Косвенный подход основан на анализе отношений между свойствами компонентов, через их связь с внешними переменными – мультиспектральной дистанционной информацией и рельефом, которые и сами являются измеренными свойствами, имеющими квазинепрерывный характер. Если избранное свойство компонента прямо или косвенно определяется свойствами рельефа и определяет преобразование отраженной солнечной энергии, то с использованием методов многомерного статистического анализа, оно, с известной точностью, воспроизводимо через эти внешние переменные. В рамках этого подхода рассматривается взаимное отображение двух типов свойств: измеренных по дискретной полевой выборке и полученных из независимых квазинепрерывных источников измерения. Последние дают основу для интерполяции как свойств измеренных в поле, так и независимых функциональных отношений, описывающих варьирование свойств в точках описаний, которые, по сути, можно трактовать как параметры порядка или элементарные процессы по Ф.И. Козловскому (2003).

Задачу интерполяции можно решать с помощью мультирегрессионного факторного, дискриминантного, нейросетевого и генетического анализов. Однако, в соответствие со сформулированным подходом к анализу организации геодинамической системы, для ее описания, необходимо определение параметров порядка (функциональных отношений), которые описывают состояние каждого анализируемого свойства наилучшим образом на основе принятых статистических критериев. В наибольшей степени этим требованиям отвечает дискриминантный анализ - метод поиска линейной комбинации переменных, наилучшим образом разделяющей два или более классов состояния явления (Пузаченко, 2004, Puzachenko at all, 2005б, Puzachenko, Puzachenko, 2008, Козлов и др., 2008, Исаев и др., 2009, Электронный учебник по статистике, 2001, Факторный, дискриминантный…, 1987).

Основная идея дискриминантного анализа заключается в том, чтобы определить, отличаются ли совокупности (группы свойства) по среднему какой-либо внешней переменной (или линейной комбинации внешних переменных), и затем использовать эту переменную (или их линейную комбинацию), чтобы предсказать для новых членов (точек без полевых описаний) их принадлежность к той или иной группе свойства (Электронный учебник…, 2001). Этот метод позволяет измерить, в какой степени различаются дискретные состояния характеристики измеренной в поле в пространстве дискриминирующих (определяющих) внешних переменных (например, мультиспектральной дистанционной информации и рельефа) и определить, какие именно внешние переменные, насколько и каким образом обеспечивают различимость состояний полевой характеристики (Пузаченко, 2004). В результате, помимо определения функциональных зависимостей (частных параметров порядка) между полевой характеристикой и внешними переменными, в виде линейных комбинаций внешних переменных, дискриминантный анализ позволяет на их основе интерполировать значения характеристики и рассчитать пространственную неопределенность модели.

В диссертации использован метод канонического дискриминантного анализа, с пошаговой процедурой (Электронный учебник…, 2001), реализованной для отбора наиболее значимых и независимых внешних переменных описывающих полевую характеристику. Для независимой оценки качества модели использована кросспроверка на основе половины выборки (Stone, 1977, Efron, 1983, Goutte, 1997).

Для корректного применения дискриминантного анализа, число точек обучающей выборки для каждой характеристики, должно быть больше, числа внешних переменных включенных в модель, иначе, невозможна достоверная оценка многомерных статистических критериев и получение имеющих доверие результатов.

Источники неопределенности дискриминантного анализа, в рамках демонстрируемых исследований, складываются из ошибок в полевых описаниях и точности их GPS-позиционирования, неравномерности и неполноты охвата описаниями различных значений исследуемых свойств, неполноты отображения через дистанционную информацию и рельеф свойств в целом или интервалов их значений, разномасштабности измерений в рамках точки описания для растительного компонента (круговая площадка) и для почвы (прикопка и бурение), среднего масштаба исследований, при котором, часть локального варьирования свойств оказывается вне масштаба дистанционной информации и рельефа.

Таким образом, каждое свойство геосистемы, измеренное в поле, представляется через k-координат частных параметров порядка (дискриминантных осей), как для точек описаний, так и для всей территории. Каждый частный параметр порядка определенным образом связан со свойствами рельефа и/или дистанционной информации и имеет в пространстве собственное отображение.

Целью мультифункционального анализа является выделение наиболее общих «ландшафтообразующих» параметров порядка геосистемы. Простейший путь их получения, интеграция с помощью метода главных компонент факторного анализа (Хакен, 2005). В этом случае используется такая функция факторного анализа как сокращение числа переменных (редукция данных) с выделением основных интегрирующих факторов (Айвазян и др., 1989, Электронный учебник…, 2001).

Оценка числа значимых факторов проводится на основе статистических критериев.

