Journal articles on the topic 'Коефіцієнт відтворення'

В статті наведено результати досліджень показників росту ремонтних свинок великої білої породи у ранньому онтогенезі, тривалості життя та племінного використання свиноматок, а також їх відтворювальних якостей. Дослідження проведено в агроформуваннях Дніпропетровської області та лабораторії тваринництва Державної установи «Інститут зернових культур НААН України». Роботу виконано згідно програми наукових досліджень НААН №31 ««Генетичне поліпшення сільськогосподарських тварин, їх відтворення та збереження біорозмаїття» («Генетика, збереження та відтворення біоресурсів у тваринництві»).Встановлено, що показники «середньодобовий приріст живої маси за період контрольного вирощування від 2 до 6-місячного віку, кг» коливається у межах від 0,426 до 0,607 кг, «відносний приріст живої маси за період контрольного вирощування від 2 до 6-місячного віку, %» - від 113,04 до 145,10 %, коефіцієнт інтенсивності спаду росту – від 37,85 до 93,70 балів. Свиноматки з коефіцієнтом інтенсивності спаду росту 37,85-57,45 балів переважали ровесниць з показником73,53-93,70 балів за основними ознаками відтворювальних якостей у середньому на 8,14 %.

У статті обґрунтовано необхідність моніторингу змін стану ґрунтового покриву і формування відповідних програм з призупинення деградації й відтворення родючості. Визначено, що для оцінки якості відношення виробників продукції рослинництва до збереження ґрунту слід враховувати не тільки кількість внесення органічних та мінеральних добрив а й їх співвідношення (коефіцієнт екологічної збалансованості). Проаналізовано склад основних полютантів, що надходять в атмосферне повітря, ґрунт і ґрунтові води від тваринницьких підприємств. Встановлено, що для поліпшення екологічної ситуації та виробництва якісної продукції тваринництва необхідно використовувати екологічно безпечні технології та впроваджувати сучасні технології з утилізації відходів, осадів стічних вод, дотримання всіх санітарних та ветеринарних вимог згідно з нормативно-правовим регулюванням. Визначено, що коефіцієнт екологічної збалансованості внесення органічних та мінеральних добрив у Черкаській області у 1,7 рази вище аналогічного показника по Україні, що відповідно у 2,6 та 4,3 разів нижче існуючих норм. Внесення мінеральних добрив по Черкаській області у 2,3, а по Україні у 2,6 разів менше від норми. Внесення органічних добрив по Черкаській області у 6,7, а по Україні у 16,0 разів менше від норми. Застосовуючи коефіцієнт екологічної збалансованості внесення органічних та мінеральних добрив у рослинництві, вивчено рівень збереження ґрунтів Черкаської області. Виявлено що коефіцієнт рівня збереження ґрунтів Черкаської області становить 0,39, а в Україні 0,23, що, як на рівні Черкаської області, так і на рівні країни, призводить до деградації ґрунтів і вказує на низьку технологічно-екологічну культуру виробників сільськогосподарської продукції.

Досліджено біохімічний склад крові та сперми кнурів-плідників племпідприємств великої білої породи, української м’ясної, харківської та дніпропетровської селекції. Встановлень, що середні біохімічні показники крові і сперми кнурів не виходили за межі біологічної норми. Середня кількість сперматозоїдів у відфільтрованому еякуляті кнурів дослідних генотипів була в межах 42,441- 54,648 млрд., при величині еякуляту 202,0±6,3-248,4±10,2 мл та концентрації сперматозоїдів, що рухаються прямолінійно поступово 0,21±0,003 – 0,23±0,01 млдр. мл. Має місце високо вірогідна різниця за об’ємом відфільтрованого еякуляту між плідником української м’ясної породи дніпропетровської та харківської селекцій на користь першої. Коефіцієнт кореляції між Рh сперми кнурів дослідних генотипів і концентрацією сперматозоїдів в 1 см склав -0,323 (велика біла порода) – 0,294 (українська м’ясна порода харківської селекції), - 0,208 (українська м’ясна порода дніпропетровської селекції). Рівень репрезентабельності величин розрахованих коефіцієнтів кореляції між ознаками був в межах Р>0,05- Р<0,05. Середня кількість одержаних спермо доз з одного еякуляту становила 8,5 доз (м’ясна порода харківської селекції) та 10,9 дози українська м’ясна порода дніпропетровської селекції) при величині показника 10,0 доз у кнурів великої білої породи. Запліднюваність маточного поголів’я від першого осіменіння в залежності від методу розведення була в межах 62,5-83,1 % при величині рівня репродуктивної здатності свиноматок 8,7±0,18 – 11,7±0,25 поросят на один опорос, що в цілому характеризує якість маточного поголів’я в здатності до запліднення за один статевий цикл та рівня племінної роботи в стаді у напрямку вдосконалення ознаки з низьким ступенем її успадкування.

Висвітлені результати досліджень впливу тривалості сервіс-періоду корів-первісток симентальської породи на їх молочну продуктивність, відтворну здатність та масо-метричні параметри. Матеріалом досліджень слугувала інформація про племінне і продуктивне використання 172 корів-первісток племрепродуктора симентальської породи ПП «Галекс-Агро» Житомирської області. Встановлено, що збільшення тривалості сервіс-періоду призводить до підвищення рівня молочної продуктивності корів – надій за 305 днів лактації у тварин з подовженим періодом на 1190 кг більше, порівняно з тваринами з коротким сервіс-періодом. Доведено, що тривалість сервіс-періоду прямо впливає на відтворювальну здатність корів, однак на відміну від покращення кількісних показників молочної продуктивності показники відтворення значно погіршуються – коефіцієнт відтворної здатності знижується при тривалому сервіс-періоді до 0,77. Економічно-вигідним для господарства і фізіологічним для тварин є характерна тривалість сервіс-періоду (у середньому 125,3 дні), при якому тварини найбільш ефективно поєднують високу молочну продуктивність з задовільними показниками відтворної здатності. Кращими масо-метричними параметрами характеризуються тварини з тривалим сервіс-періодом. У напрямку зростання сервіс-періоду тварини стають вищими, масивнішими, вузькотіліми.

