CC BY
72
Terra Humana
УДК 557.3 ББК 28.071
И.А. Степанюк, Н.С. Фролова
возможности использования рыб в прогностических целях для предсказания опасных процессов в природе
Рассматривается возможность определения предчувствия животными опасных гидрометеорологических явлений. Проблема непосредственно связана с важнейшими задачами гидрометеорологии: мониторингом и предсказанием опасных процессов в природе. Особое внимание уделено рыбам. В водной среде возможна своеобразная система сигнализации, используемая рыбами и другими водными животными. Целью данной работы являлось изучение поведения карповых и сомовых рыб при вариациях индукции магнитного поля Земли, а также реакций этих рыб на прохождение фронтов и циклонов.
Ключевые слова:
вариация, индукция магнитного поля Земли, карповые рыбы, опасные гидрометеорологические явления, поведение рыб, сомовые рыбы.
Проблема прогнозирования опасных природных явлений, например, землетрясений, приближения цунами, тайфунов, циклонов и т.п., чрезвычайно актуальна. Как показывает опыт, используемые человеком синоптические методы не всегда эффективны. В то же время животные (наземные и водные) избегают опасности. Известно, что при приближении южноазиатского цунами от берегов уходит рыба. Чувствуют приближение цунами слоны, которые уходят на возвышенности. Известна высокая чувствительность к ожидаемым землетрясениям у кошек и собак. Биологически опасные гидрометеорологические процессы предчувствуют прибрежные гидробионты. Это для них жизненно важно, т.к. во время таких процессов есть опасность разбиться о скалы.
Сообщения СМИ о японской трагедии 12 марта 2011 г. свидетельствуют, что рыбы «предупреждали» об опасности. Глубоководные ремень-рыбы всплыли в верхние слои воды, а многие приповерхностные промысловые рыбы ушли от берега.
Подобных наблюдений довольно много. Известно использование японских карликовых сомиков для предчувствия цунами. Сомики приходят в возбуждение накануне событий. Аналогичные реакции описаны в отношении туркестанских сомиков. Об этом имеются сообщения в научной литературе, например, в [3; 5].
В этой связи особый интерес представляют возникающие при опасных природных процессах электромагнитные поля крайне низких частот [5]. Предполагается, что у многих гидробионтов имеется механизм восприятия подобных полей-. Максимальная дальность распространения электромагнитных полей крайне низких частот наблюдается в области 7-8 Гц.
Это считается обусловленным свойствами резонатора области между повераностью Земли и нижней границей ионосферы [5]. Эксперименталсные данные об электрической чувствительности сомиков демонстрируют максимум именне в этой области ч астот (рис. 1).
0 ________I________I_______I_______I___і
0,01 0,1 1 ю 100
Частота
Гц
Рис.1. Характеристики электрочувствительности сомиков. Н -реакция на горизонтальное электрическое поле от рецепторов левой половины тела; X - реакция на вертикальное электрическое поле от рецепторов правой половины тела [8].
Глядя на рис. 1, возникает вопрос: зачем Природа предопределила сомикам максимум электрочувствительности в диапазоне частот 7-8 Гц?
Но сомики этим не уникальны. Такие максимумы чувствительности к электромагнитным полям нам удалось выявить у карповых рыб, у баренцевоморских ска-сов, у форели, у длиннопалых даков и т.д. Это совершенно разные животные, но получается, что они обладают некоторым универсальным свойством.
Вчастности, на рис. 2 показана магни-точувствительность карповых рыб, уста-
новленная нами экспериментально. Здесь отмечено два максимума. Первый максимум (частоты 0,5-1 Гц) можно считать физиологическим - в этой области расположены частота дыхания и частота сердечных сокращений. А вот второй максимум, видимо, не имеет отношения к физиологии. В наших работах [1; 5; 6 и др.] он получил название геофизического максимума.
Рис. 2. Чувствительность карповых рыб к вариациям переменного магнитного поля [6].
Возбуждение крайне низкочастотных электромагнитных полей при многих геофизических процессах происходит за счет неразрядных механизмов. Молния, которая вспоминается при рассмотрении электрических процессов в атмосфере, - это электрический разряд. Неразрядные же электрофизические механизмы обусловлены изменениями объемных зарядов, например, внутри облачных систем тайфунов или циклонов.
