Создание серии мелкомасштабных карт условий обитания серого кита на северо-восточном шельфе о. Сахалин

Берег создан волновыми процессами и носит  лагунный характер. Бухты и заливы береговой линии отделены от Охотского моря узкими и длинными барьерными косами. Основной составляющей грунта  на глубинах до 10-15 м преобладают мелкопесчанистые грунты. С увеличением глубины они сменяются средними, крупными песками и участками гравийно-галечных грунтов с примесью разнозернистых песков (Фадеев В.И., 2011 г.).

 

 

Рис. 1.5. Фрагмент геоморфологической карты Охотского моря (,, Атлас Сахалинской области”, 1967 г.)

 

 Кормовая база.

Серый кит - единственный вид китов, освоивший придонное кормление (бентофагия). Серые киты обычно кормятся на глубине 15-60 м. Они зачерпывают организмы бентоса со дна вместе с водой, илом и галькой и процеживают взвесь сквозь китовый ус. В рацион серого кита входят до 70 видов беспозвоночных: полихет, кольчатых червей, гастропод, двустворчатых моллюсков, мелких ракообразных, бокоплавов, сипункулид, голотурий, губок, асцидий, - а также мелкие рыбы. Молодое животное длиной 6 м за 12 часов съедает до 116 кг корма, взрослое (12 м длиной) - 552 кг. Во время миграции и на местах зимовок киты живут на запасах подкожного жира, питаясь лишь изредка (www.rgo.ru).

Из всего многообразия поедаемых  серым китом организмов (150 представителей бентоса и нектобентоса) основную роль в его питании в прибрежных водах северо-восточного побережья о. Сахалин играют амфиподы. В то же время серый кит питается другими представителями бентоса, например полихетами. Несмотря на то что основу пищи китов у берегов Сахалина составляют амфиподы и полихеты, спектр его питания различается по районам нагула и может меняться по годам (Блохин С. А.,2008 г.).

 

Биомасса  Разноногих Раков, Амфипод (Amphipoda)

В 2002-2003 гг. зарегистрировано 37 видов  амфипод. Средняя биомасса амфипод  для всего района в 2002 и 2003 гг. имела  значения 42,7±9,6 г/м² и 54,6±8,7 г/м² соответственно (Фадеев В.И., 2010 г.).

В 2005 г. в Пильтунском районе средняя биомасса амфипод составила 38,8±7,2 г/м²  (Фадеев В.И., 2005г.), что ниже значений 2004 г. (47,4±7,7 г/ м²).

В 2006 г. отмечено дальнейшее уменьшение средней биомассы амфипод для  всего

района  по сравнению с 2005 г. (до 28,5±3,8 г/ м²), что определяется снижением

биомассы  амфипод на глубинах более 25 м (18,1 г/ м² в 2005 г. и 9,4 г/ м² в 2006 г.).

Однако  на глубинах более 25 м серые киты западной популяции обычно не кормятся,

поскольку амфиподы составляют там в среднем менее 2% от средней биомассы

бентоса и не образуют существенных скоплений (Фадеев В.И., 2006 г.),

В сентябре 2006 г. средняя биомасса амфипод  на глубине 11-15 м. в южной области

Пильтунского района составила 33.5±11.8 г/ м². Снижение биомассы в 2006 г., возможно, обусловлено различными факторами. Например, в 2005 г., пробоотбор был проведен в июле, то есть в начале сезона нагула, в то время как в 2006 г. пробы были отобраны в сентябре, то есть, в конце сезона нагула. Другой потенциальной причиной снижения биомассы в 2006 г., возможно, было изменение температуры. Придонные температуры воды в южной части Пильтунского района были ниже в 2006 г., чем в 2004 и 2005 гг. Кроме того, спутниковые данные показали, что ледовый покров в прибрежной акватории в 2006 сохранялся позже, чем в 2004 и 2005. Таким образом, более низкие придонные температуры и более долгий ледовый покров моря, возможно, ограничили продуктивность амфипод в 2006 г. в Пильтунском районе (Фадеев В.И., 2011 г.),

В 2007 г. в Пильтунском районе средняя биомасса амфипод составила 32,1±4,8 г/ м² ,

что превышает значения 2006 г. Как и  в 2005-2006 гг. средняя биомасса амфипод  в

2007 г. составляет примерно 9% от общей  биомассы бентоса (Фадеев В.И., 2007 г.).

