Морской гидрофизический журнал. 2019; 35: 70-84
Применение принципов адаптивного моделирования морских экосистем к гидрохимическим наблюдениям в Севастопольской бухте
https://doi.org/10.22449/0233-7584-2019-1-70-84Аннотация
Введение. Прогноз сценариев развития процессов в сложных морских экосистемах осуществляется путем создания динамической модели морской экосистемы. При этом возникает необходимость найти способ формализации схемы причинно-следственных связей (влияний), т. е. построить систему уравнений для переменных модели, связывающих между собой функции, представляющие моделируемые процессы.
Материалы и методы. Предложены методы моделирования процессов в морских экосистемах, основанные на системных принципах адаптивного баланса влияний и информационного единства моделей процессов и данных наблюдений над ними.
Анализ результатов. Показано, что применение этих принципов позволяет строить адаптивные модели с отрицательными обратными связями 1-го и 2-го порядков между переменными модели и скоростями их изменения. Эти модели обеспечивают автоматическую подстройку переменных модели морской экосистемы друг к другу и к внешним влияниям, сохраняя при этом материальные балансы реакций превращения веществ в морской среде. По результатам вычислительных экспериментов установлено, что адаптивные модели 2-го порядка имеют более высокую чувствительность к внешним воздействиям на экосистему и более высокую скорость адаптации к ним. Применение принципов адаптивного моделирования проиллюстрировано на материалах гидрохимических наблюдений в Севастопольской бухте. Выполнен сравнительный анализ двух методов восстановления динамики концентрации нитритов по временным рядам наблюдений аммония и нитратов.
Обсуждение и заключение. Показано, что динамико-стохастическое уравнение дает существенно более высокую точность восстановления ненаблюдаемого процесса концентрации нитритов по сравнению с методом нормированных отношений средних значений. Кроме того, точность восстановления возрастает с увеличением длины временных рядов наблюдений, используемых при построении их ковариационной матрицы.
Список литературы
1. Bertalanffy von L. The History and Status of General Systems Theory // The Academy of Management Journal. 1972. Vol. 15, No. 4. P. 407−426. URL: http://www.perflensburg.se/Bertalanffy.pdf (date of access: 30.12.2018).
2. Моисеев Н. Н., Александров В. В., Тарко А. М. Человек и биосфера : Опыт системного анализа и эксперименты с моделями. М. : Наука, 1985. 271 с.
3. Long R. D., Charles A., Stephenson R. L. Key principles of marine ecosystem-based management // Marine Policy. 2015. Vol. 57. P. 53–60. http://dx.doi.org/10.1016/j.marpol.2015.01.013
4. Тимченко И. Е., Игумнова Е. М., Тимченко И. И. Системный менеджмент и АВС-техно-логии устойчивого развития. Севастополь : ЭКОСИ-Гидрофизика, 2000. 225 с.
5. Changes in the global value of ecosystem services / R. Costanza [et al.] // Global Environmental Change. 2014. Vol. 26. P. 152–158. http://dx.doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2014.04.002
6. Kalman R. E. A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems // Journal of Basic Engineering. 1960. Vol. 82, iss. 1. P. 35–45. http://dx.doi.org/10.1115/1.3662552
7. Adaptive Environmental Assessment and Management / C. S. Holling (ed.). Wiley IIASA. Chichester : John Wiley, 1978. 377 p. (International Series on Applied Systems Analysis, vol. 3). URL: http://pure.iiasa.ac.at/id/eprint/823/1/XB-78-103.pdf (date of access: 30.12.2018).
8. Timchenko I. E. Stochastic Modeling of Ocean Dynamics / Transl. by E. T. Premuzic. Chur : Harwood Academic Publishers, 1984. 320 p.
9. Holland J. H. Adaptation in Natural and Artificial Systems : an Introductory Analysis with Applications to Biology, Control, and Artificial Intelligence. Cambridge, Mass. : MIT Press, 1992. 211 p.
