Помощь в учёбе, очень быстро...
Работаем вместе до победы

Прогнозирование накопления долгоживущих радионуклидов в сельскохозяйственных растениях: статистические методы и модели

Диссертация: Прогнозирование накопления долгоживущих радионуклидов в сельскохозяйственных растениях: статистические методы и модели
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Российской Федерации с общей площадью загрязнения более 50 тыс. км. Наиболее высокие уровни радиоактивных выпадений зарегистрированы в Брянской, Калужской, Тульской и Орловской областях. Основными биологически значимыми долгоживущими радионуклидами, оказывающими влияние на формирование дозы внутреннего облучения населения, проживающего на радиоактивно загрязненных территориях, в отдаленный период… Читать ещё >

Содержание

  • ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ЗАКОНОМЕРНОСТЕЙ И МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПОСТУПЛЕНИЯ ШС8 И 908 г ИЗ
  • ПОЧВЫ В РАСТЕНИЯ
    • 1. 1. Процессы, определяющие доступности радионуклидов для корневого усвоения растениями
    • 1. 2. Факторы, влияющие на поступление 137Св и 908 г из почвы в растения
      • 1. 2. 1. Физико-химические характеристики радионуклидов и формы их нахождения в почве
      • 1. 2. 2. Свойства почвы
      • 1. 2. 3. Биологические особенности растений
    • 1. 3. Методы прогнозирования перехода радионуклидов из почвы в растения
      • 1. 3. 1. Классификация радиоэкологических моделей
      • 1. 3. 2. Статистические методы анализа эмпирических данных
      • 1. 3. 3. Нейронные сети
  • ГЛАВА 2. СОЗДАНИЕ БАЗЫ ДАННЫХ ПО
  • КОЭФФИЦИЕНТАМ ПЕРЕХОДА РАДИОНУКЛИДОВ ИЗ
  • ПОЧВЫ В СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫЕ РАСТЕНИЯ
    • 2. 1. Структура базы данных
    • 2. 2. Содержание базы данных
    • 2. 3. Восстановление отсутствующей информации е базе данных 51 2.3.1. Обоснование подходов к восстановлению пропущенных данных ^
      • 2. 3. 2. Алгоритм восстановления пропущенных данных ^
      • 2. 3. 3. Моделирование связи между почвенными показателями
  • ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА СТАТИСТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРОВ ПОСТУПЛЕНИЯ 137С8И 908гИЗ
  • ПОЧВЫ В РАСТЕНИЯ
    • 3. 1. Формирование выборок данных «
      • 3. 1. 1. Группировка почв и сельскохозяйственных растений
      • 3. 1. 2. Анализ резко выделяющихся наблюдений и выбраковка недос- 61 товерной информации
      • 3. 1. 3. Объединение данных по параметрам поступления ^ радионуклидов в растения для глобальных и чернобыльских выпадений
    • 3. 2. Применение факторного анализа для идентификации почвенных га
    • 137. 90 и о характеристик, определяющих поступление Ся и из почвы в растения
      • 3. 3. Регрессионные модели, связывающие коэффициенты перехода 75 радионуклидов в растительность и агрохимические показатели
  • ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ
  • ПРОГНОЗИРОВАНИЯ НАКОПЛЕНИЯ РАДИОНУКЛИДОВ В СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ РАСТЕНИЯХ
    • 4. 1. Алгоритм разработки нейронных сетей
    • 4. 2. Характеристики нейронных сетей
    • 4. 3. Сравнительный анализ регрессионных моделей и нейронных ^ сетей
  • Глава 5. МОДЕЛИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ ПЕРЕХОДА РАДИОНУКЛИДОВ В РАСТЕНИЯ И ОПРЕДЕЛЕНИЕ УРОВНЕЙ ЗАГРЯЗНЕНИЯ ПОЧВ, ПРИ КОТОРЫХ ОБЕСПЕЧИВАЕТСЯ СОБЛЮДЕНИЕ САНИТАРНО-ГИГИЕНИЧЕСКИХ НОРМАТИВОВ
    • 137. ^
      • 5. 1. Динамики перехода Су в сельскохозяйственные растения после аварии на ЧАЭС
      • 5. 2. Моделирование динамики перехода Ся из почвы в сельскохозяйственные растения
      • 5. 3. Ог^енка эффективных периодов полуснижения Су е сельскохозяйственных растениях
      • 5. 4. Оъ^енка уровней загрязнения почв, при которых возможно получение продукции растениеводства, соответствующей санитарно-гигиеническим нормативам

Прогнозирование накопления долгоживущих радионуклидов в сельскохозяйственных растениях: статистические методы и модели (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность темы

В результате крупных радиационных аварий на Чернобыльской АЭС и производственном объединении «Маяк», а также испытаний ядерного оружия, радиоактивному загрязнению подверглись сельскохозяйственные угодья на территории Российской Федерации и других стран СНГ. В зону радиоактивного загрязнения попали территории 21 субъекта л.

Российской Федерации с общей площадью загрязнения более 50 тыс. км. Наиболее высокие уровни радиоактивных выпадений зарегистрированы в Брянской, Калужской, Тульской и Орловской областях. Основными биологически значимыми долгоживущими радионуклидами, оказывающими влияние на формирование дозы внутреннего облучения населения, проживающего на радиоактивно загрязненных территориях, в отдаленный период после аварии являются 137Сз и 908 г. Эти же радионуклиды, поступившие на поверхность почв сельскохозяйственных угодий при глобальных выпадениях после испытаний ядерного оружия, также участвуют в формировании дополнительного радиационного риска для населения.