Для выделения параметров порядка, в наибольшей степени определяющих свойства полевых описаний, согласно принятой методологии редукционизма, логично проводить анализ взаимосвязи свойств последовательно, в рамках их функциональных и/или структурных блоков (рис. 1), а результатов их интеграции, в рамках ландшафтных компонент (Солнцев, 2001, Сочава, 2005), и затем, ландшафта в целом (рис. 2). В результате, проводится редукция исходных частных параметров порядка, с последовательным выделением параметров порядка структурнофункциональных блоков свойств, компонентов ландшафта и ландшафта в целом.

На основе связи параметров порядка с дистанционной информацией, рельефом, характеристиками полевых описаний и другими источниками информации, им могут быть поставлены в соответствие элементарные процессы, определяющие варьирование состояния большинства свойств входящих в блок, компонент или ландшафт в целом. Иногда параметры порядка могут являться косвенным отражением процессов, иногда – непосредственным. Так или иначе, параметры порядка при небольшом их количестве, в силу метода их получения, описывают наилучшим образом пространственное распределение наибольшего числа исследуемых полевых характеристик.

Наряду с анализом свойств измеренных в поле аналогичным способом могут быть использованы свойства, полученные с тематических карт. В работе привлекалась информация о границе Валдайского (позднеплейстоценового) оледенения для рассматриваемой территории. Все точки территории рассматриваются как обучающая выборка, для которой, авторы различных трактовок границы Валдайского оледенения, определили их генезис.

Заключительным этапом анализа является построение классификаций территории на основе значений параметров порядка для компонент и ландшафта, с учетом их веса (статистического вклада) в описание варьирования состояния свойств.

В результате, выделяются территории относительно однородные по числу и интенсивности проявления, соответствующих параметрам порядка, элементарных процессов компонентного и ландшафтного уровней. Классификация проводится итерационно по дихотомическому основанию и метрике Евклида. Проверка неопределенности классификации осуществляется на основе дискриминантного анализа полученных классов от внешних переменных.

Исходя из целей, задач, методов и масштаба исследования, а так же доступности, был определен набор источников информации используемых в работе.

Использовались три набора данных: 1) квазинепрерывная информация, рассматриваемая и как собственные свойства геосистем, и как основа для интерполяции свойств полевых описаний – это данные дистанционного зондирования и цифровая модель рельефа; 2) дискретная информация полевых описаний, используемая в качестве основы для исследования взаимосвязей свойств измеренных в поле и, 3) как независимый источник информации о генезисе верхнего чехла отложений - тематическая картографическая информация о границе позднеплейстоценового оледенения (-ий) для исследуемой территории в трактовке различных авторов.

Как источник мультиспектральной дистанционной информации использованы многоканальные спутниковой сканерные снимки, полученные со спутников серии Landsat (Описание системы Landsat). Выбор данной серии спутников для решения задач поставленных в диссертации определяется их спектральным, пространственным и временным охватом и разрешающей способностью, а так же свободным доступом к соответствующей базе данных.

На основе снимков Landsat, на территорию исследований были созданы (программа ERDAS IMAGINE 9) три мозаики снимков за три временных интервала:

1) Landsat MSS (1-3) из восьми снимков с 1975 по 1979 годы (сентябрь), 2) Landsat TM (4-5) из четырех снимков с 1988 по 1990 годы (май), 3) Landsat ETM (7) из четырех снимков с 2000 по 2002 годы (октябрь). Для отражения нелинейных отношений между спектральными каналами и повышения информативности снимков, на основе спектральных каналов, рассчитываются индексы, представляющие собой, в большинстве случаев, нормализованные значения разностей между соседними или близкими каналами, или их отношения.

Информация о рельефе территории получена на основе 21 листа топографических карт масштаба 1:100 000. Построение цифровой модели рельефа (ЦМР) проводилось (программа ERDAS IMAGINE 9) на основе векторизованных горизонталей рельефа, урезов озер и точек высот методом нелинейной интерполяции.

Размер ячейки грида (растра) ЦМР выбирался в соответствии с масштабом исследования и кратным разрешению снимков Landsat. Таким образом, размер ячейки грида (пикселя) или размер элемента системы определен равным 114 м. В соответствии с теоремой отсчета Котельникова (Найквиста-Шеннона) (Nyquist, 1928, Котельников, 1933, Shannon, 1949) минимальный линейный размер пространственных структур, которые могут быть выделены в ходе анализа, составляет 228 м.

Измерение характеристик (свойств) компонентов ландшафта проводилось при комплексных и путевых маршрутных описаниях и комплексных описаниях на трансектах с регулярным шагом (рис. 3) выполненных студентами и аспирантами географического факультета МГУ и лаборатории биогеоценологии ИПЭЭ РАН при непосредственном участии автора в 70 % использованных в работе полевых описаний (1459 точек). Все описания имеют GPS привязку с точностью позиционирования - 5м и организованы в базу данных в среде MicrosoftAcess2000 с системой запросов для организации и преобразования данных для проведения последующего анализа. В диссертации рассматривается 123 характеристики полевых описаний, объединенных в 9 структурно-функциональных блоков. Для сопряженного анализа полевые описания совмещаются с дистанционной информацией и рельефом с помощью инструмента для ГИС MapInfo разработанного Д.Н. Козловым.

