Кобелева Нэлли Васильевна Количественный анализ фитоценотических карт для целей региональной классификации растительности (на примере Среднего Приобья)

Краткое описание

АКАДЕМИЯ НАУК СССР ИНСТИТУТ ГЕОГРАФИИ СИБИРСКОГО ОТДЕЛЕНИЯ АН СССР
На правах рукописи
Кобелева Нэлли Васильевна
УДК 581.553:528.94:519.12:681.3:51(571.122)
. КОЛИЧЕСТВЕННЫЙ АНАЛИЗ ФИТОЦЕНОТИЧЕСКИХ КАРТ ДЛЯ ЦЕЛЕЙ РЕГИОНАЛЬНОЙ КЛАССИФИКАЦИИ РАСТИТЕЛЬНОСТИ (НА ПРИМЕРЕ СРЕДНЕГО ПРИОБЬЯ)
Специальность 03.00.05 - ботаника
Диссертация на соискание ученой степени кандидата биологических наук
Научные руководители: кандидат биологических наук В.И.Семкин, кандидат геогра­фических наук И.С.Ильина
Иркутск - 1983

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ . ..................................................................................................................... 4
Глава I. ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ГЕОБОТАНИЧЕСКОГО РАЙОНИРОВА­НИЯ 9
1.1. Геоботаническое районирование как региональная
классификация растительного покрова .................................... 9
1.2. Карта растительности Среднего Приобья - основа
пространственного анализа ................................................................... 14
Глава П. МЕТОД КОЛИЧЕСТВЕННОГО АНАЛИЗА ФИТОЦЕНОТИЧЕСКИХ КАРТ ДЛЯ ЦЕЛЕЙ ВЫЯВЛЕНИЯ ТЕРРИТОРИАЛЬНЫХ ЗАКО­НОМЕРНОСТЕЙ РАСТИТЕЛЬНОГО ПОКРОВА ........................ 19
2.1. Классификационные методы количественного анали­
за растительного покрова (краткий обзор лите­ратуры) .........
2.2. Возможности применения количественных методов для пространственного анализа растительности с
целью районирования (постановка задачи) ... 24
2.3. Составление матриц анализируемых данных. Выделе­ние исходных единиц региональной классификации 27
2.4. Выделение иерархически соподчиненных региональ­ных классов 46
2.5. Анализ уровней иерархии ..................................................................... 57
2.6. Проведение границ регионов................................................................ 65
2.7. Выделение регионов-аналогов ............................................................. 73
Глава Ш. РАСТИТЕЛЬНЫЙ ПОКРОВ СРЕДНЕГО ПРИОБЬЯ В СВЕТЕ
ДАННЫХ АЛГОРИТМИЧЕСКОГО РАЙОНИРОВАНИЯ .... 78
3.1. Физико-географические условия района исследо­ваний ............ 78
3.2. Общая характеристика растительного покрова
Среднего Приобья..................................................................................... 84
3.3. Геоботаническая интерпретация полученных данных
по схеме алгоритмического районирования Среднего Приобья ..... 92

з
Глава ІУ. НЕКОТОРЫЕ ПОДХОДЫ К МОДЕЛИРОВАНИЮ И ПАСПОРТИ­ЗАЦИИ РЕГИОНОВ............................................................................................. 120
4.1. Логико-цифровая формула ..... .............................................. 122
4.2. Эколого-динамический граф................................................................. 127
4.3. Паспорт региона......................................................................................... 129
ЗАКЛЮЧЕНИЕ..................................................................................................... 204
ЛИТЕРАТУРА....................................................................................................... 208
Приложение. ЛЕГЕНДА К СРЕДНЕМАСШТАБНОЙ КАРТЕ РАСТИТЕЛЬ­НОСТИ СРЕДНЕГО ПРИОБЬЯ................................................................... 224

