Экосистемный анализ

ЭКОСИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ

Учебная программа дисциплины

Федеральное агентство по образованию

Владивостокский государственный университет экономики и сервиса

ЭКОСИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ

Учебная программа дисциплины

по направлению подготовки

020800.62 Экология и природопользование

специальности

020801.65 Экология

Владивосток

Издательство ВГУЭС

2010

ББК 20

Учебная программа по дисциплине «Экосистемный анализ» gредназначена для студентов специальности 020801.65 «Экология» и направления 020800.62 «Экология и природопользование».

Составители: , кандидат биологических наук, доцент, кафедра Экологии и природопользования; , кандидат биологических наук, с. н.с. ИПМТ ДВОРАН.

Утверждена на заседании кафедры экологии и природопользования от 01.01.2001 г., протокол № 4.

Рекомендована к изданию УМК ИИИБС ВГУЭС от г., протокол № .

© Издательство Владивостокского

государственного университета

экономики и сервиса, 2010

Введение

К наиболее актуальным проблемам современной экологии относятся выработка практических рекомендаций для рационального управления биоресурсами, проведение экосистемных научных исследований, изучение функциональных связей в экосистемах и антропогенного воздействия на них. Решить эти проблемы невозможно без применения методов системного анализа. В связи с этим возникла необходимость введения учебной дисциплины «Экосистемный анализ», специфика которой заключается в том, что экосистемный анализ представляет собой синтетическую дисциплину, разрабатывающую способы исследования разнообразных сложных систем или ситуаций при нечетко поставленных целях (критериях).

Данная дисциплина призвана помочь студентам получить базовые знания в области исследования структуры и функционирования экосистемы и роли в ней различных популяций с целью прогнозирования развития экосистемы и динамики составляющих ее элементов, а также решать задачи управления ими.

Особое место данной дисциплины в профессиональной подготовке студентов обусловлено тем, что она рассматривает проблемы развития и динамики экосистем с точки зрения системных исследований, поэтому данная дисциплина тесно связана с такими ранее изученными дисциплинами, как «Теория вероятностей», «Математическая статистика», «Информатика», «Общая экология». При системном подходе используется математический аппарат теории исследования операций, методы многомерной статистики и неформального анализа, а также компьютерное моделирование. Практические занятия по lдисциплине связаны с использованием на ПЭВМ пакета прикладных программ «Statistica» для приобретения навыков проведения всевозможных методов статистического анализа и моделирования экологических данных.

Для изучения учебной дисциплины «Экосистемный анализ» необходимы знание высшей математики и общей биологии, а также навыки работы на ПЭВМ в среде «Windows».

Данная программа разработана для специальности 020801.65 «Экология» и направления 020800.62 «Экология и природопользование».

1. ОРГАНИЗАЦИОННО–МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ

1.1.  Цели и задачи учебной дисциплины

Целью настоящей дисциплины является воспитание у слушателей устойчивого творческого отношения к профессии эколога, мотивация к получению профессиональных знаний и формированию «портфеля компетенций» в области экосистемных исследований, необходимость получения студентами четкого научного представления, что экосистемный анализ представляет собой не простую совокупность математических методов и моделей, а широкую программу исследования сложных систем. Дисциплина предназначена для студентов экологических специальностей.

Основные задачи дисциплины - освоение основных методологических аспектов экосистемного анализа, методов анализа и моделирования сообществ и экологических систем, исследования структурных и функциональных связей в популяциях и экосистемах. Изучение основных методов прогнозирования и элементов механизма эколого-экономического природопользования с позиций системного анализа также относится к задачам данной дисциплины. Учебная дисциплина призвана обучить студентов-экологов применению методов экосистемного анализа к решению различных экологических проблем.

