авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 || 5 | 6 |   ...   | 8 |

«В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть 10 ЕСТЕСТВОЗНАНИЕ УДК 538.56: 513.627 В.П. Лапшин ...»

-- [ Страница 4 ] --

При оценке количества дейтерия в живых и убитых тканях дождевого червя было выявлено, что вода, выделенная из тканей, содержит, меньше дейтерия, чем вода, в которой их инкубировали. Ис ходная концентрация дейтерия составляла от 60 до 1200 ppm, содержание дейтерия в выделенной воде было от 49,9 до 988,5 ppm. Исключение составил только контроль. В убитых тканях насыщение дейте рием шло интенсивнее, чем в живых (от 49,9 до 827,4 ppm), а в живых, наоборот, протием (от 58,8 до 988,5). При любых концентрациях дейтерия живые ткани червя поглощали меньше дейтерия, чем уби тые.

Работа выполнена частично при поддержке грантов: Роснауки ФЦП (ГК №02.740.11.0018 от 15.06.2009 г. и ГК №02.740.11.0335 от 07.07.2009 г.), а также РФФИ (08-04-98057-Сибирь_а) Список использованных источников 1. Вадюнина А. Ф., Корчагина З. А. Методы исследования физических свойств почв. М: Агро издат, 1986. – 416с.

2. Раков Д. В. Модифицирующее влияние легко изотопной воды на развитие повреждения при низких дозах гамма – излучения // Д. В. Раков, Л. М. Ерофеева, Д. Е. Григоренко, А.Н. Абросимова, С.В. Ворожцова, М.Ю. Муратова, Ю.Е. Синяк, Б.С. Федоренко/ Радиобиологические основы лучевой терапии. Москва, 19-20 апреля 2005г. с. 3. ФР. 1.31.1999.00073."Выполнение измерений содержания дейтерия в воде, водно органических и органических растворах методом спектроскопии ядерного магнитного резонанса" (сви детельство № 105-05-99, регистрационный код МВИ по Федеральному реестру, ФГУП «УНИИМ»

№204.01.17.011/2006).

УДК 582.28 + 595. Д.И. Стом1, В.А. Быбин1, А.А. Приставка2, В.П. Саловарова2, Б.Н. Огарков НИИ Биологии при Иркутский государственный университет ГОУ ВПО «Иркутский государственный университет»

г. Иркутск, Россия УТИЛИЗАЦИИ ЦЕЛЛЮЛОЗЫ ЗООМИКРОБНЫМ КОМПЛЕКСОМ Изучали взаимодействие дождевых червей и Trichoderma. В работе частично раскрыты неко торые аспекты и побочные эффекты активизации переваривания целлюлозы красным калифорний ским червем при интродукции в микрофлору его кишечника целлюлозоразрушающего грибного штамма из рода Trichoderma.

Ранее была показана интенсификация трансформации загрязнителей в системе микроорганизмы дождевые черви по сравнению с действием этих организмов по отдельности. Поэтому можно было - 67 В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть ожидать повышения способности дождевых червей утилизировать отходы, в частности целлюлозно бумажной природы, при введении в микрофлору их кишечника штаммов микроорганизмов активных биодеструкторов. В этой связи изучали возможность обогащения кишечного тракта дождевых червей целлюлозоразрушающим штаммом микромицета Trichoderma viride, а также взаимовлияние исполь зуемых организмов.

Объектом исследования служили особи красного калифорнийского гибрида. Штамм T. viride по лучен из коллекции д.б.н. Огаркова Б.Н.. Он обладает высокой целлюлолитической активностью. Для изучения сохранения T. viride в кишечнике дождевых червей суспензию гриба микроинъекциировали животным через ротовое отверстие с помощью инсулинового шприца со спиленным острием иглы. На 1-ые, 4-ые, 8-ые сутки дождевых червей вскрывали в асептических условиях с высевом содержимого отделов кишечника на среду Чапека. Посевы инкубировали при температуре 30 °С в течение недели.

Затем производили подсчет выросших колоний [1]. Также оценивали воздействие инокуляций дожде вых червей культурой грибов на иммунные свойства и выживаемость животных, влияние дождевых червей на прорастание спор T. viride. Изменение иммунных свойств фиксировали с помощью диско диффузионного метода по диаметру зоны подавления роста газона тест-культуры (Yarrowia lipolytica) вокруг бумажного диска, пропитанного целомической жидкостью дождевых червей [2]. Прорастание спор грибов фиксировали после орошения засеянных спорами питательных сред водными суспензиями вермипрепаратов, полученных по классическим методам. Целлюлазную активность кишечного сока дождевых червей до и после интродукции триходермой оценивали по способу Мендельс-Вебера (Man dels and Weber, 1969). Выводы сделаны при вероятности безошибочного прогноза P0,95.

После микроинъекции T. viride сохранялась в кишечнике дождевого червя E. fetida более 40 су ток, с тенденцией накопления в заднем отделе кишечника (таблица 1). Данная картина говорит о воз можности сохранения и даже размножения взятого штамма грибов в кишечном тракте олигохет.

Таблица Динамика титра T. viride в кишечнике E. fetida после микронъекции Титр, КОЕ/г Время экс позиции, Отдел кишечника Т0, КОЕ/мл сутки Передний Средний Задний 1,2 ± 0,1 107 0,4 ± 0,03 1 1,3 ± 0,1 106 0,1 ± 0,01 106 0,7 ± 0,1 1,6 10 0,05 ±0,01 106 0,7 ± 0,05 0,1 ± 0,02 0,2 ± 0,03 106 6 ± 0,3 0,5 ± 0,02 40 + + + Примечание: «+» - удалось выделить T. viride на твердой питательной среде Суспензии вермипрепаратов (10 мг/мл) подавляли прорастание спор исследуемого микромицета.

Инокуляция дождевых червей T. viride акивировала антибиотический иммунитет животных. В частно сти целомическая жидкость дождевых червей, инокулированных грибом, сильнее подавляла рост газо на культуры дрожжей, чем в контроле. Следует отметить угнетающее действие грибов T. viride при некоторых условиях на жизнеспособность и активность дождевых червей. Оно, в частности, зависело от титра инокулируемой суспензии и возраста культуры. При инокуляции per os 0,05 мл суспензий 2-х недельной культуры с титрами порядка 104 – 105, КОЕ/мл черви погибали в течение 2-3 суток. Более разбавленная культура с титром порядка 103 КОЕ/мл приводила лишь к изменению физиологического состояния животных: удлинению периода их зарывания в почву в 5 раз. Трехсуточная культура микро мицета (105 КОЕ/мл) не оказывала видимого влияния червей, но скорость зарывания олигохет в почву возрастала на 25 %. При свободном скармливании гриба наблюдали увеличение удельной целлюлазной активности в кишечнике дождевых червей в 14 раз. Инокуляция per os 3-суточной культуры гриба ( КОЕ/мл) дождевым червям с помощью микроинъектора интенсификцировало переваривание целлюло зы. Таким образом, полученные данные свидетельствуют о принципиальной возможности использова ния активных зоомикробных комплексов, состоящих из двух и более биодеструкторов для эффектив ной утилизации конкретных отходов.

Работа выполнена частично при поддержке грантов: Роснауки ФЦП (ГК №02.740.11.0018 от 15.06.2009 г. и ГК №02.740.11.0335 от 07.07.2009 г.), а также РФФИ (08-04-98057-Сибирь_а).

Список использованных источников 1. Терещенко Н.Н. Эколого-микробиологические аспекты вермикультивирования/ Н.Н. Тере щенко. – Новосибирск: Наука, 2003. – 113 с.

- 68 В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть 2. Sun Zhenjun. Vermiculture and vermiprotein. China Agricultural University Press 2003. 367 P.

УДК 574.6+574.52+574.62+574. Д.И. Стом1, И.А. Новосельцева2, М.Н. Саксонов2, О.С. Иванова ГОУ ВПО «Иркутский государственный университет»

Научно-исследовательский институт биологии при Иркутском государственном университете г. Иркутск, Россия УСИЛЕНИЕ ДЕСОРБЦИИ КЛЕТОК МИКРООРГАНИЗМОВ ПОД ВЛИЯНИЕМ ГУМИНОВЫХ ВЕЩЕСТВ И ПАВ Показано что гуминовые вещества и твины интенсифицируют освобождение клеток микроор ганизмов с гидрофобизированных поверхностей.

Адгезирование микроорганизмов существенно меняет их физиологическую активность. Поэтому поверхностно – активные вещества способные повышать или снижать степень их связывания с сорбен тами оказывают большое влияние на микроорганизмы. Было предположено, что гуминовые вещества способны вести себя как поверхностно – активные агенты [2]. В этой связи, анализировали влияние гуминовых веществ и ПАВ на десорбцию микроорганизмов с твердых поверхностей.

Для проведения исследований брали споры штамма Bacillus thuringiensis [1] и клетки дрожжей Yarrowia lipolytica [3]. Как сорбирующие поверхности в работе использовали предметные стекла, по верхность которых предварительно обрабатывали силиконовым герметиком или парафином. В качест ве гумата натрия брали «Powhumus» (Humintech GmbH, Германия), а ПАВ – «твин-21» и «твин-85»

(LOBA CHEMIE). Изучение влияния гумата и ПАВ на десорбцию микроорганизмов с предметных сте кол, предварительно покрытых тонким слоем парафина или силиконового герметика, на них наносили каплю суспензии микроорганизмов. Спустя 30 минут стекла дважды споласкивали, опустив их в ста кан с водой. Затем стекла помещали в растворы с разными концентрациями гумата или твинов. Через определенные промежутки времени поверхность адсорбента микроскопировали при объективе 40*, как до, так и после соответствующей обработки. Подсчет клеток и спор микроорганизмов, оставшихся прикрепленными к гидрофобизированным поверхностям производили в десяти полях зрения. Выводы сделаны при вероятности безошибочного прогноза Р0,95.

Клетки микроорганизмов разных видов характеризовались различной адгезией к гидрофобным поверхностям адсорбентов. При этом как в опытах с парафином, так и в экспериментах с силиконо вым покрытием клетки Y. lipolytica отличались более выраженной величиной адгезии, чем B. thurin giensis.

Проведенные эксперименты показали, что в присутствии гумата происходит существенное снижение количества клеток микроорганизмов, адгезированных на поверхности обработанных стекол.

Например, при содержании 2 г/л «Powhumus» численность клеток Y. lipolytica на поверхности пред метного стекла, гидрофобизированного парафином, уже через 30 минут снижалась в два раза. Ско рость десорбции спор B. thuringiensis инициированная «Powhumus» была ниже, чем в опытах с клет ками Y. lipolytica. Увеличение времени экспозиции сопровождалось снижением числа клеток Y.

lipolytica и спор B. thuringiensis остающихся прикрепленными к гидрофобным поверхностям.

В опытах с предметными стеклами, поверхность которых предварительно обрабатывали сили коновым герметиком, выяснили, что концентрация гумата 1г/л снизила количество клеток Y. lipolytica в полтора раза только через сутки. При содержании же «Powhumus» 2 и 4 г/л близкий эффект прояв лялся уже через час. В схожих экспериментах со спорами B. thuringiensis обнаружили, что гумат в концентрации 1г/л ведет себя аналогичным образом, а при содержании 2 и 4 г/л полностью снимает споры со стекла через час и два часа соответственно. Растворы «твина – 21» концентрацией 2 г/л осво бождали поверхность адсорбента - парафина, от клеток Y.lipolytica через два часа. На обработанных же силиконовым герметиком стеклах клетки микроорганизмов оставались даже через сутки, хотя и в небольших количествах. «Твин-85» также снижал адгезию клеток Y. lipolytica и спор B. thuringiensis на парафинизированной поверхности, но слабее, чем «твин-21».

Микроскопирование выявило, что гуминовые вещества и ПАВ не только очищали гидрофоби зированную поверхность стекол от клеток и спор микроорганизмов, но и частично нарушали целост ность пленки парафина. И в данном случае твины проявляли большую активность, чем гуминовые ве щества. Например, начало отслоения пленки парафина с поверхности предметного стекла в варианте с - 69 В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть обоими твинами (2г/л) происходило через 2 часа, а при использовании равных концентраций гумата только через сутки.

Таким образом, гуматы, хотя и с несколько меньшей интенсивностью, подобно таким ПАВ как «твин -21» и «твин -85», усиливали десорбцию клеток Y.lipolytica, B.thuringiensis и их спор с поверхно сти стекол, гидрофобизированных парафином или силиконовым герметиком. Более того, и гуматы и твины инициировали отслоение парафина от стекла.

Авторы признательны И.А. Борзенкову за предоставление культур Y. Lipolytica и Вятчиной О.Ф. (ИГУ) – за B. thuringiensis. А В.Stern - за препарат «Powhumus».

Работа выполнена частично при поддержке грантов: Роснауки ФЦП (ГК №02.740.11.0018 от 15.06.2009 г. и ГК №02.740.11.0335 от 07.07.2009 г.), а также РФФИ (08-04-98057-Сибирь_а).

Список использованных источников 1. Вятчина О.Ф. Штаммы Bacillus thuringiensis, выделенные при эпизоотии лиственничной мухи (Hylemyia laricicola) в Камчатской области // Сибирский экологический журнал. – 2004. - № 4. – С. – 506.

2. Стом Д.И. Возможные механизмы биологического действия гуминовых веществ/ Д.И. Стом, Н.А. Боярова, А.В. Дагуров, О.Ф. Вятчина, М.Н. Саксонов// Сибирский медицинский журнал.-2008. №6. – С.76-79.

3. Сидоров Д.Г. Полевой эксперимент по очистке почв от нефтяного загрязнения с использова нием углеводородокисляющих микроорганизмов / Д.Г. Сидоров, И.А. Борзенков, Р.Р. Ибатулин и др. // Прикладная биохимия и микробиология. – 1997. – Т.33. – №5. – С. 497-502.

УДК 31.27.53.+;

34.47.51.+;

57.46. Таран Д.О.2, Саксонов М.Н.1, Стом Д.И., Бархатова О.А.

ГОУ ВПО «Иркутский государственный университет»

НИИ биологии при Иркутском государственном университете ГОУ ВПО «Восточно-Сибирская государственная академия образования»

г. Иркутск, Россия ИЗУЧЕНИЕ СОВМЕСТНОГО ДЕЙСТВИЯ АРОМАТИЧЕСКИХ УГЛЕВОДОРОДОВ И ГУМАТА НА ИНФУЗОРИЙ Исследовали комплексное действие нитро- и аминопроизводных бензола и препарата «Powhu mus». Установили, что присутствие гумата ослабляет негативное действие данных токсикантов на инфузорий.

После техногенной аварии в бассейне р. Сунгари поступило около 100 тонн нитробензола с при месями бензола, анилина, ксилола, толуола. Их концентрации в воде значительно превышали установ ленные в Росси нормативы для рыбохозяйственных водных объектов [2].

Гуминовые вещества – один из важнейших компонентов органического вещества природных вод и почв. Известны данные о том, что гуминовые вещества связывают многие неорганические и органи ческие продукты, тем самым осуществляя их детоксикацию [4].

Целью данной работы являлось изучение возможности детоксикации водной среды, загрязнен ной нитро- и аминозамещенными бензола с помощью гуминовых веществ.

Токсикантами служили бензол, нитробензол и анилин. В качестве источника гуминовых веществ использовали коммерческий препарат «Powhumus» (гумат калия из леонардита), производства «Humin tech GmbH.» (Германия).

Токсичность испытуемых веществ оценивали методами биотестирования по выживаемости ла бораторных культур равноресничных инфузорий (Paramecium caudatum Ehrenberg) при 24 ч экспози ции. Содержание, культивирование и эксперименты проводили в лабораторных условиях, согласно методике токсикологического контроля [1]. Контролем служила дехлорированная водопроводная вода.

Все эксперименты проводили не менее чем в 5-и независимых опытах с 3 параллельными измерениями в каждом.

Для статистической обработки полученных данных использовали пакет программ Excel Windows. Достоверность различия определяли с помощью критерия Стьюдента. Выводы сделаны при вероятности безошибочного прогноза Р0,95 [3].

- 70 В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть При исследовании комплексного действия препаратов гуминовых веществ и нитробензола на па рамеций, на первом этапе нашли концентрации нитробензола, обладающие острой токсичностью. Та кой концентрацией оказалась 1,0 г/дм3 (выживаемость - 10,2 %). При добавлении препарата «Powhumus» 0,05 и 0,1 г/дм3 в раствор с содержанием нитробензола 1,0 г/дм3 гибель особей не наблю дали. В смесях гумата 0,05 г/дм3 и нитробензола 1,5 г/дм3 фиксировали выживаемость 61,3 %, и при увеличении содержания «Powhumus» до 0,1 г/дм3 выжило 93,5 %. Т.е., в присутствии «Powhumus» на блюдали значительную детоксикацию растворов нитробензола, обладавших ранее острой токсично стью по отношению к парамециям. В растворах анилина полная гибель всех особей происходила при концентрации 1,0 г/дм3. В смесях гумата (0,05, 0,1 г/дм3) и анилина (1,0 г/дм3) гибель инфузорий не отмечали. В присутствии «Powhumus» 0,05 г/дм3 раствор анилина 1,5 г/дм3не оказывал острого токси ческого действия (выжило 67,5 %), а при содержании «Powhumus» 0,1 г/дм3 данная смесь не оказывала негативного действия на инфузорий. Гибель всех особей наблюдали в растворах бензола 1,5 г/дм3. При внесении гумата в концентрации 0,05, 0,1 г/дм3 наблюдали полную детоксикацию растворов бензола 1,5, 2,0 г/дм3 (выживаемость 100 %).

Полученные экспериментальные данные позволяют сделать вывод о том, что гуминовые вещест ва, в определенных концентрациях способствуют снижению токсичности ароматических углеводоро дов и их нитро- и аминопроизводных по отношению к инфузориям.

Работа выполнена частично при поддержке грантов: Роснауки ФЦП (ГК №02.740.11.0018 от 15.06.2009 г. и ГК №02.740.11.0335 от 07.07.2009 г.), а также РФФИ (08-04-98057-Сибирь_а).

Авторы признательны В.Stern «Humintech GmbH, Германия» - за препарат «Powhumus.

Список использованных источников 1. Методика определения токсичности отходов, почв, осадков сточных, поверхностных и грунто вых вод методом биотестирования с использованием равноресничные инфузории (Paramecium cauda tum Ehrenberg) // ФР. 1.39.2006.02506 ПНДФ 14.1:2:3.13-06 16.1:2.3:3.10-06 М.: МГУ им. М.В. Ломоносо ва 2006. 31 с.

2. Рапопорт В. Л, Кондратьева Л. М. Загрязнение рекм Амур анторпогенными и природными ор ганическими веществами // Сибирский экологический журнал. - 2008. - №3 (15). - С.485- 3. Piegorsch W.W. Statistics for Environmental Biology and Toxicology (Interdisciplinary Statistics) / W.W. Piegorsch, A. J.Bailer // Chapman & Hall. 1997. 579 p 4..Steinberg C. E. W. Towards a Quantitative Structure Activity Relationship (QSAR) of Dissolved Humic Substances as Detoxifying Agents in Freshwaters / C. E. W. Steinberg, M. Haitzer, R. Bruggemann, I.

V. Perminova, N. Yu.Yashchenko, V.S. Petrosyan // Internat. Rev. Hydrobiol, 2000. 85. P. УДК 502. С.Х. Хакназаров, кандидат геолого-минералогических наук Обско-угорский институт прикладных исследований и разработок г. Ханты-Мансийск, Россия ЭКОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ НИЖНЕВАРТОВСКОГО РАЙОНА ЮГРЫ (СОЦИОДИНАМИЧЕСКИЙ АСПЕКТ) В данной статье рассматриваются экологические проблемы Нижневартовского района Югры через призму социологических исследований. Рассматриваются результаты мониторинговых исследо ваний (в динамическом аспекте), проведенных в 2006-2008 гг. В частности, анализируются взгляд ко ренных жителей района на результаты промышленных разработок углеводородного сырья.

