Ўзбекистон республикаси ахборот технологиялари ва коммуникацияларини ривожлантириш вазирлиги муҳаммад ал-хоразмий номидаги

---

ЎЗБЕКИСТОН РЕСПУБЛИКАСИ АХБОРОТ ТЕХНОЛОГИЯЛАРИ ВА 
КОММУНИКАЦИЯЛАРИНИ РИВОЖЛАНТИРИШ ВАЗИРЛИГИ 
МУҲАММАД АЛ-ХОРАЗМИЙ НОМИДАГИ
ТОШКЕНТ АХБОРОТ ТЕХНОЛОГИЯЛАРИ УНИВЕРСИТЕТИ
“Энергия таъминлаш тизимлари” кафедраси 
“ЭКОЛОГИЯ” 
фанидан 
 
 
М
УСТАҚИЛ ИШ
 
Бажарди:Телевизион технологиялар таълим йўналиши 
512-19 гуруҳ 
Хотамалиев Элйорбек
Қабул қилди: қ.ўқ. С.М. Абдуллаева 
Тошкент 2022 

---

FRIAS tadqiqot markazi 2019 yil oktyabr - 2020 yil oktyabr:
Atrof-muhitni bashorat qilish
1 Arizachilar
Prof.Dr.Karsten F.Dormann
Biometriya va atrof-muhit tizimini tahlil qilish, Frayburg universitetining atrof-muhit va tabiiy 
resurslar fakulteti; Tennenbacher ko'chasi. 4; 79106 Frayburg
[e-mail] ;T [phone] m
http://www.biom.uni-freiburg.de/mitarbeiter/dormann
Prof.Dr.Kerstin Stahl
Atrof-muhit gidrologik tizimlari, Frayburg universitetining Atrof-muhit va tabiiy 
resurslar fakulteti; Friedrichstraße 39; 79098 Frayburg
[e-mail] ;T [phone]
mhttps://www.hydro.uni-freiburg.de/staff/stahl/stahl-en?set_language=en
Prof.Dr.Stefan Baumgärtner
Atrof-muhit iqtisodiyoti va resurslarni boshqarish, Frayburg universitetining Atrof-muhit va tabiiy 
resurslar fakulteti; Tennenbacher ko'chasi. 4; 79106 Frayburg
[e-mail] ;T [phone]
mhttps://www.ere.uni-freiburg.de/team-en/stefan_baumgaertner?set_language=en
2 Taklif etilayotgan tadqiqot markazining nomi va xulosasi
Atrof-muhitni bashorat qilish
Atrof-muhit modellari inson hukmronlik qiladigan dunyoda tabiiy jarayonlar haqidagi tushunchamiz 
amaliyotga o'tkaziladigan asosiy vositadir: ob-havo prognozlari, suv toshqini haqida ogohlantirishlar, 
o'rmonlarning uglerod balanslari, ko'chkilar, qayta ishlash byudjetlari turli xil murakkablikdagi atrof-muhit 
modellari yordamida hisoblanadi. Bunday ekologik modellar tabiiy jarayonlar va inson ta'sirini o'z ichiga 
oladi va iqtisodiy modellarni o'z ichiga oladi, masalan, mahalliy va global miqyosda savdo va atrof-muhitga 
ta'sirni taqlid qiluvchilar.
Atrof-muhit fanlari turli xil ilmiy ishonchlilikka ega bo'lgan hayratlanarli darajada turli xil 
modellashtirish madaniyatlarini rivojlantirdi. FRIASda tavsiya etilgan tadqiqot markazining maqsadi
modellashtirish madaniyatini tushunishaniq maqsadlarni aks ettirgan holda,eng yaxshi amaliyotni 
distillashekologik prognozlarni ishonchli qiladigan intizomiy tajribalardan
bo'ylabekologik fanlar va
tadqiqot kun tartibini shakllantirishmavjud yechimsiz kamchiliklarni aniqlashimiz mumkin bo'lgan 
sohalar uchun. Ushbu faoliyat natijalarini hujjatlashtiradigan nashrlardan tashqari, biz yozmoqchimiz
DFG tadqiqot o'quv guruhi uchun arizaPhD tadqiqotchilar guruhini atrof-muhit fanlarida modellarni 
ishlab chiqish va qo'llash uchun tanqidiy va ilg'or yondashuvga o'rgatish.
1
Translated from English to Uzbek - www.onlinedoctranslator.com

---

3 Tadqiqot mavzusini ochish
Atrof-muhitni bashorat qilish, biz tushunganimizdek, murakkab, moslashuvchan tizimlar uchun qaror qabul qiluvchilarga 
foydali ma'lumotlarni taqdim etish muammosiga duch keladi. Atrof-muhit tizimlari, boshqariladigan o'rmonlar ustidagi 
tabiiy ko'llardan tortib, bir-biri bilan chambarchas bog'langan ijtimoiy-ekologik tizimlargacha, juda murakkab. Ularning 
tarkibiy qismlari, xoh u odamlar, xoh biotik yoki abiotik omillar, dinamik, moslashuvchi va rivojlanayotgan bo'lib, ko'plab 
ma'lum va noma'lum usullarda o'zaro ta'sir qiladi. Natijada, atrof-muhit tizimlarining miqdoriy ko'rinishlari (bundan 
buyon "ekologik modellar" deb ataladi) hatto eng murakkablari ham (masalan, ko'p tarmoqli er tizimining modellari) 
keskin soddalashtirilgan.
3.1 Madaniyatlarni modellashtirish
Bu umuman aniq emas,qaysi tizim qancha abstraktsiyaga imkon beradi,yoki boshqacha qilib aytganda, foydali 
qo'llanilishiga imkon berish uchun hech bo'lmaganda atrof-muhit modelida qancha jarayonlarni ko'rsatish kerak. 
Ayniqsa, vaqt o'tishi bilan yoki yangi atrof-muhit sharoitlarida (bu erda birgalikda "prognozlar" sensu Dietze, 2017 
deb ataladi) model bashoratlaridan tanqidiy ravishda foydalanish ularni ishlab chiquvchilar orasida bezovtalikni 
keltirib chiqaradi.prognoz gorizonti
1
ko'pincha noma'lum.
O'lchashda ham, modellashtirishda ham texnik qiyinchiliklardan tashqari, atrof-muhit modellari juda turli 
tomonlar tomonidan va juda boshqacha maqsadlarda qo'llaniladi (1-rasm). Gidrologiyaning ba'zi qismlarida, 
masalan,modellar muhandislik vositasidirtoshqin xavfini baholash uchun ishlatiladi. Ularning asosiy maqsadi suv 
toshqinidan himoya qilish infratuzilmasini qurish uchun "loyiha-toshqin" ni ta'minlashdir.
2
Iqtisodiyotda, aksincha, 
global savdo modellari katta darajadastrategiyalarni tekshirish vositalaribozor ishtirokchilari. Ularning natijalari 
real qiymat sifatida emas, balki rivojlanish bo'yicha qarorning nisbiy muvaffaqiyati sifatida ko'riladi.
1-rasm: Har xil atrof-muhit jarayonlari 
va ularning ijtimoiy-akademik 
ahamiyatga ega bo'lgan gradientidagi 
pozitsiyasi (yuqoridan pastga) va iqlim 
ta'siri gradienti (o'ngda iqlim 
tadqiqotidan, zaiflik, ta'sir va moslashuv 
(VIA) baholashgacha). chap). ESM 
dunyomizning eng jismoniy tavsifi 
bo'lgan Yer tizimining modellariga 
ishora qiladi. (Bonan & Doneydan, 2018)
1
"Prognoz gorizonti" (Petchey
va boshqalar., 2015) noaniqlik tendentsiyadan oshib ketganligi sababli model bashorati ishonchsiz bo'lib 
qoladigan chegaralarni belgilaydi.
2
Ushbu oxirgi qadam tajribadan ma'lumki, xavfsizlik chegarasidan kamroq ekanligi ma'lum bo'lgan noaniqlik miqdorini "to'g'ri" aniqlash 
zaruriyatini bartaraf etadi.
2

---

1-jadval: Atrof-muhit modellari uchun maqsadlar gradientining haddan tashqari ko'rsatkichlari (bashorat yoki sintez) va 
texnik va falsafiy modellashtirish xususiyatlarining oqibatlari. Turli manbalardan tuzilgan (Ojima
va boshqalar., 1991; 
Klark va Gelfand, 2006; Easterbrook & Jons, 2009; Shmolke
va boshqalar., 2010; Getzva boshqalar., 2018).
Model
xarakterli
metafora
sifat mezoni
jarayon realizmi
jarayon turi
jarayonning noaniqligi
Bashorat
(amaliy, muhandislik)
avtonom haydash
ijtimoiy ahamiyatga ega
ahamiyatsiz ("ahmoq")
stokastik
model o'rtacha,
noaniqlik miqdorini aniqlash 
shkalasiga xos
davlat-o'zgaruvchisi aniq qancha 
detal talab qilinadi? trening uchun
maxsus holat
"samarali" parametrlar
kelajakka yo'naltirilgan
Sintez
(akademik, tushunish, tushuntirish)
fizikadagi standart model ilmiy 
jihatdan takrorlanadigan keng 
qamrovli (“monster”) 
deterministik
modelni taqqoslash
masshtabni tanlash
davlat o'zgaruvchan vakillik 
murakkabligi muammosi
ma'lumotlar
parametrlari
parametrlarni talqin qilish 
vaqti
ko'p masshtabli
bir nechta holat o'zgaruvchilari ish vaqti: 
moslashtirish, sezgirlik tahlili
– (oldinga modellashtirish)
universal
haqiqiy parametrlar
vaqt neytral
Atrof-muhit fanlari bo'ylab va ichida modellar strategik, "agar nima bo'lsa" modellaridan tortib, kattaroq 
tizimning ma'lum bir bo'linmasini qamrab olishga qaratilgan batafsil jarayon modellari va nufuzli muvozanat va 
miqdor modellarigacha (1-jadval) farqlanadi. Bumurakkablik gradientikiritilgan tafsilot darajasi bilan belgilanadi, 
lekin bu yerdagi barcha modellar (taxmin qilingan) tizim tushunchasiga asoslangan.
Model turidan qat'iy nazar, modellarni faqat prognozli ishlashiga qarab baholash mumkin. Haddan tashqari holatda 
biz ob-havoni bashorat qilish modeli haqida o'ylashimiz mumkin, bu juda batafsil va fizik jihatdan kuchli, va avtonom 
haydash tizimi, jarayonsiz va real dunyo ma'lumotlariga (ko'p) o'rgatiladi: ikkalasi ham yaxshi bashorat qiladi. , juda 
boshqacha sabablarga ko'ra bo'lsa ham. To'g'ri bashoratlar ishonchli modellarni yaratadi, ammo kelajakdagi prognozlarni 
qanday baholash mumkin? Muvaffaqiyatni bashorat qilish uchun yaxshi proksilar bormi yoki ishonchli ekologik 
prognozning boshqa aloqalari bormi?
Har bir fan doirasida murakkablik gradienti ham, mahorat gradienti ham jadal muhokama qilinadi 
(masalan, Moody, 1995; Brooks & Tobias, 1996; ?; ?; ?; ?), lekin ular nima uchun bir-biridan farq qilishini juda 
kam aks ettiradi.
orasida
fanlar. Bir nechta fanlararo sharhlar va yo'riqnomalar (Wikle & Hooten, 2010; 
Tekshirish, tasdiqlash va noaniqlik miqdorini aniqlashning matematik asoslari bo'yicha qo'mita)
 va 
boshqalar.
, 2012) atrof-muhit prognozlarining o'ziga xos qo'llanilishiga, sohaning gnoseologiyasiga va 
texnik tafsilotlarga nisbatan adolatli emas.
Biz prognozlash madaniyatlarini ko'rib chiqishni taklif qilamizUshbu tadqiqot markazida atrof-muhitni 
modellashtirishda uslubiy qarorlarni tushunish va yaxshiroq asoslashga urinish. Modellashtirish uchun asosiy 
motivlar va shuning uchun modellashtirish madaniyatlaridagi farqlar o'z ichiga oladi
model maqsadi
(tushuntirish 
yoki bashorat qilish),
maqsadli auditoriya
(qaror qabul qiluvchi, tengdoshlar, jamoatchilik),
iqtisodiy ta'sir
(akademik, 
muhandislik, siyosat),
jamiyat hajmi
(katta maydon, joy guruhi),
ta'lim
(fizik, kompyuter olimi, ekologiya olimi) va 
idrok etgan
ijtimoiy ahamiyatga ega
(tegishlilik/qonuniylik/ishonchlilik).
3.2 Ishonchli ekologik prognozlar uchun eng yaxshi amaliyot
Olimlar o'zlarining aniq savollari va qo'llanilishi uchun bir qator potentsial modellar orasidan tanlashlari kerak. 
Savol kamdan-kam hollarda yondashuv uchun aniq tanlovga olib keladi va prognozlar madaniy an'analardan 
tashqari maksimal darajada ishonchli bo'lishi uchun modellashtirish jarayonining o'zi aks ettirilishi kerak. Ikkita 
strategiya o'sishga olib keladi
ilmiy
modellashtirish yondashuviga va shuning uchun uning keyingisiga ishonish
3

---

prognozlar:
3
1. Foydalanilmayotgan ma'lumotlar bilan model bashoratlarini tasdiqlash, yaxshisi modelni ishlab chiqish va sozlash 
uchun foydalaniladigan saytlar, vaqtlar va tizimlardan farqli o'laroq.
2. Noaniqlik va dispersiya manbalarini aniqlash uchun kirish ma'lumotlari, chegara shartlari, parametrlari va 
stsenariylaridagi xatolarni model bashoratlariga tarqatish orqali model prognozlarining noaniqligi 
miqdorini aniqlash.
Ikkala nuqtaning ham o'ziga xos qiyinchiliklari bor. Tasdiqlash, masalan, meteorologik modellashtirishda standart protsedura 
bo'lib, har kuni yangi ma'lumotlar mavjud bo'lib, sinoptiklarga kechagi (yoki o'tgan haftaning) bashoratlarini tasdiqlash imkonini 
beradi. Bu iqlim modellari va ularning 2050 yoki undan keyingi yillar uchun bashoratlari uchun emas. Buning o'rniga ular 
ko'pincha tasdiqlash strategiyasi sifatida "hindcasting" (o'tmishni bashorat qilish) dan foydalanadilar (masalan, Katragkou).
va 
boshqalar., 2015), garchi kelajak o'tmishdagidan butunlay boshqacha jarayonlar bilan boshqarilishi mumkin.
Noaniqlikning tarqalishi, qoida tariqasida, analitik yondashuvlar, Monte-Karloga o'xshash simulyatsiyalar yoki 
bootstrapping orqali har qanday modellashtirish yondashuviga ochiqdir (Dietze, 2017). Analitik yondashuvlar 
(odatda) stokastik tizimlar uchun imkoniyat emas. Ba'zi modellarning hisoblash ish vaqti raqamli usullarni 
taqiqlaydi (masalan, bir simulyatsiya uchun oylar davomida ishlaydigan ba'zi er tizimining modellari), lekin bu erda 
ham noaniqlik tahlili aniq baholanadi (masalan, Merfi).
va boshqalar.
, 2011).
Modelni ishlab chiquvchilar hal qilishlari kerak bo'lgan bir qator muammolar mavjud (1-jadval). Ularning har biri 
uchun qaror qabul qilish jarayoni, ideal holda, shaffof bo'lishi va belgilangan maqsadlar uchun eng yaxshisi bo'lishi 
kerak. Atrof-muhitni modellashtirishda, biz jarayon tabiatda sodir bo'lishini bilganimiz uchun (garchi biz odatda 
prognoz qilmoqchi bo'lgan narsaga mos kelishini bilmaymiz) tafsilotlarni ko'paytirishning qochib ketish 
tendentsiyasi mavjud.
Har qanday inson faoliyati kabi ilm ham xatoga moyildir. Ilmiy usul o'z-o'zini tuzatishning uzoq muddatli strategiyasi 
sifatida paydo bo'ldi (Ford, 2000), ammo bunga qanday erishish mumkin
qisqa muddatto'g'riligi? Bir yondashuvmodellarni 
taqqoslash (Huber
va boshqalar., 2014), ya'ni bir xil holat o'zgaruvchilarini ifodalashga harakat qiladigan turli modellardan 
prognozlarni yaratish (masalan, turli iqlim modellari yoki o'rmon o'sishining turli modellari). Ochiq kodli kodlar, ochiq 
ma'lumotlar va qiziqishsiz olimlarsiz bunday model taqqoslashlari gnoseologik jihatdan qimmatli bo'lishi mumkin emas: 
Agar har biri turli kirish va stsenariy ma'lumotlaridan foydalansa, modellarni qanday baholashimiz mumkin? Agar u 
qanday ishlashini tekshira olmasa, "yaxshiroq" modeldan qanday o'rganish mumkin? Shunga qaramay, madaniyatlarni 
modellashtirish ilmiy taraqqiyotni va yaxshi prognozni osonlashtirishi yoki to'sqinlik qilishi mumkin.
3.2.1 Ekologik prognozlarni yaxshilash strategiyalari
Modelchilar guruhidagi davom etayotgan hamkorlikdan (quyida 4.4-bo'limga qarang) biz avvaldan fanlar o'rtasida 
sezilarli darajada farq qiluvchi bir qancha muhim elementlarni aniqladik, masalan, noaniqlik va xatolarning tarqalishini 
hisobga olish, modelni prognozlash sohasini aniqlash, model parametrlarini aniqlash uchun kuzatishlardan foydalanish, 
model parametrlarini talqin qilish, modelni taqqoslash darajasi va model kodlari almashinuvi, ochiq manba mavjudligi 
yoki kerakli darajadagi tafsilotlarga munosabat. Bu erda biz bularning barchasiga batafsil to'xtala olmaymiz, lekin 
quyidagi ikkita bo'limda ikkita namunali masala bo'yicha gapiramiz: talab qilinadigan murakkablikni aniqlash va 
kuzatilgan ma'lumotlardan foydalangan holda model parametrlarini aniqlash. Bular
3
Juda turli sabablar ishontirishi mumkin
oddiy odamlar
modellardan bashorat qilish uchun o'z ishonchini 
qo'yish: taqdimot sifati; ishlab chiquvchining obro'si; o'z umidlarini tasdiqlash; xabarning soddaligi va boshqalar.
4

---

2-rasm: Atrof-muhit jarayonlarining 
fazoviy va vaqtinchalik miqyosi, bir-
biriga o'xshash va ko'plab misollar 
bilan bu ko'rinadigan ierarxiyadan 
tashqariga chiqadi (masalan, ob-havo 
jarayonlariga ta'sir qiluvchi mikrobial 
DMSP ishlab chiqarish) (Getzdan.
 va 
boshqalar., 2018)
ikkita misol har qanday atrof-muhit modeli uchun potentsial qadamlar qanday muhokama qilinishi 
mumkinligini qisqacha va albatta yuzaki tasvirlashi kerak.
Mashinani o'rganish bilan taqqoslash orqali kerakli murakkablik darajasini aniqlashAtrof-muhit tizimlarida yagona 
jarayon shkalasi yo'q (2-rasm). Shuning uchun jarayon modeliga qaysi jarayonlarni kiritish va qaysi birini e'tiborsiz 
qoldirish apriori noaniq. Faqat bitta jarayonni kiritishda farq qiluvchi jarayon modellarini taqqoslashdan tashqari (odatda 
modelni bosqichma-bosqich takomillashtirish jarayonida amalga oshiriladigan kabi), ushbu o'ziga xos holatning erishish 
mumkin bo'lgan bashorat qilish kuchi darajasini o'lchash uchun mexanizmsiz, fenomenologik mashinani o'rganish 
modellari bilan jarayon modellarini bir-biriga qo'shish mumkin. o'zgaruvchiga erishishi mumkin.
Fenomenologik modellar ma'lumotlardagi chiziqli bo'lmaganlik va o'zaro bog'liqlikni ko'rsatishi mumkin bo'lgan 
moslashuvchan modellash strategiyalarining (ko'pincha "mashinani o'rganish" deb ataladi) ulkan takomillashuvidan 
foyda oladi (Hastie).
va boshqalar., 2009; Jordan va Mitchell, 2015). Shu bilan birga, ushbu mexanizmga faqat qo'l ostidagi 
ma'lumotlar kiradi, tez orada ma'lumotlardan tashqari prognozlarni ekstrapolyatsiya qiladi va shuning uchun 
kuzatilmagan ma'lumotlar bilan fundamental nomuvofiqliklarga juda zaifdir.
"Universal" mexanizmlarni ifodalovchi jarayon modellari bunday ekstrapolyatsiya ostida yanada mustahkam 
bo'lishi kerak. Biroq, agar mexanizmlar o'zgarsa yoki turli sharoitlarda tegishli bo'lishi mumkin bo'lgan 
mexanizmlar joriy modelning bir qismi bo'lmasa, ekstrapolyatsiya muammosi bir xil bo'ladi. Misol uchun, PreLES 
o'simlik modeli boreal o'rmonlardagi hozirgi o'sish va uglerod dinamikasini yaxshi va bir nechta saytlarda tasvirlay 
oladi (Peltoniemi).
va boshqalar.
, 2015; Minunno
va boshqalar.
, 2016), u o'zgaruvchan CO ga ruxsat bermaydi
2
- 
konsentratsiya, uglerodga boy atmosferaga moyillik prognozlari (Medlyn
va boshqalar.
, 2011).
Mashinada o'rganish modellari jarayon modellari bilan taqqoslash sifatida ishlatilishi mumkin. Ular jarayonlar 
tomonidan aniqlangan model tuzilmasi model prognozlarini qanchalik cheklashi bilan solishtirganda, ma'lumotlar 
qanchalik ko'pligini ko'rsatadi. Biz buni bahslashamizkorrelyativ va jarayon modeli prognozlari o'rtasidagi tafovut 
hududlari mexanizmlar haqidagi bilimlar qayerda eng katta ta'sir ko'rsatishini ko'rsatadi; va shuning uchun 
kelajakdagi tadqiqotlar markazida bo'lishi kerak.
5

