Чирская географическая экспедиция

На этой странице собран весь обработанный материал Чирской географической экспедиции, полевые работы которой проведены в апреле-мае 2017 года. Вся информация распространяется по свободной лицензии CC BY-SA 3.0. По мере готовности, страница добавляется новыми данными. Процесс этот сложный и не быстрый, но ваша поддержка очень поможет довести все до финала.

Содержание



Преамбула:

Несмотря на половодье текущего года, проблема обмеления, либо неблагоприятного изменения гидрологического режима (единого мнения по этому вопросу нет) на Дону остается острой и нерешенной. Об этом говорят представители академической науки, журналисты, жители региона и статистика речных перевозок. Если хотите оценить масштаб проблемы — просто вбейте в гугле запрос «Обмеление Дона»:
Результаты запроса в гугле Обмеление Дона

Наивно думать, что столь масштабную проблему можно объяснить одним сравнительно небольшим исследованием. Но на примере одного из притоков можно рассмотреть ряд особенностей функционирования реки. Мало толку измерять уровень воды в Дону, важнее понять, что происходит с реками, которые его питают. Но здесь, как говорил Василий Иванович Чапаев «есть один нюанс» — мы можем оценить объем воды в реке лишь в очень редких точках. Гидропостов на каждом километре не расставишь, зато пойменные леса, даже в степной зоне встречается достаточно регулярно. Отчего-бы не сравнить, с какой скоростью росли деревья на разных участках реки за последние двадцать-тридцать лет? Насколько тесна связь между уровнем воды и приростом пойменный ивняков и тополевников?

Река Чир не является единственным возможным кандидатом для такой работы. Но она достаточно типична и протяженна (пол-тысячи километров) для того, что-бы дать возможность оценить все стадии развития водного потока. Поскольку у меня нет нужды оправдывать выбор объекта исследования, я ограничусь лишь замечанием о том, что хотел побывать там уже полтора десятка лет. Выбор маршрута движения это всегда компромисс между затратами и эгоистичным желанием путешествий. Так делают все исследователи, но мало кто в этом признается.

Если подходить формально, то цель исследования в сравнении влияния локальных и региональных факторов на радиальный прирост пойменных насаждений реки Чир. Что сильнее сказывается на скорости роста дерева: его окружение в конкретной точке произрастания (микрорельеф, окружающие растения, случайные повреждения, особенности организма и др.) или ежегодные изменения метеорологических и климатических факторов? Очевидно, что чем больше влияние локальных факторов, тем менее согласованы ежегодные приросты у деревьев из разных мест и меньше теснота связи с температурами, осадками, полноводностью и другими, общими для обширной территории показателями.

Понятно, что это задача скорее инженерная, чем научная. Но я на высокую науку не претендую. Задача проста — узнать, равномерно ли растут деревья в толщину, да попутно зафиксировать наблюдаемые на реке (в широком смысле слова) процессы и явления.



Объем работ:

Путешествие в составе двух человек заняло 30 дней, из которых 26 дней проведены исключительно в поле, с редким заходом в населенные пункты для пополнения провизии.

За месяц было пройдено 465 километров, которые с учетом отклонений и погрешностей расчета можно смело округлять до пятисот. Из этого расстояния 168 километров пройдено пешком, 297 километров на двух одноместных байдарках.

Заложено 32 пробных площади на которых отобраны 156 кернов из преобладающих пород (клен татарский, вяз шершавый, различные виды ив и тополей). Сделано 49 зарисовок речного профиля. Осмотрена лесная полоса Пенза-Каменск. Исписано 93 страницы полевого дневника. Отснято полторы тысячи снимков, все впрочем отвратительного качества. Сделано несколько криворуких фаунистиеских зарисовок. Сформировано несколько гипотетических предположений о причинах усыхания Чира. Зафиксировано около десятка любопытных наблюдений и закономерностей в динамике речных систем.



