(in English)
Возврат на первую страницу сайта ВЦ

ПЕРСОНАЛЬНАЯ СТРАНИЦА

Дмитрий Александрович Саранча

Доктор физико-математических наук (Специальность ВАК: 01.01.09 Математическая кибернетика)
Ведущий научный сотрудник
Учреждение Российской академии наукВычислительный центр имени А. А. Дородницына
Вычислительный центр им. А. А. Дородницына РАН,
Отдел механики сплошных сред
Сектор моделирования климатических и биосферных процессов
Адрес:
119991, Москва, ул. Вавилова, 40,

Адрес электронной почты: saran@ccas.ru


2009 год

Справка об основных научных достижениях

Основное направление научной деятельности — разработка способов применения физико-математических методов для области знаний, находящейся в процессе перехода от описательной к точной фазе, на эколого-биологических примерах.

Основные направления

I. Создание и исследование математических моделей эколого-биологических систем

а) Математических моделей биосферы [5, 13, 42].

Построена пространственно распределенная модель углеродного цикла в биосфере, сопряженная с термобалансовой моделью климата, сделан прогноз изменения распределения температуры и осадков в биосфере при различных сценариях антропогенных воздействий, в частности влияния парникового эффекта на биосферу и ее климат.

б) Биоценотических объектов и сопряженных с ним объектов.

Построен комплекс взаимосвязанных моделей для описания тундровых популяций и сообществ. Использовались разнообразные методы моделирования: имитационные и аналитические, модели различных классов: в форме дискретных и дифференциальных уравнений, неавтономные (с учетом сезонности), модели с учетом возрастной структуры и индивидуально - ориентированные модели. Работа выполнялась совместно с биологами различных профилей [4-5, 9, 18-21, 23-24, 26, 28, 30-31, 43, 45, 47, 49, 52-56, 58-65, 68].

в) Индивидуально-ориентированное моделирование (individual based modeling).

Развивается научное направление, связанное с разработкой индивидуально-ориентированных моделей экологических объектов и применение этого подхода для исследования эпидемиологических, генетических и других процессов в экологических сообществах [8 - 9, 24, 26, 55-56, 59, 65, 69 ].

г) Нейрофизиологических объектов.

На основе нейрофизиологических данных предложены математические модели нейронных структур, на основе которых созданы и апробированы в экспериментальных условиях алгоритмы оценки параметров реальных нейронных структур (головного и спинного мозга) [32-40, 44].

д) Процессов питания и пищеварения.

Предложены способы количественного описания прохождения пищевого субстрата по кишечно-желудочному тракту: детальная и упрощенная [46, 48].

е) Распространения эпидемий.

С помощью индивидуально ориентированной модели проанализированы условия возникновения и распространения эпидемий [8, 9, 56].

ж) Формулировка экологических принципов.

Предложен набор системных постулатов для объяснения основных эколого-биологических явлений [7, 29, 51-52].

II. Разработка методов математического моделирования в междисциплинарных исследованиях (с активным применение компьютерных технологий).

Разработана методология обоснования математических моделей эколого-биологических объектов. Предложена методика моделирования эколого-биологических процессов, включающая все этапы моделирования: обоснования выбора объекта, методов математического описания, отбора исходной информации, обоснования и построения набора взаимосвязанных моделей разной степени детализации до формулирования гипотез о ведущих механизмах исследуемого явления. В рамках предложенной методики разработана система математических моделей, описывающая трехуровневое сообщество (растительность – грызуны – хищники), состоящая из имитационной модели и совокупности моделей этого сообщества разной степени упрощения. Эффективность такого подхода показана на примере построения комплекса математических моделей тундровых популяций и сообществ. Применение разработанной методики позволило сформулировать гипотезы о ведущих механизмах формирования релаксационных колебаний численности популяций тундровых животных, характерных для тундровых зон России от Кольского полуострова до Чукотки. На эколого-биологических примерах рассматриваются такие общесистемные проблемы как, влияние на моделирование ЭВМ; распределение усилий между имитационными и аналитическими подходами; проблема обоснования уравнений (имитационных и аналитических моделей), роль междисциплинарного диалога между представителями точных и конкретных наук в этом процессе; проблема построения моделей разного уровня и нахождения взаимосвязей между ними [4-5, 9, 23-24, 28, 30, 43, 52-53, 58-64, 68 ].

III. Использование идей статистической физики в эколого-биологической области

Предложены методы обоснования укрупненного описания (на основе подходов статистической механики). Рассмотрен новый способ упрощенного описания систем из равноправных элементов, показана его эффективность при построении макромоделей экологических и нейрофизиологических систем.

А) В нейрофизиологии

Изучение возможности подходов статистической физики для описания сетей из нейроноподобных элементов, способов микро и макроописания и на их основе обоснование алгоритма оценки параметров реальных структур мозга [32-40].

Б) В экологии

а) Модели трофических взаимодействий

Для модели сообщества из двух трофических уровней, каждый из которых состоит из большого числа видов, получены уравнения динамики суммарных биомасс трофических уровней. Проанализировано влияние специализации и самолимитирования на их динамику [3, 5, 12, 15].

б) Индивидуально-ориентированное моделирование

Использование метода прямого статистического моделирования Монте-Карло при индивидуально-ориентированном моделировании [8, 9, 26].

IV. Исследование математических проблем, возникших в связи с потребностями количественной экологии

А) Создание моделей пространственно распределенных экосистем.

Для моделей типа «реакция-диффузия» показано, что в экологически интерпретируемых условиях возникают неоднородные по пространству и времени решения («экологические диссипативные структуры»). Проведена классификация зависимости условий возникновения бифуркационных решений от безразмерных параметров модели. Детально исследована модель типа «хищник-жертва» с постоянными коэффициентами рождаемости и смертности, и монотонной трофической функцией [3, 5, 7, 13, 16, 22, 27, 41, 57].

Б) Исследование неавтономных моделей экологических систем (учет сезонных факторов)

Проведено изучение динамических режимов, возникающих в экологических моделях, учитывающих сезонные изменения их параметров. Показан механизм влияния на формирование колебаний численности популяций сезонных факторов [4-5, 7, 9, 11, 45, 49-50].

В) Введение нового класса разностных уравнений и исследование их свойств

В результате изучения моделей тундровых популяций и сообществ был обоснован новый класс разностных уравнений. Показана эффективность их использования для исследования и настройки исходных имитационных моделей, для генерирования гипотез о ведущих механизмах колебаний численности тундровых животных. Исследование свойств разностных уравнений показало, что существует сценарий изменения выделенного параметра, при котором последовательно возникают зоны стабильности с устойчивыми циклами. Их периоды изменяются в последовательности натурального ряда 1, 2, 3, 4…. Зоны стабильности отделены друг от друга переходными зонами с более сложными режимами [4-5, 7-9, 11, 19-21, 23-24, 31, 47, 52-53, 58, 63-65, 68].

V. Социально значимые проекты, учитывающие экологические факторы
А. Проблемы глобальной экологии.

а) Участие в проекте — расчет последствий глобальной ядерной катастрофы [1, 2] — произведена оценка последствий лесных пожаров.

б) Разработка и исследование математических моделей влияния парникового эффекта на биосферу и ее климат [5, 13, 42]. Построена пространственно распределенная модель углеродного цикла в биосфере, сопряженная с термобалансовой моделью климата, сделан прогноз изменения распределения температуры и осадков в биосфере при различных сценариях антропогенных воздействий.

в) Разработка простейшей модели учета влияния антропогенных воздействий на биосферу [67].

Б. Эколого-экономические модели.

Обоснование и исследование модели взаимодействия демографических, экономических и экологических факторов. Проведение на ее основе оценки экономических последствий от снижения численности населения [6].

В. Математическое моделирование эпидемиологических процессов

С помощью математических моделей, учитывающих индивидуальные свойства особей и характер их пространственных взаимодействий, проанализированы условия возникновения и распространения эпидемий [8, 9, 56].

Педагогическая деятельность

Участвовал в подготовке дипломников и аспирантов МФТИ, МГУ и других вузов. Был руководителем двух защищенных диссертаций на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук. В настоящее время осуществляется подготовка двух соискателей (окончивших аспирантуру). С 1986 по 2003 преподавал в МФТИ. Подготовил и прочитал курсы «Математические и биофизические методы в экологии», «Экология (структура окружающего мира)», «Математическая биология». По первому курсу выпущено пособие в форме монографии «Количественные методы в экологии. Биофизические аспекты и математическое моделирование». М., МФТИ, 1997. 283 с. С 2003 г. по настоящее время в должности профессора (четверть ставки) на кафедре «Прикладной математике» в МАТИ. Разработан и прочитан курс «Концепции современного естествознания. Математические модели в естествознании и экологии». В этом курсе (годовом) использую материал из двух указанных курсов, подготовленных для МФТИ. С 2005 г. по настоящее время в должности профессора (четверть ставки) на кафедре «Математическое моделирование в экономике» в Вятском гос. университете. Разработан и прочитан годовой курс «Нелинейная динамика», в котором используются на материалы курса «Математического моделирования в экологии». Чтение лекций совмещается с руководством научной работой дипломников и аспирантов.

СПИСОК ОСНОВНЫХ НАУЧНЫХ ПУБЛИКАЦИЙ

Монографии
  1. Svirezhev Y.M., Alexandrov G.A., Arkhipov P.L., Armand A.D., Belotelov N.V., Denisenko E.A., Fesenko S.V., Krapivin V.F., Logofet D.O., Ovsyannikov L.L., Pak S.B., Pasekov V.P., Pisarenko N.F., Razzevaikin V.N., Sarancha D.A., Semenov M.A., Smidt D.A., Stenchikov G.L., Tarko A.M., Vedjushkin M.A., Vilkova L.P., Voinov A.A. Ecological and demographik consequences of nuclear war. M.: Computer center off the USSR Academy of Science,1985.267 p.
  2. Александров Г.А., Арманд А.Д., Белотелов Н.В., Ведюшкин М.А., Вилкова Л.П., Воинов А.А., Денисенко Е.А., Крапивин В.Ф., Логофет Д.О., Овсянников Л.Л., Пак С.Б., Пасеков В.П., Писаренко Н.Ф., Разжевайкин В.Н., Саранча Д.А., Свирежев Ю.М., Семенов М.А., Тарко А.М., Фесенко С.В., Шмидт Д.А. Математические модели экосистем. Экологические и демографические последствия ядерной войны/Под ред. Дородницына А.А. М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986. 176с.
  3. Саранча Д.А. Биомоделирование. М.: ВЦ РАН, 1995. 102 с.
  4. Саранча Д.А. Биомоделирование. Материалы по количественной экологии. Математическое моделирование и биофизические аспекты. М.: ВЦ РАН, 1995. 139 с.
  5. Саранча Д.А. Количественные методы в экологии. Биофизические аспекты и математическое моделирование. М., МФТИ, 1997. 283 с.
  6. Оленев Н.Н., Решетцева Е.В., Саранча Д.А. Модель взаимодействия демографических и экономических процессов (рождаемость, образованность и благосостояние). М.: ВЦ РАН, 1997. 25 с.
  7. Бибик Ю.В.,Попов С.П., Саранча Д.А. Неавтономные математические модели экологических систем М.: ВЦ РАН, 2004. 120 с.
  8. Д. А. Саранча, П.А. Сорокин, А.А. Фролова. «МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ ЧИСЛЕННОСТИ ПОПУЛЯЦИЙ ЖИВОТНЫХ». М. ВЦРАН. 2005. 27 с.
  9. Глушков В.Н., Недоступов Э.В., Саранча Д.А, Юферова И.В. Компьютерные методы анализа математических моделей экологических систем. М.: ВЦ РАН,. 2006. 74 c.
  10. Бибик Ю.В., Саранча Д.А. Переменные действие-угол для биологических моделей с насыщением. М.: ВЦ РАН,. 2007. 36 c.
  11. Бибик Ю.В., Саранча Д.А. Ренормгруппа и дискретные отображения для биологических моделей с сезонностью. М.: ВЦ РАН,, 2008. 128 с.
Публикации в центральных периодических изданиях
  1. Саранча Д.А. О динамике экосистем из двух трофических уровней. - Биофизика, 1978, т.23, N 6. С.1089-1092.
  2. Саранча Д.А. Исследование поведения системы "хищник-жертва" при наличии диффузии. // Дифференциальные уравнения и их применение. Вильнюс, "Москлас", 1981. Вып.29. С.79-103.
  3. Бердников С.В., Белотелов Н.В., Саранча Д.А. Пространственно распределенная модель биосферы: Сб. науч. тр.//Проблемы экологического мониторинга и моделирование экосистем.Л.: Гидрометеоиздат, 1982, Т.5. С.131-151.
