агальному випадку можуть залежати не тільки від поточного положення системи, а й від того, як система досягла його.
Комплексні імітаційні моделі покликані підвищити адекватність агроекологічних прогнозів за рахунок якісно більш повного використання емпіричних даних. Імітаційні моделі покликані формалізувати за допомогою ЕОМ будь-які емпіричні відомості про об'єкт. Причинно-наслідкові зв'язки в імітаційних моделях простежуються не до кінця. Це дозволяє аналізувати системи в умовах великої розмірності та неповної інформації про їх будову, більш результативно використовувати знання предметної області. Структура імітаційних систем, як правило, включає аналітичний опис об'єкта, блоки експертних оцінок, імітації та обробки результатів обчислювального експерименту.
Показано, що при побудові моделей геоекосістем регіонального рівня найбільший ефект досягається використанням наступних класичних властивостей складних систем:
1. Складним системам властиво стрибкоподібно змінювати свою поведінку, переходячи з одного квазістаціонарного стану в інший.
. Для характеристики складної системи досить оцінити якусь групу її властивостей (сістемаобразующіх факторів), які є важливими з точки зору функціонування системи вищого рівня. Їх кількісні оцінки будуть інтегральними показниками основних, найбільш важливих властивостей системи, що характеризують її стан в цілому.
Формалізацією подібної поведінки може бути дискретна схема, яка діє за типом: критерій (інтегральний показник)> стан (тип) + вплив> відгук (зміна стану). Абстрактне поняття «стан» відповідає поняттю «типу» (Наприклад, в географії, грунтознавстві), а зміна об'єкта (наприклад, біогеоценозу) у часі представляється як перехід від одного типу до іншого [3].
Теоретично обгрунтована і побудована загальна концепція, що дозволяє математично інтерпретувати сутність інтегральних показників при імітації динаміки гео-і агроекологічних систем і запропоновано алгоритм їх побудови: для клімату, агрометеорологічних умов, грунту та інших блоків. Спеціальними методами вирішена некоректна задача оцінки чисельних значень параметрів різних блоків. Вибрані і програмно реалізовані методи керуючих параметрів в алгебро-диференціальних рівняннях з «жорсткою» структурою при їх інтегруванні.
Ці розробки використані в Автоматизованої системі регіонального екологічного прогнозу (АСРЕП). Вона призначена для оцінки зміни стану рослинності (у тому числі лісів і сільськогосподарських культур), грунтів, запасів і якості грунтових вод, гидросети, забрудненості природно-територіальних комплексів (ПТК) розміром від 50 до 5000 кв. км. Розглядаються впливу різних полютантів (промислових, пестицидів, радіонуклідів та інших), вирубки лісів, зміна земельного фонду, внесення добрив, поливи, лісопосадки, випас худоби, водозабори, дренаж, різні меліорації, зміни характеристик гидросети в результаті інженерної діяльності, міжрегіональні впливу, тенденції зміни кліматичних і погодних умов. Дається прогноз стану відновлюваних ресурсів строком від 3 до 60 років і оцінюється ретроспектива розвитку ситуації; простежується динаміка більше трьохсот параметрів, що характеризують природне середовище [4].
За допомогою АСРЕП можна здійснювати інформаційну підтримку управління продуктивністю сільського господарства і проводити о...
