WWW.KN.LIB-I.RU
БЕСПЛАТНАЯ  ИНТЕРНЕТ  БИБЛИОТЕКА - Различные ресурсы
 


Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 7 |

«УЧРЕЖДЕНИЕ РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК УЧРЕЖДЕНИЕ РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ ИНСТИТУТ ФИЗИКО-ХИМИЧЕСКИХ И НАУК ИНСТИТУТ МАТЕМАТИЧЕСКИХ БИОЛОГИЧЕСКИХ ПРОБЛЕМ ПОЧВОВЕДЕНИЯ РАН ПРОБЛЕМ БИОЛОГИИ РАН ...»

-- [ Страница 1 ] --

ОТДЕЛЕНИЕ БИОЛОГИЧЕСКИХ НАУК РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК

УЧРЕЖДЕНИЕ РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК УЧРЕЖДЕНИЕ РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ

ИНСТИТУТ ФИЗИКО-ХИМИЧЕСКИХ И НАУК ИНСТИТУТ МАТЕМАТИЧЕСКИХ

БИОЛОГИЧЕСКИХ ПРОБЛЕМ ПОЧВОВЕДЕНИЯ РАН ПРОБЛЕМ БИОЛОГИИ РАН

Российский фонд фундаментальных исследований

Материалы

Второй Национальной конференции с международным участием Математическое моделирование в экологии 23-27 мая 2011 г.

г. Пущино УДК 57+51-7 ББК 28в6 М34 Ответственный редактор профессор, доктор биологических наук

А.С. Комаров Математическое моделирование в экологии / Материалы Второй Национальной конференции с международным участием, 23-27 мая 2011 г.- Пущино, ИФХиБПП РАН, 2011.– 304с.

Материалы Второй Национальной конференции с международным участием «Математическое моделирование в экологии» представляют современный уровень российских научных разработок в этой области знаний, содержат широкий спектр подходов к моделированию, применяемых для решения экологических задач. В сборнике представлены материалы докладов, посвященных различным проблемам математического моделирования экологических систем на организменном, популяционном, биогеоценотическом, региональном и глобальном уровнях организации живого покрова. Приведены подробные примеры применения математических моделей в экологических исследованиях. В ряде работ описаны новые математические методы, применяемые для решения задач в экологии. Сборник предназначен для математиков, экологов, биологов различных специальностей, почвоведов, географов, занимающихся анализом и прогнозированием развития биологических систем разных уровней организации, а также для студентов, магистрантов, аспирантов и широкого круга читателей, интересующихся современным состоянием моделирования в экологии.

© ИФХиБПП РАН, 2011 © Эмблема конференции В.Н. Шанин, 2009

ПРОГРАММНЫЙ КОМИТЕТ

Председатель Комаров Александр Сергеевич, проф., д.б.н., ИФХиБПП РАН, Пущино Абакумов Александр Иванович, проф., д.ф.-м.н., ИАПУ ДВО РАН, Владивосток Вавилин Василий Александрович, д.ф.-м.н., ИВП РАН, Москва Дегерменджи Андрей Георгиевич, чл.-корр. РАН, проф., д.ф.м.н., ИБФ СО РАН, Красноярск Коровин Георгий Николаевич, чл.-корр. РАН, д.с.-х.н., ЦЭПЛ РАН, Москва Логофет Дмитрий Олегович, проф., д.ф.-м.н., ИФА РАН, Москва Медвинский Александр Берельевич, проф., д.ф.-м.н., ИТЭБ РАН, Пущино Полу

–  –  –

Дорогие коллеги!

Вторая Национальная конференция с международным участием «Математическое моделирование в экологии» проводится Учреждением Российской академии наук Институтом физико-химических и биологических проблем почвоведения РАН и Учреждением Российской академии наук Институтом математических проблем биологии РАН 23 – 27 маня 2011 г. в г.

Пущино Московской области на базе Пущинского научного центра РАН.

Тематика Конференции затрагивает основные вопросы междисциплинарных взаимодействий, в которых главным является количественное решение задач в области экологии и охраны окружающей среды:

моделирование, принятие решений и управление экосистемами, экосистемный подход к управлению природными ресурсами, устойчивое развитие, принятие решений и управление возобновляемыми природными ресурсами;





моделирование циклов элементов в экосистемах, моделирование процессов роста и развития, моделирование динамики популяций и сообществ, прогноз изменения биоразнообразия;

моделирование катастрофических воздействий на окружающую среду: моделирование инвазии видов и эпидемий, моделирование последствий загрязнений, лесных пожаров, вспышек численности насекомых, влияние наводнений и засух.

Оргкомитет получил около 130 материалов докладов из России, США, Германии, Канады, Азербайджана, Республики Молдова.

Доклады на Конференции представлены по следующим секциям:

• Моделирование глобальных и региональных процессов. Моделирование сдвигов природных процессов под влиянием потепления

• Методы и подходы в моделировании в экологии

• Моделирование экологической сложности, математические аспекты

• Моделирование водных экосистем

• Модели популяций и сообществ

• Моделирование циклов элементов в наземных экосистемах

• Математические модели в ландшафтоведении и почвоведении Окончательный состав сборника определен членами Программного комитета. По возможности устранены технические погрешности текста и цитирования литературы.

Сущность научных текстов не изменена. Ответственность за научное содержание материалов несут авторы. Мы старались сохранить стиль и содержание, даже не будучи иногда согласны с ними. Зато это дает возможность более полно и всесторонне оценить современный состав и возможности нашего научного сообщества.

Оргкомитет Конференции выражает благодарность всем, откликнувшимся на инициативу по проведению Конференции. Мы считаем, что результатом явилось очень хорошее представительство основных научных центров, активное участие молодежи.

Материалы Конференции отражают высокий уровень этого научного направления, традиционно свойственный отечественной науке.

Председатель организационного комитета А.С. Комаров

ОГЛАВЛЕНИЕ

ДИНАМИКА БИОМАСС ВИДОВ ФИТОПЛАНКТОНА В ЗАВИСИМОСТИ

ОТ МИНЕРАЛЬНОГО ПИТАНИЯ

А.И. Абакумов

УСТОЙЧИВОСТЬ ЛЕСНЫХ ЭКОСИСТЕМ МОСКОВСКОЙ ОБЛАСТИ К

ВОЗДЕЙСТВИЮ NOХ: ВЕРОЯТНОСТНЫЕ ОЦЕНКИ

Аверкиева И.Ю. Припутина И.В.

THE DETERMINATION OF HG AND AS DISTRIBUTIONS AND

BIOACCUMULATION CAPACITIES OF NATURAL PLANT SPECIES ON AN

ABANDONED MERCURY MINE AREA

Akay Aysen, Guner Tunc

THE EFFECTIVENESS OF MYCORRHIZA AND LUPIN (LUPINUS ALBUS) ON

THE REMEDIATION OF CONTAMINATED SOILS ON MINE SITES

Akay Aysen, Karaarslan Emel

АЛГОРИТМЫ РАСЧЕТА ТЕПЛОВЫХ СВОЙСТВ ПОЧВ, ИХ ТОЧНОСТЬ И

ПРЕДЕЛЫ ПРИМЕНИМОСТИ

Архангельская Т.А., Лукьященко К.И.

ПОНИЖЕННАЯ ПРИСПОСОБЛЕННОСТЬ ГЕТЕРОЗИГОТЫ И

ПОЛИМОРФИЗМ В ДВУХВОЗРАСТНОЙ ПОПУЛЯЦИИ С ОДНИМ

ПЛЕЙОТРОПНЫМ ЛОКУСОМ

Бажина Д.А., Жданова О.Л.

МОДЕЛЬ СИМПАТРИЧЕСКОГО ВИДООБРАЗОВАНИЯ ВНУТРИ ОДНОЙ

ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ НИШИ

Барцев С.И., Волкова А.Г.

НЕЙРОСЕТЕВОЙ АНАЛИЗ ВЗАИМОЗАВИСИМОСТЕЙ ПАРАМЕТРОВ

ПОЧВЕННОГО ПОКРОВА

Барцев С.И., Почекутов А.А., Припутина И.В.

ПРИНЦИП НАИХУДШЕГО СЦЕНАРИЯ И ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ КАЧЕСТВА

ЖИЗНИ НАСЕЛЕНИЯ НА БИОСФЕРНУЮ ДИНАМИКУ

Барцев С.И., Щемель А.Л., Иванова Ю.Д.

УНИВЕРСАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ АГРОПРОИЗВОДСТВА

Башилов А.М., Королев В.А., Свентицкий И.И.

МОДЕЛИРОВАНИЕ УГЛЕРОДНОГО ЦИКЛА И ПРИНЦИП НАИХУДШЕГО

СЦЕНАРИЯ

Белолипецкий П.В., Барцев С.И., Дегерменджи А.Г.

ЭКОЛОГО-ФИЗИОЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ДИНАМИКИ СТАДА

Белотелов Н.В., Коноваленко И.А.

БИФУРКАЦИИ В МОДЕЛЯХ ОБРАЗОВАНИЯ ЭКОЛОГИЧЕСКИХ НИШ:

ГРАНИЦЫ ПОТРЕБЛЕНИЯ ОБЩЕГО РЕСУРСА

Березовская Ф.С, Карева И.Г., Кастийо-Чавес.К.

МОДЕЛИРОВАНИЕ ФИЗИКО-ХИМИЧЕСКИХ И БИОЛОГИЧЕСКИХ

ПРОЦЕССОВ В ПОЧВЕ ДЛЯ ОЦЕНКИ БАЛАНСА АЗОТА И УГЛЕРОДА И

ЭМИССИИ ПАРНИКОВЫХ ГАЗОВ

Благодатский С.А., Гроте Р., Кизе Р., Буттербах- Баль К.

МОДЕЛИРОВАНИЕ ГУМУСОВОГО СОСТОЯНИЯ ДЕРНОВО–

ПОДЗОЛИСТОЙ ПОЧВЫ ПРИ ДЛИТЕЛЬНОМ ПРИМЕНЕНИИ

РАЗЛИЧНЫХ СИСТЕМ УДОБРЕНИЙ

Болтунова А.И., Беличенко М.В., Романенков В.А., Литвинский В.А.

LIMIT BEHAVIOR OF A DISTRIBUTED REPLICATOR SYSTEM

Bratus A.S., Posvyanskii V. P., Novozhilov A.S.

НОВЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ ИЗУЧЕНИЯ ДИНАМИКИ СООБЩЕСТВ

МИКРООРГАНИЗМОВ

Вавилин В.А.

МОДЕЛИРОВАНИЕ МНОГОЛЕТНЕЙ ДИНАМИКИ ЗАПАСОВ

ПОЧВЕННОЙ ВЛАГИ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ ИЗМЕНЕНИЙ КЛИМАТА

Варчева С.Е.

ОПТИМИЗАЦИЯ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ И ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ЗЕМЕЛЬНЫХ

РЕСУРСОВ НА ОСНОВЕ КОМПЬЮТЕРНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

Волошенкова Т. В.

ЭВОЛЮЦИОННАЯ МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ БОБОВОРИЗОБИАЛЬНОГО СИМБИОЗА: ИНТЕГРАЦИЯ, СПЕЦИФИЧНОСТЬ И

ЭФФЕКТИВНОСТЬ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ПАРТНЕРОВ

Воробьев Н.И., Проворов Н.А., Свиридова О.В., Пищик В.Н.

К ПРЕДСТАВЛЕНИЮ СЦЕНАРИЕВ РАСЧЕТА ВЫЧИСЛИМЫХ МОДЕЛЕЙ

ГРАФАМИ РАБОТ В СЕТЕВОЙ БИБЛИОТЕКЕ

Воротынцев А.В.

МОДЕЛЬ ПЕРЕНОСА ТЕПЛА И ВЛАГИ В РАСТИТЕЛЬНОМ ПОКРОВЕ С

УЧЕТОМ БАЛАНСА ЭНЕРГИИ

Воротынцев А.В.

ИКСОДОВЫЙ КЛЕЩ: УСТОЙЧИВОСТЬ ПОПУЛЯЦИИ И ПРОБЛЕМЫ

ИЗЪЯТИЯ ИЗ ЭКОСИСТЕМ

Вшивкова О.А., Хлебопрос Р.Г.

МОДЕЛИРОВАНИЕ ПАСТБИЩНОЙ НАГРУЗКИ В ЭКОСИСТЕМАХ

СТЕПНЫХ ЛУГОВ

Габидуллин Ю.З., Маликов Р.Ф.

МОДЕЛИРОВАНИЕ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ

ПАРАМЕТРОВ СУТОЧНОЙ ДИСКРЕТНОСТИ ДЛЯ УСЛОВИЙ

АЛТАЙСКОГО КРАЯ

Гавриловская Н.В., Хворова Л.А.

ДИНАМИКА БИОМАССЫ ВЕТВЕЙ ВЫСШИХ ПОРЯДКОВ ДЕРЕВА

Галицкий В.В.

РАСЧЕТ ВДЫХАЕМОЙ ФРАКЦИИ АЭРОЗОЛЬНЫХ ЧАСТИЦ В

НИЗКОСКОРОСТНОЙ ВОЗДУШНОЙ СРЕДЕ

Гильфанов А.К., Зарипов Ш.Х., Мухаметзанов И.Т.

ПОДХОДЫ К ИДЕНТИФИКАЦИИ ГАЗООБМЕНА НА ГРАНИЦЕ

ЭКОСИСТЕМА/АТМОСФЕРА: МЕТОД ОБРАТНОЙ ЗАДАЧИ

Глаголев М.В., Сабреков А.Ф.

МЕТОД ПРОСТРАНСТВЕННОЙ ИНТЕРПОЛЯЦИИ БИОЛОГИЧЕСКОЙ

ПРОДУКТИВНОСТИ БОЛОТНЫХ ЭКОСИСТЕМ С УЧЕТОМ СТРУКТУРЫ

РАСТИТЕЛЬНОГО ПОКРОВА

Головацкая Е.А., Дюкарев Е.А.

МОДЕЛИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ РАСТИТЕЛЬНОГО СООБЩЕСТВА

МЕТОДОМ КЛЕТОЧНЫХ АВТОМАТОВ

Голубев С.Н.

ЭКОЛОГИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ В ПРОСТРАНСТВЕ РАЗЛИЧНЫХ

ГЕОМЕТРИЙ

Голубев С.Н.

МОДЕЛИРОВАНИЕ КРУГОВОРОТА АЗОТА В НАЗЕМНЫХ

ЭКОСИСТЕМАХ

Голубятников Л.Л., Аржанов М.М.

МОДЕЛИ ДИНАМИКИ ЧИСЛЕННОСТИ ЛОКАЛЬНЫХ ПОПУЛЯЦИЙ

РЕЧНОГО БОБРА (CASTOR FIBER L.)

Горяйнова З.И., Петросян В.Г., Завьялов Н.А., Панкова Н.Л.

CТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ПРОСТРАНСТВЕННОЙ ЭКОЛОГИИ:

НОВЫЙ ВЗГЛЯД НА ТИПИЧНЫЕ ЗАДАЧИ АНАЛИЗА ЭКОЛОГИЧЕСКИХ

ДАННЫХ

Грабарник П.Я.

МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ВОДНОЙ ЭРОЗИИ ПОЧВ ЮЖНОГО

ПРИУРАЛЬЯ

Давлетшина М.Р.

ГЕОИНФОРМАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СОСТОЯНИЯ

ПОЧВЕННОГО ПОКРОВА ПОЧВ БАШКОРТОСТАНА

Давлетшина М.Р., Асылбаев И.Г.

СТАТИСТИЧЕСКИЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ЧИСЛЕННОСТИ МИКРОБНОЙ

ПОПУЛЯЦИИ В РЕЧНОЙ ВОДЕ

Долгоносов Б.М., Корчагин К.А., Мессинева Е.М.

МОДЕЛИРОВАНИЕ ТЕМПЕРАТУРНОГО РЕЖИМА ТОРФЯНОЙ ПОЧВЫ

Дюкарев Е.А.

ВЛИЯНИЕ НЕОПРЕДЕЛЁННОСТИ ЗНАЧЕНИЙ ПАРАМЕТРОВ

НАЗЕМНОЙ БИОТЫ НА НЕОПРЕДЕЛЁННОСТЬ ОЦЕНОК ИЗМЕНЕНИЯ

ХАРАКТЕРИСТИК КЛИМАТА И УГЛЕРОДНОГО ЦИКЛА В XXI ВЕКЕ

Елисеев А.В.

МОДЕЛИРОВАНИЕ СОВМЕСТНОГО КРУГОВОРОТА УГЛЕРОДА И

АЗОТА В БОЛОТНЫХ И ЛЕСНЫХ ЭКОСИСТЕМАХ БОРЕАЛЬНОЙ ЗОНЫ

Завалишин Н.Н.

СИСТЕМА ДИНАМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ТРОФИЧЕСКИХ ЦЕПЕЙ ТИПА

«РЕСУРС-ПОТРЕБИТЕЛЬ»

Завалишин Н.Н.

АНАЛОГОВОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ МЕХАНИЗМОВ ЭВОЛЮЦИОННОГО

ПОЧВООБРАЗОВАНИЯ ПРИ ФОРМИРОВАНИИ БИОГЕОХИМИЧЕСКИХ

ПАЛЕОЦИКЛОВ

Зайцев В.Н.

БИМОДЕЛЬНЫЙ РЕТРОСПЕКТИВНЫЙ АНАЛИЗ УГЛЕРОДНОГО

БЮДЖЕТА ЛЕСОВ РОССИИ ЗА 1988-2008 гг.

Замолодчиков Д.Г., Коровин Г.Н., Грабовский В.И., Корзухин М.Д.

