- •Оглавление
- •Элементарные почвенные процессы, в которых основную роль играет превращение минеральной части почвенной толщи
- •Элементарные почвенные процессы, в которых ведущую роль играет превращение органической части почвенной массы
- •Элементарные почвенные процессы, в которых ведущую роль играет превращение и передвижение минеральных и органических продуктов почвообразования
- •Факторы почвообразования
- •Черноземы при орошении: процессы и свойства.
- •Специфика почвообразования в поймах и дельтах рек Северной Евразии.
- •Господство аккумулятивных типов коры выветривания
- •Осадконакопление в поймах и дельтах
- •Дренирование поймами и дельтами окружающих равнин
- •Гидроморфность почв пойм и дельт
- •Окислительно-восстановительные процессы
- •Биогенность поименно-дельтовых почв
- •Особенности почвообразования и функционирования почв в условиях многолетней и длительной сезонной мерзлоты. Эволюция почв в условиях криогенеза. Криогенные процессы и явления в почвах.
- •Условия и факторы формирования городских почв
- •Систематика и диагностика городских почв
- •Социально-экономические функции
- •Санитарные функции почв
- •Плодородие как интегральная агроэкосистемная функция почв. Принципы рационального использования и охраны почв на основе учёта их экосистемных и биосферных функций.
- •Первый период русской истории
- •Государственное управление в системе земельных ресурсов и охраны окружающей среды.
- •Муниципальное управление в экологической сфере, в области землепользования и охраны почв.
- •Почвозащитные системы земледелия
- •Целевые конструкции, имеющие определенное предназначение, например, газоны, парковые зоны, «зеленые крыши», рекультивационные зоны, геохимические барьеры и пр.
- •Теоретические расчеты слоистых почвенных конструкций целевого назначения: изучение текстуры материалов, их гидрофизических и физико-химический свойств.
- •Препроцессоры расчетных моделей.
- •Использование физически обоснованных имитационных моделей для прогнозирования и расчета почвенных конструкций.
- •Математическое моделирование в почвоведении Математизация науки
- •Математизация почвоведения
- •Математическое моделирование, основные понятия.
- •Возможные цели моделирования
- •Анатомия математических моделей (переменные состояния, внешние переменные, контролирующие переменные, математические уравнения, параметры, универсальные константы)
- •Вычислительный эксперимент и его достоинства.
- •1. Биогеохимические и биоэнергитические динамические модели
- •2. Статические биогеохимические и биоэнергетические модели
- •3. Модели динамики популяций
- •4. Структурно‐динамические модели
- •5. Fuzzy модели (модели, основанные на нечеткой логике)
- •6. Искусственные нейронные сети
- •7. Индивидуально‐ориентированные модели
- •История развития биогеохимических моделей
- •Виды биогеохимических моделей (организм-ориентированные и процесс-ориентированные).
- •Уравнение неразрывности, уравнение переноса (уравнения Дарси, Фурье, Ричардса).
- •Условия на границах.
- •Экспериментальное обеспечение моделей влаго-, соле- и теплопереноса. Основные функции.
- •Аппроксимация экспериментальных данных.
- •Педотрансферные функции.
- •Ионные равновесия с твердой фазой. Конвективно-диффузионное уравнение.
- •Кинетики разных порядков.
- •Понятие о риске, расчеты рисков
- •Информационные технологии в почвоведении Процесс проведения научного исследования с использованием эвм
- •Активные и пассивные эксперименты
- •Способы обеспечения репрезентативности выборки
- •Проблемы обеспечения непротиворечивости и целостности данных
- •Виды «коробочек с усиками»
- •Нормальная вероятностная бумага
- •Квантильное представление распределения как свертка информации
- •Критерии проверки выборки на нормальность: хи-квадрат и КолмагороваСмирнова
- •Критерии сравнение средних 2 независимых выборок (t-критерий и критерий Манна-Уитни)
- •Ограничения критерия Манна-Уитни
- •Модель двухфакторного дисперсионного анализа без взаимодействия.
- •Множественная регрессия
- •Инновационный менеджмент Национальные инновационные системы, мировой и отечественный опыт.
- •1.2.3. Развитие инноватики в Российской Федерации
- •1.2.4. Законодательная и нормативно-методическая база инноватики в Российской Федерации
- •Виды результатов интеллектуальной деятельности (рид) и способы их охраны.