Список литературы

На первом этапе предлагаемого нами метода районирования в ка­честве объектов исследования изучается набор типов геоботаничес­ких вьщелов и их площадные соотношения; на втором этапе анализи­руется картографический рисунок - размеры, конфигурация к взаим­ное расположение контуров геоботанических вьщелов,на третьем эта­пе исследуются взаимосвязи исходных единиц для определения це­лостности выявленных регионов - связей растительности с фактора­ми среды, ее динамические тенденции.
1. В качестве единицы классификации территории принимается ис­ходная единица региональной классификации (ИЕРК), соответствую­щая площади выявления.
2. Исходными данными для региональной классификации являются матрица первичных данных (дискретная информация карты) и матрица смежности ИЕРК.
3. На основе матрицы мер сходства между анализируемыми ИЕРК
с применением понятия о пороговом значении строится иерархия ре­гиональных единиц посредством разбиения исходных единиц на неза­данное число классов без предварительных допущений. Районирова­ние таким образом проводится "снизу", от конкретного к общему.
4. Алгоритмический метод региональной классификации позволил выявить следующие пороговые уровни величин мер сходства: 1,00; 0,93, 0,75; 0,44; 0,33 с переходными интервалами между ниш - 0,07; 0,18; 0,31; 0,14. По этим значениям на разной значимости скачков - интервалов величин мер сходства между анализируемыми ИЕРК - выявилось аналитическое разделение классов на два ранга.
5. Из выявленных уровней соподчинения полученных регионов оп­ределяется главный уровень иерархии, дающий наилучшее разбиение на регионы данного масштаба карты. Главным уровнем иерархии в нашем методе является такой пороговый уровень, на котором макси­мально проявляются внутрирегиональные связи и минимально - связи между регионами. Значение главных уровней иерархии позволяет оп­ределить основные территориальные единицы районирования. Ими по данным алгоритмического классификационно-иерархического метода являются округа и районы. Значения главных уровней иерархии, на которых выявляются округа и районы,позволяют говорить о том, что округ характеризуется качественным своеобразием, а районы - ко­личественными соотношениями исследуемых объектов - в нашем слу­чае типов геоботанических вьщелов. Округа и районы являются ос­новными таксонами алгоритмического районирования Среднего При- обья по среднемасштабной геоботанической карте.
6. Границы между полученными регионами всех рангов проводят­ся с точностью размеров площадей выявления. Затем они уточняют­ся в соответствии с расстоянием между ближайшими точками исход­ной регулярной сетки, при этом линии границ почти соответствуют очертаниям контуров карты. На анализируемой карте найдены объек­тивные границы 12 округов, 28 подокругов, 96 районов, 234 под­районов.
7. Геоботаническая интерпретация результатов показала, что регионы, полученные алгоритмическим методом, обосновываются гео­ботанически, т.е. отвечают тем диагностическим признакам, кото­рые применяются при вьщелении соответствующих региональных еди­ниц растительности разного таксономического ранга. Применение автоматизированного классификационно-иерархического метода дало возможность получить карту-схему геоботанического районирования Среднего Приобья. На данной территории выявлено 370 регионов, относящихся к 4 таксономическим уровням - подрайонам, районам, подокругам, округам.
8. Наиболее крупной таксономической единицей районирования среднего масштаба является округ. Выявленные соотношения площа­дей типов геоботанических вьщелов позволяют более конкретно, чем общепринято , охарактеризовать округ в его названии.
9. На основе данных количественного анализа пространственных закономерностей растительного покрова Среднего Приобья имеется возможность ввести в определения таксономических категорий райо­нирования - округа, подокруга, района, подрайона - количественные критерии.
10. Наиболее информативной формой представления результатов алгоритмического районирования растительного покрова и характе­ристики выявленных региональных единиц является их паспортизация. Классификационно-иерархический метод районирования позволяет дать математизированные характеристики растительности и предста­вить растительный покров и его закономерности в виде как карто- графических, так и некартографических моделей - схемы районирования иерархического древа, логико-цифровой формулы, эко­лого-динамического графа. Иерархическое древо в графической фор­ме отражает иерархию полученных регионов. Логико-цифровая форму­ла включает в себя основные количественные характеристики струк­туры выявленных регионов: площадь, размер площади выявления, сте­пень однородности внутри региона, степень резкости границ, соот­ношение площадей разных типов геоботанических выделов, конфигу­рацию, мозаику и размеры контуров. Эколого-динамический граф да­ет информацию о типах геоботанических вьщелов региона, соотно­шении их площадей, экологическом и динамическом состоянии расти­тельного покрова округа.
Матрица исходных данных, иерархическое древо, логико-цифровая формула и эколого-динамический граф являются взаимодополняющими друг друга моделями. Они могут служить основой стандартизации геоботанической информации при создании банка данных о раститель­ном покрове.
II. Предлагаемый алгоритмический метод пространственного ана­лиза геоботанической карты может применяться при решении анало­гичных задач по любым типологическим картам природы - ландшафт­ным, геоморфологическим, почвенным, лесотипологическим, по аэро- фото-и космическим снимкам. При этом будет меняться содержание исходных характеристик. Интерпретация полученных результатов мо­жет идти в разных направлениях в зависимости от задач исследова­ния. Разработанный нами методом будет обеспечиваться объективность анализа, детальность пространственной дифференциации изучаемых объектов, однозначность в проведении границ, количественные пока­затели, характеризующие изучаемую территорию.