Ведение сельскохозяйственного производства на радиоактивно загрязненных территориях и обеспечение населения продукцией, соответствующей санитарно-гигиеническим нормативам, являются важными и актуальными проблемами (Алексахин и др., 1991, 1994). Изучение закономерностей и оценка количественных характеристик накопления радионуклидов в растениях имеют определяющее значение для организации сельскохозяйственного производства и внедрения защитных мероприятий в районах, подвергающихся загрязнению.

К настоящему времени накоплен большой объем информации о распределении основных биологически значимых долгоживущих радионуклидов в системе почва — растения. Для решения широкого круга практических задач сельскохозяйственной радиоэкологии необходимым этапом является разработка баз данных, включающих коэффициенты перехода долгоживущих радионуклидов из почвы в растения и почвенные характеристики. Информация, содержащаяся в таких базах данных, может быть использована для разработки математических моделей, предназначенных для прогнозирования содержания радионуклидов в продукции растениеводства. Результаты прогностических оценок могут применяться для разработки научно-обоснованных мероприятий по снижению содержания радионуклидов в продукции растениеводства, производящейся на территории, загрязнённой радионуклидами, и разработки рекомендаций по ведению сельскохозяйственного производства на этих территориях.

Для прогнозирования накопления долгоживущих радионуклидов в сельскохозяйственной растительности в отдаленный период после радиоактивных выпадений целесообразно использовать статистические методы и модели, связывающие коэффициенты перехода радионуклидов в растения с совокупностью почвенных характеристик (Прохоров, 1981; Фесенко и др., 1993). Отработка новых научно-обоснованных методов количественной оценки интенсивности накопления радионуклидов в сельскохозяйственной продукцииважное направление развития современной сельскохозяйственной радиоэкологии. Одним из наиболее современных и перспективных методов, позволяющим описывать нелинейные взаимосвязи между указанными показателями, является метод нейронных сетей. Разработка динамических моделей, предназначенных для прогнозирования изменения коэффициентов перехода радионуклидов в сельскохозяйственную растительность после радиоактивных выпадений, также является значимым аспектом этой научной дисциплины (Константинов и др., 1970; Фесенко и др., 1997, 2002; Санжарова и др., 1996; Спиридонов и др., 2001, 2005). Эти модели могут быть использованы для оценки накопления радионуклидов в сельскохозяйственной продукции при анализе гипотетических аварийных ситуаций на объектах ядерного топливного цикла.

Комплекс статистических методов и моделей является необходимым инструментом для решения прикладных задач сельскохозяйственной радиоэкологии, связанных с оперативным прогнозом интенсивности перехода радионуклидов из почвы в растительность. Разработка и совершенствование методов количественной оценки последствий радиоактивного загрязнения агроэкосистем является актуальным направлением исследований.

Цель исследования. Целью диссертационной работы являлось.

1XI РП прогнозирование накопления долгоживущих радионуклидов Сэ и 8 г в растениях на основе современных статистических методов и моделей. Задачи исследования.

Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи:

1.разработка и заполнение базы данных, включающей информацию о.

137 характеристиках почв и содержании долгоживущих радионуклидов (Се и.

90п «.

Ьг) в почве и сельскохозяйственной растительности;

2.проведение факторного анализа по выявлению совокупности связей между почвенными характеристиками и коэффициентами перехода долгоживущих радионуклидов в растительность с выделением различных по значимости факторов;

3.разработка комплекса регрессионных моделей, связывающих коэффициенты перехода долгоживущих радионуклидов в растительность и почвенные характеристики;

4.разработка совокупности нейронных сетей, предназначенных для прогнозирования перехода долгоживущих радионуклидов в сельскохозяйственные растения;

5.сравнительный анализ точности прогнозирования коэффициентов перехода радионуклидов в растения на основе регрессионного моделирования и нейронных сетей;

6.разработка комплекса моделей, описывающих динамику перехода Сэ из почвы в сельскохозяйственные растения;

7.оценка эффективных периодов полуснижения содержания, 37Сэ в сельскохозяйственных растениях для различных периодов времени после радиоактивных выпадений;

8.оценка уровней загрязнения почв Сэ, при которых возможно получение сельскохозяйственной продукции, удовлетворяющей санитарно-гигиеническим нормативам.

Теоретический вклад и научная новизна. На основе анализа накопленной радиоэкологической информации, с учетом основных факторов, влияющих на поступление долгоживущих радионуклидов в растения, разработана база данных, включающая коэффициенты перехода радионуклидов в растения и совокупность почвенных характеристик. Впервые разработан и применен алгоритм восстановления отсутствующих в обрабатываемом информационном массиве данных. С целью формирования представительных по объему статистических выборок применен метод объединения данных по параметрам поступления радионуклидов в растения для глобальных и чернобыльских выпадений.

В рамках процедуры идентификации почвенных характеристик, определяющих поступление 137Сз и 908 г в растительность, использован статистический метод факторного анализа. Предложенный подход может служить методической основой разработки детальной радиоэкологической классификации почв.

