Документ взят из кэша поисковой машины. Адрес оригинального документа : http://www.abitu.ru/en2002/closed/viewwork.html?work=147 Дата изменения: Fri May 5 15:25:52 2006 Дата индексирования: Tue Oct 2 02:32:52 2012 Кодировка: koi8-r Поисковые слова: физические процессы

ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ДОПОЛНИТЕЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ
ДЕТЕЙ «ЦЕНТР ТВОРЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ И ГУМАНИТАРНОГО ОБРАЗОВАНИЯ ДЛЯ ОДАРЕННЫХ
ДЕТЕЙ «ПОИСК»»






«МЕДИЦИНСКИЙ АСПЕКТ КОСМИЧЕСКОЙ ЭКОЛОГИИ»


Выполнил учащийся 11 класса ФМО
Путилова Елена
Научный руководитель канд.физ-
мат.наук Гусаковская Л.Б.
Старший преподаватель каф.алгебры
СГУ Роженко О.Д.















г. Ставрополь
Все события, все явления человеческой жизни, как индивидуальной так и
коллективной, протекают в среде, окружающей нашу жизнь сос всех сторон. В
связи с этим была создана особая наука - экология, под которой по
определению Геккеля, понимается наука, изучающая отношение организма к
окружающей его внешней среде, как совокупностей условий существования.
XX век вошел в историю цивилизации под знаком становления космизма, как
определяющего фактора в жизни человека и биосфере в целом. Вот почему и в
XXI веке проблема «Космос - биосфера - человек» является одной из основных
проблем, стоящих перед человечеством.
Проблема влияния солнечной активности на человека возникла в ХIX
веке. Однако, еще в древности существовала идея о связи между человеком и
внешней средой. Многими учеными были предприняты попытки установить
зависимость между земными и солнечными процессами.
Великий врач Гиппократ (ок. 460-370 до н.э.) в своем замечательном
сочинении впервые стал на ту точку зрения, что внешняя природа -
климатические и сезонные факторы - оказывает неповторимое влияние на
физиологические отправления организма, на уклад психических способностей,
характер и на душевные способности. Идеи Гиппократа получили дальнейшее
развитие в исторических работах Фукилида (ок. 460-400 до н.э.). Фукилид,
как историк, сделал попытку выяснить социологическое воздействие климата,
его влияние на историю данного народа .Очень интересные мысли о влиянии
климата на нравы и законы были высказаны Аристотеле (394-322до н.э.) в
различных работах. Аналогичные вопросы поднимались в работах Птолемея.
Только через 11 веков после Птолемея мы встречаем новое рождение того же
вопроса в работах знаменитогшо арабского историка-прагматика Иби Хальдуна
(1442-1406). Затем Бодэн (1530-1596) снова поднимает этот вопрос и дает
дальнейшее углубление мыслей Аристотеля. Большое значение влиянию климата
на человека придавал немецкий ученый И.Р.Форстер(1729-1798), натуралист и
путешественник, почетный член Петербургской Академии наук.Работы этих
древних ученых подтверждали взгляд о том, что окружающая нас среда - не
пустой звук, а мощный двигатель, тем или иным путем, прямо или косвенно
влияющий на наш дух, и на наше тело.
В конце ХVIII столетия основатель звездной астрономии, английский
ученый Уильям Гершель сделал попытку установить связь между числом
солнечных пятен, неурожаями и ценами на хлеб и определил довольно большую
корреляцию между ними.
В 70-е годы ХIХ столетия его соотечественник Уильям Джевонс развил
мысль, что поведение социальных коллективов в их деятельности зависит от
циклических явлений на Солнце.
В конце ХIХ столетия немец Мовес и француз Делоне также подтвердили
подчиненность социальной динамики на Земле ритмичности в 11 лет в
соответствии с солнечными циклами.
В первую четверть ХХ века российским ученым Александром Чижевским
было проведено исследование влияния солнечной активности на биосферу и
социум (на это еще во времена революции 1917 года обратил внимание и
российский астроном Дмитрий Святский). Александр Чижевский выявил
синхронизацию максимумов солнечной активности с периодами пандемий.
В 20-х годах академик В.И. Вернадский начал пропагандировать идею о
влиянии космических факторов на биосферу.
В конце ХХ века отмечается всплеск интереса к этой теме. Сложность этой
проблемы заключается в том, что космические факторы тесно переплетаются с
явлениями земного происхождения.

Несмотря на то, что изучение солнечно-земных связей проводится уже
сравнительно долгое время, в этой проблеме остается пока еще очень много
неясного. Кроме без сомнения доказанных прямых связей некоторых процессов
на Земле с солнечной активностью (магнитные возмущения, полярные сияния) с
более или менее известным физическим механизмом этих связей, существует
большое число процессов на Земле (метеорологические, биологические и др.),
для которых связь с солнечной деятельностью пока неясна (из-за ее
сложности), а во многих случаях сомнительна, не говоря уже об очень неясном
физическом механизме таких связей.

16-21 сентября 1995 г. в Ставрополе проходила третья Международная
конференция «Циклы природы и общества». Большое внимание на ней было
уделено рассмотрению вопроса о роли А.Л.Чижевского в становлении
космической экологии и биологии.В памках конференции состоялся семинар,
посвященный работе А.Л.Чижевского «Физические факторы исторического
процесса». Среди интересных выступлений уместно ывыделить сообщение
кандидата биологических наук Э.Н. Чирковой, старшего научного сотрудника
Кардиологического центра Российской Академии наук. Она продемонстрировала
возможность создания универсального алгоритма для выявления скрытых ритмов
с незаданными периодами из ограниченных по объему массивов биологических и
гелиофизических данных, а также предложила способы определения клинически
значимых биоритмов человека в связи с вариациями солнечной активности.
Считается общепризнанным фактом воздействие солнечной активности на
сердечно-сосудистую систему человека. Однако, остается открытым вопрос:
«Какая именно эта зависимость?»

Работу над данной проблемой можно условно разделить на три
части. Первая часть состоит из нахождения коэффициента корреляции между
солнечной активностью (представленной числами Вольфа) и числом людей с
сердечно-сосудистыми заболеваниями за 141 год. В основу была положена
гипотеза о статистической зависимости между этими показателями. Эту часть
работы можно назвать традиционной, так как аналогичные вычисления
проводились многими исследователями. Такое исследование относится к самому
начальному этапу изучения солнечно-земных связей, но представляется
совершенно необходимым, так как только на основе полученных результатов
может быть сделано заключение о необходимости рассматриваемой проблемы
солнечно-земных связей, целесообразности и направлении дальнейших работ,
возможностях практического использования полученных в настоящее время и
ожидаемых результатов в будущем.

Вторая часть работы посвящена нахождению параметров регрессионного
уравнения, то есть мы попытались найти ответ на вопрос «На сколько
процентов увеличится число больных с сердечно сосудистыми заболеваниями при
увеличении чисел Вольфа на 1?»
Третья часть работы состоит в проверке гипотезы о том, что наибольший
рост числа больных с сердечно-сосудистыми заболеваниями наблюдается в
период наибольшего изменения солнечной активности. Таким образом,
одновременно с поиском влияния на некоторые земные процессы солнечной
активности в среднем, мы в данной работе искали подобную зависимость в
периоды сильного и быстрого изменения солнечной активности, а также для
сравнения в периоды наименьшего изменения чисел Вольфа.
Основной задачей настоящей работы является выявление достаточно
надежных статистических оценок значимости связей резких изменений солнечной
активности.
. Зависимость выявлялась на основе данных о ежегодной заболеваемости людей
в мире за 141 год: с1850 по 1990. Статистические данные были взяты из книги
«Профилактика сердечно-сосудистых заболеваний, автор Н. Н. Дмитриев.

В основу данной работы положен чисто статистический метод
исследований.


При анализе солнечной обусловленности многолетних колебаний
геофизических, биологических и других процессов основное внимание обычно
уделяется 11-летнему циклу характеризуемому относительными числами
солнечных пятен (числами Вольфа).


Относительные числа солнечных пятен являются одними из наиболее
важных индексов солнечной активности. Они вычисляются по формуле


W=k(10g+f)





где k - коэффициент, зависящий от условий наблюдения,
особенностей наблюдателя и вида инструмента; g - количество групп пятен на
Солнце; f - число пятен во всех группах.



Важность и удобность этого индекса определяется:


а) его простотой;


б) тем, что его значения известны начиная с 1700г.(годичные данные)
или с 1749г.(месячные данные);


в) его выдающимся геофизическим значением, которое выражается в
наличие ряда корреляций с индексом W у многих важных геофизических и
биологических характеристик;


г) тем, что он в общем довольно хорошо характеризует общую
напряженность ультрафиолетовой радиации Солнца.


Именно это и определило выбор названного индекса и для настоящей
работы.

