Разделы презентаций
- Разное
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Геометрия
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
Тема 1. Экспериментальное обеспечение моделей
Содержание
- 1. Тема 1. Экспериментальное обеспечение моделей
- 2. Начальные условияЭто распределение переменной состояния (температуры, влажности, концентрации вещества пр.) в начальный (нулевой) момент времени.
- 3. Граничные условияЭто задание потоков или градиентов переменной
- 4. Модель теплопереноса в почвеВерхнее граничное условие: синусоидальное
- 5. Различие профильных изменений температуры при различном задании
- 6. Расчет переноса тепла внутри почвыНадо найти динамику
- 7. ОПРЕДЕЛЕНИЕЭкспериментальное обеспечение моделей – это задание граничных
- 8. Модель движения воды в почвеУсловия на верхней
- 9. Основные уравнения
- 10. Основное уравнение переноса в конечно-разностной форме
- 11. ВремяСеточная схема расчета
- 12. Условия для применения расчетной схемыБольшое количество слоев.
- 13. 4. Педотрансферные функции (по книге: «Полевые и
- 14. Педотрансферные функцииОпределение Педотрансферными функциями называют зависимости, позволяющие восстанавливать
- 15. Регрессионные уравнения, связывающие равновесные значения «давление-влажность» с
- 16. Определяют педотрансферные функции Методами Пошаговой регрессии«Безмасштабных (нейронных)
- 17. «Педотрансферные функции превращают данные, которые у нас есть, в данные, которые нам нужны!»
- 18. Тема 2 Аппроксимация эмпирических зависимостей (По
- 19. Виды функцийI. УбывающиеII. ВозрастающиеIII. С одним максимумомIV. С одним минимумомV. С несколькими экстремумамиVI. С изломом
- 20. Убывающие функцииI.1ЛинейнаяI.2. Степенная I.3. Экспоненциальная I.4. Логистическая ;
- 21. С одним максимумомIII.1. Параболические III.2. Гауссиада
- 22. V. С несколькими экстремумамиПолиномыСплайн-функция (в качестве примера)Это
- 23. ОпределениеПараметр – это числовой коэффициент или свободный
- 24. 2. Функции, наиболее употребительные в почвоведении
- 25. В химии почв: уравнения сорбцииСтепенная функцияЛогистическаяГауссиада (агрохимия, биология почв, статистика и др.)Уравнение ФрейндлихаУравнение Ленгмюра
- 26. Физический смысл параметровВ уравнении гауссиадыb1 – обилие видаb2 – биологический оптимумb3 – толерантность (мера экологической амплитуды)
- 27. 3.Определение параметров аппроксимацииХарактеристики ошибок (погрешностей)i – погрешность описания функцией экспериментальных данных:среднее квадратическое отклонение
- 28. Задача – найти минимум S, подобрав соответствующие значения b1 и b2 Метод сканирования
- 29. ОпределениеАппроксимация – это операция подбора параметров выбранной
- 30. СТАТИСТИКИ ДЛЯ АНАЛИЗА ПАРАМЕТРОВ
- 31. Зависимость Y от X
- 32. «Выдача» после аппроксимации Model: v2=b1*exp(-((v1-b2)**2)/b3)
- 33. Гистограмма погрешностей
- 34. График реальных значений от расчетных
- 35. График зависимости погрешностей от расчетной величины
- 36. Анализ на систематические погрешности Регрессия погрешностей на
- 37. Сравнение параметров
- 38. Статистическое доказательство значимости различий параметровесли tрасч>t табл
- 39. Правила подбора функцийОпределить тип кривой из VI
- 40. Тема 3. Модели равновесия и переноса ионов
- 41. Ионные равновесия в растворах (гомогенный обмен)- для идеальных растворов - для реальныхопределения активности или
- 42. Основные уравнения равновесий уравнение Дебая-ХюккеляИУравнение материального баланса
- 43. Ионные равновесия при наличии твердой фазы (гетерогенный обмен)уравнение Гапона
- 44. Программа «LIBRA»Исходные концентрации в растворе (моль/л)IONS: Ca
- 45. Явление сорбции/десорбции (по Holzbecher, 1998)
- 46. Мгновенная сорбцияОпределяется коэффициентом распределения
- 47. Кинетическая сорбция (разложение) веществ по кинетике 1-го порядка
- 48. МОДЕЛИ ПЕРЕНОСА ВЕЩЕСТВ В ПОЧВАХМодели, основанные на конфективно-диффузионном уравнении
- 49. Диффузия (2-й закон Фика) Поток вещества (т.е.
- 50. Конвективно-диффузионное уравнениеСумма диффузионной и конвективной составляющих
- 51. Явление гидродинамической дисперсии (по Holzbecher,1998)
- 52. ОпределенияГидродинамическая дисперсия – это «размыв», диффузия фронта
- 53. ОпределениеКонвективно-диффузионное уравнение переноса растворимых веществ описывает изменение
- 54. Конвективно-диффузионное уравнение
- 55. Слайд 55
- 56. Модели солепереноса. Модель FAUST
- 57. Структура моделей соле-, влагопереноса
- 58. Модель FAUSTТрадиционное почвенное обеспечение:ОГХ и Квл в
- 59. Расчет динамики иона Сl
- 60. Выдача моделиT = 15.04 days;
- 61. Модели переноса пестицидов (MACRO_DB)Условия на верхней границе:
- 62. Основные уравнения переноса веществ по макропорамC1, Θ1
- 63. Слайд 63
- 64. Скачать презентанцию
Начальные условияЭто распределение переменной состояния (температуры, влажности, концентрации вещества пр.) в начальный (нулевой) момент времени.
Слайды и текст этой презентации
Слайд 1Тема 1. Экспериментальное обеспечение моделей
Начальные и граничные условия моделей
Теплопереноса
Влагопереноса
Физическое обоснование
моделей влагопереноса
Слайд 2Начальные условия
Это распределение переменной состояния (температуры, влажности, концентрации вещества пр.)
в начальный (нулевой) момент времени.
Слайд 3Граничные условия
Это задание потоков или градиентов переменной состояния на верхней
и нижней границах почвы в каждый момент времени за весь
расчетный период
Слайд 4Модель теплопереноса в почве
Верхнее граничное условие: синусоидальное изменение температуры на
поверхности почв
Нижнее граничное условие бывает 3-х видов:
Постоянная температура
Нулевой градиент :
3. Задан поток тепла:
Слайд 5Различие профильных изменений температуры при различном задании нижних граничных условий
Нулевой
градиент
(zero gradiеnt)
Температура внизу
постоянная (5o С)
Слайд 6Расчет переноса тепла внутри почвы
Надо найти динамику температуры T(z,t) по
амплитуде на поверхности
- основное уравнение теплопереноса
где κ – коэффициент температуропроводности.
Физические свойство почвы
Слайд 7ОПРЕДЕЛЕНИЕ
Экспериментальное обеспечение моделей – это задание граничных (на верхней и
нижней границах почвы) условий в виде градиентов движущих сил или
потоков веществ ии энергии, специальных почвенно-физических функций емкостей и проводимостей, а также свойств (плотность почвы и др.) по отдельным почвенным слоям.
Слайд 8Модель движения воды в почве
Условия на верхней границе:
Испарение, транспирация
Осадки, поливы
Условия
на нижней границе
Постоянная влажность
Поток равен нулю
Задан поток воды
Слайд 12Условия для применения расчетной схемы
Большое количество слоев. Каждый горизонт с
конкретными свойствами разбивается на большое количество отдельных слоев
Малый (переменный) шаг
по времени. Задается начальный (минимальный) и допустимый (максимальный) шаг по времени. 
Слайд 134. Педотрансферные функции (по книге: «Полевые и лабораторные методы исследования физических
свойств и режимов почв». МГУ. 2001)
Слайд 14Педотрансферные функции
Определение
Педотрансферными функциями называют зависимости, позволяющие восстанавливать основные свойства и
характеристики по традиционным (известным из материалов Почвенных служб) или легкоопределяемым
свойствам почв.
Слайд 15Регрессионные уравнения, связывающие равновесные значения «давление-влажность» с помощью основных физических
свойств
Используя многочисленные экспериментальные данные по базовым свойствам почв и ОГХ,
методом наименьших квадратов находят эмпирические коэффициенты a,b,c,d,e,f в уравнении, например, такого вида:где i относится к одной из равновесных точек pF- на ОГХ, а ФГ – содержание физической глины в гранулометрическом составе почвы, Сорг – содержание органического вещества, b – плотность почвы.
Слайд 16Определяют педотрансферные функции
Методами
Пошаговой регрессии
«Безмасштабных (нейронных) сетей»
С помощью специально
созданных баз данных (UNSODA, EVROSOIL и др.).
Слайд 17«Педотрансферные функции превращают данные, которые у нас есть, в данные,
которые нам нужны!»
Слайд 18 Тема 2 Аппроксимация эмпирических зависимостей (По книге Я.А.Пачепского «Математические модели процессов в
мелиорируемых почвах» Изд.МГУ, 1992.)
Математические уравнения для описания эмпирических данных
Функции, наиболее
употребительные в почвоведенииОпределение параметров аппроксимации
Статистики для анализа параметров
Слайд 19Виды функций
I. Убывающие
II. Возрастающие
III. С одним максимумом
IV. С одним минимумом
V. С несколькими экстремумами
VI. С изломом
Слайд 22V. С несколькими экстремумами
Полиномы
Сплайн-функция (в качестве примера)
Это полином 3-й степени,
хорошо описывающий прохождение кривой через многочисленные максимумы и минимумы
Используется: при
картографировании (горизонтали на картографических картах) и пр.Не имеет конкретного функционального выражения
Слайд 23Определение
Параметр – это числовой коэффициент или свободный член уравнения, полученный
операцией подбора (аппроксимацией) выбранной функцией экспериментальных данных
Слайд 25В химии почв: уравнения сорбции
Степенная функция
Логистическая
Гауссиада (агрохимия, биология почв, статистика
и др.)
Уравнение Фрейндлиха
Уравнение Ленгмюра
Слайд 26Физический смысл параметров
В уравнении гауссиады
b1 – обилие вида
b2 – биологический
оптимум
b3 – толерантность (мера экологической амплитуды)
Слайд 273.Определение параметров аппроксимации
Характеристики ошибок (погрешностей)
i – погрешность описания функцией экспериментальных
данных:
среднее квадратическое отклонение
Слайд 29Определение
Аппроксимация – это операция подбора параметров выбранной функции экспериментальных данных,
основанная на нахождении минимума среднеквадратической ошибки
Слайд 32«Выдача» после аппроксимации
Model: v2=b1*exp(-((v1-b2)**2)/b3)
Dep. var:
Y3 Loss: (OBS-PRED)**2
Final loss: ,424475197 R=,99427
Variance explained: 98,8 b1 b2 b3
Estimate 6,21813 7,05382 13,53232
Std.Err. ,21240 ,07867 ,89626
t(7) 29,27611 89,66772 15,09865
p-level ,004230 ,00005 ,0876210
Слайд 36Анализ на систематические погрешности
Регрессия погрешностей на реальную величину
где a
и b – коэффициенты линейной регрессии. Если а достоверно отличается
от нуля, то присутствует систематическая ошибка; еслито есть зависимость погрешности от измеряемой величины.
Слайд 38Статистическое доказательство значимости различий параметров
если tрасч>t табл для N, ,
то параметры двух аппроксимаций значимо различаются.
t7,0.95=2.36; t8,0.95=2.31
Слайд 39Правила подбора функций
Определить тип кривой из VI типов
Есть ли
априорная информация (проходит через 0, асимптота и пр.)
Выбрать функцию с
наименьшим количеством параметровИспользовать априорную информацию для уменьшения числа параметров
На ЭВМ (программа STATISTICA) определить числовые значения параметров
Оценить их значимость. С помощью статистических критериев выбрать лучшую функцию (достоверность параметров, анализ погрешностей)
Если качество плохое, то увеличить число параметров и перейти к п.5.
Слайд 40Тема 3. Модели равновесия и переноса ионов в почвах
Качественная структура
моделей солепереноса в почвах
Основные процессы ионообмена в почвах
Модели равновесия ионов:
гомо-
и гетерогенный обмен;сорбция (мгновенная и динамическая);
другие (разложение, разбавления, осаждения и пр.)
