Известия РАН. Серия географическая, 2023, T. 87, № 1, стр. 77-87

ПОСТАНОВКА ПРОБЛЕМЫ

В результате маршрутных и стационарных исследований формируются базы данных географических характеристик и создаются ландшафтные карты, которые количественно анализируются с целью выявления скрытых закономерностей и решения задач прогнозирования и планирования. При этом используются методы статистической обработки, картометрии и квалиметрии – алгоритмы многомерной статистики (Пузаченко, 2004; Хорошев, 2016; Wheeler et al., 2004), например, при ландшафтном планировании (Хорошев, 2012).

В ландшафтно-экологических исследованиях все большее распространение (Huang et al., 2011; Linkov and Moberg, 2017) получает метод анализа иерархий (МАИ) (Саати, 1993). МАИ применяется для принятия решений по вопросам землепользования, использования лесных ресурсов (Kangas et al., 2015; The Analytic ..., 2001) и ресурсов грунтовых вод (Şener, 2015). Это логический и математический инструмент системного подхода к сложным проблемам принятия решений, хорошо формализуемый и реализуемый в компьютерных программах с получением нетривиальных результатов при выборе наилучшей альтернативы действия (Ishizaka and Nemery, 2013). Вместе с тем в МАИ есть проблемы его теоретического обоснования, для решения которых предлагаются модели и методы многофакторной полезности (Dyer, 1990) и метатеоретического подхода (Черкашин, 2020).

Реализация процедур МАИ по постановке задач близка ландшафтному анализу (ЛА) (Преображенский, 1988). Он часто трактуется в широком смысле как ландшафтное исследование и картографирование территории для решения различных задач. Здесь мы понимаем ЛА по В.С. Преображенскому (1988): процедуры сравнения относительных достоинств различных участков местности по целевым критериям, факторам и условиям для оценочного картографирования территории по показателям ценности. Факторы находятся во взаимосвязи, которая определяет важность каждого фактора по отношению к остальным, что влияет на дифференциацию и возможное направление целевого использования территории. Выделяется доминирующий фактор и варианты его сочетания с другими. Проводится сравнение достоинств участков по разным факторам и определяется наиболее значимый, приоритетный для конкретного вида землепользования. Итогом ЛА является карта сравнительной ценности местоположений с учетом целевой установки оценивания.

С этих позиций удобным для ЛА является факторально-динамический подход (анализ), развиваемый в рамках учения о геосистемах (Коновалова и др., 2005; Крауклис, 1969, 1979). Геосистемы (геомеры) топологически и типологически дифференцируются по степени разнообразного факторного влияния – видоизменяющего воздействия. Факторальные ряды задаются в координатах факторного пространства, где геосистемы ординируются по величине воздействия (серийности) – отклонения от коренной зональной нормы. Это определяет иерархию ареалов и типов местных геосистем по: 1) переменным состояниям (биогеоценозы, БГЦ); 2) вариантам серийности (фации); 3) серийности (группы фаций); 4) факторальности (факторальные ряды, классы фаций); 5) особенностям построения факторального пространства относительно зональной нормы (геомы). В историческом преобразовании ландшафта (географическом цикле) геосистемы зонального типа, с одной стороны, являются начальными “точками отсчета”, а с другой, – своеобразными “целями” развития с проявлением в ландшафтах зональных качеств при динамическом снятии факторной нагрузки, снижении серийности геосистем. Это положение рассматривается в качестве “постулата” факторально-динамического подхода в учении о геосистемах (Коновалова и др., 2005; Крауклис, 1969, 1979).

Ставится задача совместить процедуры МАИ с факторально-динамическим моделированием иерархии геосистем для развития средств ландшафтного анализа и ландшафтно-типологического картографирования участков территории с позиций их ценности для целевого использования, применяя ландшафтную карту как инвариантную основу территориального оценивания (Черкашин, 2006).

ОБЪЕКТ И ПРЕДМЕТ ИССЛЕДОВАНИЯ

В процессе принятия решений процедуры МАИ начинаются с построения иерархической структуры, которая включает цель, критерии, альтернативы и другие факторы, влияющие на выбор (Саати, 1993). Структурная модель (граф) отражает понимание поставленной проблемы. Для решения задачи во внимание принимаются разные количественные параметры и качественные характеристики, объективные данные и субъективные экспертные оценки. С помощью процедуры парных сравнений МАИ определяются приоритеты достижения цели и строится матрица сравнений (суждений). Затем выполняется анализ матрицы и синтез всех приоритетов иерархии, рассчитываются приоритеты альтернатив относительно главной цели, а лучшей считается альтернатива с максимальным значением приоритета.

