О тегировании растений в OpenStreetMap

Тут в чатике OSM зашел разговор о тегировании трав, кустарников и деревьев. Мол, пальма — это трава, но вроде как дерево. Борщевик тоже будто не совсем трава. А, например, betula pumila вроде как береза, а на самом деле куст.

Ларчик просто открывается. Если растение делится на органы, то оно высшее, если представляет собой однородную хрень (например, водоросль), то низшее.

Если растение высшее, то оно либо имеет вторичную ксилему (читай «древесину»), либо нет. Если нет, то это трава. Если древесина есть, но на вид как трава, то это кустарничек (черника, брусника).

Если древесина есть, а на вид как куст, то это куст и есть, нечего тут думать. Если куст похож на дерево, то это древовидный кустарник, а если дерево напоминает куст, то кустовидное дерево.

Ботаники меня за такой утрированный примитивизм сожгут на костре, но для тегирования пойдет. Я даже больше скажу. Все что севернее Краснодара можно тегировать по принципу:
есть годовые кольца, а стволы можно безошибочно сосчитать — дерево,
есть годовые кольца, но стволов так много, что считать сложно — кустарник,
есть годовые кольца, но высота обычно ниже колена, а внешний вид как у травы с жесткими листочками — кустарничек,
нет годовых колец и мягкие листочки — трава.

На картинке ниже — поперечный срез древесного (слева) и травянистого (справа) растения.

Лиственницы в Елагином парке

О глазомерном измерении возрастов деревьев в парковых насаждениях

Я понимаю, что без этой информации вы жить не могли, но все таки. При повторной глазомерной оценке возрастов деревьев в парковых насаждениях ошибка составляет пол-процента на дерево, математическое ожидание ошибки 11,5 процента. Максимальная ошибка 30%, минимальная 0. В абсолютных числах это соответствует погрешности в четыре месяца на дерево (во пиздец-то!), средняя ошибка семь лет, максимальная — 20 лет. Ошибки в 10 лет чаще всего возникают при оценке возрастов в диапазоне 50-80 лет, ошибки в 20 лет возникают при оценке возрастов старше 80 лет. Породы разноплановые, от липы до лиственницы.

Впрочем реальный возраст все-равно не измерялся, так что эти данные еще ни о чем не говорят. К тому же, выборка включает всего двадцать два дерева, поэтому это не данные, а шляпа какая-то.

Но у многих и такого нет.

PS. Фотку хотел другую поставить, с годовыми кольцами, но она проеблась куда-то.

укропище

Посевная

А не пошло бы оно все нахуй? Сегодня мы с вами будем сеять укроп.

Нам потребуется емкость с торфом для высадки, купленная в ашане за пятнадцать рублей, которую мы засунем в зеленую пластмассовую хуевину:
емкость для высадки укропа

Еще нам потребуется укроп (Anethum graveolens) из сельдерейного семейства:
укроп

Не очкуйте, в укропе из галлюциногенов только диллапиол (а может апиол — этот вопрос у фармакогностов надо прояснять) и еще какая-то неведомая хуета типа тетраметоксиамфетамина. Это за выращивание петрушки пиздюлей могут дать а на укроп поебать всем. Укроп, как заметил в свое время ботаник Смрнов, полезен для печени, поэтому давайте ебнем и распакуем семена.

Эти семена я купил еще год назад в том же ашане. Блядь, весь год не мог вспомнить, куда я их положил — оказалось между страницами учебной тетради по развитию лидерства, которая осталась с тренинга Гандапаса. Только не доебывайте меня — откуда это говно взялось, а то я отвлекусь и хуй что мы сегодня посадим.

Будем делать все по науке. Поэтому на каждую торфяную таблетку выльем ровно по двадцать пять миллилитров теплой воды. Подождем пока вода впитается. Ебнем. Размешаем каждую таблетку до тождественного сходства по органолептическим показателям со свежим коровьим говном.

Ебнем и добавим удобрения Кирово-Чепецкой химической компании:

удобрения

Гранулы удобрения трех видов: банальная белая селитра, желтые катыши и хуетень, которая напоминает мелкие обломки красного кирпича. В первый ряд посадки ничего ложить не будем, это контроль. Во втором ряду захуярим в каждое гнездо посадки по одной грануле каждого цвета, а в третьем ряду по две: всего шесть гранул на посадочное гнездо. Епта, а почему нет-то? Главное помнить о концентрациях:

состав удобрений

Натыкаем наши удобрения симметричным образом. Теперь можно ебнуть.

внесение удобрений

Теперь берем корневин:
корневин

Разводим его в пропорции: одна щепотка, равная умеренной дозе спидов для человека под синькой, на сорок миллилитров воды. Выливаем в каждую лунку второго ряда по пять миллилитров, в каждую лунку третьего ряда по десять миллилитров. Контрольный ряд не поливаем.

Не ссыте, корневина не много — он вымоется при поливе. А если не вымоется, то и хуй то на него — у нас еще контрольный ряд есть.

Теперь берем семена. В каждом пакете по два грама, который мы раскатываем и аккуратно делим на три равные кучки.

семена укропа

Блядь, дохуя укропа получается. Но хуй с ним. Посеешь густо — не будет пусто. Равномерно втыкаем семена и перемешиваем торфосмесь в каждой лунке. После перемешивания равномерно приминаем лунку. Только без фанатизма, нехуй на него давить — это не прыщ на жопе. Внимательно смотрим, что-бы семена разных сортов не попали на соседние лунки, а то потом заебемся результаты анализировать. Что-бы не перепутать, я вообще флажки с названием сорта  в контрольные лунки вмандил.

посадка укропа

Теперь в каждую лунку до верха насыпаем почвы для выращивания цветов, которая перемешана с перлитом (белая шняга в почве, похожа на мелкие камешки). Равномерно выливаем на каждую лунку двадцать пять миллилитров теплой воды:

Посадили укроп!

Заебись. Все готово. Посеешь в пору — соберешь зерна гору. Осталось только накрыть пленкой и поставить к батарее.

укроп посажен

Собственно все. Теперь ждем, когда эта хуета заплесневеет. Пойдемте ебнем, что-ли.

Рубкология

Весь нынешний август я шароебился по разным кустам занимаясь оценкой успешности лесовозобновления на сплошных вырубках юго-запада Ленинградской области. Суть работы сводилась к следующему: я вылезал из теплой машины под бесконечный дождь, цеплял к рюкзаку на манер навесного оборудования трактора обычную штыковую лопату, в «ливчик» комбинезона засовывал планшетку с бланками, сжимал посильнее рукоять здоровенного тесака для рубки медвежьих бошек и в позе супермена из армии Батьки Махно погружался в дремучий кустарник, где писал разную технологическую ебанину и вонзал в раскисшую землю сотни палок с красными лентами.
102_4624

К большому сожалению, заказчик этого безумия находился в стадии перманентного параноидального прихода и всячески настаивал на конфеденциальности методов и результатов работ. Что-ж, не будем посягать на его законное право страдать херней. К тому же, говоря по правде, интересного там мало: банальные учеты и типовые анализы: какой-нибудь дискретный анализ и среднее с вариацией. Другим словом, беспросветная тоска. Я же хочу рассказать вам о настоящем веселье.

