Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Температура как абиотический фактор динамики популяции человека

Диссертация: Температура как абиотический фактор динамики популяции человека
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Было впервые показано, что особенностями температурной динамики, которые являются важным абиотическим фактором для популяций живых организмов и подвержены значительным изменениям в последние десятилетия, являются ее «меандровая» и хаотическая детерминированность. «Меандровая» детерминированная составляющая проявляется в наличии длительных периодов стабильной температуры с резкими перепадами между… Читать ещё >

Температура как абиотический фактор динамики популяции человека (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • Глава 1. Популяция человека и парниковый эффект: феноменология, моделирование и прогнозирование (обзор литературы)
    • 1. 1. Температура атмосферы как абиотический фактор, оказывающий воздействие на популяцию человека
    • 1. 2. Парниковый эффект как экологический феномен
    • 1. 3. Проблема моделирования и прогнозирования динамики популяции человека и парникового эффекта
  • Глава 2. Материалы и методы исследований
    • 2. 1. Источники получения данных
    • 2. 2. Статистические и нейросетевые прогностические модели
    • 2. 3. Математическое моделирование как метод анализа и прогноза экологических процессов
    • 2. 4. Применение методов нелинейной динамики для анализа хода суточных температур
    • 2. 5. Использование методов изучения периодических и хаотических временных рядов
  • Глава 3. Особенности динамики температуры атмосферы г. Н. Новгорода
    • 3. 1. Анализ среднегодовой динамики температуры г. Н. Новгорода
    • 3. 2. Модель Лоренца и особенности внутригодовой динамики температуры при воздействии парникового эффекта
    • 3. 3. Определение детерминированной составляющей в ходе среднесуточных температур
  • Глава 4. Региональные особенности динамики среднесуточной температуры атмосферы
  • Глава 5. Прогнозирование температуры г. Н. Новгорода на основе статистических и нейросетевых моделей
  • Глава 6. Глобальная модель развития парникового эффекта
    • 6. 1. Формулировка модели
    • 6. 2. Определение параметров уравнений
    • 6. 3. Прогноз основных сценариев развития парникового эффекта
    • 6. 4. Влияние температуры на динамику концентрации. углекислого газа
  • Глава 7. Устойчивость модели и возможные катастрофические сценарии развития парникового эффекта
    • 7. 1. Роль дополнительной смертности от перегрева атмосферы
    • 7. 2. Влияние уровня жизни на устойчивость популяции человека
    • 7. 3. Анализ особенностей восприимчивости популяции человека. к перегреву атмосферы с учетом уровня жизни

Актуальность проблемы.

Численность популяции человека, так же как и численность популяций других живых организмов, с одной стороны поддерживается ее внутренними механизмами регуляции, а с другой стороны, подвержена воздействию внешних факторов. Одним из наиболее важных абиотических факторов, оказывающих влияние на здоровье людей и численность популяции человека, является температура приземного слоя атмосферы.

Большое значение для популяций живых организмов и природных экосистем имеет распределение и динамика суточных температур в течение года. Так длительные периоды жаркой погоды провоцируют развитие пожаров, а также негативно сказываются на здоровье людей, страдающих сердечнососудистыми и некоторыми иными заболеваниями.

Результаты наблюдений за глобальным климатом говорят о его многочисленных долговременных изменениях. Увеличение мировой приземной температуры, составляющее 0.76 °С за последние 100 лет, сопровождается изменением количества осадков, солености океана, ветровых режимов и других метеорологических характеристик (Climate change, 2007).

Согласно наиболее поддерживаемой в настоящее время гипотезе, причиной современного изменения климата является усиление парникового эффекта в результате антропогенного воздействия. Основная роль при этом отводится углекислому газу, выделение которого в окружающее пространство происходит во все нарастающих темпах благодаря производственной деятельности человека. Сопровождающие парниковый эффект неустойчивость климата и рост частоты экстремальных погодных явлений могут вызвать в отдаленной перспективе (при значительном увеличении среднегодовой температуры) повышение заболеваемости и увеличение смертности населения. В этих условиях актуальным является изучение возможных путей развития и последствий этих сложных и взаимозависимых явлений, для более или менее обоснованной оценки которых желательно их динамическое описание.

В большинстве моделей, построенных для прогноза последствий парникового эффекта, принимаются либо детерминированные частные прогнозы изменения численности популяции человека (Снытин и др., 1994), либо его отдельные сценарии (Барцев и др., 2005; Вгаёёоск е1 а1, 1994). При этом, как правило, рассматривается только один из взаимосвязанных процессов (изменение температуры атмосферы либо нарушение углеродного цикла) (Барцев и др., 2005; Израэль, Семенов, 2003; Кондратьев, Крапивин, 2004), в то время как полная модель должна описывать взаимодинамику численности человеческой популяции, концентрации атмосферного углекислого газа и температуры приземного слоя воздуха.

В связи с вышеизложенным, целью исследования является выявление и анализ особенностей динамики температуры приземного слоя атмосферы, как абиотического фактора, а также прогноз возможных последствий ее изменения для популяции человека в результате парникового эффекта.

Задачи исследования:

1. Проанализировать особенности динамики среднесуточных температур, как абиотического фактора, оказывающего влияние на популяцию человека (на примере г. Н. Новгорода).

2. Сравнить ход среднесуточных температур в различных географических точках и выявить факторы, определяющие его пространственную изменчивость по отношению к популяции человека.

3. Построить краткосрочный прогноз среднегодовой температуры на основе статистических и нейросетевых моделей.

4. Сформулировать и идентифицировать математическую модель динамики численности популяции человека в условиях усиления парникового эффекта и оценить его возможные последствия.

Научная новизна исследования:

Было впервые показано, что особенностями температурной динамики, которые являются важным абиотическим фактором для популяций живых организмов и подвержены значительным изменениям в последние десятилетия, являются ее «меандровая» и хаотическая детерминированность. «Меандровая» детерминированная составляющая проявляется в наличии длительных периодов стабильной температуры с резкими перепадами между ними, а хаотическая детерминированность характеризуется сильным разбросом значений температуры относительно среднего и наличием ее интенсивных колебаний различной частоты.

Впервые выявлена и проанализирована пространственная неоднородность выраженности детерминированной составляющей температуры в различных регионах.

Была разработана принципиально новая динамическая модель, равноправно описывающая динамику численности популяции человека, концентрации углекислого газа и температуры, а также учитывающая внутренние механизмы этих процессов и их взаимовлияние. Данная модель позволила оценить влияние уровня энергопотребления на динамику температуры атмосферы и выявить ее запаздывающую реакцию на снижение концентрации углекислого газа в атмосфере.

Анализ возможного влияния последствий усиления парникового эффекта на динамику популяции человека позволил дать оценку минимального уровня дополнительной смертности, приводящего к резкому катастрофическому падению численности популяции человека, а также оценить характерные времена ожидаемых катастроф.

Научно-практическая значимость работы:

Предложенный подход позволяет выявить влияние парникового эффекта на важные для популяции человека особенности динамики среднесуточных температур. Результаты работы позволяют прогнозировать последствия роста численности популяции человека, проявляющиеся в увеличении концентрации углекислого газа в атмосфере и повышении среднегодовой температуры. Модель дает возможность рассмотреть и оценить сценарии развития парникового эффекта при различном уровне энергопотребления. Методика может быть использована для прогноза хода среднегодовой температуры на территории других регионов.

На защиту выносятся следующие основные положения:

1. В течение последних десятилетий наблюдается усиление отрицательного воздействия динамики среднесуточной температуры на популяцию человека, проявляющееся в усилении ее «меандрового» поведения, характеризующегося длительными периодами стабильной температуры и последующими резкими перепадами.

2. Влияние динамики среднесуточной температуры на популяцию человека пространственно неоднородно: наблюдается усиление меандровой детерминированности хода среднесуточной температуры в центре европейской части России по сравнению с более западными и более восточными регионами, а также повышение ее разброса и хаотичности в северных городах и городах с большей населенностью.

3. Модельный прогноз роста концентрации углекислого газа в атмосфере и ее температуры с учетом динамики численности человеческой популяции, воздействующей на парниковый эффект, характеризуется линейным ростом на первом этапе и снижением темпов прироста в последующем. Уменьшение температуры атмосферы возможно только при 11-кратном снижении энергопотребления и происходит с большим запаздыванием относительно снижения концентрации С02 в атмосфере.

