КОЛИЧЕСТВЕННАЯ ГИДРОЭКОЛОГИЯ: Анотация, оглавление, предисловие

Дальше

Начало

Конец

Список

Российская академия наук

Институт экологии Волжского бассейна

В.К. Шитиков, Г.С. Розенберг,

Т.Д. Зинченко

КОЛИЧЕСТВЕННАЯ

ГИДРОЭКОЛОГИЯ:

методы системной идентификации

Тольятти

2003

УДК 574.5 + 578.087.1 + 51.001.572

Шитиков В.К., Розенберг Г.С., Зинченко Т.Д. Количественная гидроэкология: методы системной идентификации. – Тольятти: ИЭВБ РАН, 2003. – 463 с.

ISBN 5-93424-109-5

В книге рассматриваются современные теоретические концепции биоиндикации применительно к экологическому мониторингу пресноводных водоемов. Предлагаются структурные схемы функционального и информационного описания экологических систем и приводится расширенный обзор методов их математического моделирования.

Дан развернутый литературный обзор существующих методик нормирования и классификации водоемов по гидрохимическим, экологическим и комбинированным показателям. Приводятся конкретные расчетные формулы и таблицы, описывающие ГОСТируемые и традиционно употребляемые методы оценки качества вод, что дает возможность использовать монографию в качестве справочного пособия. Подробно обсуждаются критерии и расчетные индексы, применяемые в гидробиологических исследованиях.

Многомерный статистический анализ, алгоритмы распознавания образов и искусственного интеллекта рассматриваются в книге как аппарат решения конкретных задач гидроэкологического мониторинга. Приводится теоретическое обоснование широкого набора математических методов, расчетные формулы и описание процедур оценки адекватности моделей. Методическая часть подробно иллюстрируется расчетами, выполненными на основе единого массива исходных измерений, сформированного по данным мониторинга донных организмов на малых реках степной и лесостепной зон Среднего Поволжья.

Книга ориентирована на широкий круг специалистов в области гидробиологии, экологии, охраны окружающей среды, рационального использования ресурсов водоемов. Может быть использована в качестве учебного пособия по прикладной математике для студентов экологического профиля.

Табл. 109. Ил. 98. Библиогр. 764 назв.

Рецензенты:

Д.Б. Гелашвили, доктор биологических наук, профессор (г. Нижний Новгород)
И.А. Евланов, доктор биологических наук, профессор (г. Тольятти)

445003 Россия, Самарская обл., г. Тольятти, ул. Комзина, 10
Институт экологии Волжского бассейна РАН
Тел., факс: (8482) 489-504, e.mail: ecolog @ attack.ru

© 2004 Электронный журнал "Jahrbuch fur EcoAnalytic und EcoPatologic"
На главную страницу сайта
Сайт наш чаще посещай - будет выше урожай (Лозунг времен Н.С.Хрущева)

Скачать текст в формате PDF:
Главы 1-4 (3.8 Мбайт)
Главы 5-9 (4.5 Мбайт)

ОГЛАВЛЕНИЕ

ПРЕДИСЛОВИЕ
ЧАСТЬ 1. МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ЭКОЛОГИЧЕСКИХ СИСТЕМ

ЧАСТЬ 2. КРИТЕРИИ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ВОДНЫХ ЭКОСИСТЕМ

ЧАСТЬ 3. СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ В ГИДРОБИОЛОГИИ: ЗАДАЧИ И РЕШЕНИЯ

ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРНЫХ ИСТОЧНИКОВ И ИНТЕРНЕТ-ССЫЛОК

ПРЕДИСЛОВИЕ

Мем № 1: “Большинство экологов в настоящее время рассматривают экосистему как локализованную в пространстве и динамическую во времени совокупность совместно обитающих различных организмов и условий их существования, находящихся в закономерной взаимосвязи друг с другом и образующих систему взаимообусловленных биотических и абиотических процессов. В результате взаимодействия организмов между собой и окружающей их средой организуются потоки веществ, энергии и информации, которые характеризуют собой экосистему” А.Ф. Алимов [2000].

