Математическое моделирование характеристик планктонных популяций с использованием методов грануляции

• Автор: Кривша, Виталий Владимирович
• Шифр специальности: 05.13.18, 05.13.17
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2010
• Место защиты: Таганрог
• Количество страниц: 239 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ.
ГЛАВА I. РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ФИЗИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ ЭКОЛОГИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА
Введение.

1.1. Базовые модели роста и формирования колоний фитопланктона

1.2. Математические модели пятнистости фитопланктона

1.3. Разработка гранулированной модели пространственных свойс тв популяций фитопланктона

1.4. Модель физики мониторинга и спектральные свойства фитопланктона

1.5. Модели физики зрения и цветности для систем анализа данных.

1.6. Перцептуальные модели цветового зрения.

1.7. Основные процедуры анализа многомерных данных экологического

мониторинга
Выводы по главе.
ГЛАВА II. РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКОГО АППАРАТА ОБРАБОТКИ И АНАЛИЗА ГРАНУЛИРОВА1II1ЫХ МОДЕЛЕЙ
ХАРАКТЕРИСТИК ПЛАНКТОННЫХ ПОПУЛЯЦИЙ.
Введение.
2.1 Парадигмы анализа многомерных данных
2.2. Парадигма вычислений фигурами на пространственных гранулах
2.3. Классификации и канонические формы неопределенных данных
2.4. Топологическая регуляризация многомерных данных
2.5 Основы метода оптимального регулярного представления
2.6. Уравнения инкапсулирующих гранул в различных системах
координат
2.7 Разработка топологических бинарных отношений на гранулах
2.7.1. Отношения взаимного положения.
2.7.2. Отношения взаимного направления
Выводы по главе
ГЛАВА III. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ АНАЛИЗА ХАРАКТЕРИСТИК
ГРАНУЛИРОВАННЫХ МОДЕЛЙ.
Введение
3.1. Алгоритмы интеллектуальной сегментации данных.
3.2. Алгоритм гранулирования данных на сетках
3.3. Алгоритм интеллектуальной фильтрации данных
3.4. Оценки временной сложности основных алгоритмов
интеллекту ал ьной фильтрации данных
Выводы по главе.
ГЛАВА IV. ПРИМЕНЕНИЕ АЛГОРИТМОВ ОБРАБОТКИ И АНАЛИЗА ГРАНУЛИРОВАННЫХ МОДЕЛЕЙ МНОГОМЕРНЫХ ДАННЫХ
ХАРАКТЕРИСТИК ПЛАНКТОННЫХ ПОПУЛЯЦИЙ.
Введение.
4.1. Выбор программных средств реализации.
4.2. Применение разработанного комплекса программ в задачах анализа цветовой информации мониторинга
4.3. Сравнительный анализ разработанного программного комплекса и
известных средств анализа изображений.
Выводы по главе.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ


Фитопланктоном называют совокупность свободноплавающих (в толще воды) мелких, преимущественно микроскопических, растений, основную массу которых составляют водоросли. Фитопланктон подразделяется на пресноводный и морской. Для пресноводного фитопланктона наиболее типичны диатомовые (Bacillariophyta), зеленые (Chlorophyta), пиро-фитовые (Pyrrofyta), золотистые (Chrysophyta) водоросли и цианобактерии (Cyanophyta) []. Разнообразие видов фитопланктона в мировом океане чрезвычайно велико - десятки тысяч видов []. В одном миллилитре воды можно обнаружить сотни и тысячи видов. В Азовском морс их около трехсот []. В Таганрогском заливе их около 0 (два основных вида составляют около % биомассы всех водорослей залива (диатомовые и сине-зеленые)). Плотность фитопланктона в Азовском море 5- гр/лЛ За год здесь производится 0 млн . Фитопланктон является чрезвычайно интересным экологическим объектом, при изучении которого традиционными стали методы математического моделирования []. Существенной особенностью этих моделей является учет в них механизма эктокрипного регулирования, кореллирующего состояние биологической системы через внешнюю среду []. Возможным механизмом регулирования скорости роста и потребления питательных веществ является воздействие метаболита на проницаемость клеточных мембран фитопланктона. Метаболитный механизм регуляции численностей популяций планктонных водорослей экспериментально исследован В. Д. Федоровым []. Анализируя результаты экспериментов, он сделал чрезвычайно важный вывод, а именно - функция метаболического механизма регулирования состоит в том, чтобы «удерживать в планктоне виды в период обострения пищевой конкуренции за дефицитные биогенные элементы и давать возможность сохраниться, выстоять видам после спада их численности » []. Развитие обеспечивающего устойчивость механизма взаимной стимуляции возможно в процессе сопряженной эволюции, приводящей к росту разнообразия, взаимозависимости и гомеостазу на уровне сообщества [,]: виды, лучше приспособленные к фиксированным условиям внешней среды, поддерживают менее приспособленные виды, увеличивая разнообразие сообщества. Со временем условия среды могут измениться таким образом, что доминировавшие ранее виды окажутся плохо приспособленными к новой обстановке. С большой вероятностью в спектре популяций, существование которых обеспечивалось ранее стимулирующими метаболитами, найдутся виды, хорошо приспособленные к новым условиям. Произойдет смена лидеров, выполняющих функции по поддержанию разнообразия ценоза []. На основе современных представлений о механизмах регуляции роста планктонных водорослей рядом исследователей разработаны математические модели пространственно-временной динамики фитопланктона [,,,-]. С их помощью установлена возможность автоколебаний плотности планктона в стационарной среде и проанализировано взаимодействие этих колебаний с периодичностями внешней среды. Механизм эктокрин ной регуляции позволяет также объяснить парадокс видового разнообразия фитопланктона, т. Математические модели используются для анализа динамики фитопланктонных популяций в предположении, что фитопланктоном выделяется биологически активный метаболит, концентрация которого влияет на скорость роста особей []. Рассматривается простейшая ситуация, когда развитие фитопланктона лимитируется единственным биогенным элементом (например, азотом или фосфором), а внешние факторы поддерживаются вблизи оптимальных для данного вида значений []. Наиболее ранними моделями динамики фитопланктона являются одномерные модели, учитывающие только временные характеристики развития фитопланктона, например, модель G. X — концентрация фитопланктона; л - фотосинтетическая константа; I- величина освещенности; М— снижение фотосинтеза при недостатке биогенов; /? А - коэффициент ассимиляции пищи;/? С - коэффициент выедания хищниками;і7- коэффициент смертности от других причин. Учет непрерывности пространственного распределения биосистем делает необходимым использование в моделях типа (1. Для учета описанного выше механизма эктокринной регуляции и с учетом (1. Ю.А. Домбровский и Г. Ох, О5, ПА! Нернста М = [].