Бесплатный автореферат и диссертация по биологии на тему

Исследование некоторых природных периодических процессов методами математического моделирования

ВАК РФ 03.00.02, Биофизика

Автореферат диссертации по теме "Исследование некоторых природных периодических процессов методами математического моделирования"

\

РГб ОД ПРаВаХ РУКОПИСИ

' 7 те

Святуха Владимир Андреевич

ИССЛЕДОВАНИЕ НЕКОТОРЫХ ПРИРОДНЫХ ПЕРИОДИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ МЕТОДАМИ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

03.00.02 - биофизика

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук

Владивосток - 2000

Работа выполнена в Институте прикладной математики Дальневосточного отделения Российской Академии наук.

Научный руководитель: доктор физико-математических наук,

профессор Абакумов Александр Иванович.

Научный консультант: доктор физико-математических наук

Цициашвили Гурами Шалвович.

Официальные оппоненты: доктор физико-математических наук,

про.фессор Катрахов Валерий Вячеславович,

Ведущая организация:

кандидат физико-математических наук, доцент Кузнецова Галина Павловна. Дальневосточный государственный университет, г. Владивосток.

Защита состоится декабря 2000 г. в ' ^ часов на заседа-

нии диссертационного совета К 003.30.03 в Институте автоматики и процессов управления Дальневосточного отделения РАН по адресу: 690041, г. Владивосток, ул. Радио, 5.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Института автоматики и процессов управления ДВО РАН.

О/

Автореферат разослан " " ноября 2000 г.

Ученый секретарь диссертационного совета доктор медицинских наук

Емз.б}н ьЦ о

М.Ю.Черняховская

Общая характеристика работы

Актуальность темы. Все явления природы тесно взаимосвязаны и взаимообусловлены. Периодичность природных явлений способствовала возникновению ритмических процессов в живых системах как механизм приспособления к постоянно меняющимся условия жизни на Земле. "Главный признак ритмических процессов - повторяющаяся последовательность. Только при этих условиях стали возможными и приспособление живого к внешним событиям и прогресс его материальной организации" (П.К.Анохин, 1966). Впервые способность организма реагировать на время была обнаружена французским ученым де Мэраном в 1729 г. Его опыты показали, что у растений существует суточная периодичность движения листьев. Наблюдения де Мэрана подтвердили другие ученые (Дюмель, 1758; Гофмейстер, 1867; Дарвин, 1880). В начале нашего века биоритмологическими исследованиями занимались (Swoboda, 1905; Flies, 1919; Н.Я.Пэрна, 1925; А.Л.Чижевский, 1927). Наибольший интерес к биоритмологическим исследования проявился во второй половине текущего столетия (Э.Бюннинг, 1961; Ю.Ашофф, 1964; Ф.Халберг, 1964; К.Питтевдрай, 1964), что было обусловлено развитием современной авиации и космонавтики. Перед специалистами авиакосмической медицины и биологии встал ряд проблем, связанных с предотвращением нарушений самочувствия, работоспособности, возникавших вследствие трансмеридианных перемещений (Б.С.Алякринский, 1975; В.А.Матюхин, 1976). Исследования в этой области продолжаются и в наши дни.

Биологические ритмы свойственны всем уровням организации живой материи - от молекулярных и субклеточных структур до биосферы. Однако до настоящего времени нет общего мнения по ряду основных вопросов теории биоритмов, имеющих принципиальное значение для понимания временной организации живых систем, например, до сих пор дискутируется вопрос о том, какая именно компонента биоритма является преобладающей - экзогенная или эндогенная. В связи с изложенным, исследования в этой области являются актуальными.

Цель работы. Целью работы является выявление и изучение закономерностей периодических процессов в организме человека и окружающей среде.

Методы исследования. В работе используются методы математического анализа, теории вероятности и математической статистики, методы теории массового обслуживания.

Научная новизна:

- обоснована гипотеза о наличии внутрисуточной цикличности динамики физиологической активности организма человека;

- выявлены циклические особенности геопотенциала Н500;

- модифицирован метод Косинор-анализа, используемый для обработки биоритмологических данных;

- построены модели анализа природных периодических процессов.

Практическая ценность работы:

- обнаружены новые закономерности и подтверждены гипотезы о ритмических особенностях функционирования организма;

- выявлены закономерности проявления аномальных состояний геопотенциала Н500, влияющих на функционирование живых систем;

- разработаны математические модели для анализа некоторых природных периодических процессов.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на:

- Всесоюзной научно-технической конференции с международным участием стран членов СЭВ "Применение статистических методов в производстве и управлении", Пермь, 1990.

- Первом Российско-корейском симпозиуме по математическому моделированию, Владивосток, 1992.

- Дальневосточной математической школе-семинаре имени академика Е.В.Золотова, Владивосток, 1999.

- Международной научной конференции " Рыбохозяйственные исследования мирового океана", Владивосток, 1999.

- семинарах ИПМ ДВО РАН.

Публикации результатов работы. По теме диссертации опубликовано 14 печатных работ, список которых приведён в конце автореферата.

Структура и объём диссертации. Диссертация изложена на 102 страницах и состоит из введения, четырёх глав, заключения, списка литературы, включающего 118 наименований, и содержит 17 таблиц, 25 рисунков.

Содержание работы

Во введении обосновывается выбор темы диссертации, её актуальность, сформулированы цели и задачи, решаемые в ней, научная новизна и практическая ценность работы. Кроме того, коротко изложены основные результаты.

Первая глава посвящена обзору литературы, характеристике исходных данных и методов исследования применительно к основным задачам работы. Исходной информацией для исследований, проведённых в работе, были предоставленные Центром биоритмологии и кардиологии г. Владивостока данные из историй 7479-и болезней и биорит-

мологических анкет больных аппендицитом (3232 случая), дизентерией (507 случаев), язвенной болезнью (643 случая) с установленным часом начала развития заболеваний (по первым клиническим признакам), 606 случаев нормальных родов, 3040 смертельных случаев. Данные были также разбиты на две подгруппы по половому признаку.

