Везде

RAS Earth ScienceИзвестия Русского географического общества Bulletin of the Russian Geographical Society

  • ISSN (Print) 0869-6071
  • ISSN (Online) 3034-5383

Discrete Analysis of Spatial and Temporal Variability of Geosystems of Baikal Siberia

You can
PII
10.31857/S0869607124030044-1
DOI
10.31857/S0869607124030044
Publication type
Article
Status
Published
Authors
A. K. Cherkashin
  • Affiliation: V. Sochava Institute of geography SB RAS
A. A. Frolov
  • Affiliation: V. Sochava Institute of geography SB RAS
Volume/ Edition
Volume 156 / Issue number 3
Pages
205-212
Abstract
The discrete spatial and temporal variability of the geosystem characteristics at the regional level (geomes) on the territory of Baikal Siberia has been theoretically and statistically studied. The concepts and equations of a unified quantum theory aimed at a fractional description of processes and phenomena in terms of the functional state of geomes in the Hilbert space of the superposition of functions of the altitude distribution of geosystems were used. Frequency distributions by elevation gradations were determined based on the combination of an electronic geome map and a digital terrain model. Geomes differ in modal height values corresponding to their highest occurrence – optimal conditions of existence in the territory. Distributions are transformed into indicators of integrated hazard, which are statistically transformed into information functions of through quantum theory. The coefficients of variability of these functions in terms of location height are quantized, differ by geomes, which is confirmed by the results of theoretical analysis. A map of the quantum levels of spatial and temporal variability of the geomes of Baikal Siberia and a scheme of spatial and temporal transitions between quantum levels (geomes) are constructed. The methods of forecasting the dynamics and evolution of geosystems are substantiated and new procedures for calculating the quantum variability of the temporal and spatial position of geomes are proposed.
Keywords
единая квантовая теория функциональный анализ пространственно-временная изменчивость дискретные состояния геомов цифровая модель рельефа Байкальская Сибирь
Date of publication
15.09.2024
Year of publication
2024
Number of purchasers
0
Views
45

