автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.18, диссертация на тему:Технологии создания распределенных информационных систем моделирования сложных динамических процессов

Введение.

Глава 1. Разработка информационных систем для научно-исследовательских задач.

1.1 Информационные системы и вычислительный эксперимент.

1.1. Базы данных и информационные системы.

1.2 Вычислительный эксперимент и СОМ объект для расчетного модуля.

1.4. Информационная система для исследования уравнения Хатчинсона

Глава 2. Численное исследование распределенных уравнений динамики численности популяций.

2.1. Пространственное моделирование динамики популяции.

2.2 Исследование динамики численности изолированной популяции.

2.3. Численное исследование модели жесткой конкуренции двух видов с учетом неоднородной среды обитания.

2.4. Миграция в задаче хищник-жертва. лава 3. Компьютерные модели трансформации фазовых диаграмм.

3.1. Фазовые диаграммы как объект концептуального моделирования.

3.2. Компьютерные средства автоматизации создания фазовых диаграмм.

3.3. Компьютерная реализация концептуальной модели фазовой диаграммы.

3.4. Технология построения компьютерной модели трансформации фазовых диаграмм.

3.5. Модель трансформации фазовых диаграмм в системах AnS - Ln2S3. LnS -Ln2S3. Прогнозирование малоизученных фазовых диаграмм. лава 4. Информационная система ля исследования газонасыщенных нефтей.

4.1 Постановка задачи.

4.2 Математическая модель.

4.3 Сравнение экспериментальных и расчетных данных.

Глава 5. Информационное моделирование и городской земельный кадастр.

5.1. О некоторых проблемах разработки городских информационных систем.

5.2. Земельный кадастр поселений и муниципальная информационная система.

4.3. Отечественный и зарубежный опыт развития земельного кадастра. Задачи и функции земельного кадастра на современном этапе.

5.4. Программное обеспечение земельного кадастра.

Глава 6. Разработка автоматизированного кадастра поселения.

6.1. Формирование информационной системы земельного кадастра.

6.2. Структура объектов, составляющих основу информационной базы земельного кадастра.

6.3. Организационная схема городского земельного кадастра.

Современные информационные технологии и компьютерные телекоммуникации открывают принципиально новые возможности формирования единого информационного пространства для решения научных задач. В настоящее время технические и технологические возможности позволяют использовать новую информационно-инструментальную поддержку научных исследований. Появляется возможность создавать информационные системы, объединяющие эмпирический и математический уровни, что позволяет работать по единой технологии, как с экспериментальными данными, так и с математическими моделями вычислительного эксперимента. Это в идеале обеспечивает весь технологический цикл обработки данных в рамках Data WareHouse (от ввода и нормализации данных до их аналитической обработки в режиме OnLine). При этом помимо принципиально нового уровня получения и обобщения знаний, их распространения и использования эффективно достигается эдна из основных целей моделирования - стимулирование к накоплению экспериментальных данных.

Особая роль в этом процессе принадлежит базам данных. Системы управления базами данных - это не только сложные, насыщенные технологическими решениями инженерные продукты, но и инструменты моделирования в прикладных областях. Поскольку и вычислительный жсперимент, и компьютерные системы планирования экспериментов также шляются традиционными инструментами моделирования, то представляется жтуальным применение в этих задачах реляционных технологий.

В качестве основы для интеграции вычислительного эксперимента (с 1атематическими и концептуальными моделями) и реляционных баз данных южно выбрать один из подходов, реализуемых в геоинформационных системах ГИС). Здесь под ГИС понимается не класс или тип программных систем и пакетов, а базовая технология для компьютерных методов и программ, относящаяся к работе с пространственными данными (т. е. с новыми типами данных).

Обычно геоинформационные технологии применяют в тех задачах, где естественные природные структуры взаимодействуют с искусственными. Для представления информации в таких системах традиционно используются географические карты. Поскольку формы границ картографических объектов достаточно сложны и не поддаются простой геометрической классификации, в соответствующих компьютерных системах используется топологическое структурирование. Карта делится на слои топологически однотипных объектов -точек, линий, полигонов. Для каждого слоя создается своя таблица атрибутивных цанных. Таблица, на пользовательском (логическом) уровне, содержит два шецифических столбца, которые удобно представить в виде ссылок. Первый столбец ссылается на элемент картографического слоя, соответствующий данной строке, а второй - на программный код, отвечающий за поведение (например, шзуализацию) соответствующего элемента слоя. Такое представление помимо фосмотра карты и тематического картографирования обеспечивает возможность юпользования SQL аппарата реляционных баз для атрибутивных данных, а 'акже запросы по картографическим свойствам (в окрестности, граничит, герекрывается и. т. д.).

Эта технология создания информационных систем, на которой основаны, [апример, такие пакеты как Maplnfo [52,53], может успешно использоваться при >азработке программных средств информатизации прикладных и научных сследований, образования, сложных кадастрах.

Приведем основные доводы в пользу такого подхода, суть которого остоит в усложнении прикладной программной среды за счет синтеза программ структурированных данных.

Повышение ценности программного обеспечения.

Ниже ценность - это не только определяемая спросом стоимость, но и функциональность, обеспечиваемая совокупностью Модели + Алгоритмы + Код + Usability (потребительские качества, наглядность представления результатов). Предлагаемая методология позволяет включить в ценность дополнительные слагаемые - исходные данные и при необходимости, результаты расчетов. В этом случае ценность {ПО + данные) возрастает со временем именно за счет собранных данных. Такого рода программные комплексы не очень приспособлены для создания многотиражного продукта (сложная инсталляция, во время которой может потребоваться не только выбор варианта, но и :оздание/модификация программного кода). Здесь больше подходит технология с гдиным центром, в котором находится программный код и откуда происходит управление данными. Расширение круга пользователей такой информационной :истемы происходит в основном за счет предоставления возможности ютользовать при моделировании не только свои данные, но и данные, собранные другими пользователями. ?. Масштабируемость по моделям.

Любой разработчик, естественно, стремится свести к минимуму число [вторских разработок в своем пакете, за счет вызова из своего приложения торонних сервисов. Поэтому особую актуальность приобретает задача >азработки технологий, позволяющих экспортировать в информационную истему сторонние расчетные модули. Отметим, что увеличение количества ;анных обычно позволяет ставить и решать качественно новые задачи, то есть,

-' «и» 1 W оличество востребованных моделей для развивающейся информационной истемы возрастает. Кроме того, оформление кода согласно разработанным для анной информационной системы протоколам может служить своеобразным таком его (кода) качества

3. Повышение доступности программного комплекса для новых исследователей и разработчиков. Организация виртуальных лабораторий.

Средства оперативного доступа к информации по компьютерным сетям обеспечили новые возможности использования программного обеспечения (ПО) - создание виртуальных лабораторий. Под этим термином в контексте вычислительного эксперимента или задач планирования эксперимента понимается ПО, которое с одной стороны позволяет на имеющихся данных производить те или иные расчеты, а с другой - поставляет справочную информацию о проведенных вычислительных экспериментах и экспериментальных данных, полученных другими исследователями. Такой сервис помогает более осмысленно выбрать ту или иную модель. Эти дистанционные технологии помогают установить связь между удалёнными друг эт друга специалистами и сделать общедоступными информационные массивы, гго особенно актуально при внедрении новых информационных технологий в образовательный процесс. Развитые способы удаленного доступа к базам данных юсле оформления программного кода, используемого при численном моделировании или планировании эксперимента, в объектные атрибуты для юответствующих таблиц позволяют создавать тематические виртуальные [аборатории. Например, это виртуальная лаборатория «Математические модели >кологии» представленная на сайте [126], где авторы предлагают ряд моделей [опуляционной динамики, описываемых различными типами дифференциальных равнений. Поясняется техника вывода уравнений, приводятся результаты сследования этих моделей. Для некоторых моделей разработаны Java-апплеты, оторые позволяют выбрать параметры уравнений, например, сетку для конечно-азностной аппроксимации, а также увидеть полученные решения в виде татических или анимированных (изменяющихся по временным слоям) графиков ешений.

При достаточном объеме данных такая база в образовательных целях может оформляться и в качестве CD энциклопедии.

Отметим, что предлагаемый в работе подход не предполагает разработку инструментальной объектно-ориентированной системы, поскольку здесь мы имеем дело с экземплярами объектов, а не с их классом или многоуровневыми конструкциями классов, связанных механизмом наследования. Создание информационной системы при таком подходе представляется как подбор, комбинации и организация взаимодействия технологических решений, предоставляющих в совокупности возможность решения требуемой задачи.

В данной работе предложенная технология используется при численном исследовании сложных колебательных режимов одного класса моделей популяционной экологии, в задачах изучения состава и свойств газовой и жидкой фаз в углеводородных системах и задачах планировании физико-химических экспериментов. Естественно, такой подход применяется в информационных :истемах земельного кадастра, где ГИС составляющая является одной из зажнейших.

Целью работы является развитие технологий, интегрирующих реляционный и объектно-ориентированный подходы применительно к задачам:

• численного исследования устойчивых колебательных режимов в распределенных системах с запаздыванием, моделирующих динамику численности изолированных и взаимодействующих популяций с учетом таких факторов как миграция, неоднородность ареала обитания, внешнее воздействие на популяцию;

• создания компьютерной модели трансформации фазовых диаграмм в системах AnS - Ln2S3 (А11 = Са, Sr, Ва; Ln = La - Lu, Y) для прогнозирования новых фазовых диаграмм малоизученных систем на основе программной реализации компьютерной модели;

• создания информационной системы для изучения состава и свойств газовой и жидкой фаз углеводородных систем;

• разработки комплексной технологии формирования, использования и обновления информационной базы земельного кадастра поселений, которая не только поддерживает установленную государством систему учета, регистрации и оценки земель, но и обеспечивает эволюционное развитие статического земельного кадастра в динамическую информационную систему принятия решений на муниципальном уровне;

• создания средств соответствующего информационного обеспечения, в том числе пользовательских кадастровых систем.

Методология исследований. В качестве базовой методологии создания информационных систем для научных исследований и сложных кадастров выбран подход, реализуемый в геоинформационных приложениях. В рамках этой технологии информационная система строится путем объединения проблемно-эриентированного программного кода, реляционной атрибутики и результатов расчетов в единой (на логическом уровне) базе данных. В качестве основной математической модели для исследования сложных колебательных режимов динамики численности популяций выбраны распределенные системы дифференциальных уравнений с запаздыванием. Информационная система для эасчетов газового фактора строится на основе модели Пенга-Робинсона. 1остроение фазовых диаграмм осуществляется в соответствии с двумя )сновными принципами физико-химического анализа - непрерывности свойств )тдельных фаз системы при непрерывном изменении параметров и соответствия саждой фазе или комплексу фаз на диаграмме состояния определённого 'еометрического образа. Кадастровые системы строятся на основе 'самодостаточных информационных объектов, отражающих все существенные :вязи между реальными объектами учета.

Научная новизна заключается в применении данной технологии к новым классам задач. С помощью разработанной технологии в работе получен ряд новых научных результатов в различных предметных областях.

Проведены исследования колебательных режимов в распределенных моделях динамики численности:

1) изолированной популяции, с учетом таких факторов как запаздывание, неоднородность среды обитания, неоднородность мальтузианского коэффициента, различных стратегий внешнего воздействия;

2) двух конкурирующих популяций с учетом подвижности, величины мальтузианского коэффициента и коэффициентов конкуренции, мозаичности среды обитания;

3) системы «хищник-жертва» с учетом мозаичности ареала для жертвы и миграции хищника за границу ареала обитания.

Разработана новая методика построения компьютерной модели трансформации фазовой диаграммы на базе интеграции реляционных технологий л программного кода для работы с графическими объектами.

Разработана новая технология и создана информационная система для 1сследования газонасыщенных нефтей.

Проведено комплексное исследование возможностей использования юследних достижений в области геоинформационных систем, теории юляционных баз данных и объектно-ориентированного подхода при [роектировании сложных информационных кадастровых систем. Предложена [овая методика создания земельного кадастра поселений, интегрирующая [анные муниципального и общегосударственного учета на основе поэтапного азвертывания и наращивания городского земельного кадастра.

Достоверность и обоснованность полученных результатов для моделей инамики численности популяций подтверждается как сравнением с натурными данными на качественном уровне, так и дальнейшими теоретическими исследованиями в работах других авторов (например, см. работы С.А. Кащенко [93-109] и имеющуюся там библиографию).

Достоверность расчетов газового фактора подтверждается опытными замерами на реальном месторождении.

Достоверность прогноза, использующего компьютерную модель трансформации фазовых диаграмм двухкомпонентных систем, подтверждается экспериментальной проверкой.

Достоверность результатов исследований по информационному моделированию кадастровых систем подтверждается практической реализацией предложенных моделей при создании земельного кадастра г. Тюмени и кадастра городской муниципальной собственности.

Основные положения работы, выносимые на защиту:

• технология и средства создания информационных систем, объединяющих эмпирический и математический уровни и позволяющих единообразно работать с экспериментальными данными, компьютерными и математическими моделями, результатами расчетов;

• результаты исследования колебательных режимов динамики численности изолированной и сосуществующих (конкуренция и хищничество) популяций с учетом гетерогенности среды обитания;

• метод построения компьютерной модели трансформации фазовых диаграмм состав-свойство на основе интеграции реляционных баз и программного кода, ориентированного на работу с графическими объектами;

• результаты анализа и прогноза фазовых диаграмм малоизученных систем;

• технология разработки информационной системы для исследования газонасыщенных нефтей.

• технологические подходы к формированию, использованию и обновлению информационной базы земельного кадастра поселений, обеспечивающие постепенный переход от статического земельного учета к динамической информационной системе для принятия управленческих решений на муниципальном уровне;

• практическая реализация информационной системы земельного кадастра г. Тюмени.

Практическая значимость. Предложенная технология интеграции программ численного моделирования и реляционной базы данных упрощает использование результатов численного исследования моделей популяционной динамики при изучении реальных факторов, влияющих на плотность популяции, а также при выборе оптимальной стратегии эксплуатации популяций. Такой подход позволяет увеличить взаимную доступность удалённых друг от друга шециалистов и массивов данных, что особенно важно при внедрении новых информационных технологий в образовательный процесс и научные исследования.

Информационная система для исследования газонасыщенных нефтей ^пользуется для решения прикладных задач моделирования поведения шастовых систем при различных термобарических условиях.

Разработана и внедрена методика комплексного изучения фазовых щаграмм в ряду систем, сочетающая экспериментальное построение фазовых щаграмм с созданием компьютерной модели взаимодействия в системах и [рогнозом фазовых диаграмм малоизученных систем.

На основе компьютерных моделей трансформации фазовых диаграмм в истемах AIIS - Ln2S3 (АН = Са, Sr, Ва; Ln = La - Lu, Y) сделан прогноз фазовых даграмм для 18 систем.

На основе результатов исследований, посвященных информационному юделированию кадастровых систем, в Тюменском городском земельном комитете и городском комитете по управлению муниципальной собственностью созданы автоматизированные системы ведения соответствующих кадастров. Краткое содержание работы

Предложенная технология разработки информационных систем для научных исследований и прикладных задач конкретизирована в следующих разделах работы:

• В главе 1 кратко излагается технологическая схема на примере уравнения Хатчинсона. Подробно с примерами и текстами программ технология изложена в монографии [82].

• В главе 2 данная технология применяется к исследованию пространственных моделей динамики численности популяций.

• В главах 3-4 технология информационного моделирования подробно излагается для задач исследования фазовых равновесий бинарных систем и изучения состава и свойств углеводородных смесей. В главах 5-6 технология детально изложена применительно к построению кадастровых систем.

Первая глава является вводной. В ней сделан обзор различных технологических подходов к построению информационных систем для научных I прикладных исследований. Методология разработки ИС объясняется на фимере ИС для численного исследования колебательных режимов одного щфференциального уравнения. Для расчетов решения этого уравнения создается ЮМ объект, который в зависимости от целей и направлений исследований, а акже желаемого представления результатов, встраивается в качестве .омпонента в ту или иную информационную систему. С методической точки рения численное исследование колебательных режимов позволяет родемонстрировать практически весь спектр проблем, с которыми сталкивается азработчик программного обеспечения для прикладных и научных сследований. В главе сделан обзор по технологии реляционных баз данных и изложены основные принципы, используемые в дальнейшем при разработке программного обеспечения для научно-исследовательских задач. Суть методологии состоит в интеграции программы и данных путем включения на логическом уровне в реляционные таблицы атрибутов объектного типа -активных данных, методы которых обеспечивают специфическое поведение моделируемого пространственного объекта, например, его визуализацию.

Такой подход не только позволяет стандартными средствами эффективно анализировать результаты расчетов, которые также хранятся в базе, но и создавать многопользовательский вариант пакета или виртуальную лабораторию, где по мере накопления данных возможно появление качественно нового сервиса - в идеале это анализ экспериментального материала и выбор наиболее подходящих моделей.

В главе 2 изложены результаты численного исследования колебательных режимов, возникающих в распределенных моделях динамики численности изолированной и взаимодействующих популяций.

Когда рост численности популяции прекращается, ее плотность зачастую солеблется относительно стационарного уровня. Эти колебания могут быть обусловлены сезонными или годовыми изменениями возможности использовать эесурсы, а могут быть и просто случайными. Тем не менее, встречаются юпуляции, у которых эти флуктуации столь регулярны, что динамику их гасленности можно рассматривать как циклическую [198, 226]. Такие >егулярные циклические колебания численности являются своего рода [природным экспериментом», который может внести некоторую ясность •тносительно факторов, воздействующих на плотность популяции.

Для объяснения причин, вызывающих колебания, предложено несколько ипотез: стресс, колебания за счет взаимодействия "хищник-жертва", инамическое взаимодействие с пищевыми ресурсами, генетический контроль и т.д. То есть, экспериментальные данные объясняются, в основном, на концептуальном уровне с помощью различных моделей.

В двух первых разделах второй главы определены основные понятия и приведены литературные данные по натурным наблюдениям и моделированию колебательных режимов динамики численности популяций, в основном, на примерах исследования динамики популяций мелких грызунов.

Проблема объяснения природы популяционных пиков мелких млекопитающих относится к классическим задачам экологии, поскольку эти популяции идеально подходят для сопоставления моделей и биологической реальности. Этот важнейший компонент многих экосистем (тундровых, лесных, степных, горных) хорошо изучен с экспериментальной стороны. Популяции имеют ясное положение в системе трофических связей и представляют большой интерес с медицинской и хозяйственной точек зрения. При этом мелкие млекопитающие демонстрируют весь спектр режимов популяционной динамики, тго дает возможность сформулировать основные проблемы, возникающие при юстроении моделей динамики численности популяций.

Следует отметить, что математическое моделирование не подменяет собой жспериментальные исследования, а, напротив, стимулирует накопление фактического материала, уточняет направление проводимых экспериментов. Многообразие математических и концептуальных моделей и успехи, фстигнутые в применении имитационных моделей, естественным образом юзволяют перейти к разработке информационных систем для исследования юпуляционной динамики, обеспечивающих единую технологию доступа к кспериментальным данным, моделям и результатам.

До недавнего времени подавляющее число работ по математической кологии не учитывало пространственной неоднородности исследуемых систем и спользовало лишь кинетические уравнения. В то же время, все больше сследователей признают, что пространственные явления имеют принципиальное значение в функционировании экологических систем. Естественно, пассивная диффузия не применима для прогнозирования движения животных. Но диффузионная гипотеза имеет ряд преимуществ как отправная точка. Даже если движение не диффузионно, диффузионная аппроксимация может обеспечить приемлемое описание в больших пространственных масштабах.

Во второй главе исследуется влияние гетерогенности среды обитания на динамику численности изолированной и двух взаимодействующих популяций (конкуренция и хищничество). Относительно причин, вызывающих миграции, предполагается, что особи всегда мигрируют из мест с высокой численностью в места, где численность ниже, а интенсивность миграции пропорциональна относительной разности численностей. Такое предположение дает возможность ввести коэффициент подвижности вида, отождествив его с соответствующим коэффициентом диффузии.

Во всех изучаемых моделях предполагается, что колебания возникают благодаря естественно возникающему запаздыванию в относительной скорости эоста популяции. Если запаздывание является причиной колебаний, то вид солебательного режима может существенно зависеть от таких факторов как ^однородность среды обитания, миграции или внешнего воздействия. В юдобных моделях применение традиционных в теории колебаний щалитических методов зачастую не дает должного эффекта. Остается только шсленный анализ. Очевидно, что ценность такого анализа возрастает, если и [сходные данные, и результаты расчетов, и модели объединены в единой базе (анных.

В главе 3 описана методика построения модели трансформации ;вухкомпонентных фазовых диаграмм, а также представлены результаты анализа i прогнозирования для ряда бинарных систем.

Важнейшей задачей физико-химического анализа является установление и, по возможности, предсказание зависимости (диаграммы) состав—свойство. Каждая такая диаграмма является результатом синтеза большого количества экспериментальных данных, помогает решить ряд практических задач и имеет большое теоретическое значение. Поэтому актуальной является задача создания компьютерной модели диаграмм состояния. Основой для такой модели может служить тот факт, что диаграммы состояния различного вида генеалогически связаны между собой. Поскольку на концептуальном уровне модель диаграммы состояния достаточно подробно проработана, то сбор экспериментальных данных в единую базу, наряду с включением туда объектно-ориентированного программного кода для интерполяции и 2-3D визуализации, позволяет прогнозировать элементы новых диаграмм на основе трансформации свойств ранее созданных.

Компьютерная модель трансформации фазовых диаграмм в ряду систем :оздаётся на основе объектно-ориентированных технологий. Основным типом классом) был выбран объект «двухкомпонентная фазовая диаграмма». Объекты, юрождаемые этим классом, соответствуют нашим представлениям о реальных тлениях, исследуемых средствами физико-химического анализа. Внутренняя :труктура класса "двухкомпонентная фазовая диаграмма", состоит из атрибутов -юлей данных, определяющих его состояние, и набора операторов или функций методов или сервисов согласно объектно-ориентированной терминологии), :оторые применяются для экземпляров этого класса. Построение фазовых [иаграмм осуществляется в соответствии с двумя основными принципами шзико-химического анализа:

- принцип непрерывности: при непрерывном изменении параметров, пределяющих состояние системы, свойства отдельных её фаз изменяются епрерывно;

- принцип соответствия: каждой фазе или комплексу фаз на диаграмме состояния соответствует определённый геометрический образ - участок плоскости - поле; линии отвечают двум фазам; точка - трём фазам, также находящимся в равновесии.

Эти принципы определяют поливариантный выбор методов класса -функций для математического описания элементов фазовых диаграмм.

В рядах систем, образованных редкоземельными элементами или их соединениями, происходит постоянное изменение фазовых диаграмм. Преобразование диаграмм происходит также при изменяющемся внешнем параметре, например, давлении. Как правило, экспериментально изучают диаграммы для определенных значений давления, что также приводит к образованию ряда диаграмм. При визуализации характера трансформации фазовых диаграмм в ряду систем образуется пространственная Т - X - N диаграмма. Она создаётся на основе аппроксимации и экстраполяции данных по экспериментально построенным фазовым диаграммам, зависимостям состав -свойство. Каждая из Т - X диаграмм представляет собой класс объектов элементов диаграммы). Каждый объект обладает определенными свойствами и признаками. Все геометрические объекты, проявляющиеся в данном ряду разовых диаграмм, систематизируются путём объединения соответствующих шементов в логические связи. В качестве N выступает любой фактор, !ызывающий изменения в ряду систем: порядковый номер элемента в гериодической системе, порядковый номер системы в ряду трансформации, >адиус иона rLn3+, значение термодинамической характеристики, внешний [араметр системы, другие факторы, вызывающие трансформацию фазовой .иаграммы. Совокупность математических уравнений, описывающих рансформацию всех элементов диаграмм в ряду систем, рассматривается как омпьютерная модель трансформации фазовых диаграмм.

Модель позволяет проследить изменение диаграмм, строить и анализировать поверхности изменения любого элемента, выполнять обоснованный прогноз малоизученных фазовых диаграмм в данном ряду систем.

В главе 4 представлена информационная система для изучения состава и свойств газовой и жидкой фаз в углеводородных системах. В этой прикладной задаче представлена как технология работы с экспериментальными данными, так и аппарат математического моделирования.

В настоящее время разработано большое количество прикладного программного обеспечения для задач учета и прогнозирования сложных многофакторных систем объектов нефтедобычи и бурения, которое работает как на верхних, так и на нижних информационных уровнях. На нижнем уровне (слой АСУ ТП) границы наблюдаемых и управляемых технологических процессов — эт устья скважины на кусте скважин до пункта сдачи товарной нефти в магистральный трубопровод. На этом участке водогазонефтяная эмульсия в виде изначально единого потока (с механическими примесями) проходит по эазличным агрегатам, которые выполняют свои функции по изменению шраметров и свойств потока и превращению его в воду, газ, нефть. Здесь, ^посредственно в цехах по добыче нефти и газа на основе данных по замерам *ебитов жидкости, обводненности продукции и времени работы скважин формируется первичный документ оперативной отчетности по добыче нефти -месячный эксплуатационный рапорт. По каждой скважине в месячном эксплуатационном рапорте содержится информация о ее принадлежности к деторождению (лицензионному участку) и объекту эксплуатации, способе ксплуатации, дебите нефти, обводненности продукции, отработанном времени и [обыче нефти в отчетном месяце и с начала года. Следует отметить, что еще на ервых этапах создания микропроцессорных систем контроля и управления ехнологическими процессами (SCADAchctcm) разработчики стремились редоставить пользователю гибкую, понятную систему графического представления технологического процесса на экране монитора, которую можно было бы легко, на ходу перестраивать, дополнять, развивать [30,31,84].

Чтобы удовлетворять современным функциональным требованиям и тенденциям, наиболее передовые АСУ ТП сегодня реализуются на основе объектно-ориентированного подхода. Это предполагает использование библиотек предметных объектов, начиная от объекта «датчик» и завершая такими объектами, как «ДНС» или «техпроцесс».

В последние годы широкое развитие и применение при проектировании и анализе разработки и эксплуатации месторождений природных углеводородов получили двух- и трехмерные композиционные модели, описывающие изменение давления, составов и свойств пластовых флюидов с учетом реального расположения сетки добывающих и нагнетательных скважин в неоднородных по коллекторным свойствам залежах. В композиционных моделях фазовое состояние пластовых смесей рассчитывается не на базе корреляций, полученных ю данным экспериментальных исследований, а с использованием уравнений состояния. Использование уравнений состояния находит широкое применение и i современных гидродинамических моделях, описывающих неизотермические 1роцессы притока пластовых смесей к добывающим скважинам и их движение к ;емной поверхности, обработку добываемого сырья и транспортировку гродукции в трубопроводах.

Однако, несмотря на возрастающее число теоретических исследований, далеко не в каждом случае обеспечивается достаточное соответствие моделей сально происходящим промысловым процессам, что усложняет корректную ценку эффективности технологических схем разработки и обустройства [есторождений, систем сбора и подготовки нефти. Одним из новых путей ешения проблемы, сочетающим оптимальный объем лабораторных сследований и расчетные методы, основанные на закономерностях состава и войств нефтегазовых систем, выявленных в процессе постоянно накапливаемых экспериментальных данных, может быть использование технологии информационных систем для работы с эмпирическими и расчетными данными, в которые в качестве активных данных включены расчетные модули.

Главы 5 и 6 посвящены информационному моделированию и методологии создания прикладных пакетов для городских кадастровых систем.

Методология разработки информационных систем (ИС) для градоустройства в нашей стране успешно развивается А.И. Рюмкиным, В.И. Гладким, Б.А. Гладких, Ю.Л. Костерюком и другими исследователями и разработчиками.

В настоящее время города оказались самыми заинтересованными из всех уровней объектов управления, реально вкладывающими финансы в информационные технологии. При этом общепризнанно, что грамотно спроектированная информационная база земельного кадастра обеспечивает единую точку доступа к самой разной информации, собираемой в городских службах. Иными словами, городской земельный кадастр обеспечивает технологическую возможность надежного функционирования городской информационной среды. По мере накопления данных система земельного садастра позволяет перейти к земельно-имущественному кадастру и, далее, к щтеграции с другими ведомственными информационными системами. Представляется актуальной разработка таких методов формирования шформационных кадастровых баз, которые позволяют перейти от статического :адастра к динамической системе, которая не только обеспечивает сбор, (бработку и хранение информации, но и, в перспективе, способна максимально 'частвовать в управлении на муниципальном уровне.

Содержимое кадастровой информационной системы обычно определяется одной стороны нормативными документами федерального уровня, а другой -егиональными задачами Анализ этих требований позволяет выделить две взаимосвязанные составляющие информационной базы городских кадастровых систем.

Первая составляющая - установленная государством система учета, регистрации и оценки кадастровых объектов

Вторая составляющая информационной базы - данные, представляющие особый интерес для решения задач на муниципальном уровне.

Например, для городского земельного кадастра: первая составляющая направлена на регулирование земельных отношений и включает сведения о правовом, хозяйственном и природном состоянии земель (техническое, экономическое и правовое описание земель). Это достаточно стабильная, в основном, семантическая часть информационной базы, которая обязательна для всех подразделений, ответственных за земельный кадастр поселения. В первую эчередь, сюда относится правовая и регистрационная инвентаризация -зыделение кадастровых районов, зон, участков, присвоение кадастровых номеров, поддержка адресного реестра и т.д. Эта информация сравнительно эедко обновляется и здесь основные проблемы в первоначальном заполнении )азы. Вторая составляющая - мелкомасштабные картографические слои, зоны радостроительной ценности, поддержка избирательных компаний, а также все юпекты земельного кадастра, которые связаны с земельными платежами и >перациями с земельными участками, дающими доход в бюджет - земельный [алог, арендная плата, нормативная цена земли и т.п. Изменение этих данных [роисходит значительно чаще. По этим изменениям требуется хранить историю, юлее того, на местном уровне часто возникают новые задачи, требующие ополнения кадастровой базы, как новыми атрибутами, так и новыми екторными слоями с соответствующей семантикой.

