Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1 Новые парадигмы естествознания в рамках теории хаоса и синергетики (ТХС) 10
1.1. Современные тенденции. Подходы и методы синергетики и теории хаоса 10
1.2. Развитие представлений о климате и его хаотичности. Динамика метеофакторов и климата в рамках новых парадигм 23
1.3. Экологические и метеорологические факторы ХМЛО в рамках хаотической динамики 30
1.4. Медико-биологические аспекты влияния климато - экологических факторов 40
CLASS ГЛАВА 2 Материалы и методы исследования 5 CLASS 0
2.1. Методы идентификации параметров аттракторов экосреды и ВСОЧ в т-мерном пространстве признаков 50
2.2. Метод исследования погодных условий на основе традиционных способов их типизации 62
2.3. Стандартные методы оценки показателей экологических факторов 65
ГЛАВА 3 Результаты исследований и их обсуждение 68
3.1. Сравнительная оценка параметров аттракторов метеосостояний экосреды в т-мерном пространстве на примере г. Сургута 68
3.2. Оценка погодно-климатических контрастов урбанизированной территории Севера с позиций традиционных методов 86
3.3. Оценка показателей экологических факторов окружающей среды (на примере г. Сургута)
3.4. Сравнительная оценка параметров аттракторов показателей экофакторов в т-мерном пространстве на 102
5.4. 3.5. Влияние климатоэкологических факторов на здоровье населения (на примере ПО
г. п. Федоровский ХМАО - Югры)
Заключение 123
Выводы 129
Практические рекомендации 130
Литература 131
Приложение 151
- Современные тенденции. Подходы и методы синергетики и теории хаоса
- Развитие представлений о климате и его хаотичности. Динамика метеофакторов и климата в рамках новых парадигм
- Методы идентификации параметров аттракторов экосреды и ВСОЧ в т-мерном пространстве признаков
- Сравнительная оценка параметров аттракторов метеосостояний экосреды в т-мерном пространстве на примере г. Сургута
Введение к работе
Современный этап развития естествознания сопровождается кардинальным пересмотром основных понятий, которые необходимы для описания закономерностей развивающегося органического мира.
Сейчас стало очевидным, что для сохранения целостной, не противоречивой картины мира, нужно признать наличие в природе не только разрушительного, но и созидательного принципа: материя способна самоорганизовываться и самоусложняться. На волне этих проблем возникла синергетика - теория самоорганизации - современная теория эволюции очень больших, сверхсложных систем. В настоящее время она успешно развивается по нескольким направлениям: синергетика Г. Хакена [134], неравновесная термодинамика И. Пригожина [110], и др.. Причем, одна из главных заслуг И. Пригожина заключается в его отходе от детерминистских представлений и переход к стохастичности и хаосу в изучении биологической динамической системы (БДС).
Уже очевидно, что ведущей проблемой синергетики последних лет является проблема организации структур из хаоса. С одной стороны, очевидно, что разработка новых методов идентификации параметров порядка и русел в рамках системного анализа и синтеза (САС) составляет основу современной синергетики, с другой стороны, не вызывает сомнения и тот факт, что проблема идентификации параметров аттракторов БДС и диагностики различий между динамикой стохастического поведения БДС и хаотической динамикой этих же БДС - одна из базовых проблем теории хаоса. В последнее время в работах многих российских ученых говорится о целесообразности использования методов теории хаоса и синергетики (ТХС) в описании не только технических или природных систем, но также в описании различных БДС на молекулярном, клеточном, субклеточном, органном уровне и уровне систем органов, функциональных систем организма (ФСО) человека и популяционном уровне в терминах
компартментов и кластеров, русел и параметров порядка, областей джокеров и самих джокеров [47, 49, 62, 63, 78, 79, 87 - 89, 93, 129 -131, 158-161].
Все чаще в литературе появляются работы, связанные с необходимостью разработки новых научных методов оценки динамики поведения биосистем, поскольку классические (статистические, в частности) подходы становятся уже неадекватными в таких областях как экология, биология, биофизика и не могут в полной мере оценить и описать их тонкие отличия, дать количественную оценку базовым свойствам - синергизм и хаос -биосистемам [44, 98, 129].
Как известно, любые БДС испытывают постоянные возмущающие воздействия со стороны внешних факторов среды. В общем случае для БДС возможны четыре основных режима функционирования: стационарный режим, периодический режим, различные переходные режимы и хаотический режим. Именно разработка новых подходов и методов при оценке состояний биологической системы, находящихся в разных режимах функционирования, становится актуальной задачей современности.
Развитие синергетики и теории неравновесных систем связано с новым пониманием влияния факторов экосреды на динамику показателей функциональных систем организма (ФСО) человека. Особенно это касается населения, проживающих в условиях северных территорий РФ, поскольку динамика экофакторов урбанизированных экосистем Севера часто носит ярко выраженный хаотический режим, когда, например, показатели метеопараметров (температуры - Т, давления - Р я влажности - R воздуха) неубедительно представлять в рамках традиционного стохастического подхода или описывать их методами теории вероятности и математической статистики. Это значит, что динамика значений параметров порядка БДС (например, ФСО) может носить хаотичный характер из-за хаотического характера действия перечисленных выше метеофакторов среды обитания.
В рамках изучения такой проблемы создание методов и эффективных программ ЭВМ для идентификации параметров порядка БДС является актуальной и необходимой задачей.
Современные исследования в рамках многих научных программ («Адаптация человека», «Глобальный эксперимент в Западной и Восточной Сибири, на Дальнем Востоке, европейской и азиатской части Севера РФ» и др.) показали, что проживание человека в экстремальных или дискомфортных климатических, геофизических условиях, сопряженных со значительной антропогенной нагрузкой на экосистемы в развитых промышленных регионах, приводит к более интенсивному использованию и быстрому истощению адаптационных резервов организма человека [13].
В данной работе рассматриваются и обсуждаются результаты авторских исследований характера динамики метеорологических и экологических факторов урбанизированной территории на примере г. Сургута и Сургутского района ХМАО — Югры в свете теории хаоса и синергетики, которые является новым научным направлением в области количественной оценки базовых свойств - синергизм и хаос - биосистем.
В этой связи целью настоящей работы является изучение в рамках теории хаоса и синергетики особенностей динамики экофакторов среды в фазовом пространстве состояний и влияние этой хаотической динамики на качество жизни человека на Севере.
Данная цель определила постановку и решение следующих задач исследования:
Разработка методов и программ ЭВМ по оценке параметров аттракторов поведения вектора экофакторов среды в фазовом пространстве состояний.
Выполнение сравнительной оценки степени хаотического поведения этих факторов в разные сезоны года в условиях Ханты - Мансийского автономного округа - Югры.
3. Оценка степени влияния такой хаотической динамики экофакторов на процессы жизнедеятельности организма (в частности, человека) в условиях Ханты - Мансийского Автономного Округа. Научная новизна работы.
Впервые разработана и официально зарегистрирована программа ЭВМ («Программа идентификации параметров аттракторов поведения вектора состояния биосистем в m-мерном фазовом пространстве», свидетельство № 2006613212, Москва, 2006 г.) для исследования параметров аттракторов поведения вектора состояния биосистем в w-мерном фазовом пространстве.
Впервые рассматриваются и обсуждаются с позиции теории хаоса и синергетики аспекты хаотической динамики поведения метеорологических и экологических факторов урбанизированной территории Севера РФ на примере г. Сургута и Сургутского района Ханты - Мансийского автономного округа - Югры.
3. Впервые оценивается степень влияния хаотической динамики экофакторов
среды на состояние организма человека в условиях урбанизированных
экосистем Севера с позиции теории хаоса и синергетики.
