Курсовая работа: Клеточные автоматы и компьютерная экология. Информатика и экология реферат

Лекция - ЭКОЛОГИЯ И МОДЕЛИРОВАНИЕ

Экология — одно из слов, появившихся сравнительно недавно у всех на устах и на страницах газет и журналов. Еще в 60-х годах нашего столетия почти никто, кроме узких специалистов, его не знал, да и большинство из тех, кто знал, использовал в таком смысле, который вряд ли способен заинтересовать широкую общественность. А между тем, термину более 120 лет.

В 1869 г. немецкий естествоиспытатель Эрнст Геккель предложил составной термин «экология» («эко» — дом, жилище, местопребывание и «логос» — наука, знание) как название раздела биологии, ставшего самостоятельным. Классическая экология — наука о взаимодействии организмов и окружающей среды. Сегодня, говоря об экологии, чаще всего имеют в виду не классическую, а, так называемую, социальную экологию, оформившуюся как научное направление и направление общественно-политической деятельности на 100 лет позднее, и занимающуюся проблемами охраны окружающей среды, взаимодействием с ней человеческого сообщества.

В данной главе мы ограничимся некоторыми классическими моделями «старой» экологии, что обусловлено следующими причинами. Во-первых, они достаточно просты и изучены, постановка их вполне очевидна и в познавательном плане интересна и полезна. Во-вторых, модели распространения загрязнений окружающей среды требуют использования весьма сложного математического аппарата, да и сами еще не вполне устоялись. Проблемы охраны окружающей среды чрезвычайно важны, но их обсуждение выходит за пределы нашего курса. Однако, для того, чтобы дать представление о задачах, стоящих перед современными исследователями в этой области, в следующем параграфе приведено описание одной из глобальных моделей, пытающихся выяснить пути взаимодействия экосистемы планеты с индустриальной и экономической системами современного общества.

Остановимся на некоторых понятиях, которые будут встречаться в этой главе. Под особью понимается отдельный индивидуум, отдельный организм. Популяция -это совокупность особей одного вида, существующих в одно и то же время и занимающих определенную территорию. И, наконец, сообщество - это совокупность совместно сосуществующих популяций.

В классической экологии рассматриваются взаимодействиянескольких типов:

• взаимодействие организма и окружающей среды;

• взаимодействие особей внутри популяции;

• взаимодействие между особями разных видов (между популяциями). Математические модели в экологии используются практически с момента возникновения этой науки. И, хотя поведение организмов в живой природе гораздо труднее адекватно описать средствами математики, чем самые сложные физические процессы, модели помогают установить некоторые закономерности и общие тенденции развития отдельных популяций, а также сообществ. Кажется удивительным, что люди, занимающиеся живой природой, воссоздают ее в искусственной математической форме, но есть веские причины, которые стимулируют эти занятия. Вот некоторые цели создания математических моделей в классической экологии.

1. Модели помогают выделить суть или объединить и выразить с помощью нескольких параметров важные разрозненные свойства большого числа уникальных наблюдений, что облегчает экологу анализ рассматриваемого процесса или проблемы.

2. Модели выступают в качестве «общего языка», с помощью которого может быть описано каждое уникальное явление, и относительные свойства таких явлений становятся более понятными.

3. Модель может служить образцом «идеального объекта» или идеализированного поведения, при сравнении с которым можно оценивать и измерять реальные объекты и процессы.

4. Модели действительномогут пролить свет на реальныймир, несовершенными имитациями которого они являются.

При построении моделей в математической экологии используется опыт математического моделирования механических и физических систем, однако с учетом специфических особенностей биологических систем:

• сложности внутреннего строения каждой особи;

• зависимости условий жизнедеятельностиорганизмов от многих фактороввнешней среды;

• незамкнутости экологических систем;

• огромного диапазона внешних характеристик, при которых сохраняется жизнеспособность систем.

Привлечение компьютеров существенно раздвинуло границы моделирования экологических процессов. С одной стороны, появилась возможность всесторонней реализации сложных математических моделей, не допускающих аналитического исследования, с другой — возникли принципиально новые направления, и прежде всего — имитационное моделирование.

www.ronl.ru

Доклад - Клеточные автоматы и компьютерная экология

А. Колесников

Третий Ангел вострубил, и упала с неба большая звезда, горящая подобно светильнику, и пала на третью часть рек и на источники вод. Имя сей звезде полынь; и третья часть вод сделалась полынью, и многие люди умерли от вод, потому что они стали горьки.

Откровение Святого Иоанна Богослова, гл. 8, ст. 10,11

Кто-то точно подметил, что разговор о погоде становится интересным лишь при первых признаках конца света. Сегодня ученые и политики обсуждают проблемы погоды на глобальных форумах, да и простые люди начинают потихоньку интересоваться погодой, причем не только на ближайшие выходные, но и вообще… Атмосфера — огромная, сложнейшая, распределенная, динамическая система. Предсказывать ее поведение чрезвычайно трудно, часто просто невозможно. Глядя на висящие в небесной синеве замысловатые облачные структуры, мы не всегда задумываемся о том, насколько масштабные и драматические процессы происходят там, в вышине. Совсем иное впечатление оставляет ускоренная съемка облачного неба. Картинка эволюции роящихся облачных масс невольно наводит на размышления о природе времени и смысле земного существования. Схожие, но более тревожные мысли навевают кадры, изображающие расползание смога над крупными мегаполисами или, хуже того, постепенной диффузии ядерного гриба… Все мы помним старые черно-белые учебные фильмы, повествующие о формировании зон заражения после атомного взрыва. Они классифицируются по степени опасности. Вблизи эпицентра располагается «мертвая» зона сплошного интенсивного заражения. Далее, в зависимости от направления ветра, зоны распределяются в виде вложенных друг в друга эллипсоидов рассеивания. В принципе, схожей будет картина распространения и любого другого загрязнителя от точечного источника, например, от дымящей трубы, взорвавшегося реактора или апокалиптической звезды из библейского пророчества. Процесс распространения загрязнителя в атмосфере — это процесс рассеивания и смешивания его частиц с частицами воздуха. На ход этого процесса существенное влияние оказывают собственные движения воздушных масс, то есть ветра. В одной и той же местности они дуют в различных направлениях с определенной частотой. Данные о частотах ветров наносятся на особую диаграмму, имеющую романтическое название, воспетое во множестве бардовских песен, — роза ветров. Частицы загрязнителя попадают от первоначального источника в соседние области. Затем из областей, непосредственно примыкающих к источнику, распространяются уже в их окрестностях, и так далее. Сам характер этого процесса указывает на то, что для моделирования рассеивания загрязнителя в атмосфере можно использовать подход, основанный на идеологии клеточных автоматов. В этом случае исследуемый участок представляется в виде клеточного поля. На поле помечаются клетки, в которых находятся эпицентры распространения загрязнения или заражения. Затем концентрацию загрязнителя в каждой клетке поля можно, например, приближенно оценивать по формуле:

(1)

где ak — это массив из девяти элементов, содержащий вероятности ветров соответствующих восьми направлений и вероятность штиля. Само собой разумеется, что девять вероятностей ветров различных направлений, включая вероятность штиля, должны в сумме давать единицу. C*k — это вектор из девяти элементов, содержащий концентрации загрязнителя в соседних с данной восьми клетках и в ней самой. Шаг за шагом для всех клеток поля вычисляется сумма произведений концентраций в соседних восьми ячейках на соответствующие вероятности ветров. К сумме прибавляется еще и произведение вероятности штиля на концентрацию загрязнителя в самой текущей клеточке. Для нормальной работы программы необходимо иметь две копии клеточного поля. В одной из копий следует хранить предыдущее поколение, а в другой — последующее. При смене поколений содержимое последующего поколения становится предыдущим. Из расчетов исключаются крайние ряды ячеек. Это делается для того, чтобы избежать «пограничных» проблем при применении формулы (1). Повторяя расчеты многократно, мы можем наблюдать динамику формирования эллипсоидов рассеивания во времени. При разовом «впрыске» загрязнителя в какую-либо ячейку он быстро рассасывается по клеточному массиву. Для получения более выразительной картины рассеивания в предлагаемом на врезке фрагменте программного кода «впрыск» загрязнителя в соответствующие ячейки осуществляется в начале расчета каждого очередного поколения. Значения концентраций выбросов вводятся в ячейки в неких произвольных единицах.

