В статье подробно анализируются метеорологические данные о максимальной суточной температуре дня (полдень) и вечера (на закате). На основании анализа формируется вербальная модель влияния планетарного движения Земли и круговорота воды в природе на флуктуации температуры и, следовательно, на состояние лесов. Затем приводится формальная модель этих влияний, которая при определенном компьютерном моделировании хорошо согласуется с экспериментом.
флуктуации температуры, распределение Гаусса, лесные массивы, системы прогноза пожаров, регулирование состояния лесов
В настоящий момент огромное значение для охраны и воспроизводства, а также хозяйственного использования лесов имеет фундаментальная концепция естественного регулирования лесов. Такая концепция позволит не только сформировать представление о процессах влияния внешних факторов на существование лесных массивов, но и стать базой для разработки аппаратуры контроля за ее состоянием, что в свою очередь приведет к созданию автоматизированных систем своевременного реагирования на возникновение угрозы таких катастрофических ситуаций, как пожары. Как сравнительно недавно выяснилось, в естественном регулировании древесных растений немалую роль играют флуктуации температуры [1-7]. Интересным фактом является то, что метеорологические наблюдения показывают влияние солнечной активности на эти флуктуации. Это дает основания думать о комплексном влиянии окружающей среды на состояние лесов [8-9].
Целью настоящего исследования было выявление общих закономерностей флуктуаций среднесуточной температуры дня и вечера в течение года на основе общедоступных данных и адекватных физических представлений и обоснование возможности исследования состояния древесных массивов цифровыми методами.
В исследовании в качестве экспериментальных данных использовали общедоступные данные мониторинга ГИСМЕТЕО об изменениях среднесуточных температур дня (полдень) и вчера (на закате) в течение года. Анализировалось распределение величины разности этих температур (средней флуктуации в течение суток) по пяти интервалам (Δt < -1; -1 < Δ t< 1; 0 < Δt < 4; 3 <Δt < 5; 6 < Δt < 15 ).
На рисунках 1-4 показаны полученные в результате анализа распределения средней флуктуации в течение суток для зимне-весеннего, весеннего, весенне-летнего и осеннего периодов, соответствующих активному жизненному циклу естественного регулирования состояния древесных растений в 2018-ом году. Функция распределения имеет характер, близкий к распределению Гаусса. На рисунках видно, что максимум распределения попадает в различные интервалы температур. Причем, если сначала характер этих изменений вербально понятен, то затем заставляет задуматься. С января по июнь идет непрерывное нарастание солнечной активности, поэтому в принципе ожидаемо, что максимум распределения смещается в сторону больших по величине флуктуаций температуры в течение суток (3 < Δt < 5), правильность рассуждений подтверждает увеличение доли флуктуаций с максимальной величиной (6 < Δt < 15). Однако, в июне и июле, в период наибольшей длительности дня, наблюдается смещение максимума распределения в интервал средних флуктуаций температуры 0 < Δt < 4. В августе максимум смещается в сторону максимальной флуктуации среднесуточной температуры, а затем смещается в сторону меньших по величине флуктуаций.
Рисунок 1 – Распределение флуктуаций среднесуточной температуры
в зимне-весенний период 2018 года
Рисунок 2 – Распределение флуктуаций среднесуточной
температуры в весенний период 2018 года
Объяснить данное явление можно, если сопоставить данные с определенными ключевыми астрономическими датами планетарного движения Земли. С прибавлением длительности дня энергия Солнца, потребляемая поверхностью и атмосферой Земли, увеличивается, поэтому растет и доля флуктуаций с максимальной величиной (рис. 1). Следующим интересным временем наблюдения является период после весеннего равноденствия (приблизительно с начала апреля). В этот время происходит плавный переход в новое состояние, характери-
Рисунок 3 – Распределение флуктуаций среднесуточной
температуры в весенне-летний период 2018 года
Рисунок 4 – Распределение флуктуаций среднесуточной
температуры в летний период 2018 года
зуемое большей величиной наиболее вероятного перепада температуры в течение дня (рис. 2). Затем к летнему солнцестоянию (рис. 3) активизируются процессы испарения влаги и выпадения осадков. Поскольку вода обладает большой теплоемкостью, то наблюдается снижение доли максимальной флуктуации, а затем в августе, с засыханием листвы, доля максимальной флуктуации возрастает и к осеннему равноденствию, с убыванием солнечной энергии, окончательно возвращается в интервал средних флуктуаций (рис. 4).
