Модели экологических систем и процессов. Модели экологических систем и процессов
 Скачать 63.04 Kb.
|
Структурно-морфологический анализ экосистем. Экосистема, или экологическая система — биологическая система, состоящая из сообщества живых организмов (биоценоз), среды их обитания (биотоп), системы связей, осуществляющей обмен веществом и энергией между ними. Пример экосистемы — пруд обитающими в нём растениями, рыбами, беспозвоночными животными, микроорганизмами, составляющими живую компоненту системы, биоценоз. Для пруда как экосистемы характерны донные отложения определенного состава, химический состав (ионный состав, концентрация растворенных газов) и физические параметры (прозрачность воды, тренд годичных изменений температуры), а также определённые показатели биологической продуктивности, трофический статус водоёма и специфические условия данного водоёма. Другой пример экологической системы — лиственный лес в средней полосе России с определённым составом лесной подстилки, характерной для этого типа лесов почвой и устойчивым растительным сообществом, и, как следствие, со строго определёнными показателями микроклимата (температуры, влажности, освещённости) и соответствующим таким условиям среды комплексом животных организмов. Немаловажным аспектом, позволяющим определять типы и границы экосистем, является трофическая структура сообщества и соотношение производителей биомассы, её потребителей и разрушающих биомассу организмов, а также показатели продуктивности и обмена вещества и энергии. Классификация экосистем:
Экосистемы состоят из живого и неживого компонентов, называемых соответственно биотическим и абиотическим. Совокупность живых организмов биотического компонента называется сообществом. Исследование экосистем включает, в частности, выяснение и описание тесных взаимосвязей, существующих между сообществом и абиотическим компонентом. Биотический компонент полезно подразделить на автотрофные и гетеротрофные организмы. Таким образом, все живые организмы попадут в одну из двух групп. Автотрофы синтезируют необходимые им органические вещества из простых неорганических и делают, за исключением хемотрофных бактерий, с помощью фотосинтеза, используя свет как источник энергии. Гетеротрофы нуждаются в источнике органического вещества и (за исключением некоторых бактерий) используют химическую энергию, содержащуюся в потребляемой пище. Гетеротрофы в своем существовании зависят от автотрофов, и понимание этой зависимости необходимо для понимания экосистем. Неживой, или абиотический, компонент экосистемы в основном включает: почву или воду и климат. Почва и вода содержат смесь неорганических и органических веществ. Свойства почвы зависят от материнской породы, на которой она лежит, и из которой частично образуется. В понятие климата входят такие параметры, как освещенность температура и влажность, в большой степени определяющий видовой состав организмов, успешно развивающихся в данной экосистеме. Для водных экосистем очень существенна также степень солености. (См. 1) Кибернетические модели экосистем. Существует три основных метода моделирования экосистем: 1. Стохастический метод черного ящика (применения классической теории систем). Предполагается, что на детерминированные связи внутри системы повсеместно накладываются стохастические явления. Большую роль здесь принадлежит оценке экспериментальных данных о состоянии системы. 2. Детерминистический имитационный метод (использование классических методов для изучения экосистем). Динамика каждого процесса изучается с помощью экспериментов, которым отвечают дифференциальные уравнения, входящие в одну общую модель системы. Модельные эксперименты для проверки различных теоретических предположений относительно экзогенных явлений выполняются с помощью компьютера. Экзогенные процессы обусловлены главным образом воздействием внешних сил: энергией солнечной радиации, силой тяжести и т.п. 3. Кибернетический метод (подход к экосистеме как к самооптимизирующейся системе). Помимо потоков энергии и круговоротов веществ, экосистемы характеризуются развитыми информационными сетями, включающими потоки физических и химиче ских сигналов, связывающих все части системы и управляющих (или регулирующих) ею как одним целым. Поэтому можно считать, что экосистемы имеют кибернетическую природу, хотя в отличие от созданных человеком кибернетических устройств ее управляющие функции сосредоточены внут ри нее. Механические устройства, осуществляющие обратную связь, инженеры часто называют сервомеханизмами, тогда как биологи для живых систем используют термин гомеостатические механизмы. Кибернетическую природу экосистемы труднее вы явить потому, что компоненты на экосистемном уровне связаны в информационные се ти различными физическими и химическими агентами-«посредниками». В масштабе экосистемы эти слабые, но очень многочисленные связи энергии и химической инфор мации были названы «невидимыми проводами природы». (См. 3) Кибернетика биологическая, биокибернетика - научное направление, связанное с проникновением идей, методов и технических