Моделирование в картографии - Тикунов В.C.
ISBN 5-211-03346-9
Скачать (прямая ссылка):
116
по сетке квадратов со сторонами 2, 4, 8 и 12 мм
изведенными картами становились все большими. На рис. 25 воспроизведены интерполированные автоматическим путем изолинии, показанные лишь в границах картографируемой территории.
Карта, изолинии для которой интерполировались по сетке квадратов со стороной 2 мм, практически не отличается от исходного изображения. Карта, для которой использовалась сеть квадратов со стороной 4 мм, также мало отличается от исходной, а вот карта с шагом 8 мм уже отличается значительно сильнее, но не искажает основных форм, чего нельзя сказать о карте с шагом в 12 мм. То есть цифровая модель поверхности с таким шагом уже не пригодна для дальнейшего использования. Поэтому первоначально для составления корреляционных карт были взяты цифровые модели поверхности с шагом 4 и 8 мм. Расчет корреляций для этих двух вариантов показал, что результирующие корреляционные карты (для примера коррелировались поверхности D и E) практически не отличают-
117
Рис. 26. Парные коэффициенты
корреляции
Рис. 27. Частные и множественные
ся, поскольку имеющиеся различия в их цифровых моделях нивелируются в процессе расчетов, а также достаточно большим интервалом между изолиниями коэффициентов корреляции. В связи с этим для расчета по всем картам исследуемой серии выбрана аппроксимация с шагом 8 мм, который не только с формальных позиций, но и при визуальном анализе согласуется с характером пространственных изменений показателей.
После расчета корреляций, используя программу SACM, можно автоматическим путем вычертить изолинии на результирующих картах, однако мы отказались от этой возможности, поскольку у краев карты расчетные значения будут искажены, а интерполяционная программа будет использовать и эти значения. Поэтому вычисленные корреляции выдавались на печать в виде линейно-печатаемых карт на алфавитно-цифровом печатающем устройстве ЭВМ и по значениям корреляций вручную проводились изолинии. Всего было напеча-
120
корреляции
тано 30 карт парных, частных и множественных коэффициентов корреляции. Из этой серии шесть карт парных коэффициентов корреляции приведены на рис. 26, а три карты частных и одна множественных корреляций — на рис. 27.
Изображенные на данных рисунках корреляционные карты выражают вполне определенные географические закономерности. Причем эти закономерности проявляются не только при сравнении карт урожайности с картами различных природных характеристик, но и между собой. Например, взаимосвязь между урожайностью зеленой массы кукурузы и ячменя (RJ^Q) выражается через высокие положительные и отрицательные коэффициенты. Высокая положительная взаимосвязь наблюдается в Тургайской, на юге Кустанайской, юго-западе Целиноградской, северо-востоке, а также юго-западе Павлодарской областей и занимает большую половину всего исследуемого региона. Ослабление связи, например, на севере Кустанайской обла
121
сти отражает более существенный рост урожайности кукурузы к северу по сравнению с ячменем. Это обусловлено тем, что при сравнительно большом количестве осадков здесь наблюдается одновременное повышение суммы температур за теплый период. Такое положение оказывает благоприятное влияние на урожайность зеленой массы кукурузы как более теплолюбивой культуры по сравнению с ячменем.
Ослабление и появление существенной отрицательной связи в центральных районах Северного Казахстана вызваны тем, что здесь наименьшие суммы температур, наименьшая продолжительность безморозного периода, повышенная вероятность повреждения растений заморозками, пониженная летняя температура. Все это отрицательно сказывается на урожайности зеленой массы кукурузы, но в гораздо меньшей степени на урожайность ячменя. К периферии исследуемого региона постепенно начинает сказываться сухость климата, и урожайность как кукурузы, так и ячменя понижается, что проявляется и в росте коэффициентов корреляции.
Аналогичную интерпретацию коэффициентам корреляции можно дать, анализируя карту взаимосвязи урожайности масличных культур и ячменя (RBQ) . Другие же карты приведенной серии раскрывают взаимосвязи между урожайностью отдельных сельскохозяйственных культур и природными условиями. Например, карта корреляций между урожайностью масличных культур и суммой температур воздуха за период со средней суточной температурой выше 10° (Rв?>) отражает подавляющее распространение отрицательных коэффициентов. Это связано с общей засушливостью климата, отрицательно влияющей на урожайность и связанной с суммой температур посредством значительной для всей территории испаряемости. В целом для Северного Казахстана высокие суммы температур обычно соответствуют низкой урожайности и наоборот. Наблюдающиеся районы положительной связи (Казахский мелкосопочник, юго-запад Целиноградской области и др.) связаны с пониженной урожайностью масличных культур и суммы температур. В этих случаях уменьшение урожайности объясняется другими причинами. Например, в Целиноградской области это обусловливается ухудшением свойств почвы (увеличением солонцеватости, уменьшением содержания гумуса, увеличением щебнистости и др.), которые оцениваются здесь как малоблагоприятные для земледелия.
