Прогнозирование накопления долгоживущих радионуклидов в сельскохозяйственных растениях

Мошаров, Олег Владимирович

Бесплатный автореферат и диссертация по биологии на тему
Прогнозирование накопления долгоживущих радионуклидов в сельскохозяйственных растениях
ВАК РФ 03.00.01, Радиобиология

Автореферат диссертации по теме "Прогнозирование накопления долгоживущих радионуклидов в сельскохозяйственных растениях"

На правах рукописи

МОШАРОВ Олег Владимирович

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ НАКОПЛЕНИЯ ДОЛГОЖИВУЩИХ РАДИОНУКЛИДОВ В СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ РАСТЕНИЯХ: СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И МОДЕЛИ

Специальность 03.00.01. Радиобиология

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата биологических наук

МОСКВА-2006

Диссертация выполнена в ГНУ Всероссийский научно-исследовательский институт сельскохозяйственной радиологии и агроэкологии Российской академии сельскохозяйственных наук

Научный руководитель: Доктор биологических наук

Спиридонов Сергей Иннокентьевич

Официальные оппоненты; Доктор биологических наук, профессор

Круглое Станислав Валентинович (ОГТУАЭ, Обнинск) Кандидат химических наук« доцент Кузнецов Анатолий Васильевич (ГУ ВНИИ агрохимии им. Д.Н. Прянишникова, Москва)

Ведущая организация: Республиканское научно-исследовательское

унитарное предприятие "Институт радиологии", Беларусь, Гомель

Защита диссертации состоится « Jí » декабря 2006 г. в ^^ часов на заседании Диссертационного совета Д.006.068.01 при Всероссийском научно-исследовательском институте сельскохозяйственной радиологии и агроэкологии.

249032, Калужская обл., г. Обнинск, Киевское шоссе, 109 км, ГНУ ВНИИСХРАЭ, Диссертационный совет. Факс: (48439) 6-80-66

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГНУ ВНИИСХРАЭ.

Автореферат разослан «¿5» _ 2006 г.

Ученый секретарь Диссертационного совета, кандидат биологических наук О.Л. Шубина

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. В результате крупных радиационных аварий на Чернобыльской АЭС и производственном объединении "Маяк" а также испытаний ядерного оружия, радиоактивному загрязнению подверглись сельскохозяйственные угодья на территории Российской Федерации и других стран СНГ. В зону радиоактивного загрязнения попали территории 21 субъекта Российской Федерации с общей площадью загрязнения более 50 тыс. км2. Наиболее высокие уровни радиоактивных выпадений зарегистрированы в Брянской, Калужской, Тульской и Орловской областях. Основными биологически значимыми долгоживупшми радионуклидами, оказывающими влияние на формирование дозы внутреннего облучения населения, проживающего на радиоактивно загрязненных территориях, в отдаленный период после аварии являются шСз и "йг. Эти же радионуклиды, поступившие па поверхность почв сельскохозяйственных угодий при глобальных выпадениях после испытаний ядерного оружия, также участвуют в формировании дополнительного радиационного риска для населения.

Ведение сельскохозяйственного производства на радиоактивно загрязненных территориях и обеспечение населения продукцией, соответствующей санитарно-гигиеническим нормативам, являются важными и актуальными проблемами (Алексахнн и др., 1991, 1994). Изучение закономерностей и оценка количественных характеристик накопления радионуклидов в растениях имеют определяющее значение для организации сельскохозяйственного производства и внедрения защитных мероприятий в районах, подвергающихся загрязнению.

К настоящему времени накоплен большой объем информации о распределении основных биологически значимых долгоживупщх радионуклидов в системе почва - растения. Для решения широкого круга практических задач сельскохозяйственной радиоэкологии необходимым этапом является разработка баз данных, включающих коэффициенты перехода долгоживупщх радионуклидов из почвы в растения и почвенные характеристики. Информация, содержащаяся в таких базах данных, может быть использована для разработки математических моделей, предназначенных для прогнозирования содержания радионуклидов в продукции растениеводства. Результаты прогностических оценок могут применяться для разработки научно-обоснованных мероприятий по снижению содержания радионуклидов в продукции растениеводства, производящейся на территории, загрязненной радионуклидами, и разработки рекомендаций по ведению сельскохозяйственного производства на этих территориях.

растения с совокупностью почвенных характеристик (Прохоров, 1981; Фесенко и др., 1993). Отработка новых научно-обоснованных методов количественной оценки интенсивности накопления радионуклидов в сельскохозяйственной продукции - важное направление развития современной сельскохозяйственной радиоэкологии. Одним из наиболее современных и перспективных методов, позволяющим описывать нелинейные взаимосвязи между указанными показателями, является метод нейронных сетей. Разработка динамических моделей, предназначенных для прогнозирования изменения коэффициентов перехода радионуклидов в сельскохозяйственную растительность после радиоактивных выпадений, также является значимым аспектом этой научной дисциплины (Константинов и др., 1970; Фесенко и др., 1997,2002; Санжарова и др., 1996; Спиридонов и др., 2001, 2005). Эти модели могут быть использованы для оценки накопления радионуклидов в сельскохозяйственной продукции при анализе гипотетических аварийных ситуаций на объектах ядерного топливного цикла.

Комплекс статистических методов и моделей является необходимым инструментом для решения прикладных задач сельскохозяйственной радиоэкологии, связанных с оперативным прогнозом интенсивности перехода радионуклидов го почвы в растительность. Разработка и совершенствование методов количественной оценки последствий радиоактивного загрязнения агроэкосистем является актуальным направлением исследований.

Цель исследования. Целью диссертационной работы являлось прогнозирование накопления долгоживущих радионуклидов шСб н ^г в растениях на основе современных статистических методов и моделей. Чадачч исследования.

Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи:

1. разработка и заполнение базы данных, включающей информацию о характеристиках почв и содержании долгоживущих радионуклидов (' Сби Эг) в почве и сельскохозяйственной растительности;

2. проведение факторного анализа по выявлению совокупности связей между почвенными характеристиками и коэффициентами перехода долгоживущих радионуклидов в растительность с выделением различных по значимости факторов;

3. разработка комплекса регрессионных моделей, связывающих коэффициенты перехода долгоживущих радионуклидов в растительность и почвенные характеристики;

4. разработка совокупности нейронных сетей, предназначенных для прогнозирования перехода долгоживущих радионуклидов в сельскохозяйственные растения;

5. сравнительный анализ точности прогнозирования коэффициентов перехода радионуклидов в растения на основе регрессионного моделирования и нейронных сетей;

6. разработка комплекса моделей, описывающих динамику перехода 1 0$ из почвы в сельскохозяйственные растения;

7. оценка эффективных периодов полуснижения содержания шСз а сельскохозяйственных растениях дня различных периодов времени после радиоактивных выпадений;

8. оценка уровней загрязнения почв шСз, при которых возможно получение сельскохозяйственной продукции, удовлетворяющей санитарно-гигиеническим нормативам.

Теоретический вклад и научная новизна. На основе анализа накопленной радиоэкологической информации, с учетом основных факторов, влияющих на поступление долгоживупщх радионуклидов в растения, разработана база данных, включающая коэффициенты перехода радионуклидов в растения и совокупность почвенных характеристик. Впервые разработан н применен алгоритм восстановления отсутствующих в обрабатываемом информационном массиве данных. С целью формирования представительных по объему статистических выборок применен метод объединения данных по параметрам поступления радионуклидов в растения для глобальных и чернобыльских выпадений.

В рамках процедуры идентификации почвенных характеристик, определяющих поступление шСб и ^Зг в растительность, использовал статистический метод факторного анализа. Предложенный подход может служить методической основой разработки детальной радиоэкологической классификации почв.

Впервые дня прогнозирования накопления радионуклидов в сельскохозяйственной растительности применен метод нейронных сетей, с помощью которого разработан набор сетевых моделей. Проведено сравнение результатов прогнозирования на основе моделей, созданных с использованием классического метода регрессионного анализа и нейронных сетей, показавшее преимущество последних.

Разработана методика оценки плотностей загрязнения почв радионуклидами, на которых возможно выращивание нормативно чистой растениеводческой продукции. При реализации методики получены конкретные результаты для различных групп почв и видов сельскохозяйственных растений.

Практическая значимфугь результатов исследований. Разработана база данных, включающая информацию о содержании в почве и

растениеводческой продукции (в период времени с 1981 по 2002 гг.) для различных областей Российской Федерации, Украины и Белоруссии. Информация, представленная в базе данных, может быть использована для анализа закономерностей протекания радиоэкологических процессов и решения ряда практических задач. В ходе создания базы было произведено восстановление недостающих данных на основе разработанного алгоритма, который может применяться в дальнейшем при работе с информационными системами.

В результате применения многомерных статистических методов идентифицированы почвенные характеристики, определяющие интенсивность перехода долго живущих радионуклидов в сельскохозяйственную растительность. Установление этих характеристик имеет практическую значимость при разработке методов количественного прогнозирования корневого поступления радионуклидов и разработке радиоэкологической классификации почв.

Разработан комплекс регрессионных моделей, которые могут использоваться для оценки накопления ,37Сб и ^Бг в растительности в зависимости от значений агрохимических показателей почв в отдаленный период после радиоактивных выпадений. Создан набор нейронных сетей, которые могут применяться для решения практических задач, связанных с радиоэкологическим прогнозированием в рамках квазиравновесной ситуации.

На основе анализа экспериментальных данных разработан комплекс моделей, описывающих динамику перехода 13 Сб из почвы в сельскохозяйственные растения. Модели параметризованы дня почв различных групп, выделенных с использованием радиоэкологической классификации. Представлены результаты оценки значений эффективных периодов полуснижения содержания шСй в сельскохозяйственных растениях для различных периодов времени после радиоактивных выпадений. Осуществлен прогноз уровней загрязнения почв Ск, при которых возможно получение сельскохозяйственной продукции, удовлетворяющей принятым в настоящее время нормативам.

Основные положения, выносимые на защиту;

• База данных, включающая информацию о содержании дол го живущих радионуклидов (П7Сб и м5г) в почве и сельскохозяйственной растительности.

• Результаты применения факторного анализа для идентификации почвенных характеристик, определяющих поступление ШС$ и ^г из почвы в растения.

* • Комплекс статистических моделей и нейронных сетей, предназначенных для прогнозирования накопления долгоживущих радионуклидов в сельскохозяйственной растительности в отдаленный период после радиоактивных выпадений.

• Комплекс динамических моделей, описывающих изменение коэффициентов перехода долгоживущих радионуклидов из почвы в сельскохозяйственные растения,

• Значения эффективных периодов полуснижения содержания шСз в сельскохозяйственных растениях для различных периодов времени после радиоактивных выпадений.

• Результаты прогнозирования уровней загрязнения почв 117Сб, при которых возможно получение пригодной к употреблению сельскохозяйственной продукции.

Дцробаиия работы. Основные результаты работы доложены и обсуждены на международных и всероссийских конференциях, в том числе: на конференции молодых ученых «Перспективные, технологии для современного сельскохозяйственного производства» (Владимир, 2004); Международной конференции студентов и аспирантов по фундаментальным наукам «ЛОМОНОСОВ - 2005» (Москва, 2005); Международной научной конференции «Сахаровские чтения 2005 года: экологические проблемы XXI века» (Республика Беларусь, Гомель, 2005); Всероссийской конференции «Экспериментальная информация в почвоведении: теория и пути стандартизации» (Москва, 2005); Международной конференции «Metals in the environment» (Вильнюс, 2006); Международном научном семинаре "Радиоэкология Чернобыльской зоны", (Славутич, 2006) Апробация диссертации состоялась на межлабораторном научном семинаре ВНИИСХРАЭ 12 октября 2006 г.

Публикация работ. Основные результаты диссертации опубликованы в 9 печатных работах, в виде научных статей и тезисов докладов, 1 статья принята в печать.

Структура н объем диссертации. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, выводов и списка литературы. Работа изложена на 100 страницах машинописного текста, содержит 19 рисунков, 30 таблиц. Список литературы содержит 139 источников, в том числе 34 иностранных.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

АНАЛИЗ ЗАКОНОМЕРНОСТЕЙ H МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПОСТУПЛЕНИЯ ШС® И *Sr ИЗ ПОЧВЫ В РАСТЕНИЯ

Процессы ы фа>рррры. влияющие на переход 1S7Cs и mSr из почвы в растения. Изучение закономерностей и оценка количественных характеристик накопления радионуклидов в растениях имеют определяющее значение для организации сельскохозяйственного производства и внедрения защитных мероприятий в районах подвергшихся радиоактивному загрязнению. В цепочках, приводящих к поступлению радионуклидов в растения, почва является емким н инерционным звеном, вследствие чего поведение радионуклидов в почве оказывает существенное влияние на интенсивность их поступления в сельскохозяйственные культуры. Большой объем информации о распределении основных биологически значимых долгоживущих радионуклидов в системе почва - растения является основой для разработки количественных методов, предназначенных для прогнозирования накопления радионуклидов растениями.

Усвоение радионуклидов корнями растений происходит под управлением механизмов, влияющих на интенсивность поглощения ими основных пигагельных веществ — макро- и микроэлементов. Различие в поведении радионуклидов и питательных веществ в системе "почва-растительность" обусловлено тем, что в большинстве случаев радиоактивные вещества присутствуют в почве в предельно низких концентрациях.

Интенсивности процессов, определяющих поведение радионуклидов в почве, существенным образом зависят от ряда факторов, которые можно объединить в несколько групп; свойства почвы, физико-химические характеристики радионуклидов и формы их нахождения в почве. Кроме того, корневое поступление радионуклидов определяется биологическими особенностями растений.

К физико-химическим характеристикам почвы, влияющим на поведение радионуклидов в почве и их переход в растения, относятся: механический состав, минералогический состав, количество органического вещества, сумма поглощенных оснований, емкость катонного обмена, кислотность почвы. В основу классификации почв по механическому составу положено соотношение количеств физического песка и физической глины. Физическая глина обладает высокой поглотительной способностью (в частности по отношению к загрязнителям почвы) н оказывает большое влияние на интенсивность почвенных физико-химических процессов.

В отдаленный период после аварии на Чернобыльской АЭС наибольшую радиоэкологическую значимость приобрели долгоживущне радионуклиды 137Сб и *°8г. Поведение этих радионуклидов в почве имеет ярко выраженные различия, обусловленные их физико-химическнми характеристиками и свойствами почв. Указанные факторы влияют в своей совокупности на содержание различных форм 137С5 и *°3г в почве. Снижение подвижности радионуклидов в почве протекает достаточно интенсивно в первые несколько лет после выпадений, после чего этот процесс значительно замедляется. Таким образом, при разработке методов количественной оценки накопления радионуклидов в сельскохозяйственной продукции необходимо учитывать комплекс факторов, которые можно объединить в следующие группы: физико-химические свойства радионуклидов; агрохимические характеристики почвы; биологические особенности растений.

Методы прогнозирования перехода радионуклидов из почти в растения. Инструментом прогнозирования поступления радионуклидов из почвы в растения являются математические модели, разрабатываемые на основе различных принципов н подходов. Математическое моделирование позволяет выделить существенные стороны исследуемого явления и выразить полученное приближенное описание в виде системы математических выражений (моделей), имитирующих с определенной степенью точности поведение реальной системы.

Для анализа радиоэкологической информации и установления количественных связей между различными показателями могут быть использованы различные статистические методы: корреляционный анализ, регрессионный анализ н факторный анализ. Новое направление радиоэкологических исследований - применение для прогностических целей метода нейронных сетей.

Корреляционный анализ определяет зависимость между переменными, характеризуемую коэффициентом корреляции (мерой линейной зависимости переменных). Главная особенность факторного анализа в рамках решаемой

задачи — возможность учета всей совокупности связей между переменными. Общими целями факторного анализа являются: сокращение числа переменных (редукция данных) и определение структуры взаимосвязей между переменными. Задача регрессионного анализа - описать на основе фактических данных изменение взаимно коррелирующих величин и найти уравнение регрессии. Уравнение регрессии можно рассматривать как вероятностную гипотетическую функциональную связь величины результативного признака со значениями факторных признаков.

Метод нейронных сетей успешно применяется в различных областях знания для решения задач прогнозирования и классификации. Идея нейронных сетей возникла в ходе исследований в области искусственного интеллекта, при моделировании низкоуровневой структуры мозга с учетом способности биологических нервных систем к обучению (Patterson, 1996), При функционировании нейронной сети искусственный нейрон получает входные сигналы (исходные данные либо выходные сигналы других нейронов нейронной сети) посредством нескольких входных каналов. Каждый входной сигнал проходит через соединение, имеющее определенную интенсивность (по аналогии с синэтической активностью биологического нейрона). В дальнейшем вычисляется взвешенная сумма входов, из нее вычитается пороговое значение и определяется величина активации нейрона. Сигнал активации преобразуется с помощью функции активации (или передаточной функции), в результате чего формируется выходной сигнал нейрона.

При обучении н применении нейронной сети на ее вход "подается** набор переменных, на выходе сети регистрируются результаты прогнозирования. Кроме этого, в сети функционируют промежуточные (скрытые) нейроны, выполняющие внутренние функции. Входные, скрытые и выходные нейроны связаны между собой, формируя структуру сети. Ключевая особенность нейронных сетей - реализация механизмов обратных связей в процессе обучения. Нейронные сети - мощный истод моделирования, позволяющий воспроизводить сложные, нелинейные зависимости. Это обстоятельство является важным с учетом того, что на протяжении многих лет основным методом поиска количественных закономерностей в радиоэкологии было линейное моделирование.

СОЗДАНИЕ БАЗЫ ДАННЫХ ПО КОЭФФИЦИЕНТАМ ПЕРЕХОДА РАДИОНУКЛИДОВ ИЗ ПОЧВЫ В СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫЕ РАСТЕНИЯ

При создании базы данных для прогнозирования коэффициентов перехода ,J7Cs и ®°Sr из почвы в растения использовались разрозненные первичные радиоэкологические базы данных. На основе собранной информации была разработана оптимальная, с точки зрения достижения цели исследования, структура объединенной базы данных (рис 1). Разработанная база данных включает информацию о характеристиках почв, свойствах растений, содержаниях 1J7Cs и wSr в почве и растениеводческой продукции,

коэффициентах перехода (КП) и накопления радионуклидов (за период времени с 1981 по 2002 гг.). Суммарный объем информации, включенной в базу, составляет более 13 тысяч записей.

Рис I. Схема базы данных

Первичные информационные массивы, включенные в состав блока "Агрохимические характеристики почвы", содержали пропущенные значения, что затрудняло анализ и обработку данных. В то же время, наличие выборок данных значительного объема для конкретных типов почв и видов растений дало возможность восстановить отсутствующую информацию. Осуществление такой процедуры позволило избежать исключения неполных записей в базе данных и, тем самым, сохранить всю имеющуюся первичную информацию.

Восстановление пропущенных данных проводилось для следующих показателей: содержание физической глины, кислотность почвы, гидролитическая кислотность, содержание обменного кальция, содержание обменного магния, содержание подвижного калия, сумма поглощенных оснований, емкость поглощения. Эти показатели определялись на основе разработанного алгоритма, заключающегося в заполнении пропущенных данных двумя способами - с использованием литературной информации и методами математической статистики (рис 2). Всего было восстановлено более 15% записей.

После восстановления пропущенных значений была проведена группировка почв н сельскохозяйственных растений. Из базы данных были сформированы выборки для набора сельскохозяйственных культур: ячмень, овес, пшеница, рожь - зерно; картофель — клубни; овощи; кукуруза - зерно и силос; однолетние и многолетние травы - сено.

Рис. 2. Алгоритм восстановления пропущенных данных

Для проведения анализа зависимости коэффициентов перехода от почвенных характеристик использовали радиоэкологическую классификацию почв (Гп^!, 1992). В рамках этой классификации все почвы были разделены на группы с учетом их особенностей, а также имеющейся информации об их способности к фиксации радионуклидов. Минеральные почвы объединялись в три группы в зависимости от их механического состава: песчаные (включая песчаные и супесчаные), суглинистые (включая легкосуглинистые и среднесуглинистые), глинистые (включая тяжелосуглинистые и глинистые).

Предложенная группировка почв имеет следующие преимущества: ■ выделенные группы почв практически охватывают все типы почв на

территориях, подвергшихся радиоактивному загрязнению; • небольшое число групп почв позволяет достаточно просто использовать результаты статистического анализа для прогнозирования накопления радионуклидов растениями.

РАЗРАБОТКА СТАТИСТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРОВ ПОСТУПЛЕНИЯ 1ЭТСз И "Ъг ИЗ ПОЧВЫ В РАСТЕНИЯ

Формирование выборок данных. База данных включает информацию по глобальным выпадениям и выпадениям, сформировавшимся в результате аварии на Чернобыльской АЭС. Объемы выборок данных по глобальным и чернобыльским выпадениям, являются весьма значительными. В связи с этим был разработан алгоритм нормировки чернобыльских данных, позволяющий объединить два указанных информационных массива с целью наиболее полного использования информации, содержащейся в базе данных и увеличения объема выборок. Процесс нормировки заключался в приведении данных, полученных в первые периоды после чернобыльских выпадений, к условиям квазиравновесия, то есть к уровню глобальных выпадений.

В процессе проведения нормировки для каждой "элементарной" выборки данных (в трехмерном пространстве: группа почв -сельскохозяйственная культура - время после радиоактивных выпадений) находились нормировочные коэффициенты (Квот)- Эти коэффициенты представляют собой отношения среднегеометрических значений коэффициентов перехода для конкретного года после аварии к значению этого показателя в условиях квазиравновесия (в отдаленный период):

"мог ТТ

^ > (О

где TFt - среднегеометрическое значение коэффициента перехода в i-ый год после радиоактивных выпадений, 7КЧ - среднегеометрическое значение коэффициента перехода в условиях квазиравновесной ситуации.

В результате описанного процесса были получены объединенные выборки, отражающие значения коэффициентов перехода для конкретных сельскохозяйственных культур и определенных групп почв в условиях квазиравновесия (отдаленный период после радиоактивных выпадений).

