Bulla, Miklós and Horváth, András and Horváth, Zoltán and Keresztes, Péter and Malczovich, Brigitta and Muresan, Leila and Pestiné Rácz, Éva Veronika and Szakál, Anikó and Takács, Márta (2007) Környezeti folyamatok modellezése "Soft Computing" módszerekkel = Modeling of environmental processes by soft computing methods. Project Report. OTKA.
|
PDF
43177_ZJ1.pdf Download (3MB) |
Abstract
A környezeti folyamatok összetettsége, és nemlineáris volta miatt tanulmányozásukhoz adekvát modellek szükségesek. Az ún. soft computing módszerek (rács alapú celluláris neurális hálózatok, sejtautomaták és fuzzy szabályok) a környezeti folyamatok modellezésének ígéretes eszközei [8, 19]. Létrehoztunk egy általános celluláris neuronhálózat (CNN) modellt szennyeződések terjedésének vizsgálatára [1, 5, 10, 20], amely alapját képezheti egy hatékony döntéstámogató rendszer létrehozásának. A rendszer finomítása érdekében a környezeti rendszer egyes komponenseiben zajló folyamatokat is megvizsgáltuk, hangsúlyt fektetve a folyadék és gázáramlás áramlás modelljeire [6, 7, 23]. Vizsgálatukhoz közelítő numerikus módszereket fejlesztetünk [5, 16, 17, 25] Megvizsgáltuk a zavarás (élőhely vesztés és invázív fajok) hatását a populáció szintű folyamatokra sejtautomata modellek és szimulációk segítségével. Kimutattuk, hogy az élőhelyek számának csökkenésével az invázív (gyom jellegű) fajok előnyösebb helyzetbe kerülnek [4]. Kiderült, hogy az invázív fajok visszaszorításának sikeressége a kolonizációs képességük visszaszorításán múlik és függ a térbeli aggregációtól [2, 3, 14, 18, 21, 24]. Alkalmazásként sor került egy fejlett numerikus szimulációs technológiákra épülő informatikai rendszer prototípusának megalkotására, amely tetszőleges úthálózatok gépjárműforgalmának, és a társult környezeti terhelés eloszlásának számítógépes modellezésére használható. | Studying environmental processes requires adequate models, because of their high level of complexity and nonlinearity. Soft computing methods (such as cellular neural networks, cellular automata and fuzzy rules) provide reliable tools of modeling environmental systems [8, 19]. We have created a general model of cellular neural network (CNN) in order to investigate the propagation of pollutions [1, 5, 10, 20]. Effective decision support systems can be constructed on the base of this model. Processes in the particular components of the environmental system were also studied, in particular models of liquid and gas flow [6, 7, 23]. New numerical methods have been developed for their investigation [5, 16, 17, 25]. The effect of disturbance (such as habitat destruction and invasive species) on population level processes has been investigated with the help of cellular automaton models and simulations. We have demonstrated that decreasing number of habitats promotes invasive (weed) species [4]. As it turned out, the success of eradication of invasive species depends mainly on depression of colonization ability and also depends on spatial aggregation of species [2, 3, 14, 18, 21, 24]. As a particular application, a prototype of an advanced simulation technology-based IT system has been created. It is reliable to model the distribution of environmental pollution over an arbitrary road-system with traffic.
Item Type: | Monograph (Project Report) |
---|---|
Uncontrolled Keywords: | Automatizálás és Számítástechnika |
Subjects: | Q Science / természettudomány > QA Mathematics / matematika > QA75 Electronic computers. Computer science / számítástechnika, számítógéptudomány G Geography. Anthropology. Recreation / földrajz, antropológia, kikapcsolódás > GE Environmental Sciences / környezettudomány |
Depositing User: | Mr. Andras Holl |
Date Deposited: | 08 May 2009 11:00 |
Last Modified: | 30 Nov 2010 20:28 |
URI: | http://real.mtak.hu/id/eprint/962 |
Actions (login required)
Edit Item |