10. Timchenko I. E., Igumnova E. M. Integrated Management of Economic-Ecological Sea-Land Systems // Physical Oceanography. 2005. Vol. 15, iss. 4. P. 247–263. https://doi.org/10.1007/s11110-005-0046-x
11. Ivanov V. A., Igumnova E. M., Timchenko I. E. Coastal Zone Resources Management. K. : Academperiodika, 2012. 304 p.
12. Timchenko I. E., Igumnova E. M., Timchenko I. I. Adaptive Balance Models for Environmental-Economic Systems. CreateSpace Independent Publishing Platform, 2016. 486 p.
13. Mathematical Models in Biological Oceanography / Ed. T. Platt, K. H. Mann, R. E. Ulanowicz. Paris : The UNESCO Press, 1981. 157 p.
14. Murray J. D. Mathematical Biology II: Spatial Models and Biomedical Applications. N.-Y. : Springer, 2008. 736 p.
15. Fasham M. J. R., Ducklow H. W., McKelvie S. M. A nitrogen-based model of plankton dynamics in the oceanic mixed layer // Journal of Marine Research. 1990. Vol. 48, no. 3. P. 591–639. https://doi.org/10.1357/002224090784984678
16. Forrester J. W. System Dynamics and the Lessons of 35 Years // The Systemic Basis of Policy Making in the 1990s / Ed. K. B. De Greene. Massachusetts : Sloan School of Management MIT, 1991. 35 p. URL: http://static.clexchange.org/ftp/documents/system-dynamics/SD1991-04SDandLessonsof35Years.pdf (date of access: 30.12.2018).
17. Saaty T. L. Fundamentals of Decision Making and Priority Theory with the Analytic Hierarchy Process. Pittsburgh : RWS Publications, 2000. 478 p. (Analytic Hierarchy Process Series, Vol. 6).
18. Свищев С. В. Адаптивное моделирование нитрификации в Севастопольской бухте // Экологическая безопасность прибрежной и шельфовой зон моря. Севастополь : МГИ, 2018. Вып. 2. С. 60–65. doi: 10.22449/2413-5577-2018-2-60-65
Morskoy Gidrofizicheskiy Zhurnal. 2019; 35: 70-84
Application of the Principles of the Marine Ecosystems’ Adaptive Modeling to the Hydrochemical Observations in the Sevastopol Bay
https://doi.org/10.22449/0233-7584-2019-1-70-84Abstract
Introduction. Scenarios of development of the processes in the complex marine ecosystems are forecasted by the models developed for marine ecosystems. At that the method for formalizing the scheme of the cause-effect relations (impacts) is required. In other words, it is necessary to construct the equation system for the model variables connecting the functions representing the modeled processes.
Data and Methods. Proposed are the methods for modeling the processes in the marine ecosystems based on the system principles of the adaptive balance of causes and informational unity of the processes’ models and the corresponding observational data.
Analysis of Results. It is shown that application of these principles permits to construct the adaptive models with negative feedbacks of the 1st and the 2 nd orders between the model variables and the speed of their variation. These models provide automatic fitting of the model variables to each other and to the external effects; at the same time they preserve the matter balances in the substance transformation reactions in the marine environment. The simulation results reveal that the 2nd order adaptive models are more sensitive to the external effects influencing the ecosystem and adapt to them quicker. Application of the adaptive modeling principles is illustrated by the data of hydrochemical observations in the Sevastopol Bay. Two methods of reconstructing dynamics of the nitrite concentration are comparatively analyzed using the time series of the ammonium and nitrate observations.
Discussion and Conclusions. It is shown that the dynamic-stochastic equation provides much higher accuracy of reconstruction of the unobserved process of the nitrite concentration as compared to the method of the normalized relations of the mean values. Besides, the reconstruction accuracy increases with growth of length of the observation time series applied at constructing their covariance matrix.
References
1. Bertalanffy von L. The History and Status of General Systems Theory // The Academy of Management Journal. 1972. Vol. 15, No. 4. P. 407−426. URL: http://www.perflensburg.se/Bertalanffy.pdf (date of access: 30.12.2018).
