Главная > Решение


4.3. Особенности функционирования модели

Работа программы начинается с введения констант и задания параметров внешней среды. Каждый машинный эксперимент начинается с достаточно условного состояния - неправдоподобно чистого водоема. При этом устанавливаются минимальные или нулевые значения переменных. Поэтому результаты каждого эксперимента следует рассматривать как отображение конкретной ситуации, а не модели экосистемы при длительных внешних воздействиях. Именно поэтому функционирование модели целесообразно ограничить небольшим числом шагов: 8-12 сутками, что соответствует времени почти полного водообмена в Невской губе.

После установления начального состояния воспроизводятся результаты наблюдений за состоянием р.Невы. За неимением более точных данных предполагается, что оценки концентраций взвесей, растворенных веществ и фитопланктона являются несмещенными с равномерным законом распределения. Имитация случайных величин производится посредством функции генератора случайных чисел. Возможные отрицательные оценки из рассмотрения исключаются и заменяются нулевыми.

Транспорт неорганической взвеси, токсических веществ, детрита, биогенов и фитопланктона имитируется независимым вычислением всех потоков между ячейками с последующим определением результирующих концентраций. Таким образом гарантируется выполнение условия сохранения суммарного количества вещества, участвующего в переносе. В переносе детрита и неорганического вещества учитываются процессы седиментации.

Осаждение фитопланктона на грунт не учитывалось из-за неопределенности процесса взмучивания клеток водорослей со дна. В модельной интерпретации этих процессов алгоритм оставлен тот же, однако схема течений и источники вещества подвергаются стохастическому ";зашумлению";, которое определяется точностью наших представлений о процессах переноса, седиментации и взмучивания. В какой то мере можно считать, что чем больше затраты на фундаментальные исследования, тем меньше отклоняется модель процесса от оригинала. А чем больше затраты на организацию и осуществление мониторинга, тем меньше отклонение принятых в модели параметров от ";истинных";.

Гидробиологические процессы имитируются так, как это было показано в модели экосистемы Невской губы (раздел 3.1). В отличие от предварительной модели, в данном случае учитывается потребление биогенов (а именно минеральных форм азота) в процессе фотосинтеза. Хотя в Невской губе наблюдается постоянный избыток биогенов, учет их потребления нужен для оценки выноса растворенного азота и фосфора в восточную часть Финского залива. Там биогены лимитируют первичную продукцию фитопланктона, и их поступление из Невской губы может оказать существенное влияние на качество воды в этом районе.

В модельной интерпретации гидробиологических явлений оценки коэффициентов смертности, деструкции и суточного P/B (т.е. отношение продукции за некоторое время к средней для этого промежутка времени биомассе продуцирующих организмов - раздел 3.1) являются несмещенными, хотя это строго не обосновывается. Конечно, в реальности указанные оценки явно смещены (это, например, подтверждается расхождением оценки величины первичной продукции радиоуглеродным и кислородным методом или расхождением оценки биомассы фитопланктона по концентрации хлорофилла ";А"; и методом прямого счета), но насколько и в какую сторону, сказать в общем случае достаточно трудно.

Качество воды по акватории Невской губы на каждом временном шаге системы определялось, исходя из анализа 4 компонентов: отношений концентраций токсинов (КT), неорганической взвеси (KM), детрита (KD) и фитопланктона (KP) к соответствующим ПДК для двух вариантов - с учетом рельефа дна и гидродинамики и без него. При этом для расчетов всякий раз использовалась та компонента, которая в максимальной степени ухудшала качество.

Поскольку в информационной части исследуемой системы существенную роль играют случайные величины, то при одной реализации материальной части системы приходится осуществлять целую серию реализаций ее информационной части для получения достаточно устойчивых функций распределения выводимых величин - например, оценки качества воды. Число таких реализаций задается после прохода материальной части модели. Функции распределения в виде гистограммы выдаются на экран дисплея.

Результаты прогона модели отображаются на экране дисплея. Меню состоит из двух разделов Природаи Модель, которые соответствуют материальной и информационной части системы. В каждом разделе есть позиции Неорганическая взвесь, Токсические вещества, Детрит, Фитопланктон, Биогены и Качество воды. По каждой из интересующих нас позиций можно получить карту распределения данного элемента по акватории Невской губы. Распределение дается по пяти градациям от максимального до минимального и по 12 зонам с выводом цифрового значения максимального числа и указанием номера зоны, в которой этот максимум достигается. Опасная зона (если она существует), окрашивается в красный цвет. После просмотра результатов моделирования возможен переход к рассмотрению различных вариантов управления (сценариев) при неизменных природных воздействиях на систему. Предлагаются следующие сценарии:

1.Разборка северной части дамбы.

2.Разборка южной части дамбы.

3.Изменение источников неорганической взвеси на акватории губы (прекращение свалки мусора, работы земснарядов, укрепление берегов и т.п.)

4.Изменение интенсивности источников токсического загрязнения в Невской губе (закрытие производств или изменение технологий, введение или усовершенствование средств очистки, аварийные выбросы токсических веществ).

5.Изменение поступления органических веществ на акватории Невской губы (изменение мест вывода сточных вод, улучшение или ухудшение средств очистки, аварийные выбросы органики).

6.Изменение источников взвеси в р.Неве (городские выбросы и поступления с притоками реки из Ладожского озера).

7.Изменение выбросов в р.Неву токсических веществ как в черте города, так и вне него, а также в притоках и в Шлиссельбургской губе.

8.Изменение системы мониторинга. (Можно сделать ее более или менее точной, однако всякое повышение точности требует дополнительных затрат, причем зависимость между точностью и затратами явно нелинейная).

9.Изменение качества моделирования и прогнозирования.

Последний пункт управления связан с затратами на фундаментальные и прикладные исследования. Установить количественную зависимость точности прогноза от затрат на его осуществление крайне трудно, но эта зависимость явно далека от линейной. Имеется возможность сочетать одновременно несколько разных воздействий. Например, при заведомо большом разбросе оценок качества воды в случае явного отравления воды токсическими веществами можно уменьшить выброс этих веществ при одновременном увеличении точности мониторинга и прогнозирования.

После принятия соответствующего решения модель начинает работать снова с нулевого начального состояния. Подобный цикл исследований может повторяться необходимое число раз. Во время работы модели можно получить подробную информацию о ее текущем состоянии. Тогда на экране высвечивается таблица переменных в материальной и информационной частях модели. а также сведения об относительной ошибке описания в модели соответствующих величин по всей акватории Невской губы.

Правдоподобность созданной модели, ограничивается, по существу, созданием предварительной разработки. При оценке результатов такую схематичность и иногда нарочитую грубость модели следует учитывать.

Основной задачей при анализе модели стало выяснение вопроса о соотношении необходимого уровня точности мониторинга и моделирования природных процессов для обеспечения надежного прогноза качества воды. К сожалению, для всех возможных условий выполнить такую работу практически невозможно даже при такой упрощенной модели, с которой мы имеем дело. Поэтому задавался условный, но совершенно определенный сценарий. Параметры выброса токсических веществ, органики и биогенов в черте г.Санкт-Петербурга принимались такими, чтобы при безветренной погоде и среднем расходе р.Невы в Невской губе нигде не наблюдалось опасных условий по качеству воды. Это то состояние системы, которое, по всей видимости, существовало или, во всяком случае, могло существовать.

В качестве сценария природных условий был принят сильный устойчивый восточный ветер, дующий постоянно в течение недели. Точность определения концентраций взвесей, биогенов и токсических веществ в р.Неве была принята достаточно высокой (10 %), что, пожалуй, является пределом современных технических возможностей мониторинга (конечно, речь идет не об аналитической точности приборов, которая гораздо выше принятого значения, а об оценке параметра экологической системы, в котором участвуют эффекты временной и пространственной неоднородности).

Такой же принята и исходная точность модельных построений (10 %), что крайне оптимистично. Для биологических процессов такая точность явно недостижима, и поэтому она принята более низкой (20 %).

Каким же образом влияет точность измерений и оценок тех или иных параметров на конечный результат оценки качества воды ? Очевидно, что влияние это различно, что весьма существенно для рационального планирования всего комплекса определения первичных данных и их использования при моделировании системы.

Исследование модели показало, что при принятом сценарии наиболее опасной зоной является южное побережье губы в районе Стрельны и Петергофа. Заметим, что в рассматриваемом случае качество воды определяется ее токсичностью, опасность по которой при принятом критерии качества воды и коэффициентах КМ,КТ,КР,КD (см. выше) значительно превышает опасность по другим показателям.

Анализ модели при принятом сценарии внешних условий и с принятой оценкой качества воды (10 %), но при ухудшении качества мониторинга (при ошибке 50 %) показал, что разброс оценок качества воды увеличивался в сторону худшего качества воды. Оценка является несмещенной. При снижении качества моделирования и сохранении высокой точности мониторинга функция распределения оценок становится асимметричной, оценка среднего - смещенной из-за нелинейности модели. Дисперсия оценки выше, чем в предыдущем случае. Совместное действие грубой модели с неточным мониторингом еще больше увеличивает дисперсию оценки качества воды .

Рассмотрим другой случай, при котором качество воды в Невской губе определяется не только токсичностью, но и концентрациями фитопланктона и мертвой органики (КТ=5, КР=20, КМ=5, КD=10). Сценарий природных условий оставим тем же, что и в предыдущем случае. Результаты исследования приведены в Таблице 4 для двух контрастных в рассматриваемом случае зон I и II (у Лисьего Носа, где концентрация фитопланктона мала, и у Стрельны, где она высока).

Таблица 4

Влияние степени изученности отдельных компонент системы на оценку качества воды в Невской губе. Минимум соответствует 10% погрешности используемых параметров, максимум - 50%. Цифрами даны значения качества воды (в единицах концентрации - объяснение в тексте). Средние величины вычисляются с весовыми коэффициетнами, учетывающими рельеф и глубины каждого участка исследуемого района.

Зона I

Зона II

макс.

мин.

Сред.

макс.

мин.

сред.

Исходное состояние

31

20

25

73

62

67

Мониторинг концентрации взвесей

31

20

25

82

68

74

Мониторинг токсических примесей

41

24

29

82

67

74

Мониторинг органических веществ

40

17

27

88

68

75

Мониторинг концентрации фитопланктона

32

21

27

83

62

74

Изученность рельефа дна

319

16

69

301

37

63

Моделирование течений

40

11

25

74

42

56

Седиментация

27

19

23

41

32

35

Коэффициент Р/В фитопланктона

30

20

25

78

64

70

Деструкция органического вещества

31

20

26

84

67

65

Смертность фитопланктона

31

20

25

69

59

65

В зоне I значительно влияют на оценку качества воды только грубые ошибки в определении рельефа дна и связанной с ним схемы течений. Ухудшение остальных параметров систем мониторинга и моделирования на оценку качества воды в данной зоне при данном сценарии внешних условий оказывается менее существенным (при принятой схеме внешних условий).

В зоне II, в которой биологические процессы играют существенную роль в формировании качества воды, картина сложилась несколько иная. Ухудшение качества мониторинга концентраций взвесей в р.Неве, токсических примесей и фитопланктона существенно смещают оценку качества воды, чего не отмечалось в зоне I. Эффект ошибочного определения рельефа дна примерно такой же, как и в предыдущем случае, а вот ошибка в определении скоростей течений может существенно сместить оценку качества воды в наиболее опасную сторону (прогноз хорошего качества воды при плохом действительном состоянии). Ошибка в оценке скорости осаждения взвешенных частиц (седиментации) еще сильнее сказывается на оценке качества воды, чем ошибка в поле течений (всюду речь идет только об относительных ошибках).

К определению продукционных характеристик фитопланктона модельная система если и чувствительна, то не так сильно, как этого и можно было ожидать. Но влияние ошибок в описании процессов деструкции органического вещества и отмирания фитопланктона несколько выше, чем ошибок в описании процесса продуцирования.

Теперь перейдем к оценке влияния различных элементов рассматриваемой системы на конечную цель - решение о том, представляет ли опасность качество воды в какой-либо зоне акватории Невской губы. Этот достаточно сложный и очень глубокий с научной и социальной точки зрения вопрос был сведен к выяснению истинности неравенства К < ZZi, где К - качество воды в i-ой зоне, ZZi - критерий качества воды. Правая часть этого неравенства задается, исходя из результатов научных исследований и имеет, естественно, свою функцию распределения и ошибку, оценить которые количественно, однако, нелегко. Левая часть неравенства определяется свойствами системы, в том числе и точностью наших представлений о ее функционировании, т.е. как раз тем, что рассматривалось выше.

В Таблице 5 приведены относительные ошибки определения правой и левой частей неравенства, определяющего решение об опасности или безопасности ситуации в губе. Приведенные цифры получены из экспериментов, описанных выше, и поэтому носят ориентировочный характер, так как рассматривались не все возможные случаи, а только один и, возможно, не самый характерный.

Таблица 5

Относительная ошибка в принятии решения о недопустимом загрязнении воды при относительной ошибке в 0.5 некоторых параметров системы

Параметры

Ошибки

Оценка критического значения критерия качества воды

0.5

Оценка концентрации взвешенных и токсических веществ в р. Неве

0.23

Оценка рельефа дна Невской губы

3.40

Оценка скоростей течений

0.37

Оценка скорости седиментации

0.52

Оценка первичной продукции

0.16

Оценка скорости деструкции

0.25

Оценка смертности фитопланктона

0.11

Особенно критически следует отнестись к очень высокой зависимости ошибки в принятии решения от ошибки в определении рельефа дна. Для примера был взят очень мелководный район и нагонный ветер, естественно, что очень маловероятная ошибка в определении глубины в 50 % очень резко сказывается на оценке качества воды.

5. На пути к созданию информационной системы принятия решений и управлению природной средой региона

В течение нескольких лет нами проводились исследования, направленные на решение проблемы качества воды в Санкт-Петербурге. Работа, выполняемая коллективом авторов (не только нашей организации), специалистов в различных областях науки и техники, представляет собой пример комплексного подхода к проблеме управления качеством воды в городе Санкт-Петербурге. Конечная цель этой работы - создание компьютерной программы, предназначенной для оценки создавшейся ситуации и выбора мер по устранению и предупреждению возможных опасных для населения и живой природы загрязнений водного бассейна. Первая версия такой программы - мы ее называем макетом - уже создана.

В приведенных выше разделах мы более подробно описали те части этой системы, которыми непосредственно занимались в рамках данных исследований. Конечно, сжатые сроки и ограниченные ресурсы заставили всемерно, где это только было возможно, упростить поставленную задачу. Однако коллектив исполнителей, не единожды сталкиваясь с непониманием организаций, ответственных за экологическое состояние региона, не считал возможным поступиться в самом главном - в комплексности проблемы.

Многие части компьютерной системы описывают реальные процессы пока фрагментарно (технология сточных вод, гидродинамика Ладоги и Невской губы, структура и динамика водных экологических систем), но это вовсе не означает, что исполнители при наличии достаточного количества времени и материальных ресурсов не способны создать более подробные и близкие к действительности частные модели общей системы принятия оптимальных решений. По многим разделам проблемы (например, гидродинамика Ладоги и Невской губы и некоторые другие) такие программные продукты уже существуют, в других случаях пришлось использовать экспериментальный материал в виде таблиц и баз данных. Цель всей работы вовсе не в том, чтобы продемонстрировать достижения вычислительных методов прикладной математики и информатики, а в том, чтобы убедить руководство города Санкт-Петербурга, непосредственно ответственное за состояние водной среды города и здоровье его населения, в реальности и практической разрешимости проблемы управления качеством воды в городе и прилегающих акваториях.

Как уже говорилось, результатом коллективного труда специалистов ряда научных организаций города (немного подробнее об этом сказано ниже) явилось создание макета информационной системы, включающей в себя гидрологические, гидрохимические, гидробиологические, экономические, медицинские и правовые аспекты управления качеством воды в городе Санкт-Петербурге. Основной смысл проделанной работы заключается в том, что от общих рассуждений о том, что загрязнять водоемы не следует, и многочисленных частных сообщений о деградации природы под воздействием человека (по этому поводу нет недостатка ни в научных трудах, ни в публицистических выступлениях) сделан переход к работающей системе, с помощью которой можно объективно отслеживать последствия тех или иных конкретных решений природоохранительных органов.

Иными словами, от эмоциональных оценок и констатаций свершившихся фактов сделан шаг к количественному, беспристрастному научному прогнозу. Показана реальная возможность создания информационно-экспертной системы для управления качеством воды в акваториях Санкт-Петербургского региона.

Конечно, это только первый шаг на пути к созданию реальной системы контроля и управления природной средой такого большого региона, как Санкт-Петербургский. В дальнейшем место примитивных боксовых моделей Невской губы и Ладожского озера должны занять более точные и современные, достаточно надежные и апробированные на практике трехмерные гидродинамические модели, некоторые из которых уже созданы научными коллективами под руководством к.ф-м.н, И.А.Неелова (ЛИАН), д.ф-м.н. Л.А. Руховца (Мат.экон. ин-т РАН), к.г.н. О.А.Савчука (ЛОГОИН). Банки данных по гидробиологии и гидрохимии, а также банки данных по сбрасывающим сточные воды предприятиям, содержащие сведения о применяемых на них технологиях производства, созданы в НИЦЭБ РАН (к.т.н. О.Н.Макаров и к.г.н. Л.Ю.Преображенский). Глубокие теоретические исследования в области биологии, доведенные до компьютерной модели акватории Санкт-Петербурга, провел Зоологический ин-т РАН (чл.-корр. А.Ф.Алимов и д.б.н. А.А.Умнов). Очень весом и реалистичен опыт санитарно-гигиенических исследований (проф. д.м.н. Ю.А.Мусейчук). Большой опыт системных исследований в конкретной области управления качеством воды в акваториях Санкт-Петербурга накопил коллектив Петербургского технического университета (к.т.н. М.М.Степанов). Можно было бы продолжить это перечисление, но уже сказанного достаточно для того, чтобы показать, что в Санкт-Петербурге сложился коллектив ученых и специалистов разных специальностей, способный решить проблему создания информационно-экспертной системы управления качеством воды акватории Санкт-Петербурга. Особо следует подчеркнуть, что это именно коллектив, а не отдельные специалисты, и этот коллектив уже имеет опыт совместной работы под руководством Санкт-Петербургского Научного центра РАН. Для продолжения и развития работы нужна только соответствующая поддержка.

В своем развитии данная коллективная работа имела и имеет два аспекта -вглубь” и “вширь”. Начнем с первого. Конечно, вместо восьми достаточно условных источников загрязнения, представленных в рассматриваемом макете, в дальнейшем появятся 30-50 вполне конкретных объектов с известными технологиями производства и системами очистки. Подготовительные исследования для этого уже проделаны Ленкомэкологией и НИЦЭБ. Соответственно будут уточнены процессы мониторинга, контроля и правового механизма воздействия на организации и предприятия, сбрасывающие воду в акватории и потребляющие ее. Необходимо будет также дополнить модель имитацией реального прохождения юридической процедуры судебного и внесудебного решения спорных вопросов водопользования.

Река Нева с ее протоками и каналами в черте Санкт-Петербурга представляет собой прекрасный объект для имитационного моделирования, равно как и достаточно сложная и далекая от оптимальности система канализации и водоснабжения города. О развитии гидрологических и гидробиологических подмоделей общей системы уже говорилось выше - тут прогресс вполне реален и хорошо подготовлен уже проведенными исследованиями.

Следует также вспомнить и о рыбохозяйственной стороне дела, которая пока не нашла отражения в предлагаемой системе, но несомненно того заслуживает. Ведь благополучие ихтиофауны - не только один из критериев хорошего качества воды, но и вполне весомый (хотя и не первостепенный) экономический фактор, влияющий на жизнь региона.

Перейдем теперь ко второму аспекту развития данной работы - вширь. Конечно, водная среда хотя и очень важна для Санкт-Петербурга, но далеко не исчерпывает понятие природной (или окружающей) среды большего города. Очень важное значение имеет воздушная среда, и без включения ее в экспертно-информационную систему анализ, например медико-санитарной статистики становится затруднителен.

Взаимосвязанность водной и воздушных сред города очевидна. Объем научных разработок в области моделирования переноса загрязняющих примесей, выбрасываемых в атмосферу достаточно велик, и хотя для условий Санкт-Петербурга они пока имеют разобщенный и локальный характер, но все же они вполне поддаются сведению в единую систему в достаточно короткие сроки.

Помимо водной и воздушной среды достаточно важен и третий природный компонент среды большего города - почва и почвенные воды. Здесь также накоплен большой фактический материал, но конкретный прогноз процессов накопления и перемещения загрязнений еще требует большой работы.

Наконец, окружающая среда Санкт-Петербурга теснейшим образом связана с жизнью самого города, с развитием жилищного, индустриального (особенно портового) и транспортного строительства, с демографическими процессами, динамикой транспортных потоков, организацией туризма, охраной исторических памятников и многими другими процессами и явлениями.

Не последнюю роль в состоянии окружающей среды города играет и социальная психология его населения. Все эти аспекты также в дальнейшем можно будет включить в информационную систему.

Заключение

Показана реальная возможность создания комплексной модели экологической системы Невской губы и Восточной части Финского залива, охватывающей все или почти все аспекты, относящиеся к проблеме качества воды в данном водоеме. Вместе с тем, исследование созданной модели выявило ее наиболее уязвимые места. Главным образом это относится к формулированию критерия качества среды и, в частности, воды. Принятие решения об опасности ситуации в первую очередь зависит от надежности этого последнего критерия и уж во вторую от точности наших представлений о схеме течений, распространении примесей, деструкции органики и развитии фитопланктона. Для успешной работы системы необходимо создание механизма для выработки критерия качества воды в конкретных условиях. Наиболее подходящей формой такого механизма следует считать экспертную систему, а не модель, для создания которой еще недостаточно знаний о механизме действия тех или иных загрязняющих примесей на организм человека и население города в целом.

Проделанная работа позволила сравнить, хотя и не в самом общем виде, а на конкретном примере, последствия, вызванные снижением качества мониторинга и снижением качества моделирования. Выяснилось, что снижение качества моделирования ведет к большему разбросу оценок и их смещенности. Конечно, это не означает, что мониторингом можно пренебрегать (его роль показана достаточно отчетливо), но разрушает представление о том, что только один разветвленный и мощный мониторинг способен решить задачу прогноза и оценки качества воды. Выявлена необходимость гармонического сочетания исследований в области изменения рельефа дна, гидродинамики, гидрохимии и гидробиологии для создания работоспособной системы.

Приоритетное развитие какой-либо области исследований в ущерб другим недопустимо, ибо в принятии решения могут участвовать все компоненты системы с более или менее сходной значимостью. Однако особо следует отметить важность процесса седиментации (вернее, обмена на границе вода - дно) для рассматриваемой системы. По чувствительности конечного результата параметры обмена вода - дно идут сразу за критериями качества воды и оценке рельефа дна. Проблема взаимоотношения динамики экологической системы, находящейся под сильным антропогенным воздействием, и средств ее наблюдения, изучения и управления ею достойна более фундаментального изучения и не только на примере экосистемы Невской губы.
Приведенные материалы подтверждают мнение о необходимости продолжения работ по созданию единой экспертной информационной системы, включающей в себя не только сведения о состоянии и динамике среды и источниках ее загрязнения, но и весь комплекс экономических, социальных, технических (в частности, архитектурных и градостроительных), культурных и других процессов, определяющих развитие такого сложнейшего образования как Санкт-Петербург.

