РОБОЧА НАВЧАЛЬНА ПРОГРАМА

Склав: доцент Карабин В. В.

Дисциплiна: Моделювання та прогнозування стану довкілля

Спецiальнiсть: 70708 Екологiя та охорона навколишнього середовища (Спеціалісти)

Витяг з навчального плану

Семестр	Всього	Кiлькiсть годин		Курсова	Залiк	Iспит
		Лекцiї	Лабораторнi	робота
IX	46	16	30	—	—	+

I. МЕТА ТА ЗАВДАННЯ КУРСУ

1.1. Мета вивчення дисциплiни

Оцiнка стану довкілля обумовлює необхiднiсть моделювання вiдповiдного об’єму лiтосферного простору. При цьому точнiсть та адекватнiсть моделi дослiджуваного об’єкту навколишнього природнього середовища прямо залежить вiд кiлькостi iнформацiї її якостi масштабу моделi, мети моделювання тощо. Особливу роль грає процес моделювання при екологiчних дослiдженнях. В рамках цих дослiджень власне i передбачається розглянути процедуру моделювання з одного боку це iнформацiйно-картографiчна система, яка дозволяє оцiнити процеси, якi проходять в межах наколишньоного природного середовища, з iншого в рамках моделi виконується безрпосередня оцiнка елементiв навколишнього природного середовища, їх стану, стiйкостi тощо. Процедура прогнозування основана на науковому передбаченнi вiдповiдних процесiв, якi вiдбуваються в навколишньому природньому середовищi, прямо чи побiчно впливають на його стан, та контролюють екологiчну ситуацiю довкiлля.

Квінтесенцією процесу моделювання є побудова математичних моделей та здійснення на їх основі надійних прогнозів.

В рамках курсу розглянутi основнi науковi та методичнi пiдходи до прогнозної оцiнки стану довкiлля на основi попередньо побудованих моделей. Розглянуто методи математичного моделювання на основі обробки конкретних факографічних та картографічних баз даних.

В результатi ознайомлення студентами з теоретичним курсом та виконання практичних робiт вони повиннi отримати реальнi навички створення моделей та прогнозування екологiчного стану навколишнього природного середовища.

1.2. Особливостi викладання курсу

Особливістю викладання курсу для студентів групи ГЛЕ-51, які претендують на диплом спеціаліста, а відтак будуть пацюввати передовсім у виробничих геологічних організаціях (експедиції, партії), обласних та районних управліннях Міністерства екології і природних ресурсів України, підприємствах іншого підпорядкування є необхідність навчити складати реальні моделя стану довкілля використовуючи наявні технічні та програмні ресурси. Виходячи з цьго для вивчення курсу передбачено 1 годину у тиждень лекційних занять та 2 години в тиждень лабораторних занять. Таке співвідношення дасть змогу студентам добре оволодіти навиками побудови реальних моделей стану довкілля. Аналітичною основою майбутніх моделей будуть результати аналізів та спостережень зібраних студентами під час проходження виробничих практик. Оскільки окремі студенти можуть мати особливі матеріали, що потребуватимуть особливих методів математичного моделювання, то частина лабораторних робіт та завдання для самостійного опрацювання иожуть бути персоніфіковані. Метою даної навчальної прорами є відобразити предовсім загальні теми лекційних та лабораторних занять.

Моделі побудовані під час вивчення курсу “Моделювання і прогнозування стану довкілля” ляжуть в основу дипломних робіт студентів.

