Моделювання чисельностi риб у басейнi Днiпра з урахуванням водного забруднення

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorТерещенко Іван Миколайович
dc.contributor.authorЧiнь Ву Чiеу Вi
dc.date.accessioned2025-06-16T07:52:27Z
dc.date.available2025-06-16T07:52:27Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractКвалiфiкацiйна робота мiстить: 64 сторiнок, 11 рисункiв, 3 таблицi, 13 джерел. Метою роботи є побудова математичної моделi росту популяцiй риб у басейнi рiчки Днiпро з урахуванням впливу хiмiчного забруднення води. Об’єктом дослiдження виступає динамiка популяцiй риб у водних екосистемах, а предметом — математичнi моделi чисельностi з урахуванням зовнiшнiх екологiчних чинникiв. У ходi дослiдження проаналiзовано сучаснi пiдходи до екологiчного моделювання, зiбрано та оброблено данi державного монiторингу якостi води й статистику вилову риби. Побудовано логiстичну модель iз урахуванням впливу забрудникiв, а також реалiзовано класичну логiстичну модель i модель машинного навчання (алгоритм випадкового лiсу). Результати показали, що врахування забруднення суттєво пiдвищує точнiсть прогнозування чисельностi. Сценарне моделювання пiдтвердило, що зниження рiвнiв забрудникiв може позитивно вплинути на рибнi популяцiї, зокрема сазана, в регiонах iз високим екологiчним навантаженням.
dc.description.abstractotherThis bachelor’s thesis contains 64 pages, 11 figures, 3 tables, and 13 references. The aim of the thesis is to develop a mathematical model of fish population growth in the Dnipro River basin, taking into account the impact of chemical water pollution. The object of the study is the dynamics of fish populations in aquatic ecosystems, and the subject is mathematical models of population size that incorporate external environmental factors. The study reviews current approaches to ecological modeling, and includes the collection and preprocessing of state monitoring data on water quality and fish catch statistics. A logistic model that considers the effect of pollutants was constructed, along with the implementation of a classical logistic model and a machine learning model (random forest algorithm). The results demonstrate that accounting for pollution significantly improves the accuracy of population forecasts. Scenario modeling confirmed that reducing pollution levels can positively affect fish populations, particularly common carp, in regions with high ecological pressure.
dc.format.extent64 с.
dc.identifier.citationЧінь Ву Чiеу Вi. Моделювання чисельностi риб у басейнi Днiпра з урахуванням водного забруднення : дипломна робота ... бакалавра : 113 Прикладна математика / Чiнь Ву Чiеу Вi. – Київ, 2025. – 64 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/74251
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectприкладна математика
dc.subjectлогiстичне рiвняння
dc.subjectматематичне моделювання
dc.subjectдиференцiальнi рiвняння
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectалгоритм випадкового лiсу
dc.subjectекологiчнi системи
dc.subjectapplied mathematics
dc.subjectlogistic equation
dc.subjectmathematical modeling
dc.subjectdifferential equations
dc.subjectmachine learning
dc.subjectrandom forest algorithm
dc.subjectecological systems
dc.titleМоделювання чисельностi риб у басейнi Днiпра з урахуванням водного забруднення
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Trinh_bakalavr.pdf
Розмір:
2.44 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММАД)
Бакалаврські роботи