Успехи современной биологии, 2004, т. 124, № 6, с. 3-21.
© А.П.Левич
Принцип максимума энтропии и теоремы вариационного моделирования
А.П.Левич
Кафедра общей экологии Биологического факультета Московского государственного университета, Москва 119899, Россия. (095) 939-5560.
1. Введение
Обычный путь формального моделирования динамики систем – использование дифференциальных уравнений. Эти уравнения угадывают или получают феноменологически, формализуя эмпирические закономерности и пользуясь правдоподобными рассуждениями. Также существует подход, при котором постулируются не уравнения, а экстремальный принцип и вид экстремизируемого функционала. Сами уравнения становятся следствиями решения соответствующей вариационной задачи. Такой подход применяется как в задачах теоретической экологии (например, Lotka, 1922; Margalef, 1958; McArthur, 1969; 1970; Odum, 1971; Samuelson, 1974; Инсаров, 1975; Cohen, 1979; Schmelzer, 1981; Семевский, Семенов, 1982; Lurie
et al., 1983; Mauersberger, Straškraba, 1987; Jorgensen, 1986, 1988, 1995; Страшкраба, Гнаук, 1989; Свирежев, 1991; Zeide, 1991; Jorgensen et al., 1995; Webb, 1995), так и при решении широкого круга общебиологических проблем. Одна из нерешенных задач состоит в углублении традиционного подхода, а именно, в попытке отыскать доводы не к угадыванию, а к выводу самих функционалов, на которых могло бы базироваться вариационное моделирование в экологии.Известно, что угадыванию функционалов, например, в теоретической физике часто помогают соображения об их инвариантности к преобразованиям, допустимым физическими принципами. Предлагается аналогичные соображения отыскать для надорганизменных биологических систем.
Цель нынешней публикации — представить уважаемым читателям полученные к настоящему моменту теоретические и прикладные результаты вариационного моделирования в экологии сообществ. О степени осуществления замыслов предлагается судить по адекватности полученной вариационной модели и по предсказательной силе аналитических следствий модели в описании ими важных экологических принципов.
2. Экспериментальный контекст исследования
Исследованные экологические приложения модели относятся к группам организмов, нуждающихся в нескольких взаимонезаменимых ресурсах. Это могут быть, например, сообщества автотрофов, потребляющих углерод, азот, фосфор, кремний, энергию света и т.п. или сообщества бактерий, растущих на нескольких необходимых им одновременно субстратах. Речь идёт о существенно многовидовых сообществах конкурирующих за общие ресурсы организмов.
Модель описывает рост организмов на невозобновляемом запасе ресурсов. В лабораторных условиях этой ситуации соответствует накопительное, а не проточное культивирование. Замечу, что при проточном культивировании в отличие от накопительного не только возобновляется запас питательных веществ в среде, но и происходит изымание биомассы всех видов сообщества в одинаковой пропорции, обусловленной скоростью протока. Это обстоятельство существенно отличает проточное культивирование от процессов, протекающих в естественных условиях, где элиминация биомассы почти всегда видоспецифична. В то же время накопительное культивирование может служить прообразом некоторых естественных систем, например, водоёмов, в которых запасы биогенных элементов пополняются один-два раза в сезон при перемешивании обогащенных вод из-под термоклина с водными массами фотического слоя (Одум, 1986).
Изучается период развития от инокуляции до остановки роста, вызванной исчерпанием одного из ресурсов, но не какими-либо иными причинами (например, не аутотоксикацией, не аллелопатическими взаимодействиями и др.).
Учитывается, что рост организмов определяется не только запасами ресурсов в среде, но и внутриклеточными их запасами. А именно, подразумевается один из физиологических механизмов влияния запасов на рост: деление клеток прекращается, когда внутриклеточный запас по одному из взаимонезаменимых ресурсов достигает некоторого видоспецифического минимального значения (Droop, 1973). Учет указанного обстоятельства требует специальной экспериментальной проработки (Левич, Артюхова, 1991).
