Естественные и антропогенные факторы эволюции лесных фитоценозов

Тип работы:
Реферат
Предмет:
Геофизика


Узнать стоимость

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

ЕСТЕСТВЕННЫЕ И АНТРОПОГЕННЫЕ ФАКТОРЫ ЭВОЛЮЦИИ ЛЕСНЫХ ФИТОЦЕНОЗОВ
В.П. КОБЕЦ, Братский государственный технический университет
Структура лесных сообществ, экологические, биологические и техногенные факторы их эволюции изучены весьма детально в основополагающих работах В. Н. Сукачева [1], исследованиях академических и ведомственных институтов [2−4, 7−9] и др. Современный период изучения лесных фитоценозов характеризуется внедрением методов математического моделирования [7, 8]. Хорошо известна роль лесов как объекта биосферы, регулирующего глобальный массо-теплообмен [5, 6, 16]. Вместе с тем, многие стороны региональных закономерностей существования лесных экосистем изучены явно недостаточно. Это относится к процессам влияния внешних факторов региона на прирост биомассы, к закономерностям пространственно-временных вариаций продуктивности и, особенно, к воздействию техногенных выбросов на леса.
Целью настоящей работы является физико-статистический анализ связи годового прироста хвойных деревьев Братско-Усть-Илимского промышленного района с комплексом гидрометеорологических показателей. В задачу работы входит также моделирование переноса атмосферных загрязнений и оценка антропогенной нагрузки на лесную экосистему региона.
Систематические исследования техногенного воздействия на леса Братско-Усть-Илимского региона начаты лабораторией энтомологии Сибирского института физиологии и биохимии растений СО АН СССР (СИФИБР) в 1972 г. [3], затем, с 1977 г. продолжены Ленинградской лесотехнической академией и позднее, до 1988 г., институтом географии СО АН СССР. С 1988 г. изучение лесов региона осуществляли сотрудники Братского индустриального института [7] при непосредственном участии автора [10, 11, 12]. Лесные фитоценозы представляют собой открытые
термодинамические системы. В процессе фотосинтеза они поглощают углекислый газ, выделяют кислород и преобразуют минеральные вещества почвы в органическое вещество биомассы. Именно этими процессами фитоценоз поддерживает термодинамическую устойчивость, соответствующую минимуму энтропии.
Факторы внешней среды: солнечная радиация, температура, режим влажности, ветер, химический состав воздуха и т. п. в значительной мере определяют естественный режим тепло-массообмена и поддерживают жизненные функции биоты. Одним из главных количественных параметров лесного фитоценоза является их продукция, почти однозначно выражающаяся в толщине радиального прироста. В настоящей работе в качестве исходного материала использованы данные радиального прироста хвойных деревьев (сосна обыкновенная и лиственница сибирская) за период 1921−94 гг. отдельно по группам здоровых деревьев на опытных участках двух категорий: зоны видимых повреждений и зоны необратимых изменений. Для указанного 73-летнего периода были сформированы однородные ряды температуры воздуха, атмосферных осадков, числа гроз (как фактора непосредственного поражения деревьев и источника пожаров, так и индикатора высокой влажности и неустойчивости атмосферы) солнечной активности. Данные о потоках прямой и суммарной солнечной радиации и о глубине промерзания почвы охватывают меньший период времени (1939−94 гг. и 1921−1950 гг. соответственно).
Предварительный этап анализа заключался в изучении закона статистического распределения радиального прироста. Как известно, статистическое распределение любого природного показателя выражает общие свойства статистического ансамбля и,
зачастую, помогает понять физическую природу изменчивости параметра. Так, применимость нормального распределения свидетельствует о том, что исследуемый процесс является следствием действия множества независимых один от другого факторов.
