СПП_MARXAN_справка. Введение. Системное природоохранное планирование спп
 Скачать 174.27 Kb.
|
|
Введение. Системное природоохранное планирование (СПП) как современная парадигма пространственного и функционального развития существующих систем ООПТ широко применяется во всем мире и понимается как метод выявления важных с точки зрения сохранения биоразнообразия территорий, отвечающих требованиям сохранения репрезентативных выборок экосистем и видов, а также сохранения экологических процессов, создающих условия для обеспечения их постоянства во времени.(Pressey 2000) За прошедшие 20 лет СПП получило мощный импульс развития в научных кругах, что выражается в огромном количестве публикаций, работ и обзоров. Фактически, целью СПП является реализация подхода, позволяющего определить на разных иерархических и масштабных уровнях организации пространственных объектов экологически устойчивый и экономически эффективный комплекс территорий, приоритетных с точки зрения сохранения биоразнообразия. Выделяют ряд концептуальных терминов и критериев СПП, с учетом которых ключевой вопрос на который отвечает СПП может быть сформулирован следующим образом: как создать систему охраняемых территорий, которая сохраняет как можно больше видов, их местообитаний, экосистем в определенном регионе, охватывая при этом различные масштабные, композиционные и иерархические уровни организации природно-территориальных комплексов, и при этом достигает эффективных решений, учитывая в долгосрочной перспективе принципы адекватности и устойчивости создаваемой природоохранной системы, ее комплиментарности и экономической целесообразности? Схема и принципы СПП. Классическая схема СПП включает 6 основных этапов и выглядит следующим образом: 1. Сбор данных о биоразнообразии, структуре и функциях экосистем региона планирования; 2. Определение природоохранных целей в регионе планирования; 3.Оценка эффективности существующей сети особо охраняемых природных территорий (ООПТ); 4. Расширение сети ОПТ за счет выбора дополнительных территорий; 5.Осуществление природоохранных мероприятий, в том числе создание в выбранных приоритетных районах территорий со специальным режимом их использования – ООПТ или ОПТ; 6.Поддержание качества природной среды на охраняемых территориях. Для проведения базовой пространственной оценки состояния биоразнообразия и расстановки приоритетов его сохранения требуются четыре массива данных, которые не только выступают составными частями подхода, но и сами по себе являются важными итоговыми материалами, отражающими особенности изучаемой территории. 1.Информация о типах экосистем, биологическом и ландшафтном разнообразии. Данная информация используется как основной элемент, характеризующий особенности объектов охраны. Сюда должны включатся все известные места обитания краснокнижных видов, распределение по территории типов растительных сообществ, особенности распространения редких и уникальных природных объектов, в том числе демонстрирующие исторический ареал каждого из типов экосистем, включая территории, на которых природные ареалы претерпели изменения или были утрачены. Другими словами, речь идет о комплексной инвентаризации природных объектов интересующего региона и особенностях их распространения. 2. Карта экологического состояния. Карта показывает текущее экологическое состояние территории. Она полезна для проведения разбивки экологического состояния по нескольким категориям на основе степени его видоизменения по сравнению с природным. Предназначение карты экологического состояния заключается в определении объема и места расположения природных ареалов обитания, остающихся в наличии для целей решения задач сохранения. Карты экологического состояния объединяют в себе информацию о степени воздействия различных движущих факторов изменения экосистемы (таких как изменение почвенно-растительного покрова, изменение пресноводных потоков, чрезмерная эксплуатация ресурсов, инвазивные чужеродные виды или изменение климата) в едином картографическом материале. Таким образом, составление карт экологического состояния представляет собой способ обобщения информации о нагрузках, воздействующих на экосистемы. 3. Карта охраняемых природных территорий. Охраняемые природные территории — это области суши или моря, которые официально поставлены под охрану с помощью юридических или иных эффективных средств и управляются, главным образом, в интересах сохранения биоразнообразия. Карта охраняемых природных территорий отображает местонахождение и границы существующих охраняемых природных территорий. 4. Целевые задачи сохранения биоразнообразия — это минимальная пропорциональная доля каждого из типов экосистем, которую необходимо поддерживать в природном или почти природном состоянии в целях сохранения жизнеспособной репрезентативной выборки биоразнообразия в долгосрочной перспективе. Целевые задачи сохранения биоразнообразия ставятся в соответствии с современными представлениями о необходимых пропорциях в парадигме территориального экологического равновесия (таблица 1). Отметим что исходя из опыта применения СПП для получения более качественных результатов рекомендуется обязательно учитывать такие важные детали как : соответствие приоритетам экологической политики на всех уровнях; наличие четких и осязаемых природоохранных целей; Таблица 1
реализация программ по использованию природно-ресурсного потенциала и развития инфраструктуры региона; современный уровень социально-экономического развития территории; особенности режима землепользования (лесопользования, водопользования и т.д.) территории; детализация и достоверность расположения мест обитаний редких и исчезающих видов животных и растений, а также различных территорий высокой природоохранной ценности; совокупный уровень биологического и ландшафтного разнообразия территории актуальность экологической оценки и стоимость экосистемных услуг территории; особенности и специфика выделения единиц планирования (АТД, водосборные бассейны, ландшафты и т.д.). Сам процесс планирования систем ООПТ с использованием компьютерного инструментария в упрощенном виде можно представить следующим образом (Рис.1).  Рис.1. Общие сведения о MARXAN. Программное обеспечение для реализации СПП сохранения становится все более популярным, поскольку данные инструменты позволяют сделать процесс планирования максимально прозрачным и эффективным. Одним из таких наиболее популярных инструментов является алгоритм выбора резерватов, разработанный в 2000 году получивший название MARXAN. Алгоритм создан для определения наиболее оптимальных (из возможных) решений по пространственному размещению ООПТ с целью повышения эффективности их систем. MARXAN успешно применяется при проектировании перспективных систем ООПТ для дальнейшего интегрирования полученных результатов в стратегии социально-экономического различных государств и регионов. Посредством работы MARXAN обоснованы и реализованы проекты по созданию ряд ООПТ в пределах уникальных природных объектов по всему миру - Большого Барьерного рифа, Галапагосских островов, Флорида-Кис и др. Изначально MARXAN был разработан для обеспечения поддержки принятия решений, для эффективного и экологически обоснованного выбора новых заповедных территорий. Алгоритм оптимизации, лежащий в основе MARXAN, предназначен для решения классической комбинаторной «задачи о рюкзаке», которая получила своё название из-за итоговой цели: уложить как можно большее число необходимых вещей в ограниченный по объему рюкзак. Другими словами из заданного множества со свойствами «стоимость» и «вес» требуется отобрать подмножество с максимально полной стоимостью, соблюдая при этом ограничение на суммарный вес. Применительно к задачам территориальной охраны природы, результат работы алгоритма представляет собой набор целевых пространственно ориентированных природных объектов, важных с точки зрения сохранения биологического и ландшафтного разнообразия при количественно определенных минимально возможных издержках, связанных с организацией и/или функционированием их в системе ОПТ. Алгоритм имитации отжига. При непосредственном выполнении работы MARXAN использует эвристический алгоритм «имитации отжига», чтобы определить, какая комбинация различных единиц планирования будет наиболее эффективно удовлетворять заданным пользователем целям сохранения. «Имитация отжига» названа в честь метода металлургического отжига, при котором многократный нагрев и охлаждение используются для постепенного улучшения качества различных материалов. Алгоритмы имитации отжига являются эвристическими, то есть они предоставляют диапазон почти оптимальных решений вместо одного полностью оптимального решения, которое было бы получено с помощью точного алгоритма. Преимущество использования алгоритма имитации отжига заключается в скорости его работы по сравнению с точными алгоритмами. Имитация отжига в MARXAN влияет на то, как будет проанализирован набор единиц планирования и оценена общая стоимость рассматриваемого решения. Как только у MARXAN появится показатель стоимости для решения, он внесет небольшое изменение (то есть добавит единицу планирования) и пересчитает стоимость. Если стоимость нового решения ниже, чем стоимость первого варианта, то изменение принимается, и MARXAN продолжит процесс, внося изменения на последующих этапах и снова пересчитывая общую стоимость. Поскольку этот процесс повторяющийся, то каждый новый набор данных либо принимается, либо отклоняется, а общая стоимость в итоге постепенно уменьшается, так что решение становится все более и более эффективным с выполнением каждой итерации. Одним из явных минусов нормального процесса оптимизации является угроза «застревания» алгоритма в локальных минимумах на ранней стадии итерации, что препятствует дальнейшему улучшению конфигурации системы ООПТ не позволяя достичь глобальных оптимальных решений. Локальные минимумы возникают, когда одного шага (то есть добавления или удаления одной единицы планирования) недостаточно для улучшения итогового значения целевой функции. Чтобы избежать «застревания» в локальных минимумах, алгоритмы имитации отжига включают стохастический (случайный) шаг назад, а иногда принимается изменение, которое увеличивает значение целевой функции (представляющее снижение эффективности). Возможность случайного перемещения «назад» (от ближайшего эффективного решения) помогает MARXAN избежать «застревания» и повышает его способность оптимизировать охраняемые территории в окружающем пространстве. Шаги назад разрешены чаще на ранних стадиях алгоритма имитации отжига, где они будут более эффективными в обход локальных минимумов. Свое название алгоритм имитации отжига получил еще и за то, что вероятность допустимых шагов назад контролируется переменной, известной как «Температура». Проводя аналогии с металлургическим производством со временем нагретый металл остывает и затвердевает за счет формирования кристаллической решетки с устойчивыми связями, точно также по мере работы алгоритма понижается «температура», как и уменьшается вероятность того, что будет предпринят шаг назад для выхода из локального минимума. По мере приближения алгоритма к последним итерациям принимаются только шаги вперед. Исходные данные. MARXAN — одновременно представляет собой и математический алгоритм оптимизации, и инструмент поддержки принятия решений. Важно отметить, что MARXAN не предоставляет пользователю лишь одно оптимальное решение размещения ООПТ, поскольку использует эвристический алгоритм, использующий набор определенных опций, которые позволяют анализировать, оценивать и сравнивать полученную информацию в рамках процесса СПП. Если точные алгоритмы выдают единственно возможное оптимальное решение, то эвристические алгоритмы являются более гибкими, генерируя диапазон, состоящий из нескольких субоптимальных решений. Кроме того, с технической точки зрения производительности эвристические алгоритмы более выгодны для применения в СПП, т.к. анализируют большие наборы данных за гораздо меньшее время, чем точные алгоритмы. Как и в случаях с применением любых других алгоритмов оптимизации, качество полученных результатов MARXAN является прямым отражением качества исходных данных. MARXAN решает проблему выбора потенциальных ООПТ используя деление территории на «единицы планирования» (planning units - PU)- участки, которые потенциально могут быть включены в окончательное решение в качестве перспективных природоохранных объектов или, наоборот, исключены из проектируемой системы. Наиболее распространенный метод организации PU - это разделение области исследования на однородную регулярную сеть ячеек определенной формы и размера (квадраты, шестиугольники и т. д.). В зависимости от масштаба исследования размер, форма и площадь каждой PU может варьироваться от минимальной к максимально разумной и целесообразной. Также в качестве PU могут использоваться непрерывистые нерегулярные сети, в которых размер и форма ячейки не являются однородными (например, водосборные бассейны). Все PU (вне зависимости от формы и размера) должны содержать два обязательных показателя, отражающих их экологическую значимость и известную стоимостную характеристику(абсолютную или относительную). Значения, отражающие факт присутствия или отсутствия в ее границах природоохранных объектов обязательно должны быть присвоены каждой единице планирования. Как правило, в качестве таковых выступают таксоны физико-географического (ландшафтного, биогеографического, почвенного и др.) районирования, типы растительных сообществ, центры био- и ландшафтного разнообразия, места обитания краснокнижных видов биоты, редких почв, уникальных гидрологических и геологических объектов и др., или любой другой доступный набор данных, содержащий информацию об особенностях распространения ценных, с точки зрения охраны природы объектов. Большое количество привлекаемых данных способствует проведению более комплексной оценки и всестороннему охвату анализа природных особенностей изучаемой территории. Помимо природоохранных характеристик для адекватной работы алгоритма каждой единице необходимо задать значение издержек или стоимостную характеристику. Термин «издержки» в данном случае не следует понимать буквально. В MARXAN в качестве издержек могут выступать как характеристики объектов, отражающих его прямую экономическую ценность, представленную например как чистую стоимость земли в ценовом выражении, так и любую другую характеристику в любых абсолютных или относительных единицах, связанную, например, с интегральной экологической или социальноэкономической оценкой территории. Самым простым отражением издержек в MARXAN может служить площадь участков, изымаемых для природоохранных целей. Для присвоения всех необходимых значений PU вся необходимая информация о распределении ценных объектов и их стоимостной оценки подвергается обработке с использованием стандартных инструментов ГИС. Основываясь на логических рассуждениях или экспертных оценках пользователь может настраивать MARXAN, регулируя набор единиц планирования, доступных алгоритму для выбора участков с последующим включением или исключением их в итоговый результат. В случаях, когда единицы планирования, находятся в густонаселенных районах или на городских территориях, они могут быть исключены пользователем из анализа («заблокированы») из-за объективных экономических сложностей, связанных с высокой стоимостью земли или экологической нецелесообразностью, и не рассматриваться в дальнейшем как часть итогового решения. Аналогичные условия могут быть установлены для «блокировки» участков с характеристиками и свойствами, которые находятся под охраной в необходимом объеме и уже учтены в существующей системе ООПТ. Целевая функция. Ключевым элементом работы алгоритма является целевая функция - математическое выражение, которое использует для определения общей стоимости каждой конкретной комбинации единиц планирования. Общая стоимость используется для проверки того, является ли каждая новая совокупность PU итоговым улучшением (более низкая общая стоимость) или ухудшением (более высокая стоимость) по сравнению с предыдущим набором. MARXAN оценивает решения на основе социальноэкономических издержек, сопоставленных с конкретным набором целей в области сохранения биоразнообразия. Неспособность достижения поставленных природоохранных целей также включается в общую стоимость и выражена в виде штрафных коэффициентов, повышающих общую стоимость итогового набора. К примеру, небольшие или сильно фрагментированные участки территории с позиций оптимального решения могут быть более очевидными для выбора алгоритмом, но, вероятно, малоподходящими для эффективной охраны биоразнообразия. Такой подход гарантирует, что «общая стоимость» на самом деле является точным представлением как социальноэкономических, так и экологических критериев. Целевая функция MARXAN заключается в следующем:  Рассмотрим основные параметры функции: 1.Стоимость (Cost). Представляет совокупную социально-экономическую стоимость каждой из единиц планирования в решении алгоритма. Решения, которые содержат больше единиц планирования в дорогостоящих или экологически неблагополучных областях, будут исключены из работы алгоритма с большей вероятностью. Этот показатель может определяться пользователем на основании доступной информации о площади единицы планирования, рыночной стоимости земли, альтернативных издержек, экосистемных услугах, комплексной экологической оценке или любой другой определенной пользователем характеристикой или их комбинацией. 2.Геометрические параметры. Данные показатели влияют на выбор участков и их стоимость, которые являются фрагментированными и имеют высокое соотношение периметра к площади. Общая длина границы (Boundary Length) набора единиц планирования выходных данных умножается на необязательный модификатор длины границы (BLM). BLM определяется пользователем и характеризует важность конфигурации перспективных участков (то есть, высокий BLM приведет к формированию более компактных и, следовательно, менее фрагментированных участков в итоговом результате). Даже незначительные корректировки BLM могут кардинально изменить конечные выходы MARXAN. BLM следует подвергать обязательному предварительному тестированию и калибровке. 3.Штрафные коэффициенты (Species Penalty и SPF). Данные коэффициенты применяется за издержки, в случае когда не достигнуты целевые показатели в итоговом наборе единиц планирования выходных данных. Несмотря на свое название, данные параметры применяются ко всем природоохранным целям, которые задаются пользователем: биологические виды, растительные сообщества, типы местобитаний и т.д. Суть показателя заключается в том, что стоимость «штрафов» должна быть эквивалентна стоимости достижения показателя биоразнообразия до целевого уровня. Например, если целевой показатель определен как «50% -ная представленость N-ой экосистемы», а итоговый набор единиц планирования включает только 35% этих сообществ, тогда значение штрафа будет равно стоимости наименее дорогих единиц планирования, которые все равно будут добавлены к окончательному решению, чтобы довести представленность N-ой экосистемы до 50%. Species Penalty Factor (SPF) - это значение, которое позволяет пользователю назначать относительную важность природоохранного объекта или характеристик. Редкие и экологически ценные объекты или виды могут иметь более высокий приоритет охраны (вес), что может служить аргументом назначения более высокого SPF. SPF предоставляет MARXAN объективное средство для определения того, какие цели в области биоразнообразия являются наиболее важными, подобно тому, как BLM позволяет MARXAN корректировать параметры размеров, связности и компактности наборов PU. 4.Штраф пороговой стоимости (необязательно). Помимо перечисленных характеристик в состав итогового решения в качестве необязательных параметров могут включается штрафные коэффициентыза пространственное ограничения, позволяющие пользователям включать ограничения пространственного планирования, которые не представлены в целевой функции. Штраф пороговой стоимости (CTP) назначает штраф решениям, которые превышают данную стоимость, даже если они соответствуют всем целям биоразнообразия. Этот параметр может использоваться в ситуациях, когда существуют определенные объективные финансовые или ресурсные ограничения, превыситькоторые невозможно. CTP включается в целевую функцию, когда пользователь желает «изменить» способ использования MARXAN, т. е. вместо того, чтобы находить решение, которое удовлетворяет заданному набору целей при минимально возможных затратах, включение CTP позволяет пользователю найти решение, которое содержит наилучшее представление характеристик биоразнообразия в рамках заданных максимально возможныхиздержек (стоимости). Важно отметить, что разработчики MARXAN советуют не использовать CTP без необходимости. CTP - попытка решить проблему «максимальной стоимости» в рамках существующей структуры MARXAN, и результаты, скорее всего, не будут отражать оптимальные решения. Существует еще ряд других необязательных параметров (штрафов), влияющих на пространственную структуру перспективной системы ООПТ. Более подробно с их описанием и спецификой применения можно ознакомиться в соответствующих руководствах и работах. MARXAN выдает приемлемые результаты, используя только классическую целевую функцию без их использования. Данные параметры используются, когда пользователю необходимо более точно настроить алгоритм MARXAN для выполнения специфичных задачи соответствия определенным критериям. Выходные данные. MARXAN прогоняет все входные данные через алгоритм имитации отжига несколько раз (количество определяется пользователем), при этом каждый прогон дает одно итоговое оптимальное или почти оптимальное решение. MARXAN будет отслеживать количество раз, которое каждая единица планирования встречается в окончательном решении, и сгенерирует окончательный выходной файл, отображающий эту информацию. Таким образом, пользователь может видеть, какие единицы планирования встречались в итоговых наборах решения чаще всего и определены MARXAN как наиболее эффективные и оптимальные решения для достижения природоохранных целей. Хотя MARXAN полностью автономен и может применяться в качестве отдельного программного обеспечения на сегодняшний день данный алгоритм реализован преимущественно в виде подключаемых и настраиваемых модулей и скриптов в оболочках различных ГИС-пакетов. | ||||||||||||||||||||||