На этапе оценки возможных вариантов решения должна быть дана оценка возможных вариантов решения по степени их предпочтительности.
Как только моделирование доведено до стадии, на которой модель можно (по крайней мере, предварительно) использовать, начинается этап оценки потенциальных стратегий, полученных из модели. В ходе этой оценки исследуется чувствительность результатов к допущениям, сделанным при построении модели, поскольку правомочность этих допущений можно проверить лишь в процессе использования модели. Если окажется, что основные допущения некорректны, возможно, придется вернуться к этапу моделирования, но часто удается улучшить модель, незначительно модифицировав исходный вариант. Обычно необходимо также исследовать «чувствительность» модели к тем аспектам проблемы, которые были исключены из формального анализа на втором этапе, т. е. когда ставилась задача и ограничивалась степень ее сложности.
Внедрение результатов
Заключительный этап СА представляет собой применение на практике результатов, которые были получены на предыдущих этапах. Если исследование проводилось по вышеописанной схеме, то шаги, которые необходимо для этого предпринять, будут достаточно очевидны. Тем не менее СА нельзя считать завершенным, пока исследование не дойдет до стадии практического применения, и именно в этом отношении многие выполненные ранее работы оказывались неполными. В то же время как раз на последнем этапе может выявиться неполнота тех или иных стадий или необходимость их пересмотра, в результате чего понадобится еще раз пройти какие-то из уже завершенных этапов.
Поскольку СА представляет собой скорее способ мышления, нежели определенный набор рецептов, приведенный выше перечень должен рассматриваться только как руководство к действию. При решении конкретных задач некоторые из этапов могут быть исключены или изменен порядок их следования; иногда придется повторить эти этапы в различных комбинациях. Например, может оказаться необходимым пересмотреть роль исключенных из рассмотрения факторов, что потребует пройти несколько раз стадии моделирования и оценки возможных стратегий.
Цель описанного выше многоэтапного системного анализа состоит в том, чтобы помочь выбрать правильную стратегию при решении практических задач, в данном случае в области экологии. Структура этого анализа направлена на то, чтобы сосредоточить главные усилия на сложных и, как правило, крупномасштабных проблемах, не поддающихся решению более простыми методами исследования, например наблюдением и прямым экспериментированием. Из-за сложности проблем, для решения которых обычно применяется СА, последний часто предполагает использование ЭВМ для обработки и анализа данных, а также сложного математического аппарата для проведения выбора между альтернативными решениями. Однако ни использование ЭВМ, ни привлечение математического аппарата, ни то и другое, вместе взятое, не является основной особенностью СА, как такового.
Особый вклад системного анализа в решение различных проблем обусловлен тем, что он позволяет выявить те факторы и взаимосвязи, которые впоследствии могут оказаться весьма существенными, что он дает возможность так видоизменять методику наблюдений и эксперимент, чтобы включить эти факторы в рассмотрение, и освещает слабые места гипотез и допущений. Как научный метод СА с его акцентом на проверку гипотез через эксперименты и строгие выборочные процедуры создает мощные инструменты познания физического мира и объединяет эти инструменты в систему гибкого, но строгого исследования сложных явлений.
Определив в общих чертах, что такое СА, выясним, почему мы вынуждены использовать его в экологии. Отчасти дело здесь в относительной сложности экологии как науки, имеющей дело с разнообразными взаимодействиями между огромным множеством организмов. Почти все эти взаимодействия динамические в том смысле, что они зависят от времени и постоянно изменяются. Более того, взаимодействия часто имеют ту особенность, которую в технике называют «обратной связью», т. е. характеризуются тем, что некоторые эффекты процесса возвращаются к своему источнику или к предыдущей стадии, в результате чего эти эффекты усиливаются или видоизменяются. Обратные связи бывают положительными (усиление эффекта) и отрицательными (ослабление эффекта). Сама обратная связь может быть достаточно сложной, включая в себя ряд положительных и отрицательных эффектов, а последствия могут зависеть от факторов внешней среды.
Есть, однако, и еще одно основание для применения СА в экологии. По самой своей природе экологическое исследование часто требует больших масштабов времени.