  4. Саранча Д.А. Влияние типа трофических взаимодействий на динамику двухуровневой экосистемы// Журнал общей биологии. 1982, Т.43, N 1, С.96-108.
  5. Белотелов Н.В., Саранча Д.А. Линейный анализ усточивости систем с диффузией на экологическом примере. // Биофизика. 1984. N 6, С. 725-731.
  6. Белотелов Н.В., Бердников С.В., Зайдель Э.Р., Обидко И.В., Саранча Д.А. Модель пространственно распределенной двухуровневой системы «химическое вещество-фитопланктон»// Общая биология. Докдады МОИП. 1984. М.: Наука, 1986. С. 71-74.
  7. Байбиков Е.В., Шиляева Л.М., Веселов Е.Н., Коновалов Е.Н., Саранча Д.А. Имитационная модель тундрового сообщества «растительность-лемминги-песцы»//Докл. МОИП. Общая биология. МГУ, 1985. С. 121-124.
  8. Орлов В.А., Бененсон И.Е., Завьялова С.В., Саранча Д.А., Шелепова О.В., Шиляева Л.М. и др. О моделировании популяции леммингов//Докл. МОИП (1 полугодие 1984 г.). М.: Изд-во МГУ, 1985. С. 63-65.
  9. Sarancha D.A. Mathematical modeling of tundra communications and populations. /Ecological Modeling. 1986. N 2. P. 377-379.
  10. Байбиков Е.В., Белотелов Н.В., Завьялова С.В., Обридко И.В., Орлов В.А., Саранча Д.А., Шелепова О.В., Шиляева Л.М. О моделировании тундровых популяций и сообществ. Математическое моделирование. Процессы в сложных экономических и экологических системах. М.: Наука, 1986. С. 207-219.
  11. Белотелов Н.В., Бердников С.В., Зайдель Э.Р., Обридко И.В., Саранча Д.А. Модель пространственно распределенной двухуровневой системы «химическое вещество-фитопланктон»//Докл. МОИП. Общая биология. МГУ, 1986. С. 54-58.
  12. Орлов В.А., Саранча Д.А., Шелепова О.А. Математическая модель динамики численности популяции леммингов (Lemmus, Dicrostonyx) и ее использование для описания популяций Восточного Таймыра/Экология. 1986, N 2. С. 43-51.
  13. Сорокин П.А., Саранча Д.А. Обоснование популяционных уравнений с помощью имитационного моделирования// Зарубежная радиоэлектроника, №7, 2000. С.30-43.
  14. Лобанов А.И., Саранча Д.А.; Старожилова Т.К. Учет сезонности в модели Лотки–Вольтерра//Биофизика. 2002, т.47, в. 2., с. 325-330.
  15. Перминов В.Д., Саранча Д.А. Об одном подходе к решению задач популяционной экологии//Математичеcкое моделирование. 2003, т.15, N 11, с. 121-128.
  16. Бибик Ю.В.,Попов С.П., Саранча Д.А. Численное решение кинетического уравнения Богоявленского и системы Лотки-Вольтерра с диффузией//Журнал вычислительной математики и математической физики, том 44, номер 5. 2004. C. 904-916.
  17. Глушков В.Н., Недоступов В.Н., Саранча Д.А., Юферова И.В. Несколько задач количественной экологии. Труды института системного анализа РАН. 31(1). Динамика неоднородных систем. 2007. с.344-351.
  18. Весёлый Г.В., Глушков В.Н., Мухин А.В., Саранча Д.А. Исследование экологических процессов с точки зрения критериев оптимальности. Труды института системного анализа РАН. 31(1). Динамика неоднородных систем. 2007. с. 334-343
  19. Саранча Д.А., Мухин А.В. Имитационные технологии – основной метод междисциплинарных исследований//Наукоемкие технологии, т.9., N 1, 2008, с. 27-30.
  20. Недоступов Э.В., Саранча Д.А., Чигерев Е.H., Юрезанская Ю.С. О некоторых свойствах одномерных унимодальных отображений//ДОКЛАДЫ АКАДЕМИИ НАУК, 2010, том 430, № 1, с. 1–6
Прочие публикации
  1. Дуринян Р.А., Балантер Б.И., Гланц В.Л., Саранча Д.А., Сандомирский А.М., Применение модели взаимодействия вероятностных нейронных сетей для определения параметров передаточных структур мозга//"Информационные материалы" АН СССР Научный Совет по комплексной проблеме "Кибернетика", № 9-10 (56), М., 1972. С.27-33.
  2. Саранча Д.А. Метод параметрической идентификации релейных структур с помощью модели системы случайных нейронных сетей//«Информационные материалы», АН СССР, научный Совет по комплексной проблеме «Кибернетика», 1972. N 9-10. С 42-49.
  3. Саранча Д.А., Балантер Б.И., Авербух Д.Я. Применение модели вероятностной нейронной сети для параметрической идентификации некоторых биологических объектов//Методы сбора и анализа информации в физиологии и медицине. М.: Наука, 1972. С.121-128.
