К слову об источниках русловой динамики степных рек с малым течением

В наш просвещенный век каждый знает о таком явлении, как меандрирование рек. Чем сильнее изгибается русло, тем выше разность скоростей течения воды у берегов. По внешнему радиусу водный поток движется быстрее, соответственно там быстрее проистекают процессы эрозии еще более изгибая направление русла и повышая разность скоростей водного потока. Это, если хотите, прекрасный пример системы с положительной обратной связью.

Принято считать, что самой наглядной демонстрацией меандр являются космические снимки. Например, как вот этот мапбоксовский снимок реки Аксай:
aksaj

В действительности, ничего не может продемонстрировать суть меандрирования реки лучше, чем сплав по ней в солнечную погоду. Вот солнце слева от вас, а нет уже справа, нет, опять слева, нет сзади, да нет же, справа, хотя постойте, вот прямо по курсу светит… Сплавляясь весной по этой реке, я не мог не обратить свое внимание на особенности русловой динамики и даже имею кое-что сообщить вам по этому поводу.

Гидрологическая наука в лице А. Ю. Сидорчука (статья «Главные формы речных русел: меандры и разветвления«) утверждает, что: «Первоначальный изгиб русла появляется за счет гидродинамической неустойчивости прямолинейного потока». Утверждение настолько тривиальное, что создается ощущение, будто автор пытается уйти от вопроса первопричины образования изгиба водотока. В чем механика процесса зарождения изгиба, господа? Не развития, подчеркиваю, а именно изгиба? Если принять за истину, что в основе всего стоит «гидродинамическая неустойчивость», то следует признать, что такой неустойчивости присуще странное свойство сохранения ассиметричной структуры на время, достаточное, для появления разности скоростей течения, а это согласитесь, едва ли возможно.

Конечно-же, причины зарождения изгиба русла кроются не в самом водном потоке, но в связи водного потока и его русла. Неоднородности русла влияют на неоднородность потока и наоборот — это неразрывное целое. И с этой точки зрения прямолинейное русло есть система, напряженность которой прямо пропорциональна длине русла. В какой-то момент напряженность достигает максимума и линейная динамика сменяется хаотической в лучших традициях теории катастроф Рене Тома. В это сингулярное время, поводом к началу изгиба реки может быть все что угодно.

Но, хватит теории. Сплавляясь по Аксаю, я с интересом отметил, что во многих случаях, причиной появления разности скоростей водного потока у противоположных берегов являются упавшие стволы деревьев:
img_3042

Растущие по берегам деревья (большей частью тополя) падают неизменно в воду, поскольку крона их неравномерно развита и значительно более массивна с открытой стороны, обращенной к воде. Упав, дерево может достаточно долго оставаться прикрепленным корнями к субстрату, при этом замедляя течение и аккумулируя перед собой плывущие ветви и водоросли.
img_3039

Накопленный, благодаря колебаниям уровня воды ил, вкупе с разлагающимся субстратом древесины создает достаточные условия для произрастания трав, а в редких случаях даже кустарников:
img_3044

Но что еще интереснее — на реках с малым течением, коим является и Мертвый Аксай в его верховьях, основной причиной падения деревьев в воду становится не подмывание почвы, хотя таковое тоже имеет место, а банальный ветровал. В связи с этим, наиболее сильная дифференциация скорости водного потока происходит на участках реки с узкими береговыми полосами леса или множеством отдельно стоящих деревьев. Большие лесные массивы вдоль берегов служат достаточным барьером против ветра — плыть по этим участкам почти не составляет труда: топляков и коряг весьма немного. Участки же с редкостойными насаждениями по берегам исключительно труднопроходимы для лодки и порой представляют серьезную опасность для экспедитора.

Это наблюдение веско показывает, что зная инициатор какого-либо естественного процесса и руководствуясь разумным представлением о механике природных явлений мы с успехом можем решать исключительно практические проблемы, к коим несомненно относится и прокладка экспедиционных маршрутов.

С кем не бывает

Дело было так. Стою на остановке в Тосно, никого не трогаю, жду свой пазик в деревню. Вдруг, чувствую в затылке предательски закололи теплые иголки, в глазах потемнело и ноги потеряли силу как прошлогодний агар-агар. Ну все, думаю, пизда пришла. Тут бы не валиться мешком на заплеванный асфальт, сесть на лавку, принять косоносную с достоинством. А вот хрен там. Все лавки бабками заняты, хули что семь утра на дворе. К тому же дико потянуло блевать, а я ввиду врожденной интеллигентности на остановках блевать не привык, поэтому собрав остатки сил утащил свое туловище за угол и повинуясь окончательной страсти перед закрытой дверью «Евросети»изверг из себя в урну следующее:

Модель Лотки-Вольтерра, хоть и является сугубо теоретической, однако в утрированном виде описывает реальные кривые видового разнообразия, что подтверждается авторами, фамилии которых я сейчас, в таком состоянии и не вспомню. Но дело не в этом. Дело в кривых изменения численности популяций этой модели.

Окажись вы на моем месте тогда, наверняка бы все уже поняли, но в то утро божественные пиздюли предназначались мне в одно ебло, а потому придется напомнить о том, что видовое разнообразие и проективное покрытие живого напочвенного покрова связаны между собой примерно как синусоида с косинусоидой (пример грубый но наглядный). Сущность этой взаимосвязи проста: растительное сообщество есть диссипативная структура с присущей ей зависимостью структурных преобразований от интенсивности проходящего через нее потока энергии. Об этом еще в «Полевой геоботанике» писано, нехуй тут рассусоливать. Увеличение потока энергии приводит к повышению сложности системы, и обратно.

Сложность живого напочвенного покрова слагается из двух факторов: видового разнообразия и проективного покрытия. Тут, следовало бы упомянуть о важности видовой изменчивости, особенности проективного покрытия как критерия оценки и хуево проработанных концепциях вида вообще, но не до того поверьте, когда с незрячими глазами блюешь перед урной «Евросети».

Итак, количество видов и проективное покрытие. Первое не имеет верхнего предела, во всяком случае в существующей парадигме. Проективное покрытие, напротив, не может превышать ста процентов, а все возгласы о перекрытиях можно вертеть на ботаническом хую, ибо при желании вместо проективного покрытия можно рассмотреть его божественный аналог — биомассу и тут же убедиться, что рост ее ограничен физическим пространством. Короче, Склифософский: оба фактора влияют на сложность структуры живого напочвенного покрова, но раз уж область значений функции изменения проективного покрытия от объема поступающей энергии ограничена, то за ее правым пределом (за левым как вы понимаете живого напочвенного покрова вообще нет) сложность структуры зависит исключительно от видового разнообразия. Внутри области значений функции изменения проективного покрытия влияние видового разнообразия на сложность структуры незначительно при низком проективном покрытии, однако возрастает, при покрытии высоком. Проективное же покрытие, напротив по мере возрастания вносит все меньший вклад в увеличение сложности. Говоря языком Гете: «средь пышных травостоев примат разнообразья и похуй густота его сложенья, но средь редин пустынных, обилие лишь важно и до пизды нам все разнообразье».

