Выявление закономерностей при мониторинге состояния природных лечебных ресурсов

Цель. Анализ возможностей визуализации различных данных, используя различные программные пакеты, для выявления закономерностей при мониторинге состояния природных лечебных ресурсов.

Методы исследования. Визуализация экспериментальных данных выполнена на языке R с помощью пакетов ggplot2 и GGally, при построении многомерных пиктографиков «Лица Чернова» подключены программные пакеты aplpack и TeachingDemos.

Результаты. Проанализированы несколько видов программных пакетов и выявлены критерии использования методов и приемов визуализации для регистрации закономерностей распределения различных органических веществ сульфидно-иловых грязей и неорганических веществ и степени минерализации питьевых минеральных вод региона Кавказские Минеральные Воды. Представлена корреляционная матрица, позволяющая оценить роль лесных насаждений и других факторов окружающей среды в образовании и стабильности отрицательных аэроионов в приземном слое атмосферы. Этот прием позволяет выявить наиболее значимые факторы и интегративные показатели для разработки реабилитационных методов фитотерапии. Для визуализации данных по физико-химическому составу питьевых минеральных вод, с нашей точки зрения, наиболее приемлемы радиальные диаграммы, например, «звезды». С помощью многомерных пиктографиков можно представить элементарные наблюдения как отдельные графические объекты, где значения переменных соответствуют определенным чертам или размерам объекта. «Лица Чернова» (Chernoff Faces) — схема визуального представления многофакторных данных в виде человеческого лица, где относительные значения выбранных переменных представлены как формы и размеры отдельных черт лица — 18 параметров. Так как эти пиктограммы больше подходят для анализа многомерных баз данных, то они были использованы для сравнительной оценки фракционного состава сульфидно-иловых лечебных грязей различной минерализации и анализа сезонных изменений их группового состава четырех наиболее крупных грязевых озер Самарской области (оз. Молочка, оз. Тепловка, оз. Солодовка и оз. Серное) и озера Большой Тамбукан (Ставропольский край).

Выводы. Использование различных приемов и программных методов визуализации данных при мониторинге состояния природных лечебных ресурсов позволяет провести системную оценку рекреационного потенциала лечебных грязей, питьевых минеральных вод и лесных насаждений в курортных местностях России.