  4. Балантер Б.И., Авербух Д.Я., Саранча Д.А. Применение модели случайной нейронной сети для количественного описания структурно-функциональной организации двигательного аппарата в онтогенезе//Материалы 1 Всесоюзной конференции по биокибернетике. 1973. С.31-33.
  5. Балантер Б.И., Праздников В.П., Саранча Д.А. Определение параметров функциональной структуры двигательного аппарата в онтогенезе//Труды 1V Всесоюзной конференции по нейрокибернетике. Ростов, 1973. С. 71-75.
  6. Саранча Д.А. Идентификация функциональных параметров нейронов по макроскопическим входо-выходным характеристикам: Сб. науч. тр.// Актуальные вопросы космической биологии и медицины. М., 1975. С. 26-27.
  7. Саранча Д.А. Макроописание нейронной сети из «рефрактерных нейронов»: Сб. науч. тр.// Математическая теория биологических процессов. Калининград. 1976. С. 61-63.
  8. Саранча Д.А. Статистическое описание нейронной сети из рефрактерных элементов// Общая биология. Доклады МОИП 1975. М.: МГУ. 1977. С. 27-30.
  9. Михайличенко Л.А., Саранча Д.А. Применение математической модели для анализа процесса передачи сигналов в мотонейронном пуле спинного мозга в онтогенезе//Тез. докл. Ш Всесоюзной конференции по биологической и медицинской кибернетике. М. 1978. С. 41-45.
  10. Свирежев Ю.М., Аматуни Т.В., Барский И.Л., Белотелов Н.В., Разжевайкин В.Н., Саранча Д.А. Модели пространственно распределенных двухуровневых экосистем с малой подвижностью на нижнем уровне//Статистический анализ и математическое моделирование фитоценотических систем/Уфа, 1982. С. 18-31.
  11. Белотелов Н.В., Бердников С.В., Саранча Д.А. Пространственно распределенная модель биосферы с учетом распределения температур и осадков// Общая биология. Доклады МОИП. 1981, 1983. М.:Наука, 1983. С 12-14.
  12. Белотелов Н.В., Обридко И.В., Саранча Д.А. О взаимодействии «имитационного и аналитического» подходов при моделировании//Сб. науч. тр.//Математические и вычислительные методы в биологии. Пущино, 1985. C. 32-34.
  13. Михайличенко Л.А., Саранча Д.А. Использование математической модели нейронной сети для анализа следовых процессов в моторном центре спинного мозга//Сб. науч. тр.//Математические и вычислительные методы в биологии. Пущино, 1985. C. 82-84.
  14. Маслов В.П., Данилов В.Г., Волосов К.А., Белотелов Н.В., Саранча Д.А. Моделирование сезонной динамики пространственного распределения численности популяций //Рациональное использование природных ресурсов и охрана окружающей среды. Л. 1986. Вып. 9. С.81-85.
  15. Белотелов Н.В., Обридко И.В., Саранча Д.А. Математическое моделирование биофизических аспктов питания и пищеварения: Сб. науч. тр.//Современные методы изучения структур и функций биологических систем. М.: Наука, 1988. C. 46-50.
  16. Белотелов Н.В., Дмитриева И.В., Саранча Д.А. Построение набора взаимостыкующихся моделей тундровых популяций и сообществ: Сб.науч. тр.//Взаимодействие организмов в тундровых экосистемах. Сыктывкар, 1989. C. 21-23.
  17. Белотелов Н.В., Саранча Д.А. Имитационная модель пищеварительного тракта//Модели в экологии и медицине. М.: ВЦ РАН, 1989. С. 15-24.
  18. Дмитриева И.В., Каниметов К.А., Саранча Д.А. Метод подвижных сеток в задаче моделирования миграции леммингов//Численное моделирование в проблеме окружающей среды/Фрунзе: Илим, 1989. С. 109-129.
  19. Коренев Б.В., Саранча Д.А. Малые колебания в модели "хищник-жертва" с учетом сезонности//Биомоделирование. М: ВЦ РАН, 1993. С. 98-99.
  20. Саранча Д.А. Экологические принципы. //Биомоделирование. М: ВЦ РАН, 1993. С. 155-176.
  21. Саранча Д.А. Построение и анализ модели сложных иерархических систем (СИРС) на примере эколого-биологических систем//Вычислительная математика и информатика. М.: ВЦ РАН, 1996. С. 106-118.
  22. Саранча Д.А. О методах моделирования экологических систем на примере моделирования тундровых популяций и сообществ. Задачи исследования устойчивости и стабилизации движения. Часть 2. М.: ВЦРАН, 2001. С. 105-133.
