Мультифункциональный ландшафтный анализ юго-запада Валдайской возвышенности

Пузаченко, Михаил Юрьевич

Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему
Мультифункциональный ландшафтный анализ юго-запада Валдайской возвышенности
ВАК РФ 25.00.23, Физическая география и биогеография, география почв и геохимия ландшафтов

Автореферат диссертации по теме "Мультифункциональный ландшафтный анализ юго-запада Валдайской возвышенности"

ПУЗАЧЕНКО МИХАИЛ ЮРЬЕВИЧ

МУЛЬТИФУНКЦИОНАЛЬНЫЙ ЛАНДШАФТНЫЙ АНАЛИЗ ЮГО-ЗАПАДА ВАЛДАЙСКОЙ ВОЗВЫШЕННОСТИ

Специальность 25.00.23 физическая география и биогеография, география почв и геохимия ландшафтов

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата географических наук

1 О ДЕК 2009

МОСКВА - 2009

003487621

Работа выполнена в отделе физической географии и проблем природопользования Института географии РАН

Научный руководитель:

Официальные оппоненты:

член-корреспондент РАН, доктор географических наук, профессор Глазовский Никита Федорович!

доктор биологических наук, профессор Голубева Елена Ильинична

доктор географических наук, профессор Разумов Виктор Владимирович

Ведущая организация Учреждение Российской Академии Наук

Центр экологии и продуктивности лесов РАН

Защита состоится « ^ » декабря 2009 года в ¡1 часов на заседании Совета ВАК по защите кандидатских и докторских диссертаций Д.002.046.03 в Институте Географии РАН по адресу: 119017, г. Москва, Старомонетный пер., 29. Факс: (495) 959-00-33

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Института географии РАН Автореферат разослан » ноября 2009 г.

Ученый секретарь диссертационного совета по защите докторских и кандидатских диссертаций ' Л.С. Мокрушина

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Стремление понять правила, определяющие отношения между явлениями природы в пространстве и времени - традиционная тема географии. По Л.С. Бергу (1958) «целью географического исследования является отыскание связей и законностей, какие существуют между распространением отдельных, интересующих географа, вещей,... как влияют одни группы предметов и явлений на другие и какие получаются от этого в пространстве результаты». Методы решения проблемы поиска «связей и законностей» прошли значительное развитие от качественных (Докучаев, 1948, Берг, 1958, Солнцев, 2001) к количественным (Сочава, 2005, Арманд, 1975, Пузаченко, 1971, Пузаченко, Скулкин, 1981) основанным на теории систем с использованием информационного анализа, методов ординации и статистического анализа.

С возникновением новых источников информации о свойства геосистем, таких как спутниковые мультиспектральные снимки и трехмерные модели рельефа, и мощных персональных компьютеров, появилась возможность их совместного анализа с традиционными источниками географической информации - характеристиками, полученными при полевых описаниях, с использованием комплекса методов статистического анализа для определения пространственных взаимосвязей между ними. Такой подход можно определить, как мультифункциональный, так как исследуется множество пространственных связей определяемых в форме функциональных зависимостей между характеристиками геосистем, через их связь с отраженной радиацией и рельефом. Для отдельных характеристик геосистем этот подход реализуется в почвоведении (Пузаченко, Пузаченко и др., 2006, Hartemnik, McBrathey, 2008) и ландшафтоведении (Пузаченко, Федяева и др., 2006, Козлов и др., 2008, Кирюшин, 2008). Актуальной является реализация такого подхода на основе пространственно сопряженного анализа связей большого числа свойств, с последовательным уменьшением их числа путем линейных статистических преобразований и выделением наиболее общих из них. Выделение общих свойств и обобщающих многие свойства связей (факторов) системы близко к инварианту по В.Б. Сочаве (1975), элементарным почвенным и ландшафтным процессам по Ф.И. Козловскому (2003), выделяемым на основе взаимосвязанных свойств почв и ландшафта, и тесно связано с общими представлениями синергетики о том, что сложная динамическая система может быть отображена через ограниченное число независимых параметров порядка (Хакен, 1980, 2005).

Цель исследования - количественное выделение устойчивых функциональных отношений между свойствами ландшафта как отражения элементарных процессов (параметров порядка), определяющих пространственную дифференциацию (варьирование) свойств геосистем на региональном (средний масштаб) уровне на границе южной тайги и смешанных лесов краевой зоны Валдайского оледенения (Тверская обл.).

Исходя из цели, решаются следующие задачи:

1) определение общих закономерностей пространственной дифференциации геосистем для планирования полевых обследований,

2) организация полевых измерений свойств геосистем и их компонентов с учетом масштаба исследований,

3) определение иерархической структуры (организации) рельефа для отражения его разномасштабных свойств,

4) определение функциональных отношений между полевыми характеристиками, рельефом и отраженной радиацией с их пространственной интерполяцией,

5) снижение размерности или последовательное сокращение числа функциональных отношений полевых характеристик с выделением обобщающих их элементарных процессов (параметров порядка) различного уровня интеграции (внутрикомпонентного, компонентного и ландшафтного),

6) физическая интерпретация параметров порядка компонентного и ландшафтного уровня интеграции, как независимых процессов определяющих пространственное варьирование основных свойств геосистем, через их связь с характеристиками рельефа, дистанционной информации и полевых описаний,

7) выделение территорий сходных по набору и интенсивности процессов компонентного и ландшафтного уровней интеграции с расчетом неопределенности дискретизации.

Методология и методы исследования. Исследование основывается на методологии и методах теории систем (Клир, 1990, Пузаченко, 1998) на основе синергетического (Хакен, 1980) и редукционного подходов с использованием методов пространственного анализа (Пузаченко и др., 2002), математической статистики (Краскэл, 1986, Айвазян и др., 1989, Дейвис, 1990, Джонгман и др., 1998, Тюрин, Макаров, 1998, Пузаченко, 2004, 20056, Козлов и др., 2008, Электронный учебник..., 2001) и ГИС-технологий (ДеМерс, 1999, Ковальчук, Шайтура, 2009, Пузаченко, 2002, Пузаченко и др., 20066, 2008).

Научная новизна. Впервые проводится сопряженный среднемасштабный анализ характеристик комплексных полевых описаний с мультиспектральными спутниковыми снимками и характеристиками рельефа. Впервые, на основе последовательного уменьшения количества частных отношений полевых характеристик, выраженных путем линейных статистических преобразований, через их функциональные зависимости от разномасштабных свойств рельефа и свойств отраженной солнечной радиации, проводится выделение небольшого числа общих отношений (параметров порядка) для трех уровней их интеграции. Показано, что параметры порядка можно рассматривать как инварианты пространственной структуры ландшафта, имеющие осмысленную физическую интерпретацию как для компонента, так и ландшафта в целом. Проведено выделение территорий сходных по числу и интенсивности процессов на уровне компонентной и ландшафтной интеграции полевых характеристик геосистем. Основные защищаемые положения:

1. Состояние свойств ландшафтных компонентов, измеренных в поле, может быть, в определенной степени, выражено через функциональные зависимости (частные параметры порядка) между состоянием свойства и данными дистанционного зондирования и рельефа.

. 2. На основе частных функциональных зависимостей, возможна интерполяция состояния свойств, описанных в поле на всю территорию исследований, с оценкой ее пространственной неопределенности.

3. Отношения между свойствами измеряются через отношения их частных параметров порядка.

4. На основе последовательной интеграции параметров порядка, определяются параметры порядка структурно-функциональных блоков свойств, компонентов ландшафта и ландшафта в целом.

5. Общие для уровня компонентов и ландшафта параметры порядка отражают физически идентифицируемые элементарные процессы, определяющие пространственное состояние основных свойств ландшафта измеренных в поле.

6. На основе параметров порядка компонентного и ландшафтного уровней, возможна классификация территории по числу и интенсивности проявления процессов, определяющих состояние свойств геосистем, с оценкой ее однозначности.

Практическая значимость. Возможность определения числа, физического содержания и пространственной интенсивности проявления процессов, определяющих пространственное варьирование свойств геосистем и их компонентов для конкретной территории, позволяет оценить пространственную сложность и разнообразие организации геосистем, что является важным аспектом при природоохранной и хозяйственной деятельности человека, в частности, при количественной оценке экосистемных услуг и организации экологического мониторинга. Классификация территории на основе компонентных и ландшафтных процессов позволяет оценить состояние основных свойств геосистем. Внедрение количественных методов сопряженного анализа данных и выделение основных свойств геосистем регионального уровня, позволяют достичь повышения качества, увеличения скорости и уменьшения стоимости научно-исследовательских и хозяйственно-инвентаризационных работ. Конкретные результаты диссертации могут быть использованы при решении исследовательских и прикладных задач в пределах юга Валдайской возвышенности.

Апробация. Результаты исследований докладывались на конференции IALE Working Group „Landscape System Analysis in Environmental Management" (Польша-Pultusk, 1999), международной конференции студентов и аспирантов по фундаментальным наукам Ломоносов-2000-2001 (Москва, 2000, 2001), Международной научной конференции «Мониторинг состояния лесных и урбо-экосистем» (Москва, 2002), II международной конференции Эмиссия и сток парниковых газов на территории Северной Евразии, (Пущино, 2003), международной конференции «Стационарные лесоэкологические исследования: методы, итоги, перспективы» (Сыктывкар, 2003), 5 Европейской конференции по экологическому моделированию (ЕСЕМ) (Пущино, 2005), 5 и 6 конференций молодых ученых ИПЭЭ РАН (Москва 2006, 2008), на XI Международной ландшафтной конференции Ландшафтоведение: теория, методы, региональные исследования, практика: (Москва, 2006), на 4-ой международной конференции «Аэрокосмические методы и информационные технологии в лесоведении и лесном хозяйстве» (Москва, 2007), на конференции «Заповедники России и устойчивое развитие» (ЦЛГБЗ, 2007), международной конференции «Man and environment in boreal forest zone: past, present and future» (ЦЛГБЗ, 2008), на V Всероссийском съезде общества почвоведов, (Ростов-на-Дону 2008), на международном симпозиуме ISRSE 33 (Италия-Stresa, 2009), на всероссийской научной конференции с международным участием «Лесные ресурсы таежной зоны России: проблемы лесопользования и лесовосстановления» (Петрозаводск, 2009).

Автор принимал участие в грантах РФФИ 03-05-64280-а, 06-04-48536-а, 09-04-00460-а, 07-05-12021-офи, и проектах WWF России «Разработка генеральной сети ООПТ для Дальнего востока России», «Разработка генеральной сети ООПТ для Алтае-Саянского экорегиона», «Разработка генеральной сети ООПТ для Якутии», «Разработка генеральной сети ООПТ для Средней Азии», «Разработка генеральной сети ООПТ для Кавказского региона», «Оценка репрезентативности ОППТ России».

Публикации. По теме диссертации опубликовано 47 работ из них: 1 глава в учебнике, 13 статей (6 статей в журналах рекомендованных ВАК, 1 статья в научно-практическом журнале, 6 статей в сборниках), 3 главы в монографиях. Список основных работ приведен в конце реферата.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, шести глав, выводов, списка используемой литературы и приложений. Текст изложен на 190 страницах. Работа иллюстрирована 109 рисунками, 105 таблицами. Библиографический список содержит 379 наименований.

Благодарности. Автор выражает свою благодарность студентам, аспирантам и сотрудникам кафедры ландшафтоведения и физической географии географического факультета МГУ, сотрудникам лаборатории биогеоценологии ИПЭЭ РАН и сотрудникам ЦЛГБЗ за помощь при полевых работах. Особую благодарность, автор выражает д.г.н. профессору Ю.Г. Пузаченко за теоретические, методологические и методические рекомендации и помощь на всех этапах работы.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ ГЛАВА 1 Физико-географическая характеристика региона исследований

В главе, на основе литературных, картографических и натурных наблюдений рассматривается положение региона (рис. 1) относительно строения геологического фундамента, истории формирования рельефа и литогенной основы современных геосистем, климатических характеристик и их пространственных трендов, пространственных закономерностей в распределении растительности и почв.

Исследования проводятся для территории (рис.1 см. вкладку) площадью около 20000 км2, расположенной на юго-западе Валдайской возвышенности, являющейся водораздельной для рек бассейнов Волги и Западной Двины. В административном отношении относится к восьми районам Тверской и одному району Псковской области.

Территория расположена в пределах западного крыла московской синеклизы и приурочена к Нелидово-Оршанскому тектоническому мегаблоку Центральной (Московской) средневысотной геоступени (Бабак и др., 1984). По высоте дочетвертичной поверхности для исследуемого региона выделяются две высотные ступени. Центральная и восточная части территории расположены на Карбоновом плато с абсолютными отметками 120 - 340 м. С запада Карбоновое плато ограничивается девонской низиной с высотами 60-120 м. Ее граница с Карбоновым плато выражена четким уступом высотой до 70-80 м и шириной до 100 км (Чеботарева и др., 1961).

В четвертичное время территория исследований неоднократно подвергалась покровным оледенениям (Каплин, 2005). Наиболее значимыми для формирования современной структуры рельефа и отложений территории являются два последних оледенения - Московское и Валдайское.

Московское оледенение оставило после себя характерный холмистый ледниковый и волнистый рельеф, в последствие преобразованный в эрозионно-холмистый и увалистый, как в последовавший за ним межледниковый период, так и во время Валдайского оледенения (Соколов, 1949).

Проведение границы максимального распространения Валдайского оледенения для исследуемой территории и само количество позднеплейстоценовых оледенений после микулинского возраста остается дискуссионным. В кратком обзоре рассматриваются существующие мнения различных авторов по этой проблеме, а пространственная информация о трактовках границ распространения позднеплейстоценовых оледенений непосредственно используется в представленном в диссертации анализе.

Покровные отложения играют особую ландшафтообразующую роль в переходной зоне двух оледенений. Их 30-130 сантиметровый чехол сглаживает проявление различий гранулометрического состава подстилающих пород. В главе рассматриваются основные трактовки генезиса покровных пылеватых отложений. Рассматриваются основные гипотезы о их водной (Базилевская, Судакова, 1986, Каплин, Свиточ и др., 2005) и эоловой (Марков, 1961) седиментации. В целом отмечается практически повсеместное наличие пылеватых покровных отложений мощностью от первых десятков сантиметров до первых метров и составом от мелкозернистого до средне-тяжелосуглинистого, при постепенном росте мощностей и утяжелении состава с запада на восток территории.

Исследуемая территория расположена в атлантико-континентальной области умеренного климата на границе холодного и умеренного термических поясов (Мильков, 1958). Климат региона - умеренно влажный с относительно мягкой зимой и прохладным летом (Мячкова, 1983). Граничное положение хорошо отображается в пространственном градиенте важнейших климатических переменных полученных с цифровых карт с градусной сеткой (New, Hulme, Jones, 2000). В целом, годовая сумма положительных температур уменьшается с запада на восток на 500 °С, а годовая сумма осадков увеличивается на 70 мм из-за орографического эффекта Валдайской возвышенности.

По ботанико-географическому районированию территория исследований относится к полосе дубравно-кустарниковых лесов Восточно-Европейской геоботанической провинции (Шенников, Васильева, 1973) или включается в состав центральной части полосы хвойно-широколиственных лесов Русской равнины (Семенова-Тян-Шанская, Сочава, 1956). Залесенность территории составляет около 70 % (Атлас лесов СССР, 1973). Болота занимают около 15% территории и представлены, в основном, мезотрофными и олиготрофными типами. Растительный покров территории значительно преобразован в результате лесохозяйственной и, в меньшей степени, сельскохозяйственной деятельности. Для слабо дренированных плоских и слабонаклонных склонов и вершин моренных гряд характерны периодические (через 20-30 лет) групповые и массовые ветровалы (Скворцова, 1983, Васенев, Таргульян, 1995, Пузаченко, 2007).

Территория относится к Прибалтийской провинции дерново-подзолистых слабо-гумусированных и болотно-подзолистых почв в рамках Валдайского округа, где распространены дерново-подзолистые, дерново-подзолистые остаточно-карбонатные и дерново-подзолисто-глеевые почвы различного механического состава с преобладанием суглинистых на моренных отложениях (Классификация и

диагностика почв СССР, 1977). Пространственное распределение почв теснейшим образом связано с рельефом и отражает, прежде всего, перераспределение влаги между элементами рельефа и особенности водного режима экотопа (Почвенно-геологические условия Нечерноземья, 1984). По «Классификации и диагностике почв России» (2004) и «Полевому определителю почв России» (2008) почвы территории исследований относятся к 20 почвенным типам. В составе почвенного покрова преобладают дерново - (палево) подзолистые, торфяно-подзолисто-глеевые, торфяные и агродерново-подзолистые почвы.

ГЛАВА 2. Методология, методы и материалы анализа.

В главе рассматриваются общая методология исследований, методология и методы количественного анализа пространственной информации, ее источники, используемые в работе.

В начале главы обосновывается предпочтительность редукционной методологии, по сравнению с холической (целостной), при постановке исследовательских задач. Для формализации объекта исследований его частей и их пространства, взаимосвязей между ними использован подход и терминологии теории систем. В рамках этого подхода вводятся общие однозначные правила действий, определения переменных, их свойств и отношений между ними (Клир, 1990, Арманд, 1988, Пузаченко, 1998). Возникновение синергетического подхода (Хакен, 1980, 1985, 2001, 2003, 2005) к исследованию сложных природных систем, через взаимодействие их частей, порождающих самоорганизацию, иерархию и неравновесную волновую динамику, дает основание для статистического описания состояния такой системы. В результате статистического анализа свойств сложной системы, могут быть выделены описывающее ее состояние производные переменные (параметры порядка).

На основе общей методологии анализа рассматриваются методы определения иерархической организации рельефа и выделения параметров порядка его структурной организации.

Возникновение иерархии в природе и в том числе в рельефе связывается с несколькими возможными механизмами (Пузаченко, 1986). В результате есть возможность количественного определения его иерархии. Показано (Васильев, 1992, Turcotte, 1997, Пузаченко, 19976, 1999, 2004, Пузаченко и др., 2002, 20046, Котлов, Пузаченко, 2006, Шредер, 2001, Буданов, 1999), что рельеф, формирующийся в результате взаимодействия тектонических движений, аккумуляции ледниковых отложений, денудации, подчиняется одному общему правилу: чем больше пространственный интервал наблюдений, тем больше амплитуда высот. Такое свойство названо фрактальностью (Mandelbort, 1975, 1982, Мандельброт, 2002) или дискретной непрерывностью, при этом фрактальная размерность нецелочисленная.

Строго фрактальный процесс не несет в себе статистически значимых регулярных составляющих и определяется стохастическим поведением системы. Однако многие процессы с регулярной составляющей порождают самоподобные иерархические структуры с нецелочисленной размерностью (Рабинович, Трубецков, 2000). Спектральный анализ (Turcotte, 1997, Марпл-мл, 1990, Пузаченко, 19976, 1999, 2004, Пузаченко и др., 2002, 20046, Котлов, Пузаченко, 2006) с комплексом дополнительных методов позволяет получить необходимую информацию о структуре рельефа, измерить его важнейшие параметры, оценить возможное число порождающих структуру рельефа параметров порядка, выделить основные

иерархические уровни его пространственной организации. Реализация данного метода возможна при регулярном отображении высот рельефа (трансект, грид). Средние линейные размеры иерархически соподчиненных структур рельефа, определенные в ходе анализа используются для расчета высотных уровней и характеристик рельефа в программе ImageJ (частотный фильтр и преобразование Фурье) и ENVI 4.4 (уклоны, кривизны, освещенности).

Описание методов математической статистики использованных в диссертации для многомерного пространственного анализа и выделения параметров порядка (мультифункционального анализа) предваряется кратким обзором двух подходов к анализу отношений между свойствами ландшафта, измеренными в поле - прямого и косвенного. Под прямым подходом подразумевается анализ отношений непосредственно между измеренными в поле свойствами компонентов. Такой подход может быть реализован методами многомерного непараметрического шкалирования или ординации (Torgerson, 1952 Краскэл, 1986, Розенберг, 1984, 1985, Миркин, 1985, 1990, Кирюшин, 2008, Санковский, 1994). Наряду с достоинствами метода, позволяющими отражать нелинейность отношений, он имеет ограничения, связанные с возможностью интерполяции результатов и анализа больших массивов данных.

Косвенный подход основан на анализе отношений между свойствами компонентов, через их связь с внешними переменными - мультиспектральной дистанционной информацией и рельефом, которые и сами являются измеренными свойствами, имеющими квазинепрерывный характер. Если избранное свойство компонента прямо или косвенно определяется свойствами рельефа и определяет преобразование отраженной солнечной энергии, то с использованием методов многомерного статистического анализа, оно, с известной точностью, воспроизводимо через эти внешние переменные. В рамках этого подхода рассматривается взаимное отображение двух типов свойств: измеренных по дискретной полевой выборке и полученных из независимых квазинепрерывных источников измерения. Последние дают основу для интерполяции как свойств измеренных в поле, так и независимых функциональных отношений, описывающих варьирование свойств в точках описаний, которые, по сути, можно трактовать как параметры порядка или элементарные процессы по Ф.И. Козловскому (2003).

Задачу интерполяции можно решать с помощью мультирегрессионного факторного, дискриминантного, нейросетевого и генетического анализов. Однако, в соответствие со сформулированным подходом к анализу организации геодинамической системы, для ее описания, необходимо определение параметров порядка (функциональных отношений), которые описывают состояние каждого анализируемого свойства наилучшим образом на основе принятых статистических критериев. В наибольшей степени этим требованиям отвечает дискриминантный анализ - метод поиска линейной комбинации переменных, наилучшим образом разделяющей два или более классов состояния явления (Пузаченко, 2004, Puzachenko at all, 20056, Puzachenko, Puzachenko, 2008, Козлов и др., 2008, Исаев и др., 2009, Электронный учебник по статистике, 2001, Факторный, дискриминантный..., 1987).

Основная идея дискриминантного анализа заключается в том, чтобы определить, отличаются ли совокупности (группы свойства) по среднему какой-либо внешней переменной (или линейной комбинации внешних переменных), и затем использовать эту переменную (или их линейную комбинацию), чтобы предсказать для новых членов (точек без полевых описаний) их принадлежность к той или иной

группе свойства (Электронный учебник..., 2001). Этот метод позволяет измерить, в какой степени различаются дискретные состояния характеристики измеренной в поле в пространстве дискриминирующих (определяющих) внешних переменных (например, мультиспектральной дистанционной информации и рельефа) и определить, какие именно внешние переменные, насколько и каким образом обеспечивают различимость состояний полевой характеристики (Пузаченко, 2004). В результате, помимо определения функциональных зависимостей (частных параметров порядка) между полевой характеристикой и внешними переменными, в виде линейных комбинаций внешних переменных, дискриминантный анализ позволяет на их основе интерполировать значения характеристики и рассчитать пространственную неопределенность модели.

В диссертации использован метод канонического дискриминантного анализа, с пошаговой процедурой (Электронный учебник..., 2001), реализованной для отбора наиболее значимых и независимых внешних переменных описывающих полевую характеристику. Для независимой оценки качества модели использована кросс-проверка на основе половины выборки (Stone, 1977, Efron, 1983, Goutte, 1997).

Для корректного применения дискриминантного анализа, число точек обучающей выборки для каждой характеристики, должно быть больше, числа внешних переменных включенных в модель, иначе, невозможна достоверная оценка многомерных статистических критериев и получение имеющих доверие результатов.

Источники неопределенности дискриминантного анализа, в рамках демонстрируемых исследований, складываются из ошибок в полевых описаниях и точности их GPS-позиционирования, неравномерности и неполноты охвата описаниями различных значений исследуемых свойств, неполноты отображения через дистанционную информацию и рельеф свойств в целом или интервалов их значений, разномасштабности измерений в рамках точки описания для растительного компонента (круговая площадка) и для почвы (прикопка и бурение), среднего масштаба исследований, при котором, часть локального варьирования свойств оказывается вне масштаба дистанционной информации и рельефа.

Таким образом, каждое свойство геосистемы, измеренное в поле, представляется через k-координат частных параметров порядка (дискриминантных осей), как для точек описаний, так и для всей территории. Каждый частный параметр порядка определенным образом связан со свойствами рельефа и/или дистанционной информации и имеет в пространстве собственное отображение.

Целью мультифункционального анализа является выделение наиболее общих «ландшафтообразующих» параметров порядка геосистемы. Простейший путь их получения, интеграция с помощью метода главных компонент факторного анализа (Хакен, 2005). В этом случае используется такая функция факторного анализа как сокращение числа переменных (редукция данных) с выделением основных интегрирующих факторов (Айвазян и др., 1989, Электронный учебник..., 2001). Оценка числа значимых факторов проводится на основе статистических критериев.

Для выделения параметров порядка, в наибольшей степени определяющих свойства полевых описаний, согласно принятой методологии редукционизма, логично проводить анализ взаимосвязи свойств последовательно, в рамках их функциональных и/или структурных блоков (рис. 1), а результатов их интеграции, в рамках ландшафтных компонент (Солнцев, 2001, Сочава, 2005), и затем, ландшафта в целом (рис. 2). В результате, проводится редукция исходных частных параметров

порядка, с последовательным выделением параметров порядка структурно-функциональных блоков свойств, компонентов ландшафта и ландшафта в целом.

На основе связи параметров порядка с дистанционной информацией, рельефом, характеристиками полевых описаний и другими источниками информации, им могут быть поставлены в соответствие элементарные процессы, определяющие варьирование состояния большинства свойств входящих в блок, компонент или ландшафт в целом. Иногда параметры порядка могут являться косвенным отражением процессов, иногда - непосредственным. Так или иначе, параметры порядка при небольшом их количестве, в силу метода их получения, описывают наилучшим образом пространственное распределение наибольшего числа исследуемых полевых характеристик.

Наряду с анализом свойств измеренных в поле аналогичным способом могут быть использованы свойства, полученные с тематических карт. В работе привлекалась информация о границе Валдайского (позднеплейстоценового) оледенения для рассматриваемой территории. Все точки территории рассматриваются как обучающая выборка, для которой, авторы различных трактовок границы Валдайского оледенения, определили их генезис.

Заключительным этапом анализа является построение классификаций территории на основе значений параметров порядка для компонент и ландшафта, с учетом их веса (статистического вклада) в описание варьирования состояния свойств. В результате, выделяются территории относительно однородные по числу и интенсивности проявления, соответствующих параметрам порядка, элементарных процессов компонентного и ландшафтного уровней. Классификация проводится итерационно по дихотомическому основанию и метрике Евклида. Проверка неопределенности классификации осуществляется на основе дискриминантного анализа полученных классов от внешних переменных.

Исходя из целей, задач, методов и масштаба исследования, а так же доступности, был определен набор источников информации используемых в работе.

Использовались три набора данных: 1) квазинепрерывная информация, рассматриваемая и как собственные свойства геосистем, и как основа для интерполяции свойств полевых описаний - это данные дистанционного зондирования и цифровая модель рельефа; 2) дискретная информация полевых описаний, используемая в качестве основы для исследования взаимосвязей свойств измеренных в поле и, 3) как независимый источник информации о генезисе верхнего чехла отложений - тематическая картографическая информация о границе позднеплейстоценового оледенения (-ий) для исследуемой территории в трактовке различных авторов.

Как источник мультиспектральной дистанционной информации использованы многоканальные спутниковой сканерные снимки, полученные со спутников серии Landsat (Описание системы Landsat). Выбор данной серии спутников для решения задач поставленных в диссертации определяется их спектральным, пространственным и временным охватом и разрешающей способностью, а так же свободным доступом к соответствующей базе данных.

На основе снимков Landsat, на территорию исследований были созданы (программа ERDAS IMAGINE 9) три мозаики снимков за три временных интервала: 1) Landsat MSS (1-3) из восьми снимков с 1975 по 1979 годы (сентябрь), 2) Landsat TM (4-5) из четырех снимков с 1988 по 1990 годы (май), 3) Landsat ЕТМ (7) из

четырех снимков с 2000 по 2002 годы (октябрь). Для отражения нелинейных отношений между спектральными каналами и повышения информативности снимков, на основе спектральных каналов, рассчитываются индексы, представляющие собой, в большинстве случаев, нормализованные значения разностей между соседними или близкими каналами, или их отношения.

Информация о рельефе территории получена на основе 21 листа топографических карт масштаба 1:100 000. Построение цифровой модели рельефа (ЦМР) проводилось (программа ERDAS IMAGINE 9) на основе векторизованных горизонталей рельефа, урезов озер и точек высот методом нелинейной интерполяции. Размер ячейки грида (растра) ЦМР выбирался в соответствии с масштабом исследования и кратным разрешению снимков Landsat. Таким образом, размер ячейки грида (пикселя) или размер элемента системы определен равным 114 м. В соответствии с теоремой отсчета Котельникова (Найквиста-Шеннона) (Nyquist, 1928, Котельников, 1933, Shannon, 1949) минимальный линейный размер пространственных структур, которые могут быть выделены в ходе анализа, составляет 228 м.

Измерение характеристик (свойств) компонентов ландшафта проводилось при комплексных и путевых маршрутных описаниях и комплексных описаниях на трансектах с регулярным шагом (рис. 3) выполненных студентами и аспирантами географического факультета МГУ и лаборатории биогеоценологии ИПЭЭ РАН при непосредственном участии автора в 70 % использованных в работе полевых описаний (1459 точек). Все описания имеют GPS привязку с точностью позиционирования - 515 м и организованы в базу данных в среде MicrosoftAcess2000 с системой запросов для организации и преобразования данных для проведения последующего анализа. В диссертации рассматривается 123 характеристики полевых описаний, объединенных в 9 структурно-функциональных блоков. Для сопряженного анализа полевые описания совмещаются с дистанционной информацией и рельефом с помощью инструмента для ГИС Mapinfo разработанного Д.Н. Козловым.

Тематические картографические материалы привлекались для анализа генезиса рельефа и отложений территории, а именно границы максимального распространения Валдайскго оледенения (комплекса оледенений после Микулинского межледниковья). Трактовки максимальных (стадийных) границ Валдайского оледенения различаются в работах разных авторов. Наиболее распространенные из них, найденные в картографической форме масштаба не хуже 1:2000000, векторизовались и преобразовывались в растровый формат, и анализировались аналогично полевым данным. Рассматриваются 5 трактовок границ и их последовательная кодировка.

ГЛАВА 3 Анализ иерархической организации, параметров порядка рельефа и выделение его характеристик

В главе рассматривается выделение иерархических уровней организации рельефа, его параметров порядка и производных характеристик. Анализ спектров для трех частей территории показал статистически не значимые различия фрактальной размерности, которая составила от 1.97 до 2.05, что соответствует размерности черного шума.

После снятия логарифмического тренда и высокочастотной составляющей, анализируется наличие в остатках спектра неслучайных составляющих. В результате, выделены следующие линейные размеры иерархических уровней рельефа: 1) более

[ультирегрессионнный анализ, корреляции

Классы хар-ки 1

[скрнигаш анализ

ккрнмтга-анализ

Факторный анализ

^ (РСА)

Классы хар-ки г

юкриминангны анализ

Полевая харакк-рпс шка и

Интерполяция классов характеристики с оценкой ее пространственной определенности

Полевая <арак1ерисшка 1

Полевая ■сарак|фнс1ика I

Полевые характернее нкн

Эл е ме I п а рн ые п роцесс ы блока свойств

Ось (частньш параметр порядка) 1.1

Частные факторы блока свойств

Параметры порядка блока гной ста

Рис. 1. Последовательность анализа полевых характеристик и их интеграция в рамках структурно-функциональных блоков.

11аряметры порядка блока свойств (компонента) 1

Параметры порядка блока свойств I компонента) п

Полевые характеристики

Параметры порядка компонента (ландшафта)

Элементарные компонентные (ландшафтных) процессы

Классы состоянии компонента (ландшафта)

Оценки определенности классификации

Рис. 2. Последовательность интеграции параметров порядка блоков свойств в параметры порядка компонент и параметров порядка компонент в ландшафтные параметры порядка.

точки комплексных описаний . точки путевых описаний

Рис. 3. Точки описаний (наложен снимок Landsat БТМ за октябрь)

Рис. 4. Классификация состояния свойств растительности (фиолетовый - еловые леса, темно-зеленый - березово-еловые леса, зеленый - леса с преобладанием березы, оранжевый - леса со значительным участием сосны, желто-зеленый - серо-ольховые леса, хаки - открытые болота, светлый хаки - закрытые болота, светло зеленый -вырубки, залежи, желтый - луга, красный - поля и селитебные земли, синий - вода, облако).

Рис. 5. Классификация состояний свойств почв и почвообразующих пород (красный -дерново-подзолистые, розовый - дерново-подзолистые глееватые, лиловый -дерново-подзолисто-глеевые, фиолетовый - мелкоторфяно-подзолистые глееватые, голубой - торфяно-подзолисто-глеевые, бирюзовый - торфяные олиготрофные глеевые, серо-зеленый - торфяные эутрофные глеевые, желто-зеленый -аллювиальные, синий - вода)

Рис. 6. Классификация состояния свойств генезиса отложений (темно коричневый -наличие позднеплейстоценового оледенения, коричневый - очень высокая вероятность наличия позднеплейстоценового оледенения, светло коричневый -высокая вероятность наличия, розовый - средняя вероятность наличия, оранжевый -средняя вероятность отсутствия, красный - высокая вероятность отсутствия, темно красный отсутствие - позднеплейстоценового оледенения, синий - вода).

Рис. 7. Ландшафтные параметры порядка.

Рис. 8. Классификация состояния свойств ландшафта (цвета соответствуют классификации растительности).

18 км и не менее 55 км (тренд); 2) 12.5 км (от 10 км до 18 км); 3) 8 км (от 6 км до 10 км); 4) 3900 м (2700 м - 6000 м); 5) 2400 м (2250 м - 2700 м); 6) 1900 м (1750 м - 2250 м); 7) 1140 м (1050 м - 1500 м); 8) 680 м (525 м - 1050 м) и 9) 340 м (228 м - 525 м).

Анализ собственного спектра сглаженных остатков от спектра рельефа, позволяет определить несущие частоты или число параметров порядка определяющих формирование структур рельефа. Выделена одна основная несущая частота и одна слабо значимая, порождающие структуры рельефа размерами менее 3 км и менее 540 м, соответственно. Основной параметр порядка рельефа определен, как результат взаимодействием эндогенных механизмов, определяющих структуру фундамента территории, и экзогенных механизмов аккумуляции ледниковых комплексов отложений, слабо значимый - формирования комплексов конечноморенных отложений Московского и Валдайского оледенений при значительной переработке склонов.

ГЛАВА 4. Анализ свойств растительности

В главе рассматривается анализ свой полевых описаний в рамках растительного компонента (69 характеристик). В начале главы подробно изложена последовательность анализа конкретной характеристики на примере общего проективного покрытия (ОПП) древостоя. Шесть групп характеристики распознаются на 51 % в пространстве трех статистически значимых дискриминантных осей (частных параметров порядка). Кросс-проверка показала, что модель недостоверно определяет группу единичных деревьев (ОПП<5%) и группу высоко сомкнутых лесов (ОПП>85%). Пространственная оценка определенности модели, показала, что хуже всего определяется состояние ОПП древостоя для территорий со слабовыраженным рельефом (слабоволнистым) при высоко сомкнутых лесах.