В работе для определения зависимости между солнечной активностью и
числом больных с сердечно-сосудистыми заболеваниями использовался
корреляционный анализ. Корреляционная связь- это зависимости среднего
результативного признака от изменения факторного признака. В нашем случае
факторным признаком Х выступает солнечная активность, а результативным Y -
процент больных. В качестве характеристики тесноты связи между признаки
использовался линейный коэффициент корреляции Пирсона. Смысл которого
становится более понятен, если его расчет производить с использованием
коэффициента ковариации. Это- мера совместной вариации признаков.
Коэффициент ковариации рассчитывается с помощью формулы
С=[pic]
С помощью коэффициента ковариации можно определить наличие и
направление связи. Однако его нельзя использовать для определения степени
тесноты связи, т.к. он имеет смешанную размерность(ХY). Коэффициент
ковариации- ненормирован, следовательно, нельзя сравнивать коэффициенты
ковариации разных пар переменных. Для преодоления этого недостатка можно
это выражение разделить на средние квадратические отклонения по х и по у.
Полученный показатель интенсивности линейной связи называется коэффициентом
корреляции
r =[pic]
Это- безразмерная величина, которая изменяется в интервале от -1 до
+1.
Путем ряда преобразований можно получить следующие аналитические
выражения для коэффициента корреляции:
r=[pic];
r =[pic].
Производя расчет по итоговым значениям исходных переменных, линейный
коэффициент корреляции можно вычислить по формуле
r =[pic].
В таблице 1 представлены данные за 141 год. Для прогноза числа
больных применим простую модель парной регрессии, в которой используется
только одна факторная переменная - Х (солнечная активность). Данные,
приведенные в таблице можно представить в виде двух графиков (Диаграмма
1), по оси абсцисс которых будем откладывать года, начиная с 1850 по 1990,
а по осям ординат - числа Вольфа и процент больных сердечно-сосудистыми
заболеваниями. Сравнение графиков наглядно показывает наличие и направление
связи между солнечной активностью и числом больных. Вычисления, выполненные
по данным за 141 год, дают значение для коэффициента корреляции 0,64. Это
говорит о достаточно хорошей тесноте связи между исследуемыми показателями.
Следовательно, зная ближайшие максимумы солнечной активности, можно заранее
проводит профилактическую работу среди лиц, подверженных сердечно-
сосудистым заболеваниям.
Выполнение второй части работы было начато с построения точечной
диаграммы, по оси абсцисс которой откладывались числа Вольфа, а по оси
ординат - процент больных с сердечно-сосудистыми заболеваниями.
Диаграмма наглядно показывает наличие линейной зависимости числа больных
от солнечной активности. С увеличением чисел Вольфа увеличивается процент
заболевших. Рассчитаем параметры уравнения регрессии:

Используя формулы
b1=[pic]=[pic]
b0=[pic]=14,5-0,19?55,2=4,14

Таким образом

[pic]=4,14+0,19х
Коэффициент b1 характеризует наклон линии регрессии. b1= 0,19. Это
означает, что при увеличении Х на единицу ожидаемое значение У возрастает
на 0,19, другими словами, при увеличении чисел Вольфа на 100 единиц, число
больных с сердечно-сосудистыми заболеваниями возрастет на 19 процентов.
Свободный член b0 это значение У при Х , равным 0. Поскольку маловероятно,
что процент больных равен нулю, то можно интерпретировать b0 как меру
влияния других причин на процент больных. Регрессионная модель может быть
использована для прогноза числа больных сердечно-сосудистыми заболеваниями,
а зная это число можно прогнозировать необходимое число коек в больницах,
число врачей-кардиологов, необходимое число материально-технических
средств, медикаментов и т.д.
В третьей части вычислений мы из периода в 141 год выбрали года
с наибольшим изменением солнечной активности и года с наименьшим изменением
солнечной активности в течение каждого периода солнечной активности,
выбранные данные представлены в таблицах 2 и 3. Для этих двух выборок были
вычислены коэффициенты корреляции. Для лет с наибольшим изменением
солнечной активности коэффициент корреляции оказался равен 0,76. Эта
величина больше, чем 0,64, вычисленная за 141 год. Это говорит о том, что
наиболее тесная связь между солнечной активностью и процентом больных
сердечников наблюдается именно в периоды наиболее сильного изменения
солнечной активности, а в периоды малого изменения солнечной активности
связь практически отсутствует - о чем говорит коэффициент корреляции,
вычисленный в эти периоды и равный -0,07.

