Ugrás a tartalomhoz

Kutatói pályára felkészítő akadémiai ismeretkörön alapuló tananyagfejlesztés – Környezet- és természetvédelem ismeretkörben

Dr. Huzsvai László (2008)

Debreceni Egyetem a TÁMOP 4.1.2 pályázat keretein belül

2. fejezet - 1. Számítógépes szimulációs modellek elmélete

2. fejezet - 1. Számítógépes szimulációs modellek elmélete

A modellezés fogalma

A modellek mindig is fontos szerepet játszottak a tudományos megismerés folyamatában. A szimulációs növénytermesztési modellek közvetlen célja az, hogy az igen bonyolult légkör-talaj-növény rendszer folyamatait, beleértve az emberi tevékenységet is, matematikai eszközökkel leírják, és számítógép segítségével szimulálják. A végső cél azonban az, hogy ezen modellek felhasználásával olyan kérdésekre kapjunk választ, amelyeket egyébként csak drága, időigényes esetleg kivitelezhetetlen kísérletek illetve megfigyelések segítségével valósíthatók meg.

A szimulációs növénytermesztési modellek különböző függvényekkel, differenciálegyenletekkel, illetve ezekből felépülő algoritmusokkal (modulokkal) írják le a légkör-talaj-növény rendszer folyamatait. Ezen modulok egy része a 'modellezett' növény fejlődését és növekedését, más részük a talajban történő vízmozgást, megint más részük pedig a rendszer többi folyamatait (pl. transzspiráció, fotoszintézis, stb.), írják le. A számítástechnika fejlődése csak az 1970-es években tette lehetővé, hogy a kutatók az addig felhalmozott természettudományos ismereteket számítógépes algoritmusokban megfogalmazva elkészítsék az első szimulációs modelleket. Azóta már számos szimulációs modellt alkalmaztak különféle oktatási és kutatási projektekben. Magyarországon ezen modellek használata kevéssé elterjedt és az agrár-felsőoktatásban is ’hiánycikknek’ számítanak.

A természettudományos megismerés lépései

  1. Tapasztalatok gyűjtése megfigyelésekkel

  2. Modell alkotása tapasztalataink megértéséhez

  3. Jóslás a modell segítségével még nem ismert jelenségeket

  4. A jóslás helyességét kísérlettel ellenőrizzük, közben megállapítjuk a modell érvényességi határát

  5. Gyakorlati feladatok megoldása a modell segítségével az érvényességi határon belül

  6. Az érvényességi határon túli jelenségek magyarázatához a modell továbbfejlesztése, módosítása, esetleg teljesen új modell kidolgozása

A modelleket fel lehet osztani empirikus és mechanisztikus modellekre. Az empirikus modellezés során matematikai eljárásokkal újból leírjuk a mért adatokat, amelyből a modellt megalkottuk. Sokkal több információt nem ad, mint az eredeti adatok, legfeljebb könnyebben leírható, egyszerűbb formába önti a megfigyeléseket. Előnye az egyszerűségében keresendő. A matematikai eszköz legtöbbször valamilyen függvényt jelent, mely lehet lineáris vagy nem lineáris.

A mechanisztikus modell azoknak a fizikai, kémiai és biológia folyamatoknak a megértésén alapszik, amelyek hatással vannak a vizsgálandó jelenségre. Választ ad arra, hogy hogyan működik a rendszer. A modell paramétereinek biológiai értelmezése lehet, hozzájárulhatnak a tudományos megismeréshez. A mechanisztikus modellekben legtöbbször differenciálegyenleteket alkalmaznak a jelenség tér- és időbeli leírására.

A talaj-növény-atmoszféra rendszerben az időlépték sokszor napos, a térlépték viszont erősen változó. A mezőgazdaságban használt modellek vizsgálati területe korlátozott. Mivel a világ nyitott rendszer, minden-mindennel összefüggésben, kapcsolatban van, ezért szűkíteni kell a vizsgálatba vont területet, pl. a mezőgazdaságban a légkörben 2-3 m-es magasságnál van a peremfeltétel, a talajban is hasonló a mélység. Ebben a 4-6 m-es sávban lejátszódó folyamatok modellezésére lehet vállalkozni. Minden modell robusztus, ami azt jelenti, hogy az általunk vizsgált jelenség szempontjából legfontosabb folyamatok leírása a cél. Nem tudunk mindent leírni, a vizsgált rendszert kismértékben, ill. jelentéktelen hatással befolyásoló tényezőit el kell hanyagolnunk.

