автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.09, диссертация на тему:Прогнозирование урожайности хлопчатника на основе математического моделирования погодообразующих факторов

АКАДЕМИЯ НАУК РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН НАУЧНО-ПРОИЗВОДСТВЕННОЕ ОБЪЕДИНЕНИЕ "КИБЕРНЕТИКА"

На правах рукописи

Юсупов Улмас Халирович

ПРОШОЗИРОВАШЕ УРОЖАЙНОСТИ ХЛОПЧАТНИКА НА ОСНОВЕ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ПОРОДООБРАЗУЮЩИХ ФАКТОРОВ

05.13.09.- Управление я биологических к медицинских системах (включая применение вычислительной техники).

АВТО Р Е ФВРА Т диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Ташкент-1995

Диссертация выполнена в Институте кибернетики НПО "Кибернетика" АН РУ

Научный руководитель - Заслуженный деятель науки Республики Узбекистан,член ^ корреспондент АН Республг-и Узбекистан, д.ф.~ м.н. ,проф.Ф.Б. Абуталиев

Научннй консультант - к.ф.- м.н. Ш.Р.Муминов

• Официальные оппоненты : док. техн. наук,проф. А.А.Махмудов

док. техн. наук Х.З.Турсунов v

и Ведущая организация - Узбекский научно-исследовательский институт защиты растений. .

Sai" ста состоится "ÁA"1995г. в "i^f " часов на заседании специализированного совета К 015.12.23 в НПО "Кибернетика" АН • РУ по адресу: •700143, Ташкент-143; ул. Ф.Ходжаева, 34. •'

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Института кибернетики НПО "Кибернетика" АН ?У. V .

Автореферат разослан " ЯС " AAv^b-Q 1995Г

Ученкй секретарь - спегаалйзирсьагаого совета, . г

доктор; медздинских н*уч v '""'Б.У.Дллэшяров

~ Ж

■ -3-

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность темы.Экономическое развитие республики связано прежде всего с научно-техническим прогрессом,техническим перевооружением и реконструкцией производства,а также с более эффективным использованием имеющегося производственного потенциала.Эти процессы в экономике развиваются не стихийно.В ж основе лежат четкие,научно обоснованные планы,системы приоритетов,прогнозные расчет. При этом прогноз естественно-природных объектов (урожайность,болезни растений,погода и т.д.) играет важную роль.

Едва ли существует другая отрасль человеческой деятельности, в такой мере связанная с метеорологическими условиями,как сельское хозяйство.Урожайность культур и.продуктивйость-сёльскохб-"' зяйственного производства в огромной: стеше№:завкея%- оТ-'С"ло--: ;

жившихся в данный год условий ПОГОДЫ.............•■" ■ • '

■Зависимость сельскохозяйствеиошт^швод^®^ погоды и уровня грунтовых вод довольно, сложная - не сущёствуеФ абсолютно оптимальных условий,одшакошлблагоггриятнж для "-'х-всех отраслей сельского, хозяйства;«; даже для всех выращиваемых .г данной местности культур.В раде случаев'условия,благоприятные для одной се.льскохозяйственной,:куяБТуры*0казюает^ ними для другой отрасли или сельхозкультуры. С лтой точки зрения важное значение приобретает правильная йриенифовка сельскохозяйственного .производства . на гразвитй$?#аких шт|шслеа. хозяйства и выращивание таких культур,которые . Дополняли бы друг друга в неблагоприятные для сдаой ид них годН й. были способны компенсировать потери,для чего необходимо повысить оправдываемость

долгосрочного прогноза путем усовершенствования метода моделирования для перечисленных влияющих факторов.

В связи с этим актуальными задачами дальнейших научных исследований в настоящее время являются :

- разработка эффективных динамических математических моделей циркуляции атмосферы с использованием глобальной информации, позволяющей прогнозировать на 5-7 суток вперед атмосферные процессы;

- совершенствование методов,с помощью которых» можно увеличить период предупреждения метеорологических явлений.