- •Авторское и патентное право (объекты прав и способы оформления).
- •Оформление авторских прав в рф осуществляется:
- •Охрана секретов производства в режиме коммерческой тайны.
- •Понятие трансфера (коммерческий и некоммерческий) и коммерциализации технологий.
- •Внебюджетное финансирование (личные сбережения, банковские программы, призовые фонды конкурсов инновационных проектов, «бизнес-ангелы», венчурные фонды).
- •Палеопочвы
- •Виды палеопочв:
- •Палеопочва как стратиграфическая единица.
- •Геосоль.
- •Теоретическая и практическая значимость изучения палеопочв.
- •Ландшафтная интерпретация палеопочв.
- •Коэволюция жизни и почв как новая парадигма естествознания.
- •Основные этапы эволюции педосферы.
- •Археологическое почвоведение - реконструкция природной среды и развития общества на основе палеопочвенных данных. Эволюция природной среды в плейстоцене и голоцене на основе изучения палеопочв.
- •Ландшафт Научные основы почвенно-ландшафтного проектирования для оптимизации факторов жизни растений.
- •Агротехнические мероприятия для оптимизации свойств почв.
- •Принципы проектирования.
- •Этапы проектирования.
- •Почвенно-ландшафтное зонирование территории.
- •Выбор ключевых точек, обоснование физических, химических, биологических анализов почв и вод, отбор почвенных проб и проб воды. Оптимизация необходимых работ.
- •Организационные работы в почвенно-ландшафтном проектировании: последовательность и документация.
- •Организация рельефа.
- •Геопластика.
- •Агротехнические работы.
- •Учет факторов среды и физиологии растений при проведении посадочных работ.
- •Фитоценотическое представление о газоне, виды газонов, газонных трав, оценка качества газонов.
- •Создание благоприятных условий для роста и развития травяно-дернового покрова.
- •Причины деградации газонов.
- •Почвенно-ландшафтное проектирование в условиях города.
- •История садово-паркового искусства, регулярный и пейзажный стили.
7. Индивидуально‐ориентированные модели
Индивидуально‐ориентированное моделирование или индивидуум‐ориентированное от англ. individual‐based modeling использует подход, в рамках которого основным объектом модели является индивид, представляющий собой уникальную, дискретную единицу, у которой есть некоторый набор характеристик, изменяющихся в течение жизненного цикла. Каждый из индивидов взаимодействует с другими индивидами. Модели этого типа строят «снизу вверх», начиная с элементов системы (индивидов).
Модельер определяет поведение только индивидов, а общее поведение системы является результатом совокупной деятельности многих индивидов, каждый из которых следует своим собственным правилам взаимодействия со средой и другими индивидами. Целью моделирования в этом случае является понимание того, каким образом интегральные свойства системы возникают из множества локальных взаимодействий между ее элементами (индивидуумами).
Индивидуально‐ориентированные модели, учитывающие положение индивидуумов в пространстве, называются пространственно‐распределенными. Они могут быть дискретными (пространство представлено в виде дискретной сетки, состоящей из клеток) и непрерывными. Пространственно‐распределенные модели, в которых индивидуумы могут менять положение в пространстве, называется пространственно‐мобильными индивидуально‐ориентированными моделями. Примеры индивидуально‐ориентированных экологических моделей приводится в монографии Г.С. Розенберга (2013).
8. Пространственные модели
Этот тип моделей представляет особый интерес для экологов и почвоведов, так как экосистемы и почвы являются пространственно‐распределенными системами. Результаты моделирования могут быть представлены в GIS. Недостатки пространственных моделей связаны с очень высокой информационной емкостью и трудностями их калибровки и проверки.
9. Стохастические модели
Стохастические модели учитывают вероятностный характер изучаемых явлений и имеют дело со случайными переменными и функциями.
10. Экотоксикологические модели
Эти модели рассматривают поведение и распределение токсических компонентов в экосистемах и ландшафтах.
11. Гибридные модели
Гибридные модели можно развивать, комбинируя разные типы из вышеперечисленного списка моделей.
