Дискретный анализ пространственно-временной изменчивости геосистем Байкальской Сибири

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Теоретически и статистически исследована дискретная пространственно-временная изменчивость характеристик геосистем регионального уровня (геомов) территории Байкальской Сибири. Использовались понятия и уравнения единой квантовой теории, направленной на дробное описание процессов и явлений в терминах функционального состояния геомов в гильбертовом пространстве суперпозиции функций высотного распределения геосистем. Частотные распределения по градациям высоты определялись на основе совмещения электронной карты геомов и цифровой модели рельефа. Геомы различаются по модальным значениям высоты, соответствующим их наибольшей встречаемости – оптимальным условиям существования на территории. Распределения преобразуются в показатели интегрированной опасности, которые статистически пересчитываются в информационные функции сквозной квантовой теории. Коэффициенты изменчивости этих функций по высоте местоположения квантуются, различаются по геомам, что подтверждается результатами теоретического анализа. Построена карта квантовых уровней пространственно-временной изменчивости геомов Байкальской Сибири и схема пространственно-временных переходов между квантовыми уровнями (геомами). Обосновываются методы прогнозирования динамики и эволюции геосистем и предлагаются новые процедуры расчета квантовой изменчивости временного и пространственного положения геомов.

Об авторах

А. К. Черкашин

Институт географии им. В.Б. Сочавы СО РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: akcherk@irnok.net
Россия, Иркутск

А. А. Фролов

Институт географии им. В.Б. Сочавы СО РАН

Email: f-v1984@mail.ru
Россия, Иркутск

Список литературы

  1. Байкальский регион: общество и природа. Атлас / Ред. А.Р. Батуев, Л.М. Корытный, В.М. Плюснин. М.: Паулсен, 2021. 320 с.
  2. Бакланов П.Я. Подходы и основные принципы структуризации географического пространства // Известия АН СССР. Сер. геогр. 2013. №5. С. 7–18.
  3. Виноградов Б.В. Космические методы изучения природной среды. М.: Мысль, 1976. 286 с.
  4. Виноградов Б.В., Черкашин А.К., Горнов А.Ю., Кулик К.Н. Динамический мониторинг деградации и восстановления пастбищ Черных Земель // Проблемы освоения пустынь. 1990. № 1. С. 10–19.
  5. Голубятников Л.Л., Денисенко Е.А. Модельные оценки влияния изменений климата на ареалы зональной растительности равнинных территорий России // Известия РАН. Сер. биолог. 2007. № 2. С. 212–228.
  6. Инсаров Г.Э., Борисова О.К., Корзухин М.Д., Кудеяров В.Н., Минин А.А., Ольчев А.В., Семенов С.М., Сирин А.А., Харук В.И. Природные экосистемы суши // Методы оценки последствий изменения климата для физических и биологических систем. М.: Росгидромет, 2012. С. 190–265.
  7. Коломыц Э.Г. Прогноз влияния глобальных изменений климата на ландшафтную структуру горной страны // Известия АН СССР. Сер. геогр. 1985. №1. С. 14–30.
  8. Коломыц Э.Г. Прогнозная оценка зональных ландшафтно-экологических условий в свете предстоящих глобальных изменений климата // География и природные ресурсы. 1999. №3. С. 5–13.
  9. Коломыц Э.Г. Региональная модель глобальных изменений природной среды. М.: Наука, 2003. 371 с.
  10. Коломыц Э.Г. Локальные механизмы глобальных изменений природных экосистем. М.: Наука, 2008. 427 с.
  11. Корниенко С.Г. Оценка трансформаций природных ландшафтов Тазовского полуострова по данным космической съемки // География и природные ресурсы. 2011. № 1. С. 67–73.
  12. Кулик К.Н. Агролесомелиоративное картографирование и фитоэкологическая оценка аридных ландшафтов. Волгоград: ВНИАЛМИ, 2004. 248 с.
  13. Ландшафты юга Восточной Сибири. Карта. М 1:1500000 / Ред. О.П. Космакова, В.С. Михеев. М.: ГУГК, 1977. 4 л.
  14. Назимова Д.И. Поликарпов Н.П. Возможен ли прогноз лесного покрова Сибири на XXI век? // Природа. 2001. №4. С. 55–62.
  15. Природные условия и естественные ресурсы СССР. Предбайкалье и Забайкалье / Отв. ред. В.С. Преображенский. М.: Наука, 1965. 492 с.
  16. Салугин А.Н., Кулик К.Н. Математические модели динамики и прогноза эволюции аридных экосистем. Волгоград: ВНИАЛМИ, 2006. 180 с.
  17. Сочава В.Б. Введение в учение о геосистемах. Новосибирск: Наука, 1978. 318 с.
  18. Фролов А.А. Прогнозное картографирование изменений ландшафтной структуры Прибайкалья при потеплении климата // Геодезия и картография. 2010. № 9. С. 27–32.
  19. Фролов А.А. Принципы прогнозирования геомной структуры Предбайкалья при изменении климата // География и природ. ресурсы. 2011. № 3. С. 133–141.
  20. Фролов А.А., Черкашин А.К. Клеточные автоматы – модели эволюционного картографирования ландшафтов юга Восточной Сибири // Информационные и математические технологии в науке и управлении. Часть I. Иркутск.: ИСЭ СО РАН, 2007. С. 231–239.
  21. Фролов А.А., Черкашин А.К. Эволюционное геоинформационное моделирование и картографирование // Геодезия и картография. 2009. № 6. С. 40–45.
  22. Хромых В.В., Хромых О.В. Использование ГИС-технологий для изучения динамики долинных ландшафтов (на примере долины Нижней Томи) // Вестник Томского гос. ун-та. 2007. № 300-1. С. 230–233.
  23. Черкашин А.К. Естественная классификация географических систем: модели представления знаний // Известия Иркутского государственного университета. Серия Науки о Земле. 2020. Т. 31. С. 69–87.
  24. Черкашин А.К. Иерархическая классификация географических систем // Известия Иркутского государственного университета. Сер. Науки о Земле. 2021. Т. 35. С. 125–153.
  25. Черкашин А.К. Предмет географических исследований: метатеоретический подход // Известия РГО. 2022. Т.154. №2. С.1–19.
  26. Черкашин А.К. Классификация геосистем: аксиоматический подход // Известия Иркутского государственного университета. Серия Науки о Земле. 2023. Т. 43. С. 102–126.
  27. Черкашин А.К. Квантовая география: задачи типизации, классификации и районирования // Известия Иркутского государственного университета. Серия Науки о Земле. 2024. Т. 47. С. 90–106.
  28. Черкашин А.К., Лесных С.И., Красноштанова Н.Е. Геоинформационный мониторинг и математическое моделирование развития пандемии коронавируса COVID-19 // Информационные и математические технологии в науке и управлении. 2021. № 1 (21). С. 17–35.
  29. Bittner T. Towards a Quantum Theory of Geographic Fields // 13th International Conference on Spatial Information Theory (COSIT 2017). Leibniz International Proceedings in Informatics. Schloss Dagstuhl – Leibniz-Zentrumfür Informatik, Dagstuhl Publishing. 2017. Article No. 5. P. 5:1–5:14.
  30. Bittner T. Is there a quantum geography? // Tambassi, T. (eds), The Philosophy of GIS / Springer Geography. Springer Nature Switzerland AG. 2019. P. 209–239.
  31. Cherkashin A.K. Polysystem Modelling of Geographical Processes and Phenomena in Nature and Society. Mathematical modelling of natural phenomena. 2009. Vol. 4. No. 5. P. 4–20.
  32. Cherkashin A.K., Lobycheva I.Yu. Earth Science Theoretical Models for Quantitative Analysis of Global Spatial Data // Geography and Natural Resources. 2020. Vol. 41. No. 2. P. 123–132.
  33. Elliott H.M. The Structure and Evolution of the Geographic System: а Study in Cultural Change. The University of Oklahoma, Ph.D. 1979. 455 p.
  34. Elliott H.M. Cardinal Place Geometry // Geographical Analysis. 1985. No.17. P. 16–35.
  35. Fischer M.M., Leung Y. (eds) Geo Computational Modelling: Techniques and Applications. Berlin, New York: Springer, 2001. 275 p.
  36. Gessler P.E., Moore I.D., Mckenzie N.J., Ryan P.J. Soil-landscape modelling and spatial prediction of soil attributes // International Journal of Geographical Information Science. 1995. Vol. 9. No 4. P. 421–432.
  37. Harrison S.P., Prentice I.C., Barboni D., Kohfeld K.E., Ni J., Sutra J.-P. Ecophysiological and bioclimatic foundations for a global plant functional classification // Journal of Vegetation Science. 2010. Vol. 21. No. 2. P. 300–317.
  38. Iliev B.Z. Fiber bundle formulation of nonrelativistic quantum mechanics // Journal of Physics A: Mathematical and General. 2001. Vol. 34(23). P.4887–4918.
  39. Mathian H., Sanders L. Spatio-temporal Approaches: Geographic Objects and Change Process. Wiley-ISTE. 2014. 176 p.
  40. Phillips J.D. Landscape Evolution: Landforms, Ecosystems, and Soils. Elsevier Science. 2021. 356 p.
  41. Shugart H.H., Crow T.R., Hett J.M. Forest succession models: a rational and methodology for modeling forest succession over large regions // Forest Science. 1973. Vol.19. No.3. P. 203–212.
  42. Vinogradov B.V., Cherkashin A.K., Gornov A.Yu., Kulik K.N. Dynamic monitoring of degradation and restoration of pastures in the Black Lands of Kalmykia // Problems of Desert Development. New York: Allerton Press, 1990. No.1. P. 7–14.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».