Статьи:

Как вы верно уже поняли, я не сторонник академического канцелярита. Можно написать хоть сотню ваковских, скопусовских и прочих статей, но смысла в этом нет — их все равно никто не читает. Индекс цитирования — ерунда, важнее донести свою мысль. Кроме того, бюрократический язык не передает тех деталей, на которых имеет смысл заострить внимание. А потому, я описываю путешествие день за днем в цикле статей под общим названием «Форма аскетизма» (привет Ницше).



Видео:



Иллюстрации поперечного профиля реки:



Картографические материалы:



Графики величин радиальных приростов деревьев на пробных площадях:

Для просмотра кликните по номеру пробной площади
1234567



Отсканированные керны:

Для просмотра кликните по номеру пробной площади
1234567

1
 



Исходные данные по водному режиму:

Средние расходы воды за месяц на Обливском гидропосту (куб.м в сек)

Файл пока недоступен, напишите на почту schwejk-pnt@rambler.ru

Расходы воды по всем постам за все время наблюдений

Файл пока недоступен, напишите на почту schwejk-pnt@rambler.ru

Анализ изменения расходов воды

Файл пока недоступен, напишите на почту schwejk-pnt@rambler.ru



Листинги анализов (для R):

Анализ изменения расходов воды

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
library(ggplot2)
library(car)
library(lmtest)
library(corrplot)
library(arm)
library(lmodel2)
library(MASS)
library(Kendall)
library(leaps)
library(nortest)
# ==================================================================
# Вся информация по расходам на гидропостах Чира
# включая базовые описательные статистики:
# med - медианные значения расходов (куб.м в сек)
# ann - суммарный годовой сток (куб.км в год)
# ave - средние значения расходов (куб.м в сек)
# raz - размах значений расходов в году Qmax-Qmin (куб.м в сек)
# krt - величина эксцесса для значений расходов в году
# skw - величина ассиметрии для значений расходов в году
# std - стандартное отклонение для значений расходов в году
# m1-m12 - средние расходы по месяцам (куб. м в сек)
# с 1936 по 2005 год источник - "Гидрологические Ежегодники",
# с 2008 по 2016 год источник - АИС ГМВО (https://gmvo.skniivh.ru/)
postdata <- read.table(file="postdata", header=TRUE, sep=";")
# Траспонированные данные по расходам
obl_trans <- read.table(file="obl_trans", header=TRUE, sep=";")
# Загрузка временного ряда месячных значений расходов воды
obl_time <- read.table(file="obl_time", header=TRUE, sep=";")
# ==================================================================
# Преобразование значений "год/месяц/день" в даты"
obl_time$t <- strptime(obl_time$time, format = "%Y/%m/%d")
# Оистка строк, содержащих NA (не использовать как временной ряд!)
obltc <- obl_time[complete.cases(obl_time$q),]
# ==================================================================
# Делим главный файл на таблицы по постам
postdataByPost <- split(postdata, postdata$post)
# Полные данные по ст. Обливская
aobl <- postdataByPost$'obl'
# Данные по ст. Обливская без строк, содержащих NA
obl <- aobl[aobl$gr != 'no',]
attach(obl)
# ==================================================================
# Проверка нормальности распределения значений расходов выборочных лет
ad.test(obl_trans$X1937)
ad.test(obl_trans$X1945)
ad.test(obl_trans$X1955)
ad.test(obl_trans$X1960)
ad.test(obl_trans$X1965)
ad.test(obl_trans$X1970)
ad.test(obl_trans$X1974)
ad.test(obl_trans$X1980)
ad.test(obl_trans$X1985)
ad.test(obl_trans$X1990)
ad.test(obl_trans$X1995)
ad.test(obl_trans$X2000)
ad.test(obl_trans$X2005)
ad.test(obl_trans$X2010)
ad.test(obl_trans$X2014)
ad.test(obl_trans$X2015) # Нормальное!
ad.test(obl_trans$X2016)
# ==================================================================
# Динамика месячных расходов на реке Чир (ст. Обливская), куб. м в сек
ggplot(obl_time, aes(obl_time$t,obl_time$q))+
		geom_quantile(color=I("red"), quantiles=c(0.01,0.99))
		+geom_quantile(color=I("blue"),
		quantiles=c(0.15,0.85))+geom_line()
dev.print(png, filename="Динамика месячных расходов на реке Чир
		(ст. Обливская), куб. м в сек.png", width=21, height=7,
		pointsize=12, units="in", res=200)
 
