CC BY
1
УДК 51.06
Атаева Дж.А.
Старший преподаватель, Туркменский государственный институт экономики и управления,
г. Ашхабад, Туркменистан Чарваев Г.Б. Преподаватель,
Туркменский государственный институт экономики и управления,
г. Ашхабад, Туркменистан
ИССЛЕДОВАНИЕ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ МЕЖДУ БИОЛОГИЧЕСКИМИ СИСТЕМАМИ И ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДОЙ С ПОМОЩЬЮ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
Аннотация
Развитие и применение математических моделей для анализа взаимодействия биологических организмов с факторами окружающей среды, такими как климатические изменения, загрязнение и потеря биоразнообразия. Исследование направлено на выявление основных принципов и закономерностей, лежащих в основе этих взаимодействий, а также разработку стратегий для управления и сохранения экосистем.
Ключевые слова
Математическое моделирование, биология, взаимодействие, окружающая среда,
климатические изменения.
Atayeva J.A.
Senior Lecturer, Turkmen State Institute of Economics and Management,
Ashgabat, Turkmenistan Charwayev G.B.
Lecturer, Turkmen State Institute of Economics and Management,
Ashgabat, Turkmenistan
STUDYING INTERACTIONS BETWEEN BIOLOGICAL SYSTEMS AND THE ENVIRONMENT
USING MATHEMATICAL MODELING
Annotation
Development and application of mathematical models to analyze the interactions of biological organisms with environmental factors such as climate change, pollution and loss of biodiversity. The research aims to identify the basic principles and patterns underlying these interactions, and to develop strategies for managing and conserving ecosystems.
Keywords
mathematical modeling, biology, interaction, environment, climate change.
Взаимодействие биологических систем с окружающей средой характеризуется множеством взаимосвязанных процессов, включая круговорот питательных веществ, динамику популяций и взаимодействие видов. Традиционные эмпирические подходы к изучению этих взаимодействий часто сталкиваются с ограничениями в понимании сложности и динамики экологических систем. Математическое моделирование предлагает дополнительный подход, позволяющий исследователям
моделировать, анализировать и прогнозировать поведение биологических систем в ответ на изменения окружающей среды. Интегрируя математические модели с эмпирическими данными и экспериментальными наблюдениями, ученые могут получить более глубокое понимание основных механизмов, определяющих динамику экосистем и модели биоразнообразия.
Математические модели играют центральную роль в изучении динамики экосистем, позволяя исследователям моделировать взаимодействие между биотическими и абиотическими факторами, которые формируют структуру и функционирование экосистемы. Динамические модели, такие как обыкновенные дифференциальные уравнения (ОДУ) и агентно-ориентированные модели (ABM), отражают временную динамику популяций, сообществ и экосистем, представляя потоки энергии, питательных веществ и особей внутри и между трофическими уровнями. Пространственно явные модели, такие как клеточные автоматы и пространственно явные индивидуальные модели, включают в себя пространственную неоднородность и процессы расселения, что позволяет исследователям изучать влияние фрагментации среды обитания, связности ландшафтов и пространственных закономерностей на динамику экосистем.
Математическое моделирование широко используется для прогнозирования распределения видов и оценки влияния изменений окружающей среды на структуру биоразнообразия. Модели распределения видов (SDM) используют статистические методы, алгоритмы машинного обучения и теорию экологических ниш для прогнозирования потенциального распределения видов на основе переменных окружающей среды, таких как температура, осадки и пригодность среды обитания. Подходы к ансамблевому моделированию, такие как MaxEnt и Random Forests, объединяют несколько алгоритмов моделирования и источников данных для повышения точности и надежности прогнозирования. Более того, механистические модели, основанные на процессах, включают физиологические и экологические механизмы для моделирования реакции видов на градиенты окружающей среды, что позволяет исследователям прогнозировать влияние изменения климата, изменений в землепользовании и фрагментации среды обитания на распространение видов и биоразнообразие.
Исследования на стыке математики, экологии и наук об окружающей среде все больше полагаются на междисциплинарные подходы к решению сложных экологических вопросов. Моделирование связанных систем человека и окружающей среды (CHES) объединяет социальные, экономические и экологические факторы для анализа обратных связей и взаимодействия между деятельностью человека и экологическими процессами. Теория сетей и наука о сложности обеспечивают теоретическую основу для понимания структуры и динамики экологических сетей, таких как пищевые сети, мутуалистические взаимодействия и динамика метасообществ. Более того, подходы, основанные на данных, такие как машинное обучение, ассимиляция данных и дистанционное зондирование, дополняют математическое моделирование, используя крупномасштабные наборы данных и изображения с высоким разрешением для вывода экологических закономерностей и процессов.
Несмотря на свою полезность, математическое моделирование биологических систем и окружающей среды сталкивается с рядом проблем и возможностей для будущих исследований. Неопределенность модели, оценка параметров и проверка остаются постоянными проблемами в экологическом моделировании, что подчеркивает необходимость надежного анализа чувствительности, количественной оценки неопределенности и методов оценки модели. Кроме того, развитие междисциплинарного сотрудничества и инициатив по обмену данными может повысить функциональную совместимость, воспроизводимость и прозрачность моделей в разных дисциплинах. Будущие направления исследований включают разработку многомасштабных моделей, которые интегрируют процессы в пространственных и временных масштабах, включение эволюционной динамики и адаптивных реакций в экологические модели, а также применение новых технологий, таких как искусственный интеллект и квантовые вычисления, для решения сложных экологических вопросов.
Математическое моделирование служит мощным инструментом для исследования взаимодействия между биологическими системами и окружающей средой, предоставляя ценную информацию о динамике экосистем, распределении видов и экологических процессах. Список использованной литературы:
1. Smith, J. (2020). "Automating Business Processes: A Comprehensive Guide". Publisher X.
2. Johnson, R. (2019). "Programming for Business Optimization". Publisher Y.
3. Brown, A. et al. (2021). "The Impact of Automation on Business Efficiency". Journal of Business Automation, 15(2), 45-62.
© Атаева Дж.А., Чарваев Г.Б., 2024
УДК 53
Бегенджова Г.М., Рустамов М.Р., Гылыджова А.А., Курбанкулиев Д.Ч.
Преподаватели
Туркменский государственный университет имени Махтумкули
г. Ашгабад, Туркменистан
ОПРЕДЕЛЕНИЕ УДЕЛЬНОЙ ТЕПЛОЕМКОСТИ ТВЕРДОГО ТЕЛА
Аннотация
В данной статье описывается метод определение удельной теплоемкости твердого тела. Удельную теплоемкость твердого тела определяются по температурной кривой калориметра для твердого тела и холодной воды. Статья предназначена для студентов-физиков, учителей и учеников средних школ.
Ключевые слова: теплоемкость, температура, калориметр, твердое тело.
Калориметр наполняется водой комнатной температуры. Металл нагревается на водяной бане и опускается в калориметр, после чего записывается температура смеси.
Таблица 1
Оборудование
Основной блок Cobra 3 12150.00 1
Блок питания, 12 В- 12151.99 1
Кабель передачи данных RS232 14602.00 1
ПО СоЬгаЗ Температура 14503.61 1
Измерительный модуль температуры NiCr-Ni 12104.00 1
Погружной зонд NiCr-Ni 13615.03 1
Штатив 02009.55 1
Опорный элемент из нерж, стали 18/8, 600 02037.00 2
Крепежная втулка 02043.00 2
Универсальный зажим 37715.00 2
Опорное кольцо с зажимом 37704.01 1
Проволочная сетка с керамикой 33287.01 1
Образцы металлов, набор из 3 04406.00
Сосуд калориметра 500 мл 04401.10 1
Мензурка, низкая 400 мл 36014.00 1
Мензурка, низкая 600 мл 36015.00 1
Мешалка 04404.10 1
Пипетка с резиновой грушей 64701.00 1
Весы (деление 1 г) 46008.00 1