Кроме того, были рассмотрены метеорологические данные - среднемесячные значения геопотенциала Н500 за 40 лет (с 1950 по 1989 год) четырёх городов южного района Дальнего Востока (Владивосток, Хабаровск, Благовещенск, Харбин (КНР)).

Во второй главе исследуются и соответствующим образом модифицируются математические методы, применяемые далее для обработки биоритмологических данных.

В разделе 2.1 описывается классический метод Косинор-анализа. Этот метод впервые был предложен Ф. Халбергом (1965), конкретизирован и описан К.А. Багряновским (1973) и И.П. Емельяновым (1976,1980). В простейшем виде этот метод основан на аппроксимации каждой экспериментальной кривой гармонической функцией

2тт

/(г) = Асоз— (г-<р) + м,

где М - постоянная составляющая, А - амплитуда колебания, Т -период, £ - текущее время, 1р - фаза максимума (акрофаза).

На следующем этапе производится усреднение индивидуальных амплитуд и акрофаз и строится доверительный эллипс для вектора их математического ожидания.

Кроме того, почти во всех случаях, когда проводятся исследования, экспериментальные данные получаются при непрерывном или достаточно частом наблюдении за объектом на всем интервале наблюдений.

В разделе 2.2 рассматривается модификация упомянутого выше метода Косинор-анализа.

Пусть у нас имеется тп больных. Динамику некоторого физиологического показателя (температура, артериальное давление, частота сердечного сокращения и т.д.) обозначим где ] - номер больного

- меняется от 1 до тп , а Ь - время наблюдения, 4 € Т = {1,...,п} .

Считается, что набор в = {(д'(Ь) : j = 1,..., тп} является совокупностью независимых, одинаково распределенных вещественнозначных случайных функций, заданных на множестве Т и удовлетворяющих равенству

М=5(*). ¿6 Г.

Определим функцию дт{Ь) эмпирической средней динамики равен-

ством

m

ш т—f

Поскольку по условиям наблюдений число п = 24 четное, имеют место следующие разложения в дискретные тригонометрические ряды (суммы) Фурье:

^^ / "jrJci 7r/i/í'N

p(t) = 2 cos — + bfc sin — J + ai2 eos 7rt + a24,

JL / 7TÍ./ „ IT Jet \

= 2 E COS ^ + Sin — J + a?2 COS 7rf +

(2)

mn

При естественных предположениях о независимости случайных функций доказана следующая оценка для коэффициентов разложения (2):

" 11

М 2 - а?)2 + (6* - б?)2) + (аи - а?2)2 + (а24 -. к=1

(3)

В разделе 2.3 рассматривается проблема малых выборок при обработке конкретных биоритмологических данных. Для повышения достоверности принимаемых гипотез используется вариант известного, например, в контроле качества метода расслоения и даётся его теоретическое обоснование.

Третья глава посвящена анализу биоритмологических особенностей физиологической активности человека.

В разделе 3.1 рассматриваются результаты обработки экспериментальных данных. Близость коэффициентов а^б^й^б™ , входящих в разложение (2), в соответствии с формулой (3), характеризуется следующим образом:

Ш = 747^4 «5,57.10-«. 4

Результаты вычисления коэффициентов а™ , 6™ для всех рассматриваемых групп заболеваний, в частности показали, что

2[(аУ)2 + (а^)2 + (6^)21 я 0)74>

¿В*™)2 «=1

Иными словами, гармоники 4-я, 6-я (а™ ) и 5-я (Ь™ ) вносят основную долю в общую мощность колебаний, поэтому при обработке рассматриваемых биоритмологических данных можно ограничится главным образом этими гармониками (см. рис.1, 2).

В диссертации приведены таблицы и рисунки для всех групп данных, которые были обработаны модифицированным методом Косинор-анализа.

В разделе 3.2 рассматривается применение метода расслоения к анализу полученных модифицированным методом Косинор-анализа результатов. Было проанализировано 7479 историй болезней и биоритмологических анкет пациентов, страдающих различными заболеваниями (язвенная болезнь желудка, панкреатит и др.) с установленным часом начала развития заболевания (по первым клиническим признакам). На основании этих данных построена частотная кривая моментов наступления заболеваний и высказана гипотеза о пяти пиках Аг,...,А5 на этой кривой. Задача состояла в оценке вероятности этого предположения.

С помощью неравенства Чебышева была выведена следующая формула

По этой формуле были построены доверительные интервалы для теоретических вероятностей р{ в точках локальных экстремумов частотной кривой. Предположение о превышении значений теоретических вероятностей в точках локальных максимумов частотной кривой над значениями теоретических вероятностей в ближайших точках локальных минимумов этой кривой выполняется лишь с вероятностью 0,52. Следуя идее метода расслоения, предложено проверять гипотезу отдельно в каждом пике. Иными словами, из исходной частотной кривой извлекаются наблюдения, относящиеся к отдельным пикам. При проверке гипотезы о наличии пика теоретических вероятностей для каждой из вновь получившихся частотных кривых используется вариант формулы (4) при гп=3. Доверительные интервалы были построены с доверительной вероятностью 1 — 7 = 0,9. Были проанализировны все представленные в работе группы испытуемых (больных). Для каждой группы были получены соответствующие оценки доверительных интервалов. В диссертации дается аналитическое обоснование указанных результатов.

