Глава 4 Численные модели формирования качества урожая сельскохозяйственных Культур В самом общем виде разработка численных моделей на осно- вании`теоретических моделей своднтя к нахождению разрешаю. ‘расчета. цью модели динамики ‘определенном _ промежутке _ времен Рассмотрим вначаде общие принципы построения численных мо- ‘делей, а затем — численную модель формирования качества. уро. 'жая зерновых культур- Числениые модели для других групп куль- ур строятся аналогичным образом. 41. Общие принципы разработки численных моделей ма ‘основании теоретических моделей ‚Мы считаем возможным выделить два типа ` численных |мо: делей: 1) модели, при созданин которых решается прежде всего за ‚дача проверки концепции, вложенной в теоретическую. модель эдекватиость модели описываемой системе доказывается без пользования каких-либо математических критериев; ) модели, способность. которых имнтировать ход продукя ‘онного процесса в зависимости ог Условий внешней среды дока- зана с достаточной точностью (точность определяется решаемой задачей). В обоих случаях для нахождення _ разрешающего _отератора. применяются_лнбо ан ‘ские, либо численные методы. Вто- ‚рой подход яваяется нанболее распространенным, так как ан тическое решенне для. моделей, опнсывающих сложные системы, не всегда возможно. Нами также нспользован численный подход Дифференцнальные уравнения, описывающие структуру модели, Записаны в дискретной форме © шагом 1 сутки. Программа. для расчетов на ЭВМ составлена на языке Фортран-!У- 'работка и ную систему нных эоделей, аденитно отображающих. `Идентификация параметров при разработке таких моделей не требует сложных математических методов. Достаточно использо вать параметры н допустимой области значений, которую. можно! определить. на основании анадиза экспериментальных — данных, полученных разработчиком. модели нли приведенных в Яитера: туре. Если таких данных нет, при идентификации параметров ис- пользустся метод проб и ошибок [19). Необходимо определить. 6 чакже, аналитический. вид. исподьзованных в моделн эмпириче- ских функций, например Функций. : на скорость того нли нного процесса, Для этого использустся Какой ибо из методов аппроксимаци: 'После процедуры идентификации. нараметров н аппроксима- ции функиий, вид которых был нензвестен, оценивается адекват- ность модели описываемой системе, т ‘модели. В [89) описано два подхода к 13 них состонт в сравненин расчетных. рименте траекторий фазовых. переменных. Чаще всего. применя <тся так называемое поточечное сравиение, т-е. сравиение ра четных кривых динамики переменных. состояния модели © Дан ными наблюдений, как правнло, дискретными, полученными в по- следовательные моженты времени. В случае когда наблюдения зостаточно. часты, применяется также метод `Сайерта, предло- жнвшего использовать для оценки. эдекватиости.способность. мо- ‚дели воспроизводить такне особенности. экспериментальных кри- вых, как: 1) чнело точек экстремума; Э) распределение _ точек экстремума во времени; 3) направление изменений в точках экс- тремума; 4) амплнтуда возмущений на одних и тех же отрезках времени; 5) средние значения _ переменных; 6) одновременность экстремальных точек для разных переменных. Этот же метод описан. у Галямнна [7] торой_подход к оценке адекватности. модели, приведенный в [89), который мы считаем вссьма ценным, состойт в воспроиз- веденни. снтуаций, имитирующих различные экспериментельные: воздействия, н в сравнении результатов имитации © показаннями резльных экспериментов "Широко распространенным. методом оценки адекватности. мо- ‚дели являстся. метод Тыюринга, описонный, в частности, у Галя- мина (7) н состоящий. в Том, что «степень`воспроизведения» мо- делью реальной системы ‘оценнвается на основании имеющихся в распоряжении разработчика модели знаний о процессе, Если разработчик_ие является специалистом в данной области, для оценки привлекается эксперт. Несомненно, что при таком подходе в оценке всегда нмеется налет субъективности, однако Метод. * при исследовании _ модели На основании _ анализа чувстонтельности решаетея, какие параметри, соязи между пере- меннызя, пнешите условия' оказывакт ланболшее (наиченьшее) ваняне на позедейне моделиь Эо повозяет оцениты. с какой точностю слелут определять те аи иные параметры, Указывает п2 соблодимость Уточнения:связей между перомсинми й. л., Таким: образом, мы “получаем численную моделы, при_ разра: боткексторой опснена. правильность коНЦемши нспользованноЙ при. чоделированииь перификирована: программа: расчегов о мо- дели, очснейа адекватность МОели отисывасмой Кстстоме без пг пользования математических. критерисв, проведен` аноанз чувст- о