Введение. Актуальность исследования подтверждается высоким интересом к разработке методов оценки эмерджентных свойств и функций сложных систем в природе и обществе, факторов на них влияющих, и механизмов формирования системных свойств и функций этих систем [1,2]. Совершенствование гео- и гидроэкологического мониторинга, оценки и выявления экологических ситуаций и экологической обстановки водных объектов в наши дни сопровождается разработкой и развитием методов: 1 – наблюдения, отбора, хранения, обработки полевых и лабораторных данных; разноаспектной геоинформационной визуализации натурной информации о природных (водных) эко- и геосистемах, явлениях и процессах, в них протекающих; 2 – моделирования физико-механических и химико-биологических процессов, происходящих в водных объектах и водных экосистемах; 3 – выявления, анализа особенностей влияния факторов на скорости процессов разной природы, проявления системных эффектов в них; 4 – оценки реакции компонентов и систем в целом на естественные изменения (глобальное потепление) и антропогенные воздействия, выделения антропогенной составляющей этих изменений на фоне естественного функционирования водных объектов; 5 – выявления пределов воздействия и системного нормирования нагрузок на водные объекты.
Сложные системные (интегративные, эмерджентные) свойства характеризуют геосистему [2] или социосистему [3] в целом, а не отдельный компонент или процесс, выбранный исследователем для изучения. Для этого часто, но неправомерно используется термин «слабое звено». При этом исследователь выявляет слабое звено так, что им становится измеряемый компонент системы, реже процесс, который рассматривает автор. В отечественных публикациях основными методами оценки устойчивости и других сложных свойств природных систем в наши дни остаются методы балльного и/или балльно-индексного оценивания. Реже, предлагается использовать индикаторный (индикативный) подход, в котором авторы все исследуемые параметры, имеющие натуральные оценочные шкалы, переводят в баллы по правилам, определенным авторами метода, и далее, суммируют баллы с определенным весом или, чаще, без учета приоритетов. Полученный результат выдается за косвенную оценку устойчивости или другого системного свойства. Активно развивается балльная оценка потенциала экосистемных услуг водных ресурсов с точки зрения того, может ли выявленный автором потенциал реально способствовать устойчивости регионального развития или, например, насколько водная система удовлетворяет потребности человека и экономического развития региона [4].
Современные зарубежные исследованиях синтезируют знания того, как изменение климата влияет на экосистемы. Эти знания трансформируются в новые современные оценки, включая количественные воздействия изменения климата на свойства экосистем и все категории услуг [5,6]. Совершенствуются сложные динамические модели оценки устойчивости социо-эколого-экономических систем, предполагающие построение разных моделей: эконометрических, векторной авторегрессии и др., модель системы земледелия CropSyst, модель индекса стресса водоснабжения WaSSI, модель ToSIA для оценки воздействия на устойчивое развитие [4].
Целью исследования является разработка модели-классификации интегральной оценки потенциальной устойчивости (ИПУ) водоема на основе построения композитных индексов. Задачи: 1 - разработка блок-схемы, этапов получения ИПУ, оценочных шкал для расчета субиндексов и ИПУ в целом; 2 – выполнение расчетов ИПУ на основе моделей интегральной оценки и модели балльно-индексной оценки; 3 – проверка сформулированных гипотез для оценки работоспособности модели и совершенствования технологии построения ИПУ; 4 – проверка влияния задания приоритетов (весов) для учета субиндексов в оценочных исследованиях ИПУ. Новизной исследования является сочетание многокритериальности и полииерархичности в построении схем расчета ИПУ, использование в расчетах двух видов устойчивости (адаптационная и регенерационная), формирующих устойчивость системы в холодный и теплый сезоны года.
Материалы и методы. Оценочные исследования выполнены по натурным данным, полученным в период с 17 по 20 июня 2023 года в рамках полевой практики студентов кафедры Гидрологии суши СПбГУ. В результате были проведены наблюдения за химическим и биологическим составом и физическими свойствами воды малого озера Суури и их последующая обработка. Объект исследования находится на территории учебно-научной базы СПбГУ «Приладожская» (поселок Кузнечное, Ленинградская область). Карта района работ и результаты исследований приведены на рис. 1 и в другой нашей работе, заявленной на «Студенческий Форум 2024».
Для оценки экологического состояния водоема применялись: аксиология и аксиометрия, методы покомпонентного анализа состава и свойств водной экосистемы, статистические методы, методы комплексной и интегральной оценки на основе разработанных композитных индексов. Общая схема этапов построения ИПУ приведена на рис.2.
|
а) |
б) |
Рис. 1. Примеры результатов полевых исследований ключевого водоема и схема построения оценочных шкал интегральных показателей устойчивости оз. Суури в 2023 г в Ленинградской области: а) – район работ в северо-западном Приладожье; б) рабочие моменты отбора проб воды;
Рис. 2. Основные этапы построения субиндексов ИПУ1, ИПУ2, ИПУ3 и интегрального показателя устойчивости ИПУ.
Результаты исследования и их обсуждение. Выполнены расчёты ИПУ по данным 2023 года для озера Суури и этапам, приведенным на рис.2. Все параметры, необходимые для промежуточных и итоговых расчётов, собраны лично авторами в период полевых работ, некоторые параметры заданы по справочным или фондовым материалам. На первом этапе были рассмотрены два варианта оценки ИПУ экосистемы: 1) адаптационная устойчивость (Ма), характеризующая высокую устойчивость в холодный период года; 2) регенерационная устойчивость (Мр), характеризующая высокую устойчивость в тёплый период года. На втором этапе был определен набор параметров, которые составили перечни характеристик для расчета субиндексов. Второй этап заключался в формировании оценочных шкал к исходным параметрам. На третьем этапе обосновывался выбор нормирующих функций. Для нормирования исходных параметров использовались два вида функций: неубывающая степенная функция (1) и невозрастающая степенная функция (2) (рис. 2). Для моделей Ма и Мр использовались 3 группы критериев, формирующих субиндексы ИПУ1, ИПУ2, ИПУ3 и агрегирующие в себе различные признаки, обобщенные на рис.3.
Рассмотрим обоснование учета критериев и шкал в Ма и Мр. При оценке адаптационной устойчивости для субиндекса ИП1а высокая устойчивость в холодный период года обусловлена «стагнацией» процессов зимой (система «спит»). Физические процессы и процессы массообмена в системе проходят с низкими скоростями. Система слабо самоочищается. Бóльшей площади водного зеркала водоема соответствует бóльшая устойчивость водоема. Бóльшему объему водной массы соответствует бóльшая устойчивость водоема. Бóльшей максимальной глубине соответствует бóльшая устойчивость водоема. Бóльшей площади водосбора соответствует бóльшая устойчивость водоема. Принимается, что эта группа параметров не будет изменяться при переходе от холодного периода года к теплому. Для субиндекса ИП2а для водоема берем одну шкалу влияния ветрового режима. Для М1а - чем больше дней со штилями, тем выше адаптационная устойчивость. Меньшей средней температуре воды в холодный период года соответствует бóльшая устойчивость водоема. Большей продолжительности ледостава соответствует бóльшая устойчивость водоема. Более холодному периоду года соответствует бóльшая устойчивость водоема. Сезоны года: зима (М1а) -1 балл. Для субиндекса ИП3а отсутствию сезонной стратификации соответствует один балл, наличию сезонной стратификации соответствует два балла. Наличию сезонной стратификации соответствует меньшая устойчивость водоема. По характеру регулирования многолетнему регулированию соответствуют 1 – 3 балла, сезонному регулированию – 3 – 4 балла, недельно-суточному регулированию – 4 – 6 баллов. Более сильному вертикальному перемешиванию соответствует меньшая устойчивость водоема. Бóльшей внутригодовой амплитуде колебания уровня соответствует меньшая устойчивость водоема. Бóльшему коэффициенту проточности соответствует меньшая устойчивость водоема. Бóльшему коэффициенту водообмена соответствует меньшая устойчивость водоема. Бóльшей скорости течения соответствует меньшая устойчивость водоема.
При оценке регенерационной устойчивости для ИП1р высокая устойчивость в теплый период года обусловлена повышенными скоростями самоочищения (повышение температуры в отсутствии антропогенного воздействия увеличивает «естественное» самоочищение). Бóльшей площади водного зеркала водоема соответствует бóльшая устойчивость водоема. Бóльшему объему водной массы соответствует бóльшая устойчивость водоема. Бóльшей максимальной глубине соответствует бóльшая устойчивость водоема. Бóльшей площади водосбора соответствует бóльшая устойчивость водоема. Эта группа параметров не изменяется при переходе от холодного периода года к теплому: изменяется шкала влияния температуры воды на устойчивость по сравнению с М1а. Бóльшей средней температуре воды в летний период соответствует бóльшая устойчивость водоема (бóльшая регенерация и самоочищение). Более теплому сезону года соответствует бóльшая устойчивость водоема. Сезоны года: лето-осень (М1р) - 2 балла. Для ИП2р для водоема берем другую шкалу влияния ветрового режима. Для М1р - чем больше дней с сильными ветрами, тем выше регенерационная устойчивость. Для ИП3р наличию сезонной стратификации соответствует большая устойчивость водоема (2 балла). По характеру регулирования многолетнему регулированию соответствуют 1 – 3 балла, сезонному регулированию – 3 – 4 балла, недельно-суточному регулированию – 4 – 6 баллов. Более сильному вертикальному перемешиванию соответствует большая устойчивость водоема. Бóльшей внутригодовой амплитуде колебания уровня соответствует большая устойчивость водоема. Бóльшему коэффициенту проточности соответствует большая устойчивость водоема. Бóльшему коэффициенту водообмена соответствует большая устойчивость водоема. Бóльшей скорости течения соответствует большая регенерационная устойчивость водоема.
Иллюстративно (см. рис 3.) все рассмотренные группы представляют собой таблицы изменения выбранных характеристик по 5 классам устойчивости. В таблицах приводится псевдодробь, в которой в верхней строке приведены левая и правая границы класса по соответствующей характеристике (или их нормированные значения) для границ классов. В оценочных шкалах ИПУа, ИПУр, ИПУ в верхней строке даны границы нормированных значений ИПУ, ниже приводится Δ - ширина диапазона для класса, еще ниже – ИПУ для середины класса.
|
Адаптационная устойчивость (Ма)
|
Регенерационная устойчивость (Мр)
|
|
|
Группа 1. Морфометрия, батиметрия (субиндекс ИП1а) |
Группа 1. Морфометрия, батиметрия (субиндекс ИП1р) |
|
|
Площадь поверхности, км2 |
Площадь поверхности, км2 |
|
|
Объем, км3 |
Объем, км3 |
|
|
Максимальная глубина, м |
Максимальная глубина, м |
|
|
Площадь водосбора, км2 |
Площадь водосбора, км2 |
|
|
|
|
|
|
Группа 2. Физико-географические условия, климат (субиндекс ИП2а) |
Группа 2. Физико-географические условия, климат (субиндекс ИП2р) |
|
|
Ветровой режим: количество дней со штилями в холодное время года (сут.). |
Ветровой режим: количество дней с сильным ветром в теплый период года (сут.). |
|
|
Средняя за месяц температура воды °С |
Средняя за месяц температура воды °С |
|
|
Продолжительность ледостава, к-во месяцев |
Продолжительность ледостава, к-во месяцев |
|
|
Сезон года/месяц, баллы |
Сезон года/месяц, баллы |
|
|
|
|
|
|
Группа 3. Гидрологические условия (субиндекс ИП3а) |
Группа 3. Гидрологические условия (субиндекс ИП3а) |
|
|
Наличие сезонной стратификации, баллы |
Наличие сезонной стратификации, баллы |
|
|
Вертикальное перемешивание, количество раз за холодный периодгода |
Вертикальное перемешивание, кол-во раз за теплый период года |
|
|
Внутрисезонная амплитуда колебаний уровня, м |
Внутрисезонная амплитуда колебаний уровня, м |
|
|
Коэффициент проточности, км/сут |
Коэффициент проточности, км/сут |
|
|
Характер регулирования, баллы |
Характер регулирования, баллы |
|
|
Коэффициент водообмена, м³/год |
Коэффициент водообмена, м³/год |
|
|
Скорость течения, м/с |
Скорость течения, м/с |
|
|
|
|
|
Рис 3. Группы, классификации для субиндексов и оценочные шкалы для интегральной оценки адаптационной (Ма) и регенерационной (Мр) устойчивости.
В процессе работы были сформулированы и проверены три основные гипотезы, приведенные в табл.1.
Таблица 1.
Гипотезы, подлежащие проверке при выполнении исследований в 2023 г.
|
1. |
Оценки ИПУ водоёма, выполненные в полевых условиях на основе метода балльно-индексной оценки и в стационарных условиях, при использовании метода сводных показателей по различным моделям-классификациям, построенным с использованием отличающихся критериев, не должны противоречить друг другу. В [7] было также показано, что модели-классификации, в которых в качестве наилучшего класса используется близость результата нормирования к «0» и модели-классификации, в которых в качестве наилучшего класса используется близость результата нормирования к «1», дают один класс устойчивости реального водоема. |
|
2. |
Использование двух типов устойчивости в оценочных исследованиях (Ма и Мр), различающихся направленностью оценочных шкал в некоторых критериях, уточняют причины формирования устойчивости в холодное и теплое время (в Ма – «система спит и медленно адаптируется», в Мр – «система активно самоочищается и трансформируется», скорости процессов переноса, трансформации и самоочищения достигают максимальных значений с ростом температуры воды, дает возможность учесть изменение внутригодовых механизмов формирования устойчивости водоема на годовом этапе развития водной экосистемы. В [7] было также показано, что учет ИПУ в Ма на основе адаптационной устойчивости и в Мр на основе регенерационной устойчивости не приводит к разным результатам в оценке ИПУ. |
|
3. |
Учет неполной, неточной и нечисловой информации при построении интегральных показателей устойчивости (этап 5, рис.2) дает возможность расчета (моделирования) вéса отдельных критериев в сводной оценке. Это также позволяет реализовать этап 7, перейти к среднему значению ИПУ и получить точность оценки (ИПУ ± S ), (рис.2). |
Оценочные шкалы для ИП1а, ИП2а, ИП3а, ИПУа; ИП1р, ИП2р, ИП3р и ИПУр и оценочная шкала последнего уровня свертки показателей ИПУ приведены на рис.4.