Верификация модели и апробация следующих из неё путей управления структурой сообществ проводились на данных о лабораторных и природных сообществах фитопланктона. Описание материалов и методик, на основании которых получены эти данные, приводятся в тех разделах работы, где упоминаются соответствующие эксперименты, чтобы избавить читателя от обращения к ранее прочитанному материалу.
3. Формулировка модели
Моделируется сообщество групп организмов, где группы различаются между собой по физиологическим потребностям в ресурсах (это могут быть популяции различных видов или другие физиологически однородные группы особей). Удобно описывать такое сообщество множеством из
n элементов, разбитым на w непересекающихся классов с количеством элементов в классе ni (Постулируется, что динамические системы из заданного состояния переходят в состояние, обладающее экстремальной структурой и допустимое запасами ресурсов в системе. В настоящей работе предсказывается не динамика численностей в астрономическом времени, а конечное стационарное состояние сообщества — состояние, в котором остановился рост каждой из популяций в связи с исчерпанием запасов ресурсов как в среде, так и внутри клеток.
В силу этого обстоятельства используется следствие из приведенной выше локальной формулировки экстремального принципа: система оказывается в состоянии с наиболее экстремальной (в пределах, допускаемых имеющимися ресурсами) структурой.
Поскольку системы моделируются математическими структурами, то речь идёт о сравнении и выборе экстремальных объектов именно для математических структур. Категорно-функторный метод сравнения математических структур предлагает теорему, согласно которой произвольные математические структуры упорядочены так же, как их числовые инварианты (Левич, 1982; Levich, Solov’yov, 1999), а инварианты структур рассчитываются через количество допустимых рассматриваемой математической структурой морфизмов структуры (или на биологическом языке — допустимых преобразований сообщества). Замечу, что инварианты структур есть обобщение кардинальных чисел на структурированные множества и зависят как от мощностей базовых множеств, так и от свойств заданной на этих множествах структуры. Поэтому в модели должны фигурировать удельные инварианты, для которых элиминирована зависимость от базовых мощностей.
Рассматривается сообщество одноклеточных организмов, где допустимы смертность и деление клеток, но не допустимы их слияние и интродукция извне. В этом случае удельный инвариант структуры множеств с разбиениями есть
(Levich, 1995):,
где
(более подробно связь инвариантов с больцмановским выражением для энтропии с индексами разнообразия и др. обсуждается в разделе 4.4).
Возникает вариационная задача на условный экстремум:
(1)
Здесь
n и ni — искомые конечные численности, Lk — начальное содержание ресурса k в среде Lk4. Теоремы вариационного моделирования и их экологические следствия
4.1. Теорема стратификации
Формулировка теоремы
-решение задачи (1)
только от тех
Lk, для которых kÎ J (отметим, что, как указано в разделе 4.2, решение (1) существует и единственно);-на этом решении нестрогие неравенства
Теорема задает алгоритм расчёта стратов для заданного в сообществе набора квот
формулируемым для любого
J Ì {1,2,...,m}.Правило лимитирующего звена.
Биологическая интерпретация теоремы стратификации задаёт правило лимитирующего звена для многовидовых сообществ, популяции из которых конкурируют за несколько ресурсов (Левич и др., 1993а). Назову лимитирующими ресурсы, потребляемые сообществом из среды полностью, т.е. те, для которых балансовые неравенства задачи (1) превращаются в равенства. Согласно теореме стратификации, из заданной совокупности ресурсовДля монокультур правило лимитирующего звена совпадает с принципом минимума Либиха (Liebig
, 1840), а именно, при,
т.е. реализуется
Для неодновидовых сообществ согласно правилу лимитирующего звена существуют как области, где рост ограничен одним фактором, так и несколькими, в частности, всеми факторами. Последняя ситуация в агрохимической литературе носит название “закона совокупного действия факторов” Митчерлиха
(Mitscherlich, 1909). Эксперименты с фитопланктоном (Droop, 1973; Rhee, 1978; Ahlgren, 1980; Groot, 1983) демонстрируют предсказываемое переключение лимитирования.Характер лимитирования при потенциальном ограничении роста сообщества, например, двумя ресурсами
L1 и L2 рассчитывается следующим образом (Левич и др., 1993б). Пусть x0 — единственный корень уравненияПодбор видов для сбалансированной утилизации многокомпонентных субстратов.