Что же происходит при цунами и землетрясениях? Что могут воспринимать маленькие юркие соеики?
Цунами создаются подводными землетрясениями. Сейсмоактивных зон на ак-ваоории Мирового океана очень много. В этих; зонах регулярно нарастают локалоныо напряжения порое. Напряжения могут высвобождаться оамостоятельно, но часто эао обусловлено некоторым внешним толчком. Подобный толчок создается, например), за счет влияния Луны и Солнца. Ведь дело в том, что приливные явления происходят не только в океане, но и в земной коре.
Обо всех сложных явлениях в земной коре можно более подробно прочитать в монографии А.А. Воробьева [2], а также в книге А.В. Тертышникова [7].
Предчувствие землетрясений гидроби-онтами не может происходить напрямую, то есть через сейсмические явления. Вода
их демпфирует, да и различных колебаний в водной среде очень много. Приходится полагать, что гидробионты воспринимают иной фактор, связанный с возрастанием механических напряжений в земной коре. Наиболее вероятным подобным фактором являются электромагнитные возмущения крайне низких частот, создающиеся в результате реакции ионосферы (см., например, [4]).
Кроме цунами для гидробионтов представляют опасность тайфуны, циклоны и, соответственно, их фронтальные образования. Как выявлено, при этих процессах также формируются электромагнитные поля крайне низких частот, распространяющиеся от источника на расстояния до 500-1000 км [5]. При скорости перемещения циклона примерно 30-50 км/час восприятие этих электромагнитных полей обеспечивает, учитывая шумовой фактор, заблаговременность прогноза до 10-20 часов. Этого вполне достаточно для ухода гидробионтов из опасной зоны.
Таким образом, у живой природы нашлись собственные приемы прогнозирования опасных геофизических явлений. Эти приемы никак не повторяют методы, созданные человеком. И, возможно, они более эффективны.
Объекты наблюдений и методика обработки. Для изучения влияния электромагнитны х возмущений на поведенческую активность (ПА) гидробионтов были выбраны карповые и сомовые рыбы. Карпы наиболее распространен ены в системах аквакультуры, и ит реакции представляют интерес не только для проностических целей. Из семейства сомовых были взяты сомики золотистые (Corydoras аешш) как наиболее доступный вид сомовых рыб.
Исследования проводились в экспериментальном бассейне с размерами 260x370x165 мм, который разделения шесть одинаковых секций. В ходе эксперимента был использован автоматический метод регистрации видеокамерой, который позволил получать довольно длительные ряды наблюдений. Суть методики заключалась в следующем: в моменты времени ^ ^, ... ^ определялось количество особей в каждой из секции. Длительность эксперимента составляла не менее 3 часов. Опыты проводились с дискретностью 1 мин. Если 15 какой-либо секции не было рыб в момент регистра ции, то это состояние обозначалось 0. Расчет ПА проводился по формуле (1), где ПА представляет собой сумму всех разностей пары отсчетов: Да + Д( + Дс + ДА + Д/ + Де = К: ^ ( 1)
Да = |(- -ам|; ДЬ = |(Ь,-Ьм); Дс = |(с, -с,+1) ; М = | -;
Д/ = |(/, -1,+1); Ае = \(е, -е,+1}.
Среда обитания
Terra Humana
Здесь R. - характеристика активности перемещения рыб из секции в секцию, ед. ПА, при количестве рыб N = const; a, b, c, d, f и e -количество рыб в каждой из секций в моменты времени i и i+1.
Получаемые ряды R. характеризуют поведенческую активность рыб и ее изменчивость за время эксперимента.
Эксперименты проводились при различных геомагнитных и погодных условиях. Во время экспериментов использовались данные о геомагнитных возмущениях из обсерватории Соданкюля (Финляндия, www. sgo.fi). Данные о характере погоды были взяты с сайта метеорологической службы Германии (www.wetterzentrale.de), а также из Северо-Западного Управления Росгидромета.
Обработка полученных рядов поведенческой активности, а также рядов магнитной индукции по оси Х (Bx, нТл) проводилась в статистическом пакете Mesosaur. Для выделения полезного сигнала использовался полосно-пропускающий фильтр, который позволял выявить в исходной выборке определенную, необходимую для работы полосу частот. После фильтрации были построены графики рядов ПА рыб и магнитной индукции B . Из сглаживающих фильтров использовался цифровой фильтр - скользящее среднее. Алгоритм его вычисления прост: складываются N последних значений ряда, и сумма делится на N.