References

  1. 1. Байкальский регион: общество и природа. Атлас / Ред. А.Р. Батуев, Л.М. Корытный, В.М. Плюснин. М.: Паулсен, 2021. 320 с.
  2. 2. Бакланов П.Я. Подходы и основные принципы структуризации географического пространства // Известия АН СССР. Сер. геогр. 2013. №5. С. 7–18.
  3. 3. Виноградов Б.В. Космические методы изучения природной среды. М.: Мысль, 1976. 286 с.
  4. 4. Виноградов Б.В., Черкашин А.К., Горнов А.Ю., Кулик К.Н. Динамический мониторинг деградации и восстановления пастбищ Черных Земель // Проблемы освоения пустынь. 1990. № 1. С. 10–19.
  5. 5. Голубятников Л.Л., Денисенко Е.А. Модельные оценки влияния изменений климата на ареалы зональной растительности равнинных территорий России // Известия РАН. Сер. биолог. 2007. № 2. С. 212–228.
  6. 6. Инсаров Г.Э., Борисова О.К., Корзухин М.Д., Кудеяров В.Н., Минин А.А., Ольчев А.В., Семенов С.М., Сирин А.А., Харук В.И. Природные экосистемы суши // Методы оценки последствий изменения климата для физических и биологических систем. М.: Росгидромет, 2012. С. 190–265.
  7. 7. Коломыц Э.Г. Прогноз влияния глобальных изменений климата на ландшафтную структуру горной страны // Известия АН СССР. Сер. геогр. 1985. №1. С. 14–30.
  8. 8. Коломыц Э.Г. Прогнозная оценка зональных ландшафтно-экологических условий в свете предстоящих глобальных изменений климата // География и природные ресурсы. 1999. №3. С. 5–13.
  9. 9. Коломыц Э.Г. Региональная модель глобальных изменений природной среды. М.: Наука, 2003. 371 с.
  10. 10. Коломыц Э.Г. Локальные механизмы глобальных изменений природных экосистем. М.: Наука, 2008. 427 с.
  11. 11. Корниенко С.Г. Оценка трансформаций природных ландшафтов Тазовского полуострова по данным космической съемки // География и природные ресурсы. 2011. № 1. С. 67–73.
  12. 12. Кулик К.Н. Агролесомелиоративное картографирование и фитоэкологическая оценка аридных ландшафтов. Волгоград: ВНИАЛМИ, 2004. 248 с.
  13. 13. Ландшафты юга Восточной Сибири. Карта. М 1:1500000 / Ред. О.П. Космакова, В.С. Михеев. М.: ГУГК, 1977. 4 л.
  14. 14. Назимова Д.И. Поликарпов Н.П. Возможен ли прогноз лесного покрова Сибири на XXI век? // Природа. 2001. №4. С. 55–62.
  15. 15. Природные условия и естественные ресурсы СССР. Предбайкалье и Забайкалье / Отв. ред. В.С. Преображенский. М.: Наука, 1965. 492 с.
  16. 16. Салугин А.Н., Кулик К.Н. Математические модели динамики и прогноза эволюции аридных экосистем. Волгоград: ВНИАЛМИ, 2006. 180 с.
  17. 17. Сочава В.Б. Введение в учение о геосистемах. Новосибирск: Наука, 1978. 318 с.
  18. 18. Фролов А.А. Прогнозное картографирование изменений ландшафтной структуры Прибайкалья при потеплении климата // Геодезия и картография. 2010. № 9. С. 27–32.
  19. 19. Фролов А.А. Принципы прогнозирования геомной структуры Предбайкалья при изменении климата // География и природ. ресурсы. 2011. № 3. С. 133–141.
  20. 20. Фролов А.А., Черкашин А.К. Клеточные автоматы – модели эволюционного картографирования ландшафтов юга Восточной Сибири // Информационные и математические технологии в науке и управлении. Часть I. Иркутск.: ИСЭ СО РАН, 2007. С. 231–239.
  21. 21. Фролов А.А., Черкашин А.К. Эволюционное геоинформационное моделирование и картографирование // Геодезия и картография. 2009. № 6. С. 40–45.
  22. 22. Хромых В.В., Хромых О.В. Использование ГИС-технологий для изучения динамики долинных ландшафтов (на примере долины Нижней Томи) // Вестник Томского гос. ун-та. 2007. № 300-1. С. 230–233.
  23. 23. Черкашин А.К. Естественная классификация географических систем: модели представления знаний // Известия Иркутского государственного университета. Серия Науки о Земле. 2020. Т. 31. С. 69–87.
  24. 24. Черкашин А.К. Иерархическая классификация географических систем // Известия Иркутского государственного университета. Сер. Науки о Земле. 2021. Т. 35. С. 125–153.
  25. 25. Черкашин А.К. Предмет географических исследований: метатеоретический подход // Известия РГО. 2022. Т.154. №2. С.1–19.
  26. 26. Черкашин А.К. Классификация геосистем: аксиоматический подход // Известия Иркутского государственного университета. Серия Науки о Земле. 2023. Т. 43. С. 102–126.
  27. 27. Черкашин А.К. Квантовая география: задачи типизации, классификации и районирования // Известия Иркутского государственного университета. Серия Науки о Земле. 2024. Т. 47. С. 90–106.
  28. 28. Черкашин А.К., Лесных С.И., Красноштанова Н.Е. Геоинформационный мониторинг и математическое моделирование развития пандемии коронавируса COVID-19 // Информационные и математические технологии в науке и управлении. 2021. № 1 (21). С. 17–35.
  29. 29. Bittner T. Towards a Quantum Theory of Geographic Fields // 13th International Conference on Spatial Information Theory (COSIT 2017). Leibniz International Proceedings in Informatics. Schloss Dagstuhl – Leibniz-Zentrumfür Informatik, Dagstuhl Publishing. 2017. Article No. 5. P. 5:1–5:14.
  30. 30. Bittner T. Is there a quantum geography? // Tambassi, T. (eds), The Philosophy of GIS / Springer Geography. Springer Nature Switzerland AG. 2019. P. 209–239.
  31. 31. Cherkashin A.K. Polysystem Modelling of Geographical Processes and Phenomena in Nature and Society. Mathematical modelling of natural phenomena. 2009. Vol. 4. No. 5. P. 4–20.
  32. 32. Cherkashin A.K., Lobycheva I.Yu. Earth Science Theoretical Models for Quantitative Analysis of Global Spatial Data // Geography and Natural Resources. 2020. Vol. 41. No. 2. P. 123–132.
  33. 33. Elliott H.M. The Structure and Evolution of the Geographic System: а Study in Cultural Change. The University of Oklahoma, Ph.D. 1979. 455 p.
  34. 34. Elliott H.M. Cardinal Place Geometry // Geographical Analysis. 1985. No.17. P. 16–35.
  35. 35. Fischer M.M., Leung Y. (eds) Geo Computational Modelling: Techniques and Applications. Berlin, New York: Springer, 2001. 275 p.
  36. 36. Gessler P.E., Moore I.D., Mckenzie N.J., Ryan P.J. Soil-landscape modelling and spatial prediction of soil attributes // International Journal of Geographical Information Science. 1995. Vol. 9. No 4. P. 421–432.
  37. 37. Harrison S.P., Prentice I.C., Barboni D., Kohfeld K.E., Ni J., Sutra J.-P. Ecophysiological and bioclimatic foundations for a global plant functional classification // Journal of Vegetation Science. 2010. Vol. 21. No. 2. P. 300–317.
  38. 38. Iliev B.Z. Fiber bundle formulation of nonrelativistic quantum mechanics // Journal of Physics A: Mathematical and General. 2001. Vol. 34(23). P.4887–4918.
  39. 39. Mathian H., Sanders L. Spatio-temporal Approaches: Geographic Objects and Change Process. Wiley-ISTE. 2014. 176 p.
  40. 40. Phillips J.D. Landscape Evolution: Landforms, Ecosystems, and Soils. Elsevier Science. 2021. 356 p.
  41. 41. Shugart H.H., Crow T.R., Hett J.M. Forest succession models: a rational and methodology for modeling forest succession over large regions // Forest Science. 1973. Vol.19. No.3. P. 203–212.
  42. 42. Vinogradov B.V., Cherkashin A.K., Gornov A.Yu., Kulik K.N. Dynamic monitoring of degradation and restoration of pastures in the Black Lands of Kalmykia // Problems of Desert Development. New York: Allerton Press, 1990. No.1. P. 7–14.
QR
Translate

Индексирование

Scopus

Scopus

Scopus

Crossref

Scopus

Higher Attestation Commission

At the Ministry of Education and Science of the Russian Federation

Scopus

Scientific Electronic Library