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. Дьяконов, 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 географических исследований, приведены примеры использования их и показаны перспективы развития.
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 география — только один из предметов в школе, дающий детям общие сведения о природе, населении
и экономике. Не потому ли относительно невелик социальный заказ на географические разработки? Соответствует ли это существующим потребностям общества? В нашей стране уделяется
большое внимание охране природы и рациональному природопользованию. Возникают новые науки, например социальная экология, изучающая антропогенно-природные системы и с успехом использующая 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 методы, 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, палеогеографов 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 географических наук. Что же может роднить отдельные географические, да и другие науки о Земле? Прежде всего, это общность методов исследований.
Известно, что в географии используется несколько групп методов. Одни из них применяются 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 географическим наукам. Это, прежде всего картографический, математический и дистанционный методы. 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. Естественно поэтому, что в целом для географии представляют интерес, прежде всего методы описания, 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 даже собственно географические методы. Возьмем для примера исключенные из рассмотрения палеогеографические методы. Как можно обойтись без них, изучая ископаемые почвы, древние 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 методах, которые претерпевают наиболее быстрое развитие в настоящее время.
Поскольку все методы, которые будут нами рассматриваться, используются для целей географических исследований, то все они изучают пространственные или пространственновременные отношения. Иногда это делается не явно, как, например, применение математических методов для изучения взаимосвязей между географическими явлениями. В большинстве
же случаев без учета пространственных аспектов невозможна реализация самих методов, допустим картографического. Активно происходит разработка особых разделов того или иного метода специально для нужд географии. Пример тому — появление пространственной статистики. 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 современных исследований и на базе достижений природного и хозяйственного районирования
разрабатывается теория природно-хозяйственного и других разновидностей антропогенноприродного районирования). Практически все методы могут комплексироваться друг с другом. Например, сочетание картографического и математического методов привело к становлению математико-картографического моделирования.
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 средства 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 методов могут быть, например, логические рассуждения, средства измерений по картам, вычислительные средства (прежде всего ЭВМ), техника для получения фотоизображений и т. д. Средства реализации методов разнообразны. Причем практически везде встречаются новые подходы 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 изучении многих тем школьных географических курсов, а также студентам географических специальностей и учащимся профильных школ.
«Предисловие», «Заключение», главы 1,2, 3, 4, 7, 8 написаны В. С. Ти куновым (глава
1 — со вместно 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.
4
ГЛАВА I
ОПИСАНИЕ — ОСНОВНОЙ МЕТОД
ГЕОГРАФИИ
КРАТКАЯ ИСТОРИЯ ГЕОГРАФИЧЕСКИХ ОПИСАНИЙ
Само название нашей древней науки, предложенное древнегреческим ученым Эратосфеном, — 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 характеристика и упорядочение материала о территории, а также и теоретические обобщения, т. е.
вслед за сбором идет систематизация, объяснение и, наконец, построение теории. В подтверждение 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 географического знания. Здесь можно полностью согласиться с известным американским географом К.
Зауэром, утверждавшим, «...что география — это, прежде всего знание, обретенное путем наблюдения, что человек, отражая и переосмысливая, упорядочивает объекты внешнего мира,
которые он наблюдает, и что из результатов личного опыта приходит сравнение и обобщение» (18, с. 400). Иными словами, географическое описание, во-первых, — один из результатов исходного этапа географического анализа территории, этапа сбора фактического материала и его первичного или эмпирического обобщения. Во-вторых, географическое описание территории — 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 географии. Вплоть до XIX в. между географией и описанием нередко ставился знак тождества. Например, Иммануил Кант (1724—1804) писал, что география — это описание явлений, существующих в пространстве в данное время.
Первой формой описаний было эмпирическое описание, дававшее представление об окружающем 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 животные разнообразны: встречалось много диких ослов и больших страусов. Попадались также 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 прибывает 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 существуют тем, что выкапывают у реки жерновые камни и обделывают их. Они везут их в Вавилон, продают и покупают на эти деньги продовольствие» (3, с. 57).
Этот пример характерен для большинства описаний античной средиземноморской географии. Ее период обычно ограничивают 300 г. н. э. Наиболее яркими и известными представителями данного периода были греки Гомер, Фалес Милетский (ок. 625 — ок. 547 г. до н. э.),
5
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 описаний, охватывавших природу, хозяйство, население, включая нравы и традиции разных народов, иногда с долей вымысла. Ярко выраженная практическая потребность в эмпирических описаниях с развитием особенно морских путешествий, а также торговли привела к появлению даже 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 Египте; орошают здесь руками и с помощью насосов. Вавилония вся, так же как и Египет, изрезана каналами; наибольший из них судоходный, тянется от Евфрата на юг до другой реки, Тигра, на котором лежит город Нин. Эта страна — плодороднейшая из всех нам известных в отношении 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 «География» (в 17 книгах). Это одно из лучших страноведческих произведений. Страбон приводит
известные ему сведения о территории современных Испании, Франции, Британии, Италии, Греции, 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 осмыслению взаимосвязей и закономерностей: «...мы рассматриваем не только формы и величину стран, но... и их взаимные отношения», а также: «Если в некоторых частях этих местностей 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 равнинных, 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... подобно этому и 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 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.), стали 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 быстрое развитие науки и культуры позволило назвать XV — XVI века периодом Возрождения.
Накопление эмпирического материала привело к переосмыслению описаний известных земель
6
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», вышедшем в издательстве «Просвещение». Однако и в этот период, наряду с достоверными сведениями, была иногда очень значительная доля вымыслов, как, например, в «Путешествиях сэра Джона Мандевиля» или в «Космографии» Себастьяна Мюнстера (1489—1552).
Накопление большого фактологического материала о природных условиях, народонаселении, хозяйстве и др. потребовало их систематизации и осмысления, что явилось толчком к
обособлению отдельных географических наук, усиливших их практическое приложение и социальную 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, обращаться к общим закономерностям — «кругу земноводному» — предмету географии генеральной.
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 вообще и о русской» предложил объемное построение географии, разделив ее:
1) «по масштабу исследования» — на а) универсальную, или генеральную, описывающую сушу и воды всей планеты и ее частей; б) специальную, описывающую разные страны;
в) топографию, или «пределоописание», когда описываются части страны, вплоть до отдельных городов с их пригородами;
2) «по качествам» — на г) математическую (измерения Земли, необходимые «к познанию шара земного и ландкарт»); д) физическую (где обращено главное внимание на
природные «довольства и достатки» не только на поверхности, но и создающиеся внутри суши 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. Анучина (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 путешествий, 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,
7
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 применившего свои исследования для экономического районирования России и обоснования конкретного круга показателей, характеризующих районы.
Существенным моментом было обоснование объективной реальности существования районов, а не представление о них как о мысленных конструкциях, количество которых будет таким, 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 объективному вычленению и описанию, придерживалось большинство ученых, начиная с Н. П. Огарева (1813—1876), рассматривавшего районы не как нечто застывшее во времени, а как динамические 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 освещены в следующем параграфе. В заключение отметим, что географическое описание служило важным инструментом в исследованиях крупнейших ученых конца XIX—XX в.— Ю. М. Шокальского (1856—1940), В. И. Вернадского (1863—1945), А. А. Борзова (1874—1939), Л. С. Берга (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. Герасимова (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 принципы отбора исходной информации, способы ее подачи, изложение фактов и др. подчинены
определенной научной или практической цели. Следует различать комплексное описание элементарного природно-территориального комплекса (географической фации) и физикогеографическое описание территории разного размера (страны, провинции, ландшафта). С методической точки зрения и для последующего синтеза физико-географических знаний о территории 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 породами, характеризующийся однородным режимом увлажнения, глубиной залегания грунтовых или почвенных вод, однородным микроклиматом. В пределах фации формируется одна
растительная ассоциация на одной почвенной разности. Фация генетически однородна. Примеры фаций — пологие вершинные поверхности водно-ледниковых песчаных равнин, покрытые
сосняками лишайниково-зеленомошными на торфянисто-подзолистых почвах; блюдцеобразные понижения на высокой пойме, сложенные аллювиальными иловатыми суглинками с прослоями 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 комплекс, представляющий собой закономерное сочетание более мелких природнотерриториальных комплексов. Другими словами, в характеристике ландшафта должна быть отражена мозаичность территории. Другое отличие связано с «разрешающей способностью»
описания. Невозможно так же детально, как фацию, описать ландшафт во всех его подробностях 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 экономикогеографические характеристики территории, а в последние годы особенно распространенными
8
стали эколого-географические описания территорий (например, природно-хозяйственных
районов). Здесь описание строится на целостном восприятии географических систем, но на качественно более высоком уровне, чем описания античного, или «классического», периода цивилизации.
Особо следует сказать о страноведении, также эволюционировавшем от поэлементной характеристики природы, населения и хозяйства к осмыслению их как некоторого единства. Типичным 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, профсоюзы и другие общественные организации. 7. Экономико-географический очерк. 8. Вооруженные
силы. 9. Медико-географическая характеристика. 10. Просвещение. 11. Наука и научные учреждения. 12. Печать, радиовещание и телевидение. 13. Литература. 14. Архитектура и изобразительное искусство. 15. Музыка. 16. Театр. 17. Кино.
Такая характеристика построена на основе научной логики, имеет традиционно прослеживаемые связи между разделами, но тем не менее уловить четкий методологический стержень
здесь сложно. Главная задача подобных очерков — информативность описания. Поэтому страноведение, несмотря на свою многовековую историю, требует пристального внимания географов-комплексников с тем, чтобы, по словам Н. Н. Баранского, оно действительно вошло «общепризнанным 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 особенностей их заселения, связей с природными и экономическими условиями, а также шлифуя
форму и образность в подаче материала. Ряд предложений по совершенствованию страноведческих 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 сельскохозяйственной деятельности населения в различных районах Советского Союза» (1947), Н. А. Гвоздецкого «Физическая география Кавказа» (1958), Э. М. Мурзаева «Средняя Азия» (1961) и
др. Гораздо меньше примеров хороших общегеографических страноведческих научных трудов, хотя описания отдельных стран, например в 20-томнике «Страны и народы», весьма удачны. 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 исследованиями.
В это й связи можно обратиться к пожеланиям Ю. Г. Саушкина по созданию научной 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 географического 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 географии. Напомним, что суть хорологической (пространственной) концепции, развитой А. Геттнером (1859—1941), в том, что предметом географического изучения является лишь пространственный аспект располагающихся по территории взаимосвязанных объектов в фиксированное время. Недостатки этой концепции, прежде всего связанные с отказом от учета временных изменений и исторического развития, очевидны и критиковались широким кругом отечественных 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 сравни9
тельно-описательный метод, сыгравший огромную роль в систематизации накопленного эмпирического материала и способствовавший раскрытию внутренней взаимосвязи изучаемых географией явлений. Но в то же время этот метод гносеологически ограничен, так как с его помощью 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 районирования составляют стержень исследований таких крупных географов, как Н. Н. Баранский, Н. Н. Колосовский, Н. А. Гвоздецкий, А. Г. Исаченко, Н. Ф. Мильков, Н. И. Михайлов 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 наличием 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 идентификации которых — гомогенность определяющих его показателей. Такой взгляд близок к тому, что мы называем типологией. Выделяются также узловые, или функциональные, районы
на основе их тяготения к каким-либо центрам, например районы, вычленяемые по материалам маятниковых миграций населения, и т. д.
При физико-географическом районировании принято различать комплексное и частное
(отраслевое). Примерами частного районирования могут быть геоморфологическое, климатическое, 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 целостности, выявление границ и, наконец, изображение результатов этой работы на тематической
карте, и изложение их в специальном описании (характеристике)» (12, .с. 11). Такое определение 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 районированием 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, становится «тесно» в рамках «логического районирования».
В заключение отметим еще один вид географического описания — литературнохудожественное, 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. Тургенева и многих других отечественных писателей и географов. Отличия литературнохудожественного географического описания от научного заключаются в том, что, во-первых,
оно не обязательно должно быть полным. Писатель сознательно останавливается на некоторых природных явлениях, свойствах описываемого ландшафта для раскрытия каких-либо
образов, для изложения собственной позиции; во-вторых, это описание всегда несет эмоциональный 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 модной песенки «Там, где багульник на сопке цветет». Ошибка автора слов песни в том, что багульник — болотное растение и на склонах сопок не растет. Но оставим в стороне грубые не10
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 выражению М. Горького, отражают то «путевое, мимо идущее», что встречает автора в пути. Пожалуй, наиболее обстоятельными и полными в этом отношении являются книги известных чешских путешественников Иржи Ганзелки и Мирослава Зикмунда. В 50—60-х гг. выходили увлекательные книги этих авторов, например «Там, за рекою, Аргентина», «Меж двух океанов», «Перевернутый 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 чудесной природы этого края. В следующем параграфе мы приведем научное описание ландшафтов Мещеры. Сравните его с тем, что писал Константин Паустовский:
«В Мещерском крае нет никаких особенных красот и богатств, кроме лесов, лугов и прозрачного 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 прелесть и все незаметное на первый взгляд разнообразие русской природы.
Что можно увидеть в Мещерском крае? Цветущие или скошенные луга, сосновые боры, пойменные и лесные озера, заросшие черной кугой, стога, пахнущие сухим и теплым 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 гулом, и вершины сосен гнутся вслед пролетающим облакам.
В Мещерском крае можно увидеть лесные озера с темной водой, обширные болота, покрытые 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, вечерний 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 каждая ива над заглохшей рекой кажется своей, очень знакомой, когда о ней можно рассказывать 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 называть широт и долгот Мещерского края. Достаточно сказать, что он лежит между Владимиром и Рязанью, недалеко от Москвы, и является одним из немногих уцелевших лесных островков, остатков «великого пояса хвойных лесов». Он тянулся некогда от Полесья до Ура11
ла».
Паустовский
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 видит, но и слышит природу.
Но вернемся к науке. Подводя итог, можно сказать, что, несмотря на появляющиеся высказывания о научной «смерти» описательного метода (17, с. 213), мы считаем его одним из
основных в современной географии. Новые возможности и средства лишь помогают его реализовать. Например, применение электроники позволяет делать описания более быстро, передавать 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 информации 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 физикогеографических работах.
Обратимся к опыту Московского университета. Не одним поколением географовполевиков был разработан бланк комплексного описания точки. Большой вклад в разработку
его содержания внесли ландшафтоведы университетской школы — А. А. Видина, Г. Н. Анненская, 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 исследований 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 специальной части в зависимости от характера изучаемых объектов и задач научных работ. Унификация описаний необходима для последующей корректной математической обработки
материала и сопоставимости данных различных исследователей.
Обратимся к стандартному бланку комплексного описания фации, широко используемому географами университетов (см. Приложение). Заполнение бланка осуществляется
простым карандашом или шариковой ручкой. Описание начинается с фиксации адреса точки. 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 положение в лесном квартале. Если исследователь располагает аэроснимком на данную территорию, то необходимо указать номер снимка, а точку зафиксировать на нем. Поскольку географ, 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 мезорельефа и подробно описывается микрорельеф и его морфометрия (протяженность
склона, крутизна поверхности, глубина вреза эрозионных борозд и т. д . ) . Окружающий нас
12
рельеф можно представить как сочетание выровненных поверхностей, склонов и понижений. 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 восемь градаций крутизны склонов (табл. 1 ) .
Таблица 1
Характеристика склонов по их крутизне
Склоны
Очень пологие (слабонаклонные равнины)
Пологие (наклонные равнины)
Слабопокатые
Покатые
Сильнопокатые
Крутые
Обрывистые
Отвесная стена
Угол наклона, в градусах
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, прямой, волнистый, террасированный и т. д.). При описании рельефа необходимо указание на абсолютную высоту точки (она снимается с топографической карты) и относительную над базисом
дренирования.
Второй блок описания можно назвать гидротермическим. Он характеризует глубину залегания грунтовых и почвенных вод, наличие верховодки, тип водного режима, распределение
температуры почвы на глубине 20 и 50 см (информативные суточные и декадные уровни температуры 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 количество органического вещества в пределах всего профиля; наиболее темноокрашенный. Цвет
этого горизонта в почвах нашей страны варьирует от черного, бурого, коричневого до светлосерого, что обусловлено составом и количеством гумуса: от 12—16 % в лугово-черноземных
почвах до 1—5 % в светло-каштановых почвах юго-восточной части Прикаспийской низменности.
А2 — подзолистый или осолоделый, элювиальный горизонт, формирующийся под влиянием кислотного или щелочного разрушения минеральной части. Это осветленный, рыхлый горизонт.
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, уплотненный 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 затронутой процессами почвообразования, обозначают как С.
Д — подстилающая горная порода, залегающая ниже материнской и отличающаяся от нее
по своим свойствам (главным образом по литологии).
13
При характеристике почвенного профиля и его горизонтов географ фиксирует вертикальную мощность горизонтов, цвет, влажность, механический состав, структуру, плотность, включения, новообразования, переход между горизонтами, четкость (нечеткость) границы. Полевое
описание почвенного разреза дополняется последующими результатами лабораторного анализа важнейших свойств почв, из которых отметим влажность (запасы влаги), механический
состав по Н. А. Качинскому (табл. 2), процентное содержание гумуса, количество подвижных (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 кислотность), 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 известкования и гипсования почвы.
Таблица 2
Классификация механических элементов почв
(по Н. А. Качинскому)
Механические элементы
Камни
Гравий
Песок крупный
Песок средний
Песок мелкий
Пыль крупная
Пыль средняя
Пыль мелкая
Ил грубый
Ил тонкий
Коллоиды
Физическая глина
Физический песок
Размер, в мм
Более 3
3—1
1—0,5
0,5—0,25
0,25—0,05
0,05—0,01
0,01—0,005
0,005—0,001
0,001—0,0005
0,0005—0,0001
Менее 0,0001
Менее 0,01
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 производится на площади не менее 400 м2 (20 ´ 20 м).
Для выбранной луговой площади составляют список произрастающих на ней растений, 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 обилие 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, господствующий возраст. Для определения возраста можно использовать имеющиеся отдельные
пни, приростной бур, при помощи которого из дерева перпендикулярно к центру вынимается цилиндрик древесины с годичными кольцами. Для всего древесного полога дается общая сомкну14
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 точностью 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, жизненность, 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 основании описания всех компонентов природно-территориального комплекса в соответствующей
графе записывают название фации с обязательным указанием формы мезорельефа или ее элемента, 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 водноледниковыми песками со следами эоловой переработки, с глубиной залегания грунтовых вод
более 3,5 м. Увлажнение атмосферное. Сосняки лишайниковые среднебонитетные, среднесомкнутые (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 озерноледниковые песчаные и супесчаные равнины сухотравно-вейниково-полевицевые на дерновослабоподзолистых супесчаных почвах.
Описания фаций производят обычно в поздневесеннее или летнее время, причем оптимальное время описания лугов — период их цветения. Однако в течение годового цикла
природно-территориальные комплексы находятся в различных состояниях. Среди прочих, помимо летнего состояния, важно описание фации в конце зимы, в период максимальной мощности 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 Мещере, 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 сокращениями.
Ландшафт приурочен к центральной, озерной части Мещерской низменности. На формирование верхней части его литогенной основы решающее влияние оказало положение в днище
центральной макроложбины стока талых ледниковых вод, которое унаследовало дочетвертичное эрозионное понижение. Это привело к полному размыву днепровской морены и к накоплению мощной толщи водно-ледниковых, преимущественно песчаных отложений раннемосковского возраста, которые во вторую половину московского времени были размыты. Сохранились 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.) — остатки этого бассейна.
В ландшафте четко прослеживаются два вида местностей. Зандровые равнины возвышаются 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 сезонноглееватых почвах в сочетании с елово-сосновыми зеленомошно-долгомошными черничниками
на торфянисто-подзолисто-глееватых почвах. Среди субдоминантных урочищ наиболее харак15
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. Боровинки 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 торфянистоподзолисто-глеевые почвы. На месте ранее господствовавших сосняков зеленомошников ныне 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 доминантные 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 подстилается озерными и аллювиальными песчаными и суглинистыми отложениями калининского возраста, которые лежат на меловых песках и алевритах. Господствуют комплексы озерных пойм,
возвышающихся на 1—2,5 м над современным уровнем озер, покрытых болотнотравновейниково-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: болотнотравно-полевицево-осоковыми на торфянисто-глеевых низинных почвах, с мощностью торфа
10—25 см, с подстиланием озерных суглинков с прослоями песка; вейниковоболотноразнотравно-осоковыми на торфяно-глеевых почвах с мощностью торфа 25—50 см с
подстиланием озерных суглинков.
Урочища влажных древнеозерных равнин — другая доминанта озерных равнин. Они располагаются 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. Древнеозерные пески хорошо сортированы, тонкозернисты, сильно пылеватые и плотного сложения.
Суглинки содержат значительное количество ила и мелкой пыли, хорошо держат воду. Прослои суглинков способствуют образованию сезонной верховодки. Этим объясняется формирование средне- и сильноподзолистых глееватых почв пылеватопесчаного и супесчаного механического состава.
Коренная растительность в подобных местообитаниях — елово-дубовые сосняки (субори)-зеленомошники практически не сохранились. Они замещены пашнями, влажнотравнополевицевыми лугами, березово-сосновыми, осиново-сосновыми, березово-осиновыми и осиновыми 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 дерновоподзолисто-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 небольшие 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 подзолистоглеевыми, 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
16
(приток р. Оки). Для нее характерны урочища мелковолнистых песчаных пойм с пойменными
слоистыми, часто оглеенными почвами под сосновыми и дубово-сосновыми лесами; слабоволнистых пойм, сложенных песками с прослоями суглинков, с пойменными дерново-глеевыми
почвами под влажнотравно-щучковыми и болотнотравно-осоковыми лугами; ровных пойм, сложенных 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 свойства природы Мещерской низменности, показана взаимосвязь между рельефом, рыхлыми отложениями, 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 фактора, можно построить в виде таблицы или рисунка модель взаимодействия компонентов элементарного 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 стремится 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 среднеи сильноподзолистых песчаных почвах, реже на дерново-слабоподзолистых почвах со старопахотным горизонтом.
II.
Пологие склоны с глубиной залегания грунтовых вод более 1,5 м. Еловососновые 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-сфагнового 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 лесачерничники 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
поверхность 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 основных блоков — геоморфологического, гидротермического, биотического и почвенного — позволил 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 взаимосвязано 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. Внутриблочные связи наиболее высокие в гидротермическом блоке, а наиболее рыхлые — в биотическом.
Этот вывод справедлив не только для ландшафтов Мещеры, но и для других ландшафтов лесной зоны.
17
Рис. 1. Информационная модель взаимодействия отдельных блоков фации с видами ПТК
и внутриблочные связи. Стрелками показаны направления связи, цифрами — мера связи
Таблица 3
Важнейшие парные связи характеристик фаций
Характеристики
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) — окислительно-восстановительный потенциал почв
12. Мощность гумусового (торфяного) горизонта — степень
оглеения почв
Коэффициент
связи
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. А н н е н с к а я Г. Н., М а м а й И. И., Ц е с е л ь ч у к Ю. Н. Ландшафты Рязанской Мещеры и возможности их освоения.— М.: Изд-во Моск. ун-та, 1983.
3. Античная география / Составитель М. С. Бондарский.— М.: Географгиз, 1953.
4. А р 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,
18
6. Д ж е й м 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 Америки.— М.: Мысль, 1965.
10. М а г и д о в и ч И. П. Очерки по истории географических открытий.— М.: Просвещение, 1967.
11. М и р о н е н к о Н. С. Концепция синтеза в современном страноведении.— Вестник
Моск. ун-та, серия геогр.— 1992.— № 1.
12. М и 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 представлений 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.
19
Глава
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 стороне другие направления картографии, такие, как математическая картография, теория построения 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. Основными 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 крепились к каркасу из черенков пальмовых листьев. Положение черенков указывало фронт морской 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 география» (М., 1953)
20
Карты были нужны, чтобы зафиксировать границы охотничьих угодий, земельных наделов,
что особенно было распространено при освоении новых территорий, например в Римской империи, позднее церковных владений и т. д. В древнейших очагах цивилизации — Месопотамии 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 империей. 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 сохранившаяся 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 потребность 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 компасных 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 морской 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 богословских сочинений. Например, на карте, сопровождавшей комментарии к Апокалипсису, Беат показывал раздел Земли после потопа между тремя сыновьями Ноя, Такие карты представляли собой 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 богословские 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 проекции 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 использоваться к началу XVI в., что связано с потребностями освоения новых территорий, вошедших в Русское государство, и необходимостью защиты его рубежей. Свидетельством этому служит 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 достоинство его карт — «достоверность сведений и богатое географическое содержание. В этом
отношении картографические произведения тобольского исследователя значительно превосходили более поздние карты Сибири петровских геодезистов... В ремезовских чертежах, рисующих
разносторонний физико-географический образ территории всей Сибири и насыщенных громадным числом экономических, этнографических, политических, исторических, военных, археологических, статистических и других показателей, современные исследователи справедливо усматривают 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 съемочных работ В. Н. Татищев уделял большое внимание сбору географических данных и их учету
21
при составлении «ландкарт». Так, в составленной им в 1738 г. инструкции есть две такие позиции: «1. Для историко-географического известия в приезде твоем в город требовать из канцелярии 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 изобилен 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 полезного 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 административнотерриториального 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 Петербургской 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 последователям. А. А. Тилло показал существование Среднерусской и Приволжской возвышенностей и дал им существующие названия. А. А. Тилло проведен сравнительный анализ разновременных магнитных карт для изучения магнитных полей Европейской России, что позволило выявить Курско-Белгородскую аномалию, предвосхитив обнаружение железорудных месторождений (5).
Продолжателем работ А. А. Тилло стал один из его учеников — Ю. М. Шокальский, разносторонне образованный ученый-океанолог и картограф. Он работал над созданием гипсометрических 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 советского 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 замечательный географический анализ закономерностей развития рельефа, обобщенный в книге «Рельеф поверхности европейской части России в последовательном развитии о нем представлений».
Заметим, что до XIX в. на картах преимущественно отражались общегеографические элементы. 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 дифференциацию распределения тепла, заложив основу климатического зонирования Земли. Позже
он установил вертикальную зональность в растительном покрове. В том же ключе были и работы В. В. Докучаева, который дал научную классификацию почв с учетом генетического принципа и факторов почвообразования, широко используя географические карты. Он также обобщил представления о зональности компонентов среды и сформулировал учение о географических зонах.
В область социально-экономического картографирования большой вклад внес П. П. Семенов-Тян-Шанский, прославивший свое имя не только известными путешествиями, но организацией первой переписи населения в России (1897 г.), результаты которой послужили материалом
для многочисленных карт населения. Под его руководством изданы сводки «Географическостатистический словарь Российской империи» и «Россия. Полное географическое описание
нашего отечества», иллюстрированные различными картами. В своей работе П. П. Семенов22
Тян-Шанский использовал все лучшее, что было создано в области социальноэкономического картографирования того времени, как, например, «Карту промышленности Европейской 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 берегов Бразилии и атлантического побережья Африки.
Велик вклад в экономическую картографию и использование карт в социальноэкономической географии Н. Н. Баранского. Его яркий, образный язык, умение сконцентрировать 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 — альфа и омега географии, начальный и конечный момент географического исследования... Карта
— средство к выявлению географических закономерностей... Карта — «второй язык» географии» (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, теорию картографической генерализации, в создание «Атласа Грузинской ССР», комплексное картографирование. Им неоднократно рассматривалась роль картографического метода в географии и других науках. Теоретическое обоснование взглядов А. Ф. Асланикашвили на картографический 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 неразрывному 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 продолжение у его многочисленных учеников (А. М. Берлянт, Л. Г. Руденко, В. А. Червяков и
др.). Многократны обращения к картографическому методу исследования и связям картографии 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 исследованиях изложены в статье «Картография на службе рационального природопользования: состояние 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 использования карт и атласов для географических исследований, роль системного подхода при
анализе по картам структуры территориальных природных, производственных и общественноприродных 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 теоретическое обоснование и место данного метода в общей системе методов географии, методология 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 мо23
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 теоретико-методологическом плане, но не в качестве эквивалента терминов «проектирование и составление карт» и «использование карт», как это иногда делается» (6, с. 2 1 ) .
Иного мнения придерживался А. Ф. Асланикашвили: «...быть предметом картографирования не значит быть предметом картографического моделирования... Тот факт, что пространство
предмета исследования является предметом картографического моделирования, не означает вовсе, что предметом того же моделирования является и содержание моделируемого пространства. Наоборот, картографическому моделированию содержание исследуемых предметов не поддается, 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. Серебрянный: «...Картографический метод не может претендовать на какую-либо самостоятельность в
содержательной географии и практически всегда является орудием в руках отраслевых специалистов... 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 выразительных средств составления и оформления карт» (16, с. 167).
Содержательное направление в области моделирования включает в задачи картографии моделирование предмета исследования, осуществляемое различными способами. Согласно этой концепции новые знания, получаемые, например, по картам при исследовании
согласованности контуров почв и растительности с созданием результирующей карты взаимосвязей, 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 картографического метода исследований. Это более широкое понимание области и задач картографии делает ее не только методической, но и отчасти объектной наукой. В отличие, например, от метакартографической концепции, которая в основном рассматривает область
картосоставления, содержательное направление включает в картографию и картоиспользование.
Наиболее широко картографический метод применяется для анализа структуры
географических явлений, что в ряде случаев приводило к выявлению географических закономерностей, для чего достаточно вспомнить описание в предыдущем параграфе открытия географической зональности, дрейфа континентов и т. д.
Наиболее простой путь анализа географических закономерностей — это визуальный
анализ рисунка географических явлений. Исследование рисунка, интегрирующего не только 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 определенных условиях дает ключ к пониманию основных тенденций развития территории.
Разработано типичное изображение различных форм рельефа и даже способы рисовки
горизонталей для различных его типов. Интересна подборка типичных конфигураций, встречающихся на тематических картах природы (рис. 3). «Геометрический рисунок позволяет по
внешнему облику объекта судить о его морфологии, генезисе, о факторах, сформировавших тот или иной рисунок. Так, параллельный рисунок гидрографической сети, скорее всего,
свидетельствует о системе трещиноватости того же простирания, которой подчинены речные долины, а радиальное растекание водотоков — о крупном тектоническом поднятии. Древовидная конфигурация почвенных ареалов означает их приуроченность к речным долинам,
сформировавшимся в условиях горизонтального или близкого к горизонтальному залегания
24
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 (почвенные ареалы в долине р. Имгыт); 3 — решетчатый рисунок (разломы южного Предбайкалья); 4 — веерный рисунок (разрывные нарушения в Восточном Саяне); 5 — веерный рисунок (дельта Селенги); 6 — радиальный рисунок (гидросеть на Путоранском сводовом 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 центральных 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 геометрических сетей в пространстве. Суть теории центральных мест В. Кристаллер описал следующим 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 установил, что в Южной Германии маленькие города очень часто и очень точно расположены на расстоянии 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 экономическую модель, хотя в действительности ее нигде нельзя встретить в чистой форме. Горы,
различия в почвах, разная плотность населения, условия дохода, социальная структура населения, историческое развитие и политические факторы вносят отклонения в эти модели» (22, с.
271).
Поиск географических закономерностей на основе теории центральных мест и ее прак25
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). Работы 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 распространяться картометрия по тематическим картам. Производя измерения форм демографического «рельефа», измеряется крутизна «склонов», подсчитываются градиенты, например, в
изменениях плотности населения и т. д. Зачастую по результатам измерений создаются производные 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 подразделяются 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 обходиться 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 работе 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 только 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
26
взаимосвязанные целостные системы развит во многих работах Н. Н. Колосовского, Ю. Г. Саушкина, В. Б. Сочавы и др. Типология и оценка довольствуются лишь внутренней однородностью; район же внутренне неоднороден и имеет свою структуру. Выделение целостных образований по принципу их несхожести требует, помимо прочего, знания пространственного размещения 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 переход от картографического изображения, в основу которого, как правило, положена топографическая 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 традиционных 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 рисунке 5.
Рис. 5. Анаморфоза стран мира на основе численности населения
Анаморфозы могут быть иллюстрациями, позволяющими не только зрительно представить 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 размещения населенных пунктов и других объектов в пространстве выровненного явления, возможно, 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 вывод, что в России преобладают народности Севера — ненцы, эвенки, ханты, чукчи, эвены, нанайцы и другие, расселившиеся на огромных просторах страны. Связав этот вывод с рождаемостью, 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 веро27
ятны.
Картографический метод исследования применяется при исследовании не только закономерностей, но и взаимосвязей или динамики развития явлений. Простейший прием для исследования взаимосвязей — это наложение двух карт и изучение согласованности контуров на
них. Многочисленны приемы сложения, вычитания или умножения поверхностей географических 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, например сроков наступления заморозков на европейской части России. Иногда стрелками разного 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, можно установить и изучать ее динамику; иногда делается прогноз будущего состояния явлений 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 исследования» (7).
ПРИМЕР ГЕОГРАФИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ПО КАРТАМ
Пример изучения географических явлений путем их анализа с использованием карт, заимствован 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 различий.
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 добывающие отрасли, нефтепереработка, химическая, коксовая промышленности, черная и цветная металлургия, электроэнергетика, текстильная (за исключением производства кружев и трикотажа), обработка кож, производство стройматериалов, бумажная и пищевая промышленности. О масштабах производства из-за отсутствия каких-либо данных по предприятиям пришлось судить по занятости в отраслях-загрязнителях в целом. Лишь для характеристики такого важного загрязнителя, как ТЭС, использовались данные о выработке электроэнергии. Наряду с промышленными загрязнителями учитывался и характер размещения бытовых источников загрязнения, которые дают значительный объем стоков и играют существенную роль в задымлении атмосферы. В официальной британской статистике черная металлургия объединена с первичной металлообработкой, представленной в основном на машиностроительных предприятиях. Это позволило собственно машиностроение рассматривать
как «чистое» производство. Не рассматривался такой важный источник загрязнения, как автотранспорт, в частности из-за отсутствия статистических данных, но главное — в связи
с тем, что наиболее загрязненные ареалы совпадают, как правило, с основными урбанизированными 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.
28
Рис. 6. Карта уровней промышленного загрязнения природной среды в Англии (1—6 — группы районов с различной степенью загрязнения. Объяснения см. в тексте)
Самая высокая степень загрязненности природной среды наблюдается в районах Северо-Запада и Йоркшира с Хамберсайдом. Это старейшие промышленные районы с разнообразными 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 неочищенных сточных вод. Топливно-энергетические потребности районов обеспечиваются местными
месторождениями каменного угля, занимающими довольно обширные территории в их центральных частях. Особенностью каменноугольной промышленности Великобритании издавна
была добыча угля на многочисленных мелких шахтах, причем по мере выработки лучших пластов разработки перемещались в другие части бассейнов, оставляя за собой обширные площади, усеянные терриконами, карьерами, старыми закрывшимися шахтами. Такие участки стали
называть нарушенными землями. Указанные районы по площади нарушенных земель, требующих 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 атмосферный воздух, и на водоемы. На данные районы приходится более 1/3 продукции отрасли
по стране в целом. Особенно выделяются подотрасли химии, связанные с обслуживанием текстильной промышленности, в частности производство красителей, выросшее на базе местного 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. Сильное загрязнение природной среды вызывают выросшие на импортном сырье в Мерсийсайде
29
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, связанное с нефтепереработкой (в эстуариях Мерси и Хамбера построены крупные нефтеперерабатывающие 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 распространения чаще не пересекаются, а примыкают друг к другу. Такие старейшие отрасли промышленной специализации, как каменноугольная, текстильная и связанные с ней химические
производства, отличаются очень рассеянным распространением. В результате не только крупные 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 играют 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 промышленных городов. Этому способствует также наличие многочисленных городков, разбросанных
по долинам рек, стекающих с гор. В Йоркшире эти ветры приводят к распространению загрязняющих веществ из промышленной западной части района на всю его территорию.
Следует также отметить, что в указанных районах меры по борьбе с загрязнением среды 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 водоочистных 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, создание в наиболее загрязненных районах «зон контроля за выбросами дыма». В данных районах
должно было осуществляться переоборудование бытовых отопительных систем на использование 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 — рассредоточенный характер размещения большого числа крупных и разнообразных загрязнителей, 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 природной среды, относится Юго-Восточный район. Здесь территориальное распространение загрязнителей иное — они в основном сосредоточены в Большом Лондоне. Для столицы Великобритании характерна очень разнообразная отраслевая структура промышленности и других
источников загрязнения. Часть из них связана с получением сырья, поступающего через Лондонский порт, крупнейший в стране, часть — с обслуживанием потребностей этой самой большой 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
30
сырье (производство кислот, суперфосфата), так и менее загрязняющими — типичными столичными подотраслями — фармацевтикой, производством косметических товаров, эссенций
для пищевой промышленности.
Другой важный источник загрязнения — теплоэлектростанции, располагающиеся по беретам Темзы. Здесь сосредоточено более 1/7 электроэнергетических мощностей Англии и Уэлса.
Кроме того, здесь велика доля пищевкусовой и бумажной промышленности, цветной металлургии, производства стройматериалов, а в нижней части эстуария Темзы — нефтепереработки и нефтехимии. Наряду с промышленным загрязнением в Лондоне с его более чем 7 млн.
населения велика роль бытовых источников загрязнения. Достаточно указать, что средняя плотность населения здесь 4 тыс. человек/км 2 , 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 загрязнения расположены компактнее, концентрируясь в ряде промышленных районов агломерации. На
севере сосредоточена химическая промышленность, в западной части — химическая и пищевая, вдоль берегов Темзы — разнообразные отрасли, выросшие на импортном сырье, ареал распространения которых протягивается вдоль всего эстуария реки, т. е. и в пределах Лондонского Метрополитенского пояса. Кроме того, в Лондоне более успешно осуществляются мероприятия 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 природоохранных работ. Так, за счет строительства канализационных систем и аэрационных установок 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 снизилась столь значительно, что в последние годы практически не наблюдаются смоги, вызывавшие 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 многочисленных 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 экономикопланировочном районе. Это старый промышленный район страны, в экономике которого важную роль играют такие существенные загрязнители природной среды, как каменноугольная
промышленность, черная металлургия, нефтепереработка и нефтехимия. Однако в целом данный 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 каменноугольных бассейнов, разработка которого началась еще в XIII в. На базе каменного угля выросла крупная черная металлургия, ориентированная почти полностью на импортную 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 нефтеперерабатывающие заводы Северного района. Все это обусловило в пределах Тиссайда высокий уровень загрязненности среды. В Тайнсайде и Уирсайде удельный вес загрязнителей в отраслевой структуре промышленности ниже. Они представлены такими припортовыми загрязняющими производствами, как пищевая и бумажная промышленность, обработка
кож, цветная металлургия.
Хотя Северный экономико-планировочный район не выделяется высокой плотностью населения, роль бытовых источников загрязнения усиливается здесь большим, чем в среднем по
31
стране, душевым потреблением угля в быту. Это типичный старый депрессивный район. Осуществление 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 местных 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 меньшим 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 природной среды средний. В этих районах отраслевая структура загрязнителей значительно разнообразнее. 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 нарушенных земель, как на месте прежних разработок каменного угля, так и занятых старыми промышленными 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 загрязнении принадлежит подотраслям химической промышленности, в частности резинотехнической, обслуживающей местное высокоразвитое автомобилестроение. В Западном Мидленде отрасли-загрязнители отличаются очень высокой территориальной концентрацией, как, впрочем, и
вся его промышленность. Более половины занятых в загрязняющих производствах сосредоточено 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 каменноугольного бассейна. Крупные масштабы добычи угля в этом месторождении, лежащем в глубине 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 руды с небольшим содержанием металла) привели к возникновению черной металлургии. Однако ее влияние на загрязнение невелико, так как после закрытия ряда мелких заводов здесь остался лишь один комбинат в г. Корби. Однако после открытой разработки железной руды остались немалые площади нарушенных земель, которые пришлось восстанавливать.
Важнейшим загрязнителем в этом районе ныне стали новые крупные теплоэлектростанции, работающие на дешевом каменном угле, В Восточном Мидленде сконцентрирована почти
1/4 электроэнергетических мощностей Англии и Уэльса. Вытянутость их цепочкой по южному краю каменноугольного бассейна и по берегам реки Трент, вода которой используется для
охлаждения градирен, приводит к тому, что концентрации загрязняющих веществ здесь в среднем 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 Англия 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 наряду с припортовыми загрязнителями, представленными химическими и пищевкусовыми производствами, цветной металлургией и бумажной промышленностью, все большее значение в послевоенное время играет нефтехимия. В итоге даже в этих «чистых» районах с появлением новых источников загрязнения среды уровень ее загрязненности повышается.
Выполненный географический анализ карты уровней загрязнения природной среды отраслями промышленности — обычный пример географического исследования. Ясно, что
32
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 рассматриваться 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. Картография.— М.: ВИНИТИ АН СССР, 1986.— Т. 12.
7. Б е р л я н т А. М. Картографический метод исследования.— М.: Изд-во Моск. унта, 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 картографии//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 картография.— 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. Математикокартографическое изучение влияния территориально-отраслевой
структуры
отраслейзагрязнителей 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 картографии 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. унта, 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 природопользования: 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, практика.— М.: Мысль, 1973.
23. С т е ф а н о в
Н. Моделиране и картографиране // Философска мисъл.—
33
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.: Прогресс, 1968.
27. Ч е р в я к о в В. А. Концепция поля в современной картографии.— Новосибирск: 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 okonomischgeographische 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.
34
ГЛАВА III
МАТЕМАТИКА И ГЕОГРАФИЯ — НЕПРИМИРИМЫЙ АНТАГОНИЗМ
ИЛИ МИРНОЕ СОСУЩЕСТВОВАНИЕ?
КРАТКАЯ ИСТОРИЯ МАТЕМАТИЗАЦИИ ГЕОГРАФИИ
Отношение к математическим методам в географии неоднозначно у различных исследователей. Оно колеблется от восхищенно-восторженного до непроглядно-пессимистического. Причем полярные точки зрения доминировали в различное время. Первые опыты применения математики в географии, как пишут П. Джеймс и Дж. Мартин (7), относятся
ко временам Фалеса Милетского и Эратосфена, когда существовала и использовалась в качестве термина математическая география. Правда, в отличие от нашего времени в это понятие 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 закономерный 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 после второй мировой войны появились первые группы ученых, впоследствии создавшие собственные школы. Здесь, прежде всего мы должны обратиться к США и Швеции.
С 50-х гг. можно говорить о существовании, по крайней мере, двух школ: Вашингтонского 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, Великобритании (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 лозунгом: «Математические методы решают все». Без математических выкладок несолидно было
издавать книги или защищать диссертации. Большое влияние в нашей стране на математизацию второй половины 60-х гг. оказало проведение математических школ для географов. В
программах большинства конференций и съездов появляются секции по применению математических методов и даже проводятся специальные всесоюзные совещания на тему: «Математические методы в географии», «География и математика» и т. д.
Б. Л. Гуревич и Ю. Г. Саушкин видели в математизации географии одно из основных направлений ее теоретизации (6). Чуть позднее, подводя первые итоги, В. М. Гохман и Ю. Г. Саушкин 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 содержательных аспектов географических теорий (не говоря уже об их формализации)» (4, с. 26).
Невозможно описать сотни попыток подкрепить эти слова конкретными экспериментами и методическими построениями. Этап «опьянения» математикой принес немало интересных результатов. Кроме этого, на путь математизации географии влекли успехи вычислительной математики, 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 использование математики было данью моде, а не насущной необходимостью для решения конкретных задач. Математические модели из других областей знаний — физики, экономики, пси35
хологии и т. п.— часто заимствовались без учета реального соответствия географическим явлениям. Отсюда происходила неудача многих попыток, что не только охлаждало интерес к
проблеме формализации географических явлений, но и давало повод для рассуждений о нецелесообразности и даже вредности математизации географии.
Одним из первых, кто стал писать о нецелесообразности гипертрофирования роли математики в географии, отводя ей роль полезного, но второстепенного, подсобного орудия, был
академик С. В. Калесник ( 1 0 ) . 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 причине, 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 определения, но и сильно искажает их... Часто математическое моделирование в географии сводится к
«портретным моделям», лишенным какого-либо дополнительного содержания, что с не меньшим (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 частной 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 посередине. Интересно, что даже некоторые бывшие творцы количественной революции на Западе
разочаровались в ней. Причем ряд из них стал проповедовать так называемую «радикальную 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 традиционных 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 математических 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. Абстрактность математической модели проявляется даже в характеристике конкретных свойств:
в любой формуле указываются лишь величины тех или иных показателей, но не раскрывается их содержание.
Важная особенность математических методов, отмеченная Л. В. Канторовичем и А. Б.
Горстко ( 1 1 ) , состоит в их опосредствованном использовании для изучения действительности. Они применяются лишь в виде моделей, т. е. в определенных формализованных абстракциях. Математические модели способны хорошо отражать структуру, взаимосвязи и динамику
36
наблюдаемых явлений, но надо неустанно следить за их соответствием свойствам моделируемой действительности.
Другое условие повышения достоверности результатов моделирования состоит в совершенствовании научных знаний о географических закономерностях. Опора на более достоверные, точные и полные знания, а также их всесторонний учет гарантирует более высокое качество
моделирования. Математические модели могут, в свою очередь, оказывать серьезное воздействие на теоретические представления. В «основание» моделей можно закладывать еще не доказанные наукой представления; тогда результаты моделирования позволят судить о научной
достоверности теоретических предпосылок и гипотез, об обоснованности интуитивных представлений. Это свойство моделей может использоваться в целях предсказания новых географических закономерностей и прогнозирования развития явлений и процессов. Наконец, для
улучшения результатов моделирования очень важна постоянная корректировка моделей посредством учета и контроля промежуточных данных.
С точки зрения географии (учитывая большую значимость для нее пространственных аспектов), 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 пространственный аспект не учитывается на этапе реализации математических алгоритмов; 3) модели, в которых без учета пространственного положения явлений невозможно реализовать математические расчеты.
Из различных разделов современной математики в географии наиболее широко используется математическая статистика. На ее долю приходится не менее 80% всех проведенных экспериментов. Стало обычным делом проведение простого статистического анализа географических
данных — вычисление средних квадратических отклонений, дисперсии, коэффициентов вариации, оценка согласия распределений с помощью критериев Пирсона (χ 2 ), А. Н. Колмогорова, расчеты прямолинейной и нелинейной корреляции, корреляционных отношений, различных видов регрессий и др. Несколько позднее географы обратились к дисперсионному и дискриминантному анализу, а также анализу временных рядов.
Но особенно широкое распространение нашли известные алгоритмы математической статистики — 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 непересекающиеся подмножества: метод потенциальных функций, метод гиперплоскостей, метод гиперсфер и др.
Среди всего многообразия алгоритмов встречаются как автоматические классификации, так и классификации, которые используют отдельные территориальные единицы как ядра,
вокруг которых формируются однородные подмножества (группы). Эти ядра задаются экспертами-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 географических объектов по комплексу показателей пригодны модели, учитывающие гомогенность объединяемых в одну группу территориальных единиц. Для оценочной классификации наряду с
условием гомогенности необходима иерархическая упорядоченность между собой формируемых 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 состояние внутренней однородности» (19, с. 415). Районирование до последнего времени выполняется вручную на уровне логических обобщений, формализовать весь комплекс которых
пока не представляется возможным, но отдельные требования легко выполнимы. Так, достаточно давно созданы алгоритмы, выполняющие условия выделения территориально нерасчле37
ненных группировок территориальных единиц с использованием матриц соседства.
В географической литературе неоднократно указывалось на целесообразность применения классификаций географических комплексов с использованием методов теории нечетких
множеств. Эта теория предполагает возможность относить территориальные единицы не просто к одному из классов (как стандартные алгоритмы многомерных классификаций), а одновременно к нескольким классам с различными функциями принадлежности (в случае переходного 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. Размытость 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 несколькими моментами. Нечеткость системы может проявляться при: 1) ее описании в процессе
постановки задач и целей классификации; 2) выборе системы показателей, ее характеризующей; 3) подборе алгоритмов классификации; 4) выборе результатов многовариантной 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 эксперимента закладывались правила развития системы, и на ЭВМ «проигрывались» пути их реализации 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 распространения болезней, эпидемий и т. п. Для этих целей применяются различные модели: от
38
имитации эпидемии простыми гравитационными моделями, созданными по аналогии с моделями 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 представляется как некая абстрактная система, которая может находиться в нескольких различных состояниях. При этом считается, что нахождение системы в каком-либо из состояний случайно и
вероятность этого факта подчиняется определенному закону распределения, который характеризует 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 краткий обзор всех этих методов невозможен в популярно написанной небольшой главе. Для более 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 перевозке продукции из множества источников в ряд мест назначения. Широко применяются модели для оптимизации размещения производства, сетей школ (16 и др.;, оптимизации трасс перемещений между центрами и т. д.
Последнее, на что следует обратить внимание,— это на разработки так называемой географизированной математики. В этой перспективной области исследований также, прежде
всего, стали разрабатываться области «пространственной статистики», учитывая неприспособленость 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 классификации географических объектов на основе комплекса показателей. Кроме того, задача данного примера — показать необходимость адаптации математических моделей в зависимости от
целей и условий географического исследования. Данный эксперимент позволяет также сравнить качество классификаций, выполненных «машинным» путем и ручным способом. Цель
классификации — провести ранжировку по уровню социально-экономического развития группы 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 классификации (22).
Таблица 4
Средние характеристики показателей для групп стран с различным
экономическим развитием
Исходные показатели
Годовой прирост населения (%)
Доля больших городов (свыше 100 тыс.) в численности
населения (%)
Доля самодеятельного населения в его численности
(%)
Доля самодеятельного населения в промышленности
(%)
Доля самодеятельного населения в обрабатывающей
промышленности (%)
2,2
1,7
Номера групп
III
IV
2,6
2,8
70,7
55,3
35,8
24,5
13,0
6,2
33,0
35,8
32,4
31,2
38,7
39,1
33,3
34,2
21,0
15,3
8,5
4,4
20,3
24,2
14,1
10,0
5,1
2,9
I
II
V
2,5
VI
2,4
39
Доля самодеятельного населения в сельском хозяйстве (%)
Доля лиц наемного труда в самодеятельном населении в
целом (%)
Доля лиц наемного труда в промышленности (включая
добывающую промышленность и строительство) (%)
Доля лиц наемного труда в сельском хозяйстве (%)
Размер валового национального продукта (ВНП) в расчете на душу населения (по индексу США–100)
ВНП в расчете на одного занятого (США-100)
Накопление на душу населения (США-100)
ВНП
обрабатывающей
промышленности на душу
населения (США-100)
Производство
электроэнергии на душу населения
(США-100)
Потребление электроэнергии
на душу населения
(США-100)
Потребление
стали
на
душу
населения (США-100)
Экспорт на душу населения (США-100)
Импорт на душу населения (США-100)
Размер прямых иностранных капиталовложений по
отношению к ВНП (%)
Количество автомашин на душу населения (США100)
Количество телевизоров на душу населения (США100)
Количество телефонов на душу населения (США100)
Суточное потребление продовольствия на душу
населения (США-100)
Средняя
продолжительность предстоящей жизни (в
годах)
Число жителей на одного врача (тыс. чел.)
Доля неграмотных среди населения старше 15 лет (%)
Доля школьников и студентов в общей численности
населения в возрасте 5 — 19 лет (%)
Тираж газет на душу населения (США-100)
4,0
15,7
39,2
53,2
73,5
86,0
82,7
74,2
54,7
44,9
20,3
8,5
30,0
2,2
28,3
7,8
15,7
12,0
10,5
14,8
4,8
6,2
1,8
2,3
82,0
113,3
59,7
26,2
33,1
29,8
20,2
28,2
30,0
11,6
17,3
12,3
4,2
4,7
4,2
2,0
2,3
1,8
36 3
24 3
10 8
53
19
07
42,5
12,3
7,3
2,9
1,6
0,3
47,7
17,7
8,5
4,0
1,5
0,4
70,0
851,7
522,3
18,3
142,5
140,5
18,2
93,9
81,7
6,8
71,3
46,6
1,9
15,2
18,7
0,4
4,8
8,3
24,3
15,8
17,4
8,2
11,7
9,3
33,0
14,3
8,0
3,2
1,9
0,7
38,0
23,3
12,1
4,3
0,6
0,1
19,5
14,1
7,3
2,3
0,7
0,3
79,0
81,2
74,1
69,3
64,3
61,7
69,0
0,9
24,7
67,7
1,2
16,5
62,7
1,7
33,9
55,6
3,7
53,8
46,1
13,3
72,7
40,2
33,6
86,6
77,7
46 7
82,0
59 3
67,0
26,5
53,2
10,8
40,8
3,5
22,2
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, Иордания,
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, Сенегал, 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
40
аналогичной картине распределения стран по оценочным группам. Лишь средние третья и четвертая группы в некоторых случаях сливаются вместе. Это свидетельствует о достаточной жесткости 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 специалистовэкспертов не согласился со всеми деталями группировки стран. Далее каждому из них независимо друг от друга было предложено определить оптимальное, с их точки зрения, количество 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 Мексику; 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 — Центральноафриканскую 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
1. Аргентина., Бразилия, Венесуэла,
Гонконг, Колумбия, Коста-Рика,
Ливан, Мексика, Панама, Перу, Пуэрто-Рико,
Сингапур, Тайвань,
Тринидад и Тобаго, Уругвай, Чили,
Южная Корея, Ямайка.
2. Алжир, Боливия, Гватемала, Гондурас, Доминиканская Республика,
Египет, Замбия, Иордания, Ирак,
Иран, Малайзия, Марокко, Никарагуа, Парагвай, Сальвадор, Саудовская Аравия, Сирия, Тунис, Турция,
Филиппины, Шри-Ланка, Эквадор,
Южная Родезия.
3. Кувейт, Ливия.
4. Ангола, Бангладеш, берег Слоновой Кости, Бирма, Гаити, Гана, Заир,
Индия, Индонезия, Камерун, Кампучия, Кения, Конго, Лаос, Лесото,
Либерия, Мадагаскар, НДРЙ, Пакистан, Папуа – Новая Гвинея, Сенегал, Судан, Сьерра-Леоне, Таиланд,
Того.
5. Афганистан, Бенин, Бурунди,
Верхняя Вольта, Гвинея, ЙАР, Мавритания, Малави, Мали, Непал, Нигер, Нигерия, Руанда, Сомали, Танзания, Уганда, Центральноафриканская Республика, Чад, Эфиопия.
2-й эксперт
3-й эксперт
1. Кувейт, Пуэрто-Рико, Сингапур.
1. Кувейт, Пуэрто-Рико, Сингапур
2. Аргентина, Венесуэла, Гонконг,
Тринидад и Тобаго, Уругвай, Чили.
2. Аргентина, Венесуэла, Тринидад
и Тобаго, Уругвай, Чили.
3. Алжир, Бразилия, Гватемала, Доминиканская Республика, Египет,
Иордания, Ирак, Иран, Колумбия,
Коста-Рика, Ливан, Ливия, Малайзия, Мексика, Никарагуа, Панама,
Парагвай, Перу, Сальвадор, Саудовская Аравия, Сирия, Тайвань,
Тунис, Турция, Филиппины, ШриЛанка,
Эквадор, Южная Корея,
Южная Родезия., Ямайка.
3. Берег Слоновой Кости, Бразилия,
Гана, Иран, Колумбия, Конго, Коста-Рика, Ливан, Малайзия, Мексика,
Никарагуа, Панама, Перу, Саудовская Аравия, Тайвань, Таиланд,
Южная Корея, Ямайка.
4. Ангола, Бангладеш, Берег Слоновой Кости, Бирма, Боливия, Гаити,
Гана, Гондурас, Заир, Замбия, Индия, Индонезия, Камерун, Кампучия, Кения, Конго, Лаос, Лесото,
Либерия,
Мадагаскар, Марокко,
НДРЙ, Пакистан, Папуа – Новая
Гвинея, Сенегал, Судан, СьерраЛеоне, Таиланд, Того.
5. Афганистан, Бенин, Бурунди,
Верхняя Вольта, Гвинея, ЙАР, Мавритания, Малави, Мали, Непал, Нигер, Нигерия, Руанда, Сомали, Танзания, Уганда, Центральноафриканская Республика, Чад, Эфиопия.
4. Алжир, Боливия, Гватемала, Гондурас, 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, Камерун, Кампучия, Кения, Лаос, Лесото, Мавритания, Мадагаскар, Малави, Мали, Непал, Нигер, Нигерия,
Папуа – Новая Гвинея, Руанда, Сенегал, Сомали, Судан, СьерраЛеоне, Танзания, Того Уганда, Центральноафриканская
Республика,
Чад, Эфиопия.
Кроме того, позднее каждому из экспертов. Было предложено вручную расклассифицировать все страны. В этом случае классификации оказались следующими.
41
1-й эксперт
2-й эксперт
1. Аргентина., Бразилия, Венесуэла,
Коста-Рика, Ливан, Мексика, Панама, Пуэрто-Рико, Уругвай, Чили,
Ямайка.
1. Кувейт, Ливан, Пуэрто-Рико,
Сингапур, Тайвань, Тринидад и Тобаго, Южная Корея.
2. Гватемала, Гондурас, Доминиканская Республика, Замбия, Ирак, Колумбия, Никарагуа, Сингапур, Тринидад и Тобаго, Турция, Южная
Родезия.
3. Алжир, Ангола, Берег Слоновой
Кости, Иран, Конго, Кувейт, Ливия
Малайзия, Нигерия, Перу, Сальвадор, Саудовская Аравия, Сенегал,
Сирия, Сьерра-Леоне, Тунис, Эквадор, Южная Корея.
4. Боливия, Гаити, Гана, Гвинея,
Египет, Индия, Индонезия, Иордания, Камерун, Лесото, Мавритания,
Марокко, Пакистан, Папуа – Новая
Гвинея, Парагвай, Таиланд, Филиппины, Шри-Ланка.
5. Афганистан, Бангладеш, Бенин,
Бирма, Бурунди, Верхняя Вольта,
Заир, ЙАР, Кампучия, Кения, Лаос,
Либерия, Мадагаскар, Малави, Мали, НДРЙ, Непал, Нигер, Руанда,
Сомали, Судан, Танзания, Того,
Уганда,
Центральноафриканская
Республика, Чад, Эфиопия.
2. Аргентина, Бразилия, Венесуэла,
Мексика, Филиппины.
3. Алжир, Боливия, Египет, Иордания, 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, Таиланд, Уругвай, Чили, Шри-Ланка,
Эквадор.
5. Ангола, Афганистан, Бангладеш,
Бенин, Берег Слоновой Кости, Бурунди, Верхняя Вольта, Гана, Гватемала, Гвинея, Гондурас, Заир,
Замбия, Камерун, Конго, КостаРика, Лесото, Либерия, Мавритания,
Малави, Мали, Марокко, Мозамбик,
Непал, Нигер, Никарагуа, Пакистан,
Панама, Папуа – Новая Гвинея, Руанда, Сальвадор, Сенегал, Сомали,
Судан, Сьерра-Леоне, Танзания,
Того, Уганда, Центральноафриканская Республика, Чад, Эфиопия,
Южная Родезия.
3-й эксперт
1. Пуэрто-Рико, Сингапур
2. Аргентина, Бразилия, Венесуэла,
Колумбия, Коста-Рика, Мексика,
Панама, Тайвань, Тринидад и Тобаго, Уругвай, Чили, Южная Корея,
Ямайка.
3. Алжир, Берег Слоновой Кости,
Гватемала, Гондурас, Египет, Иран,
Кувейт, Ливан, Малайзия, Марокко,
Никарагуа, Парагвай, Перу, Сальвадор, Сирия, Таиланд, Тунис, Турция,
Филиппины, Эквадор, Южная Родезия.
4. Боливия, Гана, Гвинея, Доминиканская Республика, Заир, Замбия,
Индия, Индонезия, Иордания, Ирак,
ЙАР, Кения, Либерия, Ливия, Мадагаскар, НДРЙ, Нигерия, Пакистан,
Саудовская Аравия, Сенегал, Сьерра-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, Центральноафриканская
Республика,
Чад,
Эфиопия.
Анализ всех классификаций, выполненных вручную, свидетельствует в целом ряде случаев о принципиальных расхождениях. Например, такие страны, как Кувейт, Ирак, Панама, 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 псевдоразвитым 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 эксперимента 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 регионах, изучением которых более всего занимался тот или иной эксперт, т. е. по
этим группам стран он имел наиболее устоявшееся мнение. С другой стороны, какоелибо 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 экспертов к рассматриваемому вопросу, но в этом случае оказывают влияние и формальные
критерии различия стран, проявляющиеся через систему исходных признаковиндикаторов. Такой симбиоз приводит к тому, что все три варианта классификации «с учите42
лем» в той или иной мере приближаются к автоматической классификации. Эти варианты сочетают в себе интуитивные, эвристические взгляды каждого из специалистов по теме исследования, вплетенные в ткань формально-статистической классификации, основанной на исходной системе признаков-индикаторов уровня развития стран.
Субъективизм ручной классификации, несомненно, в какой-то мере присущ и классификации «с учителем». Наиболее объективна классификация в автоматическом режиме,
однако сразу же следует оговориться, что только в пределах выбранной системы показателей. Если в случае ручной классификации специалист привлекает самую разнородную информацию и знания, то машина ограничена лишь теми немногими количественными показателями, набор которых должен выразить зачастую чрезвычайно сложные географические комплексы, что, естественно, не всегда удается. В этом смысле для автоматической
классификации очень важен этап подбора исходной информации.
Сравнения результатов автоматического определения уровней экономического развития стран с другими аналогичными исследованиями, выполненными на основе иного статистического 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 автоматической классификации. Заметим, что, на наш взгляд, ранжирование стран по уровню развития менее целесообразно, чем их группировка в классы, так как во втором случае нивелируются небольшие 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 территориальных 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 географии//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 . , С д а с ю к Г. В. Современная «радикальная география» Запада: корни, история, позиции // Известия АН СССР, серия
геогр.— 1979.—№ 2.—С. 135—146.
13. Л ю т ы й А. А. Язык карты: сущность, система, функции. — М., 1988.
14. М а т л и н
И. С. Статистическое моделирование развития системы поселений//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. М и х е е в а В. С. Математико-географическое моделирование размещения добывающей промышленности // Вопросы географии — М.: Мысль, 1972.—№ 90.— С. 112—126.
43
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 гравитационной 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 географических 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 географии.— Казань, 1986.
27. X а г г е т П. Пространственный анализ в экономической географии.— М.: Прогресс, 1968.
28. X а р в е и Д. Модели развития пространственных систем в географии человека//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 England//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 Science 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 geographic//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.
44
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 изображениям, издавна известным в картографии. Еще Леонардо да Винчи (1500 г.) поставил
вопрос о возможностях определения размеров и положения предметов по их двум рисованным изображениям. Позднее ряд ученых, и в их числе М. В. Ломоносов (1764 г.) и БотанБопре (1791 г . ) , занимались практической реализацией этой идеи. Однако только появление 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. Ньепсом (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 местности 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 фотографированию 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 результаты, 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 потребитель этой информации – Главное управление геодезии и картографии, его аэрогеодезические предприятия, использующие аэрофотосъемку для топографического картографирования страны. Кроме него, следует назвать ведомства, ответственные за исследования ресурсов 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 получении все более мелкомасштабных изображений, что, естественно, ограничивалось техническими возможностями. Попытки в конце 50-х — начале 60-х гг. монтировать крупномасштабные снимки и генерализовать их до мелкомасштабных не принесли желаемых результатов. 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 фотографировать 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 на45
стоящего времени, главным образом благодаря их относительной дешевизне при изучении
незначительных по площади территорий. Известно применение данных снимков для изучения 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, собственно, первые запуски не преследовали цель изучения Земли космическими средствами. Первые
полеты на пилотируемых космических кораблях бывшего СССР и США — «Восток-1» (космонавт — 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 производилась съемка Земли. С американского корабля «Mercury МА-4» также были получены первые 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 ограничивался приэкваториальными поясами Земли.
Существенный прогресс в получении фотографических снимков внесли полеты «Apollo», и
прежде всего с точки зрения оптимизации выбора фотографических материалов, отработки методики ориентации камер по отношению к Земле и др. С космических кораблей данной серии
впервые (8—12 марта 1969 г.) произведено фотографирование в разных спектральных интервалах, что положило начало многозональной фотографии. Первое фотографирование синхронно осуществлялось четырьмя камерами на разных пленках и с разными светофильтрами.
Программа полетов космических кораблей «Союз» вначале мало внимания уделяла фотографированию Земли, но с конца 1969 г. была сильно расширена. Охват территории не ограничивался 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 спектрографирование земной поверхности, т. е. получение и регистрация спектральных отражательных характеристик объектов.
Подобные подспутниковые эксперименты позволили дать объективную оценку информативности различных видов космической съемки, заложить основы космических методов географических 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 передаточной функции атмосферы, закономерностях генерализации изображений с уменьшением их масштабов, оптических свойствах географических объектов, пространственной
структуре ландшафтов и т. д.
Снимки с высоким разрешением на местности (порядка 10—12 м) получены с орбитальных 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 одну и ту же территорию. Из-за эпизодичности съемок и трудностей, связанных с облачностью, регулярное покрытие территории таким видом съемки пока не обеспечивается, поэтому широкое распространение получила телевизионная съемка. К ее преимуществам по сравнению с обычной фотографией относится также получение сигналов в форме удобной для
их автоматизированной фиксации на Земле, хранения и обработки на ЭВМ. В этом случае 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 «Космос46
156») позволила создать метеорологическую систему, впоследствии разросшуюся в специальную 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 местности, они нашли широкое применение в географических исследованиях при изучении снежного 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 снимков.
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 обработки снимков, которые поступают в цифровом виде. Поэтому, при сохранении всего перечисленного выше широкого круга решаемых по этим снимкам задач, на первое место при использовании сканерных снимков выступают задачи оперативного контроля состояния природной 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 увеличении 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 обеспечивается получение стереопар, а также регулярность повторения съемки. Для изучения природных 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 регулярную съемку земной поверхности с периодичностью 18 суток с большой обзорностью и высоким пространственным разрешением, легко доступную потребителям, начался наиболее плодотворный период применения материалов космической съемки в научных и практических целях
во многих странах мира. Были сделаны новые географические открытия, обнаружены месторождения различных полезных ископаемых и т. д. Во многие науки о Земле прочно вошел этот
метод исследований, позволивший существенно расширить возможности традиционных географических 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 пространственным 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 используются при составлении оригинальных и обновлении ранее созданных карт, обеспечивая высокую 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 картографической продукции — фотокарт топографических, общегеографических и тематических различ47
ных масштабов. В 1978 г. была создана первая космофототектоническая карта АралоКаспийского 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 целый 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 фотографического 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 американских 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 аэрокосмических снимков (1982, 1988), вышедший в США атлас Северной Америки (1987), изданные в ФРГ альбомы снимков земной поверхности (1981), в Венгрии — национальный фотоатлас и многие другие.
В нашей стране организованы два центра получения, первичной обработки и распространения космической информации — Государственный научный и производственный центр
«Природа» (Госцентр «Природа») для работы с фотографической информацией долговременного использования и Государственный научно-исследовательский центр исследования природных ресурсов (ГосНИЦИПР) для работы с оперативной сканерной информацией.
Помимо составления программ съемки и аккумулирования полученных материалов, центры выполняют их первичную обработку — привязку, аннотирование, облегчая их дальнейшее
использование. По заказу потребителей выполняются и более сложные виды обработки, различного рода преобразования снимков. Оперативная информация, предназначенная для автоматизированной обработки, может быть получена в виде магнитных лент для удобства использования при работе на ЭВМ.
СОВРЕМЕННЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ
В АЭРОКОСМИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ
Космические методы — это методы изучения структуры и развития географической среды по материалам космической съемки, полученным с помощью регистрации отраженного солнечного и искусственного света и собственного излучения Земли с космических летательных аппаратов. 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 характеристиками.
В настоящее время географы располагают чрезвычайно разнообразными видами космической информации, пригодной для исследований как физико-, так и экономикогеографических явлений. Это снимки во всех диапазонах спектра электромагнитных волн, используемых в современных дистанционных методах — видимом и ближнем инфракрасном, тепловом 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 природные 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)
48
многократное покрытие съемкой земного шара.
Космические методы удачно дополняют традиционные наземные и аэрометоды. Их совместное 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 отраслях хозяйства.
Наиболее широко дистанционная съемка применяется в физической географии. В геоморфологии эффективно применение космических методов при проведении морфо-структурного
и морфоскульптурного анализа и картографирования рельефа, его многолетней динамики, природных и антропогенных процессов рельефообразования. В гидрологии по дистанционным изображениям изучают морфологические и морфометрические характеристики водных объектов,
прослеживают гидрологический режим водных объектов, проводят моделирование стока, картографирование гидрологической сети.
В почвоведении по космическим снимкам успешно устанавливают пространственную дифференциацию почвенного покрова и проводят его картографирование, определяют многие параметры почв, такие, как гумусность, механический состав, засоленность, влажность, температура. Такие исследования особенно важны при оценке плодородия почв на возделываемых землях, разработке комплексных мелиоративных мероприятий, подборе севооборотов и т. д. В биогеографии с помощью разномасштабных снимков выявляют и картографируют пространственную структуру биоценозов, проводят биоценометрические, фенологические,
медикогеографические исследования.
В ландшафтоведении космические методы широко применяют при изучении и картографировании пространственной структуры, сезонной ритмики и многолетней динамики ландшафтов, 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, осуществляют контроль негативных процессов обезлесения, саваннизации, опустынивания и многих 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 археологических объектов ландшафтно-генетических рядов, форм реликтового рельефа, гидрографической
сети, фрагментов древних почв.
Калмыцкими учеными с помощью материалов космической съемки, аэроснимков и наземных исследований составлена обзорная археологическая карта Калмыкии, а также археологические картосхемы Сарпинской низменности и зоны черноземельной оросительнообводнительной 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 изучении 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 происхождение горного озера Искандеркуль, расположенного к северу от Гиссарского хребта в Таджикистане. 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 высотой 400 м. Такие исследования крайне актуальны, так как подобное происхождение характерно для многих горных озер, в частности для Сарезского озера, возникшего на Памире в
1911 г. в результате образования Усойского завала. Решение вопроса будущего хозяйственного использования вод пресных горных водоемов требует всестороннего изучения их происхождения.
49
Комплексные исследования истории развития ландшафтов с учетом природных и антропогенных факторов формирования по космическим снимкам имеют самостоятельное научное значение, а также позволяют наиболее объективно оценить современные процессы ландшафтообразования и выделить тенденции будущих преобразований.
В экономической географии космические методы применяются менее широко. В географии сельского хозяйства основное внимание уделяется определению земельных угодий и оценке 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 расселения, 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 поверхности при прогнозах погоды, в геологии — при определении районов поиска полезных ископаемых, в гляциологии — при прогнозах ледовой обстановки в арктических морях в навигационный период, в ландшафтоведении — при оценке пригодности конкретных видов использования земель и прогнозах изменений структуры земельного фонда при определенных
формах хозяйственной деятельности и др.
Для географических исследований разработаны общие принципы и методы обработки материалов космической съемки. Сюда относится дешифрирование космических снимков и других
видов дистанционной информации, передача в картографической форме результатов исследований, проведение картометрического анализа с последующей статистической обработкой данных, применение математических методов для описания географических явлений и выявления
закономерностей, осуществление автоматизированной обработки материалов космической
съемки, а также моделирование исследуемых ситуаций в фотографической, графической, картографической и численной форме.
В основе изучения природной среды космическими методами лежит дешифрирование
снимков. По существующей методике оно осуществляется на базе знания географической ситуации на исследуемой территории с привлечением текстовых и картографических материалов, а при
необходимости и полевых исследований. Общая методика дешифрирования космических снимков к настоящему времени разработана достаточно детально на базе методики, принятой ранее
в аэросъемке. Вместе с тем комплексное дешифрирование природной среды имеет свою специфику. Комплексное дешифрирование основано на важнейшем свойстве природной среды —
тесной взаимосвязи и зависимости всех ландшафтных компонентов. Большая роль в его осуществлении принадлежит индикационному дешифрированию, позволяющему наиболее объективно охарактеризовать современные ландшафты, их связь с геологическими и гидрологическими условиями территории и зависимость от экономических и социальных факторов.
Конечным результатом дешифрирования снимков обычно является составление схем дешифрирования или географических карт. В настоящее время использование космических снимков 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 системе мониторинга природной среды. Сформировавшиеся к настоящему времени службы мониторинга 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 стационарными наземными наблюдениями.
Службы мониторинга создаются на международном, национальном и ведомственном
уровнях. В зависимости от масштаба исследуемых явлений они подразделяются на глобальные, 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 явлений.
50
Несмотря на короткую историю развития, накоплен обширный опыт применения мониторинга 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 рационального использования природных ресурсов.
В настоящее время осуществляются различные целевые системы мониторинга на международном уровне. В рамках программы ЮНЕСКО (организация ООН по вопросам образования, науки и культуры) «Человек и биосфера» проводится мониторинг фонового состояния
биосферы, включающий оценку воздействия человека на ресурсы озер, рек, болот, дельт, прибрежных 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 Международной гидрологической программы (МГП) ЮНЕСКО осуществляется мониторинг водных ресурсов. ФАО, ЮНЕСКО, ЮНЕП ведут оценку деградации почв в африканских странах, располагающихся к северу от экватора.
Европейское агентство по исследованию космического пространства участвует в организации 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; исследование полярных районов и движения льдов; определение и прогноз биомассы; предупреждение
стихийных бедствий. Разработана система оперативного слежения за процессами опустынивания 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 спутниковые системы глобального мониторинга океана и океанических побережий.
В нашей стране формируется Общегосударственная сл ужба наблюдения и контроля за уровнем загрязнения природной среды (ОГСНК). В нее входят три подсистемы
контроля загрязнения: на локальном уровне в очагах интенсивного антропогенного воздействия, 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 миграцией загрязняющих веществ, слежение за ответной реакцией экосистем на воздействие
фонового загрязнения, оценка состояния и прогноз изменений экологических систем. Разрабатываются комплексные программы специальной постоянно действующей службы экологического мониторинга с использованием космической информации. По такому же принципу в Болгарии создана Единая национальная система наблюдения и информации о состоянии 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 остановимся 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 изменением климатических факторов, так и практикуемой системой природопользования. Для оценки реального состояния и тенденций нарушения природной среды в регионе проводятся
комплексные исследования ландшафтных особенностей территории, специфики природопользования и процессов опустынивания. Осуществление подобных исследований в
оперативном режиме на региональном уровне наиболее эффективно с помощью космическо51
го мониторинга.
Создание системы комплексного космического мониторинга современных ландшафтов, природопользования и опустынивания Приаралья осуществляется в целях обеспечения постоянного наблюдения за изменениями природной среды, выявления конкретных
причин нарушений ландшафтов, разработки научно обоснованных рекомендаций по предотвращению негативных последствий опустынивания и проведения контроля их выполнения.
Создание системы космического мониторинга предусматривает разработку классификации, методов, структуры и программы исследований. В основе мониторинга лежат
комплексные космическая, аэро- и наземные съемки, обеспечивающие исследования на региональном и локальном уровнях: Выделены три основные блока мониторинга: съемки Земли, обработки информации и управления. Комплексная программа включает три подпрограммы мониторинга: ландшафтов, природопользования и процессов опустынивания. В
рамках подпрограмм определен конкретный набор объектов исследования и их характеристики, 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 картографические источники, а также результаты собственных выборочных наземных исследований.
Комплексные географические исследования Приаралья и пустыни Кызылкум в рамках космического мониторинга включали фундаментальное, специальное и оперативное
картографирование территории по космическим снимкам. В основу положено дешифрирование и картографирование современных ландшафтов в масштабах 1:2500000 и
1:1000000. На базе ландшафтных созданы карты процессов опустынивания, многолетней динамики, геоэкологической обстановки, природной очаговости болезней, мероприятий
по борьбе с опустыниванием в основном в тех же масштабах. Кроме того, на ключевых участках по материалам разновременной космической и аэросъемки в масштабах 1:200000 и
крупнее с использованием собственных наблюдений на местности созданы крупномасштабные 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 Центральном Кызылкуме и их антропогенные модификации, сформировавшиеся в основном под воздействием 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 ландшафтов 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 морского дна и дельтово-аллювиальных равнин, пастбищной дигрессией, ирригационным и постирригационным 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 степень изменения природной среды в условиях нарастающего антропогенного воздействия. Мно52
голетние изменения структуры и состояния ландшафтов выявлены с помощью ретроспективного
дешифрирования многолетнего ряда космических снимков и их сопоставления с географическими картами района исследования, составленными с начала 60-х гг. На картах показаны
территории, на которых произошло формирование первичных ландшафтов, смена одних ландшафтов 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 — изменений подземного стока; 3 — антропогенное перераспределение речных вод; 4 — влияние антропогенного озера на окружающую среду (а — усиление испарения и транс-пирации, б — развитие инфильтрации и подтопления земель, в — уменьшение глубины залегания грунтовых вод, г — увеличение минерализации грунтовых вод, д — уменьшение аридности климата); 5 — процессы, характерные для начала 80-х годов; 6 — процессы, характерные для начала 60-х годов
Эволюционные преобразования ландшафтов пустыни Кызылкум катастрофического характера 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 юговосточную 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 водохранилищем, орошаемым ее водами массив сельскохозяйственных земель в Голодной степи и
природная депрессия Айдар. На блок-схеме отражена смена ландшафтной структуры природной депрессии с процентным соотношением площадей ландшафтов, характерным для данной территории в 1954 и 1983 гг. (рис. 8). Системой стрелок переданы антропогенные факторы, вызвавшие эволюцию ландшафтов и многочисленные негативные последствия этого явления. Карты геоэкологической обстановки построены с учетом предыдущих карт. Геоэкологическая оценка проводилась в рамках выделенных ландшафтных единиц. Для них установлен
преобладающий тип изменений: природный, природно-антропогенный; указаны преобладающие группы природно-антропогенных процессов. Проведена оценка степени изменений основных ландшафтных компонентов по пятибалльной шкале в соответствии с разнообразными классификациями. Отмечены современные тенденции изменений ландшафтов: восстановительные,
дигрессионные.
На основе перечисленных сведений, используя разработанную геоэкологическую классификацию современных ландшафтов, на картах выделены пять основных категорий ландшафтов: естественные, оптимизированные (преобразованные в хозяйственных целях), компенсированные (восстановленные до исходного или близкого к нему состояния), угнетенные и
53
нарушенные, а также их различные сочетания. Выявление нарушенных, сочетание нарушенных и угнетенных ландшафтов послужило обоснованием для выделения зон экологического
бедствия.
Исходя из результатов проведенного картографирования, обширная зона экологического бедствия зафиксирована на большей части Приаралья, включая высохшие участки морского дна, периферические части дельт Амударьи и Сырдарьи, разделяющие их древнеаллювиальные равнины. В Кызылкуме выделены три района экологического бедствия: эоловые равнины
на севере пустыни, древнеаллювиальные и эоловые равнины в периферической части Бухарского 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 Узбекской противочумной станции за 1948—1982 гг. В результате картографирования выявлены региональные особенности ландшафтной дифференциации и динамики природной очаговости болезней в условиях опустынивания. Статистическая обработка данных многолетних наблюдений
позволила определить характерные динамические ряды эпизоотии в различных ландшафтах.
Сопоставление результатов статистических и картографических исследований позволило уточнить природные и антропогенные предпосылки многолетних миграций эпизоотии чумы в пределах пустыни Кызылкум.
На базе приведенных карт составлена карта мероприятий по борьбе с опустыниванием в масштабе 1:2500000. На ней даны рекомендации по осуществлению комплексных 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-экономических и научно-исследовательских мероприятий. Таким образом возможно более полно и
объективно учесть опыт внедрения эффективных мер на отдельных участках пустыни и распространить его на весь район исследования, основываясь на выделении ландшафтованалогов.
Проведенные комплексные географические исследования, включающие картографирование 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 различных регионов мира с использованием материалов, получаемых с разнообразных космических аппаратов.
1. А н д р о н и к о в
Литература к главе IV
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. Аэрокосмические 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., Ш е в ч е н к о Л. А., С у щ е н я В. А. и др. Картографирование по космическим снимкам и охрана окружающей среды.— М.: Недра, 1982.
7. Г л у ш к о Е. В. Космические методы изучения современных ландшафтов материков.— 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 наблюдениям из космоса.— Л.: Наука, 1985.
9. Дешифрирование многозональных аэрокосмических снимков. Методика и результаты.— М.: Наука; Берлин: Академиферлаг, 1982.
10. Дешифрирование
многозональных
аэрокосмических
снимков. Сканирующая
система Фрагмент. Методика и результаты.— М.: Наука; Берлин: Академиферлаг, 1988.
54
11. К н и ж н и к о в Ю. Ф., К р а в ц о в а В. И. Аэрокосмические методы картографирования и географических исследований. Итоги науки и техники, серия картография.— 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 географических исследований // Тематическое системное картографирование с использованием автоматики и дистанционных методов.— М.: МФ ВГО, 1986.— С. 70—86.
13. Наш дом — Земля / Ред.-сост. К. У. Келли.— М.: Мир; Нью-Йорк: ЭддисонУэлси, 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 использованием 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.
55
Глава V
ЛАНДШАФТНО-ГЕОХИМИЧЕСКИЙ МЕТОД
ОСНОВНЫЕ ЭТАПЫ РАЗВИТИЯ ГЕОХИМИИ ЛАНДШАФТОВ
Одним из современных методов исследования Земли является геохимический, позволяющий изучать распределение, процессы миграции и концентрации химических элементов и их соединений в различных геосферах. В начале XX в. совершенствование способов определения химического состава природных объектов в сочетании с развитием геологических наук (генетической 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 миграции 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 земель, освоение субтропиков Закавказья — способствовали внедрению геохимических подходов
в географию и привели к созданию новой научной дисциплины — геохимии ландшафтов, которая занимается изучением процессов миграции химических элементов в сложных территориальных 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 компонентов 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, полупустынь Северного Прикаспия, влажных субтропиков Закавказья и др. показали большие возможности 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. Полыновым 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 руково дством М. А. Глазовской были начаты фундаментальные исследования геохимии ландшафтов 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 регионы—Дальний Восток, Забайкалье, Казахстан, Среднюю Азию. Они имели большое значение
для развития теории, методологии и методики геохимии ландшафтов. Исследования в этом направлении продолжались и в последующие годы, особенно после создания в 1959 г. на географическом факультете МГУ кафедры геохимии ландшафтов и географии почв, на которой
56
началась подготовка ландшафтоведов-геохимиков.
Исследования в области поисковой геохимии позволили разработать основы геохимической систематики ландшафтов, принципы районирования территории по условиям проведения
геохимических поисков, установить основные закономерности формирования вторичных ореолов рассеяния рудных месторождений в различных природных зонах, палеогеографических
и палеогеохимических обстановках, разработать теорию геохимических барьеров в зоне гипергенеза, предложить критерии и способы оценки выявляемых при поисках руд геохимических
аномалий, разработать принципы ландшафтно-геохимического картографирования и ряд других 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 прикладное значение и выдвинули геохимию ландшафтов в качестве одной из теоретических основ геохимических методов поисков полезных ископаемых. Работы по применению методов геохимии ландшафтов в поисковой геохимии в настоящее время проводятся научными организациями и вузами, многими производственными геологическими объединениями и экспедициями.
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 ландшафтов начался следующий этап развития. Важно отметить, что теоретические и методические
принципы, применяемые при поисках руд, создали основу для быстрого внедрения геохимических 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 природные ландшафты, разработка методик геохимического мониторинга природной среды, создание 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 формирования 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, выявления критериев их устойчивости к техногенезу и создания нового понятийного аппарата.
Были разработаны принципы прогнозного ландшафтно-геохимического районирования и создана 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 эколого-медико-геохимические исследования. Они показали значение техногенного загрязнения
среды промышленных центров в повышении риска развития у людей злокачественных опухолей. Этими исследованиями охвачены бассейн р. Урал, Северный Прикаспий, Южный Казахстан, 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 закономерностей естественных процессов миграции и концентрации химических элементов в ландшафтах различных природных зон и провинций (15). Для целей фонового мониторинга научно-методическое и практическое значение имеют работы по геохимии ландшафтов отдельных регионов или типов ландшафтов (10, 1 1 ) .