Среди классификаций почвенных моделей наибольшую известность получила классификация, построенная с учетом иерархических уровней организации почв (Hoosbeek, Bryant, 1992). Авторы рассматривают следующие семь иерархических уровней (табл. ниже)
В качестве основного уровня выбран педон. Каждому уровню иерархии соответствуют свой спектр моделей от качественных до количественных и от эмпирических, которые не рассматривают причинно‐следственные связи, до теоретических, отражающих механизмы и законы (рис. I.1.4).
Классификация моделей (по Hoosbeek, Bryant, 1992).
История развития биогеохимических моделей
Уже в конце девятнадцатого века на самом раннем этапе развития почвоведения П.А. Костычевым (1889) были начаты исследования динамики органического вещества и предложено уравнение, описывающие минерализацию растительных остатков.
Позднее в 1937 году И.В. Тюриным было опубликовано уравнение для расчета предельного уровня накопления органического вещества в почве:
S = (1−a)A / x (4.1)
S – предельный уровень накопления гумуса в почве, а – коэффициент разложения поступающих в почву растительных остатков. А – количество поступающего в почву опада, х – коэффициент разложения гумуса.
За рубежом первые математические модели динамики органического вещества почв появились в конце тридцатых – начале сороковых годов двадцатого столетия (Nikiforov, 1936; Jenny, 1941; Henin, Dupuis, 1945).
Среди ранних моделей наибольшую известность получила экспоненциальная модель Иенни (Jenny, 1941; 1949), в которой для описания динамики органического углерода или азота в почве использовано уравнение вида:
(4.2)
где X – содержание органического С или N в почве; А – ежегодное поступление органического C или N; k – коэффициент минерализации (доля органического C или N, минерализующаяся за год).
Решение этого дифференциального уравнения характеризует изменения содержания органического углерода или азота в почве со временем:
(4.3)
где X0 – содержание органического С или N в почве в начальный момент времени;
Xe – содержание органического углерода или азота в почве в стационарном состоянии.
В модели Хенина и Дюпуи (цит. по Molina and Smith, 1998), предполагается, что определенная доля поступивших в почву растительных остатков гумифицируется:
(4.4)
где y – содержание органического вещества в почве; w – количество поступающих в почву растительных остатков; k1 – константа скорости гумификации (доля растительных остатков, трансформирующаяся в гумус), названная в этой работе изогумусовым коэффициентом); k2 – константа скорости минерализации органического вещества почвы.
Первая глобальная модель биогеохимических циклов тоже была построена в первой половине прошлого века. Автором этой биосферной модели был В.А. Костицын, который в 20‐х годах тесно сотрудничал с В.И. Вернадским и является его учеником и последователем. В.А. Костицын один из первых математиков, понявших место и значение математических моделей в изучении биосферных процессов. В 1935 году в Париже он опубликовал книгу «Эволюция атмосферы», в которой представил математические модели, рассматривающие круговорот углерода, кислорода и азота. В России она была опубликована только с полувековым опозданием в 1984 году под названием «Эволюция атмосферы, биосферы и климата» с замечательным послесловием академика Н.Н. Моисеева, в котором обсуждается значение этой работы.
Исторический тренд развития биогеохимических моделей характеризует рис.
Количество моделей начинает быстро расти, начиная с 70‐х годов, что связано с работами по Международной биологической программе и программе «Человек и биосфера», а также с увеличением доступности ЭВМ и широким распространением методов имитационного моделирования.
Материалы, полученные в результате исследований по международной биологической программе (МБП) (1964‐1974) были представлены в форме концептуально‐балансовых моделей, характеризующих круговорот биофильных элементов в различных типах экосистемах.
Основы методологии построения таких моделей заложены в работах Г. Одума (1961), Дж. Форрестера (1961), А.А. Ляпунова (1970), А.А. Ляпунова и А.А. Титляновой (1971).
При построении концептуально‐балансовых моделей экосистема разбивается на блоки (компоненты или компартменты), содержащие определенные запасы вещества и обменивающиеся им между собой и окружающей средой. На основе экспериментальных данных определяются запасы вещества в выделенных блоках, скорости обмена между ними, а также скорости входных и выходных потоков. Модель представляют в виде потоковой диаграммы с указанием запасов и скоростей потоков.
Такие модели оказываются полезными при планировании дальнейших исследований, потому что при их построении, как правило, выявляют недостаточно изученные звенья круговорота вещества в экосистемах. Они используются для описания квазистационарных состояний экосистем, либо усредненных по времени ситуаций, а также для характеристики биологического круговорота в экосистеме в конкрентные последовательные моменты времени в целях мониторинга.