1.2.  Перечень компетенций, приобретаемых при изучении дисциплины

Изучение дисциплины будет способствовать формированию профессиональных компетенций, развивающих универсальные способности, которые востребованы современным рынком труда. Теоретические знания, полученные в процессе изучения дисциплины, формируют профессиональный взгляд на основные понятия методологии системного анализа; на кибернетическое описание экосистем и их иерархической структуры; на основные методы анализа и моделирования сообществ и экосистем; на методы прогноза динамики показателей экосистем, основные элементы механизма эколого-экономического природопользования.

На практических занятиях он получит навыки работы по использованию пакета прикладных программ «Statistica» на ПЭВМ для решения экологических задач с помощью многомерных моделей и сможет умело использовать аппараты математического моделирования и статистической обработки экологических данных, четко формулировать цели и задачи конкретного исследования, а также интерпретировать полученные результаты.

1.3. Основные виды занятий и особенности их проведения

Дисциплина «Экосистемный анализ» общим объемом 184 часа изучается в течение 6-го семестра. 48 часов отведены на аудиторные занятия (16 – лекции, 32- практические занятия), 136 часов - самостоятельная работа студентов. Занятия ведутся на основании учебного плана для студентов очной формы обучения.

Основные виды занятий:

Лекции. На лекционных занятиях дается основной систематизированный материал, который вводит учащихся в сущность экосистемного анализа и позволяет им получить четкое представление о целях, задачах и методах системного подхода к решению экологических проблем.

Практические занятия. Цель практических занятий заключается в приобретении студентами навыков статистической обработки экологической информации c помощью ППП «Statistica». Проводятся занятия по разработке простейших алгоритмов математических моделей и оценке коэффициентов различных функций, а также по решению задач с помощью многомерных моделей. Отводится время для выполнения контрольных работ, знакомства с графическим интерфейсом пакета «Statistica» и подготовкой отчетов с результатами обработки данных.

Самостоятельная работа состоит в изучении учебной и научной литературы, библиотечных электронных баз данных и Интернета при подготовке к практическим занятиям, контрольным работам и написанию реферата.

Взаимосвязь аудиторной и самостоятельной работы студентов. Особое место в овладении данным курсом отводится самостоятельной творческой работе, которая заключается в написания и защите рефератов для расширения кругозора студентов в области системного подхода к решению экологических проблем.

1.4.  Виды контроля и отчетности по дисциплине

По дисциплине установлены следующие виды контроля:

- текущая аттестация - регулярная проверка знаний у студентов и степени усвоения учебного материала, т. е. выполнение запланированных контрольных работ и практических заданий на ПЭВМ, а также предоставление и защита реферата.

- промежуточная аттестация заключается в сдаче экзамена в форме компьютерного тестирования. Обязательным условием допуска студента к экзамену является предоставление и защита реферата, выполнение запланированных в семестре контрольных и самостоятельных работ. Педагогические тестовые материалы разработаны в соответствии с экзаменационными требованиями: знание теоретического материала; умение четко ориентироваться в многообразии методов и моделей системного анализа и целесообразности использования их в экологическом исследовании; овладение практическими навыками интерпретации полученных результатов.

- итоговая оценка по дисциплине формируется на основе результатов текущих и промежуточной аттестаций.

1.5. Техническое и программное обеспечение дисциплины

Учебная программа дисциплины предполагает выполнение практических заданий на ПЭВМ с использованием пакета статистических программ Satistica, совместимой со средой Windows.

Для эффективного изучения данной дисциплины в библиотеке университета имеется учебная и научная литература по системному анализу, теории вероятностей, математической статистике и по пакету Satistica.

2. СОДЕРЖАНИЕ Дисциплины

2.1. Перечень тем лекционных занятий

Тема 1. Методологические аспекты экосистемного анализа

Предмет и задачи учебной дисциплины. Цели и методы исследования экосистем. Применение системного анализа к экологическим системам. Роль моделирования при анализе экологических систем и в управлении природопользованием. Системы и виды систем, их иерархическая структура. Кибернетическое описание моделей экосистем и классификация моделей. Динамика состояния и управления в экосистемах.