А вот и она, великая секунда откровения: одна из немногих вещей, за которые я люблю жизнь во всех ее проявлениях. Вы только посмотрите как до кровавых мозолей на глазах похожи кривые Лотки-Вольтерра на кривые изменения видового разнообразия и обилия видов в живом напочвенном покрове! Конечно же, похожесть еще ни о чем не говорит, не тычьте художника в мольберт. Однако, в потенции, это новый взгляд на оценку структурных изменений экосистемы, включая ее животный компонент. Судите сами: те же два параметра. Количество хищников ограничено и не может превышать некоторого предела, после которого эти мудаки выжрут все и подохнут от голода.  Количество жертв тоже не может расти бесконечно, однако в рамках системы, с наличием хищника верхней границей их роста можно пренебречь.  Примитивно говоря: может быть очень много мышей и мало лисиц, но очень много лисиц и мало мышей быть не может, ибо жрать нечего.

Сразу же напрашивается сравнение проективного покрытия с хищником. Юморная, конечно, аналогия, но напомните-ка мне, а не Тильман ли развивал гипотезу о снижении видового разнообразия за счет усиления доминантной роли нескольких видов? И в чем кроется наша уверенность в том, что мы не спутали в очередной раз повод и причину происходящих процессов?

Тут-то меня и отпустило.

Закономерные свойства будущего научного аппарата для описания природных систем

Из монографии «Живые системы в растительности»

Понять динамику природных систем можно только после того как будет понят сам наблюдатель. Наблюдателем в данном случае является аппарат науки. Теории, из которых складывается аппарат науки (и результаты его применения) зависят от главенствующей парадигмы. Значит, для понимания свойств наблюдателя необходимо опираться не на главенствующую парадигму, а на свойства природы, определяющие закономерности в смене парадигм.

Для нахождения закономерности в смене парадигм, представим последние в виде познавательных моделей, то есть объектов, через которых выражается главенствующая парадигма (А.П. Огурцов, 1980). Выделены семь познавательных моделей (Чайковский, 2006):

— Этико-эстетическая (религиозная, донаучная)

— Знаковая (семиотическая, схоластическая)

— Механическая

— Статистическая (балансовая)

— Системная (организмическая)

— Диатропическая

— Активностная (предполагается)

С этой последовательностью можно сопоставить развитие разнообразных природных систем и процессов (Таблица № 1.2.). Для примера возьмём этапы взросления человека, этапы развития растения и геоморфологический процесс – образование оврага.

Религиозная познавательная модель рассматривает мир как божественное творение. Она характерна для ранних этапов развития человечества. Причиной обращения к Богу послужил страх перед явлениями природы и отсутствие знаний о причинах и закономерностях таких явлений. Отсутствие знаний об окружающем мире, устраняемое с помощью эмоционального познания характерно и для ранних этапов развития человека. Начальные этапы развития растения и образования оврага не связаны с эмоциональным познанием (если только растения не испытывают эмоций), однако их объединяет абсолютная неизвестность дальнейшей судьбы. Куда упадёт семечко растения, где возникнет промоина – зачаток будущего оврага предугадать невозможно. У растения и процесса оврагообразования «отсутствуют знания» об окружающем мире.

Знаковая познавательная модель представляет мир в виде книги или зашифрованного текста. Такая парадигма сформировалась, когда человечество уже установило, что в мире существуют определённые закономерности (смена времен года, дня и ночи, температуры и урожая и др.), но еще не постигло их природу. Человечество подобно ребенку (этапы взросления человека) наблюдало окружающий мир «как книгу». Аналогично «читает» окружающее пространство и проросток растения, развиваясь, во всех возможных направлениях и промоина будущего оврага, образующая совершенно бесформенное образование.

Механическая познавательная модель рассматривает мир в виде некоторого механизма, аналогичного часовому. Переход к этой познавательной модели произошел после выхода свет работ Ньютона. Понимание мира через данную познавательную модель стало возможным после того как человечество сменило метод познания мира с наблюдения на эксперимент. Переход от наблюдения к эксперименту характерен и для взрослеющего человека. В системе развивающегося растения данный этап соответствует времени активного поиска благоприятных условий окружающей среды. Именно в этот момент корень начинает расти вниз, а листья к солнцу. Промоина будущего оврага на данной стадии приобретает определенную форму – ту, которая обусловлена положением в рельефе и свойством грунтов. Будущий овраг «прощупывает» окружающую почву (эксперимент), прежде чем найдет наилучший путь роста.

На смену механической познавательной модели пришла вероятностная, рассматривавшая окружающий мир как баланс противоположных величин. Выбор между равновозможными вариантами развития характерен и для человека и для растения (с какой стороны корень обогнет встретившийся на пути камень?) и для оврага (по какому из уклонов будет расти овраг?).

Современная познавательная модель – системная, представляет мир как систему, единый организм. Такой взгляд возник, когда человечество осознало себя не просто как набор организмов в условиях окружающей среды, а как целостность, способную изменять окружающую среду под свои нужды. Возможность изменения условий, для своих нужд (назовем это свойство самосознанием) приобретает и человек в процессе своего развития и растение (например, дерево затеняет почву, препятствуя тем самым росту конкурентов). Овраг, углубляясь, увеличивает перепад высот между тальвегом и бортами, что увеличивает скорость стекающих дождевых вод и, соответственно скорость разрастания оврага.

Элементы диатропической познавательной модели встречаются пока лишь в единичных работах (С.В. Мейен, 1987; В.В. Корона, 2007; Ю.В. Чайковский, 1990, 2006). В них мир понимается как разнообразие различных взаимодействующих элементов. Человечество (и человек при своем развитии) понимает себя как часть «окружающего коллектива» объектов различной природы с которыми постоянно происходит взаимодействие. Этот этап развития для человека сходен с предыдущим этапом развития для человечества. Взаимодействие с окружающими объектами столь же обычно для растений и оврагов, как и для остальных объектов (в том числе и человека).

Наконец, последняя, прогнозируемая (Ю.В. Чайковский, 2006) познавательная модель – активностная, «видящая мир как обретающий в ходе эволюции всё более и более сложные формы активности» (Ю.В. Чайковский, 2006). Нет уверенности, что именно она станет следующей познавательной моделью, но исходя из свойств диатропической модели (взаимодействие с окружающим «коллективом») и свойства эмергентности (образование совершенно нового при объединении старого) можно заключить, что основной чертой этой модели станет заложение новых структур и процессов. Так, овраг, углубляясь, может вскрыть водоносные горизонты, в результате чего образуется новый объект – ручей. Растение, в результате взаимодействия с окружающей средой образует органические вещества и кислород, в результате взаимодействия с другими растениями образуется фитоценоз – совершенно уникальное образование, называемое некоторыми учеными (Сукачев и др.) «квазиорганизмом». В результате взаимодействия с другими людьми и коллективами человек становится частью общества, а общество в результате взаимодействия с окружающим миром становится частью какой-то новой структуры (возможно, «ноосферы» В. Вернадского).