При обработке значений поведенческой акт и вности строились и анализировались графики этих значений, а также функции спектральной плотности, которая описывает разложение полной дисперсии ряда по различны м частотным составля -ющим. Также проводились оценки основных моментов распределения полученных данных (среднее, дисперсия). С] помощью кросс-спектрального анализа сглаженных рядов поведенческой активно сти и магн ит-ной индукции определялось наличие или отсутствие гармонических составляющих динамики в исследуемых рядах;, а также оценивалась теснота связи между рядами.
Д ля определения степени детерминированности поведения рыб в птриод эксперимента производились вычисления фрактальной размерности процесса с помощь ю показателя Херста H по формуле:
H = log(r/2)(*7 5(2)
где т - временное «окно»; R - размах, т.е. разность максимального и минимального значений за рассматриваемыйинтервал времени; S - стандартное отк л о нен ие. Д ля прзцесза независимых испытаний H = 0,5.
При Н > 0,5 временной ряд имеет персистентное (поддерживающееся) поведение. То есть процесс является детерминированным. Вычисления велись с использованием программного пакета «Не^Ь»
Результаты и обсуждение. В ходе работы была выявлена суточная биоритмика карпов по данным 34-часового эксперимента с помощью спектрального анализа, которая выражается в том, что поведенческая активность рыб уменьшается в период с 20:00 до 6:00 (рис. 3).
Также была установлена зависимость средней ПА рыб от интенсивности геомагнитных возмущений (ГМВ), которые оцениваются с помощью обобщенного локального индекса Ксо6ст; при этом был использован опробованный нами подход к оценке результатов путем разделения рядов активности рыб и магнитной индукции по частям (рис. 4, 5).
Рис. 3. Изменчивость ПА карповых рыб в течение суток.
Рассчитанные коэффициенты корреляции между рядами ПА и ГМВ показали, что максимальное значение коэффициента составляет -0,8 для карпов и 0,87 /[ля сомиков; различные знаки свидетельствуют о противоположной реакции этих рыб на магнитные возмущения, т.е. для карповых рыб свойственно снижение по-в еденческой и пищевой активностей во время увеличения вариаций магнитной индукции. Подобные результаты были получены нами ранее [6], максимальное значен ие коэффициента корреляции тогда составило -0,65. Также в работе [6] был установлен нелинейный характер связи средних значений! ПА с интенсивностью геомагнитных возмущений. При этом предчувствия ни у карпов, ни у сомиков выявить не удалось, однако реакция данных рыб на геомагнитные возмущения однозначна.
С помощью расчета коэффициента Херста по экспериментальным данным установлено, что поведение рыб носит преимущественно детерминированный характер; спады в «хаос» удалось связать с прохожде-
ПА*40 - Ксобст.
номера опытов
Рис. 4. Связь поведенческой активности с размахом вариаций индукции (карповые рыбы). По оси абсцисс - обозначения опытов с учетом разделения рядов по частям в пределах каждого опыта; ПА*40 - значения поведенческой активности, увеличенные в 40раз;
К-собст -размах вариаций индукции в нТл.
ПА*40 - К собст
номера опытов
Рис. 5. Связь поведенческой активности с размахом вариаций индукции (сомовые рыбы). По оси абсцисс - обозначения опытов с учетом разделения рядов по частям в пределах каждого опыта; ПА*40 - значения поведенческой активности, увеличенные в 40 раз;
К собсш -размах вариаций индукции в нТл.
нием фронтов во время проведения экспериментов, что подтверждает наличие реакции гидробионтов на геофизические процессы. В целом можно сделать вывод о достаточно неплохой реакции рыб на систему малоподвижных фронтов, в ряде случаев видна прогностическая реакция рыб на прохождение фронта - за 3-6 часов. На рис. 6 изображена синоптическая карта для одного из опытов с карпами, который длился по московскому времени с 01:23 до 9:00 31.08.2008 г. На рис. 7 показаны вариации показателя Херста во время этого эксперимента.
Из рис. 7 видно, что имеют место два значительных спада (121-133 мин и 385-409 мин). Если сопоставить время спада в «хаос»’ у рыб со временем прохождения холодного фронта, то можно сделать вывод о том, что первый спад является результатом предчувствия, а второй - реакцией на прохождение фронта.
