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Sistema Modello

• Fra le tecniche modellistiche si possono distinguere:

modelli e i metodi analitici

– modelli e le tecniche di simulazione

– modello analitico

• In un la valutazione del sistema richiede il

calcolo della sua soluzione tramite metodi analitici o soluzioni

numeriche

modello di simulazione

• In un la valutazione di un sistema

richiede l’esecuzione (run) di un programma di simulazione.

Questi modelli sono particolarmente flessibili consentendo di

rappresentare e di studiare sistemi molto complessi, e dei quali

conosciamo alcune caratteristiche solo attraverso analisi di tipo

statistico.

Modelli di simulazione

simulazione relazioni logico-

• Una è la riproduzione mediante

matematiche del comportamento di un sistema durante un

certo periodo di tempo (evoluzione del sistema).

un’ampia varietà di modelli

• La di studiare

simulazione permette

di sistemi reali usando del software progettato per imitare le

operazioni o le caratteristiche del sistema.

simulazione è il processo di progettare e creare un

• La

modello computerizzato di un sistema reale allo scopo di

fornire una migliore

condurre esperimenti numerici atti a

comprensione del comportamento del sistema per un dato

insieme di condizioni.

Modelli di simulazione

relazioni logico-

• Una simulazione è la riproduzione mediante

matematiche del comportamento di un sistema durante un

certo periodo di tempo (evoluzione del sistema).

• Le simulazioni permettono:

– di studiare un’ampia varietà di modelli di sistemi reali usando del

software progettato per imitare le operazioni o le caratteristiche del

sistema.

– di condurre esperimenti numerici atti a fornire una migliore

comprensione del comportamento del sistema per un dato insieme

di condizioni.

– di rappresentare sistemi reali con grande livello di dettaglio,

incorporando le sorgenti di incertezza che li caratterizza

– di riprodurre il comportamento del sistema su scenari test non

riproducibili sul sistema reale (e.g., dimensionamento di nuove aree

di produzione, esperimenti in centrali nucleari, strategie militari,

grandi progetti, etc.).

Tipologie di Modelli di

simulazione

Meccanicistico / Empirico

• – Un modello meccanicistico tenta di spiegare le relazioni tra gli elementi del sistema

modellato

– Un modello empirico e’ una descrizione diretta dei dati osservati

Statico / Dinamico

• – Un modello statico non comprende la variabile tempo, cioè gli esperimenti sono condotti tutti

allo stesso istante.

– In un modello dinamico gli eventi si susseguono nel tempo.

Continuo / discreto

• – In un modello continuo lo stato del sistema cambia continuamente nel tempo

– In un modello discreto, i cambiamenti avvengono solo in fissati istanti di tempo, e sono in

numero finito

Deterministico / Stocastico

• – Un modello deterministico effettua una previsione fornendo come output un valore numerico

senza dare nessuna misura della distribuzione probabilistica di quel risultato

– Un modello stocastico è caratterizzato invece dal contenere procedure che tengano conto

delle distribuzioni di probabilità, assieme ad elementi che aggiungono una componente

casuale nel caratterizzare lo stato di alcune o tutte le variabili.

Simulatori

• Linguaggi di programmazione general purpose: (Fortran, Pascal,

C, C++)

– Vantaggi: personalizzazione, flessibilità, versatilità

– Svantaggi: costruzione del modello “from skratch”, tempi di codifica

• Linguaggi di simulazione: (GPSS, Simscript, Slam, Siman)

– Vantaggi: linguaggio ad hoc, costrutti specifici per particolari sistemi

– Svantaggi: conoscenza specifica, tempi di realizzazione e debugging

• Simulatori ad alto livello: (FlexSim, Extend, Automod, Modsim,

Promodel, Arena)

– Vantaggi: assenza di programmazione, facilità, tempi rapidi di

implementazione

– Svantaggi: portata limitata, assenza di personalizzazione

Modelli di simulazione della

crescita

I modelli di simulazione della crescita delle colture sono

strumenti in grado di riprodurre il comportamento di una

coltura e di valutare la sua risposta all'ambiente che la

circonda.

