Применение принципов адаптивного моделирования морских экосистем к гидрохимическим наблюдениям в Севастопольской бухте

И. Е. Тимченко✉, Е. М. Игумнова, С. В. Свищев

Морской гидрофизический институт РАН, Севастополь, Россия

✉ e-mail: timchenko.syst.analysis@mhi-ras.ru

Аннотация

Введение. рогноз сценариев развития процессов в сложных морских экосистемах осу-ществляется путем создания динамической модели морской экосистемы. При этом возникает необходимость найти способ формализации схемы причинно-следственных связей (влияний), т. е. построить систему уравнений для переменных модели, связывающих между собой функции, представляющие моделируемые процессы.

Материалы и методы. Предложены методы моделирования процессов в морских экосистемах, основанные на системных принципах адаптивного баланса влияний и информационного единства моделей процессов и данных наблюдений над ними.

Анализ результатов. Показано, что применение этих принципов позволяет строить адаптивные модели с отрицательными обратными связями 1-го и 2-го порядков между пере-менными модели и скоростями их изменения. Эти модели обеспечивают автоматическую подстройку переменных модели морской экосистемы друг к другу и к внешним влияниям, сохраняя при этом материальные балансы реакций превращения веществ в морской среде. По результатам вычислительных экспериментов установлено, что адаптивные модели 2-го порядка имеют более высокую чувствительность к внешним воздействиям на экосистему и более высокую скорость адаптации к ним. Применение принципов адаптивного модели-рования проиллюстрировано на материалах гидрохимических наблюдений в Севастопольской бухте. Выполнен сравнительный анализ двух методов восстановления динамики концентрации нитритов по временным рядам наблюдений аммония и нитратов.

Обсуждение и заключение. Показано, что динамико-стохастическое уравнение дает существен-но более высокую точность восстановления ненаблюдаемого процесса концентрации нитритов по сравнению с методом нормированных отношений средних значений. Кроме того, точность восстановления возрастает с увеличением длины временных рядов наблюдений, используемых при построении их ковариационной матрицы.

Ключевые слова

адаптивное моделирование, адаптивный баланс влияний, морская экосис-тема, восстановление ненаблюдаемых процессов, коэффициенты влияний, ковариационная матрица, динамико-стохастическое уравнение, нитрификация, Севастопольская бухта

Благодарности

Постановка исследований выполнена в рамках государственного задания по теме № 0827-214-0010 «Комплексные междисциплинарные исследования океанических про-цессов, определяющих функционирование и эволюцию экосистем Черного и Азовского морей на основе современных методов контроля состояния морской среды и гридтехнологий». Разработка модели и вычислительные эксперименты проведены в рамках научного проекта РФФИ и Правительства Севастополя № 18-47-920001 «Исследование принципов построения адаптивных моделей эколого-экономических систем и цифровых информационных технологий для управления сценариями устойчивого развития природно-хозяйственных комплексов Севастопольского региона».

Для цитирования

Тимченко И. Е., Игумнова Е. М., Свищев С. В. Применение принципов адаптивного моделирования морских экосистем к гидрохимическим наблюдениям в Севастопольской бухте // Морской гидрофизический журнал. 2019. Т. 35, № 1. С. 70–84. EDN VVXRPM. doi:10.22449/0233-7584-2019-1-70-84

Timchenko, I.E., Igumnova, E.M. and Svishchev, S.V., 2019.Application of the Principles of the Marine Ecosystems’ Adaptive Modeling to the Hydrochemical Observations in the Sevastopol Bay. Physical Oceanography, 26(1), pp. 63-76. doi:10.22449/1573-160X-2019-1-63-76