ВЫВОДЫ
Проблема, освещенная в данной работе, не нова, но ее актуальность не
уменьшается, а наоборот, возрастает из года в год.
Полученный коэффициент корреляции равный 0,64 позволяет сделать
вывод о надежной зависимости между солнечной активностью и процентом
больных с сердечно-сосудистыми заболеваниями. Следовательно, зная ближайшие
максимумы солнечной активности, можно заранее проводит профилактическую
работу среди лиц, подверженных сердечно-сосудистым заболеваниям. Однако,
наиболее тесная связь наблюдается в периоды наибольшего изменения солнечной
активности, о чем говорит коэффициент корреляции равный 0,76.
Регрессионная модель может быть использована для прогноза числа
больных сердечно-сосудистыми заболеваниями, а зная это число можно
прогнозировать необходимое число коек в больницах, число врачей-
кардиологов, обслуживающего персонала, необходимое число материально-
технических средств, медикаментов и т.д. Кроме того, в настоящее время за
границей, да и у нас в России, стало модным (и, надо сказать, довольно
полезным) составлять личные календари для людей с различными заболеваниями,
в которых указываются наиболее благоприятные дни и наиболее неблагоприятные
дни, в которые больной должен уделять особое внимание своему здоровью.
Такая система позволяет заметно снизить смертность населения, повысить
эффективность лечения.
А.Л. Чижевский писал: «Не будем ограничивать наше исследование
пределами Солнечной системы и признаемся в том, что в формировании массовых
явлений. не могут не участвовать и другие силы Космоса, пока еще скрытые от
нас нашим неведением».
Таким образом, данную работу можно рассматривать, как первый шаг в
исследовании проблемы космической биологии.
ТАБЛИЦА 1
|Года |Числа Вольфа,W(Х) |Заболеваемость людей в % |ХУ |
| | |(У) | |
|1850 |67 |17 |1139 |
|1851 |65 |14 |910 |
|1852 |54 |8 |432 |
|1853 |39 |5 |195 |
|1854 |21 |4 |84 |
|1855 |7 |2 |14 |
|1856 |4 |9 |36 |
|1857 |23 |17 |391 |
|1858 |55 |33 |1815 |
|1859 |94 |35 |3290 |
|1860 |96 |28 |2688 |
|1861 |77 |25 |1925 |
|1862 |59 |23 |1357 |
|1863 |44 |20 |880 |
|1864 |47 |14 |658 |
|1865 |31 |12 |372 |
|1866 |16 |9 |144 |
|1867 |7 |6 |42 |
|1868 |38 |28 |1064 |
|1869 |74 |33 |2442 |
|1870 |139 |43 |5977 |
|1871 |111 |28 |3108 |
|1872 |102 |14 |1428 |
|1873 |66 |3 |198 |
|1874 |45 |1 |45 |
|1875 |17 |2 |34 |
|1876 |11 |3 |33 |
|1877 |12 |7 |84 |
|1878 |3 |9 |27 |
|1879 |6 |14 |84 |
|1880 |32 |17 |544 |
|1881 |54 |26 |1404 |
|1882 |60 |11 |660 |
|1883 |64 |8 |512 |
|1884 |64 |6 |384 |
|1885 |52 |4 |208 |