Тематические картографические материалы привлекались для анализа генезиса рельефа и отложений территории, а именно границы максимального распространения Валдайскго оледенения (комплекса оледенений после Микулинского межледниковья). Трактовки максимальных (стадийных) границ Валдайского оледенения различаются в работах разных авторов. Наиболее распространенные из них, найденные в картографической форме масштаба не хуже 1:2000000, векторизовались и преобразовывались в растровый формат, и анализировались аналогично полевым данным. Рассматриваются 5 трактовок границ и их последовательная кодировка.

ГЛАВА 3 Анализ иерархической организации, параметров порядка рельефа и В главе рассматривается выделение иерархических уровней организации рельефа, его параметров порядка и производных характеристик. Анализ спектров для трех частей территории показал статистически не значимые различия фрактальной размерности, которая составила от 1.97 до 2.05, что соответствует размерности черного шума.

После снятия логарифмического тренда и высокочастотной составляющей, анализируется наличие в остатках спектра неслучайных составляющих. В результате, выделены следующие линейные размеры иерархических уровней рельефа: 1) более км и не менее 55 км (тренд); 2) 12.5 км (от 10 км до 18 км); 3) 8 км (от 6 км до 10 км);

4) 3900 м (2700 м – 6000 м); 5) 2400 м (2250 м – 2700 м); 6) 1900 м (1750 м – 2250 м);

7) 1140 м (1050 м – 1500 м); 8) 680 м (525 м – 1050 м) и 9) 340 м (228 м – 525 м).

Анализ собственного спектра сглаженных остатков от спектра рельефа, позволяет определить несущие частоты или число параметров порядка определяющих формирование структур рельефа. Выделена одна основная несущая частота и одна слабо значимая, порождающие структуры рельефа размерами менее 3 км и менее м, соответственно. Основной параметр порядка рельефа определен, как результат взаимодействием эндогенных механизмов, определяющих структуру фундамента территории, и экзогенных механизмов аккумуляции ледниковых комплексов отложений, слабо значимый – формирования комплексов конечноморенных отложений Московского и Валдайского оледенений при значительной переработке склонов.

В главе рассматривается анализ свой полевых описаний в рамках растительного компонента (69 характеристик). В начале главы подробно изложена последовательность анализа конкретной характеристики на примере общего проективного покрытия (ОПП) древостоя. Шесть групп характеристики распознаются на 51 % в пространстве трех статистически значимых дискриминантных осей (частных параметров порядка). Кросс-проверка показала, что модель недостоверно определяет группу единичных деревьев (ОПП85%). Пространственная оценка определенности модели, показала, что хуже всего определяется состояние ОПП древостоя для территорий со слабовыраженным рельефом (слабоволнистым) при высоко сомкнутых лесах.

Далее рассматривается интеграция характеристик растительности в рамках шести блоков свойств, с подробным анализом первого блока, для которых получено:

1) общее проективное покрытие растительности (8 свойств) – сумма площадей сечения (СПС) древостоя (качество дискриминации - 59 %), ОПП древостоя (51 %), ОПП ярусов древостоя (61-63 %), ОПП подлеска (43 %), ОПП трав (44 %) и ОПП мхов (44 %) - 18 частных параметров порядка и 3 обобщающих их параметра порядка;

2) проективное покрытие видов древостоя (29 свойств) – СПС (50-92 %) и ПП (50-91 %) видов древостоя - 42 частных параметра порядка и 6 обобщающих их параметров порядка;

3) высоты и возраст древостоя (5 свойств) – средняя высота древостоя (52 %) и его ярусов (50-60 %), средний возраст древостоя (82 %) - 11 частных параметров порядка и 3 обобщающих их параметра порядка;

4) проективное покрытие видов подлеска (22 свойства) – ПП видов подлеска (49-89 %) - 29 частных параметров порядка и 6 обобщающих их параметров порядка;

5) группы видов трав и проективное покрытие мхов (4 свойства) – группы трав по обилию видов (49 %) и ПП групп видов мхов (41-68 %) - 14 частных параметров порядка и 4 обобщающих их параметра порядка;

6) типы наземного покрова (1 свойство) – 9 типов (лес, ветровалы, лесные болота, открытые болота, вырубки, зарастающие луга, луга, пашни, карьеры) наземного покрова (60 %) - 4 частных параметра порядка.