В рамках такого подхода целесообразно моделировать функцию распределения разностью функций Гаусса:
(1)
где 
определяется прибавлением длительности дня (линия точек на рис. 4), а 
определяется увеличением влажности в атмосфере (серая линия на рис. 5).
Рисунок 5 – Распределение вероятности максимального перепада
температуры 6< Δt <15 в течении года (пример 2018 г.)
Обе функции характеризуются своими параметрами. Методом минимизации среднеквадратичного отклонения для модельных функций было получено, что 
. Дисперсия первой функции около 4,5 месяцев, а второй – всего 1,5 месяца. При этом период наибольшая вероятность явлений приходится на июль и июнь соответственно (рис. 5).
В заключение хотелось бы отметить, что приведенные рассуждения однозначно доказывают влияние солнечной энергии и круговорота воды в естественной среде на распределение флуктуации температуры окружающей среды, которая, в свою очередь, существенно изменяет состояние лесов (нарастание и спадание лиственного покрова, а, следовательно, рост, развитие и замирание). Для систем контроля это имеет первостепенное значение, поскольку перепады температуры окружающей среды вызывают в стволах деревьев возникновение разности потенциалов вследствие пьезоэлектрических и пироэлектрических свойств древесины и термополяризационных явлений в ней [10].
Исследования проведены в рамках локального гранта ФГБОУ ВО «Воронежский государственный лесотехнический университет имени Г.Ф. Морозова», выделенного на проект «Разработка принципа работы цифрового устройства для измерения разности потенциалов в ксилеме стволов древесных растений».
1. Meinzer, Frederick C. Water transport in trees: current perspectives, new insights and some controversies / Frederick C. Meinzer, Michael J. Clearwater, Guillermo Goldstein // Environmental and Experimental Botany. - 2001. - № 45. - P. 239-262.
2. Koo, Hae. Investigating water transport through the xylem network in vascular plants / Hae Koo, Kim Joonghyuk, Park Ildoo Hwang // Journal of Experimental Botany. - 2014. - V. 65. - № 7. - P. 1895-1904.
3. Kumar, Rohitashw. Evaluation of root water uptake models - a review / Rohitashw Kumar, Vijay Shankar, Mahesh Kumar Jat // ISH Journal of Hydraulic Engineering. - 2014. - № 21(2). - P. 115-124.
4. Reinecke, Sabine. Discourses across Scales on Forest Landscape Restoration. Pesticide productivity and food security / Sabine Reinecke, Mareike Blum // Sustainability. - 2018. - V. 10. - № 3. - P. 613.
5. Stucki, Virpi. Integrated Approaches to Natural Resources Management in Practice: The Catalyzing Role of National Adaptation Programmes for Action / Virpi Stucki, Mark Smith // Ambio. - 2011. - V. 40. - № 4. - P. 351-360.
6. The mechanism of the appearance of a potential difference in the natural high-molecular heterostructures by natural temperature changes / N. N. Matveev, N. S. Kamalova, N. Yu. Evsikova, Yu. A. Litvinova, L. A. Litvinova // Ferroelectrics. - 2018. - Vol. 536. - Issue 1. - P. 187-193. DOI :https://doi.org/10.1080/00150193.2018.1497413.
7. The possible mechanism for the water transport in the tree trunks in early spring / N. N. Matveev, A. A. Rychkov, N. S. Kamalova, N. Yu. Evsikova // IOP Conference Series : Earth and Environmental Science. - 2019. - Vol. 226. - 012047.
8. Матвеев, С. М. Климатический сигнал в радиальном приросте сосновых древостоев модальных типов леса воронежской области / С. М. Матвеев // Лесохозяйственная информация. - 2017. - № 1. - С. 99-108.
9. Матвеев, С. М. Дендроклиматический анализ 200-летнего древостостоя сосны обыкновенной в Воронежском биосферном заповеднике / С. М. Матвеев, Д. А. Тимащук // Лесоведение. - 2019. - № 2. - С. 93-104.
10. Сканирование электрического поля в стволах древесных растений как метод выявления жизненного состояния / Н. Ю. Евсикова, Н. Н. Матвеев, О. М. Корчагин, Н. С. Камалова, В. Ю. Заплетин // Известия высших учебных заведений. Лесной журнал. - 2008. - № 6. - С. 43-49.