ОБОСНОВАНИЕ ВЫБОРА РЕПРЕЗЕНТАТИВНОГО ИНТЕРВАЛА ПРИ

ОПРЕДЕЛЕНИИ ОБЛАСТИ ВЫДЕЛЕНИЯ ВИДОВ СПЕЦИАЛИСТОВ И

ГЕНЕРАЛИСТОВ ПО ШКАЛАМ Д.Н.ЦЫГАНОВА

Зубкова Е.В.

БАЗА ДАННЫХ «РАСПРОСТРАНЕНИЕ ЛОБАРИИ ЛЕГОЧНОЙ (LOBARIA

PULMONARIA)»

Иванова Н.В., Шашков М.П.

МОДЕЛИРОВАНИЕ СОВМЕСТНОГО РОСТА ДВУХ

ЛЕСООБРАЗОВАТЕЛЕЙ

Иванова Н.С.

ОБ ОДНОЙ МОДИФИКАЦИИ МОДЕЛИ БЕДДИНГТОНА-ФРИ-ЛАУТОНА

ДИНАМИКИ СИСТЕМЫ ПАРАЗИТ-ХОЗЯИН

Иванчиков П.В., Недорезов Л.В.

ЭКОСИСТЕМА ПРИМОРСКОГО ГОРОДА: КОГНИТИВНАЯ МОДЕЛЬ,

СЦЕНАРНЫЙ АНАЛИЗ И ПЕРСПЕКТИВЫ УПРАВЛЕНИЯ СОСТОЯНИЕМ

Ильченко И.А.

РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ПРИРОСТА ДРЕВЕСИНЫ ВДОЛЬ СТВОЛА ДЕРЕВА:

ПРИМЕНЕНИЕ МОДЕЛИ ПРИ АНАЛИЗЕ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ

ДАННЫХ

Каплина Н.Ф.

ЕСТЕСТВЕННЫЙ ОТБОР СТРАТЕГИЙ СОЗДАНИЯ ЭКОЛОГИЧЕСКИХ

НИШ В НЕОДНОРОДНЫХ МОДЕЛЯХ «РЕСУРС-ПОТРЕБИТЕЛЬ»

Карев Г.П., Березовская Ф.С., Карева И.Г.

ПЕРЕНОРМИРОВКА КОНСТАНТ КЛИМАТИЧЕСКОЙ

ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТИ И ТЕПЛОВОЙ ИНЕРЦИИ ПРИ УЧЕТЕ ОБРАТНЫХ

СВЯЗЕЙ В ГЛОБАЛЬНЫХ МОДЕЛЯХ

Карнаухов А.В., Карнаухова Е.В.

КЛИМАТИЧЕСКАЯ ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТЬ ЗЕМЛИ НА ОСНОВЕ

ДАННЫХ АНТАРКТИЧЕСКИХ СТАНЦИЙ «ВОСТОК» И «КУПОЛ С»

Карнаухов А.В., Карнаухова Е.В.

ИССЛЕДОВАНИЕ СТРУКТУРНОЙ САМООРГАНИЗАЦИИ ГЛОБАЛЬНЫХ

И РЕГИОНАЛЬНЫХ ПРОЦЕССОВ В ВОДНЫХ ЭКОСИСТЕМАХ

Картушинский А.В.

МЕТОД ОПТИМИЗАЦИИ ПАРАМЕТРОВ ИМИТАЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ

ДИНАМИКИ ЧИСЛЕННОСТИ ЛЕСНЫХ НАСЕКОМЫХ

Ковалев А.В.

ПРИМЕНЕНИЕ МЕХАНИСТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ РОСТА ДЕРЕВА К

ОПИСАНИЮ И АНАЛИЗУ МЕЖВИДОВОЙ КОНКУРЕНЦИИ В

ДРЕВОСТОЕ

Колобов А.Н., Фрисман Е.Я.

ЗАКОНОМЕРНОСТИ ФОРМИРОВАНИЯ ЭЛЕМЕНТНОГО СОСТАВА

БИОСФЕРЫ

Корж В.Д.

СИСТЕМА ХИМИЧЕСКИХ ЭЛЕМЕНТОВ В ГИДРОСФЕРЕ КАК

ЭКОЛОГИЧЕСКИЙ СТАНДАРТ

Корж В.Д.

МОДЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ АРЕАЛОВ ДРЕВЕСНЫХ ПОРОД РОССИИ

Корзухин М.Д., Цельникер Ю.Л., Семенов С.М., Титкина С.Н.

СТАТИСТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ФОРМИРОВАНИЯ

ЧИСЛЕННОСТИ ФИТОПЛАНКТОНА В РЕЧНОЙ ВОДЕ

Корчагин К.А., Мессинева Е.М., Долгоносов Б.М.

БЮДЖЕТ ПИТАТЕЛЬНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ В БОЛОТНЫХ ЭКОСИСТЕМАХ

Косых Н.П., Миронычева-Токарева Н.П., Паршина Е.К.

PROJECTIONS OF CHANGES IN RIVER RUNOFF AND FLOOD CONDITIONS

IN GERMANY UNDER CLIMATE CHANGE

Krysanova Valentina, Shaochun Huang and Fred Hattermann

МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ ДИНАМИКИ В МОДЕЛЯХ

МЕТАПОПУЛЯЦИЙ

Кулаков М.П.

ЭМПИРИКО-СТАТИСТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭМИССИОННОЙ

СОСТАВЛЯЮЩЕЙ УГЛЕРОДНОГО ЦИКЛА В ЛЕСНЫХ ЭКОСИСТЕМАХ

ЮЖНОГО ПОДМОСКОВЬЯ

Курганова И.Н., Лопес де Гереню В.О.

ДИНАМИКА НАСЕЛЕНИЯ МЕЛКИХ МЛЕКОПИТАЮЩИХ В ЮЖНОЙ

ТАЙГЕ: РЕКОНСТРУКЦИЯ АТТРАКТОРА

Кшнясев И.А., Давыдова Ю.А.

ПОПУЛЯЦИОННЫЕ ЦИКЛЫ ЛЕСНЫХ ПОЛЕВОК В ЮЖНОЙ ТАЙГЕ –

СЦЕНАРИЙ ДИНАМИКИ СИСТЕМЫ «ХИЩНИК–ЖЕРТВА»?

Кшнясев И.А., Давыдова Ю.А., Маклаков К.В.

МЕТОДЫ ДЛЯ МОДЕЛЕЙ АДАПТИВНОЙ САМООРГАНИЗАЦИИ

ЭКОСИСТЕМ

Ланкин Ю.П., Басканова Т.Ф.

АДАПТИВНАЯ САМООРГАНИЗАЦИЯ ПРИРОДНЫХ ЭКОСИСТЕМ

Ланкин Ю.П., Печуркин Н.С.

МОДЕЛИРОВАНИЕ СТРУКТУРЫ ТРАВЯНОГО ПОКРОВА В ГОРОДСКИХ

САДОВО-ПАРКОВЫХ ЭКОСИСТЕМАХ

Лантратова А.С., Платонова Е.А., Шредерс М.А.

ПРОБЛЕМА ПРЕДСТАВИТЕЛЬНОСТИ И МАСШТАБНЫЕ УРОВНИ

ВАРЬИРОВАНИЯ 137Cs В ПРИРОДНЫХ ЛАНДШАФТАХ

Линник В.Г.

ГЕОИНФОРМАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ 137Cs В

ЛАНДШАФТАХ БРЯНСКОЙ ОБЛАСТИ

Линник В.Г., Соколов А.В.

ПРИМЕНЕНИЕ ЛОГИТ РЕГРЕССИОННОЙ МОДЕЛИ ДЛЯ ОЦЕНКИ

ФИТОТОКСИЧНОСТИ ПРИ НЕФТЯНОМ ЗАГРЯЗНЕНИИ ПОЧВ

Липатов Д.Н., Елисеева А.В.

ДВЕ ПАРАДИГМЫ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ ПОПУЛЯЦИОННОЙ

ЭКОЛОГИИ. ВОЗМОЖЕН ЛИ СИНТЕЗ?

Логофет Д.О.

ПРИМЕНЕНИЕ T&P МОДЕЛИ ДЛЯ ЧИСЛЕННОЙ ОЦЕНКИ ДЫХАНИЯ

ПОЧВЫ В ЭКОСИТЕМАХ ЮЖНО-ТАЕЖНОЙ ЗОНЫ

Лопес де Гереню В.О., Курганова И.Н., Петров А.С.

МОЗАИЧНОСТЬ ЛЕСНЫХ БИОГЕОЦЕНОЗОВ И ВЗАИМОСВЯЗИ

РАСТИТЕЛЬНОСТЬ-ПОЧВЕННАЯ БИОТА-ПОЧВА

Лукина Н.В., Смирнов В.Э., Орлова М.А., Камаев И.О., Кравченко Т.В., Краснов Д.А

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

ТЕМПЕРАТУРОПРОВОДНОСТИ ЛЕГКИХ ДЕРНОВОСЛАБОПОДЗОЛИСТЫХ ПОЧВ ПРИОКСКО-ТЕРРАСНОГО

БИОСФЕРНОГО ЗАПОВЕДНИКА

Лукьященко К.И., Архангельская Т.А.

МОДЕЛИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ МИНЕРАЛЬНОГО И ОРГАНИЧЕСКОГО

АЗОТА В ПОЧВЕ

Лямкина Ю.Б.

ДВА ПРЕДЕЛЬНЫХ ПОДХОДА К РЕШЕНИЮ ПРОБЛЕМЫ

ГЛОБАЛЬНОГО ИЗМЕНЕНИЯ КЛИМАТА

Маергойз Л.С., Салагаева А.В., Сидорова Т.Ю., Хлебопрос Р.Г.

ВЫБОР ОПТИМАЛЬНОЙ ЦИКЛИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ. ПРИНЦИП

"БРИТВЫ ОККАМА" Маклаков К.В., Кшнясев И.А.

ЭКОЛОГИЧЕСКИЕ ПОСЛЕДСТВИЯ СТРОИТЕЛЬСТВА КРАСНОЯРСКОЙ

ГЭС Мельников А.Ю., Хлебопрос Р.Г.

ПРОГНОСТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПАРАМЕТРОВ КАЧЕСТВА ВОДЫ

КРАСНОЯРСКОГО ВОДОХРАНИЛИЩА

Мельников А.Ю., Сапожников В.А.

КАЧЕСТВЕННЫЙ АНАЛИЗ РЕШЕНИЙ УРАВНЕНИЯ КОНВЕКТИВНОЙ

ДИФФУЗИИ В ПОЧВЕ

Микайылов Ф.Д.

ДВА ПОДХОДА К МАТЕМАТИЧЕСКОМУ МОДЕЛИРОВАНИЮ

РАЗЛОЖЕНИЯ РАСТИТЕЛЬНЫХ ОСТАТКОВ В ПОЧВЕ: ВЗГЛЯД ИЗВНЕ И

ИЗНУТРИ

Мироненко Л. М.

МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ МИКРОБНОЙ СУКЦЕССИИ

Мироненко Л. М.

ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ ВОДООБЕСПЕЧЕННОСТИ НА ИЗМЕНЧИВОСТЬ В

ТЕЧЕНИЕ ДНЯ СВЕТОВЫХ КРИВЫХ ФОТОСИНТЕЗА

Молчанов А.Г.

РЕЖИМЫ ДИНАМИКИ ЧИСЛЕННОСТИ ПОПУЛЯЦИИ С

ИЗМЕНЯЮЩИМСЯ ВОЗРАСТОМ НАСТУПЛЕНИЯ ПОЛОВОЙ ЗРЕЛОСТИ

Неверова Г.П.

ДИНАМИКА ЧИСЛЕННОСТИ СОСНОВОЙ ПЯДЕНИЦЫ: АНАЛИЗ С

ПОМОЩЬЮ ДИСКРЕТНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ

Недорезова Б.Н., Недорезов Л.В.

ПРАВ ЛИ БЫЛ Г.Ф. ГАУЗЕ?

Недорезов Л.В.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МОДЕЛИ ОПРЯЖЕНО-ИСКЛЮЧАЕМЫХ

ФРАГМЕНТОВ ФЕНОТИПА ПРИ ПАСПОРТИЗАЦИИ

ВНУТРИПОПУЛЯЦИОННОГО РАЗНООБРАЗИЯ

Неуймин С.И.

СУКЦЕССИИ В ЛЕСНЫХ ЦЕНОЗАХ: МОДЕЛЬ ФАЗОВОГО ПЕРЕХОДА

ВТОРОГО РОДА

Овчинникова Т.М., Суховольский В.Г.

ОЦЕНКА ПОТЕНЦИАЛЬНОГО И ФАКТИЧЕСКОГО ИСПАРЕНИЯ

ЛЕСНЫХ ЭКОСИСТЕМ ЦЕНТРАЛЬНО-ЕВРОПЕЙСКОЙ ТЕРРИТОРИИ

РОССИИ В ГОЛОЦЕНЕ

Ольчев А.В., Новенко Е.Ю.

МОДЕЛЬ ГЕНЕТИКО-ПОПУЛЯЦИОННОЙ СТРУКТУРЫ

ПАРТЕНОГЕНЕТИЧЕСКОГО ВИДА КАВКАЗСКОЙ СКАЛЬНОЙ

ЯЩЕРИЦЫ DAREVSKIA UNISEXUALIS НА ОСНОВЕ МНОГОМЕРНОГО

АНАЛИЗА

Омельченко А.В., Вергун А.А., Петросян В.Г., Корчагин В.И., Токарская О.Н.

РАЗЛИЧНЫЕ ПОДХОДЫ К ОЦЕНКЕ ВЛИЯНИЯ ЭКОЛОГИЧЕСКИХ

ФАКТОРОВ ГОРНЫХ ТЕРРИТОРИЙ НА ИЗМЕНЧИВОСТЬ ПРИЗНАКОВ

ИНТРОДУЦИРУЕМЫХ СОРТОВ КАРТОФЕЛЯ

Оплеухин А.А., Стрельцова Т.А., Федюнина М.В.

АГРОКЛИМАТИЧЕСКИЙ ПОТЕНЦИАЛ СРЕДНЕЙ СИБИРИ ПРИ

ИЗМЕНЕНИИ КЛИМАТА В XXI ВЕКЕ

Парфенова Е.И., Чебакова Н.М., Лысанова Г.И.

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПЛОТНОСТИ ПОПУЛЯЦИЙ ОРГАНИЗМОВ (НЕ

ПОДЛЕЖАЩИХ ПРЯМОМУ ПЕРЕСЧЕТУ) МЕТОДОМ «НУЛЕВЫХ ПРОБ»

НА ПРИМЕРЕ ФИТОПАРАЗИТИЧЕСКИХ НЕМАТОД

Перевертин К.А.

ПРИМЕНЕНИЕ РЕГРЕССИОННО-ЛИНЕЙНОЙ МОДЕЛИ ДЛЯ АНАЛИЗА

ДОЛГОВРЕМЕННЫХ РЯДОВ КЛИМАТИЧЕСКИХ ДАННЫХ (НА

ПРИМЕРЕ МЕТЕОСТАНЦИИ Г. КОЛОМНА, ЮЖНОЕ ПОДМОСКОВЬЕ)

Петров А.С., Курганова И.Н.

МОДЕЛИ ДИНАМИКИ ЧИСЛЕННОСТИ И ПРОСТРАНСТВЕННОГО

РАСПРЕДЕНИЯ ВАЖНЕЙЩИХ РЕСУСРСНЫХ ВИДОВ ДИКИХ

КОПЫТНЫХ (ЛОСЯ, КОСУЛИ, КАБАНА) РОССИИ НА ОСНОВЕ ДАННЫХ

МНОГОЛЕТНОГО МОНИТОРИНГА

Петросян В.Г., Дергунова Н.Н., Бессонов С.А., Омельченко А.В.

К МЕТОДОЛОГИИ МОДЕЛИРОВАНИЯ ЭКОСИСТЕМ: ПЕРСПЕКТИВЫ

СИНТЕЗА МЕРОЛОГИЧЕСКОГО И ХОЛИСТИЧЕСКОГО ПОДХОДОВ

Печуркин Н.С.

ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЙ КРИТЕРИЙ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ДИНАМИКИ

ПОПУЛЯЦИЙ ЧЕЛОВЕКА И ВЫСШИХ ХИЩНИКОВ: ЛОГИСТИЧЕСКАЯ

МОДЕЛЬ

Печуркин Н.С., Сомова Л.А.

ПРИМЕНЕНИЕ ТЕОРИИ БУФЕРНОЙ ЕМКОСТИ ДЛЯ ОЦЕНКИ

ПРИРОДНОГО КОНТРОЛЯ СОДЕРЖАНИЯ ИОНОВ ТЯЖЕЛЫХ

МЕТАЛЛОВ В ЗАГРЯЗНЕННЫХ ВОДАХ

Повар И.Г.

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И ГРАФИЧЕСКОЕ

ИЗОБРАЖЕНИЕ РАВНОВЕСНОГО СОСТАВА МНОГОКОМПОНЕНТНОЙ

ГЕТЕРОГЕННОЙ СИСТЕМЫ "НАСЫЩЕННЫЙ ВОДНЫЙ РАСТВОР МИНЕРАЛ"

Повар И., Русу В.

ИССЛЕДОВАНИЕ СВОЙСТВ ПРОСТРАНСТВЕННО ОДНОРОДНОЙ

МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ЧЕТЫРЕХКОМПОНЕНТНОЙ (N-P-Z-D)

ПЛАНКТОННОЙ ПИЩЕВОЙ ЦЕПИ

Подгорный К.А.

ИССЛЕДОВАНИЕ СРЕДНЕМНОГОЛЕТНЕЙ ДИНАМИКИ БАЛАНСОВ

БИОГЕННЫХ ВЕЩЕСТВ В ЭКОСИСТЕМЕ НЕВСКОЙ ГУБЫ ФИНСКОГО

ЗАЛИВА (ПО ДАННЫМ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ)

Подгорный К.А.

МАТЕМАТИЧЕСКАЯ БИОЛОГИЯ: А.А.ЛЯПУНОВ И СОВРЕМЕННОСТЬ

Полуэктов Р.А.

ПРОБЛЕМЫ СЕМАНТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ "УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ"

И ПУТИ ИХ РЕШЕНИЯ.

Пузаченко Ю.Г.

ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННАЯ ДИНАМИКА

ТЕРМОДИНАМИЧЕСКИХ ПЕРЕМЕННЫХ БИОСФЕРЫ ПО ИЗМЕРЕНИЯМ

СО СПУТНИКА MODIS

Пузаченко Ю.Г., Сандлерский Р.Б.

МОДЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ ПОЛОВОЙ СТРУКТУРЫ НА

ДИНАМИКУ ЧИСЛЕННОСТИ ПОПУЛЯЦИИ

Ревуцкая О.Л., Фрисман Е.Я.

КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ АГРОЛЕСОЛАНДШАФТОВ В

ГЕОИНФОРМАЦИОННОЙ СРЕДЕ

Рулев А.С., Юферев В.Г., Юферев М.В.

ЭКОЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПРОДУКТИВНОСТИ

СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ КУЛЬТУР

Рулева О.В.

РЕАКЦИЯ ЭКОСИСТЕМ БОЛЬШИХ СТРАТИФИЦИРОВАННЫХ ОЗЕР

НА СНИЖЕНИЕ АНТРОПОГЕННОЙ НАГРУЗКИ И УСТОЙЧИВОЕ

РАЗВИТИЕ

Руховец Л.А., Петрова Н.А., Меншуткин В.В., Астраханцев Г.П., Минина Т.Р., Полосков В.Н.

ВЕРОЯТНОСТНАЯ ОЦЕНКА ФАКТОРОВ СРЕДЫ ПО ВИДОВОМУ

СОСТАВУ РАСТИТЕЛЬНОГО СООБЩЕСТВА

Савельев А.А., Мухарамова С.С.

ВЛИЯНИЕ ТИПА МЕТАБОЛИЗМА НА УСТОЙЧИВОСТЬ МОДЕЛЕЙ

ЭКОСИСТЕМ

Салтыков М.Ю., Барцев С.И., Ланкин Ю.П.

УСТОЙЧИВОСТЬ ПОЧВЕННО-РАСТИТЕЛЬНЫХ ЭКОСИСТЕМ

Салугин А.Н., Сидорова Е.А.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ДИСКРЕТНЫХ ОТОБРАЖЕНИИЙ ПРИ

МОДЕЛИРОВАНИИ КОЛЕБАНИЙ ЧИСЛЕННОСТИ ЖИВОТНЫХ

Саранча Д.А., Юрезанская Ю.С.

МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОДУКТИВНОСТИ РАСТЕНИЙ НА ОСНОВЕ

ЭВОЛЮЦИОННОЙ ПАРАДИГМЫ.

Свентицкий И.И., Мудрик В.А.

УСТОЙЧИВОЕ РАЗВИТИЕ: ПОРЯДОК И ХАОС В ПРИРОДНЫХ

СИСТЕМАХ (НА ПРИМЕРЕ ЛОГИСТИЧЕСКОГО УРАВНЕНИЯ)

Светлосанов В.А., Кудин В.Н.

ЧИСЛЕННАЯ СХЕМА РАСЧЁТА МНОГОЛЕТНЕЙ ДИНАМИКИ ЗАПАСОВ

ПРОДУКТИВНОЙ ВЛАГИ И СОСТАВЛЯЮЩИХ УГЛЕРОДНОГО

БАЛАНСА ОРГАНИЧЕСКОГО ВЕЩЕСТВА ПАХОТНЫХ ПОЧВ ДЛЯ

ПРОГНОЗИРОВАНИЯ УРОЖАЙНОСТИ НА ТЕРРИТОРИИ РУССКОЙ

РАВНИНЫ

Семендяев А.К.

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ДЕГУМИФИКАЦИИ ДЕРНОВОПОДЗОЛИСТОЙ ПОЧВЫ

Семенова Н.Н.,Орлова Н.Е.

СРАВНИТЕЛЬНАЯ ОЦЕНКА СТЕПЕНИ ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ ОПАСНОСТИ

ПЕСТИЦИДОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИМИТАЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ

Семенова Н.Н., Новожилов К.В., Сухорученко Г.И.

МОДЕЛИРОВАНИЕ КОЭВОЛЮЦИИ КЛИМАТА И АГРОСФЕРЫ РОССИИ

НА ПРОТЯЖЕНИИ XX И XXI-ГО СТОЛЕТИЙ

Сиротенко О.Д., Павлова В.Н., Семендяев А.К.

МОДЕЛИРОВАНИЕ ДИНАМИК АЗОТА И ВЛАГИ В АГРОЦЕНОЗЕ

Сорокин О.Д., Сорокина О.Л.

МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ РАСЧЕТА НАБУХАНИЯ

ТЯЖЕЛОГЛИНИСТЫХ ЗАСОЛЕННЫХ ПОЧВ

Сулейманов Н.Р.

МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭКОЛОГИЧЕСКИХ СИСТЕМ: ПРОБЛЕМЫ И

ВОЗМОЖНЫЕ РЕШЕНИЯ

Суховольский В.Г.

МОДЕЛИ ВСПЫШЕК МАССОВОГО РАЗМНОЖЕНИЯ ЛЕСНЫХ

НАСЕКОМЫХ: ЭКОЛОГИЧЕСКИЙ АНАЛОГ МОДЕЛЕЙ ФАЗОВЫХ

ПЕРЕХОДОВ ВТОРОГОРОДА

Суховольский В.Г., Пальникова Е.Н., Тарасова О.В.

МОДЕЛИ ИНВАЗИЙ И РИСКОВ ВСПЫШЕК МАССОВОГО

РАЗМНОЖЕНИЯ ЛЕСНЫХ НАСЕКОМЫХ НА НОВЫХ ТЕРРИТОРИЯХ

Тарасова О.В., Суховольский В.Г.

МОДЕЛЬ ГЛОБАЛЬНОГО ЦИКЛА УГЛЕРОДА В БИОСФЕРЕ С УЧЕТОМ

СЕЗОННОЙ ДИНАМИКИ

Тарко А.М., Усатюк В.В.

ОПЫТ РЕГИОНАЛИЗАЦИИ МОДЕЛИ СO2FIX НА ПРИМЕРЕ ЮГОЗАПАДНОЙ БОГЕМИИ

Татаринов Ф.А., Ченчала Э. (Cienciala E.)

БЫСТРЫЕ ЦИКЛЫ В КРУГОВОРОТЕ УГЛЕРОДА И АЗОТА

Титлянова А.А.

ЭКСТРЕМАЛЬНЫЕ ПРИНЦИПЫ В МАТЕМАТИЧЕСКОЙ ЭКОЛОГИИ:

PRO & CONTRA Топаж А.Г.

АЛГОРИТМ МЕТАЗНАНИЙ ГЕОЭКОЛОГИИ

Турков С.Л.

СОВМЕЩЕНИЕ БАЗ ДАННЫХ ЛЕСОИНВЕНТАРИЗАЦИИ И ПЕРВИЧНОЙ

ПРОДУКЦИИ ЛЕСОВ НА ОСНОВЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ И

КАРТИРОВАНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ

Усольцев В.А., Воронов М.П.., Кох Е.В., Бергман И.Е., Уразова А.Ф., Борников А.В., Жанабаева А.С., Мезенцев А.Т., Крудышев В.В.

ОСОБЕННОСТИ ДИНАМИЧЕСКИХ РЕЖИМОВ ЧИСЛЕННОСТИ

РИККЕРОВСКИХ ПОПУЛЯЦИЙ

Фишман Б.Е., Шлюфман К.В.

ГИПОТЕЗА ДОКУЧАЕВА – ЦЕНТРАЛЬНАЯ ИДЕЯ

ЦИФРОВОГО ПРОГНОЗНОГО ПОЧВЕННОГО КАРТОГРАФИРОВАНИЯ

Флоринский И.В.

МОДЕЛИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ ВЕСЕННИХ ФЕНОДАТ У ДРЕВЕСНЫХ

РАСТЕНИЙ

Фомина В. А., Овчинникова Т. М., Суховольский В. Г.

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ ПРОМЫСЛОВЫХ

ПОПУЛЯЦИЙ

Фрисман Е.Я.

МОДЕЛИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ ПУЛОВ КАЛЬЦИЯ В ЛЕСНЫХ

ЭКОСИСТЕМАХ

Хораськина Ю.С., Комаров А.С., Безрукова М.Г., Быховец С.С.

ЧТО ПРОИСХОДИТ ПРИ ОСВОЕНИИ В РУБКУ СЛАБОНАРУШЕННЫХ

ЛЕСОВ: ПРИМЕНЕНИЕ МОДЕЛИ EFIMOD ДЛЯ ЧАСТИ ЛИСИНСКОГО

УЧЕБНО-ОПЫТНОГО ЛЕСНИЧЕСТВА

Чертов О.Г., Грязькин А.В., Смирнов А.П., Ковалев Н.В.

ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ ЛЕСНЫХ ПОЖАРОВ

НА БАЛАНС УГЛЕРОДА В ТАЕЖНЫХ ЭКОСИСТЕМАХ ЕВРОПЕЙСКОЙ

РОССИИ И ЦЕНТРАЛЬНОЙ КАНАДЫ

Чертов О.Г., Комаров А.С., Грязькин А.В., Смирнов А.П., Бхатти Д.С.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЭЛЕКТРОННЫХ БАЗ В ПОПУЛЯЦИОННЫХ

ИССЛЕДОВАНИЯХ

Чижикова Н.А., Фардеева М.Б., Прохоров В.Е.

ОТКЛИК ЛЕСНЫХ ЭКОСИСТЕМ НА ВНЕШНИЕ ВОЗДЕЙСТВИЯ:

ПРОГНОЗ СРЕДСТВАМИ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

Шанин В.Н., Комаров А.С., Михайлов А.В., Быховец С.С.

ПРЕДСКАЗАТЕЛЬНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ

ЭКОСИСТЕМ

Шарый П.А.

УСТОЙЧИВЫЕ СОЧЕТАНИЯ ПАР ХИМИЧЕСКИХ ЭЛЕМЕНТОВ В ПОЧВЕ

И СОГЛАСОВАННОСТЬ ИХ УЗОРОВ В ЛАНДШАФТЕ

Шарый П.А., Пинский Д.Л.

ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА ОБРАБОТКИ ПОЛЕВЫХ ДАННЫХ

ИССЛЕДОВАНИЙ НАСЕЛЕНИЯ ПОЧВЕННОЙ МЕЗОФАУНЫ

Шашков М.П.

ВЕРОЯТНОСТНО-СТАТИСТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В ТОЧНОМ

ЗЕМЛЕДЕЛИИ

Якушев В.П., Буре В.М.

Материалы Второй конференции «Математическое моделирование в экологии»

ЭкоМатМод-2011, г. Пущино, Россия

ДИНАМИКА БИОМАСС ВИДОВ ФИТОПЛАНКТОНА В ЗАВИСИМОСТИ ОТ

МИНЕРАЛЬНОГО ПИТАНИЯ

Абакумов А.И.

Учреждение Российской академии наук Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН, Владивосток, Россия abakumov@iacp.dvo.ru Аннотация: продукция фитопланктона составляет основу жизнедеятельности водоема.

Дистанционные методы зондирования океана позволяют получать оценки содержания хлорофилла и минеральных веществ в поверхностном слое. На базе этих данных можно проводить расчеты в математических моделях динамики численности основных видов фитопланктона с целью оценки продукционных характеристик. В работе представлены модели динамики биомасс основных видов фитопланктона. Исследованы качественные свойства решений на структурном уровне.

Описание моделей Стратегия деятельности живого организма определяется не только окружающей средой, но и состоянием самого организма. Состояние растительного микроорганизма в части питания зависит от физико-химических процессов в клетке (Droop, 1974; Monod, 1949).

Один из конкретных вариантов моделирования этих процессов предложен в монографии (Силкин, Хайлов, 1988).

В наших моделях фитопланктон представлен m видами, их содержание в среде обозначено y i для вида i. Минеральное питание растительных организмов разбивается на n групп сходных веществ (на основе азота, фосфора, кремния и т.п.). Содержание минеральных веществ в среде обозначается z j. Потребление питательных веществ микроорганизмами осуществляется с удельной скоростью ij (z j, qij ), а рост растительной скоростью ij (qij ) в зависимости от вектора биомассы может происходить с удельной z = (z j ) j =1 содержания минеральных веществ во внешней среде и матрицы q = (qij ) im,jn 1 n,= содержания питательных веществ в клетках растений. Но скорость роста отдельного вида определяется на основе принципа Либиха (Алексеев, Крышев, Сазыкина, 1992): она ограничена скоростью роста наименее производительного минерального вещества. Через D обозначена скорость протока вещества в системе, через z 0 - содержание минеральных веществ во входящем потоке.

Открытая модель динамики масс проточной системы имеет вид (Силкин, Хайлов, 1988):

dy i dt = ( i (qi ) D) yi dz j m = D( z j 0 z j ) vij ( z j, qij ) y i для i = 1,..., m; j = 1,..., n. (1) dt i =1 dqij = vij ( z j, qij ) i (qi ) qij dt Под qi понимается вектор qi = (qij ) nj=1, функция i (qi ) вычисляется по формуле (3).

В сравнении с моделью (1) построим замкнутую модель (2). Эта модель описывает динамику биомасс основных видов фитопланктона, минеральных веществ и отмершей органики. Блок отмершей органики с массами s = ( s j ) nj =1 введен для описания замкнутого цикла преобразования веществ. Функции r j ( s j ) описывают скорости преобразования органики в минеральные соединения при бактериальном разложении. Удельные скорости Материалы Второй конференции «Математическое моделирование в экологии»

ЭкоМатМод-2011, г. Пущино, Россия

–  –  –

Открытые модели согласуются с замкнутыми общими зависимостями, что позволяет провести сравнение свойств решений в этих моделях.

Свойства равновесий В открытой модели (1) имеется конечное число равновесных решений. Их поиск в общем случае несколько осложняется условием минимизации (3). Предложена алгоритмическая процедура выявления неотрицательных равновесий. Модель (2) имеет континуальное множество равновесных решений. Решение при положительных начальных условиях асимптотически приближается к одному равновесию, обусловленному начальными условиями. Устойчивость решений в моделях (1, 2) исследуется с применением знакустойчивости матриц линейных приближений в окрестностях равновесий (Логофет, Ульянов, 1982).

Заключение В рамках многомодельного подхода к изучению природных биосистем (Абакумов, Пак, 2010) рассмотрены варианты описания динамики биомасс фитопланктонного сообщества в водной экосистеме: рассмотрены замкнутые и открытые модели.

Свойства равновесных решений в этих классах моделей существенно различаются. В замкнутых моделях имеется континуальное множество положительных равновесных решений, в открытых моделях для проточных систем присутствует конечное множество изолированных неотрицательных равновесных решений. Устойчивость решений выявляется в частных случаях, однако численные эксперименты указывают на устойчивость равновесных решений при всех содержательно правдоподобных численных значениях параметров.

Литература Абакумов А.И., Пак С.Я. Динамика численности фитопланктона в зависимости от минерального питания (математические модели) // Информатика и системы управления.- 2010.- № 3 (25).- С. 10-19.

Алексеев В.В., Крышев И.И., Сазыкина Т.Г. Физическое и математическое моделирование экосистем. – С.Петербург: Гидрометеоиздат, 1992.- 366 с.

Логофет Д.О., Ульянов Н.Б. Необходимые и достаточные условия знак-устойчивости матриц // Доклады АН СССР.- 1982.- Т. 264.- №3.- С. 542-546.

Силкин В.А., Хайлов К.М. Биоэкологические механизмы управления в аквакультуре.- Л.: Наука, 1988.- 230 c.

Droop M.R. The nutrient status of algal cells in continuous culture // J. Mar. Biol. Assoc. U. K., 1974.- V.54.- P. 825Monod J. The growth of bacterial cultures // Ann. Rev. Microbiology.- 1949.- V.111.- N.2.- P. 371-394.

Материалы Второй конференции «Математическое моделирование в экологии»

ЭкоМатМод-2011, г. Пущино, Россия

УСТОЙЧИВОСТЬ ЛЕСНЫХ ЭКОСИСТЕМ МОСКОВСКОЙ ОБЛАСТИ К

ВОЗДЕЙСТВИЮ NOХ: ВЕРОЯТНОСТНЫЕ ОЦЕНКИ

Аверкиева И.Ю. Припутина И.В.

Учреждение Российской академии наук Институт физико-химических и биологических проблем почвоведения РАН, Пущино, Россия averkieva25@rambler.ru Аннотация: представлены результаты оценки устойчивости лесных экосистем Подмосковья к воздействию техногенных соединений азота. Расчеты допустимых уровней поступления азота с атмосферными выпадениями выполнены с использованием вероятностных методов на основе уравнений масс-баланса, учитывающих биогеохимические факторы устойчивости биогеоценозов.

«Интуитивно ясно, что биогеоценоз, экосистема, биологическое сообщество, существующие в более или менее неизменном виде достаточно длительное время, обладают некоторой внутренней способностью противостоять возмущающим факторам, которые в изобилии поставляет внешняя среда (в том числе и человек). Эту способность биологических сообществ (и экосистем) обычно называют его «устойчивостью»...

Возникает вопрос об определении этого свойства, причем таком, которое позволило бы измерять его и сравнивать различные системы по этому свойству. (Цит. по: Логофет, Свирежев, 1977, стр. 187). Актуальность задач оценки параметров устойчивости экосистем и их биотических компонентов к различным видам антропогенных воздействий возрастает в условиях усиливающегося техногенного загрязнения окружающей среды, что связано с необходимостью экологического обоснования допустимых нагрузок поллютантов, учитывающих потенциал устойчивости природно-территориальных комплексов конкретных территорий и региональные приоритеты в области охраны и использования природных ресурсов. Существуют различные подходы в решении подобных задач как экспериментальными, так и математическими методами.

В данной работе представлены результаты расчетов критических (максимально допустимых) нагрузок атмосферных поллютантов (далее КН) для наземных экосистем, полученные с использованием статической модели масс-баланса, входные параметры которой представлены набором вариабильных значений. Применение простых моделей биогеохимического масс-баланса оправдано для анализа геохимически равновесных ситуаций, когда входящие и выходящие из экосистемы миграционные потоки элементов «вписываются» в диапазоны значений их многолетних «естественных» колебаний.

Возможное сочетание межгодовых и пространственных флуктуаций природных характеристик может быть учтено через вариабильные показатели, используя метод МонтеКарло (Соболь, 1985).

В качестве фактора внешнего воздействия нами рассматриваются соединения азота, повышенное поступление которых в экосистемы с атмосферными выпадениями связано с эмиссией NOx промышленностью и автотранспортом. Объекты исследования – лесные экосистемы Московской области, выполняющие в столичном регионе важнейшие экологические, средообразующие и рекреационные функции, что требует их охраны в долгосрочной перспективе. Расчеты выполнены для 10 наиболее типичных групп лесов Подмосковья (включая биогеоценозы Приокско-Террасного Природного Биосферного Заповедника), отражающих сочетание климатических, почвенных и геоботанических условий региона. При оценках КН раздельно рассматривались эффекты повышенного поступления азота в лесные биогеоценозы, связанные с (i) увеличением кислотности почв и (ii) эвтрофированием экосистем. Базовое уравнение масс-баланса для расчета КН кислотообразующих соединений (к которым в составе атмосферных выпадений относятся Материалы Второй конференции «Математическое моделирование в экологии»

ЭкоМатМод-2011, г. Пущино, Россия также оксиды серы) основано на законе эквивалентов масс в соответствии с уравнением 1 (Posch et al., 1995).

(1) КН(Ас) = BCdep + BCwе - Cldep - Bcupt - ANCle(crit) где, КН(Ас) – допустимое поступление в экосистему кислотообразующих соединений; BCdep

– поступление с атмосферными выпадениями основных катионов (Ca, Mg, K, Na); BCwе – внутрипочвенное выветривание катионов; Cldep – атмосферное поступление ионов Cl; Bcupt – закрепление катионов (Ca+Mg+K) в растительности за счет корневого питания; ANCle(crit) – кислотонейтрализующая способность почв.

Расчет КН эвтрофирующих соединений для лесных экосистем (КН(N)nutr в уравнении

2) основан на учете биогеохимических потоков, определяющих депонирование азота в продукции древесной части фитомассы (Nupt), его долговременную иммобилизацию в органическом веществе почв (Nim), допустимое вымывание нитратов с почвенно-грунтовым стоком (Nle(acc)) и возможную денитрификацию (через коэффициент денитрификации fde).

(2) КН(N)nutr = Nupt + Nim + Nle(acc) / (1 - fde) Входные параметры уравнений 1 и 2 рассчитываются в соответствии с условиями формирования конкретного миграционного потока; в нашей работе использованы данные литературных источников, Интернет-ресурсов, специализированных баз пространственнораспределенных данных и результаты собственных полевых исследований. Учет возможных нарушений в лесных биогеоценозах в результате избыточного поступления азота основан на использовании в расчетах «индикаторных критериев» – критических значений рН и концентраций азота в почве (Bobbink et al., 2008). Для каждой группы лесов выполнено 10 тысяч модельных прогонов, что позволило получить вероятностные распределения КН.

Полученные результаты представлены на рис.1.

Рис. 1. Распределение величин КН кислотообразующих (слева) и эвтрофирующих соединений (справа) для основных групп лесов Московской области Анализ распределения КН в отношении эффектов подкисления выявил достаточно четкую дифференциацию различных типов лесов Подмосковья к данному фактору воздействия.

Условно они могут быть разделены на 3 класса устойчивости: 300-500, 600-800 и 1000-1200 г-экв./га в год, что соответствует суммарному поступлению оксидов азота и серы от 4-5 до 15 кг/га в год и выше. В первый класс устойчивости вошли различные варианты сосновых лесов на песчаных и супесчаных отложениях (включая переувлажненные местообитания), во второй - хвойно-широколиственые леса на дерново-подзолистых суглинистых почвах, в третий - мелколиственные и хвойно-мелколиственные леса на серых лесных почвах. В отношении эффектов эвтрофирования получена менее дифференцированная картина распределения КН. Основной диапазон устойчивости соответствует поступлению 5-10 кг N/га в год. Минимальные значения получены для лесных экосистем Приокско-Террасного заповедника, максимальные - для вейниково-разнотравных и волосистоосоковых березняков Москворецко-Окской ландшафтной провинции.

Литература Материалы Второй конференции «Математическое моделирование в экологии»

ЭкоМатМод-2011, г. Пущино, Россия Логофет Д.О., Свирежев Ю.М. Устойчивость в моделях взаимодействующих популяций // Проблемы кибернетики. Вып.32.- М., Наука, 1977.- С.187-202.

Соболь И.М. Метод Монте-Карло.- М., Наука, 1985.– 64 с.

Bobbink R., Hicks K.,Galloway J. et al. Global impacts of atmospheric nitrogen deposition on plant diversity effects of terrestrial ecosystems – synthesis, status and prospects // Journal of Ecology 86, 2008.– P. 738-746.

Posch M., de Vries W., Hettelingh J-P. (1995) Critical loads of Sulfur and Nitrogen // Calculation and mapping of critical thresholds in Europe. RIVM Report No.259101004.– P. 31-47.

THE DETERMNATON OF HG AND AS DSTRBUTONS AND BOACCUMULATON

CAPACTES OF NATURAL PLANT SPECES ON AN ABANDONED MERCURY MNE

AREA Akay Aysen, Guner Tunc Selcuk University, Faculty of Agriculture, Department of Soil Science and Plant Nutrition, 42075, Campus, Konya-Turkey aakay@selcuk.edu.tr Abstract: in the survey studies conducted on the soils in the vicinity of an old Hg mine in order to determine the natural plants convenient for the removal of Hg and As through phytoremediation, 19 natural plant species were determined in the area where the Hg content varied between 1-200 mg kg-1.

Introduction Mercury is used in various areas of industry. It has been threatening public health for a long time through air, water, soil and eventually wastes containing food chains emitted during production activities. This causes a significant problem especially for the people who live around Hg mines. In a study conducted on Hg speciation in contaminated soils from old mining activities in Mexico which was carried out on contaminated soils on an old mining area, it was found out that chemical species of Hg in the towns of Osiris and La Zacatecana (HgS and amalgamated mercury) had high stability and low mobility. The world’s governments agreed at the United Nations Environment Programme Governing Council in 2009 to prepare a legally binding instrument on mercury to protect human health and the environment from Hg. After the closure of major Hg mines in Almaden(Spain) and Idrija(Slovenia), the Khaidarkan mine in Kyrgyzstan is the last remaining major supplier of primary mined Hg to the international marketplace(Higueras et al.,2009). Hg is taken up by plants primarily through leaves, rather than through the root system, and fixed at the site of plant uptake. Thus, high ambient-air Hg concentrations cause plants to uptake and concentrate Hg in their leaves, and conversely, low ambient air Hg concentrations cause plants to give off Hg through their leaves(Lindberg et al.,1992). In mine areas where ambient air concentrations of Hg are elevated, due either to roasting Hg ore or from natural degassing of Hg from either contaminated(Lindberg et al.,1995) or naturally anomalous soil(Lindberg et al., 1979), plant communities concentrate Hg in their leaves( Rytuba, 1986). Similarly, accumulation of As in soil is due to several anthropogenic sources including mining and pharmaceutical activities, combustion of municipal solid waste and fossil fuel, smelting, and agriculture. The concern is related to the health risk of As, due to its well-known toxicity and higher mobility in soils relative to Cr and Cu. In the present study, which was started considering that both elements were carried to humans and caused problems that could lead to fatalities, survey studies were carried out on the plants existing on the old Hg mine area which is the subject of this study and the bioaccumulation capacities of the plants were determined.

Material and Method The study was carried out on an area of approximately 4 km2 around the dump site located near an old mercury mine site in Konya province of Turkey, where waste material excavated from the mine was accumulated after being processed. This abandoned mine had been operated for Материалы Второй конференции «Математическое моделирование в экологии»

ЭкоМатМод-2011, г. Пущино, Россия approximately 40 years before it was put out of operation and is closed at present. However, the waste soil excavated from the mine was collected in the open and the preliminary survey studies revealed the existence of pollution both in the waste soil and in the soils and waters existing in the area surrounding the dump site. The results of the analysis showed that the waste soil had a pH of 7,91(moderately alkaline), EC of 1927 µS/cm(little salty), a lime content of 11,7% (moderately), was poor in organic matter and had a loamy sand texture. The heavy metal content of the soil is presented in Table 1.

Samples were taken from the natural plant species existing around this site at different periods and brought to the laboratory. Plant samples were washed using 0.01 N HCl solution and pure water and air-dried.

Table 1. Some element and heavy metal contents of soil

–  –  –

Result and Discussion The names of the 19 plant species collected from the vicinity of the waste soil dump site are as follows respectively: 1.Euphorbiaceae, Andrachne sp., 2.Labiatae, Stachys sp., 3. Legumineae, Astragalus sp., 4.Poaceae, Triticum sp., 5.Guttiferae, Hypericum sp., 6.Compositae, Echinops sp.,

7.Compositae, Cirsium sp., 8.Leguminosae, Alhagi sp., 9.Urticaceae, Urtica sp., 10.Euphorbiaceae, Euphorbia sp., 11.Cruciferae, Lepidium sp., 12.Rubiaceae, Galium sp. or Asperula sp.,

13.Scrophulariaceae, Verbascum sp., 14.Boraginacea, Anchusa sp., 15.Labiatae, Phlomis sp.,

16.Lamiaceae, Thymus sp., 17. Cruciferae, 18.Compositae, Achillea sp. and 19.Graminae, Bromus sp.. As it can be seen in Figure 1, among the plant species, those with the highest Hg intake were Leguminosae, Alhagi sp.Cruciferae, Lepidium sp. Guttiferae, Hypericum sp. respectively. These plants had significantly high Hg contents particularly in their root parts and secondly in the leaves.

The plant species with the highest As intake was again found to be Leguminosae, Alhagi sp..

Poaceae, Triticum sp. and Cruciferae, Lepidium sp. species followed this plant. Hg contents of these plants were found to be between trace amounts and 39.119 µg kg-1 and As contents were found to be between trace amounts and 69,5 mg kg-1.

As (mg kg )

-1

–  –  –

Fig. 1. Hg and As contents of root, leaf and flower parts of different plant species collected around the old Hg mine Материалы Второй конференции «Математическое моделирование в экологии»

ЭкоМатМод-2011, г. Пущино, Россия According to the results obtained from this study, plants which could be used as bioaccumulators with regard to Hg and As intake are as follows: Leguminosae, Alhagi sp.

Guttiferae, Hypericum sp. Cruciferae, Lepidium sp. More research is needed on the usability of these plants in Hg and As polluted sites in phytoremediation studies.

References Higueras P.L., Rezun B., Dizdarevic T., Davis K., Novikov V., Stuhlberger C. Remediation Synthesis Report, October

2009. Geneva.

Lindberg S.E., Jackson D.R., Huckabee J.W., Janzen S.A., Levin M.J., and Lund J.R. Journal of Environmental Quality.

- 1979.- V. 8.- Р. 572-578.

Lindberg S.E., Kim K., Meyers T.P., and Owens J.G.Envir. Science and Technology.- 1995,- v. 29, no. 1. P. 126-135.

Lindberg S.E., Meyers T.P., Taylor G.E., Turner R.R., and Schroeder W.H. Journal of Geophysical Research. 1992, v.97, no. D2. P. 2519-2528.

Rytuba J.J. and Klein D.P. Almaden Hg Deposits. 1986.

THE EFFECTIVENESS OF MYCORRHIZA AND LUPIN (LUPINUS ALBUS) ON THE

REMEDIATION OF CONTAMINATED SOILS ON MINE SITES

Akay Aysen, Karaarslan Emel Selcuk University, Faculty of Agriculture, Department of Soil Science and Plant Nutrition, 42075, Campus, Konya-Turkey aakay@selcuk.edu.tr Abstract: mycorrhizae inoculated to plants growing on heavy metal contaminated sites have evolved a HM-tolerance in plants and may play a role in the phytoremediation of the site. The aim of the present study is to examine the effect of VA mycorrhiza on growth and heavy metal uptake of lupin in soils on mine sites.

Introduction AM fungi from heavy metal-contaminated soils and associated with metal-tolerant plants may be effective in accumulating heavy metals in roots in a non-toxic form (Tonin et al.,2001).When the soils contain high, potentially toxic amounts of heavy metals, mycorrhizal formation usually induces lower concentrations of these metals in the aerial part of the plant and consequently has a beneficial effect on plant growth, as it has been reported for Zn (Gildon and Tinker,1983,Heggo et al.,1993). Similarly, observations of the absence or only low presence of mycorrhizal inoculums in mine spoils could explain the lack of mycorrhizal colonization. However, no inhibition of mycorrhizal root colonization was observed in some heavily polluted mining areas (Shetty,1994). Various authors have reported isolating spores of arbuscular mycorrhizal fungal texa such as Glomus and Gigaspora associated with most of the plants growing in heavy metal polluted habitats(Raman et al.,1993,Raman and Sambandan, 1998).It is primarily necessary to select the suitable types of plants in order to decontaminate heavy metal-polluted soils through phytoremediation. Furthermore, as mentioned in several studies, certain types of mycorrhizae help plants to develop resistance against heavy metal toxicity. Taking all these into consideration, the inoculation effect of G. mossea, G. caledonium and G. geosporum mycorrhiza types on the germination, growth and development of lupin in Pb, Zn, As, Cd, Al and Fe -contaminated soils were investigated in the present study.

Material and Method Soil Preparation: The soil used in the experiment was taken from a depth of 0-30 cm from the waste sludge of a waste water dam in Seydiehir Al Factory of Konya province. The elemental analysis of the soil was carried out by taking extracts in a mixture consisting of 4 acids (HNO3Материалы Второй конференции «Математическое моделирование в экологии»

ЭкоМатМод-2011, г. Пущино, Россия HClO4-HF and HCl) and the reading process was performed using ICP-ES and ICP-MS devices.

The analysis results of soil was neutral in pH and contained a small amount of organic matter and a high percentage of lime. The Pb, Zn, Cr, Co, Cd, As, Al and Fe contents of the soil were substantially above the acceptable limit values.

In the experiment, the waste sludge was dried and passed through a 4 mm sieve. Afterwards, waste sludge, sand and peat mixed into the growing medium were autoclaved separately at 121oC twice at one hour intervals. After this process, three different types of growth media were prepared.

These are:(4) waste sludge (WS),(5) 1 unit waste sludge +2 units sand and peat mixture,(6) 2 units waste sludge+1 unit sand and peat mixture.These mixtures were transferred into pots (180 g/pot) according to the randomized plots experimental design with three replications. After weighing the soil and filling the pots, the pots were inoculated with Glomus mossea, Glomus caledonium and Glomus geosporum type mycorrhiza spores at a depth of 5 cm from the surface and with 300 spores per each pot.Three separate experiments were set up by using Lupinus albus on March 23, 2010.

The researchers waited for 4 weeks after planting the test plants for the completion of the inoculation; experiment was completed at the end of the 45-day vegetation period.

Observation of plant growth and harvesting: Plant height, plant weight,root weight,root length, VAM infection and counting spores (Koske and Gemma, 1989), spore extraction and quantification (Gerdemann and Nicolson,1963) was measured.

Statistical analysis: The data obtained through the measurements were statistically analyzed using Minitab and Mstat software.

–  –  –

Материалы Второй конференции «Математическое моделирование в экологии»

ЭкоМатМод-2011, г. Пущино, Россия When the growth media are taken into consideration, the highest plant height, root weight and root length values (14.64 cm, 3.56 g and 8.30 cm respectively) were obtained in the fully contaminated media (1st growth media). Furthermore, of these parameters, root length and root weight values showed statistically significant differences among the growth media (p0.05).

Regarding mycorrhizal applications, it is possible to state that G. geosporum and G. caledonium spores were found to be effective on the parameters.

In conclusion, More detailed further studies are needed on lupin to investigate the use of this plant in decontaminating polluted soils through VAM inoculation.

References Gerdeman J.W., Nicolson T.H. Trans. Brit. Mycol. Soc.- 1963; 46.- Р. 235-244.

Gildon A., Tinker P.B. New Phytol., 1983; 95: 247-261.

Heggo A., Angle A., Chaney R.L. Soil Biol. Biochem.- 1990; 22.- P. 865-869.

Koske R.E., Gemma J.N. Mycological Research.- 1989; 92.- P. 486-505.

Raman N., Nagarajan N., Gopinathan S., Sambandan K. Biol. Fertil. Soil.- 1993; 16.- P. 76-78.

Raman N., Sambandan S. Bull. Environ. Contamin. Toxicol.- 1998; 60.- P. 142-150.

Shetty K.G., Hetrick B.A.D., Figge D.A.H., Schwab A.P. Environ. Pollut.- 1994; 86.- P. 181–188.

Tonin C., Vandenkoornhuyse P., Joner E., Straczek J., Leyval C. Mycorrhiza, 2001; 10.- P. 161-168.

АЛГОРИТМЫ РАСЧЕТА ТЕПЛОВЫХ СВОЙСТВ ПОЧВ, ИХ ТОЧНОСТЬ И

ПРЕДЕЛЫ ПРИМЕНИМОСТИ

Архангельская Т.А.1, Лукьященко К.И.2 Факультет почвоведения МГУ им. М.В. Ломоносова, Москва, Российская Федерация arhangelskaia@rambler.ru, 2lu.kseniya@gmail.com Аннотация: приводится обзор математических моделей, позволяющих рассчитывать тепловые свойства почв при различной влажности. Обсуждается точность авторской модели температуропроводности почвы и чувствительность расчетной температуропроводности к гранулометрическому составу почвы.