Для восприятия результатов моделирования важна раскраска клеток. В приведенном программном фрагменте использован алгоритм, переводящий значения концентраций загрязнителя в различные градации яркости цветов — от темно-красного до темно-зеленого. При этом высокие значения концентраций изображаются оттенками красного, который, по мере снижения Z, переходит в желтый, а затем постепенно затухает до темно-зеленого цвета.

Конечно, для по-настоящему точных моделей процессов рассеивания атмосферных загрязнителей следует обращаться к намного более прецизионным методикам, чем та, о которой шла речь. Но все же в данном случае вам нет необходимости решать головоломную систему умопомрачительных дифференциальных уравнений в частных производных на суперкомпьютере астрономической стоимости. При помощи этой несложной программки вы можете выполнить некое небольшое занимательное миниисследование по компьютерному моделированию экологической ситуации в вашем районе, городе или области в пределах временных рамок одной лабораторной работы.

DefByte I-K

DefInt L-N

Dim G As Byte

Dim a(1 To 9) As Single

Dim b(1 To 200, 1 To 200) As Single

Dim c(1 To 200, 1 To 200) As Single

Dim Color As Long

Dim Zmin As Single

Dim Zmax As Single

Dim R As Single

Dim R4 As Single

Dim Z14 As Single

Dim Z24 As Single

Dim Z34 As Single

Private Sub Form_Click()

a(1) = 0.05

a(2) = 0.05

a(3) = 0.1

a(4) = 0.1

a(5) = 0.1

a(6) = 0.1

a(7) = 0.1

a(8) = 0.15

a(9) = 0.25

z = 7

Zmin = 0

Zmax = 2

R = Zmax — Zmin

R4 = R / 4

Z14 = Zmin + R4

Z24 = Z14 + R4

Z34 = Z24 + R4

n = 50

G = 50

For f = 1 To G

b(35, 35) = z

b(45, 15) = z / 2

For i = 2 To n — 1

For j = 2 To n — 1

c(i, j) = 0

k = 0

For l = -1 To 1

For m = -1 To 1

k = k + 1

c(i, j) = c(i, j) + a(k) * b(i + l, j + m)

Next m

Next l

Next j

Next i

For i = 1 To n

For j = 1 To n

Color = SetColor(c(i, j))

Line (6 * (i — 1), 6 * (j — 1))-(6 * i — 1, 6 * j — 1), Color, BF

b(i, j) = c(i, j)

Next j

Next i

Next f

End Sub

Public Function SetColor(z As Single) As Long

Dim t As Byte

Select Case z

Case Is < Zmin

SetColor = RGB(0, 63, 0)

Case Zmin To Z14

t = 63 + 192 * (z — Zmin) / R4

SetColor = RGB(0, t, 0)

Case Z14 To Z24

t = 255 * (z — Z14) / R4

SetColor = RGB(t, 255, 0)

Case Z24 To Z34

t = 255 * (1 — (z — Z24) / R4)

SetColor = RGB(255, t, 0)

Case Z34 To Zmax

t = 63 + 192 * (1 — (z — Z34) / R4)

SetColor = RGB(t, 0, 0)

Case Is > Zmax

SetColor = RGB(63, 0, 0)

End Select

End Function

www.ronl.ru

Реферат: Реферат: Экология информационной среды

В современной цивилизации фактор информации играет все большую роль. Мы только сейчас начинаем понимать, какое огромное значение имеют информационные связи и взаимодействия как в нашем организме, так и в окружающем нас мире. Все это дает основание говорить о необходимости учета информационной среды, образованной миллиардами информационных связей как человеческого сообщества, так и естественных экологических систем. Важно подчеркнуть, что эти связи образуют новую системную целостность, не сводимую к сумме отдельных элементов. Об этом говорилось еще в глубокой древности в Индийской и Тибетской тантрической традиции.