Мем № 2: “Важным показателем при выявлении зон загрязнений является количественное соотношение представителей различных эколого-генетиче-ских и трофических групп организмов. Поскольку степень влияния загрязнений на биоценозы зависит от особенностей экологии организмов, для контроля за качеством вод можно использовать соотношение численности видов, различающихся по образу жизни, в том числе по типу питания, по связи с грунтом, по отношению к кислороду и т. д.” О.М. Кожова [1977].

Мем № 3: “Обилие систем биологического анализа и способов оценки уровня загрязнения, появившихся в последние время, является результатом неудовлетворенности практических работников системой Кольквитца–Марссона и их стремления найти иной подход к оценке степени загрязнения водоемов, позволяющий более оперативно получать ответы на запросы практики. В настоящее времени нет общепризнанной системы биологического анализа. Нет и общего мнения по поводу того, каким требованиям эта система должна отвечать” А.В. Макрушин [1974а].

Исследования в области теории познания привели в последние 15-20 лет к осознанию некоторых аналогий между дарвиновской теорией эволюции и эволюцией процессов накопления знаний. Практически все явления массовой культуры (научные, политические, религиозные, экономические и проч.) легко могут быть описаны с позиций распространения и внедрения элементарных "единиц познания" – репликаторов, причем, в ходе возникновения и приобретения знаний отдельными индивидами наблюдаются процессы, аналогичные биологическим процессам приспособления и отбора.

В работе "Эгоистический ген" Ричардом Даукинсом [Dawkins, 1976] была предложена концепция репликатора в приложении к социокультурным процессам, где автор впервые ввел понятие “мема”, используемого им для описания технологии хранения и распространения отдельных элементов культуры (“Мем – содержащаяся в уме единица информации, которая влияя на ход определенных событий, способствует возникновению своих копий в других умах”). Достаточно определенно можно говорить даже о появлении новой науки – меметики, концепции которой позволяют описывать в терминах генетики размножение, распространение, отбор, мутации, рекомбинации, а также смерть мемов – элементарных структурных единиц знания. Такими информационными квантами (мемами), могут выступать сформулированные идеи, лозунги, религиозные догмы, мода на тот или иной стереотип поведения, музыкальные мотивы, литературные клише, обороты, используемые авторами печатных работ, и т.д. Наиболее часто роль переносчика мема выполняет человек. При этом в процессе переноса (или "инфекции") мем легко может подвергаться перестройке, рекомбинации с другими мемами, обитающими на данном носителе. Естественный отбор сохраняет в каждом индивиде в основном те мемы, которые легко им запоминаются и понимаются другими носителями, вследствие чего они являются наиболее инфекционными. При этом меметика не занимается вопросами истинности или ложности переносимой в мемах информации, т.к. именно эта проблема и решается в ходе естественного отбора.

Анализ разнообразных мемов, близких по своим конструкциям, выполненный В.П. Леоновым [URL = http://www.biometrica.tomsk.ru/lis.htm - (Uniform Resurse Locator) - унифицированный локатор ресурсов; именно так будем отмечать ссылки в списке литературы, представленные адресами в Интернет без указанного года издания], подтверждает идеи высказанные В.В. Налимовым [1989] о вероятностном распределении смыслов. Можно выделить следующие традиционные трансформации мемов в научной среде:

находясь на одном носителе, разнородные мемы вызывают повышенную вероятность генерации принципиально новых комбинаций, которые потенциально могут оформиться в конструктивную научную гипотезу (оглашенный на Давоском форуме принцип "перекрестного опыления идеями");

в ходе смысловой инженерии появляются мемы со сложной конструкцией, не всегда позволяющие достаточно точно и надежно представить смысл понятий и представлений, которые авторы пытаются описать с их помощью (по своему языку и стилю такие описания нередко напоминают известные произведения Андрея Платонова "Котлован" и "Чевенгур");

тоскливую (хотя и безобидную) картину представляют длинные караваны догматизированных мемов, имеющих вид призывов ЦК КПСС по случаю социалистического праздника и представляющих собой магические заклинания, служащие, по мысли авторов, "пропуском в науку" (почти ни одна экологическая работа не обойдется без упоминания о сложном характере взаимодействия компонентов биоценозов или необходимости системного подхода к их исследованию, хотя часто авторы не делают ни малейших попыток эту сложность выделить или системно изучить);

иногда происходит смысловой разрыв понятия, после чего отдельные части термина, подобно вирусам, начинают жить самостоятельной жизнью, перенося участки носимой ими информации в иные контексты, причем смысл прежней части присваивается смыслу нового целого (сюда можно отнести и процесс генерации новых терминов, под которыми прячутся чисто умозрительные понятия, и повторное "открытие" под новым обликом закономерностей, которые давно используются в других отраслях, и бесконечные "терминологические войны");

"камуфляжными мемами" называются бессмысленные и абсурдные выражения, представляющие собой комбинации звучных и непонятных авторам терминов – клише, заимствованных из других публикаций и нужных для достижения основной цели – придания работе научного "веса" (использование компьютеров и статистики становится нередко "ритуально-камуфляжной" компонентой, призванной искусственно поднять значимость и весомость работы).

Пусть читатель не судит нас строго за столь пространный экскурс в механизмы научного познания, но мы не нашли иного способа доходчиво объяснить цель написания нашей книги. Даже беглый обзор работ в области количественной гидробиологии (гидроэкологии) последних десятилетий позволяет выделить три основные "публикационные ниши":

работы, посвященные фундаментальным проблемам экологии и эволюции и формальным концепциям системного анализа в биологии (в подавляющем большинстве случаев эти исследования манипулируют с чисто абстрактными объектами, а не с массовыми реальными гидробиологическими данными);

длинные и подробные феноменологические описания о том, где был автор, что делал и кого видел, которые сопровождаются незатейливыми графиками Excel, частотными таблицами встречаемости биологических объектов и, порой, неожиданными выводами, не вытекающими из смысла представленных данных;

работы, в которых делаются попытки обобщения гидробиологических данных с помощью усредняющих индексов (самостоятельно придуманных, либо введенных в обиход более полувека назад), уравнений регрессии сомнительной достоверности или кластерных дендрограмм, случайно подтверждающих сформулированные теоретические гипотезы.

К числу счастливых исключений, где был найден точный и гармоничный баланс между теоретической глубиной, методологической полнотой и строгой тщательностью работы с данными, можно отнести, в частности, работы научных коллективов, связанных с именами авторов мемов № 1-3, представленных в настоящем предисловии, а также Института биологии внутренних вод РАН, кафедры общей экологии МГУ и ряда других. Мы не ставим целью подвергать сомнению нужность и важность текущих теоретических и феноменологических публикаций по гидробиологии, вносящих несомненный вклад в развитие предметной области (в том числе и публикаций третей группы, если их "камуфляжный" характер не подтверждается полным пренебрежением к элементарной проверке гипотез относительно справедливости высказанных предположений). Однако остается малозаполненной четвертая важнейшая "публикационная ниша":

разработка методик обработки гидробиологических данных с использованием обширного к настоящему времени аппарата математического моделирования, многомерного статистического анализа, распознавания образов, исследования операций и т.д. или, хотя бы, демонстрация материала, обработанного достаточно квалифицированными методами.

Наиболее популярные руководства по основам биометрии [Василевич, 1969; Плохинский, 1970; Афифи, Эйзен, 1982; Песенко, 1982; Зайцев, 1984; Любищев, 1986; Лакин, 1990] были написаны в 70-90-х годах уже прошлого столетия и, во-первых, в некотором смысле устарели, а во-вторых, использование гидробиологических примеров в качестве иллюстративного материала при описании способов расчета является в них скорее редким исключением, чем правилом. Поэтому мы рискнули представить на суд читателей обзор как классических, так и недостаточно известных математических методов обработки многомерных наблюдений, сопровождая их конкретными результатами, полученными на примере совокупности традиционно используемых показателей обилия зообентоса.