средств кибернетики в биологию. Зарождение и развитие кибернетики связаны с эволюцией представления об обратной связи в живой системе и попытками моделирования особенностей ее строения и функционирования (П. К. Анохин, Н. А. Бернштейн и др.). Эффективность математического и системного подходов к исследованию живого показали и многие работы в области общей биологии (ДЖ. Холдейн, Э. С. Бауэр, Р. Фишер, И. И. Шмальгаузен и др.). Процесс "кибернетизации" осуществляется как в теоретической, так и в прикладной областях. Основная теоретическая задача - изучение общих закономерностей управления, а также хранения, переработки и передачи информации в живых системах. При исследовании экологических процессов и систем, характеризующихся взаимосвязью детерминированных и стохастических процессов, используются соответствующим образом модифицированные методы, разработанные и апробированные в теоретической и прикладной кибернетике. Изменения в состоянии системы воспроизводятся на ПК. (См. 4) Реальные и идеальные, концептуальные математические, аналитические и численные, детерминированные и стохастические, статистические и динамические модели. По мере развития науки и техники Человек все чаще сталкивается с необходимо стью исследования объектов, прямое экспериментирование с которыми невозможно. В подобных ситуациях математическое моделирование и экспериментирование с систе мами математических моделей, которые с определенной точностью воспроизводят (имитируют) реальность, становятся единственным возможным средством анализа. Модель - упрощенное, «упакованное» знание, несущее вполне определенную и ограниченную информацию о том или ином предмете, явлении, отражающее те или иные его отдельные свойства. Это упрощение (огрубление) осуществляется путем соз нательного удаления из системы некоторых элементов и связей. С другой стороны, модель должна, в определенном смысле, верно отражать оригинал. Стратегия моделированиязаключается в попытке путем упрощения получить модель, свойства и поведение которой можно было бы эффективно изучать, но которая в то же время оставалась бы достаточно сходной с оригиналом, чтобы результаты этого изучения все же были применимы и к оригиналу. Модель, какой бы язык она ни использовала, содержит не только ту информа цию, которая послужила ее источником и основой, — в модели оказывается закодиро ванными и новые знания, то, что люди раньше и не знали. Цели построения моделей: 1) для определения общего направления исследований или для того, чтобы предварительно обрисовать контуры проблемы, подлежащие более детальному изучению; 2) для предсказания изменения системы во времени и в про странстве. Модели можно оценивать по нескольким основным свойствам:
В зависимости от особенностей системы-оригинала и задач исследования применяются самые разнообразные модели, которые целесообразно классифицировать по следующим признакам:  По типу реализации различаются реальные и знаковые модели. Реальная модель отражает существенные черты оригинала уже по самой природе своей физической реализации (аквариум как модель природных водоемов). Знаковая модель представляет собой условное описание системы-оригинала с помощью данного алфавита символов и операций над символами, в результате чего получаются слова и предложения некоторого языка, которые с помощью определенного кода интерпретируются как образы некоторых свойств элементов системы-оригинала и связей между ними. Концептуальная модель представляет собой несколько более формализованный и систематизированный вариант традиционного естественнонаучного описания изучаемой экосистемы, состоящей из научного текста, сопровождаемого блок-схемой системы, таблицами, графиками и прочим иллюстративным материалом. При количественном изучении динамики экосистем гораздо более эффективны методы математического моделирования. Если найдено точное аналитическое выражение, позволяющее для любых входных функций и начальных условий непосредственно определять значение переменных состояния в любой нужный момент времени, то модель принято называть аналитической. В то же время, если совокупность уравнений и неравенств непротиворечива и полна, то нередко удается найти алгоритм численного решения этих уравнений на ЭВМ. Такие модели называются численными, или имитационными. В зависимости от степени определенности предсказания модели делятся на детерминированные и стохастические (вероятностные). В детерминированной модели значения переменных состояния определяются однозначно (с точностью до ошибок вычисления). Стохастическая модель для каждой переменной дает распределение возможных значений, характеризуемое такими вероятностными показателями. По характеру временного описания динамики переменных состояния различаются дискретные и непрерывные модели. Дискретная модель описывает поведение системы на фиксированной последовательности моментов времени, тогда как в непрерывной модели значения переменных состояния могут быть рассчитаны для любой точки рассматриваемого интервала. Модели, в которых пространственное строение экосистемы не рассматривается, принято называть