Проиллюстрируем этот алгоритм на примере эффекта факторного влияния на облик ландшафта по критерию территориального проявления (площади) фаций разных факторальных рядов (классов фаций).

Сравнительная оценка влияния факторов проводится для ландшафтов (геосистем) хр. Малый Хамар-Дабан (Западное Забайкалье) (рис. 1а). Участок исследования расположен на широком выположенном водоразделе и также захватывает части бассейнов р. Темник на северном макросклоне хребта (район оз. Таглей) и р. Торей (приток р. Джиды) на южном макросклоне. Хребет имеет сглаженный рельеф и относится к среднегорью (средняя высота – 1700 м над ур. м.). На водоразделе и в районе оз. Таглей развит выработанный денудационный тип рельефа в виде поверхностей выравнивания с плоскими водоразделами, на южном макросклоне – выработанный денудационно-эрозионный тип рельефа в виде крутых и средней крутизны склонов разных экспозиций. На относительно широких участках долин рр. Зун-Торей и Барун-Торей сформирован аккумулятивный тип рельефа в виде аллювиальных речных равнин (Государственная …, 2009).

Территория входит в Джидинскую котловинно-горную лесорастительную провинцию лиственничных лесов (Краснощеков, 2004). На плоских водоразделах, северных склонах возвышенностей и в верховьях рек представлена таежная елово-кедрово-лиственничная растительность. В пределах южных склонов и в нижних частях долины р. Торей распространены степи и лиственничные лесостепи. В широких заболоченных долинах ручьев в районе оз. Таглей развита лугово-болотная растительность с участками ерниковых зарослей (Фролов, 2020).

По физико-географическому районированию (Ландшафты …, 1977), территория находится на стыке двух провинций Южно-Сибирской горной области: Хамар-Дабанской горнотаежно-котловинной и Селенгинско-Орхонской котловинно-среднегорной остепненной. Данный факт объясняет разнообразие природных условий и ландшафтов: горно-таежных, лесостепных, степных, а также луговых, лугово-болотных, ерниковых болотных в долинах рек и ручьев (Фролов, 2020).

На основе геоинформационной ландшафтно-типологической карты топологического уровня (БГЦ) (Фролов, 2020) построена серия производных карт изменчивости ландшафтов (см. рис. 1), отражающих разные ступени факторально-динамической иерархии геосистем: карта факторально-динамических рядов (классов фаций) (см. рис. 1а) и карта серийности (разновидностей групп фаций) (см. рис. 1б).

При анализе ландшафтной структуры территории и составлении карт учитываются ландшафтообразующие факторы – геолого-геоморфологический, гидрологический и термический факторы, а также их сочетания. Под их воздействием формируются географические фации нескольких факторально-динамических рядов (классов фаций) (см. рис. 1а): i = 1 – субгидролитоморфный (A); 2 – сублитоморфный (B); 3 –ксеролитоморфный (C); 4 – субгидроморфный (D) ряды. На территории исследования субгидролитоморфные фации находятся на плоских водоразделах и приводораздельных территориях, выровненных возвышенных участках. Сублитоморфные фации формируются на крутых склонах главным образом северных экспозиций с неглубоким залеганием материнских горных пород. Ксеролитоморфные склоновые фации встречаются на крутых сухих склонах преимущественно южных экспозиций на каменистых почвах. Субгидроморфные фации распределены по долинам рек, ручьев, межгорным и водосборным понижениям, на заболоченных участках.

По степени серийности (см. рис. 1б) фации подразделяются на коренные, расположенные на плоских водоразделах и приводораздельных участках, выровненных возвышенных участках, мнимокоренные, приуроченные к пологим склонам, и серийные, которые располагаются на крутых склонах с выходами горных пород, а также в местах с избыточным увлажнением.

МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ

В науке применяются разные методы количественной оценки состояния естественной и антропогенной среды с различных позиций с использованием многочисленных показателей, экспертных и математических знаний (Крутько и др., 1982). В основном это методы математической статистики и распознавания образов (Сошникова и др., 1999). К ним относятся регрессионный и факторный анализ, методы главных компонент, k-средних, иерархической кластеризации, для реализации которых созданы современные программные средства (Dalgaard, 2002). Недостатком этих узкоспециализированных методов является слабая математическая обоснованность и сложность содержательной интерпретации.

Процедуры МАИ получают математическое обоснование (Черкашин, 2020, 2019), исходя из универсального дифференциального уравнения оценки исследуемого явления функцией f(y) переменных y = ||y_i|| в локальных координатах – значений факторов влияния x = ||x_i||, смещенных y = = x – x₀ относительно параметров ландшафтной среды x₀ = ||x_0i|| (рис. 2):

Отсюда выводится базовое условие нормировки: где ρ_i – значение приоритета i-го фактора (объекта сравнения), величина которого зависит от вида функции оценивания f(y). Например, линейная функция решения уравнения (1): где w_i – константы интегрирования, в качестве которых принимаются весовые коэффициенты суммирования для каждого фактора y_i при нормировке $\sum\nolimits_{i = 1}^n {{{w}_{i}}} = 1.$ При w_i = 1/n, функция (3) – это среднее арифметическое значение для y = ||y_i||.

Парное сравнение a_ij = ρ_i/ρ_j при неизменном значении f(y) имеет смысл нормы замещения одного фактора y_j на другой y_i:

В теории экономической полезности предельная норма замещения в потреблении – это количество товара y_j, которое потребитель готов отдать, чтобы получить единицу товара y_i, при условии, что совокупная полезность товарного набора для потребителя не изменяется f(y) = const. В ландшафтном анализе постоянство f(y) рассматривается как инвариантный ландшафтный показатель, который сохраняется при замещении одного воздействующего фактора другим без ущерба для свойств ландшафта в целом. Из соотношения замещения (4) автоматически следует общее правило МАИ заполнения таблицы (матрицы A = ||a_ij||) парного сравнения a_ij = 1/a_ji.

В МАИ вид функции f(y) и ее инвариантное значение неизвестны, и расчеты направлены на определение функции приоритетов ρ_i(y), соотношение которых a_ij = ρ_i/ρ_j равно норме замещения факторов (4). Для линейной зависимости (3) норма a_ij равна соотношению весов факторов:

В практических расчетах МАИ величина a_ij = y_j/y_i – это частное от деления относительных величин y_j и y_i. Справедливость этой операции для парного сравнения следует из свойств первых интегралов уравнения (1) (Камке, 1966):

Это соотношение предполагает существование временных или пространственных тенденций изменения факторов и оценок вида y_i = y_0iexp(αt), где y_0i – начальное значение y_i, α – константа. Если y_i – относительная высота местоположения, то при α > 0 во времени идет дифференциация, при α < 0 – выполаживание рельефа ландшафта, когда значение факторов влияния y_i → 0 и x_i → x₀ – стремится к зональной норме (базису эрозии x₀) в географическом цикле Дэвиса земной поверхности от момента тектонического поднятия (α > 0) до ее эрозионного превращения (α < 0) в равнинный пенеплен (α = 0).

Техническая аналогия парного сравнения a_ij = = y_j/y_i – планетарный механизм (Планетарные…, 1977) передачи вращения, состоящий из нескольких зубчатых колес. В этом случае a_ij означает передаточное отношение числа зубцов y_j ведомой шестерни к числу зубцов y_i ведущей, т.е. на один оборот ведущей ведомая шестеренка отвечает a_ij оборотами. Очевидно, a_ji = 1/a_ij = y_i/y_j – обратное передаточное отношение от j к i. В зависимости от подбора (переключения) размеров зубчатых колес возникают разные технологические эффекты передачи воздействия.

При решении задач синтеза приоритетов f(y) по приоритетам нижележащего уровня y_i(z), зависящих от частных факторов z = ||z_k||, используется формула суммирования, что следует из уравнения (1):

Например, определяется важность факторов на уровне классов фаций ρ_i(y) и на уровне групп фаций разной степени k серийности ρ_ik(z) относительно соответствующих факторальных рядов i.

МЕТОДЫ ВЫЧИСЛЕНИЯ

Для исследуемых ландшафтов проведены парные сравнения a_ij ландшафтообразующих преимуществ каждого фактора (факторального ряда, классов фаций) по фундаментальной шкале (Саати, 1993) (табл. 1). Элементы a_ij матрицы-таблицы A = ||a_ij|| показывает во сколько раз фактор i важнее фактора j в заданном целевом отношении.

