Моделирование в экологии и в санитарной охране окружающей среды

Системный подход и моделирование в экологии

Системный подход в экологии обусловил формирование целого направления, ставшего ее самостоятельной отраслью — системной экологией. Системный подход — это направление в методологии познания объектов как систем. Система — это множества взаимосвязанных элементов, образующих определенную целостность, единство. Ее состав, структуру и свойства изучают посредством системного анализа, являющегося основой системного подхода и представляющего собой совокупность методологических средств, используемых

для решения сложных научных проблем. В эту совокупность средств входит комплекс методов: от простых описательных, логических до весьма сложных математических. Технической основой системного анализа являются современные ЭВМ и информационные системы с широким использованием методов математического программирования, теории игр и т. д.

Основными системными принципами являются: целостность, структурность, взаимозависимость системы и среды, иерархичность, множественность описания каждой системы. Целостность — обобщенная характеристика системы, свойства которой несводимы к сумме свойств ее элементов и не-выводимы из этих свойств (целостность организмов более полной будет в.популяции, популяции — в биоценозе и т. д., и свойства каждой системы несводимы к свойствам нижестоящих). Структурность — установление структуры и взаимозависимости структурных элементов, обусловленности поведения системы ее структурой (структура биоценоза, трофическая структура экосистемы и установление измеримых связей между трофическими уровнями, и др.). Взаимозависимость системы и среды выражается в формировании и проявлении ее свойств в результате их взаимодействия (взаимодействие биоценоза и биотопа, популяций в биоценозе и т. п.). Иерархичность щ это когда каждый компонент системы может рассматриваться как самостоятельная система, а сама исследуемая система является составной частью более широкой системы (уровни биологической организации, вплоть до глобальной системы — биосферы).

Экосистемы — это весьма сложные самоорганизующиеся и целенаправленные, со сложной иерархической структурой системы, требующие множественного описания каждой системы, что требует построения множества моделей, т. е. широкого использования методов моделирования при исследовании.

Построение обобщенных моделей, отражающих все факторы и взаимосвязи в системе, является центральной процедурой системного анализа. Понятие «модель» широко используется, например, на бытовом уровне: модель самолетов, ко-

раблей, автомобилей и т. п. Если эти модели не действующие, то они отражают только морфологические особенности объекта, но уже знание этих особенностей позволяет человеку, если он раньше не видел оригинал, узнать этот оригинал по модели. Иными словами, лишь часть свойств объекта позволяет судить об объекте в целом, в данном случае — о форме объекта. Нечто похожее происходит и при научных исследованиях.

Традиционная схема научного исследования: исследователь — объект. Здесь исследователь получает информацию путем непосредственного изучения объекта. Например, биолог изучает видовой состав фитопланктона под микроскопом. Но такое возможно лишь на достаточно простых объектах, но не при исследовании целостной структуры экосистемы, взаимодействия ее компонентов и т. п. В этом случае необходимо моделирование, при котором работает схема: исследователь — модель — объект изучения.

Например, чтобы получить представление об энергетических потоках в экосистеме, необходимо представить себе модель в виде пирамиды энергий или хотя бы пирамиды Элтона и т. п. Здесь появляется промежуточный (вспомогательный) объект изучения'— модель.

Модель — это вспомогательный объект, находящийся в определенном объективном соответствии с познаваемым оригиналом и способный замещать его на отдельных этапах познания. Моделирование — это разработка, исследование модели и распространение модельной информации на оригинал (Лиепа, 1982). Достоинства моделирования проявляются там, где возможности традиционного подхода оказываются ограниченными. Именно такой областью познания является экология.

Модель должна соответствовать двум требованиям: 1) она должна отражать лишь те особенности оригинала, которые выступают в качестве предмета познания, и 2) она должна быть адекватна оригиналу (иначе представления о нем будут искажены). "Сам процесс моделирования, по И. Я. Лиепа (1982), можно разделить на четыре этапа: качественный анализ, математическая реализация, верификация и изучение моделей.

Первый этап моделирования — качественный анализ — является основой любого объектного моделирования. На его основе формируются задачи ц выбирается вид модели. Этот этап обязан обеспечить соответствие модели двум вышеуказанным требованиям. Вид модели выбирается исходя из способа построения, из характера самого объекта и др.

По способу построения все модели делят на два класса: материальные и абстрактные. 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 — 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 и мало подходят для экологических проблем. Более подходящими для экологического моделирования являются абстрактные модели, представляющие собой описание оригинала в словесной форме или посредством символов и операций над ними, отражающих исследуемые особенности оригинала. Абстрактные модели подразделяются на три типа: вербальные, схематические и математические.

Вербальные модели — это формализованный вариант традиционного естественнонаучного описания в виде текста, таблиц и иллюстраций (Федоров, Гильманов, 1980). Схематические модели разрабатываются в виде различного рода схем, рисунков, графиков и фотографий, основные их достоинства — наглядность, информативность и простота построения (трофические цепи, пирамида Элтона, схемы структуры, динамики и энергетики экосистем, воздействия экологических факторов, биохимических круговоротов и др.).