Тема 2. Методы моделирования сообществ и экосистем

Структурное разбиение и моделирование систем. Методы моделирования. Семейства математических моделей, их преимущества и недостатки. Словесные и математические модели. Детерминированные, стохастические, динамические, матричные и марковские модели. Математические модели процессов в биосистемах. Модели динамики численности локальной популяции.

Тема 3. Методы анализа сообществ и экосистем

Сбор информации, использование имеющихся статистических данных и оценок экспертов, постановка специальных экспериментов. Разведочный анализ экологических данных. Конкретизация количественных взаимосвязей в эколого-экономических системах, вычисление коэффициентов регрессии, доверительных интервалов, проверка количественных взаимосвязей между переменными. Статистическая проверка гипотез. Дисперсионный анализ.

Тема 4. Многомерные модели и методы исследования популяций и экосистем

Основные категории многомерных моделей. Анализ главных компонент, дискриминантный анализ, кластерный анализ, факторный анализ, канонический корреляционный анализ. Интерпретация результатов моделирования.

Тема 5. Прогноз динамики показателей систем

Методы прогнозирования (краткосрочное и среднесрочное прогнозирование). Прогнозирование стационарных и нестационарных показателей. Меры точности прогноза. Криволинейное выравнивание (подбор кривых, сводящихся к линейному тренду и к модифицированной экспоненте). Основные формы организации выборочного статистического наблюдения и планирования эксперимента.

Тема 6. Элементы механизма эколого-экономического природопользования с позиций системного анализа

Современная экологическая обстановка и принципы рационального природопользования. Концепция устойчивого развития. Нормирование качества природной среды. Размещение производств с учетом экологических ограничений. Процесс принятия решений при системных исследованиях различных проблем рационального природопользования.

Тема 7. Экосистемный анализ при исследовании структуры и функционирования экологических систем. Продукция экосистем и ее элементов

Состав и основные функциональные элементы различных экологических систем. Конкретные примеры функционирование водных экосистем. Трансформация вещества и энергии в экосистеме. Пищевые цепи, межвидовые и внутривидовые отношения с точки зрения системных исследований: конкуренция, хищничество, симбиоз и паразитизм. Продукция элементов экосистемы и ее в целом. Загрязнение экосистемы, влияние его на структуру и функционирование экосистем. Математическое моделирование продукционных процессов в экосистеме и влияние антропогенных факторов.

2.2. Перечень тем практических занятий

1. Знакомство с пакетом «Statistica»

Структура окна «Statistica», панель инструментов, временные и постоянные настройки. Основные операции над переменными и случаями. Галерея графиков. Экстраполяция данных. Динамический обмен данными (установление «горячей» и «холодной» связи). Настройка параметров канала ввода-вывода.

2. Модуль «Основные статистики и таблицы»

Основные элементы диалога в модуле «Основные статистики и таблицы». Корреляционные матрицы, таблицы частот. Коэффициенты корреляции и детерминации. Уровень значимости. Статистическая проверка гипотез. «T-test» для зависимых и независимых выборок.

3. Регрессионный анализ. Нелинейное оценивание

Простая и множественная линейная регрессия. Основные приемы работы в модуле. Стандартная ошибка оценки регрессионной модели. Источники дисперсии. Критерий Фишера. Нелинейная регрессия. Подбор регрессионной кривой, удовлетворительно аппроксимирующей исходный ряд значений. Оценка адекватности модели, коэффициентов регрессии.

4. Дисперсионный анализ

Основные приемы работы в модуле «anova-manova». Одно-, двух – и трехфакторные дисперсионные комплексы. Компоненты дисперсии, остаточная дисперсия. Степень влияния факторов.

5. Многомерные методы анализа

Кластерный, дискриминантный, факторный и канонические анализы. Элементы диалога в соответствующих модулях. Выбор группирующей переменной. Интерпретация результатов.

3. МЕТОДИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ИЗУЧЕНИЮ дисциплины

3.1. Перечень и тематика самостоятельных работ студентов

1.  Сущность системного подхода и его применение в экологии и к системам окружающей среды.