Ця система дозволяє протягом навчального року визначати рівень, досягнутий кожним курсантом або студентом на даний момент при вивченні певної дисципліни. При цьому враховуються всі види занять і самостійних робіт, участь у науково-дослідній роботі і виготовленні навчального обладнання. Представлені матеріали враховують досвід впровадження рейтингової системи при вивченні фізики.Кожна оцінка і кожен результат заносяться у комп’ютер, який за певною програмою обчислює суму рейтингових балів (рейтинг) курсанта на даний час. Із часом ця інформація накопичується і на момент проміжного контролю дозволяє визначати атестаційну оцінку. На початок екзаменаційної сесії рейтинг служить підставою для того, щоб ті курсанти, які набрали достатню кількість балів, були звільнені від іспиту з даної дисципліни і автоматично отримали оцінку “4” або “5” (в залежності від рейтингу).Рейтинг обчислюється за такою методикою (на прикладі дисципліни “фізика”).За період від початку семестру (або від початку вивчення даного модуля навчальної дисципліни) визначаються середні оцінки за всі види занять і помножуються на відповідні рейтингові коефіцієнти:середня оцінка за всі практичні заняття Р1 (рейтинговий коефіцієнт А);середня оцінка за всі семінарські заняття Р2 (рейтинговий коефіцієнт B);середня оцінка за всі лабораторні заняття Р3 (рейтинговий коефіцієнт C);середня оцінка за всі контрольні роботи Р4 (рейтинговий коефіцієнт D).Для досягнення необхідної регулярності навчального процесу вводиться часовий критерій, тобто оцінка за певні види робіт (лабораторні, розрахункові, курсові тощо) залежить від того, чи вчасно вони виконані.Обчислюється сума цих оцінок, яка називається основним рейтингом:Росн = A Р1 + B Р2 + C Р3 + D Р4 .Цілком можливо взяти всі рейтингові коефіцієнти рівними 1. Підвищення ж певного рейтингового коефіцієнту дозволяє збільшити значимість відповідного виду занять, його вплив на розрахунок основного рейтингу.Обчислюється максимальна величина Росн max (за умови всіх оцінок “5”):Росн max = A  5 + B  5 + C  5 + D  5 .Загальний рейтинг може бути підвищений за рахунок додаткового рейтингуРдод, який враховує види діяльності курсантів поза навчальною програмою. До нього може бути нарахована, наприклад, така кількість балів:активна участь у роботі предметного гуртка – 1 бал;вдосконалення лабораторної роботи – до 2 балів за 1 прилад;виготовлення плакатів, стендів – від 0,5 до 2 балів за 1 шт.;участь в олімпіаді з даної дисципліни – 1 бал;і додатково за призові місця в олімпіаді:І місце – 3 бали, ІІ – 2 бали, ІІІ – 1 бал;доповідь на конференції – 2 бали;підготовка наукової роботи на міжвузівський конкурс – 3 бали.Загальний рейтингР визначається як сума основного і додаткового рейтингів:Р = Росн + Рдод .Розраховується процент від умовно максимальної кількості балів:П = (Р/Росн.max)100% .Ця величина за умови активної діяльності курсантів поза навчальною програмою може перевищувати 100%.Якщо П 90% – курсант отримує під час атестації оцінку “5” або під час екзаменаційної сесії – оцінку “5” без складання іспиту.Якщо 75% П < 90 % – курсант на іспиті автоматично отримує оцінку “4” або, якщо він не згоден, складає іспит на загальних підставах. Атестаційна оцінка “4” виставляється за умови 70% П < 90 %.При 50% П < 70 % курсант отримує під час атестації оцінку “3”, а під час сесії складає іспит на загальних підставах.При П < 50 % курсант отримує під час атестації оцінку “2”, а під час сесії складає іспит на загальних підставах.Для поточного розрахунку рейтингу кожного курсанта була створена розрахункова комп’ютерна програма в середовищі Microsoft Excel, формат якої дозволяє вносити в неї списки навчальних взводів і поточні оцінки окремо за кожний тип занять. Результат розрахунку представлений у вигляді таблиць зі списками особового складу навчальних взводів і рейтинговими балами за кожен вид занять, а також загальний рейтинг і процент від максимально можливого. Ці таблиці у надрукованому вигляді вивішуються на спеціальному стенді для інформування курсантів про стан їх успішності та про слабкі місця, на які необхідно звернути увагу. Вони періодично оновлюються, з метою відтворення стану успішності курсантів на даний момент.Рейтингова система оцінки рівня знань є досить гнучкою і легко може бути адаптована до будь-якої дисципліни з іншими типами занять та іншими критеріями оцінки знань.Ця система дозволяє підняти контроль за станом навчання для кожного курсанта на якісно новий рівень, зробити його більш наочним і прозорим як для самого курсанта, так і для всіх зацікавлених осіб: викладачів, навчально-методичного відділу, курсових офіцерів, ректорату.Результати впровадження цієї системи свідчать про її позитивний вплив на значну частину курсантів інституту, який проявляється у зростанні мотивації до підвищення якісних показників навчання та покращання регулярності навчального процесу (вчасне виконання розрахункових робіт і звітів лабораторних робіт).

У статті розглянуто питання моделювання умов для отримання діагностичної інформації щодо складних об'єктів. Як приклад розглянута перевірка тягових якостей повнопривідних легкових автомобілів на інерційному стенді з біговими барабанами. Розроблена силова модель системи взаємодії автомобіля зі стендом з урахуванням конструктивних особливостей стенда і особливостей конструкції трансмісії автомобіля. Силова модель розглянутої системи містить в собі рівняння рівноваги кузова і двох мостів і рівняння руху барабанів і коліс автомобіля, що перевіряється. За результатами аналізу діючих сил у системі «автомобіль-стенд» визначено коефіцієнт використання навантаження q при тягових випробуванняхавтомобіля 4х4.Аналізуючи сучасні тенденції розвитку автомобілебудування, можна помітити, що з кожним роком збільшується кількість повнопривідних автомобілів. Серед них зустрічаються повноцінні всешляховики, універсальні «паркетники» (SUV), і навіть великі представницькі седани. Конструкції помітно відрізняються. Однак настільки несхожі машини ріднить загальна тенденція – трансмісії стають усе складніше. Витонченим механічним пристроям допомагає сучасна електроніка.З метою підвищення точності діагностування повнопривідних автомобілів на стенді необхідно:- застосування модульного повноопорного інерційного стенда з біговими барабанами, а також комп’ютеризованого діагностичного комплексу з наступною обробкою отриманих у процесі діагностування даних на ЕОМ із застосуванням системного методу та спеціального програмного забезпечення;- відтворення реальних режимів діагностування, для чого треба враховувати особливості силової взаємодії автомобіля зі стендом.

