Температура как абиотический фактор динамики популяции человека тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 03.02.08, кандидат биологических наук Дубровина, Елизавета Сергеевна

• Дубровина, Елизавета Сергеевна
• кандидат биологических наук
• 2012

Оглавление диссертации кандидат биологических наук Дубровина, Елизавета Сергеевна

Оглавление

Введение

Глава 1. Популяция человека и парниковый эффект: феноменология, моделирование и прогнозирование (обзор литературы)

1.1. Температура атмосферы как абиотический фактор, оказывающий воздействие на популяцию человека

1.2. Парниковый эффект как экологический феномен

1.3. Проблема моделирования и прогнозирования динамики популяции человека и парникового эффекта

Глава 2. Материалы и методы исследований

2.1. Источники получения данных

2.2. Статистические и нейросетевые прогностические модели

2.3. Математическое моделирование как метод анализа и прогноза экологических процессов

2.4. Применение методов нелинейной динамики для анализа хода суточных температур

2.5. Использование методов изучения периодических и хаотических временных рядов

Глава 3. Особенности динамики температуры атмосферы г. Н.Новгорода

3.1. Анализ среднегодовой динамики температуры г. Н.Новгорода

3.2. Модель Лоренца и особенности внутригодовой динамики температуры при воздействии парникового эффекта

3.3. Определение детерминированной составляющей в ходе среднесуточных температур

Глава 4. Региональные особенности динамики среднесуточной температуры

атмосферы

Глава 5. Прогнозирование температуры г. Н.Новгорода на основе

статистических и нейросетевых моделей

Глава 6. Глобальная модель развития парникового эффекта

6.1. Формулировка модели

6.2. Определение параметров уравнений

6.3. Прогноз основных сценариев развития парникового эффекта

6.4. Влияние температуры на динамику концентрации

углекислого газа

Глава 7. Устойчивость модели и возможные катастрофические сценарии развития парникового эффекта

7.1. Роль дополнительной смертности от перегрева атмосферы

7.2. Влияние уровня жизни на устойчивость популяции человека

7.3. Анализ особенностей восприимчивости популяции человека

к перегреву атмосферы с учетом уровня жизни

Заключение

Выводы

Список литературы

Приложение 1 Данные, использованные в работе при идентификации модели

Приложение 2_Программа моделирования различных сценариев развития

парникового эффекта

Приложение 3_Программа Фурье анализа

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Температура как абиотический фактор динамики популяции человека»

Введение

Актуальность проблемы

Численность популяции человека, так же как и численность популяций других живых организмов, с одной стороны поддерживается ее внутренними механизмами регуляции, а с другой стороны, подвержена воздействию внешних факторов. Одним из наиболее важных абиотических факторов, оказывающих влияние на здоровье людей и численность популяции человека, является температура приземного слоя атмосферы.

Большое значение для популяций живых организмов и природных экосистем имеет распределение и динамика суточных температур в течение года. Так длительные периоды жаркой погоды провоцируют развитие пожаров, а также негативно сказываются на здоровье людей, страдающих сердечнососудистыми и некоторыми иными заболеваниями.

Результаты наблюдений за глобальным климатом говорят о его многочисленных долговременных изменениях. Увеличение мировой приземной температуры, составляющее 0.76 °С за последние 100 лет, сопровождается изменением количества осадков, солености океана, ветровых режимов и других метеорологических характеристик (Climate change, 2007).

Согласно наиболее поддерживаемой в настоящее время гипотезе, причиной современного изменения климата является усиление парникового эффекта в результате антропогенного воздействия. Основная роль при этом отводится углекислому газу, выделение которого в окружающее пространство происходит во все нарастающих темпах благодаря производственной деятельности человека. Сопровождающие парниковый эффект неустойчивость климата и рост частоты экстремальных погодных явлений могут вызвать в отдаленной перспективе (при значительном увеличении среднегодовой температуры) повышение заболеваемости и увеличение смертности населения. В этих условиях актуальным является изучение возможных путей развития и

последствий этих сложных и взаимозависимых явлений, для более или менее обоснованной оценки которых желательно их динамическое описание.

В большинстве моделей, построенных для прогноза последствий парникового эффекта, принимаются либо детерминированные частные прогнозы изменения численности популяции человека (Снытин и др., 1994), либо его отдельные сценарии (Барцев и др., 2005; Вгаёёоск е1 а1, 1994). При этом, как правило, рассматривается только один из взаимосвязанных процессов (изменение температуры атмосферы либо нарушение углеродного цикла) (Барцев и др., 2005; Израэль, Семенов, 2003; Кондратьев, Крапивин, 2004), в то время как полная модель должна описывать взаимодинамику численности человеческой популяции, концентрации атмосферного углекислого газа и температуры приземного слоя воздуха.

В связи с вышеизложенным, целью исследования является выявление и анализ особенностей динамики температуры приземного слоя атмосферы, как абиотического фактора, а также прогноз возможных последствий ее изменения для популяции человека в результате парникового эффекта.

Задачи исследования:

1. Проанализировать особенности динамики среднесуточных температур, как абиотического фактора, оказывающего влияние на популяцию человека (на примере г. Н.Новгорода).

2. Сравнить ход среднесуточных температур в различных географических точках и выявить факторы, определяющие его пространственную изменчивость по отношению к популяции человека.

3. Построить краткосрочный прогноз среднегодовой температуры на основе статистических и нейросетевых моделей.

4. Сформулировать и идентифицировать математическую модель динамики численности популяции человека в условиях усиления парникового эффекта и оценить его возможные последствия.

Научная новизна исследования:

Было впервые показано, что особенностями температурной динамики, которые являются важным абиотическим фактором для популяций живых организмов и подвержены значительным изменениям в последние десятилетия, являются ее «меандровая» и хаотическая детерминированность. «Меандровая» детерминированная составляющая проявляется в наличии длительных периодов стабильной температуры с резкими перепадами между ними, а хаотическая детерминированность характеризуется сильным разбросом значений температуры относительно среднего и наличием ее интенсивных

колебаний различной частоты.

Впервые выявлена и проанализирована пространственная неоднородность выраженности детерминированной составляющей

температуры в различных регионах.

Была разработана принципиально новая динамическая модель, равноправно описывающая динамику численности популяции человека, концентрации углекислого газа и температуры, а также учитывающая внутренние механизмы этих процессов и их взаимовлияние. Данная модель позволила оценить влияние уровня энергопотребления на динамику температуры атмосферы и выявить ее запаздывающую реакцию на снижение концентрации углекислого газа в атмосфере.

Анализ возможного влияния последствий усиления парникового эффекта на динамику популяции человека позволил дать оценку минимального уровня дополнительной смертности, приводящего к резкому катастрофическому падению численности популяции человека, а также оценить характерные времена ожидаемых катастроф.

Научно-практическая значимость работы:

Предложенный подход позволяет выявить влияние парникового эффекта на важные для популяции человека особенности динамики среднесуточных температур. Результаты работы позволяют прогнозировать последствия роста

численности популяции человека, проявляющиеся в увеличении концентрации углекислого газа в атмосфере и повышении среднегодовой температуры. Модель дает возможность рассмотреть и оценить сценарии развития парникового эффекта при различном уровне энергопотребления. Методика может быть использована для прогноза хода среднегодовой температуры на территории других регионов.

На защиту выносятся следующие основные положения:

1. В течение последних десятилетий наблюдается усиление отрицательного воздействия динамики среднесуточной температуры на популяцию человека, проявляющееся в усилении ее «меандрового» поведения, характеризующегося длительными периодами стабильной температуры и последующими резкими перепадами.

2. Влияние динамики среднесуточной температуры на популяцию человека пространственно неоднородно: наблюдается усиление меандровой детерминированности хода среднесуточной температуры в центре европейской части России по сравнению с более западными и более восточными регионами, а также повышение ее разброса и хаотичности в северных городах и городах с большей населенностью.

3. Модельный прогноз роста концентрации углекислого газа в атмосфере и ее температуры с учетом динамики численности человеческой популяции, воздействующей на парниковый эффект, характеризуется линейным ростом на первом этапе и снижением темпов прироста в последующем. Уменьшение температуры атмосферы возможно только при 11-кратном снижении энергопотребления и происходит с большим запаздыванием относительно снижения концентрации С02 в атмосфере.

4. В рамках рассматриваемой модели возможны катастрофические сценарии динамики численности популяции человека, вызванные усилением парникового эффекта, однако характерные времена наступления ожидаемых катастроф велики и составляют порядка 1 ООО лет.

Апробация работы

Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на X Всероссийском популяционном семинаре (Ижевск, 2008), III Всероссийском с международным участием конгрессе студентов и аспирантов-биологов «Симбиоз-Россия 2010» (Нижний Новгород, 2010), Всероссийской конференции молодых ученых, посвященной 50-летию первой молодежной конференции в ИЭРиЖ «Экология: сквозь время и расстояние» (Екатеринбург, 2011), IX Всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Биологический мониторинг природно-техногенных систем» (Киров, 2011), научно-практической конференции «Безопасность жизнедеятельности города» (Дзержинск, 2011), Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых учёных «Ломоносов» (Москва, 2012).

Публикации

По материалам диссертации опубликовано 14 научных работ, в том числе 4 - в рецензируемых журналах, рекомендованных ВАК.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, 7 глав, заключения, выводов, списка литературы, включающего 126 наименований, в том числе 51 на иностранных языках, 3-х приложений. Работа изложена на 148 страницах машинописного текста (из них 130 страница основного текста), содержит 1 таблицу и 75 рисунков.

Личный вклад соискателя

Автор принимал непосредственное участие в анализе температурных данных, составлении, идентификации и анализе динамической модели развития парникового эффекта, а также прогнозе хода среднегодовой температуры на основе статистических и динамической моделей.

Благодарности

Автор выражает искреннюю и глубокую благодарность своему научному руководителю проф. А .Я. Моничеву. Автор благодарит за любезно предоставленные метеорологические данные директора ГПБЗ «Керженский» E.H. Коршунову, сотрудников ГПБЗ «Керженский» О.Ю. Гореловскую и A.B. Муравьеву, за содействие и поддержку исследований директора НООО «Компьютерный экологический центр», к.б.н. Р.Д. Хабибуллина, за конструктивные советы и замечания сотрудника лаб. экологического прогнозирования ИЭРиЖ УрО РАН, к.б.н. И.А. Кшнясева, за консультации по реализации вычислительных алгоритмов математического моделирования сотрудника кафедры теории управления и динамики машин ННГУ, к.ф-м.н., О.Ю. Кольцову. Автор выражает благодарность за внимательное отношение к работе и помощь в ее подготовке зав. каф. экологии, проф. Д.Б. Гелашвили и всем сотрудникам кафедры экологии ННГУ.

Глава 1. Популяция человека и парниковый эффект: феноменология, моделирование и прогнозирование (обзор

литературы)

1.1. Температура атмосферы как абиотический фактор, оказывающий воздействие на популяцию человека

Численность человеческой популяции, так же как и численность популяций других живых организмов, с одной стороны поддерживается ее внутренними механизмами регуляции, а с другой стороны, подвержена воздействию внешних факторов. Одним из наиболее важных абиотических факторов, оказывающих влияние на здоровье людей и численность человеческой популяции, является температура приземного слоя атмосферы. На отдельных людей и человеческую популяцию в целом температура атмосферы может оказывать как прямое, так и косвенное влияние.

