систем удобрений в
севообороте
6.5.Продуктивность агрофитоценоза и интегральные характеристики почвенного плодородия
ВЫВОДЫ
ПРЕДЛОЖЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВУ
ЛИТЕРАТУРА
ПРИЛОЖЕНИЯ

Поэтому естественно определять сложность системы сложностью ее поведения. В связи с этим представление о том, что построение моделей усложняющихся систем сводится лишь к формальному увеличению числа и (или) сложности "описывающих их уравнений", является вульгарным. На самом деле такие модели должны экономно отражать принципы усложняющегося поведения систем. Этот принцип построения моделей является современным кибернетическим вариантом принципа «бритвы Оккама». Он состоит в следующем.
3-й принцип (минимаксного построения моделей). Теория должна состоять из простейших моделей систем нарастающей сложности. Каждая из них должна хотя бы в минимальной (мин) степени отражать каждый из нарастающих (макс) уровней сложности поведения систем. Другими словами, формальная сложность модели (например, число описывающих ее уравнений) не должна соответствовать неформальной сложности системы (сложности ее поведения). Именно в этом смысле следует понимать.
Следствие 3.1. Грубая модель более сложной системы может оказаться проще более точной модели более простой системы. Это вселяет оптимизм при исследовании сложных систем.
Таким образом, для построения теоретических моделей систем, в том числе и сложных, необходимо знание принципов их усложняющегося поведения.
Принципы усложняющегося поведения.
Пока эмпирически обнаружены следующие основные принципы усложняющегося поведения систем:
1) вещественно-энергетического баланса (на основе законов сохранения);
2) гомеостазиса (на основе обратных связей);
3) выбора решений (на основе индуктивного поведения);
4) перспективной активности или потребного будущего (преадапация, опережающая реакция);
5) рефлексии (опережающее отражение).