При решении ряда задач математической экологии, в том числе связанных с моделированием глобальных биосферных процессов и экологическим прогнозированием, возникает необходимость рассчитать температуру почвы, поток тепла в почву, оценить интенсивность теплообмена между почвой и приземным слоем атмосферы и т. п. Для этого помимо метеоданных необходимо знать тепловые свойства почвы: теплоемкость, теплопроводность и/или температуропроводность, равную отношению теплопроводности к объемной теплоемкости. Если тепловые свойства экспериментально не были определены, их рассчитывают с помощью математических моделей по данным о влажности почвы и свойствах ее твердой фазы.

Для расчетов теплоемкости почвы практически во всех современных руководствах рекомендуется модель де Фриза (1968). В рамках подхода де Фриза теплоемкость почвы рассчитывается как сумма теплоемкостей ее составляющих: минералов (0.18 кал/гград), органического вещества (0.46 кал/гград) и почвенной влаги. При этом обычно считают, что теплоемкость почвенной влаги равна 1 кал/гград, независимо от степени ее связанности и концентрации растворенных в ней веществ.

Говоря о методах расчетной оценки коэффициентов тепло- и температуропроводности почвы, можно выделить два принципиально различающихся подхода. Первый из них можно условно назвать теоретическим, второй – эмпирическим. В рамках теоретического подхода развиваются физически обоснованные модели переноса тепла в почве, целью построения которых является получение зависимостей коэффициентов тепло- и температуропроводности почвы от влажности «на кончике пера». В основе таких моделей Материалы Второй конференции «Математическое моделирование в экологии»

ЭкоМатМод-2011, г. Пущино, Россия обычно лежат представления автора о свойствах твердой фазы почвы, в том числе о геометрических характеристиках отдельных минеральных зерен, и о физических закономерностях взаимодействия почвенной влаги с твердой фазой почвы. Среди исследователей, внесших наибольший вклад в развитие теоретического направления, в первую очередь можно упомянуть таких авторов, как Чудновский (Вершинин и др., 1959) и де Фриз (1968). Подход де Фриза получил свое развитие в работах Тарнавского (1992, 2002) и Лю с соавторами (2007), предложившими новый способ расчета теплопроводности почвы по данным о плотности, влажности и содержании кварца.

Эмпирический подход основан на формальной аппроксимации экспериментальных кривых теми или иными функциями и последующем поиске регрессионных соотношений, позволяющих рассчитывать параметры предложенных функций по данным об основных свойствах почвы. Этот подход характерен для работ Керстена (1949), Йохансена (1975), Кемпбелла (1985), Чанга и Хортона (1987), Коте и Конрада (2005). Для почв России и бывшего СССР предложены модели Гупало (1959), Иконниковой (1965), Герайзаде (1974), Чудновского (1976), Павлова (1979), Набиева и Гусейнова (1990), Бровки и Ровдана (1999), Тихонравовой и Хитрова (2003), Архангельской (2009).

Практически все существующие эмпирические модели тепловых свойств почв имеют региональный характер, поскольку разработаны на основе анализа относительно небольших массивов экспериментальных данных. Поэтому применение этих моделей за пределами регрессионной базы весьма проблематично. В работе (Лукьященко, Архангельская, 2009) было показано, что ошибки при расчетах температуропроводности пахотных почв Владимирского ополья на основе моделей де Фриза, Кемпбелла, Чанга и Хортона, Лю с соавторами достигают 66-113%. Применение модели, предложенной в работе (Архангельская, 2009) и настроенной по среднесуглинистым почвам Ополья, к почвам за пределами регрессионной базы, но сходным по генезису и близким по гранулометрическому составу, позволило оценить температуропроводность с точностью 9-32 %. Применение этой же модели к почвам существенно иного гранулометрического состава увеличило ошибки расчетов до 76 % (Архангельская, 2009).

Для расширения пределов применимости предложенной модели была поставлена задача уточнить ее параметры, существенно расширив регрессионную базу. Для этого к среднесуглинистым почвам были добавлены почвы как более легкие, так более тяжелые. На основе экспериментальных данных были получены новые соотношения между параметрами модели и основными свойствами исследованных почв, которые предполагается обсудить в докладе.

Литература Архангельская Т.А. Параметризация и математическое моделирование зависимости температуропроводности почвы от влажности // Почвоведение.- 2009.- № 2.- С. 178-188.

Бровка Г.П., Ровдан Е.Н. Теплопроводность торфяных почв // Почвоведение.- 1999.- № 5.- С. 587-592.

Вершинин П.В., Мельникова М.К., Мичурин Б.Н., Мошков Б.С., Поясов Н.П., Чудновский А.Ф. Основы агрофизики.- М.: Физматгиз,- 1959.- 903 с.

Герайзаде А.П. К вопросу о линейной зависимости коэффициента температуропроводности от механического состава почв // Почвоведение.- 1974.- № 10.- С. 120-123.

Гупало А.И. Тепловые свойства почвы в зависимости от ее влажности и плотности // Почвоведение.- 1959.- №

4. С.- 40-45.

Де Фриз Д.А. Тепловые свойства почв // Физика среды обитания растений.- Л.: Гидрометеоиздат,- 1968.- С. 191Иконникова Е.А. Исследование влияния обработки почвы на ее тепловой режим.- Л.: Изд. АФИ,- 1965.

Лукьященко К.И., Архангельская Т.А. Расчетная оценка температуропроводности агросерых почв с помощью ряда современных моделей // Математическое моделирование в экологии. Материалы Национальной конф. с международным участием, 1-5 июня 2009 г. – Пущино, ИФХиБПП РАН,- 2009.- С. 166-167.

Набиев Э.Ю., Гусейнов С.Б. Зависимость температуропроводности почв от содержания физической глины и влажности // Почвоведение.- 1990.- № 8.- С. 139-143.

Материалы Второй конференции «Математическое моделирование в экологии»

ЭкоМатМод-2011, г. Пущино, Россия Набиев Э.Ю., Гусейнов С.Б. О зависимости коэффициента температуропроводности почв от содержания физической глины // Почвоведение.- 1990.- № 10.- С. 149-151.

Павлов А.В. Теплофизика ландшафтов. Новосибирск: Наука,- 1979.- 284 с.

Тихонравова П.И., Хитров Н.Б. Оценка температуропроводности слитоземов Центрального Предкавказья // Почвоведение.- 2003.- № 3.- С. 342-351.

Чудновский А.Ф. Теплофизика почв.- М.: Наука, 1976.- 352 с.

Campbell G.S. Soil physics with BASIC: Transport models for soil-plant systems. Elsevier.- 1985.

Chung S.-O. and R. Horton Soil Heat and Water Flow With a Partial Surface Mulch // Water Resour. Res., 23(12), 1987.- Pp. 2175–2186.

Cte J., Konrad J.-M. A generalized thermal conductivity model for soils and construction materials // Can. Geotech. J.Vol. 42.- Pp. 443-458.

Johansen O. Thermal conductivity of soils. Ph.D. diss. Norwegian Univ. of Science and Technol., Trondheim.- 1975.

(CRREL draft transl. 637, 1977).

Kersten M.S. Laboratory research for the determination of the thermal properties of soils // ACFEL Tech. Rep. 23.

Univ. of Minnesota. Minneapolis, 1949.

Lu S., Ren T., Gong Y. and R. Horton. An Improved Model for Predicting Soil Thermal Conductivity from Water Content at Room Temperature // Soil Sci. Soc. Am. J., 2007.- Pp 71:8-14 Tarnawski V.R., Gori F. Enhancement of the cubic cell thermal conductivity model // Int. J. Energy Res.- 2002.- Vol.

26.- Pp. 143-157.

Tarnawski V.R., Wagner B. A new computerized approach to estimating the thermal properties of unfrozen soils // Can.

Geotech. J.- 1992.- Vol. 29.- Pp. 714-720.

ПОНИЖЕННАЯ ПРИСПОСОБЛЕННОСТЬ ГЕТЕРОЗИГОТЫ И ПОЛИМОРФИЗМ В

ДВУХВОЗРАСТНОЙ ПОПУЛЯЦИИ С ОДНИМ ПЛЕЙОТРОПНЫМ ЛОКУСОМ

Бажина Д.А.1, Жданова О.Л.2 ИАПУ ДВО РАН, Владивосток, Россия axanka@iacp.dvo.ru, 2dinalsc@mail.ru Аннотация: данная работа продолжает серию исследований, направленную на изучение естественного отбора в структурированной популяции. В докладе иллюстрируется возникновение полиморфизма при пониженной приспособленности гетерозиготы в модели двухвозрастной популяции. Рождаемость молоди и выживаемость репродуктивной части популяции определяется генетически; причем оба параметра определяются одним генетическим локусом (плейотропным).

Моделирование естественного отбора в популяциях, состоящих из двух возрастных классов Естественно предположить, что рост плодовитости особей в природных популяциях происходит в процессе их эволюции под действием естественного отбора. Для принципиального понимания основных результатов действия естественного отбора в природной популяции достаточно рассмотреть самый простой случай, когда адаптивный признак кодируется одним диаллельным локусом с аллеломорфами А и а.

В этом случае динамику численности и генетического состава двухвозрастной популяции можно описать с помощью следующей системы уравнений:

xn +1 = wn yn y = x f (x ) + c y n +1 n n nn

–  –  –

Материалы Второй конференции «Математическое моделирование в экологии»

ЭкоМатМод-2011, г. Пущино, Россия где xn - численность младшего возрастного класса в n-ый сезон размножения, f (xn)функция плотностного лимитирования, yn - численность репродуктивной части популяции, pn - частота аллеля А в старшем возрастном классе; qn - частота аллеля А в младшем возрастном классе; wn = W AA p n + 2W Aa p n (1 pn ) + Waa (1 p n ) - репродуктивный потенциал старшего возрастного класса (или средняя приспособленность зародышей);

cn = c AA pn + 2c Aa pn (1 pn ) + caa (1 pn ) - средняя выживаемость репродуктивного класса.

Динамика модели двух возрастной популяции с одним плейотропным локусом В ходе проведенного исследования в модели («формула 1») были найдены все возможные стационарные точки (две мономорфные и одна полиморфная), определены условия их существования и устойчивости.

Рассматривались два вида плотностного лимитированния численности младшего возрастного класса на первом году жизни:

линейный f ( x) = 1 x и экспоненциальный f ( x) = e x.

Динамика рассматриваемой модели («формула 1») в целом напоминает динамику более простых систем, исследованных в работах (Жданова, 2005; Фрисман, 2009).

Удивительно, что в условиях генетической плейотропии появляется возможность существования полиморфизма даже, когда приспособленность гетерозиготы минимальна ( wAa min{wAA, waa } ). Пример такого полиморфизма приведен на «рисунке 1»; области притяжения аттракторов выделены цветом 1.

Рисунок 1. Бассейны притяжения равновесий; в верхнем ряду - для модели с экспоненциальным лимитированием (при фиксированных значениях параметров wAA = 18, wAa = 6, waa = 17; c AA = 0.

035, c Aa = 0.057, caa = 0.03 и начальных условиий справа p0 = 0.1, q0 = 0.7, слева - x0 = 0.1, y0 = 0.1 ), в нижнем – с линейным лимитированием (при значениях параметров wAA = 1.7, wAa = 0.5, waa = 1.4; c AA = 0.96, c Aa = 0.31, caa = 0.1, справа при p0 = 0.406, q0 = 0.532, слева – при x0 = 0.1, y0 = 0.1. Аттракторы, возникающие в системе в условиях полиморфизма, изображены точками черного цвета. Цвет 1-область притяжения полиморфного равновесия, цвет 2 - мономорфного равновесия {q = 1, p = 1}, цвет 3 -равновесия Материалы Второй конференции «Математическое моделирование в экологии»

ЭкоМатМод-2011, г. Пущино, Россия {q = 0, p = 0}; область начальных условий, из которых модельные переменные попадают в отрицательную область, выделена цветом 4 Заключение В рассматриваемой модели двухвозрастной популяции с одним плейотропным локусом, полиморфное равновесие может не только существовать, но и иметь достаточно большую область притяжения в том случае, когда приспособленность гетерозиготы зародышей меньше приспособленностей обоих гомозигот, что особенно удивительно, поскольку исследование другой модельной ситуации (естественного отбора в однородной популяции) показало, что отбор против гетерозигот всегда приводит к потере популяцией ее генетического разнообразия.

Литература Жданова О.Л., Фрисман Е.Я. Динамические режимы в модели однолокусного плотностно-зависимого отбора // Генетика.- 2005.- Т. 41, № 11.- С. 1575-1584.

Фрисман Е.Я., Жданова О.Л. Эволюционный переход к сложным режимам динамики численности двухвозрастной популяции // Генетика.- 2009.- Т. 45, № 9.- С. 1277–1286.

МОДЕЛЬ СИМПАТРИЧЕСКОГО ВИДООБРАЗОВАНИЯ ВНУТРИ ОДНОЙ

ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ НИШИ

Барцев С.И.1, Волкова А.Г.2 Институт биофизики СО РАН, Красноярск, Россия bartsev@yandex.ru Сибирский Федеральный Университет, Красноярск, Россия email@domain.com Аннотация: в модельных экспериментах показана возможность симпатрического видообразования внутри одной экологической ниши вследствие нелинейной взаимозависимости между интенсивностями проявления приспособительных признаков разного знака.

В синтетической теории эволюции выделяют два способа видообразования:

географическое, или аллопатрическое, когда новые виды возникают из популяций с неперекрывающимися ареалами, и экологическое, или симпатрическое, при котором новые виды возникают из популяций с сильно перекрывающимися или совпадающими ареалами.

Аллопатрический сценарий видообразования не вызывает никаких сомнений и споров, в то время как возможность симпатрического видообразования долгое время была под вопросом.

Недавние публикации (Barluenga, et al., 2006; Ryan, Bloomer, 2007; Forbes, Powell, 2009) позволяют отбросить всякие сомнения в существовании симпатрического видообразования.

Для выявления условий симпатрического видообразования предложен ряд возможных механизмов и их разновидностей (Baptestini, et al., 2009; Bornhofen, Barot, Lattaud, 2011; Zu, Mimura, Takeuchi, 2011). Однако следует отметить, что, как описанные в экспериментальных работах примеры симпатрического видообразования, так и математические модели включают в той или иной мере пространственную или пищевую (ресурсную) неоднородность и вновь возникшие виды распределяются по этим неоднородностям.

Рассмотрим условия, при которых выбор особями одной популяции разных жизненных стратегий может привести к образованию нового вида внутри данной экологической ниши. Например, вид может сделать ставку на стратегии защиты и формировать прочный защитный панцирь (раковину), что делает его менее доступным хищнику, но за это он платит низкой удельной скоростью роста. Вид может все ресурсы бросить на увеличение удельной скорости роста и обеспечить выживание через порождение где Xi и Yj – биомассы (или численности) i-го мутанта продуцента и j-го мутанта консумента соответственно; V0 – константа скорости роста продуцента; A0 – общая масса лимитирующего биогенного элемента; kd1 и kd2 – константы скоростей отмирания продуцента и консумента соответственно; Vk и Kk – удельная скорость роста и константа Моно k-го мутанта консумента; f(), h(), g() – модуляторы удельной скорости роста, скорости отмирания и удельной скорости потребления консументом; - мутируемый феноменологический параметр.

Единовременный акт мутационного процесса заключался в добавлении очередного дифференциального уравнения с измененным значением феноменологического параметра в систему уравнений модели. Если биомасса мутанта становилась меньше заданного порога, то уравнение удалялось из системы. На рисунке1 приведена одна из реализаций процесса видообразования.

параметр

–  –  –

Проведенные вычислительные эксперименты показали, что нелинейные зависимости определенного вида между интенсивностями проявления приспособительных признаков разного знака способны привести к симпатрическому видообразованию и обеспечить сосуществование видов в одной экологической нише.

Литература Barluenga M., Stolting K.N., Salzburger W., Muschick M., Meyer A. Sympatric speciation in Nicaraguan crater lake cichlid fish // Nature. – 2006. - V. 439. – P. 719-723.

Ryan P.G., Bloomer P., Moloney C.L., Grant T.J., Delport W. Ecological Speciation in South Atlantic Island Finches // Science.- 2007. - V. 315.- P.1420–1423.

Forbes A.A., Powell T.Y.Q., Stelinski L.L., Smith J.J., Feder J.L. Sequential Sympatric Speciation Across Trophic Levels // Science. – 2009.- V. 323.- P. 776–779.

Baptestini E.M., deAguiar M.A.M., Bolnick D.I. Araujo M.S. The shape of the competition and carrying capacity kernels affects the likelihood of disruptive selection // Journal of Theoretical Biology. – 2009.- 259.- P.5–11.

Zu J., Mimura M., Takeuchi Y. Adaptive evolution of foraging-related traits in a predator–prey community // Journal of Theoretical Biology.– 2011.- 268.- P.14–29.

Bornhofen S., Barot S., Lattaud C. The evolution of CSR life-history strategies in a plant model with explicit physiology and architecture // Ecological Modelling.- 2011.- 222.- P.1–10.

НЕЙРОСЕТЕВОЙ АНАЛИЗ ВЗАИМОЗАВИСИМОСТЕЙ ПАРАМЕТРОВ

ПОЧВЕННОГО ПОКРОВА

Барцев С.И.1, Почекутов А.А.1, Припутина И.В.2 Институт биофизики СО РАН, Красноярск, Россия bartsev@yandex.ru Институт физико-химических и биологических проблем почвоведения РАН, Пущино Московской обл., Россия Аннотация: представлены результаты анализа взаимозависимости показателей, входящих в региональные почвенные базы данных. В качестве инструмента выявления закономерностей между почвенными характеристиками использована нейросетевая модель. Полученные результаты могут быть использованы для разработки моделей динамики почвенного покрова при разных сценариях антропогенных воздействий.

Задачи прогнозирования реакции почвенного покрова на внешние воздействия приобретают особую актуальность в условиях глобального изменения климата. Однако построение математических моделей, описывающих динамику почв, осложнено отсутствием данных о реальной динамике почвенных показателей на протяжении характерных времен порядка 500 лет. Для верификации модели приходится опираться на положение В.В.Докучаева о квазиравновесном состоянии почв и сравнивать стационарные решения почвенной модели с характеристиками почвенного покрова различных территорий.

Модели почвообразования, как правило, содержат значительное количество параметров. Но чем проще математическая модель, описывающая реальную систему, тем больший вклад она вносит в понимание механизмов функционирования исследуемой системы и тем больше возможностей ее практического применения. Удобным инструментом описания сложных закономерностей и выявления ведущих факторов являются нейронные сети (Барцев и др., 1989). Цель данной работы – проверить возможности нейросетевой модели для количественной оценки взаимосвязи почвенных параметров в базах почвенных данных и редукции числа входных данных до минимального.

С этой целью нами выполнен анализ двух разномасштабных баз данных, отличающихся также принципом их формирования. База данных почв европейской части РФ (БД ЕТР) синтезирована на основе почвенной карты ФАО и литературных данных и Материалы Второй конференции «Математическое моделирование в экологии»

ЭкоМатМод-2011, г. Пущино, Россия насчитывает более 7 тысяч записей по 16-ти содержательным полям (Posch et al., 2003). База данных почв юга Московской области (БД МО) получена как результат полевых и химикоаналитических исследований в ИФХиБПП РАН и включает около 160 записей для 12-ти показателей. Выявление зависимостей проводилось с использованием нейросетевой надстройки к Excel, разработанной в ИБФ СО РАН (Simonov et al., 2002).

На рис.1А приведен результат сопоставления исходных данных БД ЕТР для показателя Cpool (запасы органического вещества) с «прогнозом» нейросетевой модели в случае использования всех содержательных полей. Видно очень хорошее качество описания данных нейросетевой моделью, что указывает на возможность уменьшения числа учитываемых параметров. В итоге последовательной редукции количество входных показателей удалось уменьшить до двух-трех (в разных сочетаниях) без существенного уменьшения качества прогноза. Полученное качество описания можно оценить по рис.1Б.

Для БД МО, включающей почвы естественных и агроценозов, нейросеть первоначально не выявила четких закономерностей в распределении содержания органического вещества (Сорг). Но, выделив в самостоятельную БД почвы природных ландшафтов, для них удалось найти закономерности и, более того, уменьшить количество необходимых показателей до трех, при сохранении качества прогноза близкого к исходному уровню (Рис.2). При этом минимальные наборы параметров могут быть различными, что указывает на взаимозависимость показателей, и, значит, приводит к задаче выбора оптимального набора.

нейромодель

–  –  –

А) Б) Рисунок 1. Проверка качества описания исходных данных (Cpool, г/м2) нейросетевой моделью: А - для 16 показателей; Б - для 2 показателей (ЕКО и lgKAlBc). Пояснение: чем ближе точки расположены к биссектрисе – тем качество прогноза выше.

Полученные результаты указывают на возможность представления выявленных зависимостей в виде относительно простых математических формул, а значит на возможность построения также относительно простых механизменных математических моделей.

–  –  –

Рисунок 2. Проверка качества описания исходных данных (Cорг, %) нейросетевой моделью:

А - для 12 показателей; Б - для 3 показателей (глубина, Са++, текстура почв).

Литература Барцев С.И., Гилев С.Е., Охонин В.А. Принцип двойственности в организации адаптивных сетей обработки информации. В кн.: Динамика химических и биологических систем.- Новосибирск: Наука, 1989.- C. 6Posch M., Reinds G.J., Slootweg J. (2003) The European background database // Modelling and mapping critical thresholds in Europe. CCE Status Report 2003. RIVM Report 259101013/2003, Bilthoven, Netherlands.- P.

37-44.

Simonov K.V., Marchuk An.G., Okhonin V.A., Shchemel A.L. Using of nonlinear regression with fuzzy input data for analysis of seismicity // Bulletin of the Novosibirsk Computing Center, series: Mathematical Modeling in Geophysics, issue: 7 (2002), NCC Publisher, Novosibirsk.– 2002.– P. 69-76.

ПРИНЦИП НАИХУДШЕГО СЦЕНАРИЯ И ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ КАЧЕСТВА

ЖИЗНИ НАСЕЛЕНИЯ НА БИОСФЕРНУЮ ДИНАМИКУ

Барцев С.И., Щемель А.Л., Иванова Ю.Д.

Институт биофизики СО РАН, Красноярск, Россия ibp@ibp.krasnoyarsk.ru Аннотация: качество жизни населения, во многом определяемое энергопотреблением, является фактором, существенно влияющим на эмиссию углерода в атмосферу. Проведенные численные эксперименты, ориентированные на наихудший для человечества сценарий развития биосферы, показали, что даже беспрецедентные меры по двукратному снижению сжигания ископаемых топлив за ближайшее десятилетие не могут обеспечить предотвращение глобальной катастрофы с требуемой надежностью.

Ключевым вопросом. на сегодняшний день, является оценка отклика биосферы на антропогенный поток углекислого газа в атмосферу. Для прогноза возможной динамики биосферы разработан ряд математических моделей различной степени сложности.

Большинство исследователей стараются получить наиболее вероятный сценарий развития биосферы, для чего в моделях приходится учитывать большое число факторов и механизмов, влияющих (или способных оказать влияние) на динамику биосферы (IPCC, 2007). Однако традиционные биосферные модели, направленные на прогнозирование наиболее вероятного сценария очень сложны для верификации и анализа ведущих механизмов возможной катастрофы. Поэтому, представляется очевидным, что для практических целей следует в первую очередь исследовать наихудший, но возможный вариант, в котором вклад Материалы Второй конференции «Математическое моделирование в экологии»

ЭкоМатМод-2011, г. Пущино, Россия компенсаторных и смягчающих механизмов является наименьшим, а значения параметров модели лежат на неблагоприятных для нас границах доверительных интервалов.

Основываясь на вышесказанном, был сформулирован "принцип наихудшего сценария" (Bartsev, Degermendzhi, Erokhin, 2008), который заключается в выборе и изучении только тех процессов, которые могут максимально быстро привести к негативным изменениям биосферы, взвешенно игнорируя возможные компенсаторные механизмы.

Качество жизни напрямую связано с темпами выбросов СО2, поскольку поддержание и развитие инфраструктуры требует выплавки металлов, производства пластмасс, стройматериалов, обеспечения грузо- и пассажиро-перевозок, производства сельхозпродукции, требующей удобрений и топлива, поставок энергии и т.д. и т.п. Все это сопровождается выделением большого количества парниковых газов. Тем самым, базовое обеспечение инфраструктуры приводит к выбросу парниковых газов и, как следствие, к изменению климата Земли, влекущим за собой целый шлейф последствий, ухудшающих качество жизни, и более того, грозящих самой жизни людей.

Для планирования экологически эффективных действий необходим прогноз их последствий, который невозможен без математического моделирования биосферных, климатических и экономических процессов. В работе представлены различные варианты биосферной динамики в зависимости от уровня энергопотребления, обеспечивающего соответствующие качество жизни населения планеты.

Численные эксперименты показали, что даже беспрецедентные меры по двукратному снижению темпов сжигания ископаемых топлив за 10 лет не могут обеспечить предотвращение глобальной катастрофы с требуемой надежностью. На рисунке 1 показан ансамбль траекторий, отражающий динамику изменений количества углерода в атмосфере при полном прекращении сжигания ископаемых топлив.

Рисунок 1. Ансамбль траекторий количества углерода в атмосфере, полученных с помощью биосферной модели (согласно сценарию А2) при полной остановке сжигания углеродосодержащих топлив: в 2020г.

– точки; 2013г. – точка-пунктир; 2011г. – пунктир В свете продемонстрированных моделью возможных катастрофических исходов, Киотский протокол и планируемые меры по сокращению выбросов парниковых газов представляются, очевидно, недостаточными. Проекция этих результатов на качество жизни, означает, что, по-видимому, серьезные и действенные меры по предотвращению глобального Материалы Второй конференции «Математическое моделирование в экологии»

ЭкоМатМод-2011, г. Пущино, Россия экологического кризиса потребуют серьезной реорганизации структуры расходов государств и граждан.

Работа поддержана интеграционным проектом СО РАН №50.

Литература Bartsev S.I., Degermendzhi A.G., Erokhin D.V. Principle of the worst scenario in the modelling past and future of biosphere dynamics // Ecological modeling. – 2008.– P. 160–171.

IPCC, 2007. Climate Change 2007: The Physical Science Basis. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA.- 996 p. [Электронный ресурс] URL: www.ipcc.ch.

УНИВЕРСАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ АГРОПРОИЗВОДСТВА

Башилов А.М., Королев В.А., Свентицкий И.И.

ГНУ ВИЭСХ, г. Москва, Россия vieshvk@yandex.ru Аннотация: Рассматриваются вопросы создания оценочных и прогнозных моделей агропроизводства, а также использования этих моделей для управления агропроцессами.

Прогнозирование продуктивности растений, оценка влияния погодно-климатических и почвенных условий на урожайность сельхозкультур на основе моделирования агропроцессов – перспективное научное направление развития и повышений эффективности агротехнологий. Задачи, которые решаются здесь, - не тривиальны. В ходе решения и реализации этого направления рассматриваются сложные системы – агротехноценозы (АТЦ), объединяющие природные и техногенные компоненты, часть из которых (объекты аграрного производства, почвенно-климатические факторы и др.) - самоорганизующиеся структуры.

Техногенные компоненты включают в себя многочисленные технические устройства реализации технологических процессов, связанные информационными потоками и средствами управления между собой и природными компонентами АТЦ.

Математическая модель АТЦ при реализации конкретных задач потребителя должна позволять: учитывать генерацию на всех этапах вегетации растений множество контрольных параметров технологических процессов; при действии случайных внешних возмущений, разнообразных климатических и почвенных условиях и реализуемой стратегии формирования урожая оценивать расход энергетических, сырьевых и материальных ресурсов; определять уровень продуктивности и качества растений, зависимость их от управляемых процессов; обеспечивать максимальное использование природных источников энергии (эксэргии солнечного излучения, водного потенциала и т.д.); реализовывать упреждающие управления и прогнозировать последствия; учитывать технологические особенности АТЦ, сравнивать варианты видов (сортов, культур, гибридов) растений по продуктивности и качеству, почвенно-климатических условий, систем технической реализации.

К настоящему времени созданы ряд моделей агропроизводства (МА), имеющих свою специфику и структуру под конкретные цели и задачи разработчиков и в основном удовлетворяющие перечисленным требованиям. Сформировались несколько научных школ. Подходы к созданию, методологические аспекты построение МА, как правило, оценочных, прогнозных, не одинаковы и, часто, неординарны. В (Исполов, 2006 и др.) построение модели основывается на рассмотрении генных структур и дается достаточно полное описания биологической структуры растений. В (Михайленко, 2001 и др.) МА основываются на применении автоматных графов. В ряде моделей задействован подход, основанный на замене реального объекта (системы) «черным» ящиком (Льюнг, 1991) применены градиентные методы прогнозирования. Расширяется использование Материалы Второй конференции «Математическое моделирование в экологии»

ЭкоМатМод-2011, г. Пущино, Россия космических ресурсов наблюдения для мониторинга состояния посевов с последующим использованием этих данных в МА (Хворова, 1991, 1992). На наш взгляд перспективна и жизнеспособна гипотеза о том, что закономерности роста и развития растений обладают свойством оптимальности, ресурсо-, энерго- и информационной экономности (Хворова, 1999, Свентицкий, 2007 и др.). Эта предпосылка во многих случаях позволяет эффективно построить модель агроэкосистемы, закладывая в модель алгоритмы в виде решения некой обобщенной задачи оптимального управления, где в качестве функционала цели выступает интегральная репродуктивная мощность растительного организма. На практике при адаптации разработанных МА (главное условие их применимости к другим условиям различные регионы, техпроцессы и т.д.) возникают проблемы модификации структуры модели, доработки ее блоков, включения новых блоков, согласования практических целей пользователя, определения нужной агрометеорологической информации и параметров.

Процесс решения данных проблем можно отнести к процедурам адаптивной идентификации, структурной и параметрической идентификации динамических моделей продуктивности к конкретным почвенно-климатическим условиям. При решении задач идентификации важно выбрать или сформировать: входные и выходные параметры;

структуру модели изучаемого объекта (системы); критерий качества идентификации;

алгоритм идентификации; критерии и методы верификации (подтверждения) модели.

Также важен верный выбор точки отсчета. Как правило, в известных МА последний аспект либо не рассматривается совсем, либо ему не уделяется достаточное внимание.

В разработанной ГНУ ВИЭСХ модели (Свентицкий, 2007) в качестве точки отсчета выбрана эксэргия используемого растениями солнечно излучения. Действительно, в производстве продукции растениеводства участвует более 90 % энергии солнечного излучения и только 2-3 % техногенной энергии. Первичным преобразователем этой энергии является автотрофные фотосинтезирующие растения. Первичным источником энергии при формировании животными продуктивности являются корма, в основном продукция растениеводства. Техногенную энергию, используемую в сельскохозяйственном производстве целесообразно рассматривать как энергию управления, обеспечивающего высокоэффективное преобразование организмами: солнечной энергии (ОИ) - растениями, животными - энергии кормов. Главным резервом снижения техногенной энергоемкости сельскохозяйственной продукции является повышение биоэнергетического КПД преобразования природной энергии организмами. Кроме этого существенно влияние на вегетацию растений и на технологические процессы их возделывания внешних факторов. При резких изменениях погоды, сбоях в работе коммуникационных служб и снабжения агросистема работает при ухудшенных показателях, а процессы работы при отсутствии эффективного воздействия на них могут стать неустойчивыми. Причем эти воздействия являются средой случайных параметров состояния в режиме реального времени. Для учета всех этих особенностей в модели ГНУ ВИЭСХ используется специальный алгоритм, согласно которому для корректировки хода технологического процесса с целью повышения его эффективности, оцениваются эксэргии солнечного излучения, почвенного и мелиоративного потенциалов а также экономические критерии.

Рассматриваемая МА оказалась эффективной при применении ее в зонах устойчивого земледелия. При необходимости использования МА в зонах рискованного земледелия (избыток или недостаток солнечного излучения, тяжелые температурные режимы и т.д.) точка отсчета может быть иной. Главными управляющими параметрами, определяющими урожайность сельхозкультур, могут быть почвенный или мелиоративный потенциалы. При этом эксэргия солнечного излучения может выступать, как лимитирующий фактор.

Литература Исполов Ю. Г., Топаж А. Г. Метод динамического программирования в моделировании онтогенеза растений Материалы Второй конференции «Математическое моделирование в экологии»

ЭкоМатМод-2011, г. Пущино, Россия на основе принципа оптимальности.- СПбГПУ, Санкт-Петербург, Агрофизический НИИ, СанктПетербург, 2006.

Льюнг Л. Идентификация систем. Теория для пользователя.- М.: Наука, 1991.

Полуэктов Р. А., Смоляр Э. И., Терлеев В. В., Топаж А. Г. Модели продукционного процесса сельскохозяйственных культур. СПб.: Изд-во С.-Петерб. Ун-та, 2006.

Михайленко И. М. Новые направления моделирования в сельскохозяйственной биологии.- ГНУ Агрофизический НИИ Россельхозакадемии, Санкт-Петербург, 2001.

Свентицкий И.И. Энергосбережение в АПК и энергетическая экстремальность самоорганизации.- М., ГНУ ВИЭСХ, 2007.

Хворова Л. А. Моделирование влияния азотного питания на продукционный процесс посева люцерны: дисс.

…канд. техн. наук.- СПб., 1992.

Хворова Л. А. Методологические аспекты структурно-параметрической идентификации динамических моделей агроэкосистемы.- Алтайский государственный университет, Барнаул, 1991.

Чупринин В. Г. Модель фиксации молекулярного азота для оптимизации пищевого режима сои на орошении // Режимы орошения и способы полива сельскохозяйственных культур на Северном Кавказе. Новочеркасск, 1983.

МОДЕЛИРОВАНИЕ УГЛЕРОДНОГО ЦИКЛА И ПРИНЦИП НАИХУДШЕГО

СЦЕНАРИЯ

Белолипецкий П.В. 1,2, Барцев С.И. 2, Дегерменджи А.Г. 2 Институт вычислительного моделирования СО РАН, Красноярск, Россия Институт биофизики СО РАН, Красноярск, Россия pbel@icm.krasn.ru Аннотация: наблюдающиеся тенденции глобальных изменений климата и биосферы все более остро ставят задачу прогноза динамики их состояния. Однако принципиально неустранимая неопределенность в оценке параметров биосферы и климатической системы приводит к тому, что любой полученный на математической модели сценарий будет вероятностным. Очевидно, что наибольшее внимание должны привлекать наиболее опасные варианты глобальной динамики.

Как показывают многочисленные исследования, человек уже оказывает значительное влияние на биосферно-климатическую систему (IPCC Climate Change, 2007). Поэтому многие научные центры заняты построением прогнозов состояния климата и биосферы.

Большинство математических моделей климата демонстрируют плавную динамику изменений атмосферного СО2 и приземных температур с увеличением общего количества углерода в атмосфере вследствие сжигания ископаемых топлив (Тарко, 2005; IPCC Climate Change, 2007). Однако постепенное глобальное изменение - это только возможный вариант будущего, и к тому же достаточно оптимистичный, поскольку в этом случае теоретически возможно ослабить негативные изменения путем уменьшения антропогенного воздействия и даже вернуться к начальному состоянию.

