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第二章

生態(tài)模型的組成和類型簡(jiǎn)單實(shí)例:湖泊P的循環(huán)模型狀態(tài)變量Statevariables:PS、PA強(qiáng)制函數(shù)Forcingfunctions:入流、出流流量及其中的PS與PA含量;溫度、太陽(yáng)輻射等。生態(tài)過(guò)程EcologicalProcesses:

(1)藻類P吸收Puptakeofalgae;(2)藻類P釋放Preleaseofalgae;

(3)P

隨入流的輸入Pinputbyinflow;(4)P

隨出流的輸出PoutputbyoutflowPS湖水中溶解PPA藻類細(xì)胞中P吸收uptake釋放release入流Inflow出流Outflow出流Outflow狀態(tài)方程:

dPS/dt=(流入-流出-被藻類吸收+藻類釋放)=(PIN-PS)*(Q/V)-(-R)*PA

dPA/dt=(藻類吸收-流出-藻類釋放)=(-R–(Q/V))*PA率、系數(shù)方程:

=S*PA/(PS+K)

S=Smax*(1+Sin(0.008603*t))

式中::藻類生長(zhǎng)率

R:藻類釋放速率(1/d)

K:藻類吸收P的米氏常數(shù)(gP/m3)

S:太陽(yáng)輻射函數(shù)

Smax:最大太陽(yáng)輻射強(qiáng)度

Q:出入流流量(m3)

V:湖泊體積(m3)2.1

模型的組成5個(gè)部分:狀態(tài)變量Statevariables強(qiáng)制函數(shù)或外部變量Forcingfunctions數(shù)學(xué)方程Equations參數(shù)Parameters通用常數(shù)ConstantsModelElementsStatevariables:describingthestateofthesystem(internalvariables)Forcingfunctions:describingtheexternalimpactonthesystem(externalvariables)Controllable:pollutantinput,managementmethods

Uncontrollable:solarradiation,temperatureEquations:describingtheprocesses,i.e.therelationshipsbetweenStatevariablesandForcingFunctionsParameters:(coefficientsintheequations)Constants:

(physicalandchemical)2.1

模型的組成(續(xù))狀態(tài)變量Statevariables:是描述生態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)的變量;狀態(tài)變量的選擇影響模型的結(jié)構(gòu)和復(fù)雜性;大多數(shù)模型所包含的狀態(tài)變量的數(shù)目多于管理直接需要的數(shù)目;當(dāng)模型用于管理時(shí),可通過(guò)改變強(qiáng)制函數(shù)來(lái)預(yù)測(cè)狀態(tài)變量的值;因?yàn)樯鷳B(tài)系統(tǒng)關(guān)系的復(fù)雜性,必須引入一些附加的狀態(tài)變量。如,在許多富營(yíng)養(yǎng)化模型中,除營(yíng)養(yǎng)物濃度和浮游植物濃度外,還有浮游動(dòng)物濃度、魚的濃度、懸浮物濃度等態(tài)變量。2.1

模型的組成(續(xù))強(qiáng)制函數(shù)或外部變量Forcingfunctions

:它們是影響生態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)的外部變量或函數(shù);可用模型來(lái)預(yù)測(cè)強(qiáng)制函數(shù)隨時(shí)間而改變時(shí)生態(tài)系統(tǒng)所發(fā)生的變化;人為控制函數(shù):可由人類控制的強(qiáng)制函數(shù)。如污染物的輸入、礦物燃料的消耗、捕魚方式的改變等;自然控制函數(shù):由自然控制的強(qiáng)制函數(shù)。如溫度、太陽(yáng)輻射和雨量等。2.1

模型的組成(續(xù))數(shù)學(xué)方程Equations:描述生態(tài)系統(tǒng)中的生物、化學(xué)、物理過(guò)程;表示強(qiáng)制函數(shù)與狀態(tài)變量之間的關(guān)系;生態(tài)系統(tǒng)中生態(tài)過(guò)程的相似性,使相同的方程可用在不同的模型中;在生態(tài)學(xué)中,目前還不可能用一個(gè)方程來(lái)代表一個(gè)特定過(guò)程;大多數(shù)過(guò)程可以有幾種數(shù)學(xué)表示式,它們都是同樣有效的。2.1

