92040

Методологические основы классификации ландшафта

Доклад

География, геология и геодезия

Классификация ландшафтов – логическая операция по упорядочению и группировке множества индивидуальных ландшафтов в классы типы роды и виды согласно строго обусловленным признакам отражающим их сущностные свойства. Систематика ландшафтов – результат их классифицирования система соподчиненных типологических совокупностей реально существующих ландшафтов того или иного региона континента а в конечном счёте ландшафтной оболочки в целом. Каждый иерархический таксон требует своей классификации так как одной классификации пригодной для фации...

Русский

2015-07-27

20.81 KB

1 чел.

Методологические основы классификации ландшафта.

Диалектическое понимание состояние индивидуального, особенного и общего, типического – основа типологической классификации.

Классификация ландшафтов – логическая операция по упорядочению и группировке множества индивидуальных ландшафтов в классы, типы, роды и виды согласно строго обусловленным признакам, отражающим их сущностные свойства. Систематика ландшафтов – результат их классифицирования, система соподчиненных типологических совокупностей реально существующих ландшафтов того или иного региона, континента, а в конечном счёте, ландшафтной оболочки в целом.

Каждый иерархический таксон требует своей классификации, так как одной классификации, пригодной для фации, и для урочищ, и для ландшафтов создать не возможно. Слишком различны они структурно и генетически. В настоящее время можно считать наиболее глубоко разработанными структурно-генетичекую и геохимическую классификацию ландшафтов Д. Л. Арманда, Г.Д. Рихтера.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

40824. Получение и интерпретация результатов моделирования систем 160 KB
  Подэтапы второго этапа моделирования. Получение и интерпретация результатов моделирования систем. Особенности получения результатов моделирования Подэтапы второго этапа моделирования Рассмотрим подэтапы алгоритмизации модели системы и её машинной реализации.1 Построение логической схемы модели.
40825. СТАТИСТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМ НА ЭВМ 207.5 KB
  Подэтапы третьего этапа моделирования. Общая характеристика метода статистического моделирования. Сущность метода статистического моделирования. Примеры статистического использования Подэтапы третьего этапа моделирования Прежде чем приступить к последнему третьему этапу моделирования системы необходимо для его успешного проведения иметь чёткий план действий сводящийся к выполнению следующих основных подэтапов.
40826. Псевдослучайные последовательности и процедуры их машинной генерации 239.5 KB
  Способы генерации случайных чисел Примеры статистического использования Пример 4. Структурная схема системы SD Система SD функционирует следующим образом: получается пара независимых случайных чисел интервала 0 1 определяется координата точки xi xi1 показанной на рис. Схема моделирующего алгоритма системы SP В данном моделирующем алгоритме после ввода исходных данных и реализации операторов цикла происходит обращение к генератору случайных чисел т. Отметим что во всех рассмотренных примерах не требуется запоминания всего множества...
40827. Генерация базовой последовательности. Требования к генератору случайных чисел 259 KB
  Требования к генератору случайных чисел. Проверка и улучшение качества последовательностей псевдослучайных чисел. При дискретном моделировании базовым процессом является последовательность чисел {xi} = x0 x1 xN представляющих собой реализации независимых равномерно распределенных на интервале 0 1 случайных величин {i} = 0 1 N или в статистических терминах – повторную выборку из равномерно распределенной на 0 1 генеральной совокупности значений величины . Поэтому на ЭВМ вместо непрерывной совокупности равномерных...
40828. Моделирование случайных воздействий на систему 216 KB
  Моделирование случайных воздействий на систему Моделирование случайных событий. Моделирование дискретных случайных величин. Моделирование непрерывных случайных величин. Моделирование случайных векторов 4.
40829. ПЛАНИРОВАНИЕ МАШИННЫХ ЭКСПЕРИМЕНТОВ С МОДЕЛЯМИ СИСТЕМ 223.5 KB
  Частные задачи планирования машинных экспериментов – уменьшение затрат машинного времени на моделирование увеличение точности и достоверности результатов моделирования проверка адекватности модели и т. План эксперимента определяет объем и порядок проведения вычислений на ЭВМ приемы накопления и статистической обработки результатов моделирования системы S. Таким образом при машинном моделировании рационально планировать и проектировать не только саму модель Мм системы S но и процесс ее использования т. При планировании эксперимента...
40830. РЕШЕНИЕ СИСТЕМ ЛИНЕЙНЫХ АЛГЕБРАИЧЕСКИХ УРАВНЕНИЙ 1 MB
  Основные понятия и определения Выделяют четыре основные задачи линейной алгебры: решение СЛАУ вычисление определителя матрицы нахождение обратной матрицы определение собственных значений и собственных векторов матрицы. Задача отыскания решения СЛАУ с n неизвестными – одна из наиболее часто встречающихся в практике вычислительных задач так как большинство методов решения сложных задач основано на сведении...
40831. АППРОКСИМАЦИЯ ФУНКЦИЙ 939 KB
  Как упростить вычисление известной функции fx или же ее характеристик если fx слишком сложная Ответы на эти вопросы даются теорией аппроксимации функций основная задача которой состоит в нахождении функции y=x близкой т. Обоснование способов нахождения удачного вида функциональной зависимости и подбора параметров составляет задачу теории аппроксимации функций. В зависимости от способа подбора параметров получают различные методы аппроксимации; наибольшее распространение среди них получили интерполяция и среднеквадратичное...
40832. ВЫЧИСЛЕНИЕ ПРОИЗВОДНЫХ И ИНТЕГРАЛОВ 654 KB
  При аппроксимации операторов численного дифференцирования и интегрирования наибольшее распространение ввиду своей простоты нашли интерполяционные формулы Ньютона. Формулы численного дифференцирования Формулы для расчета производной в точке x получаются следующим образом. Такие формулы называют простейшими формулами численного дифференцирования.3 получается три важные формулы второго порядка точности: 4.