XII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2020

На современном этапе исследований, направленных на изучение и моделирование природных трансформаций эко- и геосистем, важным этапом является оценка интегративных (эмерджентных) свойств водных экосистем, анализ способности экосистем сохранять интегративные свойства и параметры режимов при внешнем воздействии на них. В статье рассматриваются вопросы исследования таких интегративных свойств водной экосистемы, как трофность, качество и токсическое загрязнение воды, а также экологическое (системное) нормирование внешних воздействий на экосистему. Приводятся этапы и результаты исследования. Оценка реализовывалась на основе результатов авторской имитационной пространственно-однородной модели круговорота углерода, азота, фосфора и других элементов, и динамики кислорода в мелководной экосистеме (CNPXО-модель). Исследование проведено при поддержке гранта РФФИ №19-05-00683 А.

Ключевые слова: композитный индекс, интегральная оценка, трофический статус, свертка информации, качество воды, модель, модель-классификация, имитационное моделирование

At the present stage of research aimed at studying and modeling natural transformations of ecosystems and geosystems, an important stage is the assessment of the integrative (emergent) properties of aquatic ecosystems, the analysis of the ability of ecosystems to maintain integrative properties and parameters of regimes under external influence on them. The article deals with the study of such integrative properties of an aquatic ecosystem as trophicity, quality and toxic pollution of water, as well as ecological (systemic) regulation of external influences on the ecosystem. The stages and results of the research are given. The assessment was carried out on the basis of the results of the author's imitation spatially homogeneous model of the cycle of carbon, nitrogen, phosphorus and other elements, and the dynamics of oxygen in a shallow-water ecosystem (CNPXO-model). The research was carried out with the support of the RFBR grant No. 19-05-00683 А.

Key words: composite index, integral assessment, trophic status, convolution of information, water quality, model, model-classification, simulation

Введение. Особенность современного этапа развития методологии системного моделирования и нормирования воздействий на эко- и геосистемы, а также оценки состояния сложных систем (их статуса) в природе и обществе на основе их неаддитивных (эмерджентных) свойств, заключается в разработке моделей функционирования естественных и антропогенно-трансформированных систем при внешнем и внутреннем воздействии на них, а также сопутствующем развитии методов построения композитных индексов, характеризующих интегративные свойства систем (продуктивность, устойчивость, благополучие и др.) и их сочетание.

Зарубежный уровень исследований в настоящее время характеризуется акцентом на развитие методов анализа природных систем с использованием компьютерного моделирования; накоплением практического опыта в исследовании состояния сложных систем, а также отдельных подсистем в окружающей человека природной и антропогенно- трансформированной среде на основе индикаторного подхода [1].

Имитационное моделирование и модели интегрального оценивания на современном этапе исследований позволяют выполнять анализ эмерджентных свойств водных экосистем, исследовать способность экосистем сохранять интегративные свойства и параметры режимов или менять их при внешнем воздействии на них. При этом стоит отметить, что результаты, получаемые при моделировании скоростей процессов массообмена между компонентами водной экосистемы, используются и для оценки экосистемных услуг (обеспечивающих, регулирующих, поддерживающих и др.), поскольку в основе таких оценок лежат оценки потоков веществ от основных природных капиталов на определенном временном интервале.

Развиваемая исследователями [2-10] методология изучения сложных природных систем включает в себя 5 основных этапов:1 - первичное измерение геокомпонентов системы и ее свойств. На 2 этапе выполняется анализ собранной информации, на основе полученных данных разрабатываются классификации компонентов и интегративных свойств системы (продуктивность, устойчивость, экологический статус, экологическое благополучие и др.). Этап 3 характеризуется моделированием отдельных свойств и связей в системах – создаются многофакторные зависимости, позволяющие описать совместный эффект влияния факторов среды на процессы переноса, синтеза, трансформации и транслокации вещества в модельной экосистеме; выполняются оценки интегративных (эмерджентных) свойств системы на основе построения моделей-классификаций композитных индексов, проводятся многокомпонентные и многоуровневые свертки показателей по индексам. На этапе 4 выполняется синтез общей имитационной модели на основе моделей подсистем – осуществляется реализация модели на ПК, с последующей проверкой ее адекватности по отобранным критериям [10]. После этого на модели проводятся тестовые эксперименты, позволяющие определить ее чувствительность к заданию параметров в функциях, описывающих скорости переноса и массообмена компонентами, что в дальнейшем позволяет исследователю проводить эксперименты в рамках экологического нормирования воздействия на водную экосистему [10-15]. На последнем этапе реализуется оптимизация модели. Проводятся эксперименты по оценке воздействия на экосистему, исследуются ее интегративные свойства, рассчитываются нормы допустимого/недопустимого воздействия на систему [8].