В разделе 3.3 строится циклическая модель функционирования сложной системы (биообъекта). Эта модель основана на представле-

У

■I— 1 ^^ [—1

п _п____п

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Рис. 1. Амплитудно-частотные характеристики общей группы (по оси абсцисс - частоты в 1/(24 часа), по оси ординат - амплитуды)

—♦—Данные д(1) -»—Косинор 1 —&-Косинор 5 -н-Косинор 4-6

Рис. 2. Данные общей группы и их Косинор-аппроксимации (по оси абсцисс - часы,

по оси ординат - количество случаев заболевания)

нии о периодическом поступлении в организм веществ (пищи, лекарств и т.д.) и её перерабатывании в течение заданного времени. Данная модель переформулируется в терминах виртуального времени ожидания в одноканагьной системе массового обслуживания с детерминированными управляющими законами распределения. Исследуется вопрос, при каких случайных возмущениях очередная порция веществ поступит в "пустой" организм. Строится оценка допустимой дисперсии случайных возмущений в зависимости от коэффициента загрузки организма. Дана количественная оценка, из которой следует вполне естественный вывод: чем сильнее загружен организм, тем уже диапазон отклонения от заданного режима. Вывод вполне интерпретируемый, хотя для его получения пришлось связать теорию циклических сложных систем с теорией массового обслуживания. Если зафиксировать дисперсию случайных возмущений и устремить коэффициент загрузки к единице, то из теории массового обслуживания следует, что остаточное количество вещества устремляется к бесконечности, т.е. в организме происходит накопление непереработанного вещества.

В разделе 3.4. рассматриваются особенности популяционной динамики в стохастической среде. Исследовалась нелинейная реккурент-ная модель

яп+1 = Ьпхп<р(хп), п^О, х0> О, (5)

динамики численности хп некоторой популяции в целочисленные моменты времени п = 0,1,... . Здесь множители Ьп , имеющие смысл коэффициентов роста, случайны (независимы и одинаково рапределе-ны ), а функция <£> = <р{х) точно неизвестна. Такая постановка вопроса связана с наличием в модели (5) популяционной динамики случайных факторов. В свою очередь неопределенность функции у?, входящей в равенство (5) отражает трудности, которые испытывают исследователи при выборе этой функции. Анализ данной задачи показал, что традиционные методы исследования модели в детерминированном случае (выделение в ней предельных циклов) в стохастическом случае неприменимы. Более интересными в стохастическом случае является выделение в модели "катастрофически" больших скачков последовательности х„, п^О, оканчивающихся почти полным обнулением х„ . Эти скачки хорошо видны в вычислительном эксперименте. В то же время они хорошо известны биологам и интерпретируются ими как популяционные катастрофы. В диссертации дается аналитическое обоснование "катастрофического" скачка и строится оценка его вероятности.

В четвертой главе анализируется динамика одного из основных климатообразугощих параметров окружающей среды (атмосферы) гео-

о

потенциала Н500. Геопотенциалом называется работа, которая затрачивается на преодоление действия силы тяжести при поднятии единицы массы от центра Земли до заданного уровня. Значение геопотенциала на уровне моря считается равным нулю. В диссертации рассматриваются данные геопотенциала на изобарической поверхности 500 гпа (гектопаскаль) - 5 км от уровня Земли (средняя тропосфера). Этот слой считается энергетическим уровнем. Эта поверхность (в отличие от приземного слоя) хорошо фиксирует аномалии атмосферной циркуляции. В то же время барическое поле регулирует движение приземных циклонов и антициклонов, т.е. оно связано с осадками, ветровым режимом и т.д. Поэтому геопотенциал Н500 является основным климатообразующим параметром, так как поле Н500 более полно характеризует запасы тепла и динамику процессов в нижней половине тропосферы.

Воздействие погодных факторов на организм происходит в виде влияния на кожу, слизистые оболочки, верхние дыхательные пути и легкие. Влияние на более глубоко расположенные образования (органы) происходит в случае крайне резких изменений значений погодных факторов. Так, резкие перепады давления сказываются не только на барабанных перепонках, но и оказывают воздействие на рецепторы замкнутых полостей тела (брюшная, иревральная) и полых органов-(желудок, кишечник, мочевой пузырь и т.д.).

По данным многих исследователей большое количество случаев нетрудоспособности (до 74%) падает на дни с минимальным среднесуточным давлением. При этом максимум заболеваний наблюдается в узком интервале температур (от 0° С до 10° С). В дни повышения атмосферного давления и прохождения атмосферных фронтов наблюдаются изменения конфигурации суточных кривых артериального давления (сдвиг акрофазы, появление пиков), исчезающие в период стабилизации метеообстановки. Эти изменения наблюдаются и у больных и у здоровых, но у больных они ярче выражены.

Были проанализированы данные геопотенциала Н500 четырех городов южного района Дальнего Востока (Владивосток, Хабаровск, Благовещенск, Харбин (КНР)) за 40 лет, с 1950 года по 1989 год. На рис. 3 показаны среднемесячные значения геопотенциала Н500 за 40 лет. Видно, что они носят довольно хаотичный характер.

На рис. 4 показан ход внутригодовой динамики среднемесячных значений геопотенциала Н500 за 40 лет (г. Владивосток). Хорошо видно,что внутригодовая динамика среднемесячных значений геопотенциала Н500 обладает явно выраженным трендом на фоне достаточно малых колебаний. Можно уверенно сказать, что ход внутригодовой

1 2 3 4 5 в 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 29 27 28 29 30 31 32 33 34 35 Эв 37 за 39 40

Рис. 3. Среднемесячные значения геопотенциала Н500 за 40 лет (по оси абсцисс - номер года (1 - 1950,..., 40 - 1989), по оси ординат - значения геопотенциала Н500)

600

9 10 11 12

Рис. 4. Внутригодовая динамика геопотенциала Н500 за 40 лет (по оси абсцисс - номера месяцев, по оси ординат - значения геопотенциала Н500)

динамики среднемесячных значений геопотенциала Н500 повторяется из года в год и образует довольно четкую трубку результатов. При этом нужно отметить, что выборка данных увеличивается с 40 значений до 480.

Кроме того, базируясь на ярко выраженной внутригодовой цикличности геопотенциала Н500, можно построить марковскую цепь, характеризующую случайные отклонения от цикличности. Было выбрано трёхэлементное множество состояний этой цепи: выше нормы (ВН), норма (Н), ниже нормы (НН). Для так построенной цепи были выведены оценки вероятности переходов ВН —> Н, ВН -> НН, Н —> ВН, Н —> НН, НН —> Н, НН —¥ ВН и стационарные вероятности. Обнаружена достаточно быстрая сходимость этой цепи к стационарному распределению.

