Публикация научных статей.
Вход на сайт
E-mail:
Пароль:
Запомнить
Регистрация/
Забыли пароль?

Научные направления

Поделиться:
Статья опубликована в №37 (сентябрь) 2016
Разделы: Биотехнологии, Физика, Науки о Земле
Размещена 24.09.2016. Последняя правка: 24.12.2018.
Просмотров - 2279

Геомагнитная активность и уловы баренцевоморских гидробионтов (на примерах семги и трески)

Фролова Наталия Сергеевна

-

Российский государственный гидрометеорологический университет

ассистент кафедры океанологии

Степанюк Иван Антонович, доктор физико-математических наук, профессор кафедры океанологии РГГМУ; Муравейко Владимир Матвеевич, доктор биологических наук; Емелина Антонина Владимировна, младший научный сотрудник ММБИ; Трифонова Ольга Сергеевна - инженер РГГМУ


Аннотация:
Анализируются связи уловов баренцевоморских гидробионтов (семги, трески) с геомагнитной возмущенностью (ГМВ) и с солнечной активностью (СА). Выявлена ритмика уловов, которая не может определяться антропогенным фактором. Показана статистически значимая связь уловов семги с геомагнитной возмущенностью. Определены сдвиги по времени ритмики уловов семги относительно ГМВ. Рассматривается идея о поддерживающей роли ГМВ в увеличении численности популяций.


Abstract:
The connection between yields of the Barents sea fish (salmon, cod) and a geomagnetic disturbance index with solar activity is analyzed in the article. The rhythmic structure of the yields that can’t be connected with an anthropogenic factor is determined. The statistically significant connection between the yields and the geomagnetic disturbance index is demonstrated in the article. The article also shows different time shifts in the rhythmic structure of the yields relative to the geomagnetic disturbance index. The idea of the supporting role of the geomagnetic disturbances in an increase of fish population is considered.


Ключевые слова:
баренцевоморские гидробионты (семга, треска); уловы; солнечная активность; геомагнитная активность; статистические связи; фазовые сдвиги.

Keywords:
Barents sea fish (salmon, cod); yields; solar activity; geomagnetic disturbances; statistical connections; phase shifts.


УДК 597 (282.247.1)

Введение

Практически все морские организмы в процессе эволюции и жизнедеятельности подвергались и подвергаются воздействию вариаций солнечной активности (СА) и магнитного поля Земли. Эти факторы можно рассматривать как совокупность космогеофизических факторов (КГФ). Предполагается (например [8]), что в процессе эволюции могла возникнуть генетически закрепленная реакция на эти воздействия. Вариации солнечной активности приводят к изменчивости целого ряда земных факторов, которые рассматривались в литературе (например [9]). При этом сами показатели солнечной активности (число пятен, площадь, расположение и др.) предполагаются лишь индикаторами действующих на биоту физических факторов. Наиболее значимым из них можно считать фактор геомагнитных возмущений (ГМВ). Частотный диапазон ГМВ ограничен верхними значениями 2-3 Гц.

Между  вариациями солнечной активности и ГМВ уставлена надежная связь (см. например [3]). ГМВ проникают глубоко в воду из-за большой толщины скин-слоя. При этом индуцированное переменное электрическое поле, формируемое в воде, чрезвычайно мало из-за крайне низкой частоты. И основное значение для гидробионтов имеет проникновение в воду переменного магнитного поля (ПеМП).

Описанные факторы могут в значительной мере предопределять биологическое состояние многих морских и пресноводных экосистем. Выполнялись исследования реакций на такие факторы баренцевоморских скатов [7], молоди трески [11], сомовых рыб [10], камчатских крабов, переселенных   в Баренцево море [5], и др.   

Для оценки солнечной активности используется наиболее распространенный индикатор – числа Вольфа. Они характеризуют пятнообразовательную деятельность Солнца. Вычисление числа Вольфа производится по формуле:

W=k*(f+10g),

где  W– число Вольфа, отн.ед.;

k*– нормировочный коэффициент, выводимый для каждого наблюдателя и телескопа, для дальнейшего совместного использования найденных относительных чисел Вольфа, отн.ед.;

 f –  количество наблюдаемых на диске Солнца пятен, шт.;

 g – количество образованных групп пятен, шт.

Материал и методика.

Сопоставление динамики уловов семги на Кольском за период времени 1880 – 1994 гг. с уровнем солнечной активности за эти годы показывает общее сходство в длиннопериодной цикличности количества добываемого лосося и солнечной активности (рисунок 1). Отсутствие данных по уловам за военные годы не корректировалось.

