Математична модель адаптаційних здатностей Syringa persica L.
The mathematics forecast (model) and integral estimation of adaptative ability of Syringa persica L. is formed as a result of the investigation on growth, development, winter and drought resistance of this species.
Збережено в:
| Дата: | 2005 |
|---|---|
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Англійська |
| Опубліковано: |
M.M. Gryshko National Botanical Garden of the NAS of Ukraine
2005
|
| Онлайн доступ: | https://www.plantintroduction.org/index.php/pi/article/view/390 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Plant Introduction |
| Завантажити файл: |  |
Репозитарії
Plant Introduction| _version_ | 1860122305658617856 |
|---|---|
| author | Termena, B.K. Daskaljuk, I.I. |
| author_facet | Termena, B.K. Daskaljuk, I.I. |
| author_sort | Termena, B.K. |
| baseUrl_str | https://www.plantintroduction.org/index.php/pi/oai |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2019-12-29T12:20:59Z |
| description | The mathematics forecast (model) and integral estimation of adaptative ability of Syringa persica L. is formed as a result of the investigation on growth, development, winter and drought resistance of this species. |
| doi_str_mv | 10.5281/zenodo.2586147 |
| first_indexed | 2025-07-17T12:42:16Z |
| format | Article |
| fulltext |
29ISSN 1605�6574. Інтродукція рослин, 2005, № 1
УДК 582.916.16:581.522.4
Б.К. ТЕРМЕНА, І.І. ДАСКАЛЮК
Чернівецький національний університет імені Юрія Федьковича
Україна, 58022 м. Чернівці, вул. Федьковича, 11
МАТЕМАТИЧНА МОДЕЛЬ АДАПТАЦІЙНИХ
ЗДАТНОСТЕЙ SYRINGA PERSICA L.
На основі вивчення ростових процесів, генеративного розвитку, зимостійкості й засухостійкості дано інтег�
ральну оцінку та побудовано математичну модель адаптаційних здатностей Syringa persica L.
Уведення в культуру й розширення ареалів
перспективних видів рослин є однією з най
важливіших проблем освоєння ресурсів сві
тової флори. Розв'язання цієї проблеми по
в'язане з інтродукцією високодекоративних
видів, потреба в яких постійно зростає, проте
забезпечується не повністю. Одним із найпе
рспективніших щодо цього є рід Syringa L.
(родина Oleaceae Lindl.), види якого відрізня
ються тривалим і рясним цвітінням, різно
манітністю забарвлення квіток, високою за
гальною декоративністю. Однак, незважа
ючи на популярність бузків у багатьох
країнах світу, на території України рід Sy
ringa належить до числа маловикористову
ваних. Серед рослин цього роду значний ін
терес становить бузок персидський.
Метою дослідження було математичне
моделювання й оцінка потенційних адап
таційних здатностей Syringa persica L. в
аспекті інтродукційного прогнозу.
S. persica – це розкидистий кущ заввиш
ки до 2,5 м. Листки від ланцетних до вузь
кояйцеподібних, темно
зелені. Квітки ліло
во
рожеві, запашні. Цвіте щорічно й рясно
у травні – червні. Досить зимостійкий.
Щодо походження цього виду існує бага
то суперечливих думок. Тривалий час об
ластю його природного місцезростання вва
жали Іран, де S. persica дико зростає на
схилах гір. Пізніше було встановлено, що
цей вид утворився в умовах китайської
флори. Нині, крім Ірану, бузок персидсь
кий у дикому стані зростає у Західних
Гімалаях, Афганістані і на Кавказі [2].
Деякі дослідники вважають, що цей вид
відомий тільки в культурі. На їх думку,
S. persica взагалі є не самостійним видом, а
гібридом S. afghanica × S. vulgaris [1].
На основі вивчення біоекологічних вла
стивостей, аналізу підсумків інтродукції у
різних географічних районах з урахуван
ням кліматичних умов природних місць
зростань побудовано математичну модель
адаптаційних здатностей S. persica [3]. З
цією метою застосовано діалогову систему
(ДС) на основі методу групового обліку ар
гументів в умовах обмеженого числа екс
периментальних даних (МГОА). На відмі
ну від відомих пакетів регресійної іден
тифікації, в оригінальних алгоритмах ДС
МГОА реалізовано принципи зовнішніх до
повнень і послідовність вибору, що дає змо
гу автоматизувати процес побудови моде
лей у заданих класах базисних функцій.
ДС МГОА дозволяє розв'язувати задачі
структурно
параметричної ідентифікації
моделей складних об'єктів, процесів і сис
тем в умовах обмеженої кількості експери
ментальних даних, їх зашумленості і не
повної визначеності як за складом інфор
мативних вхідних (незалежних) змінних,
так і за структурою моделей. Пошук мо
делі оптимальної складності проводиться
автоматично – шляхом перебору моделей
претендентів за зовнішніми критеріями і
формується поліном заданого ступеня.© Б.К. ТЕРМЕНА, І.І. ДАСКАЛЮК, 2005
30 ISSN 1605�6574. Інтродукція рослин, 2005, № 1
Б.К. Термена, І.І. Даскалюк
СКВ 1 = 3.6652e – 001 R 2 = 1.1510e + 000
y = –1.2510e – 005 + 1.0000e*y6(7)
y6 (7) = –1.0210e + 000 + 1.0253e + 000*y5(7) +
+ 5.240e – 002*x11
y6 (10) = 2.8500e – 006 + 1.0000e + 000*y5(10)
y5 (4) = 9.7163e – 001 + 8.2589e – 001*y4(4) –
– 4 . 7 2 3 4 e – 0 0 3 * x 1 0 + 8 . 4 6 6 3 e –
– 004*y4 (4)*x10
y5 (7) = –9.1089e – 003 + 2.8568e – 001*y4(7) +
+ 7.1604e – 001*y4(4)
y5 (10) = 1.9037e – 006 + 1.0000e + 000*y4 (10)
y4 (2) = –4.3570e – 002 + 6.631e – 001*y3(2) +
+ 3.4505e – 001*y3(10)
y4 (4) = –1.8153e + 000 + 1.5369e + 000*y3(4) +
+ 8 . 9 6 2 2 e – 0 0 2 * x 7 – 9 . 3 7 0 9 e –
– 003*y3(4)*x7 – 5.2399e – 002*(y3 (4))2
y4 (7) = –1.9615e – 002 + 5.364e – 001*y3(7) +
+ 4.6723e – 001*y3(9)
y4 (10) = –2.5476e – 002 + 2.9206e – 001*y3(10) +
+ 7.1273e – 001*y3(1)
y3 (1) = –5.0646e – 001 + 4.0893e – 001*y2(1) +
+ 8 . 3 5 2 6 e – 0 0 1 * y 2( 8 ) – 2 . 4 8 7 7 e –
– 002*y2(1)*y2(8)
y3 (2) = 2.6834e + 000 + 4.9932e – 001*y2(2) –
– 1 . 3 4 7 0 e – 0 0 2 * x 1 0 + 2 . 5 7 7 7 e –
– 003*y2(2)*x10
y3 (4) = –8.8091e – 002 + 4.3619e – 001*y2(4) +
+ 5.8039e – 001*y2(8)
y3 (7) = 2.6922e – 002 + 1.0635e + 000*y2(7) –
– 3.5534e – 002*x9
y3 (9) = –4.9991e – 002 + 6.0378e – 001*y2(9) +
+ 4.0563e – 001*y2(3)
y3 (10) = –4.9597e – 002 + 2.0911e – 001*y2(10) +
+ 8.0023e – 001*y2(3)
y2 (1) = –5.2182e – 001 + 3.6026e – 001*y1(1) +
+ 8.7175e – 001*y1(3) – 2.2543e –
– 002*y1(1)*y1(3)
y2 (2) = –4.7795e + 000 + 1.9968e + 000*y1(2) +