Вербальные и схематические модели — неотъемлемая часть качественного анализа математического моделирования, являющегося наиболее совершенным видом количественного исследования оригинала, позволяющая построить его математическую модель. «Математическая модель» — это математическое описание оригинала, отражающее его целостность, структуру, динамику, функционирование и взаимосвязи оригинала, внешних и внутренних факторов воздействия» (Лие-па, 1982). Это означает, что практически такая модель есть формула или система уравнений и неравенств.

По своему характеру выделяют модели статические и динамические. Статическая модель отражает объект (систему), не изменяющий свое состояние во времени, а динамическая модель отражает объект (систему), изменяющий свое состояние во времени. Подавляющее большинство живых объектов и систем — это динамические системы и могут быть отражены только лишь динамическими моделями.

Второй этап моделирования — это математическая реализация логической структуры модели. С точки зрения технологии применения математических методов можно выделить модели аналитические и численные (компьютерские). Аналитическая модель — это построение теоретических концепций с применением строгого математического аппарата, обычно позволяющего вывести общую формульную зависимость. Компьютерские модели П. М. Брусиловский, Г. С. Ро-зенберг (1981) делят на имитационные и самоорганизующиеся.

Имитационные моделиотражают представления исследователя о взаимосвязях в экосистеме и как они реализуются. Наилучшие результаты эти модели дают при составлении прогноза изменений в экосистеме. Самоорганизующиеся модели относятся к классу регрессионных уравнений, в них широко используются вероятностно-статистические методы расчетов.

Третий этап моделирования предусматривает верификацию модели: проверку соответствия модели оригиналу. На данном этапе необходимо удостовериться, что выбранная модель отвечает второму требованию: адекватно отражает особенности оригинала. Для этого может быть проведена эмпирическая проверка —- сравнение полученных данных с результатами наблюдений за оригиналом. Модель может быть признана высококачественной, если прогнозы оправдываются. При отсутствии эмпирических данных проводится теоретическая верификация — по теоретическим представлениям определяется область применения и прогностические возможности модели.

Четвертый этап моделирования — это изучение модели, экспериментирование с моделью и экологическая интерпретация модельной информации. Основная цель этапа — выявление новых закономерностей и исследование возможностей оптимизации структуры и управление поведением моделируемой системы, а также пригодность модели для прогнозирования.

В экологии математические модели экосистем В. Д. Федоров и Т. Г. Гильманов (1980) предлагают разделить на модели популяционного, биоценотического и экосистемного уровней. Популяционные модели описывают особенности отдельных популяций, отражают их свойства и внутренние закономерности: модели, позволяющие оценить динамику численности и возрастного состава популяций в зависимости от рождаемости и смертности, заданных как функции лишь от общей плотности и возрастного состава популяций. Модели биоценотического уровня задаются как системы уравнений, отражающих динамику биоценоза как функцию плотностей составляющих его популяций. Модели экосистемного уровня представляют собой системы уравнений, в число аргументов которых включены как внутренние переменные состояния, так и внешние факторы воздействия и целостные свойства экосистем. Модели данного уровня учитывают и роль обратных связей в функционировании систем.

При построении любой модели главная задача — создать модель достаточной полноты. Для этого необходимо стремиться учесть все существенные факторы, влияющие на рассматриваемые явления; уделить специальное внимание наличию в ней противоречивых элементов, как одного из признаков полноты модели; учесть возможность появления неизвестных факторов, чтобы в случае необходимости дополнить модель новым элементом.

Биология — одна из первых наук, в которой приоритетное значение приобрел системный подход в изучении природы, впервые в научной форме использованный Ч. Дарвином. Особенно широко используются системные идеи в экологии. На новую, более высокую ступень идеи системного подхода поставлены в учении В. И. Вернадского о биосфере и ноосфере, где научному познанию предложен новый типюбъектов — глобальные системы. Такой глобальной экосистемой и является биосфера, объединяющая на основе иерархического принципа все экосистемы Земли более низких уровней.

В санит.охране:

При изучении любого явления вначале получают качественное описание проблемы. На

этапе моделирования качественное представление переходит в количественное. На

этом этапе определяют функциональные зависимости между переменными для каждого

варианта решения и входных данных выходные данные системы. Построение моделей –

процедура неформальная и очень сильно зависит от опыта исследователя, всегда

опирается на определённый опытный материал. Модель должна правильно отражать

явления, однако этого мало – она должна быть удобной для использования. Поэтому

степень детализации модели, форма её представления зависят от исследования.

Изучение и формализация опытного материала – не единственный способ построения

математической модели. Важную роль играет получение моделей, описывающих

частные явления, из моделей более общих. Сегодня математическое моделирование

применяют в различных областях знаний, выработано немало принципов и подходов,

носящих достаточно общий характер.