|1886 |25 |1 |25 |
|1887 |13 |3 |39 |
|1888 |7 |2 |14 |
|1889 |6 |3 |18 |
|1890 |7 |4 |28 |
|1891 |36 |15 |540 |
|1892 |73 |25 |1825 |
|1893 |85 |28 |2380 |
|1894 |78 |25 |1950 |
|1895 |64 |13 |832 |
|1896 |42 |8 |336 |
|1897 |26 |6 |156 |
|1898 |27 |4 |108 |
|1899 |12 |4 |48 |
|1900 |10 |6 |60 |
|1901 |2,7 |5,5 |14,85 |
|1902 |5 |11 |55 |
|1903 |24,4 |14 |341,6 |
|1904 |42 |18 |756 |
|1905 |63,5 |26 |1651 |
|1906 |53,8 |34 |1829,2 |
|1907 |62 |32 |1984 |
|1908 |48,5 |26 |1261 |
|1909 |43,9 |23 |1009,7 |
|1910 |18,6 |19 |353,4 |
|1911 |5,7 |16 |91,2 |
|1912 |3,6 |15 |54 |
|1913 |1,4 |32 |44,8 |
|1914 |9,6 |17 |163,2 |
|1915 |47,4 |5 |237 |
|1916 |57,1 |3 |171,3 |
|1917 |103,9 |32 |3324,8 |
|1918 |80,6 |20 |1612 |
|1919 |63,6 |11 |699,6 |
|1920 |37,6 |16 |601,6 |
|1921 |26,1 |4 |104,4 |
|1922 |14,2 |2 |28,4 |
|1923 |5,8 |1 |5,8 |
|1924 |16,7 |5 |83,5 |
|1925 |44,3 |4 |177,2 |
|1926 |63,9 |1 |63,9 |
|1927 |69 |21 |1449 |
|1928 |77,8 |7 |544,6 |
|1929 |64,9 |18 |1168,2 |
|1930 |35,7 |9 |321,3 |
|1931 |21,2 |6 |127,2 |
|1932 |11,1 |2 |22,2 |
|1933 |5,7 |1 |5,7 |
|1934 |8,7 |3 |26,1 |
|1935 |36,1 |17 |613,7 |
|1936 |79,7 |31 |2470,7 |
|1937 |114,4 |34 |3889,6 |
|1938 |109,6 |27 |2959,2 |
|1939 |88,8 |34 |3019,2 |
|1940 |67,8 |26 |1762,8 |
|1941 |47,5 |14 |665 |
|1942 |30,6 |8 |244,8 |
|1943 |16,3 |13 |211,9 |
|1944 |9,6 |11 |105,6 |
|1945 |33,2 |21 |697,2 |
|1946 |92,6 |36 |3333,6 |
|1947 |151,6 |42 |6367,2 |
|1948 |136,3 |28 |3816,4 |
|1949 |134,7 |17 |2289,9 |
|1950 |83,9 |8 |671,2 |
|1951 |69,4 |6 |416,4 |
|1952 |31,5 |4 |126 |
|1953 |13,9 |6 |83,4 |
|1954 |4,4 |8 |35,2 |
|1955 |38 |4 |152 |
|1956 |141,7 |2 |283,4 |
|1957 |190,2 |42 |7988,4 |
|1958 |184,8 |46 |8500,8 |
|1959 |159 |41 |6519 |
|1960 |112,3 |29 |3256,7 |
|1961 |53,9 |16 |862,4 |
|1962 |37,6 |5 |188 |
|1963 |27,9 |8 |223,2 |
|1964 |10,2 |4 |40,8 |
|1965 |15,1 |7 |105,7 |
|1966 |47 |2 |94 |
|1967 |93,8 |17 |1594,6 |
|1968 |105,9 |22 |2329,8 |
|1969 |105,5 |17 |1793,5 |
|1970 |104,5 |12 |1254 |
|1971 |66,6 |8 |532,8 |
|1972 |68,9 |6 |413,4 |
|1973 |38 |11 |418 |
|1974 |34,5 |2 |69 |
|1975 |15,5 |1 |15,5 |
|1976 |12,6 |7 |88,2 |
|1977 |27,5 |3 |82,5 |
|1978 |92,5 |13 |1202,5 |
|1979 |155,4 |22 |3418,8 |
|1980 |154 |20 |3080 |
|1981 |140,4 |10 |1404 |
|1982 |115,9 |12 |1390,8 |
|1983 |66,6 |17 |1132,2 |
|1984 |45,9 |9 |413,1 |
|1985 |17,9 |1 |17,9 |
|1986 |13,4 |11 |147,4 |
|1987 |29,4 |5 |147 |
|1988 |100,2 |23 |2304,6 |
|1989 |157,6 |30 |4728 |
|1990 |142,6 |24 |3422,4 |
|Средние |55,18936 |14,5 |1111,654|
|значения | | | |