Включая в себя самые различные аспекты системного подхода и допуская применение самого различного математического аппарата, такая схема упорядочивает весь процесс исследования от начальных этапов, когда существует лишь некоторая общая цель и самые общие представления об объектах, до формулировки конкретных гипотез и теории и их практической проверки. Следует отметить, что эта схема не содержит в принципе ничего нового для естествоиспытателя, однако, постулируя последовательность решения задач и определяя основные подходы к их решению, она делает весь путь исследования более ясным и определенным.
Абстрактный математический подход к изучению географических явлений дает огромные преимущества, так как позволяет увидеть не только часть проблемы или частный прием, а всю проблему в целом, весь возможный арсенал взаимосвязанных и взаимодополняющих приемов.
Если какое-то природное явление хорошо интерпретируется в рамках какого-либо формального языка, то есть все основания полагать, что множество частных результатов, вытекающих из аксиом и логической структуры этого формального языка, будет обнаружено и в самом этом природном явлении. Абстрактный математический подход в отличие от конкретного подхода например такого, каким пользуются сейчас география и экология, позволяет при достаточно простых общих логико-математических основаниях получить разнообразные частные следствия, сделать явным, контролируемым и конструктивным весь процесс исследования. Но достижимо это лишь в том случае, если идеи математики и ее конкретные методы имеют глубокие аналогии с мышлением естествоиспытателя и предметом исследования.
Системный анализ и моделирование в физической географии
Системный подход в физической географии органично вписался в существовавшие представления о взаимодействии природных компонентов в рамках природных территориальных комплексов. Большая заслуга в развитии системной методологии в географических исследованиях принадлежит таким отечественным географам, как В.Б.Сочава. В.С. Преображенский. А.Д. Арманд. К.Н. Дьяконов. Ю.Г. Пузаченко, А.О. Ретеюм. Ю.Г.Симонов, В.Н. Солнцев и другие Из зарубежных исследований по системному анализу наиболее известны работы Р.Чорли и В. Кеннеди. И. Крхо. Я Дерека.
Методология системного анализа используется для изучения функционирования геосистем. Функционирование геосистем происходит в условиях обмена вещества, энергии и информации с окружающей средой Благодаря наличию обратных связей, геосистемы являются саморегулируемыми системами /3.12, 23. 37/.
Существенное значение для географических систем приобретает такой важнейший постулат системного анализа. как принцип иерархичности систем и эмерджентности (каждая система благодаря взаимодействию отдельных элементов системы есть нечто большее, чем набор ее частей).
Для систем, геосистем в особенности, характерно наличие как детерминированных, так и случайных факторов а развитии системы.
70-е годы нашего столетия знаменуют наиболее активный период в развитии системного анализа, что связано с использованием ЭВМ для организации банков данных, обработки информации методами компьютерного моделирования Методы системного анализа были востребованы прежде всего там. где требовался всесторонний анализ изучаемого явления или процесса для выбора наиболее оптимальной стратегии управления.
На это же время приходятся практические приложения системного анализа для решения конкретных задач экономики, демографии, экологии, нацеленные в значительной степени не на формальное описание моделируемого объекта, а выбор наиболее оптимальных вариантов (оптимизации) в управлении природно-техническими системами.
Подробный анализ различных моделей и принципов их конструирования применительно к географическим объектам осуществлен А.Д. Армандом /З/. О.Г. Симоновым /39/. В.С. Преображенским /39/.
Наибольшее развитие в географии нашли методы статистического моделирования (корреляционный, регрессионный. факторный анализ), вызванные необходимостью обработки экспериментальных данных, полученных на географических стационарах. Эти методы позволили выполнить работы, связанные с оценкой межкомпонентных связей ПТК различных рангов 1221. анализом пространственно-временных состояний вещества в геосистемах /48/.
Благодаря исследованиям О.Г.Пузаченко /АО/ и А.Д. Арманда 121 большую популярность получил метод информационного анализа, используемый для изучения структуры ПТК.
Географическое прогнозирование выдвинуло в число первоочередных задач создание методологии географического моделирования как основы прогнозных оценок, разработку теории принятия решений в географических экспертизах и определение их роли в географическом прогнозе /39/.
