йснювати інформаційну підтримку управління продуктивністю сільського господарства і проводити оцінку впливу на навколишнє середовище. Система сертифікована органами державного управління, рекомендована до використання і широко застосовується для вирішення практичних завдань, в тому числі при екологічному обгрунтуванні стратегії розвитку землеробства в Центральному Черноземье на регіональному рівні (Росія); для комплексного прогнозу наслідків аварії на Чорнобильській АЕС для сільського, водного та лісового господарства в забруднених регіонах (Білорусія); для оцінки впливу на навколишнє середовище зрошуваного землеробства в басейні Аралу (Туркменія).
Розпізнавання образів (РО) - напрям досліджень, пов'язаний з розробкою процедур визначення належності об'єкта до одного з заздалегідь виділених класів (образів). РВ застосовується для дешифрування аеро-і космічних фотознімків, при дистанційної індикації грунтів. Дистанційна діагностика використовується для ідентифікації вогнищ засолення, нафтового забруднення, вмісту гумусу, дослідження неоднорідності грунтів і т.п. Результати діагностики використовуються при складанні екологічних карт різного масштабу. Аналіз часових рядів - ще одна область застосування статистичних методів. Для прогнозу періодичних процесів за відомим спектру частот використовується фур'є-аналіз. У агрометеорології прийняті розрахунки багаторічних циклів продуктивності агроценозів по повторюваним астрономічним явищам.
До статистичні моделям в агроекології можна також віднести банки даних, що містять параметри статистичних розподілів показників стану грунтів (морфологічних, хімічних, фізичних та інших), а також результатів польових агрохімічних експериментів. Є досвід використання агрохімічних банків даних при побудові моделей продуктивності агроценозів.
Висновок
Кількісний опис динаміки агроекосистем пов'язано з труднощами методичного, інформаційного та алгоритмічного характеру. Методичні проблеми викликані недосконалістю засобів і методів агроекологічних досліджень. Інформаційні проблеми пов'язані з труднощами узагальнення експериментальних даних, алгоритмічні створення математичних моделей агроекосистем на основі результатів натурних досліджень. Використання агроекологічних моделей має ряд особливостей: екстраполяція прогнозних оцінок у ряді випадків утруднена, хоча інтерполяція може виконуватися з необхідною точністю. Пред'являються особливі вимоги до експериментального забезпеченню: дані повинні бути зібрані за порівняно короткий термін за єдиною методикою. Викликає труднощі оцінка якісних величин. Це змушує удосконалювати засоби прогнозування та принципи інтерпретації його результатів. В ідеальному випадку при прийнятті конкретних рішень на практиці можуть знайти застосування практично всі розглянуті вище типи моделей.
Список літератури
1. Агапов В.І. Динаміка, просторовий розподіл та моделювання змісту симазина в грунті. Автореф. дісс. канд. біол. наук.-М.: МДУ, 1985.
. Айдаров І.П. Регулювання водно-сольового та поживного балансу зрошуваних земель.-М.: Агропромиздат, 1985.
. Амелін А.А. Новий методологічний підхід у дослідженнях азотного обміну / / 2-я Відкрита міська конференція молодих вчених міста Пущино. Тези доповідей.-Пущино, 1997.
. Андроник В.Л. Аерокосмічні методи ви...