3. Модели переноса веществ в почвах
Конвективно-диффузионное уравнение;
Параметры переноса;
Модели солепереноса. Модель FAUST
Слайд 41Ионные равновесия в растворах (гомогенный обмен)
- для идеальных растворов
-
для реальных
определения активности
или
Слайд 44Программа «LIBRA»
Исходные концентрации в растворе (моль/л)
IONS:
Ca 2.00
Mg 2.00
Na 2.00
SO4
2.00 Cl 2.00
Давление СО2 .5Е10-2
Расчеты
PCO2 = .005000
..................................................................................
IONS: Analytic Activities Sorbed SEDIMENTS
...................................................................................
Ca .0514 .00419 .0000 Gypsum 56.803150
Mg .0565 .01209 .0000 Calcite 1.653623
Na 2.0000 1.3241 .0000 Magnes. 58.304370
SO4 .1065 .005694
Cl 2.0000 1.355732
CO3 .577E-04 .753855E-06
HCO3 .268E-02 .116985E-02
Ion str 2.14579
pH 7.139159
alpha .693426
Слайд 49Диффузия (2-й закон Фика)
Поток вещества (т.е. изменение его концентрации
во времени) будет пропорционален второй производной изменения концентрации по расстоянию
и коэффициенту диффузии Dm [см2/сут, м2/сек и др.]:
Слайд 52Определения
Гидродинамическая дисперсия – это «размыв», диффузия фронта движущегося растра, происходящий
вследствие неравномерности, сложности порового пространства почв. Характеризуется коэффициентом гидродинамической дисперсии
- Dh.Коэффициент гидродинамической дисперсии, Dh, и коэффициент эффективной диффузии, Dэфф, объединяются в один, - коэффициент гидродинамической диффузии, D*
Слайд 53Определение
Конвективно-диффузионное уравнение переноса растворимых веществ описывает изменение концентрации вещества во
времени в конкретной точке почвы с помощью коэффициента гидродинамической диффузии,
скорости потока почвенной влагой, явления сорбции вещества и его появление или исчезновение в рассматриваемой точке, вследствие явлений растворения твердого осадка этого вещества, его потребления корнями растений и других явлений, вызывающих его дополнительное образование или расход в рассматриваемой точке почвы
Слайд 58Модель FAUST
Традиционное почвенное обеспечение:
ОГХ и Квл в виде параметров аппроксимации
Гидрохимические
параметры (Θ*, λ, Кселект, Кравн )
Метеоусловия в виде посуточных значений
испарения, осадков.
Слайд 60Выдача модели
T = 15.04 days; 3.663 cm of
effluent
Exchg. cations,Solution, me/l me/100g %SO4 %CO2 Mst
Cl SO4 Ca Mg Na Ca Mg Na
1 4.92 7.67 4.81 5.23 5.49 22.65 3.90 1.23 .00 .09 .309
2 4.39 8.63 4.81 4.50 5.06 22.55 3.87 1.24 .00 .07 .385
Effl 4.74 8.15 4.74 4.42 5.04
T = 20.36 days; 6.816 cm of effluent
Exchg. cations,
Solution, me/l me/100g %SO4 %CO2 Mst
Cl SO4 Ca Mg Na Ca Mg Na
1 3.06 8.65 4.37 4.07 4.66 22.65 3.90 1.23 .03 1.00 .271
2 4.35 8.64 4.79 4.47 5.05 22.55 3.87 1.24 .01 1.00 .360
Effl 4.71 8.23 4.76 4.44 5.0
И т.д. по дням за весь период счета (5 месяцев)
Слайд 61Модели переноса пестицидов (MACRO_DB)
Условия на верхней границе: метеоусловия месяца и
«симулятор» погоды с точными географическими координатами;
Экспериментальное обеспечение:
почвенное: на основе
традиционной информации и База Данных. Учитывает застойные и проводящие зоны порового пространства;описание свойств пестицида: растворимость, DT50, Ксорб.
Условия на нижней границе
Слайд 62Основные уравнения переноса веществ по макропорам
C1, Θ1 – концентрация вещества
и влажность проточной зоны
C 2, Θ2 – концентрация вещества и
влажность поточной зоны