Для исследование условий при которых система "биосфера-климат" может перейти к самоподдерживающемуся разогреву, за счёт положительной обратной связи "потепление – выделение СО2 биосферой" были разработаны минимальные модели биосферы и климата.

Использование минимальных моделей даёт в руки исследователей инструмент для «наглядного» изучения динамических режимов. Это касается в первую очередь выявления положительных обратных связей, представляющих наибольшую опасность с точки зрения сохранения устойчивости объединенной системы. С помощью объединённой минимальной модели «биосфера-климат» выявлялись катастрофические сценарии и условия их возникновения, которые могут быть использованы для грубого "наведения", "прицеливания" более сложных и детальных моделей биосферы и климата.

Для примера показано влияние вариации параметров модели на ее динамику.

Приведены возможные сценарии развития системы с учётом аэрозолей (рис. 1) и изменения облачности (рис. 2). Был сделан вывод, что явный учёт климатических обратных связей и Материалы Второй конференции «Математическое моделирование в экологии»

ЭкоМатМод-2011, г. Пущино, Россия тепловой инерции земной поверхности не изменил полученного ранее основного результата минимальной биосферной модели о возможности возникновения необратимых катастрофических режимов.

Б) А)

–  –  –

Рисунок 1. Возможные сценарии динамики углерода в биомассе при варьировании вклада аэрозолей в радиационное воздействие и разных значениях предельной емкости среды (параметр G).

Отдельные «пучки» траекторий соответствуют разным значениям R_C (чем больше параметр, тем ближе траектория к началу отсчета). Рисунок (А) демонстрирует динамику при средних значениях параметров обратных связей, а рисунок (Б) - при значениях параметров на неблагоприятных краях доверительных интервалов

–  –  –

Рисунок 2. Возможные сценарии динамики углерода в биомассе при варьировании вклада эффектов облачности (параметр обратной связи - f_C) и разных значениях предельной емкости среды (параметр G).

Отдельные «пучки» траекторий соответствуют разным значениям f_C (чем больше параметр, тем ближе траектория к началу отсчета). Рисунок (А) демонстрирует динамику при средних значениях остальных параметров обратных связей, а рисунок (Б) - при значениях параметров на неблагоприятных краях доверительных интервалов Материалы Второй конференции «Математическое моделирование в экологии»

ЭкоМатМод-2011, г. Пущино, Россия Литература Барцев С.И., Дегерменджи А.Г., Ерохин Д.В. Глобальная минимальная модель многолетней динамики углерода в биосфере.- ДАН.- 2005.- Т.401. № 2.- С.233-237.

Тарко А.А. Антропогенные изменения глобальных биосферных процессов, М.: Физматлит, 2005. 232 С.

Bartsev S.I., Degermendzhi A.G., Erokhin D.V. Principle of the worst scenario in the modelling past and future of biosphere dynamics // Ecological modeling. – 2008. – P. 160–171.

IPCC, 2007. Climate Change 2007: The Physical Science Basis. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA.- 996 P. [Электронный ресурс] URL: www.ipcc.ch

ЭКОЛОГО-ФИЗИОЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ДИНАМИКИ СТАДА

Белотелов Н.В. 1, Коноваленко И.А.2 Учреждение российской академии наук Вычислительный центр им. А.А. Дородницына РАН, Москва, Россия belotel@mail.ru Московский физико-технический институт, Долгопрудный, Россия alatkon@yandex.ru Аннотация: в работе описывается имитационная модель «ресурс-потребитель». Неподвижный, восстанавливающийся ресурс равномерно распределен на прямоугольной «решетке». Популяция потребителей состоит из особей, пространственно – временная динамика которых учитывает демографические и миграционные аспекты. Гибель особи наступает при дефиците энергии.

Рассматриваются различные типы взаимодействий между особями, учитывающие ранги животных, определяемые возрастом. Проведены имитационные эксперименты, показывающие нелинейные зависимости средней подвижности по популяции от плотности популяции и ряда других параметров.

–  –  –

Описание модели коллективного поведения.

Для описания коллективного поведения вводятся понятия ранг особи, связанный с возрастом. Считается. что особи одного ранга «отталкиваются» друг от друга, а особь меньшего ранга «притягивается» к особи большего ранга. Предполагается, что особь «видит» конечное множество ближайших особей. Интенсивность взаимодействия между особями задается потенциалом, зависящим от расстояния между ними.

Проведены имитационные эксперименты, показывающие нелинейные зависимости средней подвижности по популяции от плотности популяции и ряда других параметров.

Работа выполнена в рамках гранта РФФИ № 09-0700-398а Литература Белотелов Н.В., Коноваленко И.А. Использование имитационного моделирования для исследования особенностей популяционной динамики. Социальные процессы и технологии: моделирование и управление. – М.:РАЕН_РОС_МИГКУ, 2010. С. 26-30.

A Shugart H.Y. A Theory of the Forest Dynamics. Springer, New York, 1984.

.South. Ex rngitapolating from individual movement behavior to population spacing patterns in a ranging mammal.

Ecological Modelling, 117, 1999.- Р. 343-360.

R.Mac Nally. Modelling confinement experiments in community ecology: differential mobility among competitors.

Ecological Modelling, 129, 2000. Р.- 65-85.

Шмидт-Ниельсон К. Размеры животных: Почему они так важны?.- Москва.: Мир, 1987.

БИФУРКАЦИИ В МОДЕЛЯХ ОБРАЗОВАНИЯ ЭКОЛОГИЧЕСКИХ НИШ:

ГРАНИЦЫ ПОТРЕБЛЕНИЯ ОБЩЕГО РЕСУРСА

Березовская Ф.С 1, Карева И.Г.2, Кастийо-Чавес.К.2 Howard University, Washington DC, USA fberezovskaya@howard.edu Arizona State University, Tempe, USA anirinka@gmail.com, chavez@math.asu.edu Аннотация: возможности устойчивого сосушествования системы “ресурс-потребитель” рассматривается с помощью простейшей модели, в которой потребитель может вкладывать в возобновление ресурса. Прослежена динамика системы в зависимости от фиксированного и распределенного “параметра потребления”.

–  –  –

популяции потребителя, и -скорости естественного восстановления и деградации ресурса, соответственно; e 1 - эффективность создания ниши, k (= 1) - эффективность извлечения ресурса из ниши; популяция “вкладывается” в возобновление ресурса (“альтруисты”), если c 1 и только потребляет его (“эгоисты”), если c 1. В данной работе система (1) изучается в замкнутом первом квадранте, причем в топологически экивалентной форме, получающейся после замены dt z ( N + z )dt.

Теорема. При 0 параметрическое пространство модели (1) разбивается на пять областей топологически различных фазовых портретов при 0 * и на шесть областей при * (см. рисунок.1). Границы между областями отвечают следующим бифуркациям в модели(слева-направо): гетероклиничекие K, S - слияние сепаратрис, соответственно, O и B (пояление притягиваещего сектора вблизи O ) и O и E (рождение неустойчивого предельного цикла), H +, H - субкритическая при * и суперкритическая при * бифуркация Адронова-Хопфа (смена устойчивости A ), C - слияние устойчивого и неустойчивого предельных циклов, Nul -слияние O и A (уход A из 1-го квадранта).

Интерпретация полученных результатов состоит в следующем. Ниша ( в виде нетривиального устойчивого равновесия A ) всегда существует при c 1 (обл. 1 на рисунке.1), т.е. в популяции потребителей-альтруистов. При c 1 (“эгоисты”) потребитель может вымереть, и модель объясняет как. При малых = c 1 0 (обл. 2 на портрете) появится устойчивый сектор в окрестности O, в который попадают орбиты с низкой начальной плотностью; при росте область притяжения “ниши” (равновесие в обл.3, устойчивые колебания в обл.6) уменьшается, ее граница-неусточивый предельный циклпроявляется неустойчивыми колебаниями.. Наконец, в областях. 4 и 5 потребитель вымирает при любых начальных значениях.

Рисунок 1. Бифуркационная диаграмма модели (1), представленная как (c, / e) срез параметрического портрета при фиксированном (а), cхемами на сфере Пуанкаре, выявляющими роль структуры точки О (Berezovskaya at.

al, 2007) в структуре фазовых портретов (b), фазовыми портретами областях (с) Материалы Второй конференции «Математическое моделирование в экологии»

ЭкоМатМод-2011, г. Пущино, Россия Распределенная модель Предположим, что популяция неоднородна и каждый организм имеет свое собственное значение параметра c. Пусть M 0 ( ) -производящая функция моментов начального распределения параметра с. Можно показать (Karev, 2010), что тогда динамика неоднородной модели описывается также системой вида (1), где вместо c надо подставить среднее значение E t [c] параметра c в момент t, которое в данном случае можно вычислить d по формуле E t [c] = ln(M 0 (t )). В качестве подходящих начальных распределений мы dt рассматривали равномерное, экспоненциальное и укороченное экспоненциальное (в конечном интервале). Например, для экспоненциального распределения со средним, M 0 (t ) = /( t ) и E t [c] = 1 /( t ). В результате численного анализа модели показано, что (1) параметрическая неоднородность популяции не спасает ее от гибели, если уровень потребления слишком велик ( c 1 ), но замедляет ее; (2) одновременное ускорение естественного возобновления ресурса ( ) и его распада ( ) повышает устойчивость системы, допуская существование ниши (впрочем, в виде устойчивых колебаний) при более высоком уровне потребления.

Работа поддержана грантами: NSF -Grant DMS -0502349, NSA - Grant H98230-06-1the Alfred T. Sloan Foundation and the Office of the Provost of ASU.

Литература Berezovskaya F., Novozgilov A. Karev G. Population models with singular equilibrium // Math. Biosci.- 2007, 208,270-299 Karev, G.P. On mathematical theory of selection: continuous time population dynamics // Math. Biol.- 2010.- 60(1) – Р.

107-129.

Krakauer, D.C., Page, K.M.& Erwin, D.H. Diversity, dilemmas, and monopolies of niche construction // The Amer.

Natur., 2009.- 173. Р. 26-40.

МОДЕЛИРОВАНИЕ ФИЗИКО-ХИМИЧЕСКИХ И БИОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ

В ПОЧВЕ ДЛЯ ОЦЕНКИ БАЛАНСА АЗОТА И УГЛЕРОДА И ЭМИССИИ

ПАРНИКОВЫХ ГАЗОВ

Благодатский С.А.1, Гроте Р.2, Кизе Р.2, Буттербах- Баль К.2 Институт физико-химических и биологических проблем почвоведения РАН, Пущино, Россия, е-mail: sblag@mail.ru Институт метеорологии и исследования климата, Технологический Институт Карлсруэ, Гармиш-Партенкирхен, Германия Klaus.butterbach-bahl@kit.edu Аннотация: модель (MiCNiT) круговорота азота и углерода в почве, описывающая эмиссию парниковых газов (N2O, NO, СО2) была дополнена расчетами транспорта газов и веществ в жидкой фазе по профилю почвы. На основе детальных экспериментальных данных для лесной экосистемы была произведена параметризация модели, включенной в качестве блока в систему для экосистемного моделирования MoBiLE.

Определение масштабов эмиссии закиси азота (N2O), также как и других парниковых газов в региональном и национальном масштабе требует проведения расчетов с использованием геоинформационных систем и компьютерного моделирования.

Используемые для этой цели модели должны достаточно точно и надежно описывать Материалы Второй конференции «Математическое моделирование в экологии»

ЭкоМатМод-2011, г. Пущино, Россия временную динамику и пространственные закономерности процессов, приводящих к эмиссии парниковых газов (N2O, CO2 CH4). Их разработка затрудняется тем, что зависимость эмиссии азотсодержащих газов от факторов окружающей среды и свойств почв носит нетривиальный характер. Так, например, данные полевых наблюдений свидетельствуют о наличии резких всплесков эмиссии закиси азота после обильных осадков или оттаивания почвы весной (de Bruijn et al., 2009). Однако такие явления не носят регулярный (ежегодный) характер. Поэтому для описания и более полного понимания происходящих явлений необходима разработка сложных процессно-ориентированных экосистемных моделей, учитывающих все особенности микробиологических превращений азота в почве. Примером такой модели, является модульная система MoBiLE в состав которой входит разработанная нами модель MiCNiT.

Рисунок 1. Изменение доли араэробного объема в профиле почвы в течение года рассчитанное с помощью модели MICNiT Целью работы было описание всех процессов, контролирующих интенсивность эмиссии парниковых газов из почвы.

Модель включает:

-- минерализацию растительных остатков и почвенного гумуса (с учетом скоростей разложения и аммонификации),

-- динамику углерода и азота почвенной микробной биомассы, с учетом ее физиологического состояния или активности,

-- денитрификацию с детальным описанием продуцирования и потребления интермедиатов,

-- автотрофную нитрификацию и денитрификацию у нитрификаторов, с описанием их роста,

-- гетеротрофную нитрификацию

-- динамические изменения соотношения анаэробных и аэробных зон почвенного профиля, Материалы Второй конференции «Математическое моделирование в экологии»

ЭкоМатМод-2011, г. Пущино, Россия

-- транспорт газообразных и растворимых веществ как между анаэробными и аэробными зонами, так и внутри всего почвенного профиля (концепция анаэробного баллона).

Входными данными для инициализации и работы созданной модели являются метеорологическая информация, а также результаты расчетов, полученные в ходе работы других модулей системы MoBiLE. Так, движение растворов в профиле почвы рассчитывается с помощью модуля гидрофизики почвы; рост леса и связанные с ним процессы массопереноса таких элементов, как азот и углерод, рассчитываются в модуле физиологии растений; перенос влаги, вещества и тепла в экосистеме в модуле, описывающем микроклимат леса.

На примере бурой лесной почвы под елью показано, как в многолетней динамике модель MiCNiT предсказывает эмиссию СО2, N2O NO и N2 из почвы в зависимости от климатических условий и особенностей почвенного профиля. Интенсивность использования микроорганизмами кислорода в ходе разложения контролирует долю анаэробных зон в почве (Рис. 1) и определяет, таким образом, интенсивность денитрификации. Соотношение эмиссии продуктов денитрификации: NO, N2O и N2 также зависит от динамического изменения концентрации кислорода в почве. Детальное описание всех ступеней денитрификации и диффузии газов в профиле почвы позволяет предсказывать эмиссию закиси азота и углекислого газа в зависимости от изменений влажности и интенсивности биологических процессов в почве. Для широкого использования модели требуется оценка чувствительности параметров модели к внешним факторам, также как и ее дальнейшая верификация для различных почвенных и климатических условий.

Литература de Bruijn A.M.G., Butterbach-Bahl K., Blagodatsky S., Grote R. Model evaluation of different mechanisms driving freeze-thaw N2O emissions // Agriculture, Ecosystems & Environment.- 2009.- V. 133.- P. 196-207.

МОДЕЛИРОВАНИЕ ГУМУСОВОГО СОСТОЯНИЯ ДЕРНОВО–ПОДЗОЛИСТОЙ

ПОЧВЫ ПРИ ДЛИТЕЛЬНОМ ПРИМЕНЕНИИ РАЗЛИЧНЫХ СИСТЕМ

УДОБРЕНИЙ

Болтунова А.И., Беличенко М.В.2, Романенков В.А.2, Литвинский В.А.2 РГАУ-МСХА им. К.А. Тимирязева, Москва, Россия AlenaBoltunova@yandex.ru ВНИИА имени Прянишникова, Москва, Россия viua@online.ru Аннотация: результаты длительного полевого опыта по изучению эффективности минеральных удобрений и навоза за 77 лет исследований были сведены в базы данных, и обработаны с помощью динамической модели почвенного углерода Roth-C. Модель удовлетворительно воспроизводит динамику органического углерода в пахотном слое различных вариантов опыта.

Введение Длительные опыты являются уникальной основой для исследования изменения свойств почвы под воздействием различных агротехнических приёмов (обработки почв, систем удобрений и защиты растений, севооборотов). Они позволяют оценить динамику изменения почвенных показателей, проследить их направление, формировать различные базы данных и на основе статистической обработки результатов моделировать почвенные процессы.

Материалы Второй конференции «Математическое моделирование в экологии»

ЭкоМатМод-2011, г. Пущино, Россия Объекты и методы исследования В представляемой работе были использованы результаты длительного опыта Долгопрудной Агрохимической Опытной Станции (ДАОС), где с 1931 года в течение 77 лет изучали эффективность навоза и минеральных удобрений, их влияние на свойства дерново – подзолистой, тяжелосуглинистой почвы в полевом севообороте с клеверным паром.

Для моделирования динамики запасов углерода в почве использовали Ротамстедскую модель (Roth – C), которая была разработана и параметризована на Ротамстедской опытной станции (Англия) и в настоящее время широко используется для прогнозирования изменений содержания органического углерода на различных типах почв и видов землепользований, включающих пахотные земли, пастбища и лес. Модель работает с месячным шагом, рассчитывая запас общего углерода почвы в т/га во временном диапазоне от одного года до столетия. Roth-C учитывает количество осадков (мм), температуру воздуха (°С), испарение с открытой водной поверхности (мм), поступление органического углерода в почву с растительными остатками и навозом (т/га С), процентное содержание фракции глины (0,002мм) (используется для расчета доступной растениям влаги в верхнем слое почвы и минерализации органического вещества).

Экспериментальная часть По данным опыта были созданы базы данных ежегодного поступления растительных остатков в почву и запасов органического углерода в почве после прохождения каждой ротации севооборота на вариантах контроль, навоз, NPK. Также была создана метеорологическая база данных. Для запуска модели данные были оформлены в виде метеофайлов и файлов системы земледелия для каждого года проведения опыта.

Результаты моделирования динамики почвенного органического углерода представлены на рисунках.