模型的組成(續(xù))參數(shù)Parameters

:是生態(tài)過(guò)程數(shù)學(xué)表達(dá)式中的系數(shù);對(duì)一個(gè)特定的生態(tài)系統(tǒng)或生態(tài)系統(tǒng)的某一部分,參數(shù)可以看作常數(shù);在某些模型中,參數(shù)具有的確定意義,例如,浮游植物的最大長(zhǎng)率;許多參數(shù)只知道其值的范圍,只有少量的參數(shù)知道其確切數(shù)值;參數(shù)有三種確定方法:文獻(xiàn)法、實(shí)驗(yàn)法、校正法。2.1模型的組成(續(xù))通用常數(shù)Constants

:如氣體常數(shù)、分子量等等這些常數(shù)不是校正的對(duì)象舉例:圖2.1解釋一個(gè)湖泊中P循環(huán)的概念模型簡(jiǎn)單實(shí)例:湖泊P的循環(huán)模型狀態(tài)變量Statevariables:PS、PA強(qiáng)制函數(shù)Forcingfunctions:入流、出流流量及其中的PS與PA含量;溫度、太陽(yáng)輻射等。生態(tài)過(guò)程EcologicalProcesses:

(1)藻類P吸收Puptakeofalgae;(2)藻類P釋放Preleaseofalgae;

(3)P

隨入流的輸入Pinputbyinflow;(4)P

隨出流的輸出PoutputbyoutflowPS湖水中溶解PPA藻類細(xì)胞中P吸收uptake釋放release入流Inflow出流Outflow出流Outflow狀態(tài)方程:

dPS/dt=(流入-流出-被藻類吸收+藻類釋放)=(PIN-PS)*(Q/V)-(-R)*PA

dPA/dt=(藻類吸收-流出-藻類釋放)=(-R–(Q/V))*PA率、系數(shù)方程:

=S*PA/(PS+K)

S=Smax*(1+Sin(0.008603*t))

式中::藻類生長(zhǎng)率

R:藻類釋放速率(1/d)

K:藻類吸收P的米氏常數(shù)(gP/m3)

S:太陽(yáng)輻射函數(shù)

Smax:最大太陽(yáng)輻射強(qiáng)度

Q:出入流流量(m3)

V:湖泊體積(m3)2.2

生態(tài)模型的類型EcologicalModelTypesDependingonclassificationindicators

決定于分類的指標(biāo)Introducingthreeclassifications三種分類方案成對(duì)分類法Pairmodel狀態(tài)變量特征分類法Statevariables應(yīng)用領(lǐng)域分類法Applicationfields2.2

生態(tài)模型的類型(續(xù))

(一)

成對(duì)模型分類法Pairmodel

Jorgensen(1986)將模型歸納為9種類型:研究模型(researchmodel)與管理模型(managementmodel)隨機(jī)模型(stochasticmodel)與確定性模型(deterministicmodel)分室模型(compartmentmodel)和矩陣模型(matrixmodel)歸納模型(reductionisticmodel)和整體模型(holisticmodel)靜態(tài)模型(staticmodel)與動(dòng)態(tài)模型(dynamicmodel)分布參數(shù)模型(distributedparametermodel)與集中參數(shù)模型(lumpedparametermodel)因果關(guān)系模型(causaldescriptive)與黑箱模型(blockboxmodel)線形模型

(linearmodel)

與非線形模型(nonlinearmodel)自控模型(autonomousmodel)與非自控模型(nonautonomousmodel)2.2

生態(tài)模型的類型(續(xù))

(一)

成對(duì)模型分類法研究模型(researchmodel)與管理模型(managementmodel)劃分依據(jù):模型的使用目的。該劃分方法不常用;研究模型:目的在于了解系統(tǒng)各成分之間的因果關(guān)系;管理模型:則通過(guò)系統(tǒng)的行為分析,以尋找最優(yōu)的管理策略2.2

生態(tài)模型的類型(續(xù))

(一)