Важнейшим компонентом информационной среды является человеческая психика, дух, сознание. Современные научные исследования, связанные с изучением процессов саморегуляции в сложных нелинейных системах, качественно изменили наши представления о природе физической реальности окружающего нас мира. Оказалось, что как в развитии, нормальном функционировании отдельного живого организма, так и биосферы в целом определяющую роль играют слабые информационные связи, взаимодействия. Именно они, а не перемещения огромных энергий и масс, определяют, в конечном счете, адаптивные возможности биосферы планеты.

Доказательством того, какую важную роль играют информационные объекты в материальной жизни людей, могут быть компьютерные вирусы. Хотя это чисто информационные «сущности», не имеющие телесной оболочки, они способны принести огромный материальный вред, вплоть до разрушения компьютерного «железа».

Таким образом, с позиций современной науки, сохранение и нормальное функционирование нашей планеты в первую очередь определяется иерархией сложнейших информационных связей. В этом отношении биосфера земли — что-то вроде гигантского суперкомпьютера, от успешного функционирования которого и зависит сбалансированность и самовосстановление экологических систем в разных уголках нашей планеты. И, наоборот, сбои в его работе, нарастание хаоса приводят к деструктивным процессам в биосфере, резкому увеличению энтропии (3). По всей видимости, отголосками подобных представлений являются разнообразные мифы о духах природы, тонкоматериальных мирах шаманов.

В Европейской культуре одним из первых эту проблему поставили В.Вернадский, выдвинувший идею ноосферы — единой информационной среды нашей планеты, Пьер Тейяр де Шарден, К.Юнг, А.Кестлер.

С этой точки зрения очень большое прикладное значение имеет изучение различных информационных каналов, позволяющих влиять на механизмы самоорганизации биосферы, способствовать снижению хаоса. Один из подобных каналов известен с глубокой древности и используется уже много тысячелетий — это так называемые места силы. Именно в них обычно располагались древние храмы и святилища, зарождались древние цивилизации и религии. Как показывают современные исследования, они обычно находятся в особых областях, отмеченных геологическими аномалиями, необычными геофизическими полями.

Большинство человеческих культур, начиная от шаманистических традиций до великих цивилизаций древности, связывало подобные места с возможностью общения с высшими планами нашей вселенной, достижения с их помощью гармонии человека и природы. Согласно подобным представлениям различные культовые сооружения, построенные в этих местах, играли огромную роль в благополучии соответствующего сообщества, позволяли гармонизировать отношения человека и природы. Это каменные круги и лабиринты, ступы, пагоды, мантровые колеса, часовни и т.д.

Такие места силы рассматривались в древности как своеобразные акупунктурные точки Земли, регулирующие процессы планетарного гомеостаза. С современной точки зрения это не лишено смысла. Как показали исследования неравновесных отрытых систем (а именно к ним относится биосфера Земли), в них имеются определенные области, чрезвычайно чувствительные к внешним воздействиям и способные очень сильно влиять на работу системы в целом. По-видимому, именно подобные точки и были открыты в глубокой древности как места силы. Нет нужды говорить, сколь огромное значение для нашей цивилизации может иметь осмысленное использование подобных информационных каналов для восстановления нормального функционирования биосферы планеты, борьбы с катастрофически нарастающим хаосом.

Важно подчеркнуть, что восприятие нашей планеты как единого организма, разработка информационных каналов взаимодействия с ним занимали громадное место и в древних цивилизациях нашей планеты. Если посмотреть с современной точки зрения на разнообразные магические и религиозные обряды, практиковавшиеся с глубокой древности, то мы ясно увидим, что они представляли собой, прежде всего, информационные воздействия как на биосферу планеты, так и на коллективное бессознательное древних этносов. Это и различные жертвоприношения, и шаманские камлания и т.д. Причем в сознании наших предков такие обряды воспринимались как необходимое условие выживания и сохранения природной среды.

Разнообразные формы древней магии и были направлены на поддержание гармоничных отношений между материальным миром и ноосферой. Это осуществлялось не только с помощью магических и религиозных обрядов, но и за счет использования древних инструментов и приборов. Часть из них сохранилась и до наших дней, это разнообразные мегалитические сооружения: кельтские каменные круги и стоячие камни, лабиринты, пирамиды и многие другие. К сожалению, многое из древних традиций утрачено, но нет сомнений, что роль этих устройств в поддержании равновесия жизни на земле огромна, и в наши кризисные времена важно восстановить утраченное знание. Эта нелегкая задача, безусловно, требует усилий людей из разных стран.

С этой целью несколько лет назад возник международный проект, участниками которого являются ученые и просто заинтересованные люди из разных стран: России, Латвии, Казахстана, Польши, США, Шотландии. В рамках проекта были организованы многочисленные экспедиции в различные уголки нашей планеты.

Современная наука и древние технологии гармонизации информационной среды

Одной из наиболее распространенных в древности мегалитических «конструкций», по-видимому, игравших экологическую роль, являются лабиринты. Их сохранилось на земле огромное множество, наиболее известные из них находятся в Скандинавии, на Соловецких островах, в Дагестане, Северной и Южной Америке и других уголках нашей планеты. Однако только сейчас мы начинаем понимать, как работают эти древние сооружения.

Согласно современной нелинейной физике и теории хаоса определенные геометрические формы играют очень большую роль в нашем мире, являются универсальным языком вселенной. Их можно встретить и в живой, и в неживой природе. Это и снежинки, и морозные узоры на стекле, разнообразные формы раковин, цветов растений. Причем, несмотря на невероятное разнообразие окружающего нас мира, базовый набор элементов таких естественных орнаментов достаточно невелик и встречается на всех уровнях организации нашей вселенной, от геометрической структуры молекул до формы галактик. Это спирали, звезды, кресты, свастики и т.д. (4). Эти же геометрические формы были хорошо известны и в древней мистической традиции, что было показано в работах Карла Юнга (5). Это разнообразные мандалы и янтры, магические знаки и орнаменты.

Очень важно подчеркнуть, что по своему действию подобные геометрические формы напоминают центр кристаллизации — маленький кристаллик, который вызывает мгновенную кристаллизацию насыщенного хаотического раствора. Только в данном случае они служат «зародышами» упорядоченности, организуя и структурируя вокруг себя пространство и время. Таким образом, они являются своеобразными центрами упорядоченности, противодействуя нарастанию хаоса. Бесконечно повторяясь на всех уровнях организации нашего мира, они образуют своеобразный каркас, «скелет» нашего мира. Именно благодаря ему из аморфной материи возникает бесконечное разнообразие форм.

И, наоборот, разрушение такого информационного каркаса приводит к лавинообразному росту хаоса (энтропии), резкому уменьшения разнообразия, креативности, постепенной деградации всех форм жизни и биосферы-ноосферы в целом. Ну а то, что в наше время (Кали югу) хаос нарастает, видно по многочисленным экологическим и социальным катастрофам, резкой активизации потребительского отношения к жизни, животного начала, росту наркомании, преступности, коррупции.

Естественно, упорядочивающий эффект архетипических форм очень сильно зависит от их расположения. С этой точки зрения древние места силы — своеобразные энергетические центры нашей планеты — заслуживают особого внимания. Сильнейшие энергетические и информационные потоки, проходящие через подобные зоны, многократно усиливают упорядочивающий эффект архетипических форм, переносят их в другие области планеты, «тиражируют» их снова и снова. Это и позволяет создать своеобразный Ноосферный «скелет», поддерживать его устойчивость, противодействуя нарастанию хаоса.

Об этой особой роли планетарных мест силы было хорошо известно с глубокой древности. Именно в них располагались древние мегалитические сооружения, строились храмы, ступы, пагоды, размещались мантровые колеса и флаги. Естественно чтобы эффект архетипической формы был максимален, необходимо было ее инициировать и поддерживать в активном состоянии с помощью специальных ритуалов и обрядов (6).

К одной из древнейших архетипических форм относятся и лабиринты. Даже сейчас каменные лабиринты или их изображения можно встретить в самых различных уголках нашей планеты. Ну, а в древности они, по-видимому, образовывали гигантскую сеть, покрывавшую всю поверхность Земли. Вместе с каменными кругами они и образовывали древнейшую систему, противодействующую нарастанию хаоса, поддерживающую экологию ноосферы-биосферы, гармонизирующую взаимодействие плотного (материального) и тонкоматериального (информационного) миров.

Нетрудно увидеть, что они представляют собой особую разновидность мандалы. Возможно, одна из причин современного социального и экологического кризиса в том, что эта сеть лабиринтов почти разрушена. И задача нашего проекта в том, чтобы понять, как работала эта древняя экологическая система, и восстановить её в обновленном виде, опираясь на древние и современные технологии.

Список литературы

Для подготовки данной работы были использованы материалы с сайта http://newdoctor.ru

www.neuch.ru

Клеточные автоматы и компьютерная экология

А. Колесников

Третий Ангел вострубил, и упала с неба большая звезда, горящая подобно светильнику, и пала на третью часть рек и на источники вод. Имя сей звезде полынь; и третья часть вод сделалась полынью, и многие люди умерли от вод, потому что они стали горьки.

Откровение Святого Иоанна Богослова, гл. 8, ст. 10,11

Кто-то точно подметил, что разговор о погоде становится интересным лишь при первых признаках конца света. Сегодня ученые и политики обсуждают проблемы погоды на глобальных форумах, да и простые люди начинают потихоньку интересоваться погодой, причем не только на ближайшие выходные, но и вообще… Атмосфера - огромная, сложнейшая, распределенная, динамическая система. Предсказывать ее поведение чрезвычайно трудно, часто просто невозможно. Глядя на висящие в небесной синеве замысловатые облачные структуры, мы не всегда задумываемся о том, насколько масштабные и драматические процессы происходят там, в вышине. Совсем иное впечатление оставляет ускоренная съемка облачного неба. Картинка эволюции роящихся облачных масс невольно наводит на размышления о природе времени и смысле земного существования. Схожие, но более тревожные мысли навевают кадры, изображающие расползание смога над крупными мегаполисами или, хуже того, постепенной диффузии ядерного гриба… Все мы помним старые черно-белые учебные фильмы, повествующие о формировании зон заражения после атомного взрыва. Они классифицируются по степени опасности. Вблизи эпицентра располагается "мертвая" зона сплошного интенсивного заражения. Далее, в зависимости от направления ветра, зоны распределяются в виде вложенных друг в друга эллипсоидов рассеивания. В принципе, схожей будет картина распространения и любого другого загрязнителя от точечного источника, например, от дымящей трубы, взорвавшегося реактора или апокалиптической звезды из библейского пророчества. Процесс распространения загрязнителя в атмосфере - это процесс рассеивания и смешивания его частиц с частицами воздуха. На ход этого процесса существенное влияние оказывают собственные движения воздушных масс, то есть ветра. В одной и той же местности они дуют в различных направлениях с определенной частотой. Данные о частотах ветров наносятся на особую диаграмму, имеющую романтическое название, воспетое во множестве бардовских песен, - роза ветров. Частицы загрязнителя попадают от первоначального источника в соседние области. Затем из областей, непосредственно примыкающих к источнику, распространяются уже в их окрестностях, и так далее. Сам характер этого процесса указывает на то, что для моделирования рассеивания загрязнителя в атмосфере можно использовать подход, основанный на идеологии клеточных автоматов. В этом случае исследуемый участок представляется в виде клеточного поля. На поле помечаются клетки, в которых находятся эпицентры распространения загрязнения или заражения. Затем концентрацию загрязнителя в каждой клетке поля можно, например, приближенно оценивать по формуле:

(1)