Схема сравнения представлена на рис. 2. Каждый объект-геосистема i характеризуется радиус-вектором x_i (i = 1, 2, 3, 4) положения в глобальном факторном пространстве с началом координат в точке 0. Вектор x₀ параметризует конкретную зональную среду и рассматривается в качестве начала локальной системы координат y_i = ||y_ij|| для вектора y_i каждого объекта. Понятно, что значения y_i в разных средах x₀ будут отличаться. Разница векторов вида y₃₂ = y₃ – y₂ = x₃ – x₂ задает отношение сравнения, которое количественно определяется соотношением размеров локальных (относительных) векторов y₂₃ → a₂₃ = y₃/y₂, где y₂ = |y₂|, y₃ = |y₃| – модули, длины векторов. Подчеркиваем, что в матрице A = ||a_ij|| сравниваются не абсолютные x_i = |x_i|, а относительные y_i = |y_i| показатели (меры факторальной серийности). Причем сравнение идет с учетом заданной целевой функции f(y), так что различные цели определяют разные значения элементов матрицы сравнения A.

Элемент матрицы a_ij кодируется номерами (i, j) (или символами сравнения (A, С)) (см. рис. 2 и табл. 1). Например, по экспертной оценке, в исследуемом ландшафте территориально доминируют субгидролитоморфные фации A1 над субгидроморфными (A, D) примерно в два раза, т.е. с нормой замещения a₁₄ = 2; обратная величина a₄₁ = 1/2 = 0.5. Сравнение типа (A, A) соответствует a₁₁ = 1.

При дальнейшей обработке по алгоритмам МАИ в матрице A сначала находятся суммы s = ||s_j|| элементов по столбцам j (см. табл. 1), и на эти суммы делятся значения элементов соответствующих столбцов b_ij = a_ij/s_j; B = ||b_ij|| – преобразованная матрица (табл. 2). Затем находится ρ_i – среднее значение суммы элементов по строкам новой матрицы. Набор ρ = ||ρ_i|| средних по всем категориям A1, B2, C3, D4 примерно соответствует собственному вектору этой матрицы B (вектору приоритетов). Расчетное собственное значение матрицы λ = sρ – скалярное произведение векторов, и в данном случае λ = 4.06. Точные значения ρ = ρ_m и λ = λ_m находятся как решения уравнения Bρ = λ_mρ на собственное значение λ_m = n и собственный вектор-столбец ρ_m = ||ρ_mi||, где n – порядок матриц A и B (число сравниваемых факторных категорий). По степени отклонения ρ от ρ_m и λ от λ_m = n судят о точности экспертных оценок сравнения, согласованности (обоснованности) суждений, сохраняющей приоритеты. В данном случае CI = 0.021, что соответствует соотношению CR = 10CI/RI = = 0.24 < 1, где RI = 0.9 – стандартное критическое значение CI при n = 4. Неравенство CR < 1 указывает на приемлемый результат сравнения факторов, что позволяет по максимальной величине ρ_mi выбирать из рассматриваемых альтернатив самый лучший i. По результатам расчета доминирование соответствует ρ_m1 = 0.39 (см. табл. 2), т.е. на рассматриваемой территории основным ландшафтообразующим фактором является гидрогеологический, формирующий субгидролитоморфные условия функционирования.

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Приведенные формулы позволяют точнее рассчитывать показатели, реализуемые в МАИ. В качестве весовых коэффициентов w_i имеет смысл рассматривать долю площади территории, относящейся к данному типу геосистем, например, классу фаций (табл. 3). Элементы матрицы A парного сравнения тогда рассчитываются по формуле (5). В этом случае приоритеты ρ_i = w_i (табл. 4). Столбцы матрицы сравнения B эквивалентны вектору ρ, откуда λ = λ_m = n = 4.0 и CR = CI = 0.

В табл. 3 представлены коэффициенты парного сравнения a_ij относительно показателя приоритета территориального проявления (площади) w_i действия ландшафтообразующих факторов; a_ij – коэффициенты замещения факторов, при которых сохраняется постоянство геосистемной функции f(y) и соответственно – ландшафтной структуры территории. Значения коэффициентов замещения по преобладанию a_ij > 1 варьируют от 1 до 1.7. В качестве целевой функции f(y) в данном случае можно использовать показатель (3) среднего значения серийности по каждому ведущему фактору y_i в группе фаций в сопоставимых по масштабу и размерности величин, например в центрированных и нормированных переменных y_i = (x_i – x_cpi)/σ_i или в соответствующих баллах градаций видоизменяющего факторного влияния.

Для расчета площади разных геосистем векторные карты ГИС (см. рис. 1) переводятся в растровые изображения и определяется соотношение пикселов, относящееся к геосистемам данного типа согласно легенде. По растровым картам создается матрица попиксельных переходов (пространственного соседства) N = ||n_ij|| из одного геосистемного контура в другой (табл. 5). Такой переход имеет смысл пространственного замещения факторного влияния i на j, при котором не меняется общая площадь территории. В n_ii случаев перехода пикселы остаются в пределах одного контура типа i, не выходят за его пределы, а в n_ij случаях выходят за границу данного контура в направлении j-го контура с частотой p_ij = n_ij/n_i (см. табл. 5), где n_i – сумма n_ij по строкам. Сравнение частоты прямого p_ij и обратного p_ji перехода дает коэффициент замещения a_ij = p_ji/p_ij = (n_ji/n_j)/(n_ij/n_i) = = (n_ji/n_ij)(n_i/n_j). При равенстве числа случаев взаимного замещения n_ji/n_ij коэффициент парного сравнения будет равен a_ij = n_i/n_j – соотношению площадей разных классов фаций, как в рассмотренном случае (см. табл. 3 и 4). Примерно так получается для матрицы переходов (соседства), что приводит к сравнимым оценкам приоритетов ρ_i (см. табл. 4) (R = 0.90).

В МАИ смысл иерархического анализа состоит в том, что элементы вышележащего уровня рассматриваются в качестве основания для сравнения преимуществ нижележащих элементов (Саати, 1993). В нашем случае предполагается, что главной целью географического развития (территориальной самоорганизации) является максимальное проявление в ландшафтах зональных качеств, близость геосистем к зональной норме (рис. 3). Факторные критерии, соответствующие факторальные ряды и классы фаций сопоставляются относительно данной цели, как показано выше, с определением приоритетов пространственного доминирования (встречаемости) с расчетом коэффициентов замещения. На третьем уровне сравниваются серийные ряды фаций по группам фаций (коренные S1, мнимокоренные S2 и серийные S3) относительно особенностей каждого класса фаций (A1, B2, C3 и D4) по критерию значимости их отклонения от зональной нормы. На четвертом нижнем уровне сравниваются отдельные участки территории, относящиеся к выделам фаций (БГЦ), по критериям серийности и факторальности – степени и направленности видоизменяющего воздействия факторов. Последнее позволяет создавать тематические оценочные карты (см. рис. 1в) по величине целевой функции, используя возможности ГИС-технологий (Lu Li et al., 2009).

В принятой иерархии (см. рис. 3) для оценки приоритетов на третьем уровне групп фаций необходимо построить 4 матрицы парного сравнения по особенностям каждого класса фаций по показателям замещения меры серийности в геосистемах соответствующего факторального ряда, исходя из понимания их динамических свойств. Примем меру серийности z_k коренных фаций S1 за 1, мнимокоренных S2 – 2, серийных S3 – 3 по степени факторальной изменчивости. Для оценки коэффициентов замещения используются ландшафтные описания критериев и альтернатив. Так, в ареалах субгидролитоморфных фаций A1 водоразделов и плоских приводораздельных территорий доминируют коренные геосистемы, поэтому принимается a₁₁ = 1, a₁₂ = 1, a₁₃ = 2, a₂₁ = 1, a₃₁ = 1/2. Напротив, ксеролитоморфные фации C3 крутых сухих склонов характеризуются высокой факторной изменчивостью и преобладанием серийных фаций: a₃₃ = 1, a₃₁ = 9, a₃₂ = 6, a₁₃ = 1/9, a₂₃ = 1/6 (табл. 6 ).

Обработка 4-х матриц сравнения сначала проводится по общей схеме с вычислением приоритетов ρ_ik по каждой группе фаций k относительно конкретного факторального ряда i. Рассчитанные значения имеют достоверный показатель согласованности CR. Затем на основе (7) при y_i = 1 и z_k = 1 по формуле ${{\rho }_{k}} = \sum\nolimits_{i = 1}^n {{{\rho }_{i}}{{\rho }_{{ik}}}} $ проводится распределенный синтез приоритетов (табл. 7 ). В данном случае приоритет – это доминирование фаций разных групп серийности по встречаемости на территории. В горно-таежном ландшафте Малого Хамар-Дабана преобладают серийные фации (52%), а коренные фации, близкие к зональной норме, занимают только 23%, что определяет степень местного достижения цели ландшафтного развития в географическом цикле. Сравнения ведутся с учетом величины известной площади проявления групп и классов фаций на территории как меры приоритета и контроля за качеством определения норм замещения факторов a_ij с позиции сохранения размера ландшафта. Возможно применение иных целевых функций вида (1)–(3), в которых так или иначе используются данные пространственной структуры ландшафта в качестве весовых значений w_i.

Картографирование отклонения состояния геосистем от зональной нормы проводится по показателю P_ik = 100ρ_iρ_kiz_k, учитывающему приоритеты всех сравниваемых критериев разных уровней иерархии и критерий серийности z_k (см. табл. 7 , рис. 1в) по каждому участку (выделу фаций). Сравнительный ландшафтный анализ участков проводится по соотношению a_ij = P_ik/P_jk = y_j/y_i, соответствующему норме замещения факторов y_j и y_i согласно уравнению (6) при постоянных значениях отклонений y_i и y_j и одинаковых z_k.

На основе полученных соотношений можно решать различные задачи прогнозирования и управления, связанные с увеличением важности того или иного критерия факторальной изменчивости, например, определить ландшафтную структуру при увеличении в два раза значимости коренных геосистем в географическом цикле или в результате хозяйственного освоения. По расчетам в ландшафте Малого Хамар-Дабана это приведет к увеличению площади коренных фаций в разных классах на 11%.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Разработаны новые количественные методы ландшафтного анализа, основанные на математических моделях МАИ сравнения относительных достоинств различных участков местности по разным критериям факторного влияния и целевым функциям оценивания. Взаимосвязи, определяющие важность каждого фактора по отношению к остальным, задаются величиной парного сравнения – нормы замещения одного фактора другим, при котором сохраняется величина выбранной оценки. На примере горно-таежных ландшафтов Малого Хамар-Дабана в процедурах ландшафтного анализа реализуется факторальный подход с оценкой приоритетов влияния ландшафтообразующего влияния факторов разного уровня иерархии и пространственного проявления соответствующих классов и групп фаций в показателях отклонения состояния геосистем от целевой зональной нормы. Применение ландшафтной карты позволяет выяснить, какие группы фаций имеют наибольшее значение в формировании структуры ландшафта. Здесь важно, что в одном ключе рассматривается методическая (МАИ), топологическая (соседство), типологическая (систематика) и факторальная иерархия.

Исходим из гипотезы, что главной целью географического развития (самоорганизации) является максимальное проявление в ландшафте зональных качеств (зональной нормы). По этой причине в основе ландшафтного анализа лежат относительные показатели состояния геосистем, рассчитанные относительно коренного состояния местной среды y_i = x_i – x_0i и относительно друг друга a_ij = y_j/y_i. В последнем случае – это нормы замещения разноуровневых факторов y_i и y_j, от величины которых зависит величина оценочной функции и сохранение ее постоянного значения f(y) – геосистемного инварианта состояния ландшафта. Сложные, на первый взгляд, процедуры МАИ, свободно реализуются, если действовать по образцу предлагаемого алгоритма, используя и количественный и качественный подходы при оценке, дающие сопоставимые результаты анализа.

С использованием модели МАИ появляется возможность сопоставить временные и пространственные тенденции изменения влияния факторов на целевые функции в процессе реализации географического цикла развития рельефа и хозяйственного освоения территории. Это позволяет решать различные задачи прогнозирования и управления, связанные с увеличением важности критериев факторально-динамической изменчивости и трансформацией облика ландшафта. На основе расчета частных приоритетов определяется мера отклонения состояния отдельных выделов фаций от зональной нормы и создается карта ландшафтной изменчивости исследуемой территории в обобщенных показателях, учитывающих влияние факторов разного иерархического уровня.

ФИНАНСИРОВАНИЕИсследование выполнено за счет средств государственного задания (№ госрегистрации темы АААА-А21-121012190056-4).FUNDINGThe study was carried out within the framework of the state task (state registration number of the task АААА-А21-121012190056-4).