В данной работе для оценки адекватности выбранной имитационной модели, учитывающей влияние факторов среды на скорости массообмена в экосистеме (CNPXО-модель) [15], и определения нормы воздействия на систему предлагается использовать серию композитных индексов в результате исследования интегративных (эмерджентных) свойств водной экосистемы. При этом решаются две задачи: 1 – доказывается, что результаты моделирования и оценка эмерджентного свойства на основе композитного индекса дают возможность (или не позволяют) отнести исследованную систему к одному классу (трофности, благополучия, экологического статуса и др.); 2 – проводится оценка по совокупности оцениваемых критериев на основе композитного индекса допустимого воздействия на систему, выявляется норма её состояния на основе оценки сложных системных свойств.

Теоретико-методологические основы исследования. Имитационные модели, отражающие естественную территориальную и хронологическую дифференциацию природных комплексов, в настоящее время представляют наибольший интерес для географических и геоэкологических исследований. Интегральная оценка трофности экосистемы, качества и токсического загрязнения воды в водоеме, оценка нормы воздействия на ключевую водную экосистему выполнялись на основе пространственно-однородной (точечной) модели круговорота углерода (C), азота (N), фосфора (Р) и других элементов (X), и динамики кислорода (O₂) в мелководной экосистеме (CNPXО-модель) [15]. Полученные на модели решения позволили исследовать влияние факторов среды и биоты на изменение удельных скоростей массообмена в экосистеме; оценить скрытые от наблюдений составляющие баланса скоростей.

Модель водной экосистемы записывается в виде системы уравнений баланса скоростей массообмена между компонентами водной экосистемы [15]:

где: Б_F– скорость первичного биосинтеза фитопланктона; - скорости выедания F, B, D зоопланктоном; S_F, S_Z, S_B – скорости естественного отмирания F, Z, B; R_F, R_Z, R_B – скорости трат на обмен F, Z, B; A_F, A_B, А_D - скорости ассимиляции пищи зоопланктоном; B_D – скорость внеклеточного бактериального гидролиза детрита бактериями (бактериального продуцирования органического вещества); - скорость деструкции детрита (D) бактериями; Г_ВС, Г_BN, Г_ВР, Г_ВХ – скорости поступления в среду С, N, Р, Х в процессе внеклеточного бактериального гидролиза, - скорость поступления в детрит неусвоенной пищи (фекалий) при питании зоопланктона; - скорость поступления в среду D в процессе питания зоопланктона («твердые отбросы пищи»); О_ZC, О_ZN, O_ZP, O_ZX – скорости поступления в среду компонентов РОВ: С, N, Р, Х в процессе питания зоопланктона («жидкие отбросы пищи» или псевдофекалии); Э_ВС, Э_BN, Э_ВР, Э_ВХ, Э_FС, Э_FN, Э_FP, Э_FX, Э_ZС, Э_ZN, Э_ZP, Э_ZX– скорости поступления в среду С, N, P, X с тратами на обмен F, Z и В; - скорости поступления в среду NH₄, и PO₄ c экскретируемыми метаболитами Z; M_C, M_N, M_P – скорости минерализации растворенных органических C, N, P; - скорости нитрификации I и II ступени; - скорости изъятия из воды NH₄ , NO₂ , NO₃ , PO₄ ,CO₂ , X в процессе биосинтеза водорослей; - скорость поступления в воду кислорода в процессе биосинтеза F; - скорости выделения в вводу СО₂ в процессе дыхания F, Z, B; - скорости изъятия из воды кислорода в процессе дыхания F, B, Z; - скорости газообмена СО₂ и О₂ через поверхность раздела «вода - воздух». В каждом уравнении присутствуют скорости Qi, описывающие внешнее поступление (изъятие) компонентов в системе на шаге по времени.