Характеристика района исследований. Нижневартовский район расположен в центральной час ти Западно-Сибирской низменности и характеризуется континентальным климатом с суровой продол жительной зимой, короткой и бурной весной, непродолжительным летом и короткой осенью. Район является одним из крупнейших районов Ханты-Мансийского автономного округа - Югры и занимает площадь в 117,31 тыс. кв.км. На территории района находится 23 населенных пункта (без г. Нижневар товска), в которых, по данным Всероссийской переписи, проживает 34 тыс. чел. (без г. Нижневартов ска), в том числе – 2538 представителей коренной национальности – ханты (84%), манси (около 3%), лесные ненцы (12%), эвенки, шорцы и селькупы (менее 1%). В районе расположены 135 территории традиционного природопользования (родовых угодий, общин), на которых проживают и занимаются традиционными видами хозяйственной деятельности (охотопромысел, рыболовство, оленеводство, сбор дикоросов) 319 чел. Район также является одним из важнейших индустриальных центров страны.

- 71 В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть Основу его промышленности составляют предприятия топливно-энергетического комплекса. И в связи с этим существует проблема рационального недропользования.

В настоящее время на территории Нижневартовского района Ханты-Мансийского автономного округа - Югры ведется промышленная разработка в основном на месторождениях углеводородного сырья. Всего на территории района разрабатывается 94 нефтегазовых месторождения, освоением кото рых занимаются предприятия крупнейших нефтяных компаний "ЛУКойл" (ООО "ЛУКойл – Западная Сибирь"), "ЮКОС" (ОАО "Томскнефть" ВНК), "Тюменская нефтяная компания" (ОАО "Самотлорнеф тегаз", ОАО "Нижневартовское НГДП", ОАО "Тюменьнефтегаз"), "Славнефть" (ОАО "Славнефть Мегионнефтегаз", ОАО "Варьеганнефть"), "Сиданко" (ОАО "ТНК-Нижневартовск", ОАО "Варьеган нефтегаз"), "Сибнефть" (ОАО "Сибнефть-Ноябрьскнефтегаз"), "Башнефть" (НГДУ "Башсибнефть").

Также успешно работают: ОАО "Негуснефть", ОАО "РИТЭК", ОАО "Синко-ННП", ОАО МПК "Аганнефтегазгеология", ОАО "Нефтебурсервис" и предприятия с участием иностранных инвестиций:

ООО СП "Варьеганнефть", ОАО НК "Магма", СТ ЗАО "Голойл", ООО "Черногорское" и некоторые другие.

Общеизвестно, что охрана окружающей среды в наши дни играет важную роль в вопросе выжи вания человечества. Актуальность данной проблемы проявляется во всех климатических поясах земно го шара. В условиях Крайнего Севера природная среда при воздействии промышленного комплекса, особенно в ресурсодобывающих районах, трудно поддается восстановлению. Беспредельный и бескон трольный рост потребления минерального сырья без учета экологических ограничений и развития со вершенной технологии может привести в недалеком будущем к глобальному экологическому кризису.

Как известно, воздействие на окружающую среду при промышленной разработке любых место рождений всегда велико. Результатом воздействия может стать, в первую очередь, загрязнение окру жающей природной среды, что негативно отражается на качестве атмосферного воздуха, речных и лес ных экосистемах округа.

Загрязнение атмосферного воздуха на территории Нижневартовского района определяется пре имущественно местными источниками и, в малой степени, атмосферными переносами из других рай онов [3]. Основными причинами загрязнения атмосферного воздуха являются: промышленные выбро сы от предприятий, сжигание попутного нефтяного газа на факелах, испарение легких фракций углево дородов с поверхности аварийных разливов нефти, шламовых амбаров, резервуаров хранения нефти, а также выхлопные газы автотранспорта.

С целью выяснения мнения жителей о данных проблемах, в 2006 - 2008 гг. нами, т.е. сотрудни ками Обско-угорского института прикладных исследований и разработок, были проведены социологи ческие исследования среди коренных жителей Нижневартовского района. В опросах приняли участие:

- в 2006 г. - 235 респондентов. Из них: мужчины 31,91%, женщины 68,09%. КМНС: мужчины – 25,58%, женщины – 74,42%. Среди них: ханты – 50,21%, манси – 4,68%, другие КМНС – 0,43%, другие национальности – 44,68%.

в 2008 г. - 221 респондентов. Из них: мужчины 33,0%, женщины 67,0%. КМНС: мужчины – 25,58%, женщины – 74,42%. Среди них: ханты - 69,2%, манси – 1,4%, лесные ненцы – 9,0%, другие КМНС – 17,2%, другие национальности – 3,2%.

В частности, среди предложенных вопросов был следующий: «Согласны ли Вы с тем, что ре зультаты промышленных разработок имеют негативные последствия?».

Таблица Оценка респондентами результатов промышленных разработок (n*=235), в % от опрошенных [1] Эксперты** Варианты ответов КМНС В целом Улучшается экологическое состояние региона 13,95 9,43 11, Ухудшается экологическое состояние региона 48,06 61,32 54, Происходит вытеснение коренного населения с 46,51 20,75 34, территории их проживания и деградация их культуры Затруднялись ответить 5,43 8,49 6, * n – число респондентов ** - в роли экспертов выступили, представители других национальностей, проживающие в автономном окру ге.

- 72 В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть Как видно из данных, приведенных в таблице 1, большинство респондентов из числа коренных народов Севера (48%) и 61% из числа экспертов отметили, что в результате промышленных разработок ухудшается экологическое состояние региона. А 35% респондентов высказали мысль о том, что в ре зультате промышленных разработок происходит вытеснение коренного населения с территории их проживания и деградация их культуры.

Повторные исследования, проведенные в 2008 г. (n=221), показали практически такие же резуль таты: 64,3% респондентов отметили, что ухудшается экологическое состояние региона (района) и 34,8% отметили, что происходит вытеснение коренного населения с территории их проживания и де градация их культуры. Как видим, мнения респондентов практически не изменились.

В ходе исследования при ответе на вопрос “Как Вы оцениваете экологическое состояние регио на в настоящее время?” были получены следующие результаты (табл. 2).

Таблица Оценка респондентами экологического состояния региона в настоящее время (n = 235), % к опрошенным [1] Варианты ответов КМНС Эксперты В целом Удовлетворительно 30,23 43,40 36, Неудовлетворительно 58,14 50,94 54, Затруднялись ответить 11,63 5,66 8, Как показывают данные, приведенные в табл. 2, 55% жителей района экологическое состояние региона считают неудовлетворительным, и лишь 36% опрошенных данное состояние считают удовле творительным.

При ответе на вопрос "Как Вы оцениваете состояние окружающей природной среды в вашем районе?", около 53% респондентов из числа коренных народов Севера отметили неудовлетворитель ное состояние окружающей природной среды в районе, а примерно 56% респондентов из числа пред ставителей других национальностей отметили – удовлетворительно. Эта разница, скорее всего, связана с тем фактом, что в восточной части района, где основное население – ханты, нефтяные разработки ведутся менее интенсивно (особенно в Ларьякском и Корликовском сельсоветах) [1]. Данные повтор ного опроса, проведенного в 2008 г. показывают, что 55% из числа КМНС отметили неудовлетвори тельное состояние окружающей среды на местах и 45% отметили удовлетворительное состояние.

Чтобы выяснить причины неудовлетворительной оценки респондентов, нами был поставлен во прос такого характера: «А если неудовлетворительно, то почему?». Ответы респондентов распредели лись следующим образом: 1) происходит загрязнение рек и водоемов – 54%;

2) уменьшается числен ность животных, дичи и рыбы – 37%;

3) выводятся из оборота огромные территории промысловых угодий и оленепастбищ – 30%;

4) высыхают и вырубаются леса – 27%.

Отвечая на вопрос «Какие организации являются главными загрязнителями окружающей при родной среды в Нижневартовском районе?», большинство опрошенных (74%) отметили, что главны ми загрязняющими организациями являются предприятия нефтегазового комплекса. Далее по убы вающей - транспорт (19%), предприятия жилищно-коммунального хозяйства (7,66%), частные пред приятия (5,11%), рыбоперерабатывающие (4,68%). Данные повторного опроса (2008 г.) показали сле дующее: нефтегазовые (71,5%), транспортные (25,0%), ЖКХ (31,0%), частные (5,0%), прочие (3,0%).

В целом, как показывают данные наших исследований, в результате промышленных разработок углеводородного сырья происходит ухудшение экологического состояния региона и вытеснение ко ренного населения с территории их проживания, деградация их традиционной культуры. Проведенный сравнительный анализ полученных данных в ходе исследований показывает, что мнение респондентов по данным проблемам практически не изменилось. Это дает основание говорить о том, что все-таки происходит загрязнение окружающей среды и вытеснение коренных жителей, ведущих традиционный образ жизни, с мест их проживания. Следовательно, происходит деградация культуры этих народов.

В заключение отметим, что данные опроса в целом говорят о неудовлетворительном экологиче ском состоянии региона. Данный опрос в некоторой степени является основополагающим в плане объ ективной оценки экологического состояния региона и реально отражает взгляды жителей. В большин стве эти данные подтверждают аналитические выводы, сделанные многими исследователями.

Список использованных источников 1. Хакназаров С.Х. Экологические проблемы региона глазами коренных жителей Югры (на примере Нижневартовского района) // Оптимизация управления антропогенными воздействиями в це - 73 В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть лях устойчивого развития северных территорий: Материалы Междунар. экологического Форума. Нижневартовск: изд. дом «Югорский», 2008. - С. 110- 2. Хакназаров С.Х. Природные ресурсы и обские угры. – Екатеринбург: Изд-во «Баско», 2006. – 152 с.

3. Состояние окружающей среды и природных ресурсов в г. Нижневартовске и Нижневартов ском районе в 2006 году: Обзор. – Вып. 7. – Нижневартовск, 2008. – 82 с.

АЛГЕБРА, ГЕОМЕТРИЯ И МАТЕМАТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ УДК 517. Л.В. Панкратова Вятский государственный гуманитарный университет г. Киров, Россия ОБ УТОЧЕНИИ НЕРАВЕНСТВА КИ ФАНА Предлагается к рассмотрению новое уточнение неравенства Ки Фана, одного из классических неравенств теории среднего степенного.

В теории среднего степенного хорошо известно неравенство H n Gn An, (1) связывающее классические средние гармоническое H = n, n n a i =1 i n a n a геометрическое Gn = положительных чисел a1, a2,..., an ( n 2 ).

i и арифметическое A = n i = i n n i = Нетрудно видеть, что правая часть (1) представляет собой неравенство Коши.

Если все числа a1, a2,..., an взять из промежутка 0;

, то наряду с величинами An, Gn и H n можно ввести аналогичные средние арифметическое An, геометрическое Gn и гармоническое H n по следовательности чисел 1 a1,1 a2,...,1 an. Справедливо двойное неравенство H n Gn An, (2) H n Gn An правая часть которого есть неравенство Ки Фана, известное с 1961 года (см. [1]). Левая же часть нера венства (2) установлена W.-L. Wang и P.-F. Wang в 1984 году (см. [2]). Необходимо заметить, что дос тижение равенства как в (1), так и в (2) возможно лишь при условии a1 = a2 =... = an.

Одним из уточнений неравенства (1) является неравенство An H n 1 Gn An 1 H n, n n n (3) предложенное китайскими математиками (см. [3]). Заметим, что собственный способ доказательства (3), а также его обобщение опубликованы нами в [4]. Ввиду того, что неравенство Ки Фана можно рас сматривать как своеобразный аналог неравенства Коши (оба неравенства связывают арифметико геометрические средние), считаем естественным вынести на обсуждение следующую теорему.

Теорема. Справедливо неравенство n Gn An 1 H n n, (4) Gn ( An ) H n n причем если n 2, то равенство в нем возможно лишь при условии a1 = a2 =... = an, если же n = 2, то равенство достигается при любом наборе ( a1 ;

a2 ).

Доказательство теоремы в случае n 2 (случай n = 2 тривиален) сводится к доказательству неравенства - 74 В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть n n a n n ai i j =1 i =, (5) i j n i =1 (1 a ) n n (1 a ) i i i =1 j =1 i = i j равносильного неравенству (4). Идея же доказательства (5) такова. Очевидно, что если a1 = a2 =... = an, то неравенство (5) обращается в равенство. Тогда достаточно показать, что если не все числа ai (i = 1,..., n) равны между собой, то знак неравенства в (5) будет строгим.

n Введем в рассмотрение функцию f : 0;

R, полагая n n n 1 n n n (1 x ) xi.

n n f ( x1,..., xn ) = xi (1 xi ) i j =1 i =1 i =1 j =1 i = i =1 i j i j Требуемое будет установлено, если при сделанных предположениях относительно чисел a1, a2,..., an покажем, что f (a1, a2,..., an ) 0. Доказательство строгой положительности функции f мы основываем на применении теорем дифференциального исчисления функций нескольких перемен ных (в частности, второй теоремы Вейерштрасса о непрерывной на компактном множестве функции нескольких переменных и теореме о необходимых условиях экстремума функции нескольких перемен ных). Заметим, что подобный метод часто используется Х. Альцером (см., например, [5]) при установ лении различных соотношений для средних.

Кроме непосредственного доказательства теоремы проведено исследование, касающееся адди тивного аналога неравенства (4), а именно неравенства ( An ) H n An 1 H n ( Gn ) Gn.

n n n n (6) Построен пример, показывающий невыполнение неравенства (6).

Помимо очевидного фундаментального значения, результат, изложенный в основной теореме, имеет также приложения к решению определенного круга математических задач, в частности, задач, касающихся доказательства неравенств, а также решения уравнений и их систем (см., например, [6]).

Автор надеется, что как тема работы, так и изложенный метод исследования вызовут интерес определенного круга читателей.

Список использованных источников 1. Beckenbach E. F., Bellman R. Inequalities. – Berlin: Springer, 1961.

2. Wang W. L., Wang P. F. A class of inequalities for the symmetric functions (Chinese) // Acta Math.

Sinica. – 1984. – V. 27. – P. 485 – 497.

3. РЖМат. 02.12–13Б. 13.

4. Панкратова Л. В. Об уточнении неравенства Коши // Вестник ВятГГУ. Инф., матем., язык.

2005. Вып 3. С. 151 – 153.

5. Alzer H. On Ky Fan’s Inequality and Its Additive Analogue // J. Math. Anal. And Apl. – 1996. – 204, №1. – P. 291 – 297.

6. Калинин С. И. К вопросу о решении уравнений посредством неравенств // Математика в шко ле. – 2005. – № 5. – С. 68 – 72.

УДК 519. Ха Тхи Минь Хуэ, Во Тхи Кук Тульский государственный университет г. Тула, Россия ОПРЕДЕЛЕНИЕ СТАРШЕГО ПОКАЗАТЕЛЯ ЛЯПУНОВА С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОННОЙ СЕТИ Рассмотрим вычисление старшего ляпуновского показателя, что особенно важно для диагно стики режимов сложной динамики – присутствие положительного старшего показателя является критерием хаоса.

- 75 В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть x ( t0 ), принадлежащую аттрак Понятие старшего показателя Ляпунова: Рассмотрим точку тору некоторой динамической системы в начальный момент времени t0. Задавшись некоторым малым ~ x ( t0 ) положительным числом (t0), выберем на аттракторе еще одну точку так, чтобы ~ x ( t0 ) и x ( t0 ) ~ x ( t0 ) x ( t0 ) = ( t0 ). Через промежуток времени t точки эволюционируют соответ ~ x ( t ), расстояние между ними обозначим через (t), где t = t0 + t.

ственно в x(t) и ~ x ( t0 ) и x ( t0 ), промежутка времени t Очевидно, что (t) зависит от положения точек и, ко нечно, свойств самой динамической системы. Однако, упрощенно, можно считать, что ( t ) = ( t0 ) e t,где –параметр, характеризующий динамическую систему и называемый стар шим показателем Ляпунова или экспонентой Ляпунова.

Оценка старшего показателя Ляпунова по выборке из одной наблюдаемой координаты с помощью нейронной сети: Ключевой идеей предлагаемого метода является вычисление при помощи прогнозирующей нейронной сети расхождения двух близлежащих траекторий на n шагов вперед, ис пользуя итерационный подход.

Нейронная сеть будет состоять из k m – 1 входных нейронов, p скрытых и одного выходного нейронного элемента. Здесь m– размерность пространства вложения.

Вначале необходимо обучить такую нейронную сеть прогнозированию в соответствии с методом скользящего окна:

x ( t + i ) = F x ( t + ( i 1) ), x ( t + ( i 2 ) ),...., x ( t + ( i k ) ), i = 1, n После обучения сети легко осуществить эволюцию двух точек на фазовой траектории, используя итерационный подход.

Эта процедура может быть представлена следующим алгоритмом:

• Обучаем нейронную сеть на прогнозирование по методу скользящего окна.

• Выбираем любую точку x(t) из обучающей выборки и формируем следующий набор данных:

x(t), x(t – ),..., x(t – (k – 1)), где k размер окна.

• Вычисляем x(t+), x(t+2),..., x(t+n), используя многошаговый прогноз d 0 • Вычисляем x'(t) = x(t) + d0, где и, подавая на сеть x (t),x(t – ),...,x(t – (k – 1)), по = 1, n.

вторяем шаг 3 для получения x'(t + i), i ln di = ln x ' ( t + i ) x ( t + i ) • Оцениваем и выбираем только точки, где ln d0.

• Строим график ln(dn) от n.

Строим прямую регрессии для выбранных точек и вычисляем ее наклон, который равен наи большему показателю Ляпунова.

Список использованных источников 1. Головко. В. А. Нейросетевые методы обработки хаотических процессов. Лекции по нейроин форматике. М: мифи, 2005. - 214 с.

- 76 В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть УДК 512. В.Н. Загурский Витебский государственный технологический университет г. Витебск, Беларусь ПОСТРОЕНИЕ КЛАССОВ ФИТТИНГА ФУНКЦИЯМИ ХАРТЛИ, ОПРЕДЕЛЯЕМЫМИ ПОДГРУППАМИ ХОЛЛА Работа посвящена развитию метода Хартли и новому описанию структуры локальных классов Фиттинга конечных групп посредством подгрупп Холла. Найдена наибольшая функция Хартли для классов Фиттинга с нильпотентным множителем.

В теории конечных разрешимых групп ряд глубоких и содержательных результатов связан с изучением классов Фиттинга, определяемых заданными свойствами инъекторов и S -инъекторов, т.е.

подгрупп Холла. Изучению таких классов групп для описания инъекторов были посвящены исследова ния многих авторов — это серия работ Локетта, Бризона, Хаука, Галледжи и др., что нашло свое отра жение во многих разделах глав IX-X книги [1].

Вместе с тем задача построения локальных заданий классов Фиттинга посредством заданных свойств иньекторов (в частности, подгрупп Холла) до настоящего времени в теории классов Фиттинга оставалась малоисследованной. Хотя хорошо известна своими приложениями для изучения строения L (F) инъекторов и внутренней структуры классов Фиттинга конструкция класса [2] всех тех групп, -подгруппу этих F -иньекторы F которых содержат некоторую холловскую групп, где — класс Фиттинга (см., например, IX.1, IX.3-4, X.1 [1]).

В настоящей работе посредством класса Фиттинга L (F ) мы описываем новое локальное за дание для произвольного локального класса Фиттинга. Приложением полученного результата является описание наибольшей функции Хартли для классов Фиттинга факторизуемых с нильпотентным мно жителем.

Напомним, что локальный метод изучения конечных разрешимых групп с помощью радикалов и классов Фиттинга впервые был предложен Хартли Всякое отображение [3].

f : { классы Фиттинга } называется функцией Хартли или H -функцией. Пусть LR ( f ) = S ( p f ( p ) N p S p ) = Supp ( f ) = { p f ( p ) }, где. Класс F = LR( f ) F H f Фиттинга называют локальным, если для некоторой. Функцию -функции F называют приведенной, если f ( p) F для всех простых p. Любой f Хартли класса Фиттинга локальный класс Фиттинга F определяется наибольшей приведенной H -функцией F такой, что F ( p ) N p = F ( p ) F и F ( p ) — класс Локетта для всех простых p.