Научно — практическая значимость. Разработаны и запатентованы в рамках системного анализа и синтеза методы и программные продукты на базе ЭВМ для исследования хаотических и стохастических подходов в оценке динамики экофакторов среды, идентификации параметров порядка в фазовом пространстве состояния биосистем, на основе которого сделано обоснование и разработаны критерии оценки различий между стохастической и хаотической динамиками поведения параметров метео - и экофакторов среды обитания на примере г. Сургута и Сургутского района ХМАО - Югры.
Такие методы и компьютерные программы целесообразно использовать для выполнения ранжирования признаков, т.е. наиболее важных признаков, существенно влияющих на качество жизни и здоровье населения Югры, проживающих в суровых климатических условиях; позволяют внедрять их в
практику работы органов управления в вопросах медико-экологических признаков районирования северных территорий с позиций сохранения здоровья населения.
Объем и структура диссертации. Диссертация изложена на 151 странице машинописного текста и состоит из "Введения", в котором обосновывается актуальность исследования хаотического и стохастического подхода в оценке динамики экофакторов среды; в главе "Новые парадигмы естествознания в рамках теории хаоса и синергетики (ТХС)" представляется обзор литературных данных по вопросу выбора методов в оценке параметров экосреды с позиций теории хаоса, с одной стороны, и традиционных подходов в рамках теории вероятности и математической статистики, с другой стороны.
В главе "Материалы и методы исследования" представляется объект исследования и уделяется внимание современным методам, рассматриваются оригинальные авторские методы, применяемые для исследования динамики экофакторов среды; глава "Результаты исследований и их обсуждение" посвящена исследованию в рамках синергетики и хаоса динамики показателей экосреды - метеофакторов, экофакторов, анализу разработанных критериев оценки различий между стохастической и хаотической динамиками поведения параметров; "Выводов", Заключения; "Приложения". Библиографический указатель содержит 175 наименований работ, из которых 145 на русском языке и 30 иностранных. Текст диссертации иллюстрирован 25 таблицами и 29 рисунками.
Современные тенденции. Подходы и методы синергетики и теории хаоса
Большинство фундаментальных теорий, меняющих парадигму естествознания и изменивших стандарты научных исследований, все больше отходят от классического детерминизма Лапласа (но не отбрасывают его полностью), который в 19-20-х веках плавно перешел в стохастический подход, т.е. в вероятностное описание процессов живой природы. Однако и стохастика уже себя исчерпывает, т.к. возникли новые понятия и парадигмы естествознания [44, 47, 62- 63, 78, 85 - 89, 130 - 131, 133].
Более 30-ти лет развивается новое направление в науке — синергетика, в котором пытаются найти не узкодисциплинарные, а общие закономерности развивающегося мира. Синергетика, как наука о самоорганизации сложных открытых систем, в том числе биологических, вышедшая из термодинамики неравновесных процессов, завоевала к настоящему времени весьма прочные позиции. Биологическая эволюция представляется здесь не как простая пассивная последовательность реакций живых организмов и их сообществ на внешние возмущающие воздействия, а как активный процесс внутренней самоорганизации живой материи в периодически изменяющихся условиях окружающей среды. Строго говоря, синергетика не является новой наукой, а представляет новое объединяющее направление в науке, цель которого состоит в выявлении общих идей, методов, закономерностей перехода материи от одного уровня организации к другому, проявляющихся в самых различных областях естествознания [14-16, 159-161, 165].
Синергетика концентрирует свое внимание на процессах неустойчивости, состояниях динамического хаоса, порождающих определенную организацию. Новые состояния саморазвивающейся системы возникают как результат реализации ее потенциальных возможностей. В состоянии неустойчивости в точках бифуркации система становится чувствительной к внешним воздействиям. При этом сущностной характеристикой системы является реализация определенных вариантов ее развития, причем выбор варианта в точке бифуркации определяется внутренними особенностями системы [164, 167].
Разработка проблемы причинности в рамках классической механики оказала воздействие на все последующее развитие естествознания. Механистическое мировоззрение явилось прямым следствием триумфа классического естествознания. Одним из основных элементов этого мировоззрения являлся принцип жесткой детерминации процессов, подразумевающий неуклонное прямолинейное развитие прогресса и постепенное превращение хаоса в разумный порядок [62, 63, 81].
По мере прогресса естественных наук в структуре изучаемых процессов обнаруживалось все большее число связей, не поддающихся анализу с позиций закономерностей жесткой детерминации. Последующее развитие науки, проникновение ее в сферу более сложных и развитых объектов исследования, в частности, биологических, показало ограниченность этого принципа. Объединение стохастического, кибернетического представлений о мире с признанием нелинейности связей привело к созданию синергетики.
Сегодня весьма актуальной является теория, созданная И. Пригожиным [ПО], согласно которой окружающий мир рассматривается как постоянно балансирующий между порядком и беспорядком. В любой момент времени порядок, существующий в данный момент, является началом хаоса, который в свою очередь, возникая, стремится к порядку, и наоборот. Причем, в определенных «точках бифуркации» нельзя угадать, к чему склонится система в своем развитии - к порядку или хаосу? Потому что, в отличие от идей детерминизма, в теории И. Пригожина нет места определенности. Но многое зависит _от критической массы элементов в системе: если она достигнута, система развивается по определенному пути, если нет - в обратном направлении [86, 88, 122].
Качественно иным принципом, пришедшим на смену представлениям о жесткой детерминации, явился вероятностный (стохастический) принцип причинности, позволивший овладеть новым классом закономерностей естественных процессов на уровне микромира. Трудности, встречающиеся при объяснении явлений микромира с позиции причинности, имеют объективное происхождение и объясняются особенностями становления квантовых теорий, но они не являются принципиальными, ограничивающими применение принципа причинности в микромире. Путь становления квантовых теорий лежит не через отрицание или ограничение, а через утверждение причинности в микромире.
Считалось, что есть два класса объектов. Одни - детерминированные. Прогноз их поведения может быть дан на любое желаемое время. Начальные отклонения с течением времени нарастают, малые причины приводят к большим следствиям. Другие - стохастические. Ими занимается теория вероятностей. В последние двадцать лет было показано, что есть еще один важный класс объектов. Формально они являются детерминированными, точно зная их текущее состояние, можно установить, что произойдет с системой в сколь угодно далеком будущем. И вместе с тем предсказывать ее поведение можно лишь в течение ограниченного времени. Сколь угодно малая неточность в определении начального состояния системы нарастает со временем, и с некоторого времени теряется возможность что-либо предсказывать. На этих временах система ведет себя хаотически [81].
Развитие представлений о климате и его хаотичности. Динамика метеофакторов и климата в рамках новых парадигм
Погодно-климатические условия продолжают оставаться среди факторов окружающей среды во многом определяющих условия проживания, образ занятий и комфортность существования человека на протяжении всей его жизни. Особенно велико значение погоды и климата для здоровья: по . _ оценкам некоторых ученых вклад погодно-климатических особенностей в состояние здоровья человека (на фоне образа жизни — 50%, генетики 20%, уровня здравоохранения 10%) составляет около 20% [1]. Однако в условиях Севера и неблагоприятных техногенных воздействий этот процесс может повышаться до 30- 40 %.
Беспрецедентно возросшее за последнее время внимание к проблемам климата, безусловно, стимулировало развитие как чисто научных, так и прикладных разработок, что обеспечило достижение значительного прогресса в понимании причин современных изменений климата, их закономерностей, а также в обосновании сценариев возможных изменений климата в будущем. В первую очередь это связано с ростом их значения в хозяйственной деятельности, с проблемой антропогенного загрязнения атмосферы и планетарным потеплением климата. Отсюда исходит возможность наступления глобального экологического кризиса.
Проблема изучения закономерностей изменения климата была и остается одной из важнейших и трудноразрешимых. Важность и интерес к изучению закономерностей изменения погоды и климата связывают с той огромной ролью, которую они играют в функционировании не только человеческого общества, но и всего живого и неживого мира [1-3, 6, 11, 13, 17, 19, 24, 51, 52, 55,61,74,105, 113, 123].
Климатические условия на Земле создаются в результате основных взаимосвязанных циклов геофизических процессов глобального масштаба: теплооборота, влагооборота и общей циркуляции атмосферы.
Разнообразие условий погоды, встречающихся на земном шаре, велико. Анализируя многолетний режим погодных условий, можно заметить присущие данной местности пределы изменений погоды и, по возможности, определить наиболее типичные ее черты в целом и для каждого сезона.
Погоду определяют как динамическую совокупность физических свойств приземного слоя атмосферы, регистрируемых в данной местности в относительно коротком временном интервале, обусловленную взаимосвязанным комплексом процессов, протекающих- в атмосфере, подстилающей (земной) поверхности и в космическом пространстве [8-10]. Климат, как многолетний режим погоды в данной местности, оказывает влияние на организм именно через погодные факторы. Конечный физиологический эффект воздействия климатических факторов зависит от взаимодействия всех видов реакций организма, который определяется как его состоянием, так и особенностями действующих факторов.
Термин «климат» используется для характеристики двух несколько различных, не сводимых друг к другу понятий. Во-первых, понятие «климат» используется для описания гидрометеорологического режима определенной территории в ряду других ее физико-географических характеристик.
Во-вторых, понятием «климат» определяют состояние гидрометеорологического режима планетарного масштаба. В этом случае говорят о «глобальном климате», который характеризует температурный режим атмосферы, океана и материков, общую циркуляцию океана и атмосферы, закономерности влагооборота, состояние криосферы и, в какой-то степени, газообмен, определяющий содержание парниковых газов в атмосфере [28, 32, 73].
Климатические условия на земном шаре весьма неоднозначны, но благодаря наличию определенных приспособлений человек способен находиться в разнородной среде. Организм человека чувствителен ко многим элементам, которые в совокупности определяют климат местности. Эта чувствительность и способность к соответствующим реакциям отвечает необходимости поддержания гомеостаза. Система терморегуляции в условиях сильного холода или жары способна поддерживать температуру в относительно узких пределах. Повышенные требования к организму предъявляют не только тепловые факторы и низкое барометрическое давление на больших высотах, но и воздействие естественной или искусственной коротковолновой радиации.
Методы идентификации параметров аттракторов экосреды и ВСОЧ в т-мерном пространстве признаков
К этим кластерам могут относиться одни и те же БДС, но находящиеся в разных экологических состояниях или в разных временных режимах. В любом из этих случаев можно произвести сравнение параметров аттракторов как минимум для двух кластеров. Метод основан на идентификации объема аттрактора в фазовом пространстве первоначально для одного кластера и далее для другого. Затем поэтапно (поочередно) исключаются из расчета отдельные компоненты вектора состояния БДС с одновременным анализом параметров аттракторов и сравнением существенных или несущественных изменений в параметрах аттрактора после такого исключения. Алгоритм такой процедуры основывается на следующих шагах:
1. В программу расчета на ЭВМ поочередно вводятся исходные значения (компоненты ВС) в виде матриц Ари-= [а,/] биосистемы по каждому из к кластеров (в нашем случае метеопараметры экосреды — атмосферное давление (Р); - температура (Г); - относительная влажность воздуха (К)). Данные могут вводиться вручную либо из текстового файла, т.е. получаем матрицу состояний для всехр кластеров в т — мерном фазовом пространстве. Здесь /- бегущий индекс компоненты вектора (/ = 1,....т) х, a j- номер биообъекта (количество параметров) (/ = 1...,л), номер кластера к тоже может изменяться (к = \....,р). Иными словами элемент такой матрицы atJ представляет к -й кластер БДС, /-й компонент ВС для /-го параметра.
2. Производится поочередный расчет координат граней для всех i-x параметров ВС, для всех /-х параметров (у = 1...., «) из к-го кластера (к = і...., р ); в частности, их длины (Interval), например, для 2-х кластеров (х и у) будем иметь: D? = /(пах) - ;(min), zy = Уі1т) - Уі(тія) , где хКтіа),хІіпах)-координаты крайних точек, совпадающих с нижней и верхней границей фазовой области.