4. В рамках рассматриваемой модели возможны катастрофические сценарии динамики численности популяции человека, вызванные усилением парникового эффекта, однако характерные времена наступления ожидаемых катастроф велики и составляют порядка 1 ООО лет.

Апробация работы.

Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на X Всероссийском популяционном семинаре (Ижевск, 2008), III Всероссийском с международным участием конгрессе студентов и аспирантов-биологов «Симбиоз-Россия 2010» (Нижний Новгород, 2010), Всероссийской конференции молодых ученых, посвященной 50-летию первой молодежной конференции в ИЭРиЖ «Экология: сквозь время и расстояние» (Екатеринбург, 2011), IX Всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Биологический мониторинг природно-техногенных систем» (Киров, 2011), научно-практической конференции «Безопасность жизнедеятельности города» (Дзержинск, 2011), Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых учёных «Ломоносов» (Москва, 2012).

Публикации.

По материалам диссертации опубликовано 14 научных работ, в том числе 4 — в рецензируемых журналах, рекомендованных ВАК.

Структура и объем диссертации

.

Диссертация состоит из введения, 7 глав, заключения, выводов, списка литературы, включающего 126 наименований, в том числе 51 на иностранных языках, 3-х приложений. Работа изложена на 148 страницах машинописного текста (из них 130 страница основного текста), содержит 1 таблицу и 75 рисунков.

Выводы.

1. Особенность динамики среднесуточной температуры г. Н. Новгороде в плане влияния на популяцию человека выражается в ослаблении ее детерминированной составляющей в 70−80-е гг. и усилении — в 90−2000;е гг., проявляющемся в виде длительных периодов стабильной температуры с последующими значительными перепадами.

2. Воздействие меандровой детерминированности температурной динамики на популяцию человека в наибольшей степени проявляется на территории центральной части Европейской России, а большая хаотизация температурной кривой характерна для северных регионов, а также для городов с большой численностью населения.

3. Прогнозы на основе статистических и нейросетевых моделей демонстрируют среднее увеличение температуры г. Н. Новгорода на 2−3 С к 2050 г.

4. Прогноз роста концентрации углекислого газа и температуры с учетом динамики численности популяции человека при современных темпах индустриального развития предполагает увеличение температуры на 9 °C до момента ее стабилизации в течение 1000 лет.

5. Уменьшение температуры атмосферы возможно при 11-кратном снижении энергопотребления и произойдет с большим запаздыванием через 150 лет после снижения концентрации СОг в атмосфере.

6. Увеличение смертности в популяции человека от последствий усиления парникового эффекта до уровня 23%о при современном уровне энергопотребления приведет к катастрофическому неравновесному снижению ее численности с последующими колебаниямихарактерные времена ожидаемой катастрофы составляют 1000 лет.

Заключение

.

Проведенный анализ динамики приземной температуры воздуха демонстрирует активный рост ее среднегодового значения, начиная с 60-х — 70-х гг. последнего столетия, сопровождающийся изменениями особенностей внутригодовой динамики среднесуточной температуры. Нами было впервые показано, что особенностями температурной динамики, являющимися важным абиотическим фактором для популяций живых организмов, в том числе человека, и подверженными значительным изменениям в последние десятилетия, являются ее «меандровая» и хаотическая детерминированность. «Меандровая» детерминированная составляющая проявляется в наличии длительных периодов стабильной температуры с резкими перепадами между ними, а хаотическая детерминированность характеризуется сильным разбросом значений температуры относительно среднего и наличием ее интенсивных колебаний различной частоты. При этом в 70−80-е гг. наблюдается ослабление детерминированной составляющей динамики температуры, а в 90−2000;е гг. — ее усиление.

Выявлена пространственная неоднородность выраженности детерминированной составляющей температуры в различных регионах. Проявления «меандрового» характера кривых хода температур более характерны для территорий центральной части Европейской России. В свою очередь, большая хаотизация температурной кривой характерна для северных регионов, а также для городов с большой населенностью. Обе рассматриваемые особенности хода температур в наибольшей степени проявляются летом 2010 г.

