Охрана окружающей среды пособие 1 модуль (1135359), страница 8
Текст из файла (страница 8)
Определение запаса рыб и подходы к оценке воздействияхозяйственной деятельности к природной популяции.Криксунов Евгений АркадьевичЦель и задачи: Введение в область ихтиологического популяционного анализарыб применительно к задачам получения количественных оценок воздействия иущербов от хозяйственной деятельности.Требования к уровню освоения материала: Выработка способности космысливанию природоохранных задач в категориях факторов и популяционныхпроцессов, определяющих изменения обилия рыб во времени.
Умение применитьполученные знания в практической деятельности.Содержание лекции:Особенности изучения популяций рыб, основные подходы к решению задачпромыслово-биологических исследований. Базовые демографические процессы впопуляционной динамике рыб, их интерпретация в модели промыслового запаса.Инструментальные методы оценки обилия рыб, Методы измерения демографическиххарактеристик популяционных систем. Расчётные методы оценки величины запаса.Представление об особенностях взаимодействия в системе запас-промысел.
Подходы коценке оптимальных норм промысловой эксплуатации запаса рыб.42Воздействия хозяйственной деятельности, не связанной с промыслом, наприродные популяции рыб. Рыбохозяйственный ущерб, нормативные методы егооценки. Подходы к научно обоснованным оценкам ущерба.Основные термины:Популяционное обилие, величина запаса, общая численность и биомасса рыб,индексы численности, улов на единицу промыслового усилия, прямой учет, косвенныеметоды измерения популяционных систем.
Рост, естественная и промысловаясмертность, пополнение промыслового запаса, относительные и мгновенныекоэффициенты смертности. Методы оценки смертности. Теория динамического запаса.Индексчисленности,общаячисленность.Прямойучет,методымечения,регрессионные методы. Виртуальный популяционный анализ. Уравновешенный вылов.Оптимальный режим промысловой эксплуатации популяции. Рыбохозяйственныйущерб, его факторы. Методы оценки ущербов.Литература:1. У.Рикер 1975 Методы оценки и интерпретации биологических параметровпопуляций рыб.
М. Пищевая промышленность.2. Проблемы научно-методического обеспечения оценок ущербов рыбномухозяйству от разработки нефтегазовых месторождений на морскомшельфе. М. РАН-МГУ. 1990.Лекция 10. Базы данных. Создание и возможности. Использованиегеоинформационных систем.Каргашин Павел ЕвгеньевичПеречень тем лекцииПонятие о данных и информации. Пространственные и атрибутивные данные.Источники информации и исходные данные.Определение базы данных.
Атрибутивная таблица. Банк данных. Принципыпроектирования баз данных. Концептуальная модель. Логическая модель. Физическаямодель. База данных как основа геоинформационной системы.Геоинформационная система - определение. Классификация геоинформационныхсистем. Основные программные продукты. Отличие ГИС от ГИС-пакетов. Функциигеоинформационной системы.43Растровое представление данных. Векторно-топологическое представлениеданных. Сетевая модель данных.
Подходы к проектированию ГИС.Сбор и формализация информации для ГИС. Организация данных и их хранениев ГИС. Метаданные. Возможности анализа данных в ГИС. Пространственный анализ иосновныеоперации.Оверлей,поискперекрытий,созданиебуферныхзон.Использование стандартных операций в прикладных задачах. Поиск и выбор объектов.Анализ атрибутивных данных.
Создание производных показателей. Классификациятерриторий по атрибутам. Создание тематических карт. Оформление результатов ивиды итогового представления данных.Создание прикладных геоинформационных систем, общий подход. Наборисходных данных для прикладной ГИС.
Автоматизация стандартных операций.Унификация представления результатов.Список литературы1.Геоинформатика. В 2-х кн. , кн. 1-я: учебник для студ. высш. учеб.заведений / Под ред В.С. Тикунова. - 3-е изд. перераб. и доп / Е. Капралов, А. Кошкарев,В. Тикунов и др. — Издательский центр "Академия" Москва, 2010. — С. 400.2.ДеМерс Майкл Н.
Географические информационные системы. Основы.:Пер. с англ. – М.: Дата+, 1999. – 490 с.3.Геоинформатика. Толковый словарь основных терминов. — М.: ГИС-Ассоциация, 1999. — 204 с. Авторы Баранов Ю.Б., Берлянт А.М., Капралов Е.Г.,Кошкарев А.В., Серапинас Б.Б., Филиппов Ю.А.4.Материалы сайта www.gis-lab.infoЛекция 11. Основы статистического подхода к анализу экологическихданных.Азовский Андрей ИгоревичЦель и задачи:Показать вероятностную (статистическую) природу экологических данных, аследовательно, делаемых на их основе выводов и прогнозов. Обосновать рольстатистического подхода к анализу данных как инструмента оценки ситуации ипринятия решений в условиях неопределенности. Дать представление об основныхпринципах и понятиях статистического анализа применительно к практикеОСОС/ОВОС.Содержание лекции44Вероятностная (статистическая) природа экологических данных. Статистическийподход к анализу данных как инструмент оценки ситуации и принятия решений вусловиях неопределенности.Основные принципы и понятия математической статистики.
Вероятность,случайная величина, выборка и генеральная совокупность. Статистические законы(распределение вероятностей случайной величины). Характеристики случайнойвеличины: математическое ожидание (среднее), дисперсия. Понятие статистическойошибки. Достоверность и уровень значимости.Статистическая гипотеза. Нуль-гипотеза.
Ошибки первого и второго рода.Ошибки как мера риска при принятии решения, способы их уменьшения.Требования к экологическим данным и выводам при проведении ОСОС/ОВОС (сточки зрения статистики).Процедура разложения общей вариабельности оцениваемого параметра (разныеисточники изменчивости).Планирование системы сбора данных и оценка необходимого объема выборкипри экологическом исследовании. Последовательный анализ с коррекцией объемавыборки.Список рекомендуемой литературыКозлов М.В.
Планирование экологических исследований. М., КМК, 2014.Гланц С. Медико-биологическая статистика. Пер. с англ. М., Практика, 1998. 459с.Лекция 12. Получение и анализ космических снимковКусильман Мария ВладимировнаЦель лекции: формирование представлений о типах данных дистанционногозондирования Земли (ДДЗ), их особенностях, возможности их получения идешифрирования;показатьвозможностииспользования современныхданныхдистанционного зондирования при решении различных задач, в том числе в сложныхклиматических условиях или при недостаточной транспортной доступности объектов.Задачи лекции: дать представление о различных классификациях космическихснимков; ознакомить в общих чертах с имеющимся фондом ДДЗ; показатьвозможностидешифрированияаэрокосмическихматериаловавтоматизированного), в том числе при решении прикладных задач.45(визуальногоиТребования к уровню усвоения материала: знание основных типовкосмических изображений, возможности их получения и дешифрирования.Содержание лекцииРоль космических снимков в научных исследованиях и жизни общества.Космические снимки как источник информации о природных и хозяйственныхобъектах земной поверхности, их состоянии, о естественной динамике и антропогеннойтрансформации природной среды.Особенности съемки из космоса, влияющие на картографическое использованиеснимков.
Особенности орбит: форма, высота, наклонение, период обращения,положение относительно Солнца. Влияние атмосферы: экранирующее влияниеоблачности; поглощение лучей атмосферой и окна прозрачности.Классификация космических снимков. Система классификаций космическихснимков по масштабу, обзорности, пространственному и радиометрическомуразрешению. Комплексная классификация космических снимков современного фондапо спектральным диапазонам съемки и технологии получения изображений.Характеристика основных типов космических снимков.
Фотографическиеснимки,сканерные снимки, тепловые инфракрасные снимки, радиолокационныеснимки. Технологии получения; геометрические и изобразительные свойства снимков,разрешение основных снимков; области применения.Обзор фонда космических снимков. Космические снимки в видимом, ближнеми среднем инфракрасном (световом) диапазоне. Фотографические снимки (Ресурс-Ф),сканерные снимки (Landsat, Метеор-Природа, Ресурс-О, Метеор-3М, SPOT, IRS, RapidEye, Метеор-М). Снимки очень высокого разрешения со спутников Ikonos, QuickBird,OrbView, EROS, WorldView, GeoEye, Ресурс-ДК и др.
Космические снимки в тепловоминфракрасном диапазоне. Снимки ASTER, MODIS со спутников Terra, Aqua, снимкиMERIS со спутника Envisat. Снимки в радиодиапазоне. Радиолокационные (радарные)снимки со спутника Seasat, космического корабля Shuttle, спутников Алмаз, ERS,Envisat, Radarsat, ALOS, TerraSAR-X, CosmoSkyMed.Электронные фонды космических снимков.
Основные отечественные изарубежные геопорталы и сайты для просмотра и заказа космических снимков.Критерии конкретизации запросов.Визуальноедешифрирование.Особенностивизуальноговосприятияизображений. Прямые дешифровочные признаки: геометрические (форма, размер,тень), спектральные (яркость, цвет, спектральный образ) и структурные (текстура,структура, рисунок изображения). Косвенные дешифровочные признаки. Признаки46наличия,свойствидвиженияобъектов.Индикационноегеографическоедешифрирование.Компьютерныеметодыдешифрирования.Яркостныепреобразованияодиночного и многозонального снимков.
Повышение контраста, синтез цветногоизображения. Определение индексов. Компьютерная классификация цифровыхснимков. Кластеризация, контролируемая классификация (с обучением), применяемыеметоды, преимущества и недостатки. Обработка радиолокационных изображений.Список литературы:1.Книжников Ю.Ф., Кравцова В.И., Тутубалина О.В. Аэрокосмическиеметоды географических исследований: Учеб. для студ.
высш. учеб. заведений, 2-е изд.перераб. и доп. – М.: изд. центр «Академия», 2011. – 416 с.2.Лабутина И.А. Дешифрирование аэрокосмических снимков: Учебноепособие. – М.: Аспект Пресс, 2004. – 184 с.Каталог Геологической службы США (http://earthexplorer.usgs.gov) (ГеопорталEROS Data Center Геологической службы США http://eros.usgs.gov)Каталог-портал данных НАСА (http://earthdata.nasa.gov/)Каталог Совзонда (http://www.sovzond.ru)Сайт российского Научного центра оперативного мониторинга Земли (НЦ ОМЗ)http://ntsomz.ru (Геопортал Роскосмоса http://gptl.ru/)Геопортал ИТЦ Сканэкс (http://www.scanex.ru/)Геопортал МГУ (http://www.geogr.msu.ru:8082)Геопортал Космоснимки (http://www.kosmosnimki.ru)Лекция 13.
Имитационная компьютерная модель «Всемирное рыболовство»Щербаков Андрей ВикторовичТема занятия: работа с имитационной компьютерной моделью «Всемирноерыболовство» (Д. Медоуз, Т. Фиддаман, Д. Шеннон).Цель занятия: показать участникам занятия основные проблемы, возникающиев системе «природа–общество» при коллективной эксплуатации возобновимыхприродных ресурсов.Задачи занятия:а) показать поведение экономической модели использования возобновимыхприродных ресурсов, не имеющих конкретного собственника;47б) показать модели поведения менеджеров компаний, эксплуатирующихвозобновимые природные ресурсы;в) продемонстрировать механизмы принятия экономически и социальнозначимых социальных решений в малых группах;г) показать модели отклика природной системы, представленной в данной версиирыбными запасами, на разные эксплуатационные стратегии;д) попытаться выработать оптимальные стратегии использования возобновимыхприродных ресурсов.Модель, в зависимости от выбранной версии, может использоваться в 3 аспектах:а) ознакомительном: демонстрирует ответы возобновимого ресурса на разныестратегии его эксплуатации;б) исследовательском: позволяет опытным путем искать наиболее рациональныеподходы при эксплуатации возобновимого природного ресурса;в) тестирующем: прозволяет проверять усвоение обучающимися основныхэкологических закономерностей и умение оперировать этими знаниями на практике.Содержание занятия:Участники работы с имитационной моделью делятся на команды (от 2 до 6;оптимально — 4), каждая из которых выступает в роли правления рыболовецкойкомпании, созданной в форме общества с ограниченной отвественностью.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
