Новиков, М. А. Методология интегрированной оценки экологической уязвимости и рыбохозяйственной ценности морских акваторий (на примере Баренцева и Белого морей) / М. А. Новиков ; М-во сел. хоз-ва Рос. Федерации, Федер. агентство по рыболовству, Поляр. науч.-исслед. ин-т мор. рыб. хоз-ва и океанографии им. Н. М. Книповича (ПИНРО). - Мурманск : ПИНРО, 2006.

большого смысла. Поскольку элементы растра (пиксели) совпадают в слу чае с Баренцевым морем с промысловыми квадратами, на основе которых ведется вся рыболовная статистика, перерасчет величин оценки в отдель ных квадратах в результате выполнения аппроксимирующей функции представляется бессодержательным, а потому - излишним, В отношении других морских акваторий, например Белого моря, где выделение величи ны элементарной единицы оценивания (пиксел) при использовании регу лярной сетки производится произвольно или на основе иных соображений, алпрокксимирующие процедуры вполне могут иметь место. Лучше всего аппроксимацию данных предварительно проводить в специальных карто графических пакетах типа Surfer или Mag, где возможности выбора ап проксимирующих функций значительно выше. В версии ArcView 3.1 в ка честве подходящей аппроксимирующей функции практически доступен только метод обратно взвешенных расстояний, в новейших версиях ArcView (например, ArcGIS 8.0 и новее) набор интерполяционных моделей существенно расширен, однако сами эти ГИС-пакеты еще мало доступны широкому пользователю, главным образом из-за дороговизны и сущест венно обновленного интерфейса, требующего переподготовки (стажиров ки) специалистов. Перед захрузкой и выполнением классификации в ArcView 3.1 дан ные цифровых оценочных картограмм, хранящиеся в Excel , подвергали нормированию относительно величины максимальной оценки. Иными сло вами, все итоговые значения синтетических оценок автоматически соотно сились со значением максимального суммарного балла. В таком виде ве личины итоговой оценки перестают зависеть от общего числа интегрируе мых переменных (показателей), всегда укладываясь в диапазон значений от 0 до 1. Это обстоятельство важно для повышения стандартизации про цедуры классификации акваторий на формальные классы уязвимости или ценности и сравнимости оценок, полученных разными экспертами на раз личных водоемах. Понятно, что чем больше число интегрируемых показа телей, тем больше будет величина средней оценки, так как происходит суммирование нормированных баллов и, соответственно, растут величины минимальных и максимальных оценок. Но было бы примитивно полагать, что уязвимость акваторий прямо пропорциональна числу отобранных для синтетической оценки переменных (показателей). Такая зависимость, без условно, присутствует, но реально она связана больше с возрастанием точ ности, репрезентативности интегральной оценки, чем с общим возрастани ем уязвимости анализируемых акваторий. Для снятия подобной проблемы мы и рекомендуем нормирование конечной оценки. С другой стороны, ес ли использовать в качестве стандартной предложенную нами систему оце ночной классификации с выделением 4 вышеозначенных классов, то мож 50