С геохимией ландшафтов методически тесно связаны исследования по оценке степени загрязнения сельскохозяйственных и городских территорий, проводимые геологическими организациями. Под руководством Ю. Е. Саета была разработана методика геохимической оценки источников загрязнения окружающей среды, территорий городов, поверхностных водотоков, воздействия горнодобывающих предприятий (5). Важное значение в этих исследованиях также
57
придается медико-геохимическим вопросам, эколого-геохимическому нормированию степени и
характера загрязнения.
В краткой главе невозможно рассказать обо всем многообразии ландшафтногеохимических 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 междисциплинарные исследования по экологическому мониторингу, т. е. по контролю состояния природных 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 промышленных, урбанизированных и сельскохозяйственных районах.
Виды фонового мониторинга, методология и методика исследований довольно разнообразны. 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 геохимического мониторинга в биосферных заповедниках и фоновых станциях показал, что
наблюдения должны улавливать не только тенденции изменения геохимического состояния 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 изучение природных систем (24, 15).
Среди геохимических методов, используемых при фоновом мониторинге природной среды, 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 глобальных геосфер до локального уровня ландшафтов или экосистем Анализ распространенности 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. Ферсман (1883—1945) в 1923 г. предложил среднее содержание химического элемента в земной коре
или ее какой-то части называть термином «кларк».
Кл ар ки л ито сферы. Дл я поним ания закономерностей распространенности химических 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 миграцией, 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 обнаружить во всех системах Земли. Наличие или отсутствие элемента в изучаемом объекте
или системе зависит не от их собственных свойств, а от чувствительности используемых аналитических методов.
Различают глобальные, региональные и локальные кларки элементов. В настоящее время установлен ряд глобальных кларков литосферы и основных типов горных пород (14).
58
Содержание химических элементов в различных типах горных пород, как правило, отличается 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 содержания данного элемента в природном объекте Сi к кларку литосферы К:
Ci
KK =
ñ 1.
K
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 целых чисел и большей контрастности показателя целесообразно рассчитывать обратные величины — к л а р к и р а с с е я н и я (КР), показывающие, во сколько раз кларк больше содержания элемента в данном объекте:
Ci
KР =
á 1.
K
Таким образом, кларки концентрации и рассеяния — показатели, характеризующие относительную распространенность химических элементов в природе.
Средние содержания химических элементов в главных типах горных пород иногда именуют кларками этих пород. Одни типы пород близки по химическому составу к литосфере, 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, региональных и других особенностей. Он может существенно изменяться под воздействием наложенных процессов, обусловленных эволюцией тектонических, климатических, ландшафтногеохимических условий в течение геологического времени. Особенно широко распространены
изменения горных пород под влиянием термальных вод в зонах тектонических разломов, на59
пример в вулканических областях, а также выветривания, почвообразования и других процессов.
Кл ар ки г и дро сф еры . Г и дро сф ера Зем л и со стоит из трех неравных по массе составных 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 океанов, дельтах и эстуариях рек. В минерализованных океанических водах доминируют растворенные 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, полихлорбифенилы и др.), высокие концентрации которых, в отличие от соединений, существующих в природе,
например, тяжелых металлов, приурочены только к регионам с наиболее интенсивной промышленной и сельскохозяйственной деятельностью (Западная Европа, Северная Америка).
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 биогеохимической изменчивости существенно дифференцируют средний химический состав живых организмов.
Между составами живого вещества и земной коры в целом нет прямой пропорциональной зависимости. В составе литосферы по массе преобладают слабоподвижные элементы — 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 организмах 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 подвижные формы элементов, имеющие важное физиологическое значение. Поэтому они обогащены так называемыми биофилами — фосфором, серой, калием, бором.
Обычно используются три основных метода выражения химического состава биологических объектов: в расчете на живую (сырую) массу организма, на массу сухого органического 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 содержании 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 состава биосферы, являются кларки концентрации элементов, рассчитанные на сырую массу
живого вещества, которые А. И. Перельман (20) именует биофильностью элементов. Наибольшей био фильностью обладают угл ерод (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 вещества планеты, мы предлагаем называть общей биогенностью (Бо) элементов. При расчете этого показателя для живых организмов конкретных регионов или отдельных систематических групп мы имеем дело со специальной или частной биогенностью (Бс) элементов, которая аналогично породным кларкам может существенно отличаться от общей биогенности под влиянием систематической и экологической биогеохимической специализации.
Близкий по сути показатель — биотичность элементов, представляющий собой отношение
60
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 уточняются в результате применения более совершенных аналитических методов, расширения круга
исследуемых видов, родов и семейств живых организмов. Особенно существенно могут уточняться кларки живого вещества некоторых токсичных, но малоизученных элементов — сурьмы,
кадмия, ртути, мышьяка. В последнее время данные по этим элементам получают в результате осуществления программы глобального мониторинга природной среды.
Химический состав растений зависит от двух главных факторов: 1) ландшафтногеохимического (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 положением и особенностями происхождения; в условиях повышенных концентраций элементов в среде имеют значение и физиологические барьеры, или пороги поглощения. В рудных
районах и техногенных ландшафтах с аномально высоким содержанием элементов в почвах, породах и водах концентрация элементов в растениях определяется главным образом
первым фактором. В фоновых ландшафтах наряду с экологическими условиями важное значение приобретает генетический фактор.
Кларки литосферы, гидросферы и живого вещества постоянно уточняются и детализируются для отдельных районов, типов горных пород, классов вод и систематических групп растений. Публикуются сводки геохимических данных по этим средам. Получены новые материалы о распределении в природных компонентах не только различных химических элементов, но и их соединений — пестицидов, полихлорбифенилов, полициклических ароматических
углеводородов и др. Техногенная природа этих соединений определяет их высокие концентрации в природных средах развитых стран, прежде всего США и Западной Европы, промышленных городов и районов интенсивного земледелия. Например, установлено, что содержание 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 химического состава компонентов ландшафта и связей между ландшафтами заложены трудами 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 субаквальные (подводные) элементарные ландшафты, в которые с водоразделов сносятся продукты почвообразования и выветривания. Помимо супер- и субаквальных ландшафтов, выделяются трансэлювиальные (верхние части склонов), элювиально-аккумулятивные (нижние части склонов
и сухие ложбины) и аккумулятивно-элювиальные (местные депрессии с глубоким уровнем
61
грунтовых вод) элементарные ландшафты.
Важнейшим фактором дифференциации веществ в ландшафтах являются геохимические
барьеры — такие участки биосферы, где на коротком расстоянии происходит резкое уменьшение интенсивности миграции химических элементов и как следствие — их концентрация
(20). Геохимические барьеры широко распространены в ландшафтах, на них нередко образуются 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 ландшафта указывает на то, что для ландшафта в целом трудно оперировать понятием геохимический 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 каскадных 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) дифференциацию 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 регионов хотя и имеет определенное значение, но не отражает сложной картины пространственного распределения химических элементов и соединений в этих системах. Т. е. в рамках этого
методического подхода основное значение приобретает не столько уровень содержания элемента 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 ли з). Первым этапом ландшафтно-геохимического анализа территории является изучение геохимической дифференциации вертикального профиля различных элементарных ландшафтов.
Обычно элементарные ландшафты рассматриваются как достаточно сложные системы, состоящие 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 дифференциации R, представляющие собой отношение содержания (валового или подвижного) химического элемента в том или ином генетическом горизонте почвы к его содержанию в почвообразующей породе. В каждом горизонте профиля обычно имеются несколько групп элементов с различной радиальной дифференциацией, например сильного накопления (R>5), среднего накопления (R = 2—5), выноса (R <; 1) и т. д. Эти группы или образуемые ими ряды в
первом приближении отражают радиальную почвенно-геохимическую структуру элементарного ландшафта.
Радиальная почвенно-геохимическая дифференциация зависит от строения почвенного
профиля, механического и минералогического состава почв, распределения органического вещества, карбонатов, солей, окислительно-восстановительных и щелочно-кислотных условий,
присутствия геохимических барьеров. Концентрация химических элементов на барьерах может во много раз превышать их средние содержания в соседних горизонтах или вмещающем
их горизонте.
Сильно отличается распределение валовых и подвижных форм химических элементов.
62
Валовые формы дифференцированы, как правило, менее сильно, чем подвижные, извлекаемые
из почв различными растворителями. Из-за своей доступности растениям и животным важнейшее значение для определения степени и характера загрязнения природной среды
имеет изучение подвижных форм нахождения и миграции химических элементов. Среди токсичных 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 геохимического мониторинга. Основные сведения о содержании и распределении подвижных форм
тяжелых металлов в почвах и ландшафтах получены в химии почв и геохимии ландшафтов.
Другой важной, составной частью радиальной структуры ландшафтов является взаимодействие 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 живыми организмами, в основном растениями, является сопоставление их содержания в золе растений с содержанием в питающей среде — породах, почвах, водах. Предложенный Б. Б. Полыновым показатель А. И. Перельман назвал коэффициентом биологического поглощения (Аx):
l
Аx = ,
n
где l — содержание элемента в золе растений, п — содержание этого же элемента в почвах.
В литературе встречаются разные обозначения (К6, КБП) и модификации этого коэффициента. Так, А. Л. Ковалевский (13) отношение содержания элемента в золе растений к почвам, 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 потенциальную биогеохимическую подвижность элементов. Актуальную доступность элементов
растениям и степень использования ими подвижных форм элементов, содержащихся в почве, характеризует сравнение состава сухого вещества растений и подвижных форм элементов
(воднорастворимых, солевых, органоминеральных), извлекаемых из почв слабыми растворителями. Это отношение предлагается назвать коэффициентом биологической подвижности (Вх),
который у большинства элементов обычно значительно выше, чем А х, рассчитанный для валовых содержаний.
Кроме биофильности, общей и специальной биогенности (Бо, Бс), потенциальной и актуальной биогеохимической подвижности, характеризуемых коэффициентами Ах и Вх имеется ряд других общих и частных показателей. Например, М. А. Глазовской (7) предложены
коэффициент биогеохимической активности KB — отношение потребления элемента живым 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 установления основных особенностей пространственной геохимической структуры (L-анализ) территории 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 определяется 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 других ландшафтов, и они называются геохимически слабоподчиненными или аллохтонными
63
катенами (6).
В этих видах катен геохимические исследования направлены на решение различных
задач. Монолитные катены являются удобными объектами для изучения латеральной миграции элементов в каскадных ладшафтно-геохимических системах, характеризуемой с помощью коэффициента местной миграции Км, представляющего собой отношение содержания
элемента в почвах подчиненных ландшафтов к его содержанию в почвах и коре выветривания автономных ландшафтов. Только в монолитных катенах возможен расчет Км без поправки на литогеохимическую неоднородность. Поэтому современную миграцию и концентрацию элементов в ландшафтах целесообразно изучать в районах с относительно простым геологическим строением, особенно с рыхлыми покровными отложениями однородного литологического состава. На гетеролитном субстрате миграция элементов маскируется геохимической спецификой почвообразующих пород, и поэтому анализ Км с позиций
только латерального переноса методически не оправдан. В этом случае такие показатели следует называть коэффициентами латеральной дифференциации или контрастности (L).
Подобно тому, как радиальная геохимическая структура отражает характер взаимодействия и соотношения между компонентами и блоками элементарных ландшафтов, латеральная
структура характеризует отношения в геохимически сопряженных каскадных системах различных уровней (катенах, водосборных бассейнах и т. д.). Она определяется типом автономных ЭЛГС, соотношением радиальной и латеральной миграции веществ, формами миграции 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 ведущим методом геохимии ландшафтов, лежащим в основе практически всех фундаментальных
и прикладных ландшафтно-геохимических исследований.
Биогеохимические циклы элементов. Биогеохимический подход к анализу живого вещества, основанный на идеях В. И. Вернадского, заключается в первую очередь в сопоставлении химического состава живых организмов с составом других природных систем — горных пород, почв, вод, атмосферного воздуха. Это создает возможности для системного анализа биологического круговорота химических элементов, биогеохимических циклов в ландшафтах
и биосфере в целом. Другой путь познания миграционных циклов элементов в природных системах — детальное изучение баланса химических элементов в системах различного уровня, от
локального до глобального. В настоящее время модели круговорота веществ лучше разработаны для первого (элементарные ландшафты, катены) и последнего уровней (биосфера).
Для элементарных ландшафтно-геохимических систем модели разрабатываются на основе информации, получаемой при стационарных исследованиях. Модели глобальных биогеохимических циклов элементов носят пока еще ориентировочный характер. И в том и в другом случае 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 миграционного цикла каких-либо элементов и соединений в природной системе. Тогда важное значение имеют многолетние или сезонные ряды наблюдений за теми или иными средами, особенно имеющими высокую динамичность и вариабельность (воздух, вода).
Таким образом, можно выделить два направления исследования состояний ландшафтов. Первое из них пользуется как бы методом кларка, но с учетом временных изменений
параметров. Это методическое направление в целом преобладает сейчас при осуществлении 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 техногенных факторов. В этих исследованиях обычно слабо учитываются пространственная дифференциация параметров, механизмы миграционных процессов и потоки веществ между
блоками и компонентами ландшафта. Одним из наиболее детальных исследований, осуществленных Лабораторией природной среды и климата совместно с кафедрой геохимии
64
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 элементов. Это направление исследований не является специфическим для геохимии ландшафтов и, пожалуй, наибольшее развитие получило в экологии, биогеоценологии и почвоведении, где установлены фундаментальные закономерности энергетических и биогеохимических 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 ландшафтноэкологическому подходу. Современные экология и биогеоценология, представляющие собой
учения об экосистемах (биогеоценозах), исследующие их структуру, функционирование и эволюцию, весьма близки по объекту и методам геохимии ландшафтов, в которой существенный акцент делается на пространственных закономерностях миграции и концентрации химических элементов в биосфере и наряду с анализом биогеохимических циклов и вещественного
состава живых организмов большое внимание уделяется изучению геохимии биокосных компонентов — 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 разделов, 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 исследований.
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. Биологический аспект важен для познания явлений жизни на атомарном уровне и их влияния на историю земных химических элементов. Именно эта часть биогеохимии занимается в основном
биогеохимическими циклами и круговоротами веществ. Геологический аспект (а, повидимому, и географический) биогеохимии существен для познания среды жизни, условий миграции химических элементов, в том числе и биогенного происхождения, в биосфере. Третий,
прикладной аспект биогеохимии В. И. Вернадский связывал с изучением биогеохимической деятельности 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
СОСТОЯНИЯ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ
ЛАНДШАФТОВ
ПРИ
ОЦЕНКЕ
Основной областью применения методов геохимии ландшафтов в настоящее время
стало решение проблем окружающей среды, в частности выявление кризисных экологических ситуаций путем оценки загрязнения ландшафтов. Ландшафтно-геохимические методы используются на всех стадиях оценки состояния локальных и региональных природноантропогенных геосистем. На региональном уровне такие оценки включают в себя следующие блоки:
— оценку природного геохимического фона региона;
— анализ геохимического влияния сельского хозяйства на природные геосистемы;
65
— оценку состояния и степени загрязнения промышленных центров, влияния горнодобывающего производства на природную среду;
— комплексное эколого-геохимическое картографирование и районирование территории по степени загрязнения, ответным реакциям и устойчивости природных
геосистем к техногенным воздействиям.
Среди перечисленных блоков эколого-геохимического анализа любой территории особенно важно изучение геохимического состояния городов, выделяющихся на природном и
агротехногенном фоне как центры концентрации веществ, поступающих в них с транспортными потоками, что ведет к формированию техногенных аномалий в различных
средах. Сами города выступают как мощные источники техногенных веществ, включающихся 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 актуальность. На примере эколого-геохимических оценок городов рассмотрим основные методы 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 существующих 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 картографирования и создания компьютерных экологических атласов загрязнения. К настоящему
времени коллективом кафедры геохимии ландшафтов географического факультета МГУ выполнены 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 эколого-геохимической оценки городской среды.
Оценка геохимического фона и природного потенциала города. Эти исследования необходимы для расчета контрастности техногенных аномалий в городской среде и направлены на получение детальной информации о региональной литогеохимической и биогеохимической специализации эталонных фоновых участков, расположенных вне зоны влияния промышленного и
сельскохозяйственного загрязнения, об их радиальной и латеральной геохимической структуре, 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 «Ландшафтногеохимические основы фонового мониторинга природной среды» (15).
Следует отметить, что при выборе фоновых эталонов нужно учитывать значительный радиус загрязнения вокруг промышленных центров, нередко достигающий нескольких десятков
километров. Другое важное условие — учет регионального загрязнения природной среды сельскохозяйственным производством — требует особенно тщательного подхода к изучению фонового состояния ландшафтов. При экологической оценке городов исследованию фоновой геохимической структуры территории уделялось, как правило, значительно меньшее внимание.
Факторы загрязнения и самоочищения городской среды оцениваются с учетом климатических, геолого-геоморфологических, биологических и собственно ландшафтно-геохимических
особенностей территории. В целом такой подход основывается на представлениях М. А. Глазовской (7) о технобиогеомах — ландшафтно-геохимических территориальных системах со сходной
ответной реакцией на определенные виды техногенного воздействия. Для регионального и локального уровней одним из первых опытов подобного подхода является анализ природных факторов загрязнения и самоочищения ландшафтов, выполненный в Среднем Поволжье и
Тольятти ( 1 7 ) . Схема подобного анализа включает в себя общую физико-географическую,
66
зонально-провинциальную и ландшафтную характеристику территории, оценку факторов загрязнения и самоочищения ландшафтов (миграции и концентрации веществ, их трансформации и нейтрализации), устойчивости биотических компонентов и экосистем в целом к антропогенным воздействиям. Важное место в этом анализе занимают экспериментальные исследования 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 происходит 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 различных производств и видов хозяйственной деятельности и формирование полиэлементных техногенных 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 городскую среду, т. е. количества и состава выбросов, стоков и отходов, установление зон потенциального загрязнения города и в конечном итоге оценку природоемкости основных производств.
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 загрязняющих веществ в твердой, жидкой и газообразной формах). Для целей импактного мониторинга техногенные отходы делятся на организованные — поступающие в окружающую среду
через специальные устройства (трубы, факелы, очистные сооружения, шламонакопители, отвалы), 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 поступают ежегодно сотни тысяч и даже миллионы тонн загрязняющих веществ. Особую опасность
представляют отходы с высокими концентрациями химических элементов и их соединений, иногда 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 сооружений 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 цветных 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 загрязнители (сварка и выплавка спецсплавов — марганец; переработка лома цветных металлов — мышьяк; металлообработка — ванадий; производство никелевого концентрата — никель, хром, кобальт; алюминия — алюминий, бериллий, фтор и др.) (5).
Нефтеперерабатывающая, нефтехимическая промышленность поставляет в окружающую среду главным образом газообразные соединения (оксиды азота, углерода, диоксид серы, углеводороды, сероводород, хлористые и фтористые соединения, фенолы и др.), содержа67
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; лакокрасочные изделия — ртуть, кадмий — n · 1000 — n ·10 000 КК; производство синтетического
каучука — Crn · 100 КК). Заводы по производству фосфорных удобрений сопровождают высокие 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 поступают 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 теплоизоляционных изделий, в пыли которых содержание сурьмы, свинца, серебра, иногда гафния и ртути
достигает сотен КК.
По степени концентрации и комплексу химических элементов-загрязнителей коммунальнобытовые отходы (бытовой мусор, канализационные осадки, илы городских очистных сооружений) не уступают промышленным отходам. Особенно высокие концентрации химических
элементов характерны для выбросов мусоросжигательных заводов, являющихся, таким образом, 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 окраине 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 применении 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 фильтрат 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 происходит 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 . Снегохимические съемки, проведенные в Тольятти, Братске, Магнитогорске, Москве, Улан-Баторе, указывают на существование двух видов техногенных аномалий, связанных с влиянием промышленности и хозяйства города на окружающую среду. Локальные аномалии в снежном
покрове позволяют достаточно точно индицировать пространственную дифференциацию продуктов техногенеза и выявлять техногенные источники. В их пределах можно количественно
оценить массу выпадающих на поверхность земли веществ техногенного происхождения. Точность индикации источников по снежному покрову зависит от их количества, мощности и пространственного расположения в городе. В химическом составе снега как аккумулятивном индикаторе отражается техногенная специализация промышленных зон либо отдельно стоящих
источников. Для более точной индикации конкретных производств можно использовать ана68
лиз специфических веществ, выбрасываемых предприятиями при определенных технологических процессах.
Так, при оценке влияния тепловых станций, заводов черной металлургии и некоторых других предприятий на окружающую среду хорошим индикатором являются полициклические ароматические углеводороды (ПАУ), например такие известные канцерогены, как 3, 4-бензпирен (БП), 1,12-бензперилен и другие, образующиеся при сгорании ископаемого топлива. Наиболее сильное загрязнение ПАУ, в частности БП, установлено в городах с мощной металлургической и химической промышленностью, тепловой энергетикой и интенсивным автотранспортом.
Среди городов особо опасным уровнем загрязнения БП выделяются Красноярск, Липецк, Новокузнецк, 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 приоритетных загрязнителей в 84% случаев ( 1 9 ) . Для определения ПАУ в природных средах
используются спектрофлуориметрические и хромато-масспектрометрические аналитические
способы.