Впервые для прогнозирования накопления радионуклидов в сельскохозяйственной растительности применен метод нейронных сетей, с помощью которого разработан набор сетевых моделей. Проведено сравнение результатов прогнозирования на основе моделей, созданных с использованием классического метода регрессионного анализа и нейронных сетей, показавшее преимущество последних.

Разработана методика оценки плотностей загрязнения почв радионуклидами, на которых возможно выращивание нормативно чистой растениеводческой продукции. При реализации методики получены конкретные результаты для различных групп почв и видов сельскохозяйственных растений.

Практическая значимость результатов исследований. Разработана база данных, включающая информацию о содержании 137Сз и 908 г в почве и растениеводческой продукции (в период времени с 1981 по 2002 гг.) для различных областей Российской Федерации, Украины и Белоруссии. Информация, представленная в базе данных, может быть использована для анализа закономерностей протекания радиоэкологических процессов и решения ряда практических задач. В ходе создания базы было произведено восстановление недостающих данных на основе разработанного алгоритма, который может применяться в дальнейшем при работе с информационными системами.

В результате применения многомерных статистических методов идентифицированы почвенные характеристики, определяющие интенсивность перехода долгоживущих радионуклидов в сельскохозяйственную растительность. Установление этих характеристик имеет практическую значимость при разработке методов количественного прогнозирования корневого поступления радионуклидов и разработке радиоэкологической классификации почв.

Разработан комплекс регрессионных моделей, которые могут использоваться для оценки накопления шСз и 908 г в растительности в зависимости от значений агрохимических показателей почв в отдаленный период после радиоактивных выпадений. Создан набор нейронных сетей, которые могут применяться для решения практических задач, связанных с радиоэкологическим прогнозированием в рамках квазиравновесной ситуации.

Па основе анализа экспериментальных данных разработан комплекс моделей, описывающих динамику перехода 137Сз из почвы в сельскохозяйственные растения. Модели параметризованы для почв различных групп, выделенных с использованием радиоэкологической классификации. Представлены результаты оценки значений эффективных периодов полу снижения содержания 137Сэ в сельскохозяйственных растениях для различных периодов времени после радиоактивных выпадений. Осуществлен.

107 прогноз уровней загрязнения почв Сэ, при которых возможно получение сельскохозяйственной продукции, удовлетворяющей принятым в настоящее время нормативам.

Основные положения, выносимые на защиту:

• База данных, включающая информацию о содержании.

137/-) 90о «долгоживущих радионуклидов (Сб и йг) в почве и сельскохозяйственной растительности.

• Результаты применения факторного анализа для идентификации почвенных характеристик, определяющих поступление 137Сэ и 908 г из почвы в растения.

• Комплекс статистических моделей и нейронных сетей, предназначенных для прогнозирования накопления долгоживущих радионуклидов в сельскохозяйственной растительности в отдаленный период после радиоактивных выпадений.

• Комплекс динамических моделей, описывающих изменение коэффициентов перехода долгоживущих радионуклидов из почвы в сельскохозяйственные растения.

• Значения эффективных периодов полуснижения содержания Сэ в сельскохозяйственных растениях для различных периодов времени после радиоактивных выпадений.

• Результаты прогнозирования уровней загрязнения почв Сэ, при которых возможно получение пригодной к употреблению сельскохозяйственной продукции.

Апробация работы. Основные результаты работы доложены и обсуждены на международных и всероссийских конференциях, в том числе: на конференции молодых ученых «Перспективные технологии для современного сельскохозяйственного производства» (Владимир, 2004) — Международной конференции студентов и аспирантов по фундаментальным наукам «ЛОМОНОСОВ — 2005» (Москва, 2005) — Международной научной конференции «Сахаровские чтения 2005 года: экологические проблемы XXI века» (Республика Беларусь, Гомель, 2005) — Всероссийской конференции «Экспериментальная информация в почвоведении: теория и пути стандартизации» (Москва, 2005) — Международной конференции «Metals in the environment» (Вильнюс, 2006) — Международном научном семинаре «Радиоэкология Чернобыльской зоны», (Славутич, 2006) Апробация диссертации состоялась на межлабораторном научном семинаре ВНИИСХРАЭ 12 октября 2006 г.

Публикация работ. Основные результаты диссертации опубликованы в 9 печатных работах, в виде научных статей и тезисов докладов, 1 статья принята в печать.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, выводов и списка литературы. Работа изложена на 127 страницах машинописного текста, содержит 19 рисунков, 30 таблиц.

Список литературы

содержит 139 источников, в том числе 34 иностранных.

РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ.

1. Создана база данных, включающую информацию по содержанию Сэ и 908 г в почве и растениеводческой продукции (в период времени с 1981 по 2002 гг.) для различных областей Российской Федерации, Украины и Белоруссии. Суммарный объем информации, содержащейся в базе данных, составляет более 13 000 записей. При создании базы было проведено восстановление пропущенных данных на основе разработанного алгоритма. С целью формирования представительных по объему статистических выборок был разработан и применен метод нормировки и объединения данных по параметрам поступления радионуклидов в растения для постчернобыльских и глобальных выпадений.

2. В результате выполнения факторного анализа была подтверждена.

137 зависимость коэффициента перехода Сэ в сельскохозяйственную растительность от механического состава почвы, содержания подвижного калия в почве и рН. На основе факторного анализа показано, что к наиболее значимым (с точки зрения влияния на интенсивность накопления 908 г в сельскохозяйственной растительности) почвенным характеристикам относятся: механический состав почвы, количество обменного кальция и кислотность почвы.

3. Разработан комплекс регрессионных моделей, описывающих.

137 ол зависимость коэффициентов перехода Сэ и 8 г в сельскохозяйственную растительность от почвенных характеристик. Анализ результатов расчетов не выявил предпочтительности нелинейных регрессионных моделей, по сравнению с линейными моделями множественной регрессии. Нелинейные модели позволили получить более качественные результаты прогноза менее чем для 30% статистических выборок, сформированных на основе информации, содержащейся в базе данных.

4. Разработана совокупность нейронных сетей, предназначенных для прогнозирования коэффициента перехода 137Сэ и 905 г в растительность, для различных типов почв и видов сельскохозяйственных растений. Сравнение результатов расчетов на основе регрессионных моделей и нейронных сетей, показало, что при достаточной представительности экспериментальных данных метод нейронных сетей является наиболее предпочтительным инструментом прогнозирования интенсивности перехода долгоживущих радионуклидов из почвы в растения в условиях квазиравновесной ситуации.

5. На основе анализа информации, содержащейся в базе данных,.

1 37 разработан комплекс моделей, описывающих динамику перехода Се из почвы в сельскохозяйственные растения. Модели параметризованы для различных видов растений, групп почв, выделенных с использованием радиоэкологической классификации, и периодов времени, прошедшего после радиоактивных выпадений.

6. Оценены эффективные периоды полу снижения содержания Сэ в сельскохозяйственных растениях для различных периодов времени после радиоактивных выпадений. Значения этого показателя для первого периода после радиоактивных выпадений (1987;1991 гг.) находятся в диапазоне 1.5 — 7.9 года, для второго периода (1992;1997 гг.) — в интервале 8.2 — 27.3 года. Снижение содержания 137Сэ в условиях квазиравновесного состояния происходит в подавляющей степени за счет радиоактивного распада. Значения эффективных периодов полуснижения для этих условий практически.

177 совпадают со значением периода полураспада Cs.

7. На основе разработанной методики осуществлен прогноз уровней.

137 загрязнения почв Cs, при которых возможно получение сельскохозяйственной продукции, удовлетворяющей санитарно-гигиеническим нормативам. Анализ полученных результатов показывает, что к настоящему.

137 времени содержание Cs в зерновых культурах, произрастающих на песчаных и супесчаных почвах, не превышает нормативов СанПиН 2.3.2.1078−2001 для территорий с плотностью выпадений 137Cs 300−500 кБк/м2. На почвах, относящихся ко 2-ой группе (легко и среднесуглинистые почвы), превышение нормативов СанПиН 2.3.2.1078−2001 в 2006 г. зафиксировано при плотностях.

137 2 выпадений Cs — 1000−1200 кБк/м, а на тяжелосуглинистых и глинистых почвах при плотностях выпадений этого радионуклида — 2000;2500 кБк/м2.

Значения указанных плотностей выпадений для трав составили в 2006 г. 1507 О.

300 кБк/м для песчаных и супесчаных почв, 300−500 кБк/м — для легкои среднесуглинистых почв, 800−1800 кБк/м2 — для тяжелосуглинистых и глинистых почв.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Представленные в настоящей работе материалы и методы показывают потенциальные возможности использования методов статистического анализа для прогнозирования коэффициентов перехода радионуклидов в продукцию растениеводства. Разработанные методы могут быть применены в будущем при решении задач, связанных с оценкой последствий радиационных аварий в отдаленный период, анализом влияния радиоактивного загрязнения на сельскохозяйственные угодья в районах размещения предприятий ядерного топливного цикла и т. д. В ходе работы были использованы как традиционные методы статистического анализа, так и достаточно новый метод нейронных сетей. В результате были получены модели, которые возможно использовать для получения оперативного и точного прогноза коэффициентов перехода долгоживущих радионуклидов в сельскохозяйственную растительность.

Значительный вклад в формирование эффективных доз облучения населения, проживающего в районах Российской Федерации, подвергшихся воздействию аварийного выброса ЧАЭС, вносит внутреннее облучение за счёт потребления местных продуктов питания. В связи с этим одним из основных факторов, обуславливающих снижение дозовых нагрузок, является организация рационального ведения сельскохозяйственного производства. Такая организация должна быть основана на результатах количественного прогнозирования перехода радионуклидов в сельскохозяйственную продукцию в случае реализации различных стратегий применения защитных мероприятий. Для достижения этих целей может быть использована совокупность разработанных в ходе выполнения работы «инструментов» — статистических методов и моделей. Таким образом, разработанные модели и нейросети могут применяться не только при выполнении прогностических оценок, но и в процессе выработки рекомендаций по оптимальному использованию радиоактивно загрязненных сельскохозяйственных угодий.