а)
b)
Рис 4. Второй (а) и третий (b) уровни свертки показателей для получения оценочных шкал ИПУа, ИПУр, ИПУ. На рис. приведены левая и правая границы нормированных значений ИПУ, ниже – ширина диапазона для класса (Δ), в последней строке – ИПУ для середины класса.
Также в рамках работы выполнена попытка учесть неравновесомость в задании различных приоритетов (весов) для ИПУа и ИПУр на последнем этапе свертки субиндексов. Поскольку тёплое время года на территории Приладожья по времени выражено дольше холодного, в расчётах бóльший вес в одном из расчетов был задан субиндексу регенерационной устойчивости (ИПУр). Как при одинаковых (ИПУа=ИПУр=0,5), так и при разных (0,20≤ИПУа≤ 0,45; 0,55≤ИПУр≤0,80) весах вóды озера Суури в итоге попадают в IV класс устойчивости (левая граница). Среднее значение ИПУ=0,509. Среднее квадратическое отклонение в оценке ИПУ в этом варианте составляет 0,011. Расчёты и результаты представлены на рис. 4. Таким образом, точность оценки ИПУ=0,509±0,011. По минимальному значению ИПУ 0,509-0,011=0,498 мы попадаем в IV класс устойчивости. По максимальному значению ИПУ=0,509+0,011=0,520 мы также попадаем в IV класс устойчивости, ближе к левой границе класса.
Рис. 4. Заданные приоритеты (весá) для ИПУа и ИПУр в расчетах ИПУ и класс устойчивости при разных приоритетах (весах) в оценке ИПУ (фрагмент).
Заключение
Разработаны модели-классификации интегральной оценки ИПУ водоема на основе построения композитных индексов. Новизной исследования является сочетание многокритериальности и полииерархичности в построении ИПУ. Потенциальная устойчивость (устойчивость к изменению параметров естественного режима) оценивается дважды: для теплого и холодного времени года по трем группам признаков: 1-морфометрия (4 показателя), 2-климатические и физико-географические особенности (4 показателя), 3-гидрологические условия и водный режим (7 показателей). При этом, для холодного времени года оценивается адаптационная устойчивость, а для теплого время года – регенерационная устойчивость к изменению параметров режимов. Оценено сочетание факторов, определяющих первый и второй тип устойчивости на годовом этапе развития водоема. Построение ИПУ выполнялось для равновесомых и неравновесомых условий внутри уровней (блоков) и между ними. В расчетах выполнена проверка трех рабочих гипотез для характеристики работоспособности модели и совершенствования технологии построения ИПУ. Показано, что: 1- оценки устойчивости водоёма, выполненные в полевых условиях на основе метода балльно-индексной оценки и в стационарных условиях, при использовании метода сводных показателей по различным моделям-классификациям, построенным с использованием отличающихся критериев, не противоречат друг другу, но балльно-индексный метод дал ошибку в оценке +1 класс; 2- использование двух типов устойчивости в оценочных исследованиях (адаптационная и регенерационная), различающихся направленностью оценочных шкал в некоторых критериях, характеризуют причины формирования устойчивости в холодное время года (система спит и медленно адаптируется) и в теплое время года (система активно самоочищается и трансформируется, скорости процессов переноса, трансформации и самоочищения достигают максимальных значений с ростом температуры воды), дает возможность учесть изменение внутригодовых механизмов формирования устойчивости водоема на годовом этапе развития водной экосистемы; 3- учет ннн-информации при построении ИПУ дает возможность расчета (моделирования) вéса отдельных критериев в сводной оценке. Задание нечисловой (порядковой) информации для веса субиндексов ИПУа и ИПУр на последнем этапе оценки: wр>wа позволило реализовать переход к среднему значению ИПУ и получить точность оценки ИПУ ± S. По результатам интегральной оценки потенциальной устойчивости оз.Суури ИПУ=0,509±0,011 озеро во всех случаях отнесено к IV классу устойчивости (устойчивость ниже средней), ближе к левой границе класса.
Работа выполнена при финансовой поддержке Российского научного фонда, грант № 23-27-10011, и при финансовой поддержке Санкт-Петербургского научного фонда.