Стаття присвячена проблемам дослідження лінгвістичних і психолінгвістичних чинників, які впливають на процес сприйняття та розуміння іншомовного тексту, що є важливою складовою у підготовці майбутніх фахівців з міжнародних відносин. Згідно із сучасними дослідженнями на рівні тексту реалізується задум висловлювання, проходить взаємодія мови і мислення. Описано найбільш поширені концепції дослідження тексту, зокрема лінгвістична, психологічна, методична, психолінгвістична. Проаналізовано категорію семантичної напруженості і лексичної рекурентності, які впливають на сприйняття, розуміння і запам’ятовування текстового матеріалу. Семантична напруженість тексту визначається як суб’єктивна категорія, зумовлена ступенем смислової і змістової новизни тексту для реципієнта. До основних чинників, які підвищують семантичну напруженість тексту відносять: лексичні одиниці з широкою семантикою, спеціальну термінологію, дейктичні одиниці, оказіональні слова, слова з імпліцитним значенням, абревіації та власні назви, референтну неоднозначність лексичних одиниць тощо. Встановлено, що семантична напруженість може виконувати дві основні функції: конструктивну і деструктивну, де конструктивність напруженості полягає у тому, що вона являє собою джерело нової інформації, а її деструктивність призводить до неадекватно сприйняття і розуміння. Рекурентність визначається як механізм породження, репрезентації та актуалізації смислу. Зазначається, що рекурентність можна досліджувати у широкому та вузькому контекстах. У вузькому значенні рекурентність розглядається як повтор на рівні структурної організації тексту, де вона репрезентується відповідними одиницями на фонетичному, морфологічному, лексичному, синтаксичному рівнях. У широкому розумінні рекурентність - це культурна і лінгвокультурна універсалія, яка є ключовою для гуманітарних наук. Встановлено, що надмірна насиченість письмового тексту рекурентними одиницями негативно впливає на процес перекладу, викликаючи розсіювання уваги, створення хибного уявлення про простоту і зрозумілість матеріалу, зниження запам’ятовування і як результат неправильного відтворення. Теоретичні положення були підтверджені експериментальними даними: для успішного запам’ятовування коефіцієнт рекурентності не повинен перевищувати показника 0,20-0,25. Отримані результати можна використовувати у навчанні як усного , так і письмового видів перекладу.

Метою досліджень, результати якої викладені у статті, було вивчення впливу віку свиноматок і кнурів на їх багатоплідність із урахуванням сезону року та віку тварин. Дослідження проводилися в дослідному господарстві ДП ДГ „Гонтарівка” Вовчанського району Харківської області. Для відтворення поголів’я у господарстві використовують природне парування свиноматок. Осіменіння свиноматок було проведено згідно зі схемою досліджень. Для проведення експериментальної роботи на свинофермі племзаводу було відібрано 35 голів основних свиноматок та 4 кнури породи уельс різного віку та різної живої ваги. Було сформовано чотири групи маток. З метою вивчення впливу сезону року на продуктивність свиноматок, першу серію досліджень провели восени, другій серію – навесні за тією ж схемою. Використовували у обох серіях досліджень одних і тих самих тварин. По різних групах тварин багатоплідність коливалась в межах від 10,56 до 11,78 голів. Краща група (матки у віці 18 міс. за зимових опоросів) перевершувала рівень багатоплідності гіршої групи (матки у віці 24 міс. за літніх опоросів) на 11,55 % (р < 0,05). В той же час, влітку було отримано на 1,81 % більші значення показника багатоплідності (11,26±0,189 порося на матку), порівняно з зимовими опоросами (11,06±0,189 порося на матку), хоча й різниця була не вірогідною. В межах окремих серій досліджень, кращі значення багатоплідності були отримані за використання більш вікових кнурів (48 міс.), хоча й різниці також були не вірогідними. Вірогідні розбіжності встановлено між молодими матками (18 міс.), що були осімінені дорослими кнурами (48 міс) за літніх опоросів, та молодими матками (18 міс.), що були осімінені молодими кнурами (18 міс.) за зимових опоросів. Ці розбіжності були на рівні 4,68 % (р < 0,05). Відносно консолідований показник багатоплідності (за визначення коефіцієнтів фенотипової консолідованості обома способами) було отримано лише по одній групі тварин – свиноматок середнього віку (24 міс.) за їх осіменіння кнурами середнього віку (24 міс.) за літніх опоросів. Найменш консолідованими (за визначення коефіцієнтів фенотипової консолідованості обома способами) були показники багатоплідності у вікових маток (48 міс.) за їх осіменіння віковими кнурами (48 міс.) як у літній так і у зимовий періоди

Метою досліджень, результати якої викладені у статті, було вивчення впливу віку свиноматок і кнурів на їх показники індексу СІВЯС із урахуванням сезону року та віку тварин. Дослідження проводилися в дослідному господарстві ДП ДГ „Гонтарівка” Вовчанського району Харківської області. Для відтворення поголів’я у господарстві використовують природне парування свиноматок. Осіменіння свиноматок було проведено згідно зі схемою досліджень. Для проведення експериментальної роботи на свинофермі племзаводу було відібрано 35 голів основних свиноматок та 4 кнури породи уельс різного віку та різної живої ваги. Було сформовано чотири групи маток. З метою вивчення впливу сезону року на показники індексу СІВЯС свиноматок, першу серію досліджень провели восени, другій серію – навесні за тією ж схемою. Використовували у обох серіях досліджень одних і тих самих тварин. По різних групах тварин індекс СІВЯС коливався в межах від 93,88 до 98,41 балів. Хоча й не було отримано вірогідних розбіжностей між групами за індексом СІВЯС, вірогідні відмінності були отримані за абсолютними показниками. Краща група перевершувала рівень багатоплідності гіршої групи на 11,55 % (р < 0,05). Враховуючи те, що індекс є комплексним показником, що характеризує загальний рівень відтворної здатності свиноматок, значення показників живої маси при відлученні, враховуючи молочність свиноматок, в певній мірі нівелювали розбіжності між групами. Та разом із тим, всього чотири групи перевершували середні значення по всім групам. Ці групи були сформовані із маток різного віку. Їх об’єднувало те, що вони були осемінені більш віковими кнурами. В межах окремих серій досліджень, кращі значення багатоплідності також були отримані за використання цих кнурів. Саме це, за достатньо вирівняної маси гнізд при відлученні, було визначальним фактором за розрахунку індексу СІВЯC. Більш консолідовані значення показнику індексу СІВЯС були за літніх опоросів. В межах вікових періодів найменш консолідованим рівнем показника індексу СІВЯС в період зимових опоросів відзначались матки у віці 18 міс. за їх осіменіння кнурами того ж віку. В період літніх опоросів – вікові матки за їх осіменіння віковими кнурами. Натомість найбільш консолідованими в період зимових опоросів були матки молодші матки з кнурами у віці 24 та 48 міс. В літній же період найбільш консолідованими були матки молодші матки за їх осіменіння віковими кнурами.