Идентификация почвенных характеристик. определяющих поступление ii?Cs и 99Sr из почвы в расрзенир. На первом этапе обработки данных для установления связи между коэффициентами перехода и почвенными характеристиками применялся метод корреляционного анализа. Были рассчитаны коэффициенты корреляции между коэффициентами перехода 137Cs и ^Sr в различные виды сельскохозяйственных растений и агрохимическими показателями. Эти показатели для различных выборок изменяются в широких пределах (0.05 - 0.79 для 137Cs и 0,03 - 0.68 для Sr). Следует отметить, что максимальные значения коэффициентов корреляции наблюдаются для песчаных и суглинистых групп почв, что обусловлено представительными объемами выборок.

Анализ полученной информации позволяет сделать вывод о том, что результаты корреляционного анализа достаточно сложно использовать при выделении наиболее значимых почвенных показателей. Поэтому, для установления зависимости между почвенными показателями и коэффициентами перехода 137Cs и wSr из почвы в растения на следующем этапе исследования применялся более гибкий статистический метод -факторный анализ. Этот метод учитывает всю совокупность связей между почвенными характеристиками и коэффициентами перехода радионуклидов из почвы в растения с выделением различных по значимости факторов.

Процесс выполнения факторного анализа с использованием пакета программ STATISTIC А 6.0 включает ряд этапов. На первых этапах осуществлялся выбор метода расчета и входных показателей. В дальнейшем проводилась идентификация числа факторов и выбор способа вращения. На последнем этапе выполнялся анализ полученных результатов. При проведении факторного анализа использовался метод главных компонент. Вращение факторов осуществлялось методом ВАРИМАКС.

В результате факторного анализа выделены значимые почвенные факторы, объясняющие максимальные доли дисперсии. Наиболее высокие нагрузки на указанные факторы для выборок, включающих КП шСз в растения, зафиксированы от следующих почвенных показателей: содержание физической глины, кислотность почвы и содержание подвижного калия. Это обстоятельство позволяет утверждать, ,что указанные показатели являются определяющими в рамках выделенных факторов. Аналогичным образом

выделены наиболее значимые факторы для выборок, включающих КП 5г в растения, и идентифицированы показатели с максимальными факторными нагрузками — содержание физической глины, обменного кальция и кислотность почвы.

Значения факторных нагрузок на основные почвенные факторы от показателя "коэффициент перехода" дают возможность оценить влияние каждого выделенного фактора на интенсивность накопления долгожнвущих радионуклидов сельскохозяйственными растениями. Таким образом, в результате факторного анализа с использованием выборок данных, полученных на больших территориях, было подтверждено, что наиболее важными почвенными показателями, влияющими на переход '"Ся и ""Зг из почвы в растения, являются: механический состав почвы, кислотность почвы, а также содержание калия для 1,7Сз и кальция для ®°5г.

Регрессионные мо$?ли, <;вя1ывак?щие коэффициенты перехода радионуклидов в растения из почвы и агрохимические показатели Для количественного описания связи между коэффициентами перехода Сэ и м5г в сельскохозяйственную растительность и агрохимическими показателями почвы был использован метод регрессионного анализа. В качестве входных переменных при разработке моделей множественной регрессии использовались наиболее значимые почвенные характеристики, идентифицированные с помощью факторного анализа на предыдущем этапе исследований.

Разработаны линейные регрессионные модели, имеющие вид:

где - ТР - коэффициент перехода, Х> - ¿-ая агрохимическая характеристика почвы, а и Ь -параметры модели.

С целью поиска наилучшего варианта описания зависимости КП от почвенных характеристик использованы нелинейные регрессионные модели, описываемые уравнением:

В результате использования линеаризующего преобразования уравнение (3) принимает вид:

Анализ результатов расчетов не выявил предпочтительности нелинейных моделей, по сравнению с линейными, при описания зависимости

(2)

(3)

(4)

коэффициентов перехода от почвенных характеристик. Так для моделей, разработанных на основе данных по лишь в 30% случаев нелинейные зависимости являются предпочтительными. Наилучшее качество связи между КП и входными переменными для линейных зависимостей зафиксировано в 35% случаев. Для остальных выборок качество прогноза не зависит от типа модели. Линейные модели, разработанные на основе информации по коэффициентам перехода "^г в сельскохозяйственную растительность, наилучшим образом описывали исходные данные для 40% выборок.

Коэффициенты детерминации, описывающие качество регрессионных моделей, изменяются в диапазоне 0.16 - 0,78 для шСэ, в диапазоне 0.2 - 0.68 для 905г, соответственно. Таким образом, полученные регрессионные модели не во всех случаях позволяют осуществлять качественное прогнозирование накопления радионуклидов в растительности. Причиной этого может являться небольшой объем некоторых выборок данных и отсутствие в их составе входных переменных показателей, которые могут оказывать влияние на интенсивность накопления долгоживущих радионуклидов в растительности. Можно предположить, что влияние неучтенных показателей возрастает при включении в состав базы данных информации, полученной на значительных территориях, охватывающих различные ландшафты и климатические зоны.

РАЗРАБОТКА НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ НАКОПЛЕНИЯ РАДИОНУКЛИДОВ В СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ РАСТЕНИЯХ

Одна из задач исследований, выполненных в рамках диссертационной работы, - применение метода нейронных сетей для установления количественных зависимостей коэффициентов перехода шСз и ^Бг в сельскохозяйственные растения от почвенных показателей. Для разработки нейронных сетей и их обучения использовался программный пакет БТАИБНСА Кеига1 Ие^ог!«. Алгоритм построения нейронных сетей, предназначенных для прогнозирования поступления радионуклидов в растения, состоит из ряда этапов, включающих - выбор метода, идентификацию независимой и зависимых переменных, выбор количества сохраняемых сетей, длительности поиска и структуры результата.

Основываясь на информации, полученной в ходе проведенного факторного анализа, для построения нейронных сетей использовались наиболее значимые, с точки зрения влияния на КП, почвенные характеристики. Нейронные сети формировались и обучались на основе выборок из базы данных, описанной в главе 2 диссертационной работы. В результате проведенной работы получена совокупность нейронных сетей, позволяющих рассчитывать коэффициенты перехода 137С5 в растения из почвы. В качестве исходных данных для нейронных сетей рассматриваются следующие почвенные характеристики: для шСз - механический состав почвы (содержание физической глины, размером менее 10 мкм, %), рН,

содержание подвижного калия в почве (мг/100 г); дня ^г - механический состав почвы, содержание обменного кальция и рН.

Нейронные сети были созданы для следующих сельскохозяйственных растений - картофель, ячмень, овес,'пшеница, рожь, кукуруза, корнеплоды, однолетние травы, многолетние травы и для трех групп почв: (песчаные -супесчаные), (легко- среднесуглшшстые), (тяжелое углинисгые - глинистые). В качестве примера б табл. 1 приведены характеристики различных типов нейронных сетей для прогнозирования коэффициента перехода ШС8 в сельскохозяйственные растения из песчаных и супесчаных почв.

Таблица J. Характерыстики наилучших типов нейронных сетей, разработанных для прогнозирования КП 137Cs в растительность из песчаных и фпесчаннх почв

Kmvmvoa Тип сети Входные Скрытые Ошибка

Ячмень MLP 3 12 0.0003

Рожь MLP ! 3 7 0.295

Птеянггя MLP 3 5 0.08

.Однолетние тсавы MLP 3 2 0.13

Овес MLP 3 5 0.33

Многолетие тпавы MLP 3 5 3.52

KvKYPvaa силос MLP 3 fi 0.04

Копнеппплы MLP 3 6 0.009

КагтхЬель MLP 3 9 0.003

Во всех случаях случае, наилучшей нейронной сетью устанавливающей зависимость между почвенными характеристиками и КП, является многослойный персептрон (MLP). Схема трехслойного персешрона, включающая совокупность входных переменных, "скрытых" параметров и выходного параметра (коэффициента перехода), представлена на рис. 3. Проверка адекватности нейронных сетей с использованием независимых данных позволила заключить, что разработанные нейронные сети пригодны для прогнозирования поступления 7Cs н ^Sr в растительность.

Рис. 3. Структура нейронной сети (MLP), разработанной для прогнозирования накопления радионуклидов в растениях; 1 — входные переменные; 2 — «скрытые» параметры; S — выходной параметр

Сравнение качества прогнозирования КП радионуклидов из почвы в растения на основе метода нейронных сетей и регрессионного моделирования, проводилось с применением единого показателя - критерия Тейла, который характеризует степень близости расчетных опенок и экспериментальной информации:

где Т - критерий Тейпа, У, н х!„ представляют собой сопряженные значения совокупностей расчетных и экспериментальных данных; ЛГ - число отдельных значений в каждой совокупности данных.

При хорошем соответствии расчетных и экспериментальных данных величина критерия Тейпа стремится к нулю. Для построенных нейронных сетей и регрессионных моделей критерий Тейла изменялся для J7Cs в диапазоне 0.06 - 0.43 и 0.19 - 0.5, а для wSr 0.22 - 0.49 и 0.31 - 0.61 соответственно. Таким образом, при обработке выборок достаточного большого объема нейронные сети позволяют осуществлять более качественное прогнозирование коэффициентов перехода долгоживущих радионуклидов в растения, по сравнению с регрессионными моделями.

МОДЕЛИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ ПЕРЕХОДА шСз В РАСТЕНИЯ И ОПРЕДЕЛЕНИЕ УРОВНЕЙ ЗАГРЯЗНЕНИЯ ПОЧВ, ПРИ КОТОРЫХ ОБЕСПЕЧИВАЕТСЯ СОБЛЮДЕНИЕ САНИТАРНО-

ГИГИЕНИЧЕСКИХ НОРМАТИВОВ

При выполнении анализа динамики перехода ,î7Cs в сельскохозяйственные растения на территориях, подвергшихся радиоактивному загрязнению после аварии на Чернобыльской АЭС, были рассчитаны среднегеометрические значения коэффициентов перехода и 95%-ные доверительные интервалы для набора сельскохозяйственных культур. На рис. 4 представлены зависимости коэффициентов перехода от времени, прошедшего после аварии, в привязке к конкретным видам сельскохозяйственных культур и труппам почв. Динамику перехода шСв из различных почв в сельскохозяйственные растения можно описывать совокупностью экспонент, каждая из которых аппроксимирует изменение этого показателя на определенном временном интервале.

5 а»-

I I

ё шн

'II .о

Рт!

—I—■—I—■—I—>—I

ШО 1|Н мое нн

ГЪШ

Рис. 4, Динамика коэффициентов перехода и7С$ в картофель (А) и зерно ячменя (Б) из почв, относящихся к различным группам: Д - песчаные, а -суглинистые, о—глинистые

Моделирование динамики церехода

ИТ,

из

почвы

сельскохозяйственные растения. В разработанной базе данных содержится большое количество информации, характеризующей интенсивность поступления шСб в сельскохозяйственные растения в зависимости от времени, прошедшего после аварии на Чернобыльской АЭС. Накопленная информация дает возможность выявить закономерности изменения перехода шСэ в растения в различные периоды после радиоактивных выпадений.