2.  Антропогенный стресс и токсичные отходы как лимитирующий фактор в экосистемах.

3.  Влияние факторов внешней среды на интенсивность обмена у водных животных.

4.  Загрязнение экосистемы и влияние его на структуру и функционирование экосистем (на примере конкретных экосистем).

5.  Колебания в системе «хищник-жертва», теория и примеры.

6.  Математические модели популяций. Основные уравнения, учитывающие колебания численности популяций, логистическое уравнение.

7.  Основные проблемы роста организмов. Связь между ростом и продуктивностью.

8.  Оценка устойчивости экосистем и ее связь со структурой сообществ.

9.  Понятие о трансформации вещества и энергии в экосистеме. Энергетический баланс экосистемы.

10.  Эколого-экономические аспекты проблемы управления окружающей средой.

11.  Информационные индексы сложности структуры сообществ (на основе функции Шеннона-Уивера).

12.  Коэффициенты сходства систематического состава фауны и флоры.

13.  Моделирование продукционных процессов в водной экосистеме.

14.  Биогеографические и эколого-популяционные аспекты изучения водных экосистем.

15.  Загрязнение прибрежной зоны г. Владивостока. Системные аспекты.

16.  Структура и пространственное распределение биологического разнообразия экосистем (на примере конкретных экосистем).

17.  Проблемы рекреационного освоения прибрежных территорий Приморского края.

18.  Сообщество как функциональная единица экосистемы (на примере конкретного сообщества).

19.  Влияние конкуренции и хищничества на видовое разнообразие экосистем.

20.  Сукцессия во времени и пространстве. Применение Марковских моделей для моделирования сукцессий экосистем.

21.  Системный подход к изучению регуляции численности популяций.

22.  Анализ структуры пелагических сообществ экосистемы залива Петра Великого (Японское море)

23.  Анализ структуры донных сообществ экосистемы залива Петра Великого (Японское море)

24.  Физико-географическая и гидрохимическая составляющая бассейна Амурского залива.

25.  Детрит и его роль в водных экосистемах

26.  Влияние факторов среды на процесс образования первичной продукции в водоемах.

3.2. Методические рекомендации по организации самостоятельной работы студентов

В процессе изучения данной дисциплины предполагается самостоятельная и творческая работа студента, заключающаяся в изучении отдельных тем, не вошедших в лекционные занятия, написании рефератов и защите их на семинаре, а также в выполнении контрольных домашних и аудиторных работ.

Реферат выполняется письменно. Тема реферата выбирается самостоятельно студентом в соответствии с тематикой учебной дисциплины и согласовывается с преподавателем. Реферат должен основываться на проработке научной литературы. Это, как правило, монографии и специальные статьи. Кроме того, рекомендуется использовать в качестве дополнительной литературы периодические издания: журналы «Экология», «Инженерная экология», «Экосинформ», «География и природные ресурсы», «Экологический вестник России», «Экологическая экспертиза»; реферативные журналы «Экология человека», «Охрана и улучшение городской среды», «Технологические аспекты охраны окружающей среды», также экологическую газету «Зеленый мир».

3.3. Состав технических средств и рекомендации по работе с ними

При подготовке к практическим занятиям, к текущей и промежуточной аттестации рекомендуется использовать предлагаемую литературу, электронную презентацию дисциплины «Экосистемный анализ», размещенную в хранилище цифровых материалов ВГУЭС и Интернет.

3.4. Рекомендации по работе с литературой

В процессе изучения дисциплины «Экосистемный анализ» студенты должны получить знания из области методологических аспектов экосистемного анализа, моделирования и анализа экологических систем с точки зрения не только структуры, но и функционирования их. Эти вопросы подробно изложены в учебном пособии , «Экосистемный анализ» (2006). Учебно-теоретическая часть пособия содержит описание различных методов системных экологических исследований и включает множество конкретных примеров их применения. В учебно-практической части приведены алгоритмы решения различных задач. Его можно использовать как инструмент для освоения весьма сложных методов системного анализа и приемов его практического применения. В нем рассматриваются характеристики и структура экосистем, функциональные связи, возникающие в процессе деятельности экосистем. Подробно изложены методы прогнозирования экологических показателей, а также элементы механизма эколого-экономического природопользования.

