TEMPUS
«Поддержка профессионального образования в области устойчивого лесного хозяйства: обучение в течение всей жизни»
Моделирование роста лесов (производство древесины включая биомассу для энергетики, лучшие методы управления)
Сurriculum
543946 TEMPUS-1-2013-1-ES-TEMPUS-JPHES
|
«Поддержка Европейской Комиссией для производства этой публикации не является подтверждением содержания, которое отражает мнения только авторов, и Комиссия не может нести ответственность за любое использование, которое может быть сделано из содержащейся в ней информации».
Международный координатор проекта: Университет Ллейда (Испания)
Авторы:
Санкт-Петербургский государственный лесотехнический университет (СПбГЛТУ):
Александр Алексеев, Александр Добровольский, Максим Чубинский
Ответственный университет:
Санкт-Петербургский государственный лесотехнический университет (СПбГЛТУ)
Рецензенты:
Максим Тришкин (Университет Восточной Финляндии)
Учебная программа или ее части могут быть воспроизведены в любом формате для целей обучения с предварительного согласия авторов. За дополнительной информацией вы можете обратиться:
Санкт-Петербургский государственный лесотехнический университет (СПбГЛТУ)
Максим Чубинский: *****@***com
ПРЕДИСЛОВИЕ
Учебные планы и учебные материалы были разработаны в рамках проекта TEMPUS «Поддержка профессионального образования в области устойчивого лесного хозяйства: обучение в течение всей жизни» 543946 TEMPUS-1-2013-1-ES-TEMPUS-JPHES (2013-4563) в сотрудничестве с тремя российскими и двумя высшими учебными заведениями Молдовы, Республиканским агентством лесного хозяйства Республики Бурятия и Европейскими университетами-партнерами Испании, Австрии, Финляндии,
Держатель гранта: Университет Ллейда (Ллейда, Испания).
Партнеры по проекту:
1. Университет Ллейда (Испания);
2. Университет природных ресурсов и наук о жизни (Вена, Австрия);
3. Центр лесных наук Каталонии, Солсона (Испания);
4. Университет Восточной Финляндии, Йоэнсуу (Финляндия);
5. Республиканское агентство лесного хозяйства, Улан-Удэ, Республика Бурятия, (Россия);
6. Бурятская государственная академия сельского хозяйства им. В. Филиппова, г. Улан-Удэ (Россия);
7. Мытищинский филиал Московского государственного технического университета им. , г. Мытищи (Россия);
8. Санкт-Петербургский государственный лесотехнический университет им. , Санкт-Петербург (Россия);
9. Государственный аграрный университет Молдовы, Кишинев (Республика Молдова);
10. Государственный университет Алеку Руссо, Бельцы (Республика Молдова).
ВВЕДЕНИЕ
Цель курса - научить студентов современным методам исследования и моделирования роста, структуры и динамики лесных насаждений, систематическому изучению процессов функционирования лесных экосистем и воспроизводству, управлению и многоцелевому использованию лесных ресурсов, ознакомиться с их методами многомерной статистики, динамики системы, синергии и оптимизации для решения проблем устойчивого лесопользования.
Всего: 60 часов
Теоретическая часть: 50%
Практическая часть: 50%
Целевая группа:
Магистратура и студенты
Условия:
Традиционный (лицом к лицу).
Программа будет реализована как:
- лекции, семинары, в том числе интерактивные;
- тематическое исследование;
- последний проект
В конце курса студенты представляют итоговый документ (проект). Контроль самостоятельной работы студентов осуществляется путем оценки отчетов и докладов по темам курса.
Компетенции
Выявление, анализ, поиск оптимальных решений для устойчивого лесоводства и расширенная информация о лесах разных типов.
Цели обучения
Изучение передовых представлений о различных моделях и их использование в лесном хозяйстве.
Понимание роли и важности моделирования для устойчивого лесопользования.
Результаты обучения
Студенты должны иметь возможность анализировать процессы, происходящие в лесных насждениях и дифференциации деревьев, определяя их природные и антропогенные факторы для прогнозирования последствий различных вариантов использования ресурсов.
Студенты должны обладать навыками использования методов системного анализа и пакетов специального применения для решения проблем анализа структуры и динамики лесных экосистем, воспроизводства лесов, оптимизации их использования, создания условий для многоразового использования и непрерывного воспроизводства,
Распределение часов | |||
Лекции, включая интерактивные занятия | Практические занятия, включая интерактивные | Самостоятельная работа | Курсовой проект |
10 часов | 10 часов | 30 часов | 10 часов |
Темы
1. Моделирование процессов роста в лесных экосистемах и анализ устойчивости роста. Основные типы кривых роста, анализ равновесия и устойчивость
2. Моделирование структуры и динамики лесных экосистем, анализ равновесий и устойчивости глобальных циклов материи. Метод фазового портрета
3. Матричные модели в лесном хозяйстве и их применение для устойчивого лесопользования
Вопросы для самооценки
1. Методы моделирования: основные проблемы и трудности в описании биологических систем
2. Информационная система лесного хозяйства. Структура информационных систем, планирование и принятие решений
3. Измерение шкалы, используемой в математическом моделировании, основных источниках ошибок лесоводственной информации
4. Структура имитационной модели роста хода стенда, основные этапы разработки прикладных коммуникационных моделей и формул
5. Цели и задачи моделирования и оптимизации процессов управления лесами. Основные направления математического моделирования в лесном хозяйстве
6. Основные принципы построения моделей: три вида моделей, преимущества и недостатки каждой модели
7. Модели оптимальных эксплуатационных стендов, основные направления разработки, применения и использования в управлении лесами
8. Математические методы моделирования и оптимизации процессов лесного хозяйства
9. Критерии оптимальности при выборе моделей формирования лесных насаждений. Абсолютная и относительная полнота как критерии оптимизации
10. Основные положения и нормативные документы в разработке моделей оптимальной работы, их влияние на программу формирования стендов
11. Цели и методы исследования операций: основные понятия, цель операции, типы проблем
12. Модели экономической зрелости леса: направление разработки моделей данных, влияющих на факторы
13. Структура и алгоритм для оптимальных моделей производительности используют используемые формулы и технологии
14. Основные этапы решения проблем: идентификация проблемы, построение модели, решение проблемы, валидация и реализация результатов
15. Проблема линейного программирования: особенности моделей ЛВ, допустимое решение задачи линейного программирования и ее графическое решение
16. Основные типы регрессионных моделей: линейные, нелинейные и неаддитивные