Государственная система учета и муниципальная составляющая нформационной базы кадастра во многом пересекаются, дополняя друг друга. В вух последних главах работы представлены результаты разработки таких методов формирования, использования и обновления информационной базы кадастров поселений, которые интегрируют эти блоки в единой информационной базе.

Отметим, что эффективный обмен данными различных муниципальных ИС возможен только в том случае, если еще на этапе проектирования предполагается соблюдение неких общих принципов, гарантирующих их открытость.

Открытость муниципальных ИС является концептуальной основой для коммуникационных процессов. Она определяет все задачи, решаемые при организации эффективного взаимодействия различных ИС, группируя их по перечисленным выше уровням.

Использование слоистой модели проектирования открытой кадастровой ИС имеет многочисленные достоинства, как при разработке конкретной системы, гак и при организации обмена данными между различными системами: • облегчает решение сложных задач, разбивая их на несколько независимых уровней, связанных между собой с помощью специально разработанных стандартных интерфейсов, что упрощает взаимодействие; » поскольку множества операций на разных уровнях не пересекаются, то это дает возможность разработчику сосредоточится лишь на реализации функций одного уровня.

Последнее важно, потому что при внесении изменений на одном уровне, 1ет необходимости менять что-либо на других.

Информационная система моделируется как система взаимодействующих 1ежду собой самодостаточных информационных объектов, в совокупности юделирующих все реальные объекты учета и существенные связи между ними. *се информационные объекты проектируются так, чтобы их можно было :аращивать, с минимальными изменениями старой конструкции. В эти нформационные объекты помимо данных, включены функции (методы), озволяющие получать вычисляемую информацию. Описаны пользовательские автоматизированные рабочие места, предназначенные для ведения земельного кадастра и использования кадастровой информации различными муниципальными службами.

Сформированная таким способом информационная система обеспечивает возможность создания на основе земельного кадастра любой информационной системы (градостроительной - архитектурной, городской, транспортной, инженерных коммуникаций, социальной, экологической и т.д.). Следующие автоматизированные рабочие места (АРМ) обслуживают задачи ведения земельного городского кадастра:

• земельные дела (инвентаризация),

• подготовка документов,

• межевое дело (геодезия),

• экспликация земель,

• садоводческие товарищества,

• гаражные кооперативы,

• овощехранилища. \РМ для решения муниципальных задач:

• аренда,

• инспекция (учет правонарушений),

• реклама,

• руководитель.

Пользуясь приятной возможностью, автор выражает глубокую •лагодарность Юрию Серафимовичу Колесову, который во многом определил управление исследований, связанных с математической экологией, и Олегу 1алерьевичу Андрееву, совместная работа с которым позволила создать нформационную систему для задач физико-химического анализа и которая, адеюсь, позволит и дальше развивать это перспективное направление.

Результаты исследования выбранного класса экологических моделей позволяют утверждать о существенной роли малых миграционных факторов в задачах экологии.

В задаче о динамике численности изолированной популяции, при достаточно малом коэффициенте подвижности численности локальных популяций не успевают синхронизироваться, что приводит к рассогласованию колебаний по фазе и их хаотичности.

При малой подвижности вида пространственно неоднородные решения появляются даже в однородной среде. Учет мозаичность ареала обитания и пространственной неоднородности мальтузианского коэффициента приводит к тому, что это свойство решений становится более ярко выраженным. При этом неоднородное сопротивление среды полезно виду: увеличивается в среднем усредненная численность и минимум численности.

Учет внешнего воздействия на популяцию позволяет сделать следующие выводы.

Если среда обитания популяции не является однородной, а подвижность мала, то стратегию отбора из популяции можно выбрать так, что возрастут сдвиги по фазе между колебаниями численности в различных частях ареала обитания. При этом средняя по ареалу численность близка к постоянной.

Отбор, ориентированный только на высокую численность, приводит к синхронизации колебаний.

Уменьшение значения средней численности, на которую ориентирован отбор, приводит к уменьшению амплитуды колебаний и увеличивает расстояния между пиками колебаний. Если отбор проводить при еще более низком значении средней численности, то колебания исчезают. Если стратегия отбора такова, что, начавшись при достижении некоторой величины, он ведется фиксированное время Т, то увеличение интервала Т приводит к потере периодичности, синхронизации колебаний и увеличению амплитуды и расстояний между пиками.

Если отбор проводить периодически и независимо от значений средней численности, то колебания численности синхронизируются по всему ареалу. Сдвиги по фазе между колебаниями численности в различных частях ареала удается получить за счет уменьшения коэффициента подвижности.

В задаче о конкуренции двух видов за общий ресурс подвижности видов могут быть подобраны так, что два близких вида будут сосуществовать и в том случае, когда в упрощенной модели один из видов обязательно вытеснится.

Увеличение коэффициента подвижности приводит к повышению конкурентоспособности вида. В частности, численность менее подвижного вида может быть сильно ограничена или даже более того - подвижный вид может полностью вытеснить менее подвижный и в том случае, когда произведение коэффициентов конкуренции немного меньше единицы.

Миграция и мозаичность среды обитания приводят к уменьшению амплитуды колебаний. Например, возможна ситуация, когда численность менее подвижного вида все время мала. При этом колебания основного вида существенно гасятся. Отметим, что только в этом случае колебания близки к периодическим.

Для случая двух близких видов, один из которых является ведущим. Конкуренция выгодна главному виду, так как приводит к стабилизации колебаний его численности. Это косвенно может объяснять причину сосуществования в природе близких видов, например, среди массовых видов грызунов.

В задаче хищник-жертва при учете миграции хищника даже в однородном ареале возможно существование многих существенно различных пространственно неоднородных устойчивых стационарных режимов. Такую ситуацию можно интерпретировать как своеобразную хаотичность динамики численности. Под влиянием внешних факторов экосистема переходит на другой режим. В этом случае ее динамика становится слабо прогнозируемой.

В модели с учетом миграции хищника за границу ареала обитания, усредненная численность хищника возрастает. Учет таких дополнительных факторов, как неоднородное сопротивление среды, подвижность жертвы, имеют тенденцию "гасить" колебания, оставляя один режим.

Таким образом, появление нескольких качественно различных режимов может быть связано либо с чрезмерной идеализацией (например, не учитывается мозаичность среды обитания), либо с завышением некоторых биологических параметров (в ряде случаев в расчетах использовался завышенный мальтузианский коэффициент у хищника).

Во всех перечисленных выше задачах, при увеличении коэффициента подвижности, режим становится пространственно однородным и его динамика совпадает с решением соответствующей точечной модели.

В настоящее время выделились два подхода к автоматизации построения фазовых диаграмм. Первый основан на энергии Гиббса фаз, и расчете фазовых равновесий «на лету» из энергий Гиббса. Второй заключается в экспериментальном построении фазовой диаграммы методами физико-химического анализа.

В работе предложена информационная система для хранения результатов экспериментов и построения фазовых диаграмм не только по результатам опытов с конкретной системой, но и по модели использующей трансформацию фазовых диаграмм в ряду систем. Такой подход успешно применен для бинарных систем. В частности, созданы компьютерные модели трансформации фазовых диаграмм в системах AnS - L112S3 (А11 = Са, Sr, Ва; Ln = La - Lu, Y). На основе созданных моделей спрогнозированы фазовые диаграммы 18 малоизученных систем.

Естественно, что для работы с многокомпонентными химическими соединениями в информационную систему следует включить объектные модули, позволяющие, исходя и данных по двумерным системам, определять термодинамические характеристики и осуществлять расчет фазовых равновесий из энергий Гиббса.

Для изучения состава и свойств газовой и жидкой фаз в углеводородных системах создана информационная система, позволяющая как оперативно решать однотипные задач на стадии анализа вариантов проектирования с использованием наиболее доступной первичной информации так и выполнять комплексный анализ накопленного экспериментального материала по свойствам пластовых и дегазированных нефтей.

Кадастровая информационная системы была разработана для задач городского землеустройства. Любой кадастр неотрывно связан с понятием учета, оценки состояния и использования учитываемых объектов, то есть, любая кадастровая деятельность предполагает выделение однородных объектов учета, с использованием количественных и качественных характеристик. Особую роль среди городских кадастровых систем играет земельный кадастр. Сбор, хранение данных, а также эффективные способы представления доступа потребителей к разнообразной информации имеющей пространственную привязку имеют огромное значение для формирования информационной среды поселений. В настоящее время общепризнанно, что грамотно спроектированная информационная база земельного кадастра обеспечивает единую точку доступа к самой разной информации, собираемой в городских службах. Иными словами городской земельный кадастр обеспечивает технологическую возможность надежного функционирования городской информационной среды.

Анализ различных технологий и подходов к проблеме автоматизация, земельных кадастровых работ позволяет сделать вывод, что здесь предполагает не написание единой программы, которая включает все функции кадастра, а требует создания такой максимально открытой информационной системы, которая обеспечивает возможность многим узко - специализированным программам эффективно использовать земельную кадастровую информацию.

Разработана технология формирования, использования и обновления информационной базы кадастров поселений. Предложена иерархия информационных объектов, составляющих основу городского земельного кадастра. На базе Тюменского городского земельного комитета осуществлена практическая реализация земельного кадастра, обеспечивающая постепенный переход от статического земельного кадастра к динамической информационной системе, участвующей в управлении муниципальным образованием.

Заключение

1. Андреев О. В. Химия простых и сложных сульфидов в системах с участием s-(Mg, Са, Sr, Ва), d-(Fe, Си, Ag, Y), f-(La-Lu) элементов. Автореф. дисс. уч. ст. д.х.н., Тюмень: 1999 48 С.

2. Андреев О.В., Захаров А.А, Котомин J1.JL, Олейников Е.А. База данных диаграмм состояния в сети Internet// Четвертый сибирский конгресс по прикладной и индустриальной математике ИНПРИМ-2000. Новосибирск. Часть III С.9-10.

3. Андреев О.В., Захаров А.А, Котомин JI.JL, Орлов П.И., Сикерин С.С. Математическая модель трансформации фазовых равновесий// XII Международная научная конференция «Математические методы в технике и технологиях». Великий Новгород. НГУ. 1999. С. 118-119.

4. Андреев О.В., Захаров А.А, Котомин JI.JI., Кудряшов Б.Р, Олейников Е.А. Интерактивная научная графика в интернет на примере визуализации диаграмм Гиббса// Матем. и информационное моделирование: Сборник статей. Тюмень: ТГУ -2000, С. 152-160.

5. Андреев О.В., Захаров А.А, Орлов П.И., Сикерин С.С. Программа графического создания фазовых диаграмм// V международная школа «Фазовые диаграммы в материаловедч. Науке».-Кацевели, 1996, С. 10

6. Андреев О.В., Захаров А.А, Орлов П.И., Сикерин С.С.Компьютерная программа графического построения «PhaseGramer»// Научно-техническая конференция «Новые материалы и технологии в машиностроении»: Сборник тезисов. Тюмень: ТюмГНГУ. 1997. с. 51-52

7. Андреев О.В., Захаров А.А., Олейников E.WEB лаборатория

8. Андреев О.В., Захаров А.А., Олейников Е.Локальный вариант

9. Аносов В. Я., Погодин С. А. Основные начала физико-химического анализа. М.: АН СССР. 1947. 863 С.

10. Аносов В.Я., Озерова М.И., Фиалков Ю.А. Основы физико-химического анализа. М.: Наука. 1976. 503 с.

11. Аптекарь И. J1. Современное состояние проблемы термодинамического расчета и анализа диаграмм фазовых состояний// Диаграммы состояния металлических систем. М.: ВИНИТИ. 1981. С. 10 16.

12. Баженов А.В., Кулкова И.Л., Садыков О.Ф. Радионуклидные методы группового мечения// Препринт. Методы- исследования пространственной структуры популяции мелких млекопитающих в естественной среде и агроценозах. Свердловск: УНЦ АН СССР, 1993, с.25-38.

13. Баталии О.Ю., Брусиловский А.И., Захаров М.Ю. Фазовые равновесия в системах природных углеводородов. М.: «Недра», 1992.

14. Батанов Л.В., Большаков В.Н., Садыков О.Ф. Новый метод меченая мелких млекопитающих и опыт его использования// Экология, -1984,-№ 2,-с.64-66.

15. Белов С.В-, Бобков В.А., Денисов С.Б., Кадничднский С.А., Петровых Е.А. Система программной поддержки городского и территориального кадастра АТЛАС // Геодезия и картография. 1994. - № 6. - С. 54-57.

16. Бененсон И.Е. Плотностно -зависимая регуляиия и колебания численности полевок// Математические метода в биологии и медицине. Свердловск, 1964, С.68-70.

17. Бененсон И.Е., Жигальский О. А. Зависимость демографических параметров популяции от плотности как возможная причина колебанийчисленности популяции полевок (результата имитационного моделирования)//Экология, 1982.-№ 3, С.56-62.

18. Березовская Ф.С., Давыдова Н.В., Исаев А.С., Карев Г.П., Хлебопрос Р.Г. Волны минрации и пространственная динамика насекомых фитофагов//Сиб. Экол. Журнал, 4(1999) С.347-357.

19. Бузыкин Г.И., Гавриков B.JL, Секрктенко О.П., Хлебопрос Р.Г. Анализ структуры древесных ценозов. Наука, Сиб. отд. 1985 г.

20. Бутакова Т.А., Сорокин А.В., Сорокин В.Д. Экспериментально-теоретические методы исследований газонасыщенных нефтей. //Тезисы докладов научно-технической конференции «Проблемы нефтегазового комплекса России». Уфа, 1998.

21. Вольтерра В. Математическая теория борьбы за существование. -М.: Наука, 1976. 285 с.

22. Воробьева М.С., Захаров А.А. Желудкова О.В. Информационная система «Аренда недвижимости областная собственность».// Администрация Тюменской области.Депортамент управления имуществом. № per. 11111. 2002 г

23. Воробьева М.С., Захаров А.А. Желудкова О.В. Информационная система «Учет недвижимости областная собственность».// Администрация Тюменской области.Депортамент имущественных отношений. № per. 11111.2002 г

24. Галкин В.Ю., Захаров А.А., Земцов В.Б. АРМ технолога сварочных работ на магистральных трубопроводах //Управляющие машины и системы. 1991, №2. С.128-129.

25. Галкин В.Ю., Захаров А.А., Земцов В.Б. О некоторых подходах к разработке программного обеспечения для микропроцессорных систем нижнего уровня АСУ ТП добычи нефти. //Межвуз. сб. "Проблемы освоения нефтегавых резервов Зап. Сибири". Тюмень, 1990. С.78-82.

26. Гладкий В.И. Кадастровые работы в городах.- Новосибирск. Наука, 1998. 280с.

27. Гладкий В.И. Организация и управление городскими топографо-геодезическими съемками. М.: Недра, 1989. - 112 с.

28. Гладкий В.И. Теория и методы совершенствования топографо-геодезического обеспечения городов: Автореф. д-ра техн. наук. М.: МИИГАиК, 1990. 40 с.

29. Гладкий В.И., Черкасов С.А., Гусев А.В. Особенности разработки ГИС для городского кадастра// Материалы международной конференции ИНТЕРКАРТО. Новосибирск: Ред.-полигр. СО РАСХН, 1997. - С. 345352.

30. Гладкий. В.И., Спиридонов В.А. Городской кадастр и его картографо-геодезическое обеспечение. М.: Недра, 1992. - 252 с.

31. Гладкина Т.С. Прогноз динамики численности мышевидных грызунов// Защита растений. 1995. No 2. С. 33-34

32. Глебова Л.Н. Гохман В.В. Arclnfo// Информационный бюллетень ГИС-ассоциации №1(23) 2000 С. 20-21.

33. Горбунов-Посадов М.М., Корягин Д.А., Мартынюк В.В. Системное обеспечение пакетов прикладных программ. — М.: Наука, 1990. — 208 с

34. Горяченко В. Д. Исследования динамики численности отдельных популяций с учетом последействия// Нелинейные колебания и экология; Межвуз. темат. Сб.:-Ярославль, 1984. С.66-82.

35. Гохман В.В. ArcView// Информационный бюллетень ГИС-ассоциации №1(13)-2000 С.25-27.

36. Гуревич Г.Р., Брусиловский А.И. Справочное пособие по расчету фазового ' состояния и свойств газоконденсатных смесей. М. «Недра», 1984.

37. Гуревич Г.Р., Карлинский Е.Д. Сепарация природного газа на газоконденсатных месторождениях. М. «Недра», 1982.

38. Данилова П.И и др. Млекопитающие Карелии. http://biodiv.krc.karelia.ru/animal/mammals/fig3.ru.shtml

39. Джим Грей. Управление данными: Прошлое, Настоящее и Будущее// Журнал СУБД, 3, 1998 С.38-47.

40. Добринский Е.Н. Давыдов В.А., Кряжимский Ф.В., Малафаев Ю.М. Функциональные связи мелких млекопитающих с растистиельностью в луговых биогеопенозах. М.: Наука, 1983. 160с.

41. Древинг В. П., Калашников Я. А. Правило фаз// М.: Изд-во Моск. университета. 1964. 454 С.

42. Дэвис Е.Д., Кристиан Дж.Дж. Популяционная регуляция у млекопитающих// Экология, 1976, № I, с. 15-31.

43. Ефимов В.М., Галактионов Ю.К. Математическая модель эколого-генетического механизме регуляции численности животных// Математическая теория биологических процессов. Калининград, 1976, С.114-116.

44. Ефимов В.М., Галактионов Ю.К. О возможностити прогнозирования циклических изменений численности млекопитающих// Журн. общ. биол., 1963. №3,0.343-352.

45. Ефимов В.М., Галактионов Ю.К. Основы прогноза динамики численности водяной полевки// Экология вредителей сельскохозяйственных культур. Новосибирск, СО ВАСХНИЛ, С.П-25.

46. Журавлв В.И., Mapinfo Professional 4.5// Информационный бюллетень ГИС-ассоциации №5(12) 1997 С. 16-17.

47. Журавлв В.И., Николаев В.А., Харлампович А.Г. Mapinfo Professional 5.5// Информационный бюллетень ГИС-ассоциации №1(23) 2000 С.34-39.

48. Захаров А.А. О гомотопической эквивалентности линейных диф. операторов. //Сибирский матем. журнал. 1977, Т. XYII. № 2. С.465-468

49. Захаров А.А. О некоторых свойствах уравнения Риккати с п.п. коэффициентами. //Межвузовский сб. "Исследования по устойчивости и теории колебаний", Ярославль, 1980. С.75-78

50. Захаров А.А Численная проверка двух гипотез Ю.С. Колесова// "Нелинейные колебания в задачах экологии". Межвуз. сб. Ярославль, 1985. С.44-54.

51. Захаров А.А ДО.С. Колесов, Пространственно-неоднородные режимы в задаче «хищник-жертва»// «Исследования по устойчивости и теории колебаний», Межвузовский сб. Ярославль, 1982. С.3-17.

52. Захаров А.А Моделирование динамики численности популяций с учетом неоднородности Среды обитания// Препринт № 64(85) Института экологии растений и животных УНЦ АН СССР. Сведловск, 1985. С.36-55.

53. Захаров А.А О численном решении одной системы параболического типа с запаздыванием// Препринт № 47 Института теор. и прикл. механики СОАН СССР, Новосибирск, 1980. С.11-12.

54. Захаров А.А Об одной модели динамики численности популяций// Межвуз. Конференция молодых ученых. Тюмень, 1982, С.54.

55. Захаров А.А Охота в неоднородной среде// «Исследования по устойчивости и теории колебаний», Межвузовский сб. Ярославль, 1982. С.3-19.

56. Захаров А.А, Нестерова О.В., Широких А.В. Информационная система для исследований газонасыщенных нефтей.// /Математическое и информационное моделирование: Сборник статей. Тюмень, 2002.

57. Захаров А.А, Орлов П.И., Сикерин С.С. Олейников Е.А. Моделирование диаграмм состояния// Математические методы в технике и технологиях ММТТ -2000. Сб. трудов XIII международной научной конференции. Т.6, С-П.,2000 С. 158.

58. Захаров А.А, Программный комплекс для городского земельного кадастра// Матем. и информационное моделирование: Тюмень: ТГУ -1997, стр 150 — 154.

59. Захаров А.А, Рысина Н.В.Динамика численности вида, обитающего в неоднородной среде и имеющего неоднородный коэффициент линейного роста// «Исследования по устойчивости и теории колебаний», Межвузовский сб. Ярославль, 1982. С.55-65.

60. Захаров А.А. Желудкова О.В. Информационная система «Аренда земельных участков поселения».// Администрация г. Тюмени. Городской земельный комитет. № per. 11111. 2002 г

61. Захаров А.А. Желудкова О.В. Информационная система «Аренда муниципального имущества».// Администрация г. Тюмени. Депортамент имущественных отношений. № per. 11111. 2002 г

62. Захаров А.А. Желудкова О.В. Информационная система «Земельные дела».// Администрация г. Тюмени. Городской земельный комитет. № per. 11111. 2002 г

63. Захаров А.А. Желудкова О.В. Информационная система «Реестр муниципального имущества».// Администрация г. Тюмени. Депортамент имущественных отношений. № per. 11111. 2002 г

64. Захаров А.А. Программное обеспечение для городского земельного кадастра// Матем. и информационное моделирование. Тюмень: ТГУ -1996, С. 41 -46.

65. Захаров А.А. Семикин В. А., Шаров,В .В., Широких А.В. Программный продукт, расширяющий возможности EXCEL при работе с картами и схемами// Всероссийский форум «Геоинформационные технологии». Москва, 1995. С. 14-15.

66. Захаров А.А., Ильюшонок, В.М., Попов A.M., Филиппов В. А. Земельный кадастр города Тюмени.//Налоги, инвестиции, капитал. 1997 г. №3(6) С. 1317.

67. Захаров А.А., Колесов Ю.С., Спокойнов А.И., Федотов Н.В. Теоретическое объяснение десятилетнего пика колебаний численности млекопитающих в Канаде и Якутии// Исследо-вания по устойчивости и теории колебаний. Ярославль, ЯГУ, I960, С.79-132.

68. Захаров А.А., Шелудкова О.В Информационные системы для муниципальных кадастров. //Математическое и информационное моделирование: Сборник статей. Тюмень, 2002.

69. Захаров А.А., Широких А.В. Информационное системы: моделирование и программная реализация./ЛГюменский госуниверситет. Электронное издание. № гос. per. 11111. Тюмень 2002 г. . 178 с.

70. Захаров А.А., Широких А.В. Программный моуль для работы с RTF форматом.//"000 Реогент" . № гос. per. 11111. Тюмень 2002 г. . 178 с.

71. Захаров А.А., Широких А.В. Ярышева И.Я. СОМ объект для моделирования фазового равновесия в углеводородной среде.//"000 Реогент" . № гос. per. 11111. Тюмень 2002 г. . 178 с.

72. Захаров А.А., Широких А.В., Информационные системы для задач численного моделирования. // Тюмень: Из-во Тюменского госуниверситета. 2002 г., 160с.

73. Захаров А.А., Широких А.В., Технологии разработки информационные системы для научно исследовательских и прикладных. //Тюмень: Тюменский государственный университет. Электронная монография. Номер госрегистрации .

74. Захаров А.А.,.Захарова И.Г., , Ступников. А.А. Комплекс программных средств для визуализации динамограмм и диагностики состояния ГНУ. //Сборник тезисов научно-практической конференции "Использование микропроц. Средств". Тюмень, 1987. С. 16-17.

75. Земельное право России: Учебник по специальности "Правоведение" / Под ред. В.В. Петрова. М.: Стоглавъ. 1995. - 300с.

76. Земельные отношения в России и Москве сегодня: Законы (полные тексты), нормативные документы, процедуры, комментарии. М.: Информ.-консалтинг, центр. Изд-во "Интеллект" // ЭОС-тезаурус, 1993. -392 с.

77. Земельный кодекс РСФСР // Сборник законодательных актов по аграрной реформе в РСФСР. М.: Сов. Россия. 1991. - Вып. 2 - С. 5-77.

78. Землеустроительная наука и образование XXI века /Под редакцией С.Н. Волкова, А.А. Варламова.- М.: Былина, 1999.-416.с.

79. Зимоглядов В.И. О различных толкованиях термина "Кадастр" // Геодезия и картография. 1993. - № 2. - С. 55-56.

80. Исаев А.С., Хлебопрос Р.Г., Недорезов J1.B. и др, Динамика численности лесных насекомых. Новосибирск: Наука, 1984, 224с.

81. Каракин Е.И., Семенова Л.А., Паломодова Л.А.,и др. Генетический мониторинг-92 природных популяций мышевидных грызунов Алтайского края// Генетические эффекты антропогенных факторов среды. Новосибирск: ИЦиГ СО РАН, 1993. С. 80-91.

82. Карев Г.П. Структура моделей лесных экосистем// Сибирский экологический журнал, 4(1999). С.381-396.

83. Кащенко А.С.Периодические решения системы нелинейных уравненийс запаздываниями, моделирующих задачу хищник-жертва// Исследования по устойчивости и теории колебаний. Ярославль, ЯрГУ, 1981. С.9- 24.

84. Кащенко С.А Исследование методами большого параметра системы нелинейных дифференциально-разностных уравнений, моделирующих задачу хищник-жертва// Докл.АН СССР 1982. Т.266, N 4. 4 С. (792-795) 27.

85. Кащенко С.А. Асимптотика аттракторов в простейших классах математическихмоделей с запаздыванием// Известия РАЕН (серия МММИУ), 1997, т. 1, N 1, С.73-84.

86. Кащенко С.А. Асимптотика периодического решения обобщенного уравнения Хатчинсона// Исследования по устойчивости и теории колебаний. Ярославль, ЯрГУ, 1981. С.22-23.

87. Кащенко С.А. Асимптотический анализ релаксационных колебаний впростейших иоделях динамики популяций// Прикладные проблемы теории колебаний. Горький. 1990. С.114-119.

88. Кащенко С.А. Биологический смысл странного аттрактора в задаче «хищник-жертва»// 1-й Биофизический съезд Тез.докл. Москва, 1982. 1 с. 28.

89. Кащенко С.А. Бифуркационные особенности' в одной модели динамики популяции, описываемой параболическим уравнением с малой диффузией и отклонением пространственной переменной// «Динамика биологических популяций». Горький ГГУ, 1989. с. 93-100.

90. Кащенко С.А. Динамика измения численности вида при большом коэффициенте подвижности в критическом случае// Исследования по устойчивости и теории колебаний. Ярославль, ЯрГУ, 1981. С. 22-24.

91. Кащенко С.А. Матвеев В.Н. Асимптотика пространственно неоднородных колебаний в одновидовом биоценозе// Математическое моделирование в проблемах рационального природопользования. Ростов-на-Дону, 1986. С. 57-60.

92. Кащенко С.А. Неоднородные колебания в конечно-разностной модели одновидового биоценоза// Рациональное использование природных ресурсов и охрана окружающей среды. Ленинград, 1986. с.53-57.

93. Кащенко С.А. О методах «большого» параметра в задачах экологии// Математическое моделирование в биогеоценологии. Петрозаводск, 1985. с. 204-206.

94. Кащенко С.А. Об оптимизации процесса охоты// Рациональное использование природных ресурсов и охраны окружающей среды. Ленинград, 1987, вып. 9. с. 78-81

95. Кащенко С.А. Об установившихся режимах уравнения Хатчинсона с диффузией// ДАН СССР, 1987, т.292, N 2. С. 327-330.

96. Кащенко С.А. Пространственно-неоднородные структуры в простейших моделях с запаздыванием и диффузией// Математическое моделирование. 1990. Т. 2. N 10.21 С. 49-69.

97. Кащенко С.А. Сложные установившиеся режимы в динамике многовидовых сообществ// Динамика биологических популяций. Горький, ГПУ, 1984.С.30-47.

98. Кащенко С.А. Стационарные режимы в задаче хищник-жертва// Препринт института математики АН УССР, N 84.54, 1984. 59 с. 35.

99. Кащенко С.А. Стационарные режимы уравнения, описывающего численности насекомых// Докл. АН СССР. 1983. Т. 273, N 2. 3 с. 328-330.

100. Когаловский М.Р. , Энциклопедия технологий баз данных. М.: «Финансы и статистика», 2002, 800 с

101. Колесов А.Ю. Стабилизирующая роль миграции за границу ареала обитания// Исследования по устойчивости и теории колебании. Ярославль, ЯГУ, 1983, С.16-43.

102. Колесов Ю.С. Динамика изменения численнсти вида при большем коэффициенте подвижности// Исследования по устойчивости и теории колебаний. Ярославль, ЯГУ, 1980, С.54-60

103. Колесов Ю.С. Математические модели экологии/ Исследования по устойчивости и теории колебаний. Ярославль, 1979. С.3-40.

104. Колесов Ю.С. Об одном механизме возникновения турбулентности// Успехи мат. Наук, 1983,38, вып 5(233), С. 189-190.

105. Колесов Ю.С. Периодические решения квазилинейных параболических уравнений второго порядка// Тр. Моск. Об-ва, 21, 1970 г., С. 131-152.

106. Колесов Ю.С. Швитра Д.И. Автоколебания в системах с запаздыванием. Вильнюс, Мокслас, 1979, 148 с.

107. Колосов Ю.С. О некоторых задачах математической экологии. Исследования по устойчивости и теории колебаний. Ярославль, 1982,с.20-41.