Региональные аномалии в снежном покрове формируются в результате суммарного воздействия города или агломерации городов на окружающую среду, при этом город рассматривается практически как точечный источник загрязнения. В отдельных регионах площадь загрязненного снежного покрова превышает 100000 кв. км (Московская область, ДонецкоКриворожский район). Среди других региональных аномалий выделяются по площади Кузбасс, 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. 1 0) .
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 ответные реакции на техногенное загрязнение атмосферы, воды и почв токсичными веществами ( 1 8 ) . Биогеохимическая оценка включает определение уровней содержания тяжелых металлов и других поллютантов в растениях города относительно регионального биогеохимического 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.
69
Биогеохимическая индикация состояния городской среды, в отличие от изучения снежного покрова, дает информацию о загрязнении территории преимущественно в теплое время
— период вегетации растений и достаточно активной водной миграции поллютантов, поступающих в растения из загрязненных почв. Зимой растения могут выступать только как депонирующие поверхности.
На региональном фоне растительный покров города в целом обычно выглядит как
средне- и слабоконтрастная аномалия. Например, для Тольятти установлена следующая биогеохимическая формула растений (по данным массового опробования в коэффициентах концентрации относительно фона): Cr15Zn10Cd9Cu7Mn7Ni5Pb3.
На фоне этой относительно низкой биогеохимической аномальности на территории города,
особенно вокруг развеваемых золо- и шлакоотвалов, свалок и других мест открытого складирования отходов, практически не фиксируемых по снежному покрову, образуются сильноконтрастные аномальные зоны, непосредственно прилегающие к техногенным источникам. Контрастность 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 наиболее эффективных биоиндикаторов загрязнения воздушного бассейна — кора деревьев (особенно сосны), не имеющая физиологических пределов поглощения, способная к аккумуляции загрязняющих веществ. Кору деревьев можно рекомендовать в качестве универсального биоиндикатора 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 протяженнее 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, овощи), 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 поллютантов 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 состояния 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 аккумулировать загрязнители в течение всего периода действия техногенного источника. Оценка 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 некоторых других загрязнителей, в целом небольшой контрастности. Второй этап — анализ выявленных аномальных полей с идентификацией техногенных источников (выбросов промышленных предприятий, мест складирования твердых бытовых и промышленных отходов, влияние
автотранспорта, энергетики и др.) с необходимой детализацией при установлении генезиса аномалий. Третий этап — исследование механизмов миграции и концентрации поллютантов в городских ландшафтах, анализ степени их геохимической трансформации под влиянием техногенеза. Например, в результате поставки в ландшафты карбонатной пыли от ТЭЦ и цементных 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 среды миграции многих поллютантов (4, 12). Четвертый этап — почвенно-геохимическое зонирование территории города с учетом природных факторов, влияющих на загрязнение и самоочищение почв (щелочно-кислотных и окислительно-восстановительных условий, механического
состава, степени гумусированности и др.), уровней концентрации и парагенезиса загрязнителей.
Техногенные вещества, поступающие в депонирующие среды, индицируются по содержанию и соотношению соединений и химических элементов. Так, в Тольятти с химическими предприятиями, 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 металлов 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 наветренных к техногенным источникам склонов, а также в суперквальных ландшафтах побережий 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 баланса. Наряду с изменениями гидрогеологических условий (подтопление, осушение, просадка и
др.) одной из основных форм техногенной деформации городской среды является загрязнение 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 загрязнения водных потоков, характеризующие водооборот города как сложную миграцион-
ную систему. Первое — определение состава канализационных промышленных и муниципальных стоков как интегральных индикаторов отходов, поступающих в жидком виде в окружающую 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 дополнительным источником загрязнения, особенно если они сбрасываются в открытые водоемы (озера, 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 канализационную сеть, коллекторные каналы, отстойники и т. д. Химический состав таких стоков отражает общую картину состояния городской территории. При неблагоприятном состоянии 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 этапов эколого-геохимической оценки городов является изучение влияния техногенных факторов 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, полициклическими ароматическими углеводородами, полихлорбифенилами и т. д. В рамках эколого-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 результатах ландшафтно-геохимического анализа городской среды, а с другой — используют
две группы методов оценки техногенных факторов риска заболеваемости: 1) изучение статистической отчетности медицинских учреждений по отдельным половым, производственным,
возрастным группам, районам проживания и анализ корреляции заболеваемости, в основном детской, с техногенным загрязнением; 2) биоиндикационные методы, заключающиеся в определении токсичных веществ в организме человека. Для этой цели широко используются 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 среде, 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 локального, регионального и глобального рассеяния и концентрации веществ в географической оболочке.
Синтез геохимии с ее представлениями о химическом строении земной коры и других геосфер, геохимии ландшафтов и биогеохимии с их целостным системным подходом к явлениям
и процессам в ландшафтной сфере и экологии с ее особым вниманием к воздействию окружающей 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.
1. А л е к с е е н к о
Литература к главе V
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 техногенез.— 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 // Географическое 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 ландшафтов.— 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. Экологогеохимические 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 промышленных 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. Израэля, 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 мониторинг 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. Ландшафтно-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. Erfahrungen 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 stadtischen 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 intexes.—Water, Air and Soil Pollution, 1984.—Vol. 34.— P. 347—352.
Глава
VI
ГЕОФИЗИКА ЛАНДШАФТА
ИСТОРИЧЕСКИЙ ОЧЕРК. СТАНОВЛЕНИЕ НАПРАВЛЕНИЙ
Геофизические методы в ландшафтоведении — это совокупность приемов, при помощи которых географы изучают физические свойства геосистем: процессы обмена веществом, энергией
и информацией геосистем с окружающей средой и внутри себя (метаболизм). Геофизические направления пронизывают практически все отраслевые физико-географические дисциплины — 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, поверхностного натяжения жидкостей, к уравнению Бернулли, связывающему потенциальную и кинетическую энергию потока, и т. д.
При всей важности физической интерпретации географических явлений и процессов нельзя не отметить, что геофизика ландшафта – это направление, изучающее природнотерриториальные комплексы как функционально целостные объекты.
Развитие аналитических ветвей географии не может устранить потребности в конструировании 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 познания ее различных сторон и, в конечном счете, для синтеза физико-географических знаний.
Естественно, возникает вопрос: каким образом описать физическую сторону взаимодействия компонентов геосистем, потоки вещества и энергии из внешней среды в геосистему, сезонные 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 балансовый 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 методов определения его составляющих (частный случай закона сохранения вещества и энергии).
Отметим огромный вклад в раз работ ку эт ого н ап равл ен ия А. И. Воейков а, В. Г.
Глушкова, Э. Я. Брикнера, М. И. Львовича.
Геокриология (мерзлотоведение) — наука о мерзлых грунтах и горных породах, процессах 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, довести 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 целесообразным, а может быть, и единственно возможным способом является установление приходорасходного баланса тех категорий энергий и тех видов материи, приходо-расход которых играет 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 процессов, 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. Итогом совместных исследований М. И. Будыко и А. А. Григорьева было установление периодического закона географической зональности.
Экспериментальное развитие геофизики ландшафта связано с организацией Курской полевой 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. Раунера с 1961 г. поставлены актинометрические, теплобалансовые, гидрологические, биогеографические стационарные исследования.
Д. Л. Армандом обоснована оригинальность геофизического направления в ландшафтоведении. Центральное место занимает у Д. Л. Арманда проблема обмена веществом и энергией между живой и неживой природой.
Исследования на стационарах, широко развернувшиеся в 60—70-х гг. в Институте географии АН СССР, Институте географии Сибири СО АН СССР, Тбилисском государственном
университете, Тихоокеанском институте географии ДВО АН СССР, Львовском государственном университете и ряде других учреждений, были направлены на познание теплового баланса
растительного покрова (Ю. Л. Раунер, Н. И. Руднев, Н. Н. Выгодская), гидрологического цикла геосистем (А. М. Грин, Н. Н. Воронков), энергетических аспектов биологической продукции
ландшафтов, трофодинамической структуры биогеоценозов (Р. И. Злотин, Д. А. Криволуцкий, 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 рассмотрены ниже.
В геофизике ландшафта можно выделить несколько специальных разделов, развитие которых происходит как в рамках ландшафтоведения, так и в рамках частных физикогеографических наук, причем в рамках последних более интенсивно. Ограничимся кратким 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 аэрофотоснимков еще в 30-х гг. возникла потребность изучения отражательных свойств ландшафтов. В работах Е. Л. Кринова, В. В. Шаронова, позже Ю. С. Точельникова были сформулированы основные положения оптики ландшафта как учения о взаимодействии солнечного излучения с геосистемами суши.
По отражательным характеристикам фотографических изображений земной поверхности в разных спектрах длин волн можно судить о территориальном распределении различных свойств ландшафтов — плотности и структуре древостоев, о запасах влаги в поверхностном 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 достоверности прогнозировать еще в начале июня будущий урожай сельскохозяйственных культур, оценивать масштаб весеннего половодья на огромных по площади территориях, осуществлять экологический мониторинг, в частности именно советские космонавты в феврале
1991 г. дали точную оценку экологическому кризису в Персидском заливе во время иракско-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 позиций 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 «радиогеосистемы». РГС — локальная территориальная геосистема с идентичной на всей своей протяженности 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 излучения конкретных участков земной поверхности.
Вероятно, с тем же основанием можно говорить об «электрофизической геосистеме», «магнитогеосистеме» и т. д. Все это различные модели, необходимые для изучения законов и закономерностей строения геосистем.
МЕТОД БАЛАНСОВ — ВАЖНЕЙШЕЕ НАПРАВЛЕНИЕ
В ГЕОФИЗИКЕ ЛАНДШАФТА
Балансовые уравнения геосистем – средство их физического описания. Этот метод позволяет рассматривать потоки энергии и вещества, говоря языком кибернетики, на «входе» и
«выходе» геосистемы, внутренние преобразования и взаимосвязь процессов в ландшафте. Недостаток балансовых уравнений – неполное описание физической сущности природных процессов. Возникает сразу вопрос: для какой территории составлять баланс, и за какой временной интервал? Для фации, для речного бассейна? Ответ на вопрос не так уж прост, и он обязывает хотя бы кратко рассмотреть основные черты пространственно-временной организации геосистем.
РАДИАЦИОННЫЙ И ТЕПЛОВОЙ БАЛАНСЫ
Основным источником энергии для многих природных процессов является лучистая и тепловая 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 атмосферы Земли поступает 250 ккал/см2 год, из них 170 ккал/см2 год поглощается планетой. Радиационный б а л а н с деятельной поверхности, на которой происходит преобразование потока солнечной энергии, или радиационный баланс элементарного ПТК, записывается так:
R = (I + S) (1– A ) – E эф,
(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 излучение 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) + Р А + Р + F ± А + B z — LC,
(3)
в котором R — радиационный баланс, Е — физическое испарение, Т — транспирация, Р А —
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 парообразования, равная примерно 0,6 ккал/см 3 .
Схема потоков тепла, включенных в уравнение (3), представлена на рисунке 13. Физическая 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 солнечной прямой радиации на перпендикулярную к лучам поверхность, а поток на горизонтальную поверхность легко найти по формуле I =I 0 sin H Q , где h Q — высота Солнца);
альбедометр (регистрирует суммарную, рассеянную и отраженную радиацию); балансомер
(предназначен для измерения радиационного баланса деятельной поверхности). Все термоэлектрические 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, предложенная 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 коэффициентов для облачности среднего, верхнего и нижнего ярусов.
Локальные (в пределах одного ландшафта) и региональные особенности радиационного баланса ПТК определяются следующими основными факторами: географическим положением (широтой местности, от которой зависит угол падения солнечных лучей); режимом облачности, запыленностью атмосферы (региональные факторы); экспозицией и крутизной 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 вегетационный 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 основных деятельных поверхностей (таблица 4 ) .
Таблица 4
Альбедо основных деятельных поверхностей ПТК
Краткая характеристика поверхности
Альбедо, %
Поверхности естественных ПТК
Заснеженная поверхность (сухой свежий снег)
Кустарники, покрытые свежевыпавшим снегом
Ельники, покрытые свежевыпавшим снегом
Солончаки, поверхность грязно-белая
85—90
30—65
35—40
35
Полынно-злаковая степь на светло-каштановых почвах
Разнотравно-типчаково-ковыльная степь
Луговые поймы с проективным покрытием более 85%
Березняки дубравы разнотравные
Сосняки средней тайги сомкнутость 0 5 — 0 6
Ельники южной тайги, сомкнутость 0,7 — 0,8
Лесные болота, сосновые редколесья
Гипново-травяные болота
26
19—28
21-25
14—17
15
9
12— 16
12–16
Мохово-кустарничковая тундра
Лишайниково-кустарничковая тундра
Водохранилища, озера
Поверхности антропогенных ландшафтов
Виноградная плантация, период плодоношения
Зерновые культуры
Поле клевера
Кукурузное поле, сомкнутость 0,7–0,8
Хлопчатник, стадия бутонирования
Торфяники
Чернозем, свежевспаханная почва
15—17
15
6—8
11
24—25
22—25
28
21
13—15
9
5
Все деятельные поверхности можно подразделить на очень энергоемкие, средне- и мало 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, лишенные 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 деятельной поверхности относим солончаки, заснеженную поверхность, леса и кустарники,
покрытые свежевыпавшим снегом. Большинство типов деятельных естественных поверхностей 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 реках.
Экспериментальные работы в этом отношении были осуществлены в горах Средней
Азии Институтом географии Академии наук СССР под руководством академика Г. А. Авсюка и дали положительные результаты.
Пример непреднамеренного преобразования микроклимата — осушительные мелиорации.
Осушение низинных и переходных болот и появление гидрофильно-злаковых лугов на площади нескольких десятков тысяч гектаров в условиях Мещерской низменности привели к
увеличению альбедо летом в среднем на 3—5%. Эффективное излучение в июне, по нашим наблюдениям, на лугу больше на 21%, чем на болоте. С прогревом болота его эффективное излучение возрастает, и во вторую половину теплого периода оно на 11% уже выше на болоте.
Противоположная тенденция в изменении альбедо и эффективного излучения в целом обусловливают изменения в радиационном балансе после осушения в пределах 8—10% от первоначальной величины. Поэтому этот вид хозяйственной деятельности человека вызывает изменения в микроклимате.
СПОСОБЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СОСТАВЛЯЮЩИХ ТЕПЛОВОГО БАЛАНСА
Важнейшими его расходными частями являются затраты тепла на испарение и турбулентный обмен с атмосферой. Поток тепла в почву за годовой цикл в среднем многолетнем равен 0; в противном случае если бы он был положительным, то происходило бы разогревание земной поверхности; если бы был отрицательным, то мы были бы свидетелями формирования многолетней мерзлоты. Вынос тепла со стоком, затраты на процесс фотосинтеза составляют не более 2—4% радиационного баланса.
Пожалуй, наибольшую сложность представляет определение затрат тепла на испарение. Вообще к испарению (к транспирации влаги растениями и физическому) внимание повышенное, 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, водобалансовый, градиентный теплобалансовый, расчетный (по данным метеорологических наблюдений). Испарители предназначены для определения величины испарения за разные промежутки времени весовым методом путем взвешивания монолитов почв. При этом почвенными дождемерами, осадкомером Третьякова или другими приборами регистрируется количество осадков, выпавшее за период наблюдений. Уникальные испарители сооружены на
Валдайской экспериментальной станции имени В. А. Урываева Государственного гидрологического 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 рассчитывается 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 массового 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 получения данных по испарению за короткие периоды (декады, месяцы, сезоны года) и данных
для локальных физико-географических единиц (фаций, подурочищ, урочищ). В 60-е гг. были 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 испарение. 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 радиационного баланса и определяется поток тепла в почву (расчет потока тепла в почву будет дан ниже). При градиентных теплобалансовых наблюдениях в том случае, когда
(R – А) ≥ 0,10 кал/см 2 мин, Δе < 0,1 мб, Δt ≥ 0,1 °С, суммарное испарение рассчитывается по формуле:
( R - A)De
LE=
(7)
De + 0,64Dt
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 то м случае когда (R — А) < 0 , 1 0 кал/см 2 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 определить 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:
æ (t - t )
ö
E = çç n 2 + 0,097U 10 ÷÷ × (en - e 2 ) , мм/сут, (9)
è 0,018 × U 10
ø
в которой tn„ — температура поверхности снега, t2 — температура воздуха на высоте 200
см, U10 — скорость ветра на высоте 10 м (по флюгеру), е п — упругость водяного пара
(мб), определяемая по температуре поверхности снега, e 2 — упругость водяного пара на
высоте 200 см от поверхности земли (снежного покрова).
Предложено значительное количество формул для расчета испарения с поверхности водоемов. Все они имеют сходную структуру и различаются эмпирическими коэффициентами.
Удовлетворительно зарекомендовала себя формула А. П. Браславского и З. А. Викулиной (модифицированная 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 поверхности воды, U2 — абсолютная влажность воздуха на высоте 200 см, L/2 — скорость ветра над водной 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 поверхности. В Главной геофизической обсерватории им. А. И. Воейкова предложена
формула:
c
S,
(11)
t
где с — средняя для слоя 0—20 см или 0—80 см объемная теплоемкость почвы, τ — продолжительность 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 см 3
почвы на 1 °С. Ее можно записать в виде суммы теплоемкости сухой части почвы и теплоемкости воды, содержащейся в единице объема влажной почвы:
с = c ng + cb gω,
(12)
где c n — 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.
А=
Таблица 5
Удельная теплоемкость сухой части почв и грунтов
Вид почвы и грунта
cn
Торф
Гумусовый горизонт
Чернозем суглинистый
Чернозем оподзоленный
Глина
052
0,44
0,30
0,20
0,22
Вид почвы и грунта
Суглинок
Легкий суглинок
Супесь
Песок
Солонец
cn
0,20
0,19
0,17
0,19
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 = ∑ (S 0 + S 5 + S 1 0 + S 1 5 + S 2 0 ),
(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 следующий вид:
S0 = 1,64Δt 0 ; S5 = 6,66Δt 5; S10 = 3,50Δt 10 ; 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:
A11, 5 + A14 ,5
A13 =
(19)
2
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 субстанционными связями; поступление энергии в почву происходит не только благодаря
потоку лучистой и тепловой энергии Солнца, но и в процессе массообмена, и прежде всего с гумусом, который представляет собой продукт ассимиляции солнечной энергии.
Геосистемы могут быть описаны энергетическими характеристиками, либо их абсолютными значениями (суммарной радиацией, радиационным балансом, затратами тепла на
испарение и турбулентный обмен с атмосферой и т. д. ), ли бо отно сит ельн ыми. Посл едн и е (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 приведены в таблице 6.
Таблица 6
Показатели структуры теплового баланса зональных типов
и подтипов ландшафтов России
Тип (подтип) ландшафта
1. Тундровый
2. Северотаежный
3. Среднетаежный
4. Южнотаежный
5. Смешанных лесов
6. Широколиственных лесов
7. Лесостепной
8. Степной
9. Полупустынный
10. Пустынный
LE/R
0,8–0,85
0,8
0,8
0,75
0,72
0,69
0,67
0,55
0,25
0,13
P/R
0,2—0,15
0,2
0,2
0,25
0,28
0,31
0,33
0,45
0,75
0,87
LE/P
5,0
4,0
4,0
3,0
2,6
2,1
2,0
1,2
0,3
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;
Z = Sn + H + U,
(20)
(21)
где Х1 — атмосферные осадки в жидкой фазе, Х2 — атмосферные осадки в твердо й фазе
(снег), r — роса, Sn — поверхностный сток (весенний), Sb — внутрипочвенный сток, U —
подземный сток, Z — суммарный русловой сток, Е — физическое испарение, Т — транспирация, В х — аккумуляция влаги в годовом приросте биомассы, W — изменение влагозапасов за некоторый интервал времени, g — фильтрационный поток воды из геосистемы и
поток глубинных напорных вод. (Размерность уравнений 20 и 21 — мм/год, л/с · км 2 ,
кг/см 2 .) 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 пространственная 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 поверхно сть
по чвы, следует выделить два аспекта. Во-первых, она может быть обусловлена различиями в мезорельефе, наличием крупных водохранилищ и озер, лесных массивов. Эта пространственная дифференциация проявляется на уровне местностей, ландшафтов, провинций.
Во-вторых, изменчивость увлажнения конкретных фаций, урочищ определяется геометрическими 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 законом Дарси:
dH
Q = kω
(22)
dl
где Q — расход потока, k — коэффициент фильтрации, ω — площадь сечения, dH — градиент гидростатического напора, dl—градиент расстояния (слоя фильтрации).
Остановимся на трех важнейших физических свойствах грунтов и почв, определяющих 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 воды, 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 орошаемого земледелия, в зонах подтопления водохранилищ и, особенно в Средней Азии, где
развиты лессовые почвы.
Третье важное свойство грунтов, зависящее от их минералогического и гранулометрического 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 баланса и показатели его структуры характеризуются тесной связью с зональными физикогеографическими условиями и специфичны для каждого типа и подтипа ландшафта. Важнейшие показатели структуры водного баланса — коэффициент стока (Z/X) и соотношение
æ S + Sb ö
поверхностного и подземного стока ç n
÷ . Их значения для некоторых зональных и
è U ø
подзональных типов ландшафта приведены в таблице 7.