acf(obltc$q,lag.max = 70)
dev.print(png, filename="Графики общей (слева) и частной (справа)
		автокорреляционныхфункций месячных расходов на реке Чир
		(ст. Обливская)1.png", width=7, height=7, pointsize=12,
		units="in", res=200)
pacf(obltc$q,lag.max = 70)
dev.print(png, filename="Графики общей (слева) и частной (справа)
		автокорреляционныхфункций месячных расходов на реке Чир
		(ст. Обливская)2.png", width=7, height=7, pointsize=12,
		units="in", res=200)
 
acf(med,lag.max = 70)
dev.print(png, filename="Графики общей (слева) и частной (справа)
		автокорреляционныхфункций годовых медианных расходов на реке
		Чир (ст. Обливская)1.png", width=7, height=7, pointsize=12,
		units="in", res=200)
pacf(med,lag.max = 70)
dev.print(png, filename="Графики общей (слева) и частной (справа)
		автокорреляционныхфункций годовых медианных расходов на реке
		Чир (ст. Обливская)2.png", width=7, height=7, pointsize=12,
		units="in", res=200)
 
acf(ave,lag.max = 70)
dev.print(png, filename="Графики общей (слева) и частной (справа)
		автокорреляционныхфункций годовых средних расходов на реке Чир
		(ст. Обливская)1.png", width=3, height=3, pointsize=12,
		units="in", res=200)
pacf(ave,lag.max = 70)
dev.print(png, filename="Графики общей (слева) и частной (справа)
		автокорреляционныхфункций годовых средних расходов на реке Чир
		(ст. Обливская)2.png", width=3, height=3, pointsize=12,
		units="in", res=200)
 
Mmed <- lm(med ~ year, data = obl)
Mave <- lm(ave ~ year, data = obl)
Mmedgr <- lm(med ~ gr, data = obl)
Mavegr <- lm(ave ~ gr, data = obl)
 
dwt(Mmed)
dwt(Mave)
dwt(Mmedgr)
dwt(Mavegr)
 
bgtest(Mmed, order = 1)
bgtest(Mave, order = 1)
bgtest(Mmedgr, order = 1)
bgtest(Mavegr, order = 1)
 
bgtest(Mmed, order = 2)
bgtest(Mave, order = 2)
bgtest(Mmedgr, order = 2)
bgtest(Mavegr, order = 2)
 
bgtest(Mmed, order = 3)
bgtest(Mave, order = 3)
bgtest(Mmedgr, order = 3)
bgtest(Mavegr, order = 3)
 
# dwt(Mmed) - 0.002
# dwt(Mave) - 0.872
# dwt(Mmedgr) - 0.434
# dwt(Mavegr) - 0.836
# bgtest(Mmed, order = 1) - 0.0037
# bgtest(Mave, order = 1) -  0.9567
# bgtest(Mmed, order = 2) - 0.008556
# bgtest(Mave, order = 2) -  0.8026
# bgtest(Mmed, order = 3) - 0.0208
# bgtest(Mave, order = 3) - 0.8107
# bgtest(Mmedgr, order = 1) - 0.3558
# bgtest(Mavegr, order = 1) - 0.15
# bgtest(Mmedgr, order = 2) - 0.1543
# bgtest(Mavegr, order = 2) - 0.05554
# bgtest(Mmedgr, order = 3) - 0.06225
# bgtest(Mavegr, order = 3) - 0.004914
# ==================================================================
# Построение графиков годовых медианных расходов
ggplot(obl, aes(year, med))+geom_quantile(color=I("red"),
		quantiles=c(0.15,0.85))+geom_quantile(color=I("blue"),
		quantiles=c(0.25,0.75))+geom_smooth(n=14)+geom_line()+
		geom_point()
dev.print(png, filename="Динамика годовых медианных расходов на реке
		Чир (ст. Обливская), куб. м в сек.png", width=21, height=7,
		pointsize=12, units="in", res=200)
 
