1ostroshenko_v_v_ostroshenko_l_yu_sistemnyy_analiz_i_modeliro

Теоретические модели. Основываются на математическом описании механизмов физиологических процессов, массо- и энергообмена в среде обитания растений и агроэкологических связей, соответствующим имеющимся знаниям об определенных процессах роста и развития растений. Модели этой категории довольно сложные. Их целесообразно использовать при разработке различных прикладных агроэкологических моделей.

Полуэмпирические модели. Предназначены для принятия решений на различных временных уровнях и занимают промежуточное положение между эмпирическими и теоретическими моделями. В рассматриваемой категории моделей части системы, которые характеризуются не меняющимися в последующем параметрами, описываются эмперическими зависимостями. Для частей системы, параметры которых могут быть изменены для оптимизации процесса, используются теоретические зависимости. Если, например, в модели продуктивности посева рассматривается связь между приростом биомассы и транспирацией за вегетационный период, то используются эмпирические зависимости. Расчеты режимов тепла, влаги и света в этой же модели основываются на уравнениях массо- и энергообмена в среде обитания растений, параметры которых можно менять при поиске оптимальных решений.

Применение рассмотренных категорий моделей взаимосвязано.

3. Структура модели продуктивности

Общая структура модели продуктивности агроэкосистемы содержит описание роста и развития растений, радиационного режима посева, водного и теплового режимов почвы и посева, минерального питания растений,

экологических взаимодействий, влияния как контролируемых, так и неконтролируемых внешних воздействий.

На основе этих характеристик оцениваются:

массо- и энергообмен, происходящий в среде обитания растений и в самих растениях;

121

совокупность биофизических и физиологических процессов в растительном покрове, определяющих прирост биомассы, рост и развитие отдельных органов растений и формирование конечного урожая;

экологические взаимодействия выращиваемых культурных растений с сорняками и вредителями, болезнетворными микроорганизмами.

Модели продукционного процесса носят динамический характер. Это значит, что в процессе моделирования рассчитываются во временном аспекте (от посева или посадки до уборки урожая зерновых или выкопки сеянцев) все характеристики и параметры системы почва – растение – приземный воздух. Следовательно, в результате расчетов можно получить определенные данные о нарастании сухой биомассы растений (как отдельных органов, так и посева в целом), об интенсивности увлажнения или иссушения почвы, о переносе, поглощении и трансформации минеральных веществ и органических соединений и др.

При построении модели и работе с ней предполагается, что посев является горизонтально однородным, а все «перетоки» веществ в системе происходят в вертикальном направлении. Поэтому при динамическом моделировании рассчитывают вертикальные профили входящих в модель основных переменных, например профили влажности в почве и приземном воздухе, температура воздуха, листьев и почвы; нитратов в почве; биомассы корней и надземных органов растений и т.д.

4. Балансовый и динамический характер моделей

Необходимость рассчитывать все приходные и расходные статьи для каждой субстанции определяет балансовый характер моделей продукцион-

ного процесса. Так, рассчитывая водный режим (водный блок), следует учитывать выпадение осадков (или полив, дождевание), перехват этих осадков надземными органами растений, возможное образование слоя свободной влаги на поверхности почвы, перемещение влаги по почвенным слоям, обмен с грунтовыми водами, поглощение воды корнями, ее движение

122

по ксилеме, транспирацию и т.д. Аналогичным образом в модели замыкаются циклы круговорота по углероду, азоту и другим элементам.

Однако, независимо от степени сложности модель не может дать ответ на все вопросы, возникающие при исследовании агроэкосистем. Поэтому целесообразно идти путем создания набора моделей, объединяемых общей идеей и решаемых на основе единого математического обеспечения.

Наряду с рассмотренными вопросами, в агроэкологии применяется моделирование, связанное с оптимизацией ландшафта территории сельскохозяйственного назначения (или лесокультурного фонда), экологич - ности применяемых технологий, динамики антропогенных загрязнений агроэкосистем; производства экологически безопасной продукции (сельско - хозяйственной и лесохозяйственной), систем рационального использования природно-ресурсного потенциала аграрного (лесохозяйственного) сектора, рациональной организации фермерских хозяйств, акционерных обществ, обществ с ограниченной ответственностью с учетом их специализации и требований экологической безопасности и др.

Большая роль отводится полевому опыту. Его ориентирование должно быть направлено не на конечный результат, а на динамический подход к продукционному процессу.

КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ

1.Дайте пояснения и ответьте на следующие вопросы:

1.Какие особенности характерны для агроэкологических систем? В чем их отличие (и сходство) с экологическими системами?

2.Как агроэкологические модели подразделяются по категориям?

3.Охарактеризуйте структуру модели продукционного процесса.

4.В чем заключается балансовый и динамический характер модели?

5.Какова роль полевого опыта?

2.Составьте схемы:

-подразделение модели по категориям.

-общая продуктивность агросистемы.

123

Глава 14. ВОЗМОЖНОСТИ МАТЕМАТИКО - КАРТОГРАФИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ РАСТИТЕЛЬНОСТИ

Цель излагаемого материала: познакомиться с картографическим прогнозированием и составлением первичных (рабочих) картосхем моделируемой растительности; с методикой восстановления (синтеза, аппроксимации) ареалов растительности; с выявлением тенденций изменения климатических параметров.

Вопросы:

1.Возможности математико-картографического моделирования растительности

2.Методика восстановления (моделирование) исходной растительности.

3.Восстановление ареалов исходной растительности.

4.Тенденция вековой динамики лесной растительности в связи с изменением климата.

1.Возможности математико-картографического моделирования растительности.

Картографическое моделирование растительности в основном связано с аппроксимацией структуры, продуктивности и других характеристик растительности.

Для этого используются различные математические статистики [Берлянт, 1978; Жуков и др., 1978; и др.]. Последующие исследования в этом направлении стимулировались во многом благодаря широкому применению информационного анализа, используемого в биогеографических и других исследованиях [Пузаченко и др., 1975; Пузаченко, Скулкин, 1981; Киселев, 1985, 2002; Усольцева, 1985 и др.]. Установлены основные, наиболее общие закономерности организации растительного покрова лесов, что позволило

124

провести синтез (восстановление) структуры лесной растительности для произвольно заданных условий физико-географической среды.

Одни авторы [Киселев, 2002] большое внимание уделяют методологическим принципам математико-картографического моделирования пространственно-временной структуры биотических компонентов геосистем на разных территориальных уровнях.

Другие исследователи считают перспективным, для решения задач картографического моделирования, использование метода многомерного анализа связи растительности с экологическими факторами [Петропавлов-

ский, 1997, 2004; Семкин и др., 1986].

В последние десятилетия, в результате широкого использования персональных компьютеров появились большие возможности для составления серии карт прогнозной лесной растительности, отражающих наиболее вероятную растительность при заданных параметрах среды.

Для этого применяются специально разработанные программы,

позволяющие в рамках геоинформационных систем не только составлять первичные (рабочие) картосхемы моделируемой растительности, но и выводить на печать хорошего качества карты, отвечающие современным требованиям [Petropavlovsky, 1995]. Большое значение для выбора и обоснования путей и методов восстановления, реконструкции и охраны лесной расти-

тельности имеет прогнозирование, математико-картографическое моделирование наиболее вероятной структуры и продуктивности лесной растительности.

2. Методика восстановления (моделирования) исходной растительности.

Методика аппроксимации (восстановление, прогнозирование, моделирование) растительности приведена в работах Ю.Г. Пузаченко, А.В. Мокшина (1969), Б.С. Петропавловского, В.В. Онищенко (1980),

125

Б.И. Семкина и др., (1986); и др. и отражает несколько этапов [Петропавловский, 2004, с. 21]:

1)по каждому экологически значимому (ведущему) фактору среды и анализируемому таксону составляется матрица совместных частот;

2)проводится расчет коэффициентов наиболее специфичных соотноше-

ний;

3)определяются суммы (по каждой градации факторов среды и данного таксона) индексов, выражающих характерные, типичные соотношения между факторами среды по всем градациям и данным таксонам, маркируемых как 1 (условная вероятность больше априорной);

4)по максимальной сумме по всем градациям всех факторов определяется наиболее вероятный таксон для данных экологических условий.

На соответствующей картосхеме такой наиболее вероятный таксон (вид или сообщество) маркируется как точка путем «заливки» конкретной ячейки регулярной сетки или с помощью других обозначений. Это используется при математико-картографическом моделировании, в частности при восстановлении исходной (бывшей) растительности.

Материал следующего раздела изложен по данным публикации Б.С. Петропавловского [Леса Приморского края (эколого-географический анализ), 2004, с. 246-260].