- совершенствование методов прогноза средней урожайности сельскохозяйственных культур,вредителей и болезней растений.

Цель работы - разработать методику построения математических моделей погодообразувдих факторов для прогнозирования урожайности хлопчатника. -

Для достижения поставленной цели необходимо было решить следующие задачи: ч

- разработать алгоритм синтеза математических моделей прогноза гогодообразующих явлений в виде суши циклических предикторов, при необходимости дополняющих другие методы; ? *

- определить параметры математических моделей,влияющие на пре-диктзнты (метеовеличины,уроасайность.болезни растений и др.); . 2 * - разработать средства программной реализации синтезирования моделей с учетом наличия данных только по одному временному ряду;

- построить математические модели гогодообразукщих явлений, -от которых зависит урожайность сельхозкультур; в прогнозировать -□о ним.

Методика исследования.В процессе выполнения диссертационной работы широко использованы метода математической статистики, регрессионного анализа» метод последовательных разностей, теория экстрополяцщ. Исследуемые объекты (метеовеличины, урожайность и т.д.) рассматриваются как предиктанты, зависящие от определенных групп предикторов. Определение свойств предикторов дало возможность разработать математические модели погодообразувдих факторов,влияющих на урожайность хлопка.

Научная новизна заключается в следующем.

- предложена новая методика построения однофакторной математической модели, которая позволяет прогнозировать естественно-природные явления.

- построены компактные математические модели погодообразуадих факторов и урожайности-хлопчатника,для синтеза которых достаточно статистических данных в воде одного временного ряда;

- построена многофакторная математическая модель урожайности хлопчатника с введением, новых факторов погоды.

-разработан соответствующий комплекс программ на языке "'"Бейсик" для для ПЭВМ.

Практическая ценность.Разработанную методику можно применять при построении математической модели любого временного ряда.

Применение предлагаемой методики к трендовому уравнению при построении математической модели повышает ее оправдываемость, что расширяет диапазон практического применения модели в. любой отрасли,где используется математическое моделирование.

Достоверность полученных результатов. Математические модели исследуемых объектов построены на метеоданных станции "Бухара" со дня ее образования (1931 г.),данных областной станции водного

хозяйства. Результаты моделирования внедрены ç практику прогнозных расчетов ИВХ АН РУ.

Апробация работы.Основные результаты диссертационной работы докладывались на объединенных семинарах лабораторий "Моделирование и уйравление в биологических и медицинских системах","Математичес-кое моделирование" Института кибернетики НПО •'Кибернетика" АН РУ.

Публикации. Основное содержание диссертации опубликовано в 10 печатных работах.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения,, четырех глав,заключения,приложения и библиографии.Объем работы составляет 166 страниц,включая 24 рисунка, 45 таблиц (математические модели дани»в ввде таблиц), и список литературы из 107 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

В главе I дается литературный обзор о влиянии солнечной системы на урожайность и биофизшеские явления.

В главе п дается методика разработки математических моделей прогноза погодообразуидих факторов.

На биофизические явления Земли,в том числе и на атмосферную циркуляцию влияет комплекс циклических факторов. Отсюда циклич-на и погодообразунцие факторы Земли.поэтому математическую модель этих явлений можно выразить через сумму цикличных функций.

Все известные и неизвестные свойства предикторов заложены в (метеорологической) пакля предиктанта г временного ряда 2> в зашифрованном виде.Следует расшифровать из памяти предиктанта необходимые сведения о предикторах: вид циклической функции; количество точек, входящих в полный цикл данной функции; начало, шала функции sa рсссиатриваемом отрезке времени; эмпирическая 1

■ -?-

функция влияния предиктора; название предиктора в природе.

На основании изложенного составляем алгоритм для построения • математической модели. 1

Максимальное число точек в полном цикле предиктора принимается равным большому циклу Солнца,как наибольшего цикла из всех известных нам предикторов,т.е.. N = 90. Отекла определяется интервал изменения количестга значений п предиктанта: 23 ^ 90.

