Дьяконов К.Н. и др. Современные методы географических исследований

К.Н. ДЬЯКОНОВ Н.С. КАСИМОВ B.C. ТИКУНОВ

Современные методы географических исследований КНИГА ДЛЯ УЧИТЕЛЯ МОСКВА «ПРОСВЕЩЕНИЕ» АО «УЧЕБНАЯ ЛИТЕРАТУРА» 1996

УДК 372.8 ББК 74.262.6 Д93

Рецензент А. С. Ермошкина, кандидат педагогических наук, старший научный сотрудник лаборатории обучения географии Института общеобразовательной школы

Российской академии образования Дьяконов К. Н. и др. Д93 Современные методы географических исследований: Кн. для учителя / К. Н. Дьяко-

нов, Н. С. Касимов, В. С. Тикунов. – М.: Просвещение: – АО «Учеб. лит.», 1996. – 207 с.: ил. –ISBN 5-09-004567-4.

В пособии рассматриваются современные направления применения различных методов гео-графических исследований, приведены примеры использования их и показаны перспективы раз-вития.

Книга адресована учителям географии, студентам пединститутов, университетов, а также может быть полезна учащимся профильных школ.

ISBN 5-09-004567-4

© Дьяконов К. Н., Касимов Н. С., Тикунов В. С., 1996

ПРЕДИСЛОВИЕ География... Разве еще есть такая наука? Разве еще есть неизвестные земли? Кто из географов не сталкивался с такими вопросами! Да, взгляд на географа как на древнее

«ископаемое», Паганеля наших дней, к сожалению, распространен. Для большинства людей гео-графия — только один из предметов в школе, дающий детям общие сведения о природе, населении и экономике. Не потому ли относительно невелик социальный заказ на географические разработ-ки? Соответствует ли это существующим потребностям общества? В нашей стране уделяется большое внимание охране природы и рациональному природопользованию. Возникают новые нау-ки, например социальная экология, изучающая антропогенно-природные системы и с успехом ис-пользующая комплексные географические методы, зачастую забывая об их истоках. В чем же причина? Отчасти в том, что география работает сама на себя. Совершенствуя свою теорию и мето-ды, она еще мало решает важнейшие хозяйственные задачи, мало пропагандирует уже имеющиеся в этом деле успехи.

Все усиливается специализация различных отраслей географии, поэтому почти не осталось географов широкого профиля среди метеорологов, гидрологов, океанологов, геоморфологов, па-леогеографов и т. д. Каждая из отраслей имеет свои, зачастую немалые достижения, которыми она по праву гордится, при этом иногда стыдливо замалчивая свою принадлежность к системе геогра-фических наук. Что же может роднить отдельные географические, да и другие науки о Земле? Пре-жде всего, это общность методов исследований.

Известно, что в географии используется несколько групп методов. Одни из них применя-ются лишь в некоторых географических науках, допустим спорово-пыльцевой анализ, выборочное анкетирование населения и др.

Некоторые методы характерны для групп наук, например в физической географии это геохимический и геофизический методы. Другие методы присущи всем без исключения геогра-фическим наукам. Это, прежде всего картографический, математический и дистанционный мето-ды. Наконец, в географии широко применяются общенаучные методы индукции и дедукции, системный и др. Общенаучные методы — это область исследования философов, методологов науки, частные же методы географии — специалистов в каждой конкретной области. Ес-тественно поэтому, что в целом для географии представляют интерес, прежде всего методы опи-сания, картографический, математический, аэрокосмический, геофизический и геохимический. Именно они и будут рассматриваться в данной книге.

Однако в ограниченной по объему работе мы не имеем возможности охарактеризовать да-же собственно географические методы. Возьмем для примера исключенные из рассмотрения па-леогеографические методы. Как можно обойтись без них, изучая ископаемые почвы, древ-ние коры выветривания и т. д.? А разве маловажны исторические подходы? Но, к сожалению, «нельзя объять необъятное», поэтому в книге мы в первую очередь сосредоточились на тех ме-тодах, которые претерпевают наиболее быстрое развитие в настоящее время.

Поскольку все методы, которые будут нами рассматриваться, используются для целей гео-графических исследований, то все они изучают пространственные или пространственно-временные отношения. Иногда это делается не явно, как, например, применение математиче-ских методов для изучения взаимосвязей между географическими явлениями. В большинстве же случаев без учета пространственных аспектов невозможна реализация самих методов, допус-тим картографического. Активно происходит разработка особых разделов того или иного ме-тода специально для нужд географии. Пример тому — появление пространственной статисти-ки. Методы исследований все время расширяются и совершенствуются за счет как привлечения новых достижений из других наук (например, разработки теории катастроф стали применяться в лавиноведении и т. д.), так и совершенствования методов внутри географии (на основе со-временных исследований и на базе достижений природного и хозяйственного районирования разрабатывается теория природно-хозяйственного и других разновидностей антропогенно-природного районирования). Практически все методы могут комплексироваться друг с дру-гом. Например, сочетание картографического и математического методов привело к становле-нию математико-картографического моделирования.

4

А что же, собственно, такое «методы»? В чем отличие, например, методов от средств? Методы, с нашей точки зрения, должны отвечать на вопрос: «Как достичь результата?», а сред-ства исследования определяют, с помощью чего возможно его достижение. Как писал академик Б. М. Кедров, метод науки — это общий способ достижения всестороннего отражения предмета исследования, раскрытия его сущности, познания его законов. Средствами же реализации мето-дов могут быть, например, логические рассуждения, средства измерений по картам, вычисли-тельные средства (прежде всего ЭВМ), техника для получения фотоизображений и т. д. Сред-ства реализации методов разнообразны. Причем практически везде встречаются новые подхо-ды и приемы. Например, даже в такой традиционной области, как географические описания, применяются средства электроники, при логическом анализе сложных, неясных ситуаций — коллективные «мозговые атаки» и т. д.

Эта книга адресована учителям географии, которые могут использовать ее при изуче-нии многих тем школьных географических курсов, а также студентам географических специ-альностей и учащимся профильных школ.

«Предисловие», «Заключение», главы 1,2, 3, 4, 7, 8 написаны В. С. Тикуновым (глава 1 — совместно с К. Н. Дьяконовым, 4 — с Е. В. Глушко, а 7 — с Н. С. Касимовым) , глава 5 — Н . С. Касимовым и глава 6 — К. Н. Дьяконовым.

5

ГЛАВА I ОПИСАНИЕ — ОСНОВНОЙ МЕТОД ГЕОГРАФИИ КРАТКАЯ ИСТОРИЯ ГЕОГРАФИЧЕСКИХ ОПИСАНИЙ

Само название нашей древней науки, предложенное древнегреческим ученым Эратосфе-

ном, — география (от греческих ge — Земля и grapho — пишу, описываю) — свидетельствует о чрезвычайной важности описательного метода. В описании последовательно раскрывается вся история становления географии как науки. С географическим описанием связывается характе-ристика и упорядочение материала о территории, а также и теоретические обобщения, т. е. вслед за сбором идет систематизация, объяснение и, наконец, построение теории. В подтвер-ждение этих слов сошлемся на одного из самых известных географов наших дней — Д. Харвея: «...познавательное описание может варьировать в широких пределах — от простых первичных наблюдений до утверждений как следствия утонченного, теоретически осмысленного описания» (16, с. 77).

Действительно, географические наблюдения и их фиксация формируют основу географи-ческого знания. Здесь можно полностью согласиться с известным американским географом К. Зауэром, утверждавшим, «...что география — это, прежде всего знание, обретенное путем на-блюдения, что человек, отражая и переосмысливая, упорядочивает объекты внешнего мира, которые он наблюдает, и что из результатов личного опыта приходит сравнение и обобще-ние» (18, с. 400). Иными словами, географическое описание, во-первых, — один из результа-тов исходного этапа географического анализа территории, этапа сбора фактического материа-ла и его первичного или эмпирического обобщения. Во-вторых, географическое описание тер-ритории — результат обобщения проведенных ранее исследований, причем ученых не одного поколения. Резюмируя, можно сказать, что описание призвано ответить на три вопроса: «Где расположено?», «На что похоже?», «Каков смысл географического явления?».

Долгое время, начиная с древнеиндийских, египетских или вавилонских географических описаний, они, прежде всего, отвечали на первый из поставленных вопросов, уделяя гораздо меньше внимания двум вторым. Описание было, по существу, единственным методом геогра-фии. Вплоть до XIX в. между географией и описанием нередко ставился знак тождества. На-пример, Иммануил Кант (1724—1804) писал, что география — это описание явлений, суще-ствующих в пространстве в данное время.

Первой формой описаний было эмпирическое описание, дававшее представление об окру-жающем человека мире. Прежде всего, это были землеописания, создаваемые по результатам путешествий. Характерным примером такого рода описаний может быть труд Ксенофонта (около 430— 355 гг. до н. э.) в семи книгах «Анабасис». Приведем краткую выдержку из этой работы. «(1) Отсюда Кир проходит по пустыне Аравии, имея Евфрат по правую руку, в пять переходов 35 парасангов. В этом месте земля представляет собой равнину, плоскую, как море, и заросшую полынью. Встречавшиеся там те или иные растения — кустарники или тростники — все прекрасно пахли, словно благовония. (2) Там нет ни одного дерева, а жи-вотные разнообразны: встречалось много диких ослов и больших страусов. Попадались так-же дрофы и газели. Всадники нередко гонялись за этими животными... (5) Оттуда Кир проходит по пустыне, имея Ефрат с правой стороны, в тринадцать переходов 90 парасангов и при-бывает в Пилы. На этих переходах от голода погибло много вьючного скота, ибо там не было травы, совершенно отсутствовали деревья, и вся местность была голая. А местные жители су-ществуют тем, что выкапывают у реки жерновые камни и обделывают их. Они везут их в Ва-вилон, продают и покупают на эти деньги продовольствие» (3, с. 57).

Этот пример характерен для большинства описаний античной средиземноморской гео-графии. Ее период обычно ограничивают 300 г. н. э. Наиболее яркими и известными предста-вителями данного периода были греки Гомер, Фалес Милетский (ок. 625 — ок. 547 г. до н. э.),

6

Анаксимандр (610—547 гг. до н. э.), Гекатей (ок. 546—480 гг. до н, э. ) , Геродот (V в. до н. э.), Гиппократ (460—377 гг. до н. э.), Платон (428—348 гг. до н, э.), Аристотель (384—322 гг. до н. э.), Архимед (287—212 гг. до н. э.), Эратосфен (ок. 276—194 гг. до н. э.), а также ученые Древнего Рима — Юлий Цезарь (100—44 гг. до н. э . ) , Вергилий (70 г. до н. э.— 19 г. н. э.) , Сенека (4 г. до н. э.— 65 г. н. э. ) , Страбон (грек по национальности, работавший в Риме, I век до н. э.— I век н. э . ) , Плиний Старший (23— 79 гг. н. э.) , Плиний Младший (61 —114 гг. н. э. ) , Птолемей (ок. 90—160 гг. н. э.) и др.

Характерной для цивилизации античного периода была комплексность эмпирических опи-саний, охватывавших природу, хозяйство, население, включая нравы и традиции разных наро-дов, иногда с долей вымысла. Ярко выраженная практическая потребность в эмпирических опи-саниях с развитием особенно морских путешествий, а также торговли привела к появлению да-же специализированных описаний берегов, мелей, камней и т. д. (периплов) или внутренних территорий (периэгезов), т. е. морских или сухопутных объездов (периодов).

Первым эмпирическим описанием можно считать сочинения Гомера — поэмы «Илиада» и «Одиссея», знакомящие читателей с близкими или удаленными местностями. Параллельно с общеземлеведческими описаниями стало формироваться страноведение. Как указывает Ю. Г. Саушкин, первым страноведом можно считать древнегреческого географа Гекатея (14, с. 29). Однако, если обратиться и к еще более ранним работам (например, Геродота), там тоже можно найти хорошие образцы страноведческих характеристик. Для примера приведем фрагмент текста из «Истории» Геродота: «Земля ассириян орошается дождем мало; дождевой воды достаточно только для питания корней хлебных растений; вырастает же посев и созревает хлеб при помощи орошения из реки; река эта не разливается, впрочем, по полям, как в Егип-те; орошают здесь руками и с помощью насосов. Вавилония вся, так же как и Египет, изре-зана каналами; наибольший из них судоходный, тянется от Евфрата на юг до другой реки, Ти-гра, на котором лежит город Нин. Эта страна — плодороднейшая из всех нам известных в от-ношении хлеба; во всем остальном она терпит крайний недостаток, например во фруктовых деревьях, каковы: фига, виноград, олива» (3, с. 26).

Очень существенной, обобщающей труды предшественников стала работа Страбона «Гео-графия» (в 17 книгах). Это одно из лучших страноведческих произведений. Страбон приводит известные ему сведения о территории современных Испании, Франции, Британии, Италии, Гре-ции, Малой Азии, Африки, т. е. двигаясь с запада на восток и потом к югу. Характерной особенностью этого труда является его практическая направленность. В «Географии» легко прослеживаются мысли о необходимости перехода от простых эмпирических описаний к ос-мыслению взаимосвязей и закономерностей: «...мы рассматриваем не только формы и величи-ну стран, но... и их взаимные отношения», а также: «Если в некоторых частях этих местно-стей холодно, а именно в возвышенных и гористых, то этому не должно удивляться; потому что даже в южных климатах на горах и вообще в частях возвышенных, хотя бы и равнин-ных, холодно» (3, с. 153).

Не менее значительно заключение Страбона о необходимости членения обжитой части Земли (Ойкумены) на целостные части, прообразы районов в современном их понимании. Свой подход к районированию он изложил следующим образом: «Подобно тому, как рассечение по суставам отличается от разрезания на части (потому что сечение по суставам производится по естественному делению), отличается некоторой правильностью и определенной формой... по-добно этому и в географии, когда нам необходимо делить на части, постепенно переходя от од-ной к другой в подробном их описании, мы должны больше подражать сечению по суста-вам, чем случайному на какие бы то ни было части, потому что только первым способом можно получить определенные формы и точные границы, в чем именно и нуждается географ» (3, с. 153— 154).

Средние века, по единодушному мнению многих исследователей (15, 7, 14, 13, 6 и др.), ста-ли эпохой застоя, отмечается лишь активность арабских ученых. Лишь к концу XV столетия купцы в поисках выгодной торговли создали условия для Великих географических открытий, осуществленных как бы «попутно». Для географии это был золотой период, так же как бы-строе развитие науки и культуры позволило назвать XV — XVI века периодом Возрождения. Накопление эмпирического материала привело к переосмыслению описаний известных земель

7

и характеристикам вновь открытых. Практическая значимость географических описаний для общества достигла зенита. Эти времена подробно описаны в книгах И. П. Магидовича (1962, 1965, 1967), а также в пятитомном издании «Очерков истории географических открытий», вы-шедшем в издательстве «Просвещение». Однако и в этот период, наряду с достоверными све-дениями, была иногда очень значительная доля вымыслов, как, например, в «Путешествиях сэ-ра Джона Мандевиля» или в «Космографии» Себастьяна Мюнстера (1489—1552).

Накопление большого фактологического материала о природных условиях, народонасе-лении, хозяйстве и др. потребовало их систематизации и осмысления, что явилось толчком к обособлению отдельных географических наук, усиливших их практическое приложение и соци-альную значимость. Обобщив достижения эпохи Великих географических открытий, немецкий ученый Варениус (Варений) (1622—1650) представил географию как «круг земноводный», где он оконтурил ряд частных географических наук, структурировав описания и подняв их на новый уровень обобщения. Он считал, что следует не только описывать страны, но, прежде всего, об-ращаться к общим закономерностям — «кругу земноводному» — предмету географии гене-ральной.

Дифференциация наук и соответственно описаний позднее получила свое развитие и оформилась в систему благодаря трудам В. Н. Татищева (1686—1750), М. В. Ломоносова (1711 —1765) и др. Так, взяв за основу труд Варениуса, В. Н. Татищев в работе «О географии во-обще и о русской» предложил объемное построение географии, разделив ее:

1) «по масштабу исследования» — на а) универсальную, или генеральную, описываю-щую сушу и воды всей планеты и ее частей; б) специальную, описывающую разные страны; в) топографию, или «пределоописание», когда описываются части страны, вплоть до от-дельных городов с их пригородами;

2) «по качествам» — на г) математическую (измерения Земли, необходимые «к по-знанию шара земного и ландкарт»); д) физическую (где обращено главное внимание на природные «довольства и достатки» не только на поверхности, но и создающиеся внутри су-ши и водной толщи, которые знать «к рассуждению о приложении пользы и отвращении вреда весьма полезно и нужно»); е) политическую (где на первый план выдвигаются занятия на селения, его трудовые навыки, его обычаи и доходы «и как сии обстоятельства во времени изменяются»);

3) по «переменам времени» — на ж) древнюю географию; з) географию «среднюю»; и) географию современную.

Внимание к временным аспектам В. Н. Татищева еще более усилил М. В. Ломоносов, например в работе «О слоях земных».

Усилившаяся дифференциация географических наук привела к появлению тематических описаний: П. И. Рычкова (1712—1777) «О сбережении и размножении лесов» (1767), К. Фрааса (1810—1875) «Климат и растительный мир во времени, их история» (1847), а позднее и классических работ — А. И. Воейкова (1842—1916) «Климаты земного шара» (1884), Д. Н. Ану-чина (1843—1923) «Рельеф поверхности Европейской России в последовательном развитии о нем представлений» (1895), В. В. Докучаева (1846—1903) «Русский чернозем» (1883) и др. «Суммативистская концепция» (по Н. К. Мукитанову) в виде классического страноведения была привлекательной даже в более ранние периоды и вела к созданию таких замечательных произведений, как, например, «Описание земли Камчатки» С. П. Крашенинникова (1711 — 1755).

Существенным нововведением в географию стало использование сравнительного метода. Здесь, прежде всего, следует отметить заслуги А. Гумбольдта (1769—1859) и К. Риттера (1779—1859). А. Гумбольдт, сравнивая местности, которые он посетил во время своих путешест-вий, пришел к выводу о наличии закономерностей в смене природных условий, обусловленных взаимной связью их компонентов. Своими трудами он заложил основы учения о ландшафтах и ландшафтных зонах. К. Риттер наряду с А. Гумбольдтом также считается создателем сравнительного направления в географическом описании. Особенно известны его труды «Землеведение в отношении к природе и к истории человека, или Всеобщая сравнительная география», «Идеи о сравнительном землеведении».

Другим важным направлением в географии стало районирование. Как мы уже упоминали,

8

зачаточные взгляды на районирование можно найти еще в работе Страбона «География», но особенно быстро это направление стало развиваться в XIX — XX вв. Здесь следует упомянуть труды К. И. Арсеньева (1789—1865), заложившего основы методики районирования и приме-нившего свои исследования для экономического районирования России и обоснования кон-кретного круга показателей, характеризующих районы.

Существенным моментом было обоснование объективной реальности существования рай-онов, а не представление о них как о мысленных конструкциях, количество которых будет та-ким, сколько человек взялось за их выделение. Одним из ученых, отстаивавших взгляд на районы как на мысленный конструкт, был Хартшорн (Hartshorne, 1939, с. 263). Точки зрения, согласно которой районы представляют собой реальные целостности, поддающиеся объектив-ному вычленению и описанию, придерживалось большинство ученых, начиная с Н. П. Огаре-ва (1813—1876), рассматривавшего районы не как нечто застывшее во времени, а как динами-ческие развивающиеся системы. Особо следует отметить заслуги П. П. Семенова-Тян-Шанского (1827—1914), создавшего два варианта районирования Европейской России (1871 и 1880 гг.), а также выдающегося ученого Д. И. Менделеева (1834—1907), более известного своими трудами по химии, нежели географии. Современные взгляды на районирование будут осве-щены в следующем параграфе. В заключение отметим, что географическое описание служи-ло важным инструментом в исследованиях крупнейших ученых конца XIX—XX в.— Ю. М. Шо-кальского (1856—1940), В. И. Вернадского (1863—1945), А. А. Борзова (1874—1939), Л. С. Бер-га (1876—1950), Б. Б. Полынова (1877—1952), В. Н.Сукачева (1880—1967), Н. Н. Баранского (1881 — 1963), А. А. Григорьева (1883—1968), Н. Н. Колосовского (1891 —1954), И. П. Гера-симова (1905—1985), К. К. Маркова (1905—1980), Ю. Г. Саушкина (1911 — 1982) и др.

СОВРЕМЕННЫЕ ВИДЫ ГЕОГРАФИЧЕСКИХ ОПИСАНИЙ

Географические описания могут быть комплексными: типичный представитель их —

ландшафтные описания. Другой тип описаний — проблемные, или целевые, при которых прин-ципы отбора исходной информации, способы ее подачи, изложение фактов и др. подчинены определенной научной или практической цели. Следует различать комплексное описание эле-ментарного природно-территориального комплекса (географической фации) и физико-географическое описание территории разного размера (страны, провинции, ландшафта). С ме-тодической точки зрения и для последующего синтеза физико-географических знаний о тер-ритории важной представляется полнота описания физико-географической точки.

Описание физико-географической точки — это описание фации. Фация занимает один элемент микроформы рельефа или элемент формы мезорельефа, сложенный однородными по-родами, характеризующийся однородным режимом увлажнения, глубиной залегания грун-товых или почвенных вод, однородным микроклиматом. В пределах фации формируется одна растительная ассоциация на одной почвенной разности. Фация генетически однородна. Приме-ры фаций — пологие вершинные поверхности водно-ледниковых песчаных равнин, покрытые сосняками лишайниково-зеленомошными на торфянисто-подзолистых почвах; блюдцеобраз-ные понижения на высокой пойме, сложенные аллювиальными иловатыми суглинками с про-слоями супеси, покрытые влажнотравнозлаковыми лугами на пойменных дерново-глеевых почвах.

Описание ландшафта существенно отличается от описания отдельной фации. Прежде всего, тем, что ландшафт — это относительно однородный в генетическом отношении ком-плекс, представляющий собой закономерное сочетание более мелких природно-территориальных комплексов. Другими словами, в характеристике ландшафта должна быть от-ражена мозаичность территории. Другое отличие связано с «разрешающей способностью» описания. Невозможно так же детально, как фацию, описать ландшафт во всех его подробно-стях и деталях. Поэтому при характеристике ландшафта обычно, помимо его общих свойств, описываются и его основные местности и урочища. Примеры описания фаций и ландшафтов даны в следующем параграфе.

Наряду с ландшафтными описаниями существуют комплексные экономико-географические характеристики территории, а в последние годы особенно распространенными

9

стали эколого-географические описания территорий (например, природно-хозяйственных районов). Здесь описание строится на целостном восприятии географических систем, но на ка-чественно более высоком уровне, чем описания античного, или «классического», периода циви-лизации.

Особо следует сказать о страноведении, также эволюционировавшем от поэлементной ха-рактеристики природы, населения и хозяйства к осмыслению их как некоторого единства. Ти-пичным примером страноведческого описания выступает характеристика стран мира в Большой Советской энциклопедии. Рассмотрим в качестве примера структуру описания Индии (10-й том БСЭ). Оно составлено авторским коллективом численностью более 20 специалистов в разных областях науки и техники. В очерке 17 разделов: 1. Общие сведения. 2. Государственный строй. 3. Природа. 4. Население. 5. Исторический очерк. 6. Политические партии, профсою-зы и другие общественные организации. 7. Экономико-географический очерк. 8. Вооруженные силы. 9. Медико-географическая характеристика. 10. Просвещение. 11. Наука и научные учре-ждения. 12. Печать, радиовещание и телевидение. 13. Литература. 14. Архитектура и изобра-зительное искусство. 15. Музыка. 16. Театр. 17. Кино.

Такая характеристика построена на основе научной логики, имеет традиционно просле-живаемые связи между разделами, но тем не менее уловить четкий методологический стержень здесь сложно. Главная задача подобных очерков — информативность описания. Поэтому стра-новедение, несмотря на свою многовековую историю, требует пристального внимания геогра-фов-комплексников с тем, чтобы, по словам Н. Н. Баранского, оно действительно вошло «об-щепризнанным элементом в сокровищницу национальной культуры» (5, с. 169).

Видимо, следует идти по нескольким направлениям, совершенствуя методику описаний, например, переходя к характеристике природно-хозяйственных районов, с освещением осо-бенностей их заселения, связей с природными и экономическими условиями, а также шлифуя форму и образность в подаче материала. Ряд предложений по совершенствованию страно-ведческих описаний сделал Н. С. Мироненко (11) .

В качестве образцов экономико-географических и физико-географических трудов можно назвать классические работы И. А. Витвера «Южная Америка» (1930), «Франция» (совместно с А. Е. Слукой, 1958), Ю. Г. Саушкина «Географические очерки природы и сельскохозяйствен-ной деятельности населения в различных районах Советского Союза» (1947), Н. А. Гвоз-децкого «Физическая география Кавказа» (1958), Э. М. Мурзаева «Средняя Азия» (1961) и др. Гораздо меньше примеров хороших общегеографических страноведческих научных тру-дов, хотя описания отдельных стран, например в 20-томнике «Страны и народы», весьма удач-ны. Причем интерес к такого вида работам в нашей стране после 50—60-х гг., к сожалению, снизился, отчасти в связи с тем, что они стали заменяться регионально-проблемными иссле-дованиями.

В этой связи можно обратиться к пожеланиям Ю. Г. Саушкина по созданию на-учной теории страноведения. Он писал: «Еще можно говорить об «организационной форме», если понимать под страноведением соединение всех сведений о стране (районе), по образному выражению Н. Н. Баранского, «от геологии до идеологии». Но если ограничиться только кругом географических наук, только общегеографической характеристикой страны и поставить в центр внимания решение важнейших ее географических проблем, то осуществление такого географи-ческого синтеза есть задача науки со своей теорией — страноведения, которое входит в систему географических наук» (14, с. 331).

В страноведческих работах широко используется сравнительно-описательный метод. Как считает Н. К. Мукитанов (13), этот метод пришел на смену хорологической концепции в гео-графии. Напомним, что суть хорологической (пространственной) концепции, развитой А. Гет-тнером (1859—1941), в том, что предметом географического изучения является лишь про-странственный аспект располагающихся по территории взаимосвязанных объектов в фиксиро-ванное время. Недостатки этой концепции, прежде всего связанные с отказом от учета времен-ных изменений и исторического развития, очевидны и критиковались широким кругом отечест-венных и зарубежных географов. При таком взгляде не важно, что изучается, главное, чтобы оно было пространственно распределено. «Однако с накоплением эмпирического материала все более очевидной становилась необходимость его систематизации. Это вызвало к жизни сравни-

10

тельно-описательный метод, сыгравший огромную роль в систематизации накопленного эмпи-рического материала и способствовавший раскрытию внутренней взаимосвязи изучаемых гео-графией явлений. Но в то же время этот метод гносеологически ограничен, так как с его по-мощью нельзя постичь генезиса явлений» (13, с. 130).

Сравнительный географический анализ широко применяется для выявления и описания районов-аналогов. Однако особую важность в географии имеет районирование. Выделение и описание районов, по мнению Ю. Г. Саушкина,— «критерий теоретической зрелости и практической значимости, а также «географичности» каждой из географических наук» (14, с. 147).

Действительно, проблемы как экономического, так и физико-географического райониро-вания составляют стержень исследований таких крупных географов, как Н. Н. Баран-ский, Н. Н. Колосовский, Н. А. Гвоздецкий, А. Г. Исаченко, Н. Ф. Мильков, Н. И. Ми-хайлов и др. В экономической географии районы стали выделять как целостные системы на основе принципа их несхожести. Существенный вклад внесло учение Н. Н. Колосовского о территориально-производственных комплексах и энергопроизводственных циклах.

В настоящее время имеется несколько взглядов на районы. В отечественной географии стал доминировать взгляд на необходимость выделения районов как целостных разнородных систем, зачастую обладающих свойством территориальной нерасчлененности, иногда и нали-чием ядра районообразования и районообразующих связей. В зарубежной географии акцент нередко делается на установление однородности территории. В частности, в «Американской географии» (1, с. 48—61) выделяются однородные районы, основной критерий для иденти-фикации которых — гомогенность определяющих его показателей. Такой взгляд близок к то-му, что мы называем типологией. Выделяются также узловые, или функциональные, районы на основе их тяготения к каким-либо центрам, например районы, вычленяемые по материа-лам маятниковых миграций населения, и т. д.

При физико-географическом районировании принято различать комплексное и частное (отраслевое). Примерами частного районирования могут быть геоморфологическое, климати-ческое, ботаническое, зоогеографическое и т. д. Районирование выступает как синтез знаний в тех или иных отраслях географической науки, базируется на достижениях этих наук и даже отражает состояние науки на данный момент времени. Комплексное физико-географическое районирование, по Н. И. Михайлову (12), «...объединяет круг проблем, включающих изучение причин дифференциации и обособления участков географической оболочки, исследование структур и процессов на этих локализованных участках, установление их географической цело-стности, выявление границ и, наконец, изображение результатов этой работы на тематической карте, и изложение их в специальном описании (характеристике)» (12, .с. 11). Такое опреде-ление весьма широко и почти смыкается с определением комплексной физической географии. Есть и другие точки зрения на районирование. Так, Д. Л. Арманд (4) считал возможным за рай-онированием закрепить понятие логических операций по объединению территорий. Детальный разбор разных точек зрения дан в учебнике Н. И. Михайлова (12). Отметим, что географу, занимающемуся комплексным (ландшафтным) физико-географическим районированием, ста-новится «тесно» в рамках «логического районирования».

В заключение отметим еще один вид географического описания — литературно-художественное, лучшие образцы которого мы находим в прозе и поэзии И. А. Бунина, С. А. Есенина, К. Г. Паустовского, М. М. Пришвина, И. С. Соколова-Микитова, И. С. Турге-нева и многих других отечественных писателей и географов. Отличия литературно-художественного географического описания от научного заключаются в том, что, во-первых, оно не обязательно должно быть полным. Писатель сознательно останавливается на неко-торых природных явлениях, свойствах описываемого ландшафта для раскрытия каких-либо образов, для изложения собственной позиции; во-вторых, это описание всегда несет эмо-циональный заряд и является средством воздействия на чувства читателя.

Лучшим образцам описания природы нашей страны присуща достоверность, чего, кстати, не скажешь о некоторых современных поэтах. Например, всем известны слова некогда мод-ной песенки «Там, где багульник на сопке цветет». Ошибка автора слов песни в том, что ба-гульник — болотное растение и на склонах сопок не растет. Но оставим в стороне грубые не-

11

точности современных авторов. Обратимся к классике: Густой зеленый ельник у дороги, Глубокие пушистые снега. В них шел олень, могучий, тонконогий, К спине откинув тяжкие рога. Вот след его. Здесь натоптал тропинок, Здесь елку гнул и белым зубом скреб — И много хвойных крестиков, остинок Осыпалось с макушки на сугроб... В этих восьми строках И. Бунина образован ландшафт зимнего ельника. Поэт обращает

внимание на удивительную способность снежного покрова фиксировать следы животных, а это — уже научный способ исследования животных, их поведения. Этот метод глубоко разработан отечественным географом и биологом А. Н. .Формозовым и в научно-популярном варианте изложен в его книге «Спутник следопыта» (последнее издание — в 1989 г. ) .

Литературно-художественные описания природы по форме и глубине повествования весьма различны. Четко выделяется жанр путевых очерков, которые, по образному выраже-нию М. Горького, отражают то «путевое, мимо идущее», что встречает автора в пути. Пожа-луй, наиболее обстоятельными и полными в этом отношении являются книги известных чеш-ских путешественников Иржи Ганзелки и Мирослава Зикмунда. В 50—60-х гг. выходили увлека-тельные книги этих авторов, например «Там, за рекою, Аргентина», «Меж двух океанов», «Пе-ревернутый месяц», в которых читатель мог познакомиться с итогами путешествий авторов на автомобилях «Татра».

Иной стиль изложения своих впечатлений о природе у К. Паустовского. Его повесть «Мещерская сторона» — не путевые заметки, а результат длительного «впитывания» в себя чу-десной природы этого края. В следующем параграфе мы приведем научное описание ландшаф-тов Мещеры. Сравните его с тем, что писал Константин Паустовский:

«В Мещерском крае нет никаких особенных красот и богатств, кроме лесов, лугов и про-зрачного воздуха. Но все же этот край обладает большой притягательной силой. Он очень скромен — так же, как картины Левитана. Но в нем, как и в этих картинах, заключена вся пре-лесть и все незаметное на первый взгляд разнообразие русской природы.

Что можно увидеть в Мещерском крае? Цветущие или скошенные луга, сосновые бо-ры, пойменные и лесные озера, заросшие черной кугой, стога, пахнущие сухим и теп-лым сеном. Сено в стогах держит тепло всю зиму...

...В Мещерском крае можно увидеть сосновые боры, где так торжественно и тихо, что бубенчик-«болтун» заблудившейся коровы слышен очень далеко, почти за километр. Но такая тишина стоит в лесах только в безветренные дни. В ветер леса шумят великим океанским гу-лом, и вершины сосен гнутся вслед пролетающим облакам.

В Мещерском крае можно увидеть лесные озера с темной водой, обширные болота, покры-тые ольхой и осиной, одинокие, обугленные от старости избы лесников, пески, можжевельник, вереск, косяки журавлей и знакомые нам под всеми широтами звезды.

Что можно услышать в Мещерском крае, кроме гула сосновых лесов? Крики перепелов и ястребов, свист иволги, суетливый стук дятлов, вой волков, шорох дождей в рыжей хвое, ве-черний плач гармоники в деревушке, а по ночам — разноголосое пение петухов да колотушку деревенского сторожа.

Но увидеть и услышать так мало можно только в первые дни. Потом с каждым днем этот край делается все богаче, разнообразнее, милее сердцу, и, наконец, наступает время, когда ка-ждая ива над заглохшей рекой кажется своей, очень знакомой, когда о ней можно рассказы-вать удивительные истории.

Я нарушил обычай географов. Почти все географические книги начинаются одной и той же фразой: «Край этот лежит между такими-то градусами восточной долготы и северной широты и граничит на юге с такой-то областью, а на севере — с такой-то». Я не буду назы-вать широт и долгот Мещерского края. Достаточно сказать, что он лежит между Владими-ром и Рязанью, недалеко от Москвы, и является одним из немногих уцелевших лесных ост-ровков, остатков «великого пояса хвойных лесов». Он тянулся некогда от Полесья до Ура-

12

ла». П а у с т о в с к и й К. Г. Повести и рассказы. – Челябинск, 1971, – с, 23–24. Лучше не скажешь. Здесь и сведения о природе, и элементы истории («уцелевший лесной

островок»), и населении («вечерний плач гармоники в деревушке»). Читатель не только ви-дит, но и слышит природу.

Но вернемся к науке. Подводя итог, можно сказать, что, несмотря на появляющиеся вы-сказывания о научной «смерти» описательного метода (17, с. 213), мы считаем его одним из основных в современной географии. Новые возможности и средства лишь помогают его реали-зовать. Например, применение электроники позволяет делать описания более быстро, переда-вать их на большие расстояния, хранить, редактировать, перекомпоновывать, отыскивать, оформлять материал и т. д. Производя описание почвенного разреза, можно наговорить его на диктофон и потом ввести в ЭВМ, минуя фиксацию на бумаге, как основного носителя ин-формации минувших времен. Такие возможности все более и более расширяются, особенно в связи с работами по созданию ЭВМ пятого поколения.

ПРИМЕРЫ ГЕОГРАФИЧЕСКИХ ОПИСАНИЙ

Здесь мы дадим примеры комплексного описания географических фаций и ландшафтов,

образцы которых можно найти во многих лучших как отечественных, так и зарубежных физико-географических работах.

Обратимся к опыту Московского университета. Не одним поколением географов-полевиков был разработан бланк комплексного описания точки. Большой вклад в разработку его содержания внесли ландшафтоведы университетской школы — А. А. Видина, Г. Н. Аннен-ская, И. И. Мамай, В. К. Жучкова и др. Форма бланка выбирается обычно в подготовительный период. Характер решаемых задач и специфика территории определяют частично полноту сбора информации, которая заносится в бланк. Так, при проведении физико-географических исследо-ваний в целях сельскохозяйственной оценки земель в Нечерноземной зоне России лабораторией ландшафтоведения географического факультета МГУ было разработано три формы бланков: лесная, луговая форма и форма для пахотных земель. А. В. Дончевой при изучении влияния комбината «Североникель» была разработана «техногенная» форма бланка.

Итак, форма бланка и полнота полевого физико-географического описания должна быть «выдержана» в исследованиях разных коллективов и быть индивидуальной в специ-альной части в зависимости от характера изучаемых объектов и задач научных работ. Уни-фикация описаний необходима для последующей корректной математической обработки материала и сопоставимости данных различных исследователей.

Обратимся к стандартному бланку комплексного описания фации, широко используе-мому географами университетов (см. Приложение). Заполнение бланка осуществляется простым карандашом или шариковой ручкой. Описание начинается с фиксации адреса точ-ки. Ее следует привязывать к постоянным надежным ориентирам (геодезическим знакам, колодцам, отдельно стоящим деревьям, церквам и т. д.). Определяется азимут на предмет и расстояние до него. Желательно фиксирование местоположения точки по двум ориентирам. При проведении исследований на заселенной территории обязательно указание на положе-ние в лесном квартале. Если исследователь располагает аэроснимком на данную террито-рию, то необходимо указать номер снимка, а точку зафиксировать на нем. Поскольку гео-граф, как правило, описывает не одну точку, то в качестве дополнительного адреса можно указать расстояние и направление двух-трех предыдущих точек комплексного описания, а положение точек нарисовано на схеме, что предусмотрено формой бланка.

Характеристику рельефа обычно начинают с описания его мезоформы. Указание на макроформу в каждом конкретном описании не делают. Обычно не указывают и генезис ПТК, и его тектоническое и геологическое строение. Эти характеристики необходимы при описании ландшафта или физико-географического района в целом.

В бланке обязательно фиксируется положение точки по отношению к формам мезо-рельефа и подробно описывается микрорельеф и его морфометрия (протяженность склона, крутизна поверхности, глубина вреза эрозионных борозд и т. д . ) . Окружающий нас

13

рельеф можно представить как сочетание выровненных поверхностей, склонов и пониже-ний. В связи с этим характеристика крутизны склонов приобретает большое значение, так как от этой характеристики зависит перераспределение выпадающих атмосферных осадков, различия в суммарной солнечной радиации, интенсивность миграции веществ. Выделяют во-семь градаций крутизны склонов (табл. 1 ) .

Т а бл и ц а 1

Характеристика склонов по их крутизне

Склоны Угол наклона, в гра-дусах

Очень пологие (слабонаклонные равнины) Пологие (наклонные равнины) Слабопокатые Покатые Сильнопокатые Крутые Обрывистые Отвесная стена

Менее 3 3—5 5—10 10—15 15—20 20—45 Более 45 80—90

Кроме экспозиции и крутизны фиксируется характер склона (выпуклый, вогнутый, пря-

мой, волнистый, террасированный и т. д.). При описании рельефа необходимо указание на аб-солютную высоту точки (она снимается с топографической карты) и относительную над базисом дренирования.

Второй блок описания можно назвать гидротермическим. Он характеризует глубину зале-гания грунтовых и почвенных вод, наличие верховодки, тип водного режима, распределение температуры почвы на глубине 20 и 50 см (информативные суточные и декадные уровни темпе-ратуры почвы для лесной зоны).

Третий блок описания — почвенный. Существует несколько систем выделения почвенных горизонтов и их буквенных обозначений. Однако, следуя классику отечественного и мирового ландшафтоведения и почвоведения В. В. Докучаеву, в нашей стране принята следующая символика описания генетических горизонтов почвы:

А0 — самая верхняя часть почвенного профиля, лесная подстилка или степной войлок, представляющая собой опад растений на различных стадиях разложения.

А1 — минеральный гумусово-аккумулятивный горизонт, содержащий наибольшее коли-чество органического вещества в пределах всего профиля; наиболее темноокрашенный. Цвет этого горизонта в почвах нашей страны варьирует от черного, бурого, коричневого до светло-серого, что обусловлено составом и количеством гумуса: от 12—16 % в лугово-черноземных почвах до 1—5 % в светло-каштановых почвах юго-восточной части Прикаспийской низменно-сти.

А2 — подзолистый или осолоделый, элювиальный горизонт, формирующийся под влияни-ем кислотного или щелочного разрушения минеральной части. Это осветленный, рыхлый гори-зонт.

Ап или Апах — пахотный горизонт, измененный человеком в пределах глубины вспашки. Для многих районов европейской части страны для почв характерны старопахотные горизонты.

В — иллювиальный, или горизонт вмывания: бурый, охристо-бурый, красновато-бурый, уп-лотненный и утяжеленный горизонт. Характеризуется накоплением глины, окислов железа, алюминия и других коллоидных веществ за счет вмывания их из вышележащих горизонтов.

ВС — переходный горизонт от иллювиального к материнской (почвообразующей) горной породе, из которой сформировалась данная почва. Горизонт почвообразующей породы, не за-тронутой процессами почвообразования, обозначают как С.

Д — подстилающая горная порода, залегающая ниже материнской и отличающаяся от нее по своим свойствам (главным образом по литологии).

14

При характеристике почвенного профиля и его горизонтов географ фиксирует вертикаль-ную мощность горизонтов, цвет, влажность, механический состав, структуру, плотность, вклю-чения, новообразования, переход между горизонтами, четкость (нечеткость) границы. Полевое описание почвенного разреза дополняется последующими результатами лабораторного анали-за важнейших свойств почв, из которых отметим влажность (запасы влаги), механический состав по Н. А. Качинскому (табл. 2), процентное содержание гумуса, количество подвиж-ных (доступных для питания растений) соединений азота, фосфора, калия, степень кислотности. Последняя характеристика определяется в суспензиях, полученных при взбалтывании почв с дистиллированной водой (актуальная кислотность) или раствором KCL (обменная кислот-ность), и выражается в единицах рН. По величине степени кислотности различают кислые (рН менее 6), нейтральные (6,0— 7,5) и щелочные почвы (рН более 7,5). Этот показатель имеет важное агрономическое значение, так как позволяет судить о необходимости известко-вания и гипсования почвы.

Т а б л и ц а 2

Классификация механических элементов почв (по Н. А. Качинскому)

Механические элементы Размер, в мм

Камни Более 3 Гравий 3—1 Песок крупный 1—0,5 Песок средний 0,5—0,25 Песок мелкий 0,25—0,05 Пыль крупная 0,05—0,01 Пыль средняя 0,01—0,005 Пыль мелкая 0,005—0,001 Ил грубый 0,001—0,0005 Ил тонкий 0,0005—0,0001 Коллоиды Менее 0,0001 Физическая глина Менее 0,01 Физический песок Более 0,01

Для большей наглядности в левой части описания почвенного разреза предусмотрено

место для зарисовок. Описание растительности осуществляется на ботанической площадке. Для луговой или

болотной растительности принятый размер площади 100 м2 или 10×10 м. Описание леса произ-водится на площади не менее 400 м2 (20×20 м).

Для выбранной луговой площади составляют список произрастающих на ней расте-ний, в котором обычно сначала перечисляют злаки, потом осоки, бобовые, разнотравье. Каждое растение записывают двойным названием (роди вид) по-русски и по-латыни. В случае если у исследователя есть сомнение в определении растения, его берут в гербарий для установления его рода и вида по определителю.

В описание луговой и болотной растительности входит следующая информация: высота, обилие, проективное покрытие, фенологическая фаза, жизненность.

Видовой состав леса описывают по ярусам. Для каждого древесного вида указывают оби-лие по 10-балльной шкале, на основании чего выводят формулу древостоя. Например, если в первом ярусе зафиксировано 7 елей, 2 сосны, 1 береза и единично осина, то формула древостоя выглядит так: 7Е + 2С + 1Б, ед. Ос. Для всех древесных ярусов фиксируют среднюю высоту, средний диаметр ствола на высоте 1,3 м от поверхности почвы, высоту прикрепления крон, гос-подствующий возраст. Для определения возраста можно использовать имеющиеся отдельные пни, приростной бур, при помощи которого из дерева перпендикулярно к центру вынимается ци-линдрик древесины с годичными кольцами. Для всего древесного полога дается общая сомкну-

15

тость крон в долях от 1. В ряде случаев приводится класс бонитета древостоя — интегральная характеристика, учитывающая возраст и высоту древесного яруса. По классу бонитета с точно-стью до 10—15 % можно оценить запасы древесины на 1 га, что важно для практических целей.

После описания ярусов древостоя в бланк заносят сведения о подросте, кустарниковом и травяно-кустарничковом ярусах (название видов, обилие, высота, фенологическая фаза, жиз-ненность, характер распределения), о моховом и лишайниковом покрове (мощность, название видов, жизненность, распределение).

При описании культурных посевов в бланке дают название культуры, фенологическую фазу, жизненность и перечень сорняков с указанием степени засоренности посевов. Степень засоренности определяют на площадках 10×10 м.

Итоговый вывод характеристики естественной растительности — название ассоциации по преобладающим видам и группам растений. Это название может быть двух- и трехчленным. При этом на последнее место ставят преобладающее растение или группу растений. Например, разнотравно-мятликовый луг или липово-дубовый лес с лещиной разнотравный. В итоге, на ос-новании описания всех компонентов природно-территориального комплекса в соответствующей графе записывают название фации с обязательным указанием формы мезорельефа или ее эле-мента, слагающих пород, увлажнения, фитоценоза и почвенной разности.

Приведем два названия фаций. Лесной вариант: вершинные части пологих вытянутых песчаных валов, с относительной высотой над ложбинами стока 3—4,5 м, сложенные водно-ледниковыми песками со следами эоловой переработки, с глубиной залегания грунтовых вод более 3,5 м. Увлажнение атмосферное. Сосняки лишайниковые среднебонитетные, среднесомк-нутые (0,5—0,7) с редким подлеском из можжевельника, с фрагментами вейника наземного и тростниковидного, на слаборазвитых подзолистых песчаных почвах.

Луговой вариант: междуречные слабовсхолмленные и слабоволнистые озерно-ледниковые песчаные и супесчаные равнины сухотравно-вейниково-полевицевые на дерново-слабоподзолистых супесчаных почвах.

Описания фаций производят обычно в поздневесеннее или летнее время, причем опти-мальное время описания лугов — период их цветения. Однако в течение годового цикла природно-территориальные комплексы находятся в различных состояниях. Среди прочих, по-мимо летнего состояния, важно описание фации в конце зимы, в период максимальной мощ-ности снежного покрова. Зимнее описание, помимо адреса точки, мезорельефа, экспозиции, крутизны, включает фиксацию высоты и плотности снега, определение запасов влаги в слое снега, глубину промерзания.

В качестве примера дадим описание ландшафта песчано-озерных равнин в Рязанской Ме-щере, составленное знатоками природы этого края географами Г. Н. Анненской, И. И. Мамай и Ю. Н. Цесельчуком (2, с. 120—122). Описание ландшафта и местностей дано с сокраще-ниями.

Ландшафт приурочен к центральной, озерной части Мещерской низменности. На форми-рование верхней части его литогенной основы решающее влияние оказало положение в днище центральной макроложбины стока талых ледниковых вод, которое унаследовало дочетвертич-ное эрозионное понижение. Это привело к полному размыву днепровской морены и к накопле-нию мощной толщи водно-ледниковых, преимущественно песчаных отложений ранне-московского возраста, которые во вторую половину московского времени были размыты. Со-хранились лишь отдельные участки зандров, связанные с выступами рельефа коренных пород. В понижениях между ними образовался обширный мелководный озерный водоем, который был спущен к голоцену. Современные озера (Великое, Дубовое, Ивановское и др.) — остат-ки этого бассейна.

В ландшафте четко прослеживаются два вида местностей. Зандровые равнины возвыша-ются среди озерных. Обычно они имеют четко выраженный склон к озерным равнинам, часто со следами абразионной обработки. Доминантными урочищами являются грядово-бугристые и бугристые пески; слабоволнистые и плоские равнины, сложенные песками, влажные и сырые с высокобонитетными сосняками чернично-зеленомошными на торфянисто-подзолистых сезонно-глееватых почвах в сочетании с елово-сосновыми зеленомошно-долгомошными черничниками на торфянисто-подзолисто-глееватых почвах. Среди субдоминантных урочищ наиболее харак-

16

терны котловины с верховыми болотами, западины с мелкоболотными почвами верхового типа, а также вереи и боровинки. Это невысокие валообразные повышения, вытянутые с запада на восток, шириной 50—100 м; их длина — 100—500 м. Сложены они мелко- и среднезернистыми водноледниковыми безвалунными песками, мощностью в центральной части более 2 м. Боро-винки заняты лишайниковыми борами на подзолистых слабо- или среднеразвитых почвах. В отличие от боровинок вереи формируются по окраинам заболоченных впадин, в средних и нижних частях склонов, где грунтовое увлажнение повышено за счет перераспределения по склону атмосферных осадков. Развиты дерново-подзолистые глееватые и торфянисто-подзолисто-глеевые почвы. На месте ранее господствовавших сосняков зеленомошников ны-не залежные луга разнотравно-злаковые.

Озерные равнины лежат ниже абсолютной высоты 117 м. Над урезом современных озер они возвышаются не более чем на 5 м. Самые большие площади занимают доми-нантные урочища заболоченных озерных равнин, возникшие на месте заросших неглубоких озер (1 — 2 м глубиной). Мощность торфа колеблется от 15—20 см в краевых частях до 4—5 м в центральных. Большая часть торфяной залежи относится к низинному типу. Торф подстила-ется озерными и аллювиальными песчаными и суглинистыми отложениями калининского воз-раста, которые лежат на меловых песках и алевритах. Господствуют комплексы озерных пойм, возвышающихся на 1—2,5 м над современным уровнем озер, покрытых болотнотравно-вейниково-осоковой растительностью с фрагментами из зарослей березы, ольхи черной, ивы на низинных торфяниках с зольностью от 10 до 23%.

Краевые части озерных равнин представлены двумя вариантами комплексов: болотно-травно-полевицево-осоковыми на торфянисто-глеевых низинных почвах, с мощностью торфа 10—25 см, с подстиланием озерных суглинков с прослоями песка; вейниково-болотноразнотравно-осоковыми на торфяно-глеевых почвах с мощностью торфа 25—50 см с подстиланием озерных суглинков.

Урочища влажных древнеозерных равнин — другая доминанта озерных равнин. Они рас-полагаются на абсолютной высоте 115—117 м и характеризуются выравненностью рельефа. Эти поверхности сложены мощной толщей тонкозернистых песков, содержащих прослои пластичных суглинков мощностью от 0,5 до 1,5 м. Грунтовые воды залегают на глубине 2—2,5 м. Древне-озерные пески хорошо сортированы, тонкозернисты, сильно пылеватые и плотного сложения. Суглинки содержат значительное количество ила и мелкой пыли, хорошо держат воду. Про-слои суглинков способствуют образованию сезонной верховодки. Этим объясняется формирова-ние средне- и сильноподзолистых глееватых почв пылеватопесчаного и супесчаного механи-ческого состава.

Коренная растительность в подобных местообитаниях — елово-дубовые сосняки (су-бори)-зеленомошники практически не сохранились. Они замещены пашнями, влажнотравно-полевицевыми лугами, березово-сосновыми, осиново-сосновыми, березово-осиновыми и осино-выми лесами. В наземном покрове таких лесов — влажнотравье и молиния голубая.

Другой характерный комплекс влажных древнеозерных равнин, приуроченный к слабо врезанным понижениям, сложенным песками с прослоями суглинков,— сырые субори, на месте которых в настоящее время чаще всего березняки или низинные луга на дерново-подзолисто-глеевых почвах.

В местностях озерных равнин встречаются следующие виды субдоминантных урочищ. Песчаные валообразные повышения (гривы с относительной высотой 0,5—1 м) — остатки гряд зандровых равнин, которые во время существования озерного бассейна выступали как неболь-шие островки. Это сухие сосняки лишайниково-зеленомошные на подзолистых почвах. Плоские участки, сложенные древнеозерными песками с прослоями суглинков и супесей с глубины 2 м, с подзолисто-глеевыми почвами, сформировавшимися под суборями-зеленомошниками. Они в значительной степени распаханы и заняты белоусовыми лугами с куртинами можжевельника (можжевеловые пустоши). Слабоволнистые участки сложены с поверхности древне-озерными песками, которые подстилаются суглинками с глубины около 1 м. Они сырые, с подзолисто-глеевыми, дерново-глеевыми почвами, сформировавшимися под дубовыми соборями. Теперь они чаще распаханы или замещены осиново-березовыми лесами.

В описываемый ландшафт песчано-озерных равнин входит местность долины р. Пры

17

(приток р. Оки). Для нее характерны урочища мелковолнистых песчаных пойм с пойменными слоистыми, часто оглеенными почвами под сосновыми и дубово-сосновыми лесами; слабовол-нистых пойм, сложенных песками с прослоями суглинков, с пойменными дерново-глеевыми почвами под влажнотравно-щучковыми и болотнотравно-осоковыми лугами; ровных пойм, сло-женных песками с прослоями суглинков, торфа, илов, с пойменными болотными почвами под ольшаниками или березняками болотнотравно-осоковыми.

Приведенное выше описание ландшафта традиционно. В нем отмечены основные свойст-ва природы Мещерской низменности, показана взаимосвязь между рельефом, рыхлыми отложе-ниями, режимом увлажнения, растительным покровом, почвами. Но в настоящее время такого словесного описания уже явно недостаточно. Необходимо не просто констатировать взаимосвязи, а показать, насколько они сильны. Используя математический аппарат теории информации, в частности коэффициент связи явления фактора и интегрального показателя или другого фак-тора, можно построить в виде таблицы или рисунка модель взаимодействия компонентов эле-ментарного ПТК (фации). Для этого берутся массовые описания точек фаций, в количественном виде выражаются их отдельные свойства; эти данные специально кодируются, и определяется степень связи или сопряженности. Если степень очень сильная, то коэффициент связи стремит-ся к 1. Если связи нет, то К близок к 0.

Для долинно-зандрового ландшафта Мещерской низменности было описано 64 точки комплексного описания, причем ряд характеристик снимался весной, летом (дважды), осенью и зимой (также дважды).

Было выделено 6 видов элементарных ПТК. I. Привершинные поверхности грив и пологие склоны с глубиной залегания грунтовых

вод более 2 м. Сосняки лишайниковые, лишайниково-зеленомошные мелкотравные на средне- и сильноподзолистых песчаных почвах, реже на дерново-слабоподзолистых почвах со старо-пахотным горизонтом.

II. Пологие склоны с глубиной залегания грунтовых вод более 1,5 м. Елово-сосновые леса-зеленомошники с черниками на торфянисто-подзолистых, сезонноглееватых почвах.

III. Пологие склоны с глубиной залегания грунтовых вод 1—2 м, в мае 0,7—0,8 м. Елово-сосновые леса — черничники-зеленомошники с пятнами долгомошно-сфаг- нового покрова на торфянисто-подзолисто-глееватых почвах.

IV. Нижние части пологих склонов, плоские западины с глубиной залегания грунтовых вод 80—130 см, в мае до 0,5 м. Сосново-еловые зеленомошно-долгомошные леса- черничники на торфяно-подзолисто-глееватых и торфяно-глеевых почвах.

V. Приболотья, плоские и пологонаклонные поверхности с глубиной залегания грунтовых вод 0,6—1,2 м. Березово-сосновые травяно-долгомошно-сфагновые леса на торфяно-глеевых, торфяно-перегнойноглеевых и торфянисто-глеевых почвах.

VI. Заболоченные ложбины стока с выходом на поверх- ность грунтовых вод. Осоко-сфагновое, тростниково-сфагновое, местами с ивой болота на торфяно- и торфянисто-глеевых почвах.

Анализ парных связей характеристик ПТК с их видом, анализ связей внутри четырех ос-новных блоков — геоморфологического, гидротермического, биотического и почвенного — по-зволил построить модель взаимодействия отдельных блоков с видами ПТК (рис. 1). В таблице 3 приведены важнейшие парные связи характеристик фаций долинно-зандрового ландшафта Мещеры.

Подсчет коэффициентов связи позволяет сделать выводы, что хотя в природе все взаимо-связано и взаимообусловлено, но связи эти не жесткие и наблюдается определенный диапазон колебаний факторов и интегральных показателей. Прослеживаются факторы, с которыми связи постоянно выше. Для данного ландшафта это глубина залегания грунтовых вод. Внутриблоч-ные связи наиболее высокие в гидротермическом блоке, а наиболее рыхлые — в биотическом. Этот вывод справедлив не только для ландшафтов Мещеры, но и для других ландшафтов лес-ной зоны.

18

Рис. 1. Информационная модель взаимодействия отдельных блоков фации с видами ПТК

и внутриблочные связи. Стрелками показаны направления связи, цифрами — мера связи

Т а б л и ц а 3 Важнейшие парные связи характеристик фаций

Характеристики

Коэффициент связи

1. Форма мезорельефа — средняя за теплый период глубина залегания грунтовых вод 2. Механический состав почвообразующих пород — средняя глубина залегания грунтовых вод 3. Относительная высота над базисом дренирования — средняя глубина залегания грунтовых вод 4. Механический состав почв — степень оглеения почв 5. Механический состав почв — состав древостоя 6. Средняя глубина залегания грунтовых вод за теплый период — состав древостоя 7. Средняя глубина залегания грунтовых вод — степень оглеения почв 8. Средняя глубина залегания грунтовых вод — мощность гумусового (торфянистого) горизонта почв 9. Сезонная динамика грунтовых вод — ритмика прироста деревьев (межгодовая амплитуда колебаний) 10. Состав древостоя — ритмика его прироста 11. Среднее значение рН почв (их кислотность) — окис-лительно-восстановительный потенциал почв 12. Мощность гумусового (торфяного) горизонта — степень оглеения почв

0,620

0,616

0,542 0,626 0,571

0,639

0,668

0,578

0,607 0,748

0,548

0,548

Литература к главе I

1. Американская география.— М.: Изд-во ин. лит-ры, 1957. 2. Ан н е н с к а я Г. Н., Ма м а й И. И., Ц е с е л ь ч у к Ю. Н. Ландшафты Рязан-

ской Мещеры и возможности их освоения.— М.: Изд-во Моск. ун-та, 1983. 3. Античная география / Составитель М. С. Бондарский.— М.: Географгиз, 1953. 4. Ар м а н д Д. Л. Наука о ландшафте.— М., Мысль, 1975. 5. Б а р а н с к и й Н. Н. Экономическая география. Экономическая картография.— М.;

Географгиз, 1960,

19

6. Джейм с П., М а р т и н Дж. Все возможные миры. История географических идей.— М.; Прогресс, 1988.

7. И с а ч е н к о А. Г. Развитие географических идей.— М.: Мысль, 1971. 8. М а г и д о в и ч И. П. История открытия и исследования Северной Америки.— М.:

Географгиз, 1962. 9. М а г и д о в и ч И, П. История открытия и исследования Центральной и Южной Аме-

рики.— М.: Мысль, 1965. 10. М а г и д о в и ч И. П. Очерки по истории географических открытий.— М.: Про-

свещение, 1967. 11. Ми ро н е н к о Н. С. Концепция синтеза в современном страноведении.— Вестник

Моск. ун-та, серия геогр.— 1992.— № 1. 12. Ми х а й л о в Н. И. Физико-географическое районирование.— М.: Изд-во Моск.

ун-та, 1985. 13. М у к и т а н о в Н. К. От Страбона до наших дней. Эволюция географических пред-

ставлений и идей.— М.: Мысль, 1985. 14. С а у ш к и н Ю. Г. История и методология географической науки.— М.: Изд-во Моск.

ун-та, 1976. 15. Т о м с о н Дж. О. История древней географии.— М,: Географгиз, 1953. 16. X а р в е й Д. Научное объяснение в географии.— М.: Прогресс, 1974. 17. С h о j n i с k i Z. Prediction in Economic Geography.— Economic Geography, 1970.—V.

46. 18. S a u e r C. O. Land and life, edited by Leighley J. B. 1963, Berkeley.

20

Г л а в а II ДРЕВНЯЯ КАРТОГРАФИЯ В ЭПОХУ ЭВМ КРАТКАЯ ИСТОРИЯ КАРТОГРАФИЧЕСКОГО МЕТОДА ИССЛЕДОВАНИЯ

Всякое картографическое произведение создавалось с древнейших времен до наших дней

для каких-либо практических или научных целей. В данной главе мы обратимся лишь к одной ветви картографии — использованию карт для географических исследований, оставив в сторо-не другие направления картографии, такие, как математическая картография, теория построе-ния знакомых систем, генерализация и прочие области картосоставления.

Прежде всего, следует сказать о графических изображениях, прародителях современных карт, использовавшихся для ориентации в пространстве. Для этих нужд служили наскальные изображения, рисунки на коже, дереве, использовалась резьба по дереву или кости. Основ-ными элементами таких изображений были тропинки, реки, ручьи, озера, горы, леса, места для охоты, сбора трав и т. д. Как правило, для их показа применялись перспективные рисунки, зачастую с существенным преувеличением наиболее интересных с точки зрения составителя элементов содержания или их деталей. Сохранились такие изображения, датируемые 3—2 тысячелетием до н. э.

Жители Маршалловых островов создавали свои первые примитивные морские «карты» для целей навигации. Материалом для них служили раковины, обозначающие острова, которые кре-пились к каркасу из черенков пальмовых листьев. Положение черенков указывало фронт мор-ской зыби, поднимаемой господствующими ветрами, а также изменения при прохождении через цепь островов. Этот феномен использовался жителями для определения курса на остров, когда он был вне поля видимости (19) .

Рис. 2. Земля по представлению Гомера. Рисунок заимствован из книги «Античная геогра-фия» (М ., 1953)

21

Карты были нужны, чтобы зафиксировать границы охотничьих угодий, земельных наделов, что особенно было распространено при освоении новых территорий, например в Римской им-перии, позднее церковных владений и т. д. В древнейших очагах цивилизации — Месопо-тамии и Египте — строительству ирригационных сооружений, возведению храмов или других сооружений нередко предшествовало создание соответствующих планов. В Древней Греции карты использовались в обучении, а в Древнем Риме — в военном деле и управлении импери-ей. Причем изображение известных территорий, как, например, Эгейcкого моря, выполненное Гомером, выглядит очень правдоподобным (рис. 2).

Большую известность получили римские дорожные карты, среди них широко известна со-хранившаяся до настоящего времени так называемая Пейтингерова таблица — полоса длиной в 7 м и шириной около 30 см, показывающая обширную территорию от Британии до Индии. Основное содержание таблицы — дорожная сеть, города, реки, озера, горы — сильно растянуто по направлению с запада на восток и сжато с севера на юг.

Позднее в средневековье с широким развитием морской торговли резко, возросла по-требность в картах для навигации; особенно высокой точности в изображении береговой линии достигли портоланы. Создавались они начиная с XIV в. прежде всего в Италии и покрывали Средиземное и Черное моря. Особенностью портоланов были нанесенные на них сетки компас-ных линий из ряда точек, что позволяло с помощью изобретенного к этому времени компаса прокладывать курсы для судов, в том числе в открытом море. Наибольший же расцвет в мор-ской картографии, естественно, пришелся на период Великих географических открытий XV—XVI вв.

Чуть раньше портоланов в Европе появились так называемые монастырские карты. К. А. Салищев писал, что «основное назначение монастырских карт состояло в иллюстрации богослов-ских сочинений. Например, на карте, сопровождавшей комментарии к Апокалипсису, Беат пока-зывал раздел Земли после потопа между тремя сыновьями Ноя, Такие карты представляли со-бой картинные чертежи, лишь в самой грубой форме передававшие известный в средневековье мир. Картографические изображения мира интересовали их авторов только в той мере, в какой они соответствовали их религиозным взглядам или поясняли разделяемые ими богослов-ские представления» (19, с. 339—340).

Расцвет картографии средневековья связан с именем фламандского картографа Герарда Меркатора, жившего в 1512—1594 гг. Созданная им цилиндрическая равноугольная проекция карты мира носит его имя и используется в морской картографии и в наши дни. В данной проек-ции Г. Меркатор составил карту мира, известного к тому времени, а также дал рекомендации, как пользоваться данной картой.

В России карты в относительно большом количестве стали создаваться и использо-ваться к началу XVI в., что связано с потребностями освоения новых территорий, вошед-ших в Русское государство, и необходимостью защиты его рубежей. Свидетельством этому слу-жит опись архива Ивана IV (1575 г.), где упоминается множество чертежей, необходимых для проведения политики царя по связям с внешним миром (19). Таким же целям служил «Большой Чертеж всему Московскому государству», охватывавший территорию от Днепра до Оби.

Процесс освоения Сибири также требовал ее картографирования и изучения. Работы С. У. Ремезова (1642 — после 1720) представляют собой историко-географическую энциклопедию Сибири XVII в. С. У. Ремезов при участии сыновей подготовил три атласа Сибири, Главное дос-тоинство его карт — «достоверность сведений и богатое географическое содержание. В этом отношении картографические произведения тобольского исследователя значительно превосхо-дили более поздние карты Сибири петровских геодезистов... В ремезовских чертежах, рисующих разносторонний физико-географический образ территории всей Сибири и насыщенных громад-ным числом экономических, этнографических, политических, исторических, военных, археоло-гических, статистических и других показателей, современные исследователи справедливо ус-матривают наиболее раннее проявление комплексного картографирования» (9, с. 46—47).

В последние годы жизни Петра I широко развернулись работы по государственной съемке страны. Возглавлял эти работы И. К. Кирилов (1696—1772), а позднее большую роль в повышении точности и качества съемок сыграл В. Н. Татищев. При стандартизации съемоч-ных работ В. Н. Татищев уделял большое внимание сбору географических данных и их учету

22

при составлении «ландкарт». Так, в составленной им в 1738 г. инструкции есть две такие по-зиции: «1. Для историко-географического известия в приезде твоем в город требовать из кан-целярии известия, давно ли тот город построен и для какой причины, уезда же того у умных людей домогаться ведать состояния, их язык, нравы, художество и пропитание, чем тот уезд изо-билен или недостаточествует. 2. О порядочном же осведомлении дабы тебе при сем особливые пункты, по которым осведомляючись, против всякого записывать, ту ж записку чинить велено и посланным в провинции офицерам» (11, с. 39). Это уже пример анкетирования, весьма полез-ного для географического изучения территорий наряду с картами.

В начале XIX в. полевыми топографическими съемками занялись военные, и в 1822 г. был создан Корпус военных топографов. Их съемки в последующем использовались для учета и оценки земель, строительства автомобильных и железных дорог. Аналогичные работы велись и за рубежом, например в Канаде кадастровые съемки конца XIX в. или работы Геологической съемки США, уделявшей большое внимание изображению границ административно-территориального деления и рельефу.

Одной из самых широких областей использования карт в конце XIX — начале XX в. была картометрия, применявшаяся для исчисления площадей губерний и уездов России, длин рек, протяженности дорог и т. д. Выдающимся ученым, сумевшим на основе картометрических работ выявить ряд географических закономерностей, был генерал-лейтенант, член-корреспондент Пе-тербургской Академии наук А. А. Тилло (1839—1899/1900). Созданные им гипсометрические карты Европейской России в масштабах 1:2 520 000 и 1:1 680 000 служили не только автору, обосновавшему представление об орографии данного региона, но и его многочисленным по-следователям. А. А. Тилло показал существование Среднерусской и Приволжской возвы-шенностей и дал им существующие названия. А. А. Тилло проведен сравнительный анализ раз-новременных магнитных карт для изучения магнитных полей Европейской России, что позволи-ло выявить Курско-Белгородскую аномалию, предвосхитив обнаружение железорудных место-рождений (5).

Продолжателем работ А. А. Тилло стал один из его учеников — Ю. М. Шокальский, раз-носторонне образованный ученый-океанолог и картограф. Он работал над созданием гипсомет-рических карт азиатской части России, провел подсчеты площадей губерний и всей территории в целом, а также бассейнов многих крупных рек Сибири. Позднее Ю. М. Шокальский провел измерения длин многих рек страны, участвовал в создании капитального «Большого совет-ского атласа мира».

Огромная работа по анализу гипсометрических карт Европейской России проведена Д. Н. Анучиным. На основе карт, созданных А. А. Тилло, а также геологических карт им дан за-мечательный географический анализ закономерностей развития рельефа, обобщенный в кни-ге «Рельеф поверхности европейской части России в последовательном развитии о нем пред-ставлений».

Заметим, что до XIX в. на картах преимущественно отражались общегеографические эле-менты. Необходимость в создании тематических карт стала появляться главным образом для научных целей. Одним из первых, кто осознал возможности карт показывать абстрактные понятия, был А. Гумбольдт. Он ввел понятие изотерм, которые нельзя увидеть на местности, и на их основе показал, как можно установить и фиксировать на карте территориальную диффе-ренциацию распределения тепла, заложив основу климатического зонирования Земли. Позже он установил вертикальную зональность в растительном покрове. В том же ключе были и ра-боты В. В. Докучаева, который дал научную классификацию почв с учетом генетического прин-ципа и факторов почвообразования, широко используя географические карты. Он также обоб-щил представления о зональности компонентов среды и сформулировал учение о географиче-ских зонах.

В область социально-экономического картографирования большой вклад внес П. П. Семе-нов-Тян-Шанский, прославивший свое имя не только известными путешествиями, но организа-цией первой переписи населения в России (1897 г.), результаты которой послужили материалом для многочисленных карт населения. Под его руководством изданы сводки «Географическо-статистический словарь Российской империи» и «Россия. Полное географическое описание нашего отечества», иллюстрированные различными картами. В своей работе П. П. Семенов-

23

Тян-Шанский использовал все лучшее, что было создано в области социально-экономического картографирования того времени, как, например, «Карту промышленности Ев-ропейской России» 1842 г., «Хозяйственно-статистический атлас Европейской России» 1851 г. и др.

Теория дрейфа континентов и современная новая глобальная тектоника берут свое начало с работ А. Л. Вегенера (1880—1930), подметившего при анализе карт сходство очертаний бере-гов Бразилии и атлантического побережья Африки.

Велик вклад в экономическую картографию и использование карт в социально-экономической географии Н. Н. Баранского. Его яркий, образный язык, умение сконцентриро-вать внимание на сути, глубина и многогранность знаний привлекали к нему многих учеников и последователей. Слова Н. Н. Баранского служили и служат эпиграфами и названиями статей и книг. Можно ли сказать четче и яснее, выразив свое отношение к картографии: «Карта — аль-фа и омега географии, начальный и конечный момент географического исследования... Карта — средство к выявлению географических закономерностей... Карта — «второй язык» геогра-фии» (4). Н. Н. Баранский не только призывал, но и сам постоянно пользовался картами для объяснения географических взаимосвязей и закономерностей.

А. Ф. Асланикашвили (1916—1981) внес значительный вклад в теорию картографии, тео-рию картографической генерализации, в создание «Атласа Грузинской ССР», комплексное кар-тографирование. Им неоднократно рассматривалась роль картографического метода в геогра-фии и других науках. Теоретическое обоснование взглядов А. Ф. Асланикашвили на карто-графический метод рассматривается в книге «Метакартография. Основные проблемы».

И. П. Заруцкая (1908—1990) показала роль ряда созданных с ее участием атласов при комплексных географических исследованиях. Большой знаток природы, она стремилась к не-разрывному слиянию картографического метода и конкретных географических наук.

Осознание картографического метода в современном его понимании принадлежит К. А. Салищеву (1905 — 1988). Опубликованная им в 1955 г. статья «О картографическом методе исследований» служила отправным моментом для его исследований и нашла свое продол-жение у его многочисленных учеников (А. М. Берлянт, Л. Г. Руденко, В. А. Червяков и др.). Многократны обращения к картографическому методу исследования и связям картогра-фии с географическими науками в монографии, подытоживающей опыт развития картографии и ее перспективы (21), а также в специальной главе учебника по картографии (19).

Наиболее ярко взгляды К. А. Салищева на роль картографии в географических исследо-ваниях изложены в статье «Картография на службе рационального природопользования: со-стояние и задачи» (20). На примере обеспечения работ по рациональному природопользованию показана роль и направления использования государственных топографических и отраслевых тематических карт, а также комплексных региональных атласов. Показана методология ис-пользования карт и атласов для географических исследований, роль системного подхода при анализе по картам структуры территориальных природных, производственных и общественно-природных комплексов, взаимосвязи и динамики их элементов. Более подробные сведения об истории использования карт в географических исследованиях можно найти в работах К. А. Салищева (19), А. М. Берлянта (7), А. В. Постникова (15) и др.

ПРИМЕНЕНИЕ КАРТОГРАФИЧЕСКОГО МЕТОДА В ГЕОГРАФИИ СЕГОДНЯ

Картографический метод в географических исследованиях применяется издавна. Это тео-

ретическое обоснование и место данного метода в общей системе методов географии, методо-логия его применения, разработка конкретных приемов, обобщение опыта и т. д. В постановке и исследовании этих вопросов существенна роль многих отечественных и зарубежных ученых, среди которых, прежде всего, следует назвать К. А. Салищева и А. М. Берлянта.

В картографии обоснование карты как модели появилось сравнительно недавно и почти сразу же стало широко применяться. При различии взглядов на карту никто не отвергает того, что она является моделью. Как модель карта отражает окружающую объективную реальность в преломлении ее субъективного понимания и восприятия картографом.

В картографической литературе стал широко применяться термин «картографическое мо-

24

делирование», однако единства взглядов по этому вопросу нет. Например, А. М. Берлянт пишет: «...Само же «картографическое моделирование» будем понимать как создание, анализ и преобразование картографических произведений — заместителей реальных объектов с целью использования их для приобретения новых знаний об этих объектах. При этом следует подчеркнуть, что термин «картографическое моделирование» оправдан, прежде всего, в теоре-тико-методологическом плане, но не в качестве эквивалента терминов «проектирование и со-ставление карт» и «использование карт», как это иногда делается» (6, с. 2 1 ) .

Иного мнения придерживался А. Ф. Асланикашвили: «...быть предметом картографирова-ния не значит быть предметом картографического моделирования... Тот факт, что пространство предмета исследования является предметом картографического моделирования, не означает во-все, что предметом того же моделирования является и содержание моделируемого пространст-ва. Наоборот, картографическому моделированию содержание исследуемых предметов не под-дается, ибо это — уникальный вид моделирования, приспособленный только к пространству, пространственным формам и отношениям и больше ни к чему» (3, с. 104—105).

Такой взгляд близок к позиции В. Бунге (8), отводившему картографии возможность анализировать «геометрию» явлений. А вот как считают А. Ю. Ретеюм, Л. Р. Серебрян-ный: «...Картографический метод не может претендовать на какую-либо самостоятельность в содержательной географии и практически всегда является орудием в руках отраслевых спе-циалистов... Существенно и то, что составление тематических карт часто оказывается не по плечу картографу, который тут в лучшем случае выступает как помощник специалиста и даже просто как технический исполнитель, функции которого не выходят за рамки подбора выра-зительных средств составления и оформления карт» (16, с. 167).

Содержательное направление в области моделирования включает в задачи картогра-фии моделирование предмета исследования, осуществляемое различными способами. Со-гласно этой концепции новые знания, получаемые, например, по картам при исследовании согласованности контуров почв и растительности с созданием результирующей карты взаи-мосвязей, могут добываться как в пределах отдельных географических наук (а в общем случае всех наук о Земле и обществе), так и картографии, в данном случае в сфере карто-графического метода исследований. Это более широкое понимание области и задач кар-тографии делает ее не только методической, но и отчасти объектной наукой. В отличие, на-пример, от метакартографической концепции, которая в основном рассматривает область картосоставления, содержательное направление включает в картографию и картоисполь-зование.

Наиболее широко картографический метод применяется для анализа структуры географических явлений, что в ряде случаев приводило к выявлению географических за-кономерностей, для чего достаточно вспомнить описание в предыдущем параграфе откры-тия географической зональности, дрейфа континентов и т. д.

Наиболее простой путь анализа географических закономерностей — это визуальный анализ рисунка географических явлений. Исследование рисунка, интегрирующего не толь-ко геометрические, внешние формы географических явлений, дает возможность изучать глубинные свойства. Познание природных и хозяйственных типичных черт рисунков по географическим картам началось еще со времен В. Н. Семенова-Тян-Шанского и развито в работах многих географов. Формальное картографическое «рисуночное» содержание при оп-ределенных условиях дает ключ к пониманию основных тенденций развития террито-рии.

Разработано типичное изображение различных форм рельефа и даже способы рисовки горизонталей для различных его типов. Интересна подборка типичных конфигураций, встре-чающихся на тематических картах природы (рис. 3). «Геометрический рисунок позволяет по внешнему облику объекта судить о его морфологии, генезисе, о факторах, сформировав-ших тот или иной рисунок. Так, параллельный рисунок гидрографической сети, скорее всего, свидетельствует о системе трещиноватости того же простирания, которой подчинены реч-ные долины, а радиальное растекание водотоков — о крупном тектоническом поднятии. Дре-вовидная конфигурация почвенных ареалов означает их приуроченность к речным долинам, сформировавшимся в условиях горизонтального или близкого к горизонтальному залегания

25

осадочных пород и т. д.» (7, с. 115).

Рис. 3. Типичные конфигурации на тематических картах природы (по А. М. Берлянту): 1 — параллельный рисунок (гидросеть Приобского плато); 2 — древовидный рисунок (поч-венные ареалы в долине р. Имгыт); 3 — решетчатый рисунок (разломы южного Пред-байкалья); 4 — веерный рисунок (разрывные нарушения в Восточном Саяне); 5 — ве-ерный рисунок (дельта Селенги); 6 — радиальный рисунок (гидросеть на Путоранском сво-довом поднятии); 7 — дугообразный рисунок (пойменные гривы в излучине р. Вилюй); 8 — кольцевой рисунок (тектонические структуры в северо-западном Казахстане); 9 — пятнистый рисунок (пятна талых и мерзлых пород в районах многолетней мерзлоты в центральной Якутии)

Одной из интересных и широко известных теорий нашего века стала теория централь-

ных мест, выдвинутая немецким ученым В. Кристаллером (29) и в последующем развитая А. Лешем (30). Данная теория, возникшая в результате анализа карт, устанавливает порядок во взаимном расположении сети крупных и мелких населенных пунктов в виде правильных гео-метрических сетей в пространстве. Суть теории центральных мест В. Кристаллер описал сле-дующим образом: «Я соединил на карте прямыми линиями города одинаковых размеров... При этом карта заполнялась треугольниками, часто равнобедренными; расстояния между городами одинаковой величины были приблизительно равны и образовывали шестиугольники. Я устано-вил, что в Южной Германии маленькие города очень часто и очень точно расположены на рас-стоянии 21 км один от другого... Было ясно, что я для своего регионального исследования создал общую теоретическую схему... Я прежде всего создал, как теперь говорят, абстрактную эконо-мическую модель, хотя в действительности ее нигде нельзя встретить в чистой форме. Горы, различия в почвах, разная плотность населения, условия дохода, социальная структура насе-ления, историческое развитие и политические факторы вносят отклонения в эти модели» (22, с. 271).

Поиск географических закономерностей на основе теории центральных мест и ее прак-

26

тические подтверждения породили множество интересных направлений (см., например, 26, с. 149—155). В качестве иллюстрации приведем упрощенную схему теоретических ландшафтов Леша — достаточно гибкую конструкцию, учитывающую не только пространственный порядок, но и возможности вариаций функционального назначения пунктов одного ранга (рис. 4). Рабо-ты в данной области в настоящее время приобретают самые разные оттенки и направления (28).

Для решения задач поиска пространственных закономерностей можно привести примеры использования для этих целей картометрии. Причем следует заметить, что стала широко рас-пространяться картометрия по тематическим картам. Производя измерения форм демографи-ческого «рельефа», измеряется крутизна «склонов», подсчитываются градиенты, например, в изменениях плотности населения и т. д. Зачастую по результатам измерений создаются произ-водные карты. В. А. Червяков пропагандирует составление карт полей плотности на основе исходных карт с применением различных средств, в том числе палеток-плотномеров (27, с. 70—77). Целый ряд примеров создания производных карт по результатам измерений, сглаживаний и других изображений исходных карт приведен в сборнике «Модели полей в географии».

Рис. 4. Упрощенная схема ландшафта Леша с системами шестиугольных сетей (по Хаггету)

Типичность изображения может выявляться с помощью классификаций, которые подраз-

деляются в географии на типологии, оценки и районирование. Использование классификаций не только ведет к выявлению пространственных закономерностей, но и является инструментом для содержательного анализа географических явлений. Если типология и оценка могут обхо-диться без использования карт даже на этапе представления результатов, которые могут быть отражены, например, в виде таблиц, то районирование в этом плане от них отличается.

При районировании требуется целостность выделяемых районов, что осмыслено еще в ра-боте Страбона «География» где он пишет: «...В географии, когда нам необходимо делить на части, постепенно переходя от одной к другой в подробном их описании, мы должны больше подражать сечению по суставам, чем случайному на какие бы то ни было части, потому что толь-ко первым способом можно получить определенные формы и точные границы, в чем именно и нуждается географ» (см.: Античная география. М., 1953. С 154)

Большой вклад в объективизацию районирования и взгляд на районы как территориально

27

взаимосвязанные целостные системы развит во многих работах Н. Н. Колосовского, Ю. Г. Са-ушкина, В. Б. Сочавы и др. Типология и оценка довольствуются лишь внутренней однородно-стью; район же внутренне неоднороден и имеет свою структуру. Выделение целостных образова-ний по принципу их несхожести требует, помимо прочего, знания пространственного размеще-ния объектов, т. е. районирование невозможно осуществить без обращения к карте. Таким образом, через районирование, с применением карты осуществляется анализ географических закономерностей.

Интересные возможности исследования закономерностей размещения явлений открывает трансформация изображений из привычной нам евклидовой метрики в условное тематическое пространство выровненного явления. Под термином «трансформация» будем понимать пе-реход от картографического изображения, в основу которого, как правило, положена топогра-фическая метрика земной поверхности, к другому изображению, в основе которого — метрика картографируемого явления. Географы проявляют все возрастающий интерес к подобным трансформированным изображениям, или, как их еще называют, анаморфозам. Иными словами, анаморфозы можно определить как географические изображения, производные от тради-ционных карт, масштаб которых трансформируется и варьирует в зависимости от величины характеристики явлений на исходной карте. Пример анаморфированного изображения мира, где площади стран пропорциональны численности проживающего в них населения, приведен на ри-сунке 5.

Рис. 5. Анаморфоза стран мира на основе численности населения

Анаморфозы могут быть иллюстрациями, позволяющими не только зрительно предста-

вить себе некоторые неочевидные факты, но даже увидеть какие-то скрытые географические закономерности. Так, описанные выше теоретические положения В. Кристаллера и А. Леша о закономерном пространственном размещении иерархически соподчиненных пунктов получают свое подтверждение лишь в районах с равномерным расселением. Поиск закономерного разме-щения населенных пунктов и других объектов в пространстве выровненного явления, возмож-но, мог бы найти свое подтверждение и в других случаях. Если анализировать традиционные карты, скажем, народов России, то, не зная характера пространственного размещения плотности населения (зачастую не показываемого на картах данного вида), можно сделать абсурдный вы-вод, что в России преобладают народности Севера — ненцы, эвенки, ханты, чукчи, эвены, на-найцы и другие, расселившиеся на огромных просторах страны. Связав этот вывод с рождае-мостью, характерной для народов Севера, также визуально отнесенной не к населению, а к территории, можно получить такой же нелепый результат при характеристике страны в целом на основе данных всего о 0,11 % населения, которые составляют народы Севера в общей численности России по данным последней переписи. Данный пример тривиален, но для других небольших, малознакомых территорий такие ошибочные восприятия и суждения веро-

28

ятны. Картографический метод исследования применяется при исследовании не только зако-

номерностей, но и взаимосвязей или динамики развития явлений. Простейший прием для ис-следования взаимосвязей — это наложение двух карт и изучение согласованности контуров на них. Многочисленны приемы сложения, вычитания или умножения поверхностей географиче-ских явлений, а также визуальные или картометрические способы корреляции географических явлений. Существуют простейшие приборы для определения коэффициентов корреляции по двум изолинейным картам — транспортиры-корреляторы, а также многочисленные методики их аналитического расчета.

Для изучения динамики явлений в пространстве и во времени также широко применяются карты. Динамика в пространстве чаще всего прослеживается путем фиксации состояний, на-пример сроков наступления заморозков на европейской части России. Иногда стрелками разно-го направления строят векторные поля для перемещений, например, заготовленной древесины и т. д.

Наиболее часто динамика изменений во времени исследуется по разновременным картам. Например, по серии карт величин плотности населения, составленных на даты переписи, мож-но установить и изучать ее динамику; иногда делается прогноз будущего состояния явле-ний и т. д. Богатый методический и фактический материал по изучению по картам взаимосвязей и динамики явлений читатель найдет в книге А. М. Берлянта «Картографический метод ис-следования» (7).

ПРИМЕР ГЕОГРАФИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ПО КАРТАМ

Пример изучения географических явлений путем их анализа с использованием карт, за-

имствован из работы Н. М. Польской, Л. А. Семеновой, В. С. Тикунова (14). По карте уровней загрязнения природной среды промышленностью в Англии, созданной

формальным путем и представленной на рисунке 6, можно сделать анализ порайонных разли-чий.

Исходным материалом для составления карты послужили две группы показателей. Первая отражает конкретные статистические данные о загрязнении отдельных компонентов природы: 1) концентрации дыма и сернистого газа; 2) четыре градации загрязненности рек; 3) данные о различных видах нарушенных земель, связанных с добычей полезных ископаемых. Вторая группа показателей характеризует особенности размещения отраслей промышленности, более всего загрязняющих природную среду. К ним были отнесены: каменноугольная и прочие до-бывающие отрасли, нефтепереработка, химическая, коксовая промышленности, черная и цвет-ная металлургия, электроэнергетика, текстильная (за исключением производства кружев и три-котажа), обработка кож, производство стройматериалов, бумажная и пищевая промышленно-сти. О масштабах производства из-за отсутствия каких-либо данных по предприятиям при-шлось судить по занятости в отраслях-загрязнителях в целом. Лишь для характеристики та-кого важного загрязнителя, как ТЭС, использовались данные о выработке электроэнер-гии. Наряду с промышленными загрязнителями учитывался и характер размещения быто-вых источников загрязнения, которые дают значительный объем стоков и играют сущест-венную роль в задымлении атмосферы. В официальной британской статистике черная метал-лургия объединена с первичной металлообработкой, представленной в основном на машино-строительных предприятиях. Это позволило собственно машиностроение рассматривать как «чистое» производство. Не рассматривался такой важный источник загрязнения, как ав-тотранспорт, в частности из-за отсутствия статистических данных, но главное — в связи с тем, что наиболее загрязненные ареалы совпадают, как правило, с основными урбанизи-рованными территориями, в которых характер воздействия на природу бытовых источников загрязнения и автотранспорта примерно одинаков Различия же в уровне загрязненности среды зависят в основном от особенностей территориально-отраслевой структуры промышленных загрязнителей.

29

Рис. 6. Карта уровней промышленного загрязнения природной среды в Англии (1—6 — груп-пы районов с различной степенью загрязнения. Объяснения см. в тексте)

Самая высокая степень загрязненности природной среды наблюдается в районах Севе-

ро-Запада и Йоркшира с Хамберсайдом. Это старейшие промышленные районы с разнооб-разными отраслями-загрязнителями. Традиционная отрасль их специализации — текстильная промышленность. Вдоль рек по долинам предгорий Пеннин разбросаны многочисленные, в том числе небольшие, фабрики по производству тканей (в Ланкашире — хлопчатобумажных, в Йоркшире — шерстяных), сбрасывающие в реки значительные объемы практически неочи-щенных сточных вод. Топливно-энергетические потребности районов обеспечиваются местными месторождениями каменного угля, занимающими довольно обширные территории в их цен-тральных частях. Особенностью каменноугольной промышленности Великобритании издавна была добыча угля на многочисленных мелких шахтах, причем по мере выработки лучших пла-стов разработки перемещались в другие части бассейнов, оставляя за собой обширные площа-ди, усеянные терриконами, карьерами, старыми закрывшимися шахтами. Такие участки стали называть нарушенными землями. Указанные районы по площади нарушенных земель, требую-щих рекультивации, занимают второе и третье место в Англии.

Высокого уровня развития в районах Северо-Запада и Йоркшира с Хамберсайдом достигла химическая промышленность, оказывающая отрицательное воздействие и на атмо-сферный воздух, и на водоемы. На данные районы приходится более 1/3 продукции отрасли по стране в целом. Особенно выделяются подотрасли химии, связанные с обслуживанием тек-стильной промышленности, в частности производство красителей, выросшее на базе мест-ного каменного угля и соли Чешира, а теперь использующие и нефтесырье. В конурбации Мерсийсайд и по берегам Манчестерского канала в Северо-Западном районе возникли, кроме того, разнообразные химические предприятия на сырье, поступающем через порт. Силь-ное загрязнение природной среды вызывают выросшие на импортном сырье в Мерсийсайде

30

крупная бумажная промышленность, различные пищевые производства, цветная металлургия, а в Йоркшире — черная металлургия, где сформировались два крупных центра этой отрасли. Первый центр — в юго-западной части Йоркшира — Шеффилде-Ротереме и второй — к югу от Хамбера — в Сканторпе. В послевоенные годы особенно сильно возросло загрязнение, свя-занное с нефтепереработкой (в эстуариях Мерси и Хамбера построены крупные нефте-перерабатывающие заводы), послужившей основой для развития здесь нефтехимии.

Особенность размещения отраслей-загрязнителей в этих районах заключается в том, что каждая из них возникла и развивалась в определенной части района. Ареалы их распро-странения чаще не пересекаются, а примыкают друг к другу. Такие старейшие отрасли про-мышленной специализации, как каменноугольная, текстильная и связанные с ней химические производства, отличаются очень рассеянным распространением. В результате не только круп-ные агломерации, но и вся территория районов подвержена загрязнению. Велика здесь роль бытовых источников загрязнения, связанная, в частности, с высокой плотностью населения. Ланкашир уступает по плотности населения лишь Большому Лондону. В Йоркшире (особенно в Западно-Йоркширской агломерации — основном индустриальном ареале района) плотность населения также выше средней по стране.

Своеобразную роль в повышении загрязненности природной среды в данных районах иг-рают сильные западные ветры, в зоне влияния которых лежит вся Великобритания. Так, на востоке Ланкашира, где проходит хребет Пеннин, задерживающий эти ветры, застаиваются не только местные поллютанты (загрязнители), но и приносимые из прибрежных промыш-ленных городов. Этому способствует также наличие многочисленных городков, разбросанных по долинам рек, стекающих с гор. В Йоркшире эти ветры приводят к распространению загряз-няющих веществ из промышленной западной части района на всю его территорию.

Следует также отметить, что в указанных районах меры по борьбе с загрязнением сре-ды недостаточно эффективны. Несмотря на то, что такие старые отрасли промышленности, как текстильная и угольная, давно находятся в депрессивном состоянии, эти районы лишь с 1969 г. стали получать некоторую финансовую поддержку со стороны государства. Дефицит средств у местных органов власти ограничивает их возможности в проведении природоохранительных мероприятий — рекультивации нарушенных земель, строительстве канализационных и водоочи-стных систем (что до недавнего времени было целиком в их компетенции).

В 1965 г. в стране был принят «Закон о чистом воздухе», направленный на борьбу с задымленностью атмосферного воздуха в городах и предусматривающий, в частности, созда-ние в наиболее загрязненных районах «зон контроля за выбросами дыма». В данных районах должно было осуществляться переоборудование бытовых отопительных систем на использо-вание твердых бездымных видов топлива, а также газа и электроэнергии. Однако населению, имеющему более низкие доходы, чем, например, в районах Юга и Мидленда, да еще с высокой долей безработных, не под силу переходить на использование в быту более дорогих видов бездымного топлива. Кроме того, в этих районах высок удельный вес шахтеров, выступающих против политики создания «зон контроля за выбросами дыма», считая, что ее проведение в жизнь еще более усилит кризис в угольной промышленности, и это, естественно, отразится на условиях их существования. Совокупность всех указанных факторов, но главное — рас-средоточенный характер размещения большого числа крупных и разнообразных загрязните-лей, определяет здесь самую высокую степень загрязненности природной среды, что правильно отражается на карте (рис. 6).

Ко второй оценочной группе, также с достаточно высокой степенью загрязнения при-родной среды, относится Юго-Восточный район. Здесь территориальное распространение за-грязнителей иное — они в основном сосредоточены в Большом Лондоне. Для столицы Велико-британии характерна очень разнообразная отраслевая структура промышленности и других источников загрязнения. Часть из них связана с получением сырья, поступающего через Лон-донский порт, крупнейший в стране, часть — с обслуживанием потребностей этой самой боль-шой промышленно-жилой агломерации. Удельный вес в стране многих лондонских источников загрязнения очень высок. Так, Большой Лондон дает более 14 % условно чистой продукции химической промышленности, которая очень разнообразна по структуре. Она представлена как сильно загрязняющими среду подотраслями «тяжелой химии», базирующимися на импортном

31

сырье (производство кислот, суперфосфата), так и менее загрязняющими — типичными сто-личными подотраслями — фармацевтикой, производством косметических товаров, эссенций для пищевой промышленности.

Другой важный источник загрязнения — теплоэлектростанции, располагающиеся по бере-там Темзы. Здесь сосредоточено более 1/7 электроэнергетических мощностей Англии и Уэлса. Кроме того, здесь велика доля пищевкусовой и бумажной промышленности, цветной метал-лургии, производства стройматериалов, а в нижней части эстуария Темзы — нефтепереработ-ки и нефтехимии. Наряду с промышленным загрязнением в Лондоне с его более чем 7 млн. населения велика роль бытовых источников загрязнения. Достаточно указать, что сред-няя плотность населения здесь 4 тыс. человек/км2, т. е. в 20 раз выше, чем в среднем по стране, а в некоторых центральных кварталах она превышает 15 тыс. человек/км2.

Однако по сравнению с районами Северо-Запада, и Йоркшира здесь источники загрязне-ния расположены компактнее, концентрируясь в ряде промышленных районов агломерации. На севере сосредоточена химическая промышленность, в западной части — химическая и пище-вая, вдоль берегов Темзы — разнообразные отрасли, выросшие на импортном сырье, ареал рас-пространения которых протягивается вдоль всего эстуария реки, т. е. и в пределах Лондонско-го Метрополитенского пояса. Кроме того, в Лондоне более успешно осуществляются мероприя-тия по охране среды. Это связано главным образом с тем, что здесь самые высокие темпы роста промышленности и других отраслей хозяйства, выше, чем в других районах, средний уровень доходов населения, больше средств у местных органов власти для проведения приро-доохранных работ. Так, за счет строительства канализационных систем и аэрационных устано-вок местным властям удалось добиться существенного улучшения качества вод Темзы (в реке появилось более 40 видов рыб), хотя все же ее воды в пределах Большого Лондона относятся по качеству к третьему классу по загрязненности.

После объявления Лондона «бездымной зоной» здесь легче было осуществить переход к использованию более дорогого бездымного топлива. В результате концентрация дыма снизи-лась столь значительно, что в последние годы практически не наблюдаются смоги, вызы-вавшие раньше немало человеческих жертв. Но в то же время концентрация SO2, выделяемого более всего теплоэлектростанциями и промышленными предприятиями, продолжает оставаться самой высокой в стране. Это свидетельствует о все еще малой эффективности мер по охране среды, принимаемых в промышленности. В целом более компактное расположение многочис-ленных загрязнителей, а также успешность ряда природоохранных мероприятий обусловили несколько более низкое общее загрязнение среды на Юго-Востоке, чем в районах первой оценочной группы (см. рис. 6).

