Моделирование лесных экосистем

Загрузка...

Тематика экологического моделирования сегодня является очень актуальной. Это можно объяснить большими объемами информации, которые позволяет охватить лишь информационные системы, многосторонними подходами к решению проблем и прогнозированием, которые могут быть реализованы лишь в моделях, и оперативностью систем компьютерного моделирования.

Леса России уникальная экологическая система, занимающая 1,2 млрд га территории и содержащая около 25 % лесных ресурсов планеты. В управлении лесным хозяйством существует ряд нерешённых проблем. В частности, лесоустройство в большинстве случаев определяет лишь объёмы лесопользования и лесохозяйственных мероприятий и только на ближайший ревизионный период и практически не обосновывает стратегии лесопользования на длительную перспективу. [4]

Но, в то же время, прогноз динамики лесного фонда и лесопользования является одним из обязательных пунктов информационного обеспечения управления лесным хозяйством. При этом показатели прогнозов динамики лесного фонда должны характеризовать эффективность проектируемых лесохозяйственных мероприятий и лесопользования, их влияние на улучшение состояния лесов, на рациональное использование земель лесного фонда.

Такого рода прогноз невозможно сделать без математических моделей, адекватно отражающих динамику лесных насаждений под воздействием эндогенных и экзогенных, в том числе антропогенных, факторов и специальных программных средств, реализующих эти модели.

Модель позволяет научиться правильно, управлять объектом путём апробирования различных вариантов управления. [1]

Если свойства объектов с течением времени меняются, то особое значение приобретает задача прогнозирования состояний такого объекта под действием различных факторов. [1]

Имитационное моделирование сложных природных систем существенно отличается от классических задач математического моделирования в методологическом плане. Главная причина невозможность постановки классической задачи идентификации при моделировании динамики геосистем. То есть исследователь никогда не имеет корректно измеренных рядов, характеризующих изменение интересующих показателей во времени. Также в геоэкосистемах ограничены возможности активного натурного эксперимента. Как правило, эксперименты над природной средой достаточно больших территорий невозможны, тем более эксперименты, связанные с изучением неких кризисных ситуаций.

Поэтому при построении, информационном обеспечении и эксплуатации имитационных моделей существенным моментом являются методы использования различной априорной информации о поведении моделируемых объектов. В эту информацию могут входить: качественно охарактеризованные закономерности, оценочные количественные данные и концептуальные положения классического описательного естествознания, а также выводы относительно некоторых особенностей поведения геоэкосистем, которые должны адекватно передаваться моделью. [2]

Не являются в этом отношении исключением и модели динамики лесов локального уровня. Поэтому хотелось бы кратко остановиться на некоторых важных принципах построения таких моделей, их идентификации и качественного исследования.

В разработку модели могут быть включены следующие позиции:

1. Биологическая формулировка модели состоит в том, что рассматриваются две основные популяции, для которых вводятся не численности, а плотности биомассы на единицу площади. Это хвойные и лиственные породы. Наибольшая сложность в применении этого подхода к моделированию леса заключается в следующем:

• Сделать правильный выбор уравнений и входящих параметров;

• Учесть неоднородность лесных массивов (например, овраги, поляны, заболоченные участки и т.д.). Поэтому непрерывный подход используется только в тестовых и методических задачах. [3]

2. С точки зрения математической формулировки модели используется детерминистская модель. Во-первых, она много проще, во-вторых, трудно получить вероятностные оценки различных параметров из-за отсутствия достаточно полных временных рядов данных.

Для создания модели используются фундаментальные закономерности взаимодействий в лесном биологическом сообществе. Эти закономерности лишь уточняются с использованием большого количества экспериментальных данных. Формулировка модели идёт по нарастающей сложности и объёму учитываемых процессов.

С точки зрения математики, модель представляет собой эволюционные уравнения баланса. Это дифференциально-разностные уравнения первого порядка по времени с начальными данными. [5]

3. Модель является иммитационной, для нее весьма существенно проверить, отражает ли она все важные стороны реальной системы.

Обычно это делается путём проверки соответствия результатов модельных расчётов результатам, полученным экспериментальным путём. Между тем существует ряд объектов, модели которых так проверять невозможно. Это модели сложных биологических сообществ, развитие которых занимает значительное время. Кроме того, невозможно технически организовать мониторинг, позволяющий получить корректные оценки динамики интересующих показателей (например, биомассы растительности определённых видов и возрастов) на больших территориях. К таким моделям относятся и модели лесных массивов. Лес растёт и развивается медленно. В результате корректировке модели на одном массиве должна получаться модель, которая затем проверяется на другом, близком по условиям массиве. [6]

Мы рассмотрим лишь один аспект математического моделирования зависимость плотности биомассы и почвенного плодородия в лесных экосистемах от количества выпавших осадков (вариант заболачивания). Эта модель является очень важной для лесного хозяйства г. Дубна, так как здесь избыточное увлажнение наблюдается очень часто. В среднем количество осадков за год по г. Дубна около 500 мм. Это количество влаги лишь частично усваивается лесом на транспирацию и десукцию, остальное идёт на испарение, частично уносится в виде поверхностного и подпочвенного стоков. Если суммы транспирации, десукции и стоков меньше величины выпавших осадков (например, если данный участок леса окружён выходящими на поверхность водоупорными пластами и сток затруднён), и такая ситуация повторяется из года в год, то начнётся заболачивание почвы.

Состав многовидового леса на широте Москвы характеризуется преобладанием лиственных пород в молодом лесу и хвойных в зрелом.

Рассмотрим функцию затенения Suni(u). Лиственные породы успешно развиваются при хорошем освещении. Для хвойных пород необходимо затенение, лучше всего они растут под пологом лиственного леса. При плотности, превосходящей некоторую оптимальную, они начинают мешать друг другу. Пусть u0 = uл0 оптимальная биомасса лиственных пород по затенению, uх0 такая же плотность хвойных. Если плотности биомасс выше оптимальных, их развитие замедляется. Поскольку плотность биомассы зрелого березняка равна 18 кг/м2, а зрелого ельника 24 кг/м2, то параметры ui0 будут иметь такую же пропорцию, т. е. uл0 = 3/4ux0. [2]

Теперь учтем, что плотность зрелого леса в два раза выше оптимальной, значит u0 = uл0 = ½*18 кг/м2 = 9 кг/м2. При оптимальных плотностях, что имеет место в случае с г. Дубна, затенения не происходит и поправочная функция равна 1.

Известно, что ежегодный опад для хвойных пород примерно на треть меньше, чем опад лиственных. Это означает, что Ах0 = 2/3Ал0. Точно такое же соотношение сохраняется и для полного коэффициента восстановления почвы (с учётом стволов, а не только опада). Пусть Ax = 2/3Aл. [3]

Следующий параметр Desi(u) величина десукции i-ой породы, зависящая от плотности биомассы (необходимое увлажнение в мм осадков/год для достаточного внутреннего потребления всей популяцией). При плотностях биомассы, соответствующих зрелому гомогенному лесу, Desлл) ≈ 400 мм/год, Desхх) ≈ 200 мм/год. Согласно натурным данным плотность биомассы в монокультурном лесу в равновесном состоянии примерно в 2 раза превышает введённую выше биомассу оптимальной освещённости u . Поэтому можно связать параметр десукции с параметром u0. Тогда Desл(uл) ≈ 200 uл/u0, Desх(uх) ≈ 100 uх/u ≈ 100 uх/ u0 ≈ 75 uх/u0. [5]

Аналогично можно ввести интенсивность транспирации TRi(ui). Отличием является тот факт, что транспирация растений может изменяться в широких пределах и служит стабилизирующим фактором. Так, для зрелых берёзовых лесов она колеблется в пределах 170-430 мм/год, а для еловых 50-150 мм/год.

Естественно объединить данные о необходимой для десукции и транспирации влаге в общий массив DT, определив DTmin и максимальный DTmax, пределы годового уровня осадков. При увлажнении почвы в этих пределах нет ни засухи, ни заболачивания.

Для г. Дубны получаем следующие параметры:

Лиственные

Хвойные

DTлmin

DTлmax

DTxmin

DTxmax

285 = 34,11

415 = 54,87

169 = 20,28

206 = 24,72

Условие устойчивого развития: N [DTimin(ui/u0),, DTimax(ui/u0)] (по i предполагается суммирование). По полученным данным видно, что осадки в городе значительно превышают сумму значений по десукции и транспирации, что говорит об избыточном увлажнении почвы и возможности заболачивания.

Следует учесть, что лес гибнет при заболачивании, если биомасса мала. А значит, этот вопрос должен учитываться. В частности, при излишней увлажнённости (что характерно для всего Московского региона, в том числе и для города Дубна) следует принимать локальные меры для осушения и проводить посадки не только хвойных, но и лиственных пород, которые являются более устойчивыми к заболачиванию.

Список литературы

1. Ашихмин В. Н., Гитман М. Б., Келлер И. Э. И др. Введение в математическое моделирование. М.: Логос, 2005. - 440 с.

2. Кузнецов В. И., Козлов Н. И., Хомяков П. М. Математическое моделирование эволюции леса для целей управления лесным хозяйством. М.: ЛЕНАНД, 2005. - 232 с.

3. Кузнецов В. И., Козлов Н. И., Кирьянов Д. В., Кирьянова Н. В. Динамические системы в задачах вычислительной экологии леса. М.: Полибук Мультимедиа, 2006. - 12с.

4. Сеннов С. Н. Лесоведение и лесоводство. М.: Издательский центр Академия, 2005. - 256 с.

5. Динамические модели развития среднеширотного леса // URL: http://www.keldysh.ru/papers/2005/prep23/prep2005_23.html. Режим доступа свободный. Дата обращения: 15.05. 2014.

6. Авторефераты // URL: http://www.ccas.ru/avtorefe/007avtor.doc. Режим доступа: свободный. Дата обращения: 18.05.2014.

Загрузка...
Комментарии
Отправить