Диалоги (май 2003 г.)

То есть этот процесс мы можем приблизить к импульсным случайным процессам, у которых время наступления максимума неизвестно и сама амплитуда неизвестна. Но для того чтобы построить такой процесс, мы должны выдвинуть постулаты по этой модели, описывающие, какой она должна быть. Модель должна быть такой. Описываться законом сохранения, то есть импульса баланса тепла и вещества, допускать ясную математическую интерпретацию и показатель Харста (при всём уважении к этому показателю, это всё же не гравитационная постоянная и не скорость света) должен зависеть от физических свойств этой системы. Мы построили такой процесс, как для дождевых паводков, так и для динамики влажности почвы. И получили результаты такого плана. При стохастической аппроксимации выпадения дождей мы предположили, что здесь нет эффекта Харста, и хотели его получить путём нелинейного преобразования выпавших осадков на водосборе. И получили процесс, который характеризует динамику влажности почвы – как модельный процесс. Чтобы на этом процессе увидеть все характерные черты этого явления.

И.К. Мы рассмотрели нелинейную стохастическую модель инфильтрации воды в почве, демонстрирующую эффект Харста. Была принята простая стохастическая модель дождей. За большой промежуток времени число выпадающих дождей является случайной величиной, распределённой по закону Пуассона с известным параметром, равным среднему числу осадков за сутки. Затем предположили, что продолжительность времени между дождями существенно больше продолжительности самого дождя. Тогда слой осадков можно представить в виде импульсного процесса.

На основании принятой модели мы определили амплитуды импульсного процесса из дискретного уравнения для амплитуд, которые являются случайными величинами, и функции формы спада, которые определили из нелинейного дифференциального уравнения для функции форм спада. Пожалуйста, рисунок 4 по теме 1. Мы получили, что функция формы спада является степенной, медленно затухающей функцией времени и детерминированной функцией. А импульсы являются случайными величинами, и плотность их показана на рисунке 4-Б. Причём эта плотность хорошо аппроксимируется степенным распределением вероятности.

Так как функция формы спада есть медленно затухающая степенная функция времени, то отсюда немедленно следует, что корреляционная функция тоже медленно затухает на бесконечности. А это означает, что спектральная плотность такого процесса хорошо аппроксимируется (в достаточно близкой окрестности нуля, для широкого диапазона частот) затухающей степенной функцией частоты. Вот как показано на рисунке 4-В. А сама реализация вот такого процесса показана на рисунке 4-А.

Это всё характеризует приращение фрактального броуновского движения.

А.Г. Простите, на рисунке 4-А по оси абсцисс – что? Я просто не вижу.

И.К. На рисунке 4-А по оси абсцисс – это время. А по оси ординат – амплитуды импульсного процесса. Это куски, сшитые беспорядочным образом, со случайными амплитудами и детерминированными функциями спада. Оказалось, что для такого импульсного процесса можно вычислить теоретически. И показатель Харста зависит в данном случае от водно-физических свойств почвы и испарения. Таким образом, одной из возможных причин эффекта Харста является медленное возвращение нелинейной динамической системы к своему состоянию равновесия.

В.Н. Медленность здесь очень важна, потому что, например, подъём уровня на Ниле составляет примерно 4 месяца, а спад – целых 8 месяцев, что говорит о медленной реакции этой системы. И здесь можно добавить следующее, рисунок, о котором вы спросили, это такая причудливая смесь хаотических и детерминированных сигналов. То есть, когда мы находимся на спаде, мы находимся в детерминированной области. А когда происходят выбросы этого процесса, то есть момент выпадения осадков, тут возникают случайности. А если говорить о других задачах (не только же природными задачами занимались специалисты в области нелинейных динамических систем), то такие задачи, у которых есть подобные регулярные ставки, и характеризуются медленным затуханием корреляционной функции.

Здесь так можно подвести итог этой первой темы нашего обсуждения. Бассейн Нила огромный – 2,8 миллиона квадратных километров. Он представляет собой нестационарную, неравновесную, нелинейную природную систему. Потоки влаги и тепла с Индийского океана постоянно выводят эту систему из равновесия. За счёт процессов диссипации и второго закона термодинамики, закона возрастания энтропии, система всё время стремится к своему состоянию равновесия. Но эта релаксация происходит довольно медленно. Вот эту особенность, на наш взгляд, функционирования бассейна Нила и подметил британский климатолог Харст. Но хочу подчеркнуть, что это не единственный медленный процесс, который может определить этот эффект.

Таких процессов может быть много. В частности, мы рассматривали медленный процесс – это инфильтрация, движение воды в почвы или по поверхности бассейна. Если не очень толстый слой воды, то всё это медленные процессы.