Авдин В.В. Математическое моделирование экосистем

Подождите немного. Документ загружается.

Министерство образования и науки Российской Федерации

Федеральное агентство по образованию

Южно-Уральский государственный университет

Кафедра «Общая и инженерная экология»

502(07)

А187

В.В. Авдин

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

ЭКОСИСТЕМ

Учебное пособие

Челябинск

Издательство ЮУрГУ

2004

УДК [502.3:51](075.8)

Авдин В.В. Математическое моделирование экосистем: Учебное посо-

бие. – Челябинск: Изд-во ЮУрГУ. – 2004. – 80 с.

В пособии, составленном в соответствии с программой приводятся сис-

тематизированные материалы, необходимые для изучения дисциплины

«Системная экология, биоэкология, математическое моделирование экосистем».

В пособии даются основные понятия, использующиеся в современной экологии,

излагаются основные принципы, использующиеся при построении математиче-

ских моделей поведения экосистем, даются примеры подходов при построении

и расчётах прогностических моделей, приводятся основные сведения, отсутст-

вующие в другой учебной литературе.

Предназначено для использования студентами специальности 280201 –

«Охрана окружающей среды и рациональное использование природных ресур-

сов», а также других специальностей при изучении экологических дисциплин.

Ил. 14, список лит. – 31 назв.

Одобрено методической комиссией архитектурно-строительного факультета.

Рецензенты: А.Г. Тюрин, Ю.В. Матвейчук.



Издательство ЮУрГУ, 2004.

1. АКТУАЛЬНОСТЬ И ЦЕЛЬ МАТЕМАТИЧЕСКОГО

МОДЕЛИРОВАНИЯ ЭКОСИСТЕМ

Научно-технический прогресс, и, прежде всего, быстрый рост энергетической

мощности цивилизации порождает многочисленные проблемы, требующие глубокого

научного анализа. Они вызваны прежде всего масштабом прямого воздействия чело-

веческой деятельности на среду. Проблемы оценки антропогенных воздействий не но-

вы. Но до некоторого времени они носили локальный характер и могли быть получе-

ны традиционными экспериментальными методами, однако в последнее время стало

очевидным, что проблема взаимодействия человеческой цивилизации и окружающей

среды приобретает глобальный, общепланетый характер. Исследований локального

характера, как бы важны они ни были, уже недостаточно, дальнейшее развитие чело-

веческой цивилизации тесно связано с судьбой биосферы как единого целого. Иссле-

дование условий совместной эволюции человека и окружающей среды не вписывается

ни в какое традиционное научное направление; это проблема многоплановая. Её ре-

шение – выработка условий, обеспечивающих дальнейшее развитие человеческой ци-

вилизации как вида.

Какой бы ни представлялась нам картина будущего развития, её формализа-

ция и описание потребуют фундаментальных знаний о том, каким образом процессы

активного воздействия человека меняют характер динамических процессов, проис-

ходящих в окружающей среде. И наоборот, каким образом изменение условий жизни

людей, то есть характеристик биосферы, влияет на особенности социальной эволю-

ции общества, на её структуру.

Таким образом, фронт исследований требует объединения как специалистов-

естественников разного профиля, так и синтеза естественнонаучных и гуманитарных

знаний. Важную роль играют создание и анализ математических моделей, описы-

вающих протекающие в биосфере динамические процессы, при этом особое значе-

ние приобретает машинная имитация изучаемых процессов. Имитационная система

должна играть роль основного стержня исследований глобального экологического

процесса, быть его структурной схемой. Конкретные эмпирические исследования

всегда лежали и будут лежать в основе познания окружающего мира. Но мы не мо-

жем провести эксперимента со всей биосферой в целом. Поэтому необходима струк-

туризация экспериментально-теоретических исследований, с целью получения ин-

тегрированной системы. Обладая такой системой, мы получим инструмент не только

анализа и управления.

Основой математического моделирования экосистем стала активно разви-

вающаяся в последнее время нелинейная динамика. Прогноз Станислава Лема о за-

медлении темпов развития науки, об уменьшении ее социальной роли и об оценке ее

обществом, сделанный в книге [1], оправдывается. Знание все реже связывают с си-

лой, а науку – с производительной силой, как было еще лет 20 назад. И дело не толь-

ко в том, что экспоненциальный рост числа ученых и затрат на науку, имевший ме-

сто в 60-е годы, стабилизировался и вести исследования по всему фронту интерес-

ных проблем оказалось невозможно, как и предсказывал Лем. На передний план вы-

шли другие задачи, иной социальный заказ.