 

 Рисунок 1

Рисунок 1. Вариации солнечной активности (темная кривая, круглый маркер) и динамика уловов атлантического лосося (серая кривая, квадратный маркер). По оси ординат: улов (×10 тонн) и числа Вольфа.

Причины столь резкого колебания уловов лососевых рыб, на наш взгляд, следует искать в пресноводный период жизни лососей.

Для трески имеется сходная с лососями зависимость динамики уловов от уровня солнечной активности (рисунок 2). Однако треска не имеет пресноводного цикла жизни. В уловах трески и лосося основную массу рыб составляют особи возрастом от 4 до 6 лет. Если считать, что численность популяции рыб закладывается в начальный период жизни (т.е. с икры и личинок), то тогда мы приходим к выводу, что высокая солнечная активность способствует увеличению численности гидробионтов.

Это видно по данным рисунка 2 без проведения статистического анализа. Здесь наглядно виден сдвиг по фазе уловов относительно максимумов солнечной активности  в пределах типичного 11-летнего цикла.

                                                                                  

Рисунок 2

Рисунок 2. Вариации солнечной активности (черная кривая, ромбический маркер) и динамика уловов трески (серая кривая, квадратный маркер). По оси ординат: уловы (×10 тыс. тонн) и числа Вольфа (:2).

Естественно, что сама по себе солнечная активность воздействовать на уловы гидробионтов не может. Действует конкретный физический фактор. По имеющимся нашим данным это геомагнитные возмущения. И именно в период таких возмущений закладываются основы для будущих уловов, поскольку эти уловы зависят от численности взрослых особей.

В пользу предположений о влиянии геомагнитных возмущений на численность популяций рыб косвенно свидетельствуют экспериментальные   данные по выживаемости  личинок. Есть очень интересная работа [2], где изучалась выживаемость ракообразных (на примере креветки). Было показано, что выживаемость личинок на ранней стадии («мизис») составляет: в контроле – 0,43, при воздействии электромагнитным полем (ЭМП) частотой 5 Гц – 0,74. И,  соответственно, вероятность гибели в контроле – 0,57, а при воздействии ЭМП 5 Гц – 0,26. Выживаемость при воздействии с частотами ГМВ в работе [2], к сожалению, не изучалась.

Конечно, интенсивность лова и параметры  орудий промысла (размер ячеи) наряду с переловом оказывают существенное влияние на период созревания рыб. Это показано  для многих видов рыб. Например, средний возраст половозрелой трески за 50 лет сократился на 3 года. Поэтому при долгосрочном прогнозе численности популяций рыб приходится учитывать как природные, так и антропогенные факторы.

В некоторых работах выявлена зависимость уловов некоторых гидробионтов от  геомагнитной возмущенности (ГМВ), например [3,9]. В работе [1] выявлено влияние ГМВ на уловы путассу и кальмаров, в [3] приводятся данные о влиянии ГМВ на уловы сельди и крабов.

Для нашего анализа были использованы данные по числам  Вольфа (СА) и Аа-индексам, характеризующим ГМВ. Аа-индексы во все изучаемые годы формировались как среднее значение геомагнитных возмущений, полученных на антиподных станциях (например, [6]). Поскольку для нашего анализа брались данные более чем за 100 лет, то из-за смены станций наблюдений в разные периоды для повышения однородности рядов учитывались коэффициенты нормализации.

Сравнение уловов семги и Аа-индексов приведено на рисунке 3.

 

Рисунок 3

Рисунок 3. Сравнение динами уловов семги (жирная линия, квадратный маркер) с изменчивостью Аа-индекса (тонкая линия, ж-маркер). Реальные значения Аа-индекса умножены на 3.

Здесь наблюдается близкая картина влияния, но она не повторяет характера рисунка 1, хотя и здесь видно возрастание уловов при уменьшении ГМВ за исключением некоторых лет.

Однако при визуальном анализе трудно быть уверенным в характере связи. Более целесообразна статистическая обработка. Она проводилась по данным рисунков 1 и 3. Фильтрация рядов осуществлялась с помощью полосно-пропускающих фильтров Поттера. Обработка велась в статистическом пакете «Мезозавр». Коррекция пропусков проводилась также в этом пакете. Для оценки детерминированности процессов рассчитывался коэффициент Херста H, характеризующий фрактальную размерность D (D=2-H). Расчеты коэффициента Херста велись по оригинальной программе «HERST».

Результаты.

После фильтрации были получены периодограммы и спектры: рядов улова (рисунок 4), чисел Вольфа (рисунок 5) и Аа-индекса (рисунок 6). Периодограмма ряда определяется как набор коэффициентов в разложении временного ряда по гармоникам и выражает  амплитуду соответствующей гармоники и ее вклад в общую дисперсию процесса. Наличие в ряду детерминированных периодических компонент проявляет себя в периодограмме в виде ярко выраженных пиков на соответствующих частотах (периодах).