В результате, на уровне интеграции блоков свойств растительности в компонент, обобщаются 26 параметров порядка. Получено, что состояния свойств растительность описывается шестью общими параметрами порядка. Первый (26 % описанного варьирования параметров порядка блоков свойств растительности) отражает процесс сукцессии (роста/деградации) бореальных лесов. Второй (15 %) процесс сукцессии мелколиственных лесов. Третий (9 %) - сукцессии неморальных лесов. Четвертый (6 %) – сукцессии мезофильных низкотрофных лесов. Пятый ( %) – развития пойменной лесо-кустарниково-влажнолуговой растительности.

Шестой (5 %) – развития сероольховой кустарниково-луговой растительности склонов речных долин. Эти процессы контролируются механизмами, связанными с разнообразием форм рельефа и состава субстрата, контролирующими дренаж и обеспеченность растительности минеральными веществами, саморазвитием (сукцессией) растительности и хозяйственной деятельностью различных форм.

Параметры порядка растительности наилучшим образом описывают СПС древостоя, типы наземного покрова, ОПП древостоя, высоты древостоя и его ярусов, шесть из шестнадцати групп трав, ОПП мхов и ОПП сфагновых мхов.

В завершении главы рассматривается классификация территории на основе параметров порядка растительности (рис. 4) с оценкой ее определенности. Выделено 56 классов состояния свойств растительности, содержание которых на уровне ассоциаций (групп ассоциации) определено на основе исходных полевых описаний.

Выделение большего числа классов лимитировано объемом обучающей выборки при условии наличия не менее десяти описаний для каждого класса состояний.

Наибольшая неопределенность классификации характерна для территорий со слабовыраженным рельефом (зандрам, флювиогляциальным и озерно-ледниковым равнинам).

Таким образом, варьирование характеристик растительности находит свое отражение в мультиспектральной дистанционной информации и рельефе, которые определяют его на 41%-92%. Ведущим (наиболее распространенным) процессом для растительности территории является процесс сукцессии (рост/деградации) бореальных лесов.

ГЛАВА 5. Анализ свойств почв, почвообразующих пород и их генезиса.

В главе рассматривается анализ свой полевых описаний в рамках характеристик почв и почвообразующих пород (54 характеристики) и генезиса позднеплейстоценовых отложений (6 характеристик). В начале главы изложена последовательность анализа конкретной характеристики на примере мощности элювиальных (EL) горизонтов почвы. Четыре группы состояния свойства распознаются на 54 % при двух статистически значимых частных параметрах порядка. Интерполяция мощности горизонтов EL и оценка ее определенности, показала, что наименьшая определенность характерна для территорий со слабовыраженным рельефом при маломощных (1-10 см) элювиальных горизонтах.

Далее рассматривается интеграция частных параметров порядка характеристик почв и почвообразующих пород в рамках трех структурно-функциональных блоков, для которых получено:

1) мощности почвенных горизонтов и почвообразующих пород ( свойств) – мощности различных комбинаций органосодержащих и элювиальных горизонтов (качество дискриминации 45-81 %), мощность почвы (59 %), число горизонтов почв и почвообразующих пород на один метр (43 %), глубина реакции с HCl (55 %), мощность покровных отложений (43 %) - 53 частных параметра порядка и 8 обобщающих их параметров порядка;

2) цвета почв и почвообразующих пород (21 свойство)– цвета по трем составляющим шкалы Манселла (мин/мах оттенок, насыщенность, яркость) для гумусоаккумулятивных (55-63 %), элювиальных (47-58 %) и иллювиальных (47- %) горизонтов и нижнего из описанных горизонтов (33-45 %) - 41 частный параметр порядка и 8 обобщающих их параметров порядка;

почвообразующих пород (15 свойств) – гранулометрический состав покровных отложений (77-83 %), иллювиальных горизонтов (66-79 %) и нижнего из описанных горизонтов почвообразующей породы (37 %), средняя и максимальная степень реакции с HCl (48-49 %) - 19 частных параметров порядка и 5 обобщающих их параметра порядка.

В результате, на уровне компонента почв и почвообразующих пород интегрируется 21 параметр порядка блоков свойств. Выделено семь общих параметров порядка описывающих свойства входящие в компонент. Первый параметр порядка (24 % описанного варьирования параметров порядка блоков свойств почв) отражает процесс олиготрофного заболачивания сопряженный с оглеением. Второй (14 %) – развития серогумусовых и элювиальных (подзолистых) горизонтов. Третий (9 %) – мезотрофного (лесного) заболачивания и развития элювиальных (палевоподзолистых) горизонтов и оглеения. Четвертый (7 %) – подзолообразования. Пятый (7 %) – перегнойно-гумусовой аккумуляции. Шестой ( %) – пойменного почвообразования. Седьмой (5 %) – аккумуляции грубогумусовых горизонтов. С процессами различных типов заболачивания связано проявление процесса оглеения. Выделенные процессы контролируются механизмами связанными как с разнообразием форм рельефа и состава субстрата, контролирующими дренаж, аэрацию и трофность почв, так и саморазвитием растительности и самих почв, а так же с сельскохозяйственной деятельностью человека.

Параметры порядка почв и почвообразующих пород значительно определяют все характеристики цвета почвенных горизонтов, мощность органосодержащих горизонтов, мощность гумусоаккумулятивных и элювиально-гумусоаккумулятивных горизонтов, мощность олиготрофно-торфяных горизонтов, мощность почвы, число горизонтов на один метр, гранулометрический состав покровных отложений, наличие/отсутствие среднесуглинистых отложений в нижней части профиля, гранулометрический состав нижнего из описанных горизонтов профиля.

Классификация территории на основе параметров порядка почв (рис. 5) и почвообразующих пород выделяет 49 относительно дискретных классов состояний, сопоставимых с подтипами (видами) почв и характеристикой на основе полевых описаний до уровня разряда. Наибольшая неопределенность классификации характерна для озерно-ледниковых равнин без выраженного рельефа.

В результате, характеристики почв отражаются через дистанционную информацию и рельеф на 33-83%. Как наиболее распространенный и интенсивный, выделяется процесс олиготрофного заболачивания сопряженный с оглеением.

Далее в главе рассматривается анализ и интеграция свойств описывающих генезис почвообразующих пород территории. Дискриминантный анализ различных трактовок областей максимального распространения Валдайского оледенения: 1) максимального Валдайского по геоморфологической карте (качество дискриминации 83 %), 2) средне Валдайского по Москвитину (80 %), 3) максимального Валдайского по Чеботаревой (78 %), 4) максимального Валдайского по Фаустовой (84 %), 5) максимального Валдайского по Москвитину (84 %), 6) последовательной кодировки границ с запада на восток (59 %), показал, что качество дискриминации увеличивается при смещении проводимой границы на восток. Так, наилучше качество дискриминации для последовательной кодировки границ получено, для отсутствия (71 %) позднеплейстоценовых оледенений (юго-восток территории), наличия (68 %) максимальной стадии Валдайского оледенения по Фаустовой и Москвитину и наличия (63 %) всех позднеплейстоценовых оледенений (запад территории).

При интеграции 10 частных параметров порядка (по 1 от каждой трактовки и от последовательной кодировки) выделенных для свойств описывающих генезис получено три обобщающих их параметра порядка. Первый (50 % от описанного варьирования частных параметров порядка свойств генезиса) параметр порядка отражает процесс формирования комплекса ледниковых отложений для запада территории (наличие Валдайского оледенения). Второй (17 %) – формирование гряд Московского оледенения. Третий (12 %) формирования комплекса ледниковых отложений юга и центра территории.

Наилучшим образом от общих свойств генезиса описываются области оледенения в трактовке Фаустовой и геоморфологических карт.

Классификация по параметрам порядка генезиса отложений (рис. 6) выделяет запад и восток территории как зоны Валдайского и Московского оледенения, соответственно. Центральная часть территории более мозаична, и для нее можно выделить области с большей вероятностью наличия Московского и Валдайского оледенений совместно или только Московского оледенения. Наибольшая неопределенность классификации приурочена к центральной части территории.

Таким образом, границы оледенений, выделенные различными авторами, находят отражение в дистанционной информации и рельефе на 59%-84%. Ведущую роль имеет процесс формирования комплекса ледниковых отложений Валдайского оледенения охватывавший запад и центр территории исследований.

ГЛАВА 6 Интеграция параметров порядка растительности, почв, почвообразующих В главе рассматривается интеграция параметров порядка полученных для растительности, почв и почвообразующих пород и их генезиса. В результате анализа компонентов выделено 16 параметров порядка. На их основе выделены шесть параметров порядка ландшафтного уровня интеграции (рис. 7).

Первый ландшафтный параметр порядка (21 % описанного варьирования параметров порядка компонент) отражает процесс сукцессии бореальных лесов на торфяных подзолистых оглееных почвах, преимущественно, для моренных гряд Московского и Валдайского оледенений. Второй (16 %) – сукцессии бореальнонеморальных лесов на серогумусовых подзолистых почвах при легком субстрате, в основном, для территории Валдайского оледенения. Третий (13 %) – сукцессии неморально-бореальных лесов на грубогумусовых и перегнойных почвах при суглинистом субстрате, в основном, вне области Валдайского оледенения.

Четвертый (10 %) – олиготрофного заболачивания и оглеения, преимущественно, для моренных гряд Московского оледенения. Пятый (8 %) – сукцессии неморальных лесов на серогумусовых подзолистых почвах, в большей степени, для моренных гряд Московского оледенения. Шестой (7 %) - развитие пойменной кустарниково-луговой растительности на аллювиальных гумусовых и перегнойных почвах.

