Разработка информационно-аналитической системы «озеро – водосбор» как метода фундаментальных исследований и инструмента обоснования управленческих решений (на примере Онежского озера)
Аннотация
Разрабатывается информационно-аналитическая система (ИАС), предназначенная для оценки состояния и прогнозирования динамики системы озеро-водосбор. Прогнозирование состояния экосистемы озера в условиях глобальных изменений климата и активной эксплуатации его ресурсов (водных, биологических, энергетических, рекреационных, транспортных) осуществляется на трехмерной математической модели экосистемы озера, сопряженной с моделью стока с водосбора. Модели озера и водосбора объединяются с базой данных и знаний в единой ИАС. Выполненные с помощью ИАС прогностические оценки сезонной и многолетней динамики экосистемы озера служат основой выявления возможных экономических, социальных и культурных последствий региональных и глобальных изменений, которая необходима для создания системы поддержки принятия управленческих решений.
Ключевые слова
Полный текст:
PDFЛитература
Беляев В. И. Математическое моделирование экосистем морей и океанов // Итоги науки и техники. Серия: Общая экология. Биоценология. Гидробиология. M, 1980. T. 5. С. 105–153.
Государственный доклад «О состоянии озера Байкал и мерах по его охране в 2020 году». // Иркутск: ФГБУН Институт географии им. В.Б. Сочавы СО РАН, 2021. – 360 с.
Данилов-Данильян В. И., Хранович И. Л. Управление водными ресурсами. // М. : Научный мир, 2010. 223 c.
Диагноз и прогноз термогидродинамики и экосистем великих озер России / Ред. Филатов Н.Н. Петрозаводск: КарНЦ РАН. 2020. 255 С.
Исаев А.В., Сачук О.П. Диагноз состояния экосистемы Ладожского озера и прогноз изменений при возможном изменении климата на основе математического моделирования биогеохимических потоков вещества. // В кн. Диагноз и прогноз термогидродинамики и экосистемы великих озер России // Под ред. Н.Н. Филатова. Петрозаводск: КарНЦ РАН, 2020. С. 197-208.
Калинкина Н. М., Филатов Н. Н., Теканова Е. В. и др. Многолетняя динамика стока железа и фосфора в Онежское озеро с водами р. Шуя в условиях климатических изменений // Региональная экология. 2018. № 2 (52). С. 7–15.
Кондратьев С.А., Шмакова М.В., Маркова Е.Г., Лозовик Н.А., Брюханов А.Ю., Чичкова Е.Ф. Биогенная нагрузка на Онежское озеро от рассеянных источников по результатам математического моделирования // Известия РГО. 2016. Т. 148. вып. 5. С. 53–64.
Кондратьев С.А., Шмакова М.В. Математическое моделирование массопереноса в системе водосбор – водоток – водоем. // СПб.: Нестор-История, 2019. 248 с. ISBN 978 5-4469-1577-4.
Крупнейшие озера-водохранилища Северо-Запада ЕТР : современное состояние и изменения экосистем при климатических и антропогенных воздействиях // Ред. Н. Н. Филатов (отв. ред.), Н. М. Калинкина, Т. П. Куликова, А. В. Литвиненко, П. А. Лозовик. Петрозаводск :КарНЦ РАН, 2015. 375 с.
Меншуткин В.В., Воробьева О.Н. Модель экосистемы Ладожского озера // В кн. В.В. Меншуткин, О.Н. Воробьева Современное состояние экосистемы Ладожского озера. Л.: Наука, 1987. С. 187–200.
Меншуткин В.В., Руховец Л.А., Филатов Н.Н. Моделирование экосистем пресноводных озер (обзор) 2. Модели экосистем // Водные ресурсы. 2014. Т. 41, №. 1. С. 24–38.
Меншуткин В. В. , Руховец Л. А., Филатов Н. Н. Математические модели водных экосистем в задачах управления ресурсами озер // Журнал Водное хозяйство России. № 3. 2014. C.100-108.
Меншуткин В. В., Филатов Н. Н. Моделирование оптимального управления эколого-социо-экономической системой водоем-водосбор на примере Беломорья // Водные Ресурсы. 2020. том 47. № 3. С. 506–515. DOI:31857/S0321059620030116
Никитин В. М., Абасов Н. В., Бычков И. В., Осипчук Е. Н. Уровенный режим озера Байкал: проблемы и противоречия // География и природные ресурсы. 2019. № 4. С.74–83.
Румянцев В.А., Филатов Н.Н., Кондратьев С.А. и др. Современное состояние и совершенствование системы мониторинга Ладожского озера // В Кн. Современное состояние и проблемы антропогенной трансформации экосистемы Ладожского озера. 2021. С. 540-558.
Руховец Л.А., Петрова Н.А., Меншуткин В.В., Астраханцев Г.П., Минина Т.Р., Полозков В.Н., Петрова Т.Н., Сусарева О.М. Исследование реакции экосистемы Ладожского озера на снижение фосфорной нагрузки // Водные ресурсы. 2011. Т. 38. № 6. С.740–752.
