Моделирование в картографии - Тикунов В.C.
ISBN 5-211-03346-9
Скачать (прямая ссылка):
Сравнение результатов прогноза, полученных с использованием цепей Маркова и алгоритма, основанного на выборе наилучшей степени полинома при экстраполировании по уравнениям регрессии, свидетельствует о их большой схожести. Однако сразу же следует оговориться, что прогнозные значения могут рассматриваться лишь как общие оценки и корректироваться на основе не учитываемых в модели миграций, функционального типа городов, директивных решений, например, о строительстве крупного завода и т.п., которое приведет к росту населения и др. Некоторые из факторов, влияющие на рост городов, могут быть дополнительно учтены при использовании множественной регрессии. Но и в этом случае, при анализе сложных многофакторных явлений, оказываются чрезвычайно важными последующий географический анализ результатов и правильный, обоснованный подбор принципов и методики прогнозирования.
Заметим, что временные ряды людности, как правило, имеют достаточно плавные изменения. В этом смысле гораздо сложнее экстраполирование временных рядов, например урожайности сельскохозяйственных культур, хотя и такие примеры можно найти в литературе (Рогач, 1969; Пономаренко, 1971; Победоносцева, 1973, 1974; Червяков, Михайлов, Лайкин, 1974; Сербенюк, Тикунов, 1981; Бе-резнер, 1982; и др.).
13*
Глава V
КОНСТРУИРОВАНИЕ СЛОЖНЫХ МАТЕМАТИКО-КАРТОГРАФИЧЕСКИХ
МОДЕЛЕЙ
V.1. КОНСТРУИРОВАНИЕ ЦЕПОЧКООБРАЗНЫХ МОДЕЛЕЙ
Конструирование сложных моделей представляет собой единый процесс, осуществляемый путем комплексирования моделей из элементарных звеньев (см. гл. I). Наиболее распространенным видом таких моделей могут стать цепочкообразные конструкции, в которых каждый новый элемент создается на основе результата реализации предыдущего элемента — элементарного звена (см. рис 2, а). Так как результат каждого этапа моделирования можно представить в виде карты, то это позволит картографу контролировать и корректировать весь процесс моделирования, реализуемого в этом случае, как правило, в диалоге "человек—машина".
Конструирование сложной цепочкообразной модели проводилось нами на примере исследования природных условий для целей химизации сельскохозяйственного производства (Тикунов, Флоринс-кий, 1981). Задачей данного исследования являлось выделение однородных в агрохимическом отношении участков поля для выбора оптимальной структуры вносимых в почву удобрений. Известно, что эффективность применения средств химизации сельского хозяйства в значительной степени зависит от того, насколько объективно учтены природные условия каждого конкретного поля при определении доз и сочетаний удобрений. Многообразие природных условий требует индивидуального подхода к каждому полю или группе однотипных полей, а в некоторых случаях при детальных исследованиях даже к частям полей при разработке конкретных планов применения средств химизации. В результате этого количество технологий применения удобрений практически становится равным количеству отдельно обрабатываемых участков. Однако в условиях практической деятельности хозяйств при современном уровне организации и механизации работ по приме
196
нению средств химизации реализовать эту задачу практически невозможно.
Решению отдельных частей этой сложной задачи, на наш взгляд, может помочь использование карт, характеризующих различные пространственные аспекты распределения элементов питания растений в почве, ее влажности и т.д. Кроме того, методы математического моделирования позволяют совместно исследовать целый набор показателей и на их основе производить группировку отдельных почвенных участков в выделы (таксоны) примерно с одинаковыми природными условиями, требующими внесения тех или иных доз и сочетаний удобрений. При этом количество таксонов благодаря использованию многовариантных алгоритмов можно выделить в зависимости от организационно-хозяйственных возможностей колхоза или совхоза.
Проведенный опыт осуществлялся на дерново-подзолистых почвах экспериментального опытного поля в Госплемзаводе им. В.Н. Цвет-кова Малоярославецкого района Калужской области. Опытное поле площадью 270 х 192 м (5,2 га) было разбито на 288 делянок. Размер делянки — 180 м2 (ширина 6 м, длина 30 м)*. Агрохимическое обследование почв выполнялось до внесения в них удобрений.
На опытном поле было отобрано 48 контрольных делянок. С каждой такой делянки был взят один смешанный образец, состоящий из 50 индивидуальных проб, равномерно распределенных по всей площади делянки. Глубина отбора почвенных образцов 25 см. В 12 типичных участках опытного поля были организованы площадки по наблюдению за влажностью почвы на различных глубинах — от 10 до 100 см с интервалом 10 см. Значения влажности определялись как средние величины по всей глубине наблюдаемого почвенного слоя для всех 12 участков. В почвенных образцах определялось содержание подвижного фосфора, обменного калия, нитратов, обменного кальция, обменного магния, марганца, кислотности почв; определялась также оптическая плотность поверхностного пахотного слоя каждой делянки методами, предусмотренными отраслевыми стандартами агрохимслужбы. Учет урожайности ячменя сорта "Надья", которым засевалось данное поле, производился прямым комбайнированием с учетной площади 100 м2.
