Изменчивость — одно из важнейших сложных свойств географических систем, обусловленное воздействием на них разнообразных внутренних и внешних, естественных и антропогенных факторов [Коновалова, 2004]. Антропогенные воздействия и природные явления катастрофического характера обычно отрицательно сказываются на потенциале природных систем, поэтому анализ и прогноз разного рода изменений становится основой для разработки и реализации мероприятий по минимизации негативных последствий.
Актуальность работы обусловлена необходимостью исследования изменений в окружающей среде, вызванных как естественными, так и антропогенными факторами, нередко несущими негативные последствия для ландшафтов. По этой причине назревает потребность в разработке методов I и алгоритмов прогнозного эволюционно-динамического геоинформационного моделирования и картографирования, а также прогнозирования возможных изменений в ландшафтах под влиянием естественных и антропогенных факторов с целью рационализации природопользования и охраны окружающей среды.
Основная цель работы — провести анализ состояния геосистем и его изменения под влиянием естественных и антропогенных факторов на освоенной территории Предбайкалья (южная часть Иркутской области). На основе ландшафтной карты юга Восточной Сибири [1977], материалов дистанционного зондирования, стационарных, маршрутных и теоретических исследований выявить закономерности пространственной и временной изменчивости геосистем, создать карту естественных и антропогенных трансформаций геосистем исследуемой территории, а также алгоритмы геоинформационного прогнозного моделирования и картографирования изменения ландшафтной структуры территории для решения прикладных задач.
Для достижения поставленной цели решались следующие задачи:
1) проанализировать существующие модели и методы изучения динамики и эволюции геосистем и построить модели для территории Южного Предбайкалья в терминах клеточных автоматов;
2) выделить естественные и антропогенные факторы изменчивости ландшафтов на территории исследования;
3) обосновать использование показателя абсолютной и относительной высоты в качестве характеристики состояния геосистем;
4) на основе материалов натурных исследований разработать ландшафтную ГИС исследуемого района с уточнением по космическим снимкам границ геосистемных выделов до уровня переменных состояний фаций (биогеоценозов);
5) провести полевую заверку результатов дешифрирования космических снимков с маршрутным описанием выделов и созданием базы данных выделов ландшафтной ГИС;
6) создать серию аналитических карт показателей изменчивости геосистем;
7) разработать алгоритмы эволюционного геоинформационного моделирования и картографирования для создания прогнозных карт изменений геосистем;
8) осуществить количественную и качественную идентификацию модели сети клеточных автоматов на основе ГИС и провести прогнозные расчеты изменения состояния геосистем.
Технология решения задач заключается в реализации нескольких этапов геоинформационного анализа — сбор, предварительная обработка и статистический анализ данных, формулировка и проверка гипотез, моделирование, идентификация моделей, верификация, прогноз, анализ результатов прогнозирования.
Объекты исследований — естественные и преобразованные ланд-шафтыПредбайкалья.
Предмет исследования — пространственно-временная изменчивость геосистем.
Исходными материалами послужили разносезонные космические снимки различного пространственного и спектрального разрешения, электронная топографическая основа и цифровая модель рельефа М 1:200 000, карта «Ландшафты Юга Восточной Сибири» М 1:1 500 000 [1977], карта «Ландшафты Верхнего Приангарья» М 1:500 000 [2004], тематические карты различного содержания и литературные источники, а также материалы полевых исследований горнотаежных и подтаежных ландшафтов территории Южного Предбайкалья в 2007;2010 гг.
Методы исследования. В процессе работы использованы методы комплексных физико-географических полевых исследований, методы оценивания нарушенности геосистем, математического и геоинформационного моделирования и картографирования, визуального и автоматизированного дешифрирования космических снимков, статистические методы.
Теоретической основой работы является учение о геосистемах В. Б. Сочавы. Анализ изменчивости геосистем основывается на идеях, освещенных в работах Ф. Н. Милькова, A.A. Крауклиса, В. В. Рюмина, В.М. Плюс-нина, Д. И. Назимовой, Т. И. Коноваловой, Э. Г. Коломыца, Л. В. Данько. В работе использованы принципы моделирования геосистем А. К. Черкашина.
Научная новизна.
— впервые статистически обосновано значение показателя относительной высоты местоположения как фактора состояния и индикатора изменчивости природного режима геосистем относительно геосистем ланд-шафтно-зональной нормы;
— выделено пять разных аспектов интерпретации высоты, которые положены в основу моделирования, прогнозирования и картографирования климатогенных изменений геосистем разных размерностей;
— построена и реализована модель ландшафтной структуры как нерегулярная сеть клеточных автоматов, контуры и клетки которых характеризуются высотным положением ландшафтных выделов и локально связаны друг с другом на фоне постоянного воздействия и направленного изменения климата;
— сформулированы гипотезы последовательности эволюционной смены геосистем, которые используются как правила работы модели клеточного автомата, на основе которой создан алгоритм геоинформационного моделирования и прогнозирования климатогенных изменений геосистем территории исследования.
Обоснованность и достоверность научных положений и выводов, содержащихся в диссертационном исследовании, обеспечиваются корректным использованием математических и статистических методов, геоинформационных технологий, картографических материалов и пространственных данных ДЗЗ для территории Предбайкалья, а также подтверждается результатами стационарных и маршрутных исследований с их привязкой с помощью СРБ-приемника к электронной топооснове и космическим снимкам.
Положения защиты.
1. Пространственно-временная многолетняя изменчивость геосистем одновременно проявляется в дискретных и непрерывных, сукцессионных, естественных и антропогенных, эволюционных и динамических преобразованиях и оценивается по интенсивности и направленности динамических процессов, что определяет выбор сетей клеточных автоматов в качестве модели трансформации ландшафтов для осуществления прогноза изменения состояния геосистем.
2. Абсолютная и относительная высоты — это показатели, в разных аспектах характеризующие воздействие факторов среды, местоположение геосистемы, ее инвариант, серийность и текущее изменение под влиянием разнообразных факторов, что позволяет оценивать конкурентные качества (характер и направление изменчивости) геосистем на фоне климатических изменений.
3. Естественные и антропогенно-нарушенные горнотаежные и подтаежные ландшафты Южного Предбайкалья характеризуются большим разнообразием переменных состояний фаций со сложной структурой динамических переходов и пространственного соседства, что обусловлено совместным влиянием разных естественных (местоположение) и антропогенных факторов.
4. Использование модели клеточного автомата позволяет разработать и реализовать алгоритмы геоинформационного анимационного картографирования для создания прогнозных карт изменчивости ландшафтной структуры территории на разных масштабных уровнях.
Практическая значимость исследований состоит в разработке алгоритмов и методов прогнозного эволюционно-динамического геоинформационного моделирования и картографирования ландшафтов с целью составления прогнозов изменения ландшафтной структуры при естественных и антропогенных воздействиях. Создана карта-схема «Геосистемы Южного Предбайкалья, их естественные варианты и антропогенные модификации» для геоинформационного анализа изменчивости геосистем и принятия решений в области рационального природопользования на уровне муниципальных образований.
Личный вклад автора. Автором проанализированы факторы изменчивости геосистем, изучены степень и характер антропогенных трансформаций геосистем, построена карта-схема «Геосистемы Южного Предбайкалья, их естественные варианты и антропогенные модификации», а также проведены анализ высотного распределения, пространственно-временного соседства геосистем и прогнозирование климатогенных изменений ландшафтной структуры территории Предбайкалья.
Апробация работы и публикации. Основные положения и результаты исследований обсуждались на: VIII научной конференции с международным участием по тематической картографии «Геоинформационное картографирование для сбалансированного территориального развития» (Иркутск, ноябрь, 2006) — Всероссийской научной конференции с международным участием «Синантропизация растений и животных» (Иркутск, май, 2007) — Конференции ИНТЕРКАРТО «Устойчивое развитие территории: теория ГИС и практический опыт (Нижневартовск, 2007) — XII Байкальской Всероссийской конференции с международным участием «Информационные и математические технологии в науке и управлении» (Иркутск, июль,.
