Бесплатный автореферат и диссертация по сельскому хозяйству на тему

Анализ динамических характеристик растений в условиях фитотрона

ВАК РФ 06.01.03, Агропочвоведение и агрофизика

Автореферат диссертации по теме "Анализ динамических характеристик растений в условиях фитотрона"

РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ НАУК ОРДЕНА ТРУДОВОГО КРАСНОГО ЗНАМЕНИ Агрофизический научно-исследовательский институт

На правах рукописи

ЖЕЛЕВ Дмитрий Дмитриевич

АНАЛИЗ ДИНАМИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК РАСТЕНИЙ В УСЛОВИЯХ ФИТОТРОНА

Специальность: 06.01.03— Агропочвоведение и агрофизика

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

/

Санкт—Петербург 1992

Работа выполнена в Институте энергетики Академии наук Республики Молдова.

Научные руководители:

чл. -корр. АН СССР, доктор биологических наук, профессор Александр Александрович Жученко;

старший научный сотрудник, кандидат технических наук Михаил Григорьевич Левин.

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Р. А. Полуэктов;

кандидат технических наук Э. Н. Аканов.

Ведущая организация:

Всесоюзный научно-исследовательский институт растениевод ства им. Н. И. Вавилова, г. Санкт—Петербург.

Защита состоится « 22. » 1992 г. в час

на заседании Специализированного совета Д. 020.21.01 в Arpo физическом научно-исследовательском институте по адресу г. Санкт—Петербург. Гражданский пр., д. 14.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке института

Автореферат разослан «

» 1992 г.

Отзывы в 2-х экз., заверенные гербовой печатью учреждения просим направлять по адресу: 195220, г. Санкт—Петербург Гражданский пр., д. 14, Агрофизический научно-исследователь ский институт.

Ученый секретарь Специализированного совета, кандидат физ.-мат. наук

М. В. Apxunot

Актуальность работы. В последнее время особое внимание обращается на внедрение в практику биологических исследований современных информационно-измерительных систем (ИИС), методических, алгоритмических и программных средств к ним для • регистрации и обработки многомерных данных. В частности, в генетике и селекции в условиях фитотронного эксперимента активно разрабатываются новые методы автоматизированного анализа индивидуальных динамичских свойств растении для решения проблем оценки хозяйственно полезных признаков и изменения состояния генотипов, поиска, идентификации и отбора исходных родительских форм и адаптивных геноносителей, выделения редких рекомбинантов. Трудности, встречающиеся при решении данных проблем, приводят к необходимости применения системного подхода, предпологащего получение информации на различных уровнях иерархии растительного организма, путем измерения его цитологических, биохимических, морфофиэиологичесгах, биофизических и др. параметров и обработку ее методами многомерного анализа. Однако в литературе мало данных об использовании в этом подходе индивидальных многопараметрических реакций (ИМР) генотипов растений на внешние возмущения, что приводит к потере информации об их динамических характеристиках (ДХ). В связи со сказанным нам представляются актуальными работы, в которых ставится задача исследования ИМР растений в системе "генотип-среда" и разработка методов их анализа.

Целью диссертационной работы является определение состава и • структуры автоматизированной системы для_регистрации и обработки

- 1 -

иидиьидуальних многопараметрическик реакций генотипов растений в условиях фитотронного эксперимента на воздействия внешних факторов в нормальных и экстремальных условиях окружающей среды, разработка и исследование на этой основе метода, алгоритмов и методики анализа их динамических характеристик . и создание прикладного программного обеспечения.

Для достижения этой цели формулируются и решаются следующие основные эадачи:

- определение технических требований к автоматизированной системе для исследования динамических процессов на уровне целого растения и его отдельных систем;

- оценка погрешности измерения и дискретизации входного сигнала ИИС;

- оценка существующих и разработка нового метода анализа ДХ растений по ИИР на внешние воздействия в условиях фитомониторинга при поддержке ИИС;

- исследование влияния характера изменения ИМР растений томата в зависимости от ряда внешних и внутренних факторов на достоверность результатов обработки и разработка на этой основе модели, алгоритмов, методики ;; специального программного обеспечения, реализующего разработашшй метод;

- определение информативных параметров исследуемых растений и количественных . характеристик регистрируемых ИМР, несущих содержательную информацию об их специфичности и процессах, протекающих в них;

- разработка научных рекомендаций по применению предлагаемого метода

Методы исследования. В работе сочетались теоритические и экспериментальные исследования, основанные на применении подхода активной идентификации, методов многомерного статистического анализа данных Осластерннй и пошаговый дискриминантный анализы, метод главных компонент), режиме диалога человек-ЭВМ.

