状态变量的选择对于模型结构极为重要，但这种选择还是比较明显的。例如，建立一个有毒物质的生物富集模型，其状态变量应该是在最重要食物链上的有机体和有毒物质在有机体内的浓度。在富营养化模型中，状态变量则是营养物质的浓度和浮游植物的数量。当运用模型来管理时，通过改变强制函数预测出的状态变量的值可被认为是模型的结果，因为模型包括强制函数和状态变量之间的关系。它们表示强制函数和状态变量之间的关系。......
2023-11-17
生态数据分析：成对模型分类及特性
【摘要】：识别模型各种类之间的区别，简要地讨论模型类型的选择是很有用的。表22-1成对模型类型的分类及特性1．该对模型是建立在应用基础上的模型：科研模型和管理模型。2．该对模型是随机模型和确定性模型。确定性模型是假设系统的未来响应是完全取决于对当前状态的了解和未来的测量输入。4．该对模型是简化模型和整体模型。分类依据是模型的科学概念的差别。他们认为系统的性质是所有细节的总和。稳定状态所对应的情况是所有导数为零。
识别模型各种类之间的区别，简要地讨论模型类型的选择是很有用的。表22-1列出了成对模型的类型。
表22-1 成对模型类型的分类及特性
1．该对模型是建立在应用基础上的模型：科研模型和管理模型。
2．该对模型是随机模型和确定性模型。随机模型包括随机输入扰动和随机测量误差，如图22-1所示，如果将这两者都假设为零，只要参数不是用统计分分布估计的，随机模型就简化为确定模型。确定性模型是假设系统的未来响应是完全取决于对当前状态的了解和未来的测量输入。如今随机模型很少用于生态学。
图22-1 随机模型与去定性模型关系
注：随机模型考虑（1），（2），（3），而确定性模型假设（2），（3）为零
3．该对模型是分室模型和矩阵模型。分室模型被一些建模者理解为基于应用概念图中的分室部分而建的模型，而另外一些建模者完全用数学公式来区分这两类模型。这两个类型的模型多用于环境化学研究，其中分室模型用的更多一些。
4．该对模型是简化模型和整体模型。分类依据是模型的科学概念的差别。简化模型的建立者试图组合尽可能多的系统细节，使之能够掌握系统的行为。他们认为系统的性质是所有细节的总和。而整体模型建立者试图利用一般的系统原则，把生态系统当作一个系统包括在模型中。这两种类型的模型在生态学中均有应用，但是环境化学中的问题须采用整体方法以获得对问题的总体认识，因为环境化学中的问题很复杂。
5．环境科学和生态学中的大多数问题可用一个动态模型来说明，即使用微分方程或差分方程来描述系统对外界因素的反应。微分方程用来描述状态随时间的连续变化，而差分方程用来描述状态随时间的离散（不连续的）变化。稳定状态所对应的情况是所有导数为零。围绕稳定状态振动可用动态模型来描述，而稳定状态自身可以用一个静态模型来表示。由于稳定状态时所有的导数等于零，静态模型就简化为代数方程。(www.chuimin.cn)
一些动态系统是没有稳定状态的，例如，有限循环系统，这种情况很显然需要一个动态模型来描述系统的行为。因此，静态模型假设所有的变量和参数都是与时间无关的。静态模型的优点在于能通过消去模型关系中的独立变量之一来简化以后的计算工作，但是静态模型可能给出不真实的结果。
6．分布参数模型考虑了变量在时间和空间上的变化。典型的例子如溶解物质沿着河流迁移的平流-扩散模型。它可包括三个正交方向上的变化。但分析者可根据以前的观测，决定溶解物质沿着一个或两个方向的梯度是否值得包括在模型中。通过这个假设，上述模型可简化为集中参数模型。集中参数模型经常用常微分方程来定义，而分布参数模型通常用偏微分方程来定义。
7．线性模型与非线性模型：线性模型可以用曲线拟合样本，但是分类的决策边界一定是直线的，例如logistics模型（广义线性模型，将线性函数进行了一次映射）。区分是否为线性模型，主要是看一个乘法式子中自变量x前的系数w，如果w只影响一个x，那么此模型为线性模型，或者判断决策边界是否是线性的。其实最简单判别一个模型是否为线性的，只需要判别决策边界是否是直线，也就是是否能用一条直线来划分。
8．因果关系模型或内部描述模型表述了输入怎样与状态连接、状态之间如何连接以及状态与系统输出如何连接，而黑箱模型仅反映输入的改变会影响输出响应。换句话说，因果关系模型提供了过程行为内部机制的描述，而黑箱模型只涉及可测定的部分：输入和输出。通过统计分析能够发现它们之间的关系。另一方面，如果过程在模型中用关联方程来描述，黑箱模型将变为因果关系模型。