Угольницкий Г.А., Усов А.Б. Информационно-Аналитическая система управления эколого-экономическими объектами // Известия РАН. Теория и системы управления. 2008. №2. C. 168-176.
Шокин Ю.И., Добрецов Н.Н., Пестунов И.А., Молородов Ю.И., Смирнов В.В., Синявский Ю.Н. Система сбора, хранения и обработки спутниковых и наземных данных Новосибирского научного центра СО РАН // Вычислительные технологии. 2008. Т. 13. Серия: Математика, механика, информатика. № 4 (59). С. 371-376.
Backer H., Leppänen J.-M., Brusendorff A. C., Forsius K., Stankiewicz M., Mehtonen, J. et al. HELCOM Baltic Sea action plan–a regional programme of measures for the marine environment based on the ecosystem approach // Mar. Poll. Bull. 2010. 60. P642–649. doi: 10.1016/j.marpolbul.2009.11.016
Baltic Sea Action Plan: Reaching Good Environmental Status for the Baltic Sea. URL: https://helcom.fi/baltic-sea-action-plan (19.08.2022)
Bennington V., McKinley G.A., Kimura N. et al. General circulation of Lake Superior: Mean, variability, and trends from 1979 to 2006 // Journal of Geophysical Research: Oceans. 2010. Vol. 115, № C12. doi:10.1029/2010JC006261.
Berezina A, Yakushev E, Savchuk O, Vogelsang C, Staalstrom A. Modelling the Influence from Biota and Organic Matter on the Transport Dynamics of Microplastics in the Water Column and Bottom Sediments in the Oslo Fjord // Water. Multidisciplinary Digital Publishing Institute 2021. 13(19). P. 2690. doi:10.3390/w13192690
Bocaniov S. A., Leon L. F., Rao Y. R., Schwab D. J. and Scavia D. Simulating the effect of nutrient reduction on hypoxia in a large lake (Lake Erie, USA Canada) with a three dimensional lake model // Journal of Great Lakes Research. 2016. Vol. 42. P. 1228–1240. https://doi.org/10.1016/j.jglr.2016.06.001, 2016.
Di Toro D.M., Connolly J.P. Mathematical models of water quality in large lakes. Lake Erie Eutrophication of Waters: Monitoring // Assessment and Control. Paris: OECD, 1982, 154 p.
Gloege L., McKinley G.A., Mooney R.J. et al. Lake hydrodynamics intensify the potential impact of watershed pollutants on coastal ecosystem services. Environmental Research Letters IOP Publishing, 2020. Vol. 15, № 6. P. 064028. doi:10.1088/1748-9326/ab7f62.
Isaev A., Vladimirova O., Eremina T. et al. Accounting for Dissolved Organic Nutrients in an SPBEM-2 Model: Validation and Verification // Water. Multidisciplinary Digital Publishing Institute, 2020. Vol. 12, № 5. P. 1307. doi:10.3390/w12051307.
Isaev A.V., Savchuk O.P., Filatov N.N. Three-Dimensional Hindcast of Nitrogen and Phosphorus Biogeochemical Dynamics in Lake Onego Ecosystem, 1985–2015. Part I: Long-Term Dynamics and Spatial Distribution // Fundamental and Applied Hydrophysics. 2022. 15. 2. P/ 76–97. doi:10.48612/fpg/e1m2-63b5-rhvg
J-P Jenny, O Anneville, F. Arnaud, Y. Baulaz et al. Scientists’ Warning to Humanity: Rapid degradation of the world’s large lakes. // Journal of Great Lakes Research. Volume 46. Issue 4. 2020. P. 686-702. doi.org/10.1016/j.jglr.2020.05.006
Jorgensen S.E. Fundamentals of ecological modelling. // Elsevier Pub. House: 1994. p. 450.
Kulawiak Marcin, Agnieszka Dawidowicz, Marek Emanuel Pacholczyk. Analysis of server-side and client-side Web-GIS data processing methods on the example of JTS and JSTS using open data from OSM and geoportal // Computers & Geosciences. 2019. Vol. 129. P. 26-37. doi: 10.1016/j.cageo.2019.04.011.
Marshall J., Adcrof A., Hill C. et al. A finite-volume, incompressible Navier Stokes model for studies of the ocean on parallel computers // Journal of Geophysical Research: Oceans. 1997. Vol. 102, № C3. P. 5753–5766. doi:10.1029/96JC02775.
Marshall J., Hill C., Perelman L. et al. Hydrostatic, quasi-hydrostatic, and nonhydrostatic ocean modeling // Journal of Geophysical Research: Oceans. 1997. Vol. 102, № C3. P. 5733–5752, doi:10.1029/96JC02776.
Mooij W.M., Trolle D., Arhonditsis G. et al. Challenges and opportunities for integrating lake ecosystem modelling approaches // Aquat Ecol. 2010. Vol. 44, № 3. P. 633–667. doi:10.1007/s10452-010-9339-3.
Ménesguen A. and G. Lacroix. Modelling the marine eutrophication: a review // Sci. Total Environ. 2018. Vol. 636. P. 339-354. doi:10.1016/j.scitotenv.2018.04.183
Pilcher D.J., McKinley G.A., Bootsma H.A. et al. Physical and biogeochemical mechanisms of internal carbon cycling in Lake Michigan // Journal of Geophysical Research: Oceans. 2015. Vol. 120, № 3. P. 2112–2128. doi:10.1002/2014JC010594.
Nest — a decision support system for management of the Baltic Sea. URL: https://nest.su.se/nest (19.08.2022)
Rukhovets L.A., Astrakhantsev G. P., Menshutkin V.V. et al. Development of Lake Ladoga ecosystem models: modeling of the phytoplankton succession in the eutrophication process. I. // Ecological Modelling. 2003. Vol. 165, № 1. P. 49–77. doi:10.1016/S0304-3800(03)00061-9.
Rukhovets L., Filatov N. Ladoga and Onego - Great European Lakes: Observations and Modeling // Berlin Heidelberg: Springer-Verlag, 2010. doi:10.1007/978-3-540-68145-8
Savchuk O.P. Nutrient biogeochemical cycles in the Gulf of Riga: scaling up field studies with a mathematical model // Journal of Marine Systems. 2002. Vol. 32, № 4. P. 253–280. doi:10.1016/S0924-7963(02)00039-8.
Savchuk O.P., Gustafsson Bo G., Muller-Karulis B. BALTSEM – a marine model for decision support within the Baltic Sea region // Stockholm University. 2012. Technical Report 7. ISBN: 978-91-86655-06-8.
Savchuk O.P., Isaev A.V., Filatov N.N. Three-Dimensional Hindcast of Nitrogen and Phosphorus Biogeochemical Dynamics in Lake Onego Ecosystem, 1985–2015. Part II: Seasonal Dynamics and Spatial Features; Integral Fluxes // Fundamental and Applied Hydrophysics. 2022. 15. 2. P. 98–109. doi:10.48612/fpg/9mg5-run6-4zr8
Scavia D., DePinto J.V., Bertani I. A multi-model approach to evaluating target phosphorus loads for Lake Erie // Journal of Great Lakes Research. 2016. Vol. 42, № 6. P. 1139–1150. doi:10.1016/j.jglr.2016.09.007.
Soerensen A. L., Schartup A. T., Gustafsson E., Gustafsson B. G., Undeman E., Björn E. Eutrophication Increases Phytoplankton Methylmercury Concentrations in a Coastal Sea—A Baltic Sea Case Study. Environ // Sci. Technol. 2016. 50. 21. P. 11787–11796. doi: 10.1021/acs.est.6b02717
Straskraba M., Gnauck A. Freshwater Ecosystems. Modelling and Simulation // Elsevier Science Publishers, Amsterdam, 1985 ISBN0-444-99567-6.
Undeman E., E. Gustafsson and B. G. Gustafsson. A novel modeling tool with multi-stressor functionality for organic contaminant transport and fate in the Baltic Sea // Sci. Tot. Environ. 2014. 497–498. P. 382-391
Vinçon-Leite B., Casenave C. Modelling eutrophication in lake ecosystems: A review // Science of the Total Environment. 2019. № 651. P. 2985–3001. doi:10.1016/j.scitotenv.2018.09.139.
Wulff F., Sokolov, A., Savchuk, O. P.. Nest – a decision support system for management of the Baltic Sea. A user manual // Baltic Nest Institute, Stockholm University Baltic Sea Centre, Technical Report No. 10. 2013. ISBN: 978-91-86655-09-9
Wulff, F., Savchuk, O. P., Sokolov, A. V., Humborg, C., and Mörth, C.-M. Management options and effects on a marine ecosystem: assessingthe future of the Baltic Sea. // Ambio. 2007. 36. P 243–249. doi: 10.1579/0044-7447(2007)36[243:MOAEOA]2.0.CO;2
Zavala-Romero Olmo, Arsalan Ahmed, Eric P. Chassignet, Jorge Zavala-Hidalgo, Agustin Fernández Eguiarte, Anke Meyer-Baese. An open source Java web application to build self-contained web GIS sites // Environmental Modelling & Software. 2014. Vol. 62. P. 210-220. doi: 10.1016/j.envsoft.2014.08.029.
Zhang W., Watson S.B., Rao Y.R. et al. A linked hydrodynamic, water quality and algal biomass model for a large, multi-basin lake: A working management tool // Ecological Modelling. 2013. Vol. 269. P. 37–50. doi:10.1016/j.ecolmodel.2013.08.018.
DOI: http://dx.doi.org/10.17076/lim1683
Ссылки
- На текущий момент ссылки отсутствуют.
© Труды КарНЦ РАН, 2014-2019