В материалах ВОЗ к климатозависимым, или климаточувствительным заболеваниям относят заболевания сердечнососудистой системы, органов дыхания, диабет, суициды (Improving public..., 2009).

Было показано, что зависимость между температурой и смертностью нелинейна по всему температурному диапазону, а для некоторых причин смерти (например, для смертности от всех естественных причин и сердечнососудистых заболеваний) она имеет вид V или U-образной кривой, с минимумом в определенной точке, окрестность которой и можно считать областью температурного комфорта (Ревич, Малеев, 2003).

Для населенных пунктов, расположенных в различных климатических условиях существуют различные значения температурного комфорта, при которых регистрируются минимальные значения смертности от климатически зависимых причин. Например, изучение температурных кривых смертности за 2000-2006 годы в Москве показало, что минимальная смертность от всех естественных причин и сердечно-сосудистых заболеваний отмечалась при

температурах воздуха +18-20°С. При повышении среднесуточной температуры выше +20°С суточная смертность резко возрастала, при понижении среднесуточных температур воздуха ниже +18°С - также начинала постепенно возрастать (Ревич, Малеев, 2003). Наибольшее воздействие этого фактора можно ожидать в регионах, где высокая температура регистрируется нерегулярно.

Во время жары увеличивается число смертельных исходов преимущественно среди лиц пожилого возраста, страдающих хроническими заболеваниями сердечнососудистой системы и/или органов дыхания. Одно из первых исследований по оценке влияния волн жары на смертность населения было выполнено в Чикаго. В Чикаго в результате пятидневной жары, когда температура воздуха достигла 40°С, число смертей увеличилось на 85%, а число госпитализаций - на 11% по сравнению с аналогичным периодом в предшествовавшие годы. Сильная жара привела не только к 514 случаям дополнительных смертей, но и к 3300 дополнительным случаям неотложной госпитализации. Основными причинами смертельных исходов в эти жаркие дни были ишемическая болезнь сердца, диабет, заболевания органов дыхания, несчастные случаи, самоубийства и убийства, а причинами госпитализации -заболевания сердечно-сосудистой системы, органов дыхания, почек, нервной системы, эпилепсия (МсОееЫп, МпаЬеШ, 2001).

Волна жары 2010 года, осложненная пожарами, имела своим следствием рост смертности в России. В дни с максимально высокой температурой смертность более чем в 2 раза превышала обычный уровень. Во время волн жары увеличивается число смертельных исходов от сердечно-сосудистых заболеваний, заболеваний органов дыхания, диабета, но в июле-августе 2010 года в Москве произошел также значительный рост смертности от инфекционных и паразитарных заболеваний (на 61,5% по сравнению с июлем-августом 2009 года), новообразований (на 70,2%). Отличительной особенностью августа 2010 года — месяца пожаров, было увеличение в 2 раза смертности от заболеваний органов дыхания по сравнению с аналогичным

месяцем предыдущего года. Значительно выросла также смертность от внешних причин (на 52,9%) (Ревич, 2011).

Высокая температура может оказывать воздействие на качество и токсичность различных компонентов окружающей среды: атмосферного воздуха, почвы, растительности. Было обнаружено, что жаркий и влажный климат способствует образованию в воздухе повышенных концентраций S02 и взвешенных частиц (Sloane, 1983; Linak, Peterson, 1983). Поглощение пестицидов листьями и корнями растений увеличивается при температуре 37 °С по сравнению с 21 °С (Hartley, Graham-Bryce, 1980). Кроме того, жители тропических стран более подвержены влиянию пищевых токсинов, таких как цианогенетические гликозиды, микотоксин и нитрозамины (Smith, Bababunmi, 1980). Рост температуры воды с 15 °С до 28 °С приводит к увеличению токсичности ионов ртути и аммония (Rehwoldt et al, 1972; Cairns et al, 1975).

Многие инфекционные агенты, организмы-переносчики и животные -резервуары инфекций являются чувствительными к климатическим условиям (McMichael et al, 2006). При повышении температуры ускоряется пролиферация и репродукция, удлиняется сезон передачи инфекции, изменяется миграция переносчиков заболевания (Lafferty, 2009). К заболеваниям, зона распространения которых расширяется вследствие изменений климата, относятся птичий грипп, холера, внутренние и внешние паразиты, чума, клещевой боррелиоз (болезнь Лайма), африканский трипаносомоз (сонная болезнь), туберкулез, желтая лихорадка, лихорадка Эбола, лихорадка восточно-африканской зоны разломов, бабезиоз, «красные приливы» (Daszak et al, 2000).

Одним из вероятных эффектов глобального потепления считается нарастание неустойчивости погоды. При реализации данного сценария будет наблюдаться рост смертности в популяциях пожилых людей, чувствительных к стрессовым воздействиям, в частности к резким перепадам температуры и давления (WHO, 2003). Нестабильность погоды проявится в интенсификации стихийных бедствий, из которых две трети катастроф относятся к категории гидрометеорологических явлений. Так, за период с 1992 по 2001 гг. самым

распространённым стихийным бедствием были наводнения, в результате которых сто тысяч человек погибло, а пострадало более 1,2 млрд (Munich, 2006).

Изменения в характере выпадения осадков и уровне влажности являются важными факторами не только с точки зрения состояния увлажнения и водных ресурсов, но и из-за влияния на жизнедеятельность человека с точки зрения испытываемого им теплового стресса (Willett et al, 2007).

Ожидающийся подъём уровня океана (и некоторых внутренних морей), повлечёт за собой изменения на территории побережий. Согласно существующим оценкам, изменения климата не повлияют на мировые запасы продовольствия. Однако региональные эффекты могут быть очень существенны, особенно для развивающихся стран, расположенных в семиаридных зонах. Поскольку и в настоящее время здесь существуют проблемы с обеспечением населения продовольствием, то можно предполагать, что положение может быть катастрофическим (Кислов и др., 2008).

Очевидно, что изменения климата могут усложнить социально-экономическую и медико-экологическую ситуацию в мире. Группу риска составляют, в первую очередь, социально незащищенные слои населения, которым недоступны плоды технического прогресса. Во всех развивающихся странах миллионы людей, относящихся к беднейшим слоям населения Земли, уже сейчас вынуждены сталкиваться с последствиями изменения климата (Кислов и др., 2008). Самый большой риск для жизнедеятельности человеческой популяции в связи с глобальным потеплением, по мнению экспертов ВОЗ (WHO, 2003), в 2025 г. будет от наводнений и увеличения заболеваемости диареей и малярией.

Важность температуры как абиотического фактора для человеческой популяции обуславливает актуальность изучения наблюдающихся в настоящее время изменений в ее ходе, а также прогноза температуры на перспективу.

1.2. Парниковый эффект как экологический феномен

1.2.1. Причины современного изменения климата

Существуют различные гипотезы относительно природы изменений

климата, как в прошлом, так и в современных условиях. Сторонники классического подхода к проблеме парникового эффекта исходят из идеи С. Аррениуса о прогреве атмосферы за счет поглощения ею инфракрасного излучения и представления, что передача тепла в тропосфере происходит в основном путем излучения (АггИетиБ, 1896).

Влияние на климат состава атмосферы определяется способностью многих газовых составляющих поглощать и переизлучать энергию в разных интервалах солнечного спектра (Кароль, 1983). Это явление носит название «парникового эффекта». К парниковым газам, помимо диоксида углерода, относятся пары воды, озон, метан, оксид азота (I), а также хлорфторуглероды. Являясь прозрачными для видимого света, эти газы позволяют солнечной энергии беспрепятственно достигнуть земной поверхности. Однако энергия, переизлученная землей в длинноволновом диапазоне, поглощается ими и задерживается в нижней атмосфере. В результате, земля и приземный слой атмосферы разогреваются.

Есть основания предполагать, что возрастание концентрации парниковых газов в атмосфере должно повышать степень поглощения поступающего от земли излучения, а значит приводить к увеличению температуры приземного воздуха.

Согласно данным МГЭИК (Межправительственной Группы Экспертов по Изучению Климата) глобальные концентрации углекислого газа, метана и закиси азота в атмосфере заметно повысились после 1750 г. в результате хозяйственной деятельности человека и сейчас далеко превосходят допромышленные значения. С 1751 по 1999 гг. в атмосферу было выброшено более чем 285 млрд. т. углерода, из этого количества примерно половина осталась в атмосфере (Шаманов, 2003). Если до начала антропогенного воздействия на окружающую среду содержание диоксида углерода составляло

280-290 ppm (Conway et al, 1994), то к настоящему времени, по данным Отдела Глобального Мониторинга (www.esrl.noaa.gov/gmd/ccgg/trends), его концентрация возросла до 395 ppm.

Если присутствие в атмосфере водяного пара вызвано естественными процессами, а наличие фреонов - только антропогенными, то концентрация других малых газовых составляющих может меняться как под влиянием антропогенных воздействий, так и по естественным причинам: в результате взаимодействия климатических и геохимических процессов.

Помимо процессов поступления углекислого газа в атмосферу существуют обратные процессы его выведения из атмосферного воздуха. К ним относится растворение С02 в Мировом океане, обладающем огромными аккумуляционными способностями и поглощение растениями при фотосинтезе (Тарко, 2005).

Изучение газового состава атмосферы в прошлом показало, что теплые интервалы достаточно хорошо коррелируют с более высокими, по сравнению с современными, концентрациями парниковых газов в атмосфере (прежде всего углекислого газа и метана) и, наоборот (Борзенкова, 2002).

На протяжении большей части истории Земли преобладала тенденция к убыванию количества углекислого газа в атмосфере, что оказывало глубокое влияние на биосферу. При понижении концентрации углекислого газа происходило понижение средней температуры нижнего слоя воздуха из-за ослабления парникового эффекта, что в свою очередь сопровождалось развитием оледенений сначала в высоких, затем в средних широтах, а также аридизацией обширных территорий в низких широтах. Особенно резко указанные процессы проявлялись в ледниковые эпохи плейстоцена, когда количество углекислого газа в атмосфере неоднократно приближалось к 200 ppm (Будыко и др., 1985).

Согласно противоположным представлениям о природе современных климатических изменений, состав атмосферы не является определяющим фактором изменения средней температуры атмосферы (Сорохтин, 1990).

В качестве альтернативных причин наблюдаемого увеличения средней температуры земной поверхности приводятся естественные колебания климата, вызываемые изменением солнечной активности, параметров земной орбиты и наклона земной оси и т.д. (Артюнов и др., 2000).

На основе прямых наблюдений и косвенных индикаторов климата, таких как отступление ледников, сокращение площади морских льдов, смещение снеговой линии и зоны лесов в горах, известно, что средняя глобальная приземная температура воздуха возрастала еще со времени малого ледникового периода. Это, по мнению ряда исследователей, не дает возможности приписывать повышение температуры воздуха только воздействию роста концентрации углекислого газа (Кондратьев, 1992).

Если сторонники парниковой гипотезы объясняют повышение и понижение температуры атмосферы в палеоклиматическом прошлом, соответственно, ростом или снижением концентрации углекислого газа, то приверженцы иной концепции считают эту причинную связь обратной. Согласно их представлениям наблюдаемые изменения концентраций парниковых газов в Плиоцене и в современную эпоху могут являться не причиной, а прямым следствием температурных изменений, вызванных какими-либо естественными причинами. Например, даже небольшое повышение средней температуры поверхностного слоя океана приводит к эмиссии огромного объема диоксида углерода за счет изменения его растворимости в морской воде. Одновременно возможен резкий выброс в атмосферу гигантских количеств метана в результате теплового разложения неустойчивых газовых гидратов на морском шельфе и на суше (Артюнов и др., 2000).