---

Kuzatilgan ma'lumotlar bilan rasmiy statistik kalibrlashHar qanday tavsifning ekologik modellari parametrlarga ega. 
Keng tarqalgan, ammo tubdan noto'g'ri tushuncha shundaki, bunday "jismoniy" (yoki kimyoviy yoki biologik) 
parametrlarni dalada yoki laboratoriyada o'lchash mumkin va shuning uchun modelda bunday tarzda o'lchanib 
bo'lmaydigan bir nechta "erkin" parametrlar mavjud va faqat ular kerak. kalibrlash uchun. Aslida, hammasimodellar 
noto'g'ri mavhumlik bo'lishi mumkin,yoki boshqacha qilib aytganda, tizimli ravishda noto'g'ri. Natijada, ma'lumotlarga 
bunday "noto'g'ri" model o'rnatilganda, o'lchanadigan parametrlar uchun optimallashtirilgan taxminlar odatda 
laboratoriya o'lchovlaridan farq qiladi; ular "samarali parametrlarga" aylanadi (Blöschl va Sivapalan, 1995; Samaniego
va 
boshqalar., 2017). Haqiqatan ham, laboratoriya parametrlari qiymatlari va o'rnatilgan parametr qiymatlari o'rtasidagi 
nomuvofiqlik model tuzilishi to'liq bo'lmagan yoki funktsional jihatdan noto'g'ri ekanligini ko'rsatadi va shuning uchun 
modelni yaxshilashga yordam beradi.
Shunday qilib, model parametrlarini aniqlashning joriy yondashuvlari laboratoriya bahosidagi ikkala parametrni ham 
qamrab oluvchi rasmiy statistik asosga ega.
oldingitarqatish yoki ma'lumotlarga taalluqli bo'lmagan bilimlar: Jaynes, 
2003), shuningdek, parametrlashtirish uchun ma'lumotlar,
orqaparametr baholarini taqsimlash. Modeldagi har qanday 
noto'g'ri tavsif ma'lumotlarning oldingi ma'lumotlarini "buzib qo'yishi" mumkin, bu esa bizning laboratoriyaga 
asoslangan oldingi ma'lumotlarga nisbatan posteriorlarning mos kelmasligini ko'rsatadi.
Model tomonidan ta'riflanganidek, tizimimizning holatini bashorat qilish qobiliyatimiz posterior bilan 
ifodalanadi: qanchalik keng bo'lsa, bashoratimizda noaniqlik ko'proq. Aslida, barcha parametrlarning orqa 
qismi ko'p o'lchovli taqsimot bo'lganligi sababli, u hozirgacha barcha modellashtirish bosqichlarida kiritilgan 
noaniqlikni o'z ichiga oladi (ma'lumotlarning noaniqligi, parametr noaniqligi va agar bir nechta model 
ishlatilsa, modelning strukturaviy noaniqligi). Posterior taqsimotdan foydalangan holda har qanday model 
bashorati avtomatik ravishda noaniqlik baholarini beradi, masalan, 95% ishonchli interval shaklida. Shunday 
qilib, ma'lum bir savolga qo'llanilishi mumkin bo'lgan bir qator atrof-muhit modellari uchun, ehtimol, asosiy 
qoidalardan tortib, juda murakkab mexanik modellargacha, ularni parametrlash va prognozlaridagi 
noaniqlikni solishtirish uchun bir xil rasmiy yondashuvdan foydalanish mumkin. .Ma'lumotlardagi 
tushuntirilgan tafovutni muvozanatlash va past dispersiyani bashorat qilishning yoqimli nuqtasi model 
murakkabligining har ikki uchidan ham uzoqda bo'ladi ("Qo'rqoqlik-variant savdosi" mantig'iga binoan: 
Hastie
va boshqalar.
, 2009).
Modelning bashoratli sifatini baholash uchun qo'shimcha va qo'shimcha yondashuvlar mavjud
taqqoslash, bu umumiy 
muammo (odatda umumiy ma'lumotlar to'plami) bo'yicha ishlashni taqqoslaydi, shuningdek
orqaga uzatish, bu modelni 
kalibrlash uchun ishlatilmaydigan model bashoratlarini oldingi ma'lumotlar bilan taqqoslaydi. ga bashorat qilish
mustaqil 
tekshirish ma'lumotlariBiroq, ular modelning bashoratli ishlashini baholash uchun Oltin standart hisoblanadi. Eng yaxshi 
kalibrlash uchun barcha ma'lumotlardan foydalanish oqilona bo'ladimi yoki prognozli model xatosini aniq aniqlash uchun 
ba'zi to'liq mustaqil ma'lumotlarni saqlab qolish munozarali masala (Hastie).
va boshqalar., 2009).Blokning o'zaro 
tasdiqlanishi(ya'ni ma'lumotlarni qayta-qayta o'rnatishdan yashirish va uni sinov ma'lumotlari sifatida ishlatish) bu 
pozitsiyalar va atrof-muhit statistikasidagi joriy standart o'rtasidagi murosaga keladi (Roberts).
va boshqalar., 2017).
4 Ish dasturi
Ishchi dastur ikkita qo'shimcha qismdan iborat:intizomli modellashtirish madaniyatining sabablari vaatrof-
muhitni bashorat qilish bo'yicha eng yaxshi amaliyotga.
6

