CC BY
152
УДК 504.54
Вестник СПбГУ. Сер. 7. 2014. Вып. 4
В. В. Дмитриев, А. Н. Огурцов
ПОДХОДЫ К ИНТЕГРАЛЬНОЙ ОЦЕНКЕ И ГИС-КАРТОГРАФИРОВАНИЮ УСТОЙЧИВОСТИ И ЭКОЛОГИЧЕСКОГО БЛАГОПОЛУЧИЯ ГЕОСИСТЕМ. III. ИНТЕГРАЛЬНАЯ ОЦЕНКА УСТОЙЧИВОСТИ ПОЧВЫ И НАЗЕМНЫХ ГЕОСИСТЕМ1
Санкт-Петербургский государственный университет, Институт наук о Земле, Российская Федерация, 199034, Санкт-Петербург, Университетская наб., 7/9
Настоящая публикация является третьей публикацией в серии с данным названием. В ней рассматриваются вопросы построения моделей-классификаций неаддитивных свойств (устойчивости) почв и ландшафтов. Приводятся примеры моделей-классификаций интегральной оценки устойчивости почвы и ландшафта на основе существующей балльной оценочной системы. Авторы предлагают модели-классификации на основе интегрального показателя устойчивости, построенного на принципах АСПИД-методологии (анализ и синтез показателей при информационном дефиците). Библиогр. 22 назв. Табл. 8.
Ключевые слова: геосистема, интегральная оценка, неаддитивные свойства, устойчивость, модели-классификации.
APPROACHES TO ASSESSMENT AND GIS MAPPING OF SUSTAINABILITY AND ENVIRONMENTAL WELL-BEING OF GEOSYSTEMS. III. INTEGRATED ASSESSMENT OF THE SUSTAINABILITY OF SOIL AND TERRESTRIAL GEOSYSTEMS
V. V. Dmitriev, A. N. Ogurtsov
St. Petersburg State University, Institute of Earth Sciences, 7/9, Universitetskaya nab., St. Petersburg, 199034, Russian Federation
This publication is the third one in a series with this title. It discusses building models-classifications of non-additive properties (sustainability) of soils and landscapes. Examples of classification models for integrated sustainability assessment of soil and landscapes based on the current scoring system are given. The authors offer classification models on the basis of an integrated indicator of sustainability constructed on the principles of ASPID-methodology (Analysis and Synthesis of Parameters under Information Deficiency). Refs 22. Tables 8.
Keywords: geosystem, integrated assessment, non-additive properties, sustainability, models-classifications.
В предыдущих статьях [1, 2] нами были показаны необходимость и возможность решения задач об интегральной оценке состояния сложных систем в современных гео-исследованиях. Простые параметры и единичные оценки (прямые и косвенные) сложных систем, как правило, характеризуют химический и биологический состав, биомассу, мортмассу, численность, покрытие, фиксацию и трансформацию энергии,
1 Настоящая публикация является третьей публикацией в серии с данным названием. Сотрудниками НИЛ «Моделирования и диагностики геосистем» Института наук о Земле СПбГУ в Вестнике СПбГУ была также опубликована серия из пяти работ под общим названием «Многокритериальная оценка экологического состояния и устойчивости геосистем на основе метода сводных показателей» [6-10]. В этой серии как раз отсутствовали публикации по оценке устойчивости геосистем. В связи с тем, что методы оценки устойчивости, разработанные нами за прошедшие годы, внедрены в научные проекты, диссертационные работы, учебные пособия и учебные курсы кафедр гидрологии суши и физической географии и ландшафтного планирования СПбГУ, в данной серии публикаций нами обобщен практический опыт этих работ. Исследования по данной проблеме были частично поддержаны грантами РФФИ 11-05-00909-а; 13-05-00648-а; 14-05-00787-а.
круговорот вещества и др. и являются традиционными для геоэкологических исследований. Анализ системы начинается с анализа её простых параметров [3, 4].
Говоря о сложных параметрах, а также о комплексных, многокритериальных и интегральных оценках состояния сложной системы, традиционно подчеркивают, что между компонентами множества, образующего систему, существуют системообразующие связи и отношения, благодаря которым реализуется специфическое для системы единство. Такая система обладает общими функциями, интегральными свойствами и характеристиками, которыми не обладают ни составляющие ее компоненты, взятые по отдельности, ни их простая «арифметическая сумма». Иначе говоря, свойства системы в целом неаддитивны по отношению к свойствам ее элементов и подсистем. Существенным показателем внутренней целостности системы называют ее автономность, или относительную самостоятельность поведения и существования. По степени автономности систем можно судить об уровне и степени их относительной организованности и самоорганизованности. Сложные параметры сложных систем предлагалось объединить в несколько групп, отражающих главные свойства самих систем, такие, например, как сложность, устойчивость, целостность, благополучие и др. [3, 4].
Итак, для анализа состояния систем (экологическая регламентация, диагностика состояния) и их ответной реакции на воздействие (нормирование, экологическое нормирование) необходимо использовать кроме аддитивных характеристик и неаддитивные, среди которых в последнее время чаще других упоминаются интегра-тивность или целостность. В англоязычной литературе это синонимы и в сочетании с прилагательными «биологическая» или «экологическая» образуют «biological integrity» или «ecological integrity», а в русском языке часто переводятся как «биологическая целостность» или «экологическая целостность». Иногда так же называются группы характеристик, отражающих интегративные свойства сложных систем, то есть свойства, присущие системам в целом, а не каким-либо их компонентам («важным», «значимым», «ключевым», «слабым», «аддитивным» и др.).
В современных зарубежных исследованиях ключевыми понятиями являются биологическая оценка (Biological Assessment) и биологическая целостность (Biological Integrity). Биологическая оценка определяется как «состояние природного объекта, на основе биологических исследований и других прямых измерений для оценки состояния обитателей биоты» [5]. В биологических оценках состояние биоты определяют для различных уровней: структура, таксономический состав, состояние особей и биологические процессы, то есть используется так называемый интегрированный подход (иногда непрофессионально переводят как «интегральный», но этот подход не имеет ничего общего с интегральной оценкой, обсуждаемой в наших публикациях). Биологическую целостность (Biological Integrity) западные исследователи обычно определяют как «способность поддерживать сбалансированное, целостное и адаптивное состояние сообщества организмов, имеющих видовую структуру, разнообразие и функциональную организацию, сравнимую с естественными внутри определенного региона» [5]. В США используется термин «ecological integrity». Как основное понятие он фигурирует в американском экологическом законодательстве (Закон о чистой воде) и используется Агентством по охране окружающей среды Environmental Protection Agency (EPA).
