Самоорганізаційні властивості фітоценосистем

Під фітоценосистемою (у широкому значенні) розуміють сукупності рослинних організмів, які формують специфічне фітосередовище, що дозволяє зростання певного набору видів у певному кількісному співвідношенні. Cистемою планетарного рангу є фітосфера, що складається з набору фітоценохоріонів різного рангу і які є її елементами. Фітоценохоріон (фітом) – системи регіонального рівня, елементами якого є фітоценози, а елементами фітоценозу – ценопопуляції [11].

В еволюційному аспекті, зокрема з метою реконструкцій розвитку рослинного покриву, системний підхід реалізується шляхом встановлення палеофітоценосистем, які формували певні типи рослинного покриву на різних часових відтинках. У сукцесійному аспекті, наприклад, лісовий фітоценоз і сформована на його місці післялісова лука, залежно від мети досліджень, можуть розглядатись як дві різні системи, або як одна система, що складається з двох підсистем. В окремих випадках, наприклад, з порушенням стоку ґрунтових вод та розвитку болототвірних процесів, на місці вже післялісових лук формуються гіпновомохові угруповання, що утруднює відтворення не тільки близького до первинного угруповання, але й лісу загалом. Такі угруповання можна розглядати як похідні системи, або як окремі системи.

Фітоценосистеми, як і всі біологічні системи, є складними, багатокомпонентними та просторово структурованими, елементи котрих володіють індивідуальними ознаками. Ступінь складності пов’язаний з числом встановлених частин і мірою їхньої зв’язності [20]. Складність виражається потужністю множин, що розглядаються – множини змінних, множини параметрів, множини станів тощо, тобто складність системи пропорційна обсягу інформації. Відсутність певної універсальної міри складності зумовлює необхідність індивідуалізації систем промірів як конкретної системи, так і окремих її елементів. Водночас, застосовуючи до одного і того ж об’єкта різні системи промірів, можна виявити різні аспекти його організації і будови.

Простими вважаються системи, що не мають розгалуженої структури, тобто в таких системах не можна виділяти ієрархічні рівні, в них незначна кількість взаємопов’язаних і взаємодіючих елементів, що виконують найпростіші функції. Такі системи як статично, так і в динаміці легко описуються, проте у прогнозуванні і моделюванні можуть виникати істотні труднощі. Як не дивно, навіть простим системам властива хаотичність поведінки, і як наслідок непрогнозованість, при цьому причини виникнення хаотичності встановити важко. Складну систему характеризують розгалуженість структури та значна кількість взаємопов’язаних і взаємодіючих елементів. Високий (жорсткий) ступінь взаємозв’язків і взаємозалежностей в складних системах призводить до того, що зміна властивостей будь-якого одного елемента або зв’язку спричиняє зміни в інших елементах. У складних системах можуть існувати структури, які за певних змін (впливу, дій) входять в дисонанс зі станом або напрямом розвитку системи загалом. Тому опис системи є достовірним тільки для конкретного часового відтинку. З підвищенням складності система може бути охарактеризована параметрами стану, впорядкованості, організованості та керованості. У дослідженнях питань складності можна виділити два методологічні підходи.

Перший – агрегований підхід, полягає у встановленні визначальних характеристик системи (наприклад, загальна чисельність видів, чисельність на одиницю площі, вікова структура, синузіальність та ін.), і розглядає змінність цих величин у часі – стійкість стаціонарного стану, наявність коливань, просторову неоднорідність тощо. Стаціонарний стан – режим функціонування системи, котрий встановлюється протягом певного часового відтинку і, в моделях, відповідає поняттю атрактора. До таких режимів відносять стійкий стаціонарний стан, циклічні коливання, квазістохастичні режими типу “дивний атрактор" [10, 31]. Другий підхід – детальний розгляд елементів системи та їхніх взаємодій, побудова імітаційних моделей, параметри котрих мають зрозумілий фізичний і біологічний зміст; за достатнього вивчення елементів системи можливий кількісний прогноз її поведінки за різних зовнішніх впливів.