成對(duì)模型分類法隨機(jī)模型(stochasticmodel)與確定性模型(deterministicmodel)劃分依據(jù):模型是否考慮隨機(jī)變量參數(shù)。較常用的劃分方法之一;隨機(jī)模型:包括隨機(jī)輸入擾動(dòng)和隨機(jī)測(cè)量誤差;確定性模型:無(wú)隨機(jī)輸入擾動(dòng)和隨機(jī)測(cè)量誤差,參數(shù)是確知的,相當(dāng)于人們對(duì)系統(tǒng)的行為有透徹的了解,即,系統(tǒng)的未來(lái)響應(yīng)是完全決定于對(duì)當(dāng)前狀態(tài)和未來(lái)的輸入。2.2

生態(tài)模型的類型(續(xù))

(一)

成對(duì)模型分類法分室模型(compartmentmodel)和矩陣模型(matrixmodel)劃分依據(jù):模型方程的特點(diǎn)。該劃分方法不常用;分室模型:狀態(tài)變量通過(guò)與時(shí)間有關(guān)的微分方程來(lái)確定;矩陣模型:在數(shù)學(xué)表達(dá)式中使用了矩陣。2.2

生態(tài)模型的類型(續(xù))

(一)

成對(duì)模型分類法歸納模型(reductionisticmodel)和整體模型(holisticmodel)劃分依據(jù):模型考慮的系統(tǒng)特征。該劃分方法不常用;歸納模型:組合盡可能多的系統(tǒng)細(xì)節(jié),系統(tǒng)的性質(zhì)是所有細(xì)節(jié)的總和;整體模型:利用一般的系統(tǒng)原則,把生態(tài)系統(tǒng)的性質(zhì)當(dāng)作一個(gè)系統(tǒng),考慮系統(tǒng)的性質(zhì)而不是所有細(xì)節(jié)的總和,整個(gè)系統(tǒng)具有一些子系統(tǒng)不具有的性質(zhì)。2.2

生態(tài)模型的類型(續(xù))

(一)

成對(duì)模型分類法靜態(tài)模型(staticmodel)與動(dòng)態(tài)模型(dynamicmodel)劃分依據(jù):變量是否作為時(shí)間的函數(shù)。是常用的劃分方法之一。靜態(tài)模型:描述系統(tǒng)的行為不隨時(shí)間的變化而變化,或系統(tǒng)的狀態(tài)與時(shí)間無(wú)關(guān);此模型可用作管理.但不能用來(lái)預(yù)測(cè)何時(shí)出現(xiàn)這些情況。動(dòng)態(tài)模型:用于研究一定時(shí)間范圍內(nèi)的系統(tǒng)行為,它常用微分方程或差分方程來(lái)描述系統(tǒng)對(duì)外部因素的響應(yīng),微分方程用來(lái)表示狀態(tài)隨時(shí)間的連續(xù)變化,而差分方程用來(lái)表示狀態(tài)隨時(shí)間的離散變化。使用動(dòng)態(tài)模型可以比較各種穩(wěn)定狀態(tài)情況和預(yù)報(bào)系統(tǒng)變化2.2

生態(tài)模型的類型(續(xù))

(一)

成對(duì)模型分類法分布參數(shù)模型(distributedparametermodel)與集中參數(shù)模型(lumpedparametermodel)劃分依據(jù):參數(shù)在時(shí)間與空間上的變化特征。該劃分方法不常用分布參數(shù)模型:參數(shù)為時(shí)間與空間上的函數(shù),模型常用偏微分方程來(lái)定義;集中參數(shù)模型:將參數(shù)視為常數(shù),模型常用常微分方程來(lái)定義。分布參數(shù)模型典型的例子:溶解物質(zhì)沿著河流遷移平流-擴(kuò)散模型,它可包括三個(gè)正交方向上的變化。集中參數(shù)模型的典型例子:不斷攪動(dòng)容器反應(yīng)器得到湖泊水質(zhì)動(dòng)態(tài)的理想化。2.2生態(tài)模型的類型(續(xù))

(一)

成對(duì)模型分類法因果關(guān)系模型(causaldescriptive)與黑箱模型(blockboxmodel)劃分依據(jù):系統(tǒng)的輸入與輸出是否考慮到與狀態(tài)的關(guān)系。較常用。因果關(guān)系模型:表征輸人怎樣與狀態(tài)連結(jié)、狀態(tài)之間如何連結(jié)以及狀態(tài)與系統(tǒng)的輸出如何連結(jié),即提供了過(guò)程行為內(nèi)部機(jī)制的描述;用于很好地理解生態(tài)系統(tǒng)的功能的情況下黑箱模型:僅反映輸入作怎么樣的改變會(huì)影響輸出響應(yīng);它只涉及可測(cè)定的部分:輸入和輸出;用于對(duì)生態(tài)過(guò)程的了解相當(dāng)有限的情況下。典型實(shí)例:湖泊營(yíng)養(yǎng)物與浮游植物濃度關(guān)系模型;根據(jù)強(qiáng)制函數(shù)(營(yíng)養(yǎng)物輸入)和湖泊中測(cè)定的浮游植物濃度的統(tǒng)計(jì)分析得出它們之間的關(guān)系。在生態(tài)學(xué)中,因果關(guān)系模型比黑箱模型應(yīng)用更廣泛。2.2

生態(tài)模型的類型(續(xù))

(一)

成對(duì)模型分類法線形模型(linearmodel)與非線形模型(nonlinearmodel)劃分依據(jù):模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式是否為線性。較常用線性模型:模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式為線性非線形模型:模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式為非線性2.2

生態(tài)模型的類型(續(xù))

(一)

成對(duì)模型分類法自控模型(autonomousmodel)與非自控模型(nonautonomousmodel)劃分依據(jù):方程的導(dǎo)數(shù)是否依賴于時(shí)間自控模型:自變量不依賴于時(shí)間,dy/dt=ayb+cyd+e非自控模型:自變量為時(shí)間的函數(shù),使得方程的導(dǎo)數(shù)依賴于時(shí)間,dy/dt=ayb+cyd+e+g(t)Typeofmodels

CharacterizationResearchmodels UsedasaresearchtoolManagementmodels UsedasamanagementtoolDeterministicmodels ThepredictedvaluesarecomputedexactlyStochasticmodels ThepredictedvaluesdependonprobabilitydistributionCompartmentmodels Thevariablesdefiningthesystemarequantifiedbymeansoftime-dependentdifferentialequationsMatrixmodelsUsematricesinthemathematicalformulationReductionisticmodels IncludeasmanyrelevantdetailsaspossibleHolisticmodels UsegeneralprinciplesStaticmodels Thevariablesdefiningthesystemarenotdependenton timeDynamicmodels Thevariablesdefiningthesystemareafunctionoftime (orperhapsofspace)Classification1(pairsofmodeltypes)(1)(2)(3)(4)(5)Typeofmodels

CharacterizationDistributedmodels Theparametersareconsideredthefunctionsoftimeand spaceLumpedmodels Theparametersarewithincertainprescribedspatialloca-

tionsandtime,consideredasconstantsLinearmodels

LinearrelationshipsbetweenstatevariablesandforcingfunctionsNon-linearmodels

Non-linearrelationshipsbetweenstatevariablesandforcingfunctionsCausalmodels Theinputs,thestatesandtheoutputsareinterrelated byusingcausalrelationsBlack-boxmodels Theinputdisturbanceseffectonlytheoutputresponses.

Nocausalityisrequired Classification-1(pairsofmodeltypes)(6)(7)(8)2.2

生態(tài)模型的類型(續(xù))

(二)狀態(tài)變量特征分類法

Jorgensen(1986)將模型歸納為3種類型生物種群模型:描述一些個(gè)體、種或種群生物力能模型:描述系統(tǒng)的能量流動(dòng)生物地化模型:描述一個(gè)或多個(gè)元素的循環(huán)Classification–2(statevariables)Type OrganizationPatternStatevariablePopulationConservationLifecyclesindividualsordynamicsofgenesspeciesBioenergetic

EnergyconservationEnergyflowEnergyBiogeoche-Massconservation

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