Далее рассматривается интеграция характеристик растительности в рамках шести блоков свойств, с подробным анализом первого блока, для которых получено:

1) общее проективное покрытие растительности (8 свойств) - сумма площадей сечения (СПС) древостоя (качество дискриминации - 59 %), ОПП древостоя (51 %), ОПП ярусов древостоя (61-63 %), ОПП подлеска (43 %), ОПП трав (44 %) и ОПП мхов (44 %) - 18 частных параметров порядка и 3 обобщающих их параметра порядка;

2) проективное покрытие видов древостоя (29 свойств) - СПС (50-92 %) и ПП (50-91 %) видов древостоя - 42 частных параметра порядка и 6 обобщающих их параметров порядка;

3) высоты и возраст древостоя (5 свойств) - средняя высота древостоя (52 %) и его ярусов (50-60 %), средний возраст древостоя (82 %) - 11 частных параметров порядка и 3 обобщающих их параметра порядка;

4) проективное покрытие видов подлеска (22 свойства) - ПП видов подлеска (49-89 %) - 29 частных параметров порядка и 6 обобщающих их параметров порядка;

5) группы видов трав и проективное покрытие мхов (4 свойства) - группы трав по обилию видов (49 %) и ПП групп видов мхов (41-68 %) - 14 частных параметров порядка и 4 обобщающих их параметра порядка;

6) типы наземного покрова (1 свойство) - 9 типов (лес, ветровалы, лесные болота, открытые болота, вырубки, зарастающие луга, луга, пашни, карьеры) наземного покрова (60 %) - 4 частных параметра порядка.

В результате, на уровне интеграции блоков свойств растительности в компонент, обобщаются 26 параметров порядка. Получено, что состояния свойств растительность описывается шестью общими параметрами порядка. Первый (26 % описанного варьирования параметров порядка блоков свойств растительности) отражает процесс сукцессии (роста/деградации) бореальных лесов. Второй (15 %) -процесс сукцессии мелколиственных лесов. Третий (9 %) - сукцессии неморальных лесов. Четвертый (6 %) - сукцессии мезофильных низкотрофных лесов. Пятый (6 %) - развития пойменной лесо-кустарниково-влажнолуговой растительности. Шестой (5 %) - развития сероольховой кустарниково-луговой растительности склонов речных долин. Эти процессы контролируются механизмами, связанными с разнообразием форм рельефа и состава субстрата, контролирующими дренаж и обеспеченность растительности минеральными веществами, саморазвитием (сукцессией) растительности и хозяйственной деятельностью различных форм.

Параметры порядка растительности наилучшим образом описывают СПС древостоя, типы наземного покрова, ОПП древостоя, высоты древостоя и его ярусов, шесть из шестнадцати групп трав, ОПП мхов и ОПП сфагновых мхов.

В завершении главы рассматривается классификация территории на основе параметров порядка растительности (рис. 4) с оценкой ее определенности. Выделено 56 классов состояния свойств растительности, содержание которых на уровне ассоциаций (групп ассоциации) определено на основе исходных полевых описаний. Выделение большего числа классов лимитировано объемом обучающей выборки при условии наличия не менее десяти описаний для каждого класса состояний. Наибольшая неопределенность классификации характерна для территорий со слабовыраженным рельефом (зандрам, флювиогляциальным и озерно-ледниковым равнинам).

Таким образом, варьирование характеристик растительности находит свое отражение в мультиспектральной дистанционной информации и рельефе, которые определяют его на 41%-92%. Ведущим (наиболее распространенным) процессом для растительности территории является процесс сукцессии (рост/деградации) бореальных лесов.

ГЛАВА 5. Анализ свойств почв, почвообразующих пород и их генезиса.

В главе рассматривается анализ свой полевых описаний в рамках характеристик почв и почвообразующих пород (54 характеристики) и генезиса позднеплейстоценовых отложений (6 характеристик). В начале главы изложена последовательность анализа конкретной характеристики на примере мощности элювиальных (ЕЬ) горизонтов почвы. Четыре группы состояния свойства распознаются на 54 % при двух статистически значимых частных параметрах порядка. Интерполяция мощности горизонтов ЕЬ и оценка ее определенности, показала, что наименьшая определенность характерна для территорий со слабовыраженным рельефом при маломощных (1-10 см) элювиальных горизонтах.

Далее рассматривается интеграция частных параметров порядка характеристик почв и почвообразующих пород в рамках трех структурно-функциональных блоков, для которых получено:

1) мощности почвенных горизонтов и почвообразующих пород (18 свойств) - мощности различных комбинаций органосодержащих и элювиальных горизонтов (качество дискриминации 45-81 %), мощность почвы (59 %), число

горизонтов почв и почвообразующих пород на один метр (43 %), глубина реакции с НС1 (55 %), мощность покровных отложений (43 %) - 53 частных параметра порядка и 8 обобщающих их параметров порядка;

2) цвета почв и почвообразующих пород (21 свойство)- цвета по трем составляющим шкалы Манселла (мин/мах оттенок, насыщенность, яркость) для гумусоаккумулятивных (55-63 %) , элювиальных (47-58 %) и иллювиальных (47-58 %) горизонтов и нижнего из описанных горизонтов (33-45 %) - 41 частный параметр порядка и 8 обобщающих их параметров порядка;

3) гранулометрический состав почвенных горизонтов и почвообразующих пород (15 свойств) - гранулометрический состав покровных отложений (77-83 %), иллювиальных горизонтов (66-79 %) и нижнего из описанных горизонтов почвообразующей породы (37 %), средняя и максимальная степень реакции с НС1 (48-49 %) - 19 частных параметров порядка и 5 обобщающих их

параметра порядка.

В результате, на уровне компонента почв и почвообразующих пород интегрируется 21 параметр порядка блоков свойств. Выделено семь общих параметров порядка описывающих свойства входящие в компонент. Первый параметр порядка (24 % описанного варьирования параметров порядка блоков свойств почв) отражает процесс олиготрофного заболачивания сопряженный с оглеением. Второй (14 %) - развития серогумусовых и элювиальных (подзолистых) горизонтов. Третий (9 %) - мезотрофного (лесного) заболачивания и развития элювиальных (палевоподзолистых) горизонтов и оглеения. Четвертый (7 %) -подзолообразования. Пятый (7 %) - перегнойно-гумусовой аккумуляции. Шестой (6 %) - пойменного почвообразования. Седьмой (5 %) - аккумуляции грубогумусовых горизонтов. С процессами различных типов заболачивания связано проявление процесса оглеения. Выделенные процессы контролируются механизмами связанными как с разнообразием форм рельефа и состава субстрата, контролирующими дренаж, аэрацию и трофность почв, так и саморазвитием растительности и самих почв, а так же с сельскохозяйственной деятельностью человека.

Параметры порядка почв и почвообразующих пород значительно определяют все характеристики цвета почвенных горизонтов, мощность органосодержащих горизонтов, мощность гумусоаккумулятивных и элювиально-гумусоаккумулятивных горизонтов, мощность олиготрофно-торфяных горизонтов, мощность почвы, число горизонтов на один метр, гранулометрический состав покровных отложений, наличие/отсутствие среднесуглинистых отложений в нижней части профиля, гранулометрический состав нижнего из описанных горизонтов профиля.

Классификация территории на основе параметров порядка почв (рис. 5) и почвообразующих пород выделяет 49 относительно дискретных классов состояний, сопоставимых с подтипами (видами) почв и характеристикой на основе полевых описаний до уровня разряда. Наибольшая неопределенность классификации характерна для озерно-ледниковых равнин без выраженного рельефа.

В результате, характеристики почв отражаются через дистанционную информацию и рельеф на 33-83%. Как наиболее распространенный и интенсивный, выделяется процесс олиготрофного заболачивания сопряженный с оглеением.

Далее в главе рассматривается анализ и интеграция свойств описывающих генезис почвообразующих пород территории. Дискриминантный анализ различных трактовок областей максимального распространения Валдайского оледенения: 1)

максимального Валдайского по геоморфологической карте (качество дискриминации 83 %), 2) средне Валдайского по Москвитину (80 %), 3) максимального Валдайского по Чеботаревой (78 %), 4) максимального Валдайского по Фаустовой (84 %), 5) максимального Валдайского по Москвитину (84 %), 6) последовательной кодировки границ с запада на восток (59 %), показал, что качество дискриминации увеличивается при смещении проводимой границы на восток. Так, наилучше качество дискриминации для последовательной кодировки границ получено, для отсутствия (71 %) позднеплейстоценовых оледенений (юго-восток территории), наличия (68 %) максимальной стадии Валдайского оледенения по Фаустовой и Москвитину и наличия (63 %) всех позднеплейстоценовых оледенений (запад территории).

При интеграции 10 частных параметров порядка (по 1 от каждой трактовки и 5 от последовательной кодировки) выделенных для свойств описывающих генезис получено три обобщающих их параметра порядка. Первый (50 % от описанного варьирования частных параметров порядка свойств генезиса) параметр порядка отражает процесс формирования комплекса ледниковых отложений для запада территории (наличие Валдайского оледенения). Второй (17 %)- формирование гряд Московского оледенения. Третий (12 %) формирования комплекса ледниковых отложений юга и центра территории.

Наилучшим образом от общих свойств генезиса описываются области оледенения в трактовке Фаустовой и геоморфологических карт.

Классификация по параметрам порядка генезиса отложений (рис. 6) выделяет запад и восток территории как зоны Валдайского и Московского оледенения, соответственно. Центральная часть территории более мозаична, и для нее можно выделить области с большей вероятностью наличия Московского и Валдайского оледенений совместно или только Московского оледенения. Наибольшая неопределенность классификации приурочена к центральной части территории.

Таким образом, границы оледенений, выделенные различными авторами, находят отражение в дистанционной информации и рельефе на 59%-84%. Ведущую роль имеет процесс формирования комплекса ледниковых отложений Валдайского оледенения охватывавший запад и центр территории исследований.

ГЛАВА 6 Интеграция параметров порядка растительности, почв, почвообразующих

пород и их генезиса

В главе рассматривается интеграция параметров порядка полученных для растительности, почв и почвообразующих пород и их генезиса. В результате анализа компонентов выделено 16 параметров порядка. На их основе выделены шесть параметров порядка ландшафтного уровня интеграции (рис. 7).

Первый ландшафтный параметр порядка (21 % описанного варьирования параметров порядка компонент) отражает процесс сукцессии бореальных лесов на торфяных подзолистых оглееных почвах, преимущественно, для моренных гряд Московского и Валдайского оледенений. Второй (16 %) - сукцессии бореально-неморальных лесов на серогумусовых подзолистых почвах при легком субстрате, в основном, для территории Валдайского оледенения. Третий (13 %) - сукцессии неморально-бореальных лесов на грубогумусовых и перегнойных почвах при суглинистом субстрате, в основном, вне области Валдайского оледенения. Четвертый (10 %) - олиготрофного заболачивания и оглеения, преимущественно, для моренных гряд Московского оледенения. Пятый (8 %) - сукцессии неморальных

лесов на серогумусовых подзолистых почвах, в большей степени, для моренных гряд Московского оледенения. Шестой (7 %) - развитие пойменной кустарниково-луговой растительности на аллювиальных гумусовых и перегнойных почвах.

Процессы ландшафтного уровня, так же, как и для уровня компонентов, определяются механизмами, связанными как с разнообразием форм рельефа и состава субстрата, в том числе и за счет различий генезиса, контролирующими влаго-, тепло-, и трофический режимы различных масштабов, так и саморазвитием (динамическим и эволюционным) ландшафта и его отдельных компонентов, и хозяйственной деятельностью человека различных форм, интенсивности и длительности, в совокупности действующими на фоне регионального климата и тектонических структур.

Наилучшим образом от ландшафтных параметров порядка описываются СПС древостоя, СПС березы и ели, типы наземного покрова, проективное покрытие ольхи серой и ели, ОПП и высоты ярусов древостоя, ОПП подлеска, проективное покрытие подлеска ели и рябины, группы травостоя, ОПП мхов и проективное покрытие сфагновых мхов, минимальная насыщенность цвета гумусоаккумулятивных горизонтов, максимальная яркость иллювиальных горизонтов, мощности серогумусовых, торфяных и элювиальных горизонтов, число горизонтов на один метр, наличие покровных отложений среднесуглинистого и супесчаного составов и область Валдайского оледенения в трактовке М.А. Фаустовой.

Отображение пространственного распределения числа действующих процессов (разнообразия процессов) показывает, что наибольшее их число (4-6) характерно для моренных гряд и возвышенностей, в то время как флювиогляциальные, ледниковые и озерно-ледниковые равнины имеют меньшее число действующих факторов (2-3).

По классификации на основе ландшафтных параметров порядка (рис. 8) выделено 95 классов состояния свойств ландшафта для уровня урочищ (подурочищ) с характеристикой на основе полевых описаний. Все основные классы состояний, выделенные для растительности и почв, нашли свое отражение на ландшафтном уровне классификации. Наибольшая неопределенность классификации характерна для территорий без выраженного рельефа с сомкнутой лесной растительностью.

В результате, для ландшафтного уровня выделено шесть основных процессов, в значительной степени описывающих варьирование более чем половины из полевых характеристик, рассматриваемых в диссертации.

ВЫВОДЫ

Мультифункциональный анализ характеристик полевых описаний и тематических материалов, отражения в различных спектральных диапазонах солнечной радиации и рельефа, показал:

1) Варьирование состояния свойств ландшафтных компонентов, измеренных в поле, может быть на 33-92 % (в среднем 65 %) описано от данных дистанционного зондирования и рельефа. Наиболее однозначно описываемые свойства можно рассматривать, как наиболее зависящие от перераспределения тепла и влаги рельефом, и как вносящие наибольший вклад в преобразование солнечной энергии ландшафтным покровом. В совокупности, для полевых характеристик и границ оледенения выделено 230 частных параметров порядка описывающих их пространственное состояние от данных дистанционного зондирования и рельефа.

2) На основе интеграции частных параметров порядка для структурно-функциональных блоков свойств выделены 46 обобщающих их параметров порядка. На уровне интеграции блоков в ландшафтные компоненты выделено 16 параметров порядка, на ландшафтном уровне - 6 параметров порядка.

3) Параметры порядка компонент и ландшафта, в основном, отражают процессы сукцессии лесов различных типов (в том числе антропогенной), заболачивания различного типа, развития кустарниково-луговой и лугово-полевой растительности, органонакопления различных типов, элювиирования и др. Ведущим процессом на ландшафтном уровне является сукцессия бореальных лесов на торфяных подзолистых оглееных почвах, преимущественно, для моренных гряд Московского и Валдайского оледенений.

Основные механизмы, определяющие процессы, связаны с условиями дренирования территории за счет различных уровней рельефа и состава субстрата, с различной теплообеспеченностью, в первую очередь, за счет различий высот макрорельефа, с саморазвитием растительного и почвенного покрова, а так же с деятельностью человека.

4) Наилучшим образом определяются параметрами порядка компонентов и ландшафта общие характеристики полевых описаний, заключающие в себе информацию о нескольких более частных (сомкнутость и высота древостоя, типы наземного покрова, проективное покрытие травостоя и мхов, мощность органосодержащих горизонтов, мощность почв и др.), а так же, наиболее распространенные (сомкнутость и полнота ели, СПС березы, проективное покрытие ольхи серой, проективное покрытие подлеска ели и рябины, проективное покрытие сфагновых мхов, характеристики цвета гумусовых и иллювиальных горизонтов, мощности серогумусовых, торфяных и элювиальных горизонтов, наличие покровных отложений среднесуглинистого и супесчаного составов и др.). В целом, более половины характеристик полевых описаний включенных в анализ, в значительной степени, определяются от ландшафтных параметров порядка.

Таким образом, на основе количественного статистического моделирования свойств полевых описаний на среднемасштабном уровне от спектральных отражательных характеристик ландшафтного покрова и рельефа, показана возможность выделения общих для компонентов и ландшафта независимых процессов, определяющих пространственное варьирование состояния их свойств. Интеграция частей в целое, на основе этих процессов, происходит, в основном, в результате многообразного влияния варьирования режима увлажнения,

перераспределения влаги рельефом на разных уровнях его организации. Знание о локализации процессов определяющих основные свойства ландшафта конкретной территории позволяет не только организовывать новые исследования, направленные на изучение процессов и механизмов формирования этих свойств, но и учитывать их при планировании хозяйственной деятельности, что может снизить экологические риски и повысить экономическую эффективность хозяйственных мероприятий.

Список основных работ, опубликованных по теме диссертации:

1. Puzachenko М. U. Use of quantitative estimations for the creation of landscape map // Landscape Ecology theory and applications for practical purposes. The Problems of Landscape Ecology Vol. 1 Warsaw: Pultusk School of Humanities, 2000.

2. Пузаченко М.Ю. Оценка информативности Landsat TM снимков для различных сезонов съемки. /Сборник тезисов докладов по материалам международной конференции студентов и аспирантов по фундаментальным наукам Ломоносов 2001. Серия географическая. Географический факультет МГУ. М. 2001.

3. Пузаченко М.Ю. Использование ГИС при проведении ОВОС. Экологическое проектирование и экспертиза. Учебник для вузов. Дъяконов К.Н., Дончева A.B. М.: ЗАО Изд-во «Аспект Пресс», 2002. - с. 80-95.;

4. Пузаченко Ю.Г., Пузаченко М. Ю., Онуфреня И.В., Алещенко Г.М. Разработка генеральных схем размещения охраняемых территорий на основе дистанционной информации на примере Якутии (республика Саха) // География и природные ресурсы №1,2004. - с. 10-24.

5. Пузаченко Ю.Г., Пузаченко М.Ю., Козлов Д.Н., Алещенко Г.М. Анализ структуры почвенного профиля на основе цифровой цветной фотографии // Почвоведение №1; 2004.

