В ходе выполнения данной выпускной квалификационной работы производилась разработка модели роста льна-долгунца с использованием данных о географических координатах места роста вида льна, а также погодных данных в этом месте за период, в течение которого росло растение. Модель может использоваться для понимания развития конкретной культуры, совершенствования селекции растений, а также для улучшения сельского хозяйства в целом. Для разработки была использована среда GroIMP. Целью работы была непосредственно разработка алгоритма, моделирующего рост льна-долгунца с получением данных о росте и визуализацией процесса. После реализации алгоритма, было проведено сравнение полученной модели с данными о 208 видах льна-долгунца. Также модель была протестирована при разных погодных данных. Исследования проводились с целью понимания возможности модели предсказывать рост разных видов льна-долгунца. Полученная модель имеет несколько режимов работы для разных целей: визуализации растения на основе имеющихся данных, предсказания роста при изменении данных и исследования набора данных для построения графиков и гистограмм. В работе представлено описание модели, численные результаты, полученные в ходе работы с моделью, и их анализ.

During this final qualification work, a model of the growth of flax was developed using data on the geographical coordinates of the place of growth of the flax species, as well as weather data in this place for the period during which the plant grew. The model can be used to understand the development of a particular crop, improve plant breeding, as well as to improve agriculture in general. The GroIMP environment was used for development. The aim of the work was to directly develop an algorithm that simulates the growth of flax with obtaining growth data and visualization of the process. After the algorithm was implemented, the obtained model was compared with data on 208 types of flax. The model was also tested under different weather conditions. The research was conducted to understand the possibility of the model to predict the growth of different types of flax. The resulting model has several modes of operation for different purposes: visualization of a plant based on available data, prediction of growth when data changes, and research of a data set for plotting graphs and histograms. The paper presents a description of the model, numerical results obtained during the work with the model, and their analysis.

• ВВЕДЕНИЕ
• ГЛАВА 1. РАЗРАБОТКА СТРУКТУРНОЙ МОДЕЛИ РАЗВИТИЯ ЛЬНА-ДОЛГУНЦА
  • 1.1. Постановка задачи
  • 1.2. Описание развития льна
  • 1.3. Описание языка грамматик
  • 1.4. Введение понятия биологического дня
  • 1.5. Описание структуры растения в модели
  • 1.6. Формирование структурных частей растения
  • 1.7. Визуализация роста растения
  • 1.8. Прогнозирование роста растения с помощью модели
  • 1.9. Настройка модели на конкретные образцы льна-долгунца
• ГЛАВА 2. ОПИСАНИЕ ИСПОЛЬЗУЕМОГО НАБОРА ДАННЫХ
  • 2.1. Работа с имеющимся набором данных с помощью модели
  • 2.2. Исследование набора данных
• ГЛАВА 3. РЕЗУЛЬТАТЫ
  • 3.1. Получение необходимых данных.
  • 3.2. Сведения о проведенных настройках модели.
  • 3.3. Тестирование на наборе данных
  • 3.4. Проведение экспериментов с варьированием факторов
• ЗАКЛЮЧЕНИЕ
• ВЫВОДЫ
• ЛИТЕРАТУРА