108. Комов Н.В., Родин А.З., Алакоз В.В. Земельные отношения и землеустройство в России. М.: Русслит, 1995. - 512 с

109. Корзухин М.Д., Семеновский Ф.Н. Синэкология леса, С.-П., Гидрометеоиздат, 1992 г. -320 с.

110. Кошкина Т.В., Коротков Ю.С. Регуляторные адаптации в популяциях красной полевки в оптимуме ареала// Фауна и экология грызунов. М.: МГУ, 1975, Д 12, С.5-62.

111. Крюков. Ю.А Земельный кадастр как информационное обеспечение рынка недвижимости . М.: Недра, 1995. - 250 с.

112. Ларионов Г.С. Метод усреднения в системе «хищник-жертва»// Дифференциальные уравнения , 1980, 16, №12, С.2247-2254.

113. Лойко П.Ф. Формирование в России единой системы государственного земельного кадастра, регистрации прав на недвижимое имущество и сделок с ним: Опыт и проблемы // Материалы российско-голландского семинара. - Самара: СамВен, 1996. - С. 3-14.

114. Лукьянов О.А., Садыков О.Ф. Статистический анализ пространственной структуры.// Препринт. Свердловск: УНЦ, АН СССР. «Методы исследования пространственной структуры популяций мелких млекопитающих в естественной среда и агроценозах», 1983, С.9-24.

115. Марри Дж. Нелинейные дифференциальные уравнения в биологии. Лекции о моделях. М.: Мир.-1983 г.397 с.

116. Математические модели экологии. http://www.uic.rsu.rU/tsure/koi8/emthspl.html#mlist

117. Мировой опыт становления кадастра. Обзорная инфрмация по материалам НИИ Геодезии и картографии// ГИС ассоциация. Информационный бюллетень №2,3,4. 1996 г.

118. Наумов Н.П. Новый метод изучения экологии мелких лесных грызунов. В кн.: Фауна и экология грызунов. М.: МОИП, МГУ, вып.4, С. 3-21.

119. Недорезов Л.В. Моделирование массовых размножений лесных насекомых. Новосибирск: Наука, 1986. 125 с.

120. Обиняков В.Б. О понятии и использовании термина «кадастр» // Геодезия и картография. 1993. - № 7. - С. 51-52.

121. Одум Ю. Экология. -Москва., Мир, 1986 г.Т 1 327 е.

122. Одум Ю.Экология. -Москва., Мир, 1986 г.Т 2 376 с.

123. Оленев Г.В. Популяционные механизмы приспособления к экстремальным условиям среды (на примере рыжей полевки.)// -Журн. общ. биол., 1981, т.62, № 4, С.506-511.

124. Опыт создания и ведения кадастра за рубежом// Обзорная информация. НИИПГ. М.: ЦНИИГАиК. 1992. - 45 с.

125. Пальникова Е.Н., Артемьева Н.В., Суховольский В.Г., Тарасова О.В. Моделирование динамики численности сосновой пяденицы. Краснярск, 1995, 56с.

126. Паршуков Н. Н. Фазовые равновесия в системах Lu S, AS - Ln2S3 (А = Са, Sr, Ва; Ln = Sm - Lu, Y) / Автореф. дисс. уч. ст. д.х.н. // Тюмень: 1998. 48 с.

127. Перехватов В.В. ПК- базированные CAFM и ГИС конкуренты или союзники// ГИС обозрение - весна 1995, С.20-23.

128. Питер Пин-Шен Чен. Модель «сущность-связь» шаг к единому представлению данных //СУБД, 3/1995, С. 137-158

129. Полтарак О.М. Термодинамика в физической химии.-М.:Высш.шк.1991.~ 319с.

130. Полуэктор Р.А. и др. Динамическая теория биологических популяций. М.: "Наука" 1974 г.455 с.

131. Приказ Госкомзема РФ от 22 ноября 1999 г. N 84 "О введении-в действие документов по ведению государственного земельного кадастра"

132. Роган Т. Методология создания интегрированных кадастровых систем// Информационный бюллетень . ГИС Ассоциация №5(7) 1966 г. С. 16-18.

133. Романов В.В и др. Об автоматизации работ по созданию земельного кадастра Москвы// Информационный бюллетень ГИС ассоциации. № 3(5). 1996 г. С.24-24.

134. Садиков О.Ф., Большаков В.Н., Баженов А.В. Пространственная структура горных популяций лесных полевок// Экология, 1984, № 4, С.58-64.

135. Садыков О.Ф. Экологические особенности полевок рода Clethrinomus Иремельского горного массива// Препринт Свердловского УНЦ АН СССР Внутри-и межпуляпионная изменчивость млекопитающих Урала. 1980, С.65-61.

136. Садыков О.Ф., Бененсон И.Е. Актуальные проблемы моделирования популяционной динамики млекопитающих (на примере мышевидных грызунов)//Препринт, Свердловск: УНЦ АН СССР,1985г. С.3-35.

137. Садыков О.Ф., Бененсон И.Е. Пространственноя имитационная модель популяции красной полевки// Препринт, Свердловск: УНЦ АН СССР,1985г. С.56-87.

138. Самарский А.А. Теория разностных схем.- М.; Наука, 1977.-656 с.

139. Самарский А.А. Математическое моделирование и вычислительный эксперимент // Вестник АН СССР. — 1979. — № 5. — С. 38-49.

140. Свирежев Ю.М., Логофет Д.О. Устойчивость биологических сообществ. -М.: Наука, 1978.- 352с.

141. Тавровски В.А.,Егоров О.В.Ю Кривошеев В.Г., Попов М.В., Лабутин Ю.В. Млекопитающие Якутии. М.: Наука 1971. 659 с.

142. Требования к автоматизированной системе государственного земельного кадастра// ГИС ассоциация. Информационный бюллетень. N5(12) 1997. С.8-10.

143. Уатт К. Экология и управление природными ресурсами М.: Мир, 1971 283 с.

144. Фазовые равновесия в химической технологии /С.Уэйлес, Москва «МИР». 1989.

145. Фёдоров П. П. Некоторые термодинамические аспекты морфотропных рядов. // Кристаллография. 1995. Т. 40, №. 2. С. 308 314.

146. Флинт В.Е. Пространственная структура популяций мелких млекопитающих. М.: Наука, 1977. -. 182с.

147. Фрисман Е.Я., Шапиро А.П. Избранные математические модели дивиргентной эволюции популяций. -М.: Наука, 1977.

148. Хаббард Дж. Автоматизированное проектирование баз данных. М.: Мир, 1984.278 с.

149. Халдояниди К. А., Фазовые диаграммы гетерогенных систем. Часть 1. Фазовые диаграммы одно и двухкомпонентных систем. // Новосибирск: ИНХ. 1991. 133 с.

150. Чернявский Ф.Б., Ткачев А.З. Популяционные циклы леммингов в Арктике (экологический и эндокринные аспекты). -М.: .Наука, 1982. 164с.

151. Шапиро Л.П., Луппов С.П. Рекуррентные уравнения в теории популяционной биологии. -М,: Наука, 1963. 132с.

152. Шварц Е.А., Демин Д.В., Замолодчиков Д.Г. Экология сообществ мелких млекопитающих лесов умеренного пояса. -М.: Наука. 1992. -127 с.

153. Шварц С.С. Эволюционная экология животных. Свердловск: УНЦ АН СССР, 1969. 198с.

154. Шилов И.А. Эколого -физиологические основы популяционных отношений у животных. -М.: изд-во МГУ, 1977. 261с.

155. Яценко Ю.П. Моделирование некоторых колебательных биопроцессов// Кибернетика, 1978, № 5, С. 108-113.

156. Anderson J.L. Pienotipic correlafcions among relatives and variability in reproductive performance in populations of the vole Microtus townsendii. Ph.D. thesis. Univ. of British Coluabia, Vancouver, 1975.

157. Arditi R., Abillon J., da Silva J.V. The effect of a time delay and periodic forcing term.// Math. Biosci., 1977, 33, N1, p.107-120.

158. Boeenzweig M.L., Abramsky Z. Microtine cycles: the role of habitat heterogeneity// Oikoa, 1980, v.54, p.141-146.

159. Bojadziev G. Chan S. Asymptotic solutions of differential equations with time dely in population dynamics.// Bull. Vath. Biol., 1979, 41, N2, h.325-342.

160. Bruce H.M. An extroceptive block to pregnancy in the mouse// Nature, 1959 v.184, p. 105.

161. Busenberg S.,Ianelli M. Separable model в in age-dependent population dynamics// T'sch. Rep. of Harvey Mudd Coll. Kath. Dept., 1984, p.59.'

162. Charnov E.L., Finerty J.P. Vole population cycles : a case for kin-selection// Ecology, 1980, v.45, N1, p. 1-2.

163. Chitty D. Population processes in the voles and their relevance to general theory// Can. J. Zool., -I960, v.38, Kl, p.99-114.

164. Claric W.C., Jones D.S., Boiling C.S. Lessons for ecological police design: a case study of ecosystem management.// Ecol. Modell., 1979, v.7, p. 1--53.

165. CODASYL Data Base Task Group// Report, ACM, New York.April 1971.

166. Codd E.F Relation database: A practical Foundation for Productivity // CACM.-1982.-25,N2.

167. Codd E.F. A relational model for lage shared data banks// Comm. ACM. 1970.13:6 pp.377-387

168. Cristian J.J. The adreno-pituitary ayetsa aaii population cycles in mammals// J. Mamn., 1950, v.51, N3, p.247-259.

169. Cushing J.M. Bifurcation of periodic solutions of differential equations with time delay in populations dynamics//-SIAM J.Appl. Math, 1977, 33,N4, p.640-654.