Процессы ландшафтного уровня, так же, как и для уровня компонентов, определяются механизмами, связанными как с разнообразием форм рельефа и состава субстрата, в том числе и за счет различий генезиса, контролирующими влаго-, тепло-, и трофический режимы различных масштабов, так и саморазвитием (динамическим и эволюционным) ландшафта и его отдельных компонентов, и хозяйственной деятельностью человека различных форм, интенсивности и длительности, в совокупности действующими на фоне регионального климата и тектонических структур.

Наилучшим образом от ландшафтных параметров порядка описываются СПС древостоя, СПС березы и ели, типы наземного покрова, проективное покрытие ольхи серой и ели, ОПП и высоты ярусов древостоя, ОПП подлеска, проективное покрытие подлеска ели и рябины, группы травостоя, ОПП мхов и проективное покрытие сфагновых мхов, минимальная насыщенность цвета гумусоаккумулятивных горизонтов, максимальная яркость иллювиальных горизонтов, мощности серогумусовых, торфяных и элювиальных горизонтов, число горизонтов на один метр, наличие покровных отложений среднесуглинистого и супесчаного составов и область Валдайского оледенения в трактовке М.А. Фаустовой.

Отображение пространственного распределения числа действующих процессов (разнообразия процессов) показывает, что наибольшее их число (4-6) характерно для моренных гряд и возвышенностей, в то время как флювиогляциальные, ледниковые и озерно-ледниковые равнины имеют меньшее число действующих факторов (2-3).

По классификации на основе ландшафтных параметров порядка (рис. 8) выделено 95 классов состояния свойств ландшафта для уровня урочищ (подурочищ) с характеристикой на основе полевых описаний. Все основные классы состояний, выделенные для растительности и почв, нашли свое отражение на ландшафтном уровне классификации. Наибольшая неопределенность классификации характерна для территорий без выраженного рельефа с сомкнутой лесной растительностью.

В результате, для ландшафтного уровня выделено шесть основных процессов, в значительной степени описывающих варьирование более чем половины из полевых характеристик, рассматриваемых в диссертации.

ВЫВОДЫ

1) Варьирование состояния свойств ландшафтных компонентов, измеренных в поле, может быть на 33-92 % (в среднем 65 %) описано от данных дистанционного зондирования и рельефа. Наиболее однозначно описываемые свойства можно рассматривать, как наиболее зависящие от перераспределения тепла и влаги рельефом, и как вносящие наибольший вклад в преобразование солнечной энергии ландшафтным покровом. В совокупности, для полевых характеристик и границ оледенения выделено 230 частных параметров порядка описывающих их пространственное состояние от данных дистанционного зондирования и рельефа.

2) На основе интеграции частных параметров порядка для структурнофункциональных блоков свойств выделены 46 обобщающих их параметров порядка. На уровне интеграции блоков в ландшафтные компоненты выделено 16 параметров порядка, на ландшафтном уровне – 6 параметров порядка.

3) Параметры порядка компонент и ландшафта, в основном, отражают процессы сукцессии лесов различных типов (в том числе антропогенной), заболачивания различного типа, развития кустарниково-луговой и лугово-полевой растительности, органонакопления различных типов, элювиирования и др.

Ведущим процессом на ландшафтном уровне является сукцессия бореальных лесов на торфяных подзолистых оглееных почвах, преимущественно, для моренных гряд Московского и Валдайского оледенений.

Основные механизмы, определяющие процессы, связаны с условиями дренирования территории за счет различных уровней рельефа и состава субстрата, с различной теплообеспеченностью, в первую очередь, за счет различий высот макрорельефа, с саморазвитием растительного и почвенного покрова, а так же с деятельностью человека.

4) Наилучшим образом определяются параметрами порядка компонентов и ландшафта общие характеристики полевых описаний, заключающие в себе информацию о нескольких более частных (сомкнутость и высота древостоя, типы наземного покрова, проективное покрытие травостоя и мхов, мощность органосодержащих горизонтов, мощность почв и др.), а так же, наиболее распространенные (сомкнутость и полнота ели, СПС березы, проективное покрытие ольхи серой, проективное покрытие подлеска ели и рябины, проективное покрытие сфагновых мхов, характеристики цвета гумусовых и иллювиальных горизонтов, мощности серогумусовых, торфяных и элювиальных горизонтов, наличие покровных отложений среднесуглинистого и супесчаного составов и др.). В целом, более половины характеристик полевых описаний включенных в анализ, в значительной степени, определяются от ландшафтных параметров порядка.