Далее рассчитывался вектор объемов (General Value) v = (Va, vx ...v )T, ограничивающих все p аттракторов, а также показатели асимметрии (Asymmetry) в виде матриц размерности (Рхт) для стохастического Xx = Ofj ,х\г ...xcXm)... Xp = (xcpli xcp2...xcpm ) , и хаотического центров Xх = {xxx,xx2...xxm)...X/ = (xxpl,xxp2...xxm). Здесь c = Xy/n идентификация стохастического центра аттракторов, который находится п путем вычисления среднего хи/п арифметического одноименных координат точек, представляющих проекции конца вектора состояния БДС на каждую из координатных осей. Отметим, что для каждого из всех Р кластеров имеем, Х = x/(min) + D , / 2 - идентификация хаотического центра аттракторов, где я _ ширина фазовой области аттрактора (размер интервала изменения переменной х) в проекции на /-ую координату. 3. Вводится параметр R, показывающий степень изменения объема аттракторов для к -го кластера до и после уменьшения размерности фазового пространства. В исходном приближении вычисляем R0 = V0l - V02 /V0l . Здесь Vj -общий объем параллелепипеда (Г0,=ЯШД1), внутри которого находится 1-й аттрактор движения ВС для 1-го кластера данных в т-мерном фазовом пространстве; V„- объем параллелепипеда (702=ЯгаД2), внутри (=1 которого находится 2-й аттрактор движения ВС для ВС 2-го кластера данных. 4. После исключения поочередно каждого из компонент вектора X, т.е. х, для одного и другого кластера одновременно и поочередно для всех j вычисляется вторые и далее i-e приближения параметра аттракторов R, = V; -V,2 /V,1. Таким образом, получаем R = (R0,....Rm) значений, т.е. вектор размерности т+1, по которым можно определить уменьшилась или увеличилась относительная величина аттракторов V при изменении размерности фазового пространства. При уменьшении размеров аттракторов К, анализируются параметры системы и на основе их почти неизменности делается заключение о существенной (если параметры существенно меняются) или несущественной (параметры почти неизменны) значимости конкретного, каждого х, компонента ВС Х = (х х2,...хт)т.
В результате такого подхода нами было также установлено, что чем больше расстояние между хаотическим (геометрическим) и стохастическим (среднестатистическим) центрами аттракторов в фазовом т-мерном пространстве состояний, тем ярче выражена мера хаотичности в динамике поведения вектора состояния экофакторов.
Кроме того, в рамках теории хаоса и синергетики был выполнен анализ динамики поведения вектора состояния организма ВСОЧ (число случаев обращений по поводу артериальной гипертензии) человека для -мерного фазового пространства состояний на примере г.п. Федоровский на фоне динамики погодных условий в период 2004 - 2005 гг.
Для выявления оценки различий динамики поведения вектора состояния экосреды и обращаемости населения в 3-мерном фазовом пространстве состояний нами была выполнена обработка данных с использованием разработанного алгоритма - «Программы идентификации параметров аттракторов поведения вектора состояния биосистем в m-мерном фазовом пространстве». В качестве системы рассматривалась модель 3-мерного фазового пространства, параллелепипед, внутри которого находится аттрактор поведения параметров метеосреды и показатель частоты случаев обращения населения г.п. Федоровский по поводу артериальной гипертензии.
Сравнительная оценка параметров аттракторов метеосостояний экосреды в т-мерном пространстве на примере г. Сургута
Ханты-Мансийский автономный округ относится к числу северных регионов РФ, а Север часто определяют как природную экстремальную зону, предъявляющую повышенные требования к приспособительным возможностям организма. При характеристике экстремальных территорий чаще всего в литературе ссылаются на определение А. П. Авцына [1], который рассматривал их как зоны чрезвычайные, в смысле возможного неблагоприятного влияния на человеческий организм, т.е., как территории, пребывание в которых может угрожать здоровью и выживанию человека.