6. Пузаченко М.Ю., Черненькова Т.В. ГИС-технологии в мониторинге биоразнообразия лесов // ArcReview №4 (39) 2006.

7. М. Ю. Пузаченко, Ю. Г. Пузаченко, Д. Н. Козлов, М. В. Федяева Картографирование мощности органогенного и гумусового горизонтов лесных почв и болот южнотаежного ландшафта (юго-запад Валдайской возвышенности) на основе трехмерной модели рельефа и дистанционной информации (Landsat-7) // Исследование Земли из космоса №04, 2006. - с.70-78.

8. Козлов Д.Н., Пузаченко М.Ю., Федяева М.В., Пузаченко Ю.Г. Идентификация ландшафтообразующих факторов на основе полевых исследований и дистанционной информации // ЛАНДШАФТОВЕДЕНИЕ: ТЕОРИЯ, МЕТОДЫ, РЕГИОНАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ, ПРАКТИКА: Материалы XI Международной ландшафтной конференции М.: Географ. фак-етМГУ, 2006. - с.103-105.

9. Пузаченко Ю.Г. Федяева М.В. Козлов Д.Н., Пузаченко М.Ю. Методологические основания отображения элементарных геосистемных процессов // Современные естественные и антропогенные процессы в почвах и геосистемах М.: ГНУ Почвенный институт им В.В. Докучаева ЗФСХН, 2006. - стр. 13-53.

10. Пузаченко М.Ю., Котлов И.П., Черненькова Т.В., Мавленкова Е.В. Технологическая схема мониторинга природных объектов с использованием ДДЗ и ГИС-технологий. /Академическая наука и ее роль в развитии производительных сил в северных регионах России. Архангельск, 2006. стр. 45-48

11. Пузаченко М.Ю. Ландшафтная приуроченность ветровалов в Центрально-Лесном заповеднике // Труды Центрально-Лесного заповедника. Выпуск 4. Тула: Гриф и К. 2007. - С. 304-324.

12. Kozlov D.N., Puzachenko M.Y., Fediaeva M.V., Puzachenko Y.G. Identification of geosystem formative factors on the basis of field and remote sensing data // 25 years Landscape Ecology: Scientific Principles in Practice: IALE World Congress in Wageningen, The Netherlands, 8-12 July 2007. - p. 592-593

13. Puzachenko M.Y., Kozlov D.N., Siunova E.V. Forming of landscape structure on the south of Valday Hill // 25years Landscape Ecology: Scientific Principles in Practice: IALE World Congress in Wageningen, The Netherlands, 8-12 July 2007. - p. 763-764

14. Пузаченко М.Ю., Котлов И.П., Черненькова T.B. Технологическая схема мониторинга природных объектов с использованием ДДЗ и ГИС технологий. В монографии «Мониторинг биоразнообразия лесов России» ст. 347-359. М. Наука, 2008.

15. Пузаченко М.Ю. Актуализация ландшафтной карты на основе дистанционной информации (на примере Северного Кавказа)//Актуальные проблемы экологии и эволюции в исследованиях молодых ученых. Материалы Конференции молодых сотрудников и аспирантов Института проблем экологии и эволюции им. А.Н. Северцова 10-11 апреля 2008 г. Изд-во: КМК, М., 2008. с. 318-328.

16. Puzachenko M.Yu., Puzachenko Yu.G. The multifunctional analysis of vegetation // Man and environment in boreal forest zone: past, present and future. International Conference, July 24 - 29, 2008 Central Forest State Natural Biosphere Reserve, Russia // M.: Institute of Geography RAS, A.N. Severtsov Institute for Ecology and evolution RAS, 2008. - pp. 83-85

17. Козлов Д.Н., Пузаченко М.Ю., Федяева M.B., Пузаченко Ю.Г. Отображение пространственного варьирования свойств ландшафтного покрова на основе дистанционной информации и цифровой модели рельефа // Изв. РАН. Сер. Географ. № 4, Июль-Август 2008. - С. 112-124

18. Черненькова Т.В., Князева С.В., Пузаченко М.Ю., Макарова В.А., Левинская Н.Н. Критерии и индикаторы биоразнообразия как инструменты устойчивого природопользования // Лесоведение, 2009, №4.

19. Черненькова Т.В., Мавленкова Е.В., Бочкарев Ю.Н., Пузаченко М.Ю. Оценка биоразнообразия лесов в зоне влияния горно-металлургического комбината «Североникель»//Лесоведение, 2009, №6

20. Исаев А. С., Князева С. В., Пузаченко М. Ю., Черненькова Т. В. Использование спутниковых данных для мониторинга биоразнообразия лесов // Исследование земли из космоса, 2009, №4

21. Пузаченко М.Ю. Оценка состояния лесов на основе полевой и дистанционной информации на примере юго-запада Валдайской возвышенности // Лесные ресурсы таежной зоны России: проблемы лесопользования и лесовосстановления: Материалы Всероссийской научной конференции с международным участием. Петрозаводск: КарНЦ РАН, 2009. - с. 79-81.

Подписано в печать 12 ноября 2009 года.

Формат 60x90/16. Заказ 870. Тираж 100 экз. Объем 1 пл.

Печать офсетная. Бумага для множительных аппаратов.

Отпечатано в ООО "ФЭД+", Москва, ул. Кедрова, д. 15, тел. 774-26-96

Содержание диссертации, кандидата географических наук, Пузаченко, Михаил Юрьевич

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1 ФИЗИКО-ГЕОГРАФИЧЕСКАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РЕГИОНА

ИССЛЕДОВАНИЙ

1.1 Геолого-геоморфологическая характеристика и история формирования отложений и рельефа

1.1.1 Коренные породы и факторы формирования литогенной основы

1.1.2 Особенности формирования четвертичных отложений и рельефа

1.1.3 Основные геоморфологические закономерности строения чехла плиоцен-четвертичных отложений

1.2 Климатические условия

1.3 Растительный покров

1.4 Почвенный покров

ГЛАВА 2 МЕТОДОЛОГИЯ, МЕТОДЫ И МАТЕРИАЛЫ АНАЛИЗА

2.1 Общая методология анализа. Определение системы как объекта исследования

2.2 Методология и методы анализа пространственно сопряженной информации

2.2.1 Методология и методы выделения иерархии и параметров порядка рельефа

2.2.2 Методы мультифункционального анализа (многомерного пространственного анализа и расчета параметров порядка)

2.3 Материалы исследований

ГЛАВА 3 АНАЛИЗ ИЕРАРХИЧЕСКОЙ ОРГАНИЗАЦИИ, ПАРАМЕТРОВ

ПОРЯДКА РЕЛЬЕФА И ВЫДЕЛЕНИЕ ЕГО ХАРАКТЕРИСТИК

ГЛАВА 4 АНАЛИЗ СВОЙСТВ РАСТИТЕЛЬНОСТИ

4.1 Анализ общего проективного покрытия древесного яруса (ОНИ)

4.2 Анализ блока свойств ОНИ ярусов растительности

4.3 Анализ блока свойств полноты и проективного покрытия пород древостоя

4.4 Анализ блока свойств высоты и возраста древостоя 146 4.5. Анализ блока свойств проективного покрытия пород подлеска

4.6 Анализ блока свойств групп травостоя и проективного покрытия групп мхов

4.7 Анализ типов наземного покрова

4.8 Выделение и интерпретация параметров порядка растительности

ГЛАВА 5 АНАЛИЗ СВОЙСТВ ПОЧВ, ПОЧВООБРАЗУЮЩИХ ПОРОД

И ИХ ГЕНЕЗИСА

5.1 Анализ мощности элювиального горизонта

5.2 Анализ блока свойств мощности почвенных горизонтов

5.3 Анализ блока свойств цвета почвенных горизонтов и почвообразующих пород

5.4 Анализ блока свойств гранулометрического состава почвенных горизонтов и почвообразующих пород

5.5 Выделение и интерпретация параметров порядка почв и почвообразующих пород

5.6 Анализ свойств генезиса почвообразующих пород

5.7 Выделение и интерпретация параметров порядка генезиса рельефа и почвообразующих пород

ГЛАВА 6 ИНТЕГРАЦИЯ ПАРАМЕТРОВ ПОРЯДКА РАСТИТЕЛЬНОСТИ,

ПОЧВ, ПОЧВООБРАЗУЮЩИХ ПОРОД И ИХ ГЕНЕЗИСА 240 ВЫВОДЫ

Введение Диссертация по наукам о земле, на тему "Мультифункциональный ландшафтный анализ юго-запада Валдайской возвышенности"

Описать и понять правила, определяющие отношения между явлениями природы в пространстве и времени — традиционная цель географии. Так по JI.C. Бергу «целью географического исследования является отыскание связей и законностей, какие существуют между распространением отдельных, интересующих географа, вещей,. как влияют одни группы предметов и явлений на другие и какие получаются от этого в пространстве результаты» (Берг, 1958а). Можно полагать, что эта цель согласуется с представлением И.Канта (далее цит. По В.А. Николаеву, 2000) «природы как совокупности явлений, которые «находятся во всепроникающей связи друг с другом благодаря некоторому принципу причинности»». Это направление вслед за Л.С. Бергом, последовательно развивалось в работах российских географов (Солнцев, 1949, 2001, Солнцев, 1981, Сочава, 2005, Арманд, 1975, 1988, Козловский, 2003, Глазовский, 2006, Пузаченко, Скулкин, 1981, Коломыц 1987, 2008, Преображенский, 1963, 1986 Исаченко, 1965, 2004 и др.). Так В.Б.Сочава (2001) в «Учение о геосистемах» утверждает, что «предметом физической географии . являются не компоненты природы сами по себе, а присущие им связи.». А.Д.Арманд (1975) в монографии «Информационные модели природных комплексов» определяет «одной из коренных задач физической географии» «установление структуры связей в природном комплексе». Развитие методических и технических возможностей исследования определило переход от качественного представления связей (Берг 1955, 1958а, 19586, Солнцев, 2001, Мильков, 1967) к их количественному определению (Сочава, 2005 , Арманд, 1975, 1988, Преображенский, 1963, 1966, 1981, 1986а, 19866, Пузаченко, 1977, 1981, 2004, Дьяконов, 1975, 1988, 1991, 2004, Выгодская, 1987, Коломыц. 1987, 2008 и др.). Этот переход произошел во многом благодаря становлению системного (Сочава, 2005) и информационного подходов (Пузаченко, 1971, Пузаченко и др., 1975, Пузаченко, Скулкин, 1981,

Арманд 1975, 1976, 1988, Киселев, 1985) в ландшафтоведении и географии в целом.

Развитие количественных методов в географии, связано с формулировкой в науке общего системного подхода и представлений кибернетики (Шеннон, 1963, Эшби, 1959, 1966, 1996, 2006, Берталанфи, 1969, Гохман и др., 1971, О некоторых вопросах ., 1971, Растригин, 1976, Малиновский, 1979, Тимофеев-Ресовский, 1979, Харвей, 1974, Ханвелл, Ньюсон, 1977, Солнцев, 1977, 1981, 1997, Ретеюм, 1972, 1975, 1985, 1988, Миловидова, 1977, Кингстон, 1976, Новые идеи в географии, 1976, Двинских., Бельтюков, 1992, Исаченко, 2004, Беручашвилли, Жучкова, 1997, Иванов, 1989, Зыкина и др., 1981, Топчиев, 1976, Эвери, 2006 и др.) Системный подход вводил однозначные правила действий, требуя однозначного определения переменных, пространства свойств и отображения между ними отношений. Первыми исследованиями с количественным анализом связей можно считать работы, выполненные под руководством В.Б. Сочавы (2005) на трансектах. Более широкие возможности исследования отношений были связаны с адаптацией для целей географии информационного анализа, позволяющего измерять отношения между любыми переменными и дешифрировать их содержание (Пузаченко, 1971, Пузаченко и др., 1975, Пузаченко, Скулкин, 1981, Арманд 1975, 1976, 1988). '

В то же время, в рамках геоботаники, широко развивались количественные методы ординации или многомерного анализа основанные на работах Раменского (1971, Раменский, Цаценкин и др., 1956) и развитых Гудалом (Goodall, 1973), Уэттекером (1980) и др. (Greig-Smith 1983, Bray, Curtis, 1957, Василевич, 1969, 1972, Миркин, Розенберг, 1978, 1979, Hill, Gauch, 1980, Миркин, 1985, Миркин и др., 2001, Цыганов, 1983, Розенберг, 1984, 1985, Kenkel, 1987, Clarke, 1993, Шитиков, Розенберг, Зинченко, 2003 и др., Пузаченко, 2004). Их целью был количественный анализ отношений видов к градиентам среды и друг к другу методами прямой и непрямой ординации. В отличие от информационного анализа их широкое использование было возможно только с появлением персональных компьютеров. В рамках этого подхода разработки были направлены в первую очередь на снижение чувствительности методов к нелинейности. Важнейшей целью анализа было снижение размерности, то есть представление рассматриваемой системы заданной через множество свойств (например, система - сообщество растений, элемент — конкретное описание, свойства — обилие каждого вида) через существенно меньшее число независимых переменных, описывающих с достаточно точностью каждое свойство. В зависимости от метода эти новые переменные назывались факторами, осями, корнями, координатами. Процесс развития методов многомерного анализа стимулировался применением системного подхода и необходимостью решения сходных задач в самых различных естественных и социально-экономических науках. Их разработка активно осуществлялась в пятидесятых годах и с появлением достаточно мощных персональных компьютеров они были оформлены в пакеты статистических программ. Эти методы нашли широкое частное применение в геоботанике (Волкова, 1969, Галанин, 1989, 1991, 2005, Заугольнова и др., 1995, Заугольнова, Ханина, 1996, Смирнова, Заугольнова, Ханина и др., 2002, Смирнов, Ханина, 2004, Ханина и др. 2002, 2006, Смирнов, Ханина, Бобровский, 2006, Fan-hua at all, 2005, Kent, 2006, Schmidtlein at all, 2007 и др.), и в меньшей степени в почвоведении (Hole and Hironaka, 1960, Cuanalo, Webster, 1969, Norman, 1976, Norman at all, 1988, Litaor at all, 2002, Пузаченко и др., 2004) и ландшафтоведении (Александрова, 1969, Трофимова, 1978, Трофимов, 1997, Сочава, 2005, Пузаченко, 2004, Пузаченко и др., 2006).

Практика демонстрировала возможность физической интерпретации, получаемых в результате анализа факторов. С формальных позиций методы многомерного анализа представляли каждое свойство объекта исследования как функции независимых внешних факторов. Опыт построения экологических шкал (экологические шкалы, Раменский и др., 1956, Цыганков, 1983, Ипатов, 1964, Ипатов и др., 1974,), на основе чисто логического анализа с очевидными физически осмысленными отношениями видов к конкретным условиям среды, создавал предпосылки для развития семантических оснований алгебраических методов.

Так Ф.И. Козловский (2003) опираясь на представления о триаде причины (факторы) - процессы - свойства (Герасимов, 1980) допустил, что элементарные почвенные и ландшафтные процессы, могут быть выделены на основе снижения размерности почвообразовательных и ландшафтных процессов через выделение взаимосвязанных свойств почв и ландшафта. Эти процессы определяются как независимые и задаваемые множеством механизмов, определяющих конкретные свойства элементов системы.

Это положение прямо связано с предложением Ю.Г. Пузаченко (2004, Пузаченко и др., 2006) рассматривать ландшафт как пространственно-временную геодинамическую систему, а каждую «точку» на поверхности земли как ее конкретное состояние в пространстве-времени. При этом факторы, связанные с внешними относительно ландшафта силами или внутренними силами, контролирующими процессы саморазвития, определяют изменение состояний системы во времени и пространстве. Допускается, что каждый компонент ландшафта, как системы, частично определяется некоторыми общими ландшафтными свойствами, а частично собственными, не проявляющимися в других компонентах. Общие ландшафтные свойства, по отношению к каждому компоненту, являются внешними, а собственные -внутренними.

В рамках этой идеологии были осуществлены исследования пространственного варьирования свойств растительности и почв на трансектах с регулярным шагом опробования (Пузаченко, 2000, Puzachenko, 2005, Пузаченко и др., 2006). Рассматривая результаты, полученные при исследовании структуры почвенного покрова Горячкин (2006) отмечает с одной стороны интерес к этому направлению, а с другой, что содержательные результаты, скорее всего, получаются при подходе, опирающемся на представления об элементарном почвенном процессе (ЭПП).

Таким образом, к настоящему времени сформировались теоретико-методологические представления о ландшафте как пространственно-временной динамической системе и некоторый набор методов анализа проекции этой системы на пространство в заданный момент времени.

Принципиально новые возможности развития ландшафтоведения дает дистанционная мультиспектральная спутниковая информация и цифровые (трехмерные) модели рельефа. Отражение солнечной радиации в различных спектральных каналах - важное функциональным свойством ландшафта связанное с его энергетическим состоянием (Kay, Fraser, 2001, Chemin, 2002, Jorgensen, 2004, Сандлерский, Пузаченко, 2007, 2009). Оно определяется физическим состоянием отражающей поверхности и, соответственно, несет информацию о ее свойствах (NPP, влагосодержание, фотосинтез и др.). Эти свойства не всегда поддаются априорной интерпретации, однако, отражая аспекты физического и физиономического состояния ландшафта и его компонентов, являются существенными при его исследовании (Аверинцев, Бирюков, 1976, Ходарев, Зиман, 1976, Книжников и др. 1991, 2004, Киреев, 1976, Исследование ., 1987, Николаев, 1989, Simmons, Cullinan, Thomas, 1992, Обуховский и др., 1994, Виноградов, 1976, Пузаченко и др., 1999, 2004а, 20046, 2006, 2008, Пузаченко и др., 2006, 2006а, Пузаченко, 2007, 2009, Пузаченко, Котлов, Черненькова, 2008, Пузаченко, Пузаченко, 2008, Puzachenko, 2000, 2004, Puzachenko at all, 2005a, 2007a, 20076, , Puzachenko at all, 20056, Puzachenko, Puzachenko, 2008, Савиных, 2000, Serrano at all, 2000, Sabbe, Veroustrate, 2000, Remote Sensing Tutorial ., 2002, Лурье, Косиков, 2003, Сухих, 2005, Hartemnik at all, 2008, Руководство ., 2008, Козлов и др., 2008, Исаев и др., 2009).

Рельеф является важной составляющей ландшафта и определяет перераспределение влаги и минеральных веществ. Это перераспределение происходит в различных масштабах, что требует для его учета анализа иерархической структуры рельефа. Количественный анализ пространственной структуры рельефа (иерархии) возможен только на основе пространственно регулярных данных (трансект, грид). Источником такой информации являются цифровые модели рельефа. Их получение на основе топографических карт с помощью интерполяции стало возможно с развитием вычислительной техники в специализированных программных пакетах (Surfer, Erdaslmagine, Envi, ArcView и др.). Помимо непосредственной информации о высотах рельефа и его иерархической организации на основе цифровых моделей рельефа могут быть рассчитаны различные характеристики (уклоны, формы поверхности, площади водосборов и т.д.) определяющие свойства рельефа связанные с перераспределением влаги и минеральных веществ (Shary at all, 2002, Шарая, Шарый, 2003, Сысуев, 1986, 2003, 2004, Ласточкин, 1991а, 19916, Сысуев, Шарый, 2000, Симонов, 1998).

Пространственная регулярность фиксации значений дистанционных данных и цифровых моделей рельефа дает основу для количественного исследования структуры рельефа и ландшафтного покрова, что оформилось в направления исследований обозначаемых как пространственный, геоинформационный и геостатический анализ (Кисилев, Вертель, 1985,.Van Tongeren, Braak, 1995, Основы геоинформатики, 2004, Пузаченко, 1995, 1997а, 1999, 2004, Пузаченко и др., 1999, 2003, 2004а, 20046, 2004в, Пузаченко, 2002, 2007, 2008, 2009, Пузаченко и др., 2006а, 20066, Spatial Analysis ., 2005, Borcard, Legendre, 2002, Ajibefim at all, 2004, Wu at all, 2000, Fortin, Dale, Hoef, 2002, Karssenberg, 2002, Ravan, Dixit, Mathur, 2005, Zhanga at all, 2008, Черненькова и др., 2008, 2009a, 20096). Активное развитие этих направлений происходит в рамках ландшафтной экологии (Forman, Gordon 1986, Toth, 1988, Zonneveld, 1989, Forman, 1997, Shugart, 1998, Виноградов, 1976, 1998, Джонгман, Браак, Ван Тонгерен, 1998, Turner at all, 2001), экономической и социальной географии (Property Crime ., 2001), почвоведении (McKenzie, Ryan, 1999 McBratney at all, 200, Perry at all, 2002, Gimona, Birnie, 2002, Litaor, Seasted, Walker, 2002, Пузаченко., Пузаченко 2008, Пузаченко и др., 2006) и, в меньшей степени в ландшафтоведении при исследовании структуры ландшафтов и отношений их свойств (Викторов, 1986, 1998, 2006, Пузаченко,

1995, 1997а, 1999, Кирюшин и др., 1996, Котлов, Пузаченко и др., 2002, 2003, 2004г, Пузаченко, 2006, Козлов и др., 2008, Линник, 1993, Обуховский, Губин, Марцинкевич, 1994, Николаев, 1989).

Исследования структуры рельефа по цифровым моделям показали, что мощность спектра рельефа логарифмически связана с его периодом или пространственным интервалом наблюдений (Васильев, 1992, Turcotte, 1997, Пузаченко, 19976, 1999, 2004, Пузаченко и др., 2002, 20046, Котлов, Пузаченко, 2006, Шредер, 2001, Буданов, 1999). Такое свойство спектра рельефа связано с самоподобием или фрактальностью (Mandelbort, 1975, 1977, 1982, Мандельброт, 2002, Schroeder, 1991, Кроновер, 2000). Наклон спектра определяет значение фрактальной размерности являющейся в общем случае нецелочисленной. Те же результаты получены и при исследовании структуры ландшафтного покрова на основе дистанционной информации (Пузаченко и др., 1999, 2003, 20046, Harqrove, Hoffman, Schwartz, 2002, Rex, Malanson, 1990) и вертикальной структуры почвенного профиля (Пузаченко и др., 2004в). В большинстве случаев, на фоне чисто фрактального множества выделяются периодические составляющие нарушающие полное самоподобие. Они индицируют наиболее вероятные размеры форм рельефа или структур отображаемых дистанционной информацией. Таким образом, их можно определить как иерархические уровни организации структур рельефа или ландшафтного покрова. При этом структуры других линейных размеров так же существуют, но в относительно меньшем количестве.

Если развитие количественного анализа в ландшафтоведение в 60-70-ых годах стимулировалось общенаучными методологическими разработками теории систем и кибернетики, то, в настоящее время, на него существенно влияют представления неравновесной термодинамики (Prigogine, 1962, Nicolis, Prigogine, 1977 Пригожин, Стенгерс, 2001, 2008, Николис, Пригожин, 2003) и синергетики (Haken, 1977, Хакен, 1980, 1985, 2001. 2003, 2005, Хакен, Хакен-Крелль, 2002, Лоскутов, Михайлов, 1990, Ланда, 1991, Чернавский, 2004, Малинецкий, 2005) о нелинейных динамических системах, о связанных с ними автоколебаниях, фрактальных множествах, иерархией и самоорганизацией. Синергетика рассматривает систему через взаимодействие ее частей и связанную с этим самоорганизацию. Развиваемые в синергетике общие теоретические положения очень близки представлениям Ф.Козловского (2003) о ландшафтных процессах и моделям, развиваемым в рамках ландшафтной экологии (Хорошев, Пузаченко, Дьяконов, 2006). В трактовке синергетики система, образованная другими системами, находящаяся в области близкой к стационарной, может быть описана несколькими независимыми переменными или параметрами порядка. Герман Хакен отмечает (2003, 2005), что непосредственное выделение параметров порядка возможно на основе метода главных компонент факторного анализа.

Наиболее активное использование синергетического подхода можно отметить в области геодинамики (Keilis-Borok, 1990, Пущаровский, 1993, Борняков, 2004, 2008а, 20086, Борняков и др., 2003, 2008, Мирлин, 2006) и климатологии (Kumar, Brennen, 1991, Найденов, Кожевникова, 2002, Spassova, Nikolov 2005, Спектор и др., 2007, Retalis, Michaelides, 2009), где получены новые содержательные результаты благодаря активному внедрению синергетического подхода при исследовании сложных природных систем. Это дает основу полагать, что и в области ландшафтных исследований данных подход может быть полезен с точки зрения получения новых знаний и обобщающих их моделей.

Таким образом, развитие научной методологии, систем измерения и технических средств их анализа при сформированном аппарате математической статистики и пространственного анализа географически сопряженной информации дает основу для перехода ландшафтных исследований на количественные методы анализа, которые могут дать новые содержательные объективные результаты о причинах и механизмах пространственно-временной дифференциации геосистем.

Предлагаемая работа посвящена проблеме анализа правил организации сложных пространственно-временных географических динамических систем, выделению на фоне их случайного варьирования, организующих их устойчивых отношений между множеством наблюдаемых свойств.

В соответствие с этим цель данной работы количественное выделение устойчивых функциональных отношений между свойствами ландшафта как отражения элементарных процессов (параметров порядка), определяющих пространственную дифференциацию (варьирование) свойств геосистем на региональном (средний масштаб) уровне на границе южной тайги и смешанных лесов краевой зоны Валдайского оледенения (Тверская обл.).

Исходя из цели исследования, решаются следующие задачи:

2) организация полевых измерений свойств геосистем и их компонентов с учетом масштаба исследований,

3) определение иерархической структуры (организации) рельефа для отражения его разномасштабных свойств,

Такой подход можно определить, как мультифункциональный, так как исследуется множество пространственных связей, определяемых в форме функциональных зависимостей между характеристиками геосистем. Исследования проводятся на примере территории характеризующейся высокой сложностью истории формирования и современной пространственной организации геосистем - юге Валдайской возвышенности в области границы последнего оледенении и охватывающей площадь более 20 ООО км". Основные защищаемые положения диссертации:

2. На основе частных функциональных зависимостей, возможна интерполяция состояния свойств, описанных в поле на всю территорию исследований, с оценкой ее пространственной неопределенности.

3. Отношения между свойствами измеряются через отношения их частных параметров порядка.

Работа состоит из введения 6 глав и выводов.

Первая глава посвящена физико-географической характеристике региона исследований и вопросам формирования современного пространственного варьирования геосистем.

Во второй главе рассматриваются методология и методы организации исследования и анализа данных, их источники и свойства.

В третьей главе исследуется пространственная иерархическая организация (структура) рельефа и число независимых составляющих (параметров порядка) ее формирования.

В четвертой главе анализируются и интегрируются свойства растительности, выделяются процессы в наибольшей степени определяющие ее пространственную дифференциацию и территории однородные относительно действующих процессов.

В пятой главе анализируются и интегрируются свойства почв, почвообразующих пород и их генезиса, выделяются процессы в наибольшей степени определяющие их дифференциацию и территории однородные относительно действующих процессов.

В шестой главе рассматривается анализ и интеграция процессов определяющих пространственную дифференциацию растительности, почв и почвообразующих пород и их генезиса, выделяются процессы в наибольшей степени определяющие их дифференциацию и территории однородные относительно действующих процессов.

В полевых работах, лежащих в основе диссертации, принимали участие студенты, аспиранты и сотрудники кафедры ландшафтоведения и физической географии географического факультета МГУ и сотрудники лаборатории биогеценологии им. Сукачева института проблем экологии и эволюции им. А.Н.Северцова РАН. Особую благодарность, автор выражает научному консультанту д.г.н. профессору Ю.Г.Пузаченко за теоретические, методологические и методические рекомендации и помощь на всех этапах работы.

Заключение Диссертация по теме "Физическая география и биогеография, география почв и геохимия ландшафтов", Пузаченко, Михаил Юрьевич

ВЫВОДЫ

2) На основе интеграции частных параметров порядка для сруктурно-функциональных блоков свойств выделены 46 обобщающих их параметров порядка. На уровне интеграции блоков в ландшафтные компоненты выделено 16 параметров порядка, на ландшафтном уровне — 6 параметров порядка.

5) Отображение относительно дискретных состояний свойств компонентов и ландшафта на основе классификации выделенных процессов, с семантической интерпретацией классов на основе данных полевых описаний, позволило выделить пространственные единицы для растительности сопоставимые с ассоциациями (группами ассоциаций) (56 классов), для почвенного покрова - с подтипами (видами) почв (49 классов) и для ландшафтов - с урочищами (подурочищами) (95 классов). Оценка неопределенности классификации (дискриминации) от уровня отдельных характеристик до уровня ландшафтной интеграции показала, что наибольшая неопределенность характерна для территорий со слабовыраженным рельефом при сомкнутой лесной растительности. Таким образом, на основе количественного статистического моделирования свойств полевых описаний на среднемасштабном уровне от спектральных отражательных характеристик ландшафтного покрова и рельефа, показана возможность выделения общих для компонентов и ландшафта независимых процессов, определяющих пространственное варьирование состояния их свойств. Интеграция частей в целое, на основе этих процессов, происходит, в основном, в результате многообразного влияния варьирования режима увлажнения, перераспределения влаги рельефом на разных уровнях его организации. Знание о локализации процессов определяющих основные свойства ландшафта конкретной территории позволяет не только организовывать новые исследования, направленные на изучение процессов и механизмов формирования этих свойств, но и учитывать их при планировании хозяйственной деятельности, что может снизить экологические риски и повысить экономическую эффективность хозяйственных мероприятий.

Библиография Диссертация по наукам о земле, кандидата географических наук, Пузаченко, Михаил Юрьевич, Москва

1.Б., Бирюков Ю.Л. О выборе спектральных диапазонов для исследования земных ресурсов // В сб. Космические исследования земных ресурсов. М.: Наука, 1976. -384 с.

2. Айвазян С.А., Буштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкип Л.Д. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989. 607 с.

3. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Исследование зависимостей: Справочник. М.: Финансы и статистика, 1985. 182 с.

4. Айвазян С.А., Михтарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики. М.: ЮНИТИ, 1998.- 1022 с.

5. Александрова Т.Д. Статистические методы и ландшафтоведение // Методы ландшафтных исследований. М.: Наука, 1969.

6. Антонов С.И., Рычагов Г.И., Судакова П.Г. Средне-плейстоценовые оледенения Центра Русской равнины: проблемы стратиграфии и палеогеографии//Бюл. Комис. по изуч. четвсртич. периода. 2004. № 65. С. 5-16.

7. Арманд А.Д. Информационные модели природных комплексов. М.: Наука, 1975. 125 с.

8. Арманд А.Д. Самоорганизация и самоуправление географических систем. М.: Наука, 1988. 264 с.

9. Арманд АД., Миловидова Н.В. Информационное моделирование физико-географических систем. Моделирование элементарных геосистем // Материалы симозиума. Иркутск.: Инст. географии Сибири и Дальнего востока, 1975. 147 с.

10. Архивы пространственных данных, http://glovis.usgs.gov/, http://earthexplorer.usgs.gov/.

11. Архив GeoCover. https://zulu.ssc.nasa.gov/mrsid/.

12. Атлас лесов СССР. М.: Главное управление геодезии и картографии при Совете Министров СССР, 1973.

13. Асеев А.А. Формы деградации материковых оледенений и типы краевых образований // В сб. Краевые образования материковых оледенений. М.: Наука, 1972.

14. Асеев А.А., Доскач А.Г. Морфоскульптура// В кн. Равнины Европейской части СССР. М.: 1974.

15. Бабак В.И., Башилов В.И., Гаврюшова Е.А., Вохмянина Е.И., Спирин Л.Н., Касаткин Ф.Г. Геоморфолого-неотектоническое районирование // Почвенно-геологические условия Нечерноземья. М.: Изд-во Моск. Ун-та, 1984 г.- с. 41-79.

16. Базилевская Л.И., Лаврушин Ю.А., Судакова Н.Г. и др. Проблемы стратиграфии четвертичных отложений и палеогеографии ярославского Поволжья. М.: Геос, 2001. 159 с.

17. Басаликас А.Б. О развитии долинио-речной сети Южной Прибалтики в поздне- и послеледниковое время // Материалы Всесоюзного совещания по изучению четвертичного периода. Том 21, М, 1961.

18. Берг Л.С. Предмет и задачи географии. Избранные труды. Том И. М.: Изд-во АН СССР, 1958а. с. 112-120.

19. Берг Л.С. Фации, географические аспекты и географические зоны. Избранные труды. Том II. М.: Изд-во АН СССР, 19586. с. 208-212.

20. Берг Л.С. Природа СССР. М.: Изд-во географической литературы, 1955.

21. Берталанфи Л. Общая теория систем // В кн. Исследования по общей теории систем. М.: Прогресс, 1969. 520 с.

22. Беручашвилли Н.Л., Жучкова В.К. Методы комплексных физико-географических исследований. М.: Изд-во Моск. Ун-та, 1997.

23. Борняков С.А., Гладков А.С., Адамович А.Н. и др. Информационная энтропия и фрактальная размерность как критерии самоорганизации систем разрывов в зонах разломов (по результатам физического моделирования) // ДАН., Т.391, №2, 2003. с. 250-253.

24. Борняков С.А., Гладков А.С., Матросов В.А., Адамович А.Н., Клепиков В.А. Нелинейная динамика разломообразовапия по результатам физического моделирования // Геотектоника. №5, 2004. с. 85-95.

25. Борняков С.А. Эволюция сейсмической системы как нелинейный синергетический процесс // Нелинейный мир. Т.6, №1, 2008а. с. 60-66.

26. Борняков С.А. Динамические критерии самоорганизации систем разрывов в сдвиговой зоне (по результатам физического моделирования) // ДАН., Т.420, №6, 20086.- с.822-824.

27. Борняков С.А.,Черемных А.В., Трусков В.А. Диссипативные структуры зон разломов и критерии их диагностики (по результатам физического моделирования) // Геология и геофизика, Т.49, №2, 2008. с. 179-187.

28. Буданов В.Г. Метод ритмокаскадов: о фрактальной природе времени эволюционирующих систем// Синергетика, В.2, М.: Из-во МГУ, 1999.

29. Васснёв И.И, Таргульян В.О. Ветровал и таежное почвообразование. М.: Наука, 1995.

30. Василевич В.И. Статистические методы в геоботанике. Л.: 1969. 232 с.

31. Василевич В.И. Количественные методы изучения структуры растительности // Итоги науки и техники. Ботаника. Т. 1, М. 1972. с. 7-83.

32. Васильев Л.II. Фрактальность и самоподобие природных пространственных структур // Известия АН СССР. Сер. Геогр., № 5, 1992. с. 25-36.

33. Величко А.А., Писарева В.В., Фаустова М.А. Оледенения и межледниковья ВосточноЕвропейской равнины в раннем и среднем плейстоцене // Стратиграфия. Геологическая корреляция. Т. 13. № 2. 2005. с. 84-102.

34. Викторов А.С. Рисунок ландшафта. М.: «Мысль». 1986. 179 с.

35. Викторов А.С. Математическая морфология ландшафта. М.: Тратек, 1998.

36. Викторов А.С. Основные проблемы математической морфологии ландшафта. М.: Наука, 2006. 252 с.