В плане познания мы ставили себе такие задачи:

способствовать инфицированию мемов математической статистики в гидробиологической научной среде, что должно создать предпосылки к генерации новых плодотворных идей;

уточнить смысл понятий некоторых достаточно запутанных мемов "чевенгуровской" природы;

провести некоторые аналогии между методами оценки, традиционно принятыми в гидробиологии, с приемами, широко используемыми в фитоценологии, медицине и более отдаленных отраслях наук;

по мере сил создать некоторую систему противовесов "ритуально-камуфляжной меметике" в гидробиологии.

Книга состоит из трех основных частей.

В первой части ("методы") мы затронули общие проблемы построения систем экологического мониторинга, описали методологические основы их создания и функционирования и сделали попытку постановки задачи биоиндикации с теоретико-вероятностных позиций. Показано, что поддержка мониторинга реализуется посредством компьютерных экологических интеллектуальных систем, состоящих из четырех обязательных компонент: нормативно справочной базы (ГОСТы, ПДК, расчетные коэффициенты и т.д.), базы данных мониторинговых наблюдений, средств пространственной визуализации (небольшой, но полнофункциональной геоинформационной системы) и постоянно расширяемой библиотеки методов математической обработки, охватывающей спектр от элементарной статистики до сложных моделей искусственного интеллекта. Во второй главе этой части дан экскурс в теоретические конструкции факториальной экологии, а также приводится обзор математических методов и моделей, используемых при исследовании экосистем.

Вторая часть ("критерии") также состоит из двух основных глав. В первой дается развернутое описание существующих концепций санитарно-гигиенического нормирования и классификации водоемов по гидрохимическим и комбинированным показателям. Приводятся конкретные расчетные формулы и таблицы, описывающие традиционно употребляемые методы оценки качества воды по ИЗВ, Былинкиной и Драчеву, Жукинскому и Оксиюк и др., а также ГОСТы и нормативы. Все описания текстуально совпадают с труднодоступными первоисточниками, что дает возможность использовать материалы раздела как справочное пособие. Во второй главе подробно перечислены методы, критерии и расчетные индексы, применяемые в гидроэкологическом мониторинге. Значительная часть этого раздела цитирует известный фундаментальный обзор А.В. Макрушина [1974а], ставший библиографической редкостью, но дополнена описанием подходов (впрочем, достаточно немногочисленных), появившихся за последние десятилетия.

Третья часть посвящена описанию конкретных количественных методов и построена по стандартной схеме: "Общая формальная гидробиологическая и математическая постановка задачи (или Формулировка задачи)" → "Краткое описание теоретических идей построения статистической модели и методы оценки их достоверности (или Математический лист * )" → "Развернутый пример с использованием массива гидробиологических показателей (или Полученные результаты)". Перечислить в одном абзаце все описанные методы весьма затруднительно, в связи с чем отсылаем читателя к оглавлению книги.

*) "…повесть Мурра то и дело перемежается вставками из совершенно другой книги… Прежде всего снисходительный читатель легко разберется в путанице, ежели обратит благосклонное внимание на пометки в скобках: Мак. л. (макулатурные листы)…"
[Э.Т.А. Гофман. Житейские воззрения кота Мурра вкупе с фрагментами биографии капельмейстера Иоганнеса Крейслера, случайно уцелевшими в макулатурных листах]

На современном этапе развития средств вычислительной техники компьютер представляет собой не замену человеческого интеллекта, а лишь его усилитель. Стали доступны методы расчета, которые раньше считались очень трудоемкими в вычислениях (вспомним пример системы распознавания образов в романе А.И. Солженицына "В круге первом", реализованной с помощью небольшого концлагеря). Однако возникла опасность другого рода:

Мем № 4: “Сегодня это действительно слишком просто: вы можете подойти к компьютеру и практически без знания того, что вы делаете, создавать разумное и бессмыслицу с поистине изумительной быстротой” Дж. Мейндональд [1988].