Дослідження присвячене процесу вилучення пектину з кірок динь кислотним методом. Вивчено хімічний склад кірки динь сортів «Мирзачульська», «Гулябі», «Інжирна», «Гурбек» та «Амері», безпосередньо вміст пектину у зразках. В якості екстрагенту пектинових речовин була використана хлоридна кислота. З метою зниження кількості поставлених експериментів та оптимізації дослідження було використано регресійний аналіз експериментальних даних. Для дослідження впливу деяких технологічних факторів на вилучення пектину із зразків було поставлено експерименти за планом ПФЕ 23. Кожен експеримент було відтворено тричі. Встановлено фактори, що впливають на вихід пектину. Визнчено, що найбільший вміст пектину був у зразках сорту «Мирзачульська» – 10.9 %. Відзначено високу точність математичної моделі, що описує процес, що вивчається (коефіцієнт детермінації – 0.98). Доведено динаміку ступеня вилучення пектину зі збільшенням концентрацій кислоти в діапазоні 0.5...1.25 %, температури (60...90 ˚С) та зменшення розмірів частинок сировини, що піддаються гідролізу. Встановлено тривалість процесу екстракції, за якої досягається максимальний ступінь вилучення пектину (95–98 %): вона становить 40...60 хв. Рекомендовано наступні параметри екстракції: концентрація кислоти – 1.25 %, температура – ​​90 ˚С. Дослідження присвячене процесу вилучення пектину з кірок динь кислотним методом. Вивчено хімічний склад кірки динь сортів «Мирзачульська», «Гулябі», «Інжирна», «Гурбек» та «Амері», безпосередньо вміст пектину у зразках. В якості екстрагенту пектинових речовин була використана хлоридна кислота. З метою зниження кількості поставлених експериментів та оптимізації дослідження було використано регресійний аналіз експериментальних даних. Для дослідження впливу деяких технологічних факторів на вилучення пектину із зразків було поставлено експерименти за планом ПФЕ 23. Кожен експеримент було відтворено тричі. Встановлено фактори, що впливають на вихід пектину. Визнчено, що найбільший вміст пектину був у зразках сорту «Мирзачульська» – 10.9 %. Відзначено високу точність математичної моделі, що описує процес, що вивчається (коефіцієнт детермінації – 0.98). Доведено динаміку ступеня вилучення пектину зі збільшенням концентрацій кислоти в діапазоні 0.5...1.25 %, температури (60...90 ˚С) та зменшення розмірів частинок сировини, що піддаються гідролізу. Встановлено тривалість процесу екстракції, за якої досягається максимальний ступінь вилучення пектину (95–98 %): вона становить 40...60 хв. Рекомендовано наступні параметри екстракції: концентрація кислоти – 1.25 %, температура – ​​90 ˚С.

Регіональний ландшафтний парк «Знесіння» оголошений об’єктом природно-заповідного фонду України ухвалою Львівської обласної Ради народних депутатів від 02 грудня 1993 року №327. Парк створений для збереження і відтворення унікального природно-історичного комплексу гряди Знесіння і прилеглих територій давніх поселень Знесіння і Кривчиць. Територія Парку належить до категорії земель природоохоронного, оздоровчого, рекреаційного та історико-культурного призначення. Для Парку відведена територія площею 312,10 га. Для регулювання впливу міського оточення і формування єдиного природно-архітектурного ансамблю Парку і прилеглих територій, виділяється охоронна зона площею 473,61 га. Площа Парку разом з охоронною зоною – 785,71 га.В роботі проведено ряд мікологічних досліджень різних ділянок грунту а також вирахувано всі необхідні показники та коефіцієнти для ефективного моніторингу стану ґрунтів. Під час досліджень застосовується споровий препарат на органічній основі. Дослідження проводились у весняний період. Для закріплення ефекту та з метою мінімізації ризику втрати позитивної динаміки, з урахуванням негативних сукцесійних змін, які спостерігались раніше, рекомендується провести впродовж вегетаційного сезону повторну інокуляцію мікоризованим споровим препаратом ґрунту гори Лева в РЛП «Знесіння».

Важливим питанням діяльності лісогосподарських підприємств є недопущення негативного впливу на лісові екосистеми або його мінімізація на засадах сталого лісокористування. Встановлено, що екологічно безпечним експортне виробництво лісогосподарського підприємства можна вважати за умов, коли фінансові надходження за реалізацію експортної продукції будуть на рівні, який даватиме змогу відшкодовувати витрати на виробництво і реалізацію експортної продукції, витрати на відтворення лісів, які внаслідок заготівлі (вирубок деревини на експорт) зазнали втрат. Тобто фінансові надходження від реалізації експортної продукції повинні повністю компенсувати виробничі втрати (вилучені деревинні ресурси) в процесі заготівлі внаслідок вирубки лісів. Обґрунтовано, що еколого-безпечна експортна діяльність лісогосподарських підприємств залежить від рівня виробничого навантаження на лісові ресурси. Таке навантаження у процесі заготівлі деревини на експорт виражається у витратах на заготівлю і реалізацію експортної продукції, витратах на ліквідацію (перероблення) додаткових відходів виробництва та на відновлення лісів, а також у втратах від експортного виробництва харчових, кормових, технічних, лікарських та інших лісоресурсів. Запропоновано методику оцінювання експортної діяльності підприємства способом розрахунку показника – коефіцієнта екологічної загрози виробничого навантаження від виробництва експортної продукції. Ця методика дає змогу оцінити стан та рівень загрози лісовій екосистемі для вибору стратегії управління еколого-безпечною експортною діяльністю, адекватної до умов та особливостей конкретного лісогосподарського підприємства.

Досліджено видовий склад ксилотрофних макроміцетів у грабово-сосново-дубових деревостанах (стаціонар кафедри лісівництва: секція I – 120-130-річне материнське насадження і 50-річні лісостани, відтворені природним шляхом після здійснених різних способів поступових рубань – секції II, III, IV) та в сосново-букових, букових і соснових деревостанах Страдчівського навчально-виробничого лісокомбінату. Найбільше різноманіття ксилотрофних макроміцетів виявлено в материнському деревостані. Серед дослідних секцій найбільшу видову різноманітність ксилотрофних грибів виявлено на секції III, де проведена рівномірна поступова двоприйомна рубка, найменшу – на секції II, де проведена рівномірна поступова триприйомна рубка. Однак таксаційні показники деревостанів, відновлених природним шляхом, не вплинули істотно на видовий склад афілофорових грибів. Гірший санітарний стан характерний для материнського деревостану на контрольній секції, що пов'язано із значним віком дерев і проведенням у 2013-2014 рр. на дослідних секціях доглядових рубань низовим методом. Загалом санітарний стан дуба на всіх контрольних секціях є гіршим порівняно із сосною та грабом. Для дерев дуба також встановлено найвищий коефіцієнт ослабленості на усіх дослідних секціях. Інтенсивність процесів диференціації дерев за санітарним станом найвищим є на контролі, де деревостан уже перейшов у вікову групу – перестиглі. У сосново-букових, чистих букових і соснових деревостанах формується склад ксилотрофних макроміцетів, ідентичний з грабово-сосново-дубовими лісостанами. Водночас бук і сосна у чистих деревостанах мають гірші показники санітарного стану, ніж у мішаних лісостанах. У чистих соснових і букових деревостанах вищим є коефіцієнт інтенсивності процесів диференціації дерев порівняно із мішаними насадженнями. Встановлено зростання кількості дерев із різноманітними патологіями та пошкодженнями в чистих деревостанах бука порівняно із мішаними. У чистих сосняках вищою є кількість дерев із стовбуровими гнилями та плодовими тілами трутовиків. У всіх обстежених мішаних деревостанах переважають макроміцети із екологічної групи сапротрофи на незруйнованій деревині. Серед паразитичних макроміцетів найбільшу небезпеку становлять Fomes fomentarius, Laetiporus sulphureus, Ganoderma applanatum, Porodaedalea pini, які є причиною втрати технічної якості деревини.

Наукові дослідження стають ефективними тоді, коли природу подій чи явищ можна розглядати з єдиних позицій, виробити універсальний підхід до них, сформувати загальні закономірності. Більшість сучасних фундаментальних наукових проблем і високих технологій тісно пов’язані з явищами, які лежать на границях різних рівнів організації. Природничі та деякі з гуманітарних наук (економіка, соціологія, психологія) розробили концепції і методи для кожного із ієрархічних рівнів, але не володіють універсальними підходами для опису того, що відбувається між цими рівнями ієрархії. Неспівпадання ієрархічних рівнів різних наук – одна із головних перешкод для розвитку дійсної міждисциплінарності (синтезу різних наук) і побудови цілісної картини світу. Виникає проблема формування нового світогляду і нової мови.Теорія складних систем – це одна із вдалих спроб побудови такого синтезу на основі універсальних підходів і нової методології [1]. В російськомовній літературі частіше зустрічається термін “синергетика”, який, на наш погляд, означує більш вузьку теорію самоорганізації в системах різної природи [2].Мета роботи – привернути увагу до нових можливостей, що виникають при розв’язанні деяких задач, виходячи з уявлень нової науки.На жаль, теорія складності не має до сих пір чіткого математичного визначення і може бути охарактеризована рисами тих систем і типів динаміки, котрі являються предметом її вивчення. Серед них головними є:– Нестабільність: складні системи прагнуть мати багато можливих мод поведінки, між якими вони блукають в результаті малих змін параметрів, що управляють динамікою.– Неприводимість: складні системи виступають як єдине ціле і не можуть бути вивчені шляхом розбиття їх на частини, що розглядаються ізольовано. Тобто поведінка системи зумовлюється взаємодією складових, але редукція системи до її складових спотворює більшість аспектів, які притаманні системній індивідуальності.– Адаптивність: складні системи часто включають множину агентів, котрі приймають рішення і діють, виходячи із часткової інформації про систему в цілому і її оточення. Більш того, ці агенти можуть змінювати правила своєї поведінки на основі такої часткової інформації. Іншими словами, складні системи мають здібності черпати скриті закономірності із неповної інформації, навчатися на цих закономірностях і змінювати свою поведінку на основі нової поступаючої інформації.– Емерджентність (від існуючого до виникаючого): складні системи продукують неочікувану поведінку; фактично вони продукують патерни і властивості, котрі неможливо передбачити на основі знань властивостей їх складових, якщо розглядати їх ізольовано.Ці та деякі менш важливі характерні риси дозволяють відділити просте від складного, притаманного найбільш фундаментальним процесам, які мають місце як в природничих, так і в гуманітарних науках і створюють тим самим істинний базис міждисциплінарності. За останні 30–40 років в теорії складності було розроблено нові наукові методи, які дозволяють універсально описати складну динаміку, будь то в явищах турбулентності, або в поведінці електорату напередодні виборів.Оскільки більшість складних явищ і процесів в таких галузях як екологія, соціологія, економіка, політологія та ін. не існують в реальному світі, то лише поява сучасних ЕОМ і створення комп’ютерних моделей цих явищ дозволило вперше в історії науки проводити експерименти в цих галузях так, як це завжди робилось в природничих науках. Але комп’ютерне моделювання спричинило розвиток і нових теоретичних підходів: фрактальної геометрії і р-адичної математики, теорії хаосу і самоорганізованої критичності, нейроінформатики і квантових алгоритмів тощо. Теорія складності дозволяє переносити в нові галузі дослідження ідеї і підходи, які стали успішними в інших наукових дисциплінах, і більш рельєфно виявляти ті проблеми, з якими інші науки не стикалися. Узагальнюючому погляду з позицій теорії складності властиві більша евристична цінність при аналізі таких нетрадиційних явищ, як глобалізація, “економіка, що заснована на знаннях” (knowledge-based economy), національні і світові фінансові кризи, економічні катастрофи і ряд інших.Однією з інтригуючих проблем теорії є дослідження властивостей комплексних мережеподібних високотехнологічних і інтелектуально важливих систем [3]. Окрім суто наукових і технологічних причин підвищеної уваги до них є і суто прагматична. Справа в тому, що такі системи мають системоутворюючу компоненту, тобто їх структура і динаміка активно впливають на ті процеси, які ними контролюються. В [4] наводиться приклад, коли відмова двох силових ліній системи електромережі в штаті Орегон (США) 10 серпня 1996 року через каскад стимульованих відмов призвели до виходу із ладу електромережі в 11 американських штатах і 2 канадських провінціях і залишили без струму 7 млн. споживачів протягом 16 годин. Вірус Love Bug worm, яких атакував Інтернет 4 травня 2000 року і до сих пір блукає по мережі, приніс збитків на мільярди доларів.До таких систем відносяться Інтернет, як складна мережа роутерів і комп’ютерів, об’єднаних фізичними та радіозв’язками, WWW, як віртуальна мережа Web-сторінок, об’єднаних гіперпосиланнями (рис. 1). Розповсюдження епідемій, чуток та ідей в соціальних мережах, вірусів – в комп’ютерних, живі клітини, мережі супермаркетів, актори Голівуду – ось далеко не повний перелік мережеподібних структур. Більш того, останнє десятиліття розвитку економіки знань привело до зміни парадигми структурного, функціонального і стратегічного позиціонування сучасних підприємств. Вертикально інтегровані корпорації повсюдно витісняються розподіленими мережними структурами (так званими бізнес-мережами) [5]. Багато хто з них замість прямого виробництва сьогодні займаються системною інтеграцією. Тому дослідження структури та динаміки мережеподібних систем дозволить оптимізувати бізнес-процеси та створити умови для їх ефективного розвитку і захисту.Для побудови і дослідження моделей складних мережеподібних систем введені нові поняття і означення. Коротко опишемо тільки головні з них. Хай вузол i має ki кінців (зв’язків) і може приєднати (бути зв’язаним) з іншими вузлами ki. Відношення між числом Ei зв’язків, які реально існують, та їх повним числом ki(ki–1)/2 для найближчих сусідів називається коефіцієнтом кластеризації для вузла i:. Рис. 1. Структури мереж World-Wide Web (WWW) і Інтернету. На верхній панелі WWW представлена у вигляді направлених гіперпосилань (URL). На нижній зображено Інтернет, як систему фізично з’єднаних вузлів (роутерів та комп’ютерів). Загальний коефіцієнт кластеризації знаходиться шляхом осереднення його локальних значень для всієї мережі. Дослідження показують, що він суттєво відрізняється від одержаних для випадкових графів Ердаша-Рені [4]. Ймовірність П того, що новий вузол буде приєднано до вузла i, залежить від ki вузла i. Величина називається переважним приєднанням (preferential attachment). Оскільки не всі вузли мають однакову кількість зв’язків, останні характеризуються функцією розподілу P(k), яка дає ймовірність того, що випадково вибраний вузол має k зв’язків. Для складних мереж функція P(k) відрізняється від розподілу Пуассона, який мав би місце для випадкових графів. Для переважної більшості складних мереж спостерігається степенева залежність , де γ=1–3 і зумовлено природою мережі. Такі мережі виявляють властивості направленого графа (рис. 2). Рис. 2. Розподіл Web-сторінок в Інтернеті [4]. Pout – ймовірність того, що документ має k вихідних гіперпосилань, а Pin – відповідно вхідних, і γout=2,45, γin=2,1. Крім цього, складні системи виявляють процеси самоорганізації, змінюються з часом, виявляють неабияку стійкість відносно помилок та зовнішніх втручань.В складних системах мають місце колективні емерджентні процеси, наприклад синхронізації, які схожі на подібні в квантовій оптиці. На мові системи зв’язаних осциляторів це означає, що при деякій критичній силі взаємодії осциляторів невелика їх купка (кластер) мають однакові фази і амплітуди.В економіці, фінансовій діяльності, підприємництві здійснювати вибір, приймати рішення доводиться в умовах невизначеності, конфлікту та зумовленого ними ризику. З огляду на це управління ризиками є однією з найважливіших технологій сьогодення [2, 6].До недавніх часів вважалось, що в основі розрахунків, які так чи інакше мають відношення до оцінки ризиків лежить нормальний розподіл. Йому підпорядкована сума незалежних, однаково розподілених випадкових величин. З огляду на це ймовірність помітних відхилень від середнього значення мала. Статистика ж багатьох складних систем – аварій і катастроф, розломів земної кори, фондових ринків, трафіка Інтернету тощо – зумовлена довгим ланцюгом причинно-наслідкових зв’язків. Вона описується, як показано вище, степеневим розподілом, “хвіст” якого спадає значно повільніше від нормального (так званий “розподіл з тяжкими хвостами”). У випадку степеневої статистики великими відхиленнями знехтувати вже не можна. З рисунку 3 видно, наскільки добре описуються степеневою статистикою торнадо (1), повені (2), шквали (3) і землетруси (4) за кількістю жертв в них в США в ХХ столітті [2]. Рис. 3. Системи, які демонструють самоорганізовану критичність (а саме такі ми і розглядаємо), самі по собі прагнуть до критичного стану, в якому можливі зміни будь-якого масштабу.З точки зору передбачення цікавим є той факт, що різні катастрофічні явища можуть розвиватися за однаковими законами. Незадовго до катастрофи вони демонструють швидкий катастрофічний ріст, на який накладені коливання з прискоренням. Асимптотикою таких процесів перед катастрофою є так званий режим з загостренням, коли одна або декілька величин, що характеризують систему, за скінчений час зростають до нескінченності. Згладжена крива добре описується формулою,тобто для таких різних катастрофічних явищ ми маємо один і той же розв’язок рівнянь, котрих, на жаль, поки що не знаємо. Теорія складності дозволяє переглянути деякі з основних положень ризикології та вказати алгоритми прогнозування катастрофічних явищ [7].Ключові концепції традиційних моделей та аналітичних методів аналізу і управління капіталом все частіше натикаються на проблеми, які не мають ефективних розв’язків в рамках загальноприйнятих парадигм. Причина криється в тому, що класичні підходи розроблені для опису відносно стабільних систем, які знаходяться в положенні відносно стійкої рівноваги. За своєю суттю ці методи і підходи непридатні для опису і моделювання швидких змін, не передбачуваних стрибків і складних взаємодій окремих складових сучасного світового ринкового процесу. Стало ясно, що зміни у фінансовому світі протікають настільки інтенсивно, а їх якісні прояви бувають настільки неочікуваними, що для аналізу і прогнозування фінансових ринків вкрай необхідним став синтез нових аналітичних підходів [8].Теорія складних систем вводить нові для фінансових аналітиків поняття, такі як фазовий простір, атрактор, експонента Ляпунова, горизонт передбачення, фрактальний розмір тощо. Крім того, все частіше для передбачення складних динамічних рядів використовуються алгоритми нейрокомп’ютинга [9]. Нейронні мережі – це системи штучного інтелекту, які здатні до самонавчання в процесі розв’язку задач. Навчання зводиться до обробки мережею множини прикладів, які подаються на вхід. Для максимізації виходів нейронна мережа модифікує інтенсивність зв’язків між нейронами, з яких вона побудована, і таким чином самонавчається. Сучасні багатошарові нейронні мережі формують своє внутрішнє зображення задачі в так званих внутрішніх шарах. При цьому останні відіграють роль “детекторів вивчених властивостей”, оскільки активність патернів в них є кодування того, що мережа “думає” про властивості, які містяться на вході. Використання нейромереж і генетичних алгоритмів стає конкурентноздібним підходом при розв’язанні задач передбачення, класифікації, моделювання фінансових часових рядів, задач оптимізації в галузі фінансового аналізу та управляння ризиком. Детермінований хаос пропонує пояснення нерегулярної поведінки і аномалій в системах, котрі не є стохастичними за природою. Ця теорія має широкий вибір потужних методів, включаючи відтворення атрактора в лаговому фазовому просторі, обчислення показників Ляпунова, узагальнених розмірностей і ентропій, статистичні тести на нелінійність.Головна ідея застосування методів хаотичної динаміки до аналізу часових рядів полягає в тому, що основна структура хаотичної системи (атрактор динамічної системи) може бути відтворена через вимірювання тільки однієї змінної системи, фіксованої як динамічний ряд. В цьому випадку процедура реконструкції фазового простору і відтворення хаотичного атрактора системи при динамічному аналізі часового ряду зводиться до побудови так званого лагового простору. Реальний атрактор динамічної системи і атрактор, відтворений в лаговому просторі по часовому ряду при деяких умовах мають еквівалентні характеристики [8].На завершення звернемо увагу на дидактичні можливості теорії складності. Розвиток сучасного суспільства і поява нових проблем вказує на те, що треба мати не тільки (і навіть не стільки) експертів по деяким аспектам окремих стадій складних процесів (професіоналів в старому розумінні цього терміну), знадобляться спеціалісти “по розв’язуванню проблем”. А це означає, що істинна міждисциплінарність, яка заснована на теорії складності, набуває особливого значення. З огляду на сказане треба вчити не “предметам”, а “стилям мислення”. Тобто, міждисциплінарність можна розглядати як основу освіти 21-го століття.

Проаналізовано та обґрунтовано поняття еколого-безпечного експортного виробництва лісогосподарських підприємств, як такого, за якого фінансові надходження від реалізації експортної продукції є на рівні, що дає змогу відшкодовувати витрати на виробництво і реалізацію цієї продукції, витрати на відтворення лісу і на відновлення корисних соціальних та екологічних функцій лісу, які внаслідок вирубок понесли відповідні втрати. Встановлено, що для забезпечення екологічно безпечного функціонування лісових екосистем у процесі експортної діяльності лісогосподарських підприємств фінансові надходження від реалізації експортної продукції повинні повністю компенсувати виробничі втрати (вилучені деревинні ресурси), а також втрати соціальних і екологічних функцій лісу. Систематизовано еколого-економічні фактори, які впливають на безпеку експортної діяльності лісогосподарських підприємств, а також проаналізовано величину і характер цього впливу. Запропоновано та обґрунтовано методику оцінювання рівня екологічної безпеки експортної діяльності, яка базується на розрахунку коефіцієнта рівня екологічної безпеки підприємства. Ця методика передбачає здійснення комплексного оцінювання безпеки експортної діяльності показниками, що враховують ступінь екологічної загрози від виробничого навантаження на лісові екосистеми в процесі виробництва лісопродукції на експорт і ступінь навантаження від експортної діяльності на соціальні та екологічні функції лісу. Запропонована методика розрахунку рівня екологічної загрози від експортної діяльності лісогосподарських підприємств з урахуванням впливу зазначених факторів дає змогу оцінити стан еколого-економічної безпеки експортної діяльності цих підприємств. Така оцінка слугуватиме передумовою для розроблення та прийняття підприємством необхідних управлінських рішень для підвищення ефективності експортної діяльності на засадах сталого розвитку. Запропоновану методику можна використати для оцінювання стану еколого-економічної безпеки експортної діяльності підприємств суміжних галузей національного господарства для прийняття ними адекватних управлінських рішень.

Для виховання і формування цінностей особистої фізичної культури школяра необхідні відповідні умови організації фізичного виховання і визначення його значущого статусу та іміджу в суспільстві. Проте вчені відзначають украй низький рейтинг цінностей фізичної культури в сучасному суспільстві. На думку авторів, необхідні кардинальні зміни щодо розуміння суті фізичної культури на базі широкого філософсько-культурологічного підходу, що дадуть можливість зорієнтувати систему неспеціальної фізкультурної освіти на формування і відтворення людини в цілісній єдності тілесного і духовного. Критерієм оцінки ефективності педагогічної діяльності у сфері неспеціальної фізкультурної освіти, на думку М. Маєвського, має бути не лише рівень здобутих нових фізкультурних знань, формування рухових умінь і навичок, розвиток фізичних здібностей, але і позитивне мотиваційно-потребове ставлення до фізичної культури, що може проявлятися у зверненні до саморозвитку, самовираження, самооцінки, самоконтролю, самопізнання, самовиховання, самореалізації, самовизначення, самоосвіти, самовдосконалення, тобто до самореалізації й удосконалення свого духовного і фізичного начала, що і є важливим феноменом культури. Мета дослідження полягає у визначенні адекватності самооцінки фізичного розвитку за показниками фізичної підготовленості дівчат середніх класів для виявлення ефективності засобів педагогічного контролю в процесі фізичного виховання. Були використані такі методи дослідження: аналіз даних науково-методичної літератури, нормативно-правових документів і програм з фізичної культури, педагогічне тестування фізичної підготовленості, методи математичної статистики, тест-опитувальник Є.В. Боченкової «Самоопис фізичного розвитку». Дослідження проводилось протягом березня – квітня 2021 року. Спочатку ми визначали фізичну підготовленість дівчат 6-го та 9-го класів за загальноприйнятою методикою. Також дівчата відповідали на запитання опитувальника для визначення самооцінки фізичного розвитку (за Є.В. Боченковою). Пропонувалось дати самооцінку своєму фізичному розвитку за такими показниками: «здоровʼя», «координація рухів», «фізична активність», «стрункість тіла», «спортивні здібності», «глобальне фізичне «Я», «зовнішній вигляд», «сила», «гнучкість», «витривалість» та «самооцінка». Результати дослідження та ключові висновки. Самооцінка – це елемент самопізнання, рефлексії, який характеризується емоційно насиченою оцінкою себе як особистості, своїх можливостей, критичним ставленням до себе і впливає на ефективність діяльності людини. Самооцінка формується протягом розвитку підлітків під впливом соціуму і може відображати їх ціннісні орієнтації, які стимулюють або пригнічують діяльність, спрямовану на саморозвиток. Аналіз взаємозв’язку між показниками допомагає визначити засоби, завдяки яким дівчата відчувають можливість досягнення визначеної мети. Ми розглядаємо кореляційні зв’язки між самооцінкою та показниками фізичного розвитку. Найвищі коефіцієнти кореляції шестикласниць між показниками самооцінки і фактичними показниками фізичного розвитку не перевищують r = 0,9 (сила) та по r = 0,8 (фізична активність та стрункість тіла). Найвищі коефіцієнти кореляції дев’ятикласниць між показниками самооцінки і фактичними показниками фізичного розвитку не перевищують r = 0,9 (гнучкість) та по r = 0,8 (координація рухів, фізична активність, спортивні здібності, глобальне фізичне «Я»). Проведені дослідження виявили неадекватність самооцінки фізичної підготовленості дівчат середніх класів, що свідчить про важливість теоретичного висвітлення і практичного впровадження в уроки фізичної культури розділу педагогічного контролю і самоконтролю фізичної підготовленості, який має бути стимулом для самовдосконалення в процесі фізичного виховання.