С другой стороны, исследование естественных колебаний климата показывает сложность объяснения современных тенденций температурных изменений на их основе. На фоне инструментально зарегистрированных изменений климата в течение последних 100 лет (рис. 1.1) климатологи выделяют достоверное потепление 1904-1944 гг., достоверное похолодание

1944-1976 гг. и, наконец, достоверное потепление, начиная с 1976 г. (Шаманов, 2002).

Изменение солнечной активности позволяет объяснить вариации температуры в начале прошлого века, однако этого фактора недостаточно для выявления причин изменения климата в последние десятилетия (Foukal et al, 2006; Lockwood, Claus, 2007; Benestad, Schmidt, 2009). По мнению МГЭИК, до 1976 г. изменчивость климата не превышала естественных вариаций, оцененных на отрезке около 1000 лет, но после этого амплитуда колебаний превысила эту величину, и стало возможным говорить об антропогенном глобальном потеплении. Оценка компонентов лучевого воздействия позволила МГЭИК с высокой степенью достоверности заключить, что глобальный чистый эффект деятельности человека с 1750 г. - нагревание с лучевым

воздействием +1.6 °С Вт/м2, что значительно превышает влияние других

0 2 •

факторов, например потока солнечного излучения (0.12 С Вт/м ) (Climate change, 2007).

Таким образом, вопрос о причинах современного изменения климата остается дискуссионным, что отражает сложность влияния различных факторов на климатическую систему. Тем не менее, гипотеза антропогенного воздействия на климат как наиболее важного фактора, влияющего на рост глобальной температуры, начиная с середины прошлого столетия, в настоящее время представляется наиболее обоснованной и поддерживается большинством исследователей.

1.2.2. Изменения климата и способы его изучения

Результаты наблюдений за глобальным климатом говорят о его

многочисленных долговременных изменениях за последнее столетие. Увеличение мировой приземной температуры, составляющее 0.76 °С за последние 100 лет, сопровождается изменением количества осадков, солености океана, ветровых режимов и других метеорологических характеристик. Значительно увеличилось выпадение осадков в восточных частях Северной и Южной Америки, северной Европе и северной и центральной Азии, тогда как в

17

Сахеле, Средиземноморье, южной Африке и некоторых частях Южной Азии наблюдались засухи. С 1960 г. в обоих полушариях усилились среднеширотные западные ветра. Существуют данные об увеличении интенсивности тропической циклонической активности в Северном Атлантическом океане, начиная с 1970 г., связанном с повышением температуры поверхности тропических морей (Climate change, 2007).

Данные мониторинга современного климата России показывают, что в последние годы тенденция к потеплению значительно усилилась. За период 1990-2000 гг., по данным наблюдений наземной гидрометеорологической сети Росгидромета, среднегодовая температура приземного воздуха в России возросла на 0,4 °С, тогда как за все предыдущее столетие прирост составил 1°С. Потепление более заметно зимой и весной и почти не наблюдается осенью (в последнее 30-летие произошло даже некоторое похолодание в западных регионах). Потепление происходило более интенсивно к востоку от Урала. Результаты анализа наблюдавшихся за последние десятилетия изменений климата на территории Российской Федерации указывают на возрастание вариабельности характеристик климата, что, в свою очередь, ведет к росту вероятности экстремальных, в том числе опасных, гидрометеорологических явлений (Стратегический прогноз..., 2005).

Большое значение для прогнозирования климатических изменений имеет изучение климата прошлого. Особый интерес к данному направлению исследований возник в 70-х годах прошлого столетия в связи с возможностью использования палеоклиматических данных в качестве независимого подхода для оценки климатических условий будущего. Теоретическое обоснование такого подхода было дано в ряде работ М. И. Будыко (Будыко и др., 1985).

Другим не менее важным подходом является построение математических моделей (как численных, так и качественных), которые описывают те или иные процессы, оказывающие влияние на климатическую систему. Применение различных моделей отражает различие представлений об изменении климата. Статистические модели построены в предположении, что современное

состояние климата равновесно. Другая точка зрения сложилась после того, как в 1963 г. Лоренц показал, что простые системы обыкновенных дифференциальных уравнений, описывающие детерминистские процессы, могут иметь решения, которые фактически не отличаются от описания случайных процессов (Lorenz, 1963). Это открытие заложило основу для изучения так называемых странных аттракторов и привело к пересмотру существующих взглядов на теорию турбулентности. Лоренц также предположил, что современное состояние климата может быть неединственным. В связи с этим существует гипотеза о том, что сам климат представляет собой некоторое распределение набора равновесных состояний, а климатическая изменчивость представляет собой переход системы из одного состояния в другое под действием различного рода возмущений (Моисеев и др., 1985).

Климат Земли формируется в результате сложного взаимодействия гидросферы (океан и внутренние водоемы), атмосферы, криосферы (ледники и морские льды), литосферы и биосферы. Потоки энергии уходящего и приходящего излучений достаточно точно сбалансированы. Тем не менее, процессы самоорганизации в климатической системе уводят ее из состояния равновесия.

Новые структуры в сложных самоорганизующихся системах, к которым относится и Земля, образуются в результате действия многочисленных обратных связей, как отрицательных (они гасят постоянно возникающие возмущения), так и положительных. Последние приводят к росту возмущений, которые затем могут перерасти в новые структуры (Кравцов, 1997).

Эксперименты с математическими моделями показывают, что слабые на первый взгляд эффекты, в конечном счете, могут оказывать решающее воздействие на эволюцию климата, что особенно важно при прогнозировании последствий антропогенного воздействия на окружающую природную среду. К таковым воздействиям следует отнести выбросы углекислого газа в атмосферу в результате сжигания ископаемых органических топлив, вырубку лесов,

замену естественных биоценозов искусственными, эрозию почв, выбросы аэрозолей и др.

Таким образом, изменение в количестве лучевой энергии, задерживающейся у поверхности Земли, вносит значительный вклад в изменение климата, в том числе, в ход температуры приземного слоя воздуха. При этом хозяйственная антропогенная деятельность, сопровождающаяся выбросом углекислого газа в результате сжигания ископаемых видов топлива и сведением лесов, является важным фактором, воздействующим на лучевой обмен Земли.

1.2.3. Синоптические проявления усиления парникового эффекта

Разнообразные погодные явления, такие как освещенность, различные типы облачности, выпадение осадков, влажность и температура воздуха, являются частями крупномасштабных систем: циклонов, антициклонов, теплых и холодных фронтов. Важную роль в формировании синоптических процессов играют конвекционные движения в атмосфере, вызванные поднятием теплого воздуха и опусканием холодного.

Синоптические процессы в атмосфере возникают и развиваются как турбулентные вихри, вызванные нестабильностью воздушных потоков. Причиной таких нестабильностей может быть горизонтальный температурный контраст между полюсами и экватором, а также вертикальный температурный градиент между слоями атмосферы. В результате нагревание нижних слоев атмосферы или вторжение отличных по температуре воздушных масс могут привести к формированию различных погодных явлений (ТгепЬегЙ! е1 а1, 2000).

Согласно исследованиям температуры различных слоев атмосферы, в последние годы наблюдается нагревание нижней тропосферы и, одновременно, охлаждение верхней тропосферы и стратосферы (Би а1, 2004; Биап, 2007). Как увеличение температуры в нижних слоях атмосферы, так и ее уменьшение в верхних слоях, связывается с ростом содержания углекислого газа и, следовательно, действием парникового эффекта. При этом в нижней тропосфере углекислый газ способствует задержке тепловой энергии, а в

20

верхних атмосферных слоях более значимыми становятся процессы отдачи поглощенной энергии в космическое пространство.

Приведенные факты свидетельствуют об увеличении градиента температуры между нижними и верхними атмосферными слоями, что согласно теории турбулентности (Седунов, 1991) и модели Лоренца (Лоренц, 1981) должно вызвать интенсификацию турбулентных процессов в атмосфере и усложнение динамического поведения температуры.

Локальное изменение температуры приземного слоя воздуха атмосферы, как и в системе Лоренца, в значительной мере зависит от притока тепла снизу, вызывающего в дальнейшем горизонтальный перенос воздушных масс (горизонтальную адвекцию), а также вертикальные движения воздуха. Приток тепла, в свою очередь, определяется такими факторами, как количество лучистой энергии, интенсивность фазового преобразования пара и воды в атмосфере, альбедо и эффективное излучение подстилающей поверхности (Полякова, Кошарин, 2004). Термическая турбулентность воздушных масс является частным случаем вертикального движения, порождающего пространственные и временные пульсации не только скорости и направления ветра, но также температуры, влажности и других метеорологических характеристик. При этом амплитуды таких пульсаций вполне соотносятся с их фоновыми значениями. В результате турбулентность высокой частоты может оказывать влияние на динамику крупномасштабных атмосферных процессов и, в том числе, на температуру воздуха (Белоусов и др, 1986).

Исследование характеристик циклонической активности, как в северном, так и в южном полушариях, действительно, демонстрируют их изменение в последние десятилетия. В высоких широтах северного полушария происходит увеличение повторяемости циклонов в зимний период, а в средних широтах -ее снижение, при этом в обеих широтных областях северного полушария интенсивность зимних циклонов возрастает (Clark, Serreze, 2001; Polonskii et al, 2007). В южном полушарии зарегистрировано снижение повторяемости и увеличение интенсивности как циклонов, так и антициклонов (Pezza et al, 2007).

Рост повторяемости циклонов и антициклонов в западных регионах России в основном обусловлены изменениями в системе северного атлантического колебания. Повторяемость синоптических образований в восточных регионах России, по-видимому, связана с северным тихоокеанским колебанием (Polonskii et al, 2007).

На европейской территории России после 1970 г. происходило общее увеличение повторяемости циклонов и уменьшение повторяемости антициклонов в зимний период. В Причерноморском регионе, наоборот, наблюдалось убывание повторяемости циклонов. Летом на европейской территории России не наблюдалось выраженных трендов повторяемости циклонов, однако имели место резкие изменения их повторяемости, носящие почти «скачкообразный» характер (Оценочный доклад..., 2008).

Локальные погодные условия различных регионов зависят от особенностей формирования и движения крупномасштабных синоптических явлений, а также определяются локальными особенностями горизонтальной и вертикальной циркуляции атмосферы. Для того чтобы понять влияние глобальных процессов изменения климата на формирование погодных условий в отдельных регионах, требуется изучение особенностей внутригодовой динамики различных метеорологических характеристик, в том числе температуры воздуха. Если вопрос об изменении усредненных за год климатических показателей в настоящее время является достаточно подробно изученным и обсуждаемым в различных работах (Стратегический прогноз..., 2005; Оценочный доклад..., 2008; Climate change, 2007), то многолетние изменения особенностей динамики температуры и связанных с ней погодных условий в течение года на территории различных регионов изучены относительно слабо. Это, во многом связанно с отсутствием подходящих характеристик внутригодового хода температуры, позволяющих выявить его наиболее существенные составляющие и оценить их изменение в течение последних десятилетий. Изучение и решение этого вопроса является одной из задач данного исследования.

1.3. Проблема моделирования и прогнозирования динамики популяции человека и парникового эффекта

1.3.1. Основные принципы моделирования парникового эффекта

В планетарном масштабе парниковый эффект представляется связующим звеном между экологическими и климатическими процессами. К первым, прежде всего, относится глобальный круговорот углерода, а ко вторым -изменение температуры в результате нарушения теплового обмена в атмосфере.

Изучение парникового эффекта требует учета взаимного влияния процессов, происходящих в атмосфере, гидросфере, живом веществе планеты и человеческом обществе. Поэтому для более или менее обоснованной оценки и прогноза этих сложных и взаимозависимых явлений необходимо их динамическое описание и, следовательно, разработка математических моделей.

Модели парникового эффекта, предлагаемые разными авторами, различаются в зависимости от концепций и гипотез, лежащих в их основе, значений используемых параметров, а также математических выражений, принятых для описания зависимостей. Это объясняет достаточно большие вариации в существующих прогнозах. Например, по данным МГЭИК прогнозируемое значение концентрации диоксида углерода в 2050 г. изменяется в интервале от 500 до 1000 ррт, а средней глобальной температуры - от 1,4 до 5,8 °С (Climate change, 2001).

В математическом моделировании существует два дополняющих друг друга направления: построение сложных детализированных и более простых минимальных моделей. В первом случае различные стороны исследуемого процесса рассматриваются наиболее подробно (Моисеев и др., 1985). Сюда, в частности, относятся пространственные и зональные модели, направленные на создание более или менее точных оценок климатических или экологических изменений в различных районах земного шара.

Например, в работе (Володин, Дианский, 2003) исследуется отклик совместной модели общей циркуляции атмосферы и океана на увеличение концентрации углекислого газа. При этом учитываются процессы переноса

23

вещества и энергии в горизонтальном и вертикальном направлении в отдельных ее блоках, а также через границу раздела атмосферы и океана. Результаты позволяют оценить неравномерное изменение климата в различных широтах.

Сложные модели часто не позволяют увидеть важные качественные особенности эволюции изучаемой системы. В этом случае удобнее использовать минимальные модели, не предназначенные для описания наиболее вероятной динамики рассматриваемых процессов, но позволяющие выявить основные направления их развития в зависимости от принятых гипотез.

В моделях парникового эффекта основное внимание, как правило, обращается на изменение таких характеристик, как численность человеческой популяции и связанный с ней объем антропогенных выбросов С02, его концентрация в атмосфере и климатические показатели (в частности, температура приземного слоя воздуха).

В данной работе рассматривается минимальная модель, включающая динамическое описание всех основных компонентов, участвующих в развитии парникового эффекта: численности человеческой популяции, концентрации углекислого газа в атмосфере и ее приземной температуры.

1.3.2. Общая характеристика математических моделей динамики численности популяции человека

Человеческое общество представляет собой сложную систему, имеющую изменчивую внутреннюю динамику и подверженную действию многочисленных факторов. Тем не менее, решение разнообразных глобальных проблем и прогнозирование процессов, протекающих с участием человеческого общества, (к таким процессам, в частности, относится усиление парникового эффекта) требует знания возможных путей его развития. Отсюда вытекает необходимость разработки математических моделей, описывающих социальную эволюцию. Подобные модели, как правило, включают небольшое

число переменных, описывающих основные процессы, связанные с развитием человеческого общества, такие как рост численности человеческой популяции, развитие производства, повышение уровня технологии, рост образованности населения, потребление ресурсов и т. д.

Одной из первых моделей глобального развития стала модель Дж. Форрестера (Форрестер, 1978), построенная на основании принципов системной динамики. Подобный метод исследования сложных систем с нелинейными обратными связями предполагает численное решение

дифференциальных уравнений вида:

¿у +

тгу -у>

где у+ - положительный темп изменения переменной у; у~ - отрицательный

темп изменения переменной.

Темпы изменения переменных представляют собой произведения функций, зависящих от факторов, а факторы, в свою очередь, являются комбинациями основных переменных, являющихся функциями системных уравнений.

Основные переменные представляют собой характеристики наиболее существенных, на взгляд Форрестера, мировых процессов. К ним относятся: население Р, основные фонды К, доля фондов в сельском хозяйстве X, уровень загрязнения 2, количество невозобновляемых природных ресурсов Я. Факторами, через которые осуществляется взаимовлияние переменных при построении дифференциальных уравнений, являются: относительная численность населения РР, удельный капитал КР, материальный уровень жизни С, относительный уровень питания (количества пищи на человека) нормированная величина удельного капитала в сельском хозяйстве ХР, относительное загрязнение 23, доля остающихся ресурсов

Позже Д. Медоузом была разработана новая, более подробная, глобальная модель, являющаяся продолжением работы Форрестера. Она предсказывала катастрофу по причине истощения ресурсов и чрезмерного роста загрязнения

(Медоуз Д. и др., 1991). Более поздние работы в этой области еще более детализировали и уточняли мировую модель, вводя в нее новые взаимосвязи (О проектах «Римского клуба», 1977). Однако такое усложнение модели делало невозможной ее более или менее точную идентификацию, а также затрудняло понимание механизмов наблюдаемых взаимосвязей и их последствий.

Что касается базовой модели Форрестера, то она получила дальнейшее развитие в работах, направленных на выявление условий достижения человечеством асимптотически устойчивого стационарного состояния. Такое состояние соответствует устойчивому развитию мировои системы, т. е. развитию, при котором достигается удовлетворение жизненных потребностей нынешнего поколения при сохранении такой возможности для будущих поколений (Егоров и др., 1980; Матросов, Матросов, 1999; Матросова, 1999; Махов, 2005). Эти исследования рассматривают модификации модели мировой динамики Форрестера и учитывают различные управляющие факторы, отражающие реакцию человечества на рост загрязнения и истощение природных ресурсов путем внедрения в производство технологий по искусственной очистке загрязнения, сбережению и восстановлению ресурсов и т. д.

В работе (Махов, 2006) рассматривается простая феноменологическая модель, оперирующая только двумя переменными: ресурсы и технологии. Качественный анализ системы дифференциальных уравнений, описывающих динамику этих переменных, позволяет выявить 4 типа возможных режимов динамики: коллапс, колебания с возможным выходом на стационар, плавный выход на стационар, неограниченный рост. При этом достижение устойчивого состояния возможно как при экономии ресурсов, так и при восстановлении и открытии новых.

Особое внимание исследователей в конце XX века стала привлекать динамика численности человеческой популяции, которая, начиная с 60-х гг. прошлого столетия, стала все больше отходить от гиперболической зависимости, которой она подчинялась на протяжении всей предыдущей

истории человечества (Рое^ег е1 а1, 1960). Для объяснения причин снижения темпов роста человеческой популяции была выдвинута концепция глобального демографического перехода, согласно которой снижение рождаемости и смертности населения в будущем должна привести к прекращению роста и стабилизации его численности на новом уровне (СЬезгшз, 1992).

С.П. Капица предложил ввести квадратичную зависимость для описания скорости роста человеческой популяции (Ы), объясняя это тем, что человечество представляет собой единую систему, внутри которой происходят парные взаимодействия по обмену информацией (Капица, 1992):

(1.2)

¿и с к

где С - константа.

Если принять во внимание гиперболический характер роста численности человеческой популяции на протяжении большей части истории, уравнение (1.2) примет вид:

Ш С

(1.3)

Л (1о-02'

Для того, чтобы описать демографический переход, Капица вводит в уравнение (1.3) параметр х:

йЫ _ С

ёг (-ь0 -1)2 + т2

При такой модификации уравнения прогнозируемая численность человеческой популяции стабилизируется на уровне 10-12 млрд. чел. В результате данная модель хорошо описывает математически наблюдаемые процессы снижения темпов роста человеческой популяции, однако не раскрывает причины и механизмы демографического перехода.

В дальнейшем исследователи мировой динамики пошли по пути рассмотрения дополнительных факторов, способных влиять на численность человеческой популяции, в частности, такого фактора, как уровень технологий. Например, М. Кремер, понимая под уровнем технологий (Т) развитие средств производства, предложил описывать их динамику следующим уравнением:

— = ъ^тф йг

Таким образом, развитие средств производства зависит и от текущего уровня технологии, и от количества изобретателей (Кгешег, 1993). Для того чтобы объяснить явление демографического перехода, Кремер вводит функцию, описывающую зависимость рождаемости от дохода. Если продукт, приходящийся на одного человека, меньше чем критическое значение, то наблюдается депопуляция, при среднем значении дохода идет рост численности человеческой популяции, а при высоком - рост численности человеческой популяции резко сокращается. Однако численность населения в данной модели не описывается динамически: считается, что она приближается к некоему равновесному уровню.

В работе (Подлазов, 2001) также рассматривается динамика уровня технологии, но в данном случае ее роль видится в продлении жизни и предотвращении смерти независимо от того, как это достигается. В качестве технологий может выступать как производство пищи, так и религиозные нормы морали. В результате их совместная динамика описывается следующим уравнением:

^«¡г.-р)

ш

где рп - уровень технологий, ограниченный пределом человеческого организма.

Демографический переход в данной модели объясняется невозможностью бесконечного снижения смертности, т. е. его причина, как и в предыдущих работах, видится не в ресурсных ограничениях, а в свойствах самого человеческого организма. При этом рождаемость в модели Подлазова не зависит от уровня технологий и принимается за постоянную величину, что противоречит реальным данным, согласно которым снижение рождаемости является фактором, во многом определяющим динамику численности человеческой популяции (СЬеэгшз, 1992).

В работе (Коротаев и др., 2005) в качестве переменных, влияющих на динамику численности человеческой популяции, рассматривается ресурс на душу населения (8), который, помимо поддержания жизни, может быть потрачен на дополнительные цели - размножение, науку, искусство и т.д., а также доля грамотности населения (Ь). Именно ростом грамотности в данной модели объясняется снижение рождаемости и, следовательно, демографический переход:

<а л

Л

Данная модель с высокой точностью описывает совместную динамику всех трех показателей в рассматриваемом интервале с начала нашей эры по нынешнее время (Коротаев и др., 2005). Тем не менее, она не учитывает роли самой численности человеческой популяции в процессах ее саморегуляции. Кроме того, в модели отсутствуют какие-либо ограничения на развитие излишков производственных ресурсов, и предполагается, что они будут неограниченно нарастать.

Основное отличие модели динамики численности человеческой популяции, рассматриваемой далее в данной работе, заключается в использовании представлений о внутрипопуляционном механизме регуляции рождаемости и смертности в зависимости от плотности.

1.3.3. Моделирование антропогенной эмиссии диоксида углерода

В основу прогнозов антропогенной эмиссии С02 в атмосферу берутся те или иные предположения о сценариях развития энергетики и росте численности человеческой популяции в мире или его отдельных регионах. Например, в докладе МГЭИК приводится 4 линии сценариев для описания взаимосвязей между факторами, вызывающими антропогенные выбросы. К таким факторам относятся темпы экономического роста, показатели глобального населения,

внедрение новых технологий и характер развития энергетики (МГЭИК, 2003). В двух рассматриваемых линиях сценариев численность человеческой популяции достигает пикового значения к середине XXI века, после чего происходит ее уменьшение. В других случаях предполагается постоянный рост демографических характеристик. Данные сценарии развития человечества используются для прогнозирования в ряде моделей развития парникового эффекта (Барцев и др., 2005; ВгасИоск & а1, 1994).