Локальный анализ особенностей хода температуры, на территории г. Н. Новгорода, впервые проведенный на основе статистических и нейросетевых моделей, позволил дать ее прогноз к 2050 г. Согласно этому прогнозу ожидается увеличение температуры до 7.5−8.5 °С.

Результаты моделирования показывают, что динамика роста концентрации углекислого газа и средней температуры атмосферы при парниковом эффекте характеризуется линейным ростом в ближайшие 150 лет и снижением темпов прироста в последующем. Наиболее реалистичный прогноз предполагает предельный рост температуры атмосферы при современных темпах индустриального развития на 9 °C.

Впервые с помощью представленной модели дана оценка того, что снижения уровня концентрации С02 в атмосфере Земли можно добиться лишь падением энергопотребления не менее чем в 4 раза, а уменьшение температуры атмосферы будет происходить с большим запаздыванием и только при 11-кратном снижении энергопотребления.

Анализ возможного влияния катастрофических последствий усиления парникового эффекта на динамику популяции человека показал, что резкое падение ее численности произойдет при увеличении дополнительной смертности до уровня 23%о, однако характерные времена ожидаемых катастроф велики и составляют порядка 1000 лет.

Показать весь текст

Список литературы

  1. В. В., Крышев И. И., Сазыкина Т. Г. Физическое и математическое моделирование экосистем. С.-Пб.: Гидрометеоиздат, 1992. 367 с.
  2. B.C. Сложные колебания в простых системах. М.: Наука, 1990.312 с.
  3. А. Д. Математическая биофизика взаимодействующих популяций. М.: Наука, 1985. 181 с.
  4. С. И., Дегерменджи А. Г., Ерохин Д. В. Глобальная минимальная модель многолетней динамики углерода в биосфере // Доклады АН. 2005. Т. 401. № 2. С. 233−237.
  5. Н. С., Жидков Н. П., Кобельков Г. М. Численные методы. М.: Бином, 2001.С. 363—375.
  6. .П., Смирнов Д. А. Математическое моделирование и хаотические временные ряды. Саратов: ГосУНЦ «Колледж», 2005. 320 с.
  7. С.Л., Васильев A.A., Вельтищев Н. Ф., Леонов Н. Г., Мерцалов А. Н., Успенский Б. Д. Руководство по краткосрочным прогнозам погоды. Часть 1. Л.: Гидрометеоиздат, 1986. 703 с.
  8. . Какое количество С02 остается в атмосфере? Углеродный цикл и прогнозы на будущее / Парниковый эффект, изменение климата иэкосистемы. / Под ред. Б. Болина, Б. Р. Дееса, Дж. Ягера, Р. Уоррика. JL: Гидрометеоиздат, 1989. С. 134−195.
  9. В.П., Ивченко Г. И. Прогнозирование в системе STATISTICA в среде Windows. М.: Финансы и статистика, 2006. 368 с.
  10. М. И., Ронов А. Б., Яншин A. JI. История атмосферы. Л.: Гидрометеоиздат, 1985. 209 с.
  11. Ю.И. Цикличность и прогнозы солнечной активности. Л.: Наука, 1973. 257 с.
  12. В.В. Вейвлет-анализ временных рядов. СПб.: Изд-во С.Петерб. ун-та, 2001. 58 с.
  13. Е. М., Дианский Н. А. Отклик совместной модели общей циркуляции атмосферы и океана на увеличение содержания углекислого газа // Изв. РАН. Сер. Физика атмосферы и океана. 2003. Т. 39. № 2. С. 193−210.
  14. В. Математическая теория борьбы за существование. / Пер. с франц. О. Н. Бондаренко. Под ред и послесловием Ю. М. Свирежева. М.: Наука, 1976. 286 с.
  15. Д.Б., Иудин Д. И., Солнцев Л. А., Иванова И. О., Розенберг Г. С. Анализ средневекового хода температуры в России с использованием показателя Херста // Приволж. науч. журн. 2007. № 3. С. 110−116.
  16. Р. Как изменится климат? Климатическая система и моделирование климата будущего. / Парниковый эффект, изменение климата и экосистемы. / Под ред. Б. Болина, Б. Р. Дееса, Дж. Ягера, Р. Уоррика. Л.: Гидрометеоиздат, 1989. С. 242−304.