5) Отображение относительно дискретных состояний свойств компонентов и ландшафта на основе классификации выделенных процессов, с семантической интерпретацией классов на основе данных полевых описаний, позволило выделить пространственные единицы для растительности сопоставимые с ассоциациями (группами ассоциаций) (56 классов), для почвенного покрова - с подтипами (видами) почв (49 классов) и для ландшафтов – с урочищами (подурочищами) (95 классов). Оценка неопределенности классификации (дискриминации) от уровня отдельных характеристик до уровня ландшафтной интеграции показала, что наибольшая неопределенность характерна для территорий со слабовыраженным рельефом при сомкнутой лесной растительности.

Таким образом, на основе количественного статистического моделирования свойств полевых описаний на среднемасштабном уровне от спектральных отражательных характеристик ландшафтного покрова и рельефа, показана возможность выделения общих для компонентов и ландшафта независимых процессов, определяющих пространственное варьирование состояния их свойств.

Интеграция частей в целое, на основе этих процессов, происходит, в основном, в результате многообразного влияния варьирования режима увлажнения, перераспределения влаги рельефом на разных уровнях его организации. Знание о локализации процессов определяющих основные свойства ландшафта конкретной территории позволяет не только организовывать новые исследования, направленные на изучение процессов и механизмов формирования этих свойств, но и учитывать их при планировании хозяйственной деятельности, что может снизить экологические риски и повысить экономическую эффективность хозяйственных мероприятий.

Список основных работ, опубликованных по теме диссертации:

1. Puzachenko M. U. Use of quantitative estimations for the creation of landscape map // Landscape Ecology theory and applications for practical purposes. The Problems of Landscape Ecology Vol. 1 Warsaw: Pultusk School of Humanities, 2000.

2. Пузаченко М.Ю. Оценка информативности Landsat TM снимков для различных сезонов съемки. /Сборник тезисов докладов по материалам международной конференции студентов и аспирантов по фундаментальным наукам Ломоносов 2001. Серия географическая. Географический факультет МГУ. М. 2001.

3. Пузаченко М.Ю. Использование ГИС при проведении ОВОС. Экологическое проектирование и экспертиза. Учебник для вузов. Дъяконов К.Н., Дончева А.В. М.:

ЗАО Изд-во «Аспект Пресс», 2002. - с. 80-95.;

4. Пузаченко Ю.Г., Пузаченко М. Ю., Онуфреня И.В., Алещенко Г.М.

Разработка генеральных схем размещения охраняемых территорий на основе дистанционной информации на примере Якутии (республика Саха) // География и природные ресурсы №1, 2004. - с.10-24.

5. Пузаченко Ю.Г., Пузаченко М.Ю., Козлов Д.Н., Алещенко Г.М. Анализ структуры почвенного профиля на основе цифровой цветной фотографии // Почвоведение №1; 2004.

6. Пузаченко М.Ю., Черненькова Т.В. ГИС-технологии в мониторинге биоразнообразия лесов // ArcReview №4 (39) 2006.

7. М. Ю. Пузаченко, Ю. Г. Пузаченко, Д. Н. Козлов, М. В. Федяева Картографирование мощности органогенного и гумусового горизонтов лесных почв и болот южнотаежного ландшафта (юго-запад Валдайской возвышенности) на основе трехмерной модели рельефа и дистанционной информации (Landsat-7) // Исследование Земли из космоса №04, 2006. - с.70-78.

8. Козлов Д.Н., Пузаченко М.Ю., Федяева М.В., Пузаченко Ю.Г.

Идентификация ландшафтообразующих факторов на основе полевых исследований и дистанционной информации // ЛАНДШАФТОВЕДЕНИЕ: ТЕОРИЯ, МЕТОДЫ, РЕГИОНАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ, ПРАКТИКА: Материалы XI Международной ландшафтной конференции М.: Географ. фак-ет МГУ, 2006. - с.103-105.

9. Пузаченко Ю.Г. Федяева М.В. Козлов Д.Н., Пузаченко М.Ю.

Методологические основания отображения элементарных геосистемных процессов // Современные естественные и антропогенные процессы в почвах и геосистемах М.:

ГНУ Почвенный институт им В.В. Докучаева ЗФСХН, 2006. - стр. 13-53.

10. Пузаченко М.Ю., Котлов И.П., Черненькова Т.В., Мавленкова Е.В.

Технологическая схема мониторинга природных объектов с использованием ДДЗ и ГИС-технологий. /Академическая наука и ее роль в развитии производительных сил в северных регионах России. Архангельск, 2006. стр. 45- 11. Пузаченко М.Ю. Ландшафтная приуроченность ветровалов в ЦентральноЛесном заповеднике // Труды Центрально-Лесного заповедника. Выпуск 4. Тула:

Гриф и К. 2007. - С. 304-324.

12. Kozlov D.N., Puzachenko M.Y., Fediaeva M.V., Puzachenko Y.G. Identification of geosystem formative factors on the basis of field and remote sensing data // 25 years Landscape Ecology: Scientific Principles in Practice: IALE World Congress in Wageningen, The Netherlands, 8-12 July 2007. - p. 592- 13. Puzachenko M.Y., Kozlov D.N., Siunova E.V. Forming of landscape structure on the south of Valday Hill // 25years Landscape Ecology: Scientific Principles in Practice:

IALE World Congress in Wageningen, The Netherlands, 8-12 July 2007. - p. 763- 14. Пузаченко М.Ю., Котлов И.П., Черненькова Т.В. Технологическая схема мониторинга природных объектов с использованием ДДЗ и ГИС технологий. В монографии «Мониторинг биоразнообразия лесов России» ст. 347-359. М. Наука, 2008.

15. Пузаченко М.Ю. Актуализация ландшафтной карты на основе дистанционной информации (на примере Северного Кавказа)//Актуальные проблемы экологии и эволюции в исследованиях молодых ученых. Материалы Конференции молодых сотрудников и аспирантов Института проблем экологии и эволюции им.

А.Н. Северцова 10-11 апреля 2008 г. Изд-во: КМК, М., 2008. с. 318-328.

16. Puzachenko M.Yu., Puzachenko Yu.G. The multifunctional analysis of vegetation // Man and environment in boreal forest zone: past, present and future. International Conference, July 24 – 29, 2008 Central Forest State Natural Biosphere Reserve, Russia // M.: Institute of Geography RAS, A.N. Severtsov Institute for Ecology and evolution RAS, 2008. - pp. 83- 17. Козлов Д.Н., Пузаченко М.Ю., Федяева М.В., Пузаченко Ю.Г. Отображение пространственного варьирования свойств ландшафтного покрова на основе дистанционной информации и цифровой модели рельефа // Изв. РАН. Сер. Географ.

№ 4, Июль-Август 2008. - С. 112- 18. Черненькова Т.В., Князева С.В., Пузаченко М.Ю., Макарова В.А., Левинская Н.Н. Критерии и индикаторы биоразнообразия как инструменты устойчивого природопользования // Лесоведение, 2009, №4.

19. Черненькова Т.В., Мавленкова Е.В., Бочкарев Ю.Н., Пузаченко М.Ю. Оценка биоразнообразия лесов в зоне влияния горно-металлургического комбината «Североникель»//Лесоведение, 2009, № 20. Исаев А. С., Князева С. В., Пузаченко М. Ю., Черненькова Т. В.

Использование спутниковых данных для мониторинга биоразнообразия лесов // Исследование земли из космоса, 2009, № 21. Пузаченко М.Ю. Оценка состояния лесов на основе полевой и дистанционной информации на примере юго-запада Валдайской возвышенности // Лесные ресурсы таежной зоны России: проблемы лесопользования и лесовосстановления: Материалы Всероссийской научной конференции с международным участием. Петрозаводск: КарНЦ РАН, 2009. - с. 79-81.

Рис. 1. Последовательность анализа полевых характеристик и их интеграция в рамках структурно-функциональных блоков.

Рис. 2. Последовательность интеграции параметров порядка блоков свойств в параметры порядка компонент и параметров порядка компонент в ландшафтные параметры порядка.

Рис. 3. Точки описаний (наложен снимок Landsat ETM за октябрь).

Рис. 4. Классификация состояния свойств растительности (фиолетовый – еловые леса, темно-зеленый – березово-еловые леса, зеленый – леса с преобладанием березы, оранжевый – леса со значительным участием сосны, желто-зеленый – серо-ольховые леса, хаки – открытые болота, светлый хаки – закрытые болота, светло зеленый вырубки, залежи, желтый – луга, красный – поля и селитебные земли, синий – вода, облако).

Рис. 5. Классификация состояний свойств почв и почвообразующих пород (красный дерново-подзолистые, розовый – дерново-подзолистые глееватые, лиловый – дерново-подзолисто-глеевые, фиолетовый – мелкоторфяно-подзолистые глееватые, голубой – торфяно-подзолисто-глеевые, бирюзовый – торфяные олиготрофные глеевые, серо-зеленый – торфяные эутрофные глеевые, желто-зеленый – аллювиальные, синий – вода) Рис. 6. Классификация состояния свойств генезиса отложений (темно коричневый – наличие позднеплейстоценового оледенения, коричневый – очень высокая вероятность наличия позднеплейстоценового оледенения, светло коричневый – высокая вероятность наличия, розовый – средняя вероятность наличия, оранжевый – средняя вероятность отсутствия, красный – высокая вероятность отсутствия, темно красный отсутствие - позднеплейстоценового оледенения, синий – вода).

Рис. 7. Ландшафтные параметры порядка.

Рис. 8. Классификация состояния свойств ландшафта (цвета соответствуют классификации растительности).