Научная новизна.

- определены состав и структура специализированной системы для регистрации и обработки информации об ИМГ растений;

- обоснован выбор использования подхода активной идентификации при анализе ДХ растений;

- предложен и реализован новый метод анализа ДХ генотипов растений, который может использоваться в комплексе с другими для проведения оценки хозяйственно полезных признаков генотипов и изменения их состояний, поиска, идентификации и отбора ценных геноносителей и др. средствам! специализированной ИИС, отличающийся от известных тем, что при описании генотипов растений используется информация об их ИМР г-и внешние воздействия и впервые для его реализации предлотано использовать в качестве количественных параметров показатели качества С ПК ) их переходных процессов в многомерном пространстве, некоторые из которых модернизированы в связи со спецификой исследования живых объектов ( защищен авторским свидетельством) ;

- исследована зависимость изменения характера ЖР растений от ряда внешних С свет, температура, относительная влагассть воздуха, влажность почвы, характер, интенсивность и тип воздействия) и внутренних ( возрастные особенности, генотипнческая специфичность) факторов и дана оценка их влияния

- 3 -

ца результаты аналиаа;

- созданы основы для оценки адаптивных реакций растений с использованием ПК и методов' .многомерного статистического анализа, предложены методика и алгоритм первичной обработки ШР растений; '

- разработаны ' научно-обоснованные рекомендации по применению разработанного метода для исследования ДХ растений.

Предлагаемый метод имеет ряд преимуществ по сравнению с существующими: а) применение не статических, а количественных ДХ генотипов растений, что поаволяет расширить спектр исследований и повысить эффективность их оценки; б)возможность прижизненного изучения динамических процессов в растениях в онтогенезе без нарушения их целостности; в) сжатие первичной информации об ШР в 2-3 раза; г) возможность применения метода как к линейным, так и нелинейным ШР растений; д) объективность и существенное увеличение производительности анализа за счет автоматизации процессов регистрации и обработки информации; е) использование интерактивного рекима при работе на ШО, что облегчает работу пользователя; к) анализ индивидуальных, а не усредненных ДХ отдельных генотипов. Особый интерес представляет применение таких методов в генетике, где знания исследуемых параметров биологических объектов имеют большое познавательное значение.

•Достоверность научных выводов и практических рекомендаций подтверждена исследованиями на известных сор'Мх и разновидностях растений томата

Практическая ценность работы. С практической точки зрения ДХ растений целесообразно использовать в генетике и селекционном

- 4 -

процессе р сочетании с другими параметрами для екслросс диагностики изменения состояния растительных организмов, поиска и отбора родительских форм, оценки ряда хозяйственно полезных признаков, таких как кароустоАчивость, морозоустойчивость, холодоустойчивость, комбинационная ценность. Одним из аспектов данной проблемы в диссертационной работе явилось создание аппаратно-программных средств с использованием диалоговых процедур обработки многомерных данных, в процессе выполнения которых пользователь активно участвует во всех этапах обработки и интерпретации результатов. Техническая часть - специализированная JffiC на которой выполняется регистрация и обработка информации об ИМР растений. Алгоритмическая и программная части выполняют функции вычисления ПК по выбранным "характерным" точкам ИКР, формирования патриц ПК, обрабонш и визуализации данных. Разработана методика анализа ДХ растений по MI их переходных -процессов. Приводятся результаты исследования па растениях томата и рекомендации по применения нового метода.

Объем экспериментальных данных. На ИИС зарегистрировало около 6 тыс. ИМР растений длительностью около 1-2 часов каждая.

11а защиту выносятся следующее основные положения:

- разработанный метод анализа ДХ генотипов растений по их I1MP на внелзше возмущения средствами специализированной ШС, который мо.тет быть использован в комплексе с другими для оценки их хозяйственно полезных признаков и изменения состояния, поиска, идентификации и отбора исходных родительских форм и адаптивных геноисгочников;

- метод формализованного описания динаГпжи параметров растений,

- 5 -

еакличаюцийся б нспольаоьаши ПК их переходных процессов ; - результати применения разработанного метода на растениях томата.

Апробация работа. Основные результаты диссертационной работы догадывались и обсуждались на: 1. Всесоюзной научно-технической конференции "Образный анализ многомерных данных" (г. Владимир, 2-3 октября 1084 г.)' 2. Республиканской школе-семинаре " Логико-комбинаторныо методы в искусственном интелекте и распознавание образов" (г. Кишинев, 11-12 июня 1985 г.) 3. Всесоюзной конференции " Штоды и программное обеспечение обработки информации и пршиадного статистического анализа данных иа ЭВМ" (г. Минск,'декабрь 1685 г.). 4. Всесоюзном совещании по вкоинформатике и экологическим базах) данных (г. Москва, Б-9 января 1987 г.). Б. Всесоюзном совещание "Штоды отбора по комплексам признаков в селекции растений" (г. Симферопль, 2629 сентября 1989 г.). 6. 23-й Всесоюзной школе по автоматизации научных исследований (г. Кишинев, 9-18 октября 1989 г.). 7. Всес. совещании " Автоматизация научных исследований в области растениеводства. Проблемы фитотронии. ( г. Ленинград, 16-19 октября 1090 г.) . й. Всес. совещании " Состояние и перспективы разработки и внедрения датчиков (первичных преобразователей) для оперативного контроля процесса возделывания с/х растений в интенсивном земледелии (г. Ярославль, 10-23 ноября 1900 г.). 9. Всес. научной конференции " Математическое обеспечение и компьютерный сервис в селекции растений . ( г. Тверь, 29-31 мая 1991 Г.).

Публикации. По материалам диссертации имеется одно авторское

- 6 -

свидетельстпо на ивобретенле и опубликовании 12 печатных работ. .

ООъем и структура работы. Диссертационная работа состоит ив введения, 4-х глав, заключения, списка литературы. Общий объем работы составляет 1ЕО страниц сквозной нумерации, в том числе 120. страниц основного текста, 25 рисунков и 0 таблиц, список литературы на 28 страницах.

В первой главе приведен краткий .анализ литературных источников по исследованию ДХ регуляторных систем растений и предлагавши рядом- авторов Методов идентификации и оценки генотипов, поиска и отбора геноносителей с хозяйственно полезными признаками, выделения редких рекомбииантов по совокупности статических параметров. Сделал вывод о том, что существующие методы мало используют ДХ растений, не удовлетворяют в полном сбтеме предъявленным требованиям и есть практическая -необходимость в разработке новых средств, расширяющих спектр использования системного подхода. В приведенной постановке задачи для этого предлагается применить ПК переходных процессов растений и методы многомерного статистического анализа.

Во второй глаие приводится оценка проблем исследования яив!к объектов, дается обоснование и предпосылки использования ПК переходных процессов растений для анализа их ДХ, описание разработанного метода, способов формирования матриц ПК и математического аппарата,используемого для обргЭотки информации. Сделан вывод о том, что большой интерес для разработки экспресс-методов оценки индивидуальных свойств генотипов представляет переходной режим Функционирования их регуляторных . систем,которому соответствует действие механизмов кратковременной

- 7 -

адаптации,обусловленной генетически детерминированными механивмами (физиологическими, биохимическими,анотомо-морфофизиологическими). В результате исследований разработан новый метод анализа ДХ генотипов растений по их ПК, который реализуется в виде последовательности шагов. Для регистрации на ЛИС ИМР , растения помещают в установки искусственного климата (УПК) и на них устанавливают датчики (первичные преобразователи). По условиям эксперимента в УИК задается вектор параметров среды: температура воздуха ta, относительная влажность воздуха ha, влажность почвы Ws , скорость и направление воздушного потока, освещенность и др.. В момент Ю на растения воздействуют внешним ступенчатым сигналом-стимулом и одновременно на Ш1С в реальном масштабе времени ( р. м. в.) регистрируют значения их параметров hp( t), hv(t), h2(t),... в течении переходных процессов, значения параметров среды и сигнала-стимула. Таким образом, с каждого обхекта в ответ на ступенчатое возмущение .регистрируй« HUP U(t). На Рис.1 приведена типичная ИМР !i(t) растения томата на ступенчатое возмущение светом (ОБО), где 'hl(t)- разность температур листа и воздуха Dt, h2(t)- относительная скорость водного потока ОСВГ1, h3(t)- относительное изменение диаметра стебля dD, h4(t)-температура листа tl. При повторяющихся воздействиях с каждого растения регистрируют набор таких И1.1Р Hl(t), H2(t). , Hm( t), где m- количество воздействий сигнала-стимула. В общем случае среди m воздействий могут бить сигналы-стимулы разной природы. Д/ш каждой реализации h(t) (экспериментальной кривой) вычислят1 ПК переходного , процесса. Тогда модель каздого объекта будет выглядеть следующим образом:

- 8 -

ЬуН)

ми

[Р11.Р12,... ,Р11.....VII,У12,... .VII.....211,212,... ,211,. ..]

[Р21.Р22,... ,Р21.....У21,У22,... ,У21.....г21,г22.....г21....]

[Ргл1,Рш2,... , Рш1,... ,Ут1,УпЙ,.... Ут1.....2т1,2т2......]

где, Р11, Р21, Рш - 1-е показатели качества р - го параметра

исследуемого растения (вычисленные по ЬрШ) на 1, 2..... ш -е

воздействия. Обозначив матрицу череп У, получим описание всех п объектов:

ГУ1, У2, ... , Уп]

Таким образом в результате регистрации информации с растений, в базу данных системы реального времени ( р. м. в. ) будут записаны по одной или несколько ИМР НШ исследуемых объектов. А после обработки, информация об их индивидуальных ДХ будет представлена в виде матрицы ПК , которую обрабатывают методами многомерного статистического анализа.

Рассмотрим применение разработанного метода для двух случаев. Пусть имеются особи с известными свойствами, положение которых в многомерном пространстве признаков определено. Тогда их координаты примем за центры кластеров. На Рис.2 (для 2-х ПК) показаны три кластера с заранее известными центрами А, В, С, которые могут быть, например, родительскими формами, известными

- 9 -

H(t)

t, мин.

Рис.1. Типичная ИМР H(t) растения томата на GBC 50 кЛк

h(t)

1-Dt

2-ОСВП

3-dD

4-tl

мин. -О. 6*С 0.2 еошш

мако. 2. 8°С 1.6

123ыкм

мае шт. 0. 8'С 0.3

ймк1.1

23.4'0 £8.70С 1.3"G

ПК1

А**

М*

ш и и ИМ #

ПК2

Рио. 2. СЗъяоненно ъ 'iciiOTe

-/О-

еидами или сортами растений. Стапится еадача выявления генотипов "похожих" на известные ("типичные"), входящие в один из определенных кластеров и "непохоли" по своим характеристикам на известные ("нетипичные"), т.е. не входяще ни в один из кластеров А, В, С . В такой постановке задачи генетиков и селекционеров больше всего интересуют именно "нетипичные" генотипы со своими необычными сочетаниями свойств." Нетипичные" генотипы могут быть "нестандартными" 1) по одному, 2) двум и более признакам ( для многомерного случая) или 3) "типичными" по калдому из признаков в отдельности, но "необычными" по их сочетанию. На рисунке такие "нетипичные" генотипы обозначены соответственно символами а, 8. Первые два типа "нетипичных" точек называются внешними, 3-й -внутренними. Типичные ле генотипы на рисунке располагаются в трех соответствующих кластерах и находятся недалеко от своих центров. Такие объекты, как предполагается , имеют свойства близкие к известным и являются " обычными", как по (сажцому из признаков, так и по их сочетанию. Первые два типа "нетипичных" точек можно выявить и по одномерным распределениям признаков (показателей качества). Точки яе 3-го типа можно выделить лишь анализируя оба признака одновременно. Применение для анализа только одного из ПК привело бы к тому, что точки 3-го типа пришлось бы отнести к одному из кластеров с известными особлми. Интерпретируя ситуацию на случай многомерного пространства, приходим к необходимости применения многомерного анализа.