Наука стала важной областью технологии после того, как с конца прошлого

века на ее основе началось стремительное совершенствование средств защиты и на-

падения. Радио и компьютеры, самолеты и космические корабли развивались и при-

менялись прежде всего в военном секторе экономики. Однако в большой степени эта

задача исчерпала себя, многие высокоэффективные виды оружия снимаются с воо-

ружения и уничтожаются, началась «гонка разоружения». Разумеется, противобор-

ство продолжается, но его научная компонента стала гораздо меньше, чем раньше.

С другой стороны, производство товаров и технологий – другой заказчик

науки – тоже изменилось. Ограниченность многих важнейших ресурсов сейчас дик-

тует отказ от многих товаров, услуг, проектов. По-видимому, эта тенденция будет

нарастать.

При этом возникли новые сферы научной активности. Это широкий круг

проблем, связанный с устойчивостью и безопасностью развития. Глобальные изме-

нения климата, экологической ситуации, техносферы, экономики и других ключевых

систем показали неготовность современной науки отвечать на многие кардинальные

вопросы. Большинство из них связаны с коллективным поведением и с прогнозом

поведения сложных систем в различных условиях. Поэтому нелинейная динамика

здесь может сыграть важную роль.

Специализация науки, ее прикладные успехи в XX веке имели ряд побочных

последствий. Возникла своеобразная цеховая раздробленность – непонимание и не-

знание специалистами происходящего даже в смежных областях, отсутствие науч-

ной картины мира. Это оказывает сдерживающее влияние на развитие самой науки –

многое переоткрывается в соседних областях, а многие проекты выполняются в кон-

тексте, смысл которого к моменту окончания работы оказывается утраченным. От-

ношение к ученым в обществе напоминает взгляд на средневековых ремесленников,

нужных для того, чтобы производить разные товары. Научные школы все чаще пе-

ренимают дух цеховой замкнутости.

Один из создателей квантовой механики Е. Вигнер [2] полагал, что есть два

подхода к научному осмыслению мира, которые предлагаются, соответственно, фи-

зикой и психологией, между которыми не может быть переброшен мост. В такой ут-

рате надежды на построение единой самосогласованной научной картины реально-

сти он видел одно из принципиальных ограничений для развития самого научного

знания.

Исходя из этого, особенно необходимой становится разработка междисцип-

линарных подходов. Поэтому нелинейная динамика, связанная с поиском единых

механизмов в нелинейных явлениях различной природы, в физических, химических,

биологических, социальных системах, выходит на первый план. Единство мира, с

точки зрения этого подхода, проявляется в универсальности математических моде-

лей, описывающих реальность, в возможности построить математическое описание

данного явления с различной точностью с помощью одного набора «кубиков» – ба-

зовых моделей. Поэтому роль нелинейной науки в общенаучном контексте как

«языка междисциплинарного общения» может оказаться очень большой.

В настоящее время цивилизация проходит очень крутой поворот. Меняются

не только политические, экономические, социальные траектории отдельных стран,

этносов, регионов, но и их исторические пути. Решения, которые принимаются сей-

час, могут изменить сценарий развития, жизнь людей на много поколений вперед.

Поэтому ключевой становится проблема выбора норм, целей, приоритетов, эконо-

мических, социальных, политических и иных технологий.

Цена принимаемых решений здесь очень велика. Например, по оценкам экс-

пертов, последний кризис обойдется мировой экономике более чем в триллион дол-

ларов. Экономические реформы последних лет в России привели к тому, что страна,

занимавшая второе место в мире по валовому внутреннему продукту, оказалась на

пятнадцатой позиции.

Диапазон управляющих воздействий здесь также очень широк. Реализуя

идею устойчивого и безопасного развития, Швеция отказывается от атомной энерге-

тики. Во Франции, где более 70 % электроэнергии вырабатывается на АЭС, форси-

рованное развитие этого сектора экономики, напротив, рассматривается как эффек-

тивный способ сохранения окружающей среды.

Возникает принципиальная общая задача построения альтернативных сцена-

риев развития сложных, необратимо развивающихся систем. Эти проблемы тем бо-

лее актуальны, поскольку приходится выбирать не между хорошим и лучшим, а ме-

жду плохим и очень плохим вариантом.

Проблема «проектирования будущего», поиска устойчивых и безопасных

траекторий развития имеет непосредственное отношение к нелинейной динамике. В

самом деле, социально-технологические объекты представляют собой сложные ие-

рархические системы, различные процессы в которых разворачиваются на разных

характерных временах. Степень их неустойчивости, их пределы предсказуемости

также различны. В экономической системе горизонт прогноза резко уменьшился: ес-

ли еще 15 лет назад нормой в мире было 5-летнее директивное или индикативное

планирование, то сейчас об этом говорить не приходится. В мире становится все

больше предложение «быстрых денег» и все меньше предложение «медленных». Но,

с другой стороны, устойчивое развитие общества требует медленно меняющихся

стратегических целей, шкалы общественных ценностей и норм, культуры и идеоло-

гии. Нужна техника, теории, формализм, который позволял бы анализировать воз-

можную динамику таких «разновременных систем» и на этой основе направлять раз-

витие.

Такие исследовательские программы, получившие название

теоретической

истории

или

исторической механики,

активно обсуждаются в последние годы [3].

История выступает идеальным полигоном для тестирования, совершенствования и

верификации таких методик. При этом следует отдавать себе отчет, что многие си-

туации, альтернативы, возможные решения, возникающие сейчас, являются стан-

дартными, каноническими, не раз разыгрывавшимися на исторических подмостках.

В то время как другие оказываются принципиально новыми, где опираться на исто-

рические аналоги не приходится. Этот круг междисциплинарных, «плохо поставлен-

ных проблем», связанных с организацией общества и его перспективами является

важнейшим «социальным заказом» и для нелинейной динамики, и для всей совре-

менной науки.

Цель математического моделирования [4] заключается в построении адекват-

ных прогностических моделей, которые могут предсказать развитие биосферы или

отдельных её частей на ближайшие 200–300 лет. Для достижения поставленной цели

необходимо решение следующих задач:

дать современную трактовку понятия системного анализа и проблемы «человек –

биосфера»; обосновать необходимость естественнонаучного подхода для разре-

шения данной проблемы;

определить современные концепции биосферы, экосистемы, биогеоценоза;

разработать модели глобальных биогеохимических циклов углерода, кислорода, азо-

та, воды, а также модели экосистем, антропогенных воздействий и т. п.;

экспериментально проверить адекватность разработанных моделей; определить

перспективы их развития.

2. СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ

Системный анализ – это прикладная дисциплина, занимающаяся решением

конкретных проблем, возникающих в процессе проектирования и анализа сложных

технических, биологических, экономических и прочих систем. Системный анализ

занимается прежде всего развитием методов исследования сложных междисципли-

нарных проблем, связанных к тому же с организацией процедур принятия решений.

Именно поэтому системный анализ является естественным развитием теории иссле-

дования операций и теории управления. Системный анализ включает в себя широкий

круг проблем, в том числе и методологических, связанных с математическим моде-

лированием, то есть с описанием изучаемых процессов на языке математики.

Так как системный анализ является дисциплиной синтетической, объединяю-

щей исследования разной физической природы, системный анализ ответственен за

язык междисциплинарных исследований. Таким языком является язык математиче-

ских моделей, причём моделей, машинно-реализуемых. Научным фундаментом сис-

темного анализа является методология моделирования. Важное место в системном

анализе занимают проблемы реализации моделей на компьютере.

В основе математического моделирования процессов биологической природы

лежит представление о биологической системе, для которой справедливы все законы

физики и химии. Это утверждение долгое время было дискуссионным. Наиболее

острые споры вызывала проблема справедливости второго закона термодинамики,

поскольку в живой природе существует много процессов, сопровождающихся ло-

кальным уменьшением энтропии. В 30-е гг. было установлено, что любой процесс,

протекающий в живой природе подчиняется всем законам физики и химии, а наблю-

дающееся локальное уменьшение энтропии – следствие метаболизма, т. е. процессов

использования живой материей вещества и энергии, без которых невозможно суще-

ствование жизни. Однако все сомнения относительно подчинённости существования

биологических систем законам физики и химии отпали только в 70-е гг. с появлени-

ем науки синергетики. Последняя возникла после ряда экспериментальных открытий

явлений самоорганизации в неживой природе, и создания и развития затем теорети-

ческой базы – неравновесной термодинамики. Основателем этого нового направле-

ния можно считать И.Р. Пригожина – бельгийского физико-химика, русского по

происхождению. Именно его работы по неравновесной термодинамики и самоорга-

низации неравновесных систем явились фундаментом синергетики [5, 6]. В настоя-

щая время синетргетика является интенсивно развивающейся междисциплинарной

отраслью науки. В последнее время многие области науки «открывают для себя» яв-

ление самоорганизации и процессы формирования диссипативных структур. В част-

ности, многие эксперты полагают, что создание приборов с использованием нано-

проводов, оптико-электронных систем на квантовых точках, одноэлектронных при-

боров потребует нового поколения технологий, использующих пространственную

самоорганизацию, самоформирование и другие нелинейные эффекты [7–10]. Откры-

тое и объяснённое в последние годы в лазерной термохимии явление возникновения

стержневых структур при движении по поверхности окисляющегося металла лазер-

ного луча постоянной интенсивности также находится в рамках нелинейной динами-

ки [11]. Сюда можно отнести и недавно появившееся задачи – проекты ускорения

элементарных частиц в кильватере мощной электромагнитной волны [12]. Или тео-

рию мощных атмосферных вихрей, объясняющую нелинейные эффекты, наблюдав-

шиеся при столкновении кометы Шумейкера-Леви с Юпитером в 1994 г. [13]. Сей-

час об этих явлениях можно говорить на языке, разработанном в 90-х годах XX века

нелинейной динамикой, опираться на сформулированные понятия и базовые матема-

тические модели. Более того, успешная реализация какого-либо из упомянутых про-

ектов может изменить и само направление нелинейной динамики, поставить новые

фундаментальные задачи [14].

Итак, при описании процессов биотического уровня мы должны основывать-

ся на законах сохранения – вещества, энергии, количества движения и т. д. Это пер-

вый основополагающий принцип любого моделирования. Кроме того, необходимы

соотношения, определяющие интенсивности потоков вещества, энергии и т. п. в за-

висимости от состояния отдельных компонентов системы. Например, если мы рас-

сматриваем систему из двух популяций, особи одной из которых служат пищей для

другой (система «хищник – жертва»), то кроме балансовых уравнений для биомасс

нам необходимо знать скорость потребления жертвы хищником, которая, естествен-

но, зависит как от численности жертвы, так и от численности хищника. Эту зависи-

мость называют

трофической функцией

. Конкретный вид трофической функции оп-

ределяется многими факторами: охотничьей стратегией хищника, защитным поведе-

нием жертвы, наличием убежищ, питания, местными условиями и т. д. Таким обра-

зом трофическая функция является некоторой обобщённой, усреднённой по всей по-

пуляции характеристикой поведенческих реакций индивидуальных организмов.

Термин «организм» в биоэкологии означает систему, имеющую собственные

цели и определённые возможности их достижения. Любое живое существо является

организмом. Но, кроме того, под это определение попадают и группы животных.

Иногда даже целые популяции могут проявлять свойства организма. При создании

математической модели организма кроме законов сохранения должны быть состав-

лены соотношения, описывающие обратные связи.

На биологическом уровне организации материи свойства организмичности

исчерпываются быстро. Простой биоценоз организмом уже не является. В этом слу-

чае, при моделировании мы можем обойтись без учёта механизмов обратных связей

и ограничиться только законами сохранения и некоторыми агрегированными описа-

ниями функций поведения, которые будут фигурировать в виде тех или иных пара-

метров уравнений, описывающих трофические функции или функции конкуренции.

При описании процессов общественной природы ситуация значительно ус-

ложняется. Человек прогнозирует результаты собственных действий, организует

процессы переработки информации. Таким образом, одновременно с описанием

процессов преобразования вещества, энергии, движения мы должны иметь модель

информационного процесса.