Рисунок 4

Рисунок 4. Спектр уловов семги после коррекции пропусков и фильтрации тренда. Основной максимум 10,2 лет. Слева  слабый пик 12,6 лет, справа пик 8 лет.

Существование цикличности уловов в области периода 11 лет никак не может быть обусловлено антропогенными факторами. Видимо, действует физический, а более конкретно – космогеофизический фактор. Аналогичное мнение получается также и в отношении 8-летнего цикла.

На рисунке 5 показана периодограмма ряда чисел Вольфа. Здесь наиболее четко выявлен 11-летний цикл (расчетное значение 10,6 лет). Остальные экстремумы менее значимы.

По периодограммам получается, что 11-летний период выявляется во всех использованных характеристиках (в уловах – с разбивкой на 2 сильно выраженных периода, это само по себе интересно, но будет проанализировано в дельнейшем). Конечно, основной интерес представляет не просто совпадение периодов, а фазовые сдвиги в этой периодичности. При этом не стоит обращать внимание на десятые доли выявленных периодов – они формируются только программой расчета и не являются достоверными.

Фазовые сдвиги, как и функцию когерентности, можно выявить при кросс-спектральном анализе. Эти данные приведены на рисунке 7.

                                                                         Рисунок 5

Рисунок 5. Периодограмма ряда чисел Вольфа.

Рисунок 6
Рисунок 6. Периодограмма Аа-индекса. Основной пик 10,7 лет.

Рисунок 7

Рисунок 7. Кросс-спектр уловов семги и Аа-индекса. Обозначения: 1– кросс-спектр; 2– фаза в град.; 3–функция когерентности (×100).

Для 11-летнего цикла сдвиг уловов по отношению к максимуму геомагнитной активности составляет 4-5 лет (расчетное значение 4,6 года). Функция когерентности равна 0,35 (коэффициент корреляции 0,6).

Таким образом, получается, что для того, чтобы выловить увеличенное количество семги, необходимо, чтобы прошло 4—5 лет после выклева личинок. Это означает всего лишь то, что воспроизводство популяции семги в период повышенной геомагнитной активности может являться более жизнеспособным, чем в другие периоды, как и в случае с личинками креветки (хотя там осуществлялось воздействие частотой 5 Гц).

Причины этого пока неизвестны.

Что же касается как бы «удвоения» 11-летнего цикла в уловах семги, то это связано не только с пропуском данных за военные годы, но еще с отмеченными выше антропогенными факторами.

Действительно, для дополнительного анализа был взят первый участок ряда (36 лет). Военные годы в этот участок не входят. Получилась периодограмма, показанная на рисунке 8.


                                                                 Рисунок 8

Рисунок 8. Сглаженная периодограмма уловов (первые 36 лет). Основной период 11 лет.

Выявленный здесь период 11 лет, на наш взгляд, говорит о том, что в послевоенные годы в уловах семги значительно усилился антропогенный фактор (что именно – неизвестно, скорее всего – неучитываемый вылов).

Конечно, интересно выяснить, являются ли анализируемые факторы детерминированными, или они меняются хаотично. Для этого были рассчитаны коэффициенты Херста, определяющие фрактальную размерность временных процессов. Наиболее интересен результат по уловам (рисунок 9).


                                                      Рисунок 9

Рисунок 9. Коэффициент Херста, рассчитанный по ряду уловов семги. Окно 40, шаг 4.

Высокие значения коэффициента Херста в предвоенные годы и последовательное его снижение свидетельствует о том, что вылов был однозначно закономерным первые 36 лет. Спад в военные годы связанный с отсутствием данных не уменьшает коэффициент Херста до значений менее 0,5 только потому, что пропусков было 7 лет, а окно при расчете Н взято 40 лет (меньше брать некорректно). После отмеченных лет детерминированность уловов существенно падает, что говорит в пользу предположения о роли антропогенного фактора. В конце изучавшегося срока уловы близки к «хаосу» (1994 г.). При этом абсолютные значения уловов сильно снижаются (см. рисунки 1 и 3). Видимо, лов был больше браконьерским, чем официально учитываемый. 

Рассуждения.

Периодические изменения численности различных популяций в биосистемах, в том числе – среди гидробионтов, известны. Одной из наиболее распространенных математических моделей периодичности является модель Вольтерра (например, [4]). Это модель типа «хищник-жертва». Рассматривать ее и другие модели здесь неуместно, только можно отметить, что в эти модели не закладывается прямое влияние внешних физических факторов. Учитываются климатические факторы, снижение пищевых ресурсов и некоторые другие, но только земные. Несомненно, что они влияют на состояние популяций, однако, вряд ли влияют только они.