Решение задачи по подбору видов содержит два этапа (Замолодчиков, Левич, 1992). Во-первых, следует выбрать матрицу квот4.2. Решение вариационной задачи
Формула видовой структуры. Достаточные и необходимые условия экстремума.
Задачи (2) имеют решения, (3)
где вектора
(4)
Показано (Левич и др., 1994), что решение (3) всегда существует, единственно и осуществляет максимум функционала
-численности
-парциальные потребления лимитирующих ресурсов среды популяциями сообщества
-парциальные
-потребности видов
Адекватность модели.
Формула видовой структуры качественно объясняет происхождение ранговых распределений численности ni популяций в сообществах. Более подробно происхождение ранговых распределений обсуждается в разделе 5.1.В опыте с поликультурой из 10-ти видов зелёных микроводорослей (
Chlorella vulgaris (Bejerink.), Scotiella nivalis (Fritsch.), Chromochloris cinnoborina (Chodat.), S. quadricauda (Turp.), Scenedesmus bijugatus (Lagerh.), Scenedesmus obliquus (Kruger.), Ankistrodesmus acicularis (Korschik.), A. braunii (Brunnth.), Stichococcus mirabilis (Lagerh.) и Chlamydomonas humicola (Luksch.)) в течение 70 суток в нескольких повторностях измеряли численности и биомассы видов, первичную продукцию, концентрации минеральных форм азота и фосфора. В монокультурах тех же видов измеряли потребности клеток в фосфоре. Водоросли росли в накопительном режиме без барботажа на среде Бенеке. Содержание биогенных элементов в среде было подобрано так, чтобы развитие водорослей ограничивалось фосфором среды. На стационарной фазе роста распределение численности клеток описывалось формулой видовой структурыИнвариантность формулы видовой структуры.
Система алгебраических уравнений (4) после исключения переменной n записывается в виде: (5)
откуда следует, что множители Лагранжа
lk и вместе с ними относительные численностиВидовые обилия
Формула видовой структуры позволяет установить зависимость от ресурсов полной численности сообщества и его энтропийного индекса разнообразия (Левич и др., 1994):
где ½
J½ — количество лимитирующих ресурсов, соответствующее страту SJ;Примеры функции видовой структуры
(обоснование расчётов содержится в работах Левич, 1980; Левич и др., 1994).1) m = 1; qi = q1i; ni = 0,36 — экспоненциальное распределение численностей.
2)
m = 1; qi = q1(1+lni); ni = 0,23Результаты численных расчётов по формуле видовой структуры приведены на рис. 5, 6 и 7.
Результаты расчётов продемонстрированы на рис.11.
4.3. Теорема о максимуме видовых обилий
Аналитический результат.
Как указывалось выше, из системы уравнений (5) следует, что относительные численности видов зависят только от отношений лимитирующих рост ресурсов среды. Доказано (Левич и др., 1993б; Alexeyev, Levich, 1997), что относительная численность некоторого вида принимает наибольшее возможное значение при отношениях ресурсов в среде, равных отношениям потребностей в этих ресурсах у данного вида. Рис. 12 иллюстрирует этот результат численным расчётом для случая m = 2, w = 4 и экспериментальных отношений квот.Феноменологическая верификация теоремы.