Методы изучения составляющих водного баланса в основном экспериментальные, для чего организуются в пределах небольших речных бассейнов (площадью 0,1 — 10 км2) стоковые
площадки. Массовые данные Гидрометеослужбы страны позволяют определить основные составляющие 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:
M x + M p + M t = Н п + H s + H u + Н р + H δ +H g ,
(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 водами, Нп — вынос вещества с поверхностным стоком, H s — вынос вещества с внутрипочвенным стоком, Ни — вынос вещества с подземным стоком, Нр — вынос вещества с воздушными
потоками, H δ — вынос вещества с транспирацией, H g — гравитационные (обвально-осыпные)
потоки. Важной внутренней составляющей баланса вещества, указывающей на его перераспределение внутри геосистемы, является опад. Распределение указанных потоков вещества в геосистеме показано на рисунке 15.
Таблица 7
Характеристики водного баланса и его структуры
(европейская часть страны и Западная Сибирь)
Тип (подтип) ландшафта
1. Тундровый
2. Северотаежный
3. Среднетаежный
4. Южнотаежный
5. Смешанных и
и широколиственных лесов
6. Степной
7. Полупустынный
8 Пустынный
Осадки,
мм
450–600
600—700
550—690
520—650
490—600
450—550
250—400
180—250
Суммарный
речной сток,
мм
280–350
250—300
150—250
70—180
50—120
20—50
5—15
3–10
Коэффициент стока
0,55
0,45
0,36
0,27
0,20
0,07
0,03
0,02
Соотношение поверхностного и
подземного стока
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) занимаются представители многих географических наук, и в рамках настоящей главы не представляется возможным осветить весь арсенал методов. Перечислим лишь основные. Определение поступления вещества с осадками, в том числе со снегом, метод шпилек, основанный на замере уровня поверхности почвы в результате выноса вещества; метод микронивелирования, фотопрофилирования, метод короткодистанционной стереофотометрической
съемки, метод стоковых площадок, оценка интенсивности выноса вещества по заилению небольших прудов, определение стока взвешенных и влекомых наносов и т. д. Подчеркнем, что
методы изучения движения вещества хорошо разработаны в эрозиоведении и охарактеризованы 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 основополагающих в биоэнергетике ландшафта. Основным «строителем» экосистемы выступает
сквозной поток энергии Солнца, связываемой зелеными растениями благодаря реакции фотосинтеза 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 (фитопланктон), усваивающие поток фотосинтетически активной радиации (ФАР).
II. Макроконсументы (животные, в меньшей степени растения), питающиеся созданными 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 количество энергии; сюда же входит зоопланктон б) макроконсументы ,11 порядка — плотоядные, 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 (деструкцию) 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. Сущность 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 является аденозинтрифосфорная кислота — АТФ. Отечественными и зарубежными учеными
(В. А. Белицером, В. П. Скулачевым, В. А. Энгельгардтом, Д. Арноном, К. Ломаном, О. Мейергофом 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 запасы продуктивной влаги в почве, температура почвы и воздуха, скорость ветра, положение растения в сообществе, вертикальная структура растительного покрова.
Необходимая для фотосинтеза вода с содержащимися в ней солями подается по водопроводящей системе растений, называемой ксилемой, а образовавшийся сахар распределяется по всем частям растения с помощью другой системы, именуемой флоэмой. Ксилема и флоэма образуют циркуляторную систему растения.
По Ю. Одуму (1975), следует различать: а) валовую первичную продуктивность — скорость 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 ассимиляция»; в) чистая продуктивность сообщества — скорость накопления органического вещества за вычетом вещества, потребленного гетеротрофами. Скорости накопления энергии
на уровне консументов называют вторичной продуктивностью.
Продукцию выражают в т/га · год, г/см 2 · период, ц/га · год. Энергетическая продуктивность 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 фотосинтеза — количество энергии, содержащейся в 1 г сухого органического вещества. Он определяется 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 определяют величину энергии и ее рассчитывают на 1 г сухого органического вещества.
Массовые определения энергетических эквивалентов растений позволяют сделать вывод, 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 пирамиду. 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. Коэффициентом полезного действия растений, или фотосинтеза, выступает отношение энергии, которая 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:
F
F
F
γ1 =
; γ2 = ; γ3 =
, (24)
ФАР
R
ФАРпогл
где γ1, γ2, γ3 — различные модификации КПД фотосинтеза, R — годовой радиационный баланс.
Таблица 8
Осредненные энергетические эквиваленты растительности и групп организмов
(по Н. И. Базилевич, А. И. Уткину)
Организмы, формации, типы растительности
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
Ккал/г
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. Линдеманом в 1942 г. Одно из «правил» Л. Линдемана гласит, что величина энергии, ассимилируемая одним трофическим уровнем с другого, на порядок ниже, чем на предыдущем.
Это закон о среднестатистических отношениях функционирования отдельных блоков экосистем. 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 возможен при определении численности разных групп организмов и их биомассы. Расчеты показывают, 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 величину 1/200—1/1000. Например, потребление воды для образования 1 г сухого органического 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 мертвого органического вещества. Определяющую роль в детритных цепях играют насекомые, почвенные 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 свойства деятельной поверхности, ведут к непреднамеренному изменению составляющих радиационного, 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 сезонновлажных муссонных лесов без ощутимых изменений макроклимата и факторов его формирования (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 растительности 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.
Таблица
Составляющие теплового баланса до и после вырубки, ккал/см · год
2
Период
R
До вырубки
После вырубки
23
26,5
LE
24
18
Р
7,5
8,5
F
0,5
0,2
X
650
620
Z
250
280
F0
100
150
/
300
150
9
W
–
40
Снижение радиационного баланса на 17% связано с повышением альбедо (ранее был
ельник). Снижение затрат тепла на суммарное испарение продиктовано снижением величины 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 районах орошаемого земледелия. Орошение в условиях зон сухих степей, полупустыни и пустыни приводит к огромному увеличению затрат тепла на испарение, что превышает увеличение радиационного баланса. По М. И. Будыко (3), для средних летних условий юга Нижнего Поволжья (полупустынная зона) за счет уменьшения альбедо орошаемой поверхности и сумм эффективного излучения величина радиационного баланса возрастает на 40%.
Еще больше меняется структура теплового баланса (таблица 1 0 ) . Все радиационное
тепло идет на испарение за счет резкого снижения затрат тепла на турбулентный теплообмен, 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 ведущим энергетическим потоком, а в луговой степи «лидерство» переходит к затратам тепла на суммарное испарение.
Т а б л и ц а 10
Структура теплового баланса в летний день
Вид поверхности
Орошаемое поле (рисовый чек)
Полынно-солянковая полупустыня
Луговая степь
A/R
0,10
0,15
0,10
Р/К
– 0,10
0,85
0,30
LE/R
1,00
0,00
0,60
Следствием этого являются значительные изменения в местном климате территории
(см. таблицу 1 1 ) . Большую практическую значимость имеет расчет сумм активных температур воздуха за вегетационный период для районов, где возделывают теплолюбивые культуры (рис, хлопчатник, цитрусовые), на северном пределе своего ареала. Между величинами радиационного баланса, затратами тепла на турбулентный теплообмен и суммами активных температур установлена довольно тесная прямолинейная связь. Орошение, глубоко перестраивая тепловые потоки и резко снижая затраты тепла на турбулентный теплообмен,
вызывает снижение сумм активных температур воздуха на 250—400 °С и более, и районы, ранее находившиеся в зоне достаточного теплообеспечения, после орошения попадают в зону
рискованного земледелия.
Т а б л и ц а 11
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)
Метеорологические
элементы
Разность температуры, °С
Разность абс. влажности, мб
IV
–0,6
0,4
V
–1,1
1,8
VI
–2,2
4,2
Месяцы
VII
VIII
–3,1
–2,8
5,4
5,4
IX
–2,3
3,6
X
–1,7
1,6
XI
–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 осадков (в лесу их количество на 10—12% больше, чем на безлесных территориях, за счет большей турбулентности и большего суммарного испарения) наблюдается характерная перестройка структуры энергетического и водного балансов. Наиболее энергоемкие лесные геосистемы поглощают 56% против 26% ФАР, поглощаемой зерновыми посевами; радиационный баланс 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 составляет 500 мм, а на зерновом поле всего 170 мм, меняется соотношение физического испарения (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 транспирацию. Этот показатель наиболее высок у системы зернового поля.
Т а б л и ц а 12
Геофизические и биоэнергетические характеристики геосистем лесостепи
Среднерусской возвышенности
Дубравы на
суглинистых
черноземных
почвах
Луговая степь
на
черноземных почвах
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
40 110 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
90
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
26
2,2
0,13
0 52
1 15
29
2,9
0,11
0,44
0,98
4,0
4,4
Геофизическая и энергетическая характеристика
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 необходимы 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 землеведения.— Л.: Гидрометеоиздат, 1971.
5. Водный баланс основных экосистем центральной лесостепи: Материалы экспериментальных 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 системах // 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.: Гидрометеоиздат, 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 // Вопросы географии.— 1981.— № 117.— С. 107—123.
16. П е в з н е р Л. Основы биоэнергетики.— М.: Мир, 1977.
Глава
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 комбинирование трех и более методов) ведет к получению 30 вариантов. Естественно, что охарактеризовать
их все практически невозможно., поэтому далее мы обратимся лишь к трем часто встречающимся 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 — математико-картографическое моделирование (3). Под математико-картографическим моделированием
(МКМ) понимается органичное комплексирование математических и картографических моделей в системе создание — использование карт для целей конструирования или анализа тематического содержания карт.
Что касается карты, то она представляет собой математически строго определенную формализованную модель, построение которой производится по канонам математической картографии. На карте моделируемая действительность, так же как и в математической модели, передается в условной знаковой форме, но карта обладает свойством, которое отличает ее от математической 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 модель действительности. Доказательством этому служит многообразие приемов передачи характеристики явлений посредством взаимозаменяемых способов картографического изображения,
а также однозначность характеристики конкретных территориальных свойств географической
действительности.
Несмотря на отличия математической и картографической моделей, именно математика послужила одной из важных причин возникновения и развития таких способов изображения, 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 признакам, обобщении статистических данных и т. п. Новым для картографии является углубляющийся процесс внедрения математических методов в формирование тематики и содержания карт, приводящий к более глубокой перестройке методики их создания. Все это
позволяет говорить о возможности объединения математических и картографических моделей.
Сочетание математических и картографических моделей может быть самым разнообразным и выражается как в простых формах, так и в виде сложного многостадийного процесса. Последний строится как бы из элементарных, простейших моделей-звеньев. В связи с
этим были определены и классифицированы элементарные математико-картографические модели ( 12 ). Схематично такая модель выражается следующим образом:
данные + математическая модель = результат моделирования.
Под словом «данные» может пониматься материал, снятый с карты, или результатом моделирования будет тематическое содержание карты. Иными словами, либо на начальном этапе
моделирования, либо на конечном или сразу на этих двух этапах должна присутствовать картографическая модель, в противном случае такое моделирование уже нельзя будет назвать математико-картографическим. Математико-картографическая модель как бы синтезирует математический 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, поскольку 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. Основываясь на данных положениях, и была разработана классификация элементарных математикокартографических 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 конкретным 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 осуществить без учета в процессе математической формализации пространственного аспекта, без
привлечения пространственных координат, фиксирующих положение явлений. Необходимость
использования пространственных координат явлений заложена в строение данных алгоритмов.
Во второй подвид входят многомерная группировка территориальных единиц по комплексу
показателей в однородные группы (модели структуры); моделирование соответствия распределения занятых в отраслях хозяйства по стране в целом и по единицам ее административного 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. Ставится задача проанализировать структуру, взаимосвязи или динамику явлений любой территориальной 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 пространстве и дает им дополнительные преимущества перед другими формами представления результатов 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 географических задач поэтапно, когда применения элементарных моделей уже недостаточно, приведены в работе В. С. Тикунова. «Моделирование в социально-экономической картографии»
(14).
Используя возможность комбинации отдельных звеньев — элементарных моделей в процессе поэтапного моделирования, можно решать задачи большой сложности поблочно, расчленяя их на частные задачи, не требующие применения сложных математических расчетов. При
этом сложность конструктивного решения каждого элемента моделирования также определяется характером исходной информации, средствами и путями моделирования. Правда, в настоящее 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 явлений. Если же исследование планируется более разносторонне, то с помощью подобных элементарных 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 необходимость 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 другой 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 комбинирования данных форм моделей в другие смешанные или найти какие-то новые виды конструирования 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 элементарное 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 промежуточных звеньев. На различных этапах сложного процесса моделирования, естественно, допускается привлечение дополнительной информации.
ЭКОГЕОХИМИЯ И КОМПЬЮТЕРНАЯ КАРТОГРАФИЯ
Одним из плодотворных примеров взаимообогащения и комплексного использования современных методов исследования является компьютерное эколого-геохимическое картографирование состояния окружающей среды. Методами геохимии ландшафтов при исследовании городской 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 магистралей и т. д. путем опробования депонирующих сред и последующей их аналитической обработки для оценки степени загрязнения используются десятки тысяч элементоопределителей. 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 средах (снежном, почвенном, растительном покровах). Для этого используются, как правило, цифровые модели «рельефа» геохимических полей (8), позволяющие проводить машинную интерполяцию геохимических данных. Расчетная программа вычисления полей концентрации с использованием способа средневзвешенной интерполяции (6, 4) реализована на кафедре картографии
и геоинформатики МГУ с использованием системы «Pericolor-2000» (Франция), предназначенной для автоматизированной обработки изображений. Вывод готовых карт осуществляется через цветное струйное печатающее устройство.
Процесс анализа геохимической информации и построения моноэлементных карт с помощью автоматизированных картографических систем со специальным программным обеспечением сводится к следующему. В компьютер вводится информация о базисных точках, включая
их координаты и величины интересующих геохимических параметров. Затем с помощью программы интерполяции на экране дисплея автоматически строятся моноэлементные карты.
Просмотрев весь спектр полученных геохимических карт, можно выявить специфику пространственного распределения загрязнений, их состав, контрастность ореолов рассеяния. После этого 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 карты, на которых изображаются поля суммарного загрязнения территории ассоциациями элементов и соединений. Такие карты не только имеют важное значение для индикации степени загрязнения 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 природных и природно-антропогенных геосистем на техногенное воздействие.
В настоящее время существуют разные подходы к решению проблемы комплексных оценок, типологий или районирования территории промышленных городов по состоянию окружающей среды. Для выявления причинно-следственных взаимосвязей между природными ландшафтами, 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 устойчивость 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, среднегумусные, сильно загрязненные молибденом и хромом (z = 16, где z — суммарный показатель загрязнения); 2) кислые, супесчаные, многогумусные, очень сильно загрязненные молибденом и хромом (z = 29); 3) нейтральные, супесчаные, среднегумусные, загрязненные молибденом и хромом (z = 9); 4) нейтральные, суглинистые, многогумусные, сильно загрязненные
молибденом и хромом (z = 12 ) ; 5) слабощелочные, песчаные, малогумусные, с очень слабым полиэлементным загрязнением, преимущественно свинцом и цинком (z = 4 ) ; 6) аналогичны 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 загрязнителями являются никель и свинец (z = 5).
Зависимость уровней загрязнения и состава ассоциаций загрязнителей от почвенногеохимических факторов показана в таблице 13, где перед дробью — значение суммарного показателя загрязнения, в числителе — элементы, накапливающиеся в данных условиях, в знаменателе — 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 картографирования должно быть направлено на разработку комплексных и синтетических карт, где отражаются природные условия, степень и характер загрязнения снежного, почвенного и растительного покровов, корреляции между атмотехногенной поставкой загрязнителей и их содержанием 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, районирования, составляющих эколого-геохимический атлас или альбом в комплексе с геохимической информацией, имеющейся на машинных носителях, представляет собой важнейший блок
эколого-географических банков данных, создаваемых для отдельных городов и регионов.
Т а б л и ц а 13
Зависимость уровней загрязнения и ассоциаций загрязнителей от почвенногеохимических факторов
Сорбционные
условия
ФизиГумус,
ческая
%
глина,
%
6
20
Щелочно-кислотные условия (рН)
6,0—6,5
12
5–10
5
7,6—8,0
Cr - 78.Mo - 20
Cu , Cn, Pb
4–6
4
10–20
6,6—7,0
6
29
Cr - 70, Mo - 6
Cu , Zn, Pb, Co
4–6
4
6
4–6
16
Cr - 73, Mo - 18
Cu , Zn, Pb, Co
4
6
4–6
4
9
5
Pb - 53, Ni - 13, Cu - 7
Cr, Mo,V , Mn
5
Pb, Mo- 22,V - 20, Cr- 7
Co, Mn
Cr - 50, Mo - 21, Ni,V - 3
Cu, Zn, Pb
4
Cn - 18, Pb - 14, Mo - 1
Mo, Co
МАТЕМАТИКО-КАРТОГРАФИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
В качестве примера построения математико-картографической модели обратимся к конструированию сложной цепочкообразной модели, выполненной на примере исследования пространственной дифференциации Атлантического океана с точки зрения хозяйственной освоенности его акваторий ( 1 1 ) . Можно назвать множество показателей, прямо или косвенно определяющих экономическую освоенность акваторий. Среди них прибрежное расселение, размещение производства и портово-промышленных комплексов, степень использования минеральных 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 будущего освоения: удаленностью от береговой линии, интегральной доступностью акваторий
океана населению береговой зоны, распределением биомассы в океане, территориальным распространением судов, уровнем загрязнения океана нефтяной пленкой, размещением нефтегазоносных бассейнов. Следует указать, что набор показателей может быть разделен для характеристики существующих уровней освоенности и будущих перспектив, но для этого необходимо
существенно увеличить круг используемых показателей.
Чтобы привести всю имеющуюся статистическую и картографическую информацию к сопоставимому виду для последующих расчетов и для ее предварительного анализа, была построена серия однотипных карт исходного материала. Прежде всего была выбрана наиболее
подходящая картографическая проекция — псевдоцилиндрическая равновеликая синусоидальная проекция Каврайского, которая сохраняет равенство площадей и имеет меньшие искажения по сравнению с другими проекциями при изображении обширных вытянутых территорий,
таких, как Атлантический океан. Далее вся изучаемая территория была разбита сетью квадратов со стороной в 1 см в масштабе карты 1:50000000. Выбор более мелких квадратов не обеспечивается детальностью исходных данных. Атлантический океан покрывается 375 квадратами, 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 изолинейная 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
Pi
=
V
,
å
j i
i -1 Dij
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 arccos (cos φ cos Δλ,) — ортодромия, вычисляемая по географическим координатам φ и λ. В расчетах 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 рисунке 16.
На карте хорошо выделяются зоны повышенных значений доступности у побережья Европы и Северной Африки, у берегов Северной и Центральной Америки и др. В Европе насчитывается 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 портов-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 районе 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 Южной Атлантике наивысшие характеристики вблизи Буэнос-Айреса (8 млн. человек) и Рио-деЖанейро (4 млн. человек). В целом значения интегральной доступности гораздо выше в Северной, 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 пересоставлена на основе карты «Распределение живого вещества на Земле» (авторы Т. С. Лукьянова и И. А. Суетова), которая в уменьшенном виде опубликована в монографии «Физическая
география Мирового океана» (15). Пересоставление необходимо из-за различий использованных картографических проекций. Кроме того, необходимо было привести исходный материал
к выбранной сетке квадратов.
Анализ карты показывает, что значительное количество биомассы, измеряемой в сыром весе в кг/м в год, сосредоточено у берегов,- и. особенно в северных районах. У берегов Гренландии ее количество достигает 2,0 кг/м 2 в год, у побережья Северной Америки и Европы — 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 рыболовство. 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 также соответствующими данными заполнена матрица квадратов. В пределах Атлантического
океана сосредоточена основная масса судоходных трасс, по которым осуществляется интенсивный товарообмен прежде всего между странами Европы и Северной Америки. На
Атлантику приходится 3/5 общего объема перевозок. Наиболее важные морские пути проходят 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 пролива Ла-Манш к берегам Южной и Центральной Америки, а также вдоль Африки. Интенсивны перевозки между портами США, Центральной и Южной Америки.
Рис. 18. Плотность судов в океане
Карта загрязнения океана нефтяной пленкой составлена по материалам визуальных наблюдений океанографических экспедиций, результаты которых были опубликованы ( 1 7) . Подсчитано содержание нефтяной пленки в процентах обнаружения, определяемое на основании
общего числа наблюдений в пятиградусном квадрате (по широте и долготе) и числа случаев регистрации 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 пленок возникает под воздействием сильных ветров и поверхностных течений. Высокая средняя
скорость ветра наблюдается к северу от Гольфстрима, и здесь незначительное число случаев обнаружения пленки. Часто встречается нефть у Гибралтарского пролива и в Саргассовом 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 Латинской 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, Венесуэльском, Северо-Европейском и Гвианском мегабассейнах. Представление об их пространственном размещении дает, например, карта «Экономико-географическая карта Мирового океана» (5). Шельф Мексикан-
Рис. 19. Загрязнение океана нефтяной пленкой, % обнаружения
ского залива наиболее изучен и интенсивно эксплуатируется. Пробурено свыше 16 тыс. скважин, 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. м 3 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 экономических 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 континентальном шельфе Нигерии, Габона, Анголы и других стран. На подводной окраине Северо-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 анализа, позволившим создать серию карт парных, частных и множественных корреляций с целью
выявления зависимостей между статистическими поверхностями исходных показателей. Коэффициенты корреляции рассчитывались двумя способами — с использованием рангового коэффициента корреляции по Спирмену, применяя для его вычисления методику, описанную в работе
А. М. Берлянта, В. С. Тикунова «Тематические корреляционные карты и их значение для системного анализа» (2), а также с использованием «векторного» получения коэффициентов
корреляции (7).