37. Виноградов Б.В. Космические методы изучения природной среды. М.: Мысль, 1976. 286 с.

38. Виноградов Б.В. Основы ландшафтной экологии. М.: ГЕОС. 1998. 418 с.

39. Волкова В.Г. Применение дендрита при ординации растений. Количественные методы анализа растительности // Материалы второго всесоюзного совещания «Применение количественных методов при изучении структуры растительности» Тарту: БИОМАТ, 1969. -284 с.

40. Вороновский Г.К., Махотило К.В., Петрашев С.Н., Сергеев С.А. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности. Харьков.: Основа, 1997. 112 с.

41. Выгодская Н. Н., Горшкова И. И. Теория и эксперимент в дистанционных исследованиях растительности. Л.: Гидрометеоиздат, 1987. 248 с.

42. Галанин А.В. Ценотическая организация растительного покрова. Владивосток: ДВО АН СССР, 1989,- 163с.

43. Галанин А.В. Флора и ландшафтно-экологическая структура растительного покрова. Владивосток: Дальнаука, 2005. 272с.

44. Геоморфологическая карта Европейской части СССР и Кавказа (выполнена под руководством М.В. Карандеевой в 1966 году на географическом факультете МГУ)

45. Геоморфологические карты 1:200 000 листы 0-36-XXVII, ОЗб-XXVIII (Столярова, Котлуков 1959), 0-36-XXXIII (Лопатников, Бородин, 1960).

46. Герасимов И.П. Геоморфологические наблюдения в Центрально-Лесном заповеднике. Рукопись, 1939.

47. Герасимов И.П. Мировые почвенные единицы ФАО-ЮНЕСКО в свете концепции элементарных почвенных процессов (ЭПП) // Почвоведение, №4, 1980. с. 16-26.

48. Герасимов И.П., Асеев А.А. Равнины европейской части СССР. М.: Наука, 1974. 256 с.

49. Герасимов И.П., Марков К.К. Четвертичная геология. М.: Учпедгиз, 1939. -361 с.

50. Глазовский Н.Ф. Избранные труды Т.1 Геохимические потоки в биосфере (взаимодействия геохимических потоков в ландшафтах М.: Товарищество научных изданий КМК 2006. 535 с.

51. Гортинский Г.Б. Главнейшие черты геоморфологического строения и гидрологического режима территории. В кн.: Структура и продуктивность еловых лесов южной тайги. Л.: Наука, 1973.

52. Гохман В.М., Минц А.А., Преображенский B.C. Системный подход в географии // Теоретическая география. М.: Мысль, 1971. с. 65-75.

53. Двинских С.А., Бельтюков Г.В. Возможности использования системного подхода в изучении географических пространственно-временных образований. Иркутск: Изд-во Иркут. Ун-та, 1992. 245 с.

54. Девис Дж. Статистика и анализ геологических данных. М.:Мир, 1977.-571 с.

55. Девис Дж. Статистический анализ данных в геологии. М.:Недра, 1990.-319 с.

56. ДеМерс Майкл Н. Географические информационные системы. Основы. М.: Дата+, 1999. 490 с.

57. Демин О.Б. Физико-технические основы проектирования зданий и сооружений. Учеб. Пособие. Тамбов.: Тамб. Гос. Техн. Ун-т, 2003. 64 с.

58. Добеши И. Десять лекций по вейвлетам. Изд-во «РХД», М., Ижевск, 2001. с. 29-47.

59. Добровольский Г.В. Урусевская И.С. Почвенно-географическое районирование нечерноземной зоны РСФСР // В кн.: Почвснно-геологические условия Нечерноземья. Изд-во Моск. Ун-та, 1984.

60. Докучаев В.В. О происхождении русского лёсса, 1892.

61. Докучаев В.В. Учение о зонах природы. Со вступит, статьей Ю.Г.Саушкина "Русская ландшафтно-географическая наука". М.: Географгиз, 1948.- 64 с.

62. Джонгман Р.Г.Г., Тер Браак С.Дж.Ф., Ван Тонгерен О.Ф.Р. Анализ данных в экологии сообществ и ландшафтов. Перевод Леоновой Н.Б. Cambridg University Press, 1998.

63. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. Множественная регрессия. М.: Диалектика, 2007.-912 с.

64. Дуров A.M., Гурундаевский В.В. Факторный анализ. Учебное пособие. М.: МЭСИ, 1983.

65. Дьяконов К.Н. Методологические проблемы изучения физико-географической дифференциации // В сб. вопросы геогр. Сборник девяносто восьмой. Количественные методы изучения природы. М.: Мысль, 1975.

66. Дьяконов К. Н. Геофизика ландшафтов. Метод балансов: Учебно-методическое пособие. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1988. 95 с.

67. Дьяконов К. Н. Геофизика ландшафтов. Биоэнергетика, модели, проблемы. Учебно-методическое пособие. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1991. 96 с.

68. Ефимов В.М., Галактионов Ю.К., Шушпанова Н.Ф. Анализ и прогноз временных рядов методом главных компонент. Новосиб.: Наука Сиб. отд., 1988.-71 с.

69. Желтухин А.С. Характеристика Центрально-Лесного Заповедника // В сб.: Демонстрационный проект «Станция лесного климатического мониторинга в Центрально-Лесном государственном биосферном заповеднике, 1994.

70. Заенцев И.В. Нейронные сети: основные модели. Воронеж.: Ворон. Гос. Ун-та, 1999. 73 с.

71. Заррина Е.П., Квасов Д.Д., Краснов И.И. Схематическая карта поясов краевых образований и поздночетвертичных приледниковых озер Европейской части СССР и прилегающих зарубежных территорий: масштаб 1:2 500 000. М.ТУГК, 1965.

72. Заррина Е.П., Краснов И.И. Стратиграфическая схема четвертичных отложений Восточно-Европейской платформы и проблемы составления общесоюзной схемы//Четвертичпый период: стратиграфия. М.: Наука, 1989. с. 21-27.

73. Заугольнова Л.Б., Ханина Л.Г. Опыт разработки и использования баз данных в лесной фитоценологии // Лесоведение, № 1, 1996. с. 76-83.

74. Заугольнова Л.Б., Ханина Л.Г., Комаров А.С., Смирнова О.В., Грабарник П.Я., Глухова Е.М. Информационно-аналитическая система для оценки сукцессионного состояния лесных сообществ. Пущино: Пущинский НЦ РАН, 1995. 50 с.

75. Зыкина Г.К., Матерова Е.А., Медведева И.Ф., Ермолаев A.M. К вопросу изучения взаимосвязей компонентов биогеоценоза. В сб. Почвенно-биогеоценотические исследования центра русской равнины. Пущино.: НЦБИ АН СССР, 1981. 170 с.

76. Иванов А.Н. Подходы к изучению пространственно-временной организации геосистем топологического уровня. //Современные проблемы физической географии. М.: Изд-во моек. Ун-та, 1989. с.83-95.

77. Ипатов B.C. О применении экологических таблиц для оценки типов леса // Вестник ЛГУ. Сер. биол., №21, 1964.-е. 150-152.

78. Ипатов B.C., Кирикова Л.А., Самойлов Ю.И. Некоторые методические аспекты построения экологических амплитуд видов // Экология, № 1, 1974. —. с. 13-23.

79. Исаев А. С., Князева С. В., Пузаченко М. Ю., Черненькова Т. В. Использование спутниковых данных для мониторинга биоразнообразия лссов // Исследование земли из космоса, №4, 2009.

80. Исаченко А.Г. Основы ландшафтоведения и физико-географического районирования. М., 1965.

81. Исаченко А.Г. Теория и методология географической науки. М.: Академия, 2004. 400 с.

82. Исследование состояний геосистем дистанционными методами. Сб. тр., М.: АН СССР. Институт географии, 1987. 192 с.

83. Карандеева М.В. Геоморфология Европейской части СССР М.: Изд. МГУ, 1957. 314 с.

84. Каплин Г1.А., Свиточ А.А., Судакова Н.Г. Материковые оледенения и окраинные морские бассейны России в плейстоцене. // Вестн. Моск. ун-та. Сер. геогр., №1, 2005.

85. Карпов В.Г. Растительный покров. В кн.: Структура и продуктивность еловых лесов южной тайги. Л.: Наука, 1973.

86. Квасов Д. Д. Позднечетвертичная история крупных озер и внутренних морей Восточной Европы. Л., 1975.-е. 65-75.

87. Кендалл М.Дж., Стыоарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. М., 1976.

88. Кингстон П. Использование и обработка данных. Введение в свободное сообщение // Новые идеи географии. М.: Прогресс, 1976.

89. Киреев Д.М. Принципы и признаки дешифрирования природных территориальных комплексов по аэроснимкам // В сб. Ландшафтный метод лесного дешифрирования аэроснимков. Новосиб.: Наука. Сибирское отделение, 1976.- 318 с.

90. Кириллова В. А., Распопов И. М. Озера Ленинградской области. Л.: Лениздат, 1971.

91. Кирюшин А.В., Пузаченко Ю.Г., Стульцев Ю.К., Ямашкин А.А. Многомерное отображение структуры региональных геохимических полей (факторный анализ) // Вестн. МГУ. Сер. Геогр., № 4, 1996. с. 24-45.

92. Киселев А.Н. Прогнозное биогеографическое картографирование. М.: Наука, 1985. 104 с.

93. Кисеслев А.Н., Вертель А.В. Методика количественной оценки пространственной организации геосистем. Владивосток: ДВНЦ АН СССР 1985,- 188 с.

94. Классификация и диагностика почв СССР, М.: Почвенный ин-г им. В.В. Докучаева, 1977.

95. Классификация и диагностика почв России, М.: Почвенный ин-т им. В.В. Докучаева, 2004.

96. Клир, Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач /. -М.: Радио и связь, 1990.-540 с.

97. Книжников Ю.Ф., Кравцова В.И. Аэрокосмические исследования динамики географических явлений. М.: МГУ. 1991. 206 с.

98. Книжников Ю.Ф., Кравцова В.И., Тутубалина О.В. Аэрокосмические методы географических исследований: Учеб. Для студ. Высш. Учеб. Заведений-М.: Академия, 2004. 336 с.

99. Козлов В.Б. О положении границы последнего оледенения в бассейне Верхней Волги и верховьев Днепра // В сб. «Краевые образования материковых оледенений». М., «Наука», 1972.

100. Кирюшин А.В. Анализ структуры сложных эколого-географических объектов // Актуальные проблемы географии и геоэкологии, №1 (3), 2008.

101. Ковальчук А.К., Шайтура С.В. Основы геоинформационных систем М.: Рудомино, 2009. -240 с.

102. Козловский Ф.И. Теория и методы изучения почвенного покрова. М.: Геос., 2003. 535 с.

103. Козменко А.С. Основы противоэрозиоппой мелиорации. М.: Сельхозгиз, 1954. 423 с.

104. Коломыц Э.Г. Ландшафтные исследования в переходных зонах. М.: Наука, 1987. 120 с.

105. Коломыц Э.Г. Локальные механизмы глобальных изменений природных экосистем. М.: Наука, 2008.

106. Краскэл Дж.Б. Многомерное шкалирование и другие методы поиска структуры. В кн.: Статистические методы для ЭВМ. М.: Наука, 1986.

107. Кренке А.Н., Пузаченко Ю.Г. Построение карты ландшафтного покрова на основе дистанционной информации // Экологическое планирование и управление, Вып.№7, 2008.

108. Кроновер Ричард М. Фракталы и хаос в динамических системах. М. 2000. 350 с.

109. Кропоткин П.А. Исследования о ледниковом периоде. Т. 1, 1876.

110. Ланда П.С. Нелинейные колебания. М.: Наука. Физматлит, 1991.

111. Ласточкин А.Н. Общая геоморфология: Учение о морфологии рельефа. С.Пб., 1991а.

112. Ласточкин А.Н. Рельеф земной поверхности. Л., Недра, 19916.- 339 с.

113. Геоморфология и гляциоморфология; пояснительная записка к карте масштаба 1:500 ООО; Лехт Э.Е., Гудкова В.Н., Серия карт «Природные ресурсы Калининской области». М., 1986.- 135 с.

114. Линник В.Г. Методы моделирования динамики и оптимизации геосистем. Изд-во Мое. Ун-та, 1993.

115. Луке И.Ю. Построение нелинейных многофакторных регрессионных моделей и статитстическая оценка их адекватности // В сб. Вычислительные методы решения научных и технических проблем лесного хозяйства. Под ред. Г.Л. Петака, Рига.: Зинатне, 1983.- 70 с.

116. Лурье И.К., Косиков А.Г. Теория и практика цифровой обработки изображений // Дистанционное зондирование и географические информационные системы. М.: Научный мир. 2003. 168 с.

117. Лоскутов А.Ю., Михайлов А.С. Введение в синергетику: Учеб. Руководство. М.: Наука, Гл. ред. Физ.-мат. Лит., 1990. — 272 с.

118. Малинецкий Г.Г. Математические основы синергетики. Хаос, структуры, вычислительный эксперимент. 4-е изд., перераб. и доп. М.: УРСС, 2005. 308 с.

119. Малиновский А.А. Определение понятия системы и системного подхода. Системные исследования. Ежегодник. М.: Наука 1979. 208 с.

120. Мандельброт Б. Фрактальная геометрия природы. М.: Институт компьютерных исследований, 2002,- 656 с.

121. Марков К.К. Рельеф и стратиграфия четвертичных отложений северо-запада Русской равнины. Изд-во АН СССР, 1961.

122. Марков К.К., Лазуков Г.И., Николаев В.А. Четвертичный период. Т. 1. М.: Изд-во МГУ, 1965.

123. Марпл-мл С.Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения. М.: Мир, 1990. с. 164-211.

124. Миловидова Н.В. К вопросу о построении теоретической модели физико-географической системы // Вопросы географии. Сборник сто четвертый. Системные исследования природы. М.: Мысль, 1977.

125. Мильков Ф.Н., Гвоздецкий Н.А., Физическая география СССР. М.:Изд-во геогр. лит-ры, 1958.

126. Мильков Ф.Н. Основные проблемы физической географии М.: Высшая школа, 1967. -250 с.

127. Миркин Б.М. Теоретические основы современной фитоценологии. М.: Наука, 1985. -137 с.

128. Миркин Б.М. О растительных континуумах// Журн. общ. Биологии, Т. 51, № 3, 1990. -с. 316-326.

129. Миркин Б.М., Наумова Л.Г., Соломещь А.И. Современная наука о растительности. М., 2001.-263 с.

130. Миркин Б.М., Наумова Л.Г. Основы общей экологии : учеб. пособие. М.: Университетская книга, 2005. 240 с.

131. Миркин Б.М., Розенберг Г.С. Фитоценология. Принципы и методы. М.:Наука, 1978. -212 с.

132. Миркин Б.М., Розенберг Г.С. Количественные методы классификации, ординации и геоботанической индикации // Итоги науки и техники. Ботаника. М.: ВИНИТИ, Т. 3, 1979.-С. 71 137.

133. Мирлин Е.Г. Проблема вихревых движений в «твердых» оболочках Земли и их роли в геотектонике // Геотектоника, №4, 2006. с.43-60.

134. Москвитин А.И. Вюрмская эпоха (неоплейстоцен) в Европейской части СССР. М.: Изд-во АН СССР, 1950.

135. Москвитин А. И. Стратиграфия плейстоцена Европейской части СССР. М. Наука, 1967.

136. Мячкова Н.А. Климат СССР. Изд-во МГУ, 1983.

137. Найденов В.И., Кожевникова И.А. Хаотическая динамика гидросферы и климата // ДАН. Т. 364, № 3, 2002. с. 385-390.

138. Николаев В.А. Дистанционное зондирование ландшафтов (Космические методы) // Современные проблемы физической географии. Под ред. Гвоздецкого Н.А. и Дьяконова К.Н. М.: Изд-во Моск. Ун-та, 1989.

139. Николаев В.А. Ландшафтоведепне. Семинарские и практические занятия. М.: Изд-во Моск. Ун-та, 2000.

140. Николис Г., Пригожин И. Познавание сложного. М.: Едиториал УРСС, 2003. 344 с.

141. Новые идеи в географии. Проблемы моделирования и информации. Под ред. И.П.Гераснмова, № 1. М.: Прогресс, 1976. 276 с.

142. Обуховский Ю.М., Губин В.Н., Марцинкевич Г.И. Аэро-космические исследования ландшафтов Беларусии. Минск, Изд-во «HaByicai тэхшка», 1994.

143. Описание системы Landsat. www.landsat.org

144. Основы геоинформатики. Под.ред. В.С.Тикунова. М.: Академия, 2004. 352 с.

145. О некоторых вопросах кодирования и передачи информации в управляющих системах живой природы // Сборник трудов лаборатории теоретической кибернетики. Под ред. А.А.Ляпунова, М.А.Беликова. Новосиб.: Инст. гидродинамики СО АН СССР, 1971. 220 с.

146. Палеогеография Европы за последние сто тысяч лет: Атлас-монография. Под ред. И.П.Герасимова, А.А.Величко М.: Наука, 1982. -174 с.

147. Питенко А.А. Использование нейросетевых технологий при решении аналитических задач в ГИС//В сб. Методы нейроинформатики, Краснояр.: КГТУ, 1998. 205 с.

148. Попов А.И. Мерзлотные явления в земной коре (криолитология). М.: Изд-во Моск. Унта, 1967. 189с.

149. Преображенский B.C. Количественные методы анализа полевого материала в ландшафтных исследованиях. //Вопросы ландшафтоведения (материалы к VI—му всесоюзному совещанию по вопросам ландшафтоведения). Алма-Ата, 1963.

150. Преображенский B.C. Ландшафтные исследования. М.: Наука, 1966.