Конечно, создание подобной системы потребует больших интеллектуальных и материальных усилий, но без такой работы никакой план социально-экономического развития города и региона не может быть признан реалистичным, особенно, если разрабатываются различные, альтернативные варианты развития. Такая работа вполне соответствует научному потенциалу Санкт-Петербурга и должна способствовать налаживанию и укреплению междисциплинарных связей, которые всегда способствовали научному прогрессу. Однако главная цель предлагаемых разработок состоит в том, чтобы обеспечить руководство города и городского хозяйства реальным и научно обоснованным инструментом для выработки и апробирования вариантов управленческих и правовых решений, направленных на улучшение природной среды Санкт-Петербурга, улучшение условий жизни его населения, развитие и процветание нашего города.

Литература

  1. Саркисян А.С. Численный анализ и прогноз морских течений. Л. Гидрометеоиздат, 1977, 182с.

  2. Вольцингер И.Е., Пясковский Р.В. Основные океанологические задачи теории мелкой воды. Л. Гидрометеоиздат, 1968, 299с.

  3. Филатов Н.Н.. Динамика озер. Л. Гидрометеоиздат, 1983, 166с.

  4. Исследование водной системы Ладожское озеро - река Нева - Невская губа и восточная часть Финского залива. Результаты исследований 1981-1982 гг. / Под ред. И.А.Шаломанова и Л.Ю.Преображенского. Тр. ГГИ. вып. 321, Л. Гидрометеоиздат, 1988, 135с.

  5. Астраханцев Г.П., Егорова Н.Б., Руховец Л.А. Моделирование течений и термического режима Ладожского озера. Ин-т озероведения АН СССР. Л., 1988, 44с.

  6. Великанов М.А. Русловой процесс (основы теории). Гос.изд. ф.-м. лит. М., 1958, 396с.

  7. Харбух Дж., Бонем-Картер Г. Моделирование на ЭВМ в геологии. Мир. М., 1974, 320с.

  8. Меншуткин В.В. Имитационное моделирование водных экологических систем. Наука. СПб., 1993, 158с.

  9. Йоргсен С.Э. Управление озерными системами. Агропромиздат. М., 1985, 160с.

  10. Математические модели в экологии. Библеографический указатель отечественных работ / Под ред. А.Д.Базыкина. ВИНИТИ. М., 1981, 224 с.

  11. Riley G.A., Stommel H., Bumpus D.F. Quantitative ecology of plankton of the Western North Atlantic // Bull. Bindham Oceanorgr. Collection, 1948, v.11, N3, pp. 1-74. .

  12. Ляпунов А.А. Об изучении балансовых соотношений в биогеоценозе (попытка математического анализа) // Журн. общ. биолог., 1968, т.296, вып.6, с. 25-32.

  13. Vinogradov V.E., Menshutkin V.V., Shushkina E.A. On Mathematical Simulation of a Pelagic Ecosystem // Marine Biology, 1972, vol. 16, pp. 261-268.

  14. Баранов Ф.И. К вопросу о биологических основаниях рыбного хозяйства // Изв. Отдела рыбоводства и научно-промысл. исслед., Петроград, 1918, т.1, вып.1, с.1-48.

  15. Beverton R.G., Holt S.G. Dynamics of exploited fish population // Fish. Invest. ser. II. London, 1957, p.362.

  16. Ricker W.E. Stock and recruitment // Journ. Fish. Res. Board Canada, 1954, vol.11, No 5, pp. 67-92.

  17. Bierman V.J., Dolan D.M. Modelling of phytoplankton - nutrient dynamics in Saginaw Bay, Lake Huron // Journ. Great Lakes Res., 1982, No 7(4), pp. 409-439.

  18. Verhagen J.H.G., Peeters J.C.H., Peelen R. A plankton production model applied to the Brielse meer // IAHR Congress pap., San Paulo, 1975, pp.1-12.

  19. Klomp R., van Pagee J.A. A model approach to the problem of water quality of the river Rhine // Delft Hydr. Lab. publ., 1981, vol. 256, pp. 1-20.

  20. Kamp-Nielsen L. Modelling the recovery of hypereutrophic lake Glums (Danmark) // Hydrobiological Bull., 2D (1/2), 1986, pp. 245-255.

  21. Voinov A.A., Tonkin A.P. Qualitative model of eutrophication in macrophite lakes // Ecological Modelling, 1987, vol. 35, pp. 211-226.

  22. Auer M.T., Canale R.P. Mathematical modelling of primary production in Green Bay (Lake Michigan, USA) // Hydrobiological Bull., 1986, vol. 20 (1/2), pp. 195-210.

  23. Brouwer F.M., Hafkamp W.A., Nijkamp P. Achievements in modelling environmental and resourse issues in the secondary sector // The Science of Total Environment, 1986, vol. 55, pp. 287-307.

  24. Jorgensen S.E., Kamp-Nielsen L., Jorgensen L.A. Examination of the generality of eutrophication models // Ecological Modelling, 1986, vol. 32, pp. 251-266.

  25. Imboden D.40M., Schwarzenbach R.P. Spatial and temporal distribution of chemical substances in lakes: modelling concepts. // Chemical process in lakes / Ed. W. Stum. NY. 1985.