+ 2 . 5 9 8 8 e – 0 0 1 * x 7 – 2 . 8 7 5 3 e –
– 002*y1(2)*x7 – 7.2992e – 002*(y1 (2))2
y2 (3) = –3.7738e + 000 + 1.0217e + 000*y1(3) +
+ 5 . 0 9 7 9 e – 0 0 2 * x 1 0 + 4 . 0 7 5 9 e –
– 004*y1(3)*x10 – 2.0253e – 002*(y1 (3))2 –
– 1.5556e – 004*(x10)2
y2 (4) = –6.5068e – 001 + 5.548e – 001*y1(4) +
+ 7 .10007e – 001*y 1(3) – 2 .4015e –
– 002*y1(4)*y1(3)
y2 (7) = 5.0820e + 000 + 1.8360e – 001*y1(7) –
– 2 . 7 1 2 8 e – 0 0 2 * x 1 0 + 4 . 3 5 3 8 e –
– 003y1(7)*x10
y2 (8) = –4.7859e + 000 + 2.0795e + 000*y1(8) +
+ 2 . 2 5 3 7 e – 0 0 1 * x 7 – 4 . 9 6 7 9 e –
– 002*y1(8)*x7 + 3.5277e – 002*(y1 + (8))2 +
+ 3.2032e – 003*(x7)2
y2 (9) = –4.9450e + 000 + 2.0937e + 000*y1(9) +
+ 2 . 6 0 8 3 e – 0 0 1 * x 7 – 2 . 9 8 1 2 e –
– 002*y1(9)*x7 – 8.0337e – 002*(y1 (9))2
y2 (10) = –5.9815e + 000 + 2.0331e + 000*y1(10) +
+ 3 . 3 4 1 3 e – 0 0 1 * x 7 – 5 . 7 3 0 3 e –
– 002*y1(10)*x7 – 1.2347e – 002*(y1 (10))2
+ + 1.6742e – 003*(x7)2
y1 (1) = 3.4790e + 000 + 4.5050e – 004*x1 + 6.5547e –
– 001*x8 – 1.3003e – 004*x1*x8 + 1.4635e –
– 002*(x8)2
y1 (2) = 5.6789e + 000 + 8.7814e – 003*x2 + 4.3818e –
– 001*x4 – 6.3737e – 004*x2*x4 + 5.4769e
– – 003*(x4)2
y1 (3) = 1.2051e + 001 + 3.3569e – 001*x3 – 1.3310e –
– 001*x7 – 1.0012e – 002*x3*x7
y1 (4) = 8.7074e + 000 + 1.6316e – 001*x4 – 1.6176e +
+ 000*x6
y1 (7) = 2.7957e + 000 + 1.1898e – 001*x7 + 5.7316e –
– 001*x8 – 1.4165e – 002*x7*x8
y1 (8) = 1.0377e + 000 + 4.2900e – 001*x8 + 4.6923e –
– 002*x10 – 5 .6972e – 004*x8*x10 +
+ 4 . 5 5 3 1 e – 0 0 3 * ( x 8) 2 – 1 . 4 9 5 7 e –
– 004*(x10)2
y1 (9) = –2.1739e – 001 + 1.0303e + 000*x9 –
– 2.5949e – 002*x4 + 2.2030e – 002*x9*x4 –
– 3.2340e – 002*(x9)2
y1 (10) = 6.3669e – 001 + 1.2718e – 001*x10 +
+ 3.1953e – 001*x3 – 8.8454e – 004*x10*x3 –
– 4.1237e – 004(x10)2,
Математична модель адаптаційних здатностей S. persica
де 1 — CКB — середньоквадратичне відхилення моделювання; 2 — R — максимальна різниця між фак
тичним і модельним значенням; y — інтегральний показник життєздатності й перспективності де
ревних рослин, бали (0,4—8,5); х1 — суми температур вище 10 °С; х2 — кількість днів з температурою
вище +5 °С; х3 — середній із абсолютних річних мінімумів температури повітря, °С; х4 — середня тем
пература найбільш холодного місяця, °С; х5 — показник відносних температур повітря за другу поло
вину зими; х6 — коефіцієнт зволоження; х7 — середній дефіцит вологи повітря за липень; х8 — серед
ня добова температура повітря у весняний період, °С; х9 — середня добова температура повітря в осін
ній період вегетації, °С; х10 — показник континентальності клімату; х11 — показник фотоперіодичного
впливу.
31ISSN 1605�6574. Інтродукція рослин, 2005, № 1
Математична модель адаптаційних здатностей Syringa persica L.
Прогноз перспективності інтродукції Syringa persica
Алма<Ата 7,5 3410 218,0 –26,0 –7,4 0,68 0,7 29,8 6,2 13,2 215,0 15,2
Архангельськ 2,8 1225 90,0 –33,0 –12,8 0,93 2,2 9,8 –4,7 4,4 133,0 22,3
Бішкек 7,5 3600 227,0 –26,0 –5,4 0,65 0,6 35,7 7,6 13,8 214,0 15,0
Брест 6,2 2560 208,0 –22,0 –4,4 0,74 1,1 13,2 4,0 10,6 174,0 17,4
Вільнюс 5,1 2320 194,0 –25,0 –5,5 0,85 1,9 11,2 1,0 9,1 130,0 17,3
Владивосток 2,4 2239 190,3 –26,0 –14,4 0,90 2,0 5,3 0,3 12,4 248,0 15,2
Воронеж 5,8 2559 187,0 –29,0 –9,3 0,85 1,1 19,3 0,9 9,2 193,0 17,2
Дніпропетровськ 6,0 3180 211,0 –22,0 –5,4 0,71 0,7 25,4 4,7 12,3 173,0 16,5
Донецьк 6,4 3140 205,0 –33,0 –6,0 0,75 0,9 24,5 4,1 12,0 173,0 16,1
Іркутськ 1,4 1572 148,0 –41,0 –21,2 1,04 1,5 11,3 –4,8 4,1 224,0 17,3
К.<Подільський 6,2 2765 202,0 –23,0 –5,0 0,41 1,0 16,6 4,7 11,5 153,0 16,5
Калінінград 5,8 2320 204,0 –20,0 –3,0 0,71 1,6 9,7 3,5 10,6 115,0 17,3
Каунас 5,6 2350 196,0 –23,0 –4,9 0,71 1,3 10,4 2,8 9,9 126,0 17,2
Київ 6,5 2705 202,0 –23,0 –6,1 0,75 1,0 18,5 3,4 16,5 156,0 17,0
Кишинів 8,0 3125 225,0 –21,0 –3,6 0,64 0,7 23,0 5,9 12,9 161,0 15,5
Краснодар 6,5 3602 239,0 –23,0 –1,8 0,56 0,8 24,3 7,6 14,5 168,0 15,3
Ліпецьк 5,4 2544 185,0 –30,0 –10,3 0,86 1,1 17,1 0,6 9,0 178,0 17,1
Львів 6,5 2625 214,0 –20,0 –3,8 0,70 1,2 23,1 5,0 11,3 138,0 16,5
Мінськ 5,1 2210 186,0 –27,0 –6,9 0,80 1,6 12,0 1,6 8,6 136,0 17,2
Москва 5,0 2055 175,0 –32,0 –10,2 0,87 1,5 13,6 –0,4 7,4 154,0 17,3
Н. Новгород 3,4 1374 169,0 –31,0 –12,0 0,91 2,7 12,9 –1,1 7,0 171,0 18,4
Одеса 7,1 3385 228,0 –17,0 –2,6 0,63 0,6 23,4 5,6 14,3 164,0 15,5
Орел 5,1 2286 180,0 –30,0 –9,2 0,89 1,3 15,1 0,2 8,2 160,0 16,5
Петрозаводськ 3,9 1554 154,0 –28,0 –9,7 0,88 2,1 9,9 –2,4 6,3 129,0 20,3
Рига 5,1 2170 189,0 –21,0 –4,5 0,73 1,5 9,6 2,1 9,5 120,0 17,5
Ростов<на<Дону 6,0 3250 214,0 –23,0 –5,8 0,66 0,8 26,4 4,6 12,8 170,0 16,0
С.<Петербург 4,5 1866 173,0 –31,0 –7,9 0,86 1,6 11,8 –0,6 7,8 130,0 19,3
Саратов 6,6 3012 192,0 –30,0 –11,1 0,9 0,7 26,6 0,9 10,6 189,0 17,2
Сімферополь 6,8 3145 240,0 –19,0 –1,0 0,53 0,8 21,9 6,2 13,9 155,0 15,3
Ташкент 7,9 4391 263,0 –19,0 –0,9 0,47 0,4 43,2 1,1 16,0 200,0 15,2
Тбілісі 8,0 3965 273,0 –9,0 1,3 0,35 0,7 29,7 9,7 16,6 163,0 15,2
Тинда 1,3 1404 129,0 –51,0 –31,7 1,06 2,1 19,9 –10,0 0,3 284,0 17,3
Томськ 1,2 1750 153,0 –44,0 –19,2 0,93 1,6 10,8 –5,1 5,1 200,0 17,4
Ужгород 6,6 3035 235,0 –18,0 –2,8 0,66 1,2 18,1 7,1 12,6 143,0 16,4
Феодосія 7,0 3757 250,0 –15,0 0,6 0,42 0,5 25,3 6,9 15,8 156,0 15,3
Хабаровськ 1,4 2469 178,0 –35,0 –22,3 1,04 1,4 10,9 –2,7 8,9 270,0 16,5
Харків 6,3 2775 201,0 –26,0 –7,1 0,80 0,9 20,7 3,1 10,4 167,0 17,2
Чернівці 6,3 2740 216,0 –23,0 –5,0 0,68 1,2 14,6 4,9 11,4 153,0 16,3
Якутськ 1,0 1565 97,0 –57,0 –43,2 1,06 0,8 18,2 –14,8 –0,9 164,0 20,5
Пункти
інтродукції
y x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11
Для інтегральної оцінки адаптаційних
здатностей рослин ураховували характер
ростових процесів, генеративний розвиток,
зимостійкість і засухостійкість [4].
При застосуванні такої системи на пер
сональному комп'ютері (Pentium III, 700
MHz) отримано математичну модель, яка
досить адекватно відображає потенційні
адаптаційні здатності досліджуваного виду.
На цій основі розроблено прогнозні показ
ники перспективності інтродукції S. persica
(див. таблицю).
32 ISSN 1605�6574. Інтродукція рослин, 2005, № 1
Б.К. Термена, І.І. Даскалюк
Результати проведених нами дослі
джень можуть бути використані в практи
ці інтродукції для оптимізації культиген
ного ареалу S. persica, а також для теоре
тичних розробок прогнозування успішності
інтродукції перспективних видів деревних
рослин.
1. Александрова М. Аристократы сада: краси
воцветущие кустарники. – М.: ЗАО "Фитон +",
2000. – 192 с.
2. Горб В.К., Белорусец Е.Ш. Сирень. – К.:
Урожай, 1990. – 176 с.
3. Термена Б.К. О выявлении адаптацион
ных возможностей древесных интродуцентов
(в связи с климатическими условиями) // Бюл.
Гл. ботан. сада АН СССР. – 1982. – Вып. 125. –
С. 10–17.