  17. Ю. А. Учет пространственной неоднородности в моделях водных экосистем. / Экологический прогноз. М.: Изд-во МГУ, 1986. С. 140−155.
  18. В.А., Каллистов Ю. Н., Митрофанов В. Б., Пионтковский A.A. Математические модели глобального развития. Л.: Гидрометеоиздат, 1980. 192 с.
  19. Ю. А., Семенов С. М. Пример вычисления критических границ содержания парниковых газов в атмосфере с помощью минимальной имитационной модели парникового эффекта // Доклады АН. 2003. Т. 390. № 4. С. 533−536.
  20. С.П. Математическая модель роста населения мира // Математиче-ское Моделирование. 1992. Т.4, N6. С. 65−79.
  21. И. JI. Газовые примеси в атмосфере и изменение глобального климата // Метеорология и гидрология. 1983, № 8. С. 108−116.
  22. А.Я., Ионцев В. А. Современная демография. М.: Изд-во МГУ, 1995. 272 с.
  23. А. Н. Качественное изучение математических моделей популяций // Проблемы кибернетики. 1972, Вып. 25. С. 100−106.
  24. К. Я. Глобальный климат. СПб.: Наука, 1992. 453 с.
  25. К. Я., Крапивин В. Ф. Моделирование глобального круговоро-та углерода. М.: Физматлит, 2004. 336 с.
  26. A.B., Малков A.C., Халтурина Д. А. Математическая модель рос-та населения Земли, экономики, технологии и образования // Препринт ИПМ им. М. В. Келдыша РАН. 2005. № 13.
  27. Ю. А. Физические аспекты моделирования изменений в климатической системе Земли // Соросовский образовательный журнал. 1997. № 4. С. 38−44.
  28. В.В., Борисов В. В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. М.: Горячая линия Телеком, 2001. С. 382.
  29. С. П. Лекция 4. Динамика системы Лоренца. // Динамический хаос (курс лекций). М.: Физматлит, 2001. С. 56−66.
  30. Д. О. Что такое математическая экология? // Математические модели в экологии и генетике. М.: Наука, 1981. С. 8−16.
  31. Э. Детерминированное непериодическое движение // Странные аттракторы. / Пер. с англ. под ред. Я. Г. Синая, Л. И. Шильникова. М.: Мир, 1981. С. 88−116.
  32. А. А. О кибернетических вопросах биологии // Проблемы кибернетики. 1972. Вып. 25. С. 5−37.
  33. А. М., Горшков В. Г. Парниковый эффект и проблема устойчивости среднеглобальной температуры земной поверхности // Доклады АН. 2001. Т. 376. № 6. С. 810−814.
  34. Г. Г., Потапов А. Б. Современные проблемы нелинейной динамики. М.: УРСС, 2000. 336 с.
  35. В.М., Матросов И. В. Глобальное моделирование с учетом динамики биомассы и сценарии устойчивого развития. / Новая парадигма развития России (Комплексные исследования проблем устойчивого развития). М.: Academia, МГУК, 1999. С. 18−24.
  36. К.В. Устойчивое развитие в модифицированной математической модели «Мировая динамика». / Новая парадигма развития России (Комплексные исследования проблем устойчивого развития). М.: Academia, МГУК, 1999. С. 344−353.
  37. С.А. Математическое моделирование мировой динамики и устойчивого развития на примере модели Форрестера // Препринт ИПМ им. М. В. Келдыша РАН. 2005. № 6. 24 с.
  38. С.А. Устойчивое развитие с точки зрения технологического императива // Препринт ИПМ им. М. В. Келдыша РАН. 2006. № 63. 23 с.
  39. Д. X., Медоуз Д. Л., Рэндерс Й., Беренс В. В. Пределы роста. М.: Изд-во МГУ, 1991.205 с.
  40. В. П., Катцов В. М., Спорышев П. В., Вавулин С. В., Говоркова В. А. Изучение возможных изменений климата с помощью моделей общей циркуляции атмосферы и океана // Изменения климата и их последствия. С.-Пб.: Наука, 2002. С. 13−35.
  41. H. H., Александров В. В., Тарко А. М. Человек и биосфера: опыт системного анализа и эксперименты с моделями. М.: Наука, 1985. 376 с.
  42. О.Д. К вопросу об изменении климата. Вековой ход средней температуры воздуха и сумм осадков по Нижнему Новгороду // Проблемы гидрометеорологии и мониторинг окружающей природной среды в бассейнах великих рек. С-Пб., 2005. С.333−335.
  43. А. С., Шишков Ю. А. Глобальные экологические проблемы. 4.1. М.: Знание, 1990. 47 с.
  44. А. Я., Афонин В. М., Розенберг Г. С., Гелашвили Д. Б. Прогнозирование численности населения на основе модельного представления динамики рождаемости и смертности // Поволжский экологический журнал. 2003. № 3. С. 232−238.
  45. А.Я., Барышников C.B. Модельный анализ роли экологических факторов в формировании региональных особенностей динамики числен-ности населения // Вестник Нижегородского университета им. Лобачевского. 2007. № 6. С. 108−111.
  46. А.Я., Барышников C.B., Басуров В. А. Модельный анализ особенностей регуляции демографических процессов в регионах Российской Федерации // Приволжский научный журн. 2008. № 1. С. 122−127
  47. Нейронные сети. STATISTICA Neural Networks. M.: Горячая линия, 2000.182 с.
  48. Оценочный доклад об изменениях климата и их последствиях на территории Российской Федерации. Том 1. Изменения климата. М.: Росгидромет, 2008. 227 с.
  49. Парниковый эффект, изменение климата и экосистемы. / Под ред. Б. Болина, Б. Р. Дееса, Дж. Ягера, Р. Уоррика. Л.: Гидрометеоиздат, 1989. 557 с.
  50. А. В. Основное уравнение теоретической демографии и модель глобального демографического перехода. Препринт ИПМ им. М. В. Келдыша РАН. 2001. № 88.
  51. Полякова J1.C., Кошарин Д. В. Метеорология и климатология. Новочеркасск: Новочеркасская государственная мелиоративная академия, 2004. 107 с.
  52. .А., Малеев В. В. Потепление климата возможные последствия для здоровья населения // Климатические изменения: взгляд из России / Под ред. В.И. Данилова-Данильяна. М.: ТЕИС. 2003. С. 99−137.
  53. Г. Ю. Математические модели в биофизике и экологии. М. -Ижевск: Ин-т компьютер, исслед., 2003. 184 с.
  54. А. Б., Пытьева Н. Ф., Ризниченко Г. Ю. Кинетика биологических процессов. М.: Изд-во МГУ, 1987. 167 с.
  55. М. Г. Модель «хищник жертва», в которой особи совершают целенаправленные перемещения по пространству // Журнал общей биологии. 2001. Т. 62. № 3. С. 239−246.
  56. Ю. М., Логофет Д. О. Устойчивость биологических сообществ. М.: Наука, 1978. 352 с.
  57. Ю.С. Атмосфера: Справочник. Л.: Гидрометеоиздат, 1991. 510 с.
  58. С. М. О моделировании антропогенного возмущения глобального цикла углерода // Доклады АН. 2004. Т. 398. № 6. С. 810−814.
  59. Н.К. Основы теории вейвлетов. Вейвлеты в MATLAB. М.: ДМК Пресс, 2005. 304 с.
  60. С. Ю., Клименко В. В., Федоров М. В. Прогноз развития энергетики и эмиссии диоксида углерода в атмосферу на период до 2100 года // Доклады АН. 1994. Т. 336. № 4. С. 476−480.
  61. Д.М., Даценко Н. М., Иващенко H.H. Оценка тренда глобального потепления с помощью вейвлетного анализа // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 1997. Т.ЗЗ. № 2. С.184−194.
  62. О.Г. Парниковый эффект атмосферы в геологической истории Земли. //Докл. АН СССР. 1990. Т. 315. № 3. С. 587−592.
  63. Стратегический прогноз изменений климата Российской Федерации на период до 2010−2015 г. г. М.: Росгидромет, 2005. 28 с.
  64. А. М. Антропогенные изменения глобальных биосферных процессов. Математическое моделирование. М.: Физматлит, 2005. 232 с.
  65. A.M., Богатырев Б. Г., Кириленко А. П., Коновалова Е. И., Писаренко Н. Ф., Удалкина М. В. Моделирование глобального цикла двуокиси углерода. М.: Вычислительный центр АН СССР, 1988. 43 с.
  66. A.M. Моделирование глобальных биосферных процессов в системе атмосфера растения — почва. Динамическое моделирование в агрометеорологии. / Ред. Ю. А. Хваленский. Л.: Гидрометеоиздат, 1982. С. 8−16.
  67. A.M. Устойчивость биосферных процессов и принцип Ле-Шателье. // Доклады Академии наук. 1995. Т. 343. № з. с. 393−395.
  68. A., Argoul F., Васгу В., Elezgaray J., Freysz Е., Grasseau G., Muzy J.F., Pouligny B. Wavelet transform of fractals // Wavelets and applications / Ed. Meyer Y. Paris: Springer-Verlag, 1992. P. 286.
  69. Arrhenius S. On the Influence of Carbonic Acid in the Air upon the Temperature of the Ground //Philosophical Magazine. 1896. S. 5, V. 41. P. 237−276.
  70. Atmospheric Aerosol Properties and Climate Impacts. A Report by the U.S. Climate Change Science Program and the Subcommittee on Global Change Research / Ed. Chin M., Kahn R.A., Schwartz S.E. Washington: D.C., 2009. 116 p.
  71. Bar-Yam Y. Dynamics of Complex Systems (Studies in Nonlinearity). Cambridge: Perseus Books, 2003. 864 p.
  72. Benestad R. E., Schmidt G. A. Solar trends and global warming // Journal of Geophysical Research Atmospheres. 2009. V. 114. P. 1−18.
  73. Bitouk D.R. Dynamics of earth climate evolution // Acta Physica Polonica A. 1994. V. 85. P. S-7.
  74. Bjorkstrom A. A model of C02 interaction between atmospfere, ocean and land biota// Global Carbon Cycle. SCOPE-13. N. Y., 1979. P. 405−458.
  75. Bolin B., Keeling C. D., Bacastow R. B., Bjorkstrom A., Sigenthaler U. Carbon Cycle Modelling // Carbon Cycle Modelling. SCOPE-16. N. Y., 1981. P.1−28.
  76. Braddock R.D., Filar J.A., Zapert R., Rotmans J., den Elzen. The IMAGE Greenhouse Model as a Mathematical System // Applied Mathamatical Modeling. 1994. V. 18. P. 234−254.
  77. Cairns J., Heath A. G., Parker B. C. Temperature influence on chemical toxicity of aquatic organisms // WPCF Journal. 1975. V. 47. P. 267−280.
  78. Chesnais J.C. The Demographic Transition: Stages, Patterns and Economic Implications. Oxford: Clarendon Press, 1992. 646 p.
  79. Clark M.P., Serreze M.C. Trends in Northern Hemisphere Surface Cyclone Frequency and Intensity // Journal of climate. 2001. V. 14. P. 2763−2768.
  80. Climate change 2001. The scientific basis. Intergovernmental Panel on Climate Change. / Eds. J. T. Haughton, V. Ding, P. J. Gridds et al. Cembridge, 2001. 881 p.
  81. Climate change 2007. The Physical Science Basis. / Eds. R.K. Pachauri, A. Resinger. Nairobi, 2007. 989 p.
  82. Conway T.J., Tans P.P., Waterman L.S., Thoning K.W., Kitzis D.R., Masarie K.A., Zhang N. Evidence of interannual variability of the carbon cycle from the NOAA/CMDL global air sampling network // J. Geophys. Research. 1994. V. 99, P. 22 831−22 855.
  83. Daszak P., Cunningham A. A., Hyatt, A. D. Emerging infectious diseases of wildlife Threats to biodiversity and human health // Science. 2000. V. 287. P. 443−449.
  84. Duan, A. Cooling trend in the upper troposphere and lower stratosphere over China// Geophys. Res. Lett. 2007. V. 34. L15708. P. 1−4.
  85. Dymnikov V.P., Gritsoun A.S. Climate model attractors: chaos, quasi-regularity and sensitivity to small perturbations of external forcing // Nonlinear Processes in Geophysics. 2001. V. 8. P. 201−209.
  86. Forster H. von, Mora P., Amiot L. Doomsday: Friday, 13 November, A.D. 2026 // Science. 1960. V. 132. P. 1291−1295.