151. Преображенский B.C. Ландшафты в науке и практике. М.: Знание, 1981.

152. Преображенский B.C. Поиск в географии: Кн. Для учителя. М.: Просвещение, 1986а.-224 с.

153. Преображенский B.C. Организация, организованность ландшафтов: Препринт // АН СССР. Ин-т географии. М. 19866. 20 с.

154. Пригожин И., Стенгерс И. Порядок из хаоса. Новый диалог человека с природой. М.: Эдиториал УРСС, 2001. 312 е.

155. Пригожин И., Стенгерс И. Время. Хаос. Квант. К решению парадокса времени. М.: Либроком, 2008. 232 с.

156. Природные ресурсы Тверской области. Карта «Дочетвертичпые отложения», 1985.

157. Полевой определитель почв России. М.: Почвенный ин-т им. В.В. Докучаева, 2008. — 182 с.

158. Последний европейский ледниковый покров. Под ред. И.П. Герасимова. М.: Наука, 1965.

159. Почвеипо-геологические условия Нечерноземья. Изд-во Моск. Ун-та, 1984. — 608 с.

160. Пузаченко Ю.Г. Изучение организации биогеоценотических систем. Докторская диссертация. М.: МГУ, 1971.

161. Пузаченко Ю.Г., Петропавловский B.C., Скулкин B.C. Статистические модели геосистем и их компонентов. Моделирование элементарных геосистем. Материалы симозиума. Иркутск.: Институт географии Сибири и Дальнего востока, 1975.- 147 с.

162. Пузаченко Ю.Г. Пространственно-временная иерархия геосистем с позиции теории колебаний // Вопросы географии. М.: Наука. 1986. с.96-111.

163. Пузаченко Ю.Г. Методологические основы измерения сложности ландшафта // Изв. АН. Сер. Геогр., №4, 1995. с. 30-50.

164. Пузаченко Ю.Г. Генезис разнообразия структуры ландшафта.//Структура, функционирование, эволюция природных и антропогенных ландшафтов. Тезисы X ландшафтной конференции. М.-С.Пб., 1997а.

165. Пузаченко Ю.Г. Приложение теории фракталов к изучению структуры ландшафта // Изв. РАН Сер. геогр., №2, 19976.

166. Пузаченко Ю.Г. Методологические основы географического прогноза и охраны среды. М.: У РАО, 1998.-212 с.

167. Пузаченко Ю.Г. Формирование структуры ландшафта и методы ее изучения // Вестн. МГУ. Сер. 5. Геогр., № 1, 1999. с. 5-12.

168. Пузаченко Ю.Г. Математические методы в экологических и географических исследованиях. М.: Академия, 2004. 408 с.

169. Пузаченко Ю.Г., Алещенко Г.М., Молчанов Г.С. Многомерный анализ аэрофотоснимков при изучении структуры ландшафта // Изв. Акад. Наук Сер. Географ., № 2, 1999. с. 80-91.

170. Пузаченко Ю.Г., Онуфреня И.А., Алещенко Г.М. Анализ иерархической организации рельефа // Изв. АН. Сер. Геогр., №4, 2002. с. 29-38.

171. Пузаченко Ю.Г., Онуфреня И.А., Алещенко Г.М. Многомерный анализ структуры рельефа (метод главных компонент) // Изв. АН. Сер. Геогр., №1, 2004,- с. 26-36.

172. Пузаченко Ю. Г., Гагаева 3. Ш., Алещенко Г. М. Составление мелкомасштабной карты ландшафтного покрова с использованием мультисиектральной информации // Изв. РАН; сер. Географ., №4, 2004а. с. 97-110.

173. Пузаченко Ю. Г., Хорошев А. В., Алещенко Г.М. Анализ организации ландшафта на основе космического снимка// Исследования земли из космоса, №3, 2003. с. 63-71.

174. Пузаченко Ю.Г., Пузаченко М. Ю., Онуфреня И.В., Алещенко Г.М. Разработка генеральных схем размещения охраняемых территорий на основе дистанционной информации на примере Якутии (республика Саха) // География и природные ресурсы , №1,20046. с. 10-24.

175. Пузаченко Ю.Г., Скулкин B.C. Топологические основания выделения систем в географических науках // Вопросы географии. Сборник сто четвертый. Системные исследования природы. М.: Мысль, 1977.

176. Пузаченко Ю.Г., Скулкин B.C. Структура растительности лесной зоны СССР. Системный анализ. М.: Наука, 1981. 274 с.

177. Пузаченко Ю.Г, Пузаченко М.Ю., Д.Н. Козлов, Алещенко Г.М. Анализ строения почвенного профиля на основе цифровой цветной фотографии // Почвоведение, №2, 2004в. -с. 133-146.

178. Пузаченко М.Ю. Использование ГИС при проведении ОВОС. Экологическое проектирование и экспертиза. Учебник для вузов. Дьяконов К.Н., Дончева А.В. М.: ЗАО «Аспект Пресс», 2002. с. 80-95.

179. Пузаченко М.Ю., Черненькова Т.В. ГИС-технологии в мониторинге биоразнообразия лесов // ArcReview №4 (39), 20066.

180. Пузаченко М.Ю. Ландшафтная приуроченность ветровалов в Центрально-Лесном заповеднике // Труды Центрально-Лесного заповедника. Выпуск 4. Тула: Гриф и К. 2007. -с. 304-324. t

181. Пузаченко М.Ю., Котлов И.П., Черненькова Т.В. Технологическая схема мониторинга природных объектов с использованием ДЦЗ и ГИС технологий. // В монографии «Мониторинг биологического разнообразия лесов России», М.: Наука, 2008. с. 347-359.

182. Пузаченко М.Ю., Пузаченко Ю.Г. Картографирование почв на основе дистанционной информации и трехмерных моделей рельефа // Материалы V Всероссийского съезда общества почвоведов, Ростов-на-Дону.: 2008. 227 с.

183. Пущаровский Ю.М. Нелинейная геодинамика (кредо автора) // Геотектоника, №1, 1993. с.3-6.

184. Рабинович М.И., Трубецков Д.И. Введение в теорию колебаний и волн. Москва-Ижевск.: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика, R&C Dynamics», 2000. 500 с.

185. Раменский Л.Г. Проективный учёт и описание растительности. — М.: Институт луговой и болотной культуры, 1929

186. Раменский Л.Г. Избранные работы. Проблемы и методы изучения растительного покрова. Л.: Наука, 1971. 335 с.

187. Раменский Л. Г., Цаценкин Л. Г., Чижиков О. Н., Антипин Н.А. Экологическая оценка кормовых угодий по растительному покрову. М.: Сельхозгиз, 1956

188. Растригин Л. А., Марков В. А. Кибернетические модели познания: Вопросы методологии. Рига: Зинатне, 1976. - 286 с.

189. Райе Р.Дж. Основы геоморфологии. // Под ред. И.П. Герасимова. М.: Прогресс. 1980. — 574 с.

190. Рельеф и стратиграфия четвертичных отложений северо-запада Русской равнины // Под.ред. К.К.Маркова. М.: Изд-во АН СССР, 1961.

191. Ретеюм А.Ю. Физико-географические исследования и системный подход // Системные исследования: Ежегодник, М.: 1972. с. 90-110.

192. Ретеюм А.Ю. Физико-географическое районирование и выделение геосистем. // В сб. вопросы геогр. Сборник девяносто восьмой. Количественные методы изучения природы. М.: Мысль, 1975. с. 5-28.

193. Ретеюм А.Ю., Серебрянный J1.P. География в системе наук о земле. // Итоги науки и техники. Сер. Теоретические и общие вопросы географии. Т. 4. М.: ВИНИТИ, 1985. 205 с.

194. Ретеюм А.Ю. Земные миры. М.: Мысль, 1988. 270 с.

195. Розенберг Г.С. Модели в фитоценологии. М.: Наука, 1984. — 265 с.

196. Розенберг Г.С. Анализ структуры и динамики сложных систем на ЭВМ (с примерами из фитоценологии). Уфа: БФАН СССР, 1985. 81 с.

197. Руководство по среднемасштабному картографированию почв на основе ГИС. М.: Почвенный институт им. В.В.Докучаева РАСХН, 2008. 243 с.

198. Русаков А.В., Керзум П.П., Матинян Н.Н. Генезис пылевагых супесчано-суглинистых почвообразующих пород перигляциальной зоны северной части центра русской равнины и свойства развитых на них почв // Почвоведение, №4, апрель, 2008. с.389-405.

199. Савиных В.П., Малинников В.А, Сладкопевцев С.А., Цыпина Э.М. География из космоса. М.: Изд-во Моск. Гос. Ун-та геодезии и картографии, 2000.

200. Сандлерский Р.Б., Пузаченко Ю.Г. Энергетические характеристики геосистем Центрально- лесного заповедника по данным дистанционного зондирования // Тр. Центрально-лесного заповедника. Вып. 5. Великие Луки. 2007. с. 429-441.

201. Сандлерский Р.Б., Пузаченко Ю.Г. Термодинамика биогеоценозов на основе дистанционной информации // Журн. Общ. Биол. Т. 70, №2, Март-Апрель, 2009, с. 121-142.

202. Семенова-Тян-Шанакая A.M. Сочава В.Б. Хвойно-широколиственные леса. В кн.: Растительный покров СССР. М., 1956.215) Сибирцев Н.М. Почвоведение, СПб.: 1900-1901. 544 с.

203. Сидоренко А. В., Литология и генетическая классификация эоловых отложений // В кн.: Материалы по генезису и литологии четвертичных отложений (к VI конгрессу ИНКВА), Минск, 1961.

204. Симонов Ю.Г. Морфометрический анализ рельефа. Москва-Смоленск: Из-во Смоленского Гуманитарного Ун-та. 1998. -271 с.

205. Скворцова Е.Б, Уланова Н.Г, Басевич В.Ф. Экологическая роль ветровалов. М.: Лесн. Пом-сть, 1983.

206. Смирнов В.Э., Ханина Л.Г. Методы анализа состояния растительного покрова // О.В. Смирнова (ред.). Восточно-Европейские леса (история в голоцене и современность). Том 1, М.: Наука. 2004.-е. 290-313.

207. Спектор В.Б., Кершенгольц Б.М., Лифшиц С.Х., Спектор В.В. Карбонатно-метановая система саморегуляции планетарного климата// Изв. РАН сер. Геогр. №6, 2007.

208. Спиридонов А.И. Значение проблемы происхождения покровных суглинков. -Землеведение, т. 5, 1960.

209. Соколов Н.Н. Рельеф и четвертичные отложения Центрального Лесного заповедника // Уч. Зап. Лен. Ун-та, сер. Географ. Наук, вып. 6, 1946.

210. Соколов Н.Н. Межледниковые отложения в бассейне р.Межи // Бюлл. Комиссии по изучению четвертичного периода, вып. 12, 1948.

211. Сороченков Ф.В. Геологическое строение территории Центрального лесного заповедника// Тр. Центрально-лесного заповедника, Вып. 2, 1937. с. 13-21.

212. Сочава В.Б. Теоретическая и прикладная география. Избранные труды. — Новосиб.: Наука, 2005. 288 с.

213. Солнцев Н.А. О морфологии природного географического ландшафта // Вопросы географии, Сб. 16, М.: Географгиз. 1949. с. 61-86.

214. Солнцев Н.А. Учение о ландшафте. Избранные труды. М.: Изд-во Мое. Ун-та, 2001.383 с.

215. Солнцев В.Н. О трудностях внедрения системного подхода в физическую географию // Вопросы географии. Сборник сто четвертый. Системные исследования природы. М.: Мысль, 1977.

216. Солнцев В.Н. Системная организация ландшафтов. (Проблемы методологии и теории). М.: Мысль, 1981.-239 с.

217. Солнцев В.Н. Структурное ландшафтоведение: основы концепции. // Структура, функционирование, эволюция природных и антропогенных ландшафтов. Тезисы X ландшафтной конференции. М-С.Пб., 1997.

218. Строганова М.Н., Урусевская И.С., Шоба С.А., Щипихина JI.C, Морфогенетические свойства почв ЦЛГЗ, их диагностика и систематика // Генезис и экология почв центрально-лесного государственного заповедника. М.: Наука, 1979. с. 18-53.

219. Судакова Н.Г., Базилевская Л.И. Особенности лёссовидных образований Ярославского Поволжья // Изв. АН СССР Сер. геогр., № 5, 1976. с. 90-98.

220. Судакова Н.Г. Структура, динамика и эволюция природных геосистем. М.: Изд-во Городец, 2004.

221. Сухих В.И. Аэрокосмические методы в лесном хозяйстве и ландшафтном строительстве: Учебник. Йошкор-Ола: МарГТУ, 2005. 392 с.

222. Сысуев В.В. Моделирование процессов в ландшафтно-геохимических системах. М.: Наука, 1986.

223. Сысуев В.В. Морфометрический анализ геофизической дифференциации ландшафтов // Изв. РАН. Сер. географ., №4, 2003. с. 36-50.

224. Сысуев В.В. Моделирование геофизической дифференциации геосистем // География, общество, окружающая среда. Том. II. Функционирование и современное состояние ландшафтов. М.: Изд. дом Городец, 2004.- с.48-70.

225. Сысуев В.В., Шарый П.А. Выделение типов условий местопроизрастания для лесоустройства по участковому методу//Лесоведение, №5, 2000. с. 11-21.

226. Тимофеев-Ресовский Н.В.Системный подход в экологии // Системные исследования. Ежегодник. М.: Наука 1979.-208 с.

227. Тихомиров А.А., Шарупич В.П., Лисовский Г.М. Светокультура растений: биофизические и биотехнологические основы. Новосиб.: изд-во СО РАН, 2000. 213 с.

228. Трофимов A.M. Моделирование геосистем (концептуальный аспект). Развитие основных идей и путей математизации и формализации географии. Казань: Экоцентр, 1997. 143 с.

229. Тушинский Г.К, Давыдова М.И. Физическая география СССР. М.: Просвещение, 1976.

230. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Статистический анализ данных на компьютере // Под ред. Фигурнова В.Э., М.: ИНФРА-М, 1998.

231. Уиттикер Р. Сообщества и экосистемы. М.: Прогресс, 1980. — 325 с.

232. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ // Пер. с англ. под ред. И.С. Енюкова. М.: Финансы и статистика. 1987.

233. Фаустова М.А. Рельеф и отложения Ловатской лопасти последнего ледникового покрова. Дисс. на соискание уч. ст. кгн, Москва, 1972. 208 с.

234. Фаустова М.А., Лехт Э.Е. Палеогеография древних озерно-ледниковых и озерных водоемов в бассейнах верхнего течения Западной Двины и Межи // Известия Академии наук СССР. Сер. геогр., № 1, М.: Наука, 1972. с.124-129.

235. Фаустова М.А. Особенности рельефообразования в зонах ледоразделов (на примере Ловатской лопасти последнего покровного оледенения) // Известия Академии наук СССР. Сер. Геогр., № 4, М.: Наука 1973. с. 102-111.

236. Ханина Л.Г., Смирнов В.Э., Бобровский М.В. Новый метод анализа лесной растительности с использованием многомерной статистики (на примере заповедника «Калужские засеки») // Бюлл. МОИП. Сер. биол, Т. 107, № 1, 2002. с. 40^18.

237. Хакен Г. Синергетика. Пер с англ. М.: Мир, 1980. 406 с.

238. Хакен Г. Синергетика. Иерархии неустойчивостей в самоорганизующихся системах и устройствах. Пер. с англ. М.: Мир, 1985. 424 с.

239. Хакен Г. Принципы работы головного мозга. Синергетический подход к активности мозга, поведению и когнитивной деятельности. М.: PerSe, 2001. — 351 с.

240. Хакен Г. Тайны природы. Синергетика: наука о взаимодействии. Москва-Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2003.- 320 с.

241. Хакен Г. Информация и самоорганизация. Макроскопический подход к сложным системам. М.: КомКнига, 2005.- 248 с.

242. Хакен Г., Хакен-Крелль М. Тайны восприятия. М.: Институт компьютерных исследований, 2002. 272 с.

243. Харвей Д. Научное объяснение в географии. Общая методология науки и методология географии. М.: Прогресс, 1974.-502 с.

244. Ханвелл Дж., Ньюсон М. Методы географических исследований. Выпуск 2.Физическая география. М.: Прогресс, 1977.

245. Ходарев Ю.К., Зиман Я.Л., 1976. Космические исследования земных ресурсов. М.: Наука АН СССР, 1976. 383 с.

246. Хорошев А.В., Пузаченко Ю.Г., Дьяконов К.Н. Современное состояние ландшафтной экологии // Изв. РАН, Сер. географ., № 5, 2006. с. 12-21.

247. Хромов С.П., Петросяпц М.А. Метеорология и климатология. М.: КОЛОСС, 2004.-582 с.

248. Царегородцев В.Г., Погребная Н.А. Нейросетевые методы обработки информации в задачах прогноза климатических характеристик и лесорастительных свойств ландшафтных зон // Методы нейроинформатики, Краснояр.: КГТУ, 1998. 205 с.

249. Цыганов Д.Н. Фитоиндикация экологических режимов в подзоне хвойно-широколиственных лесов. М.: Наука, 1983. 196 с.

250. Чеботарева Н.С., Саммет Э.Ю., Знаменская О.М., Рухина Е.В. Стратиграфия плейстоцена // Рельеф и стратиграфия четвертичных отложений северо-запада Русской равнины. М.: Изд-во АН СССР, 1961.

251. Чеботарёва Н.С. и др. Последний ледниковый покров на северо-западе Европейской части СССР. М.: Наука, 1969. 322 с.

252. Чеботарева Н.С. Ледниковые потоки валдайского ледникового покрова // В сб. Краевые образования материковых оледенений. М.: Наука, 1973. 309 с.

253. Чеботарева Н.С, Макарычева И.А. Последнее оледенение Европы и его геохронология. М.: Наука, 1974.

254. Чеботарёва Н.С. , Фаустова М.А. Московский ледниковый покров Восточной Европы. М.: Наука, 1982. 240 с.

255. Чернавский Д.С. Синергетика и информация. Динамическая теория информации. М.: Эдиториал УРСС, 2004. 288 с.

256. Черненькова Т.В., Пузаченко М.Ю., Котлов И.П. Тематическое содержание и базовые алгоритмы ГИС мониторинга биоразнообразия лесов. В монографии «Мониторинг биологического разнообразия лесов России» М.: Наука, 2008. с. 334-347.

257. Черненькова Т.В., Князева С.В., Пузаченко М.Ю., Макарова В.А., Левинская Н.Н., Критерии и индикаторы биоразнообразия как инструменты устойчивого природопользования // Лесоведение, №4, 2009а.

258. Черненькова Т.В., Мавленкова Е.В., Бочкарев Ю.Н., Пузаченко М.Ю. Оценка биоразнообразия лесов в зоне влияния горно-металлургического комбината «Североникель» // Лесоведение, №6, 20096.

259. Шарая Л.С., Шарый П.А. Использование морфометрических статистик для описания внутренней геометрии равнинных и горных местностей // Изв. Самарского научного центра РАН, Т. 5, №2, 2003. с. 278-286.

260. Шенников А.П. Васильев Я.Я. Евразиатская хвойно-лесная таежная область // В кн. Геоботаническое районирование СССР, М., 1947.

261. Шеннон К. Связь при наличии шума // Работы по теории информации и кибернетике. М.: Из-во Иностранной литературы. 1963. с.433-460.

262. Шик С.М. Современные представления о стратиграфии четвертичных отложений центра Восточно-Европейской платформы // Бюллетень Московского общества испытателей природы. Отдел геологический, Т. 79, № 5, 2004. с. 82.

263. Шик С.М., Борисов Б.А.,Заррина Е.П. Проект региональной стратиграфической схемы неоплейстоцена Европейской России // Бюл. Комис. по изуч. четв. пер., № 65, 2004. с. 102-114.

264. Шик С.М., Зарина Е.П., Писарева В.П. Стратиграфия и палеогеография неоплейстоцена Центра и Северо-Запада Европейской России.//Палинологические, климатостратиграфические и геоэкологические реконструкции. СПб.: Недра, 2006. с. 85122.

265. Шитиков В.К., Розенберг Г.С., Зинченко Т.Д. Количественная гидроэкология: методы системной идентификации. Тольятти, 2003. 463 с.

266. Шредер М. Фракталы, хаос, степенные законы. Миниатюры из бесконечного рая. Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2001.- 528 с.

267. Эвери Джон. Теория информации и эволюция. М.-Ижевск.: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», Институт компьютерных исследований, 2006. 252 с.

268. Экологическая оценка кормовых угодий по растительному покрову // Л.Г. Раменский, И.А. Цацснкин, О.Н. Чижиков и др. М., 1956. -472 с.

269. Экологические шкалы http://mfd.cepl.rssi.ru/flora/ecoscale.htm

270. Электронный учебник по статистике. М.: StatSoft, Inc., 2001. http://w\v\v.statsoft.ru/home/textbook/default.htm.

271. Эшби У.Р. Ведение в кибернетику. М.: ИЛ, 1959.- 430 с.

272. Эшби У.Р. Принципы самоорганизациию М.: МИР, 1966. 343 с.

273. Эшби У.Р. Принципы самоорганизации // В сб. Принципы самоорганизации. Под ред. А.Я. Лерпепра, М.: Мир, 1996. 616 с.

274. Эшби У. Росс Введение в кибернетику: Пер. с англ./Под ред. В.А.Успенского. Изд. 3-е, стереотипное. М.: КомКнига, 2006. - 432 с.

275. Baker Victor R. Introduction: Regional Landforms Analysis. Ed. Nicholas M. Short, Sr. and Robert W. Blair, Jr. Geomorphology from Space NASA, 1986, http://geoinfo.amu.edu.pl/wpk/geos/.

276. Borcard Daniel, Legendre Pierre. All-scalespatial analysis of ecological data by means of principal coordinates of neighbour matrices // Elsevier, Ecological Modelling, 153, 2002. p. 51— 68.

277. Bray J.R., Curtis J.T. An ordination of upland forest communities of southern Wisconsin // Ecological monographs., Vol. 27, 1957. p. 325-349.

278. Cattell R. B. The scree test for the number of factors // Multivariate Behavioral Research, 1(2), 1966.-p. 245-276.

279. Chemin Y. Evapotranspiration of crops by remote sensing using the energy balance based algorithms. Asian Institute of Technology PO Box 4, Klong Luang, Pathumithani 12120,. Thailand, 2002. 76 - 85 pp.

280. Clarke K.R. Non-parametric multivariate analyses of changes in community structure // Austral. J. Ecol., Vol. 18, 1993.-P. 117-143.

281. Cuanalo De La С H.E., Webster R. A Comparative study of numerical classification and ordination of soil profiles in a locality near Oxford // Eur. J. of Soil Sci. Vol. 21, Is. 2, 1969. p. 340-352.

282. Efron B. Estimating the error rate of a prediction rule: Improvement on cross-validation.// J. of the American Statistical Association, 78, 1983,- p. 316-331.

283. Kong Fan-hua, Nobukazu Nakagoshi, Yin Hai-wei, Akira Kikuchi. Spatial gradient analysis of urban green spaces combined with landscape metrics in Jinan City of China // Chin. Geogr. Sci., Vol. 15, Num. 3,2005.

284. Fisher R.A. The Use of Multiple Measurements in Taxonomic Problems, // Annals of Eugenics, Vol.7, 1936,-p. 179-188.

285. Forman R.T., Gordon M. Landscape Ecology. New York.: John Wiley & Sons, Inc., 1986.

286. Forman R.T. Land Mosaics. The ecology of landscapes and regions. Cambridge University Press, 1997.

287. Fortin Marie-Josee, Dale Mark R.T. and Hoef Jayver. Spatial analysis in ecology. In Encyclopedia of Environmetrics. Vol. 4, 2002. pp. 2051-2058.

288. Gimona Alessandro, Birnie Richard V,. Spatio-temporal modeling of broad scale heterogeneity in soil moisture content: a basis for an ecologically meaningful classification of soil landscapes. Landscape Ecology, 00, 2002. p. 1-15.

289. Goodall D.W. Objective methods for the classification of vegetation. III. An essay in the use of factor analysis // Austral. J. Bot., Vol. 2, 1954. p. 304-324.

290. Goodall D.W. The continuum and individualistic association // Vegatatio, V. 11, № 5-6, 1963. -p. 297-316.

291. Goodall D.W. Numerical classification // Handbook of Vegetation Science. Pt. 5. The Haque: Dr. W.Junk, 1973. p. 105-156.

292. Goutte C. Note on free lunches and cross-validation // Neural Computation, 9, 1997. p. 12111215.

293. Gleason H.A. The Individualistic Concept of the Plant Association // American Midland Naturalist, 21(1), 1939.-p. 92-110.

294. Greig-Smith P. Quantitative Plant Ecology / 3rd ed. Berkeley, 1983. 359 p.

295. Haken H. Synergetics an introduction. Springer, 1977. 275 p.

296. Hartemnik A.E., McBrathey A., Mendonca-Santos M.L. Digital Soil Mapping with Limited Data. Springer Science+Business Media B.V., 2008.- 445 p.

297. Harqrove William W., Hoffman Forrest M., Schwartz Paul M. A Fractal Landscape Realizer for Generating Synthetic Maps // Ecol. and Society, Vol.6, no. 1, 2002.

298. Hill M.O., Gauch H.G. Detrended correspondence analysis: an improved ordination technique // Vegetatio., Vol. 42, 1980. p. 47-58.

299. Hole Francis D. and Hironaka M. An Experiment in Ordination of Some Soil Profiles. Soil Sci. Soc. Am. J., 24, 1960. p. 309-312.

300. Jain A.K., Mao J., Mohiuddin K.M. Artificial Neural Networks: A Tutorial, Computer, Vol.29, No.3, March, 1996. p.31-44.

301. Jorgensen S.V., Svirezhev Y. M. Towards a Thermodynamic Theory for Ecological Systems — Elsevier Ltd. The Boulevard, Langford Lane Kidlington, Oxford OX5 1GB UK, 2004.-369 p.

302. Karssenberg Derek. Building dynamic spatial environmental models. Netherlands Geographical Studies 305. Utrecht.: Faculteit Ruimtelijke Wetenschappen, Universiteit Utrecht, 2002. 222 p.

303. Kaiser H. F. The application of electronic computers to factor analysis // Educational and Psychological Measurement, 20, 1960. p. 141-151.

304. Kay J. J., Fraser R. A. Exergy Analysis of Ecosystems: Final Draft Establishing a Role for Thermal Remote Sensing. University of Waterloo, Ontario, CANADA. 2001. 79 p.

305. Keilis-Borok V.I. The lithosphere of The Earth as a nonlinear system with implications for earthquake prediction//Reviews of Geophysics. V.28, №1, 1990. p. 19-34.

306. Kenkel N.C. Trends and interrelationship in boreal wetland vegetation // Can. J. Bot, Vol. 65, 1987.-p. 12-22.

307. Kent Martin. Numerical classification and ordination methods in biogeography // Progress in Physical Geogr. 30, 3, 2006. p. 399-408.

308. Kumar S., Brennen С. E.: Bubble cloud nonlinearities // J. Acoust. Soc. Am., Vol. 89, No. 2, February 1991. p. 707-714.

309. Litaor M. Iggy, Seastedt T.R. and Walker D.A. Spatial analysis of selected soil attributes across an alpine topographic/snow gradient.//Landscape Ecol., 00, 2002. p. 1-15.

310. Madelin M., Beltrando G. Spatial interpolation-based mapping of the spring frost hazard in the Champagne vineyards// Meteorol. Appl., 12, 2005. p. 51-56.

311. Mahalanobis P.C. On the generalised distance in statistics. Proceedings of the National Institute of Sciences of India 2 (1), 1936. -p. 49-55.

312. Mandelbrot B. Les objets fractals: forme, hasard et dimension. Paris: Flammarion, 1975. 192 P

313. Mandelbrot B. Fractals: Form, Chance and Dimension. San Francisco, CA: W. H. Freeman and Company, 1977. 265 p.

314. Mandelbrot B. The Fractal Geometry of Nature. New York.: W. H. Freeman and Company, 1982.-461 p.

315. McBratney A.B., Odeh I.O.A., Bishop T.F.A., Dunbar M.S., Shatar T.M. An overview of pedometric techniques for use in soil survey // Geoderma. V. 97, №3-4, 2000.

316. McKenzie N.J., Ryan P.J. Spatial prediction of soil properties using environmental correlation // Geoderma, V. 89, №1-2, 1999.

317. New M., Hulme M., Jones P.D. Representing twentieth century space-time climate variability. Pt II: development of a 1901-1996 monthly grids of terrestrial surface climate // J. Clim., V. 13, 2000. p. 2217-2238.

318. Nicolis G., Prigogine I. Self-Organization in Nonequilibrium Systems: From Dissipative Structures to Order through Fluctuations. New York.: J.Wiley & Sons. Interscience Division, 1977.

319. Norman, D., Baker D., Heinrich G., Worman F. Technology development and farmers' groups: Experiences from Botswana. In: Experimental Agriculture Vol. 24, 1988. p. 321-331.

320. Norman G. Advances in agronomy, Vol. 29. American Society of Agronomy. New York.: Academic Press, 1976. 396 p.

321. Perry J.N., Liebhold A.M., Rosenberg M.S., Dungan J., Miriti M., Jakomulskaand A., Citron-Pousty S. Illustrations and guidelines for selecting statistical methods for quantifying spatial pattern in ecological data // ECOGRAPHY25, 2002. p. 578-600.

322. Prigoginc I. Nonequilibrium Statistical Mechanics. New York.: J.Wiley & Sons. Interscience Division, 1962.

323. Property Crime Victimisation and Crime Prevention on Farms.Report to the South Wales Attorney General's Crime Prevention Division. The Inst. For Rural Futures. Un. of New England. Armidale, 2001.

324. Puzachenko Michael U. Use of quantitative estimation for the creation of landscape map // Landscape ecology theory and applications for practical purpose. The problem of Landscape Ecology, vol. VI, Warsaw.: Pultusk School of Humanities, 2000.

325. Puzachenko Y.G., Kozlov D.N., Puzachenko M.Y., Siunova E.V., Fediaeva M.V., Sankovski A.G. Statistical models of spatial ecological relationships // The Fifth European Conference on Ecological Modelling ECEM, Pushchino, Russia, 20056. - p. 160-161.

326. Remote Sensing Tutorial Cover Page. NASA, 2002. http://rst.gsfc.nasa.gov/Front/tofc.html.

327. Ravan Shirish, Dixit A. M., and Mathur V. B. Spatial analysis for identification and evaluation of forested corridors between two protected areas in Central India // CURRENT SCIENCE, VOL. 88, NO. 9, 10 MAY, 2005. p. 1441-1448.

328. Regniere J., Sharov A. Simulating temperature-dependent ecological processes at the subcontinental scale: male gypsy moth flight phenology as an example // Int. J. of Biometeorology, Vol. 42, Num. 3, 1999. p. 146-152.

329. Retalis Adrianos, Michaelides Silas C. Synergetic use of TERRA/MODIS imagery and meteorological data for studying aerosol dust events in Cyprus // International Journal of Environment and Pollution, Vol. 36, Num 1-3, 2009. p. 139-150.

330. Rex K.D., Malanson George P. The fractal shape of riparian forest patches.//Landscape Ecology, vol.4, no.4, 1990. p. 249-258.

331. Sabbe H., Veroustrate F. Demonstration of a standard Net Primary Productivity product for the SPOT 4-VEGETATION instrument. TAP, VITO, 2000.

332. Sankovski A.G. Diversity and structure of Southern Appalachian and Southwestern Caucasus forests with respect to historical events and present environment. Athens, Georgia.: Un. Of Georgia, 1994.

333. Schmidtlein S., Zimmermann P., Schiipferling R., and WeiB C. Mapping the floristic continuum: Ordination space position estimated from imaging spectroscopy // J. of veg. Sci, Feb., 2007. p. 131-140.

334. Schroeder Manfred. Fractals, Chaos, Power Laws. New York.: W.H. Freeman and Company, 1991.-p. 429.

335. Serrano Lydia, Ustin Susan L., Roberts Dar A., Gamon John A., Penuelas Josep. Deriving Water Content of Chaparral Vegetation from AVIRIS Data // Remote Sensing of Environment. Elsevier, 2000.

336. Shary P.A., Sharaya L.S., Mitusov A.V. Fundamental quantitative methods of land surface analysis //Geoderma. V.107, № 1-2, 2002.

337. Shugart H. Terrestrial Ecosystems in Changing Environments. Cambridge University Press, 1998.-536 p.

338. Simmons M.A., Cullinan V.I. and Thomas J.M. Satellite imagery as a tool to evaluate ecological scale.// Landscape Ecology, vol. 7, no. 2, 1992. p. 77-85.

339. Spassova Т., Nikolov S. A hierarchy of nonlinear multiparametric models of cloud dynamics and microphysics //Atmospheric Research, Vol. 78, Is. 1-2, Nov., 2005. p. 93-102.

340. Spatial Analysis and Decision Assistance (SADA). Version 4.1. User Guide. May, 2005. http://www.tiem.utk.edu/~sada/.

341. SRTM Mission, http://srtm.usgs.gov

342. Stone M. Asymptotics for and against cross-validation / /Biometrika, 64, 1977.-p. 29-35.

343. Torgerson W. S. Multidimensional scaling. Theory and Method // Psyehometrika, v. 17, № 4, December, 1952.

344. Toth Richard E. Theory and language in landscape analysis, planning, and evaluation. Landscape Ecology, vol. 1, no. 4, 1988. p. 193-201.

345. Turner Monica G., Gardner Robert H., O'Neill Robert V. Landscape Ecology in Theory and Practice. Pattern and Process. Springer, 2001. 404 p.

346. Turcotte Donald L. Fractals and Chaos in Geology and Geophysics. Second edition. Cambridge Un. Press, 1997. 398 p.

347. Van der Linde A. Rethinking factor analysis as an interpolation problem.//Statistic, Vol. 19, Iss. 3, 1988.-p. 359-367.

348. Van Tongeren O. F. R., tcr Braak C. J. F. Data analysis in community and landscape ecology. Cambridge Un. Press, 1995. 229 p.

349. Wu Jianguo, Jelinski Dennis E., Luck Matt, and Tueller Paul T. Multiscale Analysis of Landscape Heterogeneity: Scale Variance and Pattern Metrics // Geographic Information Sciences, Vol. 6, No. 1. 2000. pp.6-19.

350. Xu Chong-yu. Testing the transferability of regression equations derived from small sub-catchments to a large area in central Sweden // Hydrology and Earth System Sciences, 7(3), 2003.- p.317-324.

351. Yu J., Lian Y. Interpolation factor analysis for jointly optimized frequency-response masking filters // Circuits and Systems, Vol.3, 2005.- p. 2016-2019.

352. Zonneveld Isaak S. The land unit. A fundamental concept in landscape ecology, and its applications // Landscape Ecology vol. 3, no. 2, 1989.- p. 67-86.

Информация о работе

Пузаченко, Михаил Юрьевич
кандидата географических наук
Москва, 2009
ВАК 25.00.23

Диссертация

Мультифункциональный ландшафтный анализ юго-запада Валдайской возвышенности - тема диссертации по наукам о земле, скачайте бесплатно

Автореферат

Похожие работы