Главная | Обратная связь | Поможем написать вашу работу!
МегаЛекции

Расчет средних показателей




МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭКОСИСТЕМ

методические указания к практическим занятиям и лабораторным работам для подготовки дипломированных специалистов по направлению

656200 «Лесное хозяйство и ландшафтное строительство»

 

 

Брянск 2012


 


 

 

Брянская государственная инженерно-технологическая академия

 

Кафедра лесоустройства

 

 

  Утверждены научно-методическим советом БГИТА Протокол № 11 от «24» декабря 2004 г.  

 

МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭКОСИСТЕМ

методические указания к практическим занятиям и лабораторным работам для подготовки дипломированных специалистов по направлению

656200 «Лесное хозяйство и ландшафтное строительство»

 

 

Брянск 2012


Составитель: доцент каф. лесоустройства
канд. с.-х. наук Соломников А.А.

 

 


Рецензент: доцент каф. лесозащиты и охотоведения
доктор с.-х. наук Шелухо В.П.

 

Рекомендованы редакционно-издательской, научно-методической комиссиями лесохозяйственного факультета.

 

Протокол № 87 от «25» октября 2004 г.

 

 

© Брянская государственная инженерно-технологическая академия


 

 


Введение

 

Системный подход к изучению сложных биологических объектов получил уже широкое распространение, как в научных исследованиях, так и в практической деятельности лесохозяйственной отрасли. В основе такого подхода лежит рассмотрение природных объектов как комплекса взаимосвязанных элементов, каждый из которых связан со своим окружением.

В рамках системного подхода особое место занимает построение разнообразных моделей. Спецификой данного раздела определяется, что к построению модели можно приступать только тогда, когда получены знания об исходном объекте всеми доступными способами.

Моделью называется такая материально реализованная или представляемая система, которая отображает исходный объект таким образом, что изучение ее позволяет получить новые знания об исходном объекте.

Существует множество типов и разновидностей моделей, отличающихся особенностями строения, создания, использования, подробности и т.д. В лесном хозяйстве чаще всего используются имитационные математические модели, основанные на большом количестве наблюдений, что позволяет достигать высокой точности при прогнозировании процессов в системах, имеющих стохастическую природу, то есть в таких, где предсказать поведение отдельных элементов с достаточной достоверностью невозможно.


 

Практическая работа. Получение индивидуального задания

 

В качестве индивидуального задания для моделирования используются данные переобмера деревьев в насаждении по пяти показателям. Для установления взаимосвязи между показателями выбираются два из них. Один показатель принимается за х, другой за у. Основанием для выбора показателей служит последняя цифра номера зачетной книжки студента.

 

Таблица 1

Вспомогательная таблица для определения варианта задания

Последняя цифра шифра                    
Показатель ряда x D H g D H g D H V D
Показатель ряда y H g f g f V f V f V

 

Таким образом определяем, какие данные необходимо выписывать из приложения. Поскольку в реальной практической деятельности количество наблюдений может варьировать в достаточно широких пределах, для индивидуального задания берется разное количество данных. Оно определяется в зависимости от двух последних цифр номера зачетной книжки. Эти две цифры – это номер дерева, с которого нужно начинать выписывать данные по показателям, определенным ранее.

В дальнейшем в методических указаниях все расчеты будут показаны на примере для варианта 63. Но количество данных уменьшено по сравнению с реальным заданием. В качестве показателя х в этом случае мы принимаем диаметр дерева (D), а в качестве показателя у – площадь сечения g.


