Известия Русского географического общества, 2020, T. 152, № 3, стр. 17-31

ВВЕДЕНИЕ

В научно-популярной литературе в последнее время появились публикации, посвященные озерам, называемым “уникальными”. С точки зрения популяризации географии такие работы имеют значительную ценность, однако с научной точки зрения многие описываемые при этом водоемы достаточно типичны, хоть и обладают какими-либо яркими особенностями, которые чаще всего приковывают к себе внимание по субъективным признакам, прежде всего – визуальной привлекательности. В то же время критерии уникальности до сих пор точно не определены. Данный вопрос имеет значительную научную ценность, в частности, в связи с проблемой совершенствования научных основ развития и расширения сети особо охраняемых природных территорий. Цель настоящей статьи – рассмотреть возможность выявления критериев уникальности на основании анализа выборок, построенных по различным параметрам, в том числе морфометрическим. Рассмотрено, что такое озерная экосистема, как она формируется и развивается, обозначено, какие параметры свидетельствуют об экстремальности среды, приводящей к ее уникальности. Рассмотрен один из возможных математических аппаратов, позволяющий проанализировать интересующие параметры.

ОБЪЕКТ И МЕТОДИКА ИССЛЕДОВАНИЯ

Озером называется котловина или впадина земной поверхности, заполненная или периодически заполняемая водой, не имеющая непосредственной связи с океаном и характеризующаяся замедленным водообменом [17, с. 5]. Озера образуются в том случае, когда приток вод в котловину превосходит потери воды на испарение, фильтрацию и отток. Однако прежде должна образоваться сама озерная котловина, возникновение которой может быть связано с деятельностью эндогенных или, чаще, экзогенных процессов, в ряде случаев с их последовательным воздействием. Сформировавшаяся котловина постепенно заполняется водой, поступающей с водосбора. Ее химический состав формируется благодаря целому комплексу факторов, среди которых подстилающие горные породы, почвы, атмосферные осадки, подземные воды, живые организмы. Появившиеся в различные периоды геологической истории и сформировавшиеся в разнообразных природных условиях озера обретают свой гидрологический, гидрохимический и термический режимы и постепенно населяются всевозможными живыми организмами. Совокупность всех обитающих в водоеме живых организмов, связанных между собой потоками вещества и энергии и окружающей их неживой среды обитания, образует озерную экосистему. При этом не существует абсолютно одинаковых по своему химическому составу вод и полностью идентичных друг другу экосистем, каждая из которых отличается набором характерных лишь ей внутренних свойств и характеристик. Однако при всем своем многообразии, сформировавшиеся в схожих условиях озерные экосистемы обычно обладают значительным сходством. На основе сходства элементов по конкретным основаниям строятся их классификации. Среди существующего множества классификаций озер наибольший интерес представляют те, которые отражают закономерности формирования, структуры, функционирования озера как целостной геосистемы. Здесь можно привести классификации озер по происхождению котловин [13, 15, 27, 32, 38 и др.], их морфометрическим особенностям [4, 9, 10 и др.], водному балансу и внешнему водообмену [5], особенностям термического режима [22, 24, 28, 41, 42 и др.], типу минерализации и химическому составу воды [1, 2, 19 и др.], гидробиологическим показателям, учитывающим таксономическую структуру и характеристику озер по преобладающему распространению в них определенных водных организмов [6, 23, 25, 35 и др.].

На фоне большинства озер, характеризующихся сходством по целому ряду параметров, всегда находятся водоемы, которые отличаются экстремальными характеристиками – наиболее древние, глубокие, обладающие чрезвычайной степенью расчлененности берегов, аномальным температурным режимом, крайними значениями минерализации воды, необычным соотношением между величинами концентраций различных ионов, наличием повышенных количеств каких-либо специфических компонентов газового или солевого составов, отличающиеся крайней продуктивностью, высоким видовым разнообразием или эндемизмом флоры и фауны. Благодаря своим резко отличным характеристикам такого рода озера могут рассматриваться как уникальные. Таким образом, каждая озерная экосистема по-своему своеобразна, однако для признания ее уникальности она должна характеризоваться неким специфическим набором свойств или характеристик (часто экстремальных), свидетельствующих об ее исключительности.

Другими словами, если все озера мира представить, как статистическую совокупность с набором признаков (параметров), характеризующих сами озерные экосистемы и происходящие в них процессы, то большинство выборок, построенных по этим параметрам на основе данных реальных измерений, может быть описано с помощью теоретического распределения вероятностей. При этом по многим выборкам оно будет близко к нормальному, как наиболее часто встречающемуся в природе, с положительной или отрицательной асимметрией. В то же время по части параметров будут наблюдаться “выбросы”, резко выделяющиеся из общей выборки. Так как для озерных экосистем характерна взаимная обусловленность происходящих в них процессов, эти “выбросы” часто будут выявлены для одних и тех же единиц совокупности, то есть для озер, имеющих аномальные значения по целому ряду характеристик. При этом аномальные значения по одному признаку могут приводить к “выбросам” еще по целому ряду параметров. С позиции статистики именно такие озера и следует рассматривать как уникальные. Следует уточнить, что в данной работе под “выбросом” понимается “элемент маломощного подмножества выборки, существенно отличающийся от остальных элементов выборки” [7, с. 1]. В тоже время априори предполагается, что статистическая совокупность данных не содержит ошибок измерений. Следовательно, в данном случае можно говорить, что “выбросы” совпадают с аномалиями данных.

Поскольку происхождение озерной котловины в значительной степени определяет главные типические особенности озера, наряду с рассмотрением генеральной совокупности всех озер мира, имеет смысл оценивать статистические совокупности озер с общим происхождением. Как указывал А.Г. Исаченко, генетические особенности геосистем – происхождение, возраст, пути развития – находят косвенное отражение в их современных структурно-динамических и функциональных свойствах, вплоть до чисто внешних, геометрических черт [20, с. 10]. В связи с этим именно такой подход был выбран нами при первичном анализе, который будет продемонстрирован в рамках настоящей статьи.

Как известно, происхождение преобладающего большинства озерных котловин связано с экзогенными процессами, что в значительной мере определяет их относительную молодость. Котловин, образованных тектоническими движениям земной коры, а также сейсмическими и вулканическими процессами, крайне мало. Согласно [29, с. 124], на их долю приходится лишь несколько процентов числа мировых озер. В то же время, поскольку энергия земных недр, если она высвобождается, чаще всего намного превосходит энергию внешних по отношению к Земле сил, то среди наиболее крупных и глубоких водоемов мира абсолютно преобладают озера, занимающие котловины тектонического и вулканического происхождения (с учетом того, что часть из них в дальнейшем подверглась ледниковой экзарации). Огромные размеры озерных котловин во многом обусловливают совершенно иное протекание в них целого ряда лимнических процессов, что обычно проявляется при попытках сравнения информации, полученной по крупнейшим озерам, с остальными водоемами Земли. Благодаря этому крупнейшие озера часто выделяют в особый вид водных объектов, что позволяет охарактеризовать значительную часть из них как уникальные. Еще А.Г. Исаченко указывал, что крупные озера, такие как Байкал, Ладожское, могут представлять собой уникальные водоемы, сопоставимые по своим размерам и внутренней структуре с региональными геосистемами различных рангов. Они практически не находят себе место в ландшафтных классификациях и в ландшафтном (физико-географическом) районировании, что вряд ли можно считать нормальным [20, с. 14]. Многие крупнейшие озера характеризуются и наиболее древним возрастом котловин, который для большинства рифтовых водоемов оценивается от 25 до 2 млн лет, а у котловин остальных тектонических озер исчисляется сотнями тысяч лет. Экстремальные по ряду параметров размеры котловины, сочетающиеся с древним возрастом и высочайшей степенью эндемизма флоры и фауны, бесспорно, свидетельствуют об уникальности таких водоемов.

Так, не вызывает сомнения уникальность самого глубокого и вместительного пресноводного водоема суши – оз. Байкал. Возраст котловины озера традиционно определяется в 25–35 млн лет. В озере насчитывается более 2628 видов и подвидов животных, из которых 56% являются эндемиками [21, с. 24], а также 1085 видов и разновидностей растений, из которых эндемичны 6 родов, 133 вида и 62 разновидности [3, с. 32].

Оз. Танганьика является самым длинным и вторым по глубине и объему заключенной пресной воды озером мира. Это старейшее из озер Восточно-Африканского рифта, возраст которого оценивается разными авторами от 7 до 20 млн лет. В водах Танганьики обитает 2156 представителей флоры и фауны, среди которых около 600 видов – эндемики [30, с. 157].

Одним из 20 древнейших озер на Земле является Ньяса, четвертое по объему заключенной пресной воды. Для озера характерна богатая, высоко эндемичная фауна. Согласно данным Программы ООН по окружающей среде, в озере насчитывается около 500 видов рыб, эндемичных на 90%. Так как многие виды не описаны, ряд специалистов указывает, что в озере обитает около 1000 разновидностей рыб [31, с. 9, 33, с. 126].

Бесспорно, уникальным является и оз. Восток (76°–78° южной широты), перекрытое ледяным щитом толщиной 3600–4350 м. Его водное зеркало не горизонтально как в обычных озерах, а находится под наклоном порядка шести угловых минут [16, с. 29]. Возраст оценивается в 35 млн лет [8, с. 816]. Экосистема озера уникальна тем, что находилась в изоляции от земной поверхности на протяжении сотен тысяч лет.

Специального упоминания заслуживают озера, возникающие в вулканических регионах. Наряду с многократно встречающимися аномальными морфометрическими характеристиками, многие из них характеризуются чрезвычайным разнообразием химического режима. В активных кратерах действующих вулканов часто находятся кислые термальные, в той или иной степени минерализованные озера. Источником воды, тепла и растворенных компонентов в них являются атмосферные осадки, внутрикратерные термальные источники и субаквальные фумарольные выходы [36, с. 532]. Для таких кратерноозерных водных масс характерны самые различные и специфические, отличающиеся от таковых в других типах озер физико-химические и гидрологические процессы. В аномальных гидрохимических и гидротермических условиях формируются и особые водные биоценозы, приспособленные к кислой воде.

Интересны озера зоны недостаточного увлажнения, отличающиеся аномальной соленостью. Среди наиболее крупных высоко минерализованных озер мира – расположенное в долине р. Иордан Мертвое море (соленость 270–310‰, в нижнем слое – до 400‰), и лежащее в Афарской котловине оз. Ассаль (350–400‰). В России крупнейшими соляными водоемами являются оз. Эльтон (200–500‰, в частности, 468‰по данным измерений ИНОЗ РАН 12.08.2019) и оз. Баскунчак (около 300‰, 360‰ по данным измерений ИНОЗ РАН 16.08.2019). Котловины российских озер образованы между крупными соляными куполами, что придает уникальность геосистемам, включая их прибрежную часть.

Возникшие в определенных природных условиях озера обретают свой гидрологический и термический режим, чаще всего отражающий эти условия и характерный для водоемов данной природной зоны. Тем не менее в ряде случаев их режим может резко отличаться от большинства находящихся рядом озер. Особым гидротермическим режимом характеризуются водоемы, расположенные в регионах фумарольной и гидротермальной активности. Значительное влияние на особенности протекания гидрологических и гидротермических процессов могут оказывать и другие местные факторы (специфика подземного питания, морфометрические особенности котловины и др.). В этом случае водоемы будут выпадать по термическому или гидрологическому режиму из своей климатической зоны, что скажется на происходящих в них биологических процессах и может резко выделить такие озера по целому ряду параметров. Здесь очень важно соблюсти различия между атипичностью (наблюдающейся у озер с характеристиками, резко выделяющимися в данных географических условиях, но при этом распространенными в мировом масштабе) и уникальностью (когда определенные характеристики действительно крайне редки). В этой связи представляется, что предлагаемый в рамках настоящего исследования анализ выборок, построенных по различным параметрам, может облегчить данную задачу.

Также уникальными могут быть признаны и целые группы малых водоемов, как например, карстовые Голубые озера в Кабардино-Балкарии или лежащие в окружении травертина Плитвицкие озера в Хорватии. Оз. Церик-Кель, входящее в группу Голубых озер, обладает аномальным соотношением глубины (279 м) к площади водной поверхности (2 га) [12, с. 92]. Особенностью Плитвицких озер выступает постоянное изменение системы соединяющих их водопадов, связанное с непредсказуемостью поведения травертина [26, с. 21]. Есть основания утверждать, что предлагаемый нами метод поможет выделить также и другие группы малых водоемов.

Наряду с показателями, характеризующими необычные условия среды обитания, особый интерес представляет уникальность озерных экосистем, признаваемая благодаря специфике населяющих ее организмов. Озерные экосистемы различаются по видовому разнообразию, продуктивности, степени эндемичности населяющей их флоры и фауны. Согласно [14], видовое разнообразие слагается из видового богатства, или плотности видов, которое характеризуется общим числом имеющихся видов, а также из их выравненности, основанной на относительном обилии или другом показателе значимости вида и положении его в структуре доминирования. Для оценки специфики структурно-функциональной организации сообществ гидробионтов с учетом видовой плотности и выравненности часто используется индекс Шеннона [37, 39]. Также используется индекс Симпсона [40], оценивающий разнообразие на основе подсчета связности между внутренними элементами экосистемы, обеспечивающей ее единство и функционирование. В отличие от уникальных условий абиотической среды, относительно легко вычисляемых при анализе характеризующих ее показателей, оценка уникальности биоценоза представляется более сложной. Она может быть достаточно легко определена при экстремальной продуктивности водоема, чрезвычайном видовом разнообразии или высокой степени эндемичности биоты. Оценка биоценозов по степени сложности их организации менее очевидна и, несмотря на наличие индексов, характеризующих разнообразие, пока недостаточно параметризована.

Таким образом, предлагаемый подход к определению уникальности за счет анализа выборок позволяет выделить озера, характеризующиеся экстремальными значениями лишь по ряду измеряемых параметров (морфометрические показатели, температурные характеристики, минерализация, кислотность, продуктивность и др.), в то время как далеко не все происходящие в озерах процессы могут быть параметризированы. Кроме того, на сегодняшний день количество лимнологически изученных озер крайне невелико. Поэтому необходимо признать, что важнейшим способом определения уникальности остаются экспертные оценки, на уровне которых могут быть выявлены дополнительные признаки, свидетельствующие о возможности рассматривать озеро как уникальное. Применение статистических методов позволяет алгоритмизировать процесс, внести научное обоснование в выборки, а также выявить новые водоемы, которые в дальнейшем могут более подробно анализироваться на предмет уникальности их экосистем.

ПРИМЕР ВЫЯВЛЕНИЯ АНОМАЛЬНЫХ ЗНАЧЕНИЙ ИЗ РЯДА МОРФОМЕТРИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ

Для примера проанализируем статистические характеристики морфометрических параметров некоторых озер, представленных в разработанной в Институте озероведения РАН базе WORDLAKE [18]. На начальном этапе рассмотрим озера, котловины которых имеют тектоническое происхождение. Как уже указывалось выше, к этой группе относится большинство наиболее глубоких и древних водоемов мира. В процессе анализа выяснено, что наиболее крупные озера являются аномалиями, сильно влияющими на форму распределения. Поэтому они были исключены из выборки, что позволило более детально оценить ее остальные элементы.