Существенным вопросом является следующий: насколько корректно гово-

рить о современном человечестве как о едином целом. В действительности популя-

ция Homo sapiens представляет собой объединение разнообразных гомеостатических

групп, объединенных по классовому, расовому, религиозному и др. принципам. Эти

объединения могут быть как чётко структурированы – образуют, например, суверен-

ные государства, так и в большой степени аморфны. Но тем не менее все они обла-

дают соответствующими интересами, целями, и, что особенно важно, потенциалом к

их достижению. Области гомеостазиса, а, следовательно, и цели этих групп не сов-

падают. И тем не менее при всей множественности целей у них существует одна об-

щая цель – сохранение гомеостазиса всего человеческого рода. Пример такой ситуа-

ции – «путешественники в одной лодке». У каждого путешественника есть свои це-

ли, но есть и одна общая цель – доплыть до берега. Математическая модель данной

ситуации показывает, что у путешественников есть возможность договориться о та-

ком распределении усилий, который определит компромисс, неулучшаемый одно-

временно для всех и исключающий опасность обмана: субъект, нарушивший догово-

рённость, несёт основные потери.

Изучая сложные системы, мы часто сталкиваемся с недостатком информации

и экспериментального материала. Поэтому наряду с математическими моделями в

системном анализе часто приходиться работать с так называемыми

квазимоделями

–

субъективным представлением об изучаемом предмете, которое возникло у исследо-

вателя на основе его личного опыта, интуиции, системы ассоциаций и т. п. Это субъ-

ективное представление порождает определённые приёмы исследования, определён-

ную психологию, которую называют

неформальными методами анализа

. Объедине-

ние формальных методов анализа и неформальных процедур – одна из основных за-

дач системного анализа.

Изучение процессов глобального характера было основано работами

В.И. Вернадского, который показал, что эволюция биосферы Земли – результат

сложного взаимодействия живой и неживой материи. Возникновение атмосферы,

структура океана и поверхностных особенностей суши – всё это результат деятель-

ности жизни [15].

Особенности современных глобальных процессов состоят в том, что процес-

сы представляют собой сложную суперпозицию естественной эволюции и человече-

ской деятельности, интенсивность которой в последние десятилетия стала сравнима

с интенсивностью естественных процессов. Однако исследователей на данный мо-

мент интересуют эволюционные изменения в ближайшие 2–3 сотни лет: если чело-

вечество сможет выжить в ближайшие 200–300 лет, то шансы продолжить существо-

вание резко возрастут.

3. БИОСФЕРА: СОВРЕМЕННЫЕ КОНЦЕПЦИИ

Впервые представление о биосфере как «области жизни» было предложено

Ж.-Б. Ламарком в начале XIX века. В геологию термин и понятие «биосфера» ввёл

Э. Зюсс в 1875 г., выделивший биосферу как одну из земных оболочек. Создателем

современных представлений о биосфере был В.И. Вернадский (1926 г. – первые кон-

цепции) [15].

По Вернадскому, биосфера – наружная оболочка Земли, область распростра-

нения жизни. Биосфера включает:

«живое вещество»;

«биогенное вещество», т. е. органическо-минеральные или органические продук-

ты, созданные живым веществом (каменный уголь, нефть, торф, подстилка, гумус

и т. д.);

«биокосное вещество», созданное живыми организмами вместе с неживой приро-

дой (вода, атмосфера, осадочные породы).

Биосферу Вернадский рассматривал как форму космической организованно-

сти: «Твари Земли являются созданием сложного космического процесса, необходи-

мой и закономерной частью стройного космического механизма, в котором – нет

случайности». При этом он отмечал, что благодаря космическим излучениям веще-

ство биосферы становится активным: «По существу биосфера может быть рассмат-

риваема как область земной коры, занятая трансформаторами, переводящими кос-

мические излучения в действенную земную энергию – электрическую, химическую,

механическую, тепловую и т. д.»

В.И. Вернадским предложен метод «эмпирического обобщения» – системный

метод. Эмпирические обобщения – это система аксиом, отражающих уровень эмпи-

рических знаний, которые могут быть положены в основу любой, развиваемой далее

формальной теории. Имея систему эмпирических обобщений, при построении моде-

лей можно идти двумя путями: либо оставаться в рамках этой системы, строя моде-

ли, называемые феноменологическими (описательными), либо, дополняя сущест-

вующие эмпирические обобщения некоторыми гипотезами, получать новые модели

явления. Выбор этих моделей-гипотез должен производиться единственным спосо-

бом: по совпадению предсказанных и вновь наблюдаемых фактов. Если совпадение

имеет место, то гипотеза становится эмпирическим обобщением, но более высокого

уровня.

В.И. Вернадский в основу системного анализа биосферы положил следующие

эмпирические обобщения: (данные положения не включают гипотез).