В 2008, 2009 и 2010 гг. средняя биомасса амфипод  для всего района составила 36,1±4,8

г/ м², 41,4±5,2 г/ м² и 35,2±7,7 / м² соответственно (Фадеев В.И., 2011 г.).

Таким образом, с учетом результатов проведенного анализа, многолетняя динамика

биомассы  амфипод в мелководной зоне Пильтунского района заключается в

статистически значимом снижении биомассы в 2006 году по сравнению с 2002-2005

годами. Наблюдаемый в 2007-2010 годах рост биомассы амфипод не привел пока к

достижению  максимальных значений биомассы, соответствующих  уровню 2002-2003

годов (сохраняются статистически значимые различия). В 2009-2010 году биомасса

амфипод – основного пищевого ресурса  серых китов в Пильтунском районе, достигла

уровня 2004-2005 годов.

 

 

 

 

Глава 2. Разработка аналитических карт условий обитания серого кита у северо-восточных берегов Сахалина.

 

 

2.1. Источники для создания карт.

Для создания карт была использована информация, полученная от сотрудников Биологического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова. Представленную информацию можно разделить  по характеру источника на два вида: картографическая и статистическая. 

1. Картографическая информация представляет из себя карту северо-восточного побережья острова Сахалин в районе Пильтунского залива. Кроме очертаний побережья, на карту нанесены реки и 10, 20, 50, 100 и 150 изобаты(Рис. 2.1.). Карта представлена в виде SHP- файла, который предназначен для работы в программном продукте ArcGis. Картографическая основа выполнена в системе координат UTM, 54 зона.

 

Рис. 2.1. Картографическая основа.

 

 

2. Статистическая информация представлена в виде сводных годовых таблиц ( Табл. 2.1.), в которых отображены значения промеров глубин в точках с известными координатами, солености и температуры воды в этих точках, дата проведения замеров. Эти данные были получены в период с 2002 по 2010 год, путем прямых измерений с научно-исследовательского судна ,,Академик Опарин”.

 

Табл. 2.1.

Фрагмент сводной таблицы измерений глубин северо-восточного шельфа о. Сахалин

N#	Координаты		Дата	Глубина, м	Температура воды	Соленность воды
	X	Y			дно	дно
1	52,8085	143,3553	08.07.2008	14	7,5	27,5
2	52,8795	143,3487	08.07.2008	14	6,4	28,1
3	52,7250	143,3542	08.07.2008	14	7,2	27,8
4	52,9815	143,3182	03.09.2008	14	7,3	31,6
5	53,0232	143,3248	16.07.2008	14	3,2	30,2
6	52,9405	143,3283	16.07.2008	13	3,0	30,2
7	53,1075	143,2880	03.09.2008	13	7,4	31,7
8	53,1713	143,2838	14.07.2008	14	3,2	29,8
9	53,0962	143,2995	15.07.2008	13	3,4	29,9
10	53,2555	143,2542	10.09.2008	11	12,6	28,4
11	53,3058	143,2380	10.09.2008	12	13,1	28,2
12	53,2232	143,2738	04.07.2008	17	4,8	29,0
13	53,4448	143,1607	12.09.2008	12	11,2	29,4
14	53,4775	143,1302	12.09.2008	10	11,6	29,0
15	53,3938	143,1950	12.09.2008	14	11,1	29,3
16	52,8343	143,3728	08.07.2008	14	6,6	28,1
17	52,8543	143,3618	08.07.2008	15	6,4	28,1
18	52,7715	143,3552	08.07.2008	11	7,7	27,1
19	52,9792	143,3618	16.07.2008	22	3,0	30,0
20	53,0043	143,3355	03.09.2008	15	7,0	31,7
21	52,9365	143,3520	16.07.2008	15	3,5	29,8
22	53,1318	143,3075	14.07.2008	15	3,5	30,0
23	53,1688	143,2975	14.07.2008	14	3,5	29,8
24	53,0765	143,3167	15.07.2008	15	3,6	29,9

 

 

 

 

2.2. Создание батиметрической карты на участок проведения исследований.