|Среднее |Среднее |Ковариация |Корреляция |
|отклонение по X |отклонение Y | | |
|35,11103 |9,283688 |311,4078 |0,638683 |


ТАБЛИЦА 2

данных с наименьшими изменениями солнечной активности
|Года |изменение чисел |Изменение числа |ХУ |
| |Вольфа |заболеваний | |
| |?W=Х |У | |
|1850-1851 |2 |3 |6 |
|1855-1856 |3 |5 |15 |
|1859-1860 |2 |3 |6 |
|1863-1864 |3 |7 |21 |
|1875-1876 |6 |1 |6 |
|1876-1877 |1 |1 |1 |
|1878-1879 |3 |5 |15 |
|1882-1883 |4 |3 |12 |
|1883-1884 |0 |1 |0 |
|1886-1887 |12 |2 |24 |
|1888-1889 |1 |1 |1 |
|1889-1890 |1 |1 |1 |
|1893-1894 |8 |3 |24 |
|1897-1898 |1 |2 |2 |
|1906-1907 |9,8 |3 |29,4 |
|1910-1911 |7,2 |3 |21,6 |
|1911-1912 |3,1 |1 |3,1 |
|1922-1923 |8,1 |1 |8,1 |
|1932-1933 |5,4 |1 |5,4 |
|1933-1934 |3 |2 |6 |
|1948-1949 |2,4 |14 |33,6 |
|1964-1965 |5,1 |3 |15,3 |
|1968-1969 |0,4 |5 |2 |
|1969-1970 |1 |6 |6 |
|1971-1972 |2,3 |2 |4,6 |
|1975-1976 |3,2 |6 |19,2 |
|1979-1980 |1 |2 |2 |
|1985-1986 |5,1 |10 |51 |
|Средние значения|3,717857143 |3,464285714 |12,18928571 |


|Среднее |Среднее |Ковариация |Корреляция |
|отклонение по X |отклонение Y | | |
|2,31182266 |2,088669951 |-0,690433673 |-0,078005296 |



ТАБЛИЦА3


данных с наибольшими изменениями солнечной активности


|года |изменение чисел |Изменение числа |ХУ |
| |Вольфа |заболеваний | |
| |?W=Х |У | |
|1853-1854 |18 |7 |126 |
|1857-1858 |32 |16 |512 |
|1860-1861 |18 |6 |108 |
|1869-1870 |63 |26 |1638 |
|1872-1873 |36 |14 |504 |
|1874-1875 |30 |10 |300 |
|1880-1881 |25 |9 |225 |
|1890-1891 |31 |8 |248 |
|1891-1892 |37 |11 |407 |
|1895-1896 |21 |5 |105 |
|1904-1905 |21,5 |9 |193,5 |
|1914-1915 |37,8 |13 |491,4 |
|1916-1917 |49 |18 |882 |
|1917-1918 |23,5 |12 |282 |
|1934-1935 |27,4 |13 |356,2 |
|1935-1936 |43,6 |18 |784,8 |
|1945-1946 |58,1 |16 |929,6 |
|1946-1947 |59 |16 |944 |
|1949-1950 |50,6 |15 |759 |
|1955-1956 |102,7 |19 |1951,3 |
|1956-1957 |52,6 |14 |736,4 |
|1960-1961 |58,4 |17 |992,8 |
|1966-1967 |46,8 |15 |702 |
|1977-1978 |65 |16 |1040 |
|1982-1923 |48,8 |8 |390,4 |
|1984-1985 |28 |5 |140 |
|1987-1988 |72,8 |27 |1965,6 |
|1988-1989 |57,4 |19 |1090,6 |
|Средние значения|43,35714286 |13,64285714 |671,5929 |



|Среднее |Среднее отклонение|Ковариация |Корреляция |
|отклонение по X |Y | | |
|15,22758621 |4,231527 |80,07755102 |0,755337 |



ЛИТЕРАТУРА:
1.Дружинин И. П., Хамьянова Н. В. «Солнечная активность и переломы
хода природных процессов на Земле».-М.: «Наука», 1969.
2.Чижевский А. Л. «Земное эхо солнечных бурь» - М.: «Мысль», 1973
3. Чижевский А. Л. «Космический пульс жизни: Земля в объятьях Солнца.
Гелиотараксия.» - М.: «Мысль», 1988
4. Константиновская Л. В. «Когда приходят пророки, или наука циклов» -
М.: «Современник», 1994
5.Овсянников А. А. «История двух тысячелетий в датах» - Тула:
«Автограф», 1996
6.Ниворожкина Л. И., Морозова З. А. «Основы статистики с злементами
теории вероятностей».
7. Чижевский А.Л. «Космический пульс жизни: Земля в объятиях Солнца.
Гелиотараксия». М.: «Мысль», 1995
8. Чижевский А.Л. «На берегу Вселенной». М.: «Мысль», 1995
9. Чижевский А.Л. «Физитческие факторы исторического процесса»,
Калуга, 1924
10. Вернадский В.И. «Биосфера». М.: «Мысль», 1967


[pic]

-----------------------

[pic]

Прямая уравнения регрессии yx=0,19x+4,14