2. ЗМIСТ ДИСЦИПЛIНИ

Тиж- день	Теми лекцiй, їх змiст	К-сть год.	Теми лабораторних робіт. Головні завдання роботи	К-сть год.
1	Лекція 1. Поняття системи і структури. Ієрархія систем у довкіллі. Модель і моделювання довкілля. У загальному випадку під системою розуміють сукупність об’єктів, що певним чином пов’язані між собою і утворюють певну цілісність. Властивості системи визначаються взаємозвязками між об’єктами, які до неї входять. Об’єкти, які утворюють систему, називаються елементами, або підсистемами , якщо у подальшому вони будуть розглядатися нами, як системи. Головною особливістю системи є те, що вона володіє властивістю емерджентності. Емерджентна властивість – це вияв цілісності системи, обумовлена тим, що всі її елементи об’єднані в одне ціле певними звязками і відношеннями. Сукупність звязків і відношень між елементами системи називається її структурою. Поняття про множинне, ієрархічне та цілісне представлення системи. Функція елемента. Функціональне та процесуальне представлення системи. Формальна точка та формальний простір. Елементарний формальний простір.	2	Лабораторна робота № 1. Вивчення будови та властивостей листа Speedsheet пакету програм Statistica. 1. Вивчити будову листа Speedsheet. 2. Засвоїти функціональні властивості листа Speedsheet. 3. Засвоїти форми представлення змінних у листі Speedsheet. Встановлення міток змінних та швидкий їх перегляд. Перехід між цифровою та текстовою формою представлення змінних. Редагування назв змінних. Коментар змінної.	2
22	Модель. Різні підходи до визначення властивостей і функцій моделей. Моделі об’єктів і процесів довкілля. Типи моделей (матеріальні і уявні). Групи моделей. Особливості моделей різних типів і груп.		Лабораторна робота № 2. Засвоєння головних операцій над змінними в електронній таблиці. 1. Засвоїти способи виклику основних команд. 2. Перерахувати змінні пов’язані певними формулами. 3. Зсунути занчення змінної на n число випадків. 4. Ранжувати змінні 5. Перекодувати змінні. 6. Розрахувати основні статистики та побудувати графікі за допомогою вікна поточних сертифікацій.	2
3 2 3-4	Лекція 2. Збір і попередня оцінка первинної інформації про стан довкілля. Типи інформації про стан довкілля. Шкали вимірювань: номінальна, порядкова, інтервальна і шкала відношень. Сукупності даних в науках про Землю: гіпотетична, існуюча, опробувана. Точність і надійність результатів опробування. Точкові та інтервальні статистичні оцінки. Довірча ймовірність, або надійність. Границі довірчого інтервалу. Середнє квадратичне відхилення ряду результатів опробування. Середня квадратична похибка. Методи побудови довірчих інтервалів.	2	Лабораторна робота № 3. Вивчення структури спеціалізованого модуля Data Management. 1. Створити новий файл з підмножиною даних з поточного файлу. 2. Сортувати дані. 3. Засвоїти глобальні операції для роботи зі змінними. 4. Перевірити імена і фармати змінних у поточному файлі. 5. Стандартизувати значення змінних. 6. Замінити пропущені значення на середнє значення відповідної змінної. 7. Створення мегафайлу. 8. Засвоїти окремі операції з мегафайлами. 9. Перетворення звичайного файлу з розширенням *.sta в мегафайл з розширенням *.mfm	4
			10. Об’єднати два файли з даними. 11. Записати макрокоманду з клавіатури. 12. Записати коментар макрокоманди. 13. Записати макрокоманду, яка містить записані рухи мишкою. 14. Створення нової кнопки на панелі інструментів.
15	Лекція 3. Випадкові величини і типи їх розподілу. Нормальний розподіл. Його характтеристики і важливість перевірки вибірки стосовно відповідності нормальному розподілу в процесі обробки екологічної та геологічної інформації. Правила 2-х і 3-х стандартних відхилень. Рівномірний розподіл. Гамма – розподіл. Логнормальний розподіл. Хі – квадрат – розподіл. Бінормальний розподіл. Від’ємний бінормальний розподіл. Розподіл Паусона. Геометричний розподіл. Гіпергеометричний розподіл. Поліномінальний розподіл. Бета – розподіл. Розподіл Ст’юдента.	2	Лабораторна робота № 4. Встановлення типу розподілу змінних. 1. Засвоїти алгоритм встановлення типу розподілу змінних за допомогою пакету програм Statistica. 2. Візуалізувати розподіл змінних за допомогою гістограм. Групування даних. Діаграми розсіювання. Діаграми розсіювання з гістограмами. Діаграми розсіювання з діаграмаи розмаху. 3. Нормальні ймовірнісні графіки. Діаграми діапазонів. Діаграми розмаху. Стовбчаті діаграми. Лінійні графіки (графік змінних і профіль спостереження). Кругові графіки. Діаграми пропущених значень і інтервалів. Графіки функцій користувача. 4. Засвоїти методи перетворення змінних (нормалізація, логарифмування ...).	2
	Важливість встановлення типу розподілу в задачах моделювання і прогнозування стану довкілля. Принципи встановлення об’єму необхідного для коректної оцінки генеральної сокупності.		5. Основи трьохвимірного візуального аналізу.
56		2	Лабораторна робота № 5. Розрахунок оптимальної кількості проб при еколого – геологічному зніманні масыштабу 1 : 25000	2