2. Moiseev N. N., Aleksandrov V. V., Tarko A. M. Chelovek i biosfera : Opyt sistemnogo analiza i eksperimenty s modelyami. M. : Nauka, 1985. 271 s.
3. Long R. D., Charles A., Stephenson R. L. Key principles of marine ecosystem-based management // Marine Policy. 2015. Vol. 57. P. 53–60. http://dx.doi.org/10.1016/j.marpol.2015.01.013
4. Timchenko I. E., Igumnova E. M., Timchenko I. I. Sistemnyi menedzhment i AVS-tekhno-logii ustoichivogo razvitiya. Sevastopol' : EKOSI-Gidrofizika, 2000. 225 s.
5. Changes in the global value of ecosystem services / R. Costanza [et al.] // Global Environmental Change. 2014. Vol. 26. P. 152–158. http://dx.doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2014.04.002
6. Kalman R. E. A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems // Journal of Basic Engineering. 1960. Vol. 82, iss. 1. P. 35–45. http://dx.doi.org/10.1115/1.3662552
7. Adaptive Environmental Assessment and Management / C. S. Holling (ed.). Wiley IIASA. Chichester : John Wiley, 1978. 377 p. (International Series on Applied Systems Analysis, vol. 3). URL: http://pure.iiasa.ac.at/id/eprint/823/1/XB-78-103.pdf (date of access: 30.12.2018).
8. Timchenko I. E. Stochastic Modeling of Ocean Dynamics / Transl. by E. T. Premuzic. Chur : Harwood Academic Publishers, 1984. 320 p.
9. Holland J. H. Adaptation in Natural and Artificial Systems : an Introductory Analysis with Applications to Biology, Control, and Artificial Intelligence. Cambridge, Mass. : MIT Press, 1992. 211 p.
10. Timchenko I. E., Igumnova E. M. Integrated Management of Economic-Ecological Sea-Land Systems // Physical Oceanography. 2005. Vol. 15, iss. 4. P. 247–263. https://doi.org/10.1007/s11110-005-0046-x
11. Ivanov V. A., Igumnova E. M., Timchenko I. E. Coastal Zone Resources Management. K. : Academperiodika, 2012. 304 p.
12. Timchenko I. E., Igumnova E. M., Timchenko I. I. Adaptive Balance Models for Environmental-Economic Systems. CreateSpace Independent Publishing Platform, 2016. 486 p.
13. Mathematical Models in Biological Oceanography / Ed. T. Platt, K. H. Mann, R. E. Ulanowicz. Paris : The UNESCO Press, 1981. 157 p.
14. Murray J. D. Mathematical Biology II: Spatial Models and Biomedical Applications. N.-Y. : Springer, 2008. 736 p.
15. Fasham M. J. R., Ducklow H. W., McKelvie S. M. A nitrogen-based model of plankton dynamics in the oceanic mixed layer // Journal of Marine Research. 1990. Vol. 48, no. 3. P. 591–639. https://doi.org/10.1357/002224090784984678
16. Forrester J. W. System Dynamics and the Lessons of 35 Years // The Systemic Basis of Policy Making in the 1990s / Ed. K. B. De Greene. Massachusetts : Sloan School of Management MIT, 1991. 35 p. URL: http://static.clexchange.org/ftp/documents/system-dynamics/SD1991-04SDandLessonsof35Years.pdf (date of access: 30.12.2018).
17. Saaty T. L. Fundamentals of Decision Making and Priority Theory with the Analytic Hierarchy Process. Pittsburgh : RWS Publications, 2000. 478 p. (Analytic Hierarchy Process Series, Vol. 6).
18. Svishchev S. V. Adaptivnoe modelirovanie nitrifikatsii v Sevastopol'skoi bukhte // Ekologicheskaya bezopasnost' pribrezhnoi i shel'fovoi zon morya. Sevastopol' : MGI, 2018. Vyp. 2. S. 60–65. doi: 10.22449/2413-5577-2018-2-60-65