4. Термена Б.К., Буджак В.В. Біоекологічні ас
пекти прогнозування інтродукції деревних рос
лин. – Чернівці: Рута, 1998. – 170 с.
Рекомендував до друку П.Є. Булах
Б.К. Термена, И.И. Даскалюк
Черновицкий национальный университет имени
Юрия Федьковича, Украина, г. Черновцы
МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ
АДАПТАЦИОННЫХ СПОСОБНОСТЕЙ
SYRINGA PERSICA L.
На основании изучения ростовых процессов, гене
ративного развития, зимостойкости и засухоустой
чивости дана интегральная оценка и построена ма
тематическая модель адаптационных способностей
Syringa persica L.
B.K. Termena, I.I. Daskaljuk
Yu. Fedkovych Chernivtsy State University,
Ukraine, Chernivtsy
MATHEMATICS FORECASTING OF ADAPTA
TIVE POSSIBILITIES OF SYRINGA PERSICA L.
The mathematics forecast (model) and integral esti
mation of adaptative ability of Syringa persica L. is
formed as a result of the investigation on growth,
development, winter and drought resistance of this
species.
|
| id | oai:ojs2.plantintroduction.org:article-390 |
| institution | Plant Introduction |
| keywords_txt_mv | keywords |
| language | English |
| last_indexed | 2025-07-17T12:42:16Z |
| publishDate | 2005 |
| publisher | M.M. Gryshko National Botanical Garden of the NAS of Ukraine |
| record_format | ojs |
| resource_txt_mv | wwwplantintroductionorg/c5/0c2f71f30efe5d0d5243f231f93fc8c5.pdf |
| spelling | oai:ojs2.plantintroduction.org:article-3902019-12-29T12:20:59Z Mathematics forecasting of adaptative possibilities of Syringa persica L. Математична модель адаптаційних здатностей Syringa persica L. Termena, B.K. Daskaljuk, I.I. The mathematics forecast (model) and integral estimation of adaptative ability of Syringa persica L. is formed as a result of the investigation on growth, development, winter and drought resistance of this species. На основі вивчення ростових процесів, генеративного розвитку, зимостійкості й засухостійкості дано інтегральну оцінку та побудовано математичну модель адаптаційних здатностей Syringa persica L. M.M. Gryshko National Botanical Garden of the NAS of Ukraine 2005-03-01 Article Article application/pdf https://www.plantintroduction.org/index.php/pi/article/view/390 10.5281/zenodo.2586147 Plant Introduction; Vol 25 (2005); 29-32 Інтродукція Рослин; Том 25 (2005); 29-32 2663-290X 1605-6574 10.5281/zenodo.3377841 en https://www.plantintroduction.org/index.php/pi/article/view/390/371 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0 |
| spellingShingle | Termena, B.K. Daskaljuk, I.I. Математична модель адаптаційних здатностей Syringa persica L. |
| title | Математична модель адаптаційних здатностей Syringa persica L. |
| title_alt | Mathematics forecasting of adaptative possibilities of Syringa persica L. |
| title_full | Математична модель адаптаційних здатностей Syringa persica L. |
| title_fullStr | Математична модель адаптаційних здатностей Syringa persica L. |
| title_full_unstemmed | Математична модель адаптаційних здатностей Syringa persica L. |
| title_short | Математична модель адаптаційних здатностей Syringa persica L. |
| title_sort | математична модель адаптаційних здатностей syringa persica l. |
| url | https://www.plantintroduction.org/index.php/pi/article/view/390 |
| work_keys_str_mv | AT termenabk mathematicsforecastingofadaptativepossibilitiesofsyringapersical AT daskaljukii mathematicsforecastingofadaptativepossibilitiesofsyringapersical AT termenabk matematičnamodelʹadaptacíjnihzdatnostejsyringapersical AT daskaljukii matematičnamodelʹadaptacíjnihzdatnostejsyringapersical |