67-8	Лекція 4. Багатовимірні випадкові величини. Система двох випадкових величин. Множинна кореляція. На одному й тому самому просторі елементарних подій, наприклад ділянці еколого – геологічного знімання, можна визначити кілька випадкових величин. Між цими величинами можуть існувати взаємозвязки, виявлення яких дає змогу оптимізувати еколого – геологічні дослідження. Система двох дискретних випадкових величин (X, Y) та їх числові характеристики. Основні числові характеристики для випадкових величин X, Y, що утворюють систему (X, Y). Коваріація.	2	Лабораторна робота № 6. Розрахунок коефіцієнтів кореляції системи показників стану довкілля. Розрахувати коефіцієнти кореляції за допомогою пакету програм Statistica. Візуалізувати і відредагувати отримані результати кореляційного аналізу. Інтерпретувати результати кореляційного аналізу відповідно до мети досліджень	4
7	Кореляційний момент. Коефіцієнт кореляції та його властивості. Умовні закони розподілу системи двох дискретних випадкових величин та їх числові характеристики. Парні коефіцієнти кореляції. Часткові коефіцієнти кореляції. Кореляційно – регресійний аналіз фактичних даних стану довкілля.
89	Лекція 5. Прогнозування стану довкілля методом регресійного аналізу. Математичні основи регресійного аналізу. Особливості застосування регресійного аналізу в прогнозування стану довкілля. Експоненційна регресійна модель. Нормальна регресійна модель. Логнормальна регресійна модель.	2	Лабораторна робота № 7. Побудова лінійної регресійної моделі процесу на основі даних багаторічного моніторингу стану довкілля. 6. Зформулювати задачу для побудови регресійної моделі. 7. Відібрати змінні для аналізу та здійснити розрахунок регресійної моделі. 8. Проаналізувати результати регресійного аналізу. 9. Провести аналіз “залишків”. 10. Вивести результати у файл звіту.	2
910			Лабораторна робота № 8. Побудова множинної регресійної моделі процесу на основі даних багаторічного моніторингу стану довкілля. 1. Зформулювати задачу для побудови регресійної моделі.	2
			2. Створити електронну таблицю з вихідними даними. 3. Перетворити вихідні дані. 4. Відібрати змінні для аналізу та здійснити розрахунок регресійної моделі. 5. Проаналізувати результати регресійного аналізу. 6. Провести аналіз “залишків”. 7. Вивести результати у файл звіту.
111	Лекція 6. Непараметрична статистика. Фі – коефіцієнт. Критерій хі – квадрат Макнемара. Кореляція Спірмана. Кореляція тау Кенделла. Кореляція Гамма. Критерій серій Вальда – Вольфовіца. U – критерій Манна – Вітні. Критерій Колмогорова – Смірнова. ANOVA Краскела – Волліса і медіанний тест. Критерій знаків. Критерій Вілкоксона.	2	Лабораторна робота № 9. Порівняння розподілу хімічних елементів у різних горизонтах грунтового профілю при еколого – геохімічних дослідженнях. Порівняння вмісту хімічних елементів у двох горизонтах грунтового профілю методом Колмогорова – Смірнова. Порівняння вмісту хімічних елементів у трьох і більше горизонтах грунтового профілю методом Колмогорова – Смірнова	2
12-13	Лекція 7. Побудова моделей методом головних компонент. Математичні основи метода головних компонент. Головні компоненти і факторний аналіз. Постановка задачі стану довкілля з метою її вирішення методом факторного аналізу. Математичні основи факторного аналізу. Розрахунок початкових оцінок факторних навантажень. Обертання векторів. Особливості застосування факторного аналізу при вирішенні задач стану довкілля.	2	Лабораторна робота №10. Аналіз часових рядів та прогноз досліджуваного процесу. 1. Засвоїти математичні основи аналізу стаціонарних часових рядів. 2. Вибрати дані для аналізу. 3. Засвоїти структуру діалогу ARIMA. 4. Перетворити часовий ряд. 5. Побудувати часового ряду типу INTERRUPTED ARIMA. 6. Здійснити експоненційне згладжування часового ряду. 7. Здійснити прогноз. Аналіз прогнозу.	4
114			Лабораторна робота № 11 Виділення парагенетичних асоціацій хімічних елементів методом факторного аналізу. Підготовити вибірки для факторного аналізу. Встановити оптимальної кількості факторів у залежності від еколого – геологічних завдань. Розрахувати таблиці factor loading та її інтерпретація. Візуалізавати дані factor loading. Інтерактивний графічний аналіз даних.	2
15	Лекція 8. Аналіз просторових змінних. Просторові змінні та ступінь залежності часткових значень просторових змінних від координат простору. Математичні основи вивчення закономірностей поширення об’єктів на основі теорії ланцюгів Маркова. Розчленування і кореляція розрізів за комплексом ознак. Застосування критерію Радіонова для вирішення завдань розчленування розрізу. Особливості застосування методів аналізу просторових змінних при вирішенні еколого-геологічних задач.	2	Лабораторна робота № 12 Виділення територій прояву факторів геохімічного процесу методом факторного аналізу. Розрахувати таблицю factor scores. Виділити аномальні ділянки. Візуалізувати результати у формі діаграм та карт. Встановити головні чинники геохімічного процесу.	2
16			Лабораторна робота № 13 Виділення геохімічного бар’єру за результатами факторного аналізу та аналізу просторових змінних. Встановити стійкі геохімічні парагенетичні асоціації у горизонтах грунтового профілю. Проаналізувати характеристики грунтового профілю за допомогою критерію Радіонова. Співставити результати обох типів статистичного аналізу і встановити геохімічні бар’єри.	2

Л I Т Е Р А Т У Р А

1.Белонин М.Д., Uолубева В.А., Скублов Г.Т. Факторный анализ в геологии. М., Недра, 1982.

2.Боровиков В.Statistica: искуство анализа данных на компьютере. Для професионалов. – СПб.: Питер, 2001. – 656 с.

3.Временное методическое руководство по проведению комплексных эколого-геологических исследований (на територии Украины). – К. : ГГП “Геопрогноз”, 1994. – 330 с.

4.Деч В.Н. , Кнорин Л.Д. Методы изучения переодических явлений в геологии. Л., Недра, 1985.

5.Заславський Б.Г., Полуэктов Р.А. Управление экологическими системами. - М.: Наука, 1988.

6.Литвин В.А. Многокритериальная автоматизированная система моделирования эффективных атмосферноохранных отражений. – М.: Гидрометеоиздат, 1988. – 228 с.

7.Моделирование биогеоценотических процессов. – М.: Наука. 1981.

8.Проблемы экологического мониторинга и моделирование экосистем. т. ХI-XIII. - Л.: Гидрометеоиздат, 1991.- 320 с.

9.Статистический анализ данных в геологии : Пер. с англ. В 2 кн. – М.: Недра, 1990.

10.Родионов Д.А. Статистические решения в геологии. М., Недра, 1981.

11.Родионов Д.А. Справочник по математическим методам в геологии. М., Недра, 1986.

12.Черняк І.О., Обушна О.М., Ставицький А.В. Теорія ймовірностей та математична статистика: Збірник задач: Навч. Посіб. – К.: Т-во “Знання”, КОО, 2001. – 199 с.

13.Жлуктенко В.І., Наконечний С.І. Теорія ймовірностей і математична статистика. - К.:КНЕУ, 2000. Ч.1 – 304 с. Ч.2 – 256с.