Для аппроксимации эмпирических распределений годового радиального прироста хвойных деревьев мы использовали 18 теоретических законов. Однако, оценка различия между эмпирическим и теоретическим законами по критерию Пирсона «Хи-квадрат» (х2) показала наибольшую пригодность нормально-логарифмического распределения. На рис. 1 и 2 показана компьютерная аппроксимация опытного закона теоретическим. Радиальный прирост сосны обыкновенной на участке видимых изменений лесного массива характеризуется сравнительно узким спектром, с резко выраженной положительной асимметрией, и хорошо аппроксимируется нормально-логарифмическим законом.
Сосна на участке необратимых изменений имеет более широкий спектр распределения, но также описывается нормальнологарифмическим законом. Расширение спектра повторяемости величин радиального прироста на участке необратимых изменений определяется вкладом малых значений прироста. Вероятно, такую картину дают деревья, подверженные антропогенному влиянию. Логарифмический характер статистического распределения (типичный, впрочем, для многих существенно положительных природных показателей, например, для численности гидробионтов, интенсивности осадков, числа молний и т. п.) говорит о том, что в лесном фитоценозе небольшие группы деревьев отличаются очень интенсивным приростом биомассы (в 2 и более раз по сравнению со средним по ценозу).
Статистическая структура радиального прироста лиственницы сибирской заметно отличается от таковой для сосны. В зоне видимых изменений (рис. 2 кривая 4) распределение весьма близко к нормальному и лишь 11% высоких значений прироста при-
водят к аппроксимации нормально-логарифмическим законам.
На участок необратимых изменений распределение радиального прироста экзотично: в первом приближении оно соответствует однородному распределению с постоянной вероятностью годового прироста в пределах от 0,10 до 1,60 мм. Однородное распределение можно интерпретировать как описание «мертвого» леса, когда прирост биомассы остановился. Такая интерпретация методологически маловероятна, поэтому мы применили второе по достоверности
I'- i I I I & quot-'-I '- I I Г& quot-| | I I I •]'-& quot- I I I -|'- I 1& quot- I |
О 0. 20 0. 40 0. 60 0. 80 1. 00 1 20
Радиальный прирост, мм
0 0,40 0,80 1,20 1. 60 2,00 2,40
Радиальный прирост, мм
Рис. 1. Статистическое распределение величин годового радиального прироста сосны обыкновенной. Категория здоровых деревьев: 1. участок необратимых изменений- 2. участок видимых изменений
Годовой радиальный прирост, мм
О 0. 40 0,80 1. 20 1,60 2. 00
Годовой радиальный прирост, мм
Рис. 2. Статистическое распределение величин годового радиального прироста лиственницы сибирской. Категория здоровых деревьев: 1. участок необратимых изменений- 2. участок видимых изменений
распределение Вейбула, характеризующееся слабой положительной асимметрией и большой дисперсией.
Таким образом, аппроксимация эмпирических распределений, хотя и являются формально-математическим методом, позволяет выявить различия коллективных свойств прироста сосны и лиственницы-пород с разными сроками и продолжительностью вегетации и с разной интенсивно-
стью процесса ассимиляции углекислого газа при фотосинтезе.
Видовые (сосна и лиственница) и экологические (зоны разной антропогенной нагрузки) различия проявляются и в структуре многолетних колебаний радиального прироста. На рис. 3 приведены примеры выполненного нами периодо-грамманализа радиального прироста по данным 73-х лет (1921−1994 гг.). Статистическая достоверность циклов определялась по превышению их амплитуды уровня случайных колебаний в 3 и более раз. Спектры рис. 3 усредненные. Непосредственно вычисленные гармоники дают следующую картину.
Сосна обыкновенная. Участок видимых изменений. Статистически значимые циклы имеют продолжительность: 2. 5, 2. 7, 3. 6, 5. 1, 7. 2, 9. 0, 10. 3, 12. 0, 14. 4, 18. 0, 23. 0,
2. 0, 36 лет (всего 13 гармоник).
Сосна обыкновенная. Участок необратимых изменений. Циклы: 3. 4, 8. 0, 9. 0, 14. 4, 18, 36 лет (6 гармоник).