Существует ряд хорошо установленных феноменологических зависимостей, отражающих эмпирические представления о росте и потреблении фитопланктона. К ним относятся, в частности, закон Моно (Monod, 1942) для поглощения ресурсов из средыдля
w=3 и 4; m = 2 (Левич, Личман, 1992). Помимо уже введенных обозначений, здесь: bi — биомасса вида i; Vmax. и umax. — наибольшие скорости соответственно роста и поглощения, аПосле калибровки модели по данным экспериментов с лабораторным альгоценозом были проведены три машинных эксперимента соответственно с 45, 240 и 17 комбинациями начальных концентраций азота и фосфора. Зависимость видовых обилий от отношения
N/P не закладывалась в модель. Результаты имитаций подтверждают гипотезу о зависимости относительных численностей от отношения N/P и о близости оптимального отношения N/P к отношению соответствующих откалиброванных минимальных квот для каждого из видов. (табл. 3, рис. 13).Экспериментальная регуляция состава альгоценоза с помощью отношения ресурсов в среде.
Собственные эксперименты проводились с лабораторными поликультурами и с сообществами естественного фитопланктона in vitro и in situ.Многочисленные серии лабораторных экспериментов (Левич и др., 1997) отличались друг от друга составом альгоценозов и начальными концентрациями биогенных веществ в среде. В повторностях измерялись численности, объёмы клеток; концентрации ресурсов в среде как в поликультурах, так и в соответствующих монокультурах. Контролировались начальные внутриклеточные запасы лимитирующих ресурсов; нелимитирующие параметры: свет, температура, кислотность, микроэлементы; альгологическая и бактериологическая чистота, отсутствие метаболического взаимодействия. Рассчитывались потребления всем сообществом ресурса, клеточные потребности. Опыты в режиме накопительного культивирования продолжались до стационарной стадии роста. На рис. 14 приведены результаты двух экспериментов с двухвидовыми поликультурами (Левич, Булгаков, 1993). Замечу, что ни один из проведённых опытов не противоречил следствиям вариационного моделирования.
С естественным прудовым фитопланктоном
in vitro проводились два опыта в различные сезоны (Левич и др., 1992). Прудовое сообщество содержало более сотни видов, принадлежащих к нескольким крупным таксонам: Chlorophyta (Chlorococcales, Chlamydomonadales, Desmidiales), Bacillariophyta, Cyanophyta. В одной из серий (20 литровые аквариумы) были испытаны три различных отношения азота к фосфору в интервале от 5 до 16, в другой серии (двухлитровые колбы) — пять отношений в интервале от 2 до 200. Опыты проводились в нескольких повторностях. Рис. 15 иллюстрирует основную тенденцию: для протококковых водорослей оптимальны высокие отношения N/P, а для синезелёных и диатомовых — низкие (на отношение N/P реагируют, конечно, не высшие таксоны, а доминирующие в них виды: в Chlorococales это S. quadricauda, в Cyanophyta — виды рода Microcystis, в Bacillariophyta — Nitzschia sp.). Замечу, что отношение qN/qP для S. quadricauda измеряется в десятках единиц (Левич, Артюхова, 1991), а для видов рода Microcystis оптимальное отношение составляет 5-10 (Rhee, Gotham, 1980). В описываемом опыте оценивалось влияние отношения N/P и на размерную структуру сообщества. Оказалось (рис.16), что с ростом величины N/P растёт биомасса классов мелких клеток и убывает — крупных (естественно, что меняются не размеры клеток, а доля в сообществе видов, имеющих соответствующие размеры).Исследования
in situ вели (Levich, Bulgakov, 1992; Левич и др. 1996 а,б) в течение 3-х лет на семи экспериментальных рыбоводных прудах от 0,25 до 3,5 га и глубиной около 1,5 м. В опытные и контрольные пруды с начала апреля вносили минеральные азот и фосфор в различных пропорциях: N/P = 4 в контрольных прудах и N/P = 25-50 – в опытных. Кроме того, привлекались данные о фитопланктоне и гидрохимических характеристиках тех же прудов в другие сезоны (всего около 20 “годопрудов”). Исследовали биомассы популяций фитопланктона, контролировали гидрохимические показатели прудов. Высокие отношения N/P приводили к увеличению доли протококковых водорослей и снижению доли синезелёных (в составе которых доминировали неазотфиксирующие виды). Рис. 17 иллюстрирует типичную динамику относительных биомасс для одного из прудов в одном из сезонов.Многочисленные лабораторные опыты с проточным культивированием штаммов и природного фитопланктона обнаруживают существование оптимальных видоспецифичных отношений для концентраций азота, фосфора, кремния (Tilman, 1982; Sommer, 1983; Kilham, 1986; Suttle, Harrisson 1988; Grover, 1989; Suttle
