350 руб
Журнал «Нелинейный мир» №11 за 2011 г.
Статья в номере:
Применение объектной модели взаимодействия основных экологических факторов для динамического математического моделирования развития растения
Ключевые слова: объектная модель атрибуты процессы сущности структурная модель математическое моделирование динамические модели развитие растения экологические факторы изменение зеленой массы управление урожайностью
Авторы:
Н.И. Вафин - аспирант, кафедра «Динамика процессов и управления», КНИТУ-КАИ им. А.Н. Туполева. E-mail: niyaz85@bk.ru Р.Т. Сиразетдинов - д.т.н., профессор, зав. кафедрой «Динамика процессов и управления», КНИТУ-КАИ им. А.Н. Туполева. E-mail: rif-kat@inbox.ru
Аннотация:
Разработана при обобщении знаний о процессах роста и развития сельскохозяйственных культур разработана объектная модель процессов развития растения во взаимодействии с основными экологическими факторами; показано, что для ее построения использован инструмент диаграммы классов, отражающий связи между атрибутами и процессами сущностей, участвующих в модели; построена на основе объектной модели динамическая математическая модель, в которой каждый процесс, происходящий с сущностями модели, на каждом этапе развития растения в общем случае описывается дифференциальными или алгебраическими уравнениями и неравенствами; рассмотрено более подробно математическое моделирование процессов сущности «растение" на этапе активного роста культуры
Страницы: 706-715
Список источников
  1. Вафин Н.И., Сиразетдинов Б.Р. Математическое моделирование динамики роста сельскохозяйственной культуры с учетом изменения влажности почвы // Сб. трудов VI Всерос. школы-семинара молодых ученых «Управление большими системами». Т. 1. Ижевск. 2009. С. 81 - 88.
  2. Вафин Н.И. Динамическое моделирование роста сельскохозяйственных культур на основе структурной схемы взаимодействия основных факторов // Сб. трудов VII Всерос. школы-семинара молодых ученых «Управление большими системами». Т.1. Пермь: ПГТУ. 2010. С. 183 - 189.
  3. Брыксин В.М., Евтюшкин А.В. Использование модели биопродуктивности EPIC и космоснимков MODIS для прогнозирования урожайности зерновых культур. Современные проблемы дистанционного зондирования земли из космоса. М. 2007. Т. 4(2). С.189 - 196.
  4. Вольтерра В. Математическая теория борьбы за существование. 1931 / пер. с фр. под ред. Ю.М.Свирежева.  М.: Наука. 1976.
  5. Гради Буч, Джеймс Рамбо, Ивар Якобсон. Язык UML. Руководство пользователя. 2007 / пер. с англ. под ред. Н. Мухина. М.: ДМК пресс. 2007.
  6. Журавлева В.В. Математическая модель дыхания С3-растений во время фотосинтеза // Известия АГУ. Барнаул: Изд-во Алтайского ун-та. 2007. №1 (53). С.45 - 49.
  7. Матвеев Л.Т. Курс общей метеорологии. Физика атмосферы и океана. Л.: Гидрометеоиздат. 1984.
  8. Полуэктов Р.А., Топаж А.Г., Миршель В. Сравнение эмпирического и теоретического подходов в математическом моделировании агроэкосистем на примере описания процесса фотосинтеза // Математическое моделирование. 1998. Т. 10. № 7. 1998. С. 25 - 36.
  9. Полуэктов Р.А., Опарина И.В., Топаж А.Г., Финтушал С.М., Миршель В. Адаптируемость динамических моделей агроэкосистем к различным почвенно-климатическим условиям // Математическое моделирование. 2000. Т. 12. № 11. С. 3 - 16.
  10. Полуэктов Р.А., Нагиев А.Т., Шукуров М.Ш., Мирзоев Ф.А. Математическое моделирование радиационного режима посева и прогноза темпов развития растений и урожайности сельскохозяйственных культур // Изв. Национальной академии наук Азербайджана. Сер. физико-технических и математических наук. 2004. № 2. С. 258 - 262.
  11. Ризниченко Г.Ю. Экология математическая. URL: http://www.library.biophys.msu.ru/MathMod/EM.HTML.
  12. Свидерская С.М. Моделирование влияния агрометеорологических условий на формирование продуктивности картофеля и развитие популяции колорадского жука в Полесье // Вiсник Одеського державного екологiчного унiверситету. 2009. Вып.7. С.110 - 119.
  13. Сиразетдинов Т.К. Методы решения многокритериальных задач синтеза технических систем. М.: Машиностроение. 1988.
  14. Maximiliano Salles Scarpari, Edgar Gomes  Ferreira de Beauclair. Physiological model to estimate the maturity of sugarcane. Sci. Agric. (Piracicaba, Braz). September/October 2009. V.66. № 5. P. 622 - 628.