ции идентичными почвенными условиями (за рубежом обычно
на уровне почвенной серии).
Наиболее известные из них — модели оптимизации азотного
питания различных культур, широко применяемые в Западной
Европе для почв, где другие элементы и влага находятся в
оптимуме. Подчеркивается при этом, что такие модели ”рабо-
тают” лишь при благоприятных водно-физических характерис-
тиках пахотного и подпахотного слоя почв (Меупата, 1982).
Значимость отдельных параметров зависит от уровня ре-
шаемых задач. Для моделей стратегического плана, рассчитан-
ных на долговременные программы преобразования почвенного
покрова, складывается своя шкала оценок параметров, отлич-
ная от моделей тактического и оперативного плана. Для пос-
ледних можно не учитывать показатели, которые изменяются
очень медленно (например лессивирование или конкрециооб-
разование). Но в долгосрочных моделях агрогенной эволюции
некоторых почв такие показатели могут быть очень важными.
Обратная картина с наиболее лабильными показателями, типа
обеспеченности почв минеральными формами азота.
Включение в МПП стратегического плана значительного
числа показателей оправдывается рядом обстоятельств. Такие
модели не являются массовыми и не тиражируются непосредст-
венно до 
уровня производства. Они создаются, как правило,
для крупных территорий и имеют прогнозно-рекомендательный
характер (например, модели влияния орошения на плодородие
черноземов).
В них необходимо в максимальной степени предусмотреть
весь комплекс возможных изменений почв, так как нередко
трудно заранее предсказать их конечную значимость. Сейчас
широко известны пагубные последствия упрощений, в том
числе ограничения числа учитываемых показателей на этапе
проектирования осушительных мелиораций в Нечерноземье,
орошения в Средней Азии, на юге Украины, в Нижнем По-
волжье и т. д. Иными словами, здесь нужна такая же глубина и
детализация характеристики почв, какая принята в теоретичес-
ком почвоведении при описании их генезиса и эволюции.
Процедурные трудности при большом числе первичных
показателей не столь велики. В процессе их агрегации в блоки
вычленяются показатели, наиболее существенные в данном
конкретном случае (показатели второго порядка). Это особенно
важно для динамических моделей, 
реализуемых на ЭВМ.
Для статических МПП их многоразмерность представляет
меньше технических трудностей, так как и здесь возможна либо
свертка параметров по блокам, либо рассмотрение части из них
в качестве инвариант. В последнем случае они учитываются при
вычленении объектов моделирования в таксономическо-прост-
ранственном ракурсе (например, степени гидроморфизма).
144