Реферат на тему Методы моделирования экологических систем

Содержание:

Введение. 2

Изложение основного материала исследования. 4

Заключение. 16

Список использованных источников. 19

Введение:

Актуальность
темы. Охрана  окружающей среды, или сохранение
экологического равновесия биосферы является залогом будущего существования
человечества.

В последние десятилетия в
результате быстрого роста населения, бурного развития промышленности и
интенсификации сельского хозяйства происходят заметные изменения важных для
всего живого параметров (характеристик) биосфер. Антропогенное воздействие на биосферу
приводит к нарушению экологического равновесия, как в отдельных регионах, так и
на планете.

Интенсивное увеличение
численности населения на Земле, истощение природных ресурсов, разрушения и
загрязнения окружающей среды приводят к последствиям, которые могут угрожать
жизни человечества.

Из всех видов загрязнений
наибольший вред наносит загрязнение природных вод. Многочисленные твердые
вредные вещества могут в виде взвеси или раствора с помощью рек, озер, каналов,
морей и океанов переноситься на большие расстояния от мест сбросов, то есть от
источников загрязнения.

Вода содержит
относительно небольшое количество растворенного кислорода, относящееся к
основным лимитирующие факторы для большинства водных организмов, заселяющих пресные
и соленые водоемы.

Даже заметно загрязненный
воздух сохраняет за незначительным исключением, квази-постоянную концентрацию
кислорода, а концентрация кислорода в воде может существенно уменьшаться при
загрязнении органическими веществами. Негативное влияние на качество воды
оказывает тепловое загрязнение, которое возникает в результате сброса в водоемы
теплых вод из прудов-охладителей электростанций.

Подогрев воды снижает
содержание кислорода в природных водах.

Итак, проблема отношений
человека и природы является многоплановой. В ней можно выделить следующие
основные аспекты:

— технико-экономический,
связанный с использованием и истощением природных ресурсов;

— экологический,
обусловленный загрязнением окружающей среды и состоянием экосистем;

— социально-политический,
вызванный тем, что загрязнение и деградации (разрушения) касаются интересов
всех государств и народов.

Охрана природы — одна из
важнейших составляющих биологических знаний. Ее главная цель — поддержание
уровня биологического разнообразия, которая обеспечивает эволюцию популяций, а
также экосистем разного ранга — от биогеоценозов до биосферы. Также к
природоохранным мероприятиям относят восстановление биоресурсов, которые
использует человек. Сохранение  биологического разнообразия является составной
и неотъемлемой частью стратегии устойчивого развития. Прогнозирование последствий
воздействия человека на экологическую систему достаточно сложная задача, для
решения которой используются математические модели.

Анализ последних
исследований и публикаций по проблеме, выделение нерешенных ее частей. На
сегодня существует большое количество исследований, в которых представлены
математические модели экологических систем и методы математического
моделирования в решении проблемы охраны окружающей среды (В. В. Алексеев [1],
А. Д. Базыкин [2], Н. Бейли [3], Г. И. Марчук [4], В. И. Лаврик [5] и др.).

Цель
работы — теоретическое обоснование технологии изучения
математических моделей экологических систем.

Для достижения
поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Изучить основные
понятия экологического прогнозирования.

2. Рассмотреть экосистему
как объект прогнозирования.

3. Изучить методы
экологических систем. 

Заключение:

Данная методика изучения
математических моделей экосистем предусматривает автоматизацию решения
уравнений математических моделей с помощью математических пакетов, позволяет
наглядно выполнить анализ всех последствий и предположений математической
модели и сосредоточиться на экологическом смысле модели.

Экологизация математики
способствует получению знаний об окружающем мире и его экологические проблемы,
усилению мотивации учебной деятельности студентов и решению задач
экологического воспитания, формированию представления о роли математики при
решении экологических проблем.

При построении
математической модели необходимо помнить, что это возможно только при использовании
определенных количественно строго определенных величин, которые в ходе
исследований могут изменяться или оставаться неизменными (константы). Поэтому,
прежде чем строить математическую модель или применять уже известные
математические методы и модели, необходимо разделить объект исследования на
элементы (компоненты), которые характеризуют существенные свойства объекта
(процесса, явления). Затем определенная количественная величина выделяется
каждому элементу системы, сформированной таким образом.

Результатом является
абстрактная система взаимосвязанных элементов (компонентов), которая
представляет реальную систему или объект, который изучается. Процесс
(процедура) построения такой абстрактной упрощенной системы называется
математической формализацией объекта, явления или реальной системы. Абстрактная
система построена и является моделью реальной системы. Однако это не
математическая модель в полном смысле этого понятия. Необходимо установить
отношения между отдельными элементами системы и между элементами системы и
средой, в которой эта система работает. На этапе установления количественных
отношений и связей между элементами построенной системы (модели) применение
математических методов можно считать традиционным. Методы математической
статистики и построения эмпирических формул широко используются, менее
комбинаторно-логического анализа. Статистический анализ долгое время
использовался почти во всех описательных науках, и особенно в биологических и
экологических исследованиях.

Суть симуляции заключается
в том, что модель реальной системы сначала строится на словах (в устной форме),
концептуально, затем все существующие методы используются для математической
формализации и описания модели, включая методы информатики, системный анализ и
математическое моделирование. Основным условием построения имитационной модели
является использование современных персональных компьютеров (ПК). Построение
имитационной модели не требует полного (строгого) математического описания
реальной системы или процесса. В этом случае различные дополнительные сведения
о реальном объекте исследования, которые получены в результате его лабораторных
исследований и других нематематических методов и которые не могут быть переданы
с точными математическими выражениями или уравнениями, более важны. Именно
неполнота математического описания реального объекта является причиной
принципиальной разницы между имитационной моделью и математической моделью в
традиционном смысле.

