Анализ неопределенности в вычислении критических нагрузок азота, фосфора и серы на различные экосистемы

Голинец, Олег Миронович

Бесплатный автореферат и диссертация по биологии на тему
Анализ неопределенности в вычислении критических нагрузок азота, фосфора и серы на различные экосистемы
ВАК РФ 03.00.16, Экология

Автореферат диссертации по теме "Анализ неопределенности в вычислении критических нагрузок азота, фосфора и серы на различные экосистемы"

На правах рукописи

: « голинец

Олег Миронович

анализ неопределенности в вычислении критических нагрузок азота, серы и фосфора на различные экосистемы

03.00.16 - экология

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата биологических наук

Самара 1999

Работа выполнена в Институте экологии Волжского бассейна РАН

Научный руководитель:

Официальные оппоненты:

доктор биологических наук, профессор Розенберг Г.С.

доктор биологических наук, профессор Федоров В.Д., доктор биологических наук, профессор Хазиев Ф.Х.

Ведущая организация: - Центр международного сотрудничества

по проблемам окружающей среды РАН

Защита состоится ««?./» ...... 1999г. в.. /3.. .часов

на заседании диссертационного совета К 063.94.04 по присуждению ученой степени кандидата биологических наук в Самарском государственном университете по адресу:

443011, ^.Самарё, ул. академика Павлова, 1, Самарский государственный университет, биологический факультет

С диссертацией можно познакомиться в библиотеке Самарского государственного университета

Автореферат разослан «.;.".» ......... 1999г

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат биологических наук, доцент "" Мозговой Д.П.

2 ЕоНЧЗ,. О

)БЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы

В последнее время все большее применение в решении задач стойчивости и стабильности развития экосистем находит концепция ритических нагрузок в противовес концепции ПДК. Теперь большее ¡нимание уделяется текущему состоянию экосистемы, ее способности одерживать нагрузки загрязняющих веществ, стабильности и стойчивости. Особенно важен перенос внимания с абстрактной онцентрации загрязняющего вещества на конкретную нагрузку этого 1ещества на исследуемую экосистему. Районирование критических 1агрузок для широкого спектра биотических и абиотических факторов •косистем на территории Российской Федерации имеет решающее начение для изучения стабильности и устойчивости этих экосистем, 'артирование критических нагрузок позволяет делать существенные изменения и улучшения в отношении к данным и методологиям. С 1991 :аждые два года европейским Центром Координации Усилий (ССЕ) (ыпускаются карты критических нагрузок основных загрязняющих веществ ia территории Европы. С 1995 г. автор принимает в их создании активное 'частие.

Также все более популярным становится применение математических методов в экологических исследованиях. Одним из новых методов исследования является метод анализа чувствительности и ^определенности. Этот статистический метод, широко применяемый в Европе, помогает проникнуть в сущность биологических процессов, фоисходящих в экосистеме, определить степень влияния различных :омпонент этого процесса на его результаты. Но нигде как в России не фоявляется такая сильная вариабельность данных, которая дает юзможность наиболее полно проявиться этому статистическому методу. В федлагаемой работе анализу подвергаются экосистемы практически всей ерритории России, а также лесные экосистемы Голландии. Представлены >азномасштабные данные: от сетки 1° на 1° для экосистем Сибири до сетки ЮО м на 500 м для экосистем Голландии. Представлены разные степени )бобщения данных: от усредненной экосистемы европейской части России \о конкретной экосистемы Куйбышевского водохранилища.

Связь темы диссертации с плановыми исследованиями

В 1995-1996 годах работа проводилась по гранту UNECE Project Long-range transboundary air pollution: environmental risk assessment and ;ritical loads of pollutants". С ноября 1997 г. представленная работа шляется составной частью тематического плана научно-юследовательских работ ИЭВБ РАН по теме 2.33.6.4 - «Изучение 1акономерностей формирования качества вод в пресноводных системах, сходящихся под антропогенным воздействием», бюджет 01.0.70001490.

Цели и задачи исследования

Основными целями настоящего исследования являются тестирование метода анализа чувствительности и неопределенности на примере критических и фактических нагрузок основных биогенных элементов - азота, серы и фосфора - на различные экосистемы, а также выявление с помощью этого метода зависимостей между компонентами различных биохимических процессов, происходящих в экосистемах, и критическими нагрузками как показателями результатов этих процессов.

Задачи исследования:

• выполнить анализ применения математических и статистических методов в задачах, связанных с изучением биохимических процессов в экосистемах;

• разработать методику анализа чувствительности и неопределенности в приложении к вычислению критических нагрузок азота и серы на наземные экосистемы;

• разработать методику анализа чувствительности и неопределенности в приложении к анализу фактических нагрузок фосфора на искусственные водные экосистемы (водохранилища);

• выявить с помощью анализа чувствительности и неопределенности основные факторы влияния на величины критических и фактических нагрузок основных биогенных элементов на исследуемые экосистемы;

• выявить закономерности в изменении степени влияния некоторых параметров биохимических процессов в исследуемых экосистемах на величины критических и фактических нагрузок азота, серы и фосфора на эти экосистемы.

Предмет и объекты исследования

Предметом исследования в предлагаемой работе является зависимость между параметрами биохимических процессов, происходящих в различных экосистемах, и величинами критических и фактических нагрузок основных биогенных элементов - азота, серы и фосфора - на эти экосистемы.

Объектами исследования были 4 основных типа почв европейской части России, почвы 6 северо-западных областей России, 8 типов почв Сибири, лесные почвы Голландии, а также водная экосистема Куйбышевского водохранилища.

Научная новизна

До 1995 г. в отечественной практике не встречались подобные работы по применению такого многостороннего статистического метода, как анализ неопределенности в экологии. Автор впервые обратился к такой задаче. Более того, в качестве объекта исследования были взяты экосистемы, покрывающие практически всю территорию России.

Также впервые в России анализ неопределенности применяется к одной экосистеме. И хотя в Европе выпущено уже большое количество >абот по анализу водных экосистем с помощью статистических методов, в 'оссии такие методы еще не применялись.

Теоретическая и практическая значимость

Показана адекватность применения метода анализа |увствительности и неопределенности к оценке состояния инструментов юздействия на состояние экосистем.

Результаты, полученные при анализе критических нагрузок на »азнообразные наземные экосистемы России, математически доказали leKOTOpbie закономерности, выявленные ранее экспериментальным путем, ^ля европейского Центра Координации Усилий (ССЕ) был проведен анализ >асчета критических нагрузок азота и серы для лесных экосистем 'олландии.

Результаты же, полученные при анализе фактических нагрузок фосфора на водную экосистему Куйбышевского водохранилища, |бнаружили новые, неизвестные ранее зависимости и закономерности.

Реализация результатов исследования

Полученные результаты вошли в отчет 1995 года европейского Центра Координации Усилий (ССЕ). В настоящее время представленная »абота является составной частью тематического плана научно-юследовательских работ ИЭВБ РАН по теме - «Изучение закономерностей формирования качества вод в пресноводных системах, находящихся под ттропогенным воздействием».

Апробация работы и публикации

Методология и результаты этой работы много раз докладывались ia 5th International Conference on Acid Deposition (Goteborg, Sweden, 1995), îecond SETAC World Congress (Vancouver, Canada, 1995), Spatial and 'emporal Assessment of Air Pollutant Impacts on Ecosystems, International Vorkshop (Vienna, Austria, 1995), Ecosummit-96 (Copenhagen, Denmark, 996), Acid Deposition in East Asia (Taipei, Taiwan, 1996), SETAC 17th Annual fleeting (Washington, USA, 1996), ISEM-98, Annual Meeting (Baltimore, USA, 998), Международной конференции «Экологические проблемы бассейнов рупных рек - 2» (Тольятти, Россия, 1998), XXVI школе-семинаре Математическое моделирование в проблемах рационального |риродопользования (Дюрсо, Россия, 1998), Международной конференции [Проблемы управления и моделирования в сложных системах» (Самара, 'оссия, 1999), а также некоторых других конференциях. Всего по теме (иссертации в различных журналах и материалах конференций шубликовано 8 работ.

Декларация личного участия автора

В 1993-1994 гг. автор самостоятельно проводил тестирование программного пакета UNCSAM, предоставленного голландскими коллегами. В дополнение к пакету им было написано несколько программ. В 1994-1996 гг. работы по расчетам критических нагрузок и их анализ проводились с равным участием автора, к.т.н. М.Я.Козлова и д.б.н. В.Н.Башкина. В 1997-1999 гг. поиск данных, их анализ проводились автором совместно с к.г.н. Л.А.Выхристюк с долевым участием автора 8085%.

Основные положения, выносимые на защиту

1. Анализ неопределенности является методом, гарантирующим достаточно точные результаты для задач определения степени влияния разных факторов на исследуемый процесс.

2. Для анализа неопределенности критических нагрузок азота и серы по данным малой плотности основными характерными факторами влияния являются глобальные параметры, такие как максимальное поглощение азота растительностью и разность между величинами поглощения и выпадения основных катионов.

3. Для анализа неопределенности критических нагрузок азота и серы по данным высокой плотности основными характерными факторами влияния являются локальные параметры, такие как максимальная денитрификация азота и кислотно-нейтрализующая способность вследствие выветривания.

4. Для анализа неопределенности фактических нагрузок общего фосфора на водную экосистему существенными параметрами влияния на концентрацию являются тип донных отложений и уровень водности исследуемого объекта.