在建模者对过程了解相当有限的情况下，宁愿用黑箱模型来描述。黑箱模型的缺点是它只限用于所考虑的那个生态系统，或者至少是一个类似的生态系统，并且不能考虑系统内的变化。
如果需要得到普遍的应用性，就有必要建立一个因果关系模型。在环境科学中这类模型比黑箱模型应用得更加广泛，主要是因为模型使用者能更好地理解生态系统的功能，包括许多化学的、物理的、生物的反应。
9．自控模型不明显依赖于时间（自变量）：
Ay/di＝ayh＋cyd＋e
非自控模型包含g（t）项，它使导数依赖于时间，以下面的方程为例：
Ay/di＝ayb＋cyd＋e＋g（t）
有关生态数据分析与建模的文章
- 详细阅读
-
《生态数据分析与建模》：土壤数据的重要性及分详细阅读
土壤无论对植物来说还是对土壤动物来说都是重要的生态因子。由于在土壤中运动要比大气中和水中困难得多，所以除了少数动物能在土壤中掘穴居住外，大多数土壤动物都只能利用枯枝落叶层中的孔隙和土壤颗粒间的空隙作为自己的生存空间。因此，土壤数据包括野外调查数据，比如枯枝落叶层的厚度、土壤类型、土壤厚度和剖面特征、土壤温度等。室内测定数据包括土壤结构、土壤容重、土壤水分、土壤物理特性及化学特性。......
2023-11-17
-
乙炔爆炸分类及特性分析详细阅读
乙炔的爆炸特性大致可分为3类。当气体温度为580℃、压力为0.15MPa时，乙炔会发生分解爆炸。2）乙炔与空气、氧和其他气体混合时的爆炸性称为氧化爆炸，其范围见表4-17。这是由于乙炔分子之间被其他流体的微粒所隔离，使发生爆炸的连锁反应条件破坏。3）乙炔与某些金属化合物接触时产生的爆炸称为化学爆炸。乙炔瓶用途广泛，多数场合是与氧气瓶同时使用的。......
2023-11-22
-
润滑结构分类及特性分析详细阅读
即使状态相同，根据负重等不同，也可将润滑结构分为边界润滑、混合润滑式和油膜润滑三种。图9-2 轴颈轴承和滑动轴承的润滑状态润滑是液体的流动，因此应符合下述牛顿黏性定律。此领域的润滑特性可以采用黏性液体相关问题，称为油膜润滑领域。边界润滑在发动机起动或停止时活塞和活塞环等发动机各部分中发生。往复式内燃机的各部件润滑在正常状态下进行油膜润滑。......
2023-06-28
-
国外生态模型研究案例：生态数据分析与建模详细阅读
年龄为x的一个普通个体在该年龄期间产生的后代数目，记为用mx，这称为生育力，lx与mx的乘积称为实际生育力。而这又反过来逐渐增加它们的死亡风险。（一）动态自疏线起初，在植物种群中的研究主要聚焦于种群密集生长的个体同生群，并关注其可能出现的变化模式。箭头表示轨迹的方向，即自疏作用的方向。......
2023-11-17
-
生态数据分析与建模：物种生活型及分类研究详细阅读
因而生活型的区分与系统分类并无平行关系。因而，描述一个物种的生活型时，是以其在分布区中心的成年个体的外部形态为代表。他按越冬休眠芽的位置与适应特征，将高等植物分为高位芽、地上芽、地面芽、地下芽和一年生植物五大生活型类群。动物生活型研究得较晚，没有比较一致的看法。......
2023-11-17
-
数据分类特性测试优化建议详细阅读
PCP每次均将数据集随机分成2个子集，轮流作为训练集与测试集，得到2个测试精度，10次均值实际上是20个精度值的平均，这个均值的有效性更好。交叉检验实验说明，利用特征数据能较好地区分各类行为。按第5.3.2节向量分量排列顺序，分量下标为k的特征，如果k或k+1能被4整除，说明其反映的是空档变化情况；不符合这个特征，说明其反映的是宽度变化情况。......
2023-06-16
-
如何选择生态数据分析与建模中的模型？详细阅读
表24-1模型类型及选择标准模型的复杂性和结构的选择，首先要弄清模型的复杂性就是一个平衡问题。一方面，模型必须包括问题基本的状态变量和过程，另一方面，不要使模型复杂令数据难以支撑。如果有一定量的数据，增加新的状态变量或参数，超过一定的模型复杂性，并不能增加我们模拟生态系统的能力，只会增加未考虑到的不确定性。由模型获得的知识与模型复杂性之间的关系可由数据质和量的两个水平来表示。......
2023-11-17
相关推荐