et al., 1991; De Pauw, Naessens-Foucquaert, 1991; Holm Armstrong, 1991; Egge, Haimdal, 1994; Grover 1997).В природных водах первые наблюдения роли отношений веществ для развития фитопланктона относятся ещё к 30-м годам (Pearsall, 1930). Показательны работы Смита (Smith, 1983; 1986; 1995), который проанализировал данные по десяткам озёр мира и обнаружил, что доля синезелёных в озёрных альгоценозах резко падает при превышении для атомных отношений
N/P значения, равного 25. Тилман (Tilman, 1982) назвал обнаруженную закономерность “драматическим воздействием отношения N/P на таксономический состав озёр.” Широко известна серия многолетних экспериментов на малых озёрах Швеции (Schindler, 1977; Findley, Kasian, 1987; 1994), где изменение отношения N/P также приводило к смене типа цветения водоёма. Зависимость высокого обилия синезелёных от низких отношений N/P (или высокого обилия зелёных при высоких значениях N/P) была замечена в озёрах США (McQueen, Lean, 1987; Stockner, Shortreed, 1988), Юго-восточной Азии (Cho et al., 1990), Южной Африки (Haarhoff et al., 1992), Франции (Michard et al., 1996). Обратнопропорциональная зависимость между численностью синезелёных водорослей и величиной N/P показана путём статистического корреляционного анализа для многих озёрных экосистем (Varis, 1991).Одним из возможных механизмов подобных обнаруженных зависимостей численностей синезелёных и зелёных водорослей от отношения
N/P может быть выявленная теоремой о максимуме видовых обилий зависимость оптимального отношения N/P от отношения соответствующих потребностей клеток (в тех случаях, если для доминирующих в ценозах видов зелёных водорослей это отношение высокое, а для синезелёных — низкое).Модельные и эмпирические данные о роли отношений
N/P для видовой и размерной структур фитопланктонных сообществ позволили сформулировать концепцию направленного регулирования типов цветения водоёмов с помощью биогенного манипулирования (Левич, 1995a; Levich, 1996). В вопросах деэвтрофирования регулирование с помощью отношения N/P предоставляет возможность парадоксального управления. А именно, обычный путь деэвтотрофирования состоит в сниженнии фосфорной нагрузки (стрелка АВ на рис. 1). Но если для доминирования цианобактерий действительно существенно низкое отношение N/P, а не абсолютные дозы биогенных веществ, то переход от цветения водоема синезелёными к цветению, например, протококковыми можно добиться и добавками азотных соединений в водоёмы (стрелка АС на рис. 1), что технически и экономически гораздо доступнее, чем изъятие фосфора или его ограничение в стоках. Возникающая при повышенных дозах питательных веществ дополнительная первичная продукция (теперь уже в виде биомассы протококковых) легко может быть утилизирована и превращена во вторичную продукцию консументами (например специально индуцируемыми в водоём фитопланктоядыми рыбами), поскольку зелёные водоросли в отличие от многих таксонов синезелёных не являются трофическим тупиком и, как правило, не токсичны. Переход из области однофакторного лимитирования (точка А на рис. 1) в область двухфакторного (точка С на рис. 1) к тому же гарантирует отсутствие накопление биогенных веществ в среде в виду их полного сбалансированного потребления.Регуляция состава фитопланктонного сообщества может оказаться полезной и в случае оптимизации (по видовому или биохимическому составу, по размерной структуре) кормовых фитопланктонных сообществ при выращивании беспозвоночных, растительноядных рыб и других форм аквакультуры (Левич и др., 1996a; Левич и др., 1996б).