Для построения математической модели циклическая функция определяется в ввде y=sint или ! y=Cost. Выбрани эти функции в-силу их ограниченности, Ограничена и совокупность значений элементов предактанта временного рада: ; D = {y(t )>, где i - порядковый номер элементов временного.ряда,t=07n - время,.

Исходя из изложенного строим математическую модель, представ-11 ляя временной ряд в одном из видов: J

D ^о+Ду34" -kp)1+te(t )}

••• Р ( i ) j

D j,V03 p)]+{g(t.))

где {g(t)> - стохастическая случайная компонента процесса.

Пусть D.--среднедекадная температура,влажность или уровень грунтовой води и т.д.. Тогда .- •

п

Ао=П

Применение вместо а0 любого другого трендового уравнения нарушает естественный цикл ripe диктанта. Следовательно,первая и все остальные циклические функции суммы

I гг " 4

"Л

|»г»

ве будут отражать естественный цикл предикторов. После определения предяктанте* щяшем ряд

■ из уравнений

бЫ-^-С«)] , ( 2 )

. я - <маз«.; И$Л5=Т): М=07ПГ:3); к=ОДН/2+1).

жпэльзуя метод игшюяних квадратов,опреде.ляем яеизвестнкЯ шф^щш А го фододо

а-1

^ зад -§5^ (*-*)!

■ & -

я-1

I 83аг1 -IV *=0 ** *

Цикле рвссястренннж деЯсуцумдаг факторой не всегда целые тасла.эээтоку числа М и К ягмеияогся с ватаг? г>авяш 0.25.

йз у-й»>Е54К„1хазаншж в фориуже ( 2 > лля М.К. и ь. количес-теэ зкэтеий? и оярежелчетея вздаяением

я = 8(-§- +г)(к-г>.

Зяя какдего гнтаевяя Ав козф£вшяент корреляции йа.

г г- V.

| .....¡^"З&^Ъ5} к,;,

■ и шдавяяеи «овтяотй: ему. -лоафвштиш ^ .которнй явдяет-:«й эдшДО^ ыдащия паевого жедаегорч. Ёря этой

числа й} и к, дают возможность определил, количество точек» входящих в поят® цикл, я начало цикла первого предиктора. Таг определен первый преджтор. Подставляя наДденнне качения в ( 2 ), выводам уравнение

ЦЛШ» зЩ-А0 4гВЫ С*-*,» -

Огсвдз для определения второго предакгора получим уравнение, где предиктантом будет

Уравнения (2) й {3} отличаются только левой частьв-Пршензя изложенный вше метод для уравнения (З).яаходда Аг и соответствующие параметры второго предиктора. .

Последовательно применяя описанный метод Лия уравнения в ар£' (4)

определяем все предикторы в необходимом количестве.

Необходимое количество предикторов определяется по численао-»

му значению эмпирической функции влияния предиктора а^.

После построения математической модели в виде одного ш тригонометрических полиномов ( I ) и при условии,что коэффициент корреляции й>о»б , можно допустить, что значения первоначального предиктанта {у{1}}.и. модели {«{£)} функционально зависимы. Предполагая,что эта зависимость линейная,-методом наниенйшг квадратов определяем неизвестные А к В из системы уравнений

УШ» А+В ««)*-Л

где и(М=А + Т А61л[^г(И)].

° хёг * М Мр р

Окончательно построенная модель будет теть следующий над:

■ -10-J ■

{y(t)}=A+B(A0+^A;pSin [-f^j- (t-Kp)])+{g(t)>. (5)

Здесь <g(t)> — стохастическая случайная компонента процесса.

Из соотношений

К=-|_(К-И) => Sin[j^-íí-ír;]= Cos(f¡§J- t) видно,что в сумме может быть и косинус.