  26. Teruggi S., Vendegne V. Ecological models as support systems to desisons in lake managment planning // The Science of the Total Environment, 1986, vol. 55, pp. 261-272.

  27. Gentil S. Predictive or explanatory models for aguatic ecosystems // Wat. Sci. Tech., 1984, vol.16, pp.571-587.

  28. Premazzi G., Rossi G. Phosphorus cycle in a eutrophic subalpine lake // Final Report. ECSS. Brussels, 1984, p.54.

  29. Mukai T., Tokomoto K., Shibata T., Abe H. Simulaton study of eutrophication in Hiroshima Bay // Wat. Res., 1985, vol.19, pp. 511-525.

  30. Kettunen J. Model for a eutrophic finnish lake - a case study // Aqua Fennica, 1981, vol. 11, pp. 49-54.

  31. Varis D. Water quality model for lake Kuortaneenjarvi, a polyhumic Finnish lake // Aqua Fennica, 1984, vol. 14, pp.179-187.

  32. French R.H. Lake modelling: state of art // Crit. Rev. Environ. Contr., 1984, vol. 13, No 4, pp.311-357.

  33. Меншуткин В.В., Воробьева О.Н. Модель экологической системы Ладожского озера // Современное состояние экосистемы Ладожского озера. Л. Наука, 1987, с. 187-204.

  34. Леонов А.И., Осташенко М.М., Лаптева Е.И. Математическое моделирование трансформации органического вещества и соединений фосфора в водной среде: предварительный анализ условий функционирования экосистемы Ладожского озера // Водные ресурсы, 1991, № 1. с.51-72.

  35. Ладожское озеро - критерии состояния экосистемы. Наука СПБ., 1992, 325 с.

  36. Хлебопрос Р.Г. Социально-экономическая оценка экологических объектов. Сибирск. отд. АН, Ин-т биофизики, Красноярск, 1990, 30с.

  37. Пинчук Н.М., Гришман З.М., Дитятев А.Э., Евдокимов И.И., Левченко В.Ф., Меншуткин В.В. Исследование и прогнозирование экологического состояния Невской губы и восточной части Финского залива методами имитационного моделирования // Физиология человека, 1992, № 5, с.131-135.

  38. Grishman Z.M., Evdokimov I.I., Pinchuk N.M. The Database of Hydrology and Planktonic Community of the Neva Bay, The East Part of the Finish Gulf and Ladoga Lake. // Proceedings of 8th Prague International Symp. Computer Simulation in Biol., Ecol., & Med., 1992, pp. 111- 116.

  39. Шуйский В.Ф., Евдокимов И.И., Михнин А.Е., Белов М.М., Домпальм Е.И. Зависимость видового разнообразия пресноводных водоемов от степени многофакторного лимитирования. // Факторы таксономического и биохорологического разнообразия.Тез. докл. совещщ. С.-Петербург, 12-14 апр. 1995г. -Спб., 1995-с.91.

  40. Шуйский В.Ф., Евдокимов И.И., Михнин А.Е., Белов М.М., Домпальм Домпальм Е.И. Лимитирование зообентоса экологическими факторами: количественная оценка. 1, Однофакторное лимитирование. // Биологические ресурсы Белого моря и внутренних водоемов Европейского Севера. Тез. докл. междунар. конф. Петрозаводск, 19 -23 нояб. 1995 г. - Петрозаводск, 1995 - с. 174-176.

  41. Шуйский В.Ф., Евдокимов И.И., Михнин А.Е. Лимитирование зообентоса экологическими факторами: количественная оценка. 2, Многофакторное лимитирование. // Биологические ресурсы Белого моря и внутренних водоемов Европейского Севера. Тез. докл. междунар. конф. Петрозаводск, 19 -23 нояб. 1995 г. - Петрозаводск, 1995 - с. 176-178.

  42. Шуйский В.Ф., Евдокимов И.И., Михнин А.Е., Белов М.М. Количественная оценка многофакторного воздействия на сообщества макрозообентоса // Сборник научных трудов ГосНИОРХ. 1995 - вып.314 - с. 87 -100.

  43. Меншуткин В.В. Проект ";Невская губа";. // РАН, Санкт- Петербургский научный центр, Санкт-Петербургский научно- исследовательский Центр экологической безопасности, Санкт- Петербург, 1994, 43 с.

  44. Меншуткин В.В., Макаров О.Н., Коноплев В.Н., Инге-Вечтомов С.Г. Интегрированная экоинформационная система большого города и прогнозирование экологических ситуаций. // Критерии экологической безопасности. Материалы научно-практической конференции 25-27 мая 1994 г. РАН, Санкт-Петербург, 1994, с. 41-47.

  45. Меншуткин В.В., Макаров О.Н., Семенцов В.Н., Степанов М.М., Флоринская Т.М., Инге-Вечтомов С.Г. Общая концепция организации потоков данных в едином программном комплексе ";Невская губа";. // Критерии экологической безопасности. Материалы научно- практической конференции 25-27 мая 1994 г. РАН, Санкт-Петербург, 1994, с. 171-172.

  46. Меншуткин В.В., Астраханцев Г.П., Писулин И.В., Руховец Л.В., Петрова Н.А., Инге-Вечтомов С.Г. Математическая модель для исследования реакции экосистемы Ладожского озера на изменение антропогенной нагрузки. // Критерии экологической безопасности. Материалы научно-практической конференции 25-27 мая 1994 г. Санкт-Петербург, 1994, с. 172-173.

  47. Веремьев А.В., Гришман З.М., Евдокимов И.И., Левченко В.Ф., Уральский В.Л. Создание экологических баз данных для Финского залива // Информационные системы в науке (материалы симпозиума), Москва, 1995, с. 31.

  48. Levchenko V., Evdokimov I, Grisman Z., Menshutkin V, Uralskiy V. The Databases on the Ecological Conditions of the Water Ecosestem of the East Part of the Finnish Guif (St. Petersburg Region) // Proceeding of ISEE95-conference, USA, 1995, 5 p.

  49. Galtsova V.V., Starobogatov Ya.I.,Kulangieva L.V., Levchenko V.F., Mandryka O.N., Radikevich V.V., Ozerov A.A., Kartuzkov D.V. Meiobenthos of Islands in the Eastern Part of the Guif of Finland // Proceeding of 14 th BMB Symposium. Estonia, Parnu, 1995, p. 10.

  50. Казанцева Т.И., Смирнова Т.С. Зоопланктон центрального района Ладожского озера (имитационное моделирование). СПб, Санкт-Петбургский научный центр, Институт эволюционной физиологии и биохимии им. И.М.Сеченова РАН, 1996, 58 с.

  51. Сергеев Ю.Н., Дмитриев В.В. Основные этапы становления школы имитационного моделирования экологических систем в учебно-научном центре географии и геоэкологии Санкт-Петербургского университета // География и современность, вып. 7. СПб, 1995, с. 222 - 239.

  52. Клеванный К.А. Модель динамики Невской губы // Тезисы докладов балтийских океанографов. Спб.,1992.

  53. Третьяков В.Ю., Козлова Г.И. Особенности функционирования современной водно-пойменной экосистемы оз.Ильмень // Охрана окружающей среды от загрязнения промышленнными выбросами. ЦБП. Л.,1989.

  54. Рудаков Ю.А. Распространение примеси в прибрежной зоне приливного моря (на примере Онежского и Двинского заливов) // География и современность, вып. 7.Спб,1995,с 120-133

  55. Васильев В.Ю., Дмитриев В.В., Мякишева Н.В., Огродовая Л.Я., Огурцов А.Н., Попова О.И., Третьяков В.Ю. Диагностика состояния водных экосистем южного побережья Финского залива от г.Ломоносова до м.Кургальского // География и современность, вып. 7. СПб, 1995, с. 134 - 160

  56. Невская губа. Гидробиологические исследования. Под ред. Г.Г. Винберга и Б.Л, Гутельмахера // Ленинград,Тр.ЗИН,157,1987

  57. Труды Государственного Гидрологического Института // Вып.321, стр.4-16.

44




Скачать документ

Похожие документы:

  1. Глава 2 Методы математического моделирования экологических систем 2 1 Основные понятия системной экологии

    Документ
    ... применения системного подхода для изучения структур водныхэкосистем дан, ... «загрязнение» – введение в окружающую среду ... разных сторон) и комплексные (включающие соответствующие характеристики ... (см. главу 4). Статистическое моделирование, всегда ...
  2. Введение в глобалистику

    Документ
    ... экосистему ... наземных, водных, воздушных ... а) комплексногоподхода к освоению ... моделирования ... ВВЕДЕНИЕ...................................................................................................................3 ... президентов и глав правительств – ...
  3. Введение в глобалистику

    Документ
    ... экосистему ... наземных, водных, воздушных ... а) комплексногоподхода к освоению ... моделирования ... ВВЕДЕНИЕ...................................................................................................................3 ... президентов и глав правительств – ...
  4. Глава i предмет экологии методы и задачи экологии план

    Лекция
    ... 1 Глава I. ... системного подхода, натурных наблюдений, эксперимента и моделирования. ... требуется введение методов демографии ... , городов; – комплексный эколого-экономический анализ ... , биоиндикации и биотестирования водныхэкосистем: Учеб. Пос./В.В. ...
  5. Глава i предмет экологии методы и задачи экологии план

    Лекция
    ... 1 Глава I. ... системного подхода, натурных наблюдений, эксперимента и моделирования. ... требуется введение методов демографии ... , городов; – комплексный эколого-экономический анализ ... , биоиндикации и биотестирования водныхэкосистем: Учеб. Пос./В.В. ...

Другие похожие документы..