Так как размерные характеристики (L – длина озера (км), W – его ширина (км), S – площадь (км²), l – длина береговой линии (км), h – глубина (м), V – объем (км³), С – площадь водосбора (км²)) имеют большой разброс значений, будем, как это предлагается в [11], рассматривать безразмерные характеристики, полученные по формулам:

где $H_{{{\text{max}}}}^{*}$ – безразмерная максимальная глубина, $H_{{{\text{avg}}}}^{*}$ – безразмерная средняя глубина, c – коэффициент формы котловины озера, H** – относительная глубина, (соотношение между вертикальным и горизонтальным масштабом озера), k_s – коэффициент сжатия, отвечающий за форму озера в горизонтальной плоскости, S* – безразмерная площадь озера, V* – безразмерный объем озера, H_{avg B}, H_maxB – средняя и максимальная глубины озера Байкал, S_KS, V_KS – площадь и объем Каспийского моря.

Анализ характеристик (табл. 1) показывает, что формы распределений имеют преимущественно асимметричный вид, аналогично общей совокупности. Исключение составляет, например, коэффициент формы озерной котловины с, зависящий от средней и максимальной глубины. Значения асимметрии и эксцесса находятся в интервалах –1 < A < 1 и –3 < E < 3 соответственно, что характерно для нормального распределения. Была произведена проверка нулевой гипотезы: наблюдаемое распределение коэффициента формы озерной котловины тектонических озер не отличается от теоретически ожидаемого нормального распределения. Проверка производилась с помощью теста Колмогорова–Смирнова с поправкой Лильефорса. Поскольку вероятность справедливости данной гипотезы P больше 0.05 (P = 0.200), следовательно, анализируемое распределение не отличается от нормального. Гистограмма наблюдаемых значений с кривой нормального распределения приведена на рис. 1, основные статистические показатели – в табл. 2.

Также близкой к нормальному является форма распределения коэффициента сжатия k_s, который отвечает за форму озера в горизонтальной плоскости. Анализ остальных морфометрических характеристик выборки указывает на наличие асимметрии, смещенной в область малых значений, которая лучше всего описывается гамма-распределением.

На рис. 2а представлен Q−Q график (или квантиль-квантильный), который отображает квантили распределения переменной по сравнению с квантилями теоретического распределения. Из него следует, что в области малых и больших значений есть наблюдения, отклоняющиеся от нормального. Более наглядно это показано на безтрендовом Q−Q графике (рис. 2б). Также данный график нагляден с точки зрения поиска “выбросов” или аномальных значений. Экстремальные отклонения от нулевой линии находятся не более чем на +/–0.04 стандартных отклонения, что не подпадает под “выбросы”. Тем не менее можно говорить, что тектонические озера в области малых (c < 0.2) и больших (c > 0.7) значений формы озерной котловины имеют наибольшие отклонения от нормального закона распределения, делая его более плосковершинным.

Если говорить о “выбросах” и аномальных значениях, то наглядно их можно увидеть на диаграмме размаха (называемой также диаграмма “ящик с усами”) (рис. 3). На оси абсцисс отложена переменная, а на оси ординат – стандартизованные оценки коэффициента формы озерной котловины с. Высота прямоугольника на диаграмме соответствует значениям от первого до третьего квартиля, а горизонтальная линия внутри прямоугольника – медиана. “Усы” диаграммы отвечают за максимальные и минимальные значения. Кружки находящиеся выше “верхнего уса” или ниже “нижнего уса” соответствуют “выбросам” с числом порядкового номера объекта в выборке.

ОБСУЖДЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ

Необходимо отметить, что на большинстве диаграмм размаха, построенных нами для проведенных выборок морфометрических характеристик озер, присутствовали многочисленные “выбросы”, влияющие на форму распределения. Интересно, что даже при первичном анализе выбросов лишь по некоторым морфометрическим характеристикам мы получили список озер, многие из которых характеризуются как уникальные и на уровне экспертных оценок. Так, среди водоемов, выявленных при анализе диаграмм размаха по большинству параметров, приводимых в табл. 1, прежде всего обращают на себя внимание такие озера, как Охридское (выявлено по диаграммам размаха морфометрических признаков L, W, S, I, H_avg, H_max, V как “выброс”) – самое глубокое и древнее на Балканском полуострове, с уникальной водной экосистемой, включающей более 200 эндемиков, и оз. Тонлесап (выявлено по диаграммам размаха морфометрических признаков L, W, S, I, H_avg, H_max, V как “выброс”) – самый большой водоем п-ова Индокитай, характеризующийся аномальными колебаниями площади, связанными с ежегодным разливом во время сезона дождей и являющийся одним из наиболее рыбопродуктивных пресноводных водоемов мира. “Выбросами” на приведенной диаграмме размаха (рис. 3) для коэффициента формы (с) являются соленые озера Симби на западе Кении (северо-восточнее оз. Виктория) и Тонхил Нуур на юго-западе Монголии, из которых оз. Симби включено в одноименный национальный заповедник (Lake Simbi National Sanctuary). Озеро представляет собой небольшой по площади (0.29 км²), глубокий (25 м) щелочной высокопродуктивный водоем с хорошо выраженным хемоклином [34] и является одним из важнейших резерватов водно-болотных птиц Рифтовой долины.

Представляется, что предложенный нами подход к оценке уникальности за счет анализа выборок позволит вычленить не только крайние (в большинстве случаев максимальные) значения какого-либо параметра, но и значения, резко выпадающие из выборки, что особенно важно в силу множественности локальных систем малого размера, которые лишь при таком подходе могут быть выделены. Другими словами, это дает возможность вычленить также и группы небольших озер (скорее всего расположенных в аналогичных экстремальных условиях), которые в силу каких-либо причин по ряду параметров резко отличаются от других водоемов данного ранга. Еще раз необходимо подчеркнуть, что выявление уникальных озер еще долго будет опираться на экспертные оценки; в то же время внедрение предложенного в настоящей статье подхода по анализу выборок может рассматриваться как крайне перспективное направление исследований, сосредоточенных на совершенствовании научных основ обоснования особо охраняемых природных территорий.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Подводя итог, надо отметить, что выявление уникальных озер наряду с распространенной на настоящий момент экспертной оценкой может опираться и на статистический аппарат. С этой целью авторами статьи предлагается проводить анализ выборок, построенных по различным параметрам, характеризующим озерные экосистемы и происходящие в них процессы. При этом, прежде всего, необходимо ориентироваться на абиотические характеристики экосистемы, и уже отталкиваясь от степени их экстремальности, анализировать сложившиеся в данных условиях биоценозы. Первые шаги в этом направлении нами уже сделаны и требуют дальнейшего продолжения. Более подробный анализ позволит не только вычленить новые уникальные озера, но и определить, рассмотрение каких параметров наиболее перспективно. Безусловно, требуется определение оптимального механизма выявления “выбросов” при анализе выборки, и для этого необходим значительно больший объем исследований. Перспективность выбранного пути не вызывает сомнений.

Важность алгоритмизации выявления уникальных природных объектов очевидна в связи со сложностью обоснования отнесения той или иной территории к категории особо охраняемых, что достаточно часто имеет место. Поэтому предлагаемый в рамках настоящей статьи анализ выборок параметров, характеризующих озерные экосистемы, может представлять значительный интерес и при изучении других природных объектов. Кроме того, анализ механизмов, происходящих в экстремальных по каким-либо параметрам условиях, которые и позволяют характеризовать озеро как уникальное, имеет важное значение для развития лимнологии, предоставляя дополнительный материал для изучения и понимания процессов, происходящих в озерных экосистемах. Расширение наших общих представлений об особенностях их функционирования позволяет вывести исследования водных ресурсов планеты на новый уровень.

Работа выполнена в рамках проекта РФФИ 20-05-00303/20.