Для практического освоения методов экосистемного анализа необходимо получить навыки статистической обработки экологических данных на компьютере. В книге Халафян анализ данных (2007) освещены основные разделы шестой версии программы «Statistica», разработанной специально для среды Windows. На примерах дано подробное описание технологии работы с модулями программы. Уделено внимание постановочной части статистических методов и интерпретации результатов анализа. Рассмотрены процедуры управления данными, графические возможности программы, разведочный анализ данных, одномерные и многомерные статистические методы.

Применение методов системного анализа невозможно без знания основных понятий, показателей и формул математической статистики и теории вероятностей, которые подробно описаны в учебном пособии: Яковлев вероятностей и математическая статистика (2008). Примеры обработки экспериментальных данных, способы решения задач математической статистики даны в учебном пособии Гмурман к решению задач по теории вероятностей и математической статистике (2008).

Список литературы, посвященной различным аспектам курса «Экосистемный анализ», приводится ниже, в рамках данной учебной программы.

3.5. Контрольные вопросы для самостоятельной оценки качества освоения дисциплины

1.  В чем заключается системный подход к решению задач в экологии?

2.  Каков математический аппарат системного анализа?

3.  Опишите основные этапы системного анализа.

4.  Каково взаимодействие подсистем в процессе целенаправленного функционирования?

5.  Перечислите признаки сложных систем.

6.  Перечислите признаки замкнутых и открытых экосистем.

7.  Дайте характеристику переменным состояния.

8.  Какое управление называется оптимальным?

9.  Охарактеризуйте естественное внутреннее управление в экосистемах.

10.  Опишите уровни иерархической организации экосистем.

11.  В чем заключается адаптация экосистем?

12.  Опишите динамику экосистем.

13.  В каких случаях применяется стохастическое моделирование?

14.  В каком состоянии экосистемы ее поведение описывается моделями поведения?

15.  Дайте определение понятия «статическое поведение системы». Какое состояние системы возникает под действием постоянных возмущающих переменных?

16.  Дайте характеристику дискретно-дискретной, дискретно-непрерывной, непрерывно-непрерывной моделям.

17.  Опишите Марковскую модель первого порядка.

18.  Охарактеризуйте переходное, замкнутое и поглощающее множества состояний.

19.  Дайте определение понятия «многомерный анализ».

20.  Какая функция лучше всего описывает скорость роста разных органов у растений и животных?

21.  Дайте определение понятия «имитационная модель».

22.  Опишите методы линейной и нелинейной регрессии.

23.  Какими методами проводится сравнение средних значений нескольких выборок?

24.  Каково назначение коэффициента корреляции? Определите пределы его изменения.

25.  Дайте характеристику частным и множественным коэффициентам корреляции.

26.  Дайте определение понятия «корреляционное отношение». Определите пределы изменения корреляционного отношения.

27.  Каково назначение коэффициента детерминации?

28.  Что означает ортогональность факторов или главных компонент?

29.  Перечислите способы отнесения объекта к одной из нескольких известных групп. Опишите сущность статистики лямбда Уилкса.

30.  Определите следующие понятия: среднее и дисперсия стандартизованных переменных.

31.  Опишите сущность агломеративных методов кластеризации.

32.  Каково назначение и суть канонического корреляционного анализа?

33.  Перечислите компоненты дисперсии в многофакторном дисперсионном комплексе.

34.  Какова мера изменчивости признака в выборке?

35.  В каких случаях коэффициент корреляции признается достоверным?

36.  В чем заключается статистическая проверка нулевой гипотезы о достоверности коэффициентов корреляции и регрессии?