2007) — XIII научном совещании географов Сибири и Дальнего Востока (Иркутск, ноябрь, 2007) — IV Всероссийской научно-методической конференции на тему «Системы географических знаний» (Иркутск, ноябрь,.
2008) — Научно-практической конференции «Стратегия развития лесного комплекса Иркутской области» (Иркутск, июнь, 2010) — Международной научной конференции «Динамика геосистем и оптимизация природопользования» (Иркутск, июнь, 2010) — XVII конференции молодых географов Сибири и Дальнего Востока с элементами научной школы «Природа и общество: взгляд из прошлого в будущее» (Иркутск, апрель, 2011) — XIV Совещании географов Сибири и Дальнего Востока (Владивосток, сентябрь, 2011) — Всероссийской научной конференции с международным участием, посвященной 100-летию со дня рождения доктора географических наук, профессора Л. Н. Ивановского (Иркутск, октябрь, 2011 г.).
Автором опубликовано 16 научных работ, в том числе три статьи* в рецензируемых журналах, рекомендованных ВАК, а также материалы вошли в содержание коллективной монографии.
Структура и объем работы.
Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения и трех приложений. Она имеет общий объем 182 страницы, содержит 48 рисунков, 6 таблиц. Список используемой литературы включает 194 источника.
4.2.4. Результаты исследования.
Склоновая микрозональность рассматривается в качестве одной из основных закономерностей пространственной дифференциации в географии, проявляющей и определяющей разнообразие свойств компонентов геосистем — минерального субстрата, водных масс, почвы, растительности [Мильков, 1990]. По этой причине в ходе продолжающихся отраслевых исследований ландшафтов полученные результаты, прежде всего, объясняются гипсометрическими уровнями положения изучаемых объектов в рельефе, их топогенной определенностью [Шамшаева и др., 2000; Каллас, 2002; Русанов, Милякова, 2005; Русанов, Коваль, 2006; Бондарь, 2007]. Это важное основание для сравнительно-географического анализа участков территорий и объяснения своеобразия их покомпонентных признаков.
В работе А. А. Крауклиса и В. Н. Евдокимовой [1975] методами корреляционного анализа и выделения главных компонент сравниваются отдельно ряды географических признаков и ряды биогеоценозов. Полученные результаты позволяют типизировать по корреляционному сходству признаки и БГЦ. Однако авторы не были удовлетворены результатами статистического анализа в силу недостаточного варьирования значений выбранных признаков и слабой контрастности местных условий, что выразилось в демонстрации главной закономерности изменения БГЦ от водоразделов к долине, т. е. в зависимости от изменения формы местного рельефа и относительной высоты его поверхности. Для преодоления этого недостатка потребовалось совместить материалы стационарных исследований со специальными работами на обширных ключевых участках, усовершенствовав список учитываемых признаков и методы их предварительной обработки.
Проведенный статистический анализ показывает, что даже без учета высоты и явно коррелированных с ней ландшафтных признаков степень корреляционного подобия конкретных БГЦ биогеоценозам коренных фаций изменяется с относительной высотой местоположения. Это значит, что высотный градиент в субрегиональной геосистеме (геоме или ландшафте) отражает не только собственно географические признаки, а выражает некоторую систему сопряжения участков ландшафта и силу пространственных и типологических связей, отклоняющую конкретные фации от зональной нормы. Это показатель серийности, связанный с ландшафтным микрозонированием [Исаченко, 1967]. Поскольку серийность развертывается по факторальным рядам фаций, соответствующим классам фаций, то локальной типологической системой проявления градиента высоты является геом, объединяющий фации разных классов (рядов). За границами геома и соответствующего ему ландшафта прослеживается уже высотная поясность. В приангарской тайге перепады высот незначительны и геомно-фациальная структура изменяется только в горизонтальных направлениях, тогда как в Южном Предбайкалье с глубоко расчлененным рельефом прослеживается вертикальная дифференциация, градиент которой равен 130 150 м. Это значение примерно соответствует температурному градиенту 1 °C, что можно считать амплитудой устойчивости геосистем уровня геома при анализе пространственных последовательностей и прогнозировании изменений природных режимов при изменении климата.
Предложенный А. А. Крауклисом и В. Н. Евдокимовой [1975] метод сравнения БГЦ по всей совокупности нормированных признаков весьма эффективен, если высоту считать фактором, идентифицирующим сходство коренных и факторно-измененных геосистем, а значит — индексом, отражающим отличие набора ландшафтных признаков конкретной геосистемы от признаков коренной геосистемы в геоме. В приангарской тайге выделяется две группы серийности и соответствующих микрозонприводораздельная и придолинная, соответственно объединяющие коренные и полукоренные, серийные и полусерийные фации. На территории Олхинского плато прослеживается третья самостоятельная склоновая микрозона группы мнимокоренных фаций.
Итак, явление серийности геосистем имеет смысл рассматривать с позиций степени их функционального подобия коренным геосистемам и друг другу в пределах ареала соответствующего геома. Тогда система участков (БГЦ) ландшафта становится геокомплексом, выразителем которого является функциональная зависимость набора признаков БГЦ и относительная высота местоположения, лежащая в основе сходства и различия геосистем и отражающая их разные связи с помощью комплексных показателей — главных компонент, коэффициентов корреляции и регрессии, которые рассчитываются по этим наборам признаков.
Высота как фактор и показатель в моделях расчета изменчивости геосистем для территории Предбайкалья должна рассматриваться в пяти аспектах: 1) абсолютная высота местоположения геосистемы- 2) фактор, определяющий условия воздействия среды- 3) видовая характеристика геомера- 4) текущее состояние геосистем определенного геомера в разных местоположениях- 5) показатель серийности геосистем ландшафтного уровня.
Первый аспект характеризует фиксированное рельефом высотное положение конкретной геосистемы, поэтому изменчивость геосистем определяется пространственно-временными трансформациями рельефа. Во втором факторном смысле с градиентами высоты связаны значения и амплитуды колебания климатических условий и высотная дифференциация ландшафтов. Третий выражается в особенностях высотного распределения геомера в современный период. Данный показатель при климатогенных трансформациях остается постоянным, а изменяется только при эволюции самого геомера, происходящей на фоне биологической эволюции. Четвертый аспект определяется переменной характеристикой локального комплекса условий среды, варьирующей под влиянием фоновых климатических факторов, что выражается в климатогенных смещениях ландшафтных границ. Пятый характеризует отклонение состояния конкретной топогеосистемы от геосистем ландшафтной нормы.
С использованием метода главных компонент показано, что относительная высота в субрегиональной геосистеме (геом или ландшафт) является показателем серийности топогеосистем, отражающим не только частные географические признаки, но некоторую систему сопряжения участков ландшафта и силу пространственных и типологических связей, отклоняющую конкретные фации от зональной нормы.
ГЛАВА 5.
ПРОГНОЗНОЕ ЭВОЛЮЦИОННО-ДИНАМИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И КАРТОГРАФИРОВАНИЕ ЛАНДШАФТОВ.
Изменения в ландшафтах могут нести как положительные, так и отрицательные последствия для потенциала геосистем. Например, существенное изменение глобального климатического фона неизбежно повлечет за собой перестройку структуры и функционирования региональных и местных природных систем, со смещением природных режимов в благоприятную или неблагоприятную сторону с позиций их хозяйственного использования и охраны. Ожидаемые изменения требуют заблаговременной оценки последствий в разных аспектах, что, в свою очередь, предполагает подготовку долгосрочного прогноза ожидаемых изменений и оценку возможного ущерба или выгоды для экономического или экологического воспроизводства географической среды.