Однако не во всех случаях значительные спады показателя Херста удалось связать с погодными условиями. Так, например, за 11.09.2008 г. и 12.09.2008 г. наблюдались два значительных сброса в поведении рыб, но погодные условия были хорошие (стоял антициклон), также никаких значительных геомагнитных возмущений не было отмечено за эти период ы. Единственным возможным объяснением подобных спадов показателя Херста может быть нали-
°/ Щ-С&і 'ч*
* йЩ
<Г ■ СІЛ л^. ММ • / аВ
гл ин
ЧІ ^ ч
Л Ї 'Ж ^ ‘ па'°*
*0^1 I
$0- -вГнОІіІ^і-ІГг І
ъо гл А *
С. 3
6? 9 $
Рис. 6. Синоптическая карта за 18(22):00 30.08.2008 г.
■
:
Среда обитания
Terra Humana
222
H-показатель
Рис. 7. Вариации показателя Херста во время опыта 31.08.2008 г. Ось ординат - значения показателя Херста, умноженные на 100; ось абсцисс - время от начала эксперимента в мин.
чие некоторой собственной биоритмики рыб, которая не изучалась в рамках данной работы.
1° сожалению, на сегодняшний день наши знания о возможных механизмах предчувствия у животных довольню малы. Гораздо больше свидетельств о возможностях животных в плане предчувствия различных катастроф, чем теоретических объяснений механизмов этого предчувствия. В настоящее время остается много неясного в действии и работе специальных органов живых организмов, существование которых уже доказано, поэтому необходимо подчеркнуть необходимость их дальнейшего изучения.
Выводы.
1. Разработана и использована специальная экспериментальная установка для определения поведенческой активности гидробионтов в лабораторных условиях; в установке применена видеокамера с дискретной регистрацией изображений.
2. Выявлена суточная биоритмика по данным 34-часового эксперимента с помощью спектрального анализа.
3. Установлена зависимость средней поведенческой активности рыб от интенсивности геомагнитных возмущений.
4. Рассчитаны коэффициенты корреляции между рядами ПА и ГМВ; максимальное значение коэффициента составляет - 0,8 для карпов и 0,87 для сомиков; различные знаки свидетельствуют о противоположной реакции этих рыб на маг-н итные возмущения.
5. С помощью расчета коэффициента Херста по экспериментальным данным установлено, что поведение рыб носит преимущественно детерминированный характер; спады в «хаос» удалось связать с прохождением фронтов во время проведения экспериментов, что подтверждает наличие реакции гидробионтов на геофизические процессы; в некоторых опытах выявилось предчувствие рыбами опасных гидрометеорологических явлений.
Список литературы:
[1] Баландина Н.Л. Роль и особенности учета космогеофизических экологических факторов в рыбопромысловых технологиях / Автореф. дисс... канд. физ.-мат. наук. - СПб., 2006. - 20 с.
[2] Воробьев А.А. Равновесие и преобразование видов энергии в недрах. - Томск: Изд-во Томского университета, 1980. - 211 с.
[3] Муравейко В.М. Электросенсорные системы животных. - Апатиты: Изд-во Кольского филиала АН СССР, 1988. - 110 с.
[4] Пудовкин И.М. и др. Геомагнитные вариации как возможное средство прогнозирования землетрясений // Геофизические поля и сейсмичность. - М.: Наука, 1975.- С. 100-106.
[5] Степанюк И.А. Электромагнитные поля при аэро- и гидрофизических процессах. - СПб.: Изд-во РГГМУ, 2002. - 214 с.
[6] Степанюк И.А., Петрова М.Н., Фролова Н.С. Влияние космогеофизических факторов на поведение карповых рыб // Космогеофизические факторы экологии биосистем / Сб. науч. тр. - СПб.: Астерион, 2007. - С. 42-50.
[7] Тертышников А.В. Предвестники землетрясений и особенности их регистрации.- СПб.: Изд-во ВИККА им. Можайского, 1997. - 122 с.
[8] Peters R.S., Buwalda RJ.A. Frequency response of the electroreceptors («small pit organs») of the catfish, Istalurus nebulosus Les // J. comp. Physiol. - 1972, № 79. - P. 29-38.