The demographic problems of rural areas are interrelated with economic, social, and even political issues. Therefore, given the relevance of the topic, the article analyzes the demographic situation in rural areas based on indicators of natural reproduction and age-sex structure of the population. It should be noted that data processing in smaller administrative entities creates advantages for monitoring positive or critical trends and reflects a more contrasting state of the demographic situation. The research article describes the differentiation of the natural population growth rate at the level of administrative raions. The map «Natural increase (decrease) rate of the Ukrainian rural population in 2018» is presented for its visual display. Characteristic interregional differences in age structure can be traced on compiled histograms. Correlation between birth rates, mortality rates, and population share in age categories: 0–15, 16–59, 60 years and older is calculated to assess the interactions of natural movement and age-sex structure. The comparison of the data of the mean and median age by regions was performed to analyze the age structure of the rural population. The balanced sex structure in settlements is both an important factor and a result of the demographic situation. Therefore, the shares of the male and female population for each age group and in all regions of Ukraine are calculated in the process of performing the practical part of the research (as of 2018). Assessment of territorial differences in the demographic burden is of great social importance. The result of the analysis of the population data set in each age group showed that the greatest demographic load exists in Chernihivska, Khmelnytska, Sumska, Vinnytska, Kyivska, Poltavska, Luhanska, Cherkaska, and Zhytomyrska regions. The obtained results of the analysis of the above-mentioned demographic parameters are summarized in the conclusions. Based on them, areas with a critical demographic situation in rural areas have been identified.Key words: rural population, age-sex structure, depopulation, natural population movement. Демографічні проблеми сільської місцевості взаємопов’язані з економічною, соціальною та навіть політичною проблематикою. Тому, з огляду на актуальність теми, у статті здійснено аналіз демографічної ситуації у сільській місцевості на основі показників природного відтворення та статево-вікової структури населення. Варто зазначити, що опрацювання даних на територіально менших адміністративних утвореннях створює переваги для моніторингу позитивних чи критич-них тенденцій та відображає більш контрастний стан демографічної ситуації. У дослідженні описано диференціацію коефіцієнта природного приросту населення на рівні адміністративних районів, а для її наочного відображення представлено картосхему «Природний приріст (скорочення) сільського населення України, 2018 р.». Характерні міжрегіональні відмінності вікової структури можна простежити на складених гістограмах. Для оцінки взаємовпливів природного руху та статево-вікової структури розраховано кореляцію між коефіцієнтами народжуваності, смертності та часткою населення у вікових категоріях: 0–15, 16–59, 60 років і старше. Також з метою аналізу вікової структури сільського населення виконано порівняння даних середнього та медіанного віку за областями. Збалансоване статеве співвідношення є водночас вагомим чинником і результатом демографічної ситуації. Тому в процесі виконання практичної частини дослідження розраховано частки чоловічого та жіночого населення для кожної вікової групи та у всіх районах України (ста-ном на 2018 рік). Важливе соціальне значення має оцінка територіальних відмінностей демографічного навантаження. Результат аналізу масиву даних чисельності населення у кожній віковій групі показав, що найбільше демографічне навантеження існує у Чернігівській, Хмельницькій, Сумській, Вінницькій, Київській, Полтавській, Луганській, Черкаській та Житомирській областях. Отримані результати вищезгаданих демографічних параметрів підсумовано у висновках. На їх основі виділено території із критичною демографічною ситуацією у сільській місцевості.Ключові слова: сільське населення, статево-вікова структура, депопуляція, природний рух населення.

У статті розглянуто визначення валідності й надійності тестів, які формуються за методом відновлюваних фрагментів. Проаналізовано структуру контрольованого теоретичного матеріалу обмеженої галузі знань, мовних виразів, які описують предмети контролю, та надійності тесту. Наведено методику визначення найістотніших складових надійності розглянутих тестів: надійності кількісного визначення коефіцієнта засвоєння і технологічної надійності. Результати проведених педагогічних експериментів довели, що тести даного класу дозволяють з високою надійністю провадити контроль засвоєння теоретичного матеріалу на рівні відтворення в будь-якій галузі знань. Показано, що валідність тестів з відновлюваними фрагментами в основному обумовлюється ступенем структурування і методичною проробкою контрольованого матеріалу і може сягати наперед заданих показників, аж до рівня абсолютної валідності.

Аналіз досвіду топогеодезичного забезпечення (ТГЗ) Збройних Сил України (ЗС України) за останні роки вказує на наявність у цій сфері діяльності суттєвих проблемних питань, а саме: застарілість топографічних карт та топогеодезичної техніки; недосконалість організаційної структури сил і засобів (СіЗ) ТГЗ ЗС України. На сьогоднішній день у складі військ ОК залишилися лише картографічні частини та склад топографічних карт, які не спроможні здійснювати своєчасне та у необхідних обсягах оновлення топогеодезичної інформації (ТГІ). Такий стан свідчить про потребу у відтворенні в ОК необхідного складу СіЗ ТГЗ. Для успішного проведення якісних змін в системі ТГЗ необхідно прийняти відповідні науково обґрунтовані рішення, які в свою чергу, потребують використання сучасного методичного апарату. У статті висвітлена удосконалена методика обґрунтування складу СіЗ ТГЗ військ ОК у мирний час. Новизна запропонованої методики полягає у наступному: по-перше, у визначеній аналітичній залежності коефіцієнту “старіння” ТГІ від часу, яка, на відміну від існуючих, має нелінійний характер та більш адекватно відображає процес зазначеного старіння, що дозволяє більш коректно визначати обсяги робіт, які повинні виконуватися топогеодезичними підрозділами; по-друге, удосконалено спосіб визначення величини коефіцієнту підготовленості спеціалістів топогеодезичних підрозділів, у якому, на відміну від існуючих, рівень підготовленості особового складу визначається виходячи з частки особового складу різної кваліфікації та впливу цього рівня на швидкість виконання топогеодезичних робіт; по-третє, запропоновано спосіб визначення оптимального варіанту складу сил і засобів ТГЗ, який, на відміну від існуючих, базується на вирішенні оптимізаційної задачі математичного програмування з мінімізацією витрат на створення та утримання топогеодезичних відділень. При цьому забезпечуватиметься виконання обсягу робіт, які повинні виконуватись топогеодезичними підрозділами.

Аналіз досвіду топогеодезичного забезпечення (ТГЗ) Збройних Сил України (ЗС України) за останні роки вказує на наявність у цій сфері діяльності суттєвих проблемних питань, а саме: застарілість топографічних карт та топогеодезичної техніки; недосконалість організаційної структури сил і засобів (СіЗ) ТГЗ ЗС України. На сьогоднішній день у складі військ ОК залишилися лише картографічні частини та склад топографічних карт, які не спроможні здійснювати своєчасне та у необхідних обсягах оновлення топогеодезичної інформації (ТГІ). Такий стан свідчить про потребу у відтворенні в ОК необхідного складу СіЗ ТГЗ. Для успішного проведення якісних змін в системі ТГЗ необхідно прийняти відповідні науково обґрунтовані рішення, які в свою чергу, потребують використання сучасного методичного апарату. У статті висвітлена удосконалена методика обґрунтування складу СіЗ ТГЗ військ ОК у мирний час. Новизна запропонованої методики полягає у наступному: по-перше, у визначеній аналітичній залежності коефіцієнту “старіння” ТГІ від часу, яка, на відміну від існуючих, має нелінійний характер та більш адекватно відображає процес зазначеного старіння, що дозволяє більш коректно визначати обсяги робіт, які повинні виконуватися топогеодезичними підрозділами; по-друге, удосконалено спосіб визначення величини коефіцієнту підготовленості спеціалістів топогеодезичних підрозділів, у якому, на відміну від існуючих, рівень підготовленості особового складу визначається виходячи з частки особового складу різної кваліфікації та впливу цього рівня на швидкість виконання топогеодезичних робіт; по-третє, запропоновано спосіб визначення оптимального варіанту складу сил і засобів ТГЗ, який, на відміну від існуючих, базується на вирішенні оптимізаційної задачі математичного програмування з мінімізацією витрат на створення та утримання топогеодезичних відділень. При цьому забезпечуватиметься виконання обсягу робіт, які повинні виконуватись топогеодезичними підрозділами.