Наличие объектов (генотипов)-эталонов с известными индивидуальными динамическими свойствами и координатам» в

многомерном пространстве признаков облегчает решение задачи и

- И -

является желательным. Для оценки особей растений по их ДХ с использованием информации об известных предлагается следующий алгоритм. IIa ИИС осуществляют регистрацию ШР с растений на внешнее ступенчатое воздействие (Рис.3). При помощи пакета; прикладных.программ в режиме диалога вычисляют ПК переходных процессов по всем h(t) и формируют матрицу . Используя координаты точек известных генотипов в качестве центров в режиме диалога методами понижения размерности пространства визуально оценивают структуру кластеров и разбивают все исследуемые особи на группы методами многомерного статистического анализа . Для визуализации шюгоирианаковой ситуации применяют, например, метод главных компонент, при помощи которого многомерное пространство признаков можно спроектировать на плоскость двух выбранных главных компонент. Далее анализируют все особи по степени близости к центрам своих кластеров (с учетом внутрикластерной корреляционной матрицы), к общему центру ( с учетом общей корреляционной матрицы) и ранжирует их по степени близости к центрам кластеров. Оценивают степень удаленности различных генотипов, как от центров своих мастеров, так и от общвго' центра. Определяют наиболее "интересные " из них, т.е. наиболее удаленные от известных. В качестве меры расстояния в многомерном пространстве признаков попользуются метрики Махаланобиса, Евклида и др.. Для выбора наиболее информативных параметров растений и ПК используется метод пошагового дискриминантного анализа.

Случай, когда отсутствует априорная информация о генотипах -"эталонах", реально существующих устойчивых кластерах, их центрах и количестве, является более сложным. В этой ситуации на первом

- 12 -

Ul 1

Регистрация ИЫР растений i, 2, ..., n в р. м. в.

Hll(t) ,H12(t)____,Hlm(t)

Hnl(t) , Hn2(t).., Hnm( t)

йазотрон

» 1

1

лГ

2 ... . n

Рис. 3. Объяснение в ч-эк'ле

-этапе исходное пространство признаков разбивается на кластеры . При этом может оказаться полезной дополнительная информация оО условиях проведения эксперимента. После определения координат общего центра и центров кластеров в дальнейшем применяют вышеуказанный алгоритм. Предлагаемый метод модно использовать как для отбора особей наиболее отклоняющихся от известных, так и для выделения наиболее близких к заданным областям. В этом случае в отличии от подходов других авторов предлагается использовать описание ДХ генотипов по ПК

,Различают две группы ПК оценки переходных процессов растений. Первая группа - ПК ее свободной составляющей, вторая -ПК ее вынужденной составляющей (установившееся значение). ПК, определенные непосредственно по кривой переходного процесса , называют прямыми оценками качества. Для описания ДХ растений в качестве количественных признаков были использованы следующие прямые оценки качества переходных процессов, определяемые непосредственно по h(t).

t3 - время запаздывания. Отрезок времени от момента начала внешнего возмущения to до момента, когда начнет выполняться неравенство h(t) > (0,01-0,02)hy, где hy - установившееся значение параметра растения.

tH - время нарастания h(t). Абсцисса первой точки пересечения h(t) с уровнем hy.

ti - время достижения hi-ro экстремума h(t) считая от момента to. ty - время регулирования. Промежуток времени от момента Ю до момента времени, начиная с которого h(t) - hy < z^ , где погрешность регулирования.

Ti- отрееок времени меэду двукш соседними максимумами иди минимумами h(t).

Нк - число колебаний ( экстремумов ) за время ty, 1-ое перерегулирование

Ol-(hi-hy) /(hy-hO))

где hO - значение h(t) в начальный момент to, hi-i- ft экстремум •hit).

Jfj-j-й декремент затухания, равный отношению модулей двух смежных перерегулирований

S}- площадь, ограниченная кривой h(t) от момента ts до момента tr, где ts, tr-моменты времени пересечения уровня hy и соответственно начала и конца зютремума hi

j; = J ( }- ho) cLt *s

и для относительных показателей (обозначаются знаком *)

Sf = /"('hit) - he)/{ hy -/¿o)J dt~-Ч

Sf - площадь в1сстремумоп ограниченных значениями h(t)>hy и

уровнем hy /V

= if( L-i

- 15 -

N

¿V = Г г/ i-f

S_ - площадь экстремумов, ограниченных значениями h(t)<hy и уровнем hy:

ы

«Г. = I А' i-f

ы

Г* = Z Г/

¿-1

Sy - площадь, ограниченная h(t) и уровнем hO ва время ty.

я^/'сШ-ко )d-t

J to

Г/ '(Ш- 4/(i3-A„))dt

to

SO - линейная интегральная оценка h(t)

К -/(kCtJ-^cCi

to

£

S20 - квадратичная интегральная оценка

-¿V

iL - faißMJ/ß, -¿°JJ

гib

Приведенные ПК удобны тем,что могут бить использованы как для линейных, так и нелинейных ИМР генотипов растений. Как показали исследования, длительность Ш1Р растений томата мозкет :шмзняться от 40 до 120 мин.. При периоде опроса датчиков равном 1 мин. одна реализация h( t) хранится в базе данных системы р. м. в. в виде 00-120 вещественных чисел. Для обработки одной реализации h(t) в предлагаемом нами методе достаточно хранить в одной матрице оледующне ее ¡значения: hi, tl, Si, hy, ty, Sy, t3, tu, где i-O, 1, п. Для исследуемых растений томата n < 6, что позволяет

сжать информацию об их ИМР в 2 - 3 раза.

й третьей главе рассмотрены вопросы разработки методики проведения экспериментов, алгоригмов и пакета прикладных программ (ГШП) для обработки H(t). Определены основные требования, которым должен удовлетворять данный пакет, описаны назначение и функции программ. Обработка ИМР затруднена в автоматическом режиме в силу сложности регистрируемых процессов и трудностью распознавания элементов кривых. В. свяви с этим в ППН использован диалоговый режим. Приводится анализ температурной погрешности датчика измерения относительного изменения диаметра осевых органов и погрешности дискретизации входного сигнала автоматизированной системы. Приведены характеристики системы, состав и структура, сформулированы технические требования к ней. КИС состоит из комплекса первичных и вторичных преобразователей, линий связи, измерительного тракта, ЭВМ и УИН. Измеряются следукмдие параметры растений и среды: температуры листа, почвы и воздуха, разность

- 17 -

,температур листа и воздуха, относительное изменение диаметра осевых органов растений, относительная скорость водного потока в стебле и черенке, прирост вертикально растушлх участков стебля, биоэлектрический потенциал, относительная влажность воздуха, интегральная освещенность. Каждый датчик подключен • к соответствующему вторичному преобразователю. Последние в свою, очередь подключаются через линии связи к измерительному тракту ШС. Измерительная часть состоит из коммутаторов измерительных сигналов, цифрового вольтметра постоянного тога и соответствующих интерфейсов к ЭВМ

В четвертой главе приводится анализ влияния ряда факторов на характер КМР и результаты применения разработанного метода. Метод бил апробирован на растениях томата рода ЬусорегзЮоп Тоигп. Б результате проведенных исследований нами было установлений, что характер КМР растений наряду с их -индивидальными .свойствами в сильной степени" зависит от ряда факторов: условий выращивания растений (предыстории развития); фазы развития; яруса, е которого осуществляется съем информации ; значений параметров среды, на фоне которых регистрируются ИМР, природы вкезяего возмущения, его интенсивности и характера изменения, времена, в зечгмки юторот? растения находятся в стрессовом состоянии и др..

Было показано, что из всех исследуемых сигканс^-с-вййулов наиболее результативным является СВО интенсивностью 30 - БО кЛк при съеме информации со среднего яруса растений на ранней стадии их развития.

Большая вариация 1ШР наблюдалась при изменении значений параметров среды, на фоне которых осуществлялся съем информации.