Il sistema simulato e' costituito dalla pianta con tutti i suoi

organi (radici, culmi, foglie) e i suoi processi e meccanismi

(crescita, sviluppo, fotosintesi, traspirazione, etc.)

costituisce un sistema.

La costruzione di un modello consiste nell'individuazione di

una serie di equazioni matematiche mediante le quali e'

possibile riprodurre nel modo piu' fedele possibile lo sviluppo

la e la crescita della coltura in esame

Modelli empirici

I modelli empirici descrivono in modo semplificato il

comportamento di un coltura.

Lo sviluppo un modello empirico si basa sull'individuazione, a

di

partire da dati sperimentali, di una o piu' equazioni matematiche

in grado di rappresentare il processo esaminato.

Modello

Y = a +bx

Dati sperimentali

Le principali carenze di questo tipo di approccio sono da

ricercare:

- nella limitata validita' in ambienti diversi da quelli originali

- nell'impiego di equazioni che spesso non hanno un significato

biologico. 1972 Modelli empirici

1972

Modelli meccanicistici

Un modello meccanicistico descrive in modo quantitativo i

meccanismi e i processi che determinano il comportamento di una

coltura.

Per creare un modello meccanicistico la coltura e' analizzata e i

suoi processi e meccanismi sono quantificati separatamente. Il

modello e' costruito poi unendo e integrando i singoli processi per

l'intera coltura.

SVILUPPO DI UN MODELLO DI

SIMULAZIONE DELLA CRESCITA

DELLE COLTURE

1. Scelta del tipo di modello

2. Individuazione e quantificazione dei processi

da simulare

3. Calibrazione

4. Valutazione potenzialita' (validazione e analisi

sensibilita')

5. Applicazione

1. Scelta del tipo di modello

La scelta del tipo di modello puo' essere fatta in funzione:

- Impiego

- Disponibilita' dati

Impiego

- Per riassumere dati e per previsioni di tipo interpolativo

(modelli completamente empirici)

- Per scopi di ricerca e per previsioni estrapolative (modelli

meccanicistici-empirici)

- Per interpretare i risultati di prove sperimentali (modelli

meccanicistici puri) Capacità di

comprensione

del sistema

Empirismo

TIPI DI

MODELLI Meccanicismo

Previsioni Interpretazione

Riassunto Previsioni Ricerca di

IMPIEGO estrapolative dei risultati

dei dati interpolative lacune nelle

conoscenze sperimentali

Disponibilita' dati (sviluppo, validazione e

applicazione modello)

Sviluppo modello:

Misure in ambiente controllato e in campo dell'effetto delle

variabili ambientali sullo sviluppo, crescita e senescenza degli

(CO assimilata, velocita' emissione ed

organi della pianta 2

espansione foglie, richieste della pianta e disponibilita' nel suolo di

elementi nutritivi e acqua)

Validazione modello:

Dati sperimentali indipendenti sulla durata delle varie fasi di

sviluppo, sulla velocita' di crescita e senescenza dei vari

(fusto, frutto, foglie, radici, ecc.)

organi

Applicazione modello: (epoca di semina,

Dati sulla gestione colturale della coltura

quantita' e date distribuzione irrigazioni e concimazioni) e sulle

(meteorologiche e pedologiche).

caratteristiche ambientali


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AUTORE

Atreyu

PUBBLICATO

+1 anno fa


DESCRIZIONE DISPENSA

Materiale didattico per il corso di Gestione dei sistemi agro - zootecnici a cura del Prof. Marco Bindi e del Prof. Simone Orlandini, all'interno del quale sono affrontati i seguenti argomenti: la valutazione economica del sistema agro - colturale; i modelli di simulazione e le loro diverse tipologie; le fasi dello sviluppo di un modello.


DETTAGLI
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in scienze e tecnologie agrarie
SSD:
Docente: Bindi Marco
Università: Firenze - Unifi
A.A.: 2009-2010

I contenuti di questa pagina costituiscono rielaborazioni personali del Publisher Atreyu di informazioni apprese con la frequenza delle lezioni di Gestione dei sistemi agro-zootecnici e studio autonomo di eventuali libri di riferimento in preparazione dell'esame finale o della tesi. Non devono intendersi come materiale ufficiale dell'università Firenze - Unifi o del prof Bindi Marco.

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