37.  Какими методами проводится оценка неизвестных параметров в уравнении линейной регрессии?

38.  В чем состоит нулевая гипотеза об отсутствии линейной регрессии?

39.  Опишите дерево решений.

40.  В чем заключается транзитивность оценки предпочтительности при выборе варианта решения?

41.  В каких случаях выбор решения связан с риском?

42.  Чем определяется полезность решения, имеющего несколько результатов?

43.  В каких случаях решение принимается с определенной степенью вероятности?

44.  От чего зависит оценка риска для какого-либо решения в конкретной ситуации?

45.  Опишите стратегию наименьшего возможного риска.

46.  Охарактеризуйте стратегию наибольшего гарантированного эффекта.

47.  Опишите смешанную стратегию при принятии решений.

48.  В чем заключается сущность критерия оценки адекватности модели линейной регрессии?

49.  Дайте характеристику продукции системы, состоящей из нескольких трофических уровней.

50.  На каком трофическом уровне наблюдается наибольший уровень продуцирования в планктонных сообществах?

51.  Опишите функцию Шеннона-Уивера.

52.  В чем состоит суть режима динамического обмена данными?

53.  Каково назначение механизма «двойной записи» в пакете «Statistica»?

54.  Каков код пропущенных значений по умолчанию в пакете «Statistica»?

55.  В каких случаях возможна экстраполяция значений переменной в электронной таблице?

56.  Что обеспечивает оперативный доступ ко всем модулям системы «Statistica»?

57.  Какие значения принимает отклик в логистической регрессионной модели?

58.  В какой точке находится пик плотности нормального распределения?

59.  Какова стандартная ошибка оценки линейной регрессионной модели?

60.  Что означает малое значение толерантности переменной?

61.  Методами какого анализа являются агломеративные и итеративные методы?

62.  Что является мерой сходства при отнесении объекта к тому или иному кластеру?

63.  Результатом какого метода кластеризации является дендрограмма объединения объектов?

64.  В чем заключается суть метода главных компонент?

65.  Опишите сущность факторного анализа и его назначение в системной экологии.

66.  Какой метод применяется для исследования связи между двумя множествами переменных?

67.  Охарактеризуйте колебания в системе «хищник-жертва». Приведите примеры.

68.  Охарактеризуйте понятие «видовое разнообразие». Перечислите индексы разнообразия сообществ. Опишите связь видового разнообразия с различными факторами.

69.  Опишите эколого-экономические аспекты проблемы управления окружающей средой.

70.  Опишите состояние загрязнения экосистемы и влияние его на структуру и функционирование экосистем.

71.  Перечислите наиболее используемые математические модели популяций. Опишите основные уравнения, учитывающие конкуренцию.

72.  В чем заключается сущность методов прогнозирования? Опишите меры точности прогноза.

4. СПИСОК РЕКОМЕНДУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

Основная:

1.  Гмурман к решению задач по теории вероятностей и математической статистике: Учебное пособие для вузов. / . – 11-е изд-е, переработ. - М.: Высшее образование, 2008.- 404 с.

2.  Берк, Кеннет, Кэйри, Патрик Анализ данных с помощью Microsoft Exsel. Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2005.- 560с.

3.  , Лескова анализ: Учебное пособие. - Владивосток: Изд-во ВГУЭС, 2006.- 248с.

4.  Халафян анализ данных. 3-е изд.: Учебник. – М.: -Пресс», 2007.- 512с.

5.  Яковлев вероятностей и математическая статистика: учебное пособие для студентов вузов. М.: Дашков и К*, 2008.- 184 с.

Дополнительная:

6.  Статистический анализ: Подход с использованием ЭВМ.- М.: Мир, 1982.- 488 с.

7.  , "Statistica". Статистический анализ и обработка данных в среде "Windows". Учебно-справочное пособие. М.:Филинъ, 1997.- 608 с.

8.  Вронский экология. Учеб. Пособие. Ростов-на-Дону: Изд-во "Феникс", 1996.- 509с.