-- 18 -

Рассмотрим характер изменения КИР растений тсыата по одному ка наиболее информативных параметров разности , температур "лист-воздух" при различных значениях факторов среды ta-15-45"C, ha-30-B0 %, Ws-20-70 X от ГШ и стуненчатим воздействием света (СВС). Характер h(t) конкретного генотипа могсет и отличаться от оналивиремих ншй, однако тенденция его изменения сохраняется, lío мере роста дефицита почвенной влаги ухудшается качество регулирования систем саморегуляции растений (увеличиваются такие ПК, как tp, Nk, б" и др. ). Начиная с некоторого значения влагягости почвы ( назовем его критической точкой Vsk) колебательность систем уменьшается, а установившийся уровень hy имеет тенденцию возрастать И'щ убывать в зависимости от измеряемого параметра растений. При bucoiüix значениях Бда?2юсги почвы ( WS-60-80X от ГШ) h(t) различных генотипов обычно имеют ОДИН экстремум, a hy такме имеет тенденцию к изменению (состояние слабой адаптации). В этом случае объекты трудно различать, т.к. и многомерном пространстве наблюдается перекрывание кластеров разных генотипов. ЛЬ мерз приближения вначеннй Vs к Vfek генотипы лучше различаются (состояние функционального напряжения). В связи с этим рекомендуется в области Wsk регистририровать по несколько IU.ÍP ll(t) одного и того ке генотипа. Для растений томата на ранйей стадии раавития количество экстремумов h(t) обычно не превышает 1-Б. При большем числе колебаний наблюдается автоколебательный процесс, который представляет отдельный самостоятельный интерес.

Съем информации с растений на ({оно больших значений ha

«

(70-90.%) приводит к изменению абсолютных значений h(t). ИМР различных генотипов в этом случае во многой "похожи" друг на

- 19 -

друга и как следствие в многомерном пространстве их области перекрываются. Однотипные Ъ) для разных генотипов наблюдаются также при низких значениях 1а ( например, при 10-15 сС ). В предлагаемом методе большинство кластеров генотипов растений начинают различаться при низких значениях 11а (30-40%), нормальных и повышенных 1а (например, при 20-35°С ).

Основные результаты и выводы по диссертационной работе.

1. Сформулирована постановка задачи и разработан новый метод анализа ДХ растений в многомерном пространстве по ПН их переходных прцессов, который в комплексе с другими может Сыть использован для решения задач оценки хозяйственно полевных признаков и изменения состояния генотипов растений, поиска, идентификации и отбора адаптивных геноносителей и исходных родительских форм в условиях фитотронного эксперимента средствами ИИС. Эффект достигается еа счет использования ДХ генотипов и применения методов анализа многомерных данных. 2. Обосновано применение подхода активной идентификации при исследовании ДХ генотипов растений по ПК, который имеет ряд преимуществ перед пассивным : возможность анализа генетически детерминированных ИМР НСЬ> на различные воздействия (оперативная динамичность); более полное описание ДХ объектов и сокращение времени на регистрацию информации. 3. Предложено проводить выделение особей, отличающихся от известных, в многомерном пространстве применяя для этого алгоритмы , использующие не только статические, но и ДХ и методы многомерного статистического анализа, т. к. не всегда

- 20 -

удается выделить " нетипичные" объекты аналиэируя только статические признаки или каждый признак в отдельности. При этом, в связи со спецификой живых объектов, ряд ПК модернизированы. Дана оценка возможности применения предложенного метода в комплексе с другими, допускающими представление информации об объектах исследования в виде матрицы, в которой по строка расположены объекты, а по столбцам признаки. Рассмотрены различные способы формирования матрицы ПК. 4. Сформулированы технические требования, определены состав и структура ИИС для измерения и обработки ИМР растений, разработаны пакет прикладных программ, методика и • алгоритмы, реализующие новый метод. Обосновано применение режима диалога человек-ЭВМ при анализе ДХ растений по ПК в многомерном пространстве, б. Дана оценка погрешности дискретизации входного сигнала автоматизированной системы сбора и регистрации информации, температурной погрешности с1я/с1Т датчшса 1ШД-3. Показано, что с1х/с!Т имеет . минимальные значения в диапазоне смекэний +-200 мкм, Для увеличения информативности параметра относительного изменения осевых органов растения предложено уменьшить его температурную погрешность до величины менее 1 мкм; б. Проведены экспериментальные исследования по изучению зависимости изменения характера ИМР и изменения положения образов объектов в многомерном пространстве от времени нахождения растония в отресовом состоянии, фазы развития, яруса, условий окружающей среды, при которых осуществляется съем информации ( ta, 1>а, Мз), типа и интенсивности сигнала-стимула, 'прадпотории выращивания и индивидуальных свойств растения, помех, случайных флуктуаций внешних и внутренних сред. Дана оценка

- 21 -

■влияния этих факторов на достоверность результатов анализа ДХ. 7. Показано, что для анализа ДХ растений наиболее информативными являются: параметры Dt, dD, tl; относительные ПК ( интегральные, амплитудные) и временные ПК tl, Ti, ty; СВС интенсивность 30-60 кЛк; средний ярус и ранняя стадия развития растения. Определены наиболее оптимальные условия проведения эксперимента ( условия выращивания: ta-10-28rC, Ws-40-60 X от ПВ, освещенности 25-35 кЛк и условия регистрации ИМР: ta-22-32"С, ha-30-40 X, Ws-35-45 от IIB). 8. Показано, что с изменением состояния растений изменяется и положение их образов в многомерном пространстве. Оценивая изменения раетояния между разными центрами кластеров и особями получают дополнительную информацию об их адаптивных свойствах.

Публикации по теме диссертации.

1. Солыш Л Ф. , Же лев Д. Д. Сравнение методов исследования сложных систем но частям ( метод декомпозиции, диакоптики). //Вопросы электроники. Полупроводниковые приборы, программные и аппаратные средства АСУ. - Кишинев: Штиинца, 1980.- С.ИЗ-115. 2. Казанцев Э. Ф., Желев Д. Д. , Иваненко Е А. Применение образного анализа в задаче геногипической идентификации.// Образный анализ многомерных данных (2-3 октября 1984 г., Владимир): Тез. докл. Всес. научно-технической конференции. - М: -1984. - С. 75-76. 3. Желев Д. Д., Шор YL Я. Пакет прикладных программ для автоматизированного распознавания генотипов по динамическим реакциям растений.// Логико-комбинаторные методы в искусственном интелекте и распознавании образов: Тезисы докл. роспуб.

- 22 -

школы-семинара. - Кишинев: - 198Б. -С. 32-33. 4. Желев Д. Д., Шор И. Я. Способы формирования матрицы признаков для распознавания генотипов по реакциям растений на внешние возмущения. // Методы и программное обеспечение обработки информации и прикладного статистического анализа данных на ЭВМ: Тезисы докл. Всес. конф. -Минск:- 1985.-С. 143-144. 5. Желев Д. Д. , Шор К. а Автоматизированный способ идентификации генотипов по динамическим реакциям растений. // Принципы и методы экоинформатики. М: -1986. -0. 280-282. 6. Шор И. а , Казанцев Э. Ф. , Желев Д. Д. . Иваненко IL А. Способ генотипической идентификации растений. А. с. N: 1271460, СССР. В. И. 1086. - N: 43.-С. 20. 7. ZhelevD. D. , Shop I. Ya. Choice of informative characters .for genotyps recognition aooorihng to transient response of plants. // Modelling, Simulation and Control, 0.-АШЕ Press.-1986.-Vol. 6. - N: 2.- p. 16-24. 8. Zhslev D. D. , Shor I. Ya. An algorithm for a computer aided recognition of plants genotipes. // Modelling, Simulation and Control, С. - AM5E Press.-1089. - Vol. 16.- N: 4. - p. 37-4.4. 9. Велев Д. Д. , llbp И. а Оценка генотипов в многомерном пространстве признаков. // Методы отбора по комплексам признаков в селекции растений (26-28 сентября 1989 г., Симферопль). - Ялта:-1989.-С. 31-35. 10. Желев Д. Д., llbp Л а Применение показателей качества регулирования для обработки экспериментальных данных в условиях фитотрона. // Тез. 22-й Бсео. школы по автоматизации научных исследований (Кишинев, 9-18 октября 1989 г.). -Кишинев: Щриинца, 1909.-С. 69-61. 11. Желев Д. Д. Исследование Динамичерких характеристик растений с применением информационно-измерительных систем.// Математическое обеспечение

- 23 -

и- компьютерный сервис в селекции растений: Доклады научной конференции. - Тверь:- 1991.-С. 16. 12. Желев Д. Д. Аналив погрешности дискретизации сигналов с датчиков при регистрации индивидуальных многопараметрических реакций растений. // Сельскохозяйственное приборостроение. М:3(54)- №4 (55). М:НПО "Агроприбор"-1990. - С. 145 -146. 13. Зпелев Д. Д. Измерение и анализ • индивидуальных многопараметрических реакций растений средствами, автоматизированных систем. // Автоыативация научных исследований в области растениеводства. Проблемы фитотронии. Бюллетень ВИР. Л-1991. - №215 С. 22 - 26 .