Увеличение доли синезелёных с помощью снижения отношения
N/P в среде может оказаться полезным в целях обеззараживания сточных вод при их использовании для полива или в целях улучшения биологических свойств поливных вод.4.4. Интерпретации и обсуждение экстремальных принципов. Теорема Гиббса
Экстремизируемый инвариант и энтропия.
Экстремизируемый в рассмотренных вариационных задачах функционалКонкретный вид формулы обобщённой энтропии зависит от типа допустимых структурой исследуемой системы преобразований. В табл. 4 в качестве иллюстрации сведены некоторые из вариантов функторных инвариантов структур (Левич, 1982).
Подстановка решения задачи (1) — формулы видовой структуры (3) — в формулу для энтропии представляет энтропию как функцию лимитирующих развитие системы ресурсов
.
В термодинамическом случае, когда речь идет о максимуме энтропии газа при ограничении только потоком тепла
L1 º D Q, получаем H = DQ/T, где 1/Tєl1 -- соответствующий множитель Лагранжа. Тем самым устанавливается связь “обобщенной энтропии” H с энтропией феноменологической термодинамики.Таким образом, применённый экстремальный принцип может рассматриваться как одна из модификаций или, если это покажется приемлемым, как обоснование принципа максимальной энтропии (Boltzmann, 1964; Gibbs, 1902; Jaynes, 1957; Фейнман, 1975; Levine, Tribus, 1978; Haken, 1988; Gzyl, 1995), нашедшего широчайшее применение в задачах из самых различных областей - от чистой математики и теоретической физики до экологии и лингвистики.
Энтропийному принципу эквивалентны и другие термодинамические экстремальные принципы:
Максимум энтропии H
с ограничением по энергии Е влечёт минимум функции Лагранжа F=E-TH, называемой в термодинамике свободной энергией (связь абсолютной температуры T с множителем Лагранжа указана двумя абзацами выше).Величина
e = T(Heq.-H), где Heq. — энтропия системы в состоянии термодинамического равновесия, называется в термодинамике эксергией (т.е. энергией, которая может быть преобразована в полезную работу при участии заданной окружающей среды). С. Йоргенсен (JШrgensen, 1986; 1988; JШrgensen et al., 1995) в контексте экологического моделирования выдвинул и результативно применил принцип максимума эксергии: изменения воздействий на систему будут вызывать изменения структуры системы, которые сопровождаются неотрицательными изменениями эксергии. Величина эксергии с точностью до множителя совпадает с экстремизируемым в данном подходе логарифмом удельного инварианта систем (“обобщённой энтропией”). Таким образом, предложенный в данной работе экстремальный принцип представляет собой модификацию принципа максимальной эксергии С. Йоргенсена, дополненную нетермодинамическим методом расчёта энтропии.Сложность, информация, самоорганизация, экспансия, мера структурированности, “устойчивость”, разнообразие.
“Энтропийное” происхождение функционала H порождает для него ещё несколько возможных интерпретаций:Мера сложности систем.
Количество информации, заключённой в структуре системы (J
Шrgensen, 1995; Левич, 1978).Степень самоорганизации системы (Климонтович, 1995; Левич, 1995б).
В своей первоначальной формулировке (раздел 3) обсуждаемый экстремальный принцип постулируется как реализация состояний системы с экстремальной структурой. Конструкция сравнения структурированных множеств (Бурбаки, 1965; Левич, 1982; Levich, Solov’yov,1999) аналогична конструкции сравнения бесструктурных множеств по мощностям. Поэтому предложенный экстремальный принцип обобщает на многовидовые сообщества принцип максимальной экспансии (в пределах доступных ресурсов), подразумеваемый обычно в биологии для отдельных популяций.
О функционале
Для систем с одинаковой мощностью базового множества
n величина удельного инвариантаВеличину
Теорема Гиббса.
