2. Виды эколого-математических моделей

Математическое моделирование водных экосистем

Начало математическому моделированию водных экосистем положили математики и биологи в первой трети двадцатого века. Этот процесс шел в русле создания математических моделей для биологических систем вообще. Задачи модельных исследований связаны с анализом закономерностей функционирования экосистем и сообществ, а также прогнозированием динамики основных параметров системы.

Водные экосистемы чаще всего моделируются как динамические системы, с изменением своих характеристик во времени. Поскольку такие динамические модели экосистем и составляют основное наполнение в этой области моделирования. Система характеризуется функциями ее характеристик от времени и пространственных координат материальных точек. Модельное описание динамики водной экосистемы состоит из следующих блоков:

1) динамика водной массы (течения, другие перемещения);

2) изменение состояния водной среды вследствие физико- химических превращений;

3) динамика живой составляющей экосистемы – биологического сообщества.

В основе моделирования сообщества лежит трофическая структура. Например, может использоваться следующая схема (рис.2):

Рис.2. Схема трофических взаимодействий в биологическом сообществе водных организмов [1]

Обсуждаемое здесь моделирование связано с живыми компонентами экосистемы. Неживые компоненты рассматриваются постольку, поскольку это необходимо для моделирования динамики основных параметров живых компонент. В свете этого цели математического моделирования водных экосистем могут быть следующими:

1) анализ качества биологической информации и данных о среде обитания;

2) анализ схемы и баланса основных потоков вещества (энергии) в экосистеме;

3) анализ последствий тех или иных воздействий на экосистему;

4) прогноз динамики основных характеристик экосистемы.

Основу функционирования экосистемы составляют нижние трофические уровни: планктон, бактерии, простейшие. От этих блоков зависят скорости и объемы потоков вещества или энергии в системе. Модели фитопланктонных и микробиологических сообществ чаще всего основаны на системах дифференциальных уравнений. Изучение и моделирование первичной продукции является предметом многочисленных исследований. Выработана концепция лимитирующих факторов и способы ее математической формализации.

Традиционный путь изучения сообществ микроорганизмов заключается в моделировании непрерывных культур. Скорость размножения может зависеть от концентрации клеток, концентрации субстрата, температуры, pH среды и прочих факторов.

При моделировании динамики фитопланктона, важную роли играет учет влияния уровня освещенности на скорость роста организмов. [5]

Моделирование почвенно-растительных систем

Химические вещества, выбрасываемые в окружающую среду, в конце концов, аккумулируются в почве. При этом почва выступает не только в качестве мощного аккумулятора загрязняющих веществ, особенно тех, которые медленно разрушаются в естественных условиях, и исходного звена в миграции токсикантов по наземным трофическим цепочкам, но и обладает, в отличие от других природных сред, трансформирующими свойствами по отношению ко многим классам загрязнителей.

Почвенная оболочка биосферы – педосфера – один из основных компонентов в природе, где происходит локализация химических элементов, сбрасываемых в окружающую среду вследствие его техногенной деятельности. Возможно также поступление в почву химических веществ и после их сброса в гидрографическую сеть с паводковыми водами, при орошении и т.п. Почва обладает исключительно большей емкостью поглощения техногенных примесей, и интенсивная их сорбция в почвах обеспечивает создание в наземной среде мощного слоя загрязнений. [10]

Значительную роль в изучении фитоценоза играет математическое моделирование. Создание математических моделей фитоценозов позволяет объединить знания в области физиологии растений, биофизике, почвоведении, метеорологии с тем, чтобы изучить функционирование фитоценозов различных степных ландшафтов.

Основной целью создания моделей биогеоценозов является:

• количественная оценка потенциального урожая различных видов растительности, произрастающих в различных агроклиматических условиях;

• прогнозирование новых параметров сортов растительности обеспечивающих максимальную продуктивность при имеющихся условиях окружающей среды;

• разработка критериев оценки воздействия окружающей среды на растительность различных агроландшафтов.

Уже давно развивается идея, что для выживания организмов наиболее важное значение имеет их высокая энергетическая мощность. Самые большие шансы для выживания у таких организмов, которые могут использовать максимальное количество энергии в единицу времени. Это даст организму большие возможности для поддержания и повышения организованности структур и функций. Такое свойство устойчивого неравновесного состояния живых организмов характеризуется тем, что свободная энергия их не соответствует минимуму. В ходе адаптации и эволюции возрастает степень приспособленности организмов к условиям жизни, происходит углубление неравновесного состояния их, что сопровождается понижением уровня энтропии живых организмов.

Устойчивое неравновесное состояние живых организмов достигается использованием энергии из внешней среды. Растения, например, создают запас свободной энергии путем использования и преобразования солнечной радиации и процесс фотосинтеза. При этом более эффективное использование фотосинтетически активной радиации (ФАР) при неизменном приходе солнечной радиации означает повышение уровня продуктивности. Разумеется, высокопродуктивные виды и особи обладают перед менее продуктивными растениями большим преимуществом для интенсивного роста, развития, в конечном счете, для выживания (особенно в условиях конкуренции в растительном сообществе). Растения, несомненно, обладают большим количеством разных других функций, которые подлежат совершенствованию в ходе адаптации. Но функции фотосинтеза и дыхания являются среди них основными. От их совершенства зависит обеспеченность энергией структурной организации организма растения и всех функций жизнедеятельности, а также функций, которые возникают после прекращения процесса фотосинтеза в растениях, включая и способность растений дать потомство.

Таким образом, задача сводится к нахождению комбинации таких параметров функций фотосинтеза и дыхания, при которых газообмен при заданных функциях среды является максимальным

Растения, поглощая листьями СО2 из атмосферы и корневой системой воду из почвы, создают в процессе фотосинтеза под воздействием энергии солнечной радиации органическое вещество в виде ассимилятов. Одновременно происходит транспирация, которая ответственна за снабжение растений водой и элементами минерального питания и за регуляцию теплового режима растений. В зависимости от интенсивности ФАР, водного и температурного режима, скорости ветра, концентрации СО2 в воздухе, плодородия почвы и видовых особенностей растений процесс фотосинтеза может происходить с большей или меньшей скоростью. [9]

Моделирование атмосферных процессов

Мезомасштабные атмосферные процессы.

Мезомасштабными процессами в атмосфере называют такие процессы, горизонтальный масштаб которых находится в приблизительном интервале 10 - 1000 км. К этим процессам относятся бризы, фены, бора, горно-долинные циркуляции, линии шквалов, мезоциклоны, мезомасштабные конвективные комплексы (МКК), конвективные ячейки и ряд других явлений. Часть этих явлений (линии шквалов, МКК, мезоциклоны) представляют серьезную опасность для хозяйственной инфраструктуры и нередко вызывают человеческие жертвы. В частности, в мезоциклонах, которые развиваются преимущественно над акваториями океанов, часто наблюдаются ураганный ветер и ливневые осадки, которые, при выходе мезоциклона на побережье, приносят существенный экономический ущерб. С мезомасштабными конвективными комплексами, (возникают обычно летом), связано рождение торнадо со всеми вытекающими печальными последствиями.

Мезомасштабные циркуляции атмосферы вызываются двумя видами неоднородности подстилающей поверхности. Первый вид неоднородности - это орографическая неоднородность (рельеф). Орографической неоднородностью обусловлены, в частности, склоновые и горно-долинные ветры, фены (в т.ч. знаменитая бора), подветренные вихревые цепочки (Кармана) и подветренные роторы. Второй вид неоднородности подстилающей поверхности - термическая неоднородность. Термическая неоднородность обусловлена различием радиационных (альбедо), теплофизических (коэффициент теплопроводности, теплоемкость) и аэродинамических (шероховатость) характеристик между контрастными типами подстилающих поверхности. Эти различия вызывают разную скорость нагревания и охлаждения этих поверхностей в суточном ходе, и, как следствие, разную суточную амплитуду температуры поверхности. разность температуры между соседними участками поверхности вызывает неоднородный нагрев нижней тропосферы, который инициирует развитие мезомасштабных циркуляций.

Несомненное практическое значение прогноза мезомасштабных процессов вызвало бурное развитие мезомасштабных численных моделей. Однако применение мезомасштабных моделей не ограничивается задачей прогноза погоды: они широко используются в исследовательских работах, расчетах переноса загрязнений, а также как средство регионализации климатических прогнозов. [11]

Мезомасштабные численные модели основаны на решении системы уравнений гидротермодинамики для ограниченной территории (как правило, размер области интегрирования таких моделей составляет несколько сотен километров по горизонтали и около 10 км по вертикали).

Заключение

В последнее время экологические проблемы привлекают внимание специалистов различных отраслей. В сложившейся критической экологической ситуации, на природоохранную деятельность, направленную на преодоление негативных тенденций в природопользовании, возлагаются значительные надежды.

До сих пор чаще используется и, можно сказать, традиционным является представление об окружающей среде как о среде природной. Однако существует и другое определение, сформированное с антропоэкологических позиций. В соответствии с ним, среда, окружающая человека, выступает как совокупность абиотической, биотической и социальной среды. Существует и два подхода в деятельности, связанной с охраной окружающей среды. При первом подходе, традиционном, природоохранная деятельность строится на защите природы от разрушающего влияния человека, при втором, характеризующем новый стиль мышления, охране, реконструкции и оптимизации подлежит совокупность природной и социальной среды.

Современная биологическая наука накопила огромный экспериментальный материал, относящийся к строению живых существ и их сообществ. Вместе с тем, уделяется недостаточное внимание систематизации эмпирического материала с единой теоретической точки зрения. По всей видимости, это связано с неподготовленностью теоретических концепций к анализу большого количества экспериментальных данных. Теоретическое естествознание приводит этот материал в целостную систему и отыскивает общие закономерности, присущие природным явлениям. Математическое естествознание разрабатывает модели, в той или иной мере адекватные всеобщим закономерностям, изучает их поведение.

Сопоставление функционирования этих моделей с действительностью позволяет судить о том, насколько полно выявлены основные закономерности данной области знания.

Важной особенностью развития биологической и экологической пауки является то, что построение моделей в ней требует такой модификации идей фундаментальных наук, которая равносильна выработке новых понятий в этих науках, применительно к анализу экологических процессов. [11]

Список используемой литературы

1. Абакумов А.И. Этапы математического моделирования. – Владивосток: Дальрыбвтуза, 1997. – 19 с.

2. Аверьянов А.Н. Системное познание мира: методологические проблемы. М., 1991, С. 204, 261–263.

3. Алексеев В.В. Физическое и математическое моделирование экосистем. – СПб: Гидрометеоиздат, 1992. – 367 с.

4. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем / М.: Наука 1988 г. 400с.

5. Васьковский М.Г. Гидрологический режим озера Ханка. – Л.: Гидрометеоиздат, 1978. – 175 с.

6. Веников В.А. Теория подобия и моделирования / М.: Высшая школа 1986 г. 480с

7. Гастев Ю. А., О гносеологических аспектах моделирования, в кн.: Логика и методология науки, М., 1967;

8. Геллер Е. С., Кибернетика в гуманитарных науках, М., 1973.

9. Ефремов И.В. Моделирование почвенно-растительных систем. – М: ЛКИ, 2008. – 152 с.

10. Пегов С.А., Хомяков П.М. Моделирование развития экологических систем. –СПб: Гидрометеоиздат, 1991. – 221 с.

11. Мониторинг окружающей среды // Охрана труда и безопасность жизнедеятельности. – URL: http://ohrana-bgd.narod.ru/pravo5.html. Режим доступа: свободный. Дата обращения: 18.04.2014.

12. Сичивица О.М. Методы и формы научного познания. М., Высшая школа, 1993., С. 95.

13. Уемов А. И., Логические основы метода моделирования, М., 1971;

14. Фpолов И.Т. Гносеологические пpоблемы моделиpования. М., Наука, 1961, С.20.

15. Философский словарь (под ред. М.Т. Фролова) — М., Политическая литература, 1986, С. 560.

16. Хорафас Д.Н. Системы и моделирование / М.: Мир 1976 г. 420с.

17. Штофф В. А., Моделирование и философия, М. - Л., 1966;

27