CC BY
24
х
кандидат биологических наук, доцент, Байкальский государственный университет экономики и права
Л. Н. Ежова
кандидат технических наук, доцент, Байкальский государственный университет экономики и права
кандидат физико-математических наук, доцент Байкальский государственный университет экономики и права
В. И. Филиппов кандидат экономических наук, доцент, Байкальский государственный университет экономики и права
:
■
:
:
-
:
-
-
:
.
-
.
s» MhSI
1
^ 1
Л £
2 °
I
£мі|
нее
.
PhD in Biology, Associate Professor Baikal State University of Economics and Law
PhD in Technical, Associate Professor Baikal State University of Economics and Law
PhD in Physical and Mathematical Sciences, Associate Professor Baikal State University of Economics and Law
■
PhD in Economics, Associate Professor Baikal State University of Economics and Law
MODELLING ASSESSMENT OF PROSPECTS OF ECOBIOMORPH
'
.
■
-
■
в
.
,
(N
СО
s >
MhSI
1
1
Л £
2 °
I
£мщ
Sffle
-
-
.
-
-
:
-
-
-
.
-
.
.
-
-
■
я
■
-
-
в
.
Для построения модельной структуры экобиоморф, использовались
■
:
Южной Сибири от 82° 56’ до 104° 14’ восточной долготы. В качестве дан-
-
о
-
я
-
рытие травостоя.
-
и
я
.
у — значение прогнозируемого показателя; F — функция регрессии; щ — прогнозные функции для факторов; а — набор параметров функции у; х1 — значение ьго фактора; р — число факторов; I — время
в зависимости от эколого-ценотических условий произрастания
■
.
<М
СО
з >
М ВI
1
1
Л £
2 °
I
£мЦ
нее
По каждому фактору были созданы прогнозные модели на основе
-
-
я
-
.
.
-
:
:
-
-
-
.
значений переменной уравнением регрессии [1; 3].
:
-
.
-
и
проблемы. При этом устанавливается факт наличия взаимосвязей между
и
'
-
1
-
-
ку таким образом одна и та же причина будет учтена дважды.
-
альтернативных вариантов.
.
Первый подход предполагает исследование характера и силы взаи-
-
■
,
и
'
-
ми экзогенными переменными. При этом сильное влияние фактора на зависимую переменную должно подтверждаться определенными коли.
, I
-
.
-
ние, то между ними существует достаточно сильная взаимосвязь. На это
-
-
,| -ров рекомендуется исключить из регрессионной модели, чтобы одна и та же причина не учитывалась дважды.
%
'
| '
■
| '
я
-
■
-
-
■
■ ы
■
-
я я
■
-
:
:
■
:
b x Ь1 x Ь2 x
-
лн -
■
-
-
-
<<^1 деленных экологических факторов. При этом основой для составления
-
-
■
■
,
■
-
М
J2 Thalictrum minus L.: x1 — высота над уровнем моря; x2 — общее проек-
тивного покрытие; х3 — сомкнутость крон; х4 — содержание гумуса в
:
у1 — высота растения, см; у2 — длина листа, см; у3 — ширина листа, см; у4 — средняя длина междоузлий, см; у5 — длина соцветия, см; у6 — диаметр стебля, мм; у7 — содержание сапонинов.
■
объясняе
Нняющих переменных — факторов или регрессоров xi. В качестве таких
-
<М
СО
-
янскому) приведены в табл. 1.
.
0,904 777 - - - - -
- - - - - - - -
0,939 390 0,921 638 - - - - - - -
0,860 170 - - - - - -
0,946 365 0,950 927 0,886 652 - - - - -
-0,058 120 -0,219 070 -0,104 730 -0,282 650 0,116 764 -0,038 760 - - - -
-0,005 380 -0,170 050 -0,327 370 - - -
0,812 063 - -
-0,139 900 0,002 627 -0,137 800 -0,003 300 -0,404 330 -0,124 050 -0,881 950 0,544 696 -0,370 130 -
-0,089 010 -0,248 560
5 =
КнК
1
1
л £
2 °
I
*МЦ
нее
-
:
I
| -
-
-
| :
,
-
-
ной,нелинейной.
Данные корреляционного анализа по Западно-Саянскому экотипу
-
-
-
■
.
о
.
;
22
1 200
-
,
и
з»
1
1
Л £
2 °
I
£мщ
Н®п
-
.
:
:
у — к,л..!. 1,иил ТО,£л^Л.
,
у5 =-11,12 + 0,29х2 - 13,68х3 + 3,59х4, Я2 = 0,82; у6 = 0,63 - 0,01х2 + 0,03х3 + 0,16х4, у7 = 1,35-6,89х2 -0,309х3 -0,01х4, Я = 0,87.
■
абсолютное изменение у, когда соответствующий регрессор меняет свои
-
пени пригодности построенных моделей — коэффициенты детерминации
-
.
'
и
-
ких условий.
й
-
:
.
2
2
2
2
2
2
2 .
,
,
х
4
у3 = 431,22х2-1,32х41,52
х
2
-0,04
х
х
0,24 -0,13
х
.
-
ет коэффициент детерминации Я2. В этих моделях показатели степени
:
х2 — общего проективного покрытия и х4 — содержания гумуса. Так,
-
о
среднего значения, а при увеличении содержания гумуса на 1 % — эта
.
-
к
.
-
тых многолетников в условиях изреживания древостоя при загрязнении
2
3
2
3
з»
в.
1
1
Л £
2 °
I
£м!|
нее
.
растений на поллютанты проявляется в понижении жизненности расте-
-.
я
-
'
-
го мониторинга природных территорий.
Подводя итоги проделанной работы, выделим ее основные результаты.
-
:
предложено многофакторное прогнозирование, основанное на том, что для оценки, развития продуктивных признаков формирующихся под
я
многофакторная регрессионная модель.
-
гнозные модели на основе временных рядов с применением информации
в
м
-
борки данных, производить их аналитический и статистический анализ.
-
ционного потенциала биоморф травянистых многолетников, исходя из
1
прогнозировать формирование продуктивных признаков в зависимости от местоположения площади, условий освещенности, густоты стояния травостоя и богатства почвы.
-
-
голетников и обеспечить достоверность интродукционного прогноза.
-
-
-
чивая при этом необходимую точность прогноза.
Список использованной литературы
,
-
-
5. Клиланд Д. Системный анализ и целевое управление : пер. с англ. / Д. Кли-
-
.
■
%
СО
■
.
-
.
■
■
.
6. Tsyganov D. N. Fitoindikatsiya ekologicheskikh rezhimov v podzone khvoino-
-
.
.
-
-
.
-
федра математики, эконометрики и статистики, Байкальский государственный
:
.
:
-
-
:
:
S > MhSI
1
1
Л £
2 °
I
£мц
Sffle
s
'
,
.
■
.
.
-
-
kal State University of Economics and Law, 11 Lenin st., 664003, Irkutsk, Russia,
.
t
,
.