DOI

10.22449/0233-7584-2019-1-70-84

Список литературы

  1. Bertalanffy von L. The History and Status of General Systems Theory // The Academy of Management Journal. 1972. Vol. 15, No. 4. P. 407−426. URL: http://www.perflensburg.se/Bertalanffy.pdf (date of access: 30.12.2018).
  2. Моисеев Н. Н., Александров В. В., Тарко А. М. Человек и биосфера : Опыт системного анализа и эксперименты с моделями. М. : Наука, 1985. 271 с.
  3. Long R. D., Charles A., Stephenson R. L. Key principles of marine ecosystem-based management // Marine Policy. 2015. Vol. 57. P. 53–60. http://dx.doi.org/10.1016/j.marpol.2015.01.013
  4. Тимченко И. Е., Игумнова Е. М., Тимченко И. И. Системный менеджмент и АВС-технологии устойчивого развития. Севастополь : ЭКОСИ-Гидрофизика, 2000. 225 с.
  5. Changes in the global value of ecosystem services / R. Costanza [et al.] // Global Environmental Change. 2014. Vol. 26. P. 152–158. http://dx.doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2014.04.002
  6. Kalman R. E. A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems // Journal of Basic Engineering. 1960. Vol. 82, iss. 1. P. 35–45. http://dx.doi.org/10.1115/1.3662552
  7. Adaptive Environmental Assessment and Management / C. S. Holling (ed.). Wiley IIASA. Chichester : John Wiley, 1978. 377 p. (International Series on Applied Systems Analysis, vol. 3). URL: http://pure.iiasa.ac.at/id/eprint/823/1/XB-78-103.pdf (date of access: 30.12.2018).
  8. Timchenko I. E. Stochastic Modeling of Ocean Dynamics / Transl. by E. T. Premuzic. Chur : Harwood Academic Publishers, 1984. 320 p.
  9. Holland J. H. Adaptation in Natural and Artificial Systems : an Introductory Analysis with Applications to Biology, Control, and Artificial Intelligence. Cambridge, Mass. : MIT Press, 1992. 211 p.
  10. Timchenko I. E., Igumnova E. M. Integrated Management of Economic-Ecological Sea-Land Systems // Physical Oceanography. 2005. Vol. 15, iss. 4. P. 247–263. https://doi.org/10.1007/s11110-005-0046-x
  11. Ivanov V. A., Igumnova E. M., Timchenko I. E. Coastal Zone Resources Management. K. : Academperiodika, 2012. 304 p.
  12. Timchenko I. E., Igumnova E. M., Timchenko I. I. Adaptive Balance Models for Environmental-Economic Systems. CreateSpace Independent Publishing Platform, 2016. 486 p.
  13. Mathematical Models in Biological Oceanography / Ed. T. Platt, K. H. Mann, R. E. Ulanowicz. Paris : The UNESCO Press, 1981. 157 p.
  14. Murray J. D. Mathematical Biology II: Spatial Models and Biomedical Applications. N.-Y. : Springer, 2008. 736 p.
  15. Fasham M. J. R., Ducklow H. W., McKelvie S. M. A nitrogen-based model of plankton dynamics in the oceanic mixed layer // Journal of Marine Research. 1990. Vol. 48, no. 3. P. 591–639. https://doi.org/10.1357/002224090784984678
  16. Forrester J. W. System Dynamics and the Lessons of 35 Years // The Systemic Basis of Policy Making in the 1990s / Ed. K. B. De Greene. Massachusetts : Sloan School of Management MIT, 1991. 35 p. URL: http://static.clexchange.org/ftp/documents/system-dynamics/SD1991-04SDandLessonsof35Years.pdf (date of access: 30.12.2018).
  17. Saaty T. L. Fundamentals of Decision Making and Priority Theory with the Analytic Hierarchy Process. Pittsburgh : RWS Publications, 2000. 478 p. (Analytic Hierarchy Process Series, Vol. 6).
  18. Свищев С. В. Адаптивное моделирование нитрификации в Севастопольской бухте // Экологическая безопасность прибрежной и шельфовой зон моря. Севастополь : МГИ, 2018. Вып. 2. С. 60–65. doi: 10.22449/2413-5577-2018-2-60-65

Скачать статью в PDF-формате