В моделировании участвует
интуиция ученого, исследователя или специалиста, работающего в диалоге с
персональным компьютером. Таким образом, более низкая точность, чем
математическое описание элементов реальной системы, имитационная модель
является более информативной и имеет более широкое практическое применение.
Учитывая это утверждение, любую математическую модель, которая была успешно
использована для решения сложных практических задач и задач, можно назвать
имитационной моделью (MI) или математической имитационной моделью (IMM).

Используются многие
методы математического моделирования, в то время как название математической
модели часто отражает название математического метода, используемого при ее
построении, например, различаются дискретные и непрерывные, детерминированные и
стохастические, аналоговые и символические модели.

Модели классифицируются
в соответствии с характером использования исходной информации, типом (типом)
математического метода, степенью адекватности модели и реальной системы,
уровнем спецификации объекта, характером описание пространственных характеристик
(свойств) реальной системы. 

Фрагмент текста работы:

Одной из основных составляющих
методологии исследования природы является построение и использование различных
моделей (лат. Modulus — образец) — изображений (представлений, понятий) объекта,
процесса или системы в определенной форме, отличающейся от формы их реального существования.

Люди всегда использовали
концепцию модели, стремились с ее помощью представить и выразить как
абстрактные понятия (идеи), так и реальные объекты (явления). Формирование  понятия «модель» и разработка  различных моделей всегда играли значительную
роль в духовной, культурной и практической деятельности общества, особенно с
тех пор, когда оно начало стремиться к пониманию процессов и явлений,
происходящих в окружающей среде.

Эффективными формами
моделирования является математическое и имитационное моделирование, которые отражают
существенные особенности реальных объектов, процессов, явлений и систем,
которые изучаются различными науками, в т. ч. биологией и экологией.

Математическое
моделирование широко применяется для решения многих актуальных задач экологии и
биологии. Долгосрочные экологические прогнозы, исследования антропогенного воздействия
на окружающую среду, модели происхождения жизни, изучение человеческого
организма, задача генетики — вот далеко не полный перечень задач, решение
которых в настоящее время невозможно без применения математического
моделирования.

Модель экосистемы
является абстрактным математическим отражением экологической системы,
изучаемой, чтобы получить представление о реальной системе.

Используя данные
наблюдений за экологическими факторами и связями в системе (значение солнечного
света и воды для фотосинтеза, связи между хищником и жертвой и т.д.) осуществляют
их объединения для формирования эко-системных моделей. Эти модельные системы
потом изучаются с целью прогнозирования динамики реальной системы. Нередко
случается, что неточности в модели (по сравнению с эмпирическими наблюдениями)
приводят к генерации гипотез о возможных экологических отношения, которые еще
не известны или не исследованы. Модели позволяют исследователям осуществлять
масштабные эксперименты, которые были бы слишком дорогими или неэтичными при
выполнении их в реальной экосистеме. Они также предоставляют возможность моделирования
экологических процессов, происходящих в течение очень длительных периодов
времени  (например, имитация процесса,
который длится века в реальном времени, может быть воспроизведена в течение
нескольких минут на компьютерной модели).

Эко-системные модели
находят применение в самых разнообразных областях, таких как рациональное
использование природных ресурсов, эко-токсикологии и гигиены окружающей среды,
сельском хозяйстве и охране животного мира. Они с разной степенью успеха
применяют даже в археологии, путем объединения экологических и археологических моделей,
объясняющих мобильность и разнообразие каменных орудий труда и др.

Одним из важных
направлений в этих исследованиях является  математическое моделирование численности
биологических популяций. Оно применяется для решения таких задач, как сохранения
исчезающих и редких видов, прогнозирования численности промысловых популяций и разработка
оптимальных стратегий промысла, изучение влияния антропогенных факторов на численность
биологических видов.

Популяционная динамика —
это исследование изменений размера популяций, их возрастного состава и других
признаков, взаимодействия между популяциями, и биологических и экологических
процессов, влияющих на эти изменения.

Популяционная динамика
традиционно (до 1990-х годов) была главной ветвью математической биологии. Она
имеет более чем двухсотлетнюю историю. Однако, в течение последних десятилетий
отрасль математической биологии значительно расширилась. С другой стороны,
популяционная динамика является главным инструментом популяционной биологии.
Хотя термины «популяционная динамика» и «популяционная биология» часто
используются равнозначно, первый указывает на строго математический подход, а второй
— на более широкую область, что также включает экспериментальное получение
данных для анализа.

Первой работой в области
популяционной динамики считается работа Томаса Мальтуса, в которой было за
постулирован закон Мальтуса или закон экспоненциального роста размера популяции.
Скорость (темп) роста популяции при оптимальных условиях, то есть изменение ее
размера за определенный промежуток времени, называется специфической скоростью
роста.

Первые исследования в
области популяционного моделирования появились в двадцатых годы XX века.
Ключевыми работами, которые дали мощный толчок дальнейшим исследованиям, были исследования
А. Лотки и В. Вольтерра (созданные независимо друг от друга), в которых
рассматривалась модель взаимодействия двух популяций «хищник-жертва». Но бурное
развитие это направление получило, начиная с 1950-х годов, что, безусловно,
связано с появлением и быстрым развитием вычислительной техники. Среди большого
количества разнообразных моделей, разработанных на первом этапе, можно выделить
следующие классы моделей, как модели с возрастной структурой, пространственно-распределенные
модели, дискретные отображения, статистические модели.

Самой известной
математической экологической моделью является система «хищник-жертва».