Модели, аппроксимирующие динамику перехода шСз из почвы в сельскохозяйственные растения, представляют собой совокупность трех функций, каждая из которых описывает экспоненциальную зависимость от времени, прошедшего после радиоактивных выпадений: Лц ■ ехр(-Л,/)... для.. </г,

Ли..!, £*<*,, (6)

где СН„— содержание Сз в растениях, нормированное на плотность выпадений, (Бк/кгу^кБк/м1); / — время после радиоактивных выпадений, год;

СИгеЦг) =

Л,, Ль, Л - константы скорости снижения перехода, год'; Ао, В& Со -параметры модели, (Бк/кг)/(кБк/м5).

При моделировании перехода Св в сельскохозяйственные растения из почвы выделены три периода после аварии на Чернобыльской АЭС: первый период (1987 - 1991 гг.), второй (1992 - 1997 гг.) и третий (1998 - 2004 гг.) периоды (табл. 2).

Таблица X Значения параметров модели, описывающей динамику перехода 137С$ « зерновые культуры

Гглттпа почв 1 Пепвый пепиол. 1 Втопой пепиоп. 1 Тпетий пепиол

Ячмен ъ

Ап К, В" вп Я* & Сп Дг Я

Пзотаная 0 54 010 098 0 37 ооз 0.89 0 31 00? 0.73

Суглинистая 0,30 0,23 0,99 013 0.05 0,94 0.09 0.02 0.72

Глинистая 0.10 0.18 0.98 0.05 0.04 0.87 0.04 0.02 0.75

Г [шеяи оа

Песчаная 067 0.20 0.90 0,28 0.03, | ,0,8?. 0.22 0.02 0.94

Суглинистая 038 0 30 0 98 013 0.03 0.93 011 0 0? 07?

Глинистая 0 25 0.47 0,99 0 05 0.04 ( 0.79 0.04 0.02 0.72

Рткь

Песчаная 0 85 008 0.99 0.61 00? 0.85 0.6 оо? 0,73

Суглинистая 027 0,17 0,98 013 003 0 91 0,1 0,0? 0 81

Глинистая 0,26 0.25 0,9« 011 0 05 0,76 0,09 0 05 0 73

Овяс

0 45 0 08 047 0?8 00? 0.85 0 ?5 0 0? 0.75

Суглинистая 02 0,17 096 0,1 003 087 0 08 00? 064

Глинистая. 0.1 0.25 0.89 0.04 0,05 0.84 0.03 0.02 0.76

Оыенгеа эААективн^ периддов полуснижения содержания 117С.я в сельскохозяйственных растениях. Для целей практической оценки интенсивности снижения содержания шСз в сельскохозяйственных культурах в различные периоды после радиоактивных выпадений проведена оценка эффективного периода полуснижения (7^). Значения этого показателя для различных групп почв и видов сельскохозяйственных культур рассчитывались с использованием соотношения:

Ти .. Ц2)

Л , (7)

где - констшпа скорости снижения перехода шСб в растительность для к-го периода после радиоактивных выпадений; г и ] — индексы, отражающие группу почв и вид сельскохозяйственной культуры, соответственно.

В качестве примера в табл. 3 приведены значения эффективных периодов полуснижения содержания ШС® в зерне злаковых культур для различных периодов времени после радиоактивных выпадений. Анализ информации, полученной для различных видов сельскохозяйственных растений, позволяет заключить, что значения Т^ для первого периода после радиоактивных выпадений находятся в диапазоне 1.5 - 7.9 года, для второго периода - в интервале 8.2 - 27,3 года. Снижение содержания и7Св в растениях в условиях квазиравновесного состояния происходит в подавляющей степени за счет радиоактивного распада.

Таблица 3, Значения эффективных периодов полуснижения содержания шСз в зерне злаковых культур, годы

Готапа почв Пеовый пеоиол. Втооой Тпетий

■Ячмень

Песчаная 6,8 17.7 27 0

Суглинистая 4.9 12,7 29.8

Глинистая 38 14 4 26.9

Пшеница

Песчаная . 3.4 22.4 27.5

Суглинистая 2.3 ■ 18.9 29.4

Глинистая 1 <> 162 293

Рожь

Песчаная 7.9 27.3 30.0

Суглинистая 3.9 17.8 29.6

Глинистая 27 12.1 13.4

Овес

Песчаная 7.9 27.3 25.8

Суглинистая,........ 3.8 18.5 29.0

Глинистая 2.7 12.1 299

Оценка "критических" уро^н^й загрязнения почв. На основе моделей, описывающих динамику перехода Сз в сельскохозяйственные растения, осуществлен прогноз уровней загрязнения почв, при которых возможно получение продукции растениеводства, соответствующей санитарно-гигиеническим нормативам, на период до 2020 г. "Критические" уровни загрязнения почв оценивались на основе следующего соотношения:

где (2/(0 - плотность выпадений 157Сз, при которой содержание шСз в /-ом виде растительности, произрастающем на /ом типе почвы, не превышает принятый в настоящее время норматив; С| - значение норматива для /-го вида растительности; (ЖгеЩ) - коэффициент перехода '"Се в /-ый вид растительности на/-ом типе почвы.

Следует отметить, что значение <21 меняется с течением времени (1), прошедшего после выпадений, что связано с изменением перехода в результате экологических процессов (сорбция шСб и вертикальная миграция этого радионуклида в почвенном профиле) и радиоактивного распада. Примеры графического отображения динамики 01$) представлены на рис. 5. Анализ полученных результатов показывает, что к настоящему времени содержание 117Сб в зерновых культурах, произрастающих на песчаных и супесчаных почвах, не превышает нормативов СанПиН 2.3.2.1078-2001 для территорий с плотностью выпадений шСз 300-500 кБк/м2. На почвах, относящихся ко 2-ой группе (легко и среднесуглинистые почвы), превышение нормативов СанПиН 2.3-2.1078-2001 в 2006 г. зафиксировано при плотностях выпадений |77Сз -1000-1200 кБк/м2, а на тяжелосуглинистых и глинистых почвах при плотностях выпадений этого радионуклида - 2000-

2500 кЕк/м*. Значения указанных плотя остей выпадений для трав составили в 2006 г. 150-300 кБк/м2 для песчаных и супесчаных почв5 300-500 кБк/м2 - для легко и средне суглинистых почв, 800-1800 кБк/м2 - для тяжелосуглинистых и глинистых почв.

Л Б

Рис. 5. Динамика плотностей выпадении при которых содержание в зерне ячменя (Л) и в сене многолетних трав (Б) не превышает контрольного уровня

Таким образом, на основе информации, содержащейся в базе данных, разработан комплекс моделей, описывающих динамику перехода шСй из почвы в сельскохозяйственные растения. Была произведена оценка значения эффективных периодов полусяижения содержания ,57Се в сельскохозяйственных растениях для различных периодов времени после радиоактивных выпадений. Осуществлен прогноз уровней загрязнения почв при которых возможно получение сельскохозяйственной продукции, удовлетворяющей принятым в настоящее время нормативам.

РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

1. Создана база данных, включающую информацию по содержанию шСз и м5г в почве и растениеводческой продукции (в период времени с 1981 по 2002 тт.) для различных областей Российской Федерации, Украины и Белоруссии. Суммарный объем информации, содержащейся в базе данных, составляет более 13000 записей. При создании базы было проведено восстановление пропущенных данных на основе разработанного алгоритма. С целью формирования представительных по объему статистических выборок был разработан и применен метод нормировки и объединения данных по параметрам поступления радионуклидов в растения для постчернобыльских и глобальных выпадений.

2. В результате выполнения факторного анализа была подтверждена зависимость коэффициента перехода В7Сз в сельскохозяйственную растительность от механического состава почвы, содержания подвижного калия в почве и рН. На основе факторного анализа показано, что к наиболее

значимым (с точки зрения влияния на интенсивность накопления в сельскохозяйственной растительности) почвенным характеристикам относятся: механический состав почвы, количество обменного кальция н кислотность почвы.

3. Разработан комплекс регрессионных моделей, описывающих зависимость коэффициентов перехода 13ТСз и в сельскохозяйственную растительность от почвенных характеристик. Анализ результатов расчетов не выявил предпочтительности нелинейных регрессионных моделей, по сравнению с линейными моделями множественной регрессии. Нелинейные модели позволили получить более качественные результаты прогноза менее чем для 30% статистических выборок, сформированных на основе информации, содержащейся в базе данных.

4. Разработана совокупность нейронных сетей, предназначенных для прогнозирования коэффициента перехода и 5г в растительность, для различных типов почв и видов сельскохозяйственных растений. Сравнение результатов расчетов на основе регрессионных моделей и нейронных сетей, показало, что при достаточной представительности экспериментальных данных метод нейронных сетей является наиболее предпочтительным инструментом прогнозирования интенсивности перехода долгоживущих радионуклидов из почвы в растения в условиях квазиравновесной ситуации.

5. На основе анализа информации, содержащейся в базе данных, разработан комплекс моделей, описывающих динамику перехода "7Сз из почвы в сельскохозяйственные растения. Модели параметризован ы для различных видов растений, групп почв, выделенных с использованием радиоэкологической классификации, и периодов времени, прошедшего после радиоактивных выпадений.

6. Оценены эффективные периоды полуснижения содержания 137Сз в сельскохозяйственных растениях для различных периодов времени после радиоактивных выпадений. Значения этого показателя для первого периода после радиоактивных выпадений (1987-1991 гг.) находятся в диапазоне 1.5 — 7.9 года, для второго периода (1992-1997 гг.) - в интервале 8.2 — 27.3 года. Снижение содержания шСв в условиях квазиравновесного состояния происходит в подавляющей степени за счет радиоактивного распада. Значения эффективных периодов полуснижения для этих условий практически совпадают со значением периода полураспада '"Ся.

7. На основе разработанной методики осуществлен прогноз уровней загрязнения почв 137С$, при которых возможно получение сельскохозяйственной продукции, удовлетворяющей санитарно-гигиеническим нормативам. Анализ полученных результатов показывает, что к настоящему времени содержание ,37Сз в зерновых культурах, произрастающих на песчаных и супесчаных почвах, не превышает нормативов СанПиН 23.2.1078-2001 для территорий с плотностью выпадений 137Сз 300-500 кБк/м2. На почвах, относящихся ко 2-ой группе (легко и среднесуглинистые почвы), превышение нормативов СанПиН 2.3.2.1078-2001 в 2006 г. зафиксировано при плотностях выпадений шСз —

1000-1200 кБк/м2, а на тяжелосуглинистых и глинистых почвах при плотностях выпадений этого радионуклида — 2000-2500 кБк/м5. Значения указанных плотностей выпадений для трав составили в 2006 г. 150-300 кБк/м2 для песчаных и супесчаных почв, 300-500 кБк/м2 — для легко- и среднесуглинисшх почв, 800-1800 кБк/м2 — для тяжелое углинистых и глинистых почв,

СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Мошаров О.В., Спиридонов СЛ., Фесенко C.B. База данных, характеризующая переход радионуклидов из почвы в растения // Владимирский земледелец. 2004, Ха 3-4, С. 11-12.

