Інфопакет

Моделювання в агрометеорології. Редакція 2019

ОК 11.

Обов’язкова дисципліна для ОП

Другий

2021/2022

2 Семестр

6

Аналізувати закономірності виникнення та розвитку процесів і явищ в атмосфері за їх взаємодії з іншими геосферами (ПРН-1) Застосовувати свої знання для визначення і вирішення проблемних питань і прийняття обґрунтованих рішень в метеорології (ПРН-2) Моделювати атмосферні процеси і явища, застосовуючи картографічні та математичні методи і геоінформаційні технології (ПРН-12)

Очна форма

Успішне опанування курсів «Метеорологія», «Методи агрометеорологічних та агрокліматичних досліджень», «Фізика атмосфери», «Екологічна кліматологія». Знання основних закономірностей впливу погоди і клімату на агрофітоценози. Вміння оцінювати й аналізувати особливості та наслідки впливу погодних умов на об’єкти сільськогосподарського виробництва. Володіння навичками обробки агрометеорологічної та агрокліматичної інформації, методами агрометеорологічного прогнозування, методами синтезу й аналізу інформації.

навчальна дисципліна присвячена вивченню теоретичних основ і методів математичного моделювання радіаційного, теплового і водного режимів у агрофітоценозах, а також їхнього впливу на процеси росту, розвитку і формування урожайності сільськогосподарських культур. Курс складається з двох змістових модулів. Перший змістовий модуль присвячено теорії моделювання (основним принципам математичного моделювання в агрометеорології, властивостям об’єктів моделювання і підходам до моделювання енерго- та масообміну в ґрунтово-рослинному покриві). Другий змістовий модуль присвячено питанням моделювання процесів росту і розвитку рослин та формування урожаю посівів сільськогосподарських культур, а саме вивченню змісту, структури та особливостей застосування фізико-статистичних моделей і динамічних імітаційних моделей продукційного процесу рослин, а також огляду сучасних підходів і перспектив розвитку моделювання. Встановлення та використання мови програмування R.

1.Польовий А. М. Моделювання гідрометеорологічного режиму та продуктивності агроекосистем : [підручник] – Одеса: Екологія, 2013. – 432 с. 2. Genovese, G.P. (2001). Introduction to the MARS Crop Yield Forecasting System (MCYFS). Meeting on 4 and 5 October 2001, Luxembourg. Space Applications Institute, Joint Research Centre of the European Commission, Ispra, Italy, pp. 15. 3. Diepen, C.A. van. (1998). Application of simple interpolation methods in agrometeorology. In: B. Gozzini, M. Hims (Eds). Proceedings of workshop on dealing on spatialisation, 24-25 September, 1996, Toulouse. EUR 18473 EN, Office for Official Publications of the EU 4. Keulen, H. van, Diepen, C.A. van. (1990). Crop growth models and agro-ecological characterization. In: A. Scaife (Ed.). Proceedings of the first congress of the European Society of Agronomy, 5-7 December, Paris, CEC, ESA, INRA, pp. 1-16.

Лекції, практичні, самостійна робота

Контроль знань здійснюється за модульно-рейтинговою системою, яка передбачає дворівневе оцінювання засвоєного матеріалу. Максимальна оцінка становить 100 балів, 60 із яких студент може набрати в ході семестрового контролю і 40 балів – на іспиті. У змістовий модуль 1 (ЗМ1) входять теми 1−5, у змістовий модуль 2 (ЗМ2) – теми 6−12.

Українська