---

4.1 1-darajali: Intizomiy prognozlash madaniyatining sabablari
Ikki tomonlama yondashuvda biz nima uchun turli fanlar bashorat qilishni juda boshqacha tarzda qo'llashni tushunishga 
harakat qilamiz. Buning uchun biz tadqiqot markazida va undan tashqarida (ya'ni, hech bo'lmaganda gidrologiya, 
meteorologiya, o'rmonlarning o'sishini modellashtirish, makroiqtisodiy modellashtirishda) taqdim etilgan fanlardan 
bashorat qilish tadqiqotlarida ilgari surilgan dalillarni tahlil qilamiz.
Bundan tashqari, biz faol ekologik modelchilarni savolni hal qilish uchun taklif qiladigan seminar tashkil qilamiz
Atrof-muhit bo'yicha prognozlarning ishonchliligiga qanday erishish mumkin?
Bu savol muqarrar ravishda alohida 
sohalardagi modellarning maqsadlari va maqsadga muvofiqligini baholash va qaysi joriy amaliyotlar ushbu fan 
bo'yicha model va uning prognozlarini ijobiy qabul qilishni ta'minlashi haqida munozaralarga olib keladi.
Va nihoyat, atrof-muhitni bashorat qilishning talab tomonini tushunishga harakat qilamiz: qaror qabul 
qiluvchilar modellardan nimani xohlashadi va kutishadi? Modellashtirish adabiyoti nima haqida bayonotlar bilan 
to'la
modelerlar o'ylaydi
qaror qabul qiluvchilar xohlasa, qaror qabul qiluvchilarning o'zlari nima kutayotgani 
haqida juda kam ma'lumot mavjud. Odatda aniq boshqaruv maqsadiga ega bo'lgan yirikroq loyihalar (suv 
toshqini, o'rmonlarni yig'ish, qayta ishlash logistikasi) ham shunday qaror istiqbolini ta'minlaydi, biz ularni sifat 
jihatidan tahlil qilamiz.
4.2 2-bosqich: Atrof-muhitni bashorat qilishda ilg'or amaliyotga
Sabablarini o'rganish bilan biz modellarning turli maqsadlari, joriy amaliyot va ilg'or modellashtirish 
imkoniyatlarini hisobga olgan holda atrof-muhitni bashorat qilish uchun nozik taneli eng yaxshi amaliyot tizimini 
ishlab chiqamiz (3.2.1-bo'limga qarang). Guruhimizdagi ko'plab munozaralardan biz amaliy-fundamental-
dixotomiya tez-tez da'vo qilinganidan ko'ra kamroq ahamiyatga ega ekanligiga aminmiz. Haqiqatan ham, atrof-
muhit modellari juda o'xshash muammolarga duch keladi, ularni umumiy kontseptual modellashtirish doirasida 
hal qilish mumkin. Bunday ramkaning elementlari, jumladan, noaniqlik miqdorini aniqlash, modellar o'rtasidagi 
taqqoslash, ma'lumotlarga moslashish, mashinani o'rganish yondashuvlari bilan taqqoslash, ochiq manba 
madaniyati va tegishli jarayonlar va masshtablarni aniqlash strategiyalari.
4.3 Atrof-muhit tizimlari va bu erda ko'rib chiqilgan modellar
Ushbu ilova ortidagi jamoa bo'ylab (pastga qarang) bizning tajribamiz atrof-muhitga oid mavzularning keng doirasini 
qamrab oladi. Ariza beruvchilar orasida biz biologik xilma-xillik qirralari, birlamchi mahsuldorlik, gidrologik jarayon, suv 
havzasini boshqarish va iqtisodiy modellar modellarini qamrab olishimiz mumkin. Model turlari strategik modellardagi 
oddiy deterministik differensial tenglamalardan, ma'lumotlar yoki adabiyotda parametrlangan oddiy deterministik 
modellardan tortib, ko'p sonli parametrlarga ega murakkab stokastik modellargacha bo'lgan, ulardan bir nechtasi 
haqiqatda ma'lumotlardan o'rnatilishi mumkin (ish vaqti cheklovlari tufayli). ).
Umuman olganda, biz tadbirlarni turli xil model turlarini, keng doiradagi fanlarni va intizom chegaralarini o'z 
ichiga olish uchun ochiq bo'lishini rejalashtiramiz. Istalgan vaqtda manfaatdor modelerlar o'zlarining tajribalari va 
modellari bilan qo'shilishlari mumkin. Biz qo'llashga harakat qiladigan modellarning o'ziga xos turlaridan biri 
tarmoqlararo modellardir, masalan, tabiiy jarayon, iqtisodiy baholash va boshqaruv modeli (qarang, masalan, 
Rogelj).
va boshqalar.
, 2013). Submodellar, albatta, nisbatan sodda bo'lishi kerak, shuning uchun uning xatti-
harakatlarini analitik yoki raqamli ravishda baholash mumkin (masalan, Monte-Karlo simulyatsiyalari orqali).
Biroq, bizning asosiy e'tiborimiz har bir murojaat etuvchiga tanish bo'lgan modellarga qaratiladi, bu esa bir qator 
prognozlash savollarini (prognoz noaniqligiga xatolarning tarqalishi, mashinani o'rganish modellari bilan taqqoslash) o'z 
ichiga olgan amaliy tadqiqotlar to'plamini darhol amalga oshirish imkoniyatiga ega bo'ladi. , kelishuvlar
7

---

modelning murakkabligi, ma'lumotlar bo'yicha parametrlash va boshqalar). Biz ishtirok etgan ikkita loyihadan 
foydalanamiz. Ulardan biri, chuqur,
4
bir qator o'rmon o'sishi modellari uchun bunday rivojlanishning boshida bo'ldi
5
va 
mos yozuvlar saytlari to'plami uchun o'rmon o'sishi modellarini solishtirishga qaratilgan. Shunday qilib, biz atrof-muhit 
ma'lumotlarining standartlashtirilgan to'plamiga, darhol ishga tushirilishi mumkin bo'lgan ochiq manbali o'rmon o'sishi 
modellariga va ushbu ma'lumotlar bo'yicha modellarni parametrlash uchun statistik tizimga asoslanishimiz mumkin. Biz 
ushbu o'rmon o'sishi modellaridan ikkitasini MSc darajasida (BasFor va Preles) o'qitishda ishlatganimiz sababli, ushbu 
amaliy tadqiqot ikkinchi kutilgan amaliy tadqiqotni tashkil etishda ham rahbarlik qiladi.
Ikkinchi amaliy tadqiqot Yevropadagi turli suv havzalarida qurg'oqchilikni tahlil qilish va prognoz qilishga 
qaratilgan. U DRIeR loyihasi doirasidagi davom etayotgan ishlar modellaridan foydalanadi
6
va ASG-Rhine-Future.
7
Model turlariga yuqori parametrlangan kontseptual gidrologik modellar, er osti suvlarining raqamli modellari, 
shuningdek korrelyatsion ta'sir va xavf modellari kiradi. Avvalgi sa'y-harakatlar parametr noaniqligiga qaratilgan va 
davom etayotgan modellashtirish stsenariylarni bashorat qilishga qaratilgan. Ishlab chiqilgan modellar 
parametrlashtirish, tekshirish, shuningdek, noaniqlik tahlili, miqdoriy aniqlash va aloqa bo'yicha eng yaxshi amaliyotlarni 
ishlab chiqish uchun mukammal sinov maydonlarini taqdim etadi.
4.4 Jamoa
Uchta arizachi atrof-muhitni modellashtirish va prognozlashning uchta muhim, bir-birini to'ldiruvchi 
tomonini qamrab oladi:
Karsten Dormann
qoplaydiekologik tizimlar,turlarning geografik tarqalishi, 
populyatsiya dinamikasi va o'rmonlarning o'sishi va dengiz ekologiyasi aspektlarini o'z ichiga oladi. Bundan 
tashqari, u model tahlilining statistik asboblar to'plamiga (sezuvchanlik/noaniqlik tahlili va teskari (Bayesian) 
parametrlash, o'zi muvofiqlashtiradigan "Atrof-muhitni modellashtirish va GIS" master profilida o'qitadigan 
mavzularga katta qiziqish bildiradi).
Kerstin Stahl
qoplaydigidrologik va suv resurslari tizimimodellashtirish, shu jumladan ko'p modelli 
ansamblni tahlil qilish tajribasi. Uning asosiy yo'nalishdagi qiziqishlari modellarni birlashtirish va diagnostika 
indekslarini qo'llash muammolari, masalan, iqlim o'zgarishini tasniflashda noaniqlikni kamaytirish 
maqsadida.
Stefan Baumgärtner
bo'yicha ekspertizasini o'z hissasini qo'shadiiqtisodiyot va ekologik-iqtisodiy 
modellashtirish;xususan, qaror qabul qilishning me'yoriy maqsadlari va tavsifiy modellarni bog'lash va 
noaniqlikning turli turlarini kontseptsiyalash va tahlil qilish bo'yicha. U xalqaro miqyosda taniqli katta 
tadqiqotchi bo'lib, ekologik-iqtisodiy hamjamiyatdagi tarmog'i orqali FRIAS bilan ajoyib xalqaro aloqalarni 
olib boradi.
Ariza beruvchilar Atrof-muhit va tabiiy resurslar fakultetidagi jarayonlarni modellashtirish bo'yicha 
norasmiy guruh a'zolari bo'lib, ular ko'proq fanlarni va yuqori tajribali olimlarni o'z ichiga oladi, ular FRIAS 
tadqiqot markaziga hissa qo'shadilar:
Prof. Dr Andreas Christen (Atrof-muhit meteorologiyasi) o'lchaydi va tavsiflaydishahar energiyasi va 
uglerod oqimlari,tomonidan to'ldirildi & PD Dr Dirk Schindler Shu kafedradan, kim modellashtirish mezo-
miqyosdagi shamol effektlari.
Professor Mark Xanevinkel (O'rmon iqtisodiyoti va o'rmon rejalashtirish) va doktor Rasul Yusufpur tushunish va bashorat qilish 
uchun iqtisodiy modellar bilan birgalikda o'rmon o'sishi modellaridan foydalanadilar.o'rmondan foydalanish
4
EI-COST-harakat,http://cost-profound.eu/site
5
https://github.com/COST-FP1304-PROFOUND/ProfoundProducts/tree/master/Models, gustynczik
va 
boshqalar.(2017); Bagnarava boshqalar.(2018)
6
http://www.drier.uni-freiburg.de;Baden-Vyurtemberg suv tadqiqot tarmog'i tomonidan moliyalashtiriladi
7
http://ihf-projektplattform.uni-freiburg.de/asgrhein;Reyn havzasi gidrologiyasi bo'yicha xalqaro komissiya (CHR) 
tomonidan moliyalashtiriladi.
qarang
shuningdek
Au-
8

---

va yog'och ishlab chiqarish.
JunProf. Doktor Andreas Xartman (Gidrologik modellashtirish va suv resurslari) va uning DFG-Emmy-
Noether-guruhi yuzasi va er osti modeli.karst tizimlarining suv oqimlarimahalliy miqyosdan global 
miqyosgacha.
Professor doktor Stefan Gergarten (Geofizika) geologik massa oqimlarini tadqiq qiladi, masalan.ko'chkilar. 
JunProf. Doktor Stefan Paulyuk (Sanoat ekologiyasi) mahalliy va global tavsiflash uchun iqtisodiy modellardan 
foydalanadi materiallar oqimlaripo'lat yoki alyuminiy kabi va ularning atrof-muhit izini hisoblash.
Doktor Helmer Schack-Kirchner (Tuproq ekologiyasi) tuproq fizikasini tavsiflash, shu jumladan tuproqni modellashtirishga 
ixtisoslashgan.eroziyavatuproqning organik moddalari.
Prof. Dr Markus Weiler (Gidrologiya) tuproq ustunidan tortib kichik suv havzasi shkalasigacha ishonchli modellarni ma'lum 
qilish va ishlab chiqish uchun eksperimental ma'lumotlardan foydalanishga ixtisoslashgan. U fl da amaliyotchilar bilan yaqindan 
hamkorlik qiladixavfli modellashtirishva takomillashtirilgan shahar gidrologiyasi modellari.
4.5 Tadqiqot yo'nalishini tashkil etish
Ushbu tadqiqot markazi uchun bizning asosiy ish modelimiz bu guruhning ikki haftada bir marta ochiq yig'ilishi bo'lib, biz 
boshidan mavzuga qiziqqan boshqa tadqiqotchilarni taklif qilamiz.
Ariza beruvchilar ikki bosqichli yondashuvni birgalikda boshqarish uchun javobgar bo'ladilar. Ochiq 
uchrashuvlarga qo'shimcha ravishda, biz vaqtimizning katta qismini yondashuvimizning maqsadga muvofiqligini 
namoyish etishga sarflashni rejalashtirmoqdamiz, bu esa FRIAS tadqiqot markazining oxirida DFG-Research 
Training Group uchun ariza berishga olib keladi.
"Madaniyatlarni bashorat qilish" mavzusiga e'tibor qaratishimiz sababli, seminarni tashkil etish va 
uning natijalarini nashr etish asosiy faoliyatni tashkil qiladi.
Shu bilan birga, biz texnik ikkinchi darajali “(Atrof-muhitni prognozlashda eng yaxshi amaliyot sari”) muloyimlik 
bilan susayamiz. Bu dastlab (a) umumiy foydalanish uchun ma'lumotlar va modellarni tashkil qilish va (b) 
modellarni moslashtirish uchun hisoblash tizimini o'rnatishni o'z ichiga oladi. Ayni paytda biz kengroq 
jamoatchilikka (ya'ni 4.4 ostida sanab o'tilgan jamoa hamda 5-bo'limdagi ALU manfaatlari) o'z tuzumimiz va 
strategiyamizni tanishtirish uchun universitet bo'ylab bir kunlik seminar o'tkazamiz. Hozirgi vaqtda ushbu texnik 
ustaxona uchta elementdan iborat bo'lishini taxmin qilamiz:
1. Jarayon modellari bilan atrof-muhitni prognozlashning qiyinchiliklari.
2. Jarayon modellarini statistik parametrlashtirish.
3. Mashinada o'rganishdan foydalangan holda model emulyatsiyasi va mos yozuvlar modellari (3.2.1 bo'limga qarang).
Ularning har biri FRIAS, ALU va undan tashqaridagi boshqa tadqiqotchilar uchun interfeys bo'ladi. Bizning ichki 
faoliyatimiz bir nechta amaliy tadqiqotlarda uchtasini bog'lashga intiladi.
4.6 Vaqt jadvali
Ishga tushirish bosqichiBiz ushlab turmoqchimizustaxona
Ekologik prognozlarning ishonchliligi
Ushbu 
tadqiqot markazining boshida, ideal holda qish mavsumi boshlanishidan oldin (masalan, 2019 yil oktyabr 
oyining boshi). Bu ko'proq qiziqqan olimlarga o'qitish bosqichidan oldin qatnashish imkonini beradi. 
Natijada, biz ishtirokchilarni 2019 yil bahorida taklif qilamiz, ular yoritmoqchi bo'lgan aniq fikrlarni so'raymiz 
va seminar uchun muhim savollarni tasvirlash uchun o'zimiz ma'ruzalar tayyorlaymiz.
Asosiy bosqichAsosiy bosqich seminardan keyin 2019 yil qish mavsumidan boshlanadi. Bizning rejamiz 
seminardan olingan hissalarni ""ga aylantirishdir.Madaniyatlarni bashorat qilish” sharhi.Shuningdek,
9