Если не ставится цель определения истинного цикла образующих предикторов,то в практических исследованиях в качестве модели тренда в основном используют функции fix) в виде линейной,квад-ратичной,степенной,показательной и др.К любой из указанных выше моделей можно применить предлагаемую методику, что увеличит точность модели. При этом модель примет вид у(Х)=/(х)+2 A sill { J5g(x-k)].

Для достаточно большой длины временного ряда тгосле подбора соответствушего N предлагаемая метбдика. из вспомогательной для указанных выше функций может стать- основной, при этом построенная модель не будет уступатьв адекватности основной.

Рекомендуемая методика дает возможность представить временной ряд,отображающий биофизические процессы,в виде тригонометрического полинома с минимальаым количеством предикторов.

: Рассматривается устойчивость модели ( 5 ).этс необходимо в связи с тем^что-все предикторн цикличны и составляют один пакет.

При среднесрочном прогнозе (сроком на один год и более) для ереднедекадных значений предиктант формировался по формуле

V (у{ Е + -J¡— t)}.

-II- . .

где Р - округленное значение дней в году; . ■ т - количество дней (декады, месяца, квартала); Е - порядковый номер индекса "и" в первом году;

t=o,n ^-количество предиктантов). Временной ряд состоит из 58 значений первых декад июля.При построении модели участвуют все элементы, ее амплитуда колебания ъ = 8,0°. Моде ль имеет следущий вид:

иШ=29,02-1,03 вЫ(£-44)]-О,69з1п(£-20 )]+0,58 Sin-|-Í+

(^45)] -0,273111 (^39 )] -О, гЗБ1п )]+0 ,23в1п|д|- (Ь-1 )]-

-0,23 БШ-у- £+0,19 Sinj^-(t-2

Приводим статистические характеристики построенной модели :

Н=0,7663; вср.л.от.=0-9327' '. Лр.от.ош.=

Окончательный вид модели следующий: ..

у(^) = - 1,155 + 1,034 иМ ; 1: = 5757 Для проверки устойчивости предикторов в модели ( 5 ) были построены модели при К=50,п=57 и п=56 .которые имеют коэффициенты корреляций й=0,777 и К=0,77С; средне-линейное отклонение В=0,88 градусов..

Теперь,когда по трем моделям выявлены предикторы первой

средкедекадной температуры июля месяца, .перейдем• к последнему, этапу - выявлению природного названия предикторов,участвующих в л, моделях.Слева в таблице I даны известные факторы и их циклы.кото-, рые влияют на атмосферные процессы. Справа в таблице указаны циклы предикторов трех моделей у56, у57, у58. По ш. ихкг.гм вязко.что

все ¡федшсторы,участвующие в моделях .V56 и I/58,одинаковы. Отсюда можно сделать вывод,что предикторы устойчивы и охватывают все известные впрнроде предикторы,кромеиБолыаого Солнечного цикла" и "Скорости вращения Земли". Вце семь предикторов, участвующих в кодеда^йе имеет щиродного названия.Эти предикторы нельзя отнести к "шуму .так как они имеют устойчивые циклы.Далее-рассматривается - Таб.1 Сопоставление циклов известных предикторов с циклами предикторов, участвувдих владели.

Изв&зтнце в природе предикторы и ИХ ЦИКЧЫ

1

Циклы предикторов

Х- Я* I

Большой Солнечный цикл

|80-30

а86

.V

Ь7

,58

Солнечный цикл

33 21

¡10-13 ! 13.Ю

I 6 I 6

33

13,10 6

-I.

Лунный прилив

117-32

19

18.

12,10 6

19

Мутация полк>";оВ Земли

Скорость вращения Земли

Предикторы с неизвестным ' . названием

•3-4

42

5

5

14

39

7

4.1

5

5

15

7

■7 I 43 |

• 14 29 1 7

оправдываемость предлагаемой медодики.где показано,насколько ' погрешность методических прогнозов меньше климатологических ошибок. Эксперимента показали .что методологический прогноз лучше в среднем на 31*.3дееь вводится понятие тригонометричес-

7

7

• -13- ' . •

кой амплитуда и по закономерности . .

IА, I>|А_|>—>1А,1 • Um ¡А,|=0 '

1 * 3 je»'. 1 ■ . ....v,

для определения количества предикторов в модели вводятся ограничение 14 I zilL - Jill

В главе III по построенным моделям даются среднесрочные" Кна. един и два года) и краткосрочные прогнозы.Коэффицвенти корреляции для всех построенных моделей среднедекадяых температур я влажностей равны от 0,65 до 0.99. Теперь когда можно с больвой заблаговременностыо прогнозировать погодообразуизще фактора,то из них определяем следующие фактора, влияющие на урожайность хлопчатника:

Х3 - количество баллов оценки выбора начала- сева;

Х4 - теплообеспеченность хлопчатника в период сева и всхода;

К5 - темп теплообеспеченности в условных баллах во второй фазе развития;

Хв - эффективная температура в II фазе развития, всходы до раскрытия первых коробочек:

Ху. - оценка благоприятных декад & Iii фазе развития:

Хв - перепад температуры в период уборки- урожая хлопка;

Х9 - среднегодовая относительная влажность воздуха (а *);

С помощью вышеуказанных фаоторов погоды по стрбенё' вйого^йк-торная математическая модель з'рожайностй хлопчатника:'"

у_0,0б4ХО,3в9Х°' ^х0'097^ 366JroJraxö'l а2уО.ОВ4уО,22^-С,С>02 1 £? 3 ' 4 5 . i 7 3 . 9

где - фактор научно - технического прогресса и посевная

площадь хлопчатника.

Ниже в таблице частично приведенн отклонения ¿асчетйо^

жайнссти хЛотатника от фактической за исследуемый период:

.год. 1977 1984 1985 1986 1987 1988 1939 1990" 19 Л ■ оте. '-o.32: "-г.г 1.74: ■■■1.43 о.оо . -ол о.ог о.Бб -1.7

■ Макс^альное-отклонение 2,76 ц/га..За 1990 и 1991 годи произведены прогнозные расчеты,отклонение которых в пределе допуска.

Анализ характеристики статистической обработки:при лисле степеней свободы "К" S(5)=8 и в(8)=16.Среднеквадратетеское откло- .

■М , ' . v:

нение '0,14;ереднеквадратическое отклонение от регрессии 0,005. л

. Сравнение табличных и расчетных значений да критерию Фишера (р)

1

показывает.что PRpac_> PRTa6_ (2,96 > 2,94). '

Коэффициент множественной корреляции при расчете урожайности по математической модели = 0,971.Также произведена серия

экспериментов и получены результаты с высоким "коэффициентом" Фишера (З^ёЙ > 3,28;3»68 > 3,01).Во всех этих случаях коэффициент шожествеянойкрррелэдии не Йиже 0,97.

, Теперь,когда известна зависимость урожайности от ■погОдорб-разущих факторов и от, длины вегетационного периодам которые зависят от солнечной Деятельности , можно -построить" однофа'ктор-ную математическую модель урожайности:. .

У=-1,68+0,998+(24,35+4,SlStn Ц-(■ t-6)+^ApSífgfq^(t- Kp)) Математическая модель урожайности хлопчатника имеет следующую характеристику: коэффициент корреляции R=0,932; ?= 3,51; среднелинейное отклонение В=1,5 ц/га; среднеотносительвая оишбка i» = 3,156. Однофакторная Модель дает возможность прогнозировать на дли" тельные сроки и указывает естественный цикл урожайности.В нашем

примере цикл урожайности равен 51 году.Этот цикл.устойчивый,так как первый предиктант модели й = 0,82.

В приложении рассматриваются исследования с целью определения цикличности метеоЕеличин. Сделан анализ графиков значений среднемноголетних ередяедекадных температур и среднедекадных температур текущих годов и определены некоторые геометрические закономерности.

ВЫВОДЫ

I.Разработана новая методика построения однофакторных математических моделей погодообразувдих и некоторых других факторов, влияющих, на урожайность хлопчатника.

2.С помощью построенной математической модели определены известные и неизвестные предикторы, влияющие на прогнозируемый процесс,а также природный цикл этого процесса.

3.С помощью предлагаемой ме'ЬЫки построены математические модеда факторов, влияющих на урожайность хлопчатника, которые имеют следующие характеристики: среднедекадная температура с учетом сезонных колебаний 11=0,98; ?=18,8; В=1,2; оправднвае-мость 79%; среднедекадная влажность К=0,78; В=6; оправдыва-емость.2555; сезонные осадки 11=0,76; В=9,1; оправдываемость 21%; уровнень грунтовых вод по скважине 8=0,93; ?=5,1; В=0,11; оправдываемость 5056; эффективная температура вегетационного периода К=0,89; р=з,д56; В=0,63; оправянваемость 46*.

4. Определены новые фактора погода, влиявдие на урожайность хлопчатника ,и по ним построена математическая многофакторная модель урожайности хлопчатника. : * ■

5.Построена однофакторная математическая модель урожайности хлопчатника,. которая позволяет прогнозировать урожайность на

длительные сроки с учетом естественного цикла урожайности. (R=0,93;в=1,55 ц/rat ?=3,?7{ оправдаваемость 37*).

6.Прогаоз урожайности хлопчатника и других культур позволяет планировать оптимальный вариант чередования сева нескольких культур за один сезон.

7.С помощью построенных математических моделей прогнозируются погодообразуюцие и другие факторы.которые позволяют рекомендовать:

- срок сева хлопчатника;

- режим полива хлопчатника с учетом экстремальных декадных температур или уровня грунтовых вод по скважине;

- изменения в агротехнических работах в период уборки урожая с учетом экстремальных декадных температур;

- режим селекции с учетом хода эффективной температуры на будущий сезон;

8. Разработан комплекс програм на языке "Бейсик"для реализации пос'гроенвых математических моделей.

'9.Результаты исследований в виде предлагаемой методики являются законченным математическим аппаратом прогноза по-годообразующих факторов и урожайности хлопчатника. Основное содержание диссертации опубликовано в работах:

Г.Математические модели декадных температур вегетационного лериода//Вопр. вычисл. и прикл. математики.-Ташкент, 1990. - Вып.90.- С.61. (В соавторстве).

2.К методике предсказания максимальной декадной температуры вегетационного. лериода//Вопр.вычисл. и прикл. математики.-Ташкент, 1989.- Вып.87,- С.108 -114. (В сооавторстве).

3.Вегетационный центр.и эффективная температура//Вопр.вычисл.

и прикл .математики. -Ташкент,1989.вып. 87. С Л 40-149. (В соавтортве).

ного периода//Вопр.вычисл.и прикл.математики.-Ташкент,1990.- Вып. 89.- С.150-156. (В соавторстве).

5.Моделирование естественных тепло-световых ресурсов хлоп-чатника//УР халк хука лиги тармокларида ресурсларни ва энерги-яни тежаш муаммолари буйича илмий-амалий конференция. Бухоро, 1993:Маколалар тушами,БЗбет. (В соавторстве). .

6.Моделирование некоторых естественных ресурсов для первой фазы развития растёний//Там же.С.38.(В соавторстве)..

7.Прогнозирование уровня грунтовых вод по скважине//Там же..

: С.443.

8.Многофакторная-математическая модель урожайности с учетом факторов погода//Вопро<сы моделирования и информатизации экономики. Отраслевое я териториальное' планирование и управление.

- Ташкент,вып.8.С.93 у104.(В соавторстве). •

9. Алгоритм "Синтез" для построения математических моделей больших временных рядов//Вопр.вычисл.и приюйматематаки, : * -Ташкент, 1994.вып.97.СЛ98-208. ' ■ •.

