ПРИНЦИП ПРЕДЕЛЬНЫХ ОБОБЩЕНИЙ: методология, задачи ...

ПРИНЦИП ПРЕДЕЛЬНЫХ ОБОБЩЕНИЙ: методология, задачи ... ПРИНЦИП ПРЕДЕЛЬНЫХ ОБОБЩЕНИЙ: методология, задачи ...

cdn.scipeople.com
from cdn.scipeople.com More from this publisher
31.01.2015 Views

164 полученных за определенный период времени в одних точках, применимы для прогнозирования результатов выращивания этой культуры и в других точках (с известным уровнем плодородия почв). Известно [93], что влияние одних и тех же метеопараметров на количественные и качественные результаты выращивания культуры зависит не только от самих значений этих метеопараметров, но в огромной степени – от фенофазы, в течение которой эти параметры действовали. Поэтому вся метеоинформация должна обрабатываться с привязкой к периодам фенофаз, характеризующим темп биологического времени для различных культур, а не просто – к физическому (календарному) времени. Для плодовых культур выделяют 13 фенофаз [93]: 1 – Набухание плодовых почек; 2 – Распускание плодовых почек; 3 – Развертывание первых листьев; 4 – Обособление бутонов; 5 – Цветение; 6 – Конец цветения; 7 – Формирование плодов; 8 – Окончание роста побегов; 9 – Вызревание древесины; 10 – Съемная спелость; 11– Осеннее расцвечивание листьев; 12 – Листопад; 13 – Вторичный рост побегов. Сроки начала и окончания фенофаз являются тестами со своими конфигураторами и измеряются в целочисленной шкале [1; 365] (отсчет идет от 1-го января текущего года). Все даты также привязываются к этой шкале. Предположим, что разработан банк тестов и наполнена база прецедентов с использованием банка тестов. В этом случае решение основной задачи состоит из двух этапов. На 1-м этапе выявляются причинно-следственные зависимости между метеоусловиями, плодородием почв и результатами выращивания сельскохозяйственных культур. Другими словами, строятся синдромные модели знаний для разных множеств заключений Z. На 2-м этапе знания о выявленных причинно-следственных зависимостях (формальных синдромах) используются для прогнозирования количественных и качественных результатов выращивания заданной культуры в конкретном пункте выращивания. В рамках 1-го этапа решаются две подзадачи. Задача 1.1: На основе обработки эмпирической информации об условиях и результатах выращивании различных культур в конкретных микрозонах выявить причинно-следственные закономерности влияния плодородия почв и метеопараметров, действующих в течение определенных фенотипических фаз развития, на количественные и качественные результаты выращивания. Исходные данные: - банк тестов; - характеристики всех микрозон, включая плодородие почв (каждой микрозоне присваивается уникальный код);

165 - фактические периоды начала и окончания фенофаз различных культур в конкретных микрозонах (по шкале [1; 365]); орграфы набросков периодов фенофаз различных культур; - фактические посуточные значения метеопараметров в конкретных микрозонах (по шкале [1; 365]); орграфы набросков динамики метеопараметров по различным качественным характеристикам. Результат решения – синдромные модели знаний для количественных и качественных результатов выращивания различных культур. Синдромные модели знаний показывают список значимых для прогноза тестов, а также достаточный уровень общности (точности) по каждому тесту − {τ/T}. Фактические периоды фенофаз по всем микрозонам, всем сортам и всем годам хранятся в таблице вида 4.10 (по шкале [1; 365]). Таблица 4.10 – Фактические периоды фенофаз Зона Год Сорт Фенофаза № Начало Окончание 1 2007 Джонатан 1 83 90 1 2007 Джонатан 2 94 100 1 2007 Джонатан 3 104 110 1 2007 Джонатан 4 114 120 1 2007 Джонатан 5 120 124 … … … … … … Начало и окончание любой фенофазы по любому сорту (или группе сортов) является тестом со своим конфигуратором. Приведем фрагмент такого конфигуратора: Джонатан_Фенофаза_1_Начало {2 {…} 1 {[75; 90]}}. Для потенциальных точек выращивания, по которым необходимо прогнозировать количественные и качественные результаты, периоды начала и окончания фенофаз для различных культур, как правило, неизвестны (синдромная модель показывает, какие периоды фенофаз действительно важны для прогноза). Поэтому возникает следующая задача. Задача 1.2: на основе обработки эмпирической информации об условиях и динамике фенотипического развития различных культур в конкретных микрозонах выявить причинно-следственные зависимости влияния динамики метеопараметров на сроки начала и окончания фенофаз для этих культур. Исходные данные те же, что и в задаче 1.1. Результат решения – синдромные модели знаний, позволяющие с минимальной погрешностью определять сроки наступления и окончания фенофаз для различных культур как в фактических, так и в предполагаемых

164<br />

полученных за определенный период времени в одних точках, применимы<br />

для прогнозирования результатов выращивания этой культуры и в других<br />

точках (с известным уровнем плодородия почв).<br />

Известно [93], что влияние одних и тех же метеопараметров на<br />

количественные и качественные результаты выращивания культуры<br />

зависит не только от самих значений этих метеопараметров, но в огромной<br />

степени – от фенофазы, в течение которой эти параметры действовали.<br />

Поэтому вся метеоинформация должна обрабатываться с привязкой к<br />

периодам фенофаз, характеризующим темп биологического времени для<br />

различных культур, а не просто – к физическому (календарному) времени.<br />

Для плодовых культур выделяют 13 фенофаз [93]: 1 – Набухание<br />

плодовых почек; 2 – Распускание плодовых почек; 3 – Развертывание<br />

первых листьев; 4 – Обособление бутонов; 5 – Цветение; 6 – Конец<br />

цветения; 7 – Формирование плодов; 8 – Окончание роста побегов; 9 –<br />

Вызревание древесины; 10 – Съемная спелость; 11– Осеннее расцвечивание<br />

листьев; 12 – Листопад; 13 – Вторичный рост побегов. Сроки начала и<br />

окончания фенофаз являются тестами со своими конфигураторами и<br />

измеряются в целочисленной шкале [1; 365] (отсчет идет от 1-го января<br />

текущего года). Все даты также привязываются к этой шкале.<br />

Предположим, что разработан банк тестов и наполнена база<br />

прецедентов с использованием банка тестов. В этом случае решение<br />

основной задачи состоит из двух этапов.<br />

На 1-м этапе выявляются причинно-следственные зависимости между<br />

метеоусловиями, плодородием почв и результатами выращивания<br />

сельскохозяйственных культур. Другими словами, строятся синдромные<br />

модели знаний для разных множеств заключений Z.<br />

На 2-м этапе знания о выявленных причинно-следственных<br />

зависимостях (формальных синдромах) используются для прогнозирования<br />

количественных и качественных результатов выращивания заданной<br />

культуры в конкретном пункте выращивания.<br />

В рамках 1-го этапа решаются две подзадачи.<br />

Задача 1.1: На основе обработки эмпирической информации об<br />

условиях и результатах выращивании различных культур в конкретных<br />

микрозонах выявить причинно-следственные закономерности влияния<br />

плодородия почв и метеопараметров, действующих в течение<br />

определенных фенотипических фаз развития, на количественные и<br />

качественные результаты выращивания.<br />

Исходные данные:<br />

- банк тестов;<br />

- характеристики всех микрозон, включая плодородие почв (каждой<br />

микрозоне присваивается уникальный код);

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!