Лиственница сибирская. Участок видимых повреждений. Циклы длительностью: 2. 0, 2. 4, 2. 2, 2. 3, 2. 6, 3. 4, 4. 5, 4. 8, 5. 5,
6. 0, 7. 2, 9. 0, 10. 3, 12. 0, 14. 0, 18, 36 лет (17 гармоник).
Лиственница сибирская. Участок необратимых изменений. Циклы: 2. 2, 2. 7, 3. 1, 3. 4, 3. 8, 4. 2, 4. 5, 4. 8, 5. 1, 5. 5, 6. 0,7. 2, 8. 0, 9. 0, 10. 3,
12.0. 14.4. 18, и 36 лет (всего 19 гармоник).
Дробные числа длительности цикла
являются следствием математических процедур спектрального анализа. Они выражают некоторые части гармоник, которые можно усреднить и выразить целым числом лет, что соответствует дискретности исходной информации и физическому содержанию скрытой цикличности. Такое усреднение мы провели в табл. 1, где для сравнения показана структура многолетних колебаний некоторых природных явлений по данным работ [15, 17, 18].
, гт II [ І '-І І І |-| І І I)& quot-Г І І& quot- I |& quot- Г I Г I _
Сосна обыкновенная Участок необратимых изменений.
Категория здоровых деревьев.
0,1
0,2
0,3
Частота гармоник, год
0,4
-1
0,5
«'-І ! I 1 (… Г~П"-1… 1"-уТ 1"ГГ […I '- I & quot-Г I | І І I
2,5:
Лиственница сибирская Участок видимых изменений Категория здоровых деревьев
0,1 0,2 0,3 0,4
Частота гармоник, год'-1
0,5
Рис. 3. Примеры периодограмманализа многолетних колебаний радиального прироста сосны обыкновенной и лиственницы сибирской. Категория здоровых деревьев
Таблица показывает, что процессы самой различной физической природы имеют почти одинаковую структуру многолетних колебаний. Так, (за исключением солнечной активности), все указанные процессы имеют «короткие» циклы: длительностью от 2 до 5−6 лет, «средние» циклы 8−10−12 лет и сравнительно долгопериодные колебания: 18−25 лет, 36−50 лет. По-видимому, циклы в интервалах периодов 3−5, 9−13, 22−25 лет являются солнечно обусловленными. Анализ природы квазипериодичности разных геофизических процессов выходит за рамки настоящей работы. Сходство же, отмеченное табл. 1, на наш взгляд, нужно искать не только во влиянии солнечной активности, но и в автоколебательном режиме системы атмосфера — океан — земная кора.
Информация, положенная в основу табл. 1 приводит к выводу о том, что продуктивность лесного фитоценоза испытывает периодические колебания (что, впрочем, давно известно), причем структура циклов имеет как общие черты для ценоза в целом, так и существенные различия в зависимости от антропогенной нагрузки.
Вполне понятно, что величина продуктивности и ее многолетняя изменчивость определяются внешними факторами среды и внутренними биотическими факторами самого фитоценоза. В настоящей работе мы рассмотрим роль абиотических факторов, методом многомерного регресси-
онного анализа. Поскольку статистическая достоверность коэффициентов регрессии оценивается при анализе (по квадратичной ошибке и по Т-критерию), то одновременно с построением уравнения регрессии мы может оценить тесноту связи между предик-тантом и предиктором. В целях краткости изложения, перечислим в табл. 2 анализируемые нами величины и укажем наличие связи между ними.
Поиски связей годового прироста деревьев с внешними факторами осуществлялись во многих работах по дендрохронологии, однако, для исследуемого нами региона такое сопоставление делается впервые. В табл. 2 наличие связи отмечено для тех случаев, когда коэффициент регрессии соответствующего предиктора превышал свою квадратичную ошибку. Анализ таблицы позволяет выявить следующие закономерности.
Радиальный прирост сосны и лиственницы на всех участках хорошо коррелирует с солнечной активностью. Особенно тесная связь отмечается у сосны на участке видимых изменений (коэффициент регрессии в 3,5 раза превышает квадратичную ошибку). Физический механизм такой связи сформулировать затруднительно, тем более что корреляция с энергетическими величинами (прямой и суммарной радиацией) невелика и отмечается только для сосны.
Таблица 1
Статистически достоверные циклы в многолетних колебаниях некоторых природных
процессов (длительность цикла — в годах)
Вариации температуры воздуха Атмосферные осадки Продолжительность ледостава Селевая активность Сейсмическая активность Число гроз Солнечная активность Радиальный прирост сосны на уч. необратимых изменен. Радиальный прирост сосны на уч. видимых изменен. Радиальный прирост лиственницы на уч. необр. изменен. Радиальный прирост лиственницы на уч. видимых изменен.
6 2.4 2 8 3 2−3 3−5 3−4 2. 5−5.0 2. 2−6 2−4-6
15−17 7 16 14 4−5 9−13 8−9-14 7−10 7−8-9 7−9-10
25 И 25 24 10−11 22 18 12−14 10−12−14 12−14
39−42 40 50 40 20 45 36 18 18 18
23−24 36 36
36
Таблица 2
Предиктанты и предикторы в регрессионном анализе
Предиктант Предикторы Значимая связь
Радиальный прирост сосны в зо- 1. Солнечная активность-X! да
не необратимых изменений — у [ 2. Температура воздуха в январе (Братск) — х2 да
3. Температура воздуха в июле — Хз 4. Амплитуда годового кода температуры воз- нет
духа -х4 да
5. Осадки в ноябре — х5 да
6. Осадки в мае — х6 нет
7. Осадки в июле — х7 да
8. Годовая сумма осадков — х8 нет
9. Число гроз в год — х9 да
10. Глубина промерзания почвы — хю да
11. Прямая солнечная радиация — Хц да
Суммарная радиация — х12 да
Радиальный прирост сосны в зо- Х| да
не видимых изменений — у2 *2 нет
Х3 да
Х4 нет
Х5 нет
Хб да
х7 да
х8 да
Х9 да
Хю да
Хп да
Х12 да
Радиальный прирост лиственни- Х| да
цы сибирской в зоне необрати- Х2 да
мых изменений — Уз Хз нет
х4 нет
Х5 да
Хб да
х7 да
Х8 да
х9 нет
Хю нет
Хц нет
Х)2 нет
Радиальный прирост лиственни- XI да
цы сибирской в зоне видимых Х2 да
изменений — у4 Хз нет
Х4 нет
х5 да
Хб да
х7 да
Х8 нет
х9 да
Хю нет
Хц нет
Х12 нет
Как известно, солнечная активность, измеряемая числами Вольфа, влияет на интенсивность корпускулярного излучения (протоны солнечного ветра) и ультрафиолетового излучения, далеко отстоящего в спектре от участка фотосинтеза. Вероятно, солнечная активность проявляется как общий устойчивый периодический процесс, управляющий вариациями комплекса природных показателей. Особенно велико воздействие солнечной активности на геомагнитное поле, но механизм связи фитоценоза с магнитным полем неясен.
Температура воздуха во все месяцы года коррелирует с радиальным приростом лишь для сосны. Амплитуда годового кода температуры, отражающая тепловые контрасты зимы и лета, влияет только на прирост сосны в зоне необратимых изменений.
Наиболее тесной является связь радиального прироста с режимом увлажнения. В качестве предикторов мы использовали осадки начала вегетационного периода (май), его максимума (июль) и окончания (ноябрь), а также годовую сумму осадков. Количество осадков в мае и июле коррелирует со всеми предиктантами, что естественно, связано с водопотреблением растений в вегетационный период.
Глубина промерзания почвы сказывается только на продуктивность сосны- лиственница на этот предиктор не реагирует.