Поэтому основное внимание при описании методов мы уделили приемам чисто статистической (т.е. формальной) оценки достоверности создаваемых моделей и гипотез. С другой стороны, авторы не претендуют в своих расчетах на точность и содержательность экологической интерпретации полученных результатов. Если это иногда и делается, то это не более чем черновая рабочая версия авторов, поскольку основная цель книги состоит в ином – продемонстрировать работоспособность и эффективность основных типовых алгоритмов, указать их "сильные" и "слабые" стороны и дать некоторые рекомендации по повышению надежности получаемых результатов. Часть выполненных расчетов показались нам несколько неожиданными (не хочется говорить "недостоверными" без дополнительных исследований ), что рекомендовались к отбраковке рецензентами-гидробиологами. Но нас убедила фраза Дж. Максвелла: “История науки не ограничивается перечислением успешных исследований. Она должна сказать нам о безуспешных исследованиях и объяснить, почему некоторые из самых способных людей не могли найти ключа знания, и как репутация других дала лишь большую опору ошибкам, в которые они впали” [цит. по: Леонов, URLа].

Немного о терминологии. Как и в любой другой области, начиная с написания собственных имен и заканчивая наименованиями методик или абстрагированных объектов, терминология вызывает большое количество споров, переходящих в личные конфликты среди исследователей . Один из нас, например, был искренне удивлен, когда он предварительно тщательно определил и использовал в своем сообщении общепринятые, вечные и хлесткие понятия “патология” и “норма” вместо трудно произносимого стандартного оборота “экосистема, находящаяся в условиях интенсивного антропогенного воздействия и имеющая доказанные нарушения в своей структуре и продуктивности”, и, тем не менее, встретил активное непонимание слушателей-гидробиологов. Поэтому не приходится надеяться, что терминология когда-либо станет единой. Единственно, в чем мы убеждены: термины должны быть контекстуально определены в рамках используемого семантического поля и иметь, по возможности, краткую и точную адресацию к определяемому понятию. ( "Вы получите полный контроль над каким-либо объектом, вещью, существом, просто назвав его подлинным именем" [Урсула Ле Гуин. Волшебник Земноморья]).
При описании метода, индекса, критерия и проч. мы старались привязать их к именам создателей (метод Фрумина–Баркана, индекс Балушкиной или критерий Джонкхиера–Терпстра), в первую очередь, отдавая дань культуре глобальной компьютерной сети Internet, где наиболее эффективен поиск по именам разработчиков. Оговоримся, что мы не проводили специального расследования на правильность написания этих имен и при разночтениях использовали первую встретившуюся мнемонику, например, "правило Стержесса/Стургеса", "мера Кульбака/Калбэка", по поводу чего просим снисхождения у педантичного читателя. О том же мы просим и математиков, получивших классическое образование, и ревностно относящихся к фразеологической выверенности математических оборотов. Например, несмотря на строгую рекомендацию [Зорин, URL] о недопустимости замены слова статистическая “значимость” на “достоверность”, авторы так и не смогли преодолеть ни силу биологических традиций, ни силу собственных привычек.

Наконец, завершая затянувшуюся преамбулу, остановимся на следующем щекотливом моменте. Выполняя обзор литературных источников, логика событий требовала от нас некоторой авторской рецензии, которая далеко не всегда, как нам представляется, соответствовала позиции и взглядам самого создателя метода. Мы полны надежды, что наши глубокоуважаемые оппоненты и их ученики, находящиеся в пределах досягаемости, воспримут наши не всегда восторженные отзывы только как элементы научной дискуссии, не перенося их на свои персоналии, которые нам глубоко симпатичны.

