Математическое моделирование в системе экологического фитомониторинга Донбасса
DOI:
https://doi.org/10.5281/Ключевые слова:
математическое моделирование, экология, фитоиндикация, мониторинг, ДонбассПоддерживающие организации
Аннотация
В рамках сформированной Программы развития регионального научно-образовательного математического центра «Азово-Черноморский математический центр» по разделу математического моделирования в задачах экологии предложена рабочая схема реализации аналитического эксперимента в следующих направлениях: 1) нелинейные процессы в биогеоценологии и оценки устойчивости региональных экосистем – степные, лесостепные, охраняемые, урбанизированные биотопы; параметры состояния локальных техногенных экосистем по данным фитомониторинга; 2) системы выявления экологического риска и трансформации природных сред – ключевые индикаторы, квантификация, фитоиндикационный мониторинг; 3) способы описания закономерностей развития и прогнозирования
экосистем по геостратегическому картографированию – визуализация, прогнозные сценарии, определение точек эффективной антропогенной коррекции. Варианты моделей: морфогенетическая, маркерная (индикационная), квантификационная (мониторинговая), популяционная (демографическая), транспортная, трансграничная (миграционно-воздушная, миграционно-водная, фитосорбционная колонка). Используются принципы геостратегического картографирования и визуализаций, краткосрочных тенденциозных прогнозов по состоянию природных систем.
Скачивания
Библиографические ссылки
1. Александрова Е. Ю., Милякова Л. В. Методы экологических исследований.
Мурманск : Мурманский арктический государственный университет, 2021. 109 с.
2. Алемасова А. С., Сафонов А. И. Тяжелые металлы в фитосубстратах – индикаторы
антропогенного загрязнения воздуха в промышленном регионе // Лесной вестник. Forestry
Bulletin. 2022. Т. 26, № 6. С. 5–13. https://doi.org/10.18698/2542-1468-2022-6-5-13
3. Афонин А. Н., Соколова Ю. В., Бардаков Н. Н., Сахаров И. О. Дешифрирование
растительности северо-западного Приладожья по космической съемке высокого разрешения
с использованием ординации по комплексу морфолого-физиологических показателей //
Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. Т. 15, № 1.
С. 147–156. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2018-15-1-147-156
4. Беспалова С. В., Горецкий О. С., Рева М. В., Прокопенко Е. В., Сафонов А. И.
Аспекты изучения биоразнообразия в Центральном Донбассе: инвентаризация, оценка
природных сред, регистрация антропогенных трансформаций // Степная Евразия –
устойчивое развитие. Ростов-на-Дону : ЮФУ, 2022. С. 179–181.
5. Беспалова С. В., Романчук С. М., Чуфицкий С. В., Перебейнос В. В., Готин Б. А.
Интегральная оценка антропогенной нагрузки на реку Кальмиус методом флуориметрии //
Сб. науч. тр. VI съезда биофизиков России. Сочи: ООО Полиграфическое объединение
«Плехановец», 2019. Т. 2. С. 331.
6. Беспалова С. В., Романчук С. М., Чуфицкий С. В., Сергеева Е. С. Концепция
распределенного автоматизированного биомониторинга для Донбасса // Донецкие чтения
2016. Образование, наука и вызовы современности. Донецк : ЮФУ, 2016. Т. 2. С. 244–247.
7. Бузук Г. Н. Фитоиндикация с применением экологических шкал и регрессионного
анализа: сравнение методик расчета // Вестник фармации. 2018. № 4 (82). С. 38–43.
8. Гермонова Е. А. Анализ ботанико-экологической информации по геолокации в
промышленном Донбассе // Донецкие чтения 2019 : образование, наука, инновации, культура
и вызовы современности. Донецк : ДонНУ, 2019. Т. 2. С. 202–204.
9. Епифанов А. В. Квотирование нагрузки на водные объекты на основе
математического моделирования // Математические методы и модели в
высокотехнологичном производстве. СПб. : СПбГУАП, 2021. С. 181–182.
10. Епринцев С. А., Куролап С. А., Клепиков О. В., Шекоян С. В. Мониторинг
растительного покрова урбанизированных территорий по материалам дистанционного
зондирования Земли // Донецкие чтения 2021: образование, наука, инновации, культура и
вызовы современности. Донецк : ДонНУ, 2021. Т. 3. С. 74–77.
11. Жильникова Н. А., Шишкин А. И., Епифанов А. В., Епифанова М. А. Алгоритм
управления перераспределением техногенной нагрузки для территориальных природно-
технических комплексов на основе геоинформационных систем // Информационно-
управляющие системы. 2017. № 1 (86). С. 93–101. https://doi.org/10.15217/issnl684-
8853.2017.1.93
12. Куролап С. А., Клепиков О. В., Прожорина Т. И., Клевцова М. А., Акимов Л. М.,
Епринцев С. А., Сарычев Д. В., Кондауров Р. А., Чубирко М. И., Лунева Е. А., Кузмичев М. К.,
Седых В. А., Суханов П. А., Акимов Е. Л., Преснякова Ю. А., Попова Л. В.
Урбоэкодиагностика промышленных городов Центрального Черноземья : монография.
Воронеж : Цифровая полиграфия, 2022. 255 с.
13. Ризниченко Г. Ю. Математическое моделирование биологических процессов.
Модели в биофизике и экологии : учебное пособие. М. : Юрайт, 2020. 181 с.
14. Родина Л. И., Соловьева Н. А., Федоров Д. Л. Математическое моделирование в
биологии: теория, примеры, задачи. Ижевск : Издательский дом «Удмуртский университет»,
2018. 74 с.
15. Рубин А. Б., Ризниченко Г. Ю. Математические методы в биологии и экологии.
Биофизическая динамика продукционных процессов : учебник. 3-е изд., пер. и доп. М. :
Юрайт, 2019. Ч. 2. 185 с.
16. Сафонов А. И. Экспертиза промышленных предприятий Донбасса по состоянию
фитокомпонентов // Проблемы экологии и охраны природы техногенного региона. 2019.
№ 1–2. С. 35–43.
17. Сафонов А. И. Опорные разработки в рамках тематического направления по
ботанике антропотехногенеза (2022 г.) // Донецкие чтения 2022: образование, наука,
инновации, культура и вызовы современности. Донецк : ДонНУ, 2022. Т. 3. С. 113.
18. Сафонов А. И., Глухов А. З. Фитомониторинг в техногенно трансформированной
среде: методология и практика // Экосистемы. 2021 а. № 28. С. 16–28.
19. Сафонов А. И., Глухов А. З. Эмпирические критерии фитомониторинга техногенной
нагрузки в Донбассе // Экобиотех. 2021 б. Т. 4, № 3. С. 195–202. https://doi.org/10.31163/2618-
964X-2021-4-3-195-202.
20. Смирнов В. Э. Функциональная классификация растений методами многомерной
статистики // Математическая биология и биоинформатика. 2007. Т. 2, № 1. С. 1–17.
21. Domnina Е. А., Adamovich T. А., Timonov A. S., Ashikhmina T. Ya. Thematic
interpretation of high-resolution satellite images of vegetation based on field research data //
Theoretical and Applied Ecology. 2020. N 3. P. 41–45. https://doi.org/10.25750/1995-4301-2020-3-
041-045
22. Konovalov I. B., Golovushkin N. A., Beekmann M., Andreae M. O. Insights into the aging
of biomass burning aerosol from satellite observations and 3D atmospheric modeling: Evolution of
the aerosol optical properties in Siberian wildfire plumes // Atmospheric Chemistry and Physics.
2021. Vol. 21, N 1. P. 357–392. https://doi.org/10.5194/acp-21-357-2021
23. Krutskikh N. Modelling the structure of terrestrial landscapes in urban areas //
Quaestiones Geographicae. 2021. Vol. 40, N 1. P. 39–49. https://doi.org/10.2478/quageo-2021-
0003
24. Kuznetsov I., Panidi E., Kikin P., Kolesnikov A., Korovka V., Galkin V. Issues of
geographic information systems and thematic mapping application to analysis of epidemiological
situation in large cities // International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and
Spatial Information Sciences. 2021. Vol. 43. P. 287–292. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-
XLIII-B4-2021-287-2021
25. Makarova M. V., Alberti C., Ionov D. V., Hase F., Foka S. Ch., Virolainen Y. A.,
Kostsov V.S., Poberovskii A. V., Timofeyev Y. M., Volkova K. A., Zaitsev N. A., Biryukov E. Y.,
Osipov S. I., Polyakov A. V., Imhasin H. Kh., Mikhailov E. F., Blumenstock T., Warneke T.,
Frey M., Makarov B. K. Emission monitoring mobile experiment (EMME): an overview and first
results of the St. Petersburg megacity campaign 2019 // Atmospheric Measurement Techniques.
2021. Vol. 14, N 2. P. 1047–1073. https://doi.org/10.5194/amt-14-1047-2021
26. Myshko R. A., Kurakina N. I. GIS for assessment and modeling air pollution by industrial
facilities // Proceedings of the 2021 IEEE. 2021. P. 1789–1802.
https://doi.org/10.1109/ElConRus51938.2021.9396270
27. Petrunina N. S., Lebedeva S. D., Karpova E. A., Ermakov V. V. Biogeochemical
monitoring of natural-man-made anomalies: role of Cryptogamous plants. Biogeochemistry and
Geochemical Ecology. M. : Publ. GUN NPC TMG MZ RF, 2001. P. 169–176.
28. Perlman J., Hijmans R. J., Horwath W. R. Modelling agricultural nitrous oxide emissions
for large regions // Environmental Modelling & Software. 2013. Vol. 48. P. 183–192.
https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2013.07.002
29. Salugin A. N., Vlasenko M. V., Kulik A. K., Pleskachev Yu. N. Modeling of ecosystem
dynamics: nonlinearity and synergetics // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science.
IOP Publishing Ltd, 2019. P. 012003. https://doi.org/10.1088/1755-1315/341/1/012003
30. Stepanova V. I., Trofimetz L. N., Saraeva A. M., Tyapkina A. P., Chaadaeva N. N.,
Alexandrova A. P. Ecological and economic interpretation of the soil map constructed by the
method of plastic of relief // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 2021.
P. 012128. https://doi.org/10.1088/1755-1315/659/1/012128
31. Yeprintsev S., Kurolap S., Klepikov O., Shekoyan S. Assessment of the impact of
technogenic air pollution on the social processes of large urbanized regions // E3S Web of
Conferences, 2020. P. 03009. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202021503009
32. Zhuravleva T. B., Nasrtdinov I. M., Konovalov I. B., Golovushkin N. A., Beekmann M.
Impact of the atmospheric photochemical evolution of the organic component of biomass burning
aerosol on its radiative forcing efficiency: A box model analysis // Atmosphere. 2021. Vol. 12,
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.
Статьи журнала «Проблемы экологии и охраны природы техногенного региона» находятся в открытом доступе и распространяются в соответствии с условиями Лицензионного Договора с Донецким Государственным университетом, который бесплатно предоставляет авторам неограниченное распространение и самостоятельное архивирование.