Структура и объем работы

Диссертация состоит из введения, пяти глав и выводов, содержит 27 рисунков и 26 таблиц. Общий объем работы - 184 страницы. Список литературы включает 107 наименований.

1. КРИТИЧЕСКИЕ НАГРУЗКИ И ОСНОВЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ

В этой главе даются основные определения. Рассматривается концепция критических нагрузок биогенных элементов на экосистемы. Также рассматривается терминология и определения моделей и моделирования в экологии.

2. АНАЛИЗ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ И МЕТОД МОНТЕ-КАРЛО

В этой главе приводится литературный обзор статистический методов, используемых в экологических задачах, даются описания метода анализа неопределенности и моделирования с помощью метода Монте-Карло.

3. АНАЛИЗ ИСПОЛЬЗУЕМОГО МЕТОДА

В данной работе широко использовался пакет UNCSAM UNCertainty analysis by Monte Carlo SAMpling techiques) версии 1.1. Это ia6op программ, позволяющих проводить на основе регрессионных гравнений анализ чувствительности и неопределенности, написанный в "олландском Национальном Институте Здравоохранения и Защиты Окружающей Среды (RIVM) Янссеном, Хеубергером, Сандерсом (Janssen et iL, 1989).

y(k)=^bi *xi(k)+e(k) = y(k)+e(k) k = 1.....N (3.1)

i=l

где: k - номер итерации xi - входные параметры у - выходной отклик

Здесь значения xi и значения у задаются заранее. Исходя из этих качений, методом наименьших квадратов вычисляется набор юэффициентов {Ь}. После этого получив значение остатка ё можно оворить об адекватном или неадекватном моделировании системы данным регрессионным уравнением. Это делается с помощью коэффициента R2 ши COD (Coefficient Of Determination), представляющего собой отношение 1исперсии регрессионного уравнения к дисперсии исходного выходного )тклика.

Процесс получения выходных коэффициентов, показывающих степень чувствительности и неопределенности входных данных, состоит из следующих этапов:

0-ой этап. Если данные представлены в виде заданных распределений, то происходит создание матрицы значений исходных jaHHbix.

Мы остановились на использовании модели линейной регрессии, ютому что в большинстве случаев эта модель достаточно адекватно ¡ыражает зависимость между переменными xi и результатом yj. В случае ке, когда линейная модель не может обеспечить хорошую аппроксимацию, юмогает использование кусочно-линейной модели. Такое приближение юзволяет адекватно описывать практически любую функцию. А значит, не 1ная точного вида зависимости yj от xi, мы имеем возможность описать её достаточно близко с помощью линейной или кусочно-линейной регрессионной модели.

В том случае, если мы не можем получить качественного фиближения простой линейной моделью, часто приносит успех такой 1рием. Заменим входные xi на их ранжированные значения, т.е. область (начения каждого xi делится на несколько отрезков. И вместо значения xi <а вход подается индекс того отрезка, в который попало это значение. Этот летод называется методом ранжированной регрессии и тоже работает ючти в любых случаях.

1-ый этап. Теперь имея на входе матрицу значений M*N и один или несколько векторов длины N, мы вычисляем М значений математических ожиданий и дисперсий, то же для yj и значение корреляции между столбцами матрицы (между xi). Эти значения, интересные сами по себе, используются для подсчета выходных коэффициентов во 2-ом этапе.

2-ой этап. Далее идет собственно обработка значений (yj, xi). Применяем метод Монте-Карло или метод статистических испытаний. Он состоит в том, что по входному набору (одному статистическому испытанию) мы вычисляем необходимые величины. Далее берем следующий вектор и уточняем эти величины. И так далее, пока не исчерпаем все значения (в данном случае N испытаний), т.е. метод Монте-Карло есть моделирование наборов случайных чисел (векторов yj(k), xi(k), j=1,..,r; i=1,..,m) с последующим подсчетом величин (в нашем случае коэффициенты ORC, NRC, SRC, SPC, LCC, PUC, RTU, RPSS). Таким образом, в результате N испытаний мы получили искомые 8 коэффициентов.

3-ий этап. В зависимости от величины корреляции разные коэффициенты будут являться мерами чувствительности и неопределенности. Опишем основные коэффициенты.

ORC - абсолютная мера чувствительности, в пределе измеряет абсолютное изменение Ду величины у при изменении переменной х на значение Дх, в то время как остальные параметры остаются неизменными:

Ду = ORCi * Axi.

NRC - мера относительной чувствительности, связанная со

средним отклонением: = nrc *

У 1 ^

- не зависит от размерности и масштаба благодаря нормализации. Эта мера дает глобальное или локальное выражение чувствительности, зависящее от глобального или локального масштаба, в котором работает регрессионная модель

SRC - мера относительной чувствительности, связанная со

Ду Ах.

стандартным отклонением: — = SRC * —-

Sy Sxi

PUC - относительная мера неопределенности: измеряет дробное изменение (ASy/Sy) неопределенности (стандартного отклонения) у относительно к дробному изменению (ASxi/Sxi) неопределенности параметра xi:

AS-, As*

—^ = PUC. * —

Б Б .

У XI

исследуемой экосистемы, а большей частью из физико-химических законов процессов, происходящих во всех водных экосистемах. Таким

Полученные результаты в существенной степени отражают артину географической смены экосистем с севера на юг, что опровождается изменением соотношения температурной и влажностной оставляющей в гидротермическом коэффициенте СЛ. Главенствующие оложения при оценке как чувствительности, так и неопределенности лияния входных параметров ( N11, N1, N1, Ыс1е ) на выходные значения ЯпиКЫ) принадлежит Ыи. Это связано, во-первых, с дефицитом азота, как сновного биофильного элемента во всех рассматриваемых экосистемах, а акже, во-вторых, с существующей пространственной и временной ариабельностью показателя, что отражается, соответственно, на ;Остоверности и корректности экспериментальных и расчетных значений оказателя N11. В связи с относительно лучшей изученностью идрологической картины и относительной гомогенностью гидрохимических ценок ситуации, определяющей величину N1, влияние неопределенности энного показателя выражено в меньшей степени. Кроме того, процессы тока практически не выражены для экосистем, расположенных на серых юсных, черноземных и каштановых почвах, что связано с превышением уммарной годовой эвапотранспирация над осадками. Величины .опустимой критической иммобилизации и денитрификации атмосферного зота играют как в относительном, так и в абсолютном выражении одчиненную роль в расчетах величин С1_пи1(М), что сказывается, стественно, на их вкладе в чувствительность и неопределенность юдельных выходов рассчитываемых величин критических нагрузок.

4.2. Анализ неопределенности при расчетах критических-агрузок серы и азота для наземных экосистем европейской части 'оссии.

Целью данного исследования является описание влияния еопределенности входных параметров в моделях нединамического масс-¡аланса на критические нагрузки азота и серы в наземных экосистемах вропейской части России.

Все расчеты по оценке критических нагрузок производились для чеек сети 1_о1_а-дпс1, составляющих один градус по долготе и полградуса о широте. Всего было выделено 1315 таких ячеек.

В качестве базового уравнения для оценки величин критических агрузок азота на наземные и пресноводные экосистемы была спользована модифицированная модель.

СЦЫ) = [№ + №е + N1 + Мсп{]*С1

Величины критических нагрузок серы СЦЭ) были рассчитаны в оответствии со следующим уравнением.

С ЦБ) = Э^СЦАсас!) , где:

СЦАсасО - критическая нагрузка актуальной кислотности, Бг- фракция серы в атмосферных выпадениях.

Величина критической нагрузки серы нелинейно зависит от величин критической нагрузки актуальной кислотности и доли соединений серы в атмосферных выпадениях, что не позволяет применять регрессионный анализ, и в этом случае можно исследовать только простейшие статистические функции. Отметим, что стандартные отклонения от среднего для актуальной кислотности, а следовательно и критической нагрузки для серы достаточно велики, что говорит о значительной неопределенности этого показателя (Таб. 2.).

Анализ неопределенности позволяет оценить как получаемые величины критических нагрузок, так и их превышения. Это можно сделать на базе анализа соответствующих функций распределения и кумулятивных кривых.

Таблица 2.

Статистические показатели неопределенности значений серной фракции Sf и критической нагрузки серы СЦЭ) для наземных

экосистем европейской части России.

Параметры Среднее Стандартное отклонение Стандартная ошибка

0.557 0.083 0.0023

СЦЭ), кг/га/год 21.18 21.56 0.588

си, Ьв'Ьа/иятг

Рис.1. Кумулятивное распределение сь(з) - I, 3 и съ(Ю - 2, 4 для дерново-подзолистых почв - I, 2 и выщелоченных черноземов - 3, 4.

Проведенный анализ чувствительности и неопределенности величин, используемых для расчета кривой индифферентных превышений, показал, что при оценке параметров подкисляющего влияния атмотехногенных выпадений серы и азота [СЦА), С1_тах(3), СЬ™п(3)] максимальное влияние на выходные модельные значения оказывают значения нейтрализующей способности (ВСс1-ВСи), определяющей разницу между выпадением основных катионов и их поглощением растениями. Величина этой разности оказывает соответствующее нейтрализующее влияние на подкисляющую способность соединений серы и азота. При оценке параметров эвтрофирующего воздействия соединений азота [СЬи^М), СЬпах(М), СЫп(М)] превалирующим является воздействие величин критического поглощения азота, 1Ми, что проявляется при всех вариантах мультимасштабного анализа неопределенности.

5. АНАЛИЗ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ КРИТИЧЕСКИХ НАГРУЗОК КИСЛОТНОСТИ. СЕРЫ И АЗОТА ПО ДАННЫМ ВЫСОКОЙ ПЛОТНОСТИ

Здесь в качестве пространственной модели предметом анализа будет служить территория лесных экосистем Голландии. Эти экосистемы рассматриваются, в данном случае, как единое целое. Эта территория была представлена данными, собранными с клеток 500*500 м. Общий объем данных составляет 20000 наборов измерений и рассчитанных значений различных показателей, связанных с величинами критических нагрузок.

Так же, как и в предыдущем случае, задача была разбита на несколько подзадач. Также принципом разделения служили величины, необходимые для расчета кривой индифферентных превышений, связывающей между собой оценку подкисляющего и эвтрофирующего воздействия атмотехногенных выпадений серы и азота на наземные экосистемы. Для лесных экосистем Голландии брались показатели из того же набора, что и в задаче об экосистемах северо-западных областей России. Были выделены те же показатели величин критических нагрузок, что и в расчетах по северо-западной территории России за исключением критической нагрузки кислотности.

Для каждого показателя критической нагрузки было также построено свое регрессионное уравнение.

Анализ чувствительности и неопределенности величин, используемых для расчета кривой индифферентных превышений, показал, что при оценке параметров подкисляющего влияния атмотехногенных выпадений серы и азота [С1_тах(М), С1.тах(3), С1_тт(8)] максимальное влияние на выходные модельные значения оказывают значения параметра А1\1С\у, определяющего кислотно-нейтрализующую способность вследствие выветривания. Величина этого фактора оказывает соответствующее нейтрализующее влияние на подкисляющую способность соединений серы и азота. При оценке параметров эвтрофирующего воздействия соединений азота [С1_пЩ(Ы), С1.ггпп(М)] превалирующим является воздействие величин

критической денитрификации Ыс1е и критического поглощения азота, 1Ми, важность которого проявляется при всех вариантах мультимасштабного анализа неопределенности.

Таблица 3.

Вклад неопределенности входных переменных в критические нагрузки серы, азота и кислотности для различных экосистем в разных регионах России и Нидерландов, процентное соотношение

Неопределенность и Переменные

Чувствительность Ш Щ Ше N1 АЫСи А1ГС1 (ВСс1-ВСи)

мин 22 8 1 6 -

ЙТО среди 47 14 17 23 -

макс 64 22 21 39 -

мин 40 0 0 0 -

БЯС среди 67 6 5 21 -

макс 97 29 30 55 -

мин 25 10 8 19 -

ЯТи среди 38 15 14 32 -

макс 49 22 18 46 -

мин 21 3 1 25 -

БИС среди 48 5 2 43 -

макс 61 10 3 71 -

мин 51 17 10 14 17 14 20

Северо- ити среди 53 25 10 18 40 17 44

западная макс 57 42 10 21 84 21 60

часть России

мин 56 12 6 8 22 5 0

( 15' * 30' ) ЭИС среди 69 23 6 11 43 10 42

макс 84 43 6 13 85 14 65

мин 14 16 35 7 56 7 5

яти среди 37 24 35 9 71 9 7

Нидерланды макс 67 32 35 10 81 10 5

мин 5 2 38 1 79 4 8

(500т * 500т) ЭИС среди 36 16 38 6 83 5 8

макс 68 31 38 11 86 5 8

Северная Азия

( 1° * 1° )

Европейская часть России

( 1° * 0.5° )

6. АНАЛИЗ ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТИ И НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ФАКТИЧЕСКИХ НАГРУЗОК ФОСФОРА НА ЭКОСИСТЕМУ КУЙБЫШЕВСКОГО ВОДОХРАНИЛИЩА

В этом разделе рассматривается задача, существенно отличающаяся от предыдущих примеров. Для водных экосистем критическая нагрузка определяется не из конкретных факторов

RTU определяется как корень из абсолютного значения >ффициента PUC. Заметим, что, если корреляция между входными эаметрами слабая, то RTU в пределе равен SRC.

В случае слабой корреляции SRC, SPC, LCC указывают силу здного параметра.

Если же есть сильная корреляция, тогда при больших RPSS и SPC жно говорить о сильном влиянии соответствующего параметра. Если же л не велики, тогда при малых RTU, PUC, LCC можно сказать, что эаметр не влияет на yj и только при одновременно больших SRC и эора RTU, PUC, LCC параметр будет оказывать существенное »действие на отклик.

4. АНАЛИЗ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ РАССЧИТАННЫХ ВЕЛИЧИН ИТИЧЕСКИХ НАГРУЗОК КИСЛОТНОСТИ. СЕРЫ И АЗОТА ПО ИНЫМ МАЛОЙ ПЛОТНОСТИ.

4.1. Анализ неопределенности рассчитанных величин итических нагрузок азота на территории северной Азии.

Для территории северной Азии (Сибирь и Дальний Восток России) ли собраны данные о географическом распределении параметров, юльзуемых для расчета критических нагрузок азота по уравнению динамического масс-баланса:

CLnut(N) = [ Nu + Ni + Nde + Nl ]*Ct,

где:

Nu - максимальное допустимое критическое поглощение азота лотехногенных выпадений растительностью;

Ni - максимальная допустимая критическая иммобилизация )та в органическом веществе почв;

Nde - максимальная допустимая критическая денитрификация )та атмотехногенных выпадений;

NI - максимальное допустимое критическое вымывание азота лотехногенных выпадений из наземных в водные экосистемы;

Ct - гидротермический коэффициент.

Далее все эти данные были разделены на 8 подбаз данных по шм почв и соответствующих им экосистемам: арктические, таежные, дзолистые, вулканические, бурые, бурые лесные, серые лесные и эноземные, каштановые. Таким образом, общая задача была разделена восемь подобных задач. В каждом случае строилось уравнение 4ейной регрессии:

CLN = b1*Nu + b2*NI + b3*Ni + b4*Nde

Следовательно, значения критической нагрузки азота играют роль лика модели, а значения допустимого поглощения, вымывания, -штрификации и иммобилизации азота играют роль входных параметров, гем для каждой из восьми подгрупп данных проводился анализ

чувствительности и неопределенности, схема которого рассмотрена выше. Таким образом, в этом разделе исследуются 8 разных наборов данных.

Проведенный анализ чувствительности и неопределенности рассчитанных величин критических нагрузок азота показал следующее.

Самым сильным, самым влиятельным фактором в определении величины критической нагрузки является параметр Г\1и, определяющий критическое поглощение азота. На большей части территории Сибири и Дальнего Востока он уверенно занимает первое место, спускаясь на второе лишь для экосистем таежных почв. Самыми слабыми по влиянию параметрами являются тесно связанные между собой величины N1 и Ше, определяющие критическую иммобилизацию и денитрификацию азота. Эти факторы практически не оказывают никакого влияния на величины критических нагрузок азота за исключением случая экосистем бурых почв. Влияние величины N1, критического вымывания азота, уменьшается в ряду экосистем: арктические > таежные > подзолистые > бурые = бурые лесные > серые лесные и черноземные = каштановые почвы.

Таблица 1.

Процентное соотношение вклада неопределенности входных переменных в критическую нагрузку питательного азота для различных экосистем северной Азии

почвы чувствительность Ыи экосистем и неопределенность N1 Nde Ni

Арктические SRC 50 41 2 7

RTU 30 27 21 22

Таежные SRC 37 56 2 5

RTU 22 37 21 20

Подзолистые SRC 47 45 3 5

RTU 40 39 10 11

Вулканические SRC 81 17 1 1

RTU 61 30 1 8

Бурые SRC 41 0 30 29

RTU 63 10 14 13

Бурые лесные SRC 96 2 1 1

RTU 38 32 16 14

Серые лесные SRC 96 1 1 2

и чернозем RTU 65 6 12 17

Каштановые SRC 95 0 5 5

RTU 61 5 19 15

SRC - Standard Regression Coefficient RTU - RooT of the Uncertainty

Так, кумулятивные кривые распределения СЦЫ) и СЦЭ) для гдельных типов почв представлены на рис. 1. Причем, кривые 1 и 3 эиведены для критических нагрузок по сере, а 2 и 4 - по азоту. В качестве шов почв при этом выбраны дерново-подзолистые (кривые 1 и 2) и ^щелоченные черноземы (кривые 3 и 4).

Рисунок 1 показывает существенные различия кумулятивных эивых распределений СЦЭ) и СЦЫ) для различных типов почв. Так, если пя выщелоченных черноземов вероятность того, что СЦЫ)<40 кг/га/год эставляет менее 25%, то аналогичный показатель для дерново-эдзолистых почв более 80%. Отметим, что кумулятивные кривые аспределений СЦЭ) для тех же типов почв различаются в пределах 53%.

Использование анализа неопределенности, позволяющего ценивать как неопределенность входных параметров, так и эопределенность откликов модели, к оценке величин критических нагрузок эры, азота и кислотности на различные экосистемы европейской части оссии позволяет существенно улучшить интерпретацию полученных ззультатов. Это дает возможность также определить вклад различных акторов в неопределенность получения результатов. Так, в случае асчетов величин критических нагрузок азота показано, что основной вклад неопределенность полученных результатов для большинства оминирующих типов почв вносится такими входными параметрами, как оглощение азота растительностью и его вымывание из различных <осистем (см. Таб.3). Это может быть объяснено рядом факторов, среди эторых выделим следующие:

- оценка поглощения азота растительностью производится на сновании данных по биогеохимическому круговороту азота, эличественная характеристика которого для всех изучаемых экосистем до лх пор либо отсутствует, либо является недостаточной;

- нет надежной количественной оценки на требуемом уровне ространственного и временного разрешения соотношения между живой иомассой и мортмассой;

- нет достаточно надежных данных по величинам стока азота в азличных экосистемах;

- недостаточно охарактеризовано влияние гидротермических >акторов на эти процессы.

Однако, определение важнейших показателей чувствительности одели уже позволяет сфокусировать усилия на этих параметрах (сбор нформации, ее интерпретация и т.д.) и, таким образом, существенно низить их неопределенность.

4.3. Анализ неопределенности рассчитанных величин критических нагрузок кислотности, серы и азота для экосистем северо-западной территории европейской части России.

Характерной чертой анализа неопределенности является способность обрабатывать разномасштабные данные. Если в предыдущих главах в качестве пространственной модели рассматривались регионы, занимаемые определенным типом почвы, то в данном случае предметом анализа будет служить территория северозападных областей России, пограничных с Финляндией (Ленинградская, Мурманская области, Карелия) как единое целое. Эта территория была представлена данными, собранными с 587 клеток сети ЕМЕР размером 25*25 км. Основная задача так же, как и в предыдущем случае, была разделена на несколько подзадач. Но в этот раз принципом разделения служили величины, необходимые для расчета кривой индифферентных превышений, связывающей между собой оценку подкисляющего и эвтрофирующего воздействия атмотехногенных выпадений серы и азота на наземные и пресноводные экосистемы. В свою очередь эти величины рассчитывались на основе различных входных параметров, влияние которых необходимо было оценить количественно. Было выделено 6 показателей величин критических нагрузок, входящих в расчетные кривые индифферентного превышения:

СЦА) - критическая нагрузка кислотности, СЬш^М) - критическая нагрузка питательного азота, С1_тах(Ы) - максимальная критическая нагрузка азота, С1_гтт(М) - минимальная критическая нагрузка азота, С1_тах(3) - максимальная критическая нагрузка серы и С1_т1п(Э) - минимальная критическая нагрузка серы. Для каждого показателя критической нагрузки было построено свое регрессионное уравнение

СЦА) = ЬГАЫСю + Ь2*АЫС|, где:

АЫСуу - кислотно-нейтрализующая способность вследствие выветривания;

АЫС| - кислотно-нейтрализующая способность, потребляемая при максимально допустимом вымывании щелочности ниже величин критических нагрузок.

С1_пи1^) = Ы*Ыи + Ь2*М + Ьз*№е + Ы*№ С1л11п(1Ч) = Ь1*№ + Ь2*М

С1_тах(К1) = Ы*Ыи + Ь2*М + Ьз*СЦА) + Ь4*(ВСй - ВСи), где:

ВСа-ВСи - разность между величинами выпадения и поглощения основных катионов.

СЬпКЭ) = Ь1*(ВСс1-ВСи) + Ь2*АМС\м + Ьз*АЫС| + Ь4*ГМ1 СЬпах(З) = Ы*(ВСс1-ВСи) + Ь2*АЫСу/ + Ьз*АЫС|

зразом, критическая нагрузка общего фосфора на водные экосистемы тяется константой для каждого водного объекта и не меняется во земени. Для конкретного водохранилища критическая концентрация эщего фосфора в воде прямо связана с критической нагрузкой, педовательно, можно заменить анализ нагрузок анализом концентраций, сожалению, в процессе работы над этой задачей пришлось столкнуться с эстаточно большим недостатком данных, но, не смотря на это, все же 1алось прийти к вполне обоснованным и адекватным результатам.

В качестве параметра, описывающего фактическую нагрузку осфора, была взята его концентрация в воде. Концентрация фосфора в зде Куйбышевского водохранилища регулярно измеряется в различных зчках на протяжении всего водохранилища по "руслам рек Волга, Кама, ольшой Черемшан. Удалось получить данные о среднегодовой и аксимальной концентрации фосфора за 1992, 1993, 1995 и 1996 года. В ачестве параметров влияния брались сведения о

• количестве фосфора в атмосферных осадках,

• поступлении фосфора в воду в связи с обрушением берегов,

• концентрации фосфора в малых реках - притоках /йбышевского водохранилища,

• внутриводоемных процессах (биологических, биохимических),

• количестве забираемого фосфора с выловленной рыбой,

• поглощении фосфора из воды донными отложениями

• и обратном процессе поступления фосфора в воду из донных гложений,

• косвенных факторах, такие как уровень водности эдохранилища, влияющие на интенсивность обменных процессов.

По поводу антропогенного воздействия можно заметить, что в айоне городов наблюдается всплеск концентрации. Но в тоже время, эазу же за пределами города концентрация возвращается на прежний эовень. Это говорит о том, антропогенное воздействие на концентрацию юсфора носит локальный характер и в нынешнем виде не влияет /щественным образом на уровень фосфора в воде в Куйбышевском эдохранилище за исключением небольших по протяженности городских частках.

Анализ данных показал, что такие факторы как атмосферные садки, внутриводоемные процессы, вылов рыбы практически не влияют на эовень общего фосфора в воде. Влияние малых рек, впадающих в уйбышевское водохранилище, на концентрацию фосфора в воде выше, ем у рассмотренных ранее факторов. Но, тем не менее, степень оздействия этого фактора тоже достаточно мала.

С таким же фактором воздействия как обрушение берегов итуация складывается более сложным образом. В абсолютном отношении эличество фосфора, попадающего в воду вследствие эрозии берегов

достаточно велико, более 30%. Но, как показал анализ, вариабельность этого процесса очень мала. И изменение в скорости эрозии практически не приводит к изменению графика концентрации общего фосфора в воде. Чувствительность к этому фактору не превышает 2%.

Для остальных же факторов была составлена регрессионная зависимость. Течение Волки и Камы было разбито на участки. Данные с ка>ццого участка на протяжении четырех исследуемых лет и составили наборы данных, к которым был применен анализ чувствительности и неопределенности. В результате предварительного анализа выяснилось, что существенным влиянием на изменение концентрации фосфора в воде Куйбышевского водохранилища на протяжении всего водохранилища обладают лишь 2 фактора:

• прямой фактор зависимости - поглощающая способность донных отложений

• и косвенный фактор воздействия - водность, то есть объем воды, превышающий среднегодовой уровень в водохранилище.

Водность меняется из года в год и усиливает либо ослабляет действие прямых факторов.

Донные отложения различаются по способности поглощать фосфор из воды в следующей последовательности (по убыванию способности):

1. Глинистые (мелкодисперсные) илы;

2. Мелкоалевритовый ил;

3. Крупноалевритовый ил;

4. Почвы слабо заиленные;

Первые три обладают ярко выраженной способностью к поглощению фосфора из воды. Четвертый тип имеет гораздо более слабую способность. Остальные типы донных отложений не обладают такой способностью.

Таким образом, рассматривалась ситуация на каждом из участков, и учитывались 5 параметров состояния этих участков:

• Cbegjn - концентрация общего фосфора в воде в начале участка,

• Cena - концентрация общего фосфора в воде в конце участка,

• Ch - изменение концентрации общего фосфора в воде, произошедшее на участке,

Ch = Cend ~ Cbegin

• D - поглощающая способность донных отложений,

• W - годовая водность. Является соответствующей константой для всех рассматриваемых участков.

Были проведены расчеты для двух функций отклика. Для каждого участка проверялась зависимость:

Cend = f(Cbe3in, D, W)

Ch = f(D, W)

Полученные результаты представлены в Таблице 4.

Таблица 4.

Ранжирование коэффициентов неопределенности модельного отклика

Сепа = £ (Сьедл.пг О, №)

ЯАМЕТЕК| ИТи

ЭРС | ЬСС

ЭМИ*

БЯКС | ЭРИС! ЬИСС|

,а1п I II II II II II II II II I 21 2| 21 3| 21 2| 2| 31 I 3| 3| 3| 2| 3| 3| 3| 21

Значения коэффициентов неопределенности модельного отклика

Л^АМЕТЕЩ ЯТи | ЭЯС

БРС

ЬСС | БМ1Я | БШ^С | ЭРЯС! ЬЯСС|

I .62 | .65 | .60 | .58 | .81 | .73 | .711 .691

I .27 | -.32 | -.29 | -.08 | .25 | -.29 | -.291 -.16|

I .27 | .18 | .17 | .31 | .25 | .07 | .071 .171

Процентное соотношение

НАНЕТЕР. | яти | ЭИС | БРС | ЬСС | 1 гши | I БИЯС 1 БРШ:| ЬЯСС |

гдхп 1 1 53 | 56 | 56 | 59 1 61 | I 66 1 66 | 67 I

23 | 27 | 27 | 8 1 19 1 1 26 I 1 27 | 15 I

1 23 | 15 I 16 | 31 1 19 | 1 6 | 1 6 | 16 I

Корреляция параметров

ТлГ

сь

Сь

>едт

Сепб

гдл.п

^ I

. 1000Е+01 -. 2343Е-17 - . 5113Е+00 . 3544Е+00 -.8439Е-01

Главный

-.2343Е-17 .1000Е+01 .6068Е-01 .1994Е+00 -. .3091Е+00

результат этого

5113Е+00 .3544Е+00 -.8439Е-01

6068Е-01 .1994Е+00 .3091Е+00

1000Е+01 -.6682Е+00 .2176Е+00

6682Е+00 .1000Е+01 .5776Е+00

2176Е+00 .5776Е+00 .1000Е+01

исследования состоит в том, что наружен и измерен такой фактор влияния как поглощающая способность нных отложений. Около 30% воздействия на абсолютную величину афика изменения концентрации оказывает процесс поглощения фосфора иными отложениями. Если же рассматривать график изменения скорости менения концентрации, т.е. график изменения величины СИ, то влияния исываемого фактора еще выше - около 50%. Несколько ниже, но статочно велико влияние косвенного фактора воздействия - годового овня водности. Особенно велико влияние неопределенности этого лстора - 23%. Несколько ниже чувствительность к нему - 15%.

ВЫВОДЫ

6. Применимость метода анализа чувствительности и определенности при расчетах величин критических и фактических грузок была оценена в два этапа. Первый этап - тестирование пакета

иЫСЭАМ, созданного голландскими коллегами, и второй этап - собственно анализ чувствительности и неопределенности в конкретных задачах.

1. Тестирование программного пакета иысвАМ дало возможность оценить его работоспособность для определения количественных характеристик влияния различных входных параметров на выходные отклики относительно простых моделей, используемых для оценки критических нагрузок серы, азота и кислотности. Показано, что все основные функции пакет выполняет, и что применение метода моделирования Монте-Карло к подобным задачам вполне оправдано. Установлено также, что с помощью программы ШСЗАМ имеется возможность получать достоверные результаты. С учетом практического использования данный пакет был улучшен, что позволяет существенно расширить число его пользователей, включая не имеющих специального математического образования. Это связано с упрощением ввода данных и с дополнительно введенными функциями, показывающими физический смысл статистических результатов.

2. Полученные результаты продемонстрировали не только адекватную применяемость анализа неопределенности, но и способность этого метода обрабатывать разномасштабные данные. Такая возможность позволяет решать многие задачи на точечном, локальном и региональном уровнях.

3. Проведенный анализ неопределенности рассчитанных величин критических нагрузок азота позволил заключить, что при анализе данных меньшей плотности наиболее влиятельным параметром является критическое поглощение азота растительностью. Второй влиятельной величиной является критическое вымывание азота, причем сила этого фактора убывает с широтой, т.е. чем южнее обследуемый регион, тем слабее влияние данного параметра. Если же имеется высокая плотность данных, то те параметры, которые показывают точечные свойства экосистем, такие как критическая денитрификация азота, увеличивают свое влияние. Тоже происходит и при анализе неопределенности рассчитанных величин критических нагрузок серы. По мере уплотнения сетки данных главный влияющий фактор - нейтрализующее воздействие основных катионов заменяется локальным - кислотно-нейтрализующая способность вследствие выветривания. Эти параметры многократно превалируют по сравнению со всеми остальными.

4. При анализе чувствительности и неопределенности фактических нагрузок общего фосфора на экосистему Куйбышевского водохранилища было выяснено, что существенное влияние на изменение концентрации общего фосфора в воде в пространственном и временном измерениях имеют тип донных отложений на каждом участке водохранилища и годовая водность водохранилища.

5. Таким образом, проделанная работа показала применяемость, работоспособность и результативность метода анализа неопределенности для расчета величин критических нагрузок серы и азота

наземные экосистемы России и Голландии и фактических нагрузок >сфора на экосистему Куйбышевского водохранилища.

Практические рекомендации

Природоохранным органам рекомендуется использовать данную тодику оценки чувствительности и неопределенности для объектов, ходящихся под антропогенным воздействием.

На основании таких оценок возможно районирование ответствующих территорий и составление карт чувствительности еопределенности к различным факторам воздействия.

Список основных публикаций по теме диссертации

Bashkin V.N., Kozlov M.Ya., Abramychev A.Yu., Priputina I.V., Golinets M. et al. Status Report. // Calculation and Mapping of Critical Tresholds in rope.- CCE/RIVM. 1995.- pp.148-153

Kozlov M.Ya., Bashkin V.N. and Golinets O.M. Uncertainly analysis of tical loads for terrestrial ecosystems of Russia II Water, Air and Soil Pollution. 95. 85,- pp.2559-2564

Golinets O.M., Bashkin V.N. and Kozlov M.Ya. Uncertainty Analysis of atial Variability of Nitrogen Critical Loads // Spatial and Temporal Assessment Air Pollutant Impacts on Ecosystems. International Workshop. Background pers.- 1995

Bashkin V.N., Kozlov M.Ya. and Golinets O.M. Risk assessment of osystem sustainability to acid forming compounds. II Proc. Intern. Conf. on id Deposition in East Asia.- 1996,- pp.225-231

Bashkin, V.N., Golinets O.M. Multi-Scale Uncertainty Analysis of ¡tical Loads of Nitrogen and Sulphur at Terrestrial Ecosystems in Russia and e Netherlands // SETAC 17th Annual Meeting. Abstract book.-1996

Голинец O.M., Выхристюк Л.А. Концепция анализа зствительности и неопределенности на примере расчета фактических грузок фосфора на экосистему Куйбышевского водохранилища. // ологические проблемы бассейнов крупных рек - 2,- Тольятти: ИЭВБ Л.- 1998,- С.131-132

Голинец О.М., Выхристюк Л.А. Концепция анализа зствительности и неопределенности в приложении к расчету фактических грузок фосфора на экосистему Куйбышевского водохранилища. // ология, экономика, информатика,- Ростов-на-Дону.- 1998,- С.45-46

Голинец О.М., Выхристюк Л.А. Анализ чувствительности и определенности в приложении к расчету фактических нагрузок фосфора экосистему Куйбышевского водохранилища. // Проблемы управления и делирования в сложных системах. Труды международной конференции,-мара: СНЦ РАН.- 1999,- С.339-345

Содержание диссертации, кандидата биологических наук, Голинец, Олег Миронович

ВВЕДЕНИЕ.

1. КРИТИЧЕСКИЕ НАГРУЗКИ И ОСНОВЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ

1.1. Критические нагрузки.

1.1.1. Концепция критических нагрузок.

1.1.2. Расчет критических нагрузок азота и серы.

1.1.3. Критические нагрузки фосфора в воде.

1.2. Системы и модели.

1.2.1. Терминология и концепция систем.

1.2.2. Терминология и концепция модели.

1.2.3. Моделирование систем.

1.2.4. Моделирование и неопределенность.

2. АНАЛИЗ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ И МЕТОД МОНТЕ-КАРЛО.

2.1. Общее понятие.

2.2. Анализ методов моделирования.

2.3. Калибровка.

2.4. Местный анализ чувствительности.

2.5. Моделирование Монте-Карло в анализе чувствительности и неопределенности.

2.6. Методы итерирования.

2.7. Относительная важность параметров.

3. АНАЛИЗ ИСПОЛЬЗУЕМОГО МЕТОДА.

3.1. Программа ШСЭАМ.

3.2. Применяемый алгоритм.

4. АНАЛИЗ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ РАССЧИТАННЫХ ВЕЛИЧИН КРИТИЧЕСКИХ

НАГРУЗОК СЕРЫ И АЗОТА ПО ДАННЫМ МАЛОЙ ПЛОТНОСТИ. Анализ неопределенности рассчитанных величин критических нагрузок азота для экосистем территории северной Азии.

1. Экосистемы арктических почв.

2. Экосистемы таежных почв.

3. Экосистемы подзолистых почв.

4. Экосистемы вулканических почв.

5. Экосистемы бурых почв.

6. Экосистемы бурых лесных почв.

7. Экосистемы серых лесных и черноземных почв.

8. Экосистемы каштановых почв. Анализ неопределенности при расчетах критических нагрузок серы и азота для наземных экосистем европейской части России.

1. Оценка неопределенности исходной информации.

2. Оценка неопределенности критических нагрузок азота.

2.1. Анализ неопределенности входных параметров.

3. Оценка неопределенности критических нагрузок серы. Анализ неопределенности рассчитанных величин критических нагрузок кислотности, серы и азота

4 для экосистем северо-западной территории европейской части России.

1. Критическая нагрузка кислотности.

2. Максимальная критическая нагрузка азота.

4.3.3. Максимальная критическая нагрузка серы.

4.3.4. Минимальная критическая нагрузка серы.

4.3.5. Критическая нагрузка питательного азота.

4.3.6. Минимальная критическая нагрузка азота.

5. АНАЛИЗ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ РАССЧИТАННЫХ ВЕЛИЧИН КРИТИЧЕСКИХ НАГРУЗОК АЗОТА ПО ДАННЫМ ВЫСОКОЙ ПЛОТНОСТИ.

5.1. Описание задачи.

5.2. Максимальная критическая нагрузка азота.

5.3. Максимальная критическая нагрузка серы.

5.4. Минимальная критическая нагрузка серы.

5.5. Критическая нагрузка питательного азота.

5.6. Минимальная критическая нагрузка азота.

6. АНАЛИЗ ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТИ И НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ФАКТИЧЕСКИХ НАГРУЗОК ФОСФОРА НА ЭКОСИСТЕМУ КУЙБЫШЕВСКОГО ВОДОХРАНИЛИЩА.

6.1. Описание задачи.

6.2. Предварительный анализ.

6.2.1. Анализ антропогенного воздействия.

6.2.2. Анализ некоторых других факторов.

6.2.3. Анализ основных факторов влияния.

Введение Диссертация по биологии, на тему "Анализ неопределенности в вычислении критических нагрузок азота, фосфора и серы на различные экосистемы"

Актуальность темы

В наше время проблемы экологии вызывают пристальный интерес со стороны ученых всего мира. Большие усилия направлены на решение задач, поставленных перед нами тяжелым состоянием окружающей среды. Решение таких задач невозможно усилиями только одной науки. Настоящий прорыв возможен только при наличии сплава наук. Усилиями, направленными с разных сторон научного знания, можно проникнуть в сущность явлений, происходящих в природе, прогнозировать эти явления, направлять развитие экосистем в необходимое русло, обеспечивая устойчивость и стабильность развития экосистем.

Последнее время все большее применение находит концепция критических нагрузок. Ученые-исследователи многих стран переходят с концепции ПДК на концепцию критических нагрузок. Особенно важен перенос внимания с абстрактной концентрации загрязняющего вещества на конкретную нагрузку этого вещества на исследуемую экосистему для России. Как нигде в мире в России представлено огромное многообразие экосистем, климатических зон, растительных и животных сообществ. Районирование критических нагрузок для широкого спектра биотических и абиотических факторов экосистем на территории 6

Российской Федерации имеет решающее значение для изучения стабильности и устойчивости этих экосистем. Картирование критических нагрузок позволяет делать существенные изменения и улучшения в отношении к данным и методологиям. С 1991 каждые два года европейским Центром Координации Усилий (ССЕ) выпускаются карты критических нагрузок основных загрязняющих веществ на территории Европы. С 1995 г. автор принимает в их создании активное участие.

Также все более популярным становится применение математических методов в экологических исследованиях. Одним из новых методов исследования является метод анализа чувствительности и неопределенности. Этот статистический метод, широко применяемый в Европе, помогает проникнуть в сущность биологических процессов, происходящих в экосистеме, определить степень влияния различных компонент этого процесса на его результаты. Но опять-таки нигде как в России не проявляется такая сильная вариабельность данных, которая дает возможность наиболее полно проявиться этому статистическому методу. В предлагаемой работе анализу подвергаются экосистемы практически всей территории России, а также лесные экосистемы

Голландии. Представлены разномасштабные данные: от сетки 1° на 1° для экосистем Сибири до сетки 500 м на 500 м для экосистем Голландии. Представлены разные степени обобщения данных: от 7 усредненной экосистемы европейской части России до конкретной экосистемы Куйбышевского водохранилища.

Связь темы диссертации с плановыми исследованиями

В 1995-1996 годах работа проводилась по гранту UNECE Project "Long-range transboundary air pollution: environmental risk assessment and critical loads of pollutants". С ноября 1997 г. представленная работа является составной частью тематического плана научно-исследовательских работ ИЭВБ РАН по теме 2.33.6.4 - «Изучение закономерностей формирования качества вод в пресноводных системах, находящихся под антропогенным воздействием», бюджет 01.0.70001490.

Цели и Задачи исследования

- на различные экосистемы, а также выявление с помощью этого метода зависимостей между компонентами различных биохимических процессов, происходящих в экосистемах, и 8 критическими нагрузками, как показателями результатов этих процессов.

Задачи исследования:

Предмет и объекты исследования 9

Объектами исследования были 4 основных типа почв европейской части России, почвы б северо-западных областей России, 8 типов почв Сибири, лесные почвы Голландии, а также водная экосистема Куйбышевского водохранилища.

Научная новизна

До 1995 г. в отечественной практике не встречались подобные работы по применению такого многостороннего статистического метода, как анализ неопределенности в экологии. Автор, под руководством своего научного руководителя в то время профессора В.Н. Башкина, впервые обратился к такой задаче. Более того, в качестве объекта исследования были взяты экосистемы, покрывающие практически всю территорию России.

Также впервые в России анализ неопределенности применяется к водной экосистеме. И хотя в Европе выпущено уже большое количество работ по анализу водных экосистем с

10 помощью статистических методов, в России такие методы еще не применялись.

Теоретическая и практическая значимость

Показана адекватность применения метода анализа чувствительности и неопределенности к оценке состояния инструментов воздействия на состояние экосистем.

Результаты, полученные при анализе критических нагрузок на разнообразные наземные экосистемы России, математически доказали некоторые закономерности, выявленные ранее экспериментальным путем. Для европейского Центра Координации Усилий (ССЕ) был проведен анализ расчета критических нагрузок азота и серы для лесных экосистем Голландии.

Результаты же, полученные при анализе фактических нагрузок фосфора на водную экосистему Куйбышевского водохранилища, обнаружили новые, неизвестные ранее зависимости и закономерности.

Реализация результатов исследования

Полученные результаты вошли в отчет 19 95 года европейского Центра Координации Усилий (ССЕ). В настоящее время представленная работа является составной частью

11 тематического плана научно-исследовательских работ ИЭВБ РАН по теме - «Изучение закономерностей формирования качества вод в пресноводных системах, находящихся под антропогенным воздействием».

Апробация работы и публикации

Методология и результаты этой работы много раз докладывались на 5th International Conference on Acid Deposition (Goteborg, Sweden, 1995), Second SETAC World Congress (Vancouver, Canada, 1995), Spatial and Temporal Assessment of Air Pollutant Impacts on Ecosystems, International Workshop (Vienna, Austria, 1995), Ecosummit-96 (Copenhagen, Denmark, 1996), Acid Deposition in East Asia (Taipei, Taiwan, 1996) , SETAC 17th Annual Meeting (Washington, USA, 1996), ISEM-98, Annual Meeting (Baltimore, USA, 1998), Международной конференции «Экологические проблемы бассейнов крупных рек - 2» (Тольятти, Россия, 1998), XXVI школе-семинаре «Математическое моделирование в проблемах рационального природопользования (Дюрсо, Россия, 1998), Международной конференции «Проблемы управления и моделирования в сложных системах» (Самара, Россия, 1999), а также некоторых других конференциях. Всего по теме

12 диссертации в различных журналах и материалах конференций опубликовано 8 работ.

Декларация личного участия автора

В 1993-1994 гг. автор самостоятельно проводил тестирование программного пакета ШСБАМ, предоставленного голландскими коллегами. В дополнение к пакету им было написано несколько программ. В 1994-1996 гг. работы по расчетам критических нагрузок и их анализ проводились с равным участием автора, к.т.н. М.Я.Козлова и д.б.н. В.Н.Башкина. В 1997-1999 гг. поиск данных, их анализ проводились автором совместно с к.г.н. Л.А.Выхристюк с долевым участием автора 80-85%.

Основные положения, выносимые на защиту

1. Анализ неопределенности является методом, гарантирующим достаточно точные результаты для задач определения степени влияния разных факторов на исследуемый процесс. ч2. Для анализа неопределенности критических нагрузок азота и серы по данным малой плотности основными характерными факторами влияния являются глобальные

13 параметры, такие как максимальное поглощение азота растительностью и разность между величинами поглощения и выпадения основных катионов.

Структура и объем работы

Диссертация состоит из введения, пяти глав и выводов, содержит 2 7 рисунков и 2 6 таблиц. Общий объем работы - 184 страницы. Список литературы включает 107 наименований.

Заключение Диссертация по теме "Экология", Голинец, Олег Миронович

ВЫВОДЫ.

1. Тестирование программного пакета ШСБАМ дало возможность оценить его работоспособность для определения количественных характеристик влияния различных входных параметров на выходные отклики относительно простых моделей, используемых для оценки критических нагрузок серы, азота и кислотности. Показано, что все основные функции пакет выполняет, и что применение метода моделирования Монте-Карло к подобным задачам вполне оправдано. Установлено также, что с помощью программы ШСБАМ имеется возможность получать достоверные результаты. С учетом практического использования данный пакет был улучшен, что позволяет существенно расширить число его пользователей, включая не имеющих специального математического образования. Это связано с упрощением ввода данных и с дополнительно введенными функциями, показывающими физический смысл статистических результатов.

3. Проведенный анализ неопределенности рассчитанных величин критических нагрузок азота позволил заключить, что при анализе данных меньшей плотности (северная Азия и Европейская

168

часть России) наиболее влиятельным параметром является критическое поглощение азота растительностью. Второй влиятельной величиной является критическое вымывание азота, причем сила этого фактора убывает с широтой, т.е. чем южнее обследуемый регион, тем слабее влияние данного параметра. Если же имеется высокая плотность данных (лесные экосистемы Голландии), то те параметры, которые показывают точечные свойства экосистем, такие как критическая денитрификация азота, увеличивают свое влияние.

4. Тоже происходит и при анализе неопределенности рассчитанных величин критических нагрузок серы. По мере уплотнения сетки данных главный влияющий фактор нейтрализующее воздействие основных катионов заменяется локальным - кислотно-нейтрализующая Способность вследствие выветривания. Эти параметры многократно превалируют по сравнению со всеми остальными.

5. При анализе чувствительности и неопределенности фактических нагрузок общего фосфора на экосистему Куйбышевского водохранилища показано, что существенное влияние на изменение концентрации общего фосфора в воде в пространственном и временном измерениях имеют тип донных отложений на каждом участке водохранилища и годовая водность водохранилища.

169

Библиография Диссертация по биологии, кандидата биологических наук, Голинец, Олег Миронович, Тольятти

1. Бахвалов Н.С. Численные методы.- Москва: Наука.- 1973.-С.631.

2. Башкин В.Н. Отчет по теме "Анализ экологических последствий трансграничного переноса загрязняющих веществ в атмосферном воздухе".- Минприроды РФ.- 1994.

3. Выхристюк Л. А. Биогенная нагрузка и гидрохимический режим. Глава 3 // Экология фитопланктона Куйбышевского водохранилища.- Ленинград: Наука.- 1989.

4. Выхристюк Л. А. Формирование современных донных отложений // Динамика ландшафтов в зоне влияния Куйбышевского водохранилища.- Санкт-Петербург.- 1991.- С.134-166.

5. Гусаков Б.Л. Критическая концентрация фосфора в озерном притоке и ее связь с трофическим уровнем водоема // Элементы круговорота фосфора в водоемах.- Ленинград: Наука.- 1987.

6. Даценко Ю.С. Особенности использования балансовых моделей при оценке евтрофирования водохранилищ // Вестник МГУ. Серия 5, географическая. 1992. N3.- С.33-37.

7. Даценко Ю.С. Оценка количественной трансформации стока фосфора // Водные ресурсы. 1997. Т.24. N6.- С.729-733.

8. Ежегодник качества поверхностных вод на территории деятельности Приволжского УГМС за 1993 год. Самара.- 1994.171

9. Зернов С. А. Общая гидробиология.- Москва: Биомедгиз.-1934 .

10. Карта экологической ситуации Куйбышевского водохранилища в пределах республики Татарстан.- Казань.- 1995.

11. Клейменов И. Я. Химический и весовой состав рыб водоемов СССР и зарубежных стран.- Москва: Рыбное хозяйство.- 1962.

12. Козлов М.Я. , Башкин В.Н., Припутина И.В. Использование экспертно-моделирующих и геоинформационных систем для эколого биогеохимического районирования Московской области // География и природные ресурсы. 1993. N4.- С.28-37.

13. Обзор состояния загрязнения поверхностных вод на территории деятельности приволжского УГМС за 1996 год.-Самара.- 19 97.

14. Отчет о промышленных выбросах в воды Чебоксарского, Куйбышевского и Саратовского водохранилищ.- Тольятти: ИЭВБ РАН.- 1994.

15. Промстатистика. Управление Средневолжрыбвод.- 19 93.

16. Промстатистика. Управление Средневолжрыбвод.- 19 94.

17. Промстатистика. Управление Средневолжрыбвод.- 1995.

18. Промстатистика. Управление Средневолжрыбвод.- 1996.

19. Розенберг Г.С., Краснощеков Г.П. Волжский бассейн: экологическая ситуация и пути рационального природопользования.- Тольятти: ИЭВБ РАН.- 1996.

20. Ширяев А.Н. Вероятность.- Москва: Наука.- 1989.172

21. Эделыптейн К.К. , Даценко Ю.С. Водоемы суши и их роль в трансформации стока фосфора // Водные ресурсы. 1998. Т.25. N5.- С.581-588.

22. Abramowitz, Milton, and Irene A. Stegun (edc.). Handbook of mathematical functions. National Bureau of Standarts.-1964.- Republished by Dover Publication, Inc.- New York.1972 .

23. Alcamo, Joseph, and Jerzy Bartnicki. A framework for error analysis of a long-range transport model with emphasis on parameter uncertainty // Atmospheric Environment.- 1987. 21 (10) .- pp.2121-2131.

24. Bartell, S,M., R.H.Gardner, and R.V. O'Neill. The fates of aromatics model (FOAM): description, application and analysis // Ecological Modelling. 1983. 22.- pp.109-121.

25. Bartell, S.M., A.L.Brenkert, and S.R. Carpenter. Parameter uncertainty and the behaviour of a size dependent plankton model" // Ecological Modelling. 1988. 40.- pp.85-95

26. Bashkin V.N., Kudeyarov V.N. Nitrogenous air pollutants: Chemical and biological implications // Water, Air and Soil Pollution. 1980.- pp.468-469.173

27. Bashkin, V.N., Kozlov M.Ya.r Abramychev A.Yu., Priputina I.V., Golinets O.M. et al. Status Report // Calculation and Mapping of Critical Thresholds in Europe. Status Report 1995.- CCE/RIVM.- pp.148-153.

28. Bashkin, V.N., Kozlov M.Ya., Golinets O.M. input of atmosphere precipitation nitrogen into the Baltic sea from its watershed // Water, Air and Soil pollution. 1995. 85.-pp.871-876.

29. Bashkin V.N., Kozlov M.Ya. and Golinets O.M. Risk assessment of ecosystem sustainability to acid forming compounds // Proc. Intern. Conf. on Acid Deposition in East Asia.- 1996.- pp225-231.

30. Bashkin, V.N.r Golinets O.M. Multi-Scale Uncertainty Analysis of Critical Loads of Nitrogen and Sulphur at Terrestrial Ecosystems in Russia and The Netherlands // Abstract book. SETAC 17th Annual Meeting.- 1996.

31. BIOMOVS, an international study to test modelsdesigned to predict the environmental transfer and bioaccumulation of radionuclides and other trace substances. Technical report1741,2,3, National Institute of Radiation Protecion.-Stockholm. Sweden.- 1988.

32. Beck, M.B., and G. van Straten (eds.). Uncertainty and forecasting of water quality. Springer verlag.- Berlin-Heidelberg-New York-Tokyo.- 1983.- p.386

33. Beck, M.B. Water quality modeling: a review of the analysis of uncertainty // Water Resources Research. 1987. 23 (8) .- pp.1393-1442 .

34. Churchman, C. West. The systems approach and its enemies.-Basic Books Inc., United States of America.- 1979.- p.221

35. Cosby, B.J., R.F.Wright, G.M.Hornberger and J.N.Galloway. Modeling the effects of acid deposition: estimation of long term water quality responses in a small forested catchment // Water Resour.Res., 1985b. 21 (11).-~pp.1591-1601.

36. Cukier, R.I., H.B.Levine and K.E.Shuler. Nonlinear sensitivity analisis of multiparameter model systems // J.Comput.Phys., 1978.- 26.- pp.1-42.

37. De Vries W. Methodologies for the assessment and mapping of critical loads and of the impact of abatement strategies on forest soil. Report 46, DLO The Winand Staring Centre.-Wageningen. The Netherland.- 1991.

38. Downing, R.J., J.-P. Hettelingh, P. A.M. de Smet. Calculation and mapping of Critical loads in Europe: Status Report. RIVM Report N 259101003.- CCE/ RIVM.- Bilthoven. The Netherlands.- 1993.- p.163175

39. Downing, R.J., R.H.Gardner, F.O.Hoffman. An examination of response-surface methodologies for uncertainty analysis in assessment models // Technometrica. 1985. 27(2).- pp.151163 .

40. Fedra, Kurt. A monte carlo approach to estimation and prediction // M.B.Beck, G.van Straten (eds.) Uncertainty and Forecasting of water quality.- Springer Verlag, Berlin-Heidelberg-New York-Tokyo.- 1983.- pp.259-291.

41. Fishman G.S. Concepts and methods in discrete event digital simulation.- John Wiley and Sons.- New York-London-Sydney-Toronto.- 1973.- p.385

42. Gardner R.H., D.D.Huff, R. V. O'Neill, J.B.Mankin, J.Carney and J.Jones. Application of error analysis to a marsh hydrology model // Water resources Research. 1980a. 16(4).-pp.659-664 .

43. Gardner, R.H., R.V. O'Neill, J.B.Mankin, and D.Kumar. Comparative error analisis of six predator-prey models // Ecology. 1980b. 16 (2) .- pp.323-332.

44. Gardner, R.H. , and R. V. O'Neill. A comparison of sensitivity analysis based on a stream ecosystem model // Ecological Modeling. 1981. 12.- pp.173-190.

45. Gardner, R.H., W.G.Cale and R.V.O'Neill. Robust analysis of aggregation error // Ecology. 1982. 63(6).- pp.1771-1779.

46. Gardner, R.H. , and R.V. O'Neill. Parameter uncertainty and model predictions: a review of Monte Carlo results //176

47. M.B.Beck, G. van Straten (eds.), Uncertainty and Forescasting of water quality.- Springer Verlag, Berlin-Heidelberg-New York-Tokyo.- 1983.- pp.245-257.

48. Gardner, R.H., B. Rojder, (J. Bergatrom. PRISM a systematic method for determiming the effect of parameter uncertainties on model predictions: Studsvik Energiteknik AB, report Studsvik/NW-83/555.- Nykoping. Sweden.- 1983.-p. 34

49. Gardner, R.H. A unified approach to sensitivity and uncertainty analysis // M.H.Hamza (ed.). Applied simulation and modelling Acta press.- Anaheim. USA.- 1984.- pp. 155-157.

50. Goldstein, R.A., and P.F.Rucci. Ecological risk uncertainty analysis // J.Mitsch, R.W.Bosserman and J.M.Klopatek (eds.). Developments in environmental modeling.- Elseviers Scientific Publishing Company.-Amsterdam-Oxford-New York.- 1981.- pp.227-232.

51. Golinets, O.M., Bashkin, V.N., Kozlov, M.Ya. Uncertainty Analysis of Computed Critical Loads of Sulphur and Nitrogen on Various Ecosystems of Russia // Absract book. Second177

52. Setae World Congress.- Vancouver. Canada.- 1995,- pp.217218 .

53. Golinets, O.M., V.N.Bashkin, M.Ya.Kozlov. Uncertainty Analysis of Spatial Variability of Nitrogen Critical Loads // Spatial and Temporal Assessment of Air Pollutant Impacts on Ecosystems. International Workshop. Background papers.-1995.

54. Golinets, O.M., V.N.Bashkin. Multi-scale uncertainty analysis of critical loads of nitrogen and sulphur at terrestrial ecosystems in Russia and the Netherlands // Ecosummit-96.- Copenhagen. Denmark.- 1996.

55. Helton, J.C., and R.L.Iman. Sensitivity analysis of a model for the environmental movement of radionuclides // Health Physics. 1982. 42.- pp.565-584:

56. Helton, J.C., R.L.Imanr and J.R.Brown. Sensitivity analysis of the assymptotic behaviour of a model for the environmental movement of radionuclides // Ecological Modeling. 1985. 28.- pp.243-278.

57. Hettelingh J.-P. Uncertainty in modeling regional environmental systems: The generalization of a watershed acidification model for predicting broad scale effects: Academic dissertation. RR-90-3.- IIASA.- Laxenburg. Austria.- 1990.- p.223

58. Hettelingh J. — P. , R. H. Gardner, L.Hordijk. A statistical approach to the regional use of critical loads // Environmental Pollution. 1992. 77.- pp.177-183.

59. Hornberger, G.M., and R.C.Spear. Eutrophication in Peel inlet, I, Problem defining behaviour and a mathematical model for the phosphorous acenario // Water Research. 1980. 14.- pp.29-42.

60. Hornberger, G.M., and R.C. Spear. An approach to the preliminary analysis of environmental systems // Journal of Environmental Management. 1981. 12.- pp.7-18.

61. Hornberger, G.M. , B. J.Cosby, and J.N.Galloway. Modelling the effects of acid deposition: uncertainty and spatial variability in estimation of long-term sulface dynamics in a region // Water Resources Research. 1986. 22(8) .- pp.12931302 .179

62. Iman, R.L., and W.J.Conover. Small sample sensitivity analysis technique for computer models, with an application to risk assessment // Communications in Statistics Theory and Methods. 1980. A9(17)pp.1749-1842.

63. Iman, R.L., W.J.Conover. A distribution free approach to inducing rank correlation among input variables // Commun. Statist.-Simula. Computa. 1982. 11(3).- pp.311-334 .

64. Iman R.L., and J.C.Helton. Av investigation of uncertainty and sensitivity analysis for computer models // Risk Analysis. 1988. 8 (1) .- pp.71-90.

65. Janssen, P.H.M., P.S.C. Heuberger, R.Sanders. UNSCAM 1.1: a Software Package for Sensitivity and Uncertainty Analysis: Manual Report N 959101004.- RIVM.- Bilthoven. The Netherlands.- 1993.

66. Johansson M.P., P.H.M.Janssen. Uncertainty analysis of critical loads for forest soils in Finland.- 1993.

67. Kamari, J., D.S. Jeffries et al. Nitrogen critical loads and their exceedances for surface water // Critical loads for nitrogen. Nord. 1992.

68. Kamari, J., M.Forsius and M.Pocsh. Critical loads of sulphur and nitrogen for lakes II: regional extent and variability in Finland // Water, Air and Soil Pollution. 1993. 66. pp.173-192.

69. Keesman, K.J., and G.van Straten. Modified set-theoretic identification of an ill defined water system from poor data // M.B.Beck (ed.). System analysis in water quality management.- Pergamon Press.- Oxford.- 1987.- pp.297-308.

70. Kleijnen, J.P.C. Statistical techniques in similation part I // Statistics: textbooks and monographs. Vol.9.- Marcel Dekker Inc.- New York.- 1974,- p.285

71. Kleijnen, J.P.C. Statistical tools for simulation practitioners // Statistics: textbooks and monographs. Vol 76,- Marcel Dekker Inc.- New York.- 1987.- p.429

72. Kozlov, M.Ya. , V.N.Bashkin, 0.M.Golinets. Uncertainty analysis of computed critical loads of sulphur and nitrogen on terrestrial ecosystems of European part of Russia // Environmetrics. 1995a.

73. Kozlov, M.Ya., V.N.Bashkin, 0.M.Golinets. Uncertainty analysis of critical loads for ecosystems with different181scale // Abstract book: 5th International Conference on Acid Deposition.- Gothenburg. Sweden.- 1995b.

74. Kozlov, M.Ya., V.N.Bashkin, O.M. Golinets. Uncertainty analysis of critical loads for terrestrial ecosystems of Russia // Water Air and Soil Pollution. 1995c. 85.- pp.15591563 .

75. Liepmann, D., G.Stephanopoulos. Development and global sensitivity analysis of a closed ecosystem model // Ecological Modelling. 1985. 30.- pp.13-47.

76. McKay, M.D., and R.J.Beckman. A comparison of three methods of selecting values of input variables in the analysis of output from a computer code // Technometrics. 1979. 21 (2) .- pp.239-245.

77. McRa e, G.J., J.W.Tilden and 'J.H.Seinfeld. Global sensitivity analysis: a computational implementation of the Fourier Amplitude Sensitivity Test (FAST) // Computer and Chemical Engineering. 1982. 6.- pp.15-25.

78. Mihram, G.A. Simulation: statistical foundations and methodology.- Academic Press Inc.- London.- 1972.- p.526

79. Naylor, T.J., J. L.Balintfy, D.S. Burdick, and K.Chu. Computer simulation techniques.- John Wiley and sons.- New York-London-Sydney-Toronto.- 1966.- p.352

80. Nilsson, J. (ed.). Critical loads for nitrogen and sulfur. Report for a Nordic working group.- Nordic Council of ministers: Environment report 11,- 1986.182

81. O'Neill, R.V. Error analysis of ecological models // The Proceedings of the Third National Symposium on Radio-ecology. CONF-710501-P2.- Oak Ridge. USA.- 1971.- pp.898908 .

82. O'Neill, R.V. and B.Rust. Aggregation error in ecological models // Ecological Modelling. 1979. 7.- pp.91-105.

83. O'Neill, R.V., and R.H.Gardner. Sources of Uncertainty in Ecological Models // B.P.Zeigler, M.S.Elzas, G.J.Klir, T.I.Oren (eds.). Methodology in systems modelling and simulation.- North Holland Publishing Company.- Amsterdam.-1979.

84. O'Neill, R.V. , R.H.Gardner, and J.B.Mankin. Analysis of parameter error in a non linear model // Ecological Modelling. 1980. 8.- pp.297-311.

85. O'Neill, R.V. , R.H.Gardner, and J.H.Carney. Parameter constraints in a stream ecosystem model: incorporation of a priori information in Monte carlo error analysis // Ecological modelling. 1982. 16.- pp.51-62.

86. Pocsh, M. , M.Forsius and J.Kamari. Critical loads ofsulphur and nitrogen for lakes I: model description andestimation of uncertainty // Water, Air and Soil Pollution.1993. 66.- pp.173-192. \

87. Reckhow, K.H., and S.C.Chapra. Engineering approaches for lake management; volume 1: data analysis and empirical183modeling. Butterwood publishers.- Boston-London-SydneyDurban-Toronto.- 1983.- p.340

88. Rosenblueth, A. and N.Wiener. The role of models in science // Philosophy of Science. 1945. 12.- p.316-321.

89. Rubinstein, R.Y. Simulation and the Monte Carlo Method.-John Wiley and Sons.- New York-Chichester-Brisbane-Toronto.-1981.- p.278

90. Sayre, K.M., and F.J.Crosson (eds.). The Modeling of mind: computers and Intelligence.- Simon and Schuster.- New York.-1963 .

91. Spear, R.C. and G.M. Hornberger. Eutrophication in Peel inlet, II. Identification of critical uncertainties via generalised sensitivity analysis // Water Research. 1980. 14,- pp.43-49.

92. Stein, M. Large sample properties of simulations using latin hypercube sampling // Technometrics. 1987. 29(2).-pp.143-151.

93. Tomovic, R., M.Vukobratovic. Modern analytic and computational methods in science and mathematics.- American Elsevier Publishing Company Inc.- New York.- 1972.- p.258

94. Uliasz, M. Comparison of the sensitivity analysis methods for meteorological models // Zeitschrift fur Meteorologie. 1985.- 35(6).- pp.340-348.184

95. Wood E.F. (ed.). Systems identification and parameter estimation of environmental systems // Applied Mathematics and Computation. 1985. 17.- pp.277-485.

96. Young, P.C. General theory of modelling for badly defined systems // G.C.Vansteenkiste, Modeling, identification and control in enronmental systems.- North Holland.- Amsterdam.-1978.- pp.103-135.

97. Young, P.C. The validity and credibility of models for badly defined systems // M.B.Beck and G. van Straten (eds.). Uncertainty and forecasting of water quality.- Springer Verlag, Berlin-Heidelberg-New York-Tokyo.- 1983.- pp.69-98.

Информация о работе

Голинец, Олег Миронович
кандидата биологических наук
Тольятти, 1999
ВАК 03.00.16

Диссертация

Анализ неопределенности в вычислении критических нагрузок азота, фосфора и серы на различные экосистемы - тема диссертации по биологии, скачайте бесплатно

Автореферат

Похожие работы