Материалы и методы. Примеры внутригодового изменения компонентов водной экосистемы на основе СNPXО- модели приведены на рис.1. и рис.2. Именно эти результаты имитационного моделирования предлагалось использовать для: 1 - определения по результатам моделирования интегративных свойств водной экосистемы, чтобы ответить на вопрос, какую трофность и какое качество воды формирует сочетание климатических условий, условий среды (и биоты) для каждого месяца и сезона года.; 2 - системного (экологического, экосистемного) нормирования воздействий и отражения эффекта внешнего воздействия на водную экосистему.

Для определения интегративных свойств водной экосистемы на модели был воспроизведен внутригодовой цикл развития водной экосистемы, выбраны из перечня компонентного состава и других параметров модели репрезентативные параметры для оценки трофности (трофического статуса), качества и токсического загрязнения воды.

Для исследования системного нормирования возможных воздействий на экосистему на модели был воспроизведен внутригодовой цикл развития: «чистой» водной экосистемы (климатический или стандартный вариант модели, обозначим его «КЧ») и экосистемы, находящейся под антропогенным воздействием (климатический с воздействием – «КВ»). При этом на модели реализовался некоторый запланированный вариант «воздействия», а именно - повышение фона мутности воды c 2 мг/л до 40 мг/л. При построении композитных индексов для «чистого» варианта и варианта с воздействием использовались одни и те же веса выбранных для свертки показателей. В этом случае важно было оценить, изменятся ли трофический статус (трофность) и качество воды на временном интервале исследования, и сделать выводы по допустимости/недопустимости воздействия или о влиянии воздействия на водную экосистему. Допустимым воздействием при этом считалось смещение экосистемы внутри класса, без выхода за его границы. Если же воздействие приводит к выходу системы по величине интегрального показателя за пределы класса, в котором она находилась до воздействия, то такое воздействие должно быть охарактеризовано как недопустимое. На основе этого мы можем также выяснить устойчивость экосистемы к оказанному воздействию: 1- изменит ли система свои свойства и параметры режимов и перейдет ли (частично, полностью) в другой класс (трофности, качества и др.); 2 – сможет ли система вернуться к прежним свойствам и параметрам режимов после устранения оказанного воздействия на интервале моделирования.

При оценке трофности экосистемы было решено, что показательным будет проводить оценку исключительно за вегетационный период, при этом дополнительно сравнивая значения продуктивности (трофности) системы по месяцам внутри вегетационного периода и за год. Это позволяет проследить, когда (в какие временные интервалы) система перейдет (если перейдет) в более продуктивный класс, или оценить изменение интегрального показателя трофности (ИПТ) внутри вегетационного периода (сместится к левой или правой границе класса, не выходя за его пределы или выйдет за пределы класса в отдельные месяцы).

Начальные условия при моделировании уточнялись на основе 3-х летнего непрерывного решения задачи без дополнительного поступления/изъятия компонентов так, чтобы в начале следующего года задавались значения компонентов, полученные в конце предыдущего года. Так продолжалось до тех пор, пока разница между концентрациями компонентов в начале и в конце года не совпадала (с точностью 5%). Поэтому начальные условия на рис.1 и рис.2 подписаны с данной точностью.

Рис. 1. Реализация климатического варианта точечной СNPXО- модели («КЧ»). Горизонтальными линиями на графиках подписаны средние значения компонентов по месяцам года. Цифрами подписаны начальные условия для компонентов.	Рис.2. Влияние мутности воды на внутригодовое изменение компонентов в водной экосистеме на фоне варианта «КЧ». Вариант КЧ, сплошная линия – М=2 мг/л; пунктир – М=6 мг/л; точки – М=40 мг/л ежесуточно в течение года.

Результаты исследования и их обсуждения. В результате осреднения оценочных шкал многих авторов, рассмотренного в [7-9] и др. были получены шкалы последнего уровня свертки для дальнейшей интегральной оценки трофности, качества и токсического загрязнения экосистемы, которые представлены в табл. 1 и табл.2.

Таблица 1. Итоговая шкала интегрального показателя качества и токсического загрязнения воды.

Показатель	Классы качества воды и токсического загрязнения
	Очень чистые	Чистые	Умеренно загряз.	Загрязнен.	Грязные	Очень грязные
	I	II	III	IV	V	VI
Интегральный показатель качества и токс. загрязнения воды (ИПК)	1-0,960	0,960-0,917	0,917-0,849	0,849-0,668	0,668-0,264	0,294-0

Таблица 2. Итоговая шкала интегрального показателя трофического статуса.

	Классы трофического статуса (трофности)
	Олиготрофный I	Мезотрофный II	Эвтрофный III	Гипертрофный IV
Интегральный показатель трофического статуса водоема (ИПТ)	1-0,794	0,794-0,468	0,468-0,185	0,185-0

Затем, в результате проведенной оценки интегративных свойств системы – трофности и качества воды, были получены сравнительные таблицы (табл.3 и табл.4) для двух вариантов расчета – «чистого» варианта «КЧ» и варианта с воздействием «КВ» (увеличение мутности с 2 мг/л до 40 мг/л).

Было получено, что в естественных условиях («КЧ» - вариант модели) вода в водоеме относится к «чистой» (II класс). Данный класс отмечается во все месяцы, кроме мая: в переходный сезон от весны к лету воды относились к I классу («очень чистые»), ближе к правой границе качества воды. Сезонная изменчивость качества воды не выявлена - в каждый сезон воды относились ко II классу («чистые»). Однако, можно отметить перемещение внутри класса: весна и лето – ближе к левой границе класса, осень и зима – ближе к правой границе класса.

Таблица 3. Сравнение интегральных показателей качества воды и токсического загрязнения для «КЧ» и «КВ» вариантов.

Месяц

Янв.

Фев.

Мар.

Апр.

Май

Июн.

Июл.

Авг.

Сен.

Окт.

Ноя.

Дек.

«КЧ» вариант

ИПК месяц

0,922 II (п)

0,921 II (п)

0,919 II (п)

0,938 II (п)

0,971 I (п)

0,937 II (п)

0,939 II

0,940 II (л)

0,936 II (п)

0,925 II (п)

0,925 II (п)

0,919 II (п)

ИПК сезон

0,921 II (п)

0,942 II (л)

0,939 II (л)

0,929 II (п)

«КВ» вариант

ИПК месяц

0,922 II (п)

0,921 II (п)

0,935 II (п)

0,937 II (п)

0,922 II (п)

0,917 III - II

0,933 II (п)

0,950 II (п)

0,932 II (п)

0,926 II (п)

0,920 II (п)

0,918 II (п)

ИПК сезон

0,920 II (п)

0,931 II (п)

0,933 II (п)

0,926 II (п)

Примечание: I, II, III – классы качества; буквами «л», «с», «п» обозначена близость результата к левой, правой границам класса или к его середине.

Полученные результаты расчета эксперимента с воздействием позволяют сделать вывод о том, что воздействие на систему привело к изменению класса качества воды в отдельные месяцы года. Так, качество воды в мае изменилось с «очень чистых» (I класс) на «чистые» (II класс); в июне с «чистых» (II класс) на «умеренно-загрязненные» (III класс), т.е. качество перешло в более старший класс. По сезонам года вода, по-прежнему характеризуется II классом, при этом выявлено смещение значений интегрального показателя (ИП) в сторону правой границы класса.

Таблица 4. Сравнение интегральных показателей трофности для «КЧ» и «КВ» вариантов.

Месяц

Янв.

Фев.

Мар.

Апр.

Май

Июн.

Июл.

Авг.

Сен.

Окт.

Ноя.

Дек.

«КЧ» вариант

ИПТ месяц

0,453 III (л)

0,454 III (л)

0,453 III (л)

0,482 II (п)

0,548 II (п)

0,616 II (л)

0,492 II (п)

0,429 III (л)

0,403 III (л)

0,425 III (л)

0,447 III (л)

0,441 III (л)

ИПТ сезон

0,449 III (л)

0,494 II (п)

0,512 II (п)

0,425 III (л)

ИПТ вегет. период

0,486 II (п)

«КВ» вариант

ИПТ месяц

0,452 III (л)

0,453 III (л)

0,485 II (п)

0,449 III (л)

0,566 II (п)

0,549 II (п)

0,367 III (л)

0,353 III (л)

0,470 II (п)

0,612 II (л)

0,451 III (л)

0,438 III (л)

ИПТ сезон

0,448 III (л)

0,500 II (п)

0,423 III (л)

0,511 II (п)

ИПТ вегет. период

0,483 II (п)

Примечание: I, II, III – классы качества; буквами «л», «с», «п» обозначена близость результата к левой, правой границам класса или к его середине.

Трофность системы в «чистом» варианте, остается постоянной в течение года – III класс (эвтрофный водоем), ближе к левой границе, за исключением переходного весенне-летнего периода (апрель - июль), когда по величине ИПТ получен II класс (мезотрофный), ближе к правой границе. Отмечается сезонная изменчивость продуктивности: весна – лето – II класс (мезотрофный), ближе к правой границе: осень – зима – III класс (эвтрофный), ближе к левой границе. В целом за вегетационный период (март-октябрь) водоем относится ко II классу (мезотрофный) (ИПТ=0,486).

В случае оказываемого на систему воздействия получено, что продуктивность заметно изменяется по месяцам и сезонам года, при этом интегральный показатель за вегетационный период остался практически неизменным: 0,486 - 0,483 – II класс - мезотрофный, ближе к правой границе. Стоит отметить, что в летний сезон продуктивность растет, ИПТ перешел из II класса (мезотрофный) в III класс (эвтрофный), в тоже время в осенний период система перешла из эвтрофного в мезотрофный класс.

Таким образом, полученные результаты свидетельствуют о том, что при увеличении мутности воды в водоеме (до 40 мг/л) поведение компонентов претерпевает значительные изменения. Отмечается переход водоема в эвтрофный класс в летний период по сравнению с «чистым» экспериментом. Качество воды остается во II классе, однако смещается ближе к правой границе. Результатом увеличения мутности стало увеличение содержания биогенных веществ и, предположительно, сохранение нагрузки приведет к ухудшению качества воды и возможному переходу водоема в более старший класс качества, а также к полному переходу экосистемы в более продуктивный эвтрофный класс.

Для выявления способности системы сохранять свои свойства и параметры режимов в условиях действующих на него внешних и внутренних нагрузок необходимо дополнительно оценить устойчивость данной экосистемы, которая включает в себя учёт большего количества параметров [9]. Так, при сохранении параметров естественного режима и масштабов воздействия на экосистему большим изменениям будут подвержены низкоустойчивые водоемы. Высокоустойчивые водные объекты, скорее всего, сохранят свои свойства при сохранении темпов оказанного воздействия.

Заключение. Рассмотрены важные аспекты исследования сложных природных систем с применением методов имитационного моделирования на примере пространственно-однородной (точечной) модели круговорота углерода, азота, фосфора и других элементов, и динамики кислорода в мелководной экосистеме (CNPXО-модель), и методологии построения композитных индексов для исследования интегративных свойств системы – трофности, качества и токсического загрязнения вод на основе разработанных, и/или существующих классификаций. Показана возможность исследования и оценки допустимого/недопустимого воздействия на систему. Для этого были рассмотрены 2 эксперимента, реализованные с помощью CNPXО-модели: 1 – «КЧ»-вариант (климатический или стандартный вариант модели), цикл развития «чистой» водной экосистемы; 2 – «КВ»-вариант (климатический с воздействием), цикл развития экосистемы, находящейся под антропогенным воздействием (увеличением мутности воды с 2 мг/л до 40 мг/л).

Получено, что при оказываемом на систему воздействии - по мере увеличения фона мутности - поведение компонентов и интегративных свойств системы (трофности и качества воды) претерпевает значительные изменения и оказывает негативное влияние на водную экосистему. Отмечается переход системы из одного класса в другой в летний период по сравнению с «чистым» экспериментом при исследовании трофности. Качество воды остается в том же классе, но смещается ближе к правой границе класса в направлении ухудшения.