Таблица № 1.2. Сопоставление познавательных моделей человечества с этапами развития систем различной природы.

Познавательная модель

Этапы взросления человекаЭтапы развития растения

Геологический процесс

Наименование

Модель

Этико-эстетическая (религиозная, донаучная)

Бог, ХрамЭмоцииНеопределенностьОбразование нового
Знаковая (семиотическая, схоластическая)Текст, ШифрНаблюдениеПассивный поискНеопределенность
МеханическаяЧасыЭкспериментАктивный поискПоиск
Статистическая (балансовая)Весы, балансВыдумкаВыборВыбор
Системная (организмическая)Целостность, организмСамосознаниеИзменение условийИзменение условий

Диатропическая

Разнообразие, садКоллективностьВзаимодействие с другими видамиВзаимодействие с другими процессами
Активностная (предполагается)АктивностьОбществоФитоценоз

Новый процесс

Несомненно, сопоставление этапов развития систем различной природы с этапами развития человечества можно провести лишь приближенно. Подобно как в человеческом обществе иногда господствуют несколько познавательных моделей, так и в других системах можно выделить одновременно наличие нескольких этапов развития.

Таким образом, система взглядов на мир развивается аналогично другим системам и в своём развитии проходит закономерные этапы:

— Образование нового
— Заложение структуры
— Развитие по пути наименьшего сопротивления
— Выбор между равновозможными вариантами
— Влияние на собственную структуру
— Взаимодействие с внешним миром
— Образование нового

Научный аппарат, рассматривающий природные системы как живые, представляет собой явление системной парадигмы (влияние на собственную структуру). Ему будут присущи следующие свойства:
Целостность восприятия. Нечетные познавательные модели (в том числе системная) тяготеют к целостности восприятия в отличии от четных (Ю.В. Чайковский, 2006). Это значит, что основное внимание в новом научном аппарате будет уделено не деталям, а общим свойствам объектов. Повышенное внимание будет уделено внутренней структуре объектов.

Взаимосвязь видового разнообразия и проективного покрытия живого напочвенного покрова в результате диссипативного процесса в лесных сообществах Северо-Запада РФ

Тут он мне говорит: «Вы, молодой человек, необразованная охамевшая свинья. Вас пороть надо хорошенько». А я ему отвечаю: «А не пошли бы вы батенька нахуй?». Это выводит его из себя, заставляя морщинистое тело сотрясаться, извергая ругательства: «Ты что себе позволяешь? Ты как со мной разговариваешь? Ах ты ж недоносок, пьянь подзаборная, ты что, совсем охамел!?». А я опять: «Милостивый государь, не ебите мне мозг и потрудитесь проследовать в указанном направлении. То есть — нахуй».

Да, манерами я, конечно не блистаю, но ведь речь-то не обо мне. А речь сегодня пойдет о весьма любопытной закономерности в динамике видового разнообразия живого напочвенного покрова лесов северо-запада России. Про эту закономерность я собираюсь написать уже второй год (или третий?) и каждый раз судьба ставит меня перед очевидным выбором: покласть на все космический хуй и пить «Дон классику» в гараже с диаволом на пятнашке или корпеть над научными трудами. К счастью, сегодня звезды сошлись в той волшебной точке, когда я могу пить и писать одновременно, а поскольку мне через несколько часов выступать с докладом на конференции, то хули выебываться-то? Вот и решил я рассказать вам пару слов о диссипации.

Вообще, даже в Шахтах — городе весьма удаленном от мировых столиц, едва ли найдется долбоеб, который не знаком с понятием диссипативной системы. Об этом даже моя собака Лишай знала. Да и хрена ли об этом не знать? Это ведь элементарно. Согласно второму закону термодинамики, любая замкнутая система стремится к полному разпиздосу или, как минимум теоретическому сохранению энтропии. Но в мире, обуреваемом страстями, такую замкнутую систему хуй где найдешь. Даже Новая Азовка с Сидоровкой и то, медленно, но меняются к лучшему. А уж про остальные системы и говорить нечего — какую ни возьми — обязательно открыта.

А что же происходит в открытых системах? Ясен хуй — через них проходит вещество и энергия. Но если круговорот вещества достаточно легко зациклить, то энергия пройдя через систему либо запасается в той или иной форме, либо улетает к ебене матери греть другие планеты. При этом поток энергии не только сдерживает энтропию, но даже уменьшает ее, позволяя системе усложняться и приобретать новые, ранее неведомые скиллы.

Вот возьмем, к примеру, макароны. Захотели вы заточить пачку спагетти с болгарским кетчупом и жаренной колбасой. Налили воды в кастрюлю и поставили на плиту. Газ пока не зажигаете. Что происходит? Вода, постепенно перестает бултыхать у застаивается без всякого движения как администрация города в Шахтах. Энтропия возрастает, пока не достигает локального максимума. Если кто-то не понимает слово «энтропия», то не расстраивайтесь. «Энтропия» — это «пиздец» по научному. Тишь да гладь, да божья благодать.

Но вот вы зажгли плиту. Через вашу кастрюлю пошла энергия сжигаемого газа. Однородная жидкость в кастрюле тут же приобретает тепловой градиент — снизу вода теплее, чем сверху. Возникает конвективное движение, в ходе которого нагретая жидкость поднимается, а охлажденная уходит на дно. При этом в жидкости образуются теплые и холодные каналы, имеющие в сечении что-то похожее на шестиугольник. Это и есть те бульбы, которые вскакивают на поверхности закипающей воды. Официальное их название — ячейки Релея-Бенара или просто Бенара, который описал их хуеву тучу лет назад.

Особенно заебато ячейки Бенара смотрятся в застывшем виде, например в столбчатых геологических структурах. Но не о том речь. Ваша кастрюля на газу — простейший пример диссипативной системы, которая усложняет структуру при прохождении через нее потока энергии. Убавляете газ — снижаете поток энергии — упрощается структура.

Такая же хуйня происходит и в растительности. При прохождении через растительное сообщество энергии, ее структура усложняется, о чем еще пол-века назад писали умные чуваки в «Полевой геоботанике». Да и я, было дело, уделял этому внимание.

А теперь внимание. Ебните свой стакан и слушайте не отвлекаясь.