2. Мошаров О.В. Разработка базы данных, включающей информацию о содержании долгоживущих радионуклидов в компонентах агроэкосистем // 12 Межд. конф. студентов и аспирантов по фундаментальным наукам «Ломоносов — 2005», Москва, 11 — 15 апреля 2005 г. Тезисы докладов. Москва, 2005. С.

3. Спиридонов СЛ., Мошаров О.В., Фесенко C.B. Применение статистических методов для идентификации почвенных характеристик, определяющих поступление l37Cs в растительность // Материалы 5-ой международной научной конференции "Сахаровекие чтения 2005 года: экологические проблемы XXI века", 20-21 мая 2005 г. Минск, Республика Беларусь. II часть. Гомель, 2005, с. 144-145.

4. Мошаров О.В., Спиридонов С.И., Панов A.B. Факторный анализ данных по коэффициентам перехода lî7Cs и wSr из почвы в растения // Труды Всероссийской конференции "Экспериментальная информация в почвоведении". Москва, МГУ, 20 - 22 декабря 2005 г. С. 41 -43.

5. Панов A.B., Санжарова Н.И., Мопшров О.В. Оценка коэффициентов перехода mCs из различных типов почв в основные дозообразующие пищевые продукты в отдаленный период после аварии на Чернобыльской АЭС // Труды Всероссийской конференции "Экспериментальная информация в почвоведении". Москва, МГУ, 20 - 22 декабря 2005 г. С. 51 - 52.

6. Panov A., Sanzharova N., Mosharov О. Estimation of шСз transfer factors from different soil types to the main dose-forming foodstuffs in the long term after the Chernobyl // 3-rd International Conference in Lithuania "Metals in the environment", Vilnius, 26-29 April 2006, P. 125-127.

7. Соломатин В.M., Спиридонов СЛ., Мошаров ОЗ. Оценка возможности применения метода нейронных сетей для прогнозирования накопления lî7Cs в сельскохозяйственной растительности. Международный научный семинар "Радиоэкология Чернобыльской зоны", Славутич, 27-29 сентября 2006 г. Тезисы докладов. Славутич, 2006, С. 140—143.

8. Мошаров О.В., Спиридонов С.И., Соломатин В.М., Шубина O.A. Сравнительный анализ применения статистических методов прогнозирования поступления ®°Sr в растения // АНРИ. 2006, Na 4 (47) С. 42 -44.

9. Соломатин В.М., Мошаров О.В., Спиридонов С.И., Шубина O.A. Использование статистических методов для прогнозирования поступления долгоживущнх радионуклидов в растительность // Вестник Санкт-Петербургской Государственной медицинской академии им. И.И. Мечникова. 2006, № 3, С.

10. Спиридонов С.И., Мошаров О.В., Соломатин В.М., Панов AJ3., Фесенко С.В. Оценка уровней загрязнения почв шСз, при которых возможно получение нормативно чистой сельскохозяйственной продукции. Сельскохозяйственная биология (в печати)

1,25 печ. л.

Тир. 100 экз.

Зак. 765.

Центр оперативной полиграфии ФГОУ ВПО РГАУ - МСХА им. К Л. Тимирязева 127550, Москва, ул. Тимирязевская, 44

Содержание диссертации, кандидата биологических наук, Мошаров, Олег Владимирович

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ЗАКОНОМЕРНОСТЕЙ И МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПОСТУПЛЕНИЯ ШС8 И 908г ИЗ

ПОЧВЫ В РАСТЕНИЯ

1.1 Процессы, определяющие доступности радионуклидов для корневого усвоения растениями

1.2 Факторы, влияющие на поступление 137Св и 908г из почвы в растения

1.2.1 Физико-химические характеристики радионуклидов и формы их нахождения в почве

1.2.2 Свойства почвы

1.2.3 Биологические особенности растений

1.3 Методы прогнозирования перехода радионуклидов из почвы в растения

1.3.1. Классификация радиоэкологических моделей

1.3.2. Статистические методы анализа эмпирических данных

1.3.3. Нейронные сети

ГЛАВА 2. СОЗДАНИЕ БАЗЫ ДАННЫХ ПО

КОЭФФИЦИЕНТАМ ПЕРЕХОДА РАДИОНУКЛИДОВ ИЗ

ПОЧВЫ В СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫЕ РАСТЕНИЯ

2.1 Структура базы данных

2.2 Содержание базы данных

2.3 Восстановление отсутствующей информации е базе данных 51 2.3.1. Обоснование подходов к восстановлению пропущенных данных ^

2.3.2. Алгоритм восстановления пропущенных данных ^

2.3.3. Моделирование связи между почвенными показателями

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА СТАТИСТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРОВ ПОСТУПЛЕНИЯ 137С8И 908гИЗ

ПОЧВЫ В РАСТЕНИЯ

3.1 Формирование выборок данных „

3.1.1. Группировка почв и сельскохозяйственных растений

3.1.2. Анализ резко выделяющихся наблюдений и выбраковка недос- 61 товерной информации

3.1.3. Объединение данных по параметрам поступления ^ радионуклидов в растения для глобальных и чернобыльских выпадений

3.2. Применение факторного анализа для идентификации почвенных га

137 90 и о характеристик, определяющих поступление Ся и из почвы в растения

3.3. Регрессионные модели, связывающие коэффициенты перехода 75 радионуклидов в растительность и агрохимические показатели

ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ

ПРОГНОЗИРОВАНИЯ НАКОПЛЕНИЯ РАДИОНУКЛИДОВ В СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ РАСТЕНИЯХ

4.1. Алгоритм разработки нейронных сетей

4.2. Характеристики нейронных сетей

4.3. Сравнительный анализ регрессионных моделей и нейронных ^ сетей

Глава 5. МОДЕЛИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ ПЕРЕХОДА РАДИОНУКЛИДОВ В РАСТЕНИЯ И ОПРЕДЕЛЕНИЕ

УРОВНЕЙ ЗАГРЯЗНЕНИЯ ПОЧВ, ПРИ КОТОРЫХ ОБЕСПЕЧИВАЕТСЯ СОБЛЮДЕНИЕ САНИТАРНО-ГИГИЕНИЧЕСКИХ НОРМАТИВОВ

137 ^

5.1. Динамики перехода Су в сельскохозяйственные растения после аварии на ЧАЭС

5.2. Моделирование динамики перехода Ся из почвы в сельскохозяйственные растения

5.3. Ог^енка эффективных периодов полуснижения Су е сельскохозяйственных растениях

5.4. Оъ^енка уровней загрязнения почв, при которых возможно получение продукции растениеводства, соответствующей санитарно-гигиеническим нормативам

Введение Диссертация по биологии, на тему "Прогнозирование накопления долгоживущих радионуклидов в сельскохозяйственных растениях"

Актуальность темы. В результате крупных радиационных аварий на Чернобыльской АЭС и производственном объединении "Маяк", а также испытаний ядерного оружия, радиоактивному загрязнению подверглись сельскохозяйственные угодья на территории Российской Федерации и других стран СНГ. В зону радиоактивного загрязнения попали территории 21 субъекта л

Российской Федерации с общей площадью загрязнения более 50 тыс. км . Наиболее высокие уровни радиоактивных выпадений зарегистрированы в Брянской, Калужской, Тульской и Орловской областях. Основными биологически значимыми долгоживущими радионуклидами, оказывающими влияние на формирование дозы внутреннего облучения населения, проживающего на радиоактивно загрязненных территориях, в отдаленный период после аварии являются 137Сз и 908г. Эти же радионуклиды, поступившие на поверхность почв сельскохозяйственных угодий при глобальных выпадениях после испытаний ядерного оружия, также участвуют в формировании дополнительного радиационного риска для населения.

Ведение сельскохозяйственного производства на радиоактивно загрязненных территориях и обеспечение населения продукцией, соответствующей санитарно-гигиеническим нормативам, являются важными и актуальными проблемами (Алексахин и др., 1991, 1994). Изучение закономерностей и оценка количественных характеристик накопления радионуклидов в растениях имеют определяющее значение для организации сельскохозяйственного производства и внедрения защитных мероприятий в районах, подвергающихся загрязнению.

К настоящему времени накоплен большой объем информации о распределении основных биологически значимых долгоживущих радионуклидов в системе почва - растения. Для решения широкого круга практических задач сельскохозяйственной радиоэкологии необходимым этапом является разработка баз данных, включающих коэффициенты перехода долгоживущих радионуклидов из почвы в растения и почвенные характеристики. Информация, содержащаяся в таких базах данных, может быть использована для разработки математических моделей, предназначенных для прогнозирования содержания радионуклидов в продукции растениеводства. Результаты прогностических оценок могут применяться для разработки научно-обоснованных мероприятий по снижению содержания радионуклидов в продукции растениеводства, производящейся на территории, загрязнённой радионуклидами, и разработки рекомендаций по ведению сельскохозяйственного производства на этих территориях.

Для прогнозирования накопления долгоживущих радионуклидов в сельскохозяйственной растительности в отдаленный период после радиоактивных выпадений целесообразно использовать статистические методы и модели, связывающие коэффициенты перехода радионуклидов в растения с совокупностью почвенных характеристик (Прохоров, 1981; Фесенко и др., 1993). Отработка новых научно-обоснованных методов количественной оценки интенсивности накопления радионуклидов в сельскохозяйственной продукции -важное направление развития современной сельскохозяйственной радиоэкологии. Одним из наиболее современных и перспективных методов, позволяющим описывать нелинейные взаимосвязи между указанными показателями, является метод нейронных сетей. Разработка динамических моделей, предназначенных для прогнозирования изменения коэффициентов перехода радионуклидов в сельскохозяйственную растительность после радиоактивных выпадений, также является значимым аспектом этой научной дисциплины (Константинов и др., 1970; Фесенко и др., 1997, 2002; Санжарова и др., 1996; Спиридонов и др., 2001, 2005). Эти модели могут быть использованы для оценки накопления радионуклидов в сельскохозяйственной продукции при анализе гипотетических аварийных ситуаций на объектах ядерного топливного цикла.

Комплекс статистических методов и моделей является необходимым инструментом для решения прикладных задач сельскохозяйственной радиоэкологии, связанных с оперативным прогнозом интенсивности перехода радионуклидов из почвы в растительность. Разработка и совершенствование методов количественной оценки последствий радиоактивного загрязнения агроэкосистем является актуальным направлением исследований.

Цель исследования. Целью диссертационной работы являлось

1XI РП прогнозирование накопления долгоживущих радионуклидов Сэ и 8г в растениях на основе современных статистических методов и моделей. Задачи исследования.

Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи:

1.разработка и заполнение базы данных, включающей информацию о

137 характеристиках почв и содержании долгоживущих радионуклидов ( Се и

90п \ "

Ьг) в почве и сельскохозяйственной растительности;

2.проведение факторного анализа по выявлению совокупности связей между почвенными характеристиками и коэффициентами перехода долгоживущих радионуклидов в растительность с выделением различных по значимости факторов;

3.разработка комплекса регрессионных моделей, связывающих коэффициенты перехода долгоживущих радионуклидов в растительность и почвенные характеристики;

4.разработка совокупности нейронных сетей, предназначенных для прогнозирования перехода долгоживущих радионуклидов в сельскохозяйственные растения;

5.сравнительный анализ точности прогнозирования коэффициентов перехода радионуклидов в растения на основе регрессионного моделирования и нейронных сетей;

137

6.разработка комплекса моделей, описывающих динамику перехода Сэ из почвы в сельскохозяйственные растения;

7.оценка эффективных периодов полуснижения содержания ,37Сэ в сельскохозяйственных растениях для различных периодов времени после радиоактивных выпадений;

107

8.оценка уровней загрязнения почв Сэ, при которых возможно получение сельскохозяйственной продукции, удовлетворяющей санитарно-гигиеническим нормативам.

Теоретический вклад и научная новизна. На основе анализа накопленной радиоэкологической информации, с учетом основных факторов, влияющих на поступление долгоживущих радионуклидов в растения, разработана база данных, включающая коэффициенты перехода радионуклидов в растения и совокупность почвенных характеристик. Впервые разработан и применен алгоритм восстановления отсутствующих в обрабатываемом информационном массиве данных. С целью формирования представительных по объему статистических выборок применен метод объединения данных по параметрам поступления радионуклидов в растения для глобальных и чернобыльских выпадений.

В рамках процедуры идентификации почвенных характеристик, определяющих поступление 137Сз и 908г в растительность, использован статистический метод факторного анализа. Предложенный подход может служить методической основой разработки детальной радиоэкологической классификации почв.

Впервые для прогнозирования накопления радионуклидов в сельскохозяйственной растительности применен метод нейронных сетей, с помощью которого разработан набор сетевых моделей. Проведено сравнение результатов прогнозирования на основе моделей, созданных с использованием классического метода регрессионного анализа и нейронных сетей, показавшее преимущество последних.

Практическая значимость результатов исследований. Разработана база данных, включающая информацию о содержании 137Сз и 908г в почве и растениеводческой продукции (в период времени с 1981 по 2002 гг.) для различных областей Российской Федерации, Украины и Белоруссии. Информация, представленная в базе данных, может быть использована для анализа закономерностей протекания радиоэкологических процессов и решения ряда практических задач. В ходе создания базы было произведено восстановление недостающих данных на основе разработанного алгоритма, который может применяться в дальнейшем при работе с информационными системами.

В результате применения многомерных статистических методов идентифицированы почвенные характеристики, определяющие интенсивность перехода долгоживущих радионуклидов в сельскохозяйственную растительность. Установление этих характеристик имеет практическую значимость при разработке методов количественного прогнозирования корневого поступления радионуклидов и разработке радиоэкологической классификации почв.

Разработан комплекс регрессионных моделей, которые могут использоваться для оценки накопления шСз и 908г в растительности в зависимости от значений агрохимических показателей почв в отдаленный период после радиоактивных выпадений. Создан набор нейронных сетей, которые могут применяться для решения практических задач, связанных с радиоэкологическим прогнозированием в рамках квазиравновесной ситуации.

Па основе анализа экспериментальных данных разработан комплекс моделей, описывающих динамику перехода 137Сз из почвы в сельскохозяйственные растения. Модели параметризованы для почв различных групп, выделенных с использованием радиоэкологической классификации. Представлены результаты оценки значений эффективных периодов полу снижения содержания 137Сэ в сельскохозяйственных растениях для различных периодов времени после радиоактивных выпадений. Осуществлен

107 прогноз уровней загрязнения почв Сэ, при которых возможно получение сельскохозяйственной продукции, удовлетворяющей принятым в настоящее время нормативам.

Основные положения, выносимые на защиту:

• База данных, включающая информацию о содержании

137/-) 90о \ " долгоживущих радионуклидов ( Сб и йг) в почве и сельскохозяйственной растительности.

• Результаты применения факторного анализа для идентификации почвенных характеристик, определяющих поступление 137Сэ и 908г из почвы в растения.

• Комплекс статистических моделей и нейронных сетей, предназначенных для прогнозирования накопления долгоживущих радионуклидов в сельскохозяйственной растительности в отдаленный период после радиоактивных выпадений.

• Комплекс динамических моделей, описывающих изменение коэффициентов перехода долгоживущих радионуклидов из почвы в сельскохозяйственные растения.

137

• Значения эффективных периодов полуснижения содержания Сэ в сельскохозяйственных растениях для различных периодов времени после радиоактивных выпадений.

137

• Результаты прогнозирования уровней загрязнения почв Сэ, при которых возможно получение пригодной к употреблению сельскохозяйственной продукции.

Апробация работы. Основные результаты работы доложены и обсуждены на международных и всероссийских конференциях, в том числе: на конференции молодых ученых «Перспективные технологии для современного сельскохозяйственного производства» (Владимир, 2004); Международной конференции студентов и аспирантов по фундаментальным наукам «ЛОМОНОСОВ - 2005» (Москва, 2005); Международной научной конференции «Сахаровские чтения 2005 года: экологические проблемы XXI века» (Республика Беларусь, Гомель, 2005); Всероссийской конференции «Экспериментальная информация в почвоведении: теория и пути стандартизации» (Москва, 2005); Международной конференции «Metals in the environment» (Вильнюс, 2006); Международном научном семинаре "Радиоэкология Чернобыльской зоны", (Славутич, 2006) Апробация диссертации состоялась на межлабораторном научном семинаре ВНИИСХРАЭ 12 октября 2006 г.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, выводов и списка литературы. Работа изложена на 127 страницах машинописного текста, содержит 19 рисунков, 30 таблиц. Список литературы содержит 139 источников, в том числе 34 иностранных.

Заключение Диссертация по теме "Радиобиология", Мошаров, Олег Владимирович

РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

137

1. Создана база данных, включающую информацию по содержанию Сэ и 908г в почве и растениеводческой продукции (в период времени с 1981 по 2002 гг.) для различных областей Российской Федерации, Украины и Белоруссии. Суммарный объем информации, содержащейся в базе данных, составляет более 13000 записей. При создании базы было проведено восстановление пропущенных данных на основе разработанного алгоритма. С целью формирования представительных по объему статистических выборок был разработан и применен метод нормировки и объединения данных по параметрам поступления радионуклидов в растения для постчернобыльских и глобальных выпадений.

2. В результате выполнения факторного анализа была подтверждена

137 зависимость коэффициента перехода Сэ в сельскохозяйственную растительность от механического состава почвы, содержания подвижного калия в почве и рН. На основе факторного анализа показано, что к наиболее значимым (с точки зрения влияния на интенсивность накопления 908г в сельскохозяйственной растительности) почвенным характеристикам относятся: механический состав почвы, количество обменного кальция и кислотность почвы.

3. Разработан комплекс регрессионных моделей, описывающих

137 ол зависимость коэффициентов перехода Сэ и 8г в сельскохозяйственную растительность от почвенных характеристик. Анализ результатов расчетов не выявил предпочтительности нелинейных регрессионных моделей, по сравнению с линейными моделями множественной регрессии. Нелинейные модели позволили получить более качественные результаты прогноза менее чем для 30% статистических выборок, сформированных на основе информации, содержащейся в базе данных.

4. Разработана совокупность нейронных сетей, предназначенных для прогнозирования коэффициента перехода 137Сэ и 905г в растительность, для различных типов почв и видов сельскохозяйственных растений. Сравнение результатов расчетов на основе регрессионных моделей и нейронных сетей, показало, что при достаточной представительности экспериментальных данных метод нейронных сетей является наиболее предпочтительным инструментом прогнозирования интенсивности перехода долгоживущих радионуклидов из почвы в растения в условиях квазиравновесной ситуации.

5. На основе анализа информации, содержащейся в базе данных,

1 37 разработан комплекс моделей, описывающих динамику перехода Се из почвы в сельскохозяйственные растения. Модели параметризованы для различных видов растений, групп почв, выделенных с использованием радиоэкологической классификации, и периодов времени, прошедшего после радиоактивных выпадений.

137

6. Оценены эффективные периоды полу снижения содержания Сэ в сельскохозяйственных растениях для различных периодов времени после радиоактивных выпадений. Значения этого показателя для первого периода после радиоактивных выпадений (1987-1991 гг.) находятся в диапазоне 1.5 - 7.9 года, для второго периода (1992-1997 гг.) - в интервале 8.2 - 27.3 года. Снижение содержания 137Сэ в условиях квазиравновесного состояния происходит в подавляющей степени за счет радиоактивного распада. Значения эффективных периодов полуснижения для этих условий практически

177 совпадают со значением периода полураспада Cs.

7. На основе разработанной методики осуществлен прогноз уровней

137 загрязнения почв Cs, при которых возможно получение сельскохозяйственной продукции, удовлетворяющей санитарно-гигиеническим нормативам. Анализ полученных результатов показывает, что к настоящему

137 времени содержание Cs в зерновых культурах, произрастающих на песчаных и супесчаных почвах, не превышает нормативов СанПиН 2.3.2.1078-2001 для территорий с плотностью выпадений 137Cs 300-500 кБк/м2. На почвах, относящихся ко 2-ой группе (легко и среднесуглинистые почвы), превышение нормативов СанПиН 2.3.2.1078-2001 в 2006 г. зафиксировано при плотностях

137 2 выпадений Cs - 1000-1200 кБк/м , а на тяжелосуглинистых и глинистых почвах при плотностях выпадений этого радионуклида - 2000-2500 кБк/м2.

Значения указанных плотностей выпадений для трав составили в 2006 г. 1507 О

300 кБк/м для песчаных и супесчаных почв, 300-500 кБк/м - для легко- и среднесуглинистых почв, 800-1800 кБк/м2 - для тяжелосуглинистых и глинистых почв.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Представленные в настоящей работе материалы и методы показывают потенциальные возможности использования методов статистического анализа для прогнозирования коэффициентов перехода радионуклидов в продукцию растениеводства. Разработанные методы могут быть применены в будущем при решении задач, связанных с оценкой последствий радиационных аварий в отдаленный период, анализом влияния радиоактивного загрязнения на сельскохозяйственные угодья в районах размещения предприятий ядерного топливного цикла и т.д. В ходе работы были использованы как традиционные методы статистического анализа, так и достаточно новый метод нейронных сетей. В результате были получены модели, которые возможно использовать для получения оперативного и точного прогноза коэффициентов перехода долгоживущих радионуклидов в сельскохозяйственную растительность.

Значительный вклад в формирование эффективных доз облучения населения, проживающего в районах Российской Федерации, подвергшихся воздействию аварийного выброса ЧАЭС, вносит внутреннее облучение за счёт потребления местных продуктов питания. В связи с этим одним из основных факторов, обуславливающих снижение дозовых нагрузок, является организация рационального ведения сельскохозяйственного производства. Такая организация должна быть основана на результатах количественного прогнозирования перехода радионуклидов в сельскохозяйственную продукцию в случае реализации различных стратегий применения защитных мероприятий. Для достижения этих целей может быть использована совокупность разработанных в ходе выполнения работы "инструментов" - статистических методов и моделей. Таким образом, разработанные модели и нейросети могут применяться не только при выполнении прогностических оценок, но и в процессе выработки рекомендаций по оптимальному использованию радиоактивно загрязненных сельскохозяйственных угодий.