Следует отметить, что в ходе выполнения работы разработан ряд методов, предназначенных для восстановления недостающих в информационном массиве данных, увеличения объема выборок, предназначенных для статистического анализа, и т. д. Отмеченная «методическая» часть работы имеет самостоятельное значение и может быть использована при обработке информации, содержащейся в радиоэкологических базах данных. Таким образом, полученные результаты могут найти свое применение в развитии различных направлений прикладной сельскохозяйственной радиоэкологии.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Агрохимия / Б. А. Ягодин, П. М. Смирнов, A.B. Петербургский и др.- Под ред. Б. А. Ягодина. 2-е изд., перераб. и доп. — M.: Агропромиздат, 1989. — 639с.
  2. Агроэкология / В. А. Черников, P.M. Алексахин, A.B. Голубев и др.- Под ред.
  3. B.А. Черникова, А. И. Чекереса. М.: Колос, 2000. — 536с.
  4. С.А., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика. Исследование зависимостей. М.: Финансы и статистика, 1985. 487с.
  5. Л.Н. Органическое вещество почвы и процессы его трансформации. Л.: Наука, 1980. 287с.
  6. P.M. Радиоактивное загрязнение почвы и растений. М., Изд-во АН СССР, 1963. 150с.
  7. P.M. Ядерная энергия и биосфера. М., Энергоиздат, 1982, 215с.
  8. P.M., Крышев И. И., Фесенко C.B., Санжарова Н. И. Радиоэкологические проблемы ядерной энергетики // Атомная энергия. 1990, т. 68, вып. 5.1. C. 320−328.
  9. A.B., Андрейчикова С. Н. Интеллектуальные информационные системы: Учебник. М.: Финансы и статистика, 2004. 424с.
  10. Ю.Анисимов B.C., Круглов C.B., Алексахин P.M., Суслина Л. Г., Кузнецов В. К. Влияние калия и кислотности на состояние Cs в почвах и его накопление проростками ячменя в вегетационном опыте // Почвоведение. 2002. № 11. С. 1323−1332.
  11. .Н. ЮдинцеваЕ.В. Основы сельскохозяйственной радиологии. М. 1991 г. 287с.
  12. Боровиков В.П. STATISTIC А: искусство анализа данных на компьютере. Для профессионалов. СПб.: Питер, 2001. — 656с.
  13. В.П., Боровиков И.П. STATISIICA: Статистический анализ и обработка данных в среде Windows. Издание 2-е, стереотипное М.: Информационно-издательский дом «Филинъ», 1998. — 608с.
  14. Э.М., Мучин И. Б. Структурные методы обработки эмпирических данных. М.: Наука, 1983. 464с.
  15. А.Ф., Корчагина З. А. Методы исследований физических св-в почв. М., Агропромиздат, 1986. 416с.
  16. П.Васильев Ф. П. // Численные методы решения экстремальных задач. М.: Наука. 1980. 520с.
  17. Г. Т., Чумаченко И. Н., Маркина З. Н., Курганов А. А., Прудников П. В., Кошелев И.А.Почвенное плодородие и радионуклиды.- М.: НИА Природа, 2002. 356с.
  18. JI.A., Бардадын М. А., Резунов А.А. Влияние уровня плодородия почвы и минеральных удобрений на содержание и коэффициент накопления137
  19. Cs в сельскохозяйственных культурах // сб. матер. Международной научно-практической конф. «Производство экологически безопасной продукции растениеводства и животноводства». Брянск. 2004. С. 46−49.
  20. Гигиенические требования к безопасности и пищевой ценности пищевых продуктов. Санитарно-эпидемиологические правила и нормы СанПиН 2.3.2.1078−01. М.: Минздрав РФ, 2002. 164с.
  21. Л.И. Накопление радиоцезия сельскохозяйственными культурами в зависимости от свойств почв и биологических особенностей растений: Автореферат. дис. канд. наук. М., 1976. — 17с.
  22. И.В., Юдинцева Е. В., Жигарева Т. Л., Сидорова Е. Д. Поступление 90Sr в растения в зависимости от применения минеральных удобрений // Агрохимия 1978. № 4. С. 112−118.
  23. И.В., Юдинцева У. В., Горина Л. И. Накопление 137Cs в урожае в зависимости от видовых особенностей растений // Агрохимия 1975. № 7. С. 121 129.
  24. Н.В., ЮдинцеваЕ.В. // Докл. ТСХА. 1974. Вып. 203. С. 169−183.
  25. Н.В., Юдинцева Е. В. Сельскохозяйственная радиобиология М., «Колос» 1973. 272с.
  26. Н.В., Юдинцева Е. В., Макаревич К. И. // Агрохимия. 1971. № 4. С. 85−92.1. Qfi 177
  27. Демин В, А. Накопление Sr и Cs в урожае основных овощных культур: Ав-тореф. Дисс. Кандю наук. М., 1968 — 17с.
  28. И.ДФ., Мороз В. Д., Рябова Г. В. // Пововедение. 1982. № 5. С. 22−25.
  29. И.Ф., Фрид A.C. Изучение влияния свойств почвы на поглощение 90Sr пшеницей с использованием методов математической статистики // Агрохимия. 1974. — № 6. — С 115 -188.