Итак, друзья, тушите свет, зажигайте свечи, разбрасывайте по полу каштаны. Наливайте себе стакан до краев и располагайтесь удобнее, ибо во многом знании много печали, но памятуя про in vino veritas едва ли найдется тот, кто не заметит очевидного парадокса в измышлениях старинных мудрецов. Однажды придет и мой Мелет, сын Мелета, пифеец, но пока, дрожание рук походит на кривую судьбы Агриппины младшей, между Нероном и Тиберием велик соблазн немного повертеть на граненом стакане кровавый сапожок. Веселье, друзья, конечно же веселье служит нам путеводной нитью этого вечера! Все начинается с того, что раз в полторы недели вы до утра обрабатываете вымокшие бланки с кровавыми пятнами. Пеленг такой-то, широта такая-то, долгота такая-то, фото номер N. Три березы, две елки ноль пять, елка полтора, осина, две рябины, сосна ноль пять. Пишите, чертите, вслушиваетесь в свой голос с диктофона, просматриваете отснятые файлы. Что-бы не заснуть, выходите на улицу покурить и вновь возвращаетесь. Веселитесь изо всех сил.

102_4609

А через несколько часов, едва небо начнет светлеть, двери электрички закрываются и вы наслаждаетесь красотой и величием заоконных пейзажей:

102_3538
Чем дальше, тем пейзажи все красивее и величественнее
102_3523
И конечно-же, все веселее и веселее
102_3571

Но все проходит, стоит лишь выйти на пробу. Встанешь на первую вешку, оглянешь взором предстоящий фронт, сплюнешь и произнесешь благословенное «ёб твою мать». А из динамика телефона тебе отвечает лектор Петухов. «Давайте начнем!»: говорит он. А действительно, давайте начнем! И с этими словами ебнешь свою профилактическую соточку, затянешься поглубже чем бог послал и выпуская дым, начинаешь орудовать тесаком, вязать ленты, писать и бесконечно фотографировать.

102_4755

Прежде чем вы решитесь ввязаться в это дело, нужно понимать куда именно вам предстоит ехать. Как найти вырубки нужного типа леса, возраста, площади и транспортной доступности? Если вы сможете найти где-то карту с такими данными — честь вам и хвала. Но практика показывает, что самые ценные инструменты, для изготовления которых отводятся месяцы предполевых работ всегда приходится собирать в последний момент на коленке. Другими словами, нам нужно составить такую карту самому, иначе все у нас пойдет через жопу. Погнали?!

Карта рубок. Что есть рубки с точки зрения дешифрирования? правильно, рубки есть видоизмененный лес. Значит не ебем себе мозг, а прямо так, английским по белому пишем в поисковой строке браузера: «forest change map». По первой же ссылке попадаем на известный проект Global Forest Change:

111

Классная штука этот GFC. Спецы из Мэрилендского университета, Гугла и Геологической службы США, обработав огромное количество ландсатных снимков, выдали в качестве результата данные по изменению лесного покрова за период с 2000 по 2012 гг. Это то что нам надо, скачиваем данные на нужный нам регион в формате GeoTiff.

Теперь этот слой нужно разнести по типу леса, возрасту, площади и транспортной доступности. Сразу скажу, что первое — больше из области фантастики, ибо до тех пор, пока мы используем в качестве лесной типологии псевдонаучные фантазии времен раннего палеолита, никакой хитрый алгоритм применить не удастся. Да в этом и нет особой нужды, ибо как вы понимаете, основная доля всех рубок представляют собой кисличники, реже свежие черничники. Я бы на месте лесозаготовителей тоже всякого рода долгомошники вертел на харвестере, ибо рубль выберешь, рубль двадцать в гать утопишь.

102_4492

Но зато разбиение данных по остальным параметрам уже дело техники. Для начала векторизуем наш растр в QGis:

222

Из производного шейпа аттрибутивной выборкой по возрасту рубки извлекаем новый полигональный слой. Далее, через калькулятор полей считаем площадь каждого полигона, и удаляем слишком крупные и мелкие полигоны. Остается только исключить рубки, находящиеся в самых недоступных ебенях. Но это тоже не космос: скачиваем через overpass дорожную сеть OpenStreetMap, Строим вдоль проезжих дорог буферную область, доступную для пешего подхода и после этого удаляем все полигоны рубок, которые не пересекаются полученным буфером.

Все, слой готов. Экспортируем его в kml и  SAS.Планету, настроив подходящий вид:

333

Основной недостаток такого метода в том, что в выборку попадают рубки вытянутой и неправильной формы, совершенно неудобные для закладки учетных площадок. Кроме того, помимо рубок, встречаются еще естественные усыхания, пожары, ветровалы и подтопления. Последние, благодаря бобрам, особенно часто. Редкостные, скажу я вам, мудаки, эти бобры. Мало того, что эти пидоры столько леса хорошего затопили, так они еще и невкусные как водоросли. Их что жарь, что вари — все какая-то поебень получается.

Загружаем данные в навигатор и вперед — рубить ветки, месить говно и давить фиолетовые грибы

102_3089

Можно ли размещать площадки на волоках и в каналах? С одной стороны это тоже часть территории. С другой стороны, размещение учетных площадок в таких местах вносит не отслеживаемую погрешность. Вопрос можно поставить даже шире: уместно-ли рассматривать общие показатели восстановления для территории с комплексными видами нарушений? Правильно, неуместно. Пасеки — отдельно, волока — отдельно, земля — крестьянам, мудаков — нахуй.

102_4557Существует несколько принципов, которыми следует руководствоваться приступая к любым полевым работам. Конечно-же, следует помнить о нарастании коэффициента обалдевания: с каждым разом вы, вне зависимости от вашей старательности, будете выбирать наиболее легкие для описания площадки. Это неизбежно приводит к систематическому занижению результатов на 5-15%. Избежать этого можно путем формализации процедуры выбора точки описания: например подобно геоботаникам кидать дрын, служащий, после падения, стороной учетной площадки. Можно и протягивать на определенное расстояние рулетку по выбранному пеленгу. Но этот подход работает плохо даже на рубках трехлетней давности

102_3350

Как не вымеряй расстояние на вырубке по рулетке, все равно будет лажа. Либо закрадывается ошибка за счет изгибов рулетки, либо за счет пробики створов колоссально возрастает трудоемкость. Не ебите себе мозг, отмеряйте расстояние шагами, контролируйте себя по навигатору и не забывайте про коэффициент обалдевания.

Любые поточные полевые наблюдения кроют в себе опасность смещения данных. Стоит вам пропустить наблюдение на одной из учетных площадок, как ценность всех дальнейших наблюдений оказывается равной нулю. Но каждый раз заполнять чек-лист слишком затратно по времени. Поэтому мой вам совет: синхронизируйте все что только возможно. И немедленно. Если вы стоите на восьмой учетной плошадке, пусть номер вашей точки в навигаторе будет «508», а номер фотографии «18». Организуйте все так, что-бы пропущенное наблюдение моментально бы искажало конструкцию данных.

Нет ничего более тупого чем бесконечно записывать номера фотографий. Если вы синхронизировали нумерацию наблюдений, то вам стоит записывать только номера фотографий в точках контроля и номера ошибочно сделанных снимков. По завершению цикла наблюдений, просто суммируйте количество фотографий для дополнительной проверки. Ну и конечно же не забывайте про снимки-хуимки.

Очень часто люди не могут отделить фотографии одного ряда наблюдений от другого. Ну а хули, спрашивается вы фотографировали площадки на одной пробе, потом перешли через дорогу и не сделав ни одного лишнего кадра приступили к фотографированию площадок другой пробы? Естественно, потом при сортировке снимков приходится морщить ум и сравнивать время и содержимое кадра. Делайте проще, перед началом каждой пробы делайте несколько снимков-хуимков: фотографируйте какую-нибудь дичайше специфическую ебанину, например свой еблет, или рукав, или бланк с описанием. Помимо упрощения сортировки снимков, это позволит вам получить психоделический набор ебанутых фотографий для плаката «Я в двадцать пятый раз спрашиваю, что это за хуйня?»

hand

Стоит ли говорить о том, что на пробе вы записываете не количественные, а качественные показатели? Правильно не стоит. Потому что любые количественные измерения есть суть более формализованные качественные. И если в одной графе бланка записано «87 берез», а в другой «92 березы», только безумец будет утверждать, что во втором наблюдении на пять берез больше. Разумный человек сразу понимает, что на обоих площадках одинаковое количество подроста, чуть меньше сотни стволиков, но определенно больше полусотни. И во втором наблюдении их может оказаться чуть больше, хотя если подсчитать, может и чуть меньше. «А чего-же не подсчитать их точно?» — спросит какой-нибудь далекий от биометрии человек. А подсчитать их точно невозможно, ибо натуральные числа используемые для счета представляют собой слишком грубый инструмент, не позволяющий описывать переходные состояния. Каждый стволик считается по отдельности, но в какой момент растущий стволик отличается от новой ветви, особенно если речь идет о корневой поросли? Нет, коллеги, натуральный счет тут не подходит, да и действительные числа едва ли применимы. Я уж не говорю о космической сложности таких измерений.

102_4321

Нахрена столько сложностей в подсчете кустов? А сложностей никаких и нет. Рост профессионального геоботаника составляет один метр семьдесят восемь сантиметров. Поэтому для определения количества подроста на гектар, ему достаточно сосчитать количество стволов, на которые он упадет если выпьет на стакан больше положенного и умножить полученный результат на тысячу. Причем, поскольку упасть он может в разные стороны, подсчет стволиков ведется на всей площади круга, радиусом 1,78 м. Обернулся вокруг себя — видишь, что при падении непременно подомнешь под себя три елки и пять берез. Следовательно, на гектаре три тысячи стволов елового подроста и пять тысяч подрастающих берез. Если вам трудно представить, как вы пьяный валяетесь по кустам или ваш рост далек от идеала, можете крутить вокруг себя рейку аналогичной длины, а еще лучше приспособьте для этого дела телескопическую удочку. Впрочем, навык приобретается быстро.

В чем же секрет? Да все просто: Pi*r^2 => 3.14*1.78*1.78 ≈ 10 кв. метров. Гектар есть 10 000 кв. метров, а следовательно наша круговая площадка есть тысячная часть гектара.

Гораздо сложнее определять не количество, а возраст подроста. Если у сосны еще можно быстро подсчитать количество мутовок, примерно соответствующее числу прожитых лет

102_4702

то с елкой уже сложнее, мутовки у нее выражены гораздо хуже

102_4754
А у лиственных вообще хрен возраст определишь. Разве что по числу побегов или годовым кольцам, но все это разовые замеры. Обычно прикидываешь зависимость возраста от высоты для нескольких модельных стволиков, и далее интерполируешь сотни и тысячи наблюдений.  Ценность таких данных сами можете себе представить. С другой стороны, разве можно получить бессмысленные данные иначе как занимаясь бессмысленным делом?

Очередной день рождения молодой березки — место нарастания нового побега.

108_5032

Нельзя забывать о том, что для сосны и елки подчас не столь важен возраст и количество, сколько жизненное состояние. Определяется оно просто. Подходите к дереву:

108_4994

И делаете так:

108_4995

Еще раз продемонстрирую. Подходите к дереву:

108_5026

Хуяк!

108_5028

А далее руководствуетесь вот этой схемой определения жизненного состояния:

shema

При планировании подобных исследований, особое внимание следует уделить времени проведения работ. В условиях Северо-Запада Русской равнины, сплошные рубки обычно приводят к повышению уровня грунтовых вод. Конечно, если вам предстоит работать преимущественно в скальных, лишайниковых или брусничных типах то все ок:

102_4673Но скорее всего, вам придется обследовать долгомошники, черничники и кисличники:

102_4757

Нетрудно догадаться, что если вы решите работать в этих местах в начале лета, вас непременно заебут комары. А если перенесете работы на осень — замучаетесь подсчитывать лиственные породы. Листопад у затененного подроста и подлеска начинается во второй половине августа, причем уже в двадцатых числах бывает трудно отличить осину от березы, и живую рябину от сухой ветки. Поэтому конец июля — начало августа — ваше все.

Не всегда разумно идти к рубке кратчайшим путем. Ведь срубленный лес как-то вывозили, а значит к любой рубке идет дорога. В каком она состоянии это уже отдельный вопрос.

102_4555

При подготовке маршрута, выбираете место наибольшей концентрации подходящих рубок, связанных между собой достаточными для неутомительного продвижения дорогами и потрясающие прогулки по лесной глуши вам гарантированы. Главное, что-бы погода была не как в это лето: каждый день либо мелкий нудный дождь, либо грозовые ливни.

102_4583

С другой стороны «полное отторжение от бреда нашего» вам гарантировано. Да и как может быть иначе в условиях, когда последние мировые новости узнаешь из лесохозяйственных столбиков?

108_4996

Да, дожди утомляют, но с другой стороны комаров и клещей мало. Зато много грибов, а брусники вообще как говна:

102_4553

И все же мне сказочно повезло. Окончание лета я встретил в Сланцевском районе. Дожди прекратились на целую неделю и все живое выползло погреться и просохнуть перед наступлением первых холодов.

Вылезли кистехвостки (Orgyia antiqua):

102_3369Вылезли семиточечные божьи коровки (Coccinella septempunctata):

108_4790

и разная другая живность

108_5033

Только гадюк стало гораздо меньше — весь август они ползали под ногами, что довольно сильно меня напрягало ибо змей я панически боюсь с раннего детства. Глядя на всю окружающую красоту, просто нельзя было не вспомнить, что даже живущий один год жук-навозник умеет ориентироваться по звездам, а я за четверть века так ничему и не научился.

dscn9008

Зато каждый вечер после работы, я выбирал наиболее живописное место, собирал дрова, набирал из ближайшего ручья или лужи воду, любуясь попутно великолепным закатом.

108_4964

Темнота стала наступать гораздо быстрее чем в начале лета. Я укладывал на свою лежанку рюкзак, разводил костер и устраивался поудобнее.

108_4905

Подогревал себе фасоли в помидорном соусе, кипятил крепкий чай и наливал маленькую рюмку водки

108_4907

После, выпив и закусив, откидывался на спину и закуривая, посылал огоньком сигареты сигналы в самые глубины млечного пути. У меня была своя маленькая программа «SETI» и звезды охотно мерцали мне в ответ. Так я и засыпал, без всякой палатки, укрываясь на ночь исключительно звездным небом. Утром меня ждал новый маршрут, днем — новые обследования, а вечером — новый уютный костер.

Однажды утром я проснулся от холода. Костер погас, ветер гнал кучевые облака и спешить мне было некуда. Лето закончилось, а вместе с ним завершились работы по оценке лесовозобновления на вырубках. Мне пора было возвращаться обратно — до конца полевых работ оставалось менее полутора месяцев. Вскипятив себе чаю я собрал свой нехитрый скарб и закопав кострище, направился в сторону ближайшей дороги.
108_5040

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.

Математическая формализация единиц растительного покрова

Математическая формализация единиц растительного покрова

В основе «классических» методов классификации растительного покрова (Александрова, 1969) положены принципы булевой логики, которая опирается на следствие аддитивного свойства множеств (образование непересекающихся подмножеств при делении множества).

Для сложно устроенных (Растригин, 1981) природных систем, характерна не аддитивность, а эмергентность признаков.  Пренебрежение этим фактом ведёт к тому, что растительность внутри синтаксонов недостаточно охарактеризована, либо число синтаксонов неоправданно велико.

Используемые классификации не годятся для количественного представления выраженности тех или иных синтаксонов, что является тормозом для изучения структуры и динамики растительности. Требуется метод разделения растительного покрова на математически формализованные единицы.

Метод классификации растительности, который я предлагаю построен на обобщённом математическом аппарате теории множеств. Характеристика синтаксонов базируется на теории нечётких множеств (Заде, 1976).

Растительное сообщество представляет собой конечную группу, в связи с чем, признается дискретность пространственных границ. В тоже время, растительное сообщество не является примером непрерывного множества, поэтому описать его границу непрерывной, всюду дифференцируемой кривой невозможно. Таким образом, пространственные границы дискретны, но средствами эвклидовой геометрии выразить их невозможно (псевдоконтинуум).

Пространственные границы формализованы как мажорирующий контур растений. Если представить, что для каждой клетки растения характерны три координаты положения и координата времени, то мажорирующий контур будет проходить через клетки с максимальным значением координат. В самом простом случае это будет контур с параметрами равными максимальной высоте, длине и ширине растения, изменяющийся со временем, но сохраняющийся до момента гибели последней особи. В общем же случае, мажорирующий контур представляет собой объект с фрактальными границам.

Биологической основой новой классификации является трансформированный эколого-доминантный метод разделения растительного покрова (Александрова, 1969). Наличие эдификаторных свойств разной силы предполагается у всех особей сообщества. Основанием для выделения единиц растительности является степень обилия видов или групп видов. Она выражается через объем, занимаемый видами в пространстве (заполненность мажорирующего контура).

Основной единицей растительного покрова является специалитет – группа растений одного вида, целиком занимающая в пространстве объём своего мажорирующего контура.

Каждый специалитет обладает свойством истинности, выражающим степень его принадлежности к тому или иному синтаксону. Истинность характеризует степень заполненности мажорирующего контура органами растений. Примером абсолютно истинного  специалитета (истинность равна 1) можно считать накипной лишайник Rhizocarpon geographicum (L.) DC.:

IMG_1332

 

Большинство специалитетов имеет значительно меньшую истинность.  Так расчётная истинность еловых специалитетов на Северо-Западе России составляет в среднем 0,001-0,003.

Специалитеты объединяются в группы. Группы — это комплекс специалитетов в границах мажорирующего контура доминантного специалитета. Во многом этот класс напоминает эколого-ценотическую группу или тип леса в лесной типологии (Федорчук и др., 2005). В естественных лесах Северо-Запада России встречаются лишайниковая, кустарничковая, мелкотравная, неморальная, сфагновая, багульниковая, долгомошная, болотнотравяная, таволжная и приручейная группы (Голубев, 2012). Луга представлены насыпной, влажнозлаковой, злаковой и травяной группами (на основе данных: Нешатаев, Егоров, 2006). Поскольку мажорирующие контуры специалитетов (в том числе доминирующих) пересекаются, зачастую наблюдается пересечение групп.

Группы формируют формы. Формы — комплекс групп, занимающих в пространстве объем, ограниченный мажорирующим контуром групп с единой жизненной формой доминантов. Выделены древесные, кустарниковые, кустарничковые, травяные, моховые, лишайниковые, водорослевые, лиановые, подушковые и гетеротрофные формы.

Если особь вида s одновидового сообщества S={s1, s2, s3,…, sn} представить как множество клеток с параметрами: длина, ширина, высота, время s={(x1, y1, z1, t1) , (x2, y2, z2, t2),…, (xn, yn, zn, tn)}, то понятие специалитета можно формализовать как множество Sp={s1, s2, s3,…, sn}, такое, что:

Дальше в исходном тексте шли формулы, а так-же формализация понятий группы и формы. Но за давностью лет информация проебалась. Если не ошибаюсь, полный текст опубликован в сборнике материалов конференции «Математическое моделирование в экологии», что проходила в Пущино между 2010 и 2014 годами. Там же есть и недостающие формулы. Я их здесь публиковать не буду, поскольку, во-первых, у меня их почему-то нет под рукой, во-вторых, я сейчас еду в уазике и по тряской дороге пью пиво, а в-третьих, хуйню эту все-равно никто читать не будет, так что и так сойдет.

Допустимые пределы использования теории нечетких множеств в экологическом моделировании

Описаны допустимые пределы использования теории нечетких множеств, обусловленные синергетическим эффектом в природных системах

1. Введение

Успешное применение теории нечетких множеств (Заде, 1976) в технике привело к возрастанию популярности нечетких вычислений в других сферах, в том числе в экологическом моделировании. Моделирование растительного покрова с помощью нечетких множеств позволяет объединить континуальный и дискретный подход в рамках одной модели (Голубев, 2012). Это создает ошибочное ощущение универсальности данного подхода. Допустимые пределы использования теории нечетких множеств, как и факторы, обуславливающие эти пределы до сих пор не определены.

2. Применение теории нечетких множеств

Теория нечётких множеств представляет собой развитие классической теории множеств. В отличии от последней, в теории нечетких множеств один элемент может принадлежать одновременно нескольким множествам. При этом степень принадлежности его к тому или иному множеству выражается при помощи функции принадлежности (характеристической функции). Значение характеристической функции обычно является дробным числом в диапазоне от 0 (элемент абсолютно не принадлежит множеству) до 1 (абсолютная принадлежность элемента множеству) (Заде, 1976).

В качестве примера применения теории нечетких множеств в экологических моделях можно привести нечеткую типологию лесов Северо-Запада России (Голубев, 2012). Данная типология основана на новейших лесотипологических исследованиях (Федорчук и др., 2005) и принципах классификации нечетких множеств (Заде, 1976). Серии типов леса в типологии выделяются на основе обилия групп индикаторных видов. Для каждой серии характерна индикаторная группа с уникальным набором видов. Растительное сообщество может одновременно относиться к одной (истинной) серии или нескольким (переходным) сериям. Истинная серия характеризуется присутствием только одной индикаторной группы с суммарным проективным покрытием травяно-кустарничкового и мохово-лишайникового яруса 100 %. Показатель истинности серии рассчитывается как мера количественного сходства (например, коэффициент Чекановского (Словарь…, 1989)) между рассматриваемым растительным сообществом и истинной серией типа леса.