Благодарности. Исследование проведено при поддержке гранта РФФИ №19-05-00683 А.

Литература

Jorgensen S.E. Handbook of Ecological Modelling and Informatics. London, 2009, 35 p.

Delphine Brousmichea, Florent Occellia, Michaël Geninb, Damien Cunya, Annabelle Derama, Caroline Lanier Spatialized composite indices to evaluate environmental health inequalities: Meeting the challenge of selecting relevant variables. Ecological Indicators. 111 (2020) 106023. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2019.106023

Eugenio, Molina-Navarro, Pedro, Segurado, Paulo, Branco, Carina, Almeida, Hans E., Andersen, 2020. Predicting the ecological status of rivers and streams under different climatic and socioeconomic scenarios using Bayesian Belief Networks. Limnologica, р. 80.

Lausch A, Blaschke T, Haase D, Herzog F, Syrbe R-U, Tischendorf L, et al. Understanding and quantifying landscape structure – A review on relevant process characteristics, data models and landscape metrics Ecological Modelling Volume 295, 10 January 2015, Pages 31-41. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2014.08.018

Erős, T., Lowe, W. H. The Landscape Ecology of Rivers: from Patch-Based to Spatial Network Analyses. Curr Landscape Ecol Rep 4, 103-112 (2019) doi: 10.1007/s40823-019-00044-6

He, Y.X., Jiao, Z., Yang, J., 2018. Comprehensive evaluation of global clean energy development index based on the improved entropy method. Ecol. Indic. 88, 305–321. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2017.12.013.

Александрова, Л. В., Васильев, В. Ю., Дмитриев, В. В., Мякишева, Н. В., Огурцов, А. Н., Третьяков, В. Ю., Хованов, Н. В. Многокритериальные географо-экологические оценки состояния и устойчивости природных и урбанизированных систем. ВИНИТИ 2342V00, 2000 г. URL: https://clck.ru/G5sC2 (дата обращения: 17.05.2019).

Dmitriev, V. V., Terleev, V. V., Nikonorov, A. O., Ogurtsov, A. N., Osipov, A. G., Sergeyev, Y. N., Kulesh, V. P., Fedorova, I. V. (2020). Global Evaluation of the Status and Sustainability of Terrestrial Landscapes and Water Bodies. Landscape Modelling and Decision Support, 231–253. doi:10.1007/978-3-030-37421-1_12

Седова С.А., Дмитриев В.В. Разработка методики интегральной оценки экологического статуса водоемов на примере малых озер северо – западного Приладожья. European Journal of Natural History. ОООИД «Академия Естествознания», 2020, №1, с.37-44.

Tretyakov V.Yu., Dmitriev V.V., Sergeev Yu. N., Kulesh V.P. Computer simulation of within-year cycle of an aquatic ecosystem life. International Scientifik Conference «Mathematical modeling processes and systems» 13-16 December 2017. Borovets, Bulgaria. рр.147-151.

Меншуткин В.В. Искусство моделирования (экология, физиология, эволюция).–Петрозаводск – Санкт-Петербург. 2010. 416 с.

Меншуткин В.В., Руховец Л.А., Филатов Н.Н. Моделирование экосистем пресноводных озёр (обзор) 2. Модели экосистем пресноводных озёр // Водные ресурсы. 2014. Т. 41. № 1. С. 24-38. https://elibrary.ru/download/elibrary_20915592_63788735.pdf

Сергеев Ю.Н., Сулин Лю. Модели водных экосистем. Имитация антропогенного эвтрофирования водоемов//СПб: Изд. «ГеоГраф», 2005. 320 с.

Кондратьев С.А., Шмакова М.В. Математическое моделирование массопереноса в системе водосбор – водоток – водоем. – СПб.: Нестор – История, 2019. – 248 с.

Дмитриев В.В. Диагностика и моделирование водных экосистем, изд. СПбГУ, СПб, 1995, 215 с.

Код для цитирования: Скопировать