  30. С.Н., Шагалова Э. Д., Шифрина С. С. // Почвоведение. 1976. № 12. С. 110−116.
  31. А.Г. Долгосрочное прогнозирование и управление сложными системами. Киев: Техника, 1975. — 311с.
  32. А.Г. Индивидуальный метод самоорганизации моделей сложных систем. Киев: Наукова думка, 1975 — 296с.
  33. А.Г., Юрачковский Ю. П. Моделирование сложных систем по экс-перементальным данным. М.: Радио и связь, 1987. — 120с.
  34. М.И., Перепелятников Г. П., Пристер Б. С. Влияние коренного улучшения естественных лугов Полесья Украины на переход радиоцезия из почвы в травостой // Агрохимия 1991. № 1. С. 101−105.
  35. Г. В., Рыдский С. Г. Изучение поглощения радиоактивных продуктов деления полевыми культурами // Вестник МГУ. Биол., почвоведю 1965.-№ 1. — С. 42−52.
  36. В.М. О поведении радиоактивных продуктов деления в почвах, и их поступлении в растения и накоплении в урожае. Предпринт. — М.: АН СССР, 1956. — 178 с.
  37. В.М., Петербурский A.B. Агрохимия. М.: Колос, 1964.
  38. В.М., Федоров Е. А., Архипов Н. П., Романов Г. Н., Алексахин P.M. Февралева JI.T. Закономерности почвенного и аэрального поступления радиоактивного стронция в сельскохозяйственные растения // Почвоведение. 1973. № 5. С. 38−47.
  39. Ковда В. А, Биогеохимия почвенного покрова. М.: Наука, 1985. — 363с.
  40. H.A., Сироткин А. Н., Корнеева Н. В. Снижение радиоактивности в растениях и продуктах животноводства. М.: Колос, 1977. — 208с.
  41. Корнеева Н.В.ДСорнеев H.A., Алексахин P.M. О накоплении стабильных и радиоактивных изотопов кальция и стронция из почвы разными видами и сортами яровой пшеницы // Агрохимия. 1974. — № 11. — С. 96−101.
  42. Г. Математические методы статистики. М.: Мир, 1975. 648с.
  43. C.B. Физико-химические аспекты загрязнения сельскохозяйственных угодий в результате радиационной аварии и миграция радионуклидов в системе почва растение: На прим. аварии на ЧАЭС: Дис. д-ра биол. наук. Обнинск, 1997. — 301с.
  44. C.B., Васильва H.A., Куринов А, Д., Алексахин P.M. Распределение радионуклидов чернобыльских выпадений по фракциям гранулометрического состава дерново-подзолистых почв//Почвоведение. 1995. № 5. С. 551−557.
  45. A.M. Структурно-метаболическая теория в радиобиологии. М.: Наука, 1986.-284с.
  46. A.A. Словарь терминов и понятий по радиологии и радиоэкологии. М.: Изд-во МСХА, 2000 г., 24 с.
  47. И.К., Кошелева Н. Е., Михайлов Д. И. Основные концепции организации и использования баз данных для почвенных исследований / Экспериментальная информация в почвоведении: теория и пути стандартизации. М. Изд-во МГУ, 2005.-С. 28−43.
  48. A.B., Федоров Е. А. Размеры накоплений 90Sr полевыми культурами при длительном возделывании в условиях севооборота // Агрохимия. -1977.-№ 9.-С. 102−107.
  49. И. Т., Тихомиров Ф. А., Рерих Л. А. О действии и последствии соединений кальция и органического вещества на поступление 90Sr в урожай культур //Агрохимия 1978. № 7. С. 119−125.
  50. И. Т., Тихомиров Ф. А., Рерих Л. А. // Агрохимия, 1982, № 2, С. 43−56
  51. Моисеев И. Т" Тихомиров Ф. А., Рерих Л. А. Влияние сортовых особенностейпшеницы и гороха на накопление Cs и К в урожае // Вестник МГУ. Серия почвоведение. 1977. — № 3. — С. 105−109.
  52. И.Т. Предисловие к книге Нейлор И. «Машинные имитационные эксперименты с моделями экологических систем» М.: Мир, 1975. С.5−8.
  53. И.Т., Рерих Л. А. // Агрохимия. 1984. № 12. С. 95−98.
  54. И.Т., Тихомиров Ф. А., Рерих Л. А. // Агрохимия. 1984. № 12. С. 9598.
  55. Т. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем. М., Мир, 1975, 502 с.
  56. Нейронные сети. STATISTICA Neural Networks: Пер. с анл. М.: Горячая линия — Телком. 2001.- 182с.620 дум Ю. Основы экологии. М.: Мир, 1974. — 740с.
  57. Д.С. Химия почв. М.: Изд-во МГУ, 1992. 400с.
  58. Основы сельскохозяйственной радиологии / Пристер Б. С., Лощилов H.A., Немец О. Ф., Поярков В. А. Киев: Урожай, 1988. — 256с.
  59. Ф.И., Арнаутов Г. Н., БлохинаМ.И. //Почвоведение. 1972. № 1. С. 60−66.
  60. Ф.И., Сальников В. Г., Моисеев И. Т. К вопросу о механизме влияния извести и торфа на поступление 90Sr в растения. М.: Атомиздат, 1976. -12с.
  61. Ф.И., Тюрюканова Э. Б. О влиянии природных условий на содержание и распределение 90Sr в почвенном покрове//Атомная энергия. 1967. -№ 9.-С.12−13.
  62. Ф.И., Тюрюканова Э. Б., Бабичева Е. В., Баранов В. И. // Радиоактивность почв и методы ее определения. М.: Наука, 1966 С. 174−194.