Выполняя критический разбор методов, мы неизбежно столкнемся с традиционным аргументом: “А сами-то вы что предлагаете?” Отвечаем – “НИЧЕГО”. Ничего из того, что можно было бы выразить несколькими фразами. Но этому посвящена ВСЯ часть 3. Как мир не похож на хорошо укатанное шоссе, так и проблемы гидробиологии не могут быть решены одной-двумя хорошо сформулированными теориями или уравнениями. Мы относимся прохладно к словесному жонглированию мыслительными образами, имеющими не слишком большую связь с реальным непрерывно-континуальным миром, например, к попыткам оценить границы "экосистем", выяснить, какова их предметная идентичность "биоценозу" или продолжить от g до w перечень типов биоразнообразия (при всем том, что само понятие “биоразнообразия” до сих пор строго не определено…) Но еще меньше доверия вызывает стремление представить одной цифрой – индексом или обобщенным критерием – все многообразие биотических процессов в сложной и нестационарной природной среде (цель "индексологии"). Со времен Кольквитца–Марссона экологический мир перестал быть простым и понятным. В таком мире представления о конкурентно организованном сообществе, инвариантах трофической сети, плавной закономерности реакций биоценоза на изменяющиеся факторы среды и др., бывшие всеобщими и универсальными в классической экологии, могут быть справедливы только в весьма ограниченных интервалах пространства и времени [Розенберг, Смелянский, 1997; Розенберг и др., 1999]. Мыслительный образ экологического мира (или экологическая парадигма познания) меняется от детерминистического, упорядоченного, понимаемого посредством здравого смысла – к хаотическому, принципиально не понимаемому до конца; от дискретности – к континууму; от стабильности неподвижной гармонии – к потоку нескончаемых изменений, к хаосу (от бытия – к непрерывной череде становления). Поэтому трудно надеяться, что все эти аспекты можно закрыть одной книгой. Как писал Омар Хайям:

Даже самые лучшие в мире умы
Не смогли разогнать окружающей тьмы.
Рассказали нам несколько сказочек на ночь
И отправились, мудрые, спать. Как и мы.

[пер. Г. Плисецкого]

В части 3 мы активно используем в качестве примеров обширные выборки из массивов гидробиологических данных по зообентосу малых рек Самарской области, полученных по результатам экспедиционных наблюдений в сезонах 1985-2001 гг. Подробно состав и атрибуты базы данных описаны в главе 1. Авторы считают своим приятным долгом выразить глубокую благодарность руководителям и членам научных коллективов бывшей Куйбышевской биологической станции, Института экологии Волжского бассейна РАН и Тольяттинской ГМО, получившим и любезно предоставившим данные многолетних наблюдений: д.б.н. Попченко В.И., к.г.н. Выхристюк Л.А., к.б.н. Паутовой В.Н., к.б.н. Номоконовой В.И., Лаврову В.Л., Слободчикову Н.Б., Молодых Н.В., Сороковой О.В., Головатюк Л.В. и др.

Наконец, мы считаем необходимым сказать слова благодарности виртуальным личностям, скрытым за серым экраном дисплея – авторам собственных и коллективных сайтов Internet, оказавших нам всемерную и бескорыстную помощь литературными ссылками, текстами, идеями и компьютерными программами. Вот те русскоязычные сайты, материалы которых, в той или иной степени, использовались при подготовке рукописи:

библиотека "Биометрика" (организатор и редактор В.П. Леонов) – сайт содержащий большое количество интересных публикаций методического, философского и практического плана; именно там мы узнали о меметике, долгом прощании с лысенковщиной, о необходимости использовать термин “статистическая значимость” (www.biometrica.tomsk.ru);

электронная версия замечательной книги д-ра Н. Цейтлина "Из опыта аналитического статистика", помещенная на сайте http://matstat.gmxhome.de/;

подборка интересных публикаций по проблемам эмерджентной теории информации и практической реализации когнитивного анализа в системах управления активными объектами, представленная Е.В. Луценко (http://lc.narod.ru/aidos/index.htm);

методический центр "Эколайн", содержащий большую подборку материалов по экологической экспертизе, законодательной базе, оценкам качества воды www.cci.glasnet.ru/mc;

информационная система "Экология пресных вод России" – сайт кафедры общей экологии биологического факультета Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова, руководители проекта проф. В.Н. Максимов, проф. В.А. Абакумов, А.П. Левич и Н.Г.Булгаков (www.ecograde.bio.msu.ru);

сайт, посвященный компьютерной системе PASS (руководитель проекта проф. В.В Поройков), прогнозирующей спектр биологической активности химических соединений по их структурным формулам (http://www.ibmh.msk.su/PASS); мы особенно признательны одному из ее разработчиков – Д.А. Филимонову , мысли и советы которого, высказанные в переписке с нами, по своей глубине и обширности заслуживают отдельного издания "Писем незнакомцу";