Рассматриваются только конечные разрешимые группы. Используются обозначения и определе ния из [1].

F = LR(F), где F — F Лемма 1 (см. лемма 4 [4]). Пусть — непустой класс Фиттинга и = Supp(F ) H h — такая локальная H наибольшая приведенная локальная и -функция, Supp (h) =. Тогда следующие условия равносильны:

функция, что F = LR(h) ;

1) F) N p ) * = F ( p) для всех простых p.

2) (( h( p ) Теорема 2. Пусть F — локальный класс Фиттинга с наибольшей приведенной H -функцией F, = Supp(F ). Тогда F определяется полной H -функцией h такой, что h( p ) = L p ( F ( p )) и h( p ) — класс Локетта для всех p.

Доказательство. Чтобы установить справедливость теоремы, ввиду леммы 1, достаточно пока зать, что выполняется равенство L p ( F ( p )) F = F ( p ) для всех p.

- 77 В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть p. Пусть G L p ( F ( p )) F и L p ( F ( p )) F F ( p ) Покажем, что для всех V является F ( p) -инъектором группы G. Тогда | G / G F ( p ) : V / G F ( p ) |=| G : V |. Но G F = S ( p F ( p ) N p S p ' ) и поэтому | G / G F ( p ) | является p' -числом. Кроме того, G L p ( F ( p )). Значит, | G : V | является p -числом. Следовательно, | G : V |= 1 и G = V F ( p).

Справедливость обратного включения F ( p ) L p ( F ( p )) F следует из того, что F ( p ) L p ( F ( p )) и F ( p) F для всех p.

Таким образом, L p ( F ( p )) F = F ( p ) для всех p.

( L p ( F ( p )) F ) N p = F ( p ) N p = F ( p ) Отсюда заключаем и (( L p ( F ( p)) F)N p )* = ( F ( p)) * = F ( p). Итак, (( h( p) F) N p ) * = F ( p) для всех простых p и по лемме 1 F = LR(h). По теореме IX.1.15.(b) [1] и теореме IX.3.8.(a) [1] H функция h является полной и h( p ) — класс Локетта для всех p. Теорема доказана.

Теорема 3. Если F — доминантный класс Фишера, то класс Фиттинга FN определяется функцией Хартли x такой, что x ( p ) = L p ' ( F ) для всех простых p. При этом функция x явля ется наибольшей среди всех локальных H -функций, которые принимают значения на классах Фише ра и определяют класс FN.

Доказательство. Докажем, F = LR(x). По теореме IX.1.15.(b) [1] FN p L p ( F ) FN.

Обратно, пусть G L p ( F ) FN и V является F -инъектором группы G. Тогда V / GF G / GF и G / G F является нильпотентной группой. Следовательно, V — субнормальная F -подгруппа группы G. Это означает, что V = G F. Поскольку G L p (F), то | G : V | является p -числом.. Учитывая V = G F, получаем | G / G F | является p -числом и поэтому G FN p.

Значит, L p ( F ) FN = FN p для все простых p. По лемме 1 F = LR(x). Так как F — класс Фишера, то по теореме IX.3.8.(a) [1] класс x( p ) является классом Фишера для всех p.

Докажем, что x — наибольшая функция Хартли, которая принимает значения на классах Фи шера и определяет класс FN.

Пусть f — произвольная локальная H -функция класса FN такая, что f ( p ) — класс Фи шера для всех простых p. Покажем, что f ( p ) x( p ) для любого p. Выберем группу G мини мального порядка такую, что G f ( p ) \ L p ( F ). Тогда группа G комонолитична и ее комонолит G L p ( F ). Пусть M = G L p ( F ). Поэтому G / M Z q для q p. Пусть V — F -инъектор G. Предположим, что V не содержится в M. Следовательно, учитывая группы MV / M G / M Z q, получаем MV / M = G / M и G = MV. Так как M G, то V M — F -инъектор группы M. Но M L p (F ) и поэтому | M : V M | является p G = MV MV / V M /(V M ) числом. Ввиду изоморфизма и имеем | G : V |=| MV : V |=| M : V M | p -числом.

является Это означает, что G L p ( F ) N p = L p ( F ). Получили противоречие с выбором G.

- 78 В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть V M. Пусть T = G F Gq, где G q — некоторая си Остается принять следующий случай:

ловская q -подгруппа группы G. Легко видеть, что G F и поэтому G F M. Предположим, что G q G F. Тогда G q M и выполняется | G : M || G : G q |. Так как | G : G q | является q' числом и G / M Z q, то G = M L p (F ). Получили противоречие с выбором G. Значит, G q G F Gq G F не содержится в Следовательно, Ввиду изоморфизма GF..

G q G F / G F G q /(G q G F ) и G q /(G q G F ) N q имеем T / G F N q. Но тогда T FN q. Поскольку f ( p ) — класс Фишера, G F T G f ( p ), T / G F N q, то T f ( p ). Тогда по лемме 4 [5] имеем T f ( p ) FN q f ( p ) FN FN p. Следова q p, получаем T FN p FN q = F(N p N q ) = F. Так как F тельно, учитывая — доми GF T F, F -инъектор V0 G нантный класс Фиттинга и то существует группы такой, что T V0 = V g, где g G. Но V M и, значит, V g M g = M. Отсюда T V g M. То гда G q M, что снова противоречит выбору G. Таким образом, f ( p ) L p ( F ). Теорема дока зана.

Список использованных источников 1. Doerk K., Hawkes T. Finite soluble groups. Berlin – New York: Walter de Gruyter, 1992. – 891 p.

2. Lockett P. On the theory of Fitting classes // Math. Z., 1975. V.131, №3. – P.103–115.

3. Hartley B. On Fisher's dualization of formation theory // Proc. London Math.Soc., 1969. V.3, №2. – P.193–207.

4. Загурский В.Н. Функции Хартли с заданными свойствами подгрупп Холла // Веснiк ВДУ. – Витебск, 2006. – № 1. – С. 104–112.

5. Загурский В.Н., Воробъев Н.Т. О построении классов Фиттинга локальными функциями, оп ределяемыми радикалами групп // Вестник ПГУ. Сер. С.. – Полоцк, 2008. – № 9. – С. 24–28.

ИНФОРМАТИКА УДК 004. Д.В. Пинчер Тульский Государственный Университет г. Тула, Россия ЗАДАЧА ОЦЕНИВАНИЯ СТРАТЕГИИ ПРОТИВОДЕЙСТВУЮЩЕЙ СТОРОНЫ В статье предлагается решение задачи оценивания стратегии противодействующей стороны с использованием теории распознавания образов, приводится математическое описание данного ме тода и обоснование целесообразности его применения.

Специалисты многих областей человеческой деятельности, таких как бизнес, ведение перегово ров и информационная безопасность, принимают решения в условиях противодействия со стороны конкурентов для достижения поставленной цели. Использование ЭВМ для решения задачи принятия решений в значительной степени может упростить их работу. Поэтому использование ЭВМ в процессе принятия решений является актуальной проблемой современной жизни. В данной работе рассмотрен подкласс задачи принятия решений – задача оценивания стратегии противника.

Для того, чтобы выбрать наиболее эффективные действия из всех возможных, Лицу, Прини мающему Решение (ЛПР) необходимо уметь оценивать стратегию Противодействующей Стороны (ПС). Основной проблемой, возникающими при оценивании стратегии, является недоступность для непосредственных наблюдений стратегии, выбранной ПС. В данной работе предлагается метод оцени вания стратегии ПС на основе теории распознавания образов.

- 79 В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть Под стратегией понимается траектория достижения цели, которая выбирается с одной стороны ЛПР, с другой – ПС. Траектория в данном случае – это желаемая последовательность состояний { k, k = 0,1,..., n} системы, относительно которой принимаются решения (0 – исходное состоя ние системы, n – конечное состояние), k – дискретное время, которое синхронизировано с очередными ходами x ЛПР и x ПС, и поэтому оно отличается от равномерного дискретного времени.

k k Для ЛПР n =(ЛПР), для ПС n=(ПС), причём (ЛПР) (ПС). При этом для обеих сторон желательно И ЛПР, и ПС имеют конечные множества допустимых стратегий nmin.

si( ЛПР ) S ( ЛПР ), s (j ПС ) S ( ПС ), i = 1,2,..., N, j = 1,2,..., M, приводящих к желаемому результату.

Предполагается, что желаемые стратегии s(ЛПР)={ 0,…, n(ЛПР)} и s(ПС) ={ 0,…, n(ПС)} могут от личаться от фактических в результате взаимодействия обеих сторон посредством действий («ходов») x ЛПР X ЛПР и x ПС X ПС. Множества возможных «ходов» x ЛПР и x ПС определяются имеющими k k k k ся ресурсами R k и R k, которые могут изменяться с течением времени K [0,..., n ].

ЛПР ПС Смена состояния системы k происходит после каждого хода:

K = F ( K -1, (x KЛПР ) x KПС ) ), y K ), x KЛПР ) X KЛПР ), x KПС ) X KПС ), y K Y ( ( ( ( ( ( (1) Здесь F() – функция переходов системы из одного состояния в другое, yK – внешние воздействия на систему, не зависящие от ЛПР и ПС, Y – конечное множество таких воздействий. Например, для области экономики к этим воздействиям относят колебания курсов валют, цен на топливно энергетические ресурсы, изменение законов, сезонные колебания спроса и т.п.

Предполагается также, что, несмотря на то, что фактические траектории изменяются относи тельно желаемой в каждый момент k дискретного времени, эти изменения ограничиваются «пучком»

траекторий S* S ( ПС ) «вокруг» принятой «центральной» траектории scenter для достижения цели.

Таким образом, задача распознавания стратегии ПС может быть сведена к задаче оценивания центральной траектории scenter, которая была выбрана ПС для достижения цели. Подмножество S* таких траекторий обычно не может быть очень большим, и этот факт упрощает задачу. [1] Данная задача может быть решена с помощью использования методов распознавания образов. В этом случае создаётся образ центральной стратегии scenter, после чего каждая реальная стратегия s S ( ПС ) сопоставляется с данным образом. Если эта стратегия соответствует образу центральной стратегии s S center, то она входит в исследуемый пучок: s S *.