При увеличении потока энергии структура усложняется. При уменьшении потока энергии структура упрощается. В случае живого напочвенного покрова поток энергии регулируется сомкнутостью крон (конечно же, не только им, но не будем отвлекаться на всякую хуйню). От чего зависит структура напочвенного покрова? Прежде всего от количества видов (не путайте с особями, подонки)  и их проективного покрытия. Проективное покрытие — величина имеющая верхний предел в сто процентов, значит функция изменения проективного покрытия от аргумента сомкнутости есть логарифмическая функция. На функцию видового разнообразия по аргументу сомкнутости крон такого ограничения не налагается — теоретически нет верхнего предела для количества видов на ограниченной территории (во всяком случае, он охуительно велик).

Что из этого следует, вы и сами, думаю догадались: если проективное покрытие влияет на структуру, но изменяется как логарифмическая функция от освещенности, то проективное покрытие влияет на структуру только в левой части графика. По мере выполаживания функции проективного покрытия, все большее значение в структуре напочвенного покрова играет количество видов. Переводя на житейский язык — структура живого напочвенного покрова зависит большей частью от проективного покрытия в сомкнутых насаждениях и от видового разнообразия в рединах.

Теперь задержите дыхание: я буду кульминировать мою мысль.

Хуй его знает, по какому закону изменяется сложность структуры при изменении потока энергии. Поскольку сие есть тайна пока не раскрытая, возьмем Бритву Оккама и без лишней мозгоебли отрежем все варианты кроме линейного. Что это нам дает? А вот что: при смыкании верхнего яруса изменение структуры напочвенного покрова должно начинаться с резкого уменьшения видового разнообразия и плавного уменьшения проективного покрытия. По мере сгущения крон, скорость уменьшения видового разнообразия снижается, скорость уменьшения проективного покрытия возрастает. Мы получаем две асинхронные волны, по аналогии с синусом и косинусом.

Если осветлять верхний ярус, первой реакцией будет увеличение проективного покрытия, второй — изменение видового разнообразия. Все. Теперь можете ебнуть еще стакан.

Собственно, об этом я уже писал в статье посвященной фрактальному анализу напочвенного покрова несколько лет назад. Но там данных было мало и вообще работа смотрелась несолидно. И вот, наконец-то, я осуществил давнюю мечту и сравнил между собой данные по количеству видов и проективному покрытию травяно-кустарничкового и мохово-лишайникового ярусов, приведенные в монографии В.Н. Федорчук, В.Ю. Нешатаев, М.Л. Кузнецова «Лесные экосистемы северо-западных районов России. Типология, динамика, хозяйственные особенности». Вообще, надо сказать — это охуеннейшая книга. Если где увидите — покупайте обязательно. Даже если наступит полный пиздец и вы не сможете ходить в лес — с помощью одной этой книги вы сможете лет двадцать писать ежегодно новые и актуальные лесоведческие статьи (нахуй они нужны только, но это другой вопрос).

Small_DSCN7736

Итак, у меня было два пакетика травы 75 ампул мескалина 177 геоботанических описаний, каждое из которых сделано с повторностью в 3-10 описаний. Из них я извлек данные по сомкнутости крон, проективному покрытию травяно-кустарничкового, мохово-лишайникового яруса и количество видов в сообщетве. Я сложил покрытия ярусов живого напочвенного покрова. Во-первых, потому что мы не можем учитывать только один произвольно выбранный ярус, а во-вторых, потому что искренне считаю, что всякое необоснованное деление растительности на ярусы есть хуйня на постном масле.

Собственно: данные готовы. Если теория верна, то графики изменения видового разнообразия и проективного покрытия относительно изменения сомкнутости будут асинхронны друг другу. Старик Карл Пирсон вместе с коллегами указывает на наличие обратной связи между суммарным проективным покрытием и видовым разнообразием. И надо сказать весьма заебатой связи: коэффициент корреляции составляет -0,50261 при том, что для преодоления критического значения коэффициента корреляции при уровне значимости 0,01 было достаточно обнаружить тесноту связи |0,15|.

Не будем же тянуть Линнея за яйца. Вот график.

GeoDissipatio1

Зеленый график — суммарное проективное покрытие живого напочвенного покрова. Красный график — количество видов в живом напочвенном покрове (для визуального масштаба умножено на два). По горизонтальной оси — сомкнутость древостоя в процентах.

— Нихуя не видно! Че там посредине-то?

— Говно-вопрос. Вот вам центральная вырезка с сомкнутостью от 60 до 80 процентов. Удвоенное количество видов в живом напочвенном покрове показано розовой толстой линией, суммарное проективное покрытие напочвенного покрова показано зеленой.

GeoDissipatio2

Собственно, здесь положено торговать еблом и писать заключение, как это принято в научном мире. Но мне лень хуйню всякую писать. Придумайте сами что-нибудь.

P.S. Excel-файл с расчетами и графиками.

Спрос и предложение на услуги специалистов в области геоинформационных технологий

Спрос и предложение на услуги специалистов в области геоинформационных технологий

С младых ногтей мы впитываем, что работа — штука такая: стояла, стоит и стоять будет. Я с этой мудростью спорить не собираюсь, но в терапевтических целях свой анализ рынка труда ГИС-специалистов все-таки провел. На высокую науку не претендую, но раз уж удалось заиметь несколько интересных картинок, то почему бы вам их не показать? Но, для начала, интро:

Перечитаны все темы раздела «работка-подработа» на GIS-LABе с присущими комментариями. Каждая тема и комментарий, содержащие запрос либо предложение о работе, отнесены в одну из следующих категорий:

ГИС — запросы и предложения, связанные с привязкой, оцифровкой, преобразованием координат, картографическим дизайном, конвертацией форматов и прочими сходными операциями. Объединены в единую группу по отсутствию двух признаков: необходимости написания кода и использования данных дистанционного зондирования.

Программирование — запросы и предложения, связанные с разработкой модулей для ГИС, либо отдельных приложений. Язык не учитывался, но пока память свежа, могу сказать, что фигурировали прежде всего C++, Python, Java, JS и PHP. Работы по системному администрированию в данный раздел не включены.

ДДЗ — запросы и предложения, связанные с дешифрированием спутниковых и аэроснимков.

Веб-ГИС — запросы и предложения, связанные с разработкой интернет-карт. Категория близка к «Программированию», но отличается от последней преобладанием работ по настройке и верстке. Написание кода имеет место быть, но в меньшей степени, чем в категории «Программирование». Содержание ожидаемое: MapServer-GeoServer-SLD-OL-Leaflet-JS-HTML. Почему-то никто из работодателей не интересовался знанием каскадных таблиц стилей (может теперь знания HTML принято рассматривать только в совокупности с CSS?). Ну и конечно-же, API Google Maps, особенно в объявлениях до 2008 года.

GPS — запросы и предложения, связанные с разработкой карт для навигаторов, работам по роутингу и всему остальному, непосредственно относящемуся к навигации.

Обучение — запросы и предложения, связанные с преподаванием и оказанием консультаций в области геоинформационных систем в широком смысле этого слова.

Прочее — в эту категорию попали объявления, связанные с анализом данных (в случае, если он по каким-то причинам не подходил под категорию «ГИС»), геодезией, кадастром, набором менеджеров, сайтостроением, продажей пространственных данных, журналистикой в области ГИС, проектированием, системным администрированием и настройке серверов OSM, трехмерным моделированием, полевыми работами, а также объявление о поиске пилота-оператора БПЛА.

Фигня какая-то — категория, вобравшая в себя флуд, спам, уточняющие вопросы и комментарии вроде: «исполнитель найден», «работники найдены» и «вакансия закрыта».

В том случае, если объявление о поиске сотрудника дополнялось фразой «снова актуально», тема рассматривалась как содержащая две вакансии. Также по контексту классифицировались прочие темы.

Всего в очищенную выборку попали 502 объявления: 196 объявлений о поиске и 306 о предложениях работы. Данные были изучены на предмет соотношения спроса и предложения на услуги ГИС-специалистов, сезонного колебания спроса и предложения и структуры запрашиваемых и предлагаемых услуг. Ввод данных, расчеты и построение графиков выполнены в экселе, сохраненном в файл, на случай, если вы решите рассчитать свои показатели.

Соотношение спроса и предложения представлено в виде простых линейчатых гистограмм с временной осью по вертикали и осью количества спроса и предложения (в штуках) по горизонтали. Для удобства отображения данных, предложению присвоены отрицательные значения (минус у предложения, плюс у спроса). Предложение обозначено розовым цветом, спрос — зеленым. Важно понимать, что ввиду наличия личных сообщений на форуме ГИС-ЛАБа, данные о предложении менее информативны, чем данные о запросах на выполнение работ.

Соотношение спроса и предложения на услуги ГИС-специалистов:

Соотношение спроса и предложения на услуги гис-специалистовСоотношение спроса и предложения на услуги специалистов в области геоинформатики:

ГИС

Соотношение спроса и предложения на услуги специалистов в области обработки данных дистанционного зондирования Земли:

ДДЗ

Соотношение спроса и предложения на услуги специалистов в области ГИС-программирования:

Программирование

Соотношение спроса и предложения на услуги специалистов в области веб-ГИС:

Веб-ГИС

Соотношение спроса и предложения на услуги специалистов в области GPS-навигации:

GPS

Соотношение спроса и предложения на услуги преподавателей и консультантов в области ГИС:

Обучение

Соотношение спроса и предложения на услуги прочих ГИС-специалистов:

Прочее

 

Распределение объявлений по сезонам отображено на нормированной диаграмме с накоплением. Поскольку под конец года вся работа в России останавливается и по возможности завершается до наступления нового, использовано квартальное деление: зима (январь-март)- серебристый цвет, весна (апрель-июнь) — голубой цвет, лето (июль-сентябрь) — зеленый цвет и осень (октябрь-декабрь) — розовый цвет.

Распределение предложений на услуги ГИС-специалистов по сезонам:

Предложение услуг по сезонам

Распределение запросов на услуги ГИС-специалистов по сезонам:

Запросы услуг по сезонам

 

Структура запросов и предложений на рынке представлена по трехгодичным периодам, выбранным исходя из периодичности отечественных кризисов: докризисный период (2004-2006), первый кризис (2007-2009), межкризисный период (2010-2012), второй кризис (2013-2015).

Структура запросов и предложений на услуги ГИС-специалистов по трехгодичным периодам:

Соотношение спроса и предложения по направлениям

Итого:

  1. С 2012 года заметно снижение активности работодателей, которое касается всех категорий работ, за исключением Веб-ГИС.
  2. В свою очередь, количество предложений растет почти во всех категориях (за исключением GPS).
  3. Летом количество запросов и предложений снижается по сравнению с другими сезонами, причем предложение снижается сильнее.
  4. «Осенний» спрос постепенно уступает место «весеннему».
  5. Структура предложения и спроса с годами усложняется
  6. Спрос содержит значительную долю объявлений из категории «программирование», в в то время, как работники ищут работу преимущественно из категории «ДДЗ»

Конечно, же это все более чем спорно, хотя-бы потому, что динамика развития самого ГИС-ЛАБа никак не учитывается (а кроме этого есть еще около десятка веских причин). Однако, полученные картинки наводят на известные размышления о судьбах России и месте картографа в ее истории.

P.S. Раз уж вы так заинтересовались вопросом рынка труда в геоинформатике, что дошли до сюда, то позвольте порекомендовать вам молодого человека, который отчаяно ищет заказы или работу. Он хотел было на ГИС-ЛАБе свое резюме разместить, но я его отговорил, а то, он мне всю статистику испортит.

Фрактальный анализ систем с детерминированным хаосом в популярном изложении

Фрактальный анализ систем с детерминированным хаосом в популярном изложении

Отрывок доклада: «Почему на даче третий год вместо гаоляна вырастает всякая хрень», прочитанного осенью 2010 года перед современными декадантами в поселке Рощино, где я оказался проехав свою остановку по причине того, что был абсолютно пьян.

«Наука начинается там, где начинают измерять» (Д.И. Менделеев), однако, сам процесс измерения не так прост, как это может показаться на первый взгляд. Для того что-бы измерить, скажем длину, первое что необходимо — это определиться в минимальных бинарных единицах измерения. Бинарных — значит далее не делимых. Каждый из нас рассчитывал такие единицы измерения на школьном уроке физики, когда измерял цену деления прибора.

Едва ли в тот момент мы осознавали, насколько важны вычисленные значения. На первый взгляд, от того, какой инструмент мы выберем для измерения, зависит только точность полученных данных. Чем точнее прибор, чем меньше его цена деления, тем более точный результат мы сможем получить.

Этим же правилом руководствовался английский математик Ричардсон. Проверяя гипотезу зависимости частоты войн от протяженности границ Ричардсон сравнил длину Испано-Португальской и Португальско-Испанской границы. Как ни парадоксально, но граница со стороны Португалии оказалась больше на 240 километров. Тот же эффект наблюдается при сравнении любых других границ разных по площади государств.

Дело в том, что вопреки нашим убеждениям, понятие «абсолютно точное измерение» лишено всякого смысла. Линейные, площадные и объемные величины, а следовательно и все остальные единицы измерения (напомню, тот же вес измеряется в длине отклонения пружины весов, то есть в тех же сантиметрах, которые потом переводятся в килограммы по заранее определенному соотношению) не имеют абсолютно точных значений. Чем точнее прибор тем большую величину он показывает. Длина границы, измеренная сантиметровой линейкой будет больше длины границы, измеренной метровой линейкой. Границы Португалии меньше испанских, измеряли португальцы их более подробно, увеличив этим свою сухопутную границу более чем на две сотни километров.

Более того, в природе нет геометрически правильных объектов. Все что нас окружает есть не набор точек, кривых, плоскостей и объемных тел, а нечто среднее между ними. Звучит непривычно, но строго говоря, трехмерный мир о котором мы знаем с детства есть не более чем выдумка, ничего общего не имеющая с реальностью. Мир не просто многомерен, он бесконечно многомерен. И каждая размерность в абсолютном большинстве случаев является дробным числом и, вдобавок, зависит от того, на каком диапазоне масштабов мы производим вычисления.

Рассматривая подобные объекты в 70-х годах ХХ века, Бенуа Мандельброт предложил понятие «фрактал» и принципы описания и работы с такими объектами. Фрактал есть множество, состоящее из элементов, каждый из которых подобен целому множеству. Основным свойством фрактальных объектов является степенное увеличение их размеров при линейном изменении минимальных единиц измерения.

Фрактальная геометрия помимо инструмента для описания сложности структур позволила численно выражать степень хаотичности системы.

В экологии до сих пор встречаются апологеты детерминизма и индетерминизма. Первые считают, что зная начальное положение всех компонентов системы мы можем спрогнозировать дальнейшую динамику на неопределенно большое время. Вторые убеждают их в хаотичности происходящих в мире явлений и процессов. И тем и другим следует перечитать «Эффект бабочки» Брэдбери — рассказ, ярко иллюстрирующий теорию детерминированного хаоса.

Напомню, главный герой рассказа отправившись в прошлое наступает на бабочку. Последняя не становиться кормом для хищника. Хищник не делает того, что смог бы и судьба всего мира начинает лавинообразно изменяться. В результате главный герой возвращается в совсем другой мир, с другими ценностями и законами.

Динамика природных систем крайне зависит от начальных условий. Так же как в «Эффекте бабочки», незначительное изменения начальных условий приводит к кардинальному расхождению между расчетными и реальными значениями. Вы можете округлить сотый знак после запятой и, тем самым, вместо увеличения числа видов получить его прогнозное исчезновение. Мы не можем делать длительные прогнозы погоды поскольку появление любого циклона может зависеть от того, сколько вздохов вы сделаете читая этот текст.

На верблюда можно нагрузить много соломы. В то же время нет метода оценить, какая же соломинка переломит его спину. Так же мы можем долго воздействовать на экосистему, но нет информации, через какую сломанную ветку проникнет инфекция, которая впоследствии перекинется и уничтожит весь ослабленный лес.

Анализ таких процессов невозможен без использование теории фракталов. Чем больше вид графика зависит от выбранных единиц измерения, тем сильнее динамика зависит от начальных величин, тем ближе «последняя соломинка» и сильнее опасность гибели экосистемы.

Теоретически, возможно разработать метод подмены временных и пространственных осей. Если в одной точке местности у нас болото, а в другой сосняк с лишайниками, то при переходе от одной точки к другой мы будем наблюдать такие же изменения, какие бы происходили с болотом во времени при замене болотных условий произрастания на условия лишайникового сосняка. Фрактальный анализ позволяет определить те единицы измерения условий, в которых можно планировать максимальную нагрузку без риска уничтожения сообществ.

Нельзя оценить количество соломинок, которое выдержит верблюд, но можно разбить все сено на охапки таким образом, что-бы исключить попадание охапки с критичной соломиной на хребет бедного животного. Невозможно разработать предельно-допустимые нормативы, но для каждой последующей партии выбросов есть способ оценить степень риска уничтожения природного сообщества.

Конечно же, это утрированное описание. Говорить о динамике без упоминания фрактальности времени (да, событие измеренное часами длится дольше чем измеренное годами), нечетких вычислений, золотого сечения и определения жизни как явления довольно сложно. Проводя аналогию с Р. Брэдбери можно сказать, что данная работа позволяет связать между собой опасность негативных изменений в будущем с размером сапогов главного героя. Да, как ни парадоксально, но рождение, выбор и смерть каждого из нас зависят от бесконечно ничтожной ерунды. Такой вот забавный природный факт.

Фрактальный анализ сложности горизонтальной структуры напочвенного покрова

Фрактальный анализ сложности горизонтальной структуры напочвенного покрова

Эта статья была написана в 2009 году и уже устарела — появились новые данные, новые результаты. В статье не рассмотрены методы связанные с размерностями высоких порядков, методы поканального анализа растров. Ни слова об алгоритмах сжатия jpeg. Данных — кот наплакал. И вообще, кругом говно. Есть только одна причина, по которой я ее публикую. Постройте аналог таблицы 7 по данным (В.Н. Федорчук и др., 2005) или любым другим. Построили? Ну вот, потому-то и публикую.

Каждый тип растительного сообщества характеризуется своим особым типом обмена вещества и энергии (Полевая геоботаника, 1959). Анализ структуры растительности позволяет оценить этот тип обмена, и как следствие, определить растительное сообщество.

Цель работы — определить факторы, влияющие на сложность горизонтальной структуры напочвенного покрова.

Для достижения цели разработан метод фрактального анализа фотоизображений напочвенного покрова, основанный на понимании напочвенного покрова как диссипативной структуры.

Материалы и методы

В 2008 году в лесопарке «Пискаревка» (Санкт-Петербург) заложено 80 учетных площадок размером 0,25 кв.м. Преобладающий тип леса на обследованной территории – смешанный березняк (6Б4С) черничный. Возраст древостоев 60 лет, отдельные деревья имеют возраст до 150 лет. На каждой учетной площадке сделана фотография лесного полога (вертикально вверх), живого напочвенного покрова (вертикально вниз). Описано общее и повидовое проективное покрытие травяно-кустарничкового и мохово-лишайникового ярусов, мощность и покрытие подстилки, мощность гумусового горизонта.

При анализе данных, описанные виды травяно-кустарничкового яруса делились на 4 эколого-ценотические группы (А.А. Егоров и др., 1997; «Иллюстрированный определитель…», 2000; В. Ю. Нешатаев, А. А. Егоров, 2006):
1. Лесные виды, характерные для ненарушенного леса черничной серии типов (В.Н. Федорчук и др., 2005), такие как Vaccinium vitis-idaea, Vaccinium myrtillus и др.
2. Луговые виды (Trifolium pratenseLathyrus pratensis и др.)
3. Сорные виды (Plantago majorTaraxacum officinale и др.).
4. Опушечные, неморальные, прибрежные и прочие виды, такие как Geum urbanum, а так же светолюбивые лесные злаки (например, Avenella flexuosa).

Для каждой из эколого-ценотических групп рассчитывалась степень доминирования (индекс Симпсона) («Методы…», 2002).

Сложность структуры напочвенного покрова на учетных площадках (0,25 кв. м) определена на основе анализа фотоизображений, полученных в ходе полевых работ. На первом этапе фотографии были обрезаны по контуру учетной площадки и переведены из формата jpeg в формат bmp (256-цветовая палитра) с разрешением 22,97 х 22,97 см (650 х 650 пикселей), что в реальности соответствует площадке размером 50 х 50 см (рис.1).

Рис.1. Обрезка фотографии по контуру учетной площадки и преобразование ее в формат bmp-256 (650х650 пикселей).

Рис.1. Обрезка фотографии по контуру учетной площадки и преобразование ее в формат bmp-256 (650х650 пикселей).

Затем полученное изображение сохранялось в виде негатива формата bmp (черно-белый) (рис.2).

Рис.2. Преобразование негатива фотографии в формат bmp-ч/б (650х650 пикселей).

Рис.2. Преобразование негатива фотографии в формат bmp-ч/б (650х650 пикселей).

При этом травы и кустарнички отображаются в виде закрашенных контуров (злаки отображаются в виде узких полос, толщиной 1-3 пикселя). Мхи отображаются в виде группы крупных точек размером 4-15 пикселей. Неоднородности подстилки (сборки, разрывы) отображаются в виде отдельных точек, размером 1-4 пикселя. Однородные участки подстилки отображаются в виде белого фона.

После этого, полученное изображение было покрыто сетью клеток определенного масштаба и подсчитано количество клеток, в которых граничили между собой черный и белый пиксели (рис.3).

Покрытие1Рис.3. Покрытие изображения клетками различного масштаба. Граничные клетки залиты красным цветом (увеличено, показан левый нижний угол рисунка 2.).

Рис.3. Покрытие изображения клетками различного масштаба. Граничные клетки залиты красным цветом (увеличено, показан левый нижний угол рисунка 2.).

Размер клеток с каждым новым покрытием возрастал. Изображение покрывали 10 раз. Минимальная площадь одной клетки 0,01см2 (418609 клеток), максимальная 0,60 см2 (4186 клеток).

Зависимость между площадью одной клетки и количеством клеток содержащих в себе черный и белый пиксель аппроксимировали степенной функцией.

Размерность Хаусдорфа-Безиковича (фрактальная размерность) рассчитана с использованием полученного уравнения регрессии по формуле:

 D = -N;
где N- показатель степени в уравнении регрессии (y = ax^N).

Обычно для природных систем характерен целый ряд размерностей. Такие системы носят название мультифракталов. Показатель размерности при их изучении зависит не только от сложности анализируемой структуры, но и от параметров клеточного метода (Иванов и др., 2006). Для анализа мультифракталов применяют кривую спектра фрактальных размерностей (Федер, 1991; Шредер, 2001; Божокин, Паршин, 2001; Мандельброт, 2002; Шурганова и др., 2002). Чтобы выразить этот спектр численно, разработана формула отношения области охваченной мультифрактальным спектром к площади, ограниченной топологическими размерностями, между которыми заключены все фрактальные размерности спектра:

Формулагде Z- показатель сложности структуры;
Dt –Топологическая размерность. Равна 0 в нижней границе области фрактальных размерностей (равна 0 в случае Dt* a), равна 1 в верхней границе области фрактальных размерностей (равна 1 в случае Dt* b),
f(x) — функция, наилучшим образом аппроксимирующая фрактальный спектр,
a – Нижняя граница площадей клеток покрытия, см;
b – Верхняя граница площадей клеток покрытия, см;

Показатель сложности структуры (Z), вычисленный таким образом назван интегральной размерностью покрытия. Далее по тексту, она подразумевается под всеми упоминаниями размерности, кроме особо оговоренных случаев.

Результаты и их обсуждение

Характеристика горизонтальной структуры напочвенного покрова

Анализ показал наличие в структуре напочвенного покрова самоподобных (фрактальных) свойств. Сложность структуры определяется сочетанием проективного покрытия, видового разнообразия травяно-кустарничкового яруса и мощности подстилки.

Наиболее простая структура (значение размерности – 0,65-0,7) наблюдается при высокой сомкнутости древостоя (80%) низкой мощности подстилки, малом проективном покрытии. Видовое разнообразие на таких площадках низкое (в среднем 3 вида травяно-кустарничкового яруса на одной учетной площадке). Представлены преимущественно виды лесных местообитаний (Oxalis acetosella, Vaccinium vitis-idaea, Vaccinium myrtillus, Majantemum bifolium).

При снижении сомкнутости древостоя увеличивается видовое разнообразие и проективное покрытие видов травяно-кустарничкового яруса. Снижается степень доминирования лесных видов, за счет усиления роли видов опушечнных, неморальных и прочих местообитаний. Появляются рудеральные виды (Taraxacum officinale). Увеличивается мощность подстилки (более 1 см). Значение интегральной размерности покрытия для структуры напочвенного покрова составляет 0,7-0,8.

В условиях минимальной сомкнутости древостоя проективное покрытие и видовое разнообразие достигают самых больших значений. Мощность подстилки в этих условиях максимальна. В травяно-кустарничковом ярусе из лесных видов сохраняется только седмичник европейский. Появляется Poa pratense – типичный луговой вид. Доминируют виды переходных местообитаний. Структура напочвенного покрова имеет наибольшую сложность. Интегральная размерность покрытия для таких площадок выше 0,9.

Связь сложности горизонтальной структуры с параметрами напочвенного покрова

Сложность горизонтальной структуры напочвенного покрова (выраженная через интегральную размерность покрытия) зависит от трех прямых факторов: проективного покрытия травяно-кустарничкового яруса, видового разнообразия травяно-кустарничкового яруса и мощности подстилки на учетной площадке (Таблица).

Тут должна быть таблица, которую все-равно никто не читает.

Из косвенных факторов, имеющих заметную связь с интегральной размерностью покрытия, выделяется сомкнутость древостоя, количество и степень доминирования лесных видов и видов, не относящихся к конкретным местообитаниям, произрастающих в широком диапазоне условий.

Связь сложности горизонтальной структуры с проективным покрытием травяно-кустарничкового яруса

Связь сложности структуры напочвенного покрова и проективного покрытия травяно-кустарничкового яруса наилучшим образом описывается степенным законом, поскольку общее проективное покрытие имеет верхний предел (100 %).

Изменение проективного покрытия заметно влияет на сложность структуры только на начальных этапах (рис. 4.). При проективном покрытии до 40%, увеличение проективного покрытия ведет к заметному усложнению структуры напочвенного покрова, снижение к упрощению. При проективном покрытии свыше 40 % изменение проективного покрытия незначительно сказывается на сложности структуры напочвенного покрова (рис. 4.).

Рис. 4. Связь интегральной размерности покрытия (сложности структуры напочвенного покрова) и проективного покрытия травяно-кустарничкового яруса (ТКЯ) при различных значениях проективного покрытия.

Рис. 4. Связь интегральной размерности покрытия (сложности структуры напочвенного покрова) и проективного покрытия травяно-кустарничкового яруса (ТКЯ) при различных значениях проективного покрытия.

Связь сложности горизонтальной структуры с видовым разнообразием

Связь интегральной размерности покрытия и видового разнообразия, теоретически должна быть линейна, поскольку верхний предел богатства видового разнообразия отсутствует. В действительности, это не совсем так (рис. 5.), поскольку существует положительная корреляция (r2 = 0,41) между количеством видов и проективным покрытием травяно-кустарничкового яруса.

Рис.5. Связь интегральной размерности покрытия (сложности структуры напочвенного покрова) и видового разнообразия на учетной площадке. Причины низких значений коэффициента аппроксимации раскрыты далее по тексту.

Рис.5. Связь интегральной размерности покрытия (сложности структуры напочвенного покрова) и видового разнообразия на учетной площадке. Причины низких значений коэффициента аппроксимации раскрыты далее по тексту.

Малому видовому разнообразию соответствует обычно или очень небольшое или наоборот максимальное проективное покрытие. В левой части рис. 5. видно, что площадкам с низким видовым разнообразием не характерны определенные значения фрактальной размерности. Большой разброс данных происходит от того, что в них отражена одновременно информация о площадках с высоким проективным покрытием травяно-кустарничкового яруса (увеличивающим значения интегральной размерност покрытия до 0,9-0,95) и площадках с низким проективным покрытием (значение размерности менее 0,75). Для участков с более высоким видовым разнообразием (правая часть рис. 5.) связь становится более заметной.

Связь между сложностью структуры напочвенного покрова и видовым разнообразием травяно-кустарничкового яруса частично объясняется положительной корреляцией, между количеством видов и проективным покрытием. Однако, лишь 16,8% (коэффициент детерминации) взаимосвязи между проективным покрытием и количеством видов объясняется их взаимовлиянием. Это позволяет сделать вывод о влиянии видового разнообразия на сложность горизонтальной структуры напочвенного покрова.

Сложность структуры напочвенного покрова тесно связана со степенью доминирования основной эколого-ценотической группы. При смене доминирующей эколого-ценотической группы от лесных видов к сорным, сложность структуры повышается, достигает максимума при равном доминировании разных эколого-ценотических групп и в дальнейшем снижается при усилении доминирования новой эколого-ценотической группы. Связано это с дугообразным изменением видового разнообразия при смене доминирующей эколого-ценотической группы (С.Н. Голубев, 2009).

Связь сложности горизонтальной структуры с параметрами мохово-лишайникового яруса и подстилки

Низкая связь обнаружена между интегральной размерностью покрытия и проективным покрытием мохово-лишайникового яруса и покрытием подстилки. Причиной этого является схожесть подстилки и мохово-лишайникового яруса после обработки изображений, что, несомненно, является недостатком используемого метода (данный недостаток можно исправить путем включения в анализ цветовых характеристик растра).

Между покрытием подстилки и сложностью структуры напочвенного покрова существует обратная связь. Между мощностью подстилки, проективным покрытием мохово-лишайникового яруса и сложностью структуры напочвенного покрова связь прямая. Соответственно усложнение структуры напочвенного покрова происходит при увеличении проективного покрытия мохово-лишайникового яруса и мощности подстилки. Увеличение покрытия подстилки ведет к равномерному рассеиванию по растру случайных одиночных пикселей, что снижает величину интегральной размерности покрытия.

Диссипативные свойства структуры напочвенного покрова

Для диссипативной структуры характерно усложнение при увеличении притока энергии (Г. Хакен, 1980). Аналогичное свойство наблюдается и у горизонтальной структуры напочвенного покрова. При увеличении притока энергии (снижении сомкнутости древостоя) интегральная размерность покрытия возрастает (рис. 6).

Рис.6. Возрастание сложности структуры напочвенного покрова при снижении сомкнутости. Данные сгруппированы в десять групп. Корреляция между значениями исходных данных указана в Таблице.

Рис.6. Возрастание сложности структуры напочвенного покрова при снижении сомкнутости. Данные сгруппированы в десять групп. Корреляция между значениями исходных данных указана в Таблице.

Сложность структуры изменяется и при качественных перестройках системы, к каким относятся смена доминирующей эколого-ценотической группы. В случае уменьшения притока энергии (затенения) усложнение структуры напочвенного покрова, как диссипативной структуры невозможно. Следовательно, при затенении изменения в напочвенном покрове не должны усложнять его структуру. Поскольку проективное покрытие лишь при низких значениях существенно влияет на сложность структуры, можно предположить, что, при затенении, изменение напочвенного покрова, в начале будет происходить преимущественно через снижение видового разнообразия, а в конце через снижение проективного покрытия.

В случае увеличения притока энергии (осветления) будет наблюдаться противоположная картина: вначале увеличение проективного покрытия, а затем качественная перестройка системы, в ходе которой основной причиной усложнения структуры растительности будет внедрение новых видов и постоянство или даже снижение проективного покрытия.

Подобная динамика действительно прослеживается на обследованных учетных площадках (рис.7).

Рис. 7. Динамика видового разнообразия и проективного покрытия травяно-кустарничкового яруса (ТКЯ) на учетных площадках, при изменении сомкнутости древостоя.

Рис. 7. Динамика видового разнообразия и проективного покрытия травяно-кустарничкового яруса (ТКЯ) на учетных площадках, при изменении сомкнутости древостоя.

Заключение

Метод фрактального анализа выявляет зависимость сложности структуры напочвенного покрова от трех основных прямых фактора: проективного покрытия, видового разнообразия травяно-кустарничкового яруса и мощности подстилки. Если проективное покрытие имеет низкие значения (до 40%) преимущественно от него зависит сложность структуры напочвенного покрова. Если проективное покрытие имеет значения более 40%, сложность структуры напочвенного покрова определяется другими признаками (например, видовым разнообразием травяно-кустарничкового яруса).

Главным косвенным фактором, влияющим на структуру напочвенного покрова, является степень сомкнутости древостоя.

Напочвенный покров как диссипативная структура усложняется при дополнительном поступлении энергии. При снижении количества поступаемой энергии перестройка напочвенного покрова происходит без усложнения структуры. При этом в начале снижается видовое разнообразие, в конце снижается проективное покрытие. При увеличении количества поступаемой энергии, перестройка структуры напочвенного покрова происходит в обратном порядке. В начале увеличивается проективное покрытие, в конце изменяется видовое разнообразие.

Практическая польза заключается в возможности использования данных о динамике структуры напочвенного покрова при планировании хозяйственной деятельности.

Установление типа напочвенного покрова методом фрактального анализа фотоизображений может быть полностью автоматизировано, что делает весьма ценным его практическое значение. Отличительной особенностью этого метода является выявление не отдельных деталей напочвенного покрова, а установление признаков, присущих данному типу напочвенного покрова в целом, признаков, основанных на энергетическом обмене с окружающей средой. Учитывая новизну метода и возможность совмещать его с другими методами (например, нейросетевые технологии обработки изображений), считаю разработку метода индикации напочвенного покрова путем фрактального анализа фотоизображений важной и перспективной задачей.