---

Ushbu seminar bizga atrof-muhitni bashorat qilishning barcha madaniyatlari bo'ylab eng yaxshi elementlarni 
jamlaydigan ko'rgazmali amaliy tadqiqotlar bosqichlarini batafsil tushuntirishga yordam beradi. Boshidanoq 
ma'lumotlar, manba kodi, texnik hujjatlar va o'quv qo'llanmalar loyiha veb-sahifasida hamkasblar bilan muloqotni 
osonlashtirish uchun ichki va tashqi kirish uchun joylashtiriladi.
Biz kutib olishni kutamiztadqiqot qolish yoki qisqaroq tashrif uchun hamkasblaryuqorida ko'rsatilgan ikki 
bosqich bo'yicha: Atrof-muhitni bashorat qilishda madaniyatlarning aspektlarini aniqlashtirish; va ilg‘or tajribani 
joriy etish bo‘yicha takliflar va ko‘rsatmalar berish.
Ushbu tadbirlar bilan bir qatorda biztadqiqot dasturini ishlab chiqishGermaniya tadqiqot jamg'armasi 
(DFG) uchun, bu ikkala faoliyatga ham asoslanadi. Prognozlash amaliyotida fanlararo aks ettirish qaysi 
maqsad uchun foydali bo'lishi mumkinligini aniqroq tushunishga yordam berishi uchun madaniyatlarni 
ko'rib chiqishimiz kerak. Va biz muayyan atrof-muhit modellari va ularning prognozlarini shakllantirish 
uchun, agar qat'iy asos bo'lmasa, yo'lni ko'rsatishimiz kerak. Shunday qilib, ikkala tadqiqot markazi ham 
atrof-muhit bo'yicha olimlarning yangi avlodiga tanqidiy bashorat qilishni o'rgatish bo'yicha uzoq muddatli 
maqsadimizga qo'shimcha hissa qo'shadi.
2020 yil yoz mavsumi atrof-muhitni prognozlash bo'yicha ishimizni kengroq akademik hamjamiyatga 
taqdim etish bosqichini boshlaydi.FRIAS tadqiqot kollokviumi.Ichki va tashqi stipendiyalarning taqdimotlari 
bilan bir qatorda, biz tadqiqot markazimiz mavzusi bo'yicha bahsli va bir-birini to'ldiruvchi nuqtai nazarga 
hissa qo'shishi mumkin bo'lgan hamkasblarni strategik jihatdan taklif qilamiz.
Yakuniy bosqich2020-yil yozining boshidan biz erishgan yutuqlarimizni mustahkamlash bosqichiga o‘tamiz: 
qo‘lyozmalar topshirilgan kuni ham arXiv yoki shunga o‘xshash bosmaxonadan oldingi serverlarda joylashtiriladi; 
biz ushbu tadqiqot sohasiga yangi boshlanuvchilar sifatida kirayotganlar uchun o'quvchiga eng mos nashrlarni 
tanlaymiz. Onlayn material bilan ishlash uchun hujjatlar va o'quv qo'llanmalarini yakunlaymiz.
4.7 Kutilayotgan mahsulot
bo'yicha seminar asosida
Ekologik prognozlarning ishonchliligi, biz ishlab chiqaramizekologik 
fanlar bo'yicha amaliyotning joriy holatini ko'rib chiqish,amaliyotni o'rganish va takomillashtirish 
imkoniyatlarini ta'kidlaydi.
Biz batafsil tavsiflashni maqsad qilganmizmodelni bashorat qilish uchun asosekologik prognozlarning ishonchliligini oshirish 
uchun qo'llanma sifatida. Biz ushbu asosning qoʻllanilishini koʻrsatish uchun ikkita amaliy tadqiqotdan (biri Alp togʻ oʻrmonlarining 
oʻsishi boʻyicha va biri qurgʻoqchilik gidrologiyasi boʻyicha) foydalanamiz va rekursiv, bosqichma-bosqich takomillashtirish va 
keyingi bosqichlar uchun boshlangʻich nuqta sifatida model, maʼlumotlar, hujjatlar va barcha tegishli kodlarni taqdim etamiz. 
ushbu ramkaning batafsil tavsifi.
Yana bir asosiy maqsad - FRIAS da tadqiqot markazidan foydalanishDFG-Atrof-muhitni prognozlash bo'yicha 
Oliy maktab uchun taklif,malakali va tanqidiy atrof-muhit modellarining keyingi avlodini tayyorlash. Texnik tomoni, 
ehtimol, ushbu ilovada ustunlik qilishi mumkin bo'lsa-da, atrof-muhitni bashorat qilish qachon foydali bo'lishini va 
qayerda tuzatilishi mumkin bo'lgan kamchiliklardan aziyat chekayotganini tushunish muhimdir. Shunday qilib, 
bizning ish dasturimizning 1-bosqichi (Intizomiy prognozlash madaniyatining sabablari) oldinga yo'lni belgilashda 
muhim ahamiyatga ega.
Tadqiqot markazidagi ish shaffof va ochiq kirish orqali ko'rinadigan va jozibali bo'ladi resurslarga ega veb-
platformaboshqalarga bizning ishimizni ko'paytirish, yaxshilash va hissa qo'shish imkonini beradigan (masalan, 
havolalar, misollar, kodlar, ma'lumotlar bilan modellashtirishning fanlararo asosining "tirik" (github-ga 
asoslangan) onlayn hujjati/resursi; eng muhim adabiyotlarni o'z ichiga olgan o'quvchi yangi boshlanuvchilar 
uchun).
10

---

5 ALU uchun tadqiqot yo'nalishining ahamiyati
"Atrof-muhit va barqarorlik" Frayburg universitetining sakkizta "profil sohalari" dan biridir.
8
Ekologik 
barqaror kelajakning asosi ekologik tizimlar haqidagi tushunchamizni amaliyotga tatbiq etish, 
shuningdek, biz bilmagan ko'p narsalarga nisbatan noaniqligimiz miqdorini aniqlashdir. Atrof-muhitni 
modellashtirish - bu bizning bilimlarimizni qarorlar qabul qilish va jiddiy eksperimental sinovlarga 
taqdim etish uchun amaliy va akademik ekolog olimlarning asosiy faoliyatidir. Shunday qilib, taklif 
etilayotgan tadqiqot yo'nalishi "Atrof-muhitni bashorat qilish" atrof-muhit modellarini fanlar bo'yicha 
ishonchli qilish uchun muhim ahamiyatga ega. Har qanday soha o'z standartlarini qabul qilsa ham, 
atrof-muhitni o'rganish kabi fanlararo fanda usullarning umumiy qabul qilinishi.
bo'ylabfanlar talab 
qilinadi. Bizning taklif etayotgan tadqiqot yo'nalishimiz bunday fanlararo qabul qilish uchun asos 
yaratishga qaratilgan va ma'lumotlar va ilovalarda aniq va kuchli marshrutga ega bo'lgan tanqidiy, 
ochiq fikrli va fanlararo atrof-muhit modellashtiruvchilarining keyingi avlodini tayyorlash uchun ariza 
berishga olib keladi. .
Atrof-muhit va tabiiy resurslar fanlararo fakulteti allaqachon barqarorlik bo'yicha tadqiqotlarga bag'ishlangan, 
ammo boshqa ko'plab markazlar, institutlar, bo'limlar va alohida kafedralar mavjud bo'lib, biz FRIASda taklif 
qilingan tadqiqot yo'nalishiga qo'shilishni xush ko'ramiz.
Ma'lumotnomalar
Augustynczik, AL, Hartig, F., Minunno, F., Kahle, HP, Diaconu, D., Hanewinkel, M. & Yousefpour, R.
(2017) Iqlim o'zgarishi sharoitida fagus sylvatica mahsuldorligi - 3-PG modelidan foydalangan holda xavf va 
noaniqlikning Bayes tahlili.
O'rmon ekologiyasi va boshqaruvi
,401,192–206.
Bagnara, M., Gonsales, RS, Reifenberg, S., Steinkamp, J., Hickler, T., Verner, C., Dormann, CF & Hartig,
F. (2018) Rlpj: LPJ-GUESS dinamik o'simliklar modeli bilan sezgirlikni tahlil qilish, kalibrlash va oldinga simulyatsiyalarni 
osonlashtiradigan R to'plami.
Atrof-muhitni modellashtirish va dasturiy ta'minot,qayta ko'rib chiqishda.
Blöschl, G. & Sivapalan, M. (1995) Gidrologik modellashtirishda masshtab muammolari: sharh.
Gidrologik jarayonlar,
9,251–290.
Bonan, GB & Doney, SC (2018) Iqlim, ekotizimlar va sayyoraviy kelajak: hayotni bashorat qilish qiyinligi
Yer tizimining modellari.
Fan
,359,eaam8328.
Brooks, R. & Tobias, A. (1996) Eng yaxshi modelni tanlash: Tafsilot darajasi, murakkablik va model ishlashi.
Matematik va kompyuter modellashtirish
,24,1–14.
Clark, JS & Gelfand, AE (2006) Atrof-muhit fanidagi modellar va ma'lumotlar uchun kelajak.
Ekologiyadagi tendentsiyalar
va evolyutsiya
,21,375–80.
Tekshirish, tasdiqlash va noaniqlik miqdorini aniqlashning matematik asoslari bo'yicha qo'mitasi, Kengash
Matematik fanlar va ularning ilovalari va muhandislik va fizika fanlari bo'limi (Milliy tadqiqot 
kengashi) (2012)
Murakkab modellarning ishonchliligini baholash. Milliy Akademik Matbuot, 
Vashington DC
Ditze, MC (2017)
Ekologik prognozlash. Princeton University Press, Prinston, NJ
Easterbrook, SM & Jons, TC (2009) Iqlim o'zgarishini tushunish uchun dasturiy ta'minotni ishlab chiqish.
Hisoblash
fan va muhandislik sohasida,11,64–74.
Ford, ED (2000)
Ekologik tadqiqotlarning ilmiy usuli
. Kembrij universiteti matbuoti, Kembrij, Buyuk Britaniya. Getz, 
WM, Marshall, CR, Karlson, CJ, Giuggioli, L., Rayan, SJ, Romanach, SS, Boettiger, C., Chemberlen,
SD, Larsen, L., D'Odoriko, P. & boshq. (2018) Ekologik modellarni adekvat qilish.
Ekologiya maktublari
,21, 153–
166.
Hasti, T., Tibshirani, RJ & Fridman, JH (2009)
Statistik ta'limning elementlari: ma'lumotlarni qazib olish,
Xulosa qilish va bashorat qilish. Springer, Berlin, 2-nashr.
Huber, V., Schellnhuber, HJ, Arnell, NW, Frieler, K., Friend, AD, Gerten, D., Haddeland, I., Kabat, P.,
8
http://www.uni-freiburg.de/forschung-en/research-profile
11

---

Lotze-Kampen, H., Lucht, V., Parry, M., Piontek, F., Rosenzweig, C., Schewe, J. & Warszawski, L. (2014) Iqlim 
ta'sirini o'rganish: patchworkdan tashqari.
Yer tizimining dinamikasi
,5,399–408.
Jeyns, ET (2003)
Ehtimollar nazariyasi: fan mantiqi
. Kembrij universiteti matbuoti, Kembrij, Buyuk Britaniya 
Iordaniya, MI & Mitchell, TM (2015) Mashinani o'rganish: tendentsiyalar, istiqbollar va istiqbollar.
Fan
,349,
255–260.
Katragkou, E., Garciʼa-Diʼez, M., Vautard, R., Sobolowski, S., Zanis, P., Alexandri, G., Cardoso, RM, Colette,
A., Fernandes, J., Gobiet, A. & boshq. (2015) Evro-kordeks doirasidagi mintaqaviy iqlimning taxminiy 
simulyatsiyalari: Wrf ko'p fizika ansamblini baholash.
Geosilmiy modelni ishlab chiqish
,8,603–618.
Medlyn, BE, Duursma, RA & Zeppel, MJB (2011) Iqlim o'zgarishi sharoitida o'rmon hosildorligi: nazorat ro'yxati
model tadqiqotlarini baholash: Model tadqiqotlarini baholash uchun nazorat ro'yxati.
Wiley fanlararo sharhlar: Iqlim 
o'zgarishi,2,332–355.
Minunno, F., Peltoniemi, M., Launiainen, S., Aurela, M., Lindroth, A., Lohila, A., Mammarella, I., Minkkinen,
K. & Mäkelä, A. (2016) Boreal mintaqadagi ignabargli o'rmonlar uchun yarim empirik oqim ekotizimini 
kalibrlash va tasdiqlash.
Ekologik modellashtirish
,341,37–52.
Moody, J. (1995) Iqtisodiy prognozlash: muammolar va neyron tarmoq echimlari.
CSETech,266,8. Merfi, 
JM, Sexton, DMH, Barnett, DN, Jons, GS, Webb, MJ, Kollinz, M. va Stainforth, DA (2011)
Iqlim o'zgarishini simulyatsiya qilishning katta ansamblidagi noaniqliklarni modellashtirish.
Tabiat
,430, 768–772.
Ojima, DS, Kittel, TG, Rosswall, T. & Walker, BH (1991) Global o'zgarishlarni tushunish uchun muhim muammolar
yer ekotizimlariga ta'siri.
Ekologik ilovalar,1,316–325.
Peltoniemi, M., Markkanen, T. & Härkönen, S. (2015) Yalpi birlamchi ishlab chiqarishning izchil hisob-kitoblari
Finlyandiya o'rmonlari - ikkita jarayon modelining taxminlarini taqqoslash.
Boreal muhitni o'rganish
,20,196–212. 
Petchey, OL, Pontarp, M., Massie, TM, Kéfi, S., Ozgul, A., Weilenmann, M., Palamara, GM, Altermatt,
F., Metyu, B., Levine, JM & boshq. (2015) Ekologik prognoz gorizonti va undan foydalanish misollari va 
determinantlari.
Ekologiya maktublari
,18,597–611.
Roberts, DR, Bahn, V., Ciuti, S., Boyce, MS, Elith, J., Guillera-Arroita, G., Hauenstein, S., Lahoz-Monfort,
JJ, Schröder, B., Thuiller, W., Warton, DI, Wintle, BA, Hartig, F. & Dormann, CF (2017) Vaqtinchalik, fazoviy, 
ierarxik yoki filogenetik tuzilishga ega ma'lumotlar uchun o'zaro tasdiqlanish strategiyalari.
Ekografiya
,40, 913–
929.
Rogelj, J., McCollum, DL, Reisinger, A., Meinshausen, M. & Riahi, K. (2013) uchun taxminiy xarajatlar smetasi.
iqlim o'zgarishini yumshatish.
Tabiat
,493,79–83.
Samaniego, L., Kumar, R., Thober, S., Rakovec, O., Zink, M., Wanders, N., Eisner, S., Myuller Shmied, H.,
Sutanudjaja, EH, Warrach-Sagi, K. & Attinger, S. (2017) Fazoviy miqyosda uzluksiz gidrologik 
bashoratlarga.
Gidrologiya va Yer tizimi fanlari,21,4323–4346.
Schmolke, A., Thorbek, P., DeAngelis, DL & Grimm, V. (2010) Atrof-muhitni qo'llab-quvvatlovchi ekologik modellar
qaror qabul qilish: kelajak uchun strategiya.
Ekologiya va evolyutsiyadagi tendentsiyalar,25,479–86.
Wikle, CK & Hooten, MB (2010) Dinamik fazo-vaqt modellari uchun umumiy ilmiy asosli asos.
TEST,19,417–451.
12

---