моделями с сосредоточенными значениями (или точечными моделями), в отличие от моделей с распределенными значениями, в которых переменные состояния зависят не только от времени, но и от пространственных координат (одной или нескольких). (См. 3) Степень приближения модели к реальности. Моделирование в научных исследованиях стало применяться еще в глубокой древности и постепенно захватывало все новые области знаний: техническое конструирование, строительство и архитектуру, астрономию, физику, химию, биологию и, наконец, общественные науки. Большие успехи и признание метода моделирования практически во всех отраслях современной науки принес XX в. Однако методология моделирования длительное время развивалась отдельными науками, и в силу этого отсутствовала единая система понятий, единая терминология. Лишь постепенно стала осознаваться роль моделирования как универсального метода научного познания. Главная особенность моделирования состоит в том, что это метод опосредованного познания с помощью объектов заместителей. Модель выступает как своеобразный инструмент познания, который исследователь помещает между собой и объектом и с помощью которого изучает интересующий его объект. Иными словами, процесс моделирования включает три основных элемента: субъект (исследователь), объект исследования, модель, опосредствующую отношения познающего субъекта и познаваемого объекта. Именно эта особенность метода моделирования определяет специфические формы использования абстракций, аналогий, гипотез, других категорий и методов познания. Под моделированием понимается процесс построения, изучения и применения моделей. Оно тесно связано с такими мыслительными процедурами, как абстрагирование, аналогия, обобщение, формализация и др. Процесс моделирования предполагает построение умозаключения по аналогии и конструирование научных гипотез. Моделирование как метод исследования сложных объектов, явлений и процессов путем их упрощенного имитирования (натурного, математического, логического) основывается на теории подобия (сходства) с объектом-аналогом. Моделирование – это метод опосредованного практического и теоретического оперирования объектом, при котором исследуется непосредственно не сам интересующий объект, а используется вспомогательная искусственная или естественная система (модель), соответствующая свойствам реального объекта. Моделирование – это разработка, исследование модели и распространение модельной информации на оригинал. Модель, согласно В. А. Штоффу (1966) – это «мысленно представимая или материально реализованная система, которая отражая или воспроизводя объект исследования, способна замещать его так, что ее изучение дает новую информацию об этом объекте». Именно ради этой дополнительной новой информации (т. е. эмерджентного свойства модели) и применяется моделирование. Модель – это вспомогательный объект, находящийся в определенном объективном соответствии с познаваемым оригиналом и способный замещать его на отдельных этапах познания. Получение новой информации с помощью моделирования не является самоцелью, а служит лишь средством совершенствования изучаемого процесса. Моделирование выступает как этап деятельности, направленной на изменение состояния системы или объекта в сторону улучшения его функционирования. В обосновании общих принципов моделирования заслуживает внимания подход Э. М. Хакимова, который выделяет: 1. Принцип противоречивости в моделировании, отражающий противоречивое единство интуитивно содержательного и формального методов изучения объекта (представление о «границах» формализации и полноте формализованных и содержательных описаний); 2. Аксиоматизацию как принцип моделирования (постулирование в аксиомах свойств и отношений по степени общности, всеобщности и конкретности); 3. Принцип ограничения множества отношений объекта с другим объектом (со средой); 4. Многомодельность как принцип моделирования, отражающий динамику объекта (классификация и субординация моделей); 5. Принцип аналогии объекта и модели (связан как с многомодельностью, так и с развитием объекта и знаний о нем, а также возникновением нового знания) и др. Принимая во внимание требования к модели, которая предполагает, что метод создания модели понятен всем и обоснован, описываемые компоненты модели должны быть:
В зависимости от особенностей системы оригинала и задач исследования применяются разнообразные модели. По способу построения все модели делят на два класса: материальные (в других классификациях – реальные, натуральные, аналоговые, физические) и идеальные (знаковые). Материальные модели по своей физической природе сходны с оригиналом. Они могут сохранить геометрическое подобие оригиналу (макеты, тренажеры, искусственные заменители органов и т. д.), подобие протекания физических процессов с оригиналом – физическое моделирование (гидрологическая модель – течение воды и т. п.) и могут быть природными объектами – прообразами оригинала, т.е. натурными моделями (метод пробных участков). Материальные модели используются обычно в технических целях. Более подходящими для экологического моделирования являются идеальные модели, представляющие собой описание оригинала в словесной форме или посредством символов и операций над ними, отражающих исследуемые особенности оригинала. Идеальные модели подразделяются на три концептуальные и математические. Вербальные модели – это формализованный вариант традиционного естественно-научного описания в виде текста, таблиц и иллюстраций. Схематические модели разрабатываются в виде различного рода схем, рисунков, графиков и фотографий, основные их достоинства – наглядность, информативность и простота построения. (См. 2) Экологическое прогнозирование. Современный мир отличается необычайной сложностью и противоречивостью событий, он пронизан противоборствующими тенденциями, полон сложнейших альтернатив, тревог и надежд. Конец XX века характеризуется мощным рывком в развитии научно-технического прогресса, ростом социальных противоречий, резким демографическим взрывом, ухудшением состояния окружающей человека природной среды. Поистине наша планета никогда ранее не подвергалась таким физическим и политическим перегрузкам, какие она испытывает на рубеже XX - XXI веков. Человек никогда ранее не взимал с природы столько дани и не оказывался столь уязвимым перед мощью, которую сам же создал. Что же несет нам век грядущий - новые проблемы или безоблачное будущее? Каким будет человечество через 150, 200 лет? Сможет ли человек своим разумом и волей спасти себя самого и нашу планету от нависших над ней многочисленных угроз? Эти вопросы, несомненно, волнуют многих людей. Будущее биосферы стало предметом пристального внимания представителей многих отраслей научного знания, что само по себе может быть достаточным основанием для выделения особой группы проблем - философско-методологических проблем экологического прогнозирования. Следует подчеркнуть, что данный аспект является одной из “слабостей молодой науки футурологии в целом. Разработка этих проблем является одним из важнейших требований развития человеческой культуры на современном этапе развития человечеств. Ученые согласились, что принятая политика по принципу “реагировать и исправлять” бесплодна, повсеместно завела в тупик. “Предвидеть и предотвращать - единственно реалистический подход. Исследование будущего поможет всем странам мира решить самый насущный вопрос: как направить огромную по своим масштабам циркуляцию природных сил и ресурсов по пути, который будет полнее удовлетворять потребности людей и не нарушать при этом экологические процессы? Научное прогнозирование (в отличие от разнообразных форм ненаучного предвидения) - это соответственно непрерывное, специальное, имеющее свою методологию и технику исследование, проводимое в рамках управления, с целью повышения уровня его обоснованности и эффективности. Исследование будущего разделяется на два качественно различных направления: 1. Поисковое прогнозирование - это анализ перспектив развития существующих тенденций на определенный период и определение на этой основе вероятных состояний объектов управления в будущем при условии сохранения существующих тенденций в неизменном состоянии или проведения тех или иных мероприятий с помощью управленческих воздействий. 2. Нормативное прогнозирование (иногда его называют “прогнозированием наоборот”, т.к. в данном случае исследование идет в обратном направлении: от будущего к настоящему) представляет собой попытку рационально организованного анализа возможных путей достижения целей оптимизации управления. Этот вид прогнозов как бы отвечает на вопрос: “Что можно или нужно сделать для того, чтобы достичь поставленных целей или решить принятые задачи?”. Предметом нормативного прогнозирования выступают субъективные факторы (идеи, гипотезы, предположения, этические нормы, социальные идеалы, целевые установки), которые, как показывает история, могут решающим образом изменить характер протекающих процессов, а также стать причиной появления качественно новых, непредсказуемых феноменов действительности. В исследовании различных аспектов взаимосвязи человека и биосферы можно выделить ряд стадий: описание - исходный, эмпирический этап, отвечающий на вопрос “что происходит в окружающей среде и в самом человеке?”; объяснение - промежуточный, теоретический этап, отвечающий на вопрос “почему это происходит?”; предвидение - завершающий, практически ориентированный этап экологического исследования, который должен давать ответы на два (как минимум) вопроса: “каким образом обнаруженные тенденции будут вести себя в будущем?” и “что следует предпринять для того, чтобы предотвратить нежелательные явления или, наоборот, способствовать реализации благоприятных возможностей?”