Образ центральной стратегии Img(scenter) характеризуется следующими признаками:

§ Он строится по известным наблюдениям – по предыдущим состояниям «игры» и ходам ПС, сделанным в каждом из этих состояний. Предполагается, что зависимость каждой образующей систему характеристики от времени (такой как зависимость количества ресурсов от времени R(t)) для данного образа и для наблюдаемого участка пройденной траектории имеет один и тот же характер, то есть:

R t ( набл 0 ) R t ( 0 n ПС ) ) ( (2) § Траектория, описывающая этот образ, имеет начальную точку, соответствующую текущему состоянию системы 0, и конечную точку, соответствующую желаемому для ПС конечному состоянию системы n(ПС).

§ Данный образ представляет собой монотонно возрастающую функцию оценки ситуации Y(t) от дискретного времени t.

§ Существует допустимая область образа центральной стратегии – это область, ограничиваю щая все реальные стратегии, которые относятся к образу центральной. Все реальные стратегии, выхо дящие за пределы данной области, не относятся к образу центральной стратегии. То есть, для данной области верны утверждения:

( ) ( ) s real Border S center s real Im g S center real ( ) ( ) (3) s Border S center s real Im g S center Для указанных признаков предлагается следующий метод оценивания стратегии:

1. Всё множество предполагаемых допустимых стратегий разбивается на области Sj, каждая из которых содержит центральную траекторию s center S j, имеющую nj вершин. В результате каждую f область можно представить в виде графа с корнем 0, единственным узлом nj(ПС) и множеством вет вей М. С учётом предположения (2), количество таких областей будет невелико, что существенно уп рощает задачу.

- 80 В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть 2. Для каждой возможной стратегии с помощью условия (3) определяется, образу какой из цен тральных стратегий она соответствует. Если данная стратегия не соответствует ни одному из образов, то она исключается из рассмотрения.

Конечным результатом работы описанного метода является небольшой набор рациональных стратегий, каждая из которых может быть использована ПС для достижения поставленной цели.

При использовании данного метода необходимо решить две проблемы: 1) выбрать метод «оце нивания позиции» – то есть, оценивания ситуации с точки зрения достижения цели ПС, а также 2) вы брать метод оценивания соответствия рассматриваемой стратегии образу центральной стратегии.


( ) Для этого предлагается использовать метрику i, j, позволяющую сравнивать состояния i и j между собой с точки зрения достижения цели ПС. Тогда в пределах ( 0, t s real ) 1 произ ( ) водится оценка текущего состояния системы, а в пределах t s center, t s real 2 оценивает * ся расстояние между рассматриваемой и центральной стратегиями в момент времени t.

Указанный метод позволит с высокой точностью предсказать стратегию «игры» ПС, исключив на каждом шаге все нерациональные стратегии.

Список использованных источников 1. Токарев В.Л. Компьютерная поддержка принятия решений. Монография. – М.: Изд-во СГУ, 2000.

УДК 669.713. В.А. Гордиенко Кубанский государственный технологический университет г. Краснодар, Россия МЕТОД ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОСНОВАННЫЙ НА СОЗДАНИИ МНОГОМЕРНОЙ ДППМ РЫНКА НЕДВИЖИМОСТИ С ПОСЛЕДУЮЩИМ ДВУМЕРНЫМ РАЗЛОЖЕНИЕМ И НЕЙРОСЕТЕВЫМ АНАЛИЗОМ Перспективный метод позволяющий создавать трёхмерные модели наборов данных, как пример дискретная пространственная параметрическая модель (ДППМ). Позволяет получать намного более точные прогнозы по средствам двумерного разложения по трём плоскостям. Получаются три про гноза, которые увязываются в регрессионную модель и получается общий прогноз.

Для любого рынка существует набор определённых показателей (индикаторов), характеризую щий состояния его в целом. Многомерная дискретная пространственно-параметрическая модель будет содержать упорядоченный набор количественных и качественных индикаторов. Рассмотрим ДППМ в более узкой локации на рынке недвижимости.

Дискретная пространственно-параметрическая модель (ДППМ) рынка недвижимости – упорядо ченный набор индикаторов состояния рынка по всем его сегментам, полученный в результате парал лельного сечения рассматриваемой выборки объектов недвижимости по следующим измерениям: Раз мер, Местоположение, Качество, Срок сдачи объекта и (реже) другие.[1-3] Графическое изображение модели.

Ячейка - мельчайшая неделимая единица информации о конкретном сегменте в локальном рынке недвижимости (информация об объектах недвижимости с определенным Местоположением, Размером, Качеством и т.д.).

Параметр – индикатор рынка недвижимости;

конкретная статистическая величина, агрегирую щая данные по выборке, вошедшей в ячейку. Пример параметров: средняя, максимальная, минималь ная цена предложения, кол-во объектов в выборке, темп прироста цен и т.д. Набор параметров - содер жимое ячейки.

Слой ячеек - набор ячеек из куба ДППМ, соответствующий определенному значению по одному из измерений. В аналогии с кубиком Рубика такой набор ячеек будет соответствовать слою маленьких кубиков, находящихся в одной плоскости.

При двумерном разложении гиперкуба получаем сложную таблицу, у которой одно измерение откладывается по одной оси, а все остальные по другой. Пример: для ДППМ это, как правило, таблица, в которой размер объекта откладывается по вертикали и местоположение, и качество объекта по гори зонтали.

- 81 В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть Для реализации метода прогнозирования индикаторов рынка необходимо создать несколько таб лиц (по количеству измерений в ДППМ): в нашем случае три таблицы, у каждой из которых измере ние, откладываемое по вертикали будет разным. При этом значение параметров (конкретных стати стик) в ячейках, имеющих один и тот же адрес, не изменится - ЭТО ВАЖНО.

Полученные три варианта транспонирования одной и той же ДППМ используются в обучении трех нейронных сетей (каждая ДППМ через свою персональную сеть). Входами в сеть будут значения параметров всех ячеек вошедших в один слой. Выходами - любой целевой параметр, значение которого известно по предыстории, но не известно в будущем. Тогда число входов равняется количеству ячеек, вошедших в один слой, помноженному на количество параметров, а число выходов равно просто коли честву ячеек в слое. Получим три сети, обученные на одинаковом наборе исходных данных, но при разном способе ввода этих данных (ввод данных осуществляется группами ячеек с одинаковыми либо размерами квартиры, либо местоположением, либо качеством).

Очевидно, сети не будут выдавать одинаковые прогнозы по конкретным ячейкам. Используя ин струментарий регрессионного моделирования по предыстории, смотрим качество прогноза, который дает каждая сеть по отдельности и во взаимосвязи друг с другом, на основании сравнения ее выходов с реальными значениями рассматриваемого явления. Таким образом, представленный метод прогнозиро вания индикаторов рынка недвижимости предполагает прогнозирование, при котором нейронная сеть является промежуточным этапом анализа.

Итогом этапа нейросетевого анализа является, по сути, не один прогноз, а три (по числу измере ний ДППМ). Оценивая их качество (по критерию максимальной корреляции) можно найти то, каким образом агрегировать их в более достоверный один прогноз.

Уникальность метода в том, что корреляционно-регрессионный анализ можно применить при анализе взаимосвязи параметров внутри ячейки с одним целевым параметром. Однако тогда не учиты вается единство внутри слоя ячеек: регрессионная модель предполагает зависимость ОДНОГО пара метра от множества других. При использовании нейронных сетей можно получить набор связанных выходов. Тем самым резюмируется наличие внутренней логической связи между ячейками, вошедши ми в один слой.

Список использованных источников 1. Стерник Г.М., Ноздрина Н.Н. Методология сбора и обработки информации о рынке недви жимости (пособие риэлтору). РГР, - М. 1997. – 96 с.

2. Стерник Г. М. Методические рекомендации по анализу рынка недвижимости. РГР, - М., 1998. – 60 с.

3. Стерник Г.М. Технология анализа рынка недвижимости (учебное пособие). – РГР, 2002. – с.

УДК 681. Р.Ю. Царев Сибирский федеральный университет г. Красноярск, Россия МУЛЬТИВЕРСИОННЫЙ ПОДХОД К ПОВЫШЕНИЮ ОТКАЗОУСТОЙЧИВОСТИ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ И ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ В работе предложен мультиверсионный подход к созданию высоконадежного и отказоустойчи вого программного обеспечения систем управления и обработки информации широкого спектра. Дан ный подход основан на введении программной избыточности, что требует дополнительных ресурсов.

Для решения задачи формирования оптимального состава мультиверсионного программного обеспе чения были разработаны методы многоатрибутивного принятия решений.

Современные системы управления и обработки информации характеризуются сложной структу рой и большим числом взаимосвязей между подсистемами. Объекты управления и сама система управ ления, как правило, распределены в пространстве, обладают избыточностью основных элементов и подсистем, процесс управления вовлекает сложные расчеты и обработку большого объема информа ции. Повышение уровня сложности системы управления и обработки информации требует учета цело го набора параметров или атрибутов, на основе которых формируется состав управляющих систем [1].

Исследования выполнены в рамках реализации ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инноваци онной России» на 2009 – 2013 годы - 82 В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть Отказ систем управления и обработки информации при выполнении функций по управлению и обработке информации может привести к утрате информации и значительным финансовым потерям.

Это определяет повышенные требования по надежности к системам данного класса.

Реализация процессов управления и обработки информации в системах управления и обработки информации в большой степени зависит от программного обеспечения (ПО). Таким образом, надеж ность ПО во многом определяет надежность всей системы управления и обработки информации в це лом.

Применяя мультиверсионный подход к формированию программного обеспечения, можно не только обеспечить заданный уровень надежности, но и гарантировать отказоустойчивость систем управления и обработки информации. Данный подход основывается на программной избыточности, введение которой позволяет существенно повысить уровень надежности программной составляющей системы управления и обработки информации.

Большое количество модулей программного обеспечения, их дополнительные избыточные вер сии, а также ограничения такие, например, как стоимость, объем оперативной и дисковой памяти, тре буемое время исполнения ставят пред проектировщиком задачу принятия решений по выбору состава мультиверсионного программного обеспечения с учетом, как правило, ряда атрибутов.

Методы многоатрибутивного принятия решений, ориентированные на класс задач, где множест во альтернатив дискретно и конечно, позволяют произвести эффективный выбор лучшего варианта формирования мультиверсионного программного обеспечения системы управления и обработки ин формации.

Формирование мультиверсионного программного обеспечения согласно спецификации позволя ет привлекать к разработке мультиверсионных компонент специалистов по управлению. Однако зачас тую произвести выбор лучшего варианта лицу, принимающему решение, сложно ввиду большого ко личества рассматриваемых альтернатив.

Поддержка принятия решения предполагает многовариантность решений. Таким образом, лицу, принимающему решение, для оценки и выбора должны предлагаться несколько лучших вариантов формирования мультиверсионного программного обеспечения системы управления и обработки ин формации.

Для решения данной проблемы в рамках предлагаемого подхода был разработан ряд методов многоатрибутивного принятия решений, который позволяет решить задачу выбора оптимального вари анта формирования мультиверсионного программного обеспечения системы управления и обработки информации. Так были разработаны новые и модифицированы существующие многоатрибутивные методы:

- Компенсационный многоатрибутивный метод общего ранжирования альтернатив [2].

- Модифицированный многоатрибутивный метод упорядоченного предпочтения через сходст во с идеальным решением [3].

- Итеративный метод отсева версий модулей программного обеспечения по ограничениям на ат рибуты [4].


- Комбинированный метод многоатрибутивного принятия решений с учетом неопределенности и субъективности оценок ЛПР [4].

На основе разработанных многоатрибутивных методов создана система поддержки принятия решений, позволяющая формировать оптимальное по составу мультиверсионное программное обеспе чение систем управления и обработки информации [5].

Разработанный в рамках предложенного подхода модельно-алгоритмический аппарат формиро вания мультиверсионного программного обеспечения и его реализация в виде системы поддержки принятия решений были использованы в следующих проектах (имеются акты об использовании ре зультатов):

- при выполнении научно-исследовательских, опытно-конструкторских и технологических работ по проекту «Модернизация программного отладочного комплекса НОК-С-32» (в рамках договора меж ду ОАО «Информационные спутниковые системы» имени академика М.Ф. Решетнева» и ГОУ ВПО «Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М.Ф. Решетнева», г.);

- при выполнении опытно-конструкторских работ по созданию многофункциональной системы персональной спутниковой связи и передачи данных «Гонец» при решении задачи формирования вы соконадежного программного обеспечения системы выхода из аварийных ситуаций БРТК «Садко»

спутниковой системой связи «Гонец» (в рамках договора между ОАО «Спутниковая система «Гонец» и ОАО «Информационные спутниковые системы» имени академика М.Ф. Решетнева», 2009 г.).

Теоретическое значение полученных научных результатов заключается в развитии теоретиче ской основы многоатрибутивного принятия решений и интеллектуализации систем поддержки приня - 83 В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть тия решений (СППР) при проектировании и разработке мультиверсионного программного обеспечения критичных по надежности систем управления и обработки информации.

Разработанная СППР позволяет автоматизировать процесс выбора состава мультиверсионного программного обеспечения системы управления и обработки информации на этапе проектирования, обеспечивая повышение отказоустойчивости. Использование предлагаемого подхода при надежност ном проектировании программного обеспечения позволяет решать задачи по качественной оценке и быстрому восстановлению ПО систем управления и обработки информации, применяемых в различ ных областях науки и производства.

Внедрение полученных результатов целесообразно в практику инженерного проектирования от казоустойчивого программного обеспечения комплексов управления сложными системами, требующих высоко производительных вычислений и обработки большого массива данных, в частности, в авиаци онной и ракетно-космической отрасли, спутниковых системах связи и навигации, а также на производ ственных объектах, функционирование которых требует обеспечения повышенных мер безопасности.

Рекомендуется внедрение результатов диссертационной работы на таких предприятиях, как ФГУП ЦКБ «Геофизика» (г. Красноярск), ФГУП «Горно-химический комбинат» (г. Железногорск), ОАО «Информационные спутниковые системы» имени академика М.Ф. Решетнева» (г. Железногорск), ОАО «НПЦ «Полюс» (г. Томск).

Работа в области формирования мультиверсионного программного обеспечения систем управле ния и обработки информации требует определенных затрат, однако значимость решения этой задачи для науки и промышленности не оставляет сомнений в ее целесообразности, своевременности и акту альности.

Список использованных источников 1. Кузнецов, Н.А. Методы анализа и синтеза модульных информационно-управляющих систем / Н.А. Кузнецов, В.В. Кульба, С.С. Ковалевский, С.А. Косяченко. - М.: Физ-мат. лит., 2002.

2. Царев, Р. Ю. Компенсационная модель многоатрибутивного принятия решений при формиро вании информационных систем управления / Р. Ю. Царев // Проблемы теории и практики управления.

– 2007. – № 9. – С. 63–68.

3. Царев, Р. Ю. Модификация многоатрибутивного метода принятия решений в задачах выбора компонент систем управления / Р. Ю. Царев // Информационные технологии. – 2007. – № 7. – С. 19–23.

4. Царев, Р. Ю. Методы и модели оптимизации формирования распределенных архитектур теле коммуникационных систем реального времени: монография / И. В. Ковалев, Р. Ю. Царев.;

Краснояр.

гос. аграр. ун-т. – Красноярск, 2009. – 146 с.

5. Царев Р. Ю., Завьялова О.И., Ковалев И.В., Карцан И.Н., Гриценко С.Н. Автоматизированная система многоатрибутивной поддержки принятия решений (Программная система «S-MADM ver.1.0») М.: РОСПАТЕНТ, 2009. Свидетельство № 2009610289.

УДК 002:338. М.И. Богданова Липецкий государственный педагогический университет г. Липецк, Россия ИНФОРМАЦИОННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ:

КОММУНИКАЦИЯ В СОЦИАЛЬНОЙ ИНЖЕНЕРИИ Коммуникация рассматривается в следующих аспектах:

1)как источник угроз информационной безопасности;

2) как метод социальной инженерии.

Показываются варианты уменьшения рисков атак социальных инженеров.

Принято считать, что основой коммуникации как целенаправленного процесса является инфор мация, отражающая реальный мир во всем его многообразии. Динамичное развитие и применение со временных информационно-коммуникационных технологий свидетельствует о расширении возможно стей для поиска, получения, передачи, производства и распространения информации. Интенсивное развитие технологий привносит в современную жизнь также и негативный момент - возможность для реализации угроз, направленных на нарушение порядка функционирования информационных систем.

Источником таких угроз является коммуникативная сфера. Как указывает К. Касперски, самая совер шенная система защиты бесполезна, если ею управляет психологически неустойчивый, наивный или доверчивый человек, и в роли объекта атаки может выступать не только машина, но и ее оператор.

- 84 В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть Причем оператор оказывается зачастую слабейшим звеном в системе защиты [1, с. 1]. Такую атаку на человека, основанную на использовании психологических и аналитических приемов, с целью нарушить правила и политики информационной безопасности, называют социальной инженерией. Это - эффек тивный метод несанкционированного доступа к информации, основанный на использовании слабостей человеческого фактора;

зачастую намного эффективнее, чем взлом информационной системы.

Методом социальной инженерии является коммуникативное воздействие. Практикуется налажи вание приятельских отношений с сотрудниками компании, а иногда и трудоустройство в компанию. В 70-х годах ХХ века получил распространение фрикинг (ложные телефонные звонки в компанию жертву под видом сотрудника или доверенного человека с целью получения необходимой информа ции). Социальные инженеры демонстрируют коммуникативную компетентность, с успехом выдавая себя то за высокого начальника, то за болтушку-секретаршу, выведывая у собеседника любые сведения о секретах фирмы, о его начальстве и о нем самом [2, 163]. И «никакая технология в мире не сможет противостоять атаке социального инженера», - заключает К. Митник [3]. Технологии безопасности мо гут усложнить задачу для атак социальных инженеров путем исключения случайных людей из процес са принятия решений. Но наиболее эффективным способом превенции атак социоинженеров (или уменьшения последствий от данного типа атак) является использование технологий безопасности со вместно с политикой безопасности, которая устанавливает для работников предприятия основные принципы и правила защиты от несанкционированного доступа. Таким образом, ключевым звеном в обеспечении информационной безопасности, бесспорно, будет осведомленность персонала компании о возможности атак социальных инженеров, потому что противоправные деяния социоинженеров ос нованы на таких свойствах человеческого сознания, как неосторожность и невнимательность. Миними зировать риски атак социальных инженеров позволит комплекс следующих мер:

1) периодическое тестирование потенциально уязвимых мест;

2) одновременно с п.1, регулярная проверка с использованием методов социальной инженерии, 3) постоянное повышение уровня знаний сотрудников в сфере информационной безопасности.

Поведенческого социоинженерного стереотипа одного и на все времена нет. Приведем пример.

Во времена, описываемые в книге К. Митника, успешно провести соцатаку по телефону с большой до лей вероятности могла обладательница низкого грудного голоса при лексиконе игривого характера. В наше время такой искательнице скорее всего ответят: «Не мешайте работать!» Образ растерянной на чинающей сотрудницы – «синий чулок», предпенсионный возраст – по наблюдающейся тенденции, имеет шансов гораздо больше.

Технические приемы, описанные у К. Митника, кстати, тоже в чистом виде скоро встречаться перестанут. Как и все техническое, они устаревают. Современное развитие общества и трудовых отно шений предопределяет такое положение вещей, что социнженеры, работающие на заказ (как хорошие топ-менеджеры), выходят на первый план. Современная техника (только техника) тут бессильна.

Список использованных источников 1. Касперски, К. Секретное оружие социальной инженерии [Электронный ресурс] / Крис Кас перски. – 11 с. Режим доступа: http://www.gumer.info/bibliotek_Buks/Econom/Article/kasp_sekret.php 2. Ступак И.И., Гомжина, Е. В. Исследование поведения хакера: анализ мотивации взломщика.

Психология в системе информационной безопасности [Текст] / И.И. Ступак, Е.В. Гомжина // Сборник трудов второй международной студенческой научно-технической конференции «Информатика и ком пьютерные технологии - 2006». – Донецкий национальный технический университет, 13 дек. 2006. C.163-164.