Одним из ключевых преимуществ такой типологии является возможность обоснованной интерполяции данных. Зная значение индикационных параметров (например, агрохимических почвенных показателей) в истинных типах леса (или типах с известной истинностью), мы можем рассчитать эти параметры для произвольного участка леса на основе его нечетких лесотипологических показателей (близости к тому или иному типу леса). Результаты расчетов будут содержать погрешность, иногда значительно искажающую результаты. Основной причиной данной погрешности является неприменимость теории нечетких множеств к описании природных систем, которая проявляется в возникновении синергетического эффекта при объединении различных множеств природных объектов.

3. Синергетический эффект при объединении нечетких множеств

Синергетический эффект — эффект взаимодействия нескольких систем, характеризующийся тем, что их совместное действие существенно превосходит простую сумму действий каждого отдельного компонента (Жилин, 2004). Частным случаем синергетического эффекта является эмергентность — свойство факторов образовывать при совместном влиянии новый фактор, отличный от исходных и от их суммарной мощности.

В нечетком типологическом ряду «лишайниковая-кустарничковая-мелкотравная» (серии типов леса) (Голубев, 2012), кустарничковая серия не является простой механической смесью лишайниковой и мелкотравной серий. В связи с этим индикационные показатели, рассчитанные на основе близости кустарничкового типа леса к лишайниковому и мелкотравному будут содержать определенную ошибку. Величина этой ошибки может быть использована как показатель мощности синергетического эффекта: чем больше расхождение реальных данных с расчетными, тем менее сообщество похоже на механическую смесь других растительных сообществ (и тем менее применимы к нему разработанные для других типов леса хозяйственные мероприятия).

4. Расширение пределов использования теории нечетких множеств

Из приведенного примера следует, что теорию нечетких множеств допустимо применять лишь для систем с незначительным синергетическим эффектом. С более примитивной лесохозяйственной точки зрения это устранимо за счет введения поправочных коэффициентов, рассчитанных указанным методом для каждого из типов леса. В то же время, невозможно построение на основе теории нечетких множеств аппарата, пригодного для анализа состояний детерминированного хаоса в природных системах.

Математическим аппаратом, расширяющим теорию множеств может служить аппарат субъективных вычислений, в котором изменение характеристической функции принадлежности элемента к одному из двух подмножеств не влияет на характеристическую функцию принадлежности элемента ко второму подмножеству.

5. Выводы

Применение теории нечетких множеств допустимо в системах с пренебрежимо малым синергетическим эффектом объединения систем. Ограниченно эту теорию допустимо использовать в практической деятельности с использованием поправочных коэффициентов на синергетический эффект (эти же коэффициенты возможно использовать в качестве меры тесноты взаимосвязи элементов в растительном сообществе). Для характеристики состояний детерминированного хаоса в экологических моделях применение теории нечетких множеств недопустимо.

Нечеткий пацанчик

В труды Лотфри Заде я влюбился с первого прочтения и до сегодняшнего дня любовь эта не только не угасла, но даже окрепла, подведя меня к открытию субъективной логики. Говоря о безмерности такой страсти, достаточно хотя-бы вспомнить историю того утра, которое я провел в компании со свежеприбывшим в часть азером, застав его в армейском толчке с гашишем вместо тряпки. Его родители и предположить не могли, что выбрав имя знаменитого математика, они оберегли сына от хорошей пиздюлины на фоне журчащих чаш Генуя. Судя по тому, как он прожигал дырку в бутылке из под «фанты», проблема здоровья его совершенно не интересовала. Я отобрал у этого идиота бутылку и раскуривались мы с ним через нормальную полторашку отечественного уставного лимонада «Дюшес».

С тех пор я постоянно вижу возможности эффективного применения аппарата фаззи-логики как в научных, так и в сугубо прикладных задачах. Ведь только глупец не замечает того, что показатель неэвклидовой размерности в сложных системах есть не что иное, как значение характеристической функции истинности. Это столь же очевидно, как и то, что пиво выпитое до выдоха после первой затяжки индифферирует ваши ощущения социальной несправедливости и классовой неполноценности.

Простой пример. В процессе классификации растительности теряется часть информации о классифицируемых объектах (их «индивидуальные особенности») [5]. Это приводит либо к недоиспользованию, либо к перерасходу ресурсов окружающей среды и производства.

Вот было бы заебато, усовершенствовать имеющуюся типологию лесов Северо-Западных районов России [5], для возможности учета индивидуальных особенностей растительного покрова! Такая типология была-бы актуальной при проектировании объектов строительства, сельского и лесного хозяйства.

Говно-вопрос! Для этого только требуется современную типологию [5] перестроить на основе теории нечетких множеств [1].

Классификации лесной растительности, использующие теорию нечетких множеств неизвестны. Аналогом нечеткой классификация в лесной таксации можно считать метод характеристики состава древостоя (Чистые насаждения – классы, коэффициенты в формуле состава древостоя – значения характеристических функций, определяющих степень приближенности к каждому классу). Теоретические аспекты нечетких классификаций рассматриваются в [2].

Я, например, когда покупал в полуторалитровых бутылках портвейн «Агдам» (такие бутылки с углублением для руки) всегда представлял себе двухуровневую типологию. Наименьшая единица – тип леса, выделяется аналогично [5] (на основе преобладающей породы и серии типов леса). Серии типов леса (далее – «серии») выделяются на основе обилия групп индикаторных видов [5]. Для каждой серии характерна индикаторная группа с уникальным набором видов. Растительное сообщество может одновременно относиться к одной (истинной) серии или нескольким (переходным) сериям. Истинная серия характеризуется присутствием только одной индикаторной группы с суммарным проективным покрытием травяно-кустарничкового и мохово-лишайникового яруса 100 %. Показатель истинности серии рассчитывается как мера количественного сходства (коэффициент Чекановского, Эвклидово расстояние и др. [4]) между рассматриваемым растительным сообществом и истинной серией типа леса.

