Известно, что любое измерение сопровождается ошибками. В простейшем случае ошибки измерений могут рассматриваться как аддитивные случайные величины с заданными корреляционными свойствами. С другой стороны, сам объект может иметь стохастическую природу. Так, например, при исследовании естественных экосистем мы производим наблюдения на фоне изменяющихся погодных условий, которые оказывают заметное влияние на состояние экосистемы. Если этот эксперимент повторяется в течение нескольких лет, то складывающиеся в каждом году метеорологические условия могут рассматриваться как реализации многомерного случайного процесса. При моделировании агроэкосистем ’’проигрывание” модели должно также производиться на фоне изменяющихся погодных условий. Очевидно, что в развитой модели погода должна имитироваться как некоторый случайный процесс с характерными для данного климатического региона вероятностными характеристиками.
Скачать страницу
[Выходные данные]