10.Разработка математических моделей зараженных земель сельскохозяйственными вредителями и болезнями//Математическое моделирование и вычислительный эксперимент. Тезиса докладов меадуна-родной конференции.-Ташкент., 1994-С.44.(В соавторстве).

4.Автоматизированный прогноз декадных температур вегетацион-

■ ■ -18-ХУЛОСА

05.13.09.-"Виологик ва таббий системаларда(хисоблаш техни-касини куллаш ёрдамида) бощариш мутахассислиги буйича техшка фанлари номзоди даражаси учун УД-Юсуповвинг "Биофизик вддиса-ларни математик моделларини ясаш ёрдэмида пзхта хосиддоржгини бошкариш кдлиш"мавзусидаги диссертация ишнинг кискачз мазмуни.

йшда биофизик жараенларни башорат зтувчи математик модел-лар иишанмаси берилган ва улар у стада текширишлар олиб борал-гвн.Модел ясашнинг бу у сули ердамида,вак;тга боглик, булган катор куринишда берилган - биофизик хрдисага таъсир зтувчи факторлар-нинг параметрлари аницланади.Математик модел тригонометрии катер хуринишда аникданиб. Фурье каторвдан баъзи зфзажшиари бадан ф8рк кдлада.

Бу усул математик шделни ясавда мураккаб булган бир кан-ча мисояларда такширилган вау ёрдамида: Уртача ункувлик тем-пвратураларнанг,уртача ункузлик намликаинг.фаелли ёпшгарчи-ликларнинг.кудувдар буйича ер оста сувларнинг паст-баландли-гини,2даик>к-хУ»адш7И Маа,сулотлари х,осилдорлиг1СЕШГ ва маълум гаографпс нуцтада вегетация давридаги зффектав темпаратуранинг бир йил оддин башорат зтувчи математик моделлари берилган. Башорат далинган бу факторлар ёрдамида пахта хреилдорлигини бош-карип яуллари хам тавсия далинган.

SUMMARf

Of dissertation by Jsupov U.S.on the t7wmevThe control over a crop capacity of cotton on the basis of mathematical modeling of prognosis of the wain influencing geophysical factors".presented on the degree candidate of technical

,.'■ ■ -J9- .

sciences on speciality 05.13.C9.-"Control ln biological and medicine systemsiuslng computer}".

An mtraditlanal method of approach of mathematical modelling permitting'to determine the parameters of factors tuMch influence on the researched geophysical process which la set in the form of time rem is considered.The mathematical model . ' is constructed in the form of trigonometrical row which differs from Furie rm with the determination of coefficients, transference of /¡unction by the time axia and the lesser Timber of term in the model therefore the ram coincides more rapidly.

The solution of task whether the method is well founded for the great Tomber of exemples which are difficult in the construction of model la given.Ths prognostic jsoâel; for on year are given with the help of the elaboration,that is the average ten-day periodic weather temperature,the overage ten-day per iodic air moÎ3ttjre, seasonal precipl tat ions,subsoi I water level by hole,the level of crop yield and the effective temperature of vegetazion period forthe given geographical place.

The constructed models are researched by stability and the possible "shock" state are revealed.The means of way out of a "shock" state of model are given.

The results of the elaboration and research can be used by mathematical modelling of prognosis of geophysical proceases and of result cf experiment,which is set in 17ie form of time

Босмага туширидвд /X 01 . 95 й. Босишга рухсат этшщи17.01.95 Й.Короз битами 6Qz84 I/I6. Офсет босмаусули. Далови 100 нусха Буюртма У

УЗРФЛ «КИБЕРНЕТИКА» И 114 Б СИГА КАРЛШЛИ КИБЕРНЕТИКА ИНСТИТ1ТИНИНГ ВОСМЛХОНАСИДА ЧОП ЭТИЛГАН. 700141. ТОШКЕТ. Ф.ХУЖЛЕВ. КТЧАСН 5U УИ