Да что там говорить, я даже серии типов леса выделил:

1. Лишайниковая (ЛШ). Основные индикаторные виды: Arctostaphylos uva-ursi, Carex ericetorum, Cladonia amaurocraea, Cladonia unicalis, Cladina arbuscula, Cladina rangiferina, Cladina stellaris, Cetraria islandica, Licopodium complanatum. Вспомогательные индикаторные виды: Polytrichum juniperinum, Polytrichum piliferum;

2. Кустарничковая (КТ). Основные индикаторные виды: Vaccinium myrtillus, Vaccinium vitis-idaea. Вспомогательные индикаторные виды: Melampyrum pratense;

3. Мелкотравная (МТР). Основные индикаторные виды: Majanthemum bifolium, Trienthalis europaea, Rubus saxatilis, Luzula pilosa, Oxalis acetosella, Pteridium aquilinum. Вспомогательные индикаторные виды: Dryoptheris carthusiana, Linnaea borealis, Melampyrum sylvaticum, Orthilia secunda, Lycopodium annotinum, Platanthera bifolia;

4. Неморальная (НЕМ). Основные индикаторные виды: Melica nutans, Viola riviniana, Carex digitata, Pyrola rotundifolia, Paris quadrifolia, Aegopodium podagraria, Pulmonaria obscura, Stellaria holostea, Actaea spicata, Lathyrus vernus. Вспомогательные индикаторные виды: Veronica officinalis, Veronica chamaedrys, Milium effusum, Dryoptheris filix-mas, Anemone nemorosa, Hepatica nobilis, Galeobdolon luteum, Rhodobryum roseum, Ranunculus cassubicus, Asarum europaeum, Viola mirabilis, Myosotis sylvatica, Galium odoratum;

5. Сфагновая (СФ). Основные индикаторные виды: Carex globularis, Sphagnum girgensohnii, Sphagnum capilifolium, Polytrichum commune, Sphagnum magellanicum. Вспомогательные индикаторные виды: Rubus chamaemorus, Molinia coerulea, Aulacomnium palustre, Sphagnum wulfianum;

6. Багульниковая (БАГ). Основные индикаторные виды: Ledum palustre, Chamaedaphne calyculata, Vaccinium uliginosum, Oxycoccus palustris, Andromeda polifolia, Eriophorum vaginatum, Empetrum nigrum, Drosera rotundifolia, Oxycoccus microcarpus, Sphagnum fuscum. Вспомогательные индикаторные виды: Sphagnum angustifolium, Carex pauciflora, Carex limosa, Betula nana;

7. Долгомошная (ДОЛ). Основные индикаторные виды: Pleurozium schreberi, Hylocomium splendens, Dicranum scoparium, Dicranum majus, Dicranum polysetum;

8. Болотнотравяная (БТР). Основные индикаторные виды: Comarum palustre, Menyanthes trifoliate, Equisetum fluviatile, Carex lasiocarpa, Phragmites australis, Calla palustris. Вспомогательные индикаторные виды: Carex rhynchophysa, Scirpus sylvaticus, Solanum dulcamara, Carex vesicaria, Naumburgia thyrsiflora, Equisetum palustre, Carex acuta, Eriophorum polystachyon, Sphagnum riparium

9. Таволжная (ТАВ). Основные индикаторные виды: Filipendula ulmaria, Geum rivale, Ranunculus repens, Galium palustre, Viola epipsila, Cirsium oleraceum. Вспомогательные индикаторные виды: Caltha palustris, Carex cespitosa, Scutellaria galericulata, Cardamine amara, Impatiens noli-tangere, Chrysosplenium alternifolium, Equisetum pratense, Calliergon cordifolium, Plagiomnium undulatum;

10. Приручейная (ПР). Основные индикаторные виды: Athyrium filix-femina, Dryopteris expansa, Deschampsia cespitosa, Rubus-idaeus, Gymnocarpium dryopteris, Plagiochila major. Вспомогательные индикаторные виды: Phegopteris connectilis, Cirsium heterophyllum, Crepis paludosa, Circaea alpine, Aconitum septentrionale, Plagiomnium medium, Sphagnum squarrosum.

Что у нас тут? Брусничная серия говорите, согласно [5]? А это что? Ах, это тоже брусничная? А это? Позвольте, сударь, может мы прекратим отметать явные различия в увиденном и согласимся с тем, что наша прогулка проходит по кустарничково-лишайниковому типу КТx ЛШy, где x и y просто принимают различные значения?

Нечеткая классификация более достоверно описывает условия произрастания. Так при сравнении серий типов леса и ценозов в координатной системе, где оси означают богатство и влажность (рисунок) видно, что большинство растительных сообществ, которые по старой классификации относятся к «чистым» (лишайниковая, таволжная) на самом деле являются переходными. Ординация произведена по методу [3]. Проективное покрытие основных индикаторных видов принималось больше 8%, вспомогательных – единично.

ramensk
Рисунок. Четкие [5] (серый цвет) и нечеткие серии типов леса соординированные по влажности и богатству почвы.

 

Использование нечеткой типологии дает нехуевые преимущества:

1. Возможность более точного определения и планирования объема необходимых работ.

2. Допустимость менее детального обследования территории, поскольку существует возможность обоснованной интерполяции данных.

3. Возможность более обоснованного утверждения границ проектных решений.

А ведь это только те преимущества,  которые очевидны для любого дегенерата! Я даже молчу о том, что критерий истинности растительного сообщества открывает нам необычные возможности прогноза динамики растительных сообществ как систем с детерминированным хаосом, над чем уже не одно десятилетие бьются геоботаники, экологи и математики разных стран.

— Говно это, а не типология, прокомментировал мой доклад известный геоботаник В.И. Василевич. Он, конечно, человек интеллигентный, выразился мягче, но я сразу понял, что разработал действительно хорошую типологию.

Или вот вам, другой пример. Потребовалось однажды нитку ЛЭП вести через ООПТ [6]. А тогда все дико задрачивались на лобарию пульмонарию и мирику гале. Но восковник в месте проектирования не растет, а вот лишай надо было оберегать всеми силами. Да и кроме него хватало видов, которые требовалось охранить. Нужна была карта на которой сразу бы читался породный состав во всем его многообразии, полнота древостоя, да еще, что-бы карту эту можно было как подложку использовать. Так, что-бы человек смотря на карту сказал, что в этой точке лес гуще и елки больше. Не в абсолютных показателях, их можно и из таксации посмотреть, а именно относительно прилегающих участков.

При такой задаче, обычным планом лесонасаждений можно только жопу подтереть.

четкая

 

И никакие ГИСы (а в то время был только старый добрый ArcView 3.2a) вам не помогут решить эту задачу, пока вы не откроете свое сердце фаззи-множествам и не смиритесь с мыслью о том, что четкость элементов карты может быть не только достоинством, но и недостатком.

Я даже больше скажу: булевы классификации допустимы лишь для качественно различимых объектов. Примение дискретного деления для количественно разнородных объектов в областях, связанных с эксплуатацией природных ресурсов есть экономическое и экологическое преступление. Картограф, проводящий линию обязан нести ответственность не меньшую, чем врач делающий надрез. В следующий раз, когда будете четырьмя точками озеро обклацивать, представьте, что так-же хирург будет вашу опухоль вырезать.

Но все-что связано с природными ресурсами у нас не логично, а упраздненное в 2007 году лесное хозяйство и вовсе парадоксально. У нас квартала квадратные, а выдела имеют форму животных из ЛСД-шного наркотрипа, в то время как должно быть совершенно наоборот! Просто почувствуйте масштабы пиздеца. В сельском хозяйстве, где все на порядок проще, сходные вопросы поднимал, если не ошибаюсь, академик Виноградов, но один хрен за пределы опытных полей Новочеркасского НИИ виноградорства ничего не сдвинулось.

Так что-же делать? Все? Пиздец? Спокойно, товарищи! Это как плавание: для начала перестаньте бояться воды. В нашем случае, перестаньте бояться того, что вы не сможете, указав на карте точку, озвучить абсолютное значение показателя в этой точке. Оно вам нахуй не надо: важно знать, что в этой точке показатель больше чем в соседней. Распределяем цвета по породам, согласно правилам оформления лесотаксационных документов, далее создадим отдельные слои по каждой породе, установив для каждого выдела прозрачность, пропорциональную четверти полноты древостоя в этом выделе. Если распечатать каждый из слоев, получится карта полноты ельников, карта полноты сосняков и т.д. А теперь магия — наложим слои друг на друга.

нечеткая

 

Согласен, выглядит непривычно. Чем ярче цвет — тем гуще лес. Чем чище цвет — тем однороднее состав. Конечно, это только условно нечеткая карта — что поделать, исходные данные накладывают известные ограничения. Сама карта тоже явно требует доработки стиля, однако стоит ли требовать игру актеров от фильма «Прибытие поезда на вокзал Ла-Сьота»?

— Говно это, а не карта, прокомментировал мое творение друг и по совместительству известный в узких кругах геолог. Он, конечно, человек интеллигентный, выразился жестче, но я сразу понял, что разработал действительно хорошую карту.

Жаль только за время жизненных пертурбаций оригинал этой карты исчез, оставив после себя только свою уменьшенную копию:

fuzzymap

 

А парня того, говорят, через пол-года менты в увольнении взяли с целым пакетом травы. И ничего, подержали пару часов и отпустили. Видимо в школах милиции тоже изучают нечеткие множества.

 

Литература:

1. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений / Пер. с англ.— М.: Мир, 1976.— 167 с.;

2. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения: Пер. с англ. / Под ред. Р.Р. Ягера. – М.: Радио и связь, 1986, — 408 с.;

3. Раменский Л.Г., Цаценкин И.А., Чижиков О.Н., Антипин Н.А. Экологическая оценка кормовых угодий по растительному покрову – М.: Государственное издательство сельскохозяйственной литературы, 1956, 472 с.;

4. Словарь понятий и терминов современной фитоценологии / Б.М. Миркин, Г.С. Розенберг, Л.Г. Наумова. – М.: Наука, 1989. – 223 с.;

5. Федорчук В.Н., Нешатаев В.Ю., Кузнецова М.Л. Лесные экосистемы северо-западных районов России: Типология, динамика, хозяйственные особенности. – С.-Пб., 2005. 382 с.

6. Материалы комплексного экологического обследования участков территории, обосновывающие внесение изменений в положение о природном комплексном заказнике регионального значения «Лисинский». — С.-Пб., 2011. 159 с.

Растительность петербургского Новодевичьего кладбища

«Обожаю склепы. Обожаю чугунное литье»

Штык из «ДМБ»

Пока кладбища остаются неизбежной частью антропогенного ландшафта, ведение хозяйства на них — актуальная задача. Ладно, ладно, это было официальное вступление к статье. На самом деле, лет пять назад мне предложили слегонца рубануть лавандосов и потусить недельку на одном из петербургских погостов. В результате появилась статья, которую я где только не публиковал. Возможно вы даже слышали о ней прежде. И что? У меня сегодня вечер ностальгического мортидо, так что не доебывайтесь.

Как сейчас помню: был не то конец мая, не то начало июня. Холодно, аж жопа, что ни день, то дождь. В незнакомых мне поднебесных кабинетах кому-то взбрело в голову узнать возраста деревьев, растущих на территории Новодевичьего кладбища. Нахуя я понятия не имею, так что не спрашивайте. Не знаю почему, но в тот год во всем Питере не нашлось человека, готового эту работу выполнить, поэтому, я поклал хуй на предложение заняться колкой пизженных дров и на первом же автобусе отправился к питерским покойникам.

Поскольку все фотки того периода проеблись куда-то, даже не показавшись мне на глаза, публикую декабрьские фотографии. Я сделал их незадолго до наступления 2014 года, по дороге к офису, где продавал битые и краденые автомобили.

IMG 1664 - Nieizv_

IMG 1619 - Nieizv_

 

Не требуется большого ума, что-бы понять бредовость идеи подеревного бурения на кладбище. Здесь надо было работать с обоснованной экстраполяцией небольшой выборки, а это автоматически предполагало необходимость изучения динамики прироста, характеристики растительности и почвенно-грунтовых условий. Поэтому, помимо бурения, хотел бы я того или нет (а я хотел), потребовалась геоботаника.

IMG 1636 - Nieizv_

 

Между кладбищенскими аллеями я заложил 15 пробных площадей, на которых сделал геоботанические описания и отобрал образцы древесины (керны). Каждая проба имела примерный размер 20х20 м. В описаниях учитывал преимущественно доминирующие и константные виды, поскольку, во-первых, на каждом кладбище всегда полно интродуцентов, которые ни один систематик в жизни не определит, а во вторых, кладбище — это вам не опытное поле. За несколько веков там столько оград установили, что сломать на такой работе ноги было более чем вероятно. Да и пиздюлей можно от безутешных родственников отхватить.

Помимо описаний, я провел еще и маршрутное геоботаническое обследование захоронений, использованное в дальнейшем при составлении карты живого напочвенного покрова.

Названия сосудистых растений, которые вы встретите ниже, даны по таксономическому сборнику С.К. Черепанова, мхов по (М.С. Игнатов и др., 2004).

Всего на кладбище я отобрал 44 керна (обычно, по три с каждой пробной площади). Керны извлекал с высоты 1 м, преимущественно с западной стороны. При обработке, одну из сторон каждого керна зачищал наждачной бумагой, после чего керны отмокали в воде 15-25 минут (Методы…, 2002). Для измерения колец внедрил собственное ноу-хау: сканировал керны с разрешением 600 dpi, после чего загружал растры в AutoCAD, где измерял кольца с точностью до 0,01 мм:

rthys

 

Условия местообитания оценивал с помощью метода экологических шкал (Л.Г. Раменский, 1956). В общем, не ищите тут какой-либо науки. «Одна проза, причем вульгарная».

 



Растительность кладбища представлена тремя ассоциациями:

Ассоциация Acerеtum aegopodiosum

Ассоциация распространена на большей части кладбища. Главный доминант травяно-кустарничкового яруса Aegopodium podagraria. Проективное покрытие живого напочвенного покрова в затененных местах 50%, при осветлении, за счет разрастания сныти увеличивается до 100%. В зависимости от содоминирующего вида выделены следующие субассоциации:

Acerеtum aegopodioso — urticetum (ПП № 11, 14, 15), Содоминант — Urtica dioica. Внутри могильных оград произрастает Chelidonium majus. Для субассоциации характерно высокое проективное покрытие (75-100%). Высота травостоя в среднем 0,5-1 м.

Acerеtum aegopodioso — anthriscetum (ПП № 7, 8, 10, 12), Содоминант – Anthriscus sylvestris. Внутри могильных оград регулярно встречается Impatiens noli — tangere и Chelidonium majus. Постоянно присутствие Urtica dioica. Травостой высокий (1,5 м) с высоким проективным покрытием (90-100 %).

