Математическое моделирование взаимодействия абиотических факторов на примере городского парка «Природный» в Новомосковском АО

1.

ГБОУ Школа № 1392 им. Д.В. Рябинкина
Исследовательская работа
«Математическое моделирование взаимодействия абиотических
факторов на примере городского парка «Природный» в
Новомосковском АО»
Автор: Синельников Олег Эдуардович,
обучающийся 10 «М» класса.
Руководители: Тамилин Е.М., учитель
географии и биологии, методист.
Москва, 2024 г.

2.

Цель: установить наличие и достоверность связи между
абиотическими факторами окружающей среды, а также, возможное
влияние топографии местности на значения параметров абиотических
факторов.
Задачи:
1. Сделать литературный обзор по данной теме.
2. Получить измерения параметров абиотических факторов
окружающей среды.
3. Провести математический анализ полученных измерений с
помощью статистических методов.
4. Установить причинно-следственные связи взаимовлияния факторов.

3.

Объект исследования: абиотические факторы.
Предмет исследования: взаимовлияние абиотических факторов.
Методы исследования: измерение, статистический, частично-поисковый,
графический, аналитический.
Проблема: Каким образом абиотические факторы влияют друг на друга с
математической точки зрения?
Гипотеза: Взаимовлияние абиотических факторов окружающей среды можно
подтвердить математическими методами.
Практическое значение работы: предлагаемые в работе материалы могут быть
использованы учителями и учениками на уроках географии, биологии, физики,
математики на предпрофильных и профильных занятиях, а также специалистами
сельского хозяйства, метеослужб, строительства.

4.

5.

Городской экопарк «Природный»
Парк раскинулся на берегах реки Десны, вблизи микрорайона Новые Ватутинки в Новомосковском АО на 14 га. Вдоль
берегов реки Десны раньше был пустырь. Сейчас здесь появились комфортные зоны с парковыми диванами и три
смотровые площадки. Для занятий спортом оборудовали хоккейную коробку, футбольное поле с искусственным
газоном, скейт-парк, площадки для фитнеса и воркаута, проложили велодорожки. Сделали площадки с игровыми
комплексами для детей разных возрастов — от трех до семи и от семи до 14 лет.
Береговую линию Десны привели в порядок. На благоустроенной набережной установили большие качели и перголы,
сделали три пикниковые точки и зоны с шезлонгами, где горожане могут загорать.

6.

Методологические основы исследования
При анализе опытных данных применяли
статистический метод, а именно:
• метод описательной статистики;
• метод корреляционного и регрессионного анализа.
вариационно-
Для установления вида корреляционной связи между изучаемыми
температурой, влажностью воздуха и атмосферным давлением
использовали графический метод и математический анализ.
Для статистической обработки экспериментальных данных
использовалась компьютерная программа Microsoft Excel для Window,
входящая в стандартный пакет Microsoft Office.

7.

Корреляция
Для оценки тесноты связи нами были вычислены парные коэффициенты
корреляции. В таблице приведены данные корреляции изучаемых
показателей на территории березового леса парка «Природный».
Температура,
0С
Температура, 0С
Влажность
воздуха, %
Атмосферное
давление, кПа
Влажность
воздуха, %
Атмосферное
давление, кПа
1
0,93
1
-0,96
-0,92
1
Полученные коэффициенты корреляции указывают на наличие тесной
корреляционной связи между атмосферным давлением, температурой и
влажностью на всей территории парка «Природный», независимо от
участка исследования.

8.

Регрессионный анализ
Для выявления характера, формы связи провели регрессионный
анализ с помощью пакета Анализ данных инструмента Регрессия.
По экспериментальным данным были построены диаграммы
рассеяния значений изучаемых показателей и подобраны линии
тренда: прямые, вблизи которых расположились точки с
координатами (X, Y). (X, Y) – это соответствующие пары значений
изучаемых факторов.
Полученные уравнения регрессии представлены на следующих
рисунках

9.

Графическая зависимость влажности и давления
на территории березового леса парка
102,5
y = -0,082x + 104,37
R² = 0,8512
ДАВЛЕНИЕ, КПА
102
101,5
101
100,5
100
99,5
99
0
10
20
30
40
ВЛАЖНОСТЬ , %
50
60
70

10.

Графическая зависимость влажности и температуры на
территории березового леса парка
70
y = 1,2244x + 36,726
R² = 0,873
60
50
Влажность, %
40
30
20
10
0
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
Температура, 0С
8
9
10
11
12
13
14
15
16

11.

Графическая зависимость давления и температуры
на территории парка
102,5
y = -0,1022x + 101,41
R² = 0,9391
102
Давление, кПа
101,5
101
100,5
100
99,5
99
-10
-5
0
5
Температура, 0С
10
15
20

12.

График влажности воздуха на территории центральной
площади и опушке березового леса парка
80
Влажность, %
70
75,3
75,1
75,1
75,1
52,5
52,5
52,5
60
50
52,5
40
53
53
53
44
44
44
53
46
30
40
39
40
27
27
26
9
10
11
20
10
0
1
2
3
4
5
Центральная площадь
6
7
8
Пристадионный участок

13.

Выводы
• Полученные коэффициенты корреляции указали на наличие тесной
корреляционной связи между атмосферным давлением, температурой и
влажностью на всей территории парка «Природный», независимо от
участка исследования.
• Положительная корреляция обнаружена между влажностью и
температурой. Отрицательная – между атмосферным давлением и
температурой, атмосферным давлением и влажностью.
• Регрессионный анализ подтвердил количественную связь изучаемых
факторов. При увеличении температуры или влажности на одну единицу
измерения, давление в среднем понижается на 0,1 кПа. При повышении
температуры на 10С, влажность в среднем увеличивается на 1,2 %.
• Топография местности достоверно влияет на показатель влажности.

14.

Заключение
Математические методы находят широкое применение в
экологии, биологии, физике и имеют важное значение при
обработке и анализе данных различных явлений окружающей
среды. Биометрия успешно используется при обработке и
анализе данных мониторинга состояния окружающей среды,
для прогноза и моделирования явлений и процессов.