измениться и параметры ёго модели. Поэтому идентификация модели —
определение ее параметров — является важнейшим этапом моделирования.
Отдельные параметры по-разному реагируют на изменение условий про-
текания процесса. В физико-химических моделях глубоких уровней ор-
ганизации почвы присутствуют физические константы: число Фарадея, уни-
версальная газовая постоянная и т.д.; они остаются постоянными всегда.
Чем более высокий уровень структурной организации почвы изучается,
тем болыше появляется в моделях эмпирических параметров, значения
которых чувствительны к особенностям формирования и функциониро-
вания конкретной рассматриваемой почвы.
Для определения параметров, как правило, требуется эксперименталь-
ный материал. В некоторых случаях для этого приходится проводить спе-
циальные опыты и наблюдения. Для части параметров эти измерения отно-
сительно просты (плотность сложения, удельная поверхность и т.п.), а
для других могут оказаться весьма трудоемкими, требующими специаль-
ного оборудования, иногда на этом пути встречаются трудноразрешимые
методические проблемы. Это является серьезным препятствием для при-
менения в почвоведении математического моделирования, в том числе
и для создания физико-химических моделей. Реальный путь его преодо-
ления состоит в установлении зависимостей параметров моделей от более
доступных и распространенных характеристик почв (”’базовых показа-
‚ телей”’, ”стандартных показателей”): гранулометрического и минерало-
гического состава, содержания и состава органического вещества, состава
жидкой фазы и т.д. Впервые на такую возможность указал Л.П. Розов
(1937). Эта идея, по сути, восходит к подходу Д.И. Менделеева при изу-
чении 
сложных химических систем путем установления зависимостей
между их составом и свойствами.
В физике почв это направление оформилось в стройную структурно-
функциональную концепцию (Воронин, 1984). Например, показаны су-
ществование и генетическая обусловленность зависимостей параметров
гидрофизических моделей от гранулометрического состава и пПлотТНносТИ
сложения почв. Это проявляется, в частности, в том, что теснота связей
между водоудерживанием и 
гранулометрическим составом (и, следо-
вательно, точность прогноза водоудерживания по гранулометрическому
составу) последовательно повышается, если образцы почв предваритель-
но группируются в пределах одного подтипа и далее по генетическим
горизонтам (Щербаков, 1985).
Таким образом, специфические сложности применения метода мате-
матического моделирования в физической химии почв находят, как пра-
вило, непростые, но эффективные способы их преодоления.
1,4. Применение ЭВМ и эксперименты с моделями
Современные ЭВМ позволяют производить огромное количество вычис-
лений в короткие сроки и обеспечивают оперативный доступ к накоплен-
ным информационным материалам практически любого объема. Появление
ЭВМ, их широкое распространение в научных исследованиях, быстрый рост
возможностей ЭВМ (смена их поколений) привели к качественным изме-
нениям в методологии научных исследований всех отраслей знания. Преж-
15