. К середине 1980-х годов имелось более 15 глобальных прогнозов, получивших название “моделей мира”. Самые известные - это “Мировая динамика” Дж. Форрестера, “Пределы роста” Д. Медоуза с соавторами, “Человечество у поворотного пункта” М. Месаровича и Э. Пестеля, “Латиноамериканская модель Баричоле” А. О. Эрреры, “Будущее мировой экономики” В. Леонтьева, “Мир в 2000 году. Доклад президенту” и другие. Постепенно модели становились все более конкретными, а проблемы - более цельными. К настоящему времени методологические принципы, техника, методика современного глобального прогнозирования неизмеримо усложнились по сравнению с исторически первыми и простейшими методами оценки экологической емкости Земли. В новых условиях обострившихся потребностей в нахождении эффективных способов целенаправленного воздействия на процессы взаимодействия человека и биосферы встают задачи разработки конкретных прогнозов будущего человечества, формирования конкретных научно обоснованных представлений об основных возможных тенденциях развития человечества на ближайшие 50 - 100 лет. Существенно то, что результаты такого прогнозирования спектра возможностей “должны быть сформулированы не только на языке теории, но и на языке управленческой практики. Поэтому “насущная необходимость” в создании системы глобального прогнозирования с самого начала должна осмысливаться с учетом мировой практики управления сверхсложными системами и соответственно в качестве необходимости создания “человеко-машинной системы”, т.е. автоматизированной информационно-прогнозирующей системы. Основная задача автоматизированного компьютерного прогнозирования взаимодействия человека и биосферы состоит в том, чтобы обеспечить наиболее оптимальные условия объединения усилий экологов, социологов, экономистов и других специалистов “для оценки и выбора возможных вариантов международных решений на междисциплинарном уровне. Само создание систем автоматизированного прогнозирования, отвечающих современным требованиям методов управления, в свою очередь превратилось в одну из важнейших научно-технических проблем, перспективы решения которой непосредственно связаны с организацией междисциплинарных исследовательских программ. Острее всего необходимость приобретения “нового компаса для научного познания”, новых принципов организации научных исследований обнаружилась в связи с прогнозированием социальных процессов. Сложность предметов исследования, а также условия функционирования в системе управления социальными процессами, где требуются оперативность принятия решений, подлинная всесторонность в учете значимых факторов, - все это не могло не стимулировать продвижение науки в этой области на “порог эры человеческого новаторства”. Компьютеризация комплексного исследования взаимодействия человека и биосферы - исторический рубеж, которого достигла наука за очень короткий исторический промежуток времени на основе создания математических моделей живой природы. Экология уже оперирует не только простыми динамическими теориями популяций, но и всеми средствами теории динамических систем (уравнения в частных производных, в конечных разностях, интегральные и интегродифференциальные уравнения и т.д.). Математические методы проникли в самые разные области теоретической и прикладной экологии: в анализ взаимоотношения видов в сообществе, в исследование процессов миграции, территориального поведения, в анализ потоков вещества и энергии в экосистемах, в изучение проблем сложности и устойчивости сообществ, а также оценок влияния различных антропогенных факторов на природные системы, в исследование проблем оптимального управления природными ресурсами и эксплуатирования популяций и т.д. Компьютеризация привела к конструированию так называемых имитационных моделей взаимодействия человека и биосферы, принципиальная сложность которого требует учета большого числа как биологических, социальных, так и абиотических переменны. Интегрированные информационно-прогнозирующие системы - “стратегические ресурсы человечества - получили наиболее впечатляющее применение, позволив пользователю обращаться к информации о динамических системах в режиме реального времени. Новой информационной технологии экологического прогнозирования уже принадлежит немаловажная заслуга: она “способствовала тому, что за сравнительно короткий исторический промежуток времени глобальные проблемы оказались в поле зрения мировой общественности и стали подлинно общечеловеческими не только по своей сути, но и по признанию, которое они себе завоевали. Ведущиеся в настоящее время теоретические и прикладные исследования по созданию автоматизированных систем управления и многовариантных методов обоснования принятия решений обеспечивают такую модификацию информационного сервиса, которая создает наиболее комфортабельные условия не только для численного имитационного эксперимента, но и для логической итеграции вариантов достижения поставленных целей, а также для эффективного включения в циклический процесс прогностического обеспечения оптимизации взаимодействия человека и биосферы, развития биосферы, междисциплинарных групп экспертов и представителей общественности. В этом будущее футурологии. (См. 5) Литература: 1. https://studfiles.net/preview/5788364/page:9/ 2. http://window.edu.ru/resource/247/64247/files/rogovaya.pdf 3. http://www.bestreferat.ru/referat-411197.html 4. http://uzv.su/glavnaja/item/90-modelirovanie-ekosistem 5. http://www.km.ru/referats/7F458B30D4B111D3A92000C0F0494FCA | |||||||||||||||||||||