Лабораторная работа №8. Разведочный анализ выпадений микроэлементов со снегом с помощью основных описательных статистик

Лабораторная работа №7

Лабораторная работа №6

Лабораторная работа №5

Лабораторная работа №4

Лабораторная работа №3

Разведочный анализ выпадений микроэлементов со снегом с помощью основных описательных статистик.

Получение практических навыков проведения эколого-географического анализа с применением основных описательных статистик (с использованием программы STATISTICA). – 6 часа.

Применение корреляционного анализа в экологических исследованиях с использованием пакета прикладных программ "Olymp (СтатЭксперт)".

Изучение особенностей применения корреляционного анализа в экологических исследованиях. – 4 часа.

Применение информационно-картографического анализа в экологических исследованиях.

Практическое изучение информационно-картографического подхода к анализу связей природных явлений. – 6 часов.

Создание оценочной и типологической синтетических карт природно-рекреационного потенциала геосистем Мордовии

Закрепление теоретических сведений по моделированию оценочных и типологических характеристик в географии и получение практических навыков по созданию оценочных и типологических синтетических карт – 6 часов.

Выявление закономерностей территориальных различий критериев состояния здоровья и критериев качества среды обитания

Изучение функций анализа в среде программного продукта ArcView 3.1 при изучении пространственных закономерностей в системе "среда-здоровье" – 6 часов.

Применение кластерного анализа в экологических исследованиях с использованием пакета прикладных программ "STATISTICA".

Практическое изучение особенностей применения многомерных методов анализа (кластерный) в экологических исследованиях. – 6 часов.

4.3. Самостоятельная работа

ВОПРОСЫ ДЛЯ КОНТРОЛЯ ЗНАНИЙ ПРИ САМОСТОЯТЕЛЬНОМ ИЗУЧЕНИИ КУРСА «СИСТЕМНАЯ ЭКОЛОГИЯ»

1. Предмет и задачи дисциплины «Системная экология».

2. Становление и развитие системных идей в экологии.

3. Общие понятия и принципы системного анализа. Этапы системного анализа.

4. Общая схема системного подхода к изучению экосистем.

5. Понятие сложной системы, характеристики слож­ных систем. Экосистемы как сложные динамические системы.

6. Задачи анализа реальной системы и синтеза ее математической модели.

7. Основные географические принципы, лежащие в основе математико-географического моделирования.

8. Моделирование реальных систем. Виды моделирования.

9. Классификация математических моделей.

10. Структура математических моделей. Вектор состояния экосистемы.

11. Основные свойства моделей.

12. Процессы в экосистемах, выделение существенных процессов. Вещественные, энергетические и информационные потоки.

13. Факторы, оказывающие влияние на экосистему: внешние и внутренние, случайные, управляемые.

14. Способы сбора и подготовки статистических данных.

15. Основные статистические критерии и показатели.

16. Установление корреляционных зависимостей.

17. Регрессионные модели.

18. Гипотезы о функционировании экосистемы и ее компонентов. Непрерывное и дискретное описание времени жизни модели.

19. Информационный анализ.

20. Природа иерархической организации систем. Пространственная классификация и автоматическое районирование.

21. Концепция поля в географии.

22. Обобщение оценок состояния, нарушенности и воздействия для принятия решений.

23. Применение ГИС технологий для экологического моделирования.

24. Представление пространственных данных в ГИС. Базовые операции с растром.

25. Базовые операции с векторной моделью. Векторно-топологические модели.

26. Прогноз в географии.

27. Современные методы и концепции в географическом моделировании.

28. Проблемы масштаба моделирования, фрактальность.

29. Пространственная статистика.

30. Пространственная автокорреляция.

31. Теория катастроф.

32. Планирование и проведе­ние натурных экспериментов, имитация экспериментов. Сравнение результатов моделирования с экспериментальными данными. Оценка адекватности выбранной модели реальной экосистеме.

33. Идентификация параметров. Подбор и анализ исходных дан­ных, необходимых для замыкания модели.

34. Системы и средства поддержки концепций и моделей. Обзор известных про­граммных продуктов.

35. Нейронные сети.

Дата добавления: 2014-11-06