Основу собственных экспериментально-теоретических результатов составили новые авторские математические модели и программные средства обработки данных метеорологических и экологических параметров внешней среды, а также традиционные методы оценки погодных условий с точки зрения их биологического действия на организм человека и на ряд связанных с ними процессов.
Стохастические модели в настоящее время находят широкое применение для анализа различных временных рядов. В рамках ТХС, с использованием разработанного нами алгоритма и программного продукта, был выполнен расчет параметров аттракторов метеопараметров и экофакторов, проведен анализ динамики поведения вектора состояния экосреды в т - мерном (3-мерном и 2-мерном) пространстве состояний, на основе которого сделано обоснование и разработаны критерии оценки различий между стохастической и хаотической динамиками поведения параметров метео - и экофакторов среды обитания на примере г. Сургута [«Программа идентификации параметров аттракторов поведения "вектора состояния биосистем в m-мерном — -фазовом пространстве», свидетельство № 2006613212, 2006 г.].
Представлены результаты количественной оценки динамики (в рамках теории хаоса) и характера распределений показателей метеопараметров и экофакторов (ЗВ в атмосферном воздухе) внешней среды по разным месяцам года за 1991-2004 гг. для г. Сургута, а также результаты анализа динамики поведения вектора состояния организма ВСОЧ (обращаемость по поводу артериальной гипертензии) человека для m-мерного фазового пространства состояний на примере г.п. Федоровский.
Обработка массивов исходных данных параметров экосреды с использованием метода идентификации параметров хаотических аттракторов экологических и метеорологических факторов в многомерном фазовом пространстве состояний позволила интерпретировать эти результаты в разных аспектах. С одной стороны, в виде некоторых количественных показателей, с другой стороны, в виде графических иллюстраций (временной динамики переменных и их гистограмм в m-мерном фазовом пространстве).
В результате анализа метеопараметров факторов внешней среды были получены величины суммарных аттракторов (V) и значения показателей асимметрии (гХ) параметров среды для каждого месяца года и сезона в динамике за период 1991-2004 гг. Также определены координаты центра аттракторов трехмерного фазового пространства, что позволило построить траектории вектора состояния экосреды в 3-мерном пространстве состояний данных. Получены графические портреты динамики и амплитуды фазовых переменных и рассчитаны гистограммы распределений плотности попадания координат вектора состояния метеофакторов среды в условно выбранные интервалы времени.
Кроме того, в рамках традиционных подходов в оценке типизации климатических условий и их контрастов нами проведена оценка жесткости зимнего сезона [101], рассчитаны комплексные показатели изменчивости (КПИ) погодных условий для всех сезоновТода [94] и определены индексы изменчивости (ИИП) погодных условий [114] в аспекте биоклиматического воздействия на организм человека.
В таблицах 5 и 6 представлены обобщенные результаты расчета параметров аттракторов метеосостояний в 3 - мерном пространстве состояния, характеризующие характер динамики поведения каждого из этих параметров с использованием вышеуказанной программы для всех сезонов года по всем месяцам каждого года за период 1991-2004 гг.
После апробирования на многочисленных данных по состоянию метеофакторов и экофакторов среды Югры (на примере г. Сургута) нами было установлено, что чем больше расстояние между хаотическим геометрическим и среднестатистическим стохастическим центрами в фазовом га-мерном пространстве, тем ярче выражена мера хаотичности в динамике поведения вектора состояния экофакторов среды и биологической системы в целом.
Анализ параметров метеосреды (данные таблицы 5) показал, что общий показатель асимметрии (гХ), количественно характеризующий меру разброса значений фактического распределения рассматриваемых величин, имеет существенные различия в разные сезоны года, а также в динамике лет рассматриваемого периода. Так в январе данный показатель колеблется в пределах: гХ=\,61+7,62; в апреле гХ=1,40+10,38; в июле гХ=\,40+6,98; а в октябре этот показатель имеет диапазон колебаний г.А!=0,69+8,41.