ggplot(obl, aes(year, med, group=gr))+geom_line(color=I("gray"))+
		geom_point()+geom_smooth(n=2, se=FALSE)
dev.print(png, filename="1.png", width=4, height=4, pointsize=12,
		units="in", res=200)
# ==================================================================
# Построение "усатых ящиков" для годовых данных данных
boxplot(ann ~ gr, data=obl, col = "coral")
dev.print(png, filename="ann.png", width=7, height=7, pointsize=12,
		units="in", res=200)
boxplot(med ~ gr, data=obl, col = "maroon")
dev.print(png, filename="med.png", width=7, height=7, pointsize=12,
		units="in", res=200)
 
boxplot(m12 ~ gr, data=obl, col = "gray")
dev.print(png, filename="m12.png", width=7, height=5, pointsize=12,
		units="in", res=200)
boxplot(m1 ~ gr, data=obl, col = "gray")
dev.print(png, filename="m1.png", width=7, height=5, pointsize=12,
		units="in", res=200)
boxplot(m2 ~ gr, data=obl, col = "gray")
dev.print(png, filename="m2.png", width=7, height=5, pointsize=12,
		units="in", res=200)
 
boxplot(m3 ~ gr, data=obl, col = "blue")
dev.print(png, filename="m3.png", width=7, height=5, pointsize=12,
		units="in", res=200)
boxplot(m4 ~ gr, data=obl, col = "blue")
dev.print(png, filename="m4.png", width=7, height=5, pointsize=12,
		units="in", res=200)
boxplot(m5 ~ gr, data=obl, col = "blue")
dev.print(png, filename="m5.png", width=7, height=5, pointsize=12,
		units="in", res=200)
 
boxplot(m6 ~ gr, data=obl, col = "green")
dev.print(png, filename="m6.png", width=7, height=5, pointsize=12,
		units="in", res=200)
boxplot(m7 ~ gr, data=obl, col = "green")
dev.print(png, filename="m7.png", width=7, height=5, pointsize=12,
		units="in", res=200)
boxplot(m8 ~ gr, data=obl, col = "green")
dev.print(png, filename="m8.png", width=7, height=5, pointsize=12,
		units="in", res=200)
 
boxplot(m9 ~ gr, data=obl, col = "yellow")
dev.print(png, filename="m9.png", width=7, height=5, pointsize=12,
		units="in", res=200)
boxplot(m10 ~ gr, data=obl, col = "yellow")
dev.print(png, filename="m10.png", width=7, height=5, pointsize=12,
		units="in", res=200)
boxplot(m11 ~ gr, data=obl, col = "yellow")
dev.print(png, filename="m11.png", width=7, height=5, pointsize=12,
		units="in", res=200)
# ==================================================================
# Взаимосвязь медианы, эксцесса и ассиметрии медианных расходов
ggplot(obl, aes(krt, med))+geom_point()+geom_smooth(method=lm)
dev.print(png, filename="Связь медианы и эксцесса.png", width=7,
		height=7, pointsize=12, units="in", res=200)
ggplot(obl, aes(krt, ave))+geom_point()+geom_smooth(method=lm)
dev.print(png, filename="Связь среднего и эксцесса.png", width=7,
		height=7, pointsize=12, units="in", res=200)
ggplot(obl, aes(krt, skw))+geom_point()+geom_smooth(method=lm)
dev.print(png, filename="Связь ассиметрии и эксцесса.png", width=7,
		height=7, pointsize=12, units="in", res=200)
cor.test(krt, skw, method="spearman")
# ==================================================================
# Проверка на нормальность распределения
ad.test(med)
shapiro.test(med)
tapply(X=med, INDEX=gr, FUN=shapiro.test)
# ==================================================================
# Проверка на гомоскедастичность
bartlett.test(med ~ gr, obl)
leveneTest(med, gr)
# ==================================================================
# Дисперсионный анализ
Mda_med <- aov(med ~ gr, data=obl)
summary(Mda_med)
kruskal.test(med ~ gr, data = obl)
TukeyHSD(Mda_med, conf.level = 0.99)
# ==================================================================
# Аналогичный анализ для суммарного годового стока
acf(ann,lag.max = 70)
dev.print(png, filename="Графики общей (слева) и частной (справа)
		автокорреляционныхфункций суммарных годовых расходов расходов
		на реке Чир (ст. Обливская).png", width=3, height=3,
		pointsize=12, units="in", res=200)
pacf(ann,lag.max = 70)
dev.print(png, filename="Графики общей (слева) и частной (справа)
		автокорреляционныхфункций суммарных годовых расходов на реке
		Чир (ст. Обливская).png", width=3, height=3, pointsize=12,
		units="in", res=200)
 