170. Cushing J.M. Predator prey interactions with time delays// J. Math. Biol., 1976, 3, N 3-4, p. 369-380.

171. Date C. J. An Introduction to Database Systems, 6th edition // Addison Wesley, 1995

172. David Iseminger. Microsoft® Win32® Developer's Reference Library// Microsoft Press, 1999

173. DeAngeles D.L., Gross L.J. Individual-based models and approaches in ecology. New-York: Chapman & Hall, 1992

174. Dekker H. A simple mathematical model of rodent population cycles.// J. Math. Biol., 1975, v.2, p.57-67.

175. Elton C.B. . Population interspersion an essay en animal ;community patterns// J.Ecol., 1949, v.37, p.1-23.

176. Elton C.B. . The pattern of animal communities. London: Methuen, 1966. -432p.

177. Freeland W.J. Vole cycles; another hypothesis// Am. Mat. 1974, v. 108, N960, p.238-245.

178. French N.R. Simulation of dispersal in desert rodents. In Statistical Ecology// Penn. State University Press, 1971, v. 3, p.367-375.

179. Garten C. Relationships between aggressive behaviour and genetic heterosygosity in the old field mouse, Paromyscus populitonue// Evolution, 1976, v.30, N1, p.59-72.

180. Gause G.P. The struggle for existence. Baltimore: Williams & Wilkins, 1934, 163 p

181. Grant R.P. Population performance of Microtus pennsilvanicus confined to woodland habitat and a model of habitat occupancy// Can.J.Zool., 1975, v.53, p.1447-1465.

182. Guney W.C.S., Nisbet R.H. The regulation of inhomogeneous populations// J.Theor.Biol., 1975, v.52, p.441-457.

183. Hansson L. Spatial dynamics of field voles Microtus agrestis in heterogeneous landscapes// Oikos, 1977, v.29, p.539-544.

184. Hansson L. Spring populations of small mammals in Central Swedish Lapland in 1964-1968//Oikos, 1969, v.20, p.431-457.

185. Heikura K, .Effects of climatic factors on 'the field vole Microtus agrestis// Oikos, 1977, v.29, p.607-616.

186. Hornie B. van. Demography of Peromyscus maniculatus populations in serai stages of coastal coniferous forest la southern Alaska// Can.J.Zool., 1981, v.59, N6, p.1045-1061.

187. Hutchinsone G.E. Circular causal systems of ecology// Ann.N. Acad. Sci, 1948, vol. 2, p9-65.

188. John Paul Ashenfelter. Getting Started with Web Databases -«http://webreview.com/pub/1999/02/26/webdb/index.htm»

189. Judson O.P. The rise of the individual-based model in ecology// Trends in Ecology and Evolution, 1994, 9: 8-16.

190. Kalels O. Regulation of reproduction rate in subarctic populations of the vole Clethrionomya i-rufocanus (Sund.)// Aan. Acad.Sci.Fenn. Ser.A, 1957, v.4(34), p.1-60.

191. Kawata M. The effects of dispersal behavior in group selection// Evolutionary Ecology Research, 1999, 1: 663-680.

192. Kawata M., Toquenaga Yu. From artificial individuals to global patterns// Trends in Ecology and Evolution, 1994, 9: 417-421.

193. Kitching R. A simple simulation model of dispersal of animals among unite of discrete habitats// Oeoologia, 1971» v.7, p.95-116.

194. Kolmogorov A., Petrovsky I., Piscounov N. Etude de lequation de la diffusion avec croissance de la quantite de matiere et son application a' un problema biologiqua//Moscow Univ.Bull. Ser.Internat. Sect.A, 1957, v.l, p. 1-25.

195. Krebe C.J., Wingata I., LeDuc J.Elton C.B.Redfield J.A., Taitt M., Hilbcrn B. Microtus population biology: dispersal in fluctuating populations of M. Townsendii// Can.J.Zool., 1976, v.54, p.79-95.

196. Krebs C.J. A review of the Ghitty hypothesis of population regulation// Can.J.Zool., 1978, v.56, N12, p.2465-2480.

197. Krebs C.J., Myera J.H. Population cycles in small mammals// Adv.Ecol.Res., 1974, N8, p.267-599

198. Langton C.G. Artificial life// In: Artificial Life (Langton C,G., ed.) Addison-Wesley, 1989, pp. 147

199. Leopold A. Game management. К.У.: Scribner, 1995. pp.139.

200. Lidickep W.Z. Jr. Emigration as a possible mechanism permitting the regulation of population density below carrying capa-city// Ala.Mat., 1962, v.96, N1, p.29-55.

201. Lidicker W.Z.Jr, Anderson P.X. Colonization of an island by Microtus califotraicus, analysed on the basis of runway transect// J.Anim.Ecol., 1962, v.51, p.503-517.

202. Lidicker W.Z.Jr. Regulation in members in small mammals populations. -Historical reflections and synthesis// Populations of small mammals under natural conditions. Pymatuning Lab. of Ecol. .:sp.,Publ., 1978 N5, p.122-141.

203. Lidicker W.Z.Jr. 'The role of dispersal in the demography of small mammals// Small mammals: their productivity end population dynamics/ Eds. Golley F.B., Petrusewicz K., Ryszltowski L. (Gamb. Univ. Press , London, 1975, p. 103-129.

204. May R.M. . Models of single populations// Theoretical ecology, Blackwell scientific Publ., Oxford, 1974, p.49-70.

205. May R.M. . Stability and complexity in model ecosystems:. Prinston Univ.// Press, Prinston, N1., 1973.

206. Melton J., Simon A. R. Understanding the New SQL: A Complete Guide // Morgan Kaufmann, 1993

207. Murrey B.G,Jr. Dispersal in vertebrates// Ecology, 1967, v.48, N6, p.975-978.

208. Myllymaki A. Demographic mechanisms in the fluctuating populations of the field vole Microtus agrestis (L.) in Finland 1945-1975// EPTO Publ. Ser.O, 1974, p.24-51.

209. Nedorezov L.V. Nacludova V.L. Two-age model of isolate population dynamics// Advances in modeling and analisis, 1997,v.32, N 1,2. p. 26-41.

210. Nedorezov L.V. Nedorezova B.N. Correlation between models of population dynamics in contonuos and discrete time/Ecological Modeling, 1995, v.82.p.93-97.

211. Nedorezov L.V. Restoration of phase portrait structure for the dynamics of a forest pest, the pine moth (Dendrolimus pini L.)/ Ecological Modelling 115(1999) 35-44 p.

212. Nedorezov L.V., Nazarov I.N. About some models of population dynamics with nonoverlapping generations/ Advances in modeling and analysis. 1997. V/32. Nl,2,p.l6-24

213. Nedorezov Lev. V. Escape effect and population outbreaks/ Ecological Modelling 94(1997) 95-110 p.

214. Nicholson A.J. Demographic mechanisms in the fluctuating populations of the field vole Microtus agresti// Oikos, 1977 v.29, p.468-493.

215. Nicolson A.J. An outline of the dynamics of animal populations// Aust. J. Zool., 1954, vol. 2, p.9-65

216. O.V.Andreev, A.A.Zakharov,.E.A.01enikov. Computer database of the phase diagrams //«Phase Diagrams in Materials Science», 6 International School -Conferece PDMS VI 2001.KYIV 2001, p. 182.

217. Okubo A. Diffusion and ecological problems/ Mathematical .models. N.Y., Springer, 1980, 254p.

218. Peng D.-Y., Robinson D.B., A new two-constant equation of state. Ind. Eng.Chem. Fundamen., 15, 59-64, 1976.

219. Pitelka A.F. The nutrient-recovery hypothesis for Arctic microtine cycles. I. Introduction// Grazing in terrestrial and marine environments. Blackwells, Oxford, 1964, P.55-56.

220. Schultz A.H. The nutrient-recovery hypothesis for arctic microtine cycles. II. Ecosystem variables in relation to arctic micorotine cycles// Ins erasing in terrestrial and marine environment. Blackwells, Oxford, 1964, p.57-68.

221. Selye F. The general adaptation syndrome and the deseases of adaptation/ J.Clin.Endocr., 1946, v.6, p. 117-250.

222. Shatter W.M., Tamarin K.H. Changing reproductive rates and population cycles in lemmings and voles// Evolution, 1973,v.27,Nl, p.l 11-124.

223. Shelford V.E. The abandance of the collared lemming (Dicrostonyx groenlandfcus) in the Chirchill area, 1929 to 1940.// Ecology, 1943, v.24, p.472-484.

224. Silbershatz A., Stonebraker M. J., Ullman J. D., editors. // Database Research: Achievements and Opportunities Into the 21st Century ACM SIGMOD. Record 25:1 (March, 1996), p. 52-63

225. Siniff D.B., Jessen C.R. A simulation model of animal move-Bent patterns// Adv.Ecol.Res., 1969, N6,p.l85-219.

226. Skellom J.G. Random dispersal in theoretical populations// Biometrika, 1951, v.58, p. 196 -218.

227. Southwood T.R.E. Habitat, the template of ecological strategies// J.Anim.Ecol., 1977, v.46, p.337-365.

228. Steinfort Arnold . Is There Life after GIS./International jornal for Geomatics. -1996.-Vol 10.-N 11.-p. 24-27.

229. Stenseth N.C. Evolutionary aspects of demographic cycles: the relevance of some models of cycles for aicrotine fluctuations// Oikos, 1977.v.29, p.525-538.

230. Stenseth N.C. Spatial heterogeneity and population stability: some evolutionary consequences// Oikos, 1980, v.55,p.l65-184.

231. Stenseth N.C., Hansson L. The importance of population dynamics to heterogeneous landscapes: management of vertebrate pests and some other animals//Agro-Ecosystems, 1981, N7, p.187-211.

232. Tamrin R.H., Sheridan M., Levy Ch.K. Determining matrilineal kinship in natural populations of rodents using radionuclides// Can.J.Zool., 1985, v.61, N1, p.271-274.

233. Wangersky P.J. Cjnningham W.J. Time lag in population models.: Cold Spring Habor Symp. Quant. Biol, 1957,22, p.329-338

234. Wayne C. Edmister, Byung Ik Lee, Applied Hydrocarbon Thermodynamics -Gulf Publishing Company, 1984.

235. Wiens J.A. Population responses to patchy environments// Ann. Rev. Ecol. Syst., 1976, N7, p.81-120.

236. Wolf .J.O., Holleman D.F. Use of radioisotope labels to establish genetic relationships in free-ranging small mammals// J.Mamm., 1978, v.59, N4, p.895,-860.

237. WWW.chem.msu.su/~rudnyi/tdlib/.о