A tudomány is folyamatosan fejlődik a történelmi korok során. Időszámítás előtt egy tudomány szinte mindennel foglalkozott. Az egész rendszert szemlélte. Megpróbálta a maga egyszerű módján leírni a jelenségeket és magyarázatot keresni rá. Sokszor idealisztikus elképzelések születtek, és egyáltalán nem zavarta őket, ha a gyakorlat nem mindig igazolta ezeket az elképzeléseket. Ideák születtek, pl. Euklideszi geometria is ide sorolható. Mi a vízszintes, amit vízmértékkel mérnek vagy teodolittal? A gyakorlati életben melyik használható jobban? A fény is elhajlik nagy gravitációs tömeg mellett. Időszámításunk után a tudományok szétváltak tudományágakra. Egyre több tudás halmozódott fel. Megkezdődött a jelenségek kvalitatív leírása. A különböző tudományágak kezdtek elszigetelődni és a középkorban aránytalanul fejlődtek. Egyesek már a kvantitatív leírás szakaszában voltak mások csak szóban írták le a vizsgált jelenségeket. Az újkorban még több ismeret és még nagyobb elszigeteltség jellemzi az egyes tudományágakat. Az analízis egyre mélyebb, a tudományok közötti átjárhatóság egyre csökken. Napjainkra a specializáció nagyon nagy fokot ért el, az analízis egy-egy területen nagyon mély. A tudományágak részterületekre esnek szét. Így egy ember már egy tudományterületet sem lát át. Dr. Kovács Géza János így jellemezte ezt az állapotot „a specialista, az analitikus a semmiről tud mindent, a mérnök és politikus a mindenről tud semmit”. Egy bonyolult jelenség komplex vizsgálata nehézségbe ütközik, (pl. orvostudományban az ember, mezőgazdaságban a talaj-növény-atmoszféra rendszer).

Napjainkban sok területen felmerül az igény a szintézisre, a különböző tudományágak együttműködésére. Ilyen okok miatt 1970-től a világ különböző helyein szinte egyszerre megindul a mezőgazdaságban a modellezés. A szakadék áthidalása, a részterületek speciális ismereteinek összehozása egyetlen rendszerbe, egyetlen modellbe. A modellező tudós már a „valamiről tud eleget” (autóépítés, összeszerelés). Az ökológiai szemlélet is egyre erősödik. Napjainkban a körülöttünk zajló folyamatokat a maguk komplexitásában kell vizsgálni, és nem kiragadni belőlük egyet-egyet, pl. környezetvédelem. Az alábbi példa a modellszemléletű gondolkodást jellemzi a növényi vízforgalom területén:

A nagy mennyiségű eső eleinte csökkentheti a szárazanyag beépülést ill. meg is állíthatja azt. Az eső hatására felhígul a talajoldat, kevesebb tápanyag lesz egységnyi térfogatban, a talaj lehűl, az aktív vízfelvétel, oxidáció csökken és ennek ellensúlyozására a gyökérnövekedés fokozódik. A talaj mikroorganizmusai oxigén hiányában mérséklik működésüket. Eső után, amikor a talaj mikrobái regenerálódnak, megemelkedik a nitrifikáció, talajhőmérséklet, stb., és emelkedik a szárazanyag-beépülése is.

A mezőgazdaságban a növényi modellezés elsődleges célja a növényi fejlődés, növekedés, termésképzés leírása a termésképző komponenseken keresztül. Ehhez feltétlenül tudni kell, hogy mik a befolyásoló tényezők, mik hatnak döntő mértékben a növekedésre és fejlődésre. Mi a biológiai óra, ami vezérli ezeket? Vannak kapcsoló tényezők, küszöbértékekkel és vannak olyan tényezők, amik kumulálódnak. Pl. ilyen kapcsoló csírázáskor a nedvesség és a hőmérséklet, ha egy bizonyos küszöb értéken túl van, beindul a csírázás, ami vissza nem fordítható, irreverzibilis folyamat, csak egy irányba megy végbe. Kumulatív tényezők pl. a hőösszeg a fejlődési fázisoknál.