Mann <- lm(ann ~ year, data = obl)
Manndgr <- lm(ann ~ gr, data = obl)
 
dwt(Mann)
dwt(Manndgr)
bgtest(Mann, order = 1)
bgtest(Manndgr, order = 1)
bgtest(Mann, order = 2)
bgtest(Manndgr, order = 2)
bgtest(Mann, order = 3)
bgtest(Manndgr, order = 3)
# dwt(Mann)    - 0.9
# dwt(Manndgr) - 0.796
# bgtest(Mann, order = 1) - 0.9412
# bgtest(Manndgr, order = 1) - 0.1505
# bgtest(Mann, order = 2) - 0.7905
#bgtest(Manndgr, order = 2) - 0.05337
#bgtest(Mann, order = 3) - 0.796
#bgtest(Manndgr, order = 3) - 0.004551

ggplot(obl, aes(year, ann))+geom_quantile(color=I("red"),
		quantiles=c(0.15,0.85))+geom_quantile(color=I("blue"),
		quantiles=c(0.25,0.75))+geom_smooth(n=14)+geom_line()
		+geom_point()
dev.print(png, filename="Динамика суммарного стока на реке Чир
		(ст. Обливская), куб. км в год.png", width=21, height=7,
		pointsize=12, units="in", res=200)
ggplot(obl, aes(year, ann, group=gr))+geom_line(color=I("gray"))+
		geom_point()+geom_smooth(n=2, se=FALSE)
dev.print(png, filename="2.png", width=4, height=4, pointsize=12,
		units="in", res=200)
 
ad.test(ann)
shapiro.test(ann)
tapply(X=ann, INDEX=gr, FUN=shapiro.test)
kruskal.test(ann ~ gr, data = obl)
TukeyHSD(Mda_med, conf.level = 0.99)
# ==================================================================
# Проверка синхронности расходов на разных постах
oblbok <- read.table(file="oblbok", header=TRUE, sep=";")
ggplot(oblbok, aes(oblbok$obl, oblbok$bok))+geom_point()+
		geom_smooth(method=lm)+
		theme(legend.text=element_text(size=140))+
		theme(axis.text.x = element_text(size=18),
		axis.text.y = element_text(size=18))
 
dev.print(png, filename="Связь медианных расходов в ст. Обливской
		(горизонтальная ось) и ст. Боковскойи (вертикальная ось) куб.м
		в сек.png", width=4, height=4, pointsize=12, units="in",
		res=200)
 
shapiro.test(oblbok$obl)
shapiro.test(oblbok$bok)
ad.test(oblbok$bok)
ad.test(oblbok$obl)
 
cor.test(oblbok$obl, oblbok$bok)
# ==================================================================


Добавить комментарий