В зависимости от выбранного сценария в будущем происходит повышение количества выбрасываемого углекислого газа, его относительная стабилизация либо значительное понижение. Так, прогнозируемые значения выбросов в 2100 г. изменяются в интервале от 4 до 29 Гт/год.

В работе (Снытин и др., 1994) при построении прогноза учитывается ограниченность запасов органического топлива, служащего основным источником выбросов С02. При этом принимается постулат о стабилизации потребления энергии на душу населения для всех стран. В наилучшем виде траектория прогноза такого типа описывается логистической функцией, имеющей начальный экспоненциальный участок роста, а в конце горизонтальную асимптоту. Кроме того, в модели обращается внимание на обратные связи в системе энергетика-климат, т. е. на существование зависимости уровня потребления энергии от климатических условий. Согласно принятой гипотезе, потепление климата должно снизить потребление энергии человечеством.

В модели мир поделен на 5 регионов на основе двух характеристик, определяющих потребность в энергии: удельного энергопотребления на душу населения и динамики численности человеческой популяции, характеризуемой годовым естественным приростом. Суммарное потребление энергии (Е) для всего мира складывается из суммы соответствующих величин для 5-ти рассматриваемых регионов и выражается в виде:

я(0 = 5>Л0Л(0, (1.4)

;=1

где ei(t) - потребление энергии на душу населения в i регионе; Pi(t) -численность населения в i регионе.

Для каждого региона уровень стабилизации энергопотребления определяется путем экспертных оценок с привлечением национальных энергетических прогнозов и использованием концепции подобия развития энергетики в различных странах, а прогноз численности человеческой популяции формируется на основе данных ООН.

Результаты, полученные с помощью этой модели, демонстрируют относительно невысокое возрастание эмиссии углекислого газа. Согласно данному прогнозу, она достигнет своего пика, не превышающего 9 Гт/год, к 2030-2040 г.г., а к 2100 г. ее значение упадет до уровня ниже современного.

В нашей интерпретации при моделировании антропогенной эмиссии С02 полагается, что скорость его поступления в атмосферу прямо пропорциональна численности человеческой популяции. Это наиболее простое и логичное описание данного процесса.

1.3.4. Моделирование глобального круговорота углерода

Углерод, попадающий в атмосферу с антропогенными выбросами, вступает в сложные обменные процессы между атмосферой и другими резервуарами, способными поглощать углекислый газ. Математическое описание этих процессов и лежит в основе моделирования глобального круговорота углерода. В большинстве работ рассматриваются обменные процессы на границах «суша - атмосфера» и «атмосфера - океан» с использованием различных модельных представлений.

Например, в модели IMAGE (Braddock et al, 1994) углеродный цикл состоит из нескольких связанных модулей, описывающих эмиссию углекислого газа, его концентрацию в атмосфере, океан, наземную биоту и сведение лесов. В разработанной позже модели OMEGA (Janssen, 1997) данные модельные представления о климатических и экологических процессах были объединены с моделью, описывающей экономическую составляющую, связанную с ростом численности человеческой популяции и технологическими изменениями

31

(ИогсШаш, 1992). Согласно результатам, полученным на основе данной обобщенной модели, концентрация углекислого газа, в случае отсутствия каких-либо ограничений его эмиссии, достигнет к 2100 г. уровня 630 ррш, а средняя температура увеличится на 3.5 °С.

Взаимодействие между атмосферой и сушей выражается наличием потоков углерода, формируемых экологическими, геофизическими и геохимическими процессами. К ним относятся фотосинтез, дыхание растений и животных, разложение мертвого органического вещества, сжигание растительности и топлива, вулканические извержения, выветривание горных пород и т. п. (Кондратьев, Крапивин, 2004). При этом наибольшее значение имеет взаимосвязь между глобальным циклом углерода и наземной растительностью, которая проявляется через зависимость первичной продукции и скорости разложения отмершей биомассы от температуры и концентрации С02 в атмосфере.

Например, в работе (В^гк^гот, 1979) поглощение С02 растительностью предложено аппроксимировать формулой:

Н = к

1 + р 1п

О

с:,

С,, (1.5)

где (3 - параметр, являющийся мерой способности растительной системы откликаться на увеличение парциального давления атмосферного С02; Ср -содержание углерода в биомассе растительности; к - коэффициент пропорциональности, зависящий от температуры и типа растительности; Са и Са* - концентрации углекислого газа в атмосфере в настоящее время и в доиндустриальный период, соответственно.

К другому типу процессов, обеспечивающих откачивание углекислого газа из приземного слоя воздуха, относится растворение С02 в Мировом океане, обладающем огромными аккумуляционными способностями. В целом оценки потока С02 между атмосферой и океаном в разньгх его акваториях изменяются от 16 до 1250 моль м"2 год"1 (Кондратьев, Крапивин, 2004).

Описание обмена С02 между атмосферой и океаном основывается на сопоставлении парциального давления С02 в этих резервуарах. В связи с этим в работе (Алексеев и др., 1992) данные потоки (Н) предложено аппроксимировать следующей функцией:

н = кра-рс, (1.6)

где К - коэффициент пропорциональности; Ра - парциальное давление С02 в атмосфере; Рс - парциальное давление С02 в океане.

Парциальное давление С02 в атмосфере связано с массой С02 (т) и температурой воздуха (°С) соотношением:

ра = 0.421542 -10~18 -М(273.15 +т) (1.7)

Существуют различные способы определения зависимости парциального давления С02 в морской воде от общей концентрации углерода в верхнем слое океана (С). В большинстве моделей связь между Рс и С рассчитывается на основе буферного коэффициента (ВоНп et а1, 1981):

(Рс-Р,о)с (1.8)

рс0(с-с0У

£ =

' сО

где Рс0 и С0 - значения парциального давления С02 и концентрации углерода в доиндустриальный период.

В других случаях зависимость [С02] от С находится из условий равновесия реакции диссоциации угольной кислоты (Bjorkstrom, 1979). Результатом является равенство:

\C0U_\ё±_, (1-9)

2 [h+J + к}[н+]+к1к2 где Ki и К2 - первый и второй коэффициенты диссоциации угольной кислоты, зависящие от давления и температуры.

Парциальное давление С02 в океане находится по формуле:

рс = [со 2] ^ (1.10)

k 0

где [С02] - концентрация С02 в морской воде; к0 - показатель растворимости углекислого газа, зависящий от температуры.

Оценка общего вклада Мирового океана, основанная на модельных представлениях (1.2-1.4) и (1.6-1.7), с учетом совместной роли наземных и океанических экосистем, показывают, что интегральная роль среды в стабилизации содержания С02 в атмосфере при значительном возрастании доли углерода изменяется незначительно. Природная среда сохраняет устойчивые обратные связи, и уровень изменчивости реакции наземных и океанических систем на заметные возрастания антропогенной нагрузки на атмосферу остается стабильным (Кондратьев, Крапивин, 2004).

Динамическая минимальная модель, описывающая изменение содержания углекислого газа в атмосфере, представлена в работе (Барцев и др., 2005). В ней учитывается поступление С02 в состав биомассы растений и органических остатков. Вид функции, задающей интенсивность антропогенной эмиссии С02, здесь определяется одним из сценариев потребления ископаемого топлива, представленных в докладе МГЭИК. Этот сценарий занимает промежуточное положение по темпам эмиссии С02 и соответствует миру, в котором главное внимание уделяется локальным решениям проблемы экономической, социальной и экологической устойчивости. Он предусматривает постоянное увеличение численности человеческой популяции и промежуточный уровень экономического развития (Climate change, 2001).

Скорость изменения концентрации С02 в этой модели рассматривается как разность интенсивности антропогенной эмиссии углерода и его поглощения. При этом поглощающим резервуаром является биомасса растений и органические остатки, а влияние океана явно не учитывается.

Модель представляется системой уравнений:

dt

dt

±=D{x)-S(y,T(A))

dx

(1.11)

A - С - х-у

где С - общее количество углерода в глобальном круговороте (Гт); Аде1(1) -эмпирическая функция, задающая интенсивность антропогенной эмиссии углерода в биосферу (Гт/год); х - количество углерода в составе биомассы растений (Гт); у - количество углерода в составе органических остатков (Гт); Р - скорость роста биомассы растений (Гт/год); Б - скорость отмирания биомассы растений (Гт/год); Б - скорость разложения неживой органики почв (Гт/год); А - количество углерода в атмосфере (Гт).

В отличие от предыдущей модели, здесь на основе нелинейной зависимости роста биомассы растений от концентрации С02 показывается возможность необратимых катастрофических изменений в результате взаимодействия биологических процессов с парниковым эффектом.

Модель демонстрирует равномерный характер изменения климатических параметров до некоторого момента времени, после чего происходят необратимые изменения климата и разрушение биосферы. Концентрация С02 резко возрастает, достигая предельного уровня (около 1800 ррш). Момент наступления необратимых изменений зависит от параметра, отражающего чувствительность температуры к удвоению концентрации С02 в атмосфере.

В работе (Семенов, 2004) также предлагается динамическая модель минимальной сложности, описывающая антропогенное возмущение цикла С02 в глобальном осреднении. В ней рассматриваются процессы обмена С02 между атмосферой и сушей, а также атмосферой и океаном с учетом эффекта стимулирования стока С02 из атмосферы в наземные и океанические резервуары при увеличении его содержания в атмосфере.

Антропогенное возмущение углерода в атмосфере включает сжигание ископаемого топлива и производство цемента, а также поток углекислого газа из наземных резервуаров, связанный с изменением землепользования. Динамика антропогенного возмущения содержания углерода в наземных системах (С>ь) на отрезке времени [т, х + 1] описывается уравнением:

Ш = (1.12)

Л Таь Ты

где Цт) - поток углекислого газа из наземных резервуаров в атмосферу, связанный с изменением типа и способов землепользования; С>Л (х) -антропогенное возмущение его среднегодового содержания в атмосфере; Тдь и ТЬА - характерные времена перехода углекислого газа из атмосферы в наземные резервуары и обратно, соответственно.

При моделировании обмена С02 между атмосферой и океаном в работе (Семенов, 2004) учитывается линейный процесс его поглощения из атмосферы и выделения в атмосферу верхним слоем океана, а также обмены между нижележащими слоями. При этом скорость изменения возмущения углерода в верхнем слое океана пропорциональна его возмущению в атмосфере.

Выявление параметров модели позволяет оценить изменение содержания углекислого газа в атмосфере в результате его циркуляции между различными резервуарами.

В работах (Тарко, 1982; Тарко и др., 1988) рассматриваются модели глобального цикла углерода, включающие его различные резервуары: модели круговорота углерода в системе «атмосфера-растения-почва» (АРП) и в системе «атмосфера-океан» (АО). Путем имитации мгновенных антропогенных выбросов в системе выявлялась потенциальная роль различных резервуаров (наземная растительность и океаны) в поглощении С02 из атмосферы. При этом оценивалось выполнение принципа Ле-Шателье при воздействии на изучаемые системы (Тарко, 1995).

Например, в моделях, описывающих глобальный биогеохимический цикл углерода, в которых учитывается нелинейный характер зависимости годичной продукции от концентрации С02 в атмосфере и температуры, при небольших и умеренных воздействиях принцип Ле-Шателье выполняется, при сильных воздействиях - нет (при этом эффект воздействия усиливается).

Предлагаемая нами модель является минимальной и учитывает только самые основные процессы, связанные с круговоротом углерода: эмиссию углекислого газа в результате хозяйственной антропогенной деятельности, и его поглощение за счет растворения в океане. Данный подход позволяет

оценить вклад обоих учитываемых процессов на динамику концентрации диоксида углерода в атмосфере в краткосрочной и долгосрочной перспективе, но не претендует на построение точного прогноза, учитывающего воздействие всех возможных факторов.

1.3.5. Моделирование климатических изменений в атмосфере

Существуют различные подходы к моделированию климата. Одним из них является разработка сложных имитационных моделей, к которым относятся энергобалансовые, радиационно-конвективные модели, а также модели общей циркуляции (Моисеев и др., 1985; Володин, Дианский, 2003; Дикинсон, 1989; Мелешков и др., 2002).

В других случаях на основе анализа ряда сложных моделей выявляются простые функции, аппроксимирующие зависимость температуры от концентрации С02 в атмосфере. Например, в работе (Барцев и др., 2005) зависимость температуры от концентрации С02 задана путем использования данных о чувствительности климата к удвоению С02:

где Т0 - современное значение средней глобальной температуры атмосферы, равное 15 °С; А0- значение количества углерода в атмосфере в конце 50-х гг. по данным измерений на обсерватории Мауна-Лоа; Т^ - параметр, характеризующий чувствительность климата к удвоению концентрации

Выявлены также зависимости, позволяющие учесть распределение средней температуры по земному шару (Сергин, 1974).

Еще одним подходом является разработка минимальных моделей, позволяющих оценить влияние отдельных процессов, происходящих в атмосфере, на изменение ее характеристик в результате парникового эффекта. Наиболее важным фактором, учитываемым в моделях является способность

Т(А)=Т0+ТМ \og\-

(1.13)

/

углекислого газа, равный 6 °С.

атмосферы пропускать длинноволновое излучение, идущее от земной поверхности.

Подобная модель предлагается, в частности, в работе (Израэль, Семенов, 2003). Здесь атмосфера представлена как система горизонтальных слоев, имеющих различную геометрическую толщину, но одинаковые оптические свойства. Каждый слой способен в одинаковой степени отражать и пропускать коротковолновое излучение, а также пропускать длинноволновое. Кроме того, каждый атмосферный слой одинаково испускает длинноволновое излучение в обоих направлениях - вверх и вниз.

Атмосфера в модели поделена на М слоев, а за нулевой слой принята земная поверхность. Для длинноволнового излучения находятся следующие потоки: LU(m) - восходящий от m-го слоя поток длинноволновой энергии; LD(m) - нисходящий на m-й слой поток длинноволнового излучения; FS(m) -поток коротковолновой энергии, поглощаемой m-м слоем; dwin - доля длин волн, соответствующих атмосферным окнам; ТН и LH - потоки иной, не лучевой природы, уносящие энергию в вертикальном направлении с земной поверхности в тропосферу, связанные с термиками и со скрытым теплом соответственно; Mtr - число слоев тропосферы; d(m) - коэффициент, характеризующий свойство слоя пропускать длинноволновое излучение. 'LD(M)=О

LU{m)-LU{0) = (1 - d„n XLD{0) + FS(o)- ТН - LH) L и(т) = d(m)L u{m -1) + 0.5 FS{m) + TH + LH + (l - d{m)\L u{m -1) + LD{m))

V, ^tr J

\<m<M,r (1-14)

I U{m) = d{m)L u(m -1) + 0.5[FS(m) + (l - d(m%L U(m -1)+LD(m))] M,r + \<m<M

LD{m) = d(m +1 )LD(m +1) + 0.5 FS(m +1) + TH + LH + (i - d(m +1 )\L U(m) + LD{m +1))

v у

\<m<{Mlr-i)

LD(m) = d(m + \)LD{m +1)+ 0.5[KS'(/w +1)+ (l - d(m + \)\LU(m)+LD(m +1))] M,r <m<(M-\)

Количественно парниковый эффект характеризуется изменением потока длинноволнового излучения, испускаемого земной поверхностью LU(0), который пропорционален четвертой степени ее абсолютной температуры. При

этом парниковые свойства атмосферы определяет параметр d(m), представленный в виде экспоненциальной зависимости: d = ехр(-А), где А -линейная комбинация концентраций парниковых соединений.

Результаты моделирования с использованием представлений (1.14) позволили выявить практически линейную зависимость AT от АА в интервале температуры от 15,15 до 18,15 °С (Израэль, Семенов, 2003).

В настоящей работе ход среднегодовой температуры предлагается описывать с помощью динамической минимальной модели, учитывающей влияние углекислого газа на рост температуры, а также охлаждение атмосферы за счет процесса высвечивания поглощенной им энергии в космическое пространство. В отличие от модели, описанной выше, в данной работе атмосфера рассматривается в виде единого слоя.

1.3.6. Пути развития моделирования парникового эффекта

Обзор моделей динамики парникового эффекта при антропогенном воздействии показывает существование двух основных тенденций в анализе и моделировании данного феномена: как можно более подробная детализация отдельных процессов, связанных с усилением парникового эффекта (Володин, Дианский, 2003; Тарко, 1988; Braddock, 1994; Janssen, 1997) и создание максимально упрощенных моделей, как отдельных процессов, так и их совокупности (Барцев и др., 2005; Израэль, Семенов, 2003; Снытин и др., 1994). Первые из них предназначены для построения наиболее точных прогнозов изучаемых явлений, вторые - для раскрытия отдельных механизмов этих процессов и их динамических особенностей.

На этом фоне представляет интерес построение модели, которая относилась бы ко второму классу, но равноправно включала динамическое описание всех основных компонентов, участвующих в развитии парникового эффекта: численности человеческой популяции, концентрации углекислого газа в атмосфере и ее приземной температуры. Подобная модель позволит дать долгосрочный прогноз многолетнего хода температуры при антропогенном

воздействии на парниковый эффект, а также исследовать устойчивость данной системы при различных значениях ее параметров.

Во всех рассмотренных выше моделях принимаются либо частные прогнозы изменения численности человеческой популяции (Снытин и др., 1994), либо его отдельные сценарии (Барцев и др., 2005; ВгасШоск еХ а1, 1994), хотя уже сейчас существуют модели, где используется динамическое представление о саморегуляции глобальной численности человеческой популяции (Моничев и др., 2003). Согласно этому представлению рождаемость и смертность в человеческой популяции зависят от ее численности и регулируются внутрипопуляционными процессами конкуренции и кооперации.

Кроме того, с точки зрения динамики в работах, цитированных в обзоре, как правило, рассматривается только один из взаимосвязанных процессов (изменение температуры атмосферы либо нарушение углеродного цикла) (Барцев и др., 2005; Израэль, Семенов, 2003; Кондратьев, Крапивин, 2004; Тарко, 1982; Тарко и др., 1988). Поэтому интересна модель, которая описывает взаимодинамику численности человеческой популяции, концентрации атмосферного углекислого газа и температуры приземного слоя воздуха и включает в себя все три уравнения, описывающие изменение этих характеристик. Известно, что связь между температурой и концентрацией С02 в обозримом будущем приближается к линейной зависимости, выявленной, например, в модели (Израэль, Семенов, 2003). Подобные результаты получены и в работах (Кондратьев, Крапивин, 2004; Снытин и др., 1994). Указанные подходы к моделированию развития парникового эффекта при антропогенном воздействии и были использованы в данной работе.

Заключение диссертации по теме «Экология (по отраслям)», Дубровина, Елизавета Сергеевна

Выводы

1. Особенность динамики среднесуточной температуры г. Н.Новгороде в плане влияния на популяцию человека выражается в ослаблении ее детерминированной составляющей в 70-80-е гг. и усилении - в 90-2000-е гг., проявляющемся в виде длительных периодов стабильной температуры с последующими значительными перепадами.

2. Воздействие меандровой детерминированности температурной динамики на популяцию человека в наибольшей степени проявляется на территории центральной части Европейской России, а большая хаотизация температурной кривой характерна для северных регионов, а также для городов с большой численностью населения.

3. Прогнозы на основе статистических и нейросетевых моделей демонстрируют среднее увеличение температуры г. Н.Новгорода на 2-3 С к 2050 г.

4. Прогноз роста концентрации углекислого газа и температуры с учетом динамики численности популяции человека при современных темпах индустриального развития предполагает увеличение температуры на 9 °С до момента ее стабилизации в течение 1000 лет.

5. Уменьшение температуры атмосферы возможно при 11-кратном снижении энергопотребления и произойдет с большим запаздыванием через 150 лет после снижения концентрации СОг в атмосфере.

6. Увеличение смертности в популяции человека от последствий усиления парникового эффекта до уровня 23%о при современном уровне энергопотребления приведет к катастрофическому неравновесному снижению ее численности с последующими колебаниями; характерные времена ожидаемой катастрофы составляют 1000 лет.

Заключение

Проведенный анализ динамики приземной температуры воздуха демонстрирует активный рост ее среднегодового значения, начиная с 60-х - 70-х гг. последнего столетия, сопровождающийся изменениями особенностей внутригодовой динамики среднесуточной температуры. Нами было впервые показано, что особенностями температурной динамики, являющимися важным абиотическим фактором для популяций живых организмов, в том числе человека, и подверженными значительным изменениям в последние десятилетия, являются ее «меандровая» и хаотическая детерминированность. «Меандровая» детерминированная составляющая проявляется в наличии длительных периодов стабильной температуры с резкими перепадами между ними, а хаотическая детерминированность характеризуется сильным разбросом значений температуры относительно среднего и наличием ее интенсивных колебаний различной частоты. При этом в 70-80-е гг. наблюдается ослабление детерминированной составляющей динамики температуры, а в 90-2000-е гг. - ее усиление.

Выявлена пространственная неоднородность выраженности детерминированной составляющей температуры в различных регионах. Проявления «меандрового» характера кривых хода температур более характерны для территорий центральной части Европейской России. В свою очередь, большая хаотизация температурной кривой характерна для северных регионов, а также для городов с большой населенностью. Обе рассматриваемые особенности хода температур в наибольшей степени проявляются летом 2010 г.

Локальный анализ особенностей хода температуры, на территории г. Н.Новгорода, впервые проведенный на основе статистических и нейросетевых моделей, позволил дать ее прогноз к 2050 г. Согласно этому прогнозу ожидается увеличение температуры до 7.5-8.5 °С.

Результаты моделирования показывают, что динамика роста концентрации углекислого газа и средней температуры атмосферы при парниковом эффекте характеризуется линейным ростом в ближайшие 150 лет и снижением темпов прироста в последующем. Наиболее реалистичный прогноз предполагает предельный рост температуры атмосферы при современных темпах индустриального развития на 9 °С.

Впервые с помощью представленной модели дана оценка того, что снижения уровня концентрации С02 в атмосфере Земли можно добиться лишь падением энергопотребления не менее чем в 4 раза, а уменьшение температуры атмосферы будет происходить с большим запаздыванием и только при 11-кратном снижении энергопотребления.

Анализ возможного влияния катастрофических последствий усиления парникового эффекта на динамику популяции человека показал, что резкое падение ее численности произойдет при увеличении дополнительной смертности до уровня 23%о, однако характерные времена ожидаемых катастроф велики и составляют порядка 1000 лет.