"Интеллектуальные Системы" – сайт научно-исследовательской фирмы, специализирующейся на разработке методов системного анализа клинико-лабораторных и инструментальных данных, руководимой А.А. Генкиным, разработчиком Оболочки Медицинских Интеллектуальных систем (ОМИС) и автором оригинальных алгоритмов анализа интервальных и бинарных структур (www.intels.spb.ru);

сайт лаборатории экологического анализа и прогноза Института проблем моделирования в энергетике им. Г.Е.Пухова Национальной Академии Наук Украины (заведующая Л.Ф. Сердюцкая), где представлены материалы по математическому моделированию последствий техногенных (аварийных) загрязнений экосистем (www.users.iptelecom.net.ua/~ipn261);

"Высокие статистические технологии" – сайт проф. А.И. Орлова, где мы узнали много нового о статистике объектов нечисловой природы (www.antorlov.chat.ru);

сайт А.А. Цыплакова (Новосибирский госуниверситет), интересно рассказавшего об очень математизированной науке эконометрике и распространяющего бесплатно превосходную программу статистического анализа Matrix (http://www.nsu.ru/ef/tsy/ecmr/mtx/index.htm)

Practical Science – сайт В.В. Артюхова, считающего себя учеником Ю.А.Урманцева, – это более 60 Mб полезной информации научно-прикладного характера: справочники, карты, базы данных, программы, обзоры по факторам биоразнообразия России (природным, техногенным, социальным показателям); картографическая система On-Line! (www.sci.aha.ru);

сайт И.П. Гайдышева, РНЦ "Восстановительная травматология и ортопедия" им. Г.А. Илизарова (г. Курган), написавшего прекрасный специальный справочник по анализу и обработке данных (2001 г.) и распространяющего неплохие программные модули статистического оценивания (www.ilizarov.ru/igor.htm);

сайт лаборатории биоиндикации Калужского университета (www.kspu.kaluga.ru/biomon);

телекоммуникационный проект "Биоиндикация природных вод" (г. Ярославль) – общеобразовательный сайт школьников со зрелым экологическим мышлением (http://www-windows-1251.edu.yar.ru/russian/misc/eco_page/bioind/index.html);

сайт компании "Гидра Фильтр", содержащий химические, физические, микробиологические и целый ряд других параметров, характеризующих качество воды (www.water.ru/param); карты России и мира (www.nakarte.ru); проект EHIPS – сайт, посвященный проблемам обработки информации о загрязнении окружающей среды и его влиянии на здоровье населения, содержащий методики обработки и реализующую их компьютерную систему (www.iki.cosmos.ru/ehips); сайт об уникальном природном комплексе России – Самарской Луке (www.samarskayaluka.narod.ru); и, наконец, сайты авторов и Института экологии Волжского бассейна РАН (www.tolcom.ru/kiril, http://www.citytlt.ru/~ecolog/ и www.ecology.samara.ru/organisations/Sciense/ievb).

Мы особенно благодарны упомянутым выше в списке URL доценту кафедры прикладной информатики Томского государственного университета, редактору электронного журнала "Биометрика" В.П. Леонову и д-ру Н. Цейтлину (Natan Tseitlin) из германского города Геттингена (Max-Planck-Institut fuer Biophysikalische Chemie, Goettingen, Germany), которые взяли на себя труд внимательно прочитать рукопись книги, дав по ее тексту ценные советы и сделав подробные замечания. Понимая неизбежность допущенных в книге неточностей , силлогизмов и просто неверных сведений *), авторы с признательностью учтут любые замечания коллег-читателей. *) Нельзя не признать, наконец, и того, что авторы нередко обязаны своими смелыми идеями, самыми необыкновенными оборотами речи милейшим наборщикам, которые так называемыми опечатками способствуют полету фантазии" [Э.Т.А. Гофман. Житейские воззрения кота Мурра]. Для писем и отзывов нажмите логотип, представленный слева Дальше Начало Конец Список