3. Восстановление ареалов исходной растительности

На основе методики восстановления (синтеза, аппроксимации) растительности, проф. Б.С. Петропавловским (2004) для лесорастительных условий Приморского края, созданы ЭВМ-картосхемы лесной растительно-

сти на уровне лесообразующих пород с отображением точечных ареалов древесных пород, максимально соответствующих сочетанию десяти ведущих факторов среды (тепло, влага, годовые осадки, температура воздуха в январе и в июле, местоположение участка, высота над уровнем моря, крутизна склона и почва) (рис. 14-25).

126

Применялись 3 варианта восстановления лесной растительности, соответствующие разным наборам экологических факторов. Растительность восстанавливалась в 7065 точках регулярной сети, большая часть которых, естественно, приходится на лесопокрытую площадь. Не покрытая лесом площадь представлена в основном Приханкайской равниной.

По первому варианту восстановление лесообразующих пород по двум факторам среды – тепло и влагообеспеченности явно недостаточно для выявления структуры лесного покрова по преобладанию лесообразующих пород. Восстанавливаются лишь 4 преобладающие породы: ель аянская, кедр корейский, дуб монгольский и береза желтая (рис. 14).

По второму варианту (кроме факторов среды по первому варианту, использовались: годовые осадки, температура воздуха в январе и в июле) восстанавливаются уже 6 преобладающих пород: кроме перечисленных по первому варианту, пихта белокорая и береза даурская (рис. 15). Значительно уменьшилась площадь кедра. В пределах приморского ареала ели обозначились изолированные участки преобладания пихты белокорой. Это территории бассейна р. Самарги, Шкотовского плато и сопредельные территории с выходом на восточный макросклон, вплоть до Японского моря.

По третьему варианту (применены геоморфологические комплексы: местоположение участка, высота над уровнем моря, крутизна склона и почва)

отмечается довольно высокое соответствие восстановленной растительности современной ситуации, показанной на «Карте лесов Приморья…» [Петропавловский, 2001б]. Высокая мозаичность восстановленной лесной растительности и слишком мелкий масштаб не позволяют продемонстрировать эффективность аппроксимации по 3-му варианту. Это можно сделать, лишь приводя ЭВМ-картосхемы на отдельные лесообразующие породы. Следующая далее серия «индивидуальных» картосхем показывает точечные ареалы основных лесообразователей по 10-ти факторам среды. Эти индивидуальные картосхемы позволяют с помощью нанесенной координатной сетки достаточно точно определить координаты каждой точки.

127

Рис. 15. Восстановление доминанты основных лесообразующих пород по пяти факторам среды. 1 – кедр корейский; 2 – ель аянская; 3 – пихта белокорая; 4 – береза желтая; 5 – береза даурская; 6 – дуб монгольский

129

По верхней и правой стороне сеточного обрамления показана еще и рабочая сетка, с помощью которой собирался исходный материал. Таким образом, регулярная сеть точек основана на региональном (основном) уровне структурной организации растительности.

Площадь восстановленного кедра корейского (рис. 16), соответствую-

щего комплексу экологических факторов, несколько выше современной, что объясняется антропогенным фактором. Восстановленная растительность максимально соответствует первоначальному ареалу кедровых лесов в границах Приморского края.

Восстановленный ареал ели аянской в древостое (рис. 17) в основном находится в границах современного ареала этой породы в Приморье, лишь в бассейне р. Самарга восстановилось несколько «еловых» точек. Характерно, что бассейн этой реки занят целиком пихтой белокорой, что не соответствует действительности (рис. 18). В реальности эта порода входит, как правило, в состав древостоя чаще всего на уровне содоминанта. Заметна приуроченность ареала пихты к восточному макросклону Сихотэ-Алиня. В отрогах ВосточноМаньчжурских гор имеются лишь небольшие пятна восстановленного ареала доминанта – пихты белокорой.

Восстановленный ареал лиственницы (рис. 19) находится в своих естественных границах. При этом максимальное его участие отмечается в верховьях р. Бикин, в бассейнах рек Единка, Венюкова, Кабанья, Пея, Максимовка, Кузнецова и др. – по восточному макросклону, что полностью соответствует современному распространению этой древесной породы.

Восстановленный ареал дуба монгольского (рис. 20) значительно больше современного. Он занимает всю Приханкайскую равнину и Ханкайский район,

что отвечает современной ситуации.

Практически в современных границах восстановился ареал ясеня маньчжурского (рис. 21).

130