 

Исходные данные

Таблица 2

Ведомость обмера деревьев

 

х(D,см) у(g, м2) х(D,см) у(g, м2) х(D,см) у(g, м2)
  15,6 0,0191   17,3 0,0235   14,6 0,0167
  15,2 0,0182   11,3 0,0101   16,3 0,0208
  21,1 0,0350   13,5 0,0143   19,6 0,0302
  15,9 0,0198   20,9 0,0343   15,0 0,0177
  12,0 0,0113   9,2 0,0066   19,2 0,0290
  15,6 0,0191   15,0 0,0177   16,9 0,0224
  20,4 0,0327   15,6 0,0191   13,5 0,0143
  21,2 0,0353   18,6 0,0271   19,0 0,0284
  20,5 0,0330   13,7 0,0147   19,1 0,0286
  11,7 0,0107   17,9 0,0251   16,3 0,0208
  20,8 0,0340   11,7 0,0107   18,6 0,0271
  15,0 0,0177   20,0 0,0314   11,3 0,0101
  20,9 0,0343   10,4 0,0085   16,6 0,0216
  17,2 0,0232   23,0 0,0416   18,6 0,0271
  18,1 0,0257   16,6 0,0216   15,2 0,0182
  18,7 0,0275   13,8 0,0150   17,4 0,0238
  9,5 0,0071   16,3 0,0208   14,7 0,0170
  17,2 0,0232   11,6 0,0106   18,5 0,0269
  19,1 0,0286   13,3 0,0139   16,1 0,0203
  15,5 0,0189   21,2 0,0353   18,1 0,0257
  10,0 0,0078   14,0 0,0154   17,2 0,0232
  13,0 0,0132   12,7 0,0127   17,6 0,0243
  16,1 0,0203   14,2 0,0159   17,6 0,0243
  17,2 0,0232   16,9 0,0224   18,9 0,0281
  17,2 0,0232   11,1 0,0097   14,0 0,0154
  15,3 0,0184   17,2 0,0232   12,2 0,0117
  11,8 0,0109   18,9 0,0281   23,0 0,0416
  11,4 0,0102   13,0 0,0132   15,7 0,0194
  14,3 0,0161   15,3 0,0184   15,6 0,0191
  19,8 0,0308   13,9 0,0152   19,9 0,0311
  14,4 0,0163   18,3 0,0263   17,8 0,0249
  18,2 0,0260   13,4 0,0141   21,8 0,0373
  14,0 0,0154   14,6 0,0167   20,0 0,0314
  14,4 0,0163   15,6 0,0191   10,7 0,0090
  13,3 0,0139   9,9 0,0077   13,8 0,0150
  14,8 0,0172   20,4 0,0327   13,3 0,0139
  14,6 0,0167   15,5 0,0189   17,6 0,0243
  19,6 0,0302   18,2 0,0260   12,5 0,0123
  11,1 0,0097   19,4 0,0296   12,0 0,0114
  16,6 0,0216   11,2 0,0099   12,2 0,0117
  17,3 0,0235   20,9 0,0343   11,7 0,0107
  16,3 0,0208   20,7 0,0336   14,0 0,0162
  13,3 0,0139   15,3 0,0183   12,0 0,0114
  13,3 0,0139   19,0 0,0284   15,3 0,0184
  19,5 0,0298   15,1 0,0179   13,9 0,0152
  13,7 0,0147   16,4 0,0211   20,7 0,0336
  16,9 0,0224   24,3 0,0463   14,3 0,0161
  15,7 0,0194   15,7 0,0194   12,5 0,0123
  18,6 0,0271   14,7 0,0170      

 

Данная ведомость будет служить исходными данными для всех дальнейших расчетов. Некоторые расчеты будут дублироваться различными методами и служить своего рода проверочными данными для предыдущих вычислений.

 

Расчет средних показателей

 

Наиболее распространенным и используемым средним показателем является среднеарифметическая величина. Она рассчитывается по формуле:

,

где N – количество данных, среди которых находится среднее значение.

Но для вычисления средней площади и ряда других показателей (средний объем, запас и т.д.) более оправдано применение средней квадратической величины:

Для нашего примера рассчитываем:

åx=2332,0 åу2=0,07289

 

Поделиться:





Воспользуйтесь поиском по сайту:



©2015 - 2024 megalektsii.ru Все авторские права принадлежат авторам лекционных материалов. Обратная связь с нами...