Ранговый коэффициент корреляции учитывает лишь общую тенденцию изменений элементов матриц в пределах «скользящего окна», равного в нашем случае 9 квадратам сетки. Поэтому при необходимости более детальных исследований можно использовать способ «векторного» расчета корреляции, когда каждая матрица показателей представляется как трехмерная
поверхность. Взаимосвязь двух поверхностей (А и В) определяется по формуле:
Ax, × Bx, + Ay, × B ,y
RAB = , 2
,
(2)
Ax + Ay, 2 Bx, 2 + B y, 2
(
)(
)
где А'х — частная производная уравнения поверхности А по оси X кт. д., что ясно из обозначений. По формуле (2) вычисляется косинус угла между градиентами поверхностей в некоторой точке с координатами х i и yi . Косинус этого угла принимается за коэффициент корреляции (7). Методика расчета «векторного» способа вычисления коэффициентов такова.
Задаем функции А и В. Если функции не заданы регулярно, то формируем каким-либо способом регулярные решетки, например с использованием «скользящего окна», когда значения
в его центрах определяются по полиному вида:
n
Z (x,y) =
å C (x - x ) + ( y - y )
i =1
2
i
i
i
2
,
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 1й производной в узлах (аппроксимация Z' AX). Та же процедура выполняется для каждого
из столбцов, и получаются значения Z'AY. Аналогичная операция осуществляется с матрицей В. По формуле (3) в каждом узле решетки вычисляются значения коэффициентов корреляции:
,
,
,
,
Z AX
× Z BX
+ Z AY
× Z BY
RAB =
.
(3)
,2
,2
,2
,2
Z AX
+ Z AY
Z BX
Z BY
Основное отличие получаемых карт «векторной» и ранговой корреляции — это большая дифференцированность поля коэффициентов корреляции, построенного по «векторному» 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 производить расчеты непосредственно у береговой линии. Корреляционные карты были построены для всех логически взаимосвязанных показателей, содержательный анализ которых позволил утверждать, что все они существенны для последующего создания карты хозяйственной 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 положительные 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); естественно, 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, Северо-Запада Африки, у южного и восточного побережья Южной Америки (корреляция до +
0,9). Загрязнены нефтяной пленкой судоходные трассы, соединяющие юг Африки и Европу, северное 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 северных 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 неоднородности.
Самый высокий уровень освоенности на карте имеют акватории между берегами Великобритании и материковой Европой, где почти все показатели имеют высокие оценочные значения. Акватории с высоким уровнем освоенности располагаются в прибрежной зоне Западной Европы, Северной Африки, в Гвинейском заливе, в Карибском море у берегов Венесуэлы, в
западной части Мексиканского залива, у побережья США и Канады. На шельфе Карибского моря и в Гвинейском заливе расположены крупные нефтегазоносные бассейны (Маракаибский, Галф-Кост, Тампико-Тукспен, Южно-Мексиканский, Габонский, Абиджанский, НижнеНигерийский, Того-Да-гомейский), количество биомассы в среднем примерно одинаково. Развиты судоходные трассы — число судов у берегов Европы достигает 200 на 540 миль, в Карибском 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 Мексиканском — 5%.
Рис. 21. Уровни хозяйственной освоенности океана
Много общего имеют акватории у берегов США и Западной Европы. Оба района прибрежные (удаленность минимальна), интегральная доступность акваторий океана населению достигает 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 объясняется 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 освоенности Атлантического океана была реализована как цепочкообразная ма-тематикокартографическая модель. На первом этапе были сформированы матрицы исходных показателей, причем для получения некоторых из них необходимо использование тех или иных математических алгоритмов, а также составлены и проанализированы соответствующие карты, что определило первое звено цепочки. Далее использовался аппарат корреляционного анализа, с применением 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 последнее, 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 значение 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 . Математикокартографическое 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. Экологогеохимические оценки городов // Вестник Моск. ун-та, серия геогр.— 1990.— № 3.— С. 3—12.
5. Мировой океан: Дополнения, понятия, термины.— Л.: Наука, 1987.
6. М о 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. Использование 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 моделирование хозяйственной освоенности Атлантического океана // География и природные ресурсы.— 1986.— № 4.— С. 113—121.
12. Т и к у н о в В. С. Типология математико-картографических моделей социальноэкономических 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 nko E., S u z u o k i Т., T o k u h i r o A. Global Oil Pollution,—Halifax, 1981.
Глава
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 работы 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 автоматизированного 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 материалы как источник информации.
Несмотря на это, задачи ГИС выходят за пределы картографии, делая их основой для интеграции частных географических и других (геологических, почвенных и т. д.) наук при комплексных системных исследованиях, а особенно это подчеркивается при использовании модели
знаний как основы создания ГИС. Такому широкому взгляду на ГИС иногда противопоставляется узкоинформационный, по существу технический подход, когда ГИС — система накопления и хранения географических данных, инструмент для фиксации и характеристики объектов
земной поверхности, что являлось задачей географии прошлых веков, но реализуется лишь сейчас на современном компьютерном уровне.
Отметим, что мы будем различать данные, информацию и знания (1). Вслед за М. Конечным и К. Райсом (31) будем считать данными изолированные показатели, понимаемые как сырье, 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 рассматриваться далее.
Как же определяется ГИС в литературе? М. Конечный и К. Райс считают, что «географическая 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 исследовании 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 природы и общества, а также программного обеспечения, моделирующего функции поиска, ввода,
моделирования и др.» (25, с. 35). Несколько отличен взгляд на ГИС «как интерактивные системы, 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, обработку, 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 общества» (7, с. 10). Мы видим, что принципиальных различий в данных определениях нет. Существуют 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 географические, 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 территориальной привязки данных, поскольку ГИС имеют дело только с пространственно координированными сведениями. Их территориальная упорядоченность важна с точки зрения не
только унификации сбора данных, но и установления оптимального соответствия размерам исследуемых систем. Наряду с данными, приуроченными к точкам и линиям, поточечно фиксируемыми координатами, иногда материалы привязываются к сетке административнотерриториального 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 векторный форматы с возможностью перехода одного в другой. В векторных структурах пространственная привязка осуществляется наборами взаимосвязанных координат. Точки фиксируются
одной парой координат, линии — упорядоченным потоком координат отдельных точек, а площади характеризуются ограничивающими их линиями. Причем вследствие того, что любые две
соседние площади имеют одну общую границу, целесообразно компоновать замкнутые полигоны площадей из сегментов границ. Поверхности чаще всего передаются системами изолиний.
Среди векторных моделей выделяются бесструктурные (модели типа «спагетти»), топологические, гиперграфовые, решетчатые, а среди растровых — регулярные, нерегулярные, вложенные (или иерархические) мозаики, частным видом которых являются широко известные и
часто применяемые квадратомические деревья и пирамиды (31). С целью обеспечения возможности совмещения отдельных участков территории разработана глобальная система пространственной привязки данных, основанная на использовании географической широты и долготы
(35).
Тематические данные в настоящее время организуются в виде отраслевых блоков. Например, 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, характеристикам комплексных антропогенных воздействий или характеризовать любую из систем —
природную, природно-антропогенную, антропогенно-природную, антропогенную, антропогенно-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 между собой. Причем не везде требуется одинаковая цикличность и единовременность сбора данных. Например, показатели социального блока гораздо более динамичны по сравнению с геологическим строением изучаемой территории. Хотя известны случаи, когда и геологические объекты 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 реляционной. Иерархическая структура устанавливает соподчиненность территориальных единиц, тематических показателей, временных периодов. Сетевая структура учитывает сочетания и причинно-следственные связи явлений. Здесь любой элемент может быть связан с любым другим. Реляционные 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, специализированные, в том числе информационно-справочные, инвентаризационные, для нужд планирования,
управления); по тематической ориентации (общегеографические, отраслевые, в том числе водных ресурсов, использования земель, лесопользования, рекреации и др.) (11).
Большинство систем за рубежом ориентировано на решение частных географических задач, но все большее внимание уделяется комплексным аспектам изучения системы «общество —
природа». Именно с точки зрения всестороннего анализа территории, интегрирующего природные, социальные и экономические составляющие, создается глобальная база данных, известная 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 настоящее время состоит из 22 глобальных систем мониторинга, которые управляются через различные организации ООН, например Продовольственную и сельскохозяйственную организацию
(ФАО), Всемирную метеорологическую организацию (ВМО), Всемирную организацию здравоохранения (ВОЗ), международные союзы и отдельные страны (142 страны), в той или
иной мере участвующие в программе. Мониторинговые сети организованы внутри 5 блоков, связанных с климатом, со здоровьем людей, средой океана, дальнодействующими перемещающимися 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, «образец в малом виде», а в последующем в широком смысле под моделью стали понимать любой образ (мысленный или условный: изображение, описание, схема, чертеж, график, план,
карта и т. п.) какого-либо объекта, процесса или явления («оригинала» данной модели), используемый в качестве его «заместителя», «представителя», а моделирование трактуется
как «одна из основных категорий теории познания: на идее моделирования по существу базируется метод научного исследования — как теоретический (при котором используются различного
рода знаковые, абстрактные модели), так и экспериментальный (использующий предметные модели)» (18).
В географии процесс описания географических явлений может осуществляться с помощью логических рассуждений и выражаться, например, в виде текста, словесных характеристик и др. Широко распространены графические построения как средство выражения
пространственно-временных характеристик географических явлений, в частности это относится к картам. Здесь необходимы пояснения. В главе II мы говорили о картографическом
методе, теперь же о картах как средстве моделирования. Возникает вопрос: в чем различие? Собственно карты — это средство фиксации пространственных отношений, но получение 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 материала потребителю: в виде распечаток на бумаге, таблиц, сводок, выборок, файлов на машинных носителях, а может быть, в виде схемы или карты. В последнем случае мы получаем одно из основных традиционных средств исследования территории. В этом случае требуется учет
оптимальности выбора способов картографического изображения явлений, оперативность получения материала, наглядность и способность технических средств к их графическому воспроизведению.
Весь картографический материал должен создаваться с учетом опыта картографии в
плане подбора способов картографического изображения. Необходим такой подбор способов изображения или их комбинаций, который позволяет графически выразительно отображать сущность явлений, по возможности с указанием связей с другими элементами. Например, при создании ландшафтных карт с использованием их историко-генетической классификации по В. А. Николаеву (12) необходимо соответствующее графическое отображение морфологии 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 изображения, 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 одной из осей, на которых строится легенда, упорядочить оценочные характеристики благоприятности комплекса природных условий для выращивания какой-либо сельскохозяйственной 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 анализа и исходным материалом для получения разнообразных выводов и предположений. Необходим и возможен ряд модификаций такого сорта легенд в зависимости от сути картографируемых явлений. Например, сочетание характеристик величины рождаемости с национальным
составом населения полезно отображать на фоне уровней социально-экономического развития регионов и т. д. В этом случае легенда приобретает третье измерение.
Иногда полезно отображать количественные характеристики с использованием давно известных в отечественной картографии бесступенчатых шкал. Они подчеркивают плавность
смены характеристик, позволяют более точно считывать с карт значения и при хорошем графическом исполнении выразительны и наглядны. Естественно, возможно привлечение нетрадиционных для тематического картографирования способов изображения — растров, штрихов крутизны для отображения величин углов наклона и экспозиции местности и т. д., не абсолютизируя их достаточно ограниченные возможности.
Традиционно карты расчерчивались или печатались на бумаге. Способы автоматизированного 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) пером, световым лучом, резцом и др.; б) при перемещающихся расчерчивающих головках или
листах пластика, бумаги, на которых воспроизводится изображение, устройствами планшетного 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 способов их оформления. Но что особенно привлекательно — такая методика удобна для показа динамики явлений. Это могут быть, например, слайд-фильмы и картографические кино- или
видеофильмы, позволяющие отображать не только пространственные, но и временные аспекты. В этих случаях, как правило, показываются этапы изменения явлений через равные промежутки времени (3), хотя существуют фильмы с изменяющимися содержательными сюжета-
ми. Это может быть и анимация отдельных знаков, например мигание или перемещение по экрану 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 визуализации 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 разработки по созданию объемно-перспективных изображений, и, прежде всего трехмерных блокдиаграмм, 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 – фоточувствительных пластинах, на которых зафиксированы изучаемые явления при интерференции волн,
очень редко, хотя она известна в географии сравнительно давно. Это может быть объяснено ограниченностью специальной аппаратуры и ее малым распространением в географических учреждениях. 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 универсальным средством, обеспечивающим широкий круг задач, стали экспертные системы. Экспертную 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, поставляющим 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 входило оперирование с данными, причем смысл манипуляций понимал человек, то, задавшись целью
создать программы, способные анализировать семантику (смысл) используемых данных, необходимо обращение к базам знаний. Такие программы способны производить логические цепочки на основе ранее полученных выводов, пропуская знания как бы через эти выводы, проверяя их логичность, уточняя и строя более тонкие конструкции. Если полученный результат будет противоречить 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 индивидуальные, или эмпирические. К общедоступным знаниям относятся наборы фактов, например в учебниках и другой литературе, а вот индивидуальные знания зачастую носят эмпирический характер, основанный на правилах и подходах, которые эксперт иногда даже не может четко или однозначно сформулировать. Их называют эвристиками.
Для экспертных систем необходимы три компоненты: факты, правила (процедурные знания) и управляющие структуры. Фактические знания сообщаются экспертной системе экспертом-географом в процессе диалога и отражают взгляды человека на момент работы. Процедурные знания или правила тесно связаны с фактическими, но являются как бы накопленными 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 накопления метазнаний, системы объяснений и общения с пользователем. Метазнания – как бы
знания второго уровня в интеллектуальных системах, способных самообучаться на основе накопленного 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 структурой, а также более регуляризованные сети — фреймы. Фреймы выражают общие понятия, а
слоты, или ячейки, дают их детализацию, что приводит к типичной иерархической структуре. Поясним суть фреймового представления знаний на примере оценки состояния природной 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», «состояние 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»
«изобутилен», «200», «600», «400», «600»; «этиленгликоль», «40», «70», «60», «80» и т. д. При характеристике 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 структуры, 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 содержания слотов преобразуется вся семантическая структура в зависимости от конкретных целей, например связанных с выработкой рекомендаций по охране природной среды.
В настоящее время наибольшее распространение получают так называемые «продукции». Как писал академик Г. С. Поспелов (15), «продукции» можно представить в виде выражения «если – то». Например, если содержание углеводородов в выбросе в атмосферу превысит предельно допустимую концентрацию (ПДК) в 100 раз, то это может привести к экологической катастрофе. Для получения выводов «продукции» могут образовывать сложные цепочки. Кроме описанного ядра, «продукции» допускают использование пред- и постусловий,
разрешающих или запрещающих применять данное условие, а также определяющие, необходимо 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 выброса в атмосферу изопрена приведет к превышению нормы ПДК. Тогда постусловие должно изменить объем увеличения продукции или сделать предположение о возможности увеличения 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 аналогии с примером из книги И. А. Портянского «Компьютерный арсенал географии» ( 14). Допустим, поставлено условие – найти место для размещения завода (А) по производству алюминия (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 будет завод, должен обеспечить полное укомплектование персоналом (700 человек). «Продукция», описывающая ситуацию для места ( i) , такова:
( i ) Р, Р 6
(N>700), A
B, ( i ) , Q,
где Р определяет выполнение первых пяти условий размещения предприятия (А), т. е. Р = P1 #
P2 # Рз # P4 # P5; Р 6 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. даже на основе ненадежных данных есть возможность получать правдоподобные выводы.
«Нечеткость» определений, которыми оперирует географ, ведет к «нечеткости» знаний. Например, обратившись к понятию «широкая река», мы отчетливо представляем, что для разных людей этот размер может варьировать в значительных пределах. Для характеристики фактов используется «нечеткая» логика, разработаны коэффициенты уверенности для измерения
степени доверия к любому заключению (27).
Другим важным элементом экспертной системы является машина вывода. «Машина логического 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 логические выводы и на их основе приходить к заключениям. Здесь проверяется выполнимость условий конкретной ситуации по отношению к имеющимся правилам и подбирается путь их
удовлетворения. Причем, в отличие от традиционных алгоритмов, осуществляющих механический 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 видовой состав смешанных и широколиственных лесов средней полосы европейской части России,
географ ожидает встретить ель, березу, дуб, липу, клен, но не пальмы или мангры, перебор 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 обратной 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 неоднозначным, причем могут добавляться новые значения и т. д.
Блок накопления метазнаний проверяет непротиворечивость вновь поступающих сведений имевшимся правилам. Достигается это путем проверки семантической непротиворечивости, а также автоматическим тестированием. Проверка семантической непротиворечивости определяет согласование вносимых изменений правилам базы знаний, а автоматическое тестирование проверяет нововведения на большом количестве задач, чтобы оценить, сколь положительно они влияют на работу экспертной системы (16). Иногда в случае конфликтных ситуаций требуется пересмотр правил. Здесь применяются различные степени доверия для потенциальных решений, чтобы они не противоречили здравой логике, хотя сделать это не всегда
просто.
На наш взгляд, в этом деле может оказаться целесообразной характеристика не отдельных 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», человек легко сгруппирует их в города, но Москву в сочетании с Волгой и Леной отнесет к рекам, 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 невозможно.
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 экспертная система пришла к тому или иному конкретному выводу. Причем в процессе работы
пользователь может задавать дополнительные вопросы о получении промежуточных результатов, уточнять цели, инспектировать правила с точки зрения их согласования между собой и
соответствия поставленным целям и др. «Метод рассуждения, который не может быть объяснен 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 система объясняет также, почему она не пошла другим путем — какие правила базы знаний этот
путь заблокировали. Объяснения экспертной системы помогают пользователю совершенствовать 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 своим 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 целей их создания, имеющихся технических средств, объема данных и знаний. Причем важной
является возможность комбинирования экспертных систем с математическими моделями, служащими для алгоритмических вычислений. Такие системы принято называть интегрированными.
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 исследованиям описаны в ряде работ (29, 33, 5, 21). Более широко они стали использоваться в следующих областях: прежде всего для совершенствования эксплуатации географических информационных систем при управлении базами данных, в процессе принятия управленческих решений, некоторых картографических вопросов. Применение экспертных систем позволяет сделать 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 материалов дистанционного зондирования; для нужд картографии, в том числе для автоматизации 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 анализа задач может быть велика, например, в случае типизации географических ситуаций,
применения метода ситуационного управления (предложенного Д. А. Поспеловым), и в частности в географии при разработках геоситуационного направления (25).
Типология геоситуаций необходима для выработки правил, фактов и связей в соответствующих 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 экспертные системы смогут определять структуру геоситуаций и рекомендовать мероприятия для
их целенаправленных трансформаций или консервации, например с целью выработки рекомендаций 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 наиболее известных преподавателей (безгранично расширив их аудиторию), но и служить в качестве «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 недостаточен. Поэтому в полной мере можно согласиться с авторами книги «Экспертные системы...», 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 выводы при несовпадающих мнениях. Кстати, географы, обходившиеся в своей работе без математических 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 накопленных знаний и возможность их дальнейшего пополнения и совершенствования. Для географов
особенно важно, что наиболее ценной и дорогостоящей частью в экспертных системах оказываются 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 картографии 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 природной 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 географических 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 минерального 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 геоинформатика.
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 системы.— М.: Наука, 1987.
12. Николаев В. А. Классификация и мелкомасштабное картографирование ландшафтов.— 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 ресурсный 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 технологии//Коммунист.— 1988.— № 1.— С. 88—96.
16. Построение экспертных систем/Под ред. Ф. Хейеса-Рота, Д. Уотермана, Д. Лената.— М.: Мир, 1987.
17. Сербенюк С. Н., Тикунов В. С. Автоматизация в тематической картографии.— 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 системы 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 «Картография».—
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 экологическая система и Глобальный ресурсный банк данных в международной программе мониторинга 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 проблемы управления окружающей средой.— Казань: Изд-во Казанск. ун-та, 1984.
26. Тютюнник
Ю.
Г.
К
методологии
антропогенного
ландшафтоведения // 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 expert 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
Chen
A. Quadtree for Global Information Storage//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 исследований. 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 рациональных технологий применения различных методов в географических исследованиях.
Перспективны работы по комплексированию различных методов, с поэтапными оценками 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 вычислительной техники и применения более совершенных технологий. Привлекает внимание
моделирование быстро меняющихся явлений, таких, как состояние сельскохозяйственных посевов, снежный покров, загрязнение акваторий, распространение лесных пожаров и многое
другое.
Лавинообразное увеличение количества ЭВМ, и в первую очередь персональных компьютеров с разнообразной периферией, расширение их математического обеспечения и круга
географов, использующих их в своей работе, ведут к совершенствованию средств моделирования, и, прежде всего геоинформатики. Происходит все большая «интеллектуализация» географических информационных систем и создание баз знаний, применение разработок по искусственному интеллекту на основе экспертных географических и картографических систем.
ОГЛАВЛЕНИЕ
П р е д и 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