В главе 4 показана роль абсолютной высоты как ландшафтообра-зующего фактора, определяющего различные формы изменчивости геосистем. Здесь используем этот показатель в целях прогнозирования клима-тогенных изменений геосистем на территории Предбайкалья.
5.1. Прогнозное эволюционное картографирование ландшафтов.
Прогноз ожидаемых изменений состояния географических систем обсуждается в основном в связи с перемещением зональных границ или природных рубежей в структуре высотной поясности. На локальном уровне, на местности такие изменения проявляются в виде наступления леса на тундру, продвижения верхней границы леса в горах, в преобразовании характера возобновления растительного покрова. Естественно предположить, что аналогичные процессы в скрытой (латентной) форме происходят в каждой географической фации, и их необходимо заранее предвидеть. Для этого требуется рассматривать географические системы разного масштаба в иерархическом взаимодействии, сквозным образом от локального до глобального уровня. Необходимо также учесть общие закономерности изменений и их региональную специфику. Только в этом случае имеет смысл говорить о возможности прогнозного картографирования, т. е. создании прогнозных карт изменений элементов географической оболочки Земли.
Для учета закономерностей изменения состояния геосистем необходимо ввести некоторые гипотетические предположения, которые закладываются в прогнозные модели: 1) изменения частных характеристик геосистемы первичны по отношению к преобразованию ее инварианта (надпоро-говые изменения характеристик приводят к изменению инварианта) — 2) характеристики инварианта геосистемы определяют изменение характеристик ее компонентов (изменяется природный режим, а затем в новых условиях меняются частные параметры) — 3) преобразование инварианта геосистемы верхнего уровня первично по отношению к преобразованию инвариантов нижнего уровня (изменение зональных условий приводит к изменению зональной нормы всех подчиненных ландшафтов) — 4) последовательность смены состояний геосистемы однозначно определяется типом (классификационной позицией) геосистемы- 5) при климатической эволюции геосистем сохраняется их геолого-геоморфологическая основа (рельеф и породный состав сохраняется на временном интервале прогнозирования);
6) географическое положение (пространственное соседство) отражается во временной последовательности смены состояний.
Построение прогнозных карт ожидаемых изменений в ландшафтах реализуется методами эволюционного картографирования. В эволюционном картографировании выделяется два основных способа преобразования карт: 1) когда преобразуется лишь типологическое содержание каждого контура без искажения сетки ландшафтных границ, что проявляется, в частности, в результате колебаний характеристик зонального и глобального фона- 2) когда варьируют границы геосистем в результате эндои экзогенной трансформации рельефа, видоизменения коренных пород и почв, появления или исчезновения географических барьеров и др. В обоих случаях обычно происходит изменение типологического, а, следовательно, и классификационного содержания ландшафтных выделов, т. е. образ объекта перемещается в системе классификации геосистем и в легенде карты на одну или несколько позиций. Нами использовался первый способ эволюционного картографирования ожидаемых изменений на фоне колебаний климатических характеристик [Фролов, Черкашин, 20 076, 2007 В 2009; Фролов, 2008, Фролов, 2009].
Процессы преобразования геосистем можно исследовать и картографировать с разной степенью детальности.
1. Исследование возможных изменений в геомной структуре территории при колебании климатического фона.
2. Проведение геоинформационно-картографического анализа изменений геосистем с учетом их локального окружения и латерального взаимодействия.
5.2. Прогнозные исследования климатогенных изменений геомной — ———-структуры территории Предбайкалья.
Моделирование и прогноз изменений ландшафтно-климатической обстановки на территории бывшего СССР осуществляется активно. В работах Э. Г. Коломыца [1985, 1999, 2003, 2008] предлагается метод прогнозирования изменения ландшафтной структуры на фоне колебания климата. Метод основан на представлении об «экологических нишах» [Одум, 1985; Свирежев, 1982] - кривых состояния ландшафта в пространстве климатических показателей (факторов), информационно-статистическом анализе [Пузаченко, Мошкин, 1969; Коломыц, 1984], оценках климатических изменений, ориентированных графах [Харари, 2003] и цепях Маркова [Кеме-ни, Снелл, 1970]. Такой набор средств реализует функционально-динамический подход к формированию прогноза.
В работе Д. И. Назимовой и Н. И. Поликарпова [2001] прогноз состояния лесного покрова Сибири основан на использовании биоклиматических ординационных моделей (см. главу 1).
В этом разделе рассматриваются некоторые методологические принципы прогноза изменений геомной1 [Сочава, 1978] структуры территории Предбайкалья в границах Иркутской области при потеплении климата. При этом необходимо учитывать, что сначала преобразуется интегральный природный режим геосистемы, а затем трансформируются все ее компоненты, приобретая форму и связи в соответствии с новыми ландшафтно-экологическими условиями.
Э.Г. Коломыц [1985] утверждает, что «предполагаемые ландшафтные сдвиги характеризуют не столько сами будущие ландшафты, сколько ландшафтно-экологические условия и соответственно тот предел экологического равновесия, к которому будут стремиться реальные геосистемы в своих изменениях» (с. 23). Действительно, процесс видоизменения таких компонентов ландшафта, как почва и тем более нижележащей коры выветривания занимает несколько столетий. Даже трансформация структуры лесного фитоценоза порой требует сотен лет, поэтому геосистема не успеi вает в полной мере отреагировать на незначительные по времени климатические сдвиги, т. е. прийти в состояние равновесия в соответствии с ними.
При прогнозе изменений геомной структуры Предбайкалья нами учитывались следующие предположения [Фролов, 2010а, 20 106]:
1) закономерности изменений геосистем должны отображать связи классификационной смежности, которая проявляется в пространственном и временном соседстве геосистем: смежные в пространстве геосистемы должны быть смежны во времени и в структуре классификации [Филипп-ская, Черкашин, 2001; Черкашин, 2005а];
2) абсолютная высота как фактор или показатель характеризует пространственное положение геосистемы, ее инвариантное состояние и текущее изменение под влиянием разнообразных факторов, что позволяет рас.
1 Геом — типологическая единица геосистемыранг гомогенных ареалов (геомеров), стоящих на грани между подразделениями природной среды региональной и топологической размерности. считать конкурентные качества геосистем на фоне климатических изменений [Фролов, Черкашин, 2009];
3) изменения на уровне геома меняют облик ландшафта за счет смещения всего классификационного кластера сопряженной факторально-динамической системы на разных уровнях геомеров.
5.2.1. Пространственное соседство геомов Для исследования и картографирования изменений геосистем необходимо в первую очередь с помощью геоинформационных технологий выделить систему пространственного соседства геомов как модель закономерностей временных изменений.
Юг — Север
Запад — Восток.
->
Рис. 5.1. Основные отношения пространственной и временной смежности геосистем региональной размерности юга Восточной Сибири.
Исследования проводились на примере территории Предбайкалья (в границах Иркутской области) с использованием ГИС, созданной на основе карты ландшафтов юга Восточной Сибири [1977]. Было показано [Черкашин, Истомина, 2005], что коэффициенты ранговых распределений элементов ландшафтных структур линейно зависят от номера позиции группы фаций в легенде карты [Ландшафты., 1977] в зоне контакта гольцовых и подгольцовых геосистем с горнотаежными южносибирскими геосистемами. По этой причине номер позиции является индикатором значения показателя факторного влияния вдоль макросклонов горных физико-географических областей. Здесь проявляется региональная специфика географического соседства геосистем (рис. 5.1.). В структуре территории сочетаются зональные и азональные, широтнои высотнопоясные факторы ландшафтообразования. Центрально-континентальное положение обусловливает формирование бореальных и аридных территориальных комплексов, осложненных горным рельефом. Проявляются оппозиции глобальных и региональных факторов влияния: север-юг, запад-восток, равнины и горы. Для Восточной Сибири все эти факторы главным образом сопряжены с ростом относительных высот положения на местности. На юге Восточной Сибири выделяются ядра и полюса эволюционной изменчивости. Ядро изменчивости составляют наиболее изменчивые высокогорные гольцовые геосистемы как варианты северных внетропических альпи-нотипных геосистем. На другом «полюсе» (периферии изменчивости) находятся равнинные геосистемы зонального типа.
Детально структуру контакта гольцовых, таежных и степных геосистем можно восстановить на уровне геомов с использованием ландшафтной ГИС. Строились матрицы и графы смежности геосистем на уровне геомов. С этой целью векторная ландшафтная карта переводилась в растровое изображение. Автоматически с помощью компьютерной обработки для каждого пиксела этого изображения определялись соседние пикселы, на основе чего строилась матрица смежности, каждый элемент которой Щпоказывает, сколько раз геом /-го вида является на изображении соседом геома у'-го из общего числа случаев N.
Степень соседства рассчитывалась по известной методике [Методология., 2002]. Выбирались все пары геомов с наибольшим весом соседства, и строился граф их смежности, вершины которого соответствуют гео-мам, а ребра — показателям соседства. Выделяется три степени соседства: слабые, сильные и очень сильные. Фации геомов, соединенных очень сильными связями, образуют ядро территориальной организации и в классификации они занимают центральное место. Чем меньше степень связи, тем ближе к периферии классификации расположен геом. В графе для территории Предбайкалья (рис. 5.2.) помимо пространственных связей фаций геомов одного класса большой вес имеют связи фаций геомов разных классов: высокогорных подгольцовых (4) и Байкало-Джугджурских горнотаежных (6), горнотаежных южносибирских (15) и равнинно-плоскогорных среднесибирских (30). Другие направления переходов существуют, но менее значимы.
Рис. 5.2. Граф степени соседства фаций геомов (I) и классов геомов (II) разной значимости апоказатель смежности не ниже 3,5%- б — не ниже 2,6%- в — не ниже 1%.
Североазиатские гольцовые и таежные геосистемы. А1. Гольцовые (горно-тундровые) и подголь-цовые Байкало-Джугджурские и Восточно-Саянские. Геомы: 2 — гольцовые тундровые- 3 — подгольцовые кустарниковые- 4 — подгольцовые лиственнично-редколесные и каменноберезовые. А2. Горнотаежные Байкало-Джугджурские. Геомы: 6 — горнотаежные лиственничные редуцированного развития- 9 — горнотаежные лиственничные ограниченного развития. АЗ. Горнотаежные южносибирские. Геомы: 15 — горнотаежные темнохвойные ограниченного развития- 21 — подгорные подтаежные сосновые. А5. Равнинно-плоскогорные среднесибирские. Геомы: 26 — северотаежные лиственничные на равнинах- 28 — среднета-ежные лиственничные на равнинах- 29 — южнотаежные темнохвойные возвышенностей- 30 — южнотаежные темнохвойные на равнинах.
Таким образом, граф смежности является моделью, показывающей связи между геомами в пространстве, во времени и в структуре классификации. Используя такой граф, появляется возможность конкретизировать в прогнозной модели переходы геосистем из одного геома в другой при изменении внешних условий. Для прогнозных расчетов помимо знания структуры (решетки) смен необходимо определить количественные показатели состояния геосистем г,(?) (см. п. 4.1.).
5.2.2. Высотные характеристики геомов.
В главе 4 показана роль абсолютной высоты как фактора и показателя, определяющего изменчивость геосистем. В данном разделе рассматривается применение этого показателя в целях прогнозирования. Для моделирования и прогнозирования важно знать характерную высоту распространения фаций геомов. С этой целью строятся частотные распределения площадей фаций геома / по градиентам высоты (рис. 5.3.а). Получаются своеобразные кривые — модели географической ниши с положением оптимума условий го, (мода распределения) для существования г-го геома — значение, которое характеризует его инвариант. Остальные значения z отражают конкретные условия местоположения, состояние геосистемы и отклонение их от нормы ¿-Ц = г, — 2й1, при увеличении которого интенсивность геосистемных процессов /-го типа снижается и геосистема переходит в область угнетенного существования, так что при одинаковой высоте г геосистемы разного геома имеют отличающиеся потенциалы существования.
Рис. 5.3. Географический потенциал геосистем гольцового альпинотипного геома (1) и гольцового тундрового геома (2) по градиентам высоты на территории Предбайкалья (а) и разность потенциалов, определяющая конкурентные качества геомов разных местоположений (б).
Конкурентные отношения фаций двух геомов выражаются в перемещении границ между ними и изменении их площади Б^г) по высоте г и времени в соответствии с уравнениями динамики:
О).
Л «' «1 л где а. ъ а2 — интенсивности смены состояний участков ландшафта г со временем при взаимодействии геомеров. Эти величины связаны со скоростью перемещения V переменных состояний вдоль координаты г: а = У / Дг, где Аг — различие характерных высот распространения геомеров. Скорость V определяется потенциалом геомера на разных высотах отсюда аи =КРХг)/Аг, где К — коэффициент пропорциональности. Согласно (1) в условиях равновесия /|(г)/Р2(г) = 51(г)/5,2(г), т. е. распределения площадей геомов пропорциональны их потенциалу. В отсутствие равновесия границы геосистем смещаются на величину кР1{2)82{г)-Р1{г)81{г)1 Аг в соответствие с распределением площадей и потенциалов, при равенстве 81(г) = 82(г) конкурентные качества определяются разностью географических потенциалов (рис. 5.3. б):
ДР12(г) = Р2(г)~ад. (2).
При изменении климата происходит смещение факторной высоты, т. е. прежние режимы формируются на другой высоте, и баланс потенциалов геомеров нарушается в пользу одного из них, — что влечет за собой, перемещение границ геосистем и иное распределение площадей геомера по высоте (со смещением модального значения г0,).
Прогнозное картографирование климатогенных изменений должно учитывать пространственную смежность фаций геомов, характерную высоту размещения каждого геома и структуру размещения выделов геосистем геомов по высоте. Разность структур (см. формулу 2 и рис. 5.3.6) показывает, в пользу какого геома происходят изменения на высоте г (/) и что произойдет, если эта высота измениться в к раз. В силу логарифмического масштаба шкалы высот наиболее сильные изменения произойдут в гольцовой сфере, а наименьшие — в подгорных областях, поэтому процессы в ядре изменчивости можно использовать для оценки значений к, как по палеогеографическим, так и по текущим данным мониторинга снеговой линии.
Для прогноза изменений геомной структуры необходимо на основе модального значения высоты и графа смежности геомов выделить главного «соседа» геома, имеющего меньшую характерную высоту, в направлении которого вероятнее всего будет направлена смена геомов (состояний) при потеплении климата (рис. 5.4.). Из схемы видно, что по фациям некоторых геомов наблюдается дублирование связей, т. е. определенный геом может иметь схожий показатель смежности не с одним, а с двумя и более геомами, имеющими меньшую характерную высоту. Так, показатели смежности фаций горнотаежного геома лиственничных лесов ограниченного развития (9) схожи сразу с четырьмя различными геомами: с горнотаежным лиственничным оптимального развития (11), с подгорным и межгорных понижений лиственнично-таежным оптимального развития (12), с подгорным подтаежным лиственничным (13), а также с подгорным и межгорных понижений таежным кедрово-лиственничным ограниченного развития (17). Возникает вопрос, в какой же тип перейдет геосистема при заданном климатическом сценарии? Решая эту задачу, необходимо проанализировать классификацию геомов изучаемой территории с целью выявления общих особенностей взаимосвязанных геосистем.
5.2.3. Анализ классификации геомов.
При прогнозе изменений ландшафтной структуры учитывается, что геосистемы одного геома переходят в аналогичные геосистемы другого. При отсутствии деформации рельефа коренные геосистемы выположенных плакорных положений замещаются на коренные геосистемы другого геома.
Анализ классификации геомов, приведенной к легенде ландшафтно-типологической карты [1977] (см. главу 2, с.52) показывает, что при потеплении климата смена геомов будет преимущественно идти в следующих направлениях:
1) гольцовые —> подгольцовые —" горнотаежные редуцированного —> горнотаежные ограниченного —" горнотаежные оптимального развития (для макросклонов горнотаежных областей с выраженной высотной поясностью);
Рис. 5.4. Модель возможных переходов геомов при потеплении климата, астепень соседства не ниже 1,3%- б — от 1,2% и нижев — геомы.
Североазиатские гольцовые и таежные геосистемы. А1. Гольцовые (горно-тундровые) и подголь-цовые Байкало-Джугджурские и Восточно-Саянские. Геомы: 1 — гольцовые альпинотипные- 2 — гольцовые тундровые- 3 — подгольцовые кустарниковые- 4 — подгольцовые лиственнично-редколесные и камен-ноберезовые- 5 — подгольцовые темнохвойно-редколесные. А2. Горнотаежные Байкало-Джугджурские. Геомы: 6 — горнотаежные лиственничные редуцированного развития- 7 — межгорных понижений и долин таежные лиственничные редуцированного развития- 8 — межгорных понижений и долин таежные темно-хвойные редуцированного развития- 9 — горнотаежные лиственничные ограниченного развития- 10 — межгорных понижений и долин таежные лиственничные ограниченного развития- 11 — горнотаежные лиственничные оптимального развития- 12 — подгорные и межгорных понижений лиственнично-таежные оптимального развития- 13 — подгорные подтаежные лиственничные. АЗ. Горнотаежные южносибирские. Геомы: 14 — горнотаежные темнохвойные редуцированного развития- 15 — горнотаежные темнохвойные ограниченного развития- 16 — подгорные и межгорных понижений таежные темнохвойные ограниченного развития- 17 — подгорные и межгорных понижений таежные кедрово-лиственничные ограниченного развития- 18 — горнотаежные темнохвойные оптимального развития- 19 — подгорные и межгорных понижений таежные темнохвойные оптимального развития- 20 — горнотаежные сосновые- 21 — подгорные подтаежные сосновые. А5. Равнинно-плоскогорные среднесибирские. Геомы: 26 — северотаежные лиственничные на равнинах- 27 — среднетаежные лиственничные останцово-денудационных плато и возвышенностей- 28 — среднетаежные лиственничные на равнинах- 29 — южнотаежные темнохвойные возвышенностей- 30 — южнотаежные темнохвойные на равнинах- 31 — сосновые боровые равнин и долин олиготроф-но-ксеро-мезофитного режима- 32 — подтаежные (на приподнятых равнинах и плато) лиственничные и сосновые. Североазиатские степные геосистемы. 33 — североазиатские степные подгорных равнин луго-во-степные разнотравно-крупнозлаковые и подчиненные им степи (Канская островная степь и Ангарская «лесостепь»),.
2) подгорные, межгорных понижений и долин редуцированного —> подгорные, межгорных понижений и долин ограниченного подгорные, межгорных понижений и долин оптимального развития (для подгорных и межгорных понижений горнотаежных областей);
3) северотаежные —> среднетаежные —> южнотаежные —> подтаежные (для равнин и плато среднесибирской физико-географической области (подкласс равнинно-плоскогорных среднесибирских геомов)).
5.2.4. Геоинформационная технология прогнозирования.
Для прогнозирования климатогенных изменений геомной структуры территории Предбайкалья использовались кривые потенциалов существования геосистем (см. рис. 5.3. а). Прогнозное картографирование проведено по следующему алгоритму: 1) на основе ГИС ландшафтной карты строятся частотные распределения площади геомов г по градиентам высоты г (см. рис. 5.3. а) — 2) выделяется характерная (модальная) высота геома г0/- 3) строится граф смежности фаций геомов для территории Предбайкалья (см. рис. 5.2.) — 4) по графу и матрице смежности выделяется главный сосед геома, имеющий меньшую характерную высоту и в сторону которого будет направлена смена геомов (состояний) при потеплении климата (рис. 5.4.) — 5) из множества возможных направлений переходов (см. рис. 5.4.) выбираются те, что соседствуют в схеме легенды ландшафтно-типологической карты- 6) по кривым Р,(г) по формуле (2) для каждой пары соседних геомов рассчитывается разность потенциалов, что позволяет установить, в пользу какого геома происходят изменения на конкретной высоте г в новых условиях- 7) оценивается возможное изменение температурного фона (АТ= 3°С) и связанного с ним изменение положения вертикальных границ А20=-А77Ат=518 м, где Лт=-0,58°С/100 м — региональный высотный градиент температуры на высотах 1−2 км- 8) на основе наиболее изменчивых в регионе высокогорных гольцовых геосистем рассчитывается трансформационный коэффициент А:=(г0+Аго)/го=1,288, где в качестве г0 используется характерная высота гольцовых альпинотипных геосистем (геом 1) — 9) с использованием трансформационного коэффициента определяется измененное потеплением значение характерной высоты каждого геома z*=kz- 10) по формуле (2) при APl2(z) = 0 на графике разности потенциалов (рис. 5.3. б) находится критическое значение z]2 для каждой пары (1 и 2) соседних геомов- 11) в том случае, если z Л=kz>z2 (ожидаемое значение превышает критическое), осуществляется смена геомов 1—>2, в противном случае геосистема сохраняет прежнее состояние 1—>1- 12) составляется схема возможных переходов, в соответствие с которой в базе данных ГИС изменяется код геома для каждой ячейки (выдела) — 13) в ГИС автоматически создается прогнозная карта вероятных изменений геомной структуры территории при возможном повышении температурного фона (рис. 5.5.).
Пример прогноза возможных изменений геомной структуры территории Предбайка-лья при гумидном потеплении климата (повышение температуры на 3°С).
Рис. 5.5. Исходная (а) и прогнозируемая (б) геомная структура территории Предбайка-лья в границах Иркутской области. Контуры — границы групп фаций.
Легенда.
Североазиатские гольцовые и таежные геосистемы. AI. Гольцовые (горнотундровые) и подгольцовые Байкало-Джугджурские и Восточно-Саянские: 1 — гольцовые альпинотипные- 2 — гольцовые тундровые- 3 — подгольцовые кустарниковые- 4 -подгольцовые лиственнично-редколесные и каменноберезовые- 5 — подгольцовые тем-нохвойно-редколесные. А2. Горнотаежные Байкало-Джугджурские: 6 — горнотаежные лиственничные редуцированного развития- 7 — межгорных понижений и долин таежные лиственничные редуцированного развития- 8 — межгорных понижений и долин таежные темнохвойные редуцированного развития- 9 — горнотаежные лиственничные ограниченного развития- 10 — межгорных понижений и долин таежные лиственничные ограниченного развития- 11 — горнотаежные лиственничные оптимального развития- 12 -подгорные и межгорных понижений лиственнично-таежные оптимального развития- 13 — подгорные подтаежные лиственничные. АЪ. Горнотаежные южносибирские: 14 — горнотаежные темнохвойные редуцированного развития- 15 — горнотаежные темнохвойные ограниченного развития- 16 — подгорные и межгорных понижений таежные темнохвойные ограниченного развития- 17 — подгорные и межгорных понижений таежные кедро-во-лиственничные ограниченного развития- 18 — горнотаежные темнохвойные оптимального развития- 19 — подгорные и межгорных понижений таежные темнохвойные оптимального развития- 20 — горнотаежные сосновые- 21 — подгорные подтаежные сосновые. А5. Равнинно-плоскогорные среднесибирские: 26 — северотаежные лиственничные на равнинах- 27 — среднетаежные лиственничные останцово-денудационных плато и возвышенностей- 28 — среднетаежные лиственничные на равнинах 29 — южнотаежные темнохвойные возвышенностей- 30 — южнотаежные темнохвойные на равнинах- 31 -сосновые боровые равнин и долин олиготрофно-ксеро-мезофитного режима- 32 — подтаежные (на приподнятых равнинах и плато) лиственничные и сосновые. Североазиатские степные геосистемы. 33 — североазиатские степные подгорных равнин лугово-степные разнотравно-крупнозлаковые и подчиненные им степи (Канская островная степь и Ангарская «лесостепь»). Централыюазиатские степные геосистемы. 34 — цен-тральноазиатские степные горные забайкальские даурского типа- 35 — горные западно-забайкальские днищ котловин (подгорные) — 36 — центральноазиатские степные высоких равнин и денудационных останцов Онон-Аргунские гемикриофильные высоких денудационных поверхностей травяно-степные пижмовые- 37 — центральноазиатские степные высоких равнин и денудационных останцов Онон-Аргунские гемикриофильные плакорные разнотравно-тырсовые.
По расчетам при ожидаемых климатических изменениях в структуре ландшафтов Предбайкалья возможно закономерное замещение неустойчивых даже в современных условиях гольцовых геосистем на подгольцовые. На Лено-Ангарском плато и в горах Восточного Саяна при потеплении климата ожидается смена фаций горнотаежных темнохвойных геомов ограниченного развития и лиственничных геомов оптимального развития на фации горнотаежных темнохвойных геомов оптимального развития. Возможно изменение фаций подгорных подтаежных геомов сосновых лесов на фации подгорных лугово-степных разнотравно-крупнозлаковых геомов.
Для получения более объективных результатов прогнозные расчеты — - -следует проводить в границе определенной физико-географической провинции, чтобы по возможности исключить искажающее влияние на результат расчета широтно-зональных и секторальных факторов.
Понятно, что чем локальней геоинформационный анализ, т. е. на меньшей территории решаются поставленные задачи, тем достоверней прогнозные карты. Наилучшие результаты следует ожидать от локального прогнозного картографирования, где элементом прогноза является отдельный картографический выдел с индивидуальной высотой и географическим окружением.
5.3. Моделирование изменений геосистем локального уровня с использованием моделей клеточных автоматов.
О модели клеточных автоматов и применении ее в целях исследования трансформации геосистем говорилось в главе 1. В данном разделе на примере северных макросклонов хр. Хамар-Дабан рассмотрим конкретный пример использования клеточных автоматов для моделирования изменений горных геосистем на основе показателя абсолютной высоты расположения выделов групп фаций.
ГИС-вариант фрагмента ландшафтной карты для горной территории южного Прибайкалья (рис. 5.6.а) [Ландшафты., 1977] представлен дискретными элементами-контурами групп фаций разной серийности (коренные, мнимокоренные и серийные), что характеризует состояния клеток геоизображения. Соответствующие участки ландшафта на местности взаимодействуют по горизонтали, вертикали и по иерархии соподчинения. В модели КА совокупность картографируемых клеток формирует иррегулярную сеть соседства (рис. 5.6.6). Граф соседства отражает топологию ландшафтного пространства взаимодействия: контуры соответствую вершинам, связи — ребрам графа. Здесь два контура связаны ребром, если имеют общую границу. Каждое ребро интерпретируется как пара обратно направленных стрелок воздействия. Вес ребра характеризуется протяженностью общих границ пары соседних контуров, вес стрелки — доля этой протяженности в общей длине границы контура, куда направлена стрелка. а б.
Рис. 5.6. Фрагмент электронной карты ландшафтов Юга Восточной Сибири [1977] (а) и граф смежности картографических контуров (б). Цифрами указаны порядковые номера контуров групп фаций.
Помимо типологической принадлежности на уровне группы фаций каждый контур характеризуется длиной границ, общей площадью и переменными физико-географическими показателями, например высотой положения над ур.м., отражающей влияние разнообразных факторов.
Соседние контуры (ландшафтные выделы) взаимодействуют между собой латерально и в системе иерархического подчинения. Изменение состояния каждого контура, например, в условиях антропогенного воздействия, по цепи причинных связей сказывается на изменении состояний соседних контуров. Подобные влияния реализуются поэтапно и проявляются индивидуально в зависимости от особенностей латерально-иерархического окружения. На каждом шаге формируются новое состояние решетки и адекватная ей прогнозная карта.
Требования локальности взаимодействия делает необходимым задание граничных условий на границе решетки контуров. Лучше, если внешние влияния будут минимальны (равны 0). Это достигается путем деления пространства территории на несколько несвязанных (автономных) районов, разграниченных естественными рубежами (водоразделами и руслами рек). Тогда граф соседства распадается не несколько подграфов, не связанных ребрами. Участок южного Прибайкалья (см. рис. 5.6.) разграничивается хребтами гор Хамар-Дабана и Восточного Саяна, озером Байкал, руслами рек Ангары и ее притоков. Здесь выделяется три относительно автономных района: 1) Восточно-Саянский- 2) Хамар-Дабанский- 3) Верхнеангарский правобережный. Далее подробно исследуется второй из них.
Клеточный автомат (КА) — математический объект, заданный пятеркой множеств КА=(Х,?, 2, Е, 0), где X — конечное множество входных сигналов X, еХ (/ - номер клетки (картографического контура), г=1,., и) — Г — конечное множество выходных сигналов у!<=ГZ — конечное множество состояний контуров карты X х 2 2 — функция перехода контуров карты (/¡-еК), сопоставляющая каждому текущему сочетанию (х,-, г,) контура новое значение г, — О'. X х 2 —> У — функция выходов карты ^ еО), преломляющая вход Х{ каждого контура через ее состояние в выход >7.
Все элементы множеств конечного автомата, а именно х,-, у, г,-, gi, могут являться наборами (векторами) нескольких переменных, например, х,={ху}, где Ху — вход в г-й картографический контур из у-х контуров окрестности. Далее рассматривается упрощенный вариант модели с одной переменной состояния, одной переменной выходного сигнала, одинаковой для конкретной клетки по всем направлениям воздействия.
В данном случае используем три вида переменных, характеризующих состояние геосистем по высоте Z: — абсолютная высота местоположения? геосистем в горном ландшафте, — текущее состояние геосистем 1-й группы фаций в разных местоположениях — характеристика фаций 1-й группы. На участке территории в зависимости от особенностей климатического фона могут размещаться разные фации / с индексом г0&bdquoоднозначно выделяющие группу фаций по условиям местоположения из множества других фаций. Это может быть, например, высота местоположения, характерная для группы фации в эпоху, предшествующую трансформации климата — оптимуму ее существования в этот период, своеобразный эталон для сравнения, модальная величина распределения этой группы фаций на территории. Текущее состояние геосистемы этого положения изменяется в результате изменения климатического фона и взаимодействия с соседними участками ландшафта. В интервале значений г, — = ± геосистема сохраняет природные режимы, свойственные фации группы гза их пределами она переходит в фацию другой группы. Ширина природной ниши группы фации е [гИ1, где гш = - -нижняя граница, гВ|- = + — верхняя граница существования.
Конкретная геосистема имеет фиксированное положение г (^), а в ходе эволюции перемещаются фации, занимая новые позиции в пространстве г, вытесняя другие фации. В результате происходит смена фациального состояния конкретных геосистем. Этот процесс будет продолжаться до тех пор, пока фация определенного типа не достигнет вершин горной системы гт), а затем исчезнет из процесса, потеряв материальный носитель своего продвижения (геосистему). Иными словами, эволюционный процесс ограничен сверху некоторым значением высоты местоположения ?-) <
Текущее изменение состояния геосистемы итеративно определяется функцией действия/¡-:
А = г,(Ж) -*,(*) *|(0] (3).
Действие^-) задается в форме: з.
Коэффициенты <�я, у и Ъу соответствуют весам воздействия окружающих геосистем (/) на данную /-ю геосистему. Значение /0, учитывает влияние внешнего фона. Операция вида (•) моделирует пороговое воздействие, например, (г1 -г0:) равно (г, -г01) в области существования zy^i < г, — < гв, — геосистемы в состоянии /-типапри выходе за указанные границы она существует и воздействует как геосистема другого типа.
При извлечении конкретных правил работы КА из пространственной информации используются топографические, палеогеографические, ландшафтные данные и геоинформационные технологии. В уравнении (4) свяжем функции входа-выхода только с состоянием взаимодействующих геосистем г,-, когда можно условно принять Ьу= 0. Высотные характеристики выделов определяются в ГИС при совмещении контуров ландшафтной карты и цифровой карты рельефа. Значение рассчитывается как средняя высота каждого контура? Величина находится как модальное значение распределения площади геосистем г-й группы фаций в регионе по высоте местоположения z [Фролов, Черкашин, 2007]. Упорядоченная последовательность значений г^ фаций одного типа серийности дает представление об допустимых интервалах изменчивости (гнг-, каждой группы фаций. Коэффициент взаимодействия а^ находится по формуле ау7= щР} /?,¦), где Б}, S? — площади взаимодействующих картографируемых выделов и г , — доля длины общей границы у и / относительно общей протяженности границы выдела / (Р{,=1).
Значение коэффициента влияния а¡-=11×1 отражает процесс саморегуляции геосистемы /-го типа и связан с характерным временем т, самовосстановления. Его значение определяется по скорости смещения высоты положения снеговой линии АЛ/А/ относительно ее современного уровня для хр. Хамар-Дабан — /г=1630 м (примерно А/г = 650 м за А/= 1,5 тыс. лет) [Плюснин, 2003]. Расчеты дают т = /гД//А/г =3761 лет. При этом скорость смещения границ по высоте равнаУ^=А/г/А/=0,43 м/год — оценка изменения регионального фона. При региональном температурном высотном градиенте АГ=0,6°С /100 м это соответствует потеплению на 0,26°С за сто лет. Эти значения определяют фоновое воздействие /0(, сила которого возрастает при увеличении темпов потепления.
В итоге оцениваются все коэффициенты-соотношения (4), рассчиты——ваются значения изменений состояния геосистем Аг, — для каждого контура и создаются прогнозные карты тенденций возможных изменений ландшафтной структуры при разной скорости роста регионального и глобального температурного фона (рис. 5.7.). Прогноз строился на предположении, что в предшествующий началу потепления период ландшафты нахо.
Аг дились в равновесном состоянии —*- = (). Реализация этой гипотезы.
I ^ достигается путем введения поправок к{ на значения нормы к, г (у. Провинциальный коэффициент для хр. Хамар-Дабан ?,=1,055, т. е. высотные границы для этой территории вследствие ее более южного положения находятся выше по склону гор, чем в среднем по Прибайкалью [Фролов, Чер-кашин, 2007а, 2009].
Расчеты показывают (рис. 5.7.), что каждый геосистемный выдел индивидуально реагирует на окружение и фоновое влияние. Гольцовые и подгольцовые геосистемы уступают место таежным. Различие скорости изменения состояний от местоположения наглядно прослеживается на вы-делах ареала склоновых альпинотипных геосистем (контуры 1, 11, 16, 18).
Рис. 5.7. Эволюционная карта тенденций изменения состояния контуров (Аг, м/год) групп фаций участка северного макросклона хр. Хамар-Дабан при потеплении климата на 0,5°С.
Отмечается существенное отрицательное влияние на результаты расчета площади этих выделов (Аг1 = -0,285,+1,026, Я=-0,99). Отсюда следует существование критической площади 5^=366,4 км, при которой наблюдается динамическое равновесие Аг,—0. Влияние текущего состояния геосистем на изменение состояния менее значимо (Дг, = -0,44 г,+1,487, Я=-0,73, 2гкр=3380 м). Для всего многообразия контуров ландшафтной карты такие линейные зависимости не выполняются в силу многоаспектности влияния географического окружения на эти изменения.
Таким образом, разработанные алгоритмы моделирования и геоинформационного картографирования позволяют ставить и решать задачи прогнозирования изменения ландшафтной структуры на разных уровнях обобщения и детальности. Исследование распределения площади геомов и сопряженных с ними классов и групп фаций по территории становится основой для создания прогнозных карт. Большое значение здесь имеет построение территориальных графов смежности, передающих отношения пространственного соседства, классификационной связности и направленной временной изменчивости. Исследование, моделирование и прогнозирование проводятся по градиентам высоты, которая рассматривается в качестве показателя состояния среды, что оправдано на территориях с выраженным горным и горно-равнинным характером рельефа. Развитие методов прогнозирования пространственно-эволюционных изменений в конечном итоге ориентировано на создание самоэволюционирующих карт, каждый выдел-ячейка которой становится ячейкой активной геоинформационной среды, адекватно реагирующей на влияние локального окружения и вариации регионального и глобального фона.
Клеточный автомат как математико-картографическая модель изменения ландшафтов методически оправдывает себя, отображая пространственное распределение и связи контуров друг с другом и с изменениями климатического фона. Это инструмент для анализа локальных особенностей взаимодействия геосистем, корректировки параметров модели с учетом провинциальных особенностей. Такой подход позволяет перейти к эволюционному картографированию, когда карта-геоизображение заменяется клеточным автоматом, моделирующим природные взаимосвязи. Клеточная модель дает возможность формализовать дискретное геоизображение, рассматривая его как объект математических преобразований при переходе от карты к карте.
Частотные распределения площадей геомеров по градиентам высоты отражают потенциалы существования геосистем. Разность потенциалов показывает конкурентные отношения между взаимодействующими геомерами, что в сочетании с графами соседства геомеров и моделями КА используется при прогнозировании климатогенных изменений таксономической позиции геосистем.
На основе температурного градиента высоты с использованием моделей КА и графов в ГИС-среде показан пример реализации созданных алгоритмов прогнозирования климатогенных изменений геомеров на региональном (геом) и локальном (группа фаций) уровне. При ожидаемых климатических изменениях в структуре ландшафтов Предбайкалья возможно закономерное замещение неустойчивых даже в современных условиях гольцовых геосистем на подгольцовые. На Лено-Ангарском плато и в горах Восточного Саяна при потеплении климата вероятно ожидать смену фаций горнотаежных темнохвойных геомов ограниченного развития и лиственничных геомов оптимального развития на фации горнотаежных темнохвойных геомов оптимального развития. Возможно изменение фаций подгорных подтаежных геомов сосновых лесов на фации подгорных луго-во-степных разнотравно-крупнозлаковых геомов.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
.
В настоящей работе на примере территории Предбайкалья проведен анализ изменчивости, как сложного свойства географических систем, для чего были изучены различные стороны проявления данного свойства, выраженные в дискретных и непрерывных изменениях геосистем, как в пространстве, так и во времени.
Цель исследования заключалась в проведении анализа состояния геосистем и его изменения под влиянием естественных и антропогенных факторов на освоенных территориях юга Иркутской области, в создании карты естественных и антропогенных трансформаций геосистем исследуемой территории, а также в разработке алгоритмов геоинформационного прогнозного моделирования и картографирования изменения ландшафтной структуры территории для решения прикладных задач.
Для достижения поставленной цели решены следующие задачи:
1) проанализированы существующие модели и методы изучения динамики и эволюции геосистем, построены модели для территории Южного Предбайкалья в терминах клеточных автоматов;
2) выделены естественные и антропогенные факторы изменчивости ландшафтов на территории исследования;
3) обосновано использование показателя абсолютной и относительной высоты в качестве характеристики состояния геосистем;
4) разработана ландшафтная ГИС исследуемого района с уточнением по космическим снимкам границ геосистемных выделов до уровня переменных состояний фаций (биогеоценозов);
5) проведена полевая заверка результатов дешифрирования космических снимков с маршрутным описанием выделов и созданием базы данных выделов ландшафтной ГИС;
6) создана серия аналитических карт показателей изменчивости геосистем;
7) разработаны алгоритмы эволюционного геоинформационного моделирования и картографирования для создания прогнозных карт изменения геосистем;
8) осуществлена количественная и качественная идентификация модели сети конечных автоматов на основе ГИС и проведены прогнозные расчеты изменения состояния геосистем.
По результатам исследований сделаны следующие выводы:
Изменчивость — сложное свойство географических систем, отражающее многообразие видов пространственно-временных преобразований состояния геосистем. Она проявляется как в дискретных, так и в непрерывных пространственно-временных изменениях, что определяет использование графов и клеточных автоматов-(КА) в. качестве.-.———-моделей для исследования пространственно-временной изменчивости геосистем.
При изучении изменчивости геосистем применяют методы ландшафтно-экологического прогнозирования, на основе КА используют методы эволюционно-динамического моделирования и прогнозного картографирования.
Факторы, обуславливающие пространственно-временную изменчивость геосистем Предбайкалья, подразделяются на естественные (неравномерность распределения физико-географических условий в пространстве и изменение их во времени) и антропогенные (неоднородность характера антропогенной нагрузки на территории и трансформация характера антропогенного воздействия за исторические период развития Предбайкалья).
С появлением человека на территории Южного Предбайкалья возник принципиально новый фактор изменчивости ландшафтов — антропогенный. За период исторического развития человеческого общества и трансформации способов экономического производства (от присваивающего хозяйства к производящему) антропогенный фактор увеличивал свою значимость и в настоящее время, в эпоху развитого промышленного производства, по масштабам и глубине влияния на ландшафты его следует ставить в один ряд с естественными факторами. В настоящее время техногенное загрязнение токсичными веществами производства компонентов геосистем проявляет себя как наиболее негативная сторона выражения антропогенного фактора, инициирующая ^ во многих случаях деструктивную дискретную необратимую изменчивость геосистем.
Географическая сущность антропогенной трансформации геосистем заключается в отклонении геосистемы от коренного и переход в переменное состояние. Чем значительнее и продолжительнее антропогенное влияние, тем сильнее это отклонение, а, следовательно, тем выше, степень нарушенности геосистем. При повышении степени нарушенности увеличивается время прихода геосистемы в равновесное со • средой коренное состояние.
К одному из механизмов перехода в переменное состояние относится явление синантропизации биотического компонента геосистем. Синантропное изменение биологических сообществ приводит к замещению коренных биогеоценозов на переменные, что обуславливает динамическую изменчивость геосистем территории Южного Предбайкалья.
Сочетание методов полевых маршрутных исследований ландшафтов с методами камеральной обработки пространственной информации (данные ДЗЗ, карты различного содержания, цифровая модель рельефа и т. д.) позволило сделать обзор основных особенностей ландшафтной структуры Южного Предбайкалья, сформировать ГИС района исследования, осуществить выбор ключевых точек и создать на данную территорию ландшафтио-типологическую карту' уровня переменных состояний фаций. Карта и база данных ГИС использовалась для дальнейшего геоинформационного анализа территории с созданием серии аналитических карт показателей, отражающих пространственную дискретную и непрерывную изменчивость геосистем.
Исследование естественных и антропогенных факторов изменчивости геосистем, геоинформационный анализ структуры биогеоценозов территории Южного Предбайкалья выявили значительную степень пространственно-временной дискретной и непрерывной изменчивости топогеосистем, выраженной в существовании сложной территориальной структуры переменных состояний фаций, обусловленной комплексным воздействием разных антропогенных и естественных (влияние условий местоположения биогеоценозов) факторов.
Высота как фактор и показатель в моделях расчета изменчивости геосистем для территории Предбайкалья должна рассматриваться в пяти аспектах: 1) абсолютная высота местоположения геосистемы- 2) фактор, определяющий условия воздействия среды- 3) видовая характеристика геомера- 4) текущее состояние геосистем определенного геомера в разных местоположениях- 5) показатель серийности геосистем ландшафтного уровня.
Первый аспект характеризует фиксированное рельефом высотное положение конкретной геосистемы, поэтому изменчивость геосистем определяется пространственно-временными трансформациями рельефа. Во втором факторном смысле с градиентами высоты связаны значения и амплитуды колебания климатических условий и высотная дифференциация ландшафтов. Третий выражается в особенностях высотного распределения геомера в современный период. Данный показатель при климатогенных трансформациях остается постоянным, а изменяется только при эволюции самого геомера, происходящей на фоне биологической эволюции. Четвертый аспект определяется переменной характеристикой локального комплекса условий среды, варьирующей под влиянием фоновых климатических факторов, что выражается в климатогенных смещениях ландшафтных границ. Пятый характеризует отклонение состояния конкретной топогеосистемы от геосистем ландшафтной нормы.
С использованием метода главных компонент показано, что относительная высота в субрегиональной геосистеме (геом или ландшафт) является показателем серийности топогеосистем, отражающим не только частные географические признаки, но и некоторую систему сопряжения участков ландшафта и силу пространственных и типологических связей, отклоняющую конкретные фации от зональной нормы.
Разработанные алгоритмы моделирования и геоинформационного картографирования позволяют ставить и решать задачи прогнозирования изменения ландшафтной структуры на разных уровнях обобщения и детальности. Исследование распределения площади геомов и сопряженных с ними классов и групп фаций по территории становится основой для создания прогнозных карт. Большое значение здесь имеет построение территориальных графов смежности, передающих отношения пространственного соседства, классификационной связности и направленной временной изменчивости. Исследование, моделирование и прогнозирование проводятся по градиентам высоты, которая рассматривается в качестве показателя состояния среды, что оправдано на территориях с выраженным горным и горно-равнинным характером рельефа.
Клеточный автомат как математико-картографическая модель изменения геосистем методически оправдывает себя, отображая пространственное распределение и связи контуров друг с другом и с изменениями климатического фона. Это инструмент для анализа локальных особенностей взаимодействия геосистем, корректировки параметров модели с учетом провинциальных особенностей. Такой подход позволяет перейти к эволюционному картографированию, когда карта-геоизображение заменяется клеточным автоматом, моделирующим природные взаимосвязи. Клеточная модель дает возможность формализовать дискретное геоизображение, рассматривая его как объект математических преобразований при переходе от карты к карте.
Частотные распределения площадей геомеров по градиентам высоты отражают потенциалы существования геосистем. Разность потенциалов показывает конкурентные отношения между взаимодействующими геомерами, что в сочетании с графами соседства геомеров и моделями КА используется при прогнозировании климатогенных изменений таксономической позиции геосистем.
На основе температурного градиента высоты с использованием моделей КА и графов в ГИС-среде показан пример реализации созданных алгоритмов прогнозирования климатогенных изменений геомеров на региональном (геом) и локальном (группа фаций) уровне. При ожидаемых климатических изменениях в структуре ландшафтов Предбайкалья возможно закономерное замещение неустойчивых даже в современных условиях гольцовых геосистем на подгольцовые. На Лено-Ангарском плато и в горах Восточного Саяна при потеплении климата вероятно ожидать смену фаций горнотаежных темнохвойных геомов ограниченного развития и лиственничных геомов оптимального развития на фации горнотаежных темнохвойных геомов оптимального развития.