Биологическая целостность на западе часто рассматривается как способ определения здоровья экосистемы, а «здоровье экосистемы», начиная с трудов Haskell et al.
(1991); Meyer (1997); Chessman (2002) [цит. по 5] в основном связывают с ее устойчивостью, и если устойчивость нарушена, то такая экосистема, по мнению исследователей, теряет свой исходный (здоровый) статус. Согласно Европейской Рамочной Водной Директивы (Water Framework Directive, WFD), интегральный подход (правильнее переводить интегрированный подход), развивающийся в Европе, основан на следующих принципах: 1 — совместное рассмотрение всех типов геосистем с учетом их взаимодействия; 2 — экосистемный подход к объектам, учитывающий как абиотическую, так и биотическую компоненту; 3 — учет и оценка взаимодействия всех типов природопользования, включая саму экосистему. В задачи этих исследований входит также выделение так называемых «экорегионов» Европы [5].
Нами под экологической оценкой понимается параметрическое определение состояний природной среды, обеспечивающих существование сообществ живых организмов, характерных для этих состояний в условиях естественного или антропогенного режимов их развития [5-10]. Такая оценка сводится к оценке химического, биологического состава и физических свойств природного объекта, обусловливающих устойчивое функционирование в нем конкретных сообществ живых организмов, сохранение определенного типа экологической сукцессии, или к оценке его пригодности для различных видов использования человеком (совмещение или не совмещение био- и антропоцентризма). При этом исследуются как свойства абиотической среды, так и параметры структуры и функционирования экосистем природного объекта в естественных и измененных условиях с целью их рационального использования, оптимальной эксплуатации для удовлетворения потребностей людей и жизни организмов. Возможны также оценки с позиций «экоцентризма» и «геоцентризма». Было показано, что устойчивость является лишь одним из параметров оценки экологического благополучия и что устойчивая экосистема может являться сильно антропогенно-трансформированной системой и в этом случае не может считаться благополучной [3, 11-13]. Нами рассмотрены также такие понятия как «норма состояния» и «норма воздействия», «экологическая регламентация» и «экологическое нормирование», «устойчивость» [3, 11, 14].
Как уже отмечалось нами в [1, 2], в основном, разработка различных методик оценки устойчивости базируется на индикаторном подходе и индексах состояния, устойчивости, а также моделях-классификациях, подавляющее большинство которых построено на балльном или балльно-индексном подходе. Ценность этих исследований в том, что в них выделяются основные параметры оценки устойчивости, предлагаются оценочные шкалы и иногда обозначается весомость отдельных критериев оценивания. Намного слабее развита индексология устойчивости. Редко предлагаются индексы устойчивости, для которых, как правило, отсутствуют оценочные шкалы или граничные значения между классами устойчивости. В [2] нами упоминалось, что балльно-индексные системы оценки, с одной стороны, содержат, как правило, хорошую базу оценочных (нумерических, квалиметрических) шкал, которые целесообразно использовать при многокритериальном и интегральном оценивании. С другой стороны, в балльно-индексных подходах эти шкалы, составляющие фундамент «экологической квалиметрии», не используются в явном виде. В них натуральным значениям характеристик ставится в соответствие определенное количество баллов, учитываемых на следующих этапах оценочных построений. При этом иногда случается, что одна и та же шкала у разных авторов характеризуется
разнонаправленностью связи i-го параметра с оцениваемым свойством: у одного автора это положительная связь, а у другого — отрицательная (нелинейность связи не обсуждается). В оценочных исследованиях устойчивости это происходит из-за того, что один автор оценивает адаптационную устойчивость, а другой — регене-рационную. Бывает и так, что в одной модели-классификации встречаются первый и второй типы устойчивости одновременно, но автор умышленно допускает или не поясняет причину и необходимость такого сочетания подходов. Поясним на примере. В оценке устойчивости водоема (водной экосистемы циклического типа) к изменению параметров естественного и антропогенного режимов акцентируется первый тип устойчивости — адаптационная устойчивость, для него, чем слабее выражено внутригодовое изменение колебаний уровня воды в водоеме, тем система устойчивее. Для оценки устойчивости водотока (транзитной водной экосистемы) к изменению параметров естественного и антропогенного режимов используется второй тип устойчивости — регенерационная устойчивость, для него, чем сильнее выражено внутригодовое колебание уровня воды в водотоке, тем система устойчивее. Но, например, в [15, с. 97] при использовании данного критерия для оценки устойчивости водоема авторами рекомендуется оценочная шкала второго типа (чем больше амплитуда внутригодового изменения уровня воды, тем устойчивее). Нам представляется, что основным моментом в этом случае является ответ на вопрос, допустимо ли такое сочетание, не является ли оно методологической ошибкой оценочных исследований.
С учетом высказанных выше замечаний, рассмотрим примеры балльных оценок устойчивости почвы и наземного ландшафта в целом. На этой основе рассмотрим примеры моделей-классификаций для интегральной оценки устойчивости почвы, ландшафта.
1. Пример балльной оценки устойчивости почвы к изменению параметров естественного и антропогенного режимов по В. В. Снакину, П. П. Кречетову, В. Е. Мель-ченко, И. О. Алябиной (Оценка состояния и устойчивости геосистем. М.: ВНИИ природа, 1992) [15, с. 66-72] и ее сравнение с эколого-геохимической устойчивостью по М. А. Глазовской [16].