где ak- это массив из девяти элементов, содержащий вероятности ветров соответствующих восьми направлений и вероятность штиля. Само собой разумеется, что девять вероятностей ветров различных направлений, включая вероятность штиля, должны в сумме давать единицу. C*k- это вектор из девяти элементов, содержащий концентрации загрязнителя в соседних с данной восьми клетках и в ней самой. Шаг за шагом для всех клеток поля вычисляется сумма произведений концентраций в соседних восьми ячейках на соответствующие вероятности ветров. К сумме прибавляется еще и произведение вероятности штиля на концентрацию загрязнителя в самой текущей клеточке. Для нормальной работы программы необходимо иметь две копии клеточного поля. В одной из копий следует хранить предыдущее поколение, а в другой - последующее. При смене поколений содержимое последующего поколения становится предыдущим. Из расчетов исключаются крайние ряды ячеек. Это делается для того, чтобы избежать "пограничных" проблем при применении формулы (1). Повторяя расчеты многократно, мы можем наблюдать динамику формирования эллипсоидов рассеивания во времени. При разовом "впрыске" загрязнителя в какую-либо ячейку он быстро рассасывается по клеточному массиву. Для получения более выразительной картины рассеивания в предлагаемом на врезке фрагменте программного кода "впрыск" загрязнителя в соответствующие ячейки осуществляется в начале расчета каждого очередного поколения. Значения концентраций выбросов вводятся в ячейки в неких произвольных единицах.

Для восприятия результатов моделирования важна раскраска клеток. В приведенном программном фрагменте использован алгоритм, переводящий значения концентраций загрязнителя в различные градации яркости цветов - от темно-красного до темно-зеленого. При этом высокие значения концентраций изображаются оттенками красного, который, по мере снижения Z, переходит в желтый, а затем постепенно затухает до темно-зеленого цвета.

Конечно, для по-настоящему точных моделей процессов рассеивания атмосферных загрязнителей следует обращаться к намного более прецизионным методикам, чем та, о которой шла речь. Но все же в данном случае вам нет необходимости решать головоломную систему умопомрачительных дифференциальных уравнений в частных производных на суперкомпьютере астрономической стоимости. При помощи этой несложной программки вы можете выполнить некое небольшое занимательное миниисследование по компьютерному моделированию экологической ситуации в вашем районе, городе или области в пределах временных рамок одной лабораторной работы.

DefByte I-K

DefInt L-N

Dim G As Byte

Dim a(1 To 9) As Single

Dim b(1 To 200, 1 To 200) As Single

Dim c(1 To 200, 1 To 200) As Single

Dim Color As Long

Dim Zmin As Single

Dim Zmax As Single

Dim R As Single

Dim R4 As Single

Dim Z14 As Single

Dim Z24 As Single

Dim Z34 As Single

Private Sub Form_Click()

a(1) = 0.05

a(2) = 0.05

a(3) = 0.1

a(4) = 0.1

a(5) = 0.1

a(6) = 0.1

a(7) = 0.1

a(8) = 0.15

a(9) = 0.25

z = 7

Zmin = 0

Zmax = 2

R = Zmax - Zmin

R4 = R / 4

Z14 = Zmin + R4

Z24 = Z14 + R4

Z34 = Z24 + R4

n = 50

G = 50

For f = 1 To G

b(35, 35) = z

b(45, 15) = z / 2

For i = 2 To n - 1

For j = 2 To n - 1

c(i, j) = 0

k = 0

For l = -1 To 1

For m = -1 To 1

k = k + 1

c(i, j) = c(i, j) + a(k) * b(i + l, j + m)

Next m

Next l

Next j

Next i

For i = 1 To n

For j = 1 To n

Color = SetColor(c(i, j))

Line (6 * (i - 1), 6 * (j - 1))-(6 * i - 1, 6 * j - 1), Color, BF

b(i, j) = c(i, j)

Next j

Next i

Next f

End Sub

Public Function SetColor(z As Single) As Long

Dim t As Byte

Select Case z

Case Is < Zmin

SetColor = RGB(0, 63, 0)

Case Zmin To Z14

t = 63 + 192 * (z - Zmin) / R4

SetColor = RGB(0, t, 0)

Case Z14 To Z24

t = 255 * (z - Z14) / R4

SetColor = RGB(t, 255, 0)

Case Z24 To Z34

t = 255 * (1 - (z - Z24) / R4)

SetColor = RGB(255, t, 0)

Case Z34 To Zmax

t = 63 + 192 * (1 - (z - Z34) / R4)

SetColor = RGB(t, 0, 0)

Case Is > Zmax

SetColor = RGB(63, 0, 0)

End Select

End Function