Следует отметить, что в ходе выполнения работы разработан ряд методов, предназначенных для восстановления недостающих в информационном массиве данных, увеличения объема выборок, предназначенных для статистического анализа, и т. д. Отмеченная "методическая" часть работы имеет самостоятельное значение и может быть использована при обработке информации, содержащейся в радиоэкологических базах данных. Таким образом, полученные результаты могут найти свое применение в развитии различных направлений прикладной сельскохозяйственной радиоэкологии.

Библиография Диссертация по биологии, кандидата биологических наук, Мошаров, Олег Владимирович, Москва

1. Агрохимия / Б.А. Ягодин, П.М. Смирнов, A.B. Петербургский и др.; Под ред. Б.А. Ягодина. 2-е изд., перераб. и доп. - M.: Агропромиздат, 1989. - 639с.

2. Агроэкология / В.А. Черников, P.M. Алексахин, A.B. Голубев и др.; Под ред.

3. B.А. Черникова, А.И. Чекереса. М.: Колос, 2000. - 536с.

4. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Исследование зависимостей. М.: Финансы и статистика, 1985. 487с.

5. Александрова Л.Н. Органическое вещество почвы и процессы его трансформации. Л.: Наука, 1980. 287с.

6. Алексахин P.M. Радиоактивное загрязнение почвы и растений. М., Изд-во АН СССР, 1963. 150с.

7. Алексахин P.M. Ядерная энергия и биосфера. М., Энергоиздат, 1982, 215с.

8. Алексахин P.M., Крышев И.И., Фесенко C.B., Санжарова Н.И. Радиоэкологические проблемы ядерной энергетики // Атомная энергия. 1990, т. 68, вып. 5.1. C. 320-328.

9. Андрейчиков A.B., Андрейчикова С.Н. Интеллектуальные информационные системы: Учебник. М.: Финансы и статистика, 2004. 424с.

10. Ю.Анисимов B.C., Круглов C.B., Алексахин P.M., Суслина Л.Г., Кузнецов В.К. Влияние калия и кислотности на состояние Cs в почвах и его накопление проростками ячменя в вегетационном опыте // Почвоведение. 2002. №11. С. 1323-1332.

11. Анненков Б.Н. ЮдинцеваЕ.В. Основы сельскохозяйственной радиологии. М. 1991г. 287с.

12. Боровиков В.П. STATISTIC А: искусство анализа данных на компьютере. Для профессионалов. СПб.: Питер, 2001. - 656с.

13. Боровиков В.П., Боровиков И.П. STATISIICA: Статистический анализ и обработка данных в среде Windows. Издание 2-е, стереотипное М.: Информационно-издательский дом "Филинъ", 1998. - 608с.

14. Браверкман Э.М., Мучин И.Б. Структурные методы обработки эмпирических данных. М.: Наука, 1983. 464с.

15. Вадюнина А.Ф., Корчагина З.А. Методы исследований физических св-в почв. М., Агропромиздат, 1986. 416с.

16. П.Васильев Ф.П. // Численные методы решения экстремальных задач. М.: Наука. 1980. 520с.

17. Воробьев Г.Т., Чумаченко И.Н., Маркина З.Н., Курганов А.А., Прудников П.В., Кошелев И.А.Почвенное плодородие и радионуклиды.- М.: НИА Природа, 2002. 356с.

18. Воробьева JI.A., Бардадын М.А., Резунов А.А. Влияние уровня плодородия почвы и минеральных удобрений на содержание и коэффициент накопления137

19. Cs в сельскохозяйственных культурах // сб. матер. Международной научно-практической конф. «Производство экологически безопасной продукции растениеводства и животноводства». Брянск. 2004. С. 46-49.

20. Гигиенические требования к безопасности и пищевой ценности пищевых продуктов. Санитарно-эпидемиологические правила и нормы СанПиН 2.3.2.1078-01. М.: Минздрав РФ, 2002. 164с.

21. Горина Л.И. Накопление радиоцезия сельскохозяйственными культурами в зависимости от свойств почв и биологических особенностей растений: Автореферат. дис. канд. наук. М., 1976. - 17с.

22. Гулякин И.В., Юдинцева Е.В., Жигарева Т.Л., Сидорова Е.Д. Поступление 90Sr в растения в зависимости от применения минеральных удобрений // Агрохимия 1978. № 4. С. 112-118.

23. Гулякин И.В., Юдинцева У.В., Горина Л.И. Накопление 137Cs в урожае в зависимости от видовых особенностей растений // Агрохимия 1975. № 7. С. 121129.

24. Гулякин Н.В., ЮдинцеваЕ.В. // Докл. ТСХА. 1974. Вып. 203. С. 169-183.

25. Гулякин Н.В., Юдинцева Е.В. Сельскохозяйственная радиобиология М., "Колос" 1973. 272с.

26. Гулякин Н.В., Юдинцева Е.В., Макаревич К.И. // Агрохимия. 1971. № 4. С. 85-92.1. Qfi 177

27. Демин В,А. Накопление Sr и Cs в урожае основных овощных культур: Ав-тореф. Дисс. Кандю наук. М., 1968 - 17с.

28. Дергунов И.ДФ., Мороз В.Д., Рябова Г.В. // Пововедение. 1982. № 5. С. 22-25.

29. Зубарева И.Ф., Фрид A.C. Изучение влияния свойств почвы на поглощение 90Sr пшеницей с использованием методов математической статистики // Агрохимия. 1974. - №6. - С 115 -188.

30. Иванов С.Н., Шагалова Э.Д., Шифрина С.С. // Почвоведение. 1976. № 12. С. 110-116.

31. Ивахненко А.Г. Долгосрочное прогнозирование и управление сложными системами. Киев: Техника, 1975. - 311с.

32. Ивахненко А.Г. Индивидуальный метод самоорганизации моделей сложных систем. Киев: Наукова думка, 1975 - 296с.

33. Ивахненко А.Г., Юрачковский Ю.П. Моделирование сложных систем по экс-перементальным данным. М.: Радио и связь, 1987. - 120с.

34. Ильин М.И., Перепелятников Г.П., Пристер Б.С. Влияние коренного улучшения естественных лугов Полесья Украины на переход радиоцезия из почвы в травостой // Агрохимия 1991. № 1. С. 101-105.

35. Ильина Г.В., Рыдский С.Г. Изучение поглощения радиоактивных продуктов деления полевыми культурами // Вестник МГУ. Биол., почвоведю 1965.-№ 1. - С. 42-52.

36. Клечковский В.М. О поведении радиоактивных продуктов деления в почвах, и их поступлении в растения и накоплении в урожае. Предпринт. - М.: АН СССР, 1956. - 178 с.

37. Клечковский В.М., Петербурский A.B. Агрохимия. М.: Колос, 1964.

38. Клечковский В.М., Федоров Е.А., Архипов Н.П., Романов Г.Н., Алексахин P.M. Февралева JI.T. Закономерности почвенного и аэрального поступления радиоактивного стронция в сельскохозяйственные растения // Почвоведение. 1973. №5. С. 38-47.

39. Ковда В.А, Биогеохимия почвенного покрова. М.: Наука, 1985. - 363с.

40. Корнеев H.A., Сироткин А.Н., Корнеева Н.В. Снижение радиоактивности в растениях и продуктах животноводства. М.: Колос, 1977. - 208с.

41. Корнеева Н.В.ДСорнеев H.A., Алексахин P.M. О накоплении стабильных и радиоактивных изотопов кальция и стронция из почвы разными видами и сортами яровой пшеницы // Агрохимия. 1974. - № 11. - С. 96-101.

42. Крамер Г. Математические методы статистики. М.: Мир, 1975. 648с.

43. Круглов C.B. Физико-химические аспекты загрязнения сельскохозяйственных угодий в результате радиационной аварии и миграция радионуклидов в системе почва растение: На прим. аварии на ЧАЭС: Дис. д-ра биол. наук. Обнинск, 1997. - 301с.

44. Круглов C.B., Васильва H.A., Куринов А,Д., Алексахин P.M. Распределение радионуклидов чернобыльских выпадений по фракциям гранулометрического состава дерново-подзолистых почв//Почвоведение. 1995. № 5. С. 551-557.

45. Кузин A.M. Структурно-метаболическая теория в радиобиологии. М.: Наука, 1986.-284с.

46. Лурье A.A. Словарь терминов и понятий по радиологии и радиоэкологии. М.: Изд-во МСХА, 2000 г., 24 с.

47. Лурье И.К., Кошелева Н.Е., Михайлов Д.И. Основные концепции организации и использования баз данных для почвенных исследований / Экспериментальная информация в почвоведении: теория и пути стандартизации. М. Изд-во МГУ, 2005.-С. 28-43.

48. Макушкин A.B., Федоров Е.А. Размеры накоплений 90Sr полевыми культурами при длительном возделывании в условиях севооборота // Агрохимия. -1977.-№9.-С. 102-107.

49. Моисеев И. Т., Тихомиров Ф.А., Рерих Л.А. О действии и последствии соединений кальция и органического вещества на поступление 90Sr в урожай культур //Агрохимия 1978. № 7. С. 119-125.

50. Моисеев И. Т., Тихомиров Ф.А., Рерих Л.А. // Агрохимия, 1982, № 2, С. 43-56

51. Моисеев И.Т„ Тихомиров Ф.А., Рерих Л.А. Влияние сортовых особенностейпшеницы и гороха на накопление Cs и К в урожае // Вестник МГУ. Серия почвоведение. 1977. - № 3. - С. 105-109.

52. Моисеев И.Т. Предисловие к книге Нейлор И. "Машинные имитационные эксперименты с моделями экологических систем" М.: Мир, 1975. С.5-8.

53. Моисеев И.Т., Рерих Л.А. // Агрохимия. 1984. № 12. С. 95-98.

54. Моисеев И.Т., Тихомиров Ф.А., Рерих Л.А. // Агрохимия. 1984. № 12. С. 9598.

55. Нейлор Т. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем. М., Мир, 1975, 502 с.

56. Нейронные сети. STATISTICA Neural Networks: Пер. с анл. М.: Горячая линия - Телком. 2001.- 182с.620 дум Ю. Основы экологии. М.: Мир, 1974. - 740с.

57. Орлов Д.С. Химия почв. М.: Изд-во МГУ, 1992. 400с.

58. Основы сельскохозяйственной радиологии / Пристер Б.С., Лощилов H.A., Немец О.Ф., Поярков В.А. Киев: Урожай, 1988. - 256с.

59. Павлоцкая Ф.И., Арнаутов Г.Н., БлохинаМ.И. //Почвоведение. 1972. № 1. С. 60-66.

60. Павлоцкая Ф.И., Сальников В.Г., Моисеев И.Т. К вопросу о механизме влияния извести и торфа на поступление 90Sr в растения. М.: Атомиздат, 1976. -12с.

61. Павлоцкая Ф.И., Тюрюканова Э.Б. О влиянии природных условий на содержание и распределение 90Sr в почвенном покрове//Атомная энергия. 1967. -№9.-С.12-13.

62. Павлоцкая Ф.И., Тюрюканова Э.Б., Бабичева Е.В., Баранов В.И. // Радиоактивность почв и методы ее определения. М.: Наука, 1966 С. 174-194.

63. Павлоцкая Ф.И., Тюрюканова Э.Б., Баранова В.И. // Глобальное распределение радиоактивного 90Sr по земной поверхности. М.; 1970. - 158с.

64. Поведение радиоактивных изотопов в системе почва раствор / Тимофеев-Ресовский Н.В., Титлянова A.A., Тимофеева Н.А.и др. // Радиоактивностьпочв и методы ее определения. М.: Наука, 1966. - С. 46-80.

65. Поляков В.М. Радиоэкология и дезактивация почв М.: Атомиздат, 1970. 304с.

66. Поляков Ю.А. //Коллоид. Журн. 1959. Т. 21. № 2. С.221-225.

67. Почвоведение / Под ред. Кауричев И.С.- 4-е изд., перераб. и доп.-М.: Агро-промиздат, 1989. 719с.

68. Почвоведение / Под ред. Ковды В.А., Розанова Б.Г. М.: Высш. шк., 1988. - Ч. 1 - 400с., Ч. 2. - 368с.

69. Пристер Б.С., Лощилов H.A., Немец О.Ф., Поярков В.А. Основы сельскохозяйственной радиологии. Киев.: Наука, 1991. - 472с.

70. Пристер Б.С., Омельяненко Н.П., Перепелятникова Л.В. Миграция радионуклидов в почве и переход их в растения в зоне аварии Чернобыльской АЭС // Почвоведение. 1990. №10. С.51-60

71. Пристер Б.С., Перепелятникова Л.В., Дугинов В.И., Хомутинин Ю.В. Основные факторы определяющие поведение радионуклидов в системе почва-растение / Сборник науч. тр. под. ред. H.A. Лощилова Киев. 1992 С. 108-117.

72. Прохоров В.М. Миграция радиоактивных загрязнений в почвах. Физико-химические механизмы и моделирование / Под ред. Алексахина P.M. М.: Энергоиздат, 1981. - 98с.

73. Прохоров В.М. О диффузии 90Sr в почве и песке// Радиохимия, 1962, т. 4. -№2.-С. 205.

74. Радиоактивность и пища человека / Под ред. Расселла P.C. Пер. с англ. М.: Атомиздат, 1971. - 375 с.

75. Радиоэкология орошаемого земледелия / Алексахин P.M. Буфатин, О.И., Маликов В.Г. И др.; Под ред. Алексахина P.M. М.: Энергоатомиздат, 1985. 224 с.

76. Рерих Л.А. Агрохимические аспекты поведения 137Cs в системе почва сельскохозяйственный растения: Автореф. дисс. канд. наук. - М., 1982 - 24 с.

77. Роберт Каллан Основные концепции нейронных сетей. : Пер. с англ. М. : Издательский дом "Вильяме". 2003. - 233с.

78. Самсонова В.П. Статистические методы в почвоведении / Экспериментальная информация в почвоведении: теория и пути стандартизации. М.: Изд-во МГУ, 2005.-С. 85 95.

79. Санжарова Н.И., Фесенко C.B., Алексахин P.M Динамика биологической доступности 137Cs в системе почва-растение после аварии на Чернобыльской АЭС // Докл. РАСХН. 1994. № 4. С. 564-566.137

80. Санжарова Н.И., Фесенко C.B. Некоторые итоги изучения миграции Cs в агроэкосистемах после аварии на Чернобыльской АЭС.

81. Сельское хозяйство, ионизирующие излучения и охрана окружающей среды Под ред. P.M. Алексахина. М. 2002. - 295с.

82. Сельскохозяйственная радиология: учебник для вузов / А.Д. Фокин, A.A. Лурье, С.П. Торшин. М.: Дрофа, 2005. - 367с.

83. Сельскохозяйственная радиоэкология. Под ред. P.M. Алексахина и H.A. Корнеева, М., Экология, 1991, 397с.

84. Справочник агронома Нечерноземной зоны / Под ред. Г.В. Гуляева. 3-е изд., доп. и перераб. - М.: Агропромиздат. 1990. - 575с.

85. Теория Статистики: Учебник / Под ред. Громыко Г.Л. Т11 М.:ИНФРА-М, 2000.414 с.

86. Торшин С.П., Смолина Г.А., Пельцер A.C. Практикум по сельскохозяйственной радиологии / Под ред. Фокина А.Д. М.: Изд-во МСХА. 2001. 84с.

87. Тюрюканова Э.Б. Накопление 90Sr в почве // Труды Ин-та эксперим. метеорологии, 1970., вып. 21. С. 74 - 75.

88. Тюрюканова Э.Б. Экология 90Sr в почвах (ланшафтно-геохимические аспекты). М., Атомиздат, 1976,128 с.

89. Федоров В.Д., Гильманов Т.Г. Экология. М.: Изд-во МГУ, 1980. 464 с.

90. Фесенко C.B., Санжарова Н.И., Лисянский К.Б., Алексахин P.M. Динамика147снижения коэффициентов перехода Cs в сельскохозяйственные растения после аварии на чернобыльской АЭС. Радиационная биология. Радиоэкология. Т. 38, вып. 2, С. 256-273.

91. Фирсаков С.К. Накопление 90Sr луговыми травами при аэрозольном и почвенном поступлении радионуклида: Автореф. дисс. канд. наук. М., 1974. 16с.

92. Фирсакова С.К. Тимофеев С.Ф. и др. Накопление 90Sr полевыми культурами в условиях радиоактивного загрязнения сельскохозяйственных угодий // Радиационная биология. Радиоэкология. 2002. том 42. № 3. С. 345-351.

93. Халафян A.A. Статистический анализ данных. Statistica 6.0: Учеб. пособие / Краснодар: КубГУ, 2003. 192с.

94. Харман Г. Современный факторный анализ. М.: Статистика, 1972.

95. Юдинцева Е.В., Гулякин И.В. Агрохимия радиоактивных изотопов стронция и цезия. М., Атомиздат, 1968. 472с.

96. Юдинцева Е.В., Гулякин И.В. Фоломкина З.М. Поступление в растения 90Sr1 'jnи Cs в зависимости от сорбции их механическими фракциями почв //Агрохимия, 1981 №8, с. 86 93.

97. Agapkina G.I., Tihomirov F.A., Shcheheglov A.I. // J. Environ. Radioactivity. 1995. V. 29. №3. P. 257-269.

98. Alexakhin R.M. Countermeasures in agricultural production as an effective means of mitigating the radiological consequences of the Chernobyl accident // Sei. Total Environ. 1993. V. 137. P. 9-20.

99. Bachuber H,Bunzl K., Schimmac K. // Nucl. Technol. 1982. V. 59. № 2. P. 291301.

100. Bishop, C. (1995). Neural Networks for Pattern Recognition. Oxford: University Press.

101. Bouland, H. and Kamp, Y. (1988). Auto-association by multilayer perceptrons and singular value decomposition. Biological Cybernetics 59, 291-294.

102. Claus B. // Radiat. Environ. Biophysics. 1990. V. 29. № 3. P. 241-245.

103. Cooley, W. W., & Lohnes, P. R. (1971). Multivariate data analysis. New York: Wiley.

104. De Datta S.K., Franklin F.L., Himes F.L. // Soil Science. 1967. V. 103. № 1. P. 47-55.

105. Fausett, L. (1994). Fundamentals of Neural Networks. New York: Prentice Hall.

106. Fesenko S.V.; Alexakhin R.M.; Spiridonov S.I. and Sanzharova N.I. // Radiation Protection Dosimetry, 1995, 60, № 2, p. 155-166

107. Frissel M. An update of the recommended soil-to-plant transfer factor of Sr-90, Cs-137 and transuranic. In: Report of IUR Working Group meeting on soil-to-plan transfer factors. Madrid, 1992, pp. 16-25.

108. Harman, H. H. (1967). Modern factor analysis. Chicago: University of Chicago Press.

109. Haykin, S. (1994). Neural Networks: A Comprehensive Foundation. New York: Macmillan College Publishing.

110. IAEA Hadbook of parameter value for the prediction of radionuclide transfer in temperate enviroments. Technical Report Series №. 364. International Atomic Energy Agency, Vienna. 1994, 74p.

111. Keren R., OTonnor G.A. // Soil Science. 1983. V.135. № 5. P. 308-315.

112. Kim, I. O., & Mueller, C. W. (1978a). Factor analysis: Statistical methods and practical issues. Beverly Hills, CA: Sage Publications.

113. Kim, J. O., & Mueller, C. W. (1978b). Introduction to factor analysis: What it is and how to do it. Beverly Hills, CA: Sage Publications.

114. Kohonen, T. (1982). Self-organized formation of topologically correct featuremaps. Biological Cybernetics, 43, 59-69.

115. Lawley, D. N., & Maxwell, A. E. (1971). Factor analysis as a statistical method (2nd. ed.). London: Butterworth & Company.

116. Lawley, D. N., & Maxwell, A. E. (1971). Factor analysis as a statistical method. New York: American Elsevier.

117. Lindeman, R. H., Merenda, P. F., & Gold, R. (1980). Introduction to bivariate and multivariate analysis. New York: Scott, Foresman, & Co.

118. Middleton L .J., Squire H.M. Further studies of radioactive strontium and caesium in agricultural crops after direct contamination // Intern. Radiat. Biol., 1963, v. 6, No 6, p. 549.

119. Morrison, D. (1967). Multivariate statistical methods. New York: McGraw-Hill.

120. Mulaik, S. A. (1972). The foundations offactor analysis. New York: McGraw Hill.

121. Patterson, D. (1996). Artificial Neural Networks. Singapore: Prentice Hall.

122. Pearson, E. S., and Hartley, H. O. (1972). Biometrika tables for statisticians, Vol II. Cambridge: Cambridge University Press.

123. Pearson, K., (Ed.). (1968). Tables of incomplete beta functions (2nd ed.). Cambridge, MA: Cambridge University Press.

124. Presentation of the RESSAC program. Ressac Note No 2/90, Ressac 19/04/90.

125. Rumelhart, D.E., Hinton, G.E. and Williams, R.J. (1986). Learning internal representations by error propagation. In D.E. Rumelhart, J.L. McClelland (Eds.), Parallel Distributed Processing, Vol 1. Cambridge, MA: MIT Press.

126. Schuller P., Handl T., Trumper P. Dependence of the Cs-137 soil-to-plant transfer factors on soil parameters // Health Phys., 1988, v. 5, No 3.

127. Stevens, J. (1986). Applied multivariate statistics for the social sciences.1. Hillsdale, NJ: Erlbaum.

128. United Nations Scientific Committee on the Effects of Atomic Radiation. Sources and Biological Effects. United Nations, New York. 1988, 497p.

129. Zhu Y-G and Smolders E. Plant uptake of radiocaesium: a review of mechanisms, regulation and application. Journal of Experimental Botany 51(351): 16351645.

Информация о работе

Мошаров, Олег Владимирович
кандидата биологических наук
Москва, 2006
ВАК 03.00.01

Диссертация

Прогнозирование накопления долгоживущих радионуклидов в сельскохозяйственных растениях - тема диссертации по биологии, скачайте бесплатно

Автореферат

Похожие работы