В балльной оценке [15], названной авторами позднее экологической оценкой устойчивости почв к антропогенному воздействию [17], почва рассматривается авторами как компонент биогеоценоза в более широком смысле, чем общепринято, учитываются не только свойства основных почвенных горизонтов, но и грунтовых вод (если они принимают участие в биогеоценотических процессах), а также подстилающих пород. Такой подход, как указывают авторы, соответствует понятию об эдафических условиях по В. Н. Сукачеву.
Основной принцип выбора параметров состояния в [15] из большой совокупности почвенных характеристик —не стремление характеризовать почву наиболее полно, а концентрация внимания на тех свойствах почвы, которые в наибольшей степени подвержены изменениям под воздействием антропогенных факторов, служат репрезентативным показателем этих изменений. Отобранная система параметров состояния должна, по мнению авторов, наиболее полно отражать произошедшие в почве изменения.
Параметры и оценочные шкалы этой балльной системы, опубликованной авторами впервые в 1992 г., а затем в 1995 г. [17], приведены в [15, с. 67] и с техническими
правками и небольшими дополнениями (классы устойчивости, примечание) — в табл. 1 настоящей статьи. Обобщенные авторами оценочные результаты для разных типов почв приведены в табл. 2. Из таблиц следует, что большему количеству баллов соответствует большая устойчивость почв. Классы устойчивости авторами не вводились. Не для всех критериев, отобранных авторами для оценки устойчивости, были разработаны оценочные шкалы. Все четыре оценочные шкалы, содержащие количественную информацию об изменении характеристик, не являются непрерывными. В работе 1992 г. [15] одна из них (крутизна склона) — непостоянная и зависит от задания величины угла естественного откоса почвы. В [17] этот параметр конкретизирован до значений крутизны склона в градусах, которым ставится в соответствие определенное количество баллов. Это позволяет использовать ее только для какого-либо среднего, характерного, или заданного интервалом значений угла в одной модели-классификации интегральной оценки. Для двух критериев предложены качественные шкалы, ориентированные на три класса устойчивости (минимальную, максимальную, среднюю). Вопрос о весомости или приоритетности критериев авторами не рассмотрен.
Еще одно направление оценочных исследований связано с тем, что в работах по оценке устойчивости почвенного покрова к нефтяному загрязнению авторы оценивают устойчивость ландшафтов по «способности территорий к самоочищению от загрязнения», т. е. по сути, по величине (скорости) биохимической деградации и разложению углеводородов под действием природных факторов [16]. В настоящее время по полученным критериям разработана и применяется методология районирования крупных территорий по потенциальной способности земель, загрязненных углеводородами, к самоочищению. На примере России и её областей [17] на основе данной методики проведены картографический анализ и оценка почв, позволившие выделить почвенно-экологические ареалы с разной потенциальной способностью почв к самоочищению от углеводородов.
В табл. 1 для сравнения с [15] приводятся оценочные шкалы системы физико-химических, микробиологических и ландшафтных критериев оценки устойчивости территории к нефтяному загрязнению, опубликованной в 1997 г. [16] и использующей те же критерии оценивания, что и [15], к которым добавлен 6-й критерий — интенсивность биогенного круговорота (см. табл. 1).
В этой системе оценивания основными факторами, определяющими устойчивость ландшафтов к загрязнению, в том числе углеводородами нефти (геохимическая устойчивость), согласно М. А. Глазовской [15], являются: интенсивность метаболизма нефтепродуктов, возможность и интенсивность закрепления в ландшафтах углеводородов, вынос и рассеяние углеводородов. Характеристика учитываемых факторов представлена в табл. 3.
Сравнение подходов [15] и [16, 17] позволяет сделать следующие основные выводы:
1. Оценка устойчивости в [15] ориентирована на 5 классов устойчивости и выполняется по 5 критериям. Оценка самоочищения, названная авторами геохимической устойчивостью в [16], ориентирована на 4 класса самоочищения (пятый класс не используется) и выполняется по 6 критериям. Совпадение критериев 83%.
2. Количество критериев, характеризующих признаки адаптационного типа (АТ) в [15] — 3 (признаки 1, 2, 5), регенерационного типа (РТ) — 2 (признаки 3, 4).
Таблица 1. Параметры балльной оценки устойчивости почв по [15] и самоочищения ландшафтов по [16]
Классы и основные критерии оценки устойчивости по [15] I мин устойчивость II III IV V макс устойчивость Примечание Чем больше сумма баллов, тем выше устойчивость
Классы и основные критерии оценки самоочищения по [16] I мин самоочищение II III IV макс самоочищение V не используется Чем больше сумма баллов, тем выше самоочищение
1. ЕКО мг-экв/100 г по [15] <10 10-20 21-30 31-40 >40 Чем выше ЕКО, тем выше адаптационная устойчивость к химическому загрязнению почвы
ЕКО мг-экв/100 г по [16] >60 60-30 30-15 <15 — ЕКО складывается из поглотительной способности гумусовых веществ, минеральных частиц почвы, а также входящих в ее состав микроорганизмов. Чем выше ЕКО, тем медленнее идет самоочищение
2. Мощность гумусового горизонта, см по [15] <3 3-9 10-25 26-80 >80 Чем выше мощность гумусо-аккумулятивного горизонта, тем выше адаптационная устойчивость к механическому нарушению почвы
Мощность гумусового горизонта, см по [16] >40 40-20 20-10 <10 — Главные сорбционные барьеры — это органогенные и гумусовые горизонты почв. Поэтому, чем меньше мощность гумусового горизонта, тем выше самоочищение
3. Тип водного режима по [15] Непромывной (1 балл) Периодически промывной (3 балла) Промывной (5 баллов) Промывной режим почвы обусловливает максимальную устойчивость по 2-му типу (регенераци-онная)
Тип водного режима по [16] Непромывной (1 балл) Периодически промывной (2,5 балла) Промывной (4 балла) — Промывной режим почвы способствует быстрому самоочищению
4. Положение в ландшафте по [15] Аккумулятивное (1 балл) Транзитное (3 балла) Элювиальное (5 баллов) Элювиальное положение в ландшафте обусловливает максимальную устойчивость по 2-му типу (ре-генерационная)
Положение в ландшафте по [16] Аккумулятивное (1 балл) Транзитное (3 балла) Элювиальное (4 балла) — Элювиальное положение в ландшафте способствует самоочищению
5. Крутизна склона, градусы по [15] >а а — 5,61ва 5,6118а — ЗДб1«« — <1,7818а Чем меньше крутизна склона, тем больше устойчивость по 1-му типу (адаптационная)
Таблица 2. Типы почв и их балльная оценка по [15]
Типы почв Характерное значение оценки устойчивости в баллах (чем больше сумма баллов, тем устойчивее тип почвы)
Арктические; болотные арктические; тундровые глеевые и болотные; болотно-подзолистые; дерново-глеевые; серые лесные глеевые; торфяные болотные верховые и низинные; аллювиальные дерновые; луговые и болотные; луговые; лугово-болотные; солоди; солонцы гидроморф-ные и полугидромофные; солончаки, бурые полупустынные; серо-бурые пустынные; песчаные пустынные; такы-ры; сероземы; желтозёмы глеевые; подзолисто-желтозём-ные глеевые; красноземы глеевые. 12-16
Подзолистые; мерзлотные лугово-лесные; бурые лесные; каштановые; солонцы автоморфные; аллювиальные насыщенные дерновые и луговые; серо-коричневые; коричневые; желтозёмы; подзолисто-желтозёмные; краснозёмы. 17-20
Тундровые иллювиально-гумусовые; дерново-карбонатные; серые лесные; лугово-чернозёмовидные; чернозёмы. 21-24
Соотношение признаков АТ : РТ = 3 : 2. Признаки АТ характеризуют свойства почвы, признаки РТ относятся к типу водного режима и положению в ландшафте.
3. Во всех случаях при оценке самоочищения признаки, отражавшие адаптационный тип устойчивости (АТ) в [15] (признаки 1, 2 — прямая связь; 5 — обратная связь), меняют тип связи на обратный (признаки 1, 2 — обратная связь; 5 — прямая связь). Признаки, отражавшие регенерационный тип устойчивости (признаки 3, 4) сохраняют тип связи (прямая). Это объясняется тем, что природа регене-рационной устойчивости и самоочищения близки, а адаптационной устойчивости и самоочищения — противоположны. Напомним, что, следуя [18], самоочищение есть совокупность естественных процессов обезвреживания примесей, поступивших в природную среду или организмы. Под самоочищением среды понимается процесс химической, физико-химической и биологической нейтрализации (обезвреживания) загрязнителей окружающей среды. Механизмы процессов самоочищения подразделяются на физические (оседание суспензированных частиц, испарение и др.); химические (окисление веществ кислородом и перекисью водорода, гидролиз токсикантов, переход в гидранты, коагуляция и осаждение и др.); биологические (включение загрязняющих веществ в обменные процессы, разрушение и перевод загрязняющих веществ в нетоксические формы соединений и др.). В самоочищении принимают участие практически все организмы, но главную роль играют бактерии. В [19] под самоочищением понимается естественное разрушение загрязнителя в среде (воде, почве и др.) в результате природных физических, химических и биологических процессов. Под самоочищением понимается совокупность всех природных процессов в загрязненных средах, ведущих к восстановлению первоначальных свойств и состава среды. При оценке устойчивости в первом случае (адаптационная устойчивость) важнейшим свойством природной системы является ее способность
Таблица 3. Факторы, учитываемые в [16, 17], и их характеристика
Факторы Характер действия факторов
1. Факторы деградации углеводородов 1. Определяются суммарной физико-химической и биологической активностью разложения углеводородов. Физико-химическое разложение углеводородов — это окисление углеводородов непосредственно кислородом воздуха и постепенное испарение их легких фракций. Этот процесс начинается сразу после разлива нефти и может длиться в среднем 1,5 года. При этом концентрация нефти в почве за этот период снижается на 40-50% [15].
2. Активность физико-химического разложения углеводородов 2. Зависит от факторов окисления (окислительно-восстановительный режим почвы) и факторов испарения (тепловой режим почвы). Далее в течение 3-4 лет происходит микробиологическое разложение за счет деятельности аборигенных углеводородоокисляющих микроорганизмов метано-нафтеновых фракций углеводородов, являющихся самыми токсичными компонентами нефти для растений и почвенных животных.
3. Микробиологическая активность 3. Зависит от факторов среды, влияющих на деятельность микроорганизмов (влажность почвы), и продолжительности вегетационного периода (продолжительность безморозного периода).
4. Микробиологическое разложение менее токсичной части углеводородов 4. Может продолжаться несколько лет. По данным [15], процесс естественного разрушения нефти полностью заканчивается не менее чем через 25 лет, однако токсические свойства нефти исчезают уже через 10-12 лет. Фактически, уже в самом начале этого этапа возможно возобновление некоторых видов растений, устойчивых к повышенному содержанию нефти в грунте.
5. Факторы аккумуляции углеводородов 5. Отражают относительную способность почв к аккумуляции углеводородов на сорбционных и механических барьерах. Главные сорбционные барьеры — это органогенные и гумусовые горизонты почв. Основными показателями сорбционной способности почв являются мощность органогенных и гумусовых горизонтов и процентное содержание в них органического углерода. Критерием способности к аккумуляции углеводородов минеральной частью может служить информация о типах почв, гранулометрическом составе минеральной части и содержании органического углерода в ней.
6. Экранирующая способность почв 6. Отражается в наличии глинистых субстратов и мерзлотного слоя.
7. Факторы выноса углеводородов за пределы почвенного профиля 7. Определяются интенсивностью поверхностного стока и интенсивностью миграции по ландшафтно-геохимическому и радиальному почвенному профилям, охарактеризованы крутизной склона, типом водного режима и положением в элементарных геохимических ландшафтах.
сохранять исходное состояние или плавно переходить в другое состояние, сохраняя при этом внутренние связи (инертность, пластичность). Во втором случае (реге-нерационная устойчивость) на первое место выходит способность системы многократно восстанавливать свои свойства, возвращаться в исходное состояние после временного внешнего воздействия и утраты системой своих свойств (восстанавливаемость).
2. Пример модели интегральной оценки уязвимости и устойчивости почвы к изменению параметров естественного и антропогенного режимов.
В табл. 5 приведена модель-классификация устойчивости почв, построенная на основе табл. 4.
На первом этапе выявляется тип устойчивости, и отбираются необходимые и достаточные критерии оценивания. В нашем случае оценивается регенерационная
Таблица 4. Модель-классификация устойчивости почв, ориентированная на 5 классов устойчивости
Классы и критерии оценки устойчивости I мин устойчивость II III IV V макс устойчивость Примечание Чем больше сумма баллов, тем выше регенерационная устойчивость и тем
выше самоочищение
1. ЕКО.мг-экв/ЮОг 80-60 60-30 30-20 20-10 10-0 ЕКО складывается из поглотительной способности гумусовых веществ, минеральных частиц почвы, а также входящих в ее состав микроорганизмов. Чем выше ЕКО, тем медленнее идет самоочищение
2. Мощность гумусо- 60-40 40-20 20-10 10-3 3-0 Главные сорбционные барьеры — это
вого горизонта, см органогенные и гумусовые горизонты почв. Поэтому, чем меньше мощность гумусового горизонта, тем выше самоочищение.
3. Тип водного режи- Непромывной Переходный-1 Периодически Переходный-2 Промывной Промывной режим почвы обусловлива-
ма, баллы промывной ет максимальную устойчивость по 2-му
1-2 2-2,5 2,5-3 3-4 4-5 типу (регенерационная). Промывной режим почвы способствует быстрому самоочищению
4. Положение в ланд- Аккумулятив- Транзитное Элювиальное Элювиальное положение в ландшафте
шафте, баллы ное обусловливает максимальную устойчи-
2-3 3-4 4-4,5 4,5-5 вость по 2-му типу (регенерационная).
1-2 Элювиальное положение в ландшафте способствует самоочищению
5. Крутизна склона, 0-8 8-16 16-24 24-32 32-40 Чем больше крутизна склона, тем бы-
градусы стрее самоочищение
6. Интенсивность 1,2-0,29 0,29-0,11 0,11-0,07 0,07-0,03 0,03-0,0 Чем выше интенсивность биогенного
биогенного кругово- 76% шкалы круговорота, тем быстрее самоочище-
рота. ние (в [17] задана по отношению морт-
То же по [17] >15 15-6,1 6,0-2,6 2,5-1,0 <1,0 массы к ежегодному приросту)
Таблица 5. Модель-классификация устойчивости почв (в числителе — левая и правая границы классов, в знаменателе — нормированные значения показателей для левой
и правой границ классов)
Классы и критерии оценки устойчивости I мин устойчивость II ниже средней III средняя IV выше средней V макс устойчивость min max Тип связи
1. ЕКО, 80-60 60-30 30-20 20-10 10-0 0 80 Обрати.
мг-экв/100 г 0-0,25 0,25-0,625 0,625-0,75 0,75-0,875 0,875-1,0
2. Мощность 60-40 40-20 20-10 10-3 3-0 0 60 Обрати.
гумусового горизонта, см 0-0,333 0,333-0,667 0,667-0,833 0,833-0,95 0,95-1,0
3. Тип водного 1-2 2-2,5 2,5-3 3-4 4-5 1 5 Прямая
режима, баллы 0-0,25 0,25-0,375 0,375-0,5 0,5-0,75 0,75-1,0
4. Положение 1-2 2-3 3-4 4-4,5 4,5-5 1 5 Прямая
в ландшафте, баллы 0-0,25 0,25-0,50 0,50-0,75 0,75-0,875 0,875-1,0
5. Крутизна скло- 0-8 8-16 16-24 24-32 32-40 0 40 Прямая
на, градусы 0-0,20 0,20-0,40 0,40-0,60 0,60-0,80 0,80-1,0
6. Интенсив- 0,5-0,29 0,29-0,11 0,11-0,07 0,07-0,03 0,03-0,0 0,0 0,5 Обратн.
ность биогенного 0-0,42 0,42-0,78 0,78-0,86 0,86-0,94 0,94-1,0
круговорота
Интегральный показатель 0-0,284 А = 0,284 0,284-0,558 А = 0,274 0,558-0,716 А = 0,158 0,716-0,865 А = 0,149 0,865-1,0 А = 0,135 — — —
устойчивости (ИПУ)
устойчивость по 6 критериям, рассмотренным в табл. 4 и 5. В последнем столбце (примечание) дана характеристика критериев и их связь с устойчивостью почвы. Для всех критериев в табл. 5 в числителе приведены оценочные шкалы (левая и правая границы классов), в знаменателе — нормированные значения показателей для левой и правой границ классов. В последней строке приведены рассчитанные значения интегрального показателя устойчивости (ИПУ) и ширина диапазона устойчивости по классам. Правила построения интегральных показателей состояния и устойчивости опубликованы нами в серии работ по многокритериальной и интегральной оценке состояния и устойчивости природных и антропогенно-трансформированных систем, сводка которых содержится в [5-8]. Задача во всех случаях решалась на основе метода сводных показателей (МСП) или метода рандомизированных сводных показателей (МРСП) с использованием неполной, неточной и нечисловой информации [20]. При этом реализация этапов проводилась либо для нескольких уровней свертки информации, либо все параметры оценки сводились в единую исходную модель-классификацию. Первый путь более предпочтителен, поскольку позволяет также учитывать неравновесность уровней при нахождении интегрального показателя устойчивости. Во втором случае может учитываться только неравновесность исходных параметров при свертке.
В табл. 5 представлены минимальные и максимальные значения параметров. Для этого были использованы минимальное (min) и максимальное (max) значения из каждой шкалы исходных характеристик.
Выбор нормирующих функций. Свертке показателей предшествует этап нормирования данных. Для нормирования исходных параметров использовались кусочно-степенные функции вида (1) и (2) [20].
q = q (x) =
о,
/ .
x - mm,.
v maxi - mini
1,
x{ < mlni,
, mlni < xt < maxi, x > max,.
(1)
Неубывающая кусочно-степенная функция (1) использовалась в случае, когда увеличение значения j-й исходной характеристики не влечет снижения уровня устойчивости, оцениваемого с точки зрения j-го критерия. При этом всем параметрам со значениями х,, не превосходящими некоторого фиксированного уровня min, , приписывается минимальное значение i-го показателя, а параметрам со значениями х, превосходящими фиксированный уровень maxi, — максимальное значение этого показателя. Далее задаются минимальные и максимальные значения параметров. Для этого, как правило, используются минимальное и максимальное значения из каждой оценочной шкалы исходных характеристик. В качестве min в практике оценочных исследований может приниматься нулевое значение характеристики, а также фоновое, предельно допустимое и др. В каждом случае это оговаривается в работе. В качестве maxi не всегда целесообразно использовать правое значение x,последнего класса (прямая связь характеристики с оцениваемым свойством). Часто это значение достаточно велико и редко достижимо на практике. Кроме того, при его использовании в качестве max, в последний класс может попасть 40-60% и более всей оценочной шкалы. В этом случае в качестве maxi можно ввести не абсолютный максимум характеристики, а «региональный максимум» (меньший абсолютного), или задать max, с учетом изменения по классам величины Axj (как в предыдущем классе).
Исследователь должен дополнительно выбрать показатель степени Я, определяющий характер и степень выпуклости нормирующей функции qj(xj): при Я > 1 соответствующая нормирующая функция выпукла вниз, а при Я > 1 — вверх. В диссертационной работе Е. А. Примак [21] показано, что учет нелинейности связей не вносит существенных изменений в формирование оценочной шкалы интегрального показателя. Основные изменения отмечаются в ширине диапазона среднего класса оценочной шкалы. Учет нелинейности позволяет также привести оценочную шкалу к близкому долевому соотношению величин диапазонов изменения по классам состояния.
Если при увеличении значения i-й исходной характеристики уровень устойчивости, оцениваемый по i-му критерию, не возрастает, то может быть применена не-возрастающая кусочно-степенная функция вида
q = q (xi) =
max. - x,.
max. - min,
v j j J
0,
x{ < mln,, mln, < xi < max,, x > max..
(2)
Особенно просто построение нормирующих кусочно-линейных функций получается при подстановке в формулы (1), (2) значения параметра Я = 1. В работах мы использовали именно такие простейшие нормирующие функции, учитывая, что выбор линейной функции для нормирования всегда может быть оправдан на первом этапе исследования. В качестве mint использовалось левое граничное значение критерия для первого класса, а в качестве maxt — правое граничное значение для последнего класса. Для параметров, связанных с оцениваемым свойством обратной зависимостью, — наоборот.
Выбор вида функции желательности для построения интегрального показателя устойчивости. В качестве d-функции выберем линейную свертку нормированных значений критериев вида
представляющую собой сумму взвешенных значений показателей q¡, определяемую вектором параметров м = м(мь...,мт), неотрицательными компонентами которого являются весовые коэффициенты («веса»), задающие значимость (важность) отдельных критериев для интегральной оценки устойчивости. Введение дополнительного условия нормирования весов (м1 + ...мт = 1) позволяет говорить о значении параметра wi как об оценке относительной значимости показателя qг■.
Построение интегральных показателей устойчивости. В табл. 5 представлены нормированные значения параметров оценивания устойчивости и оценочная шкала интегрального показателя устойчивости (ИПУ) почвы. Данная модель-классификация построена в предположении равенства весов (приоритетов) между признаками (м = 1/6). В этом случае вес рассчитывается по формуле = 1/п. Максимальной устойчивости поставлено в соответствие значение q¡ = 1, а минимальной q¡ = 0. Для признаков 3-5 процедура нормирования выполнена по нормирующей функции (1), а для признаков 1, 2, 6 — по функции (2).
Прежде чем рассчитать интегральные показатели по построенной модели-классификации для конкретных типов почв, рекомендуется рассмотреть ряд гипотетических ситуаций (сценариев). По ним исследователь определяет, как будет изменяться интегральный показатель устойчивости при различных (характерных) гипотетических параметрах почвы. Для этого можно априори использовать комбинации достаточно больших и наименьших значений параметров, идентифицируемых исходными классификациями (средние или экстремальные значения параметров для I и V классов). Аналогичные задачи решались в диссертационных работах В. В. Дмитриева [3], И. В. Федоровой [22], Е. А. Примак [21] применительно к исследованию устойчивости водных объектов.
3. Пример модели интегральной оценки устойчивости ландшафта к изменению параметров режимов.
Оцениваемое свойство — устойчивость ландшафта. В качестве основы для построения интегрального показателя устойчивости ландшафта к изменениям параметров естественного и антропогенного режимов используем балльную модель-классификацию оценки устойчивости ландшафта В. Е. Мельченко [15] (табл. 6), приведенную в сборнике: «Оценка состояния и устойчивости геосистем», М.: ВНИИ природа, 1992. С. 102-107.
m
(3)
Таблица 6. Модель-классификация оценки устойчивости ландшафта (по В. Е. Мельченко, 1992) [15]
Баллы
Признак Значение
устойчивости
1. Радиационный баланс, ккал/см2 год от -5 до + 10 1
от 11 до 20 2
от 21 до 30 3
от 31 до 50 4
> 50 5
2. Радиационный индекс сухости < 0,45 3
0,45-1,5 5
1,5-3,0 3
> 3,0 1
3. Ветровой режим
а) количество дней со штилями в году Максимальное 1
Среднее 3
Минимальное 5
б) количество дней с сильными ветрами Максимальное 1
Среднее 3
Минимальное 5
4. Интенсивность геоматических процессов (сумма бал- 17-20 5
лов от составных показателей: неотектоническая актив- 13-16 4
ность, сейсмичность, тип рельефа, свойства пород) 9-12 3
5-8 2
4 1
5. Устойчивость составных частей ландшафта (доминант- Максимальная 5
ных и детерминантных урочищ) Средняя 3
Минимальная 1
6. Контрастность урочищ в ландшафте Максимальная 5
Средняя 3
Минимальная 1
7. Защищенность грунтовых вод Защищены 5
Слабо защищены 3
Не защищены 1
Устойчивость ландшафта рассматривается автором как способность сохранять свою структуру и функционирование при внешних воздействиях. Ландшафт представляет собой природный территориальный комплекс (ПТК) сложного строения, состоящий из пространственного сочетания ПТК ранга урочищ, в свою очередь состоящих из фаций. Устойчивость ПТК каждого ранга рассматривается на фоне организующего (фации — на фоне урочищ, урочищ — на фоне ландшафта). Устойчивость собственно ПТК представлена как внутренняя (определяется его свойствами), а устойчивость организующего ПТК — как внешняя по отношению к нему (условия его существования).