  63. Ф.И., Тюрюканова Э. Б., Баранова В. И. // Глобальное распределение радиоактивного 90Sr по земной поверхности. М.- 1970. — 158с.
  64. Поведение радиоактивных изотопов в системе почва раствор / Тимофеев-Ресовский Н.В., Титлянова A.A., Тимофеева Н.А.и др. // Радиоактивностьпочв и методы ее определения. М.: Наука, 1966. — С. 46−80.
  65. В.М. Радиоэкология и дезактивация почв М.: Атомиздат, 1970. 304с.
  66. Ю.А. //Коллоид. Журн. 1959. Т. 21. № 2. С.221−225.
  67. Почвоведение / Под ред. Кауричев И.С.- 4-е изд., перераб. и доп.-М.: Агро-промиздат, 1989. 719с.
  68. Почвоведение / Под ред. Ковды В. А., Розанова Б. Г. М.: Высш. шк., 1988. — Ч. 1 — 400с., Ч. 2. — 368с.
  69. .С., Лощилов H.A., Немец О. Ф., Поярков В. А. Основы сельскохозяйственной радиологии. Киев.: Наука, 1991. — 472с.
  70. .С., Омельяненко Н. П., Перепелятникова Л. В. Миграция радионуклидов в почве и переход их в растения в зоне аварии Чернобыльской АЭС // Почвоведение. 1990. № 10. С.51−60
  71. .С., Перепелятникова Л. В., Дугинов В. И., Хомутинин Ю. В. Основные факторы определяющие поведение радионуклидов в системе почва-растение / Сборник науч. тр. под. ред. H.A. Лощилова Киев. 1992 С. 108−117.
  72. В.М. Миграция радиоактивных загрязнений в почвах. Физико-химические механизмы и моделирование / Под ред. Алексахина P.M. М.: Энергоиздат, 1981. — 98с.
  73. В.М. О диффузии 90Sr в почве и песке// Радиохимия, 1962, т. 4. -№ 2.-С. 205.
  74. Радиоактивность и пища человека / Под ред. Расселла P.C. Пер. с англ. М.: Атомиздат, 1971. — 375 с.
  75. Радиоэкология орошаемого земледелия / Алексахин P.M. Буфатин, О.И., Маликов В. Г. И др.- Под ред. Алексахина P.M. М.: Энергоатомиздат, 1985. 224 с.
  76. Л.А. Агрохимические аспекты поведения 137Cs в системе почва сельскохозяйственный растения: Автореф. дисс. канд. наук. — М., 1982 — 24 с.
  77. Роберт Каллан Основные концепции нейронных сетей.: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме». 2003. — 233с.
  78. В.П. Статистические методы в почвоведении / Экспериментальная информация в почвоведении: теория и пути стандартизации. М.: Изд-во МГУ, 2005.-С. 85 95.
  79. Н.И., Фесенко C.B., Алексахин P.M Динамика биологической доступности 137Cs в системе почва-растение после аварии на Чернобыльской АЭС // Докл. РАСХН. 1994. № 4. С. 564−566.137
  80. Н.И., Фесенко C.B. Некоторые итоги изучения миграции Cs в агроэкосистемах после аварии на Чернобыльской АЭС.
  81. Сельское хозяйство, ионизирующие излучения и охрана окружающей среды Под ред. P.M. Алексахина. М. 2002. — 295с.
  82. Сельскохозяйственная радиология: учебник для вузов / А. Д. Фокин, A.A. Лурье, С. П. Торшин. М.: Дрофа, 2005. — 367с.
  83. Сельскохозяйственная радиоэкология. Под ред. P.M. Алексахина и H.A. Корнеева, М., Экология, 1991, 397с.
  84. Справочник агронома Нечерноземной зоны / Под ред. Г. В. Гуляева. 3-е изд., доп. и перераб. — М.: Агропромиздат. 1990. — 575с.
  85. Теория Статистики: Учебник / Под ред. Громыко Г. Л. Т11 М.:ИНФРА-М, 2000.414 с.
  86. С.П., Смолина Г. А., Пельцер A.C. Практикум по сельскохозяйственной радиологии / Под ред. Фокина А. Д. М.: Изд-во МСХА. 2001. 84с.
  87. Э.Б. Накопление 90Sr в почве // Труды Ин-та эксперим. метеорологии, 1970., вып. 21. С. 74 — 75.
  88. Э.Б. Экология 90Sr в почвах (ланшафтно-геохимические аспекты). М., Атомиздат, 1976,128 с.
  89. В.Д., Гильманов Т. Г. Экология. М.: Изд-во МГУ, 1980. 464 с.
  90. C.B., Санжарова Н. И., Лисянский К. Б., Алексахин P.M. Динамика147снижения коэффициентов перехода Cs в сельскохозяйственные растения после аварии на чернобыльской АЭС. Радиационная биология. Радиоэкология. Т. 38, вып. 2, С. 256−273.
  91. С.К. Накопление 90Sr луговыми травами при аэрозольном и почвенном поступлении радионуклида: Автореф. дисс. канд. наук. М., 1974. 16с.
  92. С. К. Тимофеев С.Ф. и др. Накопление 90Sr полевыми культурами в условиях радиоактивного загрязнения сельскохозяйственных угодий // Радиационная биология. Радиоэкология. 2002. том 42. № 3. С. 345−351.
  93. A.A. Статистический анализ данных. Statistica 6.0: Учеб. пособие / Краснодар: КубГУ, 2003. 192с.
  94. Г. Современный факторный анализ. М.: Статистика, 1972.
  95. Е.В., Гулякин И. В. Агрохимия радиоактивных изотопов стронция и цезия. М., Атомиздат, 1968. 472с.
  96. Е.В., Гулякин И. В. Фоломкина З.М. Поступление в растения 90Sr1 'jnи Cs в зависимости от сорбции их механическими фракциями почв //Агрохимия, 1981 № 8, с. 86 93.
  97. G.I., Tihomirov F.A., Shcheheglov A.I. // J. Environ. Radioactivity. 1995. V. 29. № 3. P. 257−269.
  98. Alexakhin R.M. Countermeasures in agricultural production as an effective means of mitigating the radiological consequences of the Chernobyl accident // Sei. Total Environ. 1993. V. 137. P. 9−20.
  99. Bachuber H, Bunzl K., Schimmac K. // Nucl. Technol. 1982. V. 59. № 2. P. 291 301.
  100. , C. (1995). Neural Networks for Pattern Recognition. Oxford: University Press.
  101. Bouland, H. and Kamp, Y. (1988). Auto-association by multilayer perceptrons and singular value decomposition. Biological Cybernetics 59, 291−294.
  102. B. // Radiat. Environ. Biophysics. 1990. V. 29. № 3. P. 241−245.
  103. , W. W., & Lohnes, P. R. (1971). Multivariate data analysis. New York: Wiley.
  104. De Datta S.K., Franklin F.L., Himes F.L. // Soil Science. 1967. V. 103. № 1. P. 47−55.
  105. , L. (1994). Fundamentals of Neural Networks. New York: Prentice Hall.
  106. Fesenko S.V.- Alexakhin R.M.- Spiridonov S.I. and Sanzharova N.I. // Radiation Protection Dosimetry, 1995, 60, № 2, p. 155−166
  107. Frissel M. An update of the recommended soil-to-plant transfer factor of Sr-90, Cs-137 and transuranic. In: Report of IUR Working Group meeting on soil-to-plan transfer factors. Madrid, 1992, pp. 16−25.
  108. , H. H. (1967). Modern factor analysis. Chicago: University of Chicago Press.
  109. , S. (1994). Neural Networks: A Comprehensive Foundation. New York: Macmillan College Publishing.
  110. IAEA Hadbook of parameter value for the prediction of radionuclide transfer in temperate enviroments. Technical Report Series №. 364. International Atomic Energy Agency, Vienna. 1994, 74p.
  111. Keren R., OTonnor G.A. // Soil Science. 1983. V.135. № 5. P. 308−315.
  112. Kim, I. O., & Mueller, C. W. (1978a). Factor analysis: Statistical methods and practical issues. Beverly Hills, CA: Sage Publications.
  113. Kim, J. O., & Mueller, C. W. (1978b). Introduction to factor analysis: What it is and how to do it. Beverly Hills, CA: Sage Publications.
  114. , T. (1982). Self-organized formation of topologically correct featuremaps. Biological Cybernetics, 43, 59−69.
  115. , D. N., & Maxwell, A. E. (1971). Factor analysis as a statistical method (2nd. ed.). London: Butterworth & Company.
  116. , D. N., & Maxwell, A. E. (1971). Factor analysis as a statistical method. New York: American Elsevier.
  117. Lindeman, R. H., Merenda, P. F., & Gold, R. (1980). Introduction to bivariate and multivariate analysis. New York: Scott, Foresman, & Co.
  118. Middleton L .J., Squire H.M. Further studies of radioactive strontium and caesium in agricultural crops after direct contamination // Intern. Radiat. Biol., 1963, v. 6, No 6, p. 549.
  119. , D. (1967). Multivariate statistical methods. New York: McGraw-Hill.
  120. , S. A. (1972). The foundations offactor analysis. New York: McGraw Hill.
  121. , D. (1996). Artificial Neural Networks. Singapore: Prentice Hall.
  122. Pearson, E. S., and Hartley, H. O. (1972). Biometrika tables for statisticians, Vol II. Cambridge: Cambridge University Press.
  123. , K., (Ed.). (1968). Tables of incomplete beta functions (2nd ed.). Cambridge, MA: Cambridge University Press.
  124. Presentation of the RESSAC program. Ressac Note No 2/90, Ressac 19/04/90.
  125. Rumelhart, D.E., Hinton, G.E. and Williams, R.J. (1986). Learning internal representations by error propagation. In D.E. Rumelhart, J.L. McClelland (Eds.), Parallel Distributed Processing, Vol 1. Cambridge, MA: MIT Press.
  126. Schuller P., Handl T., Trumper P. Dependence of the Cs-137 soil-to-plant transfer factors on soil parameters // Health Phys., 1988, v. 5, No 3.
  127. , J. (1986). Applied multivariate statistics for the social sciences.1. Hillsdale, NJ: Erlbaum.
  128. United Nations Scientific Committee on the Effects of Atomic Radiation. Sources and Biological Effects. United Nations, New York. 1988, 497p.
  129. Zhu Y-G and Smolders E. Plant uptake of radiocaesium: a review of mechanisms, regulation and application. Journal of Experimental Botany 51(351): 16 351 645.
Заполнить форму текущей работой

Пора сдавать?