Весьма интересной и неожиданной (хотя это отмечал Мичурин) оказалась тесная связь радиального прироста всех групп деревьев с числом гроз в регионе. (Для лиственницы связь отрицательная). Физический механизм такой связи, по нашему мнению, двоякий. С одной стороны, высокая грозовая активность (совпадающая по времени с вегетационным периодом) наблюдается в максимальных значениях тепла и влаги, что стимулирует фотосинтез.
Так, по данным работы [16] в экстремально теплые летние месяцы ассимиляция углекислого газа растениями возрастает на 40%.
С другой стороны грозы создают сильную ионизацию воздуха за счет корон-
ного разряда в сильном электрическом поле. Этот процесс особенно интенсивен для хвойных пород. Ионный обмен в системе: растение-атмосфера существенно влияет на процесс фотосинтеза. Таковы основные результаты регрессионного анализа. Сами же уравнения многомерной регрессии имеют вид: (для удобства представления величины радиального прироста и все коэффициенты регрессии умножены на 100).
у,=_14,82+ 1,24×2+ 1,47хз+ 1,65×4+0,25×5+ +0,078×7−0,045×8+ 0,661×9−0,260×10+ 1,216x0
У2= 125,7−0,24×1- 429*3+0,468×6+0,198×7-
— 0,208×8+1,137×9+ 0,787хю+0,917х а
Уз= 146,8- 0,130×1- 2,17×2−0,606×6+ +0,247×7- 0,220x8
у4= 1313 — 0,154×1- 335×2−0355×5-
— 0,675хб- 0304×7- 1,54x9
Регрессионная модель радиального прироста представляет наибольший интерес для диагноза многолетних колебаний продуктивности лесного фотосинтеза. В прогностических целях использовать такую модель затруднительно в связи с большими трудностями прогноза гидрометеорологических факторов.
Регрессионный анализ, выполненный нами по данным с 1921 г. до 1994 г., отражает в основном закономерности радиального прироста леса в годы малой антропогенной нагрузки, т. е. характеризует естественные вариации продуктивности фитоценоза.
Техногенные воздействия на лесную экосистему в Братско-Усть-Илимском регионе проявляются с 70-х гг. в связи с созданием лесопромышленного комплекса и алюминиевой промышленности. Некоторое представление о техногенном воздействии дает сравнение описанных выше закономерностей для зон видимого и необратимого изменения лесного массива. Такое разделение, выполненное лесоводами, является в значительной мере субъективным. Представляется, что объективная оценка степени техногенного воздействия должна базироваться на расчете диффузионного переноса атмосферных примесей от их источников. В зависимости от целей, перенос примесей рассчитывается той или иной степенью детализации решений уравне-
ния турбулентной диффузии. В настоящее время известно множество вариантов численного и аналитического решения уравнения диффузии, отличающихся начальными и граничными условиями, учетом масштабов турбулентности, форм рельефа, параметров стратификации атмосферы и параметров источников [9, 20,21].
Для районирования лесных массивов большой площади, по нашему мнению, нет необходимости в детальных расчетах, а достаточно получить усредненное пространственное распределение средних за год или сезон концентраций примесей.
Простым и физически наглядным для такой цели является метод Лайхтмана Д. Л. [22], основанный на аналитическом решении уравнения диффузии и учитывающий пульсации направления ветра. Средняя годовая концентрация примеси рассчитывается по формуле
Ч (х)= 1/9яо (х)[по + С1(п+5 + п5) +
+ С2(п+Ю+ П-ю)], (1)
где qo (x) — разовая концентрация примеси на заданном расстоянии «х" — по-повторяемость (в долях единицы) ветра в заданном направлении- п±5 и п±ю- повторяемость отклонений ветра от основного румба на ±5° и ±10°- С] и С2- функции расстояния, полученные интегрированием пульсаций направления ветра.
Формула (1) дает хорошее представление о распределении примесей в пространстве (на уровне земли). Известную трудность составляет определение разовой концентрации как функции расстояния. Воспользуемся для ее расчета уравнением диффузии сфери-чески-симметричного источника:
Ш (г) =
М
(4)
д (ёг) = г& gt-д2(ёг)
а/ дг2
(2)
где г — расстояние от источника, О — коэффициент диффузии. Решение уравнения (2) для непрерывного источника постоянной мощности имеет вид:
М
ё (г) =-----г-------------(3)
4 пЭг
1-ег/Г,
2й1
в установившемся режиме О: -*»):
4л2& gt-
Таким образом, разовая концентрация уменьшается пропорционально расстоянию в первой степени.
На территории Восточной Сибири температура воздуха, даже в среднегодовых выводах, очень слабо уменьшается с высотой, причем в течение большей части года преобладает инверсионная стратификация атмосферы. Если применить общее решение, полученное Лайхтманом к инверсионным условиям в Сибири, то без учета поглощения примесей земной поверхностью, концентрация примеси убывает пропорционально расстоянию в степени 1,76. Если же учесть поглощение примесей на земной поверхности (это типично для леса), то показатель степени будет равен 2. Отсюда решение (4) можно заменить равенством:
Г л /, • • (5)
4тсСх
которое и использовалось нами при расчетах.
Годовая сумма выбросов в Братске и Усть-Илимске равна 118 тыс. т/год и 32 тыс. т/год [14], что соответствует мощности источника 3,7 кг/с и 1,0 кг/с. Объемная концентрация резко убывает с расстоянием и, например, в Братске на расстояниях 2, 10, 40 и 60 км соответственно равна: 9250, 370, 23 и 1010'-3 мг/м3.
Используя среднегодовую повторяемость направлений ветра, по формулам (1) и (5) не трудно рассчитать поле концентраций примеси вокруг Братска и Усть-Илимска. Результаты наших расчетов представлены на рис. 4. Цифры у изолиний на рисунке показывают концентрацию в 10'-3 мг/м3.
Аналогичные расчеты примененной нами методике можно выполнить отдельно для сезонов или месяцев вегетационного периода. Несмотря на усредненный характер расчетов, полученные концентрации соответствуют наблюдаемым значениям [14]. Так, в Братске измеряемые общие концентрации составляют 1−1,2 мг/м3- такая же цифра получена в нашем расчете для ближайших окрестностей города.
Рис 4. Распределение средней годовой концентрации атмосферных примесей, выбрасываемых промышленными предприятиями и транспортом городов Братска и Усть-Илимска. Цифры у изолиний — 10'-3 мг/м3
В первичных выбросах -80% составляет окись углерода, 8% - пыль, 2% сероуглерод и 0,5−0,8 твердые фториды и фтористый водород. Если предположить, что при непрерывном действии источников поддерживается постоянное соотношение между аэрозольной и газовой компонентами загрязнения, то на основании рис. 4 можно объективно выделять зоны разной техногенной нагрузки на лес.
Предельно допустимые концентрации для древесных пород, как показывает рис. 4.
достигаются лишь в ближней к городам зоне на расстояниях 5−20 км [23].
Интересно отметить, что средний режим направлений ветра в регионе таков, что предприятия Братска загрязняют воздушное пространство в широтном направлении, а Усть-Илимска — в межрегиональном. Такое распространение примесей создает неблагоприятные условия существования лесного массива, т. к. охватывает наибольшие площади.
Заключение
Выполненное исследование позволяет описать свойства статистического распределения годового радиального прироста хвойных пород региона. Естественному режиму существования лесного фитоценоза свойственна цикличность многолетних колебаний с периодами, совпадающими с циклами других природных показателей. Это свидетельствует о многофакторной связи процессов эволюции фитоценозов с абиотической частью экосистемы. При этом отдельные показатели геофизических процессов могут быть связаны статистически достоверными уравнениями регрессии. Объективное представление о переносе промышленного загрязнения воздуха может быть получено простым расчетом, основанным на решении уравнения турбулентной диффузии для сферически-симметричного непрерывного источника в поле ветрового потока различных направлений.
Литература
1. Сукачев В. Н. Избранные труды. — Т. 1. — Л.: Наука, 1972. -416 с.