Список литературы диссертационного исследования кандидат биологических наук Дубровина, Елизавета Сергеевна, 2012 год

Список литературы

Алексеев В. В., Крышев И. И., Сазыкина Т. Г. Физическое и математическое моделирование экосистем. С.-Пб.: Гидрометеоиздат, 1992. 367 с.

Анищенко B.C. Сложные колебания в простых системах. М.: Наука, 1990.

312 с.

Арутюнов B.C., Басевич В.Я., Веденеев В.И., Стрекова JI.H., Мещеряков C.B., Алексеев С. 3. Снижение экологического и экономического ущерба от антропогенных выбросов в атмосферу углеводородных газов и продуктов их факельного сжигания путем их прямого окисления в спирты и другие продукты // Химия в интересах устойчивого развития. 2000. Т. 8. № 3. 327 с.

Базыкин А. Д. Математическая биофизика взаимодействующих популяций. М.: Наука, 1985. 181 с.

Барцев С. И., Дегерменджи А. Г., Ерохин Д. В. Глобальная минимальная модель многолетней динамики углерода в биосфере // Доклады АН. 2005. Т. 401. №2. С. 233-237.

Барышников C.B., Моничев А .Я., Басуров В.А. Исследование взаимозависимости экономических социальных, демографических и экологических характеристик регионов Российской Федерации методами факторного анализа // Вестник Нижегородского университета им. Лобачевского. 2008. №3. С. 110115.

Бахвалов Н. С., Жидков Н. П., Кобельков Г. М. Численные методы. М.: Бином, 2001.С. 363—375.

Безручко Б.П., Смирнов Д.А. Математическое моделирование и хаотические временные ряды. Саратов: ГосУНЦ «Колледж», 2005. 320 с.

Белоусов С.Л., Васильев A.A., Вельтищев Н.Ф., Леонов Н.Г., Мерцалов А.Н., Успенский Б.Д. Руководство по краткосрочным прогнозам погоды. Часть 1. Л.: Гидрометеоиздат, 1986. 703 с.

Болин Б. Какое количество С02 остается в атмосфере? Углеродный цикл и прогнозы на будущее / Парниковый эффект, изменение климата и

экосистемы. / Под ред. Б. Болина, Б. Р. Дееса, Дж. Ягера, Р. Уоррика. JL: Гидрометеоиздат, 1989. С. 134-195.

Боровиков В.П., Ивченко Г.И. Прогнозирование в системе STATISTICA в среде Windows. М.: Финансы и статистика, 2006. 368 с.

Будыко М. И., Ронов А. Б., Яншин A. JI. История атмосферы. Л.: Гидрометеоиздат, 1985. 209 с.

Витинский Ю.И. Цикличность и прогнозы солнечной активности. Л.: Наука, 1973. 257 с.

Витязев В.В. Вейвлет-анализ временных рядов. СПб.: Изд-во С.Петерб. ун-та, 2001. 58 с.

Володин Е. М., Дианский Н. А. Отклик совместной модели общей циркуляции атмосферы и океана на увеличение содержания углекислого газа // Изв. РАН. Сер. Физика атмосферы и океана. 2003. Т. 39. №2. С. 193-210.

Вольтерра В. Математическая теория борьбы за существование. / Пер. с франц. О.Н. Бондаренко. Под ред и послесловием Ю.М. Свирежева. М.: Наука, 1976. 286 с.

Гелашвили Д.Б., Иудин Д.И., Солнцев Л.А., Иванова И.О., Розенберг Г.С. Анализ средневекового хода температуры в России с использованием показателя Херста // Приволж. науч. журн. 2007. №3. С. 110-116.

Дикинсон Р. Как изменится климат? Климатическая система и моделирование климата будущего. / Парниковый эффект, изменение климата и экосистемы. / Под ред. Б. Болина, Б. Р. Дееса, Дж. Ягера, Р. Уоррика. Л.: Гидрометеоиздат, 1989. С. 242-304.

Домбровский Ю. А. Учет пространственной неоднородности в моделях водных экосистем. / Экологический прогноз. М.: Изд-во МГУ, 1986. С. 140-155.

Егоров В.А., Каллистов Ю.Н., Митрофанов В.Б., Пионтковский A.A. Математические модели глобального развития. Л.: Гидрометеоиздат, 1980. 192 с.

Израэль Ю. А., Семенов С. М. Пример вычисления критических границ содержания парниковых газов в атмосфере с помощью минимальной ими-

тационной модели парникового эффекта // Доклады АН. 2003. Т. 390. №4. С. 533-536.

Капица С.П. Математическая модель роста населения мира // Математиче-ское Моделирование. 1992. Т.4, N6. С. 65-79.

Кароль И. JI. Газовые примеси в атмосфере и изменение глобального климата // Метеорология и гидрология. 1983, №8. С. 108-116.

Кваша А.Я., Ионцев В.А. Современная демография. М.: Изд-во МГУ, 1995. 272 с.

Кислов A.B., Евстигнеев В.М., Малхазова С.М., Соколихина H.H., Суркова Г.В., Торопов П.А., Чернышев A.B., Чумаченко А.Н. Прогноз климатической ресурсообеспеченности Восточно-европейской равнины в условиях потепления XXI века. М.: МАКС Пресс, 2008. 292 с.

Колмогоров А. Н. Качественное изучение математических моделей популяций // Проблемы кибернетики. 1972, Вып. 25. С. 100-106.

Кондратьев К. Я. Глобальный климат. СПб.: Наука, 1992. 453 с.

Кондратьев К. Я., Крапивин В. Ф. Моделирование глобального круговоро-та углерода. М.: Физматлит, 2004. 336 с.

Коротаев A.B., Малков A.C., Халтурина Д.А. Математическая модель рос-та населения Земли, экономики, технологии и образования // Препринт ИПМ им. М.В. Келдыша РАН. 2005. №13.

Кравцов Ю. А. Физические аспекты моделирования изменений в климатической системе Земли // Соросовский образовательный журнал. 1997. №4. С. 38-44.

Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. М.: Горячая линия - Телеком, 2001. С. 382.

Кузнецов С. П. Лекция 4. Динамика системы Лоренца. // Динамический хаос (курс лекций). М.: Физматлит, 2001. С. 56-66.

Логофет Д. О. Что такое математическая экология? // Математические модели в экологии и генетике. М.: Наука, 1981. С. 8-16.

Лоренц Э. Детерминированное непериодическое движение // Странные аттракторы. / Пер. с англ. под ред. Я.Г.Синая, Л.И. Шильникова. М.: Мир, 1981. С. 88-116.

Ляпунов А. А. О кибернетических вопросах биологии // Проблемы кибернетики. 1972. Вып. 25. С. 5-37.

Макарьева А. М., Горшков В. Г. Парниковый эффект и проблема устойчивости среднеглобальной температуры земной поверхности // Доклады АН. 2001. Т. 376. №6. С. 810-814.

Малинецкий Г.Г., Потапов А.Б. Современные проблемы нелинейной динамики. М.: УРСС, 2000. 336 с.

Матросов В.М., Матросов И.В. Глобальное моделирование с учетом динамики биомассы и сценарии устойчивого развития. / Новая парадигма развития России (Комплексные исследования проблем устойчивого развития). М.: Academia, МГУК, 1999. С. 18-24.

Матросова К.В. Устойчивое развитие в модифицированной математической модели "Мировая динамика". / Новая парадигма развития России (Комплексные исследования проблем устойчивого развития). М.: Academia, МГУК, 1999. С. 344-353.

Махов С.А. Математическое моделирование мировой динамики и устойчивого развития на примере модели Форрестера // Препринт ИПМ им. М.В. Келдыша РАН. 2005. №6. 24 с.

Махов С.А. Устойчивое развитие с точки зрения технологического императива // Препринт ИПМ им. М.В. Келдыша РАН. 2006. №63. 23 с.

Медоуз Д. X., Медоуз Д. Л., Рэндерс Й., Беренс В. В. Пределы роста. М.: Изд-во МГУ, 1991.205 с.

Мелешко В. П., Катцов В. М., Спорышев П. В., Вавулин С. В., Говоркова В. А. Изучение возможных изменений климата с помощью моделей общей циркуляции атмосферы и океана // Изменения климата и их последствия. С.-Пб.: Наука, 2002. С. 13-35.

Моисеев H. H., Александров В. В., Тарко А. М. Человек и биосфера: опыт системного анализа и эксперименты с моделями. М.: Наука, 1985. 376 с.

Мокеева О.Д. К вопросу об изменении климата. Вековой ход средней температуры воздуха и сумм осадков по Нижнему Новгороду // Проблемы гидрометеорологии и мониторинг окружающей природной среды в бассейнах великих рек. С-Пб., 2005. С.333-335.

Монин А. С., Шишков Ю. А. Глобальные экологические проблемы. 4.1. М.: Знание, 1990. 47 с.

Моничев А. Я., Афонин В. М., Розенберг Г. С., Гелашвили Д. Б. Прогнозирование численности населения на основе модельного представления динамики рождаемости и смертности // Поволжский экологический журнал. 2003. №3. С. 232-238.

Моничев А.Я., Барышников C.B. Модельный анализ роли экологических факторов в формировании региональных особенностей динамики числен-ности населения // Вестник Нижегородского университета им. Лобачевского. 2007. №6. С. 108-111.

Моничев А.Я., Барышников C.B., Басуров В.А. Модельный анализ особенностей регуляции демографических процессов в регионах Российской Федерации // Приволжский научный журн. 2008. №1. С. 122-127

Нейронные сети. STATISTICA Neural Networks. M.: Горячая линия, 2000.

182 с.

Оценочный доклад об изменениях климата и их последствиях на территории Российской Федерации. Том 1. Изменения климата. М.: Росгидромет, 2008. 227 с.

Парниковый эффект, изменение климата и экосистемы. / Под ред. Б. Болина, Б. Р. Дееса, Дж. Ягера, Р. Уоррика. Л.: Гидрометеоиздат, 1989. 557 с.

Подлазов А. В. Основное уравнение теоретической демографии и модель глобального демографического перехода. Препринт ИПМ им. М.В. Келдыша РАН. 2001. №88.

Полякова J1.C., Кошарин Д.В. Метеорология и климатология. Новочеркасск: Новочеркасская государственная мелиоративная академия, 2004. 107 с.

Ревич Б.А. Температурные кривые смертности и область температурного комфорта. Волны жары и смертность. Горячее лето 2010-го в Москве. Электронная версия бюллетеня Население и общество. Полит.ру. 2011. www http://polit.ru/article/2010/ll/15/demoscope439/.

Ревич Б.А., Малеев В.В. Потепление климата - возможные последствия для здоровья населения // Климатические изменения: взгляд из России / Под ред. В.И. Данилова-Данильяна. М.: ТЕИС. 2003. С. 99-137.

Ризниченко Г. Ю. Математические модели в биофизике и экологии. М. -Ижевск: Ин-т компьютер, исслед., 2003. 184 с.

Рубин А. Б., Пытьева Н. Ф., Ризниченко Г. Ю. Кинетика биологических процессов. М.: Изд-во МГУ, 1987. 167 с.

Садовский М. Г. Модель «хищник - жертва», в которой особи совершают целенаправленные перемещения по пространству // Журнал общей биологии. 2001. Т. 62. №3. С. 239-246.

Свирежев Ю. М., Логофет Д. О. Устойчивость биологических сообществ. М.: Наука, 1978. 352 с.

Седунов Ю.С. Атмосфера: Справочник. Л.: Гидрометеоиздат, 1991. 510 с.

Семенов С. М. О моделировании антропогенного возмущения глобального цикла углерода // Доклады АН. 2004. Т. 398. №6. С. 810-814.

Смоленцев Н.К. Основы теории вейвлетов. Вейвлеты в MATLAB. М.: ДМК Пресс, 2005. 304 с.

Снытин С. Ю., Клименко В. В., Федоров М. В. Прогноз развития энергетики и эмиссии диоксида углерода в атмосферу на период до 2100 года // Доклады АН. 1994. Т. 336. №4. С. 476-480.

Сонечкин Д.М., Даценко Н.М., Иващенко H.H. Оценка тренда глобального потепления с помощью вейвлетного анализа // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 1997. Т.ЗЗ. № 2. С.184-194.

Сорохтин О.Г. Парниковый эффект атмосферы в геологической истории Земли. //Докл. АН СССР. 1990. Т. 315. № 3. С. 587-592.

Стратегический прогноз изменений климата Российской Федерации на период до 2010-2015 г.г. М.: Росгидромет, 2005. 28 с.

Тарко А. М. Антропогенные изменения глобальных биосферных процессов. Математическое моделирование. М.: Физматлит, 2005. 232 с.

Тарко A.M., Богатырев Б.Г., Кириленко А.П., Коновалова Е.И., Писаренко Н.Ф., Удалкина М.В. Моделирование глобального цикла двуокиси углерода. М.: Вычислительный центр АН СССР, 1988. 43 с.

Тарко A.M. Моделирование глобальных биосферных процессов в системе атмосфера - растения - почва. Динамическое моделирование в агрометеорологии. / Ред. Ю.А. Хваленский. Л.: Гидрометеоиздат, 1982. С. 8-16.

Тарко A.M. Устойчивость биосферных процессов и принцип Ле-Шателье. // Доклады Академии наук. 1995. Т. 343. № з. с. 393-395.

Федоров В. Д., Гильманов Т. Г. Экология. М.: Изд-во МГУ, 1980. 433 с. Форрестер Дж. Мировая динамика. М.: ACT, 1987. 167 с. Харман Г. Современный факторный анализ. М.: Статистика, 1972. 485 с. Шаманов Н. П. Цивилизация, энергетика, климат в XXI веке. СПб.: СПбГМТУ, 2002. 226 с.

Arneodo A., Argoul F., Васгу В., Elezgaray J., Freysz Е., Grasseau G., Muzy J.F., Pouligny B. Wavelet transform of fractals // Wavelets and applications / Ed. Meyer Y. Paris: Springer-Verlag, 1992. P. 286.

Arrhenius S. On the Influence of Carbonic Acid in the Air upon the Temperature of the Ground //Philosophical Magazine. 1896. S. 5, V. 41. P. 237-276.

Atmospheric Aerosol Properties and Climate Impacts. A Report by the U.S. Climate Change Science Program and the Subcommittee on Global Change Research / Ed. Chin M., Kahn R.A., Schwartz S.E. Washington: D.C., 2009. 116 p.

Bar-Yam Y. Dynamics of Complex Systems (Studies in Nonlinearity). Cambridge: Perseus Books, 2003. 864 p.

Benestad R. E., Schmidt G. A. Solar trends and global warming // Journal of Geophysical Research - Atmospheres. 2009. V. 114. P. 1-18.

Bitouk D.R. Dynamics of earth climate evolution // Acta Physica Polonica A. 1994. V. 85. P. S-7.

Bjorkstrom A. A model of C02 interaction between atmospfere, ocean and land biota// Global Carbon Cycle. SCOPE-13. N. Y., 1979. P. 405-458.

Bolin B., Keeling C. D., Bacastow R. B., Bjorkstrom A., Sigenthaler U. Carbon Cycle Modelling // Carbon Cycle Modelling. SCOPE-16. N. Y., 1981. P.1-28.

Braddock R.D., Filar J.A., Zapert R., Rotmans J., den Elzen. The IMAGE Greenhouse Model as a Mathematical System // Applied Mathamatical Modeling. 1994. V. 18. P. 234-254.

Cairns J., Heath A. G., Parker B. C. Temperature influence on chemical toxicity of aquatic organisms // WPCF Journal. 1975. V. 47. P. 267-280.

Chesnais J.C. The Demographic Transition: Stages, Patterns and Economic Implications. Oxford: Clarendon Press, 1992. 646 p.

Clark M.P., Serreze M.C. Trends in Northern Hemisphere Surface Cyclone Frequency and Intensity // Journal of climate. 2001. V. 14. P. 2763-2768.

Climate change 2001. The scientific basis. Intergovernmental Panel on Climate Change. / Eds. J. T. Haughton, V. Ding, P. J. Gridds et al. Cembridge, 2001. 881 p.

Climate change 2007. The Physical Science Basis. / Eds. R.K. Pachauri, A. Resinger. Nairobi, 2007. 989 p.

Conway T.J., Tans P.P., Waterman L.S., Thoning K.W., Kitzis D.R., Masarie K.A., Zhang N. Evidence of interannual variability of the carbon cycle from the NOAA/CMDL global air sampling network // J. Geophys. Research. 1994. V. 99, P. 22831-22855.

Daszak P., Cunningham A. A., Hyatt, A. D. Emerging infectious diseases of wildlife - Threats to biodiversity and human health // Science. 2000. V. 287. P. 443-449.

Duan, A. Cooling trend in the upper troposphere and lower stratosphere over China// Geophys. Res. Lett. 2007. V. 34. L15708. P. 1-4.

Dymnikov V.P., Gritsoun A.S. Climate model attractors: chaos, quasi-regularity and sensitivity to small perturbations of external forcing // Nonlinear Processes in Geophysics. 2001. V. 8. P. 201-209.

Forster H. von, Mora P., Amiot L. Doomsday: Friday, 13 November, A.D. 2026 // Science. 1960. V. 132. P. 1291-1295.

Foukal, P., Fröhlich, C., Spruit, H., Wigley, T. M. L. Variations in solar luminosity and their effect on the Earth's climate // Nature. 2006. V. 443 (7108). P. 161-166.

Fraedrich K. Estimating the dimensions of weather and climate attractors // J. Atmos. Sei. 1986. V. 43. P. 331-344.

Fraedrich K. Estimating weather and Climate Predictability on Attractors // J. Atmos. Sei. 1987. V. 44. P. 722-728.

Fu Q., Johanson C. M, Warren S.G., Seidel DJ. Contribution of stratospheric cooling to satellite-inferred tropospheric temperature trends // Nature. 2004. V. 429. P. 55-58.

Haigh J.D. The Impact of Solar Variability on Climate // Science. 1996. V. 272. P. 981-984.

Hartley G. S., Graham-Bryce, I. J. Penetration of pesticides into higher plants. // Physical Principles of Pesticide Behaviour. New York: Academic Press. 1980. V. 2. P. 545-657.

Janssen M.A. Optimization of a non-linear dynamical system for global climate change // European Journal of Operational Research. 1997. V. 99. P. 322-335.

Improving public health responses to extreme weather/heat-waves -EuroHEAT. Technical summary. 2009: WHO. 60 p.

Kausrud K. L., Mysterud A., Steen H. Linking climate change to lemming cycles // Nature. 2008. V. 456. P. 93-97.

Kremer M. Population Growth and Technological Change: One Million B.C. to 1990 // The Quarterly Journal of Economics. 1993. V. 108. P. 681-716.

Lafferty K.D. Th e ecology of climate change and infectious diseases // Ecology. 2009. V. 90. P. 888-900.

Leok M.B.T. Estimating the attractor dimension of the equatorial weather system // Acta Physica Polonica. 1994. V. 85. P. S-27.

Linak W.P., Peterson T.W. Visibility: pollutant relationships in southern Arizona. II. A. Winter/summer field study // Atmos. Environ. 1983. V. 17. P. 1811-1823.

Lockwood M., Claus F. Recent oppositely directed trends in solar climate forcings and the global mean surface air temperature // Proceedings of the Royal Society A Mathematical Physical and Engineering Sciences. 2007. V. 463. P. 2447-2460.

Lorenz N. Deterministic Nonperiodic Flow // Journal of the atmospheric sciences. 1963. V. 20. P. 130-142.

McGeehin MA, Mirabelli M. The potential impacts of climate variability and change on temperature-related morbidity and mortality in the United States // Environmental Health Perspectives. 2001. V. 109(2). P. 185-189.

McMichael A.J., Woodruff R.E., Hales S. Climate change and human health: present and future risks // Lancet. 2006. V. 367. P. 859-869.

Munich Re. Topics Geo. Annual Review: Natural Catastrophes 2005. Geneva. 2006. 49 p.

Nicolis C., Nicolis G. Is there a climatic attractor // Nature. 1984. V. 311. P. 529-532.

Nordhaus W.D. An optimal transition path for controlling greenhouse gases // Science. V. 258. P. 1315-1319.

Polonskii A.B., Bardin M.Yu., Voskresenskaya E.N. Statistical characteristics of cyclones and anticyclones over the black sea in the second half of the 20th century // Physical Oceanography. 2007. V. 17. P. 348-359.

Rehwoldt R., Menapace L. W., Merrie B., Alessandrello D. The effect of increased temperature upon the acute toxicity of some heavy metal ions // Bull. Environ. Cont. Toxicol. 1972. V. 8. P. 91-96.

Saino N., Ambrosini R., Rubolini D., Hardenberg J., Provenzale A., Htippop A., Huppop O., Lehikoinen A., Lehikoinen E., Rainio K., Romano M., Sokolov L. Climate warming, ecological mismatch at arrival and population decline in migratory birds // Proc. R. Soc. B. 2011. V. 278. P. 835-842.

Sloane C. Summertime visibility decline: meteorological influences. // Atmos. Environ. 1983. V. 17. P. 763-774.

Smith R. N., Bababunmi E. A. Toxicology in the Tropics. London: Taylo and Francis. 1980. 124 p.

Stanley H.E., Amaral L.A.N., Goldberger A.L., Havlin S., Ivanov P.Ch., Peng C.-K. Statistical Physics and Physiology: Monofractal and Multifractal Approaches // Physica. 1999. V. 270. P. 309-324.

Stathopoulou M., Cartalis C. Daytime urban heat islands from Landsat ETM+ and Corine land cover data: An application to major cities in Greece // Solar Energy. 2007. V. 81. P. 358-368.

StatSoft, Inc. (2001). Электронный учебник по статистике. М.: StatSoft, 2001, statsoft/home/textbook/default.php.

Takens F. Detecting strange attractors in turbulence // Dynamical Systems and Turbulence / Eds. D. Rang and L.S. Young. Lect. Notes in Math. 1980. V. 898. P. 366-381.

Trenberth K.E., Miller K., Mearns L., Rhodes S. Effects of changing climate on weather and human activities. California: University science books. 2000. 42 p.

WHO. Climate Change and Human Health - Risks and Responses. Geneva.,

2003.

Yu H., Luedeling E., Xu J. Winter and spring warming result in delayed spring phenology on the Tibetan Plateau // Proc. Natl. Acad. Sci. 2010. V. 107. P. 22151-22156.