Применительно к семге в нашей работе [8] в качестве рабочей гипотезы тоже рассматривался климатический фактор – обмеление рек в период высокой солнечной активности. При этом предполагалось, что обмеление рек в свою очередь приводит к значительному сокращению площадей нерестово-выростных угодий лосося. Однако с реальными данными по обмелению сравнение не производилось. Далее в той же работе [8] на основе данных по выловам трески было высказано сомнение по поводу обмеления, поскольку треска не имеет пресноводного цикла жизни. Это важно. Ведь никакое обмеление  водоемов ей не грозит. Тогда получается следующее. В уловах трески и лосося, как отмечалось выше,  основную массу рыб составляют особи возрастом от 4 до 6 лет. Если считать, что численность популяции рыб закладывается в начальный период жизни (т.е. с икры и личинок), то тогда мы приходим к выводу, что высокая солнечная активность способствует увеличению численности этих гидробионтов [8].

Но, как уже было отмечено, сама по себе солнечная активность не может являться действующим физическим фактором – это следует из формулы расчета СА. Используемые числа Вольфа всего лишь индикатор. Действующий физический фактор явно иной.

В данной работе нами сделана попытка интерпретировать такой по-настоящему действующий фактор – геомагнитные возмущения. Если данные работы [2] предполагать универсальными, то это означает, что ГМВ действительно повышает выживаемость и жизнестойкость популяции.

Для того, чтобы доказать это, необходимы специальные  лабораторные эксперименты по выживаемости личинок различных гидробионтов при воздействии переменными магнитными полями, как это сделано в работе [2], причем не только с частотами ГМВ, но по имеющимся данным [11] с частотами 6-8 Гц, характерными для гидрометеорологических процессов. 

Библиографический список:

1. Баландина Н.Л. Роль и особенности учета космогеофизических факторов в рыбопромысловых технологиях: Автореф., СПб, 2005. 20 с.
2. Васильева Е. Г., Мельник И. В. Некоторые аспекты влияния электромагнитного поля на десятиногих ракообразных //Вестник АГТУ. Сер.: Рыбное хозяйство, 2009. №1.– С. 121-125.
3. Владимирский Б.М., Темурьянц Н.А., Мартынюк В.С. Космическая погода и наша жизнь. – Фрязино: Век-2, 2004. –224 с.
4. Волькенштейн М.В. Биофизика.– М., Наука, 1981.– 575 с.
5. Емелина А.В., Владимирова О.М., Фролова Н.С. Влияние вариаций магнитного поля Земли на двигательную активность краба Баренцева моря [Текст]. // Материалы XXX юбилейной конференции молодых учёных Мурманского института, посвящённой 150-летию со дня рождения Н.М. Книповича «Проблемы океанографии, биологии и освоения морей российской Арктики», май 2012. – Мурманск, 2012. – С.61-63.
6. Лукьянова, Р. и К. Мурсула (2011), Оценка однородности ряда aa индексов геомагнитной активности при смене станций наблюдения, Вестник ОНЗ РАН, 3, NZ5003, doi:10.2205/2011NZ000105.
7. Муравейко В. М., Электросенсорные системы животных. – Апатиты: Изд. Кольского филиала АН СССР, 1988. – 106 с.
8. Муравейко В.М., Степанюк И.А., Емелина А.В. Биология и поведение лососевых рыб северной части Кольского полуострова //Современные исследования ихтиофауны арктических и южных морей европейской части России. Апатиты: Изд. КНЦ РАН, 2007. С.116-134.
9. Протасов В. Л., Бондарчук А. И., Ольшанский В. М. Введение в электроэкологию. - М.: Наука, 1982. - 336 с.
10. Степанюк И.А, Гаврилова О.Ю., Кочеткова Е. С.. Проблема биологического предчувствия экстремальных космогеофизических событий //Космогеофизические факторы экологии биосистем. Сборник научных трудов.– СПб: Астерион, 2007.– С. 32-41.
11. Степанюк И.А. Электромагнитные поля при аэро- и гидрофизических процессах.– СПб: Изд. РГГМУ, 2002.– 214 с.




Рецензии:

26.09.2016, 7:06 Ивлев Виктор Иванович
Рецензия: Статья может быть опубликована

30.09.2016, 8:30 Ивлев Виктор Иванович
Рецензия: Статья может быть опубликована. Однако следует обратить внимание на то, что что переменное электрическое поле обязательно порождает переменное магнитное поле и наоборот. Автор ничего не говорит об их разделении в эксперименте.



Комментарии пользователей:

Оставить комментарий


 
 

Вверх