Задача состояла в нахождении важных с точки зрения метеорологии моментов (так называемые аномальные или критические месяцы) - когда за месяцем с высоким (низким) среднемесячным значением геопотенциала Н500 следует месяц опять же с высоким (низким) среднемесячным значением.

Ниже, в качестве примера, приведена сводная таблица переходов геопотенциала Н500 за 40 лет по г. Владивостоку.

Выше нормы Норма Ниже нормы 115 }53J49 239 |52153 126 11 15

Стационарные вероятности

Р — Ü5 ~ п 24 Р — ~ n 9R 1 верх — ^gQ ~ и,-", • ни ж — ^gQ ~

Вероятности переходов Р — 66 ^n р _ 74 ^псп

• верхверх — j^g ~ и>"'> 1 иижниж — \2,6 ~

Вероятности критических событий р — 115 . _66_ ^ п 14

Гверхкрит — 4gQ JJ5 ~ и,ал,

Р - 126. 74 -OIS

I нижкрит — 4gQ J26 '

Такие же вычисления были проделаны для остальных трёх городов (Хабаровск, Благовещенск, Харбин (КНР)). Из полученных результатов можно определить средний период между наступлениями аномальных ситуаций, который равен примерно 8 лет. На основании вы-

шеизложенного можно сделать следующий вывод - данный подход к обработке метеоданных позволяет определять периодичность наступления аномальных состояний геопотенциала Н500, поэтому появляется возможность прогнозировать и анализировать критические явления (засухи, наводнения).

Личный вклад автора. Все результаты, составляющие основное содержание диссертации, получены автором самостоятельно.

Заключение

Основные результаты диссертации заключаются в следующем:

1. Подтверждены закономерности внутрисуточной динамики физиологической активности организма человека.

2. Разработаны математические модели для согласованного анализа некоторых природных периодических процессов.

3. Обнаружены закономерности проявления аномальных состояний геопотенциала Н500, существенно влияющего на функционирование живых систем.

4. Предложенные математические модели могут быть использованы при-обработке данных других конкретных периодических процессов.

Список работ по теме диссертации

1. Святуха В.А. Об одной модификации метода Косинор-анализа. // Прикладной численный анализ и математическое моделирование. Владивосток: ДВО АН СССР, 1989, с. 134-139.

2. Святуха В.А. Сравнение различных подходов при обработке биоритмологических данных. // Прикладной численный анализ и математическое моделирование. Владивосток: ДВО АН СССР, 1989, с. 170.

3. Святуха В.А. О модифицированном методе Косинор-анализа. // Тезисы докладов Всесоюзной научно-технической конференции с международным участием стран членов СЭВ " Применение статистических методов в производстве и управлении", Пермь, 1990,с.89.

4. Святуха В.А. Централизованные алгоритмы в линейных регрессионных моделях. // Проблемы математического моделирования, часть II (материалы первого Российско-корейского симпозиума по математическому моделированию), Владивосток, 1992, с. 148-150.

5. Святуха В.А. Обработка биоритмологических данных модифицированным методом Косинор-анализа. // Биофизика, 1992, т. 37, вып. 4, с. 821-824.

6. Глыбин Л.Я., Святуха В.А., Цициашвили Г.Ш. Статистическая оценка достоверности внутрисуточной цикличности с периодами 4-6 часов. // Биофизика, 1995, т. 40, вып. 4, с. 829-833.

1 о

7. Святуха В. А., Цициашвили Г.Ш. Метод расслоения в задаче биоритмологии. // Вестник ДВО РАН, 1995, №3, с. 66-68.

8. Святуха В.А., Цициашвили Г.Ш. Зависимость циклической системы от загрузки. // Вестник ДВО РАН, 1995, №4, с. 32-34.

9. Святуха В.А., Цициашвили Г.Ш. Декомпозиционные эффекты в методе Косинор-анализа. // Дальневосточный математический сборник, Владивосток, 1996, вып. 2, с. 173-176.

10. Святуха В.А., Цициашвили Г.Ш. Моделирование биоритмологических процессов детерминированными моделями массового обслуживания. // Тезисы докладов четвертого международного путинского симпозиума " Корреляции биологических и физико-химических процессов с космическими и гелио-геофизическими факторами", Пущино, 1996, с. 146-147.

11. Святуха В.А., Цициашвили Г.Ш. Вероятностная модель работы рыбоперерабатывающего предприятия в режиме большой загрузки. // Материалы юбилейной научной конференции "Рыбохозяйственные исследования океана". Владивосток, 1996, с.9-10.

12. Святуха В. А., Цициашвили Г.Ш. Построение нелинейных рекку-рентных моделей оцениванием вероятности экстремального скачка. // Дальневосточный математический сборник, Владивосток, 1997, вып. 4, с. 39-40.

13. Святуха В.А., Цициашвили Г.Ш., Шаталина Т.А. Вероятностно-статистический анализ геопотенциала (Н500) над южными районами Дальнего Востока. // Труды международной научной конференции "Рыбохозяйственные исследования мирового океана", Владивосток,

1999, с. 47-48.

' 14. Sviatukha V.A., Shatilina Т.А., Tsitsiashvili G.Sh. New statiatical approach to analysis of geopotential H500 abave Far Eastern region.// A conference on Pacific climate variability and . marine ecosystem impacts, from the Tropics to the Artie. La Jolla, California, U.S.A., March 23-26,

2000, p. 89-90.