9.  Гайдышев и обработка данных. Справочник. С.-П.: Питер, 2001.- 752с.

10.  Гмурман вероятностей и математическая статистика. Учебное пособие для вузов. М.: Высшая школа, 2002.- 479 с.

11.  Джефферс Дж. Введение в системный анализ: применение в экологии. М.: Мир, 1981.- 256 с.

12.  , , Майоров экология: Учебное пособие. - Владивосток: Изд-во ВГУЭС, 2004.- 252с.

13.  , , Лескова моделирование процессов функционирования экосистем залива Петра Великого. Владивосток: Дальнаука, 2002.- 248с.

14.  Дулов моделирование в современном естествознании: Учеб. Пособие /, . – СПб.: Изд-во СПб. Ун-та, 2001.– 242с.

15.  Песенко и методы количественного анализа в фаунистических исследованиях. М.: Наука, 1982.- 287с.

16.  Методы системного анализа окружающей среды. М.: Мир, 1979.- 214 с.

17.  , Макаров анализ данных на компьютере /под ред. . М.: ИНФРА-М, 1998.- 528 с.

18.  Шмидт методы в ботанике. Л.: Изд-во ЛГУ, 1984.- 288 с.

СОДЕРЖАНИЕ

Введение.. 4

1. ОРГАНИЗАЦИОННО–МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ.. 4

2. СОДЕРЖАНИЕ Дисциплины... 6

2.1. Перечень тем лекционных занятий.. 6

2.2. Перечень тем практических занятий.. 7

3. МЕТОДИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ИЗУЧЕНИЮ дисциплины... 8

4. СПИСОК РЕКОМЕНДУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ... 13

АННОТАЦИЯ

№ УМКД: 9803

Наименование БУМК: Экосистемный анализ

Наименование дисциплин БУМК, имеющих другое название: нет

Учебный модуль_______________________________________________________

Связь с другими дисциплинами: для изучения курса необходимы знания в области общей экологии (УМКД № 000 ); высшей математики (УМКД № 000); статистической обработки экологических данных (УМКД № 000); информатики (УМКД № 000).

Цель курса: обучение методам системного анализа, статистической обработки экологических данных, а также приемам практического применения этих методов для анализа и прогнозирования функционирования экосистем.

Задачи курса: изучение сочетания разнотипных факторов, характеризующих биосистему; исследование структурных и функциональных связей в экосистеме и роли в ней различных популяций (видов) с целью прогнозирования развития экосистемы и динамики составляющих ее элементов; приобретение навыков интерпретации результатов математического моделирования и статистической обработки экологических данных.

Компетенции: Курс направлен на формирование следующих профессиональных компетенций: способность осознавать сущность и значение информации в развитии современного общества, владеть аппаратом математического моделирования, методами многомерной статистики. Курс формирует навыки построения моделей конкретных биоценозов и экосистем, прогнозирования динамики функционирования экосистем.

Содержание дисциплины: Методологические аспекты экосистемного анализа. Методы моделирования сообществ и экосистем. Методы анализа сообществ и экосистем. Многомерные модели и методы исследования популяций и экосистем. Прогноз динамики показателей систем. Элементы механизма эколого-экономического природопользования с позиций системного анализа. Экосистемный анализ при исследовании структуры и функционирования экологических систем. Продукция экосистем и ее элементов.

Институт: ИИБС

Кафедра: ЭПП

Специальность:

02080165 Экология

Направление:

02080062 Экология и природопользование

Формы контроля: экзамен

Ведущие преподаватели: , к. б.н., доцент кафедры ЭПП.

Перечень ключевых слов: системный подход, семейства математических моделей, потоки вещества и энергии в экосистеме, корреляционная связь, критерии нелинейности, регрессионная зависимость, дисперсия, коэффициент детерминации, уровень значимости, биологических оптимум, прогноз, экологическая эффективность, целевая функция с учетом эколого-экономических ограничений.