3. Митник, К. Д. Искусство обмана [Текст] : пер. с англ. Семенова А. В. / К.Д. Митник. – М.: Ай Ти, ДМК Пресс, 2005. – 300 с.

УДК 004.738.5 : 331.103. Я.О. Шашелев Владивостокский государственный университет экономики и сервиса г. Владивосток, Россия ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ЛИЧНОГО ПРОСТРАНСТВА В СЕТИ ИНТЕРНЕТ В данной работе рассмотрена концепция разработки веб-сайта, предоставляющего возмож ность конструирования создаваемых на нем страниц.

Интернет как средство коммуникации стал сегодня частью нашей жизни. Многие из нас регу лярно пишут в блогах и выкладывают фотографии. Большинство веб-сайтов, предоставляющих подоб - 85 В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть ные сервисы, имеют стандартный интерфейс и заранее определенный набор функций, а следовательно, не дают пользователям полную свободу действий.

Данная концепция описывает сайт «Персональные страницы», который не имеет определенной спецификации. Наполнение страницы и графическое решение полностью зависят ее создателя.

Поле деятельности пользователя после регистрации на сайте – это чистый лист. Существует це лый набор объектов, которые можно легко добавлять и настраивать. Например, если пользователь хо чет создать собственный рабочий стол, он добавляет на страницу записную книжку, фотоальбом и то, что ему еще нужно. В распоряжении пользователя две рабочие зоны: видимая и личная. Видимая зона – та, которая доступна посетителям страницы. Личная зона предназначена для хранения объектов, дос тупных только пользователю. Также, ее можно использовать как резервное место, если пользователю необходимо оставить в видимой зоне только что-то определенное.

Просматривать страницу могут все. Однако в возможности пользователя входит назначение прав доступа другим пользователям на просмотр и изменение страницы или ее части. Это делает возмож ным использование страницы для выполнения совместных проектов, когда каждому участнику извес тен код доступа, и каждый может вносить изменения на странице в рамках работы проекта. Также пользователь определяет время существования страницы. Помимо страниц, которые существуют неог раниченное количество времени, можно создавать временные, которые по истечении установленного срока удаляются. Например, поздравление или сообщение о предстоящем событии. Следует отметить, что пользователи могут обмениваться сообщениями и добавлять друг друга в друзья.

Основой сайта с технологической точки зрения является платформа Adobe Flash и язык про граммирования Action Script 3.0. Эти технологии позволяют разрабатывать самые разнообразные и гибкие решения, которые по скорости выполнения стоят наравне с Java и C#, а использование вектор ной графики уменьшает объем интернет трафика, а, следовательно, и время загрузки страниц. На сто роне сервера расположены PHP страницы, которые обрабатывают запросы. Вся информация представ лена в XML-формате и хранится в базе данных. Для доступа к странице используется ее уникальный идентификатор, который вводится в адресной строке сразу после названия сайта и знака слэш («/»).

В заключение следует отметить, что сайт обладает рядом преимуществ: легкость регистрации и отсутствие спецификации создаваемых страниц. Сайт можно применять как в личных целях, так и, на пример, в качестве рекламы продукта или оповещения о мероприятии. Это намного облегчает процесс коммуникации между людьми и дает свободу самовыражения и творчества.

МЕДИЦИНА, ЗДОРОВЫЙ ОБРАЗ ЖИЗНИ, ФИЗИЧЕСКАЯ КУЛЬТУРА И СПОРТ УДК 669.713. А.К. Мухипова Уфимская государственная академия экономики и сервиса г. Уфа, Башкортостан, Россия ЗНАЧЕНИЕ ФИЗИЧЕСКОЙ КУЛЬТУРЫ И СПОРТА В ФОРМИРОВАНИИ ЗДОРОВОГО ОБРАЗА ЖИЗНИ Обосновывается необходимость занятия спортом и физической культурой. Значение здорового образа жизни.

В настоящее время проблема популяризации здорового образа жизни, массовых занятий физиче ской культурой и спортом является чрезвычайно актуальной.

Министр спорта, туризма и молодежной политики РФ Виталий Мутко сказал: «Сегодня страте гической целью государственной политики в области развития физической культуры и спорта является создание условий для регулярных занятий спортом, пропаганды активного, здорового образа жиз ни»[1].

Система образования не воспитывает у детей потребности в занятиях физкультурой. Некоторые забывают, что название этого предмета состоит из двух слов - физическая культура, именно культура и даже образ жизни[3].

Из современной российской семьи постепенно исчезла традиционная для всех народов России культура здоровья, что существенно повлияло на логику современной эволюции сменяющих друг дру га поколений. В итоге каждое новое поколение отличается от другого всё более ухудшающимися пока зателями здоровья, которые нарастают и передаются по наследственной цепочке. Забота о здоровье, физические упражнения и спорт сейчас не являются повседневной привычкой и стилем жизни.

- 86 В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть Здоровье человека является важнейшей ценностью жизни. Здоровье человека зависит не от вы полнения физических упражнений, а от полноценного совершенствования и тела и духа[2]. Если чело век ведет здоровый образ жизни, то это предопределяет на 50% высокий уровень его здоровья.

Спорт, физическая культура – универсальные средства оздоровления людей, которые должны стать спутниками каждого человека начиная с детского возраста. Люди должны начать любить трени ровки и физические упражнения и стремиться к ним, а не бояться их. Благодаря занятиям спортом улучшается память, реакция, концентрация внимания, формируется воля, целеустремлённость, реши тельность, инициативность, прививаются навыки самостоятельности.

Нужно развивать современную диагностику уровня здоровья занимающихся и определения их физических качеств, чтобы не были допущены чрезмерные нагрузки и получены травмы;

создать пра вильные мотивы, которые бы побудили людей к здоровому образу жизни, к занятию физкультурой, отказу от безмерного употребления алкоголя и от курения. Также изучать и использовать лучший зару бежный опыт формирования здорового образа жизни и развития семейного спорта.

Список использованных источников 1. Зетилов И. Газета «Советский спорт» //Спортивная медицина. 22 марта 2010, №41-М(18069) [Электронный ресурс]: сайт.- URL:http://www.sovsport.ru/gazeta/article-item/377045 (дата обращения 22.03.2010).

2. Новости медицины и здоровья. //Китайская медицина: физические упражнения не главное.

17.03.2010, [Электронный ресурс]: сайт.- URL: http://neboley.com.ua/govmedicine/2010/03/17/43535.html/ (дата обращения 18.03.2010) 3. Физически и духовно нездоровые люди не могут дать обществу здоровых детей. Рубрика:

Федеральное Собрание. Интернет-выпуск от 11.03.2010 [Электронный ресурс]: сайт.- URL:

http://pnp.ru/newspaper/internet/20100311/2367.html УДК 616-053.2+796.01: Е.А. Шапошникова, И.В. Сорокун, А.П. Шокарев Сургутский государственный педагогический университет г. Сургут, Россия ВЛИЯНИЕ ФИЗКУЛЬТУРНО-ОЗДОРОВИТЕЛЬНЫХ МЕРОПРИЯТИЙ НА АНТРОПОМЕТРИЧЕСКИЕ ПОКАЗАТЕЛИ ДЕТЕЙ-СЕВЕРЯН В УСЛОВИЯХ ДОШКОЛЬНЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ УЧРЕЖДЕНИЙ В статье рассматривается эффективность внедрения физкультурно-оздоровительной рабо ты, которая проводится с детьми в дошкольных образовательных учреждениях северного региона Анализ состояния здоровья детей и подростков в России за последние годы свидетельствует, что уже в дошкольном возрасте у значительной части (58 – 70%) детей формируются множественные на рушения функционального характера, а у 15 – 26% – хронические заболевания [6]. Сохранение и укре пление здоровья детского населения на Севере России в настоящее время приобретает большую зна чимость. Сегодня северные территории выделяются в особую зону, требующую пристального внима ния, так как имеющий тенденцию к резкому увеличению с возрастом удельный вес хронических болез ней у детей и подростков Севера обусловливает актуальность прогнозирования и качественное прове дение профилактических мероприятий на популяционном уровне [2].

Физическое развитие является одним из основных показателей состояния здоровья детской по пуляции [3,5]. Уровень физического развития существенно влияет на протекание всех важнейших функций организма, на их экономичность, и определяет пределы их адаптивных возможностей [1].

Рост и развитие являются главными индикаторами здоровья детей. Общебиологическое значение роста состоит в достижении такого уровня развития организма, который необходим для его репродуктивно го, интеллектуального и социального совершенства. Темпы роста детей не одинаковы на разных этапах возрастного развития. Наиболее интенсивное увеличение длины тела отмечается на первом году жиз ни. Кроме того, выделяют полуростовой и пубертатный «скачок» роста. Первый совпадает с возрастом 5 – 7 лет, второй реализуется с 11 до 15 лет [7].

Цель: изучить антропометрические показатели детей дошкольного возраста, проживающих в се верном регионе.

Объект исследования. Обследовано 102 ребенка, проживающих в крупнейшем промышленном городе Тюменской области – Сургуте: 57(55,9%) посещали детский садик «Ромашка» и составили I - 87 В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть группу (экспериментальную), а 45(44,1%) посещали детский сад «Теремок» – II группа (контрольная).

Среди детей I группы было обследовано 20(35,1%) мальчиков и 37(64,9%) девочек, а во II группе – 19(42,2%) мальчиков и 26(57,8%) девочек.

Методы исследования. Изучали три основных антропометрических признака – длину тела (ДТ), массу тела (МТ) и окружность грудной клетки (ОГК) в трех измерениях. Измерения проводили в пер вую половину дня согласно общепринятой унифицированной методике Арон – Славицкой с помощью стандартизованного, методологически проверенного инструментария [3].

Статистическую обработку информации проводили при помощи программы Statistica 6.0. и MI CROSOFT EXSEL. Достоверность различий определяли по методу Фишера-Стьюдента. Цифровой ма териал обрабатывали на IBM PC/ Pentium IV.

Результаты. Антропометрические показатели в обеих группах обследованных детей старшего дошкольного возраста г. Сургута находились в диапазоне физиологических величин, характерных для детей соответствующего возраста (табл. 1).



Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 || 5 | 6 |   ...   | 8 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.