2. Побединский A.B. Сосновые леса Средней Сибири и Забайкалья. — М.: Наука, 1965. — 268 с.
3. Эколого-биологические особенности, продуктивность и охрана фитоценозов западного участка зоны БАМ: Сб. трудов / Ред. В. Т. Колесниченко. — Иркутск: СИФИБР СО АН, 1979. -95 с.
4. Мигунова Е. С. Леса и лесные земли. — М.: Экология, 1993. — 364 с.
5. Реймерс Н. Ф. Экология. — М.: «Россия Молодая», 1994. — 367 с.
6. Одум Ю. Экология. — Т. 1 — М.: Мир, 1986. — 328 с.
7. Рунова Е. М. Влияние техногенного загрязнения на леса Приангарья. — Братск: БрИИ, 1999. — 108 с.
8. Агеенко Е. Н., Волкова В. Г., Игнатов A.B. Исследование и моделирование закономерностей состояния лесных экосистем в бассейне оз. Байкал. -Иркутск: Ин-т географии РАН, 1994. — 90 с.
9. Леса Среднего Приангарья. /Ред. Бузыкин А. И. -Новосибирск: Наука, 1977. — 264 с.
10. Кобец В. П. Воздействие геофизических факторов г. Братска на объекты биоэкологии // Проблема зо-
ны чрезвычайной экологической ситуации, пути и способы их решения: Сб. докладов. — Братск: 1994. -С. 40−50.
11. Кобец В. П. Моделирование гидрометеорологического режима и загрязнение атмосферы Братского региона аэрозольными и газовыми примесями //Экология, мониторинг и рациональное приро-допользование//Труды МГУЛ.- М. >-1998 — С. 130−148.
12. Кобец В. П. Влияние промышленных факторов на лесные экосистемы на примере Братского региона //Государственный доклад о состоянии природной среды Иркутской области в 1996 году. -Иркутск: 1977 — С. 82−90.
13. Многомерный статистический анализ и вероятностное моделирование реальных процессов. -М.: Наука, 1990. -296 с.
14. Государственный доклад о состоянии окружающей природной среды Иркутской области в 1998 г. — Иркутск: 2000. — 265 с.
15. Леви К. Г. Современная геодинамика и проблемы геоэкологии городских территорий // Проблемы Земной цивилизации. — Иркутск: 1999. -Вып. 1,-С. 32−43.
16. Суворова г. Г. Фотосинтетическая активность хвойных как фактор стабилизации состояния атмосферы. // Проблемы Земной цивилизации. -Иркутск: 1999. -Вып. 1. -113−115.
17. Филиппов А. Х. Грозы Восточной Сибири, — Л.: Гидрометеоиздат, 1974. — 75 с.
18. Филиппов А. Х., Зусман И. К. Статистическая
структура осадков Прибайкалья //Труды Главной Геофизической обсерватории, — Л.: 1975. -
Вып. 335. -С. 119−133.
19. Атмосфера: Справочник. Справочные данные, модели. — Л.: Гидрометеоиздат, 1991.- С. 488−494.
20. Берлянд М. Е. и др. Об усовершенствовании методов расчета загрязнения атмосферы // Труды ГГО. -Л.: 1987. -Вып. 511. -С. 3−23.
21. Указания по расчету рассеяния в атмосфере
вредных веществ, содержащихся в выбросах предприятий. СН 369−74. -М.: Стройиздат,
1975. -44 с.
22. Лайхтман Д. Л. Физика пограничного слоя атмосферы. -Л.: Гидрометеоиздат, 1967. -223 с.
23. Николаевский В. С., Николаевская Т. В. Методика определения ПДК вредных газов для растительности. — М.: Моск. лесотехнич. ин-т, 1988. -15 с.
24. Кобец В. Г1. Моделирование поля информации для лесных ландшафтов в зоне промышленного загрязнения // Интеллектуальные и материальные ресурсы Сибири — Иркутск: 1999. — С. 128- 135.

ПоказатьСвернуть
Заполнить форму текущей работой