Недостатком этого класса моделей является их статический характер. Их можно рассматривать как этап обобщения исходной экологической информации при построении динамических биогеохимических моделей, для построения которых необходимо иметь четкое представление об основных взаимодействиях компонентов экосистемы (Базилевич, Гильманов, 1985).
Более эффективным инструментом изучения функционирования, почв экосистем и биосферы в целом являются динамические модели биогеохимических циклов.
70‐е годы прошлого века характеризуются их активным развитием в рамках имитационных моделей различных типов экосистем. Ярким примером является широко известная созданная в США модель степной экосистемы ELM (Ecosystem Level Model). Эта очень детальная модель, в структуру которой входят следующие блоки: абиотический, динамики продуцентов и консументов, динамики саранчи, разложения органического вещества и динамики азота и фосфора. Каждый блок ELM представляет собой самостоятельную имитационную модель.
Одним из наиболее важных блоков является блок трансформации органического вещества. Поступающие на поверхность и в почву органические остатки в зависимости от исходного содержания азота разделены на быстро и медленно разлагающиеся фракции. Деструкторы представлены активной и пассивной формами. В этой подмодели учитывается локализация органическое вещества на поверхности или в трех слоях почвы на глубине 0‐4, 4‐15 и 15‐60 см. Это сделано для того, чтобы учесть изменения значений наиболее важных упрвляющих параметров влажности и температуры в зависимости от локализации (Hunt, 1977). Подмодели азота и фосфора подробно описаны в работах Reuss and Innis (1977), and Cole et al. (1976).
Значительное влияние на развитие динамических моделей биогеохимических циклов в нашей стране оказали работы Т.Г. Гильманова (1974; 1975). Особенно изданная в 1978 году его монография: «Математическое моделирование биогеохимических циклов в травяных экосистемах». В этой работе обсуждается постановка задачи математического моделирования биогеохимических циклов в экосистемах на основе системного подхода, а также подробно описывается построение конкретной математической модели взаимосвязанных циклов воды и углерода в травяной экосистеме.
В конце 70‐х и начале 80‐х годов появились первые версии Ротамстедской модели (Jenkinson and Rayner, 1977) и модели CENTURY (Parton et al., 1983; 1988), описывающих динамику органического вещества почв и позволяющие прогнозировать их реакцию на глобальные изменения климата, хозяйственные воздействия и смену характера землепользования. Они получили очень широкую известность, непрерывно развиваются и в настоящее время активно используются при решении различных экологических задач.
Развитие моделей динамики органического вещества почв в конце ХХ века отражают несколько обстоятельных обзоров (Jenkinson, 1990; McGill, 1996; Molina and Smith, 1998; Falloon and Smith, 2000a; Van Keulen, 2001), а также сеть (SOMNET), созданная в рамках международной Геосферно‐биосферной программы (IGBP) по проекту Global Change and Terrestrial Ecosystems (GCTE).
Она содержит информацию о 30 моделях, описывающих превращения органического вещества почв (Smith et al., 1996; 1997; online at http://yacorba.res.bbsrc.ac.uk/cgi‐bin/somnet). Характеристике современного уровня развития биогеохимических моделей и обсуждению нерешенных проблем моделирования динамики органического вещества посвящены вышедшие в последнее время обзоры (Shibu et al., 2006; Manzoni, Porporato, 2009; Рыжова, 2011; Чертов, Комаров, 2013). В настоящее время известно уже около 250 моделей (Manzoni, Porporato, 2009), значительно различающихся по используемым подходам и уровню сложности.
Биогеохимические процессы экстремально разнообразны. Их скорости различаются в десятки раз, а пространственный диапазон изменяется от молекул до континентов. Особенности моделей во многом определяются пространственно‐временным масштабом описываемых процессов. В соответствии с пространственно‐временным масштабом Манзони и Порпорато (Manzoni, Porporato, 2009) выделили следующие классы моделей:
• М – модели, описывающие мало‐масштабные процессы (микробиологические, ризосферные и агрегатные);
• L – модели разложения опада;
• S – модели динамики органического вещества почв;
• Е – экосистемные модели, описывающие динамику углерода и азота в системе почва‐растительность;
• G – глобальные модели.