  23. Саранча Д.А. Моделирование эколого-биологических систем с точки зрения проблемы декомпозиции. Тезисы докладов 1-й Московской конфpенции «Декомпозиционные методы в математическом моделировании» М.: ВЦРАН, 2001. с. 37-38.
  24. Саранча Д.А., Перминов В.Д., Гусятников П.П., Сорокин П.А. Application of direct simulation Monte Carlo method to ecological objects modeling. Modeling a tundra animals population//5th Conference of the European Society of the Mathematical and Theoretical Biology.Milano, 2002. P. 187.
  25. Перминов В.Д., Саранча Д.А. Фролова А.А. IBM based study of a disease propagation through the lemming population//Second International Conference on Matematical Ecology. Madrid, 2003. 09-a, 09-b pp.
  26. Жукова Т.В., Саранча Д.А. Исследование пространственно распределенной модели экосистемы// Компьютеры в образовании. В. 12. Москва-Ижевск. 2005. с.104
  27. Саранча Д.А. Дискретные отображения и их применение в одной задаче количественной экологии//Сб. научн. тр.: Математика. Компьютер. Образование. М. -Ижевск, 2006, вып. 13, т. 2. С. 63-84.
  28. Гусятников П.П., Недоступов Э.В., Саранча Д.А. Моделирование популяционных циклов с помощью индивидуально ориентированной модели/Исследование операций (модели, системы, решения). М.: ВЦРАН, 2006. с.51-59
  29. Саранча Д.А. Об использовании имитационных технологий при моделировании экологических систем//Исследование операций (модели, системы, решения). М.: ВЦРАН, 2006. с. 60-83.
  30. Саранча Д.А. Моделирование экологических систем с привлечением имитационных технологий//Методология современной науки. Моделирование сложных систем: Сб. трудов международной конференции, г. Киров. Изд-во ВятГУ, 2007. С. 141-151.
  31. Саранча Д.А. ЭВМ в междисциплинарных исследованиях (на экологических примерах// Формирование научной картины мира человека XXI века. Материалы Международной научно-практической конференции. Горно-Алтайск: ПАНИ, 2007. С. 271 – 275.
  32. Глушков В.Н. , Саранча Д.А. Метод «обратной имитационной задачи» при анализе колебаний численности тундровых животных // Сборник трудов. II Всероссийская научная конференция с молодежной научной школой "Математическое моделирование развивающейся экономики", посвященная 90-летию со дня рождения академика Н.Н. Моисеева. ЭКОМОД-2007 Киров, изд-во ВятГУ. 2007. С. 86-93.
  33. Саранча Д.А. Об использовании ЭВМ при построении «механизменных моделей» экологических процессов// Сборник трудов. II Всероссийская научная конференция с молодежной научной школой "Математическое моделирование развивающейся экономики", посвященная 90-летию со дня рождения академика Н.Н. Моисеева. ЭКОМОД-2007 Киров, изд-во ВятГУ. 2007. С. 224-230.
  34. Недоступов Э.В. Саранча Д.А. Использование индивидуально – ориентированной модели при анализе динамики численности популяции леммингов. Материалы международной междисциплинарной научной конференции «Синергетика в естественных науках». Тверской государственный университет, 2008 г. с. 154 – 155.
  35. Недоступов Э.В. Саранча Д.А. Юрезанская Ю.С. Использование дискретных отображений в одной задаче количественной экологии. Материалы международной междисциплинарной научной конференции «Синергетика в естественных науках». Тверской государственный университет, 2008 г. с. 155 – 158.
  36. Саранча Д.А. Простейшая модель учета влияния антропогенных воздействий на биосферу//Четвертая международная конференция по проблемам управления. Сборник трудов. М.: Учреждение Российской академии наук Институт проблем управления. 2009. С. 945 -953..
  37. Глушков В.Н., Саранча Д.А. Имитационное моделирование – как один из способов решения эколого-биологических задач//Четвертая международная конференция по проблемам управления. Сборник трудов. М.: Учреждение Российской академии наук Институт проблем управления. 2009. С. 917 -937.
  38. Недоступов Э.В., Саранча Д.А. Один подход к созданию универсальной индивидуально ориентированной модели //Четвертая международная конференция по проблемам управления. Сборник трудов. М.: Учреждение Российской академии наук Институт проблем управления. 2009. С. 870 - 883.


2002 год

Старший научный сотрудник
Вычислительный центр имени А. А. Дородницына
Российской академии наук,
Отдел проблем моделирования
Сектор экономического моделирования
Направления деятельности : Постpоены и исследованы модели экологических и физиологических систем.
Ключевые слова : построение и анализ имитационных и аналитических моделей экологических и физиологических систем, исследование моделей пространственно распределенных систем, методы статистической механики в экологическом и физиологическом моделировании

Публикации

         1. N. N. Olenev,   D. A. Sarancha
          A Model of Demographic and Economic Processes Interaction. Workshop Population, Economy and the Environment: Modelling and Simulating their Complex Interaction". (Rostock, May 18-19, 2001) Max Planck Institute for Demographic Research http://www.demogr.mpg.de/ , p. 1-9   (Полный текст:   pdf ),   2001, английский
Аннотация: This paper gives a description of fertility influence on education level of population and its well-being. We carry out the consideration by a demographic model keeping age structure. We suppose that (i) a part of GDP is used for investment in education, (ii) the production level depends on the education level, and (iii) the pollution is directly proportional to the size of population. We are carrying on research on the dependence of average consumption on demographic structure of the population for an industrialised economy. In the model each age group of population has different skilled level determined by education and different level of potential labour productivity. The education level is completely determined by education expenditures. We have found the relation between the value of average consumption of population and the children-adults ratio, share of education expenditures in GDP. We have found that the quality of life can be improved by decrease of the population size not only ecologically but also economically.
Ключевые слова : education level, skilled labour, fertility, well-being, age group, pollution, ecology, industrialised economy, quality of life, population size

         2. Н. Н. Оленев,   Е. В. Решетцева,   Д. А. Саранча  
          Модель взаимодействия демографических и экономических процессов (рождаемость, образованность и благосостояние). М.: ВЦ РАН,   с. 1-26   (Полный текст:   ps,   pdf ),   1997,  русский
Аннотация: Предложено описание влияния рождаемости на образовательный уровень населения и на его благосостояние. Рассмотрение проводится на примере демографической модели, сохраняющей свою возрастную структуру. Настоящую работу мы рассматриваем как составную часть исследований, проводимых под руководством Н.Н.Моисеева по исследованию влияния антропогенных воздействий на биосферу, в части сопряжения экологических и экономических блоков единой биосферной модели.
Ключевые слова: рождаемость, уровень образованнности, благосостояние, демографическая модель, постоянная возрастная структура
 

         3. Д. А. Саранча
         Количественные методы в экологии. Биофизические аспекты и математическое моделирование.    1996,  русский
Аннотация: Пpоведено постpоение и исследование имитационных и аналитических моделей экосистем.
Ключевые слова: моделирование, экология, имитационные и аналитические модели
 

         4. Д. А. Саранча
         Биомоделирование.    1995, русский
Аннотация: Исследованы математические модели пpостpанственно pаспpеделенных экосистем, pассмотpены подходы статистической механики в экологическом моделиpовании.
Ключевые слова: моделирование, экология, пространственные факторы,модели статистической механики

Возврат на первую страницу:
Back
Последняя редакция: 23 ноября 2009 года.
Страница составлена 24 января 2002 года по данным ИСИР (о Д.А.Саранче в системе ИСИР).