1. Аксиома однородности: в течение всех геологических периодов не наблю-

далось непосредственного создания живых организмов из косной материи. В биоло-

гии аналог – закон Реди («живое – только из живого»). «Однородность» – следствие

математического описания. Например, изменение массы живого вещества будет

иметь следующий вид:

dN dt Nf N/(,).

=µ

Здесь N(t) – масса живого вещества,

–

некоторый параметр, f(N,

) – относительная скорость роста (должна быть конечной).

Очевидно, что при N(t

) = 0, где t

– начальный момент времени, N(t)

≡

0, и оператор

F = N f является в этом смысле однородным.

2. Существующие факты не могут ответить на вопрос о происхождении жиз-

ни на Земле. Поскольку для ответа на этот вопрос нужно привлекать те или иные ги-

потезы о предбиосферной истории Земли, то тем самым мы должны выйти за рамки

эмпирического обобщения. Поэтому постулируется следующее утверждение, назы-

ваемое аксиомой эргодичности: какова бы ни была предбиосферная история Земли,

развитие биосферы в течение всего геологического периода должно давать нам со-

временную биосферу. Процесс эволюции биосферы детерминирован и устойчив по

отношению к начальным периодам её истории.

3. Аксиома непрерывности: лишённые жизни геологические эпохи не наблю-

дались. То есть современное живое вещество генетически связано с живым вещест-

вом прошлых эпох.

Следующие аксиомы являются законами сохранения или аксиомами стацио-

нарности.

4. Средний химический состав живого вещества и земной коры на протяже-

нии эволюции неизменен.

5. Количество живого вещества в среднем одинаково для всего геологическо-

го времени.

Эти обобщения в настоящее время вызывают наибольшие возражения со сто-

роны биологов, геохимиков. геологов и др. Однако приводимых фактов пока недос-

таточно для опровержения данных и формулирования новых эмпирических обобще-

ний. Наблюдавшиеся в разные геологические эпохи изменения массы живого веще-

ства можно объяснить, например, флуктуациями около постоянного среднего уровня

(то же можно сказать и о химическом составе живого вещества и земной коры). Бо-

лее корректным может являться объяснение колебаний массы живого вещества с по-

зиций неравновесной термодинамики: раз биосфера – непрерывно эволюционирую-

щая система, далёкая от состояния равновесия, значит к ней применима гипотеза ав-

токолебательного эволюционного механизма. А эта гипотеза говорит о том, что в

системе должны наблюдаться периодические изменения характеристик: свойств, со-

става и т. д.

6. В чём бы явления жизни не состояли, энергия, запасаемая и выделяемая

живыми организмами, есть лучистая энергия Солнца; через посредство организмов

она регулирует химические процессы в земной коре (в частности, глобальные био-

химические циклы).

7. Основную роль в усвоении и перераспределении лучистой энергии Солнца

играют зелёные растения.

Биосфера – существеннейшая составная часть общей жизни Земли как плане-

ты, энергетический экран между Землёй и космосом, превращающий определённую

часть космической, в основном солнечной, энергии в органическое вещество. Посту-

пление солнечной энергии – это энергетический вход в биосферу. Из биосферы вы-

ходят геологические отложения, ведущие к образованию осадочных и метаморфиче-

ских пород, – «область былых биосфер» по Вернадскому. Кроме того, биосфера от-

даёт некоторую часть энергии – частью в виде излучений, частью в виде химической

энергии осадочных отложений (каменный уголь, сапропель и др. органические веще-

ства).

По своей структуре биосфера – сложная, иерархически организованная сис-

тема. В пределах каждой структурной единицы процессы преобразования протекают

автономно. Вместе с тем, вся живая материя объединена специфической формой ор-

ганизации и общими механизмами регулирования потоков энергии и круговорота

веществ. Направление и интенсивность потоков энергии и вещества определяются

структурой геохимических циклов, циркуляцией атмосферы и воды. Нарушения или

изменения этих циклов, к которым всё чаще приводят антропогенные воздействия,

могут менять как локальные, так и глобальные характеристики биосферы.

В структуре биосферы можно выделить такие составляющие как атмосферу и

гидросферу, автотрофные (растения) и гетеротрофные организмы, почвы и т. д. В

биосфере естественно различать континенты и океаны, которые в свою очередь под-

разделяются на всё более и более мелкие элементы (природные зоны, ландшафтные

единицы, биогеоценозы, сообщества и т. д.).