Acerеtum aegopodioso — aceretum (ПП № 3, 4, 6), Содоминант – всходы Acer platanoides. В составе травостоя регулярно встречаются Anthriscus sylvestris и Glechoma hederacea. Проективное покрытие обычно 50 %. Высота травостоя в среднем 0,5 м. Активному разрастанию трав мешает, помимо сомкнутости древесного полога большое количество посетителей кладбища, на что указывает распространенность растений нарушенных местообитаний – Taraxacum officinale и Plantago major. При осветлении данной ассоциации, проективное покрытие в ней увеличивается до 100 %, высота травостоя увеличивается до 1-1,5 м, за счет разрастания сныти. В таких условиях снижается давление рекреационной (да бля, «рекреационной», на кладбище!) нагрузки, в результате чего, растения рудеральных местообитаний вытесняются.

Acerеtum aegopodioso — impatietum (ПП № 5, 9), Содоминант – Impatiens noli-tangere. В составе травостоя регулярно встречаются всходы Acer platanoides, Urtica dioica, Lamium album, Taraxacum officinale. По условиям произрастания эта субассоциация – аналог предыдущей. Различия в содоминантах вызваны архитектурными особенностями участка кладбища – большим количеством высоких могильных плит, памятников на которых произрастает недотрога. Проективное покрытие 80-90 %, высота травостоя 0,5 м.

Acerеtum aegopodioso — epilobietum (ПП № 13), Содоминант – Epilobium montanum. В составе травостоя встречается также Acer platanoides, Urtica dioica, Impatiens noli-tangere и другие виды. Проективное покрытие в субассоциации 100 %, высота травостоя 1,5 м.

Ассоциация Acerеtum Agrosticea — acerеtum (ПП № 1)

Ассоциация расположена в окрестностях главного входа на кладбище. Своеобразные условия здесь (низкая сомкнутость древесного полога, высокое число посетителей, создающих антропогенную нагрузку, регулярное кошение) привели к доминированию в травостое Agrostis tenuis. Содоминантом являются Acer platanoides. Присутствуют растения рудеральных местообитаний – Taraxacum officinale, Plantago major, Rumex acetosella, Epilobium montanum. Проективное покрытие 50%. Высота травостоя не более 0,3 м.

Ассоциация Acerеtum Acercea — trifolietum (ПП № 2)

Ассоциация расположена в северной части кладбища. Доминирующим видом являются всходы Acer platanoides. Содоминантоми к нему являются Trifolium pratense. Проективное покрытие живого напочвенного покрова в ассоциации 45%, высота травостоя не более 0,3 м.

IMG 1654 - Nieizv_

 


Почвенное богатство (засоление) на всех пробных площадях сходно, 9-12 единиц по экологической шкале Л.Г. Раменского, что соответствует «довольно богатым почвам» (Раменский, 1956). Увлажнение на пробных площадях различно от свежелугового (пробная площадь № 1) до сыролугового (пробные площади №№ 13, 14, 15).

Из естественных сообществ Северо-Западной части России (Федорчук В.Н. и др. 2005), растительность кладбища по условиям произрастания наиболее близка к широколиственным формациям дубравнотравной серии типов леса, относительно которой, условия произрастания смещены в сторону большего богатства. На пикче ниже представлены экологические амплитуды геоботанических описаний в Новодевичьем кладбище относительно условий произрастания лесных ассоциаций Северо-Западной части России (Федорчук В.Н. и др. 2005):

Амплитуды Раменского

IMG 1623 - Nieizv_

 


Среднемноголетняя величина радиального прироста у основных пород такова:

  • Клен остролистный — 2,31+-0,03 мм;
  • Липа мелколистная — 2,16+-0,08 мм;
  • Тополь — 3,18+-0,03 мм;
  • Ясень — 2,31+-0,02 мм;
  • Береза пушистая — 1,77+-0,22 мм;

Видовые эпитеты тополя и ясеня определяйте сами, поскольку в тот момент они мне нахуй были не нужны.

Разнообразие условий произрастания на кладбище слабо влияет на величину радиального прироста деревьев. При свежелуговогом увлажнении радиальный прирост незначительно снижен (0,5 +- 0,14 мм). Возможная причина этого — усиленная рекреационная нагрузка (ПП №1 расположена у входа – самой посещаемой части кладбища), которая ведет с одной стороны к уменьшению радиального прироста деревьев с другой стороны к осветлению, а значит иссушению почвы.

Различия между радиальными приростами деревьев, растущих во влажнолуговых и сыролуговых условиях (0,1 мм) незначительны и недостоверны. Для основных древесных пород кладбища, были рассчитаны величины среднего радиального прироста.

Помимо основных пород, в парке встречены также редкие, произрастающие единично или в небольшом количестве, деревья (Дуб черешчатый, Вяз шершавый, Ольха чёрная и др.). Бурить их возрастным буравом могут только пидарасы без чувства прекрасного. То что бурение травмирует дерево — тот еще пиздежь, но оно влечет за собой опасность поражения гнилями, чего в моем случае допускать не хотелось.

При производственных работах бурение в таких случаях заменяется использованием таблиц хода роста (А.В. Третьяков и др., 1952).  Но, как говорил Петьке Чапаев: «есть один нюанс». Цели создания таблиц были исключительно лесохозяйственные, следовательно, применение их к одиночным деревьям в неестественных условиях произрастания необоснованно. Для проверки принципиальной возможности использования таблиц хода роста, применительно к Новодевичьему кладбищу, я применил корреляционный анализ динамики радиального прироста липовых насаждений Новодевичьего кладбища и липовых насаждений из (А.В. Третьяков и др., 1952). Коэффициент корреляции между натурными и литературными данными составил 0,60, что ожидаемо, но никак не позитивно. Другими словами, если уж использовать таблицы хода роста, то только в случае, когда использовать больше нечего, а что-то использовать надо. Да еще и с оговоркой на пиздливость, то бишь, указывая факт низкой точности полученных результатов.

Что еще? Вроде все существенное рассказал, остальное либо производственные детали, либо совсем стремная шняга. Ах да, забыл, вот еще:

Список литературы

Игнатов М. С., Игнатова Е. А., Флора мхов средней части европейской России. М.: КМК. 944 с.

Методы изучения лесных сообществ – СПб.: НИИХимии СПбГУ, 2002.

Раменский Л.Г., Цаценкин И.А., Чижиков О.Н., Антипин Н.А., Экологическая оценка кормовых угодий по растительному покрову. М.: Государственное издательство сельскохозяйственной литературы., 1956, 472 с.

Тетюхин С. В., Минаев В.Н., Богомолова Л.П. Лесная таксация и лесоустройство. Нормативно-справочные материалы по Северо-Западу Российской Федерации. СПб.: СПбГЛТА, 2004. 360 с.

Третьяков А.В., Горский П.Р., Самойлович Г.Г., Справочник таксатора. М.: ГОСЛЕСБУМИЗДАТ, 1952, 843 с.

Федорчук В.Н., Нешатаев В.Ю., Кузнецова М.Л. Лесные экосистемы северо-западных районов России. Типология, динамика, хозяйственные особенности. – СПб., 2005. 382 с.

Шмидт В. М., Математические методы в ботанике: Учеб. пособие – Л.: Изд-во Ленингр. Ун-та, 1984 – 288 с.

Czerepanov S. K. Vascular plants of Russia and adjacent states (the former USSR) Cambridge University Press. 1995


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.