[download]13,2 Mb - Eco - Tiras

Молдовы и Приднестровья. Таким образом, для решениевозникающих проблем экологического загрязнениянеобходима согласованная работа всех странбассейна реки. В 2004-2005 гг. был предложен совместныйпроект ОБСЕ и ООН «Трансграничное сотрудничествои устойчивое управление бассейномреки Днестр», результатом которого стал достаточнополный анализ текущей экологической ситуации, атакже «Соглашение о совместном использовании иохране пограничных вод» и «Протокол о намеренияхотносительно сотрудничества в области экологическогооздоровления бассейна реки Днестр». К сожалению,по результатам обсуждений международной конференции2008 года не наблюдается явных позитивныхизменений экологического состояния реки Днестри природных ресурсов ее бассейна (РекомендацииМеждународной конференции…, 2008).Решение имеющихся и возникающих экологическихпроблем водных экосистем не возможно без проведенияэкологического мониторинга. Система экологическогомониторинга должна производить систематическийсбор и обработку данных:– о состоянии окружающей среды;– о причинах изменений её состояния;– о допустимости изменений и нагрузок на средув целом;– о существующих резервах биосферы.В соответствии с приведенными определениямии возложенными на систему функциями, мониторингвключает три основных направления деятельности:– наблюдения за факторами воздействия и состояниемсреды;– оценку фактического состояния среды;– прогноз состояния окружающей природной средыи оценку прогнозируемого состояния.Большинство данных о мониторинге экологическогосостояния бассейна р. Днестр ограничиваетсяпервыми двумя пунктами.В современной гидробиологии для решения теоретическихи практических задач активно разрабатываютсяметоды математического моделирования. Методматематического моделирования основан на целесообразномабстрагировании процессов развития в будущем.В практике управления водными ресурсами,водным хозяйством, водопользованием математическоемоделирование используется при планировании,проектировании, эксплуатации водохозяйственныхсистем, прогнозировании водопользования, последствийосуществления водохозяйственных мероприятийи при решении многих других задач.Диапазон и масштаб моделируемых процессов крайневелик – от глобальной экологии до прогнозированиядинамики отдельных компонентов гидробиоценозов,поэтому при классификации экологических моделеймогут быть использованы различные подходы. Многиеавторы выделяют статические динамические и имитационныемодели (Багоцкий, Базыкин, Монастырская,1981; Джефферс, 1981). Статические модели формализуютсвязь между показателями без учета переменнойвремени. Динамические модели используются дляоценки явлений в развитии. Функциональные моделиотличаются от эмпирических тем, что учитывают механизмпроцесса. Это позволяет использовать их дляпрогноза не наблюдавшихся ранее состояний объекта(Хомяков Д.М., Хомяков П.М., 1996).Основными этапами для составления экологическоймодели можно выделить следующие:1. Определение целей прогнозирования и границизучаемой системы2. Выделение приоритетов исследуемой системыи ее первичная структуризация, определение основныхэлементов.3. Обработка входящих данных по изучаемой системеза максимально возможный период времени.4. Составление первичной математической моделиэкологического состояния системы.5. Калибровка и верификация модели, прогнозразвития исследуемой системы.Элементы математического моделирования вэкологических исследованиях водоемов бассейнаДнестра были использованы С.И. Филипенко и Ю.А.Долговым (2004). В соответствии с основными этапамидля составления экологических моделей на основанииданных о численности бентосных ракообразныхи изменения абиотических факторов Кучурганскоговодохранилища за период 1965-2000 гг. была полученаматематическую модель зависимости динамикичисленности высших ракообразных от абиотическихфакторов Кучурганского водохранилища.Использовалась модель на основе комбинациипараметров (факторов) среды. Данные применялиськак матрица взаимосвязанных параметров без учетаконкретного года их измерения, при этом технологиямоделирования основывалась на методах обработкирезультатов пассивного эксперимента (Долгов, 2002).Предварительным этапом моделирования была проверкафакторов X i(Х 1– температуры, Х 2– минерализации,Х 3– содержания общего азота, Х 4– фосфораи Х 5– органических веществ) и выходной величины Y(численности высших ракообразных) на взаимную линейнуюкорреляционную связь.Результаты расчетов показали, что фактор Х 5настолькотесно связан с целевой функцией Y, что былсмысл установить их корреляционное уравнение. Сдругой стороны, была найдена математическая модельY=f(X 5,X 1), так как Х 5и Х 1были связаны между собойслабо (ниже r пор), а вот факторы Х 2, Х 3и Х 4имели оченьсильную связь с фактором Х 5и между собой, что исключалоих одновременное участие в искомой модели.Регрессионное уравнение парной корреляцииY=f(X 5,) было рассчитано по методу Чебышева(Митропольский, 1971)Результаты расчетов представлены на рис.1.Проверка по критериям квадратичности и кубичностипоказала, что более точно (со значительно меньшимкоридором ошибок) уравнение Y=f(X 5) может бытьпредставлено параболой более чем третьего порядка.Математическая модель от двух слабо коррелированныхфакторов Y=f(X 5,Х 1). Была рассчитана методомнаименьших квадратов с предварительной ортогонализациейфакторов (МНКО) (Долгов, 2002).Искомая модель в пространстве ортогональныхполиномов записана в видеŶ=267,9+20,777Ψ 1(Z)+30,062 Ψ 2(Z)Проверка найденной модели на адекватность(правильность, соответствие опытным данным) осу-— 282 —