Основная задача научного анализа – выделить реальные движения из множества мысленно

допустимых, сформулировать принципы их отбора. Здесь термин “движение”

употребляется в широком смысле – изменения вообще, всякое взаимодействие

материальных объектов. В различных областях знаний принципы отбора движений

разные. Принято различать три уровня организации материи: неживая, живая и

мыслящая. На самом нижнем уровне – неживой материи – основными принципами

отбора являются законы сохранения вещества, импульса, энергии и т.п. Любое

моделирование начинается с выбора основных (фазовых) переменных, с помощью

которых записывают законы сохранения.

Законы сохранения не выделяют единственного решения и не исчерпывают всех принципов

отбора. Очень важны различные условия (ограничения): граничные, начальные и др.

На уровне живой материи все принципы отбора движений, справедливые для неживой

материи, сохраняют свою силу. Поэтому и здесь процесс моделирования начинается

с записи законов сохранения. Однако основные переменные оказываются уже иными.

Преимущества математических моделей состоят в том, что они точны и абстрактны, передают

информацию логически однозначным образом. Модели точны, поскольку позволяют

осуществлять предсказания, которые можно сравнить с реальными данными, поставив

эксперимент или проведя необходимые наблюдения.

Модели абстрактны, так как символическая логика математики извлекает те и только те

элементы, которые важны для дедуктивной логики рассуждения, исключая все

посторонние значения.

Недостатки математических моделей заключаются часто в сложности математического аппарата.

Возникают трудности перевода результатов с языка математики на язык реальной

жизни. Пожалуй, самый большой недостаток математической модели связан с тем

искажением, которое можно привнести в саму проблему, упорно отстаивая

конкретную модель, даже если в действительности она не соответствует фактам, а также с теми трудностями,которые возникают иногда при необходимости отказаться от модели, оказавшейся

неперспективной. Математическое моделирование настолько увлекательное занятие,

что “модельеру” очень легко отойти от реальности и увлечься применением

математических языков к абстрактным явлениям. Именно поэтому следует помнить,

что моделирование в прикладной математике – это лишь один из этапов широкой

стратегии исследования.

Моделирование водных экосистем:

Научно-технический прогресс, развитие сельского хозяйства, урбанизация привели к загрязнению

природных вод. Проблема загрязнения вод приобрела глобальный характер. В

настоящее время выделяют химическое, физическое, биологическое, тепловое,

радиоактивное типы загрязнений.

Загрязняющие вещества, в зависимости от типа источника загрязнения, разными путями попадают в водную среду. Они могут поступать из атмосферы; могут быть смыты склоновым

стоком с сельскохозяйственных полей и угодий в подземные и речные воды;

загрязнение также может быть бактериальным в результате развития и отмирания

водной растительности. Поступление загрязняющих веществ в водоём может

происходить непрерывно (по времени) или в результате массового сброса, в виде

точечных или распределённых в пространстве источников.

При имитационном моделировании качества воды необходимо совместное описание

гидрофизических и химико-биологических процессов. Задача моделирования

заключается в том, чтобы научиться предвидеть, возможно, более отдалённые

последствия вмешательства человека в установившийся в природе круговорот веществ

и уметь нейтрализовать нежелательные результаты.

Под экосистемой понимают единый природно-антропогенный комплекс, образованный

живыми организмами и средой их обитания, в котором экологические компоненты

связаны между собой причинно-следственными связями, обменом веществ и

распределением потока энергии. Водная экосистема является элементом

системы более высокого порядка –

биосферы. Водоём – открытая система, связанная с окружающей средой входными и

выходными данными.

Математическое моделирование глобального развития:

В настоящее время проблема “Человек и среда его обитания” широко обсуждается во

всём мире. Рост населения, истощение природных ресурсов, отрицательные

воздействия человека на окружающую среду, нехватка продуктов питания в

некоторых развивающихся странах – вот основные аспекты этой проблемы. В

условиях научно-технической революции воздействие человека на окружающую его

среду приобрело масштабы, которые можно сравнить с природными процессами.

Возникла реальная угроза необратимых отрицательных последствий. Современные

социально-экономические процессы взаимодействия человека и окружающей среды

настолько сложны и масштабны, что нельзя пассивно надеяться на их стихийную

адаптацию в желательном направлении. Возникает задача – изучить действие всех в

совокупности факторов, обуславливающих развитие человечества, найти пути

сознательного управления этим развитием.

В этих условиях важным инструментом анализа управления развитием сложных систем

становятся методы математического моделирования. Методологической базой

комплексного исследования наиболее важных сторон развития человеческого

общества является системный анализ. Системный анализ – это прикладная

дисциплина, занимающаяся решением конкретных проблем, возникающих в процессе проектирования и анализа сложных технических, биологических, экономических и прочих систем.

Поиск по сайту: