Список использованных источников
Ricker W. Stock and recruitment // Journal of the fisheries research board of Canada, 1954. Vol.11, №5, P. 559–623.
Переварюха А.Ю. Циклические колебания и этапность развития в новых моделях динамики популяций // Вестник Удмуртского государственного университета. Математика. Механика. Компьютерные науки. 2008. Вып. 3. С. 116-125.
Еремеева Е.Ф., Смирнов А.И. Теория этапности развития и её значение в рыбоводстве// Теоретические основы рыбоводства. М.: Наука, 1965, С. 129-138.
Разработка базы данных гидробиологического и гидрохимического мониторинга Невской губы и Финского залива
Бабанов К.В., Поляк М.Д.
СПб ГУАП, Санкт-Петербург,markpolyak@gmail.com
Аннотация
В статье рассмотрены основные особенности разрабатываемой в СПб ГУАП совместно с ФГБУ «Северо-западное УГМС» и ИЭФБ РАН базы данных результатов гидробиологического мониторинга Невской губы и восточной части Финского залива. Описана структура базы данных, приведены сведения о содержащейся в ней информации по гидробиологическим, гидрологическим и гидрохимическим показателям. Представлены примеры первичной информации из справочников результатов мониторинга, использовавшихся для наполнения базы данных.
Ключевые слова: база данных; экологический мониторинг; Невская губа; Финский залив; фитопланктон; хлорофилл; зоопланктон; зообентос.
В 1981 г. систематические гидробиологические наблюдения Невской губы и восточной части Финского залива впервые были включены в программу гидролого-гидрохимического мониторинга, производящегося Северо-Западным управлением по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды Росгидромета (Северо-Западное УГМС) [1,2]. Полученные в ходе наблюдений за водным объектом сведения о функционировании гидробиоты и ее структуре позволяют ответить на множество вопросов, например, о наличии загрязнения в водоеме или о реакции экосистемы на появление загрязнения по степени произошедших в ней нарушений. В конечном итоге эти сведения, совместно с гидрохимическими данными, позволяют уточнять характеристики экосистемы, что крайне важно для устойчивого развития расположенных на берегах Финского залива городов, и, прежде всего, Санкт-Петербурга.
Несмотря на то, что гидробиологический мониторинг в акватории Санкт-Петербурга ведется уже более 30 лет, централизованной системы хранения и обработки накапливаемых данных на сегодняшний момент не существует [3]. Данным фактом обусловлена актуальность разрабатываемой информационной системы (ИС) и базы данных (БД) результатов гидробиологического мониторинга. Указанная ИС позволит эффективно хранить и обрабатывать накопленные массивы данных по фитопланктону, бентосу, зоопланктону, фотосинтетическим пигментам, гидрохимии, а так же и другие данные, имеющиеся в электронном виде и на бумажных носителях.
Имеющиеся данные мониторинга можно разделить на три группы: гидробиологические, гидрохимические и гидрологические данные. Соответственно, разрабатываемая ИС будет включать в себя три связанных друг с другом банка данных. В состав разрабатываемого банка данных по гидробиологии входит информация о следующих сообществах и описывающих их параметрах:
Зоопланктон - видовой состав, численность, биомасса и пр.;
Зообентос - видовой состав, численность, биомасса и пр.;
Фитопланктон - видовой состав, численность, биомасса;
фотосинтетические пигменты - концентрации хлорофилла «a», «b» и «c»;
бактериопланктон и его продукция;
первичная продукция и деструкция органического вещества;
микрофлора донных отложений;
биотестирование.
Банк данных по гидрохимии содержит информацию о концентрациях органических веществ, растворенного кислорода, солености, тяжелых металлов, пестицидов и т.п., всего более 30 параметров. Помимо этого, имеется информация о метеорологических характеристиках в местах отбора проб.
Банк данных по гидрологии содержит общую информацию о местах отбора проб. А именно: глубина, прозрачность, характер грунта (для проб зообентоса), температура воды на поверхности и на горизонте отбора пробы, цветность воды ипр. Отдельно вынесена информация по метеорологическим параметрам в местах отбора проб, включающая в себя сведения о скорости и направлении ветра, силе и направлении волнения, облачности, направлении и скорости течения, температуре воздуха, абсолютной и относительной влажности, атмосферном давлении.
Было принято решение создать базу данных, структура которой была бы очевидна и при необходимости обладала возможностью расширения. Описанные выше банки данных по гидробиологии, гидрохимии и гидрологии объединены единой логической структурой, представленной на рисунке 1. Можно заметить, что благодаря предложенной структуре база данных не зависит от пробируемых данных, а это значит, что при появлении необходимости добавить новый тип проб в БД, не потребуется ее перепроектировать, будет достаточно лишь добавить новые таблицы для новых данных и связать их с таблицей «Проба».
На рисунке 1 таблица «Водная зона» содержит в себе характеристику всех водных зон, на которых отбирались пробы. В каждой водной зоне (акватории) находится несколько станций отбора проб (таблица «Станция» на рисунке 1). Таблица «Проба» соответствует приходу судна на станцию и выполнению процесса отбора проб на этой станции. Одновременно могут отбираться пробы нескольких типов, например, пробы для определения фитопланктона, фотосинтетических пигментов, зообентоса и т.д. Также каждая из проб может быть отобрана повторно для получения серии проб в одном и том же месте за короткий временной промежуток. Усреднение данных по серии проб позволяет получить более точные результаты и оценить погрешность методов измерения.
Рис.1. Логическая структура спроектированной базы
Так же было получено универсальное решение для представления данных по фитопланктону, бентосу и зоопланктону. Это объясняется тем, что при отборе проб собирались однотипные данные.
Для определения фитопланктона, зоопланктона и зообентоса собирались данные по групповому и видовому составу, количественные показатели по группам в пробе и количественные данные по видам в пробе. Таким образом, одна и та же логическая структура банка данных может использоваться для хранения результатов наблюдения за различными гидробионтами.
В качестве примера рассмотрим структуру таблиц по фитопланктону, представленную на рисунке 2. Здесь таблица «Проба фитопланктона» описывает пробу фитопланктона, в которой может содержаться множество таксономических видов, перечисленных в таблице «Вид в пробе».
Так же создается таблица «Группа в пробе», описывающая данные по обнаруженным группам фитопланктона в пробе. Таблицы «Вид в пробе» и «Группа в пробе» содержат в себе идентификаторы известных групп и видов фитопланктона, которые представлены в таблицах «Вид фитопланктона» и «Группа фитопланктона» соответственно.
Таким образом, таблица «Вид фитопланктона» фактически является перечнем всех таксонов, встречавшихся за все время ведения мониторинга.
Рис. 2. Логическая структура таблиц по фитопланктону
Необходимость в разработке рассматриваемой ИС появилась в результате отсутствия удобного доступа к данным: информация хранится по большей части на бумажных носителях [4‑6], что затрудняет ее анализ и обработку. Переведенные же на цифровые носители данные представлены в различных форматах хранения, варьирующих год от года, поскольку оцифровка производилась несистематически.
Ниже в таблицах 1 и 2 представлены фрагменты оцифрованных данных, имеющихся в электронном виде в форматах документов MS Office Word и Excel. Данные с бумажных носителей будут оцифрованы и представлены в таких же форматах для упрощения процесса их добавления в БД.
Таблица 1.