  87. Foukal, P., Frohlich, C., Spruit, H., Wigley, T. M. L. Variations in solar luminosity and their effect on the Earth’s climate // Nature. 2006. V. 443 (7108). P. 161−166.
  88. Fraedrich K. Estimating the dimensions of weather and climate attractors // J. Atmos. Sei. 1986. V. 43. P. 331−344.
  89. Fraedrich K. Estimating weather and Climate Predictability on Attractors // J. Atmos. Sei. 1987. V. 44. P. 722−728.
  90. Fu Q., Johanson C. M, Warren S.G., Seidel DJ. Contribution of stratospheric cooling to satellite-inferred tropospheric temperature trends // Nature. 2004. V. 429. P. 55−58.
  91. Haigh J.D. The Impact of Solar Variability on Climate // Science. 1996. V. 272. P. 981−984.
  92. Hartley G. S., Graham-Bryce, I. J. Penetration of pesticides into higher plants. // Physical Principles of Pesticide Behaviour. New York: Academic Press. 1980. V. 2. P. 545−657.
  93. Kausrud K. L., Mysterud A., Steen H. Linking climate change to lemming cycles // Nature. 2008. V. 456. P. 93−97.
  94. McGeehin MA, Mirabelli M. The potential impacts of climate variability and change on temperature-related morbidity and mortality in the United States // Environmental Health Perspectives. 2001. V. 109(2). P. 185−189.
  95. McMichael A.J., Woodruff R.E., Hales S. Climate change and human health: present and future risks // Lancet. 2006. V. 367. P. 859−869.
  96. Munich Re. Topics Geo. Annual Review: Natural Catastrophes 2005. Geneva. 2006. 49 p.
  97. Nicolis C., Nicolis G. Is there a climatic attractor // Nature. 1984. V. 311. P. 529−532.
  98. Nordhaus W.D. An optimal transition path for controlling greenhouse gases // Science. V. 258. P. 1315−1319.
  99. Polonskii A.B., Bardin M.Yu., Voskresenskaya E.N. Statistical characteristics of cyclones and anticyclones over the black sea in the second half of the 20th century // Physical Oceanography. 2007. V. 17. P. 348−359.
  100. Rehwoldt R., Menapace L. W., Merrie B., Alessandrello D. The effect of increased temperature upon the acute toxicity of some heavy metal ions // Bull. Environ. Cont. Toxicol. 1972. V. 8. P. 91−96.
  101. Sloane C. Summertime visibility decline: meteorological influences. // Atmos. Environ. 1983. V. 17. P. 763−774.
  102. Smith R. N., Bababunmi E. A. Toxicology in the Tropics. London: Taylo and Francis. 1980. 124 p.
  103. Stanley H.E., Amaral L.A.N., Goldberger A.L., Havlin S., Ivanov P.Ch., Peng C.-K. Statistical Physics and Physiology: Monofractal and Multifractal Approaches // Physica. 1999. V. 270. P. 309−324.
  104. Stathopoulou M., Cartalis C. Daytime urban heat islands from Landsat ETM+ and Corine land cover data: An application to major cities in Greece // Solar Energy. 2007. V. 81. P. 358−368.
  105. StatSoft, Inc. (2001). Электронный учебник по статистике. М.: StatSoft, 2001, statsoft/home/textbook/default.php.
  106. Takens F. Detecting strange attractors in turbulence // Dynamical Systems and Turbulence / Eds. D. Rang and L.S. Young. Lect. Notes in Math. 1980. V. 898. P. 366−381.
  107. Trenberth K.E., Miller K., Mearns L., Rhodes S. Effects of changing climate on weather and human activities. California: University science books. 2000. 42 p.
  108. WHO. Climate Change and Human Health Risks and Responses. Geneva., 2003.
  109. Yu H., Luedeling E., Xu J. Winter and spring warming result in delayed spring phenology on the Tibetan Plateau // Proc. Natl. Acad. Sci. 2010. V. 107. P. 22 151−22 156.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!