 Первым этапом работы стало построение экспериментальной карты рельефа дна Охотского моря у берегов острова Сахалин. Карта создавалась двумя способами:

1. Создание карты в программном пакете Surfer.
2. Создание карты путем визуальной интерполяции.

 

3.2.1. Создание  карты в программном пакете  Surfer.

 Карта создавалась в программном пакете Surfer, который используется для моделирования местности, батиметрического моделирования, визуализации ландшафта и т.д. Процесс создание карты можно разделить на несколько этапов:

1. Из сводных годовых таблиц( Табл. 2.1.) были выбраны данные о глубинах в точках с известными координатами. К ним были добавлены точки с координатами береговой линии, глубины которой были приняты за ноль. Эти данные мы получили из SHP- файла с контуром острова Сахалин. Таким образом получилось 36179 точек.
2. Так как исследования проводились не вдоль всего побережья острова Сахалин, а только в Пильтунской зоне, необходимо было сделать выборку тех точек, которые попадали в область исследований. Эта область была определена рамкой, левый нижней угол которой ограничивается 142,687 градусами восточной долготы и 52,264 северной широты, а правый верхний угол 143,979 градусами восточной долготы и 53,598 северной широты. Для этого, с помощью программы Excel была произведена сортировка данных сначала по столбцу X(первая колонка), и удалены все строки, где значения X были меньше 142,687 градусов восточной долготы, и больше 143,979 градусов восточной долготы. После чего такая же операция была проделана со столбцом Y(вторая колонка) и были удалены все строки со значением Y меньше 52,264 градусов северной широты и больше 53,598 градусов северной широты. После проведения выборки точек, их осталось 12330 штук(Табл. 2.2.).

 

 

 

 

 

 

 

 

Табл. 2.2.

Фрагмент таблицы с  точками для построения карты.

X	Y	Z
143.919817	52.650283	70.5
143.919067	52.37	68.2
143.918167	52.649617	70.3
143.917617	52.38	68.2
143.902667	52.65	67.4
143.896017	52.3	64.9
143.884167	52.65	64.8
143.882917	52.65	64.9

 

3. Третий этап заключался в непосредственном построении карты в программном пакете Surfer и последующего анализа получившихся результатов. Карта строилась разными методами.

В пакете геостатистического моделирования Surfer  создание модели, осуществляется через пункт меню «Grid», подпункт «Data».  После нажатия на него появляется диалоговое окно, предлагающее выбрать файл с исходными данными. Исходными данными для построения растровой модели являются измерения значений переменной в точках с известными координатами. После выбора исходного файла появляется диалоговое окно,  где мы можем задать все необходимые для построения растровой модели параметры (К.А. Мальцев, 2008 г.). Построение осуществлялось с помощью сеточной функции (Gridding)  - это процесс вычисления значений интерполяционной функции в точках регулярной сети по значениям хаотически расположенных экспериментальных точек данных

(К.Ю. Силкин, 2008 г.). Исходное множество экспериментальных точек вводится из XYZ файла данных (XYZ data[.DAT] file); значения сеточной функции сохраняются в сеточном файле с расширением [.GRD] (grid[.GRD] file).

Интерполяция была проведена всеми  методами. Наиболее подходящие для наших целей приведены ниже.

 

1.Метод триангуляции с линейной интерполяцией (Triangulation with linear interpolation)

Данный  метод базируется на построении по опорным точкам структуры триангуляции и

дальнейшей  интерполяции на основе этой структуры. В самом простейшем

варианте  интерполяция выполняется с помощью линейной функции на каждом треугольнике (Кошель С.М., 2004 г.). К недостаткам метода можно отнести то, что вычисление значений показателя возможно только в пределах выпуклой оболочки множества опорных точек, в граничных треугольниках наблюдаются значительные искажения, модельная функция не являются гладкой (Рис. 2.3.).

 2.Метод естественного соседства (Natural Neighbor) - метод интерполяции для многовариантных данных в триагуляции Делоне. Значения для точек интерполяции устанавливаются, используя весовые значения ближайшего окружения точки в триангуляции (К.Ю. Силки, 2008 г.).  Метод дал картину рельефа, более сглаженную, чем предыдущий метод. На участках с недостаточными исходными данными (по краям территории, на северо-востоке и юго-востоке) ЦМР обрывается, интерполяция не происходит (Рис. 2.4.).

3. Метод средневзвешенных обратных расстояний (Inverse distance to a Power) Этот метод основан на вычислении весовых коэффициентов, с помощью которых взвешиваются значения экспериментальных Z-значений в точках наблюдений при построении интерполяционной функции (К.А. Мальцев, 2008 г.). Недостаток метода – наличие эффекта «бычьих глаз». Этот эффект ярко проявился при построении ЦМР на исследуемую территорию. (Рис. 2.5.).

4.Кригинг (Kriging). В методе кригинга используется статистический подход к построению модельной функции. При восстановлении ЦМР используется метод вариограмм. Вариограмма (а также ковариационная или автокорреляционная функции) является важнейшей характеристикой случайного процесса со стационарными приращениями и задает распределение квадратов разностей значений (или корреляцию) в парах точек в зависимости от их взаимного расположения, но не от их абсолютного положения (Кошель С.М., 2004 г.). По умолчанию программой устанавливается использование линейной вариограммы. В нашем случае метод кригинга дал достаточно правдоподобную картину рельефа (Рис. 2.6.).

5.Метод минимальной кривизны (Minimum Curvature). Поверхность, построенная с помощью этого метода, аналогична тонкой упругой пленке, проходящей через все экспериментальные точки данных с минимальным числом изгибов ( К.Ю. Силкин, 2008 г.).Метод минимальной кривизны, однако, не является точным методом. Он генерирует наиболее гладкую поверхность, которая проходит настолько близко к экспериментальным точкам, насколько это возможно, но эти экспериментальные точки не обязательно принадлежат интерполяционной поверхности. (Рис. 2.7.).

 

2. Создание карты путем визуальной интерполяции.

После построения изобат автоматизированным способом, нами было принято решение  провести визуальную интерполяцию в  программе ArcMap.  Для этого нами была использована картографическая основа очертаний северо-восточного побережья острова Сахалин с проведенными на ней 10,20,50,100 и 150 изобатами(Рис. 2.1.)

Первым делом, мы подгрузили уже  имеющуюся у нас таблицу с  выбранными точками для участка  исследования на картографическую основу так, чтобы значение глубины располагалось  рядом с соответствующей точкой(Рис.2.8.)

 

Рис. 2.8. Положение точек  с промерами  глубин (м)

 

 

Затем, учитывая расположение точек  и очертание имеющихся изобат, были проведены изобаты с глубинами 15, 30, 70 и 120  метров. Очертание изобаты  тридцать метров показало неровности рельефа дна в этом районе, после  чего были проведены остальные изобаты  с шагом десять метров. 40-я изобата  повторила рельефные особенности  дна.

После того, как были проведены  все изобаты, было проведено редактирование изобат основы (10, 20, 50, 100 и 150) относительно построенных с помощью визуальной  интерполяции(Рис. 2.9.)

 

 

Рис. 2.9. Картографическая основа с  изобатами, построенными путем визуальной интерполяции.

Заключительным этапом было оформление карты  в программном пакете Adobe Illustrator. Рельеф дна был изображен изолиниями с послойной окраской. Некоторым элементам карты были присвоены топонимы и гидронимы ( Рис. 2.10.).