Можно показать (Левич, Алексеев, 1997), что задача (1)для любого
Таким образом, оказывается, что вместо формулировки экстремального принципа “энтропия системы максимальна, при условии, что потребление ресурсов ниже определённого запаса” справедлива формулировка “потребление системой ресурсов минимально, при условии, что энтропия системы (или её сложность, разнообразие, и т.д.,) выше некоторого порога”, т.е. принцип максимума энтропии эквивалентен принципу минимума потребления системой лимитирующих ресурсов. Указанная теорема является обобщением теоремы Гиббса (Gibbs, 1902) о равносильности требования максимальности энтропии газа (при заданной энергии) процедуре минимизации энергии (при заданной энтропии).
О принципе полного потребления.
В контексте интерпретации энтропийного экстремального принципа полезно сопоставить его с другими возможными экстремальными принципами. Рассмотрим балансовые ограничения из (1), представляющие собой законы сохранения ресурсов, в качестве самостоятельных исходных предпосылок для моделирования: (6)
Можно показать (Левич, Лебедь, 1987), что в системе (6) в равенстве могут обратиться все неравенства, а могут только некоторые из них. Матрица потребностей (клеточных квот)
Для модели (6) можно ввести экстремальный принцип “полного потребления”: ресурсы, которые могут быть потреблены полностью согласно законам сохранения, обязательно потребляются полностью.
Если ориентироваться на принцип полного потребления, то вместо задачи с неравенствами (1) следует сформулировать задачу
(7)
где в множество индексов T входят ресурсы, полностью потребляемые согласно законам сохранения (6).
Конус полного потребления задачи (6) оказывается более широким, чем криволинейный конус полного потребления из теоремы стратификации для задачи (1) (см. раздел 4.1). Это обстоятельство позволяет попытаться сделать выбор между энтропийным экстремальным принципом и принципом полного потребления с помощью обращения к эксперименту: на рис. 19 приведены различающиеся в пространстве между конусами зависимости численностей от величины
L1/L2 в двухфакторной задаче.
5. Экологический смысл модельных конструктов
5.1. Происхождение ранговых распределений
Если пронумеровать группы организмов в порядке убывания их численностей, то номер группы
i называют рангом группы, а зависимость численностей групп n(i) от их ранга — ранговыми распределениями. Ранговые распределения численностей (или биомасс) представляют собой действенный инструмент количественного исследования структуры экологических сообществ и нормирования нарушающих структуру воздействий.В качестве групп могут выступать биологические таксоны; размерные классы; совокупности особей, объединенные по каким-либо физиологическим или иным признакам. В обзорах по применению ранговых распределений в экологии (Левич, 1980; Frontier, 1985; Пузаченко, 1996) можно найти немало ссылок на исследования сообществ планктона, бентоса, перифитона, птиц, млекопитающих, насекомых, высших растений и многих других организмов.
Для феноменологического описания ранговых распределений (Левич, 1980) в экологии применяются различные аппроксимации: экспоненциальная модель
n(i) ~ zi, гиперболическая модельФормула видовой структуры (3) (см. раздел 4.2) объясняет происхождение ранговых распределений.
Пусть
m = 1, т.е. потребляется единственный ресурс. Пусть потребности видов в этом ресурсе распределены линейно: qi º q1i. Тогда формула видовой структуры задает экспоненциальное ранговое распределение ni /n = zi, где5.2. Биологическое разнообразие
Происхождение индексов разнообразия.
Параметры ранговых распределений (множители Лагранжа модели) отражают скорость (резкость, выровненность, равномерность, однородность и т.п.) убывания численностей от группы к группе или, что то же, степень доминирования групп с высокой численностью. Эти параметры называют индексами видового (в случае распределения видов) разнообразия и обычно вычисляют по приближенным формулам: для экспоненциальных ранговых распределений —Другой класс образуют императивные индексы разнообразия типа энтропийного индекса
Таким образом, вариационная модель позволяет сознательно выбирать индекс разнообразия, адекватный структуре и состоянию сообщества. А именно, императивные индексы разнообразия определяются математической структурой, принятой для описания сообщества, и допустимыми его функционированием преобразованиями. Параметрические же индексы порождаются экстремизацией некоторого императивного индекса и, кроме того, зависят от матрицы потребностей (квот) видов и запаса ресурсов в среде.
Теорема о биологическом разнообразии.
Согласно вариационной модели можно утверждать, что биологическое разнообразие есть следствие ограниченности биогенных ресурсов на Земле. Точнее, справедлива теорема: неограниченность ресурсов влечёт возможность существования только одновидовых сообществ. Действительно, решение методом неопределённых множителей Лагранжа вариационной задачи (1) без ресурсных ограничений влечет требование равенства нулю частных производных по ni и n от функции Лагранжа5.3. Экологический смысл множителей Лагранжа
Интерпретация множителей Лагранжа (во всяком случае при
m = 1) как параметрических индексов разнообразия уже была продемонстрирована в разделе 5.2.Другая интерпретация связана с анализом размерности множителей Лагранжа. В виду безразмерности показателя экспоненты в формуле видовой структуры (3), размерность множителя
lk обратна размерности потребностейЕщё одна интерпретация связана с теоремой вариационного моделирования, утверждающей, что
(Lankaster, 1968), т.е. множитель Лагранжа
lk является скоростью изменения энтропии H при изменениях ресурса k, поэтому его можно интерпретировать (Интрилигатор, 1975) как “силу влияния” фактора k на “целевую функцию” H.6. Заключение
Работы в области вариационного моделирования могут быть продолжены в нескольких направлениях.
Дальнейшего развития требует категорно-функторный базис модели. В частности, необходимо формальное, а не эвристическое обоснование формулы удельного инварианта. Возможны расчёты функционалов для сообществ с более сложными типами структур, например, с возрастной или трофической структурами.
Желательна “локальная”, а не глобальная формулировка экстремального принципа, позволяющая описывать траектории системы, а не только стационарные состояния. Поиск динамических уравнений может оказаться перспективным на пути выбора динамических систем, для которых вычисляемая обобщённая энтропия является функцией Ляпунова.
Доступно решение вариационных задач для иных, нежели рассмотренный в настоящей работе, функционалов и ограничений; доступны формулировки и доказательства соответствующих аналогов уже имеющихся теорем, формализация подходов к учёту потребления взаимозаменимых ресурсов, моделирование эксплуатируемых популяций и т.п.
Необходима дальнейшая опытная верификация следствий модели, в частности проведение описанных выше экспериментов по проверке правила лимитирующего звена и по выбору между энтропийным экстремальным принципом и принципом полного потребления. Интересен поиск физиологических механизмов, ответственных за реализацию теоремы о максимуме видовых обилий в случае равенства для организма отношений внешних и внутренних концентраций лимитирующих ресурсов.
Заслуживает внимания приложение идей вариационного моделирования в экологии к описанию техноценозов или экономических систем, функционирующих в условиях конкуренции за ресурсы (Левич, 1996).
Важное прикладное значение может иметь применение следствий вариационного моделирования к проблемам экологического нормирования. Дело в том, что конструкты модели (функционалы, множители Лагранжа, решения вариационной задачи) задают количественные закономерности, отклонение от которых может интерпретироваться как степень нарушенности нормального функционирования системы. Многие из этих конструктов, в частности ранговые распределения, параметрические и императивные индексы разнообразия, систематически используются в качестве интегральных оценочных характеристик в экологии сообществ (Левич, 1980; Левич, 1996). Вариационная модель позволяет осознанно выбрать адекватные исследуемой ситуации характеристики и осуществлять по биологическим показателям оценку экологического состояния природных объектов на шкале “норма-патология”. Наличие же такой оценки, в свою очередь, позволяет рассчитывать региональные нормативы экологически допустимых уровней для факторов среды, нарушающих экологическое благополучие (Левич, 1994; Левич, Терехин, 1997).
Cписок литературы