ВОДНЫЕ РЕСУРСЫ, 2007, том 34, № 4, с. 481-489
КАЧЕСТВО И ОХРАНА ВОД, ^^^^^^^^^^ ЭКОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ
УДК 556.55.(556.114 + 574.5)
КОМПЛЕКСНОЕ ЭКОЛОГИЧЕСКОЕ РАЙОНИРОВАНИЕ КУЙБЫШЕВСКОГО ВОДОХРАНИЛИЩА
© 2007 г. В. К. Шитиков, Л. А. Выхристюк, В. Н. Паутова, Т. Д. Зинченко
Институт экологии Волжского бассейна Российской академии наук 445003 Тольятти, ул. Комзина, 10 Поступила в редакцию 10.08.2006 г.
Проведен многомерный математический анализ совокупности абиотических и биотических показателей по результатам многолетних (1958-1984, 1992 гг.) наблюдений на Куйбышевском водохранилище. Изучен характер пространственной и временной динамики выборок; выполнена локализация срезов статистически однородных данных. Проанализированы графы многолетней пространственной таксономической структуры водных масс для разных периодов времени, сформированные с использованием метода главных компонент, нейросетевого моделирования и самоорганизующихся карт Кохонена. Проведено комплексное районирование акватории водохранилища на основе ГИС-технологий.
В прикладной классификации акваторий нашей страны традиционно используются принципы ландшафтно-географического районирования [5], ориентированного на орографические рубежи и учитывающего преимущественно гидрологические и морфометрические характеристики водоемов. Такое районирование носит обобщающий и инерционный (долгопериодный) характер, поэтому для решения текущих задач рационального природопользования и управления качеством вод представляется недостаточно оперативным и эффективным. В связи с этим понятен интерес к математическому анализу больших массивов разноплановых мониторинговых наблюдений и разработки на их основе экспертных прогнозов состояния экосистем волжских водохранилищ при разных вариантах водопользования, водопо-требления, антропогенных нагрузок и климатических флуктуаций в регионе. Цель настоящей публикации - разработка методов комплексного оценочного районирования водных экосистем с использованием многомерного статистического моделирования и ГИС-технологий.
Куйбышевское водохранилище - крупнейший водоем Волжского каскада с довольно сложной конфигурацией, главной особенностью которой является чередование озеровидных расширений и сужений. Своеобразие гидрологических особенностей верхней части водохранилища, состоящей из двух мощных потоков - Волги и Камы, создает особые условия в районе их слияния и ниже [3]. В литературе предложены схемы его районирования по морфологии котловины [3, 16], по водности и скорости течения [12], динамике вод [11], химическому составу [1], электропроводности [2], биомассе фитопланктона [9, 15]. При этом разны-
ми авторами выделяется от четырех до 17 характерных участков, однако наиболее общая и аргументированная классификация сводится к четырем районам: Волжский и Камский плесы в верхней части водохранилища, область формирования вод ниже слияния Волги и Камы до окончания Тетюшинского плеса и собственно водохра-нилищные воды, ниже по течению.
МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДИКА ИССЛЕДОВАНИЙ
Наблюдения за состоянием экосистемы Куйбышевского водохранилища проводились с момента его образования (1957 г.) на вертикалях, расположенных по площади водоема с учетом морфологических особенностей его котловины. В период формирования водохранилища (1957-1959 гг.) количество станций >50, в последующие годы сокращено до 17. Экспедиционные рейсы осуществлялись в период открытой воды ежемесячно (с мая по октябрь). На каждой станции со стандартных горизонтов отбирались пробы воды для учета численности и биомассы фито, - зоо- и бактериопланктона, а также определения основных биогенных и органических веществ с одновременным измерением физико-химических показателей качества воды; в грунтах исследовался макрозообентос [4, 6, 15, 16, 18]. Результаты многолетних наблюдений (1958-1984, 1992 гг.), а также информацию о региональных гидрологических условиях, температурном и радиационном режимах, ветровой нагрузке и др. (по данным ГМО) за эти годы, заносили в базу данных MS Access. Массив данных в базе составил >94000 отдельных записей-лотов.
Предварительные результаты математической обработки данных представлены в [7], где подробно анализируются минимальные графы корреляционных связей ("вроцлавская таксономия") между всеми характеристиками экосистемы. Анализ пространственной структуры водохранилища ограничен расчетом и графической интерпретацией матрицы средних расстояний по Хеммингу между всеми станциями, на которых производились измерения. Ввиду существенной неустойчивости применяемых методов линейного корреляционного анализа и иерархической классификации нельзя с уверенностью сказать, какая часть выявленных связей имеет причинно-следственный характер, а какая является результатом статистического шума. Поэтому в настоящей работе была предпринята попытка использовать более устойчивые методы математической самоорганизации и нейросетевого моделирования.
Для анализа пространственно-временной структуры экосистемы Куйбышевского водохранилища были сформированы выборки из 16 гидрохимических характеристик, измеренных в поверхностном и придонном водных слоях (группа из 30 абиотических факторов); численности и/или биомассы 17 основных таксономических групп планктона и макро-зообентоса (27 переменных), характеризующих гидробиологические сообщества. Основные статистические характеристики 57 отобранных факторов, рассчитанные на массиве из 85000 вариантов, сопряженных с различными календарными датами и географическими координатами водоема, представлены в табл. 1, 2.
Для математически корректного районирования водохранилища необходимо было сформировать исходные матрицы характеристик, зависящих только от географических координат х, у, с минимальным влиянием временных флуктуаций. Первый этап математической обработки данных заключался в оценке степени пространственной и временной неоднородности выборок абиотических факторов и количественных показателей состояния биоценозов. Для каждого показателя 2 проверялась обоснованность предположения о влиянии координат точки отбора проб 2 = /х(х, у) или существовании временной динамики 2 = /2(0 на характер распределения вариационных рядов.
Проверка статистической значимости гипотез о пространственной или временной неоднородности данных осуществлялась в рамках однофак-торного дисперсионного анализа с использованием критерия Фишера и непараметрических критериев Краскелла-Уоллиса, Фридмана и др. Для приближения распределения исходных эмпирических выборок к нормальному закону выполнялся поиск наилучшего функционального преобразования переменных с минимальным ^-критерием Колмогорова-Смирнова.
В подавляющем большинстве случаев характер распределения данных существенно зависит от трех факторов: сезона, многолетней динамики и координат точки отбора проб (табл. 1, 2). Несмотря на то, что статистически достоверные различия между значениями гидрохимических характеристик, измеренных в придонном и поверхностном слоях, не были доказаны, для учета возможной вертикальной стратификации в дальнейшем использованы обе группы переменных.
На втором этапе математической обработки данных проводился "тонкий" анализ временной динамики с целью выделения их максимально однородных срезов. При оценке сезонной составляющей использовались различные методы спектрального анализа, авто- и кросс-корреляционные функции, а также модели авторегрессии или скользящего среднего [10]. Например, была показана "двухвершинная" активность популяций рота-торий с максимумом в июне и сентябре, тогда как пик численности каляноид в тех же условиях приходился на август. Моделирование многолетних тенденций временных рядов осуществлялся с использованием методов структурной и параметрической идентификации аналитических функций (предикторов), характеризующих тренд. Для большинства показателей были выделены два основных многолетних периода: 1958-1979 гг., когда структура водных масс оставалась относительно постоянной, и 1981-1984, 1992 гг., которые сопровождались резким ростом и последующей стабилизацией концентраций основных биогенных элементов в воде (рис. 1). Нарушение динамики содержания химических веществ объясняется созданием в 1979-1980 гг. новых искусственных водоемов после перекрытия р. Волги у г. Новочебоксарска и р. Камы у г. Набережные Челны, усилением хозяйственной деятельности на водосборе и т.д. [16].
Далее были сформированы две матрицы однородных наблюдений, соответствующие двум периодам и для всех станций рассчитаны средние значения по каждой из 57 переменных.
РАЙОНИРОВАНИЕ ВОДОХРАНИЛИЩА МЕТОДАМИ РЕДУКЦИИ И ПРОЕЦИРОВАНИЯ
Поскольку визуальный анализ пространственного распределения станций наблюдений в многомерном пространстве 57 переменных осуществить невозможно, были использованы методы целенаправленного проецирования в пространство малой размерности [14]. Если предположить, что облако анализируемых объектов "похоже" на выборку, подчиненную закону нормального распределения, то корректно применение факторного анализа и последующее линейное отображение исходных данных на плоскость. На рис. 2 показана взаимная предупорядоченность станций наблюдений в ко-
Таблица 1. Основные статистистические характеристики гидрохимических показателей и параметров качества воды Куйбышевского водохранилища по данным многолетних наблюдений (здесь и в табл. 2 числитель - min, знаменатель - max; результаты проверки статистических гипотез о влиянии ГС - сезонного фактора, ГМ - наличия многолетней динамики или ГП - пространственной неоднородности; плюс - достоверная зависимость данных от соответствующего фактора; прочерк - отсутствие данных)
Поверхностный слой Придонный слой
Показатель размах средние значения ГС ГМ ГП размах средние значения ГС ГМ ГП
мг ^л 0. 004 2 .52 0.084 ± 0.003 + + + 0. 0 1 0. 8 1 0.081 ± 0.002 + + +
N-N0^ мг ^л 0. 00 1 0. 3 3 2 0.016 ± 0.001 + + + 0. 0 0 1 0. 5 8 7 0.014 ± 0.001 + + +
N-N0^ мг ^л 0. 0 1 1 .2 0.35 ± 0.007 + + + 0. 0 1 1. 5 7 0.36 ± 0.01 + + +
общ, мг ^л 0. 0 3 2.79 0.45 ± 0.008 + + + 0. 0 2 1 2 .16 0.46 ± 0.01 + + +
Роб1Щ мг Р/л 0. 0 0 1 0. 2 8 8 0.031 ± 0.0
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.