Прогнозирование и моделирование в экологии


Понятие экологического прогнозирования. Экологическое прогнозирование — предсказание возможного поведения природных систем, определяемого естественными процессами и воздействием на них человеческой деятельности.

Одна из целей прогнозирования — сохранение природных ресурсов на высокопродуктивном уровне, в результате чего они могут быть использованы человечеством в течение неопределенно продолжительного времени.
Известны два типа экологических прогнозов (ЭП): 1) поисковый, при котором проводится определение возможных состояний явления в будущем; он должен дать ответ на вопрос: что вероятнее всего произойдет при условии сохранения существующих тенденций? 2) нормативный, при котором осуществляется прогнозирование достижения желательных состояний на основе заранее заданных норм, целей; он должен ответить на вопрос: какими путями достичь желаемого?
В основе ЭП лежит, прежде всего, поисковое прогнозирование с задачей возможно более точного предсказания будущего состояния явления. Это связано с тем, что в настоящее время мы можем только познать закономерности существования и развития вцдов, популяций, биогеоценозов и всей биосферы в целом, но практически еще только приступаем к управлению этими системами.
В основе ЭП лежат три источника информации о будущем: оценка будущего состояния прогнозируемого явления или системы на основе ‘опыта, аналогии с известными явлениями и процессами; условное продолжение в будущее тенденций, закономерностей, которые выявлены в прошлом и хорошо известны в настоящем; модель будущего состояния явления или системы, которая построена на основе вскрытых закономерностей и имеющихся данных.
Указанные три источника информации определяют и три способа прогнозирования: 1) экспертные оценки; 2) экстраполирование и интерполирование; 3) моделирование.
Принципы и общая схема прогнозирования природных процессов. В целях достижения успеха важно выработать некоторые общие принципы, необходимые для корректного подхода к экологическому прогнозированию. Такими, по мнению ученых, являются следующие принципы: Не все связи в экологической системе существенны, поэтому нет необходимости изучать и измерять их все. Однако выявить наиболее важные связи принципиально необходимо. Сама структура экосистемы, ее глубокое знание, важнее для правильного прогноза, чем количественные характеристики ее компонентов (численности, биомассы и т.п.). Изменения одной переменной могут повлечь за собой неожиданные изменения других переменных и даже в другом месте. Последствия тех или иных воздействий не обязательно сказываются мгновенно и постепенно ослабевают. Более того, вполне возможно существенное запаздывание в проявлении эффекта действия того или иного фактора. Необходимо всегда ставить под сомнение стратегию изменения окружающей среды, которая сокращает ее изменчивость в пространстве или даже во времени.
Любой экологический прогноз как предвидение на будущее основывается на наблюдаемых тенденциях и закономерностях рассматриваемого явления и должен строиться не на субъективных решениях, а на основе объективных, научно-обоснованных положений.
Отметим, что во временном аспекте в экологическом прогнозировании наиболее типичными являются прогнозы поисковые (без определения конкретного срока), краткосрочные (от 1 месяца от 1 года), среднесрочные (от 1 года до 5 лет) и долгосрочные (от 5 до 15 лет).
Краткая характеристика способов экологического прогнозирования. Экспертный (интуитивный) способ предсказания (метод Дельфи) основан на логическом моделировании, проводимом группой экспертов независимо друг от друга, затем сближающих свои позиции на основе специальной математической обработки результатов их прогнозов.
Методом экспертных оценок обычно составляются прогнозы развития определенных направлений науки, региональных изменений природной среды, общие тенденции влияния проектируемого производства на среду на стадии технико-экономического обоснования проектов. В США, например, методом Дельфи был составлен еще в 1978 г. прогноз изменения климата до 2000 г. Аналогично строит свои прогнозы знаменитый «Римский клуб». Н.Ф. Реймерс подсчитал, что экологические прогнозы, выполненные по этому способу, оправдались в 72% на срок до 5 лет, в 55% — на срок 6—10 лет.
Методы экстраполяции дают возможность оценить будущее состояние экосистемы по результатам наблюдений ее прошлых и настоящих состояний, при этом используются вероятностные законы изменения се характеристик. Наряду со знанием предыстории экосистемы (например, лесостепи), необходимо иметь характеристику интересующего процесса (например, наступления леса на степь), показывающую статистическую связь между его значениями в настоящем и последующими промежутками времени.
Очевидно, что близкие по времени значения можно предсказать с большей точностью, нежели удаленные, и поэтому с увеличением времени прогноза возможность ошибки будет расти.
Относительная простота данного способа способствовала его большому распространению как в быту (например, взглянув утром на термометр за окном, можно через несколько часов ориентироваться на ту же температуру), так и в науке (малая численность редкого животного сейчас предполагает такую же и в дальнейшем).
Так называемое прогнозирование по математическому ожиданию состоит в том, что в качестве предсказанного значения применяется математическое ожидание процесса. Определенное различие с предыдущим случаем заключается в том, что хотя информации и предыстории явления не требуется, нужны некоторые сведения о свойствах процесса. Ошибка прогноза представляет собой отклонение процесса от среднего в определенный момент времени. При относительно малых временах прогноза первый способ явно предпочтительнее (из- за своей простоты), однако, при значительных временах второй способ дает бс^льшую точность, т.к. его ошибка примерно в 2 раза меньше. В экологии такой прогноз весьма часто применяется при необходимости выявления судьбы того или иного вида животного или растения, когда известны данные учета численности и тог или иной фактор, который влияет на численность (например, засуха, ведущая к снижению численности влаголюбивых форм растений).
Таким образом, прогноз можно делать и не углубляясь в исследование законов причинности исследуемых явлений, а производя операции только с их внешними проявлениями. Естественно, при этом существует принципиальный предел точности предсказания.
Подобные алгоритмы прогнозирования широко применяют в биологии. Однако биологические системы, как правило, включают в себя большое число элементов, взаимосвязанных друг с другом, а возникающие при их воздействии эффекты во многом преобразуют характеристики системы. Вследствие этого при прогнозировании состояния экологических систем необходимо объединение математических методов и глубокого познания процессов, протекающих в природе. К таким методам в экологическом прогнозировании относят метод экологических аналогий.
Часто подчеркивается, что при выборе аналога для сравнения допустимо игнорировать второстепенные, экологически несущественные детали и ориентироваться лишь на решающие узловые моменты. При этом обязательно соблюдение принципа изоморфизма, т.е. наличия у сравниваемых объектов равного числа слагающих их компонент, однотипного их строения и взаимодействия. Поясним, что изоморфизм призван обеспечить главное — равенство или сходство в ответных реакциях объекта и его аналога на равновеликие или близкие внешние воздействия. Чем больше разница в длительности функционирования промышленного предприятия, взятого в качестве аналога, и прогнозируемого нами объекта, тем выше ценность аналога для повышения дальнодействия прогноза. В прогнозе по аналогии центральным следует считать вопрос о том, действительно ли осуществятся все те изменения у нашего проектируемого объекта, которые ранее отмечены у аналога? Вероятностный характер всех без исключения прогнозов дает основание утверждать, что динамика, развитие данного объекта не будет точной копией уже реализованной динамики, его полным аналогом, поскольку неизбежны различия в эволюционировании аналога и объекта, прошлое не может точно повториться в будущем («нельзя дважды войти в одну и ту же реку»).

Ныне все больше проявляются такие воздействия на среду, которые аналогий не имели, в частности, влияния АЭС на природные комплексы и самого человека. Ранее считалось, что АЭС, в основном, оказывает не только радиационное, но и тепловое воздействие за счет сбрасываемой охлаждаемой, но все-таки подогретой воды. В последующем выяснилось, что крупные тепловые электростанции (ТЭС) оказывают более значительное отрицательное воздействие на атмосферу в случае использования топлива (уголь, мазут) с высоким содержанием сернистых соединений. Что же касается тепловых воздействий, сбросы АЭС по сравнению с ТЭС оказались существенно выше: так, одна из крупнейших ТЭС, Конаковская, расходует 70—90 м ’/с охлаждающей воды, что соответствует стокам таких рек, как Хопер, Южный Буг, а АЭС близкой мощности — 180 м3/с.
Отсюда ясно, что накопление и анализ данных, полученных в результате промышленной эксплуатации станций, использующих различные виды топлива, позволит подойти по-новому и к прогнозам их воздействия на природные системы и человека.
На рис. 38 представлена общая схема организации прогнозирования природных процессов.
Моделирование в экологических исследованиях. Крайняя трудность в сборе и последующей систематизации полной информации о той или иной природной системе, особенно о степени воздействия на последнюю крупных хозяйственных объектов вызывает необходимость исследовать процессы и явления на специально созданных искусственных объектах — моделях. Последние в той или иной мере должны отражать определенные свойства реальных систем или происходящие и них процессы. Метод исследования сложных объектов, явлений и процессов путем их упрощенного имитирования (натурного, математического, логического) называется моделированием.
По сравнению с оригиналом модель упрощена, но их свойства сходны, в противном случае результаты могут оказаться недостоверными, не свойственными оригиналу.
В зависимости от задач исследования и особенностей оригинала применяются самые разнообразные модели (рис. 39).
Модели материальные (реальные). В экологии примером подобных моделей могут служить обычный аквариум или террариум. Например, при проектировании масштабных мероприятий, связанных с преобразованием природы, в лабораториях строятся уменьшенные модели устройств и сооружений. На них исследуются процессы, происходящие при различных режимах тех или иных заранее запрограммированных воздействий. Такое моделирование используют, в частности, при создании крупных гидротехнических сооружений.
Модели ццеальные (знаковые) — мысленные, например, график, формула и т.д. [11]

Рис. 38. Общая схема организации прогнозирования природных процессов (В. Резников, 1980)


Графические модели — это зависимости между различными процессами, представляемые в системе прямоугольных координат. Такие модели, характеризующие изменение одного параметра по мере изменения другого, широко используются в физике, биологии и т.д.
В ряде случаев графические модели могут быть представлены в форме табличных моделей и наоборот. Например, если детально изучить изменение запаса древесины на единице площади того или иного биогеоценоза (леса) за десятилетия, выражая его приращение за каждый избранный отрезок времени (например, 6 или 10 лет) в кубических метрах, то можно получить полную картину динамики роста данного древостоя, представив ее в виде системы таблиц для

Рис. 39. Классификация моделей (по В.Д. Федорову, Т.Г. Гильманову)


лесных объектов разной продуктивности, различных условий местопроизрастания, разных древесных пород и географических регионов. Такие таблицы получили название «таблиц хода роста» и фактически представляют собой модели динамики роста леса, что имеет важнейшее хозяйственное значение.
В экологии наибольшее распространение получили концептуальные и математические модели и их многочисленные разновидности (научный текст, схема системы и т.д.).
Концептуальные модели обычно представляют собой принципиальные блоковые схемы воздействия тех или иных подсистем и процессов в пределах более широких систем. Примеры концептуальной модели — приведенные ранее схема биогеоценоза, круговороты веществ и др.
В основу математического моделирования при экологическом прогнозировании положен принцип представления сложной системы, в 14. биологической, в виде отдельных подсистем (блоков, модулей), которые связаны между собой функциональными связями, имитирующими либо поток веществ, например, загрязняющих, либо регулирующие воздействия, либо пространственные миграции, либо развитие организмов и т.д. С помощью математических символов строится абстрактное упрощенное подобие изучаемой системы. Далее, меняя значения отдельных параметров, исследуют, как поведет себя данная искусственная система, т.е. как изменится конечный результат. При помощи математических моделей описываются и проверяются разные варианты динамики численности популяций, продукционные процессы в экосистемах, условия стабилизации сообществ, ход восстановления систем при разных формах нарушений и другие процессы. Например, одну из математических моделей для системы «паразит—хозяин» в динамике численности насекомых разработал еще в 1925 г. А. Лотки.
Проведение экспериментов с моделями на ЭВМ открыло широкие возможности в поиске стратегий управления биологическими системами. Моделирование на вычислительных машинах помогает совершенствованию системы сбора исходных сведений. В частности, если модель содержит нереалистические предположения, то картина на выходе ЭВМ позволяет понять, как следует упорядочить эксперименты и наблюдения для получения необходимой количественной информации.
Такие модели, как «хищник—жертва» весьма полезны при планировании рыбного, китобойного, охотничьего промыслов, поскольку изъятие части популяции диких животных с экологических позиций может рассматриваться как аналог природного хищничества. Предельная степень эксплуатации (промысла), которую способна выдержать популяция, различна у разных видов. Поэтому необходимо вовремя заметить признаки, появление которых свидетельствует о том, что изъятие особей из популяции приближается к предельно допустимому уровню, после которого может быть нарушена ее воспроизводительная способность. Так, в реальной действительности проявились предсказанные моделями симптомы гибельного перепромысла синих китов: сокращение доли беременных самок, резкие изменения кривых выживания, снижение размеров уловов, неспособность популяции быстро восстановить численность после прекращения промысла в 1967 г. Ныне синие киты внесены в Красную книгу.
Метод математического моделирования широко применяется при решении широкого круга экологических проблем, которые связаны с антропогенными воздействиями на природную среду. Однако экологический прогноз возможен с помощью математических моделей только при наличии данных о так называемой «нулевой точке отсчета», т.е. о ненарушенной природной системе (фоновый уровень загрязнителей).
Вполне очевидно, что математические модели являются неполным абстрактным отображением реального мира. При отсутствии реальных моделей математический подход является весьма отвлеченным, но при его исключении бывает трудно уловить общий смысл реальной модели. Поэтому в изучении проблем охраны окружающей среды и рационального использования природных ресурсов реальные (материальные) модели и знаковые (идеальные) используются параллельно, дополняя и обогащая друг друга. 
<< | >>
Источник: Денисов В.В., Гутенев В.В., Луганская И.А. и др. Экология.. 2002

Еще по теме Прогнозирование и моделирование в экологии:

  1. ОБЪЯСНЕНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ В ЭКОЛОГИИ
  2. Применение экономико-математического моделирования для прогнозирования
  3. Миркин Б. М., Наумова Л. Г.. Краткий курс общей экологии. Часть I: Экология видов и популяций: Учебник., 2011
  4. Розенберг Г.С., Мозговой Д.П., Гелашвили Д.Б.. Экология. Элементы теоретических конструкций современной экологии (Учебное пособие), 2000
  5. Миркин Б. М., Наумова Л. Г.. Краткий курс общей экологии. Часть II: Экология экосистем и биосферы: Учебник., 2011
  6. 19.2. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ
  7. 2.1. Теоретические основы прогнозирования
  8. ГЛАВА 2 Прогнозирование обстановки при чрезвычайных ситуациях
  9. Основные предпосылки планирования и прогнозирования
  10. 6. 7. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПЕРЕМЕНЫ
  11. Составные элементы планирования и прогнозирования
  12. Антропоэкологическое прогнозирование уровня и качества здоровья человека
  13. Анализ и прогнозирование обвалов и оползней
  14. Прогнозирование последствий ЧС в районе разрушительных землетрясений
  15. 9.4. ПЛАНИРОВАНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОГО ТРУДА