Содержание диссертации, кандидата физико-математических наук, Святуха, Владимир Андреевич

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1 .ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ И ПРЕДВАРИТЕЛЬНОЕ

ОБСУЖДЕНИЕ ПРОБЛЕМЫ

1.1. Литературный обзор

1.2. Исходные данные

ГЛАВА 2, МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ

ИССЛЕДОВАНИЯ

2.1. Косинор—анализ

2.2. Модифицированный метод Косинор-анализа

2.3. Метод расслоения

ГЛАВА 3 .ОСОБЕННОСТИ БИОРИТМОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ В ОРГАНИЗМЕ ЧЕЛОВЕКА

И ПОПУЛЯЦИИ

3.1. Анализ биоритмологических данных модифицированным методом Косинор—анализа

3.2. Применение метода расслоения

3.3. Организм как система массового обслуживания

3.4. Особенности популяционной динамики в стохастической среде

ГЛАВА 4.АНАЛИЗ КЛИМАТООБРАЗУЮЩИХ ПРОЦЕССОВ

НА ОСНОВЕ ДАННЫХ ГЕОПОТЕНЦИАЛА Н

Введение Диссертация по биологии, на тему "Исследование некоторых природных периодических процессов методами математического моделирования"

Актуальность темы. Все явления природы тесно взаимосвязаны и взаимообусловлены. Периодичность природных явлений способствовала возникновению ритмических процессов в живых системах как механизм приспособления к постоянно меняющимся условия жизни на Земле. "Главный признак ритмических процессов - повторяющаяся последовательность. Только при этих условиях стали возможными и приспособление живого к внешним событиям и прогресс его материальной организации" (П.К.Анохин, 1966). Впервые способность организма реагировать на время была обнаружена французским ученым де Мэра-ном в 1729 г. Его опыты показали, что у. растений существует суточная периодичность движения листьев. Наблюдения де Мэрана подтвердили другие ученые (Дюмель, 1758; Гофмейстер, 1867; Дарвин, 1880). В начале нашего века биоритмологическими исследованиями занимались (Swoboda, 1905; Flies, 1919; Н.Я.Пэрна, 1925; А. Л .Чижевский, 1927). Наибольший интерес к, биоритмологическим исследования проявился во зторой половине текущего столетия (Э.Бюннинг, 1961; Ю.Ашофф, 1964; Р.Халберг, 1964; К.Питтендрай, 1964), что было обусловлено развитием современной авиации и космонавтики. Перед специалистами авиа-сосмической медицины и биологии встал ряд проблем, связанных с федотвращением нарушений самочувствия, работоспособности, возникших вследствие трансмеридианных перемещений (Б.С.Алякринский, .975; В.А.Матюхин, 1976). Исследования в этой области продолжаются [ в наши дни.

Биологические ритмы свойственны,всем уровням организации живой 1атерии - от молекулярных и субклеточных структур до биосферы. Од-:ако до настоящего времени нет общего мнения по ряду основных вопро-ов теории биоритмов, имеющих принципиальное значение для понима-ия временной организации живых систем, например, до сих пор дис-утируется вопрос о том, какая именно компонента биоритма является реобладающей - экзогенная или эндогенная. В связи с изложенным, исследования в этой области являются актуальными.

Цель работы. Целью работы является выявление и изучение закономерностей периодических процессов в организме человека и окружающей среде.

Методы исследования. В работе используются методы математического анализа, теории вероятности и математической статистики, методы теории массового обслуживания.

Научная новизна:

- обоснована гипотеза о наличии внутрисуточной цикличности динамики физиологической активности организма человека;

- выявлены циклические особенности геопотенциала Н500;

- модифицирован метод Косинор-анализа, используемый для обработки биоритмологических данных;

- построены модели анализа природных периодических процессов.

Практическая ценность работы:

- обнаружены новые закономерности и подтверждены гипотезы о ритмических особенностях функционирования организма;

- выявлены закономерности проявления аномальных состояний геопотенциала Н500, влияющих на функционирование живых систем;

- разработаны математические модели для анализа некоторых природных периодических процессов.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на:

- Всесоюзной научно-технической конференции с международным г ! участием стран членов СЭВ "Применение статистических методов в производстве и управлении" , Пермь, 199'0.

- Первом Российско-корейском симпозиуме по математическому моделированию, Владивосток, 1992.

- Дальневосточной математической школе-семинаре имени академик а Е.В.Золотова, Владивосток, 1999.

- Международной научной конференции "Рыбохозяйственные исследования мирового океана", Владивосток, 1999. 5

- семинарах ИПМ ДВО РАН.

Публикации результатов работы. По теме диссертации опубликовано 14 печатных работ, список которых приведён в конце автореферата.

Структура и объём диссертации. Диссертация изложена на 102 страницах и состоит из введения, четырёх глав, заключения, списка литературы, включающего 118 наименований, и содержит 17 таблиц, 25 рисунков.

Заключение Диссертация по теме "Биофизика", Святуха, Владимир Андреевич

Заключение

В работе анализируются происходящие в природе периодические процессы. Применены специальные математические методы Косинор-анализа и его модификация, связанные с рядами Фурье. Используются также марковские цепи и теория массового обслуживания. Основные результаты связаны с разработкой моделей и прикладными эффектами их применения. Все основные результаты получены автором лично и заключаются в следующем:

1. Подтверждены закономерности внутрисуточной динамики физиологической активности организма человека.

2. Разработаны математические модели для согласованного анализа некоторых природных периодических процессов.

3. Обнаружены закономерности проявления аномальных состояний геопотенциала Н500, существенно влияющего на функционирование живых систем.

4. Предложенные математические модели могут быть использованы при обработке данных других конкретных периодических процессов.

Библиография Диссертация по биологии, кандидата физико-математических наук, Святуха, Владимир Андреевич, Владивосток

1. Агаджанян H.A. Биологические ритмы. - М.: Медицина, 1967. -120 с.

2. Алякринский Б.С. Основы научной организации труда и отдыха космонавтов. М.: Медицина, 1975. - 206 с.

3. Андерсон Т.В. Статистический анализ временных рядов. М.: Мир, 1976, 744 с.

4. Андронова Т.И., Деряпа Н.Р., Соломатин А.П. Гелиометеотрон-ные реакции здорового и больного человека. «П., 1982, 245 с.

5. Анохин П.К. Очерки по физиологии функциональных систем. -М.: Медицина, 1978. 447 с.

6. АшоффЮ. Экзогенные и эндогенные компоненты циркадных ритмов. В кн. Биологические часы. Пер. с англ. М.: Мир, 1964, с. 27-59.

7. Ашофф Ю. Биологические ритмы: Пер. с англ. М.: Мир, 1984. - Т. 1-2.

8. Багдасарян P.A. Частотно-индивидуальный Косинор-анализ. Частота биоритмов критерий раннего выявления патологии. Методические рекомендации. Препринт / Управление лечебно - профилактической помощи Министерства здравоохранения Амр. ССР Ереван, 1980, 30 с.

9. Багриновский К.А., Багинская Н.В., Баженова А.Ф. и др. Математический анализ циркадных систем организма на основании процедуры "Косинор". В кн.: Кибернетические подходы к биологии. Новосибирск: изд. Ин-та гидродинамики СО АН СССР, 1973, с. 196-209.

10. Багров М.А., Кондратович К.В., Педь Д.А., Угрюмов А.И. Долгосрочные метеорологические прогнозы. JL, Гидрометеоиздат, 1985, с. 248.

11. Баевский P.M. Прогнозирование на грани нормы и патологии.

12. М.: Медицина, 1979. 295 с.

13. Бардин M.Ю. Определение режимов зимней циркуляции в умеренных широтах Северного полушария по данным Н500 в ключевых районах. Метеорология и гидрология, 1996, N 5, с. 29-49.

14. Бендат Дж., Присол А. Применение корреляционного и спектрального анализа. М.: Мир, 1983, 310 с.

15. Вайсбура И.Ф., Пермякова Т.Н. Автоматизированный анализ многомерных хронобиологических наблюдений // Вопросы разработки и внедрения радиоэлектронных средств при диагностике сердечно сосудистых заболеваний. - М.; 1984. - С. 8-9.

16. Вангейм Г.Я. Опыт применения синоптических методов к изучению и характеристике климата. М., Гидрометеоиздат, 1935, 112 с.

17. Влияние геофизических и метеорологических факторов жизнедеятельности организма. Новосибирск, 1978.

18. Вторая Всесоюзная конференция по адаптации человека к различным геогрфическим, климатическим и производственным условиям. Тез. докл. Новосибирск, Т.1.

19. Глыбин Л.Я. Внутрисуточная цикличность проявления некоторых заболеваний. Владивосток, ДВГУ, 1987, 188 с.

20. Глыбин Л.Я. Проблема биологических часов. Новые данные о закономерностях суточного хода изменений состояния организма человека // Биофизика, 1985. Т. 30, вып. 4, с. 717-720.

21. Глыбин Л.Я., Святуха В.А., Цициашвили Г.Ш. Статистическая оценка достоверности внутрисуточной цикличности с периодами 4-6 часов. // Биофизика, 1995, т. 40, вып. 4, с. 829-833.

22. Голиков А.П., Голиков П.П. Сезонные биоритмы в физиологии и патологии. М.: Медицина, 1973. - 166 с.

23. Горелик А.Л., Скрипкин В.А. Методы распознавания. -М.: Высш. шк., 1977. 222 с.

24. Гренапдер У., Фрайбергер В. Краткий курс вычислительной вероятности и статистики. М.: Наука, 1978. - 191 с.

25. Груза Г.В., Крещенко H.A. Данные о структуре и изменчевости климата. Геопотенциал поверхности 500гПа и некоторые характеристики циркуляции. Северное полушарие. Обнинск, 1982, 218 с.

26. Губин Г.Д., Журавлева Т.Д., Губин Н.Г., Дуров A.M. Время, онтогенез и биоритмы // Фактор времени в функциональной организации деятельности живых систем. JL, 1980. - С. 90-93.

27. Деряпа Н.Р., Мошкин М.П., Поеный B.C. Проблемы медицинской биоритмологии. М.: Медицина, 1985, 208 с.

28. Дроздов O.A., Григорьева A.C. Многолетние циклические колебания атмосферных осадков на территории СССР. Л, Гидрометео-издат, 1971, 158 с.

29. Емельянов И.П. Структура биологических ритмов человека в процессе адаптации. Статистический анализ и моделирование. Новосибирск: Наука, 1986. - 183 с.

30. Емельянов И.П. Формы колебаний в биоритмологии. Новосибирск: Наука, 1976. - 127 с.

31. Заславская P.M. Суточные ритмы у больных с сердечно-сосудистыми заболеваниями. М.: Медицина, 1979. - 168 с.

32. Иванов К.П. Биоэнергетика и температурный гомеостазис. JL: Наука. Ленингр. отд-ние, 1972. - 171 с.

33. Индексы циркуляции и анормаьность поля геопотенциала AT 500. Метеорология и гидрология, 1996, N 6, с. 73-81.

34. Казначеев В.П. Биосистема и адаптация. Новосибирск: изд. Сиб. фил. АМН СССР, 1973, - 74 с.

35. Казначеев В.П. Современные проблемы адаптации. Новосибирск: Наука, 1980. - 191 с.

36. Калашников В.В. Организация моделирования сложных систем. -М.: Знание, 1982, 64 с.

37. Кендалл М.Дж., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. М.: Наука, 1976. - 736 с.

38. Кибернетический сборник (новая серия, выпуск 9, сб. переводов под ред. A.A. Ляпунова и О.Б. Лупанова) М.: Мир, 1972, 263 с.

39. Кильдишев Г.С., Френкель Л.А. Анализ временных рядов и прогнозирование. М.: Статистика, 1973.

40. Клейнен Дж. Статистические методы в имитационном моделировании. М.: Статистика, 1978, 222 с.

41. Комаров Ф.И., Захаров Л.В., Лисовский В.А. Суточный режим физиологических функций у здорового и больного человека. Л.: Медицина, 1966. - 200 с.

42. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике. М.: Наука, 1977.- 831 с.

43. Куприянович Л.И. Биологические ритмы и сон. М.: Наука, 1976.- 118 с.

44. Кэндэл М. Временные ряды. М, Финансы и статистика, 1981.

45. Лисицын Ю.П., Березкин М.В. Актуальные вопросы хрономеди-цины. Научный обзор. М., 1981 - 56 с.

46. Лобашев М.Е., Савватев В.Б. Физиология суточного ритма животных. М. - Л., Изд. АН СССР, 1959. - 260 с.

47. Матюхин В.А. Биоклиматология человека в условиях муссонов. -Л.: Наука, 1971. 190 с.

48. Матюхин В.А., Демин Д.В., Евцилевич A.B. Биоритмология перемещения человека. Новосибирск: Наука, 1976. - 104 с.

49. Меерсон Ф.З. Адаптация, стресс и профилактика. М.: Наука, 1981. - 278 с.

50. Митропольский А.К. Техника статистических вычислений. М., 1971, 576 с.

51. Моисеева Н.И., Любицкий P.E. Воздействие гелиогеографических факторов на организм человека. Л., Наука, 1986, 136 с.

52. Моисеева Н.И., Сысуев В.М. Временная среда и биологические ритмы. Л.: Наука, 1981. - 126 с.

53. Новикова К.Ф., Ушакова А.П. Климат и сердечно-сосудистая патология. М., 1965, 171 с.

54. Оль А.И., Оль Г.И., Суворова Л.А. Влияние некоторых факторов на циркуляцию атмосферы. Труды ААНИИ, 1977, Т. 340, с. 116131.

55. Оль А.И. Проявление 22-летнего цикла солнечной активности в климатах Земли. Труды ААНИИ, 1969, Т. 289, с. 116-131.

56. Оранский И.Е., Бочков В.Г. Математическое описание закономерностей временных характеристик живой системы //В кн.: Применение матметодов в решении медицинских задач. Свердловск, 1983. С. 8-10.

57. Оранский И.Е. Природные лечебные факторы и биологические ритмы. М.: Медицина, 1988. - 288 с.

58. Оранский И.Е., Цафрис П.Г. Биоритмология и хронотерапия. -М.: Высш. шк, 1989. 159 с.

59. Павлидис Т. Математические модели // Биологические ритмы. -М., 1984 Т.1 с. 70-86.

60. Павловский Ю.Н. Декомпозиция моделей управляемых систем. М.: Знание, 1985, 32 с.

61. Пальмен Э., Ньютон Ч. Циркуляционные системы атмосферы. Л., Гидрометеоиздат, 1973.

62. Пиккарди Дж. Химические основы медицинской климатологии. Л., 1967, 96 с.

63. Питтендрай К. Циркадные ритмы и циркадная организация живых систем. В кн.: Биологические часы. Пер. с англ. М.: Мир, 1964, с. 263-306.

64. Пэрна Н. Ритмы жизни и творчества. Петроград, 1925. - 142 с.

65. Разоренева О.А., Зверяев И.И. Характеристики низкочастотной изменчивости средней тропосферы Северного полушария в зимний период. Дисперсии, тренды, дальние связи, изонормаль геопотенциала АТ 500. Метеорология и гидрология, 1996, N 5, с. 83-96.

66. Ракипова Л.Р., Ефимова JI.K. Динамика верхних слоев атмосферы. Л. , Гидрометеоиздат, 1975, 256 с.

67. Ранькова Э.Я., Груза Г.В. Индикаторы изменений климота России. Метеорология и гидрология, 1998, N 1, с. 5-18.

68. Романенко А.Ф., Сергеев Г.А. Вопросы прикладного анализа случайных процессов. М.: Наука, 1968. 256 с.

69. Романов Ю.А., Чепурнов С.А., Клевезель Г.Л. и др. Биологические ритмы. М.: Наука, 1980, 319 с.

70. Рудяев A.C. Классификация атмосферных процессов Северного полушария на основе спектральных мод для прогноза погоды в Арктике. Автореф. диссертации канд. географ, наук. Л., 1986, 21 с.

71. Руководство по месячным прогнозам погоды. М., Гидрометеоиздат, 1972, 21 с.

72. Руттенбург С.О., Слоним А.Д. Циркадный ритм физиологических процессов и трудовая деятельность человека. Фрунзе: Илим, 1976 - 188 с.

73. Сазонов Б.И. Высотные барические образования и солнечная активность. Л., Гидрометеоиздат, 1964, 131 с.

74. Сазонов Б.И., Логинов В.Ф. Солнечно-тропосферные связи. Л., Гидрометеоиздат, 1969, 115 с.

75. Сакамато Момияма М. Сезонность и смертность человека / Пер. с англ. М.: Мир, 1980. - 248 с.

76. Свинухов Г.В., Шаталина Т.А. Анормальные процессы в средней тропосфере над Дальним Востоком в 90-е годы и их экологические последствия. Доклад межд. конф. к 100-летию Дальрыбвтуза.

77. Святуха В.А. Об одной модификации метода Косинор-анализа. // Прикладной численный анализ и математическое моделирование. Владивосток: ДВО АН СССР, 1989, с. 134-139.

78. Святуха В.А. Обработка биоритмологических данных модифицированным методом Косинор-анализа. // Биофизика, 1992, т. 37, вып. 4, с. 821-824.

79. Святуха В.А. О модифицированном методе Косинор-анализа. // Тезисы докладов Всесоюзной научно-технической конференции с международным участием стран членов СЭВ "Применение статистических методов в производстве и управлении", Пермь, 1990,с. 89.

80. Святуха В.А. Сравнение различных подходов при обработке биоритмологических данных. // Прикладной численный анализ и математическое моделирование. Владивосток: ДВО АН СССР, 1989, с. 170.

81. Святуха В.А. Централизованные алгоритмы в линейных регрессионных моделях. // Проблемы математического моделирования, часть II (материалы первого Российско-корейского симпозиума по математическому моделированию), Владивосток, 1992, с. 148-150.

82. Святуха В.А., Цициашвили Г.Ш. Вероятностная модель работы рыбоперерабатывающего предприятия в режиме большой загрузки. // Материалы юбилейной научной конференции "Рыбохозяй-ственные исследования океана". Владивосток, 1996, с. 9-10.

83. Святуха В.А., Цициашвили Г.Ш. Декомпозиционные эффекты в методе Косинор-анализа. // Дальневосточный математический сборник, Владивосток, 1996, вып. 2, с. 173-176.

84. Святуха В.А., Цициашвили Г.Ш. Зависимость циклической системы от загрузки. // Вестник ДВО РАН, 1995, 4, с. 32-34.

85. Святуха В.А., Цициашвили Г.Ш. Метод расслоения в задаче биоритмологии. // Вестник ДВО РАН, 1995, 3, с. 66-68.

86. Святуха В.А., Цициашвили Г.Ш. Построение нелинейных рекку-рентных моделей оцениванием вероятности экстремального скачка. // Дальневосточный математический сборник, Владивосток, 1997, вып. 4, с. 39-40.

87. Сорокин A.A. Ультрарадианные составляющие при изучении суточного ритма. Фрунзе: Илим, 1981.

88. Сорокин A.A. Некоторые аспекты математического описания биоритмов. В кн.: Циркадные ритмы человека и животных. - Фрунзе: Илим, 1975, с. 225.

89. Степанова С.И. Актуальные проблемы космической биоритмологии. М.: Наука, 1977. - 309 с.

90. Темникова Н.С. Влияние атмосферного давления на сердечно сосудистые заболевания. JL, 1977, '56 с.

91. Угольков В.Н., Беспалов В.М., Цициашвили Г.III. Оценка параметров сигнала на фоне случайного шума по наблюдениям в дискретные моменты времени // Прикладной численный анализ и математическое моделирование, Владивосток ДВО АН СССР, 1989, с. 128-134.

92. Удальцова Н.В., Коломбет В.А., Шноль С.Э. Возможная космо-физическая обусловленность макроскопических флуктуаций в процессах разной природы. Научный центр биологических исследований АН СССР в Пущине, 1987, - 96 с.

93. Халберг Ф. Временная координация физиологических функций. -В кн.: Биологические часы. Пер. с англ. М.: Мир, 1964, с. 475509.

94. Хемминг Р.В. Численные методы. Для научных работников инженеров. М.: Наука, 1972 - 400 с.

95. Хеннан Э. Многомерные временные ряды. М.: Мир, 1974. - 575 с.

96. Хромов С.П., Мамонтова Л.И. Метеорологический словарь. Л.,. Гидрометеоиздат, 1966, 534 с.

97. Цициашвили Г.Ш. Декомпозиционные методы в задачах устойчивости и эффективности сложных систем. Владивосток, ДВО АН СССР, 1989, 117 с.

98. Цыпкин Я.З. Адаптация и обучение в автоматических системах. М. : Наука, 1968, 399 с.

99. Чернышов К.М. Редонажно-поисковые вычислительные методы анализа скрытых колебательных процессов в живых системах. -В кн.: Теоретические и прикладные аспекты анализа временной организации биосистем. М.: Наука, 1976, с. 11-34.

100. Чижевский Л.А. Земное эхо солнечных бурь. М.: Мысль, 1976 -367 с.

101. Чижевский Л.А. О соотношении между периодической деятельностью Солнца и эпидемиями холеры и гриппа // Русско-немецкий журнал. Т.З, N 9, Берлин, 1927, с. 511-539.

102. Шноль С.Э. Физико-химические факторы биологической эволюции. М.: Наука, 1979 - 263 с.

103. Штойян Д. Качественные свойства и оценки стохастических моделей. М.: Мир, 1972, 272 с.

104. Aschoff J. Complexity and order of the human circadian system. -Bull. Soc. ital. biol. sper., 1976, v. 52, N 18 bis, p. 1-11.

105. Aschoff J., Wever R. Human circadian rhythms. Fed. Proc., 1976, v. 35, N 12, p. 2326-2332.

106. Brown F.A. Biological clocks: endogenous cycles synchronized by subtle geophisical rhythms. Bio System, 1976, v. 8, N 2, p. 6781.

107. Brown F.A. Interrelation between biological rhythms and clocks. In: Ading and Biol. Rhythms. Conf., Bay Pines, Fla, 1977. N.Y. - L., 1978, p. 215-234.

108. Cembrowski L.S., Westgard G.O., Conover W.G., Joren E.C. Statistical analysis of method comparaison data. Testing normality. Amer. J. Clin. Pathol., 1979, v. 72, N 1, p. 21-26.

109. Chow P.L., Tarn W.C. Periodic and traveling wave solutions to Volterra Lotlca eguations with diffusion. - Bulletin of mathematical biology, • 1976, v. 38, p. 643-658.

110. Halberg F., Katinas G.S. Chronobiologic glossary of the International Society for the Stady of Biologic Rhythms, Chronobiologia, 1973, v. 1, p. 31-63.

111. Halberg F., Carandente F., Cornelissen G., Katrinas G.S. Glossary of chronobiology. Chronobiologia, 1977, v. 4, zuppl., N 4.

112. Kingma Y.J., Pronk C.N.A., Sparreboom I. D. Parameter Estimation of Power Spectra Using Gaussian Functions. Computers and biomedical research 9,1976, p. 591-599.

113. Ludwig D. Stochastic modelling and nonlinear ascilliations. In: Nonlinear ascillations. Biol. Providence, 1979, p. 127-129.

114. Sollberger A. Problems in the statistical analysis of short periodic time series. J. Interdiscipl. Cycle Res., 1970, v. 1, N 1, p. 49-88.