Важной частью прогнозных исследований явилось построение графически представленных моделей функционирования геосистем (моносистемных по терминологии В.С. Преображенского /38/). с выделением прямых и обратных связей и оценкой этих связей (коэффициент корреляции, информационный коэффициент связи).
Получили развитие различные динамические модели - начиная от простых балансовых и заканчивая моделями, основанными на регрессионных зависимостях или дифференциальных уравнениях. Необходимо отметить, что модели процессов массоэнергообмена на уровне отдельных элементов геосистемы создаются прежде всего различными отраслевыми дисциплинами (физика почв. геоморфология, гидрология и т.д.). Что касается ландшафтного моделирования, оно заимствует конкретные модели, разработанные в этих дисциплинах (миграция в почвах, поверхностный смыв и т.д.). и интегрирует их в обобщенную систему моделирования и анализа ландшафтных структур.
В настоящее время значительное развитие получает физико-математические модели массоэнергообмена в ландшафте. использующие аппарат математической физики /49/. Вместе с тем.все большую роль приобретают географические принципы построения моделей, использующие геоинформационную технологию.
В середине 80-ых годов начинается новый этап а географическом моделировании как следствие появления персональных электронно-вычислительных машин (ПЭВМ), обладавших дружественным интерфейсом пользователя, широко развитыми средствами математического анализа, включающими электронные таблицы /б/, различные пакеты по обработке данных и моделированию. От пользователя уже не требуется специальных знаний по компьютерному моделированию, но при этом повышается роль географа как постановщика задач моделирования и интерпретатора получаемых результатов
Создание геоинформационных систем позволило проводить географическое моделирование в привычном для географа виде - картографическом /45/. Геоинформациониая технология обеспечивает наиболее привычный для географа инструментарий исследования, так как моделирование выполняется на картографической основе.
Это создало принципиально новую ситуацию и возможности географического моделирования. При традиционном экологическом подходе моделирование выполняется для каждого хонтура в отдельности, исходя из понимания его как однородной по условиям функционирования среды. Ландшафтный подход исходит из признания реально существующей сложности географического пространства, в котором происходят процессы миграции. Поэтому при моделировании миграции веществ на базе ландшафтного подхода главным становится выбор в качестве операционных единиц не отдельных контуров, а того гетерогенного набора взаимодействующих морфологических частей ландшафта, между которыми происходит перераспределение мигрирующих элементов в результате действия таких факторов, как ветровая и водная эрозия, биогенный перенос, техногенная деятельность /27/.
При таком подходе принципиальное значение приобретает изучение не только "функционирования" элементарных природных систем, но и "геометрия" потоков мигрирующих веществ. Такое моделирование возможно только на картографической основе, использующей различные модели организации природных систем (морфологии ландшафта, каскадных систем и т.д.).
Использование компьютеров в географических исследованиях коренным образом меняет технологию сбора, подготовки и обработки информации. Географическое моделирование начинается уже с планирования полевых исследований, выбора репрезентативной сети измеряемых параметров в зависимости от решаемой задачи, т.е. сбор данных выполняется "под модель".
Существенное значение в информационном обеспечении географических моделей имеет представительность и точность измерений параметров геосистем. С внедрением компыотеров, в особенности персональных, резко повышаются требования к качеству географической информации заносимой в ГИС с целью дальнейшей обработки.
Кроме того. если ранее географ отдавал предпочтение какому-либо одному методу (одна модель), что часто отражалось в приверженности к конкретной научной школе, то использование компьютеров создает условия проведения анализа на основе нескольких моделей (многовариантность моделирования). Этим объясняется необходимость планирования компьютерных экспериментов для получения знаний о свойствах и характере поведения исследуемого объекта на основе различных моделей.
Использование ЭВМ позволяет изучить на модели такие процессы, которые невозможно воспроизвести в натуре, например. последствия "ядерной зимы", вызванные атомной войной. Компьютерное моделирование глобального ядерного конфликта показало бесперспективность гонки ядерных вооружений, грозящей превратить Землю в безжизненную ядерную пустыню, в том числе и для стран, не участвующих в конфликте.