Указанные в табл. 6 характеристики определяются ландшафтным картографическим методом, дистанционными (аэрофото- и космическими), стационарными методами (гидрометеослужбы), по фондовым материалам геологических, геоморфологических и гидрогеологических исследований. В заключение автор отмечает, что при оценке устойчивости ландшафта необходимо определение всех показателей, так как они имеют смысл только в комплексе.
Отметим недостатки рассмотренных авторских оценочных шкал и самой модели-классификации (см. табл. 6). Прежде всего, табл. 6, строго говоря, не является классификацией устойчивости, поскольку в ней отсутствуют классы устойчивости. Не все шкалы являются непрерывными и имеют числовые значения оцениваемых параметров. Если оценочная шкала имеет числовое выражение, автор ставит ему в соответствие определенное количество баллов, заведомо огрубляя оценочную шкалу. В одних случаях шкалы рассчитаны на 5 классов устойчивости, в других — на 3 класса. В одних случаях связь между устойчивостью и выбранным признаком прямая, в других — обратная, но всегда близкая к линейной и равномерной. В модели не предусмотрено включение источника воздействия на ландшафт и задание для него оценочной шкалы и оценки его влияния на устойчивость.
Взяв за основу модель-классификацию, приведенную в табл. 6, проиллюстрируем возможность её использования для построения интегрального показателя устойчивости. Для этого сначала преобразуем табл. 6 в табл. 7. На следующем этапе, применив нормирующие функции (1) и (2), при равновесомости исходных критериев получим табл. 8.
Таблица 7. Модель-классификация для оценки устойчивости ландшафта по методу сводных
показателей
Признак / класс устойчивости I II III IV V тт тах
1. Радиационный баланс, ккал/см2 в год -5 — +10 11-20 20-30 30-50 50-80 -5 80
2. Радиационный индекс сухости 5-4 4-3 3-2 2-1 1-0,45 0,45 5
3. Ветровой режим а) количество дней со штилями в году (балльная оценка) б) количество дней с сильными ветрами (балльная оценка) 0-1 0-1 1-2 1-2 2-3 2-3 3-4 3-4 4-5 4-5 0 0 5 5
4. Интенсивность геоматических процессов (сумма баллов от составных показателей: неотектоническая активность, сейсмичность, тип рельефа, свойства пород) 0-4 4-8 8-12 12-16 16-20 0 20
5. Устойчивость составных частей ландшафта (доминантных и детерминантных урочищ), балльная оценка 0-1 1-2 2-3 3-4 4-5 0 5
6. Контрастность урочищ в ландшафте, балльная оценка 0-1 1-2 2-3 3-4 4-5 0 5
7. Защищенность грунтовых вод, балльная оценка 0-1 1-2 2-3 3-4 4-5 0 5
Последняя строка в табл. 8 представляет собой непрерывную оценочную шкалу интегрального показателя устойчивости ландшафта (ИПУЛ). Эта шкала позволяет получать численные значения интегральных показателей устойчивости для реальных ландшафтов с учетом равенства приоритетов исходных характеристик (признаков), выбранных для оценки устойчивости. Отметим, что ИПУ для конкретных ландшафтов должны рассчитываться по правилам построения шкалы в табл. 8. В случае изменения приоритетов оценивания требуется пересчитать значения шкалы для левой и правой границ классов.
Таблица 8. Модель-классификация для интегральной оценки устойчивости ландшафта по методу
сводных показателей
Признак / класс устойчивости I Мин. II Ниже средн. III Средн. IV Выше средн. V Макс.
1. Радиационный баланс, ккал/см2 в год 0-0,18 0,18-0,29 0,29-0,41 0,41-0,65 0,65-1,00
2. Радиационный индекс сухости 0-0,20 0,20-0,44 0,44-0,68 0,68-0,88 0,88-1,00
3. Ветровой режим а) количество дней со штилями в году (балльная оценка) б) количество дней с сильными ветрами (балльная оценка) 0-0,20 0-0,20 0,20-0,40 0,20-0,40 0,40-0,60 0,40-0,60 0,60-0,80 0,60-0,80 0,80-1,00 0,80-1,00
4. Интенсивность геоматических процессов (сумма баллов от составных показателей: неотектоническая активность, сейсмичность, тип рельефа, свойства пород) 0-0,20 0,20-0,40 0,40-0,60 0,60-0,80 0,80-1,00
5. Устойчивость составных частей ландшафта (доминантных и детерминантных урочищ), балльная оценка 0-0,20 0,20-0,40 0,40-0,60 0,60-0,80 0,80-1,00
6. Контрастность урочищ в ландшафте, балльная оценка 0-0,20 0,20-0,40 0,40-0,60 0,60-0,80 0,80-1,00
7. Защищенность грунтовых вод, балльная оценка 0-0,20 0,20-0,40 0,40-0,60 0,60-0,80 0,80-1,00
Интегральный показатель устойчивости ландшафта (ИПУЛ) 0-0,22 0,22-0,39 0,39-0,58 0,58-0,79 0,79-1,00
Примечание. При равновесомости исходных критериев необходимо учесть, что п равно не 7, а 8, поскольку ветровой режим представлен двумя признаками.
В заключение отметим перспективность использования рассмотренного подхода для оценки интегративных свойств сложных систем в природе и обществе. Преимущества рассмотренных моделей и предложенной методики заключаются в том, что исследователь работает с натуральными оценочными шкалами репрезентативных критериев, вводит классы устойчивости и формирует оценочные (нумерические, квалиметри-ческие) шкалы, может вводить несколько уровней свертки показателей, задает (или моделирует) веса (приоритеты) оценивания внутри уровней и между ними и может менять их при необходимости. Выбирает вид интегрального показателя, решает проблему нормирования исходных данных с учетом вида связи и ее нелинейности, учитывает как количественную, так и качественную информацию о показателях и приоритетах оценивания.
