Основы экологического мониторинга. Белюченко И.С - 35 стр.

UptoLike

Рубрика: 

35
земных коммуникаций может быть удачным решением проблемы
зимнего гололеда.
Рисунок 1.4 – Фрагмент автоматизированного мониторинга
температуры московской почвы (р-н Крылатское,
ЗАО г. Москвы)
2. С целью оценки влияния температурного режима почв на со-
стояние городской растительности можно воспользоваться системой
градаций, разработанных для условий г. Москвы на основании много-
летних наблюдений этим методом (таблица 1.11). Статистическая об-
работка получаемых многочисленных данных позволяет выявлять
средние и экстремальные (максимумы, минимумы) значения темпера-
тур и сравнивать различные объекты по их температурному режиму.
3. Для общей интегральной оценки удобно использовать метод
частотных распределений мониторинговых показателей, наглядно де-
монстрирующий вероятность проявления тех или иных значений за
исследуемый период на соответствующей территории (Смагин, 2005,
Смагин, Садовникова и др. 2006). При этом общая выборка данных
ранжируется по характерным классам (градациям из таблицы 1.11), и
для каждого класса рассчитывается вероятность попадания в него зна-
чения исследуемого показателя (температуры). Отметим, что система
градаций температурного режима московских почв (см. таблицу 1.11)
предложена именно для метода точечного автоматизированного мони-
торинга температуры на базе программируемых датчиков. Дело в том,
что обычные средства измерения температуры почвы в виде контакт-
ных термометров, на основе которых выполнялись классические ис-
следования температурных режимов почв, обладают одним сущест-
земных коммуникаций может быть удачным решением проблемы
зимнего гололеда.




Рисунок 1.4 – Фрагмент автоматизированного мониторинга
              температуры московской почвы (р-н Крылатское,
              ЗАО г. Москвы)
      2. С целью оценки влияния температурного режима почв на со-
стояние городской растительности можно воспользоваться системой
градаций, разработанных для условий г. Москвы на основании много-
летних наблюдений этим методом (таблица 1.11). Статистическая об-
работка получаемых многочисленных данных позволяет выявлять
средние и экстремальные (максимумы, минимумы) значения темпера-
тур и сравнивать различные объекты по их температурному режиму.
      3. Для общей интегральной оценки удобно использовать метод
частотных распределений мониторинговых показателей, наглядно де-
монстрирующий вероятность проявления тех или иных значений за
исследуемый период на соответствующей территории (Смагин, 2005,
Смагин, Садовникова и др. 2006). При этом общая выборка данных
ранжируется по характерным классам (градациям из таблицы 1.11), и
для каждого класса рассчитывается вероятность попадания в него зна-
чения исследуемого показателя (температуры). Отметим, что система
градаций температурного режима московских почв (см. таблицу 1.11)
предложена именно для метода точечного автоматизированного мони-
торинга температуры на базе программируемых датчиков. Дело в том,
что обычные средства измерения температуры почвы в виде контакт-
ных термометров, на основе которых выполнялись классические ис-
следования температурных режимов почв, обладают одним сущест-


                                35