Изучение гумусового состояния тяжелосуглинистой дерново-среднеподзолистой почвы при длительном (77 лет) применении удобрений показывает, что в первые 50 лет произошло существенное уменьшение запасов углерода по сравнению с исходными его значениями на вариантах без применения навоза. Потери составили 10 т/га на контроле и 8 т/га на варианте NPK. Повышение содержания углерода после 2000-го года в этих вариантах связано с введением в севооборот большего количества трав. На варианте контроль, несмотря на эти изменения, продолжается дальнейшее небольшое снижение реального содержания углерода. В других вариантах чувствительность модели к повышению поступления растительных остатков более выраженная.

ДАОС1_2 - контроль Модель С р, т а о г /г

–  –  –

Выводы В целом проверка работы модель Roth-C в условиях длительного опыта ДАОС, показала, что модель достаточно точно воспроизводит динамику органического углерода в пахотном слое различных вариантов опытов.

Длительные опыты являются основной экспериментальной базой для исследования изменения запасов углерода (С). Наиболее подходящей основой для мониторинга является моделирование, которое интегрирует большие объемы экспериментальных данных, что создает надежную базу для прогнозирования динамики гумуса почвы.

LIMIT BEHAVIOR OF A DISTRIBUTED REPLICATOR SYSTEM

Bratus A.S., Posvyanskii V. P., Novozhilov A.S.

Moscow State University of Railway Engineering (MIIT) applmath1miit@yandex.ru The replicator system is known to provide a general modeling framework for several distinct areas of mathematical biology. In particular, it arises as a selection equation in population genetics, as a dynamic description of evolutionary game theory, and as a model for putative chemical reaction describing prebiotic evolution. It is simplest form, when the fitness of the species is a linear function of the relative abundance of other species, the replicator equation takes the form dvi = vi [( Av )i f loc (t )], i = 1,2..., n (1) dt

–  –  –

References Bratus A.S., Posvyanskii V. P. and Novozhilov A.S. Existence and stability of stationary solutions to spatially extended autocatalytic and hypercycling systems under global regulation and with nonlinear growth rates. Nonlinear Analysis: Real World Applications.- 11,- 2010.- Р. 1897-1917.

Bratus A.S., Posvyanskii V. P. and Novozhilov A.S. A note on the replicator equation with explicit and global regulation. Mathematical Biosciences and Engineering, in press, 2011.

НОВЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ ИЗУЧЕНИЯ ДИНАМИКИ СООБЩЕСТВ

МИКРООРГАНИЗМОВ

Вавилин В.А.

Институт водных проблем РАН, Москва, Российская Федерация vavilin@aqua.laser.ru Аннотация: в последние годы с развитием молекулярно-биологических методов появилась возможность качественного и количественного описания конкретных видов и групп микроорганизмов. В сочетании с изотопными измерениями и математическим моделированием стало возможно анализировать динамику микробных сообществ. В докладе анализируется функционирование микробных сообществ, осуществляющих превращение целлюлозы, метанола и ацетата в метан при умеренной и повышенной температуре (мезо- и термофильный процессы).

В процессе анаэробной трансформации субстрат превращается в продукты реакции и биомассу: Substrate (S) Products (P) + Biomass (B).

Мы предложили (Vavilin, 2010) следующие уравнения для описания обогащения 13C продуктов реакции и биомассы:

где f P =13C P / P и f Bio =13C B / B являются фракциями 13C в продуктах и биомассе, которые, в свою очередь, зависят от фракции 13C в субстрате f S =13C S / S ; dP / dt является скоростью появления продуктов без учета потребления их; dB / dt является скоростью роста биомассы без учета ее распада. Эти уравнения были добавлены в базовую математическую модель, описывающую химические реакции.

Следующие стехиометрические уравнения применялись для описания термофильного разложения метанола (Vavilin et al., 2010): 1. CH3OH + 2H2O 3H2 + H2CO3 (Окисление метанола). 2. H2 + 0.5 H2CO3 0.25CH3COOH + H2O (Гомоацетогенез). 3. H2 +

0.25H2CO3 0.25CH4 + 0.75H2O (Водородотрофный метаногенез). 4. CH3COOH + 4H2O 4H2 +2H2CO3 (Окисление ацетата).

Рисунок 1. Динамика термофильного разложения метанола.

Символы: экспериментальные данные (Cemagref); кривые: результаты моделирования. TOC и TIC являются концентрациями общего органического и неорганического углерода, соответственно В ходе периодического процесса наблюдается двухфазное образование метана. В первой фазе лимитирующей общую скорость процесса является процесс превращения метанола в водород и угольную кислоту (реакция 1), а во второй – синтрофное окисление ацетата (реакция 4). В обеих стадиях метан продуцируется из H2/H2CO3 (реакция 3), которые, в свою очередь, продуцируются из метанола и ацетата. Окисление и метанола и ацетата метанол- и ацетатокисляющими бактериями идет при синтрофном взаимодействии с гомоацетогенными бактериями и водородотрофными метаногенами, конкурирующими за водород.

Следующие стехиометрические уравнения применялись для описания термофильного разложения целлюлозы (Vavilin et al., 2010): 1. [C6H10O5]n + nH2O nC6H12O6 (Гидролиз). 2.

C6H12O6 + 4H2O 2 CH3COOH +2H2CO3 + 4H2 (Кислотогенез). 3. H2 + 0.25H2CO3 0.25CH4 +

0.75H2O (Водородотрофный метаногенез). 4. CH3COOH + H2O CH4 + H2CO3 (Ацетикластический метаногенез).

Для описания гидролиза целлюлозы применялось уравнение Контуа (реакция 1).

Согласно модели, глюкоза, как промежуточный продукт, существует лишь до 4-го дня.

Подобно трансформации метанола, в ходе периодического процесса разложения целлюлозы наблюдается двухфазное образование метана. На первом этапе метан образуется из H2/H2CO3 (реакция 3), тогда как на втором - он образуется из ацетата (реакция 4) при участии Methanosarcina sp. В противоречии с трансформацией метанола, модель и экспериментальные данные показали, что при разложении целлюлозы насыщающий уровень C в ацетате был намного выше, чем в TIC.

Литература Vavilin V.A. Equation for isotope accumulation in products and biomass as a way to reveal the pathways in mesophilic methanol methanization by microbial community // Ecol. Modelling – 2010.- Vol. 221.- P. 2881-2886.

Vavilin V.A., Li T., Chapleur O., Mazeas L., Bouchez T. Modelling thermophilic methanol and cellulose methanization based on chemical reactions and isotope accumulation in products. In Proc. 12th World Congress on Anaerobic Digestion. October 31st –November 4th 2010.– Guadalajara.- Mexico. CD.

МОДЕЛИРОВАНИЕ МНОГОЛЕТНЕЙ ДИНАМИКИ ЗАПАСОВ ПОЧВЕННОЙ

ВЛАГИ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ ИЗМЕНЕНИЙ КЛИМАТА

Варчева С.Е.

Государственное учреждение «Всероссийский научно-исследовательский институт сельскохозяйственной метеорологии», Обнинск, Россия s.varcheva@mail.ru Аннотация: для исследования изменений климата используется математическая модель динамики запасов почвенной влаги. Проведенные численные эксперименты показали, что на юге Ростовской области современное потепление может сопровождаться ростом засушливости климата, который может повысить риски потерь сельскохозяйственной продукции.

Разработана математическая модель, предназначенная для круглогодичного мониторинга запасов продуктивной влаги в почве с декадным шагом по времени.

Моделируются процессы накопления воды в снежном покрове, интенсивность таяния снега, испарение с поверхности почвы и динамика влагозапасов в метровом слое почвы. Численная Материалы Второй конференции «Математическое моделирование в экологии»

ЭкоМатМод-2011, г. Пущино, Россия схема основывается на использовании двух балансовых уравнений – для запасов воды в снежном покрове и в метровом слое почвы.

Подробное описание модели приведено в работе (Варчева, 2009). Модель, ориентированная на стандартную агрометеорологическую информацию – суммы осадков, температуру воздуха и дефицит влажности воздуха, была апробирована на материалах многолетних наблюдений за озимой пшеницей на ГМС Гигант Ростовской области.

Коэффициент корреляции между рассчитанными и измеренными значениями запасов продуктивной влаги составил при непрерывном расчете за 134 декады – 0,90, за 540 декад – 0,83 и за 1140 декад (40 лет) – 0,78. Эти результаты показывают, что данная численная схема обеспечивает достаточную для практики точность расчета влагозапасов в круглогодичном режиме и может, поэтому, служить надежным инструментом для исследования изменения климата.

Проведены численные эксперименты для оценки влияния наблюдаемых изменений климата на водный режим посевов сельскохозяйственных культур. Рассчитанные временные ряды запасов продуктивной влаги являются надежным физически обоснованным индикатором засух – самого важного для сельского хозяйства юга России неблагоприятного гидрометеорологического явления. Повторяемость этого явления характеризует степень засушливости климата данного региона. Критерием наступления почвенной засухи принято считать такое содержание влаги, когда ее движение происходит только по почвенным пленкам и парообразно (Гридасов, 2000). Так, для данной почвы (чернозем предкавказский тяжелосуглинистый) почвенная засуха наступает при запасах продуктивной влаги в метровом слое почвы меньше 52 мм, недостаточное увлажнение бывает при запасах влаги, меньших 125 мм. Диапазон оптимального увлажнения – 126 -188 мм продуктивной влаги в слое почвы 0 -100 см.

–  –  –

Материалы Второй конференции «Математическое моделирование в экологии»

ЭкоМатМод-2011, г. Пущино, Россия Изменения климата обычно оцениваются как тенденции изменений климатических переменных за рассматриваемый интервал времени. Тенденция изменения влагозапасов складывается в результате баланса изменения осадков и суммарного испарения, которое, в свою очередь, определяется изменением температуры.

Из таблицы 2 следует, что за период 1971-2010 гг. рост осадков наблюдался в марте, незначительный – в мае, июне и в сентябре. Температура воздуха за период вегетации, кроме апреля, имеет тенденцию к росту.

Рассмотрим теперь коэффициенты линейного тренда влагозапасов метрового слоя почвы за указанные периоды (таблица 3).

–  –  –



Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 7 |



Похожие работы:

«5 Содержание В.В. Бойцов Новые члены АСЕАН (Вьетнам, Камбоджа, Лаос, Мьянма) и проблема их адаптации в сообществе _ 7 А.А. Рогожин Иностранный капитал в странах Индокитая: масштабы и динамика _ 26 Н.Г. Рогожина Экологический аспект освоения ба...»

«Ворошилова Татьяна Михайловна КЛИНИКО-ЛАБОРАТОРНАЯ ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ БИСФОСФОНАТОВ И АНТИСЕПТИКА НА РЕЗИСТЕНТНОСТЬ ГРАМОТРИЦАТЕЛЬНЫХ БАКТЕРИЙ К КАРБАПЕНЕМАМ 14.03.10 – клиническая лабораторная диагностика 03.02.03 – микробиология Авторефер...»

«МЫСЯКИНА Ирина Сергеевна ЛИПИДЫ В МОРФОГЕНЕТИЧЕСКИХ ПРОЦЕССАХ, ДИМОРФИЗМЕ И АДАПТАЦИИ МИЦЕЛИАЛЬНЫХ ГРИБОВ 03.00.07 микробиология Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора биологических наук Москва-2009 Работа выполнена в лаборатории экспериментальной микологии Учреждения Российской академии наук Институте микроб...»

«Сведения об участнике конкурса на замещение должности научно-педагогического работника ФИО (полностью) _Григорьева Виктория Васильевна 1. Замещаемая должность, доля ставки _ старший преподаватель (1,0 ставка) 2. Кафедра (п...»

«Українська ентомофауністика 2011, 2(2) : 1–9 Дата публікації: 18.04.2011 Чехликовые моли (Lepidoptera, Coleophoridae): к фауне степной зоны Украины Ю. И. Будашкин Карадагский природный заповедник НАН Украины...»

«ОКП 34 1600 Блок питания магнетрона "MPS 3-10-15-650-PC" Руководство по эксплуатации РМПА. 03.00.000.00 РЭ 2012 г. MPS 3-10-15-650-PC Руководство по эксплуатации Настоящее руководство по эксплуатац...»

«ЭЛЕКТРОННЫЙ УЧЕБНИК ПО ДИСЦИПЛИНЕ "ЭКОЛОГИЯ" Акиньшин А. А., Пащенко И. В., Луценко Е. В. Шлыков К. И., Закурдаев А. В. – студенты, Шамов Ю.А. – к.т.н. доцент Алтайский государственный технический университет (г.Барнаул) Программа является электронным учебным пособием к изуче...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИ...»

«Образование и наука. 2014. № 2 (111) ЗДОРОВЬЕСБЕРЕЖЕНИЕ УДК 37.037.1+796.01:316 И. В. Манжелей СРЕДОВЫЙ ПОДХОД К ФИЗИЧЕСКОМУ ВОСПИТАНИЮ СТУДЕНЧЕСКОЙ МОЛОДЕЖИ Аннотация. В статье обсуждается проблема физического воспитания россиян, которая особенно а...»

«Рабочая программа дисциплины Б1.В.ДВ.7.1. Биология развития человека Направление подготовки: 37.03.01"Психология" Тип образовательной программы: академический бакалавриат Квалификация (степень) выпускника: бакалав...»

«Труды Русского энтомологического общества. С.-Петербург, 2013. Т. 84 (2): 107–113. Proceedings of the Russian Entomological Society. St. Petersburg, 2013. Vol. 84 (2): 107–113. Влияние фотопериода на развитие и созревание особей из европейской инвазивной популяции Harmonia axyridis (Pallas) (Coleoptera, Coccinellidae)...»

«ЗАРУБЕЖНЫЙ ОПЫТ УДК 349.6 ББК 67.407 С.Н. ОВЧИННИКОВ Таможенно-правовые средства охраны природы: опыт АСЕАН Рассматриваются экологические аспекты таможенного регулирования в странах АСЕАН: защита видов животных и растений, находящихся под угрозой исчезновения, сохранение биологическ...»

«Бакшеева Юлия Витальевна ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОСТРАНСТВЕННО-ЧАСТОТНЫХ СВОЙСТВ СИГНАЛОВ В УЛЬТРАЗВУКОВЫХ СИСТЕМАХ ДИАГНОСТИКИ БИОЛОГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ Специальность: 05.13.01 "Системный анализ, управление и обр...»

«4 истории в картинках Я сделал свою первую мультимедийную презентацию в 17 лет. Она предназначалась для большого проекта на школьном уроке биологии и была посвящена загрязнению окружающей среды. Мое слайд-шоу должно было показать всему классу кр...»

«Министерство образования и науки Российской Федерации федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ТОМСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ" Институт неразрушающего контроля Направление подготовки 20.04.01 Техносферная безопас...»

«Convention on Protection and Use of Transboundary Watercourses and International Lakes SEMINAR ON ENVIRONMENTAL SERVICES AND FINANCING FOR THE PROTECTION AND SUSTAINABLE USE OF ECOSYSTEMS Geneva, 10-11 October 2005 ДОКЛАД ПО ЭКОЛОГИЧЕСКИМ УСЛУГАМ...»

«РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ (19) (11) (13) RU 2 423 379 C2 (51) МПК C07K 14/47 (2006.01) C07K 5/10 (2006.01) C07K 7/04 (2006.01) A61K 38/17 (2006.01) A61K 38/07 (2006.01) A61K 38/08 (2006.01) A61K 38/10 (2006.01) ФЕДЕРАЛЬНАЯ СЛУЖБА ПО ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СОБСТВЕННОСТИ,A61P 11/06 (2006.01) A61P 37/08 (2006.01)...»

«Land law; natural resources law; environmental law; agricultural law 151 УДК 502.34 Publishing House ANALITIKA RODIS ( analitikarodis@yandex.ru ) http://publishing-vak.ru/ Вл...»

«Министерство образования Республики Беларусь Учреждение образования "Международный государственный экологический университет имени А. Д. Сахарова" А. С. Шиляев С. П. Кундас А. С. Стукин ФИЗИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПРИМЕНЕНИЯ УЛЬТРАЗВУКА В МЕДИЦИНЕ И ЭКОЛОГИИ Уч...»

«Министерство образования и науки Российской Федерации ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "САРАТОВСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ Н.Г. ЧЕР...»

«Лекции "Микология часть I" Преподаватель: проф., д.б.н. Лидия Васильева Гарибова. Объем курса – 44 часа (36 часов лекции и 8 часов семинары). Форма отчетности – экзамен. ПРОГРАММА ПО КУРСУ "МИКОЛОГИЯ ЧАСТЬ I"...»

«30 июня 2006 года N 38-ОЗ ЗАКОН СВЕРДЛОВСКОЙ ОБЛАСТИ О ЗНАКЕ ОТЛИЧИЯ СВЕРДЛОВСКОЙ ОБЛАСТИ МАТЕРИНСКАЯ ДОБЛЕСТЬ Принят Областной Думой Законодательного Собрания Свердловской области 14 июня 2006 года О...»

«ГБОУ ВПО ПЕРВЫЙ МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ МЕДИЦИНСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ имени И. М. Сеченова МИНИСТЕРСТВА ЗДРАВООХРАНЕНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ПЕДИАТРИЧЕСКИЙ ФАКУЛЬТЕТ кафедра гигиены детей и под...»

«Действие токов и полей на ткани организма. Методы физиотерапии Электрические свойства биологических тканей и стоматологических материалов Электрический ток – упорядоченное движение свободных заряженных частиц Электропроводность – свойство веществ проводи...»

«Методические рекомендации по учёту в АИС ОМС первого этапа диспансеризации определенных групп взрослого населения и пребывающих в стационарных учреждениях детей-сирот и детей, находящихся в трудной жизненной ситуации (версия 1.9, 2017) Нормативные документы...»








 
2017 www.kn.lib-i.ru - «Бесплатная электронная библиотека - различные ресурсы»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.