Относительно высок уровень загрязнения среды также в Северном экономико-планировочном районе. Это старый промышленный район страны, в экономике которого важ-ную роль играют такие существенные загрязнители природной среды, как каменноугольная промышленность, черная металлургия, нефтепереработка и нефтехимия. Однако в целом дан-ный регион характеризуется значительной концентрацией источников загрязнения. Более 80 % всех занятых в отраслях-загрязнителях приходится на северо-восточную часть данного района в устьях трех рек — Тайн, Уир и Тис. Именно тут находится один из крупнейших ка-менноугольных бассейнов, разработка которого началась еще в XIII в. На базе камен-ного угля выросла крупная черная металлургия, ориентированная почти полностью на им-портную руду и сосредоточенная на побережье. В Тиссайде находятся основные мощности химической промышленности района (70 % по числу занятых). В целом же данный район дает более 11 % условно-чистой продукции химической промышленности, представленной здесь очень крупным нефтехимическим комплексом. Здесь же сконцентрированы и все неф-теперерабатывающие заводы Северного района. Все это обусловило в пределах Тиссайда высо-кий уровень загрязненности среды. В Тайнсайде и Уирсайде удельный вес загрязнителей в от-раслевой структуре промышленности ниже. Они представлены такими припортовыми за-грязняющими производствами, как пищевая и бумажная промышленность, обработка кож, цветная металлургия.

Хотя Северный экономико-планировочный район не выделяется высокой плотностью насе-ления, роль бытовых источников загрязнения усиливается здесь большим, чем в среднем по

32

стране, душевым потреблением угля в быту. Это типичный старый депрессивный район. Осу-ществление на его территории природоохранных мероприятий затруднено по многим причинам. Высокий уровень безработицы, постоянные финансовые трудности, а также оппозиция со стороны шахтеров мешали проведению политики «бездымных зон». Недостаток средств у мест-ных властей осложнял также борьбу с загрязнением водоемов. Лишь после 1966 г. начали проводиться работы по рекультивации нарушенных земель, ибо государство выделило для этого депрессивным районам субсидии. В целом для данного района загрязненность хотя и велика, но все же ниже, чем в ранее описанных регионах. Это связано, прежде всего, с мень-шим набором загрязнителей, а также концентрацией их на относительно небольшой территории у побережья, откуда к тому же поллютанты выносятся западными ветрами в Северное море и даже в Скандинавские страны.

В Центральной Англии — в Западном и Восточном Мидленде — уровень загрязнения при-родной среды средний. В этих районах отраслевая структура загрязнителей значительно разно-образнее. В Западном Мидленде, который еще в начале XVIII в. стал металлопроизводящим районом, с истощением местных запасов угля и руды роль черной металлургии как источника загрязнения резко упала. Однако в пределах городов «Черной страны» осталось много нару-шенных земель, как на месте прежних разработок каменного угля, так и занятых старыми про-мышленными зданиями и отвалами. Основными загрязнителями природной среды в настоящее время здесь является цветная металлургия, представленная прокатом и литьем. На Западный Мидленд приходится 2/5 условно-чистой продукции этой отрасли. Значительная доля в загряз-нении принадлежит подотраслям химической промышленности, в частности резинотехниче-ской, обслуживающей местное высокоразвитое автомобилестроение. В Западном Мидленде от-расли-загрязнители отличаются очень высокой территориальной концентрацией, как, впрочем, и вся его промышленность. Более половины занятых в загрязняющих производствах сосредото-чено в Западно-Мидлендской конурбации. Кроме того, в данном районе, так же как и в Большом Лондоне, было возможно проведение ряда мероприятий по охране среды — борьбе с дымом из бытовых отопительных систем, рекультивационных работ.

В Восточном Мидленде находится часть крупнейшего в стране Йоркширского каменно-угольного бассейна. Крупные масштабы добычи угля в этом месторождении, лежащем в глу-бине страны, начались несколько позднее, чем в бассейнах на побережье, откуда было легче вывозить уголь на экспорт. Поэтому площадь, занятая терриконами в данном регионе, меньше, чем в других старых промышленных районах. Каменный уголь в сочетании с железной рудой (здесь находится самое обширное британское месторождение фосфористой железной ру-ды с небольшим содержанием металла) привели к возникновению черной металлургии. Одна-ко ее влияние на загрязнение невелико, так как после закрытия ряда мелких заводов здесь ос-тался лишь один комбинат в г. Корби. Однако после открытой разработки железной руды ос-тались немалые площади нарушенных земель, которые пришлось восстанавливать.

Важнейшим загрязнителем в этом районе ныне стали новые крупные теплоэлектростан-ции, работающие на дешевом каменном угле, В Восточном Мидленде сконцентрирована почти 1/4 электроэнергетических мощностей Англии и Уэльса. Вытянутость их цепочкой по южно-му краю каменноугольного бассейна и по берегам реки Трент, вода которой используется для охлаждения градирен, приводит к тому, что концентрации загрязняющих веществ здесь в сред-нем невелики. Этому благоприятствует их рассеивание западными ветрами по всей восточной части района, занятой в основном сельскохозяйственными землями.

Районы с незначительной степенью загрязненности природной среды — Восточная Анг-лия и Юго-Западный район (рис. 6). Это преимущественно сельскохозяйственные территории, где удельный вес промышленности невелик, а загрязняющие производства представлены в основном пищевкусовой промышленностью. Выделяется лишь Бристоль с окружением, где на-ряду с припортовыми загрязнителями, представленными химическими и пищевкусовыми произ-водствами, цветной металлургией и бумажной промышленностью, все большее значение в по-слевоенное время играет нефтехимия. В итоге даже в этих «чистых» районах с появлением но-вых источников загрязнения среды уровень ее загрязненности повышается.

Выполненный географический анализ карты уровней загрязнения природной среды от-раслями промышленности — обычный пример географического исследования. Ясно, что

33

именно пространственные сочетания уровней загрязнения, которые можно показать только на карте, позволяют осуществить пространственный географический анализ.

Такой анализ будет более комплексным, если карта уровней загрязнения будет рассмат-риваться совместно с другими картами, например поэлементных характеристик загрязнителей, нарушений почв и грунтов, растительного покрова, использования ресурсов и т. д.

Литература к главе II

1. Античная география.— М.: Географгиз, 1953. 2. А н у ч и н Д. Н. Рельеф поверхности европейской части России в последовательном

развитии о нем представлений.— 1895. 3. А с л а н и к а ш в и л и А. Ф. Метакартография. Основные проблемы.— Тбилиси:

Мецниереба, 1974. 4. Б а р а н с к и й Н. Н. Экономическая география. Экономическая картография.— М.:

Географгиз, I960. 5. Б е р л я н т А. М. А. А. Тилло и развитие методов использования карт // Известия

ВГО.— 1982,— № 114.—Вып. 6.—С. 554—558. 6. Б е р л я н т А. М. Использование карт в науках о Земле//Итоги науки и техники. Кар-

тография.— М.: ВИНИТИ АН СССР, 1986.— Т. 12. 7. Б е р л я н т А. М. Картографический метод исследования.— М.: Изд-во Моск. ун-

та, 1988. 8. Б у н г е В. Теоретическая география.— М.: Прогресс, 1967. 9. Г о л ь д е н б е р г Л. А. О роли С. У. Ремезова в истории отечественной картогра-

фии//Геодезия и картография.— 1989.— № 1.— С. 45—48. 10. Г у с е и н-3 а д е С. М., Т и к у н о в В. С. Использование аноморфированных

изображений в географических исследованиях // Вестник Моск. ун-та, серия геогр.— 1992.— № 4.— С. 43—52.

11. Кусов В. С. О картографическом наследии В. Н. Татищева // Геодезия и карто-графия.— 1988.—№ 9.—С. 38—41.

12. Модели полей в географии: Теория и опыт картографирования.— Новосибирск: Наука, 1989.

13. Н е в я ж с к и и И. И. Методы природно-хозяйственного районирования // Вестник Моск. ун-та, серия геогр.— 1980.— № 4.— С. 41—46.

14. П о л ь с к а я Н. М., С е м е н о в а Л. А., Т и к у н о в В. С. Математико-картографическое изучение влияния территориально-отраслевой структуры отраслей-загрязнителей на уровень загрязненности природной среды в Англии // Известия ВГО.— 1980. № 112.— Вып. 6.— С. 541—548.

15. П о с т н и к о в А. В. Состояние и перспективы исследований по истории кар-тографии в СССР//Геодезия и картография.— 1989.— № 3,— С. 57—62.

16. Р е т е ю м А. Ю., СеребрянныйЛ. Р. География в системе наук о Земле // Итоги науки и техники. Теоретические общие вопросы географии.—М.: ВИНИТИ АН СССР, 1985.—Т. 4.

17. С а л и щ е в К. А. О картографическом методе исследования // Вестник Моск. ун-та, серия физ.-мат. наук.— 1955.— № 10.— С. 161 —170.

18. С а л и щ е в К. А. Задачи картографии и автоматизация // Известия высших учебных заведений, серия геодезия и аэрофотосъемка.— 1967.— № 4.— С. 7—10.

19. С а л и щ е в К.-А. Картоведение.— М.: Изд-во Моск. ун-та, 1976. 20. С а л и щ е в К. А. Картография на службе рационального природопользова-

ния: состояние и задачи//Итоги науки и техники. Картография,—М.: ВИНИТИ АН СССР, 1980.—Т. 9.—С. 4—22.

21. С а л и щ е в К. А. Идеи и теоретические проблемы в картографии 80-х годов // Итоги науки и техники. Картография.— М.: ВИНИТИ АН СССР, 1982,—Т. 10.

22. С а у ш к и н Ю. Г. Экономическая география: история, теория, методы, практи-ка.— М.: Мысль, 1973.

23. С т е ф а н о в Н. Моделиране и картографиране // Философска мисъл.—

34

1964.—№ 2.—С. 143—153. 24. Т и к у н о в В. С. Моделирование в социально-экономической картографии.—

М.: Изд-во Моск. ун-та, 1985. 25. Т и к у н о в В. С. Анаморфированные картографические изображения: история и

способы их создания//Вестник Моск. ун-та, серия геогр.— 1986.— № 6.— С. 45—52. 26. X а г г е т П. Пространственный анализ в экономической географии.— М.: Про-

гресс, 1968. 27. Ч е р в я к о в В. А. Концепция поля в современной картографии.— Новоси-

бирск: Наука, 1978. 28. Ш у п е р В. А. Некоторые удивительные свойства кристаллеровских решеток //

Известия АН СССР, серия геогр.— 1990.— № 1.—С. 96—100. 29. С h г i s t а 1 1 е г W. Die zentralen Orte in Suddeutschland: Eine okonomisch-

geographische Untersuchung uber die Gesetzmafiigkeit der Verbreitung und Entwicklung der Siedlungen mit stadtischen Funktionen.— Jena, 1933.

30. L e s с h A. The nature of economic regions //Southern Economic Journal.— 1938.—№ 5,—P. 71—78.

35

ГЛАВА III МАТЕМАТИКА И ГЕОГРАФИЯ — НЕПРИМИРИМЫЙ АНТАГОНИЗМ ИЛИ МИРНОЕ СОСУЩЕСТВОВАНИЕ? КРАТКАЯ ИСТОРИЯ МАТЕМАТИЗАЦИИ ГЕОГРАФИИ

Отношение к математическим методам в географии неоднозначно у различных иссле-

дователей. Оно колеблется от восхищенно-восторженного до непроглядно-пессими-стического. Причем полярные точки зрения доминировали в различное время. Первые опы-ты применения математики в географии, как пишут П. Джеймс и Дж. Мартин (7), относятся ко временам Фалеса Милетского и Эратосфена, когда существовала и использовалась в ка-честве термина математическая география. Правда, в отличие от нашего времени в это по-нятие вкладывался несколько иной смысл. В область интересов математической географии входило решение геодезических и астрономо-геодезических задач, например вычисление параметров Земли как планеты, ее формы и др.

Средние века и даже времена Великих географических открытий не породили теорий, влекущих на путь математизации географии. И если в данный период и можно указать на ряд опытов применения количественных методов, то это скорее случайности, нежели законо-мерный процесс математизации географии. Но уже в первой половине XX в. сформировалась прочная основа, и появились ученые, постоянно работающие в области математизации в географии. Как правило, это была статистическая обработка рядов наблюдений, а уже по-сле второй мировой войны появились первые группы ученых, впоследствии создавшие соб-ственные школы. Здесь, прежде всего мы должны обратиться к США и Швеции.

С 50-х гг. можно говорить о существовании, по крайней мере, двух школ: Вашингтон-ского и Лундского университетов, давших миру такие известные имена, как Б. Дж. Берри, У. Бунге, А. Гетис, Р. У. Морилл, Ф. Р. Питтс, У. Тоблер, Т. Хегерстранд и др. Волны количественной «революции» от этих центров, не говоря о тесно интегрированной в науке с США Канаде, быстро докатились до многих других университетов США и Швеции, Велико-британии (П. Хаггет, Р. Чорли), Польши (К. Дзевоньский, К. Драмович, Т. Чиж), бывшего СССР (Д. Л. Арманд, А. С. Девдариани, Ю. В. Медведков) и даже развивающихся стран, например Индии (В. Л. Пракаса Рао , Р. П. Мисра).

Конец 50-х — 60-е гг. — расцвет математизации. Множество географов работают под ло-зунгом: «Математические методы решают все». Без математических выкладок несолидно было издавать книги или защищать диссертации. Большое влияние в нашей стране на математи-зацию второй половины 60-х гг. оказало проведение математических школ для географов. В программах большинства конференций и съездов появляются секции по применению математи-ческих методов и даже проводятся специальные всесоюзные совещания на тему: «Математиче-ские методы в географии», «География и математика» и т. д.

Б. Л. Гуревич и Ю. Г. Саушкин видели в математизации географии одно из основных на-правлений ее теоретизации (6). Чуть позднее, подводя первые итоги, В. М. Гохман и Ю. Г. Са-ушкин писали: «Математическое моделирование нанесло удар голому эмпиризму в нашей науке, направило географию по пути поиска закономерностей (в том числе пространственных), по пути расчета, эксперимента, сравнения вариантов... Широкое использование математики (в ее современном понимании) становится необходимым условием успешной разработки содержа-тельных аспектов географических теорий (не говоря уже об их формализации)» (4, с. 26). Невозможно описать сотни попыток подкрепить эти слова конкретными экспериментами и ме-тодическими построениями. Этап «опьянения» математикой принес немало интересных ре-зультатов. Кроме этого, на путь математизации географии влекли успехи вычислительной ма-тематики, статистики и кибернетики, распространение быстродействующих вычислительных машин и улучшение информационного обеспечения географических исследований.

Но прошло немного лет, и появились сомнения. Оказалось, что в ряде случаев исполь-зование математики было данью моде, а не насущной необходимостью для решения кон-кретных задач. Математические модели из других областей знаний — физики, экономики, пси-

36

хологии и т. п.— часто заимствовались без учета реального соответствия географическим яв-лениям. Отсюда происходила неудача многих попыток, что не только охлаждало интерес к проблеме формализации географических явлений, но и давало повод для рассуждений о неце-лесообразности и даже вредности математизации географии.

Одним из первых, кто стал писать о нецелесообразности гипертрофирования роли мате-матики в географии, отводя ей роль полезного, но второстепенного, подсобного орудия, был академик С. В. Калесник ( 10 ) . Об этом писал и В. А. Анучин: «Обработка эмпирического материала при помощи электронно-вычислительной техники в целом ряде случаев, особенно в исследовании географических процессов, приводит к грубым ошибкам по той простой при-чине, что эти процессы далеко не всегда могут быть количественно выражены [здесь следует заметить, что применение ЭВМ не требует, чтобы процессы были количественно выражены.— В. Т .].. . В географии, например, математика часто не только «укорачивает» научные определе-ния, но и сильно искажает их... Часто математическое моделирование в географии сводится к «портретным моделям», лишенным какого-либо дополнительного содержания, что с не мень-шим (а часто большим!) успехом может быть выражено при помощи картографии» (1, с. 310—311).

У В. А. Анучина нашлось немало сторонников. Если вначале первые, еще робкие голоса утверждали, что математические методы не дают требуемого результата в решении какой-то ча-стной задачи, то позднее эти разрозненные голоса, накопив многочисленные доказательства, превратились в хор. И, как мы видим, крайняя позиция — полное отрицание возможности применения математических методов. Видимо, оптимум, как часто бывает, лежит где-то посере-дине. Интересно, что даже некоторые бывшие творцы количественной революции на Западе разочаровались в ней. Причем ряд из них стал проповедовать так называемую «ради-кальную географию», некоторые аспекты которой освещены в отечественной литературе (12).

Такая позиция имеет определенную почву под собой: этому способствовало упрощенное описание сложных географических явлений без достаточного понимания их сути, применение математических алгоритмов без учета накладываемых ими ограничений, игнорирование тради-ционных для географии методов и т. д. Иногда требовалось просто невозможное, например решение задачи всесторонней математической имитации сложных географических комплексов с учетом большого числа взаимосвязей между отдельными их компонентами и т. п. Стоит ли в этих случаях применять модели? Нет. Во всем многообразии явление лучше изучать в натуре, чем на модели.

Модель ведет к упрощениям (в разумных рамках), позволяет выявить главные типичные черты, а тем самым дает и новое знание о явлении, и в этом ее сила. Любому моделированию свойственна формалистичность построений, и задача — использовать ее сильные стороны. Не подмена одних методов другими, а их взаимное дополнение с учетом сильных сторон матема-тических и традиционных методов исследования в географии,— наиболее рациональный путь.

СОВРЕМЕННЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ ПРИМЕНЕНИЯ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ

Математические методы позволяют создавать особые описания географических явлений и

процессов — их математические модели. Суть математического моделирования заключается в абстрагированном и упрощенном отображении действительности логико-математическими формулами, передающими в концентрированном виде сведения о структуре, взаимосвязях и динамике исследуемых географических явлений. Эти модели очищены от ненужных деталей и лишних подробностей ради ясности характеристик важнейших свойств и закономерностей. Аб-страктность математической модели проявляется даже в характеристике конкретных свойств: в любой формуле указываются лишь величины тех или иных показателей, но не раскрывает-ся их содержание.

Важная особенность математических методов, отмеченная Л. В. Канторовичем и А. Б. Горстко ( 1 1 ) , состоит в их опосредствованном использовании для изучения действительно-сти. Они применяются лишь в виде моделей, т. е. в определенных формализованных абстракци-ях. Математические модели способны хорошо отражать структуру, взаимосвязи и динамику

37

наблюдаемых явлений, но надо неустанно следить за их соответствием свойствам моделируе-мой действительности.

Другое условие повышения достоверности результатов моделирования состоит в совер-шенствовании научных знаний о географических закономерностях. Опора на более достовер-ные, точные и полные знания, а также их всесторонний учет гарантирует более высокое качество моделирования. Математические модели могут, в свою очередь, оказывать серьезное воздейст-вие на теоретические представления. В «основание» моделей можно закладывать еще не дока-занные наукой представления; тогда результаты моделирования позволят судить о научной достоверности теоретических предпосылок и гипотез, об обоснованности интуитивных пред-ставлений. Это свойство моделей может использоваться в целях предсказания новых геогра-фических закономерностей и прогнозирования развития явлений и процессов. Наконец, для улучшения результатов моделирования очень важна постоянная корректировка моделей по-средством учета и контроля промежуточных данных.

С точки зрения географии (учитывая большую значимость для нее пространственных ас-пектов), можно выделить три разновидности моделей: 1) математические модели, строящиеся без учета пространственного координирования явлений, и результаты, реализации которых не подлежат картографированию; 2) модели, в которых результаты картографируются, но про-странственный аспект не учитывается на этапе реализации математических алгоритмов; 3) мо-дели, в которых без учета пространственного положения явлений невозможно реализовать ма-тематические расчеты.

Из различных разделов современной математики в географии наиболее широко использу-ется математическая статистика. На ее долю приходится не менее 80% всех проведенных экспе-риментов. Стало обычным делом проведение простого статистического анализа географических данных — вычисление средних квадратических отклонений, дисперсии, коэффициентов вариа-ции, оценка согласия распределений с помощью критериев Пирсона (χ2), А. Н. Колмого-рова, расчеты прямолинейной и нелинейной корреляции, корреляционных отношений, различ-ных видов регрессий и др. Несколько позднее географы обратились к дисперсионному и дис-криминантному анализу, а также анализу временных рядов.

Но особенно широкое распространение нашли известные алгоритмы математической ста-тистики — факторный анализ и метод главных компонент. Не менее популярны статистические алгоритмы классификации географических объектов на основе комплексов характеризующих их показателей. Количество алгоритмов классификаций и их разновидностей очень велико, но все они построены на способах членения исходного множества изучаемых объектов на непересе-кающиеся подмножества: метод потенциальных функций, метод гиперплоскостей, метод ги-персфер и др.

Среди всего многообразия алгоритмов встречаются как автоматические классифика-ции, так и классификации, которые используют отдельные территориальные единицы как ядра, вокруг которых формируются однородные подмножества (группы). Эти ядра задаются экс-пертами-географами, т. е, происходит как бы предварительное «обучение ЭВМ», вследствие чего такие алгоритмы называют классификациями «с учителем»,

В географии все модели классификации делятся на подвиды. Так, для типологии географи-ческих объектов по комплексу показателей пригодны модели, учитывающие гомогенность объ-единяемых в одну группу территориальных единиц. Для оценочной классификации наряду с условием гомогенности необходима иерархическая упорядоченность между собой формируе-мых групп.

В некоторых случаях типологические или оценочные характеристики служат основой для районирования. «Районирование отличается от географической дифференциации тем, что оно означает «разбиение» целого на целостные же части, объединяемые взаимными связями... В отличие от ареала район внутренне неоднороден, так как для него всегда характерна та или иная внутренняя территориальная организация, тогда как для ареала типично лишь со-стояние внутренней однородности» (19, с. 415). Районирование до последнего времени вы-полняется вручную на уровне логических обобщений, формализовать весь комплекс которых пока не представляется возможным, но отдельные требования легко выполнимы. Так, доста-точно давно созданы алгоритмы, выполняющие условия выделения территориально нерасчле-

38

ненных группировок территориальных единиц с использованием матриц соседства. В географической литературе неоднократно указывалось на целесообразность примене-

ния классификаций географических комплексов с использованием методов теории нечетких множеств. Эта теория предполагает возможность относить территориальные единицы не про-сто к одному из классов (как стандартные алгоритмы многомерных классификаций), а одно-временно к нескольким классам с различными функциями принадлежности (в случае пере-ходного характера единиц). Такая классификация целесообразна, когда в действительности границы между классами имеют нечеткий, переходный характер, что должно учитываться при математическом моделировании и соответствующим образом отражаться на картах. Размы-тость границ иногда рассматривается как их общее свойство.

Отметим, что нечеткость может проявляться и без явного использования теории нечетких множеств, в рамках существующих традиционных для географии подходов. На наш взгляд, представление о географических комплексах как нечетких (размытых) системах связано с не-сколькими моментами. Нечеткость системы может проявляться при: 1) ее описании в процессе постановки задач и целей классификации; 2) выборе системы показателей, ее харак-теризующей; 3) подборе алгоритмов классификации; 4) выборе результатов многовари-антной классификации; 5) подборе способов представления конечного результата; 6) оценке степени соответствия результата поставленной цели и интерпретации полученных выводов (24).

В географии широко распространилось имитационное моделирование. Хорошим и простым примером может служить имитация развития системы населенных мест (14). В основу экспе-римента закладывались правила развития системы, и на ЭВМ «проигрывались» пути их реа-лизации с помощью алгоритма статистических испытаний (метода Монте-Карло). Результат, полученный И. С. Матлиным, не только имитирует сеть поселений, но и подчеркивает их иерархию, связанную с основным положением теории центральных мест (рис. 7).

Рис. 7. Имитация развития системы населенных мест (по Матлину). Выделены быстро растущие элементы системы

Можно привести ряд других примеров, связанных с имитацией пространственного рас-пространения болезней, эпидемий и т. п. Для этих целей применяются различные модели: от

39

имитации эпидемии простыми гравитационными моделями, созданными по аналогии с моделя-ми тяготения Ньютона, до использования систем обыкновенных дифференциальных уравнений, имитирующих пространственно-временное распространение эпидемий. Однако наиболее часто для этих целей применяется метод Монте-Карло.

Кратко метод Монте-Карло заключается в следующем. Исследуемое явление представля-ется как некая абстрактная система, которая может находиться в нескольких различных со-стояниях. При этом считается, что нахождение системы в каком-либо из состояний случайно и вероятность этого факта подчиняется определенному закону распределения, который характе-ризует как саму систему, так и связи между различными ее состояниями. С помощью таблиц случайных чисел или датчиков псевдослучайных величин моделируются конкретные реализаций состояний для исследуемой системы. Обрабатывая полученную таким образом информацию о системе методами математической статистики, получают требуемые численные результаты.

Ряд моделей, как детерминистских, так и стохастических, применяется для моделирования «волн» заселения, притока абитуриентов в вузы, диффузий нововведений и др. Даже крат-кий обзор всех этих методов невозможен в популярно написанной небольшой главе. Для бо-лее детального знакомства можно обратиться к специальной литературе (27, 28, 9, 22, 13)

Широко используются оптимизационные модели. Часто применяется транспортная задача линейного программирования. В этом случае ставится задача минимизации издержек по пере-возке продукции из множества источников в ряд мест назначения. Широко применяются моде-ли для оптимизации размещения производства, сетей школ (16 и др.;, оптимизации трасс пе-ремещений между центрами и т. д.

Последнее, на что следует обратить внимание,— это на разработки так называемой гео-графизированной математики. В этой перспективной области исследований также, прежде всего, стали разрабатываться области «пространственной статистики», учитывая неприспособ-леность традиционней статистики для учета взаиморасположения явлений в пространстве.

ПРИМЕР ПРИМЕНЕНИЯ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ В ГЕОГРАФИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ

В качестве примера остановимся на широко распространенной в географии задаче класси-

фикации географических объектов на основе комплекса показателей. Кроме того, задача данно-го примера — показать необходимость адаптации математических моделей в зависимости от целей и условий географического исследования. Данный эксперимент позволяет также срав-нить качество классификаций, выполненных «машинным» путем и ручным способом. Цель классификации — провести ранжировку по уровню социально-экономического развития груп-пы стран Азии, Африки и Латинской Америки.

В качестве исходного материала, отражающего уровень развития, использовались данные по 88 странам на 1974—1975 гг. Названия стран даны по состоянию на 1975 г. (30). Для нашего эксперимента из указанной работы было отобрано 28 показателей, приведенных в таблице 4. На основе данного массива был реализован алгоритм автоматической классифи-кации (22).

Т а б л и ц а 4 Средние характеристики показателей для групп стран с различным

экономическим развитием

Номера групп Исходные показатели I II III IV V VI

Годовой прирост населения (%) 2,2 1,7 2,6 2,8 2,5 2,4 Доля больших городов (свыше 100 тыс.) в численности населения (%)

70,7

55,3

35,8

24,5

13,0

6,2

Доля самодеятельного населения в его численности (%)

33,0

35,8

32,4

31,2

38,7

39,1

Доля самодеятельного населения в промышленности (%)

33,3

34,2

21,0

15,3

8,5

4,4

Доля самодеятельного населения в обрабатывающей промышленности (%)

20,3

24,2

14,1

10,0

5,1

2,9

40

Доля самодеятельного населения в сельском хозяй-стве (%)

4,0

15,7

39,2

53,2

73,5

86,0

Доля лиц наемного труда в самодеятельном населении в целом (%)

82,7

74,2

54,7

44,9

20,3

8,5

Доля лиц наемного труда в промышленности (включая добывающую промышленность и строительство) (%)

30,0

28,3

15,7

10,5

4,8

1,8

Доля лиц наемного труда в сельском хозяйстве (%) 2,2 7,8 12,0 14,8 6,2 2,3

Размер валового национального продукта (ВНП) в рас-чете на душу населения (по индексу США–100)

82,0

26,2

20,2

11,6

4,2

2,0

ВНП в расчете на одного занятого (США-100) 113,3 33,1 28,2 17,3 4,7 2,3 Накопление на душу населения (США-100) 59,7 29,8 30,0 12,3 4,2 1,8 ВНП обрабатывающей промышленности на душу населения (США-100) 36 3 24 3 10 8 5 3 1 9 0 7 Производство электроэнергии на душу населения (США-100) 42,5 12,3 7,3 2,9 1,6 0,3 Потребление электроэнергии на душу населения (США-100) 47,7 17,7 8,5 4,0 1,5 0,4 Потребление стали на душу населения (США-100) 70,0 18,3 18,2 6,8 1,9 0,4 Экспорт на душу населения (США-100) 851,7 142,5 93,9 71,3 15,2 4,8 Импорт на душу населения (США-100) 522,3 140,5 81,7 46,6 18,7 8,3 Размер прямых иностранных капиталовложений по отношению к ВНП (%) 24,3 15,8 17,4 8,2 11,7 9,3 Количество автомашин на душу населения (США-100) 33,0 14,3 8,0 3,2 1,9 0,7 Количество телевизоров на душу населения (США-100) 38,0 23,3 12,1

4,3 0,6 0,1

Количество телефонов на душу населения (США-100)

19,5

14,1

7,3 2,3 0,7 0,3

Суточное потребление продовольствия на душу населения (США-100) 79,0 81,2 74,1 69,3 64,3 61,7 Средняя продолжительность предстоящей жизни (в годах) 69,0 67,7 62,7 55,6 46,1 40,2 Число жителей на одного врача (тыс. чел.) 0,9 1,2 1,7 3,7 13,3 33,6 Доля неграмотных среди населения старше 15 лет (%) 24,7 16,5 33,9 53,8 72,7 86,6 Доля школьников и студентов в общей численности населения в возрасте 5 — 19 лет (%)

77,7

82,0

67,0

53,2

40,8

22,2

Тираж газет на душу населения (США-100) 46 7 59 3 26,5 10,8 3,5 0,6 В результате расчетов был получен спектр вариантов классификации с числом групп

стран, варьировавшим от 15 до 2. На основе специальных коэффициентов однородности был выбран лучший со статистической точки зрения вариант классификации стран на шесть групп:

1) Кувейт, Пуэрто-Рико, Сингапур; 2) Аргентина, Венесуэла, Гонконг, Тринидад и Тобаго, Уругвай, Чили; 3) Бразилия, Иран, Колумбия, Коста-Рика, Ливан, Ливия, Мексика, Панама, Перу,

Тайвань, Южная Корея, Ямайка; 4) Алжир, Боливия, Гватемала, Гондурас, Доминиканская Республика, Египет, Иор-

дания, Ирак, Малайзия, Марокко, Никарагуа, Парагвай, Сальвадор, Саудовская Аравия, Сирия, Тунис, Турция, Филиппины, Шри-Ланка, Эквадор, Южная Родезия;

5) Ангола, Афганистан, Бангладеш, Берег Слоновой Кости, Бирма, Гаити, Гана, Заир, Замбия, Индия, Индонезия, Камерун, Кампучия, Кения, Конго, Лаос, Лесото, Либерия, Мадагаскар, Мозамбик, НДРЙ, Нигерия, Пакистан, Папуа — Новая Гвинея, Се-негал, Судан, Сьерра-Леоне, Таиланд, Того;

6) Бенин, Бурунди, Верхняя Вольта, Гвинея, ЙАР, Мавритания, Малави, Мали, Непал, Нигер, Руанда, Сомали, Танзания, Уганда, Центральноафриканская Республика, Чад, Эфиопия.

Средние характеристики показателей для указанных групп стран приведены в табл. 4. Изменение методики расчетов, прежде всего за счет нормировок показателей, приводит к

41

аналогичной картине распределения стран по оценочным группам. Лишь средние третья и чет-вертая группы в некоторых случаях сливаются вместе. Это свидетельствует о достаточной жест-кости границ между группами. Но сколь объективен этот вариант классификации при анализе его с содержательных позиций? Для этого с проведенным экспериментом были ознакомлены три страноведа, которые занимаются вопросами типологии стран.

После анализа результатов автоматической классификации никто из специалистов-экспертов не согласился со всеми деталями группировки стран. Далее каждому из них неза-висимо друг от друга было предложено определить оптимальное, с их точки зрения, коли-чество оценочных групп и для каждой из групп привести в качестве эталона по одной или нескольку стран. В качестве таких эталонов 1-й эксперт выбрал: 1 — Аргентину и Мекси-ку; 2 — Замбию и Гватемалу; 3 — Кувейт и Ливию; 4 — Таиланд; 5 — Нигер; 2-й эксперт выбрал: 1 — Сингапур; 2 — Аргентину; 3 — Саудовскую Аравию; 4 — Бирму; 5 — Централь-ноафриканскую Республику, Чад, Непал. Наконец, 3-й эксперт выбрал: 1 — Сингапур; 2 — Аргентину; 3 — Иран и Таиланд; 4 — Алжир и Ливию; 5 — Индию и Индонезию; 6 — Замбию и Нигерию.

Реализация алгоритма классификации «с учителем» на основе отобранных эталонов позволила получить три соответствующих варианта группировки стран:

1-й эксперт 2-й эксперт 3-й эксперт

1. Аргентина., Бразилия, Венесуэла, Гонконг, Колумбия, Коста-Рика, Ливан, Мексика, Панама, Перу, Пу-эрто-Рико, Сингапур, Тайвань, Тринидад и Тобаго, Уругвай, Чили, Южная Корея, Ямайка. 2. Алжир, Боливия, Гватемала, Гон-дурас, Доминиканская Республика, Египет, Замбия, Иордания, Ирак, Иран, Малайзия, Марокко, Никара-гуа, Парагвай, Сальвадор, Саудов-ская Аравия, Сирия, Тунис, Турция, Филиппины, Шри-Ланка, Эквадор, Южная Родезия. 3. Кувейт, Ливия. 4. Ангола, Бангладеш, берег Слоно-вой Кости, Бирма, Гаити, Гана, Заир, Индия, Индонезия, Камерун, Кам-пучия, Кения, Конго, Лаос, Лесото, Либерия, Мадагаскар, НДРЙ, Паки-стан, Папуа – Новая Гвинея, Сене-гал, Судан, Сьерра-Леоне, Таиланд, Того. 5. Афганистан, Бенин, Бурунди, Верхняя Вольта, Гвинея, ЙАР, Мав-ритания, Малави, Мали, Непал, Ни-гер, Нигерия, Руанда, Сомали, Тан-зания, Уганда, Центральноафрикан-ская Республика, Чад, Эфиопия.

1. Кувейт, Пуэрто-Рико, Сингапур. 2. Аргентина, Венесуэла, Гонконг, Тринидад и Тобаго, Уругвай, Чили. 3. Алжир, Бразилия, Гватемала, До-миниканская Республика, Египет, Иордания, Ирак, Иран, Колумбия, Коста-Рика, Ливан, Ливия, Малай-зия, Мексика, Никарагуа, Панама, Парагвай, Перу, Сальвадор, Сау-довская Аравия, Сирия, Тайвань, Тунис, Турция, Филиппины, Шри-Ланка, Эквадор, Южная Корея, Южная Родезия., Ямайка. 4. Ангола, Бангладеш, Берег Слоно-вой Кости, Бирма, Боливия, Гаити, Гана, Гондурас, Заир, Замбия, Ин-дия, Индонезия, Камерун, Кампу-чия, Кения, Конго, Лаос, Лесото, Либерия, Мадагаскар, Марокко, НДРЙ, Пакистан, Папуа – Новая Гвинея, Сенегал, Судан, Сьерра-Леоне, Таиланд, Того. 5. Афганистан, Бенин, Бурунди, Верхняя Вольта, Гвинея, ЙАР, Мав-ритания, Малави, Мали, Непал, Ни-гер, Нигерия, Руанда, Сомали, Тан-зания, Уганда, Центральноафрикан-ская Республика, Чад, Эфиопия.

1. Кувейт, Пуэрто-Рико, Сингапур 2. Аргентина, Венесуэла, Тринидад и Тобаго, Уругвай, Чили. 3. Берег Слоновой Кости, Бразилия, Гана, Иран, Колумбия, Конго, Кос-та-Рика, Ливан, Малайзия, Мексика, Никарагуа, Панама, Перу, Саудов-ская Аравия, Тайвань, Таиланд, Южная Корея, Ямайка. 4. Алжир, Боливия, Гватемала, Гон-дурас, Гонконг, Доминиканская Республика, Египет, Иордания, Ирак, Ливия, Марокко, Парагвай, Сальвадор, Сирия, Тунис, Турция, Филиппины, Шри-Ланка, Эквадор, Южная Родезия. 5. Ангола, Бирма, Индия, Индонезия Либерия, НДРЙ, Пакистан, 6. Афганистан, Бангладеш, Бенин, Бурунди, Верхняя Вольта, Гаити, Гвинея, Заир, Замбия, ЙАР, Каме-рун, Кампучия, Кения, Лаос, Лесо-то, Мавритания, Мадагаскар, Мала-ви, Мали, Непал, Нигер, Нигерия, Папуа – Новая Гвинея, Руанда, Се-негал, Сомали, Судан, Сьерра-Леоне, Танзания, Того Уганда, Цен-тральноафриканская Республика, Чад, Эфиопия.

Кроме того, позднее каждому из экспертов. Было предложено вручную расклассифициро-

вать все страны. В этом случае классификации оказались следующими.

42

1-й эксперт 2-й эксперт 3-й эксперт

1. Аргентина., Бразилия, Венесуэла, Коста-Рика, Ливан, Мексика, Пана-ма, Пуэрто-Рико, Уругвай, Чили, Ямайка. 2. Гватемала, Гондурас, Доминикан-ская Республика, Замбия, Ирак, Ко-лумбия, Никарагуа, Сингапур, Три-нидад и Тобаго, Турция, Южная Родезия. 3. Алжир, Ангола, Берег Слоновой Кости, Иран, Конго, Кувейт, Ливия Малайзия, Нигерия, Перу, Сальва-дор, Саудовская Аравия, Сенегал, Сирия, Сьерра-Леоне, Тунис, Эква-дор, Южная Корея. 4. Боливия, Гаити, Гана, Гвинея, Египет, Индия, Индонезия, Иорда-ния, Камерун, Лесото, Мавритания, Марокко, Пакистан, Папуа – Новая Гвинея, Парагвай, Таиланд, Филип-пины, Шри-Ланка. 5. Афганистан, Бангладеш, Бенин, Бирма, Бурунди, Верхняя Вольта, Заир, ЙАР, Кампучия, Кения, Лаос, Либерия, Мадагаскар, Малави, Ма-ли, НДРЙ, Непал, Нигер, Руанда, Сомали, Судан, Танзания, Того, Уганда, Центральноафриканская Республика, Чад, Эфиопия.

1. Кувейт, Ливан, Пуэрто-Рико, Сингапур, Тайвань, Тринидад и То-баго, Южная Корея. 2. Аргентина, Бразилия, Венесуэла, Мексика, Филиппины. 3. Алжир, Боливия, Египет, Иорда-ния, ЙАР, Колумбия, Ливия, НДРЙ, Перу, Саудовская Аравия, Сирия, Тунис, Турция, Ямайка. 4. Бирма, Гаити, Доминиканская Республика, Индия, Индонезия, Ирак, Иран, Кения, Мадагаскар, Малайзия, Нигерия, Парагвай, Таи-ланд, Уругвай, Чили, Шри-Ланка, Эквадор. 5. Ангола, Афганистан, Бангладеш, Бенин, Берег Слоновой Кости, Бу-рунди, Верхняя Вольта, Гана, Гва-темала, Гвинея, Гондурас, Заир, Замбия, Камерун, Конго, Коста-Рика, Лесото, Либерия, Мавритания, Малави, Мали, Марокко, Мозамбик, Непал, Нигер, Никарагуа, Пакистан, Панама, Папуа – Новая Гвинея, Ру-анда, Сальвадор, Сенегал, Сомали, Судан, Сьерра-Леоне, Танзания, Того, Уганда, Центральноафрикан-ская Республика, Чад, Эфиопия, Южная Родезия.

1. Пуэрто-Рико, Сингапур 2. Аргентина, Бразилия, Венесуэла, Колумбия, Коста-Рика, Мексика, Панама, Тайвань, Тринидад и Тоба-го, Уругвай, Чили, Южная Корея, Ямайка. 3. Алжир, Берег Слоновой Кости, Гватемала, Гондурас, Египет, Иран, Кувейт, Ливан, Малайзия, Марокко, Никарагуа, Парагвай, Перу, Сальва-дор, Сирия, Таиланд, Тунис, Турция, Филиппины, Эквадор, Южная Роде-зия. 4. Боливия, Гана, Гвинея, Домини-канская Республика, Заир, Замбия, Индия, Индонезия, Иордания, Ирак, ЙАР, Кения, Либерия, Ливия, Мада-гаскар, НДРЙ, Нигерия, Пакистан, Саудовская Аравия, Сенегал, Сьер-ра-Леоне, Танзания, Шри-Ланка. 5. Ангола, Афганистан, Бангладеш, Бенин, Бирма, Бурунди, Верхняя Вольта, Гаити, Камерун, Кампучия, Конго, Лаос, Лесото, Мавритания, Малави, Мали, Непал, Нигер, Папуа – Новая Гвинея, Руанда, Сомали, Судан, Того, Уганда, Центрально-африканская Республика, Чад, Эфиопия.

Анализ всех классификаций, выполненных вручную, свидетельствует в целом ряде слу-

чаев о принципиальных расхождениях. Например, такие страны, как Кувейт, Ирак, Па-нама, Коста-Рика и др., оказываются и на верхних ступенях, и в середине оценочных градаций. Так, Кувейт по формальным критериям может быть отнесен к наиболее развитым странам из рассматриваемой совокупности, но, с другой стороны, его относят и к псев-доразвитым странам, резко занижая уровень его экономического развития. В этом очень наглядно проявляется разность в подходах к исследуемым странам. Кроме того, оказалось, что один и тот же исследователь через некоторый промежуток времени выполняет ту же классификацию несколько иначе. Для этого экспертам через три недели после первого экс-перимента было предложено повторить работу по ручной классификации стран. Расхождения в классификациях составили соответственно 29, 19 и 15 стран, в том числе некоторые страны различались более чем на одну ступень.

Интересно отметить тот факт, что наименьшие расхождения наблюдались в тех ре-гионах, изучением которых более всего занимался тот или иной эксперт, т. е. по этим группам стран он имел наиболее устоявшееся мнение. С другой стороны, какое-либо исследование (особенно накануне эксперимента) по той или иной стране приводило к более высокой ее оценке по сравнению с тем, как это делали другие эксперты. По всей видимости, детальные знания по какой-нибудь стране приводят экспертов к определенному завышению уровня ее развития.

Варианты классификации «с учителем» также отражают различия в подходах экс-пертов к рассматриваемому вопросу, но в этом случае оказывают влияние и формальные критерии различия стран, проявляющиеся через систему исходных признаков-индикаторов. Такой симбиоз приводит к тому, что все три варианта классификации «с учите-

43

лем» в той или иной мере приближаются к автоматической классификации. Эти варианты со-четают в себе интуитивные, эвристические взгляды каждого из специалистов по теме иссле-дования, вплетенные в ткань формально-статистической классификации, основанной на ис-ходной системе признаков-индикаторов уровня развития стран.

Субъективизм ручной классификации, несомненно, в какой-то мере присущ и класси-фикации «с учителем». Наиболее объективна классификация в автоматическом режиме, однако сразу же следует оговориться, что только в пределах выбранной системы показате-лей. Если в случае ручной классификации специалист привлекает самую разнородную ин-формацию и знания, то машина ограничена лишь теми немногими количественными по-казателями, набор которых должен выразить зачастую чрезвычайно сложные географиче-ские комплексы, что, естественно, не всегда удается. В этом смысле для автоматической классификации очень важен этап подбора исходной информации.

Сравнения результатов автоматического определения уровней экономического разви-тия стран с другими аналогичными исследованиями, выполненными на основе иного стати-стического материала, оказываются достаточно близкими. Ранжирование стран по уровню социально-экономического развития, приведенное в работе, из которой мы заимствовали статистический материал (30), практически полностью совпадает с результатами автоматиче-ской классификации. Заметим, что, на наш взгляд, ранжирование стран по уровню развития ме-нее целесообразно, чем их группировка в классы, так как во втором случае нивелируются не-большие различия между странами, а рубежи выбираются там, где контрасты между уровнями развития стран существенны.

Литература к главе I I I

1. А н у ч и н В. А. Географический фактор в развитии общества — М.: Мысль, 1982. 2. Б е й л и Н. Математика в биологии и медицине.— М.: Мир, 1970. 3. В а с и л е в с к и и Л. И., П о л я н П. М. Картографирование параметров терри-

ториальных структур // Теория и методика экономико-географических исследований.— М., 1977.— С. 34—47.

4. Г о х м а н В. М., С а у ш к и н Ю. Г. Современные проблемы теоретической географии//Вопросы географии.— М.: Мысль, 1971.—№ 88.— С. 5—28.

5. Г р е г о р и К. География и географы. Физическая география. — М.: Прогресс, 1988. 6. Г у р е в и ч Б. Л., Саушкин Ю. Г. Математический метод в географии // Вестник

Моск. ун-та, серия геогр.— 1966.— № 1.— С. 3—28. 7. Д ж е й м с П., М а р т и н Дж. Все возможные миры. История географических

идей.— М.: Прогресс, 1988. 8. Д ж о н с т о н Р. Дж. География и географы. Очерк развития англо-американской

социальной географии после 1945 года.— М.: Прогресс, 1987. 9. Д р а м о в и ч К. Моделирование пространственной диффузии в географических

исследованиях // Новые идеи в географии. Географические аспекты экологии человека.— М.: Прогресс, 1979.— Вып. 4.— С. 251—279.

10. К а л е с н и к С. В. О некоторых недоразумениях в теории советской геогра-фии//Известия ВГО.— 1971.— Т. 103.— Вып. 1.

П . К а н т о р о в и ч Л. В., Г о р с т к о А. Б. Оптимальные решения в экономике.— М.: Наука, 1972.

12. Л а в р о в С. Б.. П р е о б р а ж е н с к и й В .С . ,Сда сюк Г. В. Современная «ради-кальная география» Запада: корни, история, позиции // Известия АН СССР, серия геогр.— 1979.—№ 2.—С. 135—146.

13. Лю ты й А. А. Язык карты: сущность, система, функции. — М., 1988. 14. М а т л и н И. С. Статистическое моделирование развития системы поселе-

ний//Вопросы географии.— М.: Мысль, 1971.— № 88.— С. 153—163.

15. М а т е р о й Ж. Основы прикладной геостатистики.— М.: Мир, 1968. 16. Ми х е е в а В. С. Математико-географическое моделирование размещения добы-

вающей промышленности // Вопросы географии — М.: Мысль, 1972.—№ 90.— С. 112—126.

44

17. Н и в е р г е л ь т Ю., Ф а р р а р Дж., Р е й н г о л д Э. Машинный подход к решению математических задач.— М.: Мир, 1977.

18. П е т р о в П. В., Т и к у н о в В. С. Моделирование и картографирование на ЭВМ пространственно-временного развития географических явлений методом Монте-Карло // Известия ВГО.— 1986.— Т. 118.— Вып. 1.— С. 67—74.

19. С а у ш к и н Ю. Г Экономическая география: история, теория, методы, практика.— М.: Мысль, 1973.

20. Т и к у н о в В. С. Имитация пространственного развития явлений на примере гра-витационной модели распространения эпидемий и их картографирование // Геодезия, картография и аэрофотосъемка. — Львов: Вища школа, 1981.—С. 104—110.

21. Т и к у н о в В. С. О формальных и эвристических компонентах «машинной» классификации и картографирования географических комплексов // Известия АН СССР, серия геогр.— 1982.— № 2.— С. 123—128.

22. Т и к у н о в В. С. Моделирование в социально-экономической картографии.— М.: Изд-во Моск. ун-та, 1985.

23. Т и к у н о в В. С. Математизация тематической картографии.— Владивосток, 1986.

24. Т и к у н о в В. С. Классификация и картографирование нечетких географиче-ских систем // Вестник Моск. ун-та, серия геогр.—1989.— № 3.— С. 16—23.

25. Типология несоциалистических стран: Опыт многомерно-статистического анализа народных хозяйств.— М.: Наука, 1976.

26. Т р о ф и м о в А. М., С о л о д у х о Н. М. Вопросы методологии современной гео-графии.— Казань, 1986.

27. X а г г е т П. Пространственный анализ в экономической географии.— М.: Про-гресс, 1968.

28. X а р в е и Д. Модели развития пространственных систем в географии чело-века//Модели в географии.— М.: Прогресс, 1971.—С. 237—286.

29. Цетл и н М. Л. О математической географии // Вестник Моск. ун-та, серия геогр.— 1966.— № 6.

30. G г i е n i g R. Kennziffern zum Entwicklungsniveau der Lander Asiens, Afrikas und Lateinamerikas. Modifizierte und erganzende Angaben fur 1974/1975 //Asien, Afr., Lateinamer.— 1978.— 6.— № 2.—S. 327—338.

31. G r i f f i t h D. A. Toward a theory of spatial statistics: anotherstep forward // Geogr. Anal.— 1987.— 19.— № 1,— P. 69—82.

32. К е n d a 1 I M. G. Geographical Distribution of Crop Productivity in Eng-land//Journal of the Royal Statistical Society,— 1939.—102.— P. 21—62.

33. N e f t D. S. Statistical analysis for areal distribution.— Philadelphia, Regional Sci-ence Research Institute.— 1966.

34. Przestrzenna dyfuzja innowacji.— Prz. zagran. lit . geogr., 1975.—№ 1—2. 35. R о 1 1 a n d-M ay C. La theorie des ensembles flous et son interet en geo-

graphic//Espace geogr.— 1987.— 16.— № 1.— P. 42—50. 36. R u s h t о n S., M a u t n e r A. J. The deterministic model of a simple epidemic

for more than one community // Biometrika.— 1955.— 42.— P. 126—132. 37. W r i g h t J. K. Some Measures of Distributions // Annals of the Association of

American Geographers.— 1937.— 27.— P. 177—211. 38. Y e a t e s M. Hinterland delimitation: a distance minimising

approach // The Professional Geographer.— 1963.— 15.— № 6.—P. 7—10. 39. Z a d e h L. A. Fuzzy Sets // Information and Control.— 1965.— 8.— P. 338—353.

45

ГЛАВА IV ВСЕ ЛИ ВИДНО СВЕРХУ: ЧТО ЖЕ МОГУТ ДИСТАНЦИОННЫЕ МЕТОДЫ КРАТКАЯ ИСТОРИЯ ПРИМЕНЕНИЯ АЭРО- И КОСМИЧЕСКИХ МЕТОДОВ В ГЕОГРАФИИ

Считается, что дистанционные методы применялись в географии еще в дофотографический

период. Это связывалось, например, с изучением местности по рисованным перспективным изо-бражениям, издавна известным в картографии. Еще Леонардо да Винчи (1500 г.) поставил вопрос о возможностях определения размеров и положения предметов по их двум рисован-ным изображениям. Позднее ряд ученых, и в их числе М. В. Ломоносов (1764 г .) и Ботан-Бопре (1791 г . ) , занимались практической реализацией этой идеи. Однако только появле-ние фотографии открыло ранее невиданные перспективы в дистанционном зондировании Земли и ее изучении на основе фотографических изображений.

Со времени изобретения фотографии французами Л. Ж. М. Дагером и Ж. Н. Ньеп-сом (1839 г .) и англичанином У. Г. Ф. Толботом (1840—1841 гг . ) , а чуть позднее методики получения цветных изображений французом Л. Дюко дю Ороном (1868—1869 гг.) фотография почти сразу же стала использоваться для получения наземных фотографических снимков мест-ности с целью ее изучения. Методами наземной фототеодолитной съемки созданы карты Альп и Скалистых гор (Р. Гюбль, В. Девиль и др.). В то же время ставились опыты по фотографиро-ванию земной поверхности с воздушных шаров — «с высоты птичьего полета» (Ф. Надар — 1856 г., А. М. Кованько и В. Н. Срезневский — 1886 г . ) , а также с воздушных змеев и привязанных аэростатов (Р. Ю. Тиле — 1898 г . , С. А. Ульянин – 1905 г . ) .

Опыты использования снимков, полученных с воздушных шаров, дали небольшие резуль-таты, но уже первые самолетные съемки совершили революцию. Регулярно аэросъемки в нашей стране выполняются с 30-х гг., и к настоящему времени накоплен полувековой фонд снимков, полностью покрывающих страну, для многих районов с многократным перекрытием, что особенно важно для изучения динамики географических объектов. Основной заказчик и по-требитель этой информации – Главное управление геодезии и картографии, его аэрогеодези-ческие предприятия, использующие аэрофотосъемку для топографического картографиро-вания страны. Кроме него, следует назвать ведомства, ответственные за исследования ре-сурсов страны, в системе которых созданы специальные подразделения «Аэрогеология», «Леспроект», «Сельхозаэросъемка». Через эти подразделения аэросъемочная информация становится доступной географу-исследователю.

При использовании аэроснимков довольно быстро возникла необходимость в получе-нии все более мелкомасштабных изображений, что, естественно, ограничивалось техниче-скими возможностями. Попытки в конце 50-х — начале 60-х гг. монтировать крупномас-штабные снимки и генерализовать их до мелкомасштабных не принесли желаемых резуль-татов. Поэтому для получения соответствующих снимков было важно увеличение потолка подъема самолетов, и уже к концу 50-х гг. американские самолеты «U-2» стали получать снимки с высоты до 20 км. Это тот же порядок высот, что и при использовании воздушных шаров. А вот появление баллистических ракет и их использование для фотографирования Земли сразу на порядок подняло этот потолок.

Уже в 1945 г. баллистическая ракета «V-2», запущенная с полигона Уайт-Сэндс в штате Нью-Мексико, позволила получить фотографии из космоса с высоты в 120 км. Последовавшая за этим серия запусков ракет типа «Viking» и «Aerobee» позволила фото-графировать Землю с высоты 100—150 км, а, например, в 1954 г. ракета достигла высоты в 250 км. На этой же высоте в начале 70-х гг. производилась съемка территории Австралии и Аргентины с английской баллистической ракеты «Skylark».

Несмотря на несовершенство методики получения снимков при фотографировании с баллистических ракет, они широко применялись в 60—70-е гг. и используются до на-

46

стоящего времени, главным образом благодаря их относительной дешевизне при изучении незначительных по площади территорий. Известно применение данных снимков для изуче-ния растительности, типов использования земель, в том числе сельскохозяйственного, для нужд гидрометеорологии и геологии и при комплексных исследованиях природной среды.

Новая эра в дистанционном зондировании Земли открылась со времени запуска первых искусственных спутников Земли в 1957 г. в СССР и в следующем году в США, хотя, собст-венно, первые запуски не преследовали цель изучения Земли космическими средствами. Первые полеты на пилотируемых космических кораблях бывшего СССР и США — «Восток-1» (космо-навт — Ю. А. Гагарин, 1961 г.) и «Mercury МА-4» (астронавт Д. Гленн, 1962 г.) также не ставили таких задач. Но уже со времени второго пилотируемого полета Г. С. Титова произво-дилась съемка Земли. С американского корабля «Mercury МА-4» также были получены пер-вые фотографические снимки. В качестве съемочной аппаратуры использовались ручные фотокамеры.

Если в результате первых полетов получались десятки снимков, то уже к середине 60-х гг. с кораблей «Gemini» было получено более 1000 фотографий, причем большая их часть на цветной пленке и с высоким разрешением на местности — до 50 м. Однако район съемки ограни-чивался приэкваториальными поясами Земли.

Существенный прогресс в получении фотографических снимков внесли полеты «Apollo», и прежде всего с точки зрения оптимизации выбора фотографических материалов, отработки ме-тодики ориентации камер по отношению к Земле и др. С космических кораблей данной серии впервые (8—12 марта 1969 г.) произведено фотографирование в разных спектральных ин-тервалах, что положило начало многозональной фотографии. Первое фотографирование син-хронно осуществлялось четырьмя камерами на разных пленках и с разными светофильтрами.

Программа полетов космических кораблей «Союз» вначале мало внимания уделяла фото-графированию Земли, но с конца 1969 г. была сильно расширена. Охват территории не огра-ничивался приэкваториальными районами, но все-таки был не очень широким. Представляет интерес проведение подспутниковых экспериментов по синхронизации космических съемок с самолетными и экспедиционными. Многозональные фотографии были получены в 1973 г. при фотографировании девятиобъективной камерой. С корабля «Союз-7» (1969 г.) проведено спек-трографирование земной поверхности, т. е. получение и регистрация спектральных отражатель-ных характеристик объектов.

Подобные подспутниковые эксперименты позволили дать объективную оценку информа-тивности различных видов космической съемки, заложить основы космических методов гео-графических исследований, установить оптимальное соотношение космической, аэро- и наземной съемок при проведении конкретных исследований. Вместе с тем подспутниковые эксперименты приобрели большое научное значение, расширяя наши представления о пере-даточной функции атмосферы, закономерностях генерализации изображений с уменьшени-ем их масштабов, оптических свойствах географических объектов, пространственной структуре ландшафтов и т. д.

Снимки с высоким разрешением на местности (порядка 10—12 м) получены с орби-тальных станций «Салют» и «Skylab», для чего широко использовались спектрозо-нальные съемки и новые съемочные камеры, например МКФ-6, а также приборы для обработки снимков.

Однако при высоком качестве изображения фотографические снимки выполняются не систематически. Лишь в отдельных случаях возможно получение повторных снимков на од-ну и ту же территорию. Из-за эпизодичности съемок и трудностей, связанных с облачно-стью, регулярное покрытие территории таким видом съемки пока не обеспечивается, поэто-му широкое распространение получила телевизионная съемка. К ее преимуществам по срав-нению с обычной фотографией относится также получение сигналов в форме удобной для их автоматизированной фиксации на Земле, хранения и обработки на ЭВМ. В этом слу-чае не требуется возвращать на Землю кассеты с фотопленкой.

Первая телевизионная съемка Земли выполнялась с американских метеорологических спутников «Tiros» с начала 60-х гг. В нашей стране первые телевизионные съемки Земли осуществлены со спутников «Космос». Так, работа двух из них («Космос-144» и «Космос-

47

156») позволила создать метеорологическую систему, впоследствии разросшуюся в специ-альную службу погоды (система «Метеор»).

Глобальную телевизионную съемку Земли осуществили спутники «ESSA». Несмотря на ряд трудностей, связанных с искажениями, возникающими за счет сферичности Земли при охвате больших площадей (до 6 млн. км) и относительно низком разрешении на местно-сти, они нашли широкое применение в географических исследованиях при изучении снеж-ного покрова, влажности почв, атмосферных процессов и др.

Телевизионные снимки стали получать с ресурсных спутников. Сюда относятся снимки советских спутников, работающих по программе «Метеор — Природа», и американских спутников «Landsat». Снимки, полученные с помощью аппаратуры «Фрагмент» («Метеор») и многозональной сканирующей системы MSS («Landsat»), характеризуются разрешением на местности около 100 м. Важно, что съемка выполняется в четырех диапазонах видимой и ближней инфракрасной части спектра и возможно получение цветных синтезированных сним-ков.

На сканерных снимках хорошего качества, особенно на цветных синтезированных снимках, выделяются в целом те же объекты, что и на фотографических снимках, но при этом обеспечивается регулярная повторяемость съемки и удобство автоматизированной обра-ботки снимков, которые поступают в цифровом виде. Поэтому, при сохранении всего пере-численного выше широкого круга решаемых по этим снимкам задач, на первое место при ис-пользовании сканерных снимков выступают задачи оперативного контроля состояния природ-ной среды и антропогенных образований, за их изменениями, в том числе сезонными.

Первым спутником, нацеленным на исследование природных ресурсов Земли, стал «ERTS», дававший разрешение на местности в 50—100 м. Съемка со спутника «Landsat-4» с помощью аппаратуры «Thematic catographer» позволила добиться разрешения в 30 м при уве-личении числа спектральных каналов в видимой и ближней инфракрасной области спектра до 6. Еще большее разрешение (до 10 м) у снимков с французского спутника «Spot», здесь обеспе-чивается получение стереопар, а также регулярность повторения съемки. Для изучения при-родных ресурсов используется также многозональная съемка телевизионными сканирующими системами спутников «Метеор».

С 1972 г. с введением в эксплуатацию первого ресурсного искусственного спутника Земли (ИСЗ) «ERTS-1», а затем и последующих, обеспечивающих высококачественную регу-лярную съемку земной поверхности с периодичностью 18 суток с большой обзорностью и высо-ким пространственным разрешением, легко доступную потребителям, начался наиболее плодо-творный период применения материалов космической съемки в научных и практических целях во многих странах мира. Были сделаны новые географические открытия, обнаружены место-рождения различных полезных ископаемых и т. д. Во многие науки о Земле прочно вошел этот метод исследований, позволивший существенно расширить возможности традиционных гео-графических исследований и подняться на более высокую ступень познания закономерностей строения и функционирования географической оболочки Земли.

В нашей стране в народнохозяйственных целях введен в эксплуатацию ИСЗ «Ресурс-Ф», обеспечивающий синхронное многозональное и разномасштабное фотографирование земной поверхности. Черно-белая съемка в трех зонах видимой и ближней ИК областей спектра, а также спектрозональная съемка осуществляются в масштабах 1:1000000 и 1:200000 с про-странственным разрешением снимков соответственно 30 и 10 м.

Материалы космической съемки, полученные с этого спутника, нашли широкое применение в научных исследованиях и различных отраслях хозяйства. Особенно велико его значение при комплексном и тематическом картографировании земной поверхности. В настоящее время применение космических снимков стало нормой картографического производства. Они исполь-зуются при составлении оригинальных и обновлении ранее созданных карт, обеспечивая высо-кую точность передачи конфигурации картографируемых объектов, получение сопоставимых сведений об объектах и явлениях, распространенных на обширных площадях, в один временной период, а также гарантируя необходимую периодичность съемки для современного обновления карт. Материалы космической съемки легли в основу составления нового вида картографи-ческой продукции — фотокарт топографических, общегеографических и тематических различ-

48

ных масштабов. В 1978 г. была создана первая космофототектоническая карта Арало-Каспийского региона масштаба 1:2500000. За рубежом опубликованы цветные и черно-белые фотокарты и фотоатласы на отдельные государства и материки.

Следует сказать, что объектом телевизионной съемки служит не только Земля, но и це-лый ряд других планет или космических тел. Можно вспомнить съемки Луны станцией «Луна», «Surveyor», «Ranger», Венеры — «Венера»; Марса, Венеры, Меркурия — с аппаратов «Mariner», «Viking»; съемки кометы Галлея и др.

Упомянем также о фототелевизионных снимках, совмещающих достоинства фотографиче-ского метода, и, прежде всего высокое разрешение на местности, и телевизионных. Первые фототелевизионные снимки получены станциями «Луна-3» и «Зонд-3» для невидимой с Земли стороны Луны, Марса — «Марс-4» и «Марс-5» и др.

В целях популяризации материалов космической съемки в ряде стран выпускают хорошо иллюстрированные альбомы и атласы цветных снимков, полученных с советских и американ-ских космических летательных аппаратов. Среди них опубликованная в СССР монография «Планета Земля из космоса» (1987), совместное советско-американское издание «Наш дом — Земля» (1988), отечественные альбомы по методике дешифрирования многозональных аэрокос-мических снимков (1982, 1988), вышедший в США атлас Северной Америки (1987), издан-ные в ФРГ альбомы снимков земной поверхности (1981), в Венгрии — национальный фото-атлас и многие другие.

В нашей стране организованы два центра получения, первичной обработки и распростра-нения космической информации — Государственный научный и производственный центр «Природа» (Госцентр «Природа») для работы с фотографической информацией долговремен-ного использования и Государственный научно-исследовательский центр исследования при-родных ресурсов (ГосНИЦИПР) для работы с оперативной сканерной информацией.

Помимо составления программ съемки и аккумулирования полученных материалов, цен-тры выполняют их первичную обработку — привязку, аннотирование, облегчая их дальнейшее использование. По заказу потребителей выполняются и более сложные виды обработки, раз-личного рода преобразования снимков. Оперативная информация, предназначенная для авто-матизированной обработки, может быть получена в виде магнитных лент для удобства ис-пользования при работе на ЭВМ.

СОВРЕМЕННЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ В АЭРОКОСМИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ

Космические методы — это методы изучения структуры и развития географической сре-

ды по материалам космической съемки, полученным с помощью регистрации отраженного сол-нечного и искусственного света и собственного излучения Земли с космических летательных ап-паратов. В основе географических исследований с помощью космических методов лежит теория оптических свойств природной среды, обусловленных взаимодействием солнечного излучения с географической оболочкой. Дешифрирование снимков основано на использовании корреляционных связей между параметрами географических объектов и их оптическими ха-рактеристиками.

В настоящее время географы располагают чрезвычайно разнообразными видами косми-ческой информации, пригодной для исследований как физико-, так и экономико-географических явлений. Это снимки во всех диапазонах спектра электромагнитных волн, ис-пользуемых в современных дистанционных методах — видимом и ближнем инфракрасном, теп-ловом инфракрасном и радиодиапазоне (микроволновом и ультракоротковолновом).

Космические снимки земной поверхности являются моделями местности, отражающими реальную географическую ситуацию на момент съемки. Наиболее ценными их свойствами являются: 1) комплексное изображение ландшафтной структуры, включая основные природ-ные и антропогенные компоненты; 2) широкий спектральный диапазон съемки, о чем сказано выше; 3) высокая обзорность снимков (они могут охватывать площади от 10 тыс. км2 до полушария Земли в целом); 4) большое разнообразие масштабов съемки (крупнее 1:200000 — 1:100000000); 5) различная периодичность съемки — от десятков минут до десятков лет; 6)

49

многократное покрытие съемкой земного шара. Космические методы удачно дополняют традиционные наземные и аэрометоды. Их совме-

стное использование обеспечивает географические исследования одновременно на локальном, региональном и глобальном уровнях. Естественно, что они активно используются не только в науках географического цикла, но и в геологии, почвоведении, а также в отдельных отрас-лях хозяйства.

Наиболее широко дистанционная съемка применяется в физической географии. В гео-морфологии эффективно применение космических методов при проведении морфо-структурного и морфоскульптурного анализа и картографирования рельефа, его многолетней динамики, при-родных и антропогенных процессов рельефообразования. В гидрологии по дистанционным изо-бражениям изучают морфологические и морфометрические характеристики водных объектов, прослеживают гидрологический режим водных объектов, проводят моделирование стока, кар-тографирование гидрологической сети.

В почвоведении по космическим снимкам успешно устанавливают пространственную диф-ференциацию почвенного покрова и проводят его картографирование, определяют многие па-раметры почв, такие, как гумусность, механический состав, засоленность, влажность, темпера-тура. Такие исследования особенно важны при оценке плодородия почв на возделываемых зем-лях, разработке комплексных мелиоративных мероприятий, подборе севооборотов и т. д. В био-географии с помощью разномасштабных снимков выявляют и картографируют пространствен-ную структуру биоценозов, проводят биоценометрические, фенологические, медико-географические исследования.

В ландшафтоведении космические методы широко применяют при изучении и картогра-фировании пространственной структуры, сезонной ритмики и многолетней динамики ландшаф-тов, в палеогеографических исследованиях. По снимкам распознают разнообразные природные ландшафты, их антропогенные модификации и техногенные комплексы. В целях охраны природы по дистанционным изображениям проводят комплексные природоохранные исследования, осу-ществляют контроль негативных процессов обезлесения, саваннизации, опустынивания и мно-гих других. Вместе с тем осуществляют оценку антропогенного воздействия на природную среду, а также контроль загрязнения воздушного и водного бассейнов, снежного покрова, земной поверхности.

Большой интерес представляет применение космических снимков при изучении генезиса и истории развития естественных ландшафтов. Приведем примеры дешифрирования археологиче-ских объектов ландшафтно-генетических рядов, форм реликтового рельефа, гидрографической сети, фрагментов древних почв.

Калмыцкими учеными с помощью материалов космической съемки, аэроснимков и назем-ных исследований составлена обзорная археологическая карта Калмыкии, а также археоло-гические картосхемы Сарпинской низменности и зоны черноземельной оросительно-обводнительной системы на площади 25,8 тыс. км2. По космическим снимкам опознаны места древних поселений, курганы, руины строений, древняя дорожная сеть, староорошаемые земли, высохшие русла рек, в том числе древние русла Волги.

Применение космических методов исследования дает положительные результаты при изу-чении генезиса географических объектов. По фотоснимкам, полученным с орбитальной станции «Салют» в 1975 и 1978 гг. и с ресурсного ИСЗ «Космос» в 1979 г. было выяснено происхож-дение горного озера Искандеркуль, расположенного к северу от Гиссарского хребта в Таджи-кистане. Ранее относительно его происхождения существовало две различные гипотезы, одна из которых предполагала моренный характер образования озера, другая — его возникновение в результате обвала. Анализ снимков позволил установить, что причиной возникновения озера послужил крупный обвал, вызванный, судя по всему, землетрясением, сопровождавшийся оползнями и селевыми потоками, перегородившими долину р. Искандердарья плотиной высо-той 400 м. Такие исследования крайне актуальны, так как подобное происхождение харак-терно для многих горных озер, в частности для Сарезского озера, возникшего на Памире в 1911 г. в результате образования Усойского завала. Решение вопроса будущего хозяйственно-го использования вод пресных горных водоемов требует всестороннего изучения их происхож-дения.

50

Комплексные исследования истории развития ландшафтов с учетом природных и ан-тропогенных факторов формирования по космическим снимкам имеют самостоятельное науч-ное значение, а также позволяют наиболее объективно оценить современные процессы ланд-шафтообразования и выделить тенденции будущих преобразований.

В экономической географии космические методы применяются менее широко. В геогра-фии сельского хозяйства основное внимание уделяется определению земельных угодий и оцен-ке их нарушенности, вычислению урожайности посевов, продуктивности пастбищ, контролю за функционированием мелиоративных систем, сельскохозяйственному картографированию. В географии населения и транспорта с помощью космических снимков анализируют структуру, функционирование и динамику населенных пунктов, проводят картографирование расселе-ния, уточняют распределение и динамику транспортной сети.

Ряд научных разработок используется в практических целях. В метеорологии разработана и внедрена в производство технология применения материалов космических съемок земной по-верхности при прогнозах погоды, в геологии — при определении районов поиска полезных иско-паемых, в гляциологии — при прогнозах ледовой обстановки в арктических морях в нави-гационный период, в ландшафтоведении — при оценке пригодности конкретных видов ис-пользования земель и прогнозах изменений структуры земельного фонда при определенных формах хозяйственной деятельности и др.

Для географических исследований разработаны общие принципы и методы обработки ма-териалов космической съемки. Сюда относится дешифрирование космических снимков и других видов дистанционной информации, передача в картографической форме результатов исследо-ваний, проведение картометрического анализа с последующей статистической обработкой дан-ных, применение математических методов для описания географических явлений и выявления закономерностей, осуществление автоматизированной обработки материалов космической съемки, а также моделирование исследуемых ситуаций в фотографической, графической, карто-графической и численной форме.

В основе изучения природной среды космическими методами лежит дешифрирование снимков. По существующей методике оно осуществляется на базе знания географической ситуа-ции на исследуемой территории с привлечением текстовых и картографических материалов, а при необходимости и полевых исследований. Общая методика дешифрирования космических сним-ков к настоящему времени разработана достаточно детально на базе методики, принятой ранее в аэросъемке. Вместе с тем комплексное дешифрирование природной среды имеет свою спе-цифику. Комплексное дешифрирование основано на важнейшем свойстве природной среды — тесной взаимосвязи и зависимости всех ландшафтных компонентов. Большая роль в его осу-ществлении принадлежит индикационному дешифрированию, позволяющему наиболее объек-тивно охарактеризовать современные ландшафты, их связь с геологическими и гидрологиче-скими условиями территории и зависимость от экономических и социальных факторов.

Конечным результатом дешифрирования снимков обычно является составление схем де-шифрирования или географических карт. В настоящее время использование космических сним-ков стало нормой картографического производства. Результаты комплексного географического картографирования показывают высокую достоверность, точность, хорошую сопоставимость отраслевых карт и их уникальное значение для прикладных географических исследований.

Многоплановое применение материалов космической съемки наиболее эффективно в сис-теме мониторинга природной среды. Сформировавшиеся к настоящему времени службы мо-ниторинга рассматриваются как геоинформационные системы слежения, изучения, контроля и прогноза изменений природной среды. Основными источниками информации в таких системах служат периодическая разномасштабная аэрокосмическая съемка Земли в сочетании со ста-ционарными наземными наблюдениями.

Службы мониторинга создаются на международном, национальном и ведомственном уровнях. В зависимости от масштаба исследуемых явлений они подразделяются на глобаль-ные, региональные и локальные. По своей специализации выделяют комплексные и отраслевые системы, включающие соответственно исследования различных взаимосвязанных природных компонентов или узкоспециализированное изучение отдельных географических объектов и яв-лений.

51

Несмотря на короткую историю развития, накоплен обширный опыт применения монито-ринга в различных областях исследования Земли. На основе рекомендаций, выдвинутых на Стокгольмской конференции, в рамках ЮНЕП (программа ООН по окружающей среде) в 1975 г. была создана глобальная система мониторинга окружающей среды, представляющая собой мировую информационную систему непрерывного слежения за состоянием среды в целях ра-ционального использования природных ресурсов.

В настоящее время осуществляются различные целевые системы мониторинга на меж-дународном уровне. В рамках программы ЮНЕСКО (организация ООН по вопросам образова-ния, науки и культуры) «Человек и биосфера» проводится мониторинг фонового состояния биосферы, включающий оценку воздействия человека на ресурсы озер, рек, болот, дельт, при-брежных зон, а также анализ влияния антропогенного загрязнения на состояние биосферы в 35 странах. Продовольственная и сельскохозяйственная организация (ФАО) совместно с ЮНЕП выполняют мониторинг тропических лесов в ряде африканских стран. В рамках Международ-ной гидрологической программы (МГП) ЮНЕСКО осуществляется мониторинг водных ресур-сов. ФАО, ЮНЕСКО, ЮНЕП ведут оценку деградации почв в африканских странах, распо-лагающихся к северу от экватора.

Европейское агентство по исследованию космического пространства участвует в организа-ции комплексного мониторинга состояния природной среды, включающего инвентаризацию сельскохозяйственных земель и прогноз урожаев; слежение за использованием земель, их классификацию и картографирование; снеговую и ледовую съемки, определение влажности почв, управление водными ресурсами; съемку океанических побережий и шельфов; исследова-ние полярных районов и движения льдов; определение и прогноз биомассы; предупреждение стихийных бедствий. Разработана система оперативного слежения за процессами опустынива-ния с использованием космической информации на базе съемок с американского ресурсного ИСЗ «Landsat».

В рамках Всемирной метеорологической организации разворачивается глобальная система комплексного климатического мониторинга. Имеется опыт спутникового наблюдения климата на базе метеорологических и ресурсных ИСЗ в США и нашей стране. Проектируются спутни-ковые системы глобального мониторинга океана и океанических побережий.

В нашей стране формируется Общегосударственная служба наблюдения и контро-ля за уровнем загрязнения природной среды (ОГСНК). В нее входят три подсистемы контроля загрязнения: на локальном уровне в очагах интенсивного антропогенного воздей-ствия, на региональном уровне в областях значительного антропогенного воздействия и на глобальном уровне фоновых природных характеристик. Подсистема фонового мониторинга осуществляется в следующих направлениях: наблюдение за составом, круговоротом и ми-грацией загрязняющих веществ, слежение за ответной реакцией экосистем на воздействие фонового загрязнения, оценка состояния и прогноз изменений экологических систем. Разра-батываются комплексные программы специальной постоянно действующей службы эколо-гического мониторинга с использованием космической информации. По такому же принци-пу в Болгарии создана Единая национальная система наблюдения и информации о состоя-нии природной среды. Кроме того, в настоящее время в России осуществляется целевой космический мониторинг лесопожарной ситуации на базе информации с ИСЗ «Метеор».

ПРИМЕРЫ АЭРОКОСМИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ В ГЕОГРАФИИ

Среди многочисленных примеров применения космических методов в географии оста-

новимся на результатах комплексных географических исследований Приаралья и пустыни Кызылкум — района с критической экологической ситуацией. В последние десятилетия в Приаралье наблюдается ухудшение состояния природной среды, вызванное как изменени-ем климатических факторов, так и практикуемой системой природопользования. Для оцен-ки реального состояния и тенденций нарушения природной среды в регионе проводятся комплексные исследования ландшафтных особенностей территории, специфики при-родопользования и процессов опустынивания. Осуществление подобных исследований в оперативном режиме на региональном уровне наиболее эффективно с помощью космическо-

52

го мониторинга. Создание системы комплексного космического мониторинга современных ландшаф-

тов, природопользования и опустынивания Приаралья осуществляется в целях обес-печения постоянного наблюдения за изменениями природной среды, выявления конкретных причин нарушений ландшафтов, разработки научно обоснованных рекомендаций по предот-вращению негативных последствий опустынивания и проведения контроля их выполне-ния.

Создание системы космического мониторинга предусматривает разработку классифи-кации, методов, структуры и программы исследований. В основе мониторинга лежат комплексные космическая, аэро- и наземные съемки, обеспечивающие исследования на ре-гиональном и локальном уровнях: Выделены три основные блока мониторинга: съемки Зем-ли, обработки информации и управления. Комплексная программа включает три подпро-граммы мониторинга: ландшафтов, природопользования и процессов опустынивания. В рамках подпрограмм определен конкретный набор объектов исследования и их характери-стики, устанавливаемые с помощью дистанционных методов. Разработаны требования к космической съемке для решения различных задач мониторинга (5) .

В целях проведения комплексных исследований Приаралья и пустыни Кызылкум были использованы мелкомасштабные черно-белые космические фотоснимки с орбитальной станции «Салют» в масштабе 1:2400000 за 1975—1980 гг., обеспечивающие сплошное покрытие территории. Применялись также многозональные черно-белые, синтезированные спектрозональные фотоснимки с ИСЗ «Ресурс-Ф» в масштабе 1:1000000 с многократным покрытием района исследования и 1:200000 на отдельные территории за 1980—1989 гг. Кроме космических снимков, были проанализированы многочисленные текстовые и кар-тографические источники, а также результаты собственных выборочных наземных иссле-дований.

Комплексные географические исследования Приаралья и пустыни Кызылкум в рам-ках космического мониторинга включали фундаментальное, специальное и оперативное картографирование территории по космическим снимкам. В основу положено дешифриро-вание и картографирование современных ландшафтов в масштабах 1:2500000 и 1:1000000. На базе ландшафтных созданы карты процессов опустынивания, многолет-ней динамики, геоэкологической обстановки, природной очаговости болезней, мероприятий по борьбе с опустыниванием в основном в тех же масштабах. Кроме того, на ключевых уча-стках по материалам разновременной космической и аэросъемки в масштабах 1:200000 и крупнее с использованием собственных наблюдений на местности созданы крупномасштаб-ные карты современных ландшафтов и их динамики.

В основе комплексных географических исследований территории лежит составление фундаментальных карт современных ландшафтов, послуживших базой для последующего специального картографирования. Карты современных ландшафтов отражают фактическую ландшафтную дифференциацию территории с учетом характера их антропогенной измененности в основном на уровне видов ландшафтов. На них выделены природные ландшафты в Централь-ном Кызылкуме и их антропогенные модификации, сформировавшиеся в основном под воздей-ствием длительного орошения в дельтах и долинах Амударьи и Сырдарьи и выпаса скота в песчаных, солончаковых и глинистых пустынях, а также ландшафты обсохшего дна Аральского моря.

Составленные на ландшафтной основе карты процессов опустынивания характеризуют распространение групп негативных процессов, протекающих в различных компонентах ланд-шафтов и приводящих к деструктивным изменениям природной среды. На картах показано около 30 процессов, вызывающих изменения в рельефе, поверхностных и подземных водах, почвах и растительном покрове. Выделены группы процессов, связанные с обсыханием мор-ского дна и дельтово-аллювиальных равнин, пастбищной дигрессией, ирригационным и постир-ригационным опустыниванием. Выявлена четкая приуроченность конкретного набора процессов к определенным ландшафтам и типам использования земель.

Карты многолетней динамики ландшафтов за последние 30 лет передают характер и сте-пень изменения природной среды в условиях нарастающего антропогенного воздействия. Мно-

53

голетние изменения структуры и состояния ландшафтов выявлены с помощью ретроспективного дешифрирования многолетнего ряда космических снимков и их сопоставления с географиче-скими картами района исследования, составленными с начала 60-х гг. На картах показаны территории, на которых произошло формирование первичных ландшафтов, смена одних ланд-шафтов другими; изменения структуры ландшафтов в пределах одного инварианта, изменение свойств и отдельных черт структуры ландшафтов; признаки изменений не обнаружены.

Рис. 8. Схема эволюционных изменений солончака Айдар: 1 — изменений речного стока; 2 — изме-нений подземного стока; 3 — антропогенное перераспределение речных вод; 4 — влияние антропоген-ного озера на окружающую среду (а — усиление испарения и транс-пирации, б — развитие ин-фильтрации и подтопления земель, в — уменьшение глубины залегания грунтовых вод, г — увеличе-ние минерализации грунтовых вод, д — уменьшение аридности климата); 5 — процессы, харак-терные для начала 80-х годов; 6 — процессы, характерные для начала 60-х годов

Эволюционные преобразования ландшафтов пустыни Кызылкум катастрофического ха-

рактера прослежены с использованием материалов разновременной космической съемки на примере формирования антропогенного озера Айдаркуль с обширной зоной подтопления на месте бывшего солончака Айдар. На ключевом участке, включающем Голодную степь и юго-восточную окраину Кызылкума, составлена карта современных ландшафтов в масштабе 1:1 000000 и концептуальная модель эволюционных изменений в виде блокдиаграммы. На ней в качестве единой геосистемы представлены долина реки Сырдарьи с Чардарьинским водохрани-лищем, орошаемым ее водами массив сельскохозяйственных земель в Голодной степи и природная депрессия Айдар. На блок-схеме отражена смена ландшафтной структуры при-родной депрессии с процентным соотношением площадей ландшафтов, характерным для дан-ной территории в 1954 и 1983 гг. (рис. 8). Системой стрелок переданы антропогенные факто-ры, вызвавшие эволюцию ландшафтов и многочисленные негативные последствия этого явле-ния. Карты геоэкологической обстановки построены с учетом предыдущих карт. Геоэкологиче-ская оценка проводилась в рамках выделенных ландшафтных единиц. Для них установлен преобладающий тип изменений: природный, природно-антропогенный; указаны преобладаю-щие группы природно-антропогенных процессов. Проведена оценка степени изменений основ-ных ландшафтных компонентов по пятибалльной шкале в соответствии с разнообразными клас-сификациями. Отмечены современные тенденции изменений ландшафтов: восстановительные, дигрессионные.

На основе перечисленных сведений, используя разработанную геоэкологическую класси-фикацию современных ландшафтов, на картах выделены пять основных категорий ландшаф-тов: естественные, оптимизированные (преобразованные в хозяйственных целях), компенси-рованные (восстановленные до исходного или близкого к нему состояния), угнетенные и

54

нарушенные, а также их различные сочетания. Выявление нарушенных, сочетание нарушен-ных и угнетенных ландшафтов послужило обоснованием для выделения зон экологического бедствия.

Исходя из результатов проведенного картографирования, обширная зона экологическо-го бедствия зафиксирована на большей части Приаралья, включая высохшие участки морско-го дна, периферические части дельт Амударьи и Сырдарьи, разделяющие их древнеаллювиаль-ные равнины. В Кызылкуме выделены три района экологического бедствия: эоловые равнины на севере пустыни, древнеаллювиальные и эоловые равнины в периферической части Бухарско-го оазиса, а также эоловые и глинистые равнины в юго-восточной части Кызылкума.

В рамках комплексного картографирования на ландшафтной основе составлена схема распространения и динамики эпизоотии чумы среди грызунов в масштабе 1:4000000. При этом были использованы материалы разновременной космической съемки, а также данные Узбек-ской противочумной станции за 1948—1982 гг. В результате картографирования выявлены ре-гиональные особенности ландшафтной дифференциации и динамики природной очаговости бо-лезней в условиях опустынивания. Статистическая обработка данных многолетних наблюдений позволила определить характерные динамические ряды эпизоотии в различных ландшафтах. Сопоставление результатов статистических и картографических исследований позволило уточ-нить природные и антропогенные предпосылки многолетних миграций эпизоотии чумы в преде-лах пустыни Кызылкум.

На базе приведенных карт составлена карта мероприятий по борьбе с опустынива-нием в масштабе 1:2500000. На ней даны рекомендации по осуществлению комплекс-ных мер на базе существующих предложений и регионального опыта с учетом реальной геоэкологической обстановки. В рамках ландшафтных выделов представлены комплексы водных, фито-, земельных, химических, рекультивационных, а также социально-эконо-мических и научно-исследовательских мероприятий. Таким образом возможно более полно и объективно учесть опыт внедрения эффективных мер на отдельных участках пустыни и рас-пространить его на весь район исследования, основываясь на выделении ландшафтов-аналогов.

Проведенные комплексные географические исследования, включающие картографиро-вание и составление концептуальных моделей функционирования и развития ландшафтов, представляют собой целостный ряд экспериментальных научных разработок космического мониторинга, осуществляемых в целях контроля и оптимизации природной среды различ-ных регионов мира с использованием материалов, получаемых с разнообразных космиче-ских аппаратов.

Литература к главе IV

1. А н д р о н и к о в В. Л. Аэрокосмические методы изучения почв.— М.: Колос, 1979.

2. Б о г о м о л о в Л. А. Дешифрирование аэроснимков.— М.: Недра, 1976. 3. Б р ю х а н о в А. В., Г о с п о д и н о в Г. В., Книжник о в Ю. Ф. Аэрокос-

мические методы в географических исследованиях. — М.: Изд-во Моск. ун-та, 1982. 4. В и н о г р а д о в Б. В. Космические методы изучения природной среды.— М.:

Мысль, 1976. 5. В и н о г р а д о в Б. В. Аэрокосмический мониторинг экосистем.—М.: Наука, 1984. 6. В о с т о к о в а Е. А., Ше в ч е н к о Л. А., С ущ е н я В. А. и др. Картографирова-

ние по космическим снимкам и охрана окружающей среды.— М.: Недра, 1982. 7. Г л у ш к о Е. В. Космические методы изучения современных ландшафтов ма-

териков.— М.: Изд-во Моск. ун-та, 1988. 8. Г р и г о р ь е в А. А. Антропогенные воздействия на природную среду по наблюде-

ниям из космоса.— Л.: Наука, 1985. 9. Дешифрирование многозональных аэрокосмических снимков. Методика и результа-

ты.— М.: Наука; Берлин: Академиферлаг, 1982. 10. Дешифрирование многозональных аэрокосмических снимков. Сканирующая

система Фрагмент. Методика и результаты.— М.: Наука; Берлин: Академиферлаг, 1988.

55

11. Кн иж н и к о в Ю. Ф., К р а в ц о в а В. И. Аэрокосмические методы карто-графирования и географических исследований. Итоги науки и техники, серия картогра-фия.— М.: ВИНИТИ АН СССР, 1984.— Т. 11.

12. К р а в ц о в а В. И., Т и к у н о в В. С. Информационная обеспеченность гео-графических исследований // Тематическое системное картографирование с использовани-ем автоматики и дистанционных методов.— М.: МФ ВГО, 1986.— С. 70—86.

13. Наш дом — Земля / Ред.-сост. К. У. Келли.— М.: Мир; Нью-Йорк: Эддисон-Уэлси, 1988.

14. Планета Земля из космоса.— М.: Планета, 1987. 15. С л а д к о п е в ц е в С. А. Изучение и картографирование рельефа с использовани-

ем аэрокосмической информации.— М.: Недра, 1982. 16. Справочник по картографии.— М.: Недра, 1988. 17. Diercke Weltraumbild—Atlas.—Braunschweig: Westermann,1981. 18. GEMS—The Global Environment Monitoring System.— UNEP, 1982. 19. Global Environment Monitoring. A. Report Submitted to the LJ. N. Conf. on the

Human Environment.— Stockholm, 1972; Stockholm. SCOPE, 1972. 20. National Geographic Atlas of North America. Space Age Port rait of a Continent.—

Wash.: D. C. National Geographical Society, 1987.

56

Глава V ЛАНДШАФТНО-ГЕОХИМИЧЕСКИЙ МЕТОД ОСНОВНЫЕ ЭТАПЫ РАЗВИТИЯ ГЕОХИМИИ ЛАНДШАФТОВ

Одним из современных методов исследования Земли является геохимический, позволяю-

щий изучать распределение, процессы миграции и концентрации химических элементов и их со-единений в различных геосферах. В начале XX в. совершенствование способов определения хи-мического состава природных объектов в сочетании с развитием геологических наук (генетиче-ской минералогии, учения о рудных месторождениях и др.) привело к созданию новой науки — геохимии, одним из основателей которой был крупнейший натуралист нашего времени — В. И. Вернадский. С этого момента геохимическое мышление, основанное на представлениях о ми-грации и концентрации химических элементов, истории атомов в земной коре, проникает во все науки о Земле.

В середине нашего столетия многие практические задачи — поиски руд, мелиорация зе-мель, освоение субтропиков Закавказья — способствовали внедрению геохимических подходов в географию и привели к созданию новой научной дисциплины — геохимии ландшафтов, ко-торая занимается изучением процессов миграции химических элементов в сложных террито-риальных системах — ландшафтах.

Геохимия ландшафтов зародилась в 30-х — 40-х гг. нашего века на кафедре географии почв Ленинградского университета, которой руководил академик Б. Б. Полынов. Как многие науки XX в., геохимия ландшафтов возникла и развивается на стыке нескольких областей знания: геохимии и биогеохимии В. И. Вернадского, учения о почвах и зонах природы В. В. Докучаева и ландшафтоведения Л. С. Берга. Бурное развитие физики, химии, геохимии и почвоведения с их методами, позволяющими определять химический состав различных ком-понентов природной среды — почв, пород, вод, растений, животных, привело Б. Б. Полынова к идее изучения ландшафтов с использованием методов этих наук.

В истории геохимии ландшафтов можно выделить три довольно четко обособленных этапа. Первый этап, полыновский,— время становления геохимии ландшафтов как науки вплоть до начала 50-х гг. Проведенные Б. Б. Полыновым исследования ландшафтов Монголии, полупус-тынь Северного Прикаспия, влажных субтропиков Закавказья и др. показали большие воз-можности и плодотворность применения разработанных им способов сопряженного анализа вещественного состава различных компонентов, позволили выявить основные закономерности формирования и развития ландшафтов как целостных природных систем.

Идеи геохимии ландшафтов легли в основу курса лекций, прочитанных в 1947 г. Б. Б. По-лыновым на геолого-почвенном факультете Московского университета; он посвятил этот курс коре выветривания, почвам и ландшафтам как целостным объектам биосферы. Впервые курс геохимии ландшафтов был прочитан А. И. Перельманом в 1951 г. на географическом факультете МГУ. Идеи и содержание курса были изложены им в книге «Очерки геохимии ландшафта» (1955), явившейся первым учебным пособием и монографическим обобщением по этой новой научной дисциплине.

Как и все науки об атомах, геохимия ландшафтов развивалась быстро и нашла широкое применение на практике. Второй этап ее становления и развития был связан главным образом с разработкой и совершенствованием методики геохимических поисков рудных месторождений. С 1956 г. в МГУ на кафедрах физической географии СССР и географии почв под руко-водством М. А. Глазовской были начаты фундаментальные исследования геохимии ландшаф-тов восточного склона Урала для целей геохимических поисков полезных ископаемых. Так геохимия ландшафтов стала на путь приложения своей теории и методов к практическим задачам.

Начатые на Урале, эти исследования в дальнейшем распространились и на другие регио-ны—Дальний Восток, Забайкалье, Казахстан, Среднюю Азию. Они имели большое значение для развития теории, методологии и методики геохимии ландшафтов. Исследования в этом на-правлении продолжались и в последующие годы, особенно после создания в 1959 г. на гео-графическом факультете МГУ кафедры геохимии ландшафтов и географии почв, на которой

57

началась подготовка ландшафтоведов-геохимиков. Исследования в области поисковой геохимии позволили разработать основы геохимиче-

ской систематики ландшафтов, принципы районирования территории по условиям проведения геохимических поисков, установить основные закономерности формирования вторичных орео-лов рассеяния рудных месторождений в различных природных зонах, палеогеографических и палеогеохимических обстановках, разработать теорию геохимических барьеров в зоне ги-пергенеза, предложить критерии и способы оценки выявляемых при поисках руд геохимических аномалий, разработать принципы ландшафтно-геохимического картографирования и ряд дру-гих вопросов (8, 6, 10, 20, 21 и др.). Ландшафтно-геохимические исследования при поисках руд и разработанные при этом теоретические и методические вопросы показали их важное при-кладное значение и выдвинули геохимию ландшафтов в качестве одной из теоретических ос-нов геохимических методов поисков полезных ископаемых. Работы по применению методов гео-химии ландшафтов в поисковой геохимии в настоящее время проводятся научными орга-низациями и вузами, многими производственными геологическими объединениями и экспеди-циями.

Геохимические поиски полезных ископаемых были до конца 60-х гг. основной областью практического применения ландшафтно-геохимических методов. С начала 70-х гг. большое значение приобрели проблемы загрязнения окружающей среды и для геохимии ландшаф-тов начался следующий этап развития. Важно отметить, что теоретические и методические принципы, применяемые при поисках руд, создали основу для быстрого внедрения геохимиче-ских методов в науку об окружающей среде. С конца 60-х гг. начинает создаваться новое направление научного знания — геохимия окружающей среды, лежащее на стыке геохимии, географии и экологии.

В орбиту интересов этого научного направления входит оценка воздействия техногенеза — добычи полезных ископаемых, промышленности, транспорта, сельского хозяйства — на при-родные ландшафты, разработка методик геохимического мониторинга природной среды, созда-ние эколого-геохимических карт, отражающих современную антропогенную трансформацию ландшафтов. Геохимические оценки становятся необходимыми при проведении экологических экспертиз предприятий, городов и промышленных районов.

В последние 10—15 лет исследования геохимического воздействия техногенеза на ландшафты различных природных зон и областей вскрыли многие закономерности формирова-ния и изменения во времени и пространстве техногенных геохимических аномалий, выявили различную степень буферности природных систем к техногенному воздействию. Они послужили основой развития теории природных и техногенных ландшафтно-геохимических систем, выяв-ления критериев их устойчивости к техногенезу и создания нового понятийного аппарата. Были разработаны принципы прогнозного ландшафтно-геохимического районирования и созда-на серия карт на территорию СССР и отдельные районы (16, 7, 23, 4, 2, 1).

Особое место в изучении влияния техногенеза на среду обитания человека занимают эко-лого-медико-геохимические исследования. Они показали значение техногенного загрязнения среды промышленных центров в повышении риска развития у людей злокачественных опухо-лей. Этими исследованиями охвачены бассейн р. Урал, Северный Прикаспий, Южный Казах-стан, ряд городов (Москва, Астрахань, Магнитогорск и др.). Их результаты внедряются в практику санитарно-гигиенической и медицинской службы.

Другим важным направлением приложения ландшафтно-геохимических методов явился фоновый мониторинг природной среды, для осуществления которого необходимо знание зако-номерностей естественных процессов миграции и концентрации химических элементов в ланд-шафтах различных природных зон и провинций (15). Для целей фонового мониторинга на-учно-методическое и практическое значение имеют работы по геохимии ландшафтов отдель-ных регионов или типов ландшафтов (10, 11 ) .

С геохимией ландшафтов методически тесно связаны исследования по оценке степени за-грязнения сельскохозяйственных и городских территорий, проводимые геологическими органи-зациями. Под руководством Ю. Е. Саета была разработана методика геохимической оценки ис-точников загрязнения окружающей среды, территорий городов, поверхностных водотоков, воз-действия горнодобывающих предприятий (5). Важное значение в этих исследованиях также

58

придается медико-геохимическим вопросам, эколого-геохимическому нормированию степени и характера загрязнения.

В краткой главе невозможно рассказать обо всем многообразии ландшафтно-геохимических методов и подходов. Поэтому далее приводятся примеры наиболее активно развивающихся современных направлений геохимии ландшафтов.

ФОНОВЫЙ ГЕОХИМИЧЕСКИЙ МОНИТОРИНГ ПРИРОДНОЙ СРЕДЫ

Во многих странах мира, в том числе и у нас в стране, проводятся широкие междисцип-

линарные исследования по экологическому мониторингу, т. е. по контролю состояния при-родных систем и их изменения под воздействием антропогенных нагрузок. Традиционно экологический мониторинг делится на два основных вида — фоновый, заключающийся в слежении за биологическими, геохимическими и геофизическими параметрами природной среды в районах, расположенных вне сферы влияния локальных источников загрязнения, и импактный, направленный на оценку степени загрязнения и трансформации среды в про-мышленных, урбанизированных и сельскохозяйственных районах.

Виды фонового мониторинга, методология и методика исследований довольно раз-нообразны. В нашей стране они разрабатывались И. П. Герасимовым, Ю. А. Израэлем, В. Е. Соколовым, Ф. Я. Ровинским и др. Анализ результатов экологического, в том числе и гео-химического мониторинга в биосферных заповедниках и фоновых станциях показал, что наблюдения должны улавливать не только тенденции изменения геохимического состоя-ния отдельных компонентов природных систем (воздуха, вод, почв, растений, животных). Для некоторых из них, например почв, это сделать на фоновом уровне достаточно сложно. Главное — мониторинг должен характеризовать поведение всего ландшафта — продукта взаимодействия слагающих его компонентов, или блоков, как сложной природной системы. Именно поэтому для целей фонового геохимического мониторинга особенно адекватны оказались методы геохимии ландшафтов, обеспечивающие целостное геохимическое изу-чение природных систем (24, 15).

Среди геохимических методов, используемых при фоновом мониторинге природной сре-ды, можно выделить три основных: 1) метод кларков; 2) изучение геохимической структуры ландшафта, 3) метод биогеохимических циклов. Кратко охарактеризуем эти методы.

Метод кларков. Методом кларков будем называть исследования, связанные с оценкой распространенности химических элементов в различных природных средах — от глобаль-ных геосфер до локального уровня ландшафтов или экосистем Анализ распространен-ности химических элементов в различных сферах и оболочках Земли и их компонентах является одной из фундаментальных концепций геохимии. Этой проблемой занимались практически все крупные геохимики.

В честь американского геохимика Ф. У. Кларка (1847—1931), посвятившего всю свою жизнь исследованию состава земной коры, один из основателей геохимии А. Е. Ферс-ман (1883—1945) в 1923 г. предложил среднее содержание химического элемента в земной коре или ее какой-то части называть термином «кларк».

Кларки литосферы . Для понимания закономерностей распространенности химиче-ских элементов в земной коре важное значение имеют основные геохимические законы.

Закон Гольдшмидта: абсолютное количество элементов, т. е. кларки, зависит главным образом от строения атомного ядра; распространенность элементов, связанная с их миграци-ей, определяется строением наружных электронных оболочек и в меньшей степени ядерными свойствами.

Закон Кларка-Вернадского: в природе преобладает рассеянное состояние вещества (все элементы есть везде), т. е. любой из известных в природе химических элементов можно об-наружить во всех системах Земли. Наличие или отсутствие элемента в изучаемом объекте или системе зависит не от их собственных свойств, а от чувствительности используемых анали-тических методов.

Различают глобальные, региональные и локальные кларки элементов. В настоящее вре-мя установлен ряд глобальных кларков литосферы и основных типов горных пород (14).

59

Содержание химических элементов в различных типах горных пород, как правило, отли-чается от кларка литосферы. Количественно это отличие В. И. Вернадский предложил выражать к л а р к о м к о н ц е н т р а ц и и (КК), представляющим собой отношение весового содержа-ния данного элемента в природном объекте Сi к кларку литосферы К:

KK = 1⟩KCi .

Эта величина всегда больше 0. Если КК = 1, то содержание элемента в объекте равно его содержанию в литосфере. В том случае, когда Сi значительно меньше К, для получения це-лых чисел и большей контрастности показателя целесообразно рассчитывать обратные вели-чины — к л а р к и р а с с е я н и я (КР), показывающие, во сколько раз кларк больше со-держания элемента в данном объекте:

KР = 1⟨KCi .

Таким образом, кларки концентрации и рассеяния — показатели, характеризующие отно-сительную распространенность химических элементов в природе.

Средние содержания химических элементов в главных типах горных пород иногда име-нуют кларками этих пород. Одни типы пород близки по химическому составу к литосфе-ре, другие могут очень сильно отличаться от нее и между собой (рис. 9).

Рис. 9. Геохимические спектры пород: 1 — кислых; 2 — основных; 3 — ультраосновных

Химический состав горных пород зависит от их возраста, генезиса, литологических, ре-

гиональных и других особенностей. Он может существенно изменяться под воздействием нало-женных процессов, обусловленных эволюцией тектонических, климатических, ландшафтно-геохимических условий в течение геологического времени. Особенно широко распространены изменения горных пород под влиянием термальных вод в зонах тектонических разломов, на-

60

пример в вулканических областях, а также выветривания, почвообразования и других процес-сов.

Кларки гидросферы . Гидросфера Земли состоит из трех неравных по массе со-ставных частей — вод Мирового океана (93%), поверхностных (озерных и речных), подземных и грунтовых вод. Воды каждой из этих составляющих имеют свой средний химический состав (14).

Особенно сильно по степени минерализации, ионному и микрокомпонентному составу, формам нахождения элементов отличаются воды континентального блока и воды Мирового океана. Трансформация химического состава преимущественно пресных вод континентов, где преобладают взвешенные формы нахождения элементов, происходит в прибрежных зонах океа-нов, дельтах и эстуариях рек. В минерализованных океанических водах доминируют растворен-ные формы элементов. Концентрации всех элементов в океанской взвеси в десятки, сотни и даже тысячи раз ниже, чем в речной взвеси, за счет резкого сокращения доли силикатных форм, в том числе и таких слабых мигрантов, как алюминий.

Особенно большие колебания глобальных и глобально-региональных кларков в гидросфере характерны для искусственно созданных загрязняющих веществ (пестициды, полихлорбифени-лы и др.), высокие концентрации которых, в отличие от соединений, существующих в природе, например, тяжелых металлов, приурочены только к регионам с наиболее интенсивной про-мышленной и сельскохозяйственной деятельностью (Западная Европа, Северная Амери-ка).

К л а р к и ж и в о г о в е щ е с т в а . Как и другие глобальные геохимические константы, кларки живого вещества лишь условно характеризуют средний химический состав организмов Земли. Систематическая (родовая, видовая), региональная, местная и другие виды биогеохи-мической изменчивости существенно дифференцируют средний химический состав живых ор-ганизмов.

Между составами живого вещества и земной коры в целом нет прямой пропорцио-нальной зависимости. В составе литосферы по массе преобладают слабоподвижные элемен-ты — кремний, железо, алюминий, которых мало в живых организмах. Кислород, которого много и в живых организмах, и в литосфере, находится в них в различных формах: в ор-ганизмах он вместе с водородом образует воду и органические соединения, а в литосфере он входит в состав силикатов, окислов, органогенных пород и других соединений. Живые организмы избирательно поглощают из окружающей среды только доступные им подвиж-ные формы элементов, имеющие важное физиологическое значение. Поэтому они обогаще-ны так называемыми биофилами — фосфором, серой, калием, бором.

Обычно используются три основных метода выражения химического состава био-логических объектов: в расчете на живую (сырую) массу организма, на массу сухого ор-ганического вещества и на золу, т. е. на количество минеральных веществ, содержащихся в организме. Каждый из этих способов расчета употребляется в различных целях. При сравнении состава живого вещества и литосферы используются обычно сведения о содер-жании химических элементов в золе. Абсолютные содержания элементов, полученные при расчете на золу, больше их содержания в сухом веществе в 10—20 раз. На глобальном уровне одним из самых общих параметров, характеризующих специфику химического со-става биосферы, являются кларки концентрации элементов, рассчитанные на сырую массу живого вещества, которые А. И. Перельман (20) именует биофильностью элементов. Наи-большей биофильностью обладают углерод (7800 КК), азот (160 КК) и водород (70 КК). Высокую биофильность имеют также сера, фосфор, кальций, калий, бор, бром, цинк, йод, серебро.

Кларки концентрации элементов, полученные при расчете на зольную часть живого ве-щества планеты, мы предлагаем называть общей биогенностью (Бо) элементов. При рас-чете этого показателя для живых организмов конкретных регионов или отдельных систе-матических групп мы имеем дело со специальной или частной биогенностью (Бс) элемен-тов, которая аналогично породным кларкам может существенно отличаться от общей био-генности под влиянием систематической и экологической биогеохимической специализации. Близкий по сути показатель — биотичность элементов, представляющий собой отношение

61

содержания элемента в сухом веществе организма к кларку биосферы, включает в себя данные о распространенности элемента не только в литосфере, но и части атмосферы, гидросфере и почвах (9).

Среди последних исследований кларков живого вещества наиболее известны данные X. Боуэна, В. В. Добровольского, А. Кабаты-Пендиас и Г. Пендиаса. Эти данные постоянно уточ-няются в результате применения более совершенных аналитических методов, расширения круга исследуемых видов, родов и семейств живых организмов. Особенно существенно могут уточ-няться кларки живого вещества некоторых токсичных, но малоизученных элементов — сурьмы, кадмия, ртути, мышьяка. В последнее время данные по этим элементам получают в ре-зультате осуществления программы глобального мониторинга природной среды.

Химический состав растений зависит от двух главных факторов: 1) ландшафтно-геохимического (экологического), определяющего геохимическую обстановку произрастания растений (уровни содержания элементов в питающей среде, формы нахождения, в том числе подвижные, доступные для растений); 2) генетического, определяющего биогеохимическую специализацию отдельных семейств, родов и видов растений в связи с их систематическим по-ложением и особенностями происхождения; в условиях повышенных концентраций элемен-тов в среде имеют значение и физиологические барьеры, или пороги поглощения. В рудных районах и техногенных ландшафтах с аномально высоким содержанием элементов в поч-вах, породах и водах концентрация элементов в растениях определяется главным образом первым фактором. В фоновых ландшафтах наряду с экологическими условиями важное значе-ние приобретает генетический фактор.

Кларки литосферы, гидросферы и живого вещества постоянно уточняются и детализиру-ются для отдельных районов, типов горных пород, классов вод и систематических групп рас-тений. Публикуются сводки геохимических данных по этим средам. Получены новые мате-риалы о распределении в природных компонентах не только различных химических элемен-тов, но и их соединений — пестицидов, полихлорбифенилов, полициклических ароматических углеводородов и др. Техногенная природа этих соединений определяет их высокие концентра-ции в природных средах развитых стран, прежде всего США и Западной Европы, промыш-ленных городов и районов интенсивного земледелия. Например, установлено, что содержа-ние полихлорбифенилов в этих районах на два порядка и более выше, чем в фоновых условиях Антарктиды, Арктики, Новой Зеландии, Исландии.

Однако наряду с достоинствами (массовость, сопоставимость и др.) метод кларков имеет и ряд недостатков, прежде всего связанных с излишней обобщенностью данных, полученных в результате их статистической обработки, а самое главное — отсутствием целостного подхода к таким сложным системам, какими являются природные ландшафты. Поэтому при проведении фонового геохимического мониторинга данные, полученные с помощью метода кларков, должны сочетаться с выделением и детальным изучением ландшафтно-геохимических систем и их геохимической структуры.

Геохимическая структура ландшафта (R, L-анализ). Методологической базой геохимии ландшафтов является системный подход, основы которого в виде сопряженного анализа хи-мического состава компонентов ландшафта и связей между ландшафтами заложены тру-дами Б. Б. Полынова и его учеников. Среди природных ландшафтно-геохимических систем по уровням организации и тесноте обратных связей традиционно выделяются элементарные и сложные, каскадные системы.

Б. Б. Полынов показал, что системообразующую роль в сопряженных элементарных ландшафтах играют потоки вещества и энергии, миграция химических элементов. По условиям миграции выделяются элювиальные (автономные) и подчиненные элементарные ландшафты. К автономным относятся поверхности водораздельных пространств с глубоким залеганием грунтовых вод. Вещество и энергия поступают в ландшафты из атмосферы и через нее. В понижениях рельефа образуются подчиненные — супераквальные (надводные) и субакваль-ные (подводные) элементарные ландшафты, в которые с водоразделов сносятся продукты поч-вообразования и выветривания. Помимо супер- и субаквальных ландшафтов, выделяются тран-сэлювиальные (верхние части склонов), элювиально-аккумулятивные (нижние части склонов и сухие ложбины) и аккумулятивно-элювиальные (местные депрессии с глубоким уровнем

62

грунтовых вод) элементарные ландшафты. Важнейшим фактором дифференциации веществ в ландшафтах являются геохимические

барьеры — такие участки биосферы, где на коротком расстоянии происходит резкое умень-шение интенсивности миграции химических элементов и как следствие — их концентрация (20). Геохимические барьеры широко распространены в ландшафтах, на них нередко образуют-ся аномальные концентрации элементов, что важно учитывать при поисках руд и проведении мероприятий по охране окружающей среды от загрязнения.

Геохимическая контрастность различных блоков, ярусов, компонентов, подсистем ланд-шафта указывает на то, что для ландшафта в целом трудно оперировать понятием геохими-ческий фон, выраженным только средним содержанием для каждого химического элемента. Для отдельных блоков ландшафтно-геохимических систем (генетических горизонтов почв, растений, почвообразующих пород и т. д.) характерен свой геохимический фон. Различным ландшафтно-геохимическим системам присущи свои зональные, провинциальные и местные особенности. Поэтому для целостной характеристики фонового состояния элементарных и кас-кадных ландшафтно-геохимических систем предложено понятие фоновая геохимическая структура, под которой понимается соотношение между различными подсистемами ландшафта, выраженное, например, набором ландшафтно-геохимических коэффициентов — радиальной и латеральной миграции, биологического поглощения и др.

Фоновая геохимическая структура складывается из радиальной и латеральной структур, характеризующих соответственно вертикальную и горизонтальную (склоновую) дифференциа-цию ландшафтов. В зависимости от сочетания зональных и азональных факторов фоновые территории отличаются определенными радиальными и латеральными структурами. В пределах одной природной зоны и подзоны обычно имеется несколько вариантов таких структур. Именно поэтому для ландшафтов и почв расчет глобальных кларков или кларков крупных ре-гионов хотя и имеет определенное значение, но не отражает сложной картины пространственно-го распределения химических элементов и соединений в этих системах. Т. е. в рамках этого методического подхода основное значение приобретает не столько уровень содержания элемен-та в почвах, растениях, водах (метод кларков), сколько типы перераспределения и взаимосвязи элементов между подсистемами и компонентами фоновых ландшафтов. Нарушение фоновых (типичных) соотношений может указывать на техногенное или рудогенное воздействие на ландшафт.

Р а д и а л ь н а я г е о х и м и ч е с к а я с т р у к т у р а л а н д ш а ф т а (R-a н а л- и з). Первым этапом ландшафтно-геохимического анализа территории является изучение гео-химической дифференциации вертикального профиля различных элементарных ландшафтов. Обычно элементарные ландшафты рассматриваются как достаточно сложные системы, со-стоящие из радиально взаимодействующих подсистем типа порода — почва, почва — растения, почва — воды, атмосфера — растения — почва и др. При этом радиальная геохимическая структура ландшафта характеризуется рядом геохимических коэффициентов (R-анализ).

Так, для характеристики накопления или выноса элементов в генетических горизонтах почв относительно почвообразующих пород используются коэффициенты радиальной диффе-ренциации R, представляющие собой отношение содержания (валового или подвижного) хими-ческого элемента в том или ином генетическом горизонте почвы к его содержанию в почво-образующей породе. В каждом горизонте профиля обычно имеются несколько групп элемен-тов с различной радиальной дифференциацией, например сильного накопления (R>5), сред-него накопления (R = 2—5), выноса (R <; 1) и т. д. Эти группы или образуемые ими ряды в первом приближении отражают радиальную почвенно-геохимическую структуру элементарно-го ландшафта.

Радиальная почвенно-геохимическая дифференциация зависит от строения почвенного профиля, механического и минералогического состава почв, распределения органического ве-щества, карбонатов, солей, окислительно-восстановительных и щелочно-кислотных условий, присутствия геохимических барьеров. Концентрация химических элементов на барьерах мо-жет во много раз превышать их средние содержания в соседних горизонтах или вмещающем их горизонте.

Сильно отличается распределение валовых и подвижных форм химических элементов.

63

Валовые формы дифференцированы, как правило, менее сильно, чем подвижные, извлекаемые из почв различными растворителями. Из-за своей доступности растениям и животным важ-нейшее значение для определения степени и характера загрязнения природной среды имеет изучение подвижных форм нахождения и миграции химических элементов. Среди ток-сичных элементов и соединений именно они представляют наибольшую опасность для здоровья человека. Поэтому становится понятной важность изучения их распределения в фоновых ландшафтах, что является одной из главных, но пока еще нерешенной задачей фонового гео-химического мониторинга. Основные сведения о содержании и распределении подвижных форм тяжелых металлов в почвах и ландшафтах получены в химии почв и геохимии ланд-шафтов.

Другой важной, составной частью радиальной структуры ландшафтов является взаимо-действие в системах типа литосфера — растительный покров, почва — растения, порода — почва — растения и т. п. Их изучение позволяет установить основные «фоновые» типы связей между живыми организмами и окружающей средой, что дает возможность определять степень их нарушения в техногенных условиях.

Конкретным методом оценки интенсивности биологического поглощения элементов живы-ми организмами, в основном растениями, является сопоставление их содержания в золе расте-ний с содержанием в питающей среде — породах, почвах, водах. Предложенный Б. Б. Полыно-вым показатель А. И. Перельман назвал коэффициентом биологического поглощения (Аx):

Аx = nl ,

где l — содержание элемента в золе растений, п — содержание этого же элемента в почвах. В литературе встречаются разные обозначения (К6, КБП) и модификации этого коэффи-

циента. Так, А. Л. Ковалевский (13) отношение содержания элемента в золе растений к поч-вам, на которых эти растения произрастают, назвал растительно-почвенным коэффициентом, к содержанию в водах — растительно-водным, а к газообразным формам элементов в подземной атмосфере — растительно-газовым коэффициентом.

Соотношение минеральных форм элементов в растениях и почвах отражает как бы по-тенциальную биогеохимическую подвижность элементов. Актуальную доступность элементов растениям и степень использования ими подвижных форм элементов, содержащихся в почве, ха-рактеризует сравнение состава сухого вещества растений и подвижных форм элементов (воднорастворимых, солевых, органоминеральных), извлекаемых из почв слабыми растворите-лями. Это отношение предлагается назвать коэффициентом биологической подвижности (Вх), который у большинства элементов обычно значительно выше, чем Ах, рассчитанный для ва-ловых содержаний.

Кроме биофильности, общей и специальной биогенности (Бо, Бс), потенциальной и ак-туальной биогеохимической подвижности, характеризуемых коэффициентами Ах и Вх име-ется ряд других общих и частных показателей. Например, М. А. Глазовской (7) предложены коэффициент биогеохимической активности KB — отношение потребления элемента жи-вым веществом в год к его выносу с ионным стоком с континентов в океан или из крупных речных бассейнов; коэффициент деструкционной активности Ка — отношение поступления элемента в биосферу (добыча, складирование) к потреблению растительностью и др.

Л а т е р а л ь н а я г е о х и м и ч е с к а я с т р у к т у ра ( L - а н а л и з ) . Для установле-ния основных особенностей пространственной геохимической структуры (L-анализ) терри-тории базовыми являются локальные каскадные системы — ландшафтно-геохимические (почвенно-геохимические) катены, представляющие собой сопряженные ряды ландшафтов или почв, располагающиеся на одном склоне.

В зависимости от сложности литогенного субстрата почвенно-геохимические катены делятся на монолитные и гетеролитные. Монолитные катены, развитые в самых маленьких водосборных бассейнах 1—2-го порядков, где геохимия долин практически полностью опре-деляется миграцией веществ из автономных ландшафтов, называются автохтонными или геохимически подчиненными катенами. В каскадных системах высоких порядков, т. е. более крупных рек, все катены, как правило, гетеролитны, в них поступает вещество из дру-гих ландшафтов, и они называются геохимически слабоподчиненными или аллохтонными

64

катенами (6). В этих видах катен геохимические исследования направлены на решение различных

задач. Монолитные катены являются удобными объектами для изучения латеральной ми-грации элементов в каскадных ладшафтно-геохимических системах, характеризуемой с по-мощью коэффициента местной миграции Км, представляющего собой отношение содержания элемента в почвах подчиненных ландшафтов к его содержанию в почвах и коре выветри-вания автономных ландшафтов. Только в монолитных катенах возможен расчет Км без по-правки на литогеохимическую неоднородность. Поэтому современную миграцию и кон-центрацию элементов в ландшафтах целесообразно изучать в районах с относительно про-стым геологическим строением, особенно с рыхлыми покровными отложениями однород-ного литологического состава. На гетеролитном субстрате миграция элементов маскиру-ется геохимической спецификой почвообразующих пород, и поэтому анализ Км с позиций только латерального переноса методически не оправдан. В этом случае такие показатели сле-дует называть коэффициентами латеральной дифференциации или контрастности (L).

Подобно тому, как радиальная геохимическая структура отражает характер взаимодей-ствия и соотношения между компонентами и блоками элементарных ландшафтов, латеральная структура характеризует отношения в геохимически сопряженных каскадных системах раз-личных уровней (катенах, водосборных бассейнах и т. д.). Она определяется типом авто-номных ЭЛГС, соотношением радиальной и латеральной миграции веществ, формами мигра-ции элементов и присутствием латеральных геохимических барьеров на пути движения веществ. Обширные материалы по оценке латеральных структур ландшафтов различных природных зон содержатся в работах 11, 15.

Анализ радиальной и латеральной геохимической структуры ландшафтов является ве-дущим методом геохимии ландшафтов, лежащим в основе практически всех фундаментальных и прикладных ландшафтно-геохимических исследований.

Биогеохимические циклы элементов. Биогеохимический подход к анализу живого ве-щества, основанный на идеях В. И. Вернадского, заключается в первую очередь в сопостав-лении химического состава живых организмов с составом других природных систем — гор-ных пород, почв, вод, атмосферного воздуха. Это создает возможности для системного анали-за биологического круговорота химических элементов, биогеохимических циклов в ландшафтах и биосфере в целом. Другой путь познания миграционных циклов элементов в природных систе-мах — детальное изучение баланса химических элементов в системах различного уровня, от локального до глобального. В настоящее время модели круговорота веществ лучше разработа-ны для первого (элементарные ландшафты, катены) и последнего уровней (биосфера).

Для элементарных ландшафтно-геохимических систем модели разрабатываются на осно-ве информации, получаемой при стационарных исследованиях. Модели глобальных биогеохи-мических циклов элементов носят пока еще ориентировочный характер. И в том и в другом слу-чае значительно более полная информация имеется о циклах макроэлементов — кислорода, азота, углерода, фосфора, серы. Циклы микроэлементов, пестицидов и других органических веществ (полициклических ароматических углеводородов — ПАУ, полихлорбифенилов и др.) изучены еще слабо. В целом ряде случаев данных недостаточно для описания полного ми-грационного цикла каких-либо элементов и соединений в природной системе. Тогда важ-ное значение имеют многолетние или сезонные ряды наблюдений за теми или иными сре-дами, особенно имеющими высокую динамичность и вариабельность (воздух, вода).

Таким образом, можно выделить два направления исследования состояний ландшаф-тов. Первое из них пользуется как бы методом кларка, но с учетом временных изменений параметров. Это методическое направление в целом преобладает сейчас при осуществ-лении программы фонового геохимического мониторинга в биосферных заповедниках и на станциях мониторинга. Выполнен очень большой объем измерений различных показателей, в ряде случаев показаны их динамические колебания в зависимости от природных и техно-генных факторов. В этих исследованиях обычно слабо учитываются пространственная диф-ференциация параметров, механизмы миграционных процессов и потоки веществ между блоками и компонентами ландшафта. Одним из наиболее детальных исследований, осуще-ствленных Лабораторией природной среды и климата совместно с кафедрой геохимии

65

ландшафтов и географии почв географического факультета МГУ в некоторых биосферных заповедниках и фоновых станциях бывшего СССР и отдельных стран Восточной Европы, такого рода является фоновый мониторинг полициклических ароматических углеводородов — группы приоритетных загрязнителей (22).

Второе направление — это анализ фонового функционирования ландшафта на основе изучения потоков и балансов вещества и энергии, биогеохимических круговоротов эле-ментов. Это направление исследований не является специфическим для геохимии ландшаф-тов и, пожалуй, наибольшее развитие получило в экологии, биогеоценологии и почвоведе-нии, где установлены фундаментальные закономерности энергетических и биогео-химических циклов на локальном и глобальном уровнях.

Среди исследований, выполненных за рубежом, следует отметить работы Р. Уиттекера, Ю. и Г. Одумов, а также работы отечественных ученых — основателей биогеоценологии — В. Н. Сукачева — и радиоэкологии — Н. В. Тимофеева-Ресовского, а также Н. И. Базилевич, А. А. Титляновой, Т. Г. Гильманова и др., в которых большое значение уделяется ландшафтно-экологическому подходу. Современные экология и биогеоценология, представляющие собой учения об экосистемах (биогеоценозах), исследующие их структуру, функционирование и эво-люцию, весьма близки по объекту и методам геохимии ландшафтов, в которой существен-ный акцент делается на пространственных закономерностях миграции и концентрации химиче-ских элементов в биосфере и наряду с анализом биогеохимических циклов и вещественного состава живых организмов большое внимание уделяется изучению геохимии биокосных компо-нентов — почв, донных осадков, континентальных отложений, кор выветривания.

Таким образом, на стыке наук геологического, географического и биологического циклов — геохимии, ландшафтоведения, почвоведения, экологии и биогеоценологии, особенно их раз-делов, занимающихся изучением потоков вещества в биосфере Земли, в настоящее время сформировалось особое научное направление, имеющее один объект изучения — экосистему, биогеоценоз, элементарный почвенный ареал, элементарный ландшафт и их сочетания в пространстве (катены, урочища, ландшафты и т. д.), близкие методологию и методику иссле-дований.

По-видимому, именно этот блок естественнонаучных направлений и составляет сейчас основу биогеохимии. Ее основоположник В. И. Вернадский писал, что биогеохимия как наука о поведении вещества в биосфере имеет три основных аспекта приложения. Биоло-гический аспект важен для познания явлений жизни на атомарном уровне и их влияния на ис-торию земных химических элементов. Именно эта часть биогеохимии занимается в основном биогеохимическими циклами и круговоротами веществ. Геологический аспект (а, по-видимому, и географический) биогеохимии существен для познания среды жизни, условий ми-грации химических элементов, в том числе и биогенного происхождения, в биосфере. Третий, прикладной аспект биогеохимии В. И. Вернадский связывал с изучением биогеохимической дея-тельности человечества, масштабы которой все время возрастали в течение XX в. Поэтому сейчас становится ясно, что биогеохимия — это не часть геохимии, как считал В. И. Вернадский, и даже не особая наука, а метанаука, охватывающая целый ряд фундаментальных наук и в свою очередь представляющая часть еще более грандиозной науки или скорее мировоззрения — учения о биосфере. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДОВ ГЕОХИМИИ ЛАНДШАФТОВ ПРИ ОЦЕНКЕ СОСТОЯНИЯ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ

Основной областью применения методов геохимии ландшафтов в настоящее время

стало решение проблем окружающей среды, в частности выявление кризисных экологиче-ских ситуаций путем оценки загрязнения ландшафтов. Ландшафтно-геохимические мето-ды используются на всех стадиях оценки состояния локальных и региональных природно-антропогенных геосистем. На региональном уровне такие оценки включают в себя сле-дующие блоки:

— оценку природного геохимического фона региона; — анализ геохимического влияния сельского хозяйства на природные геосистемы;

66

— оценку состояния и степени загрязнения промышленных центров, влияния горно-добывающего производства на природную среду;

— комплексное эколого-геохимическое картографирование и районирование терри-тории по степени загрязнения, ответным реакциям и устойчивости природных геосистем к техногенным воздействиям.

Среди перечисленных блоков эколого-геохимического анализа любой территории осо-бенно важно изучение геохимического состояния городов, выделяющихся на природном и агротехногенном фоне как центры концентрации веществ, поступающих в них с транс-портными потоками, что ведет к формированию техногенных аномалий в различных средах. Сами города выступают как мощные источники техногенных веществ, включаю-щихся в региональные миграционные циклы.

Во многих городах бывшего СССР и других стран экологическая ситуация близка к критической, поэтому оценки состояния городов приобрели в последние годы особую ак-туальность. На примере эколого-геохимических оценок городов рассмотрим основные мето-ды геохимии окружающей среды.

Методология и методика оценки эколого-геохимического состояния промышленных и урбанизированных зон приводятся в целом ряде отечественных и зарубежных работ. В нашей стране методологические принципы геохимического изучения городов разработаны под руководством Ю. Е. Саета на примере Москвы, Ялты, Владикавказа, Симферополя и др. (5). Ландшафтно-геохимические исследования, в целом находясь в русле сущест-вующих методических подходов геохимии окружающей среды, направлены на анализ и более пристальное изучение пространственной дифференциации природных и антропогенных ландшафтов, факторов загрязнения и «самоочищения» ландшафтов, радиальной и латеральной структуры антропогенно измененных ландшафтов, процессов их трансформации под влиянием техногенеза, устойчивости к загрязнению, на разработку методов эколого-геохимического кар-тографирования и создания компьютерных экологических атласов загрязнения. К настоящему времени коллективом кафедры геохимии ландшафтов географического факультета МГУ вы-полнены эколого-геохимические оценки Тольятти, Калининграда (Московская обл.), некоторых районов Москвы, Магнитогорска, Братска, Геленджика, а за рубежом — Улан-Батора (Монголия), Моа (Куба), Иновроцлава (Польша). Рассмотрим подробнее основные блоки эко-лого-геохимической оценки городской среды.

Оценка геохимического фона и природного потенциала города. Эти исследования необхо-димы для расчета контрастности техногенных аномалий в городской среде и направлены на по-лучение детальной информации о региональной литогеохимической и биогеохимической специа-лизации эталонных фоновых участков, расположенных вне зоны влияния промышленного и сельскохозяйственного загрязнения, об их радиальной и латеральной геохимической структу-ре, выраженной в виде системы ландшафтно-геохимических коэффициентов и моделей. Общие закономерности геохимической структуры фоновых районов основных природных зон СНГ рассмотрены в предыдущем параграфе и детально изложены в книге «Ландшафтно-геохимические основы фонового мониторинга природной среды» (15).

Следует отметить, что при выборе фоновых эталонов нужно учитывать значительный ра-диус загрязнения вокруг промышленных центров, нередко достигающий нескольких десятков километров. Другое важное условие — учет регионального загрязнения природной среды сель-скохозяйственным производством — требует особенно тщательного подхода к изучению фоно-вого состояния ландшафтов. При экологической оценке городов исследованию фоновой геохи-мической структуры территории уделялось, как правило, значительно меньшее внимание.

Факторы загрязнения и самоочищения городской среды оцениваются с учетом климатиче-ских, геолого-геоморфологических, биологических и собственно ландшафтно-геохимических особенностей территории. В целом такой подход основывается на представлениях М. А. Глазов-ской (7) о технобиогеомах — ландшафтно-геохимических территориальных системах со сходной ответной реакцией на определенные виды техногенного воздействия. Для регионального и ло-кального уровней одним из первых опытов подобного подхода является анализ природных фак-торов загрязнения и самоочищения ландшафтов, выполненный в Среднем Поволжье и Тольятти ( 17 ) . Схема подобного анализа включает в себя общую физико-географическую,

67

зонально-провинциальную и ландшафтную характеристику территории, оценку факторов за-грязнения и самоочищения ландшафтов (миграции и концентрации веществ, их трансформа-ции и нейтрализации), устойчивости биотических компонентов и экосистем в целом к ант-ропогенным воздействиям. Важное место в этом анализе занимают экспериментальные иссле-дования устойчивости отдельных компонентов к различным видам техногенных нагрузок, позволяющие прогнозировать их состояние.

Техногенные источники загрязнения. Геохимическое состояние городской среды наряду с природными условиями определяется количеством техногенных источников, находящихся на территории города, их мощностью и качественным составом загрязняющих веществ. Наиболее опасная экологическая ситуация складывается в крупных промышленных центрах, где проис-ходит кумулятивное воздействие различных видов производств, транспорта, муниципальных и других отходов на природную среду и человека. Главными источниками загрязнения являются неутилизированные промышленные и коммунально-бытовые отходы, содержащие токсичные химические элементы. Особенностью городов является наложение полей загрязнения различ-ных производств и видов хозяйственной деятельности и формирование полиэлементных техно-генных геохимических аномалий в компонентах городского ландшафта (воздухе, снежном, почвенном и растительном покровах, поверхностных и грунтовых водах).

Инвентаризация техногенных источников загрязнения городской среды включает анализ отраслевой и пространственной структур производства и эмиссии загрязняющих веществ в го-родскую среду, т. е. количества и состава выбросов, стоков и отходов, установление зон потен-циального загрязнения города и в конечном итоге оценку природоемкости основных произ-водств.

Техногенные отходы подразделяются на жидкие и твердые (преднамеренно собираемые и депонируемые, т. е. накопляемые), стоки (поступающие в окружающую среду в виде жидких потоков, содержащих твердые взвешенные частицы) и выбросы (рассеяние в атмосфере за-грязняющих веществ в твердой, жидкой и газообразной формах). Для целей импактного мони-торинга техногенные отходы делятся на организованные — поступающие в окружающую среду через специальные устройства (трубы, факелы, очистные сооружения, шламонакопители, отва-лы), поддающиеся контролю,— и неорганизованные (утечки и выбросы загрязняющих веществ в системах трубопроводов, канализации, при авариях, перевозке отходов и т. д.), постоянный контроль которых затруднен.

С выбросами и стоками в окружающую среду крупного промышленного города поступа-ют ежегодно сотни тысяч и даже миллионы тонн загрязняющих веществ. Особую опасность представляют отходы с высокими концентрациями химических элементов и их соединений, иног-да в сотни и тысячи раз превышающими их средние содержания в биосфере.

По объему выбросов одно из первых мест занимают автотранспорт и теплоэнергетика, поставляющие в атмосферу продукты сгорания ископаемого топлива (угля, нефти, газа) и их производных (мазута, бензина и др.). Основными загрязнителями при этом являются оксиды углерода и азота, сернистый ангидрид, пыль, нефтепродукты, токсичные тяжелые металлы (свинец, кадмий, ртуть, цинк и др.) и полициклические ароматические углеводороды (ПАУ).

Особенно высоки концентрации тяжелых металлов в выбросах и осадках очистных со-оружений гальванических производств, где концентрация кадмия, висмута, олова и серебра в тысячи, а свинца, меди, хрома, цинка и никеля — в сотни раз выше кларков литосферы. Высокими кларками концентрации характеризуются также предприятия по переработке цвет-ных металлов, машиностроительные и металлообрабатывающие заводы, инструментальные цехи, пыль которых отличается самой широкой ассоциацией загрязнителей — к ним относятся вольфрам, сурьма, кадмий, ртуть (тысячи КК), свинец, висмут, олово, медь, серебро, цинк и мышьяк (сотни и десятки КК). Отдельные производства имеют свои специфические загрязни-тели (сварка и выплавка спецсплавов — марганец; переработка лома цветных металлов — мышь-як; металлообработка — ванадий; производство никелевого концентрата — никель, хром, ко-бальт; алюминия — алюминий, бериллий, фтор и др.) (5).

Нефтеперерабатывающая, нефтехимическая промышленность поставляет в окружаю-щую среду главным образом газообразные соединения (оксиды азота, углерода, диоксид се-ры, углеводороды, сероводород, хлористые и фтористые соединения, фенолы и др.), содержа-

68

ние которых иногда в десятки и сотни раз превышает их предельно допустимые концентрации (ПДК) в атмосфере. Некоторые химические производства, кроме газов, поставляют в среду многие микроэлементы (коксохимическое производство — ртуть — n ·1000 КК; лакокра-сочные изделия — ртуть, кадмий — n · 1000 — n ·10 000 КК; производство синтетического каучука — Crn · 100 КК). Заводы по производству фосфорных удобрений сопровождают высо-кие уровни загрязнения фосфором, редкими землями, стронцием, фтором; азотных удобрений — соединениями азота и т. д.

Серьезную экологическую опасность для водоемов представляют целлюлозно-бумажные комбинаты, требующие значительных количеств воды, и со стоками которых в водоемы по-ступают фенолы, сероводород и другие органические загрязнители.

Стройиндустрия отличается в целом меньшими концентрациями химических элементов в отходах. Среди предприятий строительных материалов значительной техногенной нагрузкой на среду выделяются цементная промышленность, производство огнеупорного кирпича и теплоизоля-ционных изделий, в пыли которых содержание сурьмы, свинца, серебра, иногда гафния и ртути достигает сотен КК.

По степени концентрации и комплексу химических элементов-загрязнителей коммунально-бытовые отходы (бытовой мусор, канализационные осадки, илы городских очистных соору-жений) не уступают промышленным отходам. Особенно высокие концентрации химических элементов характерны для выбросов мусоросжигательных заводов, являющихся, таким обра-зом, вторичными источниками загрязнения в городах. Концентрация серебра, кадмия, олова в пыли с электрофильтров одного из таких заводов составляет более 1000 КК, свинца, цинка, сурьмы, хрома — от 100 до 500 КК (5).

Осадки сточных вод городской канализации накапливаются на полях аэрации на ок-раине города и обычно используются как удобрения. Однако сильная обогащенность этих осадков многими токсичными металлами (в среднем серебро — 1000 КК, кадмий — 300 КК, висмут, цинк, медь, хром и др.— десятки КК) требует большой осторожности при их при-менении в сельском хозяйстве.

Свалки также являются вторичными источниками загрязнения окружающей среды. На некоторых из них за многие годы накапливаются большие массы разнообразных бытовых, а иногда и промышленных отходов. Грунты свалок и высачивающийся из толщи отходов фильт-рат обогащены в десятки и сотни раз по сравнению с фоновыми почвами цинком, медью, оловом, серебром, свинцом, хромом и другими элементами. Развеивания материала свалок и просачивание стоков ведут к загрязнению окружающих почв, поверхностных и подземных вод. Нередко свалки расположены в черте города и создают реальную опасность для окружающей среды, особенно в результате их спонтанного возгорания.

Большое число и неравномерность размещения техногенных источников в сочетании с природными условиями создают сложную картину геохимических полей и аномальных зон на территории промышленных городов. Поэтому инвентаризация техногенных источников — одна из важнейших и первоочередных задач при эколого-геохимических оценках состояния городов.

Ландшафтно-геохимический анализ. Этот подход имеет наибольшее значение при оценке экологического состояния городской среды и связан с изучением конкретного распределения загрязняющих веществ в природных средах. Для каждого компонента ландшафта, где проис-ходит депонирование,— снега, почв, растений — применяются свои способы исследований.

А т м о т е х н о г е н н о е з а г р я з н е н и е с н е ж н о г о п о к р о в а . Снегохими-ческие съемки, проведенные в Тольятти, Братске, Магнитогорске, Москве, Улан-Баторе, ука-зывают на существование двух видов техногенных аномалий, связанных с влиянием про-мышленности и хозяйства города на окружающую среду. Локальные аномалии в снежном покрове позволяют достаточно точно индицировать пространственную дифференциацию про-дуктов техногенеза и выявлять техногенные источники. В их пределах можно количественно оценить массу выпадающих на поверхность земли веществ техногенного происхождения. Точ-ность индикации источников по снежному покрову зависит от их количества, мощности и про-странственного расположения в городе. В химическом составе снега как аккумулятивном ин-дикаторе отражается техногенная специализация промышленных зон либо отдельно стоящих источников. Для более точной индикации конкретных производств можно использовать ана-

69

лиз специфических веществ, выбрасываемых предприятиями при определенных технологиче-ских процессах.

Так, при оценке влияния тепловых станций, заводов черной металлургии и некоторых дру-гих предприятий на окружающую среду хорошим индикатором являются полициклические аро-матические углеводороды (ПАУ), например такие известные канцерогены, как 3, 4-бензпи-рен (БП), 1,12-бензперилен и другие, образующиеся при сгорании ископаемого топлива. Наибо-лее сильное загрязнение ПАУ, в частности БП, установлено в городах с мощной металлургиче-ской и химической промышленностью, тепловой энергетикой и интенсивным автотранспортом. Среди городов особо опасным уровнем загрязнения БП выделяются Красноярск, Липецк, Но-вокузнецк, Череповец, Актюбинск, Братск. Исследования последних лет показали, что БП и другие ПАУ опережают тяжелые металлы по степени контрастности техногенных аномалий. Так, в 68 наиболее загрязненных городах СНГ БП занимает первое и второе места среди при-оритетных загрязнителей в 84% случаев ( 19 ) . Для определения ПАУ в природных средах используются спектрофлуориметрические и хромато-масспектрометрические аналитические способы.

Региональные аномалии в снежном покрове формируются в результате суммарного воз-действия города или агломерации городов на окружающую среду, при этом город рассматри-вается практически как точечный источник загрязнения. В отдельных регионах площадь за-грязненного снежного покрова превышает 100000 кв. км (Московская область, Донецко-Криворожский район). Среди других региональных аномалий выделяются по площади Куз-басс, Иркутско-Черемховский и Свердловский ТПК (19). Радиус воздействия по некоторым наиболее подвижным компонентам (диоксиды серы и азота, аммиак и др.) достигает 40—50 км (рис. 10) .

Б и о г е о х и м и я г о р о д с к о й среды. Загрязнение городов индицируется также растениями через морфологические, продукционные, физиологические и биогеохимические от-ветные реакции на техногенное загрязнение атмосферы, воды и почв токсичными вещест-вами ( 18 ) . Биогеохимическая оценка включает определение уровней содержания тяжелых ме-таллов и других поллютантов в растениях города относительно регионального биогеохими-ческого фона, выбор индикаторных видов и органов растений для опробования, выявление ареалов загрязнения растений вокруг промышленных и коммунальных источников.

Рис. 10. Атмосферная поставка NH4

+ в ландшафты, прилегающие к городу Тольятти за зимний период 1986— 87 гг.

Биогеохимическая индикация состояния городской среды, в отличие от изучения снеж-

ного покрова, дает информацию о загрязнении территории преимущественно в теплое время — период вегетации растений и достаточно активной водной миграции поллютантов, поступаю-щих в растения из загрязненных почв. Зимой растения могут выступать только как депони-рующие поверхности.

На региональном фоне растительный покров города в целом обычно выглядит как средне- и слабоконтрастная аномалия. Например, для Тольятти установлена следующая био-геохимическая формула растений (по данным массового опробования в коэффициентах концен-трации относительно фона): Cr15Zn10Cd9Cu7Mn7Ni5Pb3.

На фоне этой относительно низкой биогеохимической аномальности на территории города, особенно вокруг развеваемых золо- и шлакоотвалов, свалок и других мест открытого складиро-вания отходов, практически не фиксируемых по снежному покрову, образуются сильноконтраст-ные аномальные зоны, непосредственно прилегающие к техногенным источникам. Контраст-ность таких сравнительно локальных аномалий составляет десятки (Cu, Рb, V, Zn) и даже сотни (Cr, Ni) единиц фонов (12).

Лучшими индикаторами являются древесные растения, имеющие большую депонирующую поверхность по сравнению с травянистыми и испытывающие меньшее влияние субстрата. Как показали наблюдения в Братске, Тольятти, Улан-Баторе (12) и Таллинне (25), один из наибо-лее эффективных биоиндикаторов загрязнения воздушного бассейна — кора деревьев (особен-но сосны), не имеющая физиологических пределов поглощения, способная к аккумуляции за-грязняющих веществ. Кору деревьев можно рекомендовать в качестве универсального биоин-дикатора загрязнения в городах. Биогеохимическая съемка по коре сосны в Тольятти (сеть 0,5 х 0,5 км) показала, что техногенные ореолы некоторых элементов (Cr, Cu, V, Мо) гораздо про-тяженнее и на порядок контрастнее, чем в снеге и почвах (рис. 11 ) .

Рис. 11. Техногенные ореолы меди (а) и хрома (б) в почвах и растениях одного из районов г. Тольятти

Особую опасность для населения города представляют продукты питания (фрукты, ово-

щи), выращиваемые на садово-огородных участках вблизи промышленных зон, где доля тя-

желых металлов значительно превышает предельно допустимые концентрации. Поэтому при биогеохимической оценке города так важно опробовать и анализировать содержание поллю-тантов в сельскохозяйственных продуктах.

З а г р я з н е н и е п о ч в е н н о г о покрова. Одним из основных методов оценки со-стояния городской среды является геохимическое картографирование почвенного покрова, когда фиксируются более статичные, чем в воздухе, снеге и растениях, очаги загрязнения. Использование почвенного покрова в качестве индикатора основано на свойствах почвы ак-кумулировать загрязнители в течение всего периода действия техногенного источника. Оцен-ка городов по загрязненности почвенного покрова уже проведена во многих регионах нашей страны (5, 12) и за рубежом (26, 27, 28).

Почвенно-геохимический анализ городской среды включает четыре основных этапа. На первом дается общая оценка загрязнения почв города различными поллютантами методом сплошного сетевого геохимического опробования поверхностных горизонтов почв. Густота сети зависит от масштаба исследований и обычно колеблется от 1 до 10 точек на 1 км2. Например, в Тольятти было отобрано около 1000 проб почв (сеть 500 x 500 м) и определено, что от 30 до 80% территории города занято техногенными аномалиями отдельных тяжелых металлов и не-которых других загрязнителей, в целом небольшой контрастности. Второй этап — анализ выяв-ленных аномальных полей с идентификацией техногенных источников (выбросов промышлен-ных предприятий, мест складирования твердых бытовых и промышленных отходов, влияние автотранспорта, энергетики и др.) с необходимой детализацией при установлении генезиса ано-малий. Третий этап — исследование механизмов миграции и концентрации поллютантов в го-родских ландшафтах, анализ степени их геохимической трансформации под влиянием тех-ногенеза. Например, в результате поставки в ландшафты карбонатной пыли от ТЭЦ и це-ментных заводов может происходить карбонатизация почв с повышением реакции среды на 2—3 единицы, с трансформацией лесных кислых почв в щелочные, т. е. с резким изменением сре-ды миграции многих поллютантов (4, 12). Четвертый этап — почвенно-геохимическое зонирова-ние территории города с учетом природных факторов, влияющих на загрязнение и самоочи-щение почв (щелочно-кислотных и окислительно-восстановительных условий, механического состава, степени гумусированности и др.), уровней концентрации и парагенезиса загрязни-телей.

Техногенные вещества, поступающие в депонирующие среды, индицируются по содержа-нию и соотношению соединений и химических элементов. Так, в Тольятти с химическими пред-приятиями, кроме свойственных их профилю газов, связаны контрастные техногенные ореолы водорастворимых форм тяжелых металлов; с металлообрабатывающими — пыль, валовые и сорбированные формы металлов, ПАУ: с автотранспортом — свинец, нефтепродукты, ПАУ; с ТЭЦ — диоксид серы, ПАУ, тяжелые металлы. Сравнение форм нахождения тяжелых ме-таллов в почвенном покрове городов и фоновых территорий показало лучшее индикационное значение подвижных, особенно непрочно сорбированных форм металлов, образующих более обширные и контрастные техногенные ореолы, чем их валовые формы, выявляемые обычно с помощью спектрального анализа (рис. 12). Контрастность и площадь техногенных ореолов подвижных форм в этом случае увеличиваются в 5—10 раз и более. Особенно контрастные аномалии подвижных форм металлов формируются в автономных позициях и почвах на-ветренных к техногенным источникам склонов, а также в суперквальных ландшафтах побе-режий рек, озер и водохранилищ, куда загрязняющие вещества транспортируются с грунтовым, внутрипочвенным и поверхностным стоком.

Т е х н о г е н н ы е п о т о к и в в о д а х и д о н н ы х о т л о ж е н и я х . Промышленная и муниципальная деятельность ведет к значительной техногенной трансформации водного балан-са. Наряду с изменениями гидрогеологических условий (подтопление, осушение, просадка и др.) одной из основных форм техногенной деформации городской среды является загрязне-ние поверхностных и подземных вод промышленными и коммунально-бытовыми стоками. Поэтому гидрогеохимические исследования также представляют собой необходимый блок комплексного анализа городской среды.

На территории города можно выделить следующие основные направления в оценке за-грязнения водных потоков, характеризующие водооборот города как сложную миграцион-

ную систему. Первое — определение состава канализационных промышленных и муниципаль-ных стоков как интегральных индикаторов отходов, поступающих в жидком виде в окру-жающую городскую среду и имеющих различную степень полноты очистки. Нередко даже так называемые условно чистые стоки содержат высокие концентрации загрязнителей, во много раз превышающие предельно допустимые, и являются в свою очередь дополнитель-ным источником загрязнения, особенно если они сбрасываются в открытые водоемы (озе-ра, реки, водохранилища).

Рис. 12. Контрастность аномалий цинка в почвах г, Улан-Батора (профиль юг — север через центр города.

Второе направление — изучение стоков с территории города, поступающих в канали-

зационную сеть, коллекторные каналы, отстойники и т. д. Химический состав таких сто-ков отражает общую картину состояния городской территории. При неблагоприятном со-стоянии канализации они также могут служить вторичным источником загрязнения, главным образом подземных вод.

Третье направление — анализ состояния конечных звеньев водооборота сточных вод, самих поверхностных и подземных вод, качество которых в результате техногенеза все больше ухудшается.

М е д и к о - г е о х и м и ч е с к и е и с с л е д о в а н и я . Одним из заключительных эта-пов эколого-геохимической оценки городов является изучение влияния техногенных факто-ров на состояние здоровья населения. В этом цели, задачи и подходы эколого-

геохимического анализа тесно смыкаются с такими направлениями, как экология человека, экотоксикология, социальная экология и т. п.

Сведения о неблагоприятном воздействии загрязнения на организм человека весьма многочисленны. Выявлена связь отдельных видов заболевания с различными группами загрязнителей — тяжелыми металлами, пестицидами, оксидами серы и азота, полицик-лическими ароматическими углеводородами, полихлорбифенилами и т. д. В рамках эко-лого-геохимических оценок городов такие исследования выполнялись Ю. Е. Саетом, Б. А. Ревичем, Т. М. Беляковой и др. (3, 5).

Особенностью этих исследований явился поиск пространственной корреляции между конкретным распределением загрязняющих веществ в городской среде и заболеваемостью населения. Такие данные получены для Москвы, Ялты, Магнитогорска, Орска, Гурьева, Чимкента и др. Медико-геохимические исследования, с одной стороны, базируются на ре-зультатах ландшафтно-геохимического анализа городской среды, а с другой — используют две группы методов оценки техногенных факторов риска заболеваемости: 1) изучение стати-стической отчетности медицинских учреждений по отдельным половым, производственным, возрастным группам, районам проживания и анализ корреляции заболеваемости, в основ-ном детской, с техногенным загрязнением; 2) биоиндикационные методы, заключающие-ся в определении токсичных веществ в организме человека. Для этой цели широко исполь-зуются волосы, обычно детей как наиболее лабильной части населения, а также кровь, моча и некоторые другие биообъекты.

Оценивая значение и место геохимии ландшафтов в комплексе наук об окружающей сре-де, следует отметить, что она является одной из его теоретических и методологических основ. Весь ход развития геохимии ландшафтов в последние десятилетия показывает, что целостный подход к явлениям и процессам природы, свойственный этой науке, будет и в дальнейшем способствовать возрастанию ее роли при решении теоретических и практических проблем ло-кального, регионального и глобального рассеяния и концентрации веществ в географиче-ской оболочке.

Синтез геохимии с ее представлениями о химическом строении земной коры и других гео-сфер, геохимии ландшафтов и биогеохимии с их целостным системным подходом к явлениям и процессам в ландшафтной сфере и экологии с ее особым вниманием к воздействию окру-жающей среды на живые организмы — путь к созданию современной теории биосферы Земли, способной стать научной основой существования и выживания человечества в условиях все более усиливающегося техногенного пресса на природную среду.

Литература к главе V

1. А л е к с е е н к о В. А. Геохимия ландшафта и окружающая среда.— М.: Недра, 1990.

2. А р ж а н о в а В. С., Е л п а т ь е в с к и й П. В. Геохимия ландшафтов и техноге-нез.— М.: Наука, 1990.

3. Б е л я к о в а Т. М., Г у с е й н о в А. Н., П о н а р и н а М. В. Эколого-геохимические особенности городских ландшафтов в центрах металлургического производства // Гео-графическое прогнозирование и охрана природы.— М.: Изд-во Моск. ун-та, 1990.— С. 75—83.

4. В о л к о в а В. Г., Д а в ы д о в а Н. Д. Техногенез и трансформация ландшаф-тов.— Новосибирск: Наука, 1987.

5. Геохимия окружающей среды.— М.: Недра, 1990. 6. Г л а з о в с к а я М. А. Геохимические основы типологии и методики исследований

природных ландшафтов.— М.: Изд-во Моск. ун-та, 1964. 7. Г л а з о в с к а я М. А. Геохимия природных и техногенных ландшафтов СССР.— М.:

Высшая школа, 1988. 8. Г л а з о в с к а я М. А., М а к у н и н а А. А., П а в л е н к о И. А. и др. Геохимия

ландшафтов и поиски полезных ископаемых на Южном Урале.— М.: Изд-во Моск. ун-та, 1961.

9. Г л а з о в с к и й Н. Ф. Ландшафтно-геохимическое значение глубокого подземного

стока в аридных областях СССР: Автореф. дисс. на соискание уч. ст. докт. геогр. наук.— М.: МГУ, 1985.

10. Добровольский В. В. География микроэлементов. Глобальное рассеяние.— М.: Мысль, 1983.

11. К а с и м о в Н. С. Геохимия степных и пустынных ландшафтов.— М.: Изд-во Моск. ун-та, 1988.

12. К а с и м о в Н. С, Б а т о я н В. В., Б е л я к о в а Т. М. и др. Эколого-геохимические оценки городов // Вестник Моск. ун-та, серия геогр.— 1990.— № 3.— С. 3—12.

13. К о в а л е в с к и й А. Л. Биогеохимические поиски рудных месторождений.— М.: Недра, 1984.

14. Краткий справочник по геохимии.— М.: Недра, 1977. 15. Ландшафтно-геохимические основы фонового мониторинга природной среды / Под

ред. М. А. Глазовской, Н. С. Касимова.— М.: Наука, 1989. 16. Ландшафтно-геохимическое районирование и охрана среды // Под ред. М. А.

Глазовской.— М.: Мысль, 1983. 17. М о и с е е н к о в а Т. А. Эколого-экономическая сбалансированность промыш-

ленных узлов.— Саратов: Изд-во Саратовск. ун-та, 1989. 18. М э н н и н г У. Дж., Федер У. А. Биомониторинг загрязнения атмосферы с

помощью растений.— Л.: Гидрометеоиздат, 1985. 19. Обзор состояния окружающей природной среды в СССР / Под ред. Ю. А. Изра-

эля, Ф. Я. Ровинского.— Л.: Гидрометеоиздат, 1990. 20. П е р е л ь м а н А. И. Геохимия ландшафта.— М.: Высшая школа, 1975. 21. П е р е л ь м а н А. И . , Б о р и с е н к о Е. Н., К а с и м о в Н .С .и др. Геохимия

ландшафтов рудных провинций.— М.: Наука, 1982. 22. Р о в и н с к и и Ф. Я., Т е п л и ц к а я Т. А., А л е к с е е в а Т. А. Фоновый монито-

ринг полициклических ароматических углеводородов.— Л.: Гидрометеоиздат, 1988. 23. С н ы т к о В. А., С е м е н о в Ю. М., М а р т ы н о в А. В. Ланд-

шафтно-геохимический анализ геосистем КАТЭКа.— Новосибирск: Наука, 1987. 24. Ф о р т е с к ь ю Дж. Геохимия окружающей среды.— М.: Мир, 1985. 25. J e w s e j e w A. W., Т i k u п о w W. S., Z i е г d t M. Erfah-

rungen bei der Erstellung von Karten zur Bewertung und Prognose der Luftverschmutzung einer Stadt mittels Naturindikatoren (am Beispiel der Stadt Tallin) // Landschaft -4- Stadt.— 1990.— 22,— № 1.— S.5—11.

26. L е n а г t W., N о w i с k i W. Snow Cover as a medium to study supply of pollution from the atmosphere to soil // Miscelanla Geographica. University of Warsaw.— 1984.— P. 261—270.

27. L u x W., H i n t s е В. Schwermetallverteilung in Boden und Pflanzen in stad-tischen Bereichen.— Hambur'ge, 1983.— S. 1 —18.

28. R o m e r o F., E 1 e j a 1 d e C, A s p i a s u M. N. Metal plant and <oil pollution in-texes.—Water, Air and Soil Pollution, 1984.—Vol. 34.— P. 347—352.

Г л а в а VI ГЕОФИЗИКА ЛАНДШАФТА ИСТОРИЧЕСКИЙ ОЧЕРК. СТАНОВЛЕНИЕ НАПРАВЛЕНИЙ

Геофизические методы в ландшафтоведении — это совокупность приемов, при помощи ко-

торых географы изучают физические свойства геосистем: процессы обмена веществом, энергией и информацией геосистем с окружающей средой и внутри себя (метаболизм). Геофизиче-ские направления пронизывают практически все отраслевые физико-географические дисцип-лины — геоморфологию, климатологию, метеорологию, гидрологию, гляциологию и т. д. Для научного объяснения гидрологических, метеорологических, геоморфологических процессов представители указанных выше географических наук широко обращаются к законам физики, таким, например, как Стефана — Больцмана об излучении абсолютно черного тела, поверх-ностного натяжения жидкостей, к уравнению Бернулли, связывающему потенциальную и ки-нетическую энергию потока, и т. д.

При всей важности физической интерпретации географических явлений и процессов нель-зя не отметить, что геофизика ландшафта – это направление, изучающее природно-территориальные комплексы как функционально целостные объекты.

Развитие аналитических ветвей географии не может устранить потребности в конструиро-вании обобщающих моделей строения и функционирования геосистем. Природа едина, и нельзя забывать, что, расчленяя ее на отдельные составляющие (рельеф, погоду, климат, почвы, растительный покров, животный мир и т. д.), мы это делаем ради углубленного позна-ния ее различных сторон и, в конечном счете, для синтеза физико-географических знаний.

Естественно, возникает вопрос: каким образом описать физическую сторону взаимодейст-вия компонентов геосистем, потоки вещества и энергии из внешней среды в геосистему, сезон-ные и годовые состояния геосистем? В настоящее время прослеживается две методологии или два относительно самостоятельных подхода к решению перечисленных задач.

Первый основан на сопряженном анализе-синтезе четырех основных балансов геосистем: радиационного, теплового, водного и баланса вещества. Итак, для геофизики ландшафта ба-лансовый метод — один из основных, но он обычно используется вместе со сравнительным географическим. Второй подход базируется на сопряженном описании средствами физики состояний аэро-, фито-, педо-, лито-, гидро- и массы органического опада ПТК, типизации состояний в разрезе сезонов года. Прежде чем осветить указанные подходы, остановимся кратко на истории формирования геофизического направления.

Геофизические методы и концепции в общей физической географии и в отраслевых физико-географических науках возникли практически с момента их зарождения. Например, становление гидрологии во многом связано с разработкой уравнения водного баланса и мето-дов определения его составляющих (частный случай закона сохранения вещества и энергии). Отметим огромный вклад в разработку этого направления А . И . Воейкова , В. Г. Глушкова, Э. Я. Брикнера, М. И. Львовича.

Геокриология (мерзлотоведение) — наука о мерзлых грунтах и горных породах, процес-сах их образования — еще в 30—40-х гг. использовала геофизические методы исследования (М. И. Сумгин, Н. А. Цитович), которые в 50—60-е гг. были творчески развиты Н. А. Шуйским, А. И. Поповым и др.

У истоков формирования геофизического подхода в комплексной физической географии стояли А. А. Григорьев, М. И. Будыко и Д. Л. Арманд. Еще в мае 1929 г. А. А. Григорьев писал: «...изучение механизма географической среды преследует две цели: с одной стороны, до-вести до максимального углубления наши представления о качественной стороне протекающих в географической среде процессов и об их функциональных взаимных зависимостях, а с другой — попытаться подойти и к количественному их выражению. Для этого наиболее целесо-образным, а может быть, и единственно возможным способом является установление приходо-расходного баланса тех категорий энергий и тех видов материи, приходо-расход которых иг-рает основную роль в механизме географической среды» ( 7 ) . А. А. Григорьев неоднократно подчеркивал ведущую роль соотношения количеств солнечного тепла и атмосферной влаги в

формировании природных зон. Исследования М. И. Будыко по тепловому балансу земной поверхности, осуществленные

в 40—50-х гг., позволили привести к логическому завершению концепцию А. А. Григорьева о ведущей роли соотношения тепла и влаги в интенсивности ряда природных процес-сов, в первую очередь в интенсивности биологической продукции ландшафтов, и связать ее с геофизическим критерием — радиационным индексом сухости — R/LX, где R — годовой радиационный баланс, X — годовые атмосферные осадки, L — скрытая теплота испарения. Ито-гом совместных исследований М. И. Будыко и А. А. Григорьева было установление периоди-ческого закона географической зональности.

Экспериментальное развитие геофизики ландшафта связано с организацией Курской по-левой базы Института географии АН СССР (позже Курской биосферной станции), где по инициативе И. П. Герасимова под руководством Д. Л. Арманда, М. И. Львовича, Ю. Л. Рау-нера с 1961 г. поставлены актинометрические, теплобалансовые, гидрологические, биогеографи-ческие стационарные исследования.

Д. Л. Армандом обоснована оригинальность геофизического направления в ландшафтове-дении. Центральное место занимает у Д. Л. Арманда проблема обмена веществом и энер-гией между живой и неживой природой.

Исследования на стационарах, широко развернувшиеся в 60—70-х гг. в Институте гео-графии АН СССР, Институте географии Сибири СО АН СССР, Тбилисском государственном университете, Тихоокеанском институте географии ДВО АН СССР, Львовском государствен-ном университете и ряде других учреждений, были направлены на познание теплового баланса растительного покрова (Ю. Л. Раунер, Н. И. Руднев, Н. Н. Выгодская), гидрологического цик-ла геосистем (А. М. Грин, Н. Н. Воронков), энергетических аспектов биологической продукции ландшафтов, трофодинамической структуры биогеоценозов (Р. И. Злотин, Д. А. Криволуц-кий, П. П. Второв, Ю. Г. Пузаченко).

Биогеофизическая по своей сущности концепция трофических уровней, трансформации энергии по цепям питания была предложена Ч. Элтоном, Л. Линдеманом и развита Г. Г. Винбергом, П. П. Второвым, Ю. Одумом, Дж. Вудвеллом. Ее основные черты будут рас-смотрены ниже.

В геофизике ландшафта можно выделить несколько специальных разделов, развитие ко-торых происходит как в рамках ландшафтоведения, так и в рамках частных физико-географических наук, причем в рамках последних более интенсивно. Ограничимся крат-ким перечислением этих направлений.

О п т и к а л а н д ш а ф т а . В связи с развертыванием работ по дешифрированию аэро-фотоснимков еще в 30-х гг. возникла потребность изучения отражательных свойств ланд-шафтов. В работах Е. Л. Кринова, В. В. Шаронова, позже Ю. С. Точельникова были сфор-мулированы основные положения оптики ландшафта как учения о взаимодействии солнеч-ного излучения с геосистемами суши.

По отражательным характеристикам фотографических изображений земной поверхно-сти в разных спектрах длин волн можно судить о территориальном распределении различ-ных свойств ландшафтов — плотности и структуре древостоев, о запасах влаги в поверх-ностном слое почвы, о степени засоления почв и т. д.

Использование пилотируемых космических кораблей и искусственных спутников Земли позволило существенно расширить возможности геофизических дистанционных методов. В 70-х гг. сформировалось космическое землеведение (К. Я. Кондратьев, Б. В. Виноградов, А. А. Григорьев), а несколько позже — космическое ландшафтоведение (В. А. Николаев).

Используя фотографии земной поверхности из космоса, можно с высокой долей досто-верности прогнозировать еще в начале июня будущий урожай сельскохозяйственных куль-тур, оценивать масштаб весеннего половодья на огромных по площади территориях, осуще-ствлять экологический мониторинг, в частности именно советские космонавты в феврале 1991 г. дали точную оценку экологическому кризису в Персидском заливе во время ирак-ско-кувейтских событий, когда сотни тысяч тонн сырой нефти поступили в акваторию и нефтяное пятно дрейфовало вдоль северо-западного побережья залива.

Достаточно большой геофизический потенциал у направления, изучающего э н е р г е -

т и к у п о ч в о о б р а з о в а н и я . В. Р. Волобуевым (6) записан энергетический баланс почвообразования, построены номограммы распределения основных типов и подтипов почв на земной поверхности в зависимости от радиационного баланса и атмосферных осадков. Теплоперенос, движение воды и солей в почве изучены с физических пози-ций Э. Г. Палагиным, С. В. Нерпиным, А. Ф. Чудновским.

Другое новое направление в геофизике ландшафта – р а д и о ф и з и ч е с к о е . Его становление связано с развитием радиолокационного зондирования ПТК (15). Первые итоги развития этого направления подведены В. Е. Некосом (11), который ввел понятие «радиогео-системы». РГС — локальная территориальная геосистема с идентичной на всей своей протя-женности радиоформирующей структурой. Любой элемент ландшафта является источником радиотеплового излучения, в том числе в СВЧ-диапазоне. Поэтому радиогеосистему следует понимать как одну из моделей ПТК, которая строится на основании радиотеплового излуче-ния конкретных участков земной поверхности.

Вероятно, с тем же основанием можно говорить об «электрофизической геосистеме», «маг-нитогеосистеме» и т. д. Все это различные модели, необходимые для изучения законов и зако-номерностей строения геосистем.

МЕТОД БАЛАНСОВ — ВАЖНЕЙШЕЕ НАПРАВЛЕНИЕ В ГЕОФИЗИКЕ ЛАНДШАФТА

Балансовые уравнения геосистем – средство их физического описания. Этот метод позво-

ляет рассматривать потоки энергии и вещества, говоря языком кибернетики, на «входе» и «выходе» геосистемы, внутренние преобразования и взаимосвязь процессов в ландшафте. Не-достаток балансовых уравнений – неполное описание физической сущности природных процес-сов. Возникает сразу вопрос: для какой территории составлять баланс, и за какой времен-ной интервал? Для фации, для речного бассейна? Ответ на вопрос не так уж прост, и он обязы-вает хотя бы кратко рассмотреть основные черты пространственно-временной организации гео-систем.

РАДИАЦИОННЫЙ И ТЕПЛОВОЙ БАЛАНСЫ

Основным источником энергии для многих природных процессов является лучистая и теп-

ловая энергия Солнца. На верхнюю границу атмосферы на высоте 82 км поступает 136,1 мВт/см2, или 1,952 кал/см2 в минуту. Это солнечная постоянная. На верхнюю границу атмосфе-ры Земли поступает 250 ккал/см2 год, из них 170 ккал/см2 год поглощается планетой. Ра-диационный б а л а н с деятельной поверхности, на которой происходит преобразование по-тока солнечной энергии, или радиационный баланс элементарного ПТК, записывается так:

R = ( I + S ) ( 1 – A ) – E э ф , (1) где R — радиационный баланс, I — прямая солнечная радиация, S — рассеянная радиация, А — альбедо, Eэф — эффективное длинноволновое излучение. Прямая и рассеянная радиация образуют суммарную радиацию (Q).

Eэф = Ез – Еа (2) где Ез – тепловое излучение земной поверхности, Еа — тепловое длинноволновое излу-

чение атмосферы к деятельной поверхности. Важнейшей геофизической характеристикой деятельной поверхности, отличающей

одно ПТК от другого, выступает ее отражательная способность — альбедо: А = D/Q,

где D — отраженная коротковолновая радиация. Уравнение т е п л о в о г о б а л а н с а деятельного слоя — внутреннего пространства

геосистемы, в пределах которого осуществляется расход радиационного тепла, например для леса, можно записать следующим образом:

R = L (Е + Т) + РА + Р + F ± А + Bz — LC, (3) в котором R — радиационный баланс, Е — физическое испарение, Т — транспирация, РА — затраты тепла на турбулентный обмен с атмосферой, Р — теплообмен в деятельный слой (рас-

тительный покров), А — поток тепла в почву или из почвы, F — ассимиляция солнечной энергии в результате процесса фотосинтеза в фитомассе, Bz — вынос тепла со стоком, LC — тепло, выделяющееся при конденсации водяных паров, L — скрытая теплота парообра-зования, равная примерно 0,6 ккал/см3.

Схема потоков тепла, включенных в уравнение (3), представлена на рисунке 13. Физи-ческая размерность уравнения (3) кДж/м, или ккал/см2 год, или кал/см2 мин.

Принципиальных сложностей определения составляющих радиационного баланса нет. Используется обычно следующая аппаратура: актинометр (позволяет измерить поток сол-нечной прямой радиации на перпендикулярную к лучам поверхность, а поток на горизон-тальную поверхность легко найти по формуле I =I0 sin HQ, где hQ — высота Солнца); альбедометр (регистрирует суммарную, рассеянную и отраженную радиацию); балансомер (предназначен для измерения радиационного баланса деятельной поверхности). Все термо-электрические приборы работают в паре с гальванометром ГСА-1.

Рис. 13. Схема потоков солнечной энергии в лесной геосистеме. Обозначение составляющих радиационного и теплового балансов дано в тексте

Эффективное излучение определяется двумя способами: непосредственно при помощи

пиргеометра и расчетным путем по метеорологическим наблюдениям. Эффективное излучение при безоблачном небе зависит от температуры и влажности воздуха. Одна из формул, пред-ложенная К. Я. Кондратьевым и М. Е, Берляндом, выглядит так:

Ео = δσT4 (0,39—0,058 √e), (4) где Е0 — эффективное излучение при безоблачном небе; δ — коэффициент, характеризующий отличие свойств излучающих поверхностей от свойств черного тела (по М. И. Будыко (3), коэффициент δ мало меняется в разных естественных условиях и может быть принят за 0,95); σ — постоянная Стефана — Больцмана; Т — абсолютная температура воздуха (в °K), е — абсолютная влажность воздуха в мм рт. ст. Учет влияния обилия и высоты облачности осуществляется по формуле:

Eэф = E 0 ( 1 – с 'п ) , (5) в которой h — облачность в долях от 1; с' — коэффициент на высоту (ярусность) облаков. М. И. Будыко, основываясь на работе Н. Г. Ефимова, рекомендует следующие примерные значения с ': с'C = 0,5—0,6; с'B = 0,15—0,20; с'H = 0,7—0,8. Здесь с'C, с'B, с'H — значения ко-эффициентов для облачности среднего, верхнего и нижнего ярусов.

Локальные (в пределах одного ландшафта) и региональные особенности радиационно-го баланса ПТК определяются следующими основными факторами: географическим поло-жением (широтой местности, от которой зависит угол падения солнечных лучей); режи-мом облачности, запыленностью атмосферы (региональные факторы); экспозицией и кру-тизной склона, отражательной способностью деятельной поверхности, теплоемкостью ли-

тогенной основы ПТК. Роль локальных факторов может быть настолько велика, что из-за различий в экспозиции, крутизне склонов и альбедо при одинаковых суммах поступающей на верхнюю границу ПТК солнечной радиации различия в радиационном балансе могут достигать 50% и более.

На рисунке 15 в качестве примера приводим схему распределения возможных сумм суммарной солнечной радиации в зависимости от экспозиции и крутизны склона (по градациям крутизны 10°, 20°, 30° и 40°). Эти расчеты выполнены Ж. Н. Дунцовой, Н. В. Красниковой и др. (8) для условий юга Дальнего Востока. Мы видим, что за вегетаци-онный период максимальное поступление суммарной радиации при ясном небе наблюдается на среднекрутых склонах (81,8 ккал/см2 период), минимальное — на северных крутых склонах (45,3 ккал/см2 период). В условиях юга Дальнего Востока при равной крутизне южные склоны получают на 22—72 ккал/см2 период больше, чем северные; южные склоны по радиационным условиям соответствуют 29—40° с. ш., а северные — 50—60°.

Локальные контрасты еще более усиливаются при рассмотрении значений альбедо ос-новных деятельных поверхностей (таблица 4 ) .

Т а б л и ц а 4 Альбедо основных деятельных поверхностей ПТК

Краткая характеристика поверхности Альбедо, %

Поверхности естественных ПТК Заснеженная поверхность (сухой свежий снег) 85—90 Кустарники, покрытые свежевыпавшим снегом 30—65 Ельники, покрытые свежевыпавшим снегом 35—40 Солончаки, поверхность грязно-белая 35 Полынно-злаковая степь на светло-каштановых почвах 26 Разнотравно-типчаково-ковыльная степь 19—28 Луговые поймы с проективным покрытием более 85% 21-25 Березняки дубравы разнотравные 14—17 Сосняки средней тайги сомкнутость 0 5 — 0 6 15 Ельники южной тайги, сомкнутость 0,7 — 0,8 9

12— 16 Лесные болота, сосновые редколесья 12–16 Гипново-травяные болота 11 Мохово-кустарничковая тундра 15—17 Лишайниково-кустарничковая тундра 15 Водохранилища, озера 6—8

Поверхности антропогенных ландшафтов Виноградная плантация, период плодоношения 24—25 Зерновые культуры 22—25 Поле клевера 28 Кукурузное поле, сомкнутость 0,7–0,8 21 Хлопчатник, стадия бутонирования 13—15 Торфяники 9 Чернозем, свежевспаханная почва 5

Все деятельные поверхности можно подразделить на очень энергоемкие, средне- и ма-

ло энергоемкие. У первых, куда относим поверхности озер и водохранилищ (и, конечно, поверхности морей и океанов), свежевспаханные черноземные, перегнойные и серые лесные почвы, темно-хвойную высокосомкнутую тайгу (еловую, елово-пихтовую), торфяники, ли-шенные растительного покрова, альбедо при высоте Солнца более 30° равно 5—12%, вследствие чего радиационный баланс этих типов ПТК на 20—30% больше, чем ра-

диационный баланс луга (стандартной метеоплощадки). К малоэнергоемким типам де-ятельной поверхности относим солончаки, заснеженную поверхность, леса и кустарники, покрытые свежевыпавшим снегом. Большинство типов деятельных естественных поверхно-стей в период вегетации имеют альбедо от 15 до 25%.,

Преднамеренные и непреднамеренные изменения климата часто связаны с изменением альбедо деятельной поверхности. Так, один из способов увеличения водности рек связан с зачернением ледников, например угольной пылью, в связи с чем альбедо снижается с 60—80% до 6—10%. Такое снижение альбедо увеличивает поглощенную радиацию, а это , в свою очередь, вызывает таяние ледников, увеличение расхода воды в горных ре-ках.

Экспериментальные работы в этом отношении были осуществлены в горах Средней Азии Институтом географии Академии наук СССР под руководством академика Г. А. Ав-сюка и дали положительные результаты.

Пример непреднамеренного преобразования микроклимата — осушительные мелиорации. Осушение низинных и переходных болот и появление гидрофильно-злаковых лугов на площа-ди нескольких десятков тысяч гектаров в условиях Мещерской низменности привели к увеличению альбедо летом в среднем на 3—5%. Эффективное излучение в июне, по нашим на-блюдениям, на лугу больше на 21%, чем на болоте. С прогревом болота его эффективное излу-чение возрастает, и во вторую половину теплого периода оно на 11% уже выше на болоте. Противоположная тенденция в изменении альбедо и эффективного излучения в целом обу-словливают изменения в радиационном балансе после осушения в пределах 8—10% от перво-начальной величины. Поэтому этот вид хозяйственной деятельности человека вызывает изме-нения в микроклимате.

СПОСОБЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СОСТАВЛЯЮЩИХ ТЕПЛОВОГО БАЛАНСА

Важнейшими его расходными частями являются затраты тепла на испарение и турбу-

лентный обмен с атмосферой. Поток тепла в почву за годовой цикл в среднем многолет-нем равен 0; в противном случае если бы он был положительным, то происходило бы разо-гревание земной поверхности; если бы был отрицательным, то мы были бы свидетелями фор-мирования многолетней мерзлоты. Вынос тепла со стоком, затраты на процесс фотосинтеза со-ставляют не более 2—4% радиационного баланса.

Пожалуй, наибольшую сложность представляет определение затрат тепла на испаре-ние. Вообще к испарению (к транспирации влаги растениями и физическому) внимание повы-шенное, и это объясняется рядом причин. Во-первых, именно испарение регулирует во многом энергетический баланс приземного слоя воздуха; во-вторых, испарение выступает важнейшей частью водного баланса и водохозяйственного баланса.

В настоящее время существует несколько методов определения испарения: весовой, водо-балансовый, градиентный теплобалансовый, расчетный (по данным метеорологических наблю-дений). Испарители предназначены для определения величины испарения за разные проме-жутки времени весовым методом путем взвешивания монолитов почв. При этом почвен-ными дождемерами, осадкомером Третьякова или другими приборами регистрируется коли-чество осадков, выпавшее за период наблюдений. Уникальные испарители сооружены на Валдайской экспериментальной станции имени В. А. Урываева Государственного гидроло-гического института. Они позволяют определить суммарное испарение весовым методом в естественном лесном ПТК.

Для измерения испарения с поверхности снега используют сосуды из органического стекла — плексигласа. Его теплопроводность — 0,721 Вт/м °С – близка к теплопроводности снега — 0,465 Вт/м °С. Обычно используют сосуд цилиндрической формы площадью 200 см2 и высотой 5 см.

Довольно точным методом определения суммарного испарения за многолетний период (год или гидрологический год) выступает метод водного баланса. Испарение рас-считывается как замыкающий член уравнения:

X = Z + E, (6)

в котором X — годовые атмосферные осадки, Z — годовой суммарный сток. Этот способ имеет свои преимущества и недостатки. Первые связаны с наличием мас-

сового материала Гидрометеослужбы страны по осадкам и стоку для бассейнов средних и малых рек; точность измерений, после введения поправок на осадки, достаточно велика. Метод позволяет получить данные по испарению для физико-географических зон, подзон, провинций, реже ландшафтов. Недостатки водобалансового метода — невозможность полу-чения данных по испарению за короткие периоды (декады, месяцы, сезоны года) и данных для локальных физико-географических единиц (фаций, подурочищ, урочищ). В 60-е гг. бы-ли введены поправки к показаниям осадкомера на испарения из осадкомерного ведра, на смачивание стенок прибора и на выдувание зимних осадков.

Рассмотрим подробнее теплобалансовый метод определения затрат тепла на испа-рение. Он разработан в Главной геофизической обсерватории имени А. И. Воейкова. В основу расчета затрат тепла на испарение положены данные срочных наблюдений за температурой и абсолютной влажностью воздуха на двух высотах, в частности для лугов на высотах 50 см и 200 см от поверхности. Одновременно фиксируется значение радиа-ционного баланса и определяется поток тепла в почву (расчет потока тепла в почву бу-дет дан ниже). При градиентных теплобалансовых наблюдениях в том случае, когда (R – А) ≥ 0,10 кал/см2 мин, Δе < 0,1 мб, Δt ≥ 0,1 °С, суммарное испарение рассчитыва-ется по формуле:

LE=te

eAR∆+∆

∆−64,0)( (7)

где Δе — разность абсолютной влажности воздуха на высотах 50 и 200 см от поверхности, Δt — разность температуры воздуха для тех же высот.

Используя те же параметры состояния приземного слоя воздуха (R, А, Δе и Δt), можно вычислить затраты тепла на турбулентный обмен с атмосферой:

(8) В том случае когда (R — А) < 0 , 1 0 кал/см2 мин , σе < 0, 1 мб и Δt < 0, 1° или в

том случае когда нет данных по радиационному балансу и потоку тепла в почву, используют другие формулы, в которых фигурирует ΔU — разность скоростей ветра на высотах 200 и 50 см, разность температур воздуха и абсолютной влажности воздуха на высотах 50 и 200 см.

Для специфических поверхностей (снега, воды) найдены формулы, позволяющие оп-ределить испарение за разные интервалы времени — часы, сутки, декады, месяцы и т. д. Так, А. Р. Константиновым получена формула расчета испарения с поверхности снега за сутки:

E = ( ) ( )210

10

2 097,0018,0

eeUUtt

nn −⋅

+

⋅−

, мм/сут, (9)

в которой tn„ — температура поверхности снега, t2 — температура воздуха на высоте 200 см, U10 — скорость ветра на высоте 10 м (по флюгеру), еп — упругость водяного пара (мб), определяемая по температуре поверхности снега, e2 — упругость водяного пара на высоте 200 см от поверхности земли (снежного покрова).

Предложено значительное количество формул для расчета испарения с поверхности во-доемов. Все они имеют сходную структуру и различаются эмпирическими коэффициентами. Удовлетворительно зарекомендовала себя формула А. П. Браславского и З. А. Викулиной (мо-дифицированная формула Б. В. Полякова):

Е = 0,13 (е0 – е2)(1 + 0,72U2) τ, мм/период, (10) в которой е0 — максимальная упругость водяного пара в миллибарах при температуре поверхно-сти воды, U2 — абсолютная влажность воздуха на высоте 200 см, L/2 — скорость ветра над вод-ной поверхностью на высоте 200 см, τ — число суток в расчетном периоде.

В структуре теплового баланса за отдельные сезоны года (время суток) важным является член уравнения, обозначающий поток тепла в почву или обратный поток тепла из почвы. Расчет потока тепла в почву основан на измерениях температуры почвы по глубинам и ее по-верхности. В Главной геофизической обсерватории им. А. И. Воейкова предложена формула:

А = Scτ

, (1 1 )

где с — средняя для слоя 0—20 см или 0—80 см объемная теплоемкость почвы, τ — про-должительность интервала времени в минутах, S — функция изменения температуры почвы по глубинам и на ее поверхности между двумя сроками наблюдений.

Объемная теплоемкость почвы — количество тепла, необходимое для нагревания 1 см3 почвы на 1 °С. Ее можно записать в виде суммы теплоемкости сухой части почвы и те-плоемкости воды, содержащейся в единице объема влажной почвы:

с = cng + cbgω, (12) где cn — удельная теплоемкость сухой части почвы, cb — удельная теплоемкость воды, равная 1 кал/г °С, g — плотность сухой части почвы, ω — влажность почвы, выраженная в долях от единицы.

Интенсивность потока тепла в почву во многом зависит от удельной теплоемкости ее сухой части. Значение этого показателя для некоторых почв и грунтов приведено в табл. 5.


Удельная теплоемкость сухой части почв и грунтов

Вид почвы и грунта cn Вид почвы и грунта cn

Торф 052 Суглинок 0,20 Гумусовый горизонт 0,44 Легкий суглинок 0,19 Чернозем суглинистый 0,30 Супесь 0,17 Чернозем оподзоленный 0,20 Песок 0,19 Глина 0,22 Солонец 0,14

Расчет потока тепла в почву обычно производят по формуле 12 за интервалы времени

180 или 360 мин. Функция изменения температуры почвы на поверхности и по глубинам равна:

S = ∑ (S0 + S5 + S10 + S15 + S20), (13)

где So — функция изменения температуры на поверхности почвы; S5, 510, S15, S20 — функции изменения температуры почвы по глубинам 5, 10, 15 и 20 см. Эти функции имеют сле-дующий вид:

S0 = 1,64Δt0; S5 = 6,66Δt5; S10 = 3,50Δt10; S15 = 3,12 Δt 5; S20 = 0.08 Δt20. (14—18) По формуле 12 поток тепла в почву определяется между сроками наблюдений.

Для нахождения величины А непосредственно в сроки наблюдения вычисляется среднее из потоков за два соседних интервала, примыкающих к данному сроку. Например, для срока 13 ч:

A13 = 2

5,145,11 AA + (19)

Расчет теплового потока в почву далеко не исчерпывает определение энергетического

баланса почвы. Р. В. Волобуевым, Б. Г. Розановым и другими исследователями отмечено, что почвы связаны с другими компонентами геосистем не только энергетическими, но и суб-станционными связями; поступление энергии в почву происходит не только благодаря потоку лучистой и тепловой энергии Солнца, но и в процессе массообмена, и прежде все-го с гумусом, который представляет собой продукт ассимиляции солнечной энергии.

Геосистемы могут быть описаны энергетическими характеристиками, либо их абсо-лютными значениями (суммарной радиацией, радиационным балансом, затратами тепла на испарение и турбулентный обмен с атмосферой и т . д. ) , либо относительными . По -следние (LE/R, P/R, LE/P, A/R) принято называть показателями структуры теплового баланса. Оказывается, что при разных абсолютных значениях отдельных членов теплового

баланса показатели их структуры более постоянны и с их помощью могут быть описаны зональные типы ландшафтов. Для территорий бывшего СССР эти характеристики приве-дены в таблице 6.


Показатели структуры теплового баланса зональных типов и подтипов ландшафтов России

Тип (подтип) ландшафта LE/R P/R LE/P

1. Тундровый 0,8–0,85 0,2—0,15 5,0 2. Северотаежный 0,8 0,2 4,0 3. Среднетаежный 0,8 0,2 4,0 4. Южнотаежный 0,75 0,25 3,0 5. Смешанных лесов 0,72 0,28 2,6 6. Широколиственных лесов 0,69 0,31 2,1 7. Лесостепной 0,67 0,33 2,0 8. Степной 0,55 0,45 1,2 9. Полупустынный 0,25 0,75 0,3 10. Пустынный 0,13 0,87 0,15

ВОДНЫЙ БАЛАНС Уравнение водного баланса геосистем с горизонтальными связями имеет следующий

вид: X1 + X2 + r = Sn – Sb + E + T + Bx + U ± W ± g; (20)

Z = Sn + H + U, (21)

где Х1 — атмосферные осадки в жидкой фазе, Х2 — атмосферные осадки в твердой фазе (снег), r — роса , Sn — поверхностный сток (весенний), Sb — внутрипочвенный сток, U — подземный сток, Z — суммарный русловой сток, Е — физическое испарение, Т — транс-пирация, Вх — аккумуляция влаги в годовом приросте биомассы, W — изменение влаго-запасов за некоторый интервал времени, g — фильтрационный поток воды из геосистемы и поток глубинных напорных вод. (Размерность уравнений 20 и 21 — мм/год, л/с · км2, кг/см2.) Графическая модель водных потоков показана на рисунке 14.

Геофизический анализ движения воды в геосистеме включает рассмотрение осадков в жидкой и твердой фазе, перехват их кронами, метелевый перенос, физическое испарение и транспирацию, фильтрацию в почву, поверхностный, внутрипочвенный и грунтовый сток и т. д.

Одно из важнейших свойств атмосферного увлажнения — его временная и про-странственная изменчивость. Так, временная изменчивость годовых осадков в тундровой и лесной зонах составляет 15—20%, в лесостепной и степной — 20—30%.

В пространственной изменчивости осадков, поступающих в ПТК и на поверхность почвы, следует выделить два аспекта. Во-первых, она может быть обусловлена разли-чиями в мезорельефе, наличием крупных водохранилищ и озер, лесных массивов. Эта про-странственная дифференциация проявляется на уровне местностей, ландшафтов, провинций. Во-вторых, изменчивость увлажнения конкретных фаций, урочищ определяется геометри-ческими свойствами растительного покрова, компоновкой ярусов, сомкнутостью крон, микро- и мезоэкспозицией склонов по отношению к господствующим направлениям ветра.

Рис. 14. Схема потоков вещества в лесной геосистеме. Обозначение потоков дано в тексте

Расходная часть уравнения водного баланса характеризует процессы, протекающие

в геосистемах. Важнейшие из них — суммарное испарение, фильтрация, капиллярный подъем влаги. Расход фильтрационного потока описывается в общем виде линейным за-коном Дарси:

Q = kω dl

dH (22)

где Q — расход потока, k — коэффициент фильтрации, ω — площадь сечения, dH — гра-диент гидростатического напора, dl—градиент расстояния (слоя фильтрации).

Остановимся на трех важнейших физических свойствах грунтов и почв, определяю-щих движение влаги в ПТК. Интенсивность впитывания — функция их водопроницаемости — колеблется в широких пределах, от 0,2 мм/мин у глин до 1,5—1,8 мм/мин у песков.

Другое свойство — капиллярность, или капиллярная влагоемкость,— количество во-ды, удерживаемое почвой в капиллярно-подпертом или подвешенном состоянии. Полная высота капиллярного поднятия воды в песках составляет 0,2—1,0 м, в супесях — 0,8—1,2 м, в тяжелых суглинках— 1,5—3,0 м, в низинных торфяниках — 0,8—2,5 м, а в лесах — 4,0—5,0 м. Это физическое свойство чрезвычайно важно учитывать в районах орошае-мого земледелия, в зонах подтопления водохранилищ и, особенно в Средней Азии, где развиты лессовые почвы.

Третье важное свойство грунтов, зависящее от их минералогического и гранулометри-ческого состава, — удельная поверхность. Например, среди глинистых минералов выделяют три группы по величине удельной поверхности. Наибольшая у монтмориллонита — 800 м'2/г, наименьшая у каолинита — 10 м2/г; группа гидрослюд занимает промежуточное положение. Разная удельная поверхность обусловливает неодинаковое количество тесно связанной влаги в грунте и возможность поглощать молекулы воды.

Как показатели структуры теплового баланса, так и отдельные члены водного балан-са и показатели его структуры характеризуются тесной связью с зональными физико-географическими условиями и специфичны для каждого типа и подтипа ландшафта. Важ-нейшие показатели структуры водного баланса — коэффициент стока (Z/X) и соотношение

поверхностного и подземного стока

+

USS bn . Их значения для некоторых зональных и

подзональных типов ландшафта приведены в таблице 7. Методы изучения составляющих водного баланса в основном экспериментальные, для че-

го организуются в пределах небольших речных бассейнов (площадью 0,1 — 10 км2) стоковые площадки. Массовые данные Гидрометеослужбы страны позволяют определить основные со-ставляющие водного баланса более крупных физико-географических единиц — ландшафтов, провинций, подзон и зон.

Б а л а н с о в о е у р а в н е н и е в е щ е с т в а в геосистемах может быть записано так: Mx + Mp + Mt = Нп + Hs + Hu + Нр + Hδ +Hg, (23)

где Мх — приход вещества с атмосферными осадками, Мр — приход вещества с воздушными потоками (турбулентным теплообменом), Мt — приход вещества автохтонного происхождения, с современными тектоническими движениями, G — приход (вынос) вещества с подземными во-дами, Нп — вынос вещества с поверхностным стоком, Hs — вынос вещества с внутрипочвен-ным стоком, Ни — вынос вещества с подземным стоком, Нр — вынос вещества с воздушными потоками, Hδ — вынос вещества с транспирацией, Hg — гравитационные (обвально-осыпные) потоки. Важной внутренней составляющей баланса вещества, указывающей на его перераспре-деление внутри геосистемы, является опад. Распределение указанных потоков вещества в гео-системе показано на рисунке 15.


Характеристики водного баланса и его структуры (европейская часть страны и Западная Сибирь)

Тип (подтип) ландшафта Осадки, мм

Суммарный речной сток,

мм

Коэффи-циент стока

Соотношение по-верхностного и подземного стока

1. Тундровый 2. Северотаежный 3. Среднетаежный 4. Южнотаежный 5. Смешанных и и широколиственных лесов 6. Степной 7. Полупустынный 8 Пустынный

450–600 600—700 550—690 520—650 490—600 450—550 250—400 180—250

280–350 250—300 150—250 70—180 50—120 20—50 5—15 3–10

0,55 0,45 0,36 0,27 0,20 0,07 0,03 0,02

3,5–4,0 2,6 2,3—2,6 1,6 1,6—2,3 2,5 – –

Изучением составляющих балансового уравнения вещества (а для различных типов

геосистем уравнения могут быть записаны и различной детальности и сложности) зани-маются представители многих географических наук, и в рамках настоящей главы не пред-ставляется возможным осветить весь арсенал методов. Перечислим лишь основные. Опре-деление поступления вещества с осадками, в том числе со снегом, метод шпилек, основан-ный на замере уровня поверхности почвы в результате выноса вещества; метод микрони-велирования, фотопрофилирования, метод короткодистанционной стереофотометрической съемки, метод стоковых площадок, оценка интенсивности выноса вещества по заилению не-больших прудов, определение стока взвешенных и влекомых наносов и т. д. Подчеркнем, что методы изучения движения вещества хорошо разработаны в эрозиоведении и охарактери-зованы в учебнике М. Н. Заславского «Эрозиоведение» (М., 1983).

ОСНОВНЫЕ ПРИНЦИПЫ И ПОНЯТИЯ БИОЭНЕРГЕТИКИ ГЕОСИСТЕМ

Понятие об экосистеме как динамическом комплексе соподчиненных, функционально

различных групп организмов и абиотических компонентов, связанных процессами обмена веществ в условиях одностороннего притока и рассеивания энергии,— одно из основопола-гающих в биоэнергетике ландшафта. Основным «строителем» экосистемы выступает сквозной поток энергии Солнца, связываемой зелеными растениями благодаря реакции фо-тосинтеза и передающейся затем по цепям питания.

Построением моделей функциональной организации экосистем занимались многие отечественные и зарубежные ученые — Г. Г. Винберг, П. П. Второв, Д. А. Кри-волуцкий, Ю. И. Чернов, В. С. Ивлев, Ч. Элтон, Л. Линдеман, Ю. Одум и др. Пирамида основных блоков экосистемы показана на рисунке 15:

I. Продуценты — автотрофы, зеленые высшие растения и водоросли (фитопланк-тон), усваивающие поток фотосинтетически активной радиации (ФАР).

II. Макроконсументы (животные, в меньшей степени растения), питающиеся соз-данными органическими веществами: а) макроконсументы I порядка, существующие за счет продуцентов; это растительноядные животные и паразиты зеленых растений, которые при этом не убивают растение, а только отчуждают от него некоторое количе-ство энергии; сюда же входит зоопланктон б) макроконсументы ,11 порядка — плотояд-ные, питающиеся растительноядными животными; это хищники I рода; в) макроконсументы I I I порядка — крупные плотоядные животные, питающиеся плотоядными,— хищники II рода.

Рис. 15. Схема основных энергетических потоков в экосистеме (по Ю. Одуму, 1975) III. Биоредуценты (микроконсументы) — организмы, осуществляющие разложение (дест-

рукцию) органического вещества растений, трупов животных; осуществляют минерализацию органики. Сюда входят бактерии, грибы, актиномицеты, муравьи, черви и т. д.

Ф о т о с и н т е з и е г о ф и з и к о - г е о г р а ф и ч е с к и е факторы. Сущ-ность фотосинтеза заключается в превращении растениями, водорослями лучистой энергии солнечного света, поглощаемой хлорофиллом или другими фотосинтетическими пигментами, в химическую энергию биополимеров — углеводов, жиров и белков. Носителем этой энергии яв-ляется аденозинтрифосфорная кислота — АТФ. Отечественными и зарубежными учеными (В. А. Белицером, В. П. Скулачевым, В. А. Энгельгардтом, Д. Арноном, К. Ломаном, О. Мей-ергофом и др.) учены механизмы образования АТФ и доказано, что все энергетические процессы в живых организмах на молекулярном уровне связаны с превращением АТФ в АДФ — аденозиндифосфорную кислоту.

Существенную роль в процессе фотосинтеза играют физико-географические факторы: интенсивность потока солнечной радиации ФАР, относительная влажность воздуха и за-пасы продуктивной влаги в почве, температура почвы и воздуха, скорость ветра, положе-ние растения в сообществе, вертикальная структура растительного покрова.

Необходимая для фотосинтеза вода с содержащимися в ней солями подается по во-допроводящей системе растений, называемой ксилемой, а образовавшийся сахар распре-деляется по всем частям растения с помощью другой системы, именуемой флоэмой. Кси-лема и флоэма образуют циркуляторную систему растения.

По Ю. Одуму (1975), следует различать: а) валовую первичную продуктивность — ско-рость накопления органического вещества, в том числе идущего на дыхание. Эту величину называют «общей ассимиляцией»; б) чистую первичную продуктивность — скорость накоп-

ления органического вещества за вычетом вещества, идущего на дыхание,— «чистая асси-миляция»; в) чистая продуктивность сообщества — скорость накопления органического ве-щества за вычетом вещества, потребленного гетеротрофами. Скорости накопления энергии на уровне консументов называют вторичной продуктивностью.

Продукцию выражают в т/га · год, г/см2 · период, ц/га · год. Энергетическая про-дуктивность обычно представляется в ккал/см2 · год или кал/см2 · период. Расчет годовой энергетической продукции ландшафтов возможен при условии знания э н е р г е т и ч е с к и х э к в и в а л е н т о в р а с т е н и й , их калорийности. Энергетический эквивалент фотосин-теза — количество энергии, содержащейся в 1 г сухого органического вещества. Он опреде-ляется при помощи калориметрической «бомбы».

Сухую, первоначально измельченную, а затем спрессованную в таблетку навеску (обычно 2—3 г) помещают в замкнутую камеру, куда подается кислород. Выделяющееся при горении тепло идет на нагрев воды. По разности температур до и после сгорания оп-ределяют величину энергии и ее рассчитывают на 1 г сухого органического вещества. Массовые определения энергетических эквивалентов растений позволяют сделать вы-вод, что теплотворная их способность изменяется от 3,9 до 5,2 ккал/г.

Для того чтобы рассчитать потоки энергии по цепям питания, необходимо знать значения теплотворной способности всех основных групп организмов, образующих экологическую пи-рамиду. В таблице 8 на основе данных М. М. Иваска, Ю. Одума, А. И. Уткина приведены энергетические эквиваленты некоторых растений и групп организмов.

Растения в совокупности представляют собой машину — преобразователь энергии. Ко-эффициентом полезного действия растений, или фотосинтеза, выступает отношение энергии, ко-торая заключена в чистой продукции сообщества (F), т. е. в годовом приросте фитомассы, к величине ФАР за год, к величине годового радиационного баланса, к величине, поглощенной сообществом ФАР за год или за вегетационный период:

γ1 = ФАР

F ; γ2 = RF ; γ3 =

поглФАРF , (24)

где γ1, γ2, γ3 — различные модификации КПД фотосинтеза, R — годовой радиационный ба-ланс.


Осредненные энергетические эквиваленты растительности и групп организмов (по Н. И. Базилевич, А. И. Уткину)

Организмы, формации, типы растительности Ккал/г Кустарниковые тундры Мохово-лишайниковые тундры Альпийские луга Бореальные леса Суббореальные леса Субтропические леса Сухие субтропические кустарниковые сообщества Тропические сезонно-влажные леса Тропические дождевые леса Травянистые формации всех поясов Водоросли Грибы Позвоночные в целом Рыбы Птицы Млекопитающие Насекомые Членистоногие Черви

5,2 4,3 4,5 4,8—5,0 4,7 4,6 4,5 4,2 4,1 4,0—4,2 4,6—4,9 5,06 5,6—6,3 5,8 7,0 5,45 5,4 5,8 5,46

Экологическая (энергетическая) эффективность геосистем и отдельных блоков экосистем определяется отношением величины усваиваемой энергии на данном трофическом уровне (F2) к ее величине на предыдущем

Понятие экологической эффективности было обосновано английским ученым. Л. Лин-деманом в 1942 г. Одно из «правил» Л. Линдемана гласит, что величина энергии, ассимили-руемая одним трофическим уровнем с другого, на порядок ниже, чем на предыдущем. Это закон о среднестатистических отношениях функционирования отдельных блоков экоси-стем. В реальных условиях величина передаваемой энергии с одного уровня на другой может составлять от 2—5% до 20%. Отметим, что расчет потоков энергии по цепям питания возмо-жен при определении численности разных групп организмов и их биомассы. Расчеты показыва-ют, что КПД использования ФАР естественным растительным покровом составляет 0,8—2%.

Один из важнейших показателей массо- и энергообмена в геосистемах — т р а н с п и -р а ц и о н н ы й коэ ф ф и ц и е н т р а с т е н и й , равный отношению прироста веса сухой массы растения к расходу воды на транспирацию за данный промежуток времени. Он имеет ве-личину 1/200—1/1000. Например, потребление воды для образования 1 г сухого органическо-го вещества равно: у дуба — 344, березы — 317, сосны — 300, лиственницы — 257, ели — 231, бука — 169.

Помимо так называемого пастбищного потока энергии (взаимоотношение автотрофов и макроконсументов), не менее важен д е т р и т н ы й поток, в котором идет разложение мерт-вого органического вещества. Определяющую роль в детритных цепях играют насекомые, поч-венные беспозвоночные, микроорганизмы, сапрофаги. Ни одна из указанных групп не может осуществить разложение мертвого органического вещества самостоятельно. Промежуточные продукты разложения поглощаются разлагающими организмами, для которых они служат пищей, другие остаются в ландшафте.

ЭКСПЕРИМЕНТ И ПРАКТИКА

Разнообразные виды хозяйственной деятельности человека, оказывая влияние на свойст-

ва деятельной поверхности, ведут к непреднамеренному изменению составляющих радиацион-ного, теплового и водного балансов и, в конечном счете, к изменению других свойств ПТК. Известно, что пустыня Раджпутана, расположенная в Индии, образовалась в результате сплошной вырубки лесов. Это привело к тому, что на широте тропических сезонно-влажных муссонных лесов без ощутимых изменений макроклимата и факторов его форми-рования (циркуляционных и радиационных) лесные экосистемы сменились на саванны, а затем образовалась пустыня. Геофизическая интерпретация этого «события» заключается в том, что принципиально изменилась структура теплового баланса. Разрушение экосистемы тропических лесов уничтожило и прежний фитоклимат, на порядок возросло соотношение P/LE, характеризующее степень сухости климата.

Другой пример трансформации ландшафтов. Замечено, что в условиях северной и средней тайги европейской части страны (Республика Коми, Архангельская область, север Вологодской области) в результате сплошной вырубки лесов наблюдается заболачивание территории. В чем же дело? Казалось бы, напротив, после уничтожения древесной расти-тельности температура воздуха в теплый период на опушках и вырубках даже на 1—2 °С выше, чем под пологом леса, а следовательно, может больше испариться влаги.

Для ответа на вопрос, почему происходит заболачивание территории, рассмотрим водный и тепловой балансы до и после вырубки. До вырубки водный баланс таков: осадки — 650 мм, сток — 250 мм, физическое испарение — 100 мм, транспирация — 300 мм. После сведения леса (если он сведен на площади в несколько десятков тысяч гектаров) годовое количество осадков может снизиться и составить 620 мм; расходная часть (сток) — 280 мм, физическое испарение — 150 мм, транспирация травянисто-кустарниковой растительности — 150 мм. Получается «неувязка» баланса порядка 40 мм, что и предопределяет развитие процесса заболачивания. Значения теплового баланса до и после вырубки представлены в таблице 9.

Т а б л и ц а 9 Составляющие теплового баланса до и после вырубки, ккал/см2 · год

Период R LE Р F X Z F0 / W

До вырубки 23 24 7,5 0,5 650 250 100 300 – После вырубки

26,5 18 8,5 0,2 620 280 150 150 40 Снижение радиационного баланса на 17% связано с повышением альбедо (ранее был

ельник). Снижение затрат тепла на суммарное испарение продиктовано снижением величи-ны транспирируемой влаги, что не компенсируется увеличением на 50 мм физического испарения. Рост затрат тепла на турбулентный теплообмен с атмосферой составляет 1 ккал/см2 · год, что отражается на температуре воздуха, она стала выше на 1—2 °С.

Необходим учет изменения составляющих радиационного и теплового балансов в рай-онах орошаемого земледелия. Орошение в условиях зон сухих степей, полупустыни и пус-тыни приводит к огромному увеличению затрат тепла на испарение, что превышает увели-чение радиационного баланса. По М. И. Будыко (3), для средних летних условий юга Ниж-него Поволжья (полупустынная зона) за счет уменьшения альбедо орошаемой поверх-ности и сумм эффективного излучения величина радиационного баланса возрастает на 40%. Еще больше меняется структура теплового баланса (таблица 10 ) . Все радиационное тепло идет на испарение за счет резкого снижения затрат тепла на турбулентный тепло-обмен, который может принимать на орошаемом поле отрицательные значения. Снижается поток тепла в почву. В естественных условиях (полупустыня) структура теплового баланса совершенно иная. Затраты тепла на турбулентный теплообмен с атмосферой выступают ве-дущим энергетическим потоком, а в луговой степи «лидерство» переходит к затратам теп-ла на суммарное испарение.

Т а б л и ц а 10 Структура теплового баланса в летний день

Вид поверхности A/R Р/К LE/R Орошаемое поле (рисовый чек) 0,10 – 0,10 1,00 Полынно-солянковая полупустыня 0,15 0,85 0,00 Луговая степь 0,10 0,30 0,60

Следствием этого являются значительные изменения в местном климате территории

(см. таблицу 11 ) . Большую практическую значимость имеет расчет сумм активных темпера-тур воздуха за вегетационный период для районов, где возделывают теплолюбивые куль-туры (рис, хлопчатник, цитрусовые), на северном пределе своего ареала. Между величина-ми радиационного баланса, затратами тепла на турбулентный теплообмен и суммами ак-тивных температур установлена довольно тесная прямолинейная связь. Орошение, глубоко пе-рестраивая тепловые потоки и резко снижая затраты тепла на турбулентный теплообмен, вызывает снижение сумм активных температур воздуха на 250—400 °С и более, и районы, ра-нее находившиеся в зоне достаточного теплообеспечения, после орошения попадают в зону рискованного земледелия.


Влияние орошения на среднюю месячную температуру и абсолютную влажность воздуха. Большой оазис в пустыне – ширина оазиса более 3 км

(на высоте 2 м от поверхности земли) Месяцы Метеорологические

элементы IV V VI VII VIII IX X XI Разность температуры, °С Разность абс. влажности, мб

– 0 , 6 0,4

–1,1 1,8

–2,2 4,2

–3,1 5,4

–2,8 5,4

–2,3 3,6

–1,7 1,6

–0,8 0,8

Наиболее трудоемким является построение общих вещественно-энергетических моделей

функционирования природных и антропогенно-природных геосистем. Пример построения такой модели дан в таблице 12.

При близких значениях приходящей суммарной радиации и ФАР, атмосферных осад-ков (в лесу их количество на 10—12% больше, чем на безлесных территориях, за счет боль-шей турбулентности и большего суммарного испарения) наблюдается характерная пере-стройка структуры энергетического и водного балансов. Наиболее энергоемкие лесные геосис-темы поглощают 56% против 26% ФАР, поглощаемой зерновыми посевами; радиационный ба-ланс дубрав (их энергетическая база) на 8 ккал/см2 больше, чем у геосистемы луговой степи и зернового поля.

Существенны и различия в структуре испарения. Годовая транспирация в дубравах со-ставляет 500 мм, а на зерновом поле всего 170 мм, меняется соотношение физического испаре-ния (непродуктивного) — 360 мм на зерновом поле, 245 мм в луговой степи и 135 мм в дубравах. Весьма показателен коэффициент весеннего и годового стока. Весной в дубравах он равен всего 0,02 против 0,40 на сельскохозяйственном поле. Отсюда очень важный вывод: в дубравах запасы влаги в снеге пополняют запасы почвенной влаги, а на зерновом поле 40% осадков стекает с полей, усиливая к тому же эрозию. Энергетическая продукция наиболее высокая у дубрав — 0,64 ккал/см2- год с КПД фотосинтеза по отношению к ФАР 1,42%, а наиболее низкая на зерновом поле — 0,44% с КПД фотосинтеза по отношению к ФАР 0,98. Если же КПД фотосинтеза рассчитать по отношению к ФАРпогл, то наиболее эффективно «работает» зерновое поле — 4,0%, а менее эффективно — дубравы (2,6%). В таблице приведен КПД транспирации — отношение энергетической продукции к затратам энергии на транспи-рацию. Этот показатель наиболее высок у системы зернового поля.


Геофизические и биоэнергетические характеристики геосистем лесостепи Среднерусской возвышенности

Геофизическая и энергетическая характеристика

Дубравы на суглинистых черноземных почвах

Луговая степь на черно-земных поч-вах

Агроландшафт (поле ячменя), черноземные почвы

Суммарная солнечная радиация (Qj), ккал/см2 · год ФАР ккал/см2 · год Радиационный баланс, ккал/см2 · год Поглощенная ФАР, ккал/см2 · год 0 /Oh

98 45 48 25 0 56

98 45 39,4 18 0 40

98 45 40 11 0 24

Осадки мм/год Транспирация мм/год Физическое испарение мм/год

750 500 135

680 300 245

680 170 360

LE, , ккал/см2 · год R ккал/см2 · год LE/R

37 5 10 5 0 78

32 1 7,3 0 81

31 2 9 0 0 78

Весенний сток мм Коэффициент весеннего стока Суммарный годовой сток мм Коэффициент годового стока

5 0 02 115 0,15

16 0 10 135 0,20

53 0 40 150 0,22

Продукция органической массы, г/см · год Энергетическая продукция, ккал/см2 · год, Е КПД фотосинтеза – F/ФАР КПД фотосинтеза – F/ФАРпогл КПД транспирации- F/LEτ

0,16 0 64 1 42 2 6 2,2

0,13 0 52 1 15 2 9 2,9

0,11 0,44 0,98 4,0 4,4

Подводя итоги рассмотрения модели лесостепных геосистем, отметим, что в их основе бо-

лее чем десятилетний труд нескольких десятков ученых, наблюдателей, аналитиков. Построение вещественно-энергетических моделей — дорогостоящее «мероприятие», но они чрезвычайно не-обходимы для решения региональных экологических проблем, регионального экологического планирования и прогнозирования.

Литература к главе VI

1. А р м а н д Д. Л. Физическая география в наши дни.— М.: Знание, 1986. 2. Б е р у ч а ш в и л и Н. Л. Геофизика ландшафта. М.: Высшая школа, 1990. 3. Будыко М. И. Климат и жизнь.— Л.: Гидрометеоиздат, 1971. 4. В и н о г р а д о в Б. В., К о н д р а т ь е в К. Я. Космические методы землеведе-

ния.— Л.: Гидрометеоиздат, 1971. 5. Водный баланс основных экосистем центральной лесостепи: Материалы экспе-

риментальных исследований.— М.: Наука, 1974. 6. В о л о б у е в В. Р. Введение в энергетику почвообразования.—М.: Наука, 1974. 7. Г р и г о р ь е в А. А. География теоретическая и прикладная, их современное

состояние и намечающиеся пути развития // Труды геогр. отд. КЕПС— Л., 1929.— Вып. 2.

8. Д у н ц о в а Ж. Н., К р а с н и к о в а Н. В. и др. Приход и перераспределение солнечной радиации на территории юга Дальнего Востока // Фитоактинометрические исследования горных лесов.—Владивосток, 1977.—С. 61 — 101.

9. Д ь я к о н о в К. Н. Пути развития ученых о природно-территориальных сис-темах // Вопросы географии.— М., 1976.— № 100.—С. 62—70.

10. Д ь я к о н о в К. Н. Геофизика ландшафта. Метод балансов.— М.: Изд-во Моск. ун-та, 1988.

11. Н е к о с В. Е. Основы радиофизической географии.— Харьков: Изд-во Харьк. ун-та, 1986.

12. О д у м Ю. Основы экологии.— М.: Мир, 1975. 13. Р а у н е р Ю. Л. Тепловой баланс растительного покрова.— Л.: Гидрометеоиз-

дат, 1972. 14. С о л н ц е в В. Н. О некоторых фундаментальных свойствах геосистемной

структуры // Методы комплексных исследований геосистем.— Иркутск, 1974.— С. 26—36.

15. У г л о в В. А. О дистанционном радиофизическом изучении ландшафтов // Во-просы географии.— 1981.— № 117.— С. 107—123.

16. П е в з н е р Л. Основы биоэнергетики.— М.: Мир, 1977.

Г л а в а VII НА ПЕРЕКРЫТИИ МЕТОДОВ: ВЗАИМООБОГАЩЕНИЕ ИЛИ ЭКСПАНСИЯ В «ЧУЖИЕ» ОБЛАСТИ О ВОЗМОЖНОСТЯХ СОВМЕЩЕНИЯ МЕТОДОВ ГЕОГРАФИИ

Методы, используемые географией, не исчерпываются изложенными в предыдущих главах.

Для решения многих задач методы комбинируют. Такое совместное применение известно со времени появления самих методов. Даже попарное объединение (а ведь возможно комбиниро-вание трех и более методов) ведет к получению 30 вариантов. Естественно, что охарактеризовать их все практически невозможно., поэтому далее мы обратимся лишь к трем часто встречаю-щимся случаям. Но вначале следует показать методологию возможности совмещения различных методов. В качестве примера остановимся на математическом и картографическом методах.

Из многочисленных отдельных экспериментов по применению математических методов в тематической картографии в начале 70-х гг. сформировалось новое направление — математи-ко-картографическое моделирование (3). Под математико-картографическим моделированием (МКМ) понимается органичное комплексирование математических и картографических моде-лей в системе создание — использование карт для целей конструирования или анализа тема-тического содержания карт.

Что касается карты, то она представляет собой математически строго определенную фор-мализованную модель, построение которой производится по канонам математической картогра-фии. На карте моделируемая действительность, так же как и в математической модели, пе-редается в условной знаковой форме, но карта обладает свойством, которое отличает ее от ма-тематической и любой другой модели,— она визуализирует территориальную конкретность. Именно это свойство обусловливает образную наглядность картографических характеристик территории и объясняет многовековую традицию и разнообразие направлений использования карт в науке и практике. Карта не только абстрактная знаковая, но также аналоговая мо-дель действительности. Доказательством этому служит многообразие приемов передачи харак-теристики явлений посредством взаимозаменяемых способов картографического изображения, а также однозначность характеристики конкретных территориальных свойств географической действительности.

Несмотря на отличия математической и картографической моделей, именно математи-ка послужила одной из важных причин возникновения и развития таких способов изобра-жения, как картограмма или картодиаграмма, точечный или изолиний. Не являются редкостью и приемы математической статистики, издавна используемые в картосоставительской практике при проведении отбора объектов картографирования, построении шкал по количественным при-знакам, обобщении статистических данных и т. п. Новым для картографии является уг-лубляющийся процесс внедрения математических методов в формирование тематики и со-держания карт, приводящий к более глубокой перестройке методики их создания. Все это позволяет говорить о возможности объединения математических и картографических мо-делей.

Сочетание математических и картографических моделей может быть самым разнооб-разным и выражается как в простых формах, так и в виде сложного многостадийного про-цесса. Последний строится как бы из элементарных, простейших моделей-звеньев. В связи с этим были определены и классифицированы элементарные математико-картографические моде-ли (12). Схематично такая модель выражается следующим образом:

данные + математическая модель = результат моделирования. Под словом «данные» может пониматься материал, снятый с карты, или результатом мо-

делирования будет тематическое содержание карты. Иными словами, либо на начальном этапе моделирования, либо на конечном или сразу на этих двух этапах должна присутствовать кар-тографическая модель, в противном случае такое моделирование уже нельзя будет назвать ма-тематико-картографическим. Математико-картографическая модель как бы синтезирует ма-тематический и картографический элементы вместе. В связи с этим отпадает возможность клас-

сифицировать элементарные математико-картографические модели по типам применяемых в них карт или по математическому аппарату. Такая классификация особенно заманчива, по-скольку и в картографии, и в математике уже существует их деление и соответственно классификации.

В нашем случае ни картографическая, ни математическая компоненты по отдельности не определяют лицо МКМ. Образно говоря, математический аппарат подобен мясорубке, которая лишь перерабатывает информацию и представляет ее в более удобном для анализа виде, вскрывает затушеванные закономерности и т. д., чаще всего фиксируемые на картах. Основыва-ясь на данных положениях, и была разработана классификация элементарных математико-картографических моделей:

A. Модели с т р у к т у р ы я в л е н и й . 1. Модели структуры пространственных характеристик явлений. 2. Модели структуры содержательных характеристик явлений. B. Модели в з а и м о с в я з е й я в л е н и й . 1. Модели взаимосвязей пространственных характеристик явлений. 2. Модели взаимосвязей содержательных характеристик явлений. C. Модели д и н а м и к и р а с п р о с т р а н е н и я ( р а з в и т и я ) я в л е н и й . 1. Модели динамики пространственного распространения явлений. 2. Модели динамики содержательного развития явлений. Несмотря на различие моделей пространственных и содержательных характеристик, здесь

нет разрыва диалектического единства пространства и содержания, но в одном случае на первый план больше выступает первое свойство, а в другом — второе. Обратимся к конкрет-ным примерам конструирования элементарных моделей. Это позволяет уяснить необходимость подразделения моделей структуры, взаимосвязей и динамики на два подвида. В первый подвид входят модели потенциала поля расселения, равномерности размещения населенных пунктов, аппроксимации статистических поверхностей (модели структуры); модели согласованности контуров объектов между собой, корреляции пространственного варьирования характеристик двух явлений (модели взаимосвязей); модели пространственного распространения эпидемий или диффузии загрязнения, миграций населения (модели динамики). Их невозможно осу-ществить без учета в процессе математической формализации пространственного аспекта, без привлечения пространственных координат, фиксирующих положение явлений. Необходимость использования пространственных координат явлений заложена в строение данных алгорит-мов.

Во второй подвид входят многомерная группировка территориальных единиц по комплексу показателей в однородные группы (модели структуры); моделирование соответствия распре-деления занятых в отраслях хозяйства по стране в целом и по единицам ее административ-ного деления (модели взаимосвязей); прогнозирование роста городов по данным за ряд предыдущих лет (модели динамики). В этом случае сведения о пространственном положении географических явлений в процессе математического моделирования не учитываются. Ставит-ся задача проанализировать структуру, взаимосвязи или динамику явлений любой террито-риальной единицы в сравнении с другими единицами, вне зависимости от того, где они расположены. Однако зачастую результаты математического моделирования содержательных характеристик явлений наносятся на карту, что придает им пространственную определенность. Это позволяет анализировать полученные результаты по отношению друг к другу в простран-стве и дает им дополнительные преимущества перед другими формами представления резуль-татов моделирования, например таблицами, списками, что также часто встречается в географии. Примеры конструирования элементарных моделей всех пунктов приведенной классификации, а также комплексирования их в сложные модели, необходимые для решения разнообразных гео-графических задач поэтапно, когда применения элементарных моделей уже недостаточно, при-ведены в работе В. С. Тикунова. «Моделирование в социально-экономической картографии» (14).

Используя возможность комбинации отдельных звеньев — элементарных моделей в про-цессе поэтапного моделирования, можно решать задачи большой сложности поблочно, расчле-няя их на частные задачи, не требующие применения сложных математических расчетов. При

этом сложность конструктивного решения каждого элемента моделирования также определя-ется характером исходной информации, средствами и путями моделирования. Правда, в на-стоящее время в большинстве случаев процесс моделирования ограничивается формированием единственной первичной ячейки. Такое положение соответствует случаям решения частных задач географического исследования при изучении относительно простых географических явле-ний. Если же исследование планируется более разносторонне, то с помощью подобных элемен-тарных моделей реализовать это вряд ли удастся. В этом случае возникает необходимость создания и практического применения комбинационной системы моделей. Такая система, как правило, должна иметь кибернетический характер, а процесс моделирования — реализоваться в интерактивном режиме.

Существенные различия между возможными комбинациями элементарных звеньев и необ-ходимость поиска оптимальных путей их комплексирования в сложные модели объясняют актуальность разработки их классификации. Наиболее распространенным видом таких моделей могут стать цепочкообразные построения, в которых каждый новый элемент создается на основе результата реализации предыдущего элемента — элементарного звена. Примером дру-гой формы комплексирования моделей могут служить сетевые комбинации, когда на единой информационной базе параллельно реализуется ряд алгоритмов, из которых на завершающей стадии формируется один окончательный картографический результат. Третий вид сложных моделей — древовидные комбинации, при которых на основе одной математической модели создается серия карт одной тематики. Естественно предположить возможность комбиниро-вания данных форм моделей в другие смешанные или найти какие-то новые виды конструирова-ния сложных моделей. Однако приведенные формы моделей, на наш взгляд, вызваны к жизни потребностями практики и типичны для широкого крута задач. Пример практического создания сложной модели приведен ниже.

Комплексирование сложных моделей во всех указанных формах такое, что каждое ее эле-ментарное звено генетически связано с другими звеньями, а их совокупность образует процесс, единый в технологическом, информационном и многих других отношениях. В этом случае результат каждого этапа моделирования зачастую представляется в виде карты, однако картографическая компонента может полностью выпускаться из отдельных элементарных про-межуточных звеньев. На различных этапах сложного процесса моделирования, естественно, до-пускается привлечение дополнительной информации.

ЭКОГЕОХИМИЯ И КОМПЬЮТЕРНАЯ КАРТОГРАФИЯ

Одним из плодотворных примеров взаимообогащения и комплексного использования со-

временных методов исследования является компьютерное эколого-геохимическое картографи-рование состояния окружающей среды. Методами геохимии ландшафтов при исследовании го-родской среды получают огромное количество геохимической информации по распределению 20—40 загрязняющих веществ в снеге, почвах, растениях и водах на территории города. В зависимости от площади города, размещения техногенных источников, транспортных маги-стралей и т. д. путем опробования депонирующих сред и последующей их аналитической об-работки для оценки степени загрязнения используются десятки тысяч элементо-определителей. Анализ этой огромной геохимической информации практически невозможен без компьютерной обработки данных.

В настоящее время используются три основных подхода к отображению геохимических данных, лежащих в основе комплексного экологического картографирования. Первый — это создание моноэлементных компьютерных карт распределения загрязнителей в различных сре-дах (снежном, почвенном, растительном покровах). Для этого используются, как правило, циф-ровые модели «рельефа» геохимических полей (8), позволяющие проводить машинную интерпо-ляцию геохимических данных. Расчетная программа вычисления полей концентрации с исполь-зованием способа средневзвешенной интерполяции (6, 4) реализована на кафедре картографии и геоинформатики МГУ с использованием системы «Pericolor-2000» (Франция), предназначен-ной для автоматизированной обработки изображений. Вывод готовых карт осуществляется че-рез цветное струйное печатающее устройство.

Процесс анализа геохимической информации и построения моноэлементных карт с помо-щью автоматизированных картографических систем со специальным программным обеспечени-ем сводится к следующему. В компьютер вводится информация о базисных точках, включая их координаты и величины интересующих геохимических параметров. Затем с помощью про-граммы интерполяции на экране дисплея автоматически строятся моноэлементные карты. Просмотрев весь спектр полученных геохимических карт, можно выявить специфику простран-ственного распределения загрязнений, их состав, контрастность ореолов рассеяния. После это-го картины пространственного распределения приоритетных для исследуемой территории загрязнителей выводятся на печать или расчерчиваются с помощью графопостроителя. Для примера покажем техногенные аномалии полициклических ароматических углеводородов (ПАУ), формирующиеся в снежном покрове вокруг ТЭЦ и металлургических комбинатов 'в радиусе 3—8 км и более (см. 3-ю страницу обложки, 2).

Второй подход позволяет создавать не только моноэлементные, но и полиэлементные кар-ты, на которых изображаются поля суммарного загрязнения территории ассоциациями элемен-тов и соединений. Такие карты не только имеют важное значение для индикации степени за-грязнения территории, но и используются для эколого-геохимического нормирования (9, 10).

Третий подход — это комплексное эколого-геохимическое картографирование с целью оценки, типологии и районирования территории, проводимое с учетом природных условий, влияющих на распределение, миграцию и трансформацию загрязнителей, уровня загрязнения и состава загрязнителей. Это направление еще находится в стадии становления и позволяет не только индицировать состояние среды, но и в перспективе выявлять ответные реакции при-родных и природно-антропогенных геосистем на техногенное воздействие.

В настоящее время существуют разные подходы к решению проблемы комплексных оце-нок, типологий или районирования территории промышленных городов по состоянию окружаю-щей среды. Для выявления причинно-следственных взаимосвязей между природными ланд-шафтами, почвенно-геохимическими факторами загрязнения и самоочищения и загрязнителями целесообразно проведение расчетов и создание соответствующих карт городских ландшафтов (6, 4).

Первый из опробованных путей заключался в классификации городских ландшафтов по трем почвенно-геохимическим факторам, которые в максимальной степени определяют устой-чивость ландшафтов и поведение загрязнителей в них (рН, механический состав, содержание гумуса). Второй основан на классификации территории только с учетом загрязнителей в почвах (в данном случае тяжелых металлов). Третий вариант типизации включает в себя анализ всех перечисленных параметров. Примером последнего может служить комплексное эколого-геохимическое зонирование Тольятти по 12 параметрам почв (рН, содержание гумуса, процентное содержание физической глины, содержание Сг, V, Мо, Ni, Co, Mn, Zn, Cu, Pb).

В результате выявлено восемь наиболее устойчивых групп: 1) кислые, песчаные, средне-гумусные, сильно загрязненные молибденом и хромом (z = 16, где z — суммарный показа-тель загрязнения); 2) кислые, супесчаные, многогумусные, очень сильно загрязненные молибде-ном и хромом (z = 29); 3) нейтральные, супесчаные, среднегумусные, загрязненные молибде-ном и хромом (z = 9); 4) нейтральные, суглинистые, многогумусные, сильно загрязненные молибденом и хромом (z = 12 ) ; 5) слабощелочные, песчаные, малогумусные, с очень сла-бым полиэлементным загрязнением, преимущественно свинцом и цинком (z = 4 ) ; 6) аналогич-ны пятому, но с несколько более щелочной реакцией среды; 7) слабощелочные, суглинистые, среднегумусные, слабо загрязненные полиэлементной ассоциацией с преимущественной долей молибдена и свинца (z = 5); 8) отличаются от седьмого лишь тем, что приоритетными загряз-нителями являются никель и свинец (z = 5).

Зависимость уровней загрязнения и состава ассоциаций загрязнителей от почвенно-геохимических факторов показана в таблице 13, где перед дробью — значение суммарного по-казателя загрязнения, в числителе — элементы, накапливающиеся в данных условиях, в знаме-нателе — элементы рассеивающиеся; возле каждого элемента указан процент его участия в ассоциации загрязнителей. Из таблицы видно, что чем лучше условия сорбции, тем выше значение суммарного показателя загрязнения; кроме этого, хорошо прослеживается зависи-

мость накопления группы анионогенных элементов от щелочно-кислотных условий (чем кислее, тем выше содержание Сг, V, Мо).

Дальнейшее развитие методов автоматизированного эколого-геохимического картогра-фирования должно быть направлено на разработку комплексных и синтетических карт, где от-ражаются природные условия, степень и характер загрязнения снежного, почвенного и расти-тельного покровов, корреляции между атмотехногенной поставкой загрязнителей и их содер-жанием в депонирующих средах, ответные реакции биоты на загрязнение и т. д. Создание таких карт целесообразно с использованием методов автоматизации.

По сути, серия компьютерных моно- и полиэлементных карт, карт оценки, типологии, рай-онирования, составляющих эколого-геохимический атлас или альбом в комплексе с геохимиче-ской информацией, имеющейся на машинных носителях, представляет собой важнейший блок эколого-географических банков данных, создаваемых для отдельных городов и регионов.


Зависимость уровней загрязнения и ассоциаций загрязнителей от почвенно-геохимических факторов

Сорбционные условия

Щелочно-кислотные условия (рН)

Физи-ческая глина, %

Гумус, %

6,0—6,5

6,6—7,0

7,6—8,0

20

10–20

5–10

5

6

4–6

4

6

4–6 4 6

4–6

4 6

4–6 4

29CoPbZnCu

MoCr,,,

6,70 −−

16CoPbZnCu

MoCr,,,

18,73 −−

12PbCnCu

MoCr,,

20.78 −−

9PbZnCu

VNiMoCr,,

3,,21,50 −−−

5MnVMoCrCuNiPb

,,,7,13,53 −−−

5MnCo

CrVMoPb,

7,20,22, −−−

4CoMo

MoPbCn,

1,14,18 −−−

МАТЕМАТИКО-КАРТОГРАФИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В качестве примера построения математико-картографической модели обратимся к конст-

руированию сложной цепочкообразной модели, выполненной на примере исследования про-странственной дифференциации Атлантического океана с точки зрения хозяйственной осво-енности его акваторий ( 11 ) . Можно назвать множество показателей, прямо или косвенно опре-деляющих экономическую освоенность акваторий. Среди них прибрежное расселение, разме-щение производства и портово-промышленных комплексов, степень использования минераль-ных и энергетических ресурсов океана, интенсивность рыболовства и морского транспорта и еще многие другие факторы (15, 16).

Однако собрать весь этот материал очень тяжело, и для создания синтетической карты оценки хозяйственной освоенности Атлантического океана пришлось ограничиться следующими

показателями, характеризующими как существующее положение, так и предпосылки для буду-щего освоения: удаленностью от береговой линии, интегральной доступностью акваторий океана населению береговой зоны, распределением биомассы в океане, территориальным рас-пространением судов, уровнем загрязнения океана нефтяной пленкой, размещением нефтега-зоносных бассейнов. Следует указать, что набор показателей может быть разделен для харак-теристики существующих уровней освоенности и будущих перспектив, но для этого необходимо существенно увеличить круг используемых показателей.

Чтобы привести всю имеющуюся статистическую и картографическую информацию к со-поставимому виду для последующих расчетов и для ее предварительного анализа, была по-строена серия однотипных карт исходного материала. Прежде всего была выбрана наиболее подходящая картографическая проекция — псевдоцилиндрическая равновеликая синусоидаль-ная проекция Каврайского, которая сохраняет равенство площадей и имеет меньшие искаже-ния по сравнению с другими проекциями при изображении обширных вытянутых территорий, таких, как Атлантический океан. Далее вся изучаемая территория была разбита сетью квадра-тов со стороной в 1 см в масштабе карты 1:50000000. Выбор более мелких квадратов не обес-печивается детальностью исходных данных. Атлантический океан покрывается 375 квадра-тами, к сетке которых в последующем приводились все материалы. Заметим, что было бы более целесообразно приурочить информацию к сетке, построенной на основе системы параллелей и меридианов, однако в нашем случае сделать это не удалось.

При построении карты удаленности от береговой линии вычислялись расстояния с учетом кривизны поверхности Земли от центров квадратов сетки до ближайшего берега материка или крупного острова (Гренландия, Великобритания, Исландия, Ирландия, Ньюфаундленд, Гаити, Куба). Погрешность измерений составила ± 25 км. Все полученные данные заносились в прямоугольную матрицу размером 30 X 24, которая фиксирует в условной системе координат пространственное положение 375 квадратов, покрывающих Атлантический океан, а также сопредельные с ним территории, условно кодируемые отрицательным числом. Построение такой матрицы необходимо для последующих вычислений. На основе этих же данных строилась изо-линейная карта удаленности при интервале изолиний в 200 км (108 миль).

Для составления карты интегральной доступности акваторий океана населению береговой зоны использована формула, которая в социально-экономической картографии применяется для вычисления характеристик индуцированного потенциала поля расселения:

∑−

=n

i ij

iij D

PV1

,

где значение V в квадрате j получается (агрегируется) в зависимости от расположения всех учитываемых городов-портов (i) с населением свыше 100000 человек (Рi): Dij = 6371,116 arc-cos (cos φ cos Δλ,) — ортодромия, вычисляемая по географическим координатам φ и λ. В рас-четах учитывались все порты Атлантического побережья с населением, превышающим 100000 жителей по данным ООН на 1980 г. В Европе таких портов оказалось 85, в Африке — 23, в Южной и Центральной Америке — 30, в Северной Америке — 36. Соответствующая карта интегральной доступности акваторий океана населению береговой зоны представлена на ри-сунке 16.

На карте хорошо выделяются зоны повышенных значений доступности у побережья Ев-ропы и Северной Африки, у берегов Северной и Центральной Америки и др. В Европе на-считывается 16 портов с населением свыше 1 млн. человек. Среди них самый крупный — Лондон (7 млн. человек). Европа выделяется и по общему числу портов, и по количеству пор-тов-миллионеров. Такие же по величине значения доступности вблизи берегов США, несмотря на то, что портов Северная Америка имеет меньше, чем Европа. Это объясняется тем, что в рай-оне Нью-Йорка велика концентрация портов с населением более 1 млн. человек, а в Европе порты-миллионеры рассредоточены по всему побережью более или менее равномерно. В Юж-ной Атлантике наивысшие характеристики вблизи Буэнос-Айреса (8 млн. человек) и Рио-де-Жанейро (4 млн. человек). В целом значения интегральной доступности гораздо выше в Се-верной, чем в Южной Атлантике.

Рис. 16. Интегральная доступность акваторий для населения береговой зоны, тыс. чел./км

Рис. 17. Распределение живого вещества в океане, кг/м

Карта распределения живого вещества в Атлантическом океане (рис. 17) была пересо-ставлена на основе карты «Распределение живого вещества на Земле» (авторы Т. С. Лукья-нова и И. А. Суетова), которая в уменьшенном виде опубликована в монографии «Физическая

география Мирового океана» (15). Пересоставление необходимо из-за различий использован-ных картографических проекций. Кроме того, необходимо было привести исходный материал к выбранной сетке квадратов.

Анализ карты показывает, что значительное количество биомассы, измеряемой в сыром ве-се в кг/м в год, сосредоточено у берегов,- и. особенно в северных районах. У берегов Грен-ландии ее количество достигает 2,0 кг/м2 в год, у побережья Северной Америки и Ев-ропы — 0,5 кг/м в год. В среднем в районе между 40° и 70° с. ш. имеется 0,1—0,2 кг/м2 в год биомассы. Именно в северных районах Атлантического океана ведется интенсивное рыболов-ство. Однако на развитие рыболовства в этом районе влияет не только наличие значительных запасов рыбы, но и близость к основным рыболовецким странам. Вдоль побережья Латинской Америки и Африки количество живого вещества колеблется в пределах от 0,05 до 0,1 кг/м2 в год. Слабо используются в настоящее время запасы южных районов Атлантики (южнее 50-й параллели), хотя количество биомассы здесь достаточно велико (0,05— 0,1 кг/м2 в год). Самые бедные места по содержанию живого вещества расположены в центральных частях океана между 0° и 40° ю. ш., 35° с. ш. и 15° с. ш.

Карта плотности судов в Атлантическом океане (рис. 18) была составлена на основе схемы «Прогнозного распределения судов тоннажем свыше 100 per. т в Мировом океане (включая рыболовные суда) на 1980 г.» («Экономическая география Мирового океана» (16)), а так-же соответствующими данными заполнена матрица квадратов. В пределах Атлантического океана сосредоточена основная масса судоходных трасс, по которым осуществляется ин-тенсивный товарообмен прежде всего между странами Европы и Северной Америки. На Атлантику приходится 3/5 общего объема перевозок. Наиболее важные морские пути прохо-дят между 40-й и 55-й параллелями с. ш. и имеют протяженность от Северо-Западной Европы и Скандинавии до берегов США и Канады от 2,5 до 4,5 тыс. миль. Загружены трассы от про-лива Ла-Манш к берегам Южной и Центральной Америки, а также вдоль Африки. Интен-сивны перевозки между портами США, Центральной и Южной Америки.

Рис. 18. Плотность судов в океане

Карта загрязнения океана нефтяной пленкой составлена по материалам визуальных на-блюдений океанографических экспедиций, результаты которых были опубликованы ( 17) . Под-считано содержание нефтяной пленки в процентах обнаружения, определяемое на основании общего числа наблюдений в пятиградусном квадрате (по широте и долготе) и числа случаев ре-гистрации нефтяной пленки (рис. 19).

Наиболее часто нефтяная пленка встречается у западных берегов Африки, в Средиземном и Карибском морях. Сложное распределение нефтяной пленки зафиксировано в Мексиканском заливе и Карибском море. Характерная для этих районов пятнистость в распространении пле-нок возникает под воздействием сильных ветров и поверхностных течений. Высокая средняя скорость ветра наблюдается к северу от Гольфстрима, и здесь незначительное число слу-чаев обнаружения пленки. Часто встречается нефть у Гибралтарского пролива и в Саргассо-вом море (20—30% случаев обнаружения). Сосредоточение нефтяной пленки в Саргассовом море обусловлено сходимостью нескольких течений в этом районе. Значительное количество нефти зафиксировано у северо-западных берегов Африки. Оттуда нефть дрейфует к югу под воздействием Канарского и Северного пассатного течений и далее на запад к берегам Латин-ской Америки, где, как считается, происходит ее быстрое разрушение.

Карта характеристик запасов нефти и газа нефтегазоносных бассейнов характеризует крупнейшие центры нефтедобычи, сосредоточенные в Атлантике — в Мексиканском, Венесу-эльском, Северо-Европейском и Гвианском мегабассейнах. Представление об их пространст-венном размещении дает, например, карта «Экономико-географическая карта Мирового океа-на» (5). Шельф Мексикан-

Рис. 19. Загрязнение океана нефтяной пленкой, % обнаружения ского залива наиболее изучен и интенсивно эксплуатируется. Пробурено свыше 16 тыс. сква-жин, открыто более 320 морских месторождений. Суммарные разведанные запасы на северном шельфе залива оцениваются примерно в 2 млрд. т. у. т. Ожидается, что к концу столетия здесь будет добываться 80 млн. т. нефти и 100 млрд. м3 газа. На втором месте в мире (по-

сле Персидского залива) по объему добычи нефти и газа стоит Маракайбский бассейн (часть Венесуэльского мегабассейна), расположенный на южном шельфе Карибского моря в лагуне Маракайбо (4612 млн. т нефти, 1142 млрд. м3 газа). Всего на континентальном шельфе Карибского моря потенциальные запасы нефти оцениваются в 12,7 млрд. т. Разработка нефтегазоносных бассейнов на акватории Гвиано-Бразильского прибрежья началась недавно.

На шельфе Канады и США выделяются нефтегазоносные бассейны Балтимор-Каньон, Ньюфаундлендской банки и Лабрадорский. Бассейны расположены вблизи от главных эконо-мических центров этих стран, что повышает их значимость. Потенциальные запасы нефти на Атлантическом побережье Северной Америки оцениваются в 7–8 млрд. т. На африканском побережье Атлантики месторождения нефти и газа расположены в Гвинейском заливе, на кон-тинентальном шельфе Нигерии, Габона, Анголы и других стран. На подводной окраине Севе-ро-Западной Европы расположен крупнейший Североморский нефтегазоносный бассейн (3700 млн. т нефти, 3100 млрд. м3 газа), а также открытые в 70-х гг. месторождения в Ирландском море. В Северном море разрабатывается более 80 месторождений нефти и более 50 газа.

Матрицы фактического материала обрабатывались по алгоритмам корреляционного ана-лиза, позволившим создать серию карт парных, частных и множественных корреляций с целью выявления зависимостей между статистическими поверхностями исходных показателей. Коэф-фициенты корреляции рассчитывались двумя способами — с использованием рангового коэф-фициента корреляции по Спирмену, применяя для его вычисления методику, описанную в работе А. М. Берлянта, В. С. Тикунова «Тематические корреляционные карты и их значение для сис-темного анализа» (2), а также с использованием «векторного» получения коэффициентов корреляции (7).

Ранговый коэффициент корреляции учитывает лишь общую тенденцию изменений эле-ментов матриц в пределах «скользящего окна», равного в нашем случае 9 квадратам сетки. По-этому при необходимости более детальных исследований можно использовать способ «вектор-ного» расчета корреляции, когда каждая матрица показателей представляется как трехмерная поверхность. Взаимосвязь двух поверхностей (А и В) определяется по формуле:

RAB = ( )( )2,2,2,2,

,,,,

yxyx

yyxx

BBAABABA

++

⋅+⋅, (2)

где А'х — частная производная уравнения поверхности А по оси X кт. д., что ясно из обозна-чений. По формуле (2) вычисляется косинус угла между градиентами поверхностей в неко-торой точке с координатами хi и yi. Косинус этого угла принимается за коэффициент кор-реляции (7). Методика расчета «векторного» способа вычисления коэффициентов такова. Задаем функции А и В. Если функции не заданы регулярно, то формируем каким-либо спо-собом регулярные решетки, например с использованием «скользящего окна», когда значения в его центрах определяются по полиному вида:

Z (x,y) = ( ) ( )22

1ii

n

ii yyxxC −+−∑

=

,

где п — число нерегулярных точек, попадающих в «окно». Для каждой строки регулярной матрицы А строим ее сплайн-функции (профили) сечения по оси X. Определяем значения 1-й производной в узлах (аппроксимация Z'AX). Та же процедура выполняется для каждого из столбцов, и получаются значения Z'AY. Аналогичная операция осуществляется с матри-цей В. По формуле (3) в каждом узле решетки вычисляются значения коэффициентов кор-реляции:

RAB = ( )( )2,2,2,2,

,,,,

BYBXAYAX

BYAYBXAX

ZZZZZZZZ

+

⋅+⋅. (3)

Основное отличие получаемых карт «векторной» и ранговой корреляции — это боль-шая дифференцированность поля коэффициентов корреляции, построенного по «вектор-ному» методу. Корреляция по Спирмену отражает основные тенденции во взаимосвязях показателей. Такой способ удобен для выявления главных направлений взаимосвязей, в то время как корреляцию по косинусу угла между градиентами исходных поверхностей удобно использовать при детальном изучении района, когда важно выявить локальные раз-

личия (в пределах детальности исходных показателей). Оба метода не позволяют про-изводить расчеты непосредственно у береговой линии. Корреляционные карты были построе-ны для всех логически взаимосвязанных показателей, содержательный анализ которых по-зволил утверждать, что все они существенны для последующего создания карты хозяйст-венной освоенности Атлантического океана.

В качестве примера приведем карту корреляций между распределением судов в океане и загрязнением его нефтяной пленкой (рис. 20). В целом на карте преобладают по-ложительные значения коэффициентов корреляции. Загрязнение нефтяной пленкой главным образом, приурочено к путям следования танкеров. На карте распространения судов учтены все виды морского транспорта (портовые, пассажирские, рыболовные и другие суда); естест-венно, что в таком случае корреляции не везде будут принимать положительные значения. По литературным источникам известно, что пути танкеров в основном совпадают с главными судоходными трассами. Сильное загрязнение наблюдается на трассах у берегов Европы, Се-веро-Запада Африки, у южного и восточного побережья Южной Америки (корреляция до + 0,9). Загрязнены нефтяной пленкой судоходные трассы, соединяющие юг Африки и Европу, се-верное побережье Южной Америки и европейские страны (корреляции от +0,5 до +0,9).

Рис. 20. Корреляции между распределением судов в океане и загрязнением его нефтяной пленкой

Безразличная корреляция зафиксирована в Мексиканском заливе, у берегов Центральной

Африки, у северо-восточного побережья Южной Америки. Обратная связь между загрязнением и количеством судов наблюдается между 35° и 45° с . ш. у берегов Гренландии. Одна из причин возникновения здесь отрицательной корреляции, видимо, заключается в том, что в се-верных широтах природные условия способствуют быстрому очищению океана от загрязнения нефтяной пленкой. Кроме того, основная трасса танкеров, поставляющих нефтяную пленку в океан, проходит южнее 35° с. ш., а между 35° и 45° с. ш. проходит трасса преимущественно пассажирских судов и сухогрузов.

Последним этапом расчетов было использование алгоритма создания оценочных карт, разработанного одним из авторов этой книги (13). Применение трех его модификаций позволи-

ло получить три варианта результирующей карты, один из которых приведен на рисунке 21. Этот вариант получен при использовании третьей модификации алгоритма, ведущей к более равномерному распределению квадратов по оценочным группам. Многовариантные расчеты производились при интервале варьирования числа оценочных групп от 15 до 2, а лучшие со статистической точки зрения результаты выбирались на основе изменений коэффициентов не-однородности.

Самый высокий уровень освоенности на карте имеют акватории между берегами Велико-британии и материковой Европой, где почти все показатели имеют высокие оценочные значе-ния. Акватории с высоким уровнем освоенности располагаются в прибрежной зоне Запад-ной Европы, Северной Африки, в Гвинейском заливе, в Карибском море у берегов Венесуэлы, в западной части Мексиканского залива, у побережья США и Канады. На шельфе Карибско-го моря и в Гвинейском заливе расположены крупные нефтегазоносные бассейны (Маракаиб-ский, Галф-Кост, Тампико-Тукспен, Южно-Мексиканский, Габонский, Абиджанский, Нижне-Нигерийский, Того-Да-гомейский), количество биомассы в среднем примерно одинаково. Разви-ты судоходные трассы — число судов у берегов Европы достигает 200 на 540 миль, в Кариб-ском море — до 1.00, в Гвинейском заливе — от 40 до 60. Загрязнение нефтяной пленкой гораздо большее в Гвинейском заливе (более 30% случаев обнаружения), в то время как в Мек-сиканском — 5%.

Рис. 21. Уровни хозяйственной освоенности океана Много общего имеют акватории у берегов США и Западной Европы. Оба района прибреж-

ные (удаленность минимальна), интегральная доступность акваторий океана населению дос-тигает максимальных значений (более 80 человек/км), количество биомассы 0,5 кг/м2 в год, однако у берегов Европы почти в 2 раза больше судов и загрязнение нефтяной пленкой (более 10% случаев обнаружения, около США — 5%).

Средний и ниже среднего уровни освоенности имеют территории, окаймляющие берега и зоны с высокой степенью хозяйственной освоенности (от 200 до 400 миль от берега). Это объ-ясняется тем, что практически все используемые характеристики экономической оценки зависят от удаленности: чем ближе к берегу, тем выше значение того или иного показателя, чем

дальше от берега, тем менее освоены акватории. Низкий и самый низший уровни освоенности имеют центральные районы Атлантического

океана. Причем для Северной Атлантики более характерен низкий уровень, а для Южной — самый низкий. В литературе общепринято разделение Атлантики на Северную и Южную. По карте хозяйственной освоенности хорошо заметно различие этих двух частей океана. Карта подтверждает, что Северная Атлантика освоена лучше, чем Южная. Такая дифференциация Атлантического океана соответствует историческому характеру процесса освоения.

В заключение обратим внимание, что вся методика создания карты хозяйственной осво-енности Атлантического океана была реализована как цепочкообразная ма-тематико-картографическая модель. На первом этапе были сформированы матрицы исходных показате-лей, причем для получения некоторых из них необходимо использование тех или иных матема-тических алгоритмов, а также составлены и проанализированы соответствующие карты, что оп-ределило первое звено цепочки. Далее использовался аппарат корреляционного анализа, с при-менением которого создана серия карт коэффициентов корреляции, что определило второе звено. Наконец, применение многомерных математических моделей и получение карты уровней хозяйственной освоенности различных акваторий Атлантического океана сформировали по-следнее, третье звено цепочки.

Литература к главе VI!

1. А с т а х о в А. Ф., Ф р о л о в Ю. С. Специфика определений корреляционных связей по картам // Вестник Ленингр. ун-та, серия геол., геогр,— 1979.— № 12.— С. 87—94.

2. Б е р л я н т А. М., Т и к у н о в В. С. Тематические корреляционные карты и их зна-чение для системного анализа // Вестник Моск. ун-та, серия геогр.– 1977.– № 3.– С. 10—16.

3. Ж у к о в В . Т . , С е р б е н ю к С . Н . , Т и к у н о в В . С . Математико-картографическое моделирование в географии.— М.: Мысль, 1980.

4. К а с и м о в Н . С . , Б а т о я н В . В . , Б е л я к о в а Т . М . и др. Эколого-геохимические оценки городов // Вестник Моск. ун-та, серия геогр.— 1990.— № 3.— С. 3—12.

5. Мировой океан: Дополнения, понятия, термины.— Л.: Наука, 1987. 6. Мо и с е е н к о в О. В. Эколого-геохимический анализ промышленного города

на примере г. Тольятти): Автореф. канд. дис.— М.: Изд-во Моск. ун-та, 1989. 7. М о н м о н ь е М. С. Значение и изображение направления тренда // Картография. Ис-

пользование карт в научных и практических целях в зарубежной картографии.— М.: Прогресс, 1983.— Вып. 2.—С. 147—160.

8. М у с и н О. Р., С е р б е н ю к С. Н. Цифровые модели «рельефа» континуальных и дискретных географических полей // Банки географических данных для тематического картографирования.— М.: Изд-во Моск. ун-та, 1987.—С. 156—170.

9. С а е т Ю. Е., Р е в и ч Б. А. Геохимические аспекты экологии человека в городе // Проблемы экологии человека.— М.: Наука, 1986.—С. 33—42.

10. Сает Ю. Е., Р е в и ч Б. А. Эколого-геохимические подходы к разработке критериев нормативной оценки состояния городской среды // Известия АН СССР, серия геогр.— 1988,—№ 4.—С. 37—46.

11. С и г о л а е в а Е. А., Т и к у н о в В. С. Математико-картографическое модели-рование хозяйственной освоенности Атлантического океана // География и природные ресур-сы.— 1986.— № 4.— С. 113—121.

12. Т и к у н о в В. С. Типология математико-картографических моделей социально-экономических явлений // Известия АН СССР, серия геогр.— 1979.—№ 2.—С. 130—134.

13. Т и к у н о в В. С. Метод классификации географических комплексов для создания оценочных карт // Вестник Моск. ун-та, серия геогр.— 1985.—№ 4.—С. 28—36.

14. Т и к у н о в В. С. Моделирование в социально-экономической картографии.— М.: Изд-во Моск. ун-та, 1985.

15. Физическая география Мирового океана.— Л.: Наука, 1980. 16. Экономическая география Мирового океана.— Л.: Наука, 1979. 17. L e v y Е. М., E h r h a r d t М., К о h n k е D., S о b t с h e n-

ko E., S u z u o k i Т., T o k u h i r o A. Global Oil Pollution,—Halifax, 1981.

Г л а в а VIII СРЕДСТВА ГЕОГРАФИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ

СРЕДСТВА ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ

Географические информационные системы (ГИС) стали разрабатываться более 30 лет

назад, а первая реально работающая ГИС Канады (CGIS) появилась в начале 60-х гг. В нашей стране аналогичные исследования начались почти двумя десятилетиями позже, и до сих пор ра-боты зачастую связаны с адаптацией зарубежного опыта. Исторически ГИС в современном их понимании развивались на базе информационно-поисковых систем и позднее картографических банков данных. Информационные системы рассматривались как первый этап автоматизи-рованного создания карт, позднее в функции ГИС (в их широком понимании) стали включать блоки математико-картографического моделирования и автоматизированного воспроизведения карт. Рассматривая карту как инструмент для географического анализа и выделяя подсистему пользователя, ГИС стали охватывать и область использования карт. Большинство ГИС, а их в мире сотни, включают в свои задачи создание карт или используют картографические материа-лы как источник информации.

Несмотря на это, задачи ГИС выходят за пределы картографии, делая их основой для ин-теграции частных географических и других (геологических, почвенных и т. д.) наук при ком-плексных системных исследованиях, а особенно это подчеркивается при использовании модели знаний как основы создания ГИС. Такому широкому взгляду на ГИС иногда противопоставля-ется узкоинформационный, по существу технический подход, когда ГИС — система накопле-ния и хранения географических данных, инструмент для фиксации и характеристики объектов земной поверхности, что являлось задачей географии прошлых веков, но реализуется лишь сей-час на современном компьютерном уровне.

Отметим, что мы будем различать данные, информацию и знания (1). Вслед за М. Конеч-ным и К. Райсом (31) будем считать данными изолированные показатели, понимаемые как сы-рье, которые путем обработки можно превратить в информацию, т. е. данные являются как бы строительным элементом в процессе создания информации. Они рассматриваются как объект обработки и основа для получения информации. Что касается знаний, то они будут рассматри-ваться далее.

Как же определяется ГИС в литературе? М. Конечный и К. Райс считают, что «географи-ческая информационная система — это система, состоящая из людей, а также технических и организационных средств, которые осуществляют сбор, передачу, ввод и обработку данных с целью выработки информации, удобной для дальнейшего использования в географическом ис-следовании и для ее практического применения». А. М. Трофимов и М. В. Панасюк пишут: «Под геоинформационной системой понимается реализованное с помощью автоматических средств (ЭВМ) хранилище системы знаний о территориальном аспекте взаимодействия приро-ды и общества, а также программного обеспечения, моделирующего функции поиска, ввода, моделирования и др.» (25, с. 35). Несколько отличен взгляд на ГИС «как интерактивные систе-мы, способные реализовать сбор, систематизацию, хранение, обработку, оценку, отображение и распространение данных и как средство получения на их основе новой информации и знаний о пространственно-временных явлениях» (19, с. 301). И. В. Гармиз с соавторами понимают ГИС «как аппаратно-программный человеко-машинный комплекс, обеспечивающий сбор, обработ-ку, отображение и распространение пространственно-координированных данных, интеграцию данных и знаний о территории для их эффективного использования при решении научных и прикладных географических задач, связанных с инвентаризацией, анализом, моделированием, прогнозированием и управлением окружающей средой и территориальной организацией обще-ства» (7, с. 10). Мы видим, что принципиальных различий в данных определениях нет. Сущест-вуют еще десятки определений ГИС, которые мы оставим за рамками нашего рассмотрения.

Приведенными определениями, отражающими достаточно широко распространенный взгляд, утверждается тождественность понятий «географические информационные системы» и «пространственные (пространственно координированные, пространственно распределенные) информационные системы», т. е. слово «географические» имеет смысл не обозначения науки, а характеристики пространственности. В этом случае нельзя поставить в один ряд географиче-ские, геологические, геофизические и т. д. системы, что встречается в литературе.

Какова же структура ГИС? Прежде всего, обратимся к базам данных. Нам представляется целесообразной следующая их организация. Во-первых, создание базы, необходимой для тер-риториальной привязки данных, поскольку ГИС имеют дело только с пространственно коор-динированными сведениями. Их территориальная упорядоченность важна с точки зрения не только унификации сбора данных, но и установления оптимального соответствия размерам ис-следуемых систем. Наряду с данными, приуроченными к точкам и линиям, поточечно фикси-руемыми координатами, иногда материалы привязываются к сетке административно-территориального деления или природным контурам, например к речным бассейнам. Хорошие результаты дает привязка к ландшафтной основе.

Что касается ГИС, то для структурирования информации применяется растровый и век-торный форматы с возможностью перехода одного в другой. В векторных структурах простран-ственная привязка осуществляется наборами взаимосвязанных координат. Точки фиксируются одной парой координат, линии — упорядоченным потоком координат отдельных точек, а пло-щади характеризуются ограничивающими их линиями. Причем вследствие того, что любые две соседние площади имеют одну общую границу, целесообразно компоновать замкнутые полиго-ны площадей из сегментов границ. Поверхности чаще всего передаются системами изолиний.

Среди векторных моделей выделяются бесструктурные (модели типа «спагетти»), тополо-гические, гиперграфовые, решетчатые, а среди растровых — регулярные, нерегулярные, вло-женные (или иерархические) мозаики, частным видом которых являются широко известные и часто применяемые квадратомические деревья и пирамиды (31). С целью обеспечения возмож-ности совмещения отдельных участков территории разработана глобальная система простран-ственной привязки данных, основанная на использовании географической широты и долготы (35).

Тематические данные в настоящее время организуются в виде отраслевых блоков. Напри-мер, для комплексной характеристики системы «общество — природная среда» это могут быть геолого-геоморфологический, климатический, гидрологический, почвенный, растительного и животного мира, а также экономический и социальный блоки. Такой набор отраслевых данных позволяет переходить к интегральным показателям оценки состояния природной среды, харак-теристикам комплексных антропогенных воздействий или характеризовать любую из систем — природную, природно-антропогенную, антропогенно-природную, антропогенную, антропоген-но-техногенную, техногенно-антропогенную и техногенную, как их выделяет Ю. Г. Тютюнник (26).

С целью изучения пространственно-временных аспектов развития географических систем важна организация сведений с показом ретроспективы и прогноза их развития. В специальной базе данных должны быть упорядочены материалы о временных рядах, их согласованности ме-жду собой. Причем не везде требуется одинаковая цикличность и единовременность сбора дан-ных. Например, показатели социального блока гораздо более динамичны по сравнению с геоло-гическим строением изучаемой территории. Хотя известны случаи, когда и геологические объ-екты под влиянием действий человека приходят в движение, хотя бы, например, в результате ядерных взрывов. Можно организовать некоторое подобие квадратомического дерева (quadtree) для организации временных сведений (36). При возможности следует хранить информацию об источниках данных и оценке их достоверности.

Каждая из описанных выше структур может быть иерархической, сетевой или реляцион-ной. Иерархическая структура устанавливает соподчиненность территориальных единиц, тема-тических показателей, временных периодов. Сетевая структура учитывает сочетания и причин-но-следственные связи явлений. Здесь любой элемент может быть связан с любым другим. Ре-ляционные структуры не имеют иерархии и представляют данные в виде двумерных таблиц. Причем связь между элементами данных не теряется. Последний подход удобен тем, что с

ростом базы данных, что зачастую ведет к изменениям логического представления данных, не требуется изменения программ, управляющих базами данных.

Система управления базами данных – это сердце всего комплекса. Она представляет собой совокупность программных и технических средств, обеспечивающих функционирование ГИС: обеспечивается возможность ввода данных, их накопления и обновления, способов хранения, поиска и переработки, форма выдачи материала потребителю и организация диалога с ним. Часть описанных задач имеет более или менее технический характер.

Существуют различные аспекты классификации ГИС. Например, по территориальному охвату (общенациональные и региональные ГИС); по целям (многоцелевые, специализирован-ные, в том числе информационно-справочные, инвентаризационные, для нужд планирования, управления); по тематической ориентации (общегеографические, отраслевые, в том числе вод-ных ресурсов, использования земель, лесопользования, рекреации и др.) (11).

Большинство систем за рубежом ориентировано на решение частных географических за-дач, но все большее внимание уделяется комплексным аспектам изучения системы «общество — природа». Именно с точки зрения всестороннего анализа территории, интегрирующего при-родные, социальные и экономические составляющие, создается глобальная база данных, из-вестная под названием Глобального ресурсного информационного банка данных (GRID).

GRID функционирует в рамках созданной в 1975 г. системы мониторинга окружающей среды (GEMS) под эгидой программы ООН по окружающей среде (ЮНЕП). GEMS в настоя-щее время состоит из 22 глобальных систем мониторинга, которые управляются через раз-личные организации ООН, например Продовольственную и сельскохозяйственную организацию (ФАО), Всемирную метеорологическую организацию (ВМО), Всемирную организацию здра-воохранения (ВОЗ), международные союзы и отдельные страны (142 страны), в той или иной мере участвующие в программе. Мониторинговые сети организованы внутри 5 бло-ков, связанных с климатом, со здоровьем людей, средой океана, дальнодействующими пере-мещающимися загрязнениями, возобновляемыми природными ресурсами. Каждый из этих блоков охарактеризован в статье А. М. Трофимова и др. (24), а система организации GRID описана в статье Э. X. Нургалеева и др. (13). Характеристику международных, региональных и локальных ГИС можно найти в обзорах (6, 10, 22, 32). СРЕДСТВА МОДЕЛИРОВАНИЯ И ОТОБРАЖЕНИЯ ГЕОГРАФИЧЕСКИХ ЯВЛЕНИЙ

Моделирование — одно из наиболее распространенных в науке понятий. Первоначально

словом «модель» обозначалась уменьшенная копия, или, по выражению В. И. Даля, «обра-зец в малом виде», а в последующем в широком смысле под моделью стали понимать лю-бой образ (мысленный или условный: изображение, описание, схема, чертеж, график, план, карта и т. п.) какого-либо объекта, процесса или явления («оригинала» данной модели), ис-пользуемый в качестве его «заместителя», «представителя», а моделирование трактуется как «одна из основных категорий теории познания: на идее моделирования по существу базиру-ется метод научного исследования — как теоретический (при котором используются различного рода знаковые, абстрактные модели), так и экспериментальный (использующий предметные мо-дели)» (18).

В географии процесс описания географических явлений может осуществляться с по-мощью логических рассуждений и выражаться, например, в виде текста, словесных харак-теристик и др. Широко распространены графические построения как средство выражения пространственно-временных характеристик географических явлений, в частности это отно-сится к картам. Здесь необходимы пояснения. В главе II мы говорили о картографическом методе, теперь же о картах как средстве моделирования. Возникает вопрос: в чем раз-личие? Собственно карты — это средство фиксации пространственных отношений, но полу-чение содержательных знаний с помощью различных технологий их анализа есть не что иное, как картографический метод исследования. К такому пониманию близка позиция А. М. Берлянта, когда он пишет о картографическом моделировании (2).

Традиционна фиксация информации о географических явлениях в текстовой, графиче-

ской и фотографической формах. Предусматривается разнообразная форма выдачи материа-ла потребителю: в виде распечаток на бумаге, таблиц, сводок, выборок, файлов на машин-ных носителях, а может быть, в виде схемы или карты. В последнем случае мы получаем од-но из основных традиционных средств исследования территории. В этом случае требуется учет оптимальности выбора способов картографического изображения явлений, оперативность по-лучения материала, наглядность и способность технических средств к их графическому вос-произведению.

Весь картографический материал должен создаваться с учетом опыта картографии в плане подбора способов картографического изображения. Необходим такой подбор спосо-бов изображения или их комбинаций, который позволяет графически выразительно отобра-жать сущность явлений, по возможности с указанием связей с другими элементами. Напри-мер, при создании ландшафтных карт с использованием их историко-генетической классифика-ции по В. А. Николаеву (12) необходимо соответствующее графическое отображение морфоло-гии групп, типов, родов ландшафтов с показом иерархии и внешних связей как между элементами одного уровня, так и с системами более высоких или низких ступеней. Достигнуть этого можно не только при разработке легенды, но и выбором наглядных способов изображе-ния, комбинацией цветов или штриховок, передающих логику классификации.

Начинают приобретать популярность матричные легенды. Их применение перспективно для выражения логики взаимосвязи явлений. Поясним это на конкретном примере. Если по од-ной из осей, на которых строится легенда, упорядочить оценочные характеристики благо-приятности комплекса природных условий для выращивания какой-либо сельскохозяйствен-ной культуры, например кукурузы, а на другой из осей показать ее фактическую урожайность, то отдельные элементы матричной легенды будут характеризовать различные сочетания оценки природных условий и урожайности. Высокая оценка природных условий в сочетании с высокой урожайностью, низкая оценка с низкой урожайностью и, что особенно интересно с содержательных позиций, сочетание высокой оценки с низкой урожайностью и наоборот.

В этом случае карта будет служить инструментом содержательно-географического анали-за и исходным материалом для получения разнообразных выводов и предположений. Необхо-дим и возможен ряд модификаций такого сорта легенд в зависимости от сути картографи-руемых явлений. Например, сочетание характеристик величины рождаемости с национальным составом населения полезно отображать на фоне уровней социально-экономического разви-тия регионов и т. д. В этом случае легенда приобретает третье измерение.

Иногда полезно отображать количественные характеристики с использованием давно из-вестных в отечественной картографии бесступенчатых шкал. Они подчеркивают плавность смены характеристик, позволяют более точно считывать с карт значения и при хорошем гра-фическом исполнении выразительны и наглядны. Естественно, возможно привлечение нетра-диционных для тематического картографирования способов изображения — растров, штри-хов крутизны для отображения величин углов наклона и экспозиции местности и т. д., не абсо-лютизируя их достаточно ограниченные возможности.

Традиционно карты расчерчивались или печатались на бумаге. Способы автоматизи-рованного изготовления карт многообразны (17). Основными из них являются вычерчивание карт на графопостроителях и отображение на экранах дисплеев. Графопостроители имеют различную точность и скорость вычерчивания изображения, принцип воспроизведения: а) пе-ром, световым лучом, резцом и др.; б) при перемещающихся расчерчивающих головках или листах пластика, бумаги, на которых воспроизводится изображение, устройствами планшет-ного или барабанного типов и т. д. Обзор приборов можно найти в работе В. С. Тикунова, Д. Б. Шустрова «Технические средства автоматизированного создания карт» (23),

В последнее время наиболее широко для оперативных целей карты выводятся на экран дисплея. Это позволяет опробовать множество вариантов изменения содержания карт и спосо-бов их оформления. Но что особенно привлекательно — такая методика удобна для показа ди-намики явлений. Это могут быть, например, слайд-фильмы и картографические кино- или видеофильмы, позволяющие отображать не только пространственные, но и временные аспек-ты. В этих случаях, как правило, показываются этапы изменения явлений через равные про-межутки времени (3), хотя существуют фильмы с изменяющимися содержательными сюжета-

ми. Это может быть и анимация отдельных знаков, например мигание или перемещение по эк-рану отдельных точек или знаков (4). Немаловажно и то, что изображение с экрана может быть скопировано на бумагу, т. е. могут быть получены так называемые «твердые копии». Широкое распространение персональных компьютеров, способных передавать сотни оттенков цветов, делают этот безбумажный способ картографирования очень популярным для визуа-лизации исходной информации, промежуточных изображений отдельных этапов реализации задач и окончательных картографических результатов.

Интересные результаты получаются при использовании мультипликации, например для имитации динамических ситуаций загрязнения окружающей среды. Активно ведутся разра-ботки по созданию объемно-перспективных изображений, и, прежде всего трехмерных блок-диаграмм, анаглифических изображений и стереокарт. Их значимость должна увеличиться с распространением дисплеев с голографическими экранами. Вообще же применение голографии, позволяющей воспроизводить объемные изображения, содержащиеся на голограммах – фоточувст-вительных пластинах, на которых зафиксированы изучаемые явления при интерференции волн, очень редко, хотя она известна в географии сравнительно давно. Это может быть объяснено ог-раниченностью специальной аппаратуры и ее малым распространением в географических учрежде-ниях. Обзор традиционных и нетрадиционных видов картографических изображений можно найти в статье В. М. Котлякова, А. А. Лютого «Картография в эпоху НТР» (9). ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ

В традиционных географических исследованиях используются разнообразные средства, как

при информационном обеспечении, так и на других рассмотренных этапах. Достаточно универ-сальным средством, обеспечивающим широкий круг задач, стали экспертные системы. Эксперт-ную систему можно определить как «систему искусственного интеллекта, использующую знания из сравнительно узкой предметной области для решения возникающих в ней задач, причем так, как это делал бы эксперт-человек, т. е. в процессе диалога с заинтересованным лицом, постав-ляющим необходимые сведения по конкретному вопросу» (27, с. 5).

Чтобы рассмотреть суть экспертных систем, следует дать определение некоторым понятиям, прежде всего данным и их отношению к знаниям. Так, если ранее в задачи обработки на ЭВМ входи-ло оперирование с данными, причем смысл манипуляций понимал человек, то, задавшись целью создать программы, способные анализировать семантику (смысл) используемых данных, необходи-мо обращение к базам знаний. Такие программы способны производить логические цепочки на ос-нове ранее полученных выводов, пропуская знания как бы через эти выводы, проверяя их логич-ность, уточняя и строя более тонкие конструкции. Если полученный результат будет противоре-чить здравому смыслу, то при алгоритмическом пути это безразлично ЭВМ, но в экспертной системе такое положение не может остаться незамеченным.

Вообще знания принято разделять на предметные, или общедоступные, и индивидуаль-ные, или эмпирические. К общедоступным знаниям относятся наборы фактов, например в учеб-никах и другой литературе, а вот индивидуальные знания зачастую носят эмпирический харак-тер, основанный на правилах и подходах, которые эксперт иногда даже не может четко или од-нозначно сформулировать. Их называют эвристиками.

Для экспертных систем необходимы три компоненты: факты, правила (процедурные зна-ния) и управляющие структуры. Фактические знания сообщаются экспертной системе экспер-том-географом в процессе диалога и отражают взгляды человека на момент работы. Проце-дурные знания или правила тесно связаны с фактическими, но являются как бы накопленны-ми знаниями, на основе которых вырабатывались правила, определяющие, как будет вести себя система, и, наконец, управляющие знания позволяют подбирать наилучшую стратегию в работе системы.

Здесь мы подошли к необходимости описать всю структуру экспертной системы, которая, как правило, состоит из четырех-пяти компонент: базы знаний, машины вывода, системы на-копления метазнаний, системы объяснений и общения с пользователем. Метазнания – как бы знания второго уровня в интеллектуальных системах, способных самообучаться на основе на-копленного опыта, анализа, контроля и принятия решений в процессе исследования явлений

реального мира. Более детальная, «идеальная» схема экспертной системы приведена в книге «Построение экспертных систем» (16), хотя реальные работающие системы могут содержать лишь некоторые ее элементы.

Рассмотрим упрощенную схему экспертной системы. Что касается базы знаний, то к ее рассмотрению мы уже подошли вплотную. Знания в базе знаний, в отличие от данных, требуют иного их представления, для чего используются семантические сети с произвольной структу-рой, а также более регуляризованные сети — фреймы. Фреймы выражают общие понятия, а слоты, или ячейки, дают их детализацию, что приводит к типичной иерархической структу-ре. Поясним суть фреймового представления знаний на примере оценки состояния природ-ной среды с точки зрения ее антропогенной трансформации, и, прежде всего загрязнения. Образовав фрейм «состояние природной среды», в качестве слотов мы можем использовать «степень загрязненности атмосферы», «загрязнение подземных и поверхностных вод», «со-стояние геологической среды», «состояние почвенного покрова», «состояние растительного и животного мира» и др.

Каждый слот, кроме имени, может иметь одно или несколько значений (качественных или количественных), например «выбросы вредных веществ предприятием в атмосферу» «изо-бутилен», «200», «600», «400», «600»; «этиленгликоль», «40», «70», «60», «80» и т. д. При ха-рактеристике выбросов изобутилена, этиленгликоля и т. д. первое числовое значение может определять фоновые, второе – максимальные концентрации, третье – реальные, а четвертое – предельно допустимую концентрацию. В качестве слота могут использоваться сложные струк-туры, включающие иерархию слотов более низкого порядка.

Так, в слот «выбросы вредных веществ предприятием в атмосферу» можно включить «состояние атмосферы», которое, в свою очередь, будет характеризоваться «скоростью ветра», «распределением температур», «стратификацией атмосферы» и т. д. При изменении содержа-ния слотов преобразуется вся семантическая структура в зависимости от конкретных це-лей, например связанных с выработкой рекомендаций по охране природной среды.

В настоящее время наибольшее распространение получают так называемые «продук-ции». Как писал академик Г. С. Поспелов (15), «продукции» можно представить в виде вы-ражения «если – то». Например, если содержание углеводородов в выбросе в атмосферу пре-высит предельно допустимую концентрацию (ПДК) в 100 раз, то это может привести к эко-логической катастрофе. Для получения выводов «продукции» могут образовывать сложные це-почки. Кроме описанного ядра, «продукции» допускают использование пред- и постусловий, разрешающих или запрещающих применять данное условие, а также определяющие, необхо-димо ли изменять что-либо в базе знаний в зависимости от результата выполнения процедуры «если – то».

Поясним использование языка «продукций» на примере. Если поставить условие, чтобы химический комбинат ( i) увеличил выпуск каучука из изопентана на 10%, то объем вы-броса в атмосферу изопрена приведет к превышению нормы ПДК. Тогда постусловие долж-но изменить объем увеличения продукции или сделать предположение о возможности увеличе-ния производства каучука на предприятии ( j) . В принципе если поставить вопрос о пересмотре ПДК, тогда «продукция» будет описывать иную ситуацию.

Изменив немного условия, перейдем к другой задаче, которую сформулируем по анало-гии с примером из книги И. А. Портянского «Компьютерный арсенал географии» (14). До-пустим, поставлено условие – найти место для размещения завода (А) по производству алю-миния (объем производства – 100 тыс. т в год). Для этого желательно выполнение следующих условий: P1 – залежи бокситов удалены не более чем на 500 км; Р2 – добыча бокситов не менее 400 тыс. т в год; Р3 – производство из бокситов не менее 200 тыс. т глинозема; Р4 – наличие значительных энергоресурсов; Р5 – район размещения завода – Закавказье; Р6 – город, где бу-дет завод, должен обеспечить полное укомплектование персоналом (700 человек). «Продук-ция», описывающая ситуацию для места ( i) , такова:

( i ) Р, Р6 (N>700), A B, ( i ) , Q, где Р определяет выполнение первых пяти условий размещения предприятия (А), т. е. Р = P1 # P2 # Рз # P4 # P5; Р6 определяет, достаточно ли свободных трудовых ресурсов (более 700 человек), В фиксирует пригодность пункта ( i ) для размещения завода, a Q определяет усло-

вия в связи с тем, что в пункте i будет завод. Применение «продукции» упрощает диалог и объяснения пользователю, почему принято

то или иное решение. Соответствующие примеры показаны в книге И. А. Портянского. Для подчеркивания сильных сторон фреймов и «продукций» возможен их синтез, например «продукции» в качестве слотов во фреймах.

Важной особенностью экспертных систем является возможность работать не только с «нечеткими» данными (37, 34, 20), но и, что самое главное, с «нечеткими» знаниями. Используя комбинации элементов знаний, можно прийти к вполне определенным заключениям, т. е. да-же на основе ненадежных данных есть возможность получать правдоподобные выводы. «Нечеткость» определений, которыми оперирует географ, ведет к «нечеткости» знаний. На-пример, обратившись к понятию «широкая река», мы отчетливо представляем, что для раз-ных людей этот размер может варьировать в значительных пределах. Для характеристики фак-тов используется «нечеткая» логика, разработаны коэффициенты уверенности для измерения степени доверия к любому заключению (27).

Другим важным элементом экспертной системы является машина вывода. «Машина ло-гического вывода является универсальной думающей машиной, а база знаний — это то, над чем ей предстоит думать» (27, с. 65). Т. е. в ответ на запрос система способна строить логи-ческие выводы и на их основе приходить к заключениям. Здесь проверяется выполнимость усло-вий конкретной ситуации по отношению к имеющимся правилам и подбирается путь их удовлетворения. Причем, в отличие от традиционных алгоритмов, осуществляющих механи-ческий перебор всех правил, в экспертной системе пространство поиска сужается за счет того, что, как и человек, ЭВМ должна ожидать, что же ей встретится. Например, анализируя видо-вой состав смешанных и широколиственных лесов средней полосы европейской части России, географ ожидает встретить ель, березу, дуб, липу, клен, но не пальмы или мангры, пере-бор которых для анализа противоречит здравому смыслу.

Процедуру получения выводов путем анализа фреймов или «продукций» называют прямой стратегией. В том случае если человек выдвигает гипотезы (а делает это он, как правило, с охотой), а ЭВМ их проверяет (что проще для машины), то мы переходим к обрат-ной стратегии. Используются и смешанные стратегии, когда машина выдает ряд вариантов решения, а экспертная система именно так и поступает, выбрав из них какое-нибудь одно, оно анализируется с помощью обратной стратегии. Естественно, что этот путь будет неодно-значным, причем могут добавляться новые значения и т. д.

Блок накопления метазнаний проверяет непротиворечивость вновь поступающих сведе-ний имевшимся правилам. Достигается это путем проверки семантической непротиворечиво-сти, а также автоматическим тестированием. Проверка семантической непротиворечивости оп-ределяет согласование вносимых изменений правилам базы знаний, а автоматическое тестиро-вание проверяет нововведения на большом количестве задач, чтобы оценить, сколь положи-тельно они влияют на работу экспертной системы (16). Иногда в случае конфликтных ситуа-ций требуется пересмотр правил. Здесь применяются различные степени доверия для потен-циальных решений, чтобы они не противоречили здравой логике, хотя сделать это не всегда просто.

На наш взгляд, в этом деле может оказаться целесообразной характеристика не отдель-ных явлений, а их классов, когда конкретная ситуация сравнивается с типичными примерами. Допустим, географ, классифицируя типы берегов (риасовый, шхерный, фьордовый), как бы сравнивает их с идеальными моделями: фьорды — узкие, глубоко вдающиеся в сушу клинья и т. д. Но экспертная система не ограничивается алгоритмической классификацией и учитывает семантику. Классифицируя географические объекты «Москва», «Бишкек», «Смоленск», чело-век легко сгруппирует их в города, но Москву в сочетании с Волгой и Леной отнесет к ре-кам, то же должна уметь эвристическая программа.

Более того, иногда требуется и не совсем «логичное» заключение. Например, анализируя уровни социально-экономического развития стран по ряду формальных критериев, в том числе таким, как национальный доход на душу населения, число автомашин на 1 тыс. жителей и др., Кувейт должен быть отнесен к числу ведущих стран, но эксперт-географ, сильно занизив его оценку, не выглядит странным. Так же должна поступать и экспертная система, выводя

одни правила из других и приходя к заключениям, получить которые из формальной логики не-возможно.

Еще один характерный момент для экспертной системы. Так как правила, создаваемые одним географом, чаще всего сильно отличаются от того, как это делает другой специалист, то экспертная система как бы становится «вторым я» того или иного ученого, копируя его стиль работы.

Система объяснений используется для того, чтобы разъяснить пользователю, как экс-пертная система пришла к тому или иному конкретному выводу. Причем в процессе работы пользователь может задавать дополнительные вопросы о получении промежуточных результа-тов, уточнять цели, инспектировать правила с точки зрения их согласования между собой и соответствия поставленным целям и др. «Метод рассуждения, который не может быть объ-яснен человеку, является неудовлетворительным, даже если с ним система работает лучше, чем специалист» (27).

Как правило, система объяснений делает трассировку хода проведения рассуждений в обратном порядке от того места, к которому относится вопрос, или от конечного результата. Каждый шаг рассуждения подкрепляется выводами из правил базы знаний. Экспертная систе-ма объясняет также, почему она не пошла другим путем — какие правила базы знаний этот путь заблокировали. Объяснения экспертной системы помогают пользователю совершенст-вовать базу знаний, показывая слабые места, ведущие к неправильным выводам. Пример работы экспертной системы и блока объяснения логики решений приведен в упоминавшейся выше книге И. А. Портянского (14).

Система общения пользователя с экспертной системой должна быть максимально удобна для человека. В настоящее же время «хозяин ЭВМ вынужден разговаривать со сво-им слугой на языке слуги». В этом плане особенно привлекателен проект разработки ЭВМ пятого поколения, которые будут в состоянии воспринимать естественный язык, например ограниченный английский, графические изображения, карты, фотоснимки и др.

Экспертные системы могут сильно отличаться своей конфигурацией в зависимости от це-лей их создания, имеющихся технических средств, объема данных и знаний. Причем важной является возможность комбинирования экспертных систем с математическими моделями, слу-жащими для алгоритмических вычислений. Такие системы принято называть интегрированны-ми.

В обобщающих работах по экспертным системам (16, 27) выделяют несколько их типов: интерпретирующие – позволяющие на основе наблюденных фактов делать описания и выводы; прогнозирующие – выводящие следствия из совокупности состояний исследуемых явлений, например прогноз погоды, урожайность сельскохозяйственных культур и др.; диагностики, прежде всего в медицине; проектирования – в строительстве; планирования; мониторинга; ремонта; обучения и др.

Возможности применения экспертных систем применительно к географическим исследо-ваниям описаны в ряде работ (29, 33, 5, 21). Более широко они стали использоваться в сле-дующих областях: прежде всего для совершенствования эксплуатации географических инфор-мационных систем при управлении базами данных, в процессе принятия управленческих ре-шений, некоторых картографических вопросов. Применение экспертных систем позволяет сде-лать географические информационные системы более эффективными и легче используемыми, обучать малоопытных пользователей работе с ними, совершенствовать поиск информации в больших массивах данных и др. Имеется опыт соответствующих работ с использованием мате-риалов дистанционного зондирования; для нужд картографии, в том числе для автомати-зации процесса генерализации; целей мониторинга ландшафтов, пожаров и др.

Важны классификационные аспекты географии, и здесь роль экспертных систем в решении не поддающихся математической формализации и сложных для логического ана-лиза задач может быть велика, например, в случае типизации географических ситуаций, применения метода ситуационного управления (предложенного Д. А. Поспеловым), и в ча-стности в географии при разработках геоситуационного направления (25).

Типология геоситуаций необходима для выработки правил, фактов и связей в соответ-ствующих базах знаний, формируемых на основе знаний экспертов. Построенные на базе ти-

пов геоситуаций сценарии позволяют в каждом конкретном случае не обращаться к перебору нескольких вариантов, а, идентифицировав тип, анализировать структуру соответствующих географических образований по отношению к характеристикам их типа. В дальнейшем экс-пертные системы смогут определять структуру геоситуаций и рекомендовать мероприятия для их целенаправленных трансформаций или консервации, например с целью выработки рекомен-даций по охране окружающей среды и т. д.

Одно из интересных приложений экспертных систем может состоять в их применении не только для обучения отдельным географическим дисциплинам с использованием опыта наи-более известных преподавателей (безгранично расширив их аудиторию), но и служить в ка-честве «интеллектуального интерфейса» для связи, например, с вычислительными пакетами программ, с которыми пользователь мало знаком, т. е. быть своеобразным гидом.

Наконец, несколько слов о технических средствах. Естественно, что чем совершеннее будет техника, тем удобнее ее будет использовать для создания экспертных систем, однако в жизни немало примеров, когда эффект от использования дорогостоящей аппаратуры недос-таточен. Поэтому в полной мере можно согласиться с авторами книги «Экспертные систе-мы...», когда они пишут: «Самым правильным будет воспользоваться тем языком, который вы знаете, на машине, которая у вас есть... Нет необходимости дожидаться реализации мечты о создании машин пятого поколения... Машины типа IBM PC или Apple Macintosh, особенно снабженные жестким диском, будут самыми подходящими» (с. 22). Коммерческая и научная информация об экспертных системах, аппаратуре, рынках сбыта, новых технологиях полно представляется в журнале «Expert Systems».

С распространением экспертных систем в географии специалисты получат возможность использовать технику для уточнения, распространения, пропаганды, а главное – получения новых индивидуальных знаний, сопоставлять между собой конечные и промежуточные вы-воды при несовпадающих мнениях. Кстати, географы, обходившиеся в своей работе без мате-матических методов и расчетов на ЭВМ, смогут использовать вычислительные машины без применения алгоритмических подходов. Роль специальных знаний еще более поднимется, а их передача от «учителя к ученику» станет более легкой, улучшится сохранность накоплен-ных знаний и возможность их дальнейшего пополнения и совершенствования. Для географов особенно важно, что наиболее ценной и дорогостоящей частью в экспертных системах оказы-ваются географические знания. В целом же экспертные системы могут рассматриваться как одно из самых мощных средств географических исследований в ближайшей перспективе.

Литература к главе VIII

1. Б е р д н и к о в К. Н., Т и к у н о в В. С. Данные, информация, знания в картогра-

фии и геоинформатике // Известия Русск. геогр. общ-ва,—1992.—Т. 124,—Вып. 5. 2. Б е р л я н т А. М. Использование карт в науках о Земле // Картография.—М.:

ВИНИТИ АН СССР, 1986.—Т. 12. 3. Б е р у ч а ш в и л и Н. Л. Некоторые проблемы современной картографии//Известия

ВГО.—1987.—Т. 119.—Вып. 1,—С. 28—32. 4. Б е р у ч а ш в и л и Н. Л. Этология ландшафта и картографирование состояний при-

родной среды.— Тбилиси: Изд-во Тбилисск. ун-та, 1989. 5. Б е р у ч а ш в и л и Н. Л., К е в х и ш в и л и А. Г. Экспертные системы в географиче-

ских исследованиях // Известия ВГО.—1989.— Т. 121.— Вып. 1,— С. 3—10. 6. Г а р е л и к И. С. Географические информационные системы и дистанционное

зондирование//Исследования Земли из космоса. Итоги науки и техники.—М.: ВИНИТИ АН СССР, 1989.—Т. 3.—С. 3—80.

7. Г а р м и з И . В., Кошкарев А. В., Межеловский Н. В. и др. Геоинформационные технологии: принципы, международный опыт, перспективы развития.— ВНИИ экономики ми-нерального сырья и геолого-разведочных работ, 1989.— № 4.

8. Д а л ь В. И. Толковый словарь живаго великорускаго языка.— С.-Петербург — Москва, 1881.— Т. 2.

9. Котляков В. М., Лютый А. А. Картография в эпоху НТР — теория,

методы, практика // Известия АН СССР, серия геогр.— 1987.—№ 5.—С. 36—47. 10. Кошкарев А. В. Программы, проекты, базы и банки данных географических и

картографических автоматизированных информационных систем // Картография и геоинфор-матика. Итоги науки и техники, серия «Картография».— М.: ВИНИТИ АН СССР, 1991.— Т. 14.— С. 118—176.

11. Кошкарев А. В., К а р а к и н В. П. Региональные геоинформационные систе-мы.— М.: Наука, 1987.

12. Николаев В. А. Классификация и мелкомасштабное картографирование ланд-шафтов.— М.: Изд-во Моск. ун-та, 1978.

13. Н у р г а л е е в Э. X., Т и к у н о в В. С., Т р о ф и м о в А. М. Глобальный ресурс-ный банк данных — GRID // Вестник Моск. ун-та, серия геогр.— 1990.—№ 3.—С. 117—118.

14. П о р т я н с к и и И. А. Компьютерный арсенал географии.— М.: Мысль, 1989. 15. Поспелов Г. С. Искусственный интеллект — основа новой информационной тех-

нологии//Коммунист.— 1988.— № 1.— С. 88—96. 16. Построение экспертных систем/Под ред. Ф. Хейеса-Рота, Д. Уотермана, Д. Ле-

ната.— М.: Мир, 1987. 17. Сербенюк С. Н., Тикунов В. С. Автоматизация в тематической картогра-

фии.— М.: Изд-во Моск. ун-та, 1984. 18. Советский энциклопедический словарь.— М.: Советская Энциклопедия, 1981. 19. Тикунов В. С. Современные средства исследования системы «общество —

природная среда»//Известия ВГО.— 1989 — Т. 121.— Вып. 4.— С. 299—306. 20. Тикунов В. С. Классификация и картографирование нечетких географических

систем // Вестник Моск. ун-та, серия геогр.—1989,—№ 3.—С. 16—23. 21. Тикунов В. С. Исследования по искусственному интеллекту и экспертные сис-

темы в географии // Вестник Моск. ун-та, серия геогр.— 1989.— № 6.— С. 3—9. 22. Т и к у н о в В. С. Географические информационные системы: сущность, структура,

перспективы//Картография и геоинформатика. Итоги науки и техники, серия «Картогра-фия».— М.: ВИНИТИ АН СССР, 1991.—Т. 14.—С. 6—79.

23. Т и к у н о в В. С., Ш у с т р о в Д. Б. Технические средства автоматизированного создания карт // Автоматизация в тематической картографии. М.: МФ ВГО, 1985. С. 22–40.

24. Трофимов А. М., Тикунов В. С., Н у р г а л е е в Э. X. Глобальная экологиче-ская система и Глобальный ресурсный банк данных в международной программе мониторин-га окружающей среды // География и природные ресурсы.— 1990.— № 2.

25. Т р о ф и м о в А. М., Панасюк М. В. Геоинформационные системы и пробле-мы управления окружающей средой.— Казань: Изд-во Казанск. ун-та, 1984.

26. Тютюнник Ю. Г. К методологии антропогенного ланд- шафтоведения // География и природные ресурсы.— 1989.— № 4.— С.—130—135.

27. Экспертные системы. Принципы работы и примеры.— М.: Радио и связь, 1987. 28. Элти Дж., Кумбс М. Экспертные системы: концепции и примеры. М.: Финансы

и статистика, 1987. 29. G o l d b e r g М., A I v о М., K a r a m G. The analysis of Landsat imagery unsing an ex-

pert system: forestry applications // Proc. AutoCarto 6.— 1984.—P. 493—503. 30. K a i n z W. A classification of'digital map data models // Proceed. Euro-Carto VI,—

Brno.-1987.—P. 105—113. 31. K o n e c n y M., R a i s K. Geograficke informacni systemy // Folia pfirodoved. fak

ШЕР v Brne.— 1985.—T. 26,—№ 13. 32. К о s h k a r i о v A. V., Т i k u n о v V. S., Т г о f i т о v A. M. The current state and

the main trends in the development of geographical information systems in the U.S.S.R.// Int. J. Geographical Information Systems.—1989.—3.—№ 3.—P. 257—272.

33. R i p p 1 e W. J., U 1 s h о е f e r V. S. Expert systems and spatial data models for efficient geographic data handling//Photo-gramm. Eng. and Remote Sens.— 1987.—53.—№ 10.—P. 1431 — 1433.

34. R о 1 1 a n d-M а у С. La theorie des ensembles flous et son interet en geographie // Espace geogr. —1987. — V. 16.—№ 1. — P. 42—50.

35. T o b l e r W., Z i - t a n C h e n A. Quadtree for Global Information Stor-age//Geographical Analysis. —1986.—18.—№ 4,—P. 360—371.

36. W a u g h Т. С. A response to recent papers and articles on the use of guadtrees for geographic information systems // Proceedings second international symposium on spatial data handling.— Seattle, 1986. — P. 33—37.

37. Z a d e h L. A. Fuzzy sets//Information and Control.—1965.—V. 8.— P. 338—353.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В заключение кратко остановимся на перспективах развития методов географических ис-следований. Прежде всего, отметим необходимость дальнейших теоретических обобщений на основе целенаправленного системного подхода. На наш взгляд, в ближайшее время должен произойти переход от преимущественно эмпирического пути к теоретическому обоснованию целесообразности применения тех или иных методов в конкретных ситуациях, определению строгих ограничений в областях имитации сложных географических явлений и выработке ра-циональных технологий применения различных методов в географических исследованиях.

Перспективны работы по комплексированию различных методов, с поэтапными оценка-ми результатов моделирования, позволяющими находить и исправлять возможные ошибки, корректировать дальнейший процесс моделирования и т. д. Одно из очень перспективных свойств моделей — их многовариантность.

Будет повышаться оперативность обработки данных за счет совершенствования вы-числительной техники и применения более совершенных технологий. Привлекает внимание моделирование быстро меняющихся явлений, таких, как состояние сельскохозяйственных по-севов, снежный покров, загрязнение акваторий, распространение лесных пожаров и многое другое.

Лавинообразное увеличение количества ЭВМ, и в первую очередь персональных компь-ютеров с разнообразной периферией, расширение их математического обеспечения и круга географов, использующих их в своей работе, ведут к совершенствованию средств моделиро-вания, и, прежде всего геоинформатики. Происходит все большая «интеллектуализация» гео-графических информационных систем и создание баз знаний, применение разработок по искус-ственному интеллекту на основе экспертных географических и картографических систем.

ОГЛАВЛЕНИЕ Пр е ди с л о в и е ..................................................... ............................................................ 3 Глава I. Описание — основной метод географии ............................................................... 5 Краткая история географических описаний ................................................................... 5 Современные виды географических описаний .................................................................... 8 Пример географических описаний ........................ ........................................................... 12 Глава II. Древняя картография в эпоху ЭВМ ... ............................................................ 20 Краткая история картографического метода исследования ........................................... 20 Применение картографического метода в географии сегодня ............................................ 23 Пример географического анализа по картам ...................................................................... 28 Глава III. Математика и география – непримиримый антагонизм или мирное сосуществование? ............................................................................................ 35 Краткая история математизации географии ...................................................................... 35 Современные направления применения математических методов ..................................... 36 Пример применения математических методов в географических исследованиях ......... 34 Глава IV. Все ли видно сверху: что же могут дистанционные методы ........................... 45 Краткая история применения аэро- и космических методов в географии .................... 45 Современные направления в аэрокосмических исследованиях .................................... 48 Примеры аэрокосмических исследований в географии ............................................ 51 Глава V. Ландшафтно-геохимический метод ................................................................... 56 Основные этапы развития геохимии ландшафтов .................................................................. 56 Фоновый геохимический мониторинг природной среды .............................................. 58 Использование методов геохимии ландшафтов при оценке состояния окружающей среды ......................................................................................... 65 Глава VI. Геофизика ландшафта ....................... ............................................................... 75 Исторический очерк. Становление направлений ........................................................................... 75 Метод балансов – важнейшее направление в геофизике ландшафта .......................... 77 Эксперимент и практика ....................................................................................................... 88 Глава VII. На перекрытии методов: взаимообогащение или экспансия в «чужие» области ........................... .................... ................................................................ 92 О возможностях совмещения методов географии .............................................................. 92 Экогеохимия и компьютерная картография ........................................................................ 94 Математико-картографическое моделирование ................................................................. 96 Глава VIII. Средства географических исследований ......................................................... 105 Средства информационного обеспечения ........... ............................................................... 105 Средства моделирования и отображения географических явлений ............................... 107 Экспертные системы ..................... .................... ................................................................ 109 Заключение ........................................ .................... ................................................................ 116

Documents

Дьяконов К.Н. и др. Современные методы географических исследований