Использование моделей возможно на основе метода сводных показателей или метода рандомизированных сводных показателей в среде ГИС. Это позволяет получать результаты районирования или зонирования территорий (акваторий) по величинам интегральных показателей состояния, устойчивости, благополучия сложных систем в природе и обществе; прослеживать их временную динамику и пространственные различия.
Литература
1. Дмитриев В. В., Огурцов А. Н. Подходы к оценке и ГИС-картографированию устойчивости и экологического благополучия геосистем. I. Интегральная оценка устойчивости наземных и водных геосистем // Вестн. С.-Петерб. ун-та. Сер. 7. 2012. Вып. 3. С. 65-78.
2. Дмитриев В. В., Огурцов А. Н. Подходы к интегральной оценке и ГИС-картографированию устойчивости и экологического благополучия геосистем. II. Методы интегральной оценки устойчивости наземных и водных геосистем // Вестн. С.-Петерб. ун-та. Сер. 7. 2013. Вып. 3. С. 88-103.
3. Дмитриев В. В. Эколого-географическая оценка состояния внутренних водоемов: автореф. дис. ... д-ра геогр. наук. СПб., 2000. 419 с.
4. Розенберг Г. С. Модели в фитоценологии. М.: Наука, 1984. 265 с.
5. Семенченко В. П., Разлуцкий В. И. Экологическое качество поверхностных вод. Минск: Беларус-кая навука, 2010. 329 с.
6. Дмитриев В. В., Мякишева Н. В., Хованов Н. В. Многокритериальная оценка экологического состояния и устойчивости геосистем на основе метода сводных показателей. I. Качество природных вод // Вестн. С.-Петерб. ун-та. Сер. 7. 1996. Вып. 3, № 21. С. 40-52.
7. Дмитриев В. В., Мякишева Н. В., Третьяков В. Ю., Хованов Н. В. Многокритериальная оценка экологического состояния и устойчивости геосистем на основе метода сводных показателей. II. Трофический статус водных экосистем // Вестн. С.-Петерб. ун-та. Сер. 7. 1997. Вып. 1, № 23. С. 51-67.
8. Огурцов А. Н., Хованов Н. В. Многокритериальная оценка экологического состояния и устойчивости геосистем на основе метода сводных показателей. III. Оценка степени благоприятности природных условий макрорегионов северо-запада РФ для жизни людей // Вестн. С.-Петерб. ун-та. Сер. 7. 1997. Вып. 2. С. 55-62.
9. Дмитриев В. В., Огурцов А. Н., Васильев В. Ю., Третьяков В. Ю. Многокритериальная оценка экологического состояния и устойчивости геосистем на основе метода сводных показателей. IV. Токсическое загрязнение воды и грунтов // Вестн. С.-Петерб. ун-та. Сер. 7. 1999. Вып. 1. С. 40-53.
10. Александрова Л. В., Васильев В. Ю., Дмитриев В. В., Мякишева Н. В., Огурцов А. Н., Терехи-на Н. В., Третьяков В. Ю., Уфимцева М. Д. Многокритериальная оценка экологического состояния и устойчивости геосистем на основе метода сводных показателей. V. Интегральная оценка экологического состояния и качества среды урбанизированных территорий // Вестн. С.-Петерб. ун-та. Сер. 7. 2000. Вып. 4, № 31. С. 34-47.
11. Дмитриев В. В. Экологическое нормирование состояния и антропогенных воздействий на природные экосистемы // Вестн. С.-Петерб. ун-та. Сер. 7. 1994. Вып. 2, № 14. С. 60-70.
12. Дмитриев В. В. Устойчивость природных объектов к изменению параметров естественного и антропогенного режимов // Дмитриев В. В., Фрумин Г. Т. Экологическое нормирование и устойчивость природных систем: учеб. пособие. СПб.: Изд-во «Наука», 2004. С. 241-278.
13. Дмитриев В. В. Определение интегрального показателя состояния природного объекта как сложной системы // Общество. Среда. Развитие. 2009. № 4 (12). С. 146-165.
14. Дмитриев В. В. Интегральные оценки состояния сложных систем в природе и обществе // Биосфера. 2010. Т. 2, № 3. С. 507-520.
15. Снакин В. В., Мельченко В. Е., Бутовский Р. О. и др. Оценка состояния и устойчивости геосистем. М.: ВНИИ природа, 1992. 127 с.
16. Глазовская М. А. Методологические основы оценки эколого-геохимической устойчивости почв к техногенным воздействиям. М.: Изд-во МГУ, 1997. 102 с.
17. Снакин В. В., Алябина И. О., Кречетов П. П. Экологическая оценка устойчивости почв к антропогенному воздействию // Известия РАН, серия географическая. 1995. № 5. С. 50-57.
18. Технологии восстановления почв, загрязненных нефтью и нефтепродуктами. Справочник. М.: РЭФИА, НИА-Природа, 2003. 258 с.
19. Дедю И. И. Экологический энциклопедический словарь. Кишинев, 1990. 406 с.
20. Хованов Н. В. Анализ и синтез показателей при информационном дефиците. СПб.: Изд-во СПбГУ, 1996. 196 с.
21. Примак Е. А. Интегральная оценка устойчивости и экологического благополучия водных объектов: автореф. дис. . канд. геогр. наук. 2009. 24 с.
22. Федорова И. В. Современное состояние и устойчивость к воздействию внутренних водоемов Антарктиды: автореф. дис. ... канд. геогр. наук. 2003. 19 с.
Статья поступила в редакцию 9 июня 2014 г.
Контактная информация
Дмитриев Василий Васильевич — доктор географических наук, профессор; [email protected]
Огурцов Александр Николаевич — инженер-исследователь; [email protected]
Dmitriev Vasiliy V. — Doctor of Geographic Sciences, Professor; [email protected] Ogurtsov Alexandr N. — research engineer; [email protected]
