Simulation of degradation of pasture ecosystems of arid zone

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

New approaches to the study of succession dynamics are based on the original concept of system dynamics, which was used in the development of simulation models reflecting the dynamics of pasture ecosystems. The temporal dynamics of the soil and vegetation cover of the natural pastures of the Black Lands of Kalmykia reflects the degradation processes that are studied by simulation modeling. The processes of pasture degradation in the subarid belt of Southern Russia were described by ordinary differential equations. This concept is the basic one in the development of simulation models. The dynamics of changes in effective coatings for phytocenoses of pastures of Black Lands in the process of degradation was traced from the original pastures to complete desertification. Analytical solutions for various conditions of succession dynamics in the degradation of natural pasture lands are a convenient test for assessing the adequacy of simulation modeling. The initial time periods of space observations of effective coatings of phytocenoses were used to parametrize simulation models. The models are implemented in the AnyLogic simulation system. The model development process is based on visual programming using the graphical user interface. Information flows in the Anylogic environment are redistributed over time through a system of storage devices interconnected by an oriented graph of the model. A computational experiment demonstrating simulation results with different parameters was used for an indicative (qualitative) assessment of ecosystem sustainability. The results of analytical modeling using ordinary differential equations and simulation modeling showed a high identity. The study of the dynamics of pasture ecosystems using a variation experiment demonstrates the possibility of visual (cognitive) selection of the parameters of the model that determines the conditions of stationarity of pasture ecosystems. Studying the dynamics of successions of pasture phytocnoses by this method opens up new opportunities for solving problems of optimal use of biological resources and sustainability of pasture ecosystems.

About the authors

A. N Salugin

Federal Scientific Centre of Agroecology, Complex Melioration and Protective Afforestation of the Russian Academy of Sciences

Email: saluginan@mail.ru
400062, Volgograd, Universitetskij prosp., 97

References

  1. Логофет Д.О, Маслов А.А. Анализ мелкомасштабной динамики двух видов-доминантов в сосняке чернично-бруснично-долгомошном II. Неоднородная Марковская цепь и осредненные показатели // Журн. общ. биологии. 2018. Т. 79. № 2. С. 135-147.
  2. Логофет Д.О, Уланова Н.Г. От мониторинга популяции к математической модели: новая парадигма популяционного исследования // Журн. общ. биологии. 2021. Т. 82. № 4. С. 243-269. doi: 10.31857/ S0044459621040035.
  3. Куст Г.С., Андреева О.В., Лобковский В.А. Нейтральный баланс деградации земель - современный подход к исследованию засушливых регионов на национальном уровне // Аридные экосистемы. 2020. Т.26. № 2 (83). С. 3-9. doi: 10.1134/S2079096120020092.
  4. Касталевский Д.Ю. Основы имитационного моделирования и системного анализа в управлении. М.: Издательский дом "Дело", 2015. 496 с
  5. Pykh Y.A. Lyapunov-Meyer functions and distance measure from generalized Fisher's equations // IFAC- PapersOnLine. 2015. No. 48 (11). P. 115-119.
  6. Князева Е.Н., Курдюмов С.П. Основания синергетики. Режимы с обострением, самоорганизация, темпомиры. СПб.: Алетейя, 2002. 414 с.
  7. Добровольский Г.В. Тихий кризис планеты // Вестник РАН. 1997. Т. 4. №. 67. С. 313-320.
  8. Петропавловский Б.С, Варченко Л.И. Использование информационной статистики для изучения экологии растительности и динамических процессов растительного покрова земли // Сибирский экологический журнал. 2021. № 28 (3). С. 263-273. doi: 10.15372/ SEJ20210301.
  9. Черкашин А.К, Бибаева А.Ю. Натурные и дистанционные исследования и математическое моделирование горностепных экосистем на ландшафтной основе // Аридные экосистемы. 2020. Т. 26. № 4 (85). С. 108-115. doi: 10.24411/1993-3916-2+020-10125.
  10. Миркин Б.М., Наумова Л.Г., Соломещ А.И. Современная наука о растительности: учебник. М.: Логос, 2002. 264 с.
  11. Vlasenko M.V, Kulik A.K., Salugin A.N. Evaluation of the ecological status and loss of productivity of arid pasture ecosystems of the Sarpa lowland // Arid Ecosystems. 2019. No. 9 (4). P. 273-281. doi: 10.1134/ S2079096119040097.
  12. Салугин А.Н, Власенко М.В. Аналитическое моделирование деградации аридных пастбищ // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: Наука и высшее профессиональное образование. 2021. № 3 (63). С. 366-376. doi: 10.32786/2071-9485-2021-03-38.
  13. Виноградов Б.В. Основы ландшафтной экологии. М.: ГЕОС, 1998. 418 с.
  14. Салугин А.Н. Численное моделирование сукцессионных переходов в агроэкологии // Российская сельскохозяйственная наука. 2020. № 1. С. 62-65. doi: 10.31857/S2500-2627-2020-1-62-65.
  15. Salugin A.N., Vlasenko M.V. Mathematical models of the dynamic stability of arid pasture ecosystems in the south of Russia // Agronomy. 2022. No. 12 (6). P. 1448. URL: https://www.mdpi.com/2073-4395/12/6/(дата обращения: 10.03.2013). doi: 10.3390/agronomy12061448.
  16. Гусев А.П. Закономерности долговременной динамки локальных геосистем юго-востока Беларуси // Учёные записки Крымского федерального университета имени В. И. Вернадского. География. Геология. 2022. Т. 8 (74). № 2. С. 60-70.
  17. Обратный прогноз подтверждает вывод о жизнеспособности ценопопуляции растений / Д.О. Логофет, Е.С. Казанцева, И.Н. Белова и др. // Журн. общ. биологии. 2020. Т. 81. № 4. С. 257-271. doi: 10.31857/ S0044459620040041.
  18. Маслов А.А, Логофет Д.О. Совместная динамика популяций черники и брусники в заповедном послепожарном сосняке-зеленомошнике. Модель с осредненными вероятностями перехода // Журн